自分に合った働き方ができ、うまくいけば収入が高くなるなどのプラスのイメージを持たれる事が多いフリーランスというワークスタイル。さまざまなメリットが多く存在する一方で、多くの人が不安や悩みを抱えているのも事実です。 今回は、そんなフリーランスのつらいこと・大変なこと、また改善方法をまとめました。これからフリーランスとして働こうとしている方だけでなく、もうすでに働かれている方や、興味がある方々がフリーランスの理解を深めるため、少しでもお役に立てたら幸いです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる フリーランスのつらいところ・大変なところ選 フリーランス初期は収入が低くなりやすい フリーランスとして働くことで、自分自身で仕事量やペースを調整する事ができます。その反面、仕事量に関係なく安定して収入が得られる会社員とは違い、フリーランスでは仕事量によって収入が変化するため、収入が不安定になります。 また、発注者は一定水準以上の成果を確保するために、経験や実績によって受注者を判断する可能性が高くなります。そのため、発注者はフリーランスを始めたばかりの人ではなく、経験や実績が豊富な人を選びます。その結果、まだ経験や実績がないフリーランス初期段階では仕事を獲得する事が難しくなり、収入が安定しないだけでなく、低くなりやすいです。 自身で営業をしないといけない 企業に所属している場合、基本的に与えられた仕事を担当するため、営業職でない限り自分自身で営業をする必要が有りません。しかし、フリーランスでは業務内容に関わらず全ての仕事において自ら仕事を獲得する必要があります。 また、仕事を獲得するには、発注者に自分の強みをアピールする必要があります。さらに、仕事の単価や納期なども自分自身で交渉しなければいけません。 そのため、コミュニケーション力やプレゼン力がなく、営業や交渉が苦手な方には非常に難しく、つらいと感じるポイントになるかもしれません。 スキルがあっても営業ができなければ仕事を獲得できないため、フリーランスにおいて営業力は最も重要であると言えるでしょう。 税金などの手続きが億劫 フリーランスでは企業に勤めている場合とは違い、企業の中で経理や総務が行っている経費の計算や確定申告などの税処理を自ら行う必要が有ります。 経費や収入の計算・領収書の管理や税処理は専門的知識を必要とするため、経験や知識がない人には非常に難しく、大変になるかもしれません。 専門業者に委託したり、税処理のソフトウエアを使うこともできますが、費用や時間がかかります。 失業保険などの保障がない フリーランスでは、雇用契約を結ぶのではなく業務委託で働いている人が多いく、その場合失業保険がありません。失業保険があれば失業した場合でも再就職先を探す間の生活費に当てることができます。しかし、仕事や収入が安定していないフリーランスにとって、失業保険がないことは、万が一失業した場合の生活費がないなど、非常に大変になる可能性が有ります。 また、フリーランスの方は国民年金を払っているものの、定年退職がないため、企業年金や退職金が有りません。多くのフリーランスの方が、「あと何年働く事ができるのか」や「十分な貯金ができるか」などの仕事や退職後の不安を抱えています。 孤独になりやすい フリーランスでは、基本的にリモートで働く事ができ、一人で仕事を完結できます。そのため、自分のペースで自由気ままに働く事ができますが、他の人と関係が築きにくくなります。 また、わからないことや相談したいことがあっても誰かに聞くことは難しく、自分一人で解決する必要があります。 そのため、物理的にも精神的にも人とのつながりを感じる事が難しく、孤独になりやすい傾向にあります。 クレジットカード作成やローンが難しい クレジットカード会社やローン会社は貸したお金をしっかりと返してもらう必要があるため、カード作成やローンを貸す前に収入が安定していて期限通りに支払いされるかどうかの審査を行います。 前述したように、仕事量によって収入が変化するフリーランスでは収入を安定させることが難しいため、審査が通りにくく、クレジットカードの作成やローンを借りることが難しくなっています。 仕事が急に0になることがある 正社員は簡単に解雇されることはなく、万が一された場合でも失業保険や退職金などのさまざまな保証があります。 フリーランスの場合、発注者はフリーランスに対し、一定水準以上の仕事を要求します。もし仕事の成果がその水準に達していない場合、すぐに契約が打ち切られる可能性が有り、急に仕事が０になることがあります。前述したように、フリーランスには失業保険などの制度がないため、仕事が０になることは非常に深刻です。 そのため、多くのフリーランスは複数の仕事を受注し、急に仕事が０になる事がないようにしています。 テクフリでフリーランス案件を探してみる フリーランスがつらい時の克服方法 ここまで、フリーランスとしてのワークスタイルのつらいこと・大変なことを説明してきました。しかし、このような悩みを改善する事で、より一層フリーランスとして働きやすくなります。ここからは、フリーランスとして働きやすくするための改善方法を紹介していきます。 エージェントを活用する方法もある 自ら仕事を獲得するのが難しい場合はエージェントを活用できます。 フリーランスのエージェントは案件を紹介してくれるだけでなく、契約の締結まで代わりに行ってくれます。 手数料がかかりますが、自ら営業をする必要がなくなるので、自分の業務に専念する事ができます。 営業が苦手な方や本業務に集中したい方は利用して見ても良いかもしれません。 フリーランス専用の福利厚生サービスが充実してきている 近年では、クラウドソーシングサービス業者や福利厚生代行会社などによってフリーランスのための福利厚生サービスが充実してきています。 具体的なサービスとしては、保険や確定申告の相談だけでなく、スキルを上げるためのセミナーや勉強会、食事券や失業保険など多岐にわたっています。 多くの会社がさまざまな種類のサービスを出しているため、自分の働き方にあったサービスを探す事が重要になっています。 リモートではなく常駐という手段もある フリーランスとして働きたいけど一人で働くのは不安な方は、リモートではなく常駐という働き方も有ります。 常駐とは、派遣社員のように発注者の職場で働くことを言います。 常駐として働くことで、随時発注先とコミュニケーションが取る事ができ、スムーズに仕事を進める事ができるため孤独感を感じる事が少ないかもしれません。しかし、発注者は即戦力を求めているため、実力と経験が求められます。また、常駐先の従業員とも良好な関係を築く必要があるため、コミュニケーション力が求められます。 常駐として働くスキルがありコミュニケーション力がある方には、企業の方やフリーランスの方とのコネクションが増やす事ができ、より一層情報共有や仕事の獲得をしやすくする事ができます。 まとめ 説明させていただいたように、フリーランスとして働くことは良いことばかりではなく、つらいことや大変な事が多く存在します。しかし、改善方法も多く存在することも説明させていただきました。実際に、多くのフリーランスの方がつらい経験を乗りこえ、自由なワークスタイルや高い収入を獲得しています。この記事を通して、フリーランス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

IT業界でよく混同されがちな働き方として、「SES」と「派遣」があります。どちらもよく似た契約形態ですが、さまざまな点で違いがあります。それぞれのメリット・デメリットをしっかりと理解して、自分にとって最適な働き方を選ぶことがキャリアアップにつながっていきます。 そこで今回の記事では、SESと派遣の違いと得られる年収、そしてそれぞれの働き方のメリット・デメリットについて詳しくお伝えしていきます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる SESと派遣の違いとは SESとは「システム・エンジニアリング・サービス（System Engineering Service）」の頭文字をとったもので、IT業界ではエンジニアやプログラマーの働き方の一種として使われる言葉です。 SES企業に在籍するエンジニアが、クライアント企業に出向いて常駐し、働くことが大きな特徴です。自社で抱えているエンジニアを派遣して、その対価として売上を得るという意味では、派遣と同じような契約だと思われるかもしれません。 しかしSESと派遣とでは、一点だけ非常に大きな違いが存在しています。 それは「誰がエンジニアに指示を出すか」という点です。 派遣の場合は、派遣スタッフであるエンジニアは派遣会社ではなく、勤務先の担当者から指示を受けて働くことになります。一方でSESの場合は、勤務先の担当者が指示を出すことは認められておらず、派遣元であるSES企業が指示を出すことになっています。 SESでは派遣元の会社が仕事の指示を出す 派遣では派遣先の会社が仕事の指示を出す まとめると上記のようになります。したがって、SES契約として派遣されているエンジニアが、仮に勤務先の企業で「そっちじゃなくてこれをやってください」といわれたとしたら、契約違反にあたるということになります。 SESと派遣の平均年収 続いて気になるのは、SESと派遣、どちらの契約で働いたほうが稼げるのか、という点でしょう。 おおまかな傾向としては、SESよりも派遣のほうが得られる平均年収は高くなることが多くなります。というのも、派遣業は登録が必要な一方、SESは登録なしで行える事業形態のため、派遣会社のほうが待遇が手厚くなっている場合が多いからです。相対的に見ると、どうしてもSESのほうがブラック企業が多くなってしまい、平均年収を押し下げる要因となっています。 具体的な数字としては、SESとして働くエンジニアの年収は約350〜750万円ほど。派遣エンジニアはこれよりももう少し高い給料水準となります。ですので、より多く稼ぎたいと考える場合には、SESよりも派遣として働くほうが賢明といえます。 ただし、個々の案件や派遣会社によって報酬が大きく変わるのも事実です。場合によっては、派遣よりも高い報酬が設定されているSES契約の案件も存在します。「SESだから稼げない」「派遣だから稼げる」というわけでもないので、あくまでも目安程度に知っておきましょう。 SESのメリットとデメリット 次に、SESのメリット・デメリットについてもみていきましょう。 メリット 長時間労働と無縁 まずSESの大きなメリットとして、仕事の指示はSES企業が出すために、勤務先の企業の要望を聞く必要がないという点です。SESは派遣とは異なり、勤務先で急に仕事内容が変更されたりするリスクがありません。 SES企業がしっかりとしたホワイト企業だったとしたら、派遣先がどんなにブラックな職場であっても契約で守られることになります。長時間労働とも無縁で、休日出勤もする必要がなくなります。プライベートな時間をしっかりと確保し、スキルアップや趣味のためにあてることも可能です。 また、SESにも派遣にも共通するメリットではありますが、時間給で働けることも大きなメリットになります。SESや派遣と似たような契約として「請負」というものがありますが、請負契約の場合は時間給ではなく、成果物への対価として報酬が支払われます。 仮に請負契約で仕事を進めていたが、なんらかのトラブルで成果物の納品が困難になったとしたら、報酬はゼロになるわけです。その点、時給○○○○円と決められた単価で作業することで報酬が得られるSESや派遣は、安定して稼ぎたい人に適した働き方となるのです。 SES契約には、メリットもあればデメリットもあります。 デメリット 会社への帰属意識が薄れる 具体的には、ほかの雇用形態と比べると報酬水準が低めになってしまう点です。SESの時給は派遣と比べると割安に設定されていることが多いため、どんどん稼ぎたいという人にはあまり向かない働き方になります。 SESは派遣と混同されやすい働き方であることから、SESについてしっかりとした知識をもった人はあまり多くありません。派遣業の登録なしでも事業を展開することができるため、法的にグレーな会社も一定数存在します。 もしもグレーな会社、ブラックな会社に出会ってしまうと、過酷な労働環境のせいで心身を消耗してしまったり、貴重な時間をムダにしてしまったりする可能性がある点に注意が必要です。 派遣と共通するデメリットとして、会社への帰属意識が薄れるという点も注意が必要です。SESや派遣として働いていれば、派遣元の企業へ足を運ぶ機会はほとんどなくなります。かといって1つの勤務先で長く働くこともないため、「自分はどこの会社の社員なのか？」と悩んでしまう可能性が出てきます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 派遣のメリットとデメリット メリット：報酬水準が高い 一方で派遣エンジニアとして働く場合には、指揮系統が明確で仕事に迷うことがない点がメリットになります。SESは勤務先と指示を受ける会社が別々になっており、人によってはややこしく感じられる働き方です。 派遣の場合は、勤務先の企業で、勤務先の指示を受けて仕事をすることになりますので、企業間で板挟みになったりトラブルに巻き込まれたりするケースが少なくなります。 また、SESと比べて報酬水準が高めになっていることもメリットです。長い時間働いてしっかり稼ぎたいと考えるなら、派遣エンジニアとして働くほうが賢明です。 SESにも共通することですが、派遣は正社員と比べて働き方の自由度が高く、勤務先や仕事内容をある程度自由に決められる側面があります。さまざまな職場を渡り歩いて、広い経験を積めることも大きなメリットでしょう。 デメリット：キャリアを積み上げるのが難しい その反面、職場が変わるたびに勤務先の雰囲気や働き方に適応しなければいけないストレスが発生します。1つの会社でじっくりと働く場合に比べて、キャリアを積み上げていくことができない点もデメリットに数えられるでしょう。 プロジェクトの途中で職場を変えざるをえなくなってしまい、完成が見届けられないというケースもよくあります。期間が満了すればそこで働き続けることはできなくなってしまうため、やりがいを重視する人にはあまり向かない働き方となります。 まとめ：自分に適した方を選ぶ SESと派遣は、よく似た雇用形態ですが仕事の指示を誰が出すかという点において大きな違いがあります。報酬水準はSESよりも派遣のほうが上で、明確な指示のもとで働けるという意味では派遣のほうが働きやすいと感じられるかもしれません。 一方で、勤務先の要望を聞く必要がなくマイペースに仕事に取り組める点が、SESの大きなメリットになっています。どちらの働き方が自分に適しているのかをじっくり見極めて、最適な場所で働けるように意識してみましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

