ここ数年でAI（人工知能）技術の進化は目覚ましく、それに伴いAIエンジニアの需要はあらゆる業界で高まっています。本業でAI開発に携わるエンジニアにとって、副業は自身のスキルをさらに磨き、キャリアの幅を広げる絶好の機会となっています。特に「週1〜2日」「土日稼働」「在宅ワーク」といった柔軟な働き方が可能な業務委託の案件は、平日日中にフルタイムで働きながら副業と本業との両立を考える会社員にとって魅力的です。
では、実際にAI開発を副業にしてどの程度の報酬を稼げるのでしょうか？そして、多忙な本業の合間を縫って、どのようにして副業での仕事先を見つければ良いのでしょうか。
本記事では、AIエンジニアが副業で稼ぐための具体的なポイントから、柔軟な働き方を実現できる求人案件の探し方まで、実践的な情報をわかりやすく紹介します。
AIエンジニアの副業は稼げる？
AIエンジニアの副業でお金を稼ぐことはできるのでしょうか。人材需要、副業マッチングの仕組み、収入アップのポイントについて紹介します。
AI技術の実装
データ活用が益々普及する現代において、AI技術の実装も盛んに行われるようになっています。それに伴い、様々な場面で人材の需要も高まっています。プロジェクトでは、ライブラリやフレームワークを利用して業務を自動化したり、クライアントの具体的な要望に対してAIモデルを作成し、それを実用的な形でシステムに組み込む能力が求められます。例えば、顧客データから行動パターンを予測するレコメンデーションエンジンの開発や、画像認識を用いた不良品検知システムの構築などが挙げられます。
副業の案件では、データの前処理からモデルのトレーニング、評価、そして最終的なデプロイメントまでの一連のプロセスを理解し、実際に手を動かして実装までを担当するケースも多いでしょう。
また、プロジェクトの要件に応じて、深層学習や自然言語処理など、特定のAI分野における専門知識が求められることも少なくありません。実装スキルは単価や案件の種類の幅を広げる上で、最も基本的な要素と言えるでしょう。
副業マッチングの活用
AIエンジニアが副業案件を探す際、副業マッチングの仕組みは手段としてとても役立ちます。エージェントやクラウドソーシングのプラットフォームには、AI開発、データ分析、機械学習モデル構築など、様々な依頼の募集が掲載されており、自身のスキルや経験に合った案件を見つけやすいというメリットがあります。リモートワーク可能な案件も多く、場所にとらわれずに柔軟な働き方を実現できます。
また、プラットフォームによっては、専門エージェントによるサポートや、契約交渉の代行サービスを提供している場合もあり、初めての副業でも安心して取り組むことができます。
登録する際には、自身のスキルセットや過去の実績を具体的に記載したプロフィールを作成し、ポートフォリオを充実させることで、企業からのスカウトや案件獲得のチャンスを高めることができます。
稼ぐためのポイント
AIエンジニアが副業で効率的に稼ぐためには、いくつかのポイントがあります。まず、自身の専門性を明確にし、需要の高いAI分野に注力することで、高単価の案件を獲得しやすくなります。例えば、自然言語処理や画像処理、音声認識など特定のデータを処理した経験が豊富であれば、その分野に特化した案件で優位に立てるでしょう。次に、実績を積み重ね、ポートフォリオを充実させることです。過去のプロジェクト事例や開発したAIモデルなどを具体的に示すことで、クライアントからの信頼を得やすくなります。
また、コミュニケーション能力も非常に大切です。クライアントの要望を正確に理解し、技術的な内容を分かりやすく説明できる能力は、プロジェクトを円滑に進める上で不可欠です。これらのポイントを押さえることで、単価交渉もしやすくなり、継続的な案件獲得にもつながるでしょう。
AIエンジニア副業案件の現状：スキルと単価相場
AIエンジニアの副業に必要なスキルと報酬の単価相場についてみていきましょう。
AIエンジニアの副業で求められるスキル
AIエンジニアの副業では、多岐にわたるスキルが複合的に求められます。まず、PythonやRといったプログラミング言語の習熟は必須であり、特にPythonは豊富なライブラリ（TensorFlow、PyTorch、Scikit-learnなど）があるため重宝されます。データの前処理からモデル構築、評価まで一貫して活用できる能力があるとよいでしょう。さらに、機械学習や深層学習に関する深い知識はもちろんのこと、線形代数や統計学といった数学的素養も不可欠であり、アルゴリズムの選定やモデルの最適化に役立ちます。
