AI（人工知能）技術は、私たちの生活やビジネスに革新をもたらし続けています。スマートフォンアプリのレコメンド機能から、自動運転技術、そして最近注目を集める生成AIに至るまで、その応用範囲は広がるばかりです。この急速な技術進化を支えているのが、AIの専門家である「AIエンジニア」たちです。彼らは、AIモデルの設計から開発、運用までを一手に担い、社会のデジタル変革の最前線で活躍しています。
AI技術の発展に伴い、AIエンジニアの需要は年々高まっており、特に専門性の高いスキルを持つフリーランスのAIエンジニアに対する期待は非常に大きいと言えるでしょう。しかし、具体的な市場の状況や、どのようなスキルが求められているのか、またどれくらいの報酬が期待できるのかといった情報は、なかなか入手しにくいのが現状です。
このような背景の中、「フリーランスボード」は、2025年12月時点のフリーランスAIエンジニア案件に関する詳細な調査レポートを発表しました。このレポートは、8,014件もの実際のフリーランス案件を分析したもので、AIエンジニアの平均年収、リモートワークの状況、需要の高い業界、そして彼らの役割と市場価値について、具体的なデータに基づいて明らかにしています。本記事では、この最新調査結果を基に、AI初心者にも分かりやすい言葉で、フリーランスAIエンジニアの現状と将来性について詳しく解説します。
今回の調査対象期間は2024年2月1日から2025年12月22日までの約2年間で、8,014件のフリーランスボード掲載案件が分析されました。
■調査サマリー
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AIエンジニア案件の平均年収は999万円
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リモート案件は85.6%を占める
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AIエンジニア案件の占有率は全体の2.03%
AIエンジニアの平均年収は999万円！IT職種内での位置づけ
フリーランスボードの調査によると、AIエンジニア案件の平均月額単価は83.2万円、これを年収に換算すると999万円に達します。この金額は、IT職種別の年収ランキングにおいて9位に位置しており、AIエンジニアが高い専門性と価値を持つ職種であることが明確に示されています。
ランキング上位には、ITコンサルタント（1,329万円）やPMO（1,118万円）といった、より広範なビジネス戦略やプロジェクト管理を担う職種が並びます。これらの職種と比較すると、AIエンジニアの年収水準はやや下がりますが、AIエンジニアは、その成果が企業の売上向上やコスト削減に直接結びつきやすいという特徴があります。特定の専門分野に特化し、高度な技術力を提供できるAIエンジニアは、比較的高い単価を維持しやすいと言えるでしょう。
AIエンジニアの業務範囲は非常に広範です。機械学習モデルの設計、データの学習、精度の評価はもちろんのこと、開発したモデルを実際に運用する環境への組み込みや、その後の監視までを担当します。単にプログラムを開発するだけでなく、質の高いデータを確保することや、運用設計をしっかりと行うことが、プロジェクトの成否を大きく左右します。特に、生成AIの活用が広がる現代においては、情報漏えい対策、知的財産権への配慮、そしてAIが出力する情報の品質管理といった側面も、ますます重要になっています。これらの専門的な知見と技術を持つAIエンジニアの需要は、業界を問わず今後も堅調に推移していくことでしょう。
AIエンジニア案件の市場全体における割合と背景
AIエンジニアの案件は、フリーランスボードに掲載されているIT職種全体の案件数のうち、2.03%を占めており、IT職種別の案件数ランキングでは16位となっています。平均月額単価が83.2万円と高水準であるにもかかわらず、案件数の構成比は現状ではそれほど高くないという結果です。
この案件数の構成比が相対的に低い背景には、いくつかの要因が考えられます。AIプロジェクトを開始する前段階として、大量のデータを準備したり、モデルの検証を行ったりする作業が必要です。これらの初期段階の作業は、すぐに外部のフリーランスに委託する案件として立ち上がりにくい傾向があります。特に、個人情報や企業の機密情報を扱うAIプロジェクトでは、データを社外に出すことに慎重な企業が多く、まずは社内で試行錯誤しながら進めるケースが少なくありません。
しかし、AIエンジニアが担う業務範囲は非常に広いです。プロジェクトの目的に合わせた学習方法の選定から始まり、AIモデルの作成、その精度評価、そして実際に現場で使える形への組み込み、さらには運用開始後の精度確認まで、多岐にわたります。開発そのものだけでなく、AIが使用するデータの品質管理や、AIの誤った出力が業務に与える影響を最小限に抑えるための設計も、AIエンジニアにとって欠かせない重要な業務です。
生成AIの活用がさらに広がるにつれて、AIの回答の正確性、情報漏えいへの対策、そして安定した継続運用を可能にする体制づくりが強く求められるようになります。このような高度な実装と運用の両方に責任を持てる人材は限られているため、案件数が相対的に少なくても、専門性に応じた高い単価が維持されやすい職種であると言えるでしょう。
働き方の新常識？AIエンジニア案件のリモートワーク比率
2025年12月時点のAIエンジニア向けフリーランス案件・求人におけるリモートワークの比率は、非常に高い水準を示しています。調査によると、フルリモート案件が37.5％、一部リモート案件が48.1％となっており、これらを合計すると85.6％もの案件がリモートワークに対応していることが分かりました。これは、在宅勤務を基本としつつ、必要に応じて出社するハイブリッドな働き方が、AIエンジニアの主流となっていることを示唆しています。
