機械学習エンジニアとしてフリーランスへの転身を検討しているあなたへ。
「年収は上がるのか」「案件は獲得できるのか」「必要なスキルは何か」といった疑問や不安を抱えていませんか？
本記事では、月額60〜80万円の高単価案件を獲得する方法から、未経験者がフリーランスを目指すステップまで、実践的な情報を網羅的に解説します。
6社のエージェント比較や必要スキル、将来性まで、機械学習エンジニアがフリーランスとして成功するために必要な全ての情報をお届けします。
機械学習エンジニアフリーランスにおすすめのエージェント
テックストック
登録者数33,000人以上。月80万円超えの案件が50%以上！上流案件を取り揃えており、キャリアと年収をWアップしたい人は見逃せません。
評価 職種 エンジニア、ITコンサル、マーケター 案件数 7,500件以上 リモート案件が72%と柔軟な働き方ができると評判。豊富な案件数から充実の福利厚生サポートまでバランスの良さが人気です。
レバテックフリーランス
業界認知度ナンバーワン・満足度92.6%！手厚いサポートが魅力で長期間安定して稼ぎたい人におすすめ。サイト非公開案件やアドバイザー厳選の案件を紹介してもらえます。
評価 職種 エンジニア、デザイナー、マーケター 案件数 常時4,000以上 運営から約20年と信頼性もバツグン。IT業界の内情を加味したうえでの様々なアドバイスがもらえます。非公開求人も数多く保有しているため機会損失も防げるでしょう。
テクフリ
テクフリは完全フルリモート案件増加中のフリーランスエージェント！
評価 職種 エンジニア 案件数 10,000件以上 高単価の案件が多く、98％はエンドクライアント様の直案件！マージン10％の案件などもあり、フリーランスさんのことを第一に考えられたエージェント。
▼機械学習エンジニア向けの案件が見つかる！人気フリーランスエージェント一覧
フリーランスの機械学習エンジニアの基礎知識
機械学習エンジニアのフリーランスとして活躍するためには、まず職種の理解と市場での立ち位置を把握することが重要です。
AI技術の急速な発展により、企業からの需要は年々高まっており、特に即戦力となるフリーランスへのニーズが拡大しています。
ここでは、機械学習エンジニアの基本的な仕事内容から、フリーランスとして担当する業務範囲、関連職種との違いまで詳しく解説していきます。
仕事内容
機械学習エンジニアは、AIアルゴリズムの開発からデータ基盤の構築、モデルのチューニングまで幅広い業務を担当する技術職です。
Pythonを中心としたプログラミング言語を使用し、大量のデータから価値ある情報を抽出・分析します。
具体的には、機械学習モデルの設計・実装、データの前処理、特徴量エンジニアリング、精度検証などを行います。
ディープラーニングや自然言語処理といった最先端技術を活用し、ビジネス課題の解決に貢献することが主な役割です。
業務範囲
フリーランスの機械学習エンジニアは、プロジェクト単位での参画が一般的で、企業の開発チームと連携しながら業務を進めます。
画像認識システムの構築、チャットボット開発、レコメンドエンジンの実装など、案件により担当範囲は多岐にわたります。
正社員と異なり、特定の専門分野に特化した案件を選択できるため、得意領域でスキルを発揮しやすいのが特徴です。
https://youboku.tokyo/work/
また、複数のプロジェクトに並行して携わることで、幅広い経験を積むことも可能です。
AIエンジニア・データサイエンティストとの違い
機械学習エンジニアは機械学習の実装に特化している一方、AIエンジニアはAI全般の開発を担当する点が大きな違いです。
データサイエンティストは統計分析やビジネス課題の発見により重点を置き、機械学習エンジニアは開発・実装面での専門性が求められます。
フリーランス案件では、これらの境界が曖昧なケースも多く、複数のスキルセットを持つエンジニアが高単価を獲得しやすい傾向にあります。
フリーランスの機械学習エンジニア案件の種類
フリーランスの機械学習エンジニア向け案件は多様化が進んでおり、自分の専門性や興味に合わせて選択できる環境が整っています。
生成AIブームの影響で、従来型の案件に加えて最新技術を活用したプロジェクトも急増しています。
ここでは、代表的な案件の種類とその特徴、リモートワークの実態について詳しく解説します。
画像認識・自然言語処理の開発
画像認識案件では、顔認証システムや製造業での異常検知、医療画像診断など幅広い分野での需要があります。
OpenCVやYOLOなどの最新の画像処理技術を活用し、高精度な認識システムを構築します。
自然言語処理案件は、チャットボット開発や文書分類、感情分析などが中心です。
BERT、GPTなどの事前学習モデルを活用した案件が増えており、月額80〜100万円の高単価が期待できます。
データ分析・異常検知システムの構築
ビッグデータ解析による顧客行動予測や、売上予測モデルの構築案件は安定した需要があります。
金融機関の与信審査や、ECサイトのレコメンドエンジン開発など、ビジネス直結型の案件が多いのが特徴です。
異常検知システムは、IoTセンサーデータの解析や、サイバーセキュリティ分野での需要が高まっています。
リアルタイム処理が求められる案件では、エッジコンピューティングの知識も評価されます。
生成AI・LLMを活用した業務効率化ツールの開発
ChatGPTやClaudeなどのLLMを活用した業務効率化ツールの開発案件が急増しています。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの構築や、ファインチューニング案件は特に高単価で、月額100万円以上も珍しくありません。
プロンプトエンジニアリングやLangChainを使った開発経験があれば、最先端の案件に参画するチャンスが広がります。
今後も生成AI関連の案件は増加が見込まれ、早期にスキルを習得することが重要です。
フリーランスの機械学習エンジニアの年収・単価相場
フリーランスの機械学習エンジニアとして独立を検討する際、最も気になるのが収入面での変化ではないでしょうか。
実際のデータを見ると、正社員と比較して1.5〜2倍の年収を実現しているケースが多く見られます。
ここでは、具体的な単価相場から経験年数別の収入目安、正社員との比較まで、リアルな数字をもとに解説します。
月額単価の相場
フリーランスの機械学習エンジニア案件の月額単価相場は60〜80万円が中心となっています。
週5日稼働の場合、年収換算で720〜960万円となり、高水準の収入が期待できます。
最高単価では月額150〜200万円の案件も存在し、PMポジションや高度な専門性を持つエンジニアは年収2000万円以上も十分に狙える市場環境です。
ただし、実務経験3年未満では高単価案件の獲得が困難な点には注意が必要です。
経験年数別の単価・年収相場
実務経験3〜5年のエンジニアは月額60〜70万円、5年以上になると月額80〜100万円の案件を獲得できる傾向にあります。
特に、生成AIやLLMなど最新技術の経験がある場合は、経験年数に関わらず高単価案件への参画が可能です。
10年以上の経験を持つベテランエンジニアや、特定分野のスペシャリストは月額120万円以上の案件も珍しくありません。
継続的なスキルアップと実績の積み重ねが、単価向上の鍵となります。
正社員とフリーランスの年収比較
正社員の機械学習エンジニアの平均年収は約600万円ですが、フリーランスでは平均960万円と大幅な収入アップが見込めます。
特に都内の案件では、正社員時代の2倍近い年収を実現するケースも少なくありません。
ただし、フリーランスは社会保険や退職金がないため、手取りベースでの比較や将来への備えも考慮する必要があります。
それでも、スキルと経験を活かせば、正社員を大きく上回る収入を得られるのがフリーランスの魅力です。
フリーランスの機械学習エンジニアに必要なスキル
フリーランスとして高単価案件を継続的に獲得するためには、技術スキルだけでなく、ビジネススキルも含めた総合的な能力が求められます。
企業は即戦力を期待しているため、幅広いスキルセットを持つエンジニアが市場で高く評価されます。
ここでは、フリーランスの機械学習エンジニアとして成功するために必要な4つの重要スキルを詳しく解説します。
プログラミング言語（Python・R・SQL）の実務経験
Pythonは必須スキルとして、ほぼ全ての案件で3年以上の実務経験が求められます。
TensorFlowやPyTorch、scikit-learnなど主要なフレームワークの実装経験も重要な評価ポイントです。
R言語は統計解析案件で需要があり、SQLはデータ抽出・加工において欠かせないスキルです。
また、システム開発案件ではJavaやC++の知識も求められるケースがあるため、複数言語の習得が単価向上につながります。
