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

生成AI（ジェネレーティブAI）とは 生成AIは、事前に学習したデータによって新しいコンテンツを生み出すAIです。生成AIをうまく活用すると文章や画像だけでなく音声や動画など、さまざまな種類のコンテンツを自動で生成することができます。近年では生成AIを活用したさまざまなサービスが提供されており、中でもOpenAIの「ChatGPT」は広く知られています。 また、画像生成に特化した「StableDiffusion」や 「Midjourney」、ネット上から情報収集する「Perplexity AI」のような特定のタスクに特化した生成AIツールも出てきています。生成AIはその性能を活かして、私たちの身の回りの様々なところで使用されており、今後の更なる活用についても注目が集まっています。 この記事では生成AIの仕組みや従来のAIとの違いについて解説し、実際に活用されている事例なども合わせてご紹介します。生成AIを実際に利用している方にも、興味はあるけれど使ったことがないという方にも役立つ内容となっておりますので、この記事を読んで生成AIについて知見を広げていただけると幸いです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 生成AIの仕組み 生成AIには、ディープラーニングと呼ばれる人工知能技術が用いられています。ディープラーニングは機械学習の手法のひとつで、人間の脳神経系を模倣したニューラルネットワークと呼ばれる数式を用いてデータから複雑なパターンを学習します。生成AIの場合はテキストや画像といった大量の既存データを学習して、そのデータの統計的規則性やパターンを抽出します。そして学習した規則性に基づいて、新たなデータやコンテンツを生成するという仕組みです。生成AIが結果を出力するまでのステップは以下のとおりです。 データの準備：生成AIは、生成したいコンテンツの種類に合わせたデータセットを必要とします。データセットは、質の高いデータが多数含まれていることが重要です。 学習：生成AIは、用意されたデータセットを学習します。 深層学習を用いて、データの統計的規則性やパターンを抽出します。 生成：学習した規則性に基づいて、新たなデータやコンテンツを生成します。学習データに類似したものだけでなく、全く新しいものを生成することも可能です。 ディープラーニング技術の発展と計算機処理能力の向上により、生成AIの性能は飛躍的に向上しています。これにより、人間と区別がつかないほど精巧なテキストや画像、音声などを生成することが可能になりました。 ディープラーニングについては、こちらの記事でさらに詳しく解説しています。 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 生成AIとAIの違い 生成AIはAIの一種ですが、従来のAIとは異なる特徴を持っています。従来のAIは人工知能とも呼ばれる広範な技術領域であり、その中には様々なタイプのAIが含まれます。生成AIはAIの一分野ではあるものの、従来のAIよりも新しいコンテンツを生成することに特化しているのが特徴です。従来のAIシステムでは主に、事前に与えられたデータから適切な回答を出力することに焦点を当てられていました。 こうした機能はユーザーの意思決定をサポートする際に役立ちますが、新しいアイデアを創出するのには向いていません。一方で生成AIは、学習したデータに基づいて新しいコンテンツを生み出すことができます。生成AIの最大の特徴はこの創造性と生成能力にあり、これが従来のAI技術との大きな違いと言えるでしょう。 生成AIの種類 生成AIの種類は多岐にわたり、それぞれ異なる種類のコンテンツを生成できます。以下は代表的な生成AIの種類です。 テキスト生成 画像生成 音声生成 動画生成 生成AIを活用することでこのような様々なコンテンツを生成することができるため、ビジネスシーンにとどまらず幅広い分野での応用が検討されているのです。ここからは生成AIの代表的な4つの種類とそれぞれの仕組みについて、分かりやすく説明していきます。 テキスト生成 テキスト生成AIは、様々な形式のテキストデータを作り出すことのできる生成AIです。例えばニュース原稿やメールの文面、さらにはプログラムのコードなど、特定の指示に基づいてテキストを自動生成できます。この技術の背後には、大量のテキストデータから言語のパターンを学習するアルゴリズムがあります。 学習したパターンを基に、文脈に合った新しいテキストを生成するという仕組みです。生成AIによるテキスト生成を活用するとブログ記事やメールの文面の叩き台を作成できるので、文章を1から考えるのにかかる時間の短縮にもつながるでしょう。 