Pythonフリーランスとして働く方法│案件や単価、未経験からの始め方について解説

最終更新日 2025/04/15

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Pythonは、近年需要が高まっているAI・データ分析・Web開発などで使用されており、ITエンジニアのなかにはフリーランスとして活動を検討している人も多いことでしょう。

このように将来性の高い分野で使用されているほか、自由度の高いリモートワークや高単価案件が豊富であることも人気の理由です。

Pythonの学習ハードルは低いものの、フリーランスは即戦力になることを求められるため、未経験・初心者から目指すためにはポイントを押さえなければなりません。

本記事では、Pythonフリーランスの案件の種類や単価、在宅ワークの可能性、未経験からフリーランスを目指す方法などを詳しく解説します。
 

そのほか、案件の獲得方法や実際の案件例についても紹介していくため、Pythonフリーランスに興味関心を持っている人は、ぜひ参考にしてみてください。

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Pythonフリーランスの需要と市場動向

フリーランスとして活動する際、自身が得意とする分野の需要や動向を把握しておくことは非常に重要です。
会社員のように手厚い保障がないため、将来的に需要がなくなってしまえば収入も途絶えてしまうからです。

ここでは、Pythonフリーランスの需要と市場動向について解説していきます。

Pythonが求められる理由

Pythonは、シンプルな構文と豊富なライブラリにより、多様な分野で活用されています。
特にAIや機械学習の分野では、TensorFlowやPyTorchといったライブラリが揃っており、画像認識や自然言語処理などの開発が容易に行えるため、多くの企業がPythonを採用し
ています。

また、データ分析の分野でも、PandasやNumPy、Matplotlibなどのツールを活用することで、大量のデータ処理や可視化が効率的に行えるため、金融やマーケティング、医療分野などでの活用が進んでいることにも注目です。

さらに、Web開発ではDjangoやFlaskといったフレームワークが充実しており、堅牢なWebアプリケーションの開発が可能なため、スタートアップから大手企業まで幅広く利用されています。

加えて、業務の自動化にもPythonは適しており、Excelやブラウザの操作を自動化するスクリプトの開発、APIを利用したデータ連携などに活用されることが多く、企業の業務効率化にも役立てられているのです。

こうした多様な用途があることから、Pythonの需要は今後も拡大していくと考えられるでしょう。

企業がPythonエンジニアを求める背景

企業がPythonエンジニアを求める背景には、DXの推進とクラウド技術の普及が大きく影響しています。

近年、多くの企業がデータを活用した業務改善や、新しいビジネスモデルの構築を進めており、その実現のためにPythonが活用されるケースが増えています。

特に、AIやデータ分析を駆使した顧客分析や業務最適化が重要視されており、それらの技術を扱えるPythonエンジニアの需要が高まっているのです。

また、クラウド技術の普及により、AWSやGoogle Cloud、Azureといったクラウドプラットフォームを活用したシステム開発が一般的になったことで、これらの環境と親和性の高いPythonが求められるようになっています。

例えば、サーバーレスアーキテクチャやデータパイプラインの構築、クラウド上での機械学習モデルの運用など、Pythonを活用した開発が多くの企業で進められています。

このような背景から、DXを推進する企業やクラウド技術を導入する企業では、Pythonエンジニアの確保が重要な課題となっており、フリーランス市場においてもPython案件が増加しているのです。

フリーランス市場でのPython案件の増加傾向

近年、フリーランス市場におけるPython案件は増加傾向にあります。
その要因のひとつとして、少子高齢化やIT人材の不足から企業が自社でエンジニアを確保することが難しくなっていることが挙げられます。

特にAI・データ分析やクラウド関連の技術を持つエンジニアは需要が高く、正社員として人材を獲得できない企業は、フリーランスをはじめ外注するケースが増えているのです。

また、Pythonは短期間で開発を進められる利点があるため、プロジェクトベースでの外部委託がしやすく、フリーランスエンジニアにとっても仕事を獲得しやすい環境が整っていることもポイントです。

さらに、ここ数年のリモートワークの普及により、場所にとらわれずに仕事を受注できるようになったことも、フリーランス市場の拡大を後押ししています。
市場の拡大はフリーランスだけではなく、企業側にもメリットを与えています。

