• AIの週2・週3や土日で稼働できる副業案件の探し方を知りたい
• AIエンジニアの副業で求められるスキルセットや実務経験の目安を整理したい
• リモート・在宅で働けるか、実際の単価相場はどれくらいか知りたい

AIの副業に関する、この記事の結論は以下のとおりです。

• AIの副業案件の単価相場は約72万円（※インディバースフリーランスのデータから調査）
• AIの副業案件で求められるスキルは、機械学習・ディープラーニングの知見など。Pythonを用いた開発経験（3年以上目安）。
• AIの副業案件はフルリモート稼働できる案件が豊富で、週2日や土日から稼働可能な案件も確認できた。

結論からお伝えすると、AIエンジニアの副業は人材不足と需要過多により、実務経験があれば高単価（約72万円）で十分に稼げます。

AIエンジニアが副業で収入を増やすために押さえるべき相場観、案件探しのコツ、未経験からのステップアップ方法までわかりやすく解説します。

AIエンジニアが副業を獲得する方法

AIエンジニアが副業案件を獲得するには、下記3つの方法があります。

• フリーランスエージェント
• クラウドソーシング
• Twitterで探す

フリーランスエージェント

最もおすすめの案件獲得方法が、フリーランスエージェントです。

フリーランスエージェントとは、専属のコンサルタントが求職者の代わりに希望にマッチする案件を探し、紹介してくれるサービスのこと。

AIやデータ分析業界に精通したキャリアアドバイザーが在籍しているところもあり、副業のアドバイスやフリーランスとして独立する準備もサポートしてもらえます。

クラウドソーシング

他にもクラウドソーシングを使って、案件を獲得する方法があります。

代表的なサービスは、ランサーズやクラウドワークスなどです。

たとえばクラウドワークスでは、下記のようなAIエンジニア向けの副業案件があります。

• Pythonを使用したニュース系アプリのシステム開発
• AIを利用した翻訳ソフトウェアの開発
• 機械学習を活用した、エンジニア学習者向け技術ブログの作成

AIエンジニアの実務経験がある方はもちろん、未経験でも参画できる案件もあります。

その一方、時給1,000円～と安価なプロジェクトも多く、経験者にとってはあまりおすすめできない方法です。

AIエンジニア経験者の場合は、フリーランスエージェントを検討してみてください。

Twitter（X：エックス）で探す

TwitterなどのSNSで副業案件を検索するという手もあります。

検索窓で「AIエンジニア 募集」と検索すると、AIエンジニアを求めている個人や企業のツイートが出てきます。

ただし、ツイート内容には具体的な業務内容や報酬などの情報が明記されていないこともあります。

自らDMでメッセージのやり取りをし、詳細をヒアリングして擦り合わせしなければなりません。

本業の合間に交渉事を行うのは、労力や精神的な負担がかかる点に注意しましょう。

AIエンジニア向け副業案件の単価相場

インディバースフリーランスが提携しているエージェントの全求人データをもとに抽出した結果ですが、平均単価相場/月は約72万円でした。

高単価の案件を探している人は、高単価案件が豊富なレバテックフリーランスで案件を探すのがおすすめです。

AIエンジニアの副業案件例

ここでは、実際に募集されている、AIエンジニアのフリーランス案件の例を5つご紹介します。

AIエンジニアの副業案件探しにおすすめのエージェント

基本的には副業案件自体がどのエージェントでも少ないため、「求人数が多い」レバテックフリーランスに1社登録し、2-3社並行して登録しておくと、よりよい副業求人に出会うことができます。

	公式サイト	エンジニア案件数	稼働日数 （目安）	特徴
レバテックフリーランス	https://freelance.levtech.jp/	★★★★★	週3～5日	・ITエンジニア系職種に特化 ・個人では受注が難しい高単価な大手企業の案件 ・専門性の高いカウンセリングによる案件紹介サポート
HiPro Tech	https://tech.hipro-job.jp/ ）	★★★	週3〜5日 土日も可	・週3日から稼働OK ・スキルアップ・キャリアパスを考慮した案件を紹介
クラウドワークステック	https://crowdtech.jp/	★★★★★	週3～5日	・上場企業のクラウドワークスが運営。 ・ITエンジニア以外にもマーケター、デザイナーなど幅広い求人層が対応。

※紹介しているエージェントで副業が可能なのは基本的に週3以上稼働できる、独立したフリーランスの方限定です。（正社員の方は利用できません）

AIエンジニアの副業案件の種類

AIエンジニアの副業案件には、主に以下のような種類があります。

• 機械学習開発
• 人工知能開発
• データ分析案件

機械学習開発

機械学習開発は、人工知能技術の中でも特に注目されている分野です。

AIがデータから自律的に学習して予測や判断を行うため、様々な分野で応用されています。

AIエンジニアは、機械学習モデルを作成するためのプログラミングやデータ解析、予測モデルの評価・改善を担当することが一般的です。

具体的には、PythonやR言語などのプログラミング言語を用いて、データセットを整理・前処理し、機械学習アルゴリズムを適用してモデルを構築していきます。

また、クラウドサービスを使った分散処理や自然言語処理などの技術も必要となります。

機械学習開発には高い専門知識が必要ですが、AI技術がますます普及する現在、その市場は大きな成長を見込むエリアの一つと言えるでしょう。

人工知能開発

人工知能開発は、AIエンジニアにとって最も典型的な副業です。

この副業の目的は、新しい人工知能アルゴリズムを探求することで、さまざまな分野に応用できるようにすることです。

開発には多数の技術要件がありますが、主に以下のスキルが必要不可欠です。

• プログラミングスキル
• 統計学の知見
• データ思考力

人工知能開発では特定の問題を解決するために、深層学習などのニューラルネットワークや深層学習フレームワークを使用して機械学習モデルを作成していきます。

データ分析案件

データ分析は、AIエンジニアにとって非常に重要なスキルの一つです。

これは、大量のデータからトレンドやパターンを抽出し、情報を効果的に利用するために必要な作業です。

多様なデータセットを分析し、ビジネス上の課題に対する最適な戦略を策定するために、データ分析は欠かせません。

AIエンジニアはデータの収集方法やデータモデルの構築方法に精通し、適切なデータ分析手法を選択することが求められます。

また、AI技術と組み合わせることで、より正確で迅速な予測分析が可能となります。

AIエンジニアとしてデータ分析スキルを熟練させることは、副業だけでなく、主業務にも大きな影響をもたらすでしょう。

AIエンジニアが副業をするために必要なスキル

AIエンジニアが副業をするために必要なスキルは、主に下記の5種類です。

• Pythonの知識
• 数学的知識
• フレームワーク・ライブラリの知識
• 機械学習(ディープラーニング)の知識
• データベース(SQL)の知識

順番に見ていきましょう。

Pythonの知識

AIエンジニアの副業で最も欠かせないのが、Pythonの知識です。

機械学習やディープラーニング、データ解析処理にはPythonが利用されることが多いからです。

実際にAIエンジニアの副業向け求人では、「Pythonを用いた開発経験（3年以上）」のように必須スキルに掲げているものがほとんどです。

Pythonの習熟度を上げることで、AI開発分野だけでなく、Webサービスやブロックチェーンの開発など幅広い領域で対応できるようになります。

数学的知識

2つ目に必要なスキルは、下記の数学的知識（大学1・2年レベル）です。

• 微分積分
• 線形代数
• 統計

数学の知識を習得することで、AIがどうやって学習や評価などを行うかを根本から理解できるようになるからです。

たしかにPythonにはライブラリが備わっているので、数学の知識がなくても画像識別モデルなどを作成できます。

しかし、独自製品の開発や動作検証などは出来合いのライブラリだけでは対応しきれないケースも多く、仕組みを理解していないと困難です。

「そこまで数学を重視していなかった」「数学は関係ないと思っていた」という方は、この機会に勉強して理解を深めることをおすすめします。

フレームワーク・ライブラリの知識

続いてはフレームワークやライブラリの知識です。

特にフレームワークは、自分でコーディングする領域が減るので効率的に開発を進められます。

チームで開発する際に、「コードの書き方が人によってバラバラで統一されていない」といった問題も起きにくくなるのです。

たとえばPythonのフレームワークには、下記のようなものがあります。

• Django
• Bottle
• Flask

各種フレームワークやライブラリを扱えるようにすることで、スムーズに業務を遂行でき、クライアントの満足度を上げやすくなります。

機械学習(ディープラーニング)の知識

機械学習の知識も必須です。

機械学習とは、コンピュータが膨大な量のデータを取り込んで学習し、データの規則性やパターンなどを抽出する技術のこと。

たとえば下記のような活用事例があります。

• 顔認識
• 自動運転技術
• ショッピングサイトのレコメンド機能
• 販売数や天気などをAIで予測する在庫管理システム

AIエンジニアの副業案件でも、必須スキルに「機械学習やディープラーニング全般に関する幅広い知見」を挙げている企業が多いです。

データベース(SQL)の知識

データベースの知識も、AIエンジニアの副業に欠かせないスキルの一つ。

AIエンジニアはAIに学習させるビッグデータを収集し、解析する必要があるので、データベースを効率良く扱える技術が求められます。

MySQLやPostgreSQLなどのデータベース管理システムや、SQLなどの言語を使いこなし、効率的にデータを活用できるようにしておきましょう。

AIエンジニアの副業が稼げる理由

AIエンジニアの副業が稼げる理由は、以下の3つです。

• AI人材が圧倒的に不足しているから
• 高度な専門知識が必要だから
• 在宅・リモートでも働けるから

順番に見ていきましょう。

AI人材が圧倒的に不足しているから

1つ目は、需要に対しAI人材の供給が圧倒的に足りないからです。

近年は新型コロナウイルス対策として、各国でワクチン開発や感染シミュレーションなど、さまざまな分野でAIを活用しています。

しかし、情報処理推進機構（IPA）の「企業におけるAI利用動向アンケート調査」によると、日本企業におけるAIの利用はたった4.2%ということがわかりました。

企業の売上高ごとのAI導入率は、以下の通りです。

• 1000億円以上：17.2%
• 100億～1000億円未満：4%強
• 100億円未満：ほぼ0%

引用：情報処理推進機構（IPA）「人工知能（AI）の導入や活用に必要なAI人材」

規模が小さい企業ほどAI導入が進んでおらず、導入や運用費用の高さ、人材不足などの課題があると考えられます。

また同調査によると、特に下記のようなAI人材が不足していることがわかりました。

• データ分析の結果を自社の事業に活かせる
• 現場の知見と基本的なAIの知識があり、自社にAI導入を推進できる
• AIを活用した製品やサービスを企画できる

参考：情報処理推進機構（IPA）「人工知能（AI）の導入や活用に必要なAI人材」

そのため、AIエンジニアとしての技術があることはもちろん、企画や事業に適した活用方法も考案できる人材が求められている状況といえます。

高度な専門知識が必要だから

高度な専門知識が必要な職業というのも、理由の一つです。

AIエンジニアの業務ではPythonによる開発や、機械学習・ディープラーニングに関する幅広い知見などが欠かせません。

また実際にフリーランスエージェントの案件を見ると、次のような経験やスキルを求めている求人が多いです。

• Pythonの使用経験5年以上
• データアナリストやデジタルマーケティングの知見
• SQLを使用した分析経験

AIエンジニアは高度な専門知識を持った市場価値の高い人材のため、副業でもお金を稼ぎやすいのです。

在宅・リモートでも働けるから

AIエンジニアの仕事は在宅・リモート案件もあり、ライフスタイルに合わせた働き方ができます。

実際に求人ボックスから「フルリモート」の条件で検索したところ、52,437件がヒットしました。

引用：求人ボックス

またドーシージョブの調査結果によると、業務委託のリモート案件が多い傾向にありました。

引用：ドーシージョブ「フリーランスのAIエンジニア(人工知能)の常駐案件・リモートワーク案件割合」

AIエンジニアの仕事は、ビジネス上でAIを活用したい企業に対し、分析結果をもとに課題の解決策を提案・開発する仕事がメインです。

アドバイザーの役割を担うケースもあるので、比較的リモートワークしやすい職業といえます。

上記のような理由から、今より収入を上げたいAIエンジニアにとって、副業案件で稼ぎやすい状況です。

AIエンジニアの副業の年収相場

ドーシージョブの調査によると、業務委託案件の時給単価は以下でした。

• 平均単価：5,324円
• 最高単価：25,000円
• 最低単価：2,220円

引用：ドーシージョブ「AIエンジニア(人工知能)のフリーランス求人・案件 時給単価相場」

土日のみ1日8時間稼働したとして計算すると、月収は約34万円（5,324円×16時間）になります。

上記より、AIエンジニアの副業の年収相場は約410万円（34万円×12ヵ月）です。

一方、AIエンジニアの正社員の平均年収は543万円です。

引用：求人ボックス 給料ナビ

未経験からでもAI副業案件は獲得できる？

結論から言うと、未経験でAIエンジニアの副業案件を獲得するのは困難です。

前述した通り、AIエンジニアには高度な専門知識が求められます。

また採用企業側も、下記のようなスキルを求めている傾向が強いです。

• Pythonの試用経験5年以上
• 深層学習ライブラリを利用したモデル開発経験

そのため未経験からAIエンジニアの副業案件を始めるなら、次のような方法をおすすめします。

• バックエンドエンジニアから移行しよう
• まずはプログラミングスクールで学習しよう

1つずつ解説します。

バックエンドエンジニアから移行しよう

1つ目の方法は、バックエンドエンジニアから移行することです。

バックエンドエンジニアとは、下記のようなユーザーの目に見えない部分（＝バックエンド）を担当するエンジニアになります。

• プログラム開発
• サーバー構築
• データベース構築
• 保守運用

開発言語もPHPやJavaに加え、AIエンジニアに必須のPythonが必要になる案件も多いです。

このように業務範囲が広いため、スキルアップしつつAIエンジニアへのキャリアチェンジを目指せます。

実際にバックエンドエンジニアには、未経験可の求人も多くあります。

まずはプログラミングスクールで学習しよう

続けて提案したいのが、プログラミングスクールで学習する方法です。

未経験者でもAI構築に必要なプログラミングスキルや、データ解析、機械学習などの専門知識を身につけられます。

なかでもおすすめなのが、オンライン完結型のスクール「TechAcademy」です。

TechAcademyにはAIコースがあり、AIエンジニアになるために欠かせない機械学習やディープラーニングを習得できます。

メンターがついてマンツーマンで教えてくれるので、短期間で効率的にスキルアップしたい人に向いています。

また学習中に出される課題は、理解できるまで回数無制限でレビューを受けることも可能。

AIエンジニアの副業案件の将来性

結論からいうと、AIエンジニアの副業案件の将来性は高いです。

冒頭で解説した通り、多くの企業がAIの活用を考えています。

しかし「誰がやるのか」という問題に直面し、AI人材としての質や人員が伴わず、実行されないケースがほとんどです。

政府も企業や産業のDXを推進するため、必要なデジタル人材の育成に注力しています。

実際に2022年3月には、デジタル人材育成プラットフォーム「マナビDX」を開設しました。

またアメリカでは、巨大テクノロジー企業間でAI人材の争奪戦が起こっています。

AIの博士号を持つ大学院卒業者の給与水準が高騰し、年収30万ドル（約3,240万円）から50万ドル（約5,400万円）と非常に高水準に。

なかでもAI関連システム開発プロジェクトにおいて、マネジメントを経験した人材は引く手あまたの状況にあります。

AIエンジニアの副業案件に挑戦し、さらにキャリアアップを目指してみてください。

AIエンジニアの業務委託に関するよくある質問

Q1. 実務未経験でも案件は受注できますか？

極めて困難です。多くの案件で「Pythonの実務経験3年以上」などの高い専門性が求められます。

Q2. 土日や夜間のみでも稼働できますか？

可能です。「HiPro Tech」など一部のエージェントやクラウドソーシングでは、土日稼働OKの案件も見つかります。

Q3. フルリモートで働けますか？

可能です。AI開発やデータ分析は在宅ワークと相性が良く、リモート案件が豊富にあります。

Q4. 報酬の相場はどれくらいですか？

平均時給は約5,300円です。スキル次第ですが、月単価で100万円を超える高単価案件も珍しくありません。

Q5. 必要なスキルは何ですか？

主に「Python」のプログラミング知識、数学（統計・微積分）、SQL、機械学習などの知識が必須となります。

まとめ

AIエンジニアは将来性の高い職業です。

政府がAI人材の育成に注力していることから、今後ますます副業の需要も高まっていくでしょう。副業案件を探すなら、フリーランスエージェントがおすすめです。

自分の希望にマッチする案件を紹介してもらえるうえ、月120万円と高単価の求人もあります。

また、高単価な案件は人気が高くすぐに埋まってしまうので、新着の時点でチェックできるよう前もって登録するのがおすすめです。