機械学習の副業案件に必要なスキル・収入(時給)を解説！

現代社会においてビッグデータの活用が重視されるようになり、機械学習エンジニアの需要が高まっています。この傾向は副業の分野にも波及しており、条件の良い案件が多数存在しています。

本稿では、以下の点について解説します。

• 機械学習エンジニアの副業案件の種類
• 収入水準
• 必要なスキルセット
• 案件獲得方法

特に、機械学習のスキルを活かした副業に興味がある方、副業に携わるために必要な知識を得たい方は、ぜひご一読ください。

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機械学習エンジニアの副業案件はどんな案件があるか(2024年6月)

機械学習エンジニアの副業案件は多岐にわたります。
本稿では、その内容を4つのカテゴリーに分けて解説いたします。

データ分析人材の副業活用

データ分析の専門家を必要とする企業は数多く存在します。
副業においては、

• データ分析プロジェクト全体を引き受けるのではなく
• コンサルティングや人材育成などの特定の役割を担うことが一般的です

機械学習の知見を持つエンジニアであれば、高度なデータ分析業務を遂行することが期待されます。
さらに、技術アドバイザーとしての立場であれば、比較的高い報酬が見込めるかもしれません。

機械学習の副業案件

人工知能技術の活用は、副業の有望な選択肢の1つとなり得ます。最近では、機械学習を応用したサービスが様々な領域で実用化されています。

• タクシーの需要予測
• 手書き文書の自動デジタル化
• 音声認識システムの導入

などが挙げられます。機械学習の導入により効率化が図れるシステムは多数存在し、未だ導入が進んでいない分野も多いため、副業案件の機会は豊富にあると考えられます。

機械学習を活用した副業案件

企業は大量のデータから価値を創出したいと望んでおり、機械学習を活用した新サービス開発の副業案件が存在します。
動画のダイジェスト作成などがその一例です。
さらに、機械学習以外の技術力があれば、ECサイトなどのWeb開発の副業機会も生まれるでしょう。

機械学習講師の需要と魅力

機械学習分野における人材不足は深刻であり、実践的な指導者の需要は高まりつつあります。
従来の集団授業形式に加え、オンラインによる個別指導の機会も増加しています。
教育を通じて自身の知識を確認し、さらなるスキルアップにつなげることができます。
指導者の役割には責任が伴いますが、実際の作業内容は複雑ではありません。

機械学習エンジニアの副業案件の数・収入(時給)

本文では、機械学習分野における副業の機会と収益性について説明します。
機械学習エンジニアは高い需要があり、プロジェクトベースの仕事を請け負うことで副収入を得られます。
しかし、報酬額は個人のスキルと経験によって異なります。
副業を行う際は、本業に支障がないよう注意が必要です。

• 機会は多岐にわたりますが、適切な仕事を選ぶことが重要となります。

機械学習エンジニアの副業需要

ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」のデータによると、2022年1月時点で機械学習エンジニアの案件数は1,455件に上りました。
そのうち、

• 週2〜3日の副業向けの案件は113件ありました。

月額報酬が100万円前後の高額案件も多数存在し、機械学習エンジニアの需要が高いことがうかがえます。
多くの案件では、

• 自社のエンジニアと協力しながら開発プロジェクトに従事することが求められており、機械学習エンジニアの専門性を発揮できる内容となっています。

機械学習エンジニアの高収入副業

機械学習分野における副業の報酬水準は高額であると言えます。時給ベースで4,000円から5,000円前後が一般的な目安とされています。
月収換算では100万円から180万円程度、年収に直すと1,000万円を上回るケースも多数存在します。
通常の副業と比較すれば、かなり高い金額設定となっていることがわかります。
さらに、長期的に同一案件に携わり続けることで、交渉次第では報酬アップの余地も十分にあるでしょう。

機械学習エンジニアの副業案件に必要なスキル

この節では、機械学習の専門家が副業を獲得し実行するために求められる能力を3つのカテゴリーに分けて説明していきます。

• 技術的能力
• 機械学習のアルゴリズムやモデルに関する深い知識
• データ前処理、特徴量エンジニアリング、モデル評価などの技術的スキル
• プログラミング言語(Python、R、SQLなど)の習熟
• 問題解決能力
• ビジネス課題を機械学習の問題に落とし込む力
• データ分析を通じて洞察を導き出す力
• 機械学習モデルの結果を解釈し、意思決定に活かす力
• コミュニケーション能力
• 機械学習の専門用語を分かりやすく説明する力
• ステークホルダーとの円滑なコミュニケーション
• プレゼンテーション資料の作成力

