AIを活用したシステムの開発と運用を手がけるAIエンジニア。AI市場が拡大している近年では、さまざまな業界においてAIエンジニアの需要が高まっています。では、AIエンジニアになるには、どのような学習が必要なのでしょうか。 この記事ではAIエンジニアの仕事内容や年収、そしてAIエンジニアになるために必要な知識やスキル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 AIエンジニアとは AIエンジニアという職業の定義や将来性などについては詳しく知らない方もいるのではないでしょうか。ここでは、AIエンジニアの定義と将来性について解説します。 AIエンジニアの定義 AIエンジニアは、機械学習や深層学習、自然言語処理といった技術を駆使し、ビジネス課題を解決するためのAIシステムを開発・実装する専門技術者です 。その職務は、単にプログラムを書くだけでなく、ビジネス上の問題定義から始まり、データ収集・前処理、AIモデルの設計・学習、そして最終的なシステムへの組み込みと評価にまで及びます。開発ライフサイクル全般を担っていると言っても過言ではないでしょう 。 この職業は、高度な数学的知識とソフトウェアエンジニアリング能力、そしてビジネスへの深い理解を兼ね備えている必要があります。 AIエンジニアの将来性 AI市場の爆発的な成長予測と、それに伴う深刻な人材不足を背景に、AIエンジニアの将来性は極めて高いと評価されています 。特にChatGPTのリリースを景気とする2022年以降の生成AIの急速な進化は、これまでにない新たな応用分野と需要を創出し、製造業から金融、医療に至るまで、活躍の場は全産業へと拡大しています。 しかし、その一方で技術の陳腐化が非常に速いため、AI自身がエンジニアの定型的な業務を自動化する可能性も指摘されています 。そのため、継続的な学習意欲と、単なる技術の実装者から戦略的な課題解決者へと自身の価値を昇華させ続ける姿勢が、長期的な成功を収めるためには不可欠でしょう。 職業情報提供サイト job tagによるとAIエンジニアの平均年収は約630万円となっており、これは日本の平均年収より100万円以上も高い数値となっています。 関連記事：AIエンジニアはやめとけ？その理由と向いている人の特徴を解説！ AIエンジニアの仕事内容 AIエンジニアは、機械学習やディープラーニングといったAI技術を駆使して、実用的なシステムやサービスを開発・実装する専門技術者です 。その業務は単にプログラムを書くだけでなく、ビジネス課題の解決に向けた一連のプロセス全体に及びます。主な仕事内容は、以下の開発ライフサイクルに沿って進められます。 ビジネス課題の理解と企画 まず、クライアントや自社の関連部署にヒアリングを行い、解決すべきビジネス上の課題を深く理解します 。その上で、AI技術をどのように活用すれば課題を解決できるかを定義し、システムの要件（入力データ、目標性能など）を固めていきます 。 データ収集と前処理 AIモデルの性能はデータの質に大きく左右されるため、この工程は極めて重要です。AIの学習に必要な膨大なデータを収集し、モデルが学習しやすいように整えます 。具体的には、不要なデータを取り除くクレンジングや、形式の統一、欠損値の補完などを行います 。このデータ前処理が、AI開発プロジェクト全体の約8割の時間を占めることもあると言われています 。 AIモデルの開発と学習 準備したデータを用いて、AIモデルを構築し、学習させます 。課題に最適なアルゴリズムを選択し、Pythonなどのプログラミング言語で実装します 。目的の精度が出るまで、モデルの調整と学習を繰り返し行います 。 分析と評価 学習が完了したモデルが、当初の目的を満たす性能を持っているかを確認します 。様々なテストデータを用いて精度を検証し、実用レベルにあるかを客観的に評価します 。 実装と運用 完成したAIモデルを、実際のアプリケーションや業務システムに組み込みます 。これにより、AIは初めて製品やサービスとして価値を提供できるようになります。 AIエンジニアになるために必要なスキルや知識 AIエンジニアには、技術的な専門知識と、それをビジネスに活かすための思考力が求められます。大きく分けて以下のスキルが必要です。 プログラミングスキル AI開発ではPythonが事実上の標準言語とされています。データ処理ライブラリのNumPyやPandas、機械学習ライブラリのscikit-learn、ディープラーニングフレームワークのTensorFlowやPyTorchなどを使いこなす能力が必須です 。 数学と統計学の知識 AIアルゴリズムの根幹を理解するために、線形代数、確率・統計、微分積分といった数学の知識が不可欠です 。これにより、モデルの適切な選択や性能向上のためのチューニングが可能になります。 機械学習・ディープラーニングの知識 教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった基本的な概念から、各種アルゴリズムの特性と実装方法まで、深い専門知識が求められます 。 