機械学習エンジニア案件の単価は高い？実際の案件例や将来性について解説

人工知能(AI)の普及により機械学習エンジニアへのニーズはますます高まりをみせています。

機械学習エンジニアとして活躍中の方の中には副業やフリーランス案件を獲得したいと考えている方も多いのではないでしょうか。 本記事では単価相場や実際の案件例、案件獲得に必要なスキルなどを紹介していきます。

機械学習エンジニア向け案件の単価や月収相場

機械学習エンジニアの働き方は、正社員・副業・フリーランスと多様であり、案件ごとの単価や月収相場も大きく異なります。働き方によって収入の安定性や稼げる金額が変わるので、自分に合った働き方を選ぶためにも、それぞれの相場をしっかり知っておくことが大切です。

ここでは、正社員・副業・フリーランスという3つの視点から、それぞれの相場について詳しく解説します。

• 正社員の月収相場
• 副業案件の単価(月収)相場
• フリーランスの単価相場

正社員の月収相場

機械学習エンジニアとして正社員で働く場合、月収は経験やスキル・企業規模によって異なりますが、一般的には、約40～50万円程度が多いとされています。これは、他のITエンジニア職種と比較して高い水準であり、大手企業やAI技術を積極的に導入している企業では、月収がさらに高くなる可能性が高いです。

近年、AIやデータサイエンスの需要が高まっていることから、機械学習エンジニアの給与水準も上昇傾向にあります。そのため、最新の求人情報をチェックし、市場に適したスキルアップを図ることが重要です。

副業案件の単価（月収）相場

機械学習エンジニアが副業として案件に取り組む場合、その単価や月収は稼働時間やスキル・経験によって大きく変わります。一般的には、週1～2日の稼働で月収20～30万円程度が目安とされています。

高度なスキルや豊富な経験を持つエンジニアであれば、高単価案件にも参画可能であるため、月収30万円以上も期待できるでしょう。ただし、案件の内容や求められるスキルセットによって報酬は異なるため、事前に詳細を確認し、自分のスキルや希望する働き方に合った案件を選ぶことが重要です。

フリーランスの単価相場

フリーランスの機械学習エンジニアとして働く場合、案件の単価は経験やスキル、プロジェクトの内容によって大きく変わります。一般的に、週5日稼働する案件では、月額60～80万円程度が多く、豊富な実績や高度な知識を持つエンジニアであれば、月額100万円を超えることもあります。

得られる報酬は、案件の内容やクライアントの予算によって変動するため、希望する条件を明確にし、複数の案件を比較検討することが重要です。さらに、最新の市場動向を把握し、適切な単価交渉を行うことで、より良い条件での契約が可能となるでしょう。

機械学習エンジニアの年収相場

機械学習エンジニアは、AI技術の進化に伴い需要が急速に高まっている職種であるため、他のエンジニア職と比べても年収が高い傾向にあります。しかし、働き方によって得られる年収が大きく異なるということに注意が必要です。

本章では、機械学習エンジニアの正社員とフリーランス、それぞれの年収相場について詳しく見ていきましょう。

正社員の年収相場

正社員で機械学習エンジニアとして働く場合、一般的な月収から換算した年収は、約500～700万円程度とされています。初心者や新卒であれば、もう少し低い場合もありますが、経験を積むことで年収アップを狙うことも可能です。

また、5年以上の経験を持つエンジニアの場合では、年収が800万円以上となることも珍しくありません。ただし、地域や企業規模・個人のスキルセットによっても変動するため、最新の求人情報をチェックし、自分のキャリアプランに役立てることが重要です。

フリーランスの年収相場

フリーランスの機械学習エンジニアとして働く場合、年収はスキルや経験・受注する案件の内容によって大きく変動しますが、一般的には、平均年収は約960万円とされています。これは、月額報酬に換算すると80万円程度です。

一方、経験が浅い場合や高度なスキルを持っていない場合、年収はこれより低くなる可能性がある、ということを頭に置いておきましょう。フリーランスとして高収入を得るためには、継続的なスキルアップや実績の積み重ね・案件を獲得するための効果的な自己PRが重要です。

機械学習エンジニアの副業案件の仕事内容

さまざまな分野で需要が高まっている機械学習エンジニアのスキルは、多様な副業案件で活かすことが可能です。正社員として働きながら副業案件に取り組むことで、収入の幅を広げるだけでなく、新しい知識や経験の獲得も期待できるでしょう。

ここからは、代表的な副業案件の仕事内容を4つ紹介しますので、自分に合った案件を見つける参考にしてみてください。

• データ分析の案件
• 現行システムへ機械学習を導入する案件
• 新サービスの開発案件
• 機械学習の講師

データ分析の案件

副業案件の中でも人気が高いデータ分析の案件は、企業やサービスが持つ膨大なデータを整理し、そこから有益な情報を引き出す業務です。具体的には、売上データの傾向や、顧客の行動パターンを分析する作業があげられます。

案件としては、週1～2回の稼働やリモート対応可能など、本業との両立がしやすい案件も多いです。データ分析のスキルは、多くの業界で必要とされているため、経験を積みながら収入を得る良い機会になるでしょう。

現行システムへ機械学習を導入する案件

次に紹介するのは、現行システムへ機械学習を導入する副業案件です。企業がすでに運用しているシステムにAIや機械学習モデルなど新しい技術を導入することで、業務効率化や予測精度の向上を目指します。

販売データを基にした需要予測や、顧客の行動履歴に対するレコメンド機能の追加・エラーチェックや異常検知といった案件が存在します。既存コードとの連携スキルをはじめ、企業が持つデータやシステムに合わせたモデルを構築するため、分析力や提案力が問われる案件です。

新サービスの開発案件

すでに運用しているシステムに機械学習を導入する案件もあれば、新サービスを開発する副業案件も存在します。企業やスタートアップが、新たな価値を生み出すために機械学習の技術を活用し、ユーザー向けのサービスやシステムを1から構築します。

例えば、自動応答チャットボットの開発・AIを活用した需要予測システム・顔認識や自然言語処理を取り入れたアプリケーションの開発も行われています。設計段階から関わることが多い案件であるため、データの前処理やモデルの構築だけでなく、プロジェクト全体を見通す力も求められます。

機械学習の講師

機械学習エンジニアとしての知識や経験を活かし、講師として教える案件も副業の1つです。需要の高まるAIやデータサイエンス分野では、専門知識を学びたい初心者や企業の研修需要が増えているため、機械学習の講義やトレーニングを担当する案件が多くなっています。

主な業務内容は、Pythonや機械学習ライブラリの使い方の説明、データ分析の基礎を解説するカリキュラム作成などです。講師としてのわかりやすい説明力と指導スキルにくわえ、オンライン授業や動画教材の制作も求められる場合があるため、資料作成やオンラインツールのスキルも大切です。

機械学習エンジニアの副業・フリーランス案件例

実際にどのような機械学習エンジニアの副業・フリーランス案件があるのか、気になる人もいるでしょう。ここからは、案件例をいくつかご紹介していきます。

案件例｜機械学習モデル・学習アルゴリズムの実装・評価

案件例｜設備管理システム構築

案件例｜薬剤在庫管理における需要予測モデルの改善や運用

機械学習エンジニアの正社員の求人例

実際にどのような機械学習エンジニアの正社員の求人があるのか、気になる人もいるでしょう。ここからは、実際の求人例をいくつかご紹介していきます。

求人例｜製造業向けAI機械学習プラットフォーム開発

求人例｜自社サービスのデータ分析・活用

求人例｜広告配信後の評価データを活用した改善

参考：doda

案件単価の高い機械学習エンジニアになるには

AIやデータサイエンスの需要が年々拡大しており、高度な技術を持つ機械学習エンジニアの価値がますます高まっています。その中で、高単価の案件を獲得するためには、自分の強みを明確にし、他のエンジニアとの差別化を図ることが欠かせません。

ここでは、案件単価の高い機械学習エンジニアになるためのポイントを、5つにまとめて説明します。

• 関連する資格や認定を取得する
• 効果的なポートフォリオの作成
• モデル・プログラムの設計・企画スキルを身につける
• 分析基盤開発のスキルを身につける
• プロダクトの企画・開発に関する知見やスキルを磨く

関連する資格や認定を取得する

単価の高い案件を獲得するためには、関連する資格や認定を取得することが効果的です。資格を保有することで、スキルや知識を証明できるだけでなく、クライアントからの信頼も高まりやすくなるからです。

例えば、「AWS Certified Machine Learning – Specialty」や「G検定（ジェネラリスト検定）」は、実践的な機械学習スキルを証明する代表的な資格です。さらに、「E資格（エンジニア資格）」を取得できれば、より高度なAI技術に関するスキルが評価されるため、市場価値は高まるでしょう。

効果的なポートフォリオの作成

ポートフォリオは、自分のスキルや経験を視覚的に示し、クライアントや企業に対して信頼を高める役割を果たします。効果的なポートフォリオを作成すれば、高単価案件の獲得に大きく役立つはずです。

ポートフォリオでは、過去に取り組んだプロジェクトや成果物を分かりやすく整理しましょう。使用した技術やツールを具体的に記載し、実績や強みを明確にできれば、より良い条件の案件獲得につながります。

モデル・プログラムの設計・企画スキルを身につける

技術面ばかりではなく、モデルやプログラムの設計・企画スキルを身につけることも大切です。設計スキルとは、データの前処理やモデルの選定・アルゴリズムの調整を行い、実際のシステムに導入するための計画を立てる力です。

企画では、プロジェクト全体の方向性を考え、クライアントの要望やビジネス目標に合わせた提案を行います。設計・企画スキルをアピールできる機械学習エンジニアは、より高単価な案件を受注できるチャンスが広がります。

分析基盤開発のスキルを身につける

分析基盤とは、データの収集や保存・処理を効率よく行い、機械学習モデルの実装や運用を支えるシステムのことです。分析基盤開発のスキルを身につけることで、大量のデータを扱うプロジェクトでも、安定したデータ処理環境を構築できるようになります。

