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

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

テストエンジニアとは？ テストエンジニアの年収について見ていく前に、テストエンジニアという職種について確認しておきましょう。 テストエンジニアはその名前の通り、プログラミングなどシステム構成要素へのテストに対して責任を持つエンジニアです。 具体的に言えば、作成したプログラムのテスト内容を決定し、テスト仕様書など、テストを行うドキュメンテーションを作成し、テスターなどのテストを実際に行う要員に対して、テストに関する指示を出すこと。 そして、実際に行われたテストの結果を検討・承認し、クライアントやプロジェクトマネージャー向けにテスト結果をまとめたドキュメンテーションを作成すること。 究極的には上記の二つになります。 関連する職種としては、テスターとQAエンジニアが挙げられます。 テスターは上でも触れましたが、テストエンジニアの傘下要員として、実際にテストを行うエンジニアのことを指します。 QAエンジニアは、システム開発全体のQA（品質保証）の責任者であり、テストエンジニアの上位職です。 ただし、実際の現場を見ていると、QAエンジニアとテストエンジニア、テスターの分類は曖昧です。 案件の規模などによって、QAエンジニア、テスターがおらず、プロジェクトマネージャー格の要員がQAエンジニア相当の職責を負い、テストエンジニアたちが自分たちで全てのテスト項目を消化することもよくあります。 もっといえば、一般的に設計者とテスト項目作成者は分けた方が良い（※）と言われていますが、わざわざテストエンジニアを用意できない・用意しないため、システムエンジニアなどがテストエンジニア相当の役割を担っていることも非常に多いです。 ※設計者がテスト項目を作ると、思い込みなどのために、“要件に適合する正しいテスト項目”が作成されないことがしばしばあるため。 さらに言えば、企業などによって、“テストエンジニアの業務範囲”が異なっており、システムエンジニアの募集と謳っているが、実際の業務内容はテスターだった、という話もよく耳にします。 転職支援サービスによっては、テストエンジニア・テスターと一括りにしているところすらあります。 そのため、テストエンジニアを積極的に運用していない現場でのキャリアが長いシステムエンジニアの方の中には、「システムエンジニアはスキルの十分ではない若者のための仕事」だとか「〇〇エンジニアと呼ぶと聞こえが良いと、人材会社が作ったでたらめな職種名。実際はエンジニアと呼べない作業者」などと低く評価されている節があります。 逆にテストエンジニアを積極的に運用している現場では、様々な開発時のリスクに精通した、もっとも優れた技術者の就く役職として敬意を向けられ、システムエンジニア以上の発言権を有していることもあります。 また、テストエンジニアという肩書で、いわゆる“品質管理コンサルタント”業務を行っている方もいらっしゃいます。 テストエンジニアは有名な割に、職務範囲や評価が非常に曖昧で、一定しない職種と言えます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる テストエンジニアの平均年収は？ 上で見た通り、テストエンジニアの責任範囲や評価が曖昧なため、同じ“テストエンジニア”という職種名であっても、下は300万円よりも低い方、上は1000万円前後の方もいる、という現実があります。 一応、求人サイトなどでは平均年収は400万円～500万円と紹介されることが多いです。 確かに、テスト項目の作成などを行う、テスターより上位と扱われている“真っ当なテストエンジニア待遇”であれば、400万円以上の年収が期待できるように思います。 テストエンジニアの年収が高い業界は？ テストエンジニアの年収が高い、つまりはテストエンジニアの評価やニーズが高い業界としては、組み込み系システムを作る製造業（と取引しているソフトウェア業界）やパッケージ業界、ゲーム業界などが挙げられます。 特にゲーム業界は募集も多いです。 スマホゲームやオンラインゲームなどでは開発速度が求められるだけでなく、なおかつバグがあって緊急メンテナンスでサービスの一時停止を行った場合、ユーザーの流出やお詫びアイテムの配布などで単なるサービス一時停止だけでは済まない、経済的損失まで強いられてしまいます。 そのため、速やかにプログラミングの問題を見つけられる、テストエンジニアが必要になっています。 ただし、テストエンジニアの名前で、テスターやデバッガーと変わらない業務をさせられることが多い、という悪評もゲーム業界にはありますので、業務内容をよく確認しましょう。 ちなみに、テスターやデバッガーの年収とテストエンジニアの年収差は小さくありません。 数倍差がつくこともあります。 それから、組み込み系システムなどの開発を行う製造業（と取引しているソフトウェア業界）で働くテストエンジニアは高年収が期待できます。 理由としては「システムのバグで、ブレーキを踏んでもアクセルがかかる不具合を持った車を製造・販売してしまったら、万が一、その不具合によって人が事故死したら、誰が責任取れますか？」という問題に尽きます。 社内の経験豊かなエンジニアや外部の優秀なフリーランスなどをテストエンジニアに任命して、システム構成要素の品質管理業務に従事させていることが多いです。 他に年収が高いテストエンジニアの勤務先としては、上でも触れた、品質問題のコンサルタントとして活躍できるコンサル業界や、多数のテストエンジニアを抱えて、いわゆる第三者機関としてクライアント企業の作成したシステムをテストする専門企業などが挙げられます。 プログラミングなどシステム開発に関わる業界であれば、作成した成果物の出来を確認するためにテストが必要なため、テストエンジニアの活躍の余地は広いかと思います。 ただし、SIer業界などでは、システムエンジニア要員がテストエンジニアを兼ねることが多く、テストエンジニアという職種自体存在しない企業も少ないです。 私自身、SIer出身ですが、システムエンジニア要員教育の一環としてテスト項目の策定方法を含めたシステム構成要素の品質管理について研修を受け、「システムエンジニアはプロジェクトマネジメント能力の一つとして自分たちが作った成果物の品質管理ができるのが当たり前。テストエンジニアって、なんだそれ？」くらいに思っていた人です。 ちなみに、実際の案件の進め方としては、小さい案件では主担当のシステムエンジニアがテスト項目まで作成し、重要な案件についてだけ、同じ部署の主担当ではないシステムエンジニアなどが、いわば“助っ人”としてテストエンジニア的な業務を行うパターンが多かったです。 年収が高いエンジニアの特徴は？ 一言で言ってしまえば、効率よくテストを消化できるように検証作業をデザインできるテストエンジニアが高い年収を得ています。 大量のテスター（つまりはお金）を使って、マンパワーでひたすらテストというのはもはや過去のものになりつつあります。 昨今、テスターの代わりにテストを進めてくれる検証ツールを使って効率的にテストを行うのが一般的です。 テストエンジニアには、テスト仕様書などを作成する際、どういった検証ツールを利用するのか、あるいは利用できる検証ツールが限られている場合、どのようにテスト項目や検証ツールを設定すれば良いか、知っていることが非常に重要となっています。 まとめ：テストエンジニアは重要な仕事 テストエンジニアは「問題のないシステムを開発して、納品する」という当たり前だけれど、実に難しいミッションを実現するために作られた役職です。非常に重要なポジションで責任は重大ですが、その分、やりがいも大きいです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

フルスタックエンジニアに憧れているものの、どのように目指せば良いのか分からない、という方も多いのではないでしょうか。フルスタックエンジニアはITエンジニアのひとつの到達地点とも言えるポジションです。 本記事ではフルスタックエンジニアとは何かについて解説します。フルスタックエンジニアの仕事内容や必要なスキル、資格についてもまとめてあります。 本記事を読むことで、どうすればフルスタックエンジニアを目指すことができるのかについて理解することができるでしょう。フルスタックエンジニアに憧れを抱いている方はもちろん、エンジニアとしてのキャリアパスを考えたい方にもぜひ読んで欲しい内容です。 テクフリでフリーランス案件を探してみる フルスタックエンジニアとは フルスタックエンジニアとは、文字通り幅広い領域の開発をフルに担当するエンジニアのことです。具体的にどの程度広い領域を担当するかは、企業によって異なります。たとえばWebアプリ開発の場合、フロントエンド開発とバックエンド開発の2つを担当することもあれば、1つのWebアプリの開発および運用・保守をまとめて担当することもあります。 フルスタックエンジニアは、ITエンジニアにとってひとつの到達点とも言えるでしょう。エンジニアのキャリアパスは大きく、スペシャリストとゼネラリストに分かれます。スペシャリストはマネジメントやコンサルタントなど経営に近い仕事にシフトしていくタイプであり、ゼネラリストは技術力を高めて開発現場の最高戦力として活躍するタイプです。フルスタックエンジニアは、ゼネラリストのもっとも分かりやすい例といえるでしょう。 フルスタックエンジニアの仕事内容 フルスタックエンジニアの仕事内容について解説します。仕事内容の例としては次のようなものが挙げられます。 フロントエンド開発 バックエンド開発 モバイルアプリ開発 ITインフラ関連の業務 フルスタックエンジニアは特にWeb業界で求められることが多いため、Web業界における仕事内容を中心に詳しく解説していきます。 フロントエンド開発 フロントエンド開発とは、Webブラウザに表示されたページを動かすプログラムを開発することです。具体的にはJavaScriptという言語を使って、ページにアニメーションを付けたりサーバと通信することでデータを取得・表示したりします。 フロントエンド開発ではHTML・CSSとJavaScriptのスキルが必要です。また、ユーザーにとって使いやすいページを作成するために、UI/UXの知識も求められます。 バックエンド開発 バックエンド開発とは、Webブラウザに表示するページを作成するプログラムを開発することです。具体的にはPython・PHP・Rubyなどの言語を使って、データベースやデータファイルなどからデータを取得し、Webページに埋め込んで表示させます。 たとえばECサイト開発する場合、ユーザーのポイント数や購入商品の種類など「その時によって変化するデータ」をデータベースから取得し、表示用に整形します。 バックエンド開発ではPythonなど言語が使われることが多いですが、最近ではバックエンドでもJavaScriptが使われることがあります。JavaScriptを使った方が、フロントエンドとバックエンドで異なる言語を用いなくて済むメリットがあるのです。 モバイルアプリ開発 モバイルアプリ開発とは、スマートフォンにインストールして使うアプリを開発することです。最近はスマホの普及率が高いため、スマホ用のアプリを別途作る会社は多くあります。たとえば、ECサイトもWebアプリだけでなくモバイルアプリも同時並行で作り、多くのユーザーを取り込もうとすることが増えてきました。 モバイルアプリ開発は大きく、Androidアプリ開発とiPhoneアプリ開発に分けられます。Androidアプリ開発ではJavaかKotlin、iPhoneアプリ開発ではSwiftが使われることが多いです。ただ、最近ではJavaScriptでAndroid用もiPhone用もまとめて作ってしまう事例も増えています。 ITインフラ関連の業務 会社によってはフルスタックエンジニアが、ITインフラ関連の業務も担当する場合があります。ITインフラとは次のような業務のことです。 サーバの構築・管理 ネットワークの構築・管理 データベース構築・管理 システムのセキュリティ対策 Webアプリを動かすためには、インフラ環境の整備が必要不可欠です。サーバ・ネットワークの構築やその後の運用・保守までできると、エンジニアとしての市場価値をさらに高めることができるでしょう。 フルスタックエンジニアに必要なスキル・知識 続いて、フルスタックエンジニアに必要なスキル・知識について解説します。必要なスキル・知識は次の3つです。 プログラミングのスキル OSに関するスキル クラウドサービスに関する知識 1つ1つの必要なスキル・知識について詳しく解説していきます。 プログラミングのスキル フルスタックエンジニアはシステム開発をメインに担当することが多いので、プログラミングのスキルは必須です。プログラミング言語にはさまざまな種類がありますが、フルスタックエンジニアを目指す方が優先的に取得したいのはJavaScriptです。先程も解説しましたが、JavaScriptはWebアプリ開発におけるバックエンド・フロントエンド両方で使うことができます。さらに、モバイルアプリ開発でも使えるという汎用性に優れた言語です。 とはいえ、開発で用いる言語はもちろん案件によって決められているため、JavaScriptだけでは多くの案件に関わることはできません。そのためフルスタックエンジニアを目指す方はJavaScriptを主要スキルとして極めつつ、以下のような言語も扱えるようにしておくことが大切です。 Python PHP Ruby Java Kotlin Swift OSに関するスキル フルスタックエンジニアはOSに関するスキルも求められます。特にWebアプリ開発ではLinuxが使われることが多いので、Linuxを重点的に勉強すると良いでしょう。Linuxコマンドの使い方を始め、ログの確認方法やパッケージ管理、シェルスクリプトなどを学んでいきます。Linuxについて知識を深めることで、サーバの運用・保守や新規サーバの構築などの仕事にも携わることが可能です。 クラウドサービスに関する知識 フルスタックエンジニアにはクラウドサービスの知識も求められます。クラウドサービスとは、インターネット経由で提供されるサービスのことです。AWS・GCP・Azureなどのクラウドサービスでは、サーバやデータベースといったシステム開発で必要なものも一通り提供しています。最近ではシステム開発を行う際に自社でサーバを運用するよりも、クラウドサービスのサーバを使うことが多いです。そのためフルスタックエンジニアは、クラウドサービスを使って環境を構築できるスキルが必要になります。 フルスタックエンジニアにおすすめの資格 フルスタックエンジニアを目指す方におすすめの資格は次のとおりです。 応用情報技術者試験 LinuC CCNA ITストラテジスト試験 これらの資格を取得することで、プログラミングやOS、クラウドサービスなどのスキルを幅広く身につけることができます。エンジニアが資格を取得するメリットは、試験範囲に沿って学習するため偏りなく知識を身につけられる点です。独学で勉強すると、つい自分の興味ある範囲に偏ってしまいがちです。特定の分野に特化するのは1つの道ではあるものの、フルスタックエンジニアとは真逆の道になってしまうため、資格を通じて幅広いスキル・知識を身につけましょう。 フルスタックエンジニアの将来性 フルスタックエンジニアの将来性は、非常に高いといえるでしょう。企業がフルスタックエンジニアを求める理由のひとつに、エンジニアの人材不足が挙げられます。日本はプログラミング教育が遅れていることもあり、ITスキルを持った人材が少ない傾向があり、中小企業にまで優秀な人材が行き渡らないことが多いです。ただ、フルスタックエンジニアが社内に1人いれば、その人に仕事を任せることができ、新しく人材を雇わなくて済む可能性があります。 また、フルスタックエンジニアを雇うことで、コミュニケーションコストを削減できるのもメリットです。たとえばWebアプリ開発を行う場合、通常はフロントエンドエンジニアとバックエンドエンジニアがお互いの進捗を共有しながら進めていく必要があります。フルスタックエンジニアが両方の開発を担当することになれば、進捗共有にかかるコストがいらなくなり、開発スピードを高めることが可能です。 フルスタックエンジニアの年収 フルスタックエンジニアと一口にいっても幅広いため、参考となる明確な年収データは存在しません。ただ、フルスタックエンジニアは年収1,000万を超える場合も多いと予想されます。フリーランスエージェントのテクフリには、フルスタックエンジニアの案件が113件掲載されています（2023年7月26日時点）。そのうち月単価が100万円を超える案件は20件となっております。 フルスタックエンジニアは幅広い領域を担当できる分、年収が高くなるのも当然のことと言えるでしょう。ただし、幅広い領域を担当するには当然幅広いスキル・知識が必要になるため、フルスタックエンジニアを目指すのは容易ではありません。 フルスタックエンジニアをキャリアのゴールとするなら、若手のうちから幅広い開発分野に興味を持つと共に、自主的な勉強を積み重ねていく必要があるでしょう。 フルスタックエンジニアの案件情報 先述の通り、フルスタックエンジニアには多岐にわたる知識やスキルが求められます。したがって、参画する案件によって募集条件は大きく異なるでしょう。テクフリではフルスタックエンジニアの案件情報も取り扱っていますので、実際にどのような案件があるのか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 まとめ 本記事ではフルスタックエンジニアとは何か、について解説しました。フルスタックエンジニアの仕事内容や求められるスキル・知識などがお分かりいただけたかと思います。 フルスタックエンジニアに求められるスキル・知識は膨大なため、いきなりフルスタックエンジニアを目指そうとしても挫折してしまう可能性が高いかもしれません。現在エンジニアとして働いている方は、自分の担当領域を少しずつ広げていくことを意識することが大切です。 フルスタックエンジニアを目指す方もそうでない方も、将来どのようなポジションで働きたいかイメージし、そのポジションに就くために必要なスキル・知識を整理してみましょう。

データサイエンティストとは、顧客の課題を解決するために、データの収集や分析を行うスペシャリストです。主に以下のような顧客の課題解決に貢献します。 効果的なマーケティング戦略やターゲット選定をしたい 需要や売上を予測したい ユーザーの嗜好や行動データを分析してパーソナライズな商品を提供したい 高度な知識やスキルが必要とされるデータサイエンティストを目指すエンジニアにとって、適切な資格を取得することは重要なステップです。この記事ではデータサイエンティストに役立つ資格やそのメリットについて詳しく解説します。 データサイエンティストに興味があり、データ分析関連のスキルを身につけたいという方はぜひ参考にしてみてください。 関連記事：データサイエンティストの平均年収や必要なスキルを徹底解説！ テクフリでフリーランス案件を探してみる データサイエンティストとは データサイエンティストは、ビッグデータや複雑なデータセットから有用な情報を抽出し、ビジネスに活かす職業です。データの収集・分析・解釈のスペシャリストとして、データサイエンス、統計学、機械学習などの知識とスキルを駆使してビジネスの課題を解決します。 また、データサイエンティストはプログラミング、統計学、機械学習、データベースなどのスキルを持つことが求められます。データサイエンティストを目指すためには、これらの知識が身につく資格や実務にチャレンジすると良いでしょう。 データサイエンティストに役立つ資格 データサイエンティストに必要な知識とスキルを身につけるのに役立つ資格には、以下のようなものが挙げられます。 基本情報技術者試験 統計検定 データベーススペシャリスト試験 G検定・E資格 データサイエンティスト検定 オラクルマスター 資格を取得することで、データサイエンティストとして活躍するための転職や昇進に有利になることもあるでしょう。資格を取得するメリットについては後ほど詳しく解説しますが、まずはそれぞれの資格について紹介します。 基本情報技術者試験 基本情報技術者試験は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施する国家試験です。ITに関する基礎的な知識と技能を有する技術者を認定する試験になります。データサイエンティストは、ITに関する基礎的な知識も必要とします。基本情報技術者試験は、以下のようなITに関する幅広い領域にわたる知識が問われる試験です。 ネットワーク データベース プログラミング システム開発 基本情報技術者試験に合格することで、ITに関する基礎的な知識が身に付き、データサイエンティストとしてのスキルアップにつながります。 参考：基本情報技術者試験 統計検定 統計検定は、日本統計学会が主催する統計学の試験です。統計学の知識とスキルを評価するための資格試験になります。データサイエンティストはデータの分析やモデリングで統計手法を使用するため、統計学の基礎知識は必須です。 この試験は、統計学の基本的な理論や応用に関する知識をテストし、統計データの扱い方や解釈方法を評価します。統計検定を通して統計データの扱い方を習得することで、データサイエンティストの業務にも活かせるスキルが身につくでしょう。 参考：統計検定 データベーススペシャリスト試験 データベーススペシャリスト試験は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施する国家試験です。データベースの設計・構築・運用・管理に関する高度な知識と技能が問われます。データサイエンティストは、データベースを効果的に活用して、データの分析や解釈を行います。データベーススペシャリスト試験に合格することで、データベースの知識とスキルが身に付き、データサイエンティストとしてのスキルアップにつながります。 データベーススペシャリストは、IPAが主催する情報処理技術者試験のひとつで、基本情報技術者試験よりも難易度が高いです。合格すると転職や案件応募のときのアピールポイントにできるので、頑張って合格を目指しましょう。 参考：データベーススペシャリスト試験 G検定・E資格 G検定やE資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催する資格試験です。G検定は、データサイエンスの基礎知識を問う資格試験で、E資格はディープラーニングを扱うエンジニアに必要な知識を問う資格試験になります。 G検定は、データサイエンティストに必要な知識を幅広く網羅しており、マネージャーやエンジニアなど、データサイエンスに関わる全ての人に役立つとされています。また、E資格はディープラーニングの理論を理解して適切に扱えるスキルの証明になる資格です。どちらもデータサイエンティストに必要なスキルであるといえるでしょう。 参考：日本ディープラーニング協会 データサイエンティスト検定 データサイエンティスト検定は、一般社団法人日本データサイエンティスト協会が主催する、データサイエンティストの能力を測る資格試験です。データサイエンティスト検定は、データ分析や機械学習などの技術的な知識だけでなく、ビジネス的な視点からの問題解決能力も問われます。データ分析を通して顧客の課題を解決する、データサイエンティストに適した資格といえるでしょう。 参考：データサイエンティスト検定 オラクルマスター オラクルマスターは、オラクル社が認定するデータベース技術者向けの資格です。