AIエンジニアを業務委託で採用できるプラットフォーム5選

【一覧】AIエンジニアを業務委託で採用できるプラットフォーム

まずは、AIエンジニアを業務委託で採用できるおすすめのプラットフォームを一覧で紹介します。料金体系や稼働開始までの目安、対応できる人材の特徴などを比較し、自社に合うサービスを選ぶ際の参考にしてください。

サービス名	料金体系	稼働開始までの目安	AIエンジニアの対応・登録状況	人材の比較	契約形態	向いている企業
SOKUDAN	初期費用0円	最短翌週	生成AIアプリ開発、RAG構築、モデル設計に対応できるAIエンジニア・データサイエンティストが急増	5名程度に絞って複数候補を同時比較できる	3者間契約（正社員化可）	即戦力を急ぎ確保したい企業、先端領域の人材を比較しながら選びたい企業
Offers	月額固定型・予算消化型	要問い合わせ	35,000人以上。AI・MLエンジニアからCTO・VPoEまで対応	プロフィールとAIレコメンドで、要件に近い候補者を特定・比較できる	要問い合わせ	採用工数を抑えたい企業、スカウト返信率に課題がある企業
Findy Freelance	成果報酬型（掲載無料）	最短3日	9万人超。Pythonなどのモダン言語に精通したハイスキル層が中心	専任担当者が複数候補の提案・比較をサポート	3者間契約	モダンな技術スタックや、CTO・テックリード層を確保したい企業
レバテックフリーランス	参画まで無料	最短1週間以内に提案	45万人超。社内AIチャットボット導入やDX推進まで一人称で対応できる人材も登録	コンサルタントが要件に合う人材を複数選定・提案	準委任契約	初期段階から自走できる即戦力を迅速に確保したい企業
BIGDATA NAVI	要問い合わせ	要問い合わせ	AI・データ分析領域に特化。機械学習、深層学習、画像認識、自然言語処理などに対応	要問い合わせ	要問い合わせ	AIによる自動化やデータ解析を本格的に推進したい企業

AIエンジニアに限らず、業務委託人材全般の採用におすすめのマッチングサービス・プラットフォームは、以下の記事で紹介しています。

業務委託で採用できるAIエンジニアの職種と特徴

「AIエンジニア」と一口にいっても、以下のように担当領域や求められるスキルは職種によって異なります。

職種	概要
機械学習エンジニア	・予測モデルや画像認識モデルの設計・実装を担う・Python、TensorFlow、PyTorchなどを扱う・AI活用の効果を検証するPoC（概念実証）フェーズで力を発揮する
データサイエンティスト	・社内に散在するデータを分析・可視化し、意思決定に活かせる形へ整理する・SQL、Python、BIツールなどを扱う・データ基盤の整備や分析体制づくりなどに向いている
LLM・生成AIエンジニア	・LLM（大規模言語モデル）を活用し、社内チャットボットやRAGシステムを構築する・新興職種で希少性が高い・生成AI導入を進めたい企業では、中心的な役割を担う
AIインフラエンジニア	・開発したモデルを本番環境で安定稼働させるためのMLOpsやクラウド運用を担当する・AWS、GCP、Azureなどを扱う

採用を始める前に、自社が依頼したい業務を職種レベルで整理しておくことが重要です。

採用で迷ったときは、「生成AIを業務に組み込みたい」「データ分析の仕組みをつくりたい」「AI活用の戦略を立てたい」など、自社がやりたいことから逆算して職種を選ぶと、要件がぶれにくくなります。

AIエンジニアの採用が難しい理由

AIエンジニアは職種が細かく分かれるうえに、需要に対して供給が不足しています。そのため、一般的なエンジニア採用よりも、要件整理や人材の見極めが難しくなりがちです。

