近年、AI技術の急速な発展により、機械学習エンジニアの需要が急増しています。
本業でプログラミングスキルを持つエンジニアの方や、データ分析の経験がある方にとって、機械学習の副業は収入アップとスキル向上を同時に実現できる魅力的な選択肢となっています。
しかし、「未経験でも始められるのか」「どのようなスキルが必要なのか」「案件をどうやって見つければよいのか」といった疑問を抱えている方も多いのではないでしょうか。
この記事では、機械学習の副業を始めるために必要な知識から、実際の案件獲得方法、おすすめのフリーランスエージェントまで、あなたが機械学習の副業で成功するための情報を網羅的に解説します。
| ＼機械学習の案件が見つかる！エージェントランキング／ | ||
| 1位 | レバテック 4.97 |
|
 |
業界最大級のフリーランスエージェントで、まず登録しておくべき人気サービス。 | |
| 2位 | エンジニアファクトリー 4.89 |
|
 |
1人あたりの平均案件紹介数8社以上！自分に最も合う案件が見つかる！ | |
| 3位 | ITプロ 4.76 |
|
 |
高単価で週2〜3の案件も多く、柔軟な働き方で稼げるのが特徴！ | |
掲載しているサービスは編集部が独自に調査を行ったうえで、評価を行いランキング化しています。
本記事にはアフィリエイトリンクを含みます。詳しくはプライバシーポリシーをご覧ください。
目次
機械学習の副業の基本情報
機械学習の副業とは、本業とは別に、AIや機械学習の技術を活用した案件に携わる働き方です。
データ分析、予測モデルの構築、既存システムへのAI導入など、幅広い業務があります。
企業のDX推進により、週1〜2日のリモートワーク案件も増加しており、本業と両立しやすい環境が整ってきています。
機械学習エンジニアとAIエンジニアの違い
機械学習エンジニアはアルゴリズムの実装やモデル開発に特化した役割を担います。
一方、AIエンジニアはより広範囲で、機械学習だけでなく自然言語処理や画像認識なども扱います。
副業では、PythonやTensorFlowを使った実装スキルがあれば、両方の案件に対応可能です。
副業としての機械学習の需要が高まる背景
日本企業のAI導入率は約40%に達し、今後も拡大が予想されています。
しかし、専門人材の不足が深刻で、多くの企業が外部の専門家を求めています。
特に中小企業では、フルタイムでの採用が困難なため、副業人材への期待が高まっています。
機械学習の副業の将来性
2030年までにAI市場は86兆円規模に成長すると予測されています。
生成AIの登場により、さらに多様な分野での活用が進んでいます。
機械学習スキルを持つ人材の市場価値は今後も上昇し続けることが期待されます。
機械学習の副業案件の種類
機械学習の副業案件は、データ分析から高度なモデル開発まで多岐にわたります。
スキルレベルや経験年数に応じて、様々な案件から選択可能です。
リモートワーク可能な案件も多く、柔軟な働き方を実現できます。
データ分析・前処理
データクレンジングや特徴量エンジニアリングなど、機械学習の基盤となる作業を担当します。
SQLやPandasを使った集計作業が中心で、初心者でも始めやすい案件です。
時給相場は3,000〜5,000円程度で、週10時間程度から参画可能な案件もあります。
機械学習モデル開発
予測モデルや分類器の開発など、機械学習の中核となる業務です。
scikit-learnやTensorFlowを使用し、精度の高いモデル構築を行います。
月額単価は50〜100万円と高額で、実務経験3年以上が求められることが多いです。
既存システムへの機械学習導入
レガシーシステムにAI機能を追加する案件が増加しています。
APIの開発やクラウドサービスの活用など、インフラ知識も必要となります。
大企業の案件が多く、長期的な関係構築のチャンスにもなります。
機械学習モデルの運用・改善
既存モデルの精度向上やパフォーマンス改善を担当します。
A/Bテストの実施や、新しいデータでの再学習など、継続的な改善活動が中心です。
定期的な作業が多いため、安定した副収入を得やすい案件タイプです。
システム企画・設計
機械学習を活用した新規サービスの企画・設計を行います。
ビジネス要件の理解から、技術選定、アーキテクチャ設計まで、上流工程のスキルが必要です。
コンサルティング要素も含まれるため、時給8,000円以上の高単価案件も存在します。
機械学習コンサルティング
企業のAI導入戦略立案や、技術選定のアドバイスを提供します。
経営層への提案も多く、ビジネススキルとの掛け合わせが重要です。
週1日の稼働でも月額30〜50万円の報酬が期待できる高付加価値案件です。
機械学習講師・メンター
オンラインスクールや企業研修で、機械学習の知識を教える仕事です。
教材作成から質問対応まで、教育スキルも求められます。
時給3,000〜10,000円と幅広く、自分のペースで働きやすい案件タイプです。
機械学習の副業の単価・収入の目安
機械学習の副業は、他のIT分野と比較して高単価が期待できます。
スキルレベルや案件の難易度により、報酬には大きな幅があります。
効率的に稼ぐためには、自分の強みを活かせる案件選びが重要です。
時給・月額単価の相場
時給相場は3,000〜15,000円と幅広く、経験やスキルにより変動します。
月額単価では、週3日稼働で40〜80万円が一般的です。
高度な専門性を持つ場合、時給20,000円を超える案件も存在します。
週1〜週2稼働での収入目安
週1日（8時間）の稼働で、月収10〜20万円が現実的な目安です。
週2日なら月収20〜40万円の副収入が期待できます。
本業の給与に加えて、年収を200〜500万円増やすことも可能です。
スキルレベル別の単価相場
ジュニアレベル（経験1〜2年）は時給3,000〜5,000円が相場です。
ミドルレベル（経験3〜5年）では時給5,000〜10,000円に上昇します。
シニアレベル（経験5年以上）は時給10,000円以上、コンサル案件なら15,000円超も狙えます。
高単価案件を獲得するためのポイント
最新技術への対応力を示すことが、高単価獲得の鍵となります。
生成AIやディープラーニングなど、トレンド技術の習得は必須です。
また、ビジネス理解力や提案力を磨くことで、上流工程の高単価案件にも参画できます。
機械学習の副業に必要なスキルと経験
機械学習の副業を始めるには、プログラミングと数学の基礎知識が不可欠です。
ただし、全てを完璧にマスターする必要はなく、段階的にスキルアップしていくことが可能です。
実務経験がない場合でも、ポートフォリオの充実により案件獲得のチャンスはあります。
プログラミングスキル（Python・R言語など）
Pythonは必須スキルで、NumPyやPandasなどのライブラリも使いこなす必要があります。
R言語は統計解析に強く、研究開発系の案件で重宝されます。
最低でも1年以上のコーディング経験があると、案件獲得がスムーズになります。
機械学習アルゴリズムの知識と実装スキル
回帰分析、決定木、ニューラルネットワークなど、主要アルゴリズムの理解が必要です。
scikit-learnやTensorFlowを使った実装経験があると強みになります。
Kaggleでの実績は、スキルを証明する有効な手段となります。
データベース・SQLの知識
データの抽出や加工には、SQLスキルが不可欠です。
BigQueryやRedshiftなど、クラウドデータベースの経験も求められます。
複雑なクエリを書けるレベルまで習得すると、対応できる案件の幅が広がります。
機械学習の副業案件を獲得する方法
機械学習の副業案件は、複数のチャネルを活用することで獲得しやすくなります。
自分のスキルレベルや働き方に合った最適な方法を選択することが重要です。
最初は小規模案件から始め、実績を積みながらステップアップしていきましょう。
フリーランスエージェント
エージェントは案件のマッチングから契約交渉までサポートしてくれます。
複数のエージェントに登録し、案件の選択肢を広げることがポイントです。
スキルシートの作成や面談対策など、プロのアドバイスを受けられるメリットもあります。
クラウドソーシングサイト
ランサーズやクラウドワークスでは、小規模な機械学習案件が多数掲載されています。
最初は低単価でも、実績作りを優先することが大切です。
評価を積み重ねることで、徐々に高単価案件の受注が可能になります。
企業への直接営業
LinkedInやWantedlyを活用し、企業の担当者に直接アプローチします。
自分の強みと企業のニーズを結びつけた具体的な提案が成功の鍵です。
成功事例やポートフォリオを示し、価値提供できることを明確に伝えましょう。
SNS・知人経由での案件獲得
X（Twitter）やFacebookで技術情報を発信し、専門性をアピールします。
勉強会やミートアップに参加し、人脈を広げることも重要です。
知人からの紹介案件は、信頼関係があるため成約率が高い傾向にあります。
機械学習の副業におすすめのフリーランスエージェント6選
フリーランスエージェントを選ぶ際は、案件数と単価のバランスを重視しましょう。
副業に特化したエージェントなら、週1〜2日の案件も豊富に扱っています。
複数登録して、自分に合った案件を効率的に探すことをおすすめします。
1位：レバテックフリーランス
| 案件数 | 107,100件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | システムエンジニア、プログラマー、インフラエンジニア、フロントエンドエンジニア、データサイエンティスト |
| 対応地域 | 関東・近畿・九州・愛知県 |
レバテックフリーランスは、業界最大級の案件数を誇るフリーランスエージェントです。
機械学習案件をお探しの方にとって、豊富な案件から自分に合ったプロジェクトを選べる点が大きな魅力となります。
平均年収は876万円と高水準で、約2人に1人が参画後に単価アップを実現しています。
また、リモート参画率は91%以上と高く、柔軟な働き方が可能です。
IT・Web業界に特化した専任のコーディネーターが、案件紹介から契約、参画後のフォローまで丁寧にサポートしてくれます。
2位：テクフリ
| 案件数 | 18,000件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | Webエンジニア、アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、データサイエンティスト、PMO |
| 対応地域 | 東京・神奈川・千葉・埼玉 |
テクフリは、マージン率10%という業界屈指の低マージンを実現しているフリーランスエージェントです。
90%以上が希望単価で参画できるため、収入の最大化を目指す方に最適なサービスといえます。
平均単価は約80万円と高水準で、エンド直案件が豊富なのも特徴の一つです。
支払いサイトは30日と短く、資金繰りの心配が少ない点も魅力となっています。
ITフリーランスコンソーシアムによる福利厚生も充実しており、安心して働ける環境が整備されています。
3位：ITプロパートナーズ
| 案件数 | 7,800件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | エンジニア、デザイナー、マーケター、ディレクター、プロデューサー |
| 対応地域 | 全国（東京・神奈川・大阪・愛知など） |
ITプロパートナーズは、週2〜3日稼働の案件が豊富なフリーランスエージェントです。
副業として機械学習のスキルを活かしたい方に特におすすめのサービスとなります。
リモート案件が多く、全体の約60%が週2〜3日稼働の案件で構成されています。
エンジニア以外の職種にも幅広く対応しており、12職種・44言語に対応した案件を保有しているのが強みです。
専任エージェントによる手厚いサポートで、希望条件に合った案件を見つけやすい環境が整っています。
4位：ランサーズエージェント
| 案件数 | 13,691件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | エンジニア、デザイナー、PM、ディレクター、マーケター |
| 対応地域 | 全国（東京・神奈川・埼玉・千葉中心） |
ランサーズエージェントは、リモート案件が85%以上を占めるフリーランスエージェントです。
場所にとらわれない働き方を実現したい機械学習エンジニアに適したサービスといえるでしょう。
単価相場は58万円〜126万円と幅広く、スキルや経験に応じた案件を見つけることができます。
専任エージェントが案件探しから契約関係まで丁寧にサポートしてくれるため、初めてのフリーランス案件でも安心です。
支払いサイトは30日とスピーディで、安定した収入を得やすい環境が整っています。
5位：フォスターフリーランス
| 案件数 | 3,300件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | システムエンジニア、プログラマー、プロジェクトマネージャー、インフラエンジニア、テスター |
| 対応地域 | 東京・神奈川・埼玉・千葉 |
フォスターフリーランスは、25年以上の実績を持つ老舗フリーランスエージェントです。
長年の信頼関係により構築された企業ネットワークから、高単価案件を豊富に保有しています。
最高報酬は230万円と業界トップクラスで、スキルを正当に評価してもらえる環境が魅力です。
IT・Web業界を経験したコーディネーターが、きめ細やかなサポートを提供してくれます。
支払いサイトは30日（月末締め翌月末払い）で、資金管理がしやすい点も評価されています。
6位：Findy Freelance
| 案件数 | 15,000件以上（非公開含む） |
|---|---|
| 対応職種 | Webエンジニア、アプリエンジニア、PM、データサイエンティスト、機械学習エンジニア |
| 対応地域 | 全国（東京・大阪・名古屋中心） |
Findy Freelanceは、平均年収881万円を誇る高単価特化型のフリーランスエージェントです。
GitHubのコード解析によるスキル可視化システムで、あなたの技術力を正確に評価してくれます。
リモート案件が91.8%と非常に高く、週1〜3日の稼働可能な案件が50.2%を占めているのが特徴です。
案件の掛け持ちや個人開発との両立がしやすく、柔軟なキャリア形成をサポートしてくれます。
参画後も約2人に1人が単価アップを実現しており、継続的な収入向上が期待できるサービスです。
未経験から機械学習の副業を始める方法
完全未経験からすぐに副業を始めるのは困難ですが、計画的に準備すれば可能です。
まずは基礎スキルの習得から始め、段階的にレベルアップしていきましょう。
オンライン学習と実践を組み合わせることで、1〜2年で副業開始を目指せます。
基礎スキルを身につける
最初はPythonの基礎文法から学習を始めましょう。
次に、NumPyやPandasでのデータ操作スキルを身につけます。
並行して、統計学の基礎知識も学習し、データ分析の土台を作ることが重要です。
実務経験を積む
未経験可のデータアナリスト職から始めるのが現実的な選択です。
社内のデータ活用プロジェクトに積極的に参加し、実務経験を積むことが大切です。
1〜2年の実務経験があれば、副業案件への応募が可能になります。
ポートフォリオを作成する
GitHubに自作の機械学習プロジェクトを公開しましょう。
Kaggleコンペティションへの参加実績も、スキルの証明になります。
実データを使った分析レポートを作成し、問題解決能力をアピールすることが重要です。
スキルアップのための学習を始める
CourseraやUdemyなど、オンライン学習プラットフォームを活用しましょう。
実践的なスキルは、ハンズオンで学ぶことが最も効果的です。
定期的に最新論文を読み、技術トレンドをキャッチアップすることも欠かせません。
機械学習の副業を始める際の注意点
副業を始める前に、必ず確認すべき重要事項があります。
トラブルを避けるため、事前の準備と確認を怠らないようにしましょう。
適切な対策を取ることで、安心して副業に取り組めます。
本業の就業規則の確認をする
まず会社の就業規則で副業が許可されているか確認しましょう。
許可制の場合は、事前申請を忘れずに行います。
競合他社での副業は禁止されていることが多いので、特に注意が必要です。
確定申告の必要性を知る
副業収入が年間20万円を超える場合、確定申告が必要です。
源泉徴収されていない報酬は、自分で税金を納める必要があります。
経費の領収書は必ず保管し、適切な税務処理を行いましょう。
副業がバレないための対策をする
住民税の「普通徴収」を選択することで、会社にバレるリスクを減らせます。
ただし、完全に隠すことは困難なので、許可を得ることをおすすめします。
SNSでの副業に関する投稿も控えめにすることが賢明です。
本業とのバランスを取る
本業のパフォーマンスを落とさないことが最も重要です。
副業は週末や夜間に限定し、無理のないスケジュールを組みましょう。
体調管理を徹底し、オーバーワークにならないよう注意が必要です。
契約内容をよく確認する
業務委託契約書の責任範囲と納期を必ず確認しましょう。
知的財産権の帰属や、秘密保持契約の内容も重要です。
報酬の支払い条件と時期も、事前に明確にしておくことが大切です。
まとめ：機械学習の副業で収入とスキルを向上させよう
機械学習の副業は、エンジニアのキャリアアップに最適な選択肢です。
AI需要の拡大により、今後も案件数と単価の上昇が期待できます。
週1日から始められる案件も多く、本業と両立しながら着実にスキルと収入を向上させることができます。
まずは自分のスキルレベルを把握し、適切な案件から始めることが重要です。
フリーランスエージェントを活用すれば、効率的に案件を見つけられます。
副業を通じて得られる経験と人脈は、将来のキャリアにとって大きな財産となるでしょう。
今すぐ行動を起こし、機械学習の副業で新たな可能性を切り開いてください。
