機械学習の副業案件の仕事内容は？AI開発に必要な知識・スキルも解説

AIブームの流れを受けて、機械学習エンジニアとして副業を検討している方もいるのではないでしょうか。
機械学習の分野の副業の需要は飛躍的に高まっています。本記事では、機械学習の副業の仕事内容や報酬相場、必要とされる知識・スキルを紹介します。また、機械学習の副業案件の探し方や高単価案件を獲得する方法なども解説。機械学習エンジニア副業に興味のある方は、ぜひ参考にしてください。

機械学習エンジニアとは

機械学習エンジニアとは、AI開発の仕事でも特に機械学習を扱う専門職のことです。主な仕事内容はデータを利用してパターンや法則を見つけ出し、予測モデルや分類モデルを構築するなどです。

機械学習エンジニアとAIエンジニアは、専門性の範囲と業務の内容が異なる職種です。
AIエンジニアは、機械学習エンジニアよりも広範な役割を担います。機械学習はAIの一要素に特化した仕事ですが、AIエンジニアは機械学習だけでなく自然言語処理や画像認識なども担当します。
AIに関連した案件を探す際は、機械学習エンジニアの仕事内容かどうかをよく確認しましょう。

機械学習エンジニアの副業の仕事内容

AIの活用がますます広がるなか、機械学習のスキルを持つ人材は企業から重宝されます。副業で機械学習のスキルを活かせば、収入の多角化やキャリアアップにもつながります。

ここでは、機械学習エンジニアの具体的な仕事内容を紹介します。

データ収集・処理・分析

機械学習エンジニアの副業として、データ収集・処理・分析が挙げられます。

• データ収集：データベースや外部ソースからデータを集める
• データ処理：集めたデータをクリーニングして分析しやすくする
• データ分析：処理したデータを用いて機械学習モデルを作り分析する

オンラインでアンケートを集め、データを処理して需要予測や顧客行動分析などに活かす仕事は、データ収集・処理・分析の一例です。

データ収集・処理・分析は、企業の意思決定支援や業務効率化に貢献するやりがいのある仕事です。データ分析ツールの知識が求められる仕事のため、興味のある方はスキルを磨きましょう。

機械学習のモデル開発・運用

機械学習の副業では、モデル開発から運用まで幅広い業務に関われます。
主な仕事内容は、次のとおりです。

• モデル開発：ある問題を解決するためにモデルを作る
• モデル評価：モデル開発を分析して問題点を見つける
• モデル運用：モデルをシステムに取り入れ実際に運用する

たとえば、小売業を営むクライアントに対して販売データを基にした需要を予測するモデルを開発し、在庫管理の最適化を提案する副業があります。モデル運用後は定期的に評価を見直し、環境の変化に対応できるようにします。

機械学習のモデル開発から運用までの仕事は、高度なプログラミングの知識が必須です。専門的な知識とスキルが活かせる、やりがいのある仕事といえます。

AIに関する助言

機械学習で注目されている仕事として、AIに関する助言の提供があります。注目されている理由は、AIの導入がビジネスの競争力を左右する要素となりつつある昨今、機械学習の知識を活かしたアドバイスが重宝されるためです。

多くの企業や個人が、AIの導入や活用に関する専門的な助言を必要としています。例として、AIシステムの導入に関するコンサルティング、AI活用戦略の提案などの仕事が挙げられます。

AIに関する助言は最新情報や使い方に関する幅広い知識が求められる仕事のため、継続的な学習が大切です。学習は容易ではありませんが、スキルアップをすれば将来性が高く大きな可能性を秘めている分野といえるでしょう。

AIに関する副業に興味をお持ちの場合は、「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」の記事も参考にしてください。

アプリ開発

機械学習を組み込んだアプリ開発は、スキルを活かして稼げる副業です。

機械学習を組み込んだアプリは、ユーザー体験を向上させ、企業の売上アップにつながります。よく利用されるものとして、レコメンデーションシステムを搭載したアプリが挙げられます。
レコメンデーションシステムとは、ユーザーの過去の行動や興味に応じてサービスや商品をすすめる仕組みのことです。ユーザーの行動データを機械学習で分析し、最適なアルゴリズムを作りアプリで活用します。
その結果ユーザーのアプリに対する満足度が上がり、売上向上の貢献が可能です。