SESの退職は要注意？実際のトラブル例 基本的な退職のルールは就業の際に同意した就業規則に基づいており、就業規則は一般的には労働基準法など法律の範囲内で定められています。 しかしSESの退職ではそういった契約があるにも関わらず退職をしたくてもさせてもらえない、または退職届けを受け取ってもらえないなどのトラブルが多きるケースは少なくありません。 ではSESの退職ではどのようなトラブルが起こる可能性があるのか、実例をもとに見ていきましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 退職までの期間を延ばされる 一般的な労働契約の場合、退職希望は一ヶ月前もしくは期間の定めがなければ民法で２週間前が義務づけられています。 これはつまり少なくとも前月に翌月末の退職を申し出れば退職できるということでもあります。 しかしSESの退職では「現場が人手不足で困っている」、「クライアントから契約求められている人員を見たせなくなる」など企業側の都合で退職の期間を延ばされるケースが少なくありません。 もちろん人員に余裕がある場合や繁忙期が短い現場であれば、上記のようなケースには当てはまらない可能性が高くなります。 その一方で常に人手が不足しているような案件では退職の期間を延ばされる、もしくは退職日について交渉されるなどのトラブルに巻き込まれる可能性があるといえるでしょう。 参考e-Gov「民法」 有給休暇を使わせてもらえない 有給休暇は2019年か取得が義務化されたこともあり、労働者の権利でもあります。 しかしSESの退職の際に有給休暇の取得希望について話をすると取得させてもらえないケースもあります。 2019年以降は「働き方改革を推進するための関係法律の整備に関する法律」があるためあからさまな有給休暇の取得拒否は減ることが期待できますが、有給休暇が取得できないトラブルは一般的にSESの退職以外でも起こりうる話です。 こういったトラブルに巻き込まれないためには普段から有給休暇を取得しておく、または管理者と良好な関係を築くなどの対策も有用な手段の一つです。 厚生労働省「年５日の年次有給休暇の確実な取得わかりやすい解説」 損害賠償の請求をにおわせてくる ホワイト企業やある程度の規模のSESの退職では起こりえない話ですが、ブラックな現場や企業の場合は損害賠償の請求をにおわせてくるケースがあります。 基本的に労働者として労働契約を結んでいる場合は、損害賠償の請求は企業側の退職引き留めの交渉カードであり実際はにおわせてくる程度で終わる可能性もあります。 しかしフリーランスや個人事業主として個別に契約書を締結している場合は、契約内容によっては損害賠償の請求まで話が進む可能性はゼロではありません。 いずれにせよ損害賠償の請求など大きなトラブルに発展しそうな場合は早めに弁護士や労働基準監督署など専門的な期間に相談することをおすすめします。 トラブルに合った際の対処法 SESの退職のトラブルの実例は前述の通りですが、これらのトラブルに巻き込まれた場合は泣き寝入りするのではなくすみやかに対策することが大切です。 スピード感を持って対応することでトラブルを解消できる可能性は高くなるので、できるだけ早めに行動することをおすすめします。 では実際に前述のトラブルに巻き込まれた場合のそれぞれの対処方法について見ていきましょう。 退職期間を延ばされそうになった時の対処法 就業規則や雇用契約書や民法など企業として守るべきルールが守られていないことが確認できた場合は、すみやかに管轄の労働基準監督署に通報しましょう。 もしくは労働基準監督署に連絡することを伝えることで、希望する退職日で対応してもらえる可能性が高くなります。 なぜなら仮に企業が公的な補助を受けている場合、労働基準監督署からの指導が入ることそのものがマイナスの影響を与える可能性があるからです。 つまり労働基準監督署への通報は実際に通報することだけでなく、交渉のカードとしても有用なキーワードとなるのです。 退職期間を延ばされそうになった時はあらかじめ対策を用意しておくことで企業側から言いくるめられるリスクを減らすことができます。 有給休暇を使わせてもらえない場合の対処法 SESの退職で有給休暇を使わせてもらえない場合は、労働局もしくは労働基準監督署に相談しましょう。 個人で企業に交渉するのが難しいと感じた場合は公的機関に相談するのが最も有用な手段です。 特に2019年以降は前述の通り、「働き方改革を推進するための関係法律の整備に関する法律」によって年に5日の有給取得が義務づけられています。 労働基準監督署や労働局に相談することで状況に応じた相談をすることが可能です。 有給休暇取得のための交渉として何をすればいいか分からない場合に相談する機関としても、管轄の地域の労働局と労働基準監督署の連絡先は把握しておくことをおすすめします。 損害賠償の請求をにおわせてきた場合の対処法 SESの退職で損害賠償の請求をにおわせてきた場合の対処法は、状況に応じて対応しましょう。 ただ労働者として雇用されている場合は基本的に前述のケースと同様に労働局や労働基準監督署へ相談することが大切です。 相談することで適切な対応をアドバイスしてもらうことができます。 またフリーランスや個人事業主として契約していて、企業側が交渉のカードとしてにおわせてきている段階なら企業側の要求内容をしっかりと把握することが大切です。 そして弁護士に相談する労力や費用などを考慮して要求に従うべきか、交渉するかを判断しましょう。 いずれにせよ損害賠償は案件によっては大きな金額にもなる可能性も秘めています。 第三者への相談も含めて慎重に対応することをおすすめします。 SESの退職で気をつけること SESの退職ではここまで紹介してきたトラブルに巻き込まれた場合の対策が大切ですが、それ以上にそもそもトラブルとならないように計画的に退職することも大切です。 ではSESの退職で円満に退職するために気をつけるべきことにはどのようなことがあるのか、順番に見ていきましょう。 １～３か月前など早めに退職の話をしておく 余裕を持って退職の話をしておけば、無理な引き留めに合うリスクを減らすことができます。 なぜなら企業側も退職するまでの期間に猶予があることが分かれば、その間に求人広告を掲載する、転職エージェントに依頼するなど採用のための対策ができるからです。 現場で他のエンジニアにかかる負担も減らすことができるので、SESの退職を決めた際は余裕を持って伝えることも検討することをおすすめします。 良好な人間関係を築いておく 管理者や同僚と普段から良好な人間関係を築くことができていればSESの退職でトラブルになる可能性は低くすることができます。 なぜならコミュニケーションが良好であれば退職に適したタイミングなども慎重に見極めることができるからです。 またIT業界でエンジニアとして働いている限り、他の現場で一緒に仕事をすることになる可能性はゼロではありません。 退職するから終わりというわけではないので、SESの退職の際は最後まで良好なコミュニケーションを心掛けましょう。 退職の時期を見極める SESの退職の場合は、退職の時期を見極めることも大切です。 それは例えば一つプロジェクトが終了するタイミング、企業とクライアントの契約更新のタイミング、または繁忙期以外などです。 企業側にとっても負担が少ないタイミングを選んで退職できれば、不要なトラブルに合う可能性も低くなります。 SESの退職で緊急性がない場合は、企業側の都合にも考慮して退職時期を見極めましょう。 SESの退職はトラブルに巻き込まれないように計画的に取り組もう SESの退職のトラブルは参画している案件によっては誰にでも巻き込まれる可能性がある話です。 現在働いている現場が少しでもブラックな雰囲気がある、もしくは他のエンジニアの退職で揉めた噂話などを聞いた場合は、まずはトラブルに巻き込まれないための対応を考えましょう。 トラブルに合った後の対策も大切なのは当然ですが、そもそも退職は円満に退職していた方がエンジニア同士の横のつながりなど将来につながる可能性もあるからです。 SESの退職のトラブルは自分だけは大丈夫と考えている人ほど、トラブルが生じた際の対応に困惑しがちです。 これからSESの退職を検討しているなら、トラブルにならないように計画的に取り組むことをおすすめします。 SESの退職についてよくある質問 SESの退職で気をつけることは？ SESを円満に退職するために、「早めに退職の話をする」「良好な人間関係を築いておく」「退職の時期を見極める」の3点を気をつけるといいでしょう。 トラブルに合った際の対処法は？ SESの退職の際に、「退職期間を伸ばされる」や「有給休暇を使わせてもらえない」などのトラブルが起きるかもしれません。その場合は、「管轄の労働基準監督署に連絡する」、もしくは「労働基準監督署に連絡する旨を伝える」などの対応を取りましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

データサイエンティストとは データサイエンティストとは、膨大なデータ、すなわちビッグデータから、ビジネスに活用できる情報を発掘する技能を持つエンジニアです。 統計学やデータ分析技法などを縦横に駆使しつつ、ビッグデータを扱います。 それらに加え、経営や企画などのビジネススキルから心理学まで、広汎な分野の知識が必要とされます。 データサイエンティストがいなければ、ビッグデータを持っていても宝の持ち腐れになってしまうといえるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる データサイエンティストの年収は？ データサイエンティストには高い技術力や専門スキルが求められます。 現在の状況として、データサイエンティストの供給がその需要を満たせていないため、採用現場では売り手市場が続いています。 平均年収.JPによりますと、データサイエンティストの年収の範囲は440万円から870万円ほどで、平均は655万円とのことです。 雇用形態や職種などによっても差が見られますが、根本的にはやはりその人のデータサイエンティストとしての実力や実績によって差がついていると見るべきでしょう。優秀なデータサイエンティストは企業からの需要も高く、年収も高めです。 参考：データサイエンティストの年収給料|「平均年収.jp」 データサイエンティストに必要なスキル データサイエンティストは、データを解析するだけでなく、そこから得られた知見を実際のビジネスにどのように活かせるかを考えます。したがって、ITや統計に関する高度な知識だけでなく、ビジネスの理解やコミュニケーションスキルなども必須になります。 ITスキル データの収集から分析、レポート作成まで、データサイエンティストとして仕事をするには、分析基盤となる環境の構築や運用のスキルが不可欠です。収集データを扱いやすいようにデータベース環境を構築し、必要なときに随時データを引き出せるように管理しておく必要があります。 また、ログ収集のバッチプログラム作成、BI（Business Intelligence）ツールへのデータ挿入、独自の解析プログラム作成など、コーディングスキルを求められる機会がしばしばあります。多くはデータ整形を行う処理ですので、RubyやPythonのようなスクリプト系の言語を1つ以上習得しておくとよいでしょう。Pythonは機械学習でも使用されます。 そのほかにもExcelやAccessから、HadoopやSQL、MATLABやSASやMinitabまで、各種のデータ分析プログラムも知っておくと役に立つはずです。不正侵入やデータ流出などを起こさないよう、セキュリティに関するITスキルも重要です。 