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Cobol

COBOLの歴史について徹底的に解説します

Cobol(コボル)が誕生したきっかけは? Cobol(コボル)はアメリカ国防総省の提案によって誕生しました。 アメリカ国防総省は事務処理用のプログラミング言語を全て一致させたいということで、新しくCobol(コボル)の開発に乗り出しました。実際にアメリカ合衆国政府のシステムはCobol(コボル)誕生以後、全てにCobol(コボル)が使われています。Cobol(コボル)が使えないコンピューターは導入しないという時期があった程です。 Cobol(コボル)は誰が開発したの?と気になる方もいると思いますが、グレース・ホッパーという当時53歳の女性プログラマーの手によってCobol(コボル)は開発されました。彼女は名門イェール大学の大学院に進み、数学と数理物理学を専門に勉強をしていました。 卒業後は母校で教授をしていましたが、第二次世界大戦と同時に軍隊へ入隊することになりました。彼女はもちろん最前線で戦うこと無く、ハーバード大学が行っていた船舶計算プロジェクトに配属されました。 その際に最新鋭のコンピューターシステムに触れて以来、プログラマーとして活躍し、民間企業に入社した後にCobol(コボル)の開発を行いました。 ペンシルベニア大学とアメリカ国防総省が開いた標準化委員会にて、Cobol(コボル)が特定のコンピューターに依存しない言語として公式に認められ、その後にアメリカ国防総省のシステムに使われることになりました。 彼女はプログラマーとして活躍するのみならず、生涯軍人として軍人の仕事を全うしました。最終的には准将になり、プログラマーとしても軍人としてもプロフェッショナルであり続けました。 こうしてCobol(コボル)が誕生し、その後はアメリカから世界にも広がっていき、全世界に普及しました。 日本では1963年からCobol(コボル)が使われ始め、特に金融機関や製造業のシステムを中心に使われ、現在でもCobol(コボル)が使われている企業も多くあります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Cobol(コボル)の黎明期・成長期について Cobol(コボル)は誕生した後は実際にどのように使われていたのでしょうか? Cobol(コボル)の黎明期や成長期についても気になる方は多いと思うのでご紹介していきます。 Cobol(コボル)は誕生した後に世界中に広がり、日本でも多くの企業が現在も使っていますが、時代を経るにつれて、仕様拡張や変更がなされています。 特に日本では1965年に富士通が最初のコンパイラを発表し、Cobol(コボル)のコンパイラはほぼ全てのコンピューターに搭載されていきます。 この時代では今のように個人がコンピューターを持つことは一般的ではなかったですが、オフコンと呼ばれる中・小型機が普及し、Cobol(コボル)がメイン言語として使われ、Cobol(コボル)を使ったシステムが普及していくようになりました。 第1次規格「ANSI68,ISO72,JIS72」、第2次規格「ANSI74,ISO78,JIS80」、第3次規格「ISO85,ANSI85,JIS88,JIS92」、第4次規格「ISO/IEC 1989:2002」、第5次規格「ISO/IEC 1989:2014」といったように規格の改定がなされました。 それぞれの規格はアメリカ規格(ANS)、国際規格(ISO)、日本工業規格(JIS)となります。 これらの規格があるため、Cobol(コボル)はあまりコンピューターのOSに依存しないようになっています。あるOSで書いたコードをそのまま他のOS内でペーストしても動くようになっています。 最新の国際規格である第5次規格「ISO/IEC 1989:2014」は2014年に行われたため、Cobol(コボル)は今でも日々日々成長しています。 そして、最初は事務処理用としてビジネス向けに使われていましたが、汎用プログラミングにも広がるようになりました。 Cobol(コボル)は現在どのように使われている? Cobol(コボル)は企業の基幹システム、行政システムに使われていることが多いです。特に金融・証券のシステムはCobol(コボル)で書かれていることが多いです。 IPAソフトウエア開発データ白書(2016-2017)によると、対象プロジェクト3895件のうちCobol(コボル)は2位である15%を獲得しています。 一位はJavaの32%ですが、開発規模が1Mstep以上のプロジェクトでは100%Cobol(コボル)が使われています。このようにCobol(コボル)は大規模プロジェクトにおいて使われる傾向があります。 ただ、小・中規模のプロジェクトでCobol(コボル)が使われることはそこまで多くはなく、Ruby,C,Javaなどの他のプログラミング言語が出てきたことによって、今までCobol(コボル)で構成されていたシステムが他の言語で改めて構成されることもしばしばあります。 また、それに伴いCobol(コボル)をメインで書いているプログラマーが少なくなっています。Cobol(コボル)をメインで使っていたプログラマーが高齢化し、現役引退をするケースも珍しくないです。そのため、Cobol(コボル)を使える人間が少なくなっており問題視されています。 とはいえ、Cobol(コボル)を使う人や仕事が完全に無くなったわけではありません。現在も金融・証券会社を中心に使われている言語なので学んでおいて損はないと思います。 まとめ:Cobolには50年以上もの歴史がある 今回はプログラミング言語であるCobol(コボル)の歴史について見てきました。 Cobol(コボル)が誕生した背景やその後の歴史についてなかなか興味深い話が多かったでしょう。 今回の内容をまとめると Cobol(コボル)は事務処理用に作られた英語に近い書き方ができる言語 Cobol(コボル)は50年以上もの歴史がある Cobol(コボル)は現在も大規模プロジェクトを中心に使われている となります。 プログラミング言語の歴史については様々な話があり、常に人々の手によって進化しています。Cobol(コボル)もその言語の一つで変化をしながらも従来の信頼度の高さは変わらずに、不動の地位になっています。 今回でCobol(コボル)に興味を持った方はまずCobol(コボル)を使ってみてください! テクフリでフリーランス案件を探してみる
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アノテーションとは?AI開発における必要性や種類についてわかりやすく解説

