Pythonエンジニアの年収事情。市場や将来性を解説

世の中には数多くのプログラミング言語がありますが、その中でも人工知能開発やWeb開発分野で最近注目を集めるプログラミング言語が『Python』です。今回はPythonを扱うエンジニアの仕事内容や将来性、年収などを詳しく説明します。

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Pythonエンジニアの仕事内容

Pythonはさまざまな分野で活用できる汎用プログラムで、AI人工知能)の分野で注目を集めるプログラムです。そんなPythonを扱うPythonエンジニアはどのような仕事に携わるのでしょうか。まずはPythonについて確認をしましょう。

AI(人工知能)や統計解析分野で注目

Pythonはオープンソースのプログラミング言語の一つです。

主な特徴は、コードが簡潔で少ない行数でプログラムを構築できる点や、専門的なライブラリが多数ある点が挙げられます。そのため、ゲームからWebアプリケーションまでな製品の開発に使われています。

また、AIの根幹的技術である機械学習や膨大なデータの分析に強いことで知られ、AIに関しての開発で多く利用されているプログラミング言語です。

そのため、Pythonプログラマーの仕事内容はAI分野やアプリケーション開発など、多岐にわたるといえます。

Pythonエンジニアの開発分野

Pythonは幅広く使われているプログラミング言語です。さまざまな分野で活用されているので、Pythonエンジニアの開発分野は多岐にわたります。今回は特にPythonが利用されている開発分野を3パターン紹介します。分野ごとにどのようにPythonが利用されているか確認しましょう。

アプリケーション開発

AI分野で注目を集めるPythonですが、実際にはさまざまなアプリケーション開発でも使用されています。

デスクトップアプリケーションやWebアプリケーションなどさまざまな分野で使用されていますが、特にWebアプリケーション分野でPythonの使用が増えています。

例を上げるとInstagramやYouTubeのサービスの一部にもPythonが使用されたことがあり、Googleの検索エンジンにもPythonが使用されています。

また、IoT(モノのインターネット)を利用した組み込みアプリケーションとの親和性が高いとされ、日本国内でも組み込みアプリケーションにPythonが使用される場面が増えてきています。

出典:Pythonで作られたアプリ・Webサービス7選!YoutubeもPythonで作られている|TECH CAMPブログ

データサイエンス

Pythonは膨大なデータを扱い、解析処理に強い言語です。そのため、大量のデータを扱うデータサイエンスなどにも使用されるケースが多くなっています。

従来のデータサイエンスでは『R』と呼ばれる言語が主流でしたが、最近ではPythonも多く使用されるようになっています。

これは、Pythonにはデータサイエンスに密接に関係する、機械学習に関するライブラリやフレームワークが多数あるためです。これらのライブラリやフレームワークを使用して、膨大なデータを簡単かつ高速で処理できます。

そのため、データサイエンスの分野ではPythonエンジニアの活躍が期待できます。

AI(人工知能)

PythonはIT技術の最先端として知られるAIに強い言語です。

Pythonは手軽に扱えるプログラミング言語ながら、TensorFlowやPyTorchといった機械学習ライブラリが豊富にあります。そのため、AIに関係する分野で広く利用されています。

また、AIは現在発展中の分野です。そのためPythonエンジニアは家電を始めとした掃除ロボや自動運転といった製品やアプリケーションの開発から、ビッグデータ解析機械学習の研究といった研究職などのさまざまな分野に携わる可能性があります。

また、AIは世界中のさまざまな企業や研究機関が力を入れている分野なので今後も需要は拡大していくと言われます。AI分野で活躍するPythonエンジニアが今後増えていくでしょう。

Pythonエンジニアの平均年収

職種や経験年数などにより変わりますが、需要が拡大しているPythonエンジニアの平均年収は他のプログラミング言語を扱うエンジニアの平均年収より高くなっています。Pythonエンジニアの平均年収を見てみましょう。

他のエンジニアに比べて年収は高め

普通のエンジニアの平均年収が400万円前後なのに対し、Pythonエンジニアの平均年収は600万円前後と高めの年収になっています。

これは需要が大きいにもかかわらず、Pythonエンジニアの数が少ない点が挙げられます。

具体的にはさまざまな企業が力を入れて開発しているAI機械学習Pythonが使われるケースが多い事に加え、WebアプリケーションでもPythonの需要が高まっています。しかし、Pythonエンジニアの数が少ないので、希少なPythonエンジニアを企業が取り合っているのです。

また、AI機械学習に関する人材は専門知識が必要で希少人材である点からも年収が高くなるとされ、それがPythonエンジニアの平均年収を押し上げています。

出典:Pythonエンジニアの年収が高い理由とは|DAINOTE

職種によって年収が変わる

平均年収が高めのPythonエンジニアですが、携わる分野や職種によって大きな差が出ます。

AI関連のエンジニアやデータサイエンティストの場合、平均年収が600万~1000万円ですが、Webエンジニアの場合、300万~500万円前後と大きな差があります。

これはAIやデータサイエンスに必要な専門知識を持っている人が少ないため、企業が予算を掛けて人材を採用しているためです。

また、Web系のPythonエンジニアと比べ、AIやデータサイエンティストとして活動するPythonエンジニアは経験を積んでおり、業界経験年数の長さも関係しています。

そのため、平均年収は職種によって変化するといえます。

出典:AI人材は高収入?AIエンジニアの平均年収・給料事情|AIdrops 未来につながるAIメディア

Pythonエンジニアの需要と将来性

AI技術でも使用され、アプリケーション開発の現場でも必要とされるPythonエンジニアの需要は拡大しています。この見出しではPythonエンジニアの需要が高い理由や将来性などを紹介します。

Pythonエンジニアの需要が高い理由

Pythonエンジニアの需要が高い理由は、Pythonを扱える人に対し、Pythonエンジニアが欲しい企業が多いためです。

経済産業省の調査「IT 人材需給に関する調査」(2019年3月)によると、日本国内においてIT人材は不足している状況です。それにもかかわらずIT人材の需要が拡大しており、2030年には最大80万人ほどの人材が不足する試算が出ています。

通常のIT人材が不足しているにもかかわらず、PythonAI分野での活用の拡大やPythonを使用するWebアプリケーションの増加などでの需要が拡大しています。

Pythonの需要が増えている背景や状況を詳しく確認しましょう。

出典:IT 人材需給に関する調査 経済産業省

AI分野で活用が広がっている

ビッグデータの活用ができるようになり、AIを始めとした機械学習の分野は急速発展しています。

それに伴い、機械学習AIに強いPythonを使える人材の需要は拡大していると言えます。

上述の経済産業省の試算でも今後、AIに関する需要は伸びていく見込みで、AIに強い人材の不足すると推測されています。そのため、AI分野に於いてPythonエンジニアの将来性は明るいと見ても良いでしょう。

著名なサイトやアプリが導入

YouTubeやInstagramを始めとしたサービスや、GoogleやYahoo!などの大企業がPythonが導入しており、日本の企業でもPythonが拡大してきています。

また、検索エンジンでの検索回数などを元にオランダのTIOBE Softwareが行っているプログラミング言語人気ランキングではPythonが3位となっており、使用者が多いC言語やJavaに迫る勢いで需要が拡大しています。

国内で人材が不足している

2021年7月時点で世界3位の人気を誇るPythonですが国内ではPythonを使える人材が不足しています。

これは従来のWebアプリケーション開発がPHPJavaで行われていたりと、Pythonを必要とした企業が大企業に多く、求人が少なかったりする状況が原因として挙げられます。

そのため学習者が少なかったPythonですが、ここ数年でWebアプリケーションやAIの求人が増えたため国内の人材が不足していると言われます。

Pythonエンジニアの年収を上げるポイント

職種によって平均年収に大きな差があるPythonエンジニアですが、年収を上げるためにはどのような改善をすれば良いのでしょうか?この見出しではPythonエンジニアが年収を上げるためのポイントを紹介します。

スキルや経験を積む

エンジニアだけでなく、エンジニア全体に共通しますが年収アップのためには経験年数を積み、スキルを磨く必要があります。

なぜなら、Pythonエンジニアの需要が拡大していますが、Pythonだけ使えるエンジニアの求人は多くなく年収アップにはつながらないからです。

なので、Pythonエンジニアになるのであれば、まずはPHPJavaなどの他のプログラミング言語の知識も付け、さまざまな場面で活躍できるエンジニアとしてキャリアを積みましょう。

そして、AI機械学習などの平均収入が高いPythonエンジニアを目指し、AI機械学習に関してのスキルを身につけると良いでしょう。

プログラミング以外の技能も磨く

Pythonエンジニアとして年収を上げるのであれば、統計学や数学の知識を磨くのも重要です。

PythonエンジニアからAIエンジニアやデータサイエンティストを目指す場合、統計学や数学の知識が必要になります。

例えば、データサイエンティストは膨大なデータの中から有益な情報を引き出す仕事なので、数学や統計学などのさまざまな知識を活用する対応が求められます。

AI分野のエンジニアになるのも年収をアップさせる方法のひとつですが、プログラム以外の知識をつけてデータサイエンティストを目指すのも年収アップの方法です。

独立も選択肢に

Pythonエンジニアは企業の従業員としての活躍も可能ですが、スキルがあればフリーのエンジニアとして独立することで収入アップが可能になります。

なぜなら、Pythonエンジニアの希少性は高くフリーランスとして活躍が可能であり、契約単価が他の言語より高いためです。

実際、企業とフリーランスをつなぐ『Offers』で平均時給を確認すると、Pythonが使えるエンジニアの平均時給は3978円と、高い状態にあります。 この数字を元に年収を計算すると年収は750万円近くになり、Pythonエンジニアの平均年収を超える年収を得られます。

スキルに自信があるのであれば、フリーのPythonエンジニアになることで年収アップが見込めます。

Pythonエンジニアに必要な知識やスキル

Pythonエンジニアとして活躍するにあたり必要な知識やスキルはいくつかあります。今回はPythonエンジニアがキャリアを積んでいく上で必要な知識やスキルをまとめました。確認をしてキャリア形成に役立てましょう。

Webアプリケーションの開発経験

PythonAI関連と並び、Webアプリケーションでの利用が増えています。そのため、Pythonエンジニアとして活動をするのであれば、Webアプリケーションの開発経験は有利に働きます。

なぜならPythonのプログラミングスキルだけでWebアプリケーションを作るのは難しく、転職や年収アップにはつながらないからです。

また、開発経験を積むとエンジニアとして成長が期待できます。Webアプリケーションで使われるPHPJavaScriptなどを学びつつ、Webアプリケーションの開発経験を積むと良いでしょう。

Web系のPythonエンジニアはもちろん、AI系のエンジニアを目指す人もアプリケーション開発の経験はプラスに働きます。

AI関連の知識・スキル

Pythonが注目されるAI分野に関する知識やスキルは、今後のためにも身につけておきたい知識です。

Pythonが使えるエンジニアの数は少ないといわれますが、AI関連の専門知識やスキルを持っているエンジニアの数は更に少なく、知識を身に付ければ希少な人材となれます。

特にAI関連の分野は今後も需要が拡大していくと予想されており、AIに関する知識をつければ希少人材として高年収を得られるでしょう。

Pythonエンジニアにおすすめの職種

ここまでPythonエンジニアの現状や年収、必要スキルなどを紹介してきました。最後にPythonエンジニアとして活動していくにあたり、おすすめの職種を紹介します。転職やキャリア形成の参考にしましょう。

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AIエンジニア

目覚ましく発展しているI業界のエンジニアはPythonエンジニアにおすすめする職業の一つです。

プログラミング経験だけでなく、データ分析機械学習に関するさまざまなスキルや知識を求められる仕事ですが、高収入な職種である点に加え、最先端技術に関われる魅力があります。

IT業界が未経験の人がいきなり就くのは難しい職ですが、エンジニアやエンジニアの経験がある人や研究職に携わった経験がある人ならチャンスが多い職種です。

またAIエンジニアはプログラミングだけでなく、コンサルタント業務やマネジメント業務などの上流工程に携わる機会も増えます。

Webアプリケーションエンジニア

AI関係の仕事やデータサイエンティストより平均年収が低めとされるWebアプリケーションエンジニアですが、Pythonが使えるWebアプリケーションエンジニアは年々需要が高まっているので高収入を得られる可能性もあります。

業界未経験者を募集しているケースが多く、AIエンジニアやデータサイエンティストより目指しやすい職でもあります。

PythonとともにJavaPHPなどのスキルやマネジメントの知識を身に着け、Webアプリケーションエンジニアとして上流工程に携わることも視野に入ります。

データサイエンティスト

AIに欠かせない機械学習に必要なデータの収集や分析を専門的に担うデータサイエンティストもPythonエンジニアにおすすめできる職種です。

数学や統計学といったITやプログラミング以外の知識が求められる職種ですが、高収入が期待できます。

IT業界未経験のPythonエンジニアとして携わるのは厳しいですが、データ分析や効果検証などの研究者寄りのスキルを身に付ければ、経験が浅くとも目指すことも可能な職です。

また、データサイエンティストは技術者としてのキャリアの他に、コンサルタントとしてのキャリアも目指せます。

まとめ

AIやWebアプリケーションで需要が高まるPythonエンジニアですが、携わる職種や経験年数によって年収に大きく差が出ます。

今回はPythonエンジニアの概要から、年収の差が大きい理由、Pythonエンジニアの現状や必要スキル、おすすめの職種など多角的に解説しました。

さまざまなキャリアの形成が可能で、今後も成長が見込めるPythonエンジニアは将来性の高い職種です。この記事をきっかけにPythonエンジニアとしての転職や副業を検討したり、興味を持っていただければ幸いです。

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