IT業界には「○○エンジニア」という名前の職種が数多く存在し、それぞれが微妙に異なる分野を担当して仕事に取り組んでいます。各分野の専門家として活躍しているエンジニアも多くいますが、初心者からするとエンジニアの職種名と仕事内容が一致せず、ピンと来ないこともあるかもしれません。 そこで今回は、エンジニア系職種の中でも「汎用機系エンジニア」と呼ばれる職種について詳しく見ていきます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 汎用機系エンジニアとは 職種名にもなっている「汎用機」とは、IT業界における「汎用系コンピュータ」のことをさします。汎用系コンピュータというのは、大企業や官公庁などで使われる、大型で高性能なコンピュータのこと。映画やドラマでよく登場するような、四角くて黒い大きなコンピュータが何台も並んでいるシーンを想像するとわかりやすいかもしれません。 汎用機はマルチタスク処理が得意で処理能力も段違いのため、大量のデータ処理を行うのに向いています。金融業界や流通業界をはじめ、さまざまな業界の大手企業で導入され、日々膨大なデータ処理を行っています。 IBMや富士通、日立製作所などのメーカーが汎用機の制作を行っていますが、私たちが普段使っているPCとは異なり、内部設計もハードウェアも、OSも含めてメーカー独自のものを利用しているという特徴があります。 WindowsPCであれば、たとえメーカーが違っても基本的な操作は同じで、画面の大きさやキーボードの配置が違うだけ…というのが私たちがパソコンに対して抱いているイメージだと思います。 しかし汎用機の場合、Windowsのように統一されたOSを用いているわけではないため、汎用機を扱う際には特殊な知識や技能を必要とします。 また、汎用機は私たちが普段使っているPCと比べて、販売価格や維持コストも段違いという特徴もあります。導入費用やランニングコストの高さから、なかなか中小企業で導入するというのは難しく、ほとんどが大企業で用いられています。 そんな汎用機上で動作するシステム開発を行うのが、汎用機系エンジニアの役割です。COBOLを始めとする開発言語を用いて、専門知識と技術を活かした開発を行うのが特徴です。 クライアントになるのが各業界を代表するような大手企業ばかりですので、エンジニアに対する責任が大きく、求められる技量も高まります。個人情報を扱うことも珍しくありませんし、自治体や省庁で使われたりすることから、社会的な意義も大きいポジションです。 大企業の内部で意味ある仕事に携われるという意味では、エンジニア系職種の中でもやりがいはトップクラス。自分の技術をフル活用して、社会に貢献したいと考える人に向く仕事といえます。 ただし、技術の進歩によってコンピュータの小型化・高性能化が進んでおり、大型コンピュータではなくパーソナルコンピュータ（PC）が用いられるシーンも珍しくなくなっています。汎用機が完全に姿を消すことは考えにくいですが、今後需要が減る可能性があることは考慮しておかないといけません。 気になる年収は 汎用機系エンジニアの年収は、20代で約500万円、30代で約550万円、40代で約600万円弐達するというデータがあります。汎用機系エンジニアとして活躍するには欠かせないのがCOBOLという言語ですが、COBOLを習得する若い人材はそれほど多くありません。 したがって、COBOLの開発経験を持っているというだけで、企業から重宝され好条件を提示されるということもあるようです。汎用機系エンジニアの数は減少傾向にありますが、企業からの求人は横ばいを続けています。 今後高齢化した汎用機系エンジニアが退職して、人材が不足することになればこれ以上の年収を得ることも可能になるでしょう。汎用機系エンジニアとしての技術は長く通用するスキルでもあるため、安定して稼ぎ続けられることも魅力です。 また、汎用機系エンジニアは開発を請け負う企業の業務内容を深く理解することが求められます。経験を重ねれば重ねるほど業界についての知識が蓄積され、クライアント企業の事業を理解するスピードも向上していくはずです。 したがって、汎用機系エンジニアの場合は若手よりもベテランのほうが転職では有利とされます。年を取ってもエンジニアとして活躍し続けられるというのは、長く安定して働きたいと考える人には大きなメリットとなるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 必要な技術/資格 汎用機系エンジニアとして活躍するために不可欠なスキルとして、まずは開発言語であるCOBOL・Java・FORTANをマスターする必要があります。また、汎用機はメーカーによってハードウェアもOSも異なってきますので、メーカーごとの汎用機の特徴や長所・短所を踏まえて開発を行うスキルも求められます。 1つのメーカーの汎用機で開発経験があっても、次のプロジェクトでは別のメーカーの汎用機を扱うとなった場合、またそのメーカーについての勉強から入る必要があります。それぞれの開発環境に応じて、柔軟性ある開発を行うスキルがなければ、市場で評価されるエンジニアになることは難しいでしょう。 なお、「これがなければいけない！」という資格はありませんが、経験がものをいう職種のため、経験年数が長ければ長いほど評価されます。ですので、これから汎用機系エンジニアを目指したいと考えているなら、開発言語の習得に力を入れることももちろん大切ですが、少しでも早く実務経験を積むことをおすすめします。 将来性は？ 汎用機系エンジニアが扱う汎用機は、PCが普及し始めた数十年前から「もうすぐ需要がなくなる」といわれてきた存在です。「もうすぐ不要とされるだろう」と予想されていましたが、今なお現役で動き続けています。 オープン系が主流となっている現在において、汎用機系のエンジニアの需要は減少しつつあります。しかし、それ以上のスピードで汎用機系エンジニアの供給が減少しているのも事実です。 全体として市場は縮小傾向にあるものの、やや供給が少なくバランスが取れていない状況となっているわけですね。ということは、今から汎用機系エンジニアを目指して勉強すれば、職場は選び放題となる可能性も十分あります。 また、長く使われてきた汎用機には、高い堅牢性と信頼性が備わっているため、今後完全に世の中から消失するというのは考えにくいです。今からキャリアを積んでおけば、長く安定して稼ぎ続けることもできるでしょう。 汎用機系エンジニアは普段の業務を通じて、大手企業の業務を理解し、クライアントとのコミュニケーションを重ねる機会があります。その経験はコンサルタントとして独立する際に役立ちますので、将来はITコンサルに携わりたいと考えている人が最初のキャリアとして選ぶ職種としては、高い将来性が期待できるといえるでしょう。 まとめ：市場は縮小傾向 汎用機系エンジニアは、主に大手企業で使われている大型コンピュータにおけるシステム開発を行う職種です。クライアントに大企業が多く、官公庁とも多く取引を行うためやりがいがはっきりと感じられる仕事でもあります。 その一方で、汎用機系エンジニアが活躍できる市場は縮小傾向にあり、もしかすると近い将来に汎用機が消滅し、汎用機系エンジニアの需要も消失してしまうかもしれません。もし汎用機系エンジニアとしてのキャリアを積みたいと考えるなら、今すぐに行動を起こすことが賢明といえます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

Webデザイナーとは，Webサイト制作のデザイン性を向上させるために欠かせない職種です。 具体的な役割としてはコーディングやWebサイトのレイアウトの取り決め、ロゴやアイコンなど画像の作成だけでなくその配置まで担当します。 そのためイラストレーターやPhotoshopなどデザイナーとしての定番のソフトに関するスキルだけでなく、マークアップ言語の習得も求められます。 基本的に必要となるプログラミング言語としてはHTML、CSS、そしてJavaScriptなどがあります。 現場によってはPHPなど他のプログラミングスキルがあることで重宝される可能性も高くなりますが、基本的に高度な作業はエンジニアが担当します。 そのため一般的なWebデザイナーとして転職を目指す場合は、そこまで高度なスキルは必要とされません。 しかしWebデザイナーとしてスペシャリストを目指すなら経験や実績に合わせてJavaScriptやCSSも一定以上のスキルが必要です。 またWebデザイナーはコミュニケーションスキルも求められます。 なぜなら一般的にWebサイトの制作はクライアントや営業、エンジニア、マーケティング担当などプロジェクトに関わる様々な職種の人々とコミュニケーションをとりながら進めていくものだからです。 そしてWebデザイナーはエンジニアほど人手不足な職種ではないため、独立するとなるとクライアント企業との信頼関係の構築が重要です。 日々の業務と通して高いコミュニケーションスキルを身につけることができれば、将来Webデザイナーとして独立する際にも活かすことができる強みの一つになるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Webデザイナーの需要がある業界は？ Webデザイナーの需要が最もある業界はIT/Web業界です。 Webサイト作成は企業がコーポレートサイトを作成するだけでなく、キャンペーンや企画、新規事業の立ち上げなど様々なタイミングで必要です。 そのためWebサイト制作やWebコンサルティングなどの事業に関連するWeb業界は、Webデザイナーの一定の需要があります。 そしてWebデザイナーは広告業界でも一定の需要を見込むことができます。 なぜならWeb業界の広告代理店や制作会社にとってWebデザインはデジタル広告の制作に欠かせない技術となるからです。 美容・健康業界や建築業界などその他の業界でも、web制作部門を内製化しているケースもあるため、Webデザイナーが活躍できる業界は多岐にわたります。 しかし大手企業でもキャンペーンページのWebデザインなど専門的なWebサイト制作は外部のIT企業に委託しているケースが少なくありません。 このような背景からもWebデザイナーの需要が一定以上保たれている業界はIT/Web業界になるといえるでしょう。 Webデザイナーの将来性は？ 需要は今後も続くのか 経済産業省の資料「IT関連産業の給与等に関する 実態調査結果」によると、2020年のIT人材の需要は92.3万人。 それに対して不足する人数は36.9万人とされています。 そして2020年から10年後の2030年にはIT人材の需要は85.7万人、それに対して不足する人数は78,9万人とされています。 この数字から分かることは、2030年は現在よりもIT人材として必要とされる人数は減少することです。 しかし不足する人材の人数は約40万人増える予測となっています。 需要は供給とのバランスとなるため、人口減少社会となっている国内の状況から考えても、IT人材の需要は高くなっていく可能性が高いといえるでしょう。 そして5Gの開始など2020年はIT業界にとっては追い風となる社会的な変化もあります。 このようなことを考慮すればWebデザイナーは将来性があり、今後も需要は続く可能性が高いと考えられます。 参考：経済産業省 商務情報政策局 情報処理振興課「IT分野について」 Webデザイナーの需要を高めるスキルとは？ Webデザイナーは将来性がある職種であることは前述の通りですが、年齢を重ねても社会から必要とされ続ける人材になるためには高いスキルを身につけることが欠かせません。 実際にWebデザイナーのフリーランスとして独立した場合、案件を受託するためには過去の実績や人間関係も重要ですが、その前提にはWebデザイナーとしてのスキルを有していることが必要となるからです。 ではWebデザイナーの需要を高めるスキルにはどのようなものがあるのでしょうか。 ここからは、Webデザイナーの需要を高めることに有用なスキルについて見ていきましょう。 コーディングスキル WebデザイナーにとってWebページのレイアウト調整に関するコーディングスキルは欠かせないスキルです。 コーダーとWebデザイナーで職務内容を明確に分けている現場も存在していますが、Webデザイナーとして長く活動すればコーディングに携わる機会は少なくありません。 HTML、CSSを駆使したコーディングスキルはキャリア形成の早い段階で身につけておくことをおすすめします。 Photoshop、Illustrator の操作スキル PhotoshopとIllustratorの操作スキルはWebデザイナーとして活動する上での最重要ともいえるスキルの一つです。 PhotoshopとIllustratorは上級者向けの機能も使いこなせることができれば、表現の幅を広げることにもつながります。 Photoshop、Illustratorの新しいバージョンや機能が公開された時は、情報をチェックしてスキルの向上に励みましょう。 UI/UXとデザインに関するスキル Webサイトのデザインは、ただオシャレであることやコンセプトを表現するだけでは意味がありません。 特にネットショップやキャンペーンサイトは商品の購入や会員登録など明確な目的を持って運営されます。 そのためWebデザイナーとして活動するなら、UI/UXに関する理解とデザインスキルが大切です。 UIとはユーザーインターフェースのことで、主にユーザーが操作する(触れる)ことを意識したデザインをすることを意味しています。 例えばボタンのサイズや色、位置やデザイン、フォントなどをユーザーの立場になって考えるようなことも含まれています。 UXとはユーザーエクスペリエンスのことであり、ユーザーがWebサイトに訪れて体験すること、経験すること全般を意味します。 そのため前述のUIも含まれた概念となっており、ネットショップであればトップページから商品紹介ページ、購入ボタンから決済までの操作のしやすさや分かりやすさなど。操作性まで考えてデザインを作ることを意味しています。 UXを高めるためには商品購入までの顧客の心理状態や関心について考えることも必要となるため、コピーライティングや販売に関連した心理学を学ぶことも、スキルを高めることに役立つといえるでしょう。 JavaScriptなどフロントエンドに関するスキル JavaScriptはWebサイトの動的なデザインを表現する際には欠かせないプログラミングスキルです。 またその他フロントエンドに関するプログラミングスキルを身につけることができれば、Webデザイナーだけでなくフロントエンジニアとしての役割も担当できるようになるため、より市場価値が高いIT人材を目指すことができるようになります。 JavaScriptは近年、オンラインスクールや動画コンテンツ、学習サイトなど学習環境が整ってきているため、プログラミング未経験者でも習得を目指すことは難しくありません。 【まとめ】高い報酬の案件の需要があるのは一定以上のスキルを身につけたWebデザイナーに限られる Webデザイナーの需要が今後も見込めることは間違いありませんが、スキルがなければ満足な報酬を期待できません。 実際に東京など大都市以外の求人に目を向けると、非正規雇用として低い単価でWebデザイナーが募集されているケースは少なくありません。 そのためWebデザイナーとしてある程度の高い単価の案件を受注する、もしくは転職するためには一定以上のスキルを身につけることが欠かせません。 実際にコーディングスキル、JavaScriptなどプログラミングスキルの有無やWebサイト制作におけるディレクション経験の有無は、提示される報酬や転職を目指せる求人・案件に大きく影響します。 Webデザイナーとして今後も長く活躍することを考えるなら、スキルアップは重要なテーマのひとつだといえるでしょう。 独学だと少し不安だという場合には、デザインスクールなどを活用してみるのもおすすめです。 参考：日本デザイン｜WEBデザインの知りたい！知りたかった！が見つかる情報サイト テクフリでフリーランス案件を探してみる

