AIエージェントの進化でITフリーランスは本当に増えたのか？データで徹底検証

AIエージェントの進化とITフリーランスの増加の「噂」を徹底検証

みなさん、最近こんな話を耳にしませんか？

「AIエージェントが進化したせいで、ITフリーランスが一気に増えているらしい」

SFっぽい響きで、少しワクワクする一方、 「本当にそんな単純な話なのか？」という疑問も湧いてきますよね。

この記事では、

• ITフリーランスは実際どれくらい増えているのか
• その増加とAIエージェント（自律型AI）の広がりはどう関係しているのか
• これからITフリーランスとして生きるうえで、どんなチャンスとリスクがあるのか

を、なるべくデータとストーリーの両方から整理していきます。

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第1章　フリーランスとITフリーランスは本当に増えているのか

1-1 日本全体のフリーランス人口の伸び

まず、みなさんに押さえてほしいのは、「フリーランス全体」がどう増えてきたかです。

国内の調査では、 2015年のフリーランス人口は約 937万人、 2024年には 1,303万人 と、約 39% 増 になっています。

経済規模で見ると、

• 約14兆6,400億円 → 約20兆3,200億円（こちらも約4割増）

となっていて、「副業ブーム」「働き方改革」「コロナ禍のリモートワーク」などを背景に、 個人で仕事を受ける人が“じわじわ”どころか“着実に”増えてきたことがわかります。

ここでのポイントは、

• AIエージェントどころか、生成AI以前から増えている
• しかも 10年スパンで見ると、数字としてはかなり大きな伸び

ということです。

1-2 ITフリーランスに絞るとどうか

次に、みなさんが気になるであろう「ITフリーランス」に焦点を当てましょう。

ITフリーランス専門エージェントの推計では、

• 2015年のITフリーランス人口　… 約 10万人
• 2025年の推計　　　　　　　 … 約 16万人

とされており、この10年で 約1.6倍 になっています。

市場規模も、

• 約7,199億円 → 約1兆1,849億円（こちらも 約1.6倍）

と、金額ベースでもしっかり伸びています。

さらに興味深いのは、ITフリーランスを仲介する「エージェント市場」です。 2015年から2025年の10年で、約3.9倍に拡大すると見込まれていて、

「フリーランスになりたい人」
「フリーランスを活用したい企業」

のマッチング基盤が、かなり整備されてきたことが分かります。

1-3 グローバルでも「会社員一択」ではなくなっている

日本だけの現象ではありません。

• アメリカでは、労働者の約4割が何らかの形でフリーランス仕事を経験している
• 2027年には、アメリカの労働人口の半分がフリーランスになる、という予測もある

といったデータも出ています。

また、世界のオンライン・フリーランス・プラットフォーム市場は、 2018年から2024年にかけて 2倍以上 に成長し、 2030年まで年平均 17〜18% 程度 のペースで拡大すると見込まれています。

ざっくり言えば、

「世界的に、会社員一筋より“個人で働く”選択肢を取る人が増えている」

という長期トレンドの上に、日本のITフリーランスの増加も乗っている、と考えるのが自然です。

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第2章　AIエージェント・生成AIの普及状況をざっくり整理

では肝心の「AIエージェント側」はどれくらい進んでいるのでしょうか。 ここを押さえておかないと、「AIのせいで増えたのか」「AIのおかげで増えたのか」が見えません。

2-1 企業でのAIエージェント導入状況

グローバルな調査では、

• 企業の 35% がすでにAIエージェントを導入済み
• さらに 44% が「近く導入予定」
• 回答者の 76% が「AIエージェントは単なる道具ではなく“同僚に近い”存在」と感じている

