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

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

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

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。

最近では、サイバーセキュリティの問題が日々取り上げられるようになり、ニュースなどで耳にする機会も多くなってきたのではないでしょうか。個人情報を取り扱う企業においては特にセキュリティ対策は優先順位が高く、力を入れている企業も少なくありません。セキュリティを担保する役割を担っているのが、セキュリティエンジニアです。 本記事では、セキュリティエンジニアに必要なスキルや資格、仕事内容、そしてこの職種の魅力について詳しく解説していきます。また、年収や将来性についても説明していくので、気になる方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 セキュリティエンジニアとは セキュリティエンジニアは、情報技術（IT）の専門家であり、企業や組織のデータ、ネットワーク、ソフトウェア、ハードウェアを様々な脅威から守る役割を担っています。サイバーセキュリティのフレームワークを設計、開発、実装、維持し、セキュリティポリシーと手順を決定し運用することが重要です。さらに、セキュリティエンジニアは、ハッキング、データ侵害、ウイルスなど、外部および内部からの攻撃に対する防御策を確立しなければなりません。 特に、最先端のセキュリティテクノロジーや暗号技術を用いて、リアルタイムでシステムの脆弱性を特定し、その修復に取り組みます。組織内の他のIT部門や運用部門と連携して、全体のセキュリティ戦略を形成して実行することが多いでしょう。このような取り組みにより、企業や組織は法的な遵守要件を満たし、顧客データや企業秘密を安全に保管することが可能です。セキュリティエンジニアは、日々進化するサイバーセキュリティの脅威に対応するため、常に最新の状況とリスクについて学び続ける必要があります。 セキュリティエンジニアの仕事内容 セキュリティエンジニアの仕事内容は多岐に渡ります。ここでは、セキュリティエンジニアの代表的な仕事内容を4つ紹介するので、確認していきましょう。 企画・提案 セキュリティエンジニアの仕事の中で、企画と提案を行うことは多いです。この場合、初めに組織や企業の既存のインフラストラクチャとデータフローを詳細に分析することが必要です。この分析に基づき、セキュリティリスクや脆弱性を特定し、それに対する優先順位を決定します。 次に経営層や他のエンジニアと議論して、具体的なセキュリティ強化の手法や改善のための予算を提案することが多いでしょう。さらに、短期的な対応策と長期的な戦略の両方を練り、遵守すべき法的要件や業界標準に基づいた企画を作成していかなければなりません。 設計 設計フェーズでは、具体的なセキュリティ対策を踏まえた設計図を作成します。 これには、ネットワークアーキテクチャ、データ暗号化手法、認証プロセス、アクセス制御などが含まれることが一般的です。 また、内部の社員だけでなく、外部のパートナーや顧客とのやり取りにおけるセキュリティも考慮されます。 異なるシステムやプラットフォーム間での互換性も考慮しつつ、全体のセキュリティが強化されるように計画していくことが重要です。 実装・テスト 実装段階では、設計したセキュリティ対策が具体的に構築されます。 これには、コードの記述、セキュリティソフトウェアの導入、ハードウェアの設定、ネットワークの再構成などが含まれるのが一般的です。 実装が完了したら、網羅的なテストが行われます。 このテストでは、ペネトレーションテスト、コードレビュー、セキュリティ監査などが行われ、設計通りに機能するか、また未知の脆弱性がないかを厳密に検証することを目的としています。 運用 実装後の継続的な運用・保守も、セキュリティエンジニアの担当する業務の一つとなります。 セキュリティエンジニアは、セキュリティインシデントが発生した場合の対処手順を事前に考え、不正アクセスやデータ侵害などの異常をリアルタイムでキャッチしていかなければなりません。 また、新しい脅威に対応するために、定期的なアップデートとパッチ適用、セキュリティポリシーの見直しをすることも大切です。 セキュリティエンジニアにおすすめの資格 セキュリティエンジニアに興味がある人や目指したいと考えている人は、関連する資格の勉強をしておくと良いでしょう。 