iPhoneやiPad向けのアプリ開発といえば、長らくMac提供の公式開発言語であるObjective-Cまたは、Swiftでした。 しかし、ここ数年、クロスプラットフォームアプリの開発技術が次々と確立し、Objective-CやSwift以外のプログラミング言語でiOSアプリ開発するのが当たり前になりつつあります。 今回は、改めて、Objective-CとSwiftの特徴を整理すると同時に、この二つ以外の、iOSアプリ開発が可能なプログラミング言語（クロスプラットフォーム環境）についてもご紹介したいと思います。 テクフリでフリーランス案件を探してみる iOSアプリとは？ 改めて説明することではないかもしれませんが、iOSアプリについて、確認しておきましょう。 iOSアプリとは、その名の通り、iOS上で動くアプリのことです。iOSが搭載された機器は、Macから発売されたiPhone・iPad・iPod touch・Apple TVなどが挙げられます。ライバルのAndroidは様々なメーカーのスマホに搭載されていますが、iOSはMacから発売されたハードウェアにしか搭載されていません。 ちなみに、パソコンでもまったく同じことが言えます。Windowsが様々なメーカーのパソコンに搭載されているのに対して、macOSはMacBookやiMacなどのMac製品にしか搭載されていません。iOSもmacOSも純粋なシェア率だと、ライバルに負けていますが、一部の熱心なファンを獲得することに成功しています。 さて、話を戻すと、iOSはいわゆるUnix系OSで、実はパソコン用のmacOSをスマホ用に最適化したものです。ところが、長らくiOSアプリはmacOS上で動作できませんでした。 しかし、2019年秋にリリースされた、『macOS Catalina』から、ついにmacOS上でiOSアプリの動作が可能になりました。そして、2022年秋にリリースされた最新の『macOS Ventura』でも同じく動かすことが可能です。つまり、2023年現在、iOSアプリは、macOSアプリと呼ぶこともできるのです。 関連記事：iOSエンジニアの仕事内容や必要なスキルとは？【年収や将来性・案件情報を徹底解説】 iOSアプリの種類 一口にiOSアプリと言っても様々な種類があります。iOSアプリは大きく次の3つに分類されます。 ネイティブアプリ ハイブリッドアプリ クロスプラットフォームアプリ ネイティブアプリは最も一般的なiOSアプリであり、主にiOSのみでしか動かないアプリを指します。AndroidやWindowsなど他のOSでは動かすことができません。 ネイティブアプリはiOS専用に作られるため、iOSの機能をフル活用できるのがメリットです。反面、Androidアプリも別に作らなくてはいけないため、開発の手間がかかるのがデメリットです。ほとんどの場合、iOSアプリとAndroidアプリは両方リリースするため、片方ずつ作るというのは効率が悪く、ネイティブアプリ開発を避ける企業も多くあります。 一方でハイブリッドアプリは、Webアプリを開発する技術によって、iOS・Androidアプリを開発しています。OSごとに開発を行う必要がないため、開発工数を減らせるのがメリットです。反面、iOS用に最適化させていないため、iOSで動かした場合動作が遅くなる可能性もあります。 クロスプラットフォームも同じく、OSごとに開発を行わなくても、1種類の言語で全て開発できる技術のことです。ただ、ハイブリッドアプリとはやり方が異なります。 クロスプラットフォームアプリの場合、1種類の言語で開発し、それをiOSやAndroid用の言語に変換することで、複数OSに対応させているのです。こちらのやり方の方が、アプリの性能を落とさずに済みます。そのため今後は、クロスプラットフォームアプリが主流になると予想されます。 iOSアプリ開発に必要な環境 iOSアプリ開発を行う際に必要なものは次の通りです。 Macパソコン ネット環境 Apple ID iOSアプリの開発言語 iOSアプリの開発環境 Macのパソコンは必須です。WindowsではiOSアプリの開発は難しいです。 iOSアプリの開発言語は、次のようなものが該当します。 Objective-C Swift JavaScript Python Kotlin Objective-C・Swiftはネイティブアプリ、その他はクロスプラットフォームアプリ開発に活用されています。iOSアプリ開発を行う際にはいずれかの言語を習得しなくてはいけません。 各言語にはそれぞれメリット・デメリットがあります。後ほど詳しく解説しますが、先に結論だけお伝えすると、JavaScript・Python・Kotlinのいずれかがおすすめです。 iOSアプリの開発環境の中で多く使われているのはXcodeです。XcodeはApple社公式の統合開発環境であり、ネイティブアプリを開発するなら必須と言えるでしょう。初心者でも使いやすいように設計されているうえに、コード編集機能・テスト機能なども充実しています。無料でこれだけの機能が使えるのが、Xcodeが広く普及している理由でしょう。 ただし、Xcodeではクロスプラットフォームアプリは作ることができません。クロスプラットフォームアプリを作るなら、FlutterやReact Nativeなど他の開発環境が必要です。FlutterやReact Nativeの詳しい仕様についても後述します。 開発にはどの言語がいいのか Objective-C まずは、基本の基本である、Objective-Cから見ておきましょう。 Objective-Cは、その名前があらわす通り、「オブジェクト指向を取り入れたC言語」です。C言語にオブジェクト指向を取り入れたプログラミング言語としてはC++もありますが、オブジェクト指向への対応法が異なるため、コーディング方法に差異があります。 C言語の後継として生まれたので、本来、汎用プログラミング言語として、多様な環境で利用できるだけのポテンシャルを持つObjective-Cなのですが、残念なことに、macOSとiOS、そして、それらのご先祖様にあたるNeXTというOSの専用プログラミング言語と化しています。 筆者はObjective-Cを悪い言語だと思いません。しかし、1984年リリースと歴史が長い分、いまどきのモダンなプログラミング言語よりも、習得難易度が高く、しかも、macOSとiOSの専用プログラミング言語状態のため、応用が利かないという、どうにもならない弱点を抱えています。 2023年現在Objective-Cは新規のアプリ開発でほとんど使われていません。また、Objective-Cで稼働している既存アプリも、他言語に改修する動きが広がっています。 iOSアプリ開発のためにObjective-Cを極める必要は薄くなったと感じます。 Objective-Cの案件を探してみる 開発にはどの言語がいいのか Swift Swiftは歴史あるObjective-CにかわるmacOSやiOSの公式標準開発プログラミング言語として、2014年にMacから発表されたプログラミング言語です。 従来のObjective-Cと共存ができるのですが、世代が異なるため、Swiftにあって、Objective-Cにない機能があるなど、共存させようとして苦労している開発者が多数です。また、SwiftとObjective-C間のデータのやり取りのところで、バグを起こしてしまった、という話もよく聞きます。基本的には併用しないのがベターです。 伝統のObjective-Cと革新のSwift、どちらを選択するかですが、Swiftの方がObjective-Cより習得難易度が低いため、いまからプログラミング言語を学ぶのであれば、Swiftの方が良いという意見が多数です。 ただし、Swiftは毎年バージョンアップが行われており、今後、Python2.0とPython3.0のような「破滅的な仕様変更」が起きる可能性もあります。また、iOSアプリ開発分野では、後述するその他の言語も注目されており、Swiftを使わなければいけないことはありません。 iOSアプリ開発でSwiftの利用が必須でなくなった今、やはりiOSアプリ開発のためだけにSwiftを極める必要は薄くなったと感じます。 Swiftの案件を探してみる 開発にはどの言語がいいのか その他の言語 繰り返しになりますが、長らくiOSアプリの開発は、公式開発言語であるObjective-Cまたは、Swiftでしたが、現在は、クロスプラットフォーム開発環境を整えることで、Objective-CやSwift以外のプログラミング言語で、iOSアプリとAndroidアプリを同時開発できるようになっています。 という訳で、クロスプラットフォーム開発環境と、その開発環境で利用できるプログラミング言語をご紹介いたします。 ①React Native Facebookが公開しているオープンソースのモバイルアプリケーション用フレームワークです。iOSアプリとAndroidアプリの両方の開発ができ、開発元のFacebookはもちろん、メルカリも採用しているようです。 対応プログラミング言語としては、JavaScript, Java, C++, Objective-C/Objective-C++, Pythonになります。オープンソースということで、インターネット上での情報も多く、利用がしやすいクロスプラットフォーム開発環境です。 ②Visual Studio Microsoftの統合開発環境（IDE）であるVisual StudioでもiOSとAndroidのクロスプラットフォーム開発が可能です。iOSとAndroid以外にはWindowsアプリにも対応できます。 Visual Studioは対応言語が多く、C/ C++、Visual Basic、C＃、F＃、JavaScriptさらには、プラグインを適用することでPythonやRubyにも対応しています。 ちなみに、MicrosoftはXamarinというクロスプラットフォーム用のライブラリやフレームワークを開発していた会社を2016年に買収しています。 ③Kotlin/Native Androidの公式開発言語である、KotlinでiOSアプリとAndroidアプリを同時開発することができる技術がKotlin/Nativeです。 Kotlin/Nativeの概要としては、Kotlinで作成したソースコードをiOSアプリ、Androidアプリ向けにコンパイルする技術です。この二つ以外にも、macOSアプリ、Windowsアプリなどにもコンパイルすることができます。 ④Flutter（Dart） Flutterは2018年にGoogleがリリースしたフレームワークです。 Flutterでは同じくGoogleが開発したDart（ダート）という言語が使われています。Dartは元々マイナーな言語でしたが、Flutterで動かせる言語として注目されるようになりました。文法はJavaScriptに似ており、JavaScript履修者なら習得は容易です。 Flutter（Dart）を使うことで、iOS・Android・Webアプリ全てが作れてしまいます。以前はドキュメントが少なく勉強しにくいのが難点でしたが、最近は優秀さが認められるようになったことで、日本語のドキュメントも充実してきました。 結局何がいいの？ 自身のスキルや、キャリアプランにもよると思いますが、プログラミング初学者の方が、これから、iOSアプリ開発のためにプログラミング言語の学習を始めるのであれば、習得難易度と、将来性の観点から次の三つのプログラミング言語がベターだと思います。 ・JavaScriptまたはPython（React Native） ・Kotlin（Kotlin/Native） 公式開発言語であるSwiftやObjective-Cはどうなの？と聞かれると、正直、イマイチです。 理由としては、どちらのプログラム言語も上の三つより習得難易度が高く、実質、iOSアプリとmacOSアプリ開発専用プログラミング言語にとどまっているからです。それでもあえて、公式開発言語で開発したいとお考えであれば、Objective-Cの方がおすすめです。 Objective-Cは習得難易度という意味で、iOSアプリ開発ができるプログラム言語の中で、もっとも難しいプログラミング言語だと思います。特に、モダンなプログラミング言語なら、自動で行ってくれるメモリ管理も、自らで行わなくてはならないのは、初心者には難しいことだと思います。しかし、技術の幅を持たせるために、苦労して学ぶ価値があります。 