AI・データ分析のフリーランス向け案件が業界最大級
機械学習やディープラーニングなどのAI（人工知能）技術を応用してビジネス上の課題解決やサービス開発に取り組む企業が増加しています。それに伴い、AIの研究職や開発エンジニア、データサイエンティスト、データエンジニアなどの案件で働くフリーランスの求人需要も高まっています。
この特集では、人工知能・AI分野の求人動向からはじめて、フリーランス案件の種類や単価相場、活用事例などを紹介します。
自動運転やスマートスピーカー、チャットボットでの応答など日常生活でもAI技術を目にする機会はますます増えています。予測や異常検知、最適化など業務利用においてもAIの精度は向上しており、それら技術のさらなる研究や開発プロジェクトの需要は尽きません。AI技術者の求人需要はますます増加しており、正社員・派遣・フリーランスの区別なく供給が不足している状況です。
正社員では20代の若手未経験者をポテンシャル採用して教育する方針の企業も増加していますが、フリーランスエンジニアの場合は、経験者を求める企業が多く、現場でデータ集計や開発を行うジュニアレベルのデータサイエンティストとしても、PythonやSQLの実務経験が最低1年程度は求められます。
人工知能は様々な分野で応用が利くだけでなく、人間では大変な大容量のデータ解析や分析などが行えます。しかも問題を予測して未然に防ぐこともできます。
人工知能は大量のデータを解析し、何度も反復しながら学習を行います。人間が体験や経験を通して学習するのに似ていますが、AIはその学習速度が速いだけでなく、正確にしかも疲れることなく実行できます。また、学習段階でデータの中にある問題やパターンを発見することもできます。ただし、解析するデータそのものやシステムとしてのプログラム、問題の提起などについては予め人間が設定する必要があるため、この点においては人工知能でも自動化はまだできていません。
人工知能を単体で販売することはほとんどありません。ただし、今ある製品に付加価値として機能を付け加えるなど、機械学習による推測やパターン認識の応用は、様々な用途での利用が期待されています。例えば、スマートフォンにSiriのような機能を追加し、収集したデータから人工知能が分析をしてユーザーに利益のある情報を提供するような機能です。また、予測モデルや画像認識などで今あるビジネスや業務をより効率化するために利用する場合も多いです。そのように人工知能をつかってサービスを改善し、強化することも不可能ではなくなってきているのです。
人工知能は大量のデータを元にして、その構造や規則性を見つけ出し、自己学習して新たなスキルを習得していきます。そのうえで、データやアルゴリズムを通じてさらなる成長が期待できます。例えば、ユーザーが今まで検索した内容をデータとして蓄積して、ユーザーが好んでいる情報やどんな内容を調べているのかを、その規則性を分析して次に必要な情報を提供するといったAIでは、学習がすすむごとに精度もましていくでしょう。そのため、新しい検索内容などのデータが加わると、さらに適応化して精度を高めていきます。
AIのプロジェクトやフリーランス案件にはいくつかの種類があります。例えば画像や動画、テキスト、音声など、様々な解析が人工知能でできます。
画像の解析では顔認証システムで認証するために、AIで分析をしたり、不審者の侵入を検出したりとセキュリティの分野で活用されています。また、画像データの深層学習等の技術を使って自動化することで、業務品質を向上させたり対応スピードを向上させたりします。動画解析は、社会インフラの管理にも使います。例えば、自動車の検出を行い、その台数をカウントしたり、工場の製造ラインに流れている食品の品質をチェックし、不良品を判別してくれるなど、人工知能が商品の品質を自ら学んで学習するシステムなどがあります。
テキスト解析では、例えばSNSなどの情報を分析してユーザーの動向を把握し、マーケティングにつなげます。SNSは個人が情報を発信し、興味がある内容を収集しやすい特徴があります。観光地などで発信している情報を元にして、どんなことに興味があるのか何に対して不満があるのかなどを人工知能で分析してユーザーが求める情報を提供するなど、消費者行動を捉えたマーケティングができます。大量の情報だと人間が集めて分析するには限界があるため、人工知能を使って今までできなかった新たなマーケティングが行えるようになります。
音声解析では、例えばコールセンターなどの音声を識別して、分類することで感情の解析を行います。感情のデータは、主に「平常」「怒り」「喜び」「悲しみ」などです。この感情データを元に、コールセンターでの応対品質向上に役立てることができるようになります。また、音声データの言葉をテキスト化して、文字データとして記録もできます。
センサーデータ解析では、様々な動き分析して可視化することで業務や工程の改善を行います。例えば製造業は、人や機器が様々な動きをしますが、その動きを分析して無駄な動きを割り出し改善したり、機器の動きから故障の予測をして事前に保全をしたりします。人間でも気付かない部分を、人工知能によって洗い出して最適化をします。
基幹システムや業務システムなどに蓄積されたデータを活用して、営業活動やマーケティングの改善を行います。顧客のデータを使って受注履歴データを解析し、需要の予測や業務の効率化をしたり、人事データを活用して企業に貢献して利益を上げられる人材を予測したります。すでにある既存のデータを活用するため、新たなデータが必要なく、コストの最適化をすぐに実行できます。
AIのプロジェクトでは、いくつかの項目に分かれて分析をしていきます。この項目設定をしっかりと行うことで、データを使って正確な分析ができるようになります。