画像生成 画像生成AIはテキストでのプロンプトから、クオリティの高い画像やイラストを生成する技術です。風景や人物の画像はもちろん、アイコンやロゴなど生成できる画像の種類は多岐に渡ります。画像生成AIは膨大な数の画像データを分析して、その特徴を学習します。学習した知識を利用して新たに画像を生成するのです。自分で絵を描いたりデザインを考えたりするのが苦手な人でも、生成AIに簡単なプロンプトを与えるだけで手軽にデザイン案を生み出すことができます。 一方で、オリジナリティやメッセージ性などの観点から、従来のデザイナー人材の需要が急激に無くなることはないでしょう。しかし生成AIによる画像生成によって、クリエイティブな作業へのハードルが大幅に下がることが期待されています。 音声生成 音声生成AIは膨大な音声データから発声の仕組みを学習しており、人間の声を模倣してテキストを自然な音声に変換する技術です。さまざまな声のトーンやアクセント、感情を再現できるという点が特徴です。音声生成AIはオーディオブックのナレーション、バーチャルアシスタント、さらに音楽制作などにおいても活用されています。人間の音声を実際に収録するのに比べて、コストを大幅に抑えられるのが魅力です。 一方で、音声の抑揚や細かいイントネーションにおいて違和感が生じることもあり、人間の話し方を完全に再現するのは難しいのが現状です。したがって、リアルな感情の表現が求められる場合には生身の人間の声を収録するなど、ケースを絞って活用する必要があるでしょう。 動画生成 テキストや画像のみにとどまらず、動画を作成できる生成AIも近年では注目されています。例えば、アメリカのランウェイ社が2023年に発表した「Gen-2」という生成AIでは、テキストや静止画から新たに動画を作成することが可能となっています。作成した動画の編集や字幕の追加などを一貫して実施できるため、撮影場所や機材を準備することなく簡単に動画を作成することができます。 動画生成AIには画像生成とテキスト生成の技術が組み合わされており、そこに動きや時間の概念が加えられています。生成AIのマルチモーダルな機能を最大限に活かした技術ともいえるでしょう。動画作成に活用できる生成AIの数は増えてきており、サービスのプロモーションビデオやショートムービー、さらには教育コンテンツなど様々な分野での活躍が期待されています。 生成AIの活用事例 生成AIによってさまざまな種類のコンテンツを生み出せることを紹介してきました。ここからはさらに具体的な生成AIの活用事例として、以下の4つを紹介します。 コンテンツ制作 チャットボットサービス 医療分野における補助 マーケティング分野におけるデータ分析 コンテンツ制作 生成AIを活用すれば、さまざまな形式のコンテンツを迅速かつ一定のクオリティを保ちつつ作成できます。ChatGPTが広く知られていることから、文章やキャッチコピーなどのテキストコンテンツの生成をイメージされる方が多いかもしれません。しかし先述の通り、近年では音声やイラスト、さらには動画を生成できるAIも数多く開発されています。膨大なデータを用いて学習することで、人間が作成したものにより近いクオリティで出力できるようになってきています。 最近はSNS上でも、生成AIを用いて作成したコンテンツが多く発信されています。それほどAIによるコンテンツ生成は身近なものになってきており、専門的な知識がなくとも気軽に活用できるツールとして認識されているということでしょう。テキスト生成と画像生成を組み合わせて簡単なスライドショーを作成したり、さらに音声生成を組み合わせてナレーション付きの動画にしたりなど、複数の生成AIを組み合わせるとコンテンツ制作の幅はさらに広がります。生成AIによって、少ない工数でより効率的なコンテンツ制作が実施されるようになるでしょう。 チャットボットサービス チャットボットは、問い合わせチャットでの質問に自動で回答したり、必要に応じてサポートを提供したりするシステムです。商品やサービス購入後のカスタマーサービス、地方自治体への問い合わせなどにおいて活用されています。従来のチャットボットはあらかじめ定められたルールをベースに動作するものが主流であったため、対応できる質問の内容が限られているのがデメリットでした。 一方で生成AIを搭載したチャットボットは、自然な言語処理を用いることでさらに柔軟な対応が可能となっています。寄せられた問い合わせ内容の文脈を正しく理解して、それに対して即座に有用な情報を提供できます。チャットボットサービスの質が向上することで、顧客満足度と業務効率の向上を同時に実現させられるでしょう。今後はますます多くの企業や自治体が生成AIを活用したチャットボットを導入して、サービスの品質向上を図っていくことが予測されます。 医療分野における補助 生成AIは、医療分野においても重要な役割を果たしています。