必須の資格などはありませんが、自身のレベルを証明してクライアントからの信頼を得るために有効となります。 セキュリティエンジニアにおすすめの資格は以下の3つです。 シスコ技術者認定 情報セキュリティマネジメント試験 CompTIA Security+ シスコ技術者認定 シスコ技術者認定は、ネットワークインフラに関する深い理解とスキルを証明する資格です。 特に、シスコのネットワーク機器を使用する企業や組織では、この資格が高く評価されます。 セキュリティに関しても、VPNの設定やファイアウォールの運用、侵入検知システムといった、高度なセキュリティソリューションの理解が求められるでしょう。 この資格は、セキュリティエンジニアがネットワーク全体のセキュリティを確保する上で、非常に役立つものとなっています。 情報セキュリティマネジメント試験 情報セキュリティマネジメント試験は、情報セキュリティに関するマネジメントスキルと戦略的な視点を評価するものです。 リスクアセスメント、コンプライアンス、セキュリティポリシーの策定と運用、インシデントレスポンスのプロセスなど、多角的なセキュリティの管理手法に精通していることが求められます。 この資格で必要な知識を習得し、資格を保有することで、組織内でのセキュリティ戦略の策定をする際、やり取りがスムーズになるでしょう。 CompTIA Security+ CompTIA Security+は、セキュリティの基礎から高度なテクニックまで幅広い知識とスキルを証明する国際的な資格です。 暗号化、認証、セキュリティプロトコル、ネットワークセキュリティなど、多くの主要なセキュリティ分野がカバーされています。 また、この資格は特定の製品やメーカーに依存しない内容であるため、多様な環境と技術に対応可能なスキルセットを持っていることが証明可能です。 特に初心者や中級者がセキュリティの広範な知識を習得するための良いスタート地点とも言えます。 セキュリティエンジニアに向いている人 セキュリティエンジニアには向き不向きがあります。 では実際にどんな人が向いているのか、いくつかポイントをみていきましょう。 最新の技術をキャッチアップできる セキュリティエンジニアには、日々変化するサイバー脅威や新しい技術トレンドに迅速に対応できる能力が求められます。 そのため、新しいプログラミング言語、セキュリティフレームワーク、ネットワークプロトコルなどに対する好奇心と自発的に調査を行う学習意欲が不可欠です。 責任感が強い 情報セキュリティは企業にとって極めて重要な側面であり、エンジニアのミスや盲点が企業の財産や評価、さらには顧客のプライバシーに大きな影響を及ぼす可能性があります。 そのため、一つ一つのタスクに対する高い責任感が必要です。 経営層や他の部署とコミュニケーションをとり、全体のセキュリティポスチャを強化する役割も担うため、リーダーシップとチームワークも重要な要素となります。 論理的思考ができる セキュリティエンジニアは、複雑なシステムやデータ構造を解析し、その上でセキュリティの脆弱性やリスクを評価する必要があります。 そのため、高度な論理的思考能力と問題解決スキルが求められるでしょう。 具体的なセキュリティインシデントが発生した際には、限られた情報から迅速かつ正確に原因を特定し、適切な対応策を練る能力が不可欠です。 高いコミュニケーション能力 セキュリティエンジニアは、技術的な知識だけでなく、それをわかりやすく他のステークホルダーに説明できるコミュニケーション能力も必要です。 セキュリティポリシーの策定や変更、緊急時のインシデントレスポンスなどでは、技術部門だけでなく経営層や法務部門、外部のパートナーとも効果的にコミュニケーションを取る必要があります。 このように、セキュリティエンジニアに向いている人は、多角的なスキルと資質が求められるでしょう。 最新の技術を素早く学べる能力と、その技術を安全かつ効果的に適用する責任感と思考力、そして多様な人々と効果的にコミュニケーションを取る能力が不可欠です。 セキュリティエンジニアの年収 セキュリティエンジニアの年収は、日本人の平均年収と比べると高いと言えるでしょう。 日本人の平均年収が433万円に対し、セキュリティエンジニアの平均年収は、597万円となっています。 (参考：https://求人ボックス.com/) (参考：https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf) また、年収は持っている資格、経験年数、責任の範囲、そして働く業界や地域によっても大きく変動するでしょう。 