コロナの影響によりリモートワークやテレワークが推奨されている中、フリーランスは人気の高い職業です。
実際にフリーランスへの転職や独立を考えた際に「機械学習エンジニアはフリーランスで活躍できるのか」「フリーランスの機械学習エンジニアとして案件を継続的に受注できるのか」「未経験からでもフリーランスの機械学習エンジニアになれるのか」など疑問を持つ方も多いかと思います。
今回、本記事は人気職種である機械学習エンジニアに焦点を当て、フリーランスの機械学習エンジニアの実情を詳しく解説します。
具体的には機械学習エンジニアの種類、機械学習エンジニアの仕事内容、フリーランスの機械学習エンジニアの単価相場、機械学習エンジニアのリモートワーク案件・求人事情、機械学習エンジニアの週2日・週3日フリーランス案件・求人事情、フリーランスの機械学習エンジニアの必要スキル、未経験でのフリーランスの機械学習エンジニア事情、フリーランスの機械学習エンジニアの資格、機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人獲得方法、機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人の将来性について解説します。
特に下記の方にこの記事を一読していただきたいです。
・フリーランスの機械学習エンジニアを今後検討している方
・機械学習エンジニアやIT業界に興味/関心がある方
・フリーランスの機械学習エンジニアの案件・求人事情を知りたい方
・機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人の単価相場を知りたい方
・フリーランスの機械学習エンジニアの市場動向や将来性を知りたい方
機械学習エンジニアとは
この章では機械学習エンジニアについて解説します。
まず、機械学習について見ていきましょう。
機械学習とは、機械にデータを学習させることにより、人が明示的にルールを与えなくても自律的に判断ができるようにする技術のことです。
機械学習を活用することで、画像認識や音声認識などの、正確にルールを設けることが困難である人間が感覚的に処理していた分野においても、機械が判断を下せるようになりました。
機械学習を通して「膨大かつ複雑なデータを分析し、より正確な結果をより速やかに提供できるモデル」を自動的に短時間で生成できるようになり、超大規模なデータも企業は扱えるようになりました。
機械学習のアルゴリズム(コンピューターが処理の仕方を学ぶための手順や方式)は、教師あり学習・教師なし学習・強化学習と3種類に分類されます。
機械学習エンジニアについて簡単に解説します。
機械学習エンジニアは、機械学習アルゴリズムの実装、運用、環境構築をエンジニアです。
機械学習エンジニアは、データセットとWebアプリ連結やコーディングを行ったり、プロジェクト全体の進捗管理もすることもあり、IT技術やプロジェクトマネージメントのスキルや知識が要求されます。
AI(人工知能)・機械学習と深層学習(ディープラーニング)の違い
AI(人工知能)・機械学習と深層学習(ディープラーニング)の違いについてなんとなく理解していても、言語化することは意外に難しいものです。
そのため、AI(人工知能)・機械学習と深層学習(ディープラーニング)の違いについてわかりやすくかつ簡潔に解説していきます。
AI(人工知能)とは、機械学習や深層学習(ディープラーニング)を含めた最も広義の概念のことです。
機械学習とは、コンピューターが膨大なデータを学習し、アルゴリズムに基づいて情報を分析する手法のことです。
深層学習(ディープラーニング)とは、深層学習(ディープラーニング)は機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた機械学習の手法を指し、人間が手を加えなくても
コンピュータが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する技術のことです。
位置付けは、人工知能＞機械学習＞深層学習(ディープラーニング)となります。
機械学習エンジニアとAIエンジニア(人工知能)、データサイエンティストの違い
よく混同されることが多いのは機械学習エンジニアとAIエンジニア(人工知能)、データサイエンティストについてです。
そのため、機械学習エンジニアとAIエンジニア(人工知能)、データサイエンティストの違いを簡単に解説します。
AIエンジニア(人工知能)は、AI(人工知能)の開発を担当するエンジニアです。
機械学習エンジニアはAI(人工知能)に関連する職業の中において、主に機械学習(Machine Learning)の実装や開発を担当するエンジニアです。
データサイエンティストは、AI(人工知能)、機械学習などを駆使して膨大かつ複雑なデータを収集・分析した結果をもとに、ビジネスをサポートするコンサルタントに近い職種です。
機械学習エンジニアやデータサイエンティストはAI(人工知能)に携わるエンジニアを指す表現であるため、総称してAIエンジニア(人工知能)と呼ばれることあります。
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機械学習エンジニアの仕事内容
この章では機械学習エンジニアの仕事内容を解説します。
機械学習エンジニアはプログラミング言語スキルやプロジェクトマネジメント能力も求められます。
機械学習アルゴリズム構築・検証
機械学習エンジニアの仕事は機械学習アルゴリズム構築・検証です。
機械学習のアルゴリズムを選定し、モデルを作成する業務は、機械学習のワークフローのなかでデータ探索の次に位置する工程です。
機械学習アルゴリズムには「強化学習」「教師あり学習」「教師なし学習」の3つの種類があり、「教師あり学習」や「教師なし学習」を行う場合はデータを用意する必要があります。
実際に構築した機械学習から目的としたデータ分析が可能か検証し、高精度モデルを構築することが非常に大切です。
また、機械学習エンジニアはPM(プロジェクトマネージャー)業務も担当するため、プロジェクトマネージメントスキルが要求されます。
機械学習システム設計・開発
機械学習エンジニアの仕事は機械学習システム設計・開発です。
機械学習アルゴリズムの構築完了後、そのモデルを利用してシステムを構築していく必要があります。
開発者向けの機械学習サービスとして、TensorFlowやCloud ML Engineなどがあります。これらを設計・開発できるような機械学習エンジニアは非常に高度なスキルを持っているといえるでしょう。
機械学習の基盤構築や運用・保守
機械学習エンジニアは、機械学習を動作させる環境基盤を構築していきます。
場合によって、機械学習エンジニアは学習作業やシステムへの適用以外にも、データ加工や再学習など多くのタスクに対応した機械学習基盤を構築、開発する必要があります。
環境基盤の構築後、機械学習エンジニアは機械学習を動作させる環境の実装作業を行います。
前工程において環境設計を実施しているため、その設計をもとにして環境の実装を実施します。
論文調査・研究
機械学習エンジニアの仕事は論文調査・研究です。
最先端の分野であるAI(人工知能)や機械学習分野は、日々技術革新が起こり続けています。
新しい技術開発に関する情報を日々アップデートし続けるため、研究開発に関する論文や世界各国での報告されているAI(人工知能)や機械学習関連の情報を網羅するリサーチ力が必要です。
そのため機械学習エンジニアとして、日々勉強をすることにより、重宝されるエンジニアになるのです。
コロナの影響によりリモートワークやテレワークが推奨されている中、フリーランスエンジニアは人気の高い職業です。 実際にフリーランスエンジニアへの転職を考えた際に「エンジニアはフリーランスで活躍できるのか」「フリーランスエンジニアとして案[…]
フリーランスの機械学習エンジニアの単価相場
この章では機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人の単価相場について解説していきます。
機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人の月額単価相場は次のようになっています。
| 平均単価 | 中央値単価 | 最高単価 | 最低単価 | |
|---|---|---|---|---|
| 機械学習エンジニア | 80.1万円 | 80万円 | 180万円 | 20万円 |
(参照：機械学習エンジニアのフリーランス求人・案件 月額単価相場)
機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人の平均単価は80.1万円です。最低単価20万円〜最高単価180万円まで幅広くあることがわかりました。
機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人の平均月額単価を年収に換算すると、961万円です。
年収を比較をしやすいように機械学習エンジニアの会社員エンジニアを見てみましょう。
会社員における機械学習エンジニアの平均月収は54万円であり、年収に換算すると約648万円です。
フリーランスの機械学習エンジニアの年収の方が会社員の機械学習エンジニアの年収と比較して約1.5倍高いことがわかりました。
フリーランスの機械学習エンジニアの方が収入が高いため、高収入を希望している機械学習エンジニアはフリーランスを選択すると良いでしょう。
機械学習エンジニアのリモートワーク案件・求人事情
この章では機械学習エンジニアのリモートワーク案件・求人事情について解説していきます。
まず、リモートワーク案件・求人の現状を見てみましょう。
「機械学習エンジニア リモート」をフリーランススタート(2021年4月時点)上で検索すると162件です。
機械学習エンジニアリモートワーク案件・求人の割合を常駐フリーランス案件・求人と比較すると約15.4%です。
Webサービス、銀行/証券/保険など様々な業界のリモートワーク案件・求人があります。
データ分析、アルゴリズム実装画像処理業務、学習モデル開発業務などのリモートワーク案件・求人があります。
リモートワークを希望しているフリーランスの機械学習エンジニアは自分で調べてみることをおすすめします。
今後、機械学習エンジニアのリモートワーク案件・求人は増加していくでしょう。
その理由として現在世界中で蔓延しているコロナ自体の影響や、IT技術の発展によるセキュリティ面や労働環境の改善、最先端技術を使用した新たなサービス立ち上げが増える可能性があることなど挙げられます。
しかしセキュリティ面の問題や、リモート環境を整える仕組みが出来ていない、リモートワークによってコミュニケーション齟齬が生じるなどの理由で現状、常駐メインのフリーランス案件・求人が多くの割合を占めています。
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機械学習エンジニアの週2日・週3日フリーランス案件・求人事情
この章では機械学習エンジニアの週2日・週3日フリーランス案件・求人事情について解説していきます。
まず、週2日・週3日フリーランス案件・求人の現状を見てみましょう。
「機械学習エンジニア 週2日・週3日」をフリーランススタート(2021年4月時点)上で検索すると98件です。
機械学習エンジニア週2日・週3日フリーランス案件・求人の割合を常駐フリーランス案件・求人と比較すると約9.3%です。
機械学習エンジニアの週2日・週3日フリーランス案件・求人はWebサービス、広告、銀行/証券/保険など様々な業界があります。
深層学習(ディープラーニング)を使うプロジェクト業務、アルゴリズム開発などの週2日・週3日フリーランス案件・求人があります。
また週2日や週3日でも月収150万円など高単価なフリーランス案件・求人もあります。
フリーランスの機械学習エンジニアとして、週2日・週3日フリーランス案件・求人に参画することにより様々な業界の開発に携わることができ、豊富な経験を積むことができます。
機械学習エンジニアの週2日・週3日フリーランス案件・求人を希望しているあるいは、様々な業界の開発経験を積みたいフリーランスの機械学習エンジニアにおすすめです。
今後、機械学習エンジニアの週2日・週3日フリーランス案件・求人は増加していくでしょう。
増加していく理由として、2018年に副業を解禁し年々推進する企業が増加していること、IT技術の発展によりセキュリティ面改善の可能性があること、AI(人工知能)や機械学習を含む最先端技術を使用した新たなサービスの立ち上げが増える可能性があること、機械学習エンジニアを含むIT人材が不足していること、雇用形態の在り方が従来のメンバーシップ型からジョブ型へ変化していることなど挙げられます。
フリーランスの機械学習エンジニアの必要スキル
この章ではフリーランスの機械学習エンジニアの必要スキルについて解説していきます。
フリーランスの機械学習エンジニアとしてフリーランス案件・求人を獲得したい方は自分のスキルと照らし合わせてみてみましょう。
プログラミング言語経験やスキル
フリーランスの機械学習エンジニアに必要なスキルはプログラミング言語経験やスキルです。
機械学習エンジニアとして、PythonやC言語、C++、Java、JavaScriptなどのプログラミング言語を必要とします。
また機械学習エンジニアとして、頻繁に使用するプログラミング言語はPythonです。
そのためPythonでよく使用されるDjango、bottle、Flask、Tornado、PloneなどのPythonフレームワークや、Tensorflow、Keras、Pytorch、web2py、Scikit-learn、Theanoなど機械学習・深層学習(ディープラーニング)に特化したフレームワークの経験/スキルも必要になってきます。
プログラミング言語経験やスキルは、機械学習エンジニアとして参画するための必須条件であるため、習得しましょう。
機械学習・深層学習(ディープラーニング)やアルゴリズムに関する知識
フリーランスの機械学習エンジニアに必要なスキルは機械学習・深層学習(ディープラーニング)やアルゴリズムに関する知識です。
画像認識や自然言語処理など、AI(人工知能)には様々な目的があり、共通して必要であるのは、機械学習・深層学習についての理解です。
機械学習とは、コンピューターに命令し、反復学習をさせて知能を向上させるものです。「教師あり」「教師なし」「強化学習」という3種類の異なるアルゴリズムが存在し、それぞれ特性や使い方が異なるため、機械学習エンジニアが適材適所を判別する必要があります。
また、決定木などの基本的なアルゴリズムから、パーセプトロン・ロジスティック回帰、ニューラルネットワークなど代表的なアルゴリズムの使い方も求められます。
機械学習エンジニアとして、覚えておくべき知識でしょう。
数学、統計、データ分析/解析の知識や知見
フリーランスの機械学習エンジニアに必要なスキルは数学、統計、データ分析/解析の知識や知見です。
微分積分学や線形代数学といった、学生時代に学ぶ数学の知識が基本になります。
データに含まれる法則の予測・認識や、精度を評価するための方法、確率分布・モデルといった統計学の知識があることで、精度の高いシステムの開発や運用ができます。
機械学習エンジニアにとって統計、数学、データ分析/解析の知識/スキルがあることにより希少性が高くなり、高年収を獲得しやすくなるでしょう。
データベース・クラウド関連スキルや知識
フリーランスの機械学習エンジニアはデータベース・クラウド関連スキルや知識が必要です。
機械学習エンジニアの仕事は、データベースへのアクセス権限の管理やパフォーマンス監視、データのバックアップや稼働中のデータベースへの不正アクセス防止のためのセキュリティ設計など必要です。
また、大量のデータを効率良く分析するためにAWS、Azureなどクラウドを使うこともあります。
機械学習エンジニアとしてデータベース・クラウド関連スキルや知識を付け、重宝されるエンジニアになりましょう。
論理的思考力
フリーランスの機械学習エンジニアに必要なスキルは論理的思考力です。
機械学習エンジニアとして開発するシステムやアプリは、論理的な構造であるため、ロジックをしっかり立てて開発を進めないとシステムやアプリは設計出来ません。
また効率良く開発をするため優先すべき機能など整理することができ生産性を向上させることも論理的思考力により可能です。
機械学習エンジニアとして、不具合などの問題が発生した際に、最優先すべき問題を見つけ出し、解決できるスキルも必要です。
つまり、論理的思考力を持っていることにより、システムやアプリ開発効率が向上したり問題発生時、素早く対処できるため企業側に重宝される機械学習エンジニアになれるでしょう。
上流工程やマネジメントスキル
フリーランスの機械学習エンジニアに必要なスキルは上流工程やマネジメント経験です。
企業側は開発を滞りなくに実行するためのマネジメント経験や、要件定義、設計スキル、レビュー、負荷試験などの経験があるフリーランスの機械学習エンジニアを採用する傾向があります。
フリーランスの機械学習エンジニアとして、様々な経験をしているほど、高単価フリーランス求人・案件に参画しやすくなります。
フリーランスの機械学習エンジニアは未経験でもなれる？
この章ではフリーランスの機械学習エンジニアは未経験でもなれるのかどうかについて解説していきます。
未経験でも以下2種類に分けらます。
・機械学習エンジニアは未経験だが、サーバーサイドエンジニアなどエンジニア職種の経験がある
・IT業界は未経験でかつフリーランスの機械学習エンジニアに挑戦する
まず、機械学習エンジニアは未経験だがサーバーサイドエンジニアなどエンジニア職種の経験がある場合、フリーランスの機械学習エンジニアとして機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人に参画することは可能でしょう。
PythonやJava、C++、C言語などプログラミング言語を用いたシステム/サービス開発経験があれば参画可能なフリーランス案件・求人もあるため、機械学習エンジニア未経験でも参画出来る可能性はあります。
次にIT業界は未経験でかつフリーランスの機械学習エンジニアに挑戦する場合、非常に厳しいでしょう。
機械学習エンジニアのフリーランス求人・案件の場合、即戦力の機械学習エンジニアまたはPythonやC++などの開発言語スキル、機械学習や深層学習(ディープラーニング)に関する知識、上流工程の知識をもっているエンジニアのアサインを希望しています。
IT業界未経験からフリーランスの機械学習エンジニアへの独立を検討している方は、以下の行動をまず考えてみましょう。
・機械学習エンジニアになるためプログラミングスクール/オンライン学習サービスでPythonを習得する
・正社員や契約社員として2~3年ほど機械学習エンジニアやAI(人工知能)関連の実務経験もしくはPythonを使用したシステム/サービス開発経験を積む
プログラミングスクールやオンライン学習サービスを活用する方は、「機械学習 プログラミングスクール おすすめ」や「機械学習 オンライン学習サービス おすすめ」などを検索すると良いでしょう。
なお、IT業界未経験かつ機械学習エンジニアとして、正社員や契約社員を検討している方は、正社員や契約社員のエンジニア案件を探すことが出来る大手求人サイトや転職サイト、IT業界に特化した転職エージェントを活用しましょう。
フリーランスの機械学習エンジニアは資格ある方が良い？
フリーランスの機械学習エンジニアに資格はある方が良いですが、必須ではありません。
特にフリーランス未経験者や機械学習エンジニアの実務経験が浅い人にとって、資格取得のために身につけたノウハウやスキルは非常に役立ちます。
また、資格そのものが機械学習を含むAI(人工知能)関連の知識証明になるので、フリーランス案件・求人が受注しやすくなるでしょう。
【機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人を獲得しやすくなるおすすめの資格】
・G検定(ジェネラリスト検定)
・E資格(エンジニア資格)
・統計検定
・画像処理エンジニア検定
・AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)
機械学習を含むAI(人工知能)関連の資格を取得することで、機械学習を含むAI(人工知能)関連スキルや知識を証明することは可能です。
しかし、フリーランスの機械学習エンジニアとして重要視すべきことは、機械学習エンジニアの実務経験やPython、Javaなどを使ったシステム開発経験、上流工程のスキルや知識を保有していることです。
そのため機械学習エンジニアの資格は時間的に余裕がある方におすすめします。
フリーランスの機械学習エンジニアとして実務未経験の場合、まず実務経験を積むことに注力しましょう。
機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人獲得方法
この章では機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人獲得方法について解説します。
フリーランスの機械学習エンジニアとして効率良くフリーランス案件・求人を獲得できるように参考にしてください。
フリーランスエージェントの活用
SNSで捜索
知人からの案件・求人紹介
クラウドソーシングサービスの活用
フリーランスエージェントの活用
フリーランスの機械学習エンジニアは、フリーランスエージェントを活用することによりフリーランス案件・求人を効率良く獲得できます。
フリーランスエージェントはフリーランスの機械学習エンジニアが希望するフリーランス案件・求人の紹介以外にも、契約や税金関連のサポート、福利厚生など手厚いサポートが魅力的です。
フリーランスの機械学習エンジニアとして、経験が浅い方から経験豊富な方までフリーランスエージェントを活用してみることをおすすめします。
SNSで捜索
フリーランスの機械学習エンジニアは、SNSを活用しフリーランス案件・求人獲得できます。
近年では、FacebookやTwitterなど、SNSを活用し企業が直接案件・求人を出しています。
SNSで獲得した案件・求人は仲介業者を挟まない直接契約であるため高い報酬が望めたり、柔軟なスケジュール交渉を行えるなどの特長もあります。
しかし、自分で契約やマネジメントを行う必要がありフリーランス経験の浅いフリーランスの機械学習エンジニアにはおすすめできません。
知人からのフリーランス案件・求人紹介
フリーランスの機械学習エンジニアは、知人経由でフリーランス案件・求人を獲得出来ます。
元々エンジニアとして働いていた方の場合、前職の上司や同僚、同僚の知人などIT業界にコネがあることも多いため、そこからフリーランス案件・求人に繋がりやすいです。
知人からの紹介のため仲介料が発生することは少なく、比較的高単価でのフリーランス案件・求人が受注できるでしょう。
しかし、エンジニアの知人が少ない場合や前職は別業種でIT業界のコネクションがない場合、紹介してもうことが難しいためIT業界未経験者の方にはおすすめできません。
クラウドソーシングサービスの活用
フリーランスの機械学習エンジニアは、クラウドソーシングサービスを活用することにより案件・求人獲得できます。
最近ではクラウドワークスやランサーズ、ココナラなどクラウドソーシングサイトも多く存在しており、利用者も増加傾向にあります。
クラウドソーシングサイトのメリットとしては手軽に案件・求人が探せることや契約周りなどの手続きが不要であることが挙げられます。
しかし、フリーランス案件・求人数はフリーランスエージェントよりも少なく、単価の低い案件・求人も多数あります。また報酬の中から仲介手数料が引かれるため、受け取れる報酬額は低いものが多いでしょう。
機械学習エンジニア経験が浅い方や機械学習エンジニアの実績を作りたい方におすすめです。
フリーランスの機械学習エンジニアの将来はどうなの？
この章ではフリーランスの機械学習エンジニアの将来性について解説します。
フリーランスの機械学習エンジニアとして続けていくべきなのか、フリーランスの機械学習エンジニアを続けて問題ないのか、フリーランスの機械学習エンジニアの将来性を見極めていきましょう。
機械学習エンジニアのニーズは今後、増加する可能性が高いです。
では、上記理由をIT市場動向から分析してみましょう。
2021年2月IDCは、全世界のAI(人工知能)市場について発表しています。
同発表によると、AI市場全体の売上高は、2011年に2020年比16.4％増の3275億ドルに成長するという。
2024年までの5年間の年間平均成長率(CAGR)は17.5％となり、総売上高は5543億ドルに達すると予測をしています。
次にAI(人工知能)と関連の深い自動車業界を分析してみましょう。
株式会社富士キメラ総研は2019年自動運転・AIカーの市場を調査しています。
同調査によると、自動車メーカー各社は限定条件下で運転機能をシステムに委ねるレベル3やレベル4（高度な運転自動化）車両の開発計画を発表しています。
自動運転・AIカーの市場は今後確実に拡大するとみられ、2040年には4,412万台、世界自動車販売台数の33.0％を占めると予測しています。
さらに、経済産業省の調査(2019年3月)によると、2020年時点で4.4万人、2025年には8.8万人、2030年には12.4万人のAI人材が不足すると言われています。
AI市場全体の推移、自動運転・AIカーの市場推移や機械学習エンジニアを含むIT人材不足を考慮すると、AI(人工知能)関連サービスの拡大は確実であり、機械学習エンジニアを必要とする企業は今後増すことが予想できます。
つまり、機械学習エンジニアのニーズは今後も拡大するでしょう。
特にAI(人工知能)関連分野を含むIT業界は日々新しい技術が生まれ進化しています。
機械学習エンジニアの仕事内容に「論文調査・研究」があるように、機械学習エンジニアは日々自分の歩みを止めてしまうと、企業に重宝されるエンジニアにはなれないでしょう。
まとめ
今回は、機械学習エンジニアに焦点を当て、フリーランスの機械学習エンジニアの案件・求人事情、単価相場、必要スキル、未経験からフリーランスへの独立方法、将来性など様々な観点から詳しく解説しました。
フリーランスの機械学習エンジニアはSI・業務系、メーカー、広告、通信、Webサービス、ゲーム、EC、医療・福祉、流通・小売、銀行/証券/保険など様々な業界で活躍出来ます。
その結果フリーランスの機械学習エンジニアの需要は現状安定しており、今後は拡大していくでしょう。
フリーランスの機械学習エンジニアとして企業に重宝される秘訣はプログラミング言語経験やスキル、機械学習・深層学習(ディープラーニング)やアルゴリズムに関する知識、数学、統計、データ分析/解析の知識や知見、データベース・クラウド関連スキルや知識、論理的思考、上流工程やマネジメントスキルを身に付けることです。
時代と共に新しく開発されるITスキルやITサービスなど日々変化しているIT業界で活躍していくため、常に情報のアップデートや取捨選択を行っていきましょう。
本記事が多くのフリーランスの機械学習エンジニアや機械学習エンジニアに興味のある方にとって、お役に立てましたら幸いです。