例えば、AIを活用した画像診断ではCTやMRIなどの画像から病変を自動で検出するだけでなく、病変の種類や進行度を診断することもできます。これは診断精度の向上と診断時間の短縮に大きく貢献し、病気の早期発見を実現する可能性を秘めているでしょう。 さらに新薬研究の分野では、生成AIが膨大な化合物データベースを解析して新薬の候補となる物質を素早く特定することで、研究開発の時間とコストを大幅に削減します。生成AIのこのような応用は、診断から治療、さらには新薬開発に至るまで、医療分野全体の質の向上と効率化を実現して患者の治療結果を改善することに貢献しています。 人命を扱う分野であることから、今後もあくまで補助的な位置付けで活用されることが予想されますが、医師の業務効率化に大いに役立つことが期待されるでしょう。 マーケティング分野におけるデータ分析 マーケティング分野では、消費者の行動や傾向を理解することが極めて重要です。生成AIによって顧客の行動データや購買データなどを分析することで、顧客のニーズをより深く理解し、効果的なマーケティング施策を実行できます。人間が手動でこのようなデータを収集して分析する場合、かなりの時間を必要とするでしょう。生成AIを活用すればこれらの作業を飛躍的に効率化できます。 例えば過去のパフォーマンス結果から、顧客満足度を高めるのに有効なコンテンツを自動で作成できる生成AIなども注目されています。その他にもWebサイトのデザイン設計案の作成など、マーケティング分野において重要とされるさまざまな施策を生成AIによって効率化できるでしょう。 まとめ 生成AIの仕組みや実際の活用例などについて、お分かりいただけたでしょうか。生成AIは従来のAIとは異なり、創造性を発揮して新たな情報を生み出す力を持っています。生成AIは私たちの生活や働き方に、大きな変革をもたらす可能性のある技術です。生成AIの活用はすでに大きな注目を浴びていますが、活用できる場面は今後も増えていくことが予想されます。あなたの身近なサービスでも生成AIが活用されていないか、探してみるのも面白いかもしれません。 参考：生成AIとは？従来のAIとの違いや生成AIにできること、活用シーンや注意点などについて解説 | SketchUp Pro Japan テクフリでフリーランス案件を探してみる

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

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

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

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

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

「Vue.js」という言葉を聞いたことはあるでしょうか？これは「ビュージェイエス」と読むJavaScriptのフレームワークの1つで、イメージとしてはjQueryのような存在です。 この記事では、近年増加しているJavaScriptフレームワークの一種であるVue.jsについて、初心者向けに丁寧に解説していきます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Vue.jsとは？ Vue.jsは、WEBサイトにおけるUI(ユーザーインターフェース)を構築できるJavaScriptフレームワークです。「フレームワーク」という言葉に耳慣れない響きを感じる方もいるかもしれませんが、フレームワークというのは開発に必要な機能をまとめてセットになっているソフトウェアのこと。 単にJavaScriptだけを使って開発を行うよりも、Vue.jsのようなフレームワークを活用しながらコードを書くほうが、効率を何倍にも高めることが可能です。また、Vue.jsの特徴の1つとして少ないコードで開発できるという点があるため、開発にかける時間や労力の短縮につながります。 ところで、そもそもJavaScriptというのはどんな言語か説明できますでしょうか？JavaScriptはフロントエンド開発で用いられるプログラミング言語の1つで、私たちが普段使っているブラウザのほぼすべてで動作するのが特徴。 ちなみにフレームワークと混同されがちな言葉として「ライブラリ」というものがありますが、こちらはフレームワークよりも小規模な開発支援ツールと理解しておくとよいでしょう。 JavaScriptのフレームワークとして一番有名なのは、jQueryですね。jQueryは導入コストが少なく多くの開発現場で使われていますが、自分でDOM操作を行う必要があるというデメリットが存在します。