フリーランスエンジニアは、今までかなり恵まれていました。
実務経験が2〜3年ぐらいあって、
最低限コードが書けて、
エージェント経由で案件に入れれば
月単価60万〜80万円ぐらいは狙えたからです。
僕自身も、その恩恵を受けてきました。
会社員エンジニアからフリーランスになって、
月単価50万、60万、70万、100万、130万円と上げてきました。
ただ、正直ここからは
「コードを書けます」だけのフリーランスエンジニアは
かなり厳しくなると思っています。
動画で聞きたい人はこちらです。
記事では、要点を整理しながら
GTM Engineer Labで一番大事にしている考え方を書いていきます。
- AI時代に、実装だけのエンジニアが危なくなる理由
- GTMエンジニアとは何か
- エンジニアがマーケティングと相性が良い理由
- まず見るべきデータと、売上改善につなげる考え方
- フリーランスエンジニアとして月60万〜80万円ぐらいで止まっている人
- AIの進化で、コードを書くだけの仕事に不安を感じている人
- 単価を上げたいけど、何を伸ばせばいいか分からない人
- マーケティングや事業側に関わるエンジニアになりたい人
コードを書くだけの価値は、AIでどんどん下がる
昔は、決められた仕様通りにコードを書くこと自体が
普通に難しかったです。
だからエンジニアは強かった。
需要と供給で見ると、圧倒的にエンジニアが足りない。
だから単価も上がりやすい。
フリーランスエンジニアになれば
月単価60万円、70万円、80万円を狙える。
これは今まで、かなり再現性があるルートでした。
ただ、もう時代が変わっています。
AIで爆速に実装できるようになりました。
Claude Codeのようなツールを使って、
非エンジニアでも簡単なサービスやツールを作れるようになってきています。
Xを見ていても、
- エンジニアに頼んでいた実装が不要になった
- 非エンジニアでもAIでプロダクトを作れた
- ちょっとした業務ツールならAIで十分だった
みたいな投稿が普通に流れてきます。
もちろん、AIがすべてのエンジニアを一瞬で置き換える
みたいな雑な話をしたいわけではありません。
でも、ただ言われた仕様を実装するだけなら
「それ、AIでよくないですか？」
と言われる場面は確実に増えます。
ここに気づいている人ほど、
なんとなく不安になっていると思います。
このままコードを書くだけで大丈夫なのか。
新しい言語を勉強すれば逃げ切れるのか。
Reactを深掘りすれば、Goを覚えれば、AWS資格を取れば大丈夫なのか。
結論、それだけだと足りないです。
これから必要になるのは、
作るだけではなく
「どう売上につながるのか」まで見られるエンジニアです。
GTMエンジニアとは、マーケも分かるエンジニアのこと
最近、GTMエンジニアという言葉が話題になっています。
GTMは Go To Market の略です。
ざっくり言うと、商品やサービスを市場に届けて
売上につなげていくための考え方です。
動画では、GTMエンジニアをかなりシンプルに
「マーケも分かるエンジニア」
と説明しました。
ただコードを書く人ではありません。
作ったものを使って、
お客さんにどう売上を上げてもらうか。
事業のどこに詰まりがあるのか。
どの部署のどんな困りごとを解決すれば、
事業が前に進むのか。
ここまで考えられるエンジニアです。
実装スキルを持ちながら、データを見て、マーケティングや事業課題を理解し、売上改善・コスト削減・顧客体験の改善まで提案できるエンジニアです。
僕自身、最初から
「GTMエンジニアになろう」
と思っていたわけではありません。
ただ、フリーランスエンジニアをやりながら
4年前ぐらいからLINEを使ったマーケティングを勉強したり、
事業者さんの売上を上げるための提案をしたりしていました。
今、講座で伝えていることも同じです。
エンジニアがマーケティングを分かるようになって、
事業者さんの売上を上げられるようになる。
ただの作業者ではなく、事業に効くエンジニアになる。
これが、まさに今市場で求められている
GTMエンジニアの方向性だと思っています。
マーケティングは、派手なバズではなく地道な数字検証
ここで勘違いしてほしくないことがあります。
マーケティングと聞くと、
SNSでバズらせるとか、
派手な広告を打つとか、
なんか鮮やかに売上を上げるものだと思う人が多いです。
でも、実際のマーケティングは
かなり地道です。
例えばWebサイトであれば、
- このボタンの文言の方がクリックされるのか
- 別パターンの文章に変えた方が登録率が上がるのか
- 会員登録の項目を増やすと離脱が増えるのか
- どの画面でユーザーが離れているのか
- どの導線から来た人が購入しやすいのか
こういう細かい数字をずっと見ます。
めちゃくちゃ地味です。
でも、この地味な数字検証が売上に直結します。
そして実は、エンジニアはここにかなり向いています。
なぜかというと、普段から論理的に考えているし、
データを見ることに慣れているからです。
マーケティングを初めて学ぶ人の中には、
数字の羅列を見るだけでしんどい人もいます。
データを見ても、何をどう判断すればいいか分からない人も多いです。
でもエンジニアは、普段からもっと細かいものを見ています。
ログを見る。
DBを見る。
エラーを見る。
仕様を分解する。
条件分岐を整理する。
原因を仮説立てして検証する。
これ、マーケティングでやることとかなり近いです。
だから、エンジニアがGTMエンジニアを目指すなら
最初はデータ周りから入るのが一番いいと思っています。
SQLが書けるなら、SQLで数字を出す。
SQLが苦手でも、今ならAIに聞きながら集計できます。
自分が今持っているスキルの延長で始められます。
月単価130万円案件でやっているGTMエンジニア的な動き
僕自身、今やっている月単価130万円の案件では
PM、実装、マーケの部分まで担当しています。
まさにGTMエンジニア的な動きです。
具体的には、LINEでECショップを作れるサービスの開発に関わっています。
そのサービスは、決済の1.4%をいただくようなモデルです。
この場合、サービス側の売上を上げるためには
各ショップさんが売上を上げてくれることが大事です。
だから僕は、ただ機能を作るだけではなく
各事業者さんが平均どれぐらい売上を上げているのかをデータで見ます。
例えば、こういう数字です。
- LINE登録数
- LINEからショップへのアクセス数
- カート追加数
- カート追加から注文までの割合
- 2回目、3回目のリピート率
要はファネルを見ています。
LINEに登録した人が、
どれぐらいショップにアクセスして、
どれぐらいカートに追加して、
どれぐらい注文して、
どれぐらいリピートしているのか。
この数字をSQLで集計して、
サービス全体の状況を見えるようにします。
そして、数字を見たうえで提案します。
例えば、カート追加から注文までの離脱が大きいなら
ワンクリック決済のような仕組みを入れて、
決済率を上げましょうと提案する。
買い忘れが多いなら、
自動で買い忘れ配信ができる機能を作りましょうと提案する。
リピートを増やしたいなら、
リピーター向けに特別な案内を送れる機能を作りましょうと提案する。
実際に、カートに追加してから注文する人の割合が
50%から70%まで上がったような例もあります。
これが、ただの実装者との違いです。
「作りました。終わり」だとAIでいい
普通の実装だけのエンジニアだと、
こうなりがちです。
こういう機能を作ってください。
もちろん、ちゃんと作ることは大事です。
バグなく実装することも大事です。
でも、それだけならAIでよくなっていきます。
これから価値が上がるのは、
「作りました」の先まで見られる人です。
この機能はどれぐらい使われているのか。
売上にどう影響しているのか。
どこでユーザーが離脱しているのか。
次にどの機能を作ると、事業インパクトが大きいのか。
ここまで見られるエンジニアは、AIに置き換えられにくいです。
なぜなら、ただ実装するだけではなく
事業の意思決定に関わっているからです。
危ない働き方
仕様を渡されて、言われた通りに実装して終わる。自分が作った機能の数字や売上インパクトは見ない。
伸びる働き方
データを見て、課題を特定し、売上改善やコスト削減につながる機能を提案する。
まず、自分が作った機能の数字を見てください
GTMエンジニアになるために、
いきなり難しいマーケティング理論を勉強しなくていいです。
まずやるべきことはシンプルです。
自分が作った機能の数字を見てください。
今まで作った機能が、
実際にどれぐらい使われているのか。
どれぐらいユーザーに使われて、
どれぐらい売上や継続率に影響しているのか。
これを見たことがありますか？
もしくは、聞いたことがありますか？
多分、ない人がかなり多いと思います。
エンジニアはどうしても
「作る部分」だけに閉じやすいです。
でも、自分が作ったものが
どれぐらいインパクトを出したのかを見ないと、
GTMエンジニアにはなれません。
具体的には、まずこのあたりを見てください。
- 自分が作った機能を何人が使っているか
- その機能を使った人は、登録・購入・継続につながっているか
- どの画面でユーザーが離脱しているか
- 新規登録数や購入数は、機能リリース後に変化したか
- 全然使われていないなら、なぜ使われていないのか
DBを触れる権限があるなら、
新規登録数や利用数を見てみる。
権限がないなら、PMやマーケ担当に聞いてみる。
「この機能って、実際どれぐらい使われていますか？」
「売上や登録率に影響ありましたか？」
「どこでユーザーが離脱していますか？」
これを聞くだけでも、見える世界が変わります。
エンジニアの仕事は、数字を見るともっと面白くなる
エンジニアをやっている人の中には、
お金はもらえるけど、正直あまり楽しくない
と思っている人もいると思います。
その理由の一つは、
自分の仕事が何につながっているのか見えていないからです。
チケットを消化する。
仕様通りに実装する。
レビューを通す。
リリースする。
これだけだと、だんだん作業になります。
でも、自分が作った機能によって
登録率が上がった。
購入率が上がった。
リピート率が上がった。
お客さんの売上が増えた。
こういう数字が見えると、
開発はかなり面白くなります。
自分のコードが、ただ画面に表示されているだけではなく
事業を前に進めていることが分かるからです。
そして、これが単価にもつながります。
クライアントからすると、
ただ作業する人に高い単価を払う理由は弱いです。
でも、売上改善まで考えてくれる人なら話が変わります。
この人に頼めば、機能を作るだけではなく
売上を上げるところまで一緒に考えてくれる。
データを見て、次に打つべき施策を提案してくれる。
そう思ってもらえると、
単価は上がりやすくなります。
GTMエンジニアになるための最初のロードマップ
いきなり全部できる必要はありません。
最初は、今の案件の中で
少しだけ見る範囲を広げるところからで十分です。
- 自分が作っているサービスが、誰のどんな課題を解決しているか確認する
- 自分が作った機能の利用数や登録数を聞く
- ユーザーがどこで離脱しているかを見る
- SQLや管理画面で、見られる範囲のデータを確認する
- 数字を見たうえで、改善案を1つ提案してみる
- 実装後に、数字がどう変わったかまで見る
これだけで、ただの実装者から一歩抜けられます。
別に最初から完璧なマーケターになる必要はありません。
広告運用を全部覚えろという話でもありません。
SNSでバズらせろという話でもありません。
まずは、データを見る。
ユーザーの動きを見る。
売上につながるポイントを見る。
そこから、エンジニアとして改善できることを提案する。
これが最初の一歩です。
AI時代に残るのは、事業に入り込めるエンジニア
何度も言いますが、
これから「コードを書ける」だけの価値は下がります。
AIがコードを書けるようになっているからです。
もちろん、ちゃんと設計できる人、
複雑な仕様を理解できる人、
品質を担保できる人はこれからも必要です。
でも、フリーランスエンジニアとして
高い単価を取り続けたいなら、
それだけでは足りなくなっていきます。
事業に入り込めるか。
数字を見られるか。
売上やコストに効く提案ができるか。
お客さんの課題を、技術で解決できるか。
ここがかなり大事になります。
GTMエンジニアという言葉は新しく聞こえるかもしれません。
でも本質はシンプルです。
作るだけで終わらない。
作ったものが、誰のどんな成果につながったのかまで見る。
これだけです。
まとめ
フリーランスエンジニアは、
今までコードを書けるだけでもかなり稼ぎやすい仕事でした。
でもAI時代は、そこに依存していると危ないです。
実装だけならAIでいい。
仕様通りに作るだけなら、安い人やAIに置き換えられる。
この流れは止まらないと思います。
だからこそ、これからはGTMエンジニアを目指した方がいいです。
マーケも分かる。
データも見られる。
売上改善まで提案できる。
お客さんの事業課題を技術で解決できる。
そういうエンジニアになれば、
AI時代でも価値は落ちにくいです。
まずは、今の案件で
自分が作った機能がどれぐらい使われているかを見てください。
登録率、購入率、リピート率、離脱率を見てください。
分からなければ、PMやマーケ担当に聞いてください。
そこから始めれば大丈夫です。
僕の公式LINEでは、
エンジニアが労働時間を減らしながら安定月収100万円を作るロードマップを渡しています。
動画では「GTMエンジニアになる方法」という名前では話していませんが、
中身としてはかなりGTMエンジニアになるための考え方に近いです。
実装だけで終わらず、
マーケティングや事業視点を身につけて、
AI時代でも稼ぎ続けたい人は見てみてください。
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はるや
- AIに負けないエンジニア育成を発信
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