一方で、外資系企業に勤めたりマネジメント層に上がったりすると、さらに年収は高まることが多いです。 セキュリティエンジニアの年収は、近年上昇傾向にあるので、高年収を得たい人にとってもおすすめの職種かもしれません。 セキュリティエンジニアの将来性 セキュリティエンジニアの将来性に関する展望は非常に明るいと言えるでしょう。近年、サイバーセキュリティの脅威が急速に進化しており、様々な新たな攻撃手法や戦略が出現しています。サイバー攻撃に対応するため、セキュリティの防御手段や戦略もその都度更新されるため、更なる高度化が必要です。 こういった背景から、セキュリティエンジニアの役割は今後さらに重要となり、活躍の場は広まっていくでしょう。また、近年のテクノロジーの発展とともに、IoTデバイスの普及が急速に進行しています。家電から自動車、産業機器に至るまで、さまざまなデバイスがインターネットに接続される時代となりました。 これに伴い、これらのデバイスを標的とした攻撃も増加しており、その対策には専門的な知識と技術が不可欠です。このような状況下において、企業はセキュリティエンジニアを重要なポジションと考え、採用や教育に投資する傾向にあると言えるでしょう。 まとめ セキュリティエンジニアとして、仕事をしていくためには、専門的なスキルと知識はもちろん、継続的な学習とスキルの更新が不可欠です。 絶えず新しい技術や脅威に適応しなければなりません。 その一方で、高い年収と将来性があると言えるでしょう。 また、責任が大きい職種であるため、多くの組織で重要な役割を担っています。 このような特徴を持つ、セキュリティエンジニアとしてのキャリアパスに興味がある人は、ぜひ詳細な案件情報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

IoTエンジニアという職業をご存知でしょうか。近年、AI技術やクラウドの発展により耳にする機会が増えたIoTエンジニア。今回は、そんなIoTエンジニアの概要や必要なスキルなどをまとめました。IoTエンジニアに興味がある方や、目指し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 IoTエンジニアとは IoTエンジニアは、IoT製品や技術を用いたシステムの開発に携わるエンジニアです。開発したソフトウェアを、あらゆる「モノ（装置、機会、デバイスなど）」に組み込みインターネットと接続することでモニタリングや遠隔操作を可能としています。近年、AI技術やクラウドの発展により需要が高まっています。 IoTとは IoTとはInternet of Thingsの略で、直訳すると「モノのインターネット」という意味となります。簡単に説明すると、「身の回りのあらゆるモノがインターネットにつながる」ことを言います。 一昔前までは、インターネットに繋がっているモノといえば、大型のPCや銀行のATMなど、大規模なシステムを組み込んだものだけでした。しかし最近では、センサーや通信機器の小型化やネットワーク通信の高速・大容量化により、汎用性が急激に高まっています。今では、スマートフォンなどの小型の情報端末だけでなく、エアコンや自動車など様々なものがインターネットに繋がっており、情報伝達が可能となっています。そのため、センサーなどから取得した情報をクラウドに保管したり、遠隔から情報を把握し、利便性の向上や危機管理などをスムーズに行うことができます。 具体的に、遠隔からのモノを操作することができたり、電気やガスの消費量などの情報を確認することができます。他にも、企業がユーザーの使用状況や操作履歴などの情報を収集・分析することで、よりニーズに合った製品の開発にも役立てています。 IoT技術に関するデバイスの設計やソフトウェアの開発、ネットワークの構築に必要な知識やスキルは非常に専門性が高く、専門家が必要です。その専門家こそがIoTエンジニアなのです。 IoTエンジニアの仕事内容 IoTの開発は、組み込みやアプリケーション、ネットワークなどの多岐にわたる分野の知識とスキルが組み合わさって行われています。IoTエンジニアは、全てを一人で行うのではなく、複数のIoTエンジニアと協力しながら作業を進めていきます。そのため、IoTエンジニアといっても担当する業務によって内容は異なります。全ての業務に共通していることは、端末やデバイスなどのハードウェアとネットワークやOSなどのソフトウェア両方の幅広い知識やスキルが求められる点です。 IoTエンジニアは、企画や設計などの上流工程を担当することが多いのも特徴です。一般的なエンジニアは既存のシステムをベースにしたメインの開発業務や、システムの管理を行います。