「AIの波に乗り遅れたくない」「自分のスキルを活かして副収入を得たい」
そう思ったことはありませんか？
今回は、AIエンジニア副業の始め方から案件獲得まで、具体的なステップとリスク回避策について解説します。
なぜ今、AIエンジニア副業に参入すべきなのか
AIエンジニア副業は、他のIT職種と比較しても高単価な案件が数多く存在します。また、最新技術に触れながら本業にも活きる経験を積める、絶好のキャリアアップ機会と捉えることができます。
なぜこれほどまでに高単価が実現し、エンジニアの間で話題になっているのか、その理由を説明します。
案件自体の単価が高い
AIエンジニアの副業単価は、他のエンジニア職種と比較して非常に高い水準にあります。
なぜなら、企業の需要に対して、LLM（大規模言語モデル）活用やRAG（検索拡張生成）構築等の先端分野を実装できる人材が不足しているためです。
例えば、Pythonを用いたAPI連携の実装案件でも時給5,000円からが目安となります。より専門的なアーキテクチャ設計を含む案件では、時給10,000円を超えるケースも多くあります。
スキルがあれば需要が高い案件を獲得できる
多くの企業が「AIを導入したいが、具体的にどう実務へ組み込めばいいか分からない」という共通の課題を抱えており、PoC（概念実証）開発のニーズが増加しています。
そのため現在、案件を獲得しやすいスキルは、LLMをビジネスに応用する能力です。
- LangChainといったライブラリを用いて、社内ドキュメントを検索可能にするRAGシステムの構築
- OpenAIのo1シリーズやClaude 3.5 Sonnetなど、最新APIの性能を最大限に引き出すプロンプトエンジニアリング
常に最新の技術や手法をキャッチアップし続けることで、企業から指名で高単価な案件を獲得できる可能性が高まります。
効率的に高単価案件と出会う方法
高単価なAIエンジニアの副業案件は、やみくもに探しても見つかりません。
ここでは代表的な2つのルート、「エンジニア特化型エージェント」と「副業マッチングサイト」のそれぞれの特徴と、効果的な使い分けについて具体的に解説します。
高単価かつ継続性を重視するなら「エンジニア特化型エージェント」
安定した収入と高単価の両立を目指すのであれば、専門エージェントの活用が効率的なルートです。
専門のエージェントは事前に企業の課題やニーズを詳細にヒアリングするため、スキルセットのミスマッチが起こりにくく、交渉しづらい単価の引き上げも代行してくれます。
柔軟な稼働とスピード感を重視するなら「副業マッチングサイト」
本業が忙しく、まずは週10時間程度を希望する場合は、副業に特化したマッチングサイトの利用が適しています。
これらのプラットフォームは、本業の稼働時間に合わせて調整しやすい案件が揃っているのが特徴です。具体的な希望条件を明記し、自分に合った案件を能動的に探せます。
下記2つのサービスは、自身のGitHubアカウントを連携させることで開発スキルが自動的に可視化され、経歴に興味を持った企業から直接スカウトが届きます。
トラブルを未然に防ぐ2つの重要事項
副業を始めるにあたって、トラブルやプライベートの時間を過度に犠牲にする不安を抱く方もいるでしょう。
ここでは、安心して副業に取り組むための重要なリスク管理術について説明します。
競合避止義務と機密保持（NDA）に注意する
AI開発のように技術領域が本業と重なる副業は細心の注意が求められます。
なぜなら、意図せず本業で得た知見や機密情報、知的財産を侵害してしまう法的リスクがあるからです。
副業をする際には、以下のポイントを確認しましょう。
- 本業の就業規則を確認し、機密情報の取り扱いを徹底すること
- 本業の開発で使用しているソースコードやデータを副業で流用しないこと
- 副業先の企業とは必ずNDA（秘密保持契約）を締結し、業務の範囲を定めたSOW（作業範囲記述書）で担当領域を明確にすること
（参照：経済産業省「秘密情報の保護ハンドブック」）
限られた時間でできる案件を選ぶ
正社員と同じような広い責任範囲を負ってしまうと、タスク量が膨れ上がり、本業やプライベートを圧迫して心身ともに疲弊してしまいます。
この問題を避けるためには、業務範囲が明確に定義された業務を選ぶ必要があります。
例えば、「新規サービスの全体開発」といった漠然とした案件ではなく
- 「既存システムにおける特定アルゴリズムの実装部分」
- 「LLM導入に関する技術選定のコンサルティング」
といった業務に限定することで、稼働時間をコントロールしやすくなります。
最短で収益化を実現するポイント
実際に案件を獲得する場合、どのようなことを気にかけるべきかわからない方に、準備段階から契約締結まで必要なポイントについて説明します。
プロフィールに「AI実装実績」を具体的に記載し可視化する
AIエンジニアの副業案件の採用選考において、プロフィールに記載される技術の具体性は、採否を分ける重要な要素となります。
下記のようなアピールをすると案件獲得に繋がりやすくなります。
- 抽象的な実績よりも、使用した技術と成果といった具体的な実績を記載する
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「Pythonの経験がある」
「OpenAI APIとStreamlitを用いた社内FAQチャットボットの開発経験（導入後、問い合わせ対応工数を30%削減）」 - 個人のGitHubアカウントや、Zenn/Qiitaなどで執筆した技術ブログがあれば、必ずURLをリンクとして掲載する
クライアント側との認識の齟齬を無くす
AI開発で案件に対する認識の齟齬が生まれてしまうと、想定外の追加修正で稼働が膨れ上がってしまうリスクがあります。
そのため、クライアントとの面談時には、過度な業務成果を伝えるのではなく、自身が責任を持って貢献できる範囲を伝えることが必要です。
まとめ：AIエンジニアの副業は「稼ぐ」以上の価値をキャリアにもたらす
AIエンジニアとしての副業は、単なる収入アップの手段ではありません。
最先端の技術に触れ、本業とは異なる環境で課題を解決する経験は、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高める投資になります。
まずは小さな一歩として、エージェントへの登録や職務経歴書の更新から始めてみませんか？
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