【徹底解説】フリーランスのAIコンサルタント｜働き方・案件の特徴・年収相場・おすすめエージェント
AI（人工知能）は、予測、最適化、異常検知など、様々なビジネスシーンで活用されています。また、深層学習や機械学習を駆使した生成AI（Generative AI）の登場により、テキスト、画像、音楽、ビデオなどのデジタルコンテンツを自動生成できるようになり、企業のAI活用ニーズは更に高まっています。
しかし、多くの企業ではデータサイエンスやAI技術の知見を持つAI人材が不足しているため、コンサルティングファームやAI開発会社などに支援を依頼しています。そのような状況下、独立した個人として活動する「フリーランスのAIコンサルタント」の活躍の場が広がりを見せています。
本記事では、「フリーランスのAIコンサルタントの働き方」、「AIフリーコンサル案件の特徴や案件例」、「AIフリーコンサルの報酬・年収相場」、そして「フリーランスのAIコンサルタントにおすすめの案件紹介サービス」などについて、詳細に解説します。
- フリーランスのAIコンサルタントの働き方や案件の特徴、年収相場が分かる
- AIフリーコンサルが登録すべき案件紹介サービスが分かる
- AIフリーコンサルの将来性や必要な知見・スキルが分かる
フリーランスコンサルタント完全ガイド
フリーランスのコンサルタントとして独立・成功するために知っておくべきことを網羅。フリーコンサルの始め方・開業から案件獲得までの流れ・エージェントの選び方などを知りたい方は、「【完全ガイド】フリーコンサルの始め方や案件獲得のポイントを徹底解説」も合わせてご覧ください。
おすすめの案件仲介・マッチングサービス
国内51のフリーコンサル向けの案件仲介・マッチングサービスを徹底紹介。自身に合ったサービスを探している方は「【戦略・業務／IT／SAP／人事】フリーコンサル向けの案件仲介・マッチングサービスのおすすめを厳選」も合わせてご覧ください。
フリーランスのAIコンサルタントとは？
フリーランスのAIコンサルタントは、独立した個人のコンサルタントとして、企業のAI活用を支援するAIの専門家です。AIコンサルタントとしてプロジェクトに参画し、ユースケースの検討、必要なデータの定義、モデル開発などを通じて、企業のAI活用を支援します。
フリーランスのAIコンサルタントの仕事内容は、以下の5つに分類できます。
| 種類 | 仕事内容 |
|---|---|
| AI活用戦略の策定 | 既存ビジネスの高度化、社内業務効率化、新規サービス立ち上げなどにおけるAI活用方針の策定を通じて、AIを企業の事業戦略としてどのように活用していくかの戦略構想を策定します。 |
| AIサービスやAI活用施策の企画 | AIを活用した新規サービスや社内業務の効率化などについて、具体的なユースケースを検討し、活用データの整理やアーキテクチャーの構想など要件定義を行います。 |
| AIサービスやAI活用施策の開発・PoC | AIを活用した新規サービスや社内業務の効率化などについて、AIモデルの設計・開発やPoCの実施、評価・改善を行い、リリースを支援します。 |
| 組織のAI活用促進 | 全社のAI活用文化の醸成や促進を図るため、研修・トレーニングの設計・実施やワークショップの開催などを企画します。 |
| AI商材のプリセールス支援 | AI知見を活かして、企業のAI商材の営業活動を技術面からサポートします。 |
フリーランスのAIコンサルタントの働き方
フリーランスのAIコンサルタントは、「事業会社直下型」と「コンサル・AI開発ベンダー直下型（サブコン型）」のいずれかの形で、コンサルティングプロジェクトに参画します。
エンドクライアント直下の事業会社直下型
事業会社直下型では、フリーランスのAIコンサルタントが事業会社のAI活用プロジェクトに、メンバーの1人として直接参画します。「ユーザー側PMOとしてのAI活用プロジェクトのQCD管理」や「AIを活用したユースケースの検討」などを、社員を代替する形で実施します。
コンサルティングファーム・AI開発ベンダー直下型
コンサルティングファーム・AI開発ベンダー直下型では、フリーランスのAIコンサルタントが大手コンサルティングファームやSIer、AI開発会社などが事業会社から受注したAI活用プロジェクトに、1メンバーとして参画します。ベンダー側のメンバーとして、AI活用の要件定義やモデル設計、開発、PoC運用などを支援します。この働き方は、コンサルティングファームやSIerなどに勤めている時とあまり変わりません。
フリーランスのAIコンサルタントの報酬・年収相場
フリーランスのAIコンサルタントの月額報酬単価は、平均して約163万円が相場となっています。AI人材の需要が供給を上回っている現状において、AI案件の月額報酬単価は、他のフリーランスコンサルタント向け案件と比較しても高い水準にあります。
仮に、月額報酬が160万円で、1年間コンスタントに案件に参画できた場合、年収は約1,900万円の計算になります。
フリーコンサルの詳細な単価相場が気になる方は、こちらの記事もご覧ください。
AIフリーコンサルの将来性
AI人材の不足や生成AI導入の加速を背景に、AIフリーコンサルの将来性は明るいといえます。
AI人材が不足している
企業におけるAI活用ニーズが高まる中、AI人材の不足は今後も継続・拡大していくことが予想されます。経済産業省の「IT人材需給に関する調査」では、2025年には約9万人、2030年には約12万人のAI人材が不足すると予測されています。
また、独立行政法人 情報処理推進機構（IPA）の「DX白書2023」でも、AI導入課題として「AI人材が不足している」と回答した企業は約50%に上っており、AI導入における最大の課題となっています。
このようなAI人材不足の状況下では、AIフリーコンサルに対する需要は今後も高まっていくでしょう。AIフリーコンサルとして、自身のスキルを磨き、企業のAI活用を支援していくことが重要です。
生成AIの導入が加速
2023年以降、生成AIの活用に取り組む企業が増加しています。生成AIは、あらゆる業界において既存のビジネスの勢力図を塗り替える可能性がある技術として注目されており、多くの企業が新規サービスの開発や社内業務の効率化を目的として、生成AIの活用に着手しています。
しかし、PwC Japanの「生成AIに関する実態調査2023 秋」によると、生成AI活用を進める上での最大の課題は「必要なスキルを持った人材がいない」ことであり、「ノウハウがなく、進め方がわからない」も2番目に大きな課題として挙げられています。
このような状況では、特に生成AIのスキル・知見を持つフリーランスのAIコンサルタントのニーズは、今後ますます高まっていくと想定されます。
AIフリーコンサル案件の案件例
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AI活用戦略の策定
| テーマ | 生成AI利活用促進とビジネス化戦略の構想立案支援 |
|---|---|
| 単価 | ～200万円／月 |
| 案件内容 | 以下の3つの観点から生成AI活用の構想を策定 （クライアント社内での利活用／グループ会社へのサービス展開／ビジネス化戦略の観点から生成） 構想立案における戦略の可視化と整理 |
AIサービスやAI活用施策の推進支援
| テーマ | 生成AI利活用促進とビジネス化戦略の構想立案支援 |
|---|---|
| 単価 | ～150万円／月 |
| 案件内容 | ユースケース検討 必要なデータ定義、RAG要件整理 PoC支援 |
データ活用支援
| テーマ | データ活用新規事業推進支援 |
|---|---|
| 単価 | ～180万円／月 |
| 案件内容 | 大企業におけるBigdataを活用したAIプロジェクトの支援 企業が保有する大規模データの活用方法・ユースケースの検討 データ活用に必要なAI技術などの選定 |
組織のAI活用促進
| テーマ | AI戦略策定および組織内の活用促進 |
|---|---|
| 単価 | ～190万円／月 |
| 案件内容 | AI技術の選定および導入戦略の策定 組織内でのAI活用文化の構築と推進 AI導入に関するトレーニングやワークショップの実施 |
AI商材のプリセールス支援
| テーマ | IT商社におけるAI商材のプリセールス支援 |
|---|---|
| 単価 | ～150万円／月 |
| 案件内容 | AI商材の営業支援 アカウント営業担当と連携しながら、営業活動全般を支援 マイクロソフト社AI製品（OpenAI、AI Studioなど）をコンサルティング営業 |
AIフリーコンサルにおすすめの案件紹介サービス
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High Performer Consultant
| サービス名： | High Performer Consultant |
| 運営会社： | INTLOOP株式会社 |
- フリーランスコンサルタント向けの案件紹介を20年行なっているINTLOOP社が提供する案件仲介サービス
- PMO案件が全体の60%を占めており、テクノロジー・システム領域のPM/PMO経験者に適した案件が多い
- 業界最速水準の月末締翌月15日払いの支払いサイト
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アビリティクラウド
| サービス名： | アビリティクラウド |
| 運営会社： | イグニション・ポイント フォース株式会社 |
- 2014年創業のコンサルティングおよびスタートアップ投資事業を行うイグニション・ポイント（2022年に電通グループに参画）の子会社が運営するフリーランスコンサルタント向けの
案件仲介サービス。 - イグニション・ポイントの顧客ネットワークを活用し、150~200万円前後の高単価な
プライム案件を多数保有。
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Strategy Consultant Bank
| サービス名： | Strategy Consultant Bank
 |
| 運営会社： | 株式会社Groovement |
- 独自ルートで仕入れた上流案件が豊富であり、戦略ファーム出身者や総合コンサルファームで
ビジネスサイドの案件に従事していたコンサルタントに適した案件が多数揃う。 - 大手コンサルティングファーム出身者が仲介エージェントとして案件を紹介・サポートするため、
コンサルタントの得意領域を的確に理解し、紹介案件とのマッチング精度が高い。 - 登録者への案件紹介は、メールなどによる一括配信ではなく、
担当エージェントが個々のコンサルタントに合った案件を厳選して提供。
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foRPRO
| サービス名： | foRPro(フォープロ) |
| 運営会社： | 株式会社Regrit Partners |
- 2017年創業で急成長中のコンサルティングファーム「Regrit Partners」が運営
- DX関連プロジェクト特化型のフリーコンサル向け案件仲介サービスのため、
DX構想策定からデジタルツール導入などのDX関連の案件を多数保有。 - 非公開プライム案件を取り揃えており、高単価案件（案件平均単価150～200万円）が豊富。
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デジタル人材バンク
| サービス名： | デジタル人材バンク |
| 運営会社： | 株式会社クラウド人材バンク |
- DXやデジタル化案件に特化して案件を集めており、「一部上場企業」から「億単位の調達を実施したスタートアップ」まで様々な規模の企業の案件が揃う。
- 経営コンサルタントとしての経験豊富なエージェントが、クライアントから直接取ってきた高単価な案件が多く、平均人月単価は193万円。
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AIフリーコンサルに必要なスキルや経験
機械学習や深層学習などのAI技術知見
AIフリーコンサルとして活躍するためには、様々なAI技術について深い理解が必要不可欠です。
特に、代表的なAI技術である機械学習や深層学習（ディープラーニング）については、「それぞれの技術で実現できること」「学習に必要なデータ量や時間」「必要なハードウェアのスペック」「導入・運用コスト」などについて理解しておくべきです。
機械学習であれば、教師あり学習、教師なし学習、強化学習といったデータ処理の方法やそれぞれのデータ処理方法を用いるケース（需要予測や不良品検知、エレベーターの制御など）について理解しておくことが重要です。
深層学習についても、ニューラルネットワークを多層化したデータ処理構造や、画像認識や自動運転などの代表的なユースケースを深く理解し、ビジネス課題に適用できる知見を持つことが求められます。
生成AIの知見
今後、生成AI人材への需要は高まることが予想されるため、AIフリーコンサルとして生成AIの知見を有していることは非常に重要です。
生成AIで実現可能なこと（テキスト生成、画像生成、動画生成、音声生成）を理解しておく必要があります。例えば、テキスト生成においては、GPTなどの代表的なLLM（大規模言語モデル）の特徴や違いを説明できることが求められます。
また、企業の課題やアセットに合わせて、既存サービスの改善、新規サービス立ち上げ、社内業務の効率化などの観点で、生成AIのユースケースを企画できるスキルも重要です。
さらに、ユースケースに基づいて、必要なデータの定義やRAG要件の整理、プロンプト開発、生成AIモデルの評価設計、PoC支援などが行えると、フリーランスのAIコンサルとして非常に強い引き合いが期待できます。
データサイエンスの知見
AIフリーコンサルとして活躍するためには、統計学の理解とデータサイエンスのスキルが不可欠です。具体的には、データクレンジングや適切な学習データの準備、モデルのアウトプット評価などを行える必要があります。また、大規模データを取り扱うためにSQLのスキルを持っていることも重要です。
プログラミング
AIフリーコンサルとして活躍するうえで、AIモデルを開発するためのプログラミングについても理解しておくと、支援できる幅がより広がります。特にAI実装の中心的なプログラミング言語であるPythonについての知見やスキルを有する場合は、プロジェクトにおいて開発者などとの連携もよりスムーズになるでしょう。
AIフリーコンサルとして、AIモデルを開発するためのプログラミングについても理解しておくと、支援できる幅がより広がります。特にAI実装の中心的なプログラミング言語であるPythonについての知見やスキルを有する場合は、プロジェクトにおいて開発者などとの連携がよりスムーズになるでしょう。
加えて、機械学習ライブラリ（scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなど）の知見やクラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azureなど）のインフラ面の知識もあると大きな武器となります。
AIリスクガバナンス
生成AIなどの活用において、企業はサイバーセキュリティリスクや誤情報の拡散、法的責任や風評リスクなどに懸念を持っています。
そのため、AIモデルのバイアス検知やモデル精度維持のためのオペレーション設計、AIリスクに関する社内教育、社内ガイドラインの策定、倫理委員会の設置、開発ベンダーのコントロールなど、AIリスクに適切に対処するためのガバナンス施策を設計できるスキルや知見に対して、ニーズが高まっています。
各国のAIに関する法規制やガイドラインを理解していることも必要でしょう。