【2022年版】Pythonのフリーランスエンジニアを徹底解剖！

この記事を書いた人
最新の記事

管理人

現役トップフリーランサー＆システム開発会社経営。2年で月収20万から100万を達成。日本中どこでも仕事が出来る環境と時間を手に入れました。月収100万超えになるためにノウハウを公開中です。Twitterで日々のフリーランス生活を発信中。フリーランサーの裏話も大公開。フリーランスになるだけで年収は倍になります。今すぐフリーランス転身をおすすめします。

Pythonフリーランスエンジニアの状況

Pythonは、「今後スキルを磨きたい言語」の１位を獲得しています。
※日経xTECH Activeが発表した「プログラミング言語実態調査」というアンケート

ビックデータ・人工知能・AI分野の開発の需要が増加している現在、「Pythonエンジニア」の状況に注目が集まっています。

Pythonフリーランスエンジニアの現状や将来性についてご紹介していきます。

１−１ Pythonフリーランスの案件ボリューム

「今後スキルを磨きたい言語」の１位 Python の案件ボリュームを見ていきましょう。【2021年】レバテックフリーランスの総案件15211件の内訳です。

Pythonの案件はバックエンドの言語：JavaやPHPに次いで３位 916件の位置です。フロント側の言語には及ばないものの、あのRubyよりも現在では案件数が多いというデータが出ています。

ビックデータ・人工知能・AIなどの技術が騒がれている中、需要が更に高まり、案件数が増えていくとされています。

プログラミング言語	案件数
Java	3119件
JavaScript	2214件
PHP	1932件
Python	916件
HTML/CSS	851件
Ruby	784件
Go	443件
Swift	506件
Kotlin	377件

１−２ Pythonフリーランスの求人種類

Python案件にはさまざまな種類があるため、ここでは大枠の4種類の案件を紹介していきます。受注する際にはそれぞれの特徴を理解して自分のスキル・知識に合っているかを判断しなければなりません。

ビッグデータ分析（アナリティクス/統計解析）

統計解析にR言語やSPSS、SASなどのツールが使われる現場もありますが、Pythonには膨大なデータを処理できるライブラリが豊富にありますので、現在多くのプロジェクトでPythonが用いられています。

Pythonの特徴として効率性が挙げられます。ビッグデータ分析の案件はPythonの得意分野です。さらに、IT/Webや金融、医療、製造などさまざまな業界でビッグデータは取り扱われているため、案件の数も多くあります。

AI（機械学習/DeepLearning）

機械学習/DeepLearningなどのAI分野は、Pythonのエンジニア求人の中でも注目度の高い分野です。システム開発、データ処理や、画像認識・音声認識、自然言語処理など非構造化データを扱うプロジェクトでフリーランスエンジニアを募集する求人が出されています。

機械学習が扱えるエンジニアは世界的に不足しています。日本の大企業でも、大学で機械学習の研究に関わった方を、年収3000万円以上で採用するという発表がニュースになりました。

金融や広告、メーカー、小売などのほか、医療や教育、建設などの大手企業や、コンサルティングファームを中心とした大規模なプロジェクトとスタートアップやベンチャー企業など小・中規模の企業が受託した案件に対して求人を出していることが多いです。

これらの企業では、社内でシステム開発を行っており、不足した人手を補うためにフリーランス向けの案件を出しています。

アプリケーション開発（Web/IT/スマホ）

Webサービスに付随するシステムやAPIなどの開発、Web経由で顧客に提供するクラウドサービスなどのアプリケーションの案件でもPythonをつかった開発が増えてきました。

特に高度な数学を扱える、機械学習などの人工知能（AI）を活用したシステム構築に慣れているフリーランスの方が求められています。

受託会社や顧客データを扱う案件では、客先に常駐するタイプのフリーランス案件が多いですが、現在コロナ禍ではフルリモート可など在宅のフリーランスエンジニア案件が多く出てきています。

業務の中には、クライアント企業の担当者とディスカッションして自分でアイデアを出すようなクリエイティブな内容の案件もあります。

１−３ Pythonフリーランス将来性

開発者向けの問題解決共有サイトStack Overflowが世界の開発者約9万人を対象に行った「開発者調査2019」（※1）によると、Pythonは2年連続で「世界でもっとも急速に成長している言語」に選ばれています。「世界で最も学びたい言語」ランキングでは3年連続で1位を獲得し、「愛されている言語」ランキングでも2017年の6位から2位に上昇しました。

Pythonは需要が高まるAIや機械学習などデータサイエンスの分野でも活用されます。日本でも今後認知度が高まり需要が更に高まることが考えられます。

参考
※1　Stack Overflow「Developer Survey Results2019」

Pythonフリーランスの給与・報酬単価の相場

Pythonフリーランスエンジニアの単価平均はいくらでしょうか？
また、経験年数による単価の目安と、最近多くなってきた在宅案件・リモート案件について見ていきましょう。

２−１ Pythonフリーランスの単価平均は60～90万円

Pythonの案件は平均単価としては月60～80万円ほどで、高単価案件のなかには月単価が150万円を超えるPythonエンジニアの求人もあります。この単価は他のプログラミング言語の案件と比べるとトップクラスの単価であると言えます。

マネジメントスキルも求められる案件や分析スキルが必要な機械学習などの求人では80～100万円が報酬の相場となっております。

平均年収は約900万円であるとされていますが、経験やスキルがなければそもそも仕事を受注できない可能性もあるので年収が大きく変わってきます。

２−２ Pythonの経験年数による単価目安

経験年数はPythonエンジニアの単価を大きく上げることができます。悪魔で目安で、現在はこれよりも高い単価になっています。

もし、受注した案件がこれらの単価相場よりも大幅に下回る金額である場合、クライアントや仕事を仲介してくれたエージェントなどと交渉することが大切です。

経験年数別のPython求人の平均単価

1～2年：43万
2～3年：56万
3～5年：63万
5年以上：71万

２−３ Pythonフリーランス在宅案件・リモート案件の単価相場

現在政府の推進する「働き方改革」を通して、多様な働き方の支援を積極的に行う方針が発表されました。施策の一つとして在宅勤務（テレワーク）を推進しています。コロナ禍でもあり、リモートワークを取り入れる企業が増大しています。

コロナ前のリモートワーク案件は、常駐型と比べて0.8倍くらいの単価でしたが、現在はその偏りもほとんど無くなっているのが現状です。

Python案件の面談時に聞かれる内容

Python案件を獲得する際の面談・面接時によく聞かれる質問はどのようなものがあるのでしょうか。大きく分けて２つです。１つ目は、過去の経験と実績、その業務でどの部分を担当したかの全体的な技術に関する質問。２つ目は、現在のチームに合うかどうかの人間性の部分になります。詳しく見ていきましょう。

３−１ Pythonのフレームワーク

面接では主に過去の経験と実績、その業務でどの部分を担当したかの全体的な技術に関する質問をされます。面接を希望しているプロジェクトでフレームワークを使用している、または、使用したいと思っている所であれば、フレームワークをどの程度出来るのか、なぜおすすめ出来るのかは押さえておきましょう。
※未経験であったとしても、他の言語でのフレームワーク経験や知見があればOKなプロジェクトもあります。

フレームワークで聞かれる質問

・今までどのようなフレームワークを使用してきたか？
・◯◯のフレームワークはどのようなプロジェクトで使用したか？
・何人でどの規模？自分の担当領域は？
・◯◯のフレームワークに関して自信はありますか？
・人に教えられますか？

各フレームワークの特徴をおさらいしてみましょう。

Djangoとは？

公式サイトのフレームワーク紹介には次のように書かれています。

DjangoはハイレベルなPythonのWebフレームワークです。実用的に作られた素早く精錬された開発環境を提供します。ひとことで言うと、Djangoは多機能な万能型WEBフレームワークです。

Djangoは、Pythonフレームワークの中でも知名度・普及度が最も高く、ひととおりのWeb開発に必要な機能全てが詰まった多機能万能フレームワークです。

Djangoで開発されたサービスに「Instagram」や「Pinterest」があります。PythonのWEBフレームワークでは世界シェアNo.2なので、今後も広く使い続けられます。

対象	フレームワークやライブラリ、ツール
Web	Flask (48%)、Django (44%)
データサイエンス	NumPy (63%)、Pandas (55%)、Matplotlib (46%)、SciPy (36%)、SciKit-Learn (33%)、TensorFlow (26%)、Keras (20%)、Seaborn (17%)、PyTorch (15%)、NLTK (14%)
ビッグデータ	Apache Spark (13%)、Apache Kafka (9%)、Apache Hadoop/MapReduce (7%)、Dask (5%)、Apache Hive (4%)
ユニットテスト	pytest (49%)、unitest (30%)、mock (15%)
その他	Requests (56%)、Pillow (32%)、Asyncio (21%)、Scrapy (17%)、Tkinter (17%)、PyQT (15%)、Six (13%)、aiohttp (12%)