AIエンジニアの副業をするには？案件の取り方やスキル、単価相場を解説

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この記事のまとめ

• AIエンジニアはAI開発、学習、分析などを担う需要の高い職業であり、DX化の進展やIT人材不足が背景にある
• AIエンジニアの副業案件としては、開発、データ分析、講師、既存システムへのAI導入などがあり、高単価な案件が多い
• AIエンジニアとして副業をするためには、Pythonや統計、機械学習、データベースなどのスキルに加え、コミュニケーション能力も必要となる

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近年AI技術が大きく発展し、ニュース番組で取り上げられる機会も多くなりました。市場が大きくなったことから、AIエンジニア向けの副業案件も多数出されているようです。

この記事では、AIエンジニアの副業の内容やメリット、注意点、未経験から始める方法などを解説します。AIエンジニアの副業にチャレンジしてみたい方は、ぜひ参考にしてください。

AIエンジニアとは

AIエンジニアとは、人工知能が搭載されたシステムを開発する技術者を指します。主な仕事は以下の3つです。

• AI開発
• 学習
• 分析

AI開発は、AIエンジニアのメインの業務です。AIを活用したシステムの実装とテストを行い、ユーザーやデバイスと相性の良い仕様を実現します。

学習はAIに大量のデータを処理させて学ばせる作業です。AIエンジニアはデータの収集、作成段階から、この作業に積極的に関与します。機械学習、ディープラーニングはAI学習の代表的な手法です。

抽出したパターンやルールから学習データを調べ、状況判断をするのが分析業務です。AI分析に必要なデータの作成もAIエンジニアが担当します。

AIエンジニアについては｢AIエンジニアの年収は？高収入の理由と市場価値を紹介｣の記事でも詳しく解説しています｡

AIエンジニアの案件数

Freelance hubには、684件のAIエンジニア案件がありました（2024年9月11日時点）。ただし、副業案件に限った数字ではない点はご了承ください。

月単価が100万円を超える案件もあれば、月数回で15万～30万円程度のものもあります。もらえる報酬の目安として参考にしましょう。

AIエンジニアの需要が高い理由

企業・自治体でAIの活用が進む中、AIエンジニアの需要は高まっています。ここでは、AIエンジニアが求められる理由について解説します。

DX化や高度情報化に伴ってAI技術は注目されているから

DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、企業がデータとデジタル技術を活用して業務やビジネスモデルを変革することを指します。DXの中核を担うのがAIであり、その実装、運用に欠かせない職業がAIエンジニアです。

経済産業省はDXの推進ガイドラインを示しました。日本企業のデジタル化が遅れた場合、その経済損失は年間12兆円に上るとの予測を発表しています。

IT分野の人材は不足傾向にあるから

AIエンジニアの需要増の背景には、人材不足があります。IT分野は急速に発展、拡大していますが、導入や活用が進んでいる企業はごく一部です。特に、中小企業では遅れが目立つ状況にあるとされます。

AIエンジニアはプログラミングスキルだけでなく、データ分析に関する知識も必要です。さらに、企業の現場にAIを導入する場合、業種や業務の知識が乏しければAIに学習させるべきデータが分かりません。

こうした実情から企業が求めるAIエンジニアは常に不足傾向にあり、需要は今度も高まることが予想されます。

AI分野は高度な知識が必要とされるから

AIエンジニアは、プログラミングスキル以外にも多くの知識を要求されます。数学的知識やデータベースの扱い、データを分析する際の手法などです。

それ以外には機械学習やディープラーニングの知識も必要で、データの収集や学習のためにはネットワークの知識も求められます。こうした知識を高いレベルで持つAIエンジニアは、好条件で案件を受けられるでしょう。

AIエンジニアの副業の種類

AIエンジニアの副業案件には、いくつかの種類があります。スキルアップや知見の拡大を目指すためにも、主な案件の種類を把握しておきましょう。

開発案件

AIを開発、実装します。AIエンジニアは開発の際、機械学習アルゴリズムのプログラミングや学習させるデータの前処理などを担当するのがポイントです。

システム全体を開発する案件では、AIの構想・検証・実装・運用というそれぞれの段階でエンジニアとして関わる場合があります。案件によっては、PMとして全体の流れを指揮・管理することもあるでしょう。

