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機械学習エンジニアフリーランスの単価

まずは機械学習エンジニアフリーランスの単価相場をご紹介します。
機械学習エンジニアはディープラーニングやAI、IoT、ビッグデータなどの開発に必要な職種で、フリーランスエンジニアの案件の中でも人気がある職種です。そのため、比較的単価の高い案件が多くなっています。

100万円を超える案件もある

機械学習エンジニアのフリーランス案件は月単価で80万円ほどのものが多くなっています。100万円以上のものも数多くあり、最高単価は150万円を超えるものも確認できました。
もちろんスキルや経験により左右される面はあるものの、年収でいえば1,000万円以上を十分に狙える仕事であり、フリーランスの職種の中でも特に高収入を得られる仕事だと言えるでしょう。機械学習はAIやIoTなど現在の市場で注目を浴びているものに不可欠な要素であり、機械学習エンジニアは、非常に市場価値の高い職種です。

機械学習エンジニアフリーランスの需要

機械学習エンジニアは、非常に需要の高い職業です。
現在、ITエンジニア数は深刻なほど不足していると言われており、中でも最先端技術といわれるAI・IoT・VR・ビッグデータを扱うエンジニアが不足しています。AIの活用はすでにさまざまな場所で進められており、ビッグデータの活用などすでに人間の能力では扱いきれない情報量のため、AIが不可欠になっています。
国としてもAI人材の不足を課題だと捉えており、さまざまな製作で機械学習エンジニアを含むAI人材の確保に取り組んでいる状況です。

機械学習エンジニアはAI人材とよく混同されますが、細かく分けると少し異なります。AIは機械学習のアルゴリズムで人間のような思考力を持ち様々な事象を分析、判断するものを指します。つまり機械学習とはAIがAIとして機能するために必要な不可欠なものであり、それを開発するのが機械学習エンジニアという職種です。

AIのベースとなるものの開発を担う機械学習エンジニアの需要は、さらに増加していくと考えられます。一方で機械学習エンジニアは人材も少なく、歴史の浅い職種であり、不確定なことも多いため、現時点で未経験であっても参入するチャンスがある職業とも言えるでしょう。

機械学習エンジニアの主な仕事内容

次に機械学習エンジニアの業務内容を見てみましょう。
機械学習エンジニアの主な仕事内容は「システムの構築」「システムの開発」「運用・保守」の3つです。

システムの構築

機械学習エンジニアのメイン業務となるのがシステムの構築で、機械学習のアルゴリズムを選定しモデルを作成します。モデルとは機械学習における推論モデルを指し、機械学習の精度をあげるために重要な工程です。
モデルの元となる学習データを入力して、正しい精度のデータが出力されるかを何度も検証し、アルゴリズムを作り上げます。機械学習システムの大元となる工程で、精度を上げるためにはモデルの作成と検証を繰り返し、試行錯誤しなければなりません。

システムの開発

学習によりシステム構築ができたら、顧客に合わせたシステム開発を行います。構築したシステムを、顧客の元で機械学習ができるようにシステムとサービスの設計を行います。
機械学習エンジニアは顧客が想定するニーズに合わせて、サービス開発や機能改善を設計する必要があります。

運用・保守

システムの納品後に必要な業務が運用・保守です。機械学習のシステムは新しいデータを何度も学習し、モデルを更新していきます。開発段階で想定していない課題や、不具合が発生するケースも少なくありません。
また時間の経過とともに、システム開発時のモデルではニーズにあった精度が得られなくなる場合もあります。その場合新しいデータで学習し直したり、データの内容を見直すなどの対応が必要となるのです。

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はアルゴリズムの設計や膨大なデータを処理するシステムの開発を担当することになるため、エンジニアの中でも多様なスキルを要求される職種です。ここでは機械学習エンジニアに必要なスキルを4つご紹介します。

  • 一般的なプログラミングスキル
  • 機械学習ライブラリに関するスキル
  • データベースや分散処理スキル
  • アルゴリズムに関するスキル

一般的なプログラミングスキル

機械学習のアルゴリズムを構築するには、アルゴリズムに基づき演算されるプログラムを構築するため、プログラムコードに関するスキルが必須項目です。AI開発ではPythonやC言語がよく使用されるため、これら言語に関する知識には精通しておく必要があります。
特にPythonは機械学習の世界では中心的存在で、機械学習システムではもっともよく利用されている言語です。機械学習のような複雑なアルゴリズムに向いている言語とも言われています。機械学習エンジニアフリーランスになるなら必ず身につけておきましょう。

また機械学習エンジニアはシステム開発の上でアプリケーション開発に関わる機会も多く、Javaなどのプログラミングスキルを身につけておくと更に案件の幅が広がるでしょう。

機械学習ライブラリに関するスキル

機械学習エンジニアには、プログラミングスキル以外に機械学習ライブラリに関するスキルも要求されます。機械学習ライブラリとは簡単にいうと、機械学習をプログラミングし実装するためのツールボックスのことで、機械学習を行うために必要なさまざまな処理がまとめられています。

実際に機械学習のプログラミングを行う際には、このライブラリから必要な処理をメインのプログラムで呼び出して実行することが必要で、プログラムを実行する機械学習には不可欠です。この機械学習ライブラリは無料で公開されているものも多いのですが、ライブラリにより機能する言語が異なっていたり、格納されているものに違いがあります。
開発を効率よく進めるためには、機械学習ライブラリのそれぞれの特徴を十分に理解し、開発するシステムに合わせて適切に使用していくスキルを求められます。

データベースや分散処理スキル

機械学習では膨大なデータを扱うことが多いため、データベースに関する知識も必要です。リレーショナルデータベースやSQL文、RDBMSなどにも精通しておきましょう。
機械学習では膨大なデータをより効率的に処理しなければならず、データベースの処理は機械学習の効率に大きな影響を与えます。通常のシステムであれば、現在の性能の高いサーバーなどの処理性能があれば十分な処理速度が出せます。しかし機械学習では、これらハードウェアの性能を最大化しなければ満足な処理効率を発揮できません。
データベースの処理性能を限界まで引き出すには、より効率のいいデータベースの設計が必要となるということです。

アルゴリズムに関するスキル

機械学習のアルゴリズムへの理解も必須スキルです。アルゴリズムとは問題を解決するための手順や計算方法のことを指します。アルゴリズムは、手順に沿えば誰でも同じ答えが得られるものでなければなりません。

機械学習においてはこのアルゴリズムを構築し、より効率的に機械に処理させることが必要です。機械学習においては確率分布や統計学など高度な数学や理論が用いられます。機械学習プログラムの目的に合わせて、適切な数学や理論を用いたアルゴリズムを構築する必要があるため、これらに精通することは必須だと言えるでしょう。

フリーランス機械学習エンジニアになる方法

次に会社員機械学習エンジニアがフリーランスになるためになる方法をご紹介します。

  • 十分な実務経験を積む
  • AI分野の知識を入れておく
  • 求人サイトを見る

十分な実務経験を積む

フリーランスを目指すのであれば、まずは機械学習エンジニアとして企業に属しながら実務経験を積むと良いでしょう。そこで機械学習ライブラリを利用し、簡単な処理を実行してみるのがおすすめです。

またインターネット上に「Kaggle」という世界中の機械学習エンジニアやデータサイエンスに関わる人たちが集まるコミュニティサイトがあります。
ここでは機械学習に関わる人たちが交流するだけではなく、企業や政府によってコンペ形式で課題を提示されることがあります。これらのコンペには無料で参加でき、企業からトレーニング用のデータセットも提示されるため挑戦してみるのもよいでしょう。

AI分野の知識を入れておく

未経験でフリーランスを目指すのであれば、AI分野に特化したプログラミングスクールでAI分野の知識を学んでおくと役立ちます。機械学習エンジニアにとって、必要不可欠な知識を体系化された形で順に学べるため、効率的な学習ができます。

ただしプログラミングスクールで一通りの知識を学んでも、すぐに機械学習エンジニアとして採用されることは難しいため、一定の実務経験を積むことが大切です。

求人サイトを見る

フリーランスとして独立を目指すのであれば、独立前に求人サイトなどでフリーランス向けの案件を確認し、自分のスキルや知識で対応できるかを確認しておきましょう。
その時点で対応できると感じるのであれば、安心して独立できるでしょう。

機械学習エンジニアは未経験では難しい!

機械学習エンジニアは現時点では人材が少なく希少性の高い職種です。そのため単価も高い傾向にあります。一方で機械学習エンジニアは非常に幅広い知識や、スキルを高度なレベルで要求されます。
またモデル作成など試行錯誤や論理的思考力を試される場面も多くあり、一定の実務経験を要求されることから、未経験から機械学習エンジニアになるのはかなり難しい職種と言えるでしょう。

ただ、機械学習エンジニアへのニーズは今後ますます高まっていくことは確実です。現時点で未経験であったとしても、プログラミングやAI関連の知識を学び、同時に実務経験を積むことで、将来的に機械学習エンジニアとして活躍することはできるかもしれません。
この記事を参考にぜひ機械学習エンジニアとして活躍することを検討してみてください。