機械学習エンジニアの案件単価相場は？案件例や必要なスキル紹介

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DX化の波が押し寄せる中、フリーランス含むエンジニアの需要がひっ迫しています。とりわけ、機械学習エンジニアへのニーズは高く、フリーランス向け案件数も拡大傾向にあります。

他方、フリーランスの機械学習エンジニアとして活動するにも

「どのように案件を獲得すればよいのか？」
「そもそもフリーランスとして活動する上で必要なスキルは？」

といった疑問をお持ちの方が多くいることでしょう。そこで本記事では、フリーランスとしての活動を検討中の機械学習エンジニアの方向けに、実際の案件例や案件獲得に必要なスキルといったフリーランスになる前に知っておくべき知識をご紹介いたします。

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機械学習エンジニア向け案件の需要

昨今におけるAIへのニーズが高まる中、機械学習案件へのニーズが高まってきています。また、IT人材不足の中でもとりわけエンジニア不足が顕著になってきていることから機械学習エンジニア向け案件数は拡大しているものの、担えるエンジニアが少なく、その結果機械学習エンジニアの需要がひっ迫している状況です。

なお、機械学習エンジニアの育成には膨大なコストや時間がかかるため、大手企業やAI開発サービス提供企業などがフリーランスの機械学習エンジニアの採用に積極的な姿勢を示しています。

機械学習エンジニア向け案件とは？

クラウドソーシングサイトやエージェントなどの案件紹介プラットフォームには、フリーランス向けにあらゆる案件が掲載されています。フリーランスとして活躍する機械学習エンジニアは、掲載された、あるいは紹介された募集に応募し、通過することでその案件を受注することができます。機械学習案件とは、数多く存在する案件の中の機械学習に関する案件の事を指します。フリーランスエンジニア向けの機械学習案件は、専門的な知見が必要となる場合が多く、高単価な傾向にあります。

なお、フリーランスの機械学習エンジニア向け案件は、あらゆる以下のようなあらゆるテーマが含まれます。

• 機械学習を用いたシステムの設計・開発～機能追加
• ディープラーニング
• ビッグデータ解析
• チャットボットやレコメンドシステム開発

そのため、データにまつわるさまざまな案件に携わりつつ、高単価人材となりたいエンジニアの方には大変お勧めです。

機械学習エンジニア向け案件単価相場

先ほどお伝えした通り、フリーランスの機械学習エンジニアはフリーランス市場において評価されやすい職種です。機械学習案件のニーズが高いこと＋機械学習エンジニアが少ないことからフリーランスの機械学習エンジニアは引く手あまたな状態です。（ただし、高単価な機械学習案件の場合には、その案件を獲得したいライバルも増えるため、参画が難しくなります。）

では、実際にフリーランスの機械学習エンジニア向け案件の単価相場を確認してきましょう。

週5日稼働する機械学習案件の場合、フリーランス機械学習エンジニアが獲得できる月額案件相場は60万～80万円程度です（月140～180時間勤務）

ただし、実績や知見が豊富なフリーランス機械学習エンジニアの場合には、月額単価が150万円を超える場合も多くあり、年収換算にすると2000～3000万を目指すことも十分可能となっています。とりわけPMなどプロジェクトマネジメントポジションとして機械学習案件に参画する場合には、高単価を狙いやすいです。

機械学習案件の流れ

一般的に機械学習のシステム開発案件は。次の通りの通りのような流れで進むことが多いです。

• 企画

いずれのITシステムに関わる案件においても、発端はある課題を解決するために使える技術はないか？といった視点からです。「機械学習を用いてビジネスにインパクトを与えられるか」「機械学習を用いてその程度の正答率であれば実用化する意味がるか」を重点的に見極め、案件内容を企画していきます。

• データの前処理・精査

このフェーズでは、学習を進めていくために必要となる教師データを作成するため、クライアントが保有しているデータを精査していきます。

精査後は、実際にデータにタグ付けを行い、教師データを作成します。その際、以下の点を重視します。

「学習を始めるに値するデータか（数、網羅性））」

「データ構造が整理されているか」

「セキュリティリスクは？」

「データ加工にかかるリソース/コストは？」

「アノテーションにかかるリソース/コストは？」

• モデルの開発・評価

企画内容が決定し教師データも準備し終えたら、モデル開発に移ります。実際にモデルを作成し、トレーニングを積み、結果の正答率を確認していきます。ここでよく生じる失敗パターンが、高い正答率であったモデルが実際にシステム化してデータで検証すると、正答率が大幅に下がるケースです。そのため機械学習案件を進めていく上では、精度が上がらないさいに、ミスや足りない点を補正していくことがとても重要です。

• システム開発・運用

何度もシミュレーションをし、モデルが実用化するに値すると判断した場合には、いよいよシステム開発に移ります。その後、運用をしつつ、問題が生じれば再調整をしていきます。場合によっては、追加学習を実施します。

一般的に考えても機械学習案件は、技術的不確実性が高いことからそのため、フリーランスの機械学習エンジニアとして単独でバリューを発揮するためには、多くのスキルや知見が求められます。

フリーランスの機械学習エンジニア向けリモート案件

フリーランスとして活躍していきたい機械学習エンジニアの方はリモート案件がどの程度あるのかは気になるポイントなのではないでしょうか？結論から言うと機械学習案件の約3割がリモート案件となります。前項でも触れましたが、機械学習の案件では、ビジネス上の高度な情報扱う場合も多く外部の情報を持ち出すことができないケースだったり、プロジェクト自体が大規模のものが多く、ステークホルダー全体で調整をしなければならないためリモート案件が抑えられているのが現状です。

参考：）機械学習エンジニアのフリーランス案件一覧

機械学習エンジニアが案件獲得するために必要なスキル　

では、フリーランスとして活動しつつ高単価機械学習案件を獲得するためには、そのようなスキルが必要となるのでしょうか？具体的には次のようなスキルを有していることが望ましいでしょう。

プログラミングスキル

代表的なコンピュータ言語には、JavaやRuby等が挙げられます。機械学習案件の場合にはとりわけPythonを使用できるエンジニアが採用されやすいです。

データエンジニアリングスキル

機械学習案件では、膨大な量のデータを取り扱います。そのため、膨大なデータを効率的に収集し処理するデータエンジニアリングスキルが強く求められます。また、データベースと一口に言えど、階層型やテーブル型などさまざまな形式が存在します。それゆえ、各形式別にメリットやデメリットを適切に把握し、開発モデルに最も合ったデータ処理の仕組みを築き上げるスキルも必要となるでしょう。

SQLでのデータ抽出・加工スキル

SQLとは、コンピュータ言語の1つで、データベース言語に該当します。この言語は、膨大なデータを処理する機械学習エンジニアにとって身に着けるべきスキルの1つでもあります。というのも、機械学習案件（AI案件）においては、データ基盤をするにあたり、NoSQLなどのデータベースを使いこなし、データを抽出・加工しなければならない場面が多くあるためです。

機械学習エンジニアが案件獲得するために必要な知見　

続いて、フリーランス機械学習エンジニアに求められる知見についてご紹介します。

クラウドやインフラに関する知見

機械学習案件には、ビッグデータ解析がつきものです。そのような膨大なデータを処理するためにAWSやGCPなどのクラウド基盤を用いる案件へのニーズが高まっています。

ただし、中にはオンプレミス型サーバーを用いた案件も少なからずあるため、GPUでの構築に関する知見も身に着けておくと良いでしょう。

統計に関する知見

機械学習に活用されるアルゴリズムを理解するにあたり統計の知識は必要不可欠です。というのも、アルゴリズムは、確率を基にして生み出されているテクノロジーだからです。

とはいえ、高校で学んだ程度の数学知識さえ頭にいれておけば対応できるレベルですので、そこまで心配する必要はないでしょう。

機械学習の知見

機械学習案件ですので、当たり前ですが機械学習に関する知見を有していなければなりません。膨大なデータをタグ付けし、解析することで一定の法則性を見出すことが求められる機械学習案件では、機械学習を用いた法則性の見出す術を知りえないようではバリューを発揮することが難しくなるでしょう。もちろん、機械学習案件は、確率という不確実性の高い指標を基に進めていくため、予想外の問題が必ずと言っていいほどおこります。その際には、自身の機械学習関する知見を応用しつつ、原因を特定し解決していく姿勢がとても重要となります。

ディープラーニングの知見　

機械学習案件の中にはディープラーニングの知見を必要とするものもあります。ここでいうディープラーニングとは、ニュートラルネットワークと称される回線を用いて、自動的にAIにデータ分析および学習をさせることを指します。参画可能な範囲を狭めないためにも、身に着けておくべき知見の一つです。

未経験で機械学習案件に参画することは可能？

読者の方の中には、機械学習自体は未経験であるものの自身のスキルセットを広げるため、案件に参画したいとお考えの方もいるのではないでしょうか。残念ながら、機械学習案件を求人プラットフォームに掲載する企業側が求めているのは、即戦力人材です。自社で、対応できる機械学習エンジニアを育成するコストを削減するためにフリーランス人材をわざわざ採用しているという背景があります。そのため、未経験で機械学習案件に参画することは大変難しくなっています。

ただし案件の内容によっては、未経験に近い状態のエンジニアでも採用してもらえるケースがあります。もし経験が浅いものの、フリーランス機械学習エンジニアとして働きたいとお考え方は、このような案件を狙ってみると良いでしょう。

機械学習エンジニア向け案件の将来性　

フリーランスの機械学習エンジニアとしてのキャリアを検討中の方が重視すべきは、「フリーランスエンジニア向け機械学習案件の将来性」でしょう。

ご存じの通り、近年国内では経済損失を避けるためにもDX推進に注目が集まっています。話題になるだけでなく、消費行動が変化し、そしてディスラプターがあらゆる業界で誕生していく中で、危機感を感じ、DX実現に積極的に動きだしている企業も増えてきました。

このような流れに伴い、機械学習案件も、今後拡大していくことはあっても縮小することはまず起こりえないでしょう。今後ますますグローバル化が進に伴い、膨大なデータを活用・分析する必要性があらゆる業界にて強まっていくはずです。

他方、フリーランスとして高単価機械学習案件を獲得するにあたっては、テクノロジーの進歩が目まぐるしい分野でもあるため、最新情報や需要の高い領域を常日頃把握しておく必要があるでしょう。

機械学習エンジニア向け案件例

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いかがでしたでしょうか。今回は、フリーランスの機械学習エンジニアの方向けに案件情報にまつわる情報をご紹介いたしました。

高度なスキルや経験が求められる職種ではありますが、その分ニーズが高く高単価案件も狙いやすい領域です。現在フリーランスとしての独立をご検討中の機械学習エンジニアの方は是非チャレンジしてみてはいかがでしょうか。

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