AIエンジニア向け案件の単価相場とは？案件動向についても解説

こんにちは。当メディアを運営するストラテジーテックコンサルティング編集部です。

近年よく耳にする「AI」という言葉。AI技術の目覚ましい進歩により、AIエンジニアという職種が注目を浴びています。最近ではフリーランスで活動するAIエンジニアも増加しているようです。

そこで、本記事ではフリーランスAIエンジニアの方向けにAI案件の単価相場や今後の動向などをわかりやすくご紹介していきます。

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AI（人工知能）案件とは？

クラウドソーシングサイトなどの求人サイト上には大小様々な案件が掲載されています。フリーランスエンジニアは、掲載されている募集に応募し、応募が通過するとその案件を受注することができます。AI案件とは、数ある案件の中のAIに関連する仕事の事を指します。AI案件は、AIに関する専門的な知識が必要となる場合が多いため、単価が高くなる傾向にあります。

AI案件の種類

フリーランスAIエンジニアが参画するAI案件は、大きく分けて次の5つにカテゴライズできます。なお、AI案件事例は本記事の最後でご紹介しています。

画像・動画解析案件

画像解析はコンピューターのパターン認識技術によって画像内容を把握し、情報の抽出やデータ化を行う技術のことです。特に駅の監視カメラや顔認証システム、不審者の侵入を検出するシステムなどセキュリティの分野でその役目を遺憾なく発揮しています。

動画解析は、社会インフラの管理に用いられています。例えば、工場の製造ラインに流れている食品の品質をチェックし、不良品を判別してくれるような不良品自動検知システムなどがあります。

テキスト解析案件

テキスト解析は、文章（テキスト）データから有益な情報を取り出す解析手法のことを指します。しばしば挙げられる例としてSNSがあります。SNSのテキスト情報を分析することによってユーザーの動向を把握し、これをマーケティング活動を行う上での材料とすることが多いです。SNSは個人が思いのままに発言するツールであるため、ユーザーの心理が現れやすく、これを解析することで一層消費者行動を捉えたマーケティング活動を行うことが可能となります。

音声解析案件

音声認識技術とは、音声をコンピュータが解析をしてテキストに変換する解析手法です。AIを用いたことにより精度が飛躍的に向上し、iPhoneのSiriやAndroidのGoogleアシスタントなど、今では日常的に目にする機会も多くなっています。そのほかにも、認識した音声を元にした議事録作成、店舗の予約受付などの用途で使われています。

センサーデータ解析案件

センサーデータ解析は、センサーログを分析することでモノや人の状態、動きを可視化し、業務・工程の改善のための特長把握、将来予測などを可能とする技術です。製造業を例として挙げると、人や機器の動作解析によって、無駄な動作の検出や機器の故障予測などを行うことができます。保全サービス品質の効率化、サービス品質の向上を図ることができるので、非常に利便性の高い解析手法です。

社内データ解析案件

基幹システムや業務システムなどに蓄積された社内データを解析することで、営業活動やマーケティングの改善を行います。顧客データや受注履歴データの解析によって、需要予測や業務効率化を図ることや、人事データの解析によって、企業に貢献できる人材を予測することなどを可能とします。

AI案件の現動向

昨今では、最新技術が目まぐるしく進歩しています。AI分野では、チャットボットの活用などが企業の業務効率化に大きく貢献しています。このような流れに伴い、多くの企業がフリーランス含めたAIエンジニアの雇用に積極的な姿勢を見せている次第です。実際に、案件紹介サイト等に目を通してみると、フリーランスAIエンジニアの求人を行っている業界は、ITや金融だけでなく小売り、流通、医療、農業など多岐にわたっています。また、エンド企業だけでなく、AIプロジェクトを受託するSIerやコンサルティングファームなどからもフリーランスAIエンジニアへのニーズが高い状況にあります。

なお、実際のフリーランスAIエンジニア向けの案件数ですが、各案件紹介サイトで「機械学習 エンジニア」で検索をかけたところ、件数は以下の通りでした。（※2021年1月7日調べ）

AI案件の単価相場

現段階で一定以上のニーズを得ているAI案件ですが、実際の報酬単価はどの程度なのでしょうか。確認していきましょう。

AIに関連したフリーランスの求人案件は様々ありますが、その単価相場は実務経験やスキルによって変化します。一般的なAIエンジニアのフリーランス案件における月額単価相場は、作業時間の目安を週5日月140~180時間とした場合、60～90万円程度です。

