派遣で働きたい機械学習（AI）エンジニアで、以下のように悩んでいる人はいませんか？

• 自分のスキルで働ける派遣会社がどこかわからない
• 残業なし、リモート、時短で働ける仕事を探したい
• スキルアップしたいので、研修やサポートが手厚い派遣会社を知りたい

今回は、そのような悩みを持つ人に、機械学習（AI）エンジニア向けの人材派遣サービスを紹介します。

この記事では、以下の派遣会社をおすすめしています。

• 週3〜4日/リモート/時短など、フレキシブルに働きたい人
  → 「type IT 派遣」「パーソルクロステクノロジー」
• スキルアップ支援・サポートが手厚い派遣会社で働きたい人
  → 「type IT 派遣」「パーソルクロステクノロジー」「エンジニアガイド」
• 首都圏以外で求人を探したい人
  → 「パーソルクロステクノロジー」「エンジニアガイド」「Webist」

派遣会社によって扱っている求人は異なるので、より好条件の仕事を見つけるために最低でも2〜3社に無料登録して求人を紹介してもらいましょう。

派遣会社・派遣求人サイトの特徴を簡単に表にまとめたので、派遣会社選びの参考にしてください。（表は左右にスクロールできます。）

（※表は横にスクロールできます）

	公式サイト	リモート 週3~4日 時短	地域	特徴
エンジニアガイド	https://www.engineersguide.jp/	◯	全国	・ITエンジニアやものづくりエンジニアの求人数は国内最大級！ ・有給休暇や社会保険完備！家族も入れる任意加入型団体保険制度も用意 ・最短2日で就業可能！
パーソルクロステクノロジー	https://staff.persol-xtech.co.jp/	◯	東京・神奈川・千葉・埼玉 群馬・茨城・栃木・大阪 兵庫・京都・滋賀・奈良 愛知・三重・岐阜・静岡・福岡	・スキルアップ支援が充実 ・リモートOK求人が豊富 ・キャリアカウンセリングあり
type IT 派遣公式サイト	https://it-partners.type.jp/	◯	東京・埼玉・千葉・神奈川	・デザイナー向けの求人を幅広く保有 ・大手企業の求人が豊富 ・1人に対して3人のコンサルタントがサポート
Adecco	https://www.adecco.co.jp/	◯	全国	・求人数が多い ・サポート体制が充実 ・スキルアップ支援が豊富
Accodis	https://www.akkodis.co.jp/talent	◯	全国	・IT・クリエイティブ職に特化 ・高単価求人 ・キャリアコーチ制度 ・eラーニングや技術研修
テンプスタッフ	https://www.tempstaff.co.jp/	◯	全国	・業界最大級の派遣求人数 ・充実したサポート体制 ・女性の働き方支援に強い ・キャリアカウンセラーの質に定評 ・紹介予定派遣案件あり
マイナビスタッフ	https://staff.mynavi.jp/	◯	全国	・クリエイティブ職の求人に注力 ・デザイン現場に近い求人が豊富 ・紹介予定派遣の比率が高い ・在宅・時短求人増加中 ・丁寧なサポート体制
リクルートスタッフィング	https://www.r-staffing.co.jp/	◯	全国	・有名企業とのコネクションが豊富 ・マルチスキルが求められるハイブリッド案件に強み ・在宅・時短求人増加中 ・キャリア支援・福利厚生が手厚い ・紹介予定派遣の求人あり
リクナビ派遣	https://haken.rikunabi.com/	◯	全国	・日本最大級の派遣求人サイト ・大手派遣会社を横断して検索可能 ・多様なデザイン案件をカバー ・希望条件で絞り込み検索が可能 ・地域別の求人情報に強い ・未経験OK・研修ありの求人も見つけやすい
Webist	https://webist-cri.com/	◯	全国	・クリエイティブ業界の求人が豊富 ・週3〜4日・リモートOKの求人あり ・大手企業の求人が豊富

各社ホームページより引用

DAI

派遣会社によって扱っている求人は異なります。そのため複数の派遣会社に登録し、数多くの求人から自分に合った仕事に出会えるようにしておくことが重要です。

機械学習（AI）エンジニアが自分に合った派遣会社を探すポイント

機械学習（AI）エンジニアが自分に合った派遣会社を探すポイントについて解説します。

派遣会社を探す際は、以下の2点を意識しましょう。

• 複数の派遣会社に登録する
• エンジニア求人がある派遣会社に登録する

以下で詳しく解説します。

複数の派遣会社に登録する

派遣会社への登録は、最低でも2〜3社しましょう。

複数登録が重要な理由は、以下の2つです。

• 派遣会社によって扱っている求人が異なるため、複数の派遣会社から求人を紹介してもらうと自分に合った仕事を見つけやすくなる
• 派遣会社によって強みが異なるため、自分と相性の良い会社か確かめられる

優れた条件の仕事を見つけるためには、いくつかの派遣会社に予め登録しておくことを忘れないでください。

エンジニアの求人がある派遣会社に登録する

エンジニアの求人が多い派遣会社を選ぶことも重要です。

IT業界に焦点を当てていない派遣会社では、エンジニアの求人はある一方で、ヘルプデスクやテクニカルサポートのような、スキルが身に付きにくい求人が多いことがあります。

自分のスキルにピッタリの求人を求める人や、エンジニアとして技術力を上げたい人は、IT業界に特化した派遣会社を使うべきです。

この記事ではIT・Web業界に特化した派遣会社のみ紹介しているので、気になる派遣会社があったら複数登録してみてください。

機械学習（AI）エンジニアが派遣会社・派遣求人サイトを選ぶ基準

派遣会社の選択時には、以下の基準に基づいてどの会社に登録するかを考えてみましょう。

• 働きたい職種の求人はあるか
• 住んでいる地域の求人があるか
• リモート・在宅OKの求人はあるか
• 週3〜4日・時短・残業なしで働ける求人があるか
• スキルアップ支援や研修があるか

以下で詳しく解説します。

働きたい職種の求人はあるか

自分のスキルに合った職種や、学びたい職種の求人があるかを確認しておきましょう。

派遣会社の中には、エンジニアの求人として特定の職種や言語のみを扱っている場合があります。

今回紹介する派遣会社が扱う職種を一覧にまとめましたので、実務経験がある職種があるか探してみてください。

各社ホームページより引用

住んでいる地域の求人があるか

首都圏以外の地域に住んでいる場合は、派遣会社がその地域に対応しているかを確認しておくことも重要です。

派遣会社の中には東京近郊のみ対応しているところもあるので、事前にチェックをしておきましょう。

今回取り上げる派遣会社の対応地域をまとめた表を作成しましたので、見てみてください。

各社ホームページより引用

リモート・在宅OKの求人はあるか

リモートで働きたい人は、リモートOKの求人を扱っているかもチェックしておきましょう。

在宅で働けると以下のようなメリットがあります。

• 家事・育児と仕事を両立しやすい
• 通勤時間がないので、空いた時間を趣味やスキルアップに使える
• 雑音が気にならないので、集中して作業できる

リモートワークには「質問がしづらい」や「直接話すことができないため、業務内容の理解が難しい」などの欠点がありますが、利点も多いです。

今回紹介している派遣会社はすべてリモートOKの求人を保有しているので、気になる人は登録して求人に応募してみましょう。

週3〜4日・時短・残業なしで働ける求人があるか

フレキシブルに働きたいと考えている人は、短時間で働ける求人があるかどうかも調べておくことをおすすめします。

今回紹介する派遣会社の働き方を以下の表にまとめていますので、ぜひご覧ください。
（表は左右にスクロールできます。）

各社ホームページより引用

スキルアップ支援や研修があるか

派遣会社ではeラーニングや資格取得サポートのサービスを提供していることが多いです。

スキルアップ支援の利用により、今のスキルを磨いたり、今使っている言語やフレームワークとは違う技術を学ぶことができます。

これからのキャリア向上のために、正社員やフリーランスになることを考えている方は、確認しましょう。

開発スキルだけではなく、語学のサポートやOAのトレーニングも提供する派遣会社がいくつもあります。

今回紹介する派遣会社のスキルアップ支援を以下の表にまとめましたので、ご確認ください。
（表は左右にスクロールできます。）

各社ホームページより引用

機械学習（AI）エンジニアにおすすめの派遣会社・派遣求人サイト4選

DAI

より好条件の仕事を見つけるために、最低でも2〜3社に登録しておくのがおすすめです。

• 週3〜4日/リモート/時短など、フレキシブルに働きたい人
  → 「type IT 派遣」「パーソルクロステクノロジー」
• スキルアップ支援・サポートが手厚い派遣会社で働きたい人
  → 「type IT 派遣」「パーソルクロステクノロジー」「エンジニアガイド」
• 首都圏以外で求人を探したい人
  → 「パーソルクロステクノロジー」「エンジニアガイド」「Webist」

type IT 派遣｜大手企業の求人を保有

出典：type IT 派遣公式サイト

type IT 派遣は、IT・Web業界に特化した派遣会社です。エンジニア向けの求人を幅広く取り扱っています。

公式ホームページより引用

「type IT 派遣」の特徴は以下の3つです。

• IT/Web業界の求人を幅広く保有
• 大手企業の求人が豊富
• 1人に対して3人のコンサルタントがサポート

以下で詳しく説明します。

IT/Web業界の求人を幅広く保有

公式ホームページより引用

「type IT 派遣」はIT業界に特化した派遣会社なので、エンジニア向けの求人を幅広く保有しています。

IT業界に詳しい派遣会社を選ぶと、以下のようなメリットが得られます。

• 自分のスキルに合った仕事を紹介してもらえる
• 学びたい職種や言語がある場合、そのスキルが身に付く仕事を紹介してもらいやすい
• キャリア形成について、IT業界に特化したコンサルタントにアドバイスしてもらえる

運営体である「株式会社キャリアデザインセンター」は、多くのサービスでIT転職を助けており、IT業界とのつながりが強いです。

IT業界に精通した派遣会社を利用して仕事を探したい人は、「type IT 派遣」に無料登録しておくことをおすすめします。

大手企業の求人が豊富

公式ホームページより引用

「type IT 派遣」は大手企業の求人が豊富です。

「株式会社キャリアデザインセンター」は、転職サイトの「type」や、転職紹介サービスの「type転職エージェント」を通じて大企業と繋がりを持っているため、大手企業の派遣求人を取り扱っています。￥

大手企業の求人に参画すると、以下のようなメリットがあります。

• 個人では参画しにくい、大規模な開発に携われる
• しっかりとした研修を受けられる
• コンプライアンスを遵守している職場が多い
• 職場環境が整っている

大手企業や有名企業で働きたい人は「type IT 派遣」を利用してみましょう。

1人に対して3人のコンサルタントがサポート

公式ホームページより引用

「type IT 派遣」はサポート体制が手厚く、1人に対して3人のコンサルタントがつきます。

営業担当、キャリアサポーター、労務サポーターの支援があるので、仕事探しがスムーズに進みます。

コーディネーターはIT業界について深い知識を持っており、その専門的な知識を活用してキャリアアドバイスを行ってくれます。

仕事の紹介から勤務中まで、サポートが欲しい人にはこの派遣会社がおすすめです。

登録・利用は無料なので、派遣で働きたいエンジニアは登録しておきましょう。

おすすめサービス

【type IT 派遣】IT/Web業界に特化した派遣会社

✓IT業界の求人を幅広く保有。1人に対して3人のコンサルタントがつくので、手厚いサポートを受けたい人におすすめ

type IT 派遣の公式ページを見る

パーソルクロステクノロジー｜スキルアップ支援が手厚い

出典：パーソルクロステクノロジー公式サイト

「パーソルクロステクノロジー」は、ITやWeb、エンジニア、クリエイターといった分野に特化した派遣会社です。

公式ホームページより引用

「パーソルクロステクノロジー」の特徴は、以下の3つです。

• スキルアップ支援が充実している
• リモートOKの求人が豊富
• キャリアカウンセリングを実施している

以下で詳しく説明します。

スキルアップ支援が充実

「パーソルクロステクノロジー」は、資格取得サポートや語学のサポートを行っています。

資格取得をしたい場合は、以下の制度を利用できます。

• 資格取得助成制度
  →資格を取得すると、助成金がもらえる
• 師弟制度
  →資格保有者（師匠）が資格の取得を目指す人（弟子）に学習支援をすると、弟子が資格を取得した際に師匠もインセンティブをもらえる
• LEC東京リーガルマインドを特別価格で利用
  →資格取得の講座を受けられる

語学を習いたい人は、以下の講座を特別価格で利用できます。

• ベルリッツ
• アルク
• Gabaマンツーマン英会話
• ECC

「パーソルクロステクノロジー」では、OAセルフ学習セットをお得に購入できたり、産業能率大学の通信コースで約360の学習コースを受講できるなど、スキル向上のための支援が充実しています。

スキルアップを目指している人は、パーソルクロステクノロジーの利用をおすすめします。

リモートOKの求人が豊富

「パーソルクロステクノロジー」では、リモートワークOKの求人を多く持っています。

「一部リモートの求人」で週に数日家で仕事ができたり、「完全リモート」の求人で全ての業務を家で行うことが可能なのは魅力的です。

残業が少ないだけでなく、短時間勤務の求人もあるため、以下のような人々におすすめです。

• 家事や育児、介護があるので、出社せず在宅で作業したい
• スキルアップの勉強に時間を使いたいので、通勤時間を極力減らしたい
• 子供の送り迎えがあるので、時短で働きたい
• 前職で残業が多くつらかったので、残業を減らしたい

自分の生活に合った働き方を目指している人は、パーソルクロステクノロジーに登録してみてください。

キャリアカウンセリングを実施している

「パーソルクロステクノロジー」では、希望する方に対してキャリアカウンセリングを実行しています。

キャリアカウンセラーがキャリアに関する悩みや希望を聞き取ったうえで、あなたのプランに合う仕事を紹介してくれるので、求めていた仕事とのミスマッチが起こりにくいです。

以下のような悩みがある人は、登録して相談してみましょう。

• キャリアプランが定まらない
• どのようにキャリアアップしようか悩んでいる
• 自分の強みや弱みがわからず、どの職種で活躍できるかわからない

登録・利用は無料なので、まずは気軽に相談してみましょう。

おすすめサービス

【パーソルクロステクノロジー】エンジニア・クリエイターに特化した派遣会社

✓IT/Web業界の求人を幅広く保有。スキルアップ支援が充実しているので、自分の技術を高めたい人におすすめの派遣会社。

パーソルクロステクノロジーの公式ページを見る

エンジニアガイド｜求人数が業界最大水準

出典：エンジニアガイド公式サイト

「エンジニアガイド」は、エンジニア求人数が業界最大水準の派遣会社です。

公式ホームページより引用

「エンジニアガイド」の特徴は、以下の3つです。

• 業界最大水準の求人数
• サポート体制が充実している
• スキルアップ支援が豊富

以下で詳しく説明します。

業界最大水準の求人数

公式ホームページより引用

「エンジニアガイド」は業界最大水準の求人数を保有しています。

エンジニア特化の派遣会社なので、多くの職種や言語に対応した仕事を幅広く取り扱っており、自分に適した仕事を見つけやすいです。

週に3〜4日、短時間で、リモートワーク対応など、生活リズムに合わせた仕事選びができるので、自由に働きたいと考えている人にもおすすめします。

多くの選択肢から自分の生活やスキルに合った求人を探したい人は、エンジニアガイドに登録しておきましょう。

サポート体制が充実

「エンジニアガイド」は、仕事探しから勤務中まで、総合的なサポートを行います。

就業前には以下のサポートを実施しています。

• 専属のコーディネーターが、稼働条件やスキルをヒアリング
• 非公開求人を含む求人から、条件に合致した仕事の紹介

初めての職場でも、以下のサポートにより、安心して働けます。

• 営業担当が定期的に派遣先へ訪問してくれる
• 定期的に面談を行うので、悩みなどを相談できる
• エンジニア専門のポータルサイトを利用して、新たな情報をキャッチアップできる

加えて、キャリアカウンセリングも利用可能なので、未来のキャリアパスについて迷ったとき、アドバイスを求められる点も魅力的です。

手厚いサポートを受けながら、安心して働きたい人は、ぜひエンジニアガイドを利用してみてください。

スキルアップ支援が豊富

「エンジニアガイド」では、スキルアップ支援も行なっています。

以下の講座が充実しているので、機械学習（AI）エンジニアがスキルを向上させるのに役立ちます。

• eラーニング・通信教育講座が、それぞれ約300講座ある
  →資格の取得や、実務に直結するスキルアップに利用できる。自宅で受けられるので、隙間時間で学習可能
• 提携スクールを利用できる
  →OA、CAD、資格、語学など各種スクールと提携している

「実務で力をつけながら、隙間時間はスキルアップのために学びたい」という人は、エンジニアガイドに登録しましょう。登録・利用は無料です。

おすすめサービス

【エンジニアガイド】業界最大水準のエンジニア求人を保有

✓エンジニアに特化した派遣会社。求人数は業界最大水準で、サポート体制が充実しています。スキルアップ支援もあり。

エンジニアガイドの公式ページを見る

Webist｜クリエイター向けだが比較的難易度の低いエンジニア求人も保有

出典：Webist公式サイト

「Webist（ウェビスト）」は、プログラマーやコーダー、フロントエンドエンジニアの派遣求人を提供している求人サイトです。派遣会社ではなく、派遣の求人を紹介するサービスです。

公式ホームページより引用

Weibstの特徴は、以下の2つです。

• 大手企業の求人が豊富
• クリエイティブ業界の求人が豊富

以下で詳しく解説します。

大手企業の求人が豊富

公式ホームページより引用

「Webist」は大手企業や有名企業の求人を保有しています。

「株式会社クリーク･アンド･リバー社」が運営元であり、設立から30年以上経っているため、3000社以上の企業との関係を築いています。

個人では得ることが難しい大手企業の求人へ応募可能というのが魅力的です。

大手企業で働いてみたい人は、Webistに無料登録して相談してみてください。

クリエイティブ業界の求人が豊富

「Webist」はIT・Webクリエイター業界に特化し、クリエイティブ業界の求人情報を豊富に扱っています。

クリエイティブな業種に進みたい方や、将来的にエンジニアの技術を活用してクリエイターとしてのキャリアを追求したい方におすすめです。

登録・利用は無料なので、まずは登録して相談してみてください。

おすすめサービス

【Webist】クリエイター業界の求人を豊富に保有

✓IT/Web業界に特化した求人サイト。クリエイター向けの求人を豊富に保有している。コーダーやフロントエンドエンジニアの求人もあり。

Webistの公式ページを見る

機械学習（AI）エンジニアが派遣で働くメリットは？

機械学習（AI）エンジニアが派遣で働くメリットは、以下の5つです。

• ライフスタイルに合わせて働ける
• 大手企業の求人が多い
• 多くの企業で経験を積める
• 職歴が増えないので複数の仕事に挑戦できる
• スキルアップできる

以下で詳しく説明します。

ライフスタイルに合わせて働ける

機械学習（AI）エンジニアが派遣で働くの利点として、自分の生活スタイルに応じて働けることが挙げられます。

派遣の仕事は残業や休日出勤が少ないことが多いため、以下のように仕事以外の時間を有意義に使いたい人におすすめします。

• 家事や育児のため、残業や休日出勤を減らしたい
• 家族や友達と過ごす時間を増やしたい
• 前職で時間外労働が多く辛かったため、休む時間を作りたい
• プライベートの時間を趣味やスキルアップの勉強に使いたい

さらに派遣会社によっては、週3〜4日や時短、リモートで働ける仕事もあります。

自分のライフスタイルに適した仕事を探している人には、派遣会社への登録がおすすめです。

大手企業の求人が多い

派遣会社では、大手企業の求人を取り扱っていることが多いです。

大手の企業では、正社員と派遣社員の業務区分が明確になっているため、派遣の仕事が多くある傾向があります。

大手企業で働くと、以下のようなメリットがあります。

• 個人では参画しにくい、大規模な開発に携われる
• しっかりとした研修を受けられる
• コンプライアンスを遵守している職場が多い
• 職場環境が整っている

特に働く環境を重視する人は、大手企業の求人が多い派遣会社を利用するのがおすすめです。

多くの企業で経験を積める

一般的に派遣の雇用期間は３ヶ月のため、多くの企業で働けます。

正規雇用であると、複数の組織での就労が難しくなるので、多種多様な職場での経験を求める人にとっては大きな魅力となります。

業界を変えて働くこともできるので、クリエイティブ業界やIT業界、ファッション業界など、気になる業界で経験を積めます。

多くの状況で働くことは、将来的に選択肢を増やす可能性があるので、まだキャリアプランが決まっていない人にもおすすめできます。

職歴が増えないので複数の仕事に挑戦できる

多くの企業で働くと職歴が増えてしまうデメリットがありますが、派遣会社で働く場合、派遣会社のみ職歴に書けばよいです。

派遣の働き方は、「多くの会社で経験を積みたいが、履歴書の職歴が増えるのを避けたい」と思っている人にピッタリです。

職歴が多すぎると、採用担当者に悪いイメージを抱かれる可能性があるので、将来的に転職を検討している人は、派遣で働くことで安全に多くの仕事に挑戦できます。

スキルアップできる

派遣会社では、eラーニングや資格取得サポートなど、スキルアップ支援をしていることが多いです。

派遣会社は、企業に最良の人材を送りたいと考えており、そのために安い講座や講習を提供しています。

正社員がスキルを向上させたいとき、高価な料金を支払ってスクール等に行くケースが多いですが、派遣社員の場合は相対的に安価で学ぶことができます。

現在持っているスキルをさらに磨いたり、別のスキルを習得して年収を上げたい人におすすめです。

また、残業や休日出勤が少ないので、学びの時間を充分に確保できます。

多様なスキルを獲得して将来に役立てたいと思っている方は、是非、派遣会社に加入してみてください。

派遣への登録を考えている人は、以下の派遣会社がおすすめです。

• 週3〜4日/リモート/時短など、フレキシブルに働きたい人
  → 「type IT 派遣」「パーソルクロステクノロジー」
• スキルアップ支援・サポートが手厚い派遣会社で働きたい人
  → 「type IT 派遣」「パーソルクロステクノロジー」「エンジニアガイド」
• 大手企業の求人を探したい人
  → 「type IT 派遣」「パーソルクロステクノロジー」「エンジニアガイド」「Webist」

機械学習（AI）エンジニアの派遣はやめとけって本当？派遣で働くデメリット

機械学習（AI）エンジニアの派遣はやめとけと言われる理由は以下です。

• 求人によっては給料が低い
• 責任のある仕事は任されにくい
• いきなり契約が終了するリスクがある
• 雇用期間が決められている

以下で詳しく解説します。

求人によっては給料が低い

派遣社員の場合、求人によっては給料が低いケースがあります。

残業が少なく、責任を伴う業務が少ないことから、正社員の給与に比べて低いことが多いです。

ただし前職より給料が上がることは多くあります。実際、以下のように上がった人もいました。

派遣エンジニアに転職してから初めての給与がでました。
転職をお考えの方の参考までに、、

稼働:約165h
月収:40
手取り:33

前職から、残業もかなり減り、給与も上がりました。
転職で時間とお金のゆとりができそうなので、自己学習も継続していけそうです！#インフラエンジニア #AWS

— HAYATO@インフラエンジニア (@infrastcat) August 26, 2023

給与は正社員やフリーランスに比べて少ない可能性がありますが「派遣の仕事でスキルを磨き、将来的には収入を増やしたい」と思っている人には、派遣がおすすめです。

責任のある仕事は任されにくい

派遣の業務内容は誰でもできるように最適化されていることが多いので、責任のある上流のポジションは任されにくいです。

正社員とは異なり、雇用期間が定められているため、一般的には責任範囲が狭い業務が与えられることが多いです。

「難解なタスクに挑戦し、責任が大きな仕事をしたい」と思っている方は、派遣よりも正社員を推奨します。

また、派遣の仕事は大きな責任を負うことが少ないため、比較的精神的に安定した状態で労働できます。

また限られた業務に集中することで、パフォーマンスは向上し、成果も出しやすくなります。

いきなり契約が終了するリスクがある

契約期間の途中で派遣契約を突然打ち切られることは少ないですが、派遣先企業が経営難による事業縮小を行なったなどで、いきなり契約が終了することもあります。

しかし突然の契約終了でも、基本的に以下の助けがあるので、心配は不要です。

• 派遣先の会社都合で契約打ち切りになった場合、働く予定だった期間中の給料をもらえる
• 次の就業先を派遣会社が斡旋してくれる

「突然仕事が無くなり収入が止まる」ということはないため、ご安心ください。

雇用期間が決められている

派遣社員としての仕事では、派遣先企業との雇用契約期間が決められており、その期間は通常3ヶ月です。

派遣先の職務が魅力的であっても、雇用契約が満了すると次の職場に異動しなければならないです。

基本的に雇用期間内のみしか派遣先の企業で働けないというのがマイナス面ですが、労働者派遣法では「最長の雇用期間は3年まで」と定められています。

数ヶ月で終わりたくないなら、契約を延長して、3年間は働くことができます。

派遣機械学習（AI）エンジニアの時給・年収は？

リクルートが調査した「派遣スタッフ募集時平均時給調査」によると、IT技術系職種の平均時給は2,250円でした。（2023年8月時点）

派遣全体の平均時給は1,644円なので、他の職種と比較して時給が高いです。

1日8時間、週5日働くと仮定すると、年収は約470万円になります。

職種別の平均時給を表にまとめたので、参考にしてください。

株式会社リクルート「派遣スタッフ募集時平均時給調査」より引用（2023年8月時点）

派遣機械学習（AI）エンジニアの種類と働き方

派遣には以下の3種類の形態があります。

• 登録型派遣
• 常用型派遣
• 紹介予定派遣

それぞれの特徴と働き方について、以下で詳しく説明します。

登録型派遣

登録型派遣とは、労働者が派遣会社に登録し、派遣会社から派遣の仕事を紹介されるという雇用形態です。

労働者は派遣会社と契約を締結し、派遣先の企業で労働します。

一般的にイメージされる派遣は登録型派遣で、社会保険などの福利厚生も受けられます。

派遣期間は大抵3ヶ月で、契約を最長3年まで更新できるというのが特徴です。

登録型派遣は、派遣先企業から短期的な即戦力として求められるケースが多い傾向にあります。

多様な職場で短期的に働きたい人や、すぐに貢献できるスキルを持つ人には、この働き方を推奨します。

常用型派遣

常用型派遣は、派遣会社と正社員または契約社員としての契約を締結し、派遣で仕事をする雇用形態です。

派遣先が企業であることや、福利厚生が存在する点は登録型派遣と同じですが、派遣期間は異なります。

常用型派遣は、派遣期間が通常1年以上で、長期間にわたるケースが多いです。

登録型派遣は数ヶ月間の仕事が主ですが、常用型派遣では比較的長期間、同じ企業での勤務が多くなります。

仕事に対するやりがいを重視し、長期間同じ場所で働きたい人には、この働き方がおすすめです。

紹介予定派遣

紹介予定派遣とは、派遣先の会社に正社員として働くことを前提に6ヶ月間派遣社員として働く形態です。

求人は紹介予定派遣と明記されていて、応募するときは直接雇用を前提に申請します。

正社員として雇われる前提なので、仕事開始前に書類選考や面接が実施されることが多いです。

半年間派遣社員として活動した後、正社員への直接雇用について話し合います。

もし両者が同意すれば、派遣期間の6ヶ月を満たないうちに、直接雇用に転換することも可能です。

企業の内部をよく把握してから正社員として働きたいと考えている人に、最適な働き方です。

今回紹介しているすべての派遣会社で、登録派遣と紹介予定派遣を扱っているので、気になった人はチェックしてみてください。

• 週3〜4日/リモート/時短など、フレキシブルに働きたい人
  → 「type IT 派遣」「パーソルクロステクノロジー」
• スキルアップ支援・サポートが手厚い派遣会社で働きたい人
  → 「type IT 派遣」「パーソルクロステクノロジー」「エンジニアガイド」
• 首都圏以外で求人を探したい人
  → 「パーソルクロステクノロジー」「エンジニアガイド」「Webist」

派遣会社を利用する流れ

登録型派遣においては、派遣会社への登録から勤務開始までの一般的な手順は以下の通りです。

1. ホームページから派遣会社に登録する
2. 求人を紹介してもらう
3. 自分に合った求人に応募する
4. 職場で顔合わせをする
5. 勤務開始する

以下で詳しく解説します。

ホームページから派遣会社に登録する

まず、ホームページから派遣会社に登録します。

基本情報として、氏名、生年月日、電話番号等を入力すれば、登録は終了します。

5分ほどで完了するので、気軽に無料登録しましょう。

求人を紹介してもらう

登録を完了し、職務経歴書の提出や無料説明会を受けた後に、求人情報を紹介してもらえます。

派遣会社によって異なりますが、求人を紹介してもらうまでに以下の工程が必要なケースが多いです。

• 職務経歴書の提出をする
• プロフィール登録をする
• マイページの開設をする
• 無料説明会に参加する

上記のプロセスを終えなければ求人の紹介が受けられないので、必ず実施しましょう。

早期に仕事に取り掛かりたい方には、職務経歴書の提出等、当日中に極力完了させることが推奨されます。

この作業が終わると、あなたのスキルや働き方に適した求人が提案されます。

自分に合った求人に応募する

求人を紹介してもらったら、希望の求人に応募しましょう。

紹介されたものだけでなく、検索画面から気になる求人に応募することも可能です。

派遣会社内での選考は応募後に行われ、すべての人が通過するわけではありません。

選考を通過すると面接や書類選考なしで派遣の契約を結べます。

職場で顔合わせをする

選考を通過したら、職場で顔合わせをして業務内容の説明を受けます。

派遣会社のコンサルタントが同行するため、顔合わせには安心して臨むことができます。

不確かな点や気になることは早めに質問すると、後で困ることが少なくなるので、予め整理しておくことを勧めます。

職場に行く代わりにWeb上で顔合わせをすることもありますので、気になる方は早めに調べてしておきましょう。

勤務開始する

顔合わせが完了したら、実際に勤務を開始します。

職場で困ったことや問題があった場合、派遣会社の担当者に相談することが可能です。

派遣会社によっては、コンサルタントが定期的に職場を訪ねてくれるため、安心して働くことが可能です。

機械学習（AI）エンジニアの派遣に関するよくある質問

よくある質問に回答しているので、チェックしてみてください。

• 年齢制限はある？
• 派遣社員から正社員になれる？
• 未経験でも求人を紹介してもらえる？
• 派遣会社の登録は無料でできる？
• SESと派遣エンジニアの違いは？

以下で回答します。

年齢制限はある？

派遣に年齢制限はありません。

ただし、40代以上は選考が通る求人が減る可能性はあります。

基本的に20〜30代のニーズが大きいので、40代以上は選択肢の幅が狭まりやすいです。

派遣社員から正社員になれる？

派遣社員から正社員になることは可能です。

紹介予定派遣の求人に応募することで、正社員になれる可能性が高まります。

紹介予定派遣は、正社員採用が前提で申し込むので、選考に合格すれば、正社員になる可能性が高いです。

未経験でも求人を紹介してもらえる？

実務未経験だと、エンジニアのスキルが必要な求人は紹介されづらいです。

未経験の場合は、事務的な仕事であるヘルプデスクやテクニカルサポートを紹介される傾向にあります。

エンジニアのスキルを身に付けたい未経験者は、派遣の仕事を遂行しながら、自分の時間で資格の学習をするのがベストです。

エンジニア向けの比較的難易度の低い求人を紹介してもらえる可能性があるため、派遣会社のスキルアップ支援を用いて資格を取得しましょう。

未経験ながらも資格を獲得し、人材需要が高い人になった事例もあります、以下の通りです。

インフラエンジニア ヘルプデスクで1年で実務経験0の人

SeeDの採用基準的には満たしていないけど流石にこれは喉から手が出るレベルだった

保有資格
– CCNP(2023/4)
– LPIC LEVEL3 300(2023/5)
– AWS SAP(2023/7)
– Azure AZ-900(2023/7)

短期間で凄すぎるし半信半疑だったけど証明書も全部あった

— shun@SeeD正社員エンジニア募集中 (@shun0157) October 10, 2023

派遣会社の登録は無料でできる？

派遣会社への登録・利用は完全無料です。

派遣会社は派遣先の会社から料金を受け取っているため、労働者は無料で利用できます。

SESと派遣エンジニアの違いは？

SESと派遣エンジニアは、指揮命令権と契約形態に違いがあります。

派遣エンジニアの職務指示は派遣先企業から受けますが、SESの場合はSES会社から指示されます。

SESでは、SES会社が現場の状況を知らないまま業務指示を出すことがあっても、作業内容を状況に合わせて変えることは不可能です。

しかし派遣会社の場合は、派遣先の企業が上司になるので、柔軟に仕事を進めやすいです。

まとめ

本記事では、機械学習（AI）エンジニアにおすすめの派遣会社を解説しました。

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機械学習の副業に関する、この記事の結論は以下のとおりです。

• 機械学習の副業案件の単価相場は約65万円（※インディバースフリーランスのデータから調査）
• 機械学習の副業案件で求められるスキルは、Pythonおよび各種フレームワーク（TensorFlow、PyTorch等）を用いた開発、データ分析、数学・統計学の知識など。実務経験は最低でも1年以上が目安。
• 副業案件はクラウド環境での開発や分析作業が中心のため、フルリモート案件が主流。

結論からお伝えすると、機械学習の副業はAI需要の急拡大に伴い、実務経験があれば高単価（約65万円）で十分に稼げます。

機械学習エンジニアが副業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。

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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
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機械学習の副業はできる？未経験からも可能？

結論から言うと、機械学習エンジニアとしての実務経験があれば副業は可能です。実際に、フリーランスエージェントなどでは機械学習エンジニア向けの副業案件が多数掲載されています。

