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生成AIのメリット・デメリットや問題点とは?わかりやすく解説します

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というワード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を使用する上での具体的なメリットとデメリットについて解説します。 生成AIは非常に便利なツールであると同時に、注意しておくべき問題点もあるのが現状です。 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。 フリーランス案件を探す 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は人間の手で作業する場合よりも効率的に情報を処理することができ、膨大な量のデータから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は現代のデジタル時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、その中から3つの大きな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 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ます。 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。 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 生成AIの適用において、専門性の高い分野ではその利用が特に難しいという点は、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重要です。 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。 フリーランス案件を探す
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生成AI(ジェネレーティブAI)とは?仕組みや種類・活用事例をわかりやすく解説

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。 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。 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。 おもな生成AIの種類として、以下が挙げられます。 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。 フリーランス案件を探す
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ChatGPTでのプロンプトエンジニアリングのコツとは?代表的な例を紹介します

AI技術の進歩によって、ビジネスシーンにおいても生成AIの活用が急速に広まっています。 生成AIはテキストだけにとどまらず画像・音声などのさまざまな形式のコンテンツを生成できます。 ChatGPTをはじめとする生成AIが最適な出力を生成するためには、適切な指示(プロンプト)を与えることが重要です。この指示を与える技術を、プロンプトエンジニアリングと呼びます。 さまざまな研究により、効果的なプロンプトエンジニアリングを行うことでAIの回答の精度を最大化できるということが明らかになっています。 この記事では、ChatGPTにおけるプロンプトエンジニアリングのコツを具体的な手法と合わせてご紹介し、現在のプロンプトエンジニアリングの課題についても詳しく解説します。 ChatGPTを実際に活用しているという方だけではなく、これから使ってみようと考え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。 フリーランス案件を探す プロンプトエンジニアリングとは プロンプトエンジニアリングとは人工知能(AI)から正しい回答を得るために適切なプロンプトを設計する技術やアプローチのことです。 中でも、大規模言語モデル(LLM)と呼ばれるChatGPTのようなAIに対して適切なプロンプトを設計する役割のことを指す場合が多いです。 生成AIは大量のテキストデータで事前に学習されており、その知識をもとにして新しいテキストを生成します。しかしその生成結果は必ずしも一様ではなく、提示するプロンプトの内容によって異なります。 したがって、回答の精度を向上させるためにプロンプトエンジニアリングのスキルが必要とされるのです。 優れたプロンプトエンジニアリングスキルをもつ、「プロンプトエンジニア」という職種も近年では話題となっています。 プロンプトエンジニアについてはこちらの記事で詳しく解説しています。 プロンプトエンジニアとは?必要なスキルや将来性について解説 プロンプトエンジニアになるには?未経験から目指すステップや関連資格を徹底解説 ChatGPTでのプロンプトエンジニアリングのコツ ChatGPTは、OpenAIが開発した大規模言語モデル(LLM)です。 大規模言語モデルとは膨大なデータとディープラーニング技術によって構築された言語モデルであり、自然言語でのやり取りが可能なため、チャットボットサービスなどでも活用されています。 ChatGPTのプロンプトエンジニアリングのコツとしては、以下が挙げられます。 前提条件を指定する 出力形式を指定する 出力の具体例を提示する それぞれのコツについて、具体例と合わせて詳しく解説していきます。 前提条件を指定する 前提条件を指定したプロンプトを与えることによって、目的に沿った回答を得やすくなります。 例えば友人へのプレゼントのアイデアを出したい場合は、以下のような前提条件を含むプロンプトを作成するとより良いアイデアを得られるでしょう。 