フリーランスエンジニアの経費とは フリーランスとして活動すると、自分で所得税を計算し、計算した所得税を国に申告する、確定申告が必要になってきます。サラリーマンの方は所得税の計算と納税を所属会社が行うため、給与以外の収入がない場合は自分で確定申告をする必要がありません。しかし、フリーランスの方で一定以上の収入がある方は確定申告をする必要があります。 確定申告は所得税の計算だけではなく、国民健康保険料・住民税・事業税なども計算される書類なのでとても重要な手続きです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる フリーランスエンジニアの経費計算方法 気になるのは確定申告においてどのように節税していくのかということですよね。結論からいうと、フリーランスエンジニアの場合は所得税を抑えるために、経費をきちんと計上することが肝となってきます。その所得税の計算方法については以下のとおりです。 所得額＝収入額ー経費額 課税所得額＝所得額ー所得控除額 所得税額＝課税所得額×所得税率ー税額控除額 計算式からわかるとおり、最終的な所得税額を小さくするためには経費額と所得控除額の2つを漏れなく計上することがポイントです。今回は経費額について詳しく見ていきます。 まず経費として計上できるものの代表として、仕事で使う道具は経費として計上することができます。例えば、仕事で使うパソコンや車、家の購入費も一部経費に含まれます。もし仕事で使う道具を買った際は領収書を保存しておきましょう。 自宅で仕事をしている場合の水道光熱費の一部やお客様を接待をした交際費も経費として計上することができるため、どこまで経費として認められるのかということをチェックする必要があります。 フリーランスエンジニアの経費率の平均は？ 経費が高ければ高いほど所得税額を抑えることができることがわかりましたが、なんでもかんでも経費として計上できるわけではありません。そこで気になるのが一般的なフリーランスのエンジニアの経費率に関してです。経費率は経費÷収入で計算される収入に対しての経費の割合のことです。 経費率は業種や売上規模によって変化してきます。国税庁や税務署が一般的な経費率の目安を公開しているわけではなく、何を基準にチェックしているかは明らかにされてはいないです。ただ、一般的には卸売業90％・小売業80％・製造業70％・飲食業60％・サービス業50％が経費率の目安と言われています。また、サラリーマンでいえば、給与所得控除がおよそ40％なので、サラリーマンの経費率はおよそ40％とみることもできるでしょう。 エンジニアはサービス業に当てはまるので、法人であった場合50％が一般的な経費率の目安だと言えるでしょう。ただ、個人にもそれが当てはまるかといえばそういうわけでもありません。また先程申し上げたように売上規模によっても経費率の目安は変わってきます。経費が多い場合に赤字になったり、経費が少ない場合に経費率が極端に低くなっても間違いではないのです。 フリーランスエンジニアが経費として計上できるもの 経費の中には福利厚生費や交際費など、経費となるのか個人支出になるのかわかりにくい項目もあります。例えば福利厚生として家族旅行へ行ったとしても、福利厚生費は従業員のいない個人事業主には認められないことが通例ですので、家族が従業員でなければ福利厚生費としては計上できません。また、交際費においては事業に関係のない友達や家族との飲食を経費として計上することはできません。 フリーランスは法人と異なり、経費として計上できる交際費に限度額はないものの、あまりにも交際費が大きな割合を占めてしまうと、税務署から詳しい説明を求められる場合があります。これら福利厚生費や交際費は経費の中でも経費として計上できるのか判断の難しい項目でもあるので、適切な額を経費として計上するように確認しましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 経費率が高いとどうなる？ 経費率の目安についてお伝えしていきましたが、極端に高い経費率で経費を計上した際にどうなるのかということをお伝えします。結論から言うと、経費率の高さを税務署から怪しまれます。 経費率が高いと、売上を抜いているか、経費を水増しして申請しているのではないかと税務署の職員から思われてしまいます。 税務署の職員は脱税がないように出来るだけフリーランスや法人に正しい納税をしてほしいと考えているため、一般的ではない項目が多いときには税務調査が入る場合もあります。もし不正に売上を抜いていて、経費を水増ししており、それが悪質であると税務署の職員に判断をされた場合には、重い追徴課税の納付を求められる可能性があります。 特に売上規模が大きいかつ経費率が高い場合に税務調査を求められる場合が多く、一人では税務調査に対応することが難しい場合があります。税務調査への対応が心配な方は信頼のできる税理士に相談することがオススメです。 税務調査以外にも、経費に関しては確定申告業務を税理士に頼むことで、より多く計上できる可能性があります。税理士は経費に計上できる費用を正しく把握しているため、経費に入れられないと思っていたものを経費として計上できる可能性があるというメリットがあります。 もちろん自分で領収書やカード明細を整理する必要はあるものの、大きなメリットです。 フリーランスエンジニアは経費の割合を高めるべき？ 今まで収入に対する経費割合について詳しく見てきましたが、経費としてお金をたくさん使ったほうが良いのか、それとも経費を抑えてお金を手元に残すほうが良いのかという疑問が生じます。 結論から言うと、経費として計上できるものは全て経費として計上し、余計な支出はできるだけ抑えることがベストです。つまり、不必要に経費を使わない方が良いということです。 まず、「経費として計上できるものは全て経費として計上する」ということですが、フリーランスとして活動する上では家賃や仕事道具などの仕事に必要なものに対しては経費として計上することができるので、いったいどこまで経費として計上されるのかということを知り、その上で仕事に必要なものに対して領収書をきちんと貰うことを徹底する必要があります。 また、余計な支出を抑えるということですが、当然ながら経費が減ればその分の利益が増えるため、余計な支出は抑えられるとベストです。例えば月額5万円のサービスに入っている場合は年に60万円が経費として出ていってしまいます。利益を上げるためにここをどう削れるかというコストカットの意識を持てると良いでしょう。 経費として計上できるものは全て経費として計上し、余計な支出はできるだけ抑えること双方ともに面倒かもしれませんが、節税と利益を上げるという2つの視点から見ることを癖づけておきましょう。 フリーランスの経費に関するよくある質問 経費率の求め方は？ 経費率は、「経費÷収入」で求めることができます。 フリーランスが経費として計上できないものは？ 福利厚生費は、従業員ではない場合計上できません。また、交際費は、事業に関係がない人との飲食を経費として計上することはできません。 経費率が高いとどうなる？ 経費率が極端に高く、一般的ではない項目が多いときには、税務署の職員から脱税を疑われ、税務調査が入る場合もあります。 【まとめ】フリーランスエンジニアのベストな経費率 フリーランスの経費率は適正か？フリーランスエンジニアの経費の割合を考える 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。 フリーランスエンジニアの経費率は40％から50％が多いかもしれないが、状況によって大きく異なるため一概には言えない 福利厚生費と交際費は経費の中でも経費なのか個人支出なのか一番曖昧な項目でもあるので、適切な額を経費として計上するように心がける 経費率が高いとその高さを税務署から怪しまれる可能性がある 以上のように今回はフリーランスエンジニアとして経費をどのように計上することがベストなのかということをお伝えしてきました。 経費を多く計上することは節税を意識する中で非常に大事なこととなりますが、適切な額を計上しなければ、税務署に指摘されて逆に損することになってしまいます。是非この記事を参考にして節税だけでなく税金について考えてみてくださいね。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

ITエンジニアの技術者派遣とは？ 会社に雇われているエンジニアでもなく、フリーランスでもない。新しい働き方としてエンジニアの派遣が注目されています。エンジニアの派遣とはITエンジニアが派遣会社に登録し、派遣社員として企業に派遣され仕事をする働き方です。 派遣社員というと一般的には事務職の方を思い浮かべると思いますが、それと同じ派遣社員なので、働いている仕組みは同じです。しかし事務職のような一般的な派遣社員と違うのは、エンジニアの派遣は専門職だということです。 専門職の派遣なので、正社員のエンジニアより単価も高く、さまざまな職場を渡り歩いてスキルを身に付けることも可能です。 特に20代、30代のエンジニアにとってスキルを身に付けることは今後のキャリア形成にとって非常に重要ですので、エンジニアの派遣は絶好のチャンスです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる ITエンジニア派遣(技術者派遣)は残業が少ない 正社員エンジニアのデメリットである長時間の残業も派遣エンジニアには無く、自分のライフスタイルに合わせて働けます。 もしあった場合もしっかりと残業代が全額支払われます。残業が少ないのは派遣エンジニアに残業をさせると、企業側にコストがかかるためです。 またフリーランスとは違い、派遣会社が仕事を紹介してくれるので、仕事に困ることもありません。何か困ったことがあれば、すぐ派遣会社の担当者に相談することができます。 また保険や年金といった社会保障も受けることができるので、安心して働くことができます。 このような正社員とフリーランスの良いところを合わせた働き方がエンジニアの派遣と言えます。 ITエンジニア派遣(技術者派遣)の時給単価相場 派遣と似たような働き方としてアルバイトが挙げられます。 アルバイトは専門的知識を必要としないものですが、ITの仕事の中にもITの専門的知識を必要としないカスタマーサポートやヘルプデスクといったアルバイトがあります。 いずれも時給単価は1,000円程度です。一般事務のアルバイト時給単価と比べても、若干高い程度です。 ITエンジニア派遣(技術者派遣)の月収単価相場 続いて、派遣エンジニアの月給の相場を紹介します。ます派遣エンジニアの時給単価を見てみまましょう。 派遣会社大手リクルートITスタッフィングが調査した派遣エンジニアの平均時給単価は2,188円とのことです。 大まかに見ると、派遣エンジニアの時給単価相場は約2,000円ほど。地域によっても差がありますが、時給単価2,000円以上の案件が多いです。 先ほどのIT系アルバイトと比較すると2倍近くの金額です。 一般事務の派遣社員の平均時給単価は約1,500円なので、それと比べてもはるかに高いことがわかります。 また派遣エンジニアの中でも差があり、2018年1月のエンジャパンの調査によると、派遣エンジニアの平均時給単価で最も高いのが、Web・スマホ系システムエンジニアで2,536円。 次にネットワークエンジニアで2,497円。 それ以降は、ビジネスアプリケーション系システムエンジニアが2,495円。制御系システムエンジニアが2,213円。プログラマーが2,205円。データベース系システムエンジニアが2,202円。社内システムエンジニアが2,034円。運用管理・保守が1,968円。ユーザーサポート・ヘルプデスクが1,770円。テスト・評価が1,739円となっています。 これはあくまでも平均時給単価なので、WEB・スマホ系システムエンジニアやネットワークエンジニアだと時給単価3,000円以上の案件もあります。そのほかの職種でも平均以上の案件もあります。 これを月収単価に換算します。１日に8時間労働で、週5日勤務をもとに計算すると、派遣エンジニアの平均月収単価は35万円。 これが派遣エンジニアの大まかな平均月収単価となります。年収で換算すると約420万円です。 世の中には手取りが少ないブラック企業で正社員として働いている人もいる中、平均月収単価35万円もらうことのできる派遣エンジニアは魅力的です。 20代であれば、同世代の正社員より多く稼ぐことができます。職種別に見てみまましょう。 先ほどの時給単価データをもとにすると、Web・スマホ系システムエンジニアは約40万5000円。ネットワークエンジニアは約40万円。ビジネスアプリケーション系システムエンジニアは39万9000円。制御系システムエンジニアは約35万4000円。プログラマーは約35万3000円。データベース系システムエンジニアは約35万2000円。社内システムエンジニアは約32万5000円。運用管理・保守は約31万5000円。ユーザーサポート・ヘルプデスクは約28万3000円。テスト・評価は約27万8000円になります。 これらは残業せずに、定時で帰宅した場合の月収単価ですので、例えば月給は35万円の派遣エンジニアが月に30時間ほど残業した場合は、月収単価41万円ほどになります。年収だと約500万円になります。 どの案件の単価が高給か？ エンジニアの派遣はどの案件の単価も高給ですが、特に高単価なのは、先ほどの月収単価の相場でもわかる通り、Web・スマホ系システムエンジニアとネットワークエンジニアの案件です。 Web・スマホ系は近年になり急速に発展し、特にスマホ業界の発展は著しく、今や私たちの生活に欠かせないものになっています。 しかし急速な発展により、それに携わる人材も不足しているため、案件の単価も高くなっていると考えられます。 またネットワークエンジニアは私たちの生活に欠かせないネット回線などのインフラに携わっており、必要不可欠かつ安定して需要があるため、案件の単価が高いと考えられます。 そして、職種に関係なく案件の単価が高いのは上流工程に携われる案件です。 上流工程の案件では月100万円以上の報酬を得られることもあります。 ポジションとしてはリーダーやプロジェクトマネージャー（PM）がそれに当たるでしょう。リーダーやPMとして要件定義や設計、構築、運用監視に幅広く携わり、チームを一つにまとめ、改善点などを見つけるコンサルタントのような仕事もできるとさらに単価も上がります。 このような上流工程に携われる派遣エンジニアになるには、派遣会社と相談して、要件定義や設計、構築のような幅広いフェーズを経験し、徐々にスキルアップしていけば、最終的に上流工程に携われるようになるでしょう。 また、外資系企業で働くことを想定して英語を習得したり、Windows、Linux関連の資格も取得しておくと、より高単価の案件で働くことができます。 ここで見落としてはいけないのは上流工程に携われたとしても安心せず、日々の勉強が必要だということです。 ITの技術は常に新しくなっているので、常に新しい技術を身に付けておかないと、高単価の案件を選べず取り残されてしまいます。 まとめ： 派遣は正社員とフリーランスの良いところを合わせた働き方 エンジニアの派遣は正社員よりも単価が高く、フリーランスよりも安定して働くことができる、まさに正社員とフリーランスの良いところを合わせた働き方です。 派遣社員として経験を積めば、スキルと人脈も得られ、その後スムーズにフリーランスになることも可能です。 注意点としては、派遣会社がマージンを取っているので、そのマージン分の報酬が引かれる分、実際の報酬より安くなっています。 マージンとは派遣先の企業が派遣会社に支払う報酬から労働者が受け取る報酬を引いた金額のことを言います。 このマージンで派遣会社の経営が成り立ち、派遣社員の社会保険料や福利厚生費などが支払われいます。このマージンの割合も派遣会社によってさまざまで、大手派遣会社のパーソナルテクノロジースタッフでは36.9％、パーソルは31.8％と、おおむね30％台になっています。 マージンを取られずにもっとたくさん稼ぎたいという人は、フリーランスになれば100％自分に報酬が入るのでおすすめです。 また労働者派遣法の改正でひとつの会社には最大3年間しか働けず、それ以降はそこで正社員になるか、もしくは別のところで働くかの2択になってしまうので、その点も考慮してエンジニアの派遣になりましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

