AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧

AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧について

■AIエンジニアとは AIエンジニアとは、AI(人工知能)を使いシステム開発を手がける技術者です。機械学習や深層学習(ディープラーニング)を活用しながら、データの学習や分析を行い、最適なAIを構築することが主な仕事です。 AIエンジニアは主にPythonやR言語のプログラミング言語を活用し、機械学習モデルの開発、データ分析と処理、アルゴリズム設計、AIシステムの実装などを行います。 AIエンジニアの業務内容は企画・設計、AI開発、データ解析、研究やリサーチであり以下にて詳細をお伝えします。 ・企画・設計 AIエンジニアにおける「企画・設計」業務は、AIシステムの目的や機能を明確にし、それを実現するための設計を行う工程です。具体的には、対象のタスクや問題を特定し、分析に使うデータやどのAI技術（例えば機械学習や深層学習）を用いるかを決定します。この段階では、プロジェクトの目標と実現可能性のバランスを取り、現実的かつ効率的な設計をすることが重要です。不明瞭な要件や過大な期待は、後の開発段階での問題につながるため、初期段階での明確な目標設定と計画立てが不可欠です。 ・AI開発 AIエンジニアにおけるAI開発の業務では、企画・設計されたAIシステムを具体的に開発します。具体的には適切な機械学習モデルの選択、データの前処理、モデルのトレーニング、テストが業務内容です。特にデータの質と量がモデルの性能に大きく影響するため、データの選択と処理は最も重要になります。 その他、作成したAIモデルをシステムに実装し、業務フローに適用するために、PythonやJava、C言語を使いAIが動作するためのシステム開発も行います。また開発過程で継続的にテストを行い、モデルの精度を確認・改善していくことも、AI開発の重要なポイントです。 ・データ解析 AIエンジニアのデータ解析業務は、AIモデルの訓練に必要なデータを収集し、適切に加工・分析する作業です。この業務ではデータの品質と解析方法が重要です。まずデータが正確で完全であることを確認し、欠損値や外れ値の処理を行います。次にデータを分析し、トレーニングデータセットを構築します。このプロセスでは、データの統計的性質を理解し、AIモデルが学習しやすい形式に変換することが求められます。 データ解析後、得られた結果を経営や事業推進の意思決定に役立てます。何らかの予測や因果関係、費用対効果などを可視化し、レポートを提出することもあります。 ・研究やリサーチ AIエンジニアの研究やリサーチ業務は、画像認識、音声認識など最新のAI技術やトレンドを探求し、最終的に得た知識を実務に活用することです。具体的には学術論文の読解、市場動向の分析、新しいアルゴリズムやツールの評価などが業務内容です。 常に最新の技術進歩を把握し、実際のプロジェクトにどのように適用できるかを理解することです。研究結果を実践的な解決策に落とし込む際には、理論と実装のギャップに注意し、現実のビジネスや技術環境に適合する形で応用することが求められます。 ■AIエンジニアと機械学習エンジニアの違い AIエンジニアと機械学習エンジニアの違いについて、仕事内容と必要スキルの観点より解説します。 AIエンジニアと機械学習エンジニアは焦点を当てている業務内容が異なります。 AIエンジニアは人工知能技術全般にわたる広範な知識とスキルを持ち、多岐にわたるAI技術の実装と応用が業務内容ですが、機械学習エンジニアは機械学習技術に特化し、データの分析とモデルの開発が業務内容です。 上記を理解した上で仕事内容と必要スキルをみていきましょう。 まず仕事内容について、AIエンジニアは機械学習モデルの開発、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、ロボティクスなどAI技術の研究、開発、実装、AIソリューションの全体的な設計と実装、プロジェクト管理、システムの性能評価や最適化がメイン業務です。一方機械学習エンジニアはデータの前処理、機械学習モデルの開発、訓練、テスト、データ分析、特徴量エンジニアリング、モデルの性能評価、機械学習モデルの本番環境への展開がメイン業務です。 必要スキルにおいて、AIエンジニアはPythonやR言語などを使った実務での開発経験、機械学習、深層学習(ディープラーニング)を含むAIの基本的な理論と技術、システム設計やソフトウェア開発の経験が必要であり、一方機械学習エンジニアはPythonやscikit-learn、TensorFlow、PyTorchなど機械学習ライブラリの使用経験や知識、機械学習の理論とアルゴリズムに関する深い知識、統計学、データサイエンスの知識や知見が必要です。 ■AIエンジニアはやめとけと言われる理由とは？ 検索をする中でフリーランスでのAIエンジニアはやめとけとありますが、なぜ言われるのか解説します。 フリーランスエンジニアの中には思ったよりも収入が得られず、会社員に戻る方も多数おりますが、以下理由がやめとけと言われる理由でしょう。 ・収入が不安定になった ・景気に左右されやすく案件を安定的に受注できない ・仕事が休めず体調を崩した ・営業スキルが一定数要求される ・マネジメント経験が積みづらい 上記理由を見るとフリーランスエンジニアに転向しても楽して稼ぐことは難しく、さらに自身の管理スキルも一定数必要であることがわかります。 「フリーランスでのAIエンジニアはやめとけ」と言われておりますが、開発経験が1年未満と浅い方はまず、数年の実務を経験した後、フリーランスエンジニアとして転向することをおすすめします。また、一定数の開発経験がある方の中である程度自由な働き方を希望する方や高収入になりたい方などはフリーランスエンジニアとして転向しても良いかもしれません。 ■AIエンジニアフリーランスは150万稼げる？ AIエンジニアフリーランスは150万円稼げるのかどうかを解説します。 結論、AIエンジニアフリーランスは150万円稼げます。AIエンジニアフリーランスの平均単価は75万円、中央値単価は75万円、最高単価は200万円です。 月額単価150万円を超えるフリーランス案件・求人は多数存在するため、これらのフリーランス案件・求人に参画することで150万円稼げるでしょう。 ただし、150万円を超えるフリーランス案件・求人はAI開発以外にもプロジェクトマネジメント経験や上流工程から下流工程までの一貫した開発経験などが求められているため、経験の浅いAIエンジニアが参画できるフリーランス案件・求人では無いことは念頭に置いておきましょう。 ■AIエンジニアは年齢制限ある？ AIエンジニアは年齢制限があるかどうかを解説します。 AIエンジニアに年齢制限はありません。AIエンジニアに関わらず、業務において必要なスキルや知識を持っていれば、年齢は重要な要因ではありません。 AIエンジニアでは特にAI開発スキルやデータ分析や処理などの必要な知識や継続的な学習への意欲、能動的な行動力、コミュニケーションスキルなどがあれば、年齢関係なく業務を担当することができます。 AIエンジニアフリーランスとして参画できるフリーランス求人・案件はデータ分析・データサイエンス関連、機械学習・深層学習(ディープラーニング)開発、AIアプリ開発、AIコンサルティング、AI関連の研究開発(R&D)と幅広いです。 AIエンジニアフリーランスとして以下のスキルや経験があると、高単価フリーランス求人・案件に参画できます。 ・AIエンジニアでの実務経験 ・PythonやR言語の使用経験 ・SQLやNoSQLの使用経験 ・データサイエンス知識 ・機械学習や深層学習(ディープラーニング)の知識 ・データ分析や処理の経験 ・上流工程の実務経験や知識 ・コミュニケーションスキル ・プロジェクトのリード経験 ・問題解決スキル ■AIエンジニアフリーランスとして携わることができるフリーランス求人・案件例 ・データ分析・データサイエンス関連でのAIエンジニアフリーランス求人・案件 データ分析・データサイエンス関連案件は金融、医療、製造、Eコマースなどの多様な業界でフリーランス案件・求人が存在します。 業務内容はデータの収集と前処理、統計分析、機械学習モデルの開発、結果の可視化と解釈を行います。 PythonやR言語の開発言語知識、統計学、や機械学習アルゴリズムの知識、SQLなどのデータベース知識、TableauやPower BIなどBIツール使用経験、コミュニケーションスキルなどが要求されます。 ・機械学習・深層学習(ディープラーニング)開発でのAIエンジニアフリーランス求人・案件 機械学習・深層学習(ディープラーニング)開発案件はIT、医療、金融、自動車、製造などの多様な業界でフリーランス案件・求人が存在します。 業務内容はデータ前処理、モデル開発、トレーニングと評価、システム統合、最適化とスケーリングです。 PythonやTensorFlow、PyTorchなどの機械学習で頻繁に使われる言語やライブラリの経験、機械学習理論の理解、統計学と数学の知識、データ処理スキル、コミュニケーションスキルや問題解決スキルなどが要求されます。 ・AIアプリ開発でのAIエンジニアフリーランス求人・案件 AIアプリ開発案件ではチャットボット、推薦システム、顧客行動分析ツール、画像認識アプリ、音声認識サービスなどのAIアプリ開発に携われます。 業務内容は要件定義、AIモデル開発、アプリケーション設計・実装、テストとデバッグ、デプロイメントです。 PythonやJava、JavaScriptなどプログラミング言語スキル、機械学習モデル、深層学習、自然言語処理などのAIスキル、TensorFlow、PyTorch、Kerasなどの機械学習フレームワークスキル、SQLやNoSQLなどデータベーススキル、コミュニケーションスキルなどが要求されます。 ・AIコンサルティングでのAIエンジニアフリーランス求人・案件 AIコンサルティング案件は金融、製造、医療、小売、物流などの多様な業界でフリーランス案件・求人が存在します。 業務内容はニーズの理解と課題分析、ソリューションの設計、プロトタイプの開発、実装計画の策定、クライアントとのコミュニケーションです。 機械学習やAI関連技術の理解、ビジネス戦略スキル、コミュニケーションスキル、問題解決スキル、プロジェクト管理スキルなどが要求されます。 ■AIエンジニアフリーランスとして独立した時のメリット AIエンジニアフリーランスとして独立する時のメリットを解説します。 特に正社員からAIエンジニアフリーランスとして独立した時のメリットをお伝えします。 ・柔軟な働き方ができ、時間管理の自由になる ・キャリアの多様性 ・様々なプロジェクトに参画できる ・スキルが向上する ・高収入の可能性がある ・ネットワークの拡大 AIエンジニアフリーランスとしての独立は、自由度の高い働き方、収入の増加、スキル向上などによるキャリアの多様性など多くのメリットがあります。 ■AIエンジニアフリーランスとして独立した時のデメリット AIエンジニアフリーランスとして独立する時のデメリットを解説します。 特に正社員からAIエンジニアフリーランスとして独立した時のデメリットをお伝えします。 ・収入が不安定になる ・案件の不確実性 ・仕事の継続的な保証はない ・自己管理が必要である ・ワークライフバランスが乱れる可能性がある ・スキルアップが必須条件 フリーランスとして独立することは不安定な収入や自己管理の必要性、スキルアップの必要性などデメリットもあることを理解しましょう。 AIエンジニアを今後検討しているフリーランスは上記AIエンジニアフリーランスとして独立するメリットデメリットを比較した上で行動すると後悔が少ないでしょう。 ■AIエンジニアフリーランス求人・案件のリモートワーク・在宅・持ち帰り状況 AIエンジニアフリーランス求人・案件のリモートワーク・在宅・持ち帰り状況について解説します。 AIエンジニアはデータ分析・データサイエンス関連、機械学習・深層学習(ディープラーニング)開発、AIアプリ開発、AIコンサルティング、AI関連の研究開発(R&D)など様々なフリーランス求人・案件があり、多くのプロジェクトや開発現場においてリモートワークや在宅・持ち帰りのフリーランス求人・案件が増えています。 しかし、セキュリティや機密情報保持などの様々な要因によりリモートワークや在宅・持ち帰りが難しいAIエンジニアフリーランス求人・案件も一部存在します。 未だコロナが蔓延しておりますが、リモートワークや在宅ではコミュニケーションが取りづらいなどの課題も見えており、出社に切り替えている企業も多くなっております。 特に出社とリモートワーク・在宅を混合している働き方であるハイブリットワークが近年増加傾向であり、今後AIエンジニアを含むフリーランス求人・案件のリモートワークや在宅・持ち帰り化は数年前と比較して多少少なくなっておりますが、なくなることはないでしょう。 AIエンジニアフリーランス求人・案件の中でもリモートワークや在宅・持ち帰りのみに参画したいAIエンジニアフリーランスはAIエンジニアでの参画経験や機械学習や深層学習(ディープラーニング)知識、データ分析や処理スキル、統計学と数学の知識、コミュニケーションスキルなどがあると比較的参画しやすいでしょう。 ■AIエンジニアでの週2日、週3日フリーランス求人・案件 AIエンジニアでの週2日・週3日フリーランス求人・案件について解説していきます。 AIエンジニアの週2日・週3日フリーランス求人・案件はAIエンジニア全体のフリーランス求人・案件の中で2~3%弱の割合で存在します。 また週2日・週3日などの時短でも月額単価170万円など、高単価なAIエンジニアフリーランス案件・求人も多く存在します。 複数のAIエンジニアフリーランス求人・案件に参画できるため、様々なプロジェクトやサービス開発に携われたり、多種多様なエンジニアとコミュニケーションを取れます。 