友人とは10年以上の付き合いです 友人は甘い食べ物が苦手です また、専門的な知識を必要とする質問の場合は「あなたは〇〇の専門家です」という前提条件を含むプロンプトを与えることで回答内容が変化します。 ChatGPTにおけるプロンプトエンジニアリングでは前提条件をなるべく詳しく指定することで、より適切な回答を生成できるのです。 求めている回答が得られない場合には、前提条件を付け加えて質問してみましょう。 出力形式を指定する 出力形式を指定するということも、ChatGPTにおけるプロンプトエンジニアリングでは重要です。 先述の通り、前提条件を与えることで回答の精度をコントロールできますが、その結果を適切な形式で回答させるためのプロンプトも必要となります。 まずは先ほどの例に沿って、友人へのプレゼントについて以下のように質問してみましょう。 どれも素敵なアイデアですが、プロンプトを変化させて出力形式を指定してみましょう。 アイデアとその説明、予算を表形式でまとめてから出力してくれました。 このように出力形式を指定することによって、質問者が見やすい形で回答を得ることも可能です。 出力の具体例を提示する ChatGPTは出力の具体例を提示することで、より精度の高い回答を生成してくれることが分かっています。 問題解決のアプローチや文章のスタイル、情報の提示方法など具体例を挙げて期待する回答を詳しく示すことが重要です。 抽象的な質問を投げかける場合などは特に有効な手法であり、回答例を与えることによって得たい答えのニュアンスを伝えることができるでしょう。 ChatGPTでのプロンプトエンジニアリングの例 ChatGPTにおけるプロンプトエンジニアリングのコツを3つご紹介しましたが、ここからはさらに具体的な手法をいくつかご紹介します。 回答精度を向上させることができるので、ChatGPTをさらに有効活用したいという方はぜひチェックしてみてください。 Zero-shot prompting 「Zero-shot prompting」は、AIに特定のタスクや問題について事前のトレーニングや例を与えずに回答させる手法です。 Zero-shot promptingのプロンプト例としては、以下のような質問があります。 事前に知識を与えることなく簡単に回答が得られるため、ChatGPTを初めて使用する人でも簡単にできる手法と言えるでしょう。 しかし事前知識が少ないことで、質問の種類によっては正確な回答が得られない場合もありますので注意しましょう。 Few-shot prompting 「Few-shot prompting」とは前もって少数の回答例を提示しておくことによって、それらを参考にして新しいタスクを解決するように求める手法です。 AIは提示された例から一定のパターンを学習することによって、類似の問題に対応することができます。 このように、日本語から英語へと変換するというタスクをいくつか提示しておくことによって、新しいキーワード「馬」に対しても同様の処理を実施することができます。 Few-shot promptingは少ないデータをもとに新しいタスクを処理することを目的としたプロンプトエンジニアリングであり、様々なケースで役立ちます。 上記の例以外にも、ChatGPTでは計算処理におけるミスが発生するケースがありますが、正しい計算例をいくつか示すことによって防ぐこともできます。 提示するパターンの個数が多いほど回答の精度が向上する傾向があるため、難易度の高い質問を投げかける際には特にこの手法を活用してみるといいでしょう。 Chain-of-Thought prompting 「Chain-of-Thought prompting」は、問題解決の過程を段階的に思考させることによって、複雑な問題に対する回答の精度を向上させる手法です。 Chain-of-Thought promptingを利用することで、このような算数の文章問題なども順を追って解くことができます。 問題を解く上で必要となるそれぞれのステップについて説明させることで、AIの理解を深められます。 この手法を用いることで思考の過程を確認できるため、間違ったステップが発生した場合にも修正しやすいというメリットがあります。 Generate Knowledge prompting 「Generate Knowledge prompting」は、AIに知識を与えることで、そこから得られた情報をもとに新しい回答を生成させるテクニックです。 こちらもまずはプロンプト例をご紹介します。 事前知識が与えられていない状態では、ChatGPTが間違った回答を出力してしまうケースもあります。(実際には千葉県の方が大きい) そこで以下のように正しい事前知識を与えることによって、学習結果をもとに正しい回答を出力できるようになります。 上記は極端な例のため、ChatGPTに質問する必要がないように感じられるかもしれませんが、既存の情報から新しいアイデアを導き出す場合にも活用できる手法です。 プロンプトには正確な知識や情報を含む必要があるため、事前知識についてユーザーが正しく理解しておく必要があります。 Self-Consistency 「Self-Consistency」は、論理思考を伴うプロンプトを大量に与えることによって、複雑な質問でも整合性の取れた回答が得られるようにするプロンプトエンジニアリングの手法です。 例として、まずは以下の問題をChatGPTに解かせてみましょう。 こちらも一般的な算数の文章問題ですが、得られた回答結果は正しくないようです。 (正解は70歳) そこでSelf-Consistencyを活用して、新たに以下のようなプロンプトを与えてみます。 今回は正しい結果を得ることができました。 与えたプロンプトに含まれるその他の質問と回答は、もとの質問とは関係無い質問のようにも見えます。 しかしプロンプトにこれらの質問を含めることでChatGPTに論理的な思考を学習させることができ、結果的にもとの問題にも正しく回答することができるのです。 先述した「Few-Shotプロンプティング」とも似ていますが、事前に与える質問の質や量を変化させることによってさらに対応能力を向上させる手法ということになります。 ChatGPTでのプロンプトエンジニアリングの課題 ChatGPTにおけるプロンプトエンジニアリングには、以下のような課題もあります。 