IT業界で気づいたことをこっそり書くブログ

くすぶってるアプリエンジニアが、日々気づいたことを適当に綴っていきます(受託→ベンチャー→フリー→大企業→ベンチャー→起業)

モバイルアプリ人材市場2025

ニッチな話

 

人材の4象限

ざっくり、以下の4パターンに分けるとします。

1.ベンチャー新規開発+技術力

2.ベンチャー新規開発+PJ力

3.大企業継続開発+技術力

4.大企業継続開発+PJ力

 

この4つは別物です。
4つとも頑張るのは不可能で、まあがんばれて2つです。
私が得意なのが2なんですが、この領域多分いま縮小傾向なんですよね、あとFlutter採用率が高くなってると思う。これで今結構困ってます(Flutter勉強しろって話)

 

昨今めちゃくちゃ需要が高まってるのが3です。前はそこまででもなかったと思うんだけど。異常なほど人を探している、というか無い物ねだりしている感じ。

 

もう一つ困るのは、2と4が全然別物ということ。

 

iOS/Andriod/Webのパラダイムのブーム

Webで「新しい思想」「一個前の思想」「二個前の思想」があるとします。
Webが「新しい思想」がブームになってる頃、大抵Androidは「一個前の思想」をGoogleが提供しています。
その頃、大抵iOSは「二個前の思想」をAppleが提供していて、「一個前の思想」の実現のためにサードパーティ製のLibraryが登場します。
iOSは二歩遅れなので、Appleの言う通り作っていれば、安定して程よく枯れた技術を使えますが、やる気のある人らはサードパーティ製のLibraryを使います。

 

 

特にiOSで問題になるのが、このLibraryを使ったベストプラクティスがめちゃくちゃ難しいということです。
最近は大企業もここらへんを導入してしまうらしく、にっちもさっちも行かなくなった案件が、このLibraryを使った設計に詳しい人を探します。
これが「3.大企業継続開発+技術力」にあたる最近の募集です。

 

まあ多分Androidも似た感じだとは思うんですが、Google提供な分まだ平和なんじゃないですかね。iOSのしんどいのは、サードパーティ製のLibraryだから、複数の流行りがいったり来たりすることもあるんですよね。あとApple提供の方のナレッジが貯まる前に一歩先へ行くので大変。

 

 

iOS+AIについて知っていること(2025年5月)

そろそろ、危機意識を持っています。
とりあえずどこかで情報交換しないといけない気がしているんですが、自分が知っている情報を一旦整理します。

 

一部間違っているかもしれません。

AIを生で使う

最もオーソドックスな方法。
コードを入力して質問して、回答を得る。
ChatGPT, Claude, Gemini 全て使ってみましたが、それなりの回答です。
私の場合はここ1年、ググる回数よりChatGPTに聞く回数の方が圧倒的に多いです。

 

Xcode+ChatGPT

XcodeからChatGPTを呼び出すことで、開いているファイルを読み込ませることができます。
元々ファイルをアップロードすることができますが、それの延長線ですね。
あと、diffを表示して反映してくれる機能もあり便利です。
ただ、バグがちょいちょいあります。
ファイルが増えるとポンコツになります。限界を感じる。

 

Claude Code

あまり検証出来ていません。
Terminalから呼び出すタイプで、全ファイルを見てくれます。
これでアプリを全部作って公開してる人がいました。
精度はたぶん同じくらいなんじゃないですかね。大きくなると効率的にXcode+ChatGPTのほうが早そうですが、組み合わせる手もありそう。

 

Cline

2,3回しか試せていません。
VSCodeから使う拡張機能。中身はいろんなAI(LLM)。
LLMの一個上のレイヤーというイメージで、タスクから最適なAIやツールを選択してくれるみたいなやつ。
タスクを与えると最終的に「このようにします、いいですか?」という選択をする形で進めていく。
APIを使うので都度課金が必要で、ちゃんと1ヶ月使い倒すと数万円になるらしい。

 

Cursor

未検証。
これは乱暴に言えばClineみたいなことを専用IDEでやってる感じ?
コード規約を指定したり、タスク化できるとの噂。

 

Copilot

MSが提供しているAIなんだけど、OpenAIが傘下だから、LLMはChatGPTなんだっけ?
ツールにくっついている、中間的なもの?
VSCodeから簡単に呼び出せるから使ってる人多い?
あとOfficeとかGithub上で動くとかなんとか

界隈によってはCopilotのほうが常識ですよね。私はいまいちわかっていません。

 