PMの仕事については｢PMとはどのような仕事？必要なスキルや年収について紹介｣の記事もチェックしてみてください｡

データ分析案件

データを収集、解析する案件です。実装されたAIを用いて大規模データを扱い、いかに有意義なデータを引き出すかという点でデータサイエンティストに近い業務になります。

AIエンジニアがAI教育用のデータの収集や解析をする目的は、成果の評価や精度の向上を図ることです。いずれの業務も、エンジニアとしてのスキルだけでなく統計学や数学の知識が求められます。

講師案件

AIエンジニアの需要の高まりに合わせ、プログラミングスクールでの講師を勤める案件も増えています。指導する立場に立つことで、今までの知識やスキルを整理・再構成できるのがメリットです。スキルアップに役立つ案件だといえます。

プログラミング講師の仕事については｢プログラミング講師とは？仕事内容や収入について解説！｣の記事でも詳しく解説しています｡

既存システムへの導入案件

既存のシステムにAIを導入する案件です。最初からシステムを開発するのとは異なり、多くの場合、既存システムはAIが導入される前提で作られてはいません。

既存のシステムに対して、AIを導入することによるメリットをいかに引き出せるかがポイントだといえます。そのため、AIエンジニアとしての知識やデータ解析の技能だけでなく、既存システムや顧客企業の業務内容への知見と理解が必要です。

企業が求める将来的なビジョンや方向性を考慮し、求められる成果をAIで実現する能力が求められます。

AIエンジニアの副業案件ごとの相場

AIエンジニアの副業案件の相場について説明します。自分の経験やスキルの正しい評価のためにも、相場を知っておくことは重要です。ここでは、週の稼働日数ごとの単価相場を紹介します。

Freelance hubに掲載されている案件の単価相場は、以下のとおりです（2023年4月28日時点）。

• 週1日…15万～150万円
• 週2日…20万～220万円
• 週3日…40万～220万円
• 週4日…60万～220万円

稼働日数により少しずつ異なりますが、多くの案件で高い報酬が得られる可能性があります。

また､｢エンジニアの単価｜計算方法や相場、市場価値の高い人材になる方法を解説｣の記事ではエンジニア全般の単価について紹介しているので興味のある方はご覧ください｡

AIエンジニアとして副業をするために必要なスキル

AIエンジニアにはプログラミングスキルだけでなく、数学や統計、データベースなどの知識が必要です。AIエンジニアの副業を行うために必要なスキルを説明します。

AI分野のプログラミングスキル

AI分野でよく活用される言語はPythonです。可読性が高いスクリプト言語で、AI関連のライブラリが豊富に用意されています。C++は実行速度の早いインタプリタ言語であり、速度が要求されるビッグデータの解析に適しているでしょう。

R言語は統計やデータ解析に特化したプログラム言語です。ライブラリやフレームワークもAI開発で活用できるため、それらへの習熟も求められます。

統計に関する数学知識

AIは大量のデータを分析し、学習して判断を行います。AIの稼働と学習にはデータ解析が重要であり、そのためには微分積分学や線形代数、正規分布などの数学的知識が必須です。AIエンジニアは数学的知識を理解して、コードに応用する力が求められます。

プログラミングに際しても、R言語のように統計に特化した言語や統計処理を行うためのライブラリが多数あります。それらを使いこなすためにも数学的知識は必要です。

ディープラーニングや機械学習に関する知識

機械学習や深層学習（ディープラーニング）の知識も必須です。機械学習ではプログラムにデータや条件を与え、何度も反復しながら分類や予測を行います。その具体的な処理をコードで実装するためには、機械学習の種類やアルゴリズムに対する知見が必要です。

