Javaフレームワークとは Javaのフレームワークとは、Javaを利用して開発をする際に必要な機能を標準化したものです。 例えばJavaを1から書く場合には200行必要な機能が、Java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、両者の違いは「制御の反転があるかどうか」という点です。 ライブラリの場合、プログラムを動かす主導権はプログラマーが書いたコードにあります。一方でフレームワークの場合、プログラマーが書いたコードはフレームワークによって制御されるのです。 つまり、ライブラリは主導権がエンジニア側にあり、フレームワークは主導権がフレームワーク側にあると言えます。 フレームワークをうまく活用して、効率よくJavaアプリケーションを開発できるエンジニアを目指しましょう。 Java案件を探す Javaフレームワークを利用するメリット Javaアプリケーションをすべて自分でコーディングするには、膨大な手間がかかります。 Javaフレームワークは、事前に定義された構造やパターンを提供するため、アプリケーションの設計や開発において生産性が向上します。 生産性が向上する以外にも、Javaフレームワークを利用するメリットは多岐にわたります。本記事では、Javaフレームワークを活用するメリットとして、以下を紹介します。 開発スピードが上がる コードの保守性が向上する バグが減少する セキュリティが向上する フリーランスとして仕事が取りやすくなる 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開発することが重要です。 Java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Java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ます。 これらの機能をフレームワークなしで完成させるには、かなりの時間を要してしまうのです。 Javaフレームワークを活用すると開発スピードが上がるという点は、大きなメリットといえるでしょう。 コードの保守性が向上する プログラミングコードの書き方には、その人の個性やクセが出ることも多く、他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。 フレームワークを利用することによって、統一性のあるコードを記述できます。 コードの統一性を保持することで多人数開発にも対応しやすくなり、コードの保守性が向上する点が特徴です。 バグが減少する Java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。 同じ機能を実装する場合、自分でコーディングするよりもフレームワークを活用したほうが、バグが少なくなる可能性が高いといえるでしょう。 多くの人によって修正・利用されてきた実績を持つフレームワークを活用して、バグが少ないアプリケーションの開発を目指しましょう。 セキュリティが向上する Javaフレームワークは、セキュリティ対策が施されているものも多いです。 例えば、Spring Securityフレームワークを使うと、認証、認可、暗号化などの機能を利用できます。 このように、効率よくアプリケーションのセキュリティを向上できる点も、Javaフレームワークを活用するメリットのひとつです。 Javaフレームワークを活用することで、アプリケーションの脆弱性を最小限に抑えられるでしょう。 フリーランスとして仕事が取りやすくなる Java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。 特にLaravelは年々ニーズが上昇しているため、Java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ために、日々のキャッチアップは必須といえるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Javaフレームワークを利用するデメリット Javaフレームワークは便利ですが、以下のようなデメリットもあります。 学習期間が必要 柔軟性に欠ける パフォーマンスが低下することもある Javaフレームワークを利用するデメリットについても確認しておきましょう。 学習期間が必要 フレームワークを使いこなすにはJavaの理解がある前提で、さらにフレームワークの学習期間が必要です。 フレームワークによっては、学習に数週間かかるものもあります。 概要を理解しても、さらに細かい要望を実現しようとすると調査に時間がかかることはよくあります。 ドキュメントは基本的に英語で書かれているものもあるため、記載されている内容を読み解くのに苦労することもあるでしょう。 フレームワークを使いこなすためには、学習期間が必要だということを覚えておきましょう。 柔軟性に欠ける フレームワークはいわゆる「よくある機能」を開発する際には便利です。 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活用できないこともあります。 アプリケーションの要件が特殊な場合や、フレームワークの制約に合わない場合には、柔軟性に欠けると感じてしまうこともあるでしょう。 パフォーマンスが低下することもある 一部のJavaフレームワークは非常に複雑な機能を提供しています。 このため、アプリケーションに不要な機能まで取り込んでしまい、実行に時間がかかる場合があります。 特に、大規模なアプリケーションを開発する場合は、以下のような注意が必要です。 必要最低限の機能のみを利用すること フレームワークのバージョンを最新に保つこと フレームワークのパフォーマンスを向上させるためのチューニングを行うこと パフォーマンス低下への対策を行い、なるべく未然に防ぎましょう。 おすすめのJavaフレームワーク13選 ここではおすすめのJavaフレームワークとして、以下の13個を紹介します。 Spring Framework Play Framework Apache Struts Apache Wicket Hibernate JSF Jakarta EE Spark Framework Dropwizard ZK SAStruts (Super Agile Struts) GWT Grails Spring Framework Springは2003年にリリースされたJavaでアプリケーションを開発するためのフレームワークです。 Springの1つ目の特徴は依存性の注入（DI）です。 DI（Dependency Injection）とは、オブジェクトの情報を外部に分けることで、コンポーネントの集合としてアプリケーションを組み立てるデザインパターンのことです。 具体的にはクラスやライブラリという動作に必要なクラスをそのクラス内で生成するのではなく、Springに生成を任せます。 もう1つの特徴はAOP（Aspect Oriented Programming）です。 Javaは属性（データ）と操作（メソッド）の集合であるクラスを単位としています。 しかし、クラスには分解できない要素も存在します。 