AIエンジニアの案件や求人の探し方！単価や年収相場、目指す方法も解説

AI技術の急速な発展により、AIエンジニアの需要は年々高まっています。

機械学習やディープラーニングなどの先端技術を駆使して、さまざまな業界の課題解決に取り組むAIエンジニアは、今後も市場価値の高い職種として注目されています。

本記事では、AIエンジニアの仕事内容から案件獲得方法まで、詳しく解説します。

AIエンジニアの仕事内容と案件の種類

まずは、AIエンジニアの仕事内容や案件の種類を紹介します。

AIエンジニアとは？

AIエンジニアは、人工知能の研究開発から実装、運用までを担当するエンジニアです。

データサイエンティストやデータエンジニアと密接に連携しながら、AIプロジェクトを推進する役割を担っています。

AIエンジニアの主な役割は、AIアルゴリズムや機械学習モデルの研究開発、大規模なデータの収集・前処理・分析だけではなく、AIシステムやアプリケーションの設計・実装・テスト、AIモデルの評価と性能向上、AIシステムの運用・保守・更新と多岐にわたります。

具体的な業務内容

AIエンジニアの日常業務には、データの収集と前処理、機械学習モデルの設計とトレーニング、モデルの評価とチューニング、実際のビジネス環境へのモデルのデプロイが含まれます。