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

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

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

AI市場が拡大している近年では、さまざまな業界においてAIエンジニアの需要が高まっています。一方で、必要とされるスキルや知識のレベルが高いことから、AIエンジニアの供給が追いついていないのが現状といえるでしょう。今後もAIエンジニアの需要は高まっていくと考えられるため、関連するスキルを伸ばすことでエンジニアとしての市場価値を高められます。 この記事ではAIエンジニアの仕事内容や年収などについて解説し、実際の案件情報もあわせてご紹介します。Pythonをはじめとする言語の実務経験があり、AIエンジニアとして働きたいとお考えの方はぜひご一読ください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる AIエンジニアとは 「AI」や「機械学習」という言葉を耳にすることが増えましたが、AIエンジニアという職業の定義や将来性などについては詳しく知らない方もいるのではないでしょうか。 AIを活用して開発を行うエンジニア AIエンジニアとは、AIを活用して開発を行うエンジニアです。 IT技術の発展によって、日常生活においてもAIや機械学習を活用したサービスに触れられる環境が増えました。AIエンジニアにはデータや数学の知識に加えてプログラミング言語のスキルが必要とされ、ディープラーニングや統計学などの専門知識も求められます。ビジネスにおけるさまざまなニーズに対応するために、AIエンジニアの仕事はプログラムの設計だけでなくデータの分析など多岐にわたります。 AI技術の進化に伴ってAIエンジニアの需要が増加しており、年収などの面においても好待遇となっているのです。 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 将来性のある職業とされている AIエンジニアは、将来性のある職業として注目されています。AI技術が日本でも著しく発展していることによって、AIをビジネスに活用できるエンジニアが必要とされているのです。 一方でAIエンジニアに求められるスキルは非常に幅広いため、優秀なエンジニアの採用に課題を抱えている企業も少なくありません。AI技術は今後もさらに進化を続けていくことが予測されるため、AIエンジニアはエンジニア職の中でも特に将来性の高い人材といえるでしょう。 AIエンジニアの仕事内容 AIエンジニアの仕事内容について、具体的なイメージが湧かないという方も多いのではないでしょうか。専門的な知識が求められるAIエンジニアはその仕事内容もさまざまで、所属する部門やプロジェクトなどによっても異なります。 以下ではAIエンジニアの重要な業務である「プログラム開発」と「データ分析」について詳しくご紹介します。 AIのプログラム開発を行う AIエンジニアが行うメイン業務のひとつとして、AIのプログラム開発が挙げられます。企業からのニーズや目的に応じて機械学習のシステムを開発したり、プログラムの実装を行なったりします。 AI開発に使用するプログラミング言語はおもにPythonやC++であるため、AIエンジニアの求人に応募する際にはそれらを用いた業務経験を求められるケースがほとんどです。 AIのプログラム開発の後にはAIにデータを与える学習のステップがあり、膨大なデータから必要なデータのみを整理するデータクレンジングもAIエンジニアの重要な仕事です。 収集したデータの解析を行う AIに学習させた後に、収集したデータの解析を行います。 AIエンジニアのみでデータの解析を行うケースはほとんどなく、データサイエンティストやデータアナリストなどの人材とともに行うことが多いです。機械学習によって収集したデータや抽出されたパターンなどをもとに、組織の課題解決に役立てる方法を提案します。データサイエンティストたちが適切な分析を実施できるように、AIエンジニアは機械学習によって得られたデータを再度整理して提供する必要があります。 AIエンジニアの年収 AIエンジニアの仕事を探すうえで、年収が気になる方も多いのではないでしょうか。 エンジニア職の年収は、個人のスキルや能力によって大きな差が生じます。AIエンジニアの場合は、機械学習やデータ分析の知識を持っている場合は高収入になるという傾向があります。 平均年収は約600万円 AIエンジニアの平均年収は、求人情報サイトの「求人ボックス」によると約600万円とされています。一般的なITエンジニアの平均年収は494万円であることからも、高い専門性が求められるAIエンジニアの方が高年収であることがわかります(2023年4月時点)。 国内の大手企業の場合は、年収が1000万円を超えることもあります。一方で多くの企業でAIエンジニアが不足しているため、フリーランスとして企業からオファーを受けて活躍することも可能です。関連する資格の有無や実務経験によっても年収が変化するので、AIエンジニアを目指す場合には実務を通じて専門知識を習得しましょう。 AIエンジニアになるには AIエンジニアになるには、多くの学習が必要となります。企業や求人サイトで求められるスキルや資格を確認して、必要な知識を身に付けることが大切です。 さまざまな業界で注目されていて年収も高いため、AIエンジニアを目指す人材は少なくありません。完全に未経験からAIエンジニアとして働くことは難しいですが、必要な知識について理解しておくことで今後のキャリアアップに役立つでしょう。 Pythonをはじめとするプログラミング言語を学ぶ AIエンジニアになるには、Pythonをはじめとするプログラミング言語の学習が必須となります。Pythonは機械学習や人工知能の分野において特に活用されており、AIエンジニアが習得しておくべき言語のひとつです。 データ分析などの分野でもPythonの知識は求められるため、多くの企業がPythonを扱える人材を求めています。Pythonの基本的な文法やライブラリ、フレームワークを習得することで、データ分析や機械学習のモデルの作成や実装が可能となります。IT業界での就職や転職にも役立つため、Pythonを扱えるエンジニアは年収も平均的に高いといわれているのです。 AI関連の資格を取得する AIエンジニアになるために、AI関連の資格を取得するというのも有効な手段です。 AI関連の資格を取得することで、業界で求められるスキルを身につけることができるでしょう。具体的には、データ分析の基礎から応用まで学べるデータサイエンス関連の資格や、AIシステム開発のための技術やモデル構築に関する知識を学べる資格があります。それぞれの資格には独自の認定制度が設けられており、そのレベルも異なっています。 AIエンジニアの需要が増加しているため、資格を持つ人材の活躍の場はさらに広がっています。今後もAI関連の資格の取得が求められることは間違いありません。 数学的な知識を身につける AIエンジニアになるには、数学的な知識も必要不可欠です。機械学習やディープラーニングの理論を理解してPythonなどの言語で実装するためには、統計や確率論などの数学的な知識が必要です。 データの分析においても、統計学の知識が欠かせません。たとえば標本から母集団の特性を推定するための統計的手法を用いて検証することで、より正確な分析結果を得られます。 数学的な知識を身につけるためには、オンライン講義や専門書など適切な勉強方法を選択することが大切です。数学的な知識とプログラミングのスキルを組み合わせることで、専門性の高いAIエンジニアとして市場価値を高められます。 AIエンジニアのフリーランス案件 AIエンジニアのフリーランス案件は多岐にわたりますが、Pythonを用いた機械学習アルゴリズムの実装や自社サービスの課題分析などがおもな業務内容となります。使用言語や必要とされる経験の条件は異なるため、自身の経歴にマッチするAIエンジニアの案件を探しましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる まとめ AIエンジニアの仕事の概要や、AIエンジニアになるにはどうすればいいのかということについておわかりいただけたでしょうか。AIエンジニアはPythonをはじめとするプログラミング言語に加えて、統計などの数学的な知識も必要とされます。 企業からの需要に対して人材が不足しているため、一般的なエンジニアよりも年収が高いのも特徴です。業界を問わず人気の職種であるため、AIエンジニアは今後も市場価値の高い職種として重宝されるでしょう。Pythonを用いた実務経験などをお持ちのエンジニアの方は、AIエンジニアとしてのキャリアを視野に入れてみてはいかがでしょうか。
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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

