フリーランス求人を探す機械学習エンジニア案件の単価は？フリーランス求人動向
機械学習（Machine Learning：ML）の開発需要が増加するなか、AI・人工知能の開発やシステム実装を担当する「機械学習エンジニア（MLエンジニア）」に注目が集まっています。
ディープラーニング（Deep Learning：DL）を含むAI技術は、フリーエンジニア案件のなかでも先端分野として人気が続いており、まさに機械学習の仕事を探しているという方も多いのではないでしょうか。
AI・機械学習の分野でも、業務委託契約を結びプロジェクト毎に案件に参加するフリーエンジニアは多く活躍しています。
そんな機械学習エンジニア求人を探す際に気になるポイントとして「案件の単価相場」や「フリーランスとして独立可能なのか」などがあげられます。
今回の記事では、機械学習エンジニア案件の求人動向と機械学習の単価相場を解説します。
独立やキャリアチェンジをお考えの方向けに、案件への参画に必要なスキル、未経験から機械学習エンジニアの仕事を請けるための基礎知識についても紹介します。
目次
機械学習エンジニアのフリーランス求人動向
機械学習エンジニアは、AI技術の発展とともに社会におけるニーズが非常に高まっている職種です。
そもそも機械学習エンジニアとは、膨大なデータから学習モデルを構築し、予測や自動化などの知的な機能をシステムに実装する専門家を指しますが、現在は正社員・フリーランスを問わず求人需要が年々高まっています。
ただし、転職希望者の絶対数は限られており、正社員採用の難易度は高く、自社エンジニアの育成にはコストや時間がかかります。
そのため、大手企業やAI開発の受託企業、スタートアップなどを中心にフリーランスの機械学習エンジニアを積極的に受け入れている状況です。
実際のフリーランス求人：機械学習エンジニアの求人・案件一覧
機械学習エンジニアのフリーランス案件で募集のある仕事内容は、機械学習を利用したプロダクトの設計・開発から、サービス改善や機能追加、ビッグデータ解析によるビジネス上の予測や推定、異常検知、チャットボットやレコメンドシステムの開発などさまざまです。
そのため、さまざまな案件に携わりたいエンジニアや経験を積みたいエンジニアに向いているといえるでしょう。
機械学習やディープラーニングの案件で大規模な開発プロジェクトに参画するフリーランスも多く、プロジェクトマネジメント（PM）やコンサルタント、アーキテクトなどAI分野の上流工程に関する求人ニーズもあります。
機械学習エンジニアはプロジェクトベースで活動することから、フリーランスとして働くにはもってこいの仕事といえます。
ただし、実務では高度なスキルが必要とされ、要件を満たすエンジニアは希少です。
そのため、フリーランスの機械学習エンジニアの求人数は常時高い水準を維持しており、報酬水準も高めとなっているのです。
機械学習エンジニア案件の単価相場
以上で見てきたように、機械学習エンジニアは非常に市場価値の高い職種です。
そのことはフリーランス求人の相場単価からも確認することが可能です。
月の報酬単価は作業時間によって左右されますが、一般的な機械学習エンジニアの単価相場は、週に5日常駐して月に140から180時間勤務した場合に、60万円から80万円程度です。
単価が80万円の場合、年収に換算すると1,000万円を超えてくることになるため、いかに高収入を得られる仕事であるかが分かるのではないでしょうか。
経験豊富なシニアレベルの機械学習エンジニアやプロジェクトマネージャーなどの案件では月の単価が150万円といった求人もあり、経験を経てフリーランスとして独立した場合は年収2000～3000万円を目指すことも可能です。
以下では、機械学習エンジニア案件の仕事の進め方についてみていきましょう。
フリーランスの案件例
実際にどのような機械学習エンジニアのフリーランス案件があるのか、気になる人もいるでしょう。
ここからは、フリーランスの案件例をいくつかご紹介していきます。
案件例｜レコメンドに係るシステムの開発実装
| 内容 | |
|---|---|
| 職種 | 機械学習エンジニア |
| 単価目安 | ～￥600,000/ 月 |
| 業務内容 | レコメンドに係るシステムの開発実装 |
| 必須スキル |
・Pythonを用いた開発の実務経験 ・要件定義設計以降の経験 ・API開発の経験 ・SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験 ・AWS等のクラウド環境での開発経験 ・Dockerを利用した開発経験 |
案件例｜機械学習アルゴリズムの実装や実データを用いた開発
| 内容 | |
|---|---|
