AIエンジニア(機械学習)がフリーランスになるには？必要スキルや案件例

こんにちは、ITプロマガジンです。

AIが社会的にも注目されているなかで、AI（人工知能）をビジネスに活用しようとする企業も増えています。そのなかでフリーランスAIエンジニアとして独立を検討している人も多いのではないでしょうか。

この記事では、フリーランスAIエンジニアの年収相場や案件例、必要スキル、案件獲得方法などを詳しく解説していきます。フリーランスとして収入アップさせる方法やAIエンジニアの将来性についても紹介するので、ぜひ参考にしてください。

なお、まずフリーランスエンジニアの仕事内容や実態など基本情報を知りたい方は、以下の記事を併せて参考にしてください。

▶︎ フリーランスエンジニアって実際どう？今から目指す人が知るべき実情とは

フリーランスAIエンジニアと会社員AIエンジニアの違い

会社員AIエンジニアとフリーランスAIエンジニアでは、契約形態や収入、働き方に違いがあります。

特にAIエンジニアは、生成AIや機械学習など技術の変化が速いため、フリーランスでは最新技術を継続的に学び、市場ニーズに合ったスキルを身につけなければいけません。高い専門性があれば高単価案件を獲得できる可能性がある一方、案件終了後は次の仕事を自分で確保する必要があります。収入の伸びしろと引き換えに、案件獲得や収入変動のリスクをどこまで許容できるかが、独立を判断するポイントです。

フリーランスAIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアは、AIの開発やAIを活用した新しいサービスの開発などを行う仕事です。

そのため、AIエンジニアになるには、AIのアルゴリズムを理解しているだけでなく、実際にソースコードの作成や修正ができる必要があります。特に、フリーランスのAIエンジニアとして活躍するには、AIに関する高度な知識やスキルが必要です。

また、AIエンジニアと似ている職種として、機械学習エンジニアがあります。機械学習はAIの開発に必要な技術の1つです。AIエンジニアはAIに関わる幅広い業務に対応するのに対し、機械学習エンジニアは機械学習のみに特化して仕事を進めます。

AIエンジニアとして仕事を進めるなかでは、さまざまなデータも扱います。データを専門的に扱う仕事としては、データアナリストやデータサイエンティストなども有名です。データアナリストは統計学に沿ってデータを分析するのに対し、データサイエンティストは主に非構造化データをもとに分析します。AIエンジニアは、それらのデータを使用するための基盤を整える仕事です。

フリーランスのデータサイエンティストとして独立を考えている方はこちらの記事も併せて参考にしてください。

近年のAI需要の動向と特徴

生成AIの普及や企業のAI活用拡大を背景に、AIエンジニアの需要は高まっています。世界経済フォーラム（WEF）の「Future of Jobs Report 2025」では、AI・機械学習スペシャリストが2030年に向けて成長率の高い職種の1つに挙げられており、「AI・ビッグデータ」も今後重要性が増すスキルのトップとされています。 

こうした市場全体の動きは、弊社ITプロパートナーズで実際に取り扱っているAI関連案件の傾向にも表れています。近年は、AIモデルそのものを開発する案件だけでなく、既存のLLMを業務やサービスへ組み込む案件も見られます。特に、生成AIを活用したサービス開発やRAGの構築、既存システムとのAPI連携など、AIを実務へ実装するスキルが求められる案件が増えています。

そのため、Pythonや機械学習などの基礎に加え、生成AI、RAG、クラウド、API連携など、AIを実際の業務やサービスへ実装できるスキルの重要性が高まっています。

また、経済産業省の2040年の就業構造推計では、現在の人材供給トレンドが続いた場合、AI・ロボット等の利活用を担う人材が約340万人不足する可能性も示されています。今後もAI活用の拡大が見込まれるため、フリーランスAIエンジニアにとっても、新しい技術を継続的に学びながら実務へ落とし込める力が案件獲得のポイントになるでしょう。

