フリーランスAIエンジニアの働き方や年収、案件動向を知りたい!

近年フリーランスという働き方を選択する人が増えてきており、現状会社員のAIエンジニアの方でも「将来フリーランスになりたい!」と考えている方も少なくないでしょう。

ただ、いきなりフリーランスと言われても、「どのような働き方になるのか」や「どんな案件があるのか」「どのくらい稼げそうか」などイメージがつかないものも多いかもしれません。

そこで、今回は「フリーランスAIエンジニアの案件や年収」から「メリット・デメリット」「案件を獲得する方法」などについて解説していきます。

  • フリーランスAIエンジニアの実態
  • フリーランスAIエンジニアのメリット
  • フリーランスAIエンジニアのデメリット
  • フリーランスAIエンジニアに必要なスキル
  • フリーランスAIエンジニアの案件獲得方法

これからフリーランスAIエンジニアとして独立をしたいと考えている人は「【決定版】フリーランスになるには?必要な手続きや準備や「【6ステップ】フリーランスエンジニアになるには?」をぜひ読んでみてください。

フリーランスAIエンジニアになる前に準備しておくことや必要なスキルから、独立した後の成功の秘訣や案件獲得方法についてまで、独立前に知っておくべきことの全てをまとめてあるので、ぜひ参考にしてみてください。

フリーランスAIエンジニアの年収や案件の動向

AIエンジニアがフリーランスになる前に、年収やどのような案件があるのか、働き方などのフリーランスAIエンジニアの実態を知っておく必要があるでしょう。

ここでは、独立する前に知っておくべきフリーランスAIエンジニアの実態について解説していきます。

単価や年収

フリーランスAIエンジニアは、どのくらい稼ぐことができるのでしょうか。

フリーランスAIエンジニアの平均年収は、テックビズの案件の平均から約600万〜1000万円となり、月収にすると約50~83万円ほどとなります。

会社員のAIエンジニアの平均年収が約596万円(求人ボックスより)となり、フリーランスAIエンジニアの年収がいかに高いことがわかるでしょう。

働き方

フリーランスAIエンジニアには、リモート案件と常駐案件の2つがあります。

フリーランスAIエンジニアは、比較的リモートワークをしやすい環境ということもあり、他のエンジニア職に比べてリモートワークが多い傾向にあるでしょう。

ただ、フリーランスAIエンジニアの案件全体で比較すると、リモートワークしやすいとはいえ、常駐案件の方が多い傾向にはあります。

フリーランススタートによると、常駐案件が54.8%であるのに対し、リモートワーク案件が45.2%となっており、常駐案件の方が若干多いということがわかるでしょう。

将来性

フリーランスAIエンジニアの将来性は非常に高いと言えるでしょう。

AIに取り組みたい企業は、年々増えてきており、AIを活用したサービスは増えているので、AIを開発するAIエンジニアの需要は高いです。

AIに取り組みたい企業が増加していく一方で、AIの開発ができるエンジニアの数が少なく、需要に対して供給が追いついていないというのが現状です。また、今後もAIエンジニアの数が足りないという事実はなかなか変わっていかないでしょう。

そのため、フリーランスAIエンジニアの需要も高く、案件自体がなくなったり減少するという可能性はほとんどないでしょう。

フリーランスAIエンジニアになるメリット4選

AIエンジニアがフリーランスになるメリットは、どのようなものがあるのでしょうか。

ここでは、フリーランスAIエンジニアになるメリット4選について解説していきます。

  • 収入を大幅に上げることができる
  • 働く時間を自由に決めることができる
  • 満員電車から解放される
  • 自分のやりたい仕事を選ぶことができる

収入を大幅に上げることができる

AIエンジニアがフリーランスになると、会社員に比べて、収入を大きく上げることができるというメリットがあります。

先ほども紹介したように、フリーランスAIエンジニアの平均年収は約600万〜1000万円と、会社員のAIエンジニアの平均年収が約596万円(求人ボックスより)と比べて、高年収になると言えるでしょう。

また、フリーランスAIエンジニアは、会社員とは違い、昇給や昇格をしていく必要なく、自分の頑張りが収入に大きく左右されます。

そのため、会社員に比べて、比較的短期間で年収を大きく上げることができます。

働く時間を自由に決めることができる

AIエンジニアがフリーランスになると、比較的時間に余裕を持つことができます。

会社員では、週5勤務が当たり前ですし、もちろん必要があれば残業もあります。一方でフリーランスAIエンジニアは、週2〜週4の案件もあるので、勤務日数を自由に決めることができますし、契約で勤務時間は決められているので、不必要な残業をすることがなく、仕事以外の時間を多く作ることができます。

