Pythonエンジニアの年収が高い理由は?需要と将来性も解説

最終更新日:2024年6月27日

Pythonエンジニアの年収は、ほかのITエンジニア職と比較すると高年収であるといわれます。Pythonとは、アプリケーション開発やAI、データ分析などに使われているプログラミング言語で、人気と需要が年々高まっています。

高年収といわれるPythonエンジニアですが、どれくらいの年収を得ているのでしょうか。また、Pythonエンジニアの年収はなぜ高いのでしょうか。この記事では、Pythonエンジニアに興味がある方に向けて、Pythonエンジニアが高年収な理由や収入アップ方法、需要と将来性などについて解説します。

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この記事のまとめ

  • Pythonエンジニアが高年収な理由は、Pythonを扱えるエンジニアが少ないことと、需要が高いAI開発や機械学習で求められているから
  • Pythonエンジニアの平均年収は、レバテックキャリアの求人をもとに算出すると607万円で、一般的なITエンジニアの平均年収より高い
  • Pythonエンジニアが年収を上げる方法は、実務経験を積み実績をつくり、高年収が狙える職種につくこと

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Pythonエンジニアの平均年収

Pythonエンジニアの平均年収をレバテックキャリアの求人(2023年10月6日時点)を参考に算出したところ、607万円となりました。なお、令和4年賃金構造基本統計調査における正社員のITエンジニアの平均年収は496万円であり、Pythonエンジニアが平均年収を上回っています

以下では、職種別や他言語との比較におけるPythonエンジニアの年収レンジについてまとめました。

職種別のPythonエンジニアの年収レンジ

Pythonのプログラミングスキルがあれば、一般的なシステム開発を行うプログラマーやSEのほかにも、AIや機械学習に特化したエンジニアやデータサイエンティストとして活躍も可能です。レバテックキャリアの求人(2023年10月6日時点)を参考にした職種別のPythonエンジニアの平均年収レンジは、以下のようになります。

  • ・データサイエンティストの平均年収帯:約520〜950万円

    ・AI(機械学習)エンジニアの平均年収帯:約615〜980万円

    ・システムエンジニアの平均年収帯:約420〜770万円

    ・プログラマーの平均年収帯:約400〜710万円

一般的にプログラマーやSEよりも、専門的な知識が要求されるAIエンジニアやデータサイエンティストは、高い年収になります

世界市場のPythonエンジニアの年収情報

世界市場においてもPythonエンジニアの年収レンジは、高い傾向にあります。Qubit Labsが2023年1月に発表した「Average Software Developer Salaries: Rates Comparison by Country」によると、ジュニア、ミドル、シニアとスキル・経験別に3段階に分けた際、アメリカ市場の平均相場は85,000ドル、110,000ドル、130,000ドルと報告されています。

Pythonと他言語の平均年収比較

ここでは、Pythonと他言語の平均年収比較を紹介します。他言語を手掛けるエンジニアと比較すると、Pythonエンジニアの年収は比較的高くなります。

レバテックキャリアの求人(2023年10月6日時点)による言語別エンジニアの平均年収レンジは以下のとおりです。

  • ・Pythonエンジニアの年収帯:約450~780万円

    ・PHPエンジニアの年収帯:約440~720万円

    ・Javaエンジニアの年収帯:約405~690万円

    ・Rubyエンジニアの年収帯:約435~780万円

    ・C#エンジニアの年収帯:約435~775万円

また、Stack Overflowの最新データでは、2022年のプログラミング言語別エンジニア年収ランキングでは、同様に利用者数の多いJava(約67500ドル)、PHP(約53300ドル)、C#(約71600ドル)を押さえて、約74100ドルの年収でした。

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Pythonエンジニアの年収が高い理由

Pythonエンジニアの年収が高い理由


Pythonエンジニアの年収が高い理由は、需要が高い分野で用いられていることとPythonエンジニアが少数であることが挙げられます。Pythonの需要の高さに反して供給が追いついていないため、希少性が高く、年収も高い傾向にあるようです。

