フリーランスに向けてPython案件や単価相場、案件獲得方法などをご紹介
こんにちは！
toiroフリーランス編集部です。
PythonはWeb開発やデータ分析だけではなく、AIの開発などにも使われているプログラミング言語です。
フリーランスの方のなかで、「どのようなPython案件があるのかを知りたい」方や「Pythonの単価について気になる」方もいるのではないでしょうか。
本記事では、はじめに「Pythonとはどのようなプログラム言語なのか」を整理したうえで、フリーランスの方に向けてPython案件や単価相場、案件獲得方法などをご紹介します。
Pythonとは
Pythonとはオランダ出身でアメリカ在住のプログラマーであるグイド・ヴァンロッサム氏により1991年に開発されたプログラミング言語で、2023年12月現在3.12.1が最新バーションになります。
Pythonのおもな特徴は以下になります。
- インタプリタ言語（コードを1行ずつ機械語に翻訳しながら実行していく言語）の1つなので変更や修正がしやすい
- 動的型付け言語（プログラムの実行時に実際の値によって型を決める言語）の1つなのでコードの記述量を削減できる
- オブジェクト指向プログラミング言語（データとそれに付随する手続きをひとまとめにしたオブジェクトを基本単位とした言語）なので大規模開発に適している
- C言語やC＋＋と連携することが可能
Pythonの特徴について詳しく知りたい方は、ホームページに紹介されていますので、参考にしてみてはいかがでしょうか。
Pythonエンジニアの仕事とは
Pythonエンジニアの具体的な仕事内容とは、どのようなものなのでしょうか。
Pythonの仕事内容の例を紹介します。
AI開発
PythonはAI開発で使用されている言語であり、機械学習向けライブラリも数多くあります。
PythonエンジニアはAI開発に携わることができる可能性がありますが、AI開発はPythonの知識だけではなく、AIに関する豊富な知識も必要になります。
データ分析
Pythonにはデータ分析をするための科学計算用ライブラリやツールなどがあります。
データ収集からデータ加工、分析までを効率良く行うことができるでしょう。
これらを活用してPythonエンジニアとしてビッグデータなどを取り扱う案件を担当することもできるでしょう。
アルゴリズム設計
機械学習の際には機械が学習するモデルが必要ですが、アルゴリズム設計とは機械が学習に使うアルゴリズムを選び、精度の高いモデルを作ることです。
基本的にはなりますが、機械学習に関する案件を担当する際には、Pythonだけではなく機械学習に関する知識も求められるでしょう。
Webアプリケーションにおけるサーバーサイド開発
Pythonはサーバー側で実行する処理に必要なプログラムを開発するのにも向いているので、Pythonエンジニアの仕事内容の1つとしてサーバーサイド開発が挙げられます。
サーバーサイドについて詳しく知りたい方は以下の記事を参考にしてください。
Pythonエンジニアに求められるスキル
Pythonエンジニアにはどのようなスキルが求められるのでしょうか。
Pythonエンジニアに求められるスキルをご紹介します。
Pythonの基礎知識
基本的にはなりますが、Pythonエンジニアとして仕事をするためには、まずPythonの文法やフレームワーク、ライブラリなどの基礎知識が必要です。
Pythonの具体的なフレームワークに関しては後ほど説明します。
データ分析のスキル
Pythonはデータ分析に用いられることが多いため、Pythonエンジニアには大量のデータを適切に処理できるスキルが求められます。
データベースに関する知識や統計に関する基礎知識が役立つので、Pythonエンジニアとして差別化したい人は身につけておきましょう。
さまざまな環境での開発経験
PythonはWindowsやLinuxなどのさまざまな環境で使用することができます。
特定の環境だけではなく、さまざまな環境での開発経験があるとスムーズに開発を進めることができるでしょう。
高いレベルの数学知識
AI開発やデータ分析などをPythonで行う場合、高いレベルの数学知識が求められる可能性があります。
具体的には線形代数、微分積分、統計などの知識が必要となるため、言語の学習と並行して学習してみてはいかがでしょうか。
Pythonエンジニアの統合開発開発環境（IDE）
統合開発環境とはPythonコードの編集、実行、デバッグを行うためのツールとシステムの組み合わせを指します。
Pythonエンジニアが使用している統合開発環境の例は以下になります。
| 統合開発環境の種類 | メリット | デメリット |
| Visual Studio Code | ・多くのプログラミング言語に対応している ・拡張機能が多い | ・初心者はどの拡張機能を使えばよいか判断しにくい |
| PyCharm | ・自動補完、コードのシンタックスハイライト、リファクタリングなどの機能が充実している | ・機能が豊富なため、リソースを多く消費する傾向にある |
| Anaconda | ・セットアップが簡単 ・高機能 | ・データの容量が大きい |
| Sublime Text | ・軽量で動作が早い ・ニーズに合わせてカスタマイズして使える | ・日本語化しづらいため一部英語で理解する必要がある |
| Notepad＋＋ | ・低スペックのPCでも動作が速い ・プラグインでカスタマイズ可能 | ・Windows専用なのでMacやLinuxのユーザーは使えない |
| PyScripter | ・軽くてシンプルなインターフェース ・Pythonの開発に特化していて直感的に操作可能 | ・Windows専用なのでMacやLinuxのユーザーは使えない |
| Jupiter Lab | ・プラグインや拡張機能をインストールすることで好みの開発環境にできる ・Python以外のプログラミング言語もサポートしている | ・大規模なデータセットや複雑な計算には向かない場合があり、パフォーマンスが低下する可能性がある |
Pythonフレームワークとは？
フレームワークとはソフトウェア開発の土台となる、汎用的な機能や基本的な制御構造の半完成品をひとまとめにしたものです。
Pythonのフレームワークの場合、Pythonで書かれたソフトウェアの主要部分のテンプレートと再利用ができるクラス、ライブラリ、モジュール、APIなどで構成されています。
Pythonのフレームワークは、大まかにわけて以下の3種類に分類されます。
| フレームワークの種類 | 概要 | 特徴 |
| フルスタックフレームワーク | ・データベースからのデータ取得処理、ログイン認証、各種フォームの作成など開発に必要な機能が全てそろっているフレームワーク | ・中規模～大規模アプリケーションの開発に適している ・汎用性が高い ・フレームワークを理解するまでに時間がかかる場合がある ・必要以上に容量が重くなってしまう可能性がある |
| マイクロフレームワーク | ・必要最低限の機能がまとめられているフレームワーク | ・小規模～中規模アプリケーションの開発に適している ・フルスタックフレームワークと比較すると機能が少ない |
| 非同期フレームワーク | ・同時に複数接続処理ができるフレームワーク | ・データの送信者と受信者でタイミングを合わせず処理できる ・レスポンスが速く効率的に処理できる ・非同期処理に対応していないライブラリを使用する場合、非同期処理を完全に活用できない |
Pythonフレームワークのメリット・デメリット
Pythonのフレームワークはメリットデメリットがあります。
メリットは以下になります。
| メリット | 説明 |
| 開発の効率化 | フレームワークを利用することで、開発にかかる時間を短縮できる |
| バグやミスの防止 | フレームワークを利用することで自らコードを作成する必要がなくなり、バグやミスの防止につながる |
| フレームワークへのサポート | フレームワークそれぞれのサポートやコミュニティを利用することができ、疑問の解消などが可能 |
一方デメリットは以下になります。
| デメリット | 説明 |
| 学習が必要 | Pythonやフレームワークの知識が必要になるため、フレームワークを使いこなすまでに相当の時間がかかる可能性がある |
| イレギュラー対応が難しい | 決まった方法に則りコードを書くため、カスタマイズや特殊な要件に対応することが難しい場合がある |
| コストが発生する可能性 | フレームワークによっては無料ではなく、有料のフレームワークがあるため、コストがかかる可能性がある |
Pythonフレームワークのご紹介
具体的にはどのようなフレームワークがあるのでしょうか？
こちらでは、代表的なPythonフレームワークを紹介します。
フレームワークの 名称 | フレームワークの 種類 | 概要 | メリット | デメリット |
・フルスタック フレームワーク
| ・ジャンゴソフトウェア財団によって開発 ・複雑なデータベース主体のWebサイトの構築を簡単にすることを目的としている | ・日本でも書籍や教材が充実していて内容を学びやすい ・セキュリティがしっかりしている ・ライブラリが豊富
| ・若干処理速度が遅め ・機能が充実しているため、全ての機能を把握するまでに時間がかかる | |
・マイクロフレーム ワーク | ・標準提供する機能を最小限に絞っている | ・軽量 ・カスタマイズ性が高い ・シンプルで初心者でもわかりやすい | ・提供していない機能については自分で作る必要があるので開発工数が増える | |
・マイクロフレーム ワーク (非同期フレーム ワーク） | ・「早い」「覚えやすい」「新しい」という3つの特徴を兼ね備えている ・機械学習プロジェクトの利用に適している | ・非同期通信を簡単に実装できる ・拡張性が高い | ・まだ新しいフレームワークなので実績や経験が蓄積されていない
| |
・マイクロフレーム ワーク | ・「bottle.py」という1つのファイルだけで構成されているシンプルなフレームワーク | ・動作が速い ・初心者が学びやすい | ・標準搭載されている機能が少ない | |
・フルスタック フレームワーク
| ・もともと使いやすさに重点を置いた教育ツールとして提供されていたため初心者が理解しやすい | ・全ての機能にデフォルト値を持っているので開発を効率的に進められる ・強固なセキュリティ対策が施されている | ・大規模な開発には向かない | |
・マイクロフレーム ワーク | ・2001年にレミ・ドロン氏によって開発 | ・高速で安定している ・Webサーバーそのものとしても動かせる | ・他のフレームワークと比較してより多くのコードを書かなければならない場合がある | |
・マイクロフレーム ワーク | ・Plotly社が開発したフレームワークでPlotly.js、React.js、Flaskを組み合わせて作られている | ・Pythonで集計、分析したデータを可視化できる ・グラフ描画ツールのPlotlyを簡単に利用できる | ・コールバックの記述が難しい | |
・マイクロフレーム ワーク | ・Web APIを素早く構築することを目的としたフレームワーク | ・Web APIサーバーの構築に特化している ・シンプルな設計で高速 | ・他のフレームワークと比較すると機能が少ない | |
・フルスタック フレームワーク
| ・大規模開発から小規模開発まで全てに使えるようにするのを目的としたフレームワーク | ・ドキュメントが充実している ・テストが徹底されているため信頼性が高い | ・従量課金制なのを覚えておく必要がある | |
・非同期フレーム ワーク | ・Webサーバーでもあるのが特徴的 | ・Pythonで書かれたものに対して高速で毎分2,000件のリクエストを処理できる ・軽量でシンプル | ・日本語の 情報が少ない |
Pythonのフレームワークは種類が多いため、目的に応じて使い分けてみてはいかがでしょうか。
Pythonフレームワークについては、以下の記事で詳しく説明しています。
気になる方は参考にしてみてください。
Pythonフレームワークのおすすめ10選を徹底比較！特徴や人気度・エンジニアにとってのメリットは？学習方法もご紹介【2023年最新版】
Pythonの今後の需要は？
IT業界では日々新しいプログラミング言語が開発されるため、Pythonの今後の需要がどうなるかが気になる人もいるのではないでしょうか。
「TIOBE Index」では、Googleなどの検索エンジンを基にプログラミング言語の人気度をランク付けしています。
2023年12月時点では、Pythonは現在2位のC言語に約2％の差をつけて1位であることを考えると、今後も簡単に需要が落ちるとは考えにくいでしょう。
| 順位 | プログラム言語 | 評価指数 |
| 1 | Python | 13.86% |
| 2 | C | 11.44% |
| 3 | C++ | 10.01% |
| 4 | Java | 7.99% |
| 5 | C# | 7.30% |
| 6 | JavaScript | 2.90% |
| 7 | PHP | 2.01% |
| 8 | Visual | 1.82% |
| 9 | SQL | 1.61% |
| 10 | Assembly language | 1.11% |
Pythonの単価相場
プログラミング言語によって、単価相場は異なります。
Pythonの単価相場はいくらなのでしょうか。
Pythonの単価は、86万円（月平均）となっています。
Pythonの高単価案件を獲得するために必要なスキル
Pythonエンジニアが高単価案件を獲得するためには、どのようなスキルが必要なのでしょうか。
「Pythonの高単価案件を獲得するために必要なスキル」をご紹介します。
Pythonのフレームワークとライブラリを扱うスキル
Pythonの豊富なフレームワークとライブラリをどの程度使いこなせるかによって、開発にかかる手間や時間は大きく変化します。
Pythonの高単価案件においては、フレームワークとライブラリについての深い知識と経験が必要になる可能性があります。
データ分析や解析のスキル
Pythonエンジニアが高単価案件を獲得するためには、AI関連のデータ分析に必要な数値解析ライブラリ、分析ライブラリ、SQLによるデータ集計の知識なども求められるでしょう。
また、AIに関連したビッグデータを収集、解析できるスキルなどもあると高単価案件の獲得につながるでしょう。
クラウド関連の知識
クラウド関連の知識も高単価案件を獲得するのに役立つ可能性があります。
クラウドサービスが増加し、クラウドに関連した業務へのニーズが高まってきているため、Pythonエンジニアがこの分野の知識を身につけると他のPythonエンジニアと差別化できる可能性があります。
Python案件を獲得する方法
2023年にプロフェッショナル＆パラレルキャリアフリーランス協会が発表した「フリーランス白書2023」の中で、フリーランス850人に対し「直近1年間で仕事獲得に繋がったことのあるもの」をたずねたところ、人脈から獲得の回答が多い結果となりました。
出典：プロフェッショナル＆パラレルキャリアフリーランス協会「フリーランス白書2023」
Python案件の獲得経路について詳しくご紹介します。
人脈
「フリーランス白書2023」では、「知人の紹介なども含む人脈」から案件を獲得したことのある人が70.6％という結果でした。
案件を獲得するためには信頼を得る必要があります。
面識のある人物であれば、ある程度信頼関係が構築されている場合があるため、案件をスムーズに獲得することができるでしょう。
過去・現在の取引先
「過去や現在の取引先」から案件を獲得したことのある人が64.7％でした。
「人脈」と同様にある程度の信頼関係が構築されており、自身のスキルや実績なども理解してくれている場合があるため、案件獲得のひとつの方法として実践してみてはいかがでしょうか。
自分自身の広告宣伝活動
「自分自身の広告宣伝活動」で案件を獲得したことのある人が31.6％でした。
ホームページやSNSを使用することで自分のことを宣伝できるので、仕事についてのホームページやSNSアカウントなどを作ってクライアントに呼びかければ、依頼が来る可能性があります。
フリーランス初心者の方も利用を検討してみてください。
エージェントサービスの利用
エージェントサービスの利用と回答した人は25.8％でしたが、コロナ禍前までは最も収入が得られる案件獲得経路として「人脈」が40％以上を占めていたのがコロナ禍後には10％ほど減少し、代わりに増加したのが「エージェントサービスの利用」です。
出典：プロフェッショナル＆パラレルキャリアフリーランス協会「フリーランス白書2023」
エージェントサービスとは、フリーランスを対象に案件の紹介や契約交渉、案件稼働後のサポートなどを行ってくれるサービスです。
toiroフリーランスは、SHIFTグループがプライムとして参画している独自案件をフリーランスエンジニア向けに紹介する唯一のプラットフォームサービスです。
エージェントによるサポートもありますので、ご利用を検討してみてはいかがでしょうか。
まとめ
本記事では、Python案件や単価相場、案件獲得方法などをご紹介しました。
ご紹介したとおり、「TIOBE Index」で2023年12月に1位を取るなど、Pythonはこの先も一定の需要があるでしょう。
また、Pythonだけではなく、AIやクラウド関連の知識などを習得することで高単価案件獲得の可能性があります。
本記事がフリーランスの方の参考になれば幸いです。
toiroフリーランスはフリーランスエンジニア向けのSHIFTグループ案件・求人情報サイトです。
プライムベンダーだからこそ、商流が深い多重下請けや不要な中抜きは一切なく、高単価・適正単価で業務委託案件をご案内しています。
アカウント登録後には、さまざまなサービスや機能を無料でご利用いただけます。
- 登録面談にてキャリア相談や案件マッチングのコツ、市場トレンドや耳寄りな情報をお伝えします
- 本サイトでは公開していない非公開案件をすべて確認可能
- ご希望条件に合うエージェントおすすめの案件を随時ご案内
個人事業主やフリーランスで活躍されている方、これから目指している方、少しでもご興味がある方はぜひお気軽にお問い合わせください！