ここでは、AIエンジニアの採用が難しい主な理由を3つ紹介します。

専門人材の絶対数が少ない

AIエンジニアは育成に時間がかかる一方で、需要は急速に拡大しています。経済産業省の調査では、IT人材の需給ギャップは2030年に最大約79万人に達すると試算されています。なかでも、AIを担う先端IT人材の不足は深刻です。

また、AIエンジニアは正社員採用でも確保が難しく、転職市場に出てこない優秀層が副業・業務委託として活動しているケースもあります。母集団そのものが限られているため、自社だけで探すよりも、AI領域に強い専門人材が集まるプラットフォームを活用するほうが現実的です。

▼参考：IT分野について｜経済産業省

月額単価が高く、コスト感がつかみにくい

AIエンジニアは専門性が高いため、単価も高めです。SOKUDANの調査では、機械学習エンジニアの業務委託における平均月収は約84万円、平均時給は5,000円程度となっています。一般的なエンジニア職種と比べても、高単価になりやすい傾向があります。

ただし、単価の高さだけで判断するのは早計です。正社員採用では、給与に加えて社会保険料、賞与、採用広告費などのコストも発生します。さらに、採用後のミスマッチリスクまで考えると、必要な期間だけ専門人材に依頼できる業務委託のほうが、トータルコストを抑えられるケースもあります。

技術力の評価が難しく、社内で判断しにくい

AIエンジニアに求められるスキルは、PoCの検証から本番実装、運用まで幅広くあります。そのため、要件定義やスクリーニングの基準を社内だけで設計するのは簡単ではありません。特に、社内にAI領域に詳しい人材がいない場合、書類や面接だけで候補者の実力を見極めるのは難しいでしょう。

こうした評価の負担は、スクリーニング体制が整ったプラットフォームを活用することで軽減できます。技術審査やスキルの可視化を支援してくれるサービスを選べば、採用担当者の工数も抑えやすくなります。

AI時代に求められる即戦力の業務委託人材と、最短60分でマッチングできるプラットフォーム「SOKUDAN（ソクダン）」のサービス資料を無料でダウンロードできます。業務委託採用の進め方や費用感、導入事例をまとめています。

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AIエンジニアの業務委託採用でプラットフォームを選ぶ観点

AIエンジニア採用では、人材の少なさ、単価の高さ、評価の難しさに対応できるプラットフォームを選ぶことが重要です。そのため、AI領域への対応力やスクリーニング体制、契約・支援内容まで含めて比較する必要があります。

ここでは、AIエンジニアの業務委託採用でプラットフォームを選ぶ際に押さえておきたい4つの観点を解説します。

AIエンジニアの登録数と専門性

AIエンジニアの業務委託採用のプラットフォームで確認すべきなのは、全体の登録者数ではなく、「AIエンジニアの職種別登録比率」と「スキル審査の有無」です。

総登録者数が多くても、機械学習エンジニアやデータサイエンティストが少なければ、希望する人材には出会いにくくなります。そのため、問い合わせの段階で、以下のような点を確認しておくとよいでしょう。

機械学習エンジニアやデータサイエンティストの登録規模
LLM・生成AI領域の対応状況
スキル審査・技術審査の有無
直近の同職種でのマッチング実績

エンジニア特化型のサービスであっても、AI領域に絞ると候補者が限られることもあります。全体の人数だけで判断せず、職種別の登録規模やマッチング実績を数字で確認しておきましょう。

技術スキルのスクリーニング体制

技術審査の方法は、プラットフォームごとに大きく異なります。GitHubのスキルを偏差値化するサービスもあれば、テクニカル面談やスキルテストを実施するサービスもあります。

どのような基準で候補者を絞り込んでいるかは、人材の質に直結します。

確認すべきなのは、候補者の提案前にどのような審査を通過しているかです。例えば、コードレビュー、実務面談、スキルテスト、過去実績の確認などが挙げられます。

採用担当者がAI技術に詳しくない場合ほど、プラットフォーム側のスクリーニング体制が重要になります。審査プロセスが明確なプラットフォームを選ぶことで、スキルミスマッチを避けやすくなります。

複数人を同時に比較できる仕組み

AIエンジニアの業務委託採用で特に重視したいのが、複数の候補者を同時に比較できる仕組みです。

1人に絞って選考を進めると、ほかの候補者と比較できず、「本当にこの人でよかったのか」と判断に迷いやすくなります。特にAIエンジニアは専門性が高く、スキルの見極めも難しいため、複数人を比較しながら選ぶことが重要です。

複数候補者を同時に提案・比較できるプラットフォームであれば、スキルだけでなく、稼働条件やコミュニケーションの相性も見比べられます。その結果、ミスマッチのリスクを抑えやすくなります。

稼働形態の柔軟性

AIエンジニアの稼働形態は、職種やプロジェクトのフェーズによって異なります。

SOKUDANの調査では、機械学習エンジニア案件のうち週2〜3日稼働が41%を占め、フルリモートでの稼働は80%にのぼります。LLMエンジニアや技術顧問の場合は、週1〜2日のスポット稼働を求めるケースもあります。

そのため、プラットフォームを選ぶ際は、以下の条件を事前に確認しておくことが大切です。

最低稼働日数
フルリモートの可否
最短の契約期間

柔軟な稼働に対応できるプラットフォームを選べば、必要なフェーズに必要な分だけAIエンジニアをアサインしやすくなります。

AIエンジニアの業務委託採用におすすめのプラットフォーム5選

前述した4つの観点を踏まえて、ここではAIエンジニアの業務委託採用に対応できるプラットフォームを5つ紹介します。各サービスの特徴を比較しながら、自社の要件に合うプラットフォームを検討する際の参考にしてください。

SOKUDAN（ソクダン）

SOKUDAN（ソクダン）は、AI時代に求められる即戦力の業務委託人材と、最短60分でマッチングできるプラットフォームです。登録者の約60％を実務経験5年以上のプロフェッショナルが占めています。

AIエンジニア領域では、機械学習やPythonの基礎スキルを持つ人材に加え、生成AIアプリ開発やRAGシステム構築の実績を持つAIエンジニア・データサイエンティストの登録も増えています。

人材要件の整理から求人作成、母集団形成、書類選考まで支援するため、社内にAI領域の採用ノウハウが少ない企業でも進めやすいのが特徴です。また、AIと人を組み合わせた二重スクリーニングにより、企業の課題や期待役割に合う候補者を5名程度に絞って提案します。

そのため、企業側は面談や最終判断に集中しやすく、採用工数を70％削減できます。業務委託として稼働してもらった後、双方の合意のもとで正社員化することも可能です。

項目	内容
料金体系	初期費用0円から利用可能
稼働開始までの日数	最短で翌週から稼働可能
マッチング精度	・AIと人を組み合わせた伴走支援により、要件に合う候補者を提案・独自のスクリーニングでミスマッチを防ぎ、採用工数を70％削減できる
登録者数・職種別比率	・実務経験5年以上が約6割・20代後半〜40代前半のミドルクラスが中心で、エンジニア、営業、マーケター、BizDev、デザイナーなどが登録
AIエンジニアの対応領域	Python、機械学習、生成AIアプリ開発、RAGシステム構築、モデル設計、クラウド環境での運用実装、自然言語処理、データ解析など
人材の比較	・候補者を5名程度に絞って提案・複数人を同時に比較できる
契約形態	・基本的に3者間契約・正社員化も可能
向いている企業の特徴	・即戦力人材を急ぎで確保したい企業・社内に知見がない専門領域・先端領域の人材をアサインしたい企業・正社員化を見据えて、まずは業務委託から始めたい企業

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Offers（オファーズ）

Offers（オファーズ）は、AIエンジニア、テックリード、CTOなど、AI時代の希少人材にアプローチできる採用プラットフォームです。AI人材への集客を強化しており、AIエンジニアやPdMなどの登録者も揃っています。