しかし、IoTエンジニアは日々新しい技術が生まれるIoTの動向を把握しながら、新たな製品やサービスを生み出していくことも求められます。 IoTエンジニアの年収 IoTエンジニアの年収に関しては、比較的新しい職種のため正確なデータはなく、経験や業種、職場によって大きくかわりますが、全体的な年収の相場は約300〜700万円と言われています。 未経験のIoTエンジニアの年収の相場は、約300〜400万円程度で、3年以上の経験者であれば約500〜700万円と言われています。経験や知識が多い人材であれば、1000万円を超える求人を探すこともできます。 IoTエンジニアの需要は年々高まっており、人材も不足していることから、他のエンジニアと比べて、高めの水準からスタートできる企業が多い傾向があり、未経験可の求人募集も見つけることができます。 IoTエンジニアの需要と将来性 近年、IoT技術はAI技術やクラウドの発展により需要が高まっています。さらに、まだIoTエンジニアとして活躍している人材が少ないです。 AI技術やクラウドはこれからも発展が見込まれており、より一層IoT技術の需要が高まることが見込める点や、今後さらに人材不足が進むことが予想される点からも、IoTエンジニアは将来性が高いと言えるでしょう。 しかし、IoTエンジニアは将来性が高い一方で、今後さらに目まぐるしい進歩や変化が予想されることから、専門的な知識やスキルだけでなく、急激な変化に対応できる柔軟性も必要になるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる IoTエンジニアに必要なスキル・知識は？ IoTエンジニアになるにはどのようなスキルや知識が必要なのでしょうか。詳しく見ていきましょう。 組み込み系のスキル IoTは、家電や自動車などの「モノ」にセンサーをはじめとしたシステムを組み込む必要があるため、ハードウェアやデバイスを操作する組み込み系の開発スキルが必要です。 組み込みシステムの開発には、C言語やC++、Javaなどのプログラミング言語や、WindowsやLinux、Android、iOSなどのOSの知識も必要です。 ネットワークのスキル・知識 IoTは、「モノのインターネット」と言われるように、インターネットとクラウド環境の活用が大前提です。そのため、デバイスをインターネットに接続したり、スマートフォンやパソコンを経由して繋げるには、ネットワークの知識が必要不可欠です。 また、IoTでは、Wi-Fiやモバイル通信だけでなく、Bluetoothなどの無線系の通信方式も使われています。リアルタイムで通信の処理を行うには、ただデバイスをネットワークに繋げるのではなく、効率よくデータの送受信ができるように環境を構築する必要があるので、高度なスキルや知識が必要となってきます。 セキュリティの知識 近年、サイバー攻撃の対象はパソコンからIoTに接続されたデバイスに移行していると言われていて、IoT分野におけるセキュリティ対策はパソコンに比べて遅れています。 パソコンやスマートフォンでインターネットを利用する時と同じように、IoTのデバイスを利用する際にもセキリュティ対策は非常に重要です。 そのためIoTエンジニアは、ネットワークやシステムを安定して機能させる知識だけでなく、ハッキングなどに対するセキュリティに関する知識も必要です。 アプリケーション開発のスキル・知識 IoTのデバイスは、スマートフォンを使って利用されることもあり、操作をする際にアプリケーションと連動することが多いです。実際に、電気を点灯させたり、エアコンの温度の調整などをスマートフォンで行うことができます。 スマートフォンは世界的にも広く普及されていることから、今後さらにスマートフォンを活用したIoTデバイスの増加が見込まれます。そのため、IoTエンジニアはスマートフォンに対応したアプリケーション開発に関する知識が求められるかもしれません。 AI・機械学習のスキル・知識 IoTデバイスで所得したデータの蓄積や解析には機械学習・AIが使われます。データの可視化や、AIによる認識や予測をうまく役立てるためにも、IoTエンジニアは機械学習・AIの知識を身に付けておく必要があるでしょう。 もちろん、自分でAIの開発ができることが望ましいですが、実際の業務では外部の企業やエンジニアに業務委託する場合もあるので、少なくとも関連する知識を身につけておけば良いでしょう。 コミニケーションスキル IoTエンジニアの仕事は、システム開発にかかわる作業が多く、多岐にわたります。そのため、基本的には、社内で作業を分担したり、外注するといった進め方が主流です。 