また、最新の技術動向を追い続け、新しいアルゴリズムやツールの研究・開発を行います。

選択したアルゴリズムを用いて、前処理済みのデータでモデルを訓練します。

訓練には、TensorFlowやPyTorchなどの機械学習フレームワークを使用し、テストデータを用いてモデルの性能を評価します。

画像認識モデルの開発や、自然言語処理のプロジェクトに携わることも多く、AIシステムの安定運用と継続的な改善に取り組みます。

AIエンジニア案件の種類

AIエンジニア向けの案件は多様で、それぞれ異なるスキルや知識が求められます。

◯開発案件

AI開発は、AIの機能を組み込んだシステムを開発する案件です。

AIを活用したシステムは近年注目を集めており、AI開発の市場は拡大傾向にあるため、AIエンジニアの代表的な案件の一つとなっています。

AIモデルのプログラミング、データ前処理、システム全体の開発（構想から運用まで）を担当します。

◯データ分析案件

データ解析の案件では、インターネット上のデータや社内に蓄積したデータを解析してクライアントが求める解析結果を提供します。

特にテキストデータを扱うケースが多く、SNSの投稿からユーザーニーズを推測したり、社内システムのデータから顧客の購買傾向を把握したりします。

◯講師案件

プログラミングスクールなどでAI技術を指導する案件です。

自身の知識・スキル整理に役立つだけでなく、教育を通じて最新技術の理解を深められます。

◯既存システムへの導入案件

従来のシステムにAI機能を追加し、業務効率化や新たな価値創出を実現します。

◯副業案件

本業を持ちながら短時間で請け負う案件です。

週末や平日の空き時間を活用して、小規模なAI開発やデータ分析を行います。

副業として始めることで、実務経験を積みながらスキルアップを図れます。

◯フリーランス/業務委託案件

企業と直接またはエージェント経由で契約し、特定のプロジェクトに参画する案件です。

月額100万円から115万円の高単価案件も存在し、専門性の高いスキルを活かして高収入を得られる可能性があります。

AIエンジニア案件の市場価値と将来性

AIエンジニアの需要は今後も増加し続けると予測されています。

AIエンジニアの需要が高い理由

AI技術やIoT技術の需要が増加していることは、AIエンジニアの将来性が高い一因となっています。

ChatGPTをはじめとした様々な生成AIの登場も大きな注目を浴びており、AI技術を活用したシステムやサービスは増え続けています。

DX推進人材の不足も、AIエンジニアの需要を高める要因です。

このような状況の中で、AIなどの先端技術のスキルを持つAIエンジニアは、企業のデジタル変革を牽引する重要な役割を果たします。

AIエンジニアの将来性

AIエンジニアに求められるスキルは多岐にわたり、プログラミング、データサイエンス、機械学習、コンピュータビジョンまで含まれます。

これらのスキルはAI分野だけでなく多くの分野でも利用可能なため、キャリアの幅が広がります。

医療分野では画像診断支援や個別化医療への活用が進み、金融業界では不正検知や市場分析にAIが導入され、AIの活用範囲は業界を問わず拡大しています。

生成AIやマルチモーダルAIなどの新技術が次々と登場し、企業はこれらの開発や運用を担うAIエンジニアの採用意欲が高まっています。

AIエンジニア案件の単価・年収相場

ここからは、AIエンジニア案件の単価や年収相場を紹介します。

正社員の平均年収

正社員のAIエンジニアの平均年収は約540万円です。

ただし、企業の規模や個人のスキルによって大きく異なります。

AIエンジニア全体の給与の範囲は360万円から1,100万円と幅広く、就業先やキャリア、必要とされる技術によって差があります。

大手IT企業やAI技術を積極的に取り入れる企業では、特に高い年収が期待できます。

企業規模・勤務先による年収の違い

従業員が100人以下の企業では平均年収が約490万円、100人から999人の企業では約530万円、1,000人以上の企業では約610万円と高水準になります。

大規模企業は資金力が豊富なため、大規模なプロジェクトや研究開発に携われる点が理由として考えられます。

雇用形態による収入の違い

派遣社員の場合、時給は3,000円を超えており、プロジェクトによっては4,000円や5,000円の案件もあります。

アルバイトの場合、時給は大体2,000円程度となっており、平均時給は1,300円程度です。

フリーランスとして活動するAIエンジニアは、平均して月に60万円から80万円となります。

AIエンジニア案件獲得に必要なスキル

AIエンジニアには、プログラミング、数学、機械学習・ディープラーニング、データベース、ビジネス知識・コミュニケーションの5つのスキルが必要です。

これらのスキルを習得することで、多様なAI案件に対応できるようになります。

必須となる技術スキル

プログラミングスキルでは、特にPythonが機械学習ライブラリが豊富でAI開発の標準言語となっています。

Pythonの基本文法と制御構文、NumPyやPandasを使用したデータ処理と操作、MatplotlibやSeabornを使った可視化、scikit-learn、TensorFlow、PyTorchを使ったモデル構築ができることが求められます。

数学スキルでは、微積分の基礎、線形代数の基礎、数理統計学の知識が必要です。

これらはAIのロジックを支える様々な数理科学の分野で前提とされる数学知識となります。

機械学習・ディープラーニングの知識では、アルゴリズムの理解と実装能力が重要です。

データベーススキルでは、SQLを使ったデータの抽出や操作ができることが必要です。

IoTアプリケーションに関する知識も、センサーデータの処理や異常検知などの案件で活用されます。

案件で求められるその他のスキル

一般的な開発に関する知識として、ソフトウェア開発のライフサイクルやバージョン管理システムの使用経験が求められます。

コミュニケーションスキルは、チームメンバーやクライアントとの効果的な情報共有に不可欠です。

問題解決能力は、複雑なビジネス課題をAI技術で解決するために重要なスキルです。

技術的な課題だけでなく、ビジネス要件を理解し、適切なソリューションを提案する能力が求められます。

AIエンジニア案件・求人の探し方

AIエンジニアが案件や求人を探す方法は多様で、それぞれに特徴があります。

転職エージェントの活用

AIエンジニアが転職エージェントを利用する大きなメリットは、応募書類の添削や面接対策などのサポートによって転職成功をバックアップしてくれる点です。

エージェントが業界の最新動向や企業の求めるスキルセットを踏まえたアドバイスを提供し、選考通過率を高めるための改善案を提示してくれます。

複数の転職エージェントを利用することが重要で、2社から3社程度のエージェントに登録しておくと、各エージェントが保有する案件の違いを活かし、応募できる求人数を増やせます。

フリーランスエージェントの活用

AIエンジニアが営業工数をかけず、かつ安定して案件を獲得するにはフリーランスエージェントを活用することが最も効率的で負担が少ないです。

Expertyは、高単価なAIエンジニア案件を豊富に取り扱うエージェントです。

専門性の高いAI案件に特化しており、経験豊富なエンジニアから未経験者まで幅広くサポートしています。

案件マッチングの精度が高く、スキルや希望条件に合った最適な案件を紹介します。

クラウドソーシングサイトの利用

クラウドワークスなどのクラウドソーシングサイトでは、さまざまな規模の案件が掲載されています。

単発案件が多いですが、受注の幅を広げる手段として利用できます。

小規模な案件から始めて実績を積み、徐々に大きな案件に挑戦する方法が効果的です。

SNSでの営業

X（旧Twitter）などで積極的に情報を発信したり、募集アカウントを検索したりすることで、案件獲得や人脈形成につながる可能性があります。

技術的な知見や開発実績を定期的に投稿し、専門性をアピールすることが重要です。

ハッシュタグを活用して関連するコミュニティに参加し、ネットワークを広げることも有効です。

AIエンジニアの主な就職先

AI開発ベンチャー、研究所、IT企業、大手メーカーなどが挙げられ、特に都市部に集中しています。

新卒で就職先を探す場合は、就職サイトに登録して求人を探すのが一般的な方法です。

大学や大学院では、産学連携により教授や先輩、OBが持っているAI関連企業とのコネクションを頼ることで、就職先を紹介してもらえる可能性もあります。

未経験からAIエンジニア案件を目指すには

未経験からAIエンジニアになるのは困難ですが、不可能ではありません。

適切な学習計画を立て、必要なスキルを段階的に習得することで、AIエンジニアとしてのキャリアを築けます。

未経験からのロードマップ

まずは必要なスキルを習得し、AI開発企業への就職・転職を目指すのが一般的です。

プログラミングの基礎から始めて、数学・統計学の知識を身につけ、機械学習やディープラーニングの理論と実践を学習しましょう。

ポートフォリオの作成も欠かせません。

GitHubなどでコードを公開し、実際に動作するAIアプリケーションを開発して技術力を証明します。

Kaggleなどのデータサイエンスコンペティションに参加することで、実践的なスキルを磨けます。

独学でのスキル習得

オンライン学習プラットフォームやYouTube、技術書籍を活用して独学でスキルを習得する方法があります。

Pythonの基本文法から機械学習ライブラリの使い方まで、段階的に学習を進めます。

実際にコードを書いて動かしながら学ぶことで、理解を深められます。

独学の場合は学習計画の管理と継続的なモチベーション維持が課題となります。

定期的に学習進捗を振り返り、目標設定を明確にすることがポイントです。

プログラミングスクールでの習得

プログラミングスクールでは、体系的なカリキュラムと講師のサポートを受けながら効率的にスキルを習得できます。

実践的なプロジェクトを通じて、実務に近い経験を積めるのが大きなメリットです。

スクール選択の際は、カリキュラム内容、講師の質、就職サポートの充実度を比較検討することが重要です。

無料体験や説明会に参加して、自分に合った学習環境を見つけましょう。

エンジニアの案件獲得ならExpertyがおすすめ

Expertyは、エンジニア向けの高単価案件を豊富に取り扱うエージェントです。

経験豊富なコンサルタントがスキルや希望条件に最適な案件をマッチングします。

大手企業からスタートアップまで幅広いクライアントとの強固なネットワークを活かし、他では見つからない独占案件も多数保有しています。

案件参画後のフォローアップも充実しており、キャリア相談や技術的なサポートを継続的に提供します。

フリーランスとして安定した収入を得ながら、スキルアップを図りたいAIエンジニアにとって心強い味方になるでしょう。

登録は無料で、専任コンサルタントが転職・案件獲得を全面的にサポートします。

まとめ

AIエンジニアは、急速に成長するAI市場において高い需要と将来性を持つ職種です。

必要なスキルは、プログラミング、数学・統計、機械学習の知識など多岐にわたりますが、段階的な学習により習得可能です。

案件獲得には転職エージェントやフリーランスエージェントの活用が効果的で、特にExpertyのような専門エージェントがおすすめです。

未経験からでも適切な学習計画により、AIエンジニアとしてのキャリアを築けるでしょう。