フリーランスAIエンジニアの案件の種類

フリーランスのAIエンジニア向けの案件はさまざまあります。ここでは、例として6つの案件を紹介します。

生成AI・LLM開発の案件

生成AI・LLM開発は、ChatGPTなどに代表される大規模言語モデルを活用して、業務システムやサービスを開発する案件です。

具体的には、社内向けチャットボット、問い合わせ対応システム、文章生成・要約ツール、RAGを用いた社内検索システムなどがあります。既存のLLMをAPIで組み込む案件も多く、PythonやTypeScript、LLM API、RAG、ベクトルデータベースなどの知識が求められます。

機械学習・予測モデル開発の案件

機械学習・予測モデル開発では、蓄積されたデータをもとに予測や分類を行うAIモデルを構築します。

例えば、商品の需要予測、売上予測、顧客の離脱予測、不正取引の検知、レコメンド機能の開発などが挙げられます。案件では、データの前処理からモデルの設計・学習・評価まで担当することもあります。Pythonに加え、scikit-learnやPyTorch、TensorFlowなどのスキルが求められます。

データ分析・データ活用の案件

データ分析・データ活用の案件では、企業が保有する顧客データや購買データ、Web上のデータなどを分析し、経営やマーケティングに役立つ情報を提供します。

例えば、購買傾向の分析、顧客セグメントの作成、施策効果の検証、データを活用した業務改善などです。PythonやSQLを使ったデータ処理のほか、統計分析やBIツール、機械学習に関する知識が求められることもあります。

画像認識・画像処理の案件

画像認識・画像処理の案件では、画像や映像から人物・文字・物体などを検出・分類するシステムを開発します。

具体的には、製造現場における不良品検知、店舗での商品認識、医療画像の解析、OCRによる文字読み取りなどがあります。案件によっては、画像データの収集や前処理からモデル開発、システムへの組み込みまで担当します。PythonやOpenCV、PyTorchなどの知識が活用されます。

自然言語処理の案件

自然言語処理の案件では、人間が日常的に使用する文章や会話をAIで解析・処理します。

例えば、問い合わせ内容の分類、文章の要約、翻訳、感情分析、口コミやSNS投稿の分析などがあります。生成AI・LLMの普及によって関連する開発領域も広がっており、チャットボットや検索システムの開発に携わるケースもあります。Pythonや自然言語処理ライブラリ、LLMに関する知識などが求められます

音声認識・音声処理の案件

音声認識・音声処理の案件では、人の声をAIで認識・分析し、テキストへの変換や話者の識別などを行います。

例えば、会議音声の自動文字起こし、コールセンターの通話分析、音声入力機能、音声アシスタントなどの開発があります。音声データのノイズ除去や特徴抽出、認識精度の改善を担当する場合もあります。Pythonや音声処理ライブラリ、機械学習・深層学習の知識が求められます。

フリーランスAIエンジニアの案件数や年収相場

続いて、フリーランスAIエンジニアの案件数や動向、そして年収目安を紹介します。

フリーランスAIエンジニアの案件数

フリーランスのAIエンジニア向けの案件はたくさんあります。例えば、フリーランスに案件を紹介している弊社「ITプロパートナーズ」では、Pythonを扱えるエンジニア向けの案件が1,273件あります（2026年9月現在）。

フルリモートや週3日の勤務で対応できる案件も多く、自分に合う働き方を実現しやすいです。また、クラウドソーシングサイトの「クラウドワークス」では、Pythonに関する案件が73件見つかりました（2026年9月現在）。AIのニーズはどんどん増しているため、今後もたくさんの案件が見つかる可能性が高いです。

フリーランスAIエンジニアの年収相場

フリーランスAIエンジニアの年収相場は、弊社「ITプロパートナーズ」の募集案件を参考にすると、約600万〜約1,000万円です。月収に換算すると50万～83万円前後となります。

また、参考までにPythonのフリーランスの経験年数別の月収と年収の目安は、以下のとおりです。

経験を積めば、年収1,000万円以上は十分狙えます。AIに対する期待はどんどん高まっているため、AIエンジニアは多くの企業から重宝されますが、高収入を得るためには、常にAIや機械学習に関する勉強に取り組んで最新の技術や情報をインプットすることも大切です。

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フリーランスAIエンジニアに100万〜150万円の高単価案件はある？