経験を積んでいくと、月単価が150万円程のAI案件を受注できる場合もあり、AIエンジニアとして5年以上の経験を積むと年収にして1000万円を超える可能性もあります。

AIエンジニアは、エンジニアとしての基礎知識に加えてAIや人工知能の知識も必要であり、専門性・希少性がとても高いため、必然的に獲得案件単価が高くなる傾向にあります。

※上記はあくまで目安となります。

AI案件の単価は「常駐」か「リモート」かで変わる

なお、フリーランスAIエンジニア向け案件は、基本的に「在宅」と「常駐」の２パターンがありますが、常駐AI案件のほうが単価が高い傾向にあります。

しかし、在宅AI案件では週1.2日勤務なども可能となるので、常駐AI案件と比較してフレキシブルな働き方を実現できると言えるでしょう。このように、一長一短なのでAIエンジニアの方は、ご自身の希望にあったAI案件を選定するようにしましょう。

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フリーランスAIエンジニアに必要なスキル

フリーランスのAIエンジニアとして安定してAI案件を獲得し続けるために必要とされるスキルは以下の通りです。全てを身に着けなければAI案件を獲得することができないわけではありませんが、身に着けるに越したことはありません。フリーランスとして独立する前に、意識して以下スキルを培うように行動しましょう。

開発スキル

AIエンジニアは、その名の通りソフトウェアやシステム開発の案件を担当することがあるので、必然的に開発スキルが求められます。AI開発において多く用いられるプログラミング言語はPythonです。コーディング技術は勿論のこと、Pythonを使用したシステムの設計・開発・運用の一連の流れを理解しておくことが重要です。

データ処理スキル

AIが扱うデータは画像や自然言語などの非構造化データが多いことが特徴です。従来のような構造化データベースでは管理できないデータを扱うため、高度なデータ処理スキルを保持していることは必須条件となります。そのため、データベースの構築やSQLでのデータ抽出・加工など、前処理やデータクレンジングの手法は習得しておくことが重要です。加えて、効果的なデータの処理・解析方法を習得しておくことで、データの持つ可能性をより拡大させることができるでしょう。

インフラ（IaaS）スキル

AIエンジニアが対象とするデータやシステムは、ストレージの拡張性確保や処理性能の最適化を継続して行う必要があります。そのため実行環境にクラウドサービスを利用することが多く、インフラ整備に携わる場合はクラウドの知識も必要になります。また、クラウドサービスの利用が普及している昨今の情勢で、インフラについての実績を保持していれば、クライアント企業からも一層信頼を得ることができるでしょう。

数学の知識

主に、線形代数、統計、微分積分、行列暗算などが挙げられます。人工知能のアルゴリズムの理解や、データを上手く活用するためにはこれらの知識が必要です。知識を有していれば、開発だけでなくデータ解析面でもスキルを発揮することができます。

デザイン思考

デザイン思考とは、平たく言うとユーザー視点に立ちつつ課題やニーズを把握し、実際にPDCAを重ねて課題を解決していく一連の考え方のことです。

このデザイン思考は、AppleやGoogleでも取り入れられるほど有名な思考法で様々な分野で活用されています。フリーランスAIエンジニアの業務においてもこの設計思考が重要となる場面が多くあるため、習得すべきスキルのひとつと言えるでしょう。

コミュニケーションスキル

フリーランスAIエンジニアはデザイン思考のもと、社内外問わずプロジェクトに関わるあらゆる人材とコミュニケーションを取りながら、アクティブにプロジェクトを進めることが求められます。そのため、自分の考えを相手に齟齬なく伝えたり、相手の意見を適切に受け取るコミュニケーションスキルを有している必要があるでしょう。

なお、コミュニケーションの量はAI案件の成功に関わる大きな要素の一つであることから、クライアントは常駐可能なフリーランAIエンジニアを採用する傾向があります。

また、高度なコミュニケーションスキルを身に着けておくことで、AI案件の獲得や業界情報などを収集する際に役に立ちます。様々なメリットを得るためにも、コミュニケーションスキルを磨くことはフリーランスAIエンジニアとして活動するうえで必要不可欠です。

フリーランスAIエンジニアが高単価AI案件に参画するには

フリーランスAIエンジニアの誰しもが高単価AI案件に参画することは難しく、高単価を獲得できるAIエンジニアは以下のような項目のいずれかを満たしているのが一般的です。

下流～上流工程＋マネジメントの経験

高単価AI案件を獲得するには、プロジェクトにおける下流～上流までの一貫した経験が重要です。ソースコード（下流の業務）をかけるAIエンジニアは数多くいますが、上流までの経験を持ち合わせている方はそこまで多くはないです。それに加え、マネジメントポジションも担えるとなると、業務の難易度がぐっと上がり、裁量も大きくなるため、獲得単価も大幅にアップします。

ディープラーニングの開発経験

ディープラーニング（深層学習）とはAI開発にまつわる技術の一つです。人の手が加わることなくコンピュータが自動的に大量のデータを解析し、データの特徴等を発見する技術のことを指します。医療や製造など様々な現場で導入されています。

その精度の高さから、ディープラーニングの開発案件に対するニーズは拡大傾向にあり、それに伴って同案件に参画できるAIエンジニアの報酬単価もアップしていくことが予想されます。そのため、フリーランスのAIエンジニアとして高単価AI案件を獲得したい方は、早めに先述したような経験を積んでおくと良いでしょう。

浅い商流で参画することが高単価AI案件獲得のコツ！

当然のことですが、フリーランスは、エージェントなどの案件獲得までの仲介数を減らすことで、獲得単価をアップさせることができます。

ただし、単価UPを狙えるからといって、エージェントの活用をお勧めしないわけではありません。あらゆるリスクや、営業工数・事務工数の負担などを考慮すると、むしろ活用したほうが良いです。ここで強調したいことは、以下のような商流でAI案件を獲得すべきであるということです。

1. 事業会社（エンド企業）
2. エージェント（1次請け）
3. フリーランス（2次請け）

※もし直接の知人や信頼のおける方からAI案件を紹介して頂ける場合には、エンド企業から直接AI案件を受注するようにしましょう！

フリーランスAIエンジニアの将来性

では、今後におけるフリーランスAIエンジニアの需要はどうなっていくのでしょうか。フリーランスAIエンジニアとして活動するうえで常に把握しておきたいトピックですので、徹底解説します。

まず結論から申し上げると、企業でのAI活用が活発になる一方でAIエンジニアの数が不足していることから、「フリーランスAIエンジニアの需要は継続、むしろ拡大傾向」になると言えます。

企業のAI活用は活発に

総務省が発行している「令和版 情報通信白書」によると、2018年時点で63.2％の企業が「AIシステム・サービスを導入していない」という結果が出ています。AIシステムを導入しない最も多い理由が「使いこなす人材がいないから」となっており、「AI導入後のビジネスモデルが不明確だから」「AI導入コスト、運用コストがかかるから」という理由が続いています。これらの結果から、AIシステムの導入・運用に精通したAI人材が不足している現状が伺えます。AIエンジニアを志望する人は増加しているにも関わらずAI人材の獲得競争が激化するのは、AI市場の急速な成長スピードに対してAI人材への教育が追い付いていない状況が要因の１つとして挙げられています。

AIエンジニアの需要は拡大する

参照 : ) 「『2020 人工知能ビジネス総調査』まとまる（2020/10/12発表 第20107号）- 富士キメラ総研」

現状AIの本格的な導入が進んでいる金融業や製造業に加えて、今後は多様な業界でAIの導入が進み、市場とAIの普及は共に拡大するといわれています。富士キメラ総研は、2025年度には約2兆円にまで市場が拡大するという予測結果を発表しています。特に、企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）を実現するための技術としてAIの導入が活発化する傾向があります。AI人材不足と相まって、AIエンジニアの需要は更に加速するでしょう。それに伴い、AI案件の単価相場の今後UPしていくかもしれません。

AI案件需要が高まる分野

AI案件の中でも、今後高単価を狙いやすいテーマは次の通りです。

フリーランスAIエンジニア向け案件例

最後にフリーランスAIエンジニア向けの案件事例をご紹介します。

AI案件についてまとめ

いかがでしたでしょうか。今回は、AI案件の種類や単価、AIエンジニアの今後の動向などについて説明しました。

AIの飛躍的な発展に伴い、ますます需要が高まるAIエンジニア。そのうえ、専門性の高い分野であるため、AIに関するスキルを身につけた人であれば安定的な収入を得ることができます。フリーランスのAIエンジニアの方は、ぜひ自身のスキルを活かせるAI案件を探してみてください。

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