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【フリーランス】AIエンジニアの仕事内容と現状
ここではAIエンジニアの仕事内容とフリーランスのAIエンジニアを取り巻く現状について紹介します。
AIエンジニアの主な仕事内容
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エンジニアの現状
IT分野では人材不足が続いており、十分な人材を確保できていない企業は多々あります。少ない人員で膨大な業務をこなしているIT企業もあります。
そのような状況下で、フリーランスITエンジニアのニーズは高まっています。特にAIエンジニアやデータアナリストは、専門性が高い職種です。そのため、十分なスキルを身に付けている人が少なく、フリーランスの求人も増えています。
近年では技術の進歩が著しい中で、小売業界や医療業界など、多様な業界においてAIエンジニアが求められています。今後はAIの活用が進み、今以上にAIエンジニアが活躍できる場が増えると予想されます。
フリーランスAIエンジニアに求められるスキルは？
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エンジニアの年収や将来性は？
フリーランスAIエンジニアの年収の目安や将来性について紹介します。
フリーランスAIエンジニアの年収相場
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。
フリーランスAIエンジニアの将来性
現在、AI技術は多方面に広まっており、今後もAIを活用する業種や企業は増えるものと見込まれています。その一方で、AIエンジニアは不足しているのが実情です。
自社内でAIエンジニアを育成しようとする企業もあるものの多くのコストがかかります。そのため、今後は人材育成をするよりも外部委託やフリーランスを活用する企業が増えるものとの見方が強いです。
これからフリーランスAIエンジニアになろうとしている人にとっては、このような状況が追い風になるでしょう。即戦力を求める企業によって、ニーズが高まっていきます。
フリーランスのAIエンジニアが多くの年収を得るコツ
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。
実績を増やすコツ
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。
たとえば、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。
案件の受け方のコツ
フリーランスエンジニアが案件を受注する際には、仲介業者を利用することもあるかもしれません。たとえば、フリーランスエージェントやクラウドソーシングなどです。
仲介業者を利用すると楽に案件を受注できますが、手数料がかかるため得られる報酬も削られてしまいます。そのため、発注企業から直接受注するか、仲介の少ない案件を受注するのが望ましいです。
また、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。
