AIエンジニアとは？フリーランスの案件獲得手順や年収相場、必要なスキルなど解説
エンジニアの仕事は、扱うプログラミング言語や専門とする分野・領域により、さまざまな種類に分類されます。
そのなかでも、機械学習や人工知能などを利用するAIエンジニア近年注目を集めています。
そこで、今回の記事ではフリーランスでAIエンジニアとして活動していきたい方向けに以下の内容を紹介します。
1. AIエンジニアとは何か？
2. AIエンジニアの仕事内容
3. フリーランスAIエンジニアの年収と単価相場
4. 「AIエンジニア」と「ITエンジニア」の違い
5. AIエンジニアになるために必要なスキルや知識
6. AIエンジニアがフリーランスとして案件を獲得する手順
ぜひ、参考にしてください。
そのなかでも、機械学習や人工知能などを利用するAIエンジニア近年注目を集めています。
そこで、今回の記事ではフリーランスでAIエンジニアとして活動していきたい方向けに以下の内容を紹介します。
1. AIエンジニアとは何か？
2. AIエンジニアの仕事内容
3. フリーランスAIエンジニアの年収と単価相場
4. 「AIエンジニア」と「ITエンジニア」の違い
5. AIエンジニアになるために必要なスキルや知識
6. AIエンジニアがフリーランスとして案件を獲得する手順
ぜひ、参考にしてください。
AIエンジニアとは何か？
AIは、家電や医療など、さまざまな分野で活躍が期待されており、その研究開発も盛んに進められています。
そのため、その根幹となるAIの開発を担当するAIエンジニアの需要は高いのですが、新しい知識や技術を問われる分野でもあるため、人材不足に陥りやすい傾向にあります。
このことから、数あるエンジニア職のなかでも、非常に将来性の高い仕事の一つといえるでしょう。
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアの仕事は、大きく分けて「プログラミング系」と「アナリティクス系」に分かれます。
プログラミング系は、その名の通りAIをプログラミングするのが主な役割です。
プロジェクトやクライアントが抱える課題に応じて、どのようなAIを開発すれば良いかを考え、アルゴリズムや学習モデルを構築していきます。
一方のアナリティクス系は、AIが集めたデータを解析し、そこからシステムの改善をおこなったり、クライアントの課題解決の方法を明らかにしたりしていくのが主な役割です。
AIに関する知識はもちろん、課題解決の方法を提案するコンサルティング能力も問われる仕事といえるでしょう。
プログラミング系とアナリティクス系は、必ずしも担当が分かれているわけではなく、一人が両方の役割を兼任しているケースも少なくありません。
そのため、開発だけを極めるのではなく、コンサルティングの能力も同時に磨いていければ、活躍の幅を増やせることにもつながります。
フリーランスAIエンジニアの年収と単価相場
しかし、受ける仕事の単価によって年収は変動します。
フリーランスAIエンジニアの最低単価は「約20万円」、最高単価は「約202万円」です。
年収にすると「約240万円〜2,424万円」になるので、実力次第で2,000万円以上稼ぐことも可能な仕事です。
moveIT!では、非公開のフリーランスAIエンジニアの求人もあります。
より詳しい案件の内容を知りたい方は、お気軽にご相談ください。
→案件を探してみる
「AIエンジニア」と「ITエンジニア」の違い
AIエンジニアとITエンジニアの違いは、人工知能に関わる業務があるかどうかです。
たとえば、ITエンジニアが「Aと聞けばBと答えるシステム」を開発した場合、AIエンジニアは「Aと聞いたときにB、C、Dどれで返答するかを考えるAI」を開発する必要があります。
このように、AIエンジニアのほうがプログラミングの知識やAI、数学、統計学といった幅広い知識が必要になります。
人工知能以外では、プログラミングや課題解決の方法についてクライアントに提案をするなど、AIエンジニアとITエンジニアで似ているところもあります。
AIエンジニアになるために必要なスキルや知識6つ
そこで、フリーランスAIエンジニアになるために必要なスキルや知識を6つ紹介します。
ほかのフリーランスAIエンジニアに負けないスキルと知識を身につけて、活躍していきましょう。
1. プログラミングスキル
プログラミングスキルは、AIエンジニアになるための必須スキルです。
ソースコードが書けることやPython、C言語、R言語などのプログラミング言語を利用できる知識も必要になります。
プログラミングスキルが低いとフリーランスAIエンジニアとして活動するのはむずかしいため、必ず身につけておきたいスキルです。
2. Pythonの知識
Pythonは、AIエンジニアによく必要とされるスキルです。
AI開発や機械学習にPythonを利用するケースが多い傾向にあります。
また、シンプルなコードでプログラミングできるので、初心者でも利用しやすく、多くのAIエンジニアが身につけている知識です。
AIに強いプログラミング言語を習得しておけば、市場価値が高くなり、幅広く活躍できるようになるでしょう。
3. 数字の知識
フリーランスAIエンジニアには、大学レベルの数学知識が必要です。
なぜなら、AI開発に関わる場合、ビッグデータやアルゴリズムなどの分析・理解できる能力を求められるからです。
また、膨大なデータを処理するための線形代数のような計算には、最低でも大学レベルの数学知識がないと対応がむずかしいでしょう。
4. 統計学・機械学習の知識
AIに関わるエンジニアになる場合、データ分析に必要な統計学や機械学習の知識も必要になります。
機械学習とは、AIを実現するためのデータ分析技術の一つです。
機械学習をより発展させたディープラーニングの知識もフリーランスAIエンジニアには必要でしょう。
5. コンサルティングスキル
フリーランスAIエンジニアの仕事はAI開発だけではありません。
クライアントに対し、多くの価値を提供していくためには、データの分析や提案など、コンサルティングの要素も必要不可欠になります。
そのため、コンサルティングの知識も身につけておくと、フリーランスAIエンジニアとしての仕事の幅も広がるでしょう。
6. 営業スキル
フリーランスAIエンジニアは、自分で自分を売り込む営業力が必要です。
会社勤めなら任せられた仕事をこなすだけで問題ありませんが、フリーランスAIエンジニアは自分から案件を獲得しないと収入がありません。
