データベースエンジニアはフリーランスでも通用する？市場と需要を俯瞰で解説！

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昨今フリーランスとして活動するエンジニアが増えていますが、データベースエンジニアも例外ではありません。

フリーランスの案件募集数は増加傾向にあり、今後もしばらくは伸び続けていくでしょう。

本記事ではデータベースエンジニアとしてフリーランスになりたい人に向けて、実際の需要や案件獲得方法、将来性を詳しく解説します。

自身の強みを活かしてフリーランス案件を獲得するには、対象の業界に強いエージェントの活用がおすすめです。

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フリーランスにおすすめの案件探し方法

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現在のデータベースエンジニアのフリーランス需要

現在のデータベースエンジニアのフリーランス需要は高いです。

たとえば大手クラウドソーシングサービスの「ランサーズ」で”開発”と検索すると8,500件以上ヒットします（2023年9月末時点）。

ではなぜいまフリーランス需要が高まっているのか、その理由を3つの観点でみていきましょう。

• IT市場が拡大している
• DXが加速している
• データベースエンジニアの需要が高まっている

IT市場が拡大している

まずIT業界全体の規模として、ICT関連の全体規模はここ数年右肩上がりです。

総務省の情報通信白書によれば、2021年の世界のICT市場規模は465兆円にものぼり、前年度比12.5%の増加となっています。

日本国内だけでも13兆円を超える規模があり、予測値でも今後しばらくは増加する見込みです。

身近な例であるテレビなどの放送業界が3～4兆円ほどの売上であることを考えると、ICT業界は実にその3倍以上もの売上を叩き出しているのです。

当然ですが、売上を出すためには多くのヒト・モノ・カネのリソースが必要であり、人材や資産の流動性が高まります。

すると企業側もよい人材を確保するために好待遇の求人を広く募集するため、門戸も広がりよりよいサービスを提供できる好循環に入ります。

まずは、IT業界の市場規模が拡大傾向にあることを認識しておきましょう。

参考：令和4年度版 情報通信白書 ICT産業の動向 | 総務省

DXが加速している

IT業界の隆盛を土台に、DX（デジタルトランスフォーメーション）も活況です。

2019年より流行していたCOVID-19の影響により、中小企業から大企業までビジネスの現場はさまざまな変化を求められました。

VPNなどのセキュアなネットワーク技術や、遠隔会議システムの普及によるリモートワークの円滑化など、デジタルが環境変化のかじ取りを担っていたのは間違いありません。

このようなビジネスの変革にともない浮かび上がったのが”ムダな定常業務”です。

不要な仕事をDXで削減し、創造的かつ生産的な業務に人を割り当てる機運が高まりました。

DXが促進されることでエンジニアの需要も増し、フリーランスの需要も比例して増えているのが現状です。

データベースエンジニアの需要が高まっている

業界全体の後押しを受けながらも、特にデータベースエンジニアの需要は増加しています。

理由は以下の2点です。

• 新たなビッグデータビジネスの創出
• AIの台頭

詳しくみていきましょう。

新たなビッグデータビジネスの創出

まずビッグデータ活用によるビジネス創出のニーズです。

2010年ごろからビッグデータを活用する試みは行われていました。

そして近年スーパーコンピュータなど、ハードウェアの進化やNoSQLなどの新技術の発展によって高速かつ高精度なデータ解析が可能となっています。

そこで活躍するのがデータベースエンジニアです。

データベースエンジニアは大量に蓄積されているデータから独自の視点や切り口でデータを抽出し、ビジネスに利用できそうなインサイトを見つけるサポートができます。

最近では飲料メーカーがアイトラッキング情報を解析して自販機商品の並びを変えることで売上増を達成したり、気象予報にもビッグデータが活躍中です。

これらデータ活用をリードできるのはデータベースエンジニアの大きな強みとなるでしょう。

AIの台頭

次にChatGPTをはじめとする生成系AIの隆盛です。

チャット形式でさまざまな問いかけに有益なレスポンスを返すChatGPTですが、この技術もビッグデータによって支えられています。

機械学習が行われたAIが問いを解析し、Web上に存在する膨大なデータから適切な回答をピックアップして出力するのがおおまかな機能です。

このとき、”こういった質問にはこの回答を出すのがよい”という経験を何百回もAIに学習させ、その蓄積でAIは進化していきます。

大量のデータをうまく取り扱い、どんな応答がユーザーにとって望ましいのかを機械に覚えさせていくプロセスでデータベースエンジニアが活躍するというわけです。

そのほかにもDALL・Eなど多数の生成AIが作られており、技術の加速度的な進化の中でデータベースエンジニアの需要も相対的に高まっています。

以上、データベースエンジニアの需要が高まっている理由を解説しました。

プロジェクトが同時並走するとデータベースエンジニアの絶対数が必要です。

企業側も1から社員を育てるよりも、優秀な在野のエンジニアに掛け持ちで入ってもらう方が効率的なため、フリーランスの需要も高まっています。

自身の強みを活かしてフリーランス案件を獲得するには、対象の業界に強いエージェントの活用がおすすめです。

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続いてフリーランスのデータベースエンジニアとして案件を獲得するにはどうしたらよいか、具体的な方法をみていきましょう。

データベースエンジニアのフリーランスの案件獲得方法

データベースエンジニアがフリーランスとして案件を獲得する方法はおもに以下の3つです。

• クラウドソーシングで案件を探す
• フリーランスエージェントに案件を探してもらう
• 知人や友人など人づてで案件を獲得する

順を追ってみていきましょう。

クラウドソーシングで案件を探す

まず王道なのがクラウドソーシングを利用した案件探しです。

代表的なクラウドソーシングサイトとしてはランサーズやクラウドワークス、スキルマーケットのココナラなどがあげられます。

上でも述べたとおり、エンジニアの募集はランサーズの件数が多くなっており、データベースエンジニアとして案件を探すのであればまずこちらを見てみましょう。

クラウドソーシングのメリットやデメリットは以下です。

• メリット：案件数が多いこと
• デメリット：発注者、受注者いずれも質がピンキリであること

メリット：案件数が多いこと

まずメリットは案件の絶対数です。

数百件、数千件という件数の中から自分と条件があうものを選べるのは大きなメリットとなります。

完全在宅が可能なのか、週2日の稼働で条件に合うものがないか、特定の技術を活かせる募集がないかなど、その観点はさまざまです。

案件数が多ければ自身とフィットするものも探しやすくなるため、この自由度の高さがクラウドソーシング最大の魅力でしょう。

デメリット：発注者、受注者いずれも質がピンキリであること

デメリットは全体的な職業人としての質がピンキリとなっていることです。

しっかりと登記された法人が発注をかけている場合はなにも心配はいらず、安心して仕事を受注できます。

しかし個人で募集をかけていたり、企業としてまだ事業スキームが確立されていない発注者の場合はそうもいきません。

仕事のやり取りがスムーズに進まず、実際に仕事を始めようにも契約書もなしに作業依頼をしてくるなんてことも十分発生します。

マーケットとしての規模が大きくなれば仕方のない部分ですが、こういったメリット・デメリットをしっかりと天秤にかけて案件獲得に臨むのがおすすめです。

フリーランスエージェントに案件を探してもらう

続いてはフリーランス専門のエージェントを利用する方法です。

最近ではフリーランスエージェントを利用する人が増えており、フリーランス白書2023によればフリーランス全体の12.4%もの人がエージェント経由で仕事を獲得しています。

エージェントを利用するメリット。デメリットは以下のとおりです。

• メリット：高単価の案件を獲得しやすい
• デメリット：エージェントのマージンによって期待値ギャップが起きやすい

メリット：高単価の案件を獲得しやすい

エージェントを利用する最大のメリットは案件の単価が高まることです。

エージェント各社が、サービスを利用してもらうために大きく打ち出しているのが単価の金額です。

月額150万円以下の案件はありません、などと高単価を約束する形で顧客獲得を推進しています。

中単価の案件を複数行うよりもフリーランスとしては会計処理など事務上でも省力化できるため、高単価案件を獲得するのは合理的です。

エージェントは大企業とのパイプを持っていることもあるので、その点もメリットとなるでしょう。

デメリット：エージェントのマージンによって期待値ギャップが起きやすい

エージェントの介在によって、依頼元企業とフリーランスとの間で期待値のギャップが起きやすいのがデメリットです。

たとえば、月額200万円の単価で元請けが発注しており、エージェントの手数料が20%だったとします。

すると、フリーランスの手元に入ってくるのは200×0.8=160万円となるため、元々の単価と40万円ものギャップが生じます。

このとき元請けの期待値は200万円分の仕事にもかかわらず、フリーランス側は160万円の仕事を実施すると発生するのが期待値ギャップです。

この場合は、元請けもフリーランスもいずれも不幸な思いをする可能性が高まるため、エージェントを利用する際は注意しておいた方がよいでしょう。

フリーランスにおすすめの案件探し方法

フリーランスエージェントは、それぞれ保有している案件が異なるため、2〜3社に登録しておくと収入が途絶えるリスクを軽減できます。
迷った場合は、実績が豊富な『Tech Stock』や、年齢不問/ハイクラス案件特化の『エイジレスフリーランス』がおすすめです。

①Tech Stock　
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スキルアップや税務関連のサポートなど、フリーランス向け福利厚生サービスも利用可能なため、まだどこにも登録していない人でも安心して利用できます。
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②エイジレスフリーランス
年齢不問/上流商流のハイクラス案件に特化したエージェント。
SIer・コンサル・大手SESなどの案件を多数保有しており、ユーザーからの評判が良く誠実な対応も強みです。
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知人や友人など人づてで案件を獲得する

最後の3つ目は、面識のある人から案件を紹介してもらう方法です。

これが1番件数が多く、確実かつ信頼性の高いルートとなります。

たとえばもともとSIerに勤めていて独立した場合など、元同僚や元クライアントからデータベースエンジニアを必要としている企業を紹介してもらうパターンです。

これのメリットやデメリットは以下のとおりとなります。

• メリット：信頼関係がある状態で仕事が始められる
• デメリット：プレッシャーが高まりやすい

メリット：信頼関係がある状態で仕事が始められる

まずなによりも互いの信頼度が高いことがメリットです。

紹介者を介在しているため、”あの人が紹介したならきっと大丈夫だ”という前提を互いに持つことができます。

エンジニアリングをするうえで信頼関係は定性面だけでなく定量面でも非常に重要です。

なにかひとつのタスクを取り上げてみても、信頼関係があれば重箱の隅をつつくようなレビュー指摘やリテイクは発生しづらくなります。

信頼関係がなければ1から10まですべてをチェックされて直しが入ることもあり、仕事を進めづらい状況が起きえます。

稼働を下げる実務的な意味合いでも、信頼関係が前提にあることは大きなメリットです。

デメリット：プレッシャーが高まりやすい

デメリットは、”しっかりやらないと紹介者の面子を潰してしまう”というプレッシャーです。

人から紹介してもらっている分、いつもより気合をいれて作業する人が多いと思います。

このとき、”質の低い成果物を出して紹介者の顔を立てられなかったらどうしよう”というプレッシャーも発生するでしょう。

気の弱い人だとデメリットになってしまう可能性もあるため、この点は留意しておく方がよさそうです。

以上、フリーランスのデータベースエンジニアが案件を獲得する方法3つとそれぞれのメリットやデメリットを紹介しました。

従来型の人からの紹介というルートに加え、いろいろな選択肢が選択可能です。

次に具体的な案件例を少しみていきましょう。

データベースエンジニアのフリーランスの案件例

この章では、データベースエンジニアとしてどんな案件が募集されているのか、その内容を紹介します。

例として以下、エイジレスフリーランスでの募集実績を3つみていきましょう。

• 【AWS】金融機関オンプレ環境データ移行支援エンジニア　(単価：100万円)
• 【SE】大手IT企業向け人事業務効率化におけるデータフロー設計支援　(単価：99万円)
• 国内大手製薬会社向けデータ分析業務支援エンジニア　(単価：90万円)

【AWS】金融機関オンプレ環境データ移行支援エンジニア　(単価：100万円)

まずは金融機関向けの案件です。

オンプレ環境からAWSへのデータ移行支援のため、データ移行知識を保有するデータベースエンジニアであれば対応可能な内容となっています。

OracleとPostgreSQL双方の知識が求められるため、幅広いミドルウェアでの設計や利活用経験が必要となっており、それにともなって単価も高めに設定されています。

【SE】大手IT企業向け人事業務効率化におけるデータフロー設計支援　(単価：99万円)

続いてIT企業のデータフロー設計支援の案件です。

労務情報系の知見があるデータベースエンジニアが求められているため、過去に人事業務関連の案件に携わっていた人であればそう難しくなく対応可能でしょう。

この募集では、基本設計などのグランドデザインにくわえ、BIツール設計スキルも歓迎要件として設定されています。

データベースエンジニアとBIツールは親和性の高い要素なので、もし未経験であれば自分でもBIツールを触ってみるなどしておくと案件の幅が広がるかもしれません。

国内大手製薬会社向けデータ分析業務支援エンジニア　(単価：90万円)

3つ目は製薬会社のデータ分析案件です。

これはデータアナリストの色が強い募集となっており、PythonやVBAを使ってデータを抽出しての分析が求められています。

また、オープンソースのデータ分析ツールであるKNIMEの知識も歓迎要件となっています。

今後データアナリストなどの業務に裾野を広げていきたい人などは、試金石としてこういった案件も実施してみることがおすすめです。

以上、データベースエンジニアのフリーランス募集案件を3つ紹介しました。

続いてデータベースエンジニアの将来性を確認していきましょう。

データベースエンジニアの将来性

データベースエンジニアの将来性ですが、明暗くっきり分かれる状況となっています。

その理由は以下の3点です。

• データ分析を行えるエンジニアの需要が伸びている
• データ活用に向けたコンサルティングを行えるエンジニアの需要が高い
• 純粋なデータベースエンジニアの需要は減少傾向

順番に見ていきます。

データ分析を行えるエンジニアの需要が伸びている

データ分析を行えるエンジニアの需要が上昇傾向にあります。

ビジネスの現場でも多数のデータが集められており、それを用いた新サービスの提案などビジネスの改革に用いようとする潮流が強まっています。

しかし実際に現場で起きがちなのが、”とりあえずデータを集めてみたけど、ここからどうデータを活用すればいいのか”という問題です。

そもそもの大方針として、”ビジネスとして実現したいことがあるからデータを収集する”順序が正解なのですが、とりあえずデータを集めるのは本当によくある事例です。

たとえば車両走行データを速度や走行距離、ブレーキオイルの減り具合やタイヤゴムの摩耗度合いを収集したとします。

どうやってビジネスに活用するかを考えるとき、データベースエンジニアの出番です。

たとえば一定の速度を超過した運転をしている人は、ブレーキオイルの減りも早いため、定期的なメンテナンスを促進するダイレクトメールを打ってみるのは有効でしょう。

このような特定のデータとデータに関連性を見出し、なにかビジネスに活かす試みを提案できるのがデータ分析を行うエンジニアの強みであり、需要の高まりをみせています。

データ活用に向けたコンサルティングを行えるエンジニアの需要が高い

データ活用を、IT戦略レベルで提案できるコンサルティング能力を持つエンジニアも需要が高いです。

企業活動の産物である各種データはさまざまな価値をもっています。

しかしそれをどう使えばいいか、どのように利益を稼げるスキームを構成できるか、当事者としてはなかなかデータの価値に気づけないことも多いです。

たとえば、とある電力会社での事例では従来から取得している電力消費量をもとに、電力消費量と在宅確率のデータを掛け合わせ、宅配の不配率を下げてコスト圧縮に成功しています。

こういったデータ同士を掛け合わせたサービスの創造や提案、コンサルティングができるデータベースエンジニアは今後需要が高くなっていくのは間違いないでしょう。

純粋なデータベースエンジニアの需要は減少傾向

純粋にデータベースの整備やエンジニアリングを行うデータベースエンジニアの需要は、低下していくでしょう。

上記のようなデータベースエンジニア＋αの要素を持つ人材のニーズが高まっているのを背景に、純粋なデータベースエンジニアの相対的な価値は下がります。

もちろん、Oracle Master Platinumなど特定の技術に特化したスペシャリストは、今後も高需要が続くと思われますが、そうでない一般的なエンジニアは危機感を持った方がいい状況です。

今後は上記のようなスペシャリストかつデータ分析、データコンサルティングが行える人材も確実に増加してくるため、市場の競争は加速します。

今後のキャリアを戦略的に形成する意識づくりが必要でしょう。

以上、データベースエンジニアの将来性の3つのポイントを紹介しました。

データベースエンジニアも得意分野を複数持ち、データベースだけではない価値の提供が求められ始めています。

こういった状況を認識しながら、どんな仕事をすればキャリアを広げていけるのか検討するタイミングです。

検討方法を次に記載します。

データベースエンジニアへの転職ならエイジレス

フリーランスのデータベースエンジニアとしてのキャリアプランを描きたい人は、ぜひエイジレスをご活用ください。

エイジレスでは、”エイジレスエージェント”と”エイジレスフリーランス”の2つのサービスを提供しています。

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低単価の案件などは取り扱っていないので、高収入・高単価案件の獲得が可能です。

今後どういったキャリアを考えているにせよ、多くの案件を見ておくことは確実にプラスにはたらきます。

自身のキャリアをしっかりと検討したい人、年収アップを狙いたい人は、ぜひエイジレスサービスの活用をご検討ください。

まとめ | フリーランスのデータベースエンジニアは複合的な価値提供がキーワードとなる

本記事では以下のことがわかりました。

• 市場規模の拡大にともないデータベースエンジニアの需要は上昇傾向
• 仕事の獲得経路増加によってフリーランスでも働きやすくなっている
• ＋αの価値を提供できるデータベースエンジニア需要が高まっている

データベースエンジニアはもともと専門性の高い職種であり、年収も比較的高めのレンジで推移しています。

しかし、昨今はテック系のオンライン塾のような学習コンテンツも増加しており、間口が広くなった結果データベースエンジニアの母数は拡大傾向です。

そのため、ただのデータベースエンジニアではなく、データを用いたさらなる価値の提供が差別化の大きな要因となっていくでしょう。

なにかに手をつけるにあたり早いに越したことはありません。

すぐれたデータベースエンジニアとして活躍の場を広げるためにも、エイジレスを利用してフリーランスとしての価値を高めていってください。