最新バージョンが有料である 情報が正確でない場合がある 情報漏洩のリスクがある ChatGPTでプロンプトエンジニアを行う際にはこれらの課題に留意すべきであり、全てをChatGPT任せにしないように注意しましょう。 それぞれの課題について詳しく説明します。 最新バージョンが有料である 現在、ChatGPTの最新バージョン(ChatGPT4.0)は、有料で提供されています。 最新バージョンとそうでないものを比べると、性能や情報の鮮度において差が生じる場合があります。 より高品質な回答を得たい場合には、最新バージョンを利用する必要があるでしょう。 とはいえ、無料で利用できる範囲でもプロンプトエンジニアリングの重要性は十分に理解できますので、まずは自分の手を動かしてChatGPTを体験してみてください。 情報が正確でない場合がある ChatGPTを含む言語モデルはトレーニングデータに含まれる情報をもとに回答を生成しますが、常に正確な情報を提供できるとは限りません。 特に専門的な知識や最新のニュースに関しては、誤った情報を提供してしまうリスクを孕んでいます。 ChatGPTはまだ開発途上にあり、改善され続けている段階です。 したがって、最新のバージョンを利用している場合でも出力結果が100%正確とは限りません。 ChatGPTの回答だけを情報源とするのではなく、信頼できる外部のソースなどを合わせて確認することが大切です。 情報漏洩のリスクがある ChatGPTに機密情報や個人データを含むプロンプトを入力することによって、情報漏洩のリスクを高める可能性があります。 ChatGPTにおけるプロンプトエンジニアリングでは、個人情報や機密情報の取り扱いに十分注意しましょう。 まとめ ChatGPTを利用する際には、回答のクオリティを向上させてその成果を最大化するためにプロンプトエンジニアリングの技術が求められます。 本記事ではChatGPTのプロンプトエンジニアリングにおけるさまざまなテクニックを紹介しましたが、これらをケースに応じて使い分けることによって生成AIの可能性はさらに広がるでしょう。 また、今回紹介した手法を参考に実際に手を動かして実行してみることで、プロンプトエンジニアリングの楽しさに気づけるのではないでしょうか。
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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

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、あなたが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。 Siriなどのスマートフォンの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とは何なのかについて簡単に紹介した上で、AIにできることできないことについて詳しく解説していきます。 また、AIが活用されている具体的な事例に関してもいくつか紹介します。 AIについて少しでも興味を持っているのであれば、この記事を読むことでAIについての基礎を学ぶことができるでしょう。 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。 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です。 これは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、問題を解決する能力を持っています。 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るというものです。 AIは自動車から医療、教育、金融など、近年ではあらゆる業界に影響を及ぼしています。 このテクノロジーは、単純な日常作業の自動化から複雑な意思決定プロセスの支援に至るまで、さまざまな場面で活躍しています。 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によってそのパフォーマンス能力は向上していきます。 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の重要性は引き続き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、システムの満足度が向上しています。 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。 このように、目視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、説得力のある洞察を導き出すことを補助してくれます。 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くれるという一面も持っています。 さらに金融業界では、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。 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。 したがって、収集したデータをAIによってさらに活用することができれば、ビジネスにおける意思決定をより迅速かつ正確にすることができるでしょう。 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。 また、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る一方で、AIにできないこと、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可能です。ここでは、AIにできないことを2つご紹介します。 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点には注意しましょう。 