昨今、副業を許可する企業が増加しています。特に、IT業界では副業をしている人も多くいるかと思います。
DX化などの波も押し寄せており、エンジニアの需要は莫大に増加しています。特に、機械学習に関する需要は多く、副業での募集も増えています。一方で、「どうやって機械学習の副業を始めたらいいのか」という声も多く、今回は機械学習エンジニアで副業を数多くこなしてきた方にもインタビューをしつつ、機械学習エンジニアの副業に関してご紹介します。

機械学習の副業案件の探し方

クラウドソーシング/求人サイト/SNSで探す

クラウドソーシングサービスではタスク型の案件も取り揃えているので、隙間時間に副業をしたいという人におすすめです。また、自分のペースで案件を探すことができるので、ゆる〜く副業をしたいという人にも向いているかと思います。クラウドソーシンクサービスで副業案件を探してみてはいかがでしょうか？

テクスカ

エンジニアに特化したスカウトサービスです。就業形態が多様化する昨今、正社員だけでなく、業務委託案件、副業案件も多くあります。エンジニアのキャリア情報を見て、とっておきのスカウトを企業が送信しています。自身のスキル・実績に対して、スカウトをもらってみてはどうでしょうか？
https://tech-scout.jp/

Findy

GitHubを連携するだけで偏差値を自動で可視化してくれるのが特徴です。また、企業のGitHubアカウントから各企業を解析して人気の高い企業を絞ることが可能です。スキルの高いエンジニアにはプレミアムスカウトが届く設計となっております。
https://findy-code.io/

LAPRAS

GitHub、Twitter、Qiitaのアカウントから個人のポートフォリオが自動で生成されることがLAPRASの特徴です。技術情報共有サービスやSNS等のアウトプットから情報を収集し、機械学習などを用いてスキルや志向性を客観的に分析するので、フォーム入力が不要です。
https://lapras.com/

CrowdWorks

初心者向けの募集案件が豊富にあり、クラウドソーシングサービス初心者にお勧めのサイトです。また「経験不問」のカテゴリーで仕事を探すことが出来ます。また、案件数が多いのがクラウドワークスの特徴です。
https://crowdworks.jp/

Wantedly

Wantedlyは、給料や待遇などの条件ではなく、やりがいや環境で求人者と求職者をマッチングするビジネスSNSです。利用者は20~30代の若手ビジネスパーソンが多いとされています。
https://www.wantedly.com/

副業エージェントを利用して探す

案件を探す手間をかけずに、副業案件を受注したいという人におすすめなのがエージェントです。時間をかけずに最短で副業案件が見つかるかもしれません。

Flexy

フリーエンジニア・デザイナー向けの、複数社での同時稼働、自宅勤務も可能な案件、フレキシブルな働き方が叶えられるサービスです。また、東急不動産とサーキュレーションの協業により、ビジネスエアポート4拠点（丸の内・東京・青山・品川）の快適なワーキングスペースを利用が可能となっており、非常に魅力的です。
https://flxy.jp/

クラウドテック

キャリアサポーターがフリーランサーと企業を人の手で仲介してくれるのがクラウドテックの特徴です。長期契約が中心となっており、常駐案件も多く掲載しています。在宅案件にも力を入れており、常駐とリモートの組み合わせや完全リモートの案件も増えているようです。
https://crowdtech.jp/

Midworks

利用者の層は、高額月額単価60万円以上の案件を目指している技術・スキルの高いエンジニアが多いことが特徴です。また、Midworksに登録後サポーターとカウンセリングが可能です。希望条件とスキルのヒアリングのみならず、キャリア相談にも応じてくれるようです。
https://mid-works.com/

機会学習エンジニアのニーズ

AIの普及が進んでいる昨今、機械学習は需要があり、将来性もあるとされています。エンジニア不足が進んでいることは昨今耳にしますが、その中でも特に最先端技術を取り扱うエンジニアが不足は深刻です。そのような状況を受けて、企業は機械学習エンジニアを確保する為、年収だけでなく働きやすい環境づくりにも取り組んでいます。そのため、機械学習の副業案件も増加傾向にあります。

機械学習エンジニアの副業案件の単価相場

多くの案件を取り扱うCrowdWorksで調査したところ、機械学習エンジニアの副業案件の平均時給は3000円ほどです。Lancersでは2000円ほどですが、サービスによって案件数や案件の種類も異なるので、いくつかのサービスに登録して、自分に適した案件を受注することをおすすめします。

機械学習の副業で正当な案件を得るためのコツ

後述するように、プログラミングスキルやコンピューターサイエンスなどを身につけていることももちろん大切です。それに加えて、「自分の価値を伝達する営業スキルや単価の上げ方が重要」と数多くの機械学習に関する副業を手掛けてきた方はお話されています。

自分のスキルを正当に評価してもらう営業力

報酬の高い案件には応募が殺到するので、案件を勝ち取るには自分の価値を正しく評価して貰う必要があります。すでに実績がある場合には、実績を示すことも重要です。また、提案をする時点で、その案件における開発のアプローチだったり、場合によっては一部プログラムして提示することも有効です。発注元の立場で考えると、「ちゃんとした成果がでるか不安」ということもあり、きちんとアウトプットが出そうだということがわかれば、多少単価が高くても発注したくなります。また、信頼関係を作るために、依頼内容によってはルールエンジンで十分ではないかと提案してあげ、あえて仕事にしないことも重要だそうです。

単価や収入を上げる際のポイント

上述のように、自分のスキルを伝達することが重要ですが、最初は実績や、特定のクライアントとの信頼関係がありません。まずは、実績を積むために低い単価で仕事を受ける必要もあるそうです。実績を積むことで、徐々に単価の高い案件を得たり、単価交渉することで収入を増やしていくことができます。また、時給案件でなく、成果に対する報酬を出す案件のほうが、きちんと工数が見極めができれば、結果的に時給があがることもあるようです。その見極めができるためにも、実績を積むことが大事なようです。加えて、継続案件になると、クライアントの背景などを一から学習する必要がなくなるため、投入すべき工数がさがり、結果的に時給があがるようです。

機械学習エンジニアが副業をする上で必要なスキル

副業案件の多くは即戦力を求めているので、実務経験を必須としているものがほとんどであると考えられます。具体的には以下のようなスキルが必要であると言われています。

人工知能に関する知識

人工知能の機械学習に関する知識は、機械学習エンジニアの基本であるとされています。機械学習や深層学習、アルゴリズムなどの知識を身に着けることをおすすめします。

コーディングのスキル

Pythonでのコーディングスキルなどがあれば、業務をよりスムーズに進めることができます。使用するライブラリやフレームワークは目的によって異なりますが、機械学習でよく利用される開発環境やコーディングスキルをおさえておくといいかもしません。

よく利用するライブラリ・フレームワーク

・NumPy
・Pandas
・Tensorflow
・Matplotlib　など

開発環境

・Anaconda
・Atom
・PyScript　など

クラウド上の統合開発環境

・AWS
・Azure　など

データベースに関する知識

機械学習の仕事ではデータを取り扱うことがほとんどです。データを取り扱うためのSQLやデータベースに関する知識があれば、モデル設計にも役に立ちます。SQLは抑えておきたいスキルのひとつだと言えるでしょう。

一般システムの開発に関する知識

Javaをはじめとしたプログラミング言語も、機械学習エンジニアの役に立ちます。機械学習エンジニアは、人工知能そのものの開発だけではなく、人工知能を用いたアプリケーションの開発をすることもあります。その際に必要となる知識やスキルも身につけておくと役に立つかもしれません。また、案件を獲得するためのコツでも述べましたが、募集内容が機械学習であっても、ヒアリングをしていると、機械学習ではない別の手法での開発が好ましいということもあるようです。そういう意味でも、別の開発手法の提案ができるので、幅広い知識を習得していると信頼感にもつながるのではないでしょうか。

統計・数学に関する知識

機械学習の理論を理解するためには、統計的な考え方や線形代数学など、数学の知識が必要とされます。大学レベルの数学知識が必要となるので、理系分野が苦手な人は根気強く学習しましょう。

機械学習の副業を受注する際の注意点

実際に機械学習の副業案件を受注する際には、どのようなことに気をつけたら良いのでしょうか？ユーザーインタビューでわかったことをもとに注意点を紹介します。

クラウドソーシングには低単価案件が多い

弊社の新サービステクスカのユーザーインタビューを実施したところ、クラウドソーシングサービスに登録されている機械学習の案件は安価であるという意見がありました。1度めの関係構築のために、安い賃金で受けなければいけないという背景があるようです。

一定の時間が奪われる

機械学習の副業案件には、システム開発などプロジェクト参加型が多く見られます。つまり、副業とはいえある程度の時間がおさえられてしまうのです。十分に工数を考えて、本業に支障が出ない範囲で案件を獲得することをおすすめします。

機械学習の副業案件は少ないが故に倍率が高い

他の案件と比較して機械学習の副業案件は少ないです。そのため倍率が高く、応募すれば必ず案件が受注できるというわけではありません。報酬が高額な案件はより一層倍率が高まります。

機械学習の副業をすることのメリット・デメリット

機械学習の副業にはどのようなメリット・デメリットがあるのか紹介していきます。

メリット

機械学習の副業案件は、クライアントからデータさえもらえれば作業ができるため、比較的始めやすいとされています。しかし、中には依頼された仕事をただこなすのではなく、ヒアリングをして企業の根本的な問題を読み解く能力が必要とされる案件も存在します。技術以外にもヒアリング能力や問題の根本を見抜く能力が身に付けば、他の案件を受注する際にも大きな強みとなるでしょう。

デメリット

まず、プライベートも含めて時間がなくなるというデメリットが上げられます。副業とはいえ報酬をもらうため、成果が出ない場合にはより時間を投下する必要があります。想定より時間が取られることで、睡眠不足やプライベートの時間がなくなることもあるようです。
また、機械学習部分の開発のみに携わるので、プロダクトして世の中にインパクト出している実感がないことが難点なようです。多くの案件を受託するようになると、事業に対する想い持つことはできずに、仕事に対するモチベーションを維持することも難しいようです。

まとめ：機械学習で副業をするために押さえておくべきこと

・AIの普及が進んでいる今、機械学習エンジニアの需要は増加
・報酬が高額な案件を受注するためには営業力や提案力が鍵となる
・機械学習の副業では求められる能力が高いため、それに見合った報酬額を提案するのもひとつの手法