従来のようなWEBアプリではなく、1つのページだけで完結するSingle Page Applicationが主流となっている昨今では、jQueryは使いにくいと感じるシーンも多くなりました。 そこで注目を集めているのが、Vue.jsのようなDOM操作を自動化できるJavaScriptフレームワークです。Angular、Reactといったフレームワークと同様に、フロントエンド開発を効率的に進めることができるフレームワークとして使われる機会が増加しているのです。 そうした数あるフレームワークの中でもVue.jsは導入が比較的簡単で、気軽に使い始めることができるという特徴があります。今後も伸びていくJavaScriptフレームワークとして期待されており、初心者が新たに学ぶにも適したフレームワークと言えます。 Vue.jsを使用するメリット 次に、Vue.jsを開発で使用することで得られるメリット・デメリットについて解説していきましょう。 学習コストが低い まずVue.jsの大きなメリットとして、学習効率がいいという点があげられます。AngularやReactのようなフレームワークと比較すると規模が小さいため、学ぶべきことはそれほど多くありません。JavaScriptやjQueryを学んだことがある人なら、数時間学習するだけで開発に利用できるようになるでしょう。 そもそもVue.jsは構造が単純なつくりになっており、理解するのも容易。現在人気が高まっていることもあって、日本語のテキストやブログ記事なども充実しています。なにかわからないことがあってもリファレンスが数多くあるため、学習がしやすいメリットがあるんですね。 そういった意味では、HTMLとCSS、JavaScriptの基礎を学んだらすぐにVue.jsを学び始めるべきと言えます。もし必要があれば、ほかのフレームワークに関しても学んでいきましょう。 開発を効率化することが可能 Vue.jsに独自搭載されているDirectiveのおかげで、DOM （Document Object Model）操作を自動化できるのも大きなメリットです。jQueryよりも簡潔なわかりやすいコードですむようになるため、全体のコード記述量を減らして開発スピードを高めることができるのです。 シンプルで小規模開発に向いている jQueryと同じように、Vue.jsはコードを1行書くだけで簡単に使い始めることが可能です。シンプルで学習コストも低いことから、小規模な開発では大きな効果を発揮してくれるでしょう。 一方で、Vue.jsが得意なのはSingle Page Applicationの開発で、大規模な開発には向かないというデメリットもあります。規模が大きなサイトを開発するなら、AngularやReactのようなフレームワークを選択することがおすすめです。 Vue.jsの需要と今後 学習コストが低く導入が容易で、シンプルなコードで使い始められるVue.jsは、今でも数多くの企業で使われています。たとえば国内でも、DeNAやLINE、GMOペパボなどIT大手で採用されている実績を持ちます。 Vue.jsの需要は今後も高まり続けると予想されますし、シェアもどんどん拡大していくと予想されます。今はJavaScriptフレームワークといえばjQueryが代表的ですが、近い将来「JavaScriptフレームワークといえばVue.jsだ」と認知される時代が来るかもしれません。 実際、Vue.jsを使う開発案件も増加傾向にあります。これから安定して稼げるフロントエンドエンジニアを目指したいと考えるなら、学習しておいて絶対に損はありません。 エージェントを活用しよう 「でも、Vue.jsを使う開発案件ってどこで見つければいいのかわからない」 そんなふうに感じることがあるかもしれません。特にフリーランスエンジニアの場合は、開発業務で忙しくて新たな案件を探してきたり、営業に行ったりする時間が取れないケースもよくあります。交渉や折衝が苦手で、コミュニケーション力にも自信がない方は多いでしょう。 そんなときには、フリーランス向けの「エージェント」を活用するという方法もおすすめです。エージェントはあなたの代わりに案件を探し、あなたの希望にマッチした仕事を紹介してくれる点が大きな特徴です。 まとめ Vue.jsは、学習コストが低く簡単に使い始めることができる、今大注目のJavaScriptフレームワークです。今から学習しておけば確実にあなたの力になりますので、まずは公式サイトのドキュメントをチェックしてみることからスタートしてみましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

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

