フリーランスエンジニアの単価相場は？インフラ・PM・AI領域を株式会社mijicaが解説

この1年ほどで、ご相談の中身が目に見えて変わってきました。

いちばん多いのは「フルリモートの案件が減ってきたけれど、今までと同じ条件で探し続けて問題ないか」という相談です。

以前は週5日フルリモートが当たり前のように選べましたが、今は週1〜3日の出社を伴う案件が増えており、条件をどこまで緩めるかを一緒に考える場面が増えました。

もう一つ目立つのが、「そのクライアントは生成AIを実務でどれくらい使っているのか」を案件選びの基準にする方です。

実力のある方ほど、開発の進め方が古い現場を避ける傾向があり、AIを前提に開発している企業かどうかが、単価やリモート可否と並ぶ判断軸になってきています。

働き方そのものを見直す相談も増えました。

業務委託にこだわらず正社員も視野に入れる方がいる一方で、AIのおかげで一人で進められる範囲が広がり、本業と並行するサブ案件を探し始める方もいらっしゃいます。

案件側を見ると、LLMを組み込んだプロダクト開発やAIエージェント開発のような「AIを実装する案件」に加えて、既存のWeb開発案件でも「AIコーディングツールの活用経験」を要件に含める企業が目立ってきました。

アプリケーション開発とAWSなどのクラウド基盤を一人で担うフルスタック寄りの募集も多く、職種の境目は以前より曖昧になっている印象です。

当社サイト「mijicaフリーランス」でこれまでに掲載したインフラエンジニア案件は455件あります。

2026年10月時点で募集中の案件を単価レンジの中央値で集計すると、月額70〜115万円、平均は91.8万円でした（単価はいずれも税別・月額です）。

参考: https://mijica-job.com/jobs/occupation-5

職種を問わずAWSをスキル要件に含む案件に広げると、掲載実績は770件、募集中案件の平均は90.5万円で、クラウドは大半がAWSです。

参考: https://mijica-job.com/jobs/skill-29

隣接するSREやクラウドエンジニアの案件は募集中が数件にとどまりますが、いずれも85〜100万円の範囲に収まっています。

直近の募集例を挙げると、AWS基盤の設計・構築を担う案件が75〜85万円（週5日、週2〜3日出社）でした。

オンプレミスからAWSへの移行とサーバレス基盤の構築を担う案件では、70〜85万円（週5日、初期は出社中心）という条件が出ています。

稼働条件で言えば、以前のようなフルリモート一辺倒ではなくなり、週1〜3日の出社を併用する案件が増えています。

求められる経験は、AWSでの設計・構築・運用が目安3〜5年以上。

これに加えて、TerraformやCDKによるIaC、CI/CD、ECSやKubernetesといったコンテナ基盤の経験は、当社サイトの案件ではほぼ必須になりました。

もう一つの変化として、基盤の構築・運用だけを担う募集は減り、PythonやTypeScriptでアプリケーション側も書けること、あるいは顧客と要件を整理できることを求める案件が増えています。

インフラの専門性に加えて「アプリ側の言葉で会話できる」かどうかが、単価の上限を分けていると感じます。

リーガルテック領域のサービスを運営する企業に、SREとして参画している40代後半の方の事例をご紹介します。

フリーランス歴は10年近く、AWSの基盤設計・構築からアプリケーションの実装までを一人で担える方で、週4日・フルリモートという条件で参画し、参画から4年になります。