「フリーランススタート」が実施した調査によると、フリーランスAIエンジニア向けの案件の単価は100万〜150万円のものも多いです。

また、弊社「ITプロパートナーズ」でも、最大で150万円/月を得られるような、AIエンジニア向けの高単価案件を数多く扱っています。

実績やスキルがあるフリーランスAIエンジニアは高単価な案件を獲得できる可能性が高いでしょう。

フリーランスAIエンジニアの案件・単価例

では、弊社ITプロパートナーズで扱っているフリーランスAIエンジニア向けの具体的な案件例と単価例を紹介します。

【Python】非構造化データをAI基盤へ転換するAIエキスパートの案件・求人

週2～5日稼働で、最大月150万円という非常に高い単価が設定されている案件です。その分、CV/幾何学など難易度の高い技術課題に対して、短期間で「実装可能な設計」へと落とし込むスキルが求められます。

【Git】AI駆動開発を主導するアーキテクトの案件・求人

週5日稼働で月100万円の高単価案件です。AIエンジニアのフリーランス案件は高めの傾向があるため、こちらの案件のように、月100万円に達することも珍しくありません。仕事内容としては、クライアント企業のCTO直下にある「新規事業開発チーム」にて、SNSプラットフォーム向けメッセージの配信システムの開発・SaaS化の推進となります。

【Python/React.js】AIプロダクトにおけるPoC開発の案件・求人

週2～3日という少なめの稼働で、最大月90万円という案件です。副業レベルの稼働日数でここまで単価が高いという案件は珍しいと言えるでしょう。当然ながら、その分様々なスキルが要求されるため、スキルのミスマッチがないかの確認が必要です。新規事業の立ち上げとなるため、技術力だけでなく上流工程のスキルも問われます。

【AWS/GoogleCloudPlatform】AI開発プロジェクトにおけるエンジニアの案件・求人

こちらも週2～3日という少なめの稼働で、最大月単価80万円という高単価案件です。AI開発プロジェクト全体を俯瞰して、設計・構築・運用できるスキルが必要となります。想定業務は、全体アーキ設計や技術選定、非機能要件定義、実装統括、進捗/品質管理、レビュー設計、ボトルネック解消などです。

【Python/GoogleCloudPlatform】画像生成作成におけるAIエンジニアの案件・求人

こちらは完全副業案件で、「企業に所属しながら、副業として週2日参画する」という形になります。しかし副業案件としては「月90万円」という破格の高さですので、スキルがマッチする方には大変おすすめな案件です。業務内容としては、実写画像生成システムの精度・クオリティ・再現度の向上、最新の生成AI技術の迅速なキャッチアップとプロダクト化に向けた検討・実装などが想定されています。

他にどのような案件があるか気になる方は、以下から無料登録し、案件を閲覧してみてください。

フリーランスAIエンジニアに必要なスキルとは？

ここでは、フリーランスAIエンジニアになるために必要な知識・スキルをご紹介したいと思います。

Pythonを中心としたプログラミングスキル

フリーランスAIエンジニアには、まずPythonを中心としたプログラミングスキルが必要です。Pythonは機械学習やデータ分析、生成AI開発など幅広いAI分野で利用されており、NumPy、pandas、scikit-learn、PyTorchなど関連ライブラリも充実しています。

案件によっては、API開発やWebサービスへの組み込みまで担当することもあるため、PythonだけでなくTypeScriptやSQL、クラウド環境などの知識もあると対応範囲が広がります。コードを書くだけでなく、設計・テスト・運用まで一通り対応できるスキルがあると、より多様な案件を受注しやすくなります。

生成AI・LLMに関する知識

近年のAI案件では、生成AIやLLMを活用したシステム開発に対応できる知識も重要です。ChatGPTなどの生成AIを単に利用するだけでなく、LLM APIを使ったアプリケーション開発や、RAGによる社内データとの連携、プロンプト設計、AIエージェントの構築などの知識が求められる場合があります。

また、回答精度やハルシネーション、セキュリティ、コストなどを考慮して設計することも重要です。モデルや関連サービスは変化が速いため、最新の技術や開発手法を継続的にキャッチアップする姿勢もフリーランスAIエンジニアには欠かせません。

