機械学習エンジニアとして副業するには？報酬や仕事内容も紹介

多くの企業で副業が解禁されており、本業以外にもスキルを活かした働き方が可能な世の中になってきました。この記事を読んでいる人の中には、機械学習エンジニアとして副業をしてみたいと考えている方もいるのではないでしょうか。機械学習は、多くのサービスで活用されている技術であるため、副業としても需要が高いです。しかし、具体的にどのような仕事内容なのか、そして報酬面や必要なスキルがどのようなものかがわからない方もいるでしょう。そこで今回は、機械学習エンジニアが副業をするときの仕事内容や必要なスキルを解説します。

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機械学習エンジニアとは

そもそも、機械学習エンジニアとはどのような職種なのでしょうか。ここでは、AIエンジニアとの違いにも触れながら解説します。

機械学習エンジニアの概要

機械学習エンジニアは、AI開発の中でも機械学習の技術に特化した業務を行う職種です。機械学習は、AIを実現するために必要となる技術の1つで、大量のデータをもとに一定の法則性やルールを導き出します。機械学習エンジニアは、大量のデータから一定の規則性を見つけ出すために、統計学や数学の知識を駆使しながら機械学習モデルを構築していきます。

AIエンジニアとは別物

機械学習エンジニア以外にも、AIエンジニアと呼ばれる職種も存在します。機械学習エンジニアは、AIエンジニアとは別物の職種です。AIエンジニアは、名前の通りAIに関する幅広い業務をこなします。機械学習エンジニアとの違いは、AIに関する幅広い業務を実施する部分です。機械学習は、AIを実現するために必要となる1つの技術でしかないため、AIエンジニアにおいての機械学習はほんの一部にすぎません。したがって、AIエンジニアは機械学習以外の技術においても、幅広く取り扱っていきます。

機械学習エンジニアの副業にはどのような案件がある？

機械学習エンジニアが副業をする場合は、以下のような案件が考えられます。

• データを分析する案件
• 現在使っているシステムへ機械学習を導入する案件
• 新しいサービスの開発案件
• プログラミングスクールの講師

データを分析する案件

企業が優位性を保つためにも、さまざまなデータを活用しながら企業戦略を立案していかなければなりません。データ分析は、そうしたデータを活用していくうえで欠かせない技術です。具体的には、企業が運営しているメディアやSNSなどのデータをもとに、マーケティングへ活用できるようなデータを算出します。副業としては、コンサルティングとしてスポット的に採用されることが多く、その場合には高単価が期待できます。

現在使っているシステムへ機械学習を導入する案件

機械学習は、企業内で運用している既存システムに対して導入するケースも考えられるでしょう。機械学習を導入することで、別システムでの業務が効率化されることもあるのです。たとえば、顧客情報を管理しているようなシステムがあったとすれば、機械学習を導入することでデータの蓄積と分析を同時に実現できます。そして、顧客に対して最も適したアプローチが可能となるのです。

新しいサービスの開発案件

機械学習エンジニアの副業は、既存システムへの導入だけではなく新たなサービスの開発案件もあります。機械学習は、サービスに組み込むことでより便利なものになっていくのです。たとえば、新たに開発するアプリに音声認識や画像認識の技術を活用するなどです。

プログラミングスクールの講師

機械学習に関するスキルを有している方は、プログラミングスクールの講師としても活躍できます。最近は、AIや機械学習の需要が上がっているため、それだけAIエンジニアや機械学習エンジニアを目指す方が増えています。エンジニアを目指す方は、プログラミングスクールに通ってスキルを磨くことも多いため、プログラミングスクールの需要が上がっているのです。指導することで自身の知識も整理されるため、スキルアップにもつながるでしょう。

機械学習エンジニアの副業案件数と報酬目安

機械学習エンジニアが副業をする場合、どれくらいの案件数と報酬になるのでしょうか。ここでは、それぞれの目安をお伝えします。

フリーランス向け求職サイトにより異なる

機械学習の案件数は、求職サイトによって異なります。例をあげると、フリーランスエンジニアに特化した「レバテックフリーランス」では約540件、「ギークスジョブ」では約70件ほど見つかりました（2022年2月現在）。フリーランスとして案件を受注するためには、機械学習エンジニアとして数年の経験がないと難しいでしょう。

報酬は平均時給3,000円以上

機械学習エンジニアの報酬は、レバテックフリーランスで公開されている情報によると平均年収が948万円で、月にすると79万円でした。さらに、最高単価は145万円で最低単価が55万円です。この結果からわかるとおり、機械学習エンジニアが得られる報酬は高水準であり、月に100万円を超えるケースもあります。

機械学習エンジニアに必要なスキル

機械学習エンジニアとして活躍するためには、以下のスキルが必要です。

• 人工知能についての基礎知識
• Python・R言語の使用
• データベースの知識
• 人工知能以外の一般システムの開発知識
• 数学の知識

人工知能についての基礎知識

機械学習エンジニアをするのであれば、人工知能についての知識は必須です。必要な知識としては、アルゴリズムの種類や機械学習の仕組みなどになります。アルゴリズムでは、「ランダムフォレスト・ロジスティック回帰・決定木」などの主要なものを最低限でも知識として身につけておきましょう。機械学習の仕組みは、「教師あり学習・教師なし学習・強化学習」のそれぞれでの役割や違いを明確にしておく必要があります。

Python・R言語の使用

機械学習を実現するためには、「Python」や「R言語」のコーディングが必要です。そのため、それぞれをコーディングするための知識を身につけなければなりません。また、機械学習を実装するときには、専門的なライブラリやフレームワークの知識も求められるため、よく使われる「NumPy、Pandas、Tensorflow、Matplotlib」などは覚えておくと良いでしょう。

データベースの知識

機械学習は大量のデータをもとに分析を実施するため、ほとんどのケースでデータの取り扱いが発生します。たとえば、データをどのように抽出するのか、データの書き込みをどうするのか、データの集計をどうするのかを実現する必要があるのです。したがって、データを取り扱うためのSQLやデータベースの知識は重要です。

人工知能以外の一般システムの開発知識

機械学習エンジニアは、機械学習を組み合わせた新たなシステムを構築する場合も考えられるため、Javaなどを用いた一般的なシステム開発に関する知識も求められます。アプリケーションを実装するときには、一般的なシステム構成をする必要があるため、理解しておくことで効率化を図れます。さらに、システム要件をヒアリングしていくと、機械学習でわざわざ実装しなくても解決できるケースがあるのです。こうしたケースに対応するためにも
、幅広いシステム開発手法を身につけておきましょう。

数学の知識

機械学習モデルを構築する際には、統計学や数学の知識が必要です。特に、予測値と正解値の差を縮めるために実施される機械学習の最適化では、正しい計算をしたうえで調整していかなければなりません。正しい結果を得るためにも、大学レベルの数学知識を身につけておきましょう。

機械学習エンジニアのスキルを身につける方法

機械学習エンジニアとしてスキルを身につけるためには、以下の方法があります。

• 企業に勤めて実務経験を得る
• プログラミングスクールで勉強する

企業に勤めて実務経験を得る

スキルを身につけるためには、企業に勤めて実務経験を得ることが効率的です。企業での実務経験は、実際に利用されるビジネスのデータを分析していくため、フリーランスとして活躍したときにも役立ちます。さらに、フリーランスとして受注するときには実務経験が問われる案件が多いため、事前に実務経験を重ねておくことがおすすめです。

プログラミングスクールで勉強する

実務経験を積むにしても、まずは基本的な知識から身につける必要があります。そこでおすすめが、プログラミングスクールで勉強する方法です。プログラミングスクールは、オンラインに対応したところも増えてきたため、働きながらでも時間を見つけて学習を進められます。さらに、現役のエンジニアが講師として対応してくれるため、現場の知識も合わせて習得できるのです。実務経験を積むことが難しい方は、プログラミングスクールで基盤づくりをするのも良いでしょう。

機械学習エンジニアの副業を探す手段

機械学習エンジニアの副業を探すためには、以下の方法が考えられます。

• クラウドソーシングサイト
• エージェントに依頼する
• 知人から案件をもらう

クラウドソーシングサイト

クラウドソーシングサイトとは、仕事を依頼したい人と受けたい人をマッチングさせるサービスです。クラウドソーシングサイトに登録することで、機械学習に関連する案件を獲得できます。また、単発の案件など自分に合ったレベルの案件を探せることが特徴です。ただし、クラウドソーシングサイトは利用者が多いため、未経験だと案件に採用されない可能性が高くなってしまいます。

エージェントに依頼する

最近では、副業案件を紹介してくれるエージェントサービスも登場しています。エージェントには自身のスキルと案件の条件を事前に伝え、それに適応した案件を紹介してくれます。エージェントの場合、非公開の案件を紹介してくれることもあるので積極的に活用しましょう。

知人から案件をもらう

知人から案件をもらうのもおすすめです。知人からの紹介は、信頼感を得たうえで案件を受注できます。さらに、知人から他の人へつながるケースもあるため、人脈を増やす意味でも効果的です。

機械学習エンジニアは将来性がある！

機械学習エンジニアを経験することで、以下のメリットを得られます。

• 多くの経験を積むことができる
• AI関係者との人脈を作ることができる
• 需要が高く将来性がある
• 安定した収入が得られる

多くの経験を積むことができる

機械学習エンジニアは、需要が高いため案件を通じて多くの経験を積むことができます。案件によって、使用する技術なども異なるため、さまざまなスキルを身につけられます。幅広いスキルを身につけることで、今後のキャリアの幅も広がるでしょう。

AI関係者との人脈を作ることができる

単発で機械学習に関する案件を受けることで、AI関係者との人脈形成につながります。エンジニアの世界は、知り合い同士がつながっていることも多く、仕事をしたクライアントの方と今後も仕事をする機会があります。そのときに、何度か仕事をして人脈を作っておくことで、今後の案件獲得にもつながるでしょう。

需要が高く将来性がある

AI・機械学習分野はこれからの時代で必須とされるため、需要が高く将来性が期待されます。企業は環境の変化に対応していくためにも、データドリブンな経営戦略が必要です。データドリブンを実現するためには、AIエンジニアや機械学習エンジニアが求められます。今後も、需要は高まっていくでしょう。

安定した収入が得られる

機械学習エンジニアの需要は高まっているため、今後も安定した収入が得られるでしょう。AIに特化した人材は、通常のエンジニアと比べて高い収入が期待できます。さらに、案件をこなすごとにスキルアップしていけば、専門性が高まってより高収入につながるでしょう。

ビジネスに機械学習を活用するならUMWELT！

ここまでで、機械学習エンジニアの重要性がわかったと思います。企業の中には、機械学習の技術をビジネスへ活用し、データドリブンな企業戦略を実現したい方もいるでしょう。しかし、機械学習エンジニアが不在のため、なかなか導入が進まないケースが多いです。そこでおすすめの製品が、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウド「UMWELT」です。

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まとめ

機械学習エンジニアは、需要が高いため副業としてもさまざまな案件があります。企業の中には、機械学習エンジニアに依頼をしてデータ活用の基盤づくりをしたい方もいるでしょう。自身の専門性を活かし、副業先を探している方は、上記の情報をぜひご参考ください。