分解できないものは複数のクラスにまたがるため、変更の際にすべてのコードから変更箇所を探す必要が生まれるなど管理が難しくなるのが現状です。 AOPとは、この分解できない要素をアスペクトとしてモジュール化したものです。 AOPによって、コードの重複を排除し、保守性と可読性を向上できます。 特に、ログ出力やトランザクション管理などの共通の処理は、AOPを活用することで効果的に管理できます。 Spring Frameworkは、エンタープライズレベルのアプリケーションから小規模なプロジェクトまで広く利用されており、Java開発者にとって欠かせないフレームワークともいえるでしょう。 Play Framework Play FrameworkはJavaとScalaを利用してつくられたフレームワークです。 RubyのRuby on RailsやPythonのDjangoのようなMVCモデルを採用しています。 Play Frameworkは、コンパイル時間が短く、高速にデプロイできる点が特徴です。 CPUリソースやメモリ使用量が少ないのもPlay Frameworkの良いところです。 Play Frameworkは、文法が簡潔で、多くの機能がデフォルトで提供されています。 学習コストが低いフレームワークなので、気になる人は実際に動かして習得してみましょう。 Apache Struts Apache StrutsはMVC（Model-View-Controller）アーキテクチャを採用したWebアプリケーションフレームワークです。 過去にはJavaでは最も有名なフレームワークとして、多くのアプリケーションで採用されていました。 しかし、Apache Strutsには脆弱性が多く、攻撃のターゲットになりやすいという問題があります。 過去にはApache Strutsの脆弱性を悪用した攻撃が世界中で発生し、多くの企業が被害を受けました。 このため、Apache Strutsの利用は徐々に減少し、最近では他のフレームワークに移行する企業が増えています。 Apache Strutsの脆弱性については、情報処理推進機構（IPA）の脆弱性対策情報一覧も参考にしてみてください。 情報処理推進機構HP Apache Wicket Apache WicketはApacheソフトウェア財団が提供している2005年に開発されたフレームワークです。 他のフレームワークはなるべくソースコードの記述を抑えようと、設定ファイルなどにアプリケーション設定を書くことで作業負担を減らそうとしますが、Apache WicketはほとんどをJavaで記述するという特徴があります。 実際にシステムをつくるにはJavaだけでなく、Servlet、JSP、設定ファイルなど多くの設定が必要で煩雑になるケースが多いのですが、Apache Wicketでは基本的にJavaさえ知っていればシステム構築ができます。 設定ファイルもweb.xmlだけで済むので、シンプルにJavaで開発をしたい場合にオススメです。 Hibernate Hibernateはオブジェクトとリレーショナルデータベースのマッピングを行うORM（Object-Relational Mapping）フレームワークです。 Hibernateを利用することで、Javaオブジェクトをデータベースのテーブルと自動的にマッピングできます。 Hibernateを利用することで、データベースにアクセスするコードを簡潔に記述して、パフォーマンスを向上できる点が特徴です。 JSF JSF（JavaServer Faces）は、JavaでWebアプリケーションを開発するためのフレームワークです。 Java EE（現在はJakarta EE）の一部として提供されています。 JSFの特徴は、HTMLにタグを追加することでWebアプリケーションの画面を作成できるという点です。 JSFは、サーブレットやJSPと組み合わせて使用することで、高度なWebアプリケーションを開発できます。 Java EE（Jakarta EE）の一部として提供されているため、Javaエンタープライズアプリケーション開発の標準的な選択肢のひとつとなっています。 Jakarta EE Jakarta EEは、Javaエンタープライズエディション（Java EE）の後継として開発されたエンタープライズJavaアプリケーションのプラットフォームです。 Jakarta EEは、以下のような多数のコンポーネントとサービスを含んでおり、企業レベルのWebアプリケーションや分散システムの開発に適しています。 Java Servlet JavaServer Faces（JSF） Java Persistence API（JPA） Java Messaging Service（JMS） Jakarta EEは、エンタープライズアプリケーションに必要な機能を提供しているため、多くの企業で採用されています。 信頼性と拡張性に優れたエンタープライズアプリケーションの開発に欠かせないフレームワークとして、広く利用されているフレームワークです。 Spark Framework Spark FrameworkはRubyのフレームワークである、Sinatraに影響を受けており、シンプルで軽量なのが特徴です。 Spark Frameworkは、Java 8のラムダ式を使うことで、簡単にプログラムを記述できます。 軽量でスピーディーなWebアプリケーションの開発に適しており、小規模なプロジェクトや簡単なAPIの構築に便利という特徴があります。 マイクロサービスを構築するのに最適なフレームワークとして、REST APIの作成に使われることが多いです。 Dropwizard Dropwizardは米国のSNSであるyammerのWebサービス提供のために作られた、新しいJavaフレームワークです。 サーブレットコンテナ「jetty」が組み込まれているため、tomcatなどのアプリケーションを準備する必要がありません。 また、多くのWebシステムでは動作時に複数のJARファイルというコンパイルされたJavaの圧縮ファイルが必要になりますが、Dropwizardでは1つのJARファイルだけで動作可能です。 ZK ZKはブラウザとWebサーバの非同期通信を行うAjaxを取り入れた、Javaフレームワークです。 MVCモデルのViewの部分である「プレゼンテーション層」の開発効率を高めるフレームワークと言われています。 ユーザーインターフェースが豊富で、画面で発生したボタンクリックなどのイベントはAjaxで管理されています。 ZKを使った開発の際にはJavaScriptの知識は必要になりますが、Ajaxを多用するシステムを構築するときにおすすめのフレームワークです。 SAStruts (Super Agile Struts) Apache Strutsをベースに開発された、Webアプリケーションフレームワークです。 SAStrutsは、Strutsの機能を継承しつつ、S2JDBCというO/RマッパーやS2Unitというテスティングフレームワークなどを統合しています。 SAStrutsは、Strutsの開発効率を向上させることを目的としており、アノテーションやコンベンションによる設定の簡略化などの機能があります。 なお、SAStrutsはSeasar2というフレームワークの一部として組み込まれており、Seasar2と共に2016年にサポートが終了している点に注意しましょう。 