案件を獲得するために、ほかのフリーランスAIエンジニアより優れている点をアピールできる営業スキルを身につけましょう。
AIエンジニアがフリーランスとして案件を獲得する手順
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
それぞれ詳しく解説していきます。
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
フリーランスのAIエンジニアとして活動するためには、まずは企業に就職して実務経験を積みましょう。
前述したように、AIエンジニアはさまざまな知識やスキルが求められます。
独学では限界があり、未経験でいきなりフリーランスになるのはむずかしいため、就職して経験を積むことが重要です。
就職なら、働きながらスキルを身につけられ、わからないことを先輩エンジニアに質問できる環境も整っています。。
3年程度の実務経験を積めば、フリーランスAIエンジニアとして独立しやすくなるでしょう。
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
実務経験をある程度積んだあとは、これまでの実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業します。
ポートフォリオとは、自分のスキルや経歴などをまとめたもので、営業する際のツールとして活用します。
案件を受注できるまで時間がかかるケースや、不安に感じることも多いため、副業からコツコツと活動していくのがオススメです。
AIエンジニアの案件としては、主に次のようなものがあります。
AI開発（機械学習・人工知能）
データ収集・分析
画像認識・処理システム開発
自身の専門分野に近い案件を探して、地道に営業していきましょう。
→案件を探してみる
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
副業での収入が安定してきたら、フリーランスAIエンジニアとして独立し、本格的に活動しましょう。
また、独立前に経理の知識とある程度の貯蓄を用意しておくと安心です。
フリーランスとして独立する場合、確定申告を自分でする必要があり、税金や会計の専門知識がないと対応できません。
経理や管理がむずかしい場合は、会計ソフトの導入や税理士に依頼するなど、事前に対策しておきましょう。
また、独立後、順調に活動できるとは限らないため、半年程度生活できる貯蓄があれば安心して仕事に集中できます。
フリーランスAIエンジニアとして実績を少しずつ増やしていき、条件の良い案件の獲得を目指しましょう。
まとめ
フリーランスでAIエンジニアとして活動する場合、プログラミング言語や数字・統計学の知識以外にも、マーケティング力や営業力も必要になります。
また、フリーランスAIエンジニアの場合、自分で案件を獲得する必要があるため、実績やポートフォリオの準備が大切です。
今後、AIはますます活用の幅が広がり、それに応じてAIエンジニアのニーズも高まっていくことは確実です。
そのため、フリーランスAIエンジニアとして活躍するためには、一般的なITエンジニアではそこまで必要とされない知識に関しても貪欲に吸収していく必要があるでしょう。
moveIT!では、非公開のフリーランスAIエンジニア案件も紹介しています。
エンジニアが仕事をスムーズに進められるように、IT総合会社運営の強みを活かし、手厚いフォローもおこなっています。
フリーランスAIエンジニアに興味のある方は、ぜひ気軽に利用してみてください。
→案件を探してみる
コラム著者情報
moveIT運営事務局
moveIT!は機械的なマッチングだけでなく、人との繋がりを重視したIT専門の求人紹介サポートサービスです。
フリーランスの他、正社員・契約社員・派遣・アルバイト・インターン、またはIT業界への就職転職希望者、IT業界での将来独立・起業を目指している方々など、働き方や経験者/未経験者を問わず幅広く総合的に支援するサービスをご提供しております。
AIは、家電や医療など、さまざまな分野で活躍が期待されており、その研究開発も盛んに進められています。
そのため、その根幹となるAIの開発を担当するAIエンジニアの需要は高いのですが、新しい知識や技術を問われる分野でもあるため、人材不足に陥りやすい傾向にあります。
このことから、数あるエンジニア職のなかでも、非常に将来性の高い仕事の一つといえるでしょう。
AIエンジニアの仕事は、大きく分けて「プログラミング系」と「アナリティクス系」に分かれます。
プログラミング系は、その名の通りAIをプログラミングするのが主な役割です。
プロジェクトやクライアントが抱える課題に応じて、どのようなAIを開発すれば良いかを考え、アルゴリズムや学習モデルを構築していきます。
一方のアナリティクス系は、AIが集めたデータを解析し、そこからシステムの改善をおこなったり、クライアントの課題解決の方法を明らかにしたりしていくのが主な役割です。
AIに関する知識はもちろん、課題解決の方法を提案するコンサルティング能力も問われる仕事といえるでしょう。
プログラミング系とアナリティクス系は、必ずしも担当が分かれているわけではなく、一人が両方の役割を兼任しているケースも少なくありません。
そのため、開発だけを極めるのではなく、コンサルティングの能力も同時に磨いていければ、活躍の幅を増やせることにもつながります。
プログラミング系は、その名の通りAIをプログラミングするのが主な役割です。
プロジェクトやクライアントが抱える課題に応じて、どのようなAIを開発すれば良いかを考え、アルゴリズムや学習モデルを構築していきます。
一方のアナリティクス系は、AIが集めたデータを解析し、そこからシステムの改善をおこなったり、クライアントの課題解決の方法を明らかにしたりしていくのが主な役割です。
AIに関する知識はもちろん、課題解決の方法を提案するコンサルティング能力も問われる仕事といえるでしょう。
プログラミング系とアナリティクス系は、必ずしも担当が分かれているわけではなく、一人が両方の役割を兼任しているケースも少なくありません。
そのため、開発だけを極めるのではなく、コンサルティングの能力も同時に磨いていければ、活躍の幅を増やせることにもつながります。
フリーランスAIエンジニアの年収と単価相場
しかし、受ける仕事の単価によって年収は変動します。
フリーランスAIエンジニアの最低単価は「約20万円」、最高単価は「約202万円」です。
年収にすると「約240万円〜2,424万円」になるので、実力次第で2,000万円以上稼ぐことも可能な仕事です。