| 職種 | 機械学習エンジニア |
| 単価目安 | ～￥700,000/ 月 |
| 業務内容 | 機械学習アルゴリズムの実装や実データを用いた開発 |
| 必須スキル |
・Pythonでの実務経験 ・機械学習モデルの実務での構築経験 |
案件例｜機械学習アルゴリズムを用いたモデル構築
| 内容 | |
|---|---|
| 職種 | 機械学習エンジニア |
| 単価目安 | ～￥1,000,000/ 月 |
| 業務内容 | XGBoostやLightGBMなどの機械学習アルゴリズムを用いたモデル構築 |
| 必須スキル |
・Pythonのプログラミングスキル ・XGBoost、LightGBMの実装経験 |
フリーランスの機械学習エンジニアが案件を受注する方法
フリーランスの機械学習エンジニアが案件を受注する方法は、大きく「エージェント」「クラウドソーシング」「紹介」「直営業」の4つがあります。
それぞれ特徴や単価帯が異なるため、自身のスキルやキャリア段階に応じて選ぶことが重要です。
機械学習エンジニア案件は専門性が高く、求められるスキルレベルにも差があります。
フリーランス向けのエージェントを活用する
フリーランスの機械学習エンジニアが案件を受注するには、まずフリーランス向けのエージェントを活用する方法があります。
エージェントでは、機械学習モデルの開発案件だけでなく、AWSやGCPなどのクラウド環境でのデータ基盤構築案件も多く扱われています。
自分のスキルや希望条件を相談したうえで案件を紹介してもらえるため、効率的に仕事を探すことが可能です。
さらに、非公開案件の紹介や企業との単価交渉の代行、確定申告や保険制度などのサポートを提供しているサービスもあります。
単価は比較的高めの案件が中心ですが、機械学習モデルの開発経験やデータ基盤構築の実務経験などが求められるケースが多く、担当者の提案力によって紹介内容に差が出る場合もあります。
機械学習エンジニア向けの案件紹介サービスとして、BIGDATA NAVI（ビッグデータナビ）があります。
ビッグデータ関連の求人サイトでは業界最大級の案件数を誇り、機械学習・AIなどの先端案件が豊富であることが魅力です。
ITエンジニアやプログラマー、データサイエンティスト、コンサルタント・PM・PMOといったIT系人材は一度登録して案件紹介を受けてみるとよいでしょう。
クラウドソーシングを活用する
フリーランスの機械学習エンジニアが案件を受注するには、クラウドソーシングを活用する方法もあります。
クラウドソーシングは、インターネット上で仕事をマッチングするサービスで、誰でも始めやすい点がメリットです。
多くの企業が案件を掲載しており、自分のスキルや経験に合わせて応募できます。
評価制度やレビュー機能があるため、クライアントの信頼性を確認しやすい点も特徴です。
一方で、AI・機械学習分野の高単価案件もありますが、エージェント経由と比較すると数は多くありません。
競争が激しいため単価は比較的低めになりやすい傾向があります。
友人や知人からの紹介
フリーランスの機械学習エンジニアが案件を受注する方法の一つに、友人や知人からの紹介があります。
身近にIT企業の経営者やIT部門の責任者、フリーランスエンジニアがいる場合、紹介を通じて案件につながる可能性があります。
既に信頼関係があるため、実績が少ない段階でも相談しやすく、初案件の入り口として活用しやすい方法です。
また、LinkedInなどのビジネスSNSを通じて案件につながるケースもあります。
紹介経由の案件は継続につながりやすい一方で、人脈がない状態から始める場合はハードルが高い点には注意が必要です。
企業に直営業をかける
フリーランスの機械学習エンジニアが案件を受注する方法の一つに、企業に直営業をかける方法があります。
機械学習エンジニアを募集していそうな会社に電話やメールで連絡し、自身のスキルや実績を直接アピールします。
ある程度の実務経験や専門性があるエンジニア向けの方法といえるでしょう。
企業に直営業するメリットとして、クライアントと直接交渉できるため、自身の営業力次第で単価を上げたり、業務内容や稼働条件を柔軟に調整できる点が挙げられます。
特にPoC（概念実証）案件や新規プロジェクトなど、専門性が求められる案件では直契約につながるケースもあります。
ただし、営業活動した全ての企業から仕事を依頼されるわけではなく、徒労に終わることもあります。
また、ポートフォリオやGitHubなどでスキルを具体的に提示できなければ、マッチングが難しい点には注意が必要です。
フリーランス機械学習エンジニアとして年収1000万円を超える方法はある？
