AIエンジニアの副業案件の具体的な内容と探し方とは

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AIエンジニアのフリーランス・副業案件

AIエンジニアの副業事情とは

近年IT業界で注目を集めているAIですが、AI開発を専門としているAIエンジニアを募集する副業案件にはどのようなものがあるのでしょうか。

AIエンジニアに関する副業は大きく分けて4種の内容があります。

ここでは、それらの特徴について解説していきます。

AIエンジニアの仕事を副業として取り入れて行きたいと考えている方は、ぜひチェックしてください。

AIエンジニアの副業案件の種類①：AI（機械学習）開発

まず紹介するのはAI（機械学習）開発の副業案件です。

AI（機械学習）開発では、機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築や、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築などの業務を行います。

こちらの分野は専門人材を募集していることが多いため、機械学習に関する知識や開発スキルが求められています。

月収：700,000円～

職務内容

• ビジネス課題と要求の整理(PMと共に、案件の要件定義を行う)
• 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
• データ提供のためのAPI設計/開発/運用(アプリ開発側との連携)
• 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築(A/Bテスト実施など)

求めるスキル

• CI/CDの経験(GitHub Action)
• Python等を利用した開発経験
• GCPでのインフラ開発経験(GCS, BigQuery, Vertex AI, Cloud Dataflow, Cloud Bigtable, GKE, Cloud Composer)
• 監視ツールの導入・運用経験(Cloud Monitaring)

AIエンジニアの副業案件の種類②：AI（人工知能）開発

次に紹介するのはAI（人工知能）開発の副業案件です。

AI（人工知能）開発は、TensorFlow、PyTorch、Kerasなどのライブラリを活用しながら進めていきます。

使用する言語はPythonが主流ですが、C言語やC++が用いられることもあります。

月収：750,000円～

職務内容：

• サーバーサイド開発
• 企画・設計・実装・テスト並びに各技術選定
• パフォーマンスチューニング
• UX提供のための適切なAPI設計、フロントエンドの開発
• CIツール連携による開発の効率化

求めるスキル

• Pythonを用いた開発経験
• PyTorchもしくはTensorflowを使用した経験
• AIモデルを搭載したサーバーの開発運用経験
• GCP、AWSまたはMicrosoft Azure上での運用経験
• 構築したネットワークの学習経験

AIエンジニアの副業案件の種類③：音声/画像認識・自然言語処理システム開発

次に紹介するのは音声/画像認識・自然言語処理システム開発の副業案件です。

音声/画像認識開発には、アルゴリズムの知識が欠かせません。この分野のエンジニアを目指す場合は、しっかりと知識を身につけましょう。

使用言語はPythonやC言語が主流です。

自然言語処理システムの開発に関しても、Pythonを用いることが多いです。

AIエンジニアを目指すなら、Python知識は必須と言っても過言ではありません。

月収：650,000円～

職務内容：

• 音声認識後のテキストまたは音声データに基づく発話ごとの会話のドメインや意図を分類し、ラベルを付与するモデルを構築
• 前処理 /モデル構築/評価

求めるスキル：

• 深層学習ベースの音声認識/NLPプロジェクトにおける開発経験
• BERTやWav2vecなどの自己教師あり学習＋Fine-tuningからなるモデルアーキテクチャへの理解
• HuggingfaceやPytorchを利用した学習パイプラインの構築やモデルのチューニング経験

AIエンジニアの副業案件の種類④：データ収集・分析

データサイエンティストよりの仕事になる

次に紹介するのはデータ収集・分析の副業案件です。

こちらの業務は、データサイエンティストの業務内容と非常に近いものとなっております。

主な業務内容としては、分析に必要なデータの提供などが挙げられます。

こちらもPythonの知識が求められるため、学習が必要です。

月収：1,100,000円～

職務内容：

• データサイエンス系のデータ分析支援
• レコメンドシステム構築時におけるソリューション調査

求めるスキル

• ビジネス課題に対して、付加価値向上、生産性向上といった観点から、適切な統計解析/機械学習の手法を組み立てた経験
• Python,R,SQLなどの言語を用いた分析経験 2年以上
• データクレンジング・集計・検証経験 1年以上
• AWSなどクラウドDBの実務経験
• Gitを用いたコード管理
• 非構造データ(画像・自然言語)を用いた機械学習システムの検証・評価実務経験

AIエンジニアが副業するメリットとデメリット

年々需要が高まってきているAIエンジニアという職種ですが、AIエンジニアとして副業を行うにあたって、どのようなメリット・デメリットがあるのでしょうか。

詳しく解説していきます。

AIエンジニアが副業するメリット

まずは、AIエンジニアが副業するメリットについて解説いたします。

AIエンジニアとしてスキルアップすることができる

AIエンジニアとして副業を行うことで、単純に経験値が増えるため、スキルアップを目指すことが可能となります。

経験値を増やすことは、エンジニアとしての市場価値を高めることにもつながるため、キャリアパスを意識したときにも活かすことができるでしょう。

本稼働案件が突如終了した時のリスクヘッジになる・無収入にならない

IT業界は移ろいが激しいことでも知られています。予期せぬトラブルが発生し、担当していた本稼働案件が突然終了してしまった…なんてことも無いとは言い切れません。

特にAI技術に関しては、一般化したのがここ最近の出来事です。先行き不透明な業界に、不安を覚えている方も多いでしょう。

そのような事態が発生した際に、副業として別案件に取り組んでおけば、無収入になることは防げます。

不安の多い時代、リスクヘッジはしっかりと行いたいとお考えの方には、副業という選択肢がおすすめです。

独立する際、副業案件を本稼働にすることができる

エンジニアとしてさまざまな経験をするうちに、独立という選択肢が見え始めることもあるでしょう。

企業に所属をしているうちに副業を行っていれば、独立スタート時に抱えている案件が0といった状況は防ぐことができます。

AIエンジニアとして、いずれは独立したいと思ったことのある方は、一度副業を経験するのも良いかもしれません。

副業案件から繋がりができる

副業AIエンジニアはフリーランスエンジニアのように自ら営業を行い、案件を勝ち取るといった働き方がメジャーです。

そのため、顧客との密なコミュニケーションが必須となるのですが、その際にスキルをしっかりとアピールすることができれば、横のつながりを作ることも可能でしょう。

独立を視野に入れている方には、副業を経験することがおすすめです。

稼ぎが大きくなる

副業は、本業に取り組んでいない時間に働くことになるため、単純に収入が増えていきます。

AI分野はニーズが高く、一方で専門家が少ないジャンルなので、AIエンジニアにとっては引く手あまたな状況です。副業であってもそれなりの報酬が見込めるでしょう。

特に、AI開発に積極的である大手企業からは、高額の報酬を期待できるケースも多いようです。

AIエンジニアが副業するデメリット

次に、AIエンジニアが副業するデメリットについて解説いたします。

プライベートなどの自由な時間が減ってしまう

プライベートな時間を副業の業務時間に充てることになるため、自由な時間はおのずと減ってしまいます。

ワークライフバランスを重視している人には、副業は向いていないかもしれません。

本業案件との両立が難しく、どちらかが疎かになってしまうリスクがある

一定以上の報酬が見込めるAIエンジニアの副業案件は、作業ボリュームが重ための案件が多くなっています。

本業案件が難しい内容である場合には、どうしても仕事に追われるといった状況に陥ってしまうかと思います。

本業案件の責任が大きく、兼ね合いが難しいといった方には、副業は向いていないかもしれません。

AIエンジニアが副業するのに必要なスキルや知識とは

近年需要が高まってきているAIエンジニアという職種ですが、AIエンジニアとして副業を行うにはどのようなスキルが必要になってくるのでしょうか。

AIエンジニアとして活躍するために必要なスキルや知識についてご紹介いたします。

Python・C++などのプログラミングスキル

PythonやC++は、AIエンジニアが開発で使用する主要なプログラミング言語です。

特にPythonはほとんどの現場で用いられていると言っても過言ではありません。

細部までしっかりと扱い方を理解しておく必要があります。

このほかにも、データ解析にはR言語が、ディープラーニングにはJavaScriptが用いられることが多いです。

マルチに活躍するAIエンジニアを目指すなら、これらを網羅的に学習する必要があります。

機械学習・ディープラーニングの知識

AIエンジニアとして副業を行うなら、機械学習やディープラーニングの知識は必須です。

機械学習やディープラーニングについて学ぶには、まず数学や統計など学問的な知識のほか、統計のライブラリが豊富なPythonやR言語に関する知識が必要になってきます。

また、C言語やC++、Java、SQLなどの言語も理解していることが望ましいといえるでしょう。

機械学習やディープラーニングに関するスキルを習得するには、予備知識が必須なのです。

絶えず学習を続けることができる人が、AIエンジニアに向いていると言えるでしょう。

データベースに関する知識やスキル

先ほど少し触れましたが、AIエンジニアにはデータベースに関する知識やスキルが求められます。

開発に際して、データベースを操作するので、R言語やSQLの扱い方をしっかりと理解しておかなければなりません。

また、データモデリングの知識も身につけておくべきと言えます。たとえば、データの相関や解析など、それぞれの過程についてきちんと理解しておく必要があるでしょう。

ライブラリのスキル

AIエンジニアが効率的に開発を行うためには、ライブラリに関するスキルは必須です。

ここでは、AI開発を行う際に活躍するライブラリを3つご紹介いたします。

TensorFlow

Tensorflowは、Pythonを用いてディープラーニングを行うときにおすすめなライブラリです。

Tensorflowは、GPUなどを載せたアクセラレータボードで計算の高速化ができるため、複数のGPUを使ったり、複数のPCを使ったりといったことも可能となります。

