理想のキャリアを叶えるフリーランスメディア機械学習の副業は未経験でも稼げるってホント？高単価案件が見つかるマッチングサイトを厳選
機械学習エンジニアとして副業で稼ぎたいと考えているあなたへ。
「実務経験がないと案件獲得は難しいのでは？」「本業と両立できるか不安」といった悩みを抱えていませんか？
実は、AI市場の急成長により、機械学習の副業案件は増加傾向にあり、週1〜2日の稼働でも月20万円以上を稼ぐことが可能です。
本記事では、機械学習の副業に必要なスキルから案件獲得方法、さらには月収50万円を超える高単価案件を獲得するための戦略まで、実践的なノウハウを徹底解説します。
Python・データ分析のスキルを活かして、新たな収入源を確立したい方は、ぜひ最後までお読みください。
Contents
機械学習の副業は稼げる？将来性と稼げる理由
機械学習エンジニアの副業需要は、AI技術の普及とともに急速に拡大しています。
ビッグデータの活用やディープラーニング技術の進化により、多くの企業がAI導入を検討していますが、専門人材が圧倒的に不足している状況です。
そのため、副業でも優秀なエンジニアを確保したいという企業が増加し、業務委託案件の単価も上昇傾向にあります。
実際に、フリーランスエージェントには月額60〜100万円の高単価案件が多数掲載されており、副業として取り組んでも十分な収入を得られる環境が整っています。
機械学習の副業に将来性がある理由
日本企業のAI活用率はわずか4.2％と低く、今後の成長余地が大きい市場です。
特に金融、製造、医療分野でのAI導入が加速しており、機械学習モデルの開発や最適化ができる人材へのニーズが高まっています。
ChatGPTなどの生成AIの登場により、企業のAI投資も活発化し、データサイエンティストやMLエンジニアの求人数は前年比で約2倍に増加しています。
副業でも月20〜30万円以上を目指せる理由
週2日の稼働でも月額30万円前後の案件が多数存在します。
機械学習の専門性の高さから、時給換算で5,000円〜10,000円という高単価が設定されているためです。
特にPythonを使った開発経験や、TensorFlow・PyTorchなどのフレームワーク経験があれば、さらに高単価案件にチャレンジできます。
リモートワーク可能な案件も多く、効率的に稼げる環境が整っています。
将来的にフリーランス独立を目指すことが可能
副業での実績を積むことで、将来的なフリーランス独立への道が開けます。
複数のプロジェクト経験により、技術力だけでなくプロジェクトマネジメント能力も身につきます。
副業先でのネットワーク構築により、独立後の案件獲得もスムーズになり、年収1000万円以上も現実的な目標となります。
機械学習の副業案件の仕事内容
機械学習の副業案件は、データ分析から開発まで幅広い業務があります。
初心者向けのデータ前処理から、上級者向けのアルゴリズム開発まで、スキルレベルに応じた案件が選べるのが特徴です。
報酬相場は月額20万円〜100万円以上と幅広く、専門性と経験年数により大きく変動します。
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、機械学習の土台となる重要な作業です。
PandasやNumPyを使った欠損値処理、正規化、異常値の除去などを担当します。
比較的難易度が低めで、実務経験1〜2年でも参画可能な案件が多く、月額20〜40万円程度の報酬が期待できます。
SQLやBigQueryなどのデータベース知識があると、さらに案件の幅が広がります。
機械学習モデル開発
予測モデルや分類モデルの構築を行う、専門性の高い案件です。
scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどのライブラリを使いこなし、最適なアルゴリズムの選定から実装まで担当します。
ディープラーニングや自然言語処理の知識があれば、月額60〜100万円の高単価案件も狙えます。
実務経験3年以上が求められることが多く、論文読解力も重要なスキルとなります。
AIシステムの企画・設計
ビジネス課題をAIで解決する上流工程を担当する案件です。
要件定義からアーキテクチャ設計まで、技術とビジネスの橋渡し役として活躍します。
コンサルティング要素が強く、月額80〜150万円という最高水準の報酬が設定されています。
プロジェクトマネジメント経験や、クライアントとのコミュニケーション能力も必須です。
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の講師業務も副業として人気です。
週末や夜間の数時間から始められ、時給3,000〜8,000円程度の報酬が得られます。
教材作成やカリキュラム設計の経験があれば、さらに高単価での契約も可能です。
人に教えることで、自身の知識も整理され、スキルアップにもつながるメリットがあります。
機械学習の副業を始めるために必要なスキル
機械学習の副業には、プログラミングから数学まで幅広いスキルが求められます。
特にPythonの習熟度と実務経験の有無が、案件獲得の可否を大きく左右します。
最低でも3年以上の実務経験を求める案件が多く、スキルの証明が重要になります。
Python・R言語などのプログラミングスキル
Pythonは機械学習の必須スキルであり、まず優先的に習得すべき言語です。
NumPy、Pandas、Matplotlibなどの基本ライブラリから始め、段階的にスキルを積み上げていきます。
Courseraやedacityなどのオンライン学習プラットフォームを活用すれば、体系的に学べます。
R言語も統計解析に強みがあり、データサイエンス領域では重宝されるスキルです。
機械学習ライブラリ（TensorFlow、PyTorch等）のスキル
TensorFlowとPyTorchは、ディープラーニング開発の二大フレームワークです。
scikit-learnから始めて、徐々に高度なライブラリへステップアップするのが効率的です。
Kaggleコンペティションに参加し、実践的なモデル構築経験を積むことが重要です。
最新のTransformerやGANなどの技術も、継続的にキャッチアップする必要があります。
統計学・数学の知識
線形代数と微分積分は機械学習の理論的基盤となる必須知識です。
アルゴリズムの仕組みを理解し、適切なモデル選択をするために不可欠です。
統計的仮説検定やベイズ推論などの知識があれば、より高度な案件に参画可能になります。
数学的思考力は、問題解決能力の向上にも直結します。
最低3年以上の実務経験
副業案件の多くが即戦力を求めているため、実務経験が重視されます。
プロジェクトの進行や、チーム開発の経験が案件遂行に必要不可欠だからです。
未経験の場合は、まず本業での実務経験を積むか、インターンシップから始めることをおすすめします。
オープンソースプロジェクトへの貢献も、実績として評価されます。
データベース・クラウド関連スキル
SQLやNoSQLデータベースの知識は、データ処理の効率化に欠かせません。
AWS、GCP、Azureなどのクラウドプラットフォーム経験があれば、案件の選択肢が大幅に広がります。
DockerやKubernetesを使ったMLOps環境構築スキルは、特に高く評価されます。
インフラ知識があることで、エンドツーエンドの開発が可能になります。
機械学習の副業案件を獲得する5つの方法とコツ
機械学習の副業案件獲得には、複数のチャネルを活用することが成功の秘訣です。
それぞれの方法にメリット・デメリットがあり、自分のスキルレベルや目標に合わせて選択することが重要です。
特にフリーランスエージェント経由での案件獲得が、高単価を狙いやすくおすすめです。
フリーランスエージェント
専門エージェントは非公開の優良案件を多数保有しています。
スキルシートの添削から面談対策まで、無料でサポートを受けられるのが大きなメリットです。
マージン率は10〜20％程度ですが、直接契約より高単価になることも多いです。
複数のエージェントに登録し、案件を比較検討することが重要です。
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は、初心者でも始めやすいプラットフォームです。
単価は低めですが、実績作りには最適で、評価を積み重ねることで徐々に単価アップできます。
プロフィールを充実させ、ポートフォリオをしっかり掲載することが受注率向上のコツです。
最初は競争が激しいため、提案文の工夫が必要です。
SNSやコミュニティでの人脈からの紹介
TwitterやLinkedInでの発信により、案件の引き合いが来ることがあります。
機械学習コミュニティやSlackグループに参加し、積極的に交流することが大切です。
勉強会やハッカソンへの参加も、人脈形成に効果的です。
信頼関係を築いてから案件の話になるため、長期的な視点が必要です。
企業への直接営業
AI導入を検討している中小企業へのアプローチが狙い目です。
メールやDMで、具体的な課題解決提案を行うことが成功のポイントです。
過去の実績や成功事例を明示し、信頼性をアピールすることが重要です。
ただし、営業に慣れていない場合は成約率が低いため、根気が必要です。
知人・友人からの紹介
周囲に副業を探していることを伝えることから始めましょう。
本業の同僚や元同僚からの紹介は、信頼度が高く成約しやすい特徴があります。
紹介してもらった案件は丁寧に対応し、次の紹介につなげることが大切です。
定期的に近況報告をし、関係性を維持することも忘れずに行いましょう。
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13選
フリーランスエージェント選びは、副業成功の重要なポイントです。
各エージェントには特色があり、保有案件の種類や単価、サポート体制が異なります。
複数のエージェントに登録し、自分に最適な案件を見つけることが成功への近道です。
1位：レバテックフリーランス
| 案件数 | 50,000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、フロントエンドエンジニア、インフラエンジニア、データサイエンティスト |
| 対応地域 | 全国(リモート案件が豊富) |
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。
機械学習エンジニアの平均月単価は81万円と高水準を実現しており、参画後も約2人に1人が単価アップを達成しています。
リモート参画率は91%以上で、場所にとらわれない働き方が可能です。
専任のキャリアアドバイザーが案件探しから参画後のフォローまで一貫してサポートし、継続的に案件を紹介してくれるため、案件が途切れる心配がありません。
エンド直案件が多く、無駄なマージンが発生しないため高単価での提案が可能となっています。
2位：テクフリ
| 案件数 | 18,000件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア、インフラエンジニア、プロジェクトマネージャー、データサイエンティスト |
| 対応地域 | 首都圏中心(フルリモート案件多数) |
テクフリは、マージン率10%という業界最低水準を実現しているエージェントです。
エンド直案件が全体の90%を占めているため、高単価案件が豊富に揃っています。
フルリモート案件が3,500件以上、一部リモートを含めると1万件以上あり、地方在住の方でも参画しやすい環境が整っています。
利用者の3人に1人が収入の120%アップを実現しており、着実なキャリアアップをサポートします。
支払いサイトが短い点も魅力で、安定した資金繰りが可能になります。
3位：ITプロパートナーズ
| 案件数 | 5,500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(リモート案件中心) |
ITプロパートナーズの最大の特徴は、週2〜3日の案件が豊富という点です。
副業やフリーランスとして柔軟な働き方を実現したい方に最適なエージェントとなっています。
案件の9割以上がエンド直案件で、無駄な中間マージンを排除し高単価を実現しています。
リモート案件が中心のため、全国どこからでも参画可能です。
機械学習エンジニアの案件も多数取り扱っており、スタートアップ企業の案件が豊富なため、最先端の技術に触れられる機会が多くあります。
4位：ランサーズエージェント
| 案件数 | 13,690件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | Webエンジニア、アプリエンジニア、インフラエンジニア、UI/UXデザイナー、Webディレクター |
| 対応地域 | 全国(リモート案件85%以上) |
ランサーズエージェントは、上場企業のランサーズ株式会社が運営する信頼性の高いエージェントです。
取引企業は審査基準をクリアした企業のみで、安心して案件に参画できます。
リモート案件が85%以上あり、ライフワークバランスを重視した働き方が実現可能です。
支払いサイトは業界最短クラスで、最短で稼働当月の25日に前払いを選択できます。
元請直案件や商流が浅い案件を取り扱っているため、高単価でのご提案が可能で、年収が140万円アップした事例もあります。
5位：フォスターフリーランス
| 案件数 | 5,000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、ネットワークエンジニア |
| 対応地域 | 首都圏(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のフリーランスエージェントです。
長年培ったネットワークにより、質の高い案件を継続的に提供しています。
常時5,000件以上の案件を保有しており、「登録したけど案件がない」という心配がありません。
首都圏を中心とした高単価・常駐型案件に強みを持ち、専門のコーディネーターが丁寧にマッチングを行います。
支払いサイトは30日で、業界標準よりも早い支払いが受けられます。
6位：Findy Freelance
| 案件数 | 15,000件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | Webエンジニア、アプリエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャー、ITコンサルタント |
| 対応地域 | 全国(フルリモート案件が豊富) |
Findy Freelanceは、時間単価5,000円以上の案件が79%を占める高単価特化型のエージェントです。
利用者の平均年収は881万円と業界トップクラスの水準を誇ります。
スタートアップや成長企業との直契約案件が多いため、中間マージンが発生しません。
フルリモート案件が中心で、全国どこからでも参画できる環境が整っています。
週5日1案件から週2日/週2日の2案件掛け持ちなど、柔軟な働き方に対応しています。
7位：HiPro Tech
| 案件数 | 4,000件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、ITコンサルタント |
| 対応地域 | 首都圏中心(リモート案件多数) |
HiPro Techは、パーソルキャリアが運営する上流・コンサル系案件に強いエージェントです。
機械学習エンジニアの平均月単価は104.6万円と非常に高い水準を実現しています。
マージンなしの案件が多く、クライアントが提示する報酬をそのまま受け取れます。
エンド直請けの高単価案件が中心で、大手企業のプロジェクトに参画できる機会が豊富です。
週1日からの稼働にも対応しており、副業として始めやすい環境が整っています。
8位：Bizlink（ビズリンク）
| 案件数 | 5,000件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | 機械学習エンジニア、AI・データサイエンス系 |
| 対応地域 | 全国対応 |
機械学習エンジニアとして副業をお考えの方にとって、Bizlinkは非常に使いやすいサービスです
Pythonを用いたモデル構築やデータ分析など、機械学習系の副業案件が紹介されており、本業と並行しながらスキルを活かせる環境が整っています。
特に「リモート可」「稼働時間少なめ」といった働き方に対応した案件も見られ、副業として取り組みやすい点が魅力です。
9位：レバテックキャリア
| 案件数 | 10,000件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | 機械学習エンジニア、データサイエンティストなど |
| 対応地域 | 東京都中心に対応（全国リモート案件あり） |
レバテックキャリアは、機械学習エンジニア向けの副業案件を幅広く取り扱っています。
「副業・複業可」と明示された機械学習・AI案件が多数掲載されており、スキルを活かして収入と経験を増やしたい方に適したサービスです。
専門コンサルタントによるサポートも手厚く、副業初心者でも案件選びや条件調整で安心して進められます。
10位：プロコネクトエンジニア
| 案件数 | 毎月300件以上新規案件あり |
|---|---|
| 対応職種 | ITエンジニア全般 |
| 対応地域 | 全国対応 |
プロコネクトエンジニアはフリーランス・副業向けのエンジニア案件を扱うサービスで、機械学習分野の案件にも対応しています。
公開情報は多くありませんが、ヒアリングベースで適した副業案件を紹介してくれるため、条件に合う案件をじっくり探したい方に向いています。
「週数日」「夜間・土日」などの副業スタイルにも対応可能な案件がある点が特徴です。
11位：Midworks（ミッドワークス）
| 案件数 | 10,000件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | Web系、AI・機械学習エンジニアなど |
| 対応地域 | 全国対応 |
Midworksは、機械学習・AI領域を含むエンジニア案件を豊富に取り扱い、副業としても活用できるサービスです。
データサイエンス領域の案件が多く、機械学習フリーランスエンジニアとして稼働したい方にも適した環境が整っています。
またリモート案件が多く、柔軟な働き方と副業の両立をしやすい点も魅力です。
12位：ギークスジョブ
| 案件数 | 6,000件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | Webエンジニア、アプリエンジニア、インフラエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティスト |
| 対応地域 | 首都圏・関西・福岡(一部リモート可) |
ギークスジョブは、登録者21,000名を超える実績豊富なフリーランスエージェントです。
利用者の平均年収は892万円と業界トップクラスの水準を誇ります。
多職種や多彩な開発環境から選択可能で、リモート案件も豊富に揃っています。
充実した福利厚生により、安心のサポート体制が整っています。
Python案件が304件あり、機械学習の副業案件を探している方にも適しています。
13位：PE-BANK（ピーイーバンク）
| 案件数 | 50,000件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | AI系含むITエンジニア全般 |
| 対応地域 | 全国12拠点あり（全国リモート案件あり） |
PE-BANKは、全国展開する老舗のフリーランスエージェントで、AI・機械学習分野の案件にも対応しています。
継続性の高い案件が多く、副業という形で安定して稼働したい方にも適しています。
ただし副業向け案件の数はサービスによって差があるため、稼働日数やリモート条件については事前確認が必須です。
未経験から機械学習の副業を始めるためのロードマップ
未経験から機械学習の副業を始めるには、戦略的なキャリア構築が必要です。
まずは基礎スキルの習得から始め、段階的に実務経験を積んでいくアプローチが成功の鍵となります。
通常1〜3年程度の準備期間を見込んでおくことが現実的です。
①本業で機械学習エンジニアとして実務経験を積む
転職や部署異動により、機械学習の実務に携わることが最短ルートです。
データ分析やBI開発から始めて、徐々に機械学習プロジェクトに参画していきます。
社内の勉強会や研修を活用し、業務時間内でスキルアップできる環境を作ることが重要です。
最低でも1年以上の実務経験を積んでから、副業にチャレンジすることをおすすめします。
②オンライン講座やKaggleで実践的スキルを身につける
Coursera、Udemy、Udemyなどで体系的に学習することから始めましょう。
Andrew Ng教授の機械学習コースは、基礎固めに最適な教材として定評があります。
Kaggleコンペに参加し、実データを使った問題解決経験を積むことが重要です。
上位入賞すれば、強力なポートフォリオとして案件獲得時にアピールできます。
③ポートフォリオ作成で実力をアピールする
GitHubに機械学習プロジェクトを公開し、技術力を可視化します。
データ分析から可視化、モデル構築まで、エンドツーエンドのプロジェクトを含めることが重要です。
Jupyter Notebookで丁寧に解説を加え、思考プロセスも伝わるようにします。
ブログやQiitaでの技術記事執筆も、専門性のアピールに効果的です。
④初心者向けの案件から段階的にステップアップする
最初はデータ前処理や簡単な分析タスクから始めることをおすすめします。
クラウドソーシングサイトで小規模案件を受注し、実績を積み重ねていきます。
徐々にモデル開発や最適化タスクへと、案件の難易度を上げていくことが大切です。
半年〜1年で月20万円以上の案件獲得を目指しましょう。
機械学習の副業で月収50万円以上を稼ぐための戦略
月収50万円以上を稼ぐには、戦略的なスキルアップと案件選びが不可欠です。
単純に稼働時間を増やすだけでなく、単価の高い案件を獲得することが重要です。
専門性を高め、市場価値を向上させる継続的な努力が求められます。
高単価案件を獲得するために必要な専門スキルを身につける
深層学習や自然言語処理などの先端技術に精通していることが必須です。
論文を読み解き、最新手法を実装できる力が高く評価されます。
クラウドネイティブな開発環境構築や、MLOpsの実装経験があれば、さらに単価アップが期待できます。
ドメイン知識（金融、医療など）との掛け合わせも差別化要因になります。
複数案件を効率的に掛け持ちする
稼働日を曜日で固定し、スケジュール管理を徹底することが基本です。
類似技術を使う案件を選ぶことで、シナジー効果を生み出せます。
タスク管理ツールを活用し、進捗の可視化を行うことが重要です。
ただし、無理な掛け持ちは品質低下につながるため注意が必要です。
継続案件を獲得してステップアップする
納期厳守と高品質な成果物で、クライアントの信頼を獲得します。
定期的な進捗報告と、プロアクティブな提案を心がけることが大切です。
契約更新時に、段階的な単価アップ交渉を行いましょう。
長期的な関係構築により、安定収入と単価向上を実現できます。
最新の論文やカンファレンス情報を定期的にチェックする
最新の論文やカンファレンス情報を定期的にチェックすることが必須です。
オンラインコースやMOOCsで、体系的な知識のアップデートを行います。
個人プロジェクトやOSS貢献で、実践的なスキル向上を図ります。
資格取得（AWS認定、Google Cloud認定など）も市場価値向上に効果的です。
機械学習の副業を始める前に知っておくべき注意点
副業を始める前に、法的・倫理的な注意点を十分理解しておく必要があります。
トラブルを避けるため、本業の就業規則や契約内容の確認は必須です。
適切なリスク管理により、安心して副業に取り組める環境を整えましょう。
副業禁止の会社で働いている場合は相談する
就業規則で副業が禁止されている場合は、まず上司や人事部に相談しましょう。
条件付きで許可が得られる場合もあり、正式な手続きを踏むことが重要です。
どうしても許可が得られない場合は、転職を検討することも選択肢の一つです。
隠れて副業を行うことは、懲戒処分のリスクがあるため避けるべきです。
本業とのバランスを保つ
週の稼働時間を明確に設定し、オーバーワークを防ぐことが大切です。
本業の繁忙期を把握し、副業の受注をコントロールする必要があります。
タスク管理ツールを活用し、優先順位を明確化することで効率的に働けます。
休息時間の確保も重要で、週1日は完全オフの日を設けることをおすすめします。
契約書のよく確認する
業務内容、報酬、納期を明確に記載した契約書を必ず締結します。
著作権や知的財産権の帰属について、事前に合意しておくことが重要です。
瑕疵担保責任や損害賠償条項も、リスクを理解した上で合意しましょう。
不明な点は専門家に相談し、適切な契約締結を心がけます。
競業避止義務と秘密保持契約を重要性を知る
本業と競合する企業での副業は、競業避止義務違反となる可能性があります。
機密情報の取り扱いには十分注意し、情報漏洩を防ぐ体制を整えます。
NDA（秘密保持契約）の内容を理解し、遵守することが信頼につながります。
本業で得た知識やノウハウの活用範囲も、慎重に判断する必要があります。
まとめ：機械学習の副業で新たなキャリアを切り開こう
機械学習の副業は、スキルアップと収入向上を同時に実現できる成長分野です。
AI市場の拡大により将来性が高く、実務経験3年以上で基礎が固まった段階が理想的な開始時期といえます。
副業を通じて最新技術に触れ、収入を学習投資に回すことで継続的な成長が可能です。
また、フリーランスや起業を見据えたキャリア形成にも有効で、人脈・実績を積むことで長期的なキャリアの基盤を築けます。