また、大量のデータを扱うため、データベースの知識やSQL、AWS、GCP、Azureなどクラウドプラットフォームでの開発・運用経験も重視されます。加えて、最近では生成AIの活用が進んでおり、プロンプトエンジニアリングや生成AIツールの選定・活用能力も新たなニーズとして浮上しています。
技術スキルだけでなく、クライアントの課題を正確に理解し、技術的な解決策を提案できるコミュニケーション能力も成功の鍵となります。
AIエンジニア副業の単価相場
AIエンジニアの副業における単価相場は、そのスキルレベルや経験年数、案件の難易度によって変動します。一般的に、実務経験1～3年程度であれば時給換算で2000～4000円程度、3～5年以上の経験があれば4000円～6000円程度が目安とされています。5年以上の経験や、特定の専門分野に特化した高度なスキルを持つエンジニアであれば、6000円～8000円、中には時給1万円を超える高単価案件も存在します。週2日程度の稼働で30万円以上の収入を得られる案件も少なくありません。
高単価案件では、単なる開発だけでなく、企画・要件定義といった上流工程への参画や、AIシステムの長期的な運用・改善、MLOpsに関する知識が求められる傾向にあります。自身の市場価値を高めるためには、継続的な学習と実績の積み重ねが必要になるでしょう。
AIエンジニア副業案件の種類
AIエンジニアの副業で獲得できる案件の種類についてみていきましょう。
機械学習モデル開発
AIエンジニアの副業で需要が高い案件が、機械学習モデルの開発を含むデータ分析です。この分野では、企業が持つ膨大なデータをビジネス価値に変換する役割を担います。具体的には、データの収集から始まり、欠損値処理や外れ値除去といったデータクレンジング・前処理を通じて、モデルが学習しやすい形にデータを整えます。その後、予測や分類、回帰など、目的に応じた機械学習モデルの構築を行い、その精度を評価し、必要に応じて改善を繰り返します。中には、深層学習を用いた画像認識や自然言語処理のモデル開発、あるいは顧客行動を分析して最適な商品を提案するレコメンデーションエンジンの開発といった、より専門性の高い案件も含まれます。これらの案件では、PythonやRを用いたプログラミングスキルはもちろん、統計学や線形代数の知識も求められます。
AIシステム・アプリケーション開発
AIシステム・アプリケーション開発は、AI技術を具体的なプロダクトやサービスに落とし込む副業案件です。ここでは、TensorFlowやPyTorchといったAIフレームワークを駆使し、特定の機能を備えたアプリケーションやシステムを設計・実装します。例えば、顧客からの問い合わせに自動で対応するチャットボットの開発や、工場での不良品を自動で検知する画像認識システムの構築などが挙げられます。また、既存のシステムにAI機能を組み込むためのAPI開発や、音声データをテキストに変換する音声認識アプリケーションの開発なども含まれます。単にモデルを開発するだけでなく、そのモデルが実際に動作する環境を整え、ユーザーインターフェースとの連携を考慮した開発スキルが求められるため、Web開発やバックエンド開発の経験も役立つことがあります。
コンサルティング・アドバイザリー
コンサルティング・アドバイザリーは、AI技術の専門知識を活かし、企業の戦略立案や課題解決を支援する副業です。AI導入を検討している企業に対し、彼らのビジネス課題を深く理解した上で、最適なAIソリューションの選定や導入計画の策定、投資対効果の分析など、多岐にわたるアドバイスを行います。例えば、データ活用の現状を分析し、データ戦略の立案を支援したり、AIプロジェクトのスコープ定義や成功指標の設定をサポートしたりすることもあります。技術的な実装能力はもちろんのこと、高いコミュニケーション能力とビジネス理解力が不可欠であり、クライアントの目線に立って、難解なAI技術をわかりやすく説明できる能力が求められます。単に技術を提供するだけでなく、ビジネスの成果に貢献する視点が重視される案件と言えるでしょう。
研究・開発（R&D）
AIエンジニアの副業には、最先端の技術を探求し、新たな価値を創造する研究・開発（R&D）案件も存在します。これは、大学や研究機関、あるいは企業のR&D部門から依頼されることが多く、特定のテーマに基づいた新しいAIアルゴリズムの調査・研究や、その実現可能性を検証するためのプロトタイプ開発などを行います。例えば、特定の業界における未解決の課題に対し、既存のAI技術では対応しきれない場合に、新たなアプローチや手法を模索するといったケースです。最新の論文を読み込み、実験を繰り返しながら、これまでになかったAIモデルやシステムを生み出すことが期待されます。この種の案件では、深い専門知識と探究心、そして論理的な思考力が求められ、学術的な背景を持つエンジニアに適していると言えるでしょう。
教育・メンター
教育・メンターは、自身のAIスキルや経験を活かして、次世代のAI人材育成に貢献する副業です。プログラミングスクールや企業研修でAI・データサイエンスの講師を務めたり、個別の学習者に対してAI技術のメンタリングやチューターを行ったりします。講義資料の作成から実習指導、質問対応まで、幅広い業務が含まれることがあります。特に、実務経験に基づいた具体的な事例やノウハウを共有できるAIエンジニアは重宝されます。また、AI技術の学習曲線は急峻であるため、初心者が抱える疑問や課題に対し、的確なアドバイスとモチベーションの維持をサポートする役割も担います。技術を教えるだけでなく、相手の学習進度や理解度に合わせて、効果的な指導法を工夫する教育的な視点も重要になります。
AIエンジニアの副業で案件の探し方
AIエンジニアの副業で案件を探す方法について紹介します。
エージェント
AIエンジニアが副業案件を探す上で、業務委託の求人を扱うエージェントを活用するのは効率的な方法です。AIやデータサイエンスの案件を保有するエージェントサービスは多数存在し、非公開案件を含む幅広い選択肢を提供してくれます。
サイトから登録すると担当者は、あなたのスキルセットや希望条件を丁寧にヒアリングし、それに合致する案件を厳選して紹介してくれます。また、企業との条件交渉や契約手続きの代行も行ってくれるため、副業に慣れていない方でも安心して案件に取り組めます。
特に高単価の案件や、専門性の高いプロジェクトはエージェント経由で募集されることが多いため、より良い条件で副業を始めたいと考えるAIエンジニアにとっては、積極的に利用すべきチャネルと言えるでしょう。相性の良いエージェントを見つけることが成功の鍵となります。
クラウドソーシング
クラウドソーシングは、AIエンジニアが副業案件を見つける手軽な方法の一つです。クラウドソーシングのサイト上では、データ分析、機械学習モデルの実装、チャットボット開発など、多様なAI関連のタスクが掲載されています。
これらのプラットフォームの魅力は、自分のペースで好きな案件に応募できる自由度の高さと、未経験者や実績の少ない方でも小さな案件から実績を積み重ねやすい点にあります。
ただし、競争率が高い案件も多く、単価が比較的低めに設定されているケースもあるため、継続的に高単価の案件を獲得するためには、自身のスキルをアピールするポートフォリオの充実や、クライアントとの良好なコミュニケーションが重要になります。
知人からの紹介
AIエンジニアの副業において、知人からの紹介は非常に信頼性の高い案件獲得チャネルです。これまでの職務経験やプライベートなつながりを通じて、友人、元同僚、ビジネスパートナーなどから直接案件の相談を受けるケースが少なくありません。知人からの紹介案件は、事前に人柄やスキルがある程度把握されているため、契約に至るまでのプロセスがスムーズに進みやすく、信頼関係に基づいた働き方ができるという大きなメリットがあります。
また、一般的な募集では見つからないような、ニッチな専門知識を活かせる案件や、長期的な関係性を築けるプロジェクトにつながる可能性も高いです。日頃から積極的に人脈を構築し、自身のAIスキルについて周囲に周知しておくことが、良質な紹介案件を得るための鍵となります。
直接営業
AIエンジニアが副業案件を能動的に獲得する方法として、直接営業も有効な手段です。これは、自身のスキルや強みを明確にし、AI技術の導入を検討している企業や、特定の課題を抱えている企業に対して、自らアプローチする手法です。例えば、企業のウェブサイトや公開情報を分析し、AIで解決できそうな課題を見つけ出して提案書を作成したり、SNSやビジネスネットワーキングイベントで直接担当者とコンタクトを取ったりする方法があります。
このアプローチの利点は、自身の専門性を最大限に活かせる案件を自分で作り出せる可能性があり、結果として高単価や長期的な関係に繋がりやすい点です。
ただし、営業力や提案力が求められるため、全てのAIエンジニアに適しているわけではありませんが、挑戦する価値は十分にあります。
AIエンジニアの副業におすすめのエージェント
AIエンジニアの副業探しにおすすめのエージェントを紹介します。
レバテックフリーランス
レバテックフリーランスは、IT・Web系のフリーランスエンジニアに特化した国内最大級のエージェントサービスです。AIエンジニア向けの案件も豊富に取り扱っており、高単価案件や大手企業の直請け案件が多い点が特徴です。専門のコーディネーターが個々のスキルやキャリアパスを考慮し、最適な案件を提案してくれるため、マッチング精度が高いと評判です。また、契約周りのサポートや税理士の紹介、福利厚生なども充実しており、フリーランスとして安心して活動できる環境が整っています。リモート案件も多数あり、副業として柔軟な働き方を求めるAIエンジニアにとって、まず登録を検討すべきエージェントの一つと言えるでしょう。
エクストリームフリーランス
エクストリームフリーランスは、ITエンジニアからゲームクリエイターまで幅広いデジタル人材向けのフリーランスエージェントです。AIエンジニア向けの案件も扱っており、高単価案件やリモートワーク可能な案件が多い点が魅力です。運営会社がデジタルクリエイタープロダクションとして長年の実績を持つため、IT系からエンターテインメント系まで多様な企業の案件が集まります。個々のライフスタイルに合わせた柔軟な働き方を重視しており、短期プロジェクトやスポット案件も取り扱っているため、副業として限られた時間で効率的に稼ぎたいAIエンジニアに適しています。単価交渉や契約代行といったサポートも手厚く、安心して案件に取り組めるでしょう。
ハイパフォコンサル
ハイパフォコンサルは、その名の通り、高いパフォーマンスを発揮できるコンサルタントやITエンジニアに特化したエージェントです。AIエンジニアの副業においても、特に上流工程や戦略立案、DX推進といった高単価・高難易度の案件を多く取り扱っています。月額100万円を超える案件も珍しくなく、自身のスキルを最大限に活かし、大きな成果を出したいと考えるAIエンジニアには最適な選択肢です。リモート案件の割合も高く、柔軟な働き方が可能です。ただし、扱う案件の特性上、豊富な実務経験や高い専門性が求められる傾向にあるため、キャリアアップを目指す中堅～ベテランのAIエンジニアにおすすめのエージェントと言えるでしょう。
AIエンジニアの副業求人を探す際のポイント
週1日、土日稼働、在宅ワークなど副業に向いたAIエンジニアの求人を探す際のポイントについて紹介します。
週1〜2日など低稼働の案件があるか
AIエンジニアが副業を探す際、本業との両立を考えると、週1〜2日程度の低稼働で参画できる案件があるかを確認しましょう。全てのAI開発案件が週5日勤務を要求するわけではなく、特定のモジュールの開発、データの前処理、アルゴリズムの選定に関するアドバイス、既存モデルの改善提案など、ピンポイントで専門知識を必要とする案件は、比較的短時間での稼働が許容される傾向にあります。このような案件は、企業の特定の課題解決に特化していることが多く、AIエンジニアの専門性を効率的に活かせるため、高単価になることも少なくありません。エージェントサービスを利用する際には、稼働日数や時間に関する希望を明確に伝えることで、自身のライフスタイルに合った案件を見つけやすくなります。
平日夜、早朝、土日で稼働できるか
副業としてAIエンジニアの仕事を探す場合、平日夜間や早朝、あるいは土日など、本業に支障が出ない時間帯に稼働できる案件であるかどうかの確認も大切です。多くの企業では、副業エンジニアに対して、コアタイムの制約を設けずに、成果物ベースでの評価や、自身の都合の良い時間に作業を進めることを許可しているケースが増えています。特に、クラウドソーシングプラットフォームや一部のエージェントが扱う案件では、納期さえ守れば稼働時間は自由という柔軟な働き方が可能なものも多く見られます。自身のライフスタイルや、最も集中できる時間帯を考慮し、無理なく継続できる案件を選ぶことが、副業を成功させるための要素となります。
リモート・在宅ワークで作業できるか