MCPMCPサーバー

AIとツール間のインターフェース。
転じて、AIを総合的に動かすためのサービス・サーバー。
並びに、サービス側が提供するインターフェース。

例えば、「JiraをAIから操作するために、AtlassianがMCPサーバーを提供した」みたいな感じ。
あとは、「LLMに指示出して、Blendarで犬のモデリングをしてもらう」みたいに使うらしいです。
なんか知らんがMCPの注目が高すぎる気がするけど、基本ユーザー目線でいいと思います。別に儲かるとかいう話ではないはず。

 

MSがWindows+MCPを発表したらしい(本日)

 

Devin

仮想環境を作って、実際のテストまでやってくれる総合AIエージェント。
これが完成したら失業しそう。
精度はまだまだ。

Codex

一昨日くらいに発表された、ChatGPT Proで使える、Github上で動き、タスクを与えるとPRを作るところまでやってくれる。
個人的に、今一番試さなきゃいけないと思っている。

Firebase+AI

名前忘れた。
アプリのモックアップくらいまで一気に作ってくれるやつ。

 

GitHub Copilot Coding Agent

さっき発表された。

おそらくDevinに近いのかな?

 

RAG

社内のドキュメントとか食わせて、質問したら返ってくるみたいなやつ。
何気に一番コスパ良さそう。

 

____________

 

各社・世間の反応(観測範囲)

上場企業のエンジニアはのほほんとしてます。

エンジニア全体で言えば、使ってるのは半分くらいで、私くらい追ってるのが1割くらいかなあ。

ベンチャーほど使ってると思います、主にセキュリティが理由。

 

所感

まだ焦る必要はありませんが、直近2年で地殻変動は必ず起きるので、対応が必要そう。
来年くらいにはもうCD/CI/AIという感じになると思います。
とりあえず、Githubでバグのissueを与えるとAIが勝手に直して提案する(ただし精度はそれなり)という状況ができると思います。
イメージとしてはオフショア開発ですね。

 

1人では圧倒的に情報が足りないので、情報交換が必要だと思いました。

iOS+AIについて知っていること(2025年5月)

そろそろ、危機意識を持っています。
とりあえずどこかで情報交換しないといけない気がしているんですが、自分が知っている情報を一旦整理します。

 

一部間違っているかもしれません。

AIを生で使う

最もオーソドックスな方法。
コードを入力して質問して、回答を得る。
ChatGPT, Claude, Gemini 全て使ってみましたが、それなりの回答です。
私の場合はここ1年、ググる回数よりChatGPTに聞く回数の方が圧倒的に多いです。

 

Xcode+ChatGPT

XcodeからChatGPTを呼び出すことで、開いているファイルを読み込ませることができます。
元々ファイルをアップロードすることができますが、それの延長線ですね。
あと、diffを表示して反映してくれる機能もあり便利です。
ただ、バグがちょいちょいあります。
ファイルが増えるとポンコツになります。限界を感じる。

 

Claude Code

あまり検証出来ていません。
Terminalから呼び出すタイプで、全ファイルを見てくれます。
これでアプリを全部作って公開してる人がいました。
精度はたぶん同じくらいなんじゃないですかね。大きくなると効率的にXcode+ChatGPTのほうが早そうですが、組み合わせる手もありそう。

 

Cline

2,3回しか試せていません。
VSCodeから使う拡張機能。中身はいろんなAI(LLM)。
LLMの一個上のレイヤーというイメージで、タスクから最適なAIやツールを選択してくれるみたいなやつ。
タスクを与えると最終的に「このようにします、いいですか?」という選択をする形で進めていく。
APIを使うので都度課金が必要で、ちゃんと1ヶ月使い倒すと数万円になるらしい。
これに全リソースを賭けてる人いましたね。

 

Cursor

未検証。
これは乱暴に言えばClineみたいなことを専用IDEでやってる感じ?
コード規約を指定したり、タスク化できるとの噂。
界隈・人によってはこえが主戦場らしいです。

 

Copilot

MSが提供しているAIなんだけど、OpenAIが傘下だから、LLMはChatGPTなんだっけ?
ツールにくっついている、中間的なもの?
VSCodeから簡単に呼び出せるから使ってる人多い?
あとOfficeとかGithub上で動くとかなんとか

界隈によってはCopilotのほうが常識ですよね。私はいまいちわかっていません。

 

MCPMCPサーバー

AIとツール間のインターフェース。
転じて、AIを総合的に動かすためのサービス・サーバー。
並びに、サービス側が提供するインターフェース。

例えば、「JiraをAIから操作するために、AtlassianがMCPサーバーを提供した」みたいな感じ。
なんか知らんがMCPの注目が高すぎる気がするけど、基本ユーザー目線でいいと思います。

 

MSがWindows+MCPを発表したらしい(本日)

 

Devin

仮想環境を作って、実際のテストまでやってくれる総合AIエージェント。
これが完成したら失業しそう。
精度はまだまだ。

Codex

一昨日くらいに発表された、ChatGPT Proで使える、Github上で動き、タスクを与えるとPRを作るところまでやってくれる。
個人的に、今一番試さなきゃいけないと思っている。

Firebase+AI

名前忘れた。
アプリのモックアップくらいまで一気に作ってくれるやつ。

 

GitHub Copilot Coding Agent

さっき発表された。

おそらくDevinに近いのかな?

