Pythonを使い始めたら、まず確認したいのがバージョンです。 Pythonには複数のバージョンが存在し、ライブラリやフレームワークによっては対応バージョンが異なるため、知らないまま作業を進めると「エラーが出る」といったトラブルにつながることもあります。 本記事では、Windows・Mac・LinuxでPythonのバージョンを確認する方法を解説します。さらに、複数バージョンの切り替え方やよくあるトラブルの解決法も併せて紹介していきます。 現在使われているPythonのバージョン かつてはPython 2系と3系の2つの系列が存在しましたが、Python 2系は2020年1月1日に公式サポートが終了し、現在は基本的にPython 3系が主流です。 バージョンによって使える機能やライブラリが異なるため、開発や学習をスムーズに進めるには、自分の環境がどのバージョンかを把握しておくことが非常に重要です。 Pythonのバージョン確認が必要な理由 Pythonには2系と3系など複数のバージョンが存在し、それぞれで使える機能や対応するライブラリが異なります。たとえば、最新のライブラリやサンプルコードはPython 3系を前提に作られていることが多いため、バージョンが合っていないとエラーが発生してしまいます。 また、学習教材や既存のプロジェクトも特定のバージョンを想定している場合があるため、自分の環境を確認しておくことでトラブルを避けられます。 最新バージョンと推奨バージョンの違い Pythonには公式サイトで公開されている最新のバージョンと、広く使われている推奨バージョンがあります。 最新バージョンは新しい機能や改善が追加されており、最新技術を学びたい場合には便利です。しかし、すべてのライブラリがまだ対応していないこともあるため、開発や学習で利用する際には注意が必要です。 一方で推奨バージョンは多くの教材やライブラリが対応しており、特に初心者が学習や開発を始める際には安心して使うことができます。 まずは自分の目的に合ったバージョンを確認して選ぶことが大切です。 WindowsでPythonのバージョンを確認する方法 ここでは、コマンドプロンプトを使う方法と、GUIで確認する方法の二通りを紹介します。 コマンドプロンプトで確認 WindowsでPythonのバージョンを確認する最も基本的な方法は、コマンドプロンプトを使う方法です。まず「Windowsキー + R」を押して「ファイル名を指定して実行」を開き、「cmd」と入力してEnterキーを押すとコマンドプロンプトが起動します。次に、以下のコマンドを入力してください。 python --version Enterキーを押すと、現在使用しているPythonのバージョンが表示されます。たとえば「Python 3.11.4」と表示されれば、そのバージョンが現在使用されていることを示します。 GUIで確認 コマンド操作に慣れていない場合は、GUIを使ってバージョンを確認することもできます。Pythonをインストールすると自動で付属するIDLEを起動すると、ウィンドウのタイトルや起動時のメッセージにPythonのバージョンが表示されます。 また、Anacondaを利用している場合は、Anaconda Navigatorの画面からも簡単に確認可能です。GUIで確認できる方法は、コマンド入力に不慣れな初心者でも迷わず操作できる点がメリットです。 MacでPythonのバージョンを確認する方法 古いmacOSにはPython 2系が標準でインストールされていることがあるため、Python 3系を使う場合はバージョンの確認が欠かせません。ここでは、ターミナルを使った方法とGUIでの確認方法の2通りを紹介します。 ターミナルで確認 MacでPythonのバージョンを確認する基本的な方法は、ターミナルを使う方法です。まず、LaunchpadやSpotlightからターミナルを開き、以下のコマンドを入力してください。このコマンドはWindowsの時と同じです。 python --version Enterキーを押すと、現在使用しているPythonのバージョンが表示されます。たとえば「Python 3.11.4」と表示されれば、そのバージョンが使用可能であることを示します。 GUIで確認 ターミナルを使うのが不安な場合は、GUIでバージョンを確認することも可能です。Pythonをインストールすると自動で付属するIDLEを起動すれば、起動時にバージョンが表示されます。 また、Anacondaを使っている場合は、Anaconda Navigatorの画面やJupyter Notebookの環境設定からもバージョンを確認できます。GUIを使う方法は、初心者でも迷わず確認できるため安心です。 LinuxでPythonのバージョンを確認する方法 Linuxはディストリビューションによって標準で入っているPythonのバージョンが異なることがあり、作業中に思わぬエラーが発生する原因になることがあります。ここでは、ターミナルを使った方法と、GUIで確認する方法の二通りを紹介します。 ターミナルで確認 LinuxではMacの時と同様にターミナルを使ってPythonのバージョンを確認するのが一般的です。まず、ターミナルを開き、次のコマンドを入力します。 python --version Enterキーを押すと、現在使用できるPythonのバージョンが表示されます。たとえば「Python 3.11.4」と表示されれば、そのバージョンが使用可能であることを示しています。 GUIで確認 LinuxでもGUIを使ってバージョンを確認することは可能です。Python IDLEやAnaconda Navigatorをインストールしていれば、それぞれの画面や起動時のメッセージからバージョンを確認できます。 ただし、Linuxではターミナルでの確認が一般的で、GUIで確認するケースは少なめです。初心者でも操作しやすいGUIを利用する場合は、IDLEやAnacondaを事前にインストールしておくと便利です。 複数バージョンがある場合の確認と切り替え Pythonは1台のパソコンに複数のバージョンをインストールして使うこともできます。しかし、複数バージョンが混在すると、どのバージョンでコードが実行されるのか分かりにくくなり、思わぬエラーの原因になることがあります。そのため、複数バージョンが存在する場合は、バージョンを確認して正しく切り替えることが重要です。 pyenvでバージョン管理する方法 複数バージョンのPythonを簡単に管理したい場合は、pyenvというバージョン管理ツールを使うのがおすすめです。pyenvを使うと、プロジェクトごとに使用するPythonのバージョンを切り替えたり、複数バージョンのインストールやアンインストールも簡単に行えます。 例えば、プロジェクトAではPython 3.11を使い、プロジェクトBではPython 3.9を使うといった設定も容易です。pyenvを導入することで、バージョンの混在によるトラブルを未然に防ぐことができます。 pyenvインストール方法は以下の記事で詳しく解説されています。 参考：Qiita【pyenvの使い方】 PATH設定を確認して正しいバージョンを使う方法 Pythonが複数インストールされている場合、環境変数PATHの設定によってどのバージョンが優先されるかが決まります。Windowsでは「環境変数の編集」からPythonのPATHを確認・調整できます。MacやLinuxでは、シェル設定ファイル(.bashrcや.zshrc)にPATHを追加して順序を調整します。 PATHの順番を正しく設定することで、コマンドを実行した際に意図したバージョンが使われるようになります。 まとめ この記事では、Windows・Mac・LinuxそれぞれのOSでPythonのバージョンを確認する方法を紹介しました。コマンドプロンプトやターミナルを使った方法は基本ですが、IDLEやAnaconda NavigatorなどのGUIでも確認可能です。また、複数バージョンがインストールされている場合は、pyenvを使ったバージョン管理やPATH設定の確認によって、意図したバージョンで作業できる環境を整えることができます。 最後に、Pythonを正しく使うためには、バージョンの確認と管理は欠かせません。この記事の手順を参考に、Pythonの環境を整え、学習や開発をスムーズに進めていきましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

DevOpsエンジニアとは DevOpsとは、開発（Development）と運用（Operations）という2つの異なる領域を融合させることで、ソフトウェア開発のサイクル全体を加速させる文化、手法の総称です。このアプローチの中心となるのがDevOpsエンジニアです。 DevOpsエンジニアは開発チームと運用チームがスムーズに連携できるように、動化ツールやプラットフォームを駆使して、開発の品質やスピードを劇的に向上させるための橋渡しのような役割を担います。 テクフリでフリーランス案件を探してみる DevOpsエンジニアの仕事内容 DevOpsエンジニアの仕事はチームによって多岐に渡りますが、業務内容を一言で説明すると、「自動化」と「効率化」です。具体的な業務内容として下記が挙げられます。 CI/CDパイプラインの構築と運用 インフラの自動化と管理 監視とロギング・セキュリティ それぞれについてさらに詳しく解説していきます。 CI/CDパイプラインの構築と運用 DevOpsに不可欠なCI/CDは、継続的インテグレーションと継続的デリバリーを指しています。これらは、開発者が作成したコードのテストから本番環境へのデプロイまでの一連の流れを自動化する仕組みです。 DevOpsエンジニアは、Jenkins、GitLab CI/CD、Circle CIなどのツールを駆使してこのパイプラインを構築・運用し、開発プロセスを効率化していきます。 インフラの自動化と管理 DevOpsエンジニアは、CI/CD業務だけでなく、インフラの自動化と管理においても重要な役割も担います。具体的には、Infrastructure as Code（IaC）の考え方を取り入れ、TerraformやAnsibleなどのツールを活用することで、サーバーやネットワークといったインフラをコードで管理を行います。 これにより手作業による設定ミスを防ぎ、迅速かつ一貫性のある環境構築が実現できます。さらに、DockerやKubernetesといったコンテナ技術を駆使し、アプリケーションの可搬性を高めることもDevOpsエンジニアの業務のひとつです。 監視とロギング・セキュリティ DevOpsエンジニアは、システムの監視とログ管理も行うことがあります。具体的には、PrometheusやGrafanaなどのツールを使って監視システムを構築し、アプリケーションリリース後のシステムパフォーマンスやエラーをリアルタイムで可視化して、安定稼働を保証しています。 また、Elastic Stackなどを活用してログを一元管理することで、トラブルシューティングの迅速化を任されることもあります。さらに、開発の初期段階からセキュリティを考慮し、セキュリティスキャンなどを自動化されたパイプラインに組み込むこともDevOpsエンジニアの重要な役割です。 その他のエンジニアとの違い DevOpsエンジニアは、携わる領域が広く、他のエンジニアと密に連携するため、その役割の違いを理解しておくことも重要です。本記事ではインフラエンジニア、SREエンジニアとの違いについて詳しく解説していきます。 インフラエンジニアとの違い インフラエンジニアとDevOpsエンジニアには、ITインフラの管理において明確な違いがあります。インフラエンジニアは主にサーバーやネットワークといったITインフラの設計、構築、運用を担当しますが、DevOpsエンジニアはこれらに加えて、開発プロセス全体の効率化と自動化にも責任を持ちます。 両者の最大の違いは、従来のインフラエンジニアが手動でインフラを管理することが多かったのに対し、DevOpsエンジニアはIaC（Infrastructure as Code）などの自動化ツールを積極的に活用する点です。DevOpsエンジニアはコードを記述し、インフラの構築、運用、管理を自動化することで、より効率的な運用を実現します。 SREエンジニアとの違い SRE（Site Reliability Engineering）エンジニアは、Googleが提唱した概念で、ソフトウェアエンジニアリングの手法を運用に適用し、システムの信頼性向上に特化した役割を担います。 SREはDevOpsの具体的な実装方法の一つとされ、DevOpsエンジニアがプロセス全体の効率化を目指すのに対し、SREはSLIやSLOといった厳密な指標に基づき、システムのパフォーマンスを継続的に向上させることに重点を置いています。これら2つの役割は非常に似ていますが、SREはより専門的なアプローチを取ります。 DevOpsエンジニアに必要なスキル DevOpsエンジニアは、幅広い技術力とさまざまなツールの知識が必要とされます。以下に、必要とされるスキルを基礎スキルと応用スキルに分けてあげてみました。 基本スキル DevOpsエンジニアには、以下の基礎スキルが求められます。 プログラミングスキル：Python、Go、Rubyなどいずれかの言語の基礎知識が不可欠です。自動化スクリプトの作成やAPI連携に活用できます。 Linux/Unixの基本操作スキル: 多くのサーバーOSで利用されているため、コマンドライン操作やシェルスクリプトの知識は必須です。 ネットワークの基礎知識: TCP/IP、HTTP、DNSなど、インターネットの仕組みを理解している必要があります。 Gitの利用スキル: コードのバージョン管理ツールとして、チーム開発には欠かせないスキルです。 応用スキル 現代のインフラ管理では、以下の知識と経験が重要になってきています。基礎スキルに自信がある場合は、以下のスキルも習得しておくことをお勧めします。 クラウドプラットフォーム: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP) といった主要なクラウドサービスの利用経験 CI/CDツール: Jenkins, GitLab CI/CD, CircleCIなどの構築・運用スキル コンテナ技術: DockerやKubernetesの知識と利用経験。特にKubernetesは、大規模システムの運用において重要な技術 IaCツール: TerraformやAnsibleなどの利用経験 監視・ロギングツール: Prometheus, Grafana, Elasticsearch, Kibanaなどの知識 DevOpsエンジニアにおすすめの資格 DevOpsエンジニアになるために必須の資格はありませんが、以下の資格はスキルアップに役立ちます。 クラウド関連（AWS認定資格）: クラウドの知識はDevOpsに不可欠です。AWS認定ソリューションアーキテクトやAWS認定SysOpsアドミニストレーターは、クラウド上でのDevOpsスキルを証明するのに役立ちます。 コンテナ関連（Kubernetes認定資格）: CKAやCKADは、Kubernetesの専門知識を示す国際的な資格です。 OS関連（LinuC/LPIC）: Linuxの知識を証明できます。特に未経験者にとっては、基礎固めの一歩としておすすめです。 DevOpsエンジニアの年収 DevOpsエンジニアは、その高度な専門性と市場からの旺盛な需要により、他のエンジニア職種と比較して高収入が期待できる職種です。求人情報サイトIndeedによると、日本国内におけるDevOpsエンジニアの平均年収は約700万円程度とされています。 こちらはあくまで平均値であり、個々のスキルセット、豊富な経験、担当する業務内容によっては、年収が1,000万円を超えるケースも決して珍しくありません。 今後もデジタルトランスフォーメーションの加速に伴い、DevOpsの重要性はますます高まり、それに比例してDevOpsエンジニアの需要も継続的に増加すると予測されます。この需要の増加は、将来的な年収のさらなる上昇にも繋がる可能性を秘めています。 参考：Indeed「日本でのDevOpsエンジニアの給与」 フリーランスのDevOpsエンジニアの単価 フリーランスのDevOpsエンジニアの案件単価は、スキルや経験によって大きく異なりますが、一般的には月額80万円から90万円程度（想定年収960万円〜1,080万円）が目安といわれています。しかし、DevOpsに関する深い知識と豊富な経験があれば、月額100万円を超える高単価案件を獲得することも十分に可能です。 高単価案件を目指すためには、単にDevOpsの技術スキルだけでなく、プロジェクト全体の効率化を提案できるコンサルティング能力や、チームをリードできるマネジメント能力も重要です。また、クラウドサービス（AWS、 Azure、 GCPなど）の深い知識や、コンテナ技術（Docker、 Kubernetes）の専門性、CI/CDパイプライン構築の経験などが、単価アップに直結しやすい要素として挙げられます。 市場価値の高いDevOpsエンジニアとして、自身のスキルセットを磨き、実績を積むことで、より良い条件での案件獲得に繋げることができます。 テクフリでDevOpsエンジニア案件を探してみる DevOpsエンジニアの将来性 DevOpsエンジニアの将来性は非常に高いと言えるでしょう。 その主な理由は、AI技術の進歩でエンジニアの仕事が自動化されるといった懸念がある中でも、DXの加速により、迅速かつ高品質なソフトウェア提供が不可欠となっているためです。 さらに、クラウドを前提としたクラウドネイティブな開発が主流となり、IaCやコンテナ技術を扱うDevOpsエンジニアの市場価値は高まっています。さらに、今後はAIや機械学習を活用したAIOpsの発展も予測されており、より高度で戦略的な役割を担うことが期待されています。 これらの理由から、DevOpsエンジニアは単なる技術者ではなく、企業の競争力を高める上で不可欠な存在として、今後も高い需要が続くと考えられます。 DevOpsエンジニアに向いている人の特徴 DevOpsエンジニアには技術的なスキルだけでなく、特定の考え方や特性が求められます。 まず必要なのは、新しい技術への強い探求心です。技術の進化が著しいDevOps分野では、常に新しいツールや手法を学び続ける意欲が欠かせません。最新の情報を常にキャッチアップしながら自身のスキルや知識の幅を広げることのできる人が向いているでしょう。 次に求められるのは、本質的な課題を深く考えられる力です。「なぜこの作業が必要なのか」といった根本的な問題を見つけ出し、解決策を考案できる人はDevOpsエンジニアとして高く評価されやすい傾向にあるでしょう 最後に、継続的な改善を追求できる姿勢も重要です。手作業を減らし、より効率的な手法を常に模索し続けることで、DevOpsの価値を最大化できるでしょう。これらの資質を兼ね備えた人は、DevOpsエンジニアとして大いに活躍できる可能性を秘めています。 まとめ DevOpsエンジニアは、開発と運用の間の障壁を取り除き、組織全体の効率を高める変革者としての役割を担います。単なる技術者にとどまらないその役割には多岐にわたるスキルが求められますが、それらを習得することで市場価値の高いエンジニアになることができます。 未経験者でも、DevOpsエンジニアとしてのキャリアを十分に築くことが可能です。そのためには、Linux、Git、いずれかのプログラミング言語といった基礎を固め、AWSなどのクラウドサービスの無料枠を活用して実践的な経験を積むことから始めることをお勧めします。

