結論、「AIエンジニアはやめとけ」と言われる理由は、以下の5つです。

「やめとけ」と言われる一方、AIエンジニアは給与の高さや働き方の自由さから、人気な職業であることも間違いありません。

そこで本記事では、AIエンジニアはやめとけと言われる理由や、それでも人気が高い理由、やりがい、年収、将来性などについて詳しく解説します。ぜひ参考にしてください。

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AIエンジニアはやめとけと言われる理由

ここではAIエンジニアが「やめとけ」「きつい」と言われる理由を解説します。

AIエンジニアが「やめとけ」と言われる理由は、以下のとおりです。

• 給与が低い会社もある
• 企業によっては残業が長い
• 企業によっては客先常駐が多く、人間関係で孤立する
• クライアントに振り回されやすい
• トラブル対応がつらい

以下で詳しく解説します。

給与が低い会社もある

AIエンジニアの年収は全体の平均年収と比べると高いですが、会社によっては相場より低い場合があります。

特に多重請負構造の最下部の開発会社に入社すると、給料が低くなる傾向があります。

請負構造とは、発注元が仕事の一部を下請け企業に任せる形態を示します。

下請け会社が別の下請け会社に仕事を任せることにより、単価がだんだんと下がり、その結果、給与が下がる場合があります。

三次請け以降の企業に入ってしまうと、AIエンジニアでも年収が低くなるため、やめとけと言われることが多いです。

反面、自社開発企業や元請け企業では、年収が高くなる傾向があります。

企業によっては残業が長い

企業によって、残業の長さも「やめとけ」と助言される理由の一つとなります。

以下の要因から、特に受託企業では残業が長くなる傾向があります。

• クライアントの求めている期限までに仕上げなければならないから
• 人手不足で、一人が抱える仕事量が多くなりがちだから

特にシステムに詳しくないクライアントと仕事をする場合、期待される成果物に対する納期が短すぎて、残業を避けられない状況になりがちです。 一方、自社の開発を手掛ける企業は、比較的残業が少なく、ホワイトな傾向が目立ちます。

企業によっては客先常駐が多く、人間関係で孤立する

クライアントの職場で働く客先常駐の立場は、同僚や知人がいないという孤立した状況になり易いです。

現場のスタッフから「遠慮なく質問してください」と言われても、彼らは「顧客」であるため、気軽に問い合わせるのは困難かもしれません。

これが初めてであれば、何をどう質問すべきかさえ分からないことでしょう。

それに、仕事の完了や契約の期間が終わると、職場が変更することもあるため、どうしても適応するのが難しいというマイナス面があります。

企業が客先常駐を行わない場合、それはデメリットにはならないので、ご安心ください。

クライアントに振り回されやすい

クライアントからの依頼を受けて利益を得ている企業は、クライアントの指示に振り回されやすいという特徴があります。

クライアントの指示に基づいて作業を進めることは基本ですが、納期が考慮されていない状況や、Webに関する知識が不十分なために無理な要求をされることがあります。 何度もの修正により、残業が必要な場合もあり、クライアントによって仕事の状態が変わる可能性が高いです。

案件によって混乱する事態は、優良な会社でも十分に発生します。

転職後に後悔しないためには、こういった事態も覚悟しておくべきです。

ソフトスキルが身に付きにくい

AIエンジニアは技術的なスキルが重視されるため、ソフトスキルが身につきにくいと言われています。

特に一人での作業が主な仕事では、コミュニケーション力やリーダーシップを必要としないことが多いため、これらを自然と身につけるのは難しいです。

ただし、上流工程を管理する立場になると、聞き取り能力や対人能力、リーダーシップといったソフトスキルも重要視されます。

クライアントとのやり取りがある場合も考慮すると、実際にはソフトスキルは業務の中で学ぶことが多いです。

トラブル対応がつらい

トラブル対応が難しいことも、「やめとけ」とアドバイスされる理由の一つです。

担当業務でトラブルが生じたとき、どの時間や場所でも対応を求められることがあります。

• 帰宅後や休日でも出社する
• 夜間にリモートで復旧作業を行う

自分の記述したコードがエラーを生んでトラブルの原因になったときは、精神的にも苦しい状況になります。

AIエンジニアがそれでも人気な理由は？メリットを紹介

ここではAIエンジニアとして働くメリットを紹介します。

以下のメリットがあるため、AIエンジニアは人気な職業です。

• 未経験でも歓迎している職場がある
• 他の職種より平均年収が高い
• リモートで働ける職場が多い
• さまざまなキャリアパスがある
• 自分の働き方に合う会社を見つけやすい
• 転職がしやすい

以下で詳しく説明します。

未経験でも歓迎している職場がある

AIエンジニアはスキルや知識が必要とされる仕事ですが、実務未経験を募集している会社もあります。

もちろん開発実績は必要になりますが、AIエンジニアとして働いたことがなくても、転職が可能です。

全体的に業界は労力不足に苦しんでおり、未経験者でも迎え入れる場合が多く存在します。

ただし、一切のスキルや知識がないと、転職は困難です。

転職を行う前に、まずは知識や技術を習得したり、資格を得たりすることをおすすめします。

特に、下記の2つの資格は職種に限らず、Web業界全体で効果的なため、取得をおすすめします。

• ITパスポート
• 基本情報技術者

ITパスポートは、全てのサラリーマンが覚えておきたい基本的な情報が学べる、相対的に難しくない国家資格です。

他の職種より平均年収が高い

AIエンジニアは他の職種と比較して平均年収が高いです。

求人ボックス給料ナビによると、Webエンジニアの平均年収は536万円でした。

一方で令和４年分民間給与実態統計調査によると、全体の平均年収は458万円となっています。

Webエンジニアの平均年収は、78万円ほど上回っています。 技術の要求レベルは高いですが、それに見合った報酬ももらえる点が魅力的です。

リモートで働ける職場が多い

パソコンさえあれば作業可能なので、多くの企業がリモートワークを採用しています。

そのため、「週3日は自宅で仕事をし、週2日は会社に行く」のように、比較的自由な働き方ができます。

通勤せずに働ける企業が多いのが、AIエンジニアの人気のポイントです。

さまざまなキャリアパスがある

AIエンジニアには、以下のようにさまざまなキャリアパスがあります。

• ITコンサルタントになる
• PM（プロジェクトマネージャー、プロダクトマネージャー）になる
• 違う職種のエンジニアになる
• 上流工程を担当するエンジニアになる
• フリーランスになる

自分の専門能力を向上させて年収を上昇させたり、マネジメントスキルを活用して年収を増大させたり、自分にフィットしたキャリアパスを選択できます。 未来を考えた際に数多くの選択肢があることが、人気の理由です。

自分の働き方に合う会社を見つけやすい

AIエンジニアになると、自分の働き方に合った企業を探すことができます。

エンジニアを迎え入れやすくするために、数多くの企業が福利厚生や働き方を調整していることが要因といえます。 現在、エンジニアの市場価値が高いため、企業はエンジニアを迎え入れるために待遇を良くしている傾向があります。

たとえば、以下のように、仕事とプライベートを両立させやすい状況が多く存在します。

• ノー残業デーを取り入れている
• 残業時間を月20時間以内に抑えている
• フレックス勤務を導入している
• リモート勤務を許可している

そのためワークライフバランスを重視したい人は、AIエンジニアへの転職がおすすめです。

転職がしやすい

エンジニアの市場価値が高いことは、転職がスムーズに進むという利点も生み出します。 現在、エンジニアは不足しており、多数の企業が採用を希望しているため、転職に問題を抱えることはほとんどありません。 人によっては、会社に在籍中にもかかわらず、定期的にスカウトが訪れることがあります。

ライフステージの変更時に、働き方を変えるための転職も可能です。

AIエンジニアのやりがいは？

ここでは、AIエンジニアのやりがいを紹介します。

AIエンジニアには以下のやりがいがあるため、楽しく仕事を続けやすいです。

• 頑張りが給与に反映されやすい
• 学習したことが成果に反映されやすい
• ものづくりができるので楽しい

以下で詳しく解説します。

頑張りが給与に反映されやすい

AIエンジニアは、頑張って成果を上げると、その分給料も上がりやすいです。

IT企業においては、成果主義の文化が広く受け入れられており、業績や貢献度によって給与が上昇する傾向にあります。

昇給のスピードも速いため、3年間で年収が300万円から500万円まで引き上げられることもあります。

頑張った結果が給与に反映されるので、やり甲斐を感じることができます。

学習したことが成果に反映されやすい

AIエンジニアのやりがいは、学んだことを成果に反映させられることです。

学習により仕事の効率が改善され、業務を素早く推進できたり、企画提案が可能になることがあります。 結果を出すことで年収が増加し、スキルを向上させることで自身の生活を豊かにすることができます。

ものづくりができるので楽しい

AIエンジニアは誰かのためになるサービスを作ることができるので、やりがいを感じられます。

自分が作成したサービスのフィードバックが得られるため、社会貢献しているという感覚を持ちつつ仕事ができるのが魅力的です。 「何のためにこの仕事をしているのかが理解できない」という状態がないため、意欲をキープしながら作業を進行させることができます。

AIエンジニアはやりがいを感じながら働ける人気の仕事なので、気になった人はぜひ転職を検討しましょう。

エンジニアの平均年収は？

エンジニアの平均的な年収と月収は、下記の通りとなります。

引用：求人ボックス「Webエンジニアの年収・時給・給料(求人統計データ)」

エンジニアという職種は、広範囲な知識やスキルが常に要求されます。技術力の要求レベルが高ければ高いほど、平均的な年収も上昇します。

年代別の平均年収は、以下のとおりです。

引用：求人ボックス「Webエンジニアの年収・時給・給料(求人統計データ)」

エンジニアの平均年収は20代でも高く、300万円以上となっています。

また、40代になるとマネジメントやその他の業務に関与する機会が増え、それが年収を上げるチャンスになります。

しかし、専門知識や技術を学んでいる人と、学んでいない人とでは、年収に顕著な差が出てしまいます。

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年収を高めたいと思うなら、業務で必要とされる技術や資格を身につけることが重要です。

AIエンジニアの将来性は？

「やめとけ」「ブラック」「きつい」と言われることもあるAIエンジニアですが、将来性があります。

AIエンジニアに将来性があると言える理由は、2つあります。

• AIエンジニアの需要は今後も伸びるから
• AIエンジニアの人材は足りていないから

以下で詳しく解説します。

AIエンジニアの需要は今後も伸びる

IT業界の職は将来的に消滅することはなく、その需要は絶えず増大しています。

DX化を推進する人材が求められているため、AIエンジニアの需要は今後も伸びていくでしょう。

「AIによって仕事が奪われるのではないか」という懸念が近年浮上していますが、全ての仕事が無くなるというわけではありません。 今後、AIを活用して仕事を行うケースが増え、AIを駆使して効率的に業務を推進できるスキルを持つ人材が重宝されます。

AIエンジニアの人材は足りていない

IT業界の需要が上昇している一方で、人材が未だに不足しているという問題が存在します。

経済産業省の発表によると、2030年には約45万人のIT人材が不足すると見られています。

引用：IT人材需要に関する調査（概要）

この情報を基にすると、IT業界には将来性があることが推測できます。

AIエンジニアも需要に対して足りていないため、将来性が高い職業といえます。

AIエンジニアに向いている人の特徴

ここでは、AIエンジニアに向いている人の特徴を解説します。

以下のような人は、AIエンジニアに向いています。

• リモートで勤務したい人
• 自発的に学習を続けられる人
• 論理的思考力がある人
• 自分で考えて行動できる人
• 柔軟性がある人
• 細かな作業が苦にならない人
• チームワークを大事にできる人

