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機械学習(AI)フリーランスエンジニアの稼ぎ方【インタビューした】

 

機械学習(AI)のフリーランスエンジニアって稼げるのかな?どうしたら未経験から機械学習(AI)フリーランスエンジニアになれるだろう?高単価案件の獲得方法を知りたいな。こんな疑問に機械学習(AI)フリーランスエンジニアにインタビューしたので解説していきます。

 

機械学習エンジニアとかデータサイエンティストのフリーランスにインタビューしてみた

稼ぐフリーランスはやはり界隈で有名人で個人の知名度が高いみたい

本の出版やらイベントやらで露出を増やすらしい あとは人脈 まあスキルあれば勝手に有名になりやすそうな職種だから納得した

 

結論、機械学習(AI)フリーランスエンジニアといってもピンキリではあるが基本的に単価は高いです。一方で、未経験からフリーランスになるのは無理ではないが厳しい。高単価の秘訣は、個人としての高い実績と知名度にあるようです。それぞれ詳細に解説します。

 

機械学習(AI)フリーランスエンジニアの仕事内容

 

まずは機械学習(AI)フリーランスエンジニアがどんな仕事をしているか?から紹介します。基本的にはECサイトなどのような購入型のサイトで働くのが多いです。

 

レコメンドアルゴリズム

一番わかりやすいのは、レコメンドアルゴリズムとレコメンドエンジンの開発ですね。結構前からECサイト系で話題になったやつですね。アマゾンの他の人はこんなものを見ています、のあれです。いわゆるアソシエーション分析とかですね。

 

機械学習(AI)エンジニアは、まず購入DBから分析をして大枠を把握します。そこからどういったアルゴリズムが良いかを複数案策定して、実際に検証し実装していくってのが大きな流れですね。これはわかりやすい事例です。

 

画像解析

次に画像解析系の仕事を行う機械学習(AI)フリーランスエンジニアもいます。これはもう技術用途としてどんなものがあるか次第なんですが、例えばアパレルECサイトだとどんなモデルがどんな服をどのように着る画像を使うかで購入率(いわゆるCVR)が変わるのでサイトの売り上げの直結します。

 

なので、そもそもどういった画像が良い画像なのか?それは何故なのか?どういうユーザーや商品にはどんな画像がいいのか?などを考えシステムに落とし込むみたいなことをしている人もいます。

 

あとは、何らかの画像入稿システムがあって、今までは人が手運用でNG画像などを判別していたのを機械学習(AI)で自動化するとかですね。コストカット系ですね。Gmailのスパム判定にも近いです。

 

口コミ分析(テキストマイニング)

あとは口コミ分析とかをしている人とかもいましたね。ECサイトでも何らかの予約サイトでもそうですが、口コミってめっちゃ大事なんですよね。特に単価が高いほど口コミをよく見る傾向があったりするので

 

そこに対して機械学習(AI)フリーランスエンジニアが、どういうユーザにはどんな口コミを訴求すると購入しやすくなるとかそういった分析をしつつ、そのアルゴリズムを考えて実装するとかがありますね。

 

機械学習(AI)フリーランスエンジニアに必要なスキル

 

一般に上記のような仕事を機械学習(AI)フリーランスエンジニアはするのですが、必要なスキルっていうのは機械学習系(AI)の知識とプログラミングスキルがあればひとまず役立つラインで、そこからプロジェクトマネジメントとロジカルシンキングがあればさらに稼げます。

 

機械学習系(AI)の知識

まず機械学習(AI)フリーランスエンジニアになる上では、最低限として機械学習系(AI)の知識は当然必要になります。ただ大事なのは、自分の得意分野を作ることですね。別に全員の機械学習(AI)フリーランスエンジニアが全般的に得意なわけではなくて

 

画像解析が得意だったり、テキストマイニングが得意だったり、レコメンドエンジンの実装が得意だったりと何らかの得意分野があります。むしろ、全方位型よりも得意分野がある方が専門性ができて稼ぎやすいと思いますね。フリーランスであれば。

 

プログラミング

2つ目はエンジニアなわけなので、先ほどの技術用途を実装に落とし込んで動くものにするためのプログラミングスキルも必要ですね。ここが最終的に機械学習(AI)フリーランスエンジニアであれば求められる部分です。

 

基本的には、Pythonによる実装が機械学習(AI)であれば多いと思ってますね。あとは、何らかのデータを活用するのでAPIを作ることも多くのなるので、何のデータをもらって何を返却するかっていうIF設計をできれば十分ですね。

 

ロジカルシンキング

稼げる機械学習(AI)フリーランスエンジニアになりたい場合は、ロジカルシンキングは必須ですよ。というのも、フリーランスって自分が何ができるか、企業の課題にそれが役立つかを考え提案して案件を獲得していくスタイルなので、提案力がないとただのパシリになるんですよね。

 

ロジカルシンキングがあれば、機械学習(AI)のスキルを使って御社のこんな課題をこんな風に解決できますよって提案できますし、それの筋が取っていれば相場より高い単価で案件取れますからね。必須のスキルです。

 

プロジェクトマネジメント

あとは自分1人だけのアウトプット以上のものを出せるとさらに単価は上がるので、チームをマネジメントしたりプロジェクトをマネジメントできるスキルがあるとさらに稼げるポジションへいけますね。

 

例えば稼げているフリーランスの人って、自分の得意分野が得意な人を集めて、チーム化していたりプロジェクト化していたりなどして出せるパフォーマンスを最大化するならかの仕組みを作ってます。自分1人だけだと出せるアウトプットも限界がありますからね。

 

 

高単価な機械学習フリーランスエンジニアの特徴

 

あとは高単価な稼げる機械学習(AI)フリーランスエンジニアの特徴をインタビューでわかったことから紹介します。結論、あの人たちは個人の知名度が高いっすね。

 

個人の知名度が高い

個人の知名度が高いです。聞いた人とかだと、自分で「自分で言うのもあれっすけど、自分界隈で有名人なんすよ」とかいってましたし、他の人は仕事の本も個人で出版していたりしてました。

 

機械学習(AI)とかデータサイエンスって結構イベントとか交流会とか多そうですし、何かと話題になるので情報発信している人とか実力ある人って有名になりやすい構造なんでしょうね。そうなると個人で稼げるので高単価になりやすいです。

 

実績がある

あとはシンプルに実績ですね。有名な企業のサービスのこれを作ったみたいな実績があるとわかりやすいですし、面接でも余裕ですし、何かと交渉も有利になるって話がありました。フリーランスなので当然ですけどね。

 

これは別にフリーランスになってからである必要はなくて、会社員時代の看板を提げていくのもありみたいです。特に有名な企業のAIとかデータ型の部署も管理職だったとか、こんなプロジェクトのリーダーやってたとかですね。

 

とはいえ、機械学習(AI)フリーランスエンジニア全員がそんなハイレベルになれるわけでもないので、一旦はそういった案件を専門的に扱っている求人サイトを使って経験を積むのが第一歩です。

 

機械学習(AI)エンジニア専門の求人サイトを使う

聞いた感じだと、データサイエンスや機械学習系(AI)の専門の求人サイトがあり、ビッグデータナビなんですけど、そういったサイトは専門的に扱っていることもありますし、そこまでハイスキルである必要もなく初めての機械学習系(AI)の案件でも挑戦できるみたいです。

 

やはり最初の一歩は重要なので、確実に機械学習(AI)フリーランスエンジニアとして稼いでいきたい場合は、こう言うところで経験を積めるようにするのがよさそうですよね。しかも、今なら2019年12月26日までのキャンペーンで登録及び面談来社でamazonギフト券5000円もらえますし、案件参画が決まれば50000円ほどのamazonギフト券がもらえてお得です。

 

 

こんな感じで案件もかなり高単価が多いです。普通にフリーランスエンジニアとかだと単価100万円とかが相場ですからね。高いものだと1.5倍です。かなり高い..。稼ぎたい機械学習(AI)フリーランスエンジニアはビッグデータナビがおすすめですね。

 

まとめ

 

と言うことで機械学習(AI)フリーランスエンジニアの稼ぎ方や必要なスキル、高単価な人の特徴などを解説しました。孫さんのソフトバンクビジョンなどがAIや機械学習系にガンガン投資していますし、まだまだ将来性もありますよね。

 

参考:機械学習エンジニアの将来性と今後の必要スキルを考察【何で差別化する?】

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