一人で作業を進めるのではなく、各担当者と連携を取りながらプロジェクトを進める必要があるので、スムーズにプロジェクトを進めるためには、「コミュニケーションスキル」が必要です。 時には、企画や設計などを着実に進めるために、社内で打ち合わせをしたり、クライアントとディスカッションする場合があるかもしれません。きちんとメンバーやクライアントの意図を汲み取り、プロジェクトに反映させるためにも、「コミュニケーションスキル」が必要になってくるでしょう。 IoTエンジニアに新卒・未経験からなるには？ 新卒・未経験からIoTエンジニアになるにはどうすれば良いのでしょうか。詳しくにていきましょう。 プログラミングスクールを利用する 未経験からIoTエンジニアになるために、まずはプログラミングスクールに通い、まずソフトウェアの知識や開発技術を身につけるといいでしょう。 プログラミングスクールでは、Webサービスやスマートフォンアプリの作り方だけでなく、IoTエンジニアに必要なソフトウェアの知識も身につけることができます。 まずは、プログラミングスクールに通いながら、一定のスキルを身に付けて、エンジニア案件でさらにスキルを磨いたり、IoT案件未経験者でも応募できる案件に挑戦したりすることで、IoTエンジニアになれる可能性は高くなります。 IoTエンジニアになることは、難易度が高く、時間がかかるものであることを理解し、少しでも効率的にスキルを習得するためにプログラミングスクールを利用するといいでしょう。 組み込みシステムやネットワーク・データベースの勉強をする IoTエンジニアには、組み込みシステムのようなハードウェア関連のプログラミングスキルが必要です。組み込み系のエンジニアでなくても、エンジニアとコミニュケーションが取れる程度の基礎知識は最低限持っておくといいでしょう。 また、IoTで使われるデバイスの数は膨大になることもあり、一般のシステム開発では使わないような規模のネットワークとデータベースが使われることもあるため、大規模なネットワーク・データベースを扱えるスキルが必要とされる場合があります。 特に、負荷分散や論理設計などのネットワークスキルや、ビッグデータやNoSQLなどのデータベースに関する知識があると、案件獲得がしやすくなるでしょう。 資格を取得する プログラミングスクールに通い、案件をある程度こなしスキルが身に付いてきた方は、資格を取得するという方法もあります。 中には、幅広い知識を求められる資格や、高度な知識やスキルを求められる資格、複数のレベルに分かれている資格もあるため、自分のレベルに合ったものから挑戦するといいでしょう。 IoTエンジニアに役立つ資格は？ IoTエンジニアに役立つ資格はどのようなものがあるのでしょうか。詳しく見ていきましょう。 IoT検定 IoT検定は、複数の業界団体や企業、有識者で構成されている「IoT検定制度委員会」が運営している試験で、エンジニアだけでなく、IoTに関わる全ての人のIoTに関する知識やスキルを可視化し、証明することを目的とした検定制度です。 IoT検定では技術的な視点だけでなく、IoTに関連するサービスやマーケティング、ユーザーの視点から必要となるカテゴリ、スキル要件などの幅広い知識が求められます。 IoT検定は、 IoT一般ユーザー向けのIoT検定ユーザー試験（パワー・ユーザー） IoT検定レベル1試験（プロフェッショナル・コーディネータ） IoT検定レベル2試験（プロフェッショナル・コーディネータ） IoT検定レベル3試験（プロフェッショナル・アーキテクト） の4段階に分かれています。2021年5月時点では、レベル2,3の試験は準備中となっています。 概要や試験内容など、詳しい情報が知りたい方はこちらを参照ください。 参照：http://www.iotcert.org/ IoTシステム技術検定試験 IoTシステム技術検定試験は、MCPC（モバイルコンピューティング推進コンソーシアム）が運営する検定制度です。IoTシステムの企画や構築、活用、また、運用改善を効率的かつ効果的に進めるために必要な基本知識の習得など、エンジニアの育成を目的として行われています。そのため、試験では、システムの構築・運用・改善や企画面の知識が問われ、取得することで、IoT技術の基礎知識から専門技術までの知識やスキルを証明することができます。 IoTシステム技術検定試験は、 試験は基礎検定（IoTアドバイザ） 中級検定（IoTエキスパート） 上級検定（IoTプロフェッショナル） の3段階のレベルに分けられていて、どのレベルからでも受験することができます。 概要や試験内容など、詳しい情報が知りたい方はこちらを参照ください。 参照：https://www.mcpc-jp.org/iotkentei/ エンベデッドシステムスペシャリスト試験 エンベデッドシステムスペシャリスト試験は、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が運営する試験で、国家試験である情報処理試験の中の1つです。組み込み系のシステム開発に関する高度な知識・スキルが問われる試験なので、家電や情報・通信機器の分野などで組込みエンジニアやIoTエンジニアとして活躍した人に向いています。しかし、2020年度の合格率は16.4%となっていて、難易度は高めです。 概要や試験内容など、詳しい情報が知りたい方はこちらを参照ください。 参照：https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/es.html 情報処理安全確保支援士試験 情報処理安全確保支援士試験は、エンベデッドシステムスペシャリスト試験と同様、IPAが運営する試験で、国家試験である情報処理試験の中の1つです。セキュリティエンジニアや情報システムの管理者を目指す方を対象にしています。サイバーセキュリティ領域の専門的な知識やスキルを証明できます。 概要や試験内容など、詳しい情報が知りたい方はこちらを参照ください。 参照：https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/sc.html まとめ 今回は、近年需要が増えてきている「IoTエンジニア」の概要や必要なスキルについてまとめました。 IoTエンジニアは、幅広い知識が求められるため難易度は高いですが、人材不足ということもあり、他の職業に比べて給料が高く、将来性もあります。この記事を通して、IoTエンジニアに対する理解を深めるために、少しでもお役に立てましたら幸いです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

フリーランスを悩ませる問題の1つに「確定申告」があります。毎年の収支を計算して所得を算出する。それだけでもめんどうな作業ですが、フリーランスの場合は確定申告書や青色申告決算書など、提出する書類が多いことも大きな負担となっています。 そして確定申告書や青色申告決算書を作成するためには、その年の支出を証明するための「領収書」が欠かせません。この記事では、フリーランスにとっての領収書の管理方法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 領収書はなぜ必要？ 保管の重要性を再確認 スーパーやコンビニエンスストアなどで「領収書をください」と依頼しているお客さんを一度は見たことがあるでしょう。では、なぜ領収書は必要になるのでしょうか？ フリーランスが確定申告を行う目的は、最終的には「納税額」を知ることにあります。その年にいくら税金を納めればいいのかを決めるために、売上から経費を差し引いた「所得」を確定する必要があるんですね。 この所得を算出する際の「経費」の計算に用いられるのが、領収書というわけです。 仮に1年間で100万円の売り上げがあったとして、50万円の経費がかかっていれば所得は50万円。税率を20%とすると、納税額は10万円ということになります。一方、80万円の経費がかかったとなると、所得20万円、税金は4万円に削減することが可能になります。 こうやって考えてみるとわかりますが、普通のフリーランスならどんどん経費を増やして所得を減らし、支払う税金を減らそうとするモチベーションが生まれます。高級外車を社用車として購入して経費計上するのはいわゆる「節税」ですが、架空の経費を計上して所得を減らそうと試みるのは「脱税」にあたります。 万が一税務署に経費について指摘された際に、しっかりと領収書を保存してあれば「こういう目的で使ったお金ですよ」と説明できます。しかし領収書を保存していないと、最悪の場合は脱税が疑われてペナルティを課される可能性が出てきます。 したがって、領収書をしっかり保存しておくことは非常に重要なんですね。経費を支払った証拠となる領収書が手元にあれば、堂々と経費として計上して節税できますし、税務調査の際に痛くもない腹を探られることがなくなります。 ちなみに、フリーランスの領収書の保管方法としてよくあるのが、「レシートではダメで、領収書をもらわないといけない」という勘違いです。実際の税務調査では、購入したものが不明な領収書よりも、しっかりと品目が記載されているレシートの方が信頼性が高まるほどです。 