「フリーランスになりたいけど、まだ迷っている…」
「機械学習エンジニアとして独立したいが、仕事がなくなるのが不安だ」

フリーランスは会社に所属しないため不安になる人も多いと思います。

フリーランスを決断するには、断固たる決意が必要です。
しかし、その決断を下すためには材料が必要です。
本記事では、機械学習エンジニアがフリーランスになるべきかどうか材料を提供します。

フリーランスに向いてる人は会社の呪縛から解放されたい人

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まずフリーランスに向いている人は、フリーランスの働き方に魅力を感じている人です。
具体的は「自由な働き方が好き」「マネジメントではなく専門職として腕を磨きたい」「自分の手でどんどん仕事を拡大していきたい」などです。

フリーランスは会社に所属していません。そのため、会社内の立場や出世競争から解放されます。出世競争は、人によってはかなりストレスになります。常に同期との競争に晒されている感じになりますし、後輩に昇進で抜かれたりすると、強いコンプレックスを感じたりします。

一方フリーランスはいわば傭兵です。会社と対等に期限と金額を決めて契約するので、組織内の人間関係から解放されます。特に大企業のエンジニアにとって、大きなストレス解消になるでしょう。

会社の序列意識から解放され、エンジニアとして「会社の看板に頼らず生きていけるようになりたい」と感じている人が、フリーランスに向いています

もう一つは、常に勉強できる人です。フリーランスには先輩や上司がいません。そのため、自分で勉強していく必要があります。
独学の道もありますが、機械学習エンジニア界隈は、CONNPASSなどコミュニティも豊富です。そのため、定期的に勉強会やセミナーに顔を出していけば、情報収集とスキルアップができるようになります。あとは、評判の良い本を読んでいけば問題ないでしょう。

参考記事:AIエンジニアが教えるゼロから機械学習の勉強法

逆にフリーランスに向いていない人は、自分のやりたい仕事が明確でない人です。

フリーランスのメリットの一つは、自分の職種を自分で決められることです。自分のやりたい仕事がなければ、フリーランスになるメリットはないですし、そもそも働けないでしょう。

「プロの機械学習エンジニアとして稼いでいこう!」と決意した人だけが、フリーランスで稼ぐことができ、充実した仕事人生が送れるのだと思います。

会社員のメリットとデメリットとは

会社員のメリットとデメリットは以下の通りです。

メリット
・収入が安定している
・職場のOJTや研修で会社から教育投資を受けられる
・職場で仲間意識が得られる

デメリット
・仕事内容や職場環境の選択肢がない
・収入に限界がある
・会社の倒産リスクがある

会社員のメリットは、収入の安定でしょう。毎月決まった金額を得られることは何物にも代えられない安心感を得られます。また、会社のお金で研修にも行けるので、スキルアップとして会社をうまく活用できると強いです。
会社員のデメリットは、仕事内容や職場環境の選択権がないことです。会社員は、上司の指揮命令権で動くため、上司の指示には従う義務が発生します。仕事内容や働く場所などすべてです。

機械学習エンジニアにとって、仕事内容の自由がないことが最大のリスクです。上司から急に「来月から営業職として働いてくれ」と言われたら従うしかありません。

もしかすると、会社はあなたを将来的に経営幹部にしたいため、様々な経験を積ませようとして、善意で営業職にアサインしたのかもしれません。しかし、データサイエンスの現場から3年離れたら、エンジニアとしての市場価値は著しく棄損します。

フリーランスのメリットとデメリットとは

フリーランスのメリットとデメリットは以下の通りです。

メリット
・働く会社や案件を自由に選べる
・会社員に比べて単価がかなり高い
・人間関係の悩みが減る

デメリット
・営業や価格交渉を自分で行うことが必要
・仕事がなくなる可能性がある
・収入が安定しない

フリーランスのメリットは、「働く会社や案件を自由に選べる」ことです。3ヶ月の案件を4つ受ければ、1年間で4つの会社で働くことが出来ます。会社には独特の文化があり、自分がその会社に合うかどうかは入って見ないと分かりません。

