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    C言語は「枯れた技術」じゃない|フリーランスが組込み・制御案件で単価を上げる道筋【2026】

    C言語のフリーランス案件と組込み開発の単価やスキルを解説するイメージ

    C言語と聞くと、学生時代に触れた「古い言語」を思い浮かべるかもしれません。案件はもう減っているのではないか。そう感じてはいませんか。

    実際には、C言語は今も機械やクルマ、装置が動く現場を支えています。派手さはなくても、代わりのきかない領域です。この記事では、C言語のフリーランス案件がどこにあるのか、報酬をどう見ればよいのか、リモートで参画するにはどう動けばよいのかを、公的データとRemoguの独自調査をもとに整理します。まずは、案件がある場所から確認していきましょう。

    この記事でわかること

    • C言語のフリーランス案件が存在する領域と、その背景
    • C/C++案件の種類と、リモートで参画しやすい仕事内容
    • フリーランスエンジニアの報酬相場と、C言語案件の位置づけ
    • 案件で評価されやすいスキルと、次に足すべき学び
    • リモートで案件に参画する3つのステップ
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    1. C言語のフリーランス案件は「どこ」にあるのか

    C言語の案件は、Webサービスの世界ではなく、機器やインフラが動く領域に集まっています。組込み機器、車載、産業用制御、IoTデバイスなどが中心です。表に出にくいだけで、需要が消えたわけではありません。

    C言語が使われ続けている理由

    C言語が残っているのは、ハードウェアに近い層を直接扱えるからです。限られたメモリやリアルタイム性が求められる装置では、動作を細かく制御できる言語が必要になります。この要件は、新しい言語が登場しても簡単には置き換わりません。

    もう一つの理由が、既存資産の存在です。長年動いてきた装置のソフトウェアは、そのまま使い続けながら改修していく前提で運用されています。作り直すよりも、理解して手を入れられる人が求められます。新しさより、動いているものを壊さない力が評価される領域です。

    AI時代でも低レイヤの担い手が必要とされる背景

    生成AIの普及は、エンジニアの仕事にも影響を与えています。生成AIを個人で利用した経験がある人は、2023年度の9.1%から2024年度は26.7%へと伸びました1。企業側でも、生成AIの活用方針を定めている日本企業が2023年度の42.7%から2024年度は49.7%へと広がっています2

    図1:生成AIの広がり(個人利用経験率と企業の活用方針)
    0 10 20 30 40 50 9.1% 26.7% 42.7% 49.7% 2023年度 2024年度 個人の利用経験 2023年度 2024年度 企業の活用方針

    個人の利用経験企業の活用方針

    出典:総務省「令和7年版情報通信白書」(2025年)をもとに作成

    一方で、人材が足りていない状況は続いています。IPAの調査では、日本企業の85.1%でDXを推進する人材が不足していると報告されています3。ツールが増えても、装置の制約を理解して設計判断できる人の不足は埋まっていません。

    コードを書く速さで競うより、動くものの制約を理解している強みで選ばれるほうが、C言語エンジニアには現実的です。では、その案件は具体的にどのような仕事なのでしょうか。次に内訳を確認しましょう。

    2. C/C++案件の種類と仕事内容

    C言語・C++案件の類型と仕事内容を整理するイメージ

    C言語の案件と一口に言っても、扱う対象によって求められる経験もリモートのしやすさも変わります。自分の経験がどこに近いかを知ることが、参画への近道です。

    「機器を動かす側」と「資産を守る側」

    案件は大きく2つに分かれます。ひとつは新しい機器やファームウェアを設計・実装する仕事です。もうひとつは、すでに動いている装置のソフトウェアを保守し、改修していく仕事です。

    前者は要件が新しく、設計から関われる面白さがあります。後者は既存コードを読み解く力が中心で、実績のある人ほど任されやすい領域です。どちらも、ハードウェアの制約を理解していることが前提になります。

    新規開発だけを狙うより、既存資産の改修から入るほうが、参画のハードルは下がります。長く関わるほど装置への理解が深まり、任される範囲も広がっていきます。

    【表1】C/C++案件の類型比較

    以下は、C言語・C++が使われる案件を5つの類型に整理したものです。いずれも既存のエンジニアリング経験を土台にしており、参入のしやすさは類型ごとに異なります。リモート適性は、実機やハードウェアへのアクセスがどの程度必要かによって変わる点に留意してください。