高単価なAIエンジニアフリーランス求人・案件はその案件の業界や分野でのAIエンジニア経験やPythonやTensorFlow、PyTorchなどの機械学習で頻繁に使われる言語やライブラリスキル、データ分析や処理スキル、統計学と数学の知識、プロジェクトリード経験、コミュニケーションスキルなどある程度の実績や知識が備わっている方でないと参画が難しいでしょう。 AIエンジニアフリーランスとして週2日・週3日フリーランス求人・案件に参画したい方は現状の市場動向の把握をした上で自分のスキルに見合うフリーランス求人・案件を探すことをおすすめします。 ■AIエンジニアフリーランス求人・案件に参画するために必要なスキル AIエンジニアフリーランス求人・案件に参画するために必要なスキルを解説します。 AIエンジニアフリーランス求人・案件に参画するために必要なスキルとしては、AIエンジニア自体の経験や周辺知識/スキルです。 主にPythonやR言語の使用経験、TensorFlow、PyTorchなどの機械学習に特化したライブラリ経験、機械学習や深層学習(ディープラーニング)の知識、SQLやNoSQLの使用経験、データサイエンス知識、上流工程の実務経験や知識、プロジェクト管理スキルがあるとAIエンジニアフリーランス求人・案件に参画しやすいでしょう。 上記経験や業界知識/スキル、どちらかが欠けているとAIエンジニアフリーランス求人・案件に参画できない可能性があるので念頭においておきましょう。 さらにAIエンジニアフリーランスとして、高単価のフリーランス求人・案件に参画を希望している場合、しっかり経験を身につけていきましょう。 ■AIエンジニアとして経験年数別のアドバイス AIエンジニアフリーランス求人・案件に参画するため、AIエンジニア経験年数別のアドバイスをそれぞれAIエンジニア経験1〜2年、AIエンジニア経験2〜3年、AIエンジニア経験5年以上に分けて解説します。 ・AIエンジニア経験1〜2年のAIエンジニアフリーランス AIエンジニア経験1〜2年のAIエンジニアフリーランスはPythonやR言語の習得や機械学習、深層学習(ディープラーニング)、統計学の知識をしっかり身につけましょう。 さらに小規模プロジェクトや内部プロジェクトの参画を積極的に行いAI開発の実務を経験しAIエンジニアとしてのスキルを磨いていきましょう。 また、チーム内外のコミュニケーションスキルやリーダーシップスキルを身につけていきましょう。 ・AIエンジニア経験2〜3年のAIエンジニアフリーランス AIエンジニア経験2〜3年のAIエンジニアフリーランスは中〜大規模プロジェクトに参画しましょう。 特に自然言語処理、コンピュータビジョンなどの特定の分野をより専門的に経験しましょう。またプレゼンスキルやチームマネジメントスキルなどのAIエンジニアとして技術以外のスキルも積極的に習得しましょう。 ・AIエンジニア経験5年以上のAIエンジニアフリーランス AIエンジニア経験5年以上のAIエンジニアフリーランスはAIソリューションを設計・実装など高度なスキルを習得しましょう。 AI開発スキルはもちろん、プロジェクトリード経験を積極的に身につけていきましょう。 定期的にAI市場を確認し最新知識も身につけていきましょう。 若手AIエンジニアへの教育やメンタリングを行える場合は、自分の持っている知識の再確認の意味も込めて行ってみることをおすすめします。 その他、余裕がある方はコミュニティへの貢献のため、コミュニティ活動に参加して知識や経験を共有してみることもおすすめします。 ■AIエンジニアフリーランスにおすすめのフレームワークやツール AIエンジニアフリーランスとしてフレームワーク・ツール知識はフリーランス求人・案件の参画確度を高めます。 代表的なフレームワーク・ツールを解説いたしますので、ニーズのあるフレームワーク・ツールを習得しましょう。 下記ではフレームワーク・ツールとしてTensorflow、Keras、Pytorch、NumPyを解説します。 ・Tensorflow Tensorflowは、Googleが開発しオープンソースで公開している機械学習やディープラーニングに対応したフレームワークです。 元々はテンソル計算を扱うために開発されたライブラリですので、計算処理が可能であることやニューラルネットに関する関数が豊富なフレームワークです。 Tensorflowの特徴として、GPU操作が不要で効率的な開発が可能であること、単純な機械学習モデルから複雑な深層学習ネットワークまで、幅広いモデルをサポートしていること、PythonやC++、Javaなど多言語でのAPIも提供していること、活発なコミュニティがあることなどが挙げられます。 画像認識、言語理解、音声認識などに活用できるため、AIエンジニアとしてTensorflowは必要なスキルの1つです。 ・Keras Kerasは、Googleが開発したTensorFlowやTheano上で動くニューラルネットワークライブラリです。 ニューラルネットワークライブラリは、機械学習ディープラーニングなどの実装をサポートするソフトウェア群のことです。 Kerasの特徴として、構造がシンプルで扱いやすいこと、機械学習やディープラーニングの初心者でも扱えること、NetflixやUberTechnologies、NASAで活用されていることな TensorFlow2.0では、KerasがデフォルトのAPIとして統合されており、TensorFlowの機能とシームレスに組み合わせて利用できます。 ・Pytorch PytorchはFacebookが主導して開発されたディープラーニングフレームワークです。 Pytorchは柔軟なニューラルネットワーク記述ができ、ディープラーニングライブラリの中でも人気です。 Pytorchの特徴として動的な計算グラフで設計されていること、PyTorchはPythonの慣用的な書き方に従っているため、Pythonを習得しているエンジニアは使いやすいこと、拡張性があること、TensorBoardなどの可視化ツールとの統合ができることなどが挙げられます。 自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、強化学習などに活用できるため、AIエンジニアとしてPytorchは必要なスキルの1つです。 ・NumPy NumPyはPythonプログラミング言語のためのオープンソースのライブラリです。 NumPyは高速に数値計算ができることが最大の特徴であるため、科学技術計算やデータ分析を行う際には欠かせないライブラリです。 NumPyの特徴として、処理速度が高速であること、配列の扱いが柔軟であること、多様なデータ型をサポートしていること、Pandas、Matplotlib、SciPy、scikit-learnなどのライブラリとの互換性があることなどが挙げられます。 データの前処理、統計的解析、画像処理、数値シミュレーションなどに活用できるため、AIエンジニアとしてNumPyは必要なスキルの1つです。 ■AIエンジニアフリーランス求人・案件参画するために役立つ資格 AIエンジニアフリーランスが取得しておいて良い資格を3つ紹介します。 ・統計検定 統計検定とは、日本統計学会が主催している統計に関する知識やその知識を活用する能力を問う試験です。 統計学の基本的な知識と応用能力を身につけた人材を認定することを目的とされた試験です。統計検定は4級〜1級までに加え、統計調査士・専門統計調査士・データサイエンス基礎/発展/エキスパートの資格が用意されています。 試験形式は筆記試験、試験時間は1.5〜2時間程度、受験料は6,000〜10,000円、試験内容は基本的な統計学から応用統計学、確率論、統計的方法論などが出題されます。 この資格を取得することで、統計学の知識やデータ分析/解析のスキルが習得でき、転職や就職にも有利に働きやすいというメリットがあります。 そのため、AIエンジニアフリーランスとして取得しておいて良い資格でしょう。 ・データベーススペシャリスト試験 データベーススペシャリスト試験とは独立行政法人「情報処理推進機構（IPA）」が実施する試験です。データベース設計、運用、保守に関する専門的知識と技術を有する人材を認定することを目的とされた試験です。 試験形式は筆記試験、試験時間は午前が90分、午後が210分、受験料は7,500円、試験内容はテクノロジ系やマネジメント系、ストラテジ系、コンピュータ構成要素とシステム構成要素、データベース・セキュリティ・システム開発技術・ソフトウェア開発技術など広範囲から出題されます。 この試験を取得すると、データベースの知識が習得でき、転職や就職にも有利に働きやすいなどのメリットがあります。そのため、AIエンジニアフリーランスとして取得しておいて良い資格でしょう。 ・システムアーキテクト試験 システムアーキテクト試験は、独立行政法人の「情報処理推進機構(IPA)」が提供する資格であり、IT系国家資格の中でも最難関の試験です。 システムアーキテクト試験は、システム構築に必要な基本的な技術、システム開発管理、技術戦略や技術評価、システム設計、アーキテクチャなどが出題されます。 AIエンジニアフリーランスとして、システムアーキテクトやプロジェクトリーダーが兼ね備えているスキルを身に付けることができます。 AIエンジニアフリーランスとして開発経験が浅い方向けではなく、中級者や上級者向けであり、対象のAIエンジニアフリーランスは取得しておいて良い資格でしょう。 AIエンジニア関連資格を習得することは良いことですが、AIエンジニアフリーランス求人・案件に参画するという目的を失わないようにしましょう。 AIエンジニア関連資格の取得によって、一定数AIエンジニアスキルを証明することは可能ですが重要視すべきことは、AIエンジニアの実務経験を保有していることです。 そのためAIエンジニアの資格はある程度実務経験がある方、時間的に余裕がある方が取得すると良いでしょう。 AIエンジニアフリーランスとして、実務未経験にも関わらずAIエンジニア関連資格の取得を最優先事項にすることはやめておきましょう。 ■AIエンジニアフリーランス求人・案件の未経験での参画 AIエンジニア実務未経験の場合、参画できるAIエンジニアフリーランス求人・案件は限られてくるでしょう。 AIエンジニアフリーランス求人・案件は参画後すぐに稼働してもらいたいため、即戦力でのAIエンジニアを求めています。 未経験からAIエンジニアフリーランス求人・案件への参画を検討/希望している方は、Python開発(実務)経験を積める企業やデータベースエンジニアとして開発経験を積める企業へ就職し、徐々にAI開発に必要な実務経験を積むことをおすすめします。 AIエンジニアフリーランス求人・案件に参画する上でコミュニケーションスキルや能動的に動けるかなども見られますが、やはり一番重要視されるポイントは求人・案件の要件の合致度合いです。そのため、上記以外にも実務経験を作れるのであれば積極的にこなしていきましょう。 AIエンジニアのフリーランス求人・案件への参画を目指すにあたって、AIエンジニア経験やPythonやTensorFlow、PyTorchなどの機械学習で頻繁に使われる言語やライブラリスキル、データ分析や処理スキル、統計学と数学の知識、プロジェクトリード経験、コミュニケーションスキル、さらに上流工程から下流工程までの一貫したシステム開発経験を身につけておくと、担当領域の幅を広げることができ、選択できるフリーランス求人・案件の選択肢を増やせるでしょう。 ■AIエンジニアの市場動向やニーズ AIエンジニアはデータ分析・データサイエンス関連、機械学習・深層学習(ディープラーニング)開発、AIアプリ開発、AIコンサルティング、AI関連の研究開発(R&D)など多様な案件に参画できます。フリーランス求人・案件の中でも多く求人が存在します。 そのためニーズは現時点でも多くあり、今後中長期的にみてもニーズは無くならないでしょう。 では、AIエンジニアフリーランスのニーズがある理由をIT市場動向から分析してみてみましょう。 令和3年2月4日、経済産業省より発表された「我が国におけるIT人材の動向」では、米国等の海外では、AI・データサイエンス等に関する高いスキルを持つデジタル人材の採用の際に、高額の報酬水準を提示する例が増えているとの結果が出ています。 例えば、現在INTELで出ているAI Compiler Engineerのポジションでは年収約3,800万円、NVIDIAでのPrincipal Compiler Engineer - AIでは年収約5,800万円の求人が出ています。 上記金額を見る限り各世界的な優良企業においてもAIエンジニアは重要なポジションであることがわかります。 さらにAI市場動向を見てみましょう。 2023年10月、IDC Japanが発表した2023年以降の国内AIシステム市場予測では、2023年の国内AIシステム市場における市場規模は4,930億7,100万円(前年比27.0％増)であり、2022年～2027年の年間平均成長率は23.2％で推移し、2027年には1兆1,034億7,700万円になるとことです。 その他IoT、ビッグデータ、6G、ブロックチェーン、xR、AGIを含む人工知能などによるIT業界の飛躍的な拡大やIT技術の急速な進歩に伴い、エンジニアを含むIT業界全体の人材不足が深刻化しています。2030年までに79万人のITエンジニアを含む人材が不足に陥る可能性があるとも言われています。 上記観点を考慮するとIT市場の急速な成長に伴いエンジニアを含むIT人材の絶対数が足りておらず、AIエンジニアフリーランスのニーズが今後も拡大していくでしょう。 AIエンジニアフリーランスとして現在活躍している方や今後活躍を検討している方はAIエンジニア開発実務経験や参画する案件の業界知識や経験を取得すると多くのAIエンジニアフリーランスの中でもフリーランス求人・案件への参画確率が上がるでしょう。