moveIT!では、非公開のフリーランスAIエンジニアの求人もあります。
より詳しい案件の内容を知りたい方は、お気軽にご相談ください。
→案件を探してみる
「AIエンジニア」と「ITエンジニア」の違い
AIエンジニアとITエンジニアの違いは、人工知能に関わる業務があるかどうかです。
たとえば、ITエンジニアが「Aと聞けばBと答えるシステム」を開発した場合、AIエンジニアは「Aと聞いたときにB、C、Dどれで返答するかを考えるAI」を開発する必要があります。
このように、AIエンジニアのほうがプログラミングの知識やAI、数学、統計学といった幅広い知識が必要になります。
人工知能以外では、プログラミングや課題解決の方法についてクライアントに提案をするなど、AIエンジニアとITエンジニアで似ているところもあります。
AIエンジニアになるために必要なスキルや知識6つ
そこで、フリーランスAIエンジニアになるために必要なスキルや知識を6つ紹介します。
ほかのフリーランスAIエンジニアに負けないスキルと知識を身につけて、活躍していきましょう。
1. プログラミングスキル
プログラミングスキルは、AIエンジニアになるための必須スキルです。
ソースコードが書けることやPython、C言語、R言語などのプログラミング言語を利用できる知識も必要になります。
プログラミングスキルが低いとフリーランスAIエンジニアとして活動するのはむずかしいため、必ず身につけておきたいスキルです。
2. Pythonの知識
Pythonは、AIエンジニアによく必要とされるスキルです。
AI開発や機械学習にPythonを利用するケースが多い傾向にあります。
また、シンプルなコードでプログラミングできるので、初心者でも利用しやすく、多くのAIエンジニアが身につけている知識です。
AIに強いプログラミング言語を習得しておけば、市場価値が高くなり、幅広く活躍できるようになるでしょう。
3. 数字の知識
フリーランスAIエンジニアには、大学レベルの数学知識が必要です。
なぜなら、AI開発に関わる場合、ビッグデータやアルゴリズムなどの分析・理解できる能力を求められるからです。
また、膨大なデータを処理するための線形代数のような計算には、最低でも大学レベルの数学知識がないと対応がむずかしいでしょう。
4. 統計学・機械学習の知識
AIに関わるエンジニアになる場合、データ分析に必要な統計学や機械学習の知識も必要になります。
機械学習とは、AIを実現するためのデータ分析技術の一つです。
機械学習をより発展させたディープラーニングの知識もフリーランスAIエンジニアには必要でしょう。
5. コンサルティングスキル
フリーランスAIエンジニアの仕事はAI開発だけではありません。
クライアントに対し、多くの価値を提供していくためには、データの分析や提案など、コンサルティングの要素も必要不可欠になります。
そのため、コンサルティングの知識も身につけておくと、フリーランスAIエンジニアとしての仕事の幅も広がるでしょう。
6. 営業スキル
フリーランスAIエンジニアは、自分で自分を売り込む営業力が必要です。
会社勤めなら任せられた仕事をこなすだけで問題ありませんが、フリーランスAIエンジニアは自分から案件を獲得しないと収入がありません。
案件を獲得するために、ほかのフリーランスAIエンジニアより優れている点をアピールできる営業スキルを身につけましょう。
AIエンジニアがフリーランスとして案件を獲得する手順
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
それぞれ詳しく解説していきます。
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
フリーランスのAIエンジニアとして活動するためには、まずは企業に就職して実務経験を積みましょう。
前述したように、AIエンジニアはさまざまな知識やスキルが求められます。
独学では限界があり、未経験でいきなりフリーランスになるのはむずかしいため、就職して経験を積むことが重要です。
就職なら、働きながらスキルを身につけられ、わからないことを先輩エンジニアに質問できる環境も整っています。。
3年程度の実務経験を積めば、フリーランスAIエンジニアとして独立しやすくなるでしょう。
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
実務経験をある程度積んだあとは、これまでの実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業します。
ポートフォリオとは、自分のスキルや経歴などをまとめたもので、営業する際のツールとして活用します。
案件を受注できるまで時間がかかるケースや、不安に感じることも多いため、副業からコツコツと活動していくのがオススメです。
AIエンジニアの案件としては、主に次のようなものがあります。
AI開発（機械学習・人工知能）
データ収集・分析
画像認識・処理システム開発
自身の専門分野に近い案件を探して、地道に営業していきましょう。
→案件を探してみる
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
副業での収入が安定してきたら、フリーランスAIエンジニアとして独立し、本格的に活動しましょう。
また、独立前に経理の知識とある程度の貯蓄を用意しておくと安心です。
フリーランスとして独立する場合、確定申告を自分でする必要があり、税金や会計の専門知識がないと対応できません。
経理や管理がむずかしい場合は、会計ソフトの導入や税理士に依頼するなど、事前に対策しておきましょう。
また、独立後、順調に活動できるとは限らないため、半年程度生活できる貯蓄があれば安心して仕事に集中できます。
フリーランスAIエンジニアとして実績を少しずつ増やしていき、条件の良い案件の獲得を目指しましょう。
まとめ
フリーランスでAIエンジニアとして活動する場合、プログラミング言語や数字・統計学の知識以外にも、マーケティング力や営業力も必要になります。
また、フリーランスAIエンジニアの場合、自分で案件を獲得する必要があるため、実績やポートフォリオの準備が大切です。
今後、AIはますます活用の幅が広がり、それに応じてAIエンジニアのニーズも高まっていくことは確実です。
そのため、フリーランスAIエンジニアとして活躍するためには、一般的なITエンジニアではそこまで必要とされない知識に関しても貪欲に吸収していく必要があるでしょう。