Scala(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

JavaScriptのフレームワークには数多くの種類があり、サーバーサイドでの利用やスマホアプリの開発もできるようになっています。そんなJavaScriptフレームワークの特徴やトレンドを元におすすめ9選を紹介します。 テクフリでフリーランス案件を探してみる JavaScriptフレームワークとは JavaScriptのフレームワークとは、JavaScriptを利用して開発をする際に必要な機能を、ある法則に則ってつかえるよう標準化したものです。 例えばJavaScriptを1から書く場合には200行必要な機能が、JavaScriptのフレームワークを利用すると20行だけで済むことがあります。 フレームワークと似た言葉としてライブラリがありますが、フレームワークはプログラム全体の枠組みとして機能するものであるのに対し、ライブラリはプログラムの部品の1つとして扱われる、という違いがあります。 フレームワークは開発に必要な機能を一通り提供する一方で、ライブラリは1つの機能のみに絞って提供するという違いがあるのです。つまり、ソフトウェアとしての規模はフレームワークの方が大きいということになります。とはいえ、両者に明確な違いがあるわけではありません。ライブラリもフレームワークも、「開発に使えるソフトウェアがパッケージ化されたもの」です。 テクフリでフリーランス案件を探してみる JavaScriptフレームワークを利用するメリット 続いて、JavaScriptフレームワークを利用するメリットを解説します。メリットは次の4つです。 開発スピードが上がる コードの統一性を保持（多人数開発にも対応しやすくなる） バグの減少 フリーランスとして仕事が取りやすくなる 1つ1つのメリットについて詳しく解説します。 開発スピードが上がる MVP開発やリーンスタートアップという言葉が注目されているように、IT/Web業界では特にサービスを高速で市場に投下することが重要です。JavaScriptのフレームワークを利用するのとしないのでは、開発スピードにかなりの差が生じます。 例えばJavaScriptのフレームワークには、データベースアクセスの機能やログイン機能などが備わっているのですが、それらをフレームワークなしでエラー無く完成させるには、かなりの時間を要してしまうのです。 フレームワークを使えば、Webアプリの機能の一部を自分達で開発する必要がなくなるため、開発およびテストにかかる工数が大幅に削減します。 コードの統一性を保持（多人数開発にも対応しやすくなる） コードの書き方にはその人の個性やクセがでます。 経験、スキル、年齢、性格、キャリアなど様々な要因によって差が生じるのですが、人が書いたコードを修正するのは、かなり大変な作業です。コードの内容を正確に読み取らなくてはいけませんし、修正箇所がどの範囲まで影響が及ぶかも確認しなくてはいけません。 フレームワークを利用すれば、コードの統一性を保持させることができます。 統一性を保持することにより、多人数開発にも対応しやすくなります。 バグの減少 JavaScriptのフレームワークは基本的に大人数のエンジニアに利用されています。そのため、バグはすでに解決されていることが多いです。 それらのバグが少ないフレームワークを利用して開発を進めると、開発をしたプログラムもバグが少なくなる可能性が高まるといえます。 フリーランスとして仕事が取りやすくなる JavaScriptの中規模、大規模以上案件では、フレームワークが利用されていることがほとんどです。そのため、フレームワークを習得することでフリーランスは仕事を獲得しやすくなります。 特にReact・Angular・Vue.jsは年々ニーズが上昇しているため、JavaScriptエンジニアのフリーランスとして仕事を安定的に獲得するにはキャッチアップは必須といえるでしょう。 JavaScriptフレームワークを利用するデメリット 続いて、JavaScriptフレームワークを利用するデメリットを解説します。デメリットは次の2つです。 学習期間が必要 イレギュラーに対応できないことがある これらのデメリットを留意したうえでフレームワークを導入する必要があります。1つ1つのデメリットについて詳しく解説しましょう。 学習期間が必要 フレームワークを使いこなすにはJavaScriptの理解がある前提で、最低でも数週間は学習をする必要があります。概要を抑えることができても、細かい要望を実現しようとすると調査に更に時間がかかることはよくあります。 また、フレームワークの情報は英語で書かれていることが多いです。特に日本であまり普及していないフレームワークを習得する場合、日本語のドキュメントが少なくて学習に苦労するかもしれません。