データ分析のための言語習得

データ解析の仕事を請け負うためには、Python やRなどのプログラミング言語の知識が不可欠です。
従来はRが主流でしたが、最近ではPythonの利用も増加しています。
Pythonは現在大変人気があり、需要の高い言語ですが、Rの基礎知識も持っていれば、より幅広い案件に対応できるようになります。

機械学習エンジニアに必要なライブラリ・フレームワークの経験

機械学習の分野では、理論的な知見やテクニカルスキルだけでなく、実践的な経験も欠かせません。
画像解析や自然言語処理などの特定のタスクには、それぞれ適切なツールやライブラリが存在します。
例えば、

• TensorFlow
• Keras
• scikit-learn
• Anaconda
• Atom
• Jupyter Notebook

などの使用経験が求められることが多くあります。
機械学習エンジニアとして副業を行う際には、これらのツールの実務経験が不可欠となる場合があるため、事前の準備が重要です。

データベース知識の重要性

データベース関連の知見は機械学習エンジニアにとって重要な資産となります。
SQLなどのデータベース言語の理解を深めることで、モデル構築に役立つでしょう。
PostgreSQLやOracleといった主要なデータベースシステムに精通することが望ましいです。
また、近年では

• AWSやAzureなどのパブリッククラウド上でデータウェアハウスを活用するケースが増加しており、この動向を把握しておく必要があります。

機械学習エンジニアの副業案件の獲得方法

この節では、機械学習の専門家が副収入を得る手段について4つの方策を紹介します。
副業案件の獲得方法は様々ですが、ここでは代表的なアプローチを取り上げました。
副業に関する具体的な情報は省略しましたが、機会を見つける際の一助となれば幸いです。

フリーランスエンジニア向けIT求人サイト「フリーランススタート」

フリーランスエンジニアとして活動する際、適切な案件を見つけるためのリソースが存在します。
そのひとつが、IT分野の案件を専門に扱うウェブサイトです。
そこでは、

• プログラミング言語やインフラなどの条件で検索が可能で、機械学習に関連する案件はもちろん、他の技術スキルとの組み合わせでも探すことができます。

副業として取り組める案件も多数掲載されているため、活用すると良いでしょう。

クラウドソーシングで機械学習エンジニアの副業

クラウドソーシングサービスは、機械学習エンジニアが副業案件を見つけるのに役立つ可能性があります。

• タスク型と呼ばれる、案件ごとに部分的に取り組めるものが多数存在するため、初心者にとっては利用しやすいでしょう。
• ただし、最初のうちは低単価になりがちなので、すぐに一定の収入を得たい人には適さない面もあります。

副業案件を効率的に見つける方法

副業の仕事を紹介するエージェントサービスを利用するのも一案です。
そういったサービスでは、多数の副業案件を取り扱っているため、手間をかけずに簡単に副業の仕事を見つけられる可能性があります。
クラウドソーシングよりも条件が良く、報酬単価が高い副業案件が多数あると言われています。

• 長期的なキャリア形成を視野に入れた常駐型や長期間の案件も扱っているエージェントもあり、将来を見据えた方にもメリットがあるかもしれません。

機械学習エンジニアの副業案件探し

機械学習エンジニアの副業案件を見つける際、求人サイトを利用するのではなく、知人のネットワークを活用する方法があります。
知り合いからの紹介であれば、一般の求人には掲載されていない有利な条件の案件に出会えることもあります。
AI関連企業との人脈が豊富であれば、知人に頼むのが効率的でしょう。
このような案件を通じて横のつながりを広げていけば、さまざまな仕事機会に恵まれる可能性が高まります。

まとめ

機械学習分野におけるエンジニアの需要は近年増加傾向にあり、良好な条件の案件に出会える可能性が高いと言えます。

• 既存システムへの機械学習導入
• 機械学習を活用した新サービス開発
• 講師業務など、様々な案件獲得が期待できるでしょう。

案件を受注するには、PythonやR言語の理解、データベース関連の知識・経験が重要となります。
ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」を活用すれば、適切な案件を見つけやすくなるでしょう。機械学習エンジニアとして活躍の場を広げたい方は、これらの要件を満たすよう努力を重ねましょう。