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。 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。 データサイエンティスト案件を探してみる 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

「フリーランス」とは、企業に所属せずに個人で仕事を請け負う働き方を指します。近年、働き方改革や感染症対策からテレワークの働き方が注目され、フリーランスに転身するエンジニアがいる一方、「フリーランスは増えすぎている」と感じる人もいるでしょう。 本記事では「実際にフリーランスは増えすぎているのか」について考察します。フリーランスを取り巻く環境や必要なスキル、案件獲得方法についても解説していますので、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 フリーランスは増えすぎている？ 実際にフリーランスは増えすぎているのか、調査結果をもとに検証します。 ランサーズ株式会社の「フリーランス実態調査 2024年」によると、フリーランス人口は2019年が1,118万人、2024年は1,303万人という結果が出ており、増加人数は5年間で約180万人となりました。 さらに、フリーランス経済規模に関しては2024年は20兆3200億円で、10年前の14兆6500億円と比較して約5兆7000億円増加しています。どちらの調査でもフリーランスの数は増えていますが、経済規模も増加していることを考えると、一概にフリーランスが増えすぎているとは言い切れません。 出典：ランサーズ株式会社「フリーランス実態調査 2024年」 フリーランスが増えすぎていると考えられる4つの理由 「フリーランスが増えすぎている」と言われるようになったのには、以下の4つの理由が考えられます。 働き方の変化 厚生労働省が2018年に発表した「働き方改革」は、少子高齢化による生産年齢人口の減少という課題を受けて制定された一連の政策や取り組みです。子育てや介護をしながら働く人の多様なニーズに応えることを目的としています。 多様で柔軟な働き方が選べるようにするための具体的なポイントとしては、「労働時間の見直し」と「正規・非正規雇用に関わらない公正な待遇の確保」が挙げられます。 その結果、働く場所や時間を自由に決められるフリーランスの増加につながったと考えられます。 IT人材需要の変化 IT業界の人材不足も、フリーランスの増加に大きな影響を与えました。経済産業省の「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」によると、2030年にはIT人材が最大79万人不足する可能性があると予測されています。 そのため、人材不足の解消を目的に業務の一部をフリーランスに委託する企業が増えました。IT企業はリモートワークできる環境が整っている場合が多く、フリーランスとの相性が良いため、今後もエンジニアをはじめ、IT業界のフリーランスは増えていくことが予想されます。 出典：経済産業省「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」 フリーランスを取り巻く環境の変化 フリーランスを採用する企業の増加に伴い、エンジニア専門のフリーランスエージェントやクラウドソーシングなどフリーランスと企業をマッチングさせるサービスが増えました。そのため、フリーランスへ転向しやすい環境が整ったと考えられます。 また、新型コロナウイルスの流行によりリモートワークが急速に普及したため、出社しなくても働けるフリーランスへの注目度が上がりました。このように、ここ数年でフリーランスを取り巻く環境は大きく変化し、仕事が見つけやすくなったり働き方を見直す人が増えたりしたことで、フリーランスが増加したと考えられます。 DXの影響 DXとはDigital Transformation（デジタルトランスフォーメーション）の略で、直訳すると「デジタル変革」です。ビジネスの分野でのDXは、AI・IoTなどの技術によって業務効率化や新しいビジネスモデルが生み出されたことにより、リモートワークの導入が進みました。 結果として空いた時間を副業に使う人、リモートワークが可能なフリーランスへ転向した人が増えたと考えられます。 フリーランスはやめたほうがいいと言われる理由 フリーランスエンジニアは独立してから1年以内に廃業する人が約30％、3年以内に廃業する人は50％を超えるという調査結果もあり、継続するのが難しい働き方です。 ここでは、フリーランスはやめたほうがいいと言われる理由と解決策を紹介します。 収入が不安定になりやすい フリーランスは成果に応じて収入が変わるため、毎月の収入が安定しません。その結果、固定給を受け取る会社員に比べて収入が不安定になりやすく、これが「フリーランスはやめたほうがいい」と言われる理由の一つとされています。 さらに、景気が悪化したり会社の業績が落ち込んだりして予算や人件費を削減する局面では、業務委託のフリーランスが最初に契約を打ち切られたり、更新を見送られたりする恐れがあります。収入を安定させるには、複数の企業と契約し、一社だけに依存しない姿勢が大事です。 社会的信用が低い 収入が安定しないフリーランスは、社会的信用が低いと言われています。例えば、住宅ローンやクレジットカード、賃貸物件の入居などの審査が通りにくくなるケースがあります。 対策として、「住民税の課税証明書」「確定申告書の控え」「所得税の納税証明書」などを準備すれば、安定した収入を示せます。さらに、会社員として働いている間に審査を済ませたり、法人化して信用度を高めたりする方法も効果的です。 営業活動が難しい フリーランスは自分で営業して仕事を得なければならないため、営業が苦手な人には厳しいでしょう。たとえ十分なスキルや知識があっても、自分をうまく売り込めなければ案件を取れません。特に活動を始めたばかりの段階では、同じレベルのライバルが多く、競争は激しくなりがちです。 近年は仲介役としてフリーランスエージェントが多数存在します。営業に自信がない場合は、これらのサービスを活用するとよいでしょう。 フリーランスで成功するために必要な能力 増加しているフリーランスの中で稼げるようになるためには、技術や知識以外にも必要な能力があります。以下で、フリーランスで成功するために必要な能力を紹介します。 コミュニケーション能力 フリーランスは「1人で自由に働ける」と思われがちですが、実際には多くの場面で人と関わります。たとえば、案件を取るための営業や料金交渉、依頼内容をすり合わせる打ち合わせなどで相手とやり取りします。 丁寧なコミュニケーションを心がければ、クライアントは安心して仕事を任せようと感じます。さらに、勉強会やイベントに参加して人脈を広げれば、新しいビジネスチャンスが生まれやすくなるでしょう。 業務遂行能力 一から仕事を教えてもらえる会社員と違い、フリーランスは即戦力として求められることも多く、個人の実力が直接収入に反映されます。そのため、常に知識のアップデートやスキルを向上させて、経験値を上げていくことが大切です。 業務遂行能力が高くなると、単価が上がったり応募できる案件が増えたりするメリットもあります。フリーランスとして成功するためには、まず企業に勤めて、ある程度実務経験を積んでから独立するのもひとつの方法です。 自己管理能力 フリーランスは複数の案件を同時に進める場面があるため、スケジュール管理や体調管理、事務処理など幅広い自己管理が欠かせません。働く場所や時間を自由に選べる一方で、自分でモチベーションと予定を管理しないと作業効率が落ち、成果物の質も下がります。さらに、案件をこなすだけでなく、収支の管理や確定申告といった事務手続きも自分で対応する必要があります。 対策としては、スケジュール管理アプリを活用したり、集中しやすいコワーキングスペースを確保したりすると、作業を効率的に進められるでしょう。 フリーランスの案件獲得方法は？ 案件が獲得できなければフリーランスとして仕事を始められません。以下で紹介する案件獲得方法から、自分に合った方法を探してみてください。 フリーランスエージェントを利用する フリーランスエージェントは、クライアントとフリーランスを結び付ける仲介サービスです。担当者がスキルや希望条件をヒアリングし、営業活動も代行するため、自分に合う案件を効率的に探せます。 会員登録に料金はかからず、報酬が支払われる際に手数料が差し引かれる方式が一般的です。契約の締結や条件交渉もサポートしてくれるため、営業が苦手な人や、業務に集中したい人に向いています。 クラウドソーシングで案件を探す クラウドソーシングは、クライアントがサイト上で仕事を公開し、フリーランスが自ら案件へ応募する仕組みです。興味のあるジャンルや挑戦したい業務を選び、これまでの経験やスキルをどう活かせるか提案し、採用されれば仕事を受注できます。 案件数が豊富なのがメリットですが、人気の案件には応募が集中しがちです。そのため、採用されるには他の応募者と差別化できるスキルや提案が必要になります。 SNSやブログなどを使って営業活動をする SNSやブログで活発に情報を発信すると、案件獲得につながります。仕事内容や仕事への姿勢、過去の作品などを紹介すれば、ユーザーや企業からオファーを受け取れる可能性が高まります。 SNS上で人材を募集する企業もいるため、リプライやダイレクトメールで連絡し、そのまま受注に進むケースもあります。 こうした媒体で営業する際は、過去の成果物をまとめたポートフォリオと連絡先をプロフィール欄やメインページなどの目立つ場所に記載しておくことが大切です。 知人に紹介してもらう 取引のあるクライアントやフリーランス仲間など、知人から仕事を紹介してもらうと役立ちます。すでにクライアントとつながっている人経由の紹介なら、最初から一定の信頼がある状態で仕事を始められる点がメリットです。紹介を受けるには、「自分が仕事を探している」ことを、明確に知人に伝えておくとよいでしょう。 紹介してくれそうな知人がいない場合は、セミナーや交流会に参加して人脈を広げるのもよい方法です。新しいつながりが増えれば、案件を得られるチャンスも広がるでしょう。 最後に 働き方の選択肢が増え、IT人材が不足している影響で、フリーランス人口は着実に増えています。ただし、フリーランス市場も拡大し、需要も高まっているため、人数が過剰とは言えません。 多数のフリーランスの中で活躍するには、常にスキルを磨き、自己管理を徹底する姿勢が欠かせません。案件を得る方法としては、フリーランスエージェントを活用したり、SNSで積極的に営業したりと、自分に合う手段を選びましょう。 テクフリでは、フリーランスエンジニアの案件を多数保有しています。フリーランスとしてのキャリアに関心のある方や、さらなる年収アップやキャリアアップをご希望の方はぜひお気軽にご登録ください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 採用担当者の方はこちらの記事もご覧ください。 参考：無料求人サイト一覧｜掲載コスト0円で採用を成功させる方法 – しゅふＪＯＢ

フレームワークとは フレームワークとは、Webアプリケーション開発において基本的な機能や構造を事前に提供するライブラリ・ツール群のことです。これを利用することでプログラミング言語やHTML、CSS、JAVASCRIPTを活用して効率的にUIを構築できるため、開発者はより重要なロジックの開発に集中できます。 フロントエンドフレームワークを使用するおもなメリットは以下のとおりです。 開発速度の向上 コードの再利用性の向上 保守性の向上 また、多くのフレームワークはパフォーマンス最適化やセキュリティ対策も施されており、より高品質なウェブアプリケーションを開発できます。 フロントエンド案件を探してみる フロントエンドのおすすめフレームワーク フロントエンド開発の世界は常に進化しており、多数のフレームワークが存在します。フレームワークごとに特徴があり、プロジェクトの要求や開発チームのスキルセットによって最適なものを選ぶ必要があります。フレームワークによって難易度も異なるので、初心者のエンジニアからベテランエンジニアまで、状況に応じて最適なものを選びましょう。 本記事では代表的なフロントエンドフレームワークとして、React、Vue.js、Angularを中心に、Svelte、Ember.jsなどのフレームワークをご紹介します。 それぞれの特徴、メリット・デメリットを比較検討して、最適なフレームワーク選びの参考にしてください。 React Reactは、Facebook（現Meta）が開発したJavaScriptライブラリで、UI構築に特化しています。コンポーネントベースの設計により、独立した部品を再利用しながら効率的に画面を構成できるのが特徴です。 Reactの大きな特徴は、仮想DOM（Virtual DOM）を使用している点です。仮想DOMとは実際のDOMの軽量なコピーを意味します。仮想DOMを活用することで、状態変化があった部分だけを迅速に更新し、レンダリングの高速化を実現します。 Reactは大規模なシングルページアプリケーション（SPA）開発に向いており、豊富なエコシステムとコミュニティによるサポートが強みです。また、React RouterやReduxなどのライブラリを組み合わせることで、複雑なアプリケーションの開発も可能です。一方で、JSX記法や独自の考え方の習得が必要なため、初学者にはやや学習コストがかかる面もあります。 テクフリで募集中のReact案件は約150件程度で平均単価は約82万円となっており、非常に需要の高いフレームワークと言えるでしょう。 