AIエンジニアのフリーランス案件動向と単価相場とは？具体的な案件も合わせて紹介

2023.04.10(公開: 2023.04.09)

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はじめに

「AIエンジニアのフリーランス単価相場や案件の探し方は？」、「フリーランスのAIエンジニアに求められるスキルは？」、「フリーランスのAIエンジニアになるメリットは？」などの疑問を持つ方は多くいます。

今回は、AIエンジニアのフリーランス案件動向と単価相場、具体的な案件も合わせて紹介します。本記事では、エンジニアスタイルで提供しているAIエンジニアの具体的な案件内容を紹介しているため、案件の平均単価や求められるスキルがわかります。

需要と将来性から見るAIエンジニア案件・求人の動向って？

はじめにAIエンジニアの需要や将来性、そしてAIエンジニアの案件・求人動向について紹介します。

前提：AIエンジニアに需要や将来性はあるのか

AIエンジニアの需要や将来性について以下の項目で紹介します。

AIの市場規模は拡大している
AI人材の需要に対して供給は不足している
希少性が高いためAIエンジニアは比較的好待遇になっている
国をあげて教育改革および、AI人材育成が推進されている

AIの市場規模は拡大している

AIの市場規模は年々拡大しています。総務省によると、2020年の日本のAI市場全体の売上金額は約513億円です。そこから2025年には、1,200億円に達すると予測されています。さらに機械学習プラットフォームが最も増加すると予測されているため、AIエンジニアの需要は高まるでしょう。

AI人材の需要に対して供給は不足している

経済産業省のIT人材供給に関する調査によると、2018年のAI人材需要が4.4万人に対してAI 人材供給が1.1万人で、3.4万人も不足しています。さらに、2030年には12.4万人が不足するとされています。このことから、今後もAI人材の需要は増えていくことが予想されます。

希少性が高いためAIエンジニアは比較的好待遇になっている

AIエンジニアは希少性が高いため比較的好待遇です。AIエンジニアの人材が少なく、需要が多い状態なので、企業は希少性の高い優秀なAIエンジニアを採用したいと考えています。そのため、年収など充実した待遇にして人材確保に努めています。

国をあげて教育改革および、AI人材育成が推進されている

最近では、国をあげてAI人材育成を推進した教育プログラムが実施されています。そのため、小学校・中学校・高等学校ではプログラム教育や統計教育の内容を充実させるように教育改革が行われています。

プログラム教育の充実

小学校	プログラミング教育の必修化
中学校	プログラミングに関する内容の拡充
高等学校	情報科の共通必履修科目「情報Ⅰ」を新設

引用：文部科学省

AIエンジニアの案件・求人動向

AIエンジニアは、金融や流通、製造などさまざまな分野で求人が多く、企業の求めているAI開発や業務効率化のため、優秀なAIエンジニアを採用しています。

AIエンジニアの案件では、医療介護・物流インフラ・システム開発・マーケティングツールなどの領域でニーズが高い傾向です。最近では、ディープラーニング、自然言語処理、DX、データサイエンティスト系統の案件が増えています。

フリーランスのAIエンジニアに求められるスキルとは

フリーランスのAIエンジニアには以下のようなスキルが求められます。

Pythonを使った開発実務経験が最低限のライン
フレームワークを活用した開発経験
データ処理・解析のスキル
数学・統計学に関する知識
機械学習（マシンラーニングに関する知識と経験）
深層学習（ディープラーニングに関する知識と経験）
ビジネスコミュニケーション力

Pythonを使った開発実務経験が最低限のライン

求められるスキルの1つ目は、Pythonを使った開発実務経験です。AI開発はシステムを構築する際にPythonを利用します。Pythonはコードがシンプルでフレームワークやライブラリも豊富です。

ディープラーニングのライブラリで多く使われる言語なので、AI開発に欠かせません。Pythonを使った開発実務経験が最低限のラインだということを認識しておきましょう。

フレームワークを活用した開発経験

求められるスキルの2つ目は、フレームワークを活用した開発経験です。AI開発を簡単にできるAIフレームワークを活用した開発経験はAIエンジニアにとって必要になります。Pythonにも多くのライブラリがあるため、効率的に開発ができます。AI開発に役立つフレームワークには以下のようなものがあります。

AIフレームワーク

TensorFlow
Microsoft Cognitive Toolkit
PyTorch
Keras
MXNet

データ処理・解析のスキル

求められるスキルの3つ目は、データ処理・解析のスキルです。AIエンジニアの仕事としてデータ分析があり、AIで算出された大量のデータを活用し、ビジネスに役立つように改善する役割を担っています。そのため、売上を向上させることや、経費を削減させることに役立ちます。

数学・統計学に関する知識

求められるスキルの4つ目は、数学・統計学に関する知識です。開発段階で数学や統計学に関する知識が必要になり、不足していると開発が止まってしまいます。数学では、機械学習で論理的な情報を扱う際に使われ、統計学はデータ解析に使われることが多いです。数学・統計学では以下のような分野が必要になります。

数学・統計学で必要な分野

微分積分
線形代数
確率論
統計学

機械学習（マシンラーニングに関する知識と経験）

求められるスキルの5つ目は、マシンラーニングに関する知識と経験です。AI開発の際にデータの中から答えを導き出すことが必要になります。その際に機械学習の知識があることで効率よく案件に対応できます。

機械学習とは、コンピューターがデータから反復的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ出すことです。そして学習した結果を新たなデータにあてはめることで、パターンにしたがって将来を予測することができます。

引用：SAS Insights

深層学習（ディープラーニングに関する知識と経験）

求められるスキルの6つ目は、ディープラーニングに関する知識と経験です。機械学習を進化させたものがディープラーニングといい、AIに使用される機械学習の1つです。高度なAIを開発する場合に利用されるため、ディープラーニングに関する知識と経験があれば、高単価な案件も獲得できるでしょう。

ビジネスコミュニケーション力

求められるスキルの7つ目は、ビジネスコミュニケーション力です。AIエンジニアは機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、ITエンジニアなどさまざまなエンジニアと開発を進めることになるため、コミュニケーション能力が必要です。

さらに相手先のクライアントとともコミュニケーションをとりながらAI開発を進めていくことになるため、情報交換の際に必須なスキルです。案件を獲得することにもつながるので、ビジネスコミュニケーション力をつけておきましょう。

AIエンジニアのフリーランス単価相場と具体的な案件を紹介

ここでは、フリーランスのAIエンジニア全体の平均単価・相場やフリーランスAIエンジニアの具体的な案件を紹介します。

フリーランスのAIエンジニア全体の平均単価・相場

エンジニアスタイルにあるフリーランスのAIエンジニア全体で案件が624件あり、平均単価は73万円になります。グラフを見る限り低単価な案件よりも高単価な案件が多いことが読み取れます。単価100万円以上の案件が多いのが特徴です。

フリーランスAIエンジニアの具体的な案件

エンジニアスタイルで紹介しているフリーランスAIエンジニアの具体的な案件です。必要なスキルや単価の相場を紹介します。

案件名	～71万/Deep Learning基盤構築支援(No.371876)
仕事内容	・ユーザへのヒアリング～ヒアリング項目に基づくサーバ構築、設定作業・構築自動化の検討・物体検知、物体認識などの画像系のAI案件PoC ・DeepLearningフレームワークの顧客への技術支援・ある程度の開発経験があれば、DeepLearning分野は参画後に覚えていただきます。
必要なスキル	・Linuxサーバの構築・経験・仮想化、ネットワーク知識・python ・Tensorflow/keras等のDeep Learningフレームワーク・OpenCV等の画像処理系の技術・CNN/R-CNN/RNN等のアルゴリズム尚可スキル・IBM PowerSystemsの構築、運用経験・Ubuntu、Dockerコンテナの基礎知識
想定年収	756万円

案件名	データサイエンティスト音声、自然言語処理モデル構築
仕事内容	音声認識後のテキストまたは音声データに基づき、発話ごとに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します。
必要なスキル	・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
想定年収	780万円

案件名	フルリモート可能｜【Python】機械学習/膨大なSNSマーケティングデータを扱うtoB向けSaaSプロダクト（システムエンジニア）
仕事内容	自社プロダクト（膨大なSNSマーケティングデータを扱うtoB向けSaaSプロダクト）のML開発業務をご担当いただきます。主に、以下内容を想定しています。・プロダクトのML開発業務全般・Webエンジニアと協働したプロダクトへの適用
必要なスキル	・自然言語処理（NLP）に深い造詣、経験を有していること・機械学習を利用した自然言語処理を用いてサービス開発を行い、リリース後も品質向上を行ったもしくはこれらをリードした経験：2年程度・Pythonでの研究や開発経験、特にPyTorch/TensorFlow/scikit-learn/Keras等のライブラリやフレームワークを用いた開発経験
想定年収	1,260万円

案件名	企業の売上拡大を支援する次世代DXエンジニア募集！（機械学習エンジニア）
仕事内容	・画像や、物体配置がもたらす効果の予測・デザイナー向けの効果予測マップの策定・配信された広告の実績値からの特徴算出、データの抽出、モデリング
必要なスキル	・画像処理を用いた開発経験・機械学習のアルゴリズム等を独力で実装した経験・Pythonなどを使った分析・モデル作成・可視化の経験・事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案ができること
想定年収	1,200万円

案件名	【Python(機械学習・AI系)】査定プラットのフォームAIエンジニア
仕事内容	査定プラットフォームAIエンジニアを募集しております。
必要なスキル	・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
想定年収	1,800万円

フリーランスのAIエンジニアになるメリットとデメリットとは

フリーランスのAIエンジニアになるメリットとデメリットを紹介します。需要が多く報酬が高い反面、AI技術の学習面で忙しいというデメリットもあります。

フリーランスのAIエンジニアになるメリット

フリーランスのAIエンジニアには以下の4つのメリットもあります。

需要も高く報酬相場も高いため、稼ぐことができる
AIエンジニアとしてスキルアップし、希少性を高めることができる
フリーランスとしてスキルを磨くことで、民間企業だけでなく大学や研究機関で働く選択肢もできる
世界的に見ても需要が高いため、海外で働く選択肢もできる

需要も高く報酬相場も高いため、稼ぐことができる

フリーランスのAIエンジニアは、AI技術の発展により需要が高まってきています。今後、AI技術を導入する企業も増えていくことが考えられるため、AI技術に対応できるAIエンジニアが必要です。そのため、フリーランスのAIエンジニアの需要が高まることが考えられます。

さらにフリーランスのAIエンジニアは、上記で説明した通り案件の単価が高く、報酬相場が高いため稼ぐことができます。それなりに実績やスキルが必要ですが、これからも発展していくであろうAI技術のため、その技術力が重宝され、報酬も高くなります。

AIエンジニアとしてスキルアップし、希少性を高めることができる

AIエンジニアとしてスキルアップすることで、希少性を高められます。AIに関する技術を習得することで、他の人にはできないスキルを身につけることができるため、特別な存在として重宝されます。そのため、他の人に頼めない仕事も頼まれるような人材に成長することもできます。

フリーランスとしてスキルを磨くことで、民間企業だけでなく大学や研究機関で働く選択肢もできる

フリーランスとしてスキルを磨くことで、AIエンジニアを必要としているさまざまな機関で働く選択肢ができることです。民間企業で就職し、持っている技術力を提供するだけでなく、大学や研究機関でAIについて研究していくような仕事も考えられます。このようにスキルアップすることで仕事の選択肢が広がります。

世界的に見ても需要が高いため、海外で働く選択肢もできる

フリーランスのAIエンジニアは、世界的に見ても需要が高いため、海外で働く選択肢もあります。日本に比べて、海外のAI技術に対する研究が進行しているため、需要も多いです。また、海外で働く場合、日本と比べて報酬が高く設定してあることが多いため、海外で働くことで稼ぐことも可能です。

ただし、現地の人と話す機会も増えるため、英語力やその国に対応した言語力も必要になります。

フリーランスのAIエンジニアになるデメリット

フリーランスのAIエンジニアにはメリットもありますが、デメリットもあるので知っておきましょう。

技術変遷が著しく、サービスも増えているので学習コストが高い
周囲のレベルが高いため求められるレベルが高い

技術変遷が著しく、サービスも増えているので学習コストが高い

デメリットの1つ目は、学習コストが高くなることです。AI技術は、日々研究が進んでいるため、新しい技術に対応できる学習が必要になります。そのためには、新しいスキルを身につけないとできないこともあるため、それなりの時間や労力がかかります。

周囲のレベルが高いため求められるレベルが高い

デメリットの2つ目は、求められるレベルが高いことです。AIエンジニアには複雑なデータを扱うことや高度な技術が必要なことが多いため、レベルの高い技術力を求められます。その技術力に対応できるエンジニアが周りで働いているため、同じレベルの話題を話したり、作業することが必要です。

AIエンジニアのフリーランス案件の探し方とは

AIエンジニアのフリーランス案件の探し方には以下のようなものがあります。

フリーランスエージェントを活用する
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
SNSを活用して案件募集・営業する
フリーランス案件一括比較サイト「エンジニアスタイル」を活用する

以下の情報を参考にして、自分に合った方法を見つけてみましょう。

フリーランスエージェントを活用する

AIエンジニアのフリーランス案件の探し方としてフリーランスエージェントを活用する方法があります。エンジニア向けのフリーランスエージェントでは、自分のスキルや求めている単価の案件を獲得できます。エンジニア向けのフリーランスエージェントは以下のような企業があります。

エンジニア向けフリーランスエージェント

レバテックフリーランス

レバテックフリーランスのエージェント情報 | フリーランスエンジニア向けIT求人・案件サイト【エンジニアスタイル】

Lancers Agent

ランサーズエージェント(Lancers Agent)のエージェント情報 | フリーランスエンジニア向けIT求人・案件サイト【エンジニアスタイル】

Midworks

Midworks（ミッドワークス）のエージェント情報 | フリーランスエンジニア向けIT求人・案件サイト【エンジニアスタイル】

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

AIエンジニアのフリーランス案件の探し方として、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で案件を紹介してもらう方法があります。リファラルとは紹介や推薦という意味があり、エンジニアの仕事を経験しているとIT関係者や知人から仕事を依頼されることがあります。知り合いにIT関係者がいる方は案件を紹介してもらえるかもしれません。

SNSを活用して案件募集・営業する

AIエンジニアのフリーランス案件の探し方として、ツイッターやインスタなどのSNSを活用して案件募集・営業する方法があります。SNS上で「AIエンジニア募集」と検索して、クライアントとやりとりをしていくことで案件を獲得できます。

また、今まで経験してきた内容や実績を投稿するなどして募集をかけることで案件を獲得できます。

フリーランス案件一括比較サイト「エンジニアスタイル」を活用する

本サイトでもありフリーランス案件を多く提供している「エンジニアスタイル」を活用してみましょう。エンジニアスタイルは、国内最大級のフリーランス案件数があり、優良フリーランスエージェント案件のため、安心して応募することが可能です。AIエンジニアのフリーランス案件を探している方はぜひ利用してみましょう。

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