- フリーランスエンジニアはPythonで稼げるの？
- Pythonのフリーランス案件の単価は？求人数は？
- Pythonを使う仕事の種類ってどんなものがある？
Python（パイソン）はAI分野を中心に人気が高く、初心者へ最もおすすめできるプログラム言語です。Pythonは多くの分野で活用できる汎用的な言語ですが、万能ではないため向き不向きを見極めないといけません。
私はエンジニア歴21年の中で、会社やプライベートでC/C++のようなレガシー言語からトレンド言語まで幅広い開発をしてきました。しかし、その時の状況に対して不向きな言語を選択してしまう失敗もたくさんしてきました。
この記事では、Pythonの特徴、フリーランス案件の単価相場・求人数、職種、将来性について解説します。
この記事を読めば、「自分はPythonを学ぶべきか？」「どう活かしたらよいか？」の判断ができるようになります。
【結論】
PythonはAI分野を狙うならほぼ習得は必須。初心者でも学びやすく、フリーランス案件として単価も案件数も安定していて稼ぎやすい。
フリーランスがガチで食える言語「Python」とは？
Pythonは今最も人気のあるプログラム言語の一つです。フリーランスとしても稼ぎやすく、初心者も学びやすい。本章ではそんな稼げる言語Pythonの特徴や稼げる理由を解説します。
Pythonの特徴
Python（パイソン）は、可読性を重視したオブジェクト指向の動的型付けインタープリタ型のプログラミング言語です。
現在は、AI（人工知能）分野のデファクトスタンダードなプログラミング言語として有名です。かつてAI業界はR言語が主流でしたが、近年ではPythonに置き換わりつつあります。しかしPythonは、AIに特化した言語ではなく、多くのジャンルで使われる汎用性の高い言語です。
1991年にオランダ人のグイド・ヴァンロッサム氏によって発表されてから約30年の歴史がありますが、近年のAIブームに後押しされるように人気が急上昇してきました。当然、コミュニティも活発で、フレームワークやライブラリの更新が頻繁にあり、安心して使用できます。
2020年には、国家資格であるIPAの基本情報技術者試験でもCOBOLに代わりPythonが採用されるなど、教育分野でも一目置かれる存在になっています。
Pythonの最大の特徴は「文法がシンプル」という点です。結果として、実装したコードもシンプルで可読性が高いものになるので、初心者におすすめの言語と言えます。
「初心者にも熟練者にもおすすめできる現代のNo1プログラミング言語！」と言っても過言ではありません。
Pythonの特徴のまとめ
- コンパイル不要のスクリプト型言語（インタプリタ、動的型付け言語）
- オブジェクト指向言語
- AI・データサイエンスを中心に多くの分野で使える汎用的な言語
- 文法がシンプルで、コード記述量も少なくなる
- C言語との相性も良い
- 強力なライブラリ・フレームワークを備えている（※後述）
【補足】 Pythonのバージョン問題
Pythonを扱っているとよくバージョン2系とバージョン3系の混在問題にあたります。メジャーバージョンUPの際に、一部の文法を廃止するなど大胆な仕様を変更したため、Python 2系統と3系統の互換性が低いという問題です。
2020/1/1にバージョン2系統はサポートが終了しています。そのため、今後の新しい開発にはバージョン3系統を使えば良いのですが、企業やサービスによってはいまだにバージョン2系統を使っているため、いろいろと問題が発生します。
PythonがAI分野で使われる理由
なぜAI分野でPythonが覇権をとったか？。それは次の理由によるものと言われています。
PythonがAI分野で使われる理由（Pythonの強み）
- ライブラリやフレームワークが豊富
無料のライブラリやフレームワークの成熟したエコシステムが豊富なため、開発スピードが上がる。 - 実績があり言語としての信頼性が高い
YouTube・Instagram・Evernote・Pintarest・Dropbox、etc.サービスの根幹に採用されている実績があり、安心できる。 - コードがシンプルになる
文法がシンプルで構文規則が最低限となっているため、他言語より記述量が少なく、可読性やメンテナンス性の高い設計資産になりやすい。 - 教育言語に向いている
AI利用者は必ずしもプログラミングの専門家ではないため、初心者でも使いやすいことが有利になる。
特に「Pythonの文法のシンプルさ」は、AI分野で人気に火がついた大きなきっかけでしょう。AIを使い始めた多くの人たちはプログラミングの専門家では無かったため、初心者向けのPythonとは相性が良かったのです。
とはいえPythonも「高速処理に向いていない」というデメリットがあります。かつ、プログラム言語には流行もあるため、PythonもいずれはJuliaなどに置き換わる可能性はありえるでしょう。
今でも処理速度が求められるPythonのライブラリ群の一部ではCやC++、etc.の低レベル言語で作られ、他の言語からでも使える状態になっているため、他言語への置き換えが不可能というわけではありません。
Pythonの人気・実績・成長はトップクラス！
次のような統計から、Pythonは実績だけでなく人気もあり、成長のトップクラスであることがわかります。
- Stack Overflowが発表の「最も使われている言語」でPythonは3位
- Stack Overflowが発表の「最も愛されている言語」でPythonが6位
- TIOBE Indexが発表の「月間プログラム言語人気ランキング」でJavaを追い抜き第2位
- PYPL Indexが発表の「プログラム言語人気ランキング」で第1位
- GitHubが発表した「最も利用されている言語ランキング」で第2位
※ 上記は2021/8/19にアクセス
Stack Overflowが発表の「最も使われている言語」でPythonは3位
Stack Overflowが発表の「最も愛されている言語」でPythonが6位
TIOBE Indexの「月間プログラム言語人気ランキング」でJavaを抜き第2位
TIOBE Indexの「プログラム言語人気ランキング」の推移
PYPL Indexの「プログラム言語人気ランキング」で第1位
GitHubが発表した「最も利用されている言語ランキング」で第2位
以上の4つのランキング結果から見てもPython人気は間違いないぞ
Pythonはライブラリ・開発環境が豊富
Pythonには無料で使えて実績のあるライブラリや開発環境が充実しています。このエコシステムの豊富さがPython人気を支えているのです。
AIで使われる科学技術計算のPythonライブラリ
- NumPy（ナンパイ）
数学的計算の高速化を行うためのライブラリ。最も利用頻度が高いとされる。 - Matplotlib
NumPyのためのグラフ描写をするライブラリ。 - SciPy（サイパイ）
数学的計算の高速化を行うためのライブラリ。NumPyよりもより多くの機能を使うことができる。 - Pandas（パンダス）
膨大なデータを高速分析するためのライブラリ。データの統計量の可視化・グラフ化を得意とする。
AIを動かすためのPythonフレームワーク
- scikit-learn（サイキット・ラーン）
初心者が機械学習を学び始めるには、最適のライブラリ。 - TensorFlow（テンソルフロー）
Googleが開発したディープラーニングに特化したライブラリ。上級者向きで一番人気。C/C++、Java、Goでも利用可能。 - Keras（ケラス）
ディープラーニングに特化したライブラリ。TensorFlowよりやや理解しやすい。 - PyTorch（パイトーチ）
Facebookが開発したディープラーニングに特化したライブラリ。上級者向き。デバッグ機能が充実。 - OpenCV-Python
画像処理向けのライブラリで、Pythonでも利用可能。機械学習用のアルゴリズムが豊富。
その他、Pythonプログラミングの環境
- Anaconda（アナコンダ）
AIに必要なライブラリのインストールやバージョン管理を支援するソフトウェア。 - Django（ジャンゴ）
Webアプリケーションのフレームワーク。機能が豊富。カスタマイズ性も高い。案件数は一番多い。 - Flask（フラスク）
Webアプリケーションのフレームワーク。必要最低限の機能。カスタマイズ性は低め。案件数は二番目に多い。 - FastAPI（ファーストエーピーアイ）
Webアプリケーションのフレームワーク。StackOverflowの「最も愛されているWeb Framework」の3位にランクインするほど、注目が集まっている。近年、Flaskからの置き換え報告も多く、今後の案件数も増えるかもしれない。
Python案件の単価相場・求人数
Pythonのフリーランス案件は、それなりに単価が高く求人数も多いのが特徴です。
Python案件の報酬の単価相場は77万円/月です。他の高単価な言語と比べると求人数も1474件と多いため、稼ぎやすい言語と言えるでしょう。
Python案件のうち、AI・ビッグデータ分析系は求められるスキルも高く単価も高めですが、Web系案件では、まだPHPやRubyが主流であり単価はそこまで高くないのが現状のようです。
Python求人・案件の月額単価相場 ※2021/6/1時点
»引用元｜
Python案件に多いAIやビッグデータ分析、etc. の職種で高単価の案件を獲得していくには、プログラミング言語以外の専門知識も強く求められます。
「Python＋専門知識」で、どれだけエンジニア価値が高められるかが年収UPの決め手だぞ。
プログラム言語別の月額単価相場（単価の高い順） ※2021/6/1時点
|
言語 |
平均単価 |
最高単価 |
求人数 |
|
Kotlin |
82 |
125 |
553 |
|
Scala |
82 |
165 |
284 |
|
Go言語 |
81 |
145 |
692 |
|
Ruby |
80 |
145 |
1586 |
|
Swift |
79 |
125 |
929 |
|
R言語 |
79 |
95 |
46 |
|
Python |
77 |
145 |
1474 |
|
Perl |
73 |
110 |
280 |
|
JavaScript |
72 |
145 |
4119 |
|
PHP |
72 |
145 |
3824 |
|
C++ |
71 |
125 |
553 |
|
Java |
69 |
165 |
5791 |
|
C# |
68 |
115 |
1608 |
|
C言語 |
67 |
115 |
95 |
|
SQL |
65 |
145 |
1828 |
|
VB.NET |
61 |
95 |
600 |
|
COBOL |
61 |
95 |
160 |
» 引用元｜レバテックフリーランス - 単価相場を比較
「Pythonを武器にフリーランスエンジニア案件の単価を上げたい」という方は次の記事を参考にしてください。
フリーランスエンジニアの単価相場ってどれくらい？ 職種や年齢によって単価相場は変わる？ 稼げるプログラミング言語は？ フリーランスエンジニアの単価相場も知らずに闇雲に案件探ししていませんか？ それでは、自分の[…]
Python案件の種類（AIだけじゃない！）
フリーランスエージェントから求人が出ているPython案件の種類は多岐にわたります。
その中でも特に多いのが、AI・データ分析の分野です。最近は、このAIブームに引っ張られるかたちでWebアプリやソーシャルゲーム開発もPythonを採用する企業が増えてきました。
本章では、Python案件の種類別に特徴を解説します。
- 【種類1】機械学習・ディープラーニングなどのAI案件
- 【種類2】ビッグデータ分析の案件（データサイエンティスト）
- 【種類3】Webバックエンドの開発案件
- 【種類4】アプリケーション開発の開発案件（スマホ・ゲーム）
AI・データ分析の案件を多く扱うフリーランスエージェントはこちら
» 関連記事｜BIGDATA NAVI（AI・機械学習に強いエージェント）
» 関連記事｜レバテックフリーランス（業界最大手、良質な高単価案件が豊富）
» 関連記事｜テクフリ（10%の低マージン率、高単価案件が多い）
【種類1】機械学習・ディープラーニングなどのAI案件
「機械学習」「ディープラーニング」のようなAI（人工知能）の仕組みを導入するシステムの多くは、Pythonが使われています。
主にAIは、画像認識・音声認識・自然言語認識、etc.のテクノロジー分野で活用されます。昨今、これらのAIシステム導入を検討する企業は業種や規模を問わずに増加傾向にあり、それは今後も続くと予想できるので、しばらくは安泰な分野でしょう。
またAI案件を経験することは、Pythonライブラリを使った実践的なAIシステムの理解ができるので、スキルアップの視点でも非常に効果的です。
「AIシステムの開発に関わった経験がある」と言うと採用者のウケも良いので、一度経験することをおすすめします。
【種類2】ビッグデータ分析の開発案件（データサイエンティスト）
ビッグデータ分析の仕事はPythonの得意分野です。上述の通り、Pythonには膨大なデータを高速に処理できるライブラリが豊富だからです。
流通・インフラ・金融・医療・製造、サービス業、etc. ジャンル問わず国内の産業全体が顧客データ分析などでビッグデータを扱う機会が年々増えてきています。今後もこの増加傾向は変わらないので、この分野もしばらくは安泰であると言えます。
また次のような経験を積みながらステップアップしていくことで、ビジネスとITどちらも精通するデータサイエンティストとして、より高収入が得られるようになります。
ビッグデータ分析の仕事の流れ
- 問題提起
ビジネス上の課題に対してデータ分析で解決したい事柄を設定 。
分析手法に関するAIの最新動向の把握 統計情報の的確な理解（統計的検定と統計的分布を含む）。 - データ収集・整理
統一性のない大量データの収集と、より利用しやすいフォーマットへの変換。
PythonやR言語を用いたプログラミング IT部門および業務部門とのコミュニケーション。 - データ分析
構造化したデータから情報を抽出し、ビジネス最終利益に寄与する傾向を特定。 - 課題解決・提言
ビジネス課題をデータ主導型の手法を用いて解決 レポート作成。
【種類3】Webバックエンドの開発案件
かつては、Web系の軽量プログラミング言語として国内ではPHP・Rubyが主流でした。
Pythonはどちらかと言うと海外で流行っていた印象でしたが、近年では2012年頃からのAIブームにのっかり、Web系開発の国内企業の多くがPythonを採用し始めています。
AIを採用するWeb系企業の視点では、AI向けの言語とWeb開発用の言語をPythonに統一してしまった方が開発効率が上がるからです。
たとえば今は、クラウドサービスやECサービス、etc.のサーバーサイド・バックエンド開発として、DjangoやFlaskのフレームワークを使ったPython案件の求人が多く出されています。
また、Googleのクラウド（GCP）でビッグデータ処理用のサービス（Dataflow）やバッチ処理用のサービス（Composer）などの主要言語がPythonである点も、Webシステム案件でPythonが採用され始めている背景の一つでしょう。
ただし、AIを導入していないWeb系企業にとってはPythonを採用するメリットはほぼ無いので、そういうところはまだPHP・Rubyを採用しているといったところです
Web系の言語としてはまだPHP・Rubyの方が根強い。AIに興味がなければ、無理にWeb開発でPythonを選ぶ必要はないぞ。
Webバックエンドとして主流のPHPについては次の記事を参考にしてください。
PHPをメイン言語としてフリーランスで稼げる？ PHPのフリーランス案件の単価は？求人数は？ PHPが活かせる仕事の種類ってどんなものがある？ PHPはWeb系を目指すフリーランスエンジニアであればHTML・CSS[…]
【種類4】アプリケーション開発の案件（スマホ・ゲーム）
スマホ向けのモバイルアプリ開発やゲーム開発（ソーシャルゲーム開発）でPythonを活用する案件の求人もあります。
その多くは社内で開発が行われているため、求人案件の中には企業の企画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仕事内容の案件もあります。
Pythonは、アプリ・ゲーム開発でよく使われる統合3DCGソフト（Maya、Blender、LightWave、etc.）ではデファクトスタンダードのスクリプト言語となっています。 また、ドローソフト「Inkscape」や画像処理ソフト「Paint Shop Pro」でもPythonが使われている点もこの業種で求人が多い要因でしょう。
Web系システムやアプリ開発のように、AI以外でもPythonは案件が増えている。
Pythonエンジニアの将来性は？
「Pythonの人気・実績・成長はトップクラス！」の章で解説したPythonの市場人気の事実から、この先の数年間、「Pythonの将来性の高さについて疑いの余地なし」と見て良いでしょう。
本章では、「Pythonの人気がキープできて、将来性がある」と考える理由を解説します。
- 【理由1】AI・データサイエンスのさらなる発展によりエンジニアの供給不足となる
- 【理由2】AI以外の様々な業界でもPythonが使われるようになる
- 【理由3】C/C++言語と連携が容易で採用されやすい
【理由1】AI・データサイエンスのさらなる発展によりエンジニアの供給不足となる
まずPythonが得意とするAI・データサイエンスの分野において、今後もさらなる発展が見込まれる点が挙げられます。
たとえばAIの技術は、モバイル機器・一般家電・自動車業界、etc. 様々な製品やサービスに今後もどんどん導入されていくことでしょう。また、ビッグデータ分析を行うデータサイエンスの領域も同様に、特定の大企業だけのものではなく、より一般化してくるでしょう。
ここ数年のAIやデータサイエンスの分野におけるテクノロジーの進化は、この上なく早いにもかかわらず、海外に比べて国内ではまだ導入が進んでいないのが現状です。そのため、AIやビッグデータ案件の伸びしろは非常に大きいと言えます。
ただでさえ、IT業界全体が「エンジニア供給が不足している」と言われている中で、更にIT業界に占めるAI・ビッグデータ案件の割合が増えていくことで、Pythonエンジニアの供給が不足すると予想できます。
学習のハードルが低い分、「エンジニアはPythonができることが当たり前」になる可能性もあります。
【理由2】AI以外の様々な業界でもPythonが使われるようになる
現状のAIやビッグデータ分析を使う業界に留まらず、今後さらにPythonは様々な業界での開発に採用されていくと考えられます。
業界でPythonが使われるようになる理由
- Web系のエンジニア
GoogleがPythonを標準言語にしている背景もあり、Google提供のGCPなどのサービスを使う場合にPythonが必要になる。 - ゲーム・アプリ開発のエンジニア
YouTube・Instagram・Evernote・Pintarest・Dropbox、etc. 様々なプラットフォームがPythonで構成されているため、これらを活用するには連携するには必要。 - IoT関連、業務システム、組み込み開発のエンジニア
デバイス・システム開発として採用されているJavaやC/C++のような高速処理ができる言語自体は使われ続けるとしても、シミュレーションとしてAI分析したりAIのモデル実装したりと、Pythonを使うケースは増加してくる。
そもそもAI自体がアプリ・IoT製品・ロボット・基幹システム・インフラ、etc. 活用の幅が広い！
【理由3】C/C++言語と連携のしやすさで需要が増える
世界的にも規模の大きいC/C++を採用している企業が「もうちょっと手軽に開発をしたい」などの理由で、Pythonを採用し始めています。当然、Pythonエンジニアの需要も増えてくるでしょう。
PythonはC/C++言語との相性が良いプログラム言語であり、PythonからC/C++言語を呼び出すことができるためです。逆に、C/C++言語からPythonを呼び出すことも可能です。
C/C++言語は古い歴史があり、企業やオープンソースに今も存在する膨大なC/C++言語で開発されてきた設計資産（ライブラリ）が使える点は非常に有利なのです。
C/C++言語を主戦場とする組み込み系エンジニアでも手を出しやすいPythonの拡張性の高さは、今後もPython繁栄の重要な要素になります。
フリーランスのC言語エンジニアの需要については次の記事を参考にしてください。
C言語やC++言語をメイン言語としてフリーランスで独立できる？ 「C言語は難しい」と聞くけど、今から学ぶ価値ある？ C言語エンジニアの将来性は？ 「C言語は習得が難しいからやめとけ」の声を鵜呑みにし、難しいという理[…]
まとめ
以上、Pythonの特徴とフリーランス案件の単価相場・求人数、職種、将来性について解説してきました。
【結論】
PythonはAI分野を狙うならほぼ習得は必須。初心者でも学びやすく、フリーランス案件として単価も案件数も安定していて稼ぎやすい。
PythonはAI分野で広く使われている理由は次です。特に「学習しやすい」点は広く普及した一番の理由でしょう。
- ライブラリやフレームワークが豊富
- 実績があり言語としての信頼性が高い
- 教育言語に向いている
- コードがシンプルになる
Pythonのフリーランス案件は次のように多種類あり、それなりに単価が高くや求人数も多くて「稼ぎやすい」と言えます。
- 【種類1】機械学習・ディープラーニングなどのAI案件
- 【種類2】ビッグデータ分析の案件（データサイエンティスト）
- 【種類3】Webバックエンドの開発案件
- 【種類4】アプリケーション開発の開発案件（スマホ・ゲーム）
次の理由から、「Pythonの将来性は高い」と言えます。
- 【理由1】AI・データサイエンスのさらなる発展によりエンジニアの供給不足となる
- 【理由2】AI以外の様々な業界でもPythonが使われるようになる
- 【理由3】C/C++言語と連携が容易で採用されやすい
Pythonは他言語より「学習しやすい」「稼ぎやすい」「将来性がある」の三拍子が揃う！
学ばない理由はあまりない言語です。
PythonはAI関連に限らず多くのエージェントで扱っています。まずは次のフリーランスエージェントを見比べ、無料エントリーから始めることをおすすめします。
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以上、このブログでは、このように「会社員エンジニアがフリーランス独立して自力でお金を稼げるようになるまで」の役立つ情報を発信し続けていきます。
ではまた！