お店で領収書の発行をお願いするのには時間や手間もかかるので、無理に領収書を集めようとしなくても構いません。その代わり、レシートはしっかりと保管してとっておくようにしましょう。 領収書を管理・整理方法 アナログ編 では、その領収書やレシートをどのように保存するべきなのでしょうか？まずは紙の領収書・レシートをアナログに管理する方法を紹介します。 フリーランスの領収書・レシートの管理には、安価な茶封筒を活用するのがおすすめです。角二サイズくらいの大きさの茶封筒をまとめ買いしておき、1か月ごとに領収書・レシートをまとめて封筒に入れておけばOK。 月が変わったら新しい茶封筒を用意して、そこに放り投げておく。12か月分がたまったら、ファイルボックスなどにまとめて収納しておけば、1年間の領収書・レシートを確実に保存しておくことができます。 もし「もっと細かく分けたい」というのであれば、ワンサイズ小さな茶封筒も用意して、「通信費」「光熱費」「地代家賃」などと費目別に小分けするのもおすすめです。こうしておけば、年末になって確定申告を行う際にも見分けやすく、手間を減らすことができます。あるいは、取引先ごとに領収書・レシートを小分けしてもいいですね。 ただし管理が煩雑になって「めんどくさいからもういいや」となってしまっては元も子もありませんので、めんどうに感じるようなら月ごとにまとめるだけの管理方法に戻すようにしてくださいね。 領収書を管理・整理方法 デジタル編 封筒などを使って紙の領収書・レシートを保存するのって、かなり手間な作業ですよね。「カメラで撮影して、デジタルで保存できたらいいのに」と思うフリーランスの方も多いはず。 実は2017年の「電子帳簿保存法」改正により、デジタルで領収書・レシートを管理することが可能になったんです。これにより紙の領収書・レシートをわざわざ保存する必要がなくなり、保管スペースや管理の手間を削減することが可能になりました。 ただし、勝手にデジタルで領収書・レシートを保存していいというわけではありません。アナログでの保管をやめたいと考えるなら、その3か月前までに税務署に申請する必要があるからです。その際には、指定の申告書を書いて提出すればいいだけなので、難しいことではありません。 税務署から許可がおりたら、500万画素以上のカメラを利用して領収書・レシートを撮影し、保管すればOK。スマホのカメラを利用できる可能性もありますので、事前にスペックを確認しておきましょう。なお、デジタル保存の際には、3日以内に「タイムスタンプ」をつける必要がありますのでご注意を。 デジタル保存を行えば、領収書・レシートを紛失するリスクがなくなります。事務処理の手間が減って本業にかけられる時間が増え、生産性が高まる効果も期待できるでしょう。 なお、領収書・レシートをデジタル保存する際には、クラウド会計ソフトを使うのが便利です。「MFクラウド経費」「freee」といったツールを使うことで、スマホやパソコンから領収書・レシートを読み取ったり、銀行口座・クレジットカードと連携して自動で経費を計算してくれる機能も利用することができます。 確定申告の作業も効率化することができるので、Excelや手作業で経費を管理しているという方は、ツールの導入を検討してみてはいかがでしょうか。 領収書はいつまで保管する？ 「その年の確定申告が終わったら、もう領収書は処分してもいいよね」と考えるフリーランスは多いですが、実は領収書・レシートには一定の保管期限が定められています。確定申告の際に「白色申告」を選択している場合は5年、「青色申告」を選択している場合には7年間保管しておかなければなりません。 保管期限内に税務調査が入ったりした場合には、証拠書類として領収書・レシートが求められることもありますので、すぐに提出できる状態で保管しておきましょう。アナログ方式で保存していると、特定の領収書・レシートを探すのが手間になったりしますが、デジタルで保存しておけばそうした作業からも解放されます。 その意味でも、導入に抵抗がなければデジタル方式での保存方法を選ぶべきと言えます。領収書・レシートの管理に不安がある場合にも、デジタル保存を検討してみてはいかがでしょうか。 まとめ：保存しておけば節税につながる フリーランスにとっての領収書・レシートは、その年の経費や所得を証明する大切な書類です。しっかりと保存しておけば節税につながりますし、税務調査の際に余計な心配をすることもありません。 ただ、紙の領収書やレシートを手作業で保存するというのは、めんどうに感じる方も多いはず。その場合には、あらかじめ税務署に申告してデジタル方式で保存するというのも1つの手段です。 テクフリでフリーランス案件を探してみる