Rのフリーランス案件情報 R PROJECTS
Rとは？
Rはプログラミング言語の一種で、「R言語」とも呼ばれています。ニュージーランドのオークランド大学で開発された、誰でも利用できるオープンソース型のプログラミング言語で、主に統計解析への利用を想定している点が特長です。
統計解析への利用を目的として開発されたため、柔軟性よりも専門性を重視しており、高度なデータ解析処理やグラフのプロットなどに対応しています。特に、近年ではAI分野が発展してきていることから、AI開発に活用するための統計解析を、R言語で行う例が増えてきています。
R言語は、インタプリタ型で一行ずつ、命令を解析する方式を取るため、PCをはじめとした、さまざまな環境や端末で利用できる点も強みです。
Rフリーランスエンジニアに必要なスキル
R言語のフリーランスエンジニアとして活躍するために、必要なスキルとして、R言語や統計学の知識に加え、フリーランスエンジニアとして案件を獲得するスキルなどが挙げられます。
R言語のフリーランスエンジニアとして活躍するためには、R言語に関する十分なプログラミング知識やスキルが欠かせません。クライアントのさまざまな依頼に対応できる能力を身につけて、幅広い案件に取り組めるように備えておくことが大切です。
企業に所属せず、フリーランスとして活躍したい場合は、常に市場の動向にアンテナを張り、最新の技術を学び続ける意欲を持つことも重要なポイントになります。
また、前述のように、R言語は統計解析に特化したプログラミング言語です。したがって、単にR言語の知識を身につけるだけではなく、統計学を理解した上で、開発に臨まなければなりません。R言語を扱うエンジニアとして活躍するためには、プログラミング言語の学習と並行して、統計学の知識も習得しましょう。
フリーランスエンジニアとして働く場合、新規案件を自分で獲得するスキルが求められます。案件の獲得方法はさまざまですが、知人の紹介や人材を必要としている企業に、直接営業をかけるなどの方法があります。自分だけでは、案件を探すことが難しいと感じる場合は、フリーランスエンジニア向けのエージェント利用もおすすめです。
Rに関する資格
現状、R言語のスキルを、直接的に測定するための資格はありません。しかし、R言語を活用する、代表的な職種の「データサイエンティスト」にかかわる資格を取得すれば、R言語の知識レベル証明やスキルアップの際に役立ちます。
R言語を極めたい人におすすめの資格としては、「データベーススペシャリスト試験」や「統計検定」「G検定」「E検定」などが挙げられます。
・データベーススペシャリスト試験
データベーススペシャリスト試験は、IPA（情報処理推進機構）が主催している資格試験です。IPAでは、情報処理にかかわる知識やスキルを、さまざまな観点から問うための試験を、カテゴリー別に開催しています。データベーススペシャリスト試験は、データベースにかかわる高い水準の知識・スキルと経験値が求められます。
データベーススペシャリスト試験は、IPAの資格の中でも「高度情報処理技術者試験」に位置しており、難易度は比較的高い試験ですが、合格すればデータベース設計をはじめとした、システム開発のスキルを証明されるでしょう。
・統計検定
統計検定は、一般社団法人日本統計学会による検定試験で、統計にかかわる知識やスキルを測定するための資格です。準1級を含む、4級～1級の5つのランクに分かれており、現在の自分のスキルに合わせて挑戦できます。
コンピュータを使った「CBT方式」を採用しているため、最寄りの会場での受験が可能であり、試験日も柔軟に選べます。R言語の習得と同時に、統計学を学びたい人には、ぴったりな資格です。
・G検定・E検定
G検定とE検定は、ともに一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している検定試験で、ディープラーニングにかかわる知識やスキルが問われます。R言語は、ディープラーニングとも一部接点があるため、これから学び始める場合、おすすめする資格のひとつです。
特に、R言語のフリーランスエンジニアとして、AI開発を行いたい場合は、取得しておいた方がよいでしょう。G検定は幅広い視点において、ディープラーニングを扱うジェネラリスト向けであることに対し、E検定は現場で実装を担うエンジニア向けです。
Rの習得難易度・勉強方法
R言語の習得難易度はそれほど高くなく、初めてプログラミング言語を学ぶ人にとっても、比較的取り組みやすい言語です。「Rstudio」という統合開発環境を利用できるため、用意されているサンプルスクリプトを組み込むだけで、実装が完了するケースも少なくありません。関数やパッケージ、ライブラリをうまく活用することにより、開発を効率化しやすい言語でもあります。
また、無料で利用できる言語であることから、「まずはひとつプログラミング言語を習得したい」という人にも適しています。
ただし、他のプログラミング言語とは異なり、R言語には「統計学の知識が求められる」ことが特長です。精度の高いデータ解析を行うためには、導き出されたデータの中から、必要なものを取捨選択して、開発を進める必要があります。R言語の習得に臨む場合は、最初に統計学から学んでおくとスムーズでしょう。
R言語の勉強方法としては、個人が運営しているWebサイトの解説ページや書籍で独学する方法、専門のスクールに通いながら学ぶ方法などがあります。統計学の知識は、前述した統計検定の取得を目標にして、参考書で学ぶ方法が最適です。
Rの将来性
前述のように、現在はAI活用が世界的に注目されており、統計解析を強みとしている、R言語の需要は高まっていくと考えられます。
現状において、AI開発に最もよく利用されている言語は「Python」ですが、R言語のように統計解析に特化したプログラミング言語ではないため、統計解析にかかわる学習コストが高額になりやすいデメリットがあります。また、ライブラリが比較的小規模であり、希望の機能を実装するまでに、開発期間が長くなりやすい点もデメリットのひとつです。
一方のR言語は、充実した統合開発環境が用意されており、関数やパッケージ、ライブラリが非常に充実しています。統計解析に特化していることから、AIへの活用もしやすく、開発期間を短縮できる点がメリットです。
さらに、オープンソース型の無料利用できる性質も相まって、開発コストの削減も可能です。このことから、今後はPythonとともに、R言語による、AI開発需要が一定数見込まれると想定できます。
業務効率化や生産性の向上が重視される現代において、現場へのAI導入はますます進んでいくでしょう。したがって、AI開発のエンジニア需要も高まり、R言語の将来性も決して暗くはないと考えられるのです。
R案件ならFLEXYがおすすめな理由
R言語のフリーランスエンジニア向けの案件を探しているなら、「FLEXY」がおすすめです。FLEXYでは、エンジニア向けに稼働日数が週1～5日の案件を紹介しています。
無料登録を完了すると、登録者向けのPROポータルを利用できる上、案件紹介を希望する際の、案件リクエストの追加も可能です。自社サービス案件も多数あり、登録者のライフスタイルに合わせて、働く場所や稼働日数を柔軟に調整できるなど、フレキシブルな案件を見つけられる点が特長です。
フリーランスのR案件・求人動向
フリーランス向けのR言語の案件や求人は、2022年現在において、JavaやC言語などに比べると、決して多くはありませんが、約数十件を安定的に探し出せます。
PythonやSQLなどの言語を、同時に扱う案件や求人が多く見受けられるため、R言語のフリーランスエンジニアとして、これらの言語を並行して学んでおけば、より案件を獲得して、幅広い領域で活躍できるかもしれません。
R案件・求人の報酬相場
R言語の報酬相場は、月額が約60万～110万円と、案件によってさまざまです。開発環境や使用言語によっても異なりますが、開発規模が大きな案件や、プロジェクトリーダーとしての役割を期待される案件については、単価も比較的高額に設定されるケースが多くなります。
単にチームメンバーとして参画するよりも、大人数のプロジェクトを取りまとめて、プロジェクトを成功に導く役割を期待される案件の方が、求められるスキルや経験のハードルが高くなる傾向にあります。中には、「R言語を使用した分析経験〇年」などの条件が設けられている場合も考えられるため、求人内容によく目を通すことが大切です。
求人の多くは関東圏に集中しているため、報酬相場におけるエリア差は見られませんが、今後地方を拠点とした開発が増えてきた場合に、単価に差が付く可能性はあるでしょう。
R案件のよくある質問
R言語はどのような言語で、どんなプログラムに使われていますか？
R言語は、統計解析に特化したプログラミング言語です。オープンソース型なので無料で使用でき、高度なデータ分析やデータ加工、AI向けの機械学習分析などに使われています。
R言語のフリーランスエンジニア向け案件はどのような仕事内容が多いですか？
データサイエンティストとしてのマーケティング用途のデータ分析や、AIエンジニアとしてのAIシステム構築、ソフトウェアエンジニアとしての位置情報サービスの開発などが中心です。
R言語を学習するために必要な環境は？
オープンソース型のため、WindowsやMacOS、UNIX系システム（FreeBSD・Linux含む）で動作します。PCを所有している人であれば、一般的には問題なく動作すると考えられます。
R言語と並行して学ぶのにおすすめの言語は？
R言語と同様にAI開発に利用される言語として、Pythonを学ぶこともおすすめです。また、データサイエンティストとして活躍したい場合は、データベースのひとつであるSQLを求められる場面も多いため、データベースについて学ぶ方法もあります。