本業以外の収入源を確保するために副業を始める人が増えているなか、AI開発技術を使った「機械学習」の副業にチャレンジしてみたいと考えている人も多いと思います。機械学習の技術は多くのサービスに使われているため、現在とても需要が高いです。
しかし、いざ機械学習エンジニアとして副業に取り組むと、思っていたような業務内容ではなかったり本業とのバランスが取れなかったりと、始める前には想像できなかったギャップを感じる人も少なからずいるようです。
本記事では、機械学習エンジニアの副業案件の特徴や必要なスキル、案件探しの方法について紹介します。現在「機械学習エンジニアとして副業を始めてみたい」と考えている人は、ぜひ参考にしてください。
Contents
機械学習エンジニアとは
「機械学習」とは、AI関連の技術のなかで機械（コンピューター）に学習させ、蓄積したデータをもとにルールやパターンを発見・分析・解析する技術のことです。
企業が機械学習を導入すると、学習したデータのなかから法則性を見つけることによって顔認証機能やECサイトでのレコメンド機能の搭載、さらにマーケティングにも活用できるようになります。
機械学習を使えば、人間が行うよりもはるかに短時間で過去の膨大な数のデータを分析し、さまざまな場面での自動化が可能になります。
そしてそのために、モデルの構築やアルゴリズムの実装のために、専門的かつ高度な知識をもつ機械学習エンジニアが必要とされています。
機械学習エンジニアとAIエンジニアの違い
なお、機械学習エンジニアと比較されやすい職種に「AIエンジニア」があります。AIエンジニアはAI全般の業務に携わるのが一般的ですが、機械学習エンジニアは『AI分野のなかの機械学習の部分』に特化したエンジニアを指します。
機械学習エンジニアはAIを活用する中の技術の1つであり、AIエンジニアのようにAIに関する幅広い業務に携わるわけではありません。あくまでも、機械学習はAI技術の一部分であると考えるとわかりやすいでしょう。
機械学習の副業案件の特徴
機械学習エンジニアは、機械が正確に学習するためのモデル構築やシステム開発、収集されたデータの整理や管理などをおこないます。副業案件は通常の機械学習エンジニアの業務内容と同じようなものですが、週2日などのフリーランス案件を探すことになります。
ここでは、機械学習エンジニアの副業案件の特徴をいくつか紹介します。
データ分析に関する案件
近年では、企業のマーケティング戦略などに活かすことを目的に、必要なデータの収集・分析をおこなうことも多くあります。このような案件では、データ分析やデータ中の欠損・異常値、表記揺れなどに対処するのがおもな業務となります。
不正確な部分を探し出して修正したり、分析に不要なデータが含まれている場合にはデータクレンジングをおこなったりします。データ分析に関する案件では企業が運営するWebメディア・SNSなどのデータを扱うことも多く、コンサルタントを兼ねた案件であれば高単価に期待できます。
システムへの機械学習の機能追加などの案件
企業で使われているシステムに機械学習の機能を追加する案件もあります。たとえば、製造業では設計図面をスキャンして文字と画像を自動でデータ入力、アパレル業界では需要を予測するほか、顧客情報の管理など社内業務の効率化につながるものも多くあります。
また、チャットボットの搭載やコールセンターの自動化なども、機械学習を導入することで人手不足の解消と顧客満足度の向上が期待できるため、多くの企業が導入を進めています。今後も導入する企業が増えることを考えると、副業案件から始めてフリーランスを目指すのもよいでしょう。
機械学習を活用したシステムやサービスの設計・開発案件
PythonやR言語などを使って、システムやサービスを設計して開発・実装するのも、機械学習エンジニアの業務の1つです。新たに機械学習を使ったシステムやサービスを導入したい、と考えている企業は少なくありません。
クライアントとなる企業が求める内容にあわせて、機械学習のアルゴリズムを構築する案件は比較的多く見られるため、実務経験を積んでおくとよいでしょう。
機械学習の講師
機械学習への知識が十分ある場合は、プログラミングスクールの講師として週末や夜などのあいた時間を有効活用するのもよいでしょう。これから機械学習を学びたいと考えている人のなかには、「スクールで教わりたい」という人も多くいます。
AIが注目される今、AIエンジニアや機械学習エンジニアを目指す人も増えていると考えられることから、教える立場としての需要にも期待できます。オンラインで完結するプログラミングスクールもたくさんあるので、教えるのが得意な人や、人と関わるのが好きな人におすすめです。
機械学習エンジニアの需要・将来性
AI技術はさまざまな業界や分野で活用され始め、対応できるITスキルをもつエンジニアの需要が高まっています。しかしAI技術を扱うために必要な技術は高度で、複雑なシステム処理に対応できる人材にならなければなりません。
また、「機械学習エンジニア」として人材育成するには時間も費用もかかることから、フリーランスとして活動する機械学習エンジニアを積極的に採用する企業も増えています。
機械学習を含むAIは、これからますます需要が高まる分野であることに間違いなく、これから機械学習エンジニアとしてスキルや技術を習得しても全く遅くありません。
人材不足の機械学習エンジニアになるということは、自然と市場価値も高まるということになり、実績を積めば積むほど企業から求められる人材になれるでしょう。
機械学習エンジニアの副業案件例と単価目安
機械学習エンジニアの副業案件は限られてはいるものの、条件があえば単価の高い案件を獲得することが可能です。案件を探す際には、フリーランスエンジニア向けのサイトやエージェントを使うのが効率よく、経験やスキルによって獲得できる案件が変わります。
ただし、まったくの未経験から機械学習の副業案件を獲得するのは難しく、「経験年数◯年以上」と条件に記載されているケースもめずらしくありません。のちほど紹介する機械学習エンジニアに必要なスキルを身につけつつ、企業で実務経験を2〜3年以上積んでおきましょう。
以下に、フリーランスエージェントの『Bizlink』で募集している機械学習エンジニアの副業案件をいくつか紹介します。案件内容と単価の目安にしてみてください。
| カテゴリ | 内容 | 報酬 |
| 機械学習/経験5年以上 | 機械学習・データ分析｜データサイエンティスト | 80〜130万円/月 |
| Python | AI技術の研究・開発案件 | 65〜75万円/月 |
| SRE | クライアント内のSREエンジニア（フルリモート） | 〜50万円 |
どのくらい副業に時間と労力をあてられるかによって参画できるプロジェクトは異なりますので、無理のない範囲で対応できる案件を探してみるのがおすすめです。
また、機械学習で使われることの多いPythonはフルリモート案件も多いので、自宅で業務できる点でも副業向きといえるでしょう。
Bizlinkで扱っている機械学習エンジニアのその他の案件は、こちらから探せます。
機械学習エンジニアの副業に必要なスキル・知識
機械学習エンジニアが携わる業務は専門性が高く、高度なスキルを要するため単価は高いものの、実務経験がないと機械学習エンジニアとしてフリーランス案件を獲得するのは困難なのが現状です。プログラミングスキルをはじめとするIT技術のほかにも、AIに関する基本的な知識は、機械学習エンジニアとして働く上で欠かせません。
ここでは、機械学習の副業案件を獲得する際に必要となるスキルや知識を紹介します。
プログラミングスキル
機械学習のプログラム開発や実装ではPython・C・C++、統計分野ではR言語がおもに使われる言語となります。これらの基本的な知識は機械学習の副業案件を獲得する際に必須となるスキルです。
また、そのほかにも扱えるプログラミング言語が多いほど対応できる案件が多くなるので、幅広い語の習得も検討しておくとよいでしょう。さらに機械学習で使われることの多い、「PyTorch」や「TensorFlow」などのフレームワークも覚えておくとより良いです。
データベース・クラウドの知識・スキル
機械学習では膨大なデータを収集・蓄積するため、データベースやクラウドを活用することが多くあります。というのも、処理数が少ないデータでは高い学習効果に期待できず、さらに能力不足であれば時間がかかってしまいます。
そこで大容量のデータにも対応できるクラウド環境であれば、データの保存やラベルづけ、アルゴリズムの選択から学習をおこなうという、一連の処理をおこなうことが可能になります。
機械学習で使われるデータベースには「Redshift」や「BigQuery」などがあり、クラウドサービスには「AWS」や「GCP」などがあります。機械学習エンジニアとしてプロジェクトに参画する場合には、これらの知識やスキルを習得する必要があります。
深層学習（ディープラーニング）についての基礎知識
機械学習における学習の素材となるデータの選択や解析などの知識に加えて、深層学習（ディープラーニング）の基礎知識も必要です。ディープラーニングは、機械学習であれば手動でおこなわなければならないデータの抽出などが自動でできて、人間のサポートがなくても学習可能な技術です。
機械学習よりも精度が高く自動化できることから、今後ますます期待されている技術の1つです。機械学習の「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つの手法とあわせて、ディープラーニングの概要や手法の知識も習得しましょう。
数学の知識
機械学習やディープラーニングのデータ分析で必須となるのが、数学や統計学の知識です。数学の分野では「微分」「線形代数」、統計学では「正規分布」「相関分析」「回帰分析」などの知識が必要です。
機械学習がどのような目的で使われるかにもよりますが、収集したデータから関数を作成したり正確に予測を立てるためには、数学と統計学の知識が必須スキルとなります。
機械学習エンジニアの副業案件を探す方法
機械学習エンジニアとして副業案件を探す方法はいくつかありますが、代表的な方法として以下の4つがあります。
- クラウドソーシングで探す
- 企業に直接営業する
- SNSで営業する
- エージェントで紹介を受ける
クラウドソーシングは、手軽に利用できることや比較的単発の案件が多いことが特徴です。
直接営業は、企業やSNSを通じて直接契約できれば手数料がかからず、報酬がそのまま受け取れるようになるメリットがあります。ただし、直接営業では副業として採用してくれる可能性がどの程度あるかは未知数のため、安定はしません。
フリーランスエージェントではスキルや希望条件にあわせて案件を探して提示してくれるので、営業しなくても良い案件に出会えるのが最大のメリットです。そのため、仕事をしながらも案件紹介が受けられる、フリーランスエージェントを利用するのがおすすめです。
機械学習エンジニアの副業案件を探すなら『Bizlink』
機械学習エンジニアの案件を扱っているエージェントはたくさんありますが、副業で効率よく稼ぎたい人には『Bizlink』がおすすめです。Bizlinkでは中間マージンをできるだけおさえる仕組みを構築しており、スキルや経験があれば副業でもしっかり稼ぐことが可能です。
現在のスキルや希望の条件に最適な案件紹介が受けられるだけでなく、プロのコンサルタントと将来的なキャリアプランを一緒に考えられるのも魅力です。週2日〜のフルリモート案件も豊富に取り扱っているので、ぜひチェックしてみてください。
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まとめ
機械学習エンジニアには高いレベルのスキルが求められますが、その分単価も高く年収をあげやすい傾向にあります。さらに、AIは今後ますます需要が高まると考えられる分野でもあるため、副業から始めてフリーランスエンジニアを目指すのもよいでしょう。
機械学習の案件を獲得するには、実務経験や業務に対応できるスキルを身につけることが必須となります。本業とは別の収入源をもちたいと考えている人は、フリーランスエージェントを活用して効率よく副業案件を探しましょう。
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