フリーランスAIエンジニアになる方法。気になる年収や必須スキル

人工知能(AI)は私たちの生活の中に急速に広まっています。身近な例ではスマートフォンの音声認識やオートフォーカスによる顔検出などです。今後も広く普及すると予想されるAI分野で活躍するフリーランスAIエンジニアを目指す人向けに詳細を解説します。

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フリーランスAIエンジニアとして活躍していくには

フリーランスAIエンジニアとして活躍するためには、経験を積むことが必要不可欠です。またそれ以外にも重要なポイントが複数あるため抑えておきましょう。

実務経験を積む

フリーランスAIエンジニアとして活躍するに当たって、実務経験を積むことはとても重要です。AIエンジニアは数学的知識が必要ですが、研究職だっただけではフリーランスとして活動するための実務経験が不足しています。

企業は実務上でどのように問題解決をしたのか、マネージメントやコンサルティングといった経験も重視して人材の確保を考えているため、実務の経験が浅いままフリーランスで活躍するのは難しいでしょう。

特に企業によっては、業務をリードしていく立場だったかどうか、リードしていく立場であった場合はその結果業務改善につながったのかなどを勘案して契約することもあります。そのため、AIの知識と技術だけでフリーランスを目指すのではなく、実務経験をしっかりと積んだ上でフリーランスとして活動しましょう。

案件を探す

フリーランスとして活動するに当たって問題なるのが、案件の探し方です。企業であれば営業部門が案件を取ってきてくれますが、フリーランスでは、自分の力で案件を探す必要があります。

探すことに自信がない、あるいは時間がないというのであれば、フリーランス専門のエージェントを利用することです。エンジニアの技術に対する理解が深いエージェントは増えており、企業とのミスマッチを減らすこともできます。

また、フリーランスは案件がないと生活が成り立たないため、最初はエージェントを利用して収入を着実に得ていく方法がおすすめです。

その他にも、クラウドソーシングを利用することで、まずは副業から始めるのも選択の一つです。案件探しには慣れや場数を踏むことが必要なため、日頃から探す練習をしましょう。

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専門性を高め、得意分野を見つける

AIエンジニアといっても業務によって、大きく分野が分かれてきます。広く技術を持っていて、どんな仕事でも請け負えるスキルでも、強みがあることが大切です。

例えばAIエンジニアでもAIの開発が専門である場合や、機械学習をするAIの調整をする場合ではノウハウが違います。例えば、ビッグデータを扱って機械学習を得意とするエンジニアや、コンサルを含めてAIを利用するアナリストではAIエンジニアの中でも職務の方向性が異なります。

そのため、専門性を高めていく事と、得意分野がどの領域なのか明確にしておく必要があり、明確にしておけばより一層効果的なアピールができるでしょう。

フリーランスAIエンジニアに必要なスキル

実際にどのようなスキルセットがあれば、AIエンジニアとして活躍できるのか悩んでいる人も多いでしょう。知識だけではなくどのような経験が必要なのかを紹介しますので、参考にしてください。

複数のプログラミングスキル

AIエンジニアに必要なスキルとして、複数のプログラミングスキルがあることが挙げられます。現在であれば人気言語の一例としてPythonが挙げられますが、フレームワークの知識が豊富なことや、クラウドなどのインフラに対しても理解があることが必要です。

データを扱う場合はデータベースに関する言語の知識が必須となりますし、ソースコードの管理を行うことも重要になってきます。AIエンジニアは多くのプログラミングに関わるスキルと、取り巻くミドルウェアや環境に関しての理解が大切です。

偏った知識ではなく、複数のプログラミングスキルが関わってこそAIエンジニアとして活動ができるため、複数のプログラミングスキルについて学習しておきましょう。

機械学習・ディープラーニングの知識

AIエンジニアの職種にもよりますが、検出などは機械学習、分析などはディープラーニングに関する知識が必要になってきます。もちろん両方が必要な場合も多々あり、業務によってさまざまです。

機能を効率良く、過不足なく満たすためのアルゴリズムへの理解も切り離せません。そのため、スキルセットとしてはプログラミングの知識だけではなく、機械学習ディープラーニングの技術、構成するために必要なアルゴリズムに関する理解を深めることが必要です。

アルゴリズムやAI技術は日々進化しています。数学的知識もより高度な内容に上がってきているため、常に最新の技術に関しての理解を深めることが良いでしょう。

数学、統計分析、ビッグデータ解析など

データサイエンティストなど、データ分析をする職種では統計分析やビッグデータ解析などを学ぶ必要があるでしょう。AIエンジニアには数学的知識も必要になってきます。機械学習では、パターンの分析や不良品の検出率などの情報を読み取った上で、調整が必要になるでしょう。

基礎的な線形代数から統計などの確率に関する数学の知識はもちろんのこと、分析ソフトに関しての利用経験があることも強みになります。そのためにはエンジニア自身が知識として、学問を修めていなければなりません。

AIエンジニアの年収が高いのも、高度な知識や広い学術的専門性を要求されるためです。たくさんの知識が必要になってくるため、さまざまな分野を学習しておきましょう。

データベースの運用知識、経験

AIエンジニアにはデータベースがつきものです。データを分析させることをはじめとして、機械学習させる情報をためることや実際に学習結果を残すのにも、データベースが必要になってきます。データベースから情報を取得することすら、データベースに関する広い知識が必要です。

そのためには運用知識があること、そしてビッグデータを扱うような大規模なデータベースに関する経験が必要です。自己で管理できるような小規模なデータではなく、顧客の購入履歴などが入っている大規模なデータベースなどについて理解し取り扱う経験が必要です。