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

AWSプログラマーに必要なスキルとは?わかりやすく解説します

この記事の読者の方には、未経験からエンジニアを目指しているという方や、既にエンジニアとして働いているけれど、職種を変えてエンジニアとしてチャレンジしようか悩んでいるという方が多いと思います。 一概にエンジニアといっても、ユーザーが触れる部分を設計・開発するフロントエンドエンジニアや、システムの裏側にあるロジックを設計・開発するバックエンドエンジニア、開発したシステムを正常に動かすための環境づくりをするインフラエンジニア、システムの運用や保守をサポートするカスタマーサポートなど、エンジニア内で様々な職種があります。 というのも、システムの開発にあたっては、ユーザーが使う画面やユーザーが画面上で行った行動に対する処理などシステム全体を動かすために、それぞれのシステムが複合的に絡み合っており、またシステムの機能を維持するためのメンテンスが必要になるため、このようにエンジニアの中でも職種が分かれています。 その職種の中でも、年収に差があったり、独立のしやすさに差があるので、エンジニアとして働くにあたってどの職種で働くのかという観点は非常に重要になってきます。 また、エンジニアだけではなく、プログラマーとして活躍するという方法もあります。プログラマーはエンジニアとは異なり、プログラミングをすることが主な仕事となっています。エンジニアはまずお客様とコミュニケーションを重ね、お客様の課題を特定します。その課題を解決するためのシステムを設計し、納期に合わせてスケジュールやタスクを管理します。 このような工程を経て、ようやく設計書通りに開発をすることになりますが、この開発を主に担うのがプログラマーとなります。エンジニアには様々な職種があると言いましたが、プログラマーも同じように様々な職種があります。 今回はその中でもAWSプログラマーとエンジニアという職種に重点を置いて見ていきます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる AWSとは? その職種や業界まで 皆さんはAWSという言葉を聞いたことあるでしょうか。AWSはAmazon Web Servicesという名前の略称であり、アメリカ合衆国に本社を持つAmazonが提供するクラウドサービスです。 クラウドサービスとはクラウドコンピューティングサービスの略であり、インターネットを通じてコンピューターを貸し出しているサービスとなります。例えば、あるコンピューター上に写真を保存したとすると、その保存した写真はそのコンピューター上でしか見ることが出来ません。 ただ、クラウドサービスを使ってクラウドサービス上に写真を保存することで他のコンピューターなどのデバイスを用いていつでもその写真にアクセスすることができます。 現代であると、パソコンやスマートフォン、タブレットなどの通信機器を持ち歩くことが多くなっており、またリモートワークや会社の拠点増加が起こっているため、当該ファイルに簡単にアクセスできることが重要となっています。そこで、活躍するのがクラウドサービスです。 特に、AWSはクラウドサービスの先駆けとなったサービスであり、2006年にAWSが発表されて以来、他社でもクラウドサービスの開発が相次ぎました。AWSのライバルはGoogleのCloud PlatformやアリババのAliCloud、マイクロソフトのAzureなどとなります。特にAWSは数多くの企業や個人に使われているサービスとなっています。 AWS専門のプログラマーやエンジニアはこのAWSの中にある仮想サーバーが使えるように環境を整えることが主な仕事になっています。業界を問わず企業ではクラウドサービスの需要が高まっており、今では仕事を効率的に進める上では必要になっているサービスであります。 社内外にいるAWSプログラマーやエンジニアがAWSの導入を企業にしていくことになりますが、インフラ系のプログラマーやエンジニアがAWS領域を専門としてクラウドの環境構築を行っていく場合が多いです。 