フリーランスAIエンジニアの魅力をいろんな視点から徹底分析

フリーランスAIエンジニアって稼げるのかな?
必要なスキルや知識も知りたい!

近年目覚ましい速度で発展を遂げているAI技術。技術発展の裏側で活躍しているのがAIエンジニアという人達です。

今後のIT業界の花形になってくるであろうこの人達は、いったいどのようなスキルや知識を持っているのでしょう? これからAIエンジニアでフリーランスを目指す人にとって、必要なスキルを知ることは必須ですし、将来性を確認しておかないと後悔する可能性があります。

そこで、この記事ではフリーランスのAIエンジニアに必要なスキルや知識、将来性や年収などについて解説します。

AIエンジニアに少しでも興味がある人は是非この記事を参考にしてください。

そもそもAIエンジニアの仕事内容とは?

画像:Shutterstock

AIエンジニアの仕事内容は大別すると以下の2つに分けられます。

  • プログラミングによるAIの開発と実装
  • AIデータの解析

この2つの業務には、それぞれ専門的なスキルや知識が必要となるため、未経験からフリーランスのAIエンジニアを目指すことはかなり難しいと言われています。しかし、その年収や将来性は非常に魅力的なものなので、目指す価値が十分ある職種です。

どのようなスキルや知識が必要なのか?それでは、具体的に見ていきましょう。

フリーランスAIエンジニアに必要なスキルとは?

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ITリテラシー

フリーランスのAIエンジニアに必要なスキルとして、まず挙げられる要素はITリテラシーです。

ITリテラシーとは、下記の3点のことを指します。

  • 正しい情報を探し出して正確に使う能力
  • コンピュータに関する知識と技術
  • ネットワークやセキュリティに関する知識や技術、及び、インターネットの知識とモラル

AIエンジニアとしてフリーランスになる人は、ただ単にプログラミングや技術的なことだけをできればいい訳ではありません。総合的なスキルが求められるため、ITリテラシーを身に着けることは必須です。

プログラミングスキル

フリーランスのAIエンジニアにはプログラミングスキルも当然求められます。

AIエンジニアが使用するプログラミング言語は幾つか種類がありますが、代表的な言語はPython(パイソン)です。Pythonは、シンプルな文法に加え、使い勝手が良く、数値計算に役立つツールが非常に充実しているため、AI分野では特に使われています。

他に、R言語アール)もAIのデータを解析する際やシステムを組む際に使われています。R言語は他の言語よりもデータ分析や統計解析が抜群に優れていますし、こちらもPythonと同様にAI分野で役立つ機能が充実しているのでよく使われる言語です。

ですから、フリーランスのAIエンジニアを目指すなら最低限この2つのプログラミング言語は習得しておくことをオススメします。

ディープラーニング(深層学習)

ディープラーニングを簡単に一言で言うと、集めたデータをAIに分析させ、特徴やパターンを導き出させる技術のことです。

画像認識や音声認識、ECサイトでのユーザーにマッチした商品やサービスをオススメする機能にこの技術は組み込まれています。身近なサービスではiPhoneやMacなどの人工知能型アシスタント「Siri」にも使われています。

ディープラーニングは、言ってみれば自ら学習する人工の脳を作るようなものです。ですから、実現するにはニューラルネットワークについての知識も必要になってきます。ニューラルネットワークとは、人間の脳内にある神経回路を人工ニューロンという数式で表した特殊なアルゴリズムです。

ディープラーニングはAIの根幹を指すものなので、AIエンジニアを目指すのならこれらの知識と実装スキルは必須と言えるでしょう。

マシンラーニング(機械学習)

続いてはマシンラーニング。先ほどご紹介したディープラーニングはこのマシンラーニングに含まれる技術ですが、それぞれ違いがあります。

例えば、犬か猫か判断する画像認識の場合、ディープラーニングではデータから犬と猫の特徴をAIが考えて判断しますが、マシンラーニングではあらかじめ犬と猫の特徴を、人間がデータとして組み込んだ上で、どちらの特徴が多いかで答えを導き出します。

ディープラーニングのAI自ら考えて学習する、まるで人間の脳のような技術に対し、マシンラーニングの場合は、どうやって学習するか、その方法を人間側であらかじめ決めることが可能です。

この技術もAIエンジニアにとっては必要不可欠と言えるでしょう。

数学知識

AIエンジニアには数学の知識も必要です。

AIという人工の人間の脳を再現するためには膨大なデータを処理する必要があります。そして、それには線形代数という数学が関わってきます。

また、他にも統計学や微分積分といった分野の知識も必要となってくるので、これらの数学の知識をAIエンジニアは身につけておかなければいけません。

設計思考

設計思考(デザイン思考)とは簡単に言うと、ユーザーの視点で問題やニーズを深堀りしつつ、実際に試作や検証を何度も試みて、その都度改良を重ねるといったような、問題解決に対する一連の考え方のことです。

この設計思考は、GoogleやAppleでも採用されるほどメジャーな思考法で様々な分野で用いられています。AIエンジニアもこの設計思考のもと、開発を進めていく必要があるので、習得しておくスキルの一つと言えるでしょう。

コミュニケーションスキル

AIエンジニアは設計思考のもと、周囲とコミュニケーションをとりながらアクティブに業務に携わることが求められます。ですから、自分の考えを伝えたり相手の意見を聞いたりするコミュニケーション能力も必要となってきます。

