1.AIエンジニアはリモートワークできる？

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結論から言えば、AIエンジニアはリモートワークが十分に可能です。

そもそもAIエンジニアとは、ビジネス上に求められる課題に対して、AIの専門知識や技術によって解決する役割を持った職業となります。

 

主に仕様書や企画書に基づいた開発を行うITエンジニアとは異なり、ビジネスでAIを活用する提案をクライアントに対して行うのが基本的な仕事です。

ITエンジニアよりも専門性の高い知識が求められる職業ですが、他のエンジニアと同様にリモートワークをしやすい傾向にあります。

 

実際、リモートワークに対応しているAIエンジニアの求人が掲載されており、AIエンジニアのリモートワーク需要は確かにあるのです。

コロナ禍以降からは、リモートワークに対する認識が広まっており、今後も新しい働き方の1つとして定着していくでしょう。

 

また、フリーランスのAIエンジニアであれば、個人的な都合に合わせて働けるようになります。

企業の都合にとらわれずに、リモートワークで自由に仕事を行うといった働き方もできるようになるでしょう。

 

 

 

2.AIエンジニアのリモートワーク求人・案件実情

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先述した通り、AIエンジニアはリモートワークをしやすい職業であるため、リモートワークに対応している求人は存在します。

ただし、クライアント側にリモートワークの環境が整っていないケースもあり、現状ではリモートワークの求人・案件は多くありません。

 

フリーランススタートによると、募集中の求人・案件の割合は常駐が54.8%であるのに対し、リモートワーク求人・案件が45.2％となっています。

AIエンジニアのフリーランス求人・案件に関しては、リモートワークよりも常駐の方が需要があるとみてよいでしょう。

 

前年と比較し、約20%ほどリモートワーク求人・案件の割合が多くなっているため、今後数年で常駐求人・案件とリモートワーク求人・案件の比率が逆転する可能性もあるでしょう。

なお、同じリモートワークに対応している求人や求人・案件であっても、リモートワークに対応している範囲が異なるケースがあります。

 

リモートワークの求人・案件に応募する際には、一部リモートかフルリモートなのかを、確認しておくとよいでしょう。

 

 

 

3.AIエンジニアの年収

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フリーランススタートに掲載されている月額単価を参考に算出した、フリーランスのAIエンジニアの平均年収は約770万円です。

フリーランスのAIエンジニアの月額単価は、次のようになっています。

 

職種名	平均単価	中央値単価	最高単価	最低単価
AIエンジニア	64.2万円	70万円	200万円	20万円

 

会社員のITエンジニアの平均年収が約438万円ですから、高収入を期待できる職業であるといえるでしょう。

最高年収は2,400万円までに及び、スキルや実績を重ねればさらなる高収入も目指せるかもしれません。

 

AIエンジニアが高収入となる要因として、慢性的な人材不足が原因の1つであると考えられるでしょう。

経済産業省のIT人材需給に関する調査によると、AI人材の不足は2030年時点で、14.5万人にまで及ぶと予測されています。

 

加えて、AIエンジニアにはITエンジニアとは異なる専門的なスキルが必要なため、大学院で修士や博士号を取得した人材が中心なのも影響しているでしょう。

AIエンジニア求人・案件を覗いてみる↓

 

 

 

リモートワーク求人・案件だと年収は変化する？

リモートワーク求人・案件だからといって、常駐の仕事と比べて年収が大きく変化してしまうということはありません。

例えば正社員として働いている場合、勤務形態がリモートワークになったからといって給料を下げられると、労働契約法違反となります。

 

また、リモートワークであっても残業した場合には、企業は残業代を支払わなければなりません。

通勤代が出ないといった違いはありますが、大幅に年収が変化するのはないと考えてよいでしょう。

 

フリーランスでも同様で、求人・案件によって報酬額が異なっても、リモートワークかどうかで大きく変化はしません。

 

 

AIエンジニアと機械学習エンジニアの年収の違い

AIエンジニアと同一視される職種として機械学習エンジニアがありますが、年収に関してはほとんど変わらないとみてよいでしょう。

フリーランススタートによると、2022年8月時点で機械学習エンジニアの平均年収は約903万円となっています。

 

AIエンジニアの平均年収は約770万円であり、大幅に違うわけではありません。

また、機械学習エンジニアの月額単価は次の通りです。

 

職種名	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	75.3万円	80万円	200万円	20万円

 

AIエンジニアと比べると、平均単価は機械学習エンジニアの方が高いですが、最高単価はAIエンジニアの方が勝っています。

AIエンジニアの方が高収入を期待でき、機械学習エンジニアの方が安定した年収を得られるとみてもよいでしょう。

 

そもそも機械学習エンジニアとは、主にAIの作業精度が向上するように機械学習に使うようなデータを作成する職業です。

AIエンジニアと機械学習エンジニアはどちらもAIに関わる職業であるため、機械学習エンジニアは広義でのAIエンジニアとも言えるでしょう。

 

会社員の場合でも、AIエンジニアと機械学習エンジニアが混同されているケースが有るため、年収に大きな違いはありません。

 

 

 

 

4.AIエンジニアのリモートワーク求人・案件獲得方法

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AIエンジニアでリモートワークの求人・案件を獲得するために、次のような方法が考えられるでしょう。

 

 

いずれの手段でも求人・案件を獲得できますが、慣れないうちはフリーランスエージェントやクラウドソーシングサービスを活用していくとよいでしょう。

スキルや実績を積み上げながら、自力営業をしていくと安定して求人・案件を獲得できます。

 

次にそれぞれの求人・案件獲得する方法を紹介しますので、ご覧ください。

 

 

フリーランスエージェントの活用

フリーランスエージェントを活用すれば、個人で営業するよりも安定して求人・案件を獲得できるようになります。

フリーランスエージェントとは、フリーランスが企業の求人・案件を安心して行えるように仲介するサービスです。

 

フリーランスエージェントが企業との営業や各種事務作業を代行してくれるので、フリーランスは業務に集中できます。

また、求人・案件が途切れてしまってもエージェントを活用すれば紹介を受けられるので、継続的な受注と安定した収入を期待しやすいです。

 

ただし、フリーランスエージェントに対して手数料を支払わなければならないので、直接求人・案件を獲得するよりも報酬額は減ってしまいます。

求人・案件の単価が高額であれば問題ありませんが、単価が低い場合は直接営業したほうが損しないでしょう。

 

 

クラウドソーシングサービスの活用

フリーランスの求人・案件を獲得する手段として、クラウドソーシングサービスを活用するというのも有効な方法です。

フリーランスエージェントと同様に、サービス側が企業の求人・案件を紹介してくれるので、直接営業するよりも受注しやすいでしょう。

 

大規模なクラウドソーシングサービスであれば豊富な求人・案件を保有していますし、専門性の高いサービスならジャンルに特化した求人・案件が見つかります。

在宅の求人・案件も揃っているため、リモートワークしやすいのも特徴といえるでしょう。

 

ただし、フリーランスエージェントとは異なり、サービス側が営業の交渉をサポートしてくれません。

求人・案件を紹介してくれるサービスも限られているので、好条件の求人・案件を獲得するにはスキルや実績をフリーランス自身がアピールする必要があります。

 

 

SNSの活用

直接営業を行う際にSNSを活用すれば、新規のクライアントから効率的に求人・案件を獲得できるでしょう。

SNSをフリーランスの営業に活用する際に重要となるポイントが、フォロワーの数です。

 

フォロワーを増やせば、それだけ新しい求人・案件を獲得できるチャンスも増えるでしょう。

フォロワーを増やすには、過去にどのような実績があるのか、どのようなスキルを持っているのかを積極的にアピールし続けることが重要となります。

 

また、プロフィール欄に仕事の窓口を設ければ、関心を持ってくれたクライアントが依頼をしやすいでしょう。

SNSでアピールする際には、情報発信をする時間帯にも気を付けてください。

 

誰も見ていないような時間帯に投稿しても、SNSだとすぐに流れてしまうので、効果が薄いです。

例えばお昼休憩の12時頃や、業務終了後の19時前後、在宅中の22時頃はねらい目ですので、時間帯を意識して情報発信しましょう。

 

 

Kaggle・SIGNATE・FlyAIなどコンペ/大会を活用

企業から直接求人・案件をもらう以外にも、KaggleやSIGNATEなどのコンペや大会を開催しているサービスに参加して、賞金を獲得するという手段もあります。

コンペは企業や政府が提示した課題に対して、最も精度の高い分析モデルを提出した人に賞金という形で報酬が支払われる制度です。

 

コンペで課題を提出しているのは、メルカリやアメリカの国土安全保障省など、バリエーションに富んでいます。

コンペには無料で参加できるため、高い難易度の課題でも気軽に挑戦できるのがポイントです。

 

コンペが行われるプラットフォームの中でもKaggleが代表的ですが、英語のサイトですので、ハードルが高く感じるかもしれません。

SIGNATEは、機能は少し劣りますが日本版のKaggleのようなサイトですので、気になる人はSIGNATEを利用するのもよいでしょう。

 

 

 

5.AIエンジニアがリモートワーク求人・案件で要求されやすいスキル

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リモートワーク求人・案件を受けようとするAIエンジニアに対して求められるのは、次のようなスキルです。

 

 

AIエンジニアには専門性の高い技術が要求されるため、フリーランスとして求人・案件を獲得するにはしっかりと勉強しておく必要があるでしょう。

また、AI業界は発展が活発なので、最先端の技術に対して常にアンテナを張っておくのも大切です。

 

次にそれぞれのスキルについて解説しますので、ご覧ください。

 

 

プログラミングスキル/知識

AIエンジニアは開発も行うため、当然ながらプログラミングに関するスキルや知識は必要となります。

AIエンジニアが主に使うのは、Pythonという汎用的なプログラミング言語です。

 

AIの機械学習の多くは、Pythonのライブラリとして提供されており、ディープラーニングにもPythonが利用されています。

AIエンジニアになるには必要不可欠な言語ですので、理解を深めておくとよいでしょう。

 

また、プログラミングを効率的に実施するために、Pythonのライブラリやフレームワークに関するスキルや知識も必要となります。

NumpyやPyTorchといったライブラリやフレームワークを身に付けておけば、簡単かつ効率的にプログラミングを行えるので、AIエンジニアには必須です。

 

そのほか、求人・案件によってはCやC++などに関するスキルが求められるケースもあるので、身に付けておけばさらに活躍の幅が広がるかもしれません。

 

 

 

機械学習・深層学習(ディープラーニング)のスキル/知識

AIエンジニアにとって基本ともいえる機械学習に関するスキルはもちろん、深層学習(ディープラーニング)スキルも身に付けておきましょう。

AIエンジニアの仕事で最も求められるのは機械学習ですが、昨今では深層学習(ディープラーニング)の活用も求められるようになっています。

 

機械学習や深層学習(ディープラーニング)によってAIの精度が決まるので、AIエンジニアの腕の見せ所だといえるでしょう。

また、深層学習(ディープラーニング)は機械学習を発展させた技術ですが、求人・案件内容によっては機械学習の方が適しているケースもあるかもしれません。

 

求人・案件に応じた最適な提案を行えるように、機械学習と深層学習(ディープラーニング)の仕組みやメリット・デメリットを十分に把握しておくとよいでしょう。

 

 

数学、統計、データ分析/解析のスキル/知識

機械学習には線型代数といった数学の知識や、統計に関するスキルが必要となるため、AIエンジニアにとっては欠かせないスキルです。

AIによって集めたデータを解析するために、統計学を始めとして、線型代数や微積分といった数学的知識が求められます。

 

統計学によって学習モデルに関する確率変異を予測できるほか、数学的知識を持っていれば、扱うデータの負担を軽減できるでしょう。

数学的な知識を習得しておけば、AI開発だけでなく、データ活用という面でもスキルを発揮して活躍できるかもしれません。

 

 

コミュニケーションスキル

他の職業と同様に、フリーランスのAIエンジニアでもコミュニケーションは必須のスキルです。

プロフェッショナルとして活動するフリーランスの場合、コミュニケーションスキルが十分に備わっているという前提で仕事が進みます。

 

リモートワークでも、チャットやテレビ会議ツールを使ってコミュニケーションを取るケースがあるので、円滑なコミュニケーションを行うスキルは欠かせません。

コミュニケーションスキルを高めるには、

 

といった点を意識するとよいでしょう。

どれほど技術力のあるAIエンジニアでも、コミュニケーションスキルが低いと求人・案件を獲得しづらいので、意識して取り組むのが大切です。

 

 

 

6.リモートワーク求人・案件に参画する際の注意点

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リモートワーク求人・案件に参画する際には、次のようなポイントに注意してください。

 

 

リモートワークは新しい働き方として注目を集めていますが、メリットばかりではなく注意すべき点もいくつか存在します。

注意点をしっかりと押さえておけば、自由な働き方ができるメリットを享受できるでしょう。

 

次にそれぞれの注意点について、詳しく紹介します。

 

評価基準が成果物だけとなる

リモートワークにおける評価基準は、クライアントに提出する成果物のみであり、過程はほとんど評価されません。

途中経過がどうなっているのかをクライアント側からは把握できないので、どうしても成果物のみで評価することになってしまいます。

 

トラブルが発生したとしても、提出された成果物だけで判断されてしまうので、こまめに連絡を進捗の報告をするのが大切です。

チャットやテレビ会議ツールを用いて定期的に進捗報告をすれば、クライアントからの信頼も獲得できるようになるでしょう。

 

 

長時間労働になりやすい

リモートワークは成果物のみで評価されるので、成果物を仕上げるために長時間労働をしてしまいやすいという点に注意しましょう。

 

長時間労働をしないようにするには、あらかじめ週ごとや日ごとに仕事の達成目標を、納期から逆算して決めておくのが大切です。

何時から何時まで働くかを決めておけば、仕事とプライベートの区別もついて、メリハリを付けて働けるようになるでしょう。

 

また、クライアントと勤務時間を共有しておくのも有効な手段です。

連絡を取る時間の参考になるほか、業務の進捗報告をすれば、クライアントも今後の計画を立てやすくなります。

 

 

情報漏洩に注意

リモートワークは自由な働き方ができる一方で、常に情報漏洩のリスクにさらされているので、セキュリティ対策をする必要があります。

仮に対策をせずクライアントの情報を漏洩してしまった場合、クライアントに被害を与えてしまうだけでなく、最悪の場合損害賠償を請求されてしまうでしょう。

 

求人・案件が大きければ大きいほど、取り扱う情報の価値も高まってくるので、万全なセキュリティ対策が求められます。

具体的なセキュリティ対策としては、

 

 

といった方法が挙げられるでしょう。

 

他にも、外出先で作業しなければならないときは、情報が保存された端末の盗み見や盗難されないようにするといった対策も重要です。

セキュリティ対策をおろそかにせず、慎重に行えば情報漏洩のリスクを低く抑えられます。

 

 

 

7.まとめ

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AIエンジニアのリモートワーク事情について、ご紹介しました。

AIエンジニアはAIの技術の進歩に伴って需要が高まっており、確かな将来性が期待できます。

 

リモートワークの需要も高まっているので、うまくいけば自由に働きながら高収入も目指せるかもしれません。

この記事を参考にして、リモートワークという働き方に挑戦してみてください。

 

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本記事が皆様にとって少しでもお役に立てますと幸いです。