2025年最新のフリーランス・副業の「Python案件の調査レポート」を発表します。約5,500件のSOKUDANに掲載されている実際のフリーランス・副業案件（一部抜粋）から作成しました。■調査サマリー・Python案件の平均年収896万円・週3日以下の案件が51%超・フルリモート案件が68%超調査対象SOKUDANに掲載された求人案件（一部抜粋）の単価と稼働時間から平均時給を計算し、その平均時給から1日8時間、月21日稼働で想定月収と想定年収を試算しました。・対象期間2019年7月1月ー2024年12月31日・対象案件数 5,524件 ※一部抜粋※本データ引用の際のお願いメディア掲載の際に出典先を掲載する場合は、下記を追加いただくようお願いします。出典：SOKUDAN MagazinePython案件の平均年収平均年収896万円（言語年収ランキング4位）Pythonエンジニアの平均年収は896万円で、プログラミング言語の年収ランキングでは4位に位置しています。これは、Pythonスキルが市場で高く評価されていることを示しており、データサイエンスやAI開発などの成長分野での需要の高まりを反映しています。キャリアアップを目指すエンジニアにとって、Pythonは習得する価値のある言語の一つであると言えるでしょう。Pythonの案件数案件数（案件比率11.4% 案件数ランキング5位）Pythonの案件はIT市場全体の11.4%を占めており、案件数ランキングでは5位にランクインしています。この数字は、Pythonがウェブ開発、データ分析、AI開発など幅広い分野で活用されている証拠と言えるでしょう。需要の高さから、Pythonスキルを持つエンジニアは継続的に案件を獲得できる可能性が高いと考えられます。Python案件の稼働日数週4~5日: 48.4.%週2~3日: 49%週1日: 2.6%Pythonの案件における稼働日数を見ると、週2〜3日の案件が49%と最も多く、次いで週4〜5日の案件が48.4%とほぼ同等の割合を占めています。一方、週1日の案件は2.6%と少数派です。このデータからは、Pythonエンジニアには柔軟な働き方が提供されており、フルタイムに近い案件と週の半分程度の案件がバランスよく存在していることがわかります。これはワークライフバランスを重視するエンジニアにとって選択肢が広いことを示しています。Python案件のリモート可否フルリモート(在宅OK): 66.7%リモート(一部)可: 29.2%リモート不可: 4.2%Pythonの案件では、フルリモート（在宅OK）の割合が66.7%と約3分の2を占めており、リモートが一部可能な案件も29.2%あります。一方、リモート不可の案件はわずか4.2%に過ぎません。このデータから、Python開発は場所を選ばない働き方と高い親和性があり、多くのエンジニアが柔軟な勤務形態を選択できることがわかります。これはワークライフバランスの向上や地方在住者のキャリア機会拡大に貢献していると言えるでしょう。Python案件の多い業界その他IT関連: 35.18%SaaS: 14.07%その他人材サービス: 12.56%AI（人工知能）: 10.05%コンサルティング: 4.52%Pythonの案件を業界別に見ると、IT関連が35.18%と最も多く、次いでSaaS関連が14.07%、人材サービスが12.56%を占めています。注目すべきは、AI（人工知能）分野の案件が10.05%と一定のシェアを持っている点です。さらに、コンサルティング業界でも4.52%の案件があります。このデータからは、Pythonが多岐にわたる業界で活用されており、特にIT関連とAI分野での需要が高いことがわかります。Python案件の職種バックエンドエンジニア: 52.76%データサイエンティスト : 13.57%フロントエンドエンジニア: 8.54%機械学習エンジニア: 6.53%インフラエンジニア: 4.52%Pythonの案件を職種別に見ると、バックエンドエンジニアが52.76%と半数以上を占めており、最も需要が高いことがわかります。次いでデータサイエンティストが13.57%、フロントエンドエンジニアが8.54%と続きます。また、機械学習エンジニアも6.53%を占めており、AI関連の職種での需要も一定の割合となっています。さらに、インフラエンジニアの案件も4.52%あり、Pythonが多様な技術領域で活用されていることを示しています。Pythonの特徴Pythonは読みやすく書きやすい構文を持ち、初心者からプロまで幅広く支持されているプログラミング言語です。「インデントによるブロック構造」という特徴的な書式により、コードの見通しが良く保たれます。また「バッテリー同梱（batteries included）」という思想のもと、標準ライブラリが充実しており、多くの作業を追加パッケージなしで実行できます。動的型付け言語でありながら、バージョン3.5以降は型ヒントによる静的型チェックも可能になり、大規模開発にも対応できるようになりました。インタプリタ言語として即座に結果を確認できる対話的な開発が可能で、プロトタイピングに適しています。さらに「Pythonic（パイソニック）」と呼ばれる美しいコードを書くための指針があり、コミュニティ全体でコーディングスタイルの統一が図られています。最大の魅力は、AIやデータサイエンス、ウェブ開発など様々な分野のライブラリやフレームワークが豊富に存在する生態系の広さでしょう。Pythonで作れるものPythonを使えば、多様なソフトウェア製品やシステムを開発することができます。ウェブアプリケーションでは、DjangoやFlaskを用いてeコマースサイト、ソーシャルメディアプラットフォーム、コンテンツ管理システムなどが構築できます。データ分析ツールとしては、対話的な分析環境であるJupyter Notebookを活用した分析レポートやダッシュボード、機械学習モデルを組み込んだ予測システムなどが開発可能です。AIアプリケーションの分野では、画像認識システム、自然言語処理アプリケーション、推薦エンジン、チャットボットなどが実装できます。また自動化スクリプトとして、データ収集・処理の自動化、定期的なバックアップ、システム監視、レポート生成など、反復的なタスクを効率化するツールも作成可能です。さらにはPyGameを使ったシンプルな2Dゲーム、TkinterやPyQtによるクロスプラットフォームのデスクトップアプリケーション、RaspberryPiと連携したIoTデバイスの制御プログラム、そしてAPIサーバーやマイクロサービスアーキテクチャのバックエンドサービスなど、幅広い製品開発にPythonは活用されています。Pythonを使った有名な製品InstagramやPinterestといった大規模ソーシャルメディアプラットフォームはバックエンドにPythonを採用しています。特にInstagramはDjangoフレームワークを活用し、数億人のユーザーを抱えるスケーラブルなシステムを構築しています。また、世界最大の動画プラットフォームであるYouTubeも一部の機能実装にPythonを使用しています。【科学・解析ツール】 科学計算の分野では、JupyterとAnacondaが研究者やデータサイエンティストに広く利用されています。特にJupyter Notebookは対話的にコードと結果、可視化、説明文を一つのドキュメントにまとめられる革新的なツールとして、教育からビジネスまで幅広く活用されています。【AIサービス】 OpenAIの画像生成AIであるDALL-Eや、自然言語処理モデルのGPTシリーズの開発にもPythonが使われています。GoogleのTensorFlowやMetaのPyTorchもPython主体のフレームワークであり、最先端のAI研究と実装に不可欠なツールとなっています。【ビジネスツール】 Dropboxは大規模なファイル同期・共有サービスでありながら、そのサーバーサイドコードの多くがPythonで書かれています。また、SpotifyやNetflixなどのストリーミングサービスもデータ分析やレコメンデーションエンジンにPythonを採用しています。Pythonのフレームワーク【ウェブ開発フレームワーク】 Djangoはフルスタックウェブフレームワークとして、認証システム、ORM（オブジェクト関係マッピング）、管理画面など幅広い機能を備えており、大規模なウェブサイト構築に適しています。一方、Flaskはマイクロフレームワークと呼ばれ、必要最小限の機能を提供することで開発者に高い自由度を与え、小〜中規模のウェブアプリケーションやAPIの開発に人気です。最近台頭しているFastAPIは、高速な性能と自動API文書生成機能を特徴としており、現代的なREST APIの開発に適しています。【データサイエンス・機械学習フレームワーク】 データ処理の基盤となるNumPyは配列操作に特化し、pandasはデータフレームを扱うための強力なツールです。機械学習では、scikit-learnが古典的な機械学習アルゴリズムを、TensorFlowとPyTorchがディープラーニングをサポートしています。特にPyTorchは直感的なAPIと動的計算グラフが研究者に好まれ、TensorFlowはGoogleの支援によりプロダクション環境での展開に強みを持っています。【GUI開発フレームワーク】 デスクトップアプリケーション開発では、TkinterがPythonに標準搭載され、シンプルなインターフェースを構築できます。より高度なUIにはPyQtやKivyがあり、特にKivyはマルチタッチアプリケーションやモバイルアプリの開発にも対応しています。Python言語スキルの市場価値Pythonスキルは現在のIT市場で非常に高い価値を持っています。前述の通り平均年収は896万円とプログラミング言語ランキングで4位に位置し、案件数も全体の11.4%を占める5位となっています。この高い市場価値は、Pythonが多様な分野で活用できる汎用性と、特にデータサイエンスやAI開発といった成長分野で中心的な役割を果たしていることに起因します。企業がデジタルトランスフォーメーションを進める中で、データ駆動型の意思決定が重視されており、Pythonを使ったデータ分析スキルへの需要は継続的に高まっています。また、機械学習エンジニアやデータサイエンティストのポジションは、高給与の職種として知られています。特筆すべきは、Pythonスキルのみで高い市場価値を得られるだけでなく、他の技術スタックと組み合わせることで、さらに専門性の高い人材として評価される点です。例えば、Pythonとクラウドサービス（AWS、Azure、GCP）の組み合わせや、Pythonとビッグデータ技術（Spark、Hadoop）の掛け合わせは、より高度な分析基盤構築ができるスペシャリストとして重宝されます。フリーランスや副業市場においても、週2〜3日の案件が多いこと、リモートワークが主流であることから、柔軟な働き方を求める技術者にとっても魅力的な言語といえるでしょう。Pythonの将来性【拡大する市場と高い年収】 Pythonの将来性は非常に明るいと言えます。先に触れた通り、現在の平均年収は896万円（言語年収ランキング4位）と高水準であり、今後もAIやデータサイエンス分野の成長に伴い、これらのスキルを持つエンジニアの年収はさらに上昇する可能性があります。特に専門性の高いAI開発やデータサイエンスのポジションでは、1000万円を超える年収も珍しくなくなってきています。人工知能技術の進化に伴い、AIエンジニアやMLOps（機械学習運用）の専門家への需要は今後10年間で継続的に増加すると予測されています。さらにPythonは教育現場でも初学者向け言語として広く採用されており、これにより将来的なPythonエコシステムの拡大が期待できます。Pythonの強みは、単にプログラミング言語としての機能だけでなく、その周辺に広がる豊富なライブラリとフレームワークのエコシステムにあります。この生態系は日々拡大しており、新たな技術分野にも迅速に対応しています。例えば量子コンピューティングやブロックチェーン技術向けのPythonライブラリも登場しており、次世代技術においてもPythonの重要性は増すでしょう。クラウドネイティブな開発環境の普及により、Pythonとクラウドサービスとの連携も強化されており、GitHubのCopilotのようなAIコーディングアシスタントの普及によって、Pythonによる開発効率はさらに向上することが予想されます。■SOKUDANのフリーランス調査記事（ランキング・レポート）SOKUDANでは、毎月フリーランスに関する調査記事をランキング・レポート記事として投稿しています。＜「データでみる」フリーランス・副業の記事一覧＞【2025年】C#案件の平均年収、案件数｜フリーランス副業調査 【2025年】PHPエンジニア案件の平均年収、案件数｜フリーランス副業調査 【2025年】JavaScript案件の平均年収、案件数｜フリーランス副業調査 【2025年】Flutter案件の平均年収、案件数｜フリーランス副業調査 【2025年】Unity案件の平均年収、案件数｜フリーランス副業調査 【2025年】Javaエンジニア案件の平均年収、案件数｜フリーランス副業調査 【2025年】Goエンジニア案件の平均年収、案件数｜フリーランス副業調査 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