プログラミング言語にはPythonやJavaScript、Javaなどさまざまな言語がありますが、その中でも「C言語」は今なお多くのエンジニアに学ばれ続けている歴史ある言語です。 一方で、「C言語ってもう古いんじゃないの？」「実際どんなことができるの？」と疑問に思う方も少なくありません。 この記事では、C言語でできることや活用されている分野、他の言語との違い、学ぶメリットを、初心者にもわかりやすく丁寧に解説していきます。 フリーランスのC言語案件を探してみる C言語の特徴と強み C言語は、1972年にアメリカのベル研究所で開発された歴史あるプログラミング言語です。主にシステムプログラミングや組み込み機器の開発など、ハードウェアに近い領域で利用されており、50年以上にわたって幅広い現場で活用され続けています。 この言語の大きな特徴は、コンピュータのハードウェアに近い「低レベル」の操作が可能であることです。それでいて、効率的かつシンプルな構文を備えているため、実行速度やメモリ管理に優れた制御が可能となっています。 ただし、C言語は古い言語であり、文法や仕様に独特の難しさがあるため、習得にはある程度の学習コストがかかる言語でもあります。 C言語の主な強みは以下の4つです。 処理速度が速い：コンパイル型でネイティブコードに変換されるため、実行速度が非常に高速です。 ハードウェア制御に強い：ポインタ操作やメモリアクセスが可能で、マシンレベルの制御に適しています。 構文がシンプルで無駄がない：小規模・軽量なコードが書けるため、リソース制約が厳しい環境にも対応できます。 高い移植性：標準化された言語仕様により、OSやCPUが異なる環境でも再利用しやすいです。 このような強みを持つC言語は、単なる「古いプログラミング言語」ではありません。現代でも、基幹技術を支える重要な存在として、幅広く活用され続けています。 C言語でできること C言語はその性能の高さとハードウェアに近い操作性から、多くの重要な分野で利用されています。ここでは代表的な活用例として以下の4つをご紹介します。 OSやデバイスドライバの開発 組み込みシステムの開発 高速処理が求められるソフトウェアの開発 基幹システムの開発 OSやデバイスドライバの開発 C言語はオペレーティングシステム（OS）やデバイスドライバの開発において、事実上の標準言語となっています。これはC言語がハードウェアの動作に非常に近いレベルでプログラムを書けるためです。例えば、メモリ管理やCPU制御、割り込み処理といったシステムの根幹に関わる処理を効率よく実装できます。 また、Linuxカーネルはほぼ全面的にC言語で書かれており、多くのUNIX系OSも同様です。Windowsの一部システムもC言語を活用しています。デバイスドライバは各種ハードウェアとOSの橋渡しを行う重要な役割を担いますが、これにもC言語の高速かつ低レベル操作が欠かせません。 組み込みシステムの開発 組み込みシステムとは、家電や自動車、工場の機械などに組み込まれた専用コンピュータ（マイコン）上で動作するソフトウェアのことを指します。こうした環境はメモリやCPU性能に制限があり、効率の良いコードが求められます。 C言語は小さなバイナリサイズで動作し、ハードウェアの特性に応じて細かく制御できるため、組み込み開発の世界で圧倒的な支持を受けています。例えば、IoT機器やセンサー制御、さらには家電のタイマーやモーター制御などで、幅広く使われています。 高速処理が求められるソフトウェアの開発 ゲーム開発や映像処理、科学技術計算の分野では、大量のデータをリアルタイムで処理する必要があります。こうした場面では、プログラムの処理速度やメモリ使用量がパフォーマンスを左右します。 C言語はCPUに近いネイティブコードにコンパイルされるため、処理速度が非常に速く、高度な最適化も可能です。そのため、ゲームエンジンのコア部分や画像フィルタ、物理演算ライブラリなど、多くの高速処理系ソフトウェアの基盤として使われています。 基幹システムの開発 銀行のトランザクション処理や大規模な物流管理システムなど、多くの企業の基幹システムでは、安定性と高速性が極めて重要視されます。 C言語は、こうした大量のデータを高速かつ確実に処理できるため、一部の基幹システムで長く使われてきました。保守や継続的な運用が必要なシステムにおいて、熟練エンジニアがC言語を用いて信頼性の高いコードを書き続けています。 テクフリでフリーランス案件を探してみる C言語と他言語の違い プログラミング言語は数多く存在し、それぞれに特徴や得意分野があります。C言語はその中でも「低レベルの操作が得意」「高速で軽量なコードを書ける」ことが大きな強みです。 一方で、PythonやJava、C++、C#などは開発効率や保守性、クロスプラットフォーム対応などに優れ、用途によってはC言語よりも適していることもあります。 ここでは、代表的なプログラミング言語とC言語を比較しながら、それぞれの違いと特徴を解説していきます。 C言語 vs Python Pythonは読みやすく、初心者にも扱いやすい高水準言語です。開発スピードが速く、データ分析・Web開発・機械学習など幅広い分野で活用されています。 一方、C言語はハードウェアに近い操作ができ、メモリ管理も手動で行えるため、実行速度が非常に高速です。Pythonはインタプリタ型で逐次実行されるため、処理速度ではC言語に劣る傾向があります。 開発のしやすさを重視するならPython、高速処理やシステムレベルの制御が求められる場面ではC言語が適しています。 C言語 vs Java Javaは「一度書けばどこでも動く（Write Once, Run Anywhere）」をコンセプトとした高水準のオブジェクト指向言語です。仮想マシン上で動作し、自動メモリ管理や例外処理を備えているため、保守性や移植性に優れています。 一方、C言語はソースコードが機械語に直接コンパイルされるため、処理速度が非常に高速で、ハードウェアとの密な連携が可能です。ただし、メモリ管理やエラー処理はプログラマが手動で行う必要があり、ミスのリスクもあります。 JavaはWebアプリや業務システムなど、大規模開発やチーム開発に適した言語です。対してC言語は、スピードや制御が重視されるシステム開発や組み込み分野で活用されています。 C言語 vs C++ C++はC言語をベースにして、オブジェクト指向やテンプレート機能などを追加した言語です。より抽象化された設計が可能で、大規模かつ複雑なソフトウェアの開発に向いています。 一方、C言語は構文や仕様がシンプルで、低レベルな処理に特化した手続き型言語です。学習コストは低めですが、大規模開発や再利用性には向いていないケースもあります。 C++は機能が豊富な分、仕様が複雑で学習難易度は高めです。その分柔軟性もあり、ゲームエンジンやリアルタイム処理などでよく使われています。 C言語はOSやマイコン制御など、よりハードウェアに近い処理が求められる領域で、現在も強い需要があります。 C言語 vs C# C#はMicrosoftが開発したモダンなオブジェクト指向言語で、主にWindowsアプリやゲーム開発（Unity）で利用されています。C#は名前に「C」が含まれていますが、設計思想や仕様が大きく異なり、C言語とは直接の関連はありません。 ガベージコレクションによる自動メモリ管理や例外処理、強い型付けなどの機能を備え、安全かつ効率的な開発が可能です。 一方、C言語は手続き型の低レベル言語で、システム資源やメモリを細かく制御できるのが特徴です。C#と比べると記述の自由度が高い反面、バグやセキュリティリスクへの注意が必要になります。 C#は業務アプリやGUI開発、高レベルなゲーム開発に適していますが、C言語はOS・ドライバ・組み込み機器など、より低レイヤの開発に特化しています。 C言語を学ぶメリットと将来性 プログラミング言語として長い歴史を持つC言語は、その普遍的な価値から今なお多くのエンジニアに学ばれ続けています。ここでは、C言語を学ぶことで得られる具体的なメリットや、将来的な需要について詳しく解説します。 コンピュータの基礎が身につく C言語を学ぶ最大のメリットは、コンピュータが動作する仕組みを根本から理解できる点にあります。 C言語は1970年代初頭に登場した歴史あるプログラミング言語であり、その信頼性と汎用性から、現在でもOSや組み込みシステムなどの中核部分で幅広く使われ続けています。こうした実績から、C言語が今なお現場で通用する力を持っているといえるでしょう。 C言語を学ぶことでメモリ管理やポインタ、スタックやヒープといった普段はあまり意識しないコンピュータ内部の動作への深い理解が得られます。このようなハードウェアに近い領域に触れることで、ソフトウェアとコンピュータの関係を根本から把握できるでしょう。 こうした基礎知識はC++やRustといったシステムプログラミング寄りの言語はもちろん、PythonやJavaなどの高水準言語をより深く理解するうえでも大いに役立ちます。 組み込みやハードウェア制御分野での需要がある C言語は組み込み機器や家電、自動車の制御など、ハードウェアに近い分野で今なお強い需要があります。これらの分野は高度なリアルタイム処理やリソース制約の厳しい環境が多く、効率的かつ正確なコードが求められます。 技術の進化とともにIoTやスマートデバイスが普及する中で、こうしたハードウェア制御のスキルは今後も安定的に求められ続けるでしょう。 高速・軽量なコードが書けるようになる C言語はコンパイルされたネイティブコードとして動作し、プログラムの実行速度が非常に速いのが特徴です。また、メモリ使用量を自分で管理できるため、軽量で効率的なプログラムを書くことが可能です。 これにより、ゲーム開発や画像処理、科学技術計算など、処理速度が重要視される分野での活躍が期待できます。プログラムのパフォーマンスを細かく調整したいエンジニアにとって、C言語のスキルは非常に大きな武器となります。 まとめ C言語は、ハードウェアに近いレベルでのプログラミングが可能な低水準言語でありながら、汎用性の高い構文を備えた強力な言語です。組込みシステムやOS開発をはじめ、IoTやゲームエンジンの基盤など、さまざまな分野で活用されています。 また、C言語を学ぶことで、メモリ管理や処理の最適化といった、他の高級言語では抽象化されている部分の理解が深まり、プログラミングスキル全体の底上げにもつながります。古くからある言語でありながら、現代のIT技術の土台を支え続けているC言語は、今後も学ぶ価値のある言語といえるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

Webディレクターとは Webディレクターは、WebサイトやWebコンテンツ制作のプロジェクトを統括する職種です。企画立案から制作、公開後の運用まで、全体の指揮を担います。Webデザイナーやエンジニア、ライターといった専門職のメンバーをまとめてクライアントの要望を形にするために、幅広い知識とスキルが求められます。 Webディレクターに求められるスキルの例は以下のとおりです。 Web制作やデザイン、コーディング SEOやアクセス解析 マーケティングや要件定義 キャンペーンのプロモーション、集客 チームメンバーやクライアントとのコミュニケーション このように、Webディレクターになるには技術力とビジネス知識、プロジェクトマネジメント力が必要です。これらの能力を証明してさらなるスキルアップを図るために、関連資格の取得が注目されています。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Webディレクターにおすすめの資格一覧 Webディレクターのキャリア形成に役立つ主な資格は以下のとおりです。 Webディレクション試験 Webリテラシー試験 Webデザイン技能検定 Webクリエイター能力認定試験 IT パスポート試験 マーケティング・ビジネス実務検定 ネットマーケティング検定 Webライティング能力検定 以下ではそれぞれの資格について、試験の概要、試験内容、試験日、受験料、難易度などを詳しく紹介します。 Webディレクション試験 Webディレクション試験は株式会社ボーンデジタルが主催する認定試験です。 Webディレクターの基礎知識から企画立案、要件定義、プロジェクトマネジメント、品質チェック、クライアントとの調整など実務に直結する分野まで幅広く出題されます。 試験名：Webディレクション試験 試験日：随時 試験時間：90分 合格基準：70%以上 問題数：65問 形式：CBT形式 受験料：10,000円（税別） Webディレクション試験の出題範囲は広く、Webディレクションの全体像を理解している必要があるため、難易度は中程度といえるでしょう。 公式テキストや問題集、オンライン講座や動画で体系的に知識を身につけるのがおすすめです。 Webリテラシー試験 Webリテラシー試験は、Web業界の基礎知識とITリテラシーを問う入門資格です。Webサイトの構築やインターネット環境、デジタル化の動向、各種運用ツール、コミュニケーション方法など基礎的分野を中心に出題されます。 試験名：Webリテラシー試験 試験日：随時 試験時間：90分 合格基準：70%以上 問題数：85問 形式：CBT形式 受験料：10,000円（税別） Webリテラシー試験で出題される問題は比較的基礎的な内容が中心のため、難易度は初級レベルの試験です。Web業界未経験の方や、基礎知識をに学びたい初心者におすすめの資格となります。 Webデザイン技能検定 Webデザイン試験は、デザインの専門的知識が問われる試験です。 WebサイトのUIやUX、HTMLやCSSコーディング、フロントエンド技術、ディスプレイ設計、レスポンシブ構成、ウェブデザイン動向などが出題範囲に含まれます。 試験名：Webデザイン技能検定 試験日：2,3級は年4回、1級は学科と実技が年1回ずつ 試験時間：等級による、学科45分～90分、実技60分～180分 合格基準：70%以上 形式：試験会場 受験料：等級による、学科6,000円～8,000円、実技8,000円～25,000円 等級が3級から1級まであり、それぞれ受験資格の条件があります。2級より上の等級を受験するときは、受験資格を満たしているか確認しましょう。 Webクリエイター能力認定試験 Webクリエイター能力認定試験はHTMLやCSSコーディング、Web制作フロー、ユーザー導線設計などの能力を測る試験です。 試験名：Webクリエイター能力認定試験 試験日：1月、7月 試験時間：スタンダード60分、エキスパート110分 合格基準：65%以上 形式：オンライン 受験料：スタンダード6,100円、エキスパート7,700円 Webディレクターが直接コーディングを行うケースは少ないものの、エンジニアやデザイナーと連携するためには、Web制作の基本的な仕組みの理解は必要不可欠です。実技試験では実践的スキルや成果物作成能力が問われるため、試験をとおしてコーディングスキル向上を目指しましょう。 IT パスポート試験 ITパスポート試験は経済産業省主催の情報処理技術者試験のひとつです。