プログラミング言語のScalaは今、本当にオワコンなのか？javaやpythonなどのwebサービス開発と比べて需要がない理由について、特徴や将来性も含めて記事で解説します。新しいプログラミング言語が次々と開発されており、代替できてしまうなど、色々な指摘を受けていますが、これは本当なのでしょうか？記事で解説します。
Scalaの歴史について
Scalaの歴史について整理すると、Java互換で関数型プログラミングとオブジェクト指向を融合したモダン言語として登場し、主に大規模システムやデータ処理で注目されました。以下に時系列でまとめます。
1. 誕生の背景
- 開発者：Martin Odersky（スイス連邦工科大学チューリッヒ）
- 開発の目的：
- Javaの欠点（冗長なコード、型安全性の不足）を改善
- オブジェクト指向と関数型プログラミングの融合
- JVM上で動作し、既存のJava資産と互換性を持たせる
- 言語名の由来：
- “Scalable Language（スケーラブルな言語）”の略で、大規模開発にも対応できることを意図
2. Scalaの進化とリリース
- 2003年：Scalaの開発開始
- 2004年：Martin Oderskyが初期バージョンを発表（学術用途）
- 2006年：Scala 1.0 リリース
- JVM上で動作することを正式にサポート
- オブジェクト指向と関数型の両立を実現
- 2010年頃：
- Akkaフレームワーク登場により、分散・並列処理システムでの採用が拡大
- 大規模データ処理で注目され始める
- 2011年：
- Scala 2.9 リリース
- パフォーマンス改善、コレクションライブラリ拡張、型推論強化
- 2013年以降：
- Spark（Apache Spark）がScalaで開発されたことにより、データエンジニア・ビッグデータ領域で大きな注目
- Twitter、LinkedIn、Foursquareなどが採用
- 2016年以降：
- Scala 2.12/2.13 リリース
- Java 8以降の機能（ラムダ式など）との互換性向上
- コミュニティ主導の改善が進む
- 現在（2025年）：
- Scala 3 リリース（2021年）
- 新しい型システムと文法改善
- 大規模分散システム・データ処理・高度なアプリケーションに活用される
3. Scalaの特徴的な位置づけ
- JVM上で動作：既存のJavaライブラリを活用可能
- オブジェクト指向 + 関数型：多様なパラダイムを統一
- 大規模・分散システム向け：Akka, Sparkとの親和性が高い
- 型安全性が高い：コンパイル時に多くのエラーを検出可能
Scalaの特徴について
Scalaの特徴は、Java互換のJVM上で動作しつつ、オブジェクト指向と関数型プログラミングを融合したモダン言語であることです。整理すると以下の通りです。
1. JVM互換
- Java Virtual Machine上で動作し、既存のJavaライブラリ・フレームワークをそのまま利用可能。
- Javaと相互運用できるため、既存のJavaプロジェクトに導入しやすい。
- Javaの資産を活かしつつ、より簡潔で安全なコードを書ける。
2. オブジェクト指向 + 関数型プログラミング
- オブジェクト指向：
- クラス、継承、トレイト（Trait）などで設計が可能
- 関数型プログラミング：
- 不変データ（immutable）、高階関数、ラムダ式、パターンマッチング
- 副作用の少ない安全なコードを記述できる
- 両者の融合により、柔軟で表現力の高いプログラムが書ける
3. 型推論・型安全
- 型を自動で推論できるため、冗長な型宣言が不要
- 静的型付けにより、コンパイル時に多くのエラーを検出可能
- 高度な型システム（ジェネリクス、トレイト、型パラメータ）により、安全で柔軟な設計が可能
4. 高度な並行・分散処理
- Akkaフレームワークとの組み合わせで、アクターモデルによる分散システム構築が可能
- 大規模データ処理：Apache Sparkの主要言語として利用され、高速・効率的な分散処理が可能
5. 簡潔で表現力の高い文法
- 冗長なJavaコードと比べ、短く読みやすいコードで同じ処理が実現可能
- パターンマッチング、オプション型（Option）などで安全性と可読性を向上
6. 高い拡張性とモジュール化
- トレイト（Trait）を使った多重継承のような柔軟な設計が可能
- 再利用性の高いモジュール設計が可能で、大規模プロジェクトにも対応
まとめ