フリーランスとして独立したなら、せっかくなら会社員時代を大きく上回るレベルの年収を手にしたいですよね。実際、「年収1000万円」を目標に稼いでいるフリーランスは珍しくありません。 しかし、フリーランスの中で年収1000万円に到達している人は決して多くありません。では、年収1000万円稼いでいるフリーランスと、そうでないフリーランスにはどんな違いがあるのでしょうか？ ここではフリーランスが年収1000万円を目指すための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 年収1000万のフリーランスになるのは難しいのか？ 「年収1000万円」と書くと大仰な数字に思えるかもしれません。ですが、毎月の収入に分割して考えてみると、それほど非現実的な金額ではないことがわかります。具体的には、1000÷12で83万円ほどの月収があれば、年収1000万円を突破する計算です。 月収83万円であれば、月に20万円ほどの案件を4本受注することで達成できます。1ヶ月は4週あるので、週に1件案件を獲得することができれば、それで年収1000万円の大台に乗ることができるというわけです。 こう考えると、年収1000万円はそれほど難しいことではないと思えるのではないでしょうか。現在月40万円稼いでいる人であれば、生産性を2倍にして月80万円稼げるようになることで、年収1000万円を目指せるのですから。 ただし、フリーランスは毎月の収入が安定しにくい働き方でもあります。年収1000万円のフリーランスをみてみると、毎月80万円以上安定して稼いでいるという人よりは、「1月に200万円を売り上げて、2月は30万円、3月は50万円だった」というケースのほうがはるかに多くなるのです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 年収1000万のフリーランスとはどんな人？ では、年収1000万円を突破しているフリーランスは、どのようなスキルを持ち合わせているのでしょうか？ 年収1000万円超のフリーランスに共通するのは、「クライアントの売り上げを見据えて仕事をする」点にあります。普通フリーランスに依頼される仕事というのは、限定された範囲で業務を遂行するものがほとんどです。 並みのフリーランスであれば、クライアントの依頼に100%応えられるように努力するものです。与えられた仕事を完璧にこなし、クライアントに満足してもらえるように努めるわけですね。 しかし年収1000万円プレイヤーのフリーランスは、さらにその先を行っています。「ここはもっとこうしたほうが成果が上がりますよ」「あそこにエラーが見つかったので、勝手ながら修正させていただきました」のように、自分に任せられた範囲を超えて成果をあげようとするのが特徴です。 フリーランスがクライアントの依頼に100%の力で応えるのは当たり前のこと。しかし120%の力で応えようとするのは、年収1000万円を超えるごく一部のフリーランスしかやっていないことなのです。 また、常に謙虚な姿勢を保っていることも、高年収を得るフリーランスの特徴といえます。年収が高くなればなるほど、自分よりも相手を評価し、現状に満足せずスキルアップを試みる傾向が強くなっていきます。 堂々としすぎないからこそ周囲からも好かれる人物となり、コミュニケーションや打ち合わせなども円滑に進みます。クライアントからも信頼を寄せられることから、高額なプロジェクトに参加したり、抜群の受注数を抱えていたりするのです。 年収1000万のフリーランスになるためには？ 「今は年収300万円しかないけど、将来的には年収1000万円を目指したい」そんなふうに考えた場合、具体的にどのように行動したらいいのでしょうか？ まず外せない条件として、「単価を高める」ことが重要になってきます。駆け出しフリーランスであれば、少額な報酬の仕事を何件も掛け持ちして、量をこなすことで収入を確保せざるを得ない状況もあると思います。 しかし単価が低くいくつもの案件にリソースを分散していると、どうしても時間に追われる生活になってしまうものです。その状態を長く続けていると、次第に休みが取れなくなってワークライフバランスが大きく崩れてしまうことも考えられます。 ですので、たとえ複数の案件を掛け持ちしていたとしても、その中から単価の低いものをどんどんカットしていき、単価の高いプロジェクトに挑戦することがポイントです。それにより実績も積み上がっていきますので、年収1000万円のゴールラインも見えてくることでしょう。 もう1つの大きなポイントとして、「趣味を多く持つ」ことがあげられます。「え？趣味なんてやってたら稼げなくなってしまうのでは？」と思われる方が多いかもしれませんが、実は趣味に興じる時間が長いことも、年収1000万円以上のフリーランスに多くみられる特徴なのです。 フリーランスは自分の働く時間やキャパシティを自由に決めることができる身分ですが、年収の低いフリーランスほど長時間働き、年収の高いフリーランスになるほど労働時間が短くなるという傾向があります。 趣味の時間を大切にすることでプライベートが充実し、クライアントとの会話のネタにもなります。多趣味な人は人間的な魅力も増すことから、「あなたと一緒に仕事がしたい」と指名されることも多くなってくるのです。 誰でも根を詰めて仕事をしていれば燃え尽きてしまったり、仕事が嫌いになってしまうことはよくあるものです。しかし趣味の時間を大切にして適度に息抜きができていると、仕事にも集中できて成果が出るという、好循環が生まれるというメリットもあります。 年収1000万のフリーランスはどのような案件を受けている？ 年収1000万円を超えるフリーランスの多くは、IT系のエンジニアとして活躍しています。システムの構築から管理まで、幅広いプロジェクトがあるため仕事には困らない分野といえます。専門知識やスキル次第で高年収を狙うことも難しくなく、年収1000万円の壁もすぐに見えてきます。 特に外資系企業から発注される案件は高い報酬が設定されていることも多く、効率的に稼げることでしょう。最近ではブロックチェーン技術を習得したエンジニアの需要が高く、海外を拠点に活動すれば年収1000万円も簡単に突破できるといわれています。 IT系のエンジニア以外にも、イラストレーターや翻訳家、宅地建物取引士などの職種でも年収1000万円のフリーランスを目指すことが可能です。 たとえばイラストレーターであれば、個人でイラストを販売するだけではなく、企業から依頼される仕事を請け負って著作権・商法権でロイヤルティーを得ることができれば、一気に収入額がアップします。 人気イラストレーターになるにつれて、1年後、2年後まで仕事の予定で埋まるという現象も起こり得る世界なのです。 翻訳家についても、人気映画やドラマ・アニメの翻訳に携わることにより、桁違いの年収を得られるようになります。細かなニュアンスや文化の違いを表現する技術が必要になるため決して簡単な仕事ではありませんが、年収1000万円を得るポテンシャルを秘めた職種です。 宅地建物取引士の場合は、不動産の売買や仲介の際に必ず必要となる資格です。この資格を活かして高額な不動産を手がけることができると、年収1000万円の報酬も見えてきます。こちらは営業力が必要とされる仕事ですが、歩合制なので自分の努力次第で収入が青天井となる世界です。 まとめ：難しそうにみえて案外達成できる フリーランスが年収1000万円を目指すのは、難しそうにみえて案外達成できる人が多いハードルです。スキルや努力次第で、年収1000万円以上を手にすることだって不可能ではありません。ただし、それには普段の立ち居振る舞いから自分を変え、単価アップや趣味の時間の充実といった取り組みを行う必要があります。ここで紹介したポイントを参考にして、年収1000万円の世界を目指してみてください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

機械学習エンジニアは、AI技術が成長し続けている現代において非常に需要の高い職種のひとつです。本記事では機械学習エンジニアの年収水準や、年収アップするための具体的な方法を解説します。機械学習エンジニアの年収事情を知りたい方や、さらなる年収アップを目指しているエンジニアの方に役立つ内容ですので、ぜひ最後までご覧ください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 機械学習エンジニアとは 機械学習エンジニアは、AI（人工知能）分野における機械学習に関する開発を行うエンジニアです。機械学習は大量のデータからコンピュータ自身が規則性を見つけ出し、パフォーマンスを向上させる手法です。機械学習エンジニアはこうした技術を実現させるために、データ整理に加えてモデルの設計、運用などを行います。近年では、機械学習モデルがビジネスの意思決定における判断材料として利用されることもあります。さらに身近な例としては、Eコマースサイトでのおすすめ機能や自動運転車のナビゲーションシステムが挙げられるでしょう。 機械学習エンジニアには統計学をはじめとする数学的な知識や、Pythonなどのプログラミング言語のスキルが求められます。それらに加えて、データ処理やアルゴリズム設計の知識も欠かせません。求められる知識の幅が広く専門性が高いことからも、一般的なエンジニアよりも市場価値が高いと言われています。 機械学習エンジニアの仕事内容については、こちらの記事でさらに詳しく解説しています。 機械学習エンジニアとは？仕事内容や必要なスキル・資格を徹底解説！ 機械学習エンジニアの年収 機械学習エンジニアの年収は、経験年数や企業の規模などによって異なりますが、平均的には高水準にあると言えるでしょう。国内の機械学習エンジニアの平均年収は、約530万円程度と公開されています。（2024年7月8日時点） 参考：indeed「日本での機械学習エンジニアの給与」 実務経験が豊富な場合や、大手IT企業の場合には年収が1,000万円を超えるケースも珍しくありません。先述の通り機械学習エンジニアには高度な専門性が求められる職種であるため、市場価値が高く給与も高水準となっています。​​​​​​​​​​​​​​​​ 機械学習エンジニアが年収を上げる方法 機械学習エンジニアとしてさらに年収アップを目指していくためには、具体的に以下のような点が重要となります。 最新技術を常にキャッチアップする プログラミングスキルを伸ばす 英語力を身につける 関連資格を取得する フリーランスで案件を獲得する これらのポイントは機械学習エンジニア以外のエンジニアにも当然求められることですが、機械学習の分野は特に技術の発展が著しく、海外などからも最新の情報を収集する必要があります。フリーランスとして案件を獲得すれば、様々な現場で経験を積みながらスキルアップしていけるでしょう。ここではそれぞれの方法について、さらに詳しく解説していきます。 最新技術を常にキャッチアップする 機械学習の分野はとても早いスピードで発展を続けており、常に新しい技術や手法が生まれています。年収アップを目指すのであれば、このような最新技術をいち早くキャッチアップして、自らのスキルセットに取り入れることが求められます。 例えば、ディープラーニングの発展に伴い、CNNやRNN、GANなどの新しいアーキテクチャが登場しています。これらを理解して実装できるスキルを身につけることで案件の選択肢が広がり、高い評価を得られるでしょう。また、強化学習やメタラーニングなど、新しい機械学習の手法にも注目が集まっています。初めから全てを完全に理解する必要はありませんが、関連する情報へのアンテナを立てることを心がけておくといいでしょう。 プログラミングスキルを伸ばす 機械学習エンジニアにとって、プログラミングスキルは必須です。特にPythonなどの言語に精通し、フレームワークを自在に使いこなせることが求められます。コードの可読性や保守性を高めて効率的かつ再現性のある開発ができるようになれば、プロジェクトの成功率が上がり、評価にも直結します。さらに、データ構造やアルゴリズムの理解やシステム設計の知識なども、プログラミングスキルを向上させる上で欠かせません。積極的に学習と実践を重ねることで、機械学習エンジニアとしての価値を高めていきましょう。​​​​​​​​​​​​​​​​ 機械学習におけるPythonの活用については、こちらの記事で詳しく解説しています。 