データベースとクラウドの知識 膨大なデータを扱うため、SQLなどのデータベース言語や、AWS、GCP、Azureといったクラウドプラットフォーム上でAIを開発・運用するスキルがますます重要になっています 。 関連記事：AIエンジニアにおすすめの資格9選！難易度や勉強方法を解説 AIエンジニアに向いている人材と特徴 AIエンジニアという職業は単にスキルを持っているだけではうまく行かない可能性もあります。では、一体どのような人がAIエンジニアに向いているのでしょうか。 まず何よりも大切なのは、ビジネスの課題を自分ごととして捉え、その解決に情熱を燃やせる人です。技術とビジネスを繋げて考える視点を持つ人は、AIエンジニアとして大きな価値を生み出すことができます。 次に、物事を筋道立てて冷静に分析できる論理的思考力も欠かせません。AI開発の現場は、膨大なデータの中から答えを探し出す、地道な作業の連続です。なぜこのモデルは上手くいかないのか、どのデータが結果に影響しているのか。客観的な事実を一つ一つ積み重ねて仮説を立て、検証していく冷静な探究心を持つ人は、開発現場で活躍できるでしょう。 そして意外に思われるかもしれませんが、多様な人々と円滑に意思疎通できるコミュニケーション能力も極めて重要です。AIプロジェクトは、技術者だけで完結することは稀です。企画担当者や営業、経営層といった専門外の人々に対し、AIで何ができるのか、その限界はどこにあるのかを分かりやすく説明し、理解を得ながらプロジェクトを進めていく必要があります。チーム内のエンジニアと協力し合う場面でも、円滑な対話は開発の質とスピードを左右します。 これらの中心的な資質に加え、AIの世界は常日頃進歩し続けているため、新しいことを学ぶのが好きで知的好奇心が旺盛な人は間違いなく輝けるでしょう。 Q＆A ここでは、AIエンジニアに関するよく寄せられる疑問について、Q&A形式で解説します。 Q1.AIエンジニアになるために資格を取得するべきですか？ A.結論から言うと、資格は必須ではありません。 資格は知識の証明や転職活動でのアピールには有効です。人気の資格としては、日本ディープラーニング協会（JDLA）の「G検定」や「E資格」が挙げられます。G検定はAIの基礎理論や用語を広く学ぶ資格、E資格はディープラーニングの実装スキルを問う実践的な資格です。そのほか、「Pythonエンジニア認定データ分析試験」や「統計検定」も学習の指針としておすすめです。 Q2. 文系出身でもAIエンジニアになれますか？ A.文系出身でもAIエンジニアになることは十分可能です。 実際、文系出身でAI業界に転職したエンジニアも多く存在します。ただし、AI開発では確率・統計・線形代数などの数学的な考え方やプログラミングスキルが求められるため、基礎から段階的に学習していくことが大切です。オンライン講座や書籍、実践的なプロジェクトを通じてスキルを積み上げることで、文系でも十分にキャリアを築けます。 AIエンジニアのフリーランス案件 AIエンジニアのフリーランス案件は多岐にわたりますが、Pythonを用いた機械学習アルゴリズムの実装や自社サービスの課題分析などがおもな業務内容となります。使用言語や必要とされる経験の条件は異なるため、自身の経歴にマッチするAIエンジニアの案件を探しましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる まとめ AIエンジニアとは、機械学習や深層学習、自然言語処理などの技術を活用し、ビジネス課題を解決するためのAIシステムを開発・実装する専門職です。AI市場の拡大に伴い需要が急速に高まっており、平均年収は約630万円と、日本の平均を大きく上回っています。 仕事内容は、課題の把握から始まり、データの収集と前処理、AIモデルの開発と学習、性能評価、そしてシステムへの実装・運用まで多岐にわたります。AIエンジニアは単にプログラムを書く技術者ではなく、ビジネスの問題を技術でどう解決するかを考える役割も担っています。 求められるスキルとしては、Pythonを中心としたプログラミング能力、線形代数や統計などの数学的知識、機械学習・ディープラーニングの理論理解に加え、データベースやクラウドの扱いに関する知識も重要です。また、論理的に物事を分析する力や、チーム内外で円滑に連携できるコミュニケーション能力も欠かせません。 AIエンジニアは今後も成長が見込まれる分野であり、技術力と課題解決力を兼ね備えた人材は、さまざまな業界で高い市場価値を発揮できるでしょう。