機械学習を活用したアプリ開発は副業としての可能性が高く、スキルや収入アップを目指せます。

アプリ開発を副業にしたいエンジニアの方は「アプリ開発を副業にするには？｜案件の種類と必要なスキル」の記事も併せてご覧ください。

新規サービス開発

新規サービス開発への参加は、機械学習の副業で可能な副業の一つです。

プロトタイプの設計や初期段階のモデル開発などの案件では、顧客の行動データを読み取り、それぞれに適したサービスを提供するシステムを構築する仕事があります。
多くの企業では、新規サービスの立ち上げにあたって限られたリソースで開発を進めたいと考えており、外部の専門家に依頼して費用コストや時間の短縮を目指しています。

機械学習の導入支援

機械学習の導入支援は、高い需要がある仕事です。

多くの企業が機械学習分野に興味を持ちながら、専門知識や実装方法が不足しているため導入に苦慮しています。そのため外部の専門家による依頼をして、機械学習を導入する例が増えています。

機械学習の導入支援における主な仕事は、次のとおりです。

• データの収集や分析方法の提案
• 機械学習モデルの選定
• 業務フローへのモデルの取り込み
• 導入後のフォロー

導入支援の際には機械学習の知識に加えて、クライアントとのコミュニケーション能力や問題解決能力も求められます。
さまざまなスキルを磨きたい、企業の成長をサポートしたい方は機械学習の導入支援の案件を探してみましょう。

機械学習機能を持つシステムの企画・開発

機械学習機能を持つシステムの企画から開発までの業務は、魅力ある副業です。

多くの企業が自社のサービスに機械学習機能を持つシステムの導入で業務効率化したいと考えており、企画から開発までを一貫して行える人材の需要は高まっています。

仕事例は、次のとおりです。

• クライアントの課題をヒアリングして最適なシステムを提案する
• システムの設計や開発を行う
• クライアントの環境似システムを取り入れる

システムの企画から開発までの業務は、データ分析やアルゴリズム設計の高いスキルが求められるため高収入が期待できます。
機械学習機能を持つシステムの企画から開発まで一貫して携わることで、スキルアップが期待できるでしょう。

講師

機械学習の副業として、講師の仕事が挙げられます。

機械学習エンジニアの人材不足によって、知識や実戦経験のある講師の需要が高まっています。仕事内容は教室で講義をするスタイルから、オンライン上でマンツーマンで指導する方法などさまざまです。特に近年はインターネットを活用したオンライン講義が増加しており、時間や場所にとらわれずに働けます。

講師を目指す場合、機械学習機能のスキルだけでなく、教材作成やプレゼンテーションスキルも求められます。
ある程度の幅広いスキルをすでに持っている方は、講師の仕事がおすすめです。

機械学習エンジニアの副業案件で得られる収入の目安

フリーランスHubにある情報によると、機械学習エンジニアの月額単価相場で最も多い割合を占めるのは、100万円以上の案件です。公開中の案件415件のうち、146件が100万円以上の案件です。その次に多いのは月額80～90万円の案件で、122件あります。（2025年1月時点）

案件によっては、さらに高単価となることもあります。
大規模なデータ分析や複雑なモデル開発など高度なスキルが求められる案件では、さらに高収入が目指せるでしょう。

機械学習エンジニアの年収が気になる方は「機械学習エンジニアの年収はどれくらい？転職事情や収入を上げる方法も解説」の記事も参考にしてください。

機械学習エンジニアの副業案件を探す方法

機械学習の副業に興味があっても、どのように仕事を探すとよいか分からない方もいるでしょう。
ここからは、機械学習の副業を探す方法をご紹介します。

クラウドソーシングを利用する

クラウドソーシングには多様な案件が集まり、初心者から上級者向けまでスキルレベルに応じた仕事が選べます。
クラウドソーシングでは案件の規模や期間がさまざまに設定されており、自分のスケジュールやスキルにあわせて柔軟に働けます。また、オンラインで完結する案件が多いため、、リモートワークを探している方や地方在住の方も機械学習の副業にチャレンジ可能です。

クラウドソーシングで初心者向けの案件からスタートし、徐々に高単価の案件を目指すとよいでしょう。

クラウドソーシングについて詳しく知りたい方は「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ください。

