Pythonエンジニアの年収とは?エンジニアの年収比較や年収アップの方法を解説

市場動向分析

2021.06.08

エンジニアは年収が高いという話を聞いたことがありますか?
近年、IT技術の飛躍的な進歩でIT企業の活躍が目立つようになり、エンジニアを目指す人も増えてきています。

そこでエンジニアの年収って実際はどのぐらいなのか、知りたい方が多いのではないでしょうか。
エンジニアとして既に活躍をしている方は、自身の稼いでいる報酬は平均なのか、それ以上なのか以下なのか、疑問に思っている方も多いかと思います。

そんな今回はPythonというプログラミング言語に絞り、Pythonエンジニアの年収について解説していきます。
また、Pythonエンジニアの仕事内容、Pythonエンジニアとして年収をアップさせる方法、フリーランス求人・案件数から見るPythonのニーズ、Pythonエンジニアの将来性についても解説していきます。

特に下記の方にこの記事を一読していただきたいです。
・Pythonエンジニアの年収を知りたい方
・Pythonエンジニアとして既に活躍をされている方
・Pythonエンジニアを将来的に検討している方
・Python(プログラミング言語)に興味/関心がある方
・Pythonエンジニアの年収について深く理解をしたい方
・プログラミング言語の学習を検討している方
・機械学習やAI(人工知能)、データ分析/解析などに興味/関心がある方

 

 

 

1.Python(プログラミング言語)とは


プログラミング言語年収関連画像
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Python(プログラミング言語)について解説していきます。

Pythonは、1991年にオランダ人のグイド・ヴァンロッサムというプログラマーによって開発されたオープンソースで運営されているプログラミング言語です

 

Pythonの特徴として、少ないコードで簡潔にプログラムを記述できること、専門的なライブラリが豊富にあること、クラスベースのオブジェクト指向言語であること、Linux、Windows、Mac、iOS、Androidなど様々な環境で動かすことが出来ること、標準ライブラリとして、プログラミング言語に豊富な機能が搭載されていること、コンパイルが不要であることなどが挙げられます。

 

Pythonに適している開発は、機械学習を含むAI(人工知能)開発、ビッグデータ解析、組込開発、Webアプリ開発、デスクトップアプリ開発、ゲーム開発、IoT関連開発などがあります。

PythonのフレームワークはDjangobottleFlaskTornado、Plone、TensorflowKerasPytorch、web2py、Scikit-learn、Theanoなどがあります。

 

Pythonエンジニアとして、2020年6月現在DjangoFlaskを使う機会が多いでしょう。

Pythonを活用しているプロダクトはYouTubeやInstagram、Evernote、DropBox、Skyscanner、Uber、Tableau、楽天、ぐるなびなどです。

 

 

 

 

2.Pythonエンジニアの仕事内容


プログラミング言語年収関連画像
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この章では、Pythonエンジニアの仕事内容について解説していきます。

Pythonエンジニアとして、下記7つの開発を携わる事ができます。

機械学習を含むAI(人工知能)開発
ビッグデータ解析
組込開発
Webアプリ開発
デスクトップアプリ開発
ゲーム開発
IoT関連開発

 

Pythonエンジニアとしてデータ分析・解析や機械学習を含むAI(人工知能)開発が出来ます。

近年Pythonエンジニアの中でも、データ分析・解析や機械学習を含むAI(人工知能)開発は注目されています。

 

IT業界はもちろん、医療、農業、製造、不動産、金融、証券、保険などの幅広い業界で開発に携わることが出来ます。

データ分析・解析としての仕事は、企業が持つビッグデータの分析や解析、Pythonでのデータ加工、集計、分析などがあります。

 

Pythonを活用しデータサイエンティストデータアナリストという職種で活躍します。

機械学習を含むAI(人工知能)開発の仕事は、顧客の課題にあわせたAI(人工知能)や機械学習を利用したソリューションの提案やAIシステム開発、画像認識や音声認識、機械学習や自然言語処理に関する技術を用いたサービスの開発や機能改善業務などがあります。

 

Pythonを活用しAI(人工知能)エンジニア機械学習エンジニアという職種で活躍します。

Pythonがこれら技術に活用される理由としてコンパイルが不要であること、高速で動作すること、機械学習などのライブラリやフレームワークが充実していることなどが挙げられます。

 

そのため、Pythonは数値計算や機械学習、ディープラーニング、ビッグデータ解析などの分野に適しているプログラミング言語です

 

その他、Pythonエンジニアとして、Webシステム、Webアプリ開発ができます。

具体的には、PythonエンジニアとしてWebサービスに紐づくアプリケーションやシステム開発、クラウドベースのプラットフォーム開発に携わることできます。

 

Pythonエンジニアとして、Python以外にもC言語、C++、C#、Java、PHP、Ruby、JavaScript、R言語など、他プログラミング言語の使用や要件定義、設計などの上流工程を担当することもあります。

Pythonエンジニアの中でも、上流工程の経験やチームマネジメント経験などがあれば、希少性が高く高年収を獲得できる可能性があるでしょう。

 

 

 

 

3.Pythonエンジニアの平均年収


プログラミング言語年収関連画像
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この章ではPythonエンジニアの平均年収について見ていきましょう。

また、フリーランスエンジニアと会社員エンジニアを比較した年収も解説します。

 

Pythonのフリーランスエンジニアの年収詳細です。

職種名 平均年収 最高年収 最低年収
Pythonエンジニア 868万円 1920万円 144万円

 

Pythonの平均年収が約889万円、Pythonの最高年収が1,980万円、Pythonの最低年収が144万円です。(フリーランススタート 調べ/2021年6月時点)

Pythonのフリーランスエンジニアの年収詳細は下記Pythonのフリーランスエンジニアの月額単価を年ベースで算出したものです。

 

フリーランススタート Pythonのフリーランス求人・案件 月額単価相場では、Pythonの平均月額単価が72.4万円、Pythonの中央値月額単価が70万円、Pythonの最高月額単価が160万円、Pythonの最低月額単価が12万円となっています。

 

では、Pythonの時給単価を見ていきましょう。

doocy Job Pythonのフリーランス求人・案件 時給単価相場では、Pythonの平均時給単価が5,010円、Pythonの中央値時給単価が4,640円、Pythonの最高時給単価が12,500円、Pythonの最低時給単価が2,420円となっています。(doocy Job(ドーシージョブ) 調べ/2021年6月時点)

 

次に会社員エンジニアの平均年収を見ていきましょう。

会社員エンジニア全体の平均年収は469万円です。

 

会社員エンジニアの年収をもう少し詳しく見ていくと、20代のエンジニア平均年収が373万円、30代のエンジニア平均年収が509万円、40代のエンジニア平均年収が605万円、50代以上のエンジニア平均年収が701万円という結果が出ています。

その中でPythonの会社員エンジニアの平均年収はおおよそ610万円と言われています。

 

会社員エンジニア全体の平均年収を比較するとPythonの会社員エンジニアの方が平均年収が高くまた、40~50代の会社員エンジニアの平均年収内であることが分かります。

また、PythonのフリーランスエンジニアとPythonの会社員エンジニアと比較してみると、Pythonのフリーランスエンジニアの方が約279万円程年収が高いという結果が分かりました。

 

Pythonエンジニアとして活躍をするのであれば、Pythonの会社員エンジニアよりも平均年収が高く、かつ高年収が獲得しやすいフリーランスエンジニアをおすすめします。

 

Pythonエンジニアとしてフリーランス求人・案件を早速ご覧になりたい方はこちらから↓

 

Pythonフリーランス求人・案件はこちら
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4.フリーランス求人・案件数から見るPythonのニーズ


プログラミング言語年収関連画像
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この章ではフリーランス求人・案件数でPythonのニーズを解説していきましょう。

フリーランススタートで公開されている開発言語・スキルを分析してみると、Pythonは4,470件です。(※フリーランススタート調べ/2021年6月)

 

2021年6月時点でフリーランススタートが取り扱っているフリーランス求人・案件数は193,660件です。Pythonのフリーランス求人・案件を占有率は約2.3%ということが分かります。

上記結果から、Pythonのフリーランス求人・案件数も一定数あり、IT市場にPythonのニーズがあると言えるでしょう。

 

 

 

5.Pythonエンジニアとして年収アップさせる方法


プログラミング言語年収関連画像
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この章ではPythonエンジニアとして最大限活躍し、年収をアップさせる方法を解説していきます。

 

Python(プログラミング言語)の習得

Pythonエンジニアとして年収をアップさせる方法は、Pythonというプログラミング言語を習得することが必要です。

しかし、Pythonを完璧にマスターしているエンジニアはほとんど存在しないでしょう。

 

Pythonを含むプログラミング言語は日々進化をしているため、完璧に習得することは不可能に近いです。

その中でもPythonエンジニアとして年収をアップさせている方は常に学習する姿勢があることや意欲を持ち続けています。

 

また、PythonエンジニアとしてDjangoFlaskTensorflowKerasPytorchScikit-learnなど人気のあるPythonフレームワークを習得することもおすすめします。

Pythonエンジニアとして学習し続けることにより、日々成長することができます。

 

そのためPythonエンジニアとして、結果的に経験や活躍できるフィールドが広がり、高年収の求人・案件に参画できるのです。

 

 

機械学習やAI(人工知能)、データ分析/解析などスキルがある

Pythonエンジニアとして年収をアップさせる方法は、機械学習やAI(人工知能)、データ分析/解析などスキルがあることです。

Pythonは機械学習やAI(人工知能)、データ分析/解析の分野に適しているプログラミング言語であり、それらスキルを持っていることにより、高年収を獲得できる可能性が高まります。

 

つまり、データサイエンティスト、データアナリスト、機械学習エンジニア、AI(人工知能)エンジニアとして活躍をすることにより高年収を獲得できるということです。

上記4つの職種に必要なスキルは、機械学習フレームワークとディープラーニングの知識、機械学習・深層学習の知識、数学的な知識、ビッグデータ解析・統計分析・統計処理知識、データベースの運用知識、ビジネス・コンサルスキルなどです。

 

本当に高年収を獲得できるのか、データサイエンティストを分析してみましょう。

フリーランススタート データサイエンティストのフリーランス求人・案件 月額単価相場では、データサイエンティストの平均月額単価が90.8万円、データサイエンティストの中央値月額単価が90万円、データサイエンティストの最高月額単価が200万円、データサイエンティストの最低月額単価が20万円となっています。

 

上記月額単価を年ベースで算出すると、データサイエンティストの平均年収が約1,089万円、データサイエンティストの最高年収が2,400万円、データサイエンティストの最低年収が240万円です。(フリーランススタート 調べ/2021年6月時点)

上記結果から分かるように、平均年収が1,000万円を超えています。

 

そのため、機械学習やAI(人工知能)、データ分析/解析などスキルを身に付け、データサイエンティストデータアナリスト機械学習エンジニアAI(人工知能)エンジニアとして活躍することにより、高年収を獲得できるのです。

 

 

上流工程の経験

Pythonエンジニアとして年収をアップさせる方法は、上流工程の経験をすることです。

上流工程では、顧客へのヒアリングの機会や顧客の要望の中からシステム的に実現可能なもの、不可能なものを選別しつつ、その内容を説明する機会、ドキュメント作成などを行う機会、プログラマやエンジニアなどチームメンバーをまとめる機会などがあり、エンジニアとして開発するスキル以外に経営に近いスキルを必要とします。

 

そのため、Pythonエンジニアとして要件定義など上流工程の経験がある方は、希少性が高く高収入になりやすいでしょう。

Pythonエンジニアとして高収入を獲得したい方は上流工程の経験をすることをおすすめします。

 

 

 

 

6.Pythonエンジニアの将来性


プログラミング言語年収関連画像
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この章ではPythonエンジニアの将来性について解説します。

Pythonエンジニアのニーズは今後も安泰していく可能性が非常に高いでしょう

 

Pythonエンジニアのニーズが安泰な理由として、

フリーランススタートでPythonのフリーランス求人・案件数の多いことが挙げられます。

Pythonのフリーランス求人・案件数は4,470件です。

フリーランススタートで取り扱っている開発言語の中でもPythonのフリーランス求人・案件数は比較的上位であるため、ニーズがあることが分かります。

 