| 特徴 | 詳細 |
|---|---|
| JVM互換 | Javaライブラリ・フレームワーク利用可能 |
| オブジェクト指向 + 関数型 | クラス・トレイト＋不変データ・高階関数 |
| 型推論・型安全 | 静的型付けでコンパイル時にエラー検出 |
| 並行・分散処理 | Akka、Sparkで大規模処理に強い |
| 簡潔で表現力が高い | パターンマッチング、Option型などで可読性向上 |
| 拡張性・モジュール化 | トレイトやモジュール設計で大規模開発対応 |
Scalaがオワコンと言われる背景
Scalaが「オワコン」と言われる背景には、人気の低下や学習コスト、競合技術の台頭など複数の要因があります。整理すると以下の通りです。
1. 学習コストが高い
- Scalaはオブジェクト指向と関数型プログラミングを融合しているため、文法や概念が複雑。
- 高度な型システムやトレイト、パターンマッチングなど、初心者には理解しづらい部分が多い。
- 学習ハードルの高さから、新規エンジニアが参入しにくい。
2. 求人・話題性の低下
- 以前はビッグデータ・分散システムで注目されていたが、最近はSparkやデータ分析はPythonやJava、Kotlinにシフト。
- 求人数やコミュニティでの話題が減少しているため、「使われなくなった」という印象を与える。
3. 競合技術の台頭
- Kotlin：JVM上で動き、Android開発やサーバーサイドでも人気が急上昇。
- Python / TypeScript / Go：学習コストが低く、データ処理・Web開発で人気。
- これらに比べてScalaは「学習コストが高く、求人も少ない」と見られる。
4. 大規模プロジェクトでの複雑化
- Scalaは柔軟性が高い反面、大規模プロジェクトでは設計や型システムが複雑化。
- 一部企業はメンテナンス性やチーム教育コストの理由で、JavaやKotlinに移行している。
5. コミュニティの停滞感
- Scala自体は進化しておりScala 3もリリースされているが、話題や採用事例が減少している印象がある。
- 新規開発者や企業が手を出しにくく、結果として「オワコン」という評価につながる。
Scalaの将来性を示す要因
Scalaの将来性を示す要因は、単に「流行り廃り」ではなく、技術的特徴や適用分野、企業での採用状況に基づいて評価できます。整理すると以下の通りです。
1. JVM互換による安定性
- ScalaはJava Virtual Machine上で動作するため、既存のJavaライブラリやフレームワークを活用可能。
- 企業の既存Java資産に組み込みやすく、大規模システムでの導入ハードルが低い。
- JVMの安定性と成熟度がScalaの継続利用を支える。
2. オブジェクト指向 + 関数型の融合
- オブジェクト指向と関数型プログラミングを同時に活用できるため、高度で安全なコード設計が可能。
- 大規模システムや分散システムでは、保守性や再利用性が重要であり、Scalaの特徴が有効。
- 安全性・拡張性・表現力の高さが長期的に価値を保つ要因。
3. ビッグデータ・分散システムでの採用
- Apache Sparkの主要開発言語としてScalaが使用されており、データエンジニアリングや機械学習分野で需要が存在。
- Akkaフレームワークにより、高度な分散システム・リアクティブシステム構築が可能。
- データ処理・高負荷システム領域での専門的スキルは、今後も市場価値が高い。
4. Scala 3によるモダン化
- 型システムや文法が改善され、より読みやすく安全なコードが書きやすくなった。
- Java 8以降の機能と互換性を強化し、モダンなJVM開発に適応。
- 言語仕様の進化が将来的な継続利用を支える。
5. 高度な型安全・並行処理
- 静的型付けと型推論により、コンパイル時に多くのバグを防止可能。
- アクターモデル（Akka）による並行・分散処理に強み。
- 金融・大規模Webサービス・IoTなどの高信頼性システムで今後も活用可能。
6. 専門性が評価される市場
- 学習コストが高い分、Scalaを使えるエンジニアは少数で、希少価値が高い。
- SparkやAkkaを扱えるエンジニアはデータエンジニア・バックエンドエンジニアとして高収入が期待できる。
Scalaエンジニアに求められるスキルセット
Scalaエンジニアに求められるスキルセットは、Scala言語そのものの理解に加え、JVM・関数型プログラミング・分散システムなど幅広い知識が必要です。整理すると以下の通りです。