フリーランスの機械学習エンジニアとして年収1000万円を超えるには、大きく3つの方法があります。
まず、単価を上げることです。高単価案件を安定して受注するためには、実装だけでなく、要件定義や設計、データ分析方針の策定などの上流工程を担当できるスキルが重要です。
企業の課題を整理し、必要なデータや分析方針を提案できるエンジニアは高く評価されます。
次に、稼働を増やす方法があります。週3日案件を複数受注するなど、案件を組み合わせることで年収を引き上げることが可能です。
ただし、品質を維持しながら並行対応するためには、高い自己管理能力が求められます。
さらに、専門性を高めることも重要です。
深層学習を活用した画像認識や音声認識などの分野で実績を積むほか、モデル構築だけでなく本番環境への導入や運用まで対応できるエンジニアは市場価値が高まりやすい傾向があります。
加えて、マネジメントやコンサルティング寄りの役割を担うことで、単価の向上も期待できます。
簡単な道のりではありませんが、戦略的にキャリアを築けば年収1000万円は十分に目指せます。
自分に合ったステップから始めてみてください。
機械学習のワークフロー
機械学習エンジニアとして仕事をするためには、その基本的なワークフローを理解しておく必要があります。
ここでは、その各プロセスについて見ておくことにします。
機械学習においてまず行うべきことは、必要なデータを準備するということです。
そのうえで、予測モデルを作成し、モデルの評価を行った後に、本番環境に実装することで一連のワークフローが完了することになるのです。
以下では、この各プロセスについてもう少し詳しく見ていくことにします。
データ準備
機械学習ワークフローの最初のフェーズでは、データの探索を行いながらデータを準備します。
AIで解決したい問題からどのようなデータが必要かを検討し、実際にデータを収集して分析します。
自社でデータを保有している場合は、データベースなどからデータを抽出して収集します。
必要に応じて第三者が提供するデータセットを利用したり、Webスクレイピングでインターネット上からデータを取得する場合もあるでしょう。
収集したデータを分析する際は、生のデータに目をとおして傾向を把握したり、グラフなどに可視化することで特徴やパターンをみつけ、アプローチの方向性を決めていきます。
データの管理が行き届いていない案件では、データの収集・蓄積・加工といったAIにデータを読み込ませるまでの一連の流れについても開発の必要があります。
モデル作成
このフェーズでは、準備したデータをもとに機械学習モデルを作成します。
最初に、機械学習で使用する手法や学習方法、アルゴリズムなどを決め、それにあわせてAIで解析するデータを準備します。
収集したデータをAIにそのまま与えても精度を出すことは難しいため、前処理と呼ばれるデータ加工処理が必要です。
前処理では、データに含まれるエラーや異常値の排除、欠損値の補完をおこなうデータクレンジング（データクリーニング）や学習に利用するデータセットの準備をおこないます。
学習しやすいようにデータを整形する処理のほか、正規化や標準化といった精度向上のために行う処理もあります。
評価
機械学習モデルが準備できたら、その評価を行うためにモデルのトレーニングを行っていきます。
これはハイパーパラメーターを調節することでその最適な数値を見つけ出すというプロセスです。
そのように調節されたモデルにデータを入力して得られる結果が、予め推測していたものとなるかどうかを繰り返し評価することによって、最適なモデルを作り上げていくというわけです。
最初から目標とする精度を出せることは少なく、学習データを準備しなおしたりアルゴリズムを変更するなど前のフェーズに遡って調整を行うこともよくあります。
実装
このようにして作られた最適なモデルは、最終的に本番環境に実装することによってはじめて使用可能となります。
その際、主にクラウドを用いたサーバーを準備しておき、Web APIとしてモデルを呼び出せるようにしたうえでクライアントに引き渡すというやり方が一般的に行われています。
機械学習エンジニア案件の参画に必要なスキル
ここからは、フリーランスの機械学習エンジニアとして働くうえでどのような開発スキルが必要とされるのかについて見ていくことにしましょう。
現場で求められるスキルは多岐にわたりますが、具体的なものとしては、プログラミング、データベース・データ基盤の知識、SQLでのデータ抽出・加工、クラウドの知識などが重要な要素となります。
プログラミング
まず一つ目のプログラミングというのは、コンピュータ言語を用いてプログラムコードを作成し、一定のアルゴリズムに基づいて演算ができるようなプログラムを構築することをいいます。