統計スキル データ分析を学ぶ大前提として欠かせないのが、「統計」「確率」「微分積分」などの数学の知識です。高校レベルが最低限、できれば大学レベルであれば望ましいです。データ分析には「統計処理」「回帰分析」「データマイニング」などの多様な分析手法がありますが、こういった手法を手作業で行うのは非常に複雑で大変なため、対応した分析ツールを使用します。 これら分析ツールを単にブラックボックス的に使うのではなく、きちんと仕組みを理解して使うためにも統計やデータ分析の基本知識は必要です。ビッグデータやそのデータ分析の分野は、今もなお発展の真っ最中です。そのため、機械学習やディープラーニング、画像・テキスト・音声分析など、最新の動向の把握も日々怠らないことが大切になってきます。 ビジネスのスキル データサイエンティストは、データの解析結果をもとに仮説を立て、ビジネス課題の改善案を提案したりします。そのため、データ分析スキルに加え、データが対象としているビジネスへの理解が必須です。ここで、ほとんどの管理職は、データサイエンティストほどにはデータ分析分野に精通していません。統計学やデータ分析に関する基礎的知識がない人たちに対しても、分析結果の説明や提案をわかりやすく伝える能力が重要です。 データ分析などの専門用語をひけらかすことによってではなく、提案の中身の価値を伝えることによって、ビジネスへの貢献を示すことのできるコミュニケーション能力が大事です。また、データ分析の際、創造力やある種のビジネスセンスがあると意外な発見ができることがあります。公私問わず幅広い分野に関して興味を持ち、勉強したり経験したりしておくと、物事をさまざまな角度から見るセンスが身につくでしょう。 データサイエンティストに必要な知識を体系的に学びたい場合は、関連する資格の取得してみるのもいいでしょう。データサイエンティストにおすすめの資格はこちらの記事でさらに詳しく解説していきます。 データサイエンティストに役立つ資格6選！ 資格取得のメリットや将来性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 データサイエンティストの仕事内容 データサイエンティストは、ビッグデータの分析結果をもとに、ビジネス課題の解決や改善のための提案を行います。 大量の顧客データ分析を行うことで、顧客の嗜好を分析して新商品開発や現行商品の改善につなげたり、顧客の消費行動の変化を読み取って効果的な販売戦略を打ち出したりするのはその一例です。さらに詳しく見ていきましょう。 データ収集 情報戦はスピードが大切です。まず、業務システムやSNSなどの様々な情報源から、集められるだけデータの収集を行います。収集されるデータの量は膨大になるため、収集する際にも、整理整頓を行う必要があります。統一性のない大量のデータを、より利用しやすいフォーマットへと変換します。 データの分析 収集したデータを、SAS、R、Pythonのようなプログラミング言語によって分析します。必要なデータと不要なデータの取捨選択の見極めも大切になってきます。ここで、データに潜んでいるパターンや秩序を発見したり、ビジネス上の利益に寄与する傾向の特定を行います。統計学やデータ分析だけでなく、ビジネスや人間心理も含めた幅広い知識が求められます。 データサイエンティストの本領発揮と言える仕事ですが、この分析の仕方や分析結果によって、ビジネス課題への対応策も変わってきます。その意味でも非常に重要な仕事のひとつといえます。 レポートの作成 分析結果を表やグラフに整理し、説明や注釈をつけます。専門知識がなくても理解しやすいような形式で、ビジネス課題に対する仮説や提案を含んだレポートを作成します。このようにして、データ分析の手法を用いてビジネス課題を解決に貢献します。IT部門と業務部門とのコミュニケーションであり、コラボレーションともいえるでしょう。 その後、提案が実施されれば、仮説の通りになるかどうか経過を観察します。同時にデータの収集は継続して行い、新たな分析や検証につなげていきます。 データサイエンティストが活躍できる業界 データサイエンティストは現在も様々な分野で必要とされています。ビッグデータを保有する企業や組織は今後も間違いなく増えていくでしょうから、データサイエンティストに対する需要も将来にわたって増えていくことが見込まれます。 データサイエンティストの需要が多い分野といえば、やはりマーケティングの分野でしょう。リアル店舗でもECサイトでも、購入履歴や顧客情報などを組み合わせた解析を行い、それに基づく購入予測を立てることは、競争優位に立つ上で非常に重要です。 さまざまな業界や分野、商品やサービスなどの特性に合わせた適切なデータ解析手法に精通しているデータサイエンティストへの引き合いは多くなりそうです。 データサイエンティストの将来性は？ 企業活動などで収集されたデータがビッグデータとなり、そのビッグデータの活用が広がっていく中、データサイエンティストの活躍の場は急速に拡大しています。現在は、企業などにおけるデータ活用の需要の高まりに対し、データ分析スキルを持った人材の供給が世界的に不足しています。 日本を含む世界各国がその育成を急いでいるように、データサイエンティストは人材不足が懸念されているエンジニア職種であり、非常に高い需要のある職種です。このようなブームともいえる状況の一方で、「データサイエンティストはいずれはAIに置き換わる」などとも言われています。 ただ、データ分析においては人間的な直感や感覚も重要な要素であり、現状のAIではこの点をまだうまく処理することができません。また、データ分析で得られた知見を、わかりやすい表現で伝える必要もあります。AIの進化によってデータサイエンティストが淘汰されてしまう可能性は、将来的にはゼロではないかもしれませんが、しばらくはなさそうです。 まとめ：さまざまな分野で活躍範囲が広がる データサイエンティストの仕事内容や年収などについてご紹介しました。Harvard Business Review誌の2012年10月号では、データサイエンティストは「21世紀で最もセクシーな職業」と表現されました。ビックデータ活用の広がりとともに、データサイエンティストの活躍範囲はこれからもさまざまな分野で広がっていくことが予想されます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

そもそも何を効率化したいのか？ 様々なところで効率化して生産性を上げろ、と言われていますが、プログラミングにおいても効率化を求める声が高まっています。 しかし、肝心の「効率を上げる方法」はあまり紹介されていないように思います。 その理由としては、各社・各部署・各個人でナレッジとして蓄積されるもので、改めて議論されるようなものではない、というのがあるかもしれません。 さらに言えば、効率化のための方法、テクニックを用いて、“人より早く仕事ができること”を自分の武器にしている人もいますし、そうした方法を情報として提供することで飯を食べている人だっています（いわゆるコンサル）。 そうしたことから、知っている人も簡単に教えてくれない、という現実もあるのかもしれません。 さて、前置きが長くなりましたが、今回はプログラミングの効率化について、私が知っている一般的な方法をご紹介いたします。 ところで、効率化とはどういう意味でしょうか？ 単に工数を減らすことを意味しているわけではありませんよね。 工数を減らした分、品質も下げていたら、それは効率化と呼べません。 正解としては“コスト当たりの生産量を上げること”ですが、これには二つの観点があります。 一つ目の観点としては、みなさんが想像しやすい、“単純にかけるコストを下げる”という観点です。 そしてもう一つの方法は“同じコストでより良い成果を出す”ことです。 例えば「大量生産することで、一個当たりの製造コストを下げる」という方法は、一個当たり製造コストという意味では“単純にかけるコストを下げた”ということです。 しかし、同時に同じ製造資金でより多くの個数を作れたという視点に立てば、“同じコストでより良い成果を出せた”ということにもなります。 この2つの観点を軸に「効率化できる対象・タスク」を洗い出し、具体的な対応を計画していくことが重要です。以下では仕事効率化の具体的な例についてご紹介します。 テクフリでフリーランス案件を探してみる マクロで自動化 指定されたセルに値を入力してからマクロ実行ボタンを押すと、入力された値を使ってソースコードが自動で生成されるようなエクセルをツールとして用意しておく方法です。 ロジックは同じですが、パラメーター値が異なるプログラムを大量生成しなくてはならないときによく使われる手法です。 コピー＆ペーストでチマチマ作っていく方法もありますが、何回、何十回とコピー＆ペーストするのも手間がかかりますし、コピー＆ペースト時にミスが発生するリスクがあるため、全量精査が必要になり、非効率です。 一方、マクロ利用であれば、マクロに問題がないという確認を最初に一回すれば、あとは打ち込んだパラメーター値だけの精査になり、効率性が格段に上がります。 プログラミングだけでなく、CLI（キャラクタユーザーインターフェイス）のサーバやネットワーク機器の流し込むようコンフィグ作成でもよく使われる手法です。 チャットツールやメール 会議で集められて、それなりに議論したけれど、結局、なにも決まらなかった、という事態は往々にあります。あるいは、参加者の予定調整に難航して、なかなか開催できず、WBSの進捗、ひいては案件のスケジュールにまで影響を与えてしまう、ということもあります。 さらにひどいのは、議事録などが残っておらず、「この前の会議でどういう結論になったんだっけ？」という話になり、また一から議論し直す、という無駄な会議も少なくありません。こうした問題を避ける手段として、よく使われるのはチャットツールやメーリングリストを使った会議です。 実際にインターネット関連技術の国際標準団体であるIETF(The Internet Engineering Task Force) は年三回の定例の会議を除いて、メーリングリストで議論を進めていくことで有名です。メーリングリストの参加者は誰でも自由に議論ができ、しかも、後からメールのやり取りをたどって、どういった議論がこれまで展開されてきたのかすべて分かるようになっています。 このような進め方で、RFCから始まるIETFが発行する規格の多くは決められてきたのです。一つこの方法で注意しなくていけないのは、「議題の明確化」と「期限感」です。だらだらと続いた挙句、決めなくてはならないことが決まっていなかった、という事態にならないようにだけ注意が必要です。 チャットツール以外にも、必要に応じて効率化ツールを活用するのもいいでしょう。効率化ツールをお探しの方は以下のサイトも参考になりますので、あわせてご覧ください。 参考：SaaS・ITサービスの比較サイトならkyozon GAS GASとは「Google Apps Script」というGoogleのサービスです。 Googleから提供されたGmailやGoogleカレンダーなど様々なサービスを公私で使っている方は多いと思います。 結構使い勝手が良いとは思いますが、「こういう機能があれば良いのに」と思うところもあるのではないでしょうか？ そうしたGoogleの各種サービスへの不満に対する答えとしてGoogleが用意したのが、“欲しい機能をユーザー自身で開発する機能”です。 そして“Googleのサービスに機能を追加するための開発環境”がGASです。 GASを使えば、例えば、Gmailに定期メルマガ配信機能を実装するといった機能強化や、スプレッドシートに入力した予定をGoogleカレンダーに自動反映させるなど、サービス間連携機能を自力開発し実装することが可能です。 ツールに合わせて組織や自分の行動に合わせるのではなく、組織や自分の行動に合わせて、ツールを変化させることができる、というのはストレスを減らして、プログラミングに集中できるようになる、という意味で非常に重要です。 情報共有は対面で プログラミングのタイムロスで最も致命的なものは、ソースコードを作成してからの手戻りではないかと思います。 パラメーターやロジックが変更になっているのを知らなかった、そもそも、その機能は不要になっていたなど、いくつかパターンはありますが、そもそもの原因は、情報連携の不備であることがほとんどです。 つまるところ、どのようにして、「関係するメンバーの認識を同じレベルにするのか」あるいは「関係するメンバーの認識が同じレベルになっているか確認するのか」ですが、結局のところ、対面で確認するのが一番、早いように思います。 メールやチャットあるいは書面回覧の場合、開封・既読があっても、実際のところ“読んでいない”ことも多々ありますし、対面であれば表情などから、理解しているかどうかも、ある程度推測することも可能です。 朝会などメンバーで集まる場のある方は、説明の後、特に影響を受けると思われるメンバーや不安なメンバー（そのようなメンバーがいなければ、ランダムでも良いですが）に、「いま、何の説明を受けた？」と質問して、徹底的に認識を植え付けても良いかもしれません。 休息をとる プログラミングは集中力・気力の仕事であるのは否定できません。 集中力は筋力と同じで、鍛えれば持続力をアップさせることができる反面、使い続けると疲れて消耗してしまいます。 そのため、始業から就業まで、お昼とトイレ以外は席を立たずに画面と睨めっこ、という働き方を否定はしませんが、夕方に間食休憩をとるなど、集中力を維持するための休息を入れることをおススメします。 まとめ：効率化できないか？ と疑問を持とう 今回はプログラミングの仕事の効率化について見ていきましたが、おそらく個人や案件ごとに、効率化できるポイントは異なっているはずです。 効率化において真に重要なのは、「この仕事の進め方は非効率だよね」と問題意識を持てるかどうです。 問題意識をもって事態を管理し、整理すれば、解決法や対策はおのずと簡単に導き出されるものが多いです。 まずは、自分やチームのプログラミングに対する取り組み方を整理することが、効率化の肝といっても過言ではありません。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