まとめ：クロスプラットフォーム開発が当たり前の時代に クロスプラットフォーム開発されていない純粋なiOSアプリは、iOSのシェアと命運を共にすることになります。 そう考えたとき、近年、iOSのシェアがAndroidに押されつつあるうえに、中国のスマホメーカーであるHUAWEIが新たなスマホ用OS『Harmony OS（鴻蒙OS）』を開発・市場投入するなど、iOSの先行きに暗い影を落としそうな、ネガティブなニュースが続いているのが実情です。 もちろん、多くの新機能が追加され作業効率化に貢献してくれる『macOS Ventura』の登場や、毎年盛り上がりを見せる新型iPhoneSEの登場など、暗いニュースばかりではありません。iOSは一定の人気を保っているのは間違いありません。 しかし、今後は、Objective-CとSwiftで「Androidでは動かない純粋なiOSアプリ」を開発することは、まず推奨されないでしょう。特にビジネスでスマホアプリを開発するのであれば、なおさら、効率アップのためにクロスプラットフォームでの開発です。 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序文：人工知能の研究と共にLISP(リスプ)も進化 今回はLISP(リスプ)というプログラミング言語に関して歴史を交えて、ご紹介します。LISP(リスプ)は1958年にジョン・マッカーシー氏によって考案された高級言語の一種です。当時は低水準言語であるアセンブリ言語が開発として中心的に使われており、高級言語はメインとして使われてはいませんでした。LISP(リスプ)は高級言語としてFORTRANに続いて2番目に出てきたプログラミング言語です。 このLISP(リスプ)はFORTRANと似て計算処理を得意としたプログラミング言語で、計算機科学などの計算処理が重い分野で主に使われることになります。また、計算処理を得意としているので、人工知能などの先進的な分野でも使われるプログラミング言語となります。 LISP(リスプ)の考案者であるジョン・マッカーシー氏はアメリカ合衆国で活躍した計算機科学および認知科学の分野で活躍した科学者です。実は人工知能研究の第一人者であり、人工知能（Artificial Intelligence）という言葉を1956年のダートマス会議で初めて提唱した方です。 ジョン・マッカーシー氏はカルフォルニア工科大学で数学の学士号を取り、その後はプリンストン大学へ入学し、数学のPh.Dを取得しました。その後にダートマス大学の助教授になり、マサチューセッツ工科大学に移り、その後にスタンフォード大学で教授になりました。 その後は人工知能の研究を主に続け、その研究にはLISP(リスプ)が用いられていました。そうして、人工知能の研究と共にLISP(リスプ)も進化していきました。 LISP(リスプ)の特徴として計算処理を得意としたプログラミング言語と述べましたが、他には型を定義しなくても良い動型言語である・コンパイルなしで実行ができるという特徴があります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる LISP（リスプ）の誕生：数学におけるラムダ計算をするためのプログラミング言語 LISP(リスプ)は1958年にジョン・マッカーシー氏によって考案されました。LISP(リスプ)が考案された目的は数学におけるラムダ計算をするためのプログラミング言語を開発するためでした。 その後に実際に開発が進み、1960年にLISP(リスプ)内で様々な方言が生まれました。方言がたくさん生まれるということは多くの開発者にLISP(リスプ)が支持されているということになります。しかし、当時のLISP(リスプ)は言語に関する仕様が数多くあり、汎用性が失われてしまうので、一度書いたプログラムがコンピューターによっては実行できないというリスクがあります。そこで、LISP(リスプ)を標準化するための動きが出始めます。 まず1975年にLISP(リスプ)の方言であるSchemeが出ます。マサチューセッツ工科大学のAIラボにてジェラルド・ジェイ・サスマン氏とガイ・スティール・ジュニア氏によって設計がなされました。このSchemeは静的スコープであることが大きな特徴となっています。 また、もう一つのLISP(リスプ)の方言としてCommon LISP(リスプ)が1984年、1994年にANSIによって標準化されました。1994年の標準化では、「ANSI X3.226-1994 American National Standard for Programming Language Common LISPCommon LISP」というCommon LISPの標準仕様が出版されました。 ただ、1984年の標準化に比べて、1994年ではその他のプログラミング言語が台頭したこともあり、LISP(リスプ)はあまり使われなくなってしまいました。 ▼ LISP（リスプ）の特徴 Common LISP(リスプ)は提案された機能は原則すべて盛り込むといった方針なので、多機能であることが大きな特徴となっています。Schemeは逆に本来のLISP(リスプ)の機能を元にしているので、シンプルさが特徴となっています。 そして、実際に開発に用いるとなった場合に、手軽に開発がしやすいのがScheme、様々な機能を元に実装をしたい場合はCommon LISPといった使い分けがなされています。 LISP(リスプ)2大方言であるCommon LISPとSchemeは現在でもメインで使用される方言です。これら2つの標準化された方言を軸として、LISP(リスプ)は発展をしていきます。 LISP（リスプ）の黎明期：一部の開発者から支持される 1980年代以降はCommon LISPとSchemeが標準化としてLISP(リスプ)内の主流な方言となっていましたが、同時に数多くの方言が登場しました。LISP(リスプ)は1980年代以降、他のプログラミング言語の台頭があり、あまり使われなくなってきましたが、2000年代や2010年代に入っても新しい方言が登場しています。 それだけ一部の開発者からは支持されているプログラミング言語であり、実際に方言が開発されています。実際にCommon LISPとScheme以外の方言だと1994年に登場したRacketや2007年に登場したClojureが有名です。 RacketはLISPの方言であるSchemeから派生して登場した方言です。Webアプリケーション開発や統計解析、データベースなどのライブラリも豊富にあり、現在もバージョンアップを続けている方言です。 また、Clojureは関数型プログラミング言語であり、マルチパラダイムプログラミング言語であることが大きな特徴です。インタラクティブな開発がしやすく、マルチスレッドプログラミングを支援する方言です。また、Webアプリケーションを開発する場合の開発速度が早く、早めの開発を要しており資金力がない企業にも採用されている方言です。 これはClojureで開発した場合に、他のプログラミング言語に比べてコードが短くなるという特徴があり、開発速度が早くなります。大規模開発には向いていませんが、小規模のプログラムを開発するときには向いているプログラミング言語です。 このように2000年代に入っても新たな方言が出てきており、LISP(リスプ)としての進化は止まりません。 LISP（リスプ）の成長期：2000年半ばに人工知能の第3次ブームで注目 LISP(リスプ)の成長期についてです。2000年半ばに人工知能の第3次ブームとしてディープラーニングという技術が話題になりました。これを機に人工知能が注目され、人工知能開発に使うことが出来るLISP(リスプ)も同時に注目を浴びました。 LISP(リスプ)の特徴として実行と定義の区別がなく、また関数とデータの区別がありません。プログラムの実行時には新たな関数を作り出し、そしてそれを保存することができます。 これは人工知能のディープラーニングによって自らプログラムを拡張していくという性質と似ており、人工知能と相性が良いプログラミング言語としてLISP(リスプ)が取り上げられています。 このように、LISP(リスプ)は人工知能のブームと共に取り上げられるようになり、成長を遂げました。 LISP（リスプ）の現在：人工知能分野で今後も注目 LISP(リスプ)は現在、AIの開発を中心に使用されています。そして、そのAI開発の現場ではシンプルさが売りのSchemeよりも、多機能さがウリのCommon LISP(リスプ)がメインに使用されています。 最近ではトレンドとして、関数型プログラミング言語が取り上げられています。LISP(リスプ)も関数型プログラミング言語として有名なプログラミング言語であり、人工知能分野で使われているプログラミング言語であるので、今後も注目され続けることは間違いないでしょう。 まとめ：LISP（リスプ）は今後も注目され続ける プログラム言語の歴史 ＜LISP(リスプ)編＞というテーマで今回はお伝えしました。いかがだったでしょうか？ 今回お伝えしたかったことは以下のとおりです。 LISP(リスプ)は1958年にジョン・マッカーシー氏によって考案された高級言語の一種LISP(リスプ)は計算機科学などの計算処理が重い分野で主に使われ、人工知能開発にも使われているLISP(リスプ)は関数型プログラミング言語として有名なプログラミング言語であり、人工知能分野で使われているプログラミング言語であるので、今後も注目され続ける LISP(リスプ)はそこまで有名なプログラミング言語ではないので、馴染みが無いと思いますが、人工知能開発などで注目されているプログラミング言語の一つです。是非LISP(リスプ)に触れて、LISP(リスプ)の凄さを体感してみてください。 今だけ！登録で最大1,500円相当もらえるお仕事探しサービス「テクスカ」 「テクスカ」は、報酬をもらいながらお仕事探しができる新体験のスカウトサービスです。 【テクスカの4つの特徴】 1.面談するだけで、3,500円相当のAmazonギフトカードを獲得できます 2.優秀な貴方に仲間になってほしいと真に願うとっておきのスカウトが企業から届きます 3.貴方の経歴・スキルを見て正社員のオファーだけでなく副業オファーも届きます 4.転職意欲がなくとも自分のスキルが通用するか各社のCTOに評価してもらうチャンスがあります 忙しさのあまり、企業との新たな出会いを逃している… スパムのように届くスカウトメールにうんざりしている… 自分の市場価値がわからない… 社外の人からの評価が気になる… 副業の仕事が見つからない… そんなあなたにおすすめです！ テクフリでフリーランス案件を探してみる

AIにおけるアノテーションの意味とは アノテーション（annotation）という言葉は本来、「注釈」という意味で使用されます。一方でAI・機械学習の分野におけるアノテーションとは、分析に使用するデータにタグ付けを行う工程のことを指します。 例えば、画像に写っている物体に対して「犬」「猫」といったタグ付けをすることで初めて、AIはそれが犬や猫であることを学習します。AIはタグ付けされたデータ（教師データ）を大量に学習することによって、新たな画像を入力として与えた時に犬と猫を正しく判別できるのです。精度の高いAIモデルを構築するには、膨大な量の教師データが必要となります。したがって、アノテーションはAIの精度を向上させるために重要なプロセスと言えるでしょう。 AI（人工知能）にできることについては、こちらの記事で詳しく解説しています。 AI（人工知能）にできること・できないことは？活用事例もあわせて解説します アノテーションの必要性 AIシステムを構築するにあたってアノテーションは欠かせない工程とお伝えしましたが、以下の2つの観点から、アノテーションの必要性についてさらに詳しく解説していきます。 AIモデルの精度を向上させる 効率化によるコストを削減する AIモデルの精度を向上させる 先述の通り、アノテーションはAIモデルの精度の向上において非常に重要な工程です。適切なアノテーションが実施された教師データを用いることによって、AIモデルは入力されたデータを正しく識別・予測することができます。例えば医療画像の診断において軽微な異常を認識する精度が向上すれば、病気を早期発見して適切な治療ができるでしょう。 医療分野における例をご紹介しましたが、近年ではビッグデータと呼ばれる膨大なデータの活用が様々な分野において注目されています。得られたデータをそのまま使用するのではなく正しい前処理を行うことによって、データ活用の幅はさらに広がっていくでしょう。ビッグデータと機械学習への活用が期待されているからこそ、適切なタグ付けを行うアノテーションの重要性が注目されているのです。 効率化によりコストを削減する 適切なアノテーションによって学習を行ったAIモデルは、人間が行う作業を代行して効率化することに役立てられます。顧客からの問い合わせに対応するチャットボットや、テキストの分類、画像の識別などAIの活用は多岐に渡っています。AIの導入によってリソースを削減できれば、人的コストを大幅に削減することも可能です。 また、エラー発生率の低下や作業時間の短縮が実現すれば、提供するサービスの品質向上にもつながるでしょう。アノテーションによるAIの精度向上はコスト削減のみならず、ユーザーの満足度向上にも寄与します。 アノテーションの種類 アノテーションは、対象となるデータによっていくつかの種類に分けられます。本記事では以下の3つについて詳しく解説します。 画像・動画のアノテーション 音声のアノテーション テキストのアノテーション 画像・動画のアノテーション 画像や動画データに対してアノテーションすることで、AIによる物体検出、領域抽出、画像分類といったタスクが可能となります。物体検出は画像内にある物体の位置を特定する技術で、交通監視システムで車や歩行者を検出する場合などに使われます。領域抽出は物体検出に似ていますが、より詳細な形状や境界を抽出するのが特徴です。医療画像における腫瘍領域を特定するといった活用もされています。画像分類は、画像全体が何を表しているかを識別するタスクです。1枚の画像を見て、それが犬の画像なのか猫の画像なのかを分類することができます。 