こんにちは、DXCEL WAVEの運営者(@dxcelwave)です！
- 副業・転職・フリーランスとしてAI・機械学習案件に携わりたい
- AI・機械学習案件を取り扱うおすすめ紹介サービスを知りたい
人工知能(AI)とは
AI(Artificial Intelligence)とは「人工知能」と日本語で呼ばれます。人工知能の定義は、学術論文や業界によって曖昧ですが、「ヒトと同じような知的処理を行うことができる技術」としばし定義されます。
AI開発によって実現できること
AIの特徴は「大量のデータを学習できること」であり、一番のメリットは「学習した内容をもとに目的に応じたアウトプットが得られること」です。AIを通じてアウトプットできることは下記になります。
| AIでできること | 概要 | 事例 |
|---|---|---|
| 分類 | あるデータがどのカテゴリに属するのか分類 | ・画像認識 ・音声認識 ・チャットボット |
| 回帰 | 株価等の連続値が今後どのように推移するか予測 | ・需要予測 |
| 構造化 | あるデータ群の規則性を見分けてグループ分け | ・クラスタリング ・レコメンド |
AIの導入事例
上記が可能なAIを我々の日常に取り入れると、多大な経済効果がもたらされます。
例えば、身近な事例として下記用途で利用されています。
画像認識・物体検出
音声認識・自然言語処理
【仕事内容で探す】AI・機械学習の案件
案件単価
AI・機械学習案件では、RやPythonといったプログラミング、機械学習のアルゴリズム、大学レベルの統計学など非常に高度な知識が求められます。そのため、AI・機械学習案件は全体的に高単価になる傾向があります。
AIエンジニア・データサイエンス向けの案件は、案件によって難易度や規模が大きく異なるため、月額相場もピンキリです。120万円～の高額案件も多数存在します。AI・機械学習知識と併せてAWS・GCPなどのクラウド知識もあれば150万〜の高額案件も狙えます。
案件種類
AI・機械学習に関する案件は、大方以下4つに分類できます。
- 需要予測
- レコメンデーション
- 自然言語処理
- 画像認識・物体検出
以下1つずつ見ていきましょう。上記以外にも異常検知、音声認識という分類問題に該当する機械学習案件の他に、強化学習を採用した案件など多数存在するため、直接確認してみると良いでしょう。
【仕事内容】需要予測
需要予測とは、企業の商品・サービスが将来的にどれほど売れそうか予測することを指します。
需要予測は、売上予測の他に、適正在庫を確保するための在庫予測（在庫最適化）や、ガス・電力などの使用量予測があります。
求められるスキル
需要予測案件には、「Pythonプログラミング」「回帰モデル・時系列モデルを筆頭とする機械学習アルゴリズム」「統計学」のスキルが主に求められます。また、「データベース・SQL」「AWSやGCPを代表とするクラウド」等のスキルもあると仕事の幅も広がります。
掲載案件例
Midworksでは、上記のような需要予測案件が掲載されています。
【仕事内容】レコメンデーション
レコメンデーションとは、顧客の商品・サービス購入履歴を分析し、その顧客の興味・関心に結びつきが強い商品を見つけ出し、おすすめすることを指します。
例えば、Amazonを代表とするECサイトやNetflix等の動画ストリーミングサイトでレコメンド機能が活用されているのは有名ですね。
このような顧客の趣味・嗜好にあった「商品レコメンド」「コンテンツレコメンド」の他に、顧客別の「Webサイト誘導」や「広告の表示切替」を行うためにレコメンド機能が活用されるケースも多いです。
求められるスキル
レコメンデーション開発案件は、他システム・アプリケーションとの結びつきを意識する必要があるため、「Pythonや機械学習」「統計解析」の他に、インフラ技術面で「クラウド」「API」、他システム連携面で「Webアプリ・モバイルアプリ」「BIツール」の知見が求められることがあります。
掲載案件例
機械学習・データサイエンス案件を多数取り揃えるBIGDATA NAVIでは、上記のようなレコメンデーション機能の開発案件が取り扱われています。
【仕事内容】自然言語処理
自然言語処理（Natural Language Processing）とは、コンピュータを主体とした、自然言語（我々が日常的に会話や読み書きに使用している言語）を処理する技術です。
自然言語処理の目的は、コンピュータに自然言語を処理・解析させ、その解析結果を我々の日常生活・業務・学術的研究に応用することです。例えば、自然言語処理処理を施したデータは上図のように活用されてます。
求められるスキル
自然言語処理に関する案件では、「テキストデータの前処理技法」を習熟しておく必要があります。例えば、BERT、Mecab、Janome、GiNZAあたりのPythonライブラリが使いこなせると良いでしょう。
また、処理したテキストデータを深層学習モデルに適用するスキルが求められます。例えば、リカレントニューラルネットワークやLSTMのような深層学習時系列モデルの実装経験があると好ましいです。
掲載案件例
国内最大規模を誇るレバティックフリーランスでは、上記のような自然言語処理の案件が取り扱われています。
【仕事内容】画像認識・物体検出
画像認識とは、画像のなかに一体何が写っているのか、コンピューターや機械などが識別する技術です。画像から色や形といった特徴を読み取り、その特徴をさまざまな学習機に入れて新たな画像を認識できるようにしたパターン認識技術のひとつになります。
求められるスキル
画像認識・物体検出系の案件では、OpenCVやPILLOWなどの画像処理ライブラリや、NumpyやPandasといった科学計算・データ加工用のライブラリの活用スキルが求められます。
さらに、画像データを深層学習モデルに適用するスキルが求められます。その中でも畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の知識・実装スキルは身につけておく必要があります。
掲載案件
BIGDATA NAVIでは上記のような画像認識案件が取り扱われています。
働き方で選ぶおすすめAI案件紹介サービス｜未経験・副業・フリーランス
「未経験」「フリーランス」「副業」という働き方別におすすめのAI・機械学習案件紹介サービスを言及します。
【未経験】SAMURAI ENGINEER
SAMURAI ENGINEERは、マンツーマンで専属のインストラクターとオンラインレッスンを通じてAIの専門スキルを身につけることができるプログラミングスクールです。併せて就職・転職、フリーランスとしての独立サポートも充実しています。
こらから機械学習・AIスキルを身につけたい未経験者におすすめなサービスです。機械学習理論やPythonなど実務に活かせるスキルを「完全マンツーマン」で学べます。また、受講生の要望に併せて学習プランをカスタマイズも可能です。
転職・フリーランス支援: 転職成功率は99%で、パートナー企業への紹介やポートフォリオ作成、面接対策、交渉術などの支援を手厚く提供されています。
【フリーランス】BIGDATA NAVI
BIGDATA NAVIは業界最多のAI・機械学習案件を保有するフリーランス案件紹介エージェントです。
機械学習やディープラーニングの案件に参画したい方、年収アップ、稼働日数・リモートなどの条件面で柔軟な働き方を実現したい方向けに最適なエージェントと言えます。
【フリーランス】レバテックフリーランス
レバテックフリーランスは、国内最大規模を誇るフリーランス向けエージェントサービスです。
レバテックフリーランスで扱っている案件は非常に豊富なため登録者数も多いのが特徴です。ITエンジニア専門のコーディネーターから手厚いサポートも受けられるため、希望のAI・機械学習案件が見つかる可能性が高いでしょう。
【フリーランス】ITプロパートナーズ
ITプロパートナーズは、エンジニアやデザイナーとして活動するフリーランス向け案件紹介サービスです。
ITプロパートナーズでは、専属のエージェントに案件を紹介していただけます。そのため、希望条件に沿った副業案件を探すことができます。
リモート・週3〜で働きたいなど、まずは時間融通の効く案件を探したい方におすすめです。
【副業】クラウドワークス
クラウドワークスは、国内最大手のクラウドソーシングサービスです。業界No.1のユーザー数443万人を誇ります。
クラウドワークスはランサーズとしばし比較されることが多いサービスです。エンジニア・デザイナー・ライターを中心として仕事の種類は200種類以上存在します。近年在宅ワーカー・副業・フリーランスなどの働き方に応じた案件数も増大しているため、利用者も年々増加しています。
【参考】機械学習・AIのおすすめ勉強法
当サイトではAI・機械学習の知見を深めたい方向けに、Pythonプログラミングを主体としたおすすめ勉強法も紹介しています。是非ご覧ください。
最後に
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