将来的にはもっと精度が高まる可能性は大いにありますが、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。 AI関連の案件を探す 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、まだ人間に劣っている部分もあります。 今後更なる進化を遂げていく可能性は高いですが、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。 ビジネスにおいては、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手段として捉えることが重要でしょう。 また、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は、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が重要となります。 フリーランス案件を探す
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プロンプトエンジニアになるには?未経験から目指すステップや関連資格を徹底解説

AIの進化に伴い、近年では、プロンプトエンジニアという職種が注目を集めています。 プロンプトエンジニアとは、AIモデルの性能を最大限に引き出すために、プロンプトと呼ばれる指示文を作成・改善するエンジニアのことです。 本記事では、プロンプトエンジニアになるために必要なスキルや資格について詳しく解説します。 プロンプトエンジニアを目指している方や、プロンプトエンジニアという職種に興味のあるエンジニアの方は、ぜひ参考にしてみてください。 プロンプトエンジニアとは プロンプトエンジニアは、AIモデルの性能を最大限に引き出すために、プロンプトと呼ばれる指示文を作成・改善する専門のエンジニアです。 プロンプトとはAIモデルに入力されるデータのことであり、AIモデルの動作や出力を決定するうえで非常に重要です。 プロンプトエンジニアはAIモデルの学習データや目的を正しく理解して、その性能を最大限に引き出すためのプロンプトを作成します。 具体的には、以下の点に注意してプロンプトを作成します。 AIモデルの学習データに含まれる情報やパターンを反映する AIモデルの目的を達成するために必要な情報を含める AIモデルの処理能力や制約を考慮する また、プロンプトの改善によってAIモデルの性能をさらに向上させるということも、プロンプトエンジニアの役割のひとつです。 プロンプトの改善方法の例は以下のとおりです。 プロンプトの文言や構造を変更する プロンプトに含まれる情報の質や量を調整する プロンプトの生成方法を変更する AI技術の進化に伴って、プロンプトエンジニアの需要は今後高まることが予測されています。 ビジネスにおいてAIを効果的に活用する企業も増えると考えられており、その結果としてプロンプトエンジニアの需要や年収も高く苦なる可能性があります。プロンプトエンジニアは、将来性がある職種としても注目を集めています。 プロンプトエンジニア関連のスキルを身につけることによって、IT人材としての市場価値を高めることにもつながるでしょう。 プロンプトエンジニアに必要なスキルや将来性については、こちらの記事でも解説しています。 プロンプトエンジニアとは?必要なスキルや将来性について解説 プロンプトエンジニアに向いている人の特徴 プロンプトエンジニアに向いている人の特徴として、以下の点が挙げられます。 自然言語処理の知識やスキルがある プログラミングの知識やスキルがある 創造力や問題解決能力がある 論理的思考力がある コミュニケーション能力がある プロンプトエンジニアは常に高度なプログラミングを行うとは限りませんが、適切なプロンプトの設計や開発において、プログラミングスキルが必要となる場面もあります。 また、プロンプトを作成するためにはAIモデルの目的やターゲットユーザーを正しく理解して、精度の高いプロンプトを作成する必要があります。 したがって、自然言語処理の知識だけではなく創造力や問題解決能力、さらには論理的思考力も必要とされるでしょう。プロンプトを作成する際には、論理的に思考して最適なプロンプトを作成する必要があります。 また他の職種と同様に、チームメンバーやクライアントと情報を共有するうえでコミュニケーション能力も重要となります。プロンプトエンジニアとしてのキャリアに興味のある方は、これらのスキルを意識して伸ばしていくといいでしょう。 未経験からプロンプトエンジニアになるためのステップ プロンプトエンジニアになるための具体的なステップは、以下のとおりです。 プログラミングのスキルをつける 自然言語処理を学習する 業務経験を重ねる プロンプトエンジニアの求人を探す それぞれについて、さらに詳しく説明していきます。 プログラミングのスキルをつける プロンプトエンジニアはPythonやRなどのプログラミング言語を用いて、AIモデルの開発に携わるケースもあります。 さらに、プログラミング言語を活用してプロンプトを作成することで、自然言語での命令よりも適切な処理を行える場合もあるでしょう。 プログラミングのスキルを身につけておくことで、よりレベルの高いプロンプトエンジニアを目指すことができます。 プログラミングのスキルを身につけるためには、独学やオンライン学習、プログラミングスクールなど、さまざまな方法があります。 自分に合った方法で、プログラミングスキルを身につけましょう。 一方で、すでにPythonなどを用いた業務経験のあるエンジニアの方であれば、プロンプトエンジニアとしてその経験を活かすことができるかもしれません。 自然言語処理を学習する プロンプトエンジニアは、自然言語処理の知識やスキルを活用して、プロンプトを作成します。したがって、自然言語処理を学習することも重要です。 自然言語処理とは、人間が普段使用している言語をAIが分析・処理する技術であり、その仕組みを理解しておくことによってプロンプトの質をさらに向上させることができます。 この分野の学習には、テキストの前処理や感情分析、機械翻訳、会話AIの構築などさまざまな要素が含まれます。 