「Python覚えたら年収700万」とはどういう意味か【完全版】

はじめに

以下のような記事がありました。

この表題を読むだけだと、

「Pythonを覚えたら、年収700万円も不可能ではない」と錯覚

してしまいそうになります。果たしてそれは本当なのでしょうか？　今回は、そのあたりについて深堀していきます。

（注）この記事は、2025年12～2026年1月に連載した以下の記事を大幅に加筆し、再編集したものです。

1. 「Python覚えたら年収700万」とはどういう意味か (1)

2. 「Python覚えたら年収700万」とはどういう意味か (2)

3. デジタル・AI人材が最初に目指す「年収700万円」の世界

なぜ「Python」なのか

世の中には様々なプログラミング言語があります。まずは、何故Pythonなのか？について考えてみましょう。

確かにPythonは「流行っている」らしい

まず、現時点でPythonはどれくらい使われているのかを確認してみましょう。以下は「現在使っているプログラミング言語は？」というアンケートに対する結果だそうです。

これを見ると確かにPythonを現在利用しているエンジニアがとても多いようです。

Pythonを「覚えている」だけでは…

しかし、我々がいま一番知りたいのは、利用者数ではなく「Pythonを覚えたら稼げるようになるのか？」ということです。この点については「エンジニアの年収の増え方」を知る必要があります。

この記事をまとめると、Pythonエンジニアであっても

• 初年度は300～400万円程度

• 5年程度の経験を積むことで700万円エンジニアが現実的に見えてくる

• 10年以上となると、マネジメント系になり、1000万円超えが視野に

という流れになることがわかります。よって、冒頭の「Pythonを覚えたら、年収700万円か？」という問いに戻ると

Pythonだけで「即年収700万保証」となるほど、世の中単純ではない

というのが、その答えになるでしょう。そもそも、2025年現在、すでに生成AIではPythonの言語を高精度に出力してくれるわけで、この状況において「ある一つの言語を自由に使いこなせる」だけで給与が保証されるわけではないということは明白です。

「Python覚えたら年収700万円」の本当の意味

さて、ここまでで、Pythonという特定のプログラミング言語を一つ覚えたからと言って、それが金額を保証してくれることはないことがわかりました。それでは、この「Python覚えたら700万円」とは何を意味しているのでしょうか？

そもそも「プログラマー」は給与が高い

まず、先述の記事を改めて見てみると、記事の後半部分では「利用しているプログラミング言語によって年収に違いがあるか」のアンケートも行っています。その結果、「アンケート結果の回答者の平均給与は、全職種を対象とした給与所得者の平均額よりも約190万円高かった」という結果が出たそうです。そして、言語別の年収も聞いていますが、最も高かったのがPythonの約747万円だそうです。これを見る限り、

言語を問わずプログラマーは給与が高く、その中でもPythonはさらに高い

ということがまず言えそうです。

「Pythonを覚えている」というよりも

さらに、注目すべきなのが以下の点です。

多くのプログラミング言語はシステムやアプリ開発などに利用されることが多いですが、PythonはAI開発やデータ分析をするためのライブラリなどが豊富なので、その開発によく利用されています。ここがPythonと他の言語との違いになるかと思いますが、要するに「プログラミング言語の種類」で差が出ているというよりも

Pythonを扱える「AI開発者やデータエンジニアの給与が高い」

というのが、この説の本当の意味なのだと考えます。

エンジニアにとって「年収700万円」とはどういう意味を持つのか

さて、途中でも出てきましたが、AI開発者以外でも「エンジニアのキャリアを十分積んだ人材」は年収700万円越えは現実的に視野に入ります。ここでは、AI人材ではなく、純粋なエンジニアにおいての年収700万円を考えてみましょう。

エンジニアの「年収500万円」は安すぎる(?)

まず、

そもそも、エンジニアの「適正価格」とはいくらなのか？

を考えてみることをしましょう。以前、SAPのエンジニアを「年収500万円」で募集したという企業がありました。

この記事中に書いたのですが「日本の経営者は、エンジニアの給与が500万円でも妥当と考えている節がある」という点は念頭に置いておく必要があります。つまり、語弊を恐れずに言えば

日本は「ちょっとITに詳しい」なら500万円でよいと思われがち

だということです。つまり、700万円の人材とは「ちょっとITに詳しい」を突き抜けるくらいの人材と評価されるとも言えるでしょう。

「エンジニアのキャリアを十分積んだ人材」のキャリアパスとは

今度はキャリアパス側から「エンジニアのキャリアを十分積んだ人材」を考えます。以下の図は、いわゆる「マネージャー方面（管理者志向）」と「スペシャリスト方面（技術者志向）」があり、以下のような分岐を経てキャリアを形成していくという考え方です。

ここで、以前紹介した厚労省のレポートによれば

どちらのキャリアパスでも上位25%~50%の平均年収は700万円程度

とされています。

年収1000万円以上となると、企画系もしくは運用保守の第三四分位（上位25%）ゾーンになってきます。これは非常にハードルが高いでしょう。それに比べ、年収700万円は

• 企画系ではITレベル3の中位レベル

• 設計・構築・運用・保守では、ITレベル3上位～ITレベル4中位

で到達しています。ここまでの内容をまとめると「エンジニアの年収700万円」を目指すには

• マネージャー方面でも、スペシャリスト方面でも十分到達可能

• 5年以上の経験で、そのポジションで「中～上位」にいる必要がある

ということが言えそうです。

エンジニアが給与を上げる方法

要するに、「Python覚えたら年収700万円」という言葉で大事なことは「Pythonという言語の仕様を覚えている」とかそういうことではなく、

Pythonを覚えている人は、付随する「希少さ」が期待できるから

であると言えそうです。大原則として

希少な人材は高年収でも求められる

ということです。では、エンジニアはこの「希少さ」をどのように手に入れればよいのでしょうか？　これは2つの方向性が考えられます。

(1) 人材の希少性に注目

1つは、人材の希少性に注目することです。たとえば、冒頭の記事ではRustについても示されていますが、これはプログラミング言語の差ではありません。ここまで解説してきた通り、

• AI開発やデータエンジニアリングのスキルを持っている

• マネジメントスキルやブリッジ人材としてのスキルを持っている

など、単なるプログラマーを越えたスキルがあることで「デジタルに詳しい希少人材」として高待遇で迎え入れられているということです。特に、二点目は

現役のエンジニアでなくても、マネージャースキルがあれば十分到達可能

ということを意味しています。よって、Pythonというプログラミング言語に注目するだけでなく、市場が必要としているスキルを絶えず身に着けていくことが重要であると言えるでしょう。

(2) 業界の希少性に注目

もう一つは、そもそも #給与テーブル が高い業界に行くということです。要するに

自分自身を変えるのではなく、給与の高い業界に自分の身を移す

ということです。給与テーブルについては、以下の記事をご覧ください。

上の記事にもありますが、

ということは覚えておいて損はありません。

画像の上部にある業界、たとえば「総合商社」「コンサルティング」「海運」などは、その他の業界に比べて、非常に高い給与テーブルを持っていると書かれています。そして、このような業界に限らず、日本中でPythonを使いこなせるようなデジタル・AI人材は少ないのです。よって、これら二つの点を合わせると

給与の高い業界で「希少」人材になれば、全く同じスキルでも、給与UP

が実現できる可能性があるのです。

おわりに ~ 年収700万円のエンジニアが「持っている」もう一つのもの

今回は「Python覚えたら年収700万円」の意味について解説しました。大切なことは、Pythonを覚えるという手段ではなく、

Pythonを覚えることで、どれだけの「希少さ」が手に入るか

です。具体的には

• 年収を上げるようなスキルセットの把握

• 年収を上げるような業界の把握

が重要であることがわかりました。この金額は管理者志向と技術者志向のいずれでも十分到達可能なステージですので、テクニカルスキルだけにとどまらず、様々な点に目を向けていくことで可能性が広がるでしょう。

ところで、年収700万円人材にはもう一つの側面があります。それは

転職市場で「常に求められている」ゾーンにいる存在

であるということです。

途中でも書いたように、現在は業界を限らず、日本中でPythonを使いこなせるようなデジタル・AI人材は日本でも、世界全体でも大幅に不足しています。その中で「スキル中位であれば、転職市場を使って年収UPが実現できるかも」と思うだけで、日々の働き方が変わってくるのではないでしょうか？　別の企業に移れるということが現実的な選択肢に入れば、働きにくさを感じてまでその企業にいる必要はありませんし、不当な交渉に屈する必要もありません。その意味で、労働者にとっての働きやすさを確保することもできるのです。

このnoteでは、今後も引き続き #エンジニアの給与と転職 など、デジタル・AI人材に関する様々な情報発信をしていきます。

（おわり）