その他にも、データベースに追加する情報やデータ形式、管理方法やコンフィグにも気を配らねばならないでしょう。AIエンジニアとしてより活躍するために、データベースの知識が必要です。

フリーランスAIエンジニアの将来性

フリーランスAIエンジニアを目指していくのであれば、現在置かれている状況や将来性を把握しておくことが大切です。政府予測や企業動向などを軸に解説します。

AI人材は今後不足が加速すると予想される

経済産業省は、2016年6月に公表した『IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果』の中で既に「先端IT人材の不足は潜在的な市場の規模に対して既に不足している」と指摘しており、年々需要は高まってきている状況にあります。

企業側のニーズとして、ビッグデータやIoTAI分野には関心が高く、高度なスキルを持つエンジニアは既に引く手あまたな状態にあると言えます。

特にAI関連は今後市場がさらに拡大していくと予測されており、政府も「人材不足はより深刻になる」と警鐘を鳴らし、人材育成は国家としての急務と訴える声も少なくありません。

出典:IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果|経済産業省

AI人材の外部委託を検討する会社はある?

実際に企業は、AI人材に対してどのような考えを持っているのでしょうか。独立行政法人「情報処理機構(IPA)」の『IT人材白書2019』によれば、AI人材の獲得・確保方法として『外部委託』と答えた企業数は「AI人材はいる」との回答した企業が22.8%なのに対し、「AI人材はいないが、獲得・確保を検討している」と答えた企業が32.9%と多くなりました。

これは企業の中に外部委託としてAI人材を確保する方が、エンジニアを育てるよりもコストがかからないと考える社が一定割合で存在していることとも読み取れます。

即戦力としてフリーランスAIエンジニアを売り込むことができれば、企業側、エンジニア双方にとってウィン・ウィンとなることは十分に現実味のある話と言えるでしょう。

出典:「IT人材白書2019」概要|独立行政法人情報処理推進機構(IPA)

フリーランスAIエンジニアの年収

AIエンジニアの市場は年々拡大しています。また、専門性が高いことから需要と供給のバランスが取れていないことで、希少性が高まっているのも事実です。フリーランスとして活躍した場合の年収について市場の状況と合わせて紹介します。

AIビジネス市場は拡大中

フリーランスにとって大切な要素のひとつは、市場の大きさです。AIビジネス市場は年々規模を拡大しています。その背景には、ディープラーニングによるAI技術の進化と、AIを利用したコンサルや分析サービスなどに注目が集まっていることが挙げられるでしょう。

AI技術者としてフリーランスになることを考えている場合、市場が拡大している今が狙い目であると言えます。企業は先行利益を得たいため、先端技術人材に対する投資を大きくしています。

また、今後もその動きは活発化していくでしょう。十分な技術を持っている場合、年収アップや経験の確保のためにもフリーランスの選択肢は有効と言えます。

年収1000万円超えも可能

エンジニア市場において、フロントエンドエンジニアなどでも、基礎的な能力しかない場合は平均年収以下になることも多々あります。どのエンジニアの業種でも言えることですが、年収に比例して求められるスキルが高くなる点も注意しておかなければなりません。

AIエンジニアはデータ分析やコンサルティング、ディープラーニングによるAIの調整などにとどまらず、クライアントの要望を満たすプロダクト開発などを行う必要があります。

それにはAIに関する高い技術が必要となるだけではなく、AI技術を生かしたビジネス展開やマーケティングにも十分な見識を持っていることが条件となってくるのです。

年収は1000万円を超えることもありますが、その分スキルを要求されるため、業務をこなせるだけの能力があるか考える必要があるでしょう。逆に言えば、1000万円超えの年収を狙うのであれば、スキルアップが必要となります。

フリーランスAIエンジニアが活躍できる業界例

AIエンジニアとして、実際にどのような業界で活躍していくのかを理解することで、将来的にどのような案件を受けるか想像することができます。業務の例を紹介しますので、確認してみてください。

コールセンターの顧客満足度向上

コールセンターとAIと聞くと意外に思う人も少なくないでしょう。しかし、コールセンターではAIを利用することで、顧客やオペーレーター間の会話を文字起こしすることや、事前に回答を予測するなど、業務効率や回転率を上げることに役立つことが分かっています。

また、顧客満足度を上げるために、コールセンターに電話をかけてきた人の感情などを分析し、どのような対応をするべきかをオペレーターにサジェストするという試みもされているのです。

オペーレーターによる顧客対応の回転率が上がれば、顧客の待ち時間も減るため、ストレスフリーな体験ができ、コールセンターの業務改善、効率化につながるため、活躍の機会が得られるでしょう。

製造業の業務効率化

ポピュラーな例ですが、製造業では広くAIによる不良品検知が利用されています。そのためのソリューションが作られているほどです。

従来不良品検知は目視などによって行われてきました。しかし、近年では製造ライン上のAIとカメラを駆使することによって、不良品かどうかを高精度に判断することが可能となってきています。

また、人にとっては危険なエリアなどで従業員が活動するとアラートを出す機能など、現場の監視だけではなく安全管理にも役立っているのです。製造業はAIの導入によって、人員削減や業務効率化などのさまざまな恩恵を受けていると言えるでしょう。

まとめ

AIエンジニアの需要から、実際の業務、必要なスキルセットなどについて解説してきました。今後もAIに関する技術は注目されていきます。さまざまな業務をAIがこなし、効率化されていくでしょう。

また、フリーランスAIエンジニアとして活躍していく場合には、専門性を高めることと継続的な知識の習得が必要です。今後需要が高まってくるAIエンジニアとして、先端技術に対して常にアンテナを張ることを意識していくことが良いでしょう。

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