機械学習にはPythonがおすすめ！ライブラリの種類やできることについて解説 英語力を身につける グローバル化が進む現代において、英語力を身につけた機械学習エンジニアは一般的なエンジニアと大きく差別化できるでしょう。機械学習などの最先端技術は特に、国外からトレンド情報が発信されるケースが多いです。海外の最新研究論文や技術ドキュメントは英語で記載されていることがほとんどであるため、そこから知識を得られれば情報収集において大きくリードすることができるのではないでしょうか。 さらに英語力をビジネスレベルまで高めることができれば、海外のプロジェクトに参加したり、海外の研究者やエンジニアとコミュニケーションを取ったりする機会も得られるでしょう。英語力は、エンジニアとしてのキャリアを大きく飛躍させる力となるはずです。 関連資格を取得する 機械学習エンジニアが年収アップを目指す上で、関連資格を取得することも有効な手段のひとつです。資格取得によって専門知識やスキルが客観的に証明され、市場価値が高まります。機械学習に関連する主な資格として、以下が挙げられるでしょう。 G検定 E資格 AWS Certified Machine Learning-Specialty Professional Data Engineer AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals 日本ディープラーニング協会が実施するG検定やE資格などは広く知られており、名前を聞いたことのある方も多いのではないでしょうか。一方で、クラウドプラットフォーム上での機械学習の実践的なスキルを評価することができるベンダー資格もあります。統計学やデータサイエンスの知識を問うこれらの資格は、機械学習エンジニアの基礎力を示すものとして評価されています。自身のスキルレベルや目標に合わせて、戦略的に資格取得を目指すといいでしょう。 AI関連の資格については、こちらの記事で具体的に解説しています。 AIエンジニアにおすすめの資格9選！難易度や勉強方法を解説 フリーランスで案件を獲得する 機械学習エンジニアの中には、フリーランスとして活躍している人もいます。フリーランスになれば複数の案件を同時に担当して、収入を増やすことも可能です。自身の専門性や興味に合った案件を選べるため、スキルアップやキャリア形成にもつながるでしょう。一方で、フリーランスで安定的に収入を得るためには高い技術力と豊富な実績が求められる場合が多いです。フリーランス特化のエージェントなどをうまく活用しつつ、自身の強みをアピールして積極的に案件を獲得していくことが重要です。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 機械学習エンジニアの将来性 AIやデータサイエンスの技術は今後さらに活用されることが予想されており、機械学習エンジニアの将来性は非常に明るいと言えるでしょう。例えば製造業では生産効率の向上や品質管理に、金融業界ではリスク管理や不正検出などで機械学習が活用されています。こうした幅広い応用分野があるため、機械学習エンジニアのキャリアパスも様々です。技術の進化とともに新しい課題やニーズが生まれるため、常に新しい知識やスキルを学び続けることでさらなるキャリアアップが期待できます。 機械学習エンジニアのキャリアパス 機械学習エンジニアのキャリアパスは多岐に渡ります。技術的な専門性を深めて、機械学習のスペシャリストを目指す道もあれば、プロダクトマネージャーやデータサイエンティスト、ITコンサルタントなど、より広い視野でプロジェクトをリードする立場に移行することも可能です。ここでは、機械学習エンジニアから転身できる代表的な職種について解説していきます。 プロダクトマネージャー 機械学習エンジニアから、プロダクトマネージャーへのキャリアチェンジをするケースもあります。このケースにおけるプロダクトマネージャーは、機械学習を活用した製品やサービスの企画開発、運用を統括する役割のことです。技術的な理解に加えてビジネス的な観点やユーザーからの観点を持って、プロダクトの価値を最大化することが求められます。 データサイエンティスト 機械学習エンジニアからデータサイエンティストへのキャリア転換も、よく見られるパターンです。データサイエンティストは、大量のデータから価値ある知見を導き出し、ビジネス課題の解決に生かす役割を担います。統計学をはじめとする数学的な素養に加えて、データ分析の手法や可視化技術に精通することが求められるでしょう。機械学習エンジニアとしてのプログラミングスキルやアルゴリズムの知識は、データサイエンティストとしてのキャリアにおいても役立つでしょう。課題の発見から仮説構築、データ分析、結果の解釈まで、一連のプロセスをリードできる能力が重要となります。 ITコンサルタント 機械学習エンジニアの経験を生かして、ITコンサルタントへのキャリアチェンジを目指すのもひとつの選択肢です。ITコンサルタントは、顧客企業の技術的な課題を分析して最適なソリューションを提案する役割を担います。機械学習の導入支援や、AIを活用した業務改善の提案など、専門的な知見が求められる場面が多いでしょう。技術的な知識に加えて、コミュニケーション能力やプレゼンテーションスキル、問題解決力が求められる職種です。 最後に AI技術が注目されている現代において、機械学習エンジニアは非常に注目されている職種だということがお分かりいただけたでしょうか。今後さらなる技術の発達が期待されていることから、将来性も高い職種と言えるでしょう。機械学習エンジニアには高度な専門性が求められるため、年収も一般的なエンジニアよりも高水準にあります。最新技術のキャッチアップやプログラミングスキルの向上、英語力の向上や関連資格の取得などによって、さらなる収入アップを狙うことができます。自身の強みと興味を生かし、時代のニーズに応えられる機械学習エンジニアを目指して、スキルアップと自己研鑽をしていきましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

AIの進化に伴い、近年では、プロンプトエンジニアという職種が注目を集めています。プロンプトエンジニアとは、AIモデルの性能を最大限に引き出すために、プロンプトと呼ばれる指示文を作成・改善するエンジニアのことです。 本記事では、プロンプトエンジニアになるために必要なスキルや資格について詳しく解説します。 プロンプトエンジニアを目指している方や、プロンプトエンジニアという職種に興味のあるエンジニアの方は、ぜひ参考にしてみてください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる プロンプトエンジニアとは プロンプトエンジニアは、AIモデルの性能を最大限に引き出すために、プロンプトと呼ばれる指示文を作成・改善する専門のエンジニアです。プロンプトとはAIモデルに入力されるデータのことであり、AIモデルの動作や出力を決定するうえで非常に重要です。プロンプトエンジニアはAIモデルの学習データや目的を正しく理解して、その性能を最大限に引き出すためのプロンプトを作成します。具体的には、以下の点に注意してプロンプトを作成します。 AIモデルの学習データに含まれる情報やパターンを反映する AIモデルの目的を達成するために必要な情報を含める AIモデルの処理能力や制約を考慮する また、プロンプトの改善によってAIモデルの性能をさらに向上させるということも、プロンプトエンジニアの役割です。プロンプトの改善方法の例は以下のとおりです。 プロンプトの文言や構造を変更する プロンプトに含まれる情報の質や量を調整する プロンプトの生成方法を変更する AI技術の進化に伴って、プロンプトエンジニアの需要は今後高まることが予測されています。ビジネスにおいてAIを効果的に活用する企業も増えると考えられており、その結果としてプロンプトエンジニアの需要や年収も高く苦なる可能性があります。プロンプトエンジニアは、将来性がある職種としても注目を集めています。プロンプトエンジニア関連のスキルを身につけることによって、IT人材としての市場価値を高めることにもつながるでしょう。 プロンプトエンジニアに必要なスキルや将来性については、こちらの記事でも解説しています。 プロンプトエンジニアとは？必要なスキルや将来性について解説 プロンプトエンジニアに向いている人の特徴 プロンプトエンジニアに向いている人の特徴として、以下の点が挙げられます。 自然言語処理の知識やスキルがある プログラミングの知識やスキルがある 創造力や問題解決能力がある 論理的思考力がある コミュニケーション能力がある プロンプトエンジニアは常に高度なプログラミングを行うとは限りませんが、適切なプロンプトの設計や開発において、プログラミングスキルが必要となる場面もあります。また、プロンプトを作成するためにはAIモデルの目的やターゲットユーザーを正しく理解して、精度の高いプロンプトを作成する必要があります。 したがって、自然言語処理の知識だけではなく創造力や問題解決能力、さらには論理的思考力も必要とされるでしょう。プロンプトを作成する際には、論理的に思考して最適なプロンプトを作成する必要があります。また他の職種と同様に、チームメンバーやクライアントと情報を共有するうえでコミュニケーション能力も重要となります。プロンプトエンジニアとしてのキャリアに興味のある方は、これらのスキルを意識して伸ばしていくといいでしょう。 未経験からプロンプトエンジニアになるためのステップ プロンプトエンジニアになるための具体的なステップは、以下のとおりです。 プログラミングのスキルをつける 自然言語処理を学習する 業務経験を重ねる プロンプトエンジニアの求人を探す それぞれのステップについて、さらに詳しく説明していきます。 プログラミングのスキルをつける プロンプトエンジニアはPythonやRなどのプログラミング言語を用いて、AIモデルの開発に携わるケースもあります。さらに、プログラミング言語を活用してプロンプトを作成することで、自然言語での命令よりも適切な処理を行える場合もあるでしょう。プログラミングのスキルを身につけておくことで、よりレベルの高いプロンプトエンジニアを目指すことができます。 プログラミングのスキルを身につけるためには、独学やオンライン学習、プログラミングスクールなど、さまざまな方法があります。自分に合った方法で、プログラミングスキルを身につけましょう。一方で、すでにPythonなどを用いた業務経験のあるエンジニアの方であれば、プロンプトエンジニアとしてその経験を活かすことができるかもしれません。 自然言語処理を学習する プロンプトエンジニアは、自然言語処理の知識やスキルを活用して、プロンプトを作成します。したがって、自然言語処理を学習することも重要です。自然言語処理とは、人間が普段使用している言語をAIが分析・処理する技術であり、その仕組みを理解しておくことによってプロンプトの質をさらに向上させることができます。この分野の学習には、テキストの前処理や感情分析、機械翻訳、会話AIの構築などさまざまな要素が含まれます。 少し難しいイメージを持つ方もいらっしゃるかもしれませんが、自然言語処理を学習する方法もプログラミングスキルとほとんど同様です。書籍やオンライン講座、セミナーなどさまざまな方法があるため、自分に合った方法で自然言語処理を基礎から学んでみましょう。 業務経験を重ねる プロンプトエンジニアの求人に応募するにあたって、ほとんどの場合は関連する実務経験が求められます。自然言語処理の技術やPythonをはじめとするプログラミング言語を用いたプロジェクトでの経験を積むことによって、身につけた知識をさらに実践的なスキルに昇華できるでしょう。 Python案件を探す プロンプトエンジニアの求人を探す 実務経験を積んだ後に、プロンプトエンジニアとしての求人を探すことになります。 求人を探す際には、以下のポイントに注目すると良いでしょう 仕事内容の詳細 必要とされる技術 経験年数や実績 企業のビジョンや風土 特に、仕事内容や必要とされる技術については以下の点がポイントです。 具体的にどのようなプロンプトを作成・改善するのか 使用するAIモデルやツールの種類や特徴 自然言語処理やプログラミングのスキルはどの程度必要か その他に必要とされるスキル また、関連業務の経験年数に関する要件がないかもチェックしておきましょう。他のポジションの案件と比べると、プロンプトエンジニアの案件情報の数はまだそれほど多くはありません。しかし冒頭でもお伝えした通り、AI技術の活用が今後さらに加速していくと、プロンプトエンジニアの需要も高まっていく可能性があります。IT関連の求人情報に特化したサイトや転職エージェントなどを活用することによって、自身のスキルや希望にマッチする案件を探してみましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる プロンプトエンジニアに関連する資格 プロンプトエンジニアになるために必須とされる資格はありませんが、資格を取得するプロセスで得た知識などは、求人に応募するときのアピールポイントとなります。プロンプトエンジニアに関連する資格として、以下の3つが挙げられます。 Python3エンジニア認定基礎試験 Python3エンジニア認定データ分析試験 G検定 それぞれの資格について、詳しく解説していきます。 Python3エンジニア認定基礎試験 Python3エンジニア認定基礎試験は、Pythonの基礎知識や文法、プログラミングの基本的な考え方などを問う試験です。主な試験内容は、以下の通りです。 Pythonの基本文法 変数とデータ型 制御構文 関数 モジュール オブジェクト指向 エラー処理 プロンプトエンジニアとして活躍するためには、Pythonの基本的な文法や構文を理解していることが必須になります。合格率は70〜80％程度といわれており、基本をしっかりと理解しておけばそれほど難易度の高い試験ではないでしょう。Python3エンジニア認定基礎試験に合格しておくことで、Pythonに関する基礎スキルを証明することができます。 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会【Python3エンジニア認定基礎試験】 Python3エンジニア認定データ分析試験 Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを用いたデータ分析のスキルを問う試験です。 