セキュリティエンジニアは、サイバー攻撃を防ぐだけでなく、リスクを予測し、システムの安全を維持する重要な役割を担っています。高い専門性が求められる一方で、需要の増加に伴い、待遇面でも注目されている職種です。 近年はサイバーセキュリティの重要性が高まり、個人情報の流出や企業のシステム障害がニュースで取り上げられることも増えています。特に、個人情報を扱う企業では、セキュリティ対策が経営課題のひとつとされています。 本記事では、セキュリティエンジニアの仕事内容や年収、将来性について詳しくご紹介します。セキュリティ分野に興味がある方は、ぜひ最後までご覧ください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる セキュリティエンジニアとは セキュリティエンジニアは企業や組織のデータ、ネットワーク、ソフトウェア、ハードウェアをさまざまな脅威から保護する役割を担います。具体的にはサイバーセキュリティのフレームワークを設計・開発・実装・維持し、セキュリティポリシーや手順の策定・運用を行うことが重要です。 また、ハッキングやデータ侵害、マルウェア攻撃など、外部および内部からの脅威に対する防御策を構築する必要があります。特に最先端のセキュリティ技術や暗号技術によってリアルタイムでシステムの脆弱性を特定し、迅速に修復することが求められます。 さらに組織内のIT部門や運用部門と連携し、全体のセキュリティ戦略を策定・実行するケースも多いでしょう。これにより、企業や組織は法的なコンプライアンス要件を満たし、顧客データや企業秘密を安全に管理することが可能になります。進化し続けるサイバー脅威に対応するため、最新の技術やリスク動向を学び続けることも不可欠です。 セキュリティエンジニアの仕事内容 セキュリティエンジニアの仕事内容は多岐に渡ります。ここでは、セキュリティエンジニアの代表的な仕事内容を4つ紹介するので、確認していきましょう。 企画・提案 セキュリティエンジニアの仕事の中で、企画と提案を行うことは多いです。この場合、初めに組織や企業の既存のインフラストラクチャとデータフローを詳細に分析することが必要です。この分析に基づき、セキュリティリスクや脆弱性を特定し、それに対する優先順位を決定します。 次に経営層や他のエンジニアと議論して、具体的なセキュリティ強化の手法や改善のための予算を提案することが多いでしょう。さらに、短期的な対応策と長期的な戦略の両方を練り、遵守すべき法的要件や業界標準に基づいた企画を作成していかなければなりません。 設計 設計フェーズでは、具体的なセキュリティ対策を踏まえた設計図を作成します。これには、ネットワークアーキテクチャ、データ暗号化手法、認証プロセス、アクセス制御などが含まれることが一般的です。 また、内部の社員だけでなく、外部のパートナーや顧客とのやり取りにおけるセキュリティも考慮されます。異なるシステムやプラットフォーム間での互換性も考慮しつつ、全体のセキュリティが強化されるように計画していくことが重要です。 実装・テスト 実装段階では、設計したセキュリティ対策が具体的に構築されます。これには、コードの記述、セキュリティソフトウェアの導入、ハードウェアの設定、ネットワークの再構成などが含まれるのが一般的です。実装が完了したら、網羅的なテストが行われます。 テストにおいては、ペネトレーションテスト、コードレビュー、セキュリティ監査などが行われ、設計通りに機能するか、また未知の脆弱性がないかを厳密に検証することを目的としています。 運用 実装後の継続的な運用・保守も、セキュリティエンジニアの担当する業務のひとつとなります。セキュリティエンジニアは、セキュリティインシデントが発生した場合の対処手順を事前に考え、不正アクセスやデータ侵害などの異常をリアルタイムでキャッチしていかなければなりません。また、新しい脅威に対応するために、定期的なアップデートとパッチ適用、セキュリティポリシーの見直しをすることも大切です。 セキュリティエンジニアにおすすめの資格 セキュリティエンジニアに興味がある人や目指したいと考えている人は、関連する資格の勉強をしておくと良いでしょう。必須の資格などはありませんが、自身のレベルを証明してクライアントからの信頼を得るために有効となります。セキュリティエンジニアにおすすめの資格は以下の3つです。 シスコ技術者認定 情報セキュリティマネジメント試験 CompTIA Security+ シスコ技術者認定 シスコ技術者認定は、ネットワークインフラに関する深い理解とスキルを証明する資格です。特に、シスコのネットワーク機器を使用する企業や組織では、この資格が高く評価されます。 セキュリティに関しても、VPNの設定やファイアウォールの運用、侵入検知システムといった、高度なセキュリティソリューションの理解が求められるでしょう。セキュリティエンジニアがネットワーク全体のセキュリティを確保する上で、非常に役立ちます。 シスコ認定 情報セキュリティマネジメント試験 情報セキュリティマネジメント試験は、情報セキュリティに関するマネジメントスキルと戦略的な視点を評価するものです。リスクアセスメント、コンプライアンス、セキュリティポリシーの策定と運用、インシデントレスポンスのプロセスなど、多角的なセキュリティの管理手法に精通していることが求められます。 この資格で必要な知識を習得し、資格を保有することで、組織内でのセキュリティ戦略の策定をする際、やり取りがスムーズになるでしょう。 情報セキュリティマネジメント試験 CompTIA Security+ CompTIA Security+は、セキュリティの基礎から高度なテクニックまで幅広い知識とスキルを証明する国際的な資格です。暗号化、認証、セキュリティプロトコル、ネットワークセキュリティなど、多くの主要なセキュリティ分野がカバーされています。 また、この資格は特定の製品やメーカーに依存しない内容であるため、多様な環境と技術に対応可能なスキルセットを持っていることが証明可能です。 特に初心者や中級者がセキュリティの広範な知識を習得するための良いスタート地点とも言えます。 CompTIA Security+ セキュリティエンジニアに向いている人 セキュリティエンジニアには向き不向きがあります。では実際にどんな人が向いているのか、いくつかポイントをみていきましょう。 最新の技術をキャッチアップできる セキュリティエンジニアには、日々変化するサイバー脅威や新しい技術トレンドに迅速に対応できる能力が求められます。そのため、新しいプログラミング言語、セキュリティフレームワーク、ネットワークプロトコルなどに対する好奇心と自発的に調査を行う学習意欲が不可欠です。 責任感が強い 情報セキュリティは企業にとって極めて重要な側面であり、エンジニアのミスや盲点が企業の財産や評価、さらには顧客のプライバシーに大きな影響を及ぼす可能性があります。 そのため、一つ一つのタスクに対する高い責任感が必要です。経営層や他の部署とコミュニケーションをとり、全体のセキュリティポスチャを強化する役割も担うため、リーダーシップとチームワークも重要な要素となります。 論理的思考ができる セキュリティエンジニアは、複雑なシステムやデータ構造を解析し、その上でセキュリティの脆弱性やリスクを評価する必要があります。したがって、高度な論理的思考能力と問題解決スキルが求められるでしょう。 具体的なセキュリティインシデントが発生した際には、限られた情報から迅速かつ正確に原因を特定し、適切な対応策を練る能力が不可欠です。 高いコミュニケーション能力 セキュリティエンジニアは、技術的な知識だけでなく、それをわかりやすく他のステークホルダーに説明できるコミュニケーション能力も必要です。セキュリティポリシーの策定や変更、緊急時のインシデントレスポンスなどでは、技術部門だけでなく経営層や法務部門、外部のパートナーとも効果的にコミュニケーションを取る必要があります。 このように、セキュリティエンジニアに向いている人は、多角的なスキルと資質が求められるでしょう。最新の技術を素早く学べる能力と、その技術を安全かつ効果的に適用する責任感と思考力、そして多様な人々と効果的にコミュニケーションを取る能力が不可欠です。 セキュリティエンジニアの年収 テクフリに掲載中の案件を参考にすると、フリーランスのセキュリティエンジニアの平均単価は87万円程度となっています。単純に年収換算すると1,000万円ほどの収入となります。あくまでフリーランスの単価をもとに算出した数値になりますが、キャリアの選択肢としてフリーランスをお考えの方は参考にしてみてください。 年収は経験年数や責任の範囲、そして働く業界などによっても変動すします。セキュリティエンジニアの年収は近年上昇傾向にあることからも、需要の高い職種と言えるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる セキュリティエンジニアの将来性 セキュリティエンジニアの将来性に関する展望は非常に明るいと言えるでしょう。近年、サイバーセキュリティの脅威が急速に進化しており、様々な新たな攻撃手法や戦略が出現しています。サイバー攻撃に対応するため、セキュリティの防御手段や戦略もその都度更新されるため、更なる高度化が必要です。 こういった背景から、セキュリティエンジニアの役割は今後さらに重要となり、活躍の場は広まっていくでしょう。また、近年のテクノロジーの発展とともに、IoTデバイスの普及が急速に進行しています。家電から自動車、産業機器に至るまで、さまざまなデバイスがインターネットに接続される時代となりました。 これに伴い、これらのデバイスを標的とした攻撃も増加しており、その対策には専門的な知識と技術が不可欠です。このような状況下において、企業はセキュリティエンジニアを重要なポジションと考え、採用や教育に投資する傾向にあると言えるでしょう。 まとめ サイバー攻撃の脅威が高まる現代において、セキュリティエンジニアは組織の安全を守る重要な役割を担っています。データやシステムの保護だけでなくリスク管理やセキュリティポリシーの策定・運用にも関わるため、幅広いスキルが求められる職種です。 また、セキュリティ技術の進化とともにその需要は今後も高まり続けると考えられます。高い専門性が求められる一方で、待遇やキャリアの可能性も広がっており、非常にやりがいのある仕事と言えるでしょう。 これからセキュリティエンジニアを目指す方は、基礎知識をしっかりと身につけ、最新のセキュリティ技術やトレンドを学び続けることが成功のカギとなります。ぜひ本記事を参考にしながら、キャリアの選択肢として検討してみてください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

フリーランスとして活躍しているあなたは、さらなるキャリアアップの道として、正社員として就職する可能性を考えたことはありますか？正社員には以下のようなメリットがあります。 収入が安定する 福利厚生が充実している この記事ではフリーランスから正社員への転職について、転職は可能なのかということから、転職を行う方法を紹介します。 今回は、フリーランスの人が就職面接で気を付けるポイントも紹介するので、あわせて参考にしてみてください。 フリーランスから正社員への転職は可能？ フリーランスから正社員への転職は十分に可能です。近年では、不安定な収入からの脱却や将来の安定性を求めるニーズに応えるため、フリーランスの経験も考慮して採用活動を行っている企業もあります。 また、即戦力となるエンジニアの需要が高まっている傾向にもあります。フリーランスで得た知識や経験を活かして、正社員として企業で活躍したいと考えている人は、今回の記事を読んでさらなるキャリアアップを目指しましょう。 フリーランスが転職を考える理由 組織において長期的なキャリアパスを築きたい、安定した収入を得たい、など、フリーランスが正社員として働くことを希望する理由はさまざまです。近年では、フリーランスのスキルや経験を重視した求人も増えている点も、フリーランス人材が正社員を目指す理由のひとつです。今回はフリーランスが転職を考える理由として代表的なものを3つ紹介します。 安定した収入を得たい フリーランスとして安定した収入を得ていくのは、決して簡単なことではありません。正社員として雇用されれば、給与や福利厚生の安定性が保証されるというメリットがあります。より安定的な生活を送ることで家族を守りたい、などの理由から正社員を希望する方もいます。 企業の自社開発案件に携わりたい フリーランスはクライアントの案件に応じて仕事をすることが多く、自身のアイデアを十分に活かせないという場面もあります。正社員として自社開発案件に関わることで、新たなプロジェクトに挑戦できることもあるでしょう。企画から携われる自社開発に魅力を感じて転職する方もいます。 さらにスキルアップしたい フリーランスとして働くことは自己スキルの向上につながる一方で、他の社員からの学びや成長の機会が限られるケースもあります。正社員として採用されれば、組織の中での仕事や他の社員との協力を通じて、より幅広いスキルを磨く機会に恵まれるかもしれません。 