エージェントを利用する

機械学習の副業を探す際、エージェントを利用する方法があります。エージェントとは、企業と副業を探している方をつなぐ仲介役です。

専門性の高い機械学習分野では、業界に詳しいエージェントを通して案件を見つける方法が有効です。担当者に自分のスキルや希望する条件を伝えると、最適な案件を紹介してもらえます。さらに報酬や契約内容などの交渉をサポートしてもらうことが可能です。
機械学習の副業を探している方は、エージェントの登録を検討してください。

知り合いに紹介してもらう

個人的な人脈を活用することで、公開されていない魅力ある案件や信頼できるクライアントを見つけやすくなります。機械学習に興味のある企業に勤めている友人からの紹介、以前仕事をしたことがある人から、非公開案件の紹介を受けられる可能性があります。

知り合いに提案を依頼する際は、自身のスキルや経験、どのような仕事がしたいのかを伝えることが大切です。また、知り合いとの良好な関係を維持するために、誠実に仕事に取り組む姿勢が求められます。

SNSからオファーを受ける

SNSでは、機械学習に関心のある企業や個人と直接のやり取りが可能です。自分の成果やスキルを発信することで、非公開案件や条件の良い仕事を獲得できます。
ポートフォリオをSNS上で公開したり、 機械学習に関するコミュニティに参加したりして、SNSを積極的に活用することがおすすめです。

企業に営業する

機械学習エンジニアが副業を探す方法として、企業への直接営業があります。

多くの企業がAI技術の導入に興味を持っていますが、人材不足に悩んでいるケースは珍しくありません。直接企業に電話やDMを送ってアピールすることで、案件が獲得できる場合があります。
ニーズのありそうな業界や中小企業を調査して、営業をかけることがおすすめです。営業する際は、過去の実績やスキルをまとめたポートフォリオを用意しておくとよいでしょう。

機械学習エンジニアの副業に求められる知識・スキル

ここからは、機械学習の副業に求められる知識・スキルを紹介します。
いずれも簡単に習得できるものではないので、自分のレベルを正しく理解し時間をかけて学んでいきましょう。

AIや深層学習の知識

AIや深層学習の知識は、より正確なモデルの構築、精度の高い予測の実現に役立ちます。高度なモデルを構築して検証できるようになれば、業務の質を向上可能です。
機械学習のプロジェクトでは、適切なアルゴリズムを選び、調整するスキルが求められます。座学の知識だけでなく、手を動かしてツールを使いこなす経験が重要です。

機械学習の副業で成功するためには、独学やスクールでAIや深層学習のスキルを身につけましょう。

数学力や統計の知識

数学力や統計の知識は、モデルの構築や最適化の基盤です。特に線形代数や確率統計、微分積分などは機械学習の業務に深く関わってきます。

単に数学の公式を覚えているだけでは、機械学習の副業で活躍は難しいでしょう。データに対して適切な方法を選択し、結果を正しく解釈できるスキルが必須です。
数学と統計の深い知識をデータ分析に応用する能力があれば、機械学習の副業で活躍できます。

機械学習の基礎知識やモデルを作るスキル

機械学習エンジニアとして活躍するためにはモデルの構築方法を理解し、モデルを作り上げ、最適化する能力が求められます。

データの前処理や評価指標の選定を行うことも多く、幅広い技術が求められます。
副業で成功したい方は機械学習の基礎知識に加えて、モデルを作成し最適化するスキルを磨くことが大切です。

プログラミングスキル

機械学習の副業には、データの前処理やモデルのテスト、結果の分析などを実装できる能力が求められます。特にPythonやR言語は豊富なライブラリとフレームワークがあり、データ処理や分析に広く使用されています。

未経験者は、PythonやR言語を使いこなせるようにスキルを磨くことがおすすめです。
単なる文法の理解だけでなく、実際にタスクを効果的に実装できる能力を磨きましょう。

プログラミングが関連する副業については、「副業のプログラミング案件で初心者が稼ぐには？7つのステップを解説」の記事をチェックしてください。

システム開発のスキル

機械学習エンジニアにはモデルの開発だけでなく、それをシステムに組み込むためのシステム開発スキルが求められます。たとえば機械学習モデルをウェブアプリケーションに組み込む場合、フロントエンドとバックエンドの連携やデータベースの管理が求められます。

さらにシステム要件をクライアントにヒアリングする際に、機械学習を使わずに解決できる問題が珍しくありません。
単純なデータ処理や自動化タスクは、既存のシステム開発手法で十分対応可能です。

幅広いシステム開発の知識があることで、クライアントの要求に最適な解決策を提案できます。システム開発のスキルに強ければ、幅広い解決案を提示してもらえる心強い存在としてクライアントから重宝されるでしょう。

ライブラリやフレームワークの知識

多くの機械学習の副業では、Python、scikit-learnなどのライブラリやフレームワークの知識を持っていることが前提とされます。

ライブラリやフレームワークの知識が豊富であれば、データの前処理から高度なモデル構築まで、幅広い機械学習タスクに対応できます。
実践的なプロジェクトで経験を積み、知識を深めることが大切です。

エンジニアリングの知識

機械学習はデータの処理とモデルの訓練だけでなく、システムに統合し、効率的に運用するためのエンジニアリングスキルが必須です。

一般的なシステム開発スキルに加え、数学的知識、クラウドサービスに関する知識を事前に身につけておくとよいでしょう。

データに関するスキル

データに関するスキルは、機械学習の副業を成功に導く鍵です。

データ分析の知識は、データの傾向やパターンを見つけ出し、より高度な機械学習モデルを提案できます。さらにデータベースの知識があることで大量のデータを効率的に管理し、必要なデータを迅速に取得可能です。
たとえばマーケティング戦略を立てる際、知識を活用して、顧客の購買パターンを見つけ出し、ターゲットマーケティングを提案できます。

データに関するスキルは新しいツールや技術が次々と登場するため、機械学習の副業で成功するには新しい情報に常にアンテナを張る姿勢が大切です。

対話力

機械学習の副業では、技術的な知識だけでなく、クライアントや同僚とのコミュニケーションが重要です。
プロジェクトの要件を正確に理解し、複雑な概念を分かりやすく説明する能力が求められます。クライアントのニーズを正確に理解し、技術的な概念を機械学習に詳しくない人にも分かりやすく説明する能力を持つ人は重宝されます

また、業務のなかでは他業種と協力してモデルを改善したり、ビジネス部門と連携してプロジェクトの方向性を決定したりすることがあります。それぞれの視点を理解し、協力しながら作業できるかどうかが重要です。

機械学習エンジニアの副業のメリット

ここからは、機械学習の副業のメリットを紹介します。

収入アップできる

機械学習のスキルは専門知識を持つ人材が不足しているため、とても需要が高い状態です。案件が多く、高収入が期待できます。本業以外の収入を獲得できます。

副業で得た収入を自己投資に回しスキルを磨くことで、より高い報酬の案件に挑戦することも可能です。

エンジニアとしてスキルアップできる

副業では、本業ではなかなか参加できない新しい技術やプロジェクトに参画する機会が多くあります。

たとえば本業では扱わないような最新のOSS（オープンソースソフトウェア）に触れることで、トレンドの技術動向を把握し、実践的なスキルの習得が可能です。
さらに多様な企業のプロジェクトに参画することで、さまざまなビジネス課題に対する解決策を学び、問題解決能力を向上できます。

幅広い現場で仕事をするので人脈が広がる

機械学習はさまざまな業界で活用されており、副業を通じて異業種の企業や研究機関と関わる機会が豊富にあります。過去に参加したプロジェクトを通じて、新しい案件の依頼がある可能性は大いにあります。
副業を通じて築いた人脈は、本業にとっても大きな資産となるでしょう。

多様な企業やプロジェクトに関わることで自身のネットワークを拡大し、さらなるキャリアアップが目指せます。

独立の足掛かりになる

機械学習は高収入が期待できるため、フリーランスとして独立する前に資金を蓄えるために役立ちます。
さらに副業を通じて実践的なスキルや業界ネットワークを構築できることは、大きなメリットです。クライアントとの信頼関係や多様なプロジェクト経験は、フリーランスとして成功するための貴重な財産になるでしょう。

将来的に独立してフリーランスになることを検討している方は、「フリーランスの働き方とは？メリットや収入についても解説！」の記事も併せてご覧ください。

自由な働き方ができる

機械学習の副業は在宅ワークやリモートワークが可能な仕事が多く、自分のライフスタイルにあわせて柔軟な働き方ができる点が大きなメリットです。

機械学習の仕事は、パソコンがあれば場所を選ばずに作業を進められます。在宅やリモートワークでの勤務が可能であり、通勤時間や場所の拘束から解放されます。
本業や家事、育児などと両立しながら、夜間や週末などに機械学習の副業に取り組めるでしょう。

柔軟な働き方をしたいと考えている方にとっては、機械学習の副業は魅力ある選択肢の一つといえるでしょう。

リモートワークでの副業については、「リモートワークで副業を始めるには？業務や案件の獲得方法を解説！」を参考にしてください。

機械学習エンジニアの副業のデメリット

機械学習の副業にはデメリットもあります。ここでは、機械学習の副業のデメリットを3つ紹介します。

実務経験がないと案件獲得が難しい

機械学習の分野は高度な専門知識と実践的なスキルが求められるため、企業やクライアントは経験豊富な人を優先的に選びます。
実務経験がないと信頼性が低く、クライアントから敬遠される場合が少なくありません。

実務経験の少ない方は、オープンソースプロジェクトへの参加やイベントへの参加など、積極的に実践の機会を求めることをおすすめします。
個人プロジェクトを通じて、ポートフォリオを充実させることも効果的です。

経験を積むことで、将来的には副業案件獲得の可能性を高められます。

論文調査などで時間がとられがち

機械学習の分野では論文調査の確認に多くの時間がとられてしまう点が、デメリットの一つです。

最新技術や研究動向のキャッチアップが機械学習の副業での成功に不可欠です。しかし、論文調査に力を入れるあまり睡眠時間や余暇の時間が削られる場合があります。
慢性的な寝不足や疲れは、本業でのパフォーマンスに悪影響を及ぼします。副業に取り組む際は、自分の能力や時間配分をしっかりと見極めることが重要です。

自分の能力に合った時間配分を考えながら、副業に取り組むとよいでしょう。

高単価な機械学習エンジニアの副業を獲得するコツ

高単価な機械学習の案件を獲得するためには、専門性と戦略が不可欠です。
ここからは、成功するための具体的なコツを具体的に紹介します。

経験を積む

機械学習の副業では、実践的なスキルを持つ人が重宝される傾向にあります。実務経験のある人の方が、初心者よりも高単価の案件を獲得できるチャンスがあります。

具体的には、以下の分野で経験を積むようにしましょう。

• モデル・プログラムの設計や企画
• 分析基盤開発
• プロダクトの企画・開発

継続的な学習と実践を通じて、市場価値の高い機械学習エンジニアとしてのキャリアを目指しましょう。

ポートフォリオを作る

高単価な機械学習の副業案件を獲得するためには、ポートフォリオの作成は必須です。

ポートフォリオはどのようなスキルや知識、技術を持っているのかを視覚的に示します。個人プロジェクトや過去の仕事の成果をケーススタディとして紹介したり、個人のSNSで知識や技術をアピールしたりすることがおすすめです。
クライアントはポートフォリオでスキルを確認し、高単価の仕事を依頼する際の判断材料にします。

ポートフォリオに関する詳細は「ポートフォリオとは？作る意味やビジネスでの必要性、構成例などを解説」の記事を参考にしてください。

継続して学習する

機械学習の分野は技術の進化が著しく、新しいアルゴリズムやツールが次々と登場します。そのため、継続的な学習をすることは競争力を磨く鍵です。

オンラインコースの受講や、最新の論文のフォローなどが継続的な学習に役立ちます。技術の進化をいち早く学習するために、機械学習のコミュニティに積極的に参加することも効果的です。

コミュニティへの参加も含め学び続けることで新たな機会が生まれ、より高い副業報酬を得るための基礎作りになります。

付加価値の高いスキルを身につける

機械学習エンジニアの副業で稼ぐためには、付加価値の高いスキルを身につけることが重要です。

機械学習プロジェクトにおいて、設計や企画などの上流工程に携わるスキルを持つエンジニアは、単なる実装だけをする人より高単価な条件で副業ができます。
機械学習の知識だけでなく、ビジネス課題解決力やプロジェクトマネジメント能力などを身に付けると、高単価な副業案件の獲得につながるでしょう。

まとめ

機械学習の分野は、将来性が高く今後の需要拡大が期待できます。

未経験の方が副業案件を得ることは困難ですので、まずはスキル習得のために学習を始めましょう。機械学習を扱う企業への転職も、有力な選択肢です。
また、高単価の案件を獲得するためには、ポートフォリオの作成や継続的なスキルアップが不可欠です。

この記事を参考に関連する分野を継続的に学習し、ぜひ機械学習の副業にチャレンジしてください。