以下では、Pythonエンジニアの年収が高い理由を詳しく解説します。

需要が高いAI開発や機械学習で活用されている

現在、IT業界においては、AI・機械学習のニーズが高まっています。Pythonは、この分野におけるライブラリが充実しており、他言語と比較すると少ないコストで高度なアプリケーションの開発が可能です。コミュニケーションロボットやチャットボット、SNSのトレンド解析など、さまざまな領域でPythonが活用されています。

また、データサイエンス分野でも、Pythonの需要は大きくなっています。

150カ国2万9,000人以上の開発者を対象とした調査「Python プログラミング 2022年開発者エコシステムの現状」では、約43%のPython使用者がデータ分析に使っていると回答しています。企業においてビッグデータの活用が広がりつつある中、Pythonエンジニアの需要がさらに高まっていくでしょう。

Pythonを扱えるエンジニアがまだ少ない

Pythonを扱えるエンジニアがまだ少ないことも、Pythonエンジニアの年収を押し上げている大きな原因です。

海外に比べて日本における人工知能の研究は、まだまだ遅れています。日経経済新聞の記事によると、データサイエンス系の学部を持つ大学は2022年度時点で全国137校あり、2023年度には17校が新設を申請しているようです。しかし、拡大し続ける人材の需要に対してはまだ供給不足です。この結果、AIや機械学習の開発を進めたい企業に対して、Pythonのスキルを持つエンジニアが少ないという状況になっています。

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Pythonエンジニアが年収を上げる方法

Pythonエンジニアがさらに年収を上げるには、職種・スキル・知識の3つのポイントがあります。

年収アップを目指す方は、以下を参考に自身が描いているビジョンに合った方法を選びましょう。どの方法を選んでも、努力が必要であることは変わりません。モチベーションを維持するためにも具体的な目標を持つことをおすすめします。

実務経験を積み実績をつくる

実務経験を積み実績をつくることが、Pythonエンジニアが年収を上げる方法の基本です。実務経験があれば、対応できる業務の幅が広がり、年収の高い求人にも応募できます。

新卒やエンジニア経験が少ない場合は、開発現場でPythonのプログラミングに取り組み基礎固めをします。Pythonのプログラミングスキルを現場で磨きつつ、AIや機械学習などの知識の習得を目指すといいでしょう。それにより、先端技術の現場でPythonエンジニアとして活躍できます。その結果、高収入につながります。

高年収が狙える職種につく

順位 職種 平均年収
1 プロジェクトマネージャー 875万円
2 プリセールス 862.5万円
3 データサイエンティスト 855万円
4 セキュリティエンジニア 850万円
5 ITコンサルタント 840万円
6 AIエンジニア 827.5万円
7 Webアプリケーションエンジニア 750万円
8 データベースエンジニア 707.5万円
9 SE 650万円
10 ヘルプデスク 550万円

Pythonエンジニアとして年収アップを目指したい場合、高年収が狙える職種につくことが方法として考えられます。

上記はレバテックキャリアの求人(2023年10月2日時点)を参考に、職種別に平均年収を算出したものです。
ここでは、Pythonエンジニアのキャリアパスとして高年収が期待できる職種を紹介します。

AIエンジニア

AIエンジニアは、Pythonエンジニアが高年収を狙える職種の一つです。AIエンジニアの年収は高く、さまざまな企業が優秀なAIエンジニアを求めています

AIエンジニアとは、AIを使ったシステム構築を手掛ける職種です。アルゴリズムの開発、実装、機械学習に用いるデータ収集・整形を担当します。また、コンサルティングやデータアナリティクス関連業務を担う場合もあります。

PythonエンジニアがAIエンジニアを目指す場合は、数理モデルのコーディングや機械学習用のライブラリ活用など、機械学習に特化した開発スキルを習得しましょう。そのほかにも、データ分析やレポーティング、効果検証などの習得もおすすめします。

Webアプリケーションエンジニア

Webアプリケーションエンジニアは、Pythonエンジニアの需要が高く、高年収が狙える職種が狙える職種の一つといえます。Webアプリケーションエンジニアとは、Webブラウザ上で動作するアプリケーションを開発する職種です。

Webアプリケーションの例としては、Web会議システムが挙げられます。Web会議システムとはインターネット環境があればどこでも遠隔でコミュニケーションをとれるツールです。専用のアプリケーションまたはWebブラウザ上からアクセスして利用します。Web会議システム以外にも、クラウドストレージやSNS、動画ストリーミングサービスなど、Webアプリケーションは多岐にわたります。