それは技術的なものだけではなく、企画や管理といったマネジメントスキルや、企業特有のノウハウなども含まれます。フリーランスとして独立して身に着けたスキルに限界を感じて、さらなるスキルアップするために正社員として働くことを希望する方もいます。 フリーランスの転職面接で伝えるべきこと フリーランスの転職面接では、フリーランスとして活躍してきた実績をアピールしつつも、企業での働き方を理解していることを伝えるのが重要です。実は、フリーランスから正社員を目指す方の中には、フリーランスの転職面接がうまくいかないという人もいます。転職面接でありがちな失敗は以下のとおりです。 過度な自己アピール 応募先の企業への理解不足 今の環境への不満が志望動機（年収・働き方など） 今回は、このようなよくある失敗を踏まえて、転職面接で伝えるべきポイントを3つ紹介します。 即戦力として活躍できる フリーランスは個人で仕事をすることが多いため、高いスキルや即戦力になる実務経験はアピールポイントになります。面接ではこれまでの実績や経験をアピールすることが重要です。自身の実績やスキルを具体的に示し、自分が企業に貢献できる能力をアピールしましょう。 過去のプロジェクトでの成果や解決した課題、お客様からの評価などを通じて、自身の実績を明確に伝えることが大切です。フリーランスとして働くことで培った自律性や柔軟性、問題解決能力なども強調し、即戦力としての価値をアピールしましょう。 協調性を持って業務に取り組める フリーランスとして独立して働いてきた人は、個人で作業することが多いため、協調性やチームワークに関して不安を抱えるかもしれません。 しかし、正社員としての面接では、チームでの業務への適応能力や円滑なコミュニケーションスキルをアピールすることが重要です。 綿密なコミュニケーションを取り合うよう心掛けた経験や、協調性を発揮して働いた経験などを伝えましょう。 フリーランスとして業務委託で仕事をするためには、関係者との調整が不可欠です。チームでの業務が未経験でも、案件を円滑に進めるためにしてきたコミュニケーションの工夫などはないか思い出してみましょう。 年収低下の可能性があることを理解している フリーランスとしての収入が一時的に高い場合、正社員への転職によって年収が低下する可能性があります。面接では、年収低下の可能性があることを理解していることを伝えましょう。給与面での柔軟性や将来の成長に期待を寄せる姿勢を示し、収入面だけでなくキャリアの発展や安定性を重視していることをアピールすることが大切です。 フリーランスが転職を行う方法 フリーランスが転職を行うにはどのような方法があるか知っていますか？よくある方法としては転職エージェントの活用が挙げられます。最近では転職向けのエージェントサイトも増えており、フリーランスからの転職が行いやすいです。 エージェントは転職者の経歴だけでなく人柄も含めて採用担当者に推薦します。そのため、エージェントから紹介された求人は採用されやすいというメリットもあります。フリーランスが転職を行う方法は転職エージェントだけではありません。ここでは、フリーランスが転職を行う方法を3つ紹介します。 エージェントを活用する フリーランス人材が転職する際には、エージェントを活用するのが一般的です。転職エージェントを利用する場合は、経歴などをもとに企業へ推薦してもらうことになります。自身のスキルを企業へ直接アピールするのは簡単ではありませんが、エージェントのサポートを受けながら安心して転職活動を実施できるのがメリットです。 とくにエンジニアの方であれば、ITフリーランスに特化したテクフリがおすすめです。 テクフリはおもにITフリーランス人材への案件紹介を行っていますが、その後の正社員採用につながる「ARS（Advanced Recruiting Service）」という手法も提案しています。 ARSでは一度業務委託契約を結び、業務開始後にエンジニアと企業双方の合意があれば社員登用を行うことになります。 企業におけるIT人材の採用課題を解決するためのサービスですが、採用後のミスマッチを防げるこの手法は、正社員への転職を検討しているフリーランス人材にとっても魅力的です。 テクフリでフリーランス案件を探してみる ビジネス系のSNSを活用する ビジネス系のSNSを活用することで、自己PRや経歴の発信、求人情報の収集が可能です。ビジネス系SNSといっても、Twitter、Facebook、Instagramといった大手SNSを活用することが多いです。 ビジネス系SNSではチャットやオフ会などを通して、企業の社員と交流することもできます。実際に現場で働く人との繋がりを持つことで、企業に関する理解を深めてから求人に応募できるというメリットがあります。 中には多くの企業や採用担当者が利用しているSNSもあり、転職のチャンスを広げるチャンスです。自己紹介やスキル、実績の記載に加え、業界や関心領域に関するコンテンツの発信や他のメンバーとのネットワーキングを通じて、転職の機会を見つけましょう。 クライアントからオファーを受ける フリーランスとして実績を積んでいる場合、クライアントから直接転職のオファーを受けることもあります。この場合非常にスムーズに正社員へ移行できます。 長期のプロジェクトに携わっている人は、そのクライアントが正社員としてあなたを採用したいと思っている可能性もあるため、積極的にコミュニケーションを取ることが大切です。自身の能力と専門知識をクライアントにアピールし、転職のチャンスを掴み取りましょう。 まとめ 今回はフリーランスから正社員への転職について紹介しました。不安定な収入や将来の安定性を求めるフリーランスにとって、正社員としての転職は魅力的な選択肢です。安定した収入の獲得、自社開発案件への関与、スキルアップといった要望を持っている人は、企業への転職も検討してみましょう。企業への転職面接で伝えるポイントは以下の3つです。 即戦力として活躍できること 協調性を持って業務に取り組めること 年収低下の可能性があることへの理解 今回紹介したポイントを参考に、希望する企業への採用を勝ち取りましょう。企業への転職方法としては、エージェントやビジネス系のSNSの活用、クライアントからのオファーなどがあります。自身の魅力や価値をアピールして、新たなキャリアの可能性を追求しましょう。 転職は大きな変化ですが、適切なアプローチと準備を行うことで、フリーランスから正社員へのスムーズな転職を実現できます。新たなキャリアへの一歩を踏み出し、目指す未来に向かって頑張りましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

SIer業界やSIeエンジニアに対して、 Web系エンジニアや人材会社によるネガティブな意見や書き込みがインターネット上に散見されます。そして、最終的に「IT業界に行くならば、Web系に限る」といった終わり方をしているサイトが多いのではないでしょうか？ その手の記事について、「あまりに一方的な情報発信が多い」と感じています。 それぞれの投稿主がSI（システムインテグレーション）業界を批判する根拠となる体験は事実としてあるでしょうし、SIerを否定するロジックについても、ひどく的外れなものは実際ありません。が、“Web系こそ正義”という前提に立った主義主張ばかりだと感じています。 そこで今回は、SIer出身で、SIerエンジニアともWebエンジニアとも仕事をしたことがある一人として、SIerだって悪くないよ、と敢えて一石を投じた内容をつらつらと書いてみました。 フリーランスのWeb系とSIerについて相談してみる そもそもWeb系・SIerとは？ まずは、 Web系とSIerの違いから確認しておきましょう。 より簡単なSIerから解説すると、SIerとは「エンタープライズシステムと呼ばれる、企業や国・自治体などのための比較的規模の大きなシステムを開発し納品しているIT企業」のことを指します。 エンタープライズシステムの例としてはERP（企業資源計画）、POS（販売時点情報管理）、金融システム、行政システムなどが挙げられます。 対して、Web系とはWebサービスを運営・提供するIT企業のことです。ショッピングサイトを運営するAmazonや楽天、検索エンジンのGoogle、SNSのTwitterやLINEなどがWeb系に分類されています。 SIerに対して、Web系は直接エンドカスタマー、つまり「システムの利用料を払う人」に対してビジネスを展開しているのが特徴です。 そして、世間的にはWeb系で働くエンジニアとSIerで働くエンジニアはお互いをライバル視しており、仲が悪いということになっています。今回のこの記事も、そのイメージに沿ったタイトルにしています。 ただ、私個人の感覚としては、一部のWeb系エンジニアが強烈に強烈にSIerエンジニアを敵視していますが、その一部の人たちを除くと、あまりSIerだWeb系だと意識していないエンジニアの方が多いように思います。 特にSIerエンジニアの大半はWeb系エンジニアに敵意もなければ、好意もない、もっというと「転職先を探している時くらいしか、意識しない」というのが実態のように思います。 だからこそ、インターネット上でも Web系エンジニアや人材会社によるネガティブな意見や書き込みが目に付くのに対して、逆にSIerエンジニアから Web系エンジニアに対する意見や書き込みが少ないのでしょう。 SIerはレベルが低い？ SIerエンジニアを下に見ているWeb系エンジニアに「なぜ、SIerエンジニアを馬鹿にしているの？」と尋ねると、「レベルが低い」「技術力がない」という答えが返ってきます。 さらに、「具体的にどういうところでレベルが低いと思うの？」と尋ねると「ソースコードをコピーして使いまわしている」だとか「新しい技術を使わないから」といった類の答えが返ってくることが多いです。 たしかに、SIerでは”実績のある雛形ソースコード”が用意されていることが多いです。また、レガシーなシステムを扱っているところも多く、ある意味では”進歩がない”という風に感じるのは否定できないです。 しかし、”新しいことをする＝技術力がある”なのでしょうか？ その通りだ、と答える人もいるかもしれませんが、私の感覚では、絶対に違います。 エンジニアにとって「技術力」とは、クライアントや利用者の要求を解決するための知恵です。レガシーな方法でも、新しい方法でも、システムを使う人をハッピーにできれば、手段は問われないはずです。新しいことにトライして、お客様に不利益を与えるのは、決して技術力があるとは言えません。 ソースコードのコピーも、システムを使う人をハッピーにするための知恵です。実績のない”僕が考えた最高のソースコード”で、バグが埋め込まれるのを防ぐ意図があります。調子に乗ったエンジニアのせいで、クライアント企業のビジネスを止めてしまったら、誰がどうやって責任を取るのでしょうか？ 一企業の営業活動が止まるくらいならまだ良いですが、SIerが手掛けるシステムの中には、行政システムや金融システムや交通システムなど、ちょっとしたバグから個人情報の流出につながったり、死者が出ることも考えられます。 事実として私も、ソースコードのコピペに慣れてしまい、一から自分で書けなくなったSIerエンジニアを何人も見たことがあります。しかし、そういうエンジニアは閑職に追いやられているはずです。現場で中心となっているエースメンバーは、ソースコードの読み書きができて当たり前です。 Web系の方が給与が高い？ SIerからWeb系に移ったエンジニアの中には、自身の体験をベースに「Web系の方が給与が良い」と言う方がいらっしゃいます。残念ながら、それは、その人が幸運だっただけで、実際はSIerの方が高年収です。 なぜならば、 Web系は自社サービスが思ったより不評だったり、急に利用者が減って赤字になるリスクが常に付きまといますが、SIerは企業のクリティカルなシステムに関わっているので、景気や人々の趣味嗜好の変化によって、業績が大きく振れることはありません。基本的には、よっぽどのデスマーチ案件でなければ、赤字になることはないのです。 また、 大企業の系列企業やグループ企業という側面を持つ SIerも多いです。スーツ必須で勤務時間は朝9時から18時と厳格に決まっているなど、普段の勤務ルールはWeb系よりもうるさい反面、福利厚生の面ではWeb系より優れているところの方が多いです。 昨今、働き方改革が叫ばれていることもあり、定時以降の勤務に制限のあるSIerも多く、ワークライフバランスという意味でも、下手なWeb系よりSIerの方が良いように感じています。 実は、私のSIer時代の同期の中にWeb系に転職し、さらには、その会社のCTO（最高技術責任者）になった男がいます。たまに助っ人として、彼と一緒に働くのですが、彼曰く「勤務時間が自由になった、というのは実は恐ろしいことで、いつ仕事の連絡が来ても、対応できるように構えておかなくてはならなくなってしまった」そうです。 挙げ句の果てに「いまでも会社に残っている同期から年収と見込み退職金と一か月の平均勤続時間を教えてもらって、自分とそいつの生涯年収を割り出し、さらに時給換算したら、明らかに転職しないほうが賢い判断だった」と嘆いていました。 