フリーランス・副業向けの案件マッチングサービス「SOKUDAN（ソクダン）」が独自に調査した、2026年最新の「機械学習エンジニア案件の年収レポート」を公開します。SOKUDANに掲載されている約5,500件の実際の案件データ（一部抜粋）をもとに、機械学習エンジニア案件の平均年収や案件数、稼働日数などを分析しました。調査サマリー・機械学習エンジニア案件の平均年収は999万円・週3日以下の案件が55%超・フルリモート案件が81%超【調査概要】SOKUDAN掲載案件（一部抜粋）について、単価と稼働時間から平均時給を算出平均時給をもとに、1日8時間・月21日稼働と仮定して想定月収・年収を試算対象期間：2019年7月1日〜2024年12月31日対象案件数：5,524件（※一部抜粋）【本レポート引用に関するお願い】本レポートは、Webメディアや各種媒体で自由に転載・活用可能です。ただし、引用の際は必ず以下の表記と本ページへのURLリンクを明記してください。出典：機械学習エンジニア案件の年収レポート｜SOKUDAN Magazine（https://magazine.sokudan.work/post/OWCDhvig）フリーランスの機械学習エンジニアの平均年収・平均年収：999万円・平均月収：83万円・平均時給：4,957円SOKUDANに掲載されているフリーランス・副業向けの機械学習エンジニア案件の平均年収は999万円です。月収にすると約83万円、時給換算では約4,957円となります。AI・機械学習の活用が広がる中で、企業のデジタル変革を技術面から支える高度な専門性が求められています。特に、アルゴリズムの実装やMLOpsの構築など、技術に深く関わるスキルが高く評価されていると考えられます。さらに、生成AIの普及によって機械学習技術の重要性は一段と高まっています。今後も機械学習エンジニアは、市場で高く評価されるエンジニアの1つであり続けるでしょう。▼関連記事：職種別エンジニア案件の年収レポート正社員の年収との比較▼出典：AIエンジニアの仕事の平均年収｜求人ボックス求人ボックスの統計によると、正社員のAIエンジニアの平均年収は約596万円（2026年3月23日時点）です。SOKUDANのフリーランス案件と比べると、約400万円の差があります。ただし、フリーランスは保険料や税金、稼働していない期間の影響を受ける一方、正社員には保険や有給、退職金などの福利厚生が含まれています。そのため、実際の差は400万円より小さくなる場合もあります。単純に比較はできませんが、スキルや実績次第ではフリーランスのほうが収入を伸ばせる可能性があります。▼関連記事：フリーランスエンジニアと会社員の違いは大きい！メリットデメリットを徹底比較機械学習エンジニア案件の稼働日数・週4〜5日：44.7%・週2〜3日：34.2%・週1日：21.1%SOKUDANに掲載されているフリーランス・副業向けの機械学習エンジニア案件は、週4〜5日稼働が44.7％と過半数には届かない一方で、週1日稼働が21.1％と高い割合を占めているのが特徴です。これは他のエンジニア職種と比べても目立つ傾向といえます。機械学習エンジニア案件では、機械学習モデルの開発やアルゴリズム実装など、専門性が高く、短期集中で価値を発揮する案件が多い傾向があります。AI分野の需要拡大により、機械学習エンジニアは限られた稼働時間でも高い価値を提供できる人材として評価されているといえるでしょう。機械学習エンジニア案件のリモート可否・フルリモート：81.6%・一部リモート可：18.4%・リモート不可：0.0%SOKUDANに掲載されているフリーランス・副業向けの機械学習エンジニア案件は、フルリモートが81.6％、一部リモート可が18.4％で、すべての案件がリモート対応となっています。機械学習エンジニア案件では、機械学習モデルの開発やトレーニングがクラウド環境中心で進むことが多く、場所に依存しない業務特性があります。高単価に加えて働く場所の自由度も高く、グローバル企業の案件や地方から都市部の案件に参画するなど、収入機会を広げやすい職種といえます。機械学習エンジニア案件の多い業界・IT関連：30.77%・AI（人工知能）：17.31%・研修：12.50%・ベンチャーキャピタル：9.62%・コンサルティング：8.65%SOKUDANに掲載されているフリーランス・副業向けの機械学習エンジニア案件は、IT関連が30.77％で最も多く、AI業界も17.31％と高い割合を占めています。さらに、研修業界（12.50％）やベンチャーキャピタル（9.62％）など、幅広い分野で需要があります。これは、機械学習が教育分野のパーソナライズ学習や、投資判断におけるAI活用など、さまざまな領域で実用化されているためです。また、コンサルティング業界（8.65％）でも、AI導入支援や戦略立案の場面で技術的な専門性が求められており、活躍の幅はさらに広がっています。機械学習エンジニア案件で使われるスキル・Python：85.71%・SQL：12.24%・機械学習：2.04%・VBA：1.96%・AWS：1.96%SOKUDANに掲載されているフリーランス・副業向けの機械学習エンジニア案件では、Pythonが85.71％と圧倒的なシェアを占めています。次いでSQLが12.24％と続き、データ処理や前処理に欠かせないスキルとなっています。そのほか、VBAやAWSなども求められており、Pythonを軸に幅広いツールを扱える人材が評価される傾向があります。なお、機械学習スキル自体の記載が2.04％と低いのは、機械学習エンジニア案件では前提スキルとみなされ、あえて明記されていないためと考えられます。▼参考・関連記事Python案件の年収レポートAWS案件の年収レポート【実例】機械学習エンジニア案件の傾向分析ここまで、過去の案件データから年収や単価の傾向を見てきました。ここからは、2026年4月時点でSOKUDANに実際に掲載されているフリーランス・副業向けの機械学習エンジニア案件をもとに、現在の市場動向を見ていきます。▼SOKUDANの機械学習エンジニアの案件一覧はこちら生成AI・LLMを業務やプロダクトに組み込む案件が増えている最新トレンドを反映した案件が増えており、単なるAI開発にとどまらず、LLM（大規模言語モデル）を実務やプロダクトに組み込む案件が急増しています。具体的には、以下のような案件が目立ちます。RAG（検索拡張生成）システムの構築・改善LLMのファインチューニングAIエージェントの開発文章の自動要約システムの開発技術面では、Pythonを軸にDifyやVertex AI、各種LLM APIを活用するケースが多く見られます。また、生成AIをアニメ制作のDXや3D家具配置といったクリエイティブ領域に応用する動きも広がっています。画像・動画解析の需要は依然として高い画像解析は従来から主要な業務領域ですが、現在はより具体的なビジネス課題に直結した案件が増えています。具体的な案件例は次の通りです。製造・品質管理：AIによる外観検査システムの開発モビリティ：車内カメラを用いた顔検出・視線推定インフラ・環境：衛星・地理空間データの解析公共・福祉：点字変換、下水データ分析医療・ヘルスケア：OCR/OpenCVを活用した画像解析これらは研究目的ではなく、PoCから実運用のプロダクトや業務改善につなげる案件が中心です。難易度は高いものの、その分単価も高くなりやすい傾向があります。教える側の仕事も増えているSOKUDANの機械学習エンジニア案件には、プログラミングスクールや教育機関での「教える側」の仕事も一定数あります。具体的な案件としては、以下のようなものが挙げられます。生成AIやPythonのインストラクター・TAエンジニア育成のメンタリング学校での講師業務また、「週3時間〜」「土日OK」「スポット案件」など柔軟な条件が多く、副業としても活動しやすいのが特徴です。実装案件に加えて教育案件も組み合わせることで、稼働の幅を広げやすくなります。▼SOKUDANの機械学習エンジニアの案件一覧はこちらフリーランスの機械学習エンジニアが年収を上げるために必要なことここまでの年収・案件データと、SOKUDANに掲載されている実案件をもとに、フリーランスの機械学習エンジニアが年収を伸ばす具体的な方法を解説します。生成AI・LLMの実装スキルを習得する機械学習エンジニア案件では、LLMをプロダクトや業務フローに組み込む実装力の需要が特に高まっています。RAGの構築・改善やファインチューニング、AIエージェント開発などが増えており、単なる知識ではなく「実際に動くものを作れる力」が求められています。中でも、Vertex AIやDify、各種LLM APIを扱えるエンジニアは、単価交渉でも有利になりやすい傾向があります。MLOpsスキルを磨く機械学習エンジニアの中でも、アルゴリズム実装に加えて、本番環境での運用まで担える人材は希少です。SOKUDANに掲載されている案件でも、CI/CDパイプラインの構築やモデルの監視・改善まで一貫して対応できるスキルが求められています。単に作るだけでなく運用まで任せられるエンジニアは、高単価案件を獲得しやすく、長期プロジェクトにも関わりやすくなります。その結果、年収の安定や向上にもつながります。Pythonを軸に周辺スキルを横展開するSOKUDANのデータでは、機械学習エンジニア案件の85.71％でPythonが必須とされており、まずはPythonの習熟が前提となります。そのうえで、以下のスキルを組み合わせることで対応できる案件の幅が広がります。SQL・データ処理：データ基盤構築や分析パイプラインAWS・GCPなどクラウド：MLOpsやモデルデプロイDocker・Kubernetes：本番運用やインフラ連携スキルを掛け合わせるほど市場価値が高まりやすく、単価アップにも直結します。Pythonを軸に周辺スキルを広げていくことが、年収を伸ばす近道といえます。複数案件を掛け持ちする機械学習エンジニア案件は、週1日稼働が21.1％と他職種より多く、稼働の組み合わせで年収を伸ばしやすいのが特徴です。例えば、「週4〜5日の主軸案件1本＋週1〜2日の副軸案件を1〜2本」といった形で、単価だけでなく案件数の組み合わせによって収入を積み上げられます。また、教育・インストラクター系の案件を副軸にするのも有効です。実績を重ねることで複数案件を並行しやすくなり、稼働日数を大きく増やさずに年収アップを狙えます。SOKUDANでは高単価の機械学習エンジニア案件が見つかるSOKUDAN（ソクダン）は、企業や事業の成長に関わる案件に出会える、フリーランス・副業向けの案件マッチングサービスです。エンジニア、マーケター、セールス、事業企画、デザイナーなどを中心に、幅広い案件を取り扱っています。低単価案件はあらかじめ排除されており、スキルを活かしたい即戦力人材向けの案件が豊富です。報酬は時給2,000円台後半〜6,000円が目安で、エンジニアでは1万円を超える案件もあります。また、CS担当者がスキルや希望条件に合わせて案件を個別に紹介するため、効率よく自分に合う案件に出会いやすいです。企業ごとの面接対策や契約・単価交渉のサポート、報酬トラブル時の一部補填など、安心して働ける体制も整っています。フリーランスや副業で案件を探している方は、選択肢の1つとしてぜひ気軽に活用してみてください。▼SOKUDANのサービス詳細はこちら▼SOKUDANの機械学習エンジニアの案件一覧はこちらSOKUDAN Magazineでは、エンジニアの職種別・言語別・フレームワーク別・スキル別に年収レポートを公開しています。自分の職種や興味のある技術に合わせて確認することで、案件の相場感や今後のキャリアの方向性を把握しやすくなります。ぜひ参考にしてみてください。▼職種別エンジニアの職種別の年収レポートフロントエンドエンジニア案件の年収レポートバックエンドエンジニア案件の年収レポートiOS/Androidエンジニア案件の年収レポート機械学習エンジニア案件の年収レポートインフラエンジニア案件の年収レポートデータサイエンティスト案件の年収レポート▼プログラミング言語別エンジニアのプログラミング言語別の年収レポートHTML案件の年収レポートCSS案件の年収レポートJavaScript案件の年収レポートTypeScript案件の年収レポートRuby案件の年収レポートPHP案件の年収レポートPython案件の年収レポートJava案件の年収レポートGo案件の年収レポートC#案件の年収レポートSwift案件の年収レポートKotlin案件の年収レポートApex案件の年収レポート▼フレームワーク別エンジニアのフレームワーク別の年収レポートReact案件の年収レポートNext.js案件の年収レポートVue.js案件の年収レポートNuxt.js案件の年収レポートRuby on Rails案件の年収レポートLaravel案件の年収レポートDjango案件の年収レポートFlutter案件の年収レポートSpring案件の年収レポート▼スキル別Node.js案件の年収レポートUnity案件の年収レポートAWS案件の年収レポートAzure案件の年収レポートGCP案件の年収レポートWordPress案件の年収レポートSalesforce案件の年収レポートTableau案件の年収レポートRPA案件の年収レポート