GWT GWT（Google Web Toolkit）は、Googleが開発したJavaフレームワークです。 Javaで記述されたWebアプリケーションを、ネイティブなWebブラウザアプリケーションとして実行するためのフレームワークです。 GWTは、Javaで書かれたコードをJavaScriptに変換することで、ブラウザ上で動作するWebアプリケーションを開発できます。 GWTは、AjaxやHTML5などの最新のWeb技術を利用できるだけでなく、Javaの強力な機能やツールも活用できる点が特徴です。 Grails Grailsは、Groovyプログラミング言語を使用して開発されたオープンソースのWebアプリケーションフレームワークです。 Grailsは、GroovyというJavaと互換性のある動的言語をベースにしており、簡潔で直感的なコーディングができます。 また、SpringやHibernateなどの人気のJavaフレームワークと連携できるため、Javaのエコシステムを活用できる点がメリットです。 Grailsは、高生産性、簡易なデータアクセス、Groovyとのシームレスな統合など、さまざまなメリットを備えたWebアプリケーションフレームワークです。 Webアプリケーションの開発、マイクロサービスアーキテクチャの開発、モバイルアプリケーションの開発など、さまざまなアプリケーションの開発に適しています。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Javaフレームワークを選ぶ際のポイント Javaフレームワークを選ぶ際には、実績と必要な機能の有無を重視して、適切なフレームワークを選ぶことが重要です。 Javaフレームワークを選ぶ際のポイントとして、以下の2点があげられます。 実績のあるフレームワークを選ぶ 必要な機能の有無を確認する 実績のあるフレームワークを選ぶ Javaフレームワークは数多く存在しますが、すべてのフレームワークが同じ品質や信頼性を持っているとは限りません。 フレームワークを選ぶ際には、そのフレームワークがどれだけ実績があるかを確認することが重要です。 実績のあるフレームワークは、多くの開発者によって使用されており、安定性や信頼性が高いというメリットがあります。 また、ドキュメントやサンプルコードが充実しているため、学習や開発が容易になります。 実績のあるフレームワークの判断基準は以下のとおりです。 多くのユーザーやプロジェクトで利用されている 開発やメンテナンスが活発に行われている ドキュメントやサポートが充実している バグやセキュリティの問題が少ない 実績のあるフレームワークの例としては、Spring FrameworkやPlay Frameworkなどが挙げられます。 必要な機能の有無を確認する Javaフレームワークは、それぞれに特化した機能や特徴を持っています。 フレームワークを選ぶ際には、自分が開発するアプリケーションの要件や目的に合わせて、必要な機能が備わっているかを確認することが重要です。 必要な機能の有無を確認することで、以下のようなメリットがあります。 開発の効率や品質が向上する 不要な機能によるオーバーヘッドや制約を回避できる アプリケーションの拡張性や保守性が向上する 必要な機能の確認においては、以下のような点に注意するとよいでしょう。 フレームワークの概要や特徴を理解する フレームワークが提供する機能やコンポーネントを調べる フレームワークの利用事例やレビューを参考にする フレームワークのサンプルコードやデモを試す Javaを使用する案件紹介 Javaを活用したアプリケーション開発の案件は多いです。 また、案件情報にどのようなJavaフレームワークを使うのか記載している案件もあります。 案件で使うJavaフレームワークについてのスキルや経験は、応募時のアピールポイントにもなるでしょう。 Javaエンジニアに求められるスキルや、具体的にはどのような業務をするのかといった点をぜひこちらからチェックしてみてください。 Java案件を探す まとめ 今回はJavaのフレームワークについて紹介しました。 Javaフレームワークは、Javaプログラミング言語を使用してWebアプリケーションやマイクロサービス、デスクトップアプリケーションなどのソフトウェアを効率的に開発するための基盤となるツールセットです。 フレームワークには、アプリケーションの骨格となる設計パターンや共通の機能、便利なライブラリが含まれており、開発者はこれらを活用することで、効率的にアプリケーションを構築できます。 Javaフレームワークを活用するメリットは以下のとおりです。 開発スピードが上がる コードの保守性が向上する バグが減少する セキュリティが向上する フリーランスとして仕事が取りやすくなる また、Javaフレームワークには以下のようなデメリットもある点も押さえておきましょう。 学習期間が必要 柔軟性に欠ける パフォーマンスが低下することもある Javaフレームワークを活用した案件は多く、単価が高いものもあります。 今回紹介した案件情報やJavaフレームワークを参考に、実務に活かせるスキルを習得しましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

Go言語の特徴 Go言語とは、Googleが開発しているプログラミング言語です。日本でも、注目度が高まっています。その一方で、扱えるエンジニア数が絶対的に不足しているプログラミング言語としても知られています。 なお、Go言語(Golang)は俗称で、言語としての正式名称は単なる「Go」です。しかし、今回はプログラミング言語であることを意識してもらうために、敢えてGo言語と表記することにします。 まずはプログラミング言語としてのGo言語の特徴についてご紹介いたしましょう。Go言語の特徴として押さえておきたいのは、以下の3つです。 マルチパラダイムの次世代汎用言語 Googleのサービスと親和性が高い YouTubeやDockerなど大規模・複雑なWebサービス、プロダクト開発で採用されてきた Go案件を探してみる マルチパラダイムの次世代汎用言語 Go言語はマルチパラダイムプログラミング言語(※)であり、様々な実装に耐えられるようになっています。 ※パラダイムとは「プログラムの動作方針」くらいに思ってください。有名なパラダイムとしては「オブジェクト指向プログラミング」や「関数型プログラミング」、「手続き型プログラミング」などがあります。 Go言語の汎用性はパラダイムだけでなく、環境についても言え、Googleが作ったOSであるandroidはもちろん、Windows、Linux、Mac、更にはiOSと、昨今の主要OSすべてで動作します。 実際、「Ivy big number calculator」というGoogleの開発チームがGo言語で作成したCUI(キャラクターユーザーインターフェース)計算機アプリが、android向けのPlayストアだけでなく、iOS機器向けのApp Storeにも公開されています。 Googleのサービスと親和性が高い Go言語はGoogleが開発、提供しているサービスのほとんどで利用可能です。 