    類型主な作業内容求められる経験リモート適性
    組込み制御開発機器の動作を制御するソフトウェアの設計・実装C言語での実装経験、ハードウェア仕様の読解中程度
    デバイスドライバ開発OSと周辺機器をつなぐドライバの実装OS・カーネルまわりの知識、低レイヤの実装経験中程度
    車載ソフトウェア開発車載機器向けソフトウェアの開発・検証車載向けの開発プロセスや品質基準の理解低〜中程度
    IoTファームウェア開発通信機能を持つ機器のファームウェア開発通信プロトコルやマイコンの実装経験中〜高い
    既存資産の保守・改修稼働中システムの不具合対応・機能追加既存コードの読解力、テスト・検証の経験高い

    案件の種類が分かったところで、次に気になるのは報酬です。フリーランスエンジニアの報酬相場を、データで確認していきましょう。

    3. フリーランスエンジニアの報酬相場とC言語案件の位置づけ

    案件を選ぶとき、報酬が割に合うかは大事な判断材料です。ここでは、Remogu独自の調査データをもとに、報酬の基準線を確認します。

    図2:フリーランスエンジニアの月額報酬の基準線
    25 50 75 100 (万円) 76.5万円 98.9万円 フリーランス エンジニア全体 CTO/VPoE/ テックリード

    出典:Remogu「職種別・言語別の月額報酬ランキング」調査(2024年/実案件2,450件・支払上限金額から算出)をもとに作成

    Remogu実案件データにみる報酬の基準線

    Remoguは、実案件2,450件(2023年1月〜2024年2月・支払上限金額から算出)を分析した調査を公表しています。それによると、フリーランスエンジニアの平均月額報酬は約76.5万円です4

    職種別に見ると、CTO/VPoE/テックリードが約98.9万円で最も高く、報酬ランキングの1位です4。案件比率では、サーバーサイドエンジニアが全体の40%を占め、最も件数の多い職種となっています4

    【表2】報酬水準の基準線(Remogu調査より抜粋)

    以下は、Remoguの実案件2,450件(2023年1月〜2024年2月・支払上限金額から算出)の分析結果から、報酬水準が確認できた区分を抜粋したものです。金額はいずれも支払上限ベースの目安であり、実際の契約条件によって変動します。

    区分実績データ
    フリーランスエンジニア全体平均月額報酬 約76.5万円4
    CTO/VPoE/テックリード月額報酬ランキング1位(約98.9万円)4
    サーバーサイドエンジニア案件比率ランキング1位(全体の40%)4

    なお、C言語に特化した報酬データは、今回参照した調査には含まれていません。言語単体で報酬が決まるわけではなく、担当する工程や責任範囲によって条件は変わります。設計や技術判断まで担う場合は、上位職種の水準が判断材料になります。

    単価の高さだけで案件を選ぶより、自分の得意な工程がどの区分に近いかで判断するほうが、参画後のミスマッチを減らせます。まずは全体平均の76.5万円を基準線に置き、自分の経験がどこに当てはまるかを考えてみましょう。次は、何を足すかです。

    4. C言語案件で評価されるスキルと学び方

    今の自分のスキルで足りるのか、不安に思う場面があります。ここでは、スキルの積み上げ方を段階的に整理します。

    「書ける」から「任される」へのスキルの積み上げ

    日本企業の85.1%で、DXを推進する人材が不足しているというデータがあります3。裏を返せば、今からスキルを積み上げても十分に追いつける余地があるということです。

    最初の一歩は、C言語での実装とハードウェア仕様の読解です。ここに、RTOSや組込みLinuxといった実行環境の知識を重ねると、担当できる範囲が広がります。さらに、機器がネットワークにつながる前提でのセキュリティ設計まで踏み込めると、設計判断を任される案件に近づきます。

    一度にすべてを揃えようとするより、今の経験に近いレイヤーから順に積み上げるほうが、無理なく続けられます。案件の類型比較表(表1)と照らし合わせながら、自分の次のステップを決めてみましょう。

    図3:C言語エンジニアのスキルの積み上げ方
    発展|設計を任される アーキテクチャ設計・セキュリティ設計・コードレビュー 応用|環境を扱える RTOS・組込みLinux・通信プロトコル・テスト設計 基礎|実装できる C言語での実装・デバッグ・ハードウェア仕様書の読解 単価が上がる方向

    【表3】C言語エンジニアのスキルマップ

    上のレイヤーほど設計判断を伴う案件に近づきますが、すべてを一度に揃える必要はありません。今のスキルセットに近いレイヤーから、順に積み上げる進め方が現実的です。

    レイヤー具体スキル学習リソース
    基礎(実装できる)C言語での実装、デバッグ、ハードウェア仕様書の読解各マイコンベンダーの公式ドキュメント、基本情報技術者試験
    応用(環境を扱える)RTOS・組込みLinux、通信プロトコル、テスト設計Linuxカーネル公式ドキュメント、エンベデッドシステムスペシャリスト試験
    発展(設計を任される)アーキテクチャ設計、セキュリティ設計、コードレビューIPAのセキュリティ関連資料、実践的な設計経験

    資格の位置づけ

    組込み分野には、エンベデッドシステムスペシャリスト試験などの資格があります。資格は参画の必須条件ではありませんが、知識を体系的に整理する手段として役立ちます。資格の取得だけを目的にするより、実際に手を動かした経験を積むほうが、案件で評価されやすくなります。

    スキルの積み上げ方が見えたら、次は実際に案件へ参画する流れです。

    5. C言語案件にリモートで参画する3つのステップ

    スキルが整理できても、どこから手を付ければよいか迷う場面があります。ここでは、参画までの流れを3つのステップに分けて紹介します。

    図4:C言語案件にリモートで参画する3つのステップ
    1 スキルの棚卸し 表1のどの類型に近いかを 機器・OSとあわせて整理 2 実績の言語化 担当工程・直した不具合・ 品質改善を具体的に書く 3 案件参画 リモート可否と検証環境を 契約前に協議して確認
    1. スキルの棚卸し:今の経験が表1のどの類型に近いか、扱ってきた機器・OS・開発環境とあわせて整理します。
    2. 実績の言語化:担当した工程、解決した不具合、品質やリードタイムの改善を具体的に書き出します。C言語の案件では、既存コードを壊さずに直した経験そのものが評価材料になります。
    3. 案件参画:マッチングサービスに登録し、自分の経験に合う案件をクライアントと協議しながら決めていきます。実機が必要かどうか、リモートでの検証環境が用意されるかは、契約前に確認しておくと安心です。

    Remoguが扱う案件は90%以上がフルリモート可能で5、ハイブリッド型も含めて幅広く公開されています。実機検証が必要な工程だけ出社し、設計や実装はリモートで進める形も選択肢に入ります。地方在住であることは、案件への参画の妨げにはなりません。

    6. まとめ

    この記事のまとめ

    • C言語の案件は、組込み・車載・IoT・制御といった機器が動く領域に集まっています
    • 案件は「機器を動かす側」と「既存資産を守る側」に大別され、後者はリモート適性が高めです
    • フリーランスエンジニアの平均月額報酬は約76.5万円で、担当工程によって水準が変わります4
    • 日本企業の85.1%でDX人材が不足しており3、積み上げれば追いつく余地があります
    • 案件の90%以上がフルリモート可能で5、棚卸しから始める一歩が参画につながります

    今のスキルに、小さな一歩を足してみませんか。まずは自分の経験を、C言語案件の類型に照らしてみることから始めましょう。

    7. よくある質問

    Q1.C言語の実務経験が浅くても案件に参画できますか。

    いきなり新規の設計案件に参画するのは難しい面があります。既存資産の保守・改修など、コードを読む力が中心の案件から実績を積む方法があります。まずは自分の経験に近い類型を選ぶことが有効です。

    Q2.C言語の案件はリモートで参画できますか。

    実機やハードウェアが必要な工程では出社を伴う場合があります。一方で、既存資産の改修やIoT向けの開発など、リモート中心で進められる案件もあります。Remoguが扱う案件は90%以上がフルリモート可能です5

    Q3.C言語とC++はどちらが案件を見つけやすいですか。

    対象領域によって異なります。機器の制御に近い層ではC言語、規模の大きなアプリケーション層ではC++が使われる傾向があります。両方を扱える場合は、参画できる案件の幅が広がります。

    Q4.C言語のスキルは今後も必要とされますか。

    機器の制御やリアルタイム性が求められる領域では、ハードウェアに近い層を扱える技術が引き続き必要とされます。生成AIの普及で開発の進め方は変わりつつありますが1、装置の制約を理解して判断できる力の価値は残ります。

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    ※公開中の案件数は時期によって変わります。記事中の案件の傾向は執筆時点のものです。

    出典・参考情報

    *1 総務省「令和7年版情報通信白書」(2025年)生成AIの個人利用経験
    *2 総務省「令和7年版情報通信白書」(2025年)企業における生成AI活用方針
    *3 IPA「DX動向2025(AI時代のデジタル人材育成)」ディスカッション・ペーパー(2025年10月)
    *4 Remogu「職種別・言語別の月額報酬ランキング」調査(2024年)
    *5 Remoguサイト公開情報(フルリモート可能案件の割合)