この間に2回の増額があり、ご本人の単価は参画当初と比べて1割強上がりました。

このうち直近の更新では企業側から増額のご提示をいただいたのですが、その理由は「人手が足りないから」ではありませんでした。

評価していただいたのは、次の3点です。

日々発生するセキュリティ対応や実行環境のバージョン更新といった、保守と技術負債の返済を継続的に担ってきたこと。

開発の共通基盤や運用手順を整備し、チーム全体の生産性につながる取り組みを進めてきたこと。

そして、コードレビューを幅広く引き受け、チームとして助かっていること。

そのうえで「今後は生成AIを前提とした開発・運用プロセスの見直しまで期待している」とも言っていただきました。

目の前の構築作業だけでなく、チーム全体の生産性と安全性に関わる仕事を担っていたことが、評価につながった事例だと思っています。

週4日という稼働でも、任される責任の範囲が広がれば単価は上がりうる。

そのことを示してくれた事例だと感じています。

独立直後の方のカウンセリングで繰り返し出てくる課題は、大きく3つあります。

まず、条件の思い込みです。

前の現場と同じ「週5日フルリモート」で探し続けて、なかなか決まらない方が少なくありません。

今はフルリモート案件が減っているので、週1〜2日程度の出社まで許容できれば、選択肢は大きく変わります。

次に、経歴書の書き方です。

AWSやTerraformといった技術名を並べただけのスキルシートをよく見かけますが、これでは企業に判断材料を渡せていません。

どんな課題に直面し、どんな施策をとって解決したのか。

その際に自分がリードしたのか、設計だけを担ったのか、運用で支えたのか。

こうした携わり方まで具体的に書いて初めて、企業は「この人にどこまで任せられるか」を判断できます。

特に今は、当社がご紹介している企業でも、生成AIを使って経歴書を網羅的にチェックするところが増えています。

そうした企業では、記載がないだけで「その経験はないのだろう」と判断され、面談の前に落とされるケースを見るようになりました。

書かなかったことは、なかったことにされる。

そのつもりで、課題・施策・結果・自分の役割をセットで書き切ることをお勧めしています。

3つ目は、立ち上がりの報連相です。

フルリモートの現場では、着手の遅れが誰の目にも触れないまま進んでしまいます。

当社でも以前、参画後の進捗が見えないまま遅れが広がり、契約の途中終了に至った経験がありました。

環境構築が終わった、最初のプルリクエストを出した、といった小さな節目ごとに自分から報告しておくだけで、現場の信頼は早い段階で得られます。

当社サイトで2026年10月時点で募集中の案件を単価レンジの中央値で集計すると、プロジェクトマネージャーが55〜110万円で平均94.2万円、プロダクトマネージャー（PdM）が85〜110万円で平均99.3万円でした（税別・月額）。

PMOは件数が少ないものの、60〜100万円の範囲に収まっています。

参考: https://mijica-job.com/jobs/occupation-9

参考: https://mijica-job.com/jobs/occupation-11

参考: https://mijica-job.com/jobs/occupation-10

個別の募集例を挙げると、金融機関向けシステム開発のプロジェクトマネジメントが90〜110万円（週5日、フルリモート）でした。

ヘルスケア領域の要件定義・業務設計を担うPdMでは80〜90万円（週5日、基本リモート）。

大手企業のAWS関連プロジェクトのPMOでは85〜100万円（週5日、週1日出社）という条件が出ています。

マネジメントの規模は、エンジニア3〜4名の小規模チームから、ピーク時に20〜30名が参画する案件まで幅があります。

フェーズで言えば、構想段階から要件定義・進行管理までを一貫して担うものが多く、社内はアジャイル、顧客向けはウォーターフォールと、両方を行き来できることを求める案件もあります。

ドメイン知識では、金融、医療・ヘルスケア、大手企業のクラウド移行といった、要件が厳格で業務理解が欠かせない領域の案件が目立ちます。

PMOについて補足すると、進捗やコストの管理だけでなく、AWSの設計・構築経験をもとに技術的な判断をリードし、自分で検証まで踏み込めることを求める案件があり、管理専任のPMOとは単価帯が異なります。

一方で、金融領域のPM案件のようにエンジニア経験よりも金融業務の理解やコンサルティング・情報システム部門での推進経験を重視するものもあり、技術以外のキャリアから参画できる余地も残っています。

案件名が「PdM」でも、求められる役割は一つではありません。

当社サイトに掲載しているPdM案件の多くは、プロダクト戦略やロードマップの策定よりも、すでにある事業要求やPRD（プロダクト要求仕様書）を、エンジニアが設計・見積りでき、QAがテストケースを作れる粒度まで具体化する業務設計型です。

業務フローや例外条件を明確にし、事業担当・デザイナー・エンジニアの間で合意を取る力が問われます。

これに対してPM案件は顧客の業務理解・要件定義・進行管理・顧客折衝が中心で、PMOは複数プロジェクトの可視化やコスト管理が中心になります。

職種名だけで判断せず、どの段階で何を決め、何を完成させる責任を担うのかを確認してから選ぶことをお勧めしています。

エンジニア出身の方がPdMとして参画した事例については、正直にお伝えすると、当社ではまだありません。

メンバーとして参画した方が、現場でテックリードや実質的なPMのような動きをするところまでは珍しくありません。

ただ、PdMはそこからさらに一段上の役割で、求められる要件が大きく異なります。

業務委託のまま信用に足る実績を積むことも難しく、業務委託の入口で、エンジニアからいきなりPdM案件を獲得するのは現実には難しいと感じています。

いちばん大きいのは、プロダクトへのコミット力だと考えています。

任された範囲を進めるだけでなく、プロダクトを自分事として捉え、仕様や進め方を自分で考え抜いて練り直してくださる方は、当社がご紹介した現場では一貫して高く評価されてきました。

その前提のうえで、共通して見られるスタンスが4つあります。

一つは、決める前に論点を出すこと。

未確定事項を自分で見つけ、選択肢と影響を整理して関係者に早めに共有し、何を決めてほしいかまで持っていく方は信頼されます。

二つ目は、期待値の調整を自分から行うこと。

業務委託は「切り出された作業の枠」として扱われがちですが、評価される方は任せてもらえる範囲を自分から広げ、チームと同じ土俵で議論しています。

三つ目は、土台になるビジネススキル。

報連相のタイミング、テキストでのやり取りの丁寧さ、日程調整の進め方といった基本は、面談だけでは見えにくい部分ですが、現場では必ず表に出ます。

最後に、組織の型に合わせること。

スピードを最優先する組織と、形式や品質を重視する組織では求められる動きが違い、ここを読み違えると、力量とは関係なく評価されません。

当社サイトで2026年10月時点で募集中の案件を単価レンジの中央値で集計すると、AIエンジニアが70〜110万円で平均89.0万円、機械学習エンジニアが70〜110万円で平均87.1万円でした（税別・月額）。

参考: https://mijica-job.com/jobs/occupation-22

参考: https://mijica-job.com/jobs/occupation-23

ただしAI関連は、担当する業務によって条件の幅が大きい領域です。

AIの要素を含むWeb開発やデータ基盤の案件まで含めると、下限はもう少し広がります。

個別の募集例を挙げると、TypeScript／Node.jsを軸にLLM APIやMCP（AIエージェントが外部ツールと連携するための共通規格）を扱うAIエージェント開発が、時間単価換算で月64〜80万円相当（週5日・160時間の場合、週3日からも相談可、フルリモート）でした。

PythonでAI・機械学習システムの評価指標や評価データを整備して改善する案件では60〜80万円（週5日、リモート併用）。

需要予測モデルと連携するWebアプリケーション開発では50〜85万円（週5日、リモート併用）。

ECサイトのレコメンドと生成AIによる文言生成の基盤をAWS上で構築する案件では80〜90万円（週5日、週1日出社）という条件が出ています。

需要が高い技術要素は、大きく3つに分かれます。

まずLLM APIの組み込み、RAG（社内データを検索してLLMに渡す仕組み）、エージェント設計、MCPといった「LLMをプロダクトに実装する」領域。

次に、Amazon BedrockやPersonalizeのようなクラウドのマネージドAIサービスと、データパイプラインをIaCで構築する基盤側のスキル。

そして、AIの出力品質を評価指標と評価データで定量的に改善していく、評価・改善の経験です。

モデルの研究開発そのものより、既存のWebやデータ基盤の経験のうえにAIを組み込み、本番で運用まで担える方への需要が高いというのが実情です。

あわせて、Claude CodeやCodexといったAIコーディングツールを開発に活用した経験は、AI案件に限らず多くの案件で要件に入るようになっています。

実務経験が少ない段階では、「AIエンジニア」を目指すより「AIを使えるWebエンジニア」から入ることをお勧めしています。

当社サイトの案件を見ても、純粋なモデル研究職は少なく、既存のWeb開発にLLMを組み込む案件や、AIコーディングツールの活用経験を要件にする案件が大半を占めます。

すでに持っているWeb開発やデータ基盤の経験とAIをつなぐほうが、ゼロから機械学習の専門家を目指すよりずっと現実的でしょう。

その際に押さえておきたいのが、生成AIの活用経験そのものが選考要件になってきたことです。

多くの案件で「開発に生成AIをどう使っているか」を聞かれるようになりました。

AIに丸投げするのではなく、構成や設計を自分で固めてからAIに預ける。

そうした使い方を、具体的な成果物とともに説明できるようにしておくと評価されます。

学習の進め方としては、自分のプロダクトを企画から運用まで一通り経験してみるのが近道です。

使ったツール名ではなく、目的・設計した内容・品質を確認した方法・運用で残った課題まで語れる形にまとめておくと、面談で伝わります。

経験の浅さは、姿勢で補える場合があります。

技術的な好奇心があり、チームで改善していこうという姿勢が合っていれば、業務委託でも多少の経験不足を許容していただける現場もあります。

当社でも、経験の浅い若手の方を技術水準の高い企業にご紹介し、現場で苦労しながらも活躍された例がありました。

フリーランスエンジニアを経験した私自身が、サービスの運営・監修を行っています。

カウンセリングを担当する畑田は、フリーランスエージェント業界で長く営業・カウンセリングの経験を積み、自身も個人事業主として働いていた経験があります。

そうした経験を生かし、ご本人がどのような仕事を経験し、どんなスキルを持っているのかに加えて、働くうえでの希望や事情まで深く理解することを大切にしてきました。

私自身もスキルシートを確認し、必要に応じて面談に同席して、技術の話を技術の言葉のまま受け取ったうえで、どの工程でどんな判断を担ってきたのかまで踏み込んで伺っています。

この理解に基づくヒアリングとマッチングの精度が、私たちの強みです。

スキルや経験に加えて、ご本人の希望や個別の事情を丁寧に伺い、理解したうえで案件をご提案するのが基本です。

提案の際は、募集要項に書かれた要件だけでなく、現場の雰囲気や募集の背景、実際に求められる技術水準まで読み取り、なぜその案件がご本人に合うと考えたのかをお伝えするようにしています。

企業の評価軸とご本人の強みが合わないと判断した案件は、条件が良くても無理にはお勧めしません。

社名の「mijica」には「身近」という意味を込めており、案件を紹介した後も継続して相談できる身近な相手として、キャリアに伴走していきたいと考えています。

参画後はチャットで随時連絡を取り、状況を伺っています。

直接お会いできる範囲にお住まいの方とは、一緒にランチをしたり、時にはお酒を飲みながら話したりすることもあります。

固定の面談頻度や参加義務のある仕組みは設けていませんが、こうしたやり取りを通じて、継続してキャリアの相談ができる関係を大切にしています。

困り事があれば現場と調整して働きやすさを改善し、場合によってはプロジェクトのアサイン変更まで、クライアントとフリーランスの双方に働きかけます。

契約更新の際には、現場での貢献内容を企業側に改めて伝え、増額につながったこともありました。

生成AIが日々進化し、エンジニアの働き方も「エンジニア」の定義そのものも、大きく動いている最中だと感じています。

2010年代から2020年代前半にかけての圧倒的な売り手市場は、かなり様相が変わってきました。

そのため、誰にでも無条件にフリーランスをお勧めすることはできません。

それでも、フリーランスならではの自由度や、単価をはじめとする条件面、働き方の柔軟性が魅力であることは変わりません。

生成AIを使いこなして活躍している方への需要はむしろ高まっているので、興味があれば一度トライしてみるのも良い選択だと思います。

ご自身のスキルや進む方向に迷いがあれば、一人で抱え込まずにぜひご相談ください。

mijicaは技術を理解したうえで、ご本人が納得できる選択を一緒に考えていきます。