特に注目されているのは、Googleがオープンソースで公開している機械学習ライブラリのTensorFlow（テンサーフロー)と、Googleが提供するクラウドサービスであるGoogle Cloud Platform（GCP）の2つです。機械学習、つまりはAI開発、そしてクラウドと、なにかと注目度が高い領域でGo言語を利用できるというのは、今後のGo言語の展開を考える上でも、重要なポイントかと思います。 ちなみに、Googleの提供しているサービスでGo言語が使えないものとしては、Google App Maker（G Suiteプラットフォーム）が挙げられます。Google App MakerとはGoogle Apps（Googleカレンダーや、Gmailなど）にユーザーが独自で拡張機能を開発することができる便利なサービスです。 残念ながら、Google App Makerでは、実質専用プログラミング言語であるGoogle Apps Script(GAS)を使って開発することになります。 YouTubeやDockerなど大規模・複雑なWebサービス、プロダクト開発で採用されてきた この三つの方針は、明らかに「大規模・複雑なWebサービス、プロダクトを、より効率的に実現させる」という目標から生まれたものです。そして、実際に「大規模・複雑なWebサービス、プロダクトを、より効率的に実現させられるプログラミング言語」として、採用されることが多いのです。 Go言語エンジニアの年収と業界の動向 次に、Go言語の現状を見ていきましょう。 求人検索エンジン「スタンバイ」プログラミング言語別年収ランキング2018（提示年収の中央値ベスト10） 参考【求人検索エンジン「スタンバイ」調べ】 順位 言語 年収中央値 （万円） 最大提示年収 （万円） 求人数 （件） 1 Go 600 1,600 2,202 2 Scala 600 1,300 1,489 3 Python 575.1 1,499 9,344 4 Kotlin 575 1,200 961 5 TypeScript 575 1,200 667 6 R 574.8 1,000 220 7 Ruby 550 1,200 11,676 8 Swift 550 1,200 3,353 9 Perl 525 1,200 4,509 10 C 525 1,000 9,347 年収中央値(つまりは期待平均年収)はScalaと同率一位、最大年収は二番手のPythonと100万円近い差をつけて堂々の一位です。労働市場で圧倒的な地位を占めるプログラミング言語だということがよくわかるかと思います。 理由としては、2点挙げられます。 1点目は冒頭にも書きましたが、注目度が上がって事で企業側のニーズも高まっていますが、エンジニア数がまったく足りていません。需要と供給のバランスが崩れている状態のため、期待平均年収が高い傾向にあります。 ちなみに、どれくらいニーズが急拡大しているかというと、前回の2017年度版ランキング作成時は、「求人数が100件以下のため、その他の言語のひとつ」として扱われていたので、１年で22倍も求人数が増えたということになります。 2点目の理由は、Go言語は、大規模・複雑なWebサービス、プロダクトの開発が得意と紹介しましたが、「大規模・複雑なWebサービス、プロダクトとは、付加価値が高く、高単価が見込める開発案件」とも言えます。 つまり、高単価案件が揃っているのに、応募者も少ないため、さらに高い報酬金額を提示するクライアントが多い、という訳です。 Go言語の将来性 Go言語の将来性、今後の展開ですが、先ほどご紹介した求人数の増加からもお分かりの通り、今現在、まさに飛ぶ鳥を落とす勢いで成長しています。 Googleとのサービスの親和性が高く、大規模・複雑なWebサービス、プロダクト開発で多くの実績を持っており、“サーバーサイド言語として確かな地位を築きつつあるため、非常に将来性のあるプログラミング言語であるのは間違いありません。 ただし、JavaやPythonなどの言語も引き続き人気があります。また、さらには上で紹介した求人情報集計で第二位に入ったScalaのようなJVM(Java仮想マシン)言語も存在感を高めているのは、Go言語の将来性という意味では、少しネガティブな要素かもしれません。 おそらく、Web業界では発展性や効率性からGo言語が好まれる一方で、過去のシステムを保守・拡張することが多いSIer業界では、これまで開発してきたJavaと共存できるJVM言語の方が好意的に受け止められると思われます。 もっとも、得意・不得意があり、「ある分野ではよく使われるが、他の分野ではまったく使われない」というのは、どのプログラミング言語でも起こることなので、あまり気にしなくても良いでしょう。 年収については、エンジニア数が増えたことで需要と供給のバランスが補正され、期待平均年収も下がる可能性はあります。しかし、Go言語のエンジニアの増加(供給)に対して、企業側のニーズの拡大(需要)が上回る状況が今後も続くと推測されるため、当面は、現在の水準を維持するものと思われます。 まとめ 何度もお伝えしたことですが、IT業界の巨人Googleが開発し、大規模・複雑なWebサービス、プロダクト開発で多くの実績を持っているのがGo言語です。ベテランエンジニアの中にはGo言語のシンプルさを嫌う人が多いのも事実ですが、着実に利用シーンが拡大しています。 日本でもWeb系IT企業を中心に採用が増えており、十分、将来性が期待できるプログラミング言語です。 まだまだ日本語の書籍やインターネット情報が少なく、独力でGo言語を学ぶのはやや難しいかもしれません。しかし、すでにWeb系で活躍している方、今後Web系で活躍したい方には、ぜひ習得を目指していただきたい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

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

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

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

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

PHPエンジニアの平均年収・年収相場 求人検索エンジン「スタンバイ」の「プログラミング言語別 平均年収」(2017年）によると平均年収は522万円で順位は10位です。正社員の求人情報約250万件のうち、各プログラミング言語名が含まれる求人情報の給与金額の平均値を集計しています。 また同サイトに掲載されている正社員の求人情報約324万件を対象に、各プログラミング言語名が含まれる求人情報の提示年収の中央値を集計した「プログラミング言語別年収ランキング2018」（提示年収の中央値ベスト10）では575.1万円で３位となっています。 引用：「スタンバイ（https://jp.stanby.com/）調べ」 PHPの平均年収・年収相場（フリーランス） 弊社調べのPHPを使用するサイーバーサイド案件の平均年収です。まずは一番高額な平均年収をみてみましょう。案件数が2件と少ないですが、かなり高額で1320万円です。いかにPHPの需要が高いか伺えます。 案件数が一番多いのは840万円で案件数が42件となっています。続く33件と案件数が多いの960万円です。これら840万円と960万円を基準に案件選びを進めても良いと思います。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。 テクフリ調べ（2020年2月15日） テクフリでフリーランス案件を探してみる

