2025年に副業でAIエンジニアを挑戦した時の記録まとめ

AIエンジニアの副業を甘く見てはいけない

まず最初に言いたいんは、「副業やからって甘く見たらあかん」ってことや。

AIの世界は奥が深い。Pythonでちょっとコード書けるくらいじゃ通用せえへん。

データの前処理、モデルの選定、ハイパーパラメータの調整、精度の評価、デプロイまで、全部自分でやらなあかんこともある。

副業やからって「ちょっと手伝うだけやろ」って気持ちで挑んだら、痛い目見るで。

AIエンジニアの副業案件の具体的な内容

ワイが初めて受けた副業案件は、ある中小企業の売上予測モデルの構築やった。

Excelで管理してた過去データを使って、来月の売上を予測したいっていう依頼や。

正直、最初は「回帰モデルでサクッと終わるやろ」って思ってた。

でもな、データがぐちゃぐちゃやった。欠損値だらけ、フォーマットバラバラ、外れ値も多い。前処理だけで丸2日かかったわ。

AIエンジニアの副業の心構え

ここでワイが学んだ心構えのひとつは、「地味な作業こそ丁寧にやる」ってことや。

AIって聞くと、なんか華やかなイメージあるやん？でも実際は、地道なデータ整理が8割や。

この部分を雑にやると、どんなにええモデル使っても精度出えへん。

副業やからって時間をケチったら、結局自分が苦しむことになる。

AIエンジニアの副業はクライアントとの関係性も重要

次に大事なんは、「クライアントとのコミュニケーション」や。

副業って、基本的にリモートやし、顔合わせることも少ない。

せやから、相手が何を求めてるか、ちゃんと聞き出す力が必要や。

ワイも最初は「精度が高いモデル作ればええやろ」って思ってたけど、クライアントは「使いやすさ」や「解釈のしやすさ」を重視してた。

例えば、XGBoostよりも、シンプルな線形回帰の方が喜ばれたりするんや。

このとき痛感したんは、「技術力だけやなく、相手目線で考える力」が副業には必要やってこと。

ワイらエンジニアは、つい最新技術とか複雑なアルゴリズムに走りがちやけど、クライアントが求めてるんは「課題解決」や。

そのためには、技術を使いこなすだけやなく、伝える力も磨かなあかん。

AIエンジニアの副業は時間管理も重要

あと、これは副業ならではやけど、「時間管理」もめっちゃ重要や。

昼間は本業があるから、夜や週末に作業することになる。せやけど、納期は待ってくれへん。

ワイも一回、納期前日に本業でトラブルがあって、副業の作業が全然進まんかったことがある。

そのときは、夜通し作業してギリギリ納品したけど、体ボロボロやったわ。

せやから、「無理せず、計画的に進める」っていう心構えが必要や。

副業はあくまで自分の成長のためやけど、健康壊したら元も子もない。

スケジュール管理はしっかりして、余裕を持って動くことが大事や。

AIエンジニアの副業についてまとめ

最後に言いたいんは、「失敗を恐れず、挑戦し続ける」ってことや。

AIの世界は変化が激しい。昨日の常識が今日には通用せえへんこともある。

副業で失敗することもあるやろうけど、それを糧にして成長できるんが、ほんまのエンジニアやと思う。

ワイも、最初の案件で精度が出えへんくて、クライアントに怒られたことある。

でもな、その経験があったからこそ、次の案件ではデータ分析の精度評価に時間をかけるようになった。失敗は痛いけど、成長のチャンスでもあるんや。

副業でAIエンジニアに挑むって、簡単なことやない。でも、ワイはこの道を選んでよかったと思ってる。

自分の力で課題を解決して、誰かの役に立てるって、めっちゃ嬉しいやん。これからも、ワイは挑戦し続けるで。根性と前向きさを武器に、AIの世界で一歩ずつ進んでいくんや。