AIエンジニアのフリーランス案件・単価相場・年収を徹底解説！

フリーランスAIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアは、主にAIの開発やAIを用いた新しいサービスの実装などを行います。そのほか、データアナリストやデータサイエンティストとして、AIデータの解析を行う職種もあります。AIの開発や実装を中心に行うのは、AI開発エンジニアです。

また、AIの開発に必要な技術として機械学習があります。機械学習は経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムのことで、人工知能の一種であるとみなされています。機械学習はAIエンジニアではなく機械学習エンジニアの担当分野です。AI開発エンジニアやデータアナリストと異なり、機械学習に特化した業務のみを行います。

フリーランスAIエンジニアの案件例

ここからはフリーランスAIエンジニアの案件例をジャンル別に詳しく紹介します。

AI開発

AI開発の案件では、プログラミング技術を駆使して、AIモデルやAIを組み込んだシステムの開発を手がけることが主な業務になります。

最近さまざまな業界でAIを活用したシステムが注目されているため、市場が急拡大しています。需要の増加にともない、今後もフリーランス向けAI開発案件が増えていくことが予想されます。

ディープラーニング

ディープラーニングの特性は、人の手を介さずコンピューターが大量のデータを解析し、情報の特徴を見つけ出せることです。そのため、この技術を用いる案件には業務効率化を図るためのシステム開発が多くみられます。

例えば、製造現場では欠陥品検出システムの開発、医療分野では診断支援システムの構築が挙げられます。

データ解析

データ解析案件では業務効率化や需要予測、マーケティング活動を目的として、テキストや社内データをはじめとする文字データの解析を行います。

主な業務内容は、解析するデータに応じた適切な分析手法やアルゴリズムの選定です。また、解析結果をグラフやチャート、ダッシュボードなどによって可視化し、考察しやすい状態へ整えることも業務のひとつです。

最近はテキスト解析に加え、画像や動画、音声、センサーデータを解析する案件も増えています。

画像認識

画像認識とは、AI技術を用いて画像内の物体やパターンを自動的に検出・識別する技術で、その汎用性の高さからさまざま分野の案件が存在します。この技術を活用するプロジェクト例としては、コンクリート建造物の劣化を診断するシステムや工場の生産ライン上で製品の欠陥を検出するシステムの構築などが挙げられます。

このような案件において、AIエンジニアは画像処理技術やコンピュータビジョンの専門知識を駆使して、クライアントのニーズに応じてカスタマイズされたソリューションを提供する役割を担います。

フリーランスAIエンジニアに必要なスキル

フリーランスAIエンジニアには、技術的なスキルに加えて様々なスキルが求められます。下記で、それぞれのスキルについて紹介します。

技術的なスキル

AI開発には主にPythonが使用されます。PythonはAI開発における標準的な言語として活用され、scikit-learnやPandasなどのライブラリを利用するケースも少なくありません。

Pythonに加えて、R言語などのプログラミング言語もAI開発でよく使用されます。ITに関する総合的な知識も求められるため、Pythonに加えて、R言語などの言語を扱えるようになると、クライアントからの高い評価も期待できます。

また、AIエンジニアにはプログラミング言語やIT知識のほか、数学や統計学のスキルも必要です。ビッグデータやアルゴリズムについて正確に理解するには、大学レベルの数学や統計学の知識を使います。

技術以外のスキル

技術面以外では、コミュニケーションスキルや営業スキルが重要です。

コミュニケーションスキルは各部署の担当者と協力するために必要になります。フリーランスの場合にはひとりで仕事を行うことが多いですが、それでも他人との協力は必要不可欠です。立場の異なる相手と協力することが求められる場面もあります。

営業スキルは案件を獲得するために必要なスキルです。フリーランスは企業に属していないため、自分で仕事を受注しなければなりません。どれほど優れた技術力を有していても、営業スキルがないと仕事を受注できないため、収入を得られません。

そのほか自己管理能力も求められます。フリーランスには上司がいません。自分を律することができないと、納期に間に合わなくなることもあります。スケジュールの調整や管理なども自分の判断で行うことが必要です。

