AIエンジニアとして副業を始めたいけれど、いくら稼げるのか、本業と両立できるのかと迷っている方も多いのではないでしょうか。
調査では、副業全体の時給は平均3,617円、1か月の時間は平均23.0時間です。月20万円を得るには、時給5,000円で月40時間ほどが必要になります。
簡単ではありませんが、実績を積んで時給の高い仕事を受けられるようになれば、目指せない額ではありません。
時給と時間から見た収入の目安、副業のジャンル、最初の案件を獲得する手順に加えて、就業規則、契約、税金の注意点まで解説します。
AIエンジニアの副業は増えているのか
副業をする人は増えています。パーソル総合研究所の調査（2025年）では、正社員の副業実施率が過去最高の11.0%になり、企業の副業容認率も過去最高でした（参考①）。ITの分野では、厚生労働省の調査報告書（令和6年3月）で、IT・デジタル人材2,000人のうち8.1%が兼業・副業をしていました（参考⑤）。どちらもAIエンジニアだけの数字ではありません。
ただし、AIの案件がすべて副業向けというわけではありません。インディバースフリーランスの掲載求人では、AIエンジニアの求人1,871件のうち、副業の求人は80件でした（参考③）。1つのサイトの数字ですが、副業向けの求人は全体の一部で、週1〜2日で参加できる案件は選択肢が限られると考えておきましょう。
需要の背景には、社内にAIの専門家がいない企業の事情があります。自社のサービスにAIの機能を組み込みたい、定型業務を自動化したい、社内文書を検索するチャットボットを作りたいといった依頼は、専門家をフルタイムで採用しなくても、期間や範囲を区切って外部に任せられるためです。
副業収入の目安はどれくらい？時給と稼働時間で計算する
副業全体の相場から見ておきましょう。パーソル総合研究所の調査では、副業の時給は平均3,617円、中央値2,083円で、1か月の副業時間は平均23.0時間でした（参考①）。単純に掛けると、月5万〜8万円ほどです。職種を問わない調査なので、AIの業務委託より低く出ている可能性はありますが、副業全体ではこの水準が基準になります。
ITの分野でも、少額の人が多数います。レバテックフリーランスが副業をするIT人材500人に聞いた調査では、月収は「5万円未満」が32.6%で最も多く、30万円以上の人は1割以上でした（参考②）。時間は週5時間以上10時間未満が最も多い回答です。調査の時期は記事に書かれていません。
AIエンジニアの副業の時給について、公的な統計はありません。そこで、収入は時給と時間から計算しましょう。次の表は計算の例で、相場を示すものではありません。税金や経費を引く前の額です。
| 時給 | 月20時間 | 月40時間 | 月60時間 |
|---|---|---|---|
| 3,000円 | 6万円 | 12万円 | 18万円 |
| 5,000円 | 10万円 | 20万円 | 30万円 |
| 8,000円 | 16万円 | 32万円 | 48万円 |
月20万円を得るには、時給5,000円なら月40時間（週10時間ほど）、時給8,000円なら月25時間が必要です。本業と両立できる時間には限りがあるので、時間を増やすより、時給の高い仕事を受けられる実績を作るほうが現実的です。なお、月に数十万円の単価はフルタイムに近い稼働を前提にしていることがあるので、求人では週の稼働日数も確かめてください。フリーランスボードの集計では、AIエンジニア案件の平均月額単価は87.3万円でしたが（参考④）、副業に限った値ではありません。
参考：
①第四回 副業の実態・意識に関する定量調査（パーソル総合研究所：2025年）
https://rc.persol-group.co.jp/wp-content/uploads/2025/10/news-release-20251028-1000-1.pdf
②エンジニアの副業ってどうなの？（レバテックフリーランス）
https://freelance.levtech.jp/guide/detail/481/
③AI副業の単価相場と求人データ（インディバースフリーランス）
https://freelance.indieverse.co.jp/media/sidework/ai-sidework
④AIエンジニア案件の平均単価（INSTANTROOM：フリーランスボードの集計）
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000141.000116595.html
⑤IT・デジタル人材の労働市場に関する研究調査事業 調査報告書（厚生労働省）
https://www.mhlw.go.jp/content/11600000/001244078.pdf
副業で稼げる人・苦戦する人の違い
違いが出やすいのは、技術力そのものより、強みの伝え方です。「Pythonが書ける」「機械学習ができる」だけでは、発注する側は頼める内容を判断できません。例えば「小売業向けの需要予測モデルを作り、在庫の削減につなげた」のように、対象の業界と成果まで示すと、依頼のイメージが伝わります。
もう1つの違いは行動です。サービスに登録して待つだけでは、案件はなかなか増えません。自分から提案を送る、技術記事で発信する、勉強会で知り合いを増やすといった動きが、最初の受注につながります。技術の内容を相手に合わせて説明できる人は、エンジニアではない担当者からも頼られやすくなります。
副業に必要なスキル
副業では、教えてくれる人がいない状態で成果を求められることが多いため、本業より幅広い力が必要になります。主なスキルは次の4つです。
・プログラミングとデータ処理：Python、SQL、データの前処理
・機械学習と生成AI：モデルの開発と評価、LLMのAPI、RAG
・クラウド：AWS、Google Cloud、Microsoft Azureのいずれかでの実装と運用
・業務の理解と説明：要件の整理、AIの精度やリスクの説明
AIエンジニアが副業するメリットとデメリット
メリットは、収入が増えることだけではありません。本業では担当できない技術や工程を経験でき、社外の仕事で自分の市場価値を確かめられます。パーソル総合研究所の調査では、副業の理由が収入の補填からキャリア形成や自己実現へ移っているとされています。
デメリットは、時間と体の負担です。同じ調査では、本業の残業と副業を合わせて月45時間以上になる人が3割を超え、その半数以上は本業の会社に副業を報告していませんでした。無理をすると本業にも副業にも影響が出るので、続けられる量から始めましょう。
【ジャンル別】AIエンジニアが選べる副業の全体像
開発・実装系：AI/MLモデル開発・システム組み込みの副業
技術力が収入に直結しやすいジャンルです。分類・回帰・異常検知などのモデルの開発と調整、既存システムへの推薦や自然言語処理の組み込み、クラウドでの学習・運用の仕組みづくりが含まれます。Python、scikit-learn、PyTorchやTensorFlow、SQLが求められることが多く、まとまった時間が必要になるので、週の稼働を先に相手と決めておきましょう。
生成AI活用系：ChatGPT/LLMを使ったプロダクト・ツール開発
OpenAIやAnthropicのAPIを使ったチャットボットの開発、社内文書を検索して回答させるRAG（検索拡張生成）の実装、業務を自動化するツールの構築が主な案件です。Web開発の経験も活かしやすい分野です。導入後の改善や保守まで続く案件なら、継続した収入につながります。
データ分析・コンサル系：データ活用戦略の支援・分析レポート作成
開発スキルよりもビジネスの理解が問われるジャンルです。売上や顧客行動のデータを分析して、経営判断に使えるレポートにまとめます。SQLやBIツール（Tableau、Looker、Power BIなど）を使った分析、データ活用の計画づくりが典型的な仕事です。提案までできると、相談や助言の依頼に発展することがあります。
知識共有系：教育・研修講師・技術記事執筆・オンライン講座
知識を教材や記事にして届けるジャンルです。企業向けのAI研修、技術記事の執筆、Udemyなどのオンライン講座があります。時間の融通が利きやすく、一度作った講座は売れ続ける可能性もあります。ただし、発信を始めてすぐに収入になるとは限りません。発信は、開発案件の問い合わせを増やす手段としても役立ちます。
最初の案件を獲得するまでのロードマップ【ゼロから受注まで】
STEP1：自分の「強み×副業タイプ」を明確にする
まず、本業で携わっている領域（需要予測、画像認識、自然言語処理、MLOpsなど）を書き出し、どのジャンルで活かせるかを整理します。例えば、MLOpsの経験があれば開発・実装系に、社内でAI研修をしてきた経験があれば知識共有系に活かせます。
次に、相手を絞りましょう。スタートアップか大企業か、特定の業界（EC、医療、製造など）に絞るかで、提案の内容や成果物の作り方が変わります。最初から広く狙うより、「製造業のAI活用を支援するエンジニア」のように示すほうが、相手に伝わりやすくなります。
STEP2：ポートフォリオ・実績を作る
実績がないうちは、自主制作で実力を示します。公開データ（Kaggle、政府統計、UCIのリポジトリなど）でモデルを作り、過程と結果をGitHubやZennで公開しましょう。技術の説明だけでなく、誰のどんな課題を解決するのかまで書くと、発注する側が導入後を想像しやすくなります。本業の会社のデータやコードは、成果物に使わないでください。
最初の1件は、小さな仕事や身近な相手から始める方法もあります。知人の会社のデータ分析やNPOのAI活用の支援などです。報酬が低い場合でも、作業範囲と成果物の扱いは、事前に書面で決めておきましょう。
STEP3：案件獲得チャネルを選んで最初の提案を送る
主な探し方は4つあります。1つ目はエージェントやマッチングサービスです。レバテックフリーランスやITプロパートナーズなどがあり、週の稼働条件で探せるサービスもありますが、実務経験を条件にする案件が多くあります。2つ目はクラウドソーシングで、クラウドワークスやランサーズが代表的です。小さな案件で実績を作りやすい一方、単価は低めのものも混ざります。
3つ目はSNSや技術記事からの問い合わせで、XやLinkedIn、Zennで発信を続ける方法です。すぐには結果が出ませんが、指名で相談を受けられるようになれば、条件の相談がしやすくなります。4つ目は知人や前職の同僚からの紹介です。実力を知っている相手なので話が進みやすく、勉強会やコミュニティへの参加がきっかけになります。
STEP4：初受注後に継続・単価アップへつなげるコツ
受注したら、次の依頼につなげることを意識しましょう。納品物の品質に加えて、進捗の定期的な報告と、問題が起きたときの早い連絡が信頼につながります。副業では連絡できる時間が限られるので、連絡の時間帯も最初に決めておきます。
単価を上げる機会は、次の段階の提案です。例えば、モデルの開発を担当した相手に、精度の改善や新しいデータへの対応を提案します。実績が増えるほど条件を相談しやすくなるので、成果を数字で記録しておきましょう。
副業収入を増やす「単価交渉と専門性向上」の戦略
「時間単価」だけでなく「成果物」で契約する考え方
時間単価の契約では、収入は時間と単価の掛け算で頭打ちになります。成果物を単位にした契約なら、短い時間で終えられるほど実質の時給が上がります。一方で、作業が想定より増えると時給が下がるので、範囲を明確にしておくことが前提です。
例えば「このデータで需要予測モデルを作り、検証結果を納品する」という形です。売上の改善額に応じた報酬は、発注する側にはわかりやすいものの、成果が出なければ報酬が減ります。AIの精度は事前に保証しにくいので、精度を約束しない条件や責任の範囲を契約で決めておきましょう。
高単価につながる「専門領域の深め方」3つのアプローチ
専門性の深め方は3つあります。
1つ目は「タスク特化型」です。物体検出、時系列予測、LLMの評価など、特定の技術を深めます。「この分野ならこの人」と知られれば、指名で相談を受けやすくなります。
2つ目は「業界特化型」です。医療、金融、製造、小売などの知識とAIのスキルを組み合わせます。業界の規制やデータの特性を理解している人は、同じ業界の企業から相談を受けやすくなります。
3つ目は「フルスタック型」です。データの収集から前処理、モデルの開発、APIの作成、運用の監視まで一貫して担当します。予算の限られた企業では、1人で全工程を任せられる点が価値になります。
資格は単価を上げるのか
資格と副業の単価の関係を示す統計は見当たりません。資格は、実績が少ない時期に知識を示す補助の材料と考えましょう。クラウドの資格には、AWS Certified Machine Learning Engineer – AssociateやGoogle CloudのProfessional Machine Learning Engineerがあります。AWSのMachine Learning – Specialtyは2026年3月31日で受験が終わり、MicrosoftのAzure AI Engineer Associateも終了しました（各社の公式ページ）。古い記事の情報に注意してください。
G検定やE資格は、国内で知られた資格で、AIの知識を整理するのに役立ちます。ただし、発注する側が最終的に見たいのは、何を作れるかです。資格の勉強とあわせて、GitHubでの成果物や仕事の実績を増やしましょう。
副業と本業の両立：時間管理・リスク管理・契約の注意点
就業規則・副業禁止リスクを正しく理解して始める
最初に、勤務先の就業規則を確かめます。厚生労働省は平成30年1月に「副業・兼業の促進に関するガイドライン」を作成し（令和4年7月に改定）、同じ月にモデル就業規則も、許可なく他の業務に従事しないという規定を削除して、副業を認める内容に改めました。ただし、これはひな形で、実際の扱いは会社ごとに違います。
ガイドラインによると、裁判例では勤務時間外の使い方は基本的に自由で、会社が制限できるのは、本業に支障がある場合、秘密が漏れる場合、競業で会社の利益が害される場合、会社の名誉や信用を損なう場合などです（参考③）。AIエンジニアは、本業の取引先と同じ業界の案件や、本業のノウハウを使う案件で問題になりやすいので、申請や届出の手続きとあわせて、人事に確かめましょう。
参考：
①副業・兼業の促進に関するガイドライン：厚生労働省
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000192188.html
②モデル就業規則：厚生労働省
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/roudoukijun/zigyonushi/model/index.html
③副業・兼業の促進に関するガイドライン（令和4年7月8日改定版）：厚生労働省
https://www.mhlw.go.jp/content/11200000/000962665.pdf
④No.1900 給与所得者で確定申告が必要な人：国税庁
https://www.nta.go.jp/taxes/shiraberu/taxanswer/shotoku/1900.htm
⑤副業分を納付書（普通徴収）で納めたい場合：西宮市
https://www.nishi.or.jp/kurashi/shizei/kojinshiminzei/nouzeihouhou/Heicyou.html
⑥終了した資格の案内（MicrosoftのAzure AI Engineer Associate、AWSのMachine Learning – Specialty）
https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/azure-ai-engineer/
https://aws.amazon.com/certification/certified-machine-learning-specialty/
契約・情報の扱いで気をつけること
業務委託の副業では、自分の身を守るのは契約です。令和6年11月に施行されたフリーランス法では、発注事業者に、業務内容や報酬額、支払期日などを書面やメールで示すことが義務づけられ、報酬は原則として受領から60日以内に支払うこととされました（従業員を使わない個人が対象です。詳しい条件は厚生労働省の資料で確かめてください）。条件が曖昧な依頼は、受ける前に確認しましょう。
情報の扱いにも注意が必要です。本業や発注元の機密情報、個人情報を、外部のAIツールに入力しないでください。学習データや生成物の権利、モデルの成果物を誰のものにするかも、契約で決めておきます。AIの出力は誤ることがあるので、納品の前に自分で確かめる工程を入れましょう。
パーソル総合研究所の調査では、業務委託で副業をする人の約7割が、契約時に内容の修正や変更を求めていませんでした。疑問があれば、受ける前に相談するほうが、後のトラブルを防げます。
副業に使える時間を「設計」する：週5時間から始める計画
時間は、空いたら使うのではなく、先に確保しましょう。前述の調査では、副業の時間は月平均23.0時間で、週に直すと5時間ほどです。1週間の予定を書き出し、平日の早朝や週末の半日をカレンダーに登録して、他の予定を入れないようにすると続けやすくなります。
案件を受けるときは、週に何時間働けるのかを先に伝えます。受けすぎると、本業にも納品の品質にも影響します。「週末のみ稼働で、納品は2週間後」のように条件を示しておくと、双方の認識がそろいます。
なお、副業が雇用契約なら、本業と労働時間が通算されます。フリーランスや業務委託のように労働基準法が適用されない場合は通算されませんが、そのぶん長時間労働になっていないかを自分で管理する必要があります（ガイドライン）。
副業収入の税金・確定申告：初めての基礎知識
基準になるのは収入ではなく所得で、所得は収入から必要経費を引いた額です。給与を1か所から受けている会社員は、給与以外の所得の合計が年20万円を超えると、原則として翌年3月15日までに確定申告が必要です（国税庁 No.1900）。営利を目的に継続して行う副業の所得は「業務に係る雑所得」にあたります。社会通念上、事業といえる規模で、帳簿を保存している場合は事業所得になることがありますが、自分では判断しにくいので、税務署や税理士に確かめましょう。
始めた年から、領収書、請求書、入金の記録を整理しておきましょう。必要経費にできるのは副業に必要な支出で、パソコンや通信費のように本業や私用と共用するものは、副業の分だけを分けて計上します。会計ソフトを使うと、初めてでも記録をつけやすくなります。税理士への相談は、収入が増えて判断に迷うようになった時点で考えましょう。
生成AI時代にAIエンジニアの副業はなくなる？将来性と生き残り戦略
生成AIによって「なくなる副業」と「伸びる副業」の見極め方
AIエンジニアの副業がすべてなくなることは考えにくいものの、生成AIの影響で仕事の中身は変わっていきます。将来を示す統計はないので、仕事の性質から見ていきましょう。
影響を受けやすいのは、定型的なコードの補助、汎用的なデータ前処理のスクリプト、チュートリアルどおりの実装など、パターン化できる作業です。残りやすいのは、生成AIを安全に業務へ導入する設計と評価、誤った回答（ハルシネーション）への対策、企業固有のデータを使うシステムの構築、AIの利用ルールづくりの支援です。人が責任を持って判断する部分に、価値が残ると考えられます。
AIを「使う側」から「設計・評価する側」へ：キャリアの軸足の置き方
長く価値を保つには、AIをどう設計・評価・改善するかを判断できる力が欠かせません。具体的には、LLMの出力の評価指標を作る力、RAGの精度を改善する力（検索の調整、文書の分割の仕方、結果の並べ替え）、AIを使ったシステム全体の設計です。
簡単なチャットボットはツールで作りやすくなっているので、社内の情報管理と連携するシステムや、AIの品質を保つ仕組みのように、要件が複雑な仕事で差がつきます。新しいモデルが出ても通用するように、考え方の部分から学び続けましょう。
副業を踏み台にフリーランス独立を目指す場合の判断基準
副業を続けるうちに、独立を考える人もいるでしょう。決まった基準はありませんが、確かめたいのは次の3点です。収入が数か月以上安定して続いていること、複数の取引先があること、1社が止まっても生活できるだけの蓄えがあることです。
収入が安定していない、案件が途切れがちといった段階なら、副業を続けましょう。本業の収入があるうちは、自分の市場価値を試しながら準備できます。独立後は社会保険や税金を自分で手続きするので、手元に残る額で計算してから判断してください。
AIエンジニア副業に関するよくある質問
Q1. AIエンジニアの副業は「やめとけ」と言われる理由は？実態はどうなのか
「やめとけ」と言われる主な理由は3つです。
①本業との時間の両立が難しいこと
②最初の案件を獲得するまで時間がかかること
③技術の変化が速く、スキルが古くなりやすいこと
どれも実際にある課題です。一方で、前述の調査のとおり副業をする人は増えており、本業では得られない経験を積めるという利点もあります。時間に無理がなく、就業規則に問題がないなら、小さく試して判断するのがよいでしょう。
Q2. 機械学習未経験でも、AIエンジニアとして副業できる案件はあるのか
機械学習の実装経験がなくても取り組みやすい仕事はあります。LLMのAPIを使ったツールの開発は、Pythonの基礎とAPIの知識があれば始められ、SQLとBIツールでの分析なら機械学習の知識なしで進められる案件もあります。ただし、実務経験を求める案件が多いので、自主制作で実力を示しましょう。「AIエンジニア」と名乗るなら、教師あり・なし学習、評価指標などの基礎は身につけておくべきです。できることに合わせて、「生成AIツールの開発」のように具体的に示すほうが、発注する側にも誠実です。
Q3. 土日・週1日程度の稼働でも受注できる案件の種類と現実
週1日ほどで取り組みやすいのは、短時間の技術相談、技術記事の執筆や監修、モデルの評価やレビュー、小規模な分析レポートです。長期の開発案件は週1日では難しいことが多く、平日の打ち合わせを求められる場合もあります。応募の段階で稼働できる時間を伝え、相手の期待とすり合わせておきましょう。
Q4. 副業収入はいくらから確定申告が必要？税金で気をつけることは
給与を1か所から受けている会社員の場合、給与以外の所得の合計が年20万円を超えると、原則として確定申告が必要です（所得＝収入－必要経費）。
例えば、副業の収入が30万円で経費が15万円なら、所得は15万円で、確定申告は原則不要です。ただし、住民税の申告は別に必要な場合があります。お住まいの市区町村に確かめてください。節税の方法としてよく挙がる青色申告の特別控除（最高65万円）は、事業所得や不動産所得などが対象なので、雑所得の副業では使えません。売上が増えてきたら、消費税の扱いやインボイスの登録が必要かどうかも確かめましょう。
会社に副業を知られたくないという相談もありますが、勤務先のルールに沿って届け出るのが基本です。住民税は、給与以外の所得の分を、確定申告書の第二表で「自分で納付」にすると、普通徴収にできます（西宮市の案内の例）。ただし、副業が給与の場合は分けられず、扱いは自治体によって異なることがあるので、市区町村に確かめてください。制度は変わることがあるので、細かい判断は税務署や税理士に相談しましょう。
参考：
①No.1350 事業所得の課税のしくみ：国税庁 https://www.nta.go.jp/taxes/shiraberu/taxanswer/shotoku/1350.htm
②No.1500 雑所得：国税庁
https://www.nta.go.jp/taxes/shiraberu/taxanswer/shotoku/1500.htm
③No.2070 青色申告制度：国税庁
https://www.nta.go.jp/taxes/shiraberu/taxanswer/shotoku/2070.htm
④No.6101 消費税の基本的なしくみ：国税庁
https://www.nta.go.jp/taxes/shiraberu/taxanswer/shohi/6101.htm
⑤フリーランス・事業者間取引適正化等法 説明資料：厚生労働省
https://www.mhlw.go.jp/content/001358299.pdf
まとめ
AIエンジニアの副業の収入は、時給と時間で決まります。調査によると、副業全体の時給は平均3,617円、時間は月平均23.0時間です。月20万円を得るには、時給5,000円で月40時間、時給8,000円で月25時間が必要になります。週1〜2日で参加できる案件は限られるので、成果物で実力を示し、自分の強みに合うジャンルと相手を選びましょう。実績が増えるほど、時給の高い仕事を受けやすくなります。生成AIの普及で定型的な作業は影響を受けやすいので、設計や評価の力も磨いていきましょう。
始める前には、就業規則、競業や秘密保持、契約の条件を確かめます。業務委託なら、作業範囲、報酬、成果物の権利を書面で決めておきましょう。所得が年20万円を超えると、原則として確定申告が必要です。基準は収入ではなく所得で、住民税の申告は別に必要な場合があります。まず本業で培った強みを書き出し、無理のない時間で小さな案件から始めてみましょう。