 

RAG

社内のドキュメントとか食わせて、質問したら返ってくるみたいなやつ。
何気に一番コスパ良さそう。

 

____________

 

各社・世間の反応(観測範囲)

上場企業のエンジニアはのほほんとしてます。

エンジニア全体で言えば、使ってるのは半分くらいで、私くらい追ってるのが1割くらいかなあ。

ベンチャーほど使ってると思います、主にセキュリティが理由。

 

所感

まだ焦る必要はありませんが、直近2年で地殻変動は必ず起きるので、対応が必要そう。
来年くらいにはもうCD/CI/AIという感じになると思います。
とりあえず、Githubでバグのissueを与えるとAIが勝手に直して提案する(ただし精度はそれなり)という状況ができると思います。
イメージとしてはオフショア開発ですね。

 

2025年のiOS案件の状況と景況感

少し調べたので報告です。

 

SwiftUI

体感ですが、SwiftUI案件がUIKitを超えて8割以上に達しています。
人を募集していない継続プロジェクトを含めるとUIKitはまだ多いでしょうけど、人を募集しているものに限るとSwiftUIがメインになります。

ただし、SwiftUI+UIKitのように混合しているプロジェクトも多いので、まだ振り切るには難しいと思います。そもそもSwiftUIは未だに貧弱なところがあるのでUIKitの知識は必ず必要になるんですよね。

 

おそらく、iOS16〜、iOS17〜、iOS18〜になってくるとUIKitの影は徐々に薄くなると思います。ただ私が最近個人的に作っているアプリはiOS18〜なんですが、まだUIKitを含んでいます。当分両方必要になると思います。

 

KotlinMultiplePlatform

KMP案件、4件見かけました。全体で言えばまだ1割以下で、お試しの状況です。
ちなみに私も1件触ったんですが、思ったよりスムーズに開発できそうでした。今後5年でもう少し割合が増える可能性はあります。

導入理由ですが

  • 新しいものが大好きな会社(私の古巣も採用してました)
  • Androidが先行していたから
  • Androidエンジニアが多かったから

で、

iOSエンジニアにもKMPを触って欲しい」というのはだいたい半分だと思います。これは予想より少ないですが、そもそもAndroidが先行しているとかそういう状況があってのKMP採用だからだと思います。

 

Flutter

まだFlutter未経験なのでなんとも言えませんが。
案件数は前より若干増えていると思います。

 

AI

AI+アプリ案件、思ったよりありません。
私は今個人開発で作ってますが、どうにも技術として不安定なので事業化しづらいのかと思います。
個人はチャンス?

 

景気:ベンチャー案件が明らかに減っている

1年前の時点である程度感じていましたが、ベンチャー案件が消えました。
理由の一つが、単純に資金調達ができないんだと思います。
資金調達額は2022年にピークを迎え、そこから減速しています、おそらく更に減速するのではないかと思います。

 

参考

2024年上半期の国内スタートアップ資金調達額は3253億円。スピーダ 、『Japan Startup Finance 2024上半期』の速報を公開

 

これは世界的なもので、おそらく政策金利の急上昇によるものをモロに受けてるんだともいます(2022年〜)。日本が政策金利を上げ始めたのは最近ですが、思ったより早く影響が出ましたね。
好景気の影響が出るのは遅いのに、不景気の影響はすぐ出るっていやですね。

 

もう一つの理由が、ベンチャー案件がFlutterに流れているからです。
よりコスト削減、手軽に仕上げたいという感じですね。

 

いつまでこれが続くか?

欧米が金利を上げまくってるのはインフレ退治なんですが、アメリカのインフレがまだくすぶってるので長期化しそうだと言われています。
また、日銀関係者も、一旦1〜2%くらいまで上げるみたいな話をしているようなので、短くても2026年末くらいまではこんな感じだと思います。

そもそも、2018年〜2022年くらいはベンチャー界隈は結構バブルだったと思うので、あそこまでもう一度到達するのかどうかわからないですね。

 

どう戦うか、景気抑制時の戦略

こういうときの定石って

こんな感じですよね。

幸い、リーマンショックのような破滅的な状況ではないです。
むしろこういう時の準備があとあと効いてくるんですよね。
頑張りましょう。

 

ちなみに私はFlutterを勉強する、と見せかけて個人開発をしています。
中々完成しなくて苦しいですが。

ここ1,2年のアプリ案件の激減について(未解決)

どうにもこうにも、案件数というのは調べるのが難しいんですが
Wantedlyを初めとして、Indeedなど様々な仕事探しサービスでアプリ案件が減ってるように見えます。
気づいたのは最近で、最後に見たのは1,2年前くらいだったと思うので、今年に入ってから激減した感じでしょうか?