その他、Pythonエンジニアのニーズが安泰である理由として、

Python(プログラミング言語)は機械学習を含むAI(人工知能)開発、ビッグデータ解析、組込開発、Webアプリ開発、デスクトップアプリ開発、ゲーム開発、IoT関連開発などの開発に使用されていること、PYPL IndexのGoogle検索エンジンにおいて話題になったプログラミング言語として1位に位置しており、最も人気のあるプログラミング言語であることなどが挙げられます。

 

IT市場を分析し、Pythonエンジニアのニーズが安泰である理由を見ていきましょう。

PythonはIoT開発に活用されるため、IoTについて市場動向を分析した結果、
総務省はIoT化した2030年の日本について、IoT・AI(人工知能)の経済成長へのインパクトは約270兆円程とシミュレーションしています。IoTは日本の将来を背負う重要な技術の1つとして認識されています。

 

IHSマークイットによるIoT機器の出荷実績の調査では、2018年の出荷台数実績は、年間約100億台、累計設置台数は300億台に達しています。2025年の予測では年間200億台強が出荷され、累計設置台数は800億台になると予想されています。

 

また、国内AI(人工知能)市場を見てみましょう。

アイ・ティ・アールの国内AI(人工知能)市場規模の予測によると、2018年度時点での市場規模は前年度比53.5%増の199億5000万円で、23年度には640億円(約3.2倍)に達する見込みです。

 

18~23年度の平均成長率(CAGR)は26.5%で推移すると予想しています。アイ・ティ・アールは、特に成長が見込まれる分野として画像認識や言語解析を挙げています。

画像認識分野の市場規模において、18年度は前年比2.3倍に急伸しており、19年度以降もその勢いが続くと予測しています。

 

さらに、IoTやAI(人工知能)以外にもビッグデータ、ブロックチェーン、xRなどによるIT業界の飛躍的な拡大やIT技術の急速な進歩、エンジニアの高齢化などの観点より、Pythonエンジニアを含むITエンジニアは人材不足に陥る可能性が高いです。

2030年まで79万人のITエンジニア不足に陥る可能性があるとも言われています。

 

上記様々な分析を考慮すると、Pythonエンジニアのニーズは短期的な視点から見て増加していく可能性が高く、また、中・長期的な視点から見てもニーズが増加する可能性は高いと言えるでしょう

 

 

 

7.まとめ


今回はPython(プログラミング言語)に絞り、Pythonエンジニアの年収、Pythonエンジニアの仕事内容、フリーランス求人・案件数から見るPythonのニーズ、Pythonエンジニアとして年収をアップさせる方法、Pythonエンジニアの将来性について解説してきました。

 

Pythonエンジニアは機械学習を含むAI(人工知能)開発、ビッグデータ解析、組込開発、Webアプリ開発、デスクトップアプリ開発、ゲーム開発、IoT関連開発など、他プログラミング言語と比較して幅広い開発に携わることが出来ます。

また、Pythonはデータサイエンティスト、データアナリスト、機械学習エンジニア、AI(人工知能)エンジニアなどの最先端職種にも必要なスキルの1つです。

 

そのため、Python自体の汎用性が高いことや最先端職種において必要なスキルであることなどからPythonスキルを持ったエンジニアを求めている企業が多いのも事実です。

Pythonエンジニアとして、明確な目標を立て常に学習し続けることが活躍をする上で大切となってくるでしょう。

 

明確な目標を立てることでやるべきことの方向性が定まり、自ずと年収もアップしてくるでしょう。

Pythonエンジニアやデータサイエンティスト、データアナリスト、機械学習エンジニア、AI(人工知能)エンジニアとして、高年収を獲得したい方はフリーランスとして独立することをおすすめします。

 

エンジニア未経験でフリーランスとして独立しても参画できるフリーランス求人・案件は少ないです。

そのため、Pythonの開発を3年以上経験した後、フリーランスとして独立することを検討してみましょう。

 

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