AIエンジニアとしてキャリアを築くうえで、資格の取得は自分のスキルを客観的に証明する有効な手段です。AIや機械学習の分野は技術の進化が早く、常に新しい知識が求められます。 この記事では、AIエンジニアを目指す方やスキルアップを図りたい方におすすめの資格9選を紹介します。各資格の特徴や難易度、勉強方法についても詳しく解説しているので、キャリアプランに合った資格を見つける参考にしていただければ幸いです。 AIエンジニアとは AIエンジニアは人工知能の技術を活用して、革新的なシステムやサービスを開発する専門職です 。自動運転やスマートフォンの音声認識など、現代社会に不可欠な技術を支えています 。 主な仕事は、ビジネス課題の分析から始まり、AIが学習するためのデータ収集と前処理、機械学習モデルの構築、そしてシステムへの実装まで、開発の全工程に及びます 。この役割を担うには、Pythonなどのプログラミングスキルに加え、線形代数や統計学といった数学の知識、機械学習の専門知識が不可欠です 。 ディープラーニングについては、こちらの記事でも詳しく解説しています。 ディープラーニングとは？仕組みや実用例をわかりやすく解説 テクフリでフリーランス案件を探してみる AIエンジニアの将来性 AI技術はビジネスシーンのみにとどまらず、医療や教育など多岐にわたる分野での応用が期待されており、AI技術とそれを扱えるAIエンジニアの需要は今後も増加することが予想されます。あらゆるデータの収集が可能となった現代においては、ビッグデータの活用やIoTなどの技術を筆頭に、自動運転技術やスマートシティの開発などにおいてもAIの活用が注目を浴びています。 実際にAI関連企業の求人数は年々増加しており、AI人材の需要に対してまだまだ人材数が追いついていないことが課題とされています。日本政府も、AIの活用を最大化するための方針であるAI戦略を打ち出すなど、国としてAI人材の育成を重要視していることがうかがえます。AIエンジニアはAI技術の導入において中心的な存在となり、特に研究開発分野での活躍が見込まれています。将来的にはAI技術がさらに発達して、新たなビジネスモデルやイノベーションが生まれると考えられており、AIエンジニアのニーズは今後も高まるでしょう。 AIエンジニアに必要なスキルや詳しい仕事内容については、こちらの記事でも解説しています。 AIエンジニアになるには？【Pythonなどの必要スキルや仕事内容について解説します】 AIエンジニアにおすすめの資格 先述の通り、AIエンジニアは理論的な知識と実践的なスキルの両方が高いレベルで求められる職種です。そのため体系的な知識を身につけることを目的として、関連する資格を取得するのもいいでしょう。 以下では、AIエンジニアとしてキャリアを積むうえで役立つ、AIエンジニアにおすすめの資格を紹介します。民間資格から公的資格まで幅広く紹介しているので、それぞれの特徴や難易度を理解したうえで、自身のキャリアプランにマッチする資格の取得を目指していきましょう。 G検定 G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施している検定試験です。G検定では機械学習やディープラーニングに関する知識だけではなく、AIに関連する法律や歴史についても幅広く問われます。取得することで、AIや機械学習における基本的な知識を身につけていることが証明できるでしょう。合格率は60〜70％と比較的高く受験資格もないことから、AIの導入などに携わる人材が最初の一歩として勉強するのにおすすめの資格です。 参考：日本ディープラーニング協会「G検定とは」 E資格 E資格は、G検定と同じく日本ディープラーニング協会が実施している検定試験です。G検定よりも高度なAI技術に関する知識と、実践的なスキルを証明できる資格になります。試験範囲は非常に広く、機械学習や深層学習に加えて応用数学などの知識が問われます。こちらも合格率は約70％と言われていますが、受験にあたって「JDLA認定プログラム」に認定されている講座を受講する必要があるので注意しましょう。E資格はAIエキスパートとしての最上位の資格であり、合格には長期の実務経験と深い専門知識が求められます。取得することで、本格的なAIソリューションの企画・構築・運用を一手に担える力があるという証明になります。AIエンジニアの中でもメンバーを引っ張っていけるような人材に求められる、価値の高い資格だと言えるでしょう。 参考：日本ディープラーニング協会「E資格とは」 Professional Data Engineer Professional Data Engineerは、Googleが提供するデータエンジニアリングに関する資格です。データの収集、変換、データレイクの構築、データパイプラインの自動化、メタデータ管理などのスキルを評価します。クラウドサービスにおけるデータエンジニアリングの実務能力が問われる資格です。この資格を取得するには、Google Cloud Platorformのデータエンジニアリングツールとサービスを使いこなす力が要求されます。具体的にはBigQuery、Cloud Dataflow、Cloud DataprocなどのGCPサービスを用いた大規模データの取り込み、処理、分析を行うためのインフラを設計/構築できるかが問われる試験です。 データエンジニアリングは、データ活用を支える重要な技術です。