機械学習・ディープラーニングの専門知識
機械学習アルゴリズムの理論的理解から、実装・チューニングまでの実践的なスキルが必要です。
CNN、RNN、Transformerなど最新のディープラーニング技術への理解も、高単価案件獲得の重要な要素となります。
特に生成AI時代において、GPTやBERTなどの大規模言語モデルの知識は市場価値を大きく高める要因です。
論文を読み解く力や、最新技術をキャッチアップし続ける姿勢も評価されます。
数学・統計学・データ分析のスキル
線形代数、微積分、確率統計など数学的基礎は、機械学習の本質を理解する上で不可欠です。
ベイズ統計、仮説検定、回帰分析などの統計手法を実務で活用できる能力が求められます。
データの前処理、特徴量エンジニアリング、可視化スキルも重要で、ビジネス課題を数値で解決する能力が高く評価されます。
Kaggleなどのコンペティションでの実績も、スキルを証明する有効な手段となります。
ビジネス理解とコミュニケーションスキル
技術的な知見を非エンジニアにも分かりやすく説明できるコミュニケーション能力は、フリーランスにとって必須スキルです。
クライアントの業務課題を理解し、適切な解決策を提案できる能力が、継続的な案件獲得につながります。
プロジェクトマネジメント経験や、チームリーダーとしての実績があれば、より高単価な上流工程の案件にも参画可能です。
技術とビジネスの橋渡し役として活躍できるエンジニアは、市場で高い需要があります。
フリーランスの機械学習エンジニアが取得しておきたい資格
フリーランスの機械学習エンジニアとして信頼性を高め、案件獲得を有利に進めるためには、資格取得が効果的です。
資格は必須ではありませんが、専門知識の証明として、クライアントへのアピール材料になります。
ここでは、取得優先度の高い資格から、実務未経験者向けの学習方法まで具体的に解説します。
G検定・E資格
G検定はディープラーニングの基礎知識を証明する資格で、合格率60〜70%と比較的取得しやすいのが特徴です。
E資格はより実践的な内容で、ディープラーニングの実装能力を証明できるため、案件獲得時の強力な武器となります。
両資格ともJDLA（日本ディープラーニング協会）が認定しており、業界での認知度が高い点が大きなメリットです。
特にE資格保有者は、高単価案件への参画確率が向上する傾向にあります。
Python3エンジニア認定データ分析試験
Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonでのデータ分析スキルを体系的に証明できる資格です。
NumPy、pandas、Matplotlibなど実務で必須となるライブラリの知識が問われます。
基礎試験と合わせて取得することで、Pythonスキルの網羅的な証明となり、未経験からの転職にも有効です。
試験対策を通じて実践的なスキルが身につく点も、この資格の大きな価値といえます。
統計検定・画像処理エンジニア検定
統計検定準1級以上は、機械学習に必要な統計知識を証明する資格として高く評価されます。
データ分析案件では、統計的な裏付けを求められることが多いため、取得しておくと案件の幅が広がります。
画像処理エンジニア検定は、コンピュータビジョン分野の案件で有利に働きます。
特定分野の専門性を証明できる資格を複数持つことで、差別化を図ることが可能です。
フリーランスの機械学習エンジニア向けのエージェント6選
フリーランスとして安定的に案件を獲得するには、複数のエージェントへの登録が必須です。
各エージェントには特色があり、自分の希望条件に合ったエージェント選びが成功の鍵となります。
ここでは、機械学習エンジニア向けの優良エージェント6社を、特徴とともに詳しく紹介します。
1位：テックストック
| 案件数 | 8,500件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | プロジェクトマネージャー、システムエンジニア、サーバーサイドエンジニア、インフラエンジニア、ITコンサルタント |
| 対応地域 | 全国(主に首都圏) |
機械学習エンジニアとして高収入を目指すなら、テックストックが最有力候補です。
月額80万円以上の高単価案件が60%以上を占めており、平均年収は935万円という業界トップクラスの実績を誇ります。
