Pythonの副業案件を獲得するには？ 具体的な案件や獲得方法、相場単価を紹介
本記事では本業でPythonエンジニアとしてご活躍中の方向けに、副業として携われるPythonの案件の種類や相場単価、案件の具体例などをご紹介しています。 また経験の浅い方にとっても参考となるように、身に着けておきたいスキルや案件獲得までのロードマップを解説していますので、是非最後までご覧ください。
目次
改めてPythonとは？ 概念をおさらい
既にご存じの方も多いかと思いますが、改めてPythonについておさらいしてみましょう。既に業務で経験を積まれている方は、次の項目まで飛ばして下さい。
現在、特に需要が高いプログラミング言語のひとつとして、Pythonが挙げられます。Webコンテンツや業務システムをはじめ、AI開発やデータ分析といった新技術まで幅広い分野で活用されています。
高単価の副業・在宅案件として多くの募集があるため、新しい収入源としてPythonを習得し、経験を積むことをおすすめします。
ではPythonとは、どのような特長のあるプログラミング言語なのでしょうか。ここではその概要と需要・将来性について考察していきます。
Pythonは、1990年にGuido van Rossumによって開発されたオープンソースのプログラミング言語です。RubyやPHPよりも古く、昔からのエンジニアには名前を聞いたことがある人も多いでしょう。
Pythonの基本的な特長として「インタプリタ型言語」「スクリプト言語」である点が挙げられます。
インタプリタ型言語は、動作確認しやすいためデバッグが短時間で済みます。スクリプト言語は使いやすさを重視しており、記述がシンプルです。
これらの点からPythonは習得しやすく、プログラムの可読性が高いためチームでの開発や改修に向いているという利点があります。
需要の高まっているデータサイエンス領域で活用できるだけではなく、シンプルな構文であったり、自動化やWebアプリケーション開発など汎用性が高いことも人気の理由と言えるでしょう。
Pythonの需要と将来性について
Pythonは、例を挙げるだけでも以下の項目のように幅広い開発・分析に利用されています。
- AI開発
- Webアプリケーション・サービスの開発
- 業務システム開発
- スクレイピング
- データ分析・自動化
- ブロックチェーン開発
これは汎用性の高さと豊富なライブラリによって、さまざまな開発に応用が可能なためです。
特にAI開発の分野においては、GoogleやMetaといった大手企業がPythonを用いたAI向けのライブラリを公開しています。
他の言語では1ヶ月近くかかるシステム構築も、Pythonならライブラリによって数行で使用できるようになるため、現在のAI開発では、Python一択とまで言われています。
またPythonは人気の言語で、2022年IEEEの人気の言語ランキングでは一位を取得しています。
引用：IEEE
AI開発の盛り上がりを受け、世界中でPythonの需要が高まっていることが分かります。
このように、Pythonはさまざまな分野で需要があり、なかでもAI開発は他の言語では替えが効かないことから、将来性もあると考えられます。
副業としてのPython案件の種類と単価相場
副業の単価は、時給報酬制と固定報酬制の2つに分かれています。
クラウドソーシングの案件は時給単価制が多く見受けられ、約1,000円〜3,000円の間で推移しています。固定報酬制の場合は、1案件につき5万円〜30万円と振れ幅が大きくなっています。
特に実績や経験年数によって報酬が左右されやすく、専業では1、2年の経験者が月40万円、5年以上であれば月70万円程度の収入差が出ることも少なくありません。
作業別では、以下のように報酬が異なります。基本的に、下のものほど難易度の高い業務を要求されます。
| 作業内容 | 時給 | 固定報酬 |
| スクレイピング | 1,000円〜3,500円 | 1万円〜5万円 |
| メンター | 900円〜3,000円 | – |
| アプリケーション開発 | 1,000円〜3,000円 | 1万円〜30万円 |
| データ分析 | 2,000円〜5,000円 | 1万円〜100万円 |
| 機械学習 | 3,000円〜8,000円 | 10万円〜100万円 |
スクレイピング
スクレイピングはWeb上にある情報を自動的に抽出するための技術です。Pythonを使ってスクレイピングを行うと、例えばExcalやcsvなどにWeb上のデータを手動でコピー&ペーストしていた作業を自動化できます。データ分析の前段階で必要な技術です。実務としては、ある商品の口コミを自動でExcelに抽出してサービス向上のための分析に活用するといったことが挙げられます。
他の作業内容に比べて安価な傾向にありますが、案件数も多いため経験の浅い方がPythonを使って副業をする場合は、まずスクレイピングから初めて見ると良いでしょう。
メンター・講師
副業としてPythonの言語を教えるプログラミングスクールの講師や、企業内の若手エンジニアのメンターとして働く選択肢もあります。案件獲得のためには実務経験が必須ですが、プログラミングのスキルがあるだけではなく、経験の浅い人の立場になって分かりやすく説明する能力が求められます。
作業者として実務に関わる案件に比べると難易度は低めなため、安価な傾向にあります。
アプリケーション開発
PythonはデータサイエンスやAIの分野で活用されることが多いですが、Webアプリケーションの開発でも利用されます。Django（ジャンゴ）やFlask（フラスク）などフレームワークがあり開発効率を高められます。Pythonを利用し開発された有名なサービスには以下のようなものがあります。
- YouTube
- Spotify
- Dropbox
- Evernote
Webアプリケーションの開発に携わりたい場合は、PHPやRuby、JavaScriptなどの言語も合わせて習得しているとなお良いでしょう。
データ分析
Pythonはデータの収集、分析、可視化などに向いており、データを用いて企業の課題を解決することに使われています。これらデータサイエンスの需要は高まり続けており、日本だけではなく世界的に人材が不足しています。副業としての案件はそれほど多くはありませんが、求められるスキル・経験が多岐に渡るため、データサイエンティストの報酬は他のエンジニアに比べ高い傾向にあります。
AI・機会学習
機械学習の案件は、データ分析・既存システムへの機械学習の導入・サービス開発・講師などさまざまな案件があります。データベースやサーバー、クラウドサービスなどの知識も求められるため、比較的高単価な案件が多いです。経験の浅めな方よりも、実務経験を積んだ方向けの案件が主流となっています。
こちらの記事でもPythonエンジニアの年収や単価相場について詳しく解説していますので、是非合わせてご覧ください。
Pythonエンジニアの年収や案件の単価は? 基本知識と相場感を紹介
Python案件の具体例
ここからは実際にFLEXYでご紹介しているPythonの案件についてご紹介します。案件は常に更新するため既に募集が終了しているものもありますが、具体的な案件として参考にしていただければ幸いです。
【Python】データサイエンスなどのサービスを提供する企業で道路交通量調査システム関連の開発支援（フルリモート・ビジネスタイム外可）
大学研究機関との連携が強い企業で、大学教授などとディスカッションしながらご経験を積めます
■案件概要
- 職種：サーバサイドエンジニア
- 稼働日数：週2〜3日、ビジネスタイム以外の空き時間
- 報酬：〜48万円／月
- 勤務地：青砥
- リモート：可
■業務内容
- ディープランニングを使用した高精度の物体検知モデルを使用して、動画に映る物体の数をカウントする道路交通量調査システムや付随する拡張機能の開発
- 上記システムに関連するリアルタイムでの解析やクラウドでの解析システムの開発
※顧客に合わせてカスタマイズしながらプロダクト開発を進めているため、詳細な業務内容は面談時に要相談
■必須要件
- Pythonを使用した開発経験のある方
- PMなどマネジメント経験のある方
■歓迎要件
- 画像解析システムまたはAIの開発経験のある方
- AWSを使用した開発経験のある方
- C+を使用した開発経験のある方
案件のご紹介を希望される方は、FLEXYに登録（案件のご紹介）よりご応募ください。
【SQL/Python】金融機関と連携し企業同士のビジネスマッチングを生み出すことができるSaaSプロダクトを運営している企業でデータソリューション支援（リモート・ビジネスタイム外可）
中小企業のDX推進と同時に、金融機関と連携し企業同士のビジネスマッチングを生み出すことができるSaaSプロダクトを運営しています。顧客、又は提携金融機関に関するデータの分析を通して、プロダクトの改善や機能開発の方向性に大きく関わる裁量の大きいポジションで活躍して頂けます。中小企業の業務改善や、新たなビジネスの可能性を広げることにやりがいを持って経験を発揮頂ける方にはぜひジョインして頂きたいです。
■案件概要
- 職種：ITコンサルタント
- 稼働日数：週2〜4日
- 報酬：〜80万円／月
- 勤務地：麹町
- リモート：可
■業務内容
- 事業課題→分析課題への落とし込み、解決のための提案、優先順位の設定
- 事業KPI作成、データの可視化、モニタリング、レポーティング
- プロダクト開発チームと協⼒しながらプロダクト開発・改善に伴う意思決定をサポートするためのデータ収集、データ分析
上記で優先順位の高いタスクから取り組んで頂く想定です。
■必須要件
- データ活⽤を推進し、事業の数値を改善した経験
- マネジメント経験１年以上 – 統計の基本知識
- データ分析の経験が３年以上
- SQL、Pythonなどを使ったデータ分析経験
■歓迎要件
- KGI/KPI設計の経験
- データアナリスト/データサイエンティストの評価制度を作った経験
- BtoB SaaSのデータ分析経験
- データ利活⽤の⽴案・推進経験
案件のご紹介を希望される方は、FLEXYに登録（案件のご紹介）よりご応募ください。
【Python】多様な家族像の実現に向けた事業を展開している企業で機械学習プロダクトの開発支援（リモート・ビジネスタイム外可）
育児や家族を取り巻く様々な家族領域の課題解決を目指す、ユニークなドメインを持つテックベンチャー企業です。主軸は、「ママの一歩を支える」をミッションとしたサービス 「ママリ」で、妊娠・出産・育児という生活が激変する女性の悩みや不安を解消するプラットフォームで、今では300万ユーザーの「家族の声」が集まるサービスとなっております。開発だけでなく提案や改善策なども発信できる環境下で出産や育児、家計や社会の悩みの声の解決のヒントとなるプラットフォームを一緒に作っていただける方に向いています。
■案件概要
- 職種：サーバサイドエンジニア
- 稼働日数：週3〜5日
- 報酬：〜80万円／月
- 勤務地：白金高輪
- リモート：可
■業務内容
- Pythonによる機械学習モデリング
- サービスに組み込むためのAPI開発
- 機械学習基盤の構築（MLOps）
- 機械学習サービスのCI/CDの整備など
- BigQueryやRedash、Jupyterでのデータ分析と分析結果によるプロダクト提案
■必須要件
- Python等を利用した機械学習プロダクトの設計・開発・運用経験
- Python等を用いたデータ分析・モデリングの経験
- SQL・Python等を利用したデータ抽出・加工の経験
■歓迎要件
- ライフイベント/ライフスタイルの課題解決をするサービスへの関心がある方
案件のご紹介を希望される方は、FLEXYに登録（案件のご紹介）よりご応募ください。
【Python】テクノロジーの⼒で⼈々の「好き」と商品を結びつけるサービスを提供する企業でレコメンド機能の構築支援（フルリモート・ビジネスタイム外可）
2022年8月にシリーズAの資金調達、既に上場を目指されている勢いのあるスタートアップです
■案件概要
- 職種：フロントエンドエンジニア
- 稼働日数：週2〜5日
- 報酬：〜80万円／月
- 勤務地：外苑前
- リモート：可
■業務内容
レコメンド機能の構築、プロトタイプの作成
■必須要件
- Pythonを駆使したAI、機械学習の知見
- レコメンド機能をアプリケーションに実装した経験
■歓迎要件
- AWS Personalizeを使用した経験
案件のご紹介を希望される方は、FLEXYに登録（案件のご紹介）よりご応募ください。
副業を始めるにあたって身につけておきたいスキル
先にも紹介したように、初心者がPythonを始める際に、まず身につけたいのがスクレイピングの技術です。
スクレイピングは、有用なデータを抽出するためにWeb上からデータを取得・加工するソフトウェアを指します。それほど難しい作業ではなく、案件数も多いため、初心者には狙い目です。
より高いレベルを目指すのであれば、Webコンテンツやシステム開発に関連した技術を習得しましょう。たとえば、フロントエンド、サーバサイド、SQLといった知識があれば、Web関連の案件に強くなります。
高単価を狙うのであれば、機械学習やAI、データ分析といったスキルを磨く必要があります。Pythonの豊富なライブラリやフレームワークから必要なものを即座に選んで利用できるよう、実際に触れて経験しておくとよいでしょう。
また、JupyterLabやAnacondaなど、よく利用されている開発環境について理解しておくことも重要です。
Pythonのスキルを学ぶ際の注意点
Pythonのスキルを学ぶ際に注意していただきたいことがあります。Pythonは機械学習・データ分析・アプリ開発・サイト制作・ゲーム制作・自動化など、出来ることが多い言語ですので、色々と手を広げようとすると全てのスキルが中途半端になりかねません。ジャンルをまたいで手を広げようとすると、覚えることが膨大になるため挫折の原因にもなります。
Pythonのスキルを身に着ける場合は、進みたい領域を決めて学習するジャンルを限定し、専門性を深めていきましょう。手を広げるのはそれからでも遅くはありません。
こちらの記事ではPythonを会得する際のポイントについて解説していますので、是非合わせてご覧ください。
知っておくとPythonを早く会得できる5つのポイントを考察！『パーフェクトPython』著者がPythonの魅力を語る！
未経験からPythonの副業案件を取得するロードマップ
ここからはPythonを触ったことがない、または始めて間もない初心者が、副業として案件を取得するための方法を解説していきます。
Python案件の需要を調査する
前述の通りPythonは幅広い開発で使用されており、案件の種類も多岐に渡ります。しかし、開発分野によって需要には差があるので、まずはどの案件が多いのかを調査するところから始めましょう。
Pythonの主な副業案件として、アウトソーシングではスクレイピングやメンター、データ解析といった比較的ライトな案件が多い印象です。
一方、企業案件ではシステム開発がほとんどを占めます。データ分析やIoTデバイス開発といった案件もありますが、システム開発よりは数が少ないのが現状です。
また、機械学習やAIの分野は多くの求人サイトで募集があり、単価も高額な傾向にあります。
そのため、まずはスクレイピングやアプリケーション・システム開発で経験を積み、その後にAIや機械学習のスキルを身につけることをおすすめします。
スキルを身につける
プログラミング言語のスキルを身につけるには、「スクールに通う」「独学」のふたつがあります。
まず、一から学ぶのであればスクールに通うのがおすすめです。独学だと疑問点があった場合に自信で解決しなければいけませんが、スクールなら講師に聞けるのでスムーズに習得できます。
それでもあらゆる要素をカバーできるわけではないので、並行して自力で学習を深めることは重要です。
独学の場合は、インターネットや動画、書籍などをフルに活用しましょう。現在はさまざまな情報をインターネットで取得できるので、これらを活用すれば十分に習得は可能です。
なお、問題点として、古い情報の中にはすでに実用的でないコードもあるので、現場レベルで使用できるものかを自分で探さなければいけません。
ある程度のスキルが身に付いた時点で就職して経験を積み、現場のエンジニアの意見を参考にするとよいでしょう。
Kaggleでスキルを磨く（データサイエンス）
データサイエンス向けの手法ですが、スキルを磨くにはKaggle（カグル）に挑戦すると良いです。Kaggleとは世界中の機械学習やデータサイエンスに関わる人のためのコミュニティです。Kaggleでは、企業や政府などがコンペ形式でデータ分析に関する課題を出しています。コンペに参加したユーザーは課題に適した分析モデルを構築し、採用されることで企業や政府が賞金としてモデルを買い取ってくれます。
データサイエンティストとして実務未経験からスキルを磨きたい場合はKaggleに挑戦することはとても有効と言えるでしょう。
ポートフォリオを作成する
案件を取得するにあたっては、ポートフォリオを作成することが効果的です。
ポートフォリオは成果物や実績をまとめた書類であり、多くの場合、採用のために提出を求められます。
まだ成果がない場合には、スキルを身につける過程で何らかのシステム構築を行うのがおすすめです。
たとえば、自作のフリーソフトを開発してリリースできれば、それが成果物となります。ソフトウェアの内容は、希望する求人の募集内容から求められるシステムを探り、それに準じたものを選ぶとよいでしょう。
高い実績があれば、案件を得られる可能性が高まります。まずは低い難易度でもソフトの自作や案件をこなし、だんだんと難易度の高いものに挑戦して実績を積んでいきましょう。
エージェントを活用する
自ら案件を獲得したことがない、営業経験がない場合は、営業して案件を獲得することは難しいでしょう。そういった方にはエンジニアと企業を仲介するフリーランスエンジニア向けエージェントの利用をおすすめします。エージェントに営業や雑務を代行してもらうことで、個人で案件を探すよりもスムーズに案件を獲得でき、業務に集中できます。
この記事を書いているFLEXY（フレキシー）もフリーランスエンジニア向けのエージェントです。ご希望にマッチした案件をご紹介いたしますので、お気軽にご相談下さい。
自ら営業して副業案件を獲得する
自ら営業する方は、クラウドソーシングのようなアウトソーシングサービスを利用して案件を獲得します。
これまでどのようなシステムを作成し、どのようなことができるのかをスキルシートに記載して、スキルに見合った案件があれば自分から声をかけていきます。
このとき注意したいのが、クライアント情報や案件情報、報酬単価です。こうしたサービスのクライアントには、詐欺や無茶な依頼を行う人がいます。
こうした案件を掴まないために、「クライアントのプロフィールを信頼できるか」「仕事内容と報酬が見合っているか」「不自然に報酬が高くないか」を確認してください。
また、案件取得の際は、無理のない納期であるかを事前に話し合いましょう。
こちらの記事ではエンジニアの副業の始め方について詳しく解説しています。是非合わせてご覧ください。
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まとめ
Pythonは人気の高い言語で案件数が多く、比較的習得も容易なため副業に向いたプログラミング言語です。完全在宅ワークに対応した案件もあるので、本業の合間に業務を行うことができます。
また、AI開発によく用いられるという特性上、最新技術の知識や実績を要求する高難易度の案件も多く見られます。副業を行う過程で経験を積み、高単価の業務をこなせるスキルを身に着けましょう。
FLEXYにはさまざまなPython案件があります。ご希望に沿った案件をご紹介いたしますので、是非一度ご相談ください。