AWSのプログラマーやエンジニアの年収? AWSのプログラマーやエンジニアの年収は約600万円ほどと言われています。ちなみにインフラ系プログラマーやエンジニアの年収は約570万円ほどと言われています。 AWSの環境構築は現在需要があり、またAWS専門の知識を身につける必要があるため、通常のインフラ系プログラマーやエンジニアよりも年収が高くなっています。 今後もAWSは多くの企業に使われ、導入の需要が高まるとともに保守・運用の業務も長年必要となってきます。そのため、AWSのプログラマーやエンジニアの年収は更に上がると期待できます。 AWSで必要とされるプログラマーのスキル AWSプログラマーはエンジニアの設計に基づいて開発を行っていきます。エンジニアが導入や改修について設計を行い、インフラ周りのプログラミングをしていくことになります。そのため、プログラミングのスキルは必要となります。 設計はエンジニアがやるものの、なぜこのような設計をしたのかという意図を理解するために、インフラ周りのOSやミドルウェアの知識が必要となります。 とはいえ、プログラマーとして中心はプログラミング業務になるため、プログラミングのスキルが一番重要となります。 AWSで必要とされるエンジニアのスキル AWSエンジニアの仕事は何もデータや設定がない仮想サーバーにOSやミドルウェアを入れることで、エンジニアではない一般人でも利用できるように環境構築していくことです。この設計を行います。 そのため、OSやミドルウェアに関する知識のことはもちろん、前提としてインフラ周りの知識も必要となります。 特に現在AWSの導入が盛んになっているので、今後保守・運用業務や改修業務が増えてくることは間違いないです。導入のみならず、そのような幅広い要望を叶えるためのスキルも必要となります。 AWSの将来性や年収は今後どうなる? AWSの将来性は高いと言えるでしょう。現在数多くの企業にAWSが導入されており、またAWSを導入したいという企業は多く、需要が高まっています。 また、一度導入されたら終わりというわけではなく、その後にAWSの保守・運用や改修が必要となってきます。そのため、継続的にAWS関連の導入や保守・運用・改修の需要はあるでしょう。 AWSなどのクラウドサービスは比較的最近登場したサービスであるので、企業からの需要に対してエンジニアの供給が足りないという状態になっています。今後もこの傾向が続くと予想されるので、年収が上がることが期待されます。 まとめ AWSの年収 プログラマーとエンジニアを個別に検証してみる 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。 AWS専門のプログラマーやエンジニアはこのAWSの中にある仮想サーバーが使えるように環境を整えることが主な仕事になっている 業界を問わず企業ではクラウドサービスの需要が高まっており、AWS含めて今では仕事を効率的に進める上では必要になっているサービスである AWSの将来性は高く、プログラマーやエンジニアの年収の上昇が期待できる AWSのプログラマーとエンジニアになりたいと考えている方は是非今回の記事をお役立てください。AWSの需要は年々高まっているため、インフラ系エンジニアの方は是非AWS周りについて学んでみてはいかがでしょうか。 今だけ!登録で最大1,500円相当もらえるお仕事探しサービス「テクスカ」 「テクスカ」は、報酬をもらいながらお仕事探しができる新体験のスカウトサービスです。 【テクスカの4つの特徴】 1.面談するだけで、3,500円相当のAmazonギフトカードを獲得できます 2.優秀な貴方に仲間になってほしいと真に願うとっておきのスカウトが企業から届きます 3.貴方の経歴・スキルを見て正社員のオファーだけでなく副業オファーも届きます 4.転職意欲がなくとも自分のスキルが通用するか各社のCTOに評価してもらうチャンスがあります 忙しさのあまり、企業との新たな出会いを逃している… スパムのように届くスカウトメールにうんざりしている… 自分の市場価値がわからない… 社外の人からの評価が気になる… 副業の仕事が見つからない… そんなあなたにおすすめです! テクフリでフリーランス案件を探してみる
インフラエンジニア

AWSエンジニアの需要は?平均年収や活躍できる業界を徹底調査

AWSエンジニアとは AWSエンジニアとは、アマゾンウェブサービスというAmazon社が提供するインフラストラクチャーサービスに特化したエンジニアです。 AWSはかつてAmazonが社内で使用するために開発されたインフラストラクチャですが、2006年からはサービスとして提供しています。 AWSは基本オンデマンドで利用できるため、社内にサーバーの設置などオンプレミス環境を用意する必要がありません。 さらに従量制料金を設定しているため、限られた予算内でも利用できるサービスとして、国内でも多くの企業が既に導入しています。 またAWSでは20以上のサービスが提供されています。そして無料アカウントから利用をスタートできるため、導入のハードルも低く設定されています。 20以上あるサービスには、分析、データベース、ストレージインフラストラクチャ、コンピューティングサービス、ゲーム開発、IoT、メディアサービス、モバイルサービスなど様々です。 クラウドサービスはセキュリティが重要な課題ですが、AWSでは不正な動作をモニタリングする、脅威検出サービスであるAmazon GuardDutyも用意されています。 Amazon GuardDutyは脅威を自動化で対応でき、IPアドレスなど攻撃者の情報も検出可能です。 Amazon GuardDuty はAWSのサービスの一つに過ぎませんが、AWSは無料期間が設けられており、これらのサービスを一定期間無料で利用できます。 AWSは無料期間でテスト環境の構築ができる点も、魅力的な特徴の一つだといえるでしょう。 そしてAWSとAWSエンジニアの需要が増えている背景には、サーバールームを自社で持たず、クラウドのサーバーで自社システムを管理するクラウドコンピューティングの一般化が関係しています。 以前は自社でサーバールームを設置して、サーバー、ソフトウェアを自社運用することが主流でしたが、現在はそうではありません。 前述の通りAWSはクラウドサービスとして既に多くの企業に取り入れられています。AWSエンジニアは、今後も躍進が予想されるAWSの普及に伴って、需要が増えていく可能性は高いといえるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる AWSエンジニアの平均年収 2018年現在、経済産業省など政府機関ではAWSエンジニアとしての平均年収の統計調査は実施されていません。しかしAWSエンジニアを含む職種である、システムエンジニアの年収について統計を発表しています。 ではここでAWSエンジニアの平均年収の参考として、『平成29年賃金構造基本統計調査』から、30歳~34歳程の男性システムエンジニアの平均年収を確認してみましょう。 月給366,100円 年間賞与1,016,600円 平均年収5,409,800円 このようにシステムエンジニアの平均年収としては約540万円が統計として発表されています。 平均よりも高い年収 AWSは需要が拡大しているサービスであり、比較的新しい技術でもあるため、AWSエンジニアとしてキャリアアップできれば、平均よりも高い年収を期待できるといえるでしょう。 実施のAWSエンジニアの求人をチェックすると、平均年収を上回る500万円代後半~600万円程度を提示されている場合もあります。 参考:e-start 政府統計の総合窓口『平成29年賃金構造基本統計調査』 AWSエンジニアの需要はそもそもあるのか AWSエンジニアの需要は少なくありませんが、「AWSエンジニア」という職種名で採用されるケースはそこまで多くはありません。 ただ職種の名称がただのシステムエンジニアであったとしても、AWSの作業を主な担当とするポジションは一般的な求人サイトでも見つけることができます。 AWS運用設計、AWS環境構築、AWS移設作業、AWSサーバー構築などが主な業務として提示されている求人案件の場合、実質はAWSエンジニアとしての採用となります。 近年は費用やセキュリティの観点から、オンプレミスからAWSへシステムを移行したいと考える企業が少なくありません。そういった企業はAWSへシステムが移行した後も、運用業務などAWSに関する業務が発生します。 ミドルウェアやOS、シェルプログラミングに関する知識だけでなく、AWSとセキュリティに関する知識もあれば、AWSエンジニアとして企業とマッチングできる可能性は高いといえるでしょう。 AWSエンジニアはどんな業界・業種で活躍できるのか AWSの需要は様々な業界であるため、今後活躍できる幅は拡がっていく可能性があります。では2018年現在では、AWSエンジニアはどのような業界で求められているのでしょうか。 AWSエンジニアが活躍できる業界:IT/WEB業界 現在AWSエンジニアの需要が最もある業界はIT、Webサービスの業界です。アプリ開発、インフラ構築サービス、Webシステム開発、これらの事業において、AWSエンジニアは活躍できる可能性があります。近年ではブルートゥースなどの通信技術を介したIOTに関する事業を手掛ける企業も出てきていますが、そういった事業でもAWSに関する知識、技術は役立ちます。 AWSエンジニアが活躍できる業界:ゲーム業界 近年のゲームサービスはAWS上で稼働しているものが少なくありません。AWSの知識とミドルウェアの経験もあれば、インシデント管理や障害対応など、運用を含めた業務を担当できます。 近年のゲームはほとんどがオンラインに接続されているため、ゲーム業界でのAWSエンジニアの需要は今後も期待できます。 AWSエンジニアが活躍できる業界:広告、メディア業界 AWSエンジニアは広告、メディア業界でも需要があります。特にコンテンツ配信を行っている事業で求められることが少なくありません。 AWSエンジニアとして転職できれば、AWS環境の運用やAWS利用に関するガイドラインの策定業務、そしてアカウント発行などデリバリーに関連する業務でも活躍できる可能性があります。 【まとめ】AWSエンジニアはAWS未経験でもおすすめの職種 ここまで紹介してきたように、AWSエンジニアは将来性がある職種です。 そしてインフラ構築でエンジニア経験があれば、AWSエンジニアとしてスムーズにキャリアアップできる可能性があります。 またAWSエンジニアのポジションは、AWS未経験でもエンジニア経験があれば、積極的に採用している企業は珍しくありません。 AWSエンジニアはエンジニアとしての基本的なスキルと、AWSへの関心があれば誰にでもなれる可能性があるからです。 AWSは中小企業やスタートアップだけではなく、公共機関からも利用されているサービスでもあります。さらに国内では誰もが知る大手企業も導入しているため、AWSエンジニアは今後も需要が見込める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
フロントエンドエンジニア

Reactの単価相場は? 6つのフロントエンド言語/FWで比較

フロントエンドエンジニアのフリーランス案件の単価・相場 弊社調べのフロントエンドエンジニアの平均単価は73万円です。単価の幅は下限で40万円、上限が110万円となっています。共に案件数が5以下です。一方、案件数が最多で230件の単価は80万円です。フロントエンドエンジニアの案件数はトップクラスのため、仕事に困ることも少ないでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる テクフリ調べ(2020年2月15日) フロントエンドエンジニアの案件数推移 続いてはフロントエンドエンジニアの求人掲載数の推移をみてみましょう。2017年7月の案件数235件からスタートし2年半後の2020年1月には累積で847件に達しています。なんと増加率は3.6倍です。今後も案件数の増加が期待されます。 テクフリ調べ(2020年2月15日) フロントエンドエンジニアのスキル別求人数と平均単価 それではスキル別で平均単価と求人数をみてみましょう。一番高額なのは月収75.2万円でReact.jsです。React.jsはユーザインターフェスを構築するJavaScriptライブラリの1つです。案件数は57件ですが、FacebookやYahooなど大企業で採用されています。 続くVue.jsの平均単価は75.0万円です。Vue.jsはJavaScriptによるフロントエンド開発を効率的にするフレームワークです。求人数は36求人ですが、導入のしやすさ、開発効率の良さから今後多くの企業で導入されると期待されています。さらにAngular.jsやReact.jsに比べると、フレームワークの規模が小さく、習得しやすいといえるでしょう。 3番目の JavaScriptはプログラミング言語で月収76.1万円です。動的Webページを作成する際に使われます。求人数は最多の120件です。習得の難易度は低くCSSやHTMLなどの言語と一緒に学習することで、スキルアップが望めます。 これらのスキル別求人数と平均単価を一つの参考に技術習得に励んでみてはいかがでしょうか。 言語別 スキル JavaScript HTML5 CSS3 求人数 120 38 37 平均月収 73.5 69.1 67.1 フレームワーク別 スキル React.js Vue.js Angular 求人数 57 36 11 平均月収 75.2 75.0 70.5 テクフリでフリーランス案件を探してみる
Scala

Scalaの歴史について丁寧に分かりやすく解説

Scala(スカラ)とは? Scala(スカラ)はオブジェクト指向言語と関数型言語の特徴を合わせて作られたプログラミング言語です。スイス・ローザンヌにあるスイス連邦工科大学 (EPFL)の教授であるMartin Odersky氏によって2001年に設計され、2003年にリリースされた比較的新しいプログラミング言語となっています。 オブジェクト指向言語はクラスという概念を用いて、仕様の変更に柔軟に対応できる言語となっています。代表的なオブジェクト指向言語はJavaやC++、関数型言語はHaskellやF#となっています。これらの良さを組み合わせて作られた言語がこのScala(スカラ)です。 Scala(スカラ)にはJavaの良さを受け継ぎながらも、Javaにはない新しい仕組みがあるので多くの企業・エンジニアに注目されています。 特に関数型言語の特徴も合わさっているので、記述が簡単でコード量が少なく済みます。実際にJavaだと20行も記述しなければならないコードが1行に短縮することもできます。 コードが短い分、修正もしやすくなっているため長期間に渡って使うシステムの開発に向いています。開発スピードと性能品質にこだわりたい方はScala(スカラ)はかなりオススメのプログラミング言語です。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Scala(スカラ)が誕生したきっかけは? Scala(スカラ)はスイス・ローザンヌにあるスイス連邦工科大学 (EPFL)の教授であるMartin Odersky氏によって2001年に設計され、2003年にリリースされたものですが、どういうきっかけで設計がなされるようになったのでしょうか? 原点はMartin Odersky氏が携わっていた他のプロジェクトにあります。 Martin Odersky氏はGJプロジェクトというJavaにジェネリックスを実装するプロジェクトに参加しました。Integer型やString型などのデータの型が様々ありますが、これらを同じように処理することができる機能をジェネリックスといいます。 このプロジェクトではPizzaというJavaに高階関数やデータ型、ジェネリックスなどの機能を実装した新しい言語を開発しており、そこにジェネリックスも実装したという形で進み、実際に成功を収めました。 ただ、この新しい言語であるPizzaにJavaの互換性を持たせると共に、ジェネリックスを実装するということは限界があるとMartin Odersky氏は感じており、Funnelというシンプルな表記で実装できる言語を開発しましたが、実用性が無かったために評判はよくありませんでした。 そこで、GJプロジェクトの成功とFunnel言語の失敗から、実用性とシンプルさを掛け合わせた新たな言語Scala(スカラ)が生まれました。実際にScala(スカラ)はオブジェクト指向言語と関数型言語の特徴を合わせて作られたプログラミング言語となっており、実用性がかなり高いものになっています。 Scala(スカラ)の黎明期・成長期について ここからはScala(スカラ)の黎明期・成長期について見ていきましょう。Scala(スカラ)はリリースされた2003年は企業においてプログラムの実装に使えるほど実用化できる言語ではなかったのですが、2006年のScala2.0のリリースではコンパイラがScala(スカラ)で書き直され、またJava仮想マシン(JVM)で動作するようになったため少しずつ実用化に向けて動き出しました。 Scala2.7ほどから注目がなされるようになり、このバージョンアップではJavaのライブラリを読み込める機能の安全性が増し、ジェネリックスに関しても改善がなされました。ここからScala(スカラ)が開発に使いやすくなり、Javaとの互換性や実用性を更に高める機能が実装されることになりました。 実際にTwitter社がRuby on RailsからScala(スカラ)に開発言語を移行することになった際は大きな注目を浴び、この頃にScala(スカラ)の知名度と人気度が共にアップしました。 Scala(スカラ)は世界中の企業に使われており、2014年以降には日本国内でScala(スカラ)に関する書籍も増え、多くの企業に採用され始めました。海外に比べると、日本国内でのScala(スカラ)の採用や移行はまだまだなので、Scala(スカラ)は成長期だと言えそうです。 実際にScala(スカラ)は様々な企業に使われているため、開発においての実用性を更に高めるべく日々改善がなされています。 Scala(スカラ)は現在どのように使われている? Scala(スカラ)が現在どのように使われているかということについて見ていきますが、Scala(スカラ)は比較的新しい言語であり、Javaの後釜として将来性が高いと言われているため、多くの企業の開発に採用されている言語です。 Githubではどの言語でプルリクエストがどれくらい行われているかということを公開しているのですが、Scala(スカラ)は12位となっていてトレンドとして上昇しています。このように現在かなり人気のプログラミング言語となっています。 海外だと皆さんもお馴染みのTwitterやLinkedinが開発言語としてScala(スカラ)を採用しています。世界中で使われているWebサービスにScala(スカラ)が使われており、多くの企業がこぞってScala(スカラ)に目をつけています。 国内だとインターネット・Web業界にてWebサービスやソーシャルゲームの開発にScala(スカラ)が使われています。代表的な企業はドワンゴ・GMOメディア・NTTデータ先端技術となります。 Scala(スカラ)はJavaの後釜と言われていますが、Javaとの互換性を第一に考えられて設計されたプログラミング言語です。そのため、JavaからScala(スカラ)への移行は容易にでき、Javaコードとの連携も容易できます。 開発にJavaを使用しているが、今後はScala(スカラ)に移行しようとしている企業も数多くあります。 今見てきたように、海外の有名IT企業や国内のベンチャー企業を中心にScala(スカラ)は使われており今後もこの傾向は続きそうです。転職の面で見ても、実際にScala(スカラ)エンジニアを求めている企業は増えているのですが、日本でScala(スカラ)を使いこなせるエンジニアが少なく、希少価値が高くなっている現状があります。 Scala(スカラ)を使いこなせるエンジニアの需要は高いので、待遇面では好条件で転職ができ、求人検索エンジンスタンバイが発表したプログラミング言語別年収ランキング2017では、Scala(スカラ)が1位となる626万円に輝いています。 Scala(スカラ)は学習コストが高いので学習が大変と言われていますが、今見てきたように高待遇の求人が多いというリターンが大きさが大きな魅力となっているので転職についても一度考えてみてはいかがでしょうか。 まとめ 今回はプログラミング言語であるScala(スカラ)の歴史について見てきました。 Scala(スカラ)が誕生した背景やその後の歴史についてなかなか興味深い話が多かったでしょう。 今回の内容をまとめると Scala(スカラ)は実用性とシンプルさを追求したプログラミング言語Scala(スカラ)はTwitter社やLinkedin社が使用しており、トレンドになっているScala(スカラ)エンジニアは希少価値が高く、転職の条件が良い となります。 プログラミング言語の歴史については様々な話があり、常に人々の手によって進化しています。Scala(スカラ)もその言語の一つで、変化をしながらも従来の信頼度の高さは変わらずに、不動の地位になっています。 今回でScala(スカラ)に興味を持った方はまずScala(スカラ)を使ってみてください! テクフリでフリーランス案件を探してみる
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クラウドエンジニアとは?仕事内容や必要なスキル・資格を解説します

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

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