AIエンジニア案件の単価相場と高単価案件獲得のポイント

AIエンジニアとして副業や独立を考えるとき、まず気になるのは「適正な単価」ではないでしょうか。案件を見ても、自分のスキルに見合った単価なのか判断に迷うことが多いものです。

本記事では、AIエンジニア案件の平均単価を基準に、スキルや経験によって単価がどう変動するのか、また高単価案件の特徴と獲得方法について詳しく解説します。専門性の高い領域や業界特化型のスキルを身につけることで、あなたも高単価案件を獲得できる可能性が広がります。これからのキャリアプランや単価交渉の参考にしてください。

Relanceは、エンジニア目線でスキルや経験にマッチした高単価AI案件をご紹介しております。
メルマガで案件の最新情報を配信しているので、ぜひ登録してください！
⇒Relanceの案件速報を受け取る【無料】

AIエンジニア案件の平均単価は約75万円

AIエンジニアの平均単価は約75万円で、年収換算すると900万円程度になります。これは一般的なエンジニア職と比較しても高水準であり、専門性の高さを反映しています。

AIエンジニアの案件は専門性が特に高い領域となるため、スキルや経験により単価が大きく変動します。初級レベルのAIエンジニアでは50万円前後から始まることが多い一方、高度な専門知識や実績を持つエンジニアになると、最高で202万円にも上る案件も存在します。

特に実務経験が3年以上あり、特定の業界知識を持つエンジニアは高単価を獲得しやすい傾向にあります。また、AIモデルの開発だけでなく、MLOpsやクラウド環境の構築・運用まで対応できるエンジニアは、より高い報酬を期待できるでしょう。

参考：AIエンジニア(人工知能)のフリーランス案件・求人 | フリーランススタート

高単価なAIエンジニア案件の特徴

高単価なAIエンジニア案件には、以下のような特徴があります。

• 専門性の高さが求められる領域を扱う案件
• クラウド環境・MLOpsの知識が求められる案件
• 上流ポジションでの参画案件
• AIシステムの長期運用と改善が求められる案件

これらの特徴を理解することで、より高単価な案件を狙うための戦略を立てることができるでしょう。以下では、高単価案件の主な特徴について詳しく解説します。

専門性の高さが求められる領域を扱う案件

高単価なAIエンジニア案件の最大の特徴は、専門性の高い技術領域を扱っていることです。たとえば、以下の領域は高単価になりやすい傾向があります。

専門領域	求められるスキル・知識	高単価の理由
自然言語処理（NLP）	GPT-4やBERTなどのLLM（大規模言語モデル）のファインチューニング	最先端モデルを実務に適用できるエンジニアは限られており、希少価値が高い
画像認識・コンピュータビジョン（CV）	自動運転や医療AIなどの高精度モデル開発	人命や安全に関わる領域であり、高い信頼性と精度が求められる
金融・トレーディングAI	リスク管理やアルゴリズムトレーディング、金融工学や確率統計の知識	金融と技術の両方に精通した人材は非常に少なく、付加価値が高い

これらの専門領域は単なるプログラミングスキルだけでなく、専門知識や業界特有の課題への深い理解も必要とするため、高単価な案件が多く存在します。企業がこれらの領域に投資する意欲が高いことも、単価上昇の要因となっています。

特に先端技術の活用や複数の専門分野にまたがるスキルセットを持つエンジニアは、市場での競争力が極めて高く、案件獲得においても有利な立場にあります。

クラウド環境・MLOpsの知識が求められる案件

企業がAIを導入する際、モデル開発だけでなく、クラウド上でのスケーラビリティやデプロイが重要になります。開発だけでなく運用のスキルを持つエンジニアは少なく、高単価になりやすい傾向があります。

特にAIモデルをプロダクション環境で運用するためのMLOpsスキルは、近年非常に需要が高まっています。AIモデルの継続的なデプロイ、モニタリング、スケーリングなどを行うための知識は、多くの企業で必要とされています。

AWSやGoogle Cloud、Azureなどのクラウドプラットフォームでの経験、Kubernetesやコンテナ技術、CI/CDパイプラインの構築経験などがあれば、AIの開発から運用までをカバーできるエンジニアとして高い評価を得ることができます。