仮に相性の悪い会社に入っても、契約期限を延長しなければ、数ヶ月で次の職場に移れます。また、自分と相性の良い会社が見つかったらしめたものです。その会社の案件で期待値を超えるアウトプットを出し、案件継続を得ることで、楽しい仕事人生を歩むことができます。

機械学習エンジニアが、会社員からフリーランスになる場合、年収は2倍近くなることも珍しくありません。東京近郊であれば、最低でも年収200~300万はアップするでしょう。

日本の歴史ある会社は、年収テーブルがキッチリ決まっています。機械学習エンジニアが他の職種と比べて年収が大きく上がることは稀です。
しかし、フリーランスは市場と直結しているため、価値あるスキルを持つエンジニアは、高単価の案件を獲得出来ます。結果的に高年収が得られるのです。


一方デメリットは、フリーランスは営業や価格交渉を自分で行わなければならないことです。また仕事がなくなるリスクがあることです。

フリーランスの営業・受注関連のデメリットは大きいのですが、フリーランスエージェントと提携することで、営業業務をアウトソースし、仕事が取れないリスクをヘッジすることが可能です

フリーランスになるにはどのようなスキルが必要か

フリーランスに必要なスキルを一概にいう事は難しいです。

例えばフルスタックエンジニアを目指してたくさんの技術を習得すれば、できることの幅は増えるので、仕事を見つけることは容易になるでしょう。
一方、たとえ習得した技術が1つしかなくとも、その技術だけで請け負える仕事を見つけることが出来れば、フリーランスとして働くことが出来ます。

つまり、フリーランスの機械学習エンジニアやITエンジニアは、自分の技術力で勝負するものですが、実務での経験年数が浅い人は、やる気と営業でカバー出来ます。サブマシンガンを連発すれば、どこかにあたるかもしれません。
また、市場で求められる技術を身に付けるというマーケット感覚もあると良いでしょう。


私の観測範囲ですが、フリーランスエンジニアでスキルが低い人というのはあまりいません。むしろスキル的には十分な方が多いと感じます。そこで一つお伝えしたいことは、スキルの安売りは非常によくないという事です。

顧客があなたに仕事をお願いする理由は、自分でできないか、自分でやるとすごく時間がかかるからです。
自分でやると簡単に感じるので、安い金額で受けたくなる気持ちも分かります。しかし、その仕事を簡単に感じるのは、あなたが過去に何年間も学習と経験を積み重ねたからです。たとえ1日でできる仕事でも、安価で受けることはおすすめできません。

時々エース級の機械学習エンジニアが「scikit-learnは簡単」などと言いますが、それはあなたが大学院で情報学を修め、コンピュータサイエンスの基礎がしっかりとあるから簡単に感じるのです。一般人にとってそれは非常に難しい仕事です。

あなたの常識は、日本国の一般的な常識ではありません。あなたやあなたの周囲の人は、とても優秀な人です。ですので、自分を安売りせず、自信をもって高単価を請求してください。そして、相場の金額感は絶対に頭に入れておいてください。

フリーランスになるタイミング

フリーランスになるタイミングは、その人それぞれだと思いますが、新卒や未経験でいきなりフリーランスになることはおすすめしません。

現在は人工知能市場が活況で、機械学習エンジニアやデータサイエンティストが不足しており、「未経験歓迎」という案件もあります。しかし、当然ながら単価の低い案件しか受けることはできないでしょう。

単価を上げるために、独学で勉強する道もありますが、プログラミングスクールも費用はそれなりに高いですし、強い意思がないと独学もなかなか続きません。

そのため、まず2年くらいは会社でエンジニアとして働き(複数の会社を経験するのもありです)、そこからフリーランスとして活躍する道を強くおすすめします。実務経験が一番の武器です。

逆に言うと、エンジニアの実務経験が2年間あるならば、フリーランスで稼ぐことは十分可能です

周囲を見てみると、「エンジニアの経験を活かして副業でもやってみようかな」と思い立って、フレーランスエージェントに登録して、いくつか案件をこなしていくと、「これだけで飯食っていけるんじゃね」と考え、そのまま独立するというパターンが多いと感じます。

一方、もしあなたが未経験者なら、以下のコースでフリーランスになることがおすすめです。

①「2年後に独立しよう」と決めてIT企業に入社し、日々の実務をがんばりながら、空いた時間に勉強する。勉強は、会社で取り組んでる仕事の周辺を学ぶと、効率的に学習が出来る。
②1年くらい働いてスキルが溜まってきたら、求人エージェントに登録し、副業で週1日くらい働く。よさげな会社の案件は全力で頑張る。
③収入が月30万円を超えてきたら会社を辞めてフリーランスになる。

副業で月30万円稼いでいれば、当面の生活費も心配ないですし、フルタイムで取り組めば、月収100万円もすぐに見えてくるでしょう。注意点は、2年で辞める事は会社に言わないことです。

参考記事:AIエンジニアは副業からフリーランスが最強!キャリア別おすすめエージェント

フリーランスエージェントの活用方法

フリーランスエージェントは、1つに絞らず、複数サイトを同時に使う方が効率的に案件を獲得できます。1つだけですと、エージェントと相性が悪い場合、良い求人を紹介してもらえないかもしれません。

そのなかで、フリーランスエージェントの選び方は、以下の基準で選ぶと良いと思います。

・エージェントが機械学習に詳しいか(詳しくないと適切なマッチングが出来ません)
・エンド直受けの案件が多いか(参画する企業との間に、他の仲介会社がいないこと)
・機械学習案件が豊富か(IT業界に強いと標榜していても、実は機械学習の求人をほとんど保有していないエージェントも存在します)

現在フリーランスサイトは様々存在しており玉石混交です。ポッとでのエージェントではなく、歴史と実績があり利用者の満足度が高いエージェントを選ぶことをおすすめします。

おすすめのフリーランスエージェントは「tech tree(テックツリー)」

レイハウオリ社の「tech tree(テックツリー)」は、ITエンジニア・AIエンジニア・Webディレクター向けのフリーランスエージェントです。知名度はやや低いですが、安心安全のフリーランスエージェントです。特徴は3つあります。

1.親会社が上場企業なので安心

親会社のUTグループは、社歴24年のJASDAQ上場会社です。経営体制は盤石であり、ステークホルダーの信用を棄損することは行いません。
運営会社のレイハウオリ社も社歴11年と長く、他の大手企業やベンチャーが入り込めないような優良企業との独占案件を保有しています。

2.直請け案件特化・非公開案件・リモート案件が豊富

tech treeは、直請け案件に特化しています。単価の低い下請けの求人を紹介されることはありません。大手IT企業の役員経験者が揃っているので、特に大手IT企業の直請け案件に強いです。
リモート可能な案件も保有しており、案件の質が高いことがtech treeの優位性です。

3.フリーランス向けのサポート体制が手厚い

確定申告代行、コワーキングスペースの使用、福利厚生サービス、各種イベント、正社員登用制度など、フリーランス向けのサポート体制が非常に手厚いです。

また、案件を紹介してくれるキャリア担当のサポートも大変親切です。案件紹介だけではなく、スキルアップやキャリアパスの構築も支援してくれます。1~2ヶ月に1度ランチに誘ってくれるので、そこで相談に乗ってくれます。Web上にキャリア担当の顔写真も載せており、安心して利用できます。

案件が東京・神奈川・埼玉・千葉に偏っており、地方の方にはおすすめできません。一方、20~30代で、フリーランスに転向したい若手ITエンジニアにはおすすめです。




一度登録してしまえば、あとは手間なくフリーランスの案件紹介が無料で受けられるので、上手に利用してフリーランス活動を効率的に進めることをオススメします。

人工知能・機械学習市場の成長は、まさに今始まったばかりです。これからデジタルやDXなど名前を変えながら大きく成長していくでしょう。
2年の実務経験があれば、副業やフリーランスに参入できるので、一つの選択肢として持っておくとよいと思います。

参考記事:転職エージェントにボコボコにされて未経験からAIエンジニアに転職した話