ITリテラシーと情報セキュリティの基礎、デジタル社会に必須のIT知識、法律、ネットワークシステムなど、ITに関わる全般が出題されます。 試験名：ITパスポート試験 試験日：随時 試験時間：120分 合格基準：60%以上 形式：オンライン 受験料：7,500円 ITパスポートはIT系の国家試験の中では入門レベルに位置付けられ、合格率は約50%となっています。ITの知識を基礎固めとして取得するのにおすすめの資格です。 マーケティング・ビジネス実務検定 マーケティング・ビジネス実務検定は、マーケティング戦略、ビジネス企画、データ分析と市場評価、プロモーション手法や最新動向まで実践的に学べ、Webディレクターにも役立つ資格です。 試験名：マーケティング・ビジネス実務検定 試験日：2月、6月、8月、11月（※級数による） 試験時間：級数と科目による 合格基準：級数による 形式：オンラインもしくは会場 受験料：5,700円～11,600円（税抜）※級数による・併願受験可 マーケティング・ビジネス技能検定は、特定の業界にとらわれない、幅広いマーケティングの知識と実務能力を証明する資格です。市場調査や戦略立案、プロモーション活動など、Webディレクターの企画業務に直結するスキルを習得できます。 ネットマーケティング検定 ネットマーケティング検定は、Webマーケティング、SEO、アクセス解析やデータ測定、SNS活用と集客、ユーザー行動分析、広告運用、Google広告など、Webの現場で役立つ知識を体系的に学べます。 試験名：ネットマーケティング検定 試験日：2月、5月、7月、11月 試験時間：80分 合格基準：70%以上 形式：オンライン 受験料：6,200円 合格率は約68%程度で学習時間の目安は15時間となっており、難易度は比較的易しいです。Webマーケティングの全体像を把握したい初学者や、知識を整理したい経験者におすすめです。 Webライティング能力検定 Webライティング能力検定は、Webマーケティングやコンテンツ作成で必要なライティング技術やSEO知識、アクセス解析データの読み取り、企画や提案力まで幅広く評価される試験です。 試験名：Webライティング能力検定 試験日：8月、11月 試験時間：80分 合格基準：3級53点～69点、2級～79点、1級～88点 形式：オンライン 受験料：17,600円 Webライティング能力検定は、同じ試験を受けた得点によって取得級数が変わります。合格率は級によって異なりますが、論理的な文章構成力や表現力が求められる試験です。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Webディレクターが資格を取得するメリット 資格取得は、時間も費用もかかります。しかし、資格を取得することで得られるメリットも多くあります。 Webディレクターが資格を取得する主なメリットは以下のとおりです。 スキルアップにつながる 転職で有利になる 業務がスムーズになる 以下では、それぞれについて説明します。 スキルアップにつながる 資格取得の勉強を通して、Web制作やマーケティング、UXやUI設計などの体系的な知識を習得できます。実務経験だけでは断片的になりがちな知識を、資格勉強を通じて整理できるところがメリットです。 特に、Webデザインやプログラミング、アクセス解析といった専門分野の基礎知識を習得することで、業務範囲が広がり、より高度なディレクションが可能になります。 転職で有利になる Webディレクターは人気職種です。転職市場では経験者・未経験者を問わず多くの求職者がいます。その中で、資格はあなたのスキルレベルを客観的に証明する強力な武器となります。 特に未経験から、あるいは異業種からWeb業界へ転職する場合、資格は学習意欲を示す重要な判断材料のひとつになります。 また、経験者にとっても、実績に加えて資格を提示することで、スキルの信頼性が増し、希望する企業への転職や年収アップの交渉を有利に進められる可能性が高まります。 業務がスムーズになる Webディレクターの仕事は、デザイナーやエンジニア、ライターといったさまざまな職種のメンバーとのコミュニケーションが中心です。各分野の専門知識や技術、使用言語を理解していると、より具体的で的確な指示が出せるようになります。 さらに、資格取得を通して専門知識を身につけることで、プロジェクト関係者との関係構築にも役立ちます。クライアントや協力会社との信頼関係が深まり、プロジェクトの成功率向上につながるでしょう。 まとめ WebディレクターはWebサイト制作やシステムに関するプロジェクトの企画から制作、運用まで幅広い領域を担当する職種です。 Webディレクターにとって資格取得は、スキルアップ、転職活動、業務効率化の全ての面でメリットがあります。まずはWebリテラシー試験やITパスポート試験で基礎を固め、その後Webディレクション試験やウェブデザイン技能検定といった、より専門性の高い資格にチャレンジすることをおすすめします。 資格取得は一時的な目標ではなく、継続的な学習とキャリア形成の一環として捉えることが重要です。自身のキャリア目標に合わせて適切な資格を選択し、計画的に取得を進めていきましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

「ReactとNext.jsって何が違うの？」 「自分にはどっちが合ってるのか知りたい」 こんな疑問を持つ人も多いのではないでしょうか。 ReactとNext.jsは共にフロントエンド開発に欠かせない技術ですが、それぞれ得意な領域や使い方が大きく異なります。本記事では、ReactとNext.jsの基本的な違いから、適切な使い分け、パフォーマンスやSEOへの影響、学習の進め方まで解説します。 ReactとNext.jsの違い ReactはUI構築のためのライブラリで、単体ではルーティングやSSRなどの機能は持ちません。 一方でNext.jsは、Reactをベースに開発を効率化するための機能を多数搭載したフレームワークです。両者ともJavaScriptでの開発を便利にするツールですが、ここでは違いを整理します。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Reactとは Reactは、Meta（旧Facebook）が開発したJavaScriptライブラリで、ユーザーインターフェース（UI）を構築するためのツールとして広く利用されています。 UIを「コンポーネント」という再利用可能な単位で分割・設計できることが特徴です。これにより、複雑なアプリケーションでも構造を保ちながら開発でき、保守性や拡張性が高くなります。 Reactは「ライブラリ」であるため、ルーティングや状態管理、API通信などの機能は別途ライブラリを組み合わせて構築します。その柔軟性こそがReactの魅力であり、状況に応じて最適なライブラリを選ぶことができます。 また、仮想DOMという仕組みによりUIの更新が高速で、効率的な描画が可能です。これらの特徴から、ReactはWebアプリケーションはもちろん、モバイルアプリやデスクトップアプリにも応用されるなど、現代のフロントエンド開発における中核技術となっています。 Next.jsとは Next.jsは、Reactでの開発をよりスムーズに行うために作られたフレームワークで、Vercel社によって開発・提供されています。React単体ではルーティングやページの表示方式、ビルド処理などを自前で整える必要がありますが、Next.jsではこれらの機能が標準で組み込まれているため、構成がシンプルになり、開発効率が大きく向上します。 特に注目すべきなのは、サーバーサイドレンダリング（SSR）や静的サイト生成（SSG）などの描画方式を柔軟に切り替えられる点です。これにより、SEO対策や初期表示速度の改善といった、React単体では手動での構築が必要となるような複雑な要件にもスムーズに対応可能です。 < div class=”wp-block-spacer”></div また、TypeScriptとの相性も良好で、APIルートの定義（API Routes）や、画像の自動圧縮・レスポンシブ対応などを行うImage最適化機能も備えています。こうした機能により、Web開発に必要な要素がオールインワンで提供されているのがNext.jsの大きな魅力です。Next.jsはReactの「拡張版」とも言えるでしょう。 Next.jsがReactの「拡張版」と呼ばれる理由 ReactはUIを構築するためのライブラリで、「画面をどう描画・更新するか」を中心に考えられています。 一方、Next.jsはそのReactをベースに、「アプリケーション全体をどう構成し、動かすか」までを包括的に扱えるフレームワークです。 たとえば、React単体ではページ遷移（ルーティング）やデータ取得処理、SEO対策のためのサーバーサイドレンダリング（SSR）などを、自分でライブラリを組み合わせて実装する必要があります。 しかしNext.jsでは、こうした機能が最初から組み込まれており、設定不要で使えるのが大きな特徴です。 つまり、Reactは「部品を自分で組み立てるためのパーツ」、Next.jsは「必要な機能があらかじめ用意された完成キット」に近い存在です。これが、Next.jsがReactの“拡張版”と呼ばれる理由です。 Reactの代表的な3つの機能 Reactは、UI構築に特化した柔軟なライブラリであり、コンポーネント設計による再利用性の高さが最大の強みです。加えて、クライアントサイドレンダリング（CSR）や豊富なエコシステムも活用することで、多様なWebアプリケーション開発に対応可能です。 コンポーネント設計とUI構築 Reactの最大の特徴は、UIを「コンポーネント」という小さな部品単位で設計・開発できる点です。これにより、同じ部品を何度も再利用でき、コードの保守性や拡張性が飛躍的に向上します。例えば、ボタンやフォーム、ナビゲーションバーなどを独立したコンポーネントとして作成し、必要に応じて組み合わせることで複雑なUIも効率的に構築可能です。 また、Reactは仮想DOMを使って差分だけを効率的に更新するため、パフォーマンスにも優れています。さらに、状態管理やイベント処理もコンポーネント内部で完結できるため、UIの挙動を直感的に把握しやすいのも魅力です。 こうした理由から、Reactは多くの企業や開発者に使われています。 クライアントサイドレンダリング（CSR） Reactは主にクライアントサイドレンダリング（CSR）を採用しています。CSRとは、ブラウザ側でJavaScriptを実行し、画面のUIを動的に描画する方式です。この方法により、ユーザー操作に対して即座に反応し、スムーズでインタラクティブな体験を提供できます。 CSRは特に、ユーザーの入力や操作によって頻繁に画面が変わるシングルページアプリケーション（SPA）に適しています。ただし、初回のページロード時にはJavaScriptの読み込みが必要なため、SSRやSSGに比べて初期表示が遅くなりがちです。 Reactの仮想DOM技術と組み合わせることで、画面の再描画を効率化し、ユーザー体験の質を高めています。CSRの柔軟性とReactの性能が合わさることで、動的で高度なWebアプリケーション開発が可能になります。 エコシステムの広さと拡張性 Reactは単なるUIライブラリにとどまらず、豊富なエコシステムを持つ点が大きな強みです。状態管理のためのReduxやRecoil、ルーティング用のReact Router、フォーム管理ライブラリ（例：FormikやReact Hook Form）など、開発を助ける多彩なツールが充実しています。 さらに、多くのサードパーティ製のコンポーネントライブラリやツールキットが存在し、ニーズに応じて機能を拡張しやすい柔軟性があります。これにより、シンプルなサイトから大規模なWebアプリケーションまで幅広く対応可能です。 このように、Reactのエコシステムの広さと拡張性が、多様なプロジェクトでの採用を後押ししています。 Next.jsの代表的な3つの機能 Next.jsは、Reactの機能を拡張し、Web開発を効率化する多彩な機能を備えています。特に注目されるのが、サーバーサイドレンダリング（SSR）、静的サイト生成（SSG）、そしてAPIルートの実装の3つです。これらを活用することで、パフォーマンスや開発効率が大幅に向上します。 サーバーサイドレンダリング（SSR） サーバーサイドレンダリング（SSR）は、WebページのHTMLをユーザーのリクエストごとにサーバー側で生成し、ブラウザに送信する方式です。Next.jsはこのSSRを簡単に実装できる点が大きな特徴です。 通常、Reactアプリはクライアント側（ブラウザ）でJavaScriptを実行して画面を描画しますが、SSRではサーバーがページをレンダリングしてから送信するため、初回表示速度が速くなり、ユーザー体験が向上します。また、Googleなどの検索エンジンがページ内容を正確に認識できるため、SEO効果も期待できます。実際、Next.js公式ドキュメントに以下の説明が載っています。 “The most important thing for SEO is that page data and metadata is available on page load without JavaScript. In this case SSG or SSR are going to be your best options.” （SEOにおいて最も重要なのは、JavaScriptを使わずに初期表示時点でコンテンツが読み込まれていること。SSGかSSRが最適であるとされています）nextjs.org Next.jsでは、特定のページコンポーネントにgetServerSidePropsという関数を追加するだけでSSRを有効化でき、複雑な設定は不要です。さらに、SSRは動的なデータをリアルタイムで表示したい場合にも有効で、ユーザーごとに異なる情報を表示するようなアプリケーションに適しています。 静的サイト生成（SSG） 静的サイト生成（SSG）は、あらかじめHTMLファイルをビルド時に生成し、サーバーやCDNから高速に配信する方式です。Next.jsでは、getStaticPropsという関数を使うことで簡単にSSGを実装できます。 SSGは、ブログやドキュメントサイトのようにコンテンツが頻繁に変わらないページに最適で、ユーザーに非常に高速なページ表示を提供できるのが大きなメリットです。 さらに、Next.jsのISR（Incremental Static Regeneration）は、SSGで生成した静的ページを指定した間隔で自動的に再生成（更新）できる仕組みです。これにより、高速表示を維持しつつ、最新の情報を反映することが可能になります。 APIルートの実装 Next.jsはフロントエンドだけでなく、サーバーサイドのAPI機能も同じプロジェクト内で実装できる点が大きな特徴です。これが「APIルート」の仕組みで、/pages/apiフォルダ内にファイルを作成するだけで簡単にAPIエンドポイントが作れます。 通常、APIサーバーを別に用意してフロントエンドと連携する必要がありますが、Next.jsならサーバーとクライアントのコードを一元管理でき、開発の手間と運用コストを削減可能です。たとえば、フォーム送信の処理やデータ取得のAPIを自作し、ページ内から呼び出すといった使い方が典型的です。 また、APIルートはサーバーサイドで動作するため、環境変数の利用や認証処理、外部サービスとの連携なども柔軟に行えます。これにより、フルスタック開発がスムーズに進み、Next.jsを使ったプロジェクトの実用性がさらに高まります。 下に、CSRとSSRとSSGについてまとめておきます。 CSR（クライアント サイドレンダリング） SSR（サーバーサイドレンダリング） SSG（静的サイト生成） HTML生成場所 ブラウザ（クライアント側） サーバー側（リクエスト時に動的生成） サーバー側（ビルド時に静的生成） 初回表示速度 遅め（JavaScriptの読み込みと実行が必要） 速い（完成したHTMLがすぐに配信される） 非常に速い（あらかじめ生成された静的ファイルを配信） 更新タイミング ユーザー操作やイベントに応じて動的に更新 リクエストごとに最新の状態で生成 ビルド時に一度生成。ISRで間隔指定の再生成も可能 適した用途 動的なユーザー操作が多いSPA（シングルページアプリ） ユーザーごとに異なる最新データが必要なページ コンテンツが頻繁に変わらないブログやドキュメント SEO対応 弱い（JavaScriptを実行しない検索エンジンには不利） 強い（完全なHTMLを提供できるためSEOに有利） 強い（静的HTMLなのでSEOに有利） ReactとNext.jsの比較 Next.jsはReactをベースに機能を拡張したフレームワークで、SSRやSSGなど多彩な描画方式に対応しています。一方、ReactはUI構築に特化したライブラリで、柔軟な組み合わせが可能です。用途や開発難易度、パフォーマンス面で違いが見られます。 開発難易度と用途 React単体はUI構築に特化しているため、柔軟性が高い反面、ルーティングや状態管理などは自分で選んだライブラリを組み合わせて構築する必要があり、設計の自由度と同時に開発難易度も増します。 