40代からのフリーランスエンジニア向け・案件検索サイト【SEES】
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Python（パイソン）は近年人気の高いプログラミング言語です。データ分析やAI、Webのアプリ開発などに用いられます。本記事では、Pythonの言語としての特徴や用途などを解説し、フリーランスエンジニアの案件を紹介します。
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目次
「Pythonの特徴って？どんなメリットがある？」
「Pythonエンジニアの需要と将来性は？」
「Pythonエンジニアのフリーランス案件例は？」
「Pythonを扱うフリーランスエンジニアになるにはどんな方法があるの？」
このように、フリーランスエンジニアを目指している人の中には、Pythonの将来性について詳しく知りたいと考えている人もいるのではないでしょうか。
本記事では、Pythonの言語としての特徴、メリット、主な開発用途と注意点などから、Pythonのフリーランスエンジニアの需要や案件例、さらにはPythonのフリーランスエンジニアになる方法までを説明しています。Pythonのフリーランスエンジニアを目指している方、興味を持たれた方には参考にしていただける内容です。
Pythonフリーランスエンジニアの将来性について知りたい人は、ぜひキャリアパス検討のヒントにしてください。
PythonはAI開発などの分野で利用されていることもあり、近年注目を集めているプログラミング言語です。
Pythonの需要を高める要因となっているのが「数値計算などの便利なライブラリが充実している」「フレームワークも豊富にある」「機械学習や深層学習分野の実績がある」「コードがシンプルである」などの特徴を持っていることです。
ここでは、Pythonが持つ特徴や将来性について解説していきます。
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本記事でも紹介したとおり、PythonはAIを用いたアプリケーション開発やデータサイエンス分野でよく利用されるプログラミング言語です。また、Web開発でも利用されています。引用：「DX動向2024」進む取組、求められる成果と変革｜DX動向2024,2024 Stack Overflow Developer Survey
Pythonの言語としての特徴を紹介します。これらの特徴は次項で紹介するメリットとも関係が深く、企業や開発者がPytohnを選択する理由となっています。
Pythonは、便利なライブラリが豊富に揃っているという特徴があります。たとえば、PythonにはWebスクレイピングや画像認識などのAI開発や、機械学習などに活用できるライブラリが充実しています。
そのため、Pythonを利用すれば、これらの機能をプログラミングによって一から開発しなくても、ライブラリを使うだけで簡単に実装することができます。
Pythonにはフレームワークも豊富に用意されています。フレームワークはアプリケーションなどの土台になるもので、Pythonのフレームワークを利用すれば、規模の大きなWebアプリケーションやWebサービスなどを効率よく開発できるでしょう。
また、PythonのフレームワークにはWeb開発をする際に必須となるような画面遷移やログイン、DOM操作などの機能を簡単に構築できる仕組みが最初から用意されています。
フレームワークを利用すれば自然にコードの書き方も統一されるため、ソフトウェア品質やメンテナンス性能の向上が望めます。代表的なフレームワークには、Django、Flask、FastAPIなどがあげられます。
Pythonは機械学習や深層学習（ディープラーニング）など、専門分野での実績があることも特徴です。PythonにはAI開発や機械学習、ディープラーニングを実装するためのライブラリが多数提供されており、AI分野や機械学習などの分野で重用される理由となっています。
深層学習はAI開発に必須の技術で、コンピューターに膨大な量のデータを学ばせることで、人のような知的振る舞いを可能にするものです。また、深層学習を行う場合には機械学習の基礎も押さえておく必要があります。
Pythonであればこれらの分野で多くの実績があるため、AI開発などの先端分野に携わりたい人には必須の言語だと言えるでしょう。
Pythonは、他のプログラミング言語と比較してもコードがシンプルという特徴があります。コードが短いためプログラムが書きやすく、ソースコードに何が書いてあるのかも読みやすいです。