英語が苦手な方は、Reactなど日本でも人気が高いフレームワークから勉強してみることをおすすめします。 イレギュラーに対応できないことがある フレームワークはいわゆる「よくある機能」を開発する際には有用です。しかし、前例が少ない機能を開発したい場合、対応できないことが多々あります。フレームワークは決められたルールに則ってサービスを開発していかなければならないため、イレギュラーが多発するようなサービスではフレームワークを利用しないほうが作りやすいことがあるのです。 おすすめのJavaScriptフレームワーク9選 最後に、おすすめのJavaScriptフレームワークを9つまとめました。 jQuery React Angular Vue.js Backbone.js Riot.js Knockout.js Ember.js Hyperapp この中でも上4つは需要が特に高いため、優先的に学習すると良いでしょう。各フレームワークの特徴や学習難易度について解説していきます。 jQuery jQueryはブラウザ用のJavaScriptコードをより簡略的に書けるようにする目的でつくられたライブラリです。非常に人気が高く、Webサイトのうち7割強に利用されているといわれています。厳密にはフレームワークではないのですが、他フレームワークと比較されることが多いため、今回は対象としました。 jQueryの学習コストは低いうえに、オンライン学習サービスなどでもjQuery教材は用意されている場合が多いため、初心者にもおすすめです。加えて、ファイルを読み込むにはHTMLにコードを一行追加するだけで良いため、すぐに導入できます。 React React.jsはマーク・ザッカーバーグ率いるFacebook（現Meta）によって開発されている、JavaScriptライブラリです。 ボタンやテキストボックスなどのUI制作にメインに使われており、HTMLで使うようなタグを埋め込んで実装をします。 扱いやすさは他のJavaScriptフレームワークと比較すると、やや劣ることはありますが、処理スピードが速いのと（更新が必要な箇所のみ書き換える技術が備わっているため）、UIの各パーツごとにプログラムを管理できるため拡張しやすいのがメリットです。 日本ではVueのライバル的なポジションですが、海外ではReactの人気が圧倒的でFacebookだけでなく、Yahoo、Instagram、Netflixに利用されています。 Angular AngularはGoogleをメインに開発されている、オープンソースのフレームワークです。AngularJSの後継フレームワークという位置づけとなっています。 Angularの特徴は、「MVW」という考えに基づいて構築されていることです。Model（データ）・View（画面）・Whatever（その他）の3つをそれぞれ独立させることで、「担当者を割り振りやすい」というメリットがあります。 また、フルスタックフレームワークのため、他のフレームワークを導入しなくてもAngular単体でWebアプリ開発を行えるのも特徴と言えるでしょう。ただし、その分覚えるべきことは多いので、学習期間が長くなることを想定しておくことが大切です。 Vue.js Vue.jsはシンプルな設計が特徴のJavaScriptフレームワークです。 学習コストは低く、日本語ドキュメントが充実しているため始めやすいフレームワークです。また、jQuery同様にコードを一行追加するだけで使うことができます。 Vue.jsは2014年2月、GoogleでAngularJSの開発に関わったエンジニアによって初版がリリースされました。SPAのようなシンプルで小規模な開発に適しています。 しかしながらAngularとは対称的に、大規模な開発は苦手です。大規模開発ならAngular、小規模開発ならVue.jsがそれぞれ適しています。 Backbone.js Backbone.jsは名前の通りMVCの骨組みを提供するJavaScriptのフレームワークです。 最小限の機能で構成されたフレームワークのため、実際に実装するにはjQuery、Underscore.jsなどの併用が必須となります。Backbone.jsはフレームワークというよりもライブラリ感覚で使うことが多いでしょう。 Riot.js Riot.jsは、非常にシンプルで学習コストが低いJavaScriptのフレームワークです。 カスタムタグを作成することができて、HTML、CSS、JSを1つのタグにまとめることができ、見通しがよいのが特徴です。 小規模開発にむいているのですが、CoC（設定より規約）のようなルールがないので、当人でルール決めが必要なことに注意です。 現状ではまだシェア率は低いものの、初心者にも分かりやすいことを追求したフレームワークであり、今後伸びる可能性もあるでしょう。 Knockout.js Knockout.jsは大規模開発にも簡潔なプログラムを組めます。 機能はBackbone.js以上、Angular以下といったイメージです。 Vue.jsと同じMVVMを採用しているので、HTMLとJavaScriptの分離が簡単に行えるのが特徴となります。運用・保守の効率化ができるのが魅力と言えるでしょう。 Ember.js Ember.jsは複雑なwebアプリを管理するための機能と、生産性の高く高速化が可能なツールキットが特徴的なフレームワークです。 データバインディングやコンポーネントなどの機能もあります。 特にUI制作を得意としており、一部の有名企業も導入しています。 Hyperapp わずか1KBの超軽量フレームワークといえば、Hyperappです。 TypeScriptにも対応をしておりReactやVueをもっと効率よくプログラミングできるように設定されています。 学習コストは少ないのですが、情報がネットにあまりないので、そちらは注意が必要です。英語の情報ならそれなりにあるため、英語が得意な方なら習得しやすいでしょう。 JavaScript案件の単価や案件数一覧比較 JavaScript案件の単価や案件数はどのくらいなのでしょうか。 テクフリに掲載されている案件を参考に以下にまとめました。 JavaScript案件の単価データ 弊社調べによるとJavaScript案件の平均単価は72万円です。単価の幅は下限で30万円、上限が190万円となっています。 2023/04/17 テクフリ調べ JavaScriptフレームワークの案件数比較 JavaScriptフレームワークを下記のように比較をしてみました。 JavaScriptのフリーランスエンジニアとして案件を受注したいのであれば、現状、選ぶべきはReactもしくはVueといえそうです。 フレームワーク テクフリ案件数 Qiitaの記事数 stackoverflowでの質問数 学習コスト jQuery 248 16427 619 低 React 712 20989 291 高 Angular 148 6659 261 高 Vue 757 17468 273 低 Backbone.js 9 668 17 低 Riot.js 5 496 2 低 Knockout.js 4 255 25 低 Ember.js 0 219 0 中 Hyperapp 0 60 0 中 JavaScript（TypeScript）を使用する案件紹介 フレームワーク Vue.js 案件名 JavaScript/Vue.js/Nuxt.js/大手金融業界でのフロントエンドエンジニア/週1リモート 月額単価 〜880,000円/月 最寄駅 青山一丁目駅 業務内容 本企業で開発を進めているWeb申込フォームのAPI化に伴うJavaScript（Vue.js）でのフロントエンド実装業務。 基本スキル ・Vue.js（Nuxt.jsの経験があれば尚可）を用いた業務での実装経験 ・フロントエンド実務経験3年以上 フレームワーク Angular 案件名 Angular/工場業務システム更新/フロントエンドエンジニア/リモート併用 月額単価 〜770,000円/月 最寄駅 西大路御池 業務内容 工場業務システム更新（現行ASPサービスの移行）をのフロント部分をご担当者いただきます。 基本スキル ・TypeScriptの活用経験または、JavaScript（Angular）の活用経験 フレームワーク jQuery 案件名 Javascript/自社Webサービスのフロントエンド開発/フルリモート 月額単価 〜610,000円/月 最寄駅 フルリモート 業務内容 ・自社Web研修サービスを展開されている会社様になります。 ・フロントエンドエンジニアとしてjQueryからVue.js移行を上流工程から行って頂きます。 基本スキル ・Javascriptを用いて社外向けのWebフロント開発のご経験3年以上 ・jQuery及びVue.jsを利用したご経験 JavaScriptの案件について相談する まとめ 本記事ではJavaScriptフレームワークについて解説しました。JavaScriptフレームワークにはさまざまな種類があることがご理解いただけたかと思います。 Webアプリは何度も改良を繰り返さなくてはいけないため、開発効率を高めるためにフレームワークが利用されることが多いです。JavaScriptエンジニアとして稼ぐなら、フレームワークはぜひ習得しましょう。 また、フレームワークによって得意不得意があるため、使い分けることが大切です。UI制作ならReactが向いてますし、大規模開発ならAngular、小規模開発ならVue.jsが向いています。とはいえもちろん、全てのフレームワークを習得するのは難しいため、まずは需要が高いものから勉強していくのが良いです。