【アナリスト必見】PythonとR言語の将来性を比較!案件単価相場と単価年推移グラフで分析しました

案件単価相場 比較

PythonとR言語は、どちらもデータ分析・解析によく使われる代表的なプログラミング言語です。

今回はどちらの言語が優れているのか?
という話ではなく、両者の案件単価相場案件単価の年推移をもとに需要が高いのかを比較していきます。

PythonとR言語の案件単価相場比較比較

では、PythonR言語の案件単価相場の比較をしてみましょう。

結果は、R言語に比べPythonの方が案件単価の相場は10万円程高くなっています。
ただ90万円台以上の案件単価の割合は、R言語の方が高くなっており90万円台に関しては大きな差があります。

このデータを見る限り、Pythonの方が安定的に70万円台や80万円台と高単価の案件に携われる可能性は高いかと思います。

Python視点で見る案件単価相場

次にPython目線で解説していきましょう。
ちなみにPython単体の案件単価相場はこのようになっています。

割合で見るとR言語の方が、90万円台以上の高単価の案件は多い傾向にあるように見えましたが、案件数自体をみるとPythonの方が圧倒的に多いです。

これはまだまだR言語ではなく、Pythonの方が日本での普及具合が高いということでしょう。
実際R言語と比べ、Pythonで出来ることは非常に多く汎用性が高いです。

そのため案件数自体でもPythonの方が圧倒的に多い傾向にあるのだと思います。
またPythonは、今後もデータ分析以外にもAIや機械学習といった面で活躍する場が増えていくので、今後も案件数は増えていくでしょう。

R言語視点で見る案件単価相場

次にR言語目線で解説していきます。
ちなみにR言語単体の案件単価相場はこのようになっています。

たしかにPythonに比べ案件数自体は、まだまだ日本では少ないです。
ただ相場である、60万円台に対しての70万円台以上の案件数の割合は高いのは事実です。

実際このグラフからも想像がつくように、R言語の案件単価の中央値は70万円台となっていました。

今後伸びてくる可能性は十分にあります。
また今ではビッグデータが浸透してきているように、今後多くの企業でデータ分析は重要な点になってきます。
そうなるとR言語の活躍の場も日本で増えてくるのではないでしょうか?

PythonとR言語の単価推移比較

ではPythonとR言語の単価の年推移を比較し、互いの今後の動向や将来性について見てみましょう。
Pythonの案件単価の年推移はこのようになっています。

続いてR言語の案件単価の年推移はこのようになっています。
案件数の関係で直近3年分しかないです。

Pythonの年推移グラフは、比較的どの年代も似たようなグラフであることに対し、R言語はバラツキがあります。
R言語が普及し始めの段階なので仕方がないかもしれませんが、、

ただ一つ面白い点があります!

Pythonの年推移の2015年R言語の年推移の2018年のグラフが少し似ている
傾向
にあることです。
Pythonは70万円台でR言語は60万円台と相場の差はあるものの、50万円台から急激に右肩上がりになっており、そこから下がってはいるがお互いPythonは100万円台、R言語は90万円台でもう一つの山があります

そうみるとPythonの年推移の2015年R言語の年推移の2019年のグラフも少し近いかもしれませんね。

もしR言語がPythonと同じように推移するのであれば、Pythonの80万円台以上の案件割合が増えているように、R言語の70万円台以上の案件は今後増えてくるのでしょう。

また個別にみても、お互い将来性のある言語であることはこのグラフから読み取ることができます。

Python視点で見る将来性

Pythonは2015年16年は2019年と同じ70万円台が一番高い割合でしたが、2017年18年には60万円台へと少し下がっています
ただ2019年には再び70万円台が一番高くなっているのと同時に、年々80万円台以上の高単価案件の割合は増えている傾向にあります。

特に90万円台を見るとその傾向がよく分かります

やはりここに大きく関係しているのは、AI分野の拡大でしょう。

2014年15年あたりからAIへの関心が高まっており、2015年にアルファ碁が人間のプロ囲碁棋士にハンディキャップなしで勝利したのを皮切りに急速に世に広まっていったと思われます。

そういった背景もあり、多くの企業でのAI活用が加速し需要も高まっているのだと思いますし、「AIに仕事を奪われるかもしれない」など話題も尽きない分野なので、今後もより高まっていくことでしょう!