そのため、エラーが発生しても発生個所がわかりやすく、開発者以外の人がコードの修正を行う場合もバグを発生させにくいです。また、初心者でも学びやすいといった様々なメリットにつながります。
Pythonを開発言語として選択することには、「動作をすぐに確認できる」「汎用性がある」「書き換えなしで他の環境にも使える」など複数のメリットがあります。
これらのメリットがPythonが広く現場で採用されている要因です。
以下では、Pythonを扱うメリットについて解説します。
プログラミング言語は実行方式で分けると、コンパイラ型言語とインタプリタ型言語の2種類があります。
コンパイラ型言語は実行速度が速いですが、プログラムを実行する際にソースコードを機械語にコンパイルする必要があるため、動作確認に時間が掛かる点がデメリットです。
一方、Pythonはインタプリタ型の言語です。インタプリタ型の言語はプログラム実行時に機械語に翻訳するため、事前の作業が不要ですぐに動作確認ができるというメリットがあります。
PythonはAI開発に特化していると思われることもありますが、実際は非常に汎用性が高い言語です。用途は広く、様々なシステムやアプリケーションの開発に活用されています。
PythonはAIや機械学習などの分野のほかに、YouTubeやInstagramなどを代表とするWebアプリケーション開発、デスクトップアプリケーション開発やブロックチェーン開発などにも利用されています。
エンジニアにとっては、Pythonを習得することで幅広い開発分野で活躍できるというメリットにつながります。
Pythonはインタプリタ言語のため、機械語への翻訳は実行時に行われます。したがって、実行環境との依存関係がなく、別の環境で作られたソースコードを他の環境で動かすことが可能です。
また、環境についてはライブラリを用いて簡単に仮想環境を作成する機能も持っています。複数のバージョンに対応した開発を行う場合にも利便性が高いです。エンジニアはこれらの機能を活用することにより、開発や実行環境関連の手間を減らせるメリットがあります。
Pythonはさまざまな分野のアプリケーションを開発することが可能なプログラミング言語です。ythonで開発できるアプリケーションの種類として、「データ処理・データ分析」「Webアプリの開発」「スマホアプリの開発」などがあげられます。ここでは、Pythonで開発可能なアプリケーションの分野について紹介します。
Pythonはデータ分析やデータ処理などに強みを持つライブラリが充実していることが大きな特徴です。Pythonでこれらのライブラリを活用することで、データの分析などに向けたアプリケーションを効率的に開発することができます。
データ分析に便利なPythonのライブラリとしては、Pandas、NumPy、SciPyなどが代表的です。
また、Pythonは小規模なデータ分析でよく利用されるExcelと連携するためのライブラリも持っています。Excelを開かずに特定のデータのみを抽出し、別のアプリケーションへコピーするといった操作を行うアプリケーションも開発可能です。
PythonはWebアプリ開発に用いられることが多く、大規模なWebアプリの開発にも採用されています。たとえば、Pythonを利用して開発された著名なWebアプリの事例としては、YouTubeやInstagram、Dropboxなどがあげられます。
PythonにはWebアプリ開発に適したライブラリやフレームワークも用意されているため、効率的に品質の高いWebアプリ開発が可能です。
Pythonを用いてスマホアプリの開発も行うことができます。Pythonでのスマホアプリ開発で利用できるフレームワークにはKivyなどがあげられます。
ただし、スマホアプリの開発ではAndroidであればJavaやKotlin、iOSであればSwiftなどを利用するケースが多いです。Pythonでのスマホアプリ開発の人気が高いわけではない点にはご注意ください。
Pythonを使って、インターネット上にあるデータを自動的に抜き出すWebスクレイピングを行うアプリケーションも開発可能です。Web上の情報収集にはクローリングやスクレイピングなどの技術が用いられていますが、Pythonにはこれらに向けたライブラリも用意されており、手間を減らして開発できます。
スクレイピングの利用例として、株価の情報を収集してシステム上に最新の株価を表示するといったことも可能です。
Pythonは特にAIを用いたアプリの開発に適していることで注目を浴びている言語です。Pythonには、AIや機械学習などの分野で必須のNumPyやSciPyといった数学や科学技術、統計用のフレームワークが豊富に用意されています。
また、TensorFlowやPyTorchといったディープラーニング用のライブラリも利用することができるため、AIの開発を効率的に行えます。
ブロックチェーンとは、ブロックという単位でデータを管理し、ブロックを連結することによってデータを保管する分散型データベースです。仮想通貨のビットコインやNFTの基幹技術としても知られます。
Pythonはブロックチェーンの開発にも活用されており、フィンテック業界からの注目も集めています。
Pythonは様々なことに活用できる汎用性が高い言語ですが、いくつかのデメリットもあります。そのため、Pythonの習得を目指す場合は、事前にどのようなデメリットがあるのか把握しておくことが大切です。
ここでは、Pythonを扱うときの注意点を紹介します。習得言語選択の参考にしてみてください。
Pythonは、コードを記述する際にインデント（字下げ）が必要な言語です。Pythonはインデントによって、そのコードのブロックを一つの処理と認識するという特徴があります。
そのため、インデント数が違っていたりインデントを付け忘れていると、処理のまとまりを正しく認識することができずエラーが発生します。Pythonを扱う場合は、インデントに気を付けるようにしましょう。
前述のとおり、Pythonはインタプリタ型の言語です。インタプリタ型言語はコンパイラ型言語に比べて、処理速度が遅いという特徴があります。
また、Pythonは動的型付け言語ということもあり、他のインタプリタ型言語と比べても処理速度が遅いです。そのため、Pythonは実行速度が重要な基幹システムなどの開発では利用しにくく、実績もほとんどありません。
Pythonは世界的に多くの開発現場で採用されている言語ですが、日本で利用されるようになってからはまだあまり時間が経っていません。そのため、日本語でのサポートがまだ少ないという注意点があります。
学習サイトなどはPythonの人気から日本語に対応したものが増えており、学習しやすい環境が整っています。
Pythonは、近年注目が集まるAI開発、データサイエンスの分野に必須の言語となっているため、非常に需要が高いです。
40代からのフリーランスエンジニア向け・案件検索サイト【SEES】においても、2024年11月27日時点でフリーワード「Python」に該当するフリーランス向け案件が287件公開されています。これはフリーランスエンジニア向けにも一定の需要が存在していることを裏付けているデータです。
Pythonは幅広い分野に対応することのできる言語です。Web、データサイエンス、AI開発などに利用でき、海外では有名企業による実績も多数あります。フリーランスエンジニアにとっては、Pythonを習得することにより効率的に活躍の範囲を広げられるため有用といえます。
Pythonを用いた開発にもリモート案件は存在します。業務内容や開発対象によってリモートでの開発ができるかどうかはそれぞれ異なります。
AI開発ではAIの動作環境としてハイスペックなマシンが必要となる可能性があり、リモートで利用できるかどうかは案件次第です。データサイエンスの分野では、機密性の高いデータを取り扱うため、セキュリティ上の理由などからリモートができない場合もあります。Webの開発は、比較的リモートでの対応がしやすい傾向です。
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主な開発言語としてPythonを用いるフリーランスを取り巻く状況について説明します。
案件数や各分野での案件例などについても紹介するため、Pythonを用いるフリーランスになることを検討する方は参考としてください。
Pythonは汎用性も高く、AI開発や機械学習などの分野に強みを持つ言語であるため、広く利用されています。ただし、コンパイラ言語ではないため処理速度などでは他の言語の方が優れていることや、既存の資産の活用などもあり、国内ではJavaなどの方がエンジニアの需要が高い状況が続いています。
ただし、エンジニアの数が需要に追いついてはいないため、フリーランスのエンジニアを求めている企業も多々あります。今後も成長が見込まれるため、フリーランスエンジニアにとっては有望な言語といえそうです。
2025年06月14日時点で「40代からのフリーランスエンジニア向け・案件検索サイト【SEES】」にて公開中のフリーランス向け案件において、Pythonの案件数は358件でした。JavaやPHP、C#などの言語と比較すると、案件数は少なく、Rubyよりは多いです。一定の人気が認められるといえるでしょう。
Pythonは人気になったのが比較的遅い言語であるため、技術者の数が限られており、需要の高さに対して人手が足りていない状態です。したがって、Pythonエンジニアは希少性が高く、他の言語と比べて平均単価は高めです。
2024年11月27日時点で「40代からのフリーランスエンジニア向け・案件検索サイト【SEES】」にて公開中のフリーランス向け案件から、言語Python、Java、PHPに関する案件を20件抽出し平均単価を算出すると、Pythonの案件は平均単価が64.35万円、Javaの案件は63.5万円、PHPの案件は61.75万円でした。大きな差はありませんが、Pythonの案件が他の言語と同等レベルの単価が見込めることを裏付けるデータといえます。
この平均単価を年収に換算すると、Pythonフリーランスの平均年収は772.2万円と想定できます。
Pythonはデータ分析やWebアプリケーション開発など、幅広い分野に対応できる言語です。そのため、Pythonを使う職種にも「データサイエンティスト」や「AIエンジニア」、「Webエンジニア」など様々なジャンルの職種があります。
以下では、Pythonが使われる職種とその具体的な案件例を「40代からのフリーランスエンジニア向け・案件検索サイト【SEES】」より紹介します。
データサイエンティストはデータ収集やデータ分析を行い、分析結果をビジネスの意思決定に活用するためのサポートを行う職種です。データを分析する手段としてAIおよび機械学習やディープラーニングなどを利用します。
Pythonには機械学習などに活用できるライブラリが豊富に揃っているため、Pythonのスキルに加えて統計学的な知識などを得ることでデータサイエンティストになることも可能です。
下記は、SEESに掲載されているデータサイエンティストの案件例です。
・運転データからの脳健康度推定システムの案件
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AIエンジニアはAIに関連した開発を専門的に行う職種です。AI開発は近年非常に注目度の高い分野となっているため、AIエンジニアは将来性がある職種だと言えます。
前述のとおり、PythonはAI開発に必要な機械学習やディープラーニングに特化したライブラリが充実しているため、PythonのスキルやAI開発の専門的な知識があれば、AIエンジニアとして活躍することが可能です。
下記は、SEESに掲載されているAIエンジニアの案件例です。
・大手メーカー向け生成AI開発案件
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Webエンジニアは、Webアプリケーションの開発を行うエンジニア職種です。PythonはWebアプリケーション開発に便利なライブラリやフレームワークも充実しているため、Web開発で採用される機会も多いです。多くの人が利用しているYouTubeやInstagram、FacebookなどもWebアプリ開発にはPythonが利用されました。
下記は、SEESに掲載されているWebエンジニアの案件例です。
・住宅会社向けシステムリプレイス支援の案件
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データサイエンティストと同様に、マーケターなどのマーケティングを専門に行う職種もデータ分析を行います。マーケティング職はデータ分析によって市場分析やWebサイトのアクセス解析などを行い、分析結果を企業のマーケティングに活かす職業です。
Pythonはデータ分析やデータ解析に強みを持つため、Pythonのスキルを活かして活躍できるマーケティング職の案件もあるでしょう。
Pythonのフリーランスエンジニアを目指す場合、Pythonのプログラミングスキルの習得が必要となります。プログラミングスキルの習得は「プログラミングスクールで勉強する」「オンライン教材を使って勉強する」「書籍を使って勉強する」「Webサイトやブログを利用して勉強する」などの方法が選択肢です。
ここでは、Pythonを扱うフリーランスエンジニアになる方法や収入アップする方法について紹介します。
Pythonのフリーランスエンジニアになるには、Pythonのプログラミングスキルをはじめとしたスキルの習得が必要となります。
以下では、代表的なスキルの習得方法を紹介します。オンライン教材や書籍を利用した学習でも、実際にPythonのコードを書いて、実践的に理解を深めることが重要です。
プログラミングスクールの利用はアプリケーション開発スキルを効率的に習得するのに最適な方法です。ただし、集中的な学習時間の確保とコストは必要となります。
スクールではプロの講師からPythonのプログラミングを学ぶことができます。また、カリキュラムに沿って学習を進めることができるため、効率的にPythonのスキルを身につけられます。スクールであればわからない部分を質問しながら学習できるため、モチベーションも保ちやすいでしょう。
学習サイトなどのオンライン教材を利用してPythonを学ぶことも可能です。オンライン教材であれば、スマホとインターネット環境があればどこからでも利用できるため、隙間時間を利用して学習を進めることができます。コンテンツはテキスト、動画、プログラミング環境の提供などの形式があります。無料から利用開始できる場合も多く、試してみることをおすすめします。
ただし、基礎から順番に学べるわけではないため、基本から順番に勉強していきたい人には適していない場合もあります。
Pythonに関連した書籍も多数販売されているため、書籍を使って独学で勉強することも可能です。Pythonは短いコードで記述できるため、書籍を使った勉強でも習得しやすいでしょう。
ただし、書籍を使った独学では、わからない部分は自分で解決しながら学習する必要があるため、モチベーションが保ちにくい場合があります。入門書からはじめるなど、自分のスキルレベルにあった書籍を選択することが重要です。
Pythonの情報を提供しているWebサイトやブログを活用して勉強する方法もあります。プログラミングスクールや書籍を利用する場合は費用が掛かりますが、Webサイトやブログであれば無料で利用できます。
他の学習方法の補足として利用するとよいでしょう。
特に独学でプログラミングを学ぶ場合、目標の設定は大切なポイントです。資格の取得は、目標として設定しやすい到達点といえます。
Pythonに関する資格として、日本国内の「一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会」による資格や海外の「OpenEDG Python Institute」による資格などがあげられます。いずれも段階的にレベルアップが図れるため、自分に合ったレベルからはじめて上位資格を目指すと良いです。
フリーランスのエンジニアとなった場合には、何らかの方法でクライアントを見つけ、案件を獲得して報酬を得ることになります。この案件の獲得は、会社員のエンジニアの場合は営業部門などが担当することも多く、具体的な方法は事前に知っておきたい内容です。
下記では、フリーランスのエンジニアが案件を効率的に獲得するための方法を紹介します。
クラウドソーシングは、働きたい人と働いて欲しい人や企業をマッチングするサービスです。クラウドソーシングサービスでは、フリーランスのエンジニアに向けた案件も一つの定番のジャンルとして扱われています。また、比較的小規模な案件が多い傾向にあります。
代表的なクラウドソーシングサービスとして、下記があげられます。
フリーランスに対し、希望する案件やスキルがマッチする案件を紹介してくれるサービスとしてフリーランスエージェントがあります。フリーランスエージェントはフリーランスの営業活動を代行し、業務を効率化できる手段です。登録、利用に関しては多くのサービスでフリーランス側は無料で利用できるため、積極的に利用しましょう。
フリーランスエージェントサービスごとに得意な業種が異なるため、エンジニア向けのエージェントを選択することがおすすめです。サービスによっては継続的に案件を紹介してくれる場合もあり、フリーランスの課題である安定した収入にもつながります。
以下は、フリーランスエンジニアにおすすめのエージェントサービスです。
フリーランスエンジニアになる前の職場や友人、親族などの関係者から仕事を紹介してもらう方法も案件獲得方法の一つです。また、フリーランスとして業務を行う中で出会ったクライアントの信頼を深め、仕事につなげることも可能です。
Pythonは記述がシンプルで読みやすく書きやすい特徴を持つため、未経験からでも習得しやすい言語です。学習サイトや書籍なども充実しており、情報が得やすく、容易なところから段階的に学ぶことで独習することも可能です。
また、プログラミングスクールなどを利用すれば、効率的に身につけることができます。
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Pythonのフリーランス案件で収入アップを目指す場合、Pythonによる開発スキル以外にも、スキルや経験が求められます。
ここでは、Pythonのフリーランス案件で収入アップに繋がるスキルや経験について説明します。
Pythonに関する最新の情報は英語で書かれたものが多いです。また、Pythonの需要も世界中にあるため、英語力のあるエンジニアは重宝されます。
そのため、英語のテキストが問題なく読める程度の英語力があれば、Pythonのフリーランス案件でも高単価が狙いやすくなるでしょう。
Pythonには様々なフレームワークがあり、Pythonの案件によって用いられるフレームワークは異なります。そのため、幅広いフレームワークの使用経験があれば、選択できる案件の幅も広がるため、収入アップに役立つ経験です。
Pythonのデータ分析や機械学習などの案件では、クラウド上にあるデータベースを利用する機会が多く、クラウドサービス上にシステムを作成するケースも一般的です。そのため、クラウド上でのアプリ構築経験のあるフリーランスエンジニアには需要があり、高単価案件を獲得しやすくなります。
具体的な例としては、Googleの提供するColabなども選択肢の一つとなります。
プログラミング言語Pythonの特徴に関してよくある質問と回答をまとめました。
これからプログラミング言語を習得してフリーランスになることを検討している場合には、Pythonは有力な習得候補となるでしょう。Pythonの特徴や活用分野などを知り、キャリア構築にお役立てください。
Pythonの優れた特徴として、記述がシンプルで学習のための情報も充実していることから、習得しやすい言語であることがあげられます。インタプリタ言語のため、動作を確認しながらコードを修正しやすい点も学びやすさに繋がります。
また、データ解析やAI開発に向けたライブラリ、Web開発のためのフレームワークが充実していることも優れたポイントです。これらの分野の開発を効率的にすることができるため、多くの現場でPythonが採用されています。
Pythonは汎用的な言語のため、さまざまな種類のアプリケーション開発が可能です。コマンドラインアプリやデスクトップアプリ、スマホアプリなども開発できますが、他の言語と比較して利用される機会は少ないです。
Pythonが主に利用される開発分野は、AIおよびディープラーニングなどの機械学習を用いたアプリケーションの開発、データ解析のためのデータ収集基盤構築、Webアプリケーションの開発などです。これらの分野に向けたライブラリやフレームワークがPythonには充実しており、効率的に開発できるメリットが活用されています。
エンジニア業務未経験の方がフリーランスエンジニアになるには、Pythonのプログラミングスキルを身につけ、フリーランスとしての案件獲得方法を知ることが必要です。
プログラミングスキルの習得方法には、Webの学習コンテンツや書籍を用いた独習、プログラミングスクールを用いた学習などの方法があります。習得の効率やコストなどのメリット、デメリットがあるため、自分に適した方法を見つけることが重要です。
フリーランスの案件の獲得では、フリーランスエージェントの活用がおすすめです。フリーランスの営業業務を代行してくれ、自分に合った案件が見つかりやすいです。
Pythonは幅広い分野で活用できる汎用性の高さ、シンプルで読み書きしやすい文法、学習情報の充実、データ解析、AI、Web開発に向けたライブラリとフレームワークの充実などの特徴を持つプログラミング言語です。Pythonを用いるフリーランスエンジニアになる場合には、プログラミングスキルや案件獲得方法を知ることが重要となります。
ぜひ、本記事で紹介したPythonの需要やPythonができること、Pythonを扱うときの注意点などを参考に、Pythonが扱えるフリーランスエンジニアを目指してみてはいかがでしょうか。
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2007年設立のシステム開発会社。首都圏を中心にWeb・IT関連事業、コンサルティングサービス、人材派遣サービスなどを展開。 SES事業や受託開発などを中心にノウハウを蓄積しながら、関連事業へとビジネスの裾野を広げています。
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