フリーランス求人を探すLangChain副業案件の獲得方法｜必要なスキルと案件単価を解説
「LangChainって最近よく聞くけど、どうやって副業につなげるの？」という疑問を抱えていませんか？
実は、生成AIの発展に伴い「ChatGPTなどの生成AIを業務に組み込む」という案件は増えています。一方で、なんとなく学習を始めただけで案件を獲得することは非常に難しいのが現実です。
本記事では、LangChainの基本から、副業案件を獲得するための方法、そしてLangChain副業案件を取得するために必要なスキルや、その案件単価を解説していきます。
読み終える頃には、LangChain副業で必要な学習範囲が具体的になり、最初の案件を取るまでの動き方が理解できるはずです。
目次
LangChainとは
LangChainとは、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）を活用して、実務で使いやすいアプリケーションを構築する開発フレームワークです。単にAIと会話するだけでなく、
- 社内データを参照させる
- 業務フローに組み込む
- 複数の処理を自動化する
といった用途を想定して設計されています。
近年、副業案件で求められるAI開発の多くは、モデルをゼロから作るものではありません。既存のLLMを活用して業務課題に合わせて設計・実装できる人材が重宝されています。その点でLangChainは、実務寄りのスキルとして注目を集めています。
LangChainの特徴や役割
LangChainの最大の特徴は、「LLMを中心にした処理の流れ」を簡単に構築できる点です。プロンプトの管理、外部APIとの連携、データベース検索、複数ステップの処理などを1つの仕組みとしてまとめられます。
例えば、ユーザーの質問を受け取り、社内ドキュメントを検索し、その結果を基にAIが回答するというような一連の流れをLangChainでは比較的シンプルなコードで実装できます。
このような構成は、社内向けチャットボットや業務支援ツールの開発で頻繁に使われています。
副業案件では、ChatGPT APIを使用したツールを作りたいという要望が多く、その中でLangChainが採用されるケースがあります。LangChainはAI開発を、実装の負荷を抑えて業務で使える形に落とし込む役割を担っています。
LangChainが注目される理由
LangChainが注目されている理由には、生成AIの導入が大企業だけでなく、中小企業やスタートアップにも広がっていることが挙げられます。「AIを使いたいが、何から始めればいいのかわからない」という企業にとって、LangChainは非常に現実的な選択肢です。
また、RAG（検索拡張生成）やワークフロー自動化など、実務のニーズが高い技術との相性が良い点も注目されている理由の1つです。副業案件では、短期間でPoC（概念実証）を作ることが求められることも多く、LangChainはそのスピード感に対応することができます。
LangChainのスキルで副業獲得はできる？
LangChainのスキルで副業案件を獲得することは可能です。しかし、LangChainを少し触ったことがある程度だと安定して案件を獲得するのは難しいのが実情です。
現在の副業市場では、LangChainが使えるということだけを示すよりも、LangChainを使ってどのような業務課題を解決するのかを理解しているのか、もしくはLangChainを使用した実務経験があるのか、ということが重視されます。例えば、社内向けチャットボットの構築や、既存データを活用したRAGシステムの実装など具体的なアウトプットがあるかどうかが判断材料になります。
一方で、LangChainはまだ新しい技術領域であり、扱える人材が多い分野ではありません。そのため、Pythonの基礎やChatGPT APIの利用経験があり、LangChainでの実務経験を示せれば、他のエンジニアとの差別化は十分に可能です。完全なプログラミング初心者であれば、まずはPythonの基本を学習し、簡単なLangChainのサンプルを動かしてみるところから始めるのがおすすめです。
副業案件では、常駐しているAIエンジニアを求めているわけではなく、限られた期間でツールを作成できる人が求められます。そのニーズと、LangChainの特徴は非常に相性が良いです。
重要なのは、LangChain単体の知識ではなく、業務課題を理解し、それをAIでどう解決するのかを説明できることです。この視点を持つことで、LangChainスキルは副業に直結します。
LangChain副業案件の市場動向と単価相場