AIエンジニアの副業において、リモート・在宅ワークで作業できるか否かは、案件を選ぶ上での大きなポイントとなります。通勤時間を削減できるリモートワークは、本業との両立を容易にし、地理的な制約なく全国の案件に応募できるというメリットがあります。AI開発の多くはPCとインターネット環境があれば完結するため、リモートワークに適した職種と言えます。特に、データ分析、機械学習モデル開発、アルゴリズムの実装などは、オンラインでのコミュニケーションツールやバージョン管理システムを駆使することで、オフィスに出勤することなく効率的に作業を進めることが可能です。求人情報を確認する際には、募集要項に「リモートワーク」や「在宅勤務」といった記載があるかをチェックしましょう。
本業と競合しないか
AIエンジニアが副業を行う上で、注意すべき点の一つが、本業と競合しないかという問題です。これは、情報漏洩のリスクや、競合他社への技術流出、あるいは職務専念義務違反に繋がる可能性があり、最悪の場合、本業での評価低下や契約解除の原因となることもあります。副業を探す際には、自身の本業で扱っている技術やサービス、顧客層と、応募しようとしている副業案件の内容が重複していないかを慎重に確認する必要があります。多くの企業では副業を許可している場合でも、競業避止義務に関する規定を設けているため、事前に就業規則を確認し、必要であれば会社に相談することも重要です。トラブルを避けるためにも、透明性を持って副業を進める姿勢が求められます。
AIエンジニア副業の始め方
AIエンジニアの経験をつみ、副業を始める方法についてみていきましょう。
就職して実務経験を積む
AIエンジニアとして副業を始める上で、効果的なステップは、まず新卒採用や中途採用で企業に就職して本業として実務経験を積むことです。AI分野は理論だけでなく、実際のデータに触れ、システム開発のプロセス全体を経験することで初めて真のスキルが身につきます。例えば、機械学習モデルの構築やデプロイ、データの前処理、システム運用における課題解決などは、座学だけでは習得が難しい側面が多くあります。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアとして実務経験を積むことは、AIエンジニアの副業を始める上で非常に価値があります。この役割では、AIモデルの設計、開発、そして本番環境へのデプロイメントが主な業務となります。具体的な経験としては、Pythonを用いたモデル実装、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワーク活用、モデルの性能評価とチューニング、そしてMLOpsの実践などが挙げられます。これらの経験は、副業案件で求められる技術的課題解決能力を養い、実際に動作するAIシステムを構築するスキルを証明する強力な根拠となるでしょう。本業で得られる実践的な知見は、副業での高単価案件獲得に直結します。
データサイエンティスト
データサイエンティストとしての実務経験も、AIエンジニアの副業に大いに役立ちます。この職種では、ビジネス課題の特定から、データ収集、クレンジング、統計分析、そして機械学習モデルによる予測・分類まで、データ駆動型の意思決定を支援します。SQLやR、Pythonを用いたデータ処理能力はもちろん、仮説検証やインサイト抽出のための統計的思考力が鍛えられます。データサイエンティストとしての経験は、副業案件でクライアントの真のニーズを理解し、データに基づいた最適なAIソリューションを提案する上で不可欠なスキルとなるでしょう。データ活用の全プロセスを経験することで、副業での提案力と実行力が高まります。
データエンジニア
データエンジニアは、AIモデルが利用する膨大なデータを、効率的かつ安定的に収集、加工、保存するための基盤を構築・運用する役割を担います。クラウドプラットフォーム（AWS 、GCP、Azure）でのデータパイプライン構築、ETL処理の実装、データベース設計、ストリーミングデータ処理などが主な業務です。本業でデータ基盤の専門知識を深めることは、副業でAIモデル開発を行う際に、データの品質やアクセス性に関する課題を解決する能力につながります。安定したデータ供給はAIプロジェクトの成功に不可欠であり、データエンジニアリングの経験は副業の幅を大きく広げるでしょう。
このようなAI技術者としてチームに参加し、実務を通じてこれらの経験を積むことで、副業案件で求められる実践的なスキルや問題解決能力を養うことができます。
また、プロジェクトを通して得られる知識やノウハウは、後の副業案件で高単価を得るための強力な裏付けとなり、クライアントからの信頼を得る上でも不可欠な要素となるでしょう。
スキルシートやポートフォリオを準備する
副業案件を獲得するためには、自身の能力を具体的に示すためのスキルシートやポートフォリオの準備が不可欠です。スキルシートには、これまでに習得したPython、Rなどのプログラミング言語、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learnなど使用経験のあるライブラリやフレームワーク、データベース、クラウドプラットフォームといった技術スキルを網羅的に記載します。
さらに重要なのはポートフォリオで、過去に手がけたAIプロジェクトの具体的な成果物や、個人で開発したデモ、Kaggleなどのコンペティションでの実績などを提示することで、あなたの実践的なスキルと問題解決能力をアピールできます。
GitHubなどを活用し、コードの品質や開発プロセスも可視化すると、より高い評価に繋がり、魅力的な案件に巡り合う可能性が高まります。
副業先の案件を探す
スキルとポートフォリオの準備が整ったら、いよいよ副業先の案件探しに入ります。案件を探す方法は多岐にわたりますが、自身の状況や希望に合わせて最適なチャネルを選ぶことが重要です。前述したように、レバテックフリーランスのようなAI・IT系に特化したエージェントサービスは、非公開案件や高単価案件を見つけやすいでしょう。また、LancersやCrowdWorksなどのクラウドソーシングサイトでは、小規模な案件から始めて実績を積むことができます。友人や元同僚など知人からの紹介も、信頼関係に基づいてスムーズに案件が進むケースが多くあります。
さらに、自身の専門性を活かして、直接企業にアプローチする直接営業も選択肢の一つです。複数のチャネルを併用することで、自身のスキルや希望に最も合致する副業案件を見つけやすくなるでしょう。
AIエンジニアが副業を始める際の注意点
会社員のAIエンジニアが副業を始める際の注意点について解説します。
就業規則を確認し副業の許可を取る
AIエンジニアとして副業を始める際、まず大切なのが、所属する会社の就業規則を確認し、必要であれば副業の許可を得ることです。多くの企業では、従業員が副業を行うことを原則として認めていないか、あるいは特定の条件を満たした場合のみ許可しているケースがほとんどです。特に、競合他社での業務や、本業で知り得た機密情報を活用するような副業は、会社の利益を損なう行為と見なされ、厳しく制限されていることが一般的です。
無許可で副業を行った場合、就業規則違反となり、最悪の場合、懲戒処分や解雇につながる可能性もあります。事前にしっかりと確認し、会社に相談・申請を行うことで、安心して副業に取り組むための基盤を築きましょう。
確定申告を忘れないようにする
副業で収入を得た場合、確定申告を忘れずに行うことはAIエンジニアにとっても重要な注意点です。副業で得た所得が年間20万円を超える場合、原則として確定申告を行い、所得税を納める義務が生じます。この所得には、副業で得た報酬から、副業にかかった経費（例えば、開発に必要なソフトウェアや書籍、PCなどの購入費用、交通費など）を差し引いた金額が含まれます。
確定申告を怠ると、無申告加算税や延滞税といったペナルティが課される可能性があるため注意が必要です。副業を始める際には、収入と支出を正確に記録し、必要な書類を整理しておくことが肝心です。不明な点があれば、税務署や税理士に相談することをおすすめします。
本業とのバランスに注意する
副業に熱中しすぎて、本業とのバランスを崩さないようにすることは、AIエンジニアが副業を継続する上で非常に大切なポイントです。副業で得られる収入や経験は魅力的ですが、本業がおろそかになり、業務効率の低下や健康面での問題が生じてしまっては元も子もありません。過度な労働は心身の疲労を蓄積させ、結果として本業のパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があります。副業の稼働時間や量を適切にコントロールし、休息をしっかりと取ることで、心身ともに健康な状態を保つことが重要です。
また、本業で培ったスキルや知識を副業に活かしつつも、本業での成長機会を損なわないよう、バランス感覚を持って取り組むことが成功の秘訣と言えるでしょう。
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