機械学習・ディープラーニングの知識

機械学習やディープラーニングは、AIエンジニアの基礎となる重要な知識です。

教師あり学習・教師なし学習などの基本的な仕組みを理解し、課題に適したアルゴリズムやモデルを選択できることが求められます。画像認識や自然言語処理などでは、ニューラルネットワークを用いるディープラーニングの知識も役立ちます。また、モデルを作成するだけでなく、学習データの前処理、精度評価、チューニング、改善まで対応できることが重要です。scikit-learnやPyTorch、TensorFlowなどを実務で扱えると、対応できる案件の幅も広がるでしょう。

数学・統計学・データ分析の知識

AIや機械学習の仕組みを理解し、適切にモデルを設計・評価するには、数学や統計学の知識も必要です。

具体的には、確率・統計、線形代数、微分・積分などが機械学習アルゴリズムの理解に役立ちます。また、実務ではデータの傾向やばらつきを把握し、分析結果を正しく解釈する力も求められます。ライブラリを使えばモデル自体は構築できますが、精度が上がらない原因を分析したり、適切な評価指標を選んだりするには基礎理論の理解が欠かせません。

PythonやSQLを使ったデータ加工・可視化まで行えると、データ分析案件にも対応しやすくなります。

営業力・コミュニケーション・自己管理などのビジネススキル

フリーランスAIエンジニアには、技術力だけでなくビジネススキルも求められます。会社員とは異なり、自分で案件を探し、経験やスキルをクライアントへ伝えて契約につなげる営業力が必要です。

また、AI開発ではエンジニア以外の担当者と要件をすり合わせる機会も多いため、専門的な内容をわかりやすく説明するコミュニケーション力も重要です。さらに、複数案件のスケジュール管理や納期管理、請求・確定申告なども基本的に自分で行います。

安定して案件を継続するには、技術力と同じく信頼関係を築き、自己管理できる力が欠かせません。

フリーランスAIエンジニアの案件獲得方法

フリーランスのAIエンジニアは、どのように案件を獲得すればよいのでしょうか。
具体的には以下の方法があります。

• フリーランスエージェントを活用する
• クラウドソーシングを活用する
• 自ら営業をかける
• 知人や友人から紹介してもらう
• HPやSNSを活用する　

それぞれの案件獲得について具体的に解説します。

フリーランスエージェントを活用する

フリーランスエージェントを利用すれば、フリーランス向けのさまざまな案件を紹介してもらえます。自分の状況について相談したうえで、条件に即した案件を提示してもらうことが可能です。単に案件が紹介されるだけでなく、働き方についても相談できます。

たくさんのフリーランスエージェントが存在するため、そのなかから自分に合うところを見つけましょう。フリーランスAIエンジニアにおすすめの具体的なエージェントについては後述するため、併せて参考にしてください。

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クラウドソーシングを活用する

クラウドソーシングは、インターネット上で仕事のマッチングをするサービスです。クラウドソーシングのサービスを提供しているサイトでは、さまざまな人や企業が仕事の募集を出しています。自分のスキルや経験に合う仕事を見つけて応募し、相手と交渉して契約します。報酬はクラウドソーシングのサービスを通じて受け取れるため、顔が見えない相手とのやり取りでも安心です。

例えば、「クラウドワークス」や「ランサーズ」には、AIエンジニア向けのさまざまな案件が掲載されています。

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自ら営業をかける

フリーランスのAIエンジニアとして仕事を獲得するためには、自ら営業をかけるのも1つの手です。AIエンジニアを募集していそうな会社に連絡し、自分の強みや実績をアピールします。会社を訪問したり電話をかけたりするだけでなく、メールで営業をかけることも可能です。

営業活動を行った全ての会社から仕事を依頼されるわけではありません。とはいえ、後から仕事が発生した時に連絡をもらえる可能性もあるため、積極的に営業活動を行うことも大切です。

知人や友人から紹介してもらう

AIエンジニアに限らず、フリーランスは知人や友人を介して仕事を獲得するパターンも多いです。仕事を通して作った人脈を大切にしていると、自ら仕事を探さなくても自然に依頼が舞い込むようになるかもしれません。

フリーランスとして活動するならさまざまな相手と交流し、人脈を広げていくとよいでしょう。思いがけないところから仕事につながり、飛躍するチャンスを得られる可能性があります。

HPやSNSを活用する

フリーランスのAIエンジニアとしてのスキルや実績を公開すると、興味を持ったクライアントからスカウトを受けられる可能性があります。例えば、ポートフォリオを掲載したHPを作って公開する、というような方法があります。活発に情報発信するSNSと連動させると、クライアントにポートフォリオを見てもらえる可能性が高まります。

また、LinkedInのようなビジネスSNSも検討してみましょう。ビジネスSNSとは、ビジネス関連の情報交換や仕事探し・スカウト目的で利用されるSNSのことです。

フリーランスAIエンジニアにおすすめのエージェント

フリーランスのAIエンジニア向けに仕事を紹介しているエージェントは多数あります。ここでは、おすすめのエージェントを紹介します。

ITプロパートナーズ

弊社「ITプロパートナーズ」は、フリーランス向けの幅広い職種の案件を紹介しているエージェントです。トレンド技術を積極的に活用しているクライアントが多く、AIエンジニア向けの案件も豊富に取り扱っています。

ITプロパートナーズの特徴は、間に仲介会社を挟まないエンド直案件が9割を占める点です。エンド直案件は高単価なものが多いため、収入アップが目指せます。

フルリモートや3日〜の稼働といった案件も多く、柔軟に働きたい人にもおすすめです。「自宅で働きたい」「複数案件を掛け持ちしたい」など、それぞれの希望に合った案件をご紹介します。

レバテックフリーランス

「レバテックフリーランス」は、主にフリーランスのエンジニアやデザイナーに対して案件を紹介しているエージェントです。現場へのヒアリングや案件への参画後のフォローなどに力を入れており、フリーランスが働きやすい体制を構築しています。有名企業の案件からニッチな分野の案件まで幅広く扱っています。

ミッドワークス

「ミッドワークス」も、さまざまな職種のフリーランスに案件を紹介しているエージェントです。正社員並みの保障を提供しており、仕事が途切れても一定額の報酬を補償するサービスもあります。条件を満たせば、交通費や書籍代などを支給してもらえるのも嬉しいポイントです。非公開案件も豊富に取り揃えているため、実際に相談してみると最適な案件を見つけやすくなります。

フリーランスAIエンジニアとして活動していく際のポイント

フリーランスAIエンジニアとして活動するうえでは、さまざまなことを意識する必要があります。ここでは、具体的なポイントを解説します。

ディープラーニングの開発経験を積む

ディープラーニングの知識やスキルがあるフリーランスAIエンジニアは、特に需要があります。ディープラーニングに対する期待はどんどん高まっているため、今後はさらに高収入を得られる可能性があるでしょう。

ディープラーニングの開発経験を積めば、ディープラーニングを扱える専門性の高いAIエンジニアとして活躍できます。最新の技術に対応できるよう、常に勉強し続ける姿勢も必要です。

業界の動向を常にキャッチしてスキルアップする

AIについては、取り巻く環境や技術がどんどん変化しています。市場の伸びも著しく、今後の動向に注目が集まっています。フリーランスAIエンジニアとして活躍するには、業界の動向に対して常にアンテナを張っておくことが大切です。

どのようなスキルが求められており、どの分野でどういったニーズがあるのか把握しましょう。動向に合わせてスキルアップを続ければ、フリーランスAIエンジニアとして長く活躍できます。

質の高い情報をいち早くキャッチするには、人的ネットワークを構築しておくのがおすすめです。AI業界に身を置くエンジニアや専門家と日頃から交流があれば、最新の動向について自然と情報が入ってきます。

情報収集のために、AINOWなどAI専門メディアを定期的にチェックするクセをつけるのもよいでしょう。

上流工程の仕事やエンド直案件を受注する

上流工程の仕事や、エンド直案件に挑戦してみてください。上流工程の仕事は高単価なうえに、要件定義などプロジェクトの要となる部分に関われます。エンド直案件は、仲介会社がない分マージンが発生しません。また、クライアントと直接コミュニケーションを取れる、以降の営業活動に有利な実績が得られる、などもエンド直案件のメリットといえます。

このように、上流工程の仕事やエンド直案件は、報酬・経験値のいずれも魅力的です。しかし、責任も大きくなることを理解しておきましょう。自分のスキルを振り返り、問題なく案件を受けられるか判断してください。

エンド直案件を探すには、エンド直案件を多く取り扱うフリーランスエージェントの活用がおすすめです。ITプロパートナーズはエンド直案件が9割でAI関連の案件も多く扱っているため、ぜひご相談ください。

案件獲得経路を複数持っておく

案件を獲得するための経路は多いほうが安心です。複数の案件獲得経路があれば、たとえ1つの経路がなくなっても収入を確保し続けられます。フリーランスAIエンジニアとして安定的に収入を得るには、案件獲得経路を複数持っておきましょう。そのためには、過去にやり取りしたクライアントと良好な関係を維持することも大切です。

複数の案件獲得経路を開拓する場合は、特定のエージェントなどひとつの経路で安定して案件を獲得できるようになってからのほうがおすすめです。次々に新しい案件獲得経路の獲得を目指しても、どれも中途半端になってしまい成果につながらないおそれがあります。

事務手続きに関する知識を得ておく

フリーランスAIエンジニアになれば、仕事以外の事務手続きも全て自分で対応しなければなりません。例えば、確定申告も毎年自分で行います。確定申告するには税や会計に関する専門知識が必要であるため、早い段階で身につけておいたほうがよいでしょう。税理士に依頼する場合も、基本的な知識があると安心です。

未経験からフリーランスAIエンジニアになる方法とは？

未経験からフリーランスAIエンジニアを目指すなら、段階的に知識や実績を増やす必要があります。ここでは、未経験からフリーランスAIエンジニアになる方法を説明します。

1.スキルを習得する

まずはスキルを習得することから始めましょう。AI関連のスキル習得には、スクールやオンラインサイトなどが役立ちます。おすすめのスクールは以下のとおり。

2.就職・転職して3年を目安に実務経験を積む

まずはAIエンジニアとして就職や転職をし、企業で実務経験を積みましょう。少なくとも3年程度の実務経験を積めば、フリーランスAIエンジニアとして活躍できる可能性が出てきます。

全く知識やスキルがない状態から始める場合はスクールで学習し、就職支援を受けて就職や転職を目指すのも1つの方法です。

AIエンジニアの就職先といっても、事業会社やベンチャー企業などさまざまです。AIは幅広い業界で活用が進んでいて、音声認識や画像認識など扱う分野も企業によって異なります。

そのため、就職先は独立後を想定して選ぶことが大切です。将来的にどのような分野で活躍したいのか、そのためにどのような経験を積むべきなのかを明確にしたうえで、適した就職先を探しましょう。

3.まずは副業からスタートする

いきなりフリーランスとして独立すると、思わぬギャップを感じたり失敗したりする可能性が高くなります。そのため、まずは副業として少しずつ活動を始めましょう。AIエンジニアの副業案件としては、機械学習開発、人工知能開発、データ収集・分析、画像認識や処理システム開発などがあります。自分が専門にしたい分野を考慮して案件を探してみましょう。

副業案件を探す方法としては、クラウドソーシングや副業向けのマッチングプラットフォームなどがあります。クラウドソーシングは仕事探しから納品までオンラインで完結するので、スキマ時間に取り組みやすいのがメリットです。副業を前提とした案件紹介サイトやマッチングプラットフォームも登場しているので、活用してみましょう。

また、フリーランスエージェントのなかにもフルリモートや週2日稼働など、副業で取り組みやすい案件を取り扱っているところがあります。

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4.独立して本格活動する

副業である程度の実績ができて自信がついてきたら、独立の準備をしましょう。3年以上の実務経験や副業での経験があれば、独立して本格的な案件を獲得できる可能性があります。もちろん、独立してすぐに活動が軌道に乗るとは限りません。フリーランスAIエンジニアとしての実績を少しずつ増やし、より好条件の案件の獲得を目指すことが重要です。

営業が苦手な人や、営業や事務作業にかける時間も仕事に充てたいという人は、積極的にエージェントを活用しましょう。担当者が希望に合う案件を紹介してくれて、契約や請求などの手続きも任せられます。

そのほか、情報収集や案件獲得のための人脈づくりなども、フリーランスとして長く活躍するために必要です。

フリーランスAIエンジニアの現状と将来性

最後に、AIエンジニアの現状と将来性についてくわしく説明します。

フリーランスAIエンジニアの現状

AIエンジニアの現状ですが、需要に対して供給が圧倒的に足りていない、というのが実情です。多くの企業がAIに力を入れようとしているなか、AIエンジニアの絶対数が足りていません。

AIエンジニアの育成に取り組み始めた企業もありますが、AIニーズの拡大に全く追いつけていないのが現状です。結果、すでにAIエンジニアとして活躍している人材、スキルを持っている人材の争奪戦となっており、よい人材を得るために好待遇を掲げている企業が多いです。

必然的に給与も高くなり、海外ですと優秀なAIエンジニアの年収は30万ドル(3,000万円)～50万ドル(5,000万円)と言われています。

日本においても、衣料品通販サイトの「ZOZO TOWN」の関連会社である「スタートトゥデイテクノロジーズ」が最大１億円の年俸を掲げて人材募集したことが話題となりました。１億円に届かなくても、年収1,000万円以上のAIエンジニアは少なくないです。

AIエンジニアは、もっとも注目されている分野で活躍している人材ということで、企業内の待遇だけでなく、社会全体からの注目度も高いです。普通のシステムエンジニアなどからAIエンジニアにジョブチェンジ後、以前より周りから敬意の目を向けられるようになった、という意見もよく聞かれます。

以上のように、現状AIエンジニアの需要は高いです。しかし、この需要は将来的にどうなっていくのでしょうか？

フリーランスAIエンジニアの将来性

フリーランスAIエンジニアの将来性ですが、間違いなく、企業からのニーズは高まっていくでしょう。実は非常に気になるデータが経済産業省から示されているので、ここでご紹介いたします。

経済産業省がみずほ情報総研株式会社に委託して実施した「IT人材需給に関する調査」では、2030年までのIT人材の需給ギャップについて、低位、中位、高位シナリオにわけて試算しています。高位シナリオでは、2030年に約79万人ものIT人材が不足すると予測しています。

この資料から、そもそもIT人材自体が貴重な存在であることがお分かりかと思います。
今のうちからスキルを身につけて実績を出しておけば、高単価案件を獲得できるでしょう。

なお、現在では多くの企業がDX化に取り組んでいます。AIは、DX化を進めるうえで無くてはならない存在です。AIの活用によって、より便利なシステムや仕組みを搭載できるようになっています。よって、DX化を推進する企業にとっても、AIエンジニアは重要だと言えます。さまざまなニーズに対応するための知識とスキルを身につけておけば、多くの案件に携わることができるでしょう。

フリーランスAIエンジニアは年齢を重ねても案件獲得は可能？

フリーランスAIエンジニアは、年齢を重ねても比較的案件を獲得しやすいです。AIエンジニアに対する需要は高い一方、人材が不足しています。

よって、40〜50代である程度年齢を重ねている人でも、チャンスは多くあります。ただし、フリーランスAIエンジニアとして活躍するには、豊富な知識や経験を持ち合わせていることが条件です。常にスキルを磨き、いくつになっても案件を獲得できるようにしましょう。

40〜50代で豊富な経験がある人は、プロジェクトマネージャーなど上流工程の案件を積極的に狙っていくのも方法のひとつです。上流工程を担当するには経験やスキルが求められ、年齢と実績を重ねているエンジニアが選ばれるケースも多くあります。

まとめ：フリーランスAIエンジニアの需要は増えていく

今回はフリーランスAIエンジニアの年収相場や必要スキル、案件例、将来性などを見ていきました。AIが今後、多くの場面で登場するのは間違いありません。それに応じてAIエンジニアの活躍の場面は拡大していくでしょう。

今回紹介したスキルや収入アップの方法を参考に、フリーランスAIエンジニアとしての活躍を目指してください。

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。