このように、Webブラウザ上から手軽に利用できるWebアプリケーションの需要は、ますます拡大することが予測されます。Pythonエンジニアが、Webアプリケーション開発で求められる業務は、サーバーなどバックエンド側の開発を担うケースが多くなるでしょう。

データサイエンティスト

データサイエンティストとは、データ収集やデータ分析を専門的に担うスペシャリストです。データサイエンティストは、数学や統計学の高度な知識が求められます。そのため、年収が高い傾向です。

高度なスキルがあるAIエンジニアが、データサイエンティストの役割を同時に担うこともあります。また、AIエンジニアとして業務を積んだ後、さらなる年収アップを目指しデータサイエンティストに転職するケースもあります。

高年収が狙えるプログラミング言語を身につける

順位 言語 言語別平均年収
1 Python 912.5万円
2 Java 900万円
3 C++
JavaScript
875万円
4 C言語
PHP
862.5万円
5 Ruby 860.5万円
6 Swift 851万円
7 C#
CSS
837.5万円

Pythonエンジニアとして高年収を目指すならば、別のプログラミング言語も習得するのは非常に有効です。

多種のプログラミング言語が扱えることはエンジニアとしての市場価値を高めるでしょう。

上記はレバテックキャリアの求人(2023年10月2日時点)から言語別で想定年収の平均値を算出したものです。高年収につながりそうなプログラミング言語を新しく身につけることで、年収アップやキャリアアップが期待できます。

高年収を得るために必要なスキルを身につける

ここでは、高年収を得るために必要なスキルについて解説します。年収アップが期待される職種とも関連性の高い内容のため、これからキャリアチェンジを検討している方はぜひ参考にしてみてください。

最先端の技術を活用するスキル

Pythonエンジニアが高年収を得るには、最先端の技術を活用するスキルが必要です。AIの開発競争は激化しており、AIを構築するエンジニアは人手不足となっています。AIを構築するには、Pythonのプログラミングスキルを身につけるだけでは足りません。

AIは、IoTや5G、ロボットといった最先端の技術と併用しながら、システム開発が行われるケースが多くあります。それらの専門的なスキルが備わっているエンジニアは、極めて貴重な存在です。変化の激しいIT業界では、ITエンジニアは常に勉強し続け、スキルを磨くことが求められます。

特にAIに不可欠なビッグデータは、IoTのセンシングデバイスを活用して収集、分析するケースも多いため、Pythonと合わせてぜひ身につけておきたいスキルです。

データ分析のスキル

データ分析のスキルは、データサイエンティストを目指す場合に不可欠です。大学などで統計学を学ぶことで、データ分析のスキルを習得する方法もありますが、実務を通してデータ分析のスキルを身につける方法もあります。

また、データサイエンティストを養成する講座などを通じて、データ分析のスキルを習得することもできます。

マネジメントスキル

マネジメントスキルは、システム開発の現場で上流を目指したり、大企業への転職を目指したりするには、不可欠なスキルです。

上流工程では、部署やグループ内で働くメンバーの人員管理や工程管理を行います。そのため、技術的なスキルだけではなくマネジメントスキルも必要です。現場で開発に従事してきたエンジニアにとっては、マネジメント業務に戸惑うことも多いため、日頃から自分自身だけではなく周囲に目を配りながら仕事を進めていくことが重要です。

高年収を得るために必要な知識を身につける

ここでは、高年収を得るために必要な知識を身につけることについて解説します。

機械学習や人工知能関連の知識

Pythonは、機械学習や人工知能関連の分野で使われることが多いプログラミング言語です。しかし、Pythonを学んだだけでは、機械学習や人工知能の知識は身につきません。そのため、機械学習や人工知能関連の知識は、プログラミングとは別に習得しておく必要があります。

機械学習の概念はもちろん、クラスタリングなどの技法の理解、人工知能の応用事例とその仕組みなどを勉強しておくと、人工知能の全体象が体系的に理解できるようになるはずです。

関連記事:Pythonエンジニア向け資格を紹介!勉強法やメリットも解説

大企業や外資系企業への転職をする

大企業や外資系企業への転職をすることも、Pythonエンジニアが年収を上げる方法として有効です。大企業や外資系企業は、社員の年収が高い水準になっていることが多くあります。

さらに高年収を目指すには、大企業や外資系企業でプロジェクトマネージャーやプロジェクトリーダーに就くといいでしょう。

フリーランスになる

Pythonエンジニアとしてスキルと実績があるならば、フリーランスになることで年収アップが狙えます。Pythonエンジニアの案件単価は、他のプログラミング言語と比較して高額なため、フリーランスでも高収入が期待できます。

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そもそもPythonとは

Pythonとは1991年に開発された、読みやすさと実用性を兼ね備えたオープンソースのプログラミング言語です。

Pythonはシンプルなコードで簡潔にプログラムが書けるため、初心者にも習得しやすい点が魅力の一つです。また、多くのプラットフォームで使用できるため、他の言語と組み合わせての活用も可能です。

Pythonはシンプルかつ汎用的に使えるため、世界中で幅広く利用されています。

関連記事:Pythonとは?特徴やできること・活用事例などを解説!

Pythonでできること

Pythonは高い実用性から、人工知能や機械学習の開発、データの分析、アプリケーションの開発など幅広い分野で利用されています。

人工知能開発においては、画像解析や音声解析などもでき、データの分析では業務効率を上げるために必要な自動化に役立ちます。
Pythonの使用用途として一番多いのが、Webアプリケーション開発です。Pythonを使ったWebアプリケーションとして有名なものに『Dropbox』や『Instagram』などが挙げられます。

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そもそもPythonエンジニアとは

そもそも、Pythonエンジニアとはプログラミング言語「Python」を扱うシステムの設計やプログラミングを行う開発者のことです。Pythonは汎用的なプログラミング言語であることからPythonエンジニアの仕事内容も幅広く、大きく3つの分野に分かれています。

ここでは、Pythonエンジニアの仕事内容を解説していきます。

Pythonエンジニアの仕事内容

Pythonは、汎用的なプログラミング言語であり、さまざまなアプリケーション開発に用いられます。Pythonエンジニアの仕事内容は、主に以下の3つがあります。

Web系

Pythonエンジニアは、Web系の仕事に取り組むことが多くあります。主に、Webアプリケーションの開発などです。

Web系のプログラミング言語はRubyやPHPが有名ですが、PythonもWeb系アプリケーションの開発言語として使われています。FacebookやYoutube、Instagramといった大型SNSも、Pythonを利用して開発されています。

また、Pythonが得意とするデータ分析や機械学習のアルゴリズムを、Webアプリケーション上で実行できることも、PythonがWeb系の分野で台頭してきた大きな理由といえるでしょう。

データ分析

Pythonエンジニアは、データ分析を行い、事業改善につながる知見を抽出する仕事も行います。

Pythonは、データ分析のためのフレームワークが非常に豊富です。膨大かつ複雑なデータを高速に処理可能なフレームワークがあることで、データ分析のためのプログラミング言語であるR言語に並ぶ人気を集めています。

またPythonが、データ分析の分野で支持される理由としては、C言語やC++と異なり、インタープリタ型言語であることも一つの要因です。インタープリタ型言語は実行速度の面では劣りますが、コンパイルの必要がないため、実行結果を参照しながらプログラムを修正するという場面で高い利便性を誇ります。

人工知能・機械学習

Pythonエンジニアは、人工知能(AI)や機械学習のアルゴリズムの開発も行います。Pythonは、人工知能・機械学習の分野のフレームワークが充実しており、開発効率が優れた言語として人気を集めています。NumPyやSciPy、pandasなどが代表的なライブラリとして挙げられ、こうしたライブラリを駆使することが多いです。

関連記事:Pythonエンジニアの仕事内容とは?必要なスキル・学習方法も解説

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Pythonを身につけるには

Pythonの基礎は文法がシンプルであることから、初心者にも習得しやすいと言われています。Pythonの習得にはスクールや書籍など様々な学習方法があります。プログラミング経験や学習にかかる時間、コストなどに応じて、自分に合った学習で効率よく習得していくのが良いでしょう。

ここでは、Pythonを身につける学習方法を紹介します。

関連記事:Pythonは就職に有利!そのメリットと就職の3ステップ

プログラミングスクールに通う

プログラミング未経験者がPythonを身につけるには、プログラミングスクールに通って、Pythonのプログラミングスキルを習得しましょう。Pythonのプログラミングは独学でも習得可能ですが、体系的かつ実践的に学ぶにはプログラミングスクールが最適です。

プログラミングスクールによっては、就職や転職のサポートを行うこともあります。独学に自信がない方はもちろん、就職・転職に関しても不安な方にとっては、プログラミングスクールは強い味方となることでしょう。

関連記事:プログラマー未経験者がPythonエンジニアになるには

独学で学ぶ

独学でPythonを習得することも可能です。独学でPythonを習得するには、書籍や学習サイトを活用することになります。

書籍で学習する

Pythonに関する入門書は、近年の人気もあり多く出版されています。プログラミング経験者であれば、中級者向けの書籍を選ぶことで理解が進みます。プログラミング初心者の場合は、イラストや図などがあり、体系的に学べる書籍を選択しましょう。

学習サイトを活用する

Pythonは、学習サイトでも習得できます。プログラミングスクールが近くにない方や、スクールの時間が作れない方などは、学習サイトを利用するといいでしょう。また学習サイトは、基本的なプログラミングであれば、少ない費用で利用できることもあります。

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Pythonエンジニアの需要と将来性

Pythonは国内外を問わず、注目を集めているプログラミング言語です。GoogleやYahoo、Dropboxの開発、海外の大手企業などでPythonは採用されています。

プログラミング言語のチュートリアルの検索数を調査する「PYPL(PopularitY of Programming Language)」の2023年2月のデータでは、Pythonについての検索回数が1位となっています。また、検索回数の割合では27.7%に達したことが分かりました。2位はJavaの16.7%であったことを考えると、世界でも極めて注目度の高いプログラミング言語であることが分かります。

また、同調査において、Pythonのランキングは2005年以降徐々に上昇していることも分かります。特に2017〜2022年の年間上昇率も+7.1%と非常に高いです。そのようなことから、Pythonエンジニアの需要と将来性は、今後も高まっていくことが予測されます

関連記事:Pythonエンジニアの将来性は?JavaやRubyとも比較

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Pythonに関するよくある質問

Pythonに興味を持つ方の中では、Pythonの特徴やできること、習得に関することの疑問が多いようです。

ここではPythonに関するよくあるQ&Aに答えていきます。類似の疑問を持っている方は参考にしてみてください。

Q1.Pythonは独学だと習得までにどれくらいかかる?

Pythonを独学で習得するために必要な時間は、1日あたり3時間学習した場合、参考書を基礎から一通り理解するのに2~3ヶ月程度かかるとされています。アプリケーションの開発には、2~3ヶ月程度が必要とされています。

参考書だけでなく、自作でアプリケーションを作ってみるなど手を動かして学習すると効果的です。

Q2.Pythonでなにができる?

Pythonでできることとして代表的なものは以下の3つです。


  • ・人工知能や機械学習の開発

    ・データの分析と処理

    ・アプリケーションの開発


以上に加えて、豊富なライブラリを持っているためこの代表例以外にも対応可能で、汎用性が高い言語と言われています。

Q3.Pythonの特徴は?

Pythonの特徴として、コードがシンプルであること、ライブラリを多様に組み合わせることによってさまざまな分野の開発ができること、オープンソースの言語であることなどが挙げられます。

シンプルでありながら実用性も高いので、プログラミング初心者も習得しやすいでしょう。

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まとめ

この記事では、Pythonエンジニアに興味がある方に向けて、Pythonエンジニアが高年収な理由や収入アップ方法、需要と将来性などについて解説しました。Pythonエンジニアの年収は、ほかのITエンジニア職と比較すると高年収であるといわれます。

IT業界は人手不足が続いていること、需要が高いAI開発や機械学習で活用されていることが、年収が高い理由の一つです。

Pythonエンジニアが年収をアップさせるには、実務経験を積み実績をつくることや、高年収が狙える職種につくことなどがおすすめです。Pythonエンジニアへの転職を検討されている方は、この記事を参考に転職を目指してみてはいかがでしょうか。

関連記事:Pythonエンジニアの転職事情を解説!求人数や年収も紹介

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