以下で詳しく解説します。

リモートで勤務したい人

リモートで勤務したい人は、AIエンジニアになるのがおすすめです。

一人で作業が可能な業務が多いため、リモートワークを採用している会社が多いです。

オンラインで働くことには、以下のような良い点があります。

• 通勤に時間がかからないので、趣味や勉強に時間を費やせる
• 好きな場所で仕事ができる
• 突然人に話しかけられることがないので、集中して働ける

ワークライフバランスを重視する人に、AIエンジニアはおすすめです。

自発的に学習を続けられる人

AIエンジニアとして稼ぎ続けるためには、常に学び続ける姿勢が大切です。

例えば、開発に必要なプログラミング言語にはトレンドが存在し、新たに学習する必要が出てくることもあります。

新たに習得することは難しいですが、必ず必要な取り組みです。

そのため、自発的に学習を続けられる人はAIエンジニアに向いています。

論理的思考力がある人

AIエンジニアとして活躍するためには、論理的思考力（ロジカルシンキング）も欠かせません。

業務で必要なのは、物事を筋道立てて考え、どのように結果を出すかを考える能力です。 システムの構築や開発スケジュールのコントロールなど、多面的に論理的思考力が必要とされます。

論理的思考力は様々な業界で効果的なスキルなので、常に意識することをおすすめします。

自分で考えて行動できる人

指示待ちではなく、自ら行動できる力のある人もAIエンジニアに向いています。

AIエンジニアは指示された通りにプログラミングをしているイメージがありますが、実は率先して考え、行動する力が必要です。

例えば、企業の困難にどう対処するかを提案したり、行動を求められる場合があります。

何が求められていて、それに対してどのような行動や提案ができるのかを考えられる人は、AIエンジニアに向いています。

柔軟性がある人

さまざまな事態に対して、柔軟に応じられる能力も大切です。

AIエンジニアとして働いていると、突発的なトラブルに巻き込まれることがあります。

例えば、製作したシステムがエラーを出すなど、大小いろいろなトラブルが出る可能性があります。 この種の問題に対して、柔軟に対応できる能力も業務のうえで必要とされます。

細かな作業が苦にならない人

細かな作業が苦にならない人も、AIエンジニアに向いています。

特に本番の作業では、設計書や手順書に準じて開発を進めることが求められます。 些細なミスが原因でトラブルが生じたり、正常な動作が停止したりするので、細かなタスクを一つ一つ丁寧にこなすことが不可欠です。 大雑把に進めることが多い人は、トラブルの原因を作り出す可能性があるので、適していないでしょう。

チームワークを大事にできる人

チームワークを大事にできる人も、AIエンジニアに向いています。

一人で黙々と作業していると思われがちなAIエンジニアですが、実際はチームワークが欠かせない職業です。

基本的に、プロジェクトは多人数でチームを作って進行するので、進行状況の報告や、疑問点がある場合は即座に問い合わせるなど、円滑なコミュニケーションが必須です。 例えば、障害が発生した場合、メンバーとの情報共有を行いつつ、関係者に対して状況を明瞭に説明する力が必要となります。

AIエンジニアに向いていると思った人は、ぜひ転職を検討してみてください。

以下の記事でAIエンジニアにおすすめの転職エージェントを紹介しています。

関連記事：AIエンジニアにおすすめの転職エージェント11選

AIエンジニアに向いていない人の特徴

ここでは、AIエンジニアに向いていない人の特徴を解説します。

以下の人は、AIエンジニアに不向きでしょう。

• コミュニケーション能力が低い人
• マルチタスクが苦手な人
• 学習するのが好きではない人

以下で詳しく解説します。

コミュニケーション能力が低い人

エンジニアのタスクは個々で終わるものではなく、顧客やプロジェクトメンバーと協調しながら作業を進める必要があります。

コミュニケーション能力が低いと、作業の進行が滞り、キャリアの成長も難しくなります。

常にコミュニケーションを取ることは、仕事のミスを削減するためにとても重要なスキルとなります。

マルチタスクが苦手な人

AIエンジニアとして働いていると、仕事の同時並行が求められるシーンが多くあります。

だからこそ、一つのタスクにだけ焦点を当てられないと、仕事のパフォーマンスは下がってしまうのです。

ある程度マルチタスクができる力は、AIエンジニアに必要です。

学習するのが好きではない人

AIエンジニアは新しい技術を覚えれば覚えるほどスキルアップしていきます。

新しいプログラミング言語の知識を学ぶ必要があるため、インプットが苦手なら、仕事の進行が困難になるでしょう。 自分の知識やスキルだけでは対処できない場合もあるため、学習を好む人でなければ合わないかもしれません。

AIエンジニアが避けた方がいい会社の特徴

ここでは、AIエンジニアが避けた方が良い会社の特徴を解説します。

以下のような会社は避けた方がよいでしょう。

• 孫請けになっていて給与が低い職場
• 営業力は強いが技術的な視点を持っていない会社
• 教育体制が整っていない会社
• 「誰でもOK！」という求人を出している会社
• 20〜30代が極端に少ない会社

以下で詳しく解説します。

孫請けになっていて給与が低い職場

多重請負体制の最下層の開発受託企業に勤めると、給料が低くなる傾向があります。

請負構造とは、発注元が仕事の一部を下請け企業に任せる形態を示します。

上流工程は元請けが担当し、それ以外の下流工程は下請けが担当するため、下請けの役割が増えるほど、給与は低下します。

年収は250万～350万程度に留まり、多くの案件が中抜きされるため、最終的な売上も少ないです。

だからこそ、何年間働いても昇給ができない可能性があります。

これを回避するためには、直接契約関係のある企業で働くことが必要です。 転職や就職の際には、志望する会社が元請けなのか下請けなのかを見極めることが重要です。

ただし、元請けなのか下請けなのかは求人の詳細にはっきりと示されていないことがよくあります。そのため、企業の位置を確認するためには、取引先をチェックしましょう。取引先がSESのみであれば、それは孫請けの証拠です。

一方、発注主と近い立場にある場合は、より高い給与を得る可能性があるので、おすすめです。

営業力は強いが技術的な視点を持っていない会社

ITに精通していない社長や営業担当者が「とりあえず営業だけやってます！」と宣言する会社は、ブラック企業のリスクがあります。 ITの知識は、基本的にシステム開発における必需品です。

工数の計算や納期の決め方、適当な人員の割り振り、クライアントが求める質の成果物など、どの状況でもITの知識が必要とされます。

それでも、ITに詳しくない経営者や営業が指導する企業では、システム開発者に負担がかかります。 例えば、営業がリスクの高い案件や納期遵守が困難な案件を手に入れた場合、リカバリーには大量の時間がかかるでしょう。これは労働時間を増やす可能性があります。 営業と開発担当者が調和を保てない環境だと、労働が困難になるので、警告が必要です。

教育体制が整っていない会社

教育体制が確立されていない企業では、全てを自力で学ぶ必要があり、新入社員としては大変です。

以下のような問題が生じる可能性があるので、教育の体制が整備されているかを事前に確認しておくべきです。

• 社内のシステムを理解するのに時間がかかり、長期間働いてもパフォーマンスが出せない
• 何を勉強すればいいかわからない
• 横のつながりが薄いので、相談や質問がしにくい

未経験からの転職を考えているなら、特に教育制度が整っている企業を選ぶのがおすすめです。

「誰でもOK！」という求人を出している会社

誰でもOK！と表明している企業からは遠ざかった方が良いでしょう。 誰でも大丈夫な理由は、難解な任務を依頼しないからです。

誰でも可能な簡単な作業ばかりをしていると、次のような状態に陥ります。

• 安い給料のまま働かされる
• 簡単な作業を繰り返し任されるので、スキルが身につかない
• 同じ作業を続けていてもキャリアアップができないので、将来に繋がらない

このようなケースでは、低い給料のままではスキルの向上も困難になります。

このような組織では、入社のハードルが非常に低いので、早急に内定が出るかもしれません。

ただし、内定が下りたとしても、即座に就職するのではなく、本当にその会社でスキルを向上させることができるのか、じっくりと考えることが大切です。

20〜30代が極端に少ない会社

20〜30代がほとんどいない企業をおすすめすることはできません。 若者の数が著しく少ない場合、その会社は以下の特徴を持つ可能性があります。

• 年功序列になっていて、20〜30代は年収が上がりにくい
• 役職が詰まっていて、キャリアアップができない
• 教育体制が整っていない

志望する組織の年齢分布は、あらかじめリサーチしておくべきです。

AIエンジニアにおすすめの後悔しない会社の特徴

ここでは、AIエンジニアにおすすめする会社の特徴を紹介します。

以下の特徴を持つ企業は、優良企業となる可能性が高いです。

• 直請けの会社
• 自社のサービスを持っている会社
• スキルアップできる機会を設けている会社

以下で詳しく解説します。

直請けの会社

受託開発業者のケースでは、直接依頼だと余分な中間マージンがなく、相対的に給与が高いです。

三次請け以降の企業にいると、案件の単価が低いことから給料が下がります。

直接契約、あるいは少なくとも二次契約の企業を選ぶことがおすすめです。

自社のサービスを持っている会社

自社開発を行う企業は、中間コストがかからないため、給与が高くなりやすいです。 自社開発企業であると、利用者からサービスに関するフィードバックを頻繁に受け取ることができ、それが働く意欲を維持しやすい環境を作ります。 困難な納期で開発することが少なく、時間に追い詰められることが比較的少ないため、働くスタイルはホワイトになりやすいです。 ただし、自社開発企業は人気があり、必要なレベルも高いため、SESや受託会社と比べると採用されるのは難しいです。

そのため、受託会社でスキルを磨いてから自社開発企業に転職することもおすすめします。

スキルアップできる機会を設けている会社

スキルの向上が期待できる会社もおすすめです。

スキルを向上させる企業に入ると、次のような利点が存在します。

• 自分のやりたいこと、学びたいスキルの習得ができる
• 実績を自分で作ることができる
• 裁量のある立場を任せられる
• 優秀な上司や同僚がいる

さらに、研修の費用や書籍の購入費を支給してくれる会社もいくつかあります。

このような支援制度が完備されている会社を選べば、スキルを伸ばす機会もあり、発展しやすくなります。

未経験でもAIエンジニアになれる？

AIエンジニアに未経験からなることは可能です。

ただし、開発実績がない完全未経験からAIエンジニアになることはできません。

プログラミングスクールでの勉強と自分で開発したポートフォリオにより、未経験でも雇用される可能性が増します。 初めての方は、プログラミングスクールや自習でポートフォリオを完成させた後に、転職活動に取り組みましょう。

AIエンジニアにおすすめの転職エージェント

レバテックキャリア | 求人数が業界トップクラス

レバテックキャリア公式サイト：https://career.levtech.jp/

『レバテックキャリア』は、業界トップクラスのエンジニア特化の転職エージェントで、当サイトの中でも特におすすめのエージェントです。

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まとめ

本記事では、「AIエンジニアはやめとけ」と言われる理由について解説しました。

就職先を見つけるときには、会社によっては残業が長い場合や、給料が相場以下の場合があるので、慎重になるべきです。

それでも、以下のような利点から、間違いなく人気のある職業であることは明らかです。

AIエンジニアになって自分に合った働き方ができるかは、会社選びで決まります。

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一方で、AI副業は「ChatGPTを触ったことがある」だけで受注できるものではありません。業務データを扱う責任、モデルの精度検証、セキュリティ、著作権・機密情報の扱いまで含めて任されるため、開発や分析の実務経験が評価されます。

本記事では、AI副業で多い仕事内容、週1・週2・週3やリモート案件の現実、単価相場、必要スキル、案件の探し方、注意点まで解説します。

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AI副業はできる？週1・リモート案件の現実

AI副業は可能ですが、週1・土日だけで完結する案件よりも、週2〜3日で定例や検証時間を確保できる案件の方が探しやすいです。AI領域は要件定義、データ確認、モデル選定、評価、改善提案がセットになりやすく、短時間でも関係者との認識合わせが必要になるためです。

副業として探すなら、最初から「AIなら何でもできます」と広げるより、生成AI活用、ML・データ分析、LLMアプリ、PoC、業務自動化のどれを任せられるのかを明確にしておくと、案件との相性を判断しやすくなります。

AI副業の仕事内容と案件タイプ

AI副業の仕事内容は、研究開発だけではありません。近年は、既存業務に生成AIや機械学習を組み込む案件、社内データを使ったPoC、LLMを活用した業務自動化など、事業部門に近い案件も増えています。主な案件タイプを順に見ていきます。

生成AI活用・業務自動化の副業案件

生成AI活用・業務自動化の副業案件では、社内業務をどこまでAIで置き換えられるかを見極める力が求められます。たとえば、問い合わせ対応、議事録要約、営業資料作成、社内ナレッジ検索、レポート作成などを対象に、プロンプト設計やワークフロー設計を行います。

単にツールを導入するだけでなく、入力データの整備、承認フロー、出力結果のチェック方法、社内利用ルールまで提案できると評価されやすいです。AI導入の目的が「人件費削減」なのか「作業時間短縮」なのか「品質のばらつき低減」なのかを確認してから設計しましょう。

ノーコード/ローコードで生成AIアプリを素早く形にする案件を見たい方は、Dify副業の案件例や始め方も確認しておくと、AI活用支援の切り口を広げやすくなります。

LLMアプリ・チャットボット・RAG開発の副業案件

LLMアプリやRAG開発の副業案件は、AI副業のなかでも開発経験を活かしやすい領域です。社内ドキュメントを検索して回答するチャットボット、FAQ自動応答、顧客対応支援、契約書や仕様書の要約などが代表例です。

LLM APIを呼び出すだけでなく、検索対象データの分割、ベクトルDB、権限管理、回答の根拠表示、ログ設計、評価データ作成まで関わることがあります。Webアプリ開発、Python、TypeScript、クラウド、DB設計の経験がある人は、LLM領域の実務経験が浅くても入り口を作りやすいです。

LLMアプリ開発の副業を詳しく比較したい場合は、LangChain副業の案件例も確認すると、フレームワークを使った実装範囲を整理しやすくなります。

機械学習・データ分析の副業案件

機械学習・データ分析の副業案件では、モデルを作る前に「何を予測・分類・最適化したいのか」を整理する力が重要です。売上予測、需要予測、離脱予測、レコメンド、画像分類、異常検知、広告効果分析など、企業の意思決定に近いテーマが多くあります。

Python、SQL、統計、機械学習ライブラリに加えて、データの欠損や偏りを説明できることが大切です。副業では限られた時間で成果を出す必要があるため、いきなり高精度モデルを目指すより、まずは分析方針、ベースライン、改善余地を示す進め方が向いています。

AI導入PoC・プロトタイプ開発の副業案件

AI導入PoCの副業案件では、短期間で「使えるかどうか」を判断できる状態にすることが求められます。新規事業、既存サービス改善、社内DXの文脈で、AIを導入する価値があるかを検証する案件です。

PoCでは、最初から本番品質のシステムを作るより、検証すべき仮説、評価指標、必要データ、失敗条件を決めることが重要です。AI副業として受ける場合は、納品物を「プロトタイプ」「検証レポート」「改善提案」「本番化に向けた要件整理」のどこまでにするか、契約前に確認しておきましょう。

AI導入支援で、顧客課題を技術要件に落とし込む役割まで担える方は、FDE副業の案件例や必要スキルも確認しておくと、PoC支援や導入伴走に近い案件を探しやすくなります。

AIコンサル・研修・プロンプト設計の副業案件

AIコンサルや研修の副業案件は、技術だけでなく業務理解と説明力が評価されます。社内の生成AI利用ルール作成、部門別の活用研修、プロンプトテンプレート作成、AIツール選定、業務棚卸しなどを支援します。

このタイプの案件は、AIモデルを自作する力よりも、現場の業務を分解して安全に使える形へ落とす力が求められます。自分の専門外の業務まで断定的に助言せず、セキュリティ、法務、情報システム部門と確認すべき論点を整理できると信頼されやすいです。

AI副業の単価相場と求人データ

AI副業は、一般的な副業案件のなかでも単価が高くなりやすい領域です。理由は、AI活用の需要が増えている一方で、開発・データ・業務理解を横断して任せられる人材が限られているためです。

インディバースフリーランスの掲載求人データでは、生成AIに紐づく掲載求人は5,340件、そのうち副業特徴に紐づく求人は322件でした。生成AI関連の報酬分布では、集計対象340件の単価中央値は90.0万円、平均値は94.7万円です。

また、AIエンジニア職種に紐づく掲載求人は1,871件、そのうち副業特徴に紐づく求人は80件でした。AIエンジニア関連の報酬分布では、集計対象108件の単価中央値は86.0万円、平均値は85.1万円です。

AI副業を探すときは、まず母数が大きい生成AI・AI活用案件を確認し、次にAIエンジニア職種の専門案件を見ると探しやすいです。報酬分布は、実際の案件条件や稼働日数によって変わるため、金額だけでなく役割、求められる経験、稼働時間も合わせて確認しましょう。

AI副業の案件例

AI副業の案件例を見ると、LLMアプリ開発、AI活用支援、データ分析、業務改善、上流の企画支援まで幅があります。自分が応募できるかを判断するときは、案件タイトルだけでなく、必須スキル、稼働日数、リモート可否、成果物を確認しましょう。

生成AI・AI活用の副業案件を探す場合は、以下のような求人例を確認してみてください。

より職種としてAIエンジニアに近い案件を見たい場合は、AIエンジニアの副業案件も比較しておくと、求められる専門性の違いが分かります。

AI副業で求められる経験・スキル

AI副業で求められるスキルは、案件タイプによって変わります。生成AI活用支援なら業務設計やプロンプト設計、LLMアプリ開発ならWeb開発やクラウド、機械学習ならPythonや統計、データ分析ならSQLやBIの経験が重要です。順に解説します。

Python・SQL・データ分析の実務経験

AI副業では、PythonやSQLを使ってデータを扱った実務経験が強い土台になります。機械学習モデルを作る案件だけでなく、PoCや業務自動化でも、入力データを確認し、加工し、結果を検証する場面が多いためです。

目安としては、Pythonでの開発経験、SQLでの集計、pandasやscikit-learnなどを使った分析、API連携、バッチ処理の経験があると応募しやすくなります。実務経験が浅い場合は、Kaggleの成績よりも、業務データを扱った経験や改善インパクトを説明できる状態にしておきましょう。

LLM API・RAG・クラウドの実装経験

LLMアプリやRAGの副業では、APIをつないで終わりではなく、運用できる設計に落とす力が必要です。OpenAI APIや各種LLM、LangChain系のフレームワーク、ベクトルDB、クラウド環境、認証、ログ、監視、コスト管理などが関わります。

副業案件では、短期間でプロトタイプを作る場面が多い一方、企業データを扱う以上、権限管理や情報漏えい対策を省くことはできません。小さく作りながら、どの部分を本番化で作り直すべきか説明できる人は評価されやすいです。

業務理解と要件定義の経験

AI副業では、技術選定より前に「その業務にAIを使う意味があるか」を判断する経験が重要です。AIで自動化できる作業、ルールベースで十分な作業、人が判断すべき作業を切り分けられないと、PoCだけで終わってしまう可能性があります。

要件定義、業務フロー整理、KPI設計、関係者へのヒアリング、資料作成の経験がある人は、AI導入支援やPoC案件と相性があります。エンジニアだけでなく、データアナリスト、PM、ITコンサル、業務改善担当の経験も副業につながりやすいです。

AIのリスクを説明できる知識

AI副業では、精度だけでなくリスクを説明できることもスキルの一部です。生成AIの出力は誤ることがあり、著作権、個人情報、機密情報、バイアス、セキュリティの問題もあります。

面談では、過去にどのようなデータを扱ったか、出力結果をどう検証したか、利用禁止データをどう管理したか、社内ルールをどう設計したかを聞かれることがあります。実装経験に加えて、リスク管理の観点もポートフォリオや職務経歴書に入れておきましょう。

AI副業案件の探し方

AI副業案件を探すなら、フリーランスエージェント、求人検索サイト、直接営業、クラウドソーシングを使い分けるのが現実的です。高単価案件ほど、公開前にエージェント経由で相談されることも多いため、複数の経路を持っておきましょう。

フリーランスエージェントでAI副業案件を探す

フリーランスエージェントは、AI副業を探すうえで最初に使いやすい方法です。希望稼働日数、リモート可否、単価、業務範囲を伝えると、公開求人だけでなく非公開の相談も含めて提案してもらえることがあります。

AI副業では、案件名だけでは実態が分かりにくいことがあります。たとえば「AI導入支援」と書かれていても、実際には社内研修、RAG開発、データ基盤整備、PoC伴走、PM支援など内容は大きく違います。エージェントに確認する際は、成果物、利用データ、開発範囲、稼働時間、契約形態を具体的に聞きましょう。

求人検索サイトで生成AI・AIエンジニア案件を比較する

求人検索サイトでは、生成AI、LLM、RAG、Python、データ分析、機械学習、副業、リモートなどの条件を組み合わせて探します。まずは案件の母数を見て、自分の経験に近い職種や業務範囲を把握するのに向いています。

インディバースフリーランスでは、生成AIやAIエンジニアに関連する副業案件を検索できます。案件例を見ながら、週何日から応募できるか、どの技術が求められるかを確認してみてください。

生成AIの副業案件を探す

直接営業・SNSでAI副業案件を探す

直接営業やSNSは、実績がある人ほど相性のよい探し方です。AI導入に関心がある企業、スタートアップ、業務改善を進めたい事業会社に対して、過去の支援内容や小さな提案を添えて連絡します。

ただし、SNS経由の案件は契約条件が曖昧になりやすいです。業務範囲、報酬、支払い条件、秘密保持、成果物の権利、追加対応の扱いは、着手前に書面で確認しましょう。

クラウドソーシングでAI副業案件を探す

クラウドソーシングにも、プロンプト作成、チャットボット構築、データ収集、簡易分析、AI記事作成補助などの案件があります。実績作りや小規模案件には使えますが、高単価のAI副業を狙う経験者にとっては、単価が低い案件も多い点に注意が必要です。

クラウドソーシングを使う場合は、AIを使った大量生成だけを求める案件や、著作権・個人情報の扱いが不明確な案件を避けましょう。実績作りとして受ける場合も、成果物の公開可否や守秘義務を確認しておくことが大切です。

AI副業におすすめの求人サイト・エージェント

DAI

現役エンジニアの僕がおすすめの副業OKフリーランスエージェントはこちらです

サービス名	レバテックフリーランス	FLEXY(フレキシー)	HiPro Tech（ハイプロテック）
稼働率	週3〜5	週1〜5	週3〜5
特徴	求人数10万件以上 リモートでの参画率91％以上	98%がリモート案件	事業会社案件約7割 企業と直接契約のためマージンなし
支払サイト	月末締め・翌月15日払い	月末締め・翌月15日払い	月末締め・翌月末日払い
案件特徴	ほぼ全てのエンジニア職種案件あり ※副業は経験年数3年以上目安	技術顧問/PdMなどの上流案件豊富 ※副業は経験年数3年以上目安	Web系以外にもレガシー系案件やゲーム系案件もあり ※副業は経験年数3年以上目安
おすすめ	初めてフリーランスでエージェントを利用する方	フレキシブル（早朝/平日夜/土日OK）案件を探している方	フレキシブル（早朝/平日夜/土日OK）案件を探している方
公式	> 公式サイト	> 公式サイト	> 公式サイト

 

AI副業に使う求人サイトやエージェントは、案件数だけでなく、週2〜3日・リモート・上流支援の相談ができるかで選びましょう。特に生成AIやAI導入支援は、企業側も要件を固めきれていないことがあるため、面談前の情報整理を支援してくれるサービスが向いています。

登録後は、職務経歴書に「AI」「生成AI」「LLM」「RAG」とだけ書くのではなく、扱ったデータ、作ったシステム、改善した業務、利用技術、成果を具体的に書きましょう。AI副業では、技術名よりも「どの業務課題をどう改善したか」が伝わるほど紹介されやすくなります。

AI副業でトラブルを避ける注意点

AI副業は単価が高い一方で、機密情報、著作権、セキュリティ、成果物の責任が問題になりやすい領域です。受注前に確認すべきポイントを整理しておきましょう。

本業の副業規定と競業避止を確認する

AI副業を始める前に、本業の副業規定、競業避止、秘密保持の範囲を確認しましょう。本業でAI・データ・クラウドに関わっている場合、似た領域の副業が利益相反になることがあります。

副業先の業界、扱うデータ、開発する機能が本業と近い場合は、会社の規定だけでなく、必要に応じて上長や人事へ確認しておくと安心です。曖昧なまま始めると、後からトラブルになる可能性があります。

機密情報や個人情報をAIツールに入力しない

AI副業では、機密情報や個人情報を外部AIツールに入力しないルールを最初に決めるべきです。顧客データ、契約書、ソースコード、社内資料をそのままAIに入れると、情報漏えいリスクが発生します。

案件開始時には、利用できるAIツール、入力してよいデータ、ログ保存の有無、社内環境で使うモデル、匿名化ルールを確認しましょう。RAGやチャットボットを作る場合も、参照権限と回答ログの扱いを設計に入れる必要があります。

著作権・学習データ・生成物の権利を確認する

AI副業では、生成物の著作権や利用範囲を契約前に確認しておくことが大切です。画像、文章、コード、学習データ、外部APIの利用規約によって、商用利用や再利用の可否が変わることがあります。

特に、既存コンテンツを学習・参照して生成物を作る案件では、権利処理が曖昧なまま進めないようにしましょう。成果物の所有権、二次利用、ポートフォリオ掲載の可否も、契約書や発注書に明記しておくと安全です。

AIの精度保証と責任範囲を曖昧にしない

AI副業では、精度を100%保証するような契約は避けるべきです。AIモデルはデータ品質や運用環境に影響され、出力が誤ることがあります。予測モデル、チャットボット、レコメンド、要約ツールなどは、評価方法と運用時の確認フローを決めておく必要があります。

契約前には、検収条件、改善回数、保守対応、追加学習の扱い、障害時の責任範囲を確認しましょう。PoCの場合は、成功条件だけでなく「どの条件なら本番化しないか」も決めておくと、期待値のズレを防げます。

AI副業に関するFAQ

未経験からAI副業はできますか？

完全未経験から高単価のAI副業を受けるのは難しいです。AI副業では、Python、SQL、データ分析、Web開発、クラウド、業務改善など、何らかの実務経験が求められます。

未経験から始める場合は、まず本業や個人開発でAIを使った業務改善の実績を作りましょう。たとえば、社内FAQの検索、レポート自動化、データ集計、簡単な予測モデルなど、小さな成果を説明できる状態にするのが現実的です。

ChatGPTを使えるだけでもAI副業はできますか？

ChatGPTを使えるだけでは、継続的に高単価のAI副業を取るのは難しいです。プロンプト作成だけの案件はありますが、単価が低くなりやすく、差別化もしにくいためです。

ChatGPTの利用経験を副業につなげるなら、業務フロー設計、社内ルール作成、RAG構築、API連携、評価設計まで広げましょう。ツール利用者ではなく、業務改善を実装できる人として見せることが重要です。

AI副業は週1や土日だけでもできますか？

AI副業は週1や土日だけでできる案件もありますが、数は限られます。AI案件は要件整理や検証のコミュニケーションが必要になるため、平日日中の定例に参加できる方が選択肢は広がります。

週1や土日中心で探す場合は、調査、レビュー、プロンプト改善、軽量な自動化、研修資料作成など、成果物を小さく切り出せる案件を狙うとよいでしょう。

AI副業はリモートでできますか？

AI副業はリモートと相性があります。LLMアプリ開発、データ分析、RAG構築、資料作成、PoC支援などはオンラインで進めやすいからです。

ただし、機密データの扱いや社内システム接続が必要な案件では、初回だけ出社、貸与端末利用、VPN接続、特定環境内での作業が求められることがあります。応募前に作業環境の条件を確認しましょう。

AI副業で月いくら稼げますか？

AI副業の収入は、単価だけでなく稼働日数と役割で大きく変わります。掲載求人データでは、生成AI関連の報酬分布で中央値90.0万円、AIエンジニア関連で中央値86.0万円という目安がありますが、これは一定の稼働を前提にした業務委託案件も含みます。

副業として週1〜2日で働く場合は、月額固定、時間単価、成果物単位など契約形態によって収入が変わります。月額だけで判断せず、稼働時間、定例頻度、追加対応の有無を確認しましょう。

AI副業のポートフォリオには何を書けばよいですか？

AI副業のポートフォリオには、技術名だけでなく課題、実装内容、成果、リスク対策を書きましょう。たとえば「RAGを作った」だけでなく、どの文書を対象にし、どのように検索精度を評価し、権限やログをどう扱ったかまで書くと伝わりやすいです。

守秘義務がある案件は、会社名やデータ内容を伏せたうえで、役割、利用技術、改善した指標、担当範囲を抽象化して記載します。

まとめ：AI副業は実務経験とリスク管理まで示すと探しやすい

AI副業は、生成AIやLLMの盛り上がりにより案件の選択肢が広がっています。ただし、受注しやすいのは、AIツールを使える人ではなく、業務課題を整理し、データやシステムを安全に扱い、成果物として形にできる人です。

まずは、自分の経験を「生成AI活用」「LLMアプリ・RAG」「機械学習・データ分析」「PoC支援」「業務自動化」「AI導入コンサル」のどれに近いか整理しましょう。そのうえで、週何日稼働できるか、平日日中の定例に参加できるか、リモート条件はどこまで許容できるかを決めて案件を探すと、ミスマッチを減らせます。

AI副業を探すなら、生成AI関連の副業案件とAIエンジニア職種の副業案件を比較しながら、自分の経験に合う案件から応募してみてください。

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AIエンジニア（機械学習）のフリーランスに関する、この記事の結論は以下のとおりです。

• AIエンジニア（機械学習）のフリーランスの単価相場は約90万円（※インディバースフリーランスのデータから調査）
• AIエンジニア（機械学習）のフリーランスに求められるスキルは、Python/フレームワーク（TensorFlow/PyTorch）、数学・統計学、DB知識など。実務経験は2〜3年以上が目安。
• 専門性が高いため難易度は高いが、人材不足が続いているため高単価案件が豊富。

結論からお伝えすると、AIエンジニア（機械学習）のフリーランスは市場価値が非常に高く、実務経験があれば高単価（約90万円）で十分に稼げます。

AIエンジニア（機械学習）のフリーランスで収入を増やすために押さえるべき相場観、案件探しのコツ、未経験からの独立の可否までわかりやすく解説します。

機械学習のフリーランスはできる？

機械学習の案件は高い専門性が求められるため難易度は高いものの、フリーランスとして活動することは十分に可能です。

機械学習のフリーランスには、Python/Rでの統計解析、TensorFlow/PyTorchを活用したディープラーニングモデル構築、scikit-learnによる教師あり学習・教師なし学習の実装スキルが必須です。

特にCNN（畳み込みニューラルネットワーク）、RNN（リカレントニューラルネットワーク）、Transformer等のアーキテクチャ理解や、特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータチューニングの経験が重要視されます。

案件獲得には、レバテックフリーランスやテクフリなどのIT系フリーランスエージェントの活用がおすすめ。AI・データサイエンス案件では月額80-150万円の高単価も珍しくありませんよ。

機械学習案件の単価相場

インディバースフリーランスが提携しているエージェントの全求人データをもとに抽出した結果ですが、平均単価相場/月は約90万円でした。
高単価の案件を探している人は、高単価案件が豊富なレバテックフリーランスで案件を探すのがおすすめです。

機械学習のフリーランス案件例

ここでは、実際に募集されている、機械学習のフリーランス案件の例をご紹介します。

機械学習のフリーランス案件探しにおすすめのエージェント

機械学習の案件を探す場合は、求人数が多い「レバテックフリーランス」に1社登録し、2-3社並行して登録しておくと、より良い求人に出会うことができるのでおすすめです。

	特徴
インディバースフリーランス	複数のフリーランスエージェントの求人を一括で見れるサービス 案件が多いため、さまざまな条件の案件（フルリモート/週3OK）も多数あり フリーランス案件の求人管理を効率化したいなら、まずは登録したい案件サイト。 公式： https://freelance.indieverse.co.jp
レバテックフリーランス	とにかく案件数が多い 大企業の高単価案件やフルリモート案件も多数取扱あり フリーランスとして案件受注を検討するならまず登録したいエージェント公式： 公式：https://freelance.levtech.jp/
Findy Freelance	フルリモート案件と、フルリモート比率ではピカイチのエージェント。 マージンなしで、直取引でエンドクライアントと契約可能。 Web系の案件が中心 公式：https://freelance.findy-code.io/

機械学習の将来性について

機械学習を取り巻く環境は、常に変化しています。

ここからは機械学習の将来性について、以下の3つの観点から考えていきます。

1. 日本のAI導入率はまだまだ低い
2. 人材が圧倒的に不足している
3. AutoMLについて

日本のAI導入率はまだまだ低い

「AIの導入が積極的に進められている」とよくいわれますが、実際はどうなのでしょうか？

以下は総務省が発表した、主要国におけるAIの導入状況です。

• 中国：85%
• アメリカ：51%
• ドイツ：49%
• フランス：49%
• スイス：46%
• オーストリア：42%
• 日本：39%

引用：令和元年版情報通信白書（総務省）（https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r01/html/nd112220.html）

日本のAI導入率は、なんと中国の半分以下。機械学習を有効に活用しきれていないのが、現在の日本の状況です。

レジや自動運転など、機械学習が活躍できる場面はまだまだたくさんあります。機械学習の将来性は十分に高いといえるでしょう。

人材が圧倒的に不足している

機械学習の需要に対して、IT人材は圧倒的に不足しています。

中国のテンセントによると、世界の機械学習技術者が30万人である一方、AI関連の求人や働き口は数百万件存在しているとのこと。

引用：https://www.tisi.org/Public/Uploads/file/20171201/20171201151555_24517.pdf

そもそもAIに限らず、エンジニア人材自体が全然足りていません。

この状況で、フリーランスの機械学習エンジニアが職を失うことは考えにくいのではないでしょうか。

AutoMLについて

ただ機械学習の需要は、思ったよりも伸びない可能性もあります。

• AIはすべてのビジネスに必要なわけではない
• AutoMLの出現

特に「AutoML」の存在はやや不気味です。

AutoMLとは、データを入れると自動的に機械学習をしてくれるサービス。運用に課題があるとはいえ、素人でも簡単に機械学習の実装ができる優れものです。

しかし現状、AutoMLが自動化できるのは機械学習エンジニアのごく一部に過ぎません。

エンジニアの業務すべてをAutoMLが対応できるようになる可能性は低いです。

未経験からでもフリーランス機械学習エンジニアになれる？

「未経験から機械学習エンジニアとして独立したい！」と考えている人もいるでしょう。

結論、未経験から機械学習エンジニアになることはかなり難しいです。

ここからは、その理由を解説していきます。

数年の実務経験が必須

そもそも実務経験がない状態で、フリーランスの機械学習エンジニアになることは不可能です。

フリーランスは即戦力であることを求められるから。

応募条件や業務内容を見ても、数年以上の実務経験を必須としているものがほとんどです。

かなりレベルが高い

機械学習のプロダクトを開発するには、豊富な知識が不可欠です。

機械学習エンジニアには、理系大学院で最新の知識に触れてきた人や、専門施設で研究に打ち込んできた人がたくさんいます。

Webエンジニアをやっている人でも機械学習のアルゴリズムなどを理解する必要があるので、キャリアチェンジには壁があるのが現状です。

そのような中で、AIや統計の知識ゼロの人が優位性を確保するのは相当難しいでしょう。

まずはバックエンドエンジニアとして就職を目指そう

おすすめなのは、バックエンドエンジニアとしてキャリアを始めることです。

なぜなら、バックエンドエンジニアの方が転職に成功できる可能性が高いから。

機械学習よりバックエンドの方が難易度が低いので、多少は採用されやすいはずです。

重要なのは、とにかくエンジニアとして働き始めること。

バックエンドエンジニアとして経験を積みながら、徐々に機械学習の仕事にシフトしていくのがおすすめです。

在宅・リモート案件はまだ少ない

在宅勤務を希望する機械学習エンジニアの方もいますが、在宅・リモート案件は少ないです。

たとえばBIGDATANAVIでは、機械学習エンジニアの案件が73件あるのに対し、リモート可は35件でした。

基本的には企業に常駐して働くことになると考えておきましょう。

フリーランスの機械学習エンジニアに必要なスキル

最後に、フリーランスの機械学習エンジニアに求められるスキルを紹介します。

1. Python＋フレームワーク
2. データベースの知識
3. 機械学習(ディープラーニング)
4. コミュニケーションスキル

Python+フレームワーク

大前提、機械学習エンジニアにPythonの知識は欠かせません。

またPythonのフレームワークを使えると、獲得できる案件の幅が広がりますよ。

データベースの知識（SQLなど）

機械学習エンジニアは、データサイエンティストのような業務に取り組むことがあります。

そのためデータベースや分析手法の知識を習得することで、フリーランスとしての市場価値を高められるでしょう。

機械学習（ディープラーニング）

当然ではありますが、機械学習の知識も不可欠です。

特にディープラーニングは需要の高い分野なので、ぜひ勉強してみてください。

数学・統計学の知識

機械学習ではコンピューターサイエンスを扱うので、統計学や数学の知識が必須です。

数学の知識であれば、微分・積分学や線形代数学などの知識が必要になります。

また、データに含まれる法則の予測・認識や精度を評価する方法、確率分布・モデルといった統計学の知識があると、精度の高いシステムの開発ができます。

コミュニケーションスキル

フリーランスは、会社員以上に高いコミュニケーションスキルが必要です。

他の立場の人材をまとめ、認識のズレをなくすためには、高い意思疎通能力が欠かせません。

会社員のうちに、PMやディレクターなどチームをまとめるポジションを経験しておくことをおすすめします。

AIエンジニア（機械学習）のフリーランスに関するよくある質問

Q1. 実務未経験からフリーランスになれますか？

結論、未経験での独立はほぼ不可能です。

フリーランスには即戦力が求められるため、企業で少なくとも2〜3年の実務経験を積み、バックエンドやAI開発のスキルを習得してから独立することをおすすめします。

Q2. 数学が苦手でもAIエンジニアになれますか？

数学・統計学の知識は必須レベルで求められます。

ツールの利用だけでなく、モデルの精度向上やデータ解析を行うために、微分・積分、線形代数、確率・統計などの数学的知識が業務で必要になります。

Q3. フルリモートの案件は豊富にありますか？

フルリモート案件はありますが、数は少なく競争率は高いです。セキュリティや開発環境（GPU搭載PCなど）の都合上、常駐を求められるケースも多いです。

完全在宅で稼働するには高いスキルと実績が必要になります。

Q4. AIエンジニアとデータサイエンティストの違いは何ですか？

システムへの「実装」か、データによる「課題解決」かの違いです。

AIエンジニアは機械学習モデルを製品に組み込む開発実装を重視し、データサイエンティストはデータの分析結果を用いたビジネス課題の解決を重視します。

Q5. 単価を上げて年収1000万円を超えるにはどうすれば良いですか？

MLOpsやクラウド（AWS/GCP）のスキルを習得しましょう。

モデル作成だけでなく、DockerやKubernetesを用いたデプロイ、運用環境の構築など、インフラ周辺まで対応できるエンジニアは市場価値が非常に高くなります。

まとめ

ここまでフリーランスの機械学習エンジニアの案件の取り方や現状、将来性などについて解説してきました。

本記事で紹介したフリーランスエージェントを使って、収入アップを目指しましょう！

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AIの業務委託に関する、この記事の結論は以下のとおりです。

• AIの業務委託の単価相場は約75万円（※インディバースフリーランスのデータから調査）
• AIの業務委託に求められるスキルは、Python、機械学習フレームワーク（PyTorch/TensorFlow）、クラウド（AWS/GCP）など。実務経験は2〜3年以上が目安。
• 開発や分析環境がクラウド上のため、フルリモート可能な案件が非常に多い。

結論からお伝えすると、AIの業務委託は生成AIやビッグデータ活用の需要増加により、実務経験とプラスアルファのスキルがあれば高単価（約75万円）で十分に稼げます。

AIの業務委託で収入を増やすために押さえるべき相場観、案件探しのコツ、契約前の注意点までわかりやすく解説します。

AIの業務委託はできる？未経験からも可能？

AI分野での業務委託は未経験者でも十分可能です。近年のディープラーニング技術の急速な普及により、AIエンジニアやプロンプトエンジニアの需要は増加しています。

案件獲得には、エンジニア系フリーランスエージェントの活用が有効です。レバテックフリーランスなどのエージェントでは、NLP（自然言語処理）やCNN（畳み込みニューラルネットワーク）などの専門知識を持つフリーランスが重宝されています。

未経験者の場合、まずは機械学習の基礎学習から始め、Pythonフレームワーク（PyTorch、TensorFlow）の基本を習得しましょう。その後、ポートフォリオとして小規模なAIプロジェクトを構築し、GitHubで公開することでスキルの可視化が実現できます。

また、転移学習やファインチューニングといった最新技術に触れることで、クライアントからの信頼度も向上します。

DAI

エージェント面談時には具体的なユースケースを説明できるよう準備し、クラウドプラットフォーム（AWS SageMaker、Azure ML）の基礎知識も押さえておくことで案件獲得の確率が高まります。

AIの業務委託案件例と単価相場は？

APIエラーが発生しました。(ステータスコード: 404)

実際にAIの業務委託案件をいくつかピックアップして紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。

ここでは、実際に募集されているAIのフリーランス案件の例を5つご紹介します。

AIの案件をお探しの方は、フリーランス向けマッチングサービスおすすめ17選を是非参考にしてみてください。

AIの業務委託案件探しにおすすめのエージェント

DAI

基本的には副業案件自体がどのエージェントでも少ないため、「求人数が多い」レバテックフリーランスに1社登録し、2-3社並行して登録しておくと、よりよい副業求人に出会うことができます。

	特徴
インディバースフリーランス	複数のフリーランスエージェントの求人を一括で見れるサービス 案件が多いため、さまざまな条件の案件（フルリモート/週3OK）も多数あり フリーランス案件の求人管理を効率化したいなら、まずは登録したい案件サイト。 公式： https://freelance.indieverse.co.jp
レバテックフリーランス	とにかく案件数が多い 大企業の高単価案件やフルリモート案件も多数取扱あり フリーランスとして案件受注を検討するならまず登録したいエージェント公式： 公式：https://freelance.levtech.jp/
Flexy	90%がフルリモート案件と、フルリモート比率ではピカイチのエージェント。 プライム案件が豊富で、高単価案件が豊富なエージェント Web系の案件が中心 公式：https://flexy.jp/

AIの業務委託案件を探す基準

AIの業務委託案件を探す基準は、主に以下の3つです。

• 自分のスキルに合った案件が多いか
• フルリモート可能な案件があるか
• 高単価な案件が多いか

それぞれの基準について詳しく解説します。

自分のスキルに合った案件が多いか

業務委託案件を探す場合は、自分のスキルに合っているか確認しましょう。

登録するフリーランスエージェントによって、扱っている案件の特徴が異なります。

例えば、エンジニア向けの案件を多数取り扱っていたり、高単価な案件を豊富にあったりします。

そのため、業務委託案件を探すときは「自分のスキルに合った案件が多いか」「働きたい業界の案件を取り扱っているか」などをチェックしておきましょう。

DAI

複数のフリーランスエージェントに登録すれば、それぞれの特徴を掴みやすくなります！

フルリモート可能な案件があるか

業務委託案件を探す場合は、フルリモート案件の取り扱いがあるかどうかも確認しておきましょう。

フルリモート案件を獲得できれば好きな場所や時間に業務を進められるため、自由度の高い生活を送れます。

また通勤時間が発生しないため、プライベートの時間を増やすことも可能です。

DAI

ただし、フルリモート案件は人気が高く応募が殺到しやすいので、求人を見つけたら早めに応募してみてください。

高単価な案件が多いか

業務委託案件を探す場合は、高単価な案件が多いかチェックしておくと安心です。

高単価な案件を獲得できれば効率よく稼げるため、収入に不安を感じることもないでしょう。

DAI

複数のサイトに登録して単価の相場を比較すれば、高単価な案件が多いエージェントが見つかります！

業務委託契約の主な種類

業務委託契約とは、企業内で行っている業務の一部を、他の企業や個人に依頼する契約形態のことです。

なお、業務委託契約は主に以下の3種類があります。

• 準委任契約
• 請負契約
• 委任契約

ここでは、業務委託契約の詳細について見ていきましょう。

準委任契約

準委任契約とは、事務処理など事実行為を委託する契約のことです。

報酬は稼働時間に応じて支払われるため、時給や月給で計算します。

メリット

準委任契約のメリットは、収入が安定しやすいことです。

成果物の納品に関わらず報酬が発生するので、契約中の収入が安定しやすいでしょう。

デメリット

準委任契約のデメリットは、稼働時間や業務の幅に制限があることです。

定期的な報告義務があるため、請負契約ほど自由に時間を管理できません。

また、クライアントによって業務の進め方も異なるため、臨機応変に対応する力も必要です。

DAI

仕事のクオリティが低いと、契約を途中で打ち切られる可能性も。責任を持って業務を遂行しましょう。

請負契約

請負契約とは、成果物を完成させて納品することで報酬を得られる契約のことです。

報酬は働いた時間に関係なく、成果物に対して支払われます。

メリット

請負契約のメリットは、好きな時間や場所で働けることです。

成果物を期限内に提出できれば問題ないため、働く場所や時間は自由に決められます。

デメリット

請負契約のデメリットは、クライアントが納得する成果物を納品できなければ報酬がもらえないことです。

例えば、クライアントが「思っていたよりもクオリティが低い」と感じれば、納品しても報酬が支払われないケースもあります。

また、作業時間や工程が増えても、もらえる報酬に変化は生じない場合も珍しくありません。

DAI

請負契約を結ぶ場合は、作業時間と報酬が見合っているかどうかもチェックしておいてください。

委任契約

委任契約とは、法律行為を委託する際に結ぶ契約のことです。

例えば、弁護士に裁判を依頼したり、税理士に確定申告をお願いしたりする場合が該当します。

そのため、AIの業務委託案件の場合、委託契約を結ぶことはありません。

AIの業務委託で働くメリット

AIの業務委託で働くメリットは、主に以下の4つです。

• 自分の好きな仕事に集中できる
• 努力次第で収入アップが可能
• 自分で業務時間を決められる
• 人間関係のストレスから解放される

それぞれのメリットについて見ていきましょう。

自分の好きな仕事に集中できる

AIの業務委託で働くメリット1つ目は、自分の好きな仕事に集中できることです。

業務委託では多くの案件の中から、自分のスキルに合った案件や得意な案件を選べます。

DAI

契約内容と異なる業務を依頼された場合は、断ることも可能です！好きな仕事だけを選んで業務を遂行できます。

努力次第で収入アップが可能

AIの業務委託で働くメリット2つ目は、努力次第で収入をアップできることです。

会社員の場合、給料を上げることはなかなか困難だと感じる人も多いでしょう。

しかし、業務委託であれば成果を上げることで報酬アップも見込めるため、会社員よりも収入を上げやすくなっています。

DAI

クライアントの期待以上の成果を出せれば、別の仕事を依頼されることも。クオリティの高い仕事をこなすことが大切です。

自分で業務時間を決められる

AIの業務委託で働くメリット3つ目は、自分で業務時間を決められることです。

案件によっては勤務地や稼働時間を自由に選べるため、好きなときに業務を遂行できます。

DAI

ただし案件の中には、最低稼働日数が定められている場合もあります。応募する前に勤務条件をよく確認しておいてください。

人間関係のストレスから解放される

AIの業務委託で働くメリット4つ目は、人間関係のストレスから解放されることです。

業務委託の場合、案件が変わればクライアントも変化します。

そのため、合わないと感じるクライアントに出会ったとしても、他の案件に変われば良い出会いが見つかるかもしれません。

DAI

業務委託はクライアントと雇用契約を結んでいないため、対等な立場で業務を遂行できます。

AIの業務委託で働くデメリット

AIの業務委託で働くデメリットは、主に以下の3つです。

• 労働基準法が適用されなくなる
• 福利厚生が受けられない
• 仕事のトラブルはすべて自己責任

それぞれのデメリットについて詳しく解説します。

労働基準法が適用されなくなる

AIの業務委託で働くデメリット1つ目は、労働基準法が適用されなくなることです。

例えば、会社員の場合、労働時間は「1日8時間、週40時間」と法律で決まっています。

しかし、業務委託の場合は労働基準法が適用されないため、労働時間に決まりはありません。

DAI

そのため、業務委託を結ぶ場合は、どのような契約条件になっているかをしっかりと確認しておきましょう。

福利厚生が受けられない

AIの業務委託で働くデメリット2つ目は、福利厚生が受けられないことです。

業務委託契約の場合、雇用保険や労災保険といった社会保険が適用されません。

DAI

会社員のように守ってくれる存在はいないので、自分で出来うる備えをしっかりと行っておきましょう。

仕事のトラブルはすべて自己責任

AIの業務委託で働くデメリット3つ目は、仕事のトラブルがすべて自己責任になることです。

例えば、成果物のクオリティが低ければ契約を打ち切られたり、報酬が支払われなかったりといったトラブルも生じます。

他にも、クライアントが何らかの損害を受けた場合は、損害賠償金を請求される可能性もあるのです。

DAI

柔軟な働き方ができるものの、責任ある行動を心掛けなければいけません。

業務委託契約を結ぶには業務委託契約書が必要

業務委託契約を結ぶ際は、業務委託契約書が必要です。

トラブルを未然に防ぐためにも、忘れず取り交わすようにしましょう。

ここでは、業務委託契約書について解説します。

業務委託契約書が必要な理由

業務委託契約書が必要な理由は、主に以下の2つです。

• 契約中のトラブルを未然に防ぐため
• 万が一トラブルが生じたとき、証拠として提出するため

業務委託契約書には、業務内容や報酬などについて記載されています。

そのため、契約前に業務委託契約書を作成しておき、契約内容に問題がないか細かく確認しておかなければいけません。

DAI

支払われた報酬が勝手に減額されていた場合、業務委託契約書を持っていれば反論できます！

なお、トラブルによって裁判に発展した場合は、業務委託契約書の提出が求められます。

つまり、業務委託契約書は自分の身を守るため必須アイテムといえるでしょう。

業務委託契約で起きやすいトラブルとは？

業務委託契約で起きやすいトラブルは、主に以下のとおりです。

• 成果物に対する度重なる修正を求められたが、報酬が同じでその分時給が低くなってしまった
• 契約内容にない業務についても求められたが、報酬の支払いがなかった

業務委託契約書に業務に関する詳細を記載しておけば、上記のトラブルを未然に防げます。

DAI

お互い気持ちよく業務を進めるためにも、業務委託契約書は必ず取り交わせるようにしましょう。

秘密保持契約を結ぶ場合は秘密保持契約書を取り交わす

案件やクライアントによっては、秘密保持契約書を取り交わすこともあります。

秘密保持契約とは、業務中に知り得た機密情報や個人情報を外部に漏らさないという契約のことです。

秘密保持契約を結ぶ場合は、秘密保持契約書の取り交わしを行っておきましょう。

業務委託契約締結の主な流れ

業務委託契約を締結する際の流れは以下のとおりです。

1. 契約内容の詳細について話し合う
2. 業務委託契約書を作成する
3. 契約書の内容を共有し、認識の相違を確認し合う
4. 業務委託契約書を取り交わし、契約完了

それぞれの工程について詳しく解説します。

①契約内容の詳細について話し合う

まず、契約内容の詳細について話し合いを行いましょう。

• 契約期間
• 業務範囲
• 報酬額
• 支払い方法やタイミング

上記のような内容を詳しく決めておくことで、トラブルを未然に防げます。

②業務委託契約書を作成する

話し合った内容をもとに、業務委託契約書を作成しましょう。

基本的に業務委託契約書の作成は、クライアントである企業が担当します。

③契約書の内容を共有し、認識の相違を確認し合う

企業が作成した業務委託契約書の内容をチェックし、お互いに相違がないかを確認します。

このとき「話し合いをしたから大丈夫」と過信せずに、契約書の隅々までチェックしておきましょう。

DAI

もし気になる箇所があれば、事前に相談してみてください。

④業務委託契約書を取り交わし、契約完了

お互いの納得が得られれば、業務委託契約書を取り交わして契約完了です。

DAI

本来であれば記名捺印が必要ですが、近年はクラウド上での電子契約が増えています。

業務委託契約の締結前に確認すべき条件

業務委託契約の締結前に確認すべき条件は、以下のとおりです。

• 契約形態は何か
• 業務内容は何か
• 報酬についての記載はあるか
• 報酬以外に経費の支払いはあるか
• 稼働時間はどれくらいか
• 稼働時間精算幅外の控除・超過支払いについての記載はあるか
• 報酬の支払い日はいつか
• 契約期間。更新の有無について
• 損害賠償の記載はあるか
• 不利な内容は記載されていないか

それぞれの条件について解説します。

契約形態は何か

業務委託契約を結ぶ場合は、準委任契約や請負契約のどちらに該当するか確認しておきましょう。

契約形態によって報酬や働き方に違いがあるため、事前にチェックしておくことが大切です。

業務内容は何か

業務委託契約を結ぶときは、どのような業務内容を委託されるか確認します。

事前に業務内容を把握しておけば、「想定外の業務を任された」などのトラブルを回避できます。

報酬についての記載はあるか

業務委託契約を結ぶ場合は、報酬についての記載があるかも確認しておきます。

例えば、以下のような項目について明記されているかチェックしておくとトラブルを未然に防げます。

• 報酬額
• 支払い方法
• 時間単価か、プロジェクト単位での報酬か
• 報酬の計算方法

報酬について確認しておかないと想定よりも報酬少なかったり、支払い日になっても報酬が振り込まれなかったりといったトラブルが発生しかねません。

DAI

事前に相違がないかチェックしておきましょう。

報酬以外に経費の支払いはあるか

業務委託契約を結ぶときは、報酬以外に経費の支払いがあるかどうかも重要な確認項目です。

例えば業務に必要な消耗品やPCの回線費用、電気代などの経費について、報酬に含まれているか別支払いかを確認しましょう。

経費を曖昧にしておくと、後でトラブルに発展することも。

忘れずにチェックしておきましょう。

稼働時間はどのくらいか

業務委託契約を結ぶ場合は、稼働時間も確認しておかなければいけません。

案件によっては最低稼働日数が定められている場合があります。

また、報酬の計算方法が時間制の場合は、稼働時間もしくは精算幅（例：100時間を基準に、90〜110時間の精算幅で◯万円）で定められているケースもあるため、併せて確認しておきましょう。

DAI

スケジュールを管理するうえでも重要な項目です。しっかりと確認しておいてください。

稼働時間精算幅外の控除・超過支払いについての記載はあるか

稼働時間の精算幅が設けられている場合は、報酬の控除もしくは超過支払いの有無を確認します。

実際の稼働時間が精算幅より少なかった場合、その分の報酬が差し引かれる仕組みです。

反対に、稼働時間が精算幅よりも多ければ加算されます。

「勤務時間外も働いたのに、報酬に反映されていない」というトラブルを防ぐためにも、事前にチェックしておきましょう。

報酬の支払日はいつか

業務委託契約を結ぶ場合は、報酬の支払い日も確認しておくことが大切です。

特に、請負契約の場合、成果物を納品した後に検収が行われるため、タイミングが悪ければ報酬の支払いが翌月に持ち越されます。

そのため、検収にかかる時間も確認しておけば、支払い日で悩む心配もないでしょう。

契約期間、更新の有無について

業務委託契約を結ぶ場合は契約期間がいつまでなのか、期間終了後に更新する条件は何かを確認しましょう。

案件によっては定められた期間内に契約解除の申し出がないと、自動で契約更新されることもあります。

損害賠償の記載はあるか

業務委託契約を結ぶ場合は、損害賠償の記載についても確認しておきましょう。

万が一損害を全額賠償しなければならなくなった場合、数百万円に及ぶケースもあります。

具体的には、下記のような損害が一例です。

• 情報漏洩
• 著作権の侵害
• 秘密保持契約違反

また「損害賠償が及ぶ期間」も確認しておくこと、トラブルが生じたときに対処しやすくなります。

不利な内容は記載されていないか

業務委託契約を結ぶ場合は、不利な内容が記載されていないかもチェックしておきましょう。

たとえば報酬の振込手数料を負担させられたり、トラブルがあった場合すべて責任を取らなければならなかったりするなどです。

契約を締結した後に条件に気付いて修正を依頼しても、拒否される可能性があります。

そのため事前に契約内容を隅々まで確認しておき、納得したうえで契約することが大切です。

AIの業務委託に関するよくある質問

1.AI業務委託は実務未経験でも受注できる？

実務未経験でも可能ですが、基礎学習とポートフォリオ作成が必須です。

完全に知識ゼロの状態では難しいため、まずはPythonや機械学習の基礎を独学し、GitHubなどで成果物を公開してスキルを証明できるようにしましょう。まずはクラウドソーシング等で小さな案件から実績を作るのも有効です。

2.AIエンジニアの業務委託に必要なスキルは？

Python等のプログラミング言語に加え、数学・統計学の知識が基本となります。

具体的には、Pythonのライブラリ（TensorFlow、PyTorchなど）の活用能力や、AWS・GCPなどのクラウド環境での開発経験が求められます。

3.副業（土日・週1〜2日）で稼働できるAI案件はある？

週1日や土日稼働の案件は存在しますが、週5日常駐に比べると数は少なめです。 

まずはエージェントに登録し、「土日のみ」「週2日以内」といった条件で相談してみることをおすすめします。

4.AI業務委託の将来性は？需要はあるのか？

AI市場の拡大に伴い、今後非常に高い需要が見込まれます。

DXの推進や生成AIの活用が進む一方で、専門知識を持つ人材は不足しています。AIスキルを持つフリーランスは希少価値が高く、将来的にも安定して高単価を得やすい分野です。

5.AI業務委託でフルリモートは可能ですか？

開発案件やデータ分析案件を中心に、フルリモート可能な案件は豊富にあります。

AI開発は成果物が明確でクラウド上で完結する業務が多いため、リモートワークとの相性が非常に良いです。

まとめ

今回はAIの業務委託案件を探す際におすすめの案件サイトや、業務委託契約を結ぶ流れ、注意事項ついて解説しました。

DAI

複数のサイトに登録して、自分の希望に合った案件を見つけましょう！

また、業務委託契約を結ぶ場合は契約内容をよく確認しておき、不利益を被らないように注意してください。

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この記事を読んで分かること

• AIエンジニアについての基本情報
• AIエンジニアになるための方法
• AIを学ぶのにおすすめのプログラミングスクール
• AIエンジニアの求人を見る方法

AIエンジニアは、エンジニアの職種の中でも注目されている職種の1つです。

しかし、AIエンジニアは専門性が高いエンジニアと言われているので、未経験でも正社員として転職できるのかどうか気になりますよね。

「AIエンジニアになるには？」

「AIに未経験から転職できるの？」

このように悩まれるかもしれません。

DAI

結論から言うと、ただ闇雲に未経験からAIエンジニアになろうとすると、高確率で転職に失敗します。

「未経験からAIエンジニアになった！」

…という話を聞いてみたら、自然言語処理のためにデータの前処理をエクセルでやる仕事だったということもあります。

もちろんこれはある意味機械学習エンジニアではあるし、仕事の中でもっとも重要な部分ではありますが、イメージしているものとは違うのでは？と思います。

DAI

そこで今回この記事では、AIエンジニアに未経験から転職するうえで、知っておくべき知識について解説しています。

そもそもAIエンジニアとは

人工知能に関する開発に携わる技術者のことで、AIを使ったデータ解析やそのシステム開発などを目的としているエンジニアです。

仕事例としては以下のようなものが挙げられます。

• AI技術のリサーチ
• 学習モデル・アルゴリズムの開発
• AIを利用したデータ解析・システム開発
• 精度向上のチューニング
• データの整理

機械学習エンジニアやデータサイエンティストという名前でも、同じような仕事内容の場合も多いです。

DAI

しかし、webエンジニアとは仕事内容は大きく異なります。

プログラミングやコンピューターのスキル・知識は共通していますが、

このように、同じエンジニアでもやってることは全然違います。

AIエンジニアに未経験からなるには【パターン別に解説】

ここでは、AIエンジニアになる方法を解説します。

あなたは以下の2つのどちらに当てはまりますか？

• エンジニアとして働いた経験のない人
• 現在サーバーサイドエンジニアとして働いている人

それぞれの場合によって、AIエンジニアになるための手順は異なります。

エンジニアとして働いた経験のない人の場合

結論から言うと、未経験からいきなりAIエンジニアになることは非常に難しいです。

というのも、AIエンジニアはエンジニアの中でも非常に専門性の高い職種なので、未経験からなるのは相当ハードルが高いです。

仮に未経験OKのAIエンジニアの案件があっても、そういう求人は「AIエンジニアっぽい仕事」をさせるだけの場合がほとんどです。

なので、今までエンジニアとして働いた経験のない人の場合は、まずはサーバーサイドエンジニアを目指すのがおすすめです。

AIエンジニアになるうえでは、サーバーサイドの知識が必ず必要になります。

DAI

まずはサーバーサイドエンジニアでエンジニアの実務経験を積んで、その後にAIエンジニアになるための準備をするのが、遠回りに見えて一番近道です。

未経験からサーバーサイドエンジニアになる方法については、以下の記事で詳しく解説しています。

現在サーバーサイドエンジニアとして働いている人の場合

現在サーバーサイエンジニアの方で、実務経験がある場合は、以下の学習方法をおすすめしています。

1. 独学でAIの学習をある程度進めておく
2. 完全につまったくらいからAIに特化したプログラミング学習スクールに行く

前提として、AIエンジニアはほかのエンジニアと違って、数理統計的なバックグラウンドが必要となります。

DAI

独学するにも、まずデータサイエンティストのフィードバックなしで学習を進めていくことが非常に難しいと思われます。

なので、最低でもフィードバックしてくれるAIエンジニアがいる環境下で学習する必要があります。そのためにプログラミングスクールに学習しに行くのがよいです。

• 「フリーランスのAIエンジニアに聞けばいいのでは？」

という考えもあると思うんですが、難しい話です。

DAI

機械学習エンジニアでフリーランスをされている方はほとんどいないという状況なので、今はプログラミングスクールに頼らないと相当しんどいです。

逆に言えばプログラミングスクールに行けば、

• 現役のデータサイエンティストからフィードバック
• 面接の対策

など効率的に学習を進めることができます。

https://twitter.com/te_ra_mx/status/1029353740451467264?s=20

上記の方は文系のエンジニアの方ですが、スクールを通してAIエンジニアになられています。

DAI

AIエンジニアの技術顧問費用と思ってプログラミングスクールに通うのがよいと思います。

参考：AIプロジェクトに参画するという選択肢もある

最後に、ビジネスサイドでAIが適応できる業務領域を学んだうえで、AIプロジェクトで活躍するという方法があります。

実際にAidemyというプログラミングスクールを受講された方は、

• もともとコールセンターでマネージャーとして5年間の業務経験
• その後AidemyでAIプログラミングを学習
• 社内転職後、AIプロジェクトでデータの生成や学習を管理するマネージャーとして活躍

という方がいらっしゃいます。

AIが学べるおすすめのプログラミングスクール

AIが学べるおすすめのスクールを紹介します。

• サーバーサイドエンジニアの方で、1年以上の業務経験がある人
• 独学でAIの学習を進めたが、行き詰まっている人

上記のような人におすすめです。

ただ、プログラミングスクールはたくさん種類があり、どれを使えばいいのか迷われるかと思います。

DAI

スクールによってカリキュラムの内容も様々で、AIが学べないスクールも数多くあるので、AIを学びたい方は特にスクール選びに重要になります。

15社以上のプログラミングスクールを比較してきた僕ですが、AIを学ぶなら以下のスクールの中から選ぶのがおすすめです。

• キカガク：日本マイクロソフト株式会社との共同開発講座を受講可能。経済産業省が定めるReスキル、JDLAのE資格の認定講座受けるならキカガク！
• Aidemy：現役データサイエンティストから、現場で使われる知識を学ぶことが可能。大手上場企業の研修でも使われている高品質な学習をあなたに。
• TechAcademy：最安値でオンライン学習したい方向け

AidemyもTechAcademyも無料体験・無料カウンセリングがあります。

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無料体験を通じて自分に合うスクールなのか試して、そこで自分の通うスクールを決めるのがおすすめです。

自分に合わないならやめることもできますし、無料なのでリスクもゼロです。

キカガク ｜ キャリアアップを目指す方におすすめ

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キカガクは、給付金をもらってお得に学習しながらAI人材を目指すことができる、完全オンラインのプログラミングスクールです。

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特に、経済産業省が定めるReスキル、JDLAのE資格の認定講座などを受講できるため、キャリアアップを目指す方は必見ですね。

オンライン動画学習サービス、Udemyでも絶賛された高品質の学習コンテンツ

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キカガクの講座は、Udemyでも高い評価を得ており、1つのコースで35,000人以上が受講している講座もあります。

実際、受講した方の生の声を見てみても、非常にポジティブなものばかりでした。（受講された方のレビューはこちらから）

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キカガクは大手企業の研修だけでなく、個人向けの講座でも高い評価を得ているのが分かりますね。

※また、キカガクは一度長期コースに申し込むと、全ての講座を無期限で受講することができるのでかなりお得です。

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受講できるコースは以下の5つで、合計36時間分の学習動画無料になります。

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• 脱ブラックボックスコース
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特に、脱ブラックボックスのコースはセールなしだと15,000円もするコースなので、まずは無料で機械学習や人工知能について学んでみたい！という方にもおすすめですね。

整理すると、キカガクは以下の方におすすめです。

• まずは、スクールに行く前にAIや機械学習についてもっと詳しく知りたい
• 将来的に仕事でデータサイエンスなどに関われるようになりたい
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※キカガクの講座の無料体験は、3分ほどですぐに学習を始めることができます。

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• ある程度Web系のプログラミングを学んでいる
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Aidemyでは、AIに関連した講座を7種類用意しています。

• AIアプリ開発講座
• データ分析講座
• 自然言語処理講座
• E資格対策講座
• 機械学習マスター講座
• ビジネスAI活用講座
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各コースの金額は以下の通りです。

引用：https://premium.aidemy.net/（2023年6月時点。金額はすべて税込価格です）

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実際に受けてみて満足できなかった場合、8日間以内であれば全額返金保証の対象になります。

また、雇用保険の支給要件を満たしている方であれば、以下4つの講座で教育訓練給付制度（専門実践教育訓練）を利用できます。

• AI アプリ開発講座
• データ分析講座
• 自然言語処理講座
• E資格対策講座

対象者であれば、実際に支払った受講料のうち最大70％を支給してもらえる制度です。

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丁寧なサポートを受けつつ、AIに特化した講座を受けたい方が学びやすいスクールです。

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AIエンジニアの案件を見る方法

最後に、AIエンジニアとして転職するにはどうしたら良いのかを解説していきたいと思います。

おすすめは、

1. とりあえず大手転職エージェントに登録して、AIエンジニアの転職にはどのような案件があるかたくさん見ておく
2. 実際に十分な実務経験を得たら、その転職エージェントを利用して転職する

という方法です。

まず、これからAIエンジニアになりたいという方は、実際に転職エージェントに登録してみてどのような案件の募集があるのかをみて逆算して勉強することがオススメです。

転職エージェントを使って転職するかしないか問わず、一度リクルートエージェントやワークポートに登録して、情報収集のために相談をしてみるのがおすすめです。

僕自身もリクルートエージェントやワークポートを利用して、「コードを書ける仕事に転職するためには、どのくらいのスペックが求められるのか」を聞いてみて、現在の立ち位置と、どのくらいのレベル感の会社なら転職可能か分かりました。逆にどんな準備が必要なのかも分かりました。

おすすめの転職エージェント【最低1社は登録しておいたほうがいいです！】

• リクルートエージェント：迷ったらまずはここ。転職エージェント業界最大級の求人数。
• ワークポート：IT領域の求人に強い転職エージェント。IT業界志望なら登録しておいて損はないと思います。

2つの転職エージェントの特徴をそれぞれ解説しますね。

リクルートエージェント

引用：リクルートエージェント HP

リクルートエージェントは、転職エージェント業界最大級で、求人の量と質も良いです。

業界最大級のリクルートという安心感と、数多くの求人数によって求職者の転職活動をしっかりサポートしてくれます。

年収や待遇、仕事内容など、疑問点や不安な点をしっかりと相談しましょう。

リクルートエージェントには求人数が多数あるので、求めている求人情報が見つかる可能性は非常に高いです。

利用者数も最大級の転職エージェントで、他のエージェントと併用しながらでも、登録だけしておいて損はないでしょう。

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ワークポート

ワークポート公式サイト：https://www.workport.co.jp/

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ワークポートは、IT業界の求人に強いことで評判の総合型エージェントです。

ワークポートの大きな魅力は、以下の2点です。

• キャリアアドバイザーのIT領域に対する専門性が高い
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ワークポートは、「ITビジネス領域に特化したエージェント」から「総合型エージェント」にサービスを拡大した背景もあり、特にIT領域において実績と知見が豊富です。

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実際に過去にワークポートを利用しましたが、IT領域に詳しいキャリアアドバイザーに担当してもらえました。

ワークポートの口コミ

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対応の丁寧さ・早さに関するコメントのほか、「希望内容をしっかり聞いてもらえた」という口コミが多いのもポイントです！

登録は無料なので、ぜひ登録して実際の求人を見てみましょう。

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ワークポートの求人例

DAI

以下がワークポートの求人例です。

[gdoc key=”https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ZGaweEzxNLJQhPc_vGX2qQnI3_3Bht2CR9kfzv5Zytg/edit” class=”no-datatables”]

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AIエンジニアの主な求人・案件例

なお、実際にエージェントで募集されているAIエンジニアの案件としては以下のようなものがあります。

案件例①

[gdoc key=”https://docs.google.com/spreadsheets/d/1KB1DhgV3tR8q4-e15Zyhlm_be1GUxWXRNSifRaZHOSU/edit” class=”no-datatables”]

案件例②

[gdoc key=”https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ahFLCuPuXAzTUvMK2gPt2_pDceyIo8_diQkDkMjUpZA/edit” class=”no-datatables”]

まとめ

というわけで、AIエンジニアに未経験からなる方法についてまとめました。

本記事の重要ポイントまとめ

• エンジニアとしての業務経験のない人の場合は、まずはサーバーサイドエンジニアになることを目指すのがおすすめ
• 既にエンジニアの業務経験がある人は、AIを学ぶことで、AIエンジニアになれるチャンスがある
• 独学でAI学習がつらくなったら、AIが学べるスクールに通うのを検討しよう
• 転職の情報収集のために転職エージェントに登録するのがおすすめ

闇雲にAIエンジニアになろうとすると、求めていなかった職場環境になることもあります。

せっかく転職活動をしたのに、転職後もやりたい仕事ができなかったら辛いですよね。

そのためまずは、AIエンジニアに関する情報収集をしつつ、AIエンジニアになるためのスキルを確実に身に着けましょう。

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AIエンジニアとして、転職されたいという方向けに、

• AIエンジニアとして就職する場合、どれだけ年収をもらえるのか
• AIエンジニアに未経験から転職することができるのか

についてまとめていきたいと思います。

AIエンジニアが足りていない現状

現在、AIエンジニアは非常に少なく、足りていないという状況があります。

経済産業省の推定（IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果）では、AIなどの最先端技術を使えるエンジニアが2020年には約4.8万人以上不足するだろうと予測されています。

引用：IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果

また、今後とくに大きな影響を与えるといわれている技術としては

• 人工知能（AI）
• ビッグデータ
• IoT

が存在するといわれています。

引用：IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果

また、今後もAI人材はなかなか増えてこないのが課題です。その原因としては

1. そもそもAIエンジニアを養成できる場所が限られている
2. 社内にAI技術を持っているエンジニアがいないので、AIエンジニアを養成できる場所が限られている

という状態になっています。

AIエンジニアの年収が高騰している理由

ですので、AIエンジニアの年収は、そのなりにくさより希少性が高く、年収が吊り上がる傾向があります。

海外のAIエンジニアの年収は平均1000万円ほど

Forbesによると、AIエンジニアとして働いている人の年収中央値は、1,200万円ほどとなっています。（引用：The Best AI Companies To Work For In 2018 Based On Glassdoor）

日本のAIエンジニアの年収

日本のAIエンジニアの年収はどれほどでしょうか。こちらも、実際にまとめてみました。

• リクルートのデータサイエンティスト 機械学習エンジニア 【想定年収】580万円～1,200万円
• ピクシーダストテクノロジーズ株式会社 機械学習エンジニア 年収 450万 ~ 1,000万円
• 株式会社カカクコム 機械学習エンジニア：年収550万円～1,000万円

スキルにもよりますが、一般的なソフトウェアエンジニアよりも年収は高くなる傾向があります。

AIエンジニアになるためには

AIを活用する業界で働きたい場合、以下の選択肢をとる方法があります。

• AIを実装できるエンジニアになる　＜難易度：非常に高い＞
• AIの素養があり、サービス設計ができるプロダクトマネージャーになる　＜難易度：そこそこ高い＞

AIを実装できるエンジニアになる　＜難易度：非常に高い＞

AIをゼロから実装できるようになるためには、相当の技術が必要です。

• プログラマーとしてのプログラミングスキル　＜難易度：非常に高い＞
• 数理統計や機械学習モデリングなどの数学の理解　＜難易度：非常に高い＞
• AIをゼロから実装するための機械学習ライブラリを利用する力　＜難易度：非常に高い＞
• ビジネス的な知見をもとに、テクノロジーで解決していく力　＜難易度：非常に高い＞

AIの素養があり、サービス設計ができるプロダクトマネージャーになる　＜難易度：そこそこ高い＞

AIエンジニアになるのは、そもそもエンジニアになること自体が難しいので、プロダクトマネージャーになるという選択肢があり得ると思います。AIエンジニアも足りていませんが、基本的なAIの素養があるビジネスマンも相当少ないので、AIの技術を少し実装でき、AIの技術がどんなものかを知っているプロダクトマネージャーになるのは一つの手かと思います。

実際に、Aidemyというプログラミングスクールを通して、AIを利用したサービスのマネジメント職についた方にインタビューした記事がありますので、ぜひみてみてください！

• ≫【Aidemyの口コミ・評判は？】Aidemyを受講して、転職に成功された卒業生にインタビューしてみた【PR】

AIエンジニアになる方法

さて、AIエンジニアになる方法ですが、以下の3通りの方法があります。

1. 大学院に情報科学専攻で入学して、AIエンジニアとして転職
2. 未経験枠から、機械学習エンジニアとして採用されて、能力を伸ばしていく
3. 事業会社でAI部署の立ち上げを行っている企業等に、AIの素養があるプロダクトマネージャーとして参加する

大学院に情報科学専攻で入学して、AIエンジニアとして転職

これは一般的にAIエンジニアになる方法ですが、基本的に即戦力でAIエンジニアとして採用される場合は、大学院で情報科学を専攻している場合を除き、ほとんどありません。

未経験枠から、ポテンシャル枠で機械学習エンジニアとして採用されて、能力を伸ばしていく

こちらはまだ現実的ですが、中途というよりも、ポテンシャル採用枠で機械学習エンジニアとして採用される方法があります。短期的にみると、ポテンシャル採用になるので年収は低くなる可能性はありますが、しっかりと実績を積んでいくことで、今後非常に市場価値は高くなっていくのではないでしょうか。

事業会社でAI部署の立ち上げを行っている企業等に、AIの素養があるプロダクトマネージャーとして参加する

エンジニアとしての参画ではなく、AIの素養があるプロダクトマネージャーとして、事業会社に転職するのが一番可能性があると思います。

どこでAIの技術を学べばよいか

さて、AIの技術を学ぶには、以下の方法があります。

1. 情報科学系の大学院に入りなおして、しっかりと基礎から実装能力を身に着けて就職する
2. AIのプログラミングスクールに通い、実際にフィードバックをもらいながらポテンシャル枠でAIエンジニアとして採用される
3. 独学で頑張る

情報科学系の大学院に入りなおして、しっかりと基礎から実装能力を身に着けて就職する

当たり前なのですが、これをできる人は少ないので解説しません。

AIのプログラミングスクールに通い、実際にフィードバックをもらいながらポテンシャル枠でAIエンジニアとして採用される

実際にデータサイエンティストがいるようなAIに特化したプログラミングスクールに通い、そこでしっかりと集中的に力をつけて未経験でポテンシャル枠としてAIエンジニアとして採用されるか、すでに現在の職種の専門性を持ちつつ、AIエンジニアとしての素養を持ちつつ、AIのプロダクトマネージャーとして転職する方法があるかと思います。

独学で頑張る

不可能ではありませんが、これで転職に成功した人はあまり見たことがないのでやめておいたほうがよいでしょう。

未経験からAIエンジニアになるためには

ということで、以下のシチュエーションに分けて解説します。

1. もうPythonエンジニアで、実務経験が1年以上ある人
2. ほか言語の学習経験はあるが、Pythonエンジニアではない人
3. まだプログラミング自体が未経験なパターン

①、②もうPythonエンジニアで、実務経験が1年以上ある人&ほか言語の学習経験はあるが、Pythonエンジニアではない人

Pythonエンジニアの方で、実務経験がある場合は、以下の学習方法をおすすめしています。

1. 独学でAIの学習をある程度進めておく
2. 完全につまったくらいからAIに特化したプログラミング学習スクールに行く

前提として、AIエンジニアはほかのエンジニアと違って、数理統計的なバックグラウンドが必要となります。

DAI

独学するにも、まずデータサイエンティストのフィードバックなしで学習を進めていくことが非常に難しいと思われます。

なので、最低でもフィードバックしてくれるAIエンジニアがいる環境下で学習する必要があります。そのためにプログラミングスクールに学習しに行くのがよいです。

• 「フリーランスのAIエンジニアに聞けばいいのでは？」

という考えもあると思うんですが、難しい話です。

DAI

機械学習エンジニアでフリーランスをされている方はほとんどいないという状況なので、今はプログラミングスクールに頼らないと相当しんどいです。

逆に言えばプログラミングスクールに行けば

• 現役のデータサイエンティストからフィードバック
• 面接の対策

など効率的に学習を進めることができます。

https://twitter.com/te_ra_mx/status/1029353740451467264?s=20

上記の方は文系のエンジニアの方ですが、スクールを通してAIエンジニアになられています。

DAI

AIエンジニアの技術顧問費用とおもってプログラミングスクールに通うのがよいと思います。

③まだプログラミング自体が未経験なパターン

まだエンジニアとしての実務経験がない人は、以下の手順をとるのがよいかとおもいます　。

1. サーバーサイドエンジニアとしてのスキルを身に着ける
2. 完全にアナリスト職の傾向が強い、データサイエンス側の人間として就職する

まずはいきなりAIエンジニアとしてではなく、サーバーサイドエンジニアとして実務経験を積みましょう。

次に、上で紹介したAIのプログラミングスクールで機械学習を学び、AIアナリストかAIエンジニアとして転職しましょう。

AIが学べるプログラミングスクール

AIが学べるプログラミングスクールでお勧めなのが、以下3スクールです。

1. キカガク：AIを学んでキャリアアップしたい人向け。
2. Aidemy: 現役エンジニア向け。本気でAIを仕事にしたいならココ
3. TechAcademy: ビジネス職の人向け。比較的安く受講可能

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キカガク公式：
https://www.kikagaku.ai/

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DAI

特に、経済産業省が定めるReスキル、JDLAのE資格の認定講座などを受講できるため、キャリアアップを目指す方は必見ですね。

コースの特徴

オンライン動画学習サービス、Udemyでも絶賛された高品質の学習コンテンツ

引用：キカガク公式

キカガクの講座は、Udemyでも高い評価を得ており、1つのコースで35,000人以上が受講している講座もあります。

実際、受講した方の生の声を見てみても、非常にポジティブなものばかりでした。（受講された方のレビューはこちらから）

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キカガクは大手企業の研修だけでなく、個人向けの講座でも高い評価を得ているのが分かりますね。

※また、キカガクは一度スクールに申し込むと、全ての講座を無期限で受講することができるのでかなりお得です。

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キカガクでは、無料体験を申し込むだけでUdemy上で高い評価を得たコースを実際に体験することができます。

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特に、脱ブラックボックスのコースはセールなしだと15,000円もするコースなので、まずは無料で機械学習や人工知能について学んでみたい！という方にもおすすめですね。

整理すると、キカガクは以下の方におすすめです。

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スクールに行くほどではないけどAIや機械学習に興味があるという方は、気軽に試してみるのがおすすめです。

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東証一部上場企業のAI研修などもおこなっている、日本最大級のAI教育サービスを提供しています。

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• 組織を変えるDX講座

各コースの金額は以下の通りです。

引用：https://premium.aidemy.net/（2023年4月時点。金額はすべて税込価格です）

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実際に受けてみて満足できなかった場合、8日間以内であれば全額返金保証の対象になります。

また、雇用保険の支給要件を満たしている方であれば、以下4つの講座で教育訓練給付制度（専門実践教育訓練）を利用できます。

• AI アプリ開発講座
• データ分析講座
• 自然言語処理講座
• E資格対策講座

対象者であれば、実際に支払った受講料のうち最大70％を支給してもらえる制度です。

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528,000円（税込）のコースで70％の支給なら、158,400円（税込）で受講できます。

引用：https://premium.aidemy.net/

Aidemyでは挫折しにくいサポートに加え、一部の講座では残りの受講期間を有意義に使える学び放題システムを利用することもできます。

丁寧なサポートを受けつつ、AIに特化した講座を受けたい方が学びやすいスクールです。

国の給付金を利用すれば安く受講できるので、興味のある方は対象者かどうか一度確認してみましょう。

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Aidemyでは無料カウンセリングを実施中です。気になる方はぜひ受けてみることをおすすめします。

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AIコースとデータサイエンスコースのポイント

引用：TechAcademy公式サイト

AIコースは、Python  x AIを専門に学びたい人におすすめです。

具体的には、

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最後に

AIエンジニアのプログラミングスクールに関しては、以前AIのプログラミングスクールについてまとめた記事があるのでこちらを参考にしていただけると思います。

また、ここでご紹介したプログラミングスクールは、すべてインタビュー記事を書いておりますので、ぜひ参考にしてみてください！

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