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

TypeScriptという言語は知っているものの、JavaScriptと何が違うのか分からず、学ぶべきなのか迷っている方も多いのではないでしょうか。結論からいえば、TypeScriptは学ぶことをおすすめできる言語ですが、学ぶ前に言語としての性質をしっかり理解しておくことが大切です。本記事ではTypeScriptとJavaScriptの違いについて解説します。 テクフリでフリーランス案件を探してみる TypeScriptとは TypeScriptはマイクロソフト社によって開発されたプログラミング言語です。JavaScriptにいくつかの機能を追加して作られました。そのため、JavaScriptでできることは基本的にTypeScriptにおいても実行可能です。また、基本的な用途もJavaScriptと変わりません。TypeScriptはおもにWebアプリにおけるフロントエンド開発に使われています。フロントエンドとは、ユーザーが直接触れる箇所のことです。たとえば、フロントエンド開発では、ユーザーがWebページのボタンをクリックした際やフォームに文字を入力した際の処理を実装します。 さらに、TypeScriptはJavaScript同様にNode.jsを導入することでサーバーサイド開発も行えます。 サーバーサイトとは、ユーザーが直接触れることのない裏側の部分のことです。たとえば、データベースからデータを取得したり、更新したりする処理を指します。サーバーサイドとフロントエンド開発で使う言語をTypeScriptに統一することで、開発コストを下げることが可能です。 TypeScriptの特徴 TypeScriptには大きな特徴がいくつかあります。代表的な特徴は次の3つです。 JavaScriptとの互換性が高い 大規模開発に向いている ソースコードの可読性が高い それぞれの特徴について詳しく解説していきます。 JavaScriptとの互換性が高い TypeScriptはJavaScriptとの互換性が高いというのが特徴です。JavaScriptの開発環境・テスト環境はTypeScriptでもそのまま使えます。また、AngularJSやVue.jsなどのJavaScriptライブラリ・フレームワークもTypeScriptで同じように使えます。そのため、JavaScriptからTypeScriptに移行するのに、さほど手間はかからないでしょう。 大規模開発に向いている TypeScriptは大規模開発に向いているのも大きな特徴の1つです。元々TypeScriptはマイクロソフト社が、大規模開発を行ううえでのJavaScriptの欠点を補うために開発しました。大規模開発では処理内容が増えるため、ソースコードの行数が多くなり、管理が大変です。 そのため、TypeScriptにはソースの行数が多くなっても管理しやすくするための機能が備わっています。また、大規模開発では多くのエンジニアを必要とするため、エンジニア同士の連携を行わなくてはいけません。TypeScriptにはそのための機能も備わっています。 昨今のWebアプリでは、フロントエンド側の負担が増える傾向があります。例えば、最近ではSPAアプリという、1つのページでコンテンツを切り替えるページが流行っていますが、SPAアプリではフロントエンド側で多くの処理を行わなくてはいけません。このような傾向もあるため、TypeScriptの必要性がより増しているといえるでしょう。 ソースコードの可読性が高い TypeScriptはソースコードの可読性が高いのもメリットです。なぜなら、JavaScriptにはソースコードの可読性を高めるための機能が多く備わっているからです。ソースコードの可読性が高いことは、Webアプリ開発にとって大きな意味があります。Webアプリ開発は、ユーザーの要望や流行に従ってリリース後も繰り返し改良を行わなくてはいけません。コードが読みやすいと、改良をスピーディーに行えるというメリットがあります。 TypeScriptは何ができる？ TypeScriptは、JavaScriptの拡張として、静的型付けやクラスなどの機能を追加したプログラミング言語です。JavaScriptとの互換性があり、JavaScriptのフレームワークやライブラリを使用できます。TypeScriptでできることは、大きく分けて以下の2つです。 静的型付けによるバグの防止 クラスによる抽象化と再利用性の向上 それぞれについて詳しく紹介します。 静的型付けによるバグの防止 TypeScriptは、静的型付け言語です。変数や関数の引数・戻り値の型を明示的に指定することで、コンパイル時に型エラーを検出できます。これにより、バグの早期発見や、コードの可読性向上につながります。 クラスによる抽象化と再利用性の向上 TypeScriptは、クラスをサポートするオブジェクト指向プログラミング言語です。クラスを使用して、オブジェクトの状態と動作を定義できます。オブジェクト指向プログラミングとは、オブジェクトと呼ばれる単位でプログラムを記述する手法です。オブジェクトは、状態（データ）と動作（関数）をまとめたもので、オブジェクトを組み合わせることで、複雑なプログラムをより簡単に記述し、再利用性を高める効果があります。 TypeScriptとJavaScriptの違い 続いて、TypeScriptとJavaScriptの違いについて解説します。TypeScriptはJavaScriptをベースに作られた言語ですが、細かい仕様は異なるので注意が必要です。TypeScriptとJavaScriptの代表的な違いは次の3つです。 TypeScriptは静的型付け言語 TypeScriptはインターフェースが使える TypeScriptは学習難易度が高め 一つひとつの違いについて詳しく解説していきます。 TypeScriptは静的型付け言語 TypeScriptは静的型付け言語に分類され、JavaScriptは動的型付け言語に分類されます。静的型付け言語は、プログラマーが変数や関数の引数などの型を明示しなくてはならない言語のことです。明示しなかった場合、エラーが出て実行されなくなります。一方で動的型付け言語は、型を明示しなくても、コンパイラなどが型を自分で推測して実行することが可能です。そのため、プログラマーは型の記述を省けます。 一見すると、型の記述を省ける動的型付け言語の方が、利便性が高いように感じます。しかし、あえて型を明示しなくてはならないようにした方が、ソースコードを読む側にとって分かりやすくなるメリットがあるのです。型があらかじめ明示されていれば、その関数に何のデータを渡して良いのか分かりやすくなります。静的型付け言語を利用することは、バグを減らすことにもつながるということを覚えておきましょう。 特に大規模開発の場合、他人が見ても読みやすいソースコードにすることは大切です。そのため、あえて型を明示する必要がある静的型付け言語の方が大規模開発では好まれます。 TypeScriptはインターフェースが使える TypeScriptはクラスを作成する際にインターフェースという機能が使えます。インターフェースとは、メソッドの引数・戻り値を定義したもののことです。インターフェースを使うことで、クラス作成時のルールを決められるというメリットがあります。インタフェースにクラスで必ず使うべきメソッドを定義すれば、そのメソッドを使っていないクラスが実装された場合にエラーが出て、実行できなくすることが可能です。このようにインターフェースによってルール決めを行うことで、実装漏れやバグの発生を防ぎやすくなります。 TypeScriptは学習難易度が高め TypeScriptはJavaScriptに比べると学習難易度は高めです。TypeScriptはJavaScriptよりも機能が多いため覚えるのが大変というのもありますが、それ以上に、歴史が浅い言語のため参考書や学習サイトの種類が少ないのが大きいです。また、JavaScriptはプログラミングスクールで学べても、TypeScriptは学べない場合が多くあります。 また、TypeScriptは利用者も現状多くはないため、分からない箇所を質問しにくいのも難点です。質問サイトでTypeScriptに関する質問を行っても、答えが返ってきにくい可能性があります。 TypeScriptのフレームワーク TypeScriptは、JavaScriptの拡張として、静的型付けやクラスなどの機能を追加したプログラミング言語です。JavaScriptとの互換性があり、JavaScriptのフレームワークやライブラリを使用できます。TypeScriptは、JavaScriptのフレームワークと組み合わせることで、より安全で堅牢なアプリケーションを開発できます。TypeScriptとJavaScriptのフレームワークは、相性が良い組み合わせであり、多くの開発者から支持されてる点が特徴です。 TypeScriptとJavaScriptはどっちがいい？ TypeScriptとJavaScriptはどちらもWeb開発で広く使われているプログラミング言語ですが、それぞれ異なる特徴があります。TypeScriptは、JavaScriptを拡張して開発された静的型付け言語です。変数や関数の型を明示的に定義することで、コンパイル時にエラーを検知できます。そのため、バグの発生を防ぎ、より安全なコードを作成できます。また、オブジェクト指向プログラミングの機能も充実しており、大規模なWebアプリケーションの開発にも適している言語だといえるでしょう。 JavaScriptは、動的型付け言語です。変数や関数の型を明示的に定義する必要がないため、コードを記述するのが簡単です。また、Webブラウザ上で動作するため、Webアプリケーションの開発に適しているという特徴があります。