といった結果が出ています。

ここでいう AIエージェント は、

「複数のステップを自律的にこなし、状況に応じて判断と行動を繰り返すAI」

のことです。 単なるチャットボットや“一問一答の生成AI”より、もう一歩踏み込んだ存在ですね。

一方で、別の調査ではCIO（最高情報責任者）の 96% が

「自律型AI（AIエージェント）をすでに使っている、または今後2年以内に使う予定」

と回答しており、企業側の期待値もかなり高い状態です。

2-2 開発者・ITフリーランス側でのAIツール利用

開発者サイドではどうでしょうか。

世界規模の開発者調査では、

• プロの開発者の 51% が「AIツールを毎日使っている」
• 全体の 84% が「すでに使っている、もしくは今後使う予定」

と回答しています。

GitHubのCopilotに関する研究では、

• Copilotを使ったグループは、使わないグループより 55% 速く 課題を完了
• 利用者の約 9割 が「生産性が上がった」と回答

という結果も報告されています。

日本の ITフリーランス に絞った調査でも、

• 「日常的にAIを活用している」　… 63.3%
• 「時々活用している」　　　　… 24.3%

と、合計 87.6% が何らかの形でAIを業務に使っています。

利用しているツールとして挙げられたのは、

• ChatGPT
• GitHub Copilot
• Google Gemini
• Claude
• Microsoft Copilot
• Cursor など

で、技術調査・情報収集、ソースコードの生成・提案、エラーメッセージの解析、 デバッグやリファクタリング、ドキュメント作成など、かなり広い用途で使われていることが分かります。

別の調査では、IT／Web系フリーランスの 84.2% が生成AIツールを利用し、 そのうち 54% が有料プランを契約しているというデータもあり、

「AIを“武器”として積極的に投資しているフリーランス」

が一定数いることも見えてきます。

2-3 とはいえ、AIエージェントは「まだ全部はできない」

一方で、「AIが仕事を奪う」という言説を冷静に眺めるためのデータもあります。

ある研究チームが、実際のフリーランス仕事（海外のクラウドソーシング上の案件）を対象に、 最先端のAIエージェントにタスクをやらせてみたところ、

“フリーランサーとして許容できる品質で完全自動化できた仕事は、全体の3%未満だった”

という結果が報告されています。

つまり現時点では、

• AIエージェントは「かなりよくできるインターン生」くらい
• まだ「現場のフリーランス全部を置き換えるスーパー社員」とまではいっていない

というのが実像に近い、と考えられます。

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第3章　「AIエージェントとともにITフリーランスが劇的に増加」はどこまで本当か

ここまでの材料をもとに、みなさんと一緒に噂のロジックを解体してみましょう。

3-1 タイムラインを見ると、原因はAIだけではない

まず重要なのは 時間軸 です。

• 日本のフリーランス人口が本格的に増え始めたのは 2015〜2016年ごろ
• 2018〜2021年には、コロナ禍のリモートワークでさらに大きく増えた
• 一方、ChatGPTなどの生成AI、そしてAIエージェントが話題になり始めたのは 2022年以降

つまり、

「フリーランスが増えたからAIが出てきた」
「AIが出てきたからフリーランスが増えた」

という単純な因果関係ではなく、

“もともとフリーランスが増えていたところに、AIエージェントという新しい波が重なってきた”

と見るのが自然です。

3-2 それでもAIがITフリーランス増加を後押ししている理由

では、AIエージェントはITフリーランスと無関係なのか？というと、さすがにそうとも言えません。

主な「後押し」を3つに整理してみましょう。

① AIプロジェクト自体の増加

ITフリーランス市場のレポートでは、

• ITフリーランス向けの案件数が前年同月比で 128% に増加
• 特に「プロンプト設計」「大規模言語モデル（LLM）の活用・評価・改善」といった

生成AI・データ活用領域の案件は2倍以上（約210%）に急増

といったデータが出ています。

企業側の調査でも、

• ITフリーランスをDXで活用している企業の 約59% が
• AI導入を進める企業の 約7割 が「AI人材の不足」を課題として挙げている

「データ活用・AI導入」の領域で彼らを使っている

といった結果があり、

「AIを入れたいけど、自社だけでは人が足りない。だからITフリーランスに頼る」

という構図が、かなり一般的になりつつあります。

② AIツールが「一人で戦える」武装をくれる

GitHub CopilotなどのAIコーディングツールは、

• 作業スピードを平均 1.5倍 前後にする
• 定型的なコードやテストを自動で書いてくれる

といった効果が確認されています。

それによって、

• 昔は「3〜4人チームじゃないと難しかったシステム開発」が
• 「一人フリーランス」が扱える案件の規模・難易度の上限が少し上がっている

1〜2人＋AIツール で回せるようになりつつある

という変化が起きています。

例えるなら、

昔は「軽トラック」しか持っていなかった個人事業主が、
AIという「中型トラック」をタダで借りられるようになった

ようなものです。 運べる荷物（＝案件の規模）が増えれば、そのぶんフリーランスという選択肢も現実味を帯びます。

③ 法制度面の追い風と「安全ネット」の強化

日本では2024年11月に、いわゆる 「フリーランス新法」 が施行されました。

この法律はざっくりいうと、

• 業務委託条件の書面（メール等含む）での明示義務
• 報酬の支払期日（原則60日以内）の義務付け
• 報酬の一方的な減額や受領拒否など、7つの禁止行為
• ハラスメント対策や育児・介護との両立への配慮義務