moveIT!では、非公開のフリーランスAIエンジニア案件も紹介しています。
エンジニアが仕事をスムーズに進められるように、IT総合会社運営の強みを活かし、手厚いフォローもおこなっています。
フリーランスAIエンジニアに興味のある方は、ぜひ気軽に利用してみてください。
→案件を探してみる
コラム著者情報
moveIT運営事務局
moveIT!は機械的なマッチングだけでなく、人との繋がりを重視したIT専門の求人紹介サポートサービスです。
フリーランスの他、正社員・契約社員・派遣・アルバイト・インターン、またはIT業界への就職転職希望者、IT業界での将来独立・起業を目指している方々など、働き方や経験者/未経験者を問わず幅広く総合的に支援するサービスをご提供しております。
しかし、受ける仕事の単価によって年収は変動します。
フリーランスAIエンジニアの最低単価は「約20万円」、最高単価は「約202万円」です。
年収にすると「約240万円〜2,424万円」になるので、実力次第で2,000万円以上稼ぐことも可能な仕事です。
moveIT!では、非公開のフリーランスAIエンジニアの求人もあります。
より詳しい案件の内容を知りたい方は、お気軽にご相談ください。
AIエンジニアとITエンジニアの違いは、人工知能に関わる業務があるかどうかです。
たとえば、ITエンジニアが「Aと聞けばBと答えるシステム」を開発した場合、AIエンジニアは「Aと聞いたときにB、C、Dどれで返答するかを考えるAI」を開発する必要があります。
このように、AIエンジニアのほうがプログラミングの知識やAI、数学、統計学といった幅広い知識が必要になります。
人工知能以外では、プログラミングや課題解決の方法についてクライアントに提案をするなど、AIエンジニアとITエンジニアで似ているところもあります。
たとえば、ITエンジニアが「Aと聞けばBと答えるシステム」を開発した場合、AIエンジニアは「Aと聞いたときにB、C、Dどれで返答するかを考えるAI」を開発する必要があります。
このように、AIエンジニアのほうがプログラミングの知識やAI、数学、統計学といった幅広い知識が必要になります。
人工知能以外では、プログラミングや課題解決の方法についてクライアントに提案をするなど、AIエンジニアとITエンジニアで似ているところもあります。
AIエンジニアになるために必要なスキルや知識6つ
そこで、フリーランスAIエンジニアになるために必要なスキルや知識を6つ紹介します。
ほかのフリーランスAIエンジニアに負けないスキルと知識を身につけて、活躍していきましょう。
1. プログラミングスキル
プログラミングスキルは、AIエンジニアになるための必須スキルです。
ソースコードが書けることやPython、C言語、R言語などのプログラミング言語を利用できる知識も必要になります。
プログラミングスキルが低いとフリーランスAIエンジニアとして活動するのはむずかしいため、必ず身につけておきたいスキルです。
2. Pythonの知識
Pythonは、AIエンジニアによく必要とされるスキルです。
AI開発や機械学習にPythonを利用するケースが多い傾向にあります。
また、シンプルなコードでプログラミングできるので、初心者でも利用しやすく、多くのAIエンジニアが身につけている知識です。
AIに強いプログラミング言語を習得しておけば、市場価値が高くなり、幅広く活躍できるようになるでしょう。
3. 数字の知識
フリーランスAIエンジニアには、大学レベルの数学知識が必要です。
なぜなら、AI開発に関わる場合、ビッグデータやアルゴリズムなどの分析・理解できる能力を求められるからです。
また、膨大なデータを処理するための線形代数のような計算には、最低でも大学レベルの数学知識がないと対応がむずかしいでしょう。
4. 統計学・機械学習の知識
AIに関わるエンジニアになる場合、データ分析に必要な統計学や機械学習の知識も必要になります。
機械学習とは、AIを実現するためのデータ分析技術の一つです。
機械学習をより発展させたディープラーニングの知識もフリーランスAIエンジニアには必要でしょう。
5. コンサルティングスキル
フリーランスAIエンジニアの仕事はAI開発だけではありません。
クライアントに対し、多くの価値を提供していくためには、データの分析や提案など、コンサルティングの要素も必要不可欠になります。
そのため、コンサルティングの知識も身につけておくと、フリーランスAIエンジニアとしての仕事の幅も広がるでしょう。
6. 営業スキル
フリーランスAIエンジニアは、自分で自分を売り込む営業力が必要です。
会社勤めなら任せられた仕事をこなすだけで問題ありませんが、フリーランスAIエンジニアは自分から案件を獲得しないと収入がありません。
案件を獲得するために、ほかのフリーランスAIエンジニアより優れている点をアピールできる営業スキルを身につけましょう。
AIエンジニアがフリーランスとして案件を獲得する手順
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
それぞれ詳しく解説していきます。
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
フリーランスのAIエンジニアとして活動するためには、まずは企業に就職して実務経験を積みましょう。
前述したように、AIエンジニアはさまざまな知識やスキルが求められます。
独学では限界があり、未経験でいきなりフリーランスになるのはむずかしいため、就職して経験を積むことが重要です。
就職なら、働きながらスキルを身につけられ、わからないことを先輩エンジニアに質問できる環境も整っています。。
3年程度の実務経験を積めば、フリーランスAIエンジニアとして独立しやすくなるでしょう。
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
実務経験をある程度積んだあとは、これまでの実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業します。
ポートフォリオとは、自分のスキルや経歴などをまとめたもので、営業する際のツールとして活用します。
案件を受注できるまで時間がかかるケースや、不安に感じることも多いため、副業からコツコツと活動していくのがオススメです。
AIエンジニアの案件としては、主に次のようなものがあります。
AI開発（機械学習・人工知能）
データ収集・分析
画像認識・処理システム開発