関連記事：Reactの単価相場は？ 6つのフロントエンド言語/FWで比較 Reactでできることは？特徴や具体例とともにわかりやすく解説 Vue.js Vue.jsは、Evan You氏が開発したシンプルで学習コストが低いJavaScriptフレームワークです。Reactと同様にコンポーネントベースのアーキテクチャを採用していますが、より直感的で扱いやすい構文が特徴です。 Vue.jsはJavaScriptを基盤にしており、双方向データバインディングをサポートしているため、リアルタイムでデータの変更を反映できます。また、導入のしやすさと柔軟な設計から、既存プロジェクトへの段階的な組み込みも可能です。 Vue.jsは学習コストが低く、初心者でも比較的容易に扱えることから、小規模から中規模のプロジェクトで人気があります。また、豊富なプラグインや日本語ドキュメントが整備され、コミュニティも活発な点が魅力です。 テクフリで募集中のVue案件は約90件程度で平均単価は約80万円となっており、こちらも需要の高いフレームワークです。 関連記事：Vue.jsは学習コストが低い？特徴や将来性を調査してみた Angular Angularは、Googleが開発した大規模な企業向けアプリケーションで使われることが多いJavaScriptフレームワークです。TypeScriptをベースにしており、厳格な型チェックやオブジェクト指向プログラミングの機能を活用することで、堅牢なコードを記述できます。 コンポーネントベースのアーキテクチャを採用しており、再利用可能なコンポーネントを作成することで、開発効率化が可能です。また、依存性注入やルーティング、フォーム管理などの機能が組み込まれており、複雑なアプリケーションの構築をサポートします。 Angularは大規模なWebアプリケーション開発に適しており、高い保守性と拡張性を実現できます。ただし、学習コストが非常に高く、フレームワークの構造や規約を理解する必要がある点には注意が必要です。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Svelte Svelteは、比較的新しいフロントエンドフレームワークで、コンパイル時にコードを最適化する独自のアプローチを採用しています。コンパイル時にUIを最適化することで実行時のJavaScriptコードを大幅に削減し、高いパフォーマンスを実現します。 Svelteは仮想DOMを使用せずにUIの変更を直接DOMに反映するため、レンダリング速度が非常に高速です。また、シンプルな構文を持ち、開発者が直感的に理解しやすい設計になっています。 パフォーマンスが重要なWebアプリケーションや、軽量なWebサイトの開発に適しているフレームワークです。 Ember.js Ember.jsは、規約に基づいた開発を重視するJavaScriptフレームワークです。Convention over Configuration（規約優先）の理念に基づき、あらかじめ決められたルールに従うことで、開発の一貫性と効率を高めます。 ルーティング、データ管理、コンポーネントシステムといった機能が標準で備わっており、統一感のある大規模Webアプリケーションの構築に適しています。ただし、規約が厳格であり、自由度が低い点には注意が必要です。 Ember.jsは大規模なWebアプリケーション開発に適しており、チームでの共同作業を円滑に進められます。また、コミュニティも活発で、豊富なプラグインやライブラリが利用可能です。 Elm Elmは、関数型プログラミングの考え方に基づいて開発された言語です。ElmをコンパイルしてJavaScriptコードを生成することでWebアプリケーションを構築するため、ブラウザで動作するアプリケーションに向いています。 Elmの大きな特徴は、実行時のエラーを大幅に減少させられることです。これは、コンパイラがコードを厳密にチェックし、エラーが発生する可能性のあるコードを排除するためです。 Elmは信頼性が高く、予測可能なWebアプリケーションを開発するのに適しています。ただし、関数型プログラミングの概念を理解する必要があり、学習コストが高いというデメリットがあります。 Inferno Infernoは、Reactに似たAPIを持つ、高性能なJavaScriptライブラリです。Reactとの互換性が高く、既存のReactアプリケーションをInfernoに移行することも可能です。 仮想DOMを利用して、変更部分のみを効率的に再描画する仕組みを採用しているため、パフォーマンス面において非常に優れています。また、軽量であり、ファイルサイズが小さいというメリットがあります。 Infernoは、パフォーマンスが重要なWebアプリケーションや、リソースが限られた環境での開発に適しています。 Flutter Flutterは、Googleが開発したクロスプラットフォームのUIフレームワークです。Webアプリケーションだけでなく、iOSやAndroidのスマートフォン向けモバイルアプリケーションやデスクトップアプリケーションの開発にも対応しています。 Dart言語を使用しており、高速なレンダリングと豊富なUIコンポーネントがある点が特徴です。標準で豊富なウィジェットライブラリが用意されており、デザイン性が高いアプリケーションを迅速に開発できます。また、ホットリロード機能により変更の即時反映ができるため、効率的に開発できる点も魅力です。 Flutterは、クロスプラットフォーム開発が可能なため、1つのコードベースから複数のプラットフォームに対応したアプリケーションを作成できます。特にモバイルアプリの開発において人気があるフレームワークです。 Solidjs Solidjsは、Svelteと同様にコンパイル時にUIを最適化するJavaScriptフレームワークです。仮想DOMを使用せずUIの変更を直接DOMに反映するため、レンダリング速度が非常に速く、パフォーマンスに優れているという特徴があります。 SolidjsはReactに似たAPIを持っており、Reactのシステム開発経験がある場合は比較的容易に習得できます。また、軽量であり、ファイルサイズが小さいというメリットがあります。 Solidjsはパフォーマンスが重要なWebアプリケーションや、インタラクティブなUIを構築するのに適したフレームワークです。 Backbone.js Backbone.jsは、MVCアーキテクチャに基づいたシンプルなJavaScriptフレームワークです。モデル、ビュー、コレクションなどの基本構造を提供することで、アプリケーションのロジックとUIを分離します。 Backbone.jsは、依存関係が少なく柔軟性が高いため、開発者は必要に応じて他のライブラリやツールと組み合わせて使える点が魅力です。また、軽量であるため、リソースが限られた環境や小規模なプロジェクトに適しています。 ただし、他のフレームワークと比較すると機能が少ないため、複雑なアプリケーションでは追加のライブラリが必要になる場合があります。 Meteor Meteorは、フルスタックのJavaScriptプラットフォームとして、フロントエンドとバックエンドの両方を統合的に開発できるフレームワークです。Node.jsを基盤に、MongoDBとの連携やリアルタイム通信機能を標準装備しており、短期間でのプロトタイピングや実装が可能です。 Meteorは、リアルタイムWebアプリケーションを簡単に開発できる機能が豊富に用意されています。例えば、データベースの変更を自動的にUIに反映する機能や、クライアントとWebサーバー間でデータを共有する機能などがあります。 さらに、クロスプラットフォーム開発にも対応しているため、Webアプリケーションだけでなくモバイルアプリケーションの開発も可能です。 フレームワーク選定におけるポイント さまざまなフレームワークをご紹介しましたが、最適なフレームワークを選ぶためにはいくつかの重要なポイントを押さえておく必要があります。フレームワーク選定におけるポイントは以下のとおりです。 開発目的に合っているか 十分な実績はあるか 既存システムとの互換性はあるか このような、フレームワークの選定における重要なポイントについても詳しく解説します。 開発目的に合っているか フレームワークを選ぶ上で最も重要なのは、開発するWebアプリケーションの目的に合っているかどうかです。求められる機能がフレームワークで実現可能か確認しましょう。 例えば、シングルページアプリケーション（SPA）の開発にはReactやVue.jsが適しており、大規模で複雑なアプリケーションにはAngularが推奨されます。一方で、軽量で高速なパフォーマンスが求められる場合にはSvelteやSolidjsが選択肢となります。また、リアルタイム性が重要なプロジェクトではMeteorが有力です。 開発目的に合わないフレームワークを選んでしまうと、開発効率が低下したり、必要な機能が不足したりする可能性があります。事前にしっかりと要件を定義して現場のエンジニアとも相談しながら、最適なフレームワークを選びましょう。 十分な実績はあるか フレームワークの選定においては、十分な実績があるかどうかも重要な判断基準です。実績のあるフレームワークは多くの開発者に利用されているため、バグが少なく安定した品質が期待できます。 例えば、ReactやAngular、Vue.jsは広く採用されており、ドキュメントやチュートリアル、コミュニティのサポートが充実しています。一方で、新しいフレームワークや実績が少ないものは情報が限られている場合があり、問題解決に時間がかかる可能性があります。 特に大規模なプロジェクトや長期的な運用を考える場合には、実績のあるフレームワークを選ぶのがおすすめです。公開されているデータや事例を参考にするとよいでしょう。 既存システムとの互換性はあるか フレームワークを選定する際には、既存システムとの互換性も重要なポイントです。新しいフレームワークを導入する場合、既存のコードやライブラリ、APIとの統合がスムーズに行えるかを確認する必要があります。 例えば、既存のバックエンドAPIがRESTful APIであれば、RESTful APIとの連携が容易なフレームワークを選ぶ必要があります。また、既存のUIコンポーネントライブラリやJavaScriptライブラリを使用する必要がある場合、これらのライブラリとの互換性も確認しましょう。 また、既存システムとの互換性を確認するときは、LAMPスタック（Linux、 Apache、 MySQL、 PHP）との互換性はあるかなど、システムが動作している環境に対応しているかの確認も必要です。 既存システムとの互換性が低いフレームワークを選んでしまうと、連携のための開発コストが大幅に増加したり、既存システムの改修が必要になったりする可能性があります。事前にしっかりと互換性を確認し、スムーズな連携を実現できるフレームワークを選びましょう。 最後に Webフロントエンドフレームワークは、Webアプリケーション開発を効率化し、高品質なUIを実現するための強力なツールです。世の中には数多くのフレームワークが存在するため、開発目的、実績、互換性などのポイントを総合的に検討し、プロジェクトに最適なフレームワークを選ぶことが求められます。 本記事では、代表的なフレームワークの概要やフレームワーク選定における重要なポイントを解説しました。導入を検討する際には、エンジニアのスキルや市場のトレンドも考慮するとよいでしょう。 今回紹介した内容を参考に、プロジェクトの要件やチームの技術力に合わせて、最適なフレームワークを選びましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

機械学習とは 近年AIは様々な分野で活用されており、私たちの生活を大きく変えつつあります。そんなAI技術の根幹を担っているのが、機械学習です。機械学習とはコンピュータが自ら学習を行い、規則性などを見つけ出す技術です。学習した結果から、予測や判断といったタスクを行います。学習ルールを人間の手によって明示する必要があった従来の手法とは異なり、コンピュータ自身が分析してパターンを見つけ出すという点が特徴です。 機械学習エンジニアについては、こちらの記事で詳しく解説しています。 機械学習エンジニアとは？仕事内容や必要なスキル・資格を徹底解説！ 機械学習には大きく分けて以下の3つの種類があります。 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 それぞれの手法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 教師あり学習 教師あり学習は機械学習の基本的な手法で、訓練データと正解のペアを与えてその関係を学習させる手法です。入力データと正解のペアのことをラベル付けされたデータと呼びます。訓練データとそれに対応する正解（ラベル）によって学習を行い、新しいデータに対しても正しい予測ができるようにします。 例えば「猫」と「犬」の画像を分類したい場合、訓練データとして「猫」と「犬」の画像にそれぞれラベルを付けて学習させます。コンピュータはデータから「猫」と「犬」の特徴を抽出し、新たに入力として受け取った画像が「猫」か「犬」かを判断します。教師あり学習は主に「分類」や「回帰」と呼ばれるタスクにおいて使用され、具体例としてはスパムメールの判定、商品の価格予測などが挙げられます。 教師なし学習 教師なし学習はラベル付けされていないデータを用いて、コンピュータにパターンや構造を発見させる手法です。教師あり学習とは異なり、事前に正解が与えられておらず、AI自身がデータの特徴を分析してパターンを学習するのが特徴です。データにラベル付けする必要がないことから、大量のデータを一括で分析する場合に役立つ手法です。主に「クラスタリング」や「次元削減」と呼ばれるタスクに活用されており、マーケティング領域における顧客の分類などはその例です。 強化学習 強化学習（Reinforcement Learning）はコンピュータが試行錯誤を繰り返しながら、目標を達成するために最適な行動を学習する手法です。強化学習はロボットや自動運転車の制御など、連続的な意思決定が求められるタスクに適している手法です。例えばチェスなどのゲームにおいては勝つ可能性を一手ごとに評価し、常に最も有利な手を選ぶように学習を行います。 機械学習にPythonが使用される理由 機械学習に限らず様々な分野において、Pythonは世界中で人気のプログラミング言語です。人気の理由は、その使いやすさとライブラリやフレームワークの豊富さです。Pythonのシンプルな構文は可読性が高く、効率よく開発を進められます。さらに充実したライブラリやフレームワークのおかげで、複雑なアルゴリズムでも実装しやすいという点も魅力です。機械学習の分野においてPythonが広く使用されるこれらの理由について、さらに詳しく解説します。 ライブラリやフレームワークが豊富である Pythonには機械学習に必要なライブラリやフレームワークも豊富に用意されており、複雑な処理を少ないコード量で記述できます。後ほど詳しくご紹介しますが、「NumPy」や「pandas」、「Scikit-learn」といったライブラリは機械学習の開発に広く用いられています。これらの他にも新しいライブラリが次々にリリースされており、常に最新の技術を取り入れながら効率よく開発できます。 多くの導入実績がある 世界中で人気のPythonは、様々な企業や研究機関での導入実績があります。例えば、GoogleやMicrosoft、Metaなど大手のIT企業が社内システムへの機械学習導入にPythonを活用した実績があります。企業への大規模な導入実績が、Pythonの信頼性向上にも繋がっているのです。多くの企業がPythonを使用しているため、ユーザーコミュニティが活発であるというのも特徴です。開発を進める上で困ったことがあっても、膨大な情報源から解決策を見つけやすいというのも魅力でしょう。 コードがシンプルでわかりやすい Pythonのプログラムはインデント（字下げ）によって、ブロック構造が視覚的に認識しやすいのが特徴です。機械学習の複雑な処理も、比較的シンプルなコードで実現できるのがメリットです。さらに、大規模なプロジェクトでは多くのメンバーが関わるため、誰が見てもわかりやすいコードが求められます。エラー箇所の特定が容易、コミュニケーションが円滑に進めやすいといった点においても、Pythonのシンプルなコードは非常に魅力的です。 学習用コンテンツが充実している Pythonは、学習用のコンテンツが非常に充実しているという点も大きな特徴です。オンラインの学習コース、書籍、Web上のドキュメントなど、多様なリソースが提供されており、幅広いレベルの学習が可能です。学習に役立つコミュニティも多数存在しており、フォーラムやQ&Aサイトでの質問やディスカッションを通じて理解度を高めることもできます。機械学習という先端技術の開発分野において、学習環境が恵まれているということは非常に心強いでしょう。 機械学習に使えるPythonのライブラリ Pythonには、機械学習の開発に役立つさまざまなライブラリがあるとお伝えしました。具体的にはデータ操作や解析、視覚化、モデル構築などのケースにおいて使用されます。ここでは機械学習の開発においてよく使われる5つのPythonライブラリについて、詳しくご紹介します。 Numpy NumPyは多次元配列を効率的に扱えるのが特徴で、行列演算などの関数が豊富に揃っています。機械学習では大量のデータを扱うケースが多いですが、NumPyによって高速かつ効率的なデータ処理が行えます。機械学習の開発においては、データの前処理や数値演算の基盤として利用されるライブラリです。 pandas pandasは、データ分析のためのライブラリです。データの読み込み、整形、分析などの機能が揃っており、こちらも機械学習におけるデータの前処理に広く活用されています。例えば欠損値の処理やデータのグループ化などに使用されます。pandasはCSVやExcel、SQLデータベースからのデータ読み込みや保存もサポートしており、多様なデータソースに対応しているのも特徴です。 matplotlib matplotlibは、データを可視化するために使用されるライブラリです。機械学習ではデータの分布や傾向を視覚化することが非常に重要であり、matplotlibは学習データやモデルの性能、予測結果などをグラフで確認するために利用されます。折れ線グラフやヒストグラム、散布図などさまざまな種類のグラフを作成することが可能です。 PyTorch PyTorchは、MetaFacebookの人工知能研究グループが中心となって開発を行った機械学習ライブラリです。動的計算グラフをサポートしており、直感的にモデルを構築、トレーニング、デバッグできる点が特徴です。PyTorchはニューラルネットワークの設計やトレーニングを効率的に行えるように設計されており、自然言語処理やコンピュータビジョンなど多くのディープラーニングプロジェクトにおいて活用されています。 SciPy SciPyは、科学技術計算のためのライブラリです。線形代数、最適化、積分、統計など、様々な数学的な処理を行えます。機械学習におけるモデルの評価、シグナルや画像の前処理などの用途で利用されます。SciPyを使用することで、複雑な数学的モデルの最適化や統計的検定を効率的に行えます。高度な解析や精度の高いモデル構築をしたい場合には、SciPyが使用されます。 最後に Pythonが機械学習に用いられる理由、そして機械学習において活用されているPythonライブラリについてお分かりいただけたでしょうか。ライブラリやフレームワークが充実しているPythonは、機械学習以外にも幅広い分野で利用されています。 機械学習やAI関連の技術の発展が目まぐるしい近年において、それらと親和性の高いPythonエンジニアの需要はさらに高まることが予測されます。すでにPythonを扱ったことのあるエンジニアの方はもちろん、機械学習の分野に興味のある方はPythonに触れることでさらに理解を深められるのではないでしょうか。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

生成AI（ジェネレーティブAI）とは 生成AIは、事前に学習したデータによって新しいコンテンツを生み出すAIです。生成AIをうまく活用すると文章や画像だけでなく音声や動画など、さまざまな種類のコンテンツを自動で生成することができます。近年では生成AIを活用したさまざまなサービスが提供されており、中でもOpenAIの「ChatGPT」は広く知られています。 また、画像生成に特化した「StableDiffusion」や 「Midjourney」、ネット上から情報収集する「Perplexity AI」のような特定のタスクに特化した生成AIツールも出てきています。生成AIはその性能を活かして、私たちの身の回りの様々なところで使用されており、今後の更なる活用についても注目が集まっています。 この記事では生成AIの仕組みや従来のAIとの違いについて解説し、実際に活用されている事例なども合わせてご紹介します。生成AIを実際に利用している方にも、興味はあるけれど使ったことがないという方にも役立つ内容となっておりますので、この記事を読んで生成AIについて知見を広げていただけると幸いです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 生成AIの仕組み 生成AIには、ディープラーニングと呼ばれる人工知能技術が用いられています。ディープラーニングは機械学習の手法のひとつで、人間の脳神経系を模倣したニューラルネットワークと呼ばれる数式を用いてデータから複雑なパターンを学習します。生成AIの場合はテキストや画像といった大量の既存データを学習して、そのデータの統計的規則性やパターンを抽出します。そして学習した規則性に基づいて、新たなデータやコンテンツを生成するという仕組みです。生成AIが結果を出力するまでのステップは以下のとおりです。 データの準備：生成AIは、生成したいコンテンツの種類に合わせたデータセットを必要とします。データセットは、質の高いデータが多数含まれていることが重要です。 学習：生成AIは、用意されたデータセットを学習します。 深層学習を用いて、データの統計的規則性やパターンを抽出します。 生成：学習した規則性に基づいて、新たなデータやコンテンツを生成します。学習データに類似したものだけでなく、全く新しいものを生成することも可能です。 ディープラーニング技術の発展と計算機処理能力の向上により、生成AIの性能は飛躍的に向上しています。これにより、人間と区別がつかないほど精巧なテキストや画像、音声などを生成することが可能になりました。 ディープラーニングについては、こちらの記事でさらに詳しく解説しています。 ディープラーニングとは？仕組みや実用例をわかりやすく解説 生成AIとAIの違い 生成AIはAIの一種ですが、従来のAIとは異なる特徴を持っています。従来のAIは人工知能とも呼ばれる広範な技術領域であり、その中には様々なタイプのAIが含まれます。生成AIはAIの一分野ではあるものの、従来のAIよりも新しいコンテンツを生成することに特化しているのが特徴です。従来のAIシステムでは主に、事前に与えられたデータから適切な回答を出力することに焦点を当てられていました。 こうした機能はユーザーの意思決定をサポートする際に役立ちますが、新しいアイデアを創出するのには向いていません。一方で生成AIは、学習したデータに基づいて新しいコンテンツを生み出すことができます。生成AIの最大の特徴はこの創造性と生成能力にあり、これが従来のAI技術との大きな違いと言えるでしょう。 生成AIの種類 生成AIの種類は多岐にわたり、それぞれ異なる種類のコンテンツを生成できます。以下は代表的な生成AIの種類です。 テキスト生成 画像生成 音声生成 動画生成 生成AIを活用することでこのような様々なコンテンツを生成することができるため、ビジネスシーンにとどまらず幅広い分野での応用が検討されているのです。ここからは生成AIの代表的な4つの種類とそれぞれの仕組みについて、分かりやすく説明していきます。 テキスト生成 テキスト生成AIは、様々な形式のテキストデータを作り出すことのできる生成AIです。例えばニュース原稿やメールの文面、さらにはプログラムのコードなど、特定の指示に基づいてテキストを自動生成できます。この技術の背後には、大量のテキストデータから言語のパターンを学習するアルゴリズムがあります。 学習したパターンを基に、文脈に合った新しいテキストを生成するという仕組みです。生成AIによるテキスト生成を活用するとブログ記事やメールの文面の叩き台を作成できるので、文章を1から考えるのにかかる時間の短縮にもつながるでしょう。 画像生成 画像生成AIはテキストでのプロンプトから、クオリティの高い画像やイラストを生成する技術です。風景や人物の画像はもちろん、アイコンやロゴなど生成できる画像の種類は多岐に渡ります。画像生成AIは膨大な数の画像データを分析して、その特徴を学習します。学習した知識を利用して新たに画像を生成するのです。自分で絵を描いたりデザインを考えたりするのが苦手な人でも、生成AIに簡単なプロンプトを与えるだけで手軽にデザイン案を生み出すことができます。 一方で、オリジナリティやメッセージ性などの観点から、従来のデザイナー人材の需要が急激に無くなることはないでしょう。しかし生成AIによる画像生成によって、クリエイティブな作業へのハードルが大幅に下がることが期待されています。 音声生成 音声生成AIは膨大な音声データから発声の仕組みを学習しており、人間の声を模倣してテキストを自然な音声に変換する技術です。さまざまな声のトーンやアクセント、感情を再現できるという点が特徴です。音声生成AIはオーディオブックのナレーション、バーチャルアシスタント、さらに音楽制作などにおいても活用されています。人間の音声を実際に収録するのに比べて、コストを大幅に抑えられるのが魅力です。 一方で、音声の抑揚や細かいイントネーションにおいて違和感が生じることもあり、人間の話し方を完全に再現するのは難しいのが現状です。したがって、リアルな感情の表現が求められる場合には生身の人間の声を収録するなど、ケースを絞って活用する必要があるでしょう。 動画生成 テキストや画像のみにとどまらず、動画を作成できる生成AIも近年では注目されています。例えば、アメリカのランウェイ社が2023年に発表した「Gen-2」という生成AIでは、テキストや静止画から新たに動画を作成することが可能となっています。作成した動画の編集や字幕の追加などを一貫して実施できるため、撮影場所や機材を準備することなく簡単に動画を作成することができます。 動画生成AIには画像生成とテキスト生成の技術が組み合わされており、そこに動きや時間の概念が加えられています。生成AIのマルチモーダルな機能を最大限に活かした技術ともいえるでしょう。動画作成に活用できる生成AIの数は増えてきており、サービスのプロモーションビデオやショートムービー、さらには教育コンテンツなど様々な分野での活躍が期待されています。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 生成AIの活用事例 生成AIによってさまざまな種類のコンテンツを生み出せることを紹介してきました。ここからはさらに具体的な生成AIの活用事例として、以下の4つを紹介します。 コンテンツ制作 チャットボットサービス 医療分野における補助 マーケティング分野におけるデータ分析 コンテンツ制作 生成AIを活用すれば、さまざまな形式のコンテンツを迅速かつ一定のクオリティを保ちつつ作成できます。ChatGPTが広く知られていることから、文章やキャッチコピーなどのテキストコンテンツの生成をイメージされる方が多いかもしれません。しかし先述の通り、近年では音声やイラスト、さらには動画を生成できるAIも数多く開発されています。膨大なデータを用いて学習することで、人間が作成したものにより近いクオリティで出力できるようになってきています。 最近はSNS上でも、生成AIを用いて作成したコンテンツが多く発信されています。それほどAIによるコンテンツ生成は身近なものになってきており、専門的な知識がなくとも気軽に活用できるツールとして認識されているということでしょう。テキスト生成と画像生成を組み合わせて簡単なスライドショーを作成したり、さらに音声生成を組み合わせてナレーション付きの動画にしたりなど、複数の生成AIを組み合わせるとコンテンツ制作の幅はさらに広がります。生成AIによって、少ない工数でより効率的なコンテンツ制作が実施されるようになるでしょう。 チャットボットサービス チャットボットは、問い合わせチャットでの質問に自動で回答したり、必要に応じてサポートを提供したりするシステムです。商品やサービス購入後のカスタマーサービス、地方自治体への問い合わせなどにおいて活用されています。従来のチャットボットはあらかじめ定められたルールをベースに動作するものが主流であったため、対応できる質問の内容が限られているのがデメリットでした。 一方で生成AIを搭載したチャットボットは、自然な言語処理を用いることでさらに柔軟な対応が可能となっています。寄せられた問い合わせ内容の文脈を正しく理解して、それに対して即座に有用な情報を提供できます。チャットボットサービスの質が向上することで、顧客満足度と業務効率の向上を同時に実現させられるでしょう。今後はますます多くの企業や自治体が生成AIを活用したチャットボットを導入して、サービスの品質向上を図っていくことが予測されます。 医療分野における補助 生成AIは、医療分野においても重要な役割を果たしています。例えば、AIを活用した画像診断ではCTやMRIなどの画像から病変を自動で検出するだけでなく、病変の種類や進行度を診断することもできます。これは診断精度の向上と診断時間の短縮に大きく貢献し、病気の早期発見を実現する可能性を秘めているでしょう。 さらに新薬研究の分野では、生成AIが膨大な化合物データベースを解析して新薬の候補となる物質を素早く特定することで、研究開発の時間とコストを大幅に削減します。生成AIのこのような応用は、診断から治療、さらには新薬開発に至るまで、医療分野全体の質の向上と効率化を実現して患者の治療結果を改善することに貢献しています。 人命を扱う分野であることから、今後もあくまで補助的な位置付けで活用されることが予想されますが、医師の業務効率化に大いに役立つことが期待されるでしょう。 マーケティング分野におけるデータ分析 マーケティング分野では、消費者の行動や傾向を理解することが極めて重要です。生成AIによって顧客の行動データや購買データなどを分析することで、顧客のニーズをより深く理解し、効果的なマーケティング施策を実行できます。人間が手動でこのようなデータを収集して分析する場合、かなりの時間を必要とするでしょう。生成AIを活用すればこれらの作業を飛躍的に効率化できます。 例えば過去のパフォーマンス結果から、顧客満足度を高めるのに有効なコンテンツを自動で作成できる生成AIなども注目されています。その他にもWebサイトのデザイン設計案の作成など、マーケティング分野において重要とされるさまざまな施策を生成AIによって効率化できるでしょう。 まとめ 生成AIの仕組みや実際の活用例などについて、お分かりいただけたでしょうか。生成AIは従来のAIとは異なり、創造性を発揮して新たな情報を生み出す力を持っています。生成AIは私たちの生活や働き方に、大きな変革をもたらす可能性のある技術です。生成AIの活用はすでに大きな注目を浴びていますが、活用できる場面は今後も増えていくことが予想されます。あなたの身近なサービスでも生成AIが活用されていないか、探してみるのも面白いかもしれません。 参考：生成AIとは？従来のAIとの違いや生成AIにできること、活用シーンや注意点などについて解説 | SketchUp Pro Japan 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」 また、テクフリにて公開中のデータサイエンティスト案件によると、平均単価は約82万円となっており、年収換算すると約980万円となっています。（2025年4月時点） フリーランスエンジニアとしてのキャリアを検討している方は、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 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。 最後に 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

テックリードとは テックリードエンジニアとはチーム全体の技術的な方向性をリードして、プロジェクト成功のカギを握る重要な存在です。 設計方針の策定やコードレビュー、チームメンバーの技術支援に至るまで、幅広い役割を担います。技術力だけでなく問題解決能力やリーダーシップ、コミュニケーション力が求められるため、エンジニアという職種の中でも特に高いスキルが必要となります。 本記事ではテックリードの具体的な仕事内容や求められるスキル、キャリアパスなどについて詳しく解説します。テックリードエンジニアとしてのキャリアをお考えの方はぜひ参考にしてみてください。 テックリードのフリーランス案件を探してみる テックリードの仕事内容 テックリードの主な仕事内容として、以下が挙げられます。 設計方針の検討・実行 チームの技術的なサポート コードレビュー・品質管理 プロジェクトの成功に直結する重要な役割を担うテックリードの仕事内容について、さらに詳しく解説していきます。 設計方針の検討・実行 アーキテクチャの選定や技術スタックの決定、チームが直面する課題を見据えた効率的な設計を進めていきます。これにより、チームが無駄なく開発を進められる環境を構築します。 チームの技術的なサポート メンバーが抱える技術的な課題を解決し、スムーズな開発をサポートするのもテックリードの役割です。問題解決のアドバイスだけでなく、新しい技術やベストプラクティスの共有を通じてチーム全体のスキル向上を促します。 コードレビュー・品質管理 レビューを通じてバグを未然に防ぎ、コードが読みやすく保守しやすい状態を維持します。また、テストの適用やリリースフローの最適化といった管理も行います。 テックリードに求められるスキル テックリードにはさまざまなスキルが求められるとお伝えしましたが、具体的には以下のようなスキルが必要となります。 知識・技術力 問題解決能力 リーダーシップスキル コミュニケーション能力 それぞれのスキルについて詳しくみていきましょう。 知識・技術力 テックリードは高度な技術知識を持ち、最新技術にも精通している必要があります。設計など上流の工程から担当する場合には特に、幅広い分野における深い理解が求められるでしょう。アーキテクチャやコードレビューにおいても、確かな技術力が不可欠となります。 問題解決能力 開発中に直面する技術的な課題に対して、迅速に解決できる能力がテックリードには求められます。課題の本質を見極めて効果的な解決策を提供することで、チームがスムーズに作業を進められるようサポートできるでしょう。 リーダーシップスキル テックリードは単なる技術者にとどまらず、チーム全体を牽引するリーダーとしての役割が求められます。チームメンバーのモチベーションを維持しつつ、困難な状況でもしっかりとまとめ上げる力が必要です。 コミュニケーション能力 テックリードには、技術的な内容をチーム内外のメンバーにわかりやすく伝える能力が不可欠です。メンバー間で発生した異なる考えをうまく調整することで、プロジェクトを円滑に進めることができるでしょう。 テックリードのキャリアパス テックリードとして活躍した後のキャリアパスとして、以下のポジションが考えられます。 エンジニアリングマネージャー ITアーキテクト VPoE CTO それぞれのポジションの仕事内容についても、簡単に解説していきます。 エンジニアリングマネージャー エンジニアリングマネージャーは技術的な指導だけでなく、チームのマネジメントやプロジェクトの進行管理を担います。テックリードよりも高い技術力に加え、メンバーの育成や組織運営に関するスキルが求められます。 ITアーキテクト ITアーキテクトは、システム全体の設計や技術選定を行う専門職です。 テックリードの経験を活かし、さらに広範なアーキテクチャの設計に携わることで、企業の技術戦略を支える重要な役割を担うことができるでしょう。 VPoE VPoEは、エンジニアリング部門の全体を統括するポジションです。組織全体の技術戦略や予算管理など、より経営層と近い距離で連携しながら目標達成に向けて導く役割を担います。 CTO CTOは、企業の技術戦略を最上級で決定する役職です。テックリードとしての実務経験を積んだ後、経営層とともに企業の技術方向性を決定し、ビジネス全体に影響を与える戦略的役割を果たします。 テックリードの年収 テックリードは、その高度な技術力とリーダーシップ能力が求められるポジションであるため、年収もエンジニアの中では高水準に位置します。特に経験豊富なテックリードは、企業内での重要な役割を担い、昇進やキャリアアップを通じて更なる収入増が期待できます。 年収は地域や企業規模によって異なりますが、日本国内ではテックリードの平均年収はおおよそ700万円〜1000万円程度といわれています。大手IT企業やスタートアップでは、これより高い年収が支払われることもあります。また、テックリードがその後、エンジニアリングマネージャーやCTOといった役職に昇進した場合、年収はさらに上昇する可能性が高いです。テックリードの年収は、そのスキルセットやマネジメント能力が反映されるため、経験や実績を積むことで大きな収入の向上が見込めます。 テクフリで紹介中のテックリード案件を見ると、単価が100万円前後の案件が多くなっています。フリーランスとしてのキャリアをお考えの方は、こちらも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 テックリードに向いている人 テックリードには、高度な技術力だけでなく、チームを導くためのさまざまな素質が求められます。まず、技術への情熱が重要です。常に新しい技術やトレンドを追い続け、問題解決のために適切な技術を選び取る能力が必要です。自分の知識を深めることに対する興味と意欲が、テックリードとしての成長を支えます。 また、テックリードは単なる技術者ではなく、チームの一員として協力し合うことが求められます。良いテックリードは、チームメンバーを尊重し、彼らと共に問題に取り組みながら結果を出す能力を持っています。技術的な指導だけでなく、チームの連携を強化するためのサポートを行い、全体の成果に貢献することが求められます。 さらに、テックリードには優れたコミュニケーションスキルも必要です。技術的な課題や解決策をメンバーや経営層に明確に伝える能力が重要であり、チーム内外との円滑なコミュニケーションを通じて信頼関係を築くことが大切です。加えて、冷静な判断力と問題解決のアプローチを持っていることも欠かせません。プレッシャーの中で冷静に最適な解決策を見出し、チームを引っ張る力がテックリードには求められます。 テックリードの将来性 テックリードの将来性は非常に高く、今後さらにその役割は拡大していくでしょう。技術革新が進み、企業がデジタルトランスフォーメーションを推進する中で、テックリードの需要はますます増しています。特に、AIやクラウド、DevOpsなどの新しい技術領域では、テックリードの役割が不可欠になりつつあります。これらの分野では、テックリードがチームを技術面でリードし、導くことが求められるため、その価値がますます高まっています。 さらに、テックリードとしての実績を積むことで、キャリアの幅も広がります。例えば、エンジニアリングマネージャーやCTOといった、より経営寄りのポジションへとステップアップする道があります。これにより、技術的な指導にとどまらず、組織全体の技術戦略に関わる役割を果たすことができます。企業の経営層との連携を深め、組織の成長を支える重要な立場へと昇進する可能性があるため、テックリードのキャリアは長期的にも安定しています。 また、テックリードはフリーランスやコンサルタントとしても活躍できる選択肢があります。豊富な経験を活かして、企業に対して技術的なアドバイスを提供したり、特定のプロジェクトで指導を行う役割を担うこともできます。こうした柔軟な働き方ができる点でも、テックリードの将来性は広がっています。今後、ますます多様化するキャリアパスにおいて、テックリードは常に高い需要を維持し続ける職業であると言えるでしょう。 まとめ テックリードは、単なる技術者にとどまらず、チーム全体を技術面で牽引し、企業の成長に貢献する重要な役割を担っています。その主な仕事内容には、設計方針の決定やチームの技術的サポート、コードレビューなどがあり、技術的なリーダーシップと問題解決能力を駆使してチームを成功に導きます。また、求められるスキルは幅広く、深い技術力に加え、優れたコミュニケーション力やリーダーシップ、チームをまとめる能力が求められます。 テックリードのキャリアパスは非常に多様で、エンジニアリングマネージャーやCTOなど、さらに高いポジションへのステップアップが期待できます。技術を深く掘り下げていく道もあれば、経営層との連携を深めていく道もあります。さらに、フリーランスやコンサルタントとしても活躍の幅が広がっており、非常に安定した将来性を持つ職業と言えます。 テックリードに向いている人は、技術に対する強い情熱を持ち、チームワークを大切にし、冷静に問題を解決する力を備えた人です。そのような人がこのポジションにおいて成果を出し、さらにキャリアを成長させていくことができるでしょう。テックリードは今後ますます重要な役割を果たし、技術革新を支える柱として、その存在感はますます大きくなるに違いありません。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

近年、業務システムやWebアプリ開発の現場ではパッケージソフトやSaaSの導入が主流になりつつあります。開発コストや納期の短縮が求められる中で、ゼロからシステムを開発するスクラッチ開発の需要は減少傾向にあるのも事実です。 一方で、スクラッチ開発にはカスタマイズ性の高さや独自要件への対応力といったメリットもあります。では、なぜ「スクラッチ開発は時代遅れ」という声があるのでしょうか。 本記事では、スクラッチ開発のメリットやデメリット、現在の主流となる開発手法との違い、エンジニアとしてのキャリアへの影響について詳しく解説します。 フリーランス案件を探す スクラッチ開発が時代遅れとされる理由 スクラッチ開発は既存のソフトウェアやフレームワークを使わず、ゼロからシステムを構築する開発手法です。要件に応じて設計・開発を行うため、柔軟なカスタマイズが可能で、独自の業務フローや特殊な機能にも対応しやすいのが特徴です。 かつては、企業の業務システムやWebサービスの多くがスクラッチ開発で構築されていました。しかし開発コストの増大や保守・運用の負担が課題となり、近年ではパッケージソフトやSaaS、ローコード・ノーコード開発の導入が進んでいます。 時代遅れと言われる主な理由は以下の3点です。 コストと開発期間の問題 保守/運用の負担が大きい 技術の発達によりスクラッチ開発が不要なケースが増えた それぞれについてさらに詳しく解説していきます。 コストと開発期間の問題 スクラッチ開発は要件定義から設計・実装・テストまで一貫して行うため開発期間が長くなり、コストも高くなりがちです。一方で、SaaSやパッケージソフトを導入すれば、短期間かつ低コストでシステムを構築できます。 保守/運用の負担が大きい スクラッチ開発のシステムはすべて自社で運用・保守する必要があるため、長期的に見ると運用コストや人員確保の負担が大きくなります。特に、開発担当者が退職した際にブラックボックス化しやすいというリスクもあります。 技術の発達によりスクラッチ開発が不要なケースが増えた 近年、ローコード・ノーコード開発ツールが進化し、複雑な業務システムもカスタマイズできる時代になっています。これにより、わざわざスクラッチ開発をしなくても、業務要件を満たすシステムを構築できるケースが増えているのです。 とはいえ、スクラッチ開発が完全になくなるわけではありません。他のソリューションでは対応できない高度な要件や、独自性の高いシステムでは、今でもスクラッチ開発が選ばれることがあります。 スクラッチ開発のメリット スクラッチ開発の一番のメリットは、ベースとなるパッケージソフトの制限を受けないということです。 基礎となるパッケージソフトがあるとソフトの仕様上、特定の機能は追加できなかったり、特定の動作が制限されたりする事態が起こり得ます。 また、ライセンス料が高いパッケージソフトも中にはありますが、オリジナルのソフトを開発するスクラッチ開発であれば、基本的には、ライセンス料を気にする必要はありません。 テクフリでフリーランス案件を探してみる スクラッチ開発のデメリット スクラッチ開発には、柔軟なカスタマイズが可能という大きなメリットがある一方で、いくつかのデメリットも存在します。 まず、ゼロから開発を行うため、コストと開発期間が膨大になりがちです。さらに、システムの運用・保守を自社で担う必要があるため、担当者の退職によるブラックボックス化やセキュリティリスクが発生しやすい点も課題です。 また、一度導入した技術の更新が難しく、最新技術への対応が遅れる可能性があります。こうした要因から、近年ではパッケージソフトやSaaSの活用が主流となり、スクラッチ開発の必要性が低下しているのが現状です。 最後に スクラッチ開発は、ゼロからシステムを構築することで柔軟なカスタマイズが可能ですが、コストや開発期間が長期化しやすい点や、運用・保守の負担が大きいというデメリットもあります。 また、セキュリティ対策や技術の更新が難しく、競争優位性を高めるためには他の選択肢（パッケージソフトやSaaS）が有効な場合も増えています。 現在では、スクラッチ開発が時代遅れとされる理由として、低コストで迅速な導入が可能な他のソリューションが主流となっているため、スクラッチ開発は特定の高度な要件を満たす場合にのみ選ばれる傾向にあります。今後は、開発の効率化や柔軟性を重視する動きが強まり、スクラッチ開発の活用は限定的になるでしょう。

近年、Salesforceエンジニアの需要が急速に高まっており、資格取得の重要性が増しています。Salesforceは世界No.1のCRM（顧客関係管理）ツールであり、多くの企業が導入しているため、Salesforceスキルを持つエンジニアは高い市場価値を誇ります。 本記事では、Salesforce資格の種類・難易度・勉強法・取得メリットについて詳しく解説します。Salesforceエンジニアとしてスキルアップを考えてい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 Salesforceの資格を取得するメリット Salesforce資格を取得するメリットについてまとめました。メリットは次の3つです。 自身の知識やスキルを証明できる エンジニアとしてのスキルアップにつながる 転職において有利となる それぞれについて詳しくみていきましょう。 自身の知識やスキルを証明できる Salesforceの資格を取得することで自分の知識やスキルを証明することが可能です。資格があれば、「最低限このレベルのスキルはある」ということが取引先や上司に伝わりやすくなります。特にSalesforce関連の資格の場合、資格保有者がいる会社名が公式サイトに公表されています。 Salesforce関連の仕事を依頼したい会社は、Salesforce資格保有者がいるかどうかを重視する場合も多いです。つまり、Salesforce資格を保有することによって、勤めている会社がSalesforce関連の仕事を得られる可能性があるということです。会社に貢献したい方にもSalesforce資格はおすすめできます。 エンジニアとしてのスキルアップにつながる エンジニアとしてのスキルアップにつながるのも、資格を取得するメリットです。Salesforceは顧客管理システムの中でも多く使われているため、エンジニアなら習得して損はないスキルと言えます。スキルの幅を広げることはエンジニアにとって重要ですが、日々の仕事に精一杯で、学習のモチベーションが保てない方も多いでしょう。資格合格という明確な目標を設けることで、モチベーションを保ちやすくなります。特にSalesforceの資格は受験科目が難易度別に分かれており、1つの科目に合格するたびに成長を実感できるため、学習を継続しやすいでしょう。 転職において有利となる Salesforce資格を習得することで、転職が有利になります。「資格は意味がない」と考える人もいるかもしれませんが、そんなことはありません。特にSalesforce資格は知名度が高く、採用担当者の目を引きやすいのでおすすめの資格です。 また、年収アップを目的として転職活動を行う場合、何らかの付加価値をつけることが大切です。エンジニア転職では、スキルレベルの高さが重視されますが、プログラミングなどの基礎は他の求職者も保有していることが多いため、それらのスキルをアピールしても差を付けられません。Salesforce関連のスキルは保有していないエンジニアも多いため、差別化を図ることができます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Salesforceの基本資格 Salesforceの基本資格は、以下の3つです。詳細は公式サイトを参照してください。 CRM管理者/コンサルタント 開発者/アーキテクト マーケター/コンサルタント それぞれ見ていきましょう。 CRM管理者/コンサルタント CRM管理者/コンサルタントの基本資格は、以下の2つがあります。 認定アドミニストレーター 認定CPQスペシャリスト Salesforce 認定アドミニストレーター試験では、Salesforce CRM システム管理者を認定します。Salesforce 組織のメンテナンスや、業務要件に基づいた管理機能を実行できる能力が求められる試験です。また、Salesforce 認定 CPQ スペシャリスト試験では、バンドル設定、価格設定、出力ドキュメント、更新および修正を構築できるスペシャリストとして認定します。 開発者/アーキテクト 続いて、開発者/アーキテクトの基本資格は以下の通りです。 認定Platformアプリケーションビルダー 認定Platformデベロッパー 認定Date Architecture and Managementデザイナー 認定Sharing and Visbilityデザイナー 認定Development Lifecycle and Deploymentデザイナー 認定Identity and Access Managementデザイナー 認定Integration Architectureデザイナー 認定Mobile Solution Architecureデザイナー 認定Commerce Cloud Digitalデベロッパー マーケター/コンサルタント 最後に、マーケター/コンサルタントの資格は以下の通りです。 認定Pardotスペシャリスト 認定Marketing Cloudメールスペシャリスト 認定Marketing Cloudソーシャルスペシャリスト ITエンジニア向けの資格という意味では「開発者／アーキテクト」の分類に属する「認定Platformデベロッパー」や「認定Platformアプリケーションビルダー」あたりが順当な候補ですが、所属する会社や組織の業務範囲などによっては「CRM管理者」の分類に属するものを受けた方がいいこともあるでしょう。 上位資格について Salesforceの資格試験には“格付け”があります。「基本資格」とされているものは、誰でも受けられますが、「上位資格」は特定の「基本資格」に合格していることが前提です。Salesforceの上位資格は、以下の3つに分かれています。 CRM管理者/コンサルタント 開発者/アーキテクト マーケター/コンサルタント CRM管理者/コンサルタント CRM管理者/コンサルタントに関する上位資格を紹介します。基本資格である認定アドミニストレーター試験の上位資格は、以下の通りです。 認定上級アドミニストレーター 認定Sales Cloudコンサルタント 認定Service Clpudコンサルタント 認定Community Cloudコンサルタント 認定Service Cloudコンサルタントには更にField Service Lightning コンサルタントという上位資格があります。 開発者/アーキテクト また、開発者/アーキテクトに関しては基本資格にある認定Platformアプリケーションビルダー、認定Platformデベロッパー、認定Date Architecture and Managementデザイナー、認定Sharing and Visbilityデザイナーの上位資格が、認定アプリケーションアーキテクトにあたります。 基本資格にある認定Development Lifecycle and Deploymentデザイナー、認定Identity and Access Managementデザイナー、認定Integration Architectureデザイナーの上位資格が、認定システムアーキテクトにあたります。 そして、基本資格にある認定アプリケーションアーキテクトと、認定システムアーキテクトの上位資格が、認定テクニカルアーキテクトにあたります。 マーケター/コンサルタント マーケター/コンサルタントに関しては基本資格にある認定Pardotスペシャリストの上位資格が認定Pardotコンサルタント、認定Marketing Cloudメールスペシャリストの上位資格が認定Marketing Cloudコンサルタントにあたります。 「認定テクニカルアーキテクト」の人数ですが、Salesforceの公式サイトによると、2018年6月の時点で全世界で約240名、日本では13名しかいないそうです。現在ではもう少し増えている可能性はあるとはいえ、認定テクニカルアーキテクトは難易度が非常に高く、そして希少性がある資格であることがうかがえるでしょう。 Salesforceの資格を取得する難易度は？ 他の会社が実施するベンダー試験にも言えることですが、Salesforceの資格試験は、Salesforceユーザー、開発者をターゲットにしているものです。実務経験のない方にとっては、用語がわからずなにを問われているのかもわからない、という事態になりがちです。 実際、Salesforceの公式ドキュメントでも、各「基本資格」を受ける方には、“1年から2年の業務経験があること”と“出題範囲になる製品やサービス、開発言語の経験があること”、各「上位資格」を受ける方には、“2年から4年の業務経験があること”と“出題範囲になる製品やサービス、開発言語の経験があること”が望ましいとされています。 人によって業務経験の“密度”が異なるので、必ず2年程度の業務経験で取れるわけではないと思いますが、「基本資格」は情報処理試験でいうところの基本情報技術者試験レベルの試験と考えていいかと思います。対して、「上位資格」は、“2年から4年の業務経験があること”が目安ですが、「基本資格」より専門性も高まるため、「基本資格」よりもだいぶと難易度が上がるようです。 Salesforceの資格を取得するための効率的な勉強方法について Salesforceの資格試験勉強をするうえで、一番の問題になるのは、試験対策用の参考書や問題集の類が極端に少ないという点です。少なくとも書籍は存在しないように思います。書籍がない以上、周りの受験経験者やインターネットで、どういう問題が出たのか、なにが問われるのか情報収集するしかありません。しかも、そのような“口コミ”レベルの情報もあまり多くありません。学習プランが立てにくい、という意味で非常に勉強が難しい資格試験と言えるでしょう。 「ネットで調べたけれど、よくわからなかったし、周りに相談できる人もいない」という方は、“一度、ダメ元で受けてみる”のも手のように思います。問題を解くというよりも、どういう問題が出てきたのか、どんな用語が使われていたのかを確認することで、なにを勉強すればいいか方向性が見えてくるはずです。それから本格的な学習をはじめるのもアリです。たしかに受験料が無駄になってしまいますが、間違った口コミから、出題範囲や傾向を見誤った状態で学習するよりも効率がいいでしょう。 実際の学習ですが、Salesforceの資格試験は、基本的には“実技”だそうなので、実際に製品を操作してみることが重要です。わざわざ個人で契約したいものではないかもしれませんが、業務の中だけでは不十分だと感じた場合は、無償トライアルを活用するなどして、触れる機会を増やすようにしましょう。 Salesforceの資格には取る価値があるのか？と疑問に思う方もいるかもしれません。しかし、Salesforceは国内外で圧倒的なシェアを誇るCRMであり、その認定資格は市場価値の高いスキルの証明になります。資格を持つことで、クライアントや企業からの信頼を得やすいのも大きなメリットです。 また、ITエンジニアの転職市場でも、Salesforceを専門とする企業やソフトウェアハウスが増加しており、「基本資格」を1つ持っているだけでも、キャリアの選択肢が広がるでしょう。 Salesforceの資格を必須とする求人は日本ではそれほど多くありませんが、それこそが差別化のチャンスです。ただし、CiscoやOracleなどの資格と比べると、転職市場での認知度はまだ発展途上の部分もあります。 一方で、Salesforceの最難関資格である「認定テクニカルアーキテクト」は、世界に約240人しかおらず、その平均年収は約15万ドル（約1600万円）。資格を活かしてキャリアアップすれば、高年収も十分に狙える資格と言えるでしょう。 Salesforceの資格は1年ごとに更新が必要 Salesforceの資格を取得したあとは、年1回の更新が必要です。資格を更新するためには、Salesforceが提供する更新モジュールを完了する必要があります。更新モジュールは、Salesforceのオンライン学習システムであるTrailhead上で行います。ハンズオンや問題演習が含まれるので、しっかりと勉強をしてクリアを目指しましょう。 なお、更新モジュールの配信スケジュールは資格ごとに異なるので、以下の公式サイトの情報を確認してください。更新モジュールを完了して資格を更新しないと、上位資格も含めてすべての資格が無効になるので、必ず更新をするようにしましょう。 https://tandc.salesforce.com/release-exam Salesforceエンジニアの年収 フリーランスエージェントであるテクフリでは、Salesforce案件が246件掲載されています(2023年9月時点)。その中でも月単価80万円を超える案件は143件です。このことから、SalesforceエンジニアはIT系の仕事の中でも年収が高めだと想像されます。 Salesforceは多くの企業において導入しやすいサービスです。そのため、Salesforceのスキルを持った人材は市場価値を高めやすい傾向があります。 Salesforceエンジニアの案件情報 テクフリの案件情報によると、フリーランスのSalesforceエンジニア案件の平均単価は約81万円となっており、年収換算すると約970万円となります。あくまでフリーランスとして稼働した場合の単価感ではありますが、実際の案件情報もぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。 Salesforceエンジニア案件を探してみる まとめ 繰り返しになりますが、ベンダーが行う資格試験は、そのベンダー製品を扱っていない方にとっては難しいものになります。これはSalesforceにも当てはまるものです。しかも、Salesforceの資格試験はマイナーではないのに、情報量が少ないという変わった特徴があります。 数年の実務経験があり、周りにすでに受けた方がいる“恵まれた”環境であれば「基本資格」レベルであれば、それほど苦労しないと思われます。しかし、独学で合格を目指す方など“恵まれていない”環境だと、非常に苦労する資格試験です。 近年では、Salesforceを得意とする開発会社が増えており、「基本資格」ひとつでも強力な武器になる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

データアナリストとデータサイエンティストの違い データアナリストとデータサイエンティストは、どちらもデータに基づいて意思決定を行う重要な役割を担っています。ただ、その仕事内容や求められるスキルには明確な違いがあります。 データアナリストは主に既存のデータを分析し、ビジネス上の意思決定に役立つ洞察を提供することに焦点を当てる仕事です。一方でデータサイエンティストはより高度な統計学や機械学習の知識を駆使し、複雑なデータモデルの構築や予測分析をします。データアナリストが「何が起きたか」を説明するのに対して、データサイエンティストは「なぜ起きたか」「今後何が起きるか」を予測し、より深い分析と戦略的な提案をします。データアナリストとデータサイエンティストの仕事内容について、より詳しく見ていきましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる データアナリストの仕事内容 データアナリストの主な仕事は、企業内外の様々なソースから収集されたデータを分析してビジネス上の意思決定に役立つ情報を抽出することです。具体的な業務内容には以下のようなものがあります。 データ収集と整理：様々なソースからデータを収集し、分析に適した形に整理します。 データクレンジング：不完全または不正確なデータを特定し、修正または除外します。 統計分析：基本的な統計手法を用いてデータの傾向や関係性を分析します。 レポート作成：分析結果を分かりやすいグラフや図表にまとめ、経営陣や他部門に報告します。 ダッシュボード作成：リアルタイムでデータを可視化するダッシュボードを設計・実装します。 アドホック分析：特定の問題や質問に対応するための一時的な分析を行います。 データアナリストはSQLやExcelなどのツールを使いこなし、ビジネス上の問題に対する解決策を提案する役割も担います。データ分析スキルだけでなく、ビジネス知識やコミュニケーション能力も求められる仕事だと覚えておきましょう。 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の仕事は、データ分析の範囲を超えてより高度な技術を駆使した予測モデルやアルゴリズムの構築が中心となります。主な業務内容は以下の通りです。 高度なデータ分析：機械学習やディープラーニングなどの先端技術を駆使し、複雑なパターンや関係性を発見します。 予測モデルの構築：過去のデータを基に将来の傾向を予測する数理モデルを開発します。 アルゴリズム開発：特定の問題を解決するための独自のアルゴリズムを設計、実装します。 大規模データの処理：ビッグデータを効率的に処理するためのシステムやプロセスを構築します。 AI/MLの実装：人工知能や機械学習モデルを実際のビジネスプロセスに組み込みます。 研究開発：新しいデータサイエンス技術の研究や、既存手法を改善します。 データサイエンティストは、PythonやRなどのプログラミング言語を駆使し、複雑な分析タスクを遂行します。また、ビジネス課題を深く理解し、データサイエンスの知見を活用して革新的なソリューションを提案する役割も担っています。データサイエンティストには、高度な統計学や機械学習の知識に加え、プログラミングスキルやビジネス洞察力が求められるといえるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる データアナリストとデータサイエンティストに必要なスキル データアナリストとデータサイエンティストには、それぞれ異なるスキルが求められます。データアナリストは、データの収集、整理、分析に重点を置き、ExcelやSQLなどのツールを駆使してデータを扱います。一方でデータサイエンティストには、機械学習や統計学の深い知識が必要であり、PythonやRなどのプログラミング言語を用いて複雑なアルゴリズムを開発・実装するスキルが求められます。 データサイエンティストには、より高度な数学的知識や機械学習の専門性が求められると覚えておきましょう。以下では、データアナリストとデータサイエンティストに必要なスキルをそれぞれ紹介します。 データアナリストに必要なスキル データアナリストに必要なスキルは以下の通りです。 統計学の知識：データの傾向を理解するための記述統計や、分析モデルの解釈に必要な推測統計の知識が求められます。統計検定2級程度の知識が目安です。 データベースの知識：SQLを用いたデータ抽出や加工、データベースのパフォーマンス管理など、データを適切に操作するスキルが必要です。 データ可視化スキル：ExcelやBIツール（例：Tableau、Power BI）を使ってデータを視覚的に表現し、洞察を得る能力が求められます。 ビジネス理解力：データ分析の結果をビジネスの意思決定に活かすため、ビジネスの仕組みや業界知識を理解することが重要です。 論理的思考力：データに基づいて理論的に考え、経営課題の解決策を導き出す能力が求められます。 データアナリストはこれらのスキルを活用して企業の意思決定を支援し、ビジネスの成長に貢献します。 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に必要なスキルは以下の通りです。 統計学・数学の知識：データの分析やモデリングに必要な統計学や数学の基礎知識が必須です。特に、機械学習アルゴリズムの理解に役立ちます。 プログラミングスキル：PythonやRなどのプログラミング言語を使ってデータの処理や分析を行うスキルが求められます。また、データエンジニアリングのためのSQLやNoSQLデータベースの知識も重要です。 機械学習・AIの知識：機械学習や深層学習のアルゴリズムを理解し、実装できるスキルが必要です。これにより、予測モデルの構築や高度なデータ分析が可能になります。 データエンジニアリングスキル：データの収集、前処理、保存、管理を効率的に行うためのスキルが求められます。データパイプラインの構築やデータのクレンジングも含まれます。 ビジネス理解力：ビジネス課題を理解し、データ分析を通じて解決策を提案する能力が重要です。ビジネスの文脈でデータを解釈し、価値を提供することが求められます。 データサイエンティストはこれらのスキルを駆使して企業の競争力を高め、新たな価値を創出する役割を担います。 データアナリストとデータサイエンティストにおすすめの資格 データアナリストとデータサイエンティストに共通しておすすめの資格は、データ関連の知識やスキルを証明するものです。たとえば、Googleの「Google Data Analytics Professional Certificate」は、データ分析の基本から高度な分析まで幅広くカバーしています。 また、Microsoftの「Microsoft Certified: Data Analyst Associate」は、Power BIを用いたデータ分析スキルを認定します。さらに、IBMの「Data Science Professional Certificate」もあり、こちらはデータサイエンスの基本から応用までを学べる点が特徴です。 以下ではデータアナリストとデータサイエンティストにおすすめの資格を、それぞれ紹介します。 データアナリストにおすすめの資格 データアナリストにおすすめの資格には、以下のようなものがあります。 Google Data Analytics Professional Certificate：Googleが提供する包括的な入門レベルの資格で、データ分析の基礎から実践的なスキルまでを学べます。 Microsoft Certified: Data Analyst Associate：Power BIを使用したデータの準備、可視化、分析スキルを証明する資格です。 Certified Analytics Professional (CAP)：データアナリストの専門性を包括的に評価する資格で、業界での認知度が高いです。 IBM Data Analyst Professional Certificate：SQLやPythonを使用したデータ分析スキルを証明します。 Tableau Desktop Specialist：データ可視化ツールTableauの専門知識を示す資格です。 SAS Certified Statistical Business Analyst：統計分析ソフトSASの使用スキルを証明します。 これらの資格は、データアナリストとしての技術力と専門性を客観的に示せます。キャリアアップや転職を考えていることは、資格を取得することで有利になることもあるでしょう。 データサイエンティストにおすすめの資格 データサイエンティストにおすすめの資格には、以下のようなものがあります。一部の資格はデータアナリストと被りますが、データサイエンティストとしてもおすすめの資格としてチェックしておきましょう。 Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate：Azureプラットフォームを使用した機械学習モデルの開発と実装スキルを証明します。 IBM Data Science Professional Certificate：機械学習やPythonプログラミングなど、データサイエンスの幅広いスキルを学べます。 Certified Data Scientist (CDS) by Data Science Council of America (DASCA)：高度なデータサイエンススキルを包括的に評価する業界認知度の高い資格です。 AWS Certified Machine Learning – Specialty：AWSプラットフォームでの機械学習モデルの設計と実装能力を証明します。 TensorFlow Developer Certificate：Googleが提供する機械学習フレームワークTensorFlowの専門知識を示します。 SAS Certified AI & Machine Learning Professional：SASを使用した高度な分析と機械学習スキルを証明する資格です。 これらの資格はデータサイエンティストとしての専門性を示し、キャリア向上に役立ちます。特に機械学習や人工知能の分野でのスキルを証明したい人におすすめです。資格の取得はデータサイエンティストとしての高度な技術力と専門性を示すものであり、キャリアの幅を広げるとともに、より複雑なプロジェクトや上級職への昇進の機会を増やすことができます。 データアナリストとデータサイエンティストのキャリアパス データアナリストとデータサイエンティストは、類似した職種ですが、キャリアパスに違いがあります。データアナリストは通常、ビジネス分析や統計学の基礎から始め、データの収集、整理、分析を行います。経験を積むにつれて、より複雑な分析手法を習得し、データサイエンティストへのキャリアアップを求められることもあるでしょう。一方でデータサイエンティストはさらに高度な統計学や機械学習の知識を必要とし、データ分析のためのシステム構築や新たな分析手法の開発にも携わります。 キャリアパスとしては、業界を代表するプロフェッショナルを目指すか、経営ポジションや経営コンサルタントへの道を選択することもあります。両職種とも、継続的な学習とスキルアップがキャリアの発展に不可欠であり、新しい技術や手法を習得することで、より高いポジションへの道が開けると覚えておきましょう。 データアナリストとデータサイエンティストの年収 テクフリにて公開中の案件情報によると、データアナリストの平均単価は約79万円に対して、データサイエンティストの平均単価は約82万円となっています。 データサイエンティストは機械学習や統計モデリングなどの高度なスキルが求められることが多く、その希少性の高さからも比較的高単価の案件が多い傾向にあります。 データアナリストとデータサイエンティストの将来性 データアナリストとデータサイエンティストの将来性は非常に明るいです。データの重要性が増す現代社会において、企業はデータを活用した意思決定を求めています。そのため、データアナリストは今後ますます需要が高まり、ビジネスの各分野で不可欠な存在となるでしょう。特に、マーケティング、金融、ヘルスケアなど、データドリブンな業界では高い需要が見込まれます。 一方、データサイエンティストは、より高度な技術や分析手法を駆使して価値を創出する役割を担っています。AIや機械学習の技術が進化し続ける中、データサイエンティストの専門知識は今後さらに重要視されるでしょう。AIの導入が進む製造業、自動運転技術を開発する自動車業界、さらにはパーソナライズド医療を実現するヘルスケア分野など、多岐にわたる産業での活躍が期待されます。 また、Googleトレンドにおける検索ボリュームを比較するとデータサイエンティストの方がここ数年でより注目を浴びていることがうかがえます。 まとめ データアナリストとデータサイエンティストは、現代のビジネス環境において極めて重要な役割を果たしています。データアナリストはデータの収集・整理・分析を行い、ビジネスインサイトを提供する一方、データサイエンティストは機械学習や統計モデリングを駆使して高度な分析を行います。どちらの職種も、適切なスキルと資格を持つことでキャリアパスが広がり、将来的に高い年収を得られる可能性があるでしょう。 データアナリストやデータサイエンティストとして将来的に活躍するためには、統計学やプログラミングなどの技術スキルに加え、ビジネス課題を理解し、データから有意義な洞察を引き出す能力が重要です。急速に進化する技術に対応するため、継続的な学習とスキルアップが不可欠だと覚えておきましょう。今回紹介した内容を参考に、データアナリストやデータサイエンティストを目指してみましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

CakePHPとLaravelの違い CakePHPとLaravelはどちらもPHPで開発されたWebアプリケーションフレームワークですが、それぞれに異なる特徴があります。 CakePHPは「シンプルさ」と「迅速な開発」を重視しており、規約重視の考え方に基づいて開発されたフレームワークです。一方、Laravelは「柔軟性」と「モダンな開発体験」を提供することを目指しており、豊富な機能を持っています。 CakePHPは初心者でも扱いやすい設計がされており、短期間でのシステム開発に向いています。これに対してLaravelは、拡張性が高く複雑なプロジェクトやモダンなウェブアプリケーションの開発に適しています。プロジェクトの規模や目的に応じて適切なフレームワークを選定することが重要です。 参考：PHPのおすすめフレームワーク10選をくわしく解説【2025年最新】 テクフリでフリーランス案件を探してみる CakePHPの特徴 CakePHPは、シンプルかつ効率的にWebアプリケーションを開発できるオープンソースのPHPフレームワークです。「規約重視（Convention over Configuration）」という設計思想を強く持っており、開発者が従うべきルールやディレクトリ構成があらかじめ決められています。 主な特徴としては、「オールインワンフレームワーク」として、フォームのバリデーション、データベース操作、セキュリティ機能など、Webアプリケーション開発に必要な機能が標準で組み込まれている点が挙げられます。 メリット CakePHPの主なメリットは以下のとおりです。 迅速な開発が可能 学習コストが低い 日本語の情報が豊富 安定性が高い CakePHPは「規約重視」の思想により、開発のルールが明確です。これにより、チーム開発での認識齟齬が減り、コーディングスタイルも統一されやすいため、開発効率化や品質向上につながるというメリットがあります。 また、「bake」と呼ばれるコード自動生成機能を使えば、データベースのテーブル定義から基本的なCRUD（作成・読み取り・更新・削除）処理のコードをコマンド一つで生成でき、開発初期の工数を大幅に削減可能です。 CakePHPは、シンプルな設計とわかりやすいドキュメントが用意されているため、初心者でも比較的簡単に習得できます。長い歴史を持つフレームワークであり、安定した動作が期待できる点も特徴です。 デメリット CakePHPのデメリットは以下のとおりです。 拡張性が低い 最新の技術に対応しづらい 市場での需要が減少傾向 CakePHPのメリットである「規約重視」は、裏を返せば自由度の低さにつながります。CakePHPのルールから外れた独自の実装をしようとすると、かえって手間がかかる場合があります。 また、近年ではLaravelの人気が高まっており、コミュニティの規模やライブラリ・ツール群の発展速度ではLaravelのほうが優れているといえます。このため、最新技術への追従性や、利用できるパッケージの豊富さという点では、Laravelに比べてやや見劣りすることがある点もデメリットの一つです。 CakePHPは小〜中規模の一般的なWebアプリケーション開発には適していますが、大規模なプロジェクトや複雑な要件には不向きな場合があると覚えておきましょう。 CakePHPで作れるもの CakePHPの「規約重視」と「迅速な開発」という特徴は、シンプルで小規模な動的ウェブサイトなどのアプリケーション開発に向いています。CakePHPで作れるアプリケーションの例は以下のとおりです。 企業のWebサイト 業務システム・社内ツール ブログシステム ECサイト（小〜中規模）・予約システム 企業のWebサイトとしては、コーポレートサイトやサービス紹介サイトなど、比較的更新頻度が低く、決まった構成で情報を発信するタイプのWebサイトの開発に向いています。 また、顧客管理（CRM）システム、在庫管理システム、予約システム、社内向けの申請・承認ワークフローなど、特定の業務プロセスを効率化するためのシステムや、管理画面の開発にも向いています。 このようにCakePHPは、特に短期間での開発が求められるプロジェクトや、複雑な機能を必要としないアプリケーションに適したフレームワークです。 Laravelの特徴 Laravelは、2011年にリリースされたPHPフレームワークで、開発者が迅速かつ効率的に開発できることを目的としています。 CakePHPが「規約重視」であるのに対し、Laravelはより「設定重視（Configuration over Convention）」に近い側面も持ち合わせており、開発の自由度が高いのが特徴です。 また、「Composer」と呼ばれるパッケージ管理ツールを利用して簡単にパッケージを管理できるため、必要な機能を柔軟に追加できます。さらに、BladeテンプレートエンジンやEloquent ORMによるデータベース操作など、開発を効率化する機能が豊富に用意されている点も特徴です。 メリット Laravelのメリットは以下のとおりです。 高い開発効率と生産性 豊富な機能と拡張性 学習リソースが豊富 コミュニティが活発 モダンな開発手法との親和性が高い Laravelは、認証、キャッシュ、セッション管理、メール送信など、Webアプリケーション開発に必要な機能を標準で備えています。また、Composerを利用して簡単にパッケージを追加できるため、柔軟な開発が可能です。 また、Laravelは世界中で非常に人気があり、活発なコミュニティが存在します。公式ドキュメントを中心とした学習リソースが充実しているほか、フォーラムやSNSでの情報交換がしやすい点も特徴です。 さらに、PHPUnitをベースとしたテスト環境の標準装備、DI（Dependency Injection）コンテナなど、現代的なソフトウェア開発の手法を取り入れやすい設計になっています。テスト駆動開発（TDD）や継続的インテグレーション（CI）との連携もスムーズに行える点もメリットといえるでしょう。 デメリット Laravelには多くのメリットがありますが、いくつかのデメリットも存在します。 学習コストが比較的高め 依存関係の管理が複雑 CakePHPと比較した場合の規約の緩さ LaravelはCakePHPに比べて機能が多く自由度が高い分、フレームワーク全体の概念や提供されている機能を理解するには相応の学習時間が必要です。PHPの基礎知識に加えて、オブジェクト指向プログラミングやモダンな開発パターンへの理解も求められるため、プログラミング初心者にとってはややハードルが高いと感じることもあるでしょう。 また、メリットとしてあげた柔軟性の高さは、裏を返せば設計の選択肢が多いということです。明確なコーディング規約や設計方針がない場合、開発者によって実装方法にばらつきが出て、コードの可読性や保守性が低下する可能性があります。Laravelを使用してチーム開発をするときは、事前のルール作りが重要になると覚えておきましょう。 Laravelで作れるもの Laravelは拡張性が高いため、大規模なWebアプリケーションの開発に適しています。Laravelで作れるWebアプリケーションの例は以下のとおりです。 大規模で複雑なWebアプリケーション APIサーバー SaaS (Software as a Service) ECサイト（中〜大規模） 企業の基幹システム・業務システム コンテンツ管理システム (CMS) Laravelは、SNS（ソーシャルネットワーキングサービス）、ユーザー間のマッチングプラットフォーム、動画共有サイト、多機能な予約システムなど、高度な機能や大量のアクセスが想定されるサービスの開発に適しています。 また、サブスクリプションモデルのビジネスを展開するためのWebサービスにも利用でき、顧客管理、決済連携、機能制限など、複雑な要件にも対応可能です。 Laravelは比較的小規模なプロジェクトから大規模で複雑なシステムまで幅広いニーズに対応できる汎用性の高いフレームワークと言えるでしょう。特に、最新の技術トレンドを取り入れたい場合や、拡張性の高いサービスを構築したい場合におすすめのフレームワークです。 CakePHPとLaravelの案件情報 テクフリにて掲載中の案件情報によると、CakePHPの案件数は約20件程度、Laravelの案件数は約100件程度となっています。（2025年3月時点・非公開案件を除く） 平均単価はCakePHPが約87万円、Laravelが約80万円となっています。 Laravelはそのモダンな設計や豊富なエコシステムにより、多数の企業やプロジェクトで採用されており、特に中〜大規模な案件での利用が目立ちます。一方、CakePHPは歴史のあるフレームワークであり、安定性を重視する中小規模のプロジェクトや、既存システムの保守・運用案件で採用されることが多いです。 どちらのフレームワークも一定数の求人が存在しますが、案件の種類や求められるスキルセットに違いがある点を理解し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 CakePHPとLaravelの将来性 CakePHPは長年の実績と導入事例の多さから、今後も安定した需要が見込まれます。しかし、近年では新規プロジェクトでの採用が減少しており、Laravelや他のモダンなフレームワークにシェアを奪われつつあるのが現状です。このため、CakePHPの将来性は限定的であり、主に既存システムの保守や運用に特化した需要が続くと予想されます。 一方、LaravelはPHPフレームワークの中でも勢いがあり、今後もその人気が続くと考えられます。特に、モダンな開発手法やトレンドに対応している点が評価されており、企業や開発者からの支持が厚いです。また、Laravelのエコシステムは拡大を続けており、今後も新しいツールやパッケージが登場することで、さらに多くのプロジェクトで採用される可能性があります。 Googleトレンドにおける検索ボリュームの推移を見ても、2016年ごろからCakePHPとLaravelのボリュームが逆転していることがわかります。 CakePHPとLaravelの将来性を比較すると、Laravelの方が勢いがあると言えるでしょう。新しい技術を積極的に学びたい、さまざまな開発に挑戦したいエンジニアにとっては、Laravelのスキルは今後ますます重要になるでしょう。 CakePHPとLaravelどっちがおすすめ？ CakePHPとLaravelのどちらを選ぶべきかは、プロジェクトの規模や目的、そしてエンジニアとしてのキャリアプランによって異なります。CakePHPがおすすめのケースは、以下のとおりです。 短期間で中小規模のWebアプリケーションを開発したい場合 シンプルな設計で学習コストを抑えたい場合 既存のCakePHPプロジェクトの保守や運用に携わる予定がある場合 CakePHPは、シンプルで効率的な開発が可能なため、初心者や小規模なプロジェクトに向いています。ただし、案件数や将来性を考慮すると、長期的なキャリア形成にはやや不利な側面もあるでしょう。 一方、以下のような人はLaravelがおすすめです。 モダンなWebアプリケーションを開発したい場合 大規模なプロジェクトや複雑な要件に対応したい場合 案件数が多く、キャリア形成に有利なスキルを身につけたい場 Laravelは、柔軟性や拡張性が高くモダンな開発手法に対応しているため、幅広いプロジェクトで活用できます。また、案件数が多く単価も高い傾向にあるため、エンジニアとしての市場価値を高める可能性も秘めています。 どちらを学ぶか悩んでいる人は、実際に両方のフレームワークのチュートリアルなどに触れてみて、自分に合うと感じる方を選ぶのが良いでしょう。 最後に この記事では、PHPの代表的なフレームワークであるCakePHPとLaravelについて、それぞれの特徴、メリット・デメリット、作れるもの、案件情報、将来性、そしてどちらを選ぶべきかについて説明しました。 各フレームワークの特徴をまとめます。 CakePHP: 規約重視で迅速な開発が可能。学習コストが比較的低く、日本語情報が豊富。既存システムの保守・運用案件も多い。 Laravel: 機能豊富で自由度が高く、モダンな開発が可能。世界的に人気が高く、コミュニティも活発。新規開発案件や大規模開発に向いている。 どちらのフレームワークにも長所と短所があり、どちらが絶対的に優れているというわけではありません。重要なのは、それぞれの違いを理解して自身の目的や状況に合わせて最適なフレームワークを選択することです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

IT業界をはじめ、さまざまな分野で求められるプロジェクトマネージャーですが、「将来性があるのか？」「今後も稼げるのか？」と気になっている方も多いのではないでしょうか。 本記事では、プロジェクトマネージャーの年収・業務内容・必要スキル・活躍できる業界を詳しく解説します。 プロジェクトマネージャーとしてのキャリアを考えている方や、転職・スキルアップを検討している方は、ぜひ最後までご覧ください！ プロジェクトマネージャーの年収 プロジェクトマネージャーには、豊富な経験に加え、ITやマネジメントに関する知識や技術を持っているエンジニアが起用されることが多いです。そのため、一般のエンジニアと比べて、プロジェクトマネージャーの年収は高めになっています。 テクフリにて公開中の案件情報によると、プロジェクトマネージャー（PM）のフリーランス案件の平均月単価は約97万円となっており、年収に換算すると約1,100万円となります。 あくまでフリーランスのプロジェクトマネージャーとして稼働する場合の例ではありますが、単価感の参考にしていただけると幸いです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる プロジェクトマネージャーの将来性 プロジェクトは今後もあらゆる業界で進行し続けるため、プロジェクトマネージャー（PM）の需要は今後も安定していると言えます。特に、大規模プロジェクトを成功に導く優秀なPMは、引く手あまたの存在です。 近年ではAIによる業務の自動化が進んでいますが、PMの役割すべてをAIが代替する可能性は低いでしょう。リーダーシップや意思決定、チームの調整力といった人間ならではのスキルが求められるためです。 PMへのキャリアパスとしては、プログラマーやシステムエンジニアとして経験を積み、プロジェクトリーダーを経てPMへとステップアップするケースが一般的です。その後のキャリアは、大きく2つの方向に分かれます。 専門性を高めて大規模プロジェクトを統括する ITコンサルタントとして経営課題の解決に携わる 特にITコンサルタントは、システム開発の最上流工程を担当し、顧客の課題をITで解決する専門家として活躍します。独立し、複数の企業を支援するケースも少なくありません。 また、ITコンサルタントの平均年収は、PMの高収入層をさらに50万～100万円ほど上回ることもあります。いずれのキャリアを選択しても、優秀なPMやITコンサルタントは、あらゆる業界で高く評価されるでしょう。 プロジェクトマネージャーの仕事内容 プロジェクトマネージャーは、システム開発プロジェクトにおける責任者として、プロジェクトの立ち上げから予算や工数の計画、そして実行など、プロジェクトを遂行する際に必要なあらゆることを担当します。 PMBOKによれば、5つのプロセスグループがあります。 立ち上げのプロセス 計画のプロセス 遂行のプロセス コントロールのプロセス 終結のプロセス *PMBOK（Project Management Body of Knowledge）は、PMI（Project Management Institute）が作成した、プロジェクトマネジメントの基礎知識体系です。 具体的には、プロジェクトの立ち上げ段階では、クライアントの課題をヒアリングし、システム開発の目的や盛り込むべき機能や性能について明確にする要件定義を行います。その要件定義に基づいて、予算や納期などの取り決めを行います。 そこからプロジェクトの計画を作成します。開発全体を作業工程に応じて分割し、開発に必要な工数を決め、スケジュールを作成していきます。リスクなどの検討も行います。必要な作業環境を整備し、作業担当者を決め、プロジェクトを始動させます。 その後は基本的にはプロジェクトの進捗状況を定期的に確認しつつ、スケジュールどおりにすすめていきます。この部分は一番プロジェクトマネージャーらしく、イメージしやすい部分でしょう。ただ、プロジェクトに変更やトラブルはつきものです。こういった事柄に対してその都度臨機応変に対応し、なんとかQCDを保ち続けていきます。 プロジェクトが完了したらレビューを行い、プロジェクト完了報告書をまとめます。 プロジェクトマネージャーに必要なスキルや資格 必要なスキル プロジェクトマネージャーはプロジェクトに関する広汎な領域を担当するため、多種多様な能力が要求されます。 確かなITスキルと豊富な開発経験はもちろんのこと、交渉や社内調整を行うコミュニケーションスキル、さらにリーダーシップなども備えている必要があります。 マネジメント能力 まずはプロジェクトの予算や進捗、メンバー間の調整などを把握するマネジメント能力がが欠かせません。冒頭でも触れた、QCD管理のスキルです。 PMBOKによれば、9つのマネジメントがあります。 統合マネジメント スコープマネジメント タイムマネジメント コストマネジメント 品質マネジメント 人的資源マネジメント コミュニケーションマネジメント リスク・マネジメント 調達マネジメント コミュニケーション能力 クライアント、プロジェクト参加メンバー、その他社内外の関係者との連絡役・調整役としての高いコミュニケーション能力が必要です。 クライアントからの急な仕様変更の要請に対応したり、メンバーの士気や体調にも考慮したり、社内からメンバーや予算を獲得したりなど、八面六臂の活躍を求められます。 立場の異なる2者間での対立の調整役にならなければいけない場面もあるかもしれません。人の意思や感情を読み取り、上手にコントロールできる能力が必須といえます。 ITスキル ITスキルも求められます。たとえば、システムの使用目的や使用状況を勘案するとどのような技術を用いてシステムを構築すべきか、開発や実装の難易度を考慮するとどのくらいの工数になりそうか、などの判断をする際に必要になるような知識や経験です。俯瞰的なITスキルと言えるかもしれません。 システム開発関連技術の最新トレンドをフォローしておくことも大事です。 もちろん、具体的なプログラミングや機器設定などの現場レベルでのITスキルも、あればあったほうがいいでしょう。いわゆるプレイングマネージャーも珍しくありません。 リーダーシップ・人間力・精神力 プロジェクトに参加するメンバーを統率するスキルも求められます。この人についていこう、この人のためにがんばろう、と思わせる、ある種のカリスマ性のような能力ともいえます。 また、プロジェクトが予期せぬトラブルに見舞われたときにも冷静に対応し、プロジェクトの成功に向かって導いていく強い人間力や精神力が必要になることもしばしばです。 その他のスキル 多くの書類を作成したり、連絡事項を伝達したりします。文書作成などを効率的に行える事務処理能力が必要です。 会議などの場面で関係者間で情報を共有することも頻繁なため、プレゼンテーション能力も求められます。 プロジェクト全体を見渡し、隠れたリスクや課題を発見し解決する危機察知能力もあるとよいでしょう。 関連する資格 何らかの資格を保有していなければプロジェクトマネージャーの仕事ができないわけではありません。ただ、プロジェクトマネジメントの基本を一通り学べるのと、対外的に能力を証明できる材料になるという2点において、資格を取得する意味があります。資格取得が社内的に昇格の条件になっていたり、転職の際にプラス材料になることもあります。関連資格を2つご紹介します。 PMP試験 PMP試験は、米国の非営利団体であるPMIによって実施されている、プロジェクトマネジメントの国際資格です。プロジェクトマネジメントスキル評価の国際基準といえる資格で、試験問題はPMBOKの内容に沿って出題されます。 なお、受験料がやや高めです。 プロジェクトマネージャー試験（PM） プロジェクトマネージャー試験は、情報処理技術者試験のひとつです。合格すれば、システム開発プロジェクトにおける基本的なマネジメント知識を保有している証明になります。 試験は、午前Ⅰと午前Ⅱ、午後Ⅰと午後Ⅱの4つあります。午前Ⅰと午前Ⅱはマーク式の四肢択一問題、午後Ⅰは文章問題です。最後の午後Ⅱがなかなかの難関で、2時間で2,000～3,000文字程度を記述する論述問題です。プロジェクトマネージャーとして経験した実例をふまえて論述する、というものですが、架空の設定でかまいません。 まとめ プロジェクトマネージャーについて見てきました。 プロジェクトマネージャーは、プロジェクトの先頭に立ってプロジェクトの一連の工程をマネジメントする仕事です。システム開発に関連する広汎な知識と豊富な経験が要求され、その差配がプロジェクトの命運を左右します。 年収が高くやりがいもある仕事ですが、未経験からいきなりプロジェクトマネージャーというのはかなり難しいです。ITエンジニアとしてキャリアアップしていった先の将来的な目標のひとつとして意識しておくとよいかもしれません。 テクフリでフリーランス案件を探してみる