人工知能の知識を活かす副業｜受けられる仕事の種類と始め方

人工知能の副業は、「AIで何でも自動化して稼ぐ」話ではありません。実際に受けられる仕事は、AIを道具として使って成果物を納める仕事、AIのモデルやデータそのものを扱う仕事、会社がAIを使い始めるのを手伝う仕事の3つに分かれます。どれを選ぶかで、必要な知識も、単価の決まり方も、最初の一歩も変わります。

この記事では、人工知能の知識を副業に活かしたい人に向けて、受けられる仕事の種類と中身、それぞれに必要な知識の目安、資格の使い方、案件を受けるまでの手順を順に説明します。あわせて、生成AIで作ったものの著作権、依頼主の情報の扱い、本業の就業規則、確定申告といった、始める前に確かめておきたい決まりも整理します。

人工知能の副業が増えている背景

生成AIが仕事の道具として広まり、2023年ごろから企業の業務にAIを取り入れる動きが一気に進みました。文章の下書き、議事録の要約、問い合わせへの回答文の作成、画像の作成、データの集計など、これまで人が手で行っていた作業の一部をAIに任せる会社が増えています。

ただし、AIを入れればすぐに仕事が楽になるわけではありません。どの作業にAIを使うのか、どんな指示を出せば使える結果が返ってくるのか、出てきた結果をどう確かめるのか、社内の情報を入れてよいのか。こうした判断ができる人が社内にいないため、外部の人に頼みたいという需要が生まれています。人工知能の副業が増えているのは、AIそのものが人の代わりに働くからではなく、AIを仕事に組み込む人手が足りていないからです。

AIの知識を測る民間の検定にも、受ける人が増えています。日本ディープラーニング協会（JDLA）は、AIとディープラーニングを仕事に活かすための知識を問うG検定を実施しています。同協会の発表では、2026年の第5回G検定は14,908名が受験し、11,475名が合格しました。1回の試験でこれだけの人が受けていることからも、AIの知識を仕事に結び付けたい人が多いことが分かります。

一方で、AIの副業をうたう情報には、仕組みを知らないまま「放っておいても稼げる」と勧めるものも混ざっています。依頼する側の会社が求めているのは、AIを使えることそのものではなく、AIを使って期日どおりに、確かな品質の成果物を納めてくれることです。この記事では、そうした依頼する側の目線も踏まえて、受ける側が何を準備すればよいかを説明します。

人工知能の副業は3つの型に分けて考える

人工知能に関わる副業は、大きく次の3つの型に分けると整理しやすくなります。

型	仕事の例	主に求められる力
AIを道具として使う仕事	記事や広告文の作成、画像の作成、議事録の要約、データの整理	文章やデザインなど本来の仕事の力と、AIの出力を確かめる力
AIそのものを扱う仕事	学習データの作成と確認、モデルの評価、AIを組み込んだアプリの開発	プログラミング、統計、データの扱い
AIの導入を手伝う仕事	社内でのAIの使い方の設計、研修、業務の自動化の相談	業務の理解、説明する力、AIの限界を知っていること

1つ目の型は、始めやすい反面、競争が激しくなりやすい型です。AIを使えば誰でも一定の水準の文章や画像が作れるようになったため、「AIを使えます」だけでは選ばれにくくなっています。ここで差がつくのは、文章なら取材や構成の力、デザインなら目的に合った見せ方を考える力といった、もともとの仕事の力です。

2つ目の型は、プログラミングやデータの知識が要る分、受けられる人が限られます。アプリにAIの機能を組み込む開発や、AIの回答の正しさを確かめる評価の仕事などがここに入ります。本業でエンジニアやデータ分析の仕事をしている人が、その経験をそのまま活かしやすい型です。

3つ目の型は、技術の深さよりも、業務の流れを理解して、AIをどこに使えば手間が減るかを提案する力が問われます。営業、経理、人事、カスタマーサポートなど、特定の業務を長く経験してきた人が、その業務でのAIの使い方を教える形が典型です。

自分がどの型に向いているかは、いまの本業で何をしているかで決まることがほとんどです。次の節から、型ごとに仕事の中身を詳しく見ていきます。

AIを道具として使う仕事の中身

AIを道具として使う仕事は、依頼する側から見ると「成果物を頼んだら、作り手がたまたまAIを使っていた」という形の仕事です。依頼の内容は従来の仕事と変わらず、納品物の品質と期日で評価されます。

文章の作成と編集

記事、メールマガジン、商品の説明文、広告の文案などの作成です。生成AIで下書きを作り、事実の確認と書き直しを人が行う進め方が広がっています。依頼する側が気にするのは、内容に誤りがないか、ほかの文章をまねていないか、会社の言葉づかいに合っているかの3点です。AIが作った文章には、もっともらしい誤りが混ざることがあるため、出典を確かめる作業が仕事の中心になります。

文章の仕事で単価を上げる道筋は、Webライターが文字単価を上げる方法【2026年版】｜1円→5円のステップで、取材や専門分野の記事に進む順番として説明しています。AIを使う場合も、単価を決めるのは専門性と確認の手間だという点は変わりません。

画像やデザインの作成

画像生成AIを使ったバナーや挿絵の作成、写真の加工などです。AIで素材を作り、配置や文字入れ、色の調整は人が行う形が多くなっています。この分野では、AIの出力をそのまま納めるより、目的に合わせて仕上げる力が評価されます。デザインの仕事の報酬の目安は、デザイナーの年収・単価相場でまとめています。AIを使うかどうかにかかわらず、デザインの仕事として相場を知っておくと、見積もりを出すときの基準になります。

議事録の要約やデータの整理

会議の録音から議事録を作る、問い合わせの記録を分類する、アンケートの自由記述を整理するといった仕事です。音声の書き起こしや要約はAIが得意な作業ですが、固有名詞の誤りや、話の流れの取り違えは人が直す必要があります。依頼主の社内の情報を扱うため、守秘義務の取り決めが特に大切になる仕事です。

この型の仕事は、AIを使うことで作業時間は短くなりますが、依頼する側もそれを知っているため、時間の短縮がそのまま報酬の上乗せにはなりにくいのが実情です。ぶっちゃけ、「AIで早く作れるから安く頼める」と考える依頼主も少なくありません。確認の手間や品質の保証まで含めた価格であることを、見積もりの段階で説明できるかどうかが、続けられるかどうかの分かれ目になります。

AIそのものを扱う仕事の中身

AIそのものを扱う仕事は、AIのモデルやデータ、AIを組み込んだシステムに直接手を入れる仕事です。技術の知識が要る分、受ける人が少なく、本業の経験がそのまま評価されやすい型です。

学習データの作成と確認

AIに学習させるデータに、正しい答えの印を付ける作業です。画像に写っているものの名前を付ける、文章が質問への答えとして正しいかを判定する、といった作業があります。単純な作業は在宅の軽作業として募集されることもありますが、医療、法律、プログラミングなど専門の知識が要る判定は、その分野の経験者に頼まれます。専門分野の知識がある人にとっては、AIの知識が深くなくても入りやすい入口です。

AIの回答の評価と改善

生成AIを使った問い合わせ窓口や社内の検索の仕組みで、AIの答えが正しいか、誤った案内をしていないかを確かめ、指示の出し方や参照させる資料を直す仕事です。指示の文面を工夫するだけで答えの質が変わることが多いため、業務の知識とAIの癖の両方が分かる人が求められます。

AIを組み込んだアプリやツールの開発

社内の文書を読み込んで質問に答える仕組みや、問い合わせのメールを分類して担当に振り分ける仕組みなど、AIの機能を使ったアプリの開発です。AIのサービスが用意しているAPI（外部のプログラムから機能を呼び出す窓口）を使って、既存の業務の道具に組み込む案件が多くなっています。必要な知識は、プログラミングの基礎、APIの使い方、そして料金や回数の上限を踏まえた設計です。アプリ開発の仕事の全体像は、アプリケーション開発のお仕事で、受けられる案件の種類と必要な技術を説明しています。

この型の仕事では、AIが返す答えが毎回同じとは限らないことを前提に作る必要があります。通常のプログラムなら同じ入力には同じ結果が返りますが、生成AIは同じ質問でも言い回しが変わることがあります。結果を確かめる仕組みや、AIが答えられないときの逃げ道を設計に入れておくことが、品質の差になります。

研究の手法やデータ分析の経験を活かしたい人は、研究職の報酬の目安として研究者の年収・単価相場も参考になります。大学や研究機関でデータを扱ってきた経験は、AIの評価やデータの設計の仕事で評価されやすい経験です。

AIの導入を手伝う仕事の中身

AIの導入を手伝う仕事は、会社がAIを業務に取り入れるときの相談役です。中小企業では、AIに詳しい担当者がいないまま「とりあえず使ってみよう」と始めて、思ったほど使われずに終わることがよくあります。そこで、外部の人に使い方の設計や研修を頼む需要があります。

業務の棚卸しと使いどころの提案

最初の仕事は、依頼主の業務を聞き取り、AIを使うと手間が減る作業と、使わないほうがよい作業を分けることです。毎日同じ形式で作る報告書、よく来る質問への返信、長い資料の要約などは、AIが役に立ちやすい作業です。一方で、お客様の個人情報を扱う作業や、誤りが許されない金額の計算は、AIに任せる範囲を慎重に決める必要があります。

社内での使い方のルール作り

AIに入れてよい情報と入れてはいけない情報、AIが作った文章を外に出す前の確認の手順、使ってよいサービスの範囲などを決める仕事です。ルールがないまま使い始めると、社員が個人のアカウントで社外秘の資料をAIに入れてしまう、といった事故が起きやすくなります。

研修と定着の支援

決めたルールと使い方を社員に教え、実際に業務で使われるまで伴走する仕事です。研修は1回で終わるより、数週間おきに使い方の相談を受ける形のほうが定着しやすいと言われています。説明の資料を作る力や、相手の理解に合わせて言葉を選ぶ力が問われます。

この分野の仕事の内容と依頼の傾向は、AIコンサル・業務活用支援のお仕事で詳しく説明しています。社内での使い方の設計から研修まで、どの段階の依頼が多いかを確かめてから準備すると、提案の焦点が絞りやすくなります。

導入の手伝いでは、AIでできないことを正直に伝えられることが信頼につながります。依頼主が期待しすぎている場合に、「この作業はAIに任せず、人が確かめる手順を残したほうがよい」と言えるかどうか。それが、単にAIを使える人と、相談役として頼られる人との違いです。

必要な知識と資格の使い方

人工知能の副業で求められる知識は、型によって大きく違います。共通して必要なのは、AIが得意なこと、苦手なこと、誤りやすい場面を知っていることです。

型ごとの知識の目安

型	最低限の知識	あると強い知識
AIを道具として使う	生成AIの基本的な使い方、出力の確かめ方	本来の仕事の専門性（文章、デザイン、分析）
AIそのものを扱う	プログラミング、データの扱い、APIの使い方	機械学習の基礎、統計、評価の手法
AIの導入を手伝う	AIの仕組みと限界、情報の扱いのルール	特定の業務の経験、研修や資料作りの経験

G検定は知識の証明として使う

AIの知識を客観的に示す手段として、JDLAのG検定があります。同協会によると、2026年のオンライン試験は年6回、会場試験は年3回行われ、受験の資格に制限はありません。オンライン試験は試験時間100分で145問程度、受験費用は一般で13,200円（税込）、学生で5,500円（税込）です。試験日程や出題数は回によって変わることがあるので、申し込む前に公式ページで確かめてください。

G検定とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する、AI・ディープラーニングの活⽤リテラシー習得のための検定試験です。 出典: jdla.org

G検定は、AIで何ができて何ができないかを体系的に学ぶ入口として役に立ちます。ただし、合格したことだけで仕事が来るわけではありません。依頼する側が見るのは、資格よりも「この人に頼むと何が出てくるのか」です。資格はプロフィールの信頼を補うものと考え、実際に作った成果物とあわせて見せるのが効果的です。

文章の力も評価される

AIの導入を手伝う仕事や、AIを使った文章の仕事では、分かりやすい文書を書く力そのものが評価されます。社内向けのルールや手順書を作る機会が多いためです。文書の書き方を体系的に学ぶ資格として、ビジネス文書検定があります。AIが作った下書きを、相手に伝わる文書に直す力を示す手段の1つになります。

案件を受けるまでの始め方

人工知能の副業を始める手順は、次の5つのステップで考えると迷いにくくなります。

1. 自分の型を決める。本業の経験から、3つの型のどれで勝負するかを決める
2. 小さな成果物を作る。自分の作業をAIで効率化した例や、架空の業務を想定した手順書を作る
3. 見せ方を整える。プロフィールに、できること、使ったAIのサービス、確認の手順を書く
4. 小さな案件から受ける。最初は短い期間で終わる案件を選び、評価と実績を作る
5. 単価を見直す。実績が増えたら、確認の手間や責任の範囲を含めた単価に上げていく

成果物は「確かめた跡」が見える形にする

AIを使った成果物を見せるときは、出来上がりだけでなく、どう確かめたかを添えると評価が上がります。たとえば記事なら、AIの下書きのどこに誤りがあり、どの資料で確かめて直したかを1枚にまとめる。アプリなら、AIが誤った答えを返したときにどう扱う設計にしたかを説明する。依頼する側が一番心配しているのは誤りなので、その心配に先回りして答える形の見せ方が効きます。

単価の目安は自分で調べ直す

AIの副業の単価については、さまざまな数字が出回っています。たとえば、ある企業の解説記事は、Web制作の単価について次のように書いています。

AI副業の中で最も単価が高いのがWeb制作です。LP（ランディングページ）1本で5〜30万円、コーポレートサイトで20〜100万円の案件があります。Claude Codeを使えば、プログラミング未経験でも本格的なWebサイトを構築できます。 出典: genai-ai.co.jp

ここで書かれている金額は、Web制作の案件として募集されている幅の一例です。注意したいのは、AIでサイトの形を作れることと、依頼主が満足するサイトを納められることは別だという点です。表示が崩れたときの修正、問い合わせのフォームの動作の確認、公開後の不具合の対応まで、納品した側が責任を負います。未経験のうちに大きな案件を受けると、AIが作ったコードの不具合を自分で直せず、期日に間に合わなくなるおそれがあります。単価の数字は、自分が責任を持てる範囲の仕事に当てはめて考えることが大切です。

本業の時間との配分を決めておく

副業として始める場合、平日の夜と週末だけで回せる量に絞ることが大切です。AIの仕事は、依頼主との打ち合わせや修正の依頼が日中に入ることもあります。最初の案件では、連絡の取れる時間帯を先に伝えておくと、後のトラブルを防げます。

始める前に確かめておきたい決まり

人工知能の副業には、通常の副業と同じ決まりに加えて、AIならではの注意点があります。

本業の就業規則を確かめる

会社員が副業を始める前に、まず勤め先の就業規則で副業がどう扱われているかを確かめます。厚生労働省は、副業・兼業の促進に関するガイドラインを公開し、副業を始める人と会社の双方が確かめておくことを整理しています。同省のモデル就業規則では、副業・兼業は原則として認める形にしたうえで、仕事に支障が出る場合や会社の秘密が漏れるおそれがある場合などに制限できる形になっています。実際の扱いは会社ごとに違うので、自分の勤め先の規則と、届出が必要かどうかを人事の担当に確かめてください。詳しくは厚生労働省の副業・兼業のページにまとまっています。

AIの副業では、本業で知った情報や、本業で作った仕組みを副業で使わないことが特に大切です。本業の会社のデータや社内の手順をAIに入れて副業の成果物を作れば、秘密を漏らしたと受け取られるおそれがあります。

AIで作ったものの著作権を確かめる

生成AIで作った文章や画像を納品するときは、著作権の扱いを確かめておく必要があります。文化庁は、AIと著作権の関係について「AIと著作権に関する考え方について」を令和6年3月に取りまとめ、あわせてチェックリストとガイダンスを公開しています。AIが作ったものでも、既存の作品とよく似ていて、その作品をもとに作られたと判断されれば、権利の侵害になるおそれがあるとされています。納品物がほかの作品に似すぎていないかを確かめる手順を、自分の作業の中に組み込んでおくことが大切です。詳しくは文化庁のAIと著作権のページで確かめられます。

また、依頼主によっては「AIで作ったものは納品しないでほしい」「AIを使った場合は伝えてほしい」と決めていることがあります。AIを使う予定があるなら、契約の前に伝えて了解を得ておくと、後で揉めずに済みます。

依頼主の情報をAIに入れる範囲を決める

議事録の要約やデータの整理の仕事では、依頼主の社内の情報を扱います。使うAIのサービスによっては、入れた情報がサービスの改善に使われる設定になっている場合があります。依頼主の情報を入れる前に、使うサービスの規約と設定を確かめ、依頼主にも使うサービスを伝えて了解を得ておくことが大切です。

確定申告の要否を確かめる

会社員の副業の所得が一定の額を超えると、確定申告が必要になります。国税庁の案内では、給与を1か所から受けていて年末調整を受けている人の場合、給与所得と退職所得以外の所得の合計が20万円を超えると確定申告が必要とされています。所得とは、収入から必要な経費を引いた金額のことです。AIのサービスの利用料や、作業に使うパソコンの費用の一部などが経費として扱えるかどうかは、使い方や事情で変わるので、税務署や税理士に確かめてください。詳しくは国税庁の給与所得者で確定申告が必要な人の案内にあります。なお、所得税の確定申告が不要な場合でも、住民税の申告は別に必要になることがあるので、住んでいる市区町村にも確かめてください。

つまずきやすい場面と避け方

人工知能の副業で、始めたばかりの人がつまずきやすい場面は、おおむね決まっています。代表的なものと避け方を整理します。

AIの出力をそのまま納めてしまう

もっとも多いのが、AIが作った文章やコードを確かめずに納めてしまう失敗です。生成AIは、存在しない資料や誤った数字を、もっともらしく書くことがあります。納品後に誤りが見つかると、修正の手間だけでなく、依頼主からの信頼を失います。数字、固有名詞、引用、法律や制度に関わる記述は、必ず元の資料で確かめる手順を決めておきます。

作業時間を少なく見積もる

AIを使えば早く終わると考えて、短い納期や低い価格で受けてしまうのも、よくある失敗です。AIで下書きを作る時間は短くても、確かめて直す時間は案外かかります。最初の数件は、作業にかかった時間を記録しておき、次の見積もりの根拠にすると、無理のない価格を出せるようになります。

サービスの変更に振り回される

AIのサービスは、料金や機能、利用の条件が頻繁に変わります。1つのサービスの使い方だけを売りにしていると、そのサービスの仕様が変わったときに仕事が成り立たなくなるおそれがあります。特定のサービスに頼るのではなく、AIを業務にどう組み込むかという考え方の部分で価値を出すことが、長く続けるための備えになります。

学ぶことに時間を使いすぎる

AIの分野は新しい情報が毎週のように出てくるため、学び続けているうちに、いつまでも仕事を受けられないという人もいます。新しいサービスをすべて試す必要はありません。自分の型で使う道具を2つか3つに絞り、まず1件の案件を納めてみるほうが、学んだことが身に付きます。足りない知識は、案件の中で必要になったときに調べるほうが、結果として早く伸びます。

情報商材や高額な講座に誘われる

AIの副業を始めようとすると、「この講座を受ければ誰でも稼げる」といった高額な講座や教材の勧誘に出会うことがあります。仕事を紹介すると言いながら、先に教材費や登録料を求める手口もあります。仕事を受ける側が、仕事を始める前にお金を払う必要がある話は、慎重に確かめてください。困ったときは、消費者ホットライン（188）で近くの消費生活センターに相談できます。

契約の前に依頼主と決めておくこと

人工知能の副業では、作業の中身が依頼主から見えにくいため、契約の前に取り決めておくことが通常の仕事より多くなります。後から「聞いていなかった」と言われないために、次の5つは書面かメッセージで残しておきます。

決めること	決めておく中身の例
AIを使う範囲	下書きだけに使うのか、画像や図の作成にも使うのか
使うサービス	どのAIのサービスを使い、依頼主の情報を入れるかどうか
確認の責任	事実の確認をどこまで受け手が行い、どこから依頼主が確かめるか
修正の回数	納品後の修正を何回まで料金に含めるか
成果物の権利	納品した文章や画像、プログラムの権利をどちらが持つか

とくに大切なのは、確認の責任の線引きです。たとえば、医療や法律、お金に関わる記事をAIで下書きする場合、専門的な内容の正しさまで受け手が保証するのか、依頼主の専門家が最後に確かめるのかで、作業の量と責任の重さが大きく変わります。線引きがあいまいなまま受けると、誤りが見つかったときにすべての責任を負うことになりかねません。

プログラムの開発では、AIのサービスの利用料をどちらが払うかも決めておきます。開発中の試験で使う分は受け手、公開後に依頼主の業務で使う分は依頼主、という分け方が一般的です。利用料は使った量で決まるサービスが多いので、想定より多く使われたときの扱いも話し合っておくと安心です。

取り決めの文面は、難しい契約書である必要はありません。依頼の範囲、納期、料金、修正の回数、AIの使い方を箇条書きで送り、依頼主から了解の返事をもらっておくだけでも、後のトラブルの多くを防げます。

在宅ワークの仲介の現場から見えること

在宅ワークとフリーランスの仲介を20年以上続けてきた運営者として見てきた限りでは、新しい道具が出てきたときに長く仕事を続けられる人には共通点があります。道具の使い方そのものではなく、その道具で依頼主の何が楽になるのかを説明できる人です。表計算ソフトが広まったときも、ホームページ作成ソフトが広まったときも、道具が使えるだけの人はすぐに増え、単価は下がっていきました。残ったのは、依頼主の業務を理解して、道具を使った結果に責任を持てる人でした。人工知能の副業でも、同じことが起きています。

もう1つ見えてくるのは、依頼主と受け手が直接やり取りできる関係の強さです。間に入る手数料が少ないほど、依頼主は同じ予算でより多くの作業を頼め、受け手の手取りも厚くなります。AIの仕事は、使い方の相談や細かな修正が続くことが多いので、一度信頼を得た依頼主から継続して頼まれる形になりやすい仕事です。単発の案件をこなすことより、「この人に任せればAIの使い方で困らない」と思ってもらえる関係づくりに時間を使うことが、結果として安定につながります。

AIの知識をマーケティングや情報の安全の分野に広げたい人は、AI・マーケティング・セキュリティのお仕事で、AIを使った広告の運用や、社内の情報を守る仕組みづくりの案件の傾向を説明しています。AIの導入を手伝う仕事は、情報の扱いのルール作りと切り離せないので、セキュリティの知識は3つ目の型の仕事で特に強みになります。

本業の経験から始める副業の組み立て方

最後に、本業の職種ごとに、人工知能の副業をどう組み立てると始めやすいかを整理します。

本業	始めやすい型	最初の仕事の例
事務・営業・人事など	AIの導入を手伝う	自分の業務でのAIの使い方を手順書にして、同じ業種の会社に提案する
ライター・編集者	AIを道具として使う	AIの下書きを確かめて直す記事の作成、表記ルールの整備
デザイナー	AIを道具として使う	画像生成AIの素材を使ったバナーの仕上げ、素材の選び方の相談
エンジニア	AIそのものを扱う	社内文書を検索できる仕組みの試作、既存のツールへのAIの組み込み
研究職・分析職	AIそのものを扱う	AIの回答の評価、学習データの設計と確認

どの職種でも共通しているのは、まったく新しい分野に飛び込むより、いまの仕事の延長で始めるほうが、早く信頼を得られるという点です。AIの知識は、本業の経験に掛け合わせることで価値が出ます。AIだけを売りにすると、同じことができる人との比べ合いになりますが、「経理の業務を知っていて、AIで請求書の確認を楽にできる人」は簡単には見つかりません。

一方で、エンジニアの仕事の広がりを知っておくことも、将来の選択肢を考えるうえで役に立ちます。新しい技術の分野での働き方と報酬の傾向は、Web3 エンジニアの年収と将来性！2026年最新の転職・独立術でも紹介しています。AIに限らず、新しい技術の分野で仕事を受けるときに何が評価されるかを比べてみると、自分の強みを見つけやすくなります。

始めるときは、3つの型のどれで勝負するかを決め、小さな成果物を1つ作り、確かめた跡が見える形で見せる。この順番で進めれば、人工知能の副業は、特別な才能がなくても本業の経験を活かして始められる仕事です。

よくある質問

Q. プログラミングができなくても人工知能の副業はできますか？

できます。AIを道具として使う仕事や、AIの導入を手伝う仕事は、プログラミングの知識がなくても受けられます。文章やデザイン、特定の業務の経験など、本来の仕事の力が評価の中心になります。ただし、AIそのものを扱う開発や評価の仕事では、プログラミングとデータの知識が求められます。自分の本業の経験に合った型から始めるのが近道です。

Q. G検定に合格すれば仕事を受けやすくなりますか？

G検定は、AIで何ができて何ができないかを体系的に学んだことを示す手段として役に立ちます。ただし、合格だけで仕事が来るわけではありません。依頼する側は、資格よりも実際の成果物と確認の手順を見ています。資格はプロフィールの信頼を補うものと考え、自分で作った成果物とあわせて見せると効果的です。

Q. AIで作った文章や画像を納品しても問題はありませんか？

依頼主の了解があれば納品できる場合が多いですが、確かめておくことがあります。依頼主によってはAIの利用を禁止していたり、使った場合に伝えるよう求めていたりします。また、既存の作品とよく似たものは、著作権の侵害になるおそれがあります。契約の前にAIを使う予定を伝え、納品物がほかの作品に似すぎていないかを確かめる手順を入れておくと安心です。

Q. 会社員が人工知能の副業をすると確定申告が必要ですか？

国税庁の案内では、給与を1か所から受けて年末調整を受けている人は、給与と退職所得以外の所得の合計が20万円を超えると確定申告が必要です。所得は収入から必要な経費を引いた金額です。20万円以下でも住民税の申告が必要になることがあるので、住んでいる市区町村にも確かめてください。経費の扱いは事情で変わるので、税務署で確認すると確実です。