プログラミングに使われるコンピュータ言語には、JavaやRubyなど様々なものが存在するのですが、機械学習においては特にPythonという言語を使いこなせるようになることが重要となります。
データベース・データ基盤のスキル
優秀なAIを開発するためには、AIに学ばせるデータを効率的に収集して処理するためのデータエンジニアリング力が求められます。
そのため、機械学習エンジニアにはデータベース・データ基盤の設計・開発・運用の知識が必要不可欠となるのです。
データベースと一言でいっても、その形式はテーブル型、階層型、ネットワーク型など様々です。
そのため、データベースに関する十分な知識を備えたうえで、それらのメリットやデメリットを的確に理解し、開発しようとしているAIに最適なデータ処理の仕組みを作り上げることが機械学習エンジニアには求められるというわけです。
SQLでのデータ抽出・加工
SQLというのはデータベース言語の一つで、その規格は国際標準化機構（ISO）によって標準化されています。
前述したとおり機械学習エンジニアにとってデータ処理の力は必須のため、SQLは必須のスキルです。大規模データを扱った経験を身に着けておけば、さまざまなシーンで活躍することができるようになります。
また、AI開発にはデータ基盤が不可欠であるため、NoSQLなどのデータベースを使いこなして、適切にデータを抽出したり、加工できるようになっておくことは機械学習エンジニアにとって必須であると言っても過言ではありません。
クラウド・インフラのスキル
機械学習を行うためには、ビッグデータの解析が不可欠であり、そのような大量のデータを処理するためにAWSやGCPなどクラウド基盤を活用する案件も増えています。
クラウド上でのデータ処理や分散処理、仮想化技術などクラウドコンピューティングサービスを使いこなせるようになっておくことが必要です。
案件によってはオンプレミスのサーバー上で機械学習の環境を構築することもあるため、GPUでの構成なども習得しておくとよいでしょう。
未経験で機械学習エンジニアになることはできる？
全くの未経験でIT関連の知識・技術のない人が機械学習エンジニアになるのは難しいです。
クライアントとなる企業が求めているのは、即戦力として仕事を受注してくれるエンジニアとなっています。
案件の内容によっては、経験の浅いエンジニアが受注できるものもありますが、機械学習に関する最低限の知識・技術は求められます。
ただし、これまでAI以外の分野であってもエンジニアとして活躍してきた経験があれば、仕事を受注できる可能性はあります。
分野は違ったとしても、システム開発スキルを習得したエンジニアが機械学習の仕事を受注してきたケースは少なくありません。
また、IT関連の開発経験が半年以上ある人を対象としたスクールもあります。
このようなスクールでは、機械学習の実務が未経験でも専門知識・技術を教えてくれるほか、将来的にはフリーランスエンジニアとして仕事を受注できるレベルになることも可能です。
未経験からフリーランス機械学習エンジニアになる4STEP
未経験からフリーランスの機械学習エンジニアになるまでのキャリアロードマップを、4つのSTEPに分けて解説します。
ロードマップは「基本スキルの習得」「実務経験の獲得」「副業案件への挑戦」「フリーランスとしての独立」の4段階です。
それぞれの段階で必要なスキルや経験を整理していきましょう。
なお、「実務経験の獲得」と「副業案件への挑戦」は、状況によって並行して進めることも可能です。
STEP1：基本スキルを習得する
プログラミング未経験の方や、機械学習分野が初めてという方は、まず基礎スキルの習得から始めましょう。
このSTEPでは「簡単な機械学習モデルを自力で構築できる状態」を目指します。
具体的には、Pythonの文法やpandasなどの基本ライブラリを学び、データ処理ができるようになることが第一歩です。
あわせて、統計・確率の基礎を“活用できるレベル”まで理解し、回帰・分類・評価方法といった機械学習の全体像も押さえていきましょう。
学習期間の目安は、Python基礎が4〜8週間、統計／機械学習基礎が8〜12週間、ポートフォリオ作成が4週間ほどです。
学習方法としては、書籍やオンライン講座、スクールなどで知識を身につけた後、Kaggleなどの実践演習や簡単なポートフォリオ作成に取り組む流れがおすすめです。
STEP2：就職・転職から3年を目安に実務経験を積む
機械学習の基礎学習を終え、簡単なモデルを構築できるようになったら、次は企業で実務経験を積む段階です。
目安として3年ほどの経験を積むと、独立を視野に入れられるレベルに近づきます。
実務レベルのスキルとビジネス理解を身につけることが、この段階の重要な目的です。
実際の開発現場では、モデル構築だけでなく、要件定義やデータ整備、運用・改善まで一連の流れを経験することが求められます。
1年目は開発の流れを理解し、2年目には自走できるレベルへ、3年目には改善提案や設計にも関われるようになることが多いでしょう。
未経験からいきなり機械学習エンジニアとして採用されるのは難しいケースもあるため、まずはバックエンドエンジニアなど開発職としてキャリアをスタートし、実務経験を積みながら徐々にAI領域へ関わっていく方法も現実的です。
開発全体の流れを理解している人材は、機械学習分野でも高く評価されやすくなります。
将来的にフリーランスを目指すのであれば、データ収集や前処理、モデル選定と精度改善、チーム開発経験、ビジネス課題に基づく分析経験などを意識して積んでおきましょう。
また、AIは幅広い業界で活用されています。
たとえば画像認識や自然言語処理、需要予測など、分野によって求められる経験は異なります。
将来像から逆算して企業を選ぶ視点が重要です。
STEP3：まずは副業案件からスタートする
実務経験を積んだら、次は副業案件をスタートする段階です。
営業経験を積みながら評価や実績を増やすことが、この段階の大きな目的です。
独立後に必要となるスキルを実践の中で身につけると同時に、収入の柱をつくる準備にもなります。
まずはクラウドソーシングやエージェントを活用し、週1〜2日程度の案件や小規模案件から始めましょう。
いきなり高単価案件を狙うのではなく、着実に実績を積み重ねることが重要です。
機械学習案件は数が限られるため、データ分析のスポット案件から経験を広げるのも有効です。
データの前処理や仮説検証のスキルは、機械学習分野でもそのまま活かせます。
なお、STEP2である程度実務経験を積んだ方であれば、会社員として働きながら並行して取り組むことも可能です。
STEP4：フリーランスとして独立して本格活動する
十分な実務経験と実績を積み、副業案件で収入の柱を作れたら、いよいよフリーランスとして独立し本格的に活動する段階です。
独立後に重要なのは、安定して案件を受注できる状態を構築することです。
独立直後から継続的に案件を獲得できるとは限らないため、複数の案件獲得経路を確保しておくことが重要です。
副業段階で活用したエージェントの継続利用に加え、企業への直接営業や紹介経由の受注など、経路を分散させましょう。
また、受注後は納期厳守や丁寧なコミュニケーションを徹底し、継続案件へつなげる姿勢が重要です。
単価が低い案件を続けるだけでは安定は難しいため、実績に応じた単価交渉にも取り組みましょう。
単価交渉はSTEP3の副業段階から経験しておくと、独立後に大きな武器になります。
交渉が苦手な場合は、単価交渉を代行してくれるエージェントを活用するのも一つの方法です。
さらに、複数のエンジニアの中から選ばれるためには、自分の強みを明確にすることが欠かせません。
たとえば特定分野に特化するのか、幅広い案件に対応できるゼネラリストとして活動するのか、方向性を定めましょう。
その戦略に沿ってポートフォリオを整理することで、案件獲得の確率を高められます。
継続案件につなげる意識や、紹介経由での受注を増やす仕組みづくりも重要です。
単発で終わらせず、長期的に取引が続く基盤を整えていきましょう。
未経験からすぐにフリーランスとして独立するのは簡単ではありません。
しかし、基礎学習から実務経験、副業による実績づくりと段階を踏んでいけば、その道は十分に目指せます。
重要なのは、即戦力を求められる市場の現実を理解したうえで、自分の現在地から逆算して行動することです。
焦らず一歩ずつ経験を積み重ねていきましょう。
独学・スクール・転職など方法はさまざまですが、共通して言えるのは実務レベルまで到達することが不可欠だという点です。
機械学習エンジニアに必要な知識
では次に、機械学習エンジニアとしての案件に参画するためにはどういった知識が必要とされるのかについても見ておくことにしましょう。
特に重要となってくるのは、数学や統計、機械学習およびディープラーニングについての知識となりますので、それぞれがどういったものであるかについて以降で触れておくことにします。
数学や統計の知識
機械学習に用いられるアルゴリズムは、確率を基にして構築されているテクノロジーです。
そのため、確率の基礎となる数学や統計学といった学問の知識は、機械学習についてのプログラミングなどを行うエンジニアにとっては必要不可欠のものであると言えます。
大学の高等数学で習うような高度な知識までは必須ではありませんが、機械学習エンジニアとして仕事をしたいのであれば、少なくとも高校の理系数学で学習する程度の知識は頭に入れておいた方がよいでしょう。
機械学習の知識
数学や統計学の知識と並んで、解析に関する知識も身に着けておく必要があります。
膨大なデータ群を解析することによって、一定の法則性を見つけ出すというのが機械学習の基本的な作業となるため、データのパターンや精度などを解析することができるスキルがないと機械学習エンジニアとして大成することは難しいのです。
ディープラーニングの知識
さらにディープラーニングについての知識もエンジニアには必要です。
ここでディープラーニングというのは、ニュートラルネットワークと呼ばれる回線を使って、自動で人工頭脳にデータを分析させたり、学習させたりすることをいいます。
これを使いこなすことができないと、参画できる案件の幅が狭まってしまいます。
環境構築
機械学習に従事するためには環境構築についてのスキルを習得することも必要となります。
もっともよく用いられるコンピュータ言語であるPythonを使った機械学習に適した環境はJupyter NotebookとAnacondaですので、ここではこの二つについて説明することにします。
Jupyter Notebook
まず一つ目のJupyter Notebookというのは、プログラムを実行して得られた結果を記録しつつプログラミングを行うことができるツールで、ブラウザ上で実行することができるようになっています。
データの分析や、研究開発を行う専門機関などで用いられることの多い環境です。
Anaconda
二つ目のAnacondaというのは、Pythonのパッケージで、Pythonの本体と、Pythonにおいて頻繁に用いられるライブラリがセットになっているものです。
これをインストールすることによって、本体に加えてライブラリについても同時にインストールすることができるため、簡単なプロセスで環境を構築することができるようになります。
機械学習の案件で利用するライブラリ
機械学習においてはライブラリが必須となりますが、良く用いられるライブラリにはどういったものがあるのでしょうか。
scikit-learn
まず一つ目のライブラリは、scikit-learnです。
これは、Pythonの機械学習ライブラリで、オープンソースとして公開されているため、誰でも無料で使うことが可能です。
多数の機械学習用のアルゴリズムが搭載されており、シンプルなコーディングによってそれらを利用することができるため、インストールするだけで簡単に機械学習を始めることができるようになります。
そのため、機械学習の初心者にとっても使いやすいライブラリであるということができるでしょう。
TensorFlow
二つ目のTensorFlowも、scikit-learnと同じくオープンソースとして公開されていますが、こちらはGoogleが開発したライブラリとなっています。
機械学習だけでなく、数値解析やディープラーニングにも対応していることから、使い勝手がよいのが特徴です。
また、データフローグラフを用いたライブラリであることから、複雑なネットワークであってもシンプルに記述することが可能となっています。
Chainer
三つ目のChainerは、日本のスタートアップ企業であるPreferred Networks（PFN、プリファードネットワークス）が主体となり開発を進めているライブラリです。
柔軟性、直感的、高機能という3項目を特徴として掲げており、Pythonを用いた柔軟な記述によって学習させることができるようになっています。
機械学習エンジニア案件の今後の動向
最後に、AI（人工知能）は将来的には社会のあらゆる場面で用いられるようになる可能性を秘めた、高度なテクノロジーの一つです。
そこで、それを使いこなすことができる機械学習エンジニアを必要とする案件やプロジェクトは、今後も増えることはあっても減ることはまずないでしょう。
そのため、機械学習を利用した開発に携わるエンジニアのキャリアを形成しておけば、将来的にも食い扶持に困ることはないはずです。
キャリアの方向性としては、ディープラーニング（Deep Learning）技術が利用される案件が増えてきているため、画像処理や音声処理、自然言語処理など特定分野の経験を積み専門性を高めていくことや、機械学習を実装するシステム開発のプロジェクトマネージャーやコンサルタントなど上流工程を手掛けていくことなどが考えられます。
AI分野はテクノロジーの進歩や技術の移り変わりが早い領域のため、最新動向の把握や技術的なトレンドを読み取ることも重要です。
その点でフリーランスであってもスキルアップや実績作りは重要といえるでしょう。
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