1. Scala言語の基礎
- 文法・構文：クラス、オブジェクト、トレイト（Trait）、パターンマッチング、型推論
- 関数型プログラミング：不変データ（Immutable）、高階関数、ラムダ式、Option/Some/Noneなど
- オブジェクト指向設計：継承、抽象クラス、トレイトの活用
- Scala 3の新機能：enum、given/using（依存性注入）、新しい型システムの理解
2. JVM/Javaとの連携
- JVM上で動作するため、Javaの基本知識やライブラリ利用スキル
- Javaコードとの相互運用（Interop）や既存資産の活用
- ガベージコレクションやJVMパフォーマンス理解
3. 並行・分散処理
- Akkaフレームワークによるアクターモデルでの並行・分散システム構築
- 非同期処理・Future/Promiseの活用
- 高負荷・リアクティブシステムの設計経験
4. ビッグデータ・データ処理
- Apache Spark（ScalaでのRDD/DataFrame操作）など大規模データ処理の経験
- データ分析やETLパイプライン構築の理解
- 分散処理の概念、パフォーマンスチューニング
5. Web/サーバーサイド開発
- Play FrameworkやLagomなどScala向けWebフレームワークの経験
- REST API設計・データベース連携（SQL/NoSQL）
- テスト自動化（ScalaTest、Specs2など）
6. 開発・運用スキル
- Gitなどバージョン管理
- CI/CDパイプライン構築
- パフォーマンスモニタリングやデバッグ能力
7. ソフトスキル・設計能力
- 関数型設計思想の理解とチーム内での共有
- 抽象化・モジュール化設計による保守性の高いコード作成
- ドキュメント作成やレビューを通じたチーム貢献
Scalaの需要と市場動向
Scala の需要と市場動向について、最近のデータや報告をもとに「現在の状況」と「今後の展望」を整理してみます。Scala に関心のあるあなたにとって、「この言語に投資する価値があるか」の判断材料になると思います。
✅ Scalaの現在の需要と市場動向 — 強みが活きている領域
• 高年収・フリーランス案件での価値の高さ
- 2025年の調査では、Scala エンジニアのフリーランス案件での平均年収が約 977万円 に達した、という報告があります。月額単価は約 81.4万円。
- 同調査で、Scala を使ったビッグデータ処理、ストリーム処理、リアルタイム処理といった需要が特に高く、これらのスキルを持つ人材が市場で高く評価されていることが示されています。
- 一般の転職市場でも、Scala エンジニアの平均年収は他言語と比べ高めとの声があります。経験3–5年〜それ以上で 700〜900万円、あるいはそれ以上 になるケースもある、との報告もあります。
• データ基盤・ビッグデータ・分散システムでの根強い需要
- Scala は特に大規模データ処理や分散システム、リアクティブ／非同期処理に強く、これらを必要とする分野（例：データエンジニアリング、金融、広告、IoT など）での採用が続いています。
- 近年でも、データ処理や ETL、ストリーミング、マイクロサービス構築などを Scala で行う企業は一定数存在し、「Scala を使った基幹システムや大規模バックエンド」は一部で生き残っています。
• 生産性・安全性・拡張性を評価する企業で選ばれやすい
- Scala の静的型、安全性、関数型の特徴、JVM 互換性などが評価され、複雑／大規模なバックエンドシステムやビッグデータ基盤、マイクロサービス構築で「Scala の利点」が活かされやすい状況です。
- また、Scala は「簡潔なコード」「保守性」「型安全」「並列・非同期処理」などが強みで、こうした要件を重視する案件では依然として求められています。
⚠️ ただし「ニッチ」である — 市場の限界と注意点
• 求人数は他主要言語に比べて限られる
- 国内の求人サイトでの Scala 求人件数は、例えば Java、Python、Kotlin に比べて少ないというデータがあります。
- Scala は「汎用的な Web アプリ」「ライトな業務アプリ」「モバイル／フロントエンド」など広い用途ではあまり見かけず、むしろ「データ処理」「バックエンド」「分散システム」のような特定分野での求人が中心です。
• 市場全体のトレンドでは相対的に落ち着いてきた