Pascalは約半世紀前の1970年に開発されたプログラミング言語であり、開発者はニクラウス・ヴィルトです。 Pascalという名称は哲学者である、ブレーズ・パスカルに由来していると知られています。 マイクロソフトやアップルがパソコンを発表するよりも以前であることから、プログラミング言語の歴史としては古くから存在しているプログラミング言語といえるでしょう。 そんなPascalの特徴は文法と定期がコンパクトにまとまっているということ。 そして1958年に開発されたALGOLをベースにして開発されたという側面もあります。 本記事ではPascalはどのように誕生・発展してきのか、その歴史を黎明期から見ていきましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Pascalの黎明期について（1960年代） Pascal黎明期にあたる1960年代は、Pascalの開発に大きく影響したALGOLの新たな機能が開発された時期でもあります。 1960年にはALOL60、1968年にはALGOL68として改定され可変配列や演算子識別などの機能を有するようになっています。 このようなALGOLの機能拡張が後のPascal開発にも影響したといえるでしょう。 そして1960年代前半のコンピュータの用途の多くは軍事的な需要を満たすことにありました。 しかし集積回路のコストが下がるに伴ったこと、そして半導体メモリの技術が計算機に取り入れられたこともあり1960年代後半からは徐々にパーソナルコンピュータが普及をはじめます。 また1964年にはIBMからメインフレームのコンピュータシリーズであるSystem/360が発表されています。 同コンピュータシリーズは商用に利用されるたけでなく、科学技術の計算にも用いられました。 Pascalの誕生について（1970年代） Pascalの誕生は1970年代ですが同時期に国内では日本万国博覧会が開催され世界中から6421万人の人が大阪に訪れた年です。 人類の進歩と調和をテーマにしたこのイベントは後の多くの人の記憶に残った1970年代を代表するイベントの一つでもあります。 Pascal開発の背景には教育を目的としていたこともあり読みやすさを重視した仕様となっています。 その後1975年までの間にPascalは機能拡張されていきPascal-PとPascal-Sが開発されています。 そしてPascal-Pはスイス連邦を代表する世界有数の工科大学でもあるチューリッヒ工科大学で開発されました。 チューリッヒ工科大学でこのような開発が行われた背景には、開発者であるニクラウス・ヴィルトの出身校であったことが関係しています。 では開発者のニクラウス・ヴィルトとはどのような人物だったのでしょうか。 ニクラウス・ヴィルトについて ニクラウス・ヴィルトは1934年、スイスのヴィンタートゥールに生まれます。 高校生の頃には自作のロケットを作成しており、技術者としての才能は少年時代からも垣間見ることができます。 高校卒業後にはチューリッヒ工科大学に進学し、1959年には電気工学の学位を取得。その後は電気工学の博士号を取得、スタンフォード大学での教授を務めるなど華やかな経歴を歩みます。 1984年にはPascalの開発など数々の貢献が認められ、ACMチューリング賞を受賞しています。 Pascalの成長期（1970年代後半～1980年代） Pascalの成長期は1970年後半から1980年代です。 1975年には並列動作用に拡張された機能の追加や、OS（オペレーションシステム）の開発に用いられるなど、システム開発にも取り入られるようになっています。 そして同時期にはPascal-Pに4つのバージョンが開発されており、その中でもPascal-P2はUCSD Pascalの開発のベースとなっています。 UCSD Pascalとは、Pascal処理系の一つであり、アメリカのサンディエゴ大学での開発されたPascalです。 コンパイラ機能を含む統合開発環境として実装されたため、Pascalの機能としては飛躍的な成長となったといえるでしょう。 またPascalはmacOSの標準言語としても使用されてきたため、Pascalの歴史を知る上でもアップルの存在は大きいことが分かります。 ちなみに1970年代の注目すべき出来事の一つにアップルコンピュータの開発があります。 1976年はスティーブジョブズがスティーブウォズニアックと共にアップルコンピュータの開発、販売をスタートさせて時期でもあります。 1977年には米国内におけるパーソナルコンピュータの普及に貢献したといえるほどビジネスとして成果を残しています。 このように1970年代はパーソナルコンピュータに注目が集まりはじめた時期でもあります。 そして家庭用ゲーム機であるファミコンが販売開始されたのは1983年です。 ファミコンの開発に用いられたのは主にアセンブラ言語ですが、このような出来事からプログラミング語やITへの世界的な注目が高まりました。 これらの時代背景もPascalの成長に少なからず影響していたといえるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Pascalの現在(2019年) 2019年現在のPascalはその後新たなプログラミング言語が開発されたこともあり、主流のプログラミング言語ではありません。 しかし2019年現在注目を集めているプログラミング言語に影響を与えたブログラム言語として知られています。 ではPascalは現在のどのようなプログラミング言語に影響を与えているのでしょうか。 その一つがJavaです。 Javaは国内でも多くの開発現場で利用されているプログラミング言語の一つであり、様々な業界のシステム開発や保守、運用のニーズがあります。 実際にJavaは国内の求人数がトップクラスに多く、その技術を有するエンジニアは少なくありません。 JavaとPascalでは変数名と型名の記述の順番など違いもありますが、クラス名記載における大文字と小文字の区別などプログラミング言語としての影響を垣間見ることができます。 Pascalの影響があるプログラミング言語にはGo言語もあります。 Go言語とはGoogleが開発したオープンソースのプログラミング言語です。 公開された時期は2009年という比較的新しいプログラミング言語ですが、構文がシンプルで軽量という特徴があり、ソフトウェア開発に取り入れている企業は少なくありません。 繰り返し構文は最小限であり、サポートの対象となっているのはfor文のみでOSへの対応はLinuxだけでなく、Mac、Windowsにも対応しています。 実行速度も早く、プログラミングの確認がすみやかに行えるためソフトウェア開発の効率を高めることが期待できるプログラミング言語です。 Go言語は国内ではまだまだ主流の言語ではありませんが、米国ではその評価が高くGo言語を習得したエンジニアは日本円にして年収1000万円以上を獲得している人も珍しくありません。 米国などグローバルな環境でエンジニアとしての活躍を目指す場合、収入の面でもGo言語は魅力的なプログラミング言語だと考えることができます。 Go言語はコンパイル言語でもあるため、同じコンパイル言語であるJavaやCを習得している場合は比較的馴染みやすいプログラミング言語でもあります。 【まとめ】Pascal様々なプログラミング言語に影響を与えたプログラミング言語 ここまで紹介してきたように、Pascalはパーソナルコンピュータの黎明期から存在しており、様々なプログラミング言語に影響を与えてきました。 現在は主流のプログラミング言語ではありませんが、Pascalについて知ることはプログラミング言語の歴史を語る上では欠かせないと言えるでしょう。 またPascalの歴史からプログラミング言語は時代の流れと共に需要の浮き沈みがあることがわかります。 新たにプログラミング言語の習得を目指す際は現在の需要だけでなく、将来の需要を予測することも大切です。 プログラミング言語の歴史を俯瞰して理解することは、エンジニアがキャリアを考える上でも重要な指針になるといえるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

assemblyについて assemblyとはアセンブリ言語とも呼ばれる低水準言語の一つ。assemblyを用いることでコンピュータを動作させる機械語が人間でもわかりやすい形で記述することができます。 「Prolog」などのプログラミング言語は高水準言語と呼ばれており、抽象度が高く人間でも理解しやすいことを指しますが、低水準言語は対照的に人間にはわかりづらい機械語もしくは機械語に近いプログラミング言語を意味しています。 また英語でassemblyは「組み立てる」という意味を持っており、IT業界の現場におけるassemblyはプログラミング言語として認識されているのが一般的です。 ではそんなプログラミング言語であるassemblyはどのような歴史を有しているのか、assemblyの誕生から順番に見ていきましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる assemblyの誕生（1940年代） assemblyの誕生の背景には機械語を使ってプログラミングをすることが人間にとっては難しかったことがあります。 機械語は基本的に0と1のみで記述されますが、0 と1だけで様々な命令を記述するのは簡単なことではありません。 assemblyなどプログラミング言語が誕生するまでプログラミングのハードルは現在とは比較にならないほど難しいものだったことがわかります。 そこで生まれた発想が、機械語の意味を単語や記号に持たせることです。このような発想からプログラミング言語であるassemblyは誕生します。 EDSACとは1940年代頃のイギリスの初期のコンピュータですが、このEDSACにもassemblyの機能は取り入れられていました。 これらのことから記号や単語を自動的に機械語に変換するニーズはコンピュータの歴史の初期から存在しており、assemblyはプログラミング語の歴史を語る上では欠かせないプログラミング言語であることがわかります。 assemblyの黎明期（1940年〜1950年代） assemblyの誕生からもわかるように、assemblyの黎明期とはコンピュータの黎明期でもあります。 パーソナルコンピュータの普及がはじまったのは1970年代ですがそれよりも前の大きな筐体が必要だったコンピュータの黎明期が、assemblyの黎明期でもあるのです。 コンピュータの歴史に目を向けると国内では1942年に国内初の大型アナログ計算機である機械式微分解析機が開発されています。 機械式微分解析機は積分計算を行うことができ、回転する円盤を有しているという特徴があります。 また微分方程式の機械の設計は1800年代前半から行われおり、1912年にはアナログコンピュータの開発が行われてきたという流れもあります。 このような流れを見ていくとコンピュータはそもそも計算ニーズから誕生した機械であることがわかります。 そして1946年には世界初の電子コンピュータである、ENIACが完成されます。 ENIACは現在のコンピュータと比較すると、わずかなメモリしかありませんでしたが広い範囲の計算に対応できるという特徴がありました。 当初はアメリカの弾道計算という軍事利用という目的に開発されたという背景もあります。 また1951年には商用コンピュータであるFerranti Mark 1が開発されます。 Ferranti Mark 1は音を出す機能がありチェスのゲームプログラムが作成されるなど、当時は革新的な機能を有するコンピュータとして知られました。 このように1940年代から1950年代前半にかけては、コンピュータから計算機から飛躍を遂げた時期でもありました。 それに応じてプログラミングのニーズも増え始め、assembly言語が必要とされる機会が徐々に増えていった時期でもあることが分かります。 しかしこの頃はコンピュータそのものが多くの人にとって馴染みがあるものではなくassemblyも業界内でのみ認知されている程度のものだったことが予想できます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる assemblyの成長期（1960年〜1980年代） コンピュータの普及がassemblyの普及と関連してきたことは前述の通りですが、1970年代からassemblyも成長期に入ります。 その理由の一つがパーソナルコンピュータの開発です。 1960年代からパーソナルコンピュータという言葉が知られるようになりましたが、その時点では一般的ではありませんでした。 しかし1970年代になるとパーソナルコンピュータは徐々にその存在が多くの人に認識されるようになります。 そのきっかけの一つがIBMの開発したHP-9800シリーズなどのコンパクトなコンピュータです。 当時は決して低い単価ではなかったため当時は企業で使われることがほとんどでしたが、卓上で操作できるほどコンパクトであり、個人でも使えるというコンセプトは多くの人々の関心を集めました。 また1976年には、スティーブ・ジョブズがアップル1を発売しており、翌年にはアップル2を販売してビジネスとしての成功をおさめています。 これらのことから1970年代はパーソナルコンピュータの聡明期となり、これまでとは異なりコンピュータそのものが一般の人にとっても身近になりはじめた時期ともいえます。 コンピュータに触れる人の数が増えればコンピュータを使って何かしたいと考える人が増えるのは自然なことです。 プログラミング言語であるassemblyの成長期にとってパーソナルコンピュータの誕生は重要なキーワードの一つだといえるでしょう。 assemblyの現在（2000年以降） assemblyは現在では様々な種類が開発されており状況に応じて使い分けがされています。 ではassemblyにはどのような種類があるのか、その一部を見ていきましょう。 CASL/CASL2 エンジニアの登龍門的試験ともいえる情報処理技術者試験では、CASLという試験用に作られたassembly言語が用いられています。 CASLはassemblyに関する特定のエンジニア業務に従事する受験者とそうではない受験者の間で優位性を無くすために開発されたという背景があります。 2001年以降はCASL2が利用されています。 Microsoft Macro Assembler (MASM) Microsoft Macro AssemblerはMS-DOS上における開発のためにマイクロソフト社が開発したassembly言語です。 構造化プログラミングに対応しており、Windowsのコンソールのアプリとなったバージョンもあります。 現在では単独販売は行われていませんが、それでもVisual C++ .NET 2005 など Visual C ++ に同梱されるなど構成する一部分として利用されています。 GNUアセンブラ GNU（グニュー）アセンブラとはGNUプロジェクトで利用されるassembly言語。 GNUプロジェクトとはマサチューセッツ工科大学にて発表されたプロジェクトであり、ユーザーがソフトウェアを配布・修正などする権利を法的に保証しているプロジェクトです。 ソフトウェアの修正や研究に権利が与えられているこのようやソフトウェアはフリーソフトウェアとも呼ばれています。 LinuxはこのGNUプロジェクトにから誕生した、フリーソフトウェアのオペレーティングシステムでもあります。 またGNUアセンブラはLinuxなどのコンパイルにも利用されています。 ターボアセンブラ ターボアセンブラはx86アセンブラパッケージであり、コマンドラインベースという特徴があります。 ターボTurbo Pascal や Turbo BASICなどと合わせて使うことができ、その速度に定評があります。 使用可能なオペレーティングシステムとしては、WindowsとDOSがあります。 参考 GNU Project Microsoft マクロアセンブリ リファレンス assembly 言語は現代でも市場から必要とされる低水準言語 ここまで紹介してきたようにassemblyはコンピュータの黎明期から存在している低水準言語であり、コンピュータの普及・開発とともにニーズが高まったプログラミング言語です。 低水準言語となるためエンジニアでも業務内容によってはassemblyに携わる機会がほとんどないという人も少なくありません。 しかしプログラミング言語を学習する上では、assemblyを理解することは無駄ではありません。 たとえ普段の業務で扱うのが高水準言語に限られていたとしても、機械語に近い低水準言語を学ぶことでプログラミング言語そのものへの理解を深めることができるからです。 また国内でIPAが提供している国家試験「基本情報処理技術者試験」を受験する場合は、選択問題としてアセンブラ言語が出題されています。 assemblyを学ぶことは資格取得にも有用な取り組みでもあるのです。 低水準言語についての理解を深めたい場合はassemblyについて学習してみてはいかがでしょうか。 参考： IPA情報処理推進機構 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。 AIエンジニアの案件を探してみる 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。 AIエンジニアの案件を探してみる 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 AIエンジニアの案件を探してみる 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。 AIエンジニアの案件を探してみる

近年の目覚ましい技術の発展により、日常生活からビジネスシーンに至るまでさまざまな場面でAIが活用されています。その中でも特に注目を集めているのが「生成AI」です。ChatGPTを筆頭にメディアでもよく取り上げられているため、生成AIという言葉を耳にしたことのある方は多いのではないでしょうか。 学習したデータをもとに、テキストや画像などのアウトプットを出力できるのが生成AIの特徴です。文章作成やクリエイティブ作業への活用が期待されている生成AIですが、本記事では生成AIを使用するメリットとデメリット・問題点について詳しく解説します。生成AIは非常に便利なツールであると同時に、注意すべき点があるのも事実です。これから生成AIを活用していきたいと考えている方や、実際に使用している方にも役立つ内容となっておりますのでぜひ最後までご一読ください。 AI関連の案件を探してみる 生成AI（ジェネレーティブAI）とは 生成AI(ジェネレーティブAI)は人工知能の一種であり、与えられたデータや指示に基づいて新しいデータやコンテンツを生成することができます。この技術は文章や画像の生成にとどまらず、音声や動画などの多様なデータ形式にも適用されており、さまざまな分野で革新的なソリューションを提供できるといわれています。 生成AIは人間の手作業よりも効率的に情報を処理することができ、膨大なデータをもとに有用な情報を短時間で出力することができます。そのため、クリエイティブやビジネスシーンなど幅広い領域で活用されており、高度なタスクの自動化や効率化を実現しています。 また、生成AIは与えられたプロンプトに応じて適切な形式やスタイルで情報を生成する能力を持っており、特定の目的やニーズに合わせてカスタマイズされたコンテンツを提供することも可能です。生成AIは現代における重要なツールのひとつとして、その優れた能力を発揮しています。 生成AIのメリット 生成AIのメリットは多岐に渡りますが、主な3つのメリットについて詳しくご紹介します。 作業を効率化できる 一定のクオリティを担保できる 幅広い目的に応じて活用できる 作業を効率化できる 生成AIを活用することによって、人間が時間と手間をかけていた作業も短時間で実施することができます。もちろん全ての作業を生成AIのみで完結することはできませんが、人手不足が課題とされている組織において生成AIは画期的な解決策になり得るでしょう。 例えばデータ整理や分析作業は本来手作業で行われることが多く、これらは多大な時間と人的資源を消費するプロセスでした。しかし生成AIの導入によって、これらのタスクを高速かつ正確に処理することが可能となります。その結果として、人的資源をより創造的で価値の高い業務に振り分けることが可能となり、業務のスピードアップだけでなく運営コストの削減にも貢献できるでしょう。 一定のクオリティを担保できる 生成AIは学習済みの膨大なデータから最適な出力を作成するため、生み出されたコンテンツやデータには、一定の基準を満たした品質が担保されているといえるでしょう。さらに生成AIによる自動化はエラーの発生率を著しく低下させるため、作業の品質向上にもつながります。関連業務の経験が浅い場合でも、生成AIをうまく利用すれば一定のクオリティの出力を得ることが可能です。 特にクリエイティブの分野においては、プロンプトを与えるだけで画像を作成することもできるためかなりハードルが下がっています。それと同時に、高品質な出力を得るためには生成AIのトレーニングに使用されるデータセットの質とアルゴリズムの精度が重要とされています。最新の情報と技術を絶えず取り入れてシステムを定期的に更新することで、生成される成果物の品質を向上させることができるでしょう。 幅広い目的に応じて活用できる 生成AIの応用範囲は驚くほど広く、日々その多様性を増しており、多くの産業が生成AIの恩恵を受けています。例えば製造業では、生成AIを活用して生産ラインの効率化や精密な品質管理を実現しているケースもあります。 また、教育分野では生成AIを使ってパーソナライズされた学習コンテンツの提供が可能となり、生徒一人ひとりの理解度や関心に合わせた指導が実現可能となっています。 さらに、ソーシャルメディアの分野では生成AIを用いてユーザーの関心に合ったコンテンツを作成することで、エンゲージメントの向上にも役立てられています。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 生成AIのデメリット・問題点 生成AIの利用におけるメリットが多数ある一方で、デメリットや問題点もあるのも事実です。ここでは、AIを活用する上で把握しておくべき3つのデメリットと問題点について解説します。 専門性の高い分野での活用が難しい 専門性の高い分野での利用が難しいという点は、生成AI活用における重要な問題として挙げられます。特に医療や法律といった専門職は深い知識と豊富な経験が求められるため、これらの領域でAIを有効活用するには高度なカスタマイズが必要となるでしょう。 さらに、倫理的な問題や判断の曖昧さを理解して処理する能力も求められるため、AIの活用はより一層複雑となります。そのため、専門家とAIの協働によるアプローチが現実的であり、専門知識を持つ人間の監督が不可欠となっているのが現状です。生成AIの出力結果だけに頼るのではなく、専門家との連携によってさらに有効な支援ツールとして機能させることが求められます。 誤った結果を生成することもある 生成AIによる成果物は一定の品質が担保されているとのことでしたが、一方で誤った結果を出力するリスクについても理解しておく必要があるでしょう。その理由として、データの質とAIの学習アルゴリズムの限界が考えられます。生成AIは与えられたデータを基に学習するため、データセットに含まれる情報の偏りなどによって出力結果に影響を及ぼす可能性があります。 したがって、重要な意思決定を伴うケースなどは特に注意して生成AIを利用する必要があるでしょう。繰り返しにはなりますが、生成AIの出力に対する盲目的な信頼は避けて、常に人間による最終的な確認をする必要があります。また、AIの学習過程においても不適切な情報が組み込まれないように、継続的な調整が必要です。 独創的なコンテンツ生成に向いていない 生成AIはクリエイティブな分野においても能力を発揮しますが、人間特有の感性を作品に込めることは難しいのが現状です。AIはパターン認識や既存のデータからの学習には長けていますが、新しいアイデアや感情を生み出すことは得意としていません。 したがって、生成AIだけの力で一流アーティストのように独創的なコンテンツを生成することは現時点では困難といえるでしょう。 一方で、人間と生成AIが協力することで新しいクリエイティブな可能性を探る動きもあります。そのため、今後生成AIはクリエイティブな分野においても、人間以上に能力を発揮するかもしれません。 生成AIの活用におけるポイント 生成AIの活用におけるデメリットや問題点を把握した上で、活用におけるポイントについても覚えておきましょう。これらのポイントを理解しておくことで、より効果的に生成AIを活用することができます。 適切なプロンプトを与える 生成AIの機能を最大限に引き出すためには、適切なプロンプトを与えることが必要不可欠です。効果的なプロンプトを与えることによって生成AIが求められるタスクを正確に理解して、求めている出力結果を得やすくなります。 プロンプトを設計するには、生成AIの能力について正しく理解して明確かつ具体的な指示を与えることが重要となります。生成AIの出力が目的に合致しているかどうかを評価して、必要に応じてプロンプトを対話的に調整する柔軟性も必要です。さらに、誤解する可能性がある曖昧な表現は避けることなども、生成AIの性能を最適化する上では重要となります。 近年では、生成AIに与える効果的なプロンプトの設計を専門とするプロンプトエンジニアという職種も注目されています。 プロンプトエンジニアとは？必要なスキルや将来性について解説 生成AIの出力だけを頼りにしない 生成AIを活用することで有用な出力を得ることができますが、生成AIに完全に依存することは避けるべきです。生成AIはあくまでもツールのひとつであり、その出力を全て受け入れるのではなく正確性や妥当性を人間の目で確認することが不可欠です。 例えば専門知識を持つ人材によるレビュー、複数の参考情報からの照合などが必要となるでしょう。生成AIのトレーニングデータの偏りやアルゴリズムの制約を考慮することで、生成AIの限界を理解してその出力を適切に評価することが可能となります。 法的規制や倫理観を考慮する AI技術の進歩には、法的および倫理的課題があるということも考慮しなければなりません。生成AIを使用すると、既存のものと類似したコンテンツや倫理的に不適切とされるコンテンツが生成されてしまうケースもあります。 関連する法律を遵守するのはもちろんのこと、倫理的なガイドラインに従った生成AIの開発と使用がガイドラインに沿っていることを確認するなどの対策が必要となります。こうした点からも、生成AIによって出力されたコンテンツが最適なものなのか、必ずチェックをするべきでしょう。 情報漏洩のリスクを認識する 生成AIのシステムはしばしば、大量の個人データや機密情報を処理します。情報漏洩のリスクに対処するためには、生成AI導入の設計段階からセキュリティ対策を実施することが不可欠です。 データの暗号化、アクセス管理の厳格化、ネットワークセキュリティの強化など、あらゆるセキュリティ対策を行うことで、生成AIの利用における情報漏洩のリスクを最小限に抑えることが可能となります。 また、組織内での情報管理も徹底する必要があります。個人情報や機密情報の取り扱いに関する教育と訓練を行い、情報セキュリティに対するリテラシーを高めておくことが大切です。さらに、生成AIシステムの監視体制を整えて不正アクセスや不審な動きを早期に検出できる体制を構築することも求められます。 こうした取り組みにより、万が一情報漏洩が発生した際にも迅速に対応して被害を最小限に留めることができます。 まとめ 生成AI技術の進展は、私たちの生活やビジネスのあり方を根底から変える可能性を秘めています。生成AIによって、従来の方法では不可能だった分析やタスクの自動化が可能になりつつあることは間違いありません。新しい知識の獲得や迅速な意思決定、そして効率化されたワークフローの実現が可能となり、企業は競争力を大幅に向上させることできるでしょう。 一方でご紹介した通り、生成AIの利用には様々な問題やデメリットがあるのも事実です。法的・倫理的な問題や情報漏洩のリスクなどを解説しましたが、導入するケースに応じて考慮すべき問題は多岐に渡るでしょう。生成AIだけに頼ることのないように、専門的な知見のある人材とも連携しつつ効果的に活用していきましょう。 AIが利用されている具体的事例については、こちらの記事で詳しく解説されています。あわせてご確認ください。 参考：AIが利用されている具体的事例を紹介します｜株式会社パラダイムシフト テクフリでフリーランス案件を探してみる