R言語の副業で稼げる？単価相場や案件例、必要なスキルを解説

「R言語を使って副業をしてみたい」「R言語の副業にはどんな案件があるのか知りたい」とお考えではありませんか。

R言語は、データ分析や統計解析に特化した言語で、幅広い職種で利用されています。本記事では、R言語を使った副業案件や必要なスキル、副業案件を獲得する方法についても紹介します。R言語を使って副業を考えている方、データ分析や統計解析のスキルを持っている方は、ぜひ最後まで読んでみてください。

R言語とは

R言語とは、統計解析やデータ分析に特化したプログラミング言語です。機械学習、データ分析、統計モデリング、ネットワーク分析などの分野で使用されます。C言語やJavaのように汎用性は高くないものの、データの加工やグラフ化、テキストマイニングなど、統計学やデータ分析においては優れた機能を持っています。

また、R言語は他の言語よりもソースコードが難しくありません。R言語の開発者が統計学者だったため、プログラミングに慣れていない人でも比較的扱いやすいとされています。

R言語の副業案件　単価相場

R言語の副業案件は、週3日稼働を目安とした場合、月に換算して50～80万円が単価の相場です。あくまで目安なので、持っているスキルや携わる業務次第では、さらに高収入も狙えます。

副業案件はフルリモートの求人が多く、場所や時間に縛られずに働けるため、本業に支障が出ない範囲で続けられるでしょう。

R言語の副業案件例

R言語の副業案件には、データ分析やAI開発、コンサルティングなどがあります。以下では、R言語を使用して獲得できる副業案件について、解説していきます。

データ分析

R言語を使ったデータ分析は、収集したデータを解析し、課題や改善点を見つけるために可視化するのがメインの仕事です。R言語では、グラフや分布図の作成も簡単に行えるため、データ分析の仕事で求められるスキルの一つになっています。

近年、経営戦略にデータを活用する企業が増えているため、データ分析のニーズも高まっています。例えば、分析したデータから商品の開発や改良に活かしたり、広告戦略を変更したりなど、データ分析が重要なポジションになるケースもあります。

AI開発

R言語を使ってAIを開発する仕事もあります。具体的には、R言語で機械学習アルゴリズムを実装し、データを学習させることでシステムを構築する仕事です。R言語を活用してAIを開発することで、膨大な量のデータも効率よく分析できるようになります。

また、AIを活用してデータを分析すれば、将来の予測をしたり、現状をより正確に把握したりできるようになります。人間が行うデータ分析では、主観や経験に頼ってしまうこともありますが、AIはデータに基づいた結果を出してくれるので、より精度の高さに期待ができるでしょう。

コンサルティング

R言語は、データ分析やAI開発の分野で使われるため、その知識を活用してコンサルティングの仕事をすることも可能です。データ分析やシステム構築の支援や、分析したデータを活用した経営・ITに関するコンサルティングなど、R言語によるデータ分析のスキルを応用した仕事は多岐にわたります。

データ分析は課題の解決や意思決定の場で使われます。そのため、分析結果や改善策を提案するプレゼンテーション能力も、コンサルティングには必要な力です。また、R言語のスキルはもちろんのこと、機械学習やデータベースなど、データ分析に関する幅広い知識を持っていると、コンサルティングの案件は獲得しやすくなるでしょう。

R言語の副業の案件例

実際にどのようなR言語の副業案件があるのか、気になる人もいるでしょう。ここからは、副業の案件例をいくつかご紹介していきます。

案件例｜プログラムの作成・プログラム全体についての修正

案件例｜マーケティング支援ツールの運用

案件例｜データ分析にかかわる要件定義、設計、実装

R言語の副業案件を獲得するのに必要なスキル

R言語の副業案件を獲得するには、専門的な知識やスキル、実務経験が必要です。また、幅広い分野の案件を獲得するには、R言語以外の知識も必要となります。

以下では、R言語の副業案件を獲得するのに必要なスキルを紹介します。

データ分析の実務経験

データ分析の実務経験があると、R言語の副業案件は獲得しやすくなります。R言語は、データ分析に特化した言語なので、副業案件でもデータ分析の仕事内容を任せられるケースが多いです。そのため、データ分析の実務経験があれば、自身のスキルと過去の経験を活用できるため、スムーズに仕事を進められます。