しかし、未経験から機械学習の副業案件を獲得するのは難しいのが現状です。

実際に調べてみると分かりますが、機械学習に求められるスキルのレベルは非常に高いです。そのため基礎学習を積み重ねて、現場で経験を積む必要があります。

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機械学習の副業の単価相場

機械学習エンジニアの副業案件の平均時給は、3,000円ほどです。

クラウドソーシングでは2,000円ほどが相場で、エージェントと比較すると、あまりおすすめできません。

高度な知識を持っているのであれば、最低でも時給3,000円以上で働くことをおすすめします。

エージェントを利用すれば、月単価80万円もの案件もあります。

平均時給は5,000円程度と、クラウドソーシングに比べて2倍以上の時間単価です。

この条件であれば、週2日間で5時間ずつ働くだけでも、50,000円の収入が得られます。

月に換算すると月収20万円となり、たった週2日間・5時間働くだけで生活に十分な副収入が得られるわけです。

前述のとおり、副業でも高単価の募集が行われているので、高い技術力があれば十分に稼ぐことが可能です。

本業の隙間時間を有効活用すれば、スキルアップしつつAIエンジニアとして年収を大幅に高めることもできます。

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機械学習の副業案件例

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

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機械学習エンジニアが副業案件を獲得する方法

機械学習エンジニアが副業案件を獲得するには、以下の方法があります。

• エージェントを使う
• 企業に直接営業する
• SNSで営業する

それぞれ詳しく説明します。

エージェントを使う

前述のとおり、案件を獲得するならフリーランス向けエージェントを活用するのが最もおすすめです。

機械学習エンジニアの案件の内容は、以下の通りです。

• 機械学習を利用したシステム開発
• サービス改善や機能追加
• ビッグデータ解析によるビジネス上の予測や推定
• チャットボットやレコメンドシステムの開発

機械学習の案件ではマーケティングに関わる機会も多く、エンジニアとしてだけではなく、マーケターとして有益な経験も積むことが可能です。

また機械学習やディープラーニングの案件で、大規模な開発プロジェクトに参画する案件も多くあります。

プロジェクトマネジメントやコンサルタントなど、AI分野の上流工程に関する求人ニーズも単価が高く、有益な経験が積めるのでおすすめです。

機械学習エンジニアには、AIのプログラミングだけではなく開発の上流工程に関わる仕事もあります。

機械学習を扱っているエージェントの月単価は、45〜90万円のものが多く、非常に高額です。

企業に直接営業する

企業への直接営業で案件を獲得するのは難しいでしょう。

なぜなら、機械学習エンジニアを採用する際は、企業側も慎重になるからです。

その理由としては、以下のようなものが挙げられます。

• 自社に機械学習案件を開拓する営業力がなく、エンジニアを活用しきれない
• AI技術には過剰な期待が寄せられているため、成果が出ないと発注元からクレームが出ることも多い

信頼のない機械学習エンジニアは採用されにくいと言えます。

したがって、副業初心者が企業に営業するのはおすすめできません。

信頼が構築されていない状態で営業すると冷たく断られることが多く、慣れていない人はその段階で心が折れてしまうでしょう。

また案件を獲得するには、何十社も営業をする必要があります。

直接営業は成功率が低いうえに時間がかかるので、エージェントを活用した方が遥かに効率良く案件を獲得できます。

もし直契約を狙いたいのであれば、直営業よりも知り合いなどの人脈を使って紹介してもらった方が良いと言えます。

SNSで営業する

機械学習エンジニアとして働き、経験を積みながらSNSで情報発信して案件を取る方法もあります。

この戦略を取る場合は、普段から役立つ知識などをSNSで情報発信して信頼性を高めておくことが大切です。

価値の高い発信を続けていれば、営業をかけても成約に持っていける可能性が高くなります。

さらにQiitaなどで技術系のブログ記事を書いて発信しておけば、案件獲得のルートを増やせます。

しかし、SNSを育てるにはそれなりの労力と時間がかかります。

現場で経験を積みながら、コツコツと自身の実力を証明できるSNSアカウントに育て、そこから営業を開始すると良いでしょう。

SNSは長期目線で運用することが非常に大切になってきます。

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機械学習の副業案件探しにおすすめのエージェント

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
レバテックフリーランス	ほぼ全ての案件がエンド直のため、単価が高い 週3～5日OKのフレキシブルな案件が多い フルリモート案件も豊富 支払サイトが短い 公式: https://freelance.levtech.jp
クラウドワークステック	上場企業のクラウドワークスが運営。 リモート案件数が97% 週3〜5以上の案件にも対応 公式: https://crowdtech.jp/
Flexy	PKSHA Technologyグループが運営 週3日から稼働OK 90%以上がフルリモート案件 公式: https://flexy.jp

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機械学習の副業で多い仕事内容

機械学習の副業で多い仕事内容には、大きく分けて以下の4つがあります。

• データ分析案件
• 既存のシステムへの機械学習の導入
• 機械学習を活用した新規サービスの開発
• 機械学習講師

それぞれ詳しく説明します。

データ分析案件

メディアやSNSといった、マーケティングのデータ分析に関する案件が多いです。

さらに技術顧問などの案件であれば、比較的高単価が期待できます。

自身の専門性を活用し、ビジネスの核となるマーケティングで貢献できれば、大きなやりがいを感じられるでしょう。

既存のシステムへの機械学習の導入

既存システムへの機械学習の導入も、よくある副業案件の1つです。

近年では、さまざまな分野で機械学習を用いたサービス・ツールが展開されています。

機械学習が導入されることで、効率化できるシステムは多いです。

いまだに導入が進んでいない業界も数多くあるため、潜在的な需要が数多く残されています。

機械学習を活用した新規サービスの開発

ビッグデータを活用したいと考えている企業が増えているため、機械学習を取り入れた新規サービス開発の副業案件は多数存在します。

たとえば、以下のようなアプリです。

• ユーザーに自動でコンテンツをおすすめする、TikTokのようなアプリ
• 画像認識で健康的な食事を指導するアプリ

サービスをゼロから立ち上げる経験は、エンジニアにとって大きな財産になります。

機械学習講師

機械学習エンジニアはまだ人材不足です。

教育体制を整えることが急務のため、機械学習を教える講師も非常に需要のある副業です。

たとえば、以下のようなスタンスの案件が増えてきています。

• 教室で複数の生徒を対象とした講義
• Zoomなどを活用したマンツーマンの講義

機械学習エンジニアとして企業研修に参画することができれば、高収入を目指すことも可能です。

下記の記事で、機械学習の業務委託について詳しく解説しています。ぜひ参考にしてみてください。

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機械学習の副業の需要

機械学習エンジニアの需要は高まっており、副業としての求人も増えてきています。

近年はIoTやクラウドの発達により、大量のデータを容易に集められるようになりました。

多くの企業がビッグデータの活用に注目しているため、将来的にはさらに副業案件が増えると考えられます。

なかには月額100万円前後のものもあり、一部の企業ではすでに機械学習エンジニアの強いニーズがあることがわかります。

企業のAI導入が進んでいる

AI（人工知能）の発展がめざましい近年、世界ではさまざまなサービスへの導入が始まっています。

しかし、日本における企業のAI活用率は4.2％とまだ低いです。

業界別に見てみると金融業での導入が盛んな一方で、サービス業や流通業では導入が進んでいません。

GDPランキング上位のアメリカ・中国・フランス・ドイツ・スイス・オーストリアと比べ、日本のAI導入率は最も低いパーセンテージとなっています。

ボストンコンサルティンググループ（2018）の調査15では、我が国を含む7か国で企業のAI導入状況の各国比較を行っている。AIアクティブ・プレイヤー16の国別の割合は、中国が圧倒的に高く、我が国は7か国中最低となっている（図表1-2-2-9）。産業別にみると、我が国ではテクノロジー/ メディア/ 通信（60%） と金融（42%）では7か国平均との差が比較的小さいものの、その他の産業では差が大きく、後れを取っている状況となっている（図表1-2-2-10）。

引用：総務省IoT・AIの導入状況と今後の意向

この状況を見ただけで「日本ではAIの需要がない」と判断してはいけません。

他国に比べてAIの導入が遅れているだけで、これからビジネスに導入する動きが加速していく可能性が高いです。

少子高齢化が進み労働人口が減り続けている日本において、AIによる省人化は避けて通れません。

そのため、今後はさまざまな分野で導入が進んでいくと予想されます。

以下のような「AI導入のメリット」を見ても、需要が加速することは間違いないでしょう。

• 人手不足の解消
• コスト削減
• 作業効率向上
• 安全性向上
• 顧客・従業員の満足度向上

また日本において、AIの普及率が低い原因は「人材不足」にあります。

これだけテクノロジーが発達した現在においても、日本はIT化に大きな遅れを取っていると言われてきました。

それは機械学習エンジニアにおいても同様です。

つまり需要がないからAIの導入率が低いのではなく、導入できる人材がいないから導入率が低い、という理解が正しいでしょう。

機械学習人材が圧倒的に不足している

人手不足の主な背景は、AIやデータサイエンスの分野そのものが近年急速に発展したためです。

高まったデータ分析者への需要に対し、人材の供給が追い付いていないという現実があります。

以下のように、今後のIT人材不足はますます深刻化するという情報もあるほどです。

ＩＴ人材の不足は、現状約17万人から2030年には約79万人に拡大すると予測され、今後ますます深刻化。
特に、ベンダー・ユーザー双方において、サイバーセキュリティ対策を講じる人材のほか、AI等を使いこなして第4次産業革命に対応した新しいビジネスの担い手となる高度IT人材の育成が急務。

引用：経済産業省「AI人材育成の取り組み」

データから有意義な知見を引き出すには、以下の知見を持った人材が欠かせません。

• データサイエンティスト
• プロジェクトの企画や管理をする、プロジェクトマネジャー
• データ基盤を整備するデータアーキテクトなど、さまざまなスキルを持った人材

しかし、こうしたハイレベルな人材はなかなか育ちにくいものです。

日本では、データ分析人材を育成する教育機関の数が限られているのが実情です。

2022年現在の日本でデータサイエンスの学位を取得できる大学は、横浜市立大学・滋賀大学・武蔵野大学などごくわずかです。

米国のデータサイエンス教育は日本よりもはるかに充実しているので、この差を埋めることが日本の国際競争力向上には必須と言えるでしょう。

しかし、日本にも希望は残されています。

日本の場合は少子高齢化が進んでいるので、逆にこの状況をうまく活用することが重要になります。

介護や農業の人材不足など、少子高齢化社会ならではの課題をAIの力で解決し、その技術を他国に売り込めば、技術大国日本の復活もありえます。

日本経済のさらなる発展を促すためにも、AI人材の教育環境整備は緊急の課題です。

在宅・リモートワークの普及

民間企業における在宅・リモートワークは、新型コロナの感染拡大に伴い、急速に導入が進んでいます。

東京商工リサーチが企業を対象に調査したところ、以下のように在宅・リモートワークの導入率が推移しています。

1. コロナ前の在宅・リモートワーク導入率は17.6%
2. 1回目の緊急事態宣言時には56.4％へと上昇
3. 緊急事態宣言解除後には導入率が31.0%に低下
4. 2回目の緊急事態宣言時には38.4％に再上昇

引用：コロナ禍における企業活動の変化（総務省）

上記のように、これまでなかなか在宅・リモートワークの導入が進まなかった状況が、コロナによって一変しました。

モバイルワークやサテライトオフィスワーク、在宅ワークなど、会社に囚われない働き方が一般化しつつあります。

優秀な社員の離職を防ぐためにも、今後ますます企業は柔軟な働き方に力を入れていくと考えられます。

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機械学習で副業するのに必要なスキル

機械学習で副業するのに必要なスキルは以下の通りです。

• Python
• Pythonフレームワーク
• 機械学習(ディープラーニング)の知識
• データ分析の知識
• データベースの知識
• 数学・統計学の知識

Python

Pythonは、1991年にオランダ人のグイド・ヴァンロッサムというエンジニアによって「趣味の延長」で開発されました。

イギリスBBCのコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』がPythonという名前の由来です。

Pythonは、機械学習・ビッグデータ解析など最先端分野の開発に強い言語です。

一方で、データ解析に特化したR言語とは異なり、アプリ開発にも広く使われている側面があります。

ただ開発者であるグイド・ヴァンロッサム氏は、以下のようなコメントを残しており、アプリ開発にPythonが使われることに対してはネガティブです。

「モバイルOSが期待しているアプリと比較すると、Pythonは巨大で遅い。また消費電力も大量であるため、Pythonでコーディングすると、すぐにバッテリーが底を尽くとともに、あっという間にメモリーを使い切ることになるだろう」

上記のコメントからも、やはりPythonは主に数値計算能力（機械学習やビッグデータ解析）に強い言語であり、その領域で活用した方が良いと言えます。

またこちらの言語で必要な知識は、以下の通りです。

• 基本的な処理（条件分岐、繰り返し処理）
• 関数の定義
• オブジェクト
• 各種ライブラリの利用

上記のように機械学習といえど、勉強するべき項目は他のプログラミング言語と大差ありません。

この分野の場合はプログラミング言語の理解よりも、数学の理解が重要になります。

Pythonフレームワーク

以下の3つのフレームワークが有名です。

• TensorFlow
• PyTorch
• Keras

それぞれ解説します。

TensorFlow

TensorFlowは、GoogleのGoogle Brainチームによって2015年に開発されました。

ディープラーニングフレームワークのなかで、現在最も人気のあるフレームワークです。

Googleが開発したフレームワークなので、GmailやGoogle翻訳などに使われています。

TensorFlowの「Tensor(テンソル)」とは多次元配列のことです。

多次元配列とは、一次元配列以外の配列を指します。

具体的には、二次元配列・三次元配列などが「Tensor(テンソル)」に当たります。

TensorFlowは、データの読み込み、前処理、計算、状態、出力といった処理に対して、「多次元配列 = Tensor(テンソル)」を扱っているのが大きな特徴です。

フレームワークの利用例は、以下の通りです。

• 顔認識
• 音声認識
• 被写体認識
• 画像検索
• 画像を認識して文章化
• 自動運転車

上記のように、TensorFlowはさまざまな用途に利用されている機械学習の代表的なフレームワークと言えます。

PyTorch

PyTorchとは、Facebookが開発を主導した、Python向けの機械学習フレームワークです。

以下のようなメリットがあります。

• 直感的にコードを書ける
• 参照リソースが豊富
• デバッグが容易
• コミュニティが活発（情報が豊富）
• 動的な計算グラフの構築が可能

PyTorchとTensorFlowで最も異なる点が「動的な計算グラフ」の構築です。

計算グラフとはニューラルネットワークの「設計書」のようなものです。

計算の過程をグラフで視覚化したものを「計算グラフ」と言います。

抽象的な説明をしても意味がわからないと思うので、ごく日常的に行われる計算を「計算グラフ」で表現して理解してみましょう。

以下の図は「スーパーでオレンジを買う時の計算」を計算グラフにしたものです。

「x3、x1.1」は「乗算ノード」と呼び、「104円」は「入力」と呼びます。

このような計算グラフを構築する際に、TensorFlowとPyTorchには大きな違いがあるのです。

TensorFlowは「計算グラフを事前に構築してコンパイル後に実行する」という「静的」な方法をとっています。

それに対し、PyTorchでは「その都度必要となる計算グラフを構築して実行する」という「動的」な方法をとっています。

TensorFlowは最初に計算グラフを定義する必要があるので、定義するとグラフは変更不可になり、実行時にノードを追加/削除することはできません。

一方、PyTorchは実行時に計算グラフの構造を変更できます。

したがって、実行時にその場でノードを追加/削除して、柔軟に変更を加えながら計算処理を行うことが可能です。

Keras

Kerasは、Pythonのニューラルネットワークライブラリです。

TensorFlowやTheanoなど、他の機械学習フレームワークを効率的に扱えるのがポイントです。

ユーザーフレンドリーな設計になっており、素早く簡単にモデルを作成できます。

Kerasのメリットは以下の通りです。

• 簡易なコード
• 構築が容易

Kerasはプログラミングの経験が少ない方でも、簡単にコードを書ける点が大きな魅力です。

またKerasでは、ニューラルネットワークの構築も簡易化されています。

上記２つの点から、Kerasはニューラルネットワーク初心者にやさしいライブラリです。

機械学習(ディープラーニング)の知識

機械学習エンジニアになるには、以下の学習項目を把握する必要があります。

• 機械学習の分類
• ディープラーニングの概要
• ディープラーニングの手法
• 社会実装

それぞれの学習項目は、以下の通りです。

機械学習の分類

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 強化学習

ディープラーニングの概要

• 機械学習とディープラーニングの違い
• ニューラルネットワークとディープラーニング
• 畳み込みニューラルネットワーク
• ディープラーニングのアプローチ
• ディープラーニングのデータ量
• 活性化関数
• 学習率の最適化

ディープラーニングの手法

• CNN
• 深層生成モデル
• 画像認識分野での応用
• 音声処理
• 自然言語処理
• RNN
• 深層強化学習
• ロボティクス
• マルチモーダル
• モデルの解釈性

社会実装

• AIプロジェクトの計画
• データ収集
• 加工・分析・学習
• 実装・運用・評価

機械学習に関しては、学ぶことが非常に多いので、長期目線での学習計画が必須になります。

データ分析の知識

データ分析に必要な知識は、以下の通りです。

• 原因思考（分析する問題の背景を理解する力）
• 技術選定（適切な分析手法を選択する力）
• 応用力（分析したデータを活用する力）

データ分析では「そもそもなぜデータ分析が必要なのか」を正しく把握する必要があります。

それができなければ、不要な業務をやることになりかねません。

またデータ分析を行なう問題そのものや背景を正しく把握し、データ収集方法・前処理・分析方法を綿密に計画する必要もあります。

さらに目的に合ったデータを導き出すために、多種多様な手段のなかから最適なものを選択できるよう、分析手法を熟知することも大切です。

機械学習エンジニアは、一言でいうと「大量のデータを解析して実用につなげる」職業です。

そのため、データベースに関する知識は必須。

以下のスキルがあれば、必要なデータをスムーズに抽出することが可能になります。

• データベースの種類（特にリレーショナルデータベースの理解）
• テーブルの構造
• テーブル間の関係
• SQL

数学・統計学の知識

データを分析するにあたり、統計学や数学の知識も欠かせません。

数学については、特に以下の知識が必要になります。

• 微分積分
• 線形代数

また統計については、下記の知識が欠かせません。

• 平均、分散
• 度数分布、確率分布
• 相関分析
• 回帰分析

数学や統計の知識には、次のような用途例があります。

特にマーケティングなど、クライアントのビジネスに対して貢献度の高い分野に活かせます。

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機械学習で副業する際の注意点

機械学習をする際は、以下の点に注意しましょう。

• 本業とのバランスに注意する
• 収入が20万円を超えたら確定申告をする

1つずつ見ていきましょう。

本業とのバランスに注意する

副業に熱心になるあまり、本業を疎かにするのは本末転倒です。

ビジネスパーソンは信頼が命です。

将来的に独立したとしても、本業で頑張っていれば業務委託契約で継続的に仕事がもらえることもあります。

そのため、副業によって本業で信頼を失うのは非常にもったいないことなのです。

仕事が途切れない優秀なフリーランスエンジニアは、仕事の多くを知人経由でもらっています。

下記の記事でフリーランスの機械学習（AI）エンジニアについてさらに詳しく解説しています。ぜひご覧ください。

収入が20万円を超えたら確定申告をする

副業で得た所得の合計が年間で20万円を超えた場合には、確定申告が必要になります。

ここでいう「所得」とは「収入から必要経費を差し引いた金額」のことです。

たとえば、副業の収入が30万円であったとしても、経費が15万円であった場合には確定申告は必要ありません。

• 「30万円（売上）－15万円（経費）＝15万円（所得）」

逆に収入が20万円だったとしても、経費が無ければ所得が20万円となり、確定申告する必要があります。

なお、副業収入が20万円未満だったとしても住民税の申告は必要になるので、忘れないように注意しましょう。

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機械学習の将来性

実はここ数年のコロナ禍により、プロジェクトの中止や撤退などで新規受注に苦戦するAIシステムの開発会社も多く存在しました。

しかし、全般的な傾向としては、ITによる効率化への投資意欲が高まってきています。

またマーケティングを成功させるためにも、近年ではSNSにもAIが活用され始めているのです。

最も代表的な事例としては「TikTok」が挙げられるでしょう。

TikTokの爆発的普及の原動力となったのは、ユーザー個人の嗜好に合わせ、コンテンツを最適化して配信するAIアルゴリズムです。

その仕組みのおかげで、無名の投稿者を一躍スターにするSNSへと育ち、多くのユーザーに愛されるアプリとなりました。

TikTokは中国の「ByteDance（バイトダンス）」が、大量のエンジニアを投入して磨いたAI技術の結晶とも言えます。

動画視聴時のアクションによりさまざまな観点からデータが取得・処理され、よりユーザーの興味を惹く動画をおすすめできるプラットフォームです。

TikTokが特徴的なのは、不用意にユーザーの行動を狭めない仕組みがあることです。

ユーザーの嗜好に合わせた動画を配信しながらも、多様なコンテンツが突発的に再生されるよう、アルゴリズムが工夫されています。

つまり、ユーザーが普段なら選ばない新しいジャンルの動画も時折再生され、それがさらにユーザーの好奇心を刺激する仕組みになっているのです。

この強力なアルゴリズムのおかげで、TikTokはアプリのダウンロード数ランキングであのFaceBookを抑えて世界1位となりました。

このようにAIをマーケティングに活用し、大成功している事例もあります。

またコンピュータのスペックが上がり、IoTやクラウド技術のおかげで、大量のデータの高速処理が可能になったことも、AI普及の追い風となっています。

そのおかげで、画像や音声、テキスト、時系列データなどをリアルタイムに解析する取り組みも行われるようになりました。

AI関連の市場規模は年々拡大を続けており、AIを活用したサービス提供が活発化しています。

また独立系ITコンサルティング・調査会社である、株式会社アイ・ティ・アールが行った「AI主要8市場規模推移および予測」によると、AI市場は面白い将来予測になりました。

同社によると、機械学習による売り上げ金額は、2020年度の513億3,000万円から、2025年度には1,200億円にまで到達する見込みとされています。

引用：ITR Market View：AI市場2021

このように、機械学習は将来性が見込まれている技術分野なのです。

それを証明するかのように、近年ではAIに関連するシステム・サービスを導入する企業の増加も勢いを増しています。

したがって、機械学習エンジニアは将来性が大きく期待できる職種です。

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機械学習の副業に関するよくある質問

Q1. 実務未経験でも機械学習の副業はできますか？

実務経験がないと案件獲得は非常に難しいです。 即戦力が求められるため、一般的に実務経験1〜3年以上が必須条件です。

まずはKaggleでの実績作りや、ポートフォリオを作成して小規模なタスクから始めましょう。

Q2. 土日や平日夜間だけでも稼働できますか？

案件数は少ないですが、可能です。 企業との会議は平日の日中が多いため、柔軟に対応できる方が有利です。

土日稼働を希望する場合は、タスク型の案件や、土日対応可能なエージェント（HiPro Techなど）を活用しましょう。

Q3. フルリモートで働ける案件は多いですか？

機械学習案件の多くはフルリモート可能です。 開発や分析はクラウド上で行えるため、出社の必要性は低いです。

ただし、セキュリティが厳しい大手企業のデータなどを扱う場合は、指定場所での作業が必要なこともあります。

Q4. 週にどれくらいの稼働時間が必要ですか？

週10〜20時間（週2〜3日）程度が一般的です。

エージェント経由の高単価案件はまとまった時間が必要ですが、クラウドワークステックなどでは、週1日などのスポット案件も見つかりやすいです。

Q5. 確定申告はいくらから必要ですか？

年間の所得（売上－経費）が20万円を超えたら必要です。 機械学習の副業は単価が高く、短期間で基準を超える可能性が高いです。

PC代や書籍代などの経費を正しく計上し、申告漏れがないように注意しましょう。

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まとめ

本記事では、機械学習エンジニアの方におすすめの副業案件サイトについて解説しました。

機械学習の副業は、単に収入を増やす手段にとどまらず、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高めるチャンスです。

AI需要は今後も拡大の一途をたどるため、今のうちに副業を通じて多様なデータやプロジェクトに触れ、スキルを磨いておくことは、将来のキャリアにおける強力な武器となります。

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男性A

機械学習のスキルでフリーランスになれる？

男性A

機械学習って将来性あるの？

この記事を訪れたあなたは、AI・機械学習のスキルを活かして独立したいと考えているはず。

しかし安定的に給料をもらえる会社を飛び出し、個人で活動していくことに不安も多いのではないでしょうか。

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結論、フリーランスの機械学習エンジニアは稼げます！

ただエンジニアとしてのスキルが高くても、仕事を獲得できるとは限りません。

そこでこの記事では、フリーランス機械学習エンジニアの案件獲得方法や必要なスキルについて紹介していきます。

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需要が高まり続ける機械学習で独立して、理想の生活に近づきましょう！

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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
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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。

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MLOpsの知識やDocker/Kubernetesでのモデルデプロイメント、Amazon SageMaker等のクラウドML基盤活用能力があれば高単価案件も期待できます。

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

APIエラーが発生しました。(ステータスコード: 404)

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83.1万円でした。
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

機械学習のフリーランス向け案件をいくつか紹介します。案件のスキル感や単価相場などを参考にしてください。

※案件は掲載当時の情報なので、募集が終了している場合もあります。

案件例1

案件例2

案件例3

ご紹介した案件はあくまでも一例です。

エージェントに登録すると非公開案件が見られるので、まずは登録して自分のスキルに合った案件があるかチェックしてみましょう。

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

DAI

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。

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インディバースフリーランス

公式：https://freelance.indieverse.co.jp

インディバースフリーランスは、株式会社インディバースが運営する、フリーランス案件を集約したマッチングサービスです。

フルリモート / 在宅 / 副業といった希望条件や、自分の保有するスキルや職種を登録すると、自分にあった案件が見つけられます。

複数のエージェントに応募せずとも、求人を一括で閲覧し、また応募できる点がメリットとなります。

はじめてフリーランスとして案件を獲得したい方にはおすすめのサービスです。

レバテックフリーランス

レバテックフリーランスは、フリーランスのITエンジニア・デザイナーに特化した、業界最大級のエージェントです。最大の魅力は、中間マージンを極力排除した高単価の「直請案件」が豊富なこと。サイバーエージェントやDeNAといったメガベンチャーをはじめ、誰もが知る大手企業のプロジェクトに参画できるチャンスが多数あります。

また、案件提案から条件交渉、参画中のフォローまで、専任の担当者が徹底的にサポート。LINEでのスピーディーなやり取りも可能で、煩雑な手続きに時間を取られることなく、本業に集中できます。公開求人数は10万件以上と圧倒的で、あなたのスキルや希望にぴったりの案件が見つかりやすい環境です。

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求人数が最大のレバテックフリーランスには必須で登録しつつ、苦手を補うようなエージェントに2-3社登録するのがおすすめです。

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こちらも読みたい：

Findy Freelance

画像は公式ページより引用：https://freelance.findy-code.io/

Findy Freelanceは、時給5,000円以上の高単価案件が84%以上を占める、スタートアップ案件/モダン言語の案件が豊富なエンジニア向けマッチングサービスです。

登録や利用は完全無料で、キャリア棚卸しや選考対策、契約・請求書作成などのサポートも充実。直接契約による透明性の高い条件交渉や、非公開案件の多さも魅力です。

案件例には、TypeScriptやReact、Go、Pythonなど、最新技術を活かせるプロジェクトがあり、スタートアップから大手企業のDX案件まで幅広い選択肢が用意されています。

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ユーザー同士の交流イベントや業界トレンド情報の発信など、キャリアの成長を多面的に支援してくれますよ。

海外在住者や法人契約にも対応しており、フリーランスエンジニアが安心して挑戦できる環境を整えています。

スタートアップの案件を中心に扱っているため、モダンな開発環境で働きたい人にもおすすめ。ぜひ利用してみてください。

HiPro Tech

HiPro Tech（ハイプロテック）は、パーソルキャリア株式会社が運営するIT・テクノロジー領域に特化したフリーランスエージェントです。企業とフリーランスを“直接契約”でつなぐことを特徴とし、中間マージンが発生しないため、高単価・高報酬な案件が豊富に揃っています。

掲載案件の約70％が自社開発で、25％は週3日以下の稼働と、自由度の高い働き方を実現できます。さらに「案件リクエスト機能」により、今すぐ稼働できない方でも条件に合った案件を優先的に紹介してもらえる点も魅力。登録から契約までのサポートはすべて無料で、初めてのフリーランス活動でも安心して利用可能です。PM・エンジニアからデータサイエンティストまで幅広い職種に対応し、全国どこからでも参画できる案件も多数。キャリアの自由度と収入の最大化を両立したいITプロフェッショナルに最適なサービスです。

テックストック

テックストックは、INTLOOP株式会社が運営するフリーランスエンジニア向けのエージェントサービスです。

直請案件・上流案件を中心に、週5日フルコミットで月80万円以上を目指せる高単価案件を多数取り扱っています。

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こちらは経験年数が5年以上といった、かなりベテラン向けの方であれば高単価案件が獲得しやすいエージェントとなります。

こちらも読みたい：

テクフリ

テクフリ（TechCareer Freelance）は、株式会社アイデンティティーが運営するフリーランスエンジニア・クリエイター向けの案件紹介サービスです。

最大の特徴は、業界でも珍しい低マージン率（一部案件で10%）と、登録から案件参画後まで一貫してサポートする強力な体制。コーディネーター・エージェント・カスタマーサクセスの専門チームが、カウンセリングや条件交渉、現場での問題解決まで丁寧に対応します。

さらに、ITフリーランスコンソーシアム（ITFC）による独自の福利厚生も充実。休業補償保険や報酬付き休暇、健康診断割引、税理士無料紹介・キャッシュバック、デリバリーや旅行の割引など、他社にはない特典が多数用意されています。

案件の約80%がリモート対応、週4日からの稼働も可能で、柔軟な働き方を実現。高単価案件や福利厚生を重視する方、エンジニア・クリエイター職種でキャリアアップを目指す方に最適です。ただし、実務経験2～3年以上が求められるため、経験の浅い方や地方在住で常駐案件を希望する方には向かない場合があります。登録・利用は完全無料。

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。

男性A

機械学習って将来なくなるって聞いたけど本当？

男性A

機械学習の今後の需要は？

上記のように機械学習の将来性について、心配している方もいるはずです。

DAI

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。

DAI

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

DAI

多くの企業にとってスキルのある機械学習エンジニアは、喉から手が出るほど欲しい人材です。

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。

DAI

もしAutoMLが発展したら、機械学習エンジニアの仕事が食われてしまうかも……という声があるわけですね。

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。

DAI

機械学習エンジニアの仕事が、即奪われることはないでしょう。

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。

DAI

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。

DAI

未経験から独立できるほど、AIを扱う仕事は簡単なものではありません。

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。

DAI

特に文系出身の人は、相当な覚悟がないと食べていけない世界です。

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。

DAI

バックエンドエンジニアとは、システムに必要なサーバの設計・構築や、プログラム開発を行う技術者のことです！

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、2022年現在は、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（2022年3月18日現在）

DAI

その上、在宅・リモート案件は相当高いレベルを求められることがほとんどです！

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

DAI

順番に見ていきましょう！

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。

DAI

ほとんどの求人で、Pythonを使った実務経験が応募条件に設定されています。

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。

DAI

フレームワークは種類が豊富ですが、実務で使うものだけを習得しておけば問題ありません。

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。

DAI

Pythonと同様、実務経験の中で触れることになるはずです。

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。

DAI

フリーランスはさまざまな会社に関われるのが魅力。一方で人間関係の流動性が激しいので、コミュニケーションの工数は大きくなります。

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。

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！

DAI

あなたのフリーランス人生が充実したものになることを祈っています！

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The post 機械学習でフリーランス独立！仕事内容や案件の取り方、将来性について解説 first appeared on インディバースフリーランスメディア.

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。

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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！

The post AIエンジニア（機械学習）のフリーランスになるには？必要なスキルや単価相場などを解説 first appeared on インディバースフリーランスメディア.

機械学習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。

• 機械学習の業務委託の単価相場は約84万円（※インディバースフリーランスのデータから調査）
• 機械学習の業務委託に求められるスキルは、Python、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。
• クラウド環境での開発・分析が主流のため、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、機械学習の業務委託はAI需要の急拡大により、実務経験と専門スキルがあれば高単価（約84万円）で十分に稼げます。

機械学習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。

機械学習の業務委託はできる？未経験からも可能？

機械学習の業務委託は未経験からでも可能です。ディープラーニングやGANなどの専門知識がなくても、スキルアップしながら案件獲得を実現できます。

現在、AIブームによりデータサイエンティストやMLエンジニアの需要は高まっており、特にPythonでのテンソル操作やScikit-learnなどのライブラリを使った予測モデル構築のスキルが重宝されています。

案件獲得には、IT特化型のフリーランスエージェントの活用が効果的です。Djangoなどのフレームワークを使った実装経験をポートフォリオ化し、強化学習や自然言語処理などの得意分野を明確にアピールすることがポイントです。

未経験者は、まずTensorFlowやPyTorchの基礎を学び、オープンデータセットを使った教師あり学習の実装から始めるとよいでしょう。

小規模なプロジェクトからステップアップし、最終的には確率的勾配降下法やバックプロパゲーションの仕組みを理解することで、本格的な機械学習エンジニアとしての業務委託も夢ではありません。

機械学習案件の単価相場

APIエラーが発生しました。(ステータスコード: 404)

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84万円でした。

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。

機械学習の業務委託案件例

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5つご紹介します。

機械学習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。

機械学習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/

機械学習の業務委託案件を探す基準

DAI

まずは機械学習の業務委託案件を選ぶ際のポイントについて、以下の通り解説します。

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

①自分のスキルに合った案件が多いか

案件を探すエージェントに登録する際は、「自分の今のスキルにマッチする案件を多く取り扱っているか？」をチェックしましょう。

なぜなら各エージェントは、以下のようにそれぞれ得意分野が異なるからです。

• デザイナーなどのWeb制作領域の特化しているが、エンジニアの案件は少ない
• 高い専門スキルが必要だが、高単価の案件が多い
• リモートワーク可能な案件が多く、自由な働き方ができる

「希望する業界の案件が豊富か？」、「自分のスキルを活かせる案件があるか？」など、あらかじめあなたが重要視するポイントを絞ってから案件を探しましょう。

DAI

「機械学習の案件を一括検索したい！」という方は、エンジニアスタイルがおすすめです！

②フルリモート可能な案件があるか

エージェントで機械学習の業務委託案件を探す際は、「リモートワーク対応か？」をチェックしておきましょう。

なぜならリモートワークOKの案件であれば、働く場所の自由度が広がるため、自宅やお気に入りのカフェなど好きな場所で業務をすることができるから。

DAI

通勤時間などの無駄な時間を省くことができるため、時間を効率的に使うことが可能です。

ちなみにリモートワーク可能な案件を見つけるなら、「レバテックフリーランス」と「ITプロパートナーズ」が特におすすめ。

最近はリモートワーク案件の人気が高いため、すぐに応募しないとすぐに募集が終わってしまいます。

DAI

あらかじめエージェントに登録しておけば、新着案件を通知してくれるため、すぐに希望の案件に応募可能です！

③高単価な案件が多いか

エージェントで機械学習の業務委託案件を探す際は、「高単価の案件が多いか？」も必ず抑えておきたいポイントです。

なぜなら業務委託案件で効率よく稼ぐには、高単価の案件を契約するのが最も確実だから。

もちろん高単価の案件は、機械学習の高い専門スキルが必要ですが、さまざまな案件を経験することであなた自身のスキルアップにも繋がります。

ちなみに機械学習の高単価案件を探すなら、「レバテックフリーランス」と「HiPro Tech」がおすすめです！

DAI

ぜひ複数のエージェントに登録して、案件の単価を比較してみてはいかがでしょうか？

業務委託契約の主な種類

業務委託契約とは、「業務を外注したい企業が、業務の一部を他の企業や個人に委託すること」です。

具体的には、報酬・納期・業務内容・仕事の進め方などをお互いが了承した上で契約を締結します。

また、業務委託案件は会社員やアルバイトのような雇用関係がないため、企業と契約者が対等の関係で業務を進めることが可能です。

DAI

業務委託契約は、主に以下の3種類に分類されます。

1. 準委任契約
2. 請負契約
3. 委任契約

この章では、業務委託契約の3つの種類について詳しく解説します。

DAI

各契約の報酬の仕組みや内容がそれぞれ異なるため、違いをしっかり把握しておきましょう！

①準委任契約

準委任契約とは、「成果物の作成や事務作業を委託する契約であり、時給や月給で報酬が発生する仕組み」のこと。

たとえば機械学習の準委任契約を締結した場合、「定められた時間内に委託された業務を滞りなくこなす義務を負うイメージ」です。

準委任契約のメリット

準委任契約のメリットは、「収入が安定しやすい」という点です。

なぜなら準委任契約の報酬条件は、「あらかじめ定められた時間内にクライアントから委託された業務を安定して行うこと」だからです。

つまり成果物を納品することが報酬条件ではないため、仕事の質で報酬が左右されにくいという特徴があります。

DAI

準委任契約は稼働した時間に応じて報酬が発生するため、収入が安定しやすいのが最大のメリットです！

準委任契約のデメリット

準委任契約のデメリットは、「稼働時間の自由度がそれほど高くない」という点です。

なぜなら準委任契約の場合、基本的にはシフトを組んで稼働するため、勤務時間をクライアントの要望に合わせる必要があるから。

DAI

業務の進め方もある程度クライアントに管理されてしまうため、業務の進捗を定期的に報告する必要があります。

クライアントから低い評価を受けてしまうと、仮にプロジェクト途中であっても、契約を打ち切られてしまうリスクがあるのも大きなデメリットです。

②請負契約

請負契約とは、「クライアントから依頼された成果物を完成させて納品する義務を負う契約」のこと。

アルバイトの時給制とは大きく異なり、納品した成果物に対して報酬が支払われる仕組みです。

請負契約のメリット

請負契約のメリットは、「働く場所や時間の自由度が高い」という点です。

なぜなら請負契約の場合、基本的に働く場所や時間は自由であり、クライアントに対して業務の進捗報告も必要ないから。

請負契約の報酬条件は、「依頼された成果物を納期までに納品すること」であるため、その他の条件に関しては、比較的自由であることが多いです。

DAI

請負契約は、働く場所や時間をあなたのライフスタイルに合わせて自由に決めることができます！

請負契約のデメリット

請負契約のデメリットは、「成果物のクオリティが低いと、報酬がもらえない可能性がある」という点です。

なぜなら請負契約の報酬条件は、クライアントから依頼された成果物を納品することだから。

DAI

成果物の修正を求められることもあり、業務の質が悪い場合は報酬の支払いを拒否されるケースもあります。

また請負契約は、工数がどれだけかかったとしても報酬額が変わらないため、注意が必要です。

DAI

請負契約の場合、「想定される工数と報酬のバランスが取れているか？」を必ず確認しましょう。

③委任契約

委任契約とは、「法律に関する業務を委託する契約」のこと。

具体的には確定申告の業務を税理士へ委任したり、弁護士に委任して裁判を起こしたりすることなどが代表例です。

委任契約は法律に関する業務を委任する際に締結するため、機械学習の業務委託案件の場合は契約することがほとんどありません。

DAI

機械学習の業務委託案件の場合は、「準委任契約」と「請負契約」を結ぶことが多いです。

機械学習の業務委託で働くメリット

DAI

機械学習の業務委託案件で働く主なメリットには、次の4つがあります。

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

①自分の好きな仕事に集中できる

機械学習の業務委託で働くメリットの1つめは、「自分の好きな仕事に集中できる」という点です。

なぜなら業務委託案件の場合、様々な案件の中からあなたが得意とする業務や、チャレンジしたい案件を自由に選ぶことができるから。

DAI

会社員やアルバイトの場合、会社から与えられた業務を定められたルールに従ってこなさなければいけません。

時には、あなたがやりたくない仕事を割り振られることもあるため、ストレスが溜まってしまうこともあるでしょう。

DAI

業務委託の案件であれば、あなたの好きな仕事のみに集中できるため、ストレスが溜まりにくいです！

②努力次第で収入アップが可能

機械学習の業務委託で働くメリットの2つめは、「あなたの努力次第で収入アップが可能」である点です。

なぜなら業務委託の報酬は、「案件単価×案件数」によって決まるため、収入が青天井だから。

DAI

会社員やアルバイトの場合、あなたの功績が給与に反映されないケースもあります……

その一方で業務委託案件の場合、あなたが成果を出し続けることによって報酬アップや契約の継続に繋がります。

またクライアント先や関係会社との繋がりを通して、今より高条件の仕事を紹介されることもあるでしょう。

DAI

会社員よりも、大幅に収入をアップさせることも十分可能です！

③自分で業務時間を決められる

機械学習の業務委託で働くメリットの3つめは、「自分で業務時間を決めることができる」という点です。

なぜなら請負契約の場合、報酬条件は納期内に成果物を納品することであるため、働く場所や時間は基本的に自由だから。

また準委任契約の場合はシフト制になりますが、一般の会社員よりは比較的柔軟に業務時間を調整することが可能です。

DAI

あなたのライフスタイルに合わせつつ、自宅やコワーキングスペースなど、お気に入りの場所で働くことができます！

④人間関係のストレスから解放される

機械学習の業務委託で働くメリットの4つめは、「人間関係のストレスから解放される」という点です。

なぜならクライアントの担当者と相性が合わない場合、次回の業務から断ることが可能だから。

一方で会社員やアルバイトの場合、一緒に働く上司や同僚を選ぶことができないため、職場の人間関係に悩まされることが多々あります。

DAI

時には、「もうこんな会社辞めてしまいたい……」と辛くなってしまうこともあるでしょう。

業務委託は企業に雇用されるわけではないため、クライアントと対等な立場で業務を行うことができます。

DAI

会社員と異なり、職場の人間が固定されにくいのは大きなメリットです！

機械学習の業務委託で働くデメリット

業務委託の案件は上記のメリットだけではなく、以下のようなデメリットもあるため、しっかり抑えておきましょう。

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

DAI

各デメリットの対策についても解説します！

①労働基準法が適用されなくなる

機械学習の業務委託で働くデメリットの1つめは、「労働基準法が適用されなくなる」という点です。

DAI

なぜなら業務委託契約は、会社員やアルバイトのように企業との雇用関係がないから。

たとえば最低賃金に関して法律で定められているわけではないため、案件によっては業務量と報酬が全く釣り合っていないケースもあります。

つまり業務委託契約の場合は、報酬と労働量に関して法律の保護を十分に受けられない状態であるため、注意しなければいけません。

DAI

クライアントと業務内容や報酬についてしっかり確認し、双方が納得した上で契約を締結するようにしましょう！

②福利厚生が受けられない

機械学習の業務委託で働くデメリットの2つめは、「福利厚生が受けられない」という点です。

なぜなら業務委託契約の場合、会社員やアルバイトのように雇用保険や労災保険などの社会保険が適用されないから。

もしあなたが事故や病気で働けない状態になったとしても、手当てを十分に受けられないのは、業務委託の大きなデメリットです。

DAI

不安な方はフリーランス用の保険に加入するなど、自分で自分の身を守る備えをしておきましょう！

③仕事のトラブルはすべて自己責任

仕事上のトラブルはすべて自己責任になることも、機械学習の業務委託で働くデメリットです。

DAI

会社員の場合は上司や会社が業務をフォローしてくれますが、業務委託の場合は誰も助けてくれません。

業務委託の案件は自由度が高いですが、万が一クライアント先に損害を与えてしまうと、賠償責任を負わされるケースもあるため、注意しなければなりわせて、書面化しておかなければいけませません。

もちろんクライアントが求めるスキルや成果物を提供できない場合は、簡単に契約を切られてしまうというリスクもあります。

DAI

業務委託契約は、業務に対する責任が非常に重いという意識を常に持ちましょう！

業務委託契約を結ぶには業務委託契約書が必要

クライアントと業務委託契約を結ぶ際は、業務委託契約書の締結が必要です。

この章では、業務委託契約書を締結する際のポイントとして以下の3点をご紹介します。

1. 業務委託契約書が必要な理由
2. 業務委託契約で起きやすいトラブルとは？
3. 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

①業務委託契約書が必要な理由

クライアントと業務委託契約書を締結する理由は、主に以下の2点です。

1. 契約上のトラブルが起きにくくなる
2. 万が一のときに証拠として使える

一般的に業務委託契約書には、業務内容や報酬に関する詳細が明記されています。

業務内容や報酬に関してしっかり書面化しておかないと、次のようなトラブルが起きやすくなります。

• 想定外のスキルを求められる
• 事前に聞いていた話よりも報酬が少ない

DAI

契約後のトラブルを予測して未然に防ぐには、事前に業務委託契約書を取り交わして、双方の認識を合わせておくことが重要です。

さらに、業務委託契約書は万が一の際にあなたの身を守ってくれます。

報酬を減らされたり、契約外の業務を依頼されたりしても、業務委託契約書があれば対応することが可能です。

もしクライアントと裁判を行うことになった場合、業務委託契約書を証拠として提出することもできます。

DAI

業務委託契約書は、あなたの身を守るためにも必要不可欠なものです！

②業務委託契約で起きやすいトラブルとは？

業務委託契約で特に発生しやすいトラブル例として、以下の2点があります。

1. 成果物に対して何度も修正を求められたが、報酬が見合っていなかった
2. 契約外の業務を求められたが、追加報酬の支払いがなかった

DAI

業務委託契約では、「業務内容と報酬に関するトラブル」が最も多いです。

そのため、クライアントと業務委託契約を結ぶ際は、業務内容と報酬に関して詳細まで認識を合わせて、書面化しておかなければなりません。

DAI

業務内容と報酬に関する取り決めは、業務委託契約書にしっかり明記してもらうようにしましょう！

③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

業務委託の案件によっては、業務委託契約書とは別に秘密保持契約書（※2）の締結を求められることがあります。

DAI

業務で顧客データを取り扱う場合は、クライアントから秘密保持契約書の締結を求められるでしょう。

業務委託契約締結の主な流れ

業務委託契約は、一般的に以下のような流れで締結します。

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

①契約内容の詳細について話し合う

まずはクライアントと打ち合わせをして、業務委託の詳細について打ち合わせを行います。

業務委託の内容はケースバイケースですが、最低でも以下の項目はクライアントと認識を合わせて書面化しておくのがおすすめです。

• 報酬額
• 契約期間
• 業務の範囲

DAI

特に「業務内容と報酬」に関しては、契約後のトラブルに発展しやすいため、注意しましょう。

②業務委託契約書を作成する

次はクライアントと打ち合わせした内容をベースに、業務委託契約書を作成します。

DAI

実際に業務委託契約書を作成するのは、あなたではなく、クライアント側が作成するケースが多いです。

③契約書の内容を共有し、認識の相違がないか確認し合う

次は、クライアントが作成した業務委託契約書の詳細をチェックしなければなりません。

DAI

なぜならクライアントと打ち合わせした内容と異なっているかもしれないから。

たとえば新しい業務が追加されていたり、報酬額が勝手に変更されているかもしれないため、自分でしっかりチェックしましょう。

契約締結後に間違いに気づいて修正を求めても、クライアントが納得しないケースもあるため、必ず契約を結ぶ前に確認する必要があります。

DAI

「業務内容と報酬」に関する項目は、どんなに小さくても遠慮せずに相談しましょう！

④業務委託契約書を取り交わし、契約完了

あなたとクライアントの双方が納得したら、最後に業務委託契約書を締結することによって契約が完了します。

以前は業務委託契約書を紙に印刷して記名捺印が必要でしたが、最近はクラウド上での電子契約の方が多い傾向です。

DAI

電子契約の場合は電子捺印で対応できるケースもあるため、覚えておきましょう！

業務委託契約の締結前に確認すべき条件

実際に業務契約を締結する際は、クライアントと契約内容の詳細について認識を合わせておかなければなりません。

この章では、業務委託契約の締結前に確認すべき主な条件に関して詳しく解説します。

DAI

実際に契約する際は、ぜひ参考にしてみてください！

1. 契約形態
2. 業務内容
3. 報酬
4. 報酬以外の経費の支払い
5. 稼働時間
6. 稼働時間精算幅外の控除・超過支払いについて
7. 報酬の支払日
8. 契約期間・更新の有無
9. 損害賠償
10. 不利な内容の記載

①契約形態

まず業務委託契約の契約形態が、準委任契約なのか請負契約なのかをしっかり確認しておきましょう。

なぜなら契約形態によって、あなたの働き方や収入の安定性が異なるから。

DAI

「準委任契約は時給制、請負契約は成果報酬」というイメージを持っておきましょう！

②業務内容

業務委託契約書をチェックする際は、必ず業務内容に関して詳細まで確認しましょう。

なぜならあなたの想定外の業務を依頼されて、割に合わない仕事をしてしまうかもしれないから。

DAI

機械学習の業務委託案件で効率よく稼ぐには、「高単価の案件を多くこなす」ことが非常に重要です。

明らかに報酬と仕事量が釣り合っていない案件を受注してしまうと、契約後のトラブルに繋がってしまうため、注意しなければなりません。

③報酬

業務委託契約書をチェックする際は、報酬に関する記載を必ず確認する必要があります。

報酬に関する項目を確認しておかないと、想定よりも支払いが少なかったり、支払日が先延ばしになったりするリスクがあるからです。

たとえば報酬に関する項目としては、以下の4点をしっかり抑えておくのがおすすめです。

1. 報酬額
2. 支払い方法
3. 時間単価か？、プロジェクト単位での支払いか？
4. 報酬の計算方法

DAI

報酬に関して、クライアントと認識が合っているか、よく確認しましょう！

④報酬以外の経費の支払い

「報酬以外に経費の支払いがあるか？」も、非常に重要なポイントです。

DAI

なぜなら経費の支払いの有無によって、あなたの手取りの収入が変わってくるから。

たとえば請負契約の場合、成果物を作成するために電気代や、インターネットの回線費用などの経費が発生します。

手取りの収入は、「収入＝報酬ー経費」で計算されるため、経費の支払いの有無をしっかり確認しておかなければなりません。

DAI

お金に関する取り決めは契約後のトラブルの元になるため、必ずチェックしましょう！

⑤稼働時間

業務委託契約書をチェックする際は、稼働時間に関して必ず確認しておきましょう。

DAI

なぜなら最低稼働日数や、精算幅がある場合は気をつける必要があるから。

たとえば「最低稼働日数週2日」が定められている場合、クライアントの要望に合わせてたスケジュール管理が必要になります。

また下記のような精算幅がある場合、実際の稼働が精算幅を超えた場合の報酬に関して、確認をしておかなければなりません。

• 例：月間100時間を基準として、90〜110時間の幅で月〇〇万円

DAI

「最低稼働日数」と「精算幅」はよく確認しておきましょう！

⑥稼働時間精算幅外の控除・超過支払いについて

稼働時間の精算幅が設定されている場合、報酬の控除や超過払いがあるのかしっかり確認しておきましょう。

なぜならあなたの受け取る報酬額が変わってしまうから。

たとえば実際の稼働時間が精算幅より少ない場合は報酬が減額されるのか、逆に精算幅より多かった場合は増額されるのか、チェックしておく必要があります。

DAI

契約後のお金に関するトラブルを未然に防ぐために、必ず確認しておきましょう！

⑦報酬の支払日

業務委託契約書を確認する際は、報酬の支払日を必ず確認しておきましょう。

DAI

なぜなら各クライアントによって、それぞれ規定が異なるから。

たとえば請負契約の場合、クライアントが成果物の検収を完了するまで報酬が支払われないのが一般的です。

特にクライアントの検収日が締め日を過ぎてしまうと、報酬の支払いが翌月になってしまうため注意しなければなりません。

DAI

請負契約の場合、クライアントの締め日と検収期間についてもしっかりチェックしましょう！

⑧契約期間、更新の有無

業務委託契約の契約期間や、更新の有無をしっかり確認しておく必要があります。

なぜなら単発の案件なのか、継続の案件なのかによって、あなたの収入の安定性が変わってしまうから。

たとえば契約の更新条件として、「規定期間内に双方の申し出がない場合は、契約が自動更新される」と定めているケースなどがあります。

DAI

契約更新の有無と更新の条件は、よくチェックしておきましょう！

⑨損害賠償

業務委託契約書を締結する際は、損害賠償に関する記載をよく確認しましょう。

なぜなら仮に損害の全額を賠償することになった場合、数百万円に及ぶこともあるから。

DAI

たとえば情報漏洩・著作権の侵害・秘密保持契約違反などでクライアントに損害を与えた場合、損害賠償を請求されることがあります。

クライアントに損害を与えないように業務をするのは当たり前ですが、業務委託契約書に損害賠償に関する記載がある場合は、入念にチェックしておきましょう。

DAI

特に損害賠償が及ぶ期間や、請求される条件に関してはよく確認しておく必要があります！

⑩不利な内容の記載

最後にあなたにとって明らかに不利な内容が記載されていないか、よく確認しておきましょう。

なぜなら契約締結後に修正依頼をしても、クライアントに拒否されることがあるから。

DAI

たとえば業務委託契約書に以下のような旨の記述がある際は、クライアントに修正を依頼するのがおすすめです。

• 契約終了後に発生した損害を全額賠償する
• 報酬の振り込み手数料を負担させられる
• 成果物の検収期間は設定しない

どうしても双方が納得のいく形で業務委託契約ができない場合は、その契約を断ることも検討しなければなりません。

DAI

業務委託契約書の確認は骨が折れますが、あなたの身を守るために絶対に行う必要があります！

機械学習の業務委託に関するよくある質問

1.副業（土日や平日夜）でも稼働できますか？

可能です。ただし、フルタイム案件に比べると数は限られます。

週1〜2日や土日稼働OKの案件は存在しますが、競争率は高めです。データ分析やモデルの精度検証、アドバイザー的な立ち位置の業務であれば、スポットでの参画もしやすい傾向にあります。

2.必須のプログラミング言語やフレームワークは何ですか？

Pythonが必須です。 加えて、以下のライブラリやフレームワークの経験が求められることがほとんどです。

• ライブラリ：Pandas, NumPy, Scikit-learn
• フレームワーク：PyTorch, TensorFlow
• その他: SQL（データ抽出）、Docker（環境構築）、AWS/GCP（クラウド）

3.数学の高度な知識は絶対に必要ですか？

「研究職」でなければ、大学数学レベルの深い知識が必須とは限りません。

ただし、モデルの挙動を理解し、エラーや精度低下の原因を特定するために、線形代数、微分積分、確率・統計の基礎知識は必要です。

4.実務経験は何年くらいあれば案件を獲得できますか？

一般的に「実務経験2〜3年以上」が目安です。 即戦力を求められる業務委託では、未経験者の参画はハードルが高いのが現実です。

経験が浅い場合は、Kaggleなどのコンペティション実績や、GitHubでのポートフォリオを充実させることでカバーできる場合もあります。

5.機械学習エンジニアの将来性は？

将来性は非常に高く、仕事がなくなる可能性は低いです。 AIブームにより、「AIを作る側」「AIを活用してビジネス課題を解決する側」のエンジニア需要は急増しています。

単なるコーディングだけでなく、ビジネス視点を持ってモデルを提案できるエンジニアは、今後さらに市場価値が高まるでしょう。

まとめ

今回の記事では「案件を効率よく探せるおすすめのエージェント」や、「機械学習の業務委託案件の具体例と相場感」に関して詳しくご紹介しました。

機械学習の業務委託案件で効率よく稼ぐには、AIやデータマイニングなどの高い専門スキルと実務経験が必要です。

DAI

ただし高単価な案件が非常に豊富であり、リモートワークとの相性も良いため、柔軟な働き方ができるメリットがあります。

また機械学習の業務委託案件をこなすことで、努力次第で大幅に収入がアップし、将来的に独立をすることも十分可能です。

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