IT業界の求人を見ていると、システムエンジニアの求人募集を目にすることは多いのではないでしょうか。昨今、IT業界の中でも、とりわけ、システムエンジニアは人気の職業の一つです。 しかし、システムエンジニアとはどのような人たちを指すのか、業務内容は具体的にどのようなものなのかを理解している人は意外に少ないものです。 この記事では、プログラマとの違いや社内SEとの関係性をはじめとして、具体的な業務内容や求められるスキルについて説明していきます。 意外にも自分に向いているという発見が得られるかもしれません。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 システムエンジニア（SE）とは システムエンジニアとは クライアントからの要求に応じて、ソフトウェアの仕様書を作成したり、プログラムを書いたりする職業のことをシステムエンジニア（SE）と呼びます。 実は、システムエンジニアには明確な言葉の定義はなく、システムエンジニアの業務は一意に決まっていません。 基本的には、クライアントへヒアリングを行い、最適なシステムを設計するまでがシステムエンジニアの業務とされることが多いです。 しかし、場合によっては、自らがプログラミングを行う場合もあります。 プログラマーとの違い プログラマーとは、システムエンジニアの作成した設計書に沿ってプログラミングをする職業のことです。 プログラマーの人たちは、実際にプログラムを書くことがメインの仕事です。 システムエンジニアと比較してどちらが良いというわけではなく、業務内容の違いで区別されます。 よく建築業界で例えられますが、建築業界における「建築士」がシステムエンジニア、「大工」がプログラマーのような関係であると考えるとわかりやすいです。 選択する際は、自分の向き不向きで選択することをおすすめします。 例えば、プログラミングをやりたい人がシステムエンジニアになると、プログラミング以外の業務に追われて理想の業務ができないこともあります。 はたまた、システムの設計がしたければシステムエンジニアを目指した方が良いです。 社内SEとは 自社のシステムを設計したり、運用したりする職業を社内SEと呼びます。 一般にシステムエンジニアという場合、相手は社外のクライアントですが、これが自社に特化した場合、社内SEです。 社内の基幹システムやサーバーの運用保守に始まり、社員のアカウント管理やパソコンの立ち上げまで、社内のIT関連の仕事は社内SEが行う場合が多々あります。 社外にクライアントがいないため、納期に終われない、社外常駐がない点から、働きやすさを求める方達に人気があります。 システムエンジニア（SE）の仕事内容 具体的なシステムエンジニアの仕事内容はどのようなものなのでしょうか。 基本的には、大きく6工程に分けられます。 要求分析・要件定義 クライアントにヒアリングを行い、どのようなシステムを求めているのかを明確にします。 クライアントは求めているものを完全に把握しているパターンはあまり多くないので、的確な質問をすることで、相手が要求するものを明らかにしていきます。 ヒアリングした内容を元に、顧客の要求を実現するシステム、そのシステム開発に必要な期間や費用を算出します。 この要求分析・要件定義の段階で相手の要望を明らかにできなければ、この後の設計に大きな影響を及ぼすので一番大切な工程と言っても過言ではありません。 基本設計 要求分析・要件定義で決めたシステムの、具体的な設計を行います。 システムの基本的な構成やそれぞれにどのような機能を持たせるかを決定していきます。機能全体の大枠を決めていくイメージです。 この時点で画面の見た目やデザイン、必要な項目を全体的に決定します。 詳細設計 基本設計で決めた大枠に対して、具体的にどのように実現するか、より細かな設計を行います。 プログラミングをするときに、どのように機能を実現するか、コードを書く人が何を実装すべきかわかるレベルまで落とし込みます。 実装をプログラマーに依頼する場合は、この時点でお渡しする設計書を完成させます。 プログラミング 実際にプログラムを書く工程です。詳細設計にしたがって、プログラミングしていきます。 この工程は、システムエンジニアではなく、プログラマーが行うことが多いです。 場合によって、もしくは会社によっては、若手のシステムエンジニアがプログラミングする場合もあります。 テスト システムが設計通りに動作するかを確かめる工程です。設計書通りに動作するか、あらゆるパターンを試して、不備やミスがないかを入念に確認します。 システムエンジニアがテストの項目を決めることが多いため、設計する段階からテストを意識して作成します。 保守・運用 運用を開始したシステムの障害対応やシステムのメンテナンスを行います。障害が発生した場合、その原因を特定し、その改善まで実施します。 原因を見つけたら、プログラマーにその内容と改善点を的確に伝え、実装を依頼します。 また、システムのアップデートや機能追加を行う場合もあります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる システムエンジニア（SE）の平均年収 厚生労働省の発表した、平成29年に調査によると、システムエンジニアの平均年収は550.8万円となっています。 統計データによって多少ばらつきはありますが、全体の平均年収が450万円ほどに対し、比較的高い年収であることがわかります。 また、直近5年間もさほど変化はなく、高水準の年収であることはこれからもしばらくは変わらないでしょう。 平均年収は、550万円ほどですが、会社によっては1000万円以上の年収を目指せる職業でもあります。 システムエンジニア（SE）に必要とされるスキル システムエンジニアに求められるスキルとして、コミュニケーションスキル、マネジメントスキル、開発スキルが挙げられます。 具体的にどのようなシーンで求められるのかみていきましょう。 コミュニケーションスキル クライアントから適切なヒアリングを行い要求を明確にすることが求められるため、コミュニケーションスキルが必要です。 このコミュニケーションスキルとは、相手の話しの本筋を捉える能力や、相手からの質問に対し、その意図を汲み取りわかりやすく説明する能力が求められます。 また、時にはクライアントに向けて企画の提案をすることもあります。 マネジメントスキル プログラマーに依頼した際、進行の管理をする必要があるため、マネジメントスキルが求められます。 ここでいう進行の管理とは、納期内にプログラムが完成するか、プログラミング業務をいくつかに分けたとき、誰にどれだけ依頼するか、そしてそれらが期限内に完成しそうかを管理するということです。 基本的に複数人のプログラマーでチームを組んでプロジェクトを進めていくため、複数人のマネジメントをする必要があります。 開発スキル 基本的にプログラミングはプログラマーが行いますが、システムエンジニアがプログラミングをすることもあるため、開発スキルが求められます。 また、開発スキルがあるシステムエンジニアは、プログラミングの工程を想定して要件定義や設計、テストを行えるので、質の高い業務を行えることが多いです。 したがって、開発スキルがあると会社からも重宝されるケースが多く、個人的な市場価値も上がります。 システムエンジニア（SE）に向いている人とは システムエンジニアにも向いている人と向いていない人がいます。 向いている人とはどのような人なのでしょうか。 ヒアリングが得意な人 クライアントの要求するものを実現するのがシステムエンジアの仕事なので、まず第一に相手の要望をヒアリングする必要があります。 クライアントは、なんとなく欲しいものは決まっているが、それを言語化できていない、もしくは、どのようなものが作れるのかを知らないというケースが少なくないです。 したがって、お互いが理想とするシステムを共通イメージにするためには、システムエンジニアが的確なヒアリングをする必要があり、ヒアリングが得意な人はシステムエンジニアに向いていると言えます。 論理的な思考が得意な人 論理的な思考ができる人とは、筋道を立てて一貫して物事を考えらる人、つまり、出した結論や思考過程が客観的に見て矛盾のない思考ができる人です。 クライアントが抱える課題や要求するものに対して、的確な思考過程とそこから生み出される解決策を明確化できる人は、システムエンジニアが向いていると言えます。 また、システムの要件定義から完成までの工程は、全て一つの流れで繋がっています。 最終的に完成したいシステムから逆算し、一つ一つの工程を順をおって考えることができることも求められます。 多くの人と関わってものをつくることが好きな人 システムエンジニアは、クライアントとプログラマーの間に立ち、システムを実現します。 様々なクライアントとの関わりはもちろんですが、システムを実現する過程でチームを設計し、多くのメンバーと関わります。 チーム内では様々なメンバーと上手に関わりあいながら、理想のシステムを完成させていくことが求められます。 このことから、色々な人と関わることが好きな人、チームで何かを作り上げるのが好きな人にはシステムエンジニアは向いているといえます。 システムエンジニア（SE）のキャリアパス システムエンジニアになるまでのキャリアパスと、システムエンジニアの先のキャリアパスについて年次とともに具体的なイメージを参考にしてください。 1~5年目 まだ駆け出しとなるこの時期は、システムエンジニアとしての土台を築きます。 基本的には、プロジェクトメンバーの一員として働きながら、全体像を掴みつつ、個別の業務に対しての知見や専門知識を習得していきます。 会社によっては、初めはプログラミング工程から業務を行うこともありますが、基本的には保守・運用やテスト工程の業務から開始することが多いです。 6~10年目 5年間の経験で、ある程度業務の全体像が見えて、専門知識が身についた6年目以降は、より上流の工程を行うことが多いです。具体的には、要求分析・要件定義のフェーズから基本設計までを担うことが多いです。また、この頃にはある工程の専門性や、特定の業界における専門性が身についている人もいます。 これとは別に、複数プロジェクトを兼任したり、プロジェクトのマネージャーをしたりする機会も増えます。 11年目以降 11年目以降になると、システムエンジニアとして一人前になるだけでなく、クライアントの業界知識もそれなりに身についてきます。 クライアントの戦略策定に貢献するビジネスコンサルタントやITコンサルタント、もしくは、より技術寄りに専門性を極めたいのであればITスペシャリストやテクニカルエキスパートのキャリアパスも目指していけます。 システムエンジニアのキャリアパスは、かなり幅広く、目指すタイプによって身に着けるべくきスキルや積むべき経験も変わると言えるでしょう。 まとめ：システムエンジニア（SE）は最適なシステム設計をする人 システムエンジニアとは、一般にクライアントとコミュニケーションをとり、最適なシステムを設計する人たちのことを指します。 システムエンジニアと比較して、プログラマーとはシステムエンジニアが設計したものに従い、実際にプログラミングする人たちのことを言います。 また、社内SEとは社外のクライアントを相手にするのではなく、社内のシステム設計や、場合によっては、幅広くIT関連の業務を行う人たちのことを言います。 システムエンジニアの具体的な業務は、クライアントの要求するシステムを明確にし、仕様の設計からテスト、保守・運用をすることです。プログラマーをマネジメントしたり、時には自らがプログラミングをしたりして、様々な人と関わりながら理想のシステムを実現します。 したがって、コミュニケーションスキルやマネジメントスキル、時には開発スキルが要求されます。 ヒアリングや論理的な思考、多くの人と関わってものを作るのが好きだという意識がある人には特に向いている職業であると言えるでしょう。 システムエンジニアは将来のキャリアパスが幅広く、数年後にはどのような姿にもなり得ます。目指す姿によって、求められる経験やスキルは異なりますが、将来の選択肢は間違いなく増えるでしょう。年収も全体の平均より高水準で、スキルによっては高収入を目指せます。ITエンジニアの第一歩としても、キャリアアップとしてもシステムエンジニアはおすすめの職業です。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

フリーランスにとって会計ソフトとは？ 確定申告用や請求書について フリーランスにとってどの会計ソフトの選び方は大切です。 会計ソフトを利用することで確定申告のための経費計算や請求書、領収書の管理を効率化させることができるからです。 ではまずは会計ソフトには具体的にどのような機能があるのか、順番に見ていきましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 帳簿作成機能 会計ソフトの主な機能の一つに、帳簿作成機能があります。 会計ソフトによっては銀行口座やネットバンキングだけでなく、クレジットカードの決済情報と連携することができるため面倒な書き写しの作業を効率化させることができます。 また帳簿作成は勘定科目の仕訳も手間となる作業の一つですが、勘定科目の入力補助機能がある会計ソフトを利用することで仕訳作業の効率化も期待できます。 請求書発行機能 会計ソフトの多くは、請求書発行機能を有しています。 会計ソフトによっては請求書をすみやかに発行できるだけでなく、発行した請求書を自動的に帳簿として記録できるものもあります。 定期的な請求業務を効率化させることはもちろん、請求業務の内容も可視化されるというメリットもあります。 経費精算業務の効率化 経費精算はフリーランスの日課となる業務の一つです。 会計ソフトはそんな経費精算業務の効率化にも有用です。 クラウド会計ソフトには領収書をスマホで写真撮影することで自動的にテキストが作成されて、簡単に経費精算できるタイプもあります。 打ち合わせなどで発生した請求書をすぐに経費精算できるため、領収書をためることなく効率的な経費精算を実現させることができます。 確定申告業務の効率化 会計ソフトには確定申告の書類作成をサポ―トする機能も提供されています。 フリーランスの確定申告は経費や売上などさまざまな情報を抽出してまとめる必要がありますが、会計ソフトによっては質問に回答することによってデータの集約をサポートするなど有用な機能が提供されています。 フリーランスとして独立して確定申告に不安がある場合も、会計ソフトを利用することは有用な選択だといえるでしょう。 役に立つ可能性が高いといえるでしょう。 フリーランスにおすすめ！ シーン別無料&無料お試し期間がある会計ソフト 経理関係の業務も自分自身で行うフリーランスにとって、会計ソフトを必要とするシーンは少なくありません。 ではここからはシーン別に、使いやすい無料利用期間がある会計ソフトを見ていきましょう。 請求書作成業務を効率化させたい時におすすすめ /クラウド会計ソフトfreee（フリー） クラウド会計ソフトfreeeは、freee株式会社が提供している、クラウド会計ソフト。 無料で利用を始めることができ、月額費用も980円（税抜）から使い始めることができます。 最初の30日間は無料のため、まずは気軽に使いはじめて使いやすさによって継続を、決めることもできます。 そんなfreeeにはさまざまな機能がありますが、請求書作成業務の効率化に有用な機能があります。 それは請求書の発行と帳簿作成を連携して帳簿をつけることができる機能です。 従来の請求書作成業務は、請求書の発行作業と帳簿への入力作業をそれぞれ行う必要があります。 しかしfreeeを活用すれば、そういった作業の効率化を実現することができます。 帳簿づけの際の入力ミスのリスクも減らすことができるため、freeeは請求書作成業務においても有用な会計ソフトだといえるでしょう。 参考：クラウド会計ソフトfreee 無料で経理作業を効率化させたい場合におすすめ /円簿会計 円簿会計は株式会社円簿インターネットサービスが提供する経理作業の効率化を目的とした無料で利用できるクラウド型会計ソフト。 領収書管理や経費精算、その他仕訳業務など無料でありながら一般的な経費業務に必要な基本的な機能が網羅されています。 クラウド型の会計ソフトとなっているためアプリのインストールを必要とせず、すみやかに利用できます。 参考：円簿会計 確定申告（青色申告）の効率化におすすめ /やよいの青色申告オンライン やよいの青色申告オンラインは、弥生会計で有名な弥生株式会社が提供しているフリーランスなど個人事業主の青色申告による確定申告の支援に特化した会計ソフト。 フリーランスの確定申告は白色申告と青色申告がありますが、青色申告で確定申告を検討している場合にはおすすめできる会計ソフトの一つです。 その理由は確定申告初心者にも利用しやすいユーザーインターフェースとなっているだけでなく、無料で利用できる期間もきちんと設定されているからです。 お試しで利用したい場合は体験談に申込をすることで、その使いやすさを確かめることができます。 契約をして有料で利用する場合の費用はセルフプランなら年額8,000円（税抜）。 月額の費用に換算すれば月額1,000円以内の費用で利用できる計算となります。 また電話サポート付きのプランを契約すると費用は上乗せされますが、電話サポートやチェットサポートなどのサポート機能も利用できるようになります。 はじめての青色申告による確定申告などで不明点が多い場合には得に、おすすめできる会計ソフトです。 参考：やよいの青色申告オンライン 確定申告（白色申告）の効率化におすすめ /やよいの白色申告オンライン やよいの白色申告オンラインは、前述のやよいの青色申告オンラインと同じ確定申告のための会計ソフトですが、白色申告に特化しています。 そしてフリープランであれば初期費用や月額費用無料で継続的に利用できるという特徴もあります。 白色申告は簿記会計の知識がなくてもできる簡単な確定申告ですが、確定申告初心者にとっては難しく感じることもあるものです。 やよいの白色申告オンラインは有料版にすればサポートを受けることもできるため、フリーランスとして確定申告を白色申告で検討している場合におすすめの会計ソフトです。 参考：やよいの白色申告オンライン 日々の経費精算業務の効率化におすすめ /Money Forwardクラウド経費 Money Forwardクラウド経費は、株式会社マネーフォワードが提供している経費精算に特化したクラウド会計ソフト。 経費精算をオートメーションさせることに特化している会計ソフトであり、iPhoneだけでなくAndroidアプリにも対応しています。 レシート内容を自動で読み取る機能があるため、外出先で発生した経費精算業務もすみやかに対応することができます。 スマートフォンを使った経費精算ができるため、例えば打ち合わせからの帰宅の電車内など、隙間時間を使って経費精算を終わらせることもできます。 普段エクセルで経費精算をしているなら、Money Forwardクラウド経費を活用することで業務の効率化が期待できます。 またMoney Forwardクラウド経費の基本料金はマネーフォワード クラウドの基本料金に含まれています。 マネーフォワード クラウドは個人事業主やフリーランスなら基本料金は月額1280円から利用できます。 1カ月の無料お試しができるプランもあるため、お試しで利用してみたい場合も気軽にはじめることができます。 参考：Money Forwardクラウド経費 【まとめ】会計ソフトを検討する際は、無料お試し期間を上手く活用しよう フリーランスが活用できる会計ソフトは、そのほとんどに無料お試し期間が設けられています。 そのため会計ソフトを検討する際は、まずは無料お試し期間から活用することをおすすめします。 クチコミなどの評判も参考情報としては役立ちますが、自分自身が使いやすいと感じるかどうかは実際に操作してみなかれば分からないからです。 また会計ソフトの中には、やよいの白色申告オンラインのようにプランによっては無料で継続して利用できる会計ソフトも存在しています。 フリーランスとして会計業務全般の効率化を考えるなら、まずは無料で利用できる会計ソフトから検討してみてはいかがでしょうか。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

フリーランスエンジニアとしてフリーになったけれど仕事を継続的に受注できない、とお悩みの方も多いのではないでしょうか。継続的に仕事を受注できなければ安定した収入が得られないため、生活が不安定になってしまいます。一方でフリーランスエンジニアにとって重要なこの悩みを解消できれば、より高収入を実現できる可能性は高くなるでしょう。本記事ではフリーランスエンジニアが継続的に案件を受注するためにはどのようなことをすべきなのか、余すことなくお伝えしていきます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる ITフリーランスエンジニアの人たちは、どうやって案件を確保している？ まず、ITフリーランスエンジニアの方がどうやって案件を確保しているのか？ということについて見ていきます。 案件の確保の仕方は大きく2つに分けられます。それぞれ見ていきましょう。 知人 / これまで仕事をした人から受注する 案件確保の方法1つ目は自分の周りの知人や、これまで仕事をした方から仕事を受注するという方法です。 まずは人脈を整理してみましょう。想定されるのは元勤務先からのお仕事、フリーランスになる前のサラーリーマン時代に付き合いのあったクライアント、知人のフリーランスからの紹介などです。過去から現在までの人脈を利用することで様々なところから仕事を得られる可能性が高まります。 会社員時代から付き合いのあるクライアントからお仕事を受けるという点に関しては、そのためには、前職の仕事においてクライアントからあの人に仕事を頼みたいと思わせることが必要でしょう。 難易度は高いですが、その分報酬が良いことが多いため、独立をしても仕事に繋げられるようなクライアントと関係を作っておくことは大事になります。 また、元勤務先からのお仕事を受けるという点に関しては、前職を辞める際に関係が良好だった上司や同期から仕事の発注をお願いすることで、仕事の受注に繋がります。 前職からしても、見ず知らずの人よりは、この職場の働き方に慣れていて信頼のある人に仕事を振りたいと思うはずなので、前職に頼むことで仕事に繋げることができるでしょう。 また、知人のフリーランスが抱えきれないお仕事を受ける場合には仕事を多く抱えているフリーランスとの人脈を構築しておくことが大事になるでしょう。 また、知人からお仕事を受ける際に、知人がWebサービスを運営する企業に所属している場合には、ちょっとした業務を正社員ではなく、業務委託で頼みたいというニーズがそのような企業ではある可能性があります。 業務委託に関して寛容のある企業に就職している知人・友人に声をかけてみることが受注に繋がります。 また、一度の仕事で終わらせるだけでなく、一度仕事を発注してくれた方には他に抱えている悩みを聞き出し次の仕事につなげる・他に困っているお客さんがいたら紹介をお願いするといった形で、クライアントからの紹介も視野に入れて営業をすることで仕事の受注に繋げられます。 もしこのような仕事を得られる人脈がなしでフリーランスとして活動している方も多いと思います。そんなときは、異業種交流会やフリーランス同士の交流会などに参加することで繋がりを増やし、仕事の受注に繋げられます。 最近だと、TwitterやFacebookなどのSNSを利用することで、ネット上からリアルの繋がりを作り出す人も多いようです。SNSをを利用することで自分がフリーランスとして活動していることをアピールすると仕事の確保に繋げられるででしょう。 SNSにて仕事を受注したいと思った際には、「自分は何ができるのか」「自分は何をしたいのか」ということがわかるように発信することで、相手は仕事の依頼をしやすくなります。ぜひ意識してみてください。 求人検索・案件検索サイトの活用して受注する 案件確保の方法2つ目は求人検索 ・案件検索サイトの活用です。 フリーランスの方は全員が全員しっかりとした人脈があり、その人脈から仕事に繋げることができるというわけではないはずです。人脈があまり無い方には無い方向けの仕事の取り方があります。それが求人検索サイトの活用です。 その中でもフリーランスの方向けのエージェントが存在しており、このエージェントに登録することで業務委託という形で仕事を受けることができます。 とはいえ、サラリーマンなど雇われて働いてきた人にとって、エージェントは無縁の存在なので、「どんな人たちで、なにをしてくれるのだろう」と疑問を持っている方も多いと思います。 クラウドソーシングサイトとは異なり、エージェントに自分自身の請けたい仕事の相談ができるという点や、クラウドソーシングサイトに載っている案件よりもより高額な案件が多いという点がエージェントでは、優れています。またクライアントと直接契約を結ぶことがないので、報酬未払いという問題も回避できます。 当サイトでも、フリーランスエンジニア・クリエイターのための案件情報サイト「テクフリ」を運営しています。 テクフリは、10年以上の業界経験を活かし、ただのお仕事紹介ではなくバリューアップをコンセプトに手厚いサポートでご支援しております。 テクフリでフリーランス案件を探してみる フリーランスのITエンジニア向け案件、どういうものが多い？ 続いて、フリーランスのITエンジニア向け案件はどのようなものが多いのか見ていきます。 常駐型/在宅型 まず、フリーランスのITエンジニア向け案件は常駐型/在宅型に切り分けられます。 常駐型は、仕事場所がクライアント先となっており、クライアント先のスペースを借りて仕事に取り組むという形になります。 また、在宅型は場所・時間の制約を無くした働き方であり、リモートワークとも呼ばれます。最近は、働き方改革の影響もあり、在宅型の案件が増えてきている傾向にあります。 ただ、常駐型と在宅型の案件比率はおよそ9:1となっており、フリーランスのITエンジニア向けの案件としては常駐型がほとんどとなっている様子です。 働き方・休み方改善 ハンドブック（厚生労働省）https://work-holiday.mhlw.go.jp/material/pdf/category2/140312_02_08.pdf こちらは全国の情報サービス企業に実施したアンケートの結果ですが、92.3％もの企業が顧客先での勤務、つまり常駐があると回答しています。 情報サービス企業では、常駐型が当たり前となっているので、フリーランスのITエンジニア向けの案件も常駐型が多くなっています。 プログラミング言語別 続いて、フリーランスのITエンジニア向け案件として、プログラミング言語別に見ていきましょう。 1位 Java 2位 PHP 3位 JavaScript 案件数の多いプログラミング言語ベスト3はJava、PHP、JavaScriptです。多くの大手の求人検索サイトでは、この順に案件が多くなっています。 求人検索サイトによってはこの比率は変わってきますが、およそ、Javaが30％、PHPが20％、JavaScriptが10％が全案件の中で占める割合となっています。 どのプログラミング言語も昔から幅広いシステム開発において、使われているプログラミング言語となっています。JavaはSIerが担当する大規模システムの開発に使われることが多く、PHPはWeb開発、JavaScriptはフロント側もサーバー側も実装ができるため、使われています。 安定的に案件を受注し続けるために、フリーランスのITエンジニアがすべきこと 続いて、安定的に案件を受注し続けるためには、フリーランスのITエンジニアがどのようなことをすれば良いのかお伝えしていきます。 フリーランスとして働く場合、案件ごとに報酬が発生するため、一度案件を終えてしまい、その他の案件がない場合には収入が途絶えてしまいます。 一度仕事を得ても、フリーランスとして仕事がないという状況が続いてしまっては収入が不安定になってしまい、フリーランスとして働くことに不安を抱える状態になってしまうでしょう。 安定的に案件を受注し続けるために、どうすればよいのかということについてここでは見ていきます。 終了時期の異なるプロジェクトに参画しておく 安定的に案件を受注し続けるためにすべきこと1つ目は、終了時期の異なるプロジェクトに参画しておくことです。 フリーランスとして働く場合には、何個ものプロジェクトを掛け持ちして、仕事を並行して進めていく場合が多いです。そのため、仕事の終了時期がバラバラである場合がほとんどです。 例えば、12月12日から30日までのプロジェクトを2つのみ抱えている場合は30日を境に収入が途絶えてしまいますが、12月12日から1月10日までのプロジェクトと、12月12日から27日までのプロジェクトの2つを抱えている場合は30日〜1月10日の間も収入が発生します。 もし、プロジェクトが月末締め、翌月払いの場合ですと、仕事を継続的に得ていなければ、翌々月の給与支払いが無く、生活が厳しくなってしまいます。 終了時期の異なるプロジェクトに参画しておくと、一つのプロジェクトが終わったタイミングで次の案件を探す余裕も出てきます。そうすることで、安定的に案件を受注し続けることができるので、終了時期の異なるプロジェクトに参画することは意識しておきましょう。 仕事が1件減ったら、次のプロジェクトを探す 安定的に案件を受注し続けるためにすべきこと2つ目は、1件減ったら次のプロジェクトを探すということです。 1つのプロジェクトが終わってしまえば、そこで収入が途絶えてしまうので、次のプロジェクトを探す必要が出てきます。 ただ、1つのプロジェクトが終わってしまえば、今までプロジェクトに使っていた時間を次の案件をエージェントで探す・営業を強化することでお客さんを獲得するといったことに使うことができるので、一つのプロジェクトが終わったタイミングで次の案件を探す余裕も出てきます。 安定的に案件を受注し続けるためにも、1件減ったら次のプロジェクトを探すという癖はつけておきましょう。 プロジェクトに参画している他のフリーランスの人たちとつながっておく 安定的に案件を受注し続けるためにすべきこと3つ目は、プロジェクトに参画している他のフリーランスの人たちとつながっておくことです。 エンジニアとしてプロジェクトに参画する場合は一人で開発する場合はあまりなく、他のフリーランスの方やクライアント先の社員の方と共同で開発を行っていく場合が多いです。 その際に、プロジェクトに参画している他のフリーランスの人たちとつながっておくことは非常に重要です。 もし、同じプロジェクトに参画しているフリーランスの方が他のプロジェクトに関する案件募集の情報を持っていたり、自分自身の開発案件をヘルプをお願いしたいという場合には新たな案件の獲得に繋がります。 また、同じプロジェクトに参画しているフリーランスの方が、フリーランス向けの交流会の情報や、フリーランス向けのサービスの情報を持っている場合もあるので、同じプロジェクトに参画しているフリーランスの方と繋がっておくことは非常に重要と言えます。 安定的に案件を受注し続けるためにも、こまめに同じプロジェクトに参画しているフリーランスの方とコミュニケーションを取るようにしておきましょう。 まとめ ITフリーランスエンジニアが案件を継続的に受注していくためにすべきことのすべて 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。 「知人 / これまで仕事をした人と連絡を取ってみる」「求人サイトの活用」の2通りが案件を確保する方法となる 仕事を継続的に獲得し続けるためには「終了時期の異なるプロジェクトに参画しておく」「1件減ったら次のプロジェクトを探す」「プロジェクトに参画している他のフリーランスの人たちとつながっておく」ことが必要になる フリーランスになったばかりの方や、仕事が継続的に続かない方はぜひ今回の記事で、自分自身の仕事を見直してみてください。テクフリでは幅広い案件を取り扱っているので、ぜひチェックしてみてください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

ディープラーニングは、私たちの生活を根底から変える可能性のある技術です。画像や音声の認識、言語処理など、日常生活に関わる分野でも活用が進んでいます。本記事ではディープラーニングの基本的な仕組みなどについて、実用例とあわせて詳しく解説します。機械学習やディープラーニングなどの分野に少しでも興味がある方は、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 ディープラーニングとは ディープラーニングは機械学習の一種であり、人間の脳神経系を模倣した「ニューラルネットワーク」を用いてデータから特徴を抽出してタスクを処理します。入力データからパターンや特徴を抽出するために、ディープラーニングでは複数の層から構成されるニューラルネットワークを使用します。それぞれの層が異なるタイプの情報処理を担当することで、複雑な特徴や抽象的な概念を識別できるのです。 ディープラーニングを活用することで、従来の手法では難しいとされていた複雑なタスクの処理が可能となり、生活を便利にするだけではなくビジネスシーンにおいても革新をもたらすと考えられています。 ディープラーニングの仕組み 先述のニューラルネットワークは、大きく以下の3つの層で構成されています。 入力層 隠れ層 出力層 入力されたデータは入力層において受け入れられ、隠れ層を経て出力層から結果として出力されます。隠れ層では、入力層から受け取ったデータの処理を行います。具体的には、隠れ層では入力層からの信号を重み付けして、活性化関数と呼ばれる関数を通して処理を行います。この過程においてデータの重要な特徴やパターンが抽出されます。ディープラーニングではこの隠れ層を複数重ねることによって複雑な情報処理を実現しており、データの理解を深めるのに役立てています。このような仕組みによって、従来の機械学習よりも高い精度でデータの認識や予測を可能としているのです。 隠れ層の数を増やして処理の回数を増やすことで複雑な処理が可能となることから、ディープラーニングの「ディープ」は隠れ層の数（深さ）に由来しています。後ほど詳しく解説しますが、画像認識や音声認識などさまざまな分野において活用されています。 ディープラーニングと機械学習の違い ディープラーニングと機械学習はどちらも人工知能（AI）の一種ですが、それぞれの定義について曖昧に理解されてしまうことがあります。さらにディープラーニングは機械学習の一種であることから、人工知能（AI）＞機械学習＞ディープラーニングという包括関係にあることがわかります。 機械学習とディープラーニングの主な違いとしては、データの学習方法が挙げられるでしょう。一般的な機械学習においては入力データからあらかじめ決められた特徴量を抽出して、学習を行います。ここでの特徴量は人間の手によって設定するため、主観的な判断が入ってしまうことが懸念されます。 一方でディープラーニングにおいてはネットワーク自身がデータの特徴を抽出するため、人間による主観的な判断が入らないのが特徴です。一般的な機械学習はスパムメールの判別や顧客分析などに活用される一方で、ディープラーニングは主に画像認識や音声認識などにおいて活用されます。ディープラーニングではより高い精度で分析を行える一方で、大量のデータが必要とされるのがデメリットとも言えるでしょう。活用したい分野や課題の種類に応じて、適切な手法を使い分ける必要があります。 機械学習エンジニアについてはこちらの記事で詳しく解説しています。 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！ ディープラーニングの実用例 ディープラーニングの仕組みやAI・機械学習との関連について解説してきましたが、実際にディープラーニングはどのような場面において活用されているのでしょうか。ここではディープラーニングの代表的な4つの実用例をご紹介します。 音声認識 ディープラーニングの代表的な実用例として、音声認識が挙げられます。音声認識とは、私たちが話す言葉をコンピューターがテキストに変換する技術です。スマートフォンの音声アシスタントや翻訳システム、声だけで操作できる家電製品など、身近な場面でも広く活用されています。 画像認識 画像認識は、画像や動画から複雑な情報を抽出して識別を行う技術です。ディープラーニングの発達により、自動車のナンバープレート認識、個人の顔認証システム、医療画像における疾病の識別といったタスクが、以前よりも格段に高い精度で実行可能となりました。 異常検知 異常検知とは、システムやデータセットで普通ではない動きやパターンを見つけることです。例えば工場での品質管理において製品の欠陥を見つけたり、金融市場で不正な取引を検出したりするシステムがその例です。IT分野においてはコンピューターネットワークに対する不正な侵入を発見するなど、幅広い分野でセキュリティの向上に役立てられています。 自然言語処理（NLP） 自然言語処理（NLP）は、人間とコンピューター間における自然な言語処理を実現するための技術です。文章を自動で作成したり、ユーザーからの質問に答えたりするチャットボットシステムの開発においても活用されています。その他にも、大量のテキストから情報を取り出したり、文章を要約したりすることも可能となりました。 ディープラーニングの種類 これまでご紹介してきた通りディープラーニングの活用は多岐に渡りますが、ここではディープラーニングの代表的な種類を4つ、具体的に解説していきます。 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 畳み込みニューラルネットワーク（CNN：Convolutional Neural Network）は、特に画像認識の分野で活用されているニューラルネットワークのモデルです。CNNは以下の層を持つのが特徴です。 畳み込み層 プーリング層 全結合層 畳み込み層ではまず、画像の局所的な特徴を抽出します。具体的には隣接するピクセル間における色の変化などが挙げられます。次にプーリング層では、画像のどこに対象物があっても判別できるようにするため、特徴の移動による影響を受けないように調整を行います。全結合層ではそれらの特徴をもとに、最終的な判別を行います。CNNは画像の中にいる犬と猫を区別する、画像内の物体を検出するといったタスクに活用されます。 再帰型ニューラルネットワーク（RNN） 再帰型ニューラルネットワーク（RNN：Recurrent Neural Network）は、自然言語処理など時間に沿って変化する一連のデータを扱うのに適しているモデルです。一般的なニューラルネットワークでは入力層から中間層（隠れ層）、出力層へとデータが伝搬されていくのに対して、RNNでは中間層からの出力をその時刻での出力層だけではなく次の時刻への中間層へも入力として受け渡します（以下の図のイメージ）。 過去の情報と現在の入力の両方を考慮して出力を生成するため、音声認識や自然言語処理などのタスクに活用しやすいモデルです。自然言語処理を例に、以下の文章の認識について考えてみましょう。 （例）私は鳥を飼っています。 こちらの文章を「私は」「鳥を」「飼って」「います」という文節に分けて考えます。それぞれの文節を単独で見ると、複数の意味で捉えられる文節もあるため正確な意味を認識することが難しいでしょう。したがって、人間が文章を読む時と同様に単語同士の繋がりなどから意味を予測する必要があります。RNNを活用すれば、すでに認識した単語とのつながりを考慮しながら次の単語の意味を推測するという処理が可能となるのです。 長・短期記憶（LSTM） 長・短期記憶（LSTM）は、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）を改善したモデルとも言える特徴を持ち、長期間にわたるデータの関連性を処理するのに優れています。従来のRNNでは、複数の層で計算を繰り返していく中で、距離の遠い情報同士の依存関係が消失してしまうというデメリットがありました。LSTMでは過去の情報を長期的に保持できる「記憶セル」と、記憶しておく情報を制御できる「忘却ゲート」という仕組みによって従来のRNNよりも高い精度を実現しています。特にテキストや音声などの連続したデータを扱う際に、その長期的なつながりを認識するのに役立ちます。 敵対的生成ネットワーク（GAN） 敵対的生成ネットワーク（GAN）は、創造性に富んだディープラーニングの形態で、2つのモデルが競争しながら学習を進めます。1つは新しいデータを生成し、もう1つはそのデータが本物か偽物かを判断します。このやり取りを通じて、リアルに見える画像や音声、テキストを作り出すことが可能です。GANは新しいアートの作成や既存データの拡充に大きく貢献しており、新しいタイプのデータを生み出したり既知のシナリオを進化させたりするのに非常に有効です。 最後に ディープラーニングは、音声や画像の認識、言語処理、異常検出などの分野で大きな進歩を遂げ、私たちの生活や産業に深く影響を与えています。ディープラーニングには様々なモデルがあり、非常に将来性の高い技術だと言えるでしょう。ディープラーニングは絶えず進化を続け、今後も技術の未来を形作る重要な役割を担うことが予想されます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

エンジニアとして働いている方は働く上での自分自身のキャリアについて考えてたことある方が多いと思います。キャリアアップの方法としては様々なものがあります。一番のキャリアアップの方法としてはエンジニアとしての技術力を上げることでしょう。 現在は人手不足で多くの企業がエンジニアを採用しようとしており、一人のエンジニアを４社や５社が奪い合っている状態と聞いたことがある方が多いと思います。しかし、企業が求める技術力を持っていなければ、企業からオファーを貰える可能性は低いです。そのため、エンジニアとしての技術力を上げることはキャリアアップにおいて非常に大事になってきます。 ただ、自分自身の技術力をどうやって企業が評価するのかと疑問の方がいると思います。企業が求人者を評価する方法は面接の中で技術の質問を問うことで判断するという方法が多いですが、一方でどのような資格を保有しているのかということも見られます。 資格を持っていることよりも実務経験が重要だと言う方もいるかもしれませんが、資格はある程度の技術は理解しているということの証明になるので、相手からすると求職者の能力を図る際に非常にわかりやすい指標になります。 特にデータベースエンジニアとして活躍している方が自分自身の技術理解力を証明するために有効な資格がデータベーススペシャリスト試験となります。今回はこのデータベーススペシャリスト試験に関してどのような試験なのか？ どういう対策をすれば良いのか？ 持っているとどう役に立つのか？ という点に関してお伝えします。 テクフリでフリーランス案件を探してみる データベーススペシャリスト試験とは？ まず、データスペシャリスト試験についてお伝えします。データスペシャリスト試験とは情報処理推進機構が運営する情報処理技術者試験の一つになります。経済産業省が認定している情報処理技術者試験の一つであり、情報処理技術者試験は様々なレベルに分かれたものがあります。 レベル1と呼ばれている初心者向けの試験がITパスポート試験となります。以前は基本情報技術者試験がレベル1でしたが、より簡単な試験としてITパスポート試験が近年増設されました。 レベル2には今回ご紹介している基本情報技術者試験と情報セキュリティマネジメント試験があります。レベル3には応用情報技術者試験があり、これは基本情報技術者試験と同じく情報処理について幅広い範囲をカバーしており、更に一歩踏み込んだ難しい内容になっています。レベル4は分野ごとに分かれており、9分野もの高度区分試験が設けられています。 この9分野ある高度区分試験の一つにデータベーススペシャリスト試験があります。 情報処理推進機構の公式ホームページによると、「高度IT人材として確立した専門分野をもち、データベースに関係する固有技術を活用し、最適な情報システム基盤の企画・要件定義・開発・運用・保守において中心的な役割を果たすとともに、固有技術の専門家として、情報システムの企画・要件定義・開発・運用・保守への技術支援を行う者」が対象者像としてあります。 データベースエンジニアとして活動している人やインフラ系エンジニアとして活動している人がメインの受験層となっています。 試験の難易度（合格率）とオススメの勉強方法 続いてデータベーススペシャリスト試験の試験概要についてですが、午前1・午前2・午後1・午後2の4つの試験を受け、これら全ての試験で100点満点中60点以上を取れば合格となります。一つでも60点を下回れば不合格となってしまいます。 受験者に対する合格者の割合は毎回10％台後半となっていますが、応募者に対する合格者の割合は約10％となっています。他の高度区分試験では、合格率が一桁のものが多くなっていることと比べると、データベーススペシャリスト試験は他の高度区分試験よりも合格しやすいと言えます。 しかし、その他の一般的な資格試験と比べると、合格率は低く、簡単には合格できないことがわかります。そこで、合格するためにどのように勉強をするかということが非常に大事になってきます。 勉強道具としては市販のデータベーススペシャリスト試験対策本と、データベーススペシャリスト試験の過去問、対策用スマートフォンアプリなどを利用するようにしましょう。 データベーススペシャリスト試験対策本では、試験範囲を一通り網羅してあるものが多く、体系的に勉強することができます。まず、試験範囲の内容が頭に無い方はこちらを読むことで知識を付け、問題を解けるようにしていきましょう。 一通り、データベーススペシャリスト試験の試験範囲を対策したら、次は過去問です。数年分の過去問を演習することでどのような問題が出るのか？という傾向や問題の解き方を頭に入れるようにしましょう。実際に、過去問と似たような類題が毎回の試験に出ています。過去問をやることでしっかりと対策をしておきましょう。 また、対策用スマートフォンアプリは様々なものがあるので、朝の通勤時間やちょっとした時間の合間に学習するために使うようにしましょう。 こうして、データベーススペシャリスト試験の試験範囲の内容を覚える、試験範囲の問題を解けるようにするというステップを踏むことで実際の試験でも問題が解けるようになっていきます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 合格するとどんなメリットが？ データベーススペシャリスト試験に合格すると、会社内でデータベースのスペシャリストとして専門的な仕事を行う、自分自身をより評価してくれる企業へ転職できるというメリットがあります。 というのも、データベーススペシャリスト試験を合格することで、試験内容に関しての理解があり、業務を遂行できるということが保証されるからです。もちろん資格を持っているだけではダメで、実務経験とセットで評価されることになります。 そのため、データベースエンジニア・インフラ系エンジニアとしての実務経験を高めると共に、データベーススペシャリストの資格を持っていることで個人として更に評価されるということを覚えておきましょう。 どの業種・業界で有用となるのか？ データベーススペシャリストの資格はIT業界の中でデータベースエンジニアやインフラ系エンジニアとして働くにあたって有用となります。 今後は様々な企業がビジネスを作っていくにあたってデータを保有していることが欠かせなくなります。例えば、マーケティング施策を実施するにあたっても、消費者に関するデータを充分に持っているか、持っていないかで精度の高い施策が打てるかどうかが決まってきます。 しかし、しっかりとしたデータベースの基盤が無ければ、データの蓄積も活用もできなくなってしまうので、データベースエンジニアは今後更に重要なポジションとなってきます。 また、人工知能の発達によって現在はデータが取りやすくなっており、ビッグデータの収集・活用はビジネス以外の分野でも積極的に行われるようになってきています。しかし、データベースエンジニアの数は足りていません。 データスペシャリストの資格を持ち、実務経験が高いデータベースエンジニアはそこまで多くないため、この資格を持つことはかなり有用だと言えます。 まとめ データベーススペシャリスト試験を徹底解説 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。 9分野ある高度区分試験の一つにデータベーススペシャリスト試験がある 勉強道具としては市販のデータベーススペシャリスト試験対策本と、データベーススペシャリスト試験の過去問、対策用スマートフォンアプリなどを利用すると良い データベーススペシャリスト試験に合格すると、会社内でデータベースのスペシャリストとして専門的な仕事を行う、自分自身をより評価してくれる企業へ転職できるというメリットがある データスペシャリスト試験は難しい資格試験の一つではありますが、自分の理解力をアピールするチャンスです。データベースエンジニアやインフラ系エンジニアの皆さんは是非受けてみてはいかがでしょうか。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

個人事業主・フリーランス・自営業の違いとは？ 個人事業主・フリーランス・自営業は、似たような言葉で同じものだと思うかもしれませんが、それぞれ定義が異なります。定義や違いをしっかりと解説します。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 個人事業主の定義 個人事業主とは、「継続して同じ事業を行う個人」と定義されます。 個人＝会社に属さない・法人ではない 事業＝対価を得て行われる取引を、繰り返し継続して行うこと 対価を得る行為は継続的でなければならず、メルカリやヤフオクに出品して取引を行うことは、単発的に過ぎないので、個人事業主とは呼びません。個人が、「対価を受け取っている」かつ「継続的に事業を行っている」という、2つの事実があって初めて個人事業主と定義されます。 また、個人事業主になる際は、税務署へ開業届を出す必要があります。 所得税法第229条には、「新たに事業所得、不動産所得又は山林所得を生ずべき事業の開始等をした方」は「事業の開始等の事実があった日から1ヶ月以内」に開業届を提出しなければならないと明記されています。 具体的な職種としては、引越し業、機械修理業、税理士、弁護士などが挙げられます。 自営業の定義 自営業の定義は、「自分で事業を営むこと」です。会社員のように、会社に属して給与をもらうのではなく、独立して事業を行うことで収入を得ています。個人か法人かなどの区別はなく、収入が税務上の区分で「事業としての所得」に分類されるものは、自営業にあたります。 自営業・個人事業主・自由業は同じ？ 個人事業主と、自営業の定義を解説しましたが、もう1つ「自由業」という似たような言葉があります。その解説を含めて、3つの言葉を比較しながら意味を説明します。 自由業は、「フリーランス」と呼ばれることがあり、定義は曖昧です。 雇用されておらず、自分の裁量で働く人を指します。会社に雇用されていないため、場所や時間を選ばず働くことができます。 具体的な職種では、ライターやwebデザイナー、イラストレーターなどがそれに当たります。他には、開業医などの職種も自由業に分類されます。しかし開業医は、作業時間が決まっているので、ライターやwebデザイナーに比べると自由度は少し下がります。 自営業・個人事業主・自由業の定義を説明しましたが、3つとも部分的に重複しています。3つを完全に棲み分けることは難しいです。 3つの関係性を説明するとすれば、 法人個人関わらず、事業を営んでいる「自営業」という広義の中に、「個人事業主」や「自由業」という働き方が分類されます。例えば、開業医は自由業であり、自営業でもあります。 個人事業主のメリット 個人事業主は、企業に雇われていないため、会社員とは違った良さもあり、大変なこともあります。まずは、メリット4つを紹介します。 時間的拘束がない 会社員の場合は、企業に決められた出社時間と退社時間があります。しかし、個人事業主の場合は、1日のうちで、事業を開始する時間も終了する時間も全て自分で決めることができます。もちろん休暇も自分の都合に合わせることができます。企業という雇用者がいないため自由に働くことができることはメリットの1つです。 働く場所を自由に選べる 会社員であれば、会社都合で地方転勤や支社移動などがあります。自ら働く場所を自由に選択することはできません。飲食店など店舗を構えて経営する場合は、その場所に行って働く必要がありますが、開業時点で出店場所を自分で選ぶことができます。その他のパソコン1つあれば仕事ができるような職種になれば、近くのカフェでも家でも作業できるので、かなり自由度高く仕事ができます。 人間関係のストレスがない 会社に所属していないため、上司部下や周りの同期などもいません。そのため、人間関係に悩むことはほとんどないでしょう。コミュニケーションをとることが得意ではない方は、個人事業主になることで「働きやすさ」が生まれるかもしれません。 収入が増える可能性がある 個人事業主の場合、事業で得た収入が所得になります。会社に所属していれば、給与は元から決まっていますが、個人事業主の場合は、自分次第で給与が決まります。自分の能力次第で収入額が変わるため、自分のスキルを活かせた場合、収入が増える可能性があります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 個人事業主のデメリット 個人事業主として働く場合、メリットばかりではありません。以下でデメリットを2つ紹介します。 収入が安定しない 個人として仕事をするということは、全ての責任を自分で負うことになります。自分のスキル次第で収益の変動があります。さらに、開業したばかりでは、世間に対して信頼がないので、なかなか収益にもつながらないでしょう。その責任を負うのも自分です。収入が安定しない可能性があります。 労働法が適用されない 労働法は、事業や事務所に使用される労働者に対して適用される法律です。そのため、個人で事業を行って生計を立てている個人事業主には適用されません。つまり、時間無制限で働くことができます。とはいえ、働きすぎは体によくないので、体を壊さない程度に自分で調節が必要です。 個人事業主や自営業を始める際の注意点 個人で事業を始める場合、注意点があります。個人で独立したら、すべての責任は自分で負う必要があるので、しっかり確認しておきましょう。 会社を退職する前にしておくこと 多くの場合は、会社を退職して個人で事業を始める方が多いと思います。まずは、会社を退職する前にしておくべきことを紹介します。 ・退職手続き ・必要書類の準備 をする必要があります。 必要書類 ※開業届けの提出、青色確定申告の提出、健康保険と年金の切替 具体的な必要書類は、 ・開業届 ・青色確定申告の申請書 の2つです。 開業届は、開業1ヶ月以内に提出する必要があります。開業日、屋号、マイナンバー、事業内容などの情報が必要です。提出に行く際は、本人確認書類を持参しましょう。 青色確定申告の申請は、納税においてメリットを受けることができます。必ず申請しましょう。これは、開業届を出していないと受け付けられないので、開業届と、青色確定申告承認申請は忘れずに2つとも行いましょう。 さらに、従業員を雇う場合は、その他書類と保険の申請が必要です。 まとめ 自由業（フリーランス）・個人事業主・自営業について解説をしました。定義はそれぞれ少し異なっていますが、明確な線引きがなく、自営業の中に個人事業主という概念が存在しています。 個人事業主としてのメリット・デメリットもあり、全体を見ると自由度が高いかわりに個人の責任が重いという事実があります。 もし、個人事業主として独立をしたいと考えている人がいれば、始める際の注意点をしっかりと確認して、必要書類を揃えましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

Python資格試験について、種類やその概要を詳しく解説しました。具体的な勉強の仕方も紹介しています。Pythonの資格試験にはどんな種類があるのか知りたい方や、それぞれの試験がどのくらいの難易度なのかを知りたい方は、ぜひ最後まで読んでみてください。実際就職に有利になるの？という、気になる疑問にも答えています。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Python資格試験の種類・一覧 Pythonの資格試験は、3つあります。その3つは国内の資格試験と、国際的な資格試験の2つに分類されます。 国内資格 Python3エンジニア認定基礎試験 国内資格 Python3エンジニア認定データ分析試験 海外資格 Python Certifications 国内の資格試験は、「Python3エンジニア認定基礎試験」と「Python3エンジニア認定データ分析試験」があります。どちらも、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が認定している民間の資格試験です。 海外のものでは、「Python Certifications」という資格があります。ポーランドを拠点に活動している、OpenEDG Python Institute が実施している資格試験です。 以降、3つの資格試験について詳しく説明します。 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、CBTという、全国にあるテストセンター（オデッセイコミュニケーションズ）でいつでも、受験可能な試験です。 試験は、Pythonチュートリアルという本を元に作られていて、その中から出題されます。 問題の配分は、ウェブサイトより確認可能です。 出題形式 CBT方式（マウス選択問題） 試験時間 60分 問題数 40問 内容 文法などの基礎的な問題 合格基準 70%以上で合格 受験料 11,000円（学割5,500円） 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を用いて行うデータ分析の基礎や、その方法についてが出題される試験です。 この試験も、CBTという全国にあるテストセンター（オデッセイコミュニケーションズ）でいつでも、受験可能です。 試験内容は、Pythonを使ったデータ分析の基礎知識で、範囲も限定されています。 出題形式CBT方式（マウス選択問題）試験時間60分問題数40問内容Pythonを用いた、データ分析の基礎や方法について合格基準70%以上で合格受験料11,000円（学割5,500円） Python資格は就職に価値はある？必要？ Python資格は就職に必要なのでしょうか？資格を持っていることで、就職に有利になるなら、取得する価値がありますよね。Python資格の取得で得られるメリットを3つ紹介します。 スキルレベルの証明 キャリアアップにつながる スキルアップにつながる スキルレベルの証明になるというのは、採用側が履歴書を見た時点で、どのくらいのレベルなのかを測ることができます。特に国内資格2つは、未経験者がPythonスキルを求められる企業への転職をするときに役立ちます。初心者でも基礎は最低限理解していることを証明できます。 ある程度経験を積んだプログラマーの方は、より充実した福利厚生や収入を目指しての転職であれば、Python Certificationsのレベル3.4が有利に働くでしょう。高い技術を証明できるので、企業に自分をアピールできます。 キャリアアップについては、Python資格が企業や研究機関で利用されていることから、エンジニアとしてのキャリアを積み上げていくことに、プラスに働くでしょう。 スキルアップにつながるというのは、学習のモチベーションになる、学習効率の向上につながります。 資格をとるということは、自分のスキルがどのくらいなのかを証明できるので、取得することにメリットはあります。ですが、資格を取ったから採用される、というわけではありません。採用側の指標になり、一定の評価を受けることができますが、それ以降採用につなげられるかどうかは個人の努力次第です。 Python資格の難易度と勉強時間は？ Python資格を取得することは、どのくらい難しいのか、どのくらいの時間を必要とするのかを解説します。 難易度 まず難易度についてです。 ・Python3エンジニア認定基礎試験：合格率77%。基礎的なことが出題されるため、難易度は比較的高くはない。 ・Python3エンジニア認定データ分析試験：合格率不明（基礎試験よりは合格率が下がる可能性が高いが、出題範囲や教材が明確なので、ある程度高い合格率になると予想される） ・Python Certifications：前提として、英語で出題される レベル1.PCEP＝プログラマーエントリーレベル。Python3エンジニア認定試験とほとんど同じレベル レベル2.PCAP＝Pythonを使った実務遂行レベル。基礎知識に加えて、実務に必要とされる、応用のような問題もあり。 レベル3.PCPP32-1＝プログラマーとして、高い技術力を証明できるレベル。証明できるレベルが高く、転職にも有利に働く。 レベル4.PCPP32-2=レベル3のさらなる上級レベル。レベル3を保有していることが受験の条件。 勉強時間 必要な勉強時間は、それぞれ試験ごと、個人の経験やスキルによって異なります。紹介する勉強時間は、目安であるため、合格できるかできないかは個人の努力次第です。 ・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 →Python実務経験がある人：4時間程度 Python以外の言語の実務経験がある人：8時間程度 未経験：40時間以上 ・Python Certifications レベル1.PCEP→Python3エンジニア認定基礎試験と同等レベル、同等の時間（+英語力） レベル2.PCAP→実務経験があれば比較的少ない時間で合格可能。応用問題が出題されるので、初心者には難易度が高いため、かなりの時間を必要とする（+英語力） レベル3.PCPP32-1→プログラマーとして技術の高さの証明になるほどの試験なので、実務経験があっても、時間をかけて勉強が必要。（+英語力） レベル4.PCPP32-2→レベル3のさらなる上級レベルなので、資格試験の勉強としてしっかり時間をかけて取り組む必要がある。受験条件として、レベル3.PCPP32-1を取得しておかなければならない。（+英語力） Python資格の勉強方法 Python資格を取得するための勉強方法を紹介します。どの試験も、出題範囲が限定されていたり、過去問があるため、学生時代のように勉強するのが一番近道だと思います。具体的な方法を3つ紹介します。 過去問を活用する どんな問題が出題されるのかを知るため、実際に問題に慣れることを目的に、過去問を活用しましょう。出題範囲にないものを勉強しても、資格試験に合格するという目標においては時間の無駄になるので、効率よく勉強していくためには、出題範囲を理解し、それに沿った学習を進めていく必要があります。公式サイトにも、出題範囲が一部公開してあるので、確認しておきましょう。 模擬試験を受ける 問題や試験を受ける感覚に慣れるために、模擬試験を受けましょう。自宅で勉強するのと、会場で受けるのは、雰囲気や緊張感が全く違います。それらを学習しながら感じ取れるのは、模擬試験で体験してみることが重要です。 本・参考書で勉強をする 問題の数をこなして、たくさんの問題に触れましょう。たくさんこなしていくことで、問題を解くスピードが上がります。実際の試験でも、わからない問題があれば焦ってペースをみだしてしまう可能性がありますが、数をこなした努力から、自信を持って試験に挑むことができます。 Python資格試験のフロー 最後にPython資格試験を受けるためのフローを説明します。 申し込み→当日会場で受験（→その場で結果が出る） という流れです。 資格試験へ申し込み Python3エンジニア認定基礎試験とPython3エンジニア認定データ分析試験は、通年で受験ができます。各都道府県に設置されている、試験会場で日程を選択し、受験日程と場所を決めます。 申し込みの方法は、「odyssey ID」を登録し、個別に試験会場へ問い合わせて日程を調整します。 当日の持ち物 試験当日の持参物は以下の3つです。 Odyssey IDとパスワード 受験票 本人確認書類（免許証など） 本人確認ができないと、受験ができなくなる場合があるので、忘れないように気をつけましょう。 まとめ Pythonの資格試験について解説をしました。資格を取得することで、自分のスキルを証明できることや、学習効率向上、モチベーションにつながるなどのメリットがあります。Pythonは今後も需要が高まっていくと予想されているので、習得におすすめの言語です。 これから学習を始める方も、Pythonを使って転職を考えている方も、資格取得を初めて見てはいかがでしょうか。 テクフリでフリーランス案件を探してみる