- Scala は2010年代に比べて「流行言語」という枠からは外れており、現在は特定用途のニッチ技術として位置付けられることが多いようです。
- 多くの企業やプロジェクトで「もっと習得コストや敷居の低い言語（例えば Python、Go、Kotlin、JavaScript 等）」が使われるようになっており、Scala を積極的に採用する企業は少数派になりがち、という現状も指摘されています
• 学習・維持コストと人材供給のミスマッチ
- Scala は機能が豊富で強力ですが、習得コスト・学習コストが高めという点はデメリット。特に関数型プログラミングや高度な型システム、分散システム設計に習熟するまでに時間がかかるため、「即戦力になりやすいエンジニア」が少ないという声があります。
- そのため、多くの企業では「Scala の人材を探すこと自体が難しい」という問題があり、採用ハードルやコストが高くなりやすいようです。
🎯 現状のまとめ：Scalaの「強み領域」と「注意すべき領域」
| 領域・状況 | Scala が強みを発揮するケース | 注意すべき／ニッチな側面 |
|---|---|---|
| データ処理／ビッグデータ／分散処理 | Apache Spark, Kafka, ストリーム処理, バッチ処理 etc. で高い需要 | 求人数が多くない／Python 等との競合 |
| 大規模バックエンド／ミッションクリティカルシステム | 型安全性・並行処理・拡張性が活きる | Scalaエンジニアの確保が難しい |
| 金融／FinTech／広告などの特定業界 | 高度な処理・安定性・パフォーマンス要求に対応可能 | 採用ハードルが高く、限定的 |
| 一般的な Web アプリ・小規模プロジェクト | —（あまり選ばれない） | 他言語／フレームワークが主流 |
Scalaを学ぶべき人の特徴
Scalaを学ぶべき人の特徴は、関数型プログラミングや大規模システム、データ処理に興味がある人向けであることがポイントです。整理すると以下の通りです。
1. 関数型プログラミングや高度な型システムに興味がある人
- Scalaはオブジェクト指向と関数型プログラミングを融合しているため、関数型の考え方や不変データ、パターンマッチングなどを学びたい人に向いている。
- 型安全性や静的型付けによるバグの事前防止など、高度な設計を経験したい人にも適している。
2. 大規模・高信頼システムの開発に関わりたい人
- Scalaは大規模システムや分散システム、リアクティブシステムに強い。
- 高負荷システムや複雑なバックエンドを効率的・安全に設計したい人に向いている。
3. ビッグデータ・データ処理・分散処理に興味がある人
- Apache SparkやAkkaなど、Scalaが主要言語として使われる領域に関わりたい人。
- データ処理、ETLパイプライン、ストリーミング処理、データ分析の経験を積みたい人。
4. JVM環境やJavaエコシステムを活かした開発をしたい人
- Java資産の活用や、既存Javaライブラリ・フレームワークとの相互運用が必要なプロジェクトに関わりたい人。
- Javaをベースによりモダンで簡潔なコードを書きたい人。
5. 高い専門性で希少価値を得たい人
- Scalaは学習コストが高く、経験者が少ないため、習得すれば希少価値のあるエンジニアになれる。
- 高付加価値の案件（金融、広告、データ処理、分散システム）で活躍したい人。
Scalaの学習方法とリソース
Scalaを学ぶ方法とおすすめリソースを整理すると、基礎学習 → 実践演習 → 応用／プロジェクト経験の段階で習得するのが効率的です。以下に詳しくまとめます。
1. 学習ステップ
ステップ1：基礎文法・概念の理解
- 目的：Scalaの文法や関数型プログラミング、オブジェクト指向の基本を理解する
- 学習内容：
- 変数・データ型・演算子
- クラス・オブジェクト・トレイト（Trait）
- パターンマッチング
- 関数型プログラミング（高階関数、不変データ、Option型など）
- コレクション操作（List, Map, Set）
ステップ2：JVM・Javaとの連携
- 目的：Javaライブラリを活用できるようにする
- 学習内容：
- Javaとの互換性（Interop）
- Scalaでの例外処理
- JVMの仕組み（ガベージコレクション、スレッドなど）
ステップ3：フレームワーク・実践演習
- 目的：実際のプロジェクトで使えるスキルを身につける
- 学習内容：
- Web/サーバーサイド：Play Framework、Lagom