運営会社のINTLOOPは東証グロース市場上場企業で、21年の実績があるため信頼性も抜群です。
エンド直請けの案件も多数保有しており、中間マージンを抑えた高単価な報酬を実現しています。
リモート案件も72%以上と豊富なので、柔軟な働き方を希望する機械学習エンジニアにも最適です。
支払いサイトは月末締め翌月15日払いと業界最速水準で、キャッシュフローの心配もありません。
ただし、副業としての利用はできませんので、フリーランスとして独立を考えている方向けのサービスです。
Tech Stock(テックストック)の評判・口コミは？怪しい？メリットや登録方法も解説！2位：レバテックフリーランス
| 案件数 | 50,000件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | サーバーサイドエンジニア、インフラエンジニア、プロジェクトマネージャー、スマホアプリエンジニア、データサイエンティスト |
| 対応地域 | 全国(主に首都圏) |
業界最大級の案件数を誇るレバテックフリーランスは、機械学習エンジニアの選択肢を広げてくれる頼れる存在です。
登録者数は68万人を超え、約2人に1人が参画後も単価アップを実現しています。
機械学習に関連するPythonやデータサイエンティストの案件も充実しており、AI・機械学習分野でのキャリアアップを目指せます。
専任アドバイザーによる手厚いサポート体制も魅力で、初めてフリーランスになる方でも安心して利用可能です。
リモート参画率は91%以上と非常に高く、在宅で働きたい機械学習エンジニアにとって理想的な環境が整っています。
福利厚生サービスも充実しており、フリーランスとして長期的に活躍できるサポートが用意されています。
案件数の豊富さと高い単価アップ率で、機械学習エンジニアのキャリアを強力にバックアップしてくれるエージェントです。
レバテックフリーランスの評判・口コミは？案件相場やおすすめな人から案件獲得の流れまでを徹底調査！3位：テクフリ
| 案件数 | 18,000件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | サーバーサイドエンジニア、フロントエンドエンジニア、データサイエンティスト、ITコンサルタント、QAエンジニア |
| 対応地域 | 全国(主に首都圏) |
中間マージン10%という業界最低水準を実現しているテクフリは、収入を最大化したい機械学習エンジニアに最適です。
52言語・60職種に対応しており、機械学習に必要な幅広いスキルセットの案件を見つけることができます。
3人に1人が収入アップ20%を実感しているという実績があり、報酬面での満足度が高いのが特徴です。
エンド直請け案件が豊富で、大手企業を含む累計4,000社以上との取引実績があります。
支払いサイトは業界最短レベルで、フリーランスのキャッシュフロー改善に貢献しています。
機械学習エンジニアとしてのスキルを活かしながら、高収入を実現したい方におすすめのエージェントです。
上流工程から開発面まで幅広く参画できる案件が揃っており、キャリアの幅を広げることができます。
4位：エンジニアファクトリー
| 案件数 | 8,000件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、プロジェクトマネージャー、データエンジニア、AIエンジニア |
| 対応地域 | 全国(首都圏・関西) |
平均年収800万円超えを実現しているエンジニアファクトリーは、機械学習エンジニアの高収入を支援するエージェントです。
年商最高300万円アップの実績もあり、収入面での大幅な改善を目指せます。
1人あたりの案件紹介数は8.4社と業界トップクラスで、自分に最適な案件を選べる環境が整っています。
案件紹介から受注まで最短24時間以内というスピード感も魅力で、すぐに仕事を始めたい方に最適です。
継続率95.6%という高い数字は、案件の質の高さとサポート体制の充実を物語っています。
福利厚生サービス「AIM CARE」では、即日払い制度や最大5,000万円の損害賠償保険など手厚い保障が用意されています。
ただし、副業での利用はできませんので、フリーランスとして本格的に活動する方向けです。
5位：ココナラテック
| 案件数 | 17,000件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | システムエンジニア、フロントエンドエンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー、マーケター |
| 対応地域 | 全国(主に首都圏) |
ココナラテックは直請け100%にこだわり、機械学習エンジニアの報酬を最大化しているエージェントです。
登録社数20万社のココナラグループの案件も紹介可能で、幅広い業界の機械学習案件にアクセスできます。
15年以上のフリーランス支援実績があり、専門スキルを理解したエージェントが最適な案件を紹介してくれます。
20代から60代まで幅広い世代で案件決定が生まれており、年齢に関係なく活躍できる環境です。
支払いサイトは先払い・即日払い・15日払いから選択でき、業界最短レベルの資金繰りを実現しています。
案件成約率80%以上という高い実績は、マッチング精度の高さを示しています。
なお、副業としての利用は想定されていませんので、フリーランスとして本業で活動する方向けです。
6位：ITプロパートナーズ
| 案件数 | 8,000件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | エンジニア、デザイナー、マーケター、プロデューサー、ディレクター |
| 対応地域 | 全国(主に首都圏) |
週2〜3日からの案件が豊富なITプロパートナーズは、柔軟な働き方を実現したい機械学習エンジニアに最適です。
副業やパラレルワークとして活用でき、複数の案件を組み合わせて収入を最大化することも可能です。
12職種・44言語に対応しており、機械学習エンジニアの多様なスキルを活かせる案件が揃っています。
IT職種ごとに専門のアドバイザーが在籍しているため、機械学習分野に特化した的確なアドバイスを受けられます。
リモート案件・フルリモート案件が多数あり、在宅で柔軟に働きたい機械学習エンジニアにぴったりです。
案件参画中も手厚くサポートしてくれるので、安心して業務に集中できる環境が整っています。
ITプロパートナーズの評判口コミは？特徴やメリットから悪評が本当か・未経験は使えるのかまで徹底調査！未経験からフリーランスの機械学習エンジニアになる方法
未経験から直接フリーランスになることは現実的に困難ですが、計画的なキャリア構築により実現可能です。
段階的なスキルアップと実務経験の積み重ねが、フリーランスとして成功する鍵となります。
ここでは、未経験者が機械学習エンジニアのフリーランスを目指すための具体的なステップを解説します。
正社員として3年以上の実務経験を積む
フリーランス案件の95%以上が実務経験3年以上を必須条件としています。
まずは未経験歓迎の正社員求人に応募し、企業で基礎スキルと実務経験を積むことが最短ルートです。
新卒や第二新卒であれば、大手企業の研修制度を活用できるチャンスもあります。
中途採用の場合は、ITエンジニアからのキャリアチェンジも現実的な選択肢となります。
独学・スクール・オンライン講座を活用する
独学での学習は費用を抑えられますが、挫折率が高いため強い意志が必要です。
書籍やYouTube、Qiitaなどの技術記事を活用し、体系的な知識を身につけることが重要です。
プログラミングスクールは高額ですが、メンターのサポートや転職支援が受けられるメリットがあります。
Coursera、Udacityなどの海外オンライン講座は、質の高いコンテンツを比較的安価で学習できるためおすすめです。
ポートフォリオ作成とKaggleでの実績を作る
GitHubでのポートフォリオ公開は、スキルを証明する重要な手段です。
オリジナルのプロジェクトや、実際に動作するWebアプリケーションなど、実践的な成果物を作成しましょう。
Kaggleでのメダル獲得は、データサイエンティストとしての実力を示す客観的な指標となります。
Bronze以上のメダルがあれば、未経験でも企業の注目を集めることが可能です。
段階的なキャリアチェンジをする
いきなり機械学習エンジニアを目指すのではなく、データアナリスト→データサイエンティスト→機械学習エンジニアという段階的な転職も有効です。
各段階で1〜2年の経験を積みながら、着実にスキルアップを図ります。
副業から始めて実績を作り、徐々に本業にシフトする方法もあります。
リスクを最小限に抑えながら、フリーランスへの道を切り開くことが可能です。
