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

AIエンジニアとは、AIを使った新たなサービスや製品を開発し、企業や組織の課題解決を図るエンジニアのことを指します。

特にフリーランスとして働く場合、自分の専門分野や経験を活かして、幅広い業界や案件に対応する柔軟性が求められます。具体的には、AIを使った新サービスの企画、AIを用いたデータ分析、システム開発などに対応できる必要があります。

案件の種類

AIエンジニアの案件は多岐にわたります。たとえば、画像認識や自然言語処理、音声認識などの特定の技術を用いた開発案件、データ分析を通じてビジネス課題を解決する案件、AIを活用した新サービスの開発案件などがあります。

AIエンジニアの案件には種類が多いことから、柔軟に対応できるようにAIに対する理解が必要です。

市場の現状と将来性

AI技術は、製造業からエンターテイメント業界まで、幅広い業界で活用されています。AI技術の進化に伴い、フリーランスAIエンジニアの需要も高まり続けています。

近年は医療分野でも次々と開発が進んでいるため、AIエンジニアはこれからおすすめできる職業といえるでしょう。

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。

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。

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。

方法2. スキルを磨く

単純にスキルレベルが高いほど、より高価な案件を獲得することが可能です。

上述したように、AIエンジニアの案件の種類は多岐にわたります。それぞれの案件がスキルに依存する世界なので、自分のスキルレベルが単価に直接影響すると言えるでしょう。

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上で、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。

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）