なぜフリーランスのAIエンジニアは年収が高いのか？

「AIエンジニアのフリーランスって稼げるのかな？」
「ゆくゆくはAIエンジニアのフリーランスで自由に働きたい」

 

こんなお悩みを解決していきます。

 

本記事の内容

 

この記事を書いている私は、現在教育事業会社のWebマーケティング担当としてWebメディア運営をしています。

 

この記事では需要が急激に増えつつあるフリーランスAIエンジニアの仕事について解説しています。

 

いつかフリーランスのAIエンジニアになりたいと考えている方にとっては、役に立つ内容となっています。

 

この記事の執筆者：Taka

中央大学卒業後、商社で7年勤務した後、教育事業の会社でWebマーケティング担当として、オウンドメディアの運営をする。

自分自身でもこのブログサイトを運営し、転職関連の情報発信に特化する。

過去に大学編入や、NYなどで留学経験もあり、苦難を乗り越え現在に至る。SEO検定1～4級保有、Webライティング能力検定2級、TOEIC795点。

全日本SEO協会 認定SEOコンサルタント

 

AIエンジニアの仕事には、AI開発とAIデータ解析がある

 

AIエンジニアの仕事は、大きく分けると「AIの開発」と「AIデータの解析」の2つに分けられます。

 

 

AI開発の仕事とは

AI開発は、AIエンジニアの主な仕事として挙げられます。

 

プログラミングを用いてAIモデルやAIモデルを組み込んでいるシステムを開発することです。

 

近年では、AIツールやAI機能を縦横無尽に活用するサービスが多くの業界で見られるようになり、AI開発の市場はあらゆる業界を巻き込んで規模を拡大しています。

 

AIデータ解析の仕事について

データ解析の仕事は、テキストの解析・社内データ解析といった比較的文字データを使うものが見られます。

 

 

システム開発やデータの解析にとどまらず、マーケティングに関する素養があると有利になります。

 

Googleの画像やYoutubeなどの動画、音声認識、センサー関連の解析業務も案件として見られるようになり、AIエンジニアは幅広い知識見聞が求められると言われています。

 

画像認識や動画解析などでは、例えば自動車工場での品質面のチェック、製品に異常がある場合に自動的にセンサーが反応したりなどあります。

 

音声認識の技術では、自動翻訳機や同時通訳のデバイスなどが出てきており、自然言語処理のAI領域は特に重要視されています。

 

AIエンジニアの平均年収、平均月収

ここでは気になるAIエンジニアの平均年収、平均月収について見ていきます。

 

AIエンジニアは、稼ぎ方によっては医者や弁護士などよりも、遥かにお金を稼ぐ事も可能です。

 

AIエンジニアの平均年収が高い

AIエンジニアの年収として、レバテック フリーランスの記事によるとAIエンジニアの平均年収は996万円と言われています。

 

年収が高い理由は後ほど述べます。

 

この平均年収を達成するには、下記のスキルが必須です。

 

AIエンジニアの求人は向こう10年〜20年以上は継続すると言われています。

 

AIエンジニアがやる仕事として、企業に蓄積されたビッグデータをAIへ取り込み、それをAIが自分の知識として活用できるようにする事です。

 

このAIに学習させるプロセスを機械学習と呼び、そのためにも大量のデータを細分化し、AIがより習得しやすくなるようにデータの最適化を行う必要があります。

 

従って、AIエンジニアは数学を使った統計データなどの解析やAIそのものを開発するといった事を仕事として行います。

 

先ほど述べた各スキルが必要である事や、大学受験レベルの数学を必要とする事から初学者には少々敷居が高いと言えるかもしれません。

 

AIエンジニアを目指す方は、基本理系の大学院にて人工知能、データサイエンス、統計といった各領域を極めてエンジニアに就職する人が多いようです。

 

AIエンジニアが高い報酬をもらっている理由ついて

上記では年収の話をしましたが、月収についても触れていきたいと思います。

 

フリーランスエンジニア専門のレバテックフリーランス によると、AIエンジニアの平均月収は83万円との事で、最高月収は145万円、最低月収は30万円とされています。

 

同記事によると、レバテックフリーランスのプログラマー案件の平均月単価だと、月68万円となっており、年収816万円との事なので、プログラマーより稼いでいる事になります。

 

ここで分かる事はAIエンジニアの稼ぎは極めて良いという事です。

 

これらの素養を身に付けてAIエンジニアになることは容易な事ではありません。

 

しかし一度なってしまえば年齢制限の無いAIエンジニアは生涯に渡って稼ぎ続ける事ができるので、それ相応の価値があります。

 

フリーランスエンジニア 各プログラミング言語別の年収（1位はやっぱりあの言語？）

それではフリーランスエンジニアのプログラミング別の平均年収について下記にデータを記載します。

 

言語	平均年収
Go言語	984万円
Ruby	960万円
Swift	948万円
Python	912万円
PHP	864万円
JavaScript	864万円
Java	828万円
C#	804万円
C言語	792万円

参照元：レバテックフリーランス フリーランスエンジニアの年収や月単価の平均は？収入アップのコツも紹介

 

上記のようにGo言語がトップに君臨していますが、Pythonも4位に食い込むなどかなりの健闘ぶりです。

 

しかし、フリーランスエンジニアの平均年収はすごいですね。

 

フリーランスでここまで平均レベルの年収が高いのってエンジニアくらいじゃないでしょうか？

 

サラリーマンの平均年収の倍以上をエンジニアの人たちは稼いでいるわけです。

 

フリーランスAIエンジニアの仕事

ここからはフリーランスAIエンジニアについて解説していきます。需要が急拡大しているAIエンジニアの仕事を詳しく解説していきます。

 

AIエンジニアの仕事はこんな事をやる

AIエンジニアの仕事はまとめると下記になります。

 

参照元：フリーランスのAIエンジニアになる方法って？案件獲得方法や年収相場、収入アップ 

ディープラーニング

ディープラーニング（深層学習）は、AI開発における機械学習で行う技術を言います。

 

コンピュータに大量のデータ、人間が手作業で取り組むタスクなどを、コンピューターへ学習させる機械学習技術のうちの一つです。

 

大量のデータから特徴を見つけ出し、人手要らずに自動化を行えるので医療業界や製造業などで導入されています。

 

データ解析

データ解析とは、主にテキストベースのデータを解析する事で、文字のデータをメインに扱います。

 

 

音声解析では、自動翻訳機や、動画の文字起こしといった解析に用いられており、無人の店でも接客対応できるサービスの開発などが行われています。

 

画像認識

 

画像認識は、AIを使った技術としては典型的と言えます。

 

画像に映るものや人を認識する事ができ、Googleなどではこの画像認識技術をいち早く取り入れ検索エンジンに役立てたりしています。

 

コンクリート構造物の状態などを画像認識で行い、製造業においては外観上を認識し不備が無いかなど確認する事に活用されています。

 

音声認識

音声認識技術も、AIの技術がかなり用いられています。

 

IphoneのSiriに代表されるような、音声認識システムは、声だけでスマホの操作ができたりなど上手く活用する事で利便性は劇的に向上するでしょう。

 

音声認識機能を用いたアプリ開発は、今後も案件が増えていくと思われ、この分野も期待できる技術領域という事が言えます。

 

自然言語処理

私たちが普段使っている自然言語もAIの技術で認識、活用することが可能です。

人間の話す言葉や書いた文字をAIが認識し、活用します。

 

フリーランスエンジニア向けの案件では、音声機能を利用した予約システム、重要書類などの選別を自動で行うサービスの開発など、多くの案件があります。

 

異常検知

異常検知のシステムも、AIエンジニアの開発案件としては代表的なものです。

 

このシステムは多くのデータの中から、異常な点を見つけると自動に検出できるもので主に大量生産が必要となる製造分野の工場などで利用されます。

 

画像認識、自然言語処理などのメジャー領域と比べれば、まだまだマイナーだけど、今後も期待できる技術の中の一つと言えるでしょう。

 

AIエンジニアの仕事は難易度が高い

上記で分かるように、AIエンジニアの仕事は、Webマーケの仕事をする私から見て難易度が高いと言えます。

 

なぜなら、自然言語の処理、音声認識などは未知の領域であり、AIエンジニアには高度な知識が求められるからです。

 

 

これらを学び切るには相当な覚悟が要りますし、参入障壁の高い職業という事が言えます。

 

AIエンジニアになる方法

それでは、これからAIエンジニアになりたいという人向けに、どのような準備をすればAIエンジニアになれるのか解説していきます。

 

AIエンジニアには数学が必要である

AIエンジニアになるのが難しい理由の一つとして、数学が挙げられます。

 

皆さんも学生時代は数学に苦しめられたのでは無いでしょうか? AIエンジニアになるには、大学レベルの数学知識は必要です。

 

人工知能の開発を担うAIエンジニアは、アルゴリズムである計算のプロセスを頭に入れプログラムへそれを組み入れるのです。

 

プログラムにアルゴリズムを入れていく作業は、確率、微分・積分、行列暗算などの数学の素養を理解している必要があります。

 

他にも、膨大なビッグデータを処理する際に、線形代数は必要になってくるでしょう。

 

Pythonが必要である

Pythonはそもそも、オランダ人のグイド・ヴァンロッサムという方によって開発された言語となります。

 

プログラミング初心者でも分かりやすい言語で、AI需要が高まる今とても人気のある言語です。

 

Rはデータ分析、統計データを用いる際に使えると役に立つ言語となります。

 

統計

数学と並んで統計学の知識もAI開発には必要です。

フリーランスAIエンジニアの求人は、急増傾向にありますが、高額報酬のタスクを取っていくにはやはり統計学の知識があると有利です。

 

そもそもAIエンジニア自体が、高IQの人たちが多いような職業だから、統計ができる人は結構います。

 

ディープラーニング(深層学習)

先ほども述べました、このディープラーニングは、AIの本質的な技術に関わるので、フリーランスAIエンジニアはディープラーニングの学習が欠かせません。

 

 

ディープラーニングはAIについて理解していく上で、とても重要キーワードなので、書籍なども使って勉強するようにしましょう。

 

機械学習（マシンラーニング）

先ほども説明した、機械学習（マシンラーニング）はコンピューターへ繰り返しデータを学習させて、データの中にある特徴を抽出するプロセスを言います。

 

基本はディープラーニングを利用するのですが、機械学習で案件を進める事があります。

 

フリーランスになる為の必要なスキル

フリーランスのAIエンジニアの方は、自分のやりやすいやり方で案件を取っていくのが良いです。

 

次にフリーランスのエンジニアの方が取るべき行動について解説します。

 

フリーランス用のエージェントを活用していく

エージェントであるならば、多くの案件の中からあなたに合った案件をピックアップする事ができます。

 

エージェントに登録することで、非公開求人も教えてもらうことができるので登録だけはしておくと良いでしょう。

 

AIエンジニアにおすすめの転職エージェント

それではAIエンジニアにおすすめできる、転職エージェントを解説していきます。

 

レバテックフリーランス

レバテックフリーランスは、フリーランス向けエンジニアの転職エージェントとしては、業界の中でもトップに君臨しています。

 

東京に拠点があるだけでなく、大阪、名古屋、福岡などにもあり、案件もとても増えてきています。

 

レバテックフリーランスはこちら 

ギークスジョブ

ギークスジョブは取引実績約3,400社を誇る、フリーランスのエンジニア向け転職エージェントです。

 

レバテックに次ぐ業界の中でも、大手のエージェントであり、こちらでも高額報酬の案件を揃えています。

 

ギークスジョブはこちら

フリーランスAIエンジニアとして稼ぐためにやるべき事

ここではフリーランスAIエンジニアとして稼ぐまでに、やっておくべき事について解説します。

 

AIエンジニアは基本高い平均年収を誇りますが、この年収を達成するにはそれ相応の準備が必要です。

 

下記にそのステップを記載します。

 

事前に資格を取得しておく

AIエンジニアになる為に、まずは下記の資格を取っておくことをおすすめします。

 

 

Python3

Python3などの資格はそこまで難しい資格では無いため、初めてプログラミングに触れる方でも大丈夫です。

 

基本的な文法を学んでいくため、まずは入門の資格として取っておく事をおすすめします。

 

E資格

E資格は日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する検定試験です。

 

ディープラーニングの理論を理解し、AIを実装する能力、知識があるかを測るAIエンジニア向けの資格です。

 

応用数学、機械学習、ディープラーニングといった幅広い分野を対象とし、年2回のペースで試験が行われます。

 

G検定

G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する、AI・ディープラーニングを理解し、活用できるようにするための検定試験です。

 

 

世の中でDXの流れが加速する中で、AIの活用方法を理解できれば、どの業界においてもビジネスのチャンスは一気に広がる事が予想できます。

 

統計検定

統計検定は、統計に関する知識、活用するスキルを評価する全国統一の試験となります。

 

データを元に、客観的な判断でビジネス課題を捉えていくのは、21世紀のビジネスマンには必須のスキルです。

 

 

実務経験がやはり重要

実務経験が無い状態だと、フリーランスのAIエンジニアになるのはまず無理と考えていいでしょう。

 

従って、未経験の人がAIエンジニアの独立を目指していく場合、業界未経験でもOKな会社へ契約社員でも良いので転職して、とにかく実務経験を積んでいくことです。

 

独立はどの世界でも、まずはどこかで実務の経験を積む必要があるのです。

 

実務経験が3年以上になると、フリーランス向けの専門エージェントからもそこそこの案件を紹介されるようになり、月60万円以上の案件も取れるようになると言えるでしょう。

 

まとめ

今回の記事では、フリーランスのAIエンジニアについて解説してきました。

 

この職業の最大の醍醐味としては、やはり平均年収900万円以上という高額な報酬体系にあります。

 

しかも年齢制限が無いため、どの年代の人でもAIエンジニアにチャレンジする事ができます。

 

今後AIツールや人工知能の技術が世の中で活用されていけば、AIエンジニアの需要はますます拡大し、より高額な案件ももっと出てくるでしょう。

 

Python、数学、統計学、機械学習、データサイエンスの知識といった高度なレベルの学習が必要となりますが、それ相応のリターンがあると言えるカッコいい職業と言えます。