Professional Data Engineerの取得によって、Google Cloud Platorform上での機械学習やデータ分析のスキルを身につけられるでしょう。 参考：Google Cloud「Professional Data Engineer」 AWS Certified Machine Learning-Specialty Amazon Web Servicesが提供するこの資格は、AWSクラウド内で機械学習モデルを設計、実装、運用するためのスキルを証明します。この資格を取得すると、データエンジニアリング、データモデリング、機械学習の実装と運用、機械学習ソリューションの導入といった、機械学習ワークフローの各段階において高度なスキルの証明になります。 合格するためには、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイ、モニタリングに関連するAWSサービスを深く理解している必要があります。この資格の取得は、機械学習の理論とAWSクラウドでの実践経験の両方を兼ね備えていることを証明するものです。AWSを活用した機械学習プロジェクトに関わるエンジニアには必須の資格と言えるでしょう。 参考：AWS Certified Machine Learning – Specialty AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals Microsoftが提供するこの資格は、AzureのAIサービスに関する基礎知識を証明します。AIのコア概念、AIサービスや製品、AIモデルの構築方法の基本を理解していることが問われます。取得することで、Azure AIの基本的な概念と用語を理解して、AIサービスを使用してソリューションを構築する基礎的なスキルが身につきます。Azure AIを活用していきたい人はもちろん、AI初学者にもおすすめの入門編の資格です。 参考：Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution こちらもMicrosoftが提供する資格で、Azure上でのAIソリューションの設計と実装に関する高度な知識とスキルを証明します。Machine Learning、自然言語処理、知能ロボット、コンピュータービジョンなど、実践的なAI活用スキルを持つ必要があります。AI-900に続く、実践的な資格です。 参考：Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate データサイエンティスト検定（DS検定）リテラシーレベル 一般社団法人データサイエンティスト協会が運営する、データサイエンスに関する基礎的な知識とリテラシーを評価する検定試験です。データサイエンスの概念、プロセス、統計等の基本を理解していることが問われます。データ分析や機械学習プロジェクトにおける基本的なスキルが評価される資格です。 参考：一般社団法人データサイエンティスト協会「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」 統計検定 日本統計学会が提供する統計検定は、基礎から応用レベルまで、統計学に関する幅広い知識を証明します。統計学の基礎知識とデータ分析に必要な統計手法の習得が目的で、公的統計データの利活用などもカバーされています。データ分析や機械学習において重要な統計学の知識を身につけたい方におすすめです。 参考：一般社団法人日本統計学会「統計検定」 Python3エンジニア認定データ分析試験 Pythonエンジニア育成推進協会が実施するこの試験は、Pythonを用いたデータ分析に関する知識とスキルを証明します。Pythonを用いたデータ前処理、データ可視化、機械学習モデル構築などのプロセスを実務で行えるかが問われます。AI開発において最も需要の高いプログラミング言語のひとつであるPythonの習得・スキルアップは、AIエンジニアにとって必須ともいえるでしょう。 参考：Python 3 エンジニア認定データ分析試験 テクフリでフリーランス案件を探してみる AIエンジニアが資格を取得するメリット AIエンジニアにとって、資格取得は専門性を高め、キャリアアップの機会を広げる上で役立ちます。AI分野は急速に進化を遂げており、常に最新の知識とスキルを身につけることが求められます。資格取得はあなたの能力と専門知識を証明する重要な手段となるともいえるでしょう。ここでは、AIエンジニアが資格を取得することの主なメリットを紹介します。 スキルを証明できる 資格は、あなたが特定の分野や技術に関して一定レベル以上の知識とスキルを持っていることを証明する客観的な証拠となります。資格を習得していると、就職や転職のときにAIについての知識やスキルがあると企業にアピールしやすくなります。AIエンジニアとしての価値が高まり、より好条件で仕事を得られる可能性が高くなるでしょう。 知識を体系的に身につけられる 資格試験の学習を通じて、AI分野の知識を体系的に習得できます。