知らないと損！AIエンジニアの副業で稼げる人との決定的な違い

▼ 副業について詳しく知りたい方はこちらの記事をチェック！

エンジニア職のなかでも、成長・発展が著しいAIエンジニア。需要が高まっていることから、副業でAIエンジニアに挑戦してみたいと思う人もいるでしょう。

しかしその一方で「AIエンジニアは副業でも務まるのか」「AIエンジニアの副業案件はあるのか」といった疑問・不安を抱えている人も少なくありません。

本記事では、AIエンジニアの副業事情について解説します。現状やメリット、向いている人の特徴なども含めて網羅的に紹介するので、ぜひ参考にしてください。

そもそもAIエンジニアの副業は現実的？

副業AIエンジニアの現状について解説します。

AI市場や副業の需要が高い

日本のAI市場は急速に拡大しており、今後も大幅に成長すると予想されます。その理由は、総務省とJEITA（一般社団法人電子情報技術産業協会）が、以下のような予測をしているからです。

機関	予測内容
総務省	日本のAI市場規模は2023年に約6,858億円で、2028年には約2兆5,433億円に拡大すると予測
JEITA	生成AIの国内市場需要額は2023年の約1,188億円から、2030年には約1兆7,774億円に達する

（参考：情報通信統計データベース）

この成長に伴い、AI技術を活用したい企業が増加しています。しかし高度な専門性を持つ正社員の採用は困難な状況であり、思うように進んでいない企業も少なくありません。

そこで注目されているのが、柔軟な働き方ができる人材です。多くの企業がプロジェクト単位でAIエンジニアの専門性を活用するため、副業や業務委託で働く人を求めています。

AI開発やデータ分析などの分野で、副業AIエンジニアの需要は上昇中です。企業は必要な時に必要なスキルを持つ人材を確保でき、副業エンジニアは多様なプロジェクトに挑戦できるメリットがあります。

このような背景から、今後もAIエンジニアの副業の需要は高まっていくでしょう。

「未経験」と「経験者」それぞれのリアルな立ち位置

副業AIエンジニアの現状は、経験の有無で大きく異なります。

AI実務未経験者の場合、プログラミングスキルは必須です。しかし経験者のように、いきなり高度なモデル開発はできません。その点、副業なら以下のようなAIプロジェクトの基礎を支える案件から挑戦できます。

これらの案件はAI開発の一連の流れを学ぶチャンスであり、実務経験を積む第一歩となるでしょう。

一方でAI実務経験者は、以下のような高難易度かつ高単価な案件が狙えます。

専門性を活かして企業の中核的な課題解決に貢献できるため、副業でも高い報酬を得ることが可能です。

【単価相場】AIエンジニアの副業はいくら稼げる？

AIエンジニアの副業相場について確認していきましょう。

案件の種類別に見た単価の目安

厚生労働省が運営するjob tagによると、2025年8月時点でのAIエンジニアの賃金は以下の通りです。

労働形態	1時間当たりの賃金
一般労働者	3,176円
短時間労働者	1,939円

（参考：職業情報提供サイトjob tag）

副業AIエンジニアの場合、短時間労働者の賃金を目安にするとよいでしょう。ただし、案件内容・期間などによって報酬は大幅に変動します。

案件	報酬（目安）
AI・チャットボット開発	1万円～100万円
機械学習・ディープラーニング	3万円～30万円
データ分析	4,000円～／1時間

（参考：すべての仕事・求人情報を探す | 在宅ワーク・副業するなら【クラウドワークス】）

上記は、クラウドワークスで公開されている各案件における報酬額の一覧表です。AIエンジニア向けの副業案件は多数あり、業務内容によって報酬に大きな差があります。専門性の高い案件の場合、時給8,000円以上が目指せることも少なくありません。

スキルレベルと実務経験が収入に与える影響

副業AIエンジニアの収入は、スキルレベルと実務経験に大きく左右されます。

例えば簡単なデータ分析や集計業務でも、実務経験1年未満では時給2,000〜3,000円程度が相場です。しかし3年以上の経験者は単価交渉が有利になり、より高い報酬を得られる傾向にあります。

また単にAI開発ができるだけでなく、AWS/GCPといったクラウド環境の構築スキルやMLOps構築経験など、より専門的で希少性の高いスキルを持つエンジニアは高単価な案件を獲得しやすいでしょう。クライアント側としては、プロジェクト全体を任せられるためです。

AIエンジニアが副業を始めるメリット

副業AIエンジニアを始めるメリットを紹介するので、参考にしてください。

収入が増え、経済的な余裕が生まれる

副業AIエンジニアの大きなメリットは、本業に加えて収入が増えて経済的な余裕が生まれることです。

AIエンジニアは専門性が高いため、ほかの副業と比べて高単価な案件が多いでしょう。さまざまな案件を受注して、効率的に稼ぐことが可能です。

時給3,000円の案件に週10時間取り組むと、それだけで月収は12万円アップします。この追加収入は、生活費の補填だけではありません。例えば貯蓄や投資に回すと、将来に向けた資産形成を加速させます。

また、副業を通じて得られるスキルや経験が本業にも好影響を与えるかもしれません。キャリアアップにもつながるため、単なる収入増以上の価値を生み出します。

最新技術に触れることでスキルアップが加速する

副業AIエンジニアは最新技術に触れる機会が増え、スキルアップが加速する点もメリットです。

副業では、本業では関わることのない業界や開発テーマの仕事を任されることも少なくありません。その際、新たな技術領域や開発環境に触れられます。

例えば、本業が製造業でのデータ分析だったとしましょう。副業で医療分野の画像認識案件に携わることで、全く異なる専門知識と技術を習得できます。またスタートアップ企業での案件では最新のMLOps環境を経験できるなど、本業では難しい大規模な挑戦も可能です。

人脈が広がりキャリアの選択肢が増える

副業AIエンジニアは、人脈が広がりキャリアの選択肢を増やすことが可能です。

本業とは異なる企業やチームで働くことで、他社の優秀なエンジニアやビジネス担当者と知り合う貴重な機会を得られます。これらの人脈は、将来のキャリアに大きな影響を与えるケースが珍しくありません。

例えば副業での実績や人柄が評価され、より良い条件での転職の誘いを受けるかもしれません。また、独立してフリーランスになる際のクライアント候補になる可能性もあります。

AIエンジニアが副業を始めるデメリット

副業AIエンジニアのデメリットを紹介します。

本業との両立と時間管理の難しさ

副業AIエンジニアのデメリットとして、本業との両立と時間管理の難しさがあげられるでしょう。副業はプライベートな時間が削られ、納期に追われることで精神的な負担が増す可能性があるからです。

例えば睡眠不足で本業のパフォーマンスが低下したり、日中に副業の連絡が気になって集中できないといった失敗も少なくありません。

これらの課題を乗り越えるためには、事前の対策が不可欠です。クライアントと稼働時間の上限を合意しておくことや、Googleカレンダーなどのスケジュール管理ツールを活用することをおすすめします。本業と副業の時間を明確に分けることが重要です。

また自分のキャパシティを正確に把握し、無理のない範囲で案件を受注しましょう。

税金の管理が大変になる

税金管理の煩雑さも、副業AIエンジニアのデメリットです。

会社員の場合、通常は年末調整で税金が完結します。しかし副業での所得が年間20万円を超えると、自分で確定申告をしなければなりません。

確定申告では年間の副業収入から経費を差し引いた所得を計算し、税務署に申告書を提出する必要があります。日々の売り上げや、PC代・書籍代といった経費を漏れなく記録しなければならず、本業で多忙な場合は大きな負担となるでしょう。

副業を始める前に、税金のルールと管理方法を理解しておくことが重要です。

AIエンジニアの副業に向いている人の特徴3選

AIエンジニアの副業に向いている人の特徴を紹介します。

知的好奇心の強い人

AIエンジニアの副業は、知的好奇心が強い人に向いているといえるでしょう。AI技術は、日進月歩で進化しているからです。

急速な進化に追いつくためには、常に新しい知識や技術を学び続けなければなりません。仕事を進めるうえで、教科書通りの解決策がない課題に直面することもあるでしょう。その場合は自ら論文や英語の技術ブログを読み解き、エラーの原因を探求したり、新しいライブラリを試したりすることを楽しめる探究心が不可欠です。

こうした主体的に学ぶ姿勢は副業を通じて自身のスキルを向上させ、より高度な案件に挑戦するための原動力となります。

地道なデータ前処理を嫌がらない人

AIエンジニアの副業は、地道なデータ前処理を嫌がらない人に向いています。AI開発は華やかなイメージがありますが、実際はそうではないからです。

業務では、以下のような泥臭い作業に多くの時間を費やさなければなりません。

「AI開発の8割はデータ準備」といわれているのは、このような作業が多いからです。

例えば表記ゆれの統一・欠損値の補完・画像へのラベリングなど、地道で根気のいる作業を丁寧に進めることがモデルの性能を左右する重要な鍵となります。

こうした作業の重要性を理解して粘り強く取り組める人こそが、AIエンジニアとして成功する素質を持っているといえるでしょう。このような地道な作業の重要性を理解し、粘り強く取り組める姿勢が、高品質なAIモデルを生み出す土台となります。

課題を理解し、技術を手段として使える人

AIエンジニアの副業は、ビジネス課題を理解する力を持つ人が向いているでしょう。AI技術はあくまで課題解決のための手段であり、高度な技術力だけでは不十分だからです。

実務ではクライアントが「何を解決したいのか」という本質的なビジネス課題を正確に理解し、それに対して最適な技術を提案・実装できる視点が欠かせません。

例えば、ただ売上予測モデルの精度を追求するのでは十分とはいえないでしょう。「どの商品を、誰に、いつ提案すれば売上が最大化するか」といった、具体的なビジネスアクションにつながるアウトプットを意識することが重要です。

AIエンジニアの副業はどんな仕事？

副業AIエンジニアの仕事について解説します。

データ分析・可視化

副業AIエンジニアの仕事内容のひとつが、データ分析・可視化です。企業が持つ大量のデータを分析し、ビジネス上の意思決定に役立つ知見（インサイト）を見つけ出します。具体的には購買データやWebサイトのアクセスログなどを、SQL・Python（Pandas）・Tableau・Power BIといったツールを用いて分析する方法が一般的です。

アウトプットの例としては、以下のような業務内容があげられます。

これらの成果物は企業のマーケティング戦略や製品開発に直接活用されるため、ビジネスへの貢献度を実感しやすい仕事といえるでしょう。

機械学習モデルの開発・実装

副業AIエンジニアの仕事内容で最も専門性が高く、高単価なのが機械学習モデルの開発・実装です。特定のビジネス課題を解決するために需要予測・画像認識・自然言語処理などの技術を用いてモデルを開発し、システムに組み込みます。

主な一連の作業内容は、以下の通りです。

このフェーズでは、AWS SageMakerやGoogle Cloud Vertex AIといったクラウドプラットフォームの知識が求められることも多い。これらのスキルを持つことで、より高度な案件に挑戦できるようになるよ！

【具体例】AIエンジニアの副業案件｜週2・土日OKも

副業AIエンジニアの案件の具体例を紹介します。

＜案件例1＞ ECサイトの推薦アルゴリズム改善支援

ECサイトの推薦アルゴリズム改善支援とは、ECサイトの売上向上を目的に既存の推薦アルゴリズムの改善を支援する案件です。

主な業務内容	・現行ロジックを分析 ・改善点の洗い出し ・新たなアルゴリズムを提案や実装 ・A/Bテストを通じて効果検証
目標	・構築したモデルを実際にECサイトのシステムに組み込み ・お客様におすすめの商品を表示する仕組みとして動かす ・売上アップ
求められるスキル	・Python、SQLを用いた開発経験 ・協調フィルタリングやコンテンツベースフィルタリングに関する知識 ・機械学習モデルの実装経験
単価・稼働条件	・時給は5,000円～ ・週10時間程度の稼働を想定 ・フルリモートでの勤務可能

＜案件例2＞ 製造業向けの外観検査AIモデル開発

製造業向けの外観検査AIモデル開発とは、製造ラインで生産される製品の不良品を自動で検知するAIモデルを開発するものです。

主な業務内容	・正常品と不良品の画像収集 ・データセットを構築 ・YOLOなどの物体検知モデルを学習 ・適切なアノテーションツールの選定や導入支援
目標	・不良品を正確に検知できるモデルを開発 ・データ準備やアノテーション作業を効率化 ・構築したモデルのスムーズな導入 ・安定した運用
求められるスキル	・Pythonでの開発経験 ・PyTorch/TensorFlowを用いたモデル開発経験 ・OpenCVや画像処理に関する知識 ・物体検知モデルの知識
単価・稼働条件	・月額20万円～ ・週15時間程度の稼働を想定 ・リモートでの作業が中心

AIエンジニアの副業で求められる4つの必須スキル

AIエンジニアの副業で求められる必須スキルを紹介します。

プログラミングスキル

AIエンジニアの副業に必須のスキルは、Pythonを用いたプログラミングスキルです。AI開発では、豊富なライブラリとシンプルな文法を持つPythonがデファクトスタンダードとなっています。

具体的には、以下のような点を求められることが多いでしょう。

単に文法を知っているだけでは、十分とはいえません。リストや辞書といったデータ構造を深く理解し、効率的で可読性の高いコードを書けるレベルが必須です。

またWebスクレイピングやAPI連携の知識も、データ収集の際に役立ちます。これらのスキルは、データの前処理からモデル開発まで、あらゆるフェーズで必要不可欠です。副業案件の幅を広げる土台にもなるでしょう。

機械学習・深層学習(ディープラーニング)の知識

AIエンジニアの副業では、機械学習・深層学習の知識が必須です。特に、モデル開発を効率的に行うためのフレームワークの習熟度が求められます。

代表的なフレームワークは、PyTorchとTensorFlowです。PyTorchは直感的なAPIと動的な計算グラフが特徴で、研究開発や柔軟なモデル構築で人気があります。一方TensorFlowは、本番環境での運用に適したエコシステムが豊富です。特に、大規模開発や安定性を重視する案件で採用される傾向にあります。

副業案件では、どちらかのフレームワークに関する経験が必須要件となることが多いです。そのため、両方の知識があれば案件の選択肢がさらに広がります。

クラウドプラットフォーム（AWS/GCP/Azure）の利用経験

AIエンジニアの副業では、クラウドプラットフォームの利用経験が必須となりつつあります。近年、AI開発は大量のデータを扱い、高負荷な計算を伴うため、クラウド上での開発が一般的です。総務省「令和6年版 情報通信白書」によると日本企業の6割以上がすでにクラウドサービスを利用しており、AI開発においてもクラウドの活用は不可欠な要素となっています。

主要なプラットフォームであるAWS・Google Cloud （GCP）・Microsoft Azureは、それぞれAI/ML開発に特化したサービスです。例えばAWSのSageMakerやGoogle CloudのVertex AIは、モデルの学習からデプロイまでを一元管理できます。効率的な開発に不可欠なサービスといえるでしょう。

統計学・数学の基礎知識

AIエンジニアの副業では、統計学や数学の基礎知識が不可欠です。AI開発は、ライブラリを動かすだけではありません。アルゴリズムの仕組みを正しく理解することが重要です。

具体的には、「線形代数」「微分・積分」「確率・統計」といった基礎知識が土台となります。これらの知識はモデルの評価指標を正しく理解したり、ハイパーパラメータの適切な調整を行ったりするうえで欠かせません。

AIエンジニアの仕事は、単にコードをコピー＆ペーストするだけではありません。数学的な背景を理解することで、なぜその手法が効果的なのかを論理的に説明できるようになります。また、高品質なモデル開発にもつながるでしょう。

AIエンジニアが副業の案件を獲得する具体的な方法4選

AIエンジニアが副業案件を獲得するための具体的な方法を紹介します。

副業・フリーランス向けエージェント

AIエンジニアが副業案件を獲得する最も一般的な方法は、副業・フリーランス向けエージェントの活用です。エージェントを利用するメリットとして、以下のような点があげられるでしょう。

また専門のコンサルタントが単価交渉や契約手続きを代行してくれるため、安心して副業に集中できます。キャリア相談にも乗ってくれるため、将来を見据えた案件選びも可能です。

代表的なエージェントとしては、「ITプロパートナーズ」や「レバテックフリーランス」などがあります。専門性を活かして効率的に副業を始めたい方にとって、非常に有効な選択肢となるでしょう。

スキルシェアサービス

AIエンジニアが副業案件を獲得する方法として、スキルシェアサービスの利用も有効です。ココナラやストアカのようなプラットフォームでは、自分のAIスキルを「商品」として出品できます。

例えば「データ分析の相談に乗ります」や「Pythonによるスクレイピングのやり方を教えます」といった形で、コンサルティングや教育系の副業から始めてみましょう。大規模な開発案件の受注は難しいものの、実績作りの第一歩としては最適です。

クラウドソーシングサイト

AIエンジニアが副業案件を獲得する方法として、クラウドソーシングサイトの利用もよいでしょう。クラウドワークスやランサーズといった大手サイトは、案件数が豊富です。しかしエージェント案件と比べて単価が低く、競争が激しい傾向にあります。

AI実務未経験者が実績を作るための第一歩としては、非常に有効です。未経験者の場合、以下のような比較的小規模なタスク案件から始められます。

これらの案件を通じて実務の雰囲気を掴み、次のステップに進むための経験を積みましょう。

SNSや技術ブログでの情報発信

AIエンジニアが副業案件を獲得する方法としてSNSや技術ブログでの情報発信は、中長期的な視点で有効です。X・ Zenn・Qiitaといったプラットフォームで、自身の専門性をアピールしてみましょう。企業から直接スカウトされる機会を創出できます。

特に、以下のような内容を継続的に発信してください。

自身のスキルや知見を可視化することで、セルフブランディングにつながります。

AIエンジニアの副業で収入アップするための3つのコツ

AIエンジニアの副業で収入をアップさせるためのコツを紹介します。

専門分野を絞り「尖ったスキル」を磨く

AIエンジニアが副業で収入をアップさせるためには、専門分野を絞り「尖ったスキル」を磨くことが重要です。「何でもできる」よりも「この分野ならこの人」と認識される専門家になる方が、高単価な案件を獲得しやすくなります。

例えば、以下のような特定の分野に特化することで、希少価値の高い人材として企業から求められるようになるでしょう。

自身のキャリアプランや興味と結びつけて専門分野を選ぶことで、学習へのモチベーション維持も可能です。

上流工程（要件定義・コンサル）に関わる

AIエンジニアが副業で収入をアップさせるためには、上流工程（要件定義・コンサル）に関わることが非常に重要です。

単に開発作業を請け負うだけでは、十分とはいえません。クライアントのビジネス課題を深くヒアリングし、「そもそもAIで何を解決すべきか」という企画段階から関わることで、提供できる価値も格段に高まります。

また、その内容を分かりやすくまとめるドキュメンテーション能力も不可欠です。

このようにビジネス視点を持って上流工程からプロジェクトをリードすることで、一般的な開発案件よりも高単価な報酬を得られるようになります。自身の市場価値も大きく向上するでしょう。

実績をポートフォリオとして可視化する

AIエンジニアが副業で収入をアップさせるためには、実績をポートフォリオとして可視化することが非常に重要です。いくら高いスキルがあっても、それを客観的に証明できなければ、高単価な案件獲得はできません。

ポートフォリオにはGitHubリポジトリでコードを公開したり、Kaggleなどのデータ分析コンペでの実績を掲載したりするとよいでしょう。また、個人で開発したWebアプリやツール、AI技術に関する技術記事なども有効です。

これらの実績をまとめることで、自身のスキルレベルや得意分野をクライアントに明確に伝えられます。

AIエンジニアが副業を始める前に知るべき注意点

AIエンジニアが副業を始める前に注意すべき点について解説するので参考にしてください。

本業の就業規則を必ず確認する

AIエンジニアが副業を始める前に、必ず本業の就業規則を確認しましょう。

副業が許可されているか、また競業避止義務や秘密保持義務に抵触しないかをチェックする必要があります。もし副業が許可されていても、会社に申請が必要なケースが珍しくありません。所定の手続きを怠らないようにしてください。

情報漏洩のリスク管理を徹底する

AIエンジニアが副業を始める際は、情報漏洩のリスク管理を徹底する必要があります。本業で使っているPCやデータを副業に使用することは厳禁です。また副業で得たクライアントの機密情報も、外部に漏らさないよう細心の注意を払わなければなりません。

具体的な対策として、「PCやアカウントを使い分ける」「公共Wi-Fiでの作業を避ける」といった基本的なセキュリティ意識が不可欠です。またNDA（秘密保持契約）を締結する案件も多く、その内容を厳守することが求められます。

契約内容（業務範囲・納期・報酬）を明確にする

AIエンジニアが副業を始める前には、契約内容を明確にすることが非常に重要です。「言った・言わない」のトラブルを避けるため、必ず業務委託契約書を交わしましょう。

契約書では、以下のような主要項目を確認しておくことをおすすめします。

また、必ず書面を用いて合意してください。書面で合意しておけば、トラブルの際に証拠として提出できるからです。

業務範囲が曖昧だと、想定外の作業を依頼されてしまうリスクがあります。さらに納期や報酬も明確にしておかなければ、報酬の未払いや遅延といった問題につながりかねません。

契約書の内容を十分に理解し、疑問点があれば着手前に必ずクライアントとすり合わせることで、安心してプロジェクトを進められます。

AIエンジニアの副業に関するよくある質問

よくある質問を確認していきましょう。

Q. 実務経験なしでも本当に案件は取れますか？

実務経験なしでも副業案件を獲得することは可能です。ただし、相応の学習と準備をしなければなりません。

いきなり高度な開発案件を狙うことは難しいでしょう。データの前処理やアノテーション、簡単なデータ分析といった案件から始めることをおすすめします。これらの案件で実績を積むことが、次のステップにつながるからです。

実務経験の代わりに、スキルを証明するポートフォリオを用意してください。KaggleやNishikaといったデータ分析コンペでの実績や、GitHubで公開したコード、個人で開発したツールの紹介などが有効です。

Q. 副業に必要なPCスペックは？

AIエンジニアの副業に必要なPCは、必ずしも超高性能である必要はありません。重い計算処理を伴うAI開発は、クラウドサービス上で行うことが一般的だからです。

例えばGoogle Colaboratoryを使えば、GPUを無料で利用できます。また、高価なPCを購入しなくても大規模なモデルの学習が可能です。商用案件ではAWS SageMakerのような専用サービスを使うことが多いため、最低限のPCスペックでも問題ありません。

Q. 英語力はどのくらい必要ですか？

AIエンジニアの副業に英語力は必須ではありません。しかし、あれば圧倒的に有利になります。

AI分野の最新技術や論文、ライブラリのドキュメントの多くは英語で公開されているからです。最新情報を素早くキャッチアップして実装に活かすためには、英語の技術文書を抵抗なく読めるレベルが求められます。

まとめ

AIエンジニアの副業事情について解説しました。

多くの企業でAIエンジニアの需要が高まっていることから、副業案件も豊富です。副業でAIエンジニアを目指しても、安定した収入が得やすいでしょう。しかし、専門的な知識・スキルが必要不可欠です。

本記事で紹介したメリット・仕事内容・向いている人などを参考にして、希望やレベルにマッチした案件から受注してみてください。

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