生成AIの業務活用が進むにつれて、LangChainを活用した副業案件も徐々に増加しています。LangChainが採用されるのは「社内向けツール」や「PoC開発」といった、比較的スモールスタートの案件です。
ここでは、LangChain副業案件の単価相場と、市場動向について説明します。
LangChain副業案件の単価相場
LangChainを活用した副業案件の単価は、案件内容によって幅はありますが、スキルレベルによっておおよそ以下のようになります。
| 初級レベル（実装経験3ヶ月程度） | 月額20～40万円 |
| 中級レベル（実務経験半年以上） | 月額40～70万円 |
| 上級レベル（アーキテクト設計可能） | 月額70～120万円 |
また、公開されているLangChain関連案件の平均単価は、約57万円前後というデータもあります。
LangChain副業需要が高い案件
LangChainを使った副業案件の中でも、特に需要が高いのは以下のような案件です。
社内向けチャットボット開発
最も多いのが、社内ドキュメントやFAQを参照できるチャットボットの開発です。社内マニュアルや社内規程、過去の問い合わせ履歴などをAIに参照させることで、問い合わせ対応の工数削減を目的としています。
LangChainは、データ検索とLLMの回答生成を組み合わせやすいため、この業務との相性が非常に良いです。
RAGシステム構築
RAGを用いたシステム構築も需要が高い案件の1つです。自社データベースやPDF、CSVなどの情報を基に、AIが回答を生成する仕組みを作ります。
副業案件では、「まずは簡単なRAG構成でPoCを作りたい」という要望も多く、LangChainを使った実装経験が評価されやすい業務です。
自動化ツール開発
問い合わせ対応の自動化や、レポート作成、データ整理など、業務を効率化するツール開発案件も一定数あります。LangChainを使うことで、複数の処理を一連のワークフローとしてまとめられる点が評価されています。
既存システムへのAI機能追加
既存のWebサービスや業務システムにAI機能を追加する案件もあります。
例えば、「問い合わせフォームの回答案を自動生成する」「管理画面にAIアシスタントを組み込む」といった内容です。
フルスクラッチ開発ではなく部分的なAI実装であることが多く、取り組みやすい案件です。
PoC（概念実証）開発
「AIを導入したいが、まずは試してみたい」という企業向けのPoC開発も、LangChain副業案件でよく見られます。 短期間かつ小規模で進めるケースが多く、副業エンジニアをスポットで採用する傾向があります。
LangChainの副業案件の獲得方法
LangChainの副業案件を獲得する方法はいくつか存在します。いずれも市場に自分の実績と技術を可視化することが重要です。 以下に、LangChainの副業案件の獲得方法について7つ紹介していきます。
フリーランスエージェントの活用
AI関連の案件はフリーランスエージェントで取り扱われることが増えています。特に生成AIやLLM領域は企業が内製しづらいため、外部の副業エンジニアに依頼されやすい分野です。
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エージェント経由での案件獲得は、
- 継続性が期待できる
- 契約条件が整理されている
- 報酬トラブルが少ない
というメリットがあります。
特に、PoC開発やRAG構築の案件はエージェント経由で依頼されることが多い傾向があります。
AIやLLM領域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。
スキルシェアサービスの活用
スキルシェアサービスでは、小規模な相談ベースでの案件やツール構築依頼が発生しやすい傾向があります。ChatGPTの導入相談や社内効率化相談など、直接的な開発ではなく技術アドバイスから始める例も増えています。
副業としては、まず小型案件から実績を積めることが大きなメリットとなります。
ビジネスSNSやコミュニティ参加
LinkedInやX(旧Twitter)などのSNSは、LangChainや生成AIに関心のある企業や担当者と接点を作りやすい場所です。特に生成AIの領域は実装者不足が起きているため、情報発信やポートフォリオの公開が案件につながる可能性もあります。
企業への直接営業
業務改善のニーズが高い企業に対して、PoCや業務効率化を提案するアプローチも有効です。LangChainは業務ツールとの相性が良く、実際に導入後のイメージを伝えやすいのが特徴です。
特に中小企業やスタートアップでは意思決定が早いため、副業契約が成立しやすい傾向があります。
GitHub上でLangChainプロジェクトを公開する
GitHubを使ってAIツールやRAGサンプルのコードを公開するのは非常に効果的です。生成AIはアウトプットの共有が容易な分野であるため、採用者や発注者がスキルを判断しやすいです。
LangChain関連のオープンソースソフトウェアを公開する人はまだ少ないため、差別化にもつながります。
技術ブログやQiitaで情報を発信する
技術ブログやQiitaでの発信は、検索経由で認知度を高める際に有効です。
「LangChain＋○○の実装例」や「最新機能のレビュー」といったテーマは閲覧、保存されやすい傾向があります。
特にAI系案件では、課題解決アプローチが評価されることも多いため、こういった発信から案件の受注につながることもあります。
オンラインコミュニティや勉強会への参加
LLMや生成AIのコミュニティはここ数年で急増しています。オンライン、オフラインともに発注者と技術者が参加しており案件につながるケースも少なくありません。 LangChainはPoC需要が高く、意思決定が早い市場のため、コミュニティ経由での副業獲得は十分に期待できます。
LangChainの副業案件を獲得するためのスキルセット
LangChainの副業案件を獲得する上で重要なのは、単にフレームワークの使い方を知っているかどうかではありません。業務の課題を理解し、それをAIでどのように解決するのか、その仕組みを構築できることが必要です。
LangChainの案件獲得に必須となるスキルと、あると有利なスキルに分けて説明していきます。
案件獲得に【必須】のスキルセット
案件獲得に必須のスキルセットを3つ紹介します。ここで紹介する「必須」というのは、高度な理論をすべて理解している必要がある、という意味ではありません。最低限の仕組みを理解した上で、自分で調べながら実装を前に進められるかどうかが大事です。
プログラミングスキル
LangChainはPythonを中心に利用されるため、最低限のPythonスキルは必須です。特に、データ処理、外部APIの利用、非同期処理といった業務寄りの実装経験があると有利です。
副業案件では、短期間で成果物に落とし込む力が求められるため、コードリーディングや既存ライブラリの活用も必要です。
プAI・機械学習の知識
LangChain自体はLLMを扱うフレームワークであり、モデルの仕組みを深く理解していないと使いづらいです。
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特に以下は知っておいた方が良い領域です。
- プロンプトエンジニアリング
- LLMの基本
- RAGの構造
- Embedding（埋め込み）検索
インフラ・DevOpsのスキル
生成AIのPoCは動けばよいだけでなく、最終的に社内ツールとして運用されるケースも増えています。そのため、インフラ関係も理解しておくべきです。
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必要なスキルは以下の通りです。
- Docker
- クラウドサービス(AWS、GCP、Azure)
- CI/CDの知識
- 環境変数
LangChainはワークフローが複数ステップに分かれるため、本番運用ではインフラ関係の知識が活用できます。
案件獲得に【有利】なスキルセット
絶対に学ばなければならないわけではありませんが、案件獲得の際に有利となるスキルセットを3つ紹介します。
API開発経験
多くのLangChain案件では、既存の社内システムとの連携や外部サービスとの連携を伴います。APIの設計や利用経験は案件で強い武器になります。
セキュリティ対策の知識
AI導入では、顧客データや社内文書の取り扱いが発生します。そのため、認証・認可やログ管理などの基本知識が必要です。 特に金融や医療系など、機密データを扱う領域では必須スキルに近く、提案時に有利となります。
React/Next.jsなどのフロントエンド技術
PoC開発では、モックUIや簡易UIを自作する場合があります。 生成AIはUIの見せ方で価値が伝わりやすくなるため、フロントエンド技術があると評価が高まります。
LangChainの副業案件獲得前に準備すべきこと
説明してきたLangChainやその周辺のスキルがあるだけではすぐに案件が取れるわけではありません。副業案件では、発注者が安心して案件を任せられると判断できる情報を用意する必要があります。
実績をまとめたポートフォリオの作成
LangChainは具体的な成果物が示しやすい分野です。そのため、ポートフォリオを作成し、以下のようなアウトプットをまとめると評価されやすくなります。
- 特定サイトやニュースを自動収集し回答するWebエージェント
- 文書をアップロードして回答できるQAチャットアプリ
- 外部API連携ツール
副業案件では、どこまで形にした経験があるのかが重要です。ポートフォリオはその確認材料となります。
技術記事の執筆
技術記事は、発注者に自分の視点や知識を伝える方法として有効です。 特にLangChainや生成AI領域は情報の更新が早く、最新の情報を知っていることをアピールできます。
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記事の題材例としては、
- LangChainで○○を試してみた
- RAG構築の手順まとめ
- 最新モデルで精度はどう変わるのか
というものが挙げられます。
自身のブランディング強化
SNSやコミュニティでの発信、GitHubの更新やセミナー参加はLangChain領域では特に効果が出やすい活動です。なぜなら、実装者の母数が少ないにも関わらず、発注が短期で決まることが多いからです。
単価や契約の条件の明確化
副業案件では、条件が曖昧だとのちにトラブルになりやすいです。 稼働時間や担当範囲、時間単価なのか固定報酬なのかというような条件は案件の決定の最初の段階で整えることをおすすめします。
初心者が最初のLangChain副業案件を獲得するまでのステップ
LangChainの副業案件を獲得するまでのステップは、5ステップに分けられます。LangChain領域は、アウトプットのスピード感が重視されるため、案件を比較的早く獲得しやすいです。
ここでは、案件獲得までの5ステップを順に説明していきます。
STEP1：LangChainの基礎学習（1〜2ヶ月）
最初の1〜2ヶ月は基礎学習に当てます。以下のような範囲を勉強しましょう。
- LangChainの基本コンポーネント
- ChatGPT APIなどのLLMの利用方法
- RAGの仕組み
- Pythonと外部APIの連携
その際、LangChainの公式ドキュメントやUdemy等のオンライン講座が活用できます。
STEP2：ポートフォリオの作成（1ヶ月）
学んだ基礎を使い、実務に近い成果物を作成します。
-
例えば、
- 文書をアップロードするQAアプリ
- Web情報収集エージェント
などです。
作成したデモアプリや動画などをGitHubに公開し、自分が何を作れるのかをアピールします。
STEP3：技術記事などの情報発信開始（継続的）
情報発信を継続的に行うことは案件獲得に直結することが多いです。LangChainに関する情報発信を行う人が少ないため、発注者は情報発信を行う技術力のある人に案件を任せたいと思うからです。
前述の通り、技術記事だけでなく、SNSを活用することも効果があります。
STEP4：初心者向けの案件探し（1〜2ヶ月）
スキルを習得し発信まで行えれば案件探しはスムーズに行えます。エージェントやクラウドソーシングサイトに登録し、案件に応募しましょう。
初心者案件は、PoCや小規模なRAG、チャットボットが中心です。実務未経験でもモックを形にしていれば案件獲得のチャンスは十分にあります。
STEP5：案件の初受注と実績作り
1件でも受注すれば、そこから次の案件につながりやすいのがLangChain副業の特徴です。PoC案件は短期で終わることが多いため、そこから、改良→内製化→別プロジェクトという流れで、同じ会社での案件を取得することも可能です。
また、案件の実績を公開することで、ポートフォリオが充実し案件獲得にもつながります。 実績が増えるほど、スキルが高まることで、案件単価が上がるとともに継続案件も取りやすくなります。
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LangChainの副業案件の獲得率を上げるポイント
LangChainの副業案件は、応募すればすぐに通るわけではありません。発注者は、限られた期間でPoCやツールを形にしてくれる人を求めているため、採用の基準はシンプルです。
副業案件の獲得率を上げるためのポイントを整理します。
素早いレスポンス
生成AIやPoC案件はスピード感のある市場です。レスポンスの速さは技術力とは関係なさそうですが、評価される項目です。
特に副業案件では、素早く連絡が取れること、タスクが滞らないこと、調整がしやすいことが評価されます。
具体的な提案を行う
LangChainが使えるとアピールするだけでは案件は通りません。発注者は課題の解決策を求めているため、何を作れるのか、課題に対してどの方法が最適なのか、どこまで自分が対応できるのかということを具体的に提示することが重要です。
案件によっては行った提案がそのまま採用される場合もあります。
過去実績を効果的にアピール
LangChain案件では、実装内容をモックや簡易デモで示すと効果的なアピールができます。例えば、動作動画や作成したアプリなどです。
案件に応募するときには、類似案件の経験があればその成果物を提示することで、自分の経験を示すことができます。類似案件の経験がない場合でも、関連するスキルを提示しましょう。
コミュニケーション能力のアピール
生成AI案件は要件が曖昧なまま進むケースも多く、コミュニケーション能力は発注者にとってリスク低減につながります。要件の整理や進捗の報告、リスクの共有などがスムーズにできると案件もスムーズに進みます。また、発注者側には非エンジニアもいるため、そういった人々に説明ができる能力も非常に重要なスキルです。
継続的な学習
LangChainと生成AI領域は変化が早く、頻繁にアップデートが行われます。LLMの新モデル情報や検索アルゴリズムなど、最新情報を常に確認しながら、新しい機能はすぐに触るという姿勢が必要です。発注者は基礎スキルがある人を求めていますが、アップデートに遅れない人も必要としています。
LangChainの副業案件を始める際に注意する点
LangChain副業は案件獲得の難易度が下がっていますが、副業として取り組む場合には事前に確認しておくべき注意点が複数あります。
以下に注意点を4つまとめます。
勤務先に副業可能か確認する
まず前提として、現在働いている会社が副業を許可しているのかを確認する必要があります。会社によって、副業禁止や申請制など規定が大きく異なります。 副業が明確に許可されていない場合でも、本業と利益相反にならないかという観点が重要になることもあります。
禁止されている場合でどうしても副業をしたい場合は、確定申告の住民税の納付方法を自分で納付に変更することで、会社に副業収入が通知される可能性を下げられます。ただし、会社に副業が知られるリスクはゼロになるわけではないため、注意しましょう。
契約内容を慎重に確認する
LangChain案件は試作ベースの開発も多く、成果物の定義が曖昧なままプロジェクトが進行することもあります。契約前に確認すべき項目としては以下が例として挙げられます。
- 担当範囲
- 成果物の定義
- 納品方法
- 検収基準
- 稼働時間
- 単価、支払時期
特に成果物の権利はAIに関連してトラブルになることもあるため、事前に確認しておくと安心です。
本業に支障が出ないようにする
副業の継続において最も大事なのは本業との両立です。LangChain案件は短期のプロジェクトや改善を繰り返すものが多いため、連絡や修正対応が発生することも多くあります。
スケジュール管理に加えて、締切の余白や稼働可能時間帯の明確化、緊急対応の詳細などを事前に取り決めておくと、発注者受注者双方にとって、無理のないプロジェクト進行が可能になります。
確定申告が必要か確認する
副業収入が年間20万円を超える場合、確定申告が必要になる場合があります。そのため、自分がどれだけ副業収入があるのかを確認する必要があります。確定申告は手続きが煩雑になることもあるため、早めに対応しておくことをおすすめします。不安がある場合は、税務署や税理士に確認しましょう。
また、開業届を提出するのか、経費計上の扱い、青色申告にするかなども検討が必要です。
-
経費計上については、LangChain副業は経費化しやすいものを多く利用する副業であり、
- クラウド利用料金
- 書籍
- セミナー
- PC・周辺機器
なども計上できる可能性があります。
副業が軌道に乗れば、このような税制面でのメリットも享受できます。
まとめ
LangChainは、生成AIの実務活用が進む中で需要が高まっている技術領域です。特に、PoC開発や社内向けツールの開発など、短期間で成果を求められる案件が多く、副業として取り組みやすい分野です。
案件獲得において重要なのは、LangChainの知識そのものよりも、業務課題を理解し、アウトプットとして形にできるかという点です。ポートフォリオや技術記事などを通じて、自分が何をどこまで作れるのかを示すことで、案件獲得の可能性は大きく上がります。
また、副業案件は契約内容や本業との両立、確定申告などエンジニアリング以外のポイントも重要です。ここを事前に整理しておくことでスムーズに副業を行うことができます。
AI・LLM領域はまだ発展途上であり、LangChainを扱える技術者の数は多くはありません。今後さらに需要が増える可能性があるため、早めに取り組むことは十分に価値があります。まずは小さく学習を始め、ステップを少しずつ踏みながらスキルを高めることで、副業として成果を出すことができるでしょう。
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