 

代わり目立っているのが人材エージェントです。
非常に奇妙な状況で、直接仕事を探すためのサービスに、SES人材仲介業者がわんさかいます。
話を聞いてみると、とんでもなく深い商流の案件を回してきたりします。

 

案件が減っているのか、何らかの理由で商流に変化があったのか、もしくはそのどちらもか。それがわかりません。

 

同時に単価も減ってる感じがするんですが、それは商流が深いからですね。
普通にクライアントは月100万以上出してるんじゃないかと思います。

 

理由として考えられるのは

 

1.キャッシュの減少

資金調達額は2022年がピークになって、今少し落ち着いたらしいのでこの可能性はあります。
ただ、言ってもここ10年でみたらかなり高いので、これだけが原因とは考えづらいです。

 

2.サービス開発ブームが落ち着いた?

これは常に考えていますが、あまり考えにくいですよね。なぜ今?

 

3.インボイス制度のため、直接契約しづらくなった?

タイミング的にはインボイス制度が一番怪しいんですが、なんかの法律関係で仲介業者を通す形にかわったとかあるんでしょうか?

 

誰か何か知ってたら教えてほしいです。

 

 

東京周辺の賃貸料金をマッピングしました

そろそろ引っ越し時期ですね。
私も今年は引っ越さなきゃいけないし、知り合いも引っ越すらしいので、前からやりたかったマッピングをしてみました。
地域の相場感をなんとなく把握するのにどうぞ。

 

成果物全体

 

参考にした条件

30平米〜35平米、築30年以内、マンション、風呂トイレ別。
管理費込み、礼金は24分割して足しています。

 

色と賃料の対応

30万円以上 黒●
20万円 赤
15万円 オレンジ
12万円 黄緑
10万円 緑
7万円 青
5.5万円 水色
4万円 白◯

 

あと、緑の円は大体駅から徒歩10分くらいです。
赤いラインは路線です。

 

以下、細かな所感

10万円以下に絞った地図

 

埼玉方面

千葉方面

神奈川方面

東京

主要な路線に沿って分布してますね。

 

ベッドタウンを見ていきましょう。

 

大宮

東川口、越谷

西川口、川口

川越方面

柏、流山

町田付近

千葉方面はずっと連なっている、賃料はあまり落ちない

東京と千葉市の真ん中辺りが安い。

 

横浜方面はずっと連なっている、賃料はあまり落ちない

神奈川と東京の境界付近が安い。

 

川を越えると相場が変わる(というか江戸川区が安い、低地だから)

 

足立区、めっぽう安い

隅田川より東、江東区はまばら

 

西の方は立川までずっと一様

 

千代田区あたりから中目黒・目黒あたりまでバカ高エリアです(結構広い)

 

広尾・麻布付近、駅がないのに非常に高い

 

以下、より攻めるなら

三茶、中目黒ラインより南西が狙い目エリア(世田谷方面)

 

中野、笹塚、下北沢より西が狙い目エリア

 

高田馬場、上野より北は池袋以外が狙い目エリア(文京区など)

 

その他の所感

  • 遠くなっても案外安くならない
  • 駅から遠くても案外安くならない
  • 目黒駅は目黒区ではない

 

おわりに

使った技術、ツール

  • MapBox
  • QGIS
  • Python
  • アドレスマッチングサービス

データはSUUMOからお借りして、同一住所は平均化しました🙇‍♂️

 

地図は公開はしないので欲しい人は個人的に言ってください。

AIを使ったサービス開発で勝っていくために

まず、AIそのものの素材の味みたいなサービスは短命なのは自明だと思います。
やがてAIプラットフォーマーが同じことをやるので。

 

次に、リボン型ビジネスを外側からいじるのもNG。
それは不動産テックとかでやって問題になったやつ。プラットフォーマーがAIを導入したら終わり。
もちろんリボン型ビジネスを自分で始めるのはOK。

 

ツールにAIを組み込むのは危険。
クエリ数がユーザー数に比例してしまうから、単価が高いツールじゃないと赤字になるか成立しない。

 

まずそれ以外から考えましょう(ほとんど無い)

 

こっから先はまだ書きたくない