クラウドサービスのAWS（Amazon Web Services）やGCP（Google Cloud Platform）・Microsoft Azureを使った基盤開発も多くの現場で求められていることから、効率よく構築できればクライアントからの評価も上がります。分析基盤開発は専門性が高い分野であり、スキルを習得することで他のエンジニアとの差別化が図れるでしょう。

プロダクトの企画・開発に関する知見やスキルを磨く

プロダクトの企画・開発に関する知見やスキルを磨くことも、案件単価の高い機械学習エンジニアになるためのポイントです。ユーザーの課題や市場のニーズを把握し、それに応じたサービスやシステムを提案・設計するスキルです。

企画段階から関わることになるため、技術だけでなくビジネス視点を持つことができれば、クライアントの信頼も得やすくなります。技術力に加えて提案力や実行力をアピールできるようになれば、結果として、より高度で高単価な案件の依頼が期待できるでしょう。

機械学習エンジニアの副業案件の探し方

機械学習エンジニアとして副業を始める場合、案件探しは効率よく進めることが重要です。どの方法が自分に合っているのかを知ることで、希望の案件に出会える確率が高まるからです。

本章では、機械学習エンジニアの副業案件の探し方を5つ紹介します。

• 副業・フリーランスエージェント
• クラウドソーシングサイト
• 友人・知人の紹介
• SNS経由
• 企業へ直接営業する

副業・フリーランスエージェント

エージェントは、エンジニアと企業の間に立ち、条件に合った案件を紹介してくれるサービスです。エージェントを利用する最大のメリットは、自分のスキルや希望条件にマッチした案件を提案してもらえる点です。

また、契約の手続きや条件交渉を代行してくれるため、安心して業務に集中できます。利用する際は、複数のエージェントに登録することでより幅広い案件を選べるため、案件が見つかりやすくなります。

クラウドソーシングサイト

クラウドソーシングサイトは、オンライン上で仕事を依頼する企業と、受注する個人をつなぐサービスです。手軽に登録でき、初心者でも取り組みやすい案件が多いのが特徴です。

データ分析やAIモデル構築の案件が定期的に掲載されており、小規模なタスクや短期案件も多いことから、本業との両立がしやすい点も魅力といえるでしょう。ただし、競争が激しいため、提案時には過去の実績やポートフォリオをしっかりとアピールすることが重要です。

友人・知人の紹介

友人や知人など、信頼できる人を通じた依頼であれば、スムーズに仕事を始めやすく条件面でも相談しやすいメリットがあります。すでに人間関係ができているため、提案や交渉も進めやすく、安心して仕事を進められる点は魅力的です。

また、紹介案件は単発の依頼だけでなく、長期的な仕事につながることも多くあります。自分のスキルや専門性を周囲に伝えておくことで、声をかけてもらえる可能性が高まりますので、まずは友人や知人に「機械学習の仕事を探している」と積極的に伝えてみましょう。

SNS経由

SNSは多くの企業や個人が情報を発信しているため、仕事のチャンスを見つけやすいツールです。SNSを通じて仕事を得るためには、定期的に投稿し、自分のスキルや実績を発信することが大切です。

ポートフォリオや過去のプロジェクトを共有することで、専門性や信頼感が伝わり、案件の依頼につながりやすくなります。SNSを上手に活用し、人とのつながりを広げることで、思わぬ副業案件が見つかるかもしれません。

企業へ直接営業する

副業案件を獲得する方法として、企業へ直接営業するのも効果的です。自分から積極的に提案を行うことで、希望に合った案件を獲得しやすくなるメリットがあるからです。

まずは企業のホームページやSNSで情報を収集し、メールや問い合わせフォームを通じて連絡を取るとよいでしょう。自分の強みをアピールし、企業が抱える課題に寄り添ったアプローチを心がけることで、興味を持ってもらいやすくなります。

機械学習エンジニアの今後の需要や将来性

機械学習エンジニアは、AI技術の進化とともに需要が高まっている職種です。企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進やデータ活用の重要性が増していることから、機械学習の専門知識を持つエンジニアの役割はますます重要視されています。

多様な分野でAI導入が進む中で、機械学習エンジニアの活躍の場は広がっていますが、人材はまだ不足しており、今後も高い需要が続くと予想されます。最新の技術動向を常にキャッチアップし、市場のニーズに対応できる柔軟性と専門性を持つことで、キャリアの幅をさらに広げることができるでしょう。

まとめ

企業におけるデータ活用の機会が増えているため、機械学習エンジニアに対する需要は高く、働き方や案件の種類も多様になっています。正社員として安定した収入を得る、フリーランスとして高単価の案件に挑戦する、あるいは副業で新しいスキルや経験を積むなど、自分のライフスタイルやキャリアプランに合わせた選択が可能です。

しかし、進化のスピードが速いAIやデータサイエンスの分野で高い単価を得るためには、最新の技術を学び続ける姿勢が欠かせません。市場のニーズを理解しながらスキルを磨き、他のエンジニアとの差別化を図ることで、将来的なキャリアアップや高収入につながるでしょう。

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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