AIエンジニアが用いるライブラリとしては、最もメジャーであると言えるでしょう。

TensorFlow

PyTorch

PyTorchはPythonから利用することができるディープラーニング用のライブラリです。

ほかのライブラリと比べ、コードが書きやすく、扱いやすい点が特徴であると言えます。

ディープラーニング用のライブラリとして、多くのエンジニアから愛されています。コミュニティが活発であるため、参照できる情報が豊富であり、必要な情報を入手しやすい環境であると言えるでしょう。

PyTorch

Keras

Kerasは機械学習をより簡単に行うためのライブラリです。

Kerasを使用すると、ディープラーニングのベースとなっている数学的理論の部分をゼロから開発せずとも、比較的短いソースコードで実装することができます。

アルゴリズムの多くを実装しているという点が特徴とも言えるでしょう。

Keras

AIエンジニアの副業・フリーランス案件例と平均年収

AIエンジニアの副業・フリーランス案件例と平均年収をご紹介いたします。

副業やフリーランスを視野に入れている方は、ぜひチェックしてください。

AIエンジニアの副業平均単価

AIエンジニアの案件の月平均単価は73万円でした。

12ヶ月換算すると、876万円になります。

参照：AIエンジニアのフリーランス求人・案件（全640 件）

AIエンジニアの具体的な副業案件

AIエンジニアの案件について具体的にご紹介いたします。

月収：900,000円～

職務内容：

• 機械学習技術を用いたサービス開発および改善
• 機械学習モデルの安定的な運用・基盤整備
• 香りのデータを活かしたチャレンジングな課題の解決
• データ利活用のためのデータ基盤整備

求めるスキル：

• 機械学習、コンピュータサイエンス、数学に関する基本的な知識
• 機械学習を用いたシステムやアルゴリズムの実装経験
• Git、GitHub を用いたチーム開発経験

月収：1,500,000円～

職務内容：フォームAIエンジニア業務

求めるスキル：

• 統計学、機械学習に関する知識及び 3年以上の実務経験
• ビジネス課題設計からデータ分析の要件定義を一貫実施した経験
• 自然言語処理、時系列データ解析、画像解析、強化学習に関する知識の内一つを有する
• 一般的なシステム開発経験
• 社外との要件定義など技術的打ち合わせ経験

月収：700,000円～

職務内容：

• 顧客対応（課題ヒアリング、問合せ対応）
• カリキュラム企画（テキスト作成、教材研究のための論文や国内外事例のリサーチなど）
• 研修講師／研修後のフォロー

求めるスキル：データサイエンス領域における実務経験(データサイエンティストや機械学習エンジニア)、もしくは講師経験

AIエンジニアが副業案件を探す方法とは

AIエンジニアとして副業を行いたいと思い立ったものの、始め方が分からないという方も多いかと思います。

ここでは、AIエンジニアの副業案件を探す方法について詳しく解説していきます。

フリーランス・副業エージェントを活用する

就職活動や転職活動でエージェントを活用したことがあるという方は多いのではないでしょうか。

エージェントはフリーランス案件や副業案件を取り扱っている場合もあります。

AI業界が近年盛り上がりを見せていることもあり、AIエンジニアを募集する案件も、以前に比べ増えてきました。

最初はサポートを受けつつ始めたいという方には、エージェントの活用がおすすめです。

友人や過去に所属していた企業や取引先からのリファラル

IT業界では、企業やエンジニア同士の横のつながりが強い傾向にあります。

また若い会社も多いので、知人が起業したというパターンも多いでしょう。

そういったつながりを利用して案件を獲得するというのも一つの手段です。

特に需要が高く、専門家の少ないAIエンジニアは、横のつながりが強く、仲介先も多い傾向にあります。信頼できる相手からの案件は安心して着手することができる点もメリットです。

SNSを活用して案件募集・営業する

最近はSNSを通じて案件を獲得するという方法も流行っています。

SNSで経歴やスキルをアピールすることを営業に繋げているということです。

AIを専門的に扱えるエンジニアを求める声はSNSでも求人は散見されます。SNSでの営業は、そういった人たちとダイレクトに繋がることができる点がメリットであると言えるでしょう。

SNSの運営が得意だという方は、この方法を試してみてもいいかもしれません。

フリーランス・副業エージェントの案件を一括で閲覧できる「エンジニアスタイル」がオススメ

「エンジニアスタイル」は、フリーランス・副業エージェントの案件を一括で閲覧することができるサイトです。

掲載数が非常に多く、またエンジニア職別に検索することもできるので、こういったサイトの利用に慣れていないという方にもおすすめです。

AIエンジニアの募集をピンポイントで探したいという方は、ぜひ一度「エンジニアスタイル」を利用してみてください。

まとめ

今回はAIエンジニアの副業案件とその探し方について詳しく紹介していきました。

AI技術が発展していくにつれ、ニーズは高まっているものの、専門的に扱うエンジニアはまだまだ少ないというのが現状です。

AIエンジニアの副業案件も増えてきています。

AIエンジニアとして副業を始めてみたいという方にとって、今はまさにはじめ時であるといえるでしょう。

エンジニアとしてのスキルを伸ばしたいという方や、収入を増やしたいと思っている方は、ぜひ一度副業に挑戦してみてください。

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