R言語視点で見る将来性

データサイエンティストやアナリストで活躍することの多いR言語の案件単価の年推移グラフは、まだまだ日本での需要が低いこともあり、過去3年分しか取れておりませんが見ていきましょう。

2017年から高単価の割合は高い傾向にありました。
そして年々50万円台以下の案件割合が下がってきており、60万円台以上の割合が増えてきている状況です。

これは需要の高まっている証拠だと思いますし、今後も伸びてくるのではないかと思います。
今後より多くの情報を取得できれば、分かりやすくなるでしょう。

R言語は、データ分析その中でも統計解析に特化しており、そのような分野で活躍しているケースが目立ちますが、データ分析に強いのでAI分野でも活躍できる言語です。

そのためAI分野の発展でR言語の案件単価相場が、どう伸びていくのかは気になる点の一つであるでしょう。

PythonとR言語のどちらを学ぶべき?

案件単価相場単価年推移グラフで比較してきましたが、ではどちらがおすすめの言語と言えるのでしょうか?

Pythonは現在伸びており需要の高い言語ですが、R言語も将来性は高い言語です。
そうなると正直なかなか難しいという判断にはなります。

ここではデータサイエンティストAIエンジニアの2職種で見ていきましょう。

データサイエンティストは本当にR言語が良い?

しばしばデータサイエンティストは、PythonよりR言語の方が良いという話を聞きますし、記事を見かけることも多いです。

実際どうなのでしょうか?

何度も言う通りR言語は、データ分析の中でも統計解析に特化した言語です。
また統計学者が統計学者のために開発された言語なので、ノンプログラマーでも扱いやすいのが特徴としてあるので、プログラミング未経験者でデータサイエンティストのみに興味がある人にはおススメだと思います。

また世界大手IT企業のGoogleやAmazon日本の大手企業の楽天やYahooで働くデータサイエンティストは、R言語を採用しています。

そうなるとデータサイエンティストはR言語が良いという印象になりがちですね。

もちろんそれも間違いではないと思っております。
しかし、必ずしもそうではないというのが私の見解です。

なぜならR言語もAI分野に活用されておりますが、それでもAIはPythonとなっている理由の一つである、
Pythonはデータ分野の中でも予測的データ分析に向いている!という理由があるからです。
(※もちろんそれ以外の理由もあります。)

つまりデータの分析方法によって、R言語とPythonには得意不得意があります。

もちろん統計解析も重要なデータ分析の一つですが、消費者の行動予測などCVを高めるためには予測的なデータ分析も重要です。
そうなると単純にR言語が良いとは言い切れません

もしどちらか選ぶとしたとき、私の個人的意見であれば汎用性の高いPythonを選びます。
実際R言語に興味を持った時に、Pythonの方が汎用性が高くて良いよという助言を現役エンジニアにももらいました。

ただ結局ですがどちらも重要であることに間違いはないので、よりプロフェッショナルを目指すのであれば両方学ぶことをおすすめします!

AIエンジニアは本当にPythonで良い?

次にAI分野ではどちらがおすすめなのでしょうか?

結論はPythonです。

理由は2つあります。

一つはすでにAIといえばPythonという印象が、広まっているのでAI開発にはPythonを採用する企業が多いことです。
せっかくR言語でAI開発をやろうにも案件がなければ意味がないですよね。

もう一つの理由は、Pythonには機械学習に特化した優秀なフレームワークがあるからです。

フレームワークがあることで処理能力は格段に上がります
AIシステム内では、かなりのデータ処理を素早く行う必要があるのでそういった点では優秀なフレームワークがあるPythonが一歩リードであると言えるでしょう。

AI分野で活躍したいエンジニアは、現段階ではR言語よりPythonがおすすめです。

まとめ

PythonとR言語について比較してみましたが、どちらも優秀で高収入を目指せるプログラミング言語です。

様々な分野で活躍できるPythonの方が、需要としてはまだまだ高いですが今後R言語も目が離せません。

取っ掛かりとしてどちらを学ぶのかは、職種や現場の環境に合わせるにしろ、
結論折角なので両方学ぶことが一番良いと思います。
AIエンジニアであってもデータサイエンティストであっても、アンテナを高く持って置きニーズに合わせて必要なタイミングで習得していきましょう。

ただ汎用性の高いPythonは捨てきれない選択肢なので、私個人としては超おすすめです!