そういったコミュニケーションの面からも、たとえフリーランスでも企業としては、出来るだけ常駐してくれる人材を欲しがる傾向があります。

また、コミュニケーションがうまく取れれば、案件獲得に繋がることもありますし、情報交換もできます。他にも、お互いの存在が仕事の励みになったり、何かしらのトラブル時には相談することも出来たり、様々なメリットがあるので積極的にコミュニケーションを取って人脈を形成しておくことは大事です。

自己管理スキル

これはAIエンジニアに限らず、フリーランスには必須のスキルと言えるでしょう。自分の能力や働ける状況に合わせて案件を獲得する必要がありますし、それらのスケジュールも自ら決定しなければなりません。

また、病気にならないための健康管理や、確定申告など税金を納めるためのお金の管理、万が一の時の為に貯金なども行う必要があります。

営業スキル

フリーランスのAIエンジニアは、会社が案件を与えてくれるという事はないので、自分で案件を獲得しなければなりません。そのため、クライアントに自分の能力をアピールする営業スキルも必要です。

営業のためには、自分の能力や実績が一目でわかるポートフォリオを提出しなければいけません。ポートフォリオの内容ですが、AIエンジニアのなかには「Kaggle」(カグル)というサイト内で参加できる機械学習のコンペ結果を、ポートフォリオとして企業に提出する人が多く存在し、企業側も評価対象としています。ですから、あなたも是非「Kaggle」を有効活用することをオススメします。

フリー ランスAIエンジニアの需要と将来性

フリー ランスAIエンジニアの求人数

フリーランスのAIエンジニアの求人数ですが、求人サイト「レバテックフリーランス」で「機械学習 エンジニア」で検索した結果が以下です。

こちらでは138件の求人が掲載されています。また、フリーランスエンジニアのための案件紹介サイト「フリエン」では同様の検索で113件の求人がありました。

「AIエンジニア」や「人工知能」など関連する他の検索ワードでも調べてみましたが、「機械学習 エンジニア」での検索数が圧倒的に多い結果となりました。では、フリーランスだけでなく全体としては、どのくらい求人数があるのでしょう?

こちらがIT/Web業界の求人に強い転職サイト「Green」での同様の検索結果です。

366もの企業が1180件の求人を掲載しているので、AIエンジニアは業務形態に限らず多くの需要があると言っていいでしょう。

フリーランスAIエンジニアの将来性

フリーランスAIエンジニアは将来、AI技術の普及に比例してさらに活躍が求められるでしょう。

経済産業省の発表によると2020年にはAIなどを扱える先端IT人材が約4.8万人不足するとのことです。このことからAIエンジニアは今後も貴重な人材として企業に重宝される存在であり続けると予測できます。

フリーランスAIエンジニアの年収の違い

常駐AIエンジニアの年収

フリーランスの常駐AIエンジニアの年収ですが、参考までに以下のような求人が実際に掲載されています。

引用元:フリエン https://furien.jp/projects

フリーランスということで各案件毎に期間が違うので、年収もそれぞれ幅はあるでしょうが、どのくらいの額か少しイメージがついたでしょうか。

続いては常駐ではなく、在宅の場合の年収を見ていきましょう。

在宅AIエンジニアの年収

フリーランスの在宅エンジニアの求人は以下のようなものがあります。

完全在宅ということだけあって、勤務日数も様々で能力次第で年収も大きく変わるということがわかります。

常駐案件と在宅案件を比較すると?

常駐案件と在宅案件の年収を比較すると、やはり常駐案件のほうが高いケースが一般的です。しかし、在宅案件では週1日からや3日からの勤務も可能ですから、常駐案件に比べると比較的自由な働き方が出来ると言えるでしょう。

また、在宅案件でも能力や案件次第では、常駐案件を上回る報酬を得ることも可能です。ですが在宅案件は常駐案件に比べると圧倒的に案件数が少ないという点も頭に入れておきましょう。

常駐案件も在宅案件もそれぞれ一長一短あるので、自分の能力や状況にあった案件を選ぶことをオススメします。

フリーランスAIエンジニアに年齢制限はあるのか?

画像:Shutterstock

結論から申し上げますとフリーランスのAIエンジニアに年齢制限はありません。

最近では50代といった比較的高齢のフリーランスのエンジニアも多数活躍しており、業務内容という面から見ても、加齢による影響で業務に支障が出るというケースもあまりないと思われるので、人によっては70代くらいまで活躍する人もいると言われています。

また、特にAIエンジニアは他のエンジニアに比べても人手不足が顕著なので、たとえ高齢であっても能力や実績さえあれば企業からの需要は十分あると言えるでしょう。

【結論】フリー ランスAIエンジニアは必要となるスキル・知識が多いためまずは実務経験を積もう

フリーランスAIエンジニアの魅力や需要、必要なスキルと知識について解説しました。

フリーランスAIエンジニアは決して簡単にはなれません。しかし現時点で既に人手不足であり、将来的にもほぼ間違いなく必要とされる業種です。

もしあなたが将来、フリーランスのAIエンジニアとして活躍したいのなら、早い段階で将来を見据えて実務経験を積み、キャリアを構築していくことをオススメします。

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書いた人

深町 一雄

深町 一雄

元ウェブディレクター/編集者
メイン機はOS9時代からMac。
最近はUnityに興味があります。

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