- 分散システム・並行処理：Akka、Future/Promise
- ビッグデータ処理：Apache SparkでのRDDやDataFrame操作
- 演習方法：
- 小規模のCRUDアプリやAPI開発
- Sparkを使ったデータ処理プログラム
- Akkaでの簡単な分散処理システム
ステップ4：プロジェクト経験・応用
- 目的：実務レベルで使えるScalaスキルを習得
- 学習内容：
- 大規模プロジェクトでのコード設計
- パターンマッチングや型システムを活かした安全設計
- 高度な並行・非同期処理
- 方法：
- オープンソースプロジェクト参加
- 自分でミニプロジェクトやデータ処理パイプラインを作成
- KaggleやGitHubで実践課題に挑戦
2. おすすめ学習リソース
書籍
- 『Programming in Scala（Martin Odersky）』 — Scala創始者による公式本
- 『Scala for the Impatient』 — 初学者向けで実践的
- 『Functional Programming in Scala』 — 関数型プログラミング重視
- 『Scalaによるアクターモデル実践入門（Akka）』
オンライン学習
- Scala公式ドキュメント — 文法やAPIリファレンス
- Coursera: Functional Programming Principles in Scala — Martin Odersky監修
- [Udemy: Scala / Akka / Spark 講座] — 実践演習向け
- Exercism: Scalaトラック — 問題演習とレビュー
実践演習サイト
- [LeetCode / HackerRank / Codewars] — Scalaでのアルゴリズム練習
- [GitHubでSpark / Akkaプロジェクトのコードを読む] — 実践経験の代替
コミュニティ・情報交換
- Scala公式フォーラム
- Stack Overflow: Scalaタグ
- SlackやDiscordのScalaコミュニティ
フロントエンジニアの需要
フロントエンジニアとしての需要になりますが、かなり需要があります。この分野であればフリーランス市場でも多くの案件がありますし、かなりの高単価です。70万円を超えるものが多いです。熟練のエンジニアであればまずは副業から始めてみてはいかがでしょうか。以下のエージェントにまずは登録をしてみて、軽く始めてみましょう。仕事を持つとわかりますが単価は高いです。サポートもありますので使って利用しましょう。
| Agent | マージン率 | 案件数 | URL |
| レバテックフリーランス | 10%～20% | 60000 | レバテックフリーランス |
| ギークスジョブ | 10%～20% | 4000 | geechs job(ギークスジョブ) |
| エンジニアルーム | 20％～30% | 6000 | 【エンジニアルーム】 |
| Tech Stock | 10％～15％ | 8000 | 求人サイト |
| Tecgate | 10%～ | 8000 | Tecgateフリーランス |
| エミリーエンジニア | 11%~13% | 800 | エミリーエンジニア |
| フリエン | 10％～15％ | 30000 | エンジニア向け案件情報を見る |
| フォスターフリーランス | 8～12％ | 5000 | 【フォスターフリーランス】 |
| コンサルデータバンク | ? | ? | コンサルデータバンク |
| Strategy Consultant Bank | 20%~30% | 500 | フリーコンサル独立支援【Strategy Consultant Bank】 |
| エクストリームフリーランス | 10%～25% | 6000 | 【エクストリームフリーランス】 |
| Midworks | 10％～15％ | 3000 | 【midworks】 |
| エンジニアファクトリー | 10％〜30% | 5000 | 高単価案件が豊富！エンジニア向けフリーランスなら【エンジニアファクトリー】 |
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| ハイパフォーマーコンサルタント | ? | 5500 | ハイパフォーマーコンサルタント |
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