40代からのフリーランスエンジニア向け・案件検索サイト【SEES】
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フリーランスのAIエンジニアとはどのような職業なのでしょうか。本記事ではAIエンジニアの仕事内容やフリーランスのAIエンジニアに求められる知識やスキル、案件を受注する方法などを紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。
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目次
「フリーランスのAIエンジニアってどんな仕事？」
「フリーランスのAIエンジニアにはどんな知識やスキルが求められるの？」
「フリーランスのAIエンジニアが稼ぐにはどうすればいい？」
このように、フリーランスのAIエンジニアとして活動していきたいと考えている人もいるのではないでしょうか。
本記事では、フリーランスのAIエンジニアを取り巻く環境や求められるスキルなどを紹介しています。この記事を読むことで、フリーランスのAIエンジニアがどのような職業なのか把握できるでしょう。
また、フリーランスのAIエンジニア向けの案件を受注する方法なども紹介しているため、これからフリーランスのAIエンジニアとして独立する場合も参考になるでしょう。
フリーランスのAIエンジニアについて知りたい人は、ぜひこの記事をチェックしてみてはいかがでしょうか。
AIエンジニアの仕事は、大きく分ける「AI開発」と「AIデータの解析」の2つに分けることができます。前者の開発や実装を行う職種としてはAI開発エンジニア、後者の解析を行う職種としてはデータアナリストやデータサイエンティストなどが挙げられるでしょう。
近年ではAI開発はあらゆる業界から注目されているため、AIエンジニアは魅力的な職種だといえるでしょう。
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AIエンジニアには、フリーランスとして独立して働くという選択肢もあります。フリーランスのAIエンジニアに興味がある人の中には、年収や将来性などが気になっているという人も多いでしょう。
ここではフリーランスのAIエンジニアを取り巻く環境について解説していきます。
フリーランスのAIエンジニアの年収は、経験年数や常駐なのかリモートなのかなど条件によっても変わってきます。一般的な相場としては、月額60～90万円ほどとなるでしょう。
また、経験年数ごとの相場としては1年未満であれば月額40～50万円ほど、3年であれば50万円～70万円ほどとなるでしょう。5年以上の経験を積んだ場合は、年収1,000万円を超えるケースも多いです。
フリーランスのAIエンジニアは将来的にAI技術がさらに広まっていくのに比例して、その需要も高まっていくといわれています。
現在でもIT人材不足が叫ばれており、特に高いスキルが求められるAIエンジニアが需要に対して供給が足りていない状態です。
今後もIT人材不足は加速していくことが予測されているため、フリーランスのAIエンジニアも今後はより貴重な人材として企業に求められることになるでしょう。
AIエンジニアには、幅広い領域での高度な知識やスキルが求められます。そのため、フリーランスのAIエンジニアを目指すのであれば、ここで紹介するような知識やスキルは最低限押さえておきましょう。
ここでは、フリーランスのAIエンジニアに求められる知識やスキルについて解説していきます。
AI開発ではPythonを使って開発や機械学習を行うことになるため、Pythonを扱う知識やスキルは必須です。PythonはAI開発の標準的な言語として活用されており、AI開発に役立つフレームワークやライブラリも豊富に揃っています。
たとえば、scikit-learnやKeras、Pandasなどのライブラリを利用するケースが多いため、扱えるようになっておくと良いでしょう。
AIエンジニアは、AI開発を行うことが仕事であるため、プログラミングスキルは必須です。AI開発では前述のPythonはもちろん、R言語などを使用することもあります。
そのため、フリーランスのAIエンジニアとして案件を獲得していくのであればPythonやR言語などの言語を扱えるようになっておくことをおすすめします。
デザイン思考力とは、ユーザー視点でニーズを深掘りし、試行錯誤することによって改良しながら問題解決へとつなげていく考え方です。
フリーランスのAIエンジニアは、デザイン思考によって開発を行っていくことが求められるため、スキルとして習得しておく必要があるでしょう。
AIエンジニアはさまざまな人材と協力しながらAI開発を進めていくことになるため、自分の考えを正しく相手に伝え、相手の意見を正しく理解するためのコミュニケーション力が必要になります。
フリーランスのAIエンジニアの場合もクライアントの意図を正確に把握し、ニーズを満たす成果物を納品するにはコミュニケーション力が重要になるでしょう。コミュニケーション力の高い人材であれば、継続案件にもつながりやすいです。
AIエンジニアとしてフリーランスで活動する場合、一般的に求められるような技術力があれば良いというわけではありません。フリーランスのAIエンジニアとして活動していくのであれば、ITリテラシーを押さえておく必要があるでしょう。
ITリテラシーとは、具体的には「コンピューターに関する知識や技術」「正しい情報を見つけ出し、正確に使うスキル」「ネットワークやセキュリティに関する知識や技術、インターネットの知識やモラル」の3つを指します。
AIエンジニアに限らず、フリーランス人材には自分で営業活動を行って案件を獲得していけるだけの営業スキルが求められます。会社勤めをしている場合は、すでにある仕事を行うだけで問題ありませんが、フリーランスは自分でクライアントにスキルをアピールする必要があります。
フリーランスのAIエンジニアとしてのスキルをアピールする場合は、ポートフォリオを作成して営業活動を行うようにしましょう。
フリーランスのAIエンジニアには、大学レベルの数学の知識が必須といわれています。たとえば、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、統計学についての数学の知識が必要です。
また、膨大な量のデータを処理するためには線形代数についての知識が必要になるでしょう。これらは全て数学に関する知識であるため、大学レベルでの数学知識を身につける必要があります。
前述の数学に関する知識と重なりますが、フリーランスのAIエンジニアには統計学に関する知識が必要不可欠です。AIエンジニアの仕事は過去のデータ解析の産物である統計学を活用します。
実際には既存のライブラリを利用して開発を行うことが多いですが、オリジナルのAIを開発するには数学や統計学に関する理解が求められるでしょう。
AIエンジニアに限らずフリーランス人材には、自己管理能力が必要です。会社勤めをしている場合は上司がある程度管理してくれますが、フリーランスは全て自分自身で管理する必要があります。
案件も自分の能力で対応できる量に調整し、納期に間に合うようにスケジュール管理を行う必要があります。また、健康管理や金銭管理なども自分自身で行うことになるため、高い自己管理スキルが必要になるでしょう。
機械学習（マシンラーニング）とは、コンピューターに反復的にデータを学習させて特徴を学ばせておくことにより、答えを導き出せるようにする技術です。
基本的には後述するディープラーニングを利用する方が多いですが、場合によってはマシンラーニングが用いられるケースもあります。そのため、フリーランスのAIエンジニアにはマシンラーニングの知識も必要不可欠となります。
深層学習（ディープラーニング）はAIの根幹となるものであるため、フリーランスのAIエンジニアにはディープラーニングの知識や実装技術が必須となります。
ディープラーニングは前述のマシンラーニングに含まれるもので、収集したデータをAIに分析させることによって特徴やパターンなどを導き出せるようにする技術を指します。
ディープラーニングはあらゆる分野で活用されている技術であり、非常に需要が高いです。ディープラーニングを理解するためには、ニューラルネットワークについての理解も必要になるでしょう。
フリーランスのAIエンジニアが案件を獲得する方法としてはさまざまな方法があります。フリーランスのAIエンジニアとして活動していくのであれば、自分に合った方法で案件の受注を行うと良いでしょう。
ここではフリーランスのAIエンジニアが案件を受注する方法について解説していきます。
フリーランスのAIエンジニアが案件を獲得する一般的な方法として、フリーランス向けエージェントを利用する方法があります。エージェントであればさまざまな案件を比較し、自分のスキルや希望に合った案件を獲得できます。
また、エージェントに登録しておけば一般的には出していない非公開求人を紹介してもらったり、企業との交渉なども代行してもらえたりするため、活用するのがおすすめです。
友人や知人などからAI開発の案件を紹介してもらう方法もあります。身の回りにIT企業の経営者やフリーランスエンジニアなどがいる場合は、知人の紹介から案件を獲得できる可能性もあるでしょう。
友人や知人からの紹介であれば信頼関係がある状態からスタートするため、スムーズに仕事が進めやすいです。また、横のつながりによって新しい案件の獲得にもつながりやすいでしょう。
自身で企業に営業をかけて案件を獲得する方法もあります。気になる企業や求人がある場合は、企業のホームページの問い合わせなどから営業メールを送ってみるのも良いでしょう。
また、企業勤めをしていたときの取引先企業に営業をかけることで、フリーランスとして案件を受注できるケースもあります。自力で営業を行う場合は、自分で直接クライアントと交渉できるため、営業力が高い場合は高い報酬を得られる可能性もあるでしょう。
高い報酬を得られるフリーランスAIエンジニアになるためには、AI開発に関する豊富な知識や経験、高いスキルが求められます。このようなAIエンジニアになるには、実務経験からスキルを身につけていく必要があるでしょう。
ここではフリーランスのAIエンジニアとして稼ぐためのポイントについて解説していきます。
ディープラーニングに関する開発案件は、今後需要が高まる可能性があります。需要が高まればそれだけ単価も上昇していくため、画像認識や音声認識といったディープラーニングに携われるAIエンジニアは稼げるようになる可能性が高いでしょう。
そのため、今のうちからディープラーニングに関する案件を受注して実績を積んでおくことが大切です。
AIエンジニアに限らず、開発プロジェクトでは下流工程よりも上流工程に携わる人材の方が報酬が高くなる傾向があります。上流工程である要件定義や設計、マネジメントなどの業務は、下流工程よりも難易度が高く、責任も重たくなるためです。
そのため、下流工程での経験を積んだあとは上流工程の案件を受注して経験を積むようにしましょう。
全くエンジニアの経験がない状態で、フリーランスのAIエンジニアになることは難しいです。フリーランスのAIエンジニアを目指す場合は、まずはエンジニアとして転職して経験を積み、さらにAI分野の知識やスキルを身につけてから独立するようにしましょう。
また、AI開発の経験がなくてもPythonが扱えるエンジニアであれば、AI関連の案件を受注できる可能性があります。
フリーランスのAIエンジニアに年齢制限はありません。そのため、実際に50代60代で活躍しているエンジニアも存在します。
フリーランスのAIエンジニアの場合は特に人手不足の状態であることから、実績やスキルがあれば年齢に関係なく働くことができるでしょう。
フリーランスのAIエンジニアとして案件を探すのであれば、フリーランス向けのエージェントを利用するのがおすすめです。ここでは最後に、フリーランスのAIエンジニアにおすすめのエージェントを紹介していきます。
SEESは40代以上のフリーランスエンジニア向けエージェントです。フリーランス案件によっては、年齢制限があるものも多いです。そのため、40代以上になると仕事が減るケースがあります。
しかし、SEESは基本的に年齢制限のないフリーランス案件を扱っているため、年齢制限を気にすることなく言語やスキルなどの希望条件から案件を探すことが可能です。
geechs jobは、セミナーや相談会などのサポートを行っているフリーランス向けエージェントです。geechs jobはサポートの手厚さに定評があり、一人の利用者に対して専任キャリア担当、専任フォロー担当など複数の担当者が付いてくれるのが特徴です。
また、さまざまな企業との取引実績を持っているため、幅広い案件の中から自分に合った案件を見つけられるでしょう。
レバテックフリーランスは、業界でも規模が大きなフリーランス向けエージェントです。取引企業数や案件数、登録者数なども多いため、特にこだわりがなければ登録しておくのがおすすめです。
また、コーディネーターによるサポートも手厚く、フリーランスの生活をサポートする福利厚生パッケージを提供しているなどの特徴があります。
フリーランスのAIエンジニアは専門性の高い知識やスキルが必要ですが、需要や将来性も高い職業だといえます。
ぜひ本記事で紹介したフリーランスのAIエンジニアに求められる知識やスキル、案件を受注する方法などを参考に、知識やスキルを身につけてフリーランスのAIエンジニアを目指してみてはいかがでしょうか。
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