機械学習エンジニアが副業で稼ぐには？案件の種類や単価、獲得方法

こんにちは、ITプロマガジンです。

AI（人工知能）の普及により、機械学習の仕事への注目が高まっています。エンジニアのなかには、「機械学習の知見を活かして副業したい」「トレンドである機械学習の分野に興味があり、まずは副業で携わってみたい」と考える人も多いのではないでしょうか。

この記事では、機械学習エンジニアのニーズや将来性、機械学習に関する副業案件の概要、副業するのに役立つスキルなど、副業したい機械学習エンジニア向けの情報を紹介します。

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機械学習エンジニアの副業におけるニーズ

まずは機械学習エンジニアにはどの程度の需要があるのか、実際に副業案件があるのかどうかについて解説します。

機械学習エンジニアの副業案件の募集状況

AIが身近なものとなり、多くの分野でAIの開発が加速するなか、AI開発に欠かせない「機械学習」を行えるエンジニア職について慢性的な人手不足に陥っています。AIの普及に人員の増加が追いついておらず、人材の獲得競争が激しくなっていることから、「副業という形でも構わないので、機械学習の知見を持ったエンジニアを獲得したい」というニーズは高いといえるでしょう。

例えば、弊社「ITプロパートナーズ」で機械学習に関する副業向け案件を検索すると、103件（2023年7月22日時点）がヒットしました。分野もITや金融、教育と多岐にわたり、活発に募集が行われています。

機械学習エンジニアの副業需要は増加

昨今、プロンプト（AIに出す指示文や命令文）をもとに文章や画像、音声などを生成する「ジェネレーティブAI」（生成AI）が大きな話題を集めています。幅広いニーズに応えるべくAI開発がさらに活発化するなかで、機械学習エンジニア向けの副業案件も増えてきている状況です。

機械学習エンジニアは研究者の側面もあり、短期間で育成できる職種ではありません。専門性を持った人材は正社員・フリーランス・副業など、雇用形態を問わず高い需要があります。

機械学習エンジニアとしてのスキルや実績経験があれば、副業でも安定的に案件を獲得するチャンスがある状況です。なお、AI分野の副業については以下の記事でも詳しく解説しています。

AI分野の副業で稼ぐには？AIエンジニア向け/生成AIなど案件の種類を紹介

2023.10.03

機械学習エンジニアの副業案件の仕事内容

機械学習エンジニアが担当する領域は多岐にわたります。ここでは実際に、機械学習エンジニア向けの案件にはどういったものがあるのかを紹介します。

データの前処理・分析

データの前処理・分析とは、機械学習モデルを訓練するためのデータを準備し、そのデータを分析する作業です。機械学習の精度を上げるには、数値にしろ画像にしろ膨大な量のデータが欠かせません。しかし収集したデータがそのまま使えることはほぼなく、きれいに整えてデータのクオリティを高める必要があります。

副業としてデータの前処理や分析を行う場合は、データのクリーニングや欠損値の補完、データの正規化や標準化、特徴量の選択・抽出などを任されます。処理にはさまざまなテクニックが使われるのに加え、統計や数学に関する知識も必要です。

機械学習モデルの開発

機械学習モデルの開発とは、設定したタスク（予測やクラスタリング）を解決するための機械学習モデルを設計し、訓練データを使って学習させ、モデルを訓練する作業のことです。副業としてこの業務を行う場合、適切な機械学習アルゴリズムの選択、ハイパーパラメータの調整、モデルの訓練と評価などを担当します。

「AIに何をさせたいのか」を定義したら、目的に適したモデルを選択し土台を構築する必要があります。そのためにはモデルに対する深い理解と、機械学習アルゴリズムに関する豊富な知識が求められるのはいうまでもありません。滞りなく仕事をこなすには、実務や研究の経験が必要になってくるでしょう。