AI技術は日々進化を遂げており、個別の知識を単に積み上げていくだけでは全体像を把握することが難しくなっています。しかし資格試験の学習カリキュラムは、AI分野の基礎から応用までの知識を体系的に網羅しているため、体系的な知識の構築が可能です。資格取得を通じて、AIエンジニアとしての土台を築いていくことにつながるでしょう。 まとめ 資格取得は、最新の知識を体系的に身につけるだけでなく、自分の専門性を客観的に示す手段でもあります。 AIエンジニアには、G検定やE資格のようなAI専門資格をはじめ、Google CloudやAWS、Azureなどクラウドプラットフォームの資格、さらに統計検定やPython認定試験といった基礎スキルを証明する資格まで、幅広い選択肢があります。自分のレベルや目標に合わせて段階的に学習を進めることで、AI技術をより実践的に活かせるようになるでしょう。 AIエンジニアとしての第一歩を踏み出すなら、まずはG検定やAI-900（Microsoft Azure AI Fundamentals）などの基礎資格から挑戦し、徐々にE資格やAWS Machine Learning Specialtyなどの上級資格へステップアップしていくのがおすすめです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

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

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

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

フリーランスを悩ませる問題の1つに「確定申告」があります。毎年の収支を計算して所得を算出する。それだけでもめんどうな作業ですが、フリーランスの場合は確定申告書や青色申告決算書など、提出する書類が多いことも大きな負担となっています。 そして確定申告書や青色申告決算書を作成するためには、その年の支出を証明するための「領収書」が欠かせません。この記事では、フリーランスにとっての領収書の管理方法について紹介していきます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 領収書はなぜ必要？ 保管の重要性を再確認 スーパーやコンビニエンスストアなどで「領収書をください」と依頼しているお客さんを一度は見たことがあるでしょう。では、なぜ領収書は必要になるのでしょうか？ フリーランスが確定申告を行う目的は、最終的には「納税額」を知ることにあります。その年にいくら税金を納めればいいのかを決めるために、売上から経費を差し引いた「所得」を確定する必要があるんですね。 この所得を算出する際の「経費」の計算に用いられるのが、領収書というわけです。 仮に1年間で100万円の売り上げがあったとして、50万円の経費がかかっていれば所得は50万円。税率を20%とすると、納税額は10万円ということになります。一方、80万円の経費がかかったとなると、所得20万円、税金は4万円に削減することが可能になります。 こうやって考えてみるとわかりますが、普通のフリーランスならどんどん経費を増やして所得を減らし、支払う税金を減らそうとするモチベーションが生まれます。高級外車を社用車として購入して経費計上するのはいわゆる「節税」ですが、架空の経費を計上して所得を減らそうと試みるのは「脱税」にあたります。 万が一税務署に経費について指摘された際に、しっかりと領収書を保存してあれば「こういう目的で使ったお金ですよ」と説明できます。しかし領収書を保存していないと、最悪の場合は脱税が疑われてペナルティを課される可能性が出てきます。 したがって、領収書をしっかり保存しておくことは非常に重要なんですね。経費を支払った証拠となる領収書が手元にあれば、堂々と経費として計上して節税できますし、税務調査の際に痛くもない腹を探られることがなくなります。 ちなみに、フリーランスの領収書の保管方法としてよくあるのが、「レシートではダメで、領収書をもらわないといけない」という勘違いです。実際の税務調査では、購入したものが不明な領収書よりも、しっかりと品目が記載されているレシートの方が信頼性が高まるほどです。 お店で領収書の発行をお願いするのには時間や手間もかかるので、無理に領収書を集めようとしなくても構いません。その代わり、レシートはしっかりと保管してとっておくようにしましょう。 領収書を管理・整理方法 アナログ編 では、その領収書やレシートをどのように保存するべきなのでしょうか？まずは紙の領収書・レシートをアナログに管理する方法を紹介します。 フリーランスの領収書・レシートの管理には、安価な茶封筒を活用するのがおすすめです。角二サイズくらいの大きさの茶封筒をまとめ買いしておき、1か月ごとに領収書・レシートをまとめて封筒に入れておけばOK。 月が変わったら新しい茶封筒を用意して、そこに放り投げておく。