AIエンジニアがフリーランスになるには？年収相場や案件獲得方法を解説

AIがどんどん普及し、さまざまなサービスが次々と開発されている昨今、「フリーランスのAIエンジニアとして働いてみたい」と考えている方も増えているようです。

しかし、実際にフリーランスとして働くためには、どのようなスキルが必要なのか。また、案件はどうやって獲得すればいいのか。気になっている人も多いのではないでしょうか。

今回は、実際にフリーランスのエンジニアとして働いている筆者が、フリーランスのAIエンジニアになるために必要な準備や、AIエンジニアの将来性についてご紹介します。

フリーランスAIエンジニアとは

AI技術はどんどん進歩し続けており、ビジネスシーンにも大きく貢献しています。その中でもAIエンジニアの役割は特に重要で、新たなAIサービスの開発や既存ビジネスの改善を主導しています。

ここでは、フリーランスとして活動するAIエンジニアの具体的な仕事内容、案件の種類、そして市場の現状と将来性についてお伝えします。

仕事内容

フリーランスAIエンジニアの仕事は、AI（人工知能）技術を活用して、企業や組織の課題を解決することが目的です。AIモデルの開発だけでなく、データ分析やシステム実装、プロジェクトの上流工程まで担当することも多く、幅広いスキルと対応力が求められます。

とくにフリーランスの場合、自身の専門領域（機械学習、自然言語処理、画像認識など）や実務経験を活かし、さまざまな業界のプロジェクトに柔軟に対応することが必要になります。

以下のような業務が代表的です。

• 機械学習・深層学習モデルの設計・構築・検証
• 事業課題に即したデータ分析・可視化・レポーティング
• AIを活用したサービスやアプリケーションの開発
• MLOpsによるモデルの運用・デプロイ支援
• AI導入に関する技術アドバイザリーやコンサルティング

AI分野は技術革新が早いため、最新トレンドへのキャッチアップ力も大切なスキルです。

案件の種類

フリーランスAIエンジニアが携わる案件は非常に多岐にわたり、専門スキルや得意分野によって選べるプロジェクトの幅も広がります。

代表的な案件には以下のようなものがあります。

• 画像認識：医療画像の診断補助や監視カメラの異常検知など
• 自然言語処理（NLP）：チャットボット、検索エンジン、要約・翻訳システムの開発
• 音声認識：通話データの自動テキスト化、音声アシスタントの開発
• データ分析・予測モデル構築：購買予測、需要予測、異常検知など
• AIを活用した新規サービスの立ち上げ：スタートアップや事業開発部門との協業案件
• AI導入コンサルティング・PoC（概念実証）支援：企業のAI活用の初期段階から参画

これらの案件に対応するには、AI技術に関する深い理解と、課題に応じた適切なアルゴリズム選定・実装力が必要不可欠です。

また、クライアントの業界によって求められる成果物や進行スタイルも異なるため、コミュニケーション力や柔軟な対応力も重要なポイントとなります。

市場の現状と将来性

AI技術は、製造業、金融、医療、物流、エンターテインメント、教育など多様な業界で導入が進んでおり、DX（デジタルトランスフォーメーション）の中心的存在として注目されています。

企業がAI活用に本腰を入れ始めているいま、実装経験のあるフリーランスAIエンジニアのニーズは年々増加中です。

とくに近年では、以下のようなトレンドが需要を押し上げています。

• 生成AI（Generative AI）やLLMの活用：ChatGPTやStable Diffusionなどの台頭により、企業の新規事業・業務効率化ニーズが高まっている
• 医療・ヘルスケア分野でのAI導入：診断支援や創薬支援におけるAI応用が急速に進行
• AI×IoT、AI×ロボティクスの普及：製造・物流現場での自動化需要が拡大
• 自治体や公共分野でのAI活用：スマートシティ構想などにより行政分野でも導入が進む

これらの背景から、AIエンジニアはこれからの時代において非常に有望な職種といえます。とくにフリーランスであれば、専門性を活かした柔軟な働き方で高単価案件を狙える環境も整っており、今後ますます活躍のフィールドが広がっていくでしょう。

フリーランスAIエンジニアに求められる知識・スキル

前提として、そもそもAIエンジニアはITエンジニアとはまったく異なると考えてください。AIエンジニアはAIを活用することが前提となるため、必要となる知識はまるで違います。

この章では、フリーランスのAIエンジニアに求められる知識やスキルについて紹介します。

スキル1. ITの総合的な知識とスキル

これはIT系のエンジニア全員に共通していることですが、プログラミングの基本から、クラウドサービスの利用方法、最新のフレームワークの理解など、IT全般の知識が求められます。

ミーティング時などには当然IT系のワードが多数登場しますし、ITの前提知識があった上でAIを活用するという考えが基本です。上流プロセスに関わることは少ないにせよ、基本知識は理解しておく必要があるでしょう。

スキル2. Pythonを扱う知識とスキル

PythonはAIエンジニアにとって最も一般的なプログラミング言語です。

PythonはAI開発に必要なライブラリ（NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlowなど）が充実しているため、AI開発に広く用いられています。そのため、Pythonを使ったプログラミングスキルは、フリーランスAIエンジニアにとって必須と言えます。

スキル3. 機械学習の知識

機械学習とは、経験からの学習によって自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域を指します。

AIエンジニアは具体的な機械学習のアルゴリズム（決定木、ランダムフォレスト、SVM、ニューラルネットワークなど）の理解だけでなく、それらをどのように問題解決に適用するか、どのようにパラメータを調整するかといった知識や経験が求められるでしょう。

スキル4. 深層学習の知識

深層学習は近年急速に発展しており、その技術を理解し、活用することはますます重要となっています。

特に、画像認識、自然言語処理、音声認識といった分野では深層学習は欠かせない技術となっており、CNNやRNN、Transformerといったアルゴリズムの理解と適用のスキルが求められるでしょう。

スキル5. 数学に関する知識

すべてのAIエンジニアに数学の知識が必要とは言えませんが、機械学習や深層学習を扱う案件を行う場合は、少なからず必要となるでしょう。

具体的には、線形代数、微分積分、確率統計といった分野の知識が求められます。これらの数学的な知識を持つことで、アルゴリズムの理解が深まり、より効果的なAI開発が可能となります。

スキル6. 統計学に関する知識

AI開発は、大量のデータから有用な情報を抽出し、その情報を元に予測や分類を行うため、統計学の知識が必要となります。

案件によっては、確率論、推定理論、検定理論、回帰分析といった基本的な統計学の知識が求められるでしょう。

スキル7. デザイン思考力

AI開発は、新しい価値を生み出すための活動であり、そのためにはユーザー視点の思考力、すなわちデザイン思考力が求められます。デザインに答えはありませんが、ユーザーの視点に立って問題を考え、解決策を提案できる猶予を持っておくことが重要です。

フリーランスAIエンジニアの案件例

AIエンジニアを志す場合、実際にどのような案件があるのか具体的にイメージすることが重要です。また、その案件にはどのようなスキルや知識が求められるのかを理解することで、学習の方向性を見つけることができるでしょう。

ここでは、現在市場で公開されている具体的なAIエンジニアの案件例を3つ紹介します。

案件例1. 自動運転システムの開発

自動運転技術はAIが最も活用されている領域の一つです。

センサーからのデータを活用して、AIが適切な運転操作を判断し、実行します。こうした自動運転システムの開発案件では、深層学習による画像認識や物体認識技術の知識が求められます。

案件例2. チャットボットの開発

チャットボットは、顧客サポートやインフォメーション提供など、様々な場面で活用されています。

これらのボットの開発には、自然言語処理技術が必要となります。具体的には、ユーザーからの入力に対して適切な応答を生成するためのアルゴリズムの設計と実装が求められます。

案件例3. 医療画像分析

医療分野では、MRIやCTなどの画像データをAIで分析し、病状の診断や予後予測を行う技術が求められています。

このような医療画像分析案件では、画像認識による特徴抽出技術と、医療知識の理解が重要となります。

他にもAIエンジニアの案件は数多くあるため、実際に公開されている案件を知りたい方は、エージェントサービスやマッチングサービスの案件検索機能を活用してみるといいでしょう。

たとえば、フリーランス向けマッチングサービス『Workship』では、会員登録不要で案件検索が可能です。

フリーランスAIエンジニアの年収相場

フリーランスのAIエンジニアの年収は、そのスキルレベルや経験、専門性などにより大きく異なります。

しかし、前述したような案件を受注できた場合、『Workship』の案件を参考にすると年収の平均的な相場としては700～1,000万円になるといえるでしょう。月で換算した場合に60～90万円ほどの案件が多いです。

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エンジニアとして成功するためには、技術力だけでなく、自己プロモーションや営業スキルも重要です。いい案件を獲得するためには、どのような方法があるのでしょうか。

ここでは、フリーランスAIエンジニアが案件を獲得するための方法を紹介します。どの方法が自分に合っているのかを見極めて、活動の幅を広げていきましょう。

方法1. クラウドソーシングを活用する

『Lancers』や『CrowdWorks』をはじめとしたクラウドソーシングサイトを活用する方法はおすすめです。

クラウドソーシングサイトとは、Crowd（群衆）と Sourcing（業務委託）を組み合わせた造語で、仕事を発注したい企業または個人が、Web上で仕事の依頼や募集ができるサイトです。