自身の専門分野に近い案件を探して、地道に営業していきましょう。
→案件を探してみる
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
副業での収入が安定してきたら、フリーランスAIエンジニアとして独立し、本格的に活動しましょう。
また、独立前に経理の知識とある程度の貯蓄を用意しておくと安心です。
フリーランスとして独立する場合、確定申告を自分でする必要があり、税金や会計の専門知識がないと対応できません。
経理や管理がむずかしい場合は、会計ソフトの導入や税理士に依頼するなど、事前に対策しておきましょう。
また、独立後、順調に活動できるとは限らないため、半年程度生活できる貯蓄があれば安心して仕事に集中できます。
フリーランスAIエンジニアとして実績を少しずつ増やしていき、条件の良い案件の獲得を目指しましょう。
まとめ
フリーランスでAIエンジニアとして活動する場合、プログラミング言語や数字・統計学の知識以外にも、マーケティング力や営業力も必要になります。
また、フリーランスAIエンジニアの場合、自分で案件を獲得する必要があるため、実績やポートフォリオの準備が大切です。
今後、AIはますます活用の幅が広がり、それに応じてAIエンジニアのニーズも高まっていくことは確実です。
そのため、フリーランスAIエンジニアとして活躍するためには、一般的なITエンジニアではそこまで必要とされない知識に関しても貪欲に吸収していく必要があるでしょう。
moveIT!では、非公開のフリーランスAIエンジニア案件も紹介しています。
エンジニアが仕事をスムーズに進められるように、IT総合会社運営の強みを活かし、手厚いフォローもおこなっています。
フリーランスAIエンジニアに興味のある方は、ぜひ気軽に利用してみてください。
→案件を探してみる
コラム著者情報
moveIT運営事務局
moveIT!は機械的なマッチングだけでなく、人との繋がりを重視したIT専門の求人紹介サポートサービスです。
フリーランスの他、正社員・契約社員・派遣・アルバイト・インターン、またはIT業界への就職転職希望者、IT業界での将来独立・起業を目指している方々など、働き方や経験者/未経験者を問わず幅広く総合的に支援するサービスをご提供しております。
そこで、フリーランスAIエンジニアになるために必要なスキルや知識を6つ紹介します。
ほかのフリーランスAIエンジニアに負けないスキルと知識を身につけて、活躍していきましょう。
プログラミングスキルは、AIエンジニアになるための必須スキルです。
ソースコードが書けることやPython、C言語、R言語などのプログラミング言語を利用できる知識も必要になります。
プログラミングスキルが低いとフリーランスAIエンジニアとして活動するのはむずかしいため、必ず身につけておきたいスキルです。
ソースコードが書けることやPython、C言語、R言語などのプログラミング言語を利用できる知識も必要になります。
プログラミングスキルが低いとフリーランスAIエンジニアとして活動するのはむずかしいため、必ず身につけておきたいスキルです。
2. Pythonの知識
Pythonは、AIエンジニアによく必要とされるスキルです。
AI開発や機械学習にPythonを利用するケースが多い傾向にあります。
また、シンプルなコードでプログラミングできるので、初心者でも利用しやすく、多くのAIエンジニアが身につけている知識です。
AIに強いプログラミング言語を習得しておけば、市場価値が高くなり、幅広く活躍できるようになるでしょう。
3. 数字の知識
フリーランスAIエンジニアには、大学レベルの数学知識が必要です。
なぜなら、AI開発に関わる場合、ビッグデータやアルゴリズムなどの分析・理解できる能力を求められるからです。
また、膨大なデータを処理するための線形代数のような計算には、最低でも大学レベルの数学知識がないと対応がむずかしいでしょう。
4. 統計学・機械学習の知識
AIに関わるエンジニアになる場合、データ分析に必要な統計学や機械学習の知識も必要になります。
機械学習とは、AIを実現するためのデータ分析技術の一つです。
機械学習をより発展させたディープラーニングの知識もフリーランスAIエンジニアには必要でしょう。
5. コンサルティングスキル
フリーランスAIエンジニアの仕事はAI開発だけではありません。
クライアントに対し、多くの価値を提供していくためには、データの分析や提案など、コンサルティングの要素も必要不可欠になります。
そのため、コンサルティングの知識も身につけておくと、フリーランスAIエンジニアとしての仕事の幅も広がるでしょう。
6. 営業スキル
フリーランスAIエンジニアは、自分で自分を売り込む営業力が必要です。
会社勤めなら任せられた仕事をこなすだけで問題ありませんが、フリーランスAIエンジニアは自分から案件を獲得しないと収入がありません。
案件を獲得するために、ほかのフリーランスAIエンジニアより優れている点をアピールできる営業スキルを身につけましょう。
AIエンジニアがフリーランスとして案件を獲得する手順
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
それぞれ詳しく解説していきます。
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
フリーランスのAIエンジニアとして活動するためには、まずは企業に就職して実務経験を積みましょう。
前述したように、AIエンジニアはさまざまな知識やスキルが求められます。
独学では限界があり、未経験でいきなりフリーランスになるのはむずかしいため、就職して経験を積むことが重要です。
就職なら、働きながらスキルを身につけられ、わからないことを先輩エンジニアに質問できる環境も整っています。。
3年程度の実務経験を積めば、フリーランスAIエンジニアとして独立しやすくなるでしょう。
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
実務経験をある程度積んだあとは、これまでの実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業します。
ポートフォリオとは、自分のスキルや経歴などをまとめたもので、営業する際のツールとして活用します。
案件を受注できるまで時間がかかるケースや、不安に感じることも多いため、副業からコツコツと活動していくのがオススメです。
AIエンジニアの案件としては、主に次のようなものがあります。
AI開発（機械学習・人工知能）
データ収集・分析
画像認識・処理システム開発
自身の専門分野に近い案件を探して、地道に営業していきましょう。
→案件を探してみる
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
副業での収入が安定してきたら、フリーランスAIエンジニアとして独立し、本格的に活動しましょう。
また、独立前に経理の知識とある程度の貯蓄を用意しておくと安心です。
フリーランスとして独立する場合、確定申告を自分でする必要があり、税金や会計の専門知識がないと対応できません。
経理や管理がむずかしい場合は、会計ソフトの導入や税理士に依頼するなど、事前に対策しておきましょう。
また、独立後、順調に活動できるとは限らないため、半年程度生活できる貯蓄があれば安心して仕事に集中できます。
フリーランスAIエンジニアとして実績を少しずつ増やしていき、条件の良い案件の獲得を目指しましょう。
まとめ
フリーランスでAIエンジニアとして活動する場合、プログラミング言語や数字・統計学の知識以外にも、マーケティング力や営業力も必要になります。
また、フリーランスAIエンジニアの場合、自分で案件を獲得する必要があるため、実績やポートフォリオの準備が大切です。
今後、AIはますます活用の幅が広がり、それに応じてAIエンジニアのニーズも高まっていくことは確実です。
そのため、フリーランスAIエンジニアとして活躍するためには、一般的なITエンジニアではそこまで必要とされない知識に関しても貪欲に吸収していく必要があるでしょう。
moveIT!では、非公開のフリーランスAIエンジニア案件も紹介しています。
エンジニアが仕事をスムーズに進められるように、IT総合会社運営の強みを活かし、手厚いフォローもおこなっています。
フリーランスAIエンジニアに興味のある方は、ぜひ気軽に利用してみてください。
→案件を探してみる
コラム著者情報
moveIT運営事務局
moveIT!は機械的なマッチングだけでなく、人との繋がりを重視したIT専門の求人紹介サポートサービスです。
フリーランスの他、正社員・契約社員・派遣・アルバイト・インターン、またはIT業界への就職転職希望者、IT業界での将来独立・起業を目指している方々など、働き方や経験者/未経験者を問わず幅広く総合的に支援するサービスをご提供しております。
AI開発や機械学習にPythonを利用するケースが多い傾向にあります。
また、シンプルなコードでプログラミングできるので、初心者でも利用しやすく、多くのAIエンジニアが身につけている知識です。
AIに強いプログラミング言語を習得しておけば、市場価値が高くなり、幅広く活躍できるようになるでしょう。
フリーランスAIエンジニアには、大学レベルの数学知識が必要です。
なぜなら、AI開発に関わる場合、ビッグデータやアルゴリズムなどの分析・理解できる能力を求められるからです。
また、膨大なデータを処理するための線形代数のような計算には、最低でも大学レベルの数学知識がないと対応がむずかしいでしょう。
なぜなら、AI開発に関わる場合、ビッグデータやアルゴリズムなどの分析・理解できる能力を求められるからです。
また、膨大なデータを処理するための線形代数のような計算には、最低でも大学レベルの数学知識がないと対応がむずかしいでしょう。
4. 統計学・機械学習の知識
AIに関わるエンジニアになる場合、データ分析に必要な統計学や機械学習の知識も必要になります。
機械学習とは、AIを実現するためのデータ分析技術の一つです。
機械学習をより発展させたディープラーニングの知識もフリーランスAIエンジニアには必要でしょう。
5. コンサルティングスキル
フリーランスAIエンジニアの仕事はAI開発だけではありません。
クライアントに対し、多くの価値を提供していくためには、データの分析や提案など、コンサルティングの要素も必要不可欠になります。
そのため、コンサルティングの知識も身につけておくと、フリーランスAIエンジニアとしての仕事の幅も広がるでしょう。
6. 営業スキル
フリーランスAIエンジニアは、自分で自分を売り込む営業力が必要です。
会社勤めなら任せられた仕事をこなすだけで問題ありませんが、フリーランスAIエンジニアは自分から案件を獲得しないと収入がありません。
案件を獲得するために、ほかのフリーランスAIエンジニアより優れている点をアピールできる営業スキルを身につけましょう。
AIエンジニアがフリーランスとして案件を獲得する手順
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
それぞれ詳しく解説していきます。
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
フリーランスのAIエンジニアとして活動するためには、まずは企業に就職して実務経験を積みましょう。
前述したように、AIエンジニアはさまざまな知識やスキルが求められます。
独学では限界があり、未経験でいきなりフリーランスになるのはむずかしいため、就職して経験を積むことが重要です。
就職なら、働きながらスキルを身につけられ、わからないことを先輩エンジニアに質問できる環境も整っています。。
3年程度の実務経験を積めば、フリーランスAIエンジニアとして独立しやすくなるでしょう。
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
実務経験をある程度積んだあとは、これまでの実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業します。
ポートフォリオとは、自分のスキルや経歴などをまとめたもので、営業する際のツールとして活用します。
案件を受注できるまで時間がかかるケースや、不安に感じることも多いため、副業からコツコツと活動していくのがオススメです。
AIエンジニアの案件としては、主に次のようなものがあります。
AI開発（機械学習・人工知能）
データ収集・分析
画像認識・処理システム開発
自身の専門分野に近い案件を探して、地道に営業していきましょう。
→案件を探してみる
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
副業での収入が安定してきたら、フリーランスAIエンジニアとして独立し、本格的に活動しましょう。
また、独立前に経理の知識とある程度の貯蓄を用意しておくと安心です。
フリーランスとして独立する場合、確定申告を自分でする必要があり、税金や会計の専門知識がないと対応できません。
経理や管理がむずかしい場合は、会計ソフトの導入や税理士に依頼するなど、事前に対策しておきましょう。
また、独立後、順調に活動できるとは限らないため、半年程度生活できる貯蓄があれば安心して仕事に集中できます。
フリーランスAIエンジニアとして実績を少しずつ増やしていき、条件の良い案件の獲得を目指しましょう。
まとめ
フリーランスでAIエンジニアとして活動する場合、プログラミング言語や数字・統計学の知識以外にも、マーケティング力や営業力も必要になります。
また、フリーランスAIエンジニアの場合、自分で案件を獲得する必要があるため、実績やポートフォリオの準備が大切です。
今後、AIはますます活用の幅が広がり、それに応じてAIエンジニアのニーズも高まっていくことは確実です。
そのため、フリーランスAIエンジニアとして活躍するためには、一般的なITエンジニアではそこまで必要とされない知識に関しても貪欲に吸収していく必要があるでしょう。
moveIT!では、非公開のフリーランスAIエンジニア案件も紹介しています。
エンジニアが仕事をスムーズに進められるように、IT総合会社運営の強みを活かし、手厚いフォローもおこなっています。
フリーランスAIエンジニアに興味のある方は、ぜひ気軽に利用してみてください。
→案件を探してみる
コラム著者情報
moveIT運営事務局
moveIT!は機械的なマッチングだけでなく、人との繋がりを重視したIT専門の求人紹介サポートサービスです。
フリーランスの他、正社員・契約社員・派遣・アルバイト・インターン、またはIT業界への就職転職希望者、IT業界での将来独立・起業を目指している方々など、働き方や経験者/未経験者を問わず幅広く総合的に支援するサービスをご提供しております。
機械学習とは、AIを実現するためのデータ分析技術の一つです。
機械学習をより発展させたディープラーニングの知識もフリーランスAIエンジニアには必要でしょう。
フリーランスAIエンジニアの仕事はAI開発だけではありません。
クライアントに対し、多くの価値を提供していくためには、データの分析や提案など、コンサルティングの要素も必要不可欠になります。
そのため、コンサルティングの知識も身につけておくと、フリーランスAIエンジニアとしての仕事の幅も広がるでしょう。
クライアントに対し、多くの価値を提供していくためには、データの分析や提案など、コンサルティングの要素も必要不可欠になります。
そのため、コンサルティングの知識も身につけておくと、フリーランスAIエンジニアとしての仕事の幅も広がるでしょう。
6. 営業スキル
フリーランスAIエンジニアは、自分で自分を売り込む営業力が必要です。
会社勤めなら任せられた仕事をこなすだけで問題ありませんが、フリーランスAIエンジニアは自分から案件を獲得しないと収入がありません。
案件を獲得するために、ほかのフリーランスAIエンジニアより優れている点をアピールできる営業スキルを身につけましょう。
AIエンジニアがフリーランスとして案件を獲得する手順
会社勤めなら任せられた仕事をこなすだけで問題ありませんが、フリーランスAIエンジニアは自分から案件を獲得しないと収入がありません。
案件を獲得するために、ほかのフリーランスAIエンジニアより優れている点をアピールできる営業スキルを身につけましょう。
AIエンジニアの必要なスキルや知識を解説しましたが、ここでは実際にフリーランスのAIエンジニアとなって案件を獲得する手順を紹介します。
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
それぞれ詳しく解説していきます。
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
それぞれ詳しく解説していきます。
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
フリーランスのAIエンジニアとして活動するためには、まずは企業に就職して実務経験を積みましょう。
前述したように、AIエンジニアはさまざまな知識やスキルが求められます。
独学では限界があり、未経験でいきなりフリーランスになるのはむずかしいため、就職して経験を積むことが重要です。
就職なら、働きながらスキルを身につけられ、わからないことを先輩エンジニアに質問できる環境も整っています。。
3年程度の実務経験を積めば、フリーランスAIエンジニアとして独立しやすくなるでしょう。
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
実務経験をある程度積んだあとは、これまでの実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業します。
ポートフォリオとは、自分のスキルや経歴などをまとめたもので、営業する際のツールとして活用します。
案件を受注できるまで時間がかかるケースや、不安に感じることも多いため、副業からコツコツと活動していくのがオススメです。
AIエンジニアの案件としては、主に次のようなものがあります。
AI開発（機械学習・人工知能）
データ収集・分析
画像認識・処理システム開発
自身の専門分野に近い案件を探して、地道に営業していきましょう。
→案件を探してみる
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
副業での収入が安定してきたら、フリーランスAIエンジニアとして独立し、本格的に活動しましょう。
また、独立前に経理の知識とある程度の貯蓄を用意しておくと安心です。
フリーランスとして独立する場合、確定申告を自分でする必要があり、税金や会計の専門知識がないと対応できません。
経理や管理がむずかしい場合は、会計ソフトの導入や税理士に依頼するなど、事前に対策しておきましょう。
また、独立後、順調に活動できるとは限らないため、半年程度生活できる貯蓄があれば安心して仕事に集中できます。
フリーランスAIエンジニアとして実績を少しずつ増やしていき、条件の良い案件の獲得を目指しましょう。
まとめ
フリーランスでAIエンジニアとして活動する場合、プログラミング言語や数字・統計学の知識以外にも、マーケティング力や営業力も必要になります。
また、フリーランスAIエンジニアの場合、自分で案件を獲得する必要があるため、実績やポートフォリオの準備が大切です。
今後、AIはますます活用の幅が広がり、それに応じてAIエンジニアのニーズも高まっていくことは確実です。
そのため、フリーランスAIエンジニアとして活躍するためには、一般的なITエンジニアではそこまで必要とされない知識に関しても貪欲に吸収していく必要があるでしょう。
moveIT!では、非公開のフリーランスAIエンジニア案件も紹介しています。
エンジニアが仕事をスムーズに進められるように、IT総合会社運営の強みを活かし、手厚いフォローもおこなっています。
フリーランスAIエンジニアに興味のある方は、ぜひ気軽に利用してみてください。
→案件を探してみる
コラム著者情報
moveIT運営事務局
moveIT!は機械的なマッチングだけでなく、人との繋がりを重視したIT専門の求人紹介サポートサービスです。
フリーランスの他、正社員・契約社員・派遣・アルバイト・インターン、またはIT業界への就職転職希望者、IT業界での将来独立・起業を目指している方々など、働き方や経験者/未経験者を問わず幅広く総合的に支援するサービスをご提供しております。
前述したように、AIエンジニアはさまざまな知識やスキルが求められます。
独学では限界があり、未経験でいきなりフリーランスになるのはむずかしいため、就職して経験を積むことが重要です。
就職なら、働きながらスキルを身につけられ、わからないことを先輩エンジニアに質問できる環境も整っています。。
3年程度の実務経験を積めば、フリーランスAIエンジニアとして独立しやすくなるでしょう。
実務経験をある程度積んだあとは、これまでの実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業します。
ポートフォリオとは、自分のスキルや経歴などをまとめたもので、営業する際のツールとして活用します。
案件を受注できるまで時間がかかるケースや、不安に感じることも多いため、副業からコツコツと活動していくのがオススメです。
AIエンジニアの案件としては、主に次のようなものがあります。
AI開発（機械学習・人工知能）
データ収集・分析
画像認識・処理システム開発
自身の専門分野に近い案件を探して、地道に営業していきましょう。
→案件を探してみる
ポートフォリオとは、自分のスキルや経歴などをまとめたもので、営業する際のツールとして活用します。
案件を受注できるまで時間がかかるケースや、不安に感じることも多いため、副業からコツコツと活動していくのがオススメです。
AIエンジニアの案件としては、主に次のようなものがあります。
自身の専門分野に近い案件を探して、地道に営業していきましょう。
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
副業での収入が安定してきたら、フリーランスAIエンジニアとして独立し、本格的に活動しましょう。
また、独立前に経理の知識とある程度の貯蓄を用意しておくと安心です。
フリーランスとして独立する場合、確定申告を自分でする必要があり、税金や会計の専門知識がないと対応できません。
経理や管理がむずかしい場合は、会計ソフトの導入や税理士に依頼するなど、事前に対策しておきましょう。
また、独立後、順調に活動できるとは限らないため、半年程度生活できる貯蓄があれば安心して仕事に集中できます。
フリーランスAIエンジニアとして実績を少しずつ増やしていき、条件の良い案件の獲得を目指しましょう。
まとめ
また、独立前に経理の知識とある程度の貯蓄を用意しておくと安心です。
フリーランスとして独立する場合、確定申告を自分でする必要があり、税金や会計の専門知識がないと対応できません。
経理や管理がむずかしい場合は、会計ソフトの導入や税理士に依頼するなど、事前に対策しておきましょう。
また、独立後、順調に活動できるとは限らないため、半年程度生活できる貯蓄があれば安心して仕事に集中できます。
フリーランスAIエンジニアとして実績を少しずつ増やしていき、条件の良い案件の獲得を目指しましょう。
フリーランスでAIエンジニアとして活動する場合、プログラミング言語や数字・統計学の知識以外にも、マーケティング力や営業力も必要になります。
また、フリーランスAIエンジニアの場合、自分で案件を獲得する必要があるため、実績やポートフォリオの準備が大切です。
今後、AIはますます活用の幅が広がり、それに応じてAIエンジニアのニーズも高まっていくことは確実です。
そのため、フリーランスAIエンジニアとして活躍するためには、一般的なITエンジニアではそこまで必要とされない知識に関しても貪欲に吸収していく必要があるでしょう。
moveIT!では、非公開のフリーランスAIエンジニア案件も紹介しています。
エンジニアが仕事をスムーズに進められるように、IT総合会社運営の強みを活かし、手厚いフォローもおこなっています。
フリーランスAIエンジニアに興味のある方は、ぜひ気軽に利用してみてください。
→案件を探してみる
また、フリーランスAIエンジニアの場合、自分で案件を獲得する必要があるため、実績やポートフォリオの準備が大切です。
今後、AIはますます活用の幅が広がり、それに応じてAIエンジニアのニーズも高まっていくことは確実です。
そのため、フリーランスAIエンジニアとして活躍するためには、一般的なITエンジニアではそこまで必要とされない知識に関しても貪欲に吸収していく必要があるでしょう。
moveIT!では、非公開のフリーランスAIエンジニア案件も紹介しています。
エンジニアが仕事をスムーズに進められるように、IT総合会社運営の強みを活かし、手厚いフォローもおこなっています。
フリーランスAIエンジニアに興味のある方は、ぜひ気軽に利用してみてください。
コラム著者情報
moveIT運営事務局
moveIT!は機械的なマッチングだけでなく、人との繋がりを重視したIT専門の求人紹介サポートサービスです。
フリーランスの他、正社員・契約社員・派遣・アルバイト・インターン、またはIT業界への就職転職希望者、IT業界での将来独立・起業を目指している方々など、働き方や経験者/未経験者を問わず幅広く総合的に支援するサービスをご提供しております。
moveIT運営事務局
moveIT!は機械的なマッチングだけでなく、人との繋がりを重視したIT専門の求人紹介サポートサービスです。
フリーランスの他、正社員・契約社員・派遣・アルバイト・インターン、またはIT業界への就職転職希望者、IT業界での将来独立・起業を目指している方々など、働き方や経験者/未経験者を問わず幅広く総合的に支援するサービスをご提供しております。