Next.jsはReactの上に成り立っているため、Reactの基礎知識があれば比較的スムーズに学習を始められます。ファイルベースのルーティングやSSR・SSG機能が標準装備されているため、これらの機能を使いこなすには少し追加の学習が必要ですが、実務での生産性向上に直結します。 用途としては、ReactはシンプルなUIパーツの組み合わせや、既存のバックエンドAPIと連携したSPA開発に多く使われます。一方、Next.jsはSEOが重要な企業サイトやブログ、ECサイト、動的なデータを扱うアプリケーションに適しています。 パフォーマンス React単体は主にクライアントサイドレンダリング（CSR）を行うため、初回のロード時にJavaScriptの処理が必要で、ページ表示が遅くなる場合があります。ただし、一度ロードが完了すれば、ユーザーの操作に対して高速に反応し、スムーズな動作を実現します。 一方、Next.jsはサーバーサイドレンダリング（SSR）や静的サイト生成（SSG）を標準でサポートしているため、初回のページ表示速度が非常に速いのが特徴です。これにより、ユーザーの待ち時間を短縮でき、SEO評価も向上します。また、Next.jsのIncremental Static Regeneration（ISR）機能により、最新のコンテンツを保持しつつ高速表示が可能です。 つまり、React は動的でインタラクティブな操作に適した高いパフォーマンスを発揮し、Next.js は初期表示の速さや SEO 対策に優れているという違いがあります。プロジェクトの目的に応じて使い分けることが重要です。 学習コストと難易度 ReactはUI構築に特化したライブラリで、基本的なコンポーネント設計や状態管理を理解すれば、比較的スムーズに習得できます。ただし、ルーティングやAPI通信などは別途ライブラリを組み合わせる必要があるため、実際の開発では複数の技術を学ぶ必要があります。 一方、Next.jsはReactの上に成り立つフレームワークで、SSRやSSG、ファイルベースのルーティングなどの機能が標準で備わっています。そのため、Next.jsを使いこなすにはReactの基礎に加え、これらの追加機能を理解する必要があり、学習コストはやや高めです。 しかし、Next.jsのドキュメントやチュートリアルは充実しており、実務で使う上での学習効率は良好です。初心者はまずReactをしっかり学び、その後Next.jsを段階的に習得するのがおすすめです。 ReactとNext.jsを身につける方法 React や Next.js はドキュメントやチュートリアルが整っているため、初学者にも取り組みやすい環境が整っています。実際のプロジェクトに挑戦したり、学習サイトや書籍を使ったりすることで、効率よくスキルアップが可能です。 公式ドキュメント・チュートリアルの活用 ReactとNext.jsの公式ドキュメントは、基本から応用まで幅広い情報が網羅されており、最も信頼できる学習リソースです。特にチュートリアルやハンズオン形式のガイドが充実しており、実際に手を動かしながら理解を深められます。 公式サイトでは最新のアップデート情報やベストプラクティスも随時公開されているため、常に最新の技術動向をキャッチアップできるのも大きなメリットです。また、Next.jsは公式で豊富なサンプルコードを提供しており、SSRやSSG、APIルートの実装方法を具体的に学べます。 初心者はまず公式チュートリアルで基礎を固め、中級者以上はドキュメントを活用して応用的な機能やパフォーマンス最適化を学ぶのがおすすめです。効率的な学習のために、実際のプロジェクトで試しながら進めることも重要です。 おすすめ学習サイト・書籍の紹介 ReactとNext.jsの学習には、オンライン学習サイトや専門書籍の活用も効果的です。 オンライン学習サイトでは、「Udemy」や「Progate」がおすすめです。「Udemy」は、世界最大級のオンライン学習プラットフォームで、ReactやNext.jsの最新トレンドに沿った講座も多いです。「Progate」は、日本発のオンラインプログラミング学習サービスで、基礎から学べるスライド＆ブラウザ内演習形式が特徴です。ただし、「Progate」にはReactの入門コースはあるがNext.jsのコースは今のところないので気をつけましょう。 書籍では、『これからはじめるReact実践入門』『TypeScriptとReact/Next.jsでつくる実践Webアプリケーション開発』といった入門書が人気で、体系的に基礎から応用まで学べます。さらに、コミュニティ主催の勉強会やオンラインフォーラムも活発で、疑問点をすぐに解決できる環境が整っています。 実際に手を動かしながら学ぶことが最も重要なので、学習サイトや書籍で知識を得つつ、自分で小さなプロジェクトを作成してみるのが上達の近道です。 まとめ ReactとNext.jsは密接に関連しながらも、それぞれ異なる強みを持つ技術です。ReactはUI構築に特化したライブラリとして、高い柔軟性と豊富なエコシステムを誇ります。一方、Next.jsはReactの機能を拡張し、サーバーサイドレンダリングや静的サイト生成など、パフォーマンスとSEOに優れた機能を提供します。 プロジェクトの目的や要件に応じて、どちらを選ぶかを判断することが重要です。また、学習にあたってはまずReactの基礎を固め、その後Next.jsの特徴的な機能を段階的に学んでいくのがおすすめです。公式ドキュメントや学習サイト、書籍を活用し、実践的な経験を積みながら習得を目指しましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

近年、AI（人工知能）の普及が進む中で、AIに関する知識やスキルを証明する資格が注目を集めています。AIに関する資格を取得することで、ディープラーニングや統計学、プログラミングなどの体系的な知識を証明できます。 データサイエンティストやAIエンジニアとしての市場価値を高めたい人は、AI系の資格を取得するのがおすすめです。資格を取得することで、企業のDX推進やデータ活用プロジェクトで、即戦力として活躍できる人材であることをアピールできます。 AI資格は、AIに関する知識や技術、能力を客観的に評価・証明する認定制度です。AI人材の育成を目的としており、種類もレベルも複数存在する点が特徴です。資格を取得することでキャリアアップや転職、スキルアップに役立つだけでなく、AIに関する学習のモチベーションアップにもつながります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる AI資格一覧 AI資格には、基礎的な知識を問うものから実務に直結する高度なスキルを求められるものまで、さまざまな種類があります。 ここでは代表的なAI資格を挙げ、それぞれの特徴を簡単に説明します。 G検定（ジェネラリスト検定） E資格（エンジニア資格） AI実装検定 生成AIパスポート 統計検定 Python3エンジニア認定データ分析試験 これらの資格はそれぞれ異なる分野やスキルに特化しているため、自分のキャリアや興味に応じて選択することが重要です。 G検定 G検定（ジェネラリスト検定）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する資格試験です。AI分野への入門資格として注目されており、AIの歴史や基本的な概念、機械学習やディープラーニングの理論、AIの社会的影響や倫理について出題されます。 試験概要 ディープラーニングの基礎知識と事業活用能力を問う検定試験 試験日 年に数回 受験料 一般13,200円（税込）/学生5,500円（税込） 合格率 70%程度 試験時間は120分、オンライン形式で実施されます。受験資格に制限はなく、学生から社会人まで幅広い層が挑戦している資格です。また、合格率は約60〜70%程度といわれており、基本的な理論や概念の理解があれば合格できる難易度といえます。 ビジネスでAI技術を活用したい人や、データサイエンスの基礎を固めたい初心者におすすめの資格です。 参考：G検定 E資格 E資格（エンジニア資格）は、G検定と同じく日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する資格試験です。 AIエンジニアとして活躍するために必要な知識が問われ、ディープラーニングのアルゴリズムやモデル設計、Pythonを用いた実装スキルが出題されます。 試験概要 ディープラーニングの理論と実装能力を認定する上級資格 試験日 年に2回（2月と8月） 受験料 一般33,000円 / 会員27,500円 / 学生22,000円 合格率 70%程度 試験時間は120分、試験会場で受験します。また、受験するには協会認定プログラムの受講が必要です。 合格率は約70%程度ですが、出題範囲が広く、数学やプログラミングの専門知識が必要なため、十分な準備期間と体系的な学習が求められます。 AIエンジニアやデータサイエンティストとして即戦力で活躍したい人は、ぜひチャレンジしてみましょう。 参考：E資格 AI実装検定 AI実装検定は、AIモデルの設計や運用に関する実践的なスキルを評価する資格です。現場での実務経験や具体的なプロジェクト遂行能力を重視した内容となっています。 試験ではPythonプログラミングを中心とした実装スキル、データ前処理や特徴量エンジニアリング、モデルの評価と改善手法などが出題されます。 試験概要 ディープラーニング実装能力を問う検定 試験日 随時（テストセンターで受験） 受験料 S級：33,000円 / A級：一般14,850円 学生：8,250円 / B級：一般9,900円 学生5,500円 合格率 レベルごとに異なる 試験のレベルはA級、B級、S級の3種類があり、自身のスキルレベルに応じて挑戦できます。 また、試験問題には実践的なケーススタディやプログラミング課題を含むため、理論だけでなく実際の業務で活用できる技術力の証明が可能になります。 AI実装検定は、AI開発の現場で働くエンジニアや具体的な実装スキルをアピールしたいデータサイエンティストに適している資格です。 参考：AI実装検定 生成AIパスポート 生成AIパスポートは、ChatGPTやGPT-4などの生成AI技術の基礎知識とリテラシーを証明する新しい資格です。 近年の生成AI普及に伴い、ビジネス現場での適切な活用方法や倫理的な考慮事項、セキュリティ対策などの知識が重要になっています。この資格では、プロンプトエンジニアリングの基本手法から、生成AIツールの効果的な使い方、AI生成コンテンツの法的・倫理的問題まで幅広くカバーしています。 試験概要 生成AIの基本的な知識が問われる試験 試験日 年3回（2月、6月、10月） 受験料 一般11,000円、学生5,500円 合格率 75%程度 試験時間は60分、オンライン形式で受験できます。一般のビジネスパーソンや学生でも取得しやすい難易度に設定されており、短時間の学習で受験可能です。AIに関する資格を取得してみたいという人は、まずは生成AIパスポートの取得を目指してみましょう。 参考：生成AIパスポート 統計検定 統計検定は、一般財団法人統計質保証推進協会が主催する試験です。統計学の知識と活用能力が問われ、1級から4級までのレベルが用意されています。 試験では、データ分析や機械学習において必須となる確率論、統計的推定、仮説検定などの理論的基礎から、実際のデータ処理における統計手法の応用まで幅広い範囲が出題されます。 試験概要 統計学の知識と活用能力を評価する試験 試験日 1級は毎年11月、準1級から4級は随時（テストセンターで受験） 受験料 4級：一般5,000円、学生3,500円、1級10,000円 合格率 4級は中学数学レベルで合格率は60%以上、準1級は大学専門課程レベルで合格率35%前後 準1級から4級までの試験はCBT形式で受験可能です。統計的な思考力と分析スキルを客観的に証明できる資格のため、データサイエンティストやアナリストを目指す人におすすめです。 参考：統計検定 Python3エンジニア認定データ分析試験 Python3エンジニア認定データ分析試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施するPythonを使用したデータ分析スキルを認定する資格試験です。 試験概要 Pythonを使用したデータ分析スキルを認定する試験 試験日 随時（テストセンターで受験） 受験料 一般11,000円、学生5,500円 合格率 60%程度 NumPyやpandas、Matplotlib、scikit-learnなどの主要なライブラリを活用したデータ処理、可視化、機械学習の実装能力を評価します。 Pythonは現在最も人気の高いデータ分析・機械学習用プログラミング言語であり、この資格の取得により即戦力としてのプログラミング能力をアピールできます。 試験ではPythonの基本的なプログラミング知識だけではなく、データサイエンスの実践的なスキルが求められるため、実際にPythonでデータ分析したことがある人に適しています。 データアナリストやデータエンジニアとして活躍したい人にとっては、具体的な技術力をアピールできる資格といえるでしょう。 AI資格を取得する学習手順 AIの資格を効率よく取得するには、段階的な学習が必要です。効率的にAIの資格を取得したい人は、以下の流れで学習するのがおすすめです。 試験日に向けてスケジュールを立てる 参考書籍を選定する 過去問や模擬試験を実践形式で取り組む 以下では効率的にAIの資格を取得するための学習手順を紹介します。 試験日に向けてスケジュールを立てる まずは、受験したい資格の試験日を確認し、そこから逆算して学習スケジュールを作成します。今のスキルレベルや学習時間に合わせて、無理のないスケジュールを作成することが重要です。 一般的にG検定なら30時間から50時間、E資格なら100時間から300時間程度の学習時間が必要だといわれています。 例えば、1ヶ月目はテキストによる知識の習得と過去問演習で弱点を洗い出し、2ヶ月目は弱点克服と過去問演習、試験直前に総復習といったスケジュールが挙げられます。 平日の学習時間と休日の学習時間を具体的に設定し、週単位や月単位での学習目標を明確にしましょう。 参考書類を選定する 効率的に学習するには教材選択も重要です。試験範囲を網羅した参考書や問題集を選定しましょう。 資格対策の教材は多く、初心者向けの入門書から専門的な内容を解説した書籍までさまざまな書籍があります。自分のレベルに合わせて適切な教材を選ぶことが大切です。 過去問や模擬試験を実践形式で取り組む 知識を定着させるためには問題演習が不可欠です。過去問や模擬試験に取り組むことで、試験の出題傾向や時間配分を把握できます。 間違えた問題は必ず復習し、関連する概念や理論を再確認することが重要です。過去問や模擬試験を何度も繰り返すことが合格への近道ともいえるでしょう。 AI資格を取得するメリット AIに関する資格を取得することで以下のようなメリットがあります。 給与が上がる 社会的信用を高めることができる 専門知識が身につく ここではAI資格を取得するメリットを紹介します。 給与が上がる AI関連の資格を取得することで、専門性が評価され、給与アップにつながる可能性があります。特にAIエンジニアやデータサイエンティストは需要が高く、高収入が期待できます。 また、企業によっては資格手当や報奨金が支給されるケースもあります。フリーランスとして活動する場合も、資格による専門性を証明することで、より高単価な案件を獲得できる可能性が高まります。 AIの資格を取得して自身の市場価値を高め、収入アップにつなげましょう。 社会的信用を高めることが出来る 資格は、知識やスキルを客観的に証明する手段です。資格を取得することで、クライアントや取引先からの信頼を獲得し、社会的信用性を高めることができます。 クライアントとの商談や新規プロジェクトに参画するときは、資格という形で能力を示すことで、信頼関係の構築につながります。 また、フリーランスにとっても資格は重要な営業ツールとなり、案件獲得や単価交渉において有利に働くこともあるでしょう。 専門知識が身につく 資格取得のための学習過程で、AIに関する基礎から応用までの知識が体系的に学べます。独学では見落としがちな理論的基礎や最新の技術トレンドを網羅的に学習することで、実務で活用できるスキルが身につきます。 また、資格を取得するための勉強を通じて継続的な学習習慣が身につく点もポイントです。技術の変化が激しいAI分野において、常に最新の知識を取り入れてスキルアップしていく基盤を築けるでしょう。 最後に AI技術の発展とともに、関連資格の重要性はますます高まっています。本記事で紹介した各資格は、それぞれ異なる特徴と対象レベルを持っており、自身のキャリア目標や現在のスキルレベルに応じて選択することが重要です。 G検定から始めて段階的にE資格に挑戦したり、統計検定で基礎を固めてからPython資格でプログラミングスキルを証明するなど、戦略的な資格取得計画を立てて取り組むこともおすすめです。 AI分野は今後も成長が期待される領域です。AIの知識を習得し、AIの可能性を最大限に引き出すことで、社会に貢献できる人材へと成長していきましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

Node.jsってなに？ Node.js（ノードジェイエス）は、JavaScriptをサーバーサイドでも使えるようにしたプラットフォームです。 もともとJavaScriptは、Webブラウザ上で動く「フロントエンド」の言語として使われてきました。しかしNode.jsの登場によりWebサーバーやAPI、バッチ処理など、サーバー側のプログラムもJavaScriptで開発できるようになりました。 Node.jsはGoogleが開発した「V8エンジン」という高速なJavaScriptエンジンを利用しています。そのため、処理が非常に速く、非同期処理に強いのが特徴です。 大量のリクエストを効率的に処理できるため、リアルタイム性が求められるアプリケーションやAPIサーバーの構築に適しています。 テクフリでフリーランス案件を探してみる JavaScriptの開発環境としてのNode.jsの役割 JavaScriptは、Webブラウザ上で動作するプログラミング言語として誕生しました。 そのためWebサイトに動きをつけたり、ユーザーの操作に応じて表示を変化させたりといったクライアントサイドの処理に使われるのが一般的でした。 Node.jsの登場によりサーバーサイドの開発にもJavaScriptを利用できるようになり、Webアプリケーションのサーバー側の処理をJavaScriptで記述できるようになりました。 例えばWebサイトの会員登録機能やデータベースとの連携など、これまでPHPやRubyなどの言語が使われていた領域においてもJavaScriptを用いて開発できるようになりました。 クライアントサイドJavaScriptとNode.jsの関係 Node.jsを理解する上で重要なのは、JavaScriptが動作する環境が違うという点です。 JavaScriptには「クライアントサイド」と「サーバーサイド」という2つの実行環境があります。 クライアントサイドとは、ユーザーが直接操作するWebブラウザ上で動くプログラムのことです。JavaScriptは、もともとこのクライアントサイドで動作するために作られました。一方でNode.jsによるサーバーサイドJavaScriptは、サーバー上で実行されます。 フロントエンドのJavaScriptとサーバーサイドのNode.jsは同じ言語ですが、活躍する場面が異なります。クライアントサイドではブラウザの機能にアクセスできますが、サーバーサイドではファイルシステムやネットワーク機能に直接アクセスできます。 Node.jsとReactの違い Node.jsとReactは、どちらもJavaScriptをベースにしていますが、役割が異なります。 Node.jsはJavaScriptを実行するための環境を提供するものであり、ReactはUIを構築するためのライブラリです。 ReactとはFacebookが開発したJavaScriptのライブラリで、主にフロントエンドのユーザーインターフェースを効率よく作るためのものです。コンポーネントという単位で画面を分割し、再利用性の高いコードを書けるのが特徴です。 実際の開発ではNode.jsをサーバーサイドの処理に使用して、Reactをクライアントサイドのフロントエンド開発に使用するという組み合わせが一般的です。 Node.jsでできること Node.jsを使うことで、JavaScriptだけでサーバーサイドのさまざまな開発が可能になります。Node.jsでできることとして、主に以下の3つがあげられます。 Webアプリケーションの作成 モバイル・デスクトップのアプリケーションの作成 JavaScriptを使ってプログラムの作成 具体的な活用事例について詳しく解説していきます。 Webアプリケーションの作成 Node.jsは、Webアプリケーションのバックエンド開発に利用されます。Expressというフレームワークを使うことで、効率的にWebアプリケーションを開発可能です。 従来のWebアプリケーション開発では、フロントエンドとバックエンドで異なるプログラミング言語を使うことがありました。Node.jsを使うことで、フロントエンドもバックエンドもJavaScriptをベースに開発可能です。これにより、学習コストの削減、開発効率の向上、チーム開発の効率化といったメリットがあります。 Node.jsは、リアルタイムチャットアプリケーションやSNS、ECサイトなど、さまざまなWebアプリケーションで利用されている点が特徴です。 モバイル・デスクトップのアプリケーションの作成 Node.jsは、モバイルやデスクトップアプリの開発にも利用できます。たとえば、Electronというフレームワークを使えば、JavaScriptだけでWindowsやMac向けのデスクトップアプリを開発可能です。 また、React NativeやIonicなどのフレームワークと組み合わせることで、スマートフォン向けのアプリ開発も可能です。このようにWeb技術を活かして幅広いプラットフォーム向けのアプリを効率よく開発できる点も、Node.jsの魅力の一つです。 JavaScriptを使ってのプログラムの作成 Node.jsを使えば、Webアプリやサーバーだけでなく、バッチ処理や自動化ツール、スクレイピングなど、さまざまなプログラムをJavaScriptで作成できます。 たとえば、Node.jsを使ってファイル操作やデータ処理を行うコマンドラインツールを作成できます。ログファイルの解析、画像の一括変換、データベースの初期設定など、さまざまな自動化ツールを開発可能です。 Node.jsは、ファイル操作やネットワーク通信などの機能を提供しており、さまざまな用途に合わせたプログラムを開発できます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Node.jsのメリット Node.jsの最大のメリットは、JavaScriptという一つの言語でクライアントサイドとサーバーサイドの両方を開発できる点です。これにより、開発者は複数の言語を習得する必要がなくなり、開発効率が大幅に向上します。 また、非同期処理とイベント駆動型アーキテクチャにより、大量の同時接続を効率的に処理できるスケーラビリティを備えている点もメリットの一つです。 以下ではNode.jsのメリットを紹介します。 クライアントサイドとサーバーサイドでの使用言語統一が可能 Node.jsの最大のメリットの一つは、フロントエンドとバックエンドの両方でJavaScriptを使用できることです。従来のWeb開発では、フロントエンド（HTML、CSS、JavaScript）とバックエンド（PHP、Python、Rubyなど）で異なる言語を使用する必要がありました。 しかし、Node.jsの導入により、サーバーサイドでもJavaScriptを使用できるようになり、開発チーム全体で言語を統一できるようになりました。これにより、学習コストが大幅に削減されます。 また、フロントエンドとバックエンドでコードの共有が可能になり、共通のライブラリや関数を再利用できます。さらに、一人の開発者がフルスタック開発を行いやすくなるため、小規模チームでも効率的に開発できる点もメリットの一つです。 C10K問題に対応できる C10K問題とは、Webサーバーが同時に1万個のクライアント接続を処理する際に発生するパフォーマンス問題のことです。従来のサーバーシステムでは、各クライアント接続に対して個別のスレッドやプロセスを作成するため、大量の同時接続時にメモリ不足やCPU負荷の問題が発生していました。 Node.jsは、ノンブロッキングI/O方式とイベント駆動型アーキテクチャを採用しており、一つの処理を実行しながら他の処理を同時並行で実行できます。複数の接続を1プロセスでまとめて処理できるため、従来のサーバーサイド技術と比較して、大量のアクセスに対しても安定したパフォーマンスを維持できる点が特徴です。 Node.jsのデメリット Node.jsには多くのメリットがある一方で、特定の用途や規模の開発においてはデメリットも存在します。これらのデメリットを理解した上で、プロジェクトの要件に適しているかを判断することが重要です。 Node.jsの主なデメリットとしては、CPU集約的な処理に向かない点や、大規模開発には適さない点が挙げられます。以下ではNode.jsのデメリットを紹介します。 大規模開発に適さない Node.jsはシングルスレッドで動作するため、CPU負荷の高い処理を複数同時に実行すると、全体のパフォーマンスが低下する可能性があります。 また、JavaScriptは動的型付け言語であるため、大規模なコードベースでは型エラーが発生しやすく、メンテナンスが困難になる場合があります。 対応しているサーバーが少ない Node.jsは比較的新しい技術であるため、対応しているサーバーやホスティングサービスが限定的です。従来のPHPやPythonと比較すると、利用可能なサーバー環境の選択肢が少なく、特定のクラウドサービスやVPSに依存する場合があります。 また、企業の既存インフラがNode.jsに対応していない場合、新たな環境構築やサーバー移行が必要になり、導入コストが増加する可能性があります。 Node.jsのインストール方法 Node.jsのインストールは公式サイトから簡単に行えます。 まず、Node.js公式サイトにアクセスして、LTS（Long Term Support）版をダウンロードしてください。Windowsの場合は.msiファイル、macOSの場合は.pkgファイルをダウンロードし、インストーラーを実行します。インストール時は使用許諾契約に同意し、デフォルト設定のまま「Next」を選択していけば完了です。 インストール後は、コマンドプロンプトで「Node –version」と「npm –version」を実行し、バージョンが表示されることを確認します。 まとめ Node.jsは、JavaScriptをサーバーサイドでも実行できるプラットフォームで、Webアプリケーション開発の効率化や、リアルタイム性の高いアプリケーション開発を実現できます。 フロントエンドとバックエンドでの言語統一、高いパフォーマンス、豊富なエコシステムなど、多くのメリットがある一方で、大規模開発での課題やサーバー対応の制限などのデメリットも存在するため、プロジェクトの要件に応じた適切な技術選択が重要です。 これらの特性を理解した上で、プロジェクトの要件に合わせてNode.jsの採用を検討することが重要です。今回紹介した内容を参考に、Node.jsを正しく活用してWeb開発技術の幅を広げていきましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

AIや機械学習の需要が高まる中、AIエンジニアという職種に注目が集まっています。一方で、「AIエンジニアはやめとけ」といった否定的な意見があるのも事実です。 今後のキャリアを検討するうえで、こうした声の背景を理解することは非常に重要です。 本記事では、AIエンジニアが直面しやすい課題や、向いている人とそうでない人の特徴を解説します。 テクフリでフリーランス案件を探してみる AIエンジニアはやめとけと言われる理由 将来性のある魅力的な仕事に見えるAIエンジニアですが、なぜ「やめとけ」といった声があるのでしょうか。その背景には、以下のような理由が考えられます。 学習コストが高い 実務がイメージと異なることもある 求人のハードルが高い キャリアの選択肢が狭まる可能性がある 上記の理由について、さらに詳しく解説していきます。 学習コストが高い AIエンジニアとして活躍するには、非常に広範かつ専門的な知識とスキルが必要です。 PythonやRなどのプログラミング言語の習得はもちろん、数学（線形代数、微分積分、統計学など）や機械学習の理論、データベース（MySQL, MariaDBなど）やデータウェアハウス、Cloudプラットフォーム（AWS, Azure, GCP）に関する知識の知識も求められます。 さらに、AI技術は日々進化しているため、最新の技術やツールを常に学び続ける必要もあります。AI分野では次々と新しい手法やソフトウェアが登場するため、継続的な学習意欲と時間、そして知的な体力がなければ、現場で活躍し続けるのは難しいでしょう。 このような学習コストの高さが、AIエンジニアを目指す人にとって大きな壁となることがあります。 実務がイメージと異なることもある AIエンジニアと聞くと、最先端のアルゴリズムを開発したり、未来的なプロダクトを作成したりする華やかな姿をイメージするかもしれません。しかし、実際の現場では、地道で泥臭い作業に多くの時間が費やされることが少なくありません。 AIモデルの精度はデータの質に大きく依存するため、データの収集、クレンジング（不要なデータの除去や修正）、前処理、整形といった作業が業務の大部分を占めるケースも多いです。成果が出るまでに時間がかかることもあり、理想と現実のギャップに悩む人もいます。 また、全てのプロジェクトで常に最新技術が使えるわけではありません。企業によっては、既存システムとの連携や運用コスト、セキュリティなどの制約から、既存のモデルを改修したり古い技術を採用したりすることもあります。こうした理想と現実のギャップから、「思っていた仕事と違う」と感じてしまう人もいるようです。 求人のハードルが高い AIエンジニアの求人は増加していますが、求められるスキルのハードルが非常に高いことが特徴です。具体的には以下のような知識が求められます。 AI関連プロジェクトでの実務経験 機械学習や統計学に関する修士号・博士号レベルの知識 特定のCloudプラットフォーム（AWS SageMaker, Google AI Platformなど）の利用経験や、特定のAI分野（自然言語処理、画像認識など）に関する深い専門知識 特定のOS（オペレーティングシステム）環境での開発経験や高度なプログラム作成能力 さらにOSやクラウド環境の設定スキル、Webページの構築経験が求められることもあります。これらのスキルは人気が高い一方で、案件や求人への応募時にアピールするためには、幅広い経験が必要です。 このように多くの企業が即戦力を求めており、実務経験や高度な専門知識が必須とされる場合が多いです。そのため、未経験者や初心者が参入するのは難しいと感じることがあります。 キャリアの選択肢が狭まる可能性がある AIエンジニアは高度な専門職です。特定の分野に特化してスキルを磨くことになるため、他のIT分野、例えばWebアプリケーション開発（PHP, Rubyなど）・Webサイト開発といったシステム開発や、サーバー・インフラ構築（Linux, Apache, Nginxなど）といった分野へのキャリアチェンジが、他の職種に比べて難しくなる可能性があります。 IT業界の調査によると、キャリアの柔軟性を維持するためには、専門性と汎用性のバランスが重要だとされています。このため、AIだけに特化すると、技術トレンドの変化に弱くなる可能性があるのです。 また、AI技術自体も急速に進化しており、数年前に主流だった技術が今では陳腐化していることも少なくありません。常に最新の技術を学び続ける必要があるため、年齢を重ねるにつれて継続が難しくなる可能性もあります。 キャリアの安定性を考えるなら、AIの専門知識だけでなく、システム設計やプロジェクト管理など、より広範なITスキルを身につけておくことが重要です。 テクフリでフリーランス案件を探してみる AIエンジニアの現場でよくある課題 AIエンジニアとして働き始めると、技術的な問題だけでなく、組織やプロジェクト特有の課題に直面することもあります。ここでは、AIエンジニアが実際の現場で遭遇しやすい代表的な課題について解説します。 AI導入の目的が曖昧 データ基盤が整っていない 非エンジニアとのコミュニケーションが困難 即戦力・短期的な成果が求められやすい AI導入の目的が曖昧 多くの企業でAIプロジェクトが失敗する最大の理由は、導入目的の曖昧さにあります。 「AIを使いたい」という漠然とした要望だけで始まるプロジェクトは、方向性が定まらず迷走しがちです。経営層が「AIで何かできないか」と考え、具体的な課題解決の視点なしにプロジェクトが立ち上がるケースも多々あります。 AIはあくまで手段であり、目的ではありません。AIエンジニアとしては、技術的な実装だけでなく、ビジネス課題を理解し、AIの適用範囲を明確にする能力も求められます。 データ基盤が整っていない AIの成功には質の高いデータが不可欠です。しかし、多くの企業ではAI活用に必要なデータ基盤が十分に整備されていないのが実情です。クラウドストレージを導入していても、データが整理されていないケースもあります。 実際の現場では、データが分散していたり、フォーマットが統一されていなかったり、そもそも必要なデータが収集されていなかったりするため、AIエンジニアがデータ基盤の構築から行うこともあります。 このため、AIエンジニアが本来注力したいはずのモデル開発になかなか着手できず、フラストレーションを感じる可能性があります。 非エンジニアとのコミュニケーションが困難 AIプロジェクトでは、エンジニアだけでなく、ビジネス部門や経営層など、様々なステークホルダーとの協働が必要です。しかし、技術的な専門知識を持たない人々とのコミュニケーションは非常に難しいことがあります。 特に、AIの可能性と限界を正確に伝えることは重要ですが、非エンジニアはしばしばAIに過度の期待を抱きがちです。「AIがあれば何でもできる」という誤解から始まるプロジェクトは、後になって「こんなはずではなかった」と問題になることもあります。 このため、例えば「AIで売上を2倍にしたい」「完全自動化したい」といった非現実的な要求に対して、技術的な制約や必要なリソースを説明しても理解されないことがあります。 AIエンジニアには高度な技術スキルだけでなく、複雑な内容を分かりやすい言葉で伝え、関係者と円滑に連携するための高いコミュニケーション能力も必要です。 即戦力・短期的な成果が求められやすい 企業はAIに対して即効性のある成果を期待することが多いですが、一般的にAIの導入は簡単ではなく時間がかかります。 AI開発、特に新しいモデルの構築や研究開発的な要素を含むプロジェクトは、試行錯誤が不可欠であり、必ずしもすぐに成果が出るとは限りません。適切なデータがなければ始まらず、モデルの学習やチューニングにも時間がかかります。このため、エラーや失敗を繰り返しながら、最適な方法を模索していくプロセスが必要です。 AI開発の研究開発的な側面への理解が得られにくく、短期的な成果ばかりを重視される環境では、プレッシャーに追われて疲弊してしまうこともあります。 AIエンジニアに向いている人の特徴 AIエンジニアの仕事にはAI開発特有の難しさや課題がある一方で、大きなやりがいと将来性があることも事実です。では、どのような人がAIエンジニアとして活躍できるのでしょうか。ここでは、AIエンジニアに向いている人の主な特徴を解説します。 複雑なデータを扱うことに関心がある 忍耐強い性格である 最新の研究や論文に興味がある あなたがAIエンジニアに向いているか判断するための参考にしてください。 複雑なデータを扱うことに関心がある AIエンジニアの仕事では、膨大で複雑なデータを扱うことが日常的です。例えば、未整備のデータをクレンジングしたり、統計的な手法を用いてデータを分析したりする作業が求められます。 数値やテキスト、画像など様々な形式のデータを分析してその中に潜むパターンや法則性を見つけ出すことに面白さを感じられる人は、AIエンジニアの仕事を楽しめる可能性が高いでしょう。 このとき、データの前処理やクレンジングといった地道な作業も、より良いモデルを作るための必要なステップだと前向きに捉えられることが大切です。企業が抱える課題をデータに基づいて解決することに意欲を持てる人は、この分野で力を発揮できます。 忍耐強い性格である AIモデルの開発は、一朝一夕に成功するものではありません。多くの場合、試行錯誤の連続です。期待通りの精度が出なかったり、予期せぬエラーが発生したりすることは日常茶飯事です。データの準備に膨大な時間がかかることもあれば、モデルの学習に数日を要することもあります。 そのため、すぐに結果が出なくても諦めずに、粘り強く問題の原因を追求し続ける忍耐強さが必要です。短期的な結果を求めるのではなく、長期的な視点で物事に取り組める性格の人は、AIエンジニアとして成功しやすいでしょう。 最新の研究や論文に興味がある AI技術は急速に進化しており、最新の研究や論文を追いかけることが欠かせません。AIエンジニアとして働くには、常に新しい知識を吸収し、技術のトレンドを理解する必要があります。例えば、機械学習や深層学習の新しいアルゴリズム、データ処理の効率化手法、AI倫理に関する議論など、幅広い分野の情報をキャッチアップすることが求められます。 このため、最新の研究に興味を持ち、それを実務に応用する意欲がある人は、AIエンジニアとしての適性が高いです。特定の技術に固執せず、常に新しい方法を学び、自身のスキルをアップデートしていく姿勢が必要です。 テクフリでフリーランス案件を探してみる AIエンジニアに向いていない人の特徴 AIエンジニアは魅力的な職種ですが、誰もが活躍できるわけではありません。以下のような人は、AIエンジニアとしての仕事に楽しさややりがいを感じづらいかもしれません。 単調な作業が苦手 スピードよりも完璧さを重視する 一人で黙々と作業するのが好き 単調な作業が苦手 AIエンジニアの仕事には、単調な作業が多く含まれます。例えば、データの収集や前処理、欠損値の補完、データベースへの保存、動作検証といった作業があり「AIエンジニアの仕事の8割は前処理」と言われることもあるほどです。 このため、WebサーバーやLinux環境でのファイル管理、MySQLやMariaDBを使ったデータの整理、PythonやPHPによるスクリプトの修正など、同じような作業を繰り返し行う必要があります。こうした作業を「退屈」と感じてしまう人や、細かい作業に集中できない人は、AIエンジニアの現場でストレスを感じやすいでしょう。 単調な作業もプロジェクト成功のために不可欠な要素であることを理解し、前向きに取り組める姿勢が求められます。 スピードよりも完璧さを重視する AIエンジニアの現場では、スピード感が求められることが多いです。特に、企業のプロジェクトでは、短期間で成果を出すことが期待されるため、完璧さを追求しすぎるとスケジュールに遅れが生じる可能性があります。 もちろん、精度の高いモデルを作ることは重要ですが、現実的な期限内で成果を出すバランス感覚も必要です。スピードよりも完璧さを重視する人は、現場のプレッシャーに耐えられず、ストレスを感じることがあるでしょう。 柔軟に優先順位をつけて、適切なタイミングで妥協する判断力が求められる職業です。 一人で黙々と作業するのが好き AIエンジニアの仕事は、チームでの協力や他職種との連携が不可欠です。 AIを使用したプロジェクトは、データサイエンティストやWebエンジニア、サーバー管理者、ビジネス担当者など、さまざまな専門家と協力しながら進める必要があります。このため、Linuxサーバーの構成やWebアプリケーションとの連携、最終的なアウトプットであるWebページへの反映、データベースの設計など、複数の担当者と情報を共有しながら作業を進める場面が多くあります。 一人で黙々と作業するのが好きな人や、他の人とのコミュニケーションが苦手な人は、AIエンジニアの仕事で苦労するかもしれません。チームワークを大切にし、積極的に意見交換できる人が求められます。 最後に この記事では、「AIエンジニアはやめとけ」と言われる理由や、現場で直面しやすい課題、そしてAIエンジニアに向いている人・向いていない人の特徴について解説しました。 AIエンジニアは、最先端の技術に触れられるやりがいのある職業ですが、誰にでも向いているわけではありません。学習コストの高さや実務のギャップ、求人のハードルの高さなど、実際の現場では多くの課題がある職業です。 一方で、複雑なデータを扱うことに興味があり、忍耐強く、最新の技術を学び続ける意欲がある人にとっては、大きなやりがいを感じられる仕事でもあります。 AIエンジニアを目指す際は、自分の適性やキャリアの方向性をしっかり見極め、必要なスキルや経験を積み重ねていくことが大切です。自分に合った働き方や学び方を見つけ、AI分野でのキャリアを前向きに築いていきましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

スマート家電や自動運転、工場の自動化など、モノがインターネットにつながる現代において注目されているのが「IoT（Internet of Things）」という分野。 そして、その技術を支えるのがIoTエンジニアです。 名前は聞いたことがあっても、仕事内容や求められるスキル、未経験からのキャリアの築き方までイメージできている人は少ないかもしれません。 本記事では、 IoTエンジニアの役割や仕事内容 IoTエンジニアに必要なスキルや知識 未経験や新卒からIoTエンジニアを目指す方法 IoTエンジニアに役立つ資格 について、初心者にもわかりやすく丁寧に解説します。IoT分野に興味がある方や、これからのキャリアを考えている方は、ぜひ参考にしてみてください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる IoTとは IoTとはInternet of Thingsの略で、直訳すると「モノのインターネット」という意味となります。簡単に説明すると、「身の回りのあらゆるモノがインターネットにつながる」ことを言います。 近年。センサーや通信機器の小型化やネットワーク通信の高速・大容量化により、汎用性が急激に高まっています。スマートフォンなどの小型の情報端末だけでなく、エアコンや自動車など様々なものがインターネットに繋がっており、情報伝達が可能となっています。 このようなIoT技術に関するデバイスの設計やソフトウェアの開発、ネットワークの構築に必要な専門知識を有しているのがIoTエンジニアです。 IoTエンジニアの仕事内容 IoTの開発は、組み込みやアプリケーション、ネットワークなどの多岐にわたる分野の知識とスキルが組み合わさって行われています。 IoTエンジニアは全てを一人で行うのではなく、複数のIoTエンジニアと協力しながら作業を進めていきます。そのため、IoTエンジニアといっても担当する業務によって内容は異なります。 全ての業務に共通していることは、端末やデバイスなどのハードウェアとネットワークやOSなどのソフトウェア両方の幅広い知識やスキルが求められるという点です。 IoTエンジニアは、企画や設計などの上流工程を担当することが多いのも特徴です。一般的なエンジニアは既存のシステムをベースにしたメインの開発業務や、システムの管理を行います。 IoTエンジニアの年収 IoTエンジニアの年収に関しては、比較的新しい職種のため正確なデータはなく、経験や業種、職場によって大きくかわりますが、全体的な年収の相場は約300〜700万円と言われています。 未経験のIoTエンジニアの年収の相場は、約300〜400万円程度で、3年以上の経験者であれば約500〜700万円と言われています。経験や知識が多い人材であれば、1000万円を超える求人を探すこともできます。 IoTエンジニアの需要は年々高まっており、人材も不足していることから、他のエンジニアと比べて、高めの水準からスタートできる企業が多い傾向があり、未経験可の求人募集も見つけることができます。 IoTエンジニアの需要と将来性 近年、IoT技術はAI技術やクラウドの発展により需要が高まっています。さらに、まだIoTエンジニアとして活躍している人材が少ないです。 AI技術やクラウドはこれからも発展が見込まれており、より一層IoT技術の需要が高まることが見込める点や、今後さらに人材不足が進むことが予想される点からも、IoTエンジニアは将来性が高いと言えるでしょう。 しかし、IoTエンジニアは将来性が高い一方で、今後さらに目まぐるしい進歩や変化が予想されることから、専門的な知識やスキルだけでなく、急激な変化に対応できる柔軟性も必要になるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる IoTエンジニアに必要なスキルや知識 IoTエンジニアになるにはどのようなスキルや知識が必要なのでしょうか。詳しく見ていきましょう。 組み込み系のスキル IoTは、家電や自動車などの「モノ」にセンサーをはじめとしたシステムを組み込む必要があるため、ハードウェアやデバイスを操作する組み込み系の開発スキルが必要です。 組み込みシステムの開発には、C言語やC++、Javaなどのプログラミング言語や、WindowsやLinux、Android、iOSなどのOSの知識も必要です。 ネットワークのスキル・知識 IoTは、「モノのインターネット」と言われるように、インターネットとクラウド環境の活用が大前提です。そのため、デバイスをインターネットに接続したり、スマートフォンやパソコンを経由して繋げるには、ネットワークの知識が必要不可欠です。 また、IoTでは、Wi-Fiやモバイル通信だけでなく、Bluetoothなどの無線系の通信方式も使われています。リアルタイムで通信の処理を行うには、ただデバイスをネットワークに繋げるのではなく、効率よくデータの送受信ができるように環境を構築する必要があるので、高度なスキルや知識が必要となってきます。 セキュリティの知識 近年、サイバー攻撃の対象はパソコンからIoTに接続されたデバイスに移行していると言われていて、IoT分野におけるセキュリティ対策はパソコンに比べて遅れています。 パソコンやスマートフォンでインターネットを利用する時と同じように、IoTのデバイスを利用する際にもセキリュティ対策は非常に重要です。 そのためIoTエンジニアは、ネットワークやシステムを安定して機能させる知識だけでなく、ハッキングなどに対するセキュリティに関する知識も必要です。 アプリケーション開発のスキル・知識 IoTのデバイスは、スマートフォンを使って利用されることもあり、操作をする際にアプリケーションと連動することが多いです。実際に、電気を点灯させたり、エアコンの温度の調整などをスマートフォンで行うことができます。 スマートフォンは世界的にも広く普及されていることから、今後さらにスマートフォンを活用したIoTデバイスの増加が見込まれます。そのため、IoTエンジニアはスマートフォンに対応したアプリケーション開発に関する知識が求められるかもしれません。 AI・機械学習のスキル・知識 IoTデバイスで所得したデータの蓄積や解析には機械学習・AIが使われます。データの可視化や、AIによる認識や予測をうまく役立てるためにも、IoTエンジニアは機械学習・AIの知識を身に付けておく必要があるでしょう。 もちろん、自分でAIの開発ができることが望ましいですが、実際の業務では外部の企業やエンジニアに業務委託する場合もあるので、少なくとも関連する知識を身につけておけば良いでしょう。 コミニケーションスキル IoTエンジニアの仕事は、システム開発にかかわる作業が多く、多岐にわたります。そのため、基本的には、社内で作業を分担したり、外注するといった進め方が主流です。 一人で作業を進めるのではなく、各担当者と連携を取りながらプロジェクトを進める必要があるので、スムーズにプロジェクトを進めるためには、「コミュニケーションスキル」が必要です。 時には、企画や設計などを着実に進めるために、社内で打ち合わせをしたり、クライアントとディスカッションする場合があるかもしれません。きちんとメンバーやクライアントの意図を汲み取り、プロジェクトに反映させるためにも、「コミュニケーションスキル」が必要になってくるでしょう。 IoTエンジニアに新卒・未経験から目指すには 新卒・未経験からIoTエンジニアになるにはどうすれば良いのでしょうか。詳しく見ていきましょう。 プログラミングスクールを利用する 未経験からIoTエンジニアになるために、まずはプログラミングスクールに通い、まずソフトウェアの知識や開発技術を身につけるといいでしょう。 プログラミングスクールでは、Webサービスやスマートフォンアプリの作り方だけでなく、IoTエンジニアに必要なソフトウェアの知識も身につけることができます。 まずは、プログラミングスクールに通いながら、一定のスキルを身に付けて、エンジニア案件でさらにスキルを磨いたり、IoT案件未経験者でも応募できる案件に挑戦したりすることで、IoTエンジニアになれる可能性は高くなります。 IoTエンジニアになることは、難易度が高く、時間がかかるものであることを理解し、少しでも効率的にスキルを習得するためにプログラミングスクールを利用するといいでしょう。 組み込みシステムやネットワーク・データベースの勉強をする IoTエンジニアには、組み込みシステムのようなハードウェア関連のプログラミングスキルが必要です。組み込み系のエンジニアでなくても、エンジニアとコミニュケーションが取れる程度の基礎知識は最低限持っておくといいでしょう。 また、IoTで使われるデバイスの数は膨大になることもあり、一般のシステム開発では使わないような規模のネットワークとデータベースが使われることもあるため、大規模なネットワーク・データベースを扱えるスキルが必要とされる場合があります。 特に、負荷分散や論理設計などのネットワークスキルや、ビッグデータやNoSQLなどのデータベースに関する知識があると、案件獲得がしやすくなるでしょう。 資格を取得する プログラミングスクールに通い、案件をある程度こなしスキルが身に付いてきた方は、資格を取得するという方法もあります。 中には、幅広い知識を求められる資格や、高度な知識やスキルを求められる資格、複数のレベルに分かれている資格もあるため、自分のレベルに合ったものから挑戦するといいでしょう。 IoTエンジニアに役立つ資格 Iotエンジニアには下記の資格がおすすめです。 IoT検定 IoTシステム技術検定試験 エンベデッドシステムスペシャリスト試験 情報処理安全確保支援士試験 それぞれの資格についてさらに詳しく解説していきます。 IoT検定 IoT検定は、複数の業界団体や企業、有識者で構成されている「IoT検定制度委員会」が運営している試験で、エンジニアだけでなく、IoTに関わる全ての人のIoTに関する知識やスキルを可視化し、証明することを目的とした検定制度です。 IoT検定では技術的な視点だけでなく、IoTに関連するサービスやマーケティング、ユーザーの視点から必要となるカテゴリ、スキル要件などの幅広い知識が求められます。 IoT検定は、 IoT一般ユーザー向けのIoT検定ユーザー試験（パワー・ユーザー） IoT検定レベル1試験（プロフェッショナル・コーディネータ） IoT検定レベル2試験（プロフェッショナル・コーディネータ） IoT検定レベル3試験（プロフェッショナル・アーキテクト） の4段階に分かれています。2021年5月時点では、レベル2,3の試験は準備中となっています。 概要や試験内容など、詳しい情報が知りたい方はこちらを参照ください。 参照：http://www.iotcert.org/ IoTシステム技術検定試験 IoTシステム技術検定試験は、MCPC（モバイルコンピューティング推進コンソーシアム）が運営する検定制度です。IoTシステムの企画や構築、活用、また、運用改善を効率的かつ効果的に進めるために必要な基本知識の習得など、エンジニアの育成を目的として行われています。そのため、試験では、システムの構築・運用・改善や企画面の知識が問われ、取得することで、IoT技術の基礎知識から専門技術までの知識やスキルを証明することができます。 IoTシステム技術検定試験は、 試験は基礎検定（IoTアドバイザ） 中級検定（IoTエキスパート） 上級検定（IoTプロフェッショナル） の3段階のレベルに分けられていて、どのレベルからでも受験することができます。 概要や試験内容など、詳しい情報が知りたい方はこちらを参照ください。 参照：https://www.mcpc-jp.org/iotkentei/ エンベデッドシステムスペシャリスト試験 エンベデッドシステムスペシャリスト試験は、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が運営する試験で、国家試験である情報処理試験の中の1つです。 組み込み系のシステム開発に関する高度な知識・スキルが問われる試験なので、家電や情報・通信機器の分野などで組込みエンジニアやIoTエンジニアとして活躍した人に向いています。しかし、2020年度の合格率は16.4%となっていて、難易度は高めです。 概要や試験内容など、詳しい情報が知りたい方はこちらを参照ください。 参照：https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/es.html 情報処理安全確保支援士試験 情報処理安全確保支援士試験は、エンベデッドシステムスペシャリスト試験と同様、IPAが運営する試験で、国家試験である情報処理試験の中の1つです。セキュリティエンジニアや情報システムの管理者を目指す方を対象にしています。サイバーセキュリティ領域の専門的な知識やスキルを証明できます。 概要や試験内容など、詳しい情報が知りたい方はこちらを参照ください。 参照：https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/sc.html まとめ 今回は、近年需要が増えてきている「IoTエンジニア」の概要や必要なスキルについてまとめました。 IoTエンジニアは、幅広い知識が求められるため難易度は高いですが、人材不足ということもあり、他の職業に比べて給料が高く、将来性もあります。この記事を通して、IoTエンジニアに対する理解を深めるために、少しでもお役に立てましたら幸いです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

プログラミングを始めたいと思っている方や、新たに学習する言語を決めかねているエンジニアにとって、どのプログラミング言語が学びやすいのか、または難しいのかを知ることは非常に重要です。 2024年現在、技術の進化に伴って多くのプログラミング言語が新しい用途やツールの登場によって注目を集めています。本記事では人気のプログラミング言語10種を難易度別に紹介し、その特徴や学習のポイントについて詳しく解説します。テクフリの案件情報※もあわせてご紹介するので、これからプログラミングを学ぶ人や案件市況について知りたいという方もぜひご参考にしてみてください。※2024年11月時点 テクフリでフリーランス案件を探してみる プログラミング言語の難易度ランキング ベスト10 今回は難易度別のプログラミング言語ランキングです。 プログラミング言語の中でも、開発の現場で主に使われるプログラミング言語に焦点を当てて、難易度を三段階に分けてランキングを見ていきます。 難易度 プログラミング言語 ★★★ C++ ★★★ C言語 ★★★ Java ★★★ C# ★★ Go ★★ Swift ★★ Python ★ Ruby ★ JavaScript ★ PHP プログラミング言語：C++ 難易度★★★ 最初に紹介するプログラミング言語はC++です。C++の習得難易度は★★★となっています。 C++は高い保守性・高速でコンパクトなプログラムを実現できること、C言語との互換性があることが大きな特徴です。 そして、C++ではスマホアプリやコンシューマーゲーム、業務系システム、Webアプリケーションなど様々な分野で開発することができ、日常にあるソフトウェア・ハードウェアの至る部分で使用されています。とくにゲーム開発はC++だとしやすくなっています。 このように、C++によって開発できるものの幅が広いので、C++を用いて開発を行っている企業は多いです。テクフリに掲載中のC++案件は約30件で、その平均単価は約67.6万円となっております。 C++は学習コストが高く使いこなせるエンジニアが求人数に対して少ないため、市場価値の高さからも将来性は高いと言えるでしょう。 関連記事：C++の将来性について 現状から踏まえて検証した結果 C++の案件を探してみる プログラミング言語：C言語 難易度★★★ 続いて紹介するプログラミング言語はC言語です。C言語の習得難易度は★★★となっています。C言語は、高速かつコンパクトなプログラムを実装できるという特徴を持ったプログラミング言語の1つです。 プログラムの実行スピードは、あらゆる現場で重視されます。コンピュータ上で動くソフトウェアやゲーム、Webアプリ以外にも、私たちが普段使っている家電・自動車といった電子機器でもC言語は活躍中です。 C言語はOSやハードウェアの制御分野で活躍し、今後もこの分野ではC言語が用いられていくと見られています。C言語によって開発できるものの幅広さや、OSやハードウェアの制御分野での活躍を見ると、C言語の将来性は高いと言えるでしょう。 関連記事：C言語の需要と将来性は？【年収データなどをもとに解説します】 テクフリに掲載中のC言語案件は約30件で、その平均単価は66.8万円となっています。 C言語の案件を探してみる プログラミング言語：Java 難易度★★★ 続いて紹介するプログラミング言語はJavaです。Javaの習得難易度は★★★となっています。Javaが開発できる範囲はかなり広く、汎用性のあるプログラミング言語として今も昔も強い人気があります。 このハードウェア大国である日本で、ハードウェア業界の求人がJavaでは一番多く、大きな特徴として他のプログラミング言語に比べるとこの業界での求人が圧倒的に多いです。特に金融機関では、Javaで作られたシステムが多いため、案件が豊富にあります。プログラミング言語の習得難易度としては、高い方と言えますが、使いこなせれば、今後も求人には困らない可能性が高いです。 関連記事：Javaの将来性は？【需要の変化や年収について詳しく解説します】 テクフリに掲載中のJava案件は約140件で、平均単価は76.4万円となっています。 Javaの案件を探してみる プログラミング言語：C＃ 難易度★★★ 続いて紹介するプログラミング言語はC#です。C#の習得難易度は★★★となっています。C#は、Webアプリケーション、スマートフォン向けアプリケーション、PC向けアプリケーションなどかなり幅広い領域での開発が可能です。最近ではゲームがC#によって開発されることが多いので需要が高まっています。 特に今話題のVRはC#によって開発されることが多く、2016年がVR元年と言われているため、VRの波は今後ますます加速していくでしょう。ゲーム開発はかなり難易度が高いですが、今後の需要増加を見越すと美味しい選択肢かもしれません。 関連記事：C#の将来性 現状から踏まえ検証してみる テクフリに掲載中のC#案件は約50件で、平均単価は70.5万円となっています。 C#の案件を探してみる プログラミング言語：Go 難易度：★★ 続いて紹介するプログラミング言語はGoです。Goの習得難易度は★★となっています。C言語の動作の速さとC言語にはない構文のシンプルさを合わせた言語がGo言語です。C言語を更に便利にしたものがGo言語となります。 古くからあるお堅いイメージのある企業のシステムはC言語で書かれているものが多く、逆にベンチャー企業のような新しい企業ではGo言語を採用している企業が多いです。 そのため、比較的ベンチャー企業が多いインターネット・Web業界でのGo求人が増加してきていることがわかります。メルカリやYouTubeもGoを使用しているサービスです。エンジニア向けの学習プラットフォーム「paiza」が発表したプログラミング言語別年収ランキング2022では、Scala、TypeScriptに次いでGo言語が3位となっています。 歴史が浅い言語にしては年収も高く、求人数も増加しています。このように需要が大きいので転職もしやすく、高待遇になりやすいGoエンジニアをキャリアアップで目指すことは非常におすすめできる選択肢です。 関連記事：Go言語の将来性は？年収データなどをもとにわかりやすく解説します テクフリに掲載中のGo案件は約50件で、平均単価は92万円となっています。 Go言語の案件を探してみる プログラミング言語：Swift 難易度★★ 続いて紹介するプログラミング言語はSwiftです。Swiftの習得難易度は★★となっています。SwiftはAppleが開発したプログラミング言語です。Appleが開発したプログラミング言語であり、現在、iOSを搭載したiPhoneやiPad向けアプリ開発において利用頻度の高い、主要プログラミング言語となっています。 Swiftは2014年に発表されたばかりの歴史の浅いプログラミング言語ではありますが、日本でのiPhoneのシェア率の高さ、iOSアプリ開発の標準開発言語という特別な立ち位置から、将来性は高いと見られていました。 しかし、iPhoneやiPadの新機種の販売台数が伸びず、iOS向けアプリ開発自体減っていることや、他のプログラミング言語でもiOS向けアプリ開発ができることから、将来性が高いとは言えなくなってきました。そのため、他の汎用言語として様々な分野で利用されている、潰しのきくプログラミング言語を習得するほうがオススメできます。 関連記事：Swiftの将来性について現状から踏まえて検証してみた テクフリに掲載中のSwift案件は約20件で、平均単価は82.6万円となっています。 Swiftの案件を探してみる プログラミング言語：Python 難易度★★ 続いて紹介するプログラミング言語はPythonです。Pythonの習得難易度は★★となっています。Pythonは少ないコード量で開発ができる、コードがシンプルで読みやすいといった特徴のあるプログラミング言語です。 ここ数年、現場で多く使われるケースが増えてきました。Webアプリケーション開発のみならずに、データ解析や人工知能関連のライブラリが増え、それらの分野にて使われることが多いです。 関連記事：Pythonの将来性は高い？他言語との比較や業界の動向を詳しく解説します テクフリに掲載中のPython案件は約90件で、平均単価は86万円となっています。 Pythonの案件を探してみる プログラミング言語：Ruby 難易度★ 続いて紹介するプログラミング言語はRubyです。Rubyの習得難易度は★となっています。Rubyは関数型と命令型のバランスが絶妙に取れているオブジェクト指向スクリプトで、直感的に記述できることと生産性の高いことが大きな特徴となっています。 スクリプト言語の中でも、学習のしやすさが大きな特徴となっているRubyですが、Rubyを用いる求人数は減っていることを考えると、将来性が高いとは言えません。ただし、現在Rubyにて開発がされているWebサイト、Webサービスの改修作業はRubyで行いますし、スタートアップ企業を中心に使われているプログラミング言語なので、今後も一定の求人はあるでしょう。 関連記事：Rubyの将来性は？年収や業界の動向についてわかりやすく解説 テクフリに掲載中のRuby案件は約60件で、その平均単価は82.2万円となっています。 Rubyの案件を探してみる プログラミング言語：JavaScirpt 難易度★ 続いて紹介するプログラミング言語はJavaScriptです。JavaScriptの習得難易度は★となっています。JavaScriptは今日ほとんどすべてのWebサイトで使われているプログラミング言語です。JavaScriptはWebページを便利にしようという目的で開発され、サイト内の動的な動きを表現することができます。 更に、JavaScriptはNode.jsという環境を使うことによって、サーバーサイドでも動かせるようになったので、JavaScriptが使用できる幅は広いです。今後も、Webサイト制作や、サーバーサイドでの開発に使われていくと見られるので、将来性は高いと言えるでしょう。 関連記事：JavaScriptの将来性は？需要や年収について詳しく解説 テクフリに掲載中のJavaScript案件は約90件で、平均単価は76.8万円となっています。 JavaScriptの案件を探してみる プログラミング言語：PHP 難易度★ 続いて紹介するプログラミング言語はPHPです。PHPの習得難易度は★となっています。PHPは、Web開発でよく用いられているスクリプト言語の一種です。スクリプト言語には、ほかにもJavaScriptなどがありますが、JavaScriptとの大きな違いはプログラムがどこで実行されるかという点にあります。 JavaScriptの場合は、クライアント（ブラウザ）側で実行されるため、誰でもコードの内容を見ることが可能です。一方、PHPはサーバーサイドで実行され、クライアント側ではプログラムの結果だけを表示します。したがってどのようなコードが書かれているのかが見えない特徴を持ちます。 現在Web上にある多くのWebサイトはPHPによって実装されているものが非常に多いです。簡易的なWebサイトは今後もPHPによって制作されていくと見られているので、将来性は暗くないでしょう。 関連記事：PHPに将来性はない？【需要について年収データから解説します】 テクフリに掲載中のPHP案件は約80件で、平均単価は76.6万円となっています。 PHPの案件を探してみる 目的別おすすめ言語 Web開発 Web開発には、JavaScript、PHP、Goが向いています。JavaScriptはフロントエンドに特化し、Webサイトやアプリケーションの動的な挙動を実現可能です。PHPはサーバーサイドで使用され、Goは軽量で高速な処理が可能なため、Webサービスやマイクロサービスの開発に適しています。 アプリケーション開発 アプリケーション開発には、JavaとSwiftが最適です。Javaはクロスプラットフォームの開発に特化しており、Androidアプリやデスクトップアプリの開発に使用されます。 Swiftは、Apple製品向けのアプリケーション開発に適しており、iOSアプリやMacアプリの開発が可能です。 機械学習 機械学習には、Pythonが向いています。Pythonは多数の機械学習フレームワークやライブラリを備えており、機械学習モデルを容易に実装できます。機械学習に興味がある場合は、Pythonを学んでおけば間違いないでしょう。 ゲーム開発 ゲーム開発には、C++とC#がおすすめです。C++は高速でメモリ管理に優れており、多くのゲームエンジンで使用されています。C#はMicrosoftによって開発され、Unityエンジンの公式言語として採用されており、オブジェクト指向言語の特徴があるため、ゲーム開発に最適です。 プログラミング言語の難易度と将来性を両軸で考える 今回はランキング形式で、プログラミング言語の難易度について見てきました。いかがでしたか？習得難易度の低さ、将来性の高さの両軸で考えると、Go、Python、JavaScript、PHPが習得すべきプログラミング言語の候補として上がってきます。 自分がどのプログラミング言語を学習したらいいのか、ぜひ今回の記事のプログラミング言語難易度ランキングと、各プログラミング言語の将来性を参考にしてみてください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

SESとSIerが混同してしまい、それぞれの違いについて詳しく知らないという方も多いのではないでしょうか。 しかしこれらの違いが分かっていないままIT業界で働いていると、イメージと異なる現場で働くことになるなど、後悔してしまう可能性があります。 本記事では、SESとSIerの違いが理解できるように詳しく説明します。 テクフリでフリーランス案件を探してみる SESとは SESは“System Engineering Service（システムエンジニアリングサービス）”の略です。SESについて日本語版Wikipediaには『システムエンジニアが行うシステム開発等に関する、委託契約の一種（委任・準委任契約等）で、システムエンジニアの能力を契約の対象とするものである。』と説明していますが、早い話、企業間で交わされる外注契約の一種類であり、そうした契約を提供する企業のことです。 もう少し噛み砕いていうと、エンジニアの在籍する企業がクライアント企業に対して、エンジニアの能力（労働力）を労働時間単位でお貸ししますよ、というのがSESなのです。 ちなみに、他の記事でも書かせてもらいましたが、多くのSESエンジニアが「客先常駐」ですが、SESエンジニアの労務管理を行う権限は、所属企業にあります。クライアント企業の人間が、出退勤管理や「この仕事が終わったら、あの仕事をお願いします」「この仕事は、このような方法で行ってください」などの指示を出す権利はありません。 そして、クライアント企業が何のため “エンジニアの能力”を借りたいと思ったのか、その理由は様々であって良い、という点です。 エンジニアの能力といえば、プログラミングやサーバやネットワーク機器の設定など、いわゆる“システム開発作業”を思い浮かべる方が多いかもしれません。しかし、要件定義やシステム化計画にもエンジニアの能力が必要ですし、社内システムのOA管理者、ヘルプデスクメンバーにもエンジニアの能力が必要と言えます。 そうした、“エンジニアの能力が必要な様々な現場に対して、エンジニアのサポートを受けられるようにするサービス”を提供するのがSESとなります。 SIerとは SIerとは“System Integrator（システムインテグレーター）”のことです。その本質について、日本語版Wikipediaではストレートに『情報システムの構築において、IT戦略の立案から設計、開発、運用・保守・管理までを一括請負する情報通信企業である。』と解説しています。 ところで、システムをインテグレーションするからシステムインテグレーターな訳ですが、システムはSystemとして、Integrationという英単語に馴染みがない方も多いかと思います。 integrationの意味としては“統合”や“融合”、“一体化”です。システムインテグレーションには、複数のサブシステム（例えば、サーバやネットワーク、プログラミングなど）を統合・一体化して、一つのシステムと扱えるようにするプロセスのことを意味します。 大きいシステムや複雑なシステムであればあるほど、様々な要素が関与してきますが、そうした数々の考慮事項が絡んでくるエンタープライズシステム（政府機関や学校、企業のためのシステム）の開発や保守運用を行うことができるシステム開発会社のことを、一般的にSIerと呼びます。 つまり、 “SIer”というワードは、 Webサービスの開発を行う“Web系IT企業”、パソコンやスマホ用アプリを開発する“ソフトウェアメーカー”と同じレベル感で使用される、システム開発企業のカテゴリー名と言えるでしょう。 ちなみに、SIerは各企業の資本関係によって、メーカー系・ユーザー系・独立系に分類されます。メーカー系・ユーザー系・独立系では“技術力”の定義が、やや異なるなど、これはこれで深堀りすると面白くなるのですが、今回はSIerのことを熱く語るのが目的ではないので割愛します。興味のある方は調べてみてください。 なぜSESとSIerの違いが判りにくいのか？ SESとは“エンジニアの能力が必要な様々な現場に対して、エンジニアのサポートを受けられるようにするサービスや、そのサービスを提供する企業”のことでした。対して、SIerとは“エンタープライズシステム開発を請け負う企業”のことでした。 こうして並べてみると、SESとSIerのビジネスモデルって全然違いますよね？ ところが、SESとSIerの違いがわかりにくいのは何故かというと、すごく単純で「SIerがSES企業と契約して、エンジニアの能力を借りることが多いから」です。 クライアント企業からシステム開発を直接請け負ったSIerだけでは、人材の質や量が不十分の場合、SES契約などを駆使して、外部から人材を確保する、というのは、非常によくある光景です。さらに、少なくないSIerがSES契約の提供を受けるだけでなく、他のSIerに対してSES契約を提供している、つまり、自社要員を他のSIerのオフィスで働かせている現状があります。 しかも、SES企業の中には、SIerとの取引が多いことを利用し、自社紹介でSIerのように見せている例が散見されます。こうした状況から、SESとSIerの違いが分かりにくくなっています。 SESとSIerどっちがいい？ 正直ベースで言うと、現状では“どっちもどっち”です。業界一般論として、SESとSIerどちらかを上とするかは難しく、企業ごとに将来性を判断するべきです。 20年前であれば、SIerと断言できました。理由としては、基本的にSESを行っている企業よりもSIerの方が、経営資本が大きい“安定企業”であることが多かったからです。 しかし、近年、クラウドやAIなど、新たな技術的要素が登場し、それに対応できないSIerは生き残れないだろう、そして、多くのSIerが“安定企業”だからこそ、時代の波にうまく乗れないかもしれない、という危機感が広がっています。特に経済産業省が2018年に発表した、『DXレポート ～ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開～』は、IT業界全体に、大きな影響を与えました。 私個人の意見ですが、エンジニア（志望）の方は将来性よりも、自分のキャリアプランベースでSESとSIerを比較するべきかと思います。 例えば、最初はプログラマーとして現場に入って、徐々に、システムエンジニア、プロジェクトマネージャーと上流工程に関われるようになりたいと考えている方は、SIerが良いでしょう。システム開発の元請企業に所属していれば、システム開発の全工程に関わることができるからです。 逆に、トッププログラマーになりたい、プログラミングスキルを極めたい、という方は、SESの方が良いかと思います。SIerと異なり会社の意思で、プログラマー以外のポジションに異動させられる可能性が低く、様々な現場・環境を渡り歩き、たくさんの関係者と交流することで、テクニックに磨きをかけることができるでしょう。 最後に 何度も繰り返していますが、改めて再整理です。 SES：エンジニアの能力が必要な様々な現場に対して、エンジニアのサポートを受けられるようにするサービスや、そのサービスを提供する企業 SIer：エンタープライズシステム開発を請け負う企業 SIerはシステム開発が主な仕事であるのに対して、SESはシステム開発を仕事としてないという点が、もっとも重要なポイントです。そういう意味では、SESはIT会社というより、人材会社のカテゴリーに分類されるべき事業なのかもしれません。 SESとSIerどちらで働くべきか悩んでいる方は、自身のキャリアプランから考えるのがベターです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

「せっかくお仕事をいただいたけれど、どうしても受けられない…」 そんなジレンマに頭を悩ませたことはありませんか？ フリーランスとして活動していると、スケジュールの都合や条件面の不一致など、依頼をお断りしなければならないこともあります。 しかし、断り方を間違えると信頼を失ったり、次のチャンスを逃してしまったりすることもあるでしょう。 本記事では、相手に失礼のない断り方や今後につながる丁寧な返信のコツを、実際に使える例文付きでご紹介します。誠実かつスマートにお断りするためのポイントをぜひ押さえておきましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる お断りしたほうがいい案件 報酬が相場よりも低すぎる 報酬が相場よりも低すぎる案件を受けていると、働いても生活の質が低下するリスクがあります。そして報酬が低ければクライアントからの要求が高度なものになった際に、ストレスを感じる可能性が高くなってしまいます。 もちろんスキルアップを目的として案件を受ける場合や、初回の契約のみなど条件がある場合は相場よりも低い報酬でも問題ないでしょう。 しかし長期間の契約や拘束時間が長い常駐案件を受ける場合、相場より低すぎる案件には注意が必要です。特別な理由がなければ相場よりも報酬が低すぎる案件は断ることをおすすめします。 技術的な要求が高い 案件の内容と自分の実力がミスマッチしている場合は、断ることを検討しましょう。最終的に品質が悪い状態で納品してしまうと、その後の信用まで損なわれるリスクがあるからです。 一方で、技術的な要求が高い案件にチャレンジすれば、スキルアップできるなどのメリットもあります。しかし、今後も同じクライアントから案件を受ける可能性があるなら、断っておいた方が次に繋がる可能性が高くなります。 納期が明らかに短い クライアントによってはエンジニア案件の発注について詳しい社員がおらず、内容に対して明らかに短い納期で発注してくることがあります。 また普段は余裕を持った納期で依頼をくれる企業でも、緊急対応など徹夜しなければ終わらないような案件を依頼されることもあります。そういった案件は少しでも無理だと感じたら断りましょう。 仮に一度でも受けてしまうと、緊急でも対応してもらえるエンジニアとして印象が残るため、同じような短納期の案件が繰り返し振られてしまうリスクもあるからです。クライアントとの良好な関係を保つためにも、明らかに納期が短い案件は断ることをおすすめします。 作業ボリュームが大きすぎる フリーランスになると作業量は自分で調整しなければいけません。既に受注している案件の作業量に新規の依頼の作業量を合わせてキャパオーバーしてしまうなら、断ることが大切です。 高い報酬を提示されたとしても、納期までに作業を終えることができなければクライアントに迷惑をかけることになってしまいます。 それだけでなくフリーランスエンジニアとしての信頼を損ねることにもなりかねません。対応できる作業量を越えた依頼があった場合は、納期や作業量について交渉するか、断ることを検討しましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 案件を断った時に感じる不安 フリーランスエンジニアが案件を断る祭は、誰にでも不安が生じるものです。では案件を断るとどのような不安の種類があるのか、順番に見ていきましょう。 将来に対する不安 案件を断った後は、将来に対する不安を抱きがちです。その理由は、この先もこれまでと同じように案件の依頼があるのかどうか分からないからです。 実際に先のことは誰にも分かりません。だからこそできない仕事を無理に受けて信用を損なうよりはマシだったと考えて、前向きな気持ちに切り替えることも大切です。 次の依頼がなくなるかもしれない不安 仕事を断ると、次の依頼がなくなるかもしれない不安は誰もが抱きます。そうならないためには、普段からリスクを分散させるためにも2件以上の案件を受ける、または横の人脈をつくっておくことも大切です。 エンジニアは横の繋がりがあれば、紹介で依頼が発生することもあります。次の依頼がなくなるかもしれない不安がある場合、それを解消するための行動を普段から起こしておくことをおすすめします。 暇になってしまう不安 これはフリーランス初期に抱きがちな不安ですが、依頼が止まって暇になってしまうのではないか、という不安は誰もが持つものです。 会社員であれば忙しい業務に追われて暇になることを考える暇もありませんが、フリーランスとして独立すると、誰もが持つ不安でもあるといえるでしょう。 不安な気持ちを解消する方法 仕事を断った時に感じる不安を解消する方法は2つあります。 1つは十分な蓄えをつくっておくことです。仕事が完全になくなっても何ヶ月かは生きていけると考えることができれば、気分はかなり楽になります。 2つ目の解消法は不安定な収入になることを受け入れてしまうことです。 いつ依頼が終了するか分からないフリーランスは不安定な立場でもあります。普段からそういう状況になる可能性を想定して常に過ごすことで不安を少なくすることができます。 フリーランスの仕事の断り方5選 エンジニアとしてどのように断るべきか、誰もが迷ってしまうものです。ここからは具体的にどのような仕事の断り方があるのか見ていきましょう。 ストレートに理由を伝えて断る 依頼を断る際は、ただ結論として断ることを伝えるのではなく、理由をセットにすることが大切です。その際はストレートに本当の理由を伝えることが大切です。 中途半端な嘘を伝えると本当のことが分かった場合、その後の関係に亀裂が入ることにもなりかねないからです。クライアントに伝えても当たり障りが無い理由であれば、キャパシティのオーバーなど、基本的には本当の理由を伝えることをおすすめします。 嬉しい気持ちを伝えながら断る 案件を受けることができない場合、嬉しい気持ちや感謝を伝えながら断ることも大切です。ただ断るだけだとそこで関係は終わってしまうリスクがあります。しかし声をかけてもらって嬉しい、本当は受けたいけれど状況的に難しいなど、喜びの感情をセットにして伝えると、クライアント側も嫌な気持ちにはなりません。 断る時は、嬉しい気持ちや感謝の気持ちもセットで伝えることも大切です。 また声をかけて欲しい旨を伝えて断る 一度は依頼を断ったとしても、時間が経過すれば状況が変化する可能性があります。そのため今後も継続的に付き合いたいと思えるクライアントであれば、また声をかけて欲しい旨を伝えて断ることも大切です。そうすれば断り方の印象としても柔らかくなるからです。 代替案の提示など交渉してから断る 依頼内容が理由で断る場合は、すぐに断らずに代替案を提示するという選択肢もあります。たとえば納期が短すぎるのであれば、エンジニア側から余裕がある納期を提示して交渉してみましょう。報酬金額に不満があるなら、ストレートにいくら以上なら検討できると伝えることも大切です。 他のエンジニアを紹介する 案件を断り方には、他のエンジニアを紹介するという方法もあります。これは短納期の案件などで、クライアント側の人手が不足している場合は喜ばれる可能性がある提案でもあります。また実際に紹介までつながらなかったとしても、クライアント側の都合も配慮した断り方になるため、悪い印象が残ることはありません。 テクフリでフリーランス案件を探してみる フリーランスの仕事お断りメール（例文） クラウドソーシングで案件を受けた場合や、電話や対面のコミュニケーションがなく普段からメールやチャットのみでやりとりしている場合、メールだけで依頼を断っても問題はありません。 では次にメールを使ったフリーランスの仕事の断り方としてはどのようなものがあるのか、実際にテクフリのカウンセラーがエンジニアの方から受け取ったメール内容を例に見ていきましょう。 スキルに見合わない場合の例文 現在の状況として、週6日分の稼働が埋まってしまっているため、直近での案件の受け入れが難しいというのが正直なところです。 ご紹介いただいたにも関わらず大変恐縮ではございますが、稼働が空きそうなタイミングでまたこちらからもご連絡・ご相談できればと思っている次第です。 スキルに見合わないことが断る理由の場合「なぜ見合わないのか」を具体的に示すことで、また別の案件が発生した場合に適切なスキルの案件を再度提案してもらえることがあるので、断る際は理由を明確に示しましょう。 報酬が希望より低い場合 ご提示していただいた案件は、私のスキルセットにマッチしております。 他方、他社様ご紹介の類似案件と比較すると単価が低めであるため、今回は見送らせていただきたく存じます。 報酬が希望より低いことが断る理由の場合、理由を具体的に示すことで、今後その希望報酬以下の案件を提示されることはなくなりますし、報酬金額を引き上げてもらえることもあるため、断る際は報酬が低いという理由を明確に示しましょう。 作業時間の確保が難しい場合 現在の状況として、週6日分の稼働が埋まってしまっているため、直近での案件の受け入れが難しいというのが正直なところです。 ご紹介いただいたにも関わらず大変恐縮ではございますが、稼働が空きそうなタイミングでまたこちらからもご連絡・ご相談できればと思っている次第です。 作業時間の確保が難しいことが断る理由の場合、現在どの程度稼働しているか示すことで、時間が確保できるタイミングでまた案件を紹介してもらえることもあります。また、「こちらから連絡する」という意思を示すことで、企業に対して好意的な印象を残すこともできます。 よくある質問 フリーランスの案件はメールで断っていい？ 電話や対面のコミュニケーションがなくメールやチャットのみで連絡をとっている場合、メールだけで依頼を断っても問題はありません。 断っていいフリーランス案件の特徴は？ 本記事で紹介した、断ってもいいフリーランス案件の特徴を改めてまとめておきましょう。 報酬単価が低すぎる 技術的な要求が自分の実力より高い 明らかに納期が短い 対応できる作業量を越える フリーランスの仕事の断り方はメール内容の工夫が大切 フリーランスエンジニアの仕事はメールやチャットなどのコミュニケーションツールを使うのが一般的です。 そのためメールの文言を上手く作成することができれば、仕事の断り方もスムーズにできるようになります。 フリーランスエンジニアとして活動をスタートすると、案件を断る機会は当たり前にあるものです。 これからフリーランスとしての独立を目指す場合、仕事の断り方としてはメールの内容が大切になることを覚えておきましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる