UI/UXデザイナーのスキルを証明するときに必要な資格をご存知でしょうか？UI/UXデザイナーは、自身のスキルを示すものとしてポートフォリオや過去の実績が重視されます。資格を取得することが自身のスキルの裏付けとなり、転職やフリーランス転向に役立つこともあるでしょう。 今回は、UI/UXデザイナーに求められるスキルとともに、そのスキルを証明するのに必要な資格とその具体的な資格取得方法、内容などをまとめてお伝えします。 関連記事：UI/UXデザイナー フリーランスの案件単価や費用相場を徹底調査 テクフリでフリーランス案件を探してみる UI/UXのスキル別に役立つ資格4選 現在、前述の通りUI/UXデザイナーは需要も高く、さまざまなスキルを身に付ける必要があります。そのため、資格はスキルの証明になります。しかし、UI/UXデザイナーには特定の資格は必要ありません。一方で、資格取得は大きなアピールポイントになり、フリーランスの方の受注や転職にもプラスの材料となるといえるでしょう。UIデザイン、UXデザインそれぞれで必要とされるスキルとそれを証明できる資格や試験は以下となります。 ウェブデザイン技能検定（UIデザイン） ウェブデザイン技能検定は、特定非営利活動法人インターネットスキル認定普及協会が実施している、Webデザインに関する国家資格です。資格は1級から3級まで分かれており、1級2級には実務経験がないと受験資格が与えられない（1級は7年以上、2級は2年以上）ため、この資格があるというだけでキャリアの証明にもなります。 ちなみに、各級とも学科試験と実技試験で構成されており、実技試験では私物のパソコンを持参し、実際に課題Webサイトを作成する内容になっています。難易度は3級の場合、それほど高くなく、他の国家資格（IT資格等）に比べ難易度は低いといえるでしょう。ます。出題形式と合格基準は下記の通りです。 出題形式 合格基準 学科 筆記試験（マーク方式）：「多肢選択法」「真偽法」形式 70点以上（100点満点） 実技 課題選択方式 70点以上（100点満点） ※試験要項に示す各作業分類において配点の60％以上の得点を得ること 引用：https://www.webdesign.gr.jp/summery/schedule/ Webクリエイター能力認定試験（UIデザイン） Webクリエイター能力認定試験は、サーティファイという企業が主催している民間資格試験です。Webクリエイターに必要とされる、Webサイト制作のデザイン能力およびWebページのコーディング能力を認定する試験です。取得できるランクは「スタンダード」と「エキスパート」の2種類があり、HTML5とCSSの文法を使用したコーディングを行う試験内容となります。Webクリエイター能力認定試験には受験資格がないため、誰でも挑戦できます。出題形式と合格基準は下記の通りです。 スタンダード エキスパート 出題形式 実技問題 知識問題・実技問題 合格基準 得点率65%以上 （合計得点において）得点率65%以上 引用：https://www.sikaku.gr.jp/web/wc/contents/about/content/1/ Google UX Designプロフェッショナル認定（UXデザイン） Google UX Designプロフェッショナル認定は、Googleが提供しているUXデザイナー養成オンラインコースです。取得できるとGoogle認定の証明書を受け取れます。このコースでは、UXデザイナーになるためのグーグル認定のトレーニングを受講します。、7つのコースを週10時間ほど学習し、約6ヶ月で受講完了するという流れです。 現在受講内容は英語のみでの提供となっていますが、オンラインビデオの内容は全てスクリプトがあるためDeepLを利用すれば英語が苦手な方でも受講できます。こちらのカリキュラムは試験に合格する形ではなく、コースを終了するごとに証明書をもらえる形の資格となります。受講内容と料金は以下のとおりです。 UXデザインの基礎 UXデザインプロセスをはじめる ワイヤーフレームと低精度プロトタイピング UXリサーチと初期コンセプトのテスト Figmaでの高精度のデザインとプロトタイピング Adobe XDによるレスポンシブWEBデザイン ソーシャルグッドのためのUXデザインと、就職の準備 受講料金は月$39（約6ヶ月で$234）となっています。 https://www.coursera.org/professional-certificates/google-ux-design 人間中心設計(HCD)専門家資格認定制度（UXデザイン） 人間中心設計(HCD)専門家資格認定制度は、公益団体の人間中心設計推進機構が実施している、UXデザインなどについての専門性を明らかにするための資格です。HCD（人間中心設計）とは、UXに含まれるひとつの要素で、人間がプロダクトを使いやすくすることに焦点を置いた、使う人の観点でものを作るためのしくみです。 HCDには使いやすさ（ユーザビリティ）はもちろん、観察・理解・設計・評価などの利用者の視点に立つための知識が必要とされています。認定制度には、専門家とスペシャリストの2種があり、経験やコンピタンスに応じた認定が行われます。 人間中心設計専門家（認定HCD専門家） ユーザビリティ、人間中心設計(HCD)、UXデザイン、サービスデザインに関わる実務経験5年以上。 HCDの視点でプロジェクトマネジメント経験あるいはHCDの組織導入経験があること。 専門能力を実証するための実践事例が3つ以上あること。 人間中心設計スペシャリスト（認定HCDスペシャリスト） ユーザビリティ、人間中心設計(HCD)、UXデザイン、サービスデザインに関わる実務経験2年以上。 専門能力を実証するための実践事例が3つ以上あること。 https://www.hcdnet.org/certified/ ウェブ解析士 ウェブ解析士は、ウェブサイトやWebアプリのアクセス解析に関する知識とスキルを有していることを認定する資格です。一般社団法人ウェブ解析士協会が主催しています。試験は、インターネット上で120分50問の4択問題で行われ、合否は試験直後に判定されます。主な出題内容は以下のとおりです。 ウェブ解析と基本的な指標 事業戦略とマーケティング解析 デジタル化戦略と計画立案 ウェブ解析の設計 インプレッションの解析 エンゲージメントと間接効果 ウェブサイトの解析 ウェブ解析士のレポーティング 上記のように、ウェブ解析やデジタルマーケティングの基礎的な知識を幅広くカバーしています。ウェブ解析士を目指す人は、ウェブ解析士協会が運営する公式テキストや講座などを活用して、試験対策を行いましょう。 参考：https://www.waca.associates/jp/course/wac/ そもそもUI/UXデザイナーの役割とは？ UIデザイナー UIとはユーザーインターフェース（User Interface）の略です。一般的にユーザーとプロダクトをつなぐ接点を意味する言葉で、Webサイトやアプリでいうと、人がモノ（PCやスマホ）を操作するときに触れるアプリのデザインや画像、ボタンなど外観に関わるすべてをUIと呼びます。UIデザイナーの主な仕事内容は、アプリの各ボタンのデザインや配置を考え、年齢層・ターゲットが使いやすいように画面を設計・デザインをすることです。 ユーザーの視点に立って、使いやすさやデザイン性の高いUIを実現することが求められる職種だと覚えておきましょう。 UXデザイナー UXとはユーザーエクスペリエンス（User eXperience）の略です。プロダクトやサービスを通じて得られるすべてのユーザー体験を示す言葉で、Webサイトやアプリでいうと、サイトやアプリを通じて得た全ての体験（登録〜購入までなど）をUXと呼びます。UXはUIを含めたすべての顧客体験を示します。 そのため、多くの企業ではUIデザイナーとUXデザイナーを区別せずに、同時に担うパターンが多いです。UIはPhotoshopやIllustratorなどのデザインスキルや知識が、UXはHCD（人間中心設計）やマーケティングなど多岐に渡る知識が必要とされるため、常に新しい情報を取り入れるなどの勉強が必要になります。 UI/UXデザイナーに必要なスキル UI/UXデザイナーがどういった仕事なのか分かったところで、UI/UXデザイナーに必要なスキルについて解説していきます。UI/UXデザイナーに必要なスキルはおもに、次の4つです。 コミュニケーション能力 探究心 デザインスキル SEOに関する知識 UI/UXデザイナーとして市場価値を高めていきたいのであれば、これらのスキルを優先的に伸ばしましょう。1つ1つのスキルについて詳しく解説していきます。 コミュニケーション能力 コミュニケーション能力はあらゆる職種において必要とされる能力ですが、UI/UXデザイナーにとっても同様に重要な能力です。どんなに優れたデザインを生み出すことができても、そのアイデアを他人に上手く伝えられなくては、デザイン案が通らなくなってしまいます。 また、UI/UXデザイナーはデザイン案をコーダーやプログラマーに共有して、デザイン通りにコーディングしてもらうように指示を出さなくてはいけません。コミュニケーション能力が欠けていると、自身が思い描いたものとは異なるものが出来上がってしまう可能性もあるのです。 探究心 UI/UXデザイナーには、強い探究心も求められるでしょう。ユーザーが「使いやすい」「面白い」と思うデザインは、時代とともに常に移り変わっていくものです。そのため、UI/UXデザイナーは常にデザインのトレンドを追いかけて理解しておく必要があります。そのうえで、トレンドをいかに取り入れるかを検討しなくてはいけません。 そのためにも強い探究心を持ち、柔軟に受け入れながら自分の物にしていく姿勢が大切です。Web業界は変化が激しいと言われており、トレンドの移り変わりもスピーディであるため、UI/UXデザイナーに転職後も勉強を継続する姿勢が求められるでしょう。 デザインスキル UI/UXデザイナーにとって、デザインスキルは核となるものです。UI/UXデザイナーに転職する際は、これまで制作したWebサイトなどをまとめたポートフォリオを提出する場合がほとんどであり、面接官は制作物を通じて求職者のデザインスキルを審査します。UI/UXデザイナーを目指すなら、まずはWebデザインの基礎を学ばなくてはいけません。 また、PhotoshopやIllustratorなどのWebデザインツールも使いこなせる必要があります。デザインスキルは独学でも習得可能ですが、独学が思うように進まない場合、UI/UXデザイナーやWebデザイナーを目指す方向けの学習スクールに通うのもおすすめです。学習スクールでは先生から1からデザインの基礎を教えてくれるうえに、カリキュラム内で制作した自主制作物をポートフォリオとして面接時に提出できます。 SEOに関する知識 UI/UXデザイナーはSEO対策の知識を持っていた方が有利です。SEO対策とは、Googleを始めとする検索エンジンの評価を最大化するために取る戦略のことです。検索エンジンに評価されれば検索結果の上位に表示されやすくなり、それが来訪者数や売上数アップに繋がります。UI/UXの変更によって検索エンジンからの評価が変動することもあるため、SEO対策UI/UXとも密接に関わっているのです。そのため、UI/UXデザイナーはWebマーケターとも相談しつつ、検索エンジンからの評価を高めるためのデザインを検討しなくてはいけません。 テクフリでフリーランス案件を探してみる UI/UXデザイナーが資格を取得するメリット UI/UXデザイナーが資格を取得するメリットは多いです。資格は自身のスキルを客観的に証明するものであり、また、資格取得のために勉強することでさらなるスキルアップにもつながります。UI/UXデザイナーが資格を取得するメリットとして、ここでは以下の3つを紹介します。 UI/UXの知見を深められる 自身のスキルを証明できる 転職において有利になる UI/UXデザイナーを目指している人は、今回紹介するメリットを参考に、資格取得を検討してみましょう。 UI/UXの知見を深められる UI/UXデザイナーは、ユーザーの使いやすさや満足度を追求して、Webサイトやアプリなどのデザインや機能を設計する職種です。そのため、UI/UXに関する知識やスキルは、UI/UXデザイナーにとって欠かせません。資格を取得することで、UI/UXに関する基礎知識から応用的な知識まで体系的に学べます。また、資格取得のための勉強や試験を通して、UI/UXの考え方や設計方法を深く理解できます。資格取得のために勉強したことを活かして、さらなるステップアップを目指しましょう。 自身のスキルを証明できる UI/UXデザイナーはその職務内容上、仕事を探す場合には実務経験やポートフォリオが非常に重要とされる職種です。しかし、これまでの実務経験やポートフォリオを示すだけでは、自身のスキルを客観的に証明することは難しい場合もあります。特に経験の浅いUI/UXデザイナーは、十分なポートフォリオや実務経験がない場合もあるでしょう。資格を取得することによって、自身のUI/UXに関するスキルを客観的に証明できます。また、資格を取得していることは、企業やクライアントからの信頼度を高めることにもつながるでしょう。 転職において有利になる UI/UXデザイナーは、近年需要が高まっている職種です。そのため、転職市場では、UI/UXに関するスキルや経験を有するデザイナーが重宝されます。資格を取得していることは、転職においても大きなアピールポイントとなります。また、資格を取得していることで、希望する職種や企業への転職を有利に進められます。案件や求人に応募するときは資格取得をアピールして、ライバルとの差別化を図りましょう。 UI/UXデザイナーのキャリアパス Web業界は変化の激しい業界であり、その中で生き残っていくには、キャリアパスをしっかり考え今後どのスキルを取得するのがプラスになるのか考えることが大切です。そこで、UI/UXデザイナーに転職した後のキャリアパス例を紹介します。UI/UXデザイナーに転職した後の代表的なキャリアパスには、以下の2つがあります。 マネジメント職 フリーランス 以下では、それぞれについて確認していきましょう。 マネジメント職 UI/UXデザイナーのキャリアパスのひとつは、Web業界におけるマネジメント職を目指すことです。マネジメント職の代表例としては、Webディレクターが挙げられます。Webディレクターはサイト制作全体の指揮を取る責任者です。各クリエイターへ作業指示を出したり、進捗状況を管理し納期やサイト仕様の調整をしたりします。 その後のキャリアとして、ITコンサルタントを目指す道もあります。UI/UXデザイナー出身の人材は、その経験を活かしてWebサイトの集客アップに関するコンサルティングなどもできます。コンサルタントやマーケターといった立場で活躍する道もあることを覚えておきましょう。 Webマーケティングの知識を体系的に身に付けたい場合は、スクールを利用してみるのもいいでしょう。 参考：WEBMARKS フリーランス UI/UXデザイナーの中には、フリーランスのUI/UXデザイナーとして独立する人材もいます。フリーランスになれば実力次第で年収アップも狙えるため、あなたのスキルを活かして高単価案件の獲得を目指しましょう。 ただ、フリーランスのUI/UXデザイナーとして活躍するためには、まず、UI/UXデザインに関する十分なスキルと経験を身につけることが大切です。また、自分のスキルをアピールできるポートフォリオやプレゼンテーションを用意しておくことも重要です。フリーランスとして独立するには、事前の準備が必要だという点はしっかり押さえておきましょう。 近年では、Web制作自体の需要が高まっているため、フリーランスのUI/UXデザイン案件も多くあります。フリーランスのUI/UXデザイナーは、自分のスキルや経験を活かして、やりがいのある仕事をしながら、高収入を得られる職業です。この機会に、フリーランスのUI/UXデザイナーを目指してみるのも良いでしょう。 まとめ UI/UXデザイナーの資格に関して調べてみると、「資格は必要ない」といった意見もあります。しかし、UI/UXデザイナーが資格を取得すると以下のようなメリットがあります。 UI/UXの知見を深められる 自身のスキルを証明できる 転職において有利になる UI/UXデザイナーにとって資格は必須ではありませんが、資格を取得することで、自分のスキルを客観的に評価でき、キャリアアップやスキルアップの目標を立てやすくなるといえるでしょう。 様々な業界でデジタル化が加速するにつれて、UI/UXデザイナーへの需要も高まっています。特に、ハイレベルで報酬も高い案件は、企業やクライアントからのニーズレベルが高く、より高度なスキルや経験が求められます。UI/UXデザイナーの資格を取得することで、これらの案件に応募する際の競争力を高めていきましょう。 資格を取得するだけでハイレベル案件を獲得できるわけではありませんが、自身の市場価値を高めてハイレベルな案件を獲得するために役立つでしょう。UI/UXデザインを学び始める方には基礎を知るきっかけとして、また、長年活躍している方はスキルの整理/再確認として資格の取得を検討してみてはいかがでしょうか。 関連記事：UI/UXデザイナーの将来性は？ フリーランスになった方が良い？ テクフリでフリーランス案件を探してみる

はじめに インフラエンジニアとは、ITシステムのIT基盤を支えるエンジニアです。 ITシステムが正しく稼働するためには、以下のようなインフラ環境が不可欠です。 サーバーやネットワークなどのハードウェア OSやミドルウェアなどのソフトウェア データベース インフラエンジニアは、これらのインフラを設計・構築・運用・保守することで、ITシステムの安定稼働を実現します。 この記事ではインフラエンジニアの仕事内容やおすすめの資格、キャリアパスなどについて詳しく解説します。 インフラエンジニアの仕事内容の理解を深めたい インフラエンジニアになるために必要なスキルや知識が何か気になる インフラエンジニアの年収やキャリアパスが気になる インフラエンジニアはきつい、やめとけという声もあるが現実はどうなのか気になる という人は、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 インフラエンジニアとは インフラエンジニアとは、企業や組織のITインフラを支えるIT基盤の設計・構築・運用・保守を担当する技術者です。IT基盤とは、サーバー、ネットワーク、データベース、セキュリティなど、システムを稼働させるために必要な要素の総称です。 インフラエンジニアは、これらの要素を適切に組み合わせて、安全かつ安定的に稼働するITシステムを構築・運用・保守することが求められます。インフラエンジニアは、IT業界を支える重要な職種であり、やりがいのある仕事です。近年、IT化の進展に伴い、インフラエンジニアの需要は高まっています。 また、クラウドやAIなどの新しい技術の登場により、インフラエンジニアのスキルや知識も変化しています。インフラエンジニアとして活躍するためには、常に最新の技術を学び、スキルアップを図ることが重要です。インフラエンジニアにおすすめの資格やキャリアパスについては、のちほど詳しくご紹介します。 インフラエンジニアの仕事内容 インフラエンジニアの仕事内容は、大きく分けて以下の4つに分けられます。 設計 構築 システム監視 運用・保守 それぞれについて詳しく見ていきましょう。 設計 設計とは、システムの要件を踏まえて、IT基盤の構成や仕様を決める工程です。インフラエンジニアは、システムの目的や利用者、予算などの要件をヒアリングし、それらを満たすIT基盤を設計します。設計では、以下の要素を検討する必要があります。 ハードウェア構成 ソフトウェア構成 ネットワーク構成 セキュリティ対策 構築 構築とは、設計に基づいて、IT基盤を実際に実現する工程です。インフラエンジニアは、サーバーやネットワーク機器などのハードウェアの導入、ソフトウェアのインストールや設定、テストなどをします。構築の作業例は、以下のとおりです。 ハードウェアの導入 ソフトウェアのインストール ネットワークの構築 セキュリティ対策の実施 テスト システム監視 システム監視とは、ITシステムの状態を常時監視し、異常が発生していないかを確認する工程です。インフラエンジニアは、ログやメトリックなどの情報を収集・分析し、異常を検知した場合には、迅速に対応します。システム監視では、具体的に以下の作業を行います。 ログの収集・分析 メトリックの収集・分析 異常検知 対応 運用・保守 運用・保守とは、ITシステムを安定的に稼働させるために行う業務です。インフラエンジニアは、システムのアップデートやセキュリティ対策、故障対応などをします。運用・保守の作業例は、以下のとおりです。 システムのアップデート セキュリティ対策の実施 故障対応 パフォーマンス改善 インフラエンジニアに向いている人 ここではインフラエンジニアに向いている人の特徴をいくつか紹介します。以下のような人は、インフラエンジニアに向いている傾向があります。 細かい作業が得意である コミュニケーション能力が高い 新しい技術キャッチアップできる これからインフラエンジニアになりたい人向けに、どのようなスキルを身に着けたら良いのかという観点でも紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。 細かい作業が得意である インフラエンジニアの仕事は、サーバーやネットワークなどのハードウェアやソフトウェアの設定や構築など、細かい作業が求められます。そのため、細かい作業が得意な人や、正確さを求められる仕事にやりがいを感じる人には向いている職種です。インフラエンジニアに求められる細かい作業の具体例は以下のとおりです。 サーバーの設定 ネットワークの設定 データベースの設定 ソフトウェアのインストール セキュリティ対策の設定 これらの作業は、1つのミスによって問題が生じるとシステムの安定稼働に大きな影響を与えてしまうため、慎重かつ丁寧に行う必要があります。これらの設定をひとつひとつ丁寧に正確に行える人は、インフラエンジニアに向いていると言えるでしょう。 コミュニケーション能力が高い インフラエンジニアは、システムの設計や構築などの際に、営業や開発などの他部署と連携する機会が多くあります。そのため、コミュニケーション能力が高い人や、チームで仕事をすることにやりがいを感じる人には向いている職種です。コミュニケーション能力として重要なポイントは具体的に以下のような点です。 相手の話をよく聞く 自分の考えをわかりやすく伝える 相手の意見を尊重する インフラエンジニアは、システムの要件をヒアリングしたり、トラブルの原因を調査したりする際に、相手とコミュニケーションをとる必要があります。そのため、相手の話をよく聞き、自分の考えをわかりやすく伝えるスキルが重要だと覚えておきましょう。 新しい技術をキャッチアップできる IT業界は、常に新しい技術が登場しています。インフラエンジニアとして活躍するためには、新しい技術をキャッチアップし、常に最新の知識やスキルを身につけることが重要です。インフラエンジニアに向いている人は、新しいことに積極的に取り組める人です。また、学習意欲や向上心も大切になってきます。新しい技術をキャッチアップできる人は、以下のスキルが高い傾向にあります。 情報収集力 学習意欲 応用力 インフラエンジニアは、新しい技術に関する情報収集を常に行う必要があります。新しい技術を学ぶ意欲と、学んだ技術を応用する力が重要だと覚えておきましょう。 インフラエンジニアにおすすめの資格 インフラエンジニアとして活躍するためには、以下の資格がおすすめです。 基本情報技術者試験／応用情報技術者試験 CCNA／CCNP 未経験の方も資格の勉強をきっかけに自身の知識の幅を広げられますので、参考にしていただければ幸いです。以下ではそれぞれの資格について詳しく紹介します。 基本情報技術者試験／応用情報技術者試験 基本情報技術者試験は、ITに関する基礎的な知識と技能を問う国家試験です。応用情報技術者試験は、基本情報技術者試験の上位資格であり、より高度なITに関する知識と技能を問う国家試験です。 どちらの試験も、インフラエンジニアとして必要となる基礎的な知識と技能を身につけるのに役立ちます。特に、基本情報技術者試験は、インフラエンジニアとしてのキャリアをスタートさせるための第一歩としておすすめの資格です。まずは基本情報技術者試験の合格を目指してみましょう。 応用情報技術者試験は、基本情報技術者試験に合格した上で、より高度な知識と技能を身につけたい人向けの資格です。インフラエンジニアとして、より幅広い業務を担当したい場合は、応用情報技術者試験の取得を目指しましょう。 CCNA／CCNP CCNAは、シスコシステムズが認定するネットワークエンジニアの国際認定資格です。CCNPは、CCNAの知識をより深めた上で、より高度な技術を身につけた人を認定する資格になります。インフラエンジニアとして活躍するためには、ネットワークの知識と技術を身につけることが重要です。 そのため、CCNAは、インフラエンジニアを目指す人にとって、まず取得しておきたい資格と言えます。CCNPは、CCNAに合格した上で、より高度なネットワーク技術を身につけたい人向けの資格です。インフラエンジニアとして、ネットワークの設計や構築を担当したい場合は、CCNPの取得を目指しましょう。 インフラエンジニアのキャリアパス 経験を積む インフラエンジニアとしてのキャリアをスタートしたら、まずは経験を積むことが重要です。具体的には、サーバーやネットワークの構築、運用・保守などの業務を担当し、スキルを磨いていきましょう。経験を積むためには、まずはインフラエンジニアとして働ける会社に就職する必要があります。就職する際には、インフラエンジニアとしての実務経験が豊富な企業を選ぶとよいでしょう。 また、インフラエンジニアとして働きながら、資格取得に挑戦するのもおすすめです。基本情報技術者試験やCCNAなどの資格を取得することで、自分のスキルを客観的に証明できます。現場での経験を積んで、スキルや実績を積み上げていきましょう。 スペシャリストになる インフラエンジニアとしての経験を積んだあとは、スペシャリストになる選択肢があります。ある特定の分野のスキルを深め、スペシャリストを目指すキャリアパスです。スペシャリストとしては以下のような分野があります。 サーバーエンジニア ネットワークエンジニア データベースエンジニア 自分の興味や適性に応じて、専門分野を決めましょう。スペシャリストになるためには、専門分野の知識や技術を深めるための勉強や研修を継続することが重要です。また、業界の最新動向を常に把握することも大切です。常に新しい技術を学び続け、スキルアップを図ることで、スペシャリストとして活躍できるでしょう。 マネジメント職に就く インフラエンジニアのマネジメント職とは、インフラエンジニアチームやプロジェクトをマネジメントする仕事です。プロジェクトマネージャーとしてチームやプロジェクトを率いて活躍することができ、リーダーシップやコミュニケーション能力などのスキルが求められます。 マネジメント職に就くためには、インフラエンジニアとしての実務経験を積んだ上で、マネジメントに関するスキルを身につける必要があります。具体的には、プロジェクトマネジメントやリーダーシップに関する研修やセミナーを受講するとよいでしょう。 インフラエンジニアの年収 求人ボックスによると、インフラエンジニアの平均年収は520万円です。参考:「求人ボックス」 ただ、実際の年収はエンジニアの経験やスキルによって大きく異なります。目安として、以下のようにステップアップしていくとイメージしておくとよいでしょう。 新卒の初任給は約350万円から400万円程度 中堅になると約500万円から600万円程度 上級になると約600万円から800万円程度 新卒と中堅の差はインフラに関するスキルや経験の違いです。この段階では、基本的な知識と技術を身につけることが重要であり、資格を取得することで、年収アップにつながる可能性があります。また、中堅と上級の差は、プロジェクトマネジメントやコンサルタント力です。上級エンジニアとしてより高い年収を得るためには、マネジメントやコンサルティングのスキルを身につけることが重要になります。 インフラエンジニアは、IT業界の根幹を支える重要な職種です。常に新しい技術が生まれており、スキルアップが求められる職種でもあります。努力次第で年収アップも可能な職種なので、常にスキルアップしていく意欲を忘れないようにしましょう。 インフラエンジニアの将来性や年収については、こちらの記事でも解説しております。 インフラエンジニアの将来性は？ 年収1,000万円って本当？ まとめ 今回はインフラエンジニアとは何かについて、仕事内容や向いている人、おすすめの資格を紹介しました。インフラエンジニアとはITシステムのIT基盤を支えるエンジニアです。IT業界を支える重要な職種であり、やりがいのある仕事になります。インフラエンジニアの仕事内容は以下のとおりです。 設計 構築 システム監視 運用・保守 また、インフラエンジニアに向いているのは以下のような人です。 細かい作業が得意である コミュニケーション能力が高い 新しい技術キャッチアップできる インフラエンジニアはインフラ構築などの技術的なところから、プロジェクトマネジメントやコンサルタントまでさまざまなキャリアパスがあります。できることが増えるにつれて年収も増える傾向にあります。 インフラエンジニアは、クラウドやAIなどの技術革新によって今後需要も拡大していく職種です。今回紹介した内容を参考に、インフラエンジニアになるための一歩を踏み出してみましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

データサイエンティストという職業をご存知でしょうか。データサイエンティストとは、膨大なデータを収集・分析することで、ビジネスに活用する知見を得て、企業の意思決定を手助けする仕事です。 具体的に、楽天では、運営しているECサイトを通じて、ユーザー閲覧履歴や購入履歴のデータを収集し、ユーザー一人一人の特性を分析しています。これにより、それぞれの特性にあった広告を掲載する事ができ、広告のクリック率や購買率を向上させています。 近年では、ビッグデータ分析の需要がどんどん高まっており、今やなくてはならない存在となってきています。 今回は、そんなデータサイエンティストの平均年収や必要なスキルなどをまとめました。データサイエンティストに興味がある方や、目指している方はぜひ参考にしてください。 データサイエンティスト案件を紹介してもらう データサイエンティストの平均年収・給料 まず初めに、データサイエンティストの平均年収について、年齢や会社規模別に、詳しく見ていきましょう。 全体平均 データサイエンティストの平均年収は約655万円で、推移は440万円から870万円と言われています。国税庁の民間給与実態調査によると、令和元年における日本全体の平均年収は約436万円となっています。 このことから、データサイエンティストの年収は、日本全体の平均よりも200万円近く高いことがわかります。 さらに、年収1000万円以上を提示している企業も多く存在するので、スキルが高いほど多くの収入が期待できます。 専門的な知識やスキルが必要で、重大な意思決定の場面で、データに基づいた合理的判断を求められるデータサイエンティストの仕事を考えると、このような結果は当然と言えるでしょう。 また、40代のデータサイエンティストの平均年収を男女別に見てみると、男性の平均が約760万円、女性の平均は約544万円となっていて、男性の方が200万円以上高くなっています。 年齢別 年齢別に見ていくと、データサイエンティストの年収は平均約350万円からスタートし、年収の推移が一番高くなる50代後半から60代では約800万円に到達します。 年齢 年収 20代前半 約350〜400万円 20代後半 約400〜470万円 30代前半 約400〜520万円 30代後半 約480〜600万円 40代前半 約530〜650万円 40代後半 約600〜750万円 50代前半 約680〜800万円 50代後半 約700〜800万円 60代 約450〜800万円 また、年代別では、20代の平均年収が約404万円、30代の平均が約511万円、40代の平均が約655万円、50代の平均が約786万円となっています。 年代 年収 20代 約404万円 30代 約511万円 40代 約655万円 50代 約786万円 企業の規模による違い 企業規模の違いから見ていくと、大企業で働くデータサイエンティストの平均年収は約760万円、中企業の平均は約629万円、小企業の平均は約570万円となっています。 会社の規模が大きくなればなるほど平均年収も比例して高くなっている点では、多くの他の職業と同じであると言えるでしょう。 海外のデータサイエンティストの年収 海外のデータサイエンティストの平均年収は日本と比べ、どのようになっているのでしょうか。 前述したように、日本全体の平均年収は約436万円で、データサイエンティストの平均は約655万円です。 アメリカ全体の平均年収は約430万円となっていて、全体の平均年収では日本とアメリカに大きな差はありません。 しかし、アメリカのデータサイエンティストの平均年収は約1200万円となっており、日本の平均の２倍近くにまでなっています。 アメリカでデータサイエンティストは「最も稼げる職業」と言われています。また、アメリカ全土の職業の中で、雇用満足度や平均給料などの要素から比較し、人気な仕事を選ぶ「ベストジョブ」に4年連続で入賞しています。 これらのことから、アメリカでデータサイエンティストは、日本に比べて需要が高く、人気であることがわかります。 日本とアメリカの間でこれほど大きな差が生まれているのは、アメリカの方が日本よりもデータの分析や活用がビジネスにとって重要だと考えているからです。もちろん、日本でもデータの分析や活用は重要だと考えられていますが、アメリカの方がその傾向がより強くなっています。 さらに、日本と比べて、海外の方が転職をする人が多く、人材の流動性は高いです。そのため、多くの企業が優秀なデータサイエンティストを確保するために、他の企業よりも高い年収を提示していることも、年収が高くなる理由の一つです。 参照元：https://www.glassdoor.com/blog/best-jobs-in-america-2019/ データサイエンティストの年収が高い理由 ここまで、データサイエンティストは高収入な職業であることを説明してきました。 なぜデータサイエンティストの給料は高収入なのでしょうか。ここから見ていきましょう。 求められるスキルが高い データサイエンティストが高収入な理由の一つ目は、求められるスキルが高いためです。データサイエンティストは、膨大なデータを収集・分析し、そこから活用する必要があります。データを正確に解析するためには、統計学の知識が必要です。 また、データ分析だけでなく、「どの課題に取り組むべきなのか」や「分析したデータをどのように活用し、課題を解決するべきか」などのように、ビジネス的な観点で物事を考える必要もあるので、ビジネススキルも必要です。 さらに、データ収集やデータ統合などの処理では、データ解析言語と呼ばれる「R言語」や「Python」のプログラミングの知識も必要です。 これらの知識は専門性が高く、全てを独学で学ぶことは非常に困難です。さらに、日本では他の国に比べ、データサイエンティストに必要な知識を網羅的に学べる学校や十分な教育体制が整っている企業が少ないのが現実です。 求められるスキルが高く、必要な知識を身につけられる場所も多くないことから、高いスキルを持っているデータサイエンティストは非常に少なく、需要が高くなっています。 そのため、企業が優秀な人材を確保するためには、よりよい条件を提示する必要があるので、データサイエンティストの収入が高くなっています。 データ分析などの需要が伸びている 二つ目の理由は、データ分析など需要が伸びている分野なためです。 近年、企業が保有するデータの量は年々増加していて、会社によってはビッグデータと呼ばれるほど膨大なものになっています。情報量があまりにも多く、知識のない人が扱えるレベルよりも遥かに大きくなっています。 そのため、膨大なデータを分析するには、データ分析の知見をもつ専門家が必要不可欠です。その専門家こそがデータサイエンティストなのです。 今日のビジネスシーンにおいて、データの分析や活用、機械学習のニーズは高まる一方であり、いまや企業にとってなくてはならないものになっています。 優秀なデータサイエンティストを確保できるかどうかが、直接会社の利益につながると言っても過言ではなくなってきています。 そのため、データサイエンティストの需要は高まっており、求人の数もどんどん増えてきています。 企業が、数少ない優秀なデータサイエンティストから人材を確保するには、よりよい条件を提示する必要があります。その結果、高い年収を提示する企業が多く、データサイエンティストの収入が高くなっています。 データサイエンティストはフリーランスの方が稼げる？ ここまで、データサイエンティストが高収入であることを説明してきました。 ここからは、正規雇用とフリーランス、どちらのデータサイエンティストの方が稼げるのかを見ていきましょう。 前述したように、正規雇用のデータサイエンティストの平均年収は約655万円で、単純に12で割った場合、月収は約55万円になります。 テクフリを参考にすると、フリーランスの場合、平均単価は1ヶ月約93万円となっていて、単純に12でかけた場合、年収は約1120万円になります。 この結果から見ると、フリーランスの方が正規雇用よりも2倍近く稼げることがわかります。 フリーランスの場合、持っているスキルによって収入が大きく変わるので、一概にいうことはできません。しかし、それを加味した上でも、フリーランスでは単価が高い案件が多く存在するので、フリーランスの方が比較的多く稼ぐことができるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる データサイエンティストに必要なスキルは？ データサイエンティストになるには、専門的な知識やスキルが必要であることは、ご理解いただけたかと思います。 では、実際にデータサイエンティストになるためには、具体的にどのようなスキルが必要なのでしょうか。詳しく見ていきましょう。 統計に関する知識 データサイエンティストに必要なスキルの一つ目は、「統計に関する知識」です。 前述したように、データサイエンティストは大量のデータを収集・分析し、そこから活用する必要があり、データを正確に解析するためには、統計学の知識が必要です。大きく分けて、「数学」「データ分析手法」「データ分析ツール」の３つのスキルが必要です。 数学 データ分析の共通語は数学となっていて、データ分析に関するほぼ全ての本が数学の知識がある前提で書かれています。 そのため、最低でも高校数学までの知識、特に確率・統計、微分積分、行列の分野の知識が必要です。また、できるのであれば、大学初級レベルの解析学、線形代数学の知識もあった方がいいでしょう。 データ分析手法 データ分析では、データ統計処理などの分析モデルを作成し、それに従って分析を進めていきます。そのため、データマイニング手法（分析に適した統計処理手法や、構造化されたデータベースから情報を抽出し、自動的に傾向やパターンを発見する分析手法）について理解しておくことが必要です。 データ分析には多くの手法があり、データの種類や必要とする分析結果によって、使うデータ分析手法が変わります。 そのため、「自らが必要とする結論を出すために、どのような分析手段をつかう必要があるのか」などを知っておく必要があります。 データ分析ツール 膨大なデータを扱うデータ分析では、途中計算が非常に複雑なため、基本的に分析に特化した分析ツールを用いて分析を行います。そのため、データ分析手法だけでなく、データ分析ツールの手法についての知識も必要となります。 基本的には、Excelの分析手法を用いて分析できますが、より専門的なデータ分析が必要な場合は、IBM社の「SPSS」が活用するといいでしょう。 Python、R言語などのプログラミングスキル データサイエンティストに必要なスキルの2つ目は、「Python、R言語などのプログラミングスキル」です。 前述したように、大規模なデータセットを効率的に処理したり、複数のデータを統合するためにはデータ解析言語である「R言語」や「Python」のプログラミングスキルが必要です。 Pythonは、主に機械学習やAI開発に使われていて、理解することが比較的簡単で、初心者向きの言語と言われています。 R言語は、学術や研究向けの統計解析言語として開発されたもので、データの分析や解析に非常に優れている言語です。しかし、Pythonに比べて専門性が高く、日本語の情報が少ないため、初心者の方や英語が苦手な方には難しい言語かもしれません。 Pythonhは初心者向けなのに加え、WEBアプリの開発などにも使われているので汎用性も非常に高いです。そのため、どちらの言語を勉強するか迷った場合、Pythonから学習するのがいいでしょう。 データベースに関する知識 データサイエンティストに必要なスキルの3つ目は、「データベースに関する知識」です。 データサイエンティストが扱う膨大なデータは、基本的にデータベースに格納されています。データサイエンティストは、データベースから効率的にデータ収集やデータ処理をするために、分析基盤や環境構築をする必要があります。 膨大なデータを扱うため、データ設計が適切でないと、サーバーに大きな負担がかかってしまい、最悪の場合サーバーが止まってしまいます。サーバーに大きな負荷をかけないためにも、効率的なデータ設計をする必要があります。 膨大なデータの処理知識 データサイエンティストに必要なスキルの4つ目は、「膨大なデータの処理知識」です。 前述したように、データサイエンティストが扱うビッグデータは、容量が非常に多いので、データの蓄積や操作をするには、専門的な知識やスキルが必要となります。 また、ビッグデータは今後さらに発展が期待されている技術領域なので、業界の動向を常に追いかけ、最新の情報や技術をテェックする必要があります。 データサイエンティストになるには？ ここまで説明したように、データサイエンティストになるには、専門的な知識やスキルを身につける必要があります。そのため、未経験からいきなりデータサイエンティストになることは難しいでしょう。 まずは、データサイエンティストに必要な統計学やデータ分析などの専門知識を大学や専門学校で学びます。そこから、新卒で企業に入社し、経験を積んでいきましょう。 しかし、データサイエンティストは専門性や求められるスキルが非常に高いので、新卒からいきなり配属されるとは限りません。 そのため、まずは、データベースエンジニアやデータマイニングエンジニアなどの日常的に膨大なデータを扱う機会が多い職種で働き、実務経験を積んでからデータサイエンティストへの転職を目指した方が現実的でしょう。 よくある質問 データサイエンティストの平均年収は？ データサイエンティストの平均年収は650万円程度で、推移は440万円から870万円と言われています。 データサイエンティストが高収入な理由は？ データサイエンティストが高収入な理由は、「求められるスキルが高いため」「データ分析など需要が伸びている分野なため」の2つが挙げられます。 データサイエンティストに必要なスキルは？ データサイエンティストになるために必要なスキルは大きく分けて、「統計に関する知識」「プログラミングスキル」「データベースに関する知識」「膨大なデータの処理知識」の4つです。 まとめ 今回は、近年需要が増えてきている「データサイエンティスト」の年収や必要なスキルについてまとめました。 データサイエンティストは、膨大なデータを収集・分析し、活用することが求められます。膨大なデータの収集・分析には専門的な知識やスキルが必要となります。求められるスキルが高い反面、他の職業と比べて年収は高い傾向があります。 この記事を通して、データサイエンティスト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

Python(パイソン)というプログラミング言語について さて、皆さんはPython（パイソン）というプログラミング言語をご存知でしょうか。プログラミング経験がない方にとっては、馴染みのない名前かもしれません。ただ一方で海外に目を向けると、非常に多くのエンジニアたちに利用されている汎用プログラミング言語です。 世界最大のIT企業Googleは、Python(パイソン)を自社の三大プログラミング言語として捉えています。その他、MicrosoftやFacebookなどの一流IT企業も、Python(パイソン)を導入しています。今回は、そんなPython(パイソン)の歴史について見ていきましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Python(パイソン)は意外な誕生秘話を持った言語 Python(パイソン)が誕生したのは1990年。グイド・ヴァンロッサム(Guido van Rossum)という人物によって生み出されました。彼の出身地はオランダです。同国のアムステルダム大学で、数学と計算機科学の修士号を取得しました。 大学を卒業してからはCWI(オランダ国立情報数学研究所)、その後NIST(アメリカ国立標準技術研究所)といった研究機関で働いていました。2015年にはGoogleでも働いています。翌年には、ACM(ニューヨークに本部のあるコンピュータ科学分野の国際学会)からDistinguished Engineerの称号も得ました。まさにIT分野における第一人者と言える存在です。 そんなグイド氏が開発を手がけたPython(パイソン)。開発の起源をたどると、大学卒業後に勤めたCWIにまでさかのぼります。その頃グイド氏は『ABC』というプログラミング言語の開発プロジェクトに携わっていました。これは、当時難解だったBASIC言語に代わる、教育用言語の開発を目的としたプロジェクトです。 結局このプロジェクト自体は成功しませんでしたが、グイド氏は「このABC言語からPython(パイソン)を開発するにあたってのインスピレーションを与えられた」とのことを述べています。 ABCプロジェクトの後、今度はAmoebaというプロジェクトのメンバーになりました。しかしながら、このAmoebaという分散システムが、かなり複雑なシステムだったようです。既存のプログラミング言語では思うように開発が進みませんでした。その時彼は「もっと使いやすい言語があればな」と考えるようになったそうです。その想いがカタチとなったものこそ、『Python(パイソン)』だったのです。 ただそのPython(パイソン)は、1989年12月に「クリスマスの暇つぶし」として開発がスタートしました。現代における超主要プログラミング言語は、実に意外なカタチで開発がスタートしたのです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Python(パイソン)言語の由来 Python(パイソン)という名前の由来は何なのでしょうか。それもABCの影響を受けています。そもそもABCの由来は、「ローマ字の先頭三文字ABCと同じくらい、シンプルで分かりやすく」という意味を込めて、名付けられました。そうは言うものの、先ほど申し上げた通り、その想いと現実にはギャップがありました。 そういったこともあり「由来はあまり深く考えず付けてしまおう」とグイド氏は考えたのです。当初はオフィシャルな開発プロジェクトではなかっただけに、彼はBBCのコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』のパイソンから、名前を取りました。もはや悪ふざけに近いレベルだったのです。 Python(パイソン)言語が登場した頃のIT情勢 同言語が誕生した1990年頃は、世界各国でIT技術が目覚ましく発展する時代でもありました。Python(パイソン)との直接的な因果関係はありませんが、IT最先端国家であるアメリカでは、この頃に『政府主導による情報化の発展と、新しい合意の形成』を進めています。 Python(パイソン)が誕生した翌年の1991年には、『高性能コンピューティング法（ＨＰＣＡ）』が成立。 これは、 ①アメリカの安全と発展にとって、コンピューター科学技術の発達は非常に重要 ②ただ、ここ最近は他国の技術が向上している ③それに負けないよう、アメリカがITの領域をリードしていかなければならない。といった目的から生まれた法律です。 アメリカがそのように言う通り、1990年代には各国で新しいプログラミング言語が、次々生み出されています。中でも、1993年のRuby、1995年のPHPといった、Python(パイソン)同様の軽量プログラミング言語の隆盛が目立ちます。 軽量プログラミング言語とは、ＨＴＭＬ内に記述できる言語、特定のＯＳや開発環境に依存しないこと、オープンソースで誰もが利用で手に入れることができることを言います。この頃まさに、後に起こるインターネット革命の、礎が築かれたといっても過言ではありません。 Python(パイソン)言語の成長を確かなものにしたきっかけ Python(パイソン)の人気が拡大したきっかけは2000年10月に公開されたバージョン2の登場です。このアップデートにより、様々な機能が向上しました。例えば、ガベージコレクションの導入。これは、プログラムが確保したメモリ領域のうち、不要になった箇所だけを自動で解放してくれる機能のことを指します。 従来は、メモリの確保・解放それぞれをプログラマ自身が明示する必要がありました。そうすると、メモリを解放する処理を書き忘れて、使用可能なメモリを食いつぶしてしまい、エラーを起こすといった問題がよく起きていたのです。その問題が解消されるということで、プログラマたちにとっては非常に便利な機能として重宝されました。 2005年にはDjango（ジャンゴ）という、Python(パイソン)で実装されたWebアプリケーションフレームワークが誕生します。これは今となってはPython(パイソン)の代表的なフルスタックフレームワークです。 このフレームワークを使うことで、複雑なデータベース主体のWebサイト構築を簡略化出来るようになります。その後2009年にはBottle、翌年にはFlaskなど、続々とフレームワークが追加されました。シンプルにまとめると、開発効率がより一層高まったということです。 関連記事：Pythonフレームワークのおすすめ7選【2024年最新版】 関連記事：Pythonはサーバーサイド開発におすすめ？ 必要スキル5選！ Python(パイソン)は根強い人気の言語 Python(パイソン)人気は現在に至っても衰えることは知りません。今や、Facebookをしのぐ勢いのInstagramもPython(パイソン)によって開発されています。その他、オンラインストレージサービスのDropboxもベースはPython(パイソン)。 またPython(パイソン)は、機械学習のシステムを開発する際などにも採用されています。機械学習とは一言で説明すると、『コンピューターが、膨大なデータの中に潜むデータの法則性を見つけ出すこと』です。ビッグデータの増加に伴って、機械学習システムの需要は年々高まっています。 昨今の国内求人市場はどうでしょうか。『IT投資動向調査2016』によれば、Python(パイソン)エンジニアの平均年収は約651万円。200を優に超えるプログラミング言語の中で、トップに輝きました。どの企業も、喉から手が出るほどPython(パイソン)エンジニアを求めているということでしょう。 関連記事：Pythonの将来性は高い？他言語との比較や業界の動向を詳しく解説します まとめ 冒頭でもお伝えした通り、Python(パイソン)は、Googleが三大プログラミング言語としてPython(パイソン)を挙げているほど。その利便性・需要の高さは言うまでもありません。今後におけるPython(パイソン)の発展に益々期待が持てそうです。 また、日本国内以上に、海外での人気が高いことから、「世界に羽ばたくプログラマ」を目指してPython(パイソン)の学習に着手するのかいいかもしれません。 Python(パイソン)はコードがシンプルで分かりやすいプログラミング言語。気になる方は、１冊の参考書を手にとっ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

SQLとは SQLとは、「Structured Query Language（構造化照会言語）」の略称で、データベースを操作するための言語です。データベースにデータの登録、検索、更新、削除といった命令を送り、情報を管理します。SQLは、特定のデータベース製品に依存しないように設計された標準的な言語であり、さまざまなデータベースシステムで利用されています。そのため、一度SQLを習得すれば、MySQL、PostgreSQL、Oracle Databaseなど、異なるデータベースにも応用できます。 SQLの特徴は以下のとおりです。 データベース言語：リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）で使用される言語です。データベース内のテーブル間の関係を定義し、データの操作を行います。 標準化：国際標準化機構（ISO）やアメリカ国家規格協会（ANSI）によって標準化されているため、異なるDBMS間でも一貫した操作が可能です。 宣言型言語：ユーザーは「何をするか」を指定しますが、「どのようにするか」はDBMSに任せます。これにより、複雑なデータ操作を簡潔に記述できます。 SQLの基本的な機能には、データの検索（SELECT文）、挿入（INSERT文）、更新（UPDATE文）、削除（DELETE文）などがあります。SQLはデータベース内のデータを管理する言語だと覚えておきましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる SQLとPythonの違い SQLとPythonはいずれもデータ操作に使用することができますが、目的や使用方法において違いがあります。 SQL（Structured Query Language） データベース言語：SQLは主にデータベース管理システムと対話するために使用される言語です。データの格納、取得、更新、削除などの操作を行います。 宣言型言語：SQLは宣言型言語であり、ユーザーは「何をするか」を指定します。ユーザーは結果を指定し、具体的な処理方法はDBMSに任せる点が特徴です。 用途：SQLはデータベース内のデータ操作に特化しており、データのクエリや管理に使用されます。 Python プログラミング言語：Pythonは汎用的なプログラミング言語であり、ウェブ開発、データ分析、人工知能（AI）、機械学習（ML）など、幅広い用途に使用されます。 命令型・オブジェクト指向：Pythonは「どのようにするか」を記述する命令型の言語です。ユーザーが詳細な手続きを記述し、その手順に従って処理を行います。 用途：Pythonは、データ処理、ウェブアプリケーションのシステム開発、スクリプト作成、科学計算など、多岐にわたる用途に使用されます。 SQLとPythonはそれぞれ得意な領域が異なるため、組み合わせて使用されるケースも多いです。例えばPythonでWebアプリケーションを開発し、その中でSQLを用いてデータベースにアクセスしデータを取得・操作する、といった使い方ができます。このように、SQLとPythonはそれぞれ異なる役割を持つ言語であり、目的に応じて使い分けることが重要です。 SQLを構成する言語 SQLは、大きく分けて以下の3つの言語で構成されています。それぞれの言語は異なる役割を担い、データベースの操作や管理を行います。 DML（データ操作言語） DDL（データ定義言語） DCL（データ制御言語） DML（データ操作言語） DML（Data Manipulation Language）は、データベース内のデータを操作するための言語です。主な命令には、SELECT（データの取得）、INSERT（データの挿入）、UPDATE（データの更新）、DELETE（データの削除）があります。これらの命令を使用することで、データベース内のテーブルに対して、データの読み取り、追加、変更、削除といった基本的な操作を行えます。DMLは、日常的なデータベース操作の中で最も頻繁に使用される言語グループであり、アプリケーションとデータベース間のデータのやり取りに不可欠です。 DDL（データ定義言語） DDL（Data Definition Language）は、データベースの構造を定義するための言語です。主な命令には、CREATE（オブジェクトの作成）、ALTER（オブジェクトの変更）、DROP（オブジェクトの削除）、TRUNCATE（テーブルのデータを全て削除）があります。これらの命令を使用することで、データベース、テーブル、インデックス、ビューなどのデータベースオブジェクトを作成、変更、削除できます。DDLはデータベースのスキーマ定義や変更を行う言語です。データベースの設計・構築段階や、既存のデータベース構造を変更するときに使用します。 DCL（データ制御言語） DCL（Data Control Language）は、データベースのセキュリティとアクセス権限を管理するための言語です。主な命令には、GRANT（権限の付与）、REVOKE（権限の取り消し）があります。これらの命令を使用することで、ユーザーやロールに対して、特定のデータベースオブジェクトへのアクセス権限を付与したり、取り消したりできます。DCLは、データベースのセキュリティを確保して、適切なユーザーのみが必要なデータにアクセスできるようにするために重要な言語です。 SQLを学習するメリット SQLを学習することには多くのメリットがあります。ここでは以下のメリットについて説明します。 汎用性が高い キャリアの幅が広がる 市場価値向上 学習しやすい 業務効率化につながる 汎用性が高い SQLはISOによって標準化されており、世界中の多くのデータベース管理システム（DBMS）で使用されています。これにより、一度習得したSQLの知識は、異なるDBMS間でも応用が利きます。SQLは、MySQL、PostgreSQL、Oracle Databaseなど、主要なDBMSで共通して使用できるため、どの企業やプロジェクトでも役立つスキルとなるでしょう。 キャリアの幅が広がる SQLを理解することで、データベースエンジニア、サーバーサイドエンジニア、データサイエンティストなど、幅広い職種に応募できるようになります。これらの職種では、データの管理や操作が重要な役割を果たすため、SQLのスキルは必須です。また、SQLの知識があることで、データベースの設計や最適化、パフォーマンスチューニングなど、専門的なスキルを身につけることができます。今とは違う職種のエンジニアになりたいと思っている人は、SQLの習得にチャレンジしてみましょう。 市場価値向上 データ活用が重視される現代において、SQLはさまざまな職種で求められるスキルとなっています。Webエンジニア、データアナリスト、マーケターなど、データに触れる機会のある職種において、SQLのスキルを持つ人材の需要は非常に高いです。多くの企業がデータベースを基盤としたシステムを運用しており、SQLのスキルは市場価値を高める上で大きな武器となるでしょう。 学習のしやすさ SQLは比較的シンプルな構文を持ち、学習が容易です。プログラミング言語と比べても習得のハードルが低く、初心者でも簡単に習得可能です。書籍やオンラインコース、チュートリアルWebサイトなど、学習リソースも豊富に揃っており、自分のペースで学習できます。初心者向けの無料で学べる学習サイトも多いので、探してみましょう。 業務効率化につながる SQLを習得することで、膨大なデータの中から必要な情報を効率的に抽出することができるようになります。検索条件を指定したり、複数のテーブルを結合したりすることで、複雑なデータ分析も容易になります。データベースを使用する業務でSQLのスキルを活用することで、データ分析業務の効率化に繋がり、業務全体の効率を向上させることにも繋がるともいえるでしょう。 SQLが使えるデータベース SQLは、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）で広く使用されるデータベース言語です。SQLが使える主要なデータベースには、以下のものがあります。 MySQL PostgreSQL Oracle Database これらのデータベースは、企業のシステムから個人のプロジェクトまで、多岐にわたる用途で使われています。SQLを学ぶことで、これらのデータベースを効率的に操作でき、データベースの管理や開発が容易になります。それでは、SQLが使えるデータベースについて学んでいきましょう。 MySQL MySQLは、世界中で広く利用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。高い処理速度と柔軟性を持ち、Webアプリケーションやクラウドサービスで広く利用されています。MySQLは、高速な処理性能、高い信頼性、使いやすさなどが特徴で、初心者から上級者まで幅広いユーザーに支持されています。高いスケーラビリティとセキュリティ機能を持つため、中小企業から大企業まで幅広く採用されている点も特徴です。また、MySQLは、LAMPスタックと言われるオープンソースソフトウェアの組み合わせの一部とされています。Linux、Apache、MySQL、PHP/Perl/Pythonの組み合わせで構成される環境でよく利用されるということも覚えておきましょう。 PostgreSQL PostgreSQLは、高機能なオープンソースのオブジェクト関係データベース管理システム（ORDBMS）です。MySQLと比較して、より複雑なデータ構造やトランザクション処理に対応できるなど、高度な機能を備えています。PostgreSQLは、多くのデータ型や複雑なクエリをサポートし、トランザクション管理やデータ整合性の機能が充実しています。そのため、金融業界や政府機関など、信頼性とデータ整合性が求められるシステムでの利用が多いです。また、マルチプラットフォームに対応しており、Linux、Windows、macOSなどさまざまなOSで動作します。 Oracle Database Oracle Databaseは、世界中の企業で利用されている商用のRDBMSです。高い堅牢性と拡張性を持ち、大規模なシステムやミッションクリティカルなアプリケーションに適しています。Oracle Databaseは、データの冗長化や複製をサポートし、障害に強い設計が特徴です。また、クラウド環境との統合が進んでおり、Oracle Cloud Infrastructure上での利用も増えています。商用製品であるため、サポート契約を結ぶことで、バグ修正や最新の機能を利用できる点も特徴のひとつです。 SQLでできること SQLを使用すると、データベースに対してさまざまな操作が行えます。SQLでできることは以下のとおりです。 データの検索と取得 データの挿入、更新、削除 データベースの構造管理 アクセス制御とセキュリティ データの集計と分析 以下では、それぞれについて解説します。 データの検索と取得 SQLの最も基本的な機能は、データベース内のデータを検索し、取得することです。SELECT文を使用して、特定の条件に一致するデータを抽出することで、必要な情報を迅速に取得し、データ分析やレポート作成に活用できます。顧客情報から特定の条件を満たす顧客を抽出したり、商品の販売データから売上ランキングを作成するなど、さまざまなデータ分析に活用できると覚えておきましょう。 データの挿入、更新、削除 SQLを使用して、データベース内のデータを挿入（INSERT文）、更新（UPDATE文）、削除（DELETE文）ができます。これにより、データベースの内容を柔軟に管理し、最新の情報を維持できます。データの挿入、更新、削除は、新規顧客の登録や商品の追加など、データベースの更新に利用される機能です。 データベースの構造管理 SQLは、データベースの構造を定義し、管理するためのDDL（データ定義言語）を提供します。CREATE文を使用して新しいテーブルやインデックスを作成し、ALTER文で既存のテーブルの構造を変更し、DROP文で不要なオブジェクトを削除できます。データベースの設計や運用に必要不可欠な操作です。 アクセス制御とセキュリティ SQLのDCL（データ制御言語）を使用して、データベースのアクセス権限を管理できます。アクセス制御にはGRANT文やREVOLE文が使われます。GRANT文を使用して特定のユーザーに権限を付与し、REVOKE文で権限を取り消します。これにより、データベースのセキュリティを強化し、適切なユーザーのみがデータにアクセスできます。セキュリティの確保や情報漏洩の防止に役立つ機能だと覚えておきましょう。 データの集計と分析 SQLは、データの集計や分析を効率的に行うための機能も提供します。GROUP BY句を使用してデータをグループ化し、SUMやAVGなどの集計関数を使用してデータを集計します。これにより、大量のデータを効率的に処理し、ビジネスインサイトを得ることができるでしょう。 SQLの将来性 SQLの将来性は非常に高いとされています。データの重要性がますます増している現代において、SQLはデータベース管理の中心的な役割を果たしています。ビッグデータを扱う機会が増えるにつれて、膨大なデータを効率的に処理し分析する需要が高まっており、SQLのスキルを持つ人材はますます求められるようになるでしょう。 SQLはデータ分析の基礎となるスキルであり、データサイエンティストやデータアナリストといった専門職を目指す人にとっても必須の知識です。データ分析ツールの中にはSQLの知識を前提としたものも多いため、SQLを習得することで、より高度なデータ分析に取り組めるようになります。さらに、近年では従来のRDBMSだけでなく、NoSQLデータベースやクラウドデータベースなど、さまざまなデータベースが登場しています。これらのデータベースでもSQLをベースとしたクエリ言語が採用されているケースが多く、SQLのスキルはデータベース技術の進化にも対応できる汎用性の高いスキルと言えるでしょう。 まとめ SQLは、データベース管理システム（DBMS）を操作するための標準的な言語であり、データの検索、挿入、更新、削除などの操作を効率的に行えます。SQLを学ぶことで、データベースエンジニアやデータサイエンティストとしてのキャリアの幅が広がり、業務効率の向上にもつながります。また、SQLは標準化されておりさまざまなDBMSで利用できるため、一度習得すれば多くの場面で応用が可能です。SQLの将来性も非常に高く、ビッグデータやクラウドコンピューティングの普及拡大につれて、SQLを扱える人材の需要も増加しています。 データベースの管理やデータ分析においてSQLのスキルは不可欠であり、求人応募や案件獲得時のアピールポイントにもなるでしょう。SQLを習得することで、データベースの操作や管理が効率的に行えるようになり、データを活用したビジネス戦略の立案や実行ができるようになります。SQLは今後も需要が高いスキルであり、習得することで、IT業界でのキャリアアップにも繋がる技術だと覚えておきましょう。 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データアナリストとは データアナリストとは、企業内に蓄積された様々なデータを分析し、ビジネスの課題解決や意思決定を支援する専門家のことです。データアナリストが扱うデータは、顧客データ、売上データ、アクセスログなど、多岐に渡ります。これらのデータを統計学やプログラミングの知識を駆使して分析し、グラフや表などを用いて可視化します。データアナリストはデータ分析を通して企業の抱える問題を明確化し、解決策を導き出すことで、企業の成長に大きく貢献す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 データアナリストの仕事内容 データアナリストの仕事は、大きく分けて以下の2つに分けられます。 データの処理・分析 分析結果に基づいたビジネスへの提案 企業の抱える課題や目標を理解した上で、データ分析を通して最適な解決策を導き出すことが求められます。以下では、データアナリストの仕事内容やデータサイエンティストとの違いを詳しく見ていきましょう。 データ処理・分析 データ処理・分析はデータアナリストの主な業務です。具体的な手順は以下のとおりです。 データの収集: どのような目的で分析を行うか明確にした上で、目的に合ったデータを集めます。収集対象のデータは顧客情報、売上データ、Webアクセスログなどさまざまです。 データのクリーニング: 収集したデータには誤りや欠損が含まれていることもあるため、分析に悪影響を及ぼさないようにデータの修正を行います。 データの分析: 統計学や機械学習などを用いて、データ分析を行います。データの種類や分析の目的に応じて適切な分析手法を選択するという点がポイントです。 データアナリストは以上の工程において専門的な知識やスキルを活用しながら、精度の高い分析を行います。 ビジネスへの提案 データ分析の結果をもとに現状の課題や今後のビジネス展開の可能性を検討し、具体的な施策を提案します。分析結果を単に報告するのではなく、そこからどのようなビジネス上の示唆を導き出してどのように行動に繋げられるのかを分かりやすく伝えることが重要です。 例えば、Webサイトのアクセスログ分析から顧客の行動パターンを把握することで、サイトデザインの改善やマーケティング施策に繋げることができます。顧客の属性や購買履歴を分析することで、顧客一人ひとりに最適な商品やサービスを提案することも可能になります。重要なのは、分析結果を分かりやすく伝えること、そして現場で活かせる提案を行うことです。そのため、データアナリストにはデータ分析の専門知識だけでなく、マーケティングや営業など、他のビジネス分野に関する知識も求められるでしょう。 データサイエンティストとの違い データアナリストとデータサイエンティストはどちらもデータを扱う職業ですが、役割や専門性に違いがあります。データアナリストは主に既存のデータを分析し、既存のビジネス課題の解決や意思決定を支援することに焦点をあてます。一方でデータサイエンティストは、より高度な統計学や機械学習の知識を持ち、複雑なアルゴリズムの開発や予測モデルの構築を行うこともあります。 データアナリストは、顧客分析、売上分析、マーケティング効果測定などを通して、企業の現状を把握して改善策を提案します。これに対してデータサイエンティストは、AIの開発やビッグデータ分析などの高度な分析技術を用いることが多く、より専門性の高い宿主と言えます。どちらもデータを扱う職種ではありますが、その役割や求められるスキルは異なるという点を押さえておきましょう。 データアナリストの年収 データアナリストの年収の平均年収は約600万円から800万円程度とされています。 参考：Offers Magazine 新卒や経験の浅いデータアナリストの場合、年収は400万円から500万円程度から始まりますが、経験を積みスキルアップしていくにつれて年収も上昇していく傾向にあります。高度なスキルを持ち実績を積んだシニアレベルのデータアナリストになると、年収1,000万円を超えることも珍しくありません。 一方、フリーランスのデータアナリストの場合、年収の幅はさらに広がり、500万円から700万円程度が相場とされています。もちろん、フリーランスの場合でも、高いスキルを持つ場合は年収1,000万円以上を稼ぐことも可能です。 参考：FLEXY このように、データアナリストの年収は日本の平均年収よりも高い傾向にあります。スキルアップや経験を積むことで、さらなる年収アップの可能性があ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 データアナリストに必要なスキル データアナリストには、データを効果的に分析し、ビジネスに活用するためのスキルが求められます。データアナリストに必要なスキルは以下のとおりです。 データベースに関する知識 プログラミングスキル 分析ツールの活用スキル これらのスキルをバランス良く習得して、データ分析のプロフェッショナルを目指しましょう。以下では、データアナリストに必要なスキルについてさらに詳しく解説します。 データベースに関する知識 データアナリストにとって、データベースに関する知識は不可欠です。企業の顧客データベースや商品の売上データベースなど、多くの企業が重要なデータを管理しています。これらのデータベースから効率的にデータを抽出したり、加工したりするためには、SQLなどのデータベース操作言語を習得する必要があります。 具体的には、MySQLやPostgreSQL、Oracle Databaseなどの主要なデータベース管理システム（DBMS）の基本的な動作や操作方法を理解し、複雑なクエリを作成できることが重要です。また、データベース設計の基本概念や、大規模データセットの効率的な処理方法についての知識も必要です。さらに、データウェアハウスやデータレイクなどの概念や構成を理解し、ビッグデータ環境での作業にも対応できるとよいでしょう。 プログラミングスキル データ分析の現場では、プログラミングを用いてデータの加工や分析を行うことが多いです。特にPythonやR言語、JavaScriptなどのプログラミング言語が広く使用されています。Pythonはその豊富なライブラリ（NumPy、Pandas、Scikit-learn等）により、データ処理から機械学習まで幅広いタスクに対応できる言語として人気があります。Rは統計解析に特化しており、複雑な統計モデルの構築に適している言語です。また、データの可視化にはMatplotlibやGGplot2などのライブラリを使用する能力も求められます。 プログラミングスキルを習得することで、大規模データセットの効率的な処理、カスタム分析の実行、自動化スクリプトの作成が可能となります。これにより、分析作業の生産性を大幅に向上できるでしょう。また、プログラミングスキルに加えて、Webページからのデータ収集や、HTMLの基本的な構造を理解しておくのもおすすめです。データを収集する際には、Windowsを含む一般的なOSでの作業に加え、サーバーサイドの知識も求められることがあります。また、データの可視化においては、インタラクティブなWebページを作成するスキルが重宝されます。Webサイトやウェブアプリケーションに関する知識も持っておくと、より幅広いデータ収集・データ分析にも対応できるでしょう。 分析ツールの活用スキル データアナリストには、さまざまな分析ツールを効果的に活用するスキルが求められます。代表的なツールとしては、Tableau、Power BI、Google Analytics、SAS、SPSSなどがあります。これらのツールを使用して、データの可視化、ダッシュボードの作成、リアルタイム分析などを行うスキルを身につけましょう。Tableauは直感的なインターフェースでデータの視覚化に優れ、Power BIはMicrosoft製品との連携が強みです。 Google Analyticsはウェブサイトのトラフィック分析に特化しており、SASやSPSSは高度な統計分析に適しています。これらのツールの仕様や機能を覚えて使いこなすことで、複雑なデータを分かりやすく表現し、意思決定者に効果的に情報を伝えられるでしょう。 データアナリストにおすすめの資格 データアナリストとしてのスキルアップを目指すなら、資格の取得がおすすめです。資格を取得することで、自身のスキルを客観的に証明できるだけでなく、データ分析に関するより深い知識が得られるというメリットがあります。データアナリストにおすすめの資格は以下のとおりです。 統計検定 情報処理技術者試験（基本/応用） データベーススペシャリスト試験 オラクルマスター 以下では、それぞれの資格についての概要を説明します。 統計検定 統計検定は、日本統計学会公認の資格で、統計学の知識とスキルを客観的に評価します。データアナリストにとって統計学は必須の知識であり、統計検定を取得することで統計的な思考力や分析能力の証明になります。統計検定は難易度別にグレード分けされているため、自身のレベルに合ったグレードを受験するのがおすすめです。初心者がデータ分析の基礎を学びたい場合は4級から、中級者や上級者が実践的な分析能力を証明したい場合は2級や1級を目指すと良いでしょう。 情報処理技術者試験（基本/応用） 情報処理技術者試験は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施するITに関する国家資格です。データ分析を行う際には、コンピュータやソフトウェアに関する基礎知識も必要となります。情報処理技術者試験は、データ分析に必要なITインフラストラクチャーの理解や、プログラミング、セキュリティなどの幅広い知識を証明する資格です。情報処理技術者試験には、基本情報技術者試験と応用情報技術者試験があり、レベルに応じて選択できます。 基本情報技術者試験は、ITエンジニア初心者向けの試験で、ITの基礎知識が幅広く出題されます。応用情報技術者試験では、より実践的な知識や応用力が試されるため、IT業界で活躍していきたい人におすすめな資格のひとつです。最初は基本情報技術者試験の取得を目指し、最終的には応用情報技術者試験の取得も目指しましょう。 データベーススペシャリスト試験 データベーススペシャリスト試験は、情報処理技術者試験のひとつであり、データベースに関する専門知識があることを証明する資格です。データアナリストは、企業が保有する膨大なデータの中から分析に必要なデータを抽出する必要があり、データベースに関する知識は欠かせません。データベーススペシャリスト試験では、データベースの設計、運用、管理といった幅広い知識が問われます。この資格を取得することで、データベースに関する深い理解を証明できるため、より高度なデータ分析やデータ処理を行うプロジェクトを担当できることもあるでしょう。 オラクルマスター オラクルマスターは、世界的に有名なデータベースソフトウェア「Oracle Database」に関する知識を証明する資格です。現在、多数の企業がOracle Databaseを採用しているため、Oracle Databaseに関する知識は大きな強みになります。オラクルマスターは、難易度や対象範囲に応じて、様々な資格が用意されています。データベースの基礎を学びたい場合は「Bronze」、データベース管理者を目指す場合は「Gold」など、自身のキャリアパスに合わせてレベルを選択すると良いでしょう。 データアナリストの将来性 データアナリストの将来性は非常に明るいと言えます。ビッグデータの重要性が増す中、企業はデータ駆動型の意思決定を重視しており、データアナリストの需要は今後も高まると予想されています。また、IoTの普及により、あらゆる産業でデータ分析のニーズが高まっています。医療、金融、小売、製造業など、幅広い分野でデータアナリストの活躍が期待されるでしょう。 さらに、データプライバシーやセキュリティの重要性が増す中、倫理的なデータ利用にも精通したアナリストの需要が高まり求人も増えると予測されます。データアナリストは、経験を積むことで、データサイエンティストやデータエンジニア、データコンサルタントなど、様々なキャリアパスが描ける職種です。積極的にスキルアップやキャリアアップを目指していくことで、自身の市場価値を高め、より良いキャリアを築いていきましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

VB.NETとは？ VB.NET（Visual Basic .NET）とはマイクロソフト社が開発したプログラミング言語で、これを用いてWindowsで動作するプログラムを作ることができます。VB.NETと略されることが多いです。 JavaやC言語のような他のプログラミング言語と比較すると、我々が日常的に使用している言語に文法が近いため、初心者でも習得しやすいプログラミング言語と言われています。 初心者でも習得しやすいとなると、簡単なアプリケーションしか作れないのではないか？と思う方がいるかもしれません。 しかし、学習コストが低いが高性能のアプリケーションを開発することができるのがVB.NETの大きな特徴です。そのため、初心者から上級者まで幅広い層がVB.NETを好んで使用しています。 実際に、アプリケーションの開発において、マウスでボタンなどのGUIパーツを配置できるため、初心者からすると直感的な操作で開発ができるため、開発がしやすいはずです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる VB.NETが誕生したきっかけは？ VB.NETは2002年に誕生したプログラミング言語です。 実は同じマイクロソフト社がVB.NETの前身となるVisual Basic1.0を1991年に発表しています。オブジェクト指向の基本的な部分を実装しているものですが、日本では発売されませんでした。 一方、翌年の1992年に発表されたVisual Basic for MS-DOSは、日本語版も出たため、日本国内でも普及しました。 マイクロソフト社は長年BASIC言語という1964年(昭和39年)5月1日に開発がされたプログラミング言語の開発に努めていました。 このBASIC言語は世界で初めて命令に成功したプログラミング言語であり、BASIC言語のさらなる発展のためにマイクロソフト社はBASIC言語の開発に乗り出しました。 その後、Windows OS内で使えるアプリケーションを開発するためのプログラミング言語としてBASIC言語に代わり、Visual Basicを発表しました。実際にオペレーションシステムであるWindows3.0の発表などオペレーションシステムの進化に伴い、Visual Basicが発表され、Visual Basic自体も次々とバージョンアップを繰り返しました。 VB.NETの黎明期/成長期について Visual Basic .NETとは数あるVisual Basicシリーズの中で2002年以降のものを指します。1999年にはVisual Basic6.0が、そして2002年にVisual Basic .NET2002、2003年にVisual Basic .NET2003が登場しました。 その後は2007年にVisual Basic2008が、2010年にVisual Basic2010、2012年Visual Basic2012、2013年にVisual Basic2013が登場しました。この2007年に登場したものの名前はVisual Basicとなっていますが、全て一括りでVisual Basic .NETと呼ばれています。 なぜ今後もこのようにVisual Basic .NETという呼び方で統一されているかというと、2002年に出たVisual Basic .NET2002が1999年に出たVisual Basic6.0から大きな進化を遂げ、比較すると機能面や使いやすさでグレードアップしたことで、その後のVisual BasicについてはVisual Basic .NETと一括りにされているためです。 現在、Visual Basic .NETは他のプログラミング言語に比べて改善やバージョンアップが進んでおらず、マイクロソフト社もVisual Basic .NETの更なる開発に関しては積極的ではないです。そのため、Visual Basic .NETは黎明期・成長期を超え、現在は成熟期と言えるかもしれません。 VB.NETは現在どのように使われている？ Visual Basic .NETを使うことでWindowsで動くアプリケーションを作れると共に、モバイル上で動作するアプリケーションも開発することができます。ちょっとしたアプリケーションからゲームまで作ることができ、3D機能を搭載することもできます。Visual Basic .NETはかなり万能なプログラミング言語であることがわかると思います。 Visual Basic .NETは現在システム会社や企業の情報部門にて使用されています。TIOBE Softwareによる2018年12月のTIOBE Programming Community Index (PCI)という調査では、12月時点での人気プログラミング言語ランキングを公開していますが、Visual Basic .NETは5位となっています。 これはTIOBE Programming Community Index (PCI)が調査始めてからVisual Basic .NETのランキングとして最も高い順位に位置しているとのことです。 Visual Basic .NETはこうしてトレンドとして上昇中ですが、Visual Basic .NETの手軽さや開発の高速性から中小企業を中心に開発に使われているとのことです。Visual Basic .NETの求人に関して日本国内で見ると、新しい事にチャレンジしていくベンチャー企業よりも歴史のある中小企業の求人が多いです。 主に情報処理サービス業界が多く、エンジニアとしてシステム開発をし、お客様に納品するという形の仕事が多いです。 将来性に関しては、マイクロソフト社がVisual Basic .NETの開発にもうそこまで積極的ではないことから今後はこのトレンドが下落傾向になるのではないかと発表しています。今後の動向に注目が集まります。 まとめ：VB.NETは今後衰退が予想される言語 今回はプログラミング言語であるVisual Basic .NETの歴史について見てきました。 Visual Basic .NET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 Visual Basic .NETはWindowsとモバイルで動作するアプリケーションを開発するためのプログラミング言語 Visual Basic .NETは直感的な操作と自然言語に近い表現方法のため、初心者でも開発がしやすい Visual Basic .NETは現在トレンドとして人気が高いが、今後は衰退していくと予想されている となります。 プログラミング言語の歴史については様々な話があり、常に人々の手によって進化しています。Visual Basic .NET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。 Visual Basic .NETの場合は衰退傾向にありますが、初心者に優しいプログラミング言語なので、Visual Basic .NETに興味を持った方はまずVisual Basic .NET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

序文：世界最初の高級言語 FORTRAN(フォートラン) FORTRAN(フォートラン)は1954年に、当時IBMで働いていたジョン・バッカス氏によって考案されたプログラミング言語です。分類としては高級言語に入り、世界最初の高級言語と言われています。 名称であるFORTRAN(フォートラン)はFORmula TRANslationの略であり、数値計算を得意としたプログラミング言語となっています。関数・複素数・配列表記など難しい数値計算にも対応しているため、当時ではそのような計算の場では重宝されたプログラミング言語です。 このFORTRAN(フォートラン)を考案したジョン・バッカス氏は数学者であり、計算機科学の分野を専門としています。アメリカでは有名な数学者であり、1975年にはアメリカ国家科学賞というこの受賞者にはノーベル賞受賞者もいるくらいの有名かつ偉大な賞や、1977年には計算機科学の分野で偉大な功績を残した者に送られるチューリング賞を受賞しています。 彼は1949年にコロンビア大学で数学の修士号を取得しており、1950年にIBMに入社し、3年間はSpeedcodingというIBMのコンピューターで動作するプログラミング言語の開発に勤しみ、その後にFORTRAN(フォートラン)を開発するためのチームを結成し、実際に開発に動いていました。 FORTRAN(フォートラン)は分類として、高級言語に入りますが、高級言語はより抽象度の高い記述を要するプログラミング言語であり、プロセッサに依存した処理を書く必要がなく、人が読みやすいプログラミング言語となっています。英語や記号を用いて記述することで、我々が普段話している自然言語に表記がなるべく近くなるという性質があります。 そして、その記述したコードをコンパイラやインタプリタなどで機械がわかるように翻訳してプログラムが実行されます。当時ではこのような高級言語は珍しかったですが、最近のプログラミング言語はほとんどが高級言語となっています。 テクフリでフリーランス案件を探してみる FORTRAN(フォートラン)の誕生：1954年にジョン・バッカス氏によって考案 続いてFORTRAN(フォートラン)の誕生についてです。FORTRAN(フォートラン)は1954年に、当時IBMで働いていたジョン・バッカス氏によって考案されました。当時は高級言語が存在せずに、人間にとっては読みにくいが、機械にとっては理解しやすい低水準言語が数多くあり、IBM内でのプログラム開発にもこの低水準言語が採用されていました。 そこで、ジョン・バッカス氏はIBM内のプログラムを高級言語で開発するために、まず高級言語を作ったらどうかと提案し、実際に世界初の高級言語であるFORTRAN(フォートラン)の開発に踏み切りました。FORTRAN(フォートラン)の開発チームは9名ほどで、実際に開発に取り掛かりました。 1956年にFORTRAN(フォートラン)の最初のマニュアルが作成され、その後の1957年にコンパイラが開発されました。この当時は低水準言語であるアセンブリ言語が開発に用いられる言語として主流になっていたため、新しく出てきたFORTRAN(フォートラン)は開発におけるパフォーマンスの点で難があり、普及していませんでした。 そのため、最適化コンパイラが初期の段階から開発がされました。その当時に主流だったアセンブリ言語と比べて、命令数が削減でき、プログラム実行の高速化を実現しました。そこで、膨大な計算が必要だった数学や計算機科学の分野と相性が良く、これらの分野を専門とするか科学者にFORTRAN(フォートラン)は使われはじめました。 FORTRAN(フォートラン)黎明期：多くの科学者に使われる 続いてFORTRAN(フォートラン)の黎明期についてです。FORTRAN(フォートラン)はプログラム実行速度の高速化や自然言語に近い表記である高級言語という利点から多くの科学者に使われるプログラミング言語となりました。 FORTRAN(フォートラン)はIBM1401版FORTRAN、FORTRANⅡ、FORTRANⅢ、FORTRANⅣ、FORTRAN66、FORTRAN77、FORTRAN90、FORTRAN95、FORTRAN2003、FORTRAN2008といったようにバージョンアップを続け進化を続けてきました。 FORTRAN66は1966年に制定されましたが、この際にFORTRANⅣを元にしたFORTRAN66と、FORTRANⅡを元にしたBasic FORTRANの2つがプログラミング言語として制定されました。このときメインで使われていたのはFORTRAN66です。 そして、FORTRAN66を更に改良しようという試みが現れ、その改良したものがFORTRAN77です。こちらは1978年に新たなFORTRAN(フォートラン)の標準としてリリースされました。FORTRAN77ではかなり多くの機能が付き、更に使いやすいFORTRAN(フォートラン)となりました。 その後にFORTRAN90が登場し、モジュールなどの機能が付き、構造化言語として進化しました。FORTRAN77では固定形式だったものの、FORTRAN90では自由形式となっています。そして、FORTRAN95はマイナーアップデートであり、今までと比べてあまり機能は使わないアップデートになりました。 FORTRAN(フォートラン)成長期：オブジェクト指向化やC言語との相互利用が可能に FORTRAN(フォートラン)はアセンブリ言語やCOBOLと並べて3大言語と言われていた時代がありましたが、2000代に入ると様々なプログラミング言語が登場し、今まで以上には使われなくなってしまいました。ただ、プログラミング言語としてFORTRAN(フォートラン)は2000年代に入ってから大きな成長を遂げています。 FORTRAN2003ではオブジェクト指向化やC言語との相互利用ができるようになります。この点はかなり大きな進歩であり、メジャーアップデートといえるでしょう。その後はマイナーでもないメジャーでもない並々のアップデートが続いていきます。 FORTRAN2008ではモジュール構造の追加や数学関数の補強などが行われ、計算処理の幅を更に広げるアップデートとなりました。 FORTRAN(フォートラン)の現在：計算機科学や数学などの分野で活躍 現在、FORTRAN(フォートラン)がどのように使われているか見ていきましょう。FORTRAN(フォートラン)はプログラム実行速度の速さから、膨大な計算処理が必要となる計算機科学や数学などの分野で使われることが多いと述べました。その傾向は今も変わらずにスーパーコンピュータ内でのプログラミング言語としてよく使われています。 実際にFORTRAN(フォートラン)が使われる用途として一番多いのが、大規模数値計算・シュミレーション（並列化）であり、続いて数値計算・シュミレーション（非並列化）、数値データ解析となっています。 スーパーコンピュータ内でのプログラミング言語としてはCやC++も使われることが多いです。また、FORTRAN(フォートラン)は計算処理に特化しているプログラミング言語であるので、グラフの描画ができず、その場合はCやC++が使われることが多くなっています。 このようにFORTRAN(フォートラン)で行っていたことが他のプログラミング言語でもできるようになったり、グラフなどの描画ができないということもあり、1990年代に比べて2000年代ではあまり使われなくなりました。ただ、FORTRAN(フォートラン)は未だに一定層の開発者から心を掴んでいるので、彼らからは使われていますし、今後も使われていくでしょう。 よくある質問 FORTRAN(フォートラン)とは？ FORTRAN(フォートラン)はFORmula TRANslationの略で、数値計算を得意としたプログラミング言語のことです。世界最初の高級言語と言われています。 FORTRAN(フォートラン)は何に使われている？ FORTRAN(フォートラン)はプログラムの実行速度が非常に速いので、膨大な量の計算処理や数値データ解析などに使われています。 まとめ：FORTRAN(フォートラン)はスーパーコンピュータ内で使われることが多いプログラミング言語 プログラム言語の歴史 ＜FORTRAN(フォートラン)編＞ 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。 FORTRAN(フォートラン)はFORmula TRANslationの略であり、数値計算を得意としたプログラミング言語 FORTRAN(フォートラン)が開発された当時は低水準言語であるアセンブリ言語しか無かったため、高級言語としてFORTRAN(フォートラン)が開発された FORTRAN(フォートラン)はプログラム実行速度の速さから、膨大な計算処理が必要となる計算機科学や数学などの分野で使われることが多い FORTRAN(フォートラン)はスーパーコンピュータ内で使われることが多いプログラミング言語なので、皆さんには馴染みが無いかもしれません。ただ、趣味として使ってみると学びがあると思います。みなさんも是非FORTRAN(フォートラン)に触れてみてください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

実際の人と人とが会話する言語にも、様々な言語があるように、プログラミング言語にも様々な言語があります。 今回はプログラミング言語の歴史を語るうえで、絶対に外すことができない重要プログラミング言語の一つALGOL（アルゴル）についてご紹介いたします。 テクフリでフリーランス案件を探してみる ALGOL（アルゴル）の概要 ALGOL（アルゴル）とは英語の「algorithmic language（アルゴリズム言語）」にちなんだ名前ですが、はじめて聞いた、という人の方が多いと思います。 聞いたことがあるとすれば、アラフィフ世代のベテランエンジニアか、そうでなければ大学などで情報系の学生だったとか、社会学系統の各部でIT技術の発展と社会の変化を学んでいたとかなどの理由で“コンピューター史の中で聞いたことのある人”くらいだと思います。 現在においては、ALGOL（アルゴル）を書ける人もほとんどいません。 ALGOL（アルゴル）は完全に廃れた過去の言語と言えます。 ALGOL（アルゴル）は多くのプログラミング言語の起源 そのようなALGOL（アルゴル）が重要プログラミング言語だと言える理由は、ずばり“多くのプログラミング言語にとって、ご先祖様といえる存在”だからです。 生物の進化の系統樹のプログラミング言語版を作るとすると、大半の言語がALGOL（アルゴル）を起点とする樹に連なる、そういう言語なのです。 「ALGOL（アルゴル）系言語」とみなされている言語としては、主要なものだけでも、C 言語系（Objective-C、C++、Java 、C#）にIBMメインフレームでよく使われるPL/Ⅰ、世界最強の戦闘機ともいわれるF-22“ラプター”のソフトウェア周りにも利用されなど、軍事機器など安全性・確実性が重視させる環境での利用が多いAdaなどが知られます。 Perl系（Python、Ruby）言語もC言語の影響を受けているため、広い意味で「ALGOL（アルゴル）系言語」と言えるかもしれません。 どういったところが「ALGOL（アルゴル）風」なのかというと、例えば「制御構造の入れ子（ネスト）」を何層にも重ねられるようになったプログラミング言語はALGOL（アルゴル）が初めてなのです。 今どきの言語だと「制御構造の入れ子（ネスト）」は当たり前ですが、ALGOL（アルゴル）以前の言語や同時期に誕生している言語、例えばCOBOLやFortranにはそもそも存在しません。 ALGOL（アルゴル）の歴史《黎明期》 さて、ここからは改めて、ALGOL（アルゴル）の歴史を時代とともに振り返っていきたいと思います。 ALGOL（アルゴル）が生まれたのは、1950年代後半です。 ALGOL（アルゴル）の誕生 この50年代後半という時期は、Fortran（1957年開発）などアメリカ発のプログラミング言語が勢力を拡大しており、それに対抗する形でヨーロッパ発の世界的なプログラミング言語を目指して誕生しました。 1958年にスイスのチューリッヒ工科大学で提案されたものが最初のALGOL（アルゴル）とみなされており、この最初のALGOL（アルゴル）を、特にALGOL58と呼ぶことも多いです。 ちなみに、今なおバリバリで案件で採用されているCOBOLはALGOL（アルゴル）より一年遅い1959年誕生です。 このように50年代後半は第一世代プログラミング言語（高級言語）が相次いで登場した重要な時代の分岐点なのです。 少々話が逸れました。 ALGOL（アルゴル）に話を戻すと、この頃のALGOL（アルゴル）は基本的に研究者がアルゴリズム研究に使うために利用していただけで、商用システムの開発はあまり行われなかったようです。 これには深い理由があります。 ALGOLとFortran・COBOLの違い そもそもALGOLとFortran・COBOLには根本的な違いがあります。 開発国が異なる（ALGOLはヨーロッパ。Fortran・COBOLはアメリカ）といったことよりも、もっと重要なプログラミング言語としての設計思想の違いです。 それはずばり、ハードウェアとの関係性についてまったく異なるアプローチを取った、という点です。 そもそもFortranは開発元のIBMが自社コンピューター上で動作せるために作ったものですし、COBOLはアメリカ政府の事務処理システムのためのプログラミング言語として生み出されたものです。 この二つの言語は、どんなハードウェア上で動作させるか、最初から明確なイメージがあって、そのうえで開発されたプログラム言語なのです。 一方のALGOL（アルゴル）には、どんなハードウェア上でも動作させられるようにしたい、という開発者たちの思いがあり、言語の仕様にもそれが反映され、入出力周りの標準仕様すらありませんでした。 結果、特定のハードウェアに依存しない汎用性から学術分野ではデファクトスタンダードになれた一方で、実績やコストが重視されるビジネスの世界では遠慮されるようになったといえるでしょう。 この特性が良くも悪くもALGOL（アルゴル）の将来に大きな影響を与えたといえます。 ALGOL（アルゴル）の歴史《成長期》 1960年のパリでALGOL（アルゴル）を大きく変える国際会議が開かれました。 当時、もっとも偉大と思われていた13人の計算機学者（※）が約二週間にわたる会議で新たなALGOL（アルゴル） 、通称ALGOL60を生み出したのです。 ※ヨーロッパだけでなくアメリカからも参加者がおり、その中にはFortranの開発者であるジョン・バッカスも含まれています。 このALGOL60は、単なるALGOL58の改良版にとどまらず、世界的なプログラミング言語となれるよう、様々な工夫が施されました。 ALGOL60こそ、いわゆるALGOL（アルゴル）系言語の起点になるALGOL（アルゴル）であり、単にALGOL（アルゴル）と言われた場合は、通常ALGOL60のことを指すと考えて間違いありません。 60年代半ば頃には、アカデミックな世界、学会や学術論文、教科書に出ているアルゴリズムの記述例は基本的にALGOL（アルゴル）で書くのが普通、つまりデファクトスタンダード化されました。 またALGOL（アルゴル）の発展した 60年代から70年代前半にかけて、特定ハードウェアへの実装を目指した派生版などが数多く登場しており、そうしたALGOL（アルゴル）派生プログラミング言語は70ほどあったと言われています。 ちなみに、ALGOL（アルゴル）の面白いところは西側諸国だけでなく、東側でもよくつかわれていた、という点です。 ソ連版スペースシャトルと言われるブランもソフトウェア周りはALGOL（アルゴル）だったそうです。 一方で相変わらず入出力周りの標準仕様すらなく、商用利用の世界では使われないという状態は続き、商用利用においてはCOBOLの一強が目立つようになります。 さらに、商用利用が進まないこともあってか、「国際標準化機構（ISO）」での標準化もなかなか進まず、ALGOL（アルゴル）がISOによって定められるのは、なんと1984年です。 ちなみに、日本はISOでの標準化を待たずに早い段階でJIS C 6210として規格制定されていたようです（なぜか、JISを管理している、日本工業標準調査会のDBに制定年度が情報として出ていない）。 ALGOL（アルゴル）の歴史《終焉期》 ALGOL（アルゴル）の終焉時期は80年代になります。 ALGOL（アルゴル）の衰退を決定付けたのは1972年にC言語が登場したことでしょう。 C言語の登場で衰退した言語 ALGOL（アルゴル） C言語は汎用性の高さ、利便性の高さ、ドキュメントの充実度など、様々な面で当時の他のプログラミング言語を圧倒し、商用はもちろん、学術分野においても幅広く利用されるようになりました。 そうして、ALGOL（アルゴル）は役割を終えたプログラム言語となっていったのです。 ちなみに、日本のALGOL（アルゴル）に関するJIS規格は1983年に廃止となっています。 ALGOL（アルゴル）の歴史《現在》 すでにお伝えした通り、すでにALGOL（アルゴル）は使われなくなったプログラム言語です。 「S-algol」という英国生まれのALGOL（アルゴル）派生言語が、Java仮想マシン（Java VM）に移植されているので、一応、今どきのWindowsやandroidアプリをALGOL（アルゴル）で開発する、なんてことも不可能ではないようです。 とはいえ、わざわざエンジニアを探すのも大変なALGOL（アルゴル）を使いたい、という案件もないため、現実に仕事としてALGOL（アルゴル）を利用する局面はまずないでしょう。 まとめ:コンピューター史に名前を刻んだ言語 ALGOL（アルゴル） コンピューター史に名前を刻まれた偉大なプログラミング言語ALGOL（アルゴル）についてご紹介しました。 「この言語とこの言語って、こういう関係性があるのか。こういうところは確かに似ているかも」という発見につながり、また、次に習得するプログラミング言語探しのヒントになるので、現役プログラマーにとっても、プログラミング言語の進化の系統樹を理解するのは、大変に意義があることです。 たまには、こうしたコンピューター史を学習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

言語と言っても、ドイツ語、英語、日本語があるように、プログラミング言語にも様々なものがあります。 それぞれのプログラミング言語が生まれた経緯や、その後の展開は、その当時の技術的な要求や社会情勢、流行など、IT業界の情勢に大きな影響を受けています。つまり、プログラミング言語を知ることは、IT業界の歴史を知ることと同じ意味があります。 みなさんには、多くのプログラミング言語のことを知っていただきたいと思いますが、今回は数多くあるプログラミング言語の一つ、Delphiについてご紹介いたします。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 序文―Delphiとは？― Delphiの歴史についてご紹介する前に、プログラミング言語Delphiについてご紹介いたしましょう。 Delphiは“デルファイ”と読みますが、Delphiを使っているプログラマー、エンジニアに対して、「Delphiって、どう？」と聞くと、彼らは二つのモノが想像するため、「どっちの意味で聞いている？」と聞き返されることが多いです。 二つのモノとはなにか？ というと、一つ目は今回のテーマであるプログラミング言語のDelphiです。そして、もう一つが統合開発環境(IDE)のDelphiです。 IDEのDelphiは1995年から開発されています。日本では、Microsoft社の「Visual Studio」やIBM社の「Eclipse」などの陰に隠れて、あまり知られない存在かもしれません。 しかし、パーツ（コンポーネント）をコピー＆ドロップで設置して画面などを作ることができる、RAD（Rapid Application Development）ツールとしての機能も含み、「コンポーネント志向プログラミング統合開発環境」として、熱心な支援者の多い統合開発環境です。 さらに近年、DelphiはマルチプラットフォームIDEへと進化しています。従来のIDEであれば、「AndroidアプリはJavaで書いているから、iOSに移植するためには、Swiftへの書き換えがあって大変」ということがありました。 ですが、Delphiで作成したソースコードはコンパイル（実際に、コンピューター上で動く形にすること）時に、Windows、macOS、iOS、Android、LinuxのいずれのOSで動作させたいのか情報を付与することで、それぞれのOS向けに、コンパイルしてくれる機能があります。つまり、移植するたびに、プログラミングをやり直す必要はないのです。 ここで、「Delphiのマルチプラットフォーム機能は分かったけれど、マルチプラットフォームを実現するためには、元ネタとなるソースコードを、どのプログラミング言語で書くかが重要だよね？」と気が付いた方、鋭い。 Android用のコンパイルは問題なく成功するけれど、iOS用にコンパイルすると、バグが多くなる、という事態になっては困ります。そこで、IDEのDelphiでマルチプラットフォームにコンパイルするためのプログラミング言語として登場したのが、プログラミング言語のDelphiです。 ちなみに、Delphiとは、デルファイはデルポイまたはデルフォイとも表記される古代のギリシャ都市のことであり、この都市の祭壇で行われた神託（Oracle）は「デルポイの神託（Delphi’s oracle）」と言われ、古代ギリシャ世界で大きな影響力を持っていました。ORACLE社のサーバーへの採用を意識していたため、Delphiという名前になったそうです。 さらに補足すると、特定の分野の専門家同士で、数回のアンケートとその結果を共有して、物事を決定する方法をデルファイ法と呼びます。大規模なプロジェクトでも良く使われる意思決定法の一つです。 Delphiの誕生 序文にて、プログラミング言語のDelphiについて、“IDEのDelphiでマルチプラットフォームにコンパイルするためのプログラミング言語として登場した”と記載しましたが、プログラミング言語の家系図を作るとすれば、Pascal、そして、Pascalにオブジェクト指向性を持たせたObject Pascalという言語の発展形という位置付けになります。 もっと正確に言えば、Object Pascalを使っていたけれど、IDEのDelphi用にいろいろ手を加えてみた結果、もはやObject Pascalとは独立した言語のようになってしまったため、Delphiと呼ばれるようになってしまいました。 IDEのDelphi にPascalが利用されるようになった理由としては、教育目的のプログラミング言語であるため、同時に初期のMacOS開発に利用される程度に、実績や信頼性があると同時に、もともと、教育用プログラミング言語として開発されたため、ソースコードが書きやすかったのが一因のようです。興味深いことに、生産性、可読性を最重視したモダンプログラミング言語であるGo言語の文法は、Pascalに似ているとの指摘もあります。 なんにせよ、プログラミング言語Delphiの歴史は、IDEのDelphiの歴史は互いにリンクしており、この両者を切り離して説明することはできません。プログラミング言語Delphiが初めて世間に登場したのも、1995年9月、『Delphi for Windows』として、IDEのDelphiがリリースされたタイミングとなります。 Delphiの黎明期 IDEのDelphiは「コンポーネント志向プログラミング統合開発環境」は非常に多くのシステム開発者・プログラマーに注目を集め、1995年から1999年まで、毎年バージョンアップ版が登場しています。それに合わせて、プログラミング言語Delphiも修正やバージョンアップを行われています。 特に、1997年にリリースされた、「Delphi3」ではウェブアプリケーション開発機能が提供され、その後のDelphiの基礎になっています。 さらに、2001年にリリースされた「Delphi６」は個人利用者向けの無償版エディションが公開されたことにより、趣味でプログラミングをする人の間でもDelphiが広まりました。 ただ、企業で使うIDEとしてはMicrosoft社の「Visual Studio」と「Visual C++」などの方がDelphiよりもリリースが早く、しかもMicrosoft製品である、という安心感・信頼性があるため「Delphi」よりも圧倒的に採用例が多いです。 さらにオープンソースでライセンス料のかからないIBM社の「Eclipse」も2001年に登場するなど、2000年半ばから、（企業にとって）魅力的なIDEが増える中で、DelphiはC#をサポートなどの機能拡大に踏み切った結果、コンパイラーやドキュメントの品質劣化を引き起こし、利用者離れを引き起こす事態となりました。 結果としてDelphiは「好きなエンジニアも多いけれど、仕事では使わないIDE」、そしてプログラミング言語としてのDelphiも「知っている人しか知らないプログラミング言語」という立ち位置に落ち着くことになりました。 Delphiの成長期 一時、利用者離れを引き起こしたDelphiですが、2008年にリリースされた、Delphi 2009が転機となり、徐々にですが、利用者が再獲得するようになっていきます。ちなみに、Delphi 2009では長年の課題とされていた、Unicode対応など、求められていた機能を追加する一方で、安定性の悪化につながっていると指摘されていたDelphi for .NETを廃止するなど、それ以前のDelphiから大きな進化を遂げています。 さらに2015年にリリースされた、Delphi XE8では iOS用のコンパイラが追加されるなど、徐々にマルチプラットフォーム環境開発能力を獲得し、エンジニアたちからの注目を集めるようになっていきました。 Delphiの現在 Delphiの現在ですが、2017年にリリースされた、Delphi 10.2 Tokyoより公式サイトで商用利用には制限があるものの、無償提供されるDelphi Community Editionが登場し、利用者のすそ野が広がりつつあります。 趣味でスマホアプリの作成を考えている方には有力な選択肢になっています。しかし、相変わらず企業で使うIDEとしては、Delphiは標準的とはいいがたいため、プログラミング言語のDelphiについても求人数などでは、伸び悩んでいるのが現状です。 まとめ：Delphiは学んでおいて損はない IDEとしてのDelphiの使い勝手は素晴らしいです。また、専用プログラミング言語Delphiでソースコードを作成して、各OS向けにコンパイルするというマルチプラットフォームの実現方法も素晴らしいです。 現在のところ、企業での利用は部分的ではありますが、今後、トレンドへと浮上できるだけのポテンシャルがあるため、趣味の範囲で良いので、かじっておいて損のないものではないかと思います。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

非エンジニアの人々からすると、「エンジニア」という言葉から連想するのは「パソコンに向かってプログラミングをしている人」というイメージでしょう。 しかし、実際にIT業界に携わってみると、「エンジニア」と名前がつく仕事の種類は非常に多くあり、とてもじゃないですがそのすべてを把握することは困難なように思えてきます。とはいえ、自分のキャリアを考えるにあたっては、IT業界に存在する仕事の種類を把握しておくことは不可欠。 そこでtechcareer magazineでは、代表的な21個のエンジニア系職種について、その特徴や仕事内容、年収から必要になる資格といった情報を取り上げています。この記事でフォーカスを当てるのは、「ゲームデバッカー」と呼ばれる職種です。業界では「ゲームテスター」ともよばれる彼らは、一体どんな仕事を担当しているのでしょうか？ テクフリでフリーランス案件を探してみる ゲームデバッカーとは 「ゲームテスター」という別名からも分かる通り、完成したゲームにバグや不具合がないかをチェックすることが、ゲームデバッカーの主な仕事です。据え置き型のテレビゲームはもちろん、スマホ向けゲームアプリも含め、ゲームと名のつく商品やサービスには不可欠な存在といえるでしょう。 ゲームやアプリが予期しない動作を起こしたり、強制終了してしまったりする不具合を「バグ」と呼び、バグの修正を行なうのが「デバッグ」という作業です。デバッグを担当するのは、主に開発に携わるエンジニアで、ゲームデバッカーが修正作業を行うことはありません。 ゲームのバグを徹底的に見つけ出し、エンジニアに報告する。その修正を再確認して次なるバグを洗い出す…。これらの作業の連続により、ゲームの品質を高める役割を担っているのが、ゲームデバッカーという専門職なのです。 バグを発見するという使命を与えられているものの、ゲームデバッカーの仕事は基本的に「ゲームをプレイすること」にあります。実際にユーザーの一人としてゲームで遊び、厳しい目をもってバグをチェックするのがゲームデバッカーの仕事。 そんな特徴を持つ職種なだけに、ゲーム好きな人やゲームマニアからも人気を集めているのが、ゲームデバッカーという職種でもあります。 ゲームデバッカーの仕事内容を大きく分類すると、次の3つの業務に分けることができます。 1つは、正しくゲームが動いているかを確認する「動作チェック」です。クライアントや設計書の仕様通りの内容が反映されていて、ストーリーや世界観にミスマッチがないかをチェックします。クライアントが求めるクオリティを満たしているか、問題点がないかを開発担当のエンジニアに質問しながら進めていきます。 2つ目として、「操作チェック」の業務が加わってきます。スマホアプリであれば、タッチ操作やスワイプ動作が正常に認識され、ゲームを操作できるかどうかを確認します。据え置き型のゲーム機向けであれば、実際のコントローラーを使って操作を確認していきます。 3つの業務が「記録・報告」です。一連の業務の中で発見したバグや不具合を、一つひとつ記録にとって開発エンジニアへ報告することが、ゲームデバッカーのもっとも重要な仕事といえます。 もちろんゲームリリース後もゲームデバッカーの仕事は続きます。特に最近のゲームはネットワークにつなげてゲームのアップデートを配信するものが多いため、アップデート後のゲーム動作に問題がないかを再チェックしたり、開発段階では見つけられなかったバグを記録したりと、長く遊んでもらえるためのゲーム制作に携わるポジションなのです。 気になる年収は ゲームデバッカーは、直接的にゲーム開発に携わる職種ではありません。もちろん開発経験があるに越したことはないですが、スマホやゲーム機を操作し、パソコンを操作する基礎的なスキルさえあれば仕事に就くことが可能です。 ゲームデバッカーは、直接的にゲーム開発に携わる職種ではありません。もちろん開発経験があるに越したことはないですが、スマホやゲーム機を操作し、パソコンを操作する基礎的なスキルさえあれば仕事に就くことが可能です。 したがってゲームデバッカーの希少性はそれほど高くなく、ある程度の実績を残さないと年収アップも難しいポジションとなっています。2010年に出版された『デジタルゲームの教科書』（ソフトバンククリエイティブ）では、デバッガーの平均年収は258万円。サラリーマン全体の平均よりも、かなり低めの水準となっています。 また、ゲームデバッカーとして正社員で雇用されることも多くありません。そのほとんどがアルバイトという立場で業務に携わることがあります。特別なスキルを必要とせず、かつゲーム開発に間接的に携わることができることから、プログラマーやシステムエンジニアの新人がゲームデバッカーを兼ねるところもあります。 必要なスキル/資格 ゲームデバッカーになるための必須の資格というのはありませんが、開発担当のエンジニアと連携を取るコミュニケーション力が重視されます。クライアントやエンジニアの思いを汲み取り、仕事に反映させる共感力も欠かせない仕事といえます。 「こんな些細なバグは無視してもいいのかな？」と考えず、積極的に指摘していくことが求められる仕事ですので、ある程度自己主張が強く、どんどん意見を発信していける人が向いている仕事です。 加えて、バグや不具合を注意深く探し、細大漏らさずエンジニアに報告するための几帳面さや注意力の強さも仕事で生かされてくるスキルです。どれも特別な訓練を必要としないものではありますが、エンジニア本人の性格や素質が問われる職種と考えることができるでしょう。 なお、ゲームデバッカーとして働くにあたって、職場によってはWordやExcelを使って仕様書や記録のやり取りを行うところもありますので、パソコンの操作スキルとともに、オフィスソフトの操作スキルも高めておくと役に立つかもしれません。 また、タイピングが早ければそれだけ業務を効率化させることができるため、パソコン初心者に比べて採用されやすくなることも考えられます。正確かつ簡潔に文章をまとめ、わかりやすい記録を残せるかどうかも、ゲームデバッカーとして評価されるポイントです。 活躍できる業界 ゲームデバッカーが活躍できる業界としては、基本的にIT業界またはゲーム業界の2つに絞られます。 ゲームアプリを含めたスマホ向けアプリを手がけているIT企業や、ゲームソフトを専門に開発しているゲーム制作会社のいずれかが、ゲームデバッカーの基本的な勤務先となるでしょう。もしくは業務委託という形で在宅で仕事を請け負うこともできなくはありません。 パソコンやスマホ、ゲーム機本体などを自宅に揃え、個人として企業から仕事を請け負うことで、フリーランスのような立場でゲームの制作に携わる働き方です。フリーランスであれば、職場の人間関係にわずらわされることなく仕事に集中できるかもしれません。 業界全体でも需要が高いポジション ゲームデバッカーという仕事は、業界全体でも需要が高いポジションとなっています。スマホ向けにを中心に盛り上がりを見せているゲーム業界にとっては、優秀なゲームデバッカーの存在は必要不可欠。 ゲームデバッカーとしての高い実績を誇る人であれば、企業から声がかかることも少なくないと考えられます。 ただし、ゲームデバッカーには特別なスキルを必要としないことから、AIによる自動化が推し進められていることに注意が必要です。人の力でチェックするのではなく、機械にバグのチェックをさせようという試みです。 今はまだ実用化段階ではないものの、将来的にはゲームデバッカーという職がなくなり、AIに置き換えられるということも十分に考えられます。ですので、最初からゲームデバッカーを目指すのではなく、まずゲームデバッカーからゲーム業界に入って、プログラマーやディレクターを目指していくことが最善の道となるでしょう。 まとめ：未経験からでも可能 ゲームテスターとも呼ばれるゲームデバッカーは、エンジニアと呼ばれる仕事の種類の中でも、特に難易度が低く特別なスキルも必要としない仕事です。学生やフリーターを中心にアルバイトとして雇用されることが多く、ゲームデバッカーからゲーム開発を担当するエンジニアへとステップアップすることが、理想のキャリアパスといえます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

ブロックチェーンとは分散型台帳技術のことであり、高いセキュリティ性を確保できる点が特徴です。ブロックチェーンエンジニアは、ブロックチェーン技術を活用して分散型のシステムやアプリケーションを開発する専門家です。ブロックチェーンを活用したシステムは、以下のようなさまざまな分野で活用されています。 デジタルアセットの取引 金融サービス サプライチェーン管理 ブロックチェーンエンジニアの役割は、ブロックチェーンの技術を活用して新たなサービスやアプリケーションの開発を行うことです。この記事では、ブロックチェーンエンジニアの仕事内容や必要なスキル、将来性、年収、そして案件情報について紹介します。 ブロックチェーンエンジニアの仕事内容が知りたい ブロックチェーンエンジニアになるために必要なスキルや知識が気になる ブロックチェーンエンジニアとしての将来性や年収が知りたい という人は、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 ブロックチェーンとは ブロックチェーンとは、分散型台帳技術と呼ばれる技術です。分散型台帳とは、複数のコンピューター間でデータを共有し、そのデータを改ざんできないようにする技術です。データはブロックと呼ばれる単位でリンクされ、ひとつのブロックが前のブロックのデータも含んでおり、全てのブロックが鎖状でつながっています。この仕組みによりデータの改ざんが難しく、信頼性のある取引システムとして近年注目されています。 ブロックチェーンは、2008年に誕生した仮想通貨「ビットコイン」にも採用されています。ビットコインが改ざんや不正が難しいと言われている理由は、ブロックチェーン技術を用いて取引データを記録しているためです。また、ブロックチェーン技術は、ビットコインに限らずさまざまな分野で活用されています。金融、不動産、医療、製造業といった分野においても、ブロックチェーンは以下のように活用されています。 金融業界における送金、決済、保険などの金融取引を効率化・自動化 不動産の取引記録、所有権や賃貸契約などの情報を記録 医療業界における患者の医療記録の記録、治験の管理や医薬品の流通管理 サプライチェーン管理や品質管理など製造業の流通プロセスを効率化 ブロックチェーン技術はデータの改ざんや不正を防ぐことができるため、今後もさまざまな分野で活用されることが期待されています。ブロックチェーン技術はまだ発展途上にある技術ですが、非常に将来性のある技術だといえるでしょう。 ブロックチェーンエンジニアの仕事内容 ブロックチェーンエンジニアは、ブロックチェーン技術を活用したシステムやアプリケーションの開発を行います。さらに、新しいトークンの発行やブロックチェーンネットワークの運用管理も重要な役割です。ブロックチェーンエンジニアの仕事内容の例は、以下のとおりです。 独自ブロックチェーンの開発 ペイメントサービスの開発 ブロックチェーンを活用したアプリケーションの開発 それぞれの仕事内容について、くわしく紹介します。 独自ブロックチェーンの開発 独自ブロックチェーンの開発とは、自社のニーズに合ったブロックチェーン技術を開発することです。具体的には、スケーラビリティやプライバシーの向上、特定の業界に特化した機能の追加などを行います。独自ブロックチェーンを開発することで、自社のビジネスをより効率的かつ安全に運営できるというメリットがあります。 しかし、独自ブロックチェーンの開発は新たな課題を生みやすく難易度が高いです。ブロックチェーンは複雑な技術であるため、独自ブロックチェーンを開発するには技術的な知識と経験が必要だということを認識しておきましょう。 ペイメントサービスの開発 ペイメントサービスの開発では、ブロックチェーン技術を用いて、仮想通貨取引や決済サービスを実現します。ペイメントサービスの開発は、金融業界や小売業界など、さまざまな業界で注目されています。ブロックチェーンを活用したペイメントサービスは、従来の金融システムよりも高速で安全なトランザクションのやり取りができるところが特徴です。 また、送金や決済のプロセスをスマートコントラクトで自動化し、中間業者を排除することで、手数料の削減や信頼性が向上するといったメリットもあります。ブロックチェーンエンジニアとしてペイメントサービスの開発を行うことで、最先端の技術を活用した金融システムの実現に貢献できます。自身のスキルを活用して、新たな決済サービスを実現できるかもしれません。 ブロックチェーンを活用したアプリケーションの開発 ブロックチェーンエンジニアは、ブロックチェーン技術を用いて新しいアプリケーションの開発も行います。ブロックチェーンを活用したアプリケーションの例としては、分散型アプリケーションがあります。分散型アプリケーションはブロックチェーン上で動作し、中央集権的な管理者が不要なアプリケーションです。分散型アプリケーションはデータの改ざんが困難という特徴があるため、以下のようにさまざまな用途で使われます。 仮想通貨取引プラットフォームや、分散型金融（DeFi）サービス 不動産取引プラットフォームや、不動産管理システム サプライチェーン管理システム 医療記録システムや、医療データの共有システム 行政サービスプラットフォームや、電子投票システム ブロックチェーン技術を活用してこれらのアプリケーションを構築することも、ブロックチェーンエンジニアの仕事内容のひとつです。 ブロックチェーンエンジニアに必要なスキル ブロックチェーンエンジニアになるためには、幅広いスキルが求められます。まず、ブロックチェーンの基本的な仕組みや暗号技術に関する知識が必要です。加えて、プログラミングスキルも欠かせません。ここではブロックチェーンエンジニアに必要なスキルとして、以下の3つを紹介します。 暗号技術に関する知識 ブロックチェーンに関する技術 プログラミングのスキル 暗号技術に関する知識 ブロックチェーンは、暗号技術を用いてデータの改ざんを防いでいます。このため、ブロックチェーンエンジニアは、以下のような暗号技術に関する知識が必要です。 ハッシュ関数 デジタル署名 公開鍵暗号方式 秘密鍵暗号方式 暗号技術によりブロックチェーンのセキュリティを確保して、データの改ざんを防止できます。ブロックチェーンについて理解するためには暗号技術に関する知識は必須だと覚えておきましょう。 ブロックチェーンに関する知識 ブロックチェーン技術は、複雑で高度な技術です。したがって、ブロックチェーンエンジニアはブロックチェーンの仕組みやプロトコルに関する知識が必要です。ブロックチェーンに関する知識としては、以下が挙げられます。 ブロックチェーンの構成要素（ブロック、ブロックチェーン） ブロックチェーンのアルゴリズム（コンセンサスアルゴリズム） ネットワークの構築方法 ブロックチェーンはどのような仕組みで成り立っているのかを、理解しておきましょう。 プログラミングのスキル ブロックチェーンエンジニアには、プログラミングスキルが欠かせません。ブロックチェーンエンジニアが使用するプログラミング言語の例は、以下のとおりです。 Solidity Rust Python JavaScript C++ Java Solidityは、イーサリアムブロックチェーン上でスマートコントラクトを開発するために使用されるプログラミング言語です。ブロックチェーン未経験の人は少し聞きなれない言語かもしれませんが、スマートコントラクトの実装にも使われる言語なので、これを機会に習得してみるのもいいでしょう。 ブロックチェーンエンジニアの将来性 ブロックチェーン技術はデータの改ざんや不正を防げるため、金融、不動産、医療、製造業など、さまざまな分野で活用されています。また、ブロックチェーン技術を活用した分散型アプリケーションにも注目が集まっており、新しいビジネスモデルを検討している企業も多いです。ブロックチェーン技術の普及によってブロックチェーンエンジニアの需要は急増しているため、ブロックチェーンエンジニアの将来性は明るいと言えるでしょう。 ブロックチェーンエンジニアは技術者としてのスキルを磨くだけでなく、ビジネスの知識やマネジメントスキルを持つことも重要です。ブロックチェーン技術を活用した新しいビジネスを検討できる人材を目指しましょう。将来的には、ブロックチェーン技術がさらに普及し、さまざまな業界で活用されることが予想されます。ブロックチェーン技術に関するスキルの習得や開発経験を積んだエンジニアは、より多くの企業から求められるようになるでしょう。 ブロックチェーンエンジニアの年収 ブロックチェーンエンジニアの年収は、経験やスキルによって異なりますが、平均年収は700万円程度です。ただ、ブロックチェーンエンジニアの年収は幅が広く、紹介されているサイトによって大きく異なります。 たとえば、平均年収.jpによるとブロックチェーンエンジニアの平均年収は500万円から1200万円です。30代では624万円、40代では800万円、50代では960万円と年齢があがるにつれて年収が高くなる傾向があります。 参考：平均年収.jp ブロックチェーンエンジニアの年収は経験やスキルによって大きく異なり、最大で1000万円以上の収入も期待できる場合もあります。特に、ブロックチェーン技術が注目を集める中で、高い専門性を持つエンジニアは、競争力のある給与を期待できるでしょう。 ブロックチェーンエンジニアになるには ブロックチェーンエンジニアは難しそうというイメージがありますが、未経験からでも目指せる職種です。ここでは、ブロックチェーンエンジニアになるためのおすすめの方法を紹介します。 ブロックチェーン技術を学ぶ ブロックチェーン技術を活用したアプリケーションを開発する コミュニティやフォーラムを活用する 知識の習得や活用、他のエンジニアとの交流を積極的に行い、ブロックチェーンエンジニアになるための一歩を踏み出しましょう。 ブロックチェーン技術を学ぶ ブロックチェーンエンジニアになるためには、まずプログラミングスキルが欠かせません。特に、ブロックチェーン開発にはSolidityやRustなどのスマートコントラクトやブロックチェーンを実現するためのプログラミング言語が不可欠です。まずはブロックチェーン技術を実現するためのプログラミング言語を習得しましょう。また、ブロックチェーンの基本的な仕組みや暗号技術に関する知識も重要です。 ブロックチェーン技術の学習方法としては、以下のようなものがあります。 ブロックチェーンや暗号技術に関する関連書籍 オンライン学習プラットフォームのブロックチェーンに特化したコース プログラミングスクール ブロックチェーン技術は難易度が高い分野のため、独学だけではなくプロの講師に教えてもらうのも良いでしょう。 ブロックチェーン技術を活用したアプリケーションを開発する ブロックチェーン技術を習得したあとは、アプリケーション開発などを通じて実践経験を積んでいきましょう。ブロックチェーン技術を活用するためには、自分で実際に開発するのがおすすめです。オープンソースプロジェクトへの参加や自分で小規模なプロジェクトを立ち上げるなど、実際に手を動かしてブロックチェーンの開発を行ってみましょう。書籍やオンライン講座で身に着けた理論と開発経験による実践を行い、スキルを磨いていきましょう。 コミュニティやフォーラムも活用する ブロックチェーン業界は急速に変化しており、常に技術が進化しています。最新の情報を得るためにはコミュニティやフォーラムを活用するのもおすすめです。ブロックチェーンに関するイベントやカンファレンスに参加したり、オンラインのフォーラムで活発に交流することで、他のエンジニアや専門家とのつながりを築きながら、情報共有やアドバイスを受けられます。また、ブロックチェーン技術に関するカンファレンスやイベントに参加することで、ブロックチェーンエンジニアの案件情報に出会える可能性もあります。ブロックチェーン技術に関わるエンジニアと積極的に交流して、情報収集していきましょう。 まとめ ブロックチェーンは分散型台帳技術であり、複数の参加者が取引データを共有・記録する仕組みです。ブロックチェーンエンジニアは、ブロックチェーン技術を活用したシステムやアプリケーションの開発を行い、新しい金融システムやアプリケーションの実現に貢献しています。ブロックチェーンエンジニアの仕事内容は以下のとおりです。 独自ブロックチェーンの開発 ペイメントサービスの開発 ブロックチェーンを活用したアプリケーションの開発 ブロックチェーンエンジニアには、ブロックチェーンの基本的な仕組みや暗号技術に関する専門的な知識や、高度なプログラミングスキルが求められます。ブロックチェーンエンジニアになるためには、以下のような方法でブロックチェーンに関するスキルを磨いていきましょう。 ブロックチェーン技術を学ぶ ブロックチェーン技術を活用したアプリケーションを開発する コミュニティやフォーラムも活用する ブロックチェーン技術は、金融業界をはじめとするさまざまな分野で活用が進んでいます。このため、ブロックチェーンエンジニアの将来性は非常に高く、需要も拡大しているといえるでしょう。特に高い専門知識を持つエンジニアは、高い年収が期待できます。ブロックチェーンエンジニアとしてのキャリアを築いて、新しい技術を活用したシステムの構築に貢献できるエンジニアを目指しましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる