フリーランスのPython案件はどのようなものがある？年収や実例も紹介！

プログラミングは、小学校でも必修になりつつある重要なスキルです。

プログラミングの考え方や技術は、考える力が育ち、新しい視点から学べることが多くあります。

しかし、大人が学ぶには少し難しく感じてしまうようで、なかなか新しい挑戦としては不向きとされてきました。

言語によっては比較的スムーズに取り入れられるので、ぜひ挑戦してほしいです。

挑戦しやすい言語として、Pythonが挙げられます。

コードも短くて覚えやすいので、将来性も十分あると考えられ、海外では入門言語として取り扱っていることもあり、非常におすすめです。

そんなPythonですが、フリーランスエンジニアでも注視されており、正しい方法を身につければ高単価な案件を獲得することが可能です。

今回は、フリーランスエンジニアに向けて、Python案件の最新動向を紹介します。

実際の案件例、将来性を踏まえて、高単価なPython案件の獲得方法も紹介するので、今後の参考にしてください。

フリーランスが知っておくべきPython案件の最新動向

Pythonはあらゆることを自動化し、簡単にすることができます。

Webサービスのシステム開発だけでなく、AIやIoT、ロボット制御などの開発、画像分析など、さまざまな分野で活用できるのです。

活用シーンは多くあり、これからも盛り上がりが期待されているジャンルもあります。

国際的に人気のあるPythonの、案件数・報酬額・働き方の最新動向を紹介します。

※Pythonの特徴や業務領域についてはこちらの記事が参考になるため、是非ご覧ください！
Pythonでできることとは？人気プログラミング言語の特徴や学習方法を解説

案件数

フリーランスエンジニア向けのIT求人・案件サイトである「フリーランススタート」では、2022年10月25日時点でPythonの案件数が11,105件です。

Pythonは他のプログラミング言語と比較して、まだあまりメジャーなものではないので、JavaScriptと比べると案件数も少ない傾向があります。

しかし、前述したように、PythonはAI分野やWebシステム開発において、これから盛り上がりが期待されているので、エンジニアの数が少ないからこそ需要があります。

案件数が少ないということは、必要としているところには貴重な人材となるので、他の言語よりも高単価な案件が多い傾向です。

安定して案件を獲得し続けるためには、Relanceのようなエージェントやクラウドソーシングを活用したり、人脈を広く築いて知人からの紹介を得られるようにしておくと良いでしょう。

報酬額

Pythonの報酬額の相場は、フリーランススタートでは60～80万円程です。他のプログラミング言語よりも単価が非常に高い傾向があります。(Relanceの平均単価は80~120万円)

やはり、専門性の高い言語となるため需要が高いのでしょう。

高単価案件を獲得するために、積極的にPythonの実績を作り上げていく必要があります。

また、報酬額は契約期間の長さでも変動します。

一般的には3ヶ月〜6ヶ月の契約が多いですが、1ヶ月や2ヶ月と短い期間での案件になると、次のエンジニアを獲得するリスクやコストを考慮して、高めな報酬に設定されることが多いです。

長期プロジェクトになると、継続性もあり、クライアント側の報酬も見込めるので、単価を下げる傾向があります。

案件の実績数を増やしたいのか、安定した収入を継続したいのか、どちらを優先するかで単価が決定するでしょう。

働き方

Pythonのフリーランスエンジニアで働く場合は、クライアントがベンチャー企業になる可能性が高いです。

ベンチャー企業は、新規事業に積極的に取り組んでいく傾向があるので、自由な雰囲気の企業が多く、一般的な会社員と同じだと一括りにしないほうが良いでしょう。

特にPythonはチームを組んで業務に携わることが多いので、リモートでの働き方を選択できるのはごく少数となります。

ほとんどが企業に常駐する形になるでしょう。

【実例】フリーランスのPython案件を紹介！

Relanceの実際の案件例を紹介

■職務内容

・対象システムのバックエンドの開発

　∟要件を元に仕様作成/実装/テストをメンバーとして担当

■開発環境

・言語: Python

・フレームワーク: Flask

・ミドルウェア: 

・インフラ: 

■想定単価: 65万円 ~ 80万円

■必須スキル:

  ・バックエンドの実装経験が3年以上ある

  ・Pythonの実装経験が2年以上ある

  ・リーダーの元でバックエンドの開発を1人称で実施できる

  ・Windows環境での業務に抵抗がない（ExcelなどのMS Office製品を使える）

■歓迎スキル:

・Flaskの実装経験がある

■働き方

完全フルリモート

■週稼働日数

4 ~ 5日/週

Pythonを扱うフリーランスに将来性はあるのか？

Pythonは、世界で最も成長している言語です。

GoogleやApple、Yahoo!などの国際的な大手企業が導入しており、今後も需要はさらに高くなっていくと期待されているので、将来性は十分に高いと言えます。

将来性が高いと言える理由は次の4つです。

• 日本だけでなく世界でも大きく期待された言語

Pythonをメインの言語として採用する企業や、サービスは増加傾向にあります。

世界で最も学びたい言語ランキング、愛されている言語ランキングでも上位を獲得しており、大手有名企業もシステムに導入しています。

世界中のエンジニアに利用されていることから、今後もさらなる関心を集めていくでしょう。

• 機械学習に強い

Pythonの最大の特徴は機械学習に強いことです。

Pythonはシンプルで可読性の高いコードが特徴的で、ブロック構造はインデントを用いて定義されていることから、コードスタイルを統一化できます。

そのため、他のエンジニアが書いたコードも他のプログラミング言語と比較すると読みやすい内容になります。

機械学習にはコーディング以外の業務もこなす必要があり、シンプルで可読性の高いPythonは非常に適した言語となるのです。

• データサイエンスの分野で需要が高い

Pythonの背景には、急速に拡大・発展しているデータサイエンスの専門家のコミュニティがあります。

彼らが利用しているツールやフレームワークは、Pythonを利用したコアデータサイエンスパッケージが含まれているのです。

Pythonを習得しているエンジニアは、半数以上がデータ分析にPythonを使用しており、汎用性が高い言語です。

• ライブラリの充実

Pythonはライブラリが充実している故に機械学習やデータサイエンスの分野で強いプログラミング言語となっています。

複雑なコードを書く必要がなく、シンプルに実装できるので、今後も多くの機械学習やデータサイエンスの分野で活躍していくでしょう。

上記の理由から、Pythonの将来性はどんどん高まっていき、需要もさらに増えていくでしょう。

フリーランスが高単価なPython案件を獲得する方法

フリーランスエンジニアが高単価なJavaScript案件を獲得するには、言語の習得や専門知識を蓄えるだけでなく、さまざまな工夫が必要です。

会社員でも経験を積みながら身に付けられる方法もあるので、次の4つを参考にしてください。

• 商流の浅い案件に参画する
• 機械学習のスキルを身に付ける
• AIやデータ分析についての知識を身に付ける
• マネジメントスキルを身に付ける

それぞれを詳しく解説します。

hhtps://relance.jp/blog/0019_how-to-stably-acquire-freelance-projects/

商流の浅い案件に参画する

商流が深い案件ほど、フリーランスエンジニアの手元にくる報酬は減ってしまいます。

1案件に対してフリーランスエンジニアまでの間に多くの仲介会社が存在するからです。

間に入る仲介会社は、案件の情報提供に10〜30％程の手数料を取っています。

そのため、仲介に入る会社が増えるほど、フリーランスエンジニアにくる報酬は減ってしまうのです。

さらに、商流が深い案件は要件定義や設計などの上流工程を経験できることが多くありません。

高単価案件を獲得するために適切なスキルを身に付けても、実務経験がなければスキルは向上しないので、いつまでも高単価なJavaScript案件は獲得できないでしょう。

これらの理由から、商流の浅い案件に参画することが重要となるのです。

機械学習のスキルを身に付ける

データと数学的なモデルを活用し、コンピュータに学習させる仕組みである機械学習のスキルを身に付けることが、高単価なPython案件を獲得するためには重要です。

そのためには、ライブラリやフレームワークを扱えるようになることが先決ですが、数学や統計学の知識を習得することも重要となります。

機械学習のアルゴリズムを開発するには、どうしても数学や統計学が必要となるのです。

そこを正しく理解しておかないと、うまく構築ができないので、大学教養レベルは最低限必要です。

さらに、データ加工のスキルを習得しておくと、プロジェクトに参画できる数も増えるでしょう。

効率的に機械学習のスキルを習得するには、最新情報を常に収集する必要もあるので、英語力もあるとなお良いです。

AIやデータ分析についての知識を身に付ける

PythonはAI開発やデータ分析に非常に強い面があるので、その知識を身に付けることも大切です。

AIについての知識は、どんな課題に、どのようにAIを使って、どう解決までに至らせるかを考えることが重要ですが、学ぶことだけを目的にしてしまうと焦りが生じてしまい、効率よく知識を身に付けられません。

技術をどれだけ実践で応用できるかを考えながら学ぶことが大切です。

データ分析にはさまざまな分析手段があるので、なんのデータでどういう結果を得たいかによって手段は異なります。

複数のデータ分析手段を身に付けるためには、前述のように、数学や統計学のスキルが必要です。

どんな案件でも対応でき、活躍できるように多くの選択肢を持っておくことが、Python案件で高単価なものを獲得できる秘訣です。

マネジメントスキルを身に付ける

エンジニアには、マネジメント経験やスキルを持つ人が少ないので、市場価値が高い傾向があります。

マネジメントスキルと案件数などの実績の両方を活かすことで、プロジェクトでリーダーを任されたり、管理ポジションに就ける可能性が広がるため、自然と高単価な案件を獲得しやすくなるのです。

上流工程では人員や工程の管理が業務として必要になるので、収入を上げるためにマネジメントスキルは重要です。

もし今、会社員だったり、常駐フリーランスをしている場合は、周りの管理職の仕事や立ち回りを見て学習していきましょう。