などを通じて、フリーランスの取引環境を整えることを目的にしています。

ITフリーランス市場のデータを見ると、

• フリーランス新法施行後、ITフリーランス案件への希望者数は 前年同月比136%
• 法施行前と比べて 約1.2倍 に増加
• それでも、ITフリーランスを活用する企業の 9割以上 が

「今後も活用を維持・拡大したい」と回答

とされています。

つまり、

「AIによる仕事の効率化」と「法制度による安全ネットの強化」

が同時に進んだ結果、

「会社員一本でなく、ITフリーランスでやってみようかな」

と考える人の心理的ハードルが下がっている、という側面は間違いなくありそうです。

3-3 噂をまとめると「方向性は合っているが、AIだけの話ではない」

ここまでを整理すると、

• ITフリーランスの人数・市場規模は、この10年で 1.5〜1.6倍 程度に拡大
• 生成AI・AIエージェント関連の案件は、ここ数年で 2倍以上 に増加
• 企業はAI人材不足を感じており、ITフリーランスをDX・AI導入の中核として活用し始めている
• ただし、フリーランス増加のスタートは AI以前 から続く長期トレンド

という状況です。

したがって、

「AIエージェントの成長とともに、ITフリーランスが劇的に増えている」

という表現は、

• “ITフリーランスが増えている” → Yes（データ上、かなり伸びている）
• “その主要因がAIエージェントだ” → No（働き方の価値観、DX、人材不足、法改正なども大きい）

という、半分正解・半分誇張 くらいで捉えるのが妥当でしょう。

言い換えるなら、

AIエージェントは、もともと成長していたITフリーランス市場に
「もう一つの追い風」を与えている

くらいの位置づけが現実的です。

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第4章　AIエージェント時代にITフリーランスで生きるメリット・デメリット

ここからは、みなさんが記事を読む理由そのものかもしれません。 「じゃあ実際、ITフリーランスという選択にはどんなメリット・デメリットがあるのか」を整理します。

4-1 フリーランス側のメリット

1. 高単価領域が増えている

AI導入・データ活用案件では、 「プロンプト設計」「LLM評価」「AIアーキテクチャ設計」など まだ人材が少ない領域が多く、平均単価も比較的高い傾向があります。

2. 場所と時間の自由度がさらに増した

AIツールを活用すれば、調査・ドラフト作成・テストコード生成などを いつでもどこでも高速で回せるため、

• 地方在住でも東京の案件をこなす
• 複数クライアントの仕事を効率的にこなす

といった柔軟な働き方が現実的になります。

3. スキルポートフォリオを組みやすい

たとえば、みなさんが

• 「Webアプリ開発 × LLM活用」
• 「インフラ構築 × AI監視ツール」
• 「データ分析 × AIダッシュボード自動生成」

のように、コアスキル＋AI活用 の組み合わせを作ることで、 他のフリーランスとの差別化がしやすくなっています。

4-2 フリーランス側のデメリット（というか現実）

1. “単純作業フリーランス”には逆風

コーディングでもライティングでも、 「仕様どおりに機械的にこなすだけ」の仕事は、 AIツールの得意分野と重なります。

こうした仕事は、

• 単価の下落
• 発注自体の減少

の両方が起きやすく、 「作業時間を売るだけのフリーランス」ほど厳しくなる 可能性が高いです。

2. 学び続ける負荷はむしろ増える

AIツールやフレームワークは、数ヶ月単位でどんどん更新されます。 フリーランスは会社員よりも「勝手に勉強して最新に追いつく」ことが前提になりやすいため、

• 仕事の合間にキャッチアップする
• 自腹で有料ツールや学習コンテンツを試す

といった自己投資の負荷は、むしろ増えているとも言えます。

3. 収入の波とリスクは当然残る

調査によれば、専業フリーランスの平均年収は500万円台〜600万円台程度とされつつも、 「月によってゼロ収入の月がある」と答えた人も少なくありません。

AIを味方につけても、

• 継続案件をどう確保するか
• 病気・家庭の事情で稼働が落ちたときどうするか

といったリスクマネジメントは、自分で考え続ける必要があります。

4-3 企業側のメリット・デメリット

企業側から見たITフリーランス活用も簡単に整理しておきましょう。

メリット

• 足りないAI・データ人材を、必要な期間だけスポットで確保できる
• 正社員採用では難しい「尖ったスキル」を持つ人材を試せる
• 生成AIやAIエージェントの実験を、外部の専門人材と一緒に進められる