例えば、Pythonを用いた開発のなかでも、クラウド環境の構築やデータ分析、Web開発といった分野では、プロジェクト単位でのフリーランスと契約するケースが増えており、必要な時に必要な人数だけ確保することによってコストの削減が実現できているのです。

このように、企業のニーズとフリーランスの働き方の変化が合致することで、Pythonを扱うフリーランスエンジニアの市場は今後さらに拡大していくと予想されます。

Pythonフリーランスの案件の種類

Pythonを活用したフリーランス案件は、多様な分野にわたっており、エンジニアのスキルセットに応じた選択肢が豊富にあります。

ここでは、Pythonフリーランスの案件の種類について解説していきます。

Webアプリケーション開発

PythonはWebアプリケーションの開発にも広く活用されており、特にDjangoやFlaskといったフレームワークが人気です。
Djangoは、高機能で堅牢なWebアプリケーションを短期間で開発できるフルスタックフレームワークであり、認証機能や管理画面などの機能を標準で備えています。

一方、Flaskは軽量で柔軟な設計が特徴であり、API開発や小規模なWebアプリケーションの構築に適しています。

フリーランス案件では、企業の業務システムやECサイトの開発、Web APIの実装などの依頼が多く、特にスタートアップ企業がPythonを採用するケースが増えているため、安定した需要があるといえるでしょう。

データ分析・AI/機械学習

データ分析やAI/機械学習の分野でもPythonは欠かせない存在となっています。
PandasやNumPyを使用したデータ処理や統計解析、MatplotlibやSeabornを活用したデータの可視化は、多くの企業で導入されています。

また、TensorFlowやPyTorchといったライブラリを活用することで、画像認識や自然言語処理といった高度なAIモデルの開発が可能です。

フリーランス案件では、企業のデータ分析支援や、AIを活用したレコメンドシステムの構築、金融や医療分野の予測モデル開発などがあり、特にデータサイエンスの知識を持つエンジニアにとっては、高単価な案件を獲得しやすい分野であるといえるでしょう。

自動化・スクレイピング

業務の自動化やWebスクレイピングも、Pythonの得意とする分野のひとつです。
SeleniumやBeautifulSoupを活用することで、Webサイトのデータ自動取得や、定期的なデータ収集を行うシステムを構築できます。

企業では、競合サイトの価格調査や市場調査、SNSデータの収集や定期レポートの自動生成などの目的でスクレイピングを活用しており、フリーランス案件としても需要が高まっています。

また、RPAの一環として、Excel業務の自動化や社内システムの効率化を目的としたPythonスクリプトの開発案件も増えていることにも注目です。

組み込み・IoT

Pythonは、組み込みシステムやIoT分野でも活用されています。

特に、Raspberry PiやArduinoといった小型デバイスを用いたプロジェクトでは、Pythonが主要なプログラミング言語として採用されることが多くなっています。
IoT機器のセンサーデータを収集・解析するシステムや、家電の制御、自動化システムの開発など、幅広い用途でPythonが活用されており、フリーランス案件としても一定の需要があることにも注目です。

具体的には、スマートホームや産業用IoTの分野では、Pythonを活用したプロジェクトが増えており、ハードウェアの知識を持つエンジニアには魅力的な案件が多く見られます。

FinTech・ブロックチェーン関連の開発

Pythonは、金融(FinTech)やブロックチェーンの分野でも活用されています。
金融業界では、Pythonを使った市場分析、リスク管理、アルゴリズムトレーディングの開発が行われており、特に金融データを扱う企業ではPandasやScikit-learnを活用したデータ分析が不可欠です。

また、ブロックチェーン技術の分野では、スマートコントラクトの開発や、分散型アプリケーション(DApp)の構築が進んでおり、Pythonを用いたブロックチェーンネットワークの管理やデータ処理の案件も増えています。

特にEthereumの開発環境であるWeb3.pyを活用したプロジェクトや、ビットコイン関連のツール開発といった案件が見られ、ブロックチェーン技術に精通しているエンジニアは高単価案件への参画が期待できます。

