機械学習エンジニアが副業するには？案件の種類や獲得方法を解説 | レバテックフリーランス

機械学習エンジニアとは

AI開発を支える技術の一つに機械学習があり、機械学習を専門に行うエンジニアは機械学習エンジニアとよばれています。

機械学習エンジニアの業務は、AIに学習させるためのデータ収集・加工から、機械学習モデルの設計・開発、そしてモデルの精度向上のための改善まで多岐にわたります。

機械学習エンジニアの仕事内容については、下記の記事で詳しく紹介しています。
機械学習エンジニアの仕事内容とは？必要なスキルや将来性・平均年収も解説

機械学習エンジニアとAIエンジニアの違い

機械学習エンジニアとAIエンジニアの違いは、担当する業務の範囲です。どちらもAIに関わる職業ですが、その役割や専門分野には違いがあります。

区分	機械学習エンジニア	AIエンジニア
主な役割	機械学習モデルの設計 ・開発、データ分析	AIシステム全体の設計・開発、 AI技術の研究・開発
専門分野	機械学習、データマイニング、統計学など	人工知能、機械学習、深層学習、 自然言語処理、画像認識、音声認識など
必要とされるスキル	機械学習アルゴリズムの知識、 プログラミングスキル、データ分析スキル	人工知能に関する幅広い知識、プログラミングスキル、 問題解決能力、コミュニケーション能力

機械学習エンジニアは、AIの中でも特に機械学習に特化したエンジニアです。一方、AIエンジニアは、機械学習だけでなく、画像認識や自然言語処理など、AIに関わる幅広い業務を担当します。

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機械学習エンジニアの代表的な副業案件

機械学習エンジニアの副業案件は多岐にわたります。ここでは、主な副業案件を4つ紹介します。

データの収集・加工

データ分析の副業は、機械学習モデルの学習に使用するデータを集め、加工する仕事です。機械学習エンジニアは、主にデータのクリーニングや正規化、特徴量の選択・抽出などを担当します。

機械学習モデルの精度を上げるためには、大量のデータを集めるだけでなく、そのデータをモデルの学習に適した形に整える必要があるのです。

既存サービスへの機械学習の導入

既存サービスへの機械学習の導入は、すでに存在するサービスに機械学習の技術を導入する仕事です。既存システムに機械学習の要素を組み込むことで、サービスの利便性向上や業務効率化に貢献できるでしょう。

たとえば、ECサイトにレコメンド機能を追加したり、チャットボットを導入して顧客対応を効率化したりすることが挙げられます。

機械学習を活用したシステムの開発

機械学習エンジニアは、機械学習技術を活用した新規システムの開発にも副業で携われることができます。高度な専門知識と開発スキルが求められる案件ですが、高い報酬を得られる可能性があります。

たとえば、新たに開発するアプリに、音声認識や画像認識機能を付けるといったことが挙げられます。

プログラミングスクールの講師

機械学習の知識や経験を活かして、プログラミングスクールの講師として活動することもできます。プログラミングスクールの講師は、受講生に機械学習の基礎知識や実践的なスキルを教えて、キャリアアップを支援する役割を担います。

近年、AIや機械学習に関する学習ニーズが高まっているため、需要の高い副業と言えるでしょう。

また、人に教えることで、機械学習に対する理解度が上がり、スキルアップにも繋がるでしょう。

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機械学習エンジニアの案件単価相場

機械学習エンジニアの案件単価相場は、月額60～80万円です（月140～180時間勤務した場合）。

ただし、スキルレベルや開発分野などによって、案件単価は大きく変動する可能性があります。
たとえば、数年間の実務経験があり、高度なスキルを持つエンジニアであれば、単価が月額100万円を超える案件を獲得できるかもしれません。また、需要が高い自然言語処理などの分野では、比較的高い単価で案件を獲得できる傾向があります。

機械学習エンジニアの実際の副業案件と単価が気になる方は、下記をご覧ください。
機械学習エンジニア向けの副業案件一覧

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機械学習エンジニアが身につけるべきスキル

機械学習エンジニアが身につけるべき知識とスキルには、主に下記の5つが挙げられます。

• 機械学習の基礎知識
• Pythonなどのコーディングスキル
• データベースの知識
• 統計・数学の知識
• 一般のシステム開発の知識

下記でそれぞれ紹介します。

機械学習の基礎知識

機械学習エンジニアとして働く上で、アルゴリズムの種類や機械学習の仕組みなどの、機械学習の基礎知識は必須です。

機械学習におけるアルゴリズムとは、コンピューターがデータから自動的に学習し、予測や判断を行うための手順を定めたものです。代表的なアルゴリズムである、ランダムフォレストやロジスティック回帰、決定木などは理解しておくようにしましょう。

また、アルゴリズムは大きく分けて下記の3つの学習方法に分類されます。

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 強化学習

それぞれの違いを理解することは、機械学習の仕組みを理解するうえで大切でしょう。

Pythonなどのコーディングスキル

機械学習では、PythonやR言語などを用いて、データの処理やアルゴリズムの実装を行います。特にPythonは、機械学習に特化したライブラリが豊富に存在するため、機械学習エンジニアにとって必須のスキルと言えるでしょう。
機械学習でよく使われるPythonのライブラリは下記のとおりです。

ライブラリ名	概要
NumPy	数値計算を効率的に 行うためのライブラリ
Pandas	データの解析や加工に 便利なデータ操作ライブラリ
TensorFlow	Googleが開発した 深層学習向けのライブラリ

また、案件によっては、R言語のスキルが必要になる場合もあります。R言語はデータ分析と統計処理に特化したプログラミング言語であり、Pythonと同様に機械学習において使用されることが多いです。

Pythonのおすすめの資格については、下記の記事を参照してください。
Pythonの資格おすすめは？各試験の内容や難易度・勉強方法を解説

データベースの知識

機械学習では、大量のデータを扱うため、データベースの知識は欠かせません。機械学習においては、「BigQuery」や「Redshift」といったデータベースがよく使用されます。

データの格納や検索、処理などを効率的に行うためには、SQLなどのデータベース言語を習得しておくことが重要です。たとえば、膨大な顧客データの中から、特定の条件に合致するデータのみを抽出する際に、SQLの知識は役立ちます。

SQLを習得したい方は、下記の記事の資格一覧も参考にしてみてください。
【2024年最新】SQLの資格一覧！試験内容や難易度、勉強方法を紹介

統計・数学の知識

機械学習のアルゴリズムは、統計学や数学を基礎としています。そのため、統計学や線形代数、微分などの数学的知識は、機械学習を深く理解するために必須と言えるでしょう。

たとえば、データの分布を把握するために統計学の知識が役立ちますし、アルゴリズムの内部動作を理解するためには線形代数や微分の知識が必要になります。

一般のシステム開発の知識

機械学習エンジニアは、Webアプリケーションの開発やクラウドコンピューティングに関する知識など、一般的なシステム開発の知識も求められます。機械学習モデルを開発する案件だけでなく、機械学習をシステムに組み込んで運用する案件もあるためです。

また、JavaやPHPなどの一般のシステム開発の知識を持っていると、クライアントに対する提案の幅も広がり、案件の獲得につながりやすくなるでしょう。

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機械学習エンジニアが副業案件を獲得する方法

いざ副業を始めようと思っても、どこで案件を獲得すれば良いのかわからない方もいるのではないでしょうか。

ここでは、機械学習エンジニアが副業案件を獲得する主な方法を4つご紹介します。方法は必ずしも1つに絞る必要はなく、むしろ複数の方法を試すことで、より自分の希望に合った副業案件を獲得できる可能性が高まるでしょう。

クラウドソーシングサイトを活用する

クラウドソーシングサイトは、企業と個人が直接契約を結べるサービスです。さまざまな種類の案件があり、Webサイト上で簡単に案件を探せるため、初心者でも始めやすいというメリットがあります。

一方で、クラウドソーシングサイトの案件は単価が低い傾向にあるといったデメリットもあります。高単価の案件は倍率が高く、必ずしも自分のスキルや希望に合った案件を獲得できるわけではありません。

副業・フリーランス向けエージェントを活用する

副業案件を獲得する方法には、副業やフリーランスに特化したエージェントに登録する方法もあります。エージェントは、登録者のスキルや希望に合った案件を紹介してくれるだけでなく、契約交渉や報酬の支払いなども代行してくれる場合が多いです。

ほかにも、エージェントによっては、非公開求人の紹介やキャリア相談などを行っている場合もあるので、自分に合ったエージェントを探してみるのがいいでしょう。
レバテックフリーランスでは、IT職種の案件を紹介するエージェントサービスを行っています。業界最大級の案件数を取り扱っているため、希望に合った案件を見つけやすいでしょう。登録は無料ですので、ぜひご検討ください。

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知人や友人に紹介してもらう

知人や友人に、仕事を紹介してもらうのも一つの手です。信頼できる相手からの紹介であれば、安心して仕事に取り組めるでしょう。

また、紹介であれば応募や選考のステップが減り、人気の案件にも参画しやすい可能性があります。

SNSを活用する

X（Twitter）やLinkedInなどのSNSで、自分のスキルや経験を発信するのも効果的です。企業側がSNSでエンジニアを探しているケースもあるため、積極的に情報発信することで、企業から声がかかり、副業に繋がるケースも少なくありません。

機械学習に関する専門知識や最新情報を発信したり、過去に手がけたプロジェクトの実績を公開したりすると良いでしょう。

機械学習エンジニアが副業を成功させるための注意点

機械学習エンジニアとして副業を成功させるためには、下記の4つの点に気をつけましょう。

就業規則の確認をする

副業を始める前に、まずは現在の勤務先の就業規則を確認しましょう。企業によっては、副業を禁止している場合や、事前に副業許可の申請が必要な場合があります。

副業が禁止されているにもかかわらず無断で行っていると、懲戒処分を受ける可能性があるため注意が必要です。

副業がバレる会社にバレるタイミングについては、下記の記事で紹介しています。
副業はバレる？要注意のタイミングや時期・ありえるトラブルのパターンを解説

契約内容の確認をしっかりと行う

副業を始める際には、必ず契約内容をしっかりと確認しましょう。特に、業務内容や報酬、納期、守秘義務などについては、事前に書面で明確にしておくことが重要です。

口約束だけで済ませてしまうと、後々トラブルに発展する可能性があります。契約書は、自身を守るための重要な役割を果たすため、しっかりと内容を確認しましょう。

契約に関するトラブルを防ぎたい方は、クライアントと直接契約を結ぶのではなく、エージェントを介するのも一つの手です。

レバテックフリーランスは、IT・Web業界に特化したエージェントサービスです。エージェントが、契約手続きや契約後の交渉の代行も行いますので、ぜひ登録をご検討ください。

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確定申告について理解する

副業で得た所得が年間で20万円以上になる場合は、原則として確定申告が必要になります。確定申告とは、1年間の所得と税金を計算し、税務署へ申告する手続きです。

申告の期間は毎年2月16日〜3月15日であり、手続きを怠ったり忘れたりすると、ペナルティが課される可能性があるため、注意しましょう。

ここで注意すべきなのは、収入ではなく所得である点です。所得は、収入から必要経費を引いた額を指します。そのため、副業で得た収入が20万円以上であっても、必要経費を引いた際に20万円以下になるようであれば、基本的に申告の義務は生じません。

確定申告のペナルティについては、下記の記事を参照してください。
副業で20万以上稼いだら確定申告が必要！例外や延滞ペナルティについても解説

スケジュール管理を徹底する

副業を成功させるためには、スケジュール管理を徹底することが大切です。本業の業務に支障が出ないよう、副業にあてる時間や業務量を調整しましょう。

副業に時間を割きすぎてしまうと、休息の時間が十分にとれず、体調不良によって本業のパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性もあります。

スケジュールやタスクの管理にツールを活用するのも有効です。無理のない範囲で、副業と本業のバランスをうまくとるように心がけましょう。

副業フリーランスにおすすめのタスク管理ツールについては、下記の記事で詳しく紹介しているのでご確認ください。
フリーランス向けタスク管理ツール13選！管理の手順やメリットも解説

※本記事は2024年5月時点の情報を基に執筆しております。

最後に

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