デメリット／課題

• ナレッジが個人に偏りやすく、引き継ぎをしないと社内に残らない
• フリーランス新法により、契約書・報酬支払い・ハラスメント対策などの運用が複雑化
• 「AIに詳しいフリーランス」の取り合いになり、確保競争が激化

つまり企業側も、

「AIで人件費が下がってウハウハ」というより、
「AIとフリーランスをどう組み合わせて組織を組み替えるか」

という難易度の高いパズルを解かされている、というのが現場の実情です。

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第5章　AIエージェント時代にITフリーランスとして生き残るためのヒント

最後に、もしみなさんが

• すでにITフリーランスとして活動している
• これから独立を考えている

という立場だとしたら、どこにフォーカスすべきかを簡単にまとめます。

5-1 「AI × 〇〇」で専門性の軸を決める

これからは、

「AIが使えるエンジニア」よりも
「〇〇領域に精通していて、AIも使いこなせるエンジニア」

の方が評価されやすくなります。

たとえば、

• 「BtoB業務システム × LLM」
• 「ECサイト × レコメンドAI」
• 「製造業 × 需要予測AI」
• 「社内ナレッジ検索 × AIエージェント」

など、「業務ドメイン × AI」という掛け合わせでポジションを取るイメージです。

5-2 AIエージェントを“下請け”にする発想

AIエージェントは、フリーランスから見れば

「24時間働いてくれるサブメンバー」

のような存在です。

• 要件整理までは自分でやり、実装の一部をエージェントに任せる
• テストケース生成やコードレビューをエージェントに投げ、自分は設計や顧客折衝に集中する
• 複数のエージェント（コード生成、ドキュメント作成、テスト自動化など）を組み合わせて“仮想チーム”を組む

といった使い方を意識していくと、 「AIに仕事を奪われる」から「AIを部下として使う」側に回れる 可能性が高まります。

5-3 「信頼」と「継続案件」の設計は人間にしかできない

AIエージェントがどれだけ進化しても、

• クライアントの本音を引き出すヒアリング
• 「この仕様で本当にビジネスが回るのか」という相談
• 課題設定そのものの見直し

といった部分は、当面のあいだ人間側の仕事です。

むしろAIがコーディングやドキュメント作成を代替していくほど、

「この人に任せれば、ビジネスとしてちゃんと回る」

という “信頼ベースの関係” が、フリーランスにとって最大の資産になっていきます。

その意味で、

• 1回きりの単発案件より、継続案件をどう設計するか
• 納品物だけでなく、「提案」「改善」「教育」まで含めて価値を出せるか

が、AI時代のフリーランスにとっての勝負どころと言えるでしょう。

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おわりに：見出しレベルでの結論整理

最後に、この記事の要点を見出しレベルで振り返っておきます。

1. ITフリーランスはこの10年で1.5〜1.6倍に増加しており、「劇的」と言っていいレベルで伸びている
2. ただしその増加は、AIエージェント以前から続く「働き方の多様化」「DX」「人材不足」の流れの上にある
3. AIエージェントと生成AIは、「AI関連案件の増加」と「一人で戦える武装」というかたちで、ITフリーランスを強く後押ししている
4. 同時に、単純作業中心のフリーランスには逆風が吹き、専門性と信頼を持つフリーランスに仕事が集中しやすくなっている
5. これからは、「業務ドメイン × AI」の掛け合わせでポジションを取り、AIエージェントを“部下”として使いこなせるかどうかが、生き残りの分かれ目になる

みなさんがこの記事をもとに、

「AIエージェントとITフリーランスの関係を、煽りではなく“構造”で語る」

そんな記事を書ければ、読者にとってかなり価値のあるコンテンツになるはずです。