主な試験内容は、以下の通りです。 データ分析の基礎 データの整形 データの可視化 統計学 機械学習 プロンプトエンジニアは、AIモデルの学習データや結果を適切に分析するために、データ分析のスキルが必要となります。こちらも合格は約80％程度といわれているため、Pythonを用いた業務経験のあるエンジニアであれば合格率は非常に高いでしょう。 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会【Python3エンジニア認定データ分析試験】 G検定 G検定は、AIに関する幅広い知識を評価する試験です。主な試験内容は、以下の通りです。 AIとは 機械学習の具体的な手法 ディープラーニングとは 数理・統計 合格率は60〜70％程度となっていますので、こちらもそれほど難易度の高い資格ではないです。プロンプトエンジニアにとって、AI全般に関する幅広い知識は、技術的なスキルだけでなく、AI技術の社会的な側面や倫理的な問題への理解を深めるのにも役立ちます。AIや機械学習について学ぶきっかけとして、G検定の取得を検討してみてはいかがでしょうか。 一般社団法人 日本ディープラーニング協会【G検定とは】 まとめ プロンプトエンジニアは、AIと人間のコミュニケーションを円滑にする重要な役割を担っています。 プロンプトエンジニアになるには、以下の3つが重要となります。 プログラミングスキルの習得 自然言語処理の知識を身に着ける 実務経験 プロンプトエンジニアはAIシステムの設計や開発に関わるため、プログラミングスキルが必要です。エンジニア未経験であればまずは、PythonやRなどのAIりす開発に利用できるプログラミング言語を習得しましょう。AIモデルに入力するプロンプトは、AIモデルの動作や出力を決定する重要な要素です。自然言語処理の知識やスキルを身につけながらAIモデルの目的やターゲットユーザーを理解して、それらを満たすプロンプトを作成できるようにしましょう。 さらに、プロンプトエンジニアとしての実務経験を積むことで、プロンプトの作成や改善のスキルを磨けます。業務を通じてチームメンバーやクライアントとのコミュニケーション能力を身につけることも重要です。プロンプトエンジニアは、AIの進化に伴って今後もニーズが高まる可能性が高い職種です。 プロンプトエンジニアを目指す方は、本記事で解説したステップや必要なスキル、資格を参考にしてみてください。 ボタン

近年の目覚ましい技術の発展により、日常生活からビジネスシーンに至るまでさまざまな場面でAIが活用されています。その中でも特に注目を集めているのが「生成AI」です。ChatGPTを筆頭にメディアでもよく取り上げられているため、生成AIという言葉を耳にしたことのある方は多いのではないでしょうか。 学習したデータをもとに、テキストや画像などのアウトプットを出力できるのが生成AIの特徴です。文章作成やクリエイティブ作業への活用が期待されている生成AIですが、本記事では生成AIを使用するメリットとデメリット・問題点について詳しく解説します。生成AIは非常に便利なツールであると同時に、注意すべき点があるのも事実です。これから生成AIを活用していきたいと考えている方や、実際に使用している方にも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。 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(ジェネレーティブAI)は人工知能の一種であり、与えられたデータや指示に基づいて新しいデータやコンテンツを生成することができます。この技術は文章や画像の生成にとどまらず、音声や動画などの多様なデータ形式にも適用されており、さまざまな分野で革新的なソリューションを提供できるといわれています。 生成AIは人間の手作業よりも効率的に情報を処理することができ、膨大なデータをもとに有用な情報を短時間で出力することができます。そのため、クリエイティブやビジネスシーンなど幅広い領域で活用されており、高度なタスクの自動化や効率化を実現しています。 また、生成AIは与えられたプロンプトに応じて適切な形式やスタイルで情報を生成する能力を持っており、特定の目的やニーズに合わせてカスタマイズされたコンテンツを提供することも可能です。生成AIは現代における重要なツールのひとつとして、その優れた能力を発揮しています。 生成AIのメリット 生成AIのメリットは多岐に渡りますが、主な3つのメリットについて詳しくご紹介します。 作業を効率化できる 一定のクオリティを担保できる 幅広い目的に応じて活用できる 作業を効率化できる 生成AIを活用することによって、人間が時間と手間をかけていた作業も短時間で実施することができます。もちろん全ての作業を生成AIのみで完結することはできませんが、人手不足が課題とされている組織において生成AIは画期的な解決策になり得るでしょう。 例えばデータ整理や分析作業は本来手作業で行われることが多く、これらは多大な時間と人的資源を消費するプロセスでした。しかし生成AIの導入によって、これらのタスクを高速かつ正確に処理することが可能となります。その結果として、人的資源をより創造的で価値の高い業務に振り分けることが可能となり、業務のスピードアップだけでなく運営コストの削減にも貢献できるでしょう。 一定のクオリティを担保できる 生成AIは学習済みの膨大なデータから最適な出力を作成するため、生み出されたコンテンツやデータには、一定の基準を満たした品質が担保されているといえるでしょう。さらに生成AIによる自動化はエラーの発生率を著しく低下させるため、作業の品質向上にもつながります。関連業務の経験が浅い場合でも、生成AIをうまく利用すれば一定のクオリティの出力を得ることが可能です。 特にクリエイティブの分野においては、プロンプトを与えるだけで画像を作成することもできるためかなりハードルが下がっています。それと同時に、高品質な出力を得るためには生成AIのトレーニングに使用されるデータセットの質とアルゴリズムの精度が重要とされています。最新の情報と技術を絶えず取り入れてシステムを定期的に更新することで、生成される成果物の品質を向上させることができるでしょう。 幅広い目的に応じて活用できる 生成AIの応用範囲は驚くほど広く、日々その多様性を増しており、多くの産業が生成AIの恩恵を受けています。例えば製造業では、生成AIを活用して生産ラインの効率化や精密な品質管理を実現しているケースもあります。 また、教育分野では生成AIを使ってパーソナライズされた学習コンテンツの提供が可能となり、生徒一人ひとりの理解度や関心に合わせた指導が実現可能となっています。 さらに、ソーシャルメディアの分野では生成AIを用いてユーザーの関心に合ったコンテンツを作成することで、エンゲージメントの向上にも役立てられています。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 生成AIのデメリット・問題点 生成AIの利用におけるメリットが多数ある一方で、デメリットや問題点もあるのも事実です。ここでは、AIを活用する上で把握しておくべき3つのデメリットと問題点について解説します。 専門性の高い分野での活用が難しい 専門性の高い分野での利用が難しいという点は、生成AI活用における重要な問題として挙げられます。特に医療や法律といった専門職は深い知識と豊富な経験が求められるため、これらの領域でAIを有効活用するには高度なカスタマイズが必要となるでしょう。 さらに、倫理的な問題や判断の曖昧さを理解して処理する能力も求められるため、AIの活用はより一層複雑となります。そのため、専門家とAIの協働によるアプローチが現実的であり、専門知識を持つ人間の監督が不可欠となっているのが現状です。生成AIの出力結果だけに頼るのではなく、専門家との連携によってさらに有効な支援ツールとして機能させることが求められます。 誤った結果を生成することもある 生成AIによる成果物は一定の品質が担保されているとのことでしたが、一方で誤った結果を出力するリスクについても理解しておく必要があるでしょう。その理由として、データの質とAIの学習アルゴリズムの限界が考えられます。生成AIは与えられたデータを基に学習するため、データセットに含まれる情報の偏りなどによって出力結果に影響を及ぼす可能性があります。 したがって、重要な意思決定を伴うケースなどは特に注意して生成AIを利用する必要があるでしょう。繰り返しにはなりますが、生成AIの出力に対する盲目的な信頼は避けて、常に人間による最終的な確認をする必要があります。また、AIの学習過程においても不適切な情報が組み込まれないように、継続的な調整が必要です。 独創的なコンテンツ生成に向いていない 生成AIはクリエイティブな分野においても能力を発揮しますが、人間特有の感性を作品に込めることは難しいのが現状です。AIはパターン認識や既存のデータからの学習には長けていますが、新しいアイデアや感情を生み出すことは得意としていません。 したがって、生成AIだけの力で一流アーティストのように独創的なコンテンツを生成することは現時点では困難といえるでしょう。 一方で、人間と生成AIが協力することで新しいクリエイティブな可能性を探る動きもあります。そのため、今後生成AIはクリエイティブな分野においても、人間以上に能力を発揮するかもしれません。 生成AIの活用におけるポイント 生成AIの活用におけるデメリットや問題点を把握した上で、活用におけるポイントについても覚えておきましょう。これらのポイントを理解しておくことで、より効果的に生成AIを活用することができます。 適切なプロンプトを与える 生成AIの機能を最大限に引き出すためには、適切なプロンプトを与えることが必要不可欠です。効果的なプロンプトを与えることによって生成AIが求められるタスクを正確に理解して、求めている出力結果を得やすくなります。 プロンプトを設計するには、生成AIの能力について正しく理解して明確かつ具体的な指示を与えることが重要となります。生成AIの出力が目的に合致しているかどうかを評価して、必要に応じてプロンプトを対話的に調整する柔軟性も必要です。さらに、誤解する可能性がある曖昧な表現は避けることなども、生成AIの性能を最適化する上では重要となります。 近年では、生成AIに与える効果的なプロンプトの設計を専門とするプロンプトエンジニアという職種も注目されています。 プロンプトエンジニアとは？必要なスキルや将来性について解説 生成AIの出力だけを頼りにしない 生成AIを活用することで有用な出力を得ることができますが、生成AIに完全に依存することは避けるべきです。生成AIはあくまでもツールのひとつであり、その出力を全て受け入れるのではなく正確性や妥当性を人間の目で確認することが不可欠です。 例えば専門知識を持つ人材によるレビュー、複数の参考情報からの照合などが必要となるでしょう。生成AIのトレーニングデータの偏りやアルゴリズムの制約を考慮することで、生成AIの限界を理解してその出力を適切に評価することが可能となります。 法的規制や倫理観を考慮する AI技術の進歩には、法的および倫理的課題があるということも考慮しなければなりません。生成AIを使用すると、既存のものと類似したコンテンツや倫理的に不適切とされるコンテンツが生成されてしまうケースもあります。 関連する法律を遵守するのはもちろんのこと、倫理的なガイドラインに従った生成AIの開発と使用がガイドラインに沿っていることを確認するなどの対策が必要となります。こうした点からも、生成AIによって出力されたコンテンツが最適なものなのか、必ずチェックをするべきでしょう。 情報漏洩のリスクを認識する 生成AIのシステムはしばしば、大量の個人データや機密情報を処理します。情報漏洩のリスクに対処するためには、生成AI導入の設計段階からセキュリティ対策を実施することが不可欠です。 データの暗号化、アクセス管理の厳格化、ネットワークセキュリティの強化など、あらゆるセキュリティ対策を行うことで、生成AIの利用における情報漏洩のリスクを最小限に抑えることが可能となります。 また、組織内での情報管理も徹底する必要があります。個人情報や機密情報の取り扱いに関する教育と訓練を行い、情報セキュリティに対するリテラシーを高めておくことが大切です。さらに、生成AIシステムの監視体制を整えて不正アクセスや不審な動きを早期に検出できる体制を構築することも求められます。 こうした取り組みにより、万が一情報漏洩が発生した際にも迅速に対応して被害を最小限に留めることができます。 まとめ 生成AI技術の進展は、私たちの生活やビジネスのあり方を根底から変える可能性を秘めています。生成AIによって、従来の方法では不可能だった分析やタスクの自動化が可能になりつつあることは間違いありません。新しい知識の獲得や迅速な意思決定、そして効率化されたワークフローの実現が可能となり、企業は競争力を大幅に向上させることできるでしょう。 一方でご紹介した通り、生成AIの利用には様々な問題やデメリットがあるのも事実です。法的・倫理的な問題や情報漏洩のリスクなどを解説しましたが、導入するケースに応じて考慮すべき問題は多岐に渡るでしょう。生成AIだけに頼ることのないように、専門的な知見のある人材とも連携しつつ効果的に活用していきましょう。 AIが利用されている具体的事例については、こちらの記事で詳しく解説されています。あわせてご確認ください。 参考：AIが利用されている具体的事例を紹介します｜株式会社パラダイムシフト 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とは、情報セキュリティ面を考慮したシステム及びネットワークの設計・構築、さらに運用・管理などの業務を専門にするエンジニアです。 かつてはインフラエンジニアや社内SEが、セキュリティ対策やサイバー攻撃への対処まで兼務することが一般的でした。 しかし、年々ITインフラの重要性が増す一方で急速に巧妙で悪質になってゆくITセキュリティ上の脅威に対し、高度な専門知識を持ったセキュリティ専門のエンジニアが必要とされるようになりました。 このような状況を背景に、セキュリティエンジニアが誕生しました。 テクフリでフリーランス案件を探してみる セキュリティエンジニアの業務内容 セキュリティエンジニアの業務内容は、セキュリティの観点を考慮したシステムの設計や構築、運用と保守、サイバー攻撃対策のための最新情報の調査など、多岐にわたります。 企画・提案 クライアントからの要望を聞き取ったり、提案をしたりします。 技術面や組織面におけるセキュリティホールを把握するため、IT部門だけでなくさまざまな部門のスタッフと連携する必要があります。 情報セキュリティの観点から、コンサルティングを行う業務を行います。 個人情報保護法の施行後、ISMS取得やプライバシーマーク取得を目指す企業が増えました。これらの認証の取得をサポートできるセキュリティエンジニアに対する需要が高まっています。 設計 システムの運用形態やネットワークの構成などを把握した上で、セキュリティ面を充分考慮したシステムの設計を行います。システム面だけでなく、組織や人の面についても考慮します。 ネットワーク機器や運用などについても熟知しておく必要があり、セキュリティ以外にもITに関する広く深い知識が求められます。 実装 セキュリティを考慮したシステムの実装を行います。 実装面についても相当な知識が要求されます。各種OSやネットワーク機器の設定、アプリケーションプログラミングなど、システムの実装には全てにセキュリティの要素が関係してくるからです。 アプリケーションのセキュアプログラミングでは、脆弱性やその対処法を知った上で、要件に応じた適切な実装方法を判断しなければなりません。 ネットワーク機器の設定やプログラミングに関する知識など、幅広い知識が必須です。 テスト システムの脆弱性（ぜいじゃくせい）を発見するためのするテストと、検出された脆弱性への対策を行います。 セキュリティ検査（脆弱性診断、脆弱性検査）では、ソースコードのチェックをしたり、擬似攻撃して潜在的な脆弱性を発見したりと、念入りに行っておく必要があります。 運用・保守 システムを導入した後は、システム障害やサイバー攻撃からシステムを守っていくための運用・保守の業務があります。 各種のログを確認したり、セキュリティ情報を収集し必要ならシステムに反映したりします。実際に不正侵入や攻撃があった際には、即時に適切に対応することが求められます。 システムの提案や構築は1回限り・数ヶ月程度ですが、運用は日々継続して行われます。セキュリティエンジニアの業務では、運用・保守に関連するものの割合が一番多くなるかもしれません。 セキュリティエンジニアの平均年収 セキュリティエンジニアは需要が高いため、その年収は一般のITエンジニアに比べて高めになっています。 経済産業省が公表した平成29年の『IT関連産業の給与等に関する実態調査結果』によれば、セキュリティエンジニアも含まれる「IT技術スペシャリスト（特定技術（DB、NW、セキュリティ等））」の平均年収は、758.2万円でした。 一方、一般的なITエンジニアである「IT運用・管理（顧客向け情報システムの運用）」の平均年収は608.6万円、「IT保守（顧客向け情報システムの保守・サポート）」の平均年収は592.2万円でした。 保有スキルや実績、所属組織などにもよりますが、一般エンジニアに比べ、平均してセキュリティエンジニアの年収は高い傾向にあるようです。 ＊参考 IT関連産業の給与等に関する実態調査結果｜経済産業省 クリックして20170821001-1.pdfにアクセス そもそも需要はあるのか 一昔前までの社内ITシステムといえば、ローカルエリアで完結していたり、ネットワークにつながってはいるものの、数台のサーバーとパソコンだけなどといった、比較的シンプルな構成のものでした。扱う情報の質・量ともに、それほどでもありませんでした。 しかしその後、ITの技術的発展と共に、あらゆる分野へのITの応用が進み、近年では企業活動や日常生活に欠かせないものとなりました。 システム構成は膨大化・複雑化し、さまざまな機密情報を含め大量の情報を扱うケースが多くなっています。スマートフォンや家電など、さまざまなものがインターネットやクラウド環境につながるIoTの時代にもなりました。 ただ、利便性や重要性が増したということは、セキュリティリスクも増したということを意味します。 システムへの不正アクセスがあると、ビジネスが継続できなって大きな損失を被ったり、日常生活に多大な影響を及ぼしたりします。情報流出があれば、信用が失墜したり、損害賠償をする必要性も出てきたりします。 情報システムの巨大化やサイバー攻撃の高度化により、被害は年々大規模で深刻になっていく傾向があります。 このようにITシステムが発達したからこそ、それ相応のセキュリティ体制の強化も求められることになりました。 そこで、情報セキュリティの専門家として、現場で重要な役割を果たすことが期待されるのが、セキュリティエンジニアです。 情報の資産価値やセキュリティの重要性が広く認知された結果、さまざまな業界でセキュリティエンジニアの需要が高まっています。 どの業界・業種で活躍できるか 今や、ほぼ全ての企業や組織が何らかの形でITシステムを使用する時代となりました。 そんな中、個人情報漏洩や不正侵入のニュースが後を絶ちません。国際的なサイバー攻撃も話題になっています。 セキュリティに関する事故があれば、お金の損害が発生することがあるほか、企業や組織の信用も失墜してしまいます。 セキュリティエンジニアの仕事は、このような事態を未然に防ぎ、または事後に最善の対応をすることです。 そのような意味で、セキュリティエンジニアはITを利用している全ての業界・業種において活躍の場があるといえそうです。 特に高度なセキュリティ対応が求められる、セキュリティエンジニアの需要が高い業界をいくつか挙げます。 金融、証券、保険系の業界 これらの組織は、お金だけでなく、顧客の口座やクレジットカードなどで多くの個人情報も扱っています。不正侵入され、お金を奪われたり、個人情報を流出させられたりしたら大問題です。 外部からの攻撃だけでなく、内部犯を防ぐ対応も必要です。この業界にとってセキュリティ対策はとりわけ重要な課題です。 インフラ系の業界 電力やガス、水道などの社会生活の基盤をインフラといいます。 インフラを担う組織のサーバーがサイバー攻撃を受けると、インフラのサービス供給が停止するなどの大混乱が生じるおそれがあります。 メーカー系の業界 昨今は製造工程においてITシステムを利用する企業が多くなってきました。ここを攻撃されると生産が停止する可能性があります。 また、研究資産などの高度な機密情報もあります。これらの情報の漏洩を防ぐ対策も必要であり、セキュリティエンジニアの需要は非常に高くなっています。 その他 自治体や公的機関、医療機関などは営利企業ではありませんが、大量の個人情報や政策に関する情報を保有しています。 その情報を狙われてサイバー攻撃の標的になることがありますので、適切なセキュリティ対策が不可欠です。標的型メールへの対応も必須です。 まとめ セキュリティエンジニアについて見てきました。 情報セキュリティの必要性に関心が高まっている セキュリティエンジニアは情報セキュリティのスペシャリスト セキュリティエンジニアはシステムの設計・構築、運用・保守などを行う セキュリティエンジニアの年収は高め セキュリティエンジニアの需要は高く、さまざまな業界に活躍の場がある キャリアパスとしては、セキュリティオペレーターとして運用や保守の経験を積んだ後、設計や実装を行うセキュリティエンジニアになるのが一般的です。その後はさらにセキュリティコンサルタントやホワイトハッカーへとキャリアアップする人もいます。 ITの利用が急速に進んでいく時代、セキュリティエンジニアはITシステムのセキュリティに関して重大な責任を担う職種です。それゆえに、需要の大きな職種でもあり、今後もその傾向はますます高まっていくでしょう。 🔘

IT業界には、「エンジニア」と名前のつく職種が非常に多くあります。どれがどんな仕事を担当するのか、きちんと把握できている人は多くないでしょう。しかしそれぞれの職種について正確な知識を備えることで、転職やキャリアアップの助けです。ここでは混乱しがちな21のエンジニア系職種のうち、「テストエンジニア」と呼ばれる仕事について解説していきます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる テストエンジニアとは テストエンジニアは、職種名に「テスト」とついていることから分かる通り、システム開発におけるさまざまなテスト・検査・調査を行うポジションです。アプリやWebサービスの品質を守り、不具合やバグを発見・修正する役目を担っています。 テストエンジニアの中でも勤める会社によって業務範囲は異なり、デジタル機器のハード面をチェックするエンジニアもいれば、システムやアプリといったソフト面に携わるエンジニアも存在します。 いずれの場合にも共通するのは、製品を世の中に発表する前に、不具合がないかを確認して分析・解析し、製品の完成度を高めること。海外ではこのような仕事を担当するエンジニアのことを「テクニシャン」と呼ぶこともあります。 テストエンジニアの大きな特徴として、未経験や初心者でも内定を取りやすいことがあげられます。システムエンジニアやプログラマーとして採用された場合にも、まずはテストエンジニアとして研修を積むカリキュラムを組んでいる会社もあるほどで、ITに詳しくない人でもスタートしやすい特徴を持っています。 まずはテストエンジニアとして入社し、プログラミング言語などを見つけてから別の職種へジョブチェンジする…という道を選ぶこともできますので、未経験からIT業界に飛び込みたいと考えている方におすすめな職種の1つです。 気になる年収は 平均よりも高額な報酬も 未経験や初心者でも始めやすいからといって、テストエンジニアの年収が低いというわけではありません。どんな仕事でもそうですが、効率よく仕事を進め、高い成果をあげられる人は平均年収よりも高額な報酬を手にできるのが普通です。 具体的な数字としては、入社直後のテストエンジニアで年収300万円、経験を積んで一定の開発スキルを身につけ、かつチームのマネジメントもできるような人材であれば、年収600万円以上を手にすることも珍しくなくなります。 高い年収を狙いたい場合には、テスト結果を的確かつ簡潔にまとめて文書化できるスキルを身につけたり、リーダーとしてチームをマネジメント、あるいは後輩を指導できる能力を身につけておくと昇給の可能性が高まります。 年収1000万円以上も手にしたいと考えるなら、テストエンジニアの経験をもとにキャリアアップを果たし、専門性の高い上位職へ昇格することで、高い評価を得るという方法も有効です。いずれの場合にも、未経験・初心者のマインドのままでいるのではなく、常に向上心を持ってスキルアップに励む姿勢が大切になるでしょう。 必要な技術/資格 テストエンジニアには未経験から挑戦できるため、必須の資格や技術は特にありません。しかし取得しておけば採用されやすくなると思われる資格はいくつかあります。 たとえば、日本ソフトウェアテスト資格認定委員会（通称JSTQB）が実施している「JSTQB認定テスト技術者資格」もその1つです。この資格は3つのランクに区分されており、ソフトウェアに関するテスト・評価能力を客観的に測ることができるものです。 あるいは、一般社団法人IT検証産業協会が実施する「IT検証技術者認定試験」も有力な選択肢となるでしょう。こちらもテストエンジニア向けの資格試験の1つで、テスト実行に関する実務レベルを証明してくれる資格です。 それ以外にも、テスト結果をまとめて提出するための、WordやExcelといったソフトを扱うスキルもあると有利です。「マイクロソフトオフィススペシャリスト（通称MOS）」を取得しておくことで、Officeソフトを使える証としてアピール材料とすることができるでしょう。 テストエンジニアは、周囲のエンジニア・プログラマーとの連携が欠かせない職種でもあるため、コミュニケーション能力をおろそかにはできません。あまり人との関わりに自信がないという方も、コミュニケーションスキルによってライバルと差別化するためにも、今から磨いておくことをお勧めします。 活躍できる業界 テストエンジニアの活躍の場は、基本的にIT業界となります。ただし昨今ではメーカーや商社などでもIT部門を内包するところが珍しくなくなっているので、IT業界以外でも採用されるチャンスはゼロではありません。 IoT化が進み、私たちの生活のあらゆるものがインターネットに接続することになれば、それだけテストエンジニアの需要も高まり、さまざまな業界の企業から声がかかることも考えられます。 ただし将来的にシステムエンジニアやプログラマーといったキャリアに進みたいのであれば、IT業界で就職したほうが後々有利に働くことでしょう。まずはテストエンジニアとして採用し、研修を受けて経験を積んだ後はシステムエンジニアやプログラマーなどにジョブチェンジさせる企業も少なくないからです。 よほどの理由がない限りは、IT業界で活躍する企業を転職先と選ぶべきでしょう。未経験・初心者の方は、研修体制が充実している大手の企業を選ぶと、さらに安心して仕事を始めることができるはずです。 将来性について テストの自動化？ IT業界の近年のトレンドとして、「テストの自動化」がもてはやされています。従来テストエンジニアが担当していた仕事内容を、AI（人工知能）に任せて人員削減・効率化を図ろうとする動きがあるのです。 そうしたニュースを見聞きすると、「テストエンジニアの需要は少なくなっていくんじゃないか」と思われるかもしれません。確かに、学生アルバイトでもできるレベルの簡単なテスト作業であれば、AIに置き換わる可能性は高いでしょう。 しかしAIが不具合・バグのすべてを指摘できるようになるまでは、まだまだ時間がかかると考えられます。今の段階では、人の目によるチェックが必要不可欠。その傾向は、この先数年、数十年は続くことでしょう。 また、テストの自動化を行うためのシステムを開発したとしても、そのシステムをテストするためのエンジニアが必要とされることは間違いありません。ですので、業界での市場価値を高めてあらゆる企業から必要とされるテストエンジニアを目指せば、将来も安定した地位を獲得できるといえます。 どうしても将来性に不安が残ってしまう場合には、システムエンジニアやプログラマーといった別のエンジニア系職種へのジョブチェンジを果たすことを、早めに検討しておくといいかもしれません。 まとめ：未経験・初心者でも始めやすい 未経験・初心者でも始めやすいテストエンジニアは、IT業界に挑戦する上での取っ掛かりとしておすすめの職種の1つです。若い人材であればテストエンジニアとして採用してもらえる可能性も高く、将来の道が大きく開けてくることでしょう。 「テストの自動化」のように、テストエンジニアにとってはネガティブなニュースを見聞きすることもあるかもしれませんが、しっかりとスキルアップ・キャリアアップの努力をしていれば、あなたに対する需要はなくならないはず。理想のキャリア選択の参考として、テストエンジニアという職種についても検討してみてくださいね。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

iOSエンジニアとは、iOS上で動作するアプリケーションを開発するエンジニアです。 iOSとは、Apple社のスマートフォンやタブレット端末向けのソフトウェアです。 Apple社の製品は、世界中で多くのユーザーに愛用されています。 iOSエンジニアは、ユーザーエクスペリエンスの向上や新技術を活用してユーザーのニーズに応えるアプリケーションの開発が求められます。iOSエンジニアの需要は高く、モバイルテクノロジーの進化が続く限り、将来性のある職種といえるでしょう。この記事ではiOSエンジニアの仕事内容や必要なスキル、将来性、年収、そして案件情報について紹介します。 iOSエンジニアの仕事内容が気になる iOSエンジニアになるために必要なスキルや知識が何か気になる iOSエンジニアの年収や将来性が気になる という方は、ぜひ参考にしてみてください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる iOSエンジニアとは iOSエンジニアは、Apple社のモバイルオペレーティングシステムであるiOS向けにアプリケーションを開発するプロフェッショナルです。 iOSエンジニアは、アプリケーションの設計からテスト、リリース、そしてメンテナンスまで、アプリのライフサイクル全体に関与します。 具体的には、SwiftやObjective-Cなどのプログラミング言語を用いて、iPhoneやiPadなどのiOSデバイスで動作するアプリを設計・実装します。 また、UI（ユーザーインターフェース）やUX（ユーザーエクスペリエンス）の設計に携わることも多く、ユーザーに使いやすく魅力的なアプリを開発するスキルも重要です。iOSのバージョンやデバイスは定期的に更新されます。iOSエンジニアは、新しいiOSバージョンやデバイスの登場に対応するために、常に最新の開発ツールやテクノロジーに関する知識を保持している必要があります。開発したアプリケーションの品質向上やバグ修正などの保守対応も、iOSエンジニアの仕事です。 iOSエンジニアとは、ユーザーエクスペリエンスの向上と技術の進化を結びつけ、革新的なモバイルアプリケーションの開発に貢献するエンジニアです。iOSエンジニアは、技術だけでなくコミュニケーションやチームワークも大切であり、両者のバランスを保ちながら成長していくことが求められると覚えておきましょう。 iOSエンジニアの仕事内容 iOSエンジニアはユーザーに価値あるアプリケーションを提供するため、設計からメンテナンスまで幅広い業務に携わります。iOSエンジニアの仕事内容は、以下のとおりです。 アプリケーションの開発 Apple社から最新情報をキャッチアップ アプリ運用に必要なメンテナンス ここでは、それぞれについて紹介します。 アプリケーションの開発 iOSエンジニアの業務内容として1番重要なのは、アプリケーションの開発です。アプリの開発には、iOSアプリとWebアプリの2つの方法があります。iOSアプリはiPhoneやiPadなどのiOSデバイス向けのアプリで、WebアプリはWebブラウザで動作するアプリです。 iOSアプリはネイティブコードで構築されており、iOSデバイスのハードウェアやソフトウェアと密接に連携できます。そのため、Webアプリに比べてパフォーマンスが優れていることや、ユーザーインターフェースがより洗練されている点が特徴です。 iOSアプリの開発には、SwiftやObjective-Cなどのプログラミング言語、Xcodeなどの開発ツール、そしてiOSのフレームワークやライブラリを使用します。 Webアプリは、HTML、CSS、JavaScriptなどのWeb技術で開発されており、Webブラウザで動作します。そのため、iOSアプリに比べて開発が容易で、マルチプラットフォームに対応している点が特徴です。しかし、iOSアプリに比べてパフォーマンスが劣ることや、ユーザーインターフェースがiOSデバイスに最適化されていないというデメリットもあると覚えておきましょう。 アプリの開発方法は、アプリの目的やターゲットユーザーを加味して決めるのが一般的です。iOSアプリは、パフォーマンスやユーザーインターフェースを重視するアプリに適しています。一方でWebアプリは、開発の容易さやマルチプラットフォームへの対応を重視するアプリに適しています。エンジニアとしての市場価値を高めたいのであれば、iOSアプリとWebアプリの両方に対応できるエンジニアを目指すのもいいでしょう。 Apple社から最新情報をキャッチアップ iOSエンジニアは、Apple社から提供される最新の情報に常にキャッチアップする必要があります。Appleは定期的に新しいバージョンのiOSをリリースして、新しい機能やフレームワークを導入します。Apple社から発信される最新情報の例は、以下のとおりです。 新しいiOSのリリース情報 新しいフレームワークやライブラリの情報 セキュリティに関する情報 iOSエンジニアは、これらの最新情報を理解して開発済みのアプリに影響がないか確認します。iOSの更新内容によっては、アプリの修正が必要になることもあると押さえておきましょう。 アプリ運用に必要なメンテナンス アプリケーションの開発が終わった後も、iOSエンジニアの仕事は終わりません。iOSエンジニアは、アプリのリリース後も、アプリの運用に必要なメンテナンスを継続する必要があります。アプリの運用に必要なメンテナンスとしては、以下のようなものがあります。 アプリのアップデート バグの修正 セキュリティの脆弱性への対応 iOSエンジニアに必要なスキル iOSエンジニアになるために必要なスキルは以下のとおりです。 プログラミングスキル 開発環境に関する知識 英語力 これらのスキルは、iOSエンジニアとして活躍するために必要な基礎的なスキルです。iOSエンジニアとしてのキャリアアップを目指している人は、まずは基礎的なスキルの習得からチャレンジしてみましょう。 プログラミングスキル iOSエンジニアにとって、プログラミングスキルは不可欠です。主に使用されるプログラミング言語にはSwiftとObjective-Cがあります。SwiftはAppleによって開発された近代的な言語で、直感的な文法と高速な実行性能を備えています。一方、Objective-Cは以前から使われている言語で、既存のアプリケーションのメンテナンスやレガシーコードの取り扱いに必要です。 これらの言語に加え、データ構造やアルゴリズムの理解も重要です。また、コードの品質を保つためのテストやデバッグのスキルも求められます。プログラミングスキルの高さは、アプリの品質やパフォーマンスに直結します。iOSエンジニアを目指す人は、まずプログラミングスキルを身につけましょう。 開発環境に関する知識 iOSエンジニアは、Xcodeという開発環境を使用します。Xcodeは、Appleが開発した統合開発環境で、iOSアプリの開発に必要なツールがすべて揃っています。iOS向けのアプリを開発するなら、まずはXcodeの使い方を習得しましょう。また、Xcodeは、iOSシミュレータを用いてアプリの動作をテストできます。iOSアプリを開発するには、実際のデバイスでの挙動を確認するスキルも必要です。 この他にも、Xcodeにはバージョン管理システムやデバッグツールといった機能も搭載されているので、合わせて理解しておくとよいでしょう。Xcodeを活用して効率的にiOSアプリを開発しましょう。 英語力 iOSエンジニアは、英語を読み解く力が求められます。Appleは英語で技術ドキュメントやアップデート情報を提供しており、これらの情報を正しく理解するためには、ある程度の語学力が必要です。また、開発コミュニティやフォーラムでの情報交換やコードの共有も英語で行われることが多いため、コミュニケーション能力も重要です。英語力があれば、最新の技術情報にアクセスしたり、他のエンジニアと交流したりできます。英語力を身に着けてトレンドに強いiOSエンジニアを目指しましょう。 iOSエンジニアの需要と将来性 iOSエンジニアは、将来性のある職業です。 iOSデバイスの市場規模は年々拡大しており、iOSエンジニアの需要も高まっています。 iOSアプリ提供者は、トレンドやニーズの変化に合わせて、新しいアプリの開発や既存のアプリをアップデートする必要があります。 企業やクライアントと一緒にユーザーエクスペリエンスの向上やビジネス戦略を検討できるスキルがあると、より需要が高いエンジニアになれるでしょう。 このように、iOSアプリに対するユーザーの期待は高まり続けており、iOSエンジニアには以下のような多岐にわたるスキルと知識が求められます。 ユーザーインターフェースの向上 パフォーマンスの向上 セキュリティの強化 iOSアプリを開発するスキルだけではなく、より使いやすく安全なアプリを開発できるスキルを身に着けると良いでしょう。 また、Appleは定期的に新しいiOSバージョンやデバイスを発表しており、これに対応するアプリ開発が求められます。 これにより、iOSエンジニアは常に最新技術をキャッチアップして、アプリの互換性や最適化を保つ役割を果たします。 モバイルテクノロジーの進化が続く限り、iOSエンジニアの需要は高い傾向が続くと言えるでしょう。 iOSエンジニアには、新しい技術やトレンドに適応できる能力が求められるため、常にスキルの向上を意識し続けることが重要です。 iOSエンジニアの年収 求人ボックスによると、iOSエンジニアの平均年収は650万円です。 参考求人ボックス また、さまざまなフリーランスエージェントの案件を取りまとめているフリーランススタートによると、iOSエンジニアの平均月収は70万円です。税金などの計算もあるので一概にはいえませんが、年収にすると840万円になります。 参考フリーランススタート ちなみに、国税庁による令和3年度の平均年収は443万円です。 iOSエンジニアの平均年収は、全給与所得者の平均年収よりも200万以上も高い水準ともいえるでしょう。 参考国税庁「令和3年分 民間給与実態統計調査」 とはいえ、iOSエンジニアの年収は、経験や能力、所在地などによって異なります。 求人ボックスやフリーランススタートの統計を見ても年収が1000万円を超えている人もいます。 iOSエンジニアとしてのスキルや経験を積み上げて、さらなる年収アップを狙いましょう。 iOSエンジニアの案件情報 iOSエンジニアの案件は、実務経験やスキルによって大きく異なります。このため、自分の経験やスキルに合った案件を探すことが重要です。iOSエンジニアの案件情報は、以下のようなサイトで検索できます。 求人サイト 転職サイト フリーランスエージェント テクフリで掲載中のiOSエンジニアの案件情報は、こちらからご確認ください。 iOSエンジニア案件を探してみる まとめ iOSエンジニアは、AppleのiOSプラットフォーム上で動作するアプリケーションを開発します。 iOSエンジニアの仕事内容は以下のとおりです。 アプリケーションの開発 Apple社から最新情報をキャッチアップ アプリ運用に必要なメンテナンス iOSエンジニアに求められるスキルは以下のとおりです。 プログラミングスキル 開発環境に関する知識 英語力 iOSエンジニアは、ユーザーエクスペリエンス向上や新技術への対応を通じて、革新的なアプリを生み出すことが求められます。 Appleの新バージョンやデバイスの登場にも対応していく必要もあるため、市場価値や需要は高く、将来性のある職種といえるでしょう。 iOSエンジニアは、やりがいのある仕事ですが、技術的なスキルや知識が必要な職業です。その分、平均年収も高い傾向にあります。 今回紹介した内容を参考に、iOSエンジニアとしての一歩を踏み出してみましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

AI技術の進歩によって、ビジネスシーンにおいても生成AIの活用が急速に広まっています。 生成AIはテキストだけにとどまらず画像・音声などのさまざまな形式のコンテンツを生成できます。 ChatGPTをはじめとする生成AIが最適な出力を生成するためには、適切な指示（プロンプト）を与えることが重要です。この指示を与える技術を、プロンプトエンジニアリングと呼びます。 さまざまな研究により、効果的なプロンプトエンジニアリングを行うことでAIの回答の精度を最大化できるということが明らかになっています。 この記事では、ChatGPTにおけるプロンプトエンジニアリングのコツを具体的な手法と合わせてご紹介し、現在のプロンプトエンジニアリングの課題についても詳しく解説します。 ChatGPTを実際に活用しているという方だけではなく、これから使ってみようと考えている方にも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。 テクフリでフリーランス案件を探してみる プロンプトエンジニアリングとは プロンプトエンジニアリングとは人工知能（AI）から正しい回答を得るために適切なプロンプトを設計する技術やアプローチのことです。 中でも、大規模言語モデル(LLM)と呼ばれるChatGPTのようなAIに対して適切なプロンプトを設計する役割のことを指す場合が多いです。 生成AIは大量のテキストデータで事前に学習されており、その知識をもとにして新しいテキストを生成します。しかしその生成結果は必ずしも一様ではなく、提示するプロンプトの内容によって異なります。 したがって、回答の精度を向上させるためにプロンプトエンジニアリングのスキルが必要とされるのです。 優れたプロンプトエンジニアリングスキルをもつ、「プロンプトエンジニア」という職種も近年では話題となっています。 プロンプトエンジニアについてはこちらの記事で詳しく解説しています。 プロンプトエンジニアとは？必要なスキルや将来性について解説 プロンプトエンジニアになるには？未経験から目指すステップや関連資格を徹底解説 ChatGPTでのプロンプトエンジニアリングのコツ ChatGPTは、OpenAIが開発した大規模言語モデル（LLM）です。 大規模言語モデルとは膨大なデータとディープラーニング技術によって構築された言語モデルであり、自然言語でのやり取りが可能なため、チャットボットサービスなどでも活用されています。 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 ChatGPTのプロンプトエンジニアリングのコツとしては、以下が挙げられます。 前提条件を指定する 出力形式を指定する 出力の具体例を提示する それぞれのコツについて、具体例と合わせて詳しく解説していきます。 前提条件を指定する 前提条件を指定したプロンプトを与えることによって、目的に沿った回答を得やすくなります。 例えば友人へのプレゼントのアイデアを出したい場合は、以下のような前提条件を含むプロンプトを作成するとより良いアイデアを得られるでしょう。 友人とは10年以上の付き合いです 友人は甘い食べ物が苦手です また、専門的な知識を必要とする質問の場合は「あなたは〇〇の専門家です」という前提条件を含むプロンプトを与えることで回答内容が変化します。 ChatGPTにおけるプロンプトエンジニアリングでは前提条件をなるべく詳しく指定することで、より適切な回答を生成できるのです。 求めている回答が得られない場合には、前提条件を付け加えて質問してみましょう。 出力形式を指定する 出力形式を指定するということも、ChatGPTにおけるプロンプトエンジニアリングでは重要です。 先述の通り、前提条件を与えることで回答の精度をコントロールできますが、その結果を適切な形式で回答させるためのプロンプトも必要となります。 まずは先ほどの例に沿って、友人へのプレゼントについて以下のように質問してみましょう。 どれも素敵なアイデアですが、プロンプトを変化させて出力形式を指定してみましょう。 アイデアとその説明、予算を表形式でまとめてから出力してくれました。 このように出力形式を指定することによって、質問者が見やすい形で回答を得ることも可能です。 出力の具体例を提示する ChatGPTは出力の具体例を提示することで、より精度の高い回答を生成してくれることが分かっています。 問題解決のアプローチや文章のスタイル、情報の提示方法など具体例を挙げて期待する回答を詳しく示すことが重要です。 抽象的な質問を投げかける場合などは特に有効な手法であり、回答例を与えることによって得たい答えのニュアンスを伝えることができるでしょう。 ChatGPTでのプロンプトエンジニアリングの例 ChatGPTにおけるプロンプトエンジニアリングのコツを3つご紹介しましたが、ここからはさらに具体的な手法をいくつかご紹介します。 回答精度を向上させることができるので、ChatGPTをさらに有効活用したいという方はぜひチェックしてみてください。 Zero-shot prompting 「Zero-shot prompting」は、AIに特定のタスクや問題について事前のトレーニングや例を与えずに回答させる手法です。 Zero-shot promptingのプロンプト例としては、以下のような質問があります。 事前に知識を与えることなく簡単に回答が得られるため、ChatGPTを初めて使用する人でも簡単にできる手法と言えるでしょう。 しかし事前知識が少ないことで、質問の種類によっては正確な回答が得られない場合もありますので注意しましょう。 Few-shot prompting 「Few-shot prompting」とは前もって少数の回答例を提示しておくことによって、それらを参考にして新しいタスクを解決するように求める手法です。 AIは提示された例から一定のパターンを学習することによって、類似の問題に対応することができます。 このように、日本語から英語へと変換するというタスクをいくつか提示しておくことによって、新しいキーワード「馬」に対しても同様の処理を実施することができます。 Few-shot promptingは少ないデータをもとに新しいタスクを処理することを目的としたプロンプトエンジニアリングであり、様々なケースで役立ちます。 上記の例以外にも、ChatGPTでは計算処理におけるミスが発生するケースがありますが、正しい計算例をいくつか示すことによって防ぐこともできます。 提示するパターンの個数が多いほど回答の精度が向上する傾向があるため、難易度の高い質問を投げかける際には特にこの手法を活用してみるといいでしょう。 Chain-of-Thought prompting 「Chain-of-Thought prompting」は、問題解決の過程を段階的に思考させることによって、複雑な問題に対する回答の精度を向上させる手法です。 Chain-of-Thought promptingを利用することで、このような算数の文章問題なども順を追って解くことができます。 問題を解く上で必要となるそれぞれのステップについて説明させることで、AIの理解を深められます。 この手法を用いることで思考の過程を確認できるため、間違ったステップが発生した場合にも修正しやすいというメリットがあります。 Generate Knowledge prompting 「Generate Knowledge prompting」は、AIに知識を与えることで、そこから得られた情報をもとに新しい回答を生成させるテクニックです。 こちらもまずはプロンプト例をご紹介します。 事前知識が与えられていない状態では、ChatGPTが間違った回答を出力してしまうケースもあります。（実際には千葉県の方が大きい） そこで以下のように正しい事前知識を与えることによって、学習結果をもとに正しい回答を出力できるようになります。 上記は極端な例のため、ChatGPTに質問する必要がないように感じられるかもしれませんが、既存の情報から新しいアイデアを導き出す場合にも活用できる手法です。 プロンプトには正確な知識や情報を含む必要があるため、事前知識についてユーザーが正しく理解しておく必要があります。 Self-Consistency 「Self-Consistency」は、論理思考を伴うプロンプトを大量に与えることによって、複雑な質問でも整合性の取れた回答が得られるようにするプロンプトエンジニアリングの手法です。 例として、まずは以下の問題をChatGPTに解かせてみましょう。 こちらも一般的な算数の文章問題ですが、得られた回答結果は正しくないようです。 （正解は70歳） そこでSelf-Consistencyを活用して、新たに以下のようなプロンプトを与えてみます。 今回は正しい結果を得ることができました。 与えたプロンプトに含まれるその他の質問と回答は、もとの質問とは関係無い質問のようにも見えます。 しかしプロンプトにこれらの質問を含めることでChatGPTに論理的な思考を学習させることができ、結果的にもとの問題にも正しく回答することができるのです。 先述した「Few-Shotプロンプティング」とも似ていますが、事前に与える質問の質や量を変化させることによってさらに対応能力を向上させる手法ということになります。 ChatGPTでのプロンプトエンジニアリングの課題 ChatGPTにおけるプロンプトエンジニアリングには、以下のような課題もあります。 最新バージョンが有料である 情報が正確でない場合がある 情報漏洩のリスクがある ChatGPTでプロンプトエンジニアを行う際にはこれらの課題に留意すべきであり、全てをChatGPT任せにしないように注意しましょう。 それぞれの課題について詳しく説明します。 最新バージョンが有料である 現在、ChatGPTの最新バージョン（ChatGPT4.0）は、有料で提供されています。 最新バージョンとそうでないものを比べると、性能や情報の鮮度において差が生じる場合があります。 より高品質な回答を得たい場合には、最新バージョンを利用する必要があるでしょう。 とはいえ、無料で利用できる範囲でもプロンプトエンジニアリングの重要性は十分に理解できますので、まずは自分の手を動かしてChatGPTを体験してみてください。 情報が正確でない場合がある ChatGPTを含む言語モデルはトレーニングデータに含まれる情報をもとに回答を生成しますが、常に正確な情報を提供できるとは限りません。 特に専門的な知識や最新のニュースに関しては、誤った情報を提供してしまうリスクを孕んでいます。 ChatGPTはまだ開発途上にあり、改善され続けている段階です。 したがって、最新のバージョンを利用している場合でも出力結果が100％正確とは限りません。 ChatGPTの回答だけを情報源とするのではなく、信頼できる外部のソースなどを合わせて確認することが大切です。 情報漏洩のリスクがある ChatGPTに機密情報や個人データを含むプロンプトを入力することによって、情報漏洩のリスクを高める可能性があります。 ChatGPTにおけるプロンプトエンジニアリングでは、個人情報や機密情報の取り扱いに十分注意しましょう。 まとめ ChatGPTを利用する際には、回答のクオリティを向上させてその成果を最大化するためにプロンプトエンジニアリングの技術が求められます。 本記事ではChatGPTのプロンプトエンジニアリングにおけるさまざまなテクニックを紹介しましたが、これらをケースに応じて使い分けることによって生成AIの可能性はさらに広がるでしょう。 また、今回紹介した手法を参考に実際に手を動かして実行してみることで、プロンプトエンジニアリングの楽しさに気づけるのではないでしょうか。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

Linuxとは？ LinuxとはWindowsと比較されることが多い、OSの一つ。 プログラマーやエンジニアなどIT系の職種でなければ操作することはあまりないOSですが、プログラマーやエンジニアであれば、Linuxの操作スキルを求められることが少なくありません。 関連記事：Linuxエンジニアの需要は？ おすすめできる6つの理由を紹介 OSとはオペレーティングシステムの略語であり、コンピュータがアプリケーションを動作させるために欠かせない部分です。 LinuxやWindows以外にはMacOSなど様々な種類があります。 スマートフォンを動作させるOSとしてはiOSやAndroidなどがあります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Linuxの特徴 Linuxは先に述べたようにOSの一種ですが、オープンソースのOSという特徴があります。 オープンソースとは、無料で利用できる改変も可能なプログラムです。 オープンソースのソフトウェアとしてはWebサイト制作やブログ作成において人気があるワードプレスも知られていますが、基本的にライセンス費用がかかりません。 そのためLinuxはコストを抑えてOSを利用したい場合にも有用なOSです。 ちなみにWindows OS を利用する場合は、ライセンス費用として安くても1台につき1万円以上の費用がかかるのが一般的です。 ExcelやWordを使うことはできませんが、互換性のあるソフトウェアをインストールすることでExcelやWordと同程度の機能を持つ文書ソフトや表計算ソフトを利用できます。 そのためLinuxの操作に慣れてしまえば、基本的にはWindowと比較しても不便なく利用できるという特徴があります。 Linuxサーバーも利用できる Windows サーバーを構築しようとすると、先に述べたようにOSのライセンス費用の支払いが必要です。 しかしLinuxを活用すれば、ライセンス費用の支払いをせずにLinuxサーバーとしてサーバーを構築できます。 サーバーは基本的にWebサービスにおけるサービスを提供する機能を担います。 そして一定以上の規模の企業であればクライアント端末を管理するアプリケーションを導入しているケースが多く、クライアント端末の管理機能を有するためにはサーバーOSが必要となる場面が少なくありません。 そういったサーバーOSが求められる場面でもLinuxを活用すればラインセンス費用の支払いなく、Linuxサーバーとしてサーバーを利用できます。 一般的にIT企業で利用されるサーバーの種類にはプロキシサーバー、SSHサーバー、DNSサーバー、メールサーバー、データベースサーバ、FTPサーバー、Webサーバーなど様々な種類がありますが、こういった機能を有するサーバーもLinuxサーバーは担うことができます。 Linuxのおすすめソフト(アプリ)一覧 LinuxをWindowsなど他のOSと同じように使えるようにする為には、様々なソフトウェアをインストールしなければいけません。 Linuxの利用を始める際にはどのようなソフトをインストールするべきなのでしょうか。 ここからはLinuxにおすすめのソフトを紹介していきます。 【ブラウザのおすすめソフト(アプリ)】 Linuxのおすすめのブラウザソフトは以下の通りです。 ・Google Chrome いわずと知れたGoogleが提供しているブラウザです。快適なブラウジングが可能であり、ブラウザを利用する様々なソフトウェアの動作要件に含まれているブラウザソフトです。 ・Firefox Firefoxは無料かつ軽量なブラウザとして一定の人気があるブラウザです。 インストールする際はLinux版を選択してbit数も利用する端末に合わせたものを選択しましょう。 ・Opera Operaは現在中国系企業の傘下にあるソフトウェア開発会社Operaによって開発されたブラウザです。 WindowsやMacOSだけでなくLinuxにも対応しているという特徴があります。 Linuxのブラウザソフトは一つインストールしておけば、ネットサーフィン程度であれば問題ありません。 アプリ開発やWebサイト制作にコンピュータを利用するのであれば、複数のブラウザソフトのインストールを検討することをおすすめします。 【ログインマネージャーのおすすめソフト(アプリ)】 Linuxで利用できるログインマネージャーのおすすめソフトは以下の通りです。 ・SLiM Linuxで利用できるログインマネージャーのソフト。 インストールすることでWindowsなど他のOSと同じようなログイン機能が利用できるようになります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 【おすすめのデスクトップ環境】 Linuxはデスクトップ環境をインストールすることで、他のOSと同じようにGUIでの操作が可能となります。 Linuxで利用できるおすすめのデスクトップ環境は以下の通りです。 ・KDE KDEはシンプルなデスクトップ環境を実現できるだけでなく、カスタマイズが比較的容易という特徴があります。 KDEアプリケーションを利用すればスムーズにLinux環境を整えることも可能です。 ・GNOME GNOMEはLinuxでも利用できるデスクトップ環境。 スタイリッシュなデザインとシンプルなデスクトップ環境を構築できます。 Windowsのデスクトップに慣れている場合、最初は使いづらく感じるかもしれません。 しかし検索機能が優れておりインストールされているソフトウェアだけでなく、ファイル名まで対象にして検索をできるという便利な特徴があります。 ・Xfce XfceもLinuxで利用できるデスクトップ環境であり、軽量かつ高速という特徴があります。 前述の二つのサイトとは異なり、日本語版のWebページも準備されているため導入のハードルは比較的低いといえるでしょう。 【おすすめのターミナルエミュレータ】 Linuxで利用できるおすすめのターミナルエミュレータは以下の通りです。 ・GNOME Terminal(グノーム端末) GNOME Terminalは前述のGHONEに付属するターミナルエミュレータ。 デスクトップ環境を停止させることなく、コマンドラインシェルを操作できます。 ・Konsole KonsoleはLinuxだけでなくUnixでも動作するターミナルエミュレータ。 タブで複数のセッションを扱うことができ、履歴もサポートしています。 【おすすめのテキストエディタ】 OSに関わらず、テキストエディタは開発業務に取り掛かる上では最も重要なソフトの一つです。 Linuxにおすすめのテキストエディタは以下の通りです。 ・Vim(ビム) Vimとは高機能なテキストエディタでありLinuxにもインストールが可能です。 CUIで操作できプラグインを利用したカスタマイズも可能であるため、好みに合わせた状態で利用できます。 ・Atom AtomはGitHubが開発したモダンで多くのエンジニアから支持を集めているテキストエディタ。 Linux以外のMacOSやWindowsでも利用可能です。 ・Sublime Text Sublime Textは無料でも利用できる定番のテキストエディタ。 プログラム言語を入力すると自動的に分かりやすく色がつくという特徴があり、プラグインで機能を拡張していくこともできます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 【おすすめのバージョン管理ソフト(アプリ)】 ・GitHub GitHubはLinuxでも利用できるおすすめのバージョン管理ソフト。 開発業務に携わるなら事前にインストールしてアカウントを作っておきたいソフトの一つです。 ブランチを使ってプログラミングの記録段階的に残すことができるため、進捗状況のチェックが容易です。 また遡って更新した内容を確認できるため共同開発には欠かせないソフトでもあります。 【おすすめの表計算ソフト(アプリ)】 ・OpenOffice OpenOfficeはExcelやWordと互換性がある表計算や表計算、プレゼンテーション機能があるソフト。 無料で利用することができ、Windows OSのWordやExcelで作成された文書を開く時に有用です。 【おすすめの動画再生ソフト(アプリ)】 ・VLC VLCは無料でインストールできる動画再生ソフト。 Linux用のインストーラがあり、再生可能な拡張しも充実しているため動画再生ソフトのインストールに迷った場合はおすすめです。 【スクリーンショット用のおすすめソフト(アプリ)】 maim maimはLinuxでスクリーンショットを取得する際におすすめのソフト。 スクリーンショットで取得した画像を他のユーザと共有することを想定するなら事前にインストールすることをおすすめします。 【ファイルマネージャ用のおすすめソフト(アプリ)】 ・SpaceFM SpaceFMはLinuxでも利用できるファイルマネージャのソフト。 ファイル検索機能を備えており、圧縮ファイルの展開も容易に可能です。 【まとめ】Linuxのソフト(アプリ)は目的に合わせてインストールするのがおすすめ ここまで紹介してきたように、Linuxを満足に利用するためには様々なソフトをインストールすることが欠かせません。 しかし利用しないソフトをインストールしても無駄に容量を圧迫するだけです。 例えばLinuxをインストールした端末をそもそもネットサーフィンのみで活用するのであれば、高度なテキストエディタやGitHubは必要なくなります。 その一方で開発のためにLinuxをインストールして端末を構築するのであれば、開発環境を整えるために高度なテキストエディタやバージョン管理ソフトであるGitHubは欠かせないといえるでしょう。 このように必要なソフトは目的に応じて異なります。 そのためLinuxにソフトをインストールする際は、まずは利用の目的を明確にすることをおすすめします。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

Webエンジニアとは？ Webエンジニアとは主にWebサイトの作成や運用、保守などを担当するエンジニア。 Webサイトの作成といえば、HTMLやCSSなど比較的難しくないプログラミング言語の操作でも可能ではありますが、近年のコーポレートサイトでは専門的な技術を駆使したものが少なくありません。 そのため高いスキルを身につけることで、高い年収を目指せる職種でもあります。 またWebエンジニアの活躍の場面Webサイト以外のWebブラウザを駆使したアプリケーションの開発があります。 Webアプリの開発で一定以上のスキルを身につけることができれば、リモートワークの案件なども対応できるようになるという特徴もあります。 Webエンジニアはインフラ系のエンジニアに比べると柔軟な働き方がしやすい職種だといえるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Web エンジニアの年収をスキル別で調査した結果 Webエンジニアが含まれると考えられるSE・プログラマ（ソフトウェア製品の開発・実装）の平均年収は、経済産業省の公表資料「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」によると568.5万円です。 これはあくまでも平均年収ですが想定されているスキルレベルは3.4です。 「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」におけるレベル3は、独立して仕事ができる中堅人材レベルです。 そのため部下を指導できるレベルまでスキルアップすることができれば、より高い年収を目指せる可能性は十分にあるといえるでしょう。 では具体的にWebエンジニアとしてキャリアを形成していく場合、どのようなスキルを身につけることが高い年収の獲得へとつながっていくのでしょうか。 そのスキルについて見ていきましょう。 プロジェクトマネジメントスキル プロジェクトマネージメントのスキルを身につけることができれば、Webエンジニアとしてより高い年収を獲得できる可能性が高くなります。 なぜなら一定以上のWebエンジニアとしての経験とスキルを備えていてマネジメントまでできる人材はそう多くはないからです。 またマネジメント業務はストレス耐性やリーダーシップなどそもそもの適性も問われるため、単純にスキルを身につければ誰にでもできることではありません。 そのためプロジェクトマネジメントスキルを身につけることができれば、社内で一定の評価を獲得できることが期待できます。 またプロジェクトマネジメントスキルを身につけることができれば将来的にWebエンジニアからキャリアアップをしてプPMを目指すこともできます。 前述のIT関連産業の給与等に関する実態調査結果ではPMの平均年収は891.5万円です。 HTML/CSS/CSSフレームワーク ¥ HTML、CSS、CSSフレームワーク、これらの技術はWebエンジニアの初級から中級者が身につけておくべきスキルです。 そのためこれらのスキルがあることによって特別評価されるわけではありませんが、これらの基礎的なスキルがなければ今後のスキルアップを目指すこともできません。 そのため他のエンジニア職種や未経験からWebエンジニアを目指す場合、まずはこれらのスキル習得を目指すことをおすすめします。 しかしこれらのスキルだけでは高い年収を期待することは難しいため、Webエンジニアとして最低限必要なスキルと認識しておきましょう。 JavaScript、Laravelなどのフレームワーク、サーバーサイドレンダリング Webエンジニアも中堅以上の経験者になってくると様々なフレームワークを使いこなせることが求められます。 そのためエンジニアの年収として高い金額を目指すならJavaScriptフレームワークをはじめとした様々なフレームワークの習得に励むことも年収アップのための施策になると考えられます。 サーバーサイドレンダリングとは、HTMLをサーバー側でJavaScriptによって構築する技術です。 Webエンジニアの中でもフロントエンドエンジニアとしての活躍を目指すなら、これらのスキルも身につけていくことでより高い年収を目指すことができます。 またLaravelのフレームワーク、AWS、PHP、GitHubのスキルをある程度身につけることができれば年収が高い案件も目指すことができるようになります。 しっかりとスキルと経験を身につけた上でFintech分野など比較的報酬が良い分野で活躍することができれば、年収として1,000万円を目指すことも不可能な話ではありません。 参考；経済産業省「IT関連産業の給与等に関する 実態調査結果」 Web エンジニアの年収 業界別で調査した結果 Webエンジニアの活躍できる業界は基本的にはIT業界がメインになりますが、それ以外の業界の求人がないわけではありません。 また受託開発を行う企業の場合、どの業界のWebアプリケーションを開発するのかによってある程度予算にも違いがあるのが実際のところです。 では各業界についてどのような特徴があるのか、順番に見ていきましょう。 法律関係 法律関係のWebエンジニアの仕事としては、法律関係の業務効率化を目的としてWebアプリケーションや法律関係の企業のWebサイトの作成、運用保守などがあります。 弊社が提供している求人サービスtechcareerでは法律関係のWebエンジニアの求人として提示される年収は350～600万円程度の案件が掲載されることがあります。 健康分野 医療や健康分野のWebアプリケーション開発などもWebエンジニアが活躍できる領域です。 WebサイトやWebアプリケーションの運用保守となると、機能改善や利用率の向上などマーケティング担当と連携して業務を進めていく場面も少なくありません。 弊社が提供している求人サービスtechcareer では法律関係のWebエンジニアの求人として提示される年収は350～500万円程度の案件が掲載されることがあります。 金融業界 金融や保険などのFintech分野でもWebエンジニアは活躍することができます。 基本的に求められる技術は他の分野と共通していますが、バックエンドのスキルもあると活躍できる幅は拡がります。 弊社が提供している求人サービスtechcareer では法律関係のWebエンジニアの求人として提示される年収は450～1000万円程度の案件が掲載されることがあります。 マスコミ/メディア分野 メディア運営企業のWebアプリケーション開発やWebサイト開発、運営もWebエンジニアが活躍できるフィールドの一つです。 サービスの成長が前提に開発に取り組むため、エンジニアとしてのスキルだけでなくサービスそのものへの理解を深めることも大切になります。 Web エンジニア 将来性のあるスキルは？ Webエンジニアの将来性のあるスキルは、プログラミングスキルであることは間違いありませんが、その中でもPHPとRubyの二つは将来性があると考えられます。 まずPHPはバックエンドのプログラミング言語として現在まで長く一定の需要があり、今後の需要も見込めるという特徴があります。 WebアプリケーションやWebサイトで活用されることが多いプログラミング言語でもあるため、PHPに関連した高いスキルを身につけることは、将来役立つ可能性が高いといえるでしょう。 Rubyについては現在では主にWebアプリケーション、Webシステムの開発で活用されています。 Gemというライブラリが充実しており、自由度が高いオブジェクト言語という特徴もあります。 汎用性が高いためWebアプリケーションの開発以外の場面で役立つこともあるため、見につけることで活躍の幅が広かる可能性は充分にあります。 機械学習分野に関心がある場合、人工知能に活用されるPythonも将来性があるプログラミングスキルだといえるでしょう。 【まとめ】Webエンジニアはスキルがあれば年収アップだけでなくフリーランスとしての独立が目指せる Webエンジニアは柔軟な働き方ができるエンジニア職種でもあるため、一定以上のスキルと実績を身につけることができれば、フリーランスとしての独立を目指すことができます。 2020年は感染症対策としてリモートワークが以前よりも注目を集めていますが、Webエンジニアなら在宅勤務になったとしても開発環境さえあれば、業務への影響が少ないという特徴もあります。 また平均年収は先に述べた通り、568.5万円と飛びぬけて高いわけではありませんが、フリーランスとして独立することで平均年収を大きく上回る収入も目指すことができます。 どのようなキャリアを形成するにせよ、Webエンジニアとして高い年収を目指すためにはまずは＾スキルアップが必要になるといえるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる