「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」、「一人で黙々と仕事をしたい」、「自分の手でどんどん仕事を得ていきたい」などです。

当たり前ですが、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ることになります。出世競争と言うのは、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。
しかし、フリーランスは、自分が好きな会社と契約して働いていくので、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、これはストレス解消になるでしょう。

会社から解放され、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。
フリーランスは、会社員と異なり、先輩や上司に教えて貰いにくくなります。そのため、自分で勉強していく必要があります。
独学の道はなかなか厳しいですが、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、横のつながりを大事にしてセミナーに顔を出していけば、自然に様々な情報収集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。

「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

会社員の最大のメリットは、収入が安定していることでしょう。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。

しかし、日本のIT業界は、低賃金やサビ残が横行しているため、本当に十分な待遇が得られるかは疑問が残ります。


一方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は、この仕事内容の自由がないことが最大のリスクだと思います。上司から、急に営業職として働いてくれと言われたらそれに従わなくてはなりません。

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、機械学習エンジニアが現場から3年離れたら、エンジニアとしての市場価値は大きく棄損してしまいます。

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
・営業や価格交渉などを自分で行うことが必要
・人脈がないと仕事がなくなる
・収入が安定しない

フリーランスのメリットは、何といっても「働く会社や案件を自由に選べる」ことです。

フリーランスは自分で働く会社を選べます。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。会社と言うの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らないです。
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。その会社の案件にしっかり取り組み、継続案件を勝ち取ることで、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るので、希少スキルを持つ機械学習エンジニアも他の人と比べて年収が大きく上がるという事は稀です。
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することが出来ます。結果的に高年収が得られるのです。


一方デメリットとしては、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。そして人脈がなければ、スキルがあっても仕事がなくなってしまいます。

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、後述する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でき、かつ仕事が取れないリスクをかなり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することが出来るのです。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、フリーランスの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経験を積み重ねたからです。たとえ1時間でできる仕事でも、無料で受けたりす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、一つ言えることは、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なため、機械学習エンジニアが大きく不足しており、「未経験歓迎」という案件も実際にあります。しかし、当然ながら単価が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年くらいは会社務めをし、そこからフリーランスとして活躍する道をおすすめします。実務経験が一番の武器なのです。
逆に言うと、機械学習とプログラミングの実務経験が2年間あるならば、フリーランスで稼ぐことは十二分に可能です

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、求人エージェントに登録して、いろいろ案件をこなしていく中、「これで飯食っていけるんじゃね」と思い、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2日くらい働いていく。
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、複数のサイトを同時に使っていく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。

機械学習エンジニアにおすすめフリーランスエージェント

フリーランスの機械学習エンジニアに一番おすすめしたいエージェントは、「BIGDATA NAVI」です。
BIGDATA NAVIは、フリーランスや副業したい方向けに、機械学習エンジニアやデータサイエンティストの求人案件を紹介してくれるサービスです。おすすめの理由は3つあります。

1.業界最多のAI・機械学習案件を保有

大手企業からスタートアップ・ベンチャーまで、AI開発や統計解析などの案件を数多く保有しており、案件数は業界最大です。人工知能業界の老舗中の老舗であり、その信頼性は過去の歴史に裏付けられています。
150万円/月などの高単価や、週1日のアドバイザリー業務など、あなたの希望の条件にマッチした案件を選ぶことが可能です。

2.経験者は収入アップ・スキルアップ可

エンド直や上流工程の案件が豊富なため、高単価の案件が非常に多いです。キャリアコンサルタントがやりたい仕事や希望単価を聞いてくれるので、こちらの希望に沿った案件を紹介して貰えます。
未経験の場合もITエンジニアの経験があれば、AIへのキャリアチェンジが可能です。SQLやPythonや、システム開発、統計解析、マーケティングの知見などを活かした参画実績が多数あります。

3.業界に詳しいキャリアコンサルタント

人工知能や機械学習、深層学習などAI領域に詳しいコンサルタントが、キャリアカウンセリングを担当しています。最近低スキルのキャリアコンサルタントも増えていますが、BIGDATA NAVIのキャリアコンサルタントの質は業界随一だと感じます。
またエンジニアのほかアナリスト、マーケターも所属しているため、丁寧なスキル把握とサポートが可能です。

BIGDATA NAVI契約継続率は90%を超えており、利用者の満足度も非常に高いです。機械学習エンジニアでフリーランスになるなら、必ず登録すべきサイトの一つです。
エッジコンサルティング

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。プログラミングや機械学習の実務経験があれば、フリーランス市場にも参入できるので、ぜひ挑戦してみて下さい。

参考記事:人工知能(AI)エンジニアに機械学習やディープラーニング未経験で転職する方法