上流ポジションでの参画案件

単なるAI開発者ではなく、プロジェクト全体を見渡せるリーダーは企業にとって貴重な存在です。エンジニアリングスキルに加えて、マネジメントスキルを持つ人材は特に高報酬が期待できます。

上流工程からプロジェクトに参画することで、ビジネス要件の定義や設計段階から関わることができ、より大きな価値を提供できます。AIソリューションの選定やアーキテクチャ設計を行えるエンジニアは、単なる実装者よりも高い報酬を得られることが多いです。

また、クライアントとの折衝やプロジェクトマネジメント能力も備えていると、より責任のある立場で参画できるため、単価も上がりやすくなります。特に大規模なAIプロジェクトでは、技術とビジネスの両方を理解できる人材が重宝されます。

AIシステムの長期運用と改善が求められる案件

AIは開発して終わりではなく、データの変化に適応させるために継続的な改善が必要です。そのため、長期的な運用と改善を担当できるエンジニアは高い価値があります。

特に大手企業や金融・医療業界では、モデルの安定性と正確性が求められるため、長期案件になりやすく、高単価で契約が続くことが多いです。AIモデルのパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じて再トレーニングやチューニングを行える人材は貴重です。

また、データの品質管理やモデルのドリフト（性能劣化）に対応するスキルも、長期運用では重要視されます。このようにAIシステムの運用を担える人材は、高単価の長期案件を獲得しやすい傾向にあります。

高単価なAIエンジニア案件を獲得できる人材の特徴

高単価のAIエンジニア案件を獲得するためには、単なる技術力だけでなく、以下の様なスキルや経験が必要です。

• 実務経験が3年以上
• 優れたビジネススキルを持っている
• 特定業界に特化した知識やスキルを持っている

ここでは、高単価案件を獲得できるエンジニアに共通する特徴を紹介します。

Relanceでは、担当者から評価されやすいスキルシートの書き方やフォーマットを提供しております。
案件獲得に不安を抱えているフリーランスエンジニアの方はぜひご活用ください！
⇒【すぐに使える！】案件獲得につながるスキルシートをダウンロードする（無料）

実務経験が3年以上

高単価案件を獲得するには相応の経験やスキル、知識が必要となります。プロジェクトをリードしていくための実績目安として、3年以上のAIモデルの実装経験があると望ましいでしょう。

特に実際のビジネス課題に対してAIソリューションを適用した経験は非常に価値があります。理論だけでなく、実際のデータを扱い、モデルをプロダクション環境にデプロイした経験があることで、クライアントからの信頼を得やすくなります。

また、複数のプロジェクトに携わり、異なる業界や課題に対応してきた経験も重要です。様々な状況に対応できる柔軟性と問題解決能力は、高単価案件の獲得において大きなアドバンテージとなります。

優れたビジネススキルを持っている

単なるAI開発者ではなく、適切に課題を特定し、最適なソリューションを提案できる人材やプロジェクトをスムーズに進行できる人材は希少価値が高く、高単価案件を獲得しやすいです。

技術的なスキルだけでなく、クライアントのビジネス目標を理解し、それに合わせたソリューションを提案できる能力は非常に重要です。AIを活用してどのようなビジネス価値を生み出せるのかを明確に説明できるエンジニアは、高い評価を得られます。

また、プレゼンテーション能力やコミュニケーション能力も重要な要素です。技術的な内容を非技術者にも分かりやすく説明できる能力や、プロジェクトの進捗や課題を適切に報告できる能力は、上流工程の案件を獲得する上で必須のスキルと言えるでしょう。

特定業界に特化した知識やスキルを持っている

業界に対する知識が深く、適切なソリューションを提供できるエンジニアは高単価案件を狙いやすいです。業界特有の課題や規制を理解していることで、より実用的なAIソリューションを提供できます。たとえば、以下のような業界が該当します。

特化業界	必要なAIスキル・技術	業界知識	案件獲得のメリット
金融・フィンテック	強化学習、リスク管理アルゴリズム、時系列予測	金融商品知識、規制対応、セキュリティ要件	金融機関は高いセキュリティと精度を求めるため予算が大きく、長期案件が多い
ヘルステック・医療	医療画像解析（X線・MRI）、バイオインフォマティクス	医療データの取扱規制、臨床プロセス、医学用語	専門性の高さから競合が少なく、研究開発予算も大きい
広告・マーケティング	需要予測、パーソナライズ推薦、LLMを活用したコンテンツ生成	消費者行動分析、マーケティング指標、プライバシー規制	ROIが明確な領域のため、成果に応じた高単価契約が可能
自動運転・ロボティクス	LiDAR解析、深層強化学習、ROS（Robot Operating System）	センサー技術、制御理論、安全規格、実時間処理	大手自動車メーカーや技術企業の予算規模が大きく、専門家の数が少ない
製造業・スマートファクトリー	画像異常検知、予知保全、最適化アルゴリズム	製造プロセス、品質管理、IoTシステム	コスト削減効果が明確で、導入による投資対効果が高い

業界特化型のAIエンジニアになるためには、その業界のドメイン知識を深め、業界特有の課題に対するAIソリューションの開発経験を積むことが重要です。

また、業界のカンファレンスや勉強会への参加、業界メディアのフォローなどを通じて最新動向を把握することも効果的です。特に規制の厳しい金融や医療分野では、法規制への理解も求められるため、それらの知識を持つエンジニアは希少価値が高くなります。

複数の業界経験があるとさらに価値が高まり、ある業界での成功事例を別の業界に応用できる視点を持つエンジニアは、クライアントに新たな価値提案ができるため、高単価案件の獲得につながります。

AIエンジニア案件のトレンド

近年、生成AIやAIエージェントを活用したプロダクト開発の需要が高まっています。企業は業務効率化や新サービスの提供を目的に導入する企業も増えており、案件も増加傾向にあります。

特にChatGPTやDALL-E、Midjourney、Geminiなどの生成AIの登場により、多くの企業がこれらの技術を自社のビジネスに活用しようとしています。このようなツールを利用したアプリケーション開発や、企業固有のデータでファインチューニングするプロジェクトが増加しています。

また、AIエージェントによる業務自動化も注目を集めています。カスタマーサポート、セールス、マーケティングなど、様々な部門でAIエージェントを導入する企業が増えており、これらの開発・導入を支援するエンジニアの需要も高まっています。

さらに、ResponsibleAIやAI Ethicsの分野も重要性を増しています。AIの公平性、説明可能性、プライバシー保護などを考慮したAI開発ができるエンジニアのニーズも高まっています。

AIエンジニアの将来性

AI技術の急速な進歩と多様な業界への浸透により、専門的なスキルを持つエンジニアの需要が増加しています。AIは今や特定の業界だけでなく、あらゆる産業でイノベーションを促進する技術となっています。

特に、医療、金融、製造業、小売などの分野でAIの活用が進んでおり、これらの業界でのプロジェクトに参画する機会が増えています。医療分野ではAIによる診断支援や創薬、金融では不正検知やリスク評価、製造業では予知保全や品質管理、小売では需要予測や在庫最適化など、様々な活用事例が生まれています。

富士キメラ総研によると2030年度には2兆円以上の市場規模となることも予測されており、今後も需要が急拡大していく領域であるといえます。AIエンジニアとしてのキャリアは長期的な成長が期待でき、継続的な学習と経験の積み重ねによって、さらに高い価値を提供できるようになるでしょう。

まとめ

AIエンジニアの平均単価は約75万円であり、スキルや経験によっては200万円を超える案件も存在します。高単価を獲得するためには、専門性の高い技術領域の習得、3年以上の実務経験、特定業界に特化した知識、ビジネススキルの向上が重要です。

特に高単価につながるスキルとしては、自然言語処理、コンピュータビジョン、金融AI、MLOpsなどがあり、これらの専門領域を深く理解していることが価値につながります。また、技術だけでなく、上流工程からプロジェクトに参画できる能力や、ビジネス課題を理解し最適なソリューションを提案できる能力も重要です。

AIの市場は今後も拡大が予測されており、継続的な学習と経験の蓄積によって、より高単価な案件を獲得できるようになるでしょう。副業からスタートし、実績を積み重ねながら、最終的には独立を目指すというキャリアパスも十分に現実的な選択肢です。