画像や動画のアノテーションは近年、自動運転技術の開発や顔認証システムの精度向上において特に重要な役割を担っています。自動運転の開発においては周囲の車両や歩行者に加えて交通信号などを正確に識別する必要があり、そのための高品質なアノテーションが求められます。顔認証システムにおいては、個人の特徴を正確に捉えるためのアノテーションが不可欠です。 音声のアノテーション 音声のアノテーションは、音声データにラベルを付けてテキスト化するのが一般的です。これにより、音声認識システムが会話や指示を理解できるようになります。例えば、音声アシスタントがユーザーの質問に答えるためには、多様な発言パターンを理解する必要があります。発話の感情や抑揚、話者の性別や年齢層などの情報をアノテーションに含めることで、より高度な認識が可能となるのです。 例えば怒っている声と楽しそうな声を区別できれば、その情報をもとに反応を変化させることもでき、AIモデルはより人間らしい対応ができるでしょう。音声アシスタントがユーザーの質問に適切に答えられるのも、背後にあるアノテーションの賜物だということです。音声アノテーションの精度が向上すれば、音声によって操作できるスマートデバイスや自動応答システムなど、身近なツールの利便性がさらに高まるでしょう。 アノテーションの実施方法 アノテーション作業は従来、人間の手によって行われてきました。しかし大量のデータにアノテーションを実施する場合には、膨大な時間が必要となるだけでなく、個人によるバイアスが入ってしまうという課題があります。アノテーションに主観が入ってしまうと、AIモデルの精度に影響を及ぼす恐れもあります。このような課題を解決するために、近年ではアノテーション作業の自動化や代行サービスなど、効率化をサポートする仕組みもあります。それぞれの特性を理解した上で、データの種類やプロジェクトの規模などに応じて最適な方法でアノテーションを実施することができます。ここでは代行サービスと自動化ツールによるアノテーションの実施方法について、詳しくご紹介します。 代行サービスによるアノテーション アノテーションを専門の代行サービスに依頼する方法があります。先述の通り、アノテーションを全て自社の人間の手作業で行うには、かなりの人的コストと充分な作業環境が必要となります。そこでアノテーションの一部または全てを外部の専門企業に委託する、クラウドソーシングの利用も注目されています。専門性・実績のある企業に依頼すれば、社内リソースを割かずに品質の高さも担保できるでしょう。 大規模なデータセットを扱うプロジェクトや、専門性の高い分野におけるアノテーションが必要な場合は特に有効な手段です。一方で、金銭的なコストがかかることや外部委託に伴うセキュリティリスクの管理には注意しましょう。 自動化ツールによるアノテーション アノテーションの作業の一部を自動化するツールも登場しています。機械学習モデルを用いてデータを自動的にアノテーションすることが可能で、大量のデータを迅速かつ効率的に処理できる点が大きな魅力です。また、一部の作業を自動化することで開発者はより複雑なタスクに集中できるようになります。 しかし完全な自動化はまだ困難とされており、精度の確認や修正のために人間の介入が必要な場合もあります。AIの性能が今後さらに向上すれば、自動化の比率は高くなっていくでしょう。自動化ツールは比較的単純なアノテーションや、データ活用の初期段階における処理に適しています。現時点では人手と自動化ツールの組み合わせが、最も効率的なアノテーションに適しているかもしれません。 まとめ AI、機械学習開発において、アノテーションは非常に重要なプロセスであるということがお分かりいただけたでしょうか。AI技術やビッグデータが注目されていますが、それらを有効活用できるかどうかは使用するデータの品質次第と言っても過言ではありません。先ほどご紹介した通り、アノテーション作業自体の自動化や効率化も進んでおり、人工知能がアノテーションを行う「自己学習システム」の開発も進められています。高品質なアノテーションはモデルの性能向上に直結するため、精度と効率を両立したアノテーション方法を選択することが重要なのです。 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。 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

AIという言葉を耳にすると、どのようなことをイメージするでしょうか？専門的な知識を持たない方にとっては、複雑で理解しがたいもののように感じるかもしれません。しかし近年の技術の発達によってAIはすでに私たちの日常生活の中に溶け込んでおり、意識していないところでも利用していることがあります。例えばスマートフォンでの音声入力アシスタントやオンラインショッピングにおける商品のレコメンド機能、さらには自動運転車まで、AIは多岐にわたる分野で私たちの生活を豊かにしています。 本記事では、AI技術の概要を簡単に紹介した上で、AIにできることとできないことについて解説していきます。AIが活用されている具体的な事例もいくつか紹介しますので、AI技術に少しでも興味を持っている方はこの記事を読むことでAIについての基礎を学ぶきっかけとなるでしょう。一方でエンジニアとしてのキャリアをすでに築いている方は、トレンド技術への理解を深めることで自身のスキルアップや今後のキャリアを検討する際の参考にしていただければ幸いです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる AI（人工知能）とは AI（人工知能）は、私たちの生活やビジネス、科学に革命をもたらす技術といわれています。単なるプログラミングではなく、機械が人間のように思考・学習して、問題を解決します。例えばコンピューターが大量のデータを解析して、そのデータから学習して新しいタスクを実行できるようになります。AIは医療、教育、金融など、近年ではあらゆる業界においてその技術が活用されています。 AIの魅力はその適応性と学習能力の高さであり、時間の経過とともにデータが蓄積されていくことでパフォーマンス能力が向上していきます。データの収集・学習が進むことでAIが出力する回答の説得力が強くなるため、、生活やビジネスシーンにおけるAI活用は今後も拡大していくでしょう。 AI（人工知能）にできること 先述の通りAIはビジネスから日常生活に至るまでさまざまな場面で活用されていますが、AIにできる代表的な4つのことについて、詳しくご紹介していきます。 音声認識 AIの音声認識技術は、スマートフォンのアシスタント、自動車のナビゲーションシステム、さまざまなスマートホームデバイスなど、私たちの周りのさまざまな製品やサービスに組み込まれています。これにより、手を使わずにデバイスを操作したり、自然言語でコマンドを入力して検索したりすることができます。さらに多言語対応の自動翻訳システムは、言語の壁を越えたコミュニケーションを促進していくために役立てられています。こうした音声認識技術の進歩によって、ユーザーは自然言語を用いてより簡単にデバイスへの入力・対話ができるようになり、ユーザビリティの向上に寄与しています。 画像認識 AIの画像認識技術は、医療画像の解析からセキュリティカメラの監視、ソーシャルメディアの写真の自動タグ付けに至るまで、非常に多岐にわたる用途で活用されています。特に医療分野では、疾患の早期発見や診断の精度向上に貢献しており、人間の命を預かる医師のサポートという非常に重要な役割を担うこともあります。セキュリティ分野においては顔認識技術によって、個人の識別や不審な行動の検出が容易になり、安全性を高めることに貢献しています。 さらに小売業界では、消費者行動の分析や店舗のレイアウト最適化など、ビジネスの改善に役立っている事例も少なくありません。目視だけでは見逃してしまうような画像の情報を認識・分析することによって、画像認識技術はさまざまな業界でその価値を生み出しています。 データ処理 AIによるデータ処理は、大量の情報を短時間で分析して説得力のある洞察を導き出すことを補助します。ビジネスシーンにおいては市場動向の分析や顧客行動の予測、在庫管理の最適化などにおいてAIのデータ処理技術が活用されています。科学研究の分野でも複雑なデータ分析を通じて新しい発見を促進し、研究のスピードを加速させています。 金融業界では、リスク管理、詐欺検出、アルゴリズム取引など、多岐にわたる分野でAIが利用されており、業界の効率化と革新を推進しています。ビッグデータとも呼ばれる膨大なデータが収集・蓄積されているこの時代において、データは非常に価値のある資源のひとつと言われています。収集したデータをAIによって有効活用することができれば、ビジネスにおいても正確かつ迅速な意思決定を実現できるでしょう。 異常探知 AIによる異常探知機能は、製造業における品質管理から金融市場における詐欺検出まで、多くの分野で役割を果たしています。製造業では、製品の品質検査や生産プロセスの最適化にAIが利用され、不良品の早期発見やリソースの効率的な管理が可能です。金融業界では取引パターンの分析を通じて不審な取引を検出することによって、詐欺やマネーロンダリングといった不正のリスクを軽減しています。 サイバーセキュリティの分野ではネットワーク上の異常な動きを監視して、セキュリティ侵害の兆候を早期に検出することで、情報の保護とシステムの安全性を高めています。このように、AIによる異常探知は事故や被害の防止を未然に防ぐために重要な技術であり、AIの進化によってさらに精度の高い検出が可能になっています。 AI（人工知能）にできないこと ここまでご紹介させていただいたように、AIにできることは多岐にわたります。しかしその一方で、AIにはできないこと、苦手としていることがあるのも事実です。AIにできないことを理解しておくことによって、AIへの理解をさらに深めることができます。ここでは、AIが苦手としている2つのタスクについてご紹介します。 人の感情を汲み取ること AIは論理的なデータ処理には長けている一方で、人間の感情を汲み取る能力などに限界があるのが現状です。感情の細かなニュアンス・文化的背景・個人的な経験など、感情を形成する要素は非常に複雑であり、これを完全に理解することは人間にも難しいと言えるでしょう。したがって、イレギュラーなやり取りが発生するカスタマーサービスや精神的なサポートなど、感情的な要素が重要とされる分野においては、AIの対応は人間の対話者には及ばないことがあります。人間との深い共感や理解を築くことは、現在のAI技術ではまだ完全に実現できていません。だからこそ、人間にしかできない部分とAIが得意な分野をうまく組み合わせることが重要と言えます。 蓄積データのないタスク AIは学習と進化にデータが必要ですが、新しいタスクや状況においては適切なデータが存在しないことがあります。このような場合、AIは適応や学習が困難であり、新しい問題解決においては人間の直感や創造性を優先することも必要になります。たとえば、これまでに例がないような緊急事態や、完全に新しい種類の問題に直面した場合、AIは十分なデータに基づいて学習していないため、適切な解決策を提供することが難しいでしょう。 最近ではAI画像の生成など、新たなコンテンツを創作できるようになってきましたが、それらの全てを任せることは以前として難しいのが現状です。革新的なアイデアの生成など、人間の創造的思考が必要な領域では、AIの能力の活用範囲が限られているという点には注意しましょう。将来的にはさらに精度が高まる可能性はありますが、現時点でこれらの分野ではAIをサポートツールとして使用しつつも、主導的な役割は依然として人間が担う必要があります。 AI（人工知能）の活用分野 AIにできることやできないことについて理解していただいたうえで、ここではAIが実際に活用されている事例についていくつかご紹介します。実際の活用事例を知っておくことで、AIの可能性について具体的なイメージを膨らませていただければ幸いです。 農業 AIと農業という組み合わせをあまり想像できないという方もいらっしゃるかもしれませんが、実は農業の分野でもAIの技術が役立てられています。農業分野におけるAIの活用は生産性を向上させ、近年話題となっているSDGsの観点からも効果的な生産活動を促進しています。例えば衛星画像とAIを組み合わせた作物モニタリングシステムにより、農家は作物の成長状況をリアルタイムで把握して、灌漑や肥料の最適化を図ることが可能となります。さらにドローンを使用した自動収穫システムや、病気や害虫の早期発見システムもAIを活用して開発されています。これらのAI技術によって農業生産の効率化が進み、食料安全の分野でもAIが大いに貢献しているのです。 チャットボットサービス ショッピングサービスや手続き関連の問い合わせなどにおいて、AIチャットボットを利用した経験のある方は多いのではないでしょうか。AIチャットボットは、顧客サービスの分野で非常に大きな進歩を見せています。これらのシステムは顧客の質問に24時間365日対応することができ、迅速かつ正確な情報を提供することが可能です。 また、Eコマースサイトでは、購入者の購買行動や好みに基づいてパーソナライズされた製品推薦を行うことができ、顧客体験の向上に貢献しています。チャットボットの進化は企業と顧客との関係を強化し、より顧客満足度を向上させるための重要な役割を果たしていると言えるでしょう。 AI関連の案件情報 AI分野のキャリア機会は急速に拡大しており、特にAIエンジニアやデータサイエンティストの需要は高まっています。企業はAIを活用した製品やサービスの開発を進めており、最近ではAI関連の技術力を兼ね備えた人材を募集する企業が増えてきました。また、AI技術の進展に伴い、倫理的な問題やプライバシーの保護などの新しい領域での専門家も必要とされています。 この分野でキャリアアップしていくには、すでに持っているスキルだけではなく、最新の情報やスキルをキャッチアップする力なども要求されるため、多岐にわたるスキルセットと向上心を持つ人材が市場価値をさらに高めていくでしょう。AI関連知識を持つエンジニアへの需要が急増している一方で、そのようなエンジニア人材の数は他のポジションに比べて少ないため、知識を習得することで高年収を目指すことも可能となります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる まとめ AIは私たちの生活や仕事に革新をもたらし続けていますが、できることとできないことを理解して、その能力を活用できる幅を知っておくことが重要です。AIは特定のタスクで人間を超える能力を持つ一方で、創造性や感情の理解、未知の状況への適応といった面では、まだ人間に劣る部分もあります。今後更なる進化を遂げていく可能性が高いですが、現時点でのAIの活用においては、その強みを最大限に活かしつつ人間の直感や判断力を補完的に組み合わせることが効果的です。ビジネスにおいても、AIを単なる自動化ツールとしてではなくあくまで人間の能力を拡張する補助的な手段として捉えることが重要でしょう。 AI技術の急速な進化に伴い、社会的・倫理的な課題への対応も求められています。AIのポテンシャルを最大限に活かすためには、テクノロジーと人間の協調、持続可能な発展、倫理的な利用に関する継続的な取り組みが必要です。これからの時代を生き抜くために、AIの進化を理解してその変化に適応する柔軟性と学習意欲を持つべきでしょう。