12か月分がたまったら、ファイルボックスなどにまとめて収納しておけば、1年間の領収書・レシートを確実に保存しておくことができます。 もし「もっと細かく分けたい」というのであれば、ワンサイズ小さな茶封筒も用意して、「通信費」「光熱費」「地代家賃」などと費目別に小分けするのもおすすめです。こうしておけば、年末になって確定申告を行う際にも見分けやすく、手間を減らすことができます。あるいは、取引先ごとに領収書・レシートを小分けしてもいいですね。 ただし管理が煩雑になって「めんどくさいからもういいや」となってしまっては元も子もありませんので、めんどうに感じるようなら月ごとにまとめるだけの管理方法に戻すようにしてくださいね。 領収書を管理・整理方法 デジタル編 封筒などを使って紙の領収書・レシートを保存するのって、かなり手間な作業ですよね。「カメラで撮影して、デジタルで保存できたらいいのに」と思うフリーランスの方も多いはず。 実は2017年の「電子帳簿保存法」改正により、デジタルで領収書・レシートを管理することが可能になったんです。これにより紙の領収書・レシートをわざわざ保存する必要がなくなり、保管スペースや管理の手間を削減することが可能になりました。 ただし、勝手にデジタルで領収書・レシートを保存していいというわけではありません。アナログでの保管をやめたいと考えるなら、その3か月前までに税務署に申請する必要があるからです。その際には、指定の申告書を書いて提出すればいいだけなので、難しいことではありません。 税務署から許可がおりたら、500万画素以上のカメラを利用して領収書・レシートを撮影し、保管すればOK。スマホのカメラを利用できる可能性もありますので、事前にスペックを確認しておきましょう。なお、デジタル保存の際には、3日以内に「タイムスタンプ」をつける必要がありますのでご注意を。 デジタル保存を行えば、領収書・レシートを紛失するリスクがなくなります。事務処理の手間が減って本業にかけられる時間が増え、生産性が高まる効果も期待できるでしょう。 なお、領収書・レシートをデジタル保存する際には、クラウド会計ソフトを使うのが便利です。「MFクラウド経費」「freee」といったツールを使うことで、スマホやパソコンから領収書・レシートを読み取ったり、銀行口座・クレジットカードと連携して自動で経費を計算してくれる機能も利用することができます。 確定申告の作業も効率化することができるので、Excelや手作業で経費を管理しているという方は、ツールの導入を検討してみてはいかがでしょうか。 領収書はいつまで保管する？ 「その年の確定申告が終わったら、もう領収書は処分してもいいよね」と考えるフリーランスは多いですが、実は領収書・レシートには一定の保管期限が定められています。確定申告の際に「白色申告」を選択している場合は5年、「青色申告」を選択している場合には7年間保管しておかなければなりません。 保管期限内に税務調査が入ったりした場合には、証拠書類として領収書・レシートが求められることもありますので、すぐに提出できる状態で保管しておきましょう。アナログ方式で保存していると、特定の領収書・レシートを探すのが手間になったりしますが、デジタルで保存しておけばそうした作業からも解放されます。 その意味でも、導入に抵抗がなければデジタル方式での保存方法を選ぶべきと言えます。領収書・レシートの管理に不安がある場合にも、デジタル保存を検討してみてはいかがでしょうか。 まとめ：保存しておけば節税につながる フリーランスにとっての領収書・レシートは、その年の経費や所得を証明する大切な書類です。しっかりと保存しておけば節税につながりますし、税務調査の際に余計な心配をすることもありません。 ただ、紙の領収書やレシートを手作業で保存するというのは、めんどうに感じる方も多いはず。その場合には、あらかじめ税務署に申告してデジタル方式で保存するというのも1つの手段です。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

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

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

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

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。 関連記事：Javaフリーランスの単価相場や案件例・将来性を徹底解説 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。 関連記事：Javaメソッドの定義と呼び出し方【初心者にもわかりやすく解説】 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

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。 関連記事：PHPの歴史についてどこよりも分かりやすく解説 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。 関連記事：PHPはまだ稼げる？将来性や年収事情について解説！ 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 PHPはWeb開発に特化したプログラミング言語で、HTMLに直接コードを埋め込める手軽さや学習しやすさから幅広く利用されています。特にWebアプリ開発での使用率は高く、ECサイトやSNSなど多くのサービスがPHPによって支えられています。Facebookも初期はPHPで構築されていました。 PHPでできることの中でも代表的なのがWebアプリの構築です。豊富なフレームワークが用意されているため、ログイン機能や会員管理などの基本的な仕組みを効率よく作ることができます。また、WordPressの開発にもPHPは欠かせず、テーマやプラグイン制作などの需要も根強く存在します。 さらに、問い合わせフォームの実装や、MySQLなどのデータベースと連携した機能開発もPHPの得意分野です。ユーザーが入力した情報を処理したり、商品情報やユーザー情報を動的に管理するシステムとの相性が非常に良いことから、多くの企業サイトや業務システムで採用されています。 一方で、PHPはブラウザ上で動くフロントエンド開発やスマホアプリの開発には向いていません。Webサービスのサーバー側を支える役割が中心となります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

IT業界で活躍しているエンジニアの中には、「ヘルプデスク」と呼ばれる種類の仕事も存在します。「どんな仕事を担当しているのか？」「年収はどのくらいもらえるのか？」について気になる方もいるかもしれません。今回はエンジニア系職種の1つであるヘルプデスクの仕事・年収・将来性などを深掘りしていきます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる ヘルプデスクとは ヘルプデスクは、クライアントや社員の問い合わせに対してソリューションを提供する役目を担う職種です。システムの使い方やアプリを使う上でのトラブルに対応し、問題を解決に導くのが仕事です。 ヘルプデスクには、一般的に「社内ヘルプデスク」「社外ヘルプデスク」の2種類が存在します。 社内ヘルプデスクは、社内のIT部署やシステム管理部に在籍し、社員からの問い合わせに応える業務を担当します。社内で導入しているシステムの使い方や、エラー画面への対処、画面の操作方法のレクチャーまで、幅広い業務を担当することになります。 新しいパソコンやツールを導入する際には、本体のセットアップやインストールを手がけることもあり、ハード・ソフトを問わず幅広い知識が求められるポジションです。新入社員向けに初歩的なことを教えることもあれば、技術的なトラブルに対し専門的な知識を持って対処することもあります。 一方の社外ヘルプデスクは、その会社で提供しているアプリやサービスに関する、ユーザーやクライアントからの問い合わせを受け付ける職種です。顧客からの問い合わせに対応するコールセンタースタッフのような立ち位置になります。 業務内容が似通っていることから、コールセンタースタッフがヘルプデスクを兼任している例も珍しくありません。従来は電話・メールでの問い合わせ対応がメインでしたが、最近ではチャットを使ったリアルタイム対応を行なうところも増えてきました。 ITヘルプデスクの年収 転職サイト「doda」の調査によれば、ヘルプデスクの平均年収は342万円。男性で354万円、女性は321万円というデータが得られます。20代で299万円、30代で367万円、40代になると423万円と経験年数に応じて報酬額がアップする傾向にあります。 IT業界全体の平均年収が456万円とされているので、平均よりはやや劣る数字と言えます。しかしヘルプデスクの仕事内容がコールセンタースタッフと似通ったものであることを踏まえ、コールセンタースタッフの年収額として考えれば平均的か、やや多めの年収額と考えられます。 また、ヘルプデスクの求人には未経験OKとされるものが多いことも、平均年収を押し下げている原因となりそうです。ヘルプデスクといっても、社内SEのように高度な知識・経験を必要とするものではないため、ある程度ITに関する知識のある人であれば未経験でも採用してもらえる可能性は高まります。 ITヘルプデスクのキャリアプラン もっと高額な年収を得たいと考える場合には、まずは未経験でも入社できるヘルプデスクの求人に応募して、その会社の研修や実務を通じて得た経験を活かし、別のエンジニア系職種にジョブチェンジするという方法が考えられます。 未経験でシステムエンジニア・プログラマーといった職種に応募するよりも、ヘルプデスクの経験を身につけてからこれらの職種に応募するほうが内定を勝ち取れる可能性は高くなります。 サーバーエンジニアやネットワークエンジニアといった職種なら、ヘルプデスクの知識・経験がダイレクトに生かされてくる可能性も十分考えられますので、年収が低いからといって軽視すべきではありません。 ITヘルプデスクに必要な技術/資格 イチからヘルプデスクを目指そうと考えるのであれば、IT関連の基本知識と、パソコンやOfficeソフトに関する操作スキルを身につけておくとよいでしょう。 たとえば、「ITパスポート試験」に合格しておけばITに関する一定の知識があると見なされますし、「マイクロソフトオフィススペシャリスト」の資格を取得しておくことで、Officeソフトの扱いに精通している人という評価を得ることができます。 また、趣味で自作パソコンを組み立てたことがあったり、さまざまなパソコン向けソフト・アプリを扱ったことがある人なら、その経験をアピールすることでヘルプデスクとして採用してもらえる可能性が高くなります。 また、社内ヘルプデスク・社外ヘルプデスクを問わず、多種多様な悩みを抱えた人からの相談を受ける立場になりますので、コミュニケーション能力は不可欠とされます。相手の困りごとを正確に理解し、見当違いのソリューションを渡してしまわないよう、理解力や共感力も求められるでしょう。 ITに関する知識はもちろんですが、こうしたヒューマンスキルも求められる立場であることを念頭に置いて、日頃からコミュニケーションスキルや共感力を高める努力を重ねるのがおすすめです。 ITヘルプデスクが活躍できる業界 ヘルプデスクはコールセンタースタッフとよく似た性質を持っているため、基本的にIT業界を含めたあらゆる業界で活躍することが可能になります。今やパソコンを使用せずに仕事をしている会社はそれほど多くないでしょうから、社内ヘルプデスクはどんな企業にも必要とされている職種といえます。 コールセンタースタッフとして勤務してもいいと考えるなら、メーカー・商社・運送・接客などジャンルを問わず採用してもらえる可能性があります。多くの候補の中から就職先を選ぶことができるので、希望の業界がはっきりしていない人にはおすすめです。 ただし、ヘルプデスクの経験を生かしてIT業界で今後活躍していきたいと考えるなら、迷わずIT業界で内定をもらえるよう努力すべきでしょう。ヘルプデスクとして採用された後、実績やスキルを買われて別の部署へ転属となるケースも考えられます。 また、IT業界の中に身を置くことで将来のキャリアビジョンを描きやすくなるほか、エンジニア系職種に携わる先輩とコネクションができる可能性もあります。こうした経験・人脈が後々役立つことも珍しくありませんので、積極的にIT業界を選びたいところです。 ITヘルプデスクの将来性は？ 電話とメールが主流だった従来のコールセンター業務に代わり、AIを使った自動応答システムが、主にチャットでのカスタマーサポートで取り入れられるようになっています。チャットで困りごとを入力するだけで、それにマッチした回答やヘルプページを案内してくれるというサービスです。 現状はテンプレート化されたメッセージしか返信できないものがほとんどですが、AIが進化するにつれて、まるで本物の人間と同じようにメッセージのやりとりができるチャットサポートが誕生する可能性もゼロではありません。 そうした未来を前提とすれば、今後ヘルプデスクの需要は少なくなり、将来性に乏しいと思う人も出てくるでしょう。しかしAIであっても「いつでも頼れる人がいる」という安心感を代替することはできません。 生身の人間が相談に乗ってくれるヘルプデスクは、その市場規模が少なくなることはあっても、決してゼロになることはないでしょう。コミュニケーション能力に優れ共感力もあり、かつITに関する知識も十分に備えていれば、今後も必要とされる人物として評価され続けると思われます。 ヘルプデスクの案件例 案件例1 案件例2 業務内容 社内のITサービスを提供する情報システム部のヘルプデスクの案件・求人 情シスにおけるITヘルプデスク 単価目安（月額） 40万円〜50万円 40万円〜60万円 働き方 常駐 常駐 必要なスキル IT関連のヘルプデスク経験が3年以上ある IT関連の資産管理経験が3年以上ある PC（Windows、Mac）のキッティング経験がある 携帯（iOS、Android）のキッティング経験がある IT業務全般に関して、用語、作業、マニュアル関連の理解と指示に順応できる能力がある 情シス経験3年以上（以下のいずれか複数） 会社資産の管理運用（PC、モバイルデバイス、ソフトウェアライセンス） 会社PCやモバイルデバイスのキッティング、調達業務 PCトラブル等、ユーザーからの各種問い合わせ対応 まとめ エンジニア系職種の中でも、コールセンタースタッフと似た性質を持ったヘルプデスク。ITに関する知識を活かして仲間の社員や顧客の困りごとを解決する、やりがいにあふれる職種でもあります。ヘルプデスクの経験を生かすことでキャリアップやジョブチェンジの可能性も見えてくるので、IT業界に踏み出す第一歩としてヘルプデスクを転職先候補として検討してみてもいいかもしれません。 テクフリでフリーランス案件を探してみる