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電話をするフリーランスエンジニアの年収って、高い？低い？初心者にもわかりやすく解説！
憧れのフリーランスエンジニア。でも、会社員時代と比較して、年収って上がるの？下がるの！？ フリーランス転向前と比べて大幅ダウン…という声もあれば、年収1000万、はたまた2000万も夢じゃないという声もあり、実際はどうなのか気になりますよね。 今回は、そんなフリーランスエンジニアの気になる懐事情をご紹介します。
フリーランスエンジニアの年収は高い？
年収の内訳をみると、以下の様になっています。
・200万未満→14.6%
・200～400万未満→21.2%
・400～600万未満→22.2%
・600～800万未満→18.7%
・800～1000万未満→11.6%
・1000～1200万未満→5.1%
・1200～1500万未満→1.0%
・1500～2000万未満→3.0%
・2000万以上→1.5%
・無回答→1.0%
なんと、年収800万以上の割合が、21.6%にも上ります。更に、パーセンテージは少ないですが、2000万以上が1.5%存在します。
厚生労働省発表の、平成29年版賃金構造基本統計調査によると、システムエンジニアの平均年収は550.8万円という事ですので、期待が持てますね。
プログラミング言語別の年収
では、現在市場で求められているのは、どういったスキルなのでしょうか。
特に、トレンドの遷移が激しいプログラミング言語への対応力は、フリーランスエンジニアにとって生命線となる部分です。
参考として、ハイクラス人材の転職支援サービス「ビズリーチ」が発表した「プログラミング言語別年収ランキング2018」をみてみましょう。
第1位「Go」
・年収中央値→600万円
・最大提示年収→1600万円
技術革新がいかに早いかを物語るように、早速、まだ歴史の浅いプログラミング言語が1位になっていますね。
「Go」は、2009年にGoogleがリリースしたプログラミング言語です。
あのGoogleが開発元という事もあり、近年爆発的に案件数が増えているようで、
ビズリーチが2017年に同様のランキングを行った際にと比較して、約2倍の伸び率となっています。
Go言語の公式サイトでは、言語の特徴が以下のように紹介されています。
”Goはオープンソースのプログラミング言語であり、シンプルで信頼性の高い効率的なソフトウェアを簡単に構築できます。”
上記の通りで、Go言語はシンプルで学びやすい仕様となっており、他の言語と比較しても学習負荷が小さいようです。
また、C言語・Java言語などに近しい構文のため、それぞれの言語を使用したことのある方にとって、習得しやすいのも嬉しいポイントです。
Goもコンパイル言語になりますが、コンパイル・実行ともに非常に高速であるため、Goの習熟度がさほど高くないエンジニアでも、トライ＆エラーが容易に行えます。結果的に不具合の少ない開発が実現されるのです。
スケーラビリティを意識して作られている為、大規模開発にも最適です。
従来の言語と異なる点としては、Javaでおなじみの「例外」「継承」といった概念が無いこと。
但し、いずれもGoならではの対処法がありますので、この辺りは慣れの問題かもしれません。
フリーランスエンジニア向け案件でも、Go言語のプロジェクトは軒並み高額で、月額が80～120万になることもあります。
Googleは勿論のこと、日本国内の大手企業でもGo言語を採用する企業が増えており、Go言語は間違いなく身に着けたい言語と言えるでしょう。
第2位「Scala」
・年収中央値→600万円・最大提示年収→1300万円
「Scala」も、「Go」に負けず劣らず大人気の言語ですね。
実際に、ビズリーチ調べの平均年収ランキングでも、2017年度の第1位はScalaでした。
Scalaは、Javaでおなじみのオブジェクト指向と、プログラムの基礎と言える関数型プログラミングの両面でアプローチ可能な、画期的なプログラミング言語です。
Scalaも、比較的新しい言語です。
2001年にスイス連邦工科大学 (EPFL) のマーティン・オーダスキー教授によって設計された後、2004年の初めにJavaのプラットフォームにリリースされました。
海外では、Twitter社が採用したことで一気に有名になった印象があります。
LinkedIn、Tumblrなど日本でも有名な企業の他、日本国内ではドワンゴ、セプテーニ、オプトなど錚々たる企業がScalaを採用しています。
そうした需要に反比例して、Scalaエンジニアの数は、まだまだ多いとは言えません。
Goと比較して、学習難易度が高めの言語になることが要因の一つでしょう。
但しその分、Goよりもプレイヤー数が限られる可能性が高く、フリーランスエンジニアとしての市場価値が上がることは確実です。
2018の年収ランキングで、Goに1位の座を譲り渡してしまいましたが、今後も間違いなく需要のある言語といえます。
第3位「Python」
・年収中央値→575.1万円・最大提示年収→1499万円
「Python」が、堂々の第三位にランクインしています。
近年話題の「AI（人工知能）」関連のシステム開発言語として多く採用されたことが要因として大きいと言えそうです。
テレビで取り上げられる回数も多く、お店のレジなど身近なサービスにも爆発的に普及し始めているAI。
今後、AIの開発需要は拡大するものと予想され、さらに「Python」自体プログラミング言語として人気がありますので、学習コストをかけておく価値がある言語と言えそうです。
AI分野での最有力言語ということで、最大提示年収でも2位のScalaを超えているのも見逃せません。
AIの性能は飛躍的に向上しており、機械学習・深層学習（ディープラーニング）の精度はどんどん進化しています。
特にディープラーニングは、元々、人間の脳の仕組みをプログラムであらわしたことから始まったとされており、シンプルな文法且つ、レベルの高い標準ライブラリを持つPythonは、AI開発にうってつけです。
有名なテストコード「Hello World」を、C言語で記述した場合とPythonを比較すると、C言語で複数行に渡るものが、Pythonでは1行で完結するのは有名ですよね。
コードが短ければよいという単純な評価はできませんので、良い悪いではなく特徴の差ですが、こうしたシンプルさもあり初心者にも習得しやすい言語と言われています。
エンジニア不足によりオフショア開発なども広がりを見せる中、「視認性が高い」「誰が書いてもわかる」というコードは貴重ですが、
Pythonに搭載された「オフサイドルール」は、コード中のインデントにも意味を持たせるという、今までの言語が対応しそうでしていなかった、とても便利な構造ではないでしょうか。
インデント（字下げ）の「off-side」と、サッカーのオフサイドをかけたといわれる、遊び心にも開発者の自信と余裕を感じます。
Pythonの採用企業としては、Gunosy、ソフトバンク、VOYAGE GROUPなどがあります。
第4位「Kotlin」
・年収中央値→575万円・最大提示年収→1200万円
「Kotlin」は、Java互換のプログラミング言語です。
2017年に、GoogleがAndroidアプリの開発公式言語に加えた為、そこから需要が伸びています。
従来AndroidアプリはJava、もしくはC++で開発されるのが主流でしたが、「Kotlin」はJavaと相互運用が可能なことに加え、Javaでサポートしていない機能を多数実装している為、Google公式発表の後押しもあり、「Kotlin」を採用する企業が増えてきました。
また、既にJavaで組まれているプロジェクトに、Kotlinで追加開発を行うことができるなど、プログラマー・エンジニアにとって使い勝手が良いのも大きな特徴です。
Javaで組んだクラスをKotlinで継承することも可能ですし、言語としてもJava経験者には習得しやすいようです。
さらに、コードの雰囲気としてはC言語に近しいものがあり、ブロックやコメントの記法など、細かい部分で、これまで習得してきた言語の知識や感覚を活かすことができます。
それでいて、コード末尾のセミコロンが省略可能であるなど、新しい言語ならではのシンプルさも持ち合わせています。
第5位「TypeScript」
・年収中央値→575万円・最大提示年収→1200万円
JavaScriptの課題を補うために登場した言語で、JavaScriptの上位互換的なプログラミング言語になります。
マイクロソフトによって、2012年に開発されました。
JavaScriptではなかなか難しい面が多かった、大規模アプリケーション開発に対応できる言語です。
さらに、JavaScriptと互換性がある為、前述のKotlinとJavaのように、JavaScriptと相互運用することが可能です。
JavaScriptのコードからTypeScriptを呼び出す、JavaScriptのライブラリを使用する、といった使い方が可能になりますので、既存のプロジェクトから移行しやすいのが大きなメリットと言えるでしょう。
JavaScriptはかなり広く普及しており、イチから組み替えるのは大変ですので、徐々にTypeScriptへ移行していく、という流れが生まれつつあるようです。
TypeScriptはJavaScriptにコンパイルされますが、コンパイル前後のコードがほぼ変わらない点を見ても、JavaScriptを習得した際の知識がそのまま活用できるはずです。
しかしながら、実際にTypeScriptでの開発経験者の声としては、意外と型・設定が複雑なために、思ったより習得に時間がかかるという意見が一定数あるようです。
確かに、気軽に導入できるJavaScriptを「大規模開発に耐えうるように」というコンセプトで生まれた言語ですので、比較してしまうと難易度は上がるかもしれません。
その難しさは、言語がもつ自由度故かと思われます。その自由度の分、様々な開発案件で重宝されるはずですので、苦手意識がある方もまずは慣れるところから始めてみてください。年収アップにつながるチャンスが広がる事と思います。
第6位「R」
・年収中央値→574.8万円・最大提示年収→1000万円
統計解析向け、データ解析を専門とするプログラミング言語です。
これだけ聞くと難しそうに思えますが、コード自体はさほど難しくはありません。
なにより、Javaなどの汎用言語とは異なり、データ解析に特化した言語である為、「R」でできることは限定的です。
ただその分、グラフ作成などデータ解析においては便利な機能が充実しており、シンプルなコードで実装することができます。
統計解析、と言われるとPythonとの違いが気になる方もいらっしゃるのではないでしょうか。
2つの言語の比較を簡単にまとめると、Pythonは汎用言語となり、解析以外すべてをまかなえる言語ですが、R言語は解析のみに特化しており、その分データ解析についてはPythonよりも機能が充実している、といった感じです。
その為、データサイエンスだけを突き詰める場合はR言語が採用されるケースが多く、海外ではGoogle、facebook、国内ではDeNA、ドリコム、などでR言語が使われています。
フリーランスエンジニアとして、案件を獲得するにあたっては、やはり案件数でいうとPythonの方が多く、最大提示年収でもR言語は劣りますが、意外にも圧倒的な差がついているわけではありません。
需要としては高まっている言語になりますので、興味があれば勉強会などに参加するのも面白いかもしれませんね。
第7位「Ruby」
・年収中央値→550万円・最大提示年収→1200万円
日本初のオブジェクト指向スクリプト言語、「Ruby」。
Webベンチャーやスタートアップのサービスで一気に普及した感がありますね。
フレームワークを活用した開発に特徴があり、他の言語と比較して工数・コスト削減につながりやすいところが魅力です。
数々の有名Webサービスでも採用され、飛ぶ鳥を落とす勢いだったRubyですが、最近では若干将来性を不安視する声も上がってきました。
その中に、近年拡大の一途を続けるAIやデータサイエンス領域でRubyがほぼ使用されておらず、このランキングでも上位につけている「Python」に、シェアを奪われるのではないか…という点があります。
さらに、「Ruby」のメリットとされていたフレームワークについても、他の言語が追い付いて来ているといった、時代の移り変わりもあります。
しかしながら、Rubyが優れた言語である事実は変わりませんし、需要は一定して存在します。
現状、案件数でいえば圧倒的に多いのがRuby案件となっています。
案件単価や年収の側面でPythonに負けているのは、プレイヤーの多さ故、というところがありそうです。
第8位「Swift」
・年収中央値→550万円・最大提示年収→1200万円
年収中央値、最大提示年収ではRubyと同様ですが、案件数は3分の1ほどとなります。
その理由は、SwiftがAppleによって2014年に発表された、かなり新しい言語であること（コードの公開は2015年）や、領域がiPhone・iPad・AppleWatchといった、Apple社に関わるものが主であることが挙げられます。
Swiftは、過去のApple製品関連アプリの開発言語に使われてきたObjective-Cと互換性を持ちながらも、
これまでに紹介したRubyやPythonのような、シンプルで無駄のない、Appleらしい現代的なプログラミング言語です。
iPhone、iPodtouch、iPad、Mac、Apple watchのアプリ開発すべてをこのSwiftで制作できるようになりますし、
Swiftの普及に当たってはAppleが先導していますので、今後の拡大には期待が持てますね。
現時点では案件数こそまだ少ないようですが、iphoneの市場が大きい日本では、Swiftを取り入れたい企業は増加傾向にあります。
更に、まだ技術者が少ない為、一つ一つの案件単価は高くなる傾向にあるようです。
第9位「Perl」
・年収中央値→525万円・最大提示年収→1200万円
ここでようやく、歴史の古い言語が登場しましたね。説明の必要が無いくらい基本的な言語「Perl」が第9位となりました。
これは、PerlがWebアプリ開発に適した言語であることと、近年のWebアプリ需要の増加、Perlエンジニアを確保しやすいといった要因が組み合わさっての順位かもしれません。
Perlは、学生時代に習ったという方も多いのではないでしょうか。
コンパイルも不要で、導入しやすいのが特徴です。
しかしながら、上位にランクインしているRuby、Pythonと比較して、言語としての人気が低迷し始めているのは確かです。
こうした時代の流れを受けて、姉妹言語の「Perl 6」が発表されていますが、大きなインパクトを与えるまでには至っていないようです。
Perl製のCMS「MovableType」が、PHP製の「WordPress」にシェアをごっそり奪われてしまったのも、Perlの存在が薄くなるきっかけの一因では、と予測する方もいらっしゃるようですね。
第10位「C」
・年収中央値→525万円・最大提示年収→1000万円
プログラミング言語の重鎮と言える「Ｃ」言語が10位に着けたようです。
幅広い汎用性や、最速ともいえる処理速度を誇り、言語として確かな歴史もありつつAI（人工知能）にも対応可能…と、まさに万能のプログラミング言語です。
その分、学習コストはかかる傾向が見えています。
比較的新しい言語は、フレームワークやライブラリの充実化、コードのシンプル化など、習得しやすいものが増えていますが、
C言語はコンパイル作業も必要、文法も機械的、開発環境の整備もひと手間かかります。
ただ、結果的にC言語を習得することで、一通りの開発スキルが身に付くはずです。
【参照元】https://www.bizreach.co.jp/pressroom/pressrelease/2018/0807.html
会社員との比較
平成27年度発表の、国税庁による「民間給与実態統計調査結果」では、一部エンジニア以外も含まれますが、IT関連職種の平均年収は575万円、中央値は500万円～600万円とされています。
フリーランスエンジニアの場合、約半数は600万以上の年収とされていますので、同じか少し高いようです。
また、フリーランスであれば、前述のプログラミング言語別年収ランキングにあるような高額案件を目指しに行く動きを取りやすい為、一概には言えませんが、ITエンジニアの場合、その時代に合ったスキルがあれば、会社員よりも高い年収を目指すことができます。
しかし逆の面もあり、自分が得意とする技術領域が衰退してしまった場合、年収が大幅に下がってしまう危険性もあります。
更に、退職金がない・社会保険料が全額負担になる・フリーランスに課される税金（個人事業税など）がある、等、金銭面での反でもありますので、
その年の年収だけで、単純に比較するのはナンセンスと言えるかもしれません。
【参照元】https://www.nta.go.jp/information/release/kokuzeicho/2016/minkan/index.htm
フリーランスエンジニアが年収を上げるには
スキルアップ
まずは、とにもかくにもスキルアップです。プログラミング言語別の年収例を見てきましたが、やはり、難しい・新しいなどの理由で技術者が少ない言語に対応できるエンジニアは重宝されますし、単価も高くなります。
フリーランスの場合、年収は案件に左右されますので、どれだけ良い案件にジョインできるかは非常に重要です。
スキルが無い場合、自分で案件を選ぶ選択肢の幅が狭くなりますので、年収を上げるどころか、会社員時代を下回ってしまう危険性も…。
独学、各種セミナー、エンジニアイベントや勉強会の活用、そして案件の中でどんどんスキルを磨くことが、年収アップにつながります。
伸びしろのある言語を身に着ける
一時の「Ruby」ブームを知っている方にはイメージが付きやすいかもしれません。市場のニーズに合致し、更に新しく登場したてプログラミング言語は、プレイヤーが少なく慢性的な人手不足になる為、案件の単価も上がりがちです。
さらに、会社員エンジニアの場合、日々雑多な業務に追われ、新しい言語の習得には時間がかかりますので、ある程度時間を自由に使える、フリーランスエンジニアには大チャンスです。
年収ランキングでも1位だった「Go」、2015年にソースが公開された「Swift」、AI市場の活性化が期待される「Python」などは、まさにその筆頭。
上記以外にも、今後思わぬ形でシェアを取っていく、伸びしろのある言語がでてくるかもしれません。
常にアンテナを張っておくようにしましょう。
コミュニケーションに「少しだけ」気を付ける
エンジニアあるあるで必ずと言っていいほど登場するキーワード「コミュニケーション」。エンジニアと、他の職種とのコミュニケーションは、本当に難しいですよね。
どの職場でも、必ず何かしらコミュニケーションの問題を抱えていると言っても過言ではないかもしれません。
そこで、案件に入ったら「少しだけ」、コミュニケーションに気を付けてみてください。
失礼な話ではありますが、大多数の方が「エンジニアは何を言っているかわからない」という印象を少なからず持っている中で、「〇〇さんとはスムーズにコミュニケーションができる！」という、良いギャップを生み出すことができるはずです。
フリーランスエンジニアが集中すべきは、基本的には依頼された開発などの技術領域になりますので、過剰に気を遣う必要はありません。素の状態よりも「少しだけ」、相手の話に耳を傾ける、相手にわかりやすく、専門用語を使わずに話す、などを心掛けるだけで十分です。
コミュニケーション能力のあるエンジニアはどんなプロジェクトでも重宝されますので、条件の良い案件につながる第一歩になるはずです。
情報発信する
上級者向けの年収アップ対策になります。何らかの開発事業を行っている企業が、その技術情報をテックブログで公開するのと同じようなイメージで、
自分の持っている技術・考えを、ブログやSNSで発信するのです。
内容が良ければ、そうしたメディア経由でお声がかかることもあるでしょう。
特に、得意分野と呼べる技術領域があれば、積極的に情報発信を行ってみてください。
上述の、プレイヤーが少ない領域でしたら更にチャンスです。
1点注意が必要なのが、マイナスになる可能性もあるということ。
技術への認識が間違っていたり、雑記として書いた記事に批判が集まってしまったりすると、案件のお声がかかるどころか、逆に嫌厭されてどこにもアサインされなくなってしまうなどのリスクもあります。これは、プライベートで使用しているSNSにも同じことが言えますので、くれぐれも扱いは慎重に。
契約以上に稼働しない
線引きが難しい問題ですが、フリーランスエンジニアは時間との勝負。案件を掛け持ちすることもありますので、とにかく、いかにうまく時間を捻出するかが重要です。
その為、特に付き合いが長くて関係も良好なクライアント程、契約内容の線引きがなあなあになって、本来であれば対応しなくてよい不具合対策などを相談されてしまうことが出てくる場面が多々あるようです。
そうした依頼に対しては、うまく断る技を身に着けておくとよいでしょう。
お世話になっているから、次の案件でも使って欲しいからなどの打算で無償対応してしまうと、必ず常態化してしまいますよ。
本来、他の案件やスキルアップに使えるはずの時間をボランティアに使ってしまうのは、長い目で見たとき、フリーランスエンジニアとしてのキャリアアップの妨げにもなりかねません。
無下に断るのではなく、他の案件を抱えているなどの理由で、上手く捌けると理想ですね。
人脈を大事にする
フリーランスになると、本当に必要なメンバーとだけ関わればよくなるため、会社員と比較すると出会う人数は減少する場合が多いと思います。基本的には良い面の方が多いかと思いますが、関わる人が減ると、比例して「活きた情報」を得る機会も減ってしまいます。
「人脈」というと、あまり良くないイメージをされる方も多いかもしれませんが、直接的に案件を取ってくるため、というよりも、プログラミング言語のトレンドや市場の浮き沈みといったアンテナを張っておくべき情報源が少なくならないように、一度関わった相手とは大事に人間関係を築くようにしてください。
エンジニアの交流・勉強・情報交換のイベントも意外と多く、仕事やスキルアップに直結しますので、相手を疎かにしたせいで参加しずらい…といったことが無いように気を付けましょう。
エージェントを活用する
ここまで紹介した年収アップの方法は基本的に独力で行うものでした。ただ、日々忙しく案件をこなしながらとなると、全てを自分一人で対応するのはかなり大変です。
特にフリーランスになりたての時期や、キャリアの方向転換を考えるとき、案件の切れ目…等々、誰かの力を借りたいタイミングは多々訪れるかと思います。
そこで、フリーランスの強い味方になってくれるのが「フリーランス特化型エージェント」。理想の案件探しや、就業後に何か問題が起きた場合のサポートなど、
本来専念したい、業務やスキルアップ以外に必要なことを全て代行してもらえます。
何よりも、自分では切り出しづらい単価の条件交渉を、プロにお任せできるのが大きなメリットと言えます。
まとめ
フリーランスという働き方は、会社員時代には考えられなかった高い年収を目指すことができます！
最後に取り上げた年収アップの方法を、できるものから始めてみてくださいね。