フリーランスAIエンジニアの年収

フリーランスAIエンジニアの一般的な年収額の目安は700万〜1,000万円程度といわれています。フリーランスのエンジニアにもさまざまな職種がありますが、その中でもAIエンジニアは特に高い方です。

フリーランスAIエンジニア向けの案件は単価が高く、中には月収150万円などの高単価案件も多くみられます。

会社員からフリーランスAIエンジニアになると、大幅な年収アップも期待できます。

ただし、フリーランスAIエンジニアの年収額は実務経験によっても差があります。十分な実務経験を積まないままフリーランスになった場合、大幅な年収アップは困難です。会社員としてある程度の経験を積んでからフリーランスになるのが望ましいといえます。

【働き方別】AIエンジニア案件の単価相場

AIエンジニア案件の単価は、働き方や稼働日数によって変動します。それぞれ詳しくみていきましょう。

常駐型：月70～90万程度

クライアント先に出向いて業務にあたる常駐案件では、チームメンバーとオフラインでコミュニケーションを取ることができるため、速やかな意思決定と問題解決が可能です。

現場での作業が主体となるため、リモートワークよりも制約が多いかもしれませんが、プロジェクトに対するエンゲージメントが高まります。また、エンジニア同士でアイデアを共有したり、コードのレビューをリアルタイムで行ったりと、プロジェクトの品質向上につながります。

報酬は月70～90万円程度が相場です。

リモート・在宅型：月70～90万程度

リモート・在宅型の案件は自宅や好きな場所で作業できるため、時間や交通費の節約になるだけでなく、ベストなタイミングで着手することで集中力を最大限に高めたり、自分のペースで作業を進めたりできます。ただし、在宅でもメリハリをつけて作業をする必要があるため、向き不向きがあります。

在宅型案件は常駐型と比較しても報酬面で大きな差はなく、案件の月額相場は70～90万円ほどです。

週2～3日案件：月60万程度

週2～3日の稼働で対応できる案件もあります。週の稼働日数が少ない分単価は下がりますが、高度な技術と専門知識が求められるため一般的な会社員の月収よりも高額です。複数の案件を掛け持ちすることで、収入アップも期待できます。

上記でフルタイム勤務と比べて報酬は下がると紹介したものの、日割りで安くなるわけではありません。報酬相場は月60万円程度となります。

【経験年数別】AIエンジニア案件の単価相場

フリーランス案件は経験やスキルによって単価が大きく異なります。経験年数別の単価相場の目安は下記です。

経験年数が増えるにつれて、習得した知識や技術、実務経験が豊富になり、人材としての市場価値や案件への貢献度が高まるため、単価もそれに比例して上昇します。

フリーランスのAIエンジニアが年収を増やすには？

フリーランスのAIエンジニアが年収を上げるためには、次のようなコツを押さえておくことが大切です。

需要の高い案件を積極的に受注する

AIエンジニア向けの案件の中には、ニーズの高い案件もあれば、そうでない案件もあります。基本的にニーズの高い案件は単価も上がっていく可能性が高いです。そのため、ニーズの高い案件を中心に受注することで年収アップにつながります。

例えば、ディープラーニング関連の案件は、今後需要が高まるといわれています。そのため、時流を見て需要の高い案件を受注し、実績を積み重ねていくことが重要です。

上流工程の案件を受注する

下流工程よりも上流工程の方が報酬は高くなる傾向にあります。ある程度の経験を積んだら、上流工程の案件も狙ってみましょう。

下流工程の案件をいくつもこなして経験を積むと、上流工程の案件も受注しやすくなります。

まとめ

AIの活用がさまざまな業界に広がっており、AIエンジニアのニーズは今後ますます高まるとの見方が強いです。その一方で、AIエンジニアの人数は少なく人材が足りていません。人材育成にはコストがかかるため、フリーランスに案件を依頼する企業も多くあります。

また、フリーランスエンジニアの中でも、AIエンジニアは年収額が高いのが特徴です。経験次第では年収1,000万円以上も狙えます。

PythonやR言語などを中心に必要なスキルを身に付け経験を積んだら、フリーランスAIエンジニアを目指してみてはいかがでしょうか。