機械学習モデルの運用・改善

機械学習モデルの運用・改善とは、訓練済みの機械学習モデルを実際のタスクに適用し、その結果を監視しつつ更新や改善、調整していく作業です。副業としてこの業務を行う場合、主にモデルのデプロイメント、モデルのパフォーマンスモニタリング、モデルの再訓練やチューニング、メンテナンスなどを担います。

これらの作業を担当するためには、システムの運用経験のほか、DevOps（開発・運用の手法）やMLOp（機械学習の実践手法）への理解、クラウドサービスに関する知識などが求められます。経験と学びの両方が欠かせないだけでなく、周囲と連携して業務を進めていくためのコミュニケーションスキルも重要です。

機械学習機能を搭載したシステムの企画・設計

機械学習機能を搭載したシステムの企画・設計とは、機械学習を活用した新たなサービスや機能を企画し、そのシステム設計を行う仕事のことです。副業としてこの業務を行う場合、主に新たな機械学習手法のアイデア提案、システムの設計、機械学習モデルをシステムに組み込むための設計などを担当します。

企画や設計に携わるには、機械学習について熟知している必要があるのはいうまでもないでしょう。さらに「何を解決するためにどういった機能を持たせるのか」を決めたり、システムを設計したりするには、システムエンジニアとしての知見や実務経験が役に立ちます。

機械学習機能を搭載したシステムの開発

機械学習機能を搭載したシステムの開発とは、設計したシステムを実際に開発し、機械学習機能を実装する作業を指します。1つのシステムを完成させ世に送り出すには、プロトタイプの開発やテストなど、幅広い業務が発生します。

副業としてこの業務を行う場合、主にシステムのコーディング、機械学習モデルの実装、システムのテストなどを行います。

エンジニア向けのシステム開発の副業案件は、珍しいものではありません。しかし機械学習機能を搭載したシステム開発には、プログラミングスキルだけでなくデータや機械学習モデルに関する専門的な知識が必要です。

機械学習エンジニアの副業案件例と単価

実際に副業する際に気になるのが、「実際にどういった案件があるのか」「単価はどの程度なのか」といったことでしょう。弊社「ITプロパートナーズ」で取り扱っている機械学習エンジニアの副業案件を抜粋して紹介します。

機械学習に関するR＆D

以下は、金融機関向けの法人調査サービスのR＆Dエンジニアとして、機械学習を活用した業種ラベリングや法人データ分析、スコアリング手法の開発に携わる案件です。

自然言語処理技術を用いたWebサイト分析エンジンの研究開発も行います。Pythonを使用したプロダクト開発の経験が必要で、機械学習モデルや自然言語処理技術の開発経験が求められます。

音声認識モデルの開発

以下は、音声認識モデルの開発およびソフトウェア開発のほか、技術調査や人材育成などの業務も含まれている案件です。

PythonやSQL、機械学習などのスキルのほか、音声解析に関する専門知識や実務経験も必要です。AIによる音声認識は多くの可能性が秘められている発展途上の分野であり、先端技術の研究開発に取り組んでみたい人にうってつけの案件でしょう。

要件定義およびアルゴリズム開発・実装

社会インフラの課題解決において、機械学習エンジニアを求めている案件です。

ヒアリングをもとにした知見の整理や問題定義から関われるため、やりがいを感じる機械学習エンジニアは多いのではないでしょうか。

プラント設計に携わることから、機械学習のみならず水処理に関する知識がある人、図面からのデータ作成といった地道な作業ができる人が求められています。用いられる言語は主にPythonです。

案件をもっと見たい方は、ぜひ以下からご覧ください。

機械学習エンジニアが副業で活躍するために必要なスキル・経験

機械学習エンジニア向けの案件を獲得するには、一般的なエンジニアに必要なスキルに加えて機械学習分野特有の知識やスキルが必要です。副業したい機械学習エンジニアに求められるスキルについて解説します。

Python・R言語によるデータ分析スキル

機械学習エンジニアとして副業案件に参加するためには、Pythonを用いてデータ分析を行えるスキルと実務経験があることが大前提となります。「NumPy」「Pandas」「Matplotlib」といったライブラリも当たり前に使いこなせなければなりません。

また、案件によってはR言語のスキルが必要になることもあります。R言語は統計解析やグラフィックスの作成に特化したオープンソースで、Pythonと同じく機械学習に広く用いられています。Pythonでは備えつけられていないようなニッチなデータ分析や統計分析に役立つライブラリが備わっているのが特徴で、R言語を扱えれば請け負える仕事の範囲が広がります。

Pythonの副業で未経験から稼ぐには？必要スキルと案件獲得までの流れ

2023.10.03

数学や統計の知識とデータ分析経験

機械学習の副業案件に参加するためには、数学の知識、統計学に関する知見が必要です。さらに知識を用いたうえでのデータ分析の経験も求められます。特に機械学習においては線形代数や微分積分といった知識が必須で、ただ学ぶのではなく理論を深く理解しておく必要があります。

数学や統計の知識は機械学習において根幹といえるものです。さらに機械学習モデルの開発にはデータが必須であり、データの量やクオリティーが性能を左右するのはいうまでもないため、データを適切に扱えるスキルも重要です。

機械学習・深層学習のスキル

機械学習にはさまざまなアルゴリズムがあり、アルゴリズムについての知見とアルゴリズムを使いこなせるスキルを持っていることが重要です。例えば機械学習モデルの選択においては、適切なアルゴリズムを選んだうえで調整していくことが求められます。「ランダムフォレスト」や「サポートベクターマシン」「決定木」といった主要なアルゴリズムを使いこなし、開発目的に合わせて最適化できるスキルがなければ、機械学習エンジニア向けの案件を受けるのは難しいでしょう。

さらに深層学習（ディープラーニング）に取り組むのであれば、その前提となるアルゴリズムである「ニューラルネットワーク」の知識とスキルが欠かせません。アルゴリズムについて学ぶには、座学だけでなく実践も交えつつ学習することが重要です。

エンジニアリングの知識・スキル

機械学習を組み込んだアプリケーションやシステムを開発するには、エンジニアリングの知識が必須です。

一例として、「AWS」「Googl Cloud」「Microsoft Azure」といったクラウドサービスを使いこなせたり、「Git」や「GitHub」を活用したりするスキルは、共同開発するために欠かせないスキルでしょう。クラウドサービスを利用する以上、Linuxの知識があると何かと役立ちます。

さらに代表的なデータベース言語である「SQL」に関する知識も、データ分析やシステム開発をする際に必要となることが少なくありません。

コミュニケーションスキル

副業で活躍するためには、コミュニケーションスキルも必要です。機械学習に関する副業案件では単独で作業をすることはほとんどなく、チームで開発をすることになるため、メンバー同士で連携を取っていく必要があります。チャットツールやWeb会議システムを使用し、スムーズなやりとりができるスキルは必須です。

また、クライアントの要望を正しく聞き取るためにもコミュニケーションスキルは欠かせません。クライアントが機械学習について漠然としたイメージしかないケースもあり、その場合は「どういった課題があるのか」「どのように解決したいのか」などの情報を引き出す必要があるからです。もちろんクライアントに提案や説明をする際にも役立ちます。

未経験から機械学習エンジニアとして副業案件に参加するには？

前提として、機械学習エンジニアの副業案件は「AIや機械学習分野での実務経験がある」「研究で一定の成果を出してきた」など、専門的な知識を持つ人でなければ案件を獲得するのが難しいでしょう。プログラミングができるだけでは、機械学習の分野で即戦力となることはできないのです。未経験者が機械学習エンジニア向けの副業案件を獲得するには、まず経験を積む必要があります。

独学から副業を目指す場合は、前述の数学や統計学、データ分析に関する専門的な知識を学ぶところから始めることになるでしょう。そのうえで、比較的難易度の低いデータの前処理や機械学習プログラムの テスト、メンテナンスなどを担当する案件に応募するのが実現可能性のあるルートだといえます。

機械学習エンジニアが副業案件を探す時におすすめのサービス

機械学習エンジニア向けの副業案件を探したい時は、IT分野に強いエージェントの利用がおすすめです。それぞれのサービスについて、特徴や単価の相場、取り扱っている機械学習系案件の種類を紹介します。

ITプロパートナーズ

「ITプロパートナーズ」はIT/Web分野に特化したエンジニア向けのエージェントサービスです。登録するだけで希望や条件に合った仕事の紹介を受けられます。クライアントとの交渉などでは専属スタッフのサポートを受けられるため、実務以外の作業に多くの時間を費やす必要はありません。

サービスの特徴は、仲介会社を挟まないエンド直の高単価案件や、最新技術に触れられるスタートアップの案件を多数取り扱っている点です。「稼働は週に2～3日」「フルリモート可能」といった条件の仕事も多く、機械学習関連の案件では、アプリや生成AIの開発、産業用ソリューションの設計や導入といった幅広い仕事が見つかります。

なかには「週に2～3日稼働で月収100万円程度」といった高単価案件もあり、経験やスキル次第で高い報酬を得ることも可能です。

BIGDATA NAVI

「BIGDATA NAVI」はAIや機械学習、IoTといったデータサイエンスに関する分野に強みを持つエージェントサービスです。2023年7月時点で2,000件を超える案件を取り扱っています。「週5日稼働」など、フリーランスが収入の柱とするようなフル稼働の案件がメインではあるものの、なかには週3日程度稼働の仕事もあり、副業向け案件を探すことも可能です。さらにエンジニアだけでなく、データサイエンティストやアナリスト、マーケター向けの案件もあります。

副業向け案件の一例は、Pythonを用いたデータ解析や生成モデルのプロンプトエンジニアリング、チャットボット開発など。報酬は週3日の案件でおよそ50万～100万円とややばらつきがあるものの、総じて高めです。

レバテックフリーランス

「レバテックフリーランス」はIT業界で働くフリーランスエンジニア向けのエージェントです。業界内での認知度が高く、企業と直接取引することで高単価を実現しています。週5日のフル稼働案件や常駐型案件が充実している一方で、フルリモートで働く人の割合も75％以上と、多彩な案件を取り扱っています。支払サイトが月末締め翌月15日支払いと短い点や、税務サポートなどを受けられる福利厚生パッケージがある点も特徴です。

機械学習エンジニア向けの副業案件には、データ分析やアノテーション作成システムの開発などがあります。報酬は週3日の案件で40万～100万円程度です。取り扱い案件数が多いため、できるだけ選択肢をたくさん持ちたい人に向いています。

FLEXY

「FLEXY」は自由度の高い働き方をしたいエンジニアやデザイナー、マーケター向けのエージェントで、週2〜3日稼働の案件を多数取り扱っているのが特徴です。さらに案件の90％以上がフルリモート対応で、副業を探したい人だけでなく、仕事とプライベートを両立したい人などにも利用価値があるサービスだといえるでしょう。稼働時間に融通が利く案件が多い点も、副業をしたいエンジニアにとって役立つポイントです。

機械学習エンジニア向けの案件はそれほど多くないものの、AIを組み込んだアプリ開発やデータ分析プラットフォームといった仕事が見つかります。報酬は週3日の案件で60万～100万円程度です。

機械学習エンジニアが副業の案件単価を上げて稼ぐ方法

副業向け案件は一般的に、難易度が高ければ高いほど報酬も高めです。副業の案件単価をアップする方法について解説します。

モデル・プログラムの設計・企画スキルをつける

設計や企画といった上流工程に携われるようになれば、おのずと収入アップにつながります。そのためには知識を付けるだけでなく、実務や個人開発などを通じて実際に手を動かしながら学ぶことが重要です。

AIや機械学習の分野は移り変わりが激しく、次々と新しいテクノロジーが登場する分野でもあるため、スキルや知識をアップデートし続けることも忘れてはならないでしょう。

分析基盤開発のスキルをつける

機械学習を組み込んだシステムの性能は、データ分析の精度に左右されます。そのためデータ分析プラットフォームを設計・開発・運用するスキルを磨くことで、エンジニアとしての価値を高められます。データエンジニアリングをはじめ、データベースの設計や管理に関するスキルなども大いに役立つでしょう。

プロダクトの企画・開発に関する知見・スキルを磨く

機械学習は具体的な商品やサービスに組み込むことで真価を発揮します。プロジェクトの最終目標が機械翻訳を活用した商品やサービスの提供である以上、プロダクトの企画・開発に関する知識があると有利に働くでしょう。

例えばユーザーのニーズを満たすにはどうすればよいのかを見きわめたり、新しいアイデアを出したりするには、マーケティングに関する知識が求められます。

機械学習エンジニアが副業する際の注意点

本業とは別に副業をこなすには、あらかじめ知っておいたほうがよいことや気をつけなくてはならないことがあります。機械学習エンジニアが副業する際の注意点について解説します。

副業に関する就業規則を守る

大前提として、副業は本業の就業規則内で取り組みましょう。政府によって副業が推進されているとはいえ、副業に関する規則は企業によって異なります。

全面的に許可している企業もあれば、「関連業種での副業は禁止」のように規制を設けている企業もあり、さらに一切禁止している企業も珍しくありません。就業規則違反はトラブルの原因となるため、ルールに違反しない形で取り組むようにします。

無理のない時間・方法で稼働する

本業を持ちながら副業をこなすには、プライベートの時間を副業にあてることになります。しかし睡眠や休息を削った結果、体調を崩してしまっては元も子もありません。本業にも副業にも支障が出ないよう、無理のないスケジュールを組むことをおすすめします。

例えばリモートワークができる副業であれば、わざわざ出勤する必要がなく、体力や時間に余裕が生まれやすいでしょう。

適正な条件で契約を結ぶ

クライアントのなかには、仕事を請ける側が著しく不利な契約内容を提示してくる企業も存在するため、注意が必要です。「作業量や作業内容の割に報酬が安すぎる」「機械学習に関係なく本来であれば負う必要のない責任を負わされる」など、適切でない契約を結ぶのはおすすめできません。

適正な条件で契約を結ぶには、クライアントと直接契約をするのではなく、エージェントを介するのも1つの方法です。

税金に関する知識を身につけておく

副業で報酬を得た際は、基本的に確定申告をしなくてはなりません。副業で得た金額が20万円以下であれば所得税の申告は必要ないものの、機械学習エンジニア向けの案件は報酬が高めで、20万円以下に収めるのは難しいでしょう。

確定申告をしないと、追加で無申告加算税や延滞税が課されることもあります。副業を始める前に、基本的な税金の知識を学んでおくのがおすすめです。

まとめ

機械学習は今後も発展していく可能性が高い分野です。さまざまな産業においてAIはすでに当たり前の存在になりつつあり、日常生活のなかでAIが話題になることも少なくありません。その一方で、AIの開発において重要な役割を担う機械学習エンジニアの人数は足りているとはいえず、ニーズを満たせていないのが現状です。

そのため「副業という形でも構わないので仕事を依頼したい」と考える企業も多く、実際にフリーランスや副業向けの案件を取り扱うエージェントでは、機械学習エンジニア向けの仕事を扱っています。弊社「ITプロパートナーズ」にも機械学習に関する案件が増えているため、ぜひ一度ご相談ください。

この記事を書いた人

ITプロマガジン

ITプロパートナーズはITフリーランスの方に案件紹介をしているエージェントです。当メディア「ITプロマガジン」では、フリーランスの働き方から仕事探しまで幅広い情報を日々発信しています。