オラクルのデータベース技術に関する知識とスキルを認定する資格になります。オラクルはビジネスにおいて広く使用されているデータベース管理システムです。 データサイエンティストが企業でデータベースを操作・管理する際には、オラクルの知識と経験が求められる場合があります。また、オラクルに限らず他のデータベースを扱うときにも必要なSQLなどの問題も出題されるため、データサイエンティストとしてデータベースのデータを扱うスキルを身に着けたい人におすすめの資格です。 データサイエンティストが資格を取得するメリット データサイエンティストが資格を取得するメリットとしては、おもに以下の点が挙げられます。 スキルの証明になるため自己アピールできる 高度な知識や技術を体系的に学べる 新たな機会の創出につながる スキルの証明になるため自己アピールできる データサイエンティストとしての資格を取得することで、自分のスキルや知識を客観的に証明できます。資格は企業やクライアントに対して、データ分析やモデリングなどの業務において高いレベルの能力を持っていることを示すものです。資格を保持していることは、転職や昇進の際に大きなアピールポイントとなります。 資格を取得することで、自分のスキルを向上させるモチベーションにもなるでしょう。自分のスキルや知識を第三者に認めてもらう手段として、資格取得を活用するのもよいでしょう。 高度な知識や技術を体系的に学べる 資格取得のための勉強では、データサイエンスの高度な知識や技術を体系的に学べます。例えば、統計検定を取得することで統計学の知識が深まります。資格取得のための勉強をすることでデータサイエンスの基礎を固めて、より高度なスキルが身に付きます。専門的な知識を学んで習得することによって、プロジェクトや案件で特定の分野において、より専門家としての役割を果たせるようになるでしょう。 新たな機会の創出につながる データサイエンティストとしての資格を持つことで、新たな仕事や研修の機会につながる場合もあります。企業や組織がデータサイエンスに取り組む際に、持っている資格はあなたの能力を判断する材料のひとつになります。 また、資格を取得することで、データサイエンスの分野で活躍している人々とのネットワークを築けることもあるでしょう。資格の取得や資格取得のための勉強をとおして人脈を広げることで、キャリアアップやビジネスチャンスにつながります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる データサイエンティストの将来性 データサイエンスの需要は急速に成長しており、将来的にもその需要は高まると予測されています。データサイエンスの分野は急速に進化しており、新たな技術や手法が日々開発されています。機械学習、人工知能、ディープラーニングなどの技術が進歩して、より高度な予測モデルやデータ分析手法が生まれているのです。これにより、データサイエンティストとして、より複雑な問題に取り組むことが求められるようになるでしょう。 また、ビッグデータの急速な増加もデータサイエンティストの需要を推進しています。インターネット、ソーシャルメディア、センサーデバイスなどから生成される大量のデータが存在し、そのデータから価値を引き出すためにはデータサイエンスの専門知識が必要です。企業や組織はデータ駆動型の意思決定を行いたいと考えており、データサイエンティストはその需要を満たすために重要な存在です。 データの重要性がますます認識され、データに基づいた意思決定がますます求められるようになるにつれて、データサイエンティストの需要も高まります。さらに、データサイエンティストは幅広い業界でキャリアを築けるという特徴もあります。データ分析を必要とする業界は、以下のようにさまざまです。 マーケティング 金融 ヘルスケア エネルギー 交通 小売り データサイエンティストとしてスキルや経験を積むことで、幅広い業界から求められる市場価値の高い人材となるでしょう。ビッグデータの利活用や機械学習の進展により、企業や組織はますますデータサイエンティストの専門知識とスキルを必要としています。データサイエンティストの将来性は非常に高く、今後も需要が増え続けるでしょう。 データサイエンティストの年収 データサイエンティストの年収は、経験や業界などによっても異なります。しかしデータサイエンティストは需要が高いため、他の職種と比べても高い年収を期待できる職業です。データサイエンティスト協会が2020年に実施したアンケートによると、データサイエンティストの平均年収は791万円でした。 参考:データサイエンティストのリアル データサイエンティストはデータ分析や機械学習などのスキルを持ち、企業のビジネスに貢献することが期待されています。そのため、高いスキルを持つデータサイエンティストは、高い年収を得られる可能性があります。先ほど紹介したデータサイエンティストに役立つ資格も参考に、スキルや知識を増やして、年収アップを目指しましょう。 最後に データサイエンティストが資格を取得するメリットとしては、専門知識の獲得やスキルの証明、就職や転職の際にアピールポイントになる点が挙げられます。ビッグデータの増加や技術の進化により、データサイエンティストの需要はさらに拡大していくでしょう。今回紹介した内容を参考にデータサイエンティストに役立つ資格を取得して、データ分析のスペシャリストを目指しましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

SESエンジニアと派遣エンジニアは、どちらもクライアント企業のオフィスで働くことが多いですが、まったく異なる存在です。その点は皆さん、理解していると思います。 ですが、実際なにが違うのかを問われると、説明できない方が多いと思います。 そこで今回は、SESエンジニアと派遣エンジニアの違いを解説すると同時に、「SESと派遣どっちが良いのだろう？」と悩んでいる方向けに、簡易的ではありますがチェックシートもご紹介いたします。 テクフリでフリーランス案件を探してみる SESと派遣の違いを解説 まずはSESと派遣のビジネスモデルの違いから理解しましょう。 SESはシステム・エンジニアリング・サービス(System Engineering Service)の略で、簡単にいうと「ITエンジニアが必要な仕事を外注したクライアント企業に対応するサービス」です。SESエンジニアは、クライアント企業から外注契約を受注したSES企業の責任・指揮下で仕事を行います。 対して、派遣こと労働者派遣事業は、「クライアント企業の人材提供依頼に応じて、自社で雇用する労働者を派遣するサービス」になります。派遣のエンジニアは、派遣先企業の責任・指揮下で仕事を行います。 一番の違いは 作業者に対して指示を出せるのは誰か？ということです。 SESエンジニアに対して、SES企業ではなくクライアント企業が直接、指揮しており、事実上、派遣エンジニアとして運用している状態は違法となります。これが偽装請負です。 SESと派遣の違いは、契約を見るとよりわかりやすくなります。そこで両者の契約について見ていきたいと思います。 SES契約について まずは、簡単な方のSESから見ていきましょう。SESの契約は以下の二方向のみです。 雇用契約・労働契約：SES企業⇔SESエンジニア SES契約：クライアント企業⇔SES企業 雇用契約とはお給料や福利厚生について雇用主と労働者で合意して取り交わされる契約です。対して、労働契約は、労働者と使用者（その労働者を実際に働かせる人・組織）の間で労働条件について取り交わすものです。 SESエンジニアとクライアント企業の間に繋がりがないため、直接指示できないのが、良く分かるかと思います。 SES契約におけるメリット・デメリット さて、SES企業で働くSESエンジニアの“身分”についても確認しておきましょう。基本的にSESエンジニアはSES企業の正社員です。安定感がありますし、会社の中で等級や役職を上げることで年収アップにも繋がります。ただし、会社の一員として組織のルールには厳格に従う必要がある、というデメリットもあります。 特に次の案件への異動でそれが顕著になります。会社の仕組みや規模がどれほど整っていても、本人の意思に反した案件へアサインされることがあります。スキルアップのために、今まで経験のない技術領域に挑戦したいと思っていても、会社として、その新たな技術領域に進出しない方針であれば、その願いは叶えられないでしょう。 私の知り合いの中には「ある案件に携わりたくて、そのSES企業に入ったが、その案件終了後に行くように言われた案件が納得いかず転職した」という方もいます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 派遣契約の仕組みとは？ 続いて、派遣の契約について見ていきましょう。派遣の契約は以下の通り、黄色の矢印の三方向になります。 派遣契約：クライアント企業⇔派遣企業 雇用契約：派遣企業⇔派遣エンジニア 労働契約：クライアント企業⇔派遣エンジニア SESの場合は雇用主も使用者も受託企業が請け負っていましたが、派遣の場合は雇用主が派遣企業、使用者がクライアント企業と分かれています。 そのため、派遣エンジニアの契約は派遣企業と取り交わす「雇用契約」、クライアント企業と取り交わす「労働契約」の二つになります。 派遣契約におけるメリット・デメリット 派遣企業と契約する際に、気を付けたいのは、一言で派遣と言っても「登録型（一般派遣）」と「常用型（無期雇用派遣）」の二種類があるという点です。 登録型はクライアント企業から人材派遣の依頼に応じて、登録者の中から適切なメンバーを提供するタイプの派遣です。登録型の場合、登録者の方で案件の選り好みができる、というメリットがある一方、案件に参加していない“待機状態”時は収入がゼロになる、というデメリットもあります。 もう一つの「常用型（無期雇用派遣）」は、ある現場で長期間働けることを前提に、毎月一定の給与が支払われるタイプの派遣です。“待機状態”になって収入がゼロになるリスクはなくなります。ただし、派遣企業ごとに異なりますが、通常、年齢制限や正社員の採用試験に準じた選別テストをパスしなければならないなど、制約が設けられていることが多いです。 それだけだと「常用型（無期雇用派遣）」は登録型派遣とSESの良いとこ取りに聞こえるかもしれませんが、結局は派遣社員であって正社員ではありません。派遣切りに合うことも考えられます。 しかも、常用型の派遣社員の方が待機状態になった場合、派遣企業からすれば、“ただ飯喰らいの給料泥棒”です。一刻も早く、どこかの現場に入るようにとプレッシャーをかけられがちです。最悪の場合、本人の気が進まない現場に入れられることもあります。 いずれにせよ、派遣社員はあくまで非正規労働者です。クライアント企業の正社員と同じ仕事をしていても、基本的には正社員のように昇給や昇進はありません。「余計な責任を負わずに済む」「身軽である」と言えますが、年収アップは難しいといえます。 また、クライアント企業が派遣社員との契約を5年以上更新する場合、派遣社員がその会社に無期労働契約を申し込むことができる「5年ルール」が労働契約法によって定められています。 逆に言えば、それより短い期間であれば、いつでも派遣切りできる、ということになっています。様々な現場を渡り歩ける、と言えますが、環境や立場が安定しないとも言えます。 無機転換ルールについて：厚生労働省 – https://muki.mhlw.go.jp/ 自分はどちらに向いているのか？簡易チェック！ SESと派遣どちらの方が向いているのか判断材料となる6つの質問をご用意いたしました。 ［価値観］ ①収入よりもワークライフバランスが重要だ。 ②一つの技術領域を高めるよりも、様々な技術領域に触れてみたい。 ③仕事でステータスが上がって責任が増えると、嬉しさよりも、苦しさを感じる。 ④正社員という肩書にこだわりはない。 ［性格］ ⑤自分は新しい環境への適応力が高い。 ⑥自分は対人ストレス耐性が高いと思う。 6つの質問のうち、4つ以上が「はい」であれば、派遣向きと言えます。 質問の趣旨を解説すると、①～④の質問は働き方の価値観を確認するものです。派遣社員は正社員ではありませんから、派遣社員という肩書に負い目を感じる人にはおすすめできません。 また、すでにご紹介いたしましたが、派遣社員は非正規労働者として、出世は望めず、給与も上がりにくいです。ただし、その分、プライベートを充実させることが可能です。そして、組織のルールに縛られず、好きな案件に入れる余地があります。 ⑤と⑥は性格について質問するものです。派遣社員の場合、3年に一度は現場が変わって、人間関係もリセットされてしまいます。そのことが、どの程度心理面に影響するのか確認する内容です。 もちろん、SESでも配置転換、人間関係のリセットはあります。しかし、SESは同じ会社のメンバー数名でチームを組んで働きますし、クライアント企業の担当者との折衝はリーダーが担ってくれる（はず）です。 しかし、派遣は同じ会社の仲間と言っても、先輩・後輩という概念が成立しません。また、個々の派遣社員が直接、クライアント企業の担当者と仕事をする必要があるので、より心理的なストレスを感じやすいのです。 まとめ：SESと派遣の違いは説明できないとダメ！ 何度もお伝えしていますが、SESと派遣はまったく異なるものです。 その違いがわからないままSESや派遣で働きだしてしまうと、思い浮かべていたキャリアプランと異なる仕事を行う羽目になったり、偽装請負にも触れましたが、思わぬトラブルに巻き込まれたりする可能性があります。 SESと派遣の違いをしっかり理解した上で、ご自身のキャリアプランに合った選択をしましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる SESに関するよくある質問 SESとは？ システム・エンジニアリング・サービスの略語で、システムやソフトウェアの開発・保守・運用などの特定の業務に対して技術者を派遣するサービスのことです。 SESと派遣の違いはなんですか？ SESエンジニアは、SES企業の責任・指揮下で仕事を行い、派遣のエンジニアは、派遣先企業の責任・指揮下で仕事を行います。