AIエンジニアの副業はやめとけ？収入・案件例・始め方を徹底解説｜mijicaフリーランス

AIエンジニアとして活躍している方の中には、「スキルを活かして副業収入を得たい」「将来はフリーランスを目指したい」と考えている方も少なくありません。しかし実際に副業を検討し始めると、「案件はあるのか」「本当に稼げるのか」「やめた方がいいのでは？」といった疑問や不安が浮かんでくるものです。

この記事では、AIエンジニアの副業に関する収入目安や案件例、必要スキルから案件の探し方、注意点に至るまで、初心者でも理解しやすいように網羅的に解説します。「副業をやるべきか迷っている」「これから始めたいけど何からすればいいかわからない」という方は、ぜひ最後までご覧ください。

1. AIエンジニアの副業は稼げない・やめとけって本当？

「AIエンジニアの副業はやめた方がいい」「稼げない」といった声を見かけることがありますが、結論から言えば、十分に稼げます。実際に副業で月数十万円を稼いでいるAIエンジニアも多く存在します。

独立行政法人情報処理推進機構の「DX白書2023」によると、企業の約5割以上がAIエンジニア不足を感じており、需要の高さは明らかです。専門スキルを持つAIエンジニアは、限られた稼働日数でも高単価な案件を受けることが可能です。

また、AIプロジェクトは一過性のものも多いため、副業としての参画を歓迎する企業も増えています。つまり、やめとけどころか、むしろ今こそチャンスだと言えるでしょう。

2. AIエンジニアの副業収入の目安

AIエンジニアの副業収入は、稼働日数や業務内容によって幅がありますが、以下のような例があります：

• 月10万円：週1〜2回稼働、データ分析やモデルチューニング

• 月30万円：週2〜3日稼働、自社AIサービスの開発補助

• 月50万円以上：週4日以上稼働、高度な機械学習アルゴリズムの実装や研究開発

時給換算で見ると、3000円〜7000円程度が相場です。リモート案件も多く、副業として柔軟に取り組める案件も増えています。

たとえば、週2日稼働で月20万円以上、週1回の短時間稼働でも10万円前後の案件も見られます。フルリモート・時短勤務の案件も多く、柔軟な働き方をしながら高収入を得ることが可能です。

副業収入が増えれば、本業への依存度を下げたり、将来的な独立へのステップアップにもつながります。

3. AIエンジニアの副業案件の例

副業として取り組めるAI案件にはさまざまなものがあります。以下は代表的な例です。

3-1. 機械学習モデルやAIプロダクトの開発

実際のAIエンジニア案件で最も多いのが、AIモデルの開発やPoC（概念実証）の支援です。例えば以下のような業務が含まれます：

• 予測モデル（需要予測・売上予測など）の設計と実装

• 画像認識や自然言語処理モデルの開発

• 既存AIシステムの精度向上・再学習対応

こうした案件では、機械学習だけでなくデータ整形・API連携・インフラ構築など、幅広い技術力が求められます。

3-2. データ収集・前処理・分析

AIモデルの性能を左右するのが「質の高いデータ」です。副業案件では以下のような業務も多くあります：

• Webスクレイピングを活用したデータ収集

• ノイズ除去・欠損値処理などのデータ前処理

• データの可視化・特徴量設計・基礎統計分析

データサイエンスに強いエンジニアや、分析とビジネスへの応用力がある人材には特にニーズがあります。

3-3. AIコンサルティング

AI導入を検討している企業向けに、技術面や戦略面で支援を行うのがコンサルティング案件です。

• AI導入の可否やROI試算の支援

• プロジェクト立ち上げ支援（PoC設計など）

• 社内研修の講師や技術アドバイザー

このタイプは経験が重視されるため、現職でプロジェクトを主導した実績がある方におすすめです。

4. AIエンジニアが副業するメリット

副業を通じて得られるメリットは多岐にわたります。

• 収入増 ：本業以外の収入源を確保でき、経済的自由が広がる

• スキルアップ ：さまざまなプロジェクトを経験でき、現職では得られない知識が身につく

• 人脈形成 ：新たなクライアントや仲間との出会いがある

• 将来的な独立準備 ：副業経験がフリーランスや起業への足がかりになる

特にAI分野は変化が早いため、副業を通じて最新技術に触れ続けることはキャリア維持にも有効です。

5. AIエンジニアの副業に必要なスキル

副業であっても、企業は即戦力を求める傾向にあります。以下のスキルは最低限必要と考えましょう：

• Python・SQLなどのプログラミングスキル

• 機械学習・ディープラーニングに関する知識（scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなど）

• 統計学・線形代数・確率などの数学的知識

• データベース・クラウド環境（GCP、AWS、Azure）の基礎

• Git、Dockerなどの開発環境整備力

また、案件によってはプレゼンテーション力やドキュメント作成力も求められます。

6. 案件獲得の方法と注意点

6-1. 案件獲得方法

AIエンジニアが副業案件を獲得するには、以下の方法が有効です：

• フリーランスエージェントの活用 （例：レバテックフリーランス、Midworks、テックビズなど）

• クラウドソーシングサービスの利用 （例：クラウドワークス、Lancersなど）

• 知人・SNS経由の紹介 （XやLinkedInで実績公開すると声がかかる場合も）

実績が少ないうちは、実績公開やポートフォリオ作成を地道に行うことがカギです。

6-2. 注意点

• 会社の就業規則を確認 （副業禁止規定がないか必ずチェック）

• 確定申告が必要 （20万円以上の所得がある場合は申告必須）

• 時間管理が重要 （本業に支障を出さないように）

7. まとめ：副業を通じてキャリアを広げよう

AIエンジニアの副業は「やめとけ」と言われることもありますが、スキルと実績があれば十分に稼げる分野です。

本業の枠を超えて多様なプロジェクトに携わることで、自身のスキルアップ・収入増・キャリアの選択肢拡大につながります。副業を成功させるには、自分のスキルを明確にし、最適な案件を見極め、信頼関係を築きながら仕事に取り組むことが大切です。

これから副業を検討するAIエンジニアの方にとって、本記事が第一歩となれば幸いです。

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