また『ITプロパートナーズ』や『レバテックフリーランス』など、エンジニアに特化したクラウドソーシングサイトで案件を探すのもおすすめです。

方法2. 自力で営業活動する

自身で直接クライアントと交渉し、案件を獲得する方法もあります。

企業のホームページの問い合わせなどから営業メールを送る手法が一般的。当然、ビジネスマナーや営業スキルが求められますが、自身の能力や実績を直接アピールすることで、より良い条件で案件を獲得できる可能性があります。

方法3. フリーランスエージェント・マッチングサービスを活用する

フリーランスエージェントは、フリーランサーの強みやスキルを評価して、営業や事務手続きの代行をしてくれるサービスです。自分で営業をかけるより安定して受注できるため、収入面でも安定しやすいでしょう。フリーランスエンジニア専門の『Midworks』などがおすすめです。

マッチングサービスは仕事を依頼したい企業と仕事を受注したいフリーランサーがマッチングできるサービスです。お互いの需要や条件が満たされた状態でマッチングできるため、好条件で仕事を受注できるのが特徴です。

どちらも、手数料はかからないのが一般的。そのため、気軽に登録してみるのもいいでしょう。

フリーランスAIエンジニアが年収・単価を上げる方法

フリーランスは不安定とよく言われますが、それでもできるだけ安定した収入が欲しいですよね。そのためには継続的な案件を受注することも有効ですが、ひとつひとつの案件単価を上げることも安定に繋がります。

ここでは、フリーランスAIエンジニアが単価を上げる方法について紹介します。

方法1. 上流工程を担当する

一般的に、プロジェクトの上流工程（要件定義や設計など）を担当することで、単価を上げることが可能です。

一般的なAIエンジニアは上流工程を経験する機会は少ないのですが、上流工程から稼働までをすべて一任されると単価は上がるでしょう。

上流工程を担当するために必要だとされているのが、ビジネス視点です。

AIエンジニアは単にモデルを組むだけではなく、業務課題の発見と解決にも貢献できると強みになります。たとえば「売上予測モデル」や「顧客対応自動化」など、企業の具体的な成果につながる提案ができれば、上流工程にも関われます。ビジネス視点をもつことで、単なる開発者以上の価値を提供でき、報酬アップにも直結します。

方法2. スキルを磨く

AI分野のなかでも、生成AI（Stable DiffusionやChatGPT API活用など）や大規模言語モデル（LLM）、MLOps（機械学習の運用自動化）はとくに注目されている分野です。これらのスキルを習得することで、需要の高い開発や実装案件に携わることができ、相場より高単価での受注が期待できます。

新技術のキャッチアップが早く、自走できるエンジニアは重宝されやすくなります。

方法3. 専門性が高い案件を受注する

さらに単価アップさせたいと考えたとき、より専門性が高い領域の案件を受注するのがおすすめです。

たとえば、医療系の案件など。医療系の基礎知識を身に付けたうえで、医療に特化した深層学習の案件を受注すれば、通常よりも単価が上がる場合が多いでしょう。

専門性が高い案件を受注するためには、資格を取得することも有用です。資格はスキルの証明手段としても有効に働きます。

たとえば、G検定やE資格は日本ディープラーニング協会が発行しており、AIの基礎理論から実践力までを評価する基準になります。また、AWS Certified Machine Learning – Specialtyなどのクラウド関連資格も、実務力を示す材料に。企業側の安心材料になるため、案件受注時の評価が高まりやすく、単価交渉にも役立ちます。

方法4. 英語力を上げる

AI分野の技術文書や論文は英語が主流であり、英語力があるだけで受けられる案件の幅が大きく広がります。とくに海外スタートアップや外資系企業の案件は報酬が高い傾向にあります。

会話力まであるとリモートでのミーティング参加や仕様調整も可能となり、信頼性と継続性の高い契約につながります。語学は大きな武器になります。

方法5. AIコンサルタントとしてのポジションを築く

AIコンサルタントは、技術だけでなく、クライアントの業務理解・課題設計・AI導入方針の策定などを担います。PoCや要件定義フェーズから関われるため、単価は開発職よりも高くなる傾向があります。

エンジニアとしての知見を持ちながら、ビジネス翻訳者としての役割も果たすことで、より上流での活躍が可能となり、案件獲得の幅も広がります。

フリーランスのAIエンジニア案件を探すならWorkshipがおすすめ！

▲出典：Workship

フリーランス向けのマッチングサービス『Workship』は、自分のスキルを登録することで、プロジェクト単位で自分にあう企業とマッチングが可能。自分がしたい仕事、クライアントがしてほしい仕事が噛み合うようプロジェクトを勧めてくれます。

また、土日可、リモート可など、柔軟な働き方ができる案件も多数掲載。時給1,500円〜などの高単価案件のみ取り扱っているのも嬉しいポイントです。

次の記事では、Workshipの登録方法や使い方を解説しているので、あわせてチェックしてみてください。

（執筆：セイタモ　編集：少年B）