Pythonフリーランスの働き方

ここ数年、リモートワークの普及に伴い、Pythonフリーランスの案件においても在宅ワークが可能な案件が増えています。
また、クライアント先に出向く必要がないリモートワークは、通勤のストレスがなくなり、移動時間が発生しないことから時間を有効活用できるとして人気が高いです。

ここでは、在宅ワークをはじめとしたPythonフリーランスの働き方について解説していきます。

在宅案件の増加傾向と理由

Pythonフリーランス向けの在宅案件は年々増加しており、その背景にはさまざまな要因が関係しています。
まず、企業のDX推進により、システム開発やデータ分析のニーズが拡大し、フルリモートで対応できる業務が増えていることが挙げられます。

特に、クラウド環境での開発が一般化したことで、オフィスに出社せずともプロジェクトを進められるようになりました。
さらに、コロナ禍の影響を受けてリモートワークが定着し、企業側もフリーランスを活用しやすい環境が整いました。

加えて、PythonはWebアプリ開発やデータ分析、AI開発や自動化といった分野で活用されるため、物理的なハードウェアを必要としないケースが多く、リモートワークとの親和性が高いことも在宅案件が増えている要因といえるでしょう。

Pythonフリーランスがリモート案件を獲得する方法

在宅案件を獲得するためにはさまざまな方法がありますが、エージェントやクラウドソーシングサイトを活用するのが一般的です。
ただし、企業案件の中には定期的に出社を求められる「一部リモート」案件もあるため、通勤が難しい人は「フルリモート」案件に絞って探す必要があります。
また、LinkedInやX(旧Twitter)などのSNSを活用して、自分のスキルや実績を発信し、企業からの直接依頼を受ける方法も方法のひとつです。

このように、案件獲得方法は多岐にわたりますが、どれかひとつに絞る必要はなく、むしろ複数のチャネルを併用することで安定した案件の確保が可能となるため、それぞれの特徴を理解したうえで活用していきましょう。

在宅ワークのメリットとデメリット

人気の高い在宅ワークはメリットばかりに目が向けられがちですが、デメリットも存在するため注意が必要です。
まず、最大のメリットは、働く場所や時間に縛られず、自分のペースで仕事ができる点です。
Pythonフリーランスは案件の種類が豊富であるため、好きな分野の仕事を選びやすく、仕事とプライベートの境界が曖昧になりがちで、適切なスケジュール管理やモチベーションの維持が求められます。

さらに、リモートで働くと対面よりもコミュニケーションの機会が減るため、孤独を感じやすく、周囲に気軽に相談しにくくなりやすいです。

これらのメリット・デメリットを理解し、自分に合った働き方を見つけることが、Pythonフリーランスとして成功する鍵となります。

Pythonフリーランスの単価・年収相場

会社員のように固定給のないフリーランスは、自身が得意とする案件の単価や年収相場に対し関心を持っている人も多いことでしょう。

ここでは、Pythonフリーランスの単価・年収の相場について解説します。

初心者・中級者・上級者の単価と年収相場

Pythonフリーランスの単価は、スキルレベルによって大きく変動します。

初心者の場合、時給3,000円〜5,000円、月単価で30万〜50万円程度が一般的です。
主に簡単なWebアプリ開発やスクレイピング、データ処理の案件が中心となります。

中級者になると、時給5,000円〜8,000円、月単価で50万〜80万円ほどになり、DjangoやFlaskを活用したWebアプリ開発、データ分析、クラウド環境の構築などの案件が増えます。

さらに、上級者ともなると、時給10,000円以上、月単価100万〜150万円以上の案件も珍しくなく、AI開発、ビッグデータ分析、FinTech関連の高度なシステム開発に携わることが可能です。
年収ベースで見ると、初心者が300万円〜600万円、中級者が600万〜1,000万円、上級者は1,200万円以上を目指せます。

これらはあくまで目安であり、同レベルであっても報酬に違いが見られるため、案件を探す際には複数のプラットフォームを活用して、比較しながらより良い条件で働けるものに参画しましょう。

会社員Pythonエンジニアとの収入比較

レバテックキャリアによると、会社員のPythonエンジニアの平均年収は607万円で、国内の給与所得者の平均461万円を大きく上回っています。

一方、Pythonフリーランスの場合、中級レベルの単価相場である50万〜80万円の中間で月報酬65万円を年収換算すると780万円で会社員より高いです。

また、会社員の昇給する機会は年1〜2回が一般的で、スキルアップしてもすぐに収入に反映されませんが、フリーランスは参画する案件を自由に選べ、スキルや経験がダイレクトに報酬へ反映されます。

さらに、単価が低い案件であっても、掛け持ちすることでカバーすることが可能です。

一見してフリーランスの方が収入面で優れているように見えますが、会社員とは違い税金や各種保険の支払いを自ら行わなければならないため注意が必要です。

高単価案件を獲得するためのスキルセット例

Pythonフリーランスとして高単価案件を獲得するためには、特定のスキルを磨くことが重要です。

例えば、企業のクラウド化が進む中で、クラウド環境での開発や運用ができるエンジニアの需要は高まっていることから、クラウド技術(AWS、Google Cloud、Azure)を習得すると、高単価案件の獲得に繋がるでしょう。

また、Pythonのバックエンド開発に加え、JavaScript(React、Vue.js)やデータベース設計、API開発などのスキルを持つことで、フルスタックエンジニアとして高単価案件を獲得しやすくなります。
こうした開発スキルだけではなく、英語力がある人は国内のみならず、海外のクライアントからの案件も受注できるため、収入の上限を大幅に引き上げることが可能です。

より具体的なスキルを知りたい人は、エージェントや案件サイトに掲載されている高単価案件の情報から、求められるスキルについて確認してみると良いでしょう。

未経験からPythonフリーランスになる方法

Pythonはシンプルな構文で初心者でも学びやすい言語ですが、フリーランス案件を獲得するためには実務経験が求められるため、未経験者にとってはハードルが高いのが現実です。

しかし、学習やポートフォリオの作成など段階を踏むことで、案件参画のチャンスを得ることができます。
ここでは、未経験からPythonフリーランスになる方法について解説していきます。

Pythonを学ぶためのおすすめ学習リソース

Pythonを学ぶには、信頼できるリソースを活用することが大切です。
公式ドキュメントは、基礎から応用まで網羅されており、リファレンスとしても有用です。

また、UdemyではDjangoやデータ分析など実践的なスキルを学べる講座が充実しており、オンライン学習ができるため働いている人であっても効率よく学べます。

書籍や個人が運営しているWebサイトを用いて学習するのも問題ありませんが、最新の情報ではなかったり、誤った内容が掲載されていたりするケースもあるため注意が必要です。

実務未経験者が案件を獲得する方法

未経験からPythonフリーランスの案件を安定して獲得していくためには、実績作りが不可欠です。
エージェントは実務経験があることを前提とされていることが多いため、クラウドソーシングサイトで小規模な案件を狙うのがおすすめです。

また、学習した内容をもとにDjangoやFlaskでWebアプリを開発し、ポートフォリオとしてGitHubに公開することで、スキルを証明できます。

これらの段階を経て、ある程度の実績が積めたら、エージェントや案件サイトも併用し、本格的にフリーランスとしての活動を開始しましょう。

Pythonフリーランス案件の獲得方法

フリーランスとして安定的に案件を獲得するためには、自分のスキルや目的に合った方法を選ぶことが重要です。

ここでは、代表的なPythonフリーランス案件の獲得方法について解説します。

フリーランスエージェントを活用する

フリーランスエージェントは、企業とフリーランスをマッチングするサービスで、高単価かつ安定した案件を獲得しやすいのが特徴です。
エージェントに登録すると、スキルや経験に応じた案件を紹介してもらえ、交渉や契約手続きのサポートも受けられます。
高単価の案件を安定的に受注したい場合は、複数のエージェントに登録し、案件の比較・交渉を行うのもおすすめです。

ただし、エージェント経由の案件は即戦力が求められるため、ある程度の実務経験が必要です。
多くのエージェントでは、登録時にスキルや経験、希望条件などについてヒアリングされるため、悩んだ際には自己判断せずに相談してみるのも良いでしょう。

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クラウドソーシングサイトを活用する

クラウドソーシングサイトは、初心者や副業フリーランスが手軽に案件を獲得できるプラットフォームです。

Pythonを活用したデータ分析、スクレイピング、Webアプリ開発などの短期案件が多く、実績を積みながら経験を増やせるのがメリットです。
初心者でも取り組みやすい案件があるため、実務経験を積みながらポートフォリオを充実させることができます。

一方で、案件単価が低めの案件や単発案件が多く、安定した収入を得るのは難しい場合があります。
さらに、競争も激しいため、良質な案件を確保するには、実績やスキルをアピールする工夫が必要です。

そのため、クラウドソーシングサイトは、経験を積んでからエージェント案件に移行するためのステップとして活用するのがおすすめです。

直接企業に営業する

企業に直接営業することで、仲介手数料なしで案件を獲得し、高単価の仕事を受けることが可能です。
営業方法としては、公式サイトから応募する以外に、LinkedInやX(旧Twitter)などのSNSで募集されている案件に対し、DMで申し込む方法もあります。

また、SNSやブログで技術的な発信を行い、企業や採用担当者の目に留まるようにするのも効果的です。
自身のポートフォリオサイトを作成し、過去の開発実績やスキルセットを分かりやすくまとめることで、クライアントにアピールできるでしょう。

直接営業は自分のペースで活動できる反面、営業や契約なども全て自分で行わなければなりません。
そのため、交渉力に自信がない人は、サポートしてくれるエージェントを利用することをおすすめします。

Pythonフリーランスの実際の案件例

ここでは、Pythonフリーランスの実際の案件例を紹介していきます。
求められるスキルや実務経験を確認しておきましょう。

【Python/Snowflake】ビッグデータ関連の求人・案件

【Python】デジタルコンサルティングサービス新規開発の求人・案件

【Python/一部リモート】データ可視化の求人・案件

Pythonフリーランスとして成功するためのポイント

Pythonフリーランスとして長期的に活躍するには、技術力の向上だけでなく、案件の選定や人脈づくりも重要です。

ここでは、Pythonフリーランスとして成功するためのポイントを解説していきます。

技術力を高めるための継続学習

フリーランスとして高単価案件を獲得し続けるには、技術のアップデートが不可欠です。
Pythonの新バージョンや最新のライブラリ、AI・データ分析などのトレンド技術を学ぶことで、企業からのニーズに対応しやすくなります。

公式ドキュメントや技術ブログを定期的にチェックし、UdemyやCourseraなどのオンライン講座を活用すると効率的に学習しましょう。

また、Pythonに関連する資格を取得するのもスキルの証明になるため、実務経験が少ない人は学習の一環として取得を目指すのも良いでしょう。

安定した収入を得るための案件選定のコツ

フリーランスとして安定した収入を得るには、案件の選び方が重要です。
単価の高い案件に目が行きがちですが、短期間で終わる案件よりも継続性のあるプロジェクトを選ぶことで、長期的に安定した収入を確保できます。

また、仕事が途絶えることなく、継続的に案件を獲得できる状況を作っておくと、フリーランスとして安心して活動できます。
例えば、参画している案件が契約満期を迎える前に、次の案件を紹介してくれるエージェントを活用すれば、営業活動の負担がかからず、仕事が途絶えることなくエンジニアとして仕事に集中できます。

案件獲得の方法は多岐にわたるため、ひとつに固執せず、複数併用して案件情報をチェックできる機会を多く持っておきましょう。

収入源を複数作る

フリーランスとして安定した収入を得るためには、収入源を複数作ることもおすすめです。
ひとつのクライアントや案件に依存していると、プロジェクトが終了してしまうと収入が途絶えてしまいます。
メインの収入源となる案件で働きつつ、低稼働案件や副業案件など隙間時間を活用するようにしましょう。

ただし、収入源の確保のために無理をして体調を崩してしまっては元も子もありません。
フリーランスは会社員のように有給休暇がないため、健康管理には十分気を付けましょう。

Pythonフリーランスに関するよくある質問

いざPythonフリーランスで活動しようとすると、さまざまな疑問が湧くものです。
ここでは、Pythonフリーランスに関するよくある質問についてQ&A形式で解説していきます。

週2〜3日の案件はある？

Pythonのフリーランス案件には、週2〜3日勤務の案件も存在します。
副業向けや短期の案件を探す場合は、次の方法を活用すると効率的に見つけやすいです。

特にクラウドソーシングでは、スクレイピングやデータ分析などの短期案件が多いため、副業として始めやすいです。

Pythonと一緒に学ぶべきスキルは？

Pythonをフリーランスとして活用する場合、単体ではなく、関連するスキルも身につけると案件の幅が広がります。
次のスキルを学ぶのがおすすめです。

特にクラウドスキルは、Pythonを使ったデータ分析やWeb開発案件で求められることが多いため、学んでおくと案件獲得の幅が広がります。

未経験からでも本当に稼げる？

未経験からでもPythonを活用して稼ぐことは可能ですが、実務経験が求められることがほとんどであるため、案件獲得のハードルが高いのが現実です。
次の方法で経験を積み、最初の案件を獲得しましょう。

最初は報酬の低い案件から始めることもありますが、実績を積むことでより高単価な案件にチャレンジできるようになります。

まとめ

この記事では、Pythonフリーランスの仕事内容や実際の案件例、案件の獲得方法について解説しました。
 

Pythonは、シンプルで読みやすい文法を持ち、AI・データ分析・Web開発・自動化など幅広い分野で活用される汎用性の高いプログラミング言語です。
DX推進や業務効率の向上が課題となっている現代において、これらの分野の需要は非常に高く、Pythonを扱えるエンジニアのニーズは増加傾向にあり、それに伴ってフリーランス案件も豊富にあります。

また、高単価案件やリモート案件も豊富で、リモートワークをはじめとしたフレキシブルな働き方ができることも人気の理由です。

Pythonはシンプルな構文であることから、未経験からでも学習しやすい言語ですが、フリーランスは即戦力になることを前提とされており、スキルの証明のために実務経験を求められることがほとんどであることから、未経験から案件を獲得するのはハードルが高いのが現実です。

それでも、基礎学習やポートフォリオの作成、小規模案件への参画など段階を踏むことで、実績を積む機会を得ることが可能です。
これからPythonフリーランスを目指す人は、ぜひ本記事を参考にしてみてください。

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引用・参考URL

参考：ランサーズ公式サイト
参考：クラウドワークス公式サイト
参考：Midworks公式サイト
参考：ITプロパートナーズ公式サイト
参考：レバテックフリーランス ｜ Pythonエンジニアの年収が高い理由は？需要と将来性も解説
参考：Python公式ドキュメント
参考：レバテックフリーランス公式サイト ｜【Python/Snowflake】ビッグデータ関連の求人・案件
参考：レバテックフリーランス公式サイト ｜【Python】デジタルコンサルティングサービス新規開発の求人・案件
参考：レバテックフリーランス公式サイト ｜【Python/一部リモート】データ可視化の求人・案件

この記事の監修者

アークワードコンサルティング株式会社

代表取締役 中村 慎也

IT業界

人材業界

どちらにも深い知見を持った私だからこそ、ITフリーランスの気持ちもエージェントの内部事情も熟知しており、より良いエージェントを厳選してご紹介することができます。

大学卒業後、大手外資系IT企業のシスコシステムズ社に入社。
パートナー企業開発部門を経て、金融業界向けコンサルティングセールス業務に従事。

人材業界大手のインテリジェンス社(現パーソルキャリア社)にてIT業界向けの人材紹介を経験後、転職サイト事業(doda)の立ち上げ・チ―ムマネジメントに携わり、人材業界での実績とノウハウを培う。
その後、ヘッドハンティングによりWeb系スタートアップ企業の取締役等を歴任し、IT/Web分野における戦略立案・事業推進の実務を経験。

2018年、IT/Web業界と人材業界で得た知見と現場感を活かし、Webコンサル・マーケティングやメディア運営を行うアークワードコンサルティング社を創業。
企業のWeb戦略・施策実行～継続改善による業績向上まで、人材業界を中心に総合的なWebコンサルティング事業を行っている。
人材業界の中でも特に、フリーランスエンジニア・コンサルタント・顧問・副業等のジャンルにおいては10年以上のマーケティング支援経験があり、大手からベンチャーまで幅広い実績あり。