仕事以外の時間を多く作ることができれば、スキルアップや起業の準備に時間を充てたり、育児や家族との時間、趣味や旅行の時間に充てることができ、プライベートを充実させることができます。

満員電車から解放される

AIエンジニアがフリーランスになると、好きな場所で働くことができ、満員電車から解放されます。

フリーランスAIエンジニアが、リモート案件を獲得することができれば、好きな場所で働くことができ、自宅やカフェ、コワーキングスペースなどで働くことができます。

そのため、満員電車に乗りストレスや疲労を抱えることがなく、通勤に無駄な時間を割く必要が無くなります。

自分のやりたい仕事を選ぶことができる

AIエンジニアがフリーランスになると、自分のやりたい仕事だけを選ぶことができます。

会社員では、組織に属していることから、上司や先輩からやりたくない仕事を任されることもありますし、その仕事が自分のキャリアアップに繋がらないとしても断ることが厳しいでしょう。

フリーランスAIエンジニアになれば、自分で仕事を獲得していく必要があり、案件獲得の段階で自分のやりたい仕事を選ぶことができるので、自分がやりたい仕事だけを選ぶことができます。

そのため、自分が興味がある仕事、キャリアアップに繋がる仕事、理想のキャリアプランの近道になる仕事など、自分の軸で仕事を選ぶことができるようになり、仕事への充実感が増します。

フリーランスAIエンジニアになるデメリット3選

AIエンジニアがフリーランスになるには、メリットだけでなくデメリットも存在します。フリーランスAIエンジニアになる前に、デメリットの部分もしっかりと理解した上で独立することをおすすめします。

ここでは、フリーランスAIエンジニアになるデメリット3選について解説していきます。

  • 収入が不安定になる
  • 税務処理に手間がかかり面倒
  • 老後が心配

収入が不安定になる

AIエンジニアがフリーランスになると、会社員時代に比べて収入が不安定になってしまう可能性があります。

フリーランスは、自分で仕事を選び獲得をするというメリットがある反面、案件が取れないと収入が大幅に減少してしまう可能性があります。また、納期遅れなどによる契約解除なども起こり得るので、いきなり収入が0になってしまうなんて場合もあります。

ただ、長期案件を獲得したり、クライアントから信頼を獲得して継続案件となれば、会社員のような安定した環境を作ることもできます。

税務処理に手間がかかり面倒

AIエンジニアがフリーランスになると、面倒な税務処理を自分で行う必要があります。

フリーランスになると、確定申告〜納税を自分で行う必要があり、特に青色申告になると複雑でとても手間がかかります。また、今まで会社がやってくれていたこともあり、フリーランスになってから初めて確定申告をするという人も少なくありません。

初めて確定申告をすると正しいやり方もわからないですし、勉強する時間もかかるでしょう。

ただ、フリーランス向けの会計ソフトもあるので、会計ソフトを活用すれば確定申告の知識がなくても簡単に行うことができます。

老後が心配

AIエンジニアがフリーランスになると、老後のための準備をしておく必要があります。

フリーランスは、厚生年金に加入することができず、国民年金に加入することになり、厚生年金に比べてもらえる年金額が少なくなってしまいます。また、企業にいるわけではないので退職金も出ません。そのため、会社員よりも老後の準備をしておけなければなりません。

フリーランスAIエンジニアになるために必要なスキル

AIエンジニアがフリーランスになるには、どのようなスキルを身につけておくといいのでしょうか

ここでは、フリーランスAIエンジニアに必要なスキルについて解説していきます。

ディープラーニングの知識

深層学習(ディープラーニング)はAIの根幹となるものであるため、フリーランスのAIエンジニアにはディープラーニングの知識や実装技術が必須となります。

ディープラーニングは前述のマシンラーニングに含まれるもので、収集したデータをAIに分析させることによって特徴やパターンなどを導き出せるようにする技術を指します。

ディープラーニングはあらゆる分野で活用されている技術であり、非常に需要が高いです。ディープラーニングを理解するためには、ニューラルネットワークについての理解も必要になるでしょう。

マシンラーニングの知識

機械学習(マシンラーニング)とは、コンピューターに反復的にデータを学習させて特徴を学ばせておくことにより、答えを導き出せるようにする技術です。

基本的には後述するディープラーニングを利用する方が多いですが、場合によってはマシンラーニングが用いられるケースもあります。そのため、フリーランスのAIエンジニアにはマシンラーニングの知識も必要不可欠となります。

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