また、ニューラルネットを通じ不定形のデータから学習を行う深層学習でも、実装のためには複雑なアルゴリズムへの理解が必要になります。

データベースに関する知識

AIは実装においても、学習・稼働の段階でも大量のデータを扱います。そのため、AIエンジニアは、大規模データを取り扱うためのデータベースに関する知識が必要です。扱うデータが多岐にわたる場合は、テーブル型DBだけでなく階層型DBやネットワーク型DBの知識も欠かせません。

国際的に統一されたSQLというデータベース言語があることも覚えておきましょう。SQLの知識はデータを取り扱う上で必須となります。

SQLを習得したいという方は、｢SQL関連の仕事は？活用する主な職種と言語習得のメリット｣の記事もおすすめです｡

コミュニケーション能力

AIエンジニアリングはその規模の大きさから、個人が開発のすべてを任されることはありません。チームで開発を行い、円滑に業務を進めていくコミュニケーション能力が要求されます。

対人関係だけではなく、チーム全体の進捗を見極めて作業量の調整を行ったり、進度を調整したりといったPM的な能力が求められる案件もあります。AIの開発は膨大なデータを取り扱うため、関わる人員もまた大規模になるのです。

一般的な開発に関する知識

AIエンジニアの案件には、既存システムにAIを新たに組み込むような案件も見られます。そのため、AI分野以外での開発に携わった経験や知識も役立つでしょう。

AIを効果的に実装するためには、既存システムの仕様や目的についての理解が必要です。ソースコードの読み込みが必要であり、他言語の知識も要求されます。

アプリケーションの開発でも、AIで導いたデータをどのように活用するかが課題となる場合があります。幅広い言語や開発の知識が求められるでしょう。

AIエンジニアが副業案件を取るには

AIエンジニアの副業案件には、一定のスキルや経験が必要です。スキルや経験があっても、副業やフリーランスとして案件を得ることは容易ではありません。ここでは、AIエンジニアとして安定して副業案件を得る方法について解説します。

フリーランスエージェントの利用

フリーランスエージェントを活用することが、副業案件を得る近道だといえます。フリーランスエージェントのメリットは、自分のスキルや経験を事前に登録し、案件の比較検討ができる点です。

個人で営業する場合、相場より安い単価で契約させられたり、一方的に条件が変更されたりといった懸念があります。フリーランスエージェントは、スキル技能にあった案件が選べ、かつ条件面でのサポートや保証にも期待できるのがポイントです。

クラウドソーシングサイトの利用

フリーランスエージェント以外にも、クラウドソーシングサイトに登録するという方法もあります。

クラウドソーシングサイトは、エンジニアと発注者である企業のマッチングサイト。基本的に単発案件が多いのが特徴です。成果報酬やコンペ形式の発注もあるため注意が必要ですが、上手に活用することで受注の幅を広げられます。

クラウドソーシングを利用する際には､｢クラウドソーシングの仕事内容とは？必要なスキルや受注のコツも紹介｣の記事も参考にしてみてください｡

SNSで営業をかける

SNSで営業をかけて案件を勝ち取る方法もあります。Xで「AIエンジニア　募集」と検索すると、エンジニアを募集しているアカウントが多くヒットします。

IT業界はSNSの利用率も高いため、案件獲得に留まらず、コネクションや人脈が形成できるのもメリットです。スキルが十分にあるなら活用すると良いでしょう。

営業のやり方については｢フリーランスの営業のやり方とは？成功させるコツや戦略も紹介｣の記事でも役立つ情報を紹介しています。

AIエンジニアとして副業をするメリット

エンジニアにとって副業は収入を得るだけではなく、コネクションづくりやスキルアップにも役立ちます。以下に、AIエンジニアとして副業をするメリットについてまとめました。

案件ごとにさまざまなスキルを身につけられる

AIエンジニアの副業案件には多様性があるのが特徴です。特に、AIの導入案件では、運用中のシステムに関するノウハウや本業とは違う分野への知識が得られます。

副業の募集案件で重要なことは、多様な言語や分野についての実務経験です。「～による実務経験1年以上」のように書かれた募集条件がよくあります。AIエンジニアの副業をすれば、仕事の幅を大きく広げられるでしょう。

将来性の高いAI分野の関係者と人脈が作れる

AI分野は注目度が高く、今後ますます規模が大きくなることが見込まれます。AIエンジニア案件を副業として選ぶことで、こうした将来性の高い分野に従事する人々との人脈が得られます。将来的にフリーランス転向を考えている人にとっては、AIエンジニアの副業案件で得られるコネクションは非常に重要だといえるでしょう。

案件獲得のコツを知りたいという方は、｢案件獲得できるフリーランスになる方法とは？営業スキルの重要性も解説｣の記事でも役立つ情報を紹介しているので参考にしてみてください。

収入を上げられる

エンジニアの副業は単価が高く、中でもAIエンジニア案件はその高い将来性から安定した収入が見込めます。

AIエンジニアとしてのスキルと経験を積むことで、高単価案件にもチャレンジできるようになります。収入を上げるという面では、副業で経験を積むことは役立つでしょう。副業という立場でスキルと経験を重ねておくことは、収入アップの効果的な方法です。

収入アップの方法については､｢フリーランスの年収は？中央値や手取り相場、収入アップの方法を紹介！｣の記事もチェックしてみてください｡

転職や独立の準備ができる

AIエンジニアは高いスキルと経験が求められる一方で、業界として高い将来性があります。副業での人脈の形成や安定した収入の確保という意味では魅力的です。

転職や独立を考えているエンジニアにとって、AIエンジニアを副業にすることは転職や独立後の将来性を高める有効な手段であるといえます。

独立を考えているという方は､｢フリーランスの始め方は？必要な準備・手続きや独立するメリットを解説｣の記事も参考にしてみてください｡

AIエンジニアとして副業をする際の注意点

AIエンジニアの副業は将来性や収入面を考えると有効ですが、注意しなければならない点も多くあります。最後に、AIエンジニアとして副業をする際の注意点について解説します。

確定申告が必要になる場合もある

副業で収入を得た場合、一定の金額を越えると確定申告をしなければなりません。基本的には、副業の収入が20万円を超えた段階で申告の義務が生じます。

副業案件が業務委託であった場合、報酬は所得として扱われ、業務で使った費用が経費として認められる点に留意してください。業務にかかわるレシートや明細は全て保管しておきます。

AIエンジニアの副業案件は単価が高い傾向にあるため、確定申告の必要性は念頭に入れて準備しておくべきでしょう。

確定申告については｢フリーランスの確定申告はいくらから必要？必要書類ややり方も解説｣の記事も参考にしてください。

双方のスケジュール管理を徹底する

案件を受けたものの、スケジュール調整に失敗したり、無理をして体を壊したりしては本業と副業の双方に迷惑をかけてしまうでしょう。また、納期を守れないと信用を失ってしまいます。

自分のスキルや本業との兼ね合いに考慮しながら、適切なスケジュール管理を行うのが大切です。

未経験からAIエンジニアとしての副業はできる？

未経験でAIエンジニアとして副業を行うのは難しいといえます。AIエンジニアは求められる経験やスキルのレベルが高いためです。

未経験からAIエンジニアの副業を目指す場合は、プログラミングスクールで最新の技術を学ぶと良いでしょう。その上で、未経験可の案件が比較的多いバックエンドエンジニアの作業から受注し、徐々に経験と実績を積むことをおすすめします。

未経験からエンジニアを目指したいという方は､｢フリーランスエンジニアに未経験でなれるか？仕事の実態やゼロから始める学習方法まで徹底解説！｣の記事もおすすめです｡

まとめ

本記事では、AIエンジニアの副業について解説しました。

AI業界は将来性も高く、今後ますます発展することが予想されています。AIエンジニアの副業案件ではスキルアップや人脈の拡大も見込め、将来の発展を期待できます。厳しい側面もありますが、興味のある方はチャレンジすると良いでしょう。