ただし、型を明示的に定義できないため、バグの発生率が高くなるというデメリットがあると覚えておきましょう。 TypeScriptとJavaScript、どちらの言語がいいのかは、開発するアプリケーションの規模や目的によって異なります。小規模なWebアプリケーションを開発する場合は、JavaScriptが適しています。コードを記述するのが簡単で、Webブラウザ上で動作するため、開発コストを抑えられるというメリットが得られるでしょう。 大規模なWebアプリケーションを開発する場合は、TypeScriptが適しています。静的型付け言語により、バグの発生を防ぎ、より安全なコードを作成できる点や、オブジェクト指向プログラミングの機能によるコードの再利用性といった特徴を活かせます。 結論として、TypeScriptはJavaScriptの弱点を補うように拡張された言語であり、大規模なWebアプリケーションの開発に適しており、JavaScriptは、Webブラウザ上で動作する言語であり、小規模なWebアプリケーションの開発に適していると覚えておきましょう。 TypeScriptの将来性 TypeScriptは将来性の高い言語です。TypeScriptはGoogleでも社内の標準開発言語として採用されており、言語としての信頼性も高いと言えるでしょう。今後JavaScriptからTypeScriptに乗り換える企業も増えていくことが予想されます。TypeScriptの方が大規模開発に向いているため、乗り換えることで開発が効率化される可能性があるためです。 また、Webアプリ開発の将来性自体がそもそも高いというのも、TypeScriptの将来性が高い理由と言えるでしょう。スマホの普及に伴い、Webアプリを日常的に使うユーザーは増えています。今後は、ユーザーにとって更に利便性の高いWebアプリが求められていくでしょう。Webアプリの利便性を高めるにはフロントエンド側で多くの処理を行う必要があり、TypeScriptを導入する必要性も高くなる可能性があります。特にエンジニアとして現役で活躍している方は、TypeScriptをこれから学ぶと市場価値をさらに高められるでしょう。 TypeScript初心者におすすめの学習方法 プログラミング未経験者の場合は、まずはJavaScriptから学習することをおすすめします。上記でも解説した通り、TypeScriptはまだ参考書や学習サイトが少なく、学習に苦労する可能性があるためです。JavaScriptなら未経験向けの参考書も豊富であり、学習ハードルも低いと言えます。 他言語の経験がある方は、TypeScriptから学習するのもおすすめです。TypeScriptの参考書を見ながら、実際にWebアプリを開発してみると良いでしょう。実際にWebアプリを開発することで、TypeScriptとJavaScriptの違いも肌で実感できるようになります。 TypeScriptエンジニアの年収 フリーランススタートの求人情報を元に計算した、TypeScriptエンジニアの平均年収は855万円です。 最低年収でも360万円、最高年収になると1,680万円になります。 （参考）「TypeScriptエンジニアの年収とは？エンジニアの年収比較や年収アップの方法を解説」 これは、ITエンジニアの平均年収である約470万円と比べると、かなり高めといえるでしょう。 （参考）求人ボックス「ITエンジニアの仕事の年収・時給・給料」 TypeScriptは、静的型付けによるバグの防止や、コードの可読性と保守性の向上などのメリットがあるため、Webアプリケーションやモバイルアプリなどの開発において、人気が高まっています。今後も、TypeScriptの需要は高まっていくと予想されるため、TypeScriptエンジニアは将来性の高い職種といえるでしょう。 まとめ 本記事ではTypeScriptとJavaScriptの違いについて解説しました。TypeScriptの特徴やメリット・デメリットなどがお分かりいただけたかと思います。TypeScriptはインターフェースが使える・静的型付け言語である、といった特徴を持っており、JavaScriptよりも大規模開発に向いているのがポイントです。今後フロントエンド側で担う処理が増えていけば、TypeScriptの必要性が増していく可能性が高いです。 ただし、現状ではTypeScriptの求人はそれほど多くはありません。また、参考書や学習サイトも多くないため、プログラミング未経験者がいきなりTypeScriptに挑戦すると苦戦する可能性があります。初心者エンジニアは、まずは、JavaScriptから取り組むことをおすすめします。JavaScriptを通じて学んだことを、TypeScriptでも活かすことが可能です。この記事で紹介した内容を参考に、TypeScriptエンジニアを目指してみましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

Javaを学んでみたいものの、オブジェクト指向がよく分からずつまずいている方は多いのではないでしょうか。オブジェクト指向は初心者がつまずきがちな概念の1つとして知られています。オブジェクト指向についてしっかり理解することは、ソフトウェア開発を行ううえで大切なので、早い段階から勉強しておきましょう。 本記事ではJavaのオブジェクト指向の基礎について解説します。オブジェクト指向のメリットや重要ポイントなどについてまとめました。Javaのオブジェクト指向について理解を深めたい方はぜひお読みください。 オブジェクト指向とは オブジェクト指向とは、特定の役割を持つ物（データや処理内容）を1つにまとめて、それを外部から呼び出して使う開発手法や考え方を指します。特定の役割を持つ物を1つにまとめたものは「クラス」と呼ばれており、クラス内のオブジェクトをプログラムで実際に扱う場合は「インスタンス化」を行う必要があります。 大雑把に言うと、クラスが「設計図」であり、インスタンスが「設計図を元にして作られた実物」です。たとえば、特定の機種の車を動かすプログラムを作る場合は、車というクラスを元にして作ります。設計図があることで、プログラムを組み立てやすくなります。 オブジェクト指向とは、あくまで概念です。そのため明確に「オブジェクト指向は〇〇」と定義づけられているわけではありません。ただ、多くの人はこのようなイメージで捉えています。 昨今のシステム開発は、オブジェクト指向の考え方に基づいて進められることが多いです。オブジェクト指向によってプログラムを組み立てることは、多くのメリットがあるためです。 また、Javaなどの業務で広く使われているプログラミング言語には、オブジェクト指向で開発を進めやすくするための機能が多く備わっています。オブジェクト指向を理解するにはまず、これらの機能の活用方法を覚えることが大切です。 テクフリでフリーランス案件を探してみる オブジェクト指向のメリット オブジェクト指向のメリットは次の3つです。 開発工数を削減できる チームでの開発がスムーズになる 後でシステムに機能を追加しやすくなる オブジェクト指向は開発現場で現在も使われ続けています。なぜ使われ続けているかというと、このようなメリットがあるためです。一つひとつのメリットについて詳しく解説しましょう。 開発工数を削減できる オブジェクト指向を活用することで、システム開発の工数を削減できます。オブジェクト指向における「継承」「ポリモーフィズム」といった概念を用いることで、ソースコードを再利用しやすくなります。つまり、同じソースコードをもう一度書かなくて良くなり、プログラマーの負担を減らせるのです。 また、何度も同じ処理を行うソースコードを記述していると、コード量が膨大になってしまい管理が大変になります。どこに何の処理が書かれているのか分かりにくくなり、バグを発生させる原因にもなってしまうでしょう。更に、テスト作業にも多くの工数がかかります。 特に昨今のシステム開発では、開発スピードが重視される傾向があります。システム開発の需要が高まる一方で、システム開発を行えるエンジニアの数は不足しているのが現状です。少ない人数でも開発を行えるようにするには、開発工数を減らせる仕組みを作ることが大切です。 チームでの開発がスムーズになる オブジェクト指向を活用することで、チームでの開発もスムーズになります。オブジェクト指向における「カプセル化」という概念を用いることで、プログラムの独立性を高められます。独立性を高めることで、そのプログラムを書き換えたとしても、他のプログラムに影響を及ぼさないようにできます。 少人数が開発する場合は、「このプログラムは書き換えないこと」などルールを全員に共有が可能です。ただ、大人数での開発の場合、ルールの共有が難しくなります。オブジェクト指向はプログラムの独立性が高く、他の人の作業箇所に影響を与えないと分かれば不安なくプログラムを書き換えられるのです。 特に最近では求められるシステムが複雑化しており、開発規模が大きくなることが増えています。多くの企業が協力して1つのシステムを作り上げることもあるでしょう。そういった場合は特に、プログラムの独立性を高められるオブジェクト指向は力を発揮します。 後でシステムに機能を追加しやすくなる オブジェクト指向でコードを書くことで、後でシステムに機能を追加しやすくなります。オブジェクト指向によって、ソースコードの再利用性・独立性を高めることが可能です。リリース後のシステムを変更する際も、スムーズに行うことができます。再利用性・独立性が高いソースコードは、変更した結果どの部分の処理が変わるのか分かりやすくなるのです。 システム開発はリリースして終了ではありません。リリース後もクライアントからの要望やシステムの老朽化などが原因で、改修しなくてはいけない場合があります。改修作業をスムーズに行えるようにあらかじめソースコードを記述しておくことは大切です。 Javaにおけるオブジェクト指向の重要ポイント Javaにおけるオブジェクト指向には次の3つの重要なキーワードがあります。 カプセル化 継承 ポリモーフィズム この3つの原則を踏まえたうえでシステム設計を行うことで、オブジェクト指向を成立させられるようになります。逆に、これら3つを意識していないと、オブジェクト指向とはかけ離れたプログラムの組み方になってしまう可能性があるでしょう。 1つ1つのオブジェクト指向の重要ポイントについて詳しく解説していきます。 カプセル化 カプセル化とは、プログラムが外部から直接参照されたり操作されたりしないよう、プログラムをカプセルに閉じ込めるようにアクセスを制限することです。参照や操作が必要な場合のみアクセスを許可するようにします。 カプセル化を意識してプログラムを組み立てることで、チームでのシステム開発がしやすくなります。他の人が誤って自分のプログラムにアクセスしてしまい、データを書き換えるなどしてバグが発生してしまうのをできる限り防ぐことが可能です。 継承 継承とは、新しく作成したクラスが既存のクラスからデータや処理を引き継ぐことです。継承されるクラスを親クラス、新しく作るクラスをサブクラスと呼びます。継承を使えば、親クラスのデータや処理を小クラスでも使うことが可能です。 継承を使わなくても、親クラスの記述内容を小クラスにもコピーすれば良いと考える方もいるかもしれません。ただ、コピーするとそれだけ記述量が増えて管理が大変になります。また、仕様変更があった場合は両方のプログラムを書き換えないといけません。そのため、継承を使って記述をコピーしなくても、親クラスのデータや処理を使えるようにします。 ポリモーフィズム ポリモーフィズムは日本語で「多様性」を指します。ポリモーフィズムは親クラスのデータや処理を継承する際に、一部のみ異なる振る舞いにする機能です。 継承を使えば、親クラスと同じ振る舞いを行うプログラムを簡単に作ることができます。しかし、基本的には同じ振る舞いを行うが、一部のみ変えたい場合があります。こういった際に使うのが、ポリモーフィズムです。 Java以外のオブジェクト指向言語 Java以外にもオブジェクト指向関連の機能を備えたプログラミング言語は多くあります。その中でも特に有名な言語は次の3つです。 Python PHP Ruby Javaを学びながらオブジェクト指向を習得することで、こういった言語の理解も早まるでしょう。各言語の特徴やメリットについて詳しく解説していきます。 Python PythonはWebアプリ開発やデータ分析で多く使われているプログラミング言語です。機械学習ライブラリが豊富であり、人工知能を搭載したWebアプリを開発したり、機械学習によって大規模なデータを分析したりすることを得意としています。 Pythonはソースコードの可読性の高さや学習コストの低さなども評価されており、プログラミング言語の中でも人気が高いです。Webアプリやデータ分析に興味があるなら、Javaの次にPythonを習得してみるのもおすすめです。 PHP PHPはWebアプリ開発に特化したプログラミング言語です。Webアプリ開発ではもっとも多く使われています。WordPressなどの有名なCMSにもPHPが使われており、PHPによるWordPressのテーマ作成やプラグイン作成といった案件も豊富です。 PHPは文法がシンプルであり、学習コストが低いのもメリットのひとつです。また、ソースコードをHTMLに埋め込んで書けるという他の言語にはない特徴もあります。さらに、フレームワークやライブラリも豊富であり、開発効率を高めることが可能です。 Ruby Rubyは日本人が開発したプログラミング言語です。PythonやPHPと同様にWebアプリ開発で多く使われています。 RubyのメリットはRuby on Railsという優秀なフレームワークがある点です。Ruby on Railsを使えば開発工数を大きく削減できます。PHPやPythonにもフレームワークはあります。ただRubyの場合、実務で使われているフレームワークの大半がRuby on Railなのが大きいです。Ruby on Railsさえ習得すれば、ほとんどのRuby案件に関わることができます。 まとめ 本記事ではJavaによるオブジェクト指向の基礎について解説しました。オブジェクト指向の概念やメリットなどがお分かりいただけたかと思います。オブジェクト指向は大規模システム開発で特に使われている開発手法です。特にJavaプログラマーを目指すなら、オブジェクト指向はいずれ習得しなくてはいけないものですので、早い段階で勉強しておくことをおすすめします。 Javaには、オブジェクト指向でプログラムを組み立てるための機能が備わっています。これからオブジェクト指向を学ぶ方は、参考書や学習サイトなどを使って、これらの機能の使い方を理解するところから始めてみましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

エンジニアとしてIT業界に携わっていると、今自分が扱っているプログラミングスキルが今後も役に立つのか気になってくるものです。「自分のスキルは、どのくらいの将来性があるのだろうか？」と不安になるのも当然のこと。そこで今回は、プログラミング言語の中でも人気のJavaについて、シェアや将来性をさまざまな角度から検証していきます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Javaとは？ 現在広く使われているJavaは、1995年に初めてリリースされたプログラミング言語です。世界のIT企業を代表するGoogle社でも、「Google三大言語」に定めて社内のシステム開発に用いられています。処理スピードが速く信頼性も高いため、あらゆるシーンで活躍しているプログラミング言語です。現在も需要が高くJavaを扱えるエンジニアの給料水準は高めに推移しており、しばらくの間は仕事に困ることはないはずです。 Javaを用いることにより、パソコン向けアプリやスマホアプリはもちろん、WebアプリやWebサービスを開発することが可能になります。組み込み系システムや、近年話題となっているIoTの分野でも盛んに使われる傾向にあります。 環境に依存せず動作させることが可能な汎用性の高さが大きな特徴としており、WindowsやMacはもちろん、LinuxやAndroidといったさまざまなOS上で動かすことができます。プログラムの動作も軽快で処理も高速。オブジェクト指向の言語であることから、複数のエンジニアがチームになって行う開発案件でも、効率よく作業を進められる利点があります。 比較的歴史の長い言語であり、世界中で人気を集める言語でもあることから、コミュニティや教本などが充実していることもポイントです。Javaを扱うにあたってわからない点が出てきたり、トラブルに遭遇してしまった際にも解決しやすいと言えます。 その反面、Javaは習得までに時間や手間がかかる言語です。プログラミング言語の中でも、特に初心者が挫折しやすい言語とされており、とっつきにくい一面があるのは否めません。さまざまな分野での開発に応用できるということは、それだけ学ばなければならない知識や技術も膨大になってしまうのです。 Javaの現状 給与から業界の動向まで検証 PHPやRubyなど、最近ではさまざまなプログラミング言語が開発されていますが、Javaはその高い安全性や信頼性が評価され、今でも厚い支持を受けている言語です。特に近年では、Android向けのスマホアプリ開発でJavaが用いられるシーンが増加し、スマホアプリ業界ではJavaを扱えるエンジニアの需要が高まり続けています。 日本ではiPhoneの人気が圧倒的ですが、世界的に見るとiPhoneとAndroidとで半々くらいのシェアを占めています。今後はiPhoneの人気が落ち込み、Androidスマホの人気が高まると予想する人も多く、そうなれば必然的にJavaの需要も増加していくことでしょう。 Javaが活躍するのはスマホアプリ開発だけではありません。家電業界や自動車業界で用いられる組み込み系システムの開発にも、Javaは一役買ってくれる存在です。強固なセキュリティを持ち高い安全性を誇るJavaは、今でも組み込み系システムの開発で必ずと言っていいほど用いられる人気の言語なのです。 また、長い歴史の中で構築してきた企業向けの社内システムは、その多くがJavaを用いて開発されています。これから新しく構築するシステムであればJava以外を使うという選択肢もありますが、すでに完成しているシステムのメンテナンスやアップデートを行う場合には、Javaを用いる必要があります。 このことから今もJavaの需要が高い状態が続いており、かつ企業向けの大型プロジェクトが大半を占めるため、これからも安定した需要が発生すると考えられます。 なお、Javaを扱えるエンジニアの年収を調べてみると、およそ500〜700万円が相場になっているようです。経験や実績によってこれ以上の年収を手にすることも十分可能でしょうが、Javaは高い需要に対して供給も多いため、あまり希少性はなく飛び抜けて多い年収を期待することは難しくなります。 「年収1000万円以上を目指さなくてもいいから、安定して年収700万円くらいを稼ぎたい」と考えるエンジニアにはぴったりの選択肢となるでしょう。 Javaの将来性 今後の年収はどうなる？ では、今後Javaはどうなっていくのでしょうか？ まず年収について考えてみると、それほど大きな伸びは期待できないが、少しずつ上昇していくことが予想されます。歴史が長く世界中で使われているJavaは、今後も必要とされなくなるということは考えにくいです。 圧倒的な高年収とまではいかなくとも、会社員全体の平均と比べればかなり上、エンジニア全体の平均と比べても、やや上の年収を手にできることでしょう。 もちろん、何らかの出来事によりJavaのシェアが急落してしまうことも十分考えられます。PHPやPythonのように、近年急速に人気を集めているプログラミング言語に置き換えられ、案件数が減少してしまうこともあるかもしれません。 とはいえ、Javaの開発案件の多くを占めているのは、安全性・信頼性を第一に考える大手企業。大型のプロジェクトであれば携わるエンジニアの数が多く、給料もアップすることが期待できます。 新たなプログラミングスキルを身につけたり、Javaに関する理解を深めたりといった努力を継続することにより、今より多い年収を手にすることも十分可能でしょう。 Javaの将来性 今後の需要はどうなる？ 近年においてJavaの需要を大きく高めている一因は、Android向けのスマホアプリ開発案件の増加にあります。周知の通り、スマホアプリ業界はIT業界の中でも急速に拡大を続けている分野です。世界の二大OSとされるAndroidスマホ向けのアプリ開発に必須となれば、Javaの需要が高まっていくのも当然です。 この傾向は、少なくともこの先10年間は続くことが考えられます。私たちの手にするスマホが、折り畳み型になったり大画面化したりすることはあっても、完全に使われなくなるということは考えにくいからです。 となれば、Javaの需要も今後10年間は高まっていくことでしょう。「今から勉強し始めても遅いんじゃないか？」と思われる方もいるかもしれませんが、そんなことはありません。 実はJavaはオブジェクト指向型の言語の代表格で、オブジェクト指向の概念を身につけておくと、PHPやRubyといった他のオブジェクト指向型言語の習得に大いに役立つのです。マスターするまでに時間や手間はかかるものの、まずはJavaを習得して基礎を固めてしまえば、第2、第3のプログラミング言語を習得する際に大きな助けになるでしょう。 その意味でも、今からでもJavaの勉強を始めることには大きな意味があるのです。 Javaは1995年から世界中で用いられている人気の言語です。その将来性を危惧する声も少なくありませんが、大手企業がJavaを用いたシステムを導入していることや、スマホアプリ開発で用いられていることを考えると、今後も安定した需要が続くことが見込まれます。 今から習得するのも決して遅くはありませんので、まずは初心者向けの書籍から始めてみていかがでしょうか。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

JavaScriptとは？ JavaScriptは今日ほとんど全てのWebサイトで使われているプログラミング言語です。JavaScriptはWebページを便利にしようという目的で開発され、サイト内の動的な動きを表現してくれるプログラミング言語となっています。 スマートフォンやパソコンでホームページを閲覧している皆さんは一日に何度もJavaScriptによって動作している機能を目にしていますし、テレビや車などにも使われています。 例えば、メールアドレス入力画面においてユーザーがちゃんとした形式で入力しているかということを確認する、ホームページのロード中にロード中の表示を出す、ユーザーがある程度スクロールしたら広告やお知らせを出すといった機能をJavaScriptによって実装できます。 JavaScriptという名前からJavaと同種かと思われることが多いですが、JavaScriptとJavaは全く別物で、JavaScriptはWebサイトの画面に動きをつけるものですが、Javaはアプリケーション開発・サーバー立ち上げなどに使う全く別物となります。名前が似てるからといって間違えないように注意しましょう。 最近ではJavaScriptがHTML5との連携、Node.jsやAngularJSといったJavaScriptから派生したプログラミング言語の登場もあり、世界的にJavaScriptに注目が集まっています。 テクフリでフリーランス案件を探してみる JavaScriptの需要と年収 JavaScriptがどのようなプログラミング言語かわかったところで、JavaScriptは現在需要と年収があるのかどうかということを見ていきます。結論から言うと、JavaScriptが需要があり、年収もそこそこ高いです。 まず、需要に関してですが、ITエンジニアの需要はプログラミング言語に問わず全体的に高く、その中でもプログラミング言語によって差があるというのが現状です。その中でもJavaScriptの需要は高くなっています。 JavaScriptは好条件で転職しやすい 需要の高さは転職に強いのかということでわかりますが、JavaScriptは転職がしやすくなっています。なぜならJavaScriptを利用している企業が多いからです。 JavaScript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ます。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、JavaScriptが9位となる536万円に輝いています。 JavaScriptを使えるエンジニアを募集している企業は非常に多く、インターネット・Web業界ではほとんどの企業がフロントエンジニアとしてを中心にJavaScriptを使えるエンジニアを募集しています。 そのため求人数が非常に多いので転職もしやすく、高待遇になりやすいJavaScriptエンジニアをキャリアアップを目指すことは非常におすすめできる選択肢です。ただ、フロントエンジニアを目指す場合はHTML, CSSといったコーディングの技術もないと転職がしづらいです。 ただ、コーディングの技術は他のRuby, Pythonといったプログラミングの技術よりも学習コストが低いので比較的習得がしやすいです。 また、JavaScriptやHTML, CSSを使いこなせて要件定義や基本設計などの上流工程まで出来るエンジニアはなかなかいないので、ここができるだけで更に高待遇を受けやすいです。年収1000万円も夢ではありません。 また「プログラミングの基礎ができている」「コミュニケーションをしっかり取れる」これらが身に付いていれば、転職しやすいでしよう。 Javascriptでどのような仕事が出来るのか？ 今まではJavaScriptについてと現在の需要と年収について見てきました。ただ、JavaScriptを使う職場に転職した場合に「そもそもどのような仕事ができるのか？」ということについてここではお伝えしていきます。 IT業界ではインターネット・Web業界、情報処理サービス業界、ソフトウェア業界、ハードウェア業界の4つに分類することができます。JavaScriptを使えるとインターネット・Web業界で主に活躍することができます。 インターネット・Web業界はWebメディア・ショッピングサイトなどの自社サイトを運営している企業が多いです。転職の求人ではこのインターネット・Web業界が一番多く、自社のプラットフォームの設計・開発・運用やデータ基盤の構築などの案件があります。 Webアプリケーションエンジニア・フロントエンドエンジニアとしての募集が多くなっています。 実際に今話題の仮想通貨やAI関連の求人もあり、実際に最先端の部分の開発に携われることも大きな魅力です。 JavaScriptの求人案件では、自社開発の案件が多いです。そのため、インターネット・Web業界での求人がほとんどとなっています。 JavaScriptの将来性 今後の年収はどうなる？ 続いてJavaScriptの将来性について年収に関してですが、年収は将来的に高くなると言えるでしょう。 最近では、JavaScriptを採用する企業は増えています。その背景としてはUI・UXの向上が各企業のサービスにおいて一つの重要なテーマとなっており、そこにおいてJavaScriptによる開発がかかせないからです。 当然JavaScriptを採用する企業が増えることで、現在の転職市場においてJavaScriptによる開発ができるエンジニアを複数社で取り合っている状態になっていますが、この企業間による競争は将来的に更に激化するものと思われるからです。 企業間は優秀なエンジニアを取るために待遇面で好条件を提示せざるを得ない状態になっているので、JavaScriptを扱えるエンジニアの年収は今後更に上がるものと思われます。 JavaScriptの将来性 続いてJavaScriptの将来性についてですが、需要は高いと言えるでしょう。 最近ではNode.jsやAngularJSなどのJavaScriptの技術を応用した言語が次々と出てきており、特にNode.jsはGoogleのV8 JavaScriptエンジンを使って開発がなされたサーバーサイドのJavaScriptのライブラリであり、サーバーサイドの処理を主に行う言語となっています。 これらのプログラミング言語を扱うにはJavaScriptを理解している必要があり、JavaScriptができる方は需要が高まると言えます。 その中でもNode.jsはNetflixやPaypalなどの世界を代表するIT企業が採用しているプログラミング言語であり、今後ますますNode.jsを採用する企業は増えるでしょう。 次々と新しいWebサービスが出てきて変化の激しいインターネット・Web業界では大企業やベンチャー企業を問わずJavaScriptやそれを応用した言語を採用していくでしょう。 言語、転職のどちらの将来性も高いのでJavaScriptエンジニアとして活動することはおすすめです。 まとめ JavaScriptの将来性 あらゆる角度から徹底検証 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。 JavaScriptは現在求人数が非常に多いため、需要があり、年収もそこそこ高い JavaScriptができるエンジニアは今後更に企業に求められる人材となり、年収も高くなると予想できる JavaScriptを応用した技術や言語が今後更に登場し、JavaScriptができるエンジニアの需要は今後更に高くなると予想できる JavaScriptは数多くのサービスに使われているプログラミング言語ですので、学んでおいて損はないはずです。JavaScriptを学習しておくことで将来のキャリアの幅も広がると思うので、是非学習に繋げてみてください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

Pythonとは？ ここ10年くらいで急速に日本でも広まったPythonですが、改めて、どういった言語なのか、おさらいしておきましょう。 Pythonは1991年に誕生し、意外と歴史の長いプログラミング言語です。 長らくマイナーなプログラミング言語でしたが、2000年以降に登場したPython2.0でガベージコレクションやリストが導入され、使いやすいプログラミング言語となったことで、一気に人気に火が付きました。 Python2.0の流れを組む、いわゆる2.x系は2010年に登場した2.7が最後のリリース(サポートは2020年１月１日まで)になっており、現在は2008年に登場したPython3.0流れを組む3.x系が中心です。 わざわざ、2.x系と3.x系という話をしたかというと、後方互換性がなく、ソースコードの記述方法すら違います。 そのため、3.x系では2.x系用のライブラリが動かない、という問題もある点には注意が必要です。 開発者側もこの問題のインパクトを意識しており、2.6と2.7には、2.xから3.xへの移植を助ける「2to3 ツール」と「lib2to3 モジュール」というのが含まれています。 もっとも、2015年リリースのFedora23や2016年リリースのUbuntu16.04、さらに2018年リリースのRed Hat Enterprise Linux 7.5(RHEL7.5)で、Python3.x系が標準装備になるなど、2019年現在、ほとんどの環境でPython3.x系対応が終わっているはずです。 ただし、独学で勉強しようと思っている方は要注意となります。 自分が購入しようとしている書籍や、閲覧しているインターネットサイトの情報が、Python2.x系なのかPython3.x系なのか確認しておかないと、「見本通り書いたのに、なぜかプログラムが動かない」ということもあり得るでしょう。 そんなPythonですが、日本では人工知能(AI)開発への関心の高まりに伴って、「人工知能開発向けのライブラリが多く使い勝手が良い」ということで有名かもしれません。 ですが、そもそもPythonが人工知能開発にも使われるようになった理由は「開発の効率性が高い」というところにあります。 Pythonを利用すると開発の効率性が高まる理由は、“同じロジックであれば、誰が書いても同じようなソースコードになる”ことを目指して開発されたプログラミング言語だからです。 ソースコードを書いた人とは異なる人が精査するのも楽ですし、あとから加筆修正するのも比較的短時間ででき、簡単と言えるでしょう。 開発効率だけでなく、保守の面からでも優れています。 実は、この考え方は他のプログラミング言語では聞かれない考え方です。 逆に、Perlには「やり方はいろいろある (There’s More Than One Way To Do It; TMTOWTDI)」というモットーがあります。 また、Pythonと比較されることが多いRubyにも「多様性は善 (Diversity is Good)」というスローガンがあるので、覚えておきましょう。 そこまで極端ではなくても、例えばプログラミング言語の利用率ランキング「GitHubPullRequest」で上位20位に入るようなメジャーなプログラミング言語の中で「やり方は一つしかないプログラミング言語」を明確に打ち出しているのはPythonくらいとなります。 このPythonのメリットに注目したGAFA(Google、Apple、Facebook、Amazon)などが積極的に利用したことで、海外ではWeb系を中心に幅広く利用されるようになりました。 そして、Googleが機械学習ライブラリTensorFlowをPython向けに公開したことで、日本でも注目されるようになったのです。 ちなみに、2.x系と3.x系で記述方法が変更になり、後方互換性がなくなった理由も、人によって記述方法に差異が出ることを防ぐための措置が行われた、といえば、いかにPythonが開発効率を重視した言語なのか分かってもらいやすいかと思います。 さらに補足すれば、開発効率重視で“遊びがなく”、パターンさえ理解できれば、誰でもそれなりのプログラミングができることから、「Pythonは簡単」「Pythonは学びやすい」と言われているのです。 最近では、エンジニア職以外の人でも、仕事の中で、Pythonを使った業務効率化を行なっているケースもあります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Pythonの特徴 Pythonについて簡単に説明しましたが、Pythonの大きな特徴は次の2点です。 コードがシンプル ライブラリ/フレームワークが充実している それぞれの特徴について、さらに詳しく解説していきます。 コードがシンプル Pythonはコードがシンプルで直感的に読みやすい構文であるため、多くの開発者に愛用されています。 このコードがシンプルという特徴は、初心者が習得しやすいでしょう。 また、経験豊富なプログラマーにとっても、複雑なシステムを効率的に構築することを容易にしてくれます。 ライブラリ/フレームワークが充実している もう一つのPythonの強みは、ライブラリ・フレームワークが充実していることです。 そのため、データ分析からウェブ開発、機械学習まで、さまざまなアプリケーションをサポートすることを可能にしています。 例えば、NumPyやPandasはデータサイエンスに、DjangoやFlaskはウェブ開発に不可欠なツールです。 これらのライブラリとフレームワークの充実は、Pythonを多様なプロジェクトに適用可能な言語にしています。 Pythonの将来性が高い理由 Pythonは将来性の高いプログラミング言語だと言われています。理由はいくつかありますが、大きく以下3つの理由が考えられます。 最先端技術の開発に使用される 世界中で広く使用されている 市場における需要が増加している これら3つの理由について、さらに詳しく解説していきます。 最先端技術の開発に使用される まず、最先端技術の開発によく使用されるからです。 特に人工知能（AI）や機械学習、データサイエンスの領域を扱うエンジニア職種で、Pythonは開発の主力言語として使用されています。 一例を挙げると、TensorFlowやPyTorchといったフレームワークは、Pythonのエコシステム内で開発されており、これらの分野の研究と開発を加速させることに繋がっているでしょう。 世界中で広く使用されている Pythonは世界中で広く使用されており、そのコミュニティは日々成長しています。 また、多くの教育機関がPythonをプログラミング教育の基礎として採用しており、これがさらなる普及を促進させていることも理由のひとつです。 多くの人に使用されていることによって、学習に使用する教材が豊富であるというメリットもあります。学習のハードルが下がることによって、今後さらにPythonを扱う人材は増えていくでしょう。 市場における需要が増加している 最後に、市場におけるPythonの需要は、特に技術進歩が急速な2023年において、顕著に増加してきています。 特に大手企業はデータ駆動型の意思決定を行うために、データ分析や機械学習の専門知識を持つPythonスキルを持つ人材を活用するケースが多いです。 この需要の増加は、Pythonの将来性をさらに高めていると言えるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Pythonの現状 給与から業界の動向まで検証 今回は、求人市場の実態を知る参考値として、求人検索エンジン「スタンバイ」（株式会社ビズリーチ）に掲載された求人情報を分析した、【求人検索エンジン「スタンバイ」調べ】を利用させていただきたいと思います。 求人検索エンジン「スタンバイ」プログラミング言語別年収ランキング2018 （提示年収の中央値ベスト10） 順位 言語 年収中央値（万円） 最大提示年収（万円） 求人数（件） 1 Go言語 600 1,600 2,202 2 Scala 600 1,300 1,489 3 Python 575 1,499 9,344 4 Kotlin 575 1,200 961 5 TypeScript 575 1,200 667 6 R言語 575 1,000 220 7 Ruby 550 1,200 11,676 8 Swift 550 1,200 3,353 9 Perl 525 1,200 4,509 10 C言語 525 1,000 9,347 Pythonは年収中央値(想定年収平均値)と求人数が第三位、最大提示額は第二位です。非常に好成績だと言えるでしょう。 日本初の国際標準となったRubyがPythonよりも求人数が多く第二位となっていますが、その差はあまり大きくありません。 人工知能分野ではPythonの方がRubyよりも圧倒的な優位性があるでしょう。 しかし、Web系システムの場合、RubyとPythonは直接のライバルであり、近年、RubyからPythonへと移行する例が広まっています。 この集計結果だけを見ると、RubyからPythonへの移行が日本国内でも相当に行われていると考えられるのではないでしょうか。 給与面では、PythonがRubyを上回っているのは興味深いところです。理由としては二つ考えられます。 まず、単純にRubyエンジニアの方がPythonエンジニアより多いため、需要と供給の関係から、Pythonエンジニアの方が高単価を提示してもらいやすい、という可能性です。 もう一つは、Pythonは人工知能開発にも強いプログラミング言語という理由が挙げられます。人工知能開発案件は言うまでもなく、高単価です。 最大提示年収は人工知能開発関連の案件かもしれません。 また、年収中央値も高単価な人工知能開発案件のおかげで引き上げられている側面もあります。 Pythonの将来性 給与から業界の動向まで検証 最後にPythonの将来性についても検証しておきましょう。 Pythonの将来性を考える上で、ポジティブ材料として次のことが考えられます。 今後も人工知能開発やクラウドサービスなど、(特に海外発の)最新技術の開発環境としてPythonが指定されることが多い。 企業側のニーズ拡大に対して、エンジニアが足りていない。 1つ目として今後も人工知能開発やクラウドサービスなど、(特に海外発の)最新技術の開発環境としてPythonが指定されることが多いということを指摘しました。 現在も、先述のTensorFlowやAWS(Amazon Web Service)といったクラウドサービスなどで、Pythonが開発対応言語として選ばれることが多いですが、今後もこの傾向は続くと考えられます。 その結果として、企業側のニーズ拡大に対して、エンジニアが足りていないという2つ目の事態も引き続き展開されていくでしょう。 逆に、Pythonの将来性を考える上で、ネガティブ要素と言えるのは以下のようなことです。 学びやすいことでエンジニアが増えて単価が下がる可能性あり 5年~10年といった比較的長いスパンでみると、Pythonを扱えるエンジニアが増えて、需要と供給のバランスが再調整され、結果、単価が下がる可能性ももちろんあります。 ただし、単純に全員の単価が下がっていくという方向にはならないでしょう。 おそらくは、単純にPythonでプログラミングができるプログラマーと、人工知能や最新のクラウド動向に対応して、上位工程に関われる優れたスキルセットを保有するシステムエンジニアの間で年収格差が広がる構図になる可能性が高いです。 まとめ 日本でも人気が出てきて、書籍や学習サイトが増えてきたPythonですが、海外、特にアメリカで積極的に使われている言語です。 結果として、「Pythonに関連する技術動向」の情報は、だいたい英語で発信されます。 もちろん、インパクトが大きいものについては、日本語Webメディアでの紹介含めて、日本語化されますが、リアルタイムではありません。 また、機械翻訳でとりあえず日本語化しただけなので、なにを言いたいのか分からないドキュメント、というのもよくあります。 単純にPythonでプログラミングを組むことができるようになれば良い、ということであれば、そのような英語で発信されたドキュメントをリアルタイムで読む必要はありません。 一方で、市場価値の高いPythonエンジニアになりたいのであればリアルタイムで原文を読みこむ力も必要になるでしょう。 したがって、Pythonに限らず自身のエンジニアとしてのスキルを伸ばしていく上で今後はさらに英語力が求められる時代になるかもしれません。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

オブジェクト指向とは？ オブジェクト指向とは、プログラムを記述する際に一つの構成要素をまとめる考え方のことです。現場では主にプログラミングとソフトウェア設計の際に用いられます。オブジェクト指向は抽象的な考え方となるため、その定義は個人によって認識が異なる場合もあります。 しかし一般的には、データとコードの複合体であるobjectを活用してプログラムを記述する考え方をオブジェクト指向と称している場合が多くなります。オブジェクト指向では複数のコードやプロパティが含まれたデータを一つの要素として考えるため、解析と組立が分かりやすくなるという特徴もあります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Pythonからオブジェクト指向の理解を深められるか？ オブジェクト指向の基本的な理解はデータを一つの要素として考える考え方であり、カプセル化や継承といった言葉で説明されることもあります。 しかしオブジェクト指向は考え方の概念でもあるため一言で説明できるものではなく、プログラムを記述する中で理解が深まっていくことが少なくありません。 ではPythonからオブジェクト指向の理解を深めることはできるのでしょうか？ 結論から述べるとオブジェクト指向の理解はPythonでも、Java、C++など他の言語でも深めることができます。 なぜならオブジェクト指向とはobjectを活用してプログラミングを進める考え方でもあり、実際に手を動かすことで理解を深めることが期待できるからです。 複数のobjectをカプセル化や継承で組み合わせることでプログラムを完成させる作業は、文章で読むだけでは理解できる範囲に限界があります。 そのためPythonなどのプログラム言語で実際にobjectを組み立てる作業をすることは、理解を深める助けになると考えることができます。 またPythonは、プログラミング初心者にも習得しやすいスクリプト言語としても知られています。 Pythonはライブラリも充実したプログラム言語でもあるため、プログラミング初心者が、オブジェクト指向を理解するために学ぶのは賢明な選択の一つだといえます。 Pythonからオブジェクト指向を理解するためのキーワード一覧 Pythonからオブジェクト指向を理解するためには、オブジェクト指向に関連するキーワードの意味を理解することも大切です。 ではオブジェクト指向に関連したキーワードはどのようなものがあるのか、順番に見ていきましょう。 Python シンプルで比較的扱いやすく設計されているプログラミング言語。 ツールやライブラリがインターネットで数多く公開されているため、状況に応じて機能を拡張して利用できるという特徴があります。 またPythonはオブジェクト指向だけでなく、命令型や関数型などでも記述することができます。 Pythonは柔軟に機能を拡張できることから、人工知能やWebアプリ、ブロックチェーン関連の開発にも用いられています。 そしてPythonは一つの動作を起こすための記述方法が基本的に一つであるため、誰が書いても似たようなコードになるという特徴もあります。 インスタンス インスタンスとは処理を実行できる状態のデータ構造を意味する言葉です。 そしてメインメモリ上で展開されることを前提としており、プログラムなどがデータ構造の中には含まれています。 クラス定義に基づいていることも要素の一つですが、インスタンスはオブジェクトの一種でもあります。 object オブジェクト指向ではプログラムなどを含むデータの集合体をobjectと言います。 そしてobjectにはプロパティや属性などの固有のデータだけでなく、外部からのメッセージを受けて実行されるメソッドが含まれています。 プロパティ プロパティとはobjectが持っている設定や属性などの情報を指す言葉です。 オブジェクト指向ではobjectのメソッドは外部から呼び出されますが、内部的な動作としてはプロパティが変換機能を有しています。 メソッド メソッドとはオブジェクト指向におけるobjectに属している操作などを指す言葉。 メソッドには処理だけでなく、通信プロトコルの要求の種類も含まれます。 またobjectにはデータとデータに対する処理に関するプログラムが含まれていますが、これらはカプセル化されて定義されています。 このカプセル化された要素のうち、データに対する処理に関するプログラムもメソッドの意味に含まれます。 カプセル化 カプセル化とは、オブジェクト指向におけるobjectを一つの単位にまとめることです。 まとめられる内容は複数のデータと、データに対する操作です。 オブジェクト指向におけるobjectがカプセル化されることはobject内部の変更が外部のプログラムに対する影響を防ぐことにもつながります。 クラス（class） オブジェクト指向におけるクラスとは、クラスベースのオブジェクト指向プログラミングのobjectの雛形を意味する言葉。 クラスはプログラムが実行される際に実体化してデータの操作などを行います。 またクラスのプログラムが実行化される際は、インスタンスとして実体化されます。 継承 継承とは、オブジェクト指向におけるクラスに一部の機能を追加、変更して別のクラスを作成することです。 継承をすることはゼロからプログラムを作るのではなく既存のクラスを利用してすみやかに新しいクラスを作成することができます。 継承はクラスベースのオブジェクト指向で開発するなら、開発をすみやかに進めるために欠かせない操作でもあります。 ライブラリ ライブラリとは単体では実行することができないプログラムの集合を指す言葉。 オブジェクトコードの集合がライブラリと呼ばれる場合もあり、汎用性が高い機能がライブラリとされていることが少なくありません。 ライブラリは複数のプログラムが集められたファイルでもあります。 オブジェクト指向言語 オブジェクト指向言語とは、プログラム言語の分類の一つであり、JavaやC++、Pythonなどが含まれています。 またオブジェクト指向言語はオブジェクト指向的な言語であることを意味しており、操作対象に重点を置いているという特徴があります。 def（デフ） defとはPythonでプログラムを記述する際に、関数を定義することを意味しています。 関数を利用すれば関数で定義づけした処理を実行できるため、オブジェクト指向を理解するためには欠かせない概念だといえるでしょう。 関数を利用しなければ、ソースコードはどうしても多くなってしまうものです。 Pythonでオブジェクト指向の理解を目指すなら、defを活用したプログラミングについても学ぶことが大切です。 インスタンス変数 インスタンス変数とはオブジェクト指向が持っている情報を格納するために利用される変数。 インスタンス変数は「@」を用いて記述しますが、メソッドで定義した情報を、メソッドをまたいだ箇所でも利用できるという特徴があります。 Pythonでオブジェクト指向を学ぶなら、理解しておきたい操作の一つです。 まとめ オブジェクト指向とは、ある特定のモノ（class）とモノ（class）を定義することが大前提ですが、さらにその関係性まで定義します。 このような定義づけは小規模なシステム開発ではそこまで重要ではありませんが、開発の規模が大きくなるにしたがってその重要性は増していきます。 業務で大規模なシステム開発に携わるなら、オブジェクト指向の理解は欠かせません。 またPythonはオブジェクト指向言語の中でも比較的初心者が学びやすいプログラム言語でもあります。 これからオブジェクト指向を学ぶなら、まずはPythonによる基本的なプログラミングから学んでみてはいかがでしょうか。 参考:Python Japan テクフリでフリーランス案件を探してみる

2020年春の情報処理技術者試験が新型コロナウィルスの影響を受けて中止になる、という衝撃発表がありましたが、情報処理技術者試験以外にも様々なIT業界関係者、ITエンジニア向け資格試験が存在します。 今回は、ブログ・コンテンツ管理システム（CMS）としてよく使われるWordpressの開発言語としても知られる『PHP』のスキルを認定するPHP技術者認定試験について、見ていきたいと思います。 テクフリでフリーランス案件を探してみる PHP技術者認定試験とは 冒頭でも書いた通り、PHP技術者認定試験とはWeb開発を得意とするプログラミング言語であるPHPの知識・スキルを試される資格試験です。実施団体は2011年に設立されたPHP技術者認定機構という日本の社団法人です。 社団法人というと、少し胡散臭さを感じる方もいるかもしれません。しかし、協賛には、技術解説書で有名なオライリーメディアの日本法人である、オライリー・ジャパン、インターネットサービスプロバイダー（ISP）のニフティ、日本マイクロソフト、そしてNTTコミュニケーションズといった大手企業が名前を並べています。まっとうな団体だと言えるでしょう。 PHP技術者認定試験の中身を見ていくと、2020年3月現在、「初級試験」「上級試験/準上級試験」の二つの試験が行われています。いずれも、CBT（Computer Based Testing）方式のため、基本的には、年中いつでも受験可能です。 ※CBT方式とは、指定された試験会場のパソコンを使って試験を受ける方式です。情報処理技術者試験のITパスポートと同じ受験方法というと、イメージが湧きやすい方もいるかもしれません。 「上級試験/準上級試験」は7割以上の得点で上級、5割以上7割未満の得点で準上級という風に点数に応じて、認定される方式です。 さらにいうと、9割以上得点したうえで、所定の文章（論文）を添えて、PHP技術者認定機構に申請すると、「PHP 技術者認定ウィザード」の選考対象になります。提出された論文は、他の上級試験/準上級試験合格者に展開・有効性に関する投票が行われ、肯定的な投票結果が一定数を超えると、ウィザードの資格を取得することができるようになります。 PHP技術者認定試験の難易度 試験の難易度ですが、初級試験から順番に見ていきましょう。 初級試験 初級試験は学生やWebデザイナー、新人プログラマーなど、初学者を主な対象としており、それほど難しくありません。認定教材である、オライリー社の『はじめてのPHP』からの素直な出題も多く、運営団体である、PHP技術者認定機構も、独学者の合格率は75％、認定スクール受講生の合格率は85％、という数値を一つの目安としています。 上級試験/準上級試験 上級試験/準上級試験は3年以上の実務経験のある、一人前のPHPプログラマーを対象にしています。そのため、初級試験から、一気に難易度が上がります。 実は準上級試験という区分が生まれたのは、2015年からで、それまでは上級試験と初級試験しかありませんでした。この二つの試験のレベル差があまりに大きかったため、準上級試験という“ギャップを埋める区分”ができたと言われています。 ウィザード ウィザード取得者は年に2、3人しかいません。論文の内容がウィザードと認定する水準に満たしていないという理由で合格者がいない年度、さらに、そもそも、応募者0人という年度すらあります。 PHPというプログラミング言語でソースコードが書ける、ということだけでなく『PHPの発展に貢献できる知識と発想力を持つこと』（PHP技術者認定機構HPから引用）が求められるのです。 PHP技術者認定試験の勉強方法 基本的には初級試験であっても上級試験/準上級試験であっても、主教材を読み込んで、記載されているスキル・テクニックを理解し頭に入れたうえで、実際に自分でコーディングして、身に着ける流れとなります。 なお、主教材は初級試験の場合はオライリー社の『はじめてのPHP』、上級試験/準上級試験は『プログラミングPHP』（どちらもオライリー社の出版物）となります。 ちなみに、どちらも定価がそれなりにするため、ブックオフなどで中古本を買っても良いですが、“版”には気を付けてください。例えば、『プログラミングPHP』は2020年時点の最新版は2014年リリースの第三版です。2007年に発売された第二版から、いくつか記載が変わっています。 なお、学習時間ですが、初級試験はまったくの初学者の場合1～3か月、3年程度の経験者の場合、１日～1週間程度の学習を行って受験する方が多いようです。やはり、初学者の場合、最初から、ソースコードを書く感覚がつかめる人と、そうでない人で、学習時間に差がついてしまいます。 上級試験/準上級試験は上でもご紹介した通り、一気に難易度が上がるため、3年程度の経験者でも、1～3か月程度、時間数にすると、50時間～150時間程度の学習を行っている方が多いようです。 PHP技術者認定試験は転職で有利なのか 転職活動時、履歴書の資格欄が埋まっていないより、埋まっている方が良いに決まっています。 繰り返しになりますが、特にPHP技術者認定試験の上級・ウィザードは難関資格です。PHPの利用頻度が高い会社・現場への応募の際は、非常に効果のある資格だと言えます。 また、PHP自体、Webサイト開発案件で非常にニーズの高いプログラミング言語の一つです。求人件数も安定しています。 初級試験についても、IT業界で働きたいと考えている方が、自己アピールのために取得するのに“丁度良い資格”だと思います。 初学者の自己研鑽という意味でも、良い資格です。情報処理技術者試験と比較して、ITパスポートより難しく、基本情報処理技術者試験よりも簡単で、しかも、今後のITエンジニア人生で必須となるコーディングスキルを身に着けられる資格試験です。 そうしたことを勘案すると、PHP技術者認定試験は、転職で有利となる資格試験の一つと言って、間違いありません。 PHP技術者認定試験の必要性 上記の通り、PHP技術者認定試験の取得にはメリットがありますが、正直ベースでいえば、必須の資格という訳ではありません。 もっというと、PHP技術者認定試験を取得していないからと言って、困る場面、不利になる場面はあまりない、というのが現実です。 PHP技術者認定試験を持っていなくても、PHPを巧みに操れるプログラマーはたくさんいます。そもそも、PHP技術者認定試験は2012年開始と歴史が浅いです。受験者数も限られています。「他の応募者はPHP技術者認定試験を取得していたのに、自分だけ取得しておらず、書類落ちになった」という状況は、まずあり得ません。 PHP技術者認定機構は怪しい社団法人ではないことは、すでにご紹介しましたが、やはり、国家試験である情報処理技術者試験や、MicrosoftやAWS、ORACLEなどの大手ベンダーが実施する各種ベンダー資格や、海外でも実施されている、LPIC やPMPなどよりも、転職市場で“格の低い資格”なのも事実です。 まとめ PHP技術者認定試験に限らずですが、資格試験に合格するために学習した過程は一生の財産になります。また、自分でどれだけ「私は優秀なPHPプログラマーだ」と言ったところで、見せられる成果がなければ、意味がありません。 すでにお伝えした通り、PHP技術者認定試験は必須という訳ではありません。しかし、PHPに関わっているエンジニア、これから関わりたいと考えている人たちは、一度、受験しておいた方が良い資格試験なのは間違いありません。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

PHPを勉強したいと思うものの、PHPで何が作れるのか分からないという方は多いのではないでしょうか。プログラミング言語によって開発できるものは異なります。どの開発分野に参入したいかによって、学ぶべき言語は変わるので注意が必要です。 本記事ではPHPでできることについて解説します。また、初心者がPHPを習得するポイントについてもまとめました。本記事を読むことでPHPを学ぶべきか判断できるようになります。PHPに興味がある方はぜひお読みください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる PHPとは PHPは動的なプログラミング言語の1つです。特にWebアプリ開発で多く使われていることで知られています。PHPは「コードをHTMLに埋め込んで書ける」という他言語にはない特徴を持っており、実務で多く使われている理由の1つです。 また、PHPは習得が比較的簡単であることでも知られています。他言語に比べて文法がシンプルなうえに開発環境も整えやすく、学習ハードルが低いです。加えて、優秀なPHPフレームワークも多く、効率的にWebアプリを構築できます。 PHPでできること PHPはさまざまな用途で使うことが可能な言語です。特に次の4つの分野ではPHPが使われることが多いでしょう。これらの開発に関わりたい方にはPHPはおすすめです。 Webアプリの構築 WordPress開発 問い合わせフォームの実装 データベースとの連携 それぞれについて、さらに詳しく解説していきます。 Webアプリの構築 PHPはWebアプリ開発でもっとも使われているプログラミング言語です。WebアプリとはECサイトやSNS、動画配信サービスといった、インターネットに接続した状態でWebブラウザから使えるアプリのことです。Facebookの開発にも、PHPが使われています。 スマホの普及によってWebアプリは人々にとってより身近なものになっており、従来より利便性に優れたWebアプリが求められています。PHPは学習コストが低いため、多くの人材を開発に参加させることが可能です。加えて、ソースコードの修正も素早く行うことができます。そのためPHPはWebアプリ開発と相性が良いのです。 また、PHPにはWebアプリ開発に使えるフレームワークが多くあります。フレームワークを使うことで、Webアプリで必ず使われる機能（ログイン画面、会員登録画面など）を1から開発する必要がなくなり、開発効率を高めることが可能です。PHPでWebアプリ開発を行いたいなら、PHPフレームワークもあわせて習得しておくといいでしょう。 WordPress開発 PHPはWordPress開発も行うことが可能です。WordPress本体をはじめ、テーマやプラグインなどはPHPによって作られています。WordPressはブログやWebサイトを構築する際に多く使われています。WordPressを使えばHTML・CSSを覚えなくても構築が可能です。 PHPによるWordPress開発の需要も高い傾向があります。WordPress開発に参入したい方も、PHPを学ぶことをおすすめします。 問い合わせフォームの実装 PHPは問い合わせフォームの実装も可能です。問い合わせフォームとは、ユーザーが質問や意見をサイト管理者に送ることができるフォームのことです。HTML・CSSだけでも問い合わせフォームの見た目は作成することが可能ですが、ユーザーが入力した内容をチェックしたり、入力内容を管理者のメールに送ったりするのにはPHPが必要となります。 データベースとの連携 PHPはデータベース管理システムとの連携も可能です。データベースとは後で追加・修正・削除などを操作がしやすいように、まとめられたデータの集合群を指します。そして、データベースを管理するためのシステムをデータベース管理システムと呼び、MySQLやSQLiteなどが該当します。 PHPからMySQLやSQLiteにアクセスすることができ、そのままデータベースを操作することが可能です。Webアプリや社内システムでは、ユーザー情報や商品情報を保持するために データベースが多く使われています。そのため、PHPでこういった開発を行いたいなら、データベースとの連携方法も抑えておいた方がいいでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる PHPができないこと PHPは万能な言語というわけでもなく、PHPができないこともいくつかあります。特に次の2つの分野でPHPが使えない点は注意が必要です。 フロントエンド開発 スマホアプリの開発 これらの分野でPHPが使えると勘違いしてしまう方は多くいます。なぜこれらの分野でPHPが使えないのか、1つずつ詳しく解説しましょう。 フロントエンド開発 PHPはフロントエンド開発には使うことができません。フロントエンド開発では、Webブラウザ上で動くプログラムの処理を実装します。ChromeなどのWebブラウザには、JavaScriptというプログラミング言語を実行するための環境があらかじめ組み込まれています。そのため、フロントエンド開発ではJavaScriptが用いられることが大半であり、PHPが使われることはありません。 Webアプリ開発ではフロントエンド側でJavaScript、サーバーサイド側でPHPなどの言語が使われます。Webアプリ開発を行いたい方は、この点に気をつける必要があります。 スマホアプリの開発 PHPはスマホアプリ開発にもほとんど使われることはありません。スマホは現在AndroidとiPhoneの2種類が主流ですが、Androidアプリ開発ではKotlinやJava、iPhoneアプリ開発ではSwiftなどの言語が使われることが多いです。スマホアプリ開発に携わりたい方は、このような言語を最初に学ぶ方が近道でしょう。 PHPの将来性 PHPは、プログラミング言語の中でも人気が高いです。とはいえ、PHPが今後も開発現場で使われていくのか気になる方も多いかと思います。結論としては、PHPは今後しばらく使われ続ける可能性が高いです。 最近のWebアプリ開発の分野では、Pythonの人気が高まっています。Pythonはソースコードの可読性が高いうえに、機械学習ライブラリが豊富なため人工知能を搭載したアプリを作りやすいのが魅力的です。 フリーランスエージェントのテクフリでは、PHPの案件数は1,223件でPythonは946件（2023年6月時点）となっており、pythonと同様にPHPの案件数は多いです。また、万が一PHPの需要が今後減ってしまったとしても、そこまで不安視する必要はありません。PHPを通じて得たスキルは他のプログラミング言語を学ぶ際にも活かせるためです。PHPを習得した人なら、他言語を学ぶのにさほど時間はかからないでしょう。 初心者がPHPを習得するポイント ここまでお読み頂いた方の中には、PHPを1から勉強する方も多いでしょう。そこで、初心者がPHPを習得するポイントについて解説します。ポイントは次の3つです。 簡単なWebアプリを作成してみる プログラミング学習サイトを利用する プログラミングスクールを利用する 一つひとつのポイントについて詳しく解説していきます。 簡単なWebアプリを作成してみる PHPを学びたいなら、簡単なWebアプリを自分で作成してみることをおすすめします。1からWebアプリを作成することで、実践的なスキルを身につけることが可能です。例えば、後で改良しやすいようにプログラムを組み立てる手法などを習得できます。PHPエンジニアとして活躍するには、こういったスキルも必要になるでしょう。また、HTML・CSSやMySQLといった周辺スキルも理解できます。 加えて、作成したWebアプリは転職時にポートフォリオとして活用することが可能です。ポートフォリオを提出することで、どの程度スキルがあるのか採用担当者がイメージしやすくなり、採用される確率を高められます。 プログラミング学習サイトを利用する 1からPHPを学ぶ方はプログラミング学習サイトを利用するのがおすすめです。例えばProgateやドットインストールといった学習サイトは特に教材が充実しています。学習サイトは月額1,000円程度で利用できるため、手軽に学習できるのがメリットです。また、教材の難易度が低めであり、分かりやすく噛み砕いて要点を説明してくれるため、初心者でも挫折せずに学習を進められます。 プログラミングスクールを利用する 独学が難しいと感じる方はプログラミングスクールを利用するのもおすすめです。プログラミングスクールに入会すれば、講師の方が学習サポートをしてくれます。効率的な学習カリキュラムを立ててくれますし、勉強していて分からない点は質問すればいつでも教えてくれます。また、最近ではオンラインのスクールが主流になってきているため、現職が忙しい方でも活用しやすいというのもメリットです。受講料はかかりますが、本格的にPHPを学びたい方はスクールの活用も視野に入れてみるといいでしょう。 PHPエンジニアの年収 参考：PHPの案件・求人情報 | フリーランスエンジニアの案件・求人なら【テクフリ】 PHPエンジニアの年収について解説します。フリーランスエージェントであるテクフリのPHP案件・求人の月額単価相場のデータを見てみましょう。PHP案件・求人の平均月額単価は76.8万円となっており、年収に単純換算すると約922万円です。 これはあくまでフリーランスエンジニアに限定したデータではあります。ただ、年収922万円というのは非常に高く、PHPエンジニア全体の年収もそれなりに高いことが予想されます。「エンジニアに転職して年収を上げたい」という方にもPHPはおすすめです。 PHPの案件情報 テクフリではPHP案件を豊富に取り扱っております。 求められるスキルや単価感などについて、ぜひご確認くださいませ。 PHP案件を探してみる まとめ 本記事ではPHPでできることについて解説しました。PHPはどういった開発分野で使われているのか、逆にどういった分野では活用が難しいのか、お分かりいただけたかと思います。PHPは特にWebアプリ開発の分野で活躍している言語です。Pythonなどの人気言語よりも現状案件数が多く、平均単価も高めであるため、これからPHPを学ぶのはおすすめできます。 PHPを1から習得する方は、まずは学習サイトを使ってみるのが良いでしょう。学習サイトを使ってみて独学が難しいと判断した場合は、プログラミングスクールの活用も視野に入れましょう。また、ある程度基礎文法をマスターしたら、実際にPHPでWebアプリや簡単なツールを作ってみるのも有意義な勉強になります。 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