副業エンジニアからフリーランスの機械学習エンジニアになる方法
いきなりフリーランスとして独立するのではなく、副業から段階的にスタートする方法は、リスクを抑えながら独立準備ができる賢明な選択です。
本業の安定収入を維持しながら、フリーランスとしての実績を積むことができます。
ここでは、副業から始める機械学習エンジニアのフリーランスへの道筋を詳しく解説します。
1.副業を始める
本業の就業規則を確認し、副業が認められているかを必ず確認しましょう。
副業可能な場合でも、競合他社の案件は避けるなど、倫理的な配慮が必要です。
タスク管理ツールの活用と、週次での進捗確認により、効率的な時間管理が可能です。
体調管理を最優先とし、無理のないペースで継続することが長期的な成功につながります。
2.週1日〜2日で稼げる案件に挑戦する
ITプロパートナーズやSOKUDANなど、副業に特化したエージェントの活用が効果的です。
土日のみや平日夜間の案件もあり、本業に影響なく始められる案件が見つかります。
クラウドワークスやランサーズなどのクラウドソーシングサイトでは、小規模な開発案件から始めることも可能です。
まずは月10時間程度の稼働から始め、徐々に時間を増やしていく戦略が現実的です。
3.副業収入が本業収入50%以上になったら独立へ
副業収入が本業収入の50%以上になったら、独立を検討する良いタイミングです。
複数のクライアントとの実績を作り、安定した案件パイプラインを構築してから独立しましょう。
独立前に6ヶ月分の生活費を貯蓄し、クレジットカードの作成や賃貸契約の更新も済ませておくことが重要です。
副業期間中に築いた人脈とスキルが、フリーランスとしての成功の土台となります。
フリーランスの機械学習エンジニアのキャリアパス
フリーランスの機械学習エンジニアには、多様なキャリアパスが用意されています。
技術を極める道から、マネジメントやコンサルティングへの転身まで、自分の強みを活かしたキャリア形成が可能です。
ここでは、機械学習エンジニアから発展する4つの主要なキャリアパスを詳しく解説します。
プロジェクトマネージャー
技術力に加えてマネジメントスキルを身につけることで、PMとしてのキャリアが開けます。
PM案件は月額100〜150万円と高単価で、安定した需要があります。
複数のエンジニアをまとめる経験や、クライアントとの折衝能力が評価されます。
技術的なバックグラウンドを持つPMは希少価値が高く、市場での競争力も高まります。
AIコンサルタント
機械学習の知識とビジネス理解を組み合わせ、企業のAI戦略策定を支援するコンサルタントへの道です。
大手コンサルファームとの協業案件では、月額150〜200万円の報酬も珍しくありません。
技術的な実装経験があるコンサルタントは、実現可能性の高い提案ができるため高く評価されます。
MBAなどのビジネス系資格取得により、さらなるキャリアアップも可能です。
MLOpsエンジニア
機械学習モデルの運用・保守・最適化に特化したMLOpsエンジニアは、今後需要が急増する職種です。
DevOpsの知識と機械学習を組み合わせた希少性の高いスキルセットが求められます。
クラウドインフラの知識やCI/CDパイプラインの構築経験があれば、差別化された人材として活躍できます。
まだ競争が少ない分野のため、早期参入により先行者利益を得られる可能性があります。
起業・CTOポジション
フリーランスとして培った技術力と人脈を活かし、自らスタートアップを立ち上げる道もあります。
AI技術を核とした起業は投資家からの注目も高く、資金調達のチャンスも豊富です。
既存企業のCTOとして参画する選択肢もあり、技術責任者としてのポジションを確立できます。
ストックオプションなどにより、大きなリターンを得られる可能性もあります。
まとめ：正しくステップアップしてフリーランスの機械学習エンジニアとして成功しよう
機械学習エンジニアとしてフリーランスで成功するには、技術力・営業力・自己管理力の3つが鍵です。
日々の学習で最新技術を吸収し、論文・技術ブログ・OSS活動を通じてスキルを磨きましょう。
3〜5社のエージェントに登録して案件を比較し、交渉力を高めることも重要です。
さらに、5年後・10年後を見据えたキャリア設計を行い、短期的な収入だけでなく市場価値の向上を意識した戦略を立てることが、長期的な成功への近道です。
