フリーランス求人を探すRAGの副業は稼げる？週2日・土日稼働案件を獲得する方法
ChatGPTをはじめとする生成AIのビジネス活用が急速に進む中、その精度をさらに高める技術として「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」が大きな注目を集めています。
社内文書や専門知識といった独自のデータを参照して回答を生成するこの技術は、多くの企業が導入を急いでおり、専門知識を持つエンジニアの需要が急増しているのが現状です。
本記事では、RAGのスキルを活かした副業に焦点を当て、単価相場から業務内容、週2日や土日稼働で案件を獲得するコツまで詳しく解説します。
目次
RAGの副業は稼げる？
結論から言うと、RAGの副業は方法次第で大きく稼ぐことが可能です。
多くの企業が、自社データに基づいた高精度なAIチャットボットやドキュメント検索システムの構築を目指しており、RAGはその核心を担う技術です。
しかし、RAGは比較的新しい技術であり、高度に扱える専門家がまだ少ないため、需要に対して供給が追いついていません。
そのため、RAGに関する知識や開発経験を持つエンジニアは市場価値が非常に高く、「週2〜3日」や「土日限定」といった副業でも高単価案件を獲得しやすいのです。
また、実務経験があるエンジニアであれば、複数案件を掛け持ちしながら副業だけで月収100万円を超えることも不可能ではありません。
RAG副業の単価相場
RAG副業の単価相場は、スキルや経験、案件の稼働時間によって変動しますが、週2〜3日の稼働で、およそ月額20万円〜50万円程度（時給換算で約5,000〜10,000円程度）が目安となります。
LangChainなどのフレームワークの習熟度が高く、Azure OpenAI Serviceといったクラウド環境での構築経験、複数のベクトルデータベースに関する知見があると、より高単価の案件を任せてもらえることもあります。
また、アーキテクチャ設計や要件定義といった上流工程から関われる場合は、さらに高単価なコンサルティング案件を受注することも視野に入ってきます。
RAG副業の主な業務内容
RAGの副業案件には、以下のように多岐にわたる業務が存在します。
- RAGの開発
- RRAGの運用保守
- Rコンサルティング
- R技術顧問
- R講師
それぞれの業務内容について詳しく説明します。
RAGの開発
RAGの開発業務では、情報の「検索」から「要約・生成」までを一連で実現するパイプラインを構築し、企業が保有する社内ドキュメントやFAQ、ナレッジベースなどをもとに、ユーザーの質問に最適な情報を返す仕組みを開発します。
Python・FastAPI・LangChain・OpenAI Embeddingsなどの知識が必要とされることが多いほか、LLMの仕組みやプロンプト設計の理解も求められます。
また、企業によってはAzure OpenAIやAWS Bedrockといったクラウド環境を利用するケースもあり、クラウドAPIの扱いに慣れているエンジニアは重宝されやすいです。
RAGの運用保守
開発したRAGシステムを安定稼働させ、継続的に価値を提供するためには、エンジニアによるシステムのパフォーマンス監視、ログの分析、エラー発生時のトラブルシューティングなどの運用・保守が重要です。
また、社内のドキュメントは日々追加・更新されるため、ベクトルデータベースを最新の状態に保つためのデータ更新パイプラインの管理も求められます。
運用・保守業務は比較的稼働時間が短いため、週1〜2日でも対応できる副業案件が多いのが特徴です。
コンサルティング
技術的な実装だけでなく、クライアントのビジネス課題を解決するためにRAGの活用を提案するコンサルティング業務も非常に需要が高いです。
主に、AI導入の初期段階で「どのデータを扱うか」「どのツールを選定するか」などを整理し、PoC計画や開発体制構築を支援します。
週数日の稼働でも高単価な案件が多いため、低稼働で稼ぎたい方に向いています。また、エンジニアだけでなく上流工程へキャリアを広げたい人にもおすすめです。
ただし、開発経験に加え、生成AIの構成理解やセキュリティ面の知識が必要なため、初心者にはハードルが高いので注意が必要です。
技術顧問
RAGの技術顧問は、スタートアップやAI関連企業の開発チームに対し、RAGに関する専門的な知見を提供するアドバイザーのような役割です。
LangChainやAzure OpenAIの構成レビュー、実装方針の相談対応、コードレビューなどが主な業務になります。
週1日や夜間のみの稼働でも契約できる案件が多く、副業エンジニアでも参画しやすいのが特徴です。
また、クライアントからの信頼が獲得できれば長期間契約になるケースも多いため、安定した収入を得たい方にも向いています。
講師
RAG技術の内製化を目指す企業が増えていることから、社内エンジニア向けの研修講師という需要も生まれています。
また、エンジニアを目指す方に向けて、オンライン講座などでLangChainの使い方やRAGシステム構築の基礎を教える場合もあります。
RAGの基本的な仕組みから、LangChainを用いた具体的な実装方法、ベクトルデータベースの選定基準まで、体系的な知識をレクチャーします。講義形式のセミナーだけでなく、実際にコードを書きながら学ぶハンズオン形式のトレーニングを担当することもあります。
RAG副業の案件例
以下は、RAG副業の案件例です。
単価、業務内容、必須スキルなどを紹介するので、参考にしてみてください。
時系列予測・因果推論モデル構築支援
| 内容 | |
|---|---|
| 職種 | データアナリスト |
| 単価目安 | 〜¥1,200,000 /月 |
| 業務内容 |
時系列データを対象とした予測モデルおよび因果推論モデルの構築・評価を行う業務。 ・ビジネス課題に応じたアルゴリズム選定から、データ前処理・特徴量設計、モデル構築・評価、結果解釈までを一貫して担当。 ・SHAPなどの説明可能AI（XAI）手法を用いて、モデルの特徴量寄与度を可視化・検証する。 ・時系列データにおける構造的因果推論（因果効果の特定や介入シミュレーション）を実施し、意思決定支援に繋げる。 |
| 必須スキル |
・Pythonを用いた機械学習モデルの構築経験 ・時系列データ分析・予測モデルの実務経験 ・特徴量エンジニアリング・多重共線性対策の実務経験 ・機械学習アルゴリズム（線形回帰、ツリーモデル、時系列モデルなど）への理解 ・構造的因果推論（SCM、DoWhy、causal impact など）の実務経験 |
RPA(WinActor)運用支援・技術ヘルプデスク業務
| 内容 | |
|---|---|
| 職種 | エンジニア |
| 単価目安 | 〜¥500,000 /月 |
| 業務内容 |
・WinActor利用職員からのシナリオ実行時のエラーや不具合に関する技術的な問合せに対する調査、分析、および解決策の提示。 ・シナリオ設計支援 ・職員が作成中のシナリオ設計に関する技術的な相談、仕様書の確認、実現方法に関するアドバイスなど |
| 必須スキル |
・RPAの有資格者（WinActor技術者認定プログラム等）であること ・WinActorを用いたシナリオ設計・開発・運用・保守における実務経験（3年以上目安） ・RPA運用におけるエラー解析、技術的な切り分け、解決策提示のスキル ・職員からの問い合わせに対し、分かりやすく丁寧なコミュニケーションが取れる方 |
大手自動車製造企業のデータエンジニアポジション
| 内容 | |
|---|---|
| 職種 | データエンジニア |
| 単価目安 | 〜¥650,000 /月 |
| 業務内容 |
ETLジョブ開発、データエンハンス処理、テーブル設計、データマート構築 ・CDM領域のデータ開発 ・要件定義、基本設計、調査対応 ・Talend等のETLツールを用いた開発 ・Snowflake、AWS環境でのデータ処理 ・ダミーデータの準備（GDPR対応） |
| 必須スキル |
・ETLツールを用いたジョブ開発経験（Talend） ・SQLクエリの作成スキル ・要件定義・基本設計の経験 ・データマートやテーブル設計の経験 ・チームでの開発経験 ・Snowflake、AWS環境での開発経験 ・報連相がしっかり出来る方（事前に休暇の連絡等） ・体調管理をしっかり出来る方 |
RAG案件の技術要素
RAG案件では、生成AIと外部知識を結びつけるための多様な技術が用いられます。
代表的な技術要素は、以下の通りです。
- LangChain
- OpenAI Embeddings API
- Azure OpenAI Service
- ChromaDB
それぞれ詳しく解説します。
LangChain
LangChainは、LLMを活用したアプリケーション開発を効率化するためのオープンソースフレームワークです。RAGの複雑な処理フローを「Chain（鎖）」として組み合わせることで、迅速な開発を可能にします。
副業案件では、PDF・CSV・Webデータなどを取り込み、LLMへのクエリに最適化して渡す「情報パイプラインの構築」を担当することが多いです。
OpenAI Embeddings API
OpenAI Embeddings APIは、テキストをベクトル（数値列）に変換し、意味的に近い文書を検索するための技術です。
RAGにおいては、ユーザーの質問文をEmbedding化し、事前にEmbeddingされた社内文書との類似度を計算して、最も関連度の高い情報を抽出する役割を担っています
副業案件では、このAPIを効率的に呼び出し、大量のドキュメントをコストを意識しながらベクトル化する実装スキルが求められます。
また、Embeddingの更新処理や検索精度のチューニングを任されることも多く、Embeddingモデルに関する知見やPythonを使った実装経験が重視されます。
Azure OpenAI Service