最初に現状の問題点を正確に把握して必要なタスク処理や、いくつかの課題に対する優先度の整理をしていきます。また、様々な課題に対しての解決目標も設定していきます。問題を洗い出して何を解決したいのか、その問題をどこまで解決していきたいのかを明確にしていきます。
課題をAIで解決するためにデータの収集や分析の準備をおこないます。実際に、データを確認して、そのカラムやデータの意味を理解していきます。データによって仕様が異なるので、ビジネス上の意味をしっかりと解読していきます。
データの中には、重複していたり誤記があったりとデータそのものに表記の揺れがある場合があり、データを分析しやすくするため、前処理の段階で探して修正してクレンジングをしていきます。このデータクレンジングを怠ると、正確な分析ができない可能性があるので、データを一度チェックして品質を高めていきます。
データを集計して、可視化をおこない基礎となる分析やデータの特性・傾向を把握していきます。また、欠損値や異常値があるのか、データの現状を理解していきます。方針の策定をする上でも、データの特性を把握しておく必要があります。
基礎分析で得たデータの特性を元にして、方針を決めていきます。ここで全体の流れを把握し、課題に対してアプローチをしていきます。
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開発目的やAIで解決する課題が明確な場合は、実際にAIモデルを作成していきます。
目標を定めてアルゴリズムの選定を行います。目的や規模によってはディープラーニングよりも機械学習が向いている案件もあります。目標は様々な要因を元に、総合的に判断して決めていきます。
AIモデルを構築するために、仮説を立てて変数を決めていきます。要因をしっかりと分析して整理をすることで、AIアルゴリズムを最適にしていきます。
AIモデルを構築するには様々なデータが必要なので、学習データや制度を検証するための検証データなどを整備していきます。また、データが十分でない場合は、別のデータを拡張してAIの開発に役立てていきます。
条件設定などを何度も変更して検証を繰り返すことで精度が増すため、一度AIモデルを構築しても、また新たに検証をしてアルゴリズムやデータについて再度調整を行う場合があります。
AIアルゴリズムの構築が終わっても、さらにデータを追加してチューニングを行うことで精度向上につながります。
AIモデルの構築ができたら、実際に精度評価をします。そして、その精度結果を元にしてシステム化について判断し、問題なければ実際のシステム開発に進みます。しかし精度結果に問題があるなら、もう一度アルゴリズムの選定からやり直す場合があります。
人工知能に関係したフリーランスの求人案件は様々ありますが、その単価相場は実務経験やスキルによって大きく変わっていきます。例えば、実務経験がまったくないと年収は約300万円で、実務経験が半年であれば年収は約360万円となります。また、実務経験が1年で約540万円、実務経験が2年で約720万円、実務経験が3年で約840万円です。さらに実務経験が4年以上になれば、1000万円を超える可能性もあります。ただし、この年収はあくまで目安なので、実際は経験だけでなくどんなスキルがあるのかが重要です。
フリーランスで働くなら人工知能に関する知識を幅広く持っていないと、仕事を依頼してくれないかもしれません。仕事を発注する側はフリーランスに求めるスキルはかなり高いため、実務経験がまったくない状態でフリーランスとして働くのはかなり大変です。もしフリーランスで働きたいなら、まずは企業に勤めて様々なスキルを磨いてから独立する方法もあります。
人工知能ができたばかりの頃は、大企業などの一部で活用されることが多かった人工知能ですが、今は様々な業界で使われるようになり、身近なものになりつつあります。例えば医療や小売、製造など人工知能を活用している分野は多岐に渡ります。
医療現場で人工知能を使った活用法は、例えばレントゲンなどの画像処理です。レントゲン写真を医師が見て病気の有無を判断しますが、医師といってもスキルに違いがあり、病気があるのに発見が遅れてしまうと、患者にとって命の危険が伴う場合があります。そういった問題を解決するために、人工知能を使って人間では見落としてしまうような病気などを早期に発見してもらいます。人工知能は学習能力が備わっているので、何度も反復して画像を解析をしていくうちに、その解析精度が高まっていきます。しかも、人間と違って疲れる心配が無いため、長時間でもパフォーマンスに影響なく画像解析ができます。
小売関係での活用方法としては、例えばネットなどで商品を購入する時に、人工知能が商品についてアドバイスをしてくれたり、今までのネットの検索動向からおすすめの商品を紹介してくれたりと、消費者の購入に関するサポートをいろいろとしてくれます。また、お店などの店舗を運営している場合は、大量の在庫を人工知能が管理して、無駄な在庫がでないように管理をしてくれます。
製造関係では、製造で生じる不良品を検知したり、ネットなどの情報を解析して商品の需要を予測したりします。また、作業者の動きを分析して、無駄な動きを排除して効率化することで無駄なコストを削減します。製造業では問題が発生するとラインが停止して、その問題を解決するまでラインを動かすことができません。そのため、問題が発生してしまうと、その分の時間を損してしまいます。そこで人工知能を活用して、問題が起きる前に対処ができるようにします。
スポーツでは、試合中の画像や映像を使って味方選手の動きを分析して戦略を立て直したり、相手選手のウィークポイントを見つけたりして試合に活かします。また、データを監督やコーチなどの複数人で共有することもできます。人工知能は細かいデータを瞬時に分析して判断できるので、人間では気付かない選手の動きもすぐにデータ化して最適化できます。