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フリーランス機械学習エンジニアの単価、単価アップの手順を解説

機械学習エンジニアのフリーランスの仕事内容や単価相場、単価アップのために必要なスキル、未経験から機械学習エンジニアになって稼いでいく手順などを知りたいな。こんなニーズに今回は機械学習エンジニアにインタビューしたので解説します。

 

サマリーとして結論は以下のようになりました。いまは機械学習エンジニアのようなデータサイエンス系人材はとても市場価値があがってきて単価が高いですしし、フリーランスになるとさらに稼ぎやすいため最高ですね。

 

項目説明
仕事内容レコメンドエンジンの実装など機械学習を用いた開発業務がメイン
単価相場エンジニアの中では非常に単価が高い。フルタイム週5であれば月100万円は堅い。ビッグデータナビのような機械学習専門エージェントだと、単価はさらに高い。
どんな高単価案件があるかは、公式HPをチェックです。
単価動向需要増により単価上昇中。
単価をあげるには実績を重ねてアピールすることで単価交渉は比較的容易。どの企業も機械学習エンジニアの人材不足なので交渉力も有利

 

単価が高いフリーランス機械学習エンジニアの仕事内容

フリーランス機械学習エンジニアの仕事内容

 

まずはなぜ機械学習エンジニアのフリーランスは単価が高いのか?どんな仕事内容が単価が高い傾向になるのかを事例として、いくつか紹介します。

 

なぜ機械学習エンジニアは単価が高いのか?

そもそもなぜエンジニアの中でも機械学習エンジニアは単価が高いのか?を把握しましょう。モチベーションに影響しますからとても現状理解は大事です。

 

結論を言えば、機械学習はスキル獲得の難易度が高いですし、今データ活用時代で各社機械学習スキルのある人材を躍起になって採用しています。なので採用競争が激しいのに人材不足なんです。

 

つまり優秀な機械学習エンジニアを採用するために単価をあげる傾向にあるんですよね。バブリーではあるものの確かなスキルがあればとても稼ぎやすい時代になってきているのが現状ですね。

 

単価の高い仕事内容

とは言え、機械学習エンジニアの中でもどんな仕事も単価が高いわけではないです。代表的な単価の高い仕事内容を3つほど取り上げてみます。要は専門性が高いかどうかですね。

 

画像認識

1つ目は画像認識ですね。数年前にGoogleがAIによる画像認識で、犬と猫を判別するこちに成功したりしましたよね。あれが画像認識です。

 

活用用途としては、防犯カメラに出ている顔画像を犯人の顔画像と照らし合わせたりだとか、趣味レベルだと好きな女性の顔画像とアップロードすると似ているAV女優が出てきたりなどいろいろあります。

 

ECサイトとかならどんな画像を訴求したほうが、購入率があがるとかそういうこともやってたりします。画像認識は1つの王道ですね。活用用途も広く単価も高めな仕事内容です。

 

テキスト解析

2つ目はテキスト解析です。何かというと、テキストを解析して、どんな特徴のある文章かを解析するような技術です。やや単価についてはばらつきはあるものの代表的な仕事内容です。

 

用途的には、例えば本の要約サイトやニュースサイトの冒頭にたまにある、この記事は○○という内容です。
の○○をテキスト解析によって自動的に抽出するようなものがあげられます。

 

原理的には、形態素解析して用語の1つ1つの特徴を機械学習によって抽出していくような感じになります。割合需要のある機械学習エンジニアの仕事ですかね。

 

需要予測

3つ目は需要予測です。機械学習の主な用途はだいたい予測することにあるのですが、中でも需要の予測は需要が多いですね。

 

例えばエアラインとかって繁忙期と閑散期ですごく価格違うじゃないですか。あれとかって、需要予測に基づいて収益最大化のために機械学習で需要予測して料金変動させてたりするんですよね。

 

こういった用途で機械学習が使われており、実際に仕事として存在しますし、とても需要の高いスキルセットなのです。ECサイトなどで多い仕事に感じます。

 

高単価なフリーランス機械学習エンジニアに必要なスキル

フリーランス機械学習エンジニアに必要なスキル

 

次に高単価なフリーランスの機械学習エンジニアに必要なスキルを解説します。会社員の場合と異なるのは、自分である程度提案したり営業するスキルですかね。やはり大事なのは専門性の高さと実績ですね。

 

専門的な機械学習スキル

高単価になるために大事なのは1つ目は機械学習の専門的なスキルですね。どんなモデルがあって、どういう場合にどのモデルを適用すればいいかとかゴリゴリに専門的なスキルが必要です。

 

統計的な知識や数学的な知識が求められるので、その分難しく市場価値の高いスキルですが、ここが機械学習エンジニアとしてのバリューの発揮どころなのでぜひとも磨くべきスキルです。

 

意識の高い機械学習エンジニア高単価が多いですが、常に最先端なスキルをつけるべく大学院に通っていたりもしますよね。僕の知り合いとか大学院通いながら働いてさらに副業までしてます。スーパーマンか。

 

プログラミングスキル

2つ目はエンジニアですから、プログラミングスキルです。ほぼほぼ機械学習エンジニアは、Pythonを使うことが多いです。Pythonなら、サーバサイド言語としても使えますし、統計のライブラリもあれば、

 

機械学習のライブラリーもあるためまさに機械学エンジニアにとって最適なプログラミング言語と位置付けられています。

 

統計解析とか簡単なプログラミングしか出来ないとかRしか使えないと、あまり機械学習エンジニアとしてはフリーランスの仕事は取りにくいかもですね。逆に単価の低い機械学習エンジニアはプログラミングスキル一本なことが多いです。

 

提案・営業能力

あとはフリーランスならではの単価をあげるために求められるスキルとして、提案・営業能力も一定は求められますかね。会社員は不要というわけではないものの、フリーランスだとエージェントを頼るかあるいは頼らない場合は自分で始業して仕事をとってくるムーブが必要です。

 

そのためにもある程度営業能力があるとフリ−ランスとしては、より稼ぎやすくはなると思いますね。提案や営業してもしクライアントが納得したり魅力に感じたりした場合に、単価をもっとあげられるチャンスもフリーランスならありますからぜひ身に着けたいスキルです。

 

単価交渉などって基本的にフリーランスエージェントが行うものですが営業マンのスキルもピンキリなので、自分の単価は自分でコントトールしたい場合は、自分自身が営業能力を高めて単価交渉した方が圧倒的に有利です。

 

フリーランス機械学習エンジニアの単価相場

フリーランス機械学習エンジニアの単価相場

 

そんなスキルがあった場合に専門エージェントだと単価高いことが機械学習エンジニアのフリーランスの場合は多いんですよね。間違っても全般的なエージェントは使うべきではないです。

 

フリーランスのほうが稼げます

これはぶっちゃけですが、機械学習エンジニアのような専門性の高い人材は会社員よりもフリーランスの方が稼げます。会社員だと横並びになっちゃうじゃないですか。

 

機械学習エンジニアだけ給料高めにするわけには行かないのが企業です。ただフリーランスになれば企業的にも横並びにする必要もなければ最悪契約も切れるわけなので、単価に見合う価値があれば全然高単価出すんですよね。

 

会社員だというても年収700万円くらいが機械学習エンジニアの相場でしょう。一方でフリーランスになれば単価は月100万円はくだらないので年収1000万円超えは堅いです。スキルが高い前提ですが。

 

単価を気にするなら専門エージェントがいい

加えて機械学習エンジニアのような専門性の高いスキルのある人材の場合は、できるだけ専門エージェントを使った方がお得ですよ。単価がかなり変わってきます。

 

全般的なエージェントだとスキルにとても価値があっても時給は低めになりがちなんですが、専門エージェントの場合はグッと単価が上がるんですよね。以下の画像を見れば一目瞭然です。

 

 

時給相場として全般的なエージェントだと2500円が単価相場です。こちらは2000円なのでかなり低単価です。機械学習エンジニアの単価としてはかなり低いです。自分を安売りしないようにした方がいいですよ。

 

 

一方で下の画像は機械学習専門エージェントです。こちらのような専門エージェントですと単価の高い案件が多く、相場として時給4000円は下らないですね。一番左とか単価週1で40万円ですよ?さっきのエージェントと比較して単価4倍です。

 

ということでまとめると上は全般エージェントで、下が専門エージェントであるビッグデータナビです。スキル次第では2倍くらいの単価の差も出るため専門エージェント一択かなと思います。

 

未経験からフリーランス機械学習エンジニアになり単価をあげていく手順

未経験からフリーランス機械学習エンジニアになる手順

 

最後に機械学習エンジニアとして今はフリーランスじゃないけど目指したい人、そもそも未経験から目指したい人向けに機械学習エンジニアになるための手順を解説します。特にどう単価をあげていけばいいかを意識して読んでみてください。

 

全般的に浅く広くスキルをつける

最初は全般的に広く浅くスキルをつけましょう。基本的にはPythonと機械学習分野を全般的に学べばOKです。最初のうちは機械学習のライブラリーを見てていてもわからないと思うので、

 

数学や統計など基礎理論を身につけていくのが好ましいです。具体的には、データサイエンス・機械学習に必要な数学知識レベル別まとめを見てもらって1つ1つ身につけるのが賢明です。

 

量が多いなと思うかもですが世の中の機械学習エンジニアは大抵大学でこれらの知識をすでに身につけています。それくらい学習コストがかかる職種なんですよ。ただその分稼げます。この段階ではまだ高単価は厳しいですが、最初の段階としては必須なフェーズです。

 

専門分野を絞りつつ実績を作る

全般的に浅く広く最低限の知識をつけたら今度は専門性の軸足を機械学習エンジニアとして、どこに置くか?を検討しつつ専門分野を絞っていきます。

 

というのも実際になんでもできる人材はそこまでいませんし、なんでもやって欲しいともそこまで企業としては思っておらず何かに尖っている方が使いやすいためですね。ここから徐々に高単価が見え始めます。

 

この手順としては、クラウドワークスでもなんでもいいので簡単な機械学習エンジニアとしての副業やフリーランス案件をこなして実績を作りつつ自分の関心を模索するのが合理的ですね。一気に単価アップのためにスタートダッシュしたい場合は、以下の機械学習の専門スクールの活用も合理的です。

 

参考:Pythonや機械学習を学べるスクールのおすすめ【失敗しない選び方】

 

単価の高い専門エージェントに登録する

そして専門分野を確立しつつ実績を出せるようになればエージェントに登録して、より高単価なフリーランス案件を紹介してもらえる専門エージェントに登録し相談してみましょう。

 

筆頭候補は先ほど紹介したビッグデータナビでして、無料相談も可能なので自分のスキルや経験でどれくらいのどんな案件を紹介してもらえそうか聞いてみてもいいですね。

 

目安として1年あればなんらかフリーランスとして案件を紹介してもらえることが多いため、それを目安に頑張っていくといいかなと思います。ざっと単価100万円は狙えると思いますよ。このように単価をあげるには小さく始めて徐々に実績をだし、それに合わせて単価をあげていくのが王道です。

 

単価交渉も忘れずに

僕はフリーランスエンジニアの採用をしておりたまに単価交渉を受ける立場なんですが、単価交渉も忘れずにやりましょう。月に5万円上がるだけでもバカにできないですからね。

 

単価交渉のコツとしては、まずどのような考え方で単価をクライアントは決めているか?を把握するのが大事です。普通は、スキルのレベルが上がった、担当範囲が広くなった、この2つです。

 

仮にあなたが機械学習のスキルが上がってこんな成果を出せたとか、マネジメントもできるようになったなどアピールポイントがあればその実績を上手に伝えて単価交渉をしましょう。ちなみに上がらないと辞めることも匂わせると効果的ですが、印象は下がりますのでそこはうまくやる必要があります。

 

まとめ

 

ということで今回はフリーランスの機械学習エンジニアの仕事内容や単価、仕事の取り方、未経験から目指す手順などを解説しました。参考にどうぞ。

 

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