もちろん、自社サービスが思いのほかヒットして、高年収を得ているWeb系エンジニアもいらっしゃるので、一概に、SIerの方が高いと断言できません。が、期待値としては、Web系＜SIerです。 SIerは将来性が低い？ 近年、クラウドの発達によってSIerの収益が悪化してり、SIerの将来に暗い影を落としている、という論調が見られます。 これはSIerにとって悪いニュースかもしれませんが、視点を変えてみると、世界的に成功しているWeb系企業であるAmazonやGoogleが、クラウドという新たな仕組みで、SIerの世界に入り込んできた、とも言えます。 もはや、Amazonに至ってはECサイトよりもクラウドサービスであるAWSの方が売り上げは大きいです。やはり、エンタープライズシステムはビジネスとして美味しいのです。 今後、SIerの役割は変質する可能性はあると思いますし、変質できないSIerは淘汰されていく可能性があります。が、エンタープライズシステムの仕事そのものはなくなることはないでしょう。 また、エンタープライズシステムを上流工程から担えるSIerはある程度、数が限られています。競合他社との争いや人々の趣味嗜好の変化を受けやすいWeb系の方が、SIerよりよっぽど生き残りが大変です。 SIerの方が働きやすくて安定企業が多い？ ここまでは、SIer寄りで、Web系にとっては不利な内容となっていますが、SIer業界の不都合な事実にも目を向けましょう。 それは、SIer業界は純然たる“階層社会”ということです。所属する会社によって業務の幅や待遇も異なります。 大規模なエンタープライズシステム案件には大量の人手が必要ですが、クライアント企業から直接受注した元請けSIerだけでは人材が賄えることはまずありません。ですので、下請け企業に人手を借りるための依頼をすることになります。そして、その下請け企業も、さらに下請け企業から人手を借りてくる、ということが当たり前に行われています。 当然、より階層の低い下請け企業ほど収益も低いですし、結果として、そこで働く人たちの年収や待遇も低いです。 さらに言えば、“エンタープライズシステムを上流工程から担えるSIerはある程度、数が限られています”と上で書きましたが、企業の経験値的にも上流工程を担えるのは元請けSIerのみです。二次請けくらいであれば、傘下メンバーのマネジメントや元請けメンバーの相談役などの形で上流工程にタッチし、知っている人も多いですが、それ以下の低階層の会社だと絶望的です。 SIer業界への批判として、たまに聴かれる「ひたすら言われた通りにソースコードをコピペしているだけで、技術力が身につかないし、年収が低いのがSIer」というのは、“三次請け以下の底辺SIerで働くエンジニアから見た現実”なのです。OJTといえば聞こえはいいですが、ろくな教育もされず、単純作業者として現場に放り出される。これは決して偏見ではありません。 まとめると、三次請け以下の中小零細SIer（SIerと呼ぶことに違和感を感じるけれど）には、これまで見てきたようなWeb系に対する年収などの待遇的アドバンテージは期待できないから、そういうところに行くならば、Web系の方が就職先として良いです。 が、クライアント企業から直接依頼を受けられる大手・中堅SIerであれば、Web系より就職先として私は断然おススメします。 最後に 個人的な感覚ですが、SIerは据え置きゲーム機、Web系はスマホゲームのようなイメージがあります。 ゲーム専用機はスマホゲームに取って代わられる、と言われつつも、次世代のPlayStationであるPS5が開発中であることが明らかになっているように、一定の支持を得て、開発が続けられています。SIerも、いつかなくなると言われつつも、安定して残り続けていくのではないでしょうか。 対して、スマホゲームは、年間数百ものタイトルが発表されると同時に、同じくらいの数のタイトルがサービスを終了しています。Web系も仕事自体はなくなりませんが、「一つの会社がどうなるか」を考えたとき、SIerよりも不安定な存在だと感じます。 また、Web系の筆頭であるAmazonやGoogleがクラウドによってSIerの領域でも影響力を強めていることをご紹介しましたが、その逆もありえます。 昨今、話題となっているAIやFinTechなどの領域では、資金力があり、調査研究を進めていたSIerが、エンドユーザー向けサービスを展開して、Web系のライバルとなる余地は十分にあります。 今後、Web系やSIerという仕切り自体がナンセンスなものになるかもしれません。

屋号とは 屋号とは、個人事業主がビジネスにおいて使用する名称のことです。法人の「会社名」と似た役割を持ちますが、フリーランスは本名で仕事をすることもできるため、必ずしも屋号が必要というわけではありません。 しかし、屋号を設定するとビジネスの信頼性やブランディングの強化、屋号付き銀行口座の開設など、多くのメリットがあります。本記事では屋号と商号との違いやメリットなどを、フリーランスの方に向けてわかりやすく解説します。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 商号と屋号の違い 繰り返しになりますが、屋号は個人事業主が自由に決められるビジネスネームのことです。登録の義務はなく、開業届に記載することで使用できます。例えば、フリーランスエンジニアの山田太郎さんが「山田システム開発」や「Tech Solutions Lab」という名前で活動する場合、この名称が「屋号」にあたります。 一方で商号は、法人が登記する正式な名称のことを指します。株式会社や合同会社などの法人を設立する際には、法務局に商号を登記することが義務付けられています。 例えば、「株式会社Tech Solutions」や「合同会社田中システム」といった名前は、商号として登記された法人名です。商号は登記が必要なため、同じ住所に同一の商号を持つ法人を設立することはできません。 項目 屋号 商号 対象 個人事業主 法人（会社） 登録の義務 なし（開業届で記載可能） あり（法務局で登記が必要） 使用の自由度 比較的自由に変更・使用可能 変更や使用には一定の制約あり 銀行口座の開設 屋号付き口座を作成できる場合あり 法人名義の口座を開設可能 フリーランスや個人事業主は法人ではないため、商号ではなく「屋号」を使うのが一般的です。特にエンジニアやクリエイターとして活動する場合、屋号を使うことでより信頼性の高い印象を与えられる場合もあります。 また、法人化を検討している場合には、商号の登記が必要になります。まずは個人事業主として屋号を決め、ビジネスの成長に合わせて法人化を視野に入れるのもひとつの戦略でしょう。 屋号をつけるメリット 屋号を持つ最大のメリットは、ビジネスの信頼性を高め、取引を有利に進められる可能性があることです。 例えば、地元で弁護士を探している人は、インターネットで「大阪市 弁護士 事務所」と検索することが多いでしょう。このとき、「○○弁護士事務所」のように、業種や地域名を含んだ屋号を設定しておくと、検索結果で見つけてもらいやすくなるため、集客の面で有利になります。 また、クライアントと仕事の相談をする際、名刺やメールの署名に屋号があると、より信頼感のある印象を与えられます。発注先を比較検討する場面では、屋号のある個人事業主の方が「しっかりとした事業者」として見られ、選ばれやすくなることもあります。 このように、屋号を持つことで、集客や信頼性の向上につながり、ビジネスをよりスムーズに展開できる可能性があります。 関連記事：フリーランスエンジニアに名刺は必要？作成方法や記載項目を解説 このようなメリットがある一方で、屋号の重要性はビジネスの形態によって異なります。例えば、人材会社経由で案件を獲得することが主流のフリーランスエンジニアにとっては、屋号の重要度は比較的低いかもしれません。 ただし、インターネット上で実名を公表せずにポートフォリオを公開している人や、クラウドソーシングで仕事を受注している人にとっては、ニックネームやユーザーIDを屋号として活用するケースもあります。こうすることで、ビジネスネームとしての統一感を持たせつつ、匿名性を保つことが可能になります。 屋号は持つだけで費用がかかることはないため、ひとまず開業届に記載してみたという方も一定数いらっしゃいます。後から自由に変更できるため、まずはビジネスに合った名前を考え、気軽に屋号を設定してみるのも良いでしょう。 商号はフリーランスに必要？ フリーランスが屋号に加えて商号まで持つべきかどうかは、最終的には個人の価値観によるでしょう。 商号を持つ最大のメリットは、ビジネス上の名称が他者と重複するのを防げることです。しかしフリーランスエンジニアの場合は、普段の業務で「商号か屋号か」が問題になる場面はほとんどありません。そのため、必ずしも登記が必要というわけではありません。 また、商号登記にはコストがかかるというデメリットがあります。屋号であれば自由に設定・変更できますが、商号を登記すると、変更時に追加の費用や手続きが必要になるため、慎重に考える必要があります。ただし将来的に法人化を視野に入れているなど、特別な事情がある場合は、商号登記を検討する価値があるでしょう。 商号登記の仕方と注意点 最後に商号登記の行い方も、簡単ですがご紹介いたします。 商号登記も登記の一種です。管轄は法務省の地方支分部局（出先機関）である法務局となっています。法務局の担当窓口に、記入済みの商号登記申請書と印鑑証明書を提出する形になります。また、事務手数料相当の、登録免許税3万円の納付も必要になります。 ここで重要なのは、何度も繰り返している通り、商号のつけ方には制限があるということです。個人事業主の場合、”会社と間違われない名前にする”というものと、“地域ですでに使われている商号を使ってはいけない”というものです。 すでに使われている商号の調べ方としておすすめなのが、国税庁の法人番号公表サイトを使う方法です。日本に存在するすべての法人がデータベース化されているため、ある程度、重複を防ぐことができます。 ただし、法人ではない個人事業主が登記した商号までは登録されていないため、最終的に本当に使えるかどうかは、登記を確認するしかありません。法務局や商号登記に精通した法律家（行政書士など）に相談するのがベターです。 最後に 屋号は、フリーランスの方が事業をよりプロフェッショナルに見せるための名称です。商号とは異なり、自由に決めることができるのが特徴です。設定することで信頼性を向上させたり、屋号付きの銀行口座を開設できたりするというメリットがあります。 より事業らしい印象を持たせたい、ブランディングを強化して仕事の幅を広げたいと考えているなら、屋号の導入を検討してみるとよいでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

アプリケーションエンジニアはWebサービスや業務システム、スマホアプリなどのソフトウェアを設計・開発・運用するエンジニアです。企業の業務効率化を支えるシステムから、私たちの日常生活を便利にするアプリまで、幅広い分野で活躍しています。 本記事ではアプリケーションエンジニアの具体的な仕事内容や必要なスキル、年収などについて詳しく解説します。これからアプリケーションエンジニアとしてのキャリアに関心のあ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 アプリケーションエンジニアとは アプリケーションエンジニアは、ChromeやFirefox、SafariといったWebブラウザ上で動作する「Webアプリ」の開発を手がける職種です。 TwitterやGmailなどのサービスは、PCに何らかのソフトウェアをインストールしなくても動作します。このようなサービスの開発が、Webアプリエンジニアが活躍するメインフィールドです。 Webアプリは、PCはもちろんスマホ・タブレットにも対応することができ、端末を選ばず利用できるのが強みの一つ。iOSアプリはiPhoneやiPad、AndroidアプリはAndroid端末でしか使えませんが、Webアプリの場合はOSに依存することなく使えるのがメリットです。 逆にインターネット環境がないと表示すらできないというデメリットは存在しますが、5G回線が実用化段階に入っている昨今では重大な欠点とはならないでしょう。ネイティブアプリと違って活躍の場が広いことから、今後も重宝される人材と考えることができます。 アプリケーションエンジニアの業務内容 アプリケーションエンジニアの仕事は、要件定義やサイトの設計からスタートします。「ユーザーがどんな機能を求めているのか？」「クライアントはどんなデザインを希望しているのか？」をもとにしながら、システム設計を施します。 もちろんWebアプリの開発にも携わります。時には企業内限定の業務系Webアプリを手がけることもあり、クライアントとの綿密なやり取りを交わすヒューマンスキルが重視される職種でもあります。 顧客の要望を正確に反映したWebアプリをつくるためには、顧客の抽象的な経営課題や不安・問題に対してヒヤリングを重ね、具体化・細分化していく必要があります。 一つひとつの課題を多角的な視点から精査し、問題解決に導くソリューションを渡すのがWebアプリエンジニアの使命です。 時にはクライアントと技術部門との橋渡し役となることもあり、対人折衝能力は不可欠と言えます。責任が大きくプレッシャーもかかる立場ではありますが、エンジニアとしての業務を通じて経営者視点で考えるスキルを培えることは、この仕事のメリットの一つです。 開発したWebアプリを運用・保守することも、アプリケーションエンジニアの大切な役割の一つ。時には専門知識を活かして営業チームを支えるフィールド・アプリケーション・エンジニア(FAE)や、営業・マーケティング分野を支援するコーポレート・アプリケーション・エンジニア(CAE)としての活躍を求められることもあるでしょう。 アプリケーションエンジニアに必要なスキル・資格 Webアプリエンジニアに求められるのは、ハード・ソフトウェアの専門知識や、ネットワーク・データベースに関する深い理解です。 ユーザビリティに優れ、セキュリティ面でも信頼の置けるシステムを構築する必要があるため、幅広い分野のスキルが求められます。 Webアプリ開発においては、HTML5・CSS3・JavaScriptといったフロントエンド言語がメインで用いられます。Java・PHPなどのバックエンド言語も必要で、業務系アプリではJava、C、C#の知識も必要になるでしょう。 Webアプリエンジニアになるための必須資格はありませんが、以下のような資格を取得し、スキルアップを図ることで転職の成功率や独立後の成果に直結してくるはずです。 ドットコムマスター Webプログラミング能力検定試験 システムアーキテクト試験 アプリケーションエンジニアが学ぶべきスキル 未経験からアプリケーションエンジニアを目指すなら、まずはWebアプリ開発に関する書籍で基礎知識を身につけるとよいでしょう。アプリ開発者向けの講座やセミナーを受講することも、エンジニアとしてのキャリアに直結してくるはずです。 プログラマーやシステムエンジニアからのステップアップを考えるなら、フロントエンドをはじめとするプログラミング言語はもちろん、データベースに関する知識を身につけておくと、エンジニアとしての信頼度が高まります。 さらに市場価値の高いエンジニアを目指すなら、クライアントの課題を解決に導くソリューション提案に長け、社内メンバーや顧客とのコミュニケーションに秀でた対人折衝能力を身につけていることが望ましいです。 コミュニケーション能力は、アプリケーションエンジニアだけでなくIT業界では必須のスキル。技術を磨くのも悪いことではありませんが、チームの仲間と積極的に関わり、クライアントの希望を汲み取るトレーニングを重ねるなどの努力が仕事の成果にも直結してきます。 また、Windows系だけでなく、UNIX・LinuxといったOSに関する知識を深めておくと、より活躍の幅が広がるはずです。アプリケーションエンジニアを目指したいと考えるなら、要件定義〜設計〜開発〜運用まで総合的なスキルを身につけられるシステムエンジニアとして、まずは腕を磨くことをおすすめします。 テクフリでフリーランス案件を探してみる アプリケーションエンジニアの年収相場 アプリケーションエンジニアは、ほかのエンジニアやプログラマーと比べて高度なスキルを要求される専門性の高い職種でもあります。このことから年収水準は比較的高めで、20代から400万円を手にできるところもあります。 30代には500万円、40代になれば600〜700万円といった年収が見込まれます。プロジェクトマネージャーやコンサルタントにキャリアアップできれば、大台の1,000万円に到達することも十分に考えられます。 ただしこれは企業に勤めた場合の数字ですので、フリーランスとして独立し、成果主義の色が濃くなればなるほど年収は青天井となっていきます。それ相応のスキルや実績は求められるものの、平均的な年収以上の報酬を手にしたいなら、フリーのエンジニアという道を選ぶことも有力な選択肢の一つです。 アプリケーションエンジニアが活躍できる業界 アプリケーションエンジニアはさまざまな分野で重宝される存在ですので、一つの業界に限らず活躍することが可能です。 たとえば、電子部品・半導体といった製造業でも求人募集があり、営業部門をサポートするフィールド・アプリケーション・エンジニアが特に歓迎されます。CAD関連の会社では、営業・マーケティングにも携わるコーポレート・アプリケーション・エンジニアの人材が多く募集されています。 どんな業界でも求められる役割は同じで、技術面と営業面での活躍が期待されています。したがって、開発言語のほかコミュニケーションスキルやコンサルタントとしての知見が備わっていると、市場価値の高い人材となることができるでしょう。 【まとめ】アプリケーションエンジニアは将来性が高い 専門性の高いアプリケーションエンジニアは、将来性が高く、これからのAIやIoTの分野でも広く求められる人材と考えられます。若いうちからWebアプリ開発を目指してスキルを磨くことで、今後必要とされ続ける人材となることも不可能ではありません。 今後のキャリアパスの参考として、Webアプリエンジニアという職種の仕事内容・役割や、待遇、学ぶべきスキル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

データサイエンティストとは データサイエンティストとは、膨大なデータ、すなわちビッグデータから、ビジネスに活用できる情報を発掘する技能を持つエンジニアです。 統計学やデータ分析技法などを縦横に駆使しつつ、ビッグデータを扱います。 それらに加え、経営や企画などのビジネススキルから心理学まで、広汎な分野の知識が必要とされます。 データサイエンティストがいなければ、ビッグデータを持っていても宝の持ち腐れになってしまうといえるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる データサイエンティストの年収は？ データサイエンティストには高い技術力や専門スキルが求められます。 現在の状況として、データサイエンティストの供給がその需要を満たせていないため、採用現場では売り手市場が続いています。 平均年収.JPによりますと、データサイエンティストの年収の範囲は440万円から870万円ほどで、平均は655万円とのことです。 雇用形態や職種などによっても差が見られますが、根本的にはやはりその人のデータサイエンティストとしての実力や実績によって差がついていると見るべきでしょう。優秀なデータサイエンティストは企業からの需要も高く、年収も高めです。 参考：データサイエンティストの年収給料|「平均年収.jp」 データサイエンティストに必要なスキル データサイエンティストは、データを解析するだけでなく、そこから得られた知見を実際のビジネスにどのように活かせるかを考えます。したがって、ITや統計に関する高度な知識だけでなく、ビジネスの理解やコミュニケーションスキルなども必須になります。 ITスキル データの収集から分析、レポート作成まで、データサイエンティストとして仕事をするには、分析基盤となる環境の構築や運用のスキルが不可欠です。収集データを扱いやすいようにデータベース環境を構築し、必要なときに随時データを引き出せるように管理しておく必要があります。 また、ログ収集のバッチプログラム作成、BI（Business Intelligence）ツールへのデータ挿入、独自の解析プログラム作成など、コーディングスキルを求められる機会がしばしばあります。多くはデータ整形を行う処理ですので、RubyやPythonのようなスクリプト系の言語を1つ以上習得しておくとよいでしょう。Pythonは機械学習でも使用されます。 そのほかにもExcelやAccessから、HadoopやSQL、MATLABやSASやMinitabまで、各種のデータ分析プログラムも知っておくと役に立つはずです。不正侵入やデータ流出などを起こさないよう、セキュリティに関するITスキルも重要です。 統計スキル データ分析を学ぶ大前提として欠かせないのが、「統計」「確率」「微分積分」などの数学の知識です。高校レベルが最低限、できれば大学レベルであれば望ましいです。データ分析には「統計処理」「回帰分析」「データマイニング」などの多様な分析手法がありますが、こういった手法を手作業で行うのは非常に複雑で大変なため、対応した分析ツールを使用します。 これら分析ツールを単にブラックボックス的に使うのではなく、きちんと仕組みを理解して使うためにも統計やデータ分析の基本知識は必要です。ビッグデータやそのデータ分析の分野は、今もなお発展の真っ最中です。そのため、機械学習やディープラーニング、画像・テキスト・音声分析など、最新の動向の把握も日々怠らないことが大切になってきます。 ビジネスのスキル データサイエンティストは、データの解析結果をもとに仮説を立て、ビジネス課題の改善案を提案したりします。そのため、データ分析スキルに加え、データが対象としているビジネスへの理解が必須です。ここで、ほとんどの管理職は、データサイエンティストほどにはデータ分析分野に精通していません。統計学やデータ分析に関する基礎的知識がない人たちに対しても、分析結果の説明や提案をわかりやすく伝える能力が重要です。 データ分析などの専門用語をひけらかすことによってではなく、提案の中身の価値を伝えることによって、ビジネスへの貢献を示すことのできるコミュニケーション能力が大事です。また、データ分析の際、創造力やある種のビジネスセンスがあると意外な発見ができることがあります。公私問わず幅広い分野に関して興味を持ち、勉強したり経験したりしておくと、物事をさまざまな角度から見るセンスが身につくでしょう。 データサイエンティストに必要な知識を体系的に学びたい場合は、関連する資格の取得してみるのもいいでしょう。データサイエンティストにおすすめの資格はこちらの記事でさらに詳しく解説していきます。 データサイエンティストに役立つ資格6選！ 資格取得のメリットや将来性について解説します テクフリでフリーランス案件を探してみる データサイエンティストの仕事内容 データサイエンティストは、ビッグデータの分析結果をもとに、ビジネス課題の解決や改善のための提案を行います。 大量の顧客データ分析を行うことで、顧客の嗜好を分析して新商品開発や現行商品の改善につなげたり、顧客の消費行動の変化を読み取って効果的な販売戦略を打ち出したりするのはその一例です。さらに詳しく見ていきましょう。 データ収集 情報戦はスピードが大切です。まず、業務システムやSNSなどの様々な情報源から、集められるだけデータの収集を行います。収集されるデータの量は膨大になるため、収集する際にも、整理整頓を行う必要があります。統一性のない大量のデータを、より利用しやすいフォーマットへと変換します。 データの分析 収集したデータを、SAS、R、Pythonのようなプログラミング言語によって分析します。必要なデータと不要なデータの取捨選択の見極めも大切になってきます。ここで、データに潜んでいるパターンや秩序を発見したり、ビジネス上の利益に寄与する傾向の特定を行います。統計学やデータ分析だけでなく、ビジネスや人間心理も含めた幅広い知識が求められます。 データサイエンティストの本領発揮と言える仕事ですが、この分析の仕方や分析結果によって、ビジネス課題への対応策も変わってきます。その意味でも非常に重要な仕事のひとつといえます。 レポートの作成 分析結果を表やグラフに整理し、説明や注釈をつけます。専門知識がなくても理解しやすいような形式で、ビジネス課題に対する仮説や提案を含んだレポートを作成します。このようにして、データ分析の手法を用いてビジネス課題を解決に貢献します。IT部門と業務部門とのコミュニケーションであり、コラボレーションともいえるでしょう。 その後、提案が実施されれば、仮説の通りになるかどうか経過を観察します。同時にデータの収集は継続して行い、新たな分析や検証につなげていきます。 データサイエンティストが活躍できる業界 データサイエンティストは現在も様々な分野で必要とされています。ビッグデータを保有する企業や組織は今後も間違いなく増えていくでしょうから、データサイエンティストに対する需要も将来にわたって増えていくことが見込まれます。 データサイエンティストの需要が多い分野といえば、やはりマーケティングの分野でしょう。リアル店舗でもECサイトでも、購入履歴や顧客情報などを組み合わせた解析を行い、それに基づく購入予測を立てることは、競争優位に立つ上で非常に重要です。 さまざまな業界や分野、商品やサービスなどの特性に合わせた適切なデータ解析手法に精通しているデータサイエンティストへの引き合いは多くなりそうです。 データサイエンティストの将来性は？ 企業活動などで収集されたデータがビッグデータとなり、そのビッグデータの活用が広がっていく中、データサイエンティストの活躍の場は急速に拡大しています。現在は、企業などにおけるデータ活用の需要の高まりに対し、データ分析スキルを持った人材の供給が世界的に不足しています。 日本を含む世界各国がその育成を急いでいるように、データサイエンティストは人材不足が懸念されているエンジニア職種であり、非常に高い需要のある職種です。このようなブームともいえる状況の一方で、「データサイエンティストはいずれはAIに置き換わる」などとも言われています。 ただ、データ分析においては人間的な直感や感覚も重要な要素であり、現状のAIではこの点をまだうまく処理することができません。また、データ分析で得られた知見を、わかりやすい表現で伝える必要もあります。AIの進化によってデータサイエンティストが淘汰されてしまう可能性は、将来的にはゼロではないかもしれませんが、しばらくはなさそうです。 まとめ：さまざまな分野で活躍範囲が広がる データサイエンティストの仕事内容や年収などについてご紹介しました。Harvard Business Review誌の2012年10月号では、データサイエンティストは「21世紀で最もセクシーな職業」と表現されました。ビックデータ活用の広がりとともに、データサイエンティストの活躍範囲はこれからもさまざまな分野で広がっていくことが予想されます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

テスターとはシステムやアプリケーション、IT製品が正常に動くかをテスト・評価するエンジニアのことを指します。想定されるケースを洗い出し、テストを行うことでプログラムやデータベースの設計ミス、プログラム中のバグを発見し、製品の品質を向上させるのが役割です。本記事では、テスターの年収や求められるスキルについて詳しく解説します。 テクフリでフリーランス案件を探してみる テスターの仕事内容 テスターの仕事は大きく以下の4つに分けられます。 テスト計画 テスト設計 テスト実施 結果の分析 それぞれの仕事内容について、詳しく見ていきましょう。 テスト計画 テスト計画は、テストの目的を決めて、そこから実施期間や人員配置、テスト完了の基準などを決めることです。ソフトウェア開発プロセスにおいて重要なステップと言えます。ソフトウェアが要求仕様を適切に満たしているか、バグやエラーが最小限に抑えられるかどうかなど、テストによって達成したい結果を示す必要があるでしょう。 また、実施期間と人員配置の計画も重要です。テストの実施には時間とリソースが必要であり、開発チームと連携しながら、適切な期間と適任のテスターを配置しなければなりません。これにより、テストのスケジュールやリソースの予算を効果的に管理することができます。 テスト設計 テスト設計では、テスト計画をもとにして、用いるテスト技法やテストケースの洗い出しを行います。 設計がきちんとされていないと、質の高いテストを実施できないので、緻密なテストケースの洗い出しはとても重要な業務です。テスト設計の過程では、ソフトウェアの仕様や要件を詳細に理解し、それに基づいて適切なテストケースを考案しなければなりません。 異なるテスト技法を適用することで、さまざまな観点からソフトウェアを検証し、隠れたバグを見つけることが可能です。また、緻密なテストケースの洗い出しは、ソフトウェアの機能やバグをカバーし、品質を向上させることができます。 テスト実施 テストの実施では、設計されたテストケースを実施します。必要に応じてエビデンスを残しながら、想定どおりにプログラムや電子機器が作動するかをチェックしていきます。IT未経験からテスターになった場合は、この業務からスタートすることが大半です。テストの実施ではエビデンスを残すことが重要であり、問題が発生した際に原因を特定するための手がかりとなります。 また、テストの過程で予想外の挙動やエラーが発見されることもあり、これを改善することは、ソフトウェアの品質をより良くすることにつながるでしょう。テスト実施は品質保証をする上で核となる業務であり、ソフトウェアの信頼性や品質を向上させるために不可欠です。 結果の分析 テストの結果をまとめて文書化し、結果の分析、報告を行います。テストプロセスにおける、最後の重要な項目です。まずは、テスト実施後、得られたデータや情報を整理していきます。ここでは、実施したテストケースごとの結果やエビデンスを集め、バグの発見状況やテストのカバレッジなどを明確にまとめることが求められるでしょう。 次に、結果の分析が行われます。これには、発見したバグの優先度や深刻度を評価しなければなりません。バグの影響度や再現性を考慮しながら、修正が最も必要なものから順に優先順位を付けます。また、テストの実行結果から、ソフトウェアのパフォーマンスや安定性の向上点を抽出し、今後の改善に役立てることも重要です。 テスターとQAエンジニアとの違い テスターは、QAエンジニアとは異なる役割を持っていることを覚えておきましょう。QAエンジニアは、ソフトウェアの品質を向上させるために、開発プロセス全体の監視や品質に関する戦略立案などを担います。また、テスト計画の作成やテストケースの設計、テスト実行の管理などを担当し、ソフトウェアの品質に対する総合的な視点が必要です。 一方、テスターはソフトウェアの動作をテストすることに特化している職種となります。テストを通じて、ソフトウェアの機能や性能、セキュリティなどを評価し、バグや問題を発見しなければなりません。このように、QAエンジニアはソフトウェアの品質を総合的に管理し、開発プロセス全体を監視する役割を果たし、テスターは具体的なテスト実行を担当する役割を持ちます。 テスターの年収 テスターの平均年収は370万円前後とされています。また業務範囲がテスト実施のみに限定されるケースも多いため、新入社員やIT未経験者が担当することも多く、SE（平均年収550万円）やプログラマー（平均年収416万円）よりも平均年収は低い状況です。 しかし、スキルアップしてテストの実施だけでなく、マネージメントやテスト計画の立案・分析、テスト結果を元にしてバグの修正などができるようになれば年収500万円以上を狙うことも可能となります。 参考：厚生労働省「令和4年 賃金構造基本統計調査」 テクフリでフリーランス案件を探してみる テスターに求められるスキル テスターにも求められるスキルは多岐に渡ります。ここでは、代表的な3つのスキルについて、確認していきましょう。 OAスキル テストや評価した結果を集計したり、レポートにまとめる必要があるので、オフィスソフトを使った文書作成能力がテスターに求められます。具体的には、Excelを使ったデータ集計やグラフ作成、Wordを使ったレポートの作成、PowerPointを使ったプレゼンテーションの作成などです。 これらのOAスキルを持つことで、テスターは効率的なレポート作成や結果の可視化が可能となり、プロジェクトの進行や意思決定をサポートすることができます。また、レポートのフォーマットやレイアウトの整備も重要であり、OAスキルを活かしたデザインや表現力のある文書作成があるも必要となるでしょう。 集中力 テスターの業務には細かなテスト作業が含まれることもあり、ミスを避けるためには高い集中力が求められます。繰り返しのテスト作業を黙々と行い、細部にわたる確認や検証が必要です。 例えば、テストケースの網羅的な実施や複雑なデータの入力や検証、バグの再現手順の確認など、細やかなタスクを正確にこなすためには高い集中力が欠かせません。 また、テスターは長時間にわたって同じ作業を行うこともあり、集中力を持続させることも重要となります。 ITに関するスキル ITに関するスキルを持つことは、テスターにとって非常に重要です。なぜなら、テストを行う対象は主にシステムやアプリケーションであるため、システム開発やパソコン、デジタル機器に関する知識が必要になるからです。テスターに欠かせない、テストツールやデバッグツールの使用方法だけでなく、プログラミング言語の基礎知識、データベースの基礎知識なども身につけておくとよいでしょう。 テスターに向いている人 テスターに向いているのは、細かい箇所への注意力があり、論理的思考と問題解決能力に長けた人です。ソフトウェアやシステムの動作に対する好奇心と疑問を持ち、その挙動を深く理解しようとする姿勢が求められます。 また、ユーザーの視点を大切にし、製品がどのように使われるかを理解しようとする姿勢も重要です。一方で、コミュニケーション能力もテスターには不可欠と言えるでしょう。開発チームとの協力やバグ報告の際に、適切な情報を正確に伝えなければならないからです。 さらに、時間管理や優先順位付けができるという点も重要な項目です。テスターは複数のタスクを同時に管理し、テストの進捗状況を把握するために計画的に業務を遂行することも必要になります。このように、テスターに向いている人は、様々な特徴があり、多くのことが求められていると言えるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる テスターに関連する資格 テスターとしてステップアップするために取りたい3つの資格をご紹介します。 JSTQB認定テスト技術者資格 JSTQB（Japan Software Testing Qualifications Board）が実施するソフトウェアのテスト評価技術を認定する資格です。海外でも有効な国際資格となっています。試験のレベルは基礎的なレベルのFoundation Level と、上級レベルのAdvanced Levelの2つがあり、Advanced Levelの種別はテストマネージャーとテストアナリストの2つです。Advanced Levelの資格を受験するには、Foundation Levelの試験に合格していることと3年以上の実務経験が必要になります。 参考：JSTQB認定テスト技術者資格 IT検証技術者認定試験（IVEC） 一般社団法人IT検証産業協会(IVIA)が実施するテストエンジニア向けの資格です。テストエンジニアの実務力を認定する試験となります。テスト実行者レベルのレベル1から上級コンサルトレベルのレベル7まで7つのレベルに分かれている試験形式です。レベル3以降は下位資格の合格が受験資格となっています。 参考：IVEC認定試験 ソフトウェア品質技術者試験 一般財団法人日本科学技術連盟が実施する、ソフトウェアの品質向上に関する提携的な知識を問う認定試験です。現在、初級と中級の2つのレベルがあり、上級については今後作られる予定になっています。 参考：ソフトウェア品質技術者試験 テスターが活躍できる業界 システム開発だけではなく、Web業界やアプリ・ゲーム開発、製造業など幅広い業界での活躍が期待できるでしょう。テスターが活躍する企業にはいくつか種類があります。 メーカーなどから受託されてテストを行う企業 カメラやプリンター、半導体などの電子機器に関して、メーカーから受託を受けてテストを実施します。 システム開発、Web開発、アプリ開発をする企業 システム開発やソフトウェア開発を手がける企業で、SEやプログラマーと協力してテスト業務を実施します。テスト業務は、新卒や未経験で入社したSEやプログラマーが担当することもあるでしょう。 テストを専門に行う企業 システム開発やソフトウェア開発では、品質保証の観点から開発者以外の人がテストを行う、第三者検証とよばれるテストが行われるケースが少なくありません。 テストを専門に行う企業では、この第三者検証を行います。 テスターの将来性 AIの発達はシステム開発にも大きな影響を与えています。デザインやコーディングなど、今までエンジニアが担当していた業務がAIに置き換わるケースが増加中です。テストエンジニアの仕事に関してもAIが影響を与えはじめており、そのうちのひとつにテストの自動化が挙げられます。 エンジニアがテストを行う場合は、何千ケース、何万ケースという膨大なテストを行うことは実際には困難です。なので今まではその中から重要なケースを抽出してテストを行っていました。しかし、AIでテストを自動化することで膨大なケースのテストを実施することが可能になっています。 テクフリでフリーランス案件を探してみる テスターのキャリアパス 初級のテスターからの主なキャリアパスには次の3つがあります。どのキャリアパスを選ぶかにより、業務内容が大きく変わるので、しっかりと確認しておきましょう。 スペシャリスト スキルや経験の浅いテスターではテストの実施が主な業務になりますが、スキル・経験をつけてスペシャリストになるとテストの計画、設計、結果の判定、報告などが主な業務となるでしょう。質のよいテストを行うためには、緻密なテスト計画・設計が必要となるので、高いスキルや知識が必要になります。 テストマネージャー テストマネージャーはテストチームを統括し、テストが計画通りに進行するように監督する仕事です。また、クライアントへのヒアリングや協力要請が必要な場合もマネージャーの業務となります。 テストアナリスト テストアナリストは、システムや製品を深く理解し、どのようなテストが必要なのか定義したり、テスターが作成したテスト計画やテスト設計のレビューを行います。テストに関する高い知識やスキルの他に、システムや電子機器に関する知識も求められる職種です。 現状、AIで実現が難しいと言われている領域は「マネジメント」「テスト計画立案」「テスト結果の分析」といった領域となります。このような領域のスキルを身に着けて、マネージャーやアナリストとして活躍することがテスターとして生き残る戦略になるでしょう。 まとめ テスターはシステムやソフトウェア、電子機器の品質保証のために必要な職種です。IT未経験でも比較的転職しやすい職種ではありますが、スキルアップをすることで求められるエンジニアになれる職種でもあります。 資格なども取得しながらAIでは実現が難しい領域の知識・スキルを高めていくことが、テスターとして長く働くためには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

グラフィックデザイナーとは グラフィックデザイナーは、視覚的なコンテンツを通じてメッセージを伝える専門職です。広告やウェブデザインにとどまらずパッケージやロゴデザインなど、さまざまなメディアを通じてブランドや商品の認知度を高める役割を担います。クライアントの要望を理解し、視覚的に魅力的かつ効果的なデザインを制作するために色彩やフォント、レイアウトなどデザインにおける様々なスキルが求められます。 本記事ではグラフィックデザイナーの仕事内容や必要なスキル、年収などについて詳しく解説します。グラフィックデザイナーとしてのキャリアに関心のある方は、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 グラフィックデザイナーの仕事内容 グラフィックデザイナーの主な仕事内容は以下の5つです。 受注〜クライアントヒアリング コンセプト作成〜デザイン設計 デザイン制作〜修正 フィードバック対応〜最終調整 納品〜アフターケア それぞれのフェーズにおける仕事内容について、さらに詳しく解説していきます。 受注〜クライアントヒアリング プロジェクトを受注すると、まずクライアントとのヒアリングを行います。クライアントが求めているイメージや目的、ターゲット層などを詳細に確認し、デザインの方向性を決める基盤を作ります。ヒアリングを通じて、デザインに必要な情報をしっかりと収集することが重要です。 コンセプト作成〜デザイン設計 クライアントのニーズを基に、デザインのコンセプトを作成します。全体の方向性を決めるために、色彩、フォント、構成などを考えます。コンセプトが決まったら、具体的なデザイン設計に進み、詳細なビジュアル案を作成します。これにより、最終的なデザインがクライアントの期待に沿った形になるように調整していきます。 デザイン制作〜修正 デザイン設計をもとに、実際のデザイン制作が始まります。必要に応じてさまざまなデザインツールを駆使しながら、ビジュアルを作り上げていきます。完成したものを一方的に納品するのではなく、クライアントからフィードバックをもらって修正を加えることが一般的です。この後の修正作業では、クライアントの希望に柔軟に対応し、最終的なデザインが完成します。 フィードバック対応〜最終調整 クライアントからのフィードバックを受けて、細かな修正を行います。最終調整においては、色やフォント、レイアウトの微調整が行われる場合が多いです。このフェーズでの対応が最終的な品質に大きな影響を与えるため、最後まで慎重な作業が求められます。 納品〜アフターケア デザインが最終的に完成したら、納品を行います。納品時には、デザインデータをクライアントに提供し、使用方法に関するガイドラインを説明することもあります。その後も何か問題が発生した場合にはアフターケアを行うことがあります。これにより、クライアントとの信頼関係を深め、長期的な関係を築いていけるでしょう。 グラフィックデザイナーに必要なスキル グラフィックデザイナーに向いている人の特徴として抽象的なものをご紹介しましたが、必要とされるスキルとして以下を具体的にご紹介します。 デザインスキル ソフトウェアスキル コミュニケーションスキル プロジェクト管理スキル デザインスキル デザインスキルは、グラフィックデザイナーの基本的な要素です。これには色彩感覚、レイアウト能力、タイポグラフィー（文字のデザイン）などが含まれます。視覚的に魅力的で、かつ機能的なデザインを作り出す能力が求められます。 ソフトウェアスキル デザイン制作に使用するソフトウェア（Adobe Photoshop、Illustrator、InDesignなど）の操作スキルは必須です。これらのツールを使いこなすことで、アイデアを効率よく形にすることができます。 コミュニケーションスキル デザインは単に美しいだけでなく、クライアントの意図を反映し、ターゲット層にメッセージを伝える役割も担います。クライアントとのミーティングやフィードバックの際、適切に意思疎通を図るためのコミュニケーションスキルが重要です。 プロジェクト管理スキル 複数のプロジェクトを同時に進行するため、納期を守りつつクオリティを確保するためのスケジュール管理やタスク管理能力も求められます。クライアントとの調整を行いながら、効率的に作業を進める力が必要です。 グラフィックデザイナーに役立つ資格 グラフィックデザイナーに役立つ資格として、以下が挙げられます。 DTPエキスパート アドビ認定プロフェッショナル 色彩検定 Illustrator クリエイター能力認定試験 Photoshop クリエイター能力認定試験 それぞれの資格についてさらに詳しくご紹介していきます。 DTPエキスパート DTPエキスパートは、印刷物のデザインに関する専門知識を証明する資格です。印刷の基礎知識やレイアウト技術を習得することができ、業務の幅を広げるために役立ちます。 参考：https://www.jagat.or.jp/cat5/dtp アドビ認定プロフェッショナル Adobe認定の資格は、業界で使用される代表的なデザインツールであるPhotoshopやIllustratorのスキルを証明します。これにより、クライアントや雇用者に対して、即戦力のデザイナーであることをアピールできます。 参考：https://adobe.odyssey-com.co.jp/ 色彩検定 色彩検定は、色の理論や実際の使い方に関する知識を証明する資格です。デザインにおける色彩感覚を磨くために有用で、特にブランディングや広告デザインに強みを持つデザイナーにとっては重要です。 参考：https://www.aft.or.jp/pages/feature Illustrator クリエイター能力認定試験 Illustratorの操作技術を証明する資格で、ベクターイラストやロゴデザインに関するスキルを証明できます。これを取得することで、デザインの精度や信頼性を高めることができます。 参考：https://www.sikaku.gr.jp/ns/il/ Photoshop クリエイター能力認定試験 Photoshopを使った画像加工や写真編集のスキルを証明する資格です。画像編集が必要なグラフィックデザイン分野では特に有用な資格となります。 参考：https://www.sikaku.gr.jp/ns/ps/ グラフィックデザイナーの年収 グラフィックデザイナーの年収は、一般的なクリエイターと同様に経験やスキル、所属する企業によって大きく異なります。若手デザイナーは年収300万円程度からスタートし、経験を積むことで年収500万円以上に達することも可能です。フリーランスとして活動する場合、プロジェクト単位での収入となるため、受注する仕事の内容や規模によって大きく変動します。テクフリのデータベース上にあるフリーランス案件情報によると、グラフィックデザイナーの平均単価は約60万円となっており、年収換算では約720万円となります。（2024年11月時点） グラフィックデザイナーのキャリアパス グラフィックデザイナーとして経験を積むなかで、新たなキャリアパスを検討する方も多くいらっしゃいます。本記事では3つのキャリアパスについてご紹介します。 アートディレクター アートディレクターは、デザイン制作全体を統括し、デザインコンセプトの立案から制作までを指導する役割です。グラフィックデザイナーよりも統括する範囲が増えることから、豊富なデザイン経験と、チームをリードするためにより優れたコミュニケーション能力が求められます。 グラフィックデザイン講師 グラフィックデザイナーとしての経験を活かし、デザインスクールや専門学校で教える講師という道もあります。自分の知識を後進に伝えながら、教育の分野で活躍することができます。実務経験に加えて資格などの実績があると、講師としての権威性をアピールすることができるでしょう。 フリーランスとして独立 フリーランスデザイナーとして独立することもキャリアパスのひとつです。自分のペースで仕事を選び、クライアントと直接取引することで、より高い報酬を得るチャンスも広がります。自由な働き方や報酬アップを希望する場合は、まずはフリーランス専門のエージェントに相談してみるといいでしょう。 グラフィックデザイナーの将来性 テクノロジーの進化により、デザイン業界も大きく変化しています。デジタル化が進み、ウェブデザインやUI/UXデザインの需要は増加しており、今後ますます多様なスキルセットを持ったグラフィックデザイナーが求められています。また、AIや自動化ツールの発展により、デザイン作業が効率化される一方で、より高度なクリエイティブな仕事への需要が高まると予測されています。 最後に グラフィックデザイナーは、創造性と実務スキルを兼ね備えた専門職です。多様な分野で活躍できるだけでなく、今後も需要は高まることが予測されるため、キャリアパスの幅広さやスキルアップのチャンスも豊富です。デザインの世界に興味がある人にとって、非常に魅力的な職業と言えるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

スクラムマスターとは スクラムマスターは、アジャイル開発手法のひとつである「スクラム」を効果的に運用するための中心的な存在です。チーム全体がスクラムの理論や原則を正しく理解し、それを日々の業務に活かせるよう支援する役割を担います。スクラムマスターには、スクラムの基本フレームワークだけでなく、アジャイル開発の背景などについての深い理解が求められます。 本記事ではスクラムマスターの役割や求められるスキルなどについて、わかりやすく解説します。 テクフリでフリーランス案件を探してみる スクラムマスターの仕事内容 スクラムマスターの主な役割は、スクラムチームが効率的かつ効果的に動ける環境を整え、サポートすることです。単なる管理業務にとどまらず、チーム全体のパフォーマンス向上と成長を促進するという点で非常に重要なポジションと言えるでしょう。日々の業務では多岐にわたるタスクを管理し、チームが直面する課題を解決することでプロジェクト全体を円滑に進める役割を担います。 さらに、スクラムマスターは単純に課題を解決するのではなく、チームが自ら問題を特定できるように導くことも求められます。以下ではスクラムマスターの具体的な仕事内容について、いくつかの重要な観点からさらに詳しく解説します。 スクラムイベントの管理 スクラムマスターの重要な役割のひとつに、スクラムイベントを効果的に管理・運営することが挙げられます。スクラム開発においてはスプリント計画、スプリントレビューなどのイベントが存在し、それぞれがプロジェクトの進行や改善において重要な意味を持ちます。効果的なスクラムイベントの管理は、チームの一体感を高めるだけでなく、プロジェクト全体の目標達成に向けた推進力を生み出すのです。 チームのサポートとコーチング スクラムマスターは、チームが高いパフォーマンスを発揮できるようにサポートする役割を担っています。チームメンバーが自主的に動くようにするためには、個々のメンバーの成長を促進することが非常に重要です。そのため、スクラムマスターは単なる管理者ではなく、コーチとして寄り添いながらチームを導くことが求められます。 また、スクラムマスターはチーム間のコミュニケーション促進にも積極的に関与します。スクラムチームは複数のメンバーから構成されるため、メンバー間の円滑なコミュニケーションはチームの成功に不可欠です。スクラムマスターは、メンバーが互いに情報を共有し、意見を交換できる環境を整えます。例えば、定期的な1対1のミーティングを通じて個別の悩みを聞いたり、チーム全体でのディスカッションを円滑に進めたりします。コミュニケーションが強化されることで、チーム内の信頼関係が深まり、より協力的な働き方が生まれます。 プロセス改善の推進 スクラムマスターは、チームと共にプロセスを定期的に分析し、改善を推進する役割を担っています。スクラムはアジャイルな開発手法であるため、プロセスの改善が継続的な進歩に直結します。そのため、スクラムマスターは、現状のプロセスを常に見直し、最適化を目指して努力し続けることが求められます。 プロセス改善は単なる技術的な作業にとどまらず、チーム全体の文化や働き方にも大きな影響を与えます。スクラムマスターは、改善を行う際にメンバーの意識や習慣を変えることにも注力します。定期的な振り返りやペアプログラミングなどを通じて、チーム内の協力と学びを深めることもあります。このような改善活動が定着することで、チームはより柔軟に、かつスピーディに変化に対応できるようになります。 障害物の除去 チームの進行を妨げる障害物を迅速に特定して解消することも、スクラムマスターの重要な役割です。 具体的な例としては、コミュニケーションの不足などが挙げられます。チーム内での情報共有が不十分な場合、進捗状況や課題が明確に伝わらず、認識のズレが生じてしまいます。これを解決するために、スクラムマスターはチームメンバー同士のコミュニケーションを円滑にし、情報が適切に共有されるようサポートします。 また、外部からの干渉もチームにとって大きな障害となります。例えばステークホルダーや他の部署からのリクエストが頻繁に入ることで、チームが本来の目標に集中できなくなるケースが考えられます。スクラムマスターは、こうした外部との調整役としての役割も担い、チームが優先すべき業務に集中できるようにリソースの確保や外部の要求の調整を行います。 テクフリでフリーランス案件を探してみる スクラムマスターとプロジェクトマネージャー（PM）との違い スクラムマスターとプロジェクトマネージャー（PM）の役割は似ていますが、異なる部分もあります。 プロジェクトマネージャー（PM）は、プロジェクト全体の進行管理を担当します。PMはプロジェクトのスケジュール、予算、リソース配分、品質管理など、プロジェクト全体の管理を行い、目標達成を最優先します。プロジェクトの進捗をモニタリングし、リスク管理や調整を行い、問題が発生した場合には迅速に対処します。また、ステークホルダーやクライアントとのコミュニケーションも担当し、プロジェクトが計画通りに進行するようにリーダーシップを発揮します。 一方でスクラムマスターは、チームのプロセス管理と支援に特化した役割を担います。スクラムマスターは、スクラムフレームワークが効果的に機能するようにサポートし、チームメンバーが自律的かつ効率的に仕事を進められるように導きます。彼らの主な仕事はスクラムイベントの進行をサポートし、チームの生産性を最大化することです。 どのように作業を進め、どのようにコミュニケーションを取るべきか、どのように課題を解決するかに焦点を当て、チームがより効率的に作業できる環境を整えます。スクラムマスターは、チームの「ファシリテーター」や「コーチ」としての役割が強調されます。 スクラムマスターとPMは互いに補完し合う関係であり、役割を明確に理解して協力することでプロジェクトを成功に導くことができます。PMがプロジェクト全体の進行とリソース管理を担当し、スクラムマスターがチームのプロセスを最適化することで、最終的な成果物の質が向上し、チームの生産性も高まるでしょう。 プロジェクトマネージャーについては以下の記事でも詳しく解説しています。 プロジェクトマネージャーの将来性は？ 年収など徹底調査！ スクラムマスターに必要なスキル スクラムマスターとして活躍するためには、単なる知識だけでなく、プロジェクトの成功を支える実践的なスキルが求められます。ここでは、スクラムマスターに必要とされる専門知識や、リーダーとしての能力について具体的に解説します。 スクラムに関する専門知識 スクラムマスターは、スクラムの基礎的な概念やイベント、役割について深く理解している必要があります。 また、これらをチームやステークホルダーにわかりやすく説明し、実践を支援する能力が求められます。この専門知識が、チームを効率的に運用し、成功へ導く原動力となります。 ファシリテーションスキル 会議を円滑に進行し、全員が意見を共有しやすい環境を作り出す能力が重要です。特に対立が生じた際には、中立的な立場から問題を解決し、合意形成を促進します。 優れたファシリテーションスキルを持つスクラムマスターがチームを率いれば、チームは建設的な議論を行うことができるでしょう。 リーダーシップ スクラムマスターは命令型ではなく、支援型リーダーシップを実践します。メンバーが自主的に課題に取り組めるよう支援し、信頼関係を築きます。また、プロジェクト外のステークホルダーと連携し、チームが必要なサポートを受けられるよう調整する役割も果たします。 スクラムマスターに関連する資格 スクラムマスターとしてのスキルを証明する資格には「Certified ScrumMaster（CSM）」や「Professional Scrum Master（PSM）」があり、スクラムの理論と実践力を体系的に習得することに役立ちます。資格取得者は、スクラムフレームワークの活用法についての認知度が高まり、キャリアの幅を広げるチャンスが増えるでしょう。 最後に スクラムマスターは、アジャイル開発における中心的な存在として、チームの支援とプロセス改善を担う重要な役割です。プロジェクトマネージャーとの違いや必要なスキル、資格などを理解することで、この役割の重要性と可能性をより深く認識できるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

ペアプログラミングとは ペアプログラミングは、2人のプログラマーが1台のコンピュータを共同で使用し、プログラムを作成する手法です。通常、1人が実際にコードを記述する「ドライバー」として作業し、もう1人がその進行を見守り、サポートや方向性を示す「ナビゲーター」としての役割を果たします。 双方がリアルタイムで意見を交わしながら進めるため、即座にフィードバックを受けることができ、問題解決のスピードが向上します。従来はウォーターフォール型開発における方法論として発展しましたが、現在ではアジャイル開発において利用されることもあります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる ペアプログラミングのメリット ペアプログラミングには多くの利点があります。ペアで作業を行うことで課題を迅速に解決できるため、プロジェクトの進行がスムーズになります。また、相互の知識の共有が進み、特に新人が経験豊富な開発者から学ぶ機会が増えます。 2人が一緒に作業することでレビューを即座に行うことができ、バグの発生を未然に防ぐことが可能です。これらの要素が組み合わさることで、開発チーム全体の結束力やモチベーションの向上にもつながります。ここではそれぞれのメリットについてさらに詳しく解説します。 学習効果の向上 ペアプログラミングでは、異なる経験や知識を持つプログラマー同士が協力するため、学習効果が高まります。特に初心者は、経験豊富な開発者からのフィードバックを受けながら作業を進めることができ、スキルを短期間で向上させることが可能です。 また、相手のコーディングスタイルや問題解決のアプローチを観察することで、幅広い視点や新たなテクニックを吸収できるでしょう。さらに、ペアでの作業を通じて気軽に質問を投げかけることができれば、知識の深化が促進されます。 このようにペアプログラミングは個々の成長を促進することで、チーム全体の技術力向上にも寄与します。 コードの品質向上 2人のプログラマーが同時に作業することで、リアルタイムでコードレビューが行われます。この素早いフィードバックにより、潜在的なバグや設計上の問題を早期に発見して修正できるため、品質が保たれます。 また、ドライバーとナビゲーターが異なる視点からアイデアを出し合うことで相乗効果が生まれ、より洗練された設計や効率的な実装が可能となります。さらに、コードの共有意識が促進され、チーム全員がプロジェクト全体のクオリティに責任を持つ体制が整えられます。 コミュニケーションスキルの向上 ペアプログラミングは単にコードを書くだけでなく、チームメンバーとのコミュニケーションを密にすることで、様々なスキル向上に繋がります。2人で行う開発作業では、常にコミュニケーションを取りながら進めていく必要があります。 互いの考えを共有しながら意見交換を行い、より良い解決策を探していく中で、エンジニアとして必要とされるコミュニケーション能力が自然と磨かれていくでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる ペアプログラミングのデメリット ペアプログラミングは、ソフトウェア開発において高い効果を発揮する手法として注目されていますが、万能な手法ではありません。メリットだけでなく、デメリットも理解しておくことが重要です。以下では、ペアプログラミングの導入を検討する際に知っておくべきデメリットについて詳しく解説していきます。 人的コストが増える 2人のエンジニアが同じタスクに同時に取り組むため、単純に換算すると人的コストが2倍になります。効率化を図ることができれば全体的なコストを削減できるかもしれませんが、大規模プロジェクトや短期的な開発プロジェクトでは、人的コストの増加が大きな負担となる可能性もあるため注意が必要です。 また、ペアを組むエンジニアの選定や、ペアの入れ替えなど、運用面でのコストも十分に考慮する必要があるでしょう。 コミュニケーションのハードルが高い ペアプログラミングでは、常にコミュニケーションを取りながら作業を進めるため、円滑なコミュニケーションが不可欠です。 しかし、性格の合わないペアや、コミュニケーションスキルが低いメンバーがいる場合、意見の対立や誤解が生じやすく、作業効率が低下する可能性があります。また、リモートワーク環境下では、リアルタイムなコミュニケーションが難しく、さらにハードルが上がります。 スケジュール管理が難しい 2人のエンジニアのスケジュールを調整する必要があるため、プロジェクト全体のスケジュール管理が複雑になります。複数のペアが同時に作業を行う場合などは特に、スケジュール調整が困難になり、プロジェクトの遅延につながる可能性があります。 また、ペアの入れ替えが発生した場合もスケジュールを再調整する必要があり、柔軟な対応が求められます。 ペアプログラミングにおける注意点 ペアプログラミングを成功させるためには、いくつかの注意点が存在します。以下ではペアプログラミングを導入する際に知っておくべき注意点について詳しく解説していきます。これらの点を理解することで、より効果的にペアプログラミングを取り入れ、開発の効率化を図ることができるでしょう。 沈黙をなるべく避ける ペアプログラミングでは、常にコミュニケーションを取りながら作業を進めることが重要です。しかし、疑問点や不明な点があっても、それを口に出せないために、作業が滞ってしまうことがあります。 疑問点をすぐ相手に共有して一緒に解決することでより深い理解につながり、効率的な開発が可能になります。沈黙が続いている場合は、積極的にコミュニケーションを取るように心がけましょう。 特にコードレビューの際や新しい機能を実装する際などは、こまめに意見交換を行うことで、誤解を防いで質の高いコードを作成することができます。 疑問はすぐに共有する 疑問点や不明な点が生じた場合は、すぐに相手に共有しましょう。疑問点を放置すると誤った理解に基づいた実装をしてしまい、後から大きな問題に発展する可能性があります。 また、疑問点を共有することで、ペアのメンバーから新たな視点や解決策を得られることもあります。技術的な概念やコードの動作原理について疑問がある場合は、積極的に質問することで知識を深めることができます。 こまめに休憩を取る 先述の通り、ペアプログラミングにおいては常にコミュニケーションを取る必要があることから、通常の業務よりも疲労度が高くなることが考えられます。 疲労が蓄積してしまうと集中力が低下してミスが増え、本末転倒となってしまいます。こまめに休憩を取り、ストレッチなどで適度に体を動かすことで、リフレッシュを行いましょう。ペアで一緒に休憩を取ることで、有意義な意見交換の時間にしながらコミュニケーションも円滑になっていきます。 まとめ ペアプログラミングは、コードの品質向上、知識の共有、チームワークの強化といったメリットがある一方で、人的コストの増加やコミュニケーションの難しさといったデメリットも存在します。 効果的に実施するためにはコミュニケーションを密にし、疑問点をすぐに共有することが重要です。また、作業環境を整え、こまめな休憩を取りながら、ペアの組み合わせにも注意を払う必要があります。ペアプログラミングは万能な手法ではありませんが、適切に実施することで、より良いソフトウェア開発を実現できるでしょう。 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

データサイエンティストとは膨大なデータを収集・分析することで、ビジネスに活用する知見を得て、企業の意思決定を手助けする仕事です。 例えば楽天ではECサイトユーザーの閲覧履歴や購入履歴のデータを収集し、ユーザー一人一人の特性を分析しています。これにより、個別に最適化された広告を掲載でき、広告のクリック率や購買率を向上させています。 本記事ではデータサイエンティストの平均年収を年齢別などにまとめ、求められるスキルについても解説します。データサイエンティストとしてのキャリアに興味がある方はぜひ参考にしてください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる データサイエンティストの平均年収 データサイエンティストの平均年収について、年齢や会社規模別に詳しく見ていきましょう。 全体平均 データサイエンティストの平均年収は約655万円で、推移は440万円から870万円と言われています。国税庁の民間給与実態調査によると、令和元年における日本全体の平均年収は約436万円となっています。 このことから、データサイエンティストの年収は、日本全体の平均よりも200万円近く高いことがわかります。さらに、年収1000万円以上を提示している企業も多く存在するので、スキルが高いほど多くの収入が期待できます。 専門的な知識やスキルが必要で、重大な意思決定の場面で、データに基づいた合理的判断を求められるデータサイエンティストの仕事を考えると、このような結果は当然と言えるでしょう。 また、40代のデータサイエンティストの平均年収を男女別に見てみると、男性の平均が約760万円、女性の平均は約544万円となっていて、男性の方が200万円以上高くなっています。 年齢別 年齢別に見ていくと、データサイエンティストの年収は平均約350万円からスタートし、年収の推移が一番高くなる50代後半から60代では約800万円に到達します。 年齢 年収 20代前半 約350〜400万円 20代後半 約400〜470万円 30代前半 約400〜520万円 30代後半 約480〜600万円 40代前半 約530〜650万円 40代後半 約600〜750万円 50代前半 約680〜800万円 50代後半 約700〜800万円 60代 約450〜800万円 また、年代別では、20代の平均年収が約404万円、30代の平均が約511万円、40代の平均が約655万円、50代の平均が約786万円となっています。 年代 年収 20代 約404万円 30代 約511万円 40代 約655万円 50代 約786万円 企業の規模による違い 企業規模の違いから見ていくと、大企業で働くデータサイエンティストの平均年収は約760万円、中企業の平均は約629万円、小企業の平均は約570万円となっています。 会社の規模が大きくなればなるほど平均年収も比例して高くなっている点では、多くの他の職業と同じであると言えるでしょう。 アメリカにおけるデータサイエンティストの年収 海外のデータサイエンティストの平均年収は日本と比べ、どのようになっているのでしょうか。 前述したように、日本全体の平均年収は約436万円で、データサイエンティストの平均は約655万円です。 アメリカ全体の平均年収は約430万円となっていて、全体の平均年収では日本とアメリカに大きな差はありません。 しかし、アメリカのデータサイエンティストの平均年収は約1200万円となっており、日本の平均の２倍近くにまでなっています。 アメリカでデータサイエンティストは「最も稼げる職業」と言われています。また、アメリカ全土の職業の中で、雇用満足度や平均給料などの要素から比較し、人気な仕事を選ぶ「ベストジョブ」に4年連続で入賞しています。 これらのことから、アメリカでデータサイエンティストは、日本に比べて需要が高く、人気であることがわかります。 日本とアメリカの間でこれほど大きな差が生まれているのは、アメリカの方が日本よりもデータの分析や活用がビジネスにとって重要だと考えているからです。もちろん、日本でもデータの分析や活用は重要だと考えられていますが、アメリカの方がその傾向がより強くなっています。 さらに、日本と比べて、海外の方が転職をする人が多く、人材の流動性は高いです。そのため、多くの企業が優秀なデータサイエンティストを確保するために、他の企業よりも高い年収を提示していることも、年収が高くなる理由の一つです。 参照元：https://www.glassdoor.com/blog/best-jobs-in-america-2019/ データサイエンティストの年収が高い理由 ここまで、データサイエンティストは高収入な職業であることを説明してきました。 なぜデータサイエンティストの給料は高収入なのでしょうか。ここから見ていきましょう。 求められるスキルが高い データサイエンティストが高収入な理由の一つ目は、求められるスキルが高いためです。データサイエンティストは、膨大なデータを収集・分析し、そこから活用する必要があります。データを正確に解析するためには、統計学の知識が必要です。 また、データ分析だけでなく、「どの課題に取り組むべきなのか」や「分析したデータをどのように活用し、課題を解決するべきか」などのように、ビジネス的な観点で物事を考える必要もあるので、ビジネススキルも必要です。 さらに、データ収集やデータ統合などの処理では、データ解析言語と呼ばれる「R言語」や「Python」のプログラミングの知識も必要です。 これらの知識は専門性が高く、全てを独学で学ぶことは非常に困難です。さらに、日本では他の国に比べ、データサイエンティストに必要な知識を網羅的に学べる学校や十分な教育体制が整っている企業が少ないのが現実です。 求められるスキルが高く、必要な知識を身につけられる場所も多くないことから、高いスキルを持っているデータサイエンティストは非常に少なく、需要が高くなっています。 そのため、企業が優秀な人材を確保するためには、よりよい条件を提示する必要があるので、データサイエンティストの収入が高くなっています。 データ分析などの需要が伸びている 二つ目の理由は、データ分析など需要が伸びている分野なためです。 近年、企業が保有するデータの量は年々増加していて、会社によってはビッグデータと呼ばれるほど膨大なものになっています。情報量があまりにも多く、知識のない人が扱えるレベルよりも遥かに大きくなっています。 そのため、膨大なデータを分析するには、データ分析の知見をもつ専門家が必要不可欠です。その専門家こそがデータサイエンティストなのです。 今日のビジネスシーンにおいて、データの分析や活用、機械学習のニーズは高まる一方であり、いまや企業にとってなくてはならないものになっています。 優秀なデータサイエンティストを確保できるかどうかが、直接会社の利益につながると言っても過言ではなくなってきています。 そのため、データサイエンティストの需要は高まっており、求人の数もどんどん増えてきています。 企業が、数少ない優秀なデータサイエンティストから人材を確保するには、よりよい条件を提示する必要があります。その結果、高い年収を提示する企業が多く、データサイエンティストの収入が高くなっています。 データサイエンティストはフリーランスの方が稼げる？ ここまで、データサイエンティストが高収入であることを説明してきました。 ここからは、正規雇用とフリーランス、どちらのデータサイエンティストの方が稼げるのかを見ていきましょう。前述したように、正規雇用のデータサイエンティストの平均年収は約655万円で、単純に12で割った場合、月収は約55万円になります。 テクフリで紹介中の案件情報を参考にすると、フリーランスの場合、平均単価は1ヶ月約93万円となっており、年収換算すると約1120万円になります。この結果から見ると、フリーランスの方が正規雇用よりも2倍近く稼げることがわかります。 フリーランスの場合、持っているスキルによって収入が大きく変わるので、一概にいうことはできません。しかし、それを加味した上でも、フリーランスでは単価が高い案件が多く存在するので、フリーランスの方が比較的多く稼ぐことができるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる データサイエンティストに必要なスキルは？ データサイエンティストになるには、専門的な知識やスキルが必要であることは、ご理解いただけたかと思います。 では、実際にデータサイエンティストになるためには、具体的にどのようなスキルが必要なのでしょうか。詳しく見ていきましょう。 統計に関する知識 データサイエンティストに必要なスキルとしてまず挙げられるのは、統計に関する知識です。 前述したように、データサイエンティストは大量のデータを収集・分析し、そこから活用する必要があり、データを正確に解析するためには、統計学の知識が必要です。大きく分けて、「数学」「データ分析手法」「データ分析ツール」の３つのスキルが必要です。 数学 データ分析の共通語は数学となっていて、データ分析に関するほぼ全ての本が数学の知識がある前提で書かれています。 そのため、最低でも高校数学までの知識、特に確率・統計、微分積分、行列の分野の知識が必要です。また、できるのであれば、大学初級レベルの解析学、線形代数学の知識もあった方がいいでしょう。 データ分析手法 データ分析では、データ統計処理などの分析モデルを作成し、それに従って分析を進めていきます。そのため、データマイニング手法（分析に適した統計処理手法や、構造化されたデータベースから情報を抽出し、自動的に傾向やパターンを発見する分析手法）について理解しておくことが必要です。 データ分析には多くの手法があり、データの種類や必要とする分析結果によって、使うデータ分析手法が変わります。 そのため、「自らが必要とする結論を出すために、どのような分析手段をつかう必要があるのか」などを知っておく必要があります。 データ分析ツール 膨大なデータを扱うデータ分析では、途中計算が非常に複雑なため、基本的に分析に特化した分析ツールを用いて分析を行います。そのため、データ分析手法だけでなく、データ分析ツールの手法についての知識も必要となります。 基本的には、Excelの分析手法を用いて分析できますが、より専門的なデータ分析が必要な場合は、IBM社の「SPSS」が活用するといいでしょう。 プログラミングスキル データサイエンティストには、PythonやR言語などのプログラミングスキルも求められます。前述のように、大規模なデータセットを効率的に処理したり、複数のデータを統合するためにプログラミングスキルが必要となります。 Pythonは、主に機械学習やAI開発に使われていて、理解することが比較的簡単で、初心者でも学習しやすい言語とされています。R言語は、学術や研究向けの統計解析言語として開発されたもので、データの分析や解析に非常に優れている言語です。しかし、Pythonに比べて専門性が高く、日本語の情報が少ないため、初心者の方や英語が苦手な方には難しい言語かもしれません。 Pythonhは初心者向けなのに加え、WEBアプリの開発などにも使われているので汎用性も非常に高いです。そのため、どちらの言語を勉強するか迷った場合、Pythonから学習するのがいいでしょう。 データベースに関する知識 データベースに関する知識も必要とされます。データサイエンティストが扱う膨大なデータは、基本的にデータベースに格納されています。データサイエンティストは、データベースから効率的にデータ収集やデータ処理をするために、分析基盤や環境構築をする必要があります。 膨大なデータを扱うため、データ設計が適切でないと、サーバーに大きな負担がかかってしまい、最悪の場合サーバーが止まってしまいます。サーバーに大きな負荷をかけないためにも、効率的なデータ設計をする必要があります。 膨大なデータの処理知識 膨大なデータの処理知識も、データサイエンティストには求められます。前述の通り、データサイエンティストはビッグデータと呼ばれる膨大なデータを扱うことになるため、専門的な知識やスキルが必要となります。 また、ビッグデータは今後さらに発展が期待されている技術領域なので、業界の動向を常に追いかけ、最新の情報や技術をテェックする必要があります。 データサイエンティストになるには？ ここまで説明したように、データサイエンティストになるには、専門的な知識やスキルを身につける必要があります。そのため、未経験からいきなりデータサイエンティストになることは難しいでしょう。 まずは、データサイエンティストに必要な統計学やデータ分析などの専門知識を大学や専門学校で学びます。そこから、新卒で企業に入社し、経験を積んでいきましょう。 しかし、データサイエンティストは専門性や求められるスキルが非常に高いので、新卒からいきなり配属されるとは限りません。 そのため、まずは、データベースエンジニアやデータマイニングエンジニアなどの日常的に膨大なデータを扱う機会が多い職種で働き、実務経験を積んでからデータサイエンティストへの転職を目指した方が現実的でしょう。 よくある質問 データサイエンティストの平均年収は？ データサイエンティストの平均年収は650万円程度で、推移は440万円から870万円と言われています。 データサイエンティストが高収入な理由は？ データサイエンティストが高収入な理由は、「求められるスキルが高いため」「データ分析など需要が伸びている分野なため」の2つが挙げられます。 データサイエンティストに必要なスキルは？ データサイエンティストになるために必要なスキルは大きく分けて、「統計に関する知識」「プログラミングスキル」「データベースに関する知識」「膨大なデータの処理知識」の4つです。 まとめ 今回は、近年需要が増えてきている「データサイエンティスト」の年収や必要なスキルについてまとめました。 データサイエンティストは、膨大なデータを収集・分析し、活用することが求められます。膨大なデータの収集・分析には専門的な知識やスキルが必要となります。求められるスキルが高い反面、他の職業と比べて年収は高い傾向があります。 この記事を通して、データサイエンティスト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