近年、人工知能(AI)技術の発展が急速に進んでいます。特に機械学習やディープラーニングの分野で大きな進歩が見られ、様々な産業でAIが活用されるようになってきました。しかし従来のAIシステムの多くは内部の判断プロセスが不透明で、誤った結果が生成された場合にその原因を特定することは難しいとされていました。こうした背景から、結果を提供するだけではなくその理由を明確にする説明可能なAI（Explainable AI、略称：XAI）が注目されています。 AIがどのようにして出力を生成したのかを人間が理解することで、回答の信頼性が高まるだけでなく倫理的な問題へも対応できるようになります。本記事では説明可能なAIが重要とされている理由や具体的な活用例などについて、詳しく解説していきます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 説明可能なAI（XAI）とは 説明可能なAIとは、AIの判断プロセスや結果の背後にあるロジックを人間が理解しやすい形で説明できる人工知能です。AIが意思決定をするプロセスや要因を明確にして、なぜその結論に至ったのかを説明できるのが特徴です。 生成結果に至るまでの過程がブラックボックスとも言える従来のAIモデルでは、AIがどのようにしてその結論に至ったのか外部から見えにくいのが課題でした。説明可能なAIを用いることで出力の根拠が明らかになるため、誤りが生じた場合にもその原因を特定しやすくなります。正確かつ倫理的な意思決定が求められる分野において、説明可能なAIは特に重要な技術と位置づけられるでしょう。 説明可能なAIの歴史 説明可能なAIという考え方は、AI開発が注目され始めた初期の頃から存在していましたが、近年のディープラーニングの発達とともに改めて注目されるようになりました。初期のAI開発段階では、システムの透明性よりも精度が重視される傾向がありました。しかしAI技術の進化とともに、AIの判断過程を理解してその結果を信頼することの重要性が高まってきたのです。 第3次AIブームと呼ばれる2010年代に入ると、機械学習やディープラーニングと呼ばれる深層学習技術の発展によりAIは著しく進化しましたが、同時にその複雑さも増してブラックボックス化がより顕著になりました。このような課題へ対応するために、研究者たちはAIの意思決定プロセスをより明確にして、ユーザーが理解しやすくする方法を模索し始めたのです。 近年のさらなるAI技術の急速な発展とともに、AIの倫理性、公平性、および規制への対応という新たな問題が発生しました。今後さらにAI活用が広まっていくにあたり、より信頼性の高い倫理的なAIシステムが求められるようになってきたともいえるでしょう。 ディープラーニングについてはこちらの記事で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 説明可能なAIのメリット 説明可能なAIが注目される大きな理由は、AIシステムに対する信頼性と透明性を高められるという点にあります。従来のブラックボックス型のAIでは出力に至るまでの過程が不明確なため、重要な意思決定の判断材料としては扱いづらいと考えられていました。説明可能なAIによって出力までの過程が明示されれば、その妥当性を検証しやすくなり、より有効な情報として扱うことができるでしょう。ここからは説明可能なAIのメリットとして、以下の2点について詳しく解説します。 回答（出力）の信頼性が増す 倫理的な問題にも対応できる 回答の信頼性が増す AIは日常のあらゆる場面で利用されていますが、出力結果を盲目的に受け入れるのではなくなぜそのような結論に至ったのかを理解することが求められます。説明可能なAIは、AIが提供する回答や提案がどのようなデータやロジックに基づいているのかを明らかにします。利用者はAIの出力における妥当性を評価しやすくなり、もし誤りがあればそれを指摘することもできます。生成に至った判断理由やその過程が明確にされれば回答の信頼性が高まり、有効な生成結果として受け入れやすくなるでしょう。 倫理的な問題にも対応できる AI技術が発展している一方で、倫理的に問題のある結果を生成してしまうケースもあります。人種や性別、年齢などで偏った判断をしてしまったとしても、ブラックボックス状態の従来のAIでは検証・改善するのが難しい場合もあるでしょう。説明可能なAIは、AIが取る判断に偏りがないか、または特定のグループに対して不公平な扱いをしていないかなど、倫理的な問題を明らかにするのにも役立ちます。今や世界的に活用されているAIの実装においては、このような倫理的な配慮が欠かせません。 例えば採用プロセスにAIを用いる企業は、その決定が性別や人種による偏見を反映していないことを確認するために、説明可能なAIの原則を採用することが望まれます。説明可能性を持たせることで、AIの倫理的側面に対する懸念を払拭できるのです。 説明可能なAIのデメリット 説明可能なAIは生成に至るプロセスを透明化させることで、さまざまなメリットがあることをお伝えしてきました。一方で説明可能なAIには、以下のようなデメリットや課題もあります。 説明可能なAIは必ずしも万能ではないということについて、しっかりと認識しておきましょう。 コストが発生する モデルの修正はできない 回答が必ず正しいとは限らない コストが発生する 説明可能なAIシステムを構築するには、従来のAIよりも多くのコストがかかります。説明機能を備えるために、より複雑なモデルを設計・学習する必要があり、コンピューティングパワーやデータ量の負荷が高くなるためです。既存のAIモデルを説明可能なものに改造する場合は、さらにコストがかかることもあります。これらのコストは、小規模な企業やスタートアップにとっては特に大きな負担となることもあるでしょう。 モデルの修正はできない 説明可能なAIモデルは解釈性を重視するあまり、モデルの修正や最適化が難しくなる傾向にあります。説明責任を果たしつつ、パフォーマンスを向上させることが難しいといった制約があるのです。説明可能なAIはあくまで決定プロセスの透明化を促進するものであり、モデル自体の不具合や誤りに直接対処するものではないという点を理解することが重要です。そのため、説明可能なAIを利用しても、根本的なモデルの誤りを修正することはできない場合があります。 回答が必ず正しいとは限らない 説明可能なAIは判断の根拠を示してくれますが、それが必ずしも正しい判断につながるわけではありません。AIの推論プロセスが透明化されているからといって、それが常に正しい結論に至るわけではなく、誤ったデータや偏ったデータセット、不完全なアルゴリズムによって誤った結論が導かれる可能性は依然として存在します。このため、説明可能なAIの回答も鵜呑みにするのではなく、多面的に分析を行って妥当性を検証しましょう。 説明可能なAIの活用例 説明可能なAI（XAI）は、その透明性と理解しやすさから、さまざまな分野のビジネスで使われています。本記事では医療・金融・製造の3つの分野での説明可能なAIの活用例を紹介します。説明可能なAIがそれぞれの分野においてどのような価値を提供しているのか、詳しく見ていきましょう。 医療分野：診断理由を明確に 医療分野でAIは疾患の診断、治療計画の推奨、患者のリスク評価などに活用されています。説明可能なAIを用いることで、医師はAIが特定の診断に至った理由を理解して、その情報を治療計画の策定に活用しやすくなります。例えば、AIが画像診断を行う場合「この判断は○○の所見に基づいている」といった具体的な理由を医師が確認できるため、最終的な診断の精度にも繋がるでしょう。また、患者への説明責任を果たすことが可能になり、患者と医師の信頼関係を深めるといった効果もあります。あくまで補助的な活用になりますが、より精度の高い診察に役立てられています。 金融分野：不正検知の根拠を説明 金融分野では、不正取引の検知やクレジットスコアの計算など、多くのプロセスにAIが利用されています。説明可能なAIを導入することで、金融機関は不正検知システムが特定の取引を疑問視した理由を顧客に対して明確に説明できるようになります。単に「不正の可能性が高い」と警告するだけでなく、「過去の同様の事例」「特定の異常な取引パターン」といった具体的な理由を示せば、ユーザーの納得感も高まるでしょう。不正検知の根拠を明確に説明することは、顧客の疑問や不安を解消し、サービスの透明性を高める上で非常に重要です。また、AIの判断が公正であることを示すことができれば、規制当局や利用者からの信頼を得ることにも繋がります。 製造分野：品質管理の透明化 製造業では、製品の品質検査を自動化するためにAIが使用されています。AIが製品の画像や計測データから不良品を検出する際に、その根拠を具体的に示すことで、作業者の理解や信頼を得られるでしょう。これにより、製造業者は品質問題を迅速に解決し、製造プロセスの改善に繋がります。また、製造過程の透明性が向上することで、消費者の信頼を獲得してブランド価値を高めることにも繋がるでしょう。 まとめ 説明可能なAIがなぜ今注目されているのか、そしてメリットやデメリットについておわかりいただけたでしょうか。 また、医療・金融・製造という異なる分野での具体的な活用例を通じて、説明可能なAIがどのように実世界の問題解決に貢献しているのかも紹介しました。説明可能なAIは、AIシステムの判断過程を人間にわかりやすく可視化する技術です。 AIの技術が発達して様々な分野での活用が広がる中で、説明可能なAIは信頼できる結果を得るために重要な役割を果たしています。一方で、実現にはコストや技術的な課題もあるため、状況に応じて柔軟に活用していくことが求められます。AI技術がさらに進化して私たちの生活のあらゆる場面に適用されていくにつれ、説明可能なAIはますます重要視されていくでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

AIエンジニアとは AIエンジニアとは人工知能(AI)や機械学習(ML)などの技術を活用して、機械学習モデルやディープラーニングアルゴリズムの開発、運用を手掛ける専門家です。プログラミングスキルはもちろん、データサイエンスや機械学習、ディープラーニングなど、幅広い技術知識とスキルを駆使して新しいソリューションを設計・開発します。 データの収集と処理、モデルの訓練、評価、そして実装までの一連のプロセスを担ってビジネスや社会の様々な課題解決にAI技術を応用します。プログラミングやデータ分析の知識に加え、AIや機械学習における専門的な知識が求められる職種です。 ディープラーニングについては、こちらの記事でも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 テクフリでフリーランス案件を探してみる AIエンジニアの将来性 AI技術はビジネスシーンのみにとどまらず、医療や教育など多岐にわたる分野での応用が期待されており、AI技術とそれを扱えるAIエンジニアの需要は今後も増加することが予想されます。あらゆるデータの収集が可能となった現代においては、ビッグデータの活用やIoTなどの技術を筆頭に、自動運転技術やスマートシティの開発などにおいてもAIの活用が注目を浴びています。 実際にAI関連企業の求人数は年々増加しており、AI人材の需要に対してまだまだ人材数が追いついていないことが課題とされています。日本政府も、AIの活用を最大化するための方針であるAI戦略を打ち出すなど、国としてAI人材の育成を重要視していることがうかがえます。AIエンジニアはAI技術の導入において中心的な存在となり、特に研究開発分野での活躍が見込まれています。将来的にはAI技術がさらに発達して、新たなビジネスモデルやイノベーションが生まれると考えられており、AIエンジニアのニーズは今後も高まるでしょう。 AIエンジニアに必要なスキルや詳しい仕事内容については、こちらの記事でも解説しています。 AIエンジニアになるには？【Pythonなどの必要スキルや仕事内容について解説します】 AIエンジニアにおすすめの資格 先述の通り、AIエンジニアは理論的な知識と実践的なスキルの両方が高いレベルで求められる職種です。そのため体系的な知識を身につけることを目的として、関連する資格を取得するのもいいでしょう。 以下では、AIエンジニアとしてキャリアを積むうえで役立つ、AIエンジニアにおすすめの資格を紹介します。民間資格から公的資格まで幅広く紹介しているので、それぞれの特徴や難易度を理解したうえで、自身のキャリアプランにマッチする資格の取得を目指していきましょう。 G検定 G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施している検定試験です。G検定では機械学習やディープラーニングに関する知識だけではなく、AIに関連する法律や歴史についても幅広く問われます。取得することで、AIや機械学習における基本的な知識を身につけていることが証明できるでしょう。合格率は60〜70％と比較的高く受験資格もないことから、AIの導入などに携わる人材が最初の一歩として勉強するのにおすすめの資格です。 参考：日本ディープラーニング協会「G検定とは」 E資格 E資格は、G検定と同じく日本ディープラーニング協会が実施している検定試験です。G検定よりも高度なAI技術に関する知識と、実践的なスキルを証明できる資格になります。試験範囲は非常に広く、機械学習や深層学習に加えて応用数学などの知識が問われます。こちらも合格率は約70％と言われていますが、受験にあたって「JDLA認定プログラム」に認定されている講座を受講する必要があるので注意しましょう。E資格はAIエキスパートとしての最上位の資格であり、合格には長期の実務経験と深い専門知識が求められます。取得することで、本格的なAIソリューションの企画・構築・運用を一手に担える力があるという証明になります。AIエンジニアの中でもメンバーを引っ張っていけるような人材に求められる、価値の高い資格だと言えるでしょう。 参考：日本ディープラーニング協会「E資格とは」 Professional Data Engineer Professional Data Engineerは、Googleが提供するデータエンジニアリングに関する資格です。データの収集、変換、データレイクの構築、データパイプラインの自動化、メタデータ管理などのスキルを評価します。クラウドサービスにおけるデータエンジニアリングの実務能力が問われる資格です。この資格を取得するには、Google Cloud Platorformのデータエンジニアリングツールとサービスを使いこなす力が要求されます。具体的にはBigQuery、Cloud Dataflow、Cloud DataprocなどのGCPサービスを用いた大規模データの取り込み、処理、分析を行うためのインフラを設計/構築できるかが問われる試験です。 データエンジニアリングは、データ活用を支える重要な技術です。Professional Data Engineerの取得によって、Google Cloud Platorform上での機械学習やデータ分析のスキルを身につけられるでしょう。 参考：Google Cloud「Professional Data Engineer」 AWS Certified Machine Learning-Specialty Amazon Web Servicesが提供するこの資格は、AWSクラウド内で機械学習モデルを設計、実装、運用するためのスキルを証明します。この資格を取得すると、データエンジニアリング、データモデリング、機械学習の実装と運用、機械学習ソリューションの導入といった、機械学習ワークフローの各段階において高度なスキルの証明になります。 合格するためには、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイ、モニタリングに関連するAWSサービスを深く理解している必要があります。この資格の取得は、機械学習の理論とAWSクラウドでの実践経験の両方を兼ね備えていることを証明するものです。AWSを活用した機械学習プロジェクトに関わるエンジニアには必須の資格と言えるでしょう。 参考：AWS Certified Machine Learning – Specialty AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals Microsoftが提供するこの資格は、AzureのAIサービスに関する基礎知識を証明します。AIのコア概念、AIサービスや製品、AIモデルの構築方法の基本を理解していることが問われます。取得することで、Azure AIの基本的な概念と用語を理解して、AIサービスを使用してソリューションを構築する基礎的なスキルが身につきます。Azure AIを活用していきたい人はもちろん、AI初学者にもおすすめの入門編の資格です。 参考：Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution こちらもMicrosoftが提供する資格で、Azure上でのAIソリューションの設計と実装に関する高度な知識とスキルを証明します。Machine Learning、自然言語処理、知能ロボット、コンピュータービジョンなど、実践的なAI活用スキルを持つ必要があります。AI-900に続く、実践的な資格です。 参考：Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate データサイエンティスト検定（DS検定）リテラシーレベル 一般社団法人データサイエンティスト協会が運営する、データサイエンスに関する基礎的な知識とリテラシーを評価する検定試験です。データサイエンスの概念、プロセス、統計等の基本を理解していることが問われます。データ分析や機械学習プロジェクトにおける基本的なスキルが評価される資格です。 参考：一般社団法人データサイエンティスト協会「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」 統計検定 日本統計学会が提供する統計検定は、基礎から応用レベルまで、統計学に関する幅広い知識を証明します。統計学の基礎知識とデータ分析に必要な統計手法の習得が目的で、公的統計データの利活用などもカバーされています。データ分析や機械学習において重要な統計学の知識を身につけたい方におすすめです。 参考：一般社団法人日本統計学会「統計検定」 Python3エンジニア認定データ分析試験 Pythonエンジニア育成推進協会が実施するこの試験は、Pythonを用いたデータ分析に関する知識とスキルを証明します。Pythonを用いたデータ前処理、データ可視化、機械学習モデル構築などのプロセスを実務で行えるかが問われます。AI開発において最も需要の高いプログラミング言語のひとつであるPythonの習得・スキルアップは、AIエンジニアにとって必須ともいえるでしょう。 参考：Python 3 エンジニア認定データ分析試験 テクフリでフリーランス案件を探してみる AIエンジニアが資格を取得するメリット AIエンジニアにとって、資格取得は専門性を高め、キャリアアップの機会を広げる上で役立ちます。AI分野は急速に進化を遂げており、常に最新の知識とスキルを身につけることが求められます。資格取得はあなたの能力と専門知識を証明する重要な手段となるともいえるでしょう。ここでは、AIエンジニアが資格を取得することの主なメリットを紹介します。 スキルを証明できる 資格は、あなたが特定の分野や技術に関して一定レベル以上の知識とスキルを持っていることを証明する客観的な証拠となります。資格を習得していると、就職や転職のときにAIについての知識やスキルがあると企業にアピールしやすくなります。AIエンジニアとしての価値が高まり、より好条件で仕事を得られる可能性が高くなるでしょう。 知識を体系的に身につけられる 資格試験の学習を通じて、AI分野の知識を体系的に習得できます。AI技術は日々進化を遂げており、個別の知識を単に積み上げていくだけでは全体像を把握することが難しくなっています。しかし資格試験の学習カリキュラムは、AI分野の基礎から応用までの知識を体系的に網羅しているため、体系的な知識の構築が可能です。資格取得を通じて、AIエンジニアとしての土台を築いていくことにつながるでしょう。 まとめ AIエンジニアとして成功するためには、絶えず変化する技術の流れを追い続けて必要なスキルと知識を身につけることが重要です。AI関連の資格を取得することは、そのような技術的能力を客観的に証明して、自身のキャリアをさらに発展させるためのきっかけとなります。 すでにAI関連の技術を駆使してエンジニアとして活躍している方だけでなく、AIエンジニアとしてのキャリアを視野に入れている方も、関連資格の取得を通じて知識を深めていくのもいい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

企業がシステムを導入する際にサーバーを設置するということは一般的でしたが、近年はIT技術の進歩によってクラウド環境を利用してシステムを導入するケースが増えています。クラウド環境にネットワークを構築するためには専門的な知識や技術が必要です。そのため、近年では各業界でクラウド環境を構築する技能を持ったクラウドエンジニアの需要が高まっています。 本記事ではクラウドエンジニアの仕事内容や求められるスキル、おすすめの資格などについてくわしく解説します。クラウドエンジニアや関連する職種のキャリアに関心のある方に役立つ内容となっておりますので、ぜひ最後までご一読くださいませ。 テクフリでフリーランス案件を探してみる クラウドエンジニアとは クラウドエンジニアとは、クラウドコンピューティングの技術を用いて、クラウド環境上に導入するシステムの設計や構築を行うエンジニアです。 クラウドコンピューティングとは、自社内にサーバーなどを設置するオンプレミスではなく、他の場所に設置されたサーバーをインターネットを介して仮想的に利用する技術です。 クラウドコンピューティングの利用は企業にとってメリットが大きく、今後さらに利用が加速すると考えられます。 つまりクラウドコンピューティングを取り扱うことのできるクラウドエンジニアは、現在最も注目されている職種のひとつといえます。 クラウドエンジニアの仕事内容 クラウドエンジニアは、システムが動くネットワーク環境を構築するだけではなく、クラウド環境にシステムを導入する際に必要なことすべてに関わります。 また、専門的な知識を活かし、設計から構築、導入、そして運用保守まで、システム導入の流れを把握して、整理する必要があります。 この記事では、クラウドエンジニアの具体的な仕事内容について解説します。 他の職種からのキャリアチェンジなどを考えている方はぜひ参考にしてください。 インフラ設計 システム開発して導入するには、アプリケーションを動かすためのインフラ環境が必要となります。 また、システムが動く環境に関わらず、データベースやアプリケーションなどの各種サーバーの配置とネットワーク構成を考えるインフラ設計のスキルが必須となります。 さらに、ネットワークの構成だけではなく、各種サーバーの設定なども含めた構築作業を行う必要があるため、リアルタイムでトレンド技術を仕入れて、クラウド環境で利用できる各種サービスの特徴を把握しておくことも、仕事を円滑に進める上で必要になってきます。 クラウド環境の構築 クラウドエンジニアはクラウド環境にネットワークを構築するだけではなく、クラウド環境そのものを用意することもあります。クラウド環境として利用できるサービスは以下のように様々存在します。 Amazon Web Services（AWS） Microsoft Azure Google Cloud Platform（GCP） Oracle Cloud Infrastructure Salesforce App Cloud SAP Cloud Platform クラウドエンジニアは、これら各クラウドサービスの特徴やメリットなどを把握して、クライアントにとって最適なサービスを提案することが求められます。 さらに、クラウドサービスは日々新しいものが登場し、個々の機能も拡張されていくため、常に最新の情報を取り入れておく必要があります。 運用・保守 クラウド環境の設計を行い、導入が完了したら、次は運用が始まります。 クラウドエンジニアは、自身が構築したクラウド環境が想定通りにうまく機能するのか、 サービスの稼働状況などから分析を行い、改善をしていく必要があります。 また、導入した環境の品質だけではなく、ネットワークの安定性や、セキュリティの観点も踏まえた安全性を意識した改善を意識する必要があるので、クラウド環境に適用できるセキュリティサービスなどの付加的なスキルをあわせ持っておくと、クラウドエンジニアとしての活躍の場がさらに広がります。 関連するインフラエンジニアとの違い クラウドエンジニアと関連するインフラエンジニアは混同されることもありますが、厳密には役割とスキルセットが異なります。 本記事ではサーバーエンジニアとネットワークエンジニアを例に、クラウドエンジニアとの違いについて解説していきます。 サーバーエンジニアとの違い クラウドエンジニアとサーバーエンジニアは、アプリケーションやサービスの展開方法が異なります。 サーバーエンジニアは物理的なサーバーの設置やメンテナンスに焦点を当てるのに対して、クラウドエンジニアはクラウドプラットフォームを使用して仮想化されたリソースを活用します。 また、サーバーエンジニアは特定のサーバーに焦点を当てるのに対し、クラウドエンジニアはインフラ全体を管理して、その自動化と効率化に注力します。 ネットワークエンジニアとの違い ネットワークエンジニアとクラウドエンジニアの主な違いは、管理する対象の範囲とアプローチの違いです。 ネットワークエンジニアは、ルーターやスイッチなどの物理的なネットワークインフラを設計・構築・管理します。 ネットワークエンジニアは物理的な構成に焦点を当てるのに対し、クラウドエンジニアは抽象化されたリソースを扱うというのが異なる点です。 クラウドエンジニアに必要なスキル システムの開発・導入において、クラウドエンジニアの役割や活動範囲はかなり広いです。そのため、クラウドエンジニアに求められるスキルや知識も範囲が広くなります。 その中でも特に専門性が高く、クライアントに求められるものが、クラウドやオンプレミスに関するインフラ周りの専門知識です。 ここでは、クラウドエンジニアとして仕事をこなすために、具体的にどのようなスキルや知識が必要になるのか解説します。 クラウドに関する知識 まずは、クラウドに関する専門知識です。クラウドといっても種類はさまざまですが、おもに以下のような知識が必要になります。 クラウドサービスの種類 クラウドサービスの特徴 クラウドサービスを導入することによる効果 クラウドサービスの導入方法とコストの知識 セキュリティ対策 ネットワーク設計 各種サーバーの特徴と設定方法 クラウドサービスの運用管理スキル クラウドエンジニアはインターネットを介して仮想環境上で動くインフラ設備を操作する必要があるため、クラウドサービス特有の専門知識が求められます。 オンプレミスに関する知識 クラウドとオンプレミスは相対するものとして理解されがちですが、そうではありません。 システムはクラウド環境にだけあるものではないので、時にはオンプレミスと併用してハイブリッドに運用することもあります。 つまり、クラウドエンジニアは、オンプレミス環境にあるシステムとの連携なども踏まえてクラウド環境を構築する必要があるため、以下のようなオンプレミスに関する専門知識も備えておく必要があります。 サーバーやルーターなどのハードウェアの知識 サーバーの設定 ネットワークのルーティング設定 ハードウェアの配線 オンプレミス環境の知識 災害などによる物理的な故障対策（バックアップや切り替え運用など） AWSなどの関連スキル クラウドサービスの役割や目的は同じですが、その種類はさまざまです。 クラウドエンジニアは各種サービスが提供する機能や、サービス特有の名称などを理解し、使えるようになっておく必要があります。 例えば、AWSを扱う場合は以下のようなサービスを使い分けることになります。 Amazon EC2（仮想サーバーの構築） Amazon S3（オンラインストレージ） Amazon RDS（データベース） AWS Lambda（プログラムの実行） AWS CLI（サービスの管理と実行） Amazon CloudWatch（サービスの監視） クラウドエンジニアは各種クラウドが持つこれらのサービスを扱うことができるように、サービス特有のスキルもそれぞれ保有しておく必要があります。 サーバーやネットワークに関する知識 クラウドエンジニアにとって、サーバーやネットワークに関する知識は不可欠です。 サーバーの構築や設定、ネットワークの構築やトラブルシューティングに関するスキルは、クラウドリソースの最適利用やセキュリティの確保など重要な結果に直結します。 したがって、クラウドエンジニアは常に最新のサーバーおよびネットワーク技術に関する知識をアップデートしながら実務に取り組む必要があるでしょう。 コミュニケーションスキル 他のエンジニア職と同様に、クラウドエンジニアにも技術的なスキルだけでなく優れたコミュニケーションスキルが求められます。 プロジェクトの要件や課題をチームメンバーと共有し、円滑に議論を進めることが求められます。 メンバー以外にもクライアントやユーザーとのコミュニケーションが求められることもあり、技術的な問題を正しく理解して適切な提案をする能力が必要です。 論理的思考能力 論理的思考能力も、クラウドエンジニアに求められる重要なスキルのひとつです。複雑なシステムや課題に対処する際には、問題を分析して根本的な原因を特定する必要があります。 論理的思考能力を高めていくことで、複雑な課題にも柔軟に対応できる優れたクラウドエンジニアとして活躍できるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる クラウドエンジニアにおすすめの資格 クラウドエンジニアとして仕事ができるスキルを持っているという証明を行うために、関連する資格を取得するということはひとつの方法となります。 ここでは、保有しておくことで、クラウドエンジニアとして活躍の場を広げることが期待できる資格をいくつかご紹介します。 これからクラウドエンジニアを目指す方や他の職種からキャリアアップを目指す方は、これらの資格取得を目標にするのもいいでしょう。 AWS認定 AWSはAmazonが提供するクラウドサービスです。企業の導入シェアが最も高く、スキルを保有するエンジニアの需要が高まっている注目のサービスです。AWSには、Amazonが運営する認定資格があり、保有しておくとAWSに関するスキルを持っているという証明になります。AWS認定は12種類あり、レベルにあわせてそれぞれ以下の4つのカテゴリに分類されます。 基礎コース アソシエイト プロフェッショナル 専門知識 プロフェッショナルと専門知識に関する資格については、AWSを利用した実務経験が受験資格として必要になるので、まずは基礎コースから学習を始めて、実務を通してのスキルアップを目指しましょう。 Linux技術者認定 仮想環境にあるサーバーの操作や設定を行うクラウドエンジニアにとって、Linuxのスキルは必須となります。Linuxの資格を取得することで、クラウドエンジニアとしてのスキルアップだけでなく、クライアントからの信頼性も高まります。Linuxの認定資格としては、おもに以下の2種類があります。 LPIX（Linux Professional Institute Certification：エルピック） LinuC（Linux技術者認定試験：リナック） それぞれ3段階のレベルがあり、LPICは世界標準の認定資格、LinuCは日本市場に特化した認定資格となっています。いずれも保有していることでLinuxの専門的なスキルを持っているという証明になるので、これからクラウドエンジニアとして活動する市場にあわせて、取得する資格の種類を選択しましょう。 情報処理安全確保支援士 クラウドエンジニアは、クラウド環境の構築にあわせて、サイバー攻撃などの対策を検討する必要があるため、セキュリティ対策に関するスキルを求められます。情報処理安全確保支援士は、セキュリティのスペシャリストとしての技能を有する証明ができる国家資格であり、情報系の資格では唯一の士業となります。 情報処理試験の中でも難易度は高く、最高峰のレベル4に分類されています。取得のハードルは高いですが、その分だけ持っていると信頼性は高いです。クラウドエンジニアとして上記資格を保有しておくことで、クライアントに安全な環境を提供できる証明となり、自身の市場価値をさらに高めることが期待できます。 Google Cloud認定資格 Google Cloud認定資格はGoogle Cloudに関する公式の認定資格で、Google Cloudに関連する知識・スキルを評価します。 Google Cloudでのインフラや開発やデータ分析などテクノロジーごとに資格が用意されています。 Google Cloudプラットフォームの専門知識とスキルを証明することができるので、キャリアアップを考えているクラウドエンジニアの方にもおすすめです。 合格するとオリジナルのグッズやデジタルバッジが付与されるということもあり、それらの特典をモチベーションに頑張るのもいいのではないでしょうか。 Microsoft Azure認定資格 Microsoft Azure認定資格は、マイクロソフト社の認定資格「MCP（Microsoft Certification Program）」のひとつであり、Azureに関連する知識やスキルが評価されます。 Microsoft Azure認定資格もレベル別に試験が用意されており、自身のレベルに応じて挑戦することができます。 マイクロソフト社が提供する学習サービス「Microsoft Learn」を活用すると、Azure環境を体験できるため、未経験の方はまずは気軽に触れてみるといいでしょう。 クラウドエンジニアの年収 気になるクラウドエンジニアの年収ですが、全体平均では580万円程となっています。保有スキルや年代によっても差はあるものの、ITエンジニアの平均から考えると高水準なものとなっており、その需要の高さや期待度を伺うことができます。 年収が高くなる理由としては、インフラエンジニアとしての知識に加えて、クラウド特有の専門知識が必要になること、また、プログラミングやセキュリティの知識も含めた広範囲の知識が必要になることで、対応できる人材が限られてくることにあります。 また、先ほどご紹介したAWSについては、企業からの需要が年々高まっており、認定資格を持っていることでさらなる年収アップが期待できます。 クラウドエンジニアの将来性 クラウドエンジニアの需要は今後さらに高まっていくことが予測されるので、将来性はかなり高いと言えます。オンプレミスのシステム導入においては、災害やハードウェア故障などのリスクを想定する必要があります。 また、物理的な環境の準備や監視要員の配備などを考えると、クライアント企業にとっては、オンプレミスよりもクラウド環境にシステムを置くメリットが大きく、近年ではクラウド環境にシステムを構築することが主流となっています。 既に他の職種で活躍しているITエンジニアがクラウドのスキルを身につけることで、新たにクラウドエンジニアとして活躍の場を持てる可能性は非常に高いので、キャリアアップなどを考えている方は選択肢の1つとしてぜひ検討してみてください。 まとめ オンプレミスからクラウドへの流れが加速している近年において、クラウドエンジニアの市場価値と需要はさらに高まっていくことが期待されます。 また、他の職種で既に活躍しているITエンジニアにとっては、1から学び直すのではなく、クラウドに関するスキルを付加することでキャリアチェンジを望める職種です。クラウドサービスは最近登場したばかりの技術であり、AIとの統合でさらに市場が活性化することが期待できるため、これからITエンジニアを目指す方はぜひクラウドエンジニアを選択肢の1つにすることをおすすめします。 既にクラウドエンジニアとして活躍している方は、今回ご紹介した認定資格などを取得することで、さらなる活躍の場を広げていきましょう！ テクフリでフリーランス案件を探してみる

組み込みシステムとそれを扱うエンジニアは、私たちの日常生活に使うあらゆる機器に欠かせない存在です。 本記事では、組み込みエンジニアの役割や仕事内容、必要なスキル、キャリアパスや将来性まで、幅広く解説していきます。組み込みエンジニアの仕事内容や年収について知りたい方や案件情報が気になる人は、ぜひ確認してみてください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 組み込みエンジニアとは？ 組み込みエンジニアは、コンピューターや電子機器などの内部に組み込まれたソフトウェアやハードウェアの開発に従事する専門家です。例えば自動車の制御システムや医療機器の開発など、さまざまな分野で重要な役割を果たしています。組み込みエンジニアはハードウェアやソフトウェアを理解して、機能性や信頼性を考慮しながらシステムを設計・開発しなければなりません。 この分野では、リアルタイム処理や省電力化、セキュリティの要件など、高度な技術が求められます。組み込みエンジニアは、ハードウェアの回路設計やソフトウェアのプログラミング、テストやトラブルシューティングなど、幅広いスキルを保有していることが多いです。組み込みエンジニアは、テクノロジーの発展に貢献し、社会の発展に欠かせない存在となっています。 組み込みエンジニアの仕事内容 組み込みエンジニアの仕事内容は多岐に渡りますが、ここでは代表的な4つの仕事内容について解説します。 ハードウェアとソフトウェアの統合 組み込みエンジニアは、ハードウェアとソフトウェアを組み合わせてシステム全体の機能を実現します。 ハードウェアの仕様に基づき、ソフトウェアを設計、開発し、ハードウェアとの連携させることが必要です。 ハードウェアとソフトウェアの統合には相互の仕様や要件を理解して、インタフェースを設計する能力も重要となります。 組み込みエンジニアはハードウェアとソフトウェアの相互作用を最適化して、システム全体の機能を実現することが求められるでしょう。 組み込みソフトウェアの設計と開発 組み込みエンジニアは、制約のある環境で動作するソフトウェアを設計、開発しなければなりません。 リアルタイム処理や省電力性、セキュリティなどの要件を考慮して、効率的かつ信頼性の高いソフトウェアを実装する必要があります。 また、組み込みソフトウェアの設計と開発には、プログラミング言語の知識やアルゴリズムの理解も必要です。 さらに、リソースの制約やセキュリティの考慮に加えて、リアルタイム性や信頼性の要件を満たすための技術的な課題を考えることも大切でしょう。 ハードウェアの回路設計とプロトタイプ製作 組み込みエンジニアは、ハードウェアの回路設計や基板設計を行い、システムの物理的な構成を作成していきます。 また、回路図の作成や評価、プロトタイプの製作を通じて、システムの動作確認や改善を行う必要もあるでしょう。 ハードウェアの回路設計は、電子工学や回路理論の知識が必要です。 組み込みエンジニアは、デジタル回路やアナログ回路の設計、信号処理、電源管理など、ハードウェアの特性や制約に合わせた工夫を行います。 組み込みシステムのテストとトラブルシューティング 組み込みエンジニアは、開発したシステムのテストとトラブルシューティングを担当することも少なくありません。 システムの動作やパフォーマンスを検証し、不具合や問題を特定して修正する必要が生じます。 テストとトラブルシューティングには、デバッグ技術や分析力が必要です。 組み込みエンジニアはテストシナリオの設計や評価、統合テストや機能テスト、パフォーマンスの最適化など、システムの品質向上を考慮しなければなりません。 また、不具合が発生した場合には、迅速かつ正確なトラブルシューティングのスキルを駆使して問題を解決します。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 組み込みエンジニアに必要なスキル 組み込みエンジニアに必要なスキルの中で、代表的なものは以下の4つです。 プログラミング言語やOSの知識 組み込みエンジニアには、複数のプログラミング言語やOSの知識が必要です。 これらのスキルを駆使して、効率的な組み込みソフトウェアを開発していきます。 組み込みエンジニアがよく使うCやC++は広く使用される言語であり、リアルタイム処理やメモリ管理などの制約に対応するために欠かせません。 また、組み込みシステムではRTOS（Real-Time Operating System）が使用されることが多いため、RTOSの基本概念やAPIの理解も重要です。 ハードウェアに関する知識 組み込みエンジニアは、ハードウェアの基礎知識を持っておく必要があるでしょう。 具体的には、回路設計や基板設計の理解、デバイスの仕様やインターフェースの知識などが求められます。 ハードウェアの知識は、組み込みシステムの設計と開発において欠かせません。 なぜなら、回路設計や基板設計の知識、電子回路や信号処理、デバイスの特性やインターフェースの相互作用などを理解し、活用する必要があるからです。 ローレベルプログラミングの理解 組み込みエンジニアは、ローレベルのプログラミングやビットレベルの操作に精通している必要があります。 ローレベルプログラミングを理解することで、組み込みシステムの効率性や制御性を向上させることができるでしょう。 また、ビット演算やポインタ操作、アセンブリ言語の知識を活用して、リソースの効率的な利用や最適な制御を実現します。 システム設計とアーキテクチャの知識 システム全体の設計とアーキテクチャに関する知識を保有していることも重要です。 ハードウェアとソフトウェアの相互作用やパフォーマンスの最適化など、システムレベルでの考慮が求められます。 システム設計とアーキテクチャの知識は、組み込みエンジニアがソフトウェアとハードウェアの要件を満たすために必要なスキルです。 システムの機能と性能をバランスさせて、リアルタイム制約やエネルギー効率などの要件に合わせた最適な設計を行います。 また、システム全体を俯瞰的に見る視点が重要であり、モジュール間のインタフェースやデータフローの最適化にも考慮する必要があるでしょう。 組み込みエンジニアにおすすめの資格 組み込みエンジニアにおすすめの資格は以下の2つです。それぞれどんな特徴を持つ資格なのか、確認していきましょう。 ETEC（組み込み技術者試験） ETEC（組み込み技術者試験）は、組み込みシステムの基礎的な知識や技術を測定する試験です。 この試験では、ハードウェアとソフトウェアの統合、リアルタイム処理、制御システム、信号処理などの基本的なトピックについて問われます。 ETECの取得は、組み込みエンジニアとしての信頼性や専門性を高めるための有効な手段となるでしょう。 OCRES（OMG認定組み込み技術者資格試験） OMG認定組み込み技術者資格試験（OCRES）は、組み込みソフトウェアの設計と開発に関連する知識やスキルを評価する試験です。 この試験では、リアルタイム制約、組み込みシステムのモデリング、アーキテクチャ設計、ソフトウェアの品質保証などについて問われます。 ETECは組み込み技術全般の基礎的な知識と能力を評価する試験であるのに対し、OCRESは組み込みソフトウェアの設計や開発に特化した高度な知識と能力を評価する試験となるので、両方取得しておくことで、エンジニアとしての価値向上につながるでしょう。 組み込みエンジニアのキャリアパス 組み込みエンジニアのキャリアパスには、専門職と管理職の2つの方向性があります。 専門職としてのキャリアにおいては、技術力の向上と専門知識の獲得が重要です。 組み込みシステムの設計や開発におけるスキルや経験を積み重ね、プロジェクトリーダーやアーキテクトとしての役割を担うことができます。 特定の業界や技術領域に特化することで、より専門性を高めていくことができるでしょう。 一方で管理職のキャリアパスでは、プロジェクトマネージャーや部門リーダーとしての役割を担います。 プロジェクトの計画や進行管理やチームの指導、育成などが必要です。 組織全体のビジョンや戦略に基づき、リソースの配分や目標の達成に貢献しなければなりません。組織内外のステークホルダーとのコミュニケーション能力も重要です。 どちらのキャリアパスを選ぶにせよ、継続的な学習とスキルのアップデートは必要不可欠になるでしょう。 技術はどんどん進歩していくので、新たな知識やトレンドを取り入れていかなければ、組み込みエンジニアとしての価値を高めることは難しくなってしまいます。 キャリアパスは、個人の目標や適性によって異なるため、自身の興味や能力を踏まえながら適切な道を選ぶと良いかもしれません。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 組み込みエンジニアの年収 組み込みエンジニアの平均年収は、603.9万円となっており、日本人の平均年収400万円台と比べれば、高い水準となります。 参考：IT関連産業の給与等に関する実態調査結果 組み込みエンジニアの年収は、経験、スキルレベル、地域、企業の規模などによって異なりますが、一般的には経験の浅い初級エンジニアの年収は平均的なエンジニアの年収に近くなるでしょう。 一方で、中級エンジニアや上級エンジニアになると年収が大幅に上昇する傾向があります。 また、管理職やエンジニアリングスペシャリストとしてのキャリアパスを選択することで、更なる収入の向上が期待できます。 組み込みエンジニアはやめとけと言われる理由 組み込みエンジニアはやめておけと言われることもありますが、なぜなのでしょうか？ ここでは、代表的な理由を2つご紹介していきます。 人手不足によって負担が増加しやすい 組み込みエンジニアの需要は高まっている一方で、エンジニアの数は限られてしまいます。 そのため、プロジェクトの数や規模が増えると、エンジニアは多くの責任を負い、長時間の労働やストレスを抱えることがあるかもしれません。 継続的な学習が必要となる 組み込みエンジニアが取り扱う技術は常に進化しており、新たなハードウェアやソフトウェアの登場に伴い、継続的な学習とスキルのアップデートが求められます。 技術の変化に追いつくためには、自己学習や専門的なトレーニングが必要です。 組み込みエンジニアの将来性 組み込みエンジニアの将来性は非常に高いと言えます。 なぜなら、IoTの普及や自動運転技術、ロボット工学など、あらゆる分野で組み込み技術の重要性が増しているからです。 また、新たな産業分野や応用領域においても需要が高まっており、エンジニアには幅広いキャリアチャンスがあります。 これらを考えれば、組み込みエンジニアになるメリットは大きいです。 組み込みエンジニアの案件情報 組み込みエンジニアの案件情報では、一例として、自動車産業やメディカルデバイスなどの分野での仕事が挙げられます。その他にも様々な案件に携わることで、先進的な技術に触れながら、安全性や快適性の向上に貢献することができるでしょう。テクフリに掲載中の組み込みエンジニア案件も、ぜひご確認ください。 組み込みエンジニア案件を探してみる まとめ 今回は、組み込みエンジニアの仕事内容や必要なスキル、将来性などについて紹介しました。 組み込みエンジニアは、ハードウェアとソフトウェアの統合やシステム設計、プログラミングなど幅広いスキルが求められます。 また、自動運転技術やIoTの普及など、将来性も高い分野です。組み込みエンジニアとしてのキャリアパスを考える際には、資格取得やキャリアの選択も考える必要があります。 一方で、継続的な学習が必要であったり、需要が高いが故に業務の負担増加といった課題も念頭においておきましょう。 組み込みエンジニアは、技術の進歩に対応しながら常に成長し続ける必要があります。 将来を見据えながら、組み込みエンジニアとして働いてみることを考えてみてください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

IT業界のクリエイター系職種の1つである「UI/UXデザイナー」は、WEBサイト制作におけるユーザーの使い勝手改善を担当する仕事です。近年はUI/UXデザイナーの需要が高まりつつあり、高度なスキルを持った人材は高額な年収で迎え入れられることも増えています。そんなUI/UXデザイナーの平均年収と将来性、年収をアップさせるためのコツについて紹介していきます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる UI/UXデザイナーの平均年収は？ まずUI/UXデザイナーの平均年収に関しては、ズバリ597万円というデータが出ています。これは「求人ボックス」というサイト上で公開されている数字で、およそ600万円ほどという高水準となっています。 日本の平均的なサラリーマンの平均年収が400～450万円程度ですから、5割ほど上回る計算です。月給換算しても50万円程度の収入で、派遣社員でも2000円以上の平均時給となっています。 参考:「求人ボックス 給料ナビ」 UI/UXデザイナーは単なるWEBデザイナーとは異なり、求められるスキルが高度かつ専門的です。特にUXデザイナーはクリエイター業界の中でもトップクラスの年収を手にできる職種で、年収1000万円を目指すことも難しいことではありません。 海外企業での案件を選べば、さらに高単価で仕事を手掛けられるようになるでしょう。その意味では「高い待遇の会社で働きたい」と考える正社員デザイナー、「高単価の案件で効率よく稼ぎたい」というフリーランスデザイナーにもおすすめできる職種と言えます。 UI/UXデザイナーとして年収を高める方法は？ 続いて、UI/UXデザイナーが年収をアップさせるためのポイントについて、5つ紹介していきます。 新たな資格を取得する UI/UXデザイナーが収入を増やすためには、まずはスキルアップすることが基本です。WEBデザイン技能検定、CGクリエイター検定などを取得していくことで、転職で有利になったり昇給につながったりすることでしょう。 もちろん、資格では測れないスキルを磨くことも重要です。たとえばユーザーの立場になって考えられる共感力や、クライアントとの打ち合わせを円滑にするコミュニケーション能力など。企画設計やディレクションなどの上流工程を担当できるようになれば、大幅な年収アップも期待できるようになります。 デザインソフトの扱いに秀でる クリエイター業界では、必ずと言っていいほどデザインソフトを操作して業務を行います。具体的には、PhotoshopやIllustratorなどですね。これらのデザインソフトの扱いをマスターして、自分のやりたいことをスムーズに実行できると、生産性の高いUI/UXデザイナーとして評価されることでしょう。 最近では、WEBデザインに特化したSketchと呼ばれるデザインソフトを導入するところも増えてきました。他にもUI/UXデザイナーとしての仕事を円滑にするソフトがあれば、積極的に使い方を覚えていけるといいですね。 WEBマーケティングの知識を身につける 具体的なUI/UXのデザインだけでなく、上流工程のマーケティングにも携わることができると、年収は大きくアップします。 「ユーザーはどんな目的でこのページを訪れるのか？」「何を解決したいと考えているのか？」といったニーズを考えるのも大切ですし、「ライバルのページとの差別化はどこで行うべきか？」「クライアント企業の強みはどこにあるのか？」などを考えるのもマーケティングのポイントです。 また、検索流入を増やすという意味ではSEO対策についての知識もあるとベターですね。より多くのユーザーにサイトを訪れてもらうべく、検索エンジンに評価される設計を行うスキルが求められます。 最新の市場ニーズを学ぶ ユーザーに好まれるUI/UXデザインというのは、時代によって大きく変わります。特に昨今では動画コンテンツが注目を浴びるようになっていますので、動画コンテンツをいかに活かしたデザインを実現できるかが必要になってきます。 それ以外にも、最新の市場ニーズを学びながら最適なUI/UXデザインを作り続けるスキルが大切です。常に学ぶ姿勢を貫くUI/UXデザイナーであれば、大きな年収を手にするのも難しくなくなるでしょう。 フリーランスとして独立する 年収1000万円以上のUI/UXデザイナーを目指したいと考えた場合、最適なのはフリーランスとして独立して活動することでしょう。時給や月給ではなく成果主義で報酬が支払われる背化のため、高単価な案件を取ってきてクライアントとの信頼を獲得することで、正社員デザイナーでは達成できなかったような月収も目指せます。 もちろん案件が減れば収入も減ってしまうなどの不安定さはあるものの、効率的に年収1000万円を稼ぎたいならぜひ検討したい方法です。 UI/UXデザイナーの将来性は？ 急速に成長しているIT業界の中で、特に専門的なスキルを扱うUI/UXデザイナーは、今後も高い需要が発生すると予想できます。誰でも気軽にはじめられるような職種ではなく、ユーザーの視点になったプロフェッショナルな経験が問われるポジションのため、高い将来性が期待できると言えるでしょう。 最近ではVR向けの3Dデザインや3Dインタラクションといった分野にもニーズが高まっているため、こうした新しいものにもキャッチアップしていけるUI/UXデザイナーなら、一生仕事に困らないはずです。 フリーランス向けの案件も増加傾向にあるため、独立して年収1000万円プレイヤーを目指すのもおすすめできます。 テクフリを活用しよう 「でも、フリーランスになって案件が見つかるか心配です…」 そんなふうに感じることがあるかもしれません。特にフリーランスエンジニアの場合は、開発業務で忙しくて新たな案件を探してきたり、営業に行ったりする時間が取れないケースもよくあります。交渉や折衝が苦手で、コミュニケーション力にも自信がない方は多いでしょう。 そんなときには、フリーランス向けの「エージェント」を活用するという方法もおすすめです。エージェントはあなたの代わりに案件を探し、あなたの希望にマッチした仕事を紹介してくれる点が大きな特徴。 techcareer magazineでも、フリーランスエンジニア・クリエイターのための案件情報サイト「テクフリ」を運営しています。 テクフリでは、10年以上の業界経験を活かし、ただのお仕事紹介ではなく『バリューアップ』をコンセプトにした手厚いサポートで、エンジニアやデザイナーの一人ひとりをご支援しています。 現在は正社員として働いているが、将来的にフリーランスになりたいと考えている方、フリーランスから正社員に戻りたいと考えている方、どちらにもエージェントが真摯に対応しています。 もちろん、単に情報収集目的で利用していただいてもOKです。登録は60秒ほどで完了しますので、ぜひテクフリをチェックしてみてください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる まとめ UI/UXデザイナーは平均を大きく上回る年収を手にできる職種で、これからの将来性も高い仕事です。今から専門スキルを磨いておくことで、長く安定して稼げるデザイナーになることができるでしょう。 フリーランスになって年収1000万円を目指すのもおすすめなので、その際には「テックキャリアフリーランス」もぜひ活用してみてくださいね。