特徴は、候補者の転職意欲の変化をAIでリアルタイムにスコア化する独自の「キャリアドリフトモデル」です。自社の要件に合う人材を高精度にレコメンドできるため、効率よく候補者を見つけやすくなります。

AI RPOプランでは、候補者の選定からスカウト文面の作成・送付、追客、日程調整までをAIと専門チームが代行します。業務委託で採用し、現場でのパフォーマンスを確認したうえで、正社員登用も検討できます。

項目	内容
料金体系	月額固定型・予算消化型
稼働開始までの日数	要問い合わせ
マッチング精度	AIが候補者のスキル、経験、思考、志向性、推進力などを整理し、企業の要件に合う人材をレコメンド
登録者数・職種別比率	35,000人以上
AIエンジニアの対応領域	AIエンジニア、MLエンジニア、データサイエンティストなどの専門職から、AI戦略を担うCTO・VPoEなどの技術リーダーまで対応
人材の比較	プロフィールとAIレコメンドをもとに、自社の要件に近い候補者を特定・比較できる
契約形態	要問い合わせ
向いている企業の特徴	・採用工数を抑えたい企業・スカウト返信率に課題がある企業・業務委託から始めてミスマッチを防ぎたい企業

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Findy Freelance（ファインディフリーランス）

Findy Freelance（ファインディフリーランス）は、スタートアップからメガベンチャーまで幅広い企業に対応する、即戦力エンジニアの採用プラットフォームです。

9万人以上のエンジニアが登録しており、AI・機械学習開発で使われるPythonをはじめ、TypeScriptやGoなどのモダンな開発言語に強い人材が揃っています。

また、メガベンチャー出身者やスタートアップのCTO・VPoE経験者、テックリード、PM、技術顧問など、上位レイヤーの人材にも対応しています。専任のカスタマーサクセスが、案件票の作成からエンジニアの提案、契約、稼働後のフォローまで支援してくれる点も特徴です。

項目	内容
料金体系	成果報酬型（初期費用・案件掲載料は0円で、人材の参画が決定するまで費用は発生しない）
稼働開始までの日数	・人材紹介は最短即日・面談からアサインまで最短3日
マッチング精度	専任担当者が企業の開発環境・文化と、エンジニアの志向性・得意領域を踏まえて厳選
登録者数・職種別比率	・9万人以上・メガベンチャー出身者、CTO・VPoE経験者、テックリード、PM、技術顧問などのハイスキル層が中心
AIエンジニアの対応領域	AI開発の主流言語であるPythonを得意とするエンジニアが多く登録
人材の比較	ヒアリング内容をもとに、専任担当者が要件に合うエンジニアを複数提案し、比較検討をサポート
契約形態	3者間契約
向いている企業の特徴	・モダンな技術スタックを必要とする企業・急成長中のスタートアップや、開発組織のモダナイズを進めたい企業・CTO・テックリード・PMなど上位レイヤーを確保したい企業

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レバテックフリーランス

レバテックフリーランスは、45万人を超えるデータベースを活用し、即戦力エンジニアを企業へ紹介するサービスです。技術知識のある専門エージェントが、候補者の過去の開発・制作経験をもとにマッチングを行います。

問い合わせから最短当日にオンライン打ち合わせができ、最短1週間以内に人材提案を受けられます。依頼の翌月には参画できるケースもあり、急ぎで人材を補充したい企業にも向いています。

参画後も、レバテックが稼働状況や税務処理面を継続的にサポートするため、プロジェクトを安定して進めやすくなります。

項目	内容
料金体系	・人材が参画するまで無料で利用可能・参画後は月ごとの支払い
稼働開始までの日数	・問い合わせから最短当日に打ち合わせ、最短1週間以内に人材提案・参画の目安は依頼の翌月
マッチング精度	エージェントが候補者のスキルをヒアリングしてデータ化し、参画後すぐに活躍できる即戦力を紹介
登録者数・職種別比率	・45万人以上・システムエンジニア、インフラエンジニア、PM、デザイナーなどが登録
AIエンジニアの対応領域	社内AIチャットボットの導入、DX戦略の推進、技術選定から実装までの一人称での対応など
人材の比較	コンサルタントが企業の課題や要件に合わせ、データベースから最適な人材を複数選定・提案
契約形態	準委任契約
向いている企業の特徴	・開発初期から一人称で動けるエンジニアを確保したい企業・中断していた開発を再始動させたい企業・特定の技術スタックを持つ人材を迅速に補充したい企業

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BIGDATA NAVI（ビッグデータナビ）

BIGDATA NAVI（ビッグデータナビ）は、AI・データ分析領域に特化したプラットフォームです。機械学習や深層学習、自然言語処理、画像認識など、高度な専門知識を持つ人材へアプローチできます。

AI技術に精通したスタッフが、機械学習や統計解析の実務、業界事情を踏まえて人材を提案してくれる点が特徴です。求めるスキルの整理や報酬水準の把握、ミスマッチを抑えた人材紹介が期待できます。

また、情報漏洩の防止や、スキル・報酬条件に合う人材を厳選するため、多くの案件を非公開で扱っています。そのため、公募では出会いにくい専門人材を紹介してもらえる可能性があります。

項目	内容
料金体系	要問い合わせ
稼働開始までの日数	要問い合わせ
マッチング精度	専門スタッフが企業の要望を踏まえ、非公開案件を含めて最適な人材をスクリーニングして提案
登録者数・職種別比率	要問い合わせ
AIエンジニアの対応領域	機械学習、深層学習、画像認識、自然言語処理、IoT、統計解析、アルゴリズム構築など
人材の比較	要問い合わせ
契約形態	要問い合わせ
向いている企業の特徴	AIによる自動化やデータ解析を本格的に推進したい企業

▼BIGDATA NAVI（ビッグデータナビ）のサービス詳細はこちら

AIエンジニアの業務委託採用を成功させるポイント

プラットフォームを選んだ後も、採用プロセスの設計によって成果は大きく変わります。AIエンジニアは専門性が高く、対応領域も幅広いため、要件が曖昧なまま進めると、候補者の見極めや稼働後の期待値にズレが生じやすくなります。

そのため、採用前の準備や選考時の確認項目を整理しておくことが重要です。ここでは、AIエンジニアの業務委託採用で陥りやすい失敗を避けるために、押さえておきたい3つのポイントを解説します。

課題・ゴールを明確にする

まずは、「なぜAIエンジニアが必要なのか」を社内で言語化することが重要です。AIエンジニアを採用することによって解決したい課題が、売上予測なのか、業務効率化なのか、画像認識による検品なのかによって、必要な人材は変わります。

ゴールが曖昧なまま採用を進めると、どれほどスキルの高い人材を確保しても、期待した成果につながりにくくなります。「3ヶ月後にこの業務を自動化する」「既存データを使って予測モデルを検証する」など、目的を具体化しておくことで、必要な職種やスキルも整理しやすくなります。

要件を成果物で書く

求人要件は、「PythonやTensorFlowが使える人材」のようにスキルだけを並べるよりも、「3ヶ月で需要予測モデルのPoCを実装できる人材」のように、成果物ベースで書くことが重要です。依頼したい成果が明確になれば、候補者も応募しやすくなり、選考時の評価基準もぶれにくくなります。

一方で、スキルリストだけで判断すると、技術力はあっても自社の成果につながらない人材を選んでしまう可能性があります。要件定義に不安がある場合は、プラットフォームの求人票の作成サポートなどを活用し、専門家の視点を借りるのも有効です。

試用タスクで技術力を確認する

面接だけでAIエンジニアの実力を見極めるのは簡単ではありません。そのため、最初の契約に小規模な試用タスクを組み込み、実務を通じて技術力や進め方を確認する方法が有効です。

業務委託は、正社員採用と比べて「小さく始めて評価する」アプローチを取りやすい契約形態です。

短期・小規模のタスクを任せ、成果物の質やコミュニケーション、進行スピードを確認しましょう。そのうえで本格的な依頼に移行すれば、ミスマッチのリスクを抑えやすくなります。

即戦力の業務委託人材の採用をご検討中の企業担当者様に向けて、SOKUDANのサービス資料をご用意しています。導入事例や費用感、採用フローをわかりやすくまとめています。

▼SOKUDANの資料を無料ダウンロードする

AIエンジニアの業務委託採用に関するよくある質問

最後に、AIエンジニアの業務委託採用を検討する際によく出てくる論点を整理します。

AIエンジニアの業務委託の報酬相場は？

SOKUDANの調査では、AIエンジニアの代表的な職種である機械学習エンジニアの平均月収は約84万円、平均時給は5,000円程度です。フリーランス向けの案件サイトでも、AIエンジニアの月額単価は70万〜90万円程度が1つの目安とされており、エンジニア職種のなかでも高めの水準にあります。

ただし、単価は職種や稼働日数、求めるスキルレベルによって変わります。PoC段階の検証が中心であれば比較的抑えやすく、本番開発や運用まで任せる場合は高くなりやすいです。予算を組む際は、依頼したい業務のフェーズと想定稼働日数をセットで整理しておきましょう。

AIエンジニアは業務委託で採用すべき？AIベンダーに外注すべき？

AIエンジニアを業務委託で採用すべきかAIベンダーに外注すべきかの判断軸は次の3つです。

判断軸	業務委託が向いているケース	AIベンダー外注が向いているケース
社内にディレクションできる人材がいるか	社内にAIプロジェクトを推進・管理できる人材がいる	社内にディレクションできる人材がいない
要件が明確か	解決したい課題や作りたいものがある程度決まっている	要件が固まっておらず、企画段階から相談したい
ノウハウを内製化したいか	AI活用の知見を社内に蓄積したい	開発から運用までまとめて任せたい

業務委託が向いているのは、社内にプロジェクトを進める人材がいて、解決したい課題も明確なケースです。AIエンジニアと連携しながら進められるため、コストを抑えつつ、社内にノウハウを残しやすくなります。

一方で、社内にディレクションできる人材がいない場合や、要件定義から開発・運用まで一括で任せたい場合は、AIベンダーへの外注が向いています。

3つの軸のうち1つでも社内で担えるなら業務委託、すべてを外部に委ねたいならベンダー外注、と整理すると判断しやすくなります。

LLM・生成AIに強い人材と従来の機械学習人材はどう使い分ける？

LLM・生成AIに強い人材と、従来の機械学習人材では得意領域が異なります。

従来の機械学習人材は、自社データをもとに予測・分類モデルを設計し、学習させることを得意とします。需要予測、画像認識、異常検知など、構造化データを扱う課題に向いています。

一方、LLM・生成AI人材は、学習済みの大規模言語モデルを活用し、RAG、プロンプト設計、AIエージェント構築などを担います。社内文書検索、チャットボット、文章生成など、自然言語を扱う業務に向いています。

以下のように整理するとよいでしょう。

やりたいこと	向いている人材
自社固有のデータで予測モデルを作りたい	機械学習人材
需要予測・画像認識・異常検知を進めたい	機械学習人材
既存の生成AIを業務に組み込みたい	LLM・生成AI人材
社内文書検索・チャットボット・文章生成を行いたい	LLM・生成AI人材

両方の知見が必要になるケースもあるため、まずは解決したい課題を明確にし、必要な人材要件を整理することが大切です。