前月と比較すると、フルリモート案件は1.6％増加した一方で、一部リモートは0.2％、常駐は1.3％とわずかに減少しました。AIエンジニアの仕事は、AIモデルの設計、実装、検証、そして改善といった作業が中心であり、これらの多くはインターネット環境があれば場所を選ばずに進めやすい性質を持っています。そのため、リモートワークとの相性が良いと言えるでしょう。
ただし、すべての案件が完全にリモートワークで完結するわけではありません。学習用データの取り扱いが非常に厳格な企業や、社内の特定のサーバー環境でしか開発できない案件などでは、出社が求められる場面もあります。こうした理由から、完全に自宅で作業する「フルリモート」よりも、状況に応じて出社も可能な「一部リモート」が最大の比率を占める傾向にあると考えられます。
前年同月比で見ると、一部リモートが11.4％減少したのに対し、常駐が11％増加している点が注目されます。これは、AIモデルが実運用に近い段階に入ると、データを提供する部門や実際の業務を行う部門との綿密なすり合わせ、AIの品質基準に関する合意形成、そして運用体制の整備といった作業が重要になるため、対面でのコミュニケーションが効率的であると判断されるケースが増えていることを示しているのかもしれません。今後も、在宅勤務が中心の働き方を維持しつつも、重要な会議や現場での確認が必要な場合にのみ出社するといった運用が、AIエンジニアの働き方の主流になっていくと予想されます。
AIエンジニア案件が多い業界とその理由
2025年12月時点のAIエンジニア向けフリーランス案件・求人を業界別に見ると、特定の業界に案件が集中していることが分かります。上位5位を抜粋すると、以下のようになります。
- サービス業界: 7.40％ (593件)
- WEBサービス業界: 6.79％ (544件)
- toB（法人向け）業界: 5.40％ (433件)
- 通信業界: 4.77％ (382件)
- SaaS（ソフトウェア・アズ・ア・サービス）業界: 3.49％ (280件)
これら上位5つの業界で、全体の約27.9％の案件を占めています。
これらの業界でAIエンジニアの案件が多く集まる背景には、機械学習や生成AIといった技術を、自社のサービス価値に直接結びつけやすく、かつ継続的な改善がビジネスの前提となりやすいという特徴があります。例えば、サービスやWEBサービス業界では、ユーザーへの推薦システム、検索エンジンの最適化、広告配信の効率化、不正行為の検知・対策などで、常にAIモデルの精度向上が求められています。そのため、モデルの更新や検証といった需要が絶えず発生します。
また、法人向けの売上予測システムや、通信ネットワークにおける異常を事前に検知する仕組みなど、AIを継続的に運用し、改善していくことがビジネスに不可欠な分野では、今後もAIエンジニアの需要は高い水準で推移していくことでしょう。AI技術がビジネスの競争力に直結するこれらの業界では、専門的な知見を持つAIエンジニアが不可欠な存在となっています。
AIエンジニアの役割と担当できる領域
AIエンジニアは、単にプログラムを書くだけの仕事ではありません。データから学習するAIモデルを設計し、そのモデルを使って予測を行ったり、ユーザーに最適な情報を推薦したり、画像や文章の内容を理解させたりする機能を、実際の製品や業務システムに組み込む役割を担います。彼らの仕事は、プロジェクトの課題設定から始まり、以下のような多岐にわたるプロセス全体に及びます。
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データ収集・整形: AIモデルが学習するために必要なデータを集め、きれいに加工する作業です。
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特徴量設計: データの中からAIが学習するために重要な要素（特徴量）を見つけ出し、設計します。
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学習・評価: 設計したモデルにデータを学習させ、その性能を評価します。
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システム実装: 開発したAIモデルを、API（他のシステムと連携するための窓口）やバッチ処理（定期的に自動実行される処理）として提供し、実際のシステムに組み込みます。
AIモデルは、運用を開始した後も、入力されるデータの変化によって精度が落ちたり、特定のデータに偏りが出たりすることがあります。そのため、AIエンジニアはモデルの品質を常に監視し、問題が発生した際にアラートを発したり、モデルを再学習させたりする仕組みを整えることも重要な役割です。一般的なソフトウェア開発とは異なり、同じ処理でもデータの内容次第で結果が変わるのがAIの特徴です。そのため、適切な評価指標を定め、実験条件やモデルのバージョンを細かく記録することで、結果の再現性を確保する努力も求められます。
AI分野は新しい技術手法が非常に速いスピードで登場するため、常に最新の情報を学び続ける姿勢が不可欠です。また、学習用データの権利問題、個人情報の適切な取り扱い、そしてAIモデルの学習や運用に必要な計算資源の確保とそれに伴うコスト管理も、プロジェクトの成果に直結する重要な要素となります。さらに、企画部門や業務部門、さらには法務部門とも密接に連携しながら、AIの判断根拠を説明できるようにしたり、安全性を含めて継続的に改善していくことが求められます。
AIエンジニアが担当できる具体的な領域としては、以下のようなものがあります。
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需要予測: 商品の売上やサービスの利用数などをAIで予測します。
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不正検知: クレジットカードの不正利用やシステムの異常などをAIで検知します。
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推薦システム: ユーザーの好みに合わせて商品やコンテンツを推薦します。
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画像・音声・文章の解析: 画像認識、音声認識、自然言語処理などを用いて、様々なデータを解析します。
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生成AIを活用した業務支援: 文章生成、画像生成、コード生成など、生成AIを用いて業務効率化や新たな価値創造を支援します。
これらの業務において、AIエンジニアは単に実験で終わらせるのではなく、実際にビジネス価値を生み出す運用設計までを考慮することが求められます。特に、学習用データの作成やラベル付けには多大な手間がかかるため、データ設計の良し悪しがAIプロジェクトの成果を大きく左右します。
具体的な業務には、AIモデルの評価指標を定義すること、学習条件やモデルのバージョンを適切に管理すること、AIが推論を行う速度とそれに伴うコストを調整することなどが含まれます。また、入力データに偏りや変化が生じた際にAIの性能が低下する兆候を検知し、自動的に再学習に繋げる仕組みを構築することも重要です。誤った判断がビジネスに与える影響を事前に見積もり、必要に応じてしきい値を調整したり、人間による確認プロセスを組み込んだりするなど、安全策を講じることも欠かせません。AI分野の技術は急速に進化しており、データの権利や個人情報保護への配慮も常に必須となります。
AIエンジニアの市場価値と高単価を維持する秘訣
AIエンジニアは、生成AIをはじめとするAI技術の活用が社会全体に広がる中で、非常に専門性の高い需要を維持しています。フリーランスボードの調査結果からも、その市場価値の高さが伺えます。
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平均年収: 999万円（IT職種別ランキング9位）
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平均月額単価: 83.2万円
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案件比率: 2.03％
このように、案件数自体は他のIT職種と比べて多くないものの、提供される単価水準は高めに設定されています。また、働き方の面でも選択肢が広く、フルリモート案件が37.5％、一部リモート案件が48.1％と、在宅勤務を含む案件が合計で85.6％に達している点も、AIエンジニアの魅力の一つと言えるでしょう。
AIエンジニアの市場価値が高い背景には、AIが生み出す出力の品質が、企業の事業成果や安全性に直結するという重要な側面があります。AIモデルの設計・開発だけでなく、個人情報保護、知的財産権、そしてシステムのセキュリティまで含めた運用設計全体を網羅できる人材が求められます。このような幅広い要件に対応できる高度なスキルと知識を持つ人材は限られているため、結果としてAIエンジニアの希少価値が高まっているのです。
フリーランスのAIエンジニアとして高単価を維持し、キャリアを築いていくためには、単にAIモデルを開発する技術力だけでなく、以下のようなスキルが特に重要になります。
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ビジネス要件を理解し、成功指標を定義する力: クライアントのビジネス課題を深く理解し、AI導入によってどのような成果を目指すのか、その成功を測るための具体的な指標を明確にできる能力。
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精度低下を検知・改善する運用設計力: AIモデルが実運用中に性能が低下しないよう監視し、問題が発生した際に迅速に原因を特定し、改善策を講じる運用体制を設計・構築できる能力。
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情報漏えい対策などのセキュリティ知識: AIが扱うデータが機密性の高いものである場合が多いため、情報漏えいを防ぐためのセキュリティ対策や、法的・倫理的な側面に関する深い知識。
技術的な専門性だけでなく、ビジネスの視点も持ち合わせ、かつ運用面やセキュリティ面までカバーできるAIエンジニアは非常に希少な存在です。このような多角的な能力を持つ人材は、今後も高い報酬を得る機会に恵まれることでしょう。
フリーランスエンジニアの強い味方「フリーランスボード」
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まとめ
今回のフリーランスボードによる調査レポートは、2025年12月時点のフリーランスAIエンジニア市場の現状を非常に具体的に示しています。平均年収999万円という高水準な報酬、85.6%という高いリモートワーク比率は、AIエンジニアという職種が、専門性と柔軟な働き方を両立できる魅力的なキャリアパスであることを裏付けています。
AIエンジニアは、単なる技術者にとどまらず、ビジネス課題の解決、データ品質の管理、運用設計、そして情報セキュリティや倫理的配慮といった幅広い側面に対応できる能力が求められます。特に生成AIの普及が進む中で、これらの複合的なスキルを持つ人材の市場価値はさらに高まるでしょう。
AI技術の進化は止まることなく、それに伴いAIエンジニアの役割も常に変化し、拡大していきます。この変化の波に乗り、自身のスキルを継続的に磨き続けることが、フリーランスAIエンジニアとして成功するための鍵となるでしょう。フリーランスボードのようなプラットフォームを活用し、最新の市場動向を把握しながら、自身のキャリアを戦略的に構築していくことが期待されます。AI分野への関心がある方にとって、AIエンジニアは今後も大きな可能性を秘めた職種であり続けるでしょう。