Azure OpenAI Serviceは、Microsoftのクラウド上でOpenAIのモデルをセキュアに利用できる法人向けサービスです。
このサービスは、入力したデータがOpenAIのモデル再学習に使われないことを保証しているため、セキュリティ要件の厳しい法人案件で標準採用されていることが多いです。
ChromaDB
ChromaDBは、ベクトル化されたデータを格納し、高速な類似性検索を実現するためのオープンソースのベクトルデータベースです。導入が比較的容易なため、小〜中規模のプロジェクトやPoCで頻繁に採用されています。
企業案件では、数千〜数百万件のドキュメントを扱うケースも多く、大規模なデータに対応できるフルマネージドの「Pinecone」や、高いスケーラビリティを持つ「Milvus」、Rust製で高速な「Qdrant」などから、適切なものを選定・活用できる知識が求められます。
RAG副業の案件を獲得する方法
RAG副業の案件を獲得する方法には、以下のようなものがあります。
- 副業エージェントサービスの利用
- クラウドソーシングサービスの利用
- 知人からの紹介
それぞれ詳しく説明します。
副業エージェントサービスの利用
専門性の高いRAG案件を探す上で、最も効率的で確実な方法が副業エージェントの利用です。
エージェントに登録すれば、専門知識を持つコンサルタントが自分のスキルセットに合致した非公開の高単価案件を紹介してくれます。
また、面倒な単価交渉や契約手続きを代行してくれるため、本業が忙しい方でもスムーズに副業を開始できるのが大きなメリットです。
クラウドソーシングサービスの利用
クラウドワークスやランサーズといったクラウドソーシングサービスでは、RAG関連の案件が日々掲載されています。
単価はエージェント経由よりも低いことが多いため収入の柱にはなりにくいですが、独立の足がかりとしての実績作りや、短期間で多様な経験を積みたいという方にはおすすめです。
知人からの紹介
技術コミュニティでの登壇やSNS、GitHubでの活動を通じて、自身の専門性を積極的に発信していると、知人から直接案件を紹介してもらえることもあります。
知人経由での受注は、既にお互いの信頼関係があるため、ミスマッチが少なくスムーズに話が進みやすいというメリットがあります。
また、直接契約のため中間マージンがなく、単価を高めに設定できるのも大きな魅力です。
RAGの副業案件の副業で収入を増やすコツ
RAGの副業案件の副業で収入を増やすコツは、以下の通りです。
- 単価が安い案件は控える
- 複数のエージェントに登録して自分のスキル感の相場を確認する
- エージェントを利用する場合はマージン率の確認を忘れない
それぞれ詳しく解説します。
単価が安い案件は控える
RAGは高度な技術領域のため、過度に安い案件は引き受けるべきではありません。
PoC支援や小規模開発なら30〜40万円前後が相場であり、あまりに低単価な案件を受け続けていると、「相場以下の案件しか受けられない人」と周囲から評価を低く見積もられる可能性もあります。
複数のエージェントに登録して自分のスキル感の相場を確認する
自分の市場価値を客観的に把握するためには、複数の副業エージェントに登録することをおすすめします。
複数の担当者からフィードバックを得ることで、現在どのようなスキルが求められているのか、自分の経験がどの程度の単価に相当するのかといったリアルな相場観を身につけることができます。
エージェントを利用する場合はマージン率の確認を忘れない
副業エージェントのマージン（仲介手数料など）は、最終的な手取り額に直結します。
例えば100万円の案件を受けるとき、マージン率が15％の場合は手取り85万円、30％の場合は手取り75万円と、10万円以上差がつくことも珍しくありません。
特にRAGの案件は高単価になる傾向があるため、先述した例より差が大きくなることもあるので、マージン率は忘れずチェックしておいてください。
RAGの副業案件でおすすめのエージェントサービス
RAGの副業案件でおすすめのエージェントサービスは、以下の通りです。
- BIG DATANAVI
- レバテックフリーランス
- ITプロパートナーズ
- HiProTech
それぞれ詳しく紹介します。
BIG DATANAVI
引用元：『BIGDATA NAVI』
BIGDATA NAVIは、AI・データサイエンス領域に特化したフリーランス・副業エージェントです。
RAG、LLM、機械学習といった最先端分野の案件を豊富に保有しているのが特徴です。
専門コンサルタントがスキルを丁寧にヒアリングし、希望稼働日数やリモート条件に合う案件を提案してくれるため、副業初心者でも安心して利用できます。
また、単価・短期のPoC案件も多いため、まずは低稼働や副業から実務経験を積みたい人に最適です。
レバテックフリーランス
引用元：『レバテックフリーランス』
レバテックフリーランスは、IT・Web業界で最大級の案件数を誇る大手エージェントであり、多様な業界・規模のRAG関連の副業案件を見つけやすいのが特徴です。
専任担当者による手厚いサポート体制にも定評があり、初めて副業に挑戦する方でも契約から参画後まで安心して活動できます。
ITプロパートナーズ
引用元：『ITプロパートナーズ』
ITプロパートナーズは、「週2〜3日」「リモート」といった柔軟な働き方ができる案件を多く扱っています。特に、新しい技術を積極的に採用するスタートアップやベンチャー企業の案件が豊富であり、新しい技術に触れる機会が多いのが特徴です。
本業とのバランスを取りながら副業をしたい方や、新規事業の立ち上げフェーズでRAG導入に携わりたい方におすすめといえます。
HiProTech
HiPro Techは、パーソルキャリアが運営するITエンジニア専門のエージェントです。
大手企業の案件や、技術顧問、コンサルティングといった上流工程の案件に強みを持っており、豊富な経験や高度な専門性を活かし、企業の事業課題解決に直接貢献したいハイレベルなエンジニアにおすすめです。
RAGの副業を行う際の注意点
RAGの副業を行う際は、以下のポイントに注意する必要があります。
- B勤務先の就業規則を確認する
- 本業とのバランスを考える
- 確定申告を行う
それぞれ詳しく解説します。
:勤務先の就業規則を確認する
副業を始める前に、必ず本業の勤務先の就業規則を確認し、副業が許可されているか、申請が必要かといったルールを把握しておいてください。仮に、副業禁止と知りながら取り組んだり、無申請で副業を始めたりすると、懲戒処分の対象となるリスクもあるため注意が必要です。
また、RAGのようなAI開発案件では、勤務先と競合するプロジェクトに関わると機密情報の漏洩リスクにつながることもあるため、副業内容が本業とかぶらないか、守秘義務を侵害しないかを確認しておくことも大切です。
本業とのバランスを考える
RAG開発は技術的難易度が高く、短時間でも集中力を要するため、本業の負担が大きい時期に無理に副業を続けると、どちらにも支障が出る可能性があります。
本業、副業、どちらに支障が出ても信頼を失う原因になるため、稼働スケジュールは余裕を持って設定し、タスク量や納期を事前に明確にしておくよう意識してください。
確定申告を行う
副業による所得（収入から経費を差し引いた金額）が年間で20万円を超えた場合、会社員であっても個人で確定申告が必要です。
RAG案件は報酬単価が非常に高く設定されており、単発の稼働でも確定申告が必要になる場合があるので注意してください。
RAGの副業についてよくある質問
ここでは、RAGの副業についてよくある質問に回答します。
週1〜2日・土日・平日の夜などのみといった低稼働で参画できる副業案件はある？
低稼働で参画できる副業案件は豊富にあります。
RAGを扱える高度な専門人材は希少なため、企業側も「技術顧問として週1回でも良いから参加してほしい」「土日稼働でも良いからPoC開発をリードしてほしい」といった形で、柔軟な働き方を提案して優秀な人材を確保しようとしています。
低稼働で参画できる副業案件を探している場合は、副業エージェントに希望の稼働時間や曜日を明確に伝えておきましょう。
在宅・フルリモート可能なRAGの副業案件はどのように探す？
BIGDATA NAVIやITプロパートナーズなど、AI領域に強いエージェントで「リモート」を条件に検索すれば、多くの案件がヒットするはずです。
RAG開発は成果物ベースで評価しやすいため、リモートワークとの相性が非常に良く、ほとんどの副業案件がフルリモート前提で募集されているため、簡単に見つけられることが多いです。
RAG未経験で副業できる？
不可能ではありませんが、完全に実務未経験の状態から副業案件を獲得するのは困難です。
副業では即戦力が求められます。
まずは、LLMの基礎とAPI利用を学び、個人開発でLangChain等を使い、GitHubでRAGアプリを公開する、というステップでポートフォリオを準備しましょう。
RAGの副業からフリーランスとして独立するには？
副業で実績を重ね、複数のクライアントと信頼関係を築き、副業収入が本業の収入を安定して超えるようになったら独立を検討する、という流れがおすすめです。
最初から独立を目指して副業に取り組む場合は、エージェントの担当者に独立の意向を伝えておくことで、フリーランス向けの案件探しもスムーズに進められます。
まとめ
RAGの副業は、AI開発スキルを活かして高単価・柔軟な働き方を実現できる注目分野です。LangChainやOpenAI APIを扱う開発案件から、運用・コンサルティングまで幅広い業務があり、週2日や土日中心でも参画できる案件が豊富にあります。
副業案件を効率よく見つけたい方は、AI・データサイエンス領域に特化した「BIGDATA NAVI」の利用がおすすめです。専門スタッフが丁寧にヒアリングし、ご自身のスキルセットや目的に合わせた案件を紹介しているので、ぜひ一度ご相談ください
AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。