また、データ分析の実務だけではなく、プロジェクトマネジメントの経験や、マーケティングスキルも持ち合わせ、データを活用した改善提案までできると、さらに高単価な案件も獲得できるでしょう。

統計学や機械学習の知識やスキル

データ分析では、統計学や機械学習の知識も必要となります。データ分析の仕事では、膨大な量のデータを扱うため、データの傾向や分布を理解し、正しく解釈しなければなりません。データを適切に処理するには、統計学の知識が欠かせません。

また、より精度の高いデータ分析を行うには、機械学習の知識も必要です。データに基づいた未来予測や、属人的ではない分析結果を出すには、機械学習を活用したデータ分析が行われます。機械学習の構築に携わる可能性もあるため、関連するスキルが必要です。

PythonやJava、SQLなどの関連するプログラミングスキル

PythonやJava、SQLなどの関連するプログラミングスキルを持っていると、より案件を獲得しやすくなるでしょう。これらのスキルは、データ分析や機械学習の分野でよく使われる言語や技術であるため、R言語と組み合わせて使用することも可能です。例えば、Pythonを使ったデータ収集、Javaを使ったデータ処理の高速化、SQLを使ったデータベース操作などが挙げられます。

関連するプログラミングスキルも身につけることで、R言語のみでは対応できない業務や案件にも対応でき、幅広い分野で活躍できるようになるでしょう。

R言語の副業案件の獲得方法

R言語の副業案件を獲得する方法は、さまざまな種類があります。

以下では、Ｒ言語の副業案件を獲得する方法を紹介します。自身に合う探し方で、Ｒ言語の副業案件を獲得しましょう。

フリーランスエージェント

フリーランスエージェントは、スキルや経験に合わせて、担当スタッフがフリーランスの案件を紹介してくれるサービスです。クライアントとの交渉もエージェントが行ってくれるため、トラブルが発生しにくく、比較的単価の高い案件を扱っている傾向があります。

フリーランスエージェントは、専門的な案件情報を提供してくれるため、R言語のような専門性の高いスキルを持つ人にとっては有用な情報源です。登録後は、自分に合った案件情報を受け取れるよう、プロフィールの更新や求人案件の検索など、積極的に活用することが大切です。

クラウドソーシングサービス

クラウドソーシングサービスとは、企業や個人がインターネットを介して、必要な業務を外部の人材に委託するサービスです。クラウドソーシングサービスのサイトに登録し、スキルや経験に合った案件を、自身で探して獲得する必要があります。

R言語を使った、データ分析や機械学習のような業務も募集されています。また、案件の報酬は作業時間や業務内容によって異なります。単価の低い案件もありますが、初めて副業をする方であれば、実績を作りやすいサービスです。

友人・知人の紹介

友人・知人など、身近な人たちを通じて副業案件を紹介してもらう方法もあります。友人や知人であれば、自身のスキルや実績も知っているため、スムーズに案件を獲得できる可能性があります。

身近にR言語を使ったデータ分析や機械学習に詳しい友人・知人がいる場合、副業を探している旨を相談するとよいでしょう。また、SNSから人脈を伝って副業の紹介を受ける方法もあります。副業専用のSNSアカウントを作成し、人脈を形成するのもおすすめです。

R言語の副業案件探しにおすすめのサービス

R言語の副業案件探しには、BIGDATA NAVIがおすすめです。BIGDATA NAVIとは、エンジニアやデータサイエンティストなど、技術者の領域に特化したフリーランスエージェントです。機械学習やディープラーニングなど、AIの分野で国内最大規模の案件を保有しています。

また、BIGDATA NAVIに登録後は、機械学習やAIに精通したスタッフが、自身の経験や希望に合う案件を紹介してくれます。クライアントとの条件交渉や、キャリアプランの相談など、多方面からサポートを受けることが可能です。

R言語の副業案件を探している方は、ぜひBIGDATA NAVIを利用してみてください。

R言語の副業案件を獲得するメリット

スキルの高いエンジニアといっても、副業案件の獲得には相応のコストがかかり、また案件の獲得は決して簡単ではありません。

一方で副業案件を獲得・実施することは、コストを上回るメリットがあるのも事実です。 本章ではR言語の副業案件を獲得するメリットを解説します。

収入アップに繋がる

副業に取り組む理由は人それぞれですが、収入アップは共通のメリットです。

本記事で紹介しているとおり、R言語を扱う副業案件の相場は50～80万円と高額です。 相場の金額で3ヶ月稼働すれば、本業の年収に150～180万円の収入がプラスされます。 稼働日数を増やせば、さらなる収入アップが実現できるでしょう。

本業の年収で100万円の収入アップは難しいですが、R言語の副業案件をこなせば、年収に100万円をプラスすることができます。

経験・スキルアップにつながる

副業案件では本業では経験できない業務経験が積めるため、エンジニアとしての経験・スキルアップにつながります。

たとえば、本業でデータ分析が主な業務の場合、データ分析周辺のスキルと経験しか積むことはできません。 一方で副業案件であれば、R言語のスキルをアピールして、AI開発の案件にアサインできれば、新たな経験とスキルが獲得できます。

時間の経過とともに、本業で任される業務範囲が拡大する可能性はあります。 一方でタイミングが悪いと、新たな経験とスキルが積めないままの時間だけが経過する可能性も否定できません。

副業案件では、本業でチャレンジできない業務にも取り組めるため、エンジニアとしての成長機会になります。

人脈の拡大

本業をしているだけでは出会えない人材に、出会えることも副業に取り組むメリットです。

データ分析をメインとするエンジニアは、社内だけで仕事が完結する傾向があるため、社外の人材と出会う機会は多くありません。 副業案件に取り組むと、仲立ちとなるエージェントやクライアントと接するため、人脈は広がります。

今は関係性が薄くとも、構築した人脈がビジネスやキャリアアップにつながる可能性は十分にあります。

フリーランスとして独立しやすくなる

R言語を扱うエンジニアとして副業の経験を積めば、将来的な独立も視野に入ります。

フリーランスとして独立する際に大きな課題となるのは、どれくらい稼げるかです。 副業案件をこなして、作業労力や月々に稼げる金額をつかめれば、フリーランスとして独立する際の目途になります。

フリーランスはエンジニアのキャリアパスの中でも人気ですが、いきなりフリーランスとして独立するのはリスクがあります。 案件の獲得方法や月々に稼ぐ金額の目途がつけば、フリーランスのエンジニアとして独立しやすくなるでしょう。

R言語の高単価副業案件を獲得するポイント

同じ時間を働くのであれば、少しでも良い条件で働きたいと誰もが考えます。 本章ではR言語を扱う副業案件で、高単価の案件を獲得するポイントを解説します。

専門分野に特化する

エンジニアの副業案件が一般的な副業案件より高単価な理由は、案件の遂行に必要なIT専門知識やスキルを有しているからです。 より高単価の副業案件を獲得するためには、専門分野に特化していくとよいでしょう。

R言語を扱うエンジニアの場合には、AI開発のスキルやコンサルティングの経験を深めていくことと専門性が高まります。

またR言語に関するスキル・経験以外にも、業界に特化した知識を有していると専門分野の特化につながります。

数字を追うだけでは理解できないことも、業界知識が豊富にあるため、データ分析がより的確なものになります。

技術的なスキルや専門知識を高めていくことが、高単価の副業案件を獲得するカギとなります。

最新技術のキャッチアップを欠かさない

IT業界の技術革新のスピードは速く、R言語に関しても決して例外ではありません。 R言語の最新技術に精通することは専門性を高めるため、高単価の副業案件が獲得しやすくなります。

たとえば、R言語の周辺で注目を集めているのは以下2つの技術です。

• Tidymodels(機械学習向けのフレームワーク)
• Shiny(Webアプリケーション開発用のライブラリ)

注目の技術は移り変わりが早いため、アンテナを広げて常に情報収集を怠らないようにしましょう。 IT情報の専門サイトや企業の開発ブログ、有名開発者のSNSなどをチェックしておくと、トレンドの技術や最新技術を掴みやすくなります。

ポートフォリオの充実させる

副業単価はエンジニアの経験や知識、技術力に依存しているため、豊富な経験と技術力があることを、いかにアピールするかが重要です。 アピール方法はさまざまありますが、ポートフォリオを充実させる方法がおすすめです。

R言語を扱うエンジニアの場合、ポートフォリオの形としてはGitHubでのコード公開やデータ分析のコンペの実績などがわかりやすいでしょう。 ポートフォリオの内容は面談時などに質問されるケースが多いことから、工夫した点や制作時のエピソードを話せると、さらにプラスの評価となります。

関連資格の取得

ポートフォリオ以外にも、豊富な経験や知識があることをアピールする方法としては資格の取得もおすすめです。

R言語の場合は以下の資格を取得していると、アピールになります。

• RStudio認定データサイエンティスト：R言語を使用したデータ分析のスキルが学べる
• G検定：AI・ディープラーニングの基礎知識やビジネスでの活用事例などが学べる
• データサイエンティスト検定：データサイエンスの知識とスキルが学べる

R言語の副業を始める際の注意点

R言語の副業に取り組めば、収入アップやスキルアップなど、いいことづくめにみえますが、副業を始める前にいくつか確認すべきことがあります。 本章ではR言語の副業を始める際の注意点を解説します。

土日や平日夜の稼働が可能か確認する

副業に取り組むのはよいことですが、本業を疎かにはできません。 本業と副業の稼働時間が重複すると、本業が疎かになる可能性があるため、副業案件に応募する前に土日や平日夜に稼働できるかを確認しましょう。

また副業に取り組む前には、本業の働き方を改めて確認する必要があります。 たとえば、本業で残業が多く常に忙しい場合は時間の都合上、副業に取り組むのが難しくなります。 本業あっての副業のため、本業のペースを中心に副業のスケジュールを組みましょう。

本業とのバランスを考える

副業による収入アップやスキルアップは魅力ですが、本業とのバランスは考慮する必要があります。 たとえば、副業で働きすぎたことが原因で、本業のクオリティが下がることはあってはならないといえるでしょう。

副業は本業にプラスして働くため、負荷やストレスが相応にかかることは忘れてはいけないポイントです。 副業の内容は本業に差し障りのない範囲にするようにしましょう。

勤務先の就業規則を確認する

2018年に政府が副業を解禁して以降、多くの企業で副業が可能となっています。 一方でまだまだ副業を禁止している企業は多くあり、自身の勤務先も副業を禁止している可能性は十分にあります。

R言語の副業に取り組む前に、勤務先の就業規則を確認して副業の取り扱いを確認しましょう。 副業禁止の企業で、副業に取り組んでいることが露呈すると懲戒処分を受けるリスクはあります。

必要に応じて確定申告を行う

副業による収入で、所得が20万円以上になる場合は必ず確定申告をしましょう。

確定申告を初めてする場合、やり方がわからずに不安ですが「やよい白色申告」「freee」などのアプリを使えば、簡単に確定申告がおこなえます。

確定申告のやり方がわからないからといって、確定申告をしないと税務署から調査が入るため、注意が必要です。 最悪の場合、追徴課税を受ける可能性もあるため、必ず確定申告はしましょう。

R言語の副業に関するよくある質問

R言語の副業に関して、多くの方が以下のように考えるのではないでしょうか。

• 在宅やリモートでも可能なのか？
• 未経験でもできるのか？

在宅やリモートは可能？

在宅やリモートといった形で稼働することは可能です。最近はコロナや働き方改革の影響もあり、在宅やリモートが可能な案件も増えています。IT人材が不足している企業は多く、AIやデータ分析は需要が拡大している領域なので、今後は在宅・リモートが可能な案件もさらに増えてくるでしょう。

ただし、副業向きではない案件の場合、R言語を使ったデータ分析では社外秘のデータを取り扱うケースもあるため、出社を求める案件が多いです。また、常駐型の案件も多いとされています。副業として稼働したい場合は、必ず案件の勤務形態を確認するようにしましょう。

未経験でもできる？

R言語は専門的な知識なので、未経験で副業案件を獲得するのは難しいといえます。

しかし、PythonやSQLなど、関連するプログラミングのスキルを持っていれば、副業案件を獲得できる可能性はあります。R言語の知識がなくても、関連性の高い分野での経験を持っている場合は、エージェントやクライアントに相談してみるとよいでしょう。

AI drops 編集部

AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。

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