少し難しいイメージを持つ方もいらっしゃるかもしれませんが、自然言語処理を学習する方法もプログラミングスキルとほとんど同様です。 書籍やオンライン講座、セミナーなどさまざまな方法があるため、自分に合った方法で自然言語処理を基礎から学んでみましょう。 業務経験を重ねる プロンプトエンジニアの求人に応募するにあたって、ほとんどの場合は関連する実務経験が求められます。 自然言語処理の技術やPythonをはじめとするプログラミング言語を用いたプロジェクトでの経験を積むことによって、身につけた知識をさらに実践的なスキルに昇華できるでしょう。 Python案件を探す プロンプトエンジニアの求人を探す 実務経験を積んだ後に、プロンプトエンジニアとしての求人を探すことになります。 求人を探す際には、以下のポイントに注目すると良いでしょう 仕事内容の詳細 必要とされる技術 経験年数や実績 企業のビジョンや風土 特に、仕事内容や必要とされる技術については以下の点がポイントです。 具体的にどのようなプロンプトを作成・改善するのか 使用するAIモデルやツールの種類や特徴 自然言語処理やプログラミングのスキルはどの程度必要か その他に必要とされるスキル また、関連業務の経験年数に関する要件がないかもチェックしておきましょう。 他のポジションの案件と比べると、プロンプトエンジニアの案件情報の数はまだそれほど多くはありません。しかし冒頭でもお伝えした通り、AI技術の活用が今後さらに加速していくと、プロンプトエンジニアの需要も高まっていく可能性があります。 IT関連の求人情報に特化したサイトや転職エージェントなどを活用することによって、自身のスキルや希望にマッチする案件を探してみましょう。 フリーランス案件を探す プロンプトエンジニアに関連する資格 プロンプトエンジニアになるために必須とされる資格はありませんが、資格を取得するプロセスで得た知識などは、求人に応募するときのアピールポイントとなります。 プロンプトエンジニアに関連する資格として、以下の3つが挙げられます。 Python3エンジニア認定基礎試験 Python3エンジニア認定データ分析試験 G検定 それぞれの資格について、詳しく解説していきます。 Python3エンジニア認定基礎試験 Python3エンジニア認定基礎試験は、Pythonの基礎知識や文法、プログラミングの基本的な考え方などを問う試験です。 主なおもな試験内容は、以下の通りです。 Pythonの基本文法 変数とデータ型 制御構文 関数 モジュール オブジェクト指向 エラー処理 プロンプトエンジニアとして活躍するためには、Pythonの基本的な文法や構文を理解していることが必須になります。 合格率は70〜80%程度といわれており、基本をしっかりと理解しておけばそれほど難易度の高い試験ではないでしょう。 Python3エンジニア認定基礎試験に合格しておくことで、Pythonに関する基礎スキルを証明することができます。 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会【Python3エンジニア認定基礎試験】 Python3エンジニア認定データ分析試験 Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを用いたデータ分析のスキルを問う試験です。 主なおもな試験内容は、以下の通りです。 データ分析の基礎 データの整形 データの可視化 統計学 機械学習 プロンプトエンジニアは、AIモデルの学習データや結果を適切に分析するために、データ分析のスキルが必要となります。こちらも合格は約80%程度といわれているため、Pythonを用いた業務経験のあるエンジニアであれば合格率は非常に高いでしょう。 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会【Python3エンジニア認定データ分析試験】 G検定 G検定は、AIに関する幅広い知識を評価する試験です。 主なおもな試験内容は、以下の通りです。 AIとは 機械学習の具体的な手法 ディープラーニングとは 数理・統計 合格率は60〜70%程度となっていますので、こちらもそれほど難易度の高い資格ではないです。 プロンプトエンジニアにとって、AI全般に関する幅広い知識は、技術的なスキルだけでなく、AI技術の社会的な側面や倫理的な問題への理解を深めるのにも役立ちます。 AIや機械学習について学ぶきっかけとして、G検定の取得を検討してみてはいかがでしょうか。 一般社団法人 日本ディープラーニング協会【G検定とは】 まとめ プロンプトエンジニアは、AIと人間のコミュニケーションを円滑にする重要な役割を担っています。 プロンプトエンジニアになるには、以下の3つが重要となります。 プログラミングスキルの習得 自然言語処理の知識を身に着ける 実務経験 プロンプトエンジニアはAIシステムの設計や開発に関わるため、プログラミングスキルが必要です。エンジニア未経験であればまずは、PythonやRなどのAIりす開発に利用できるプログラミング言語を習得しましょう。 AIモデルに入力するプロンプトは、AIモデルの動作や出力を決定する重要な要素です。 自然言語処理の知識やスキルを身につけながらAIモデルの目的やターゲットユーザーを理解して、それらを満たすプロンプトを作成できるようにしましょう。 さらに、プロンプトエンジニアとしての実務経験を積むことで、プロンプトの作成や改善のスキルを磨けます。業務を通じてチームメンバーやクライアントとのコミュニケーション能力を身につけることも重要です。 プロンプトエンジニアは、AIの進化に伴って今後もニーズが高まる可能性が高い職種です。 プロンプトエンジニアを目指す方は、本記事で解説したステップや必要なスキル、資格を参考にしてみてください。 フリーランス案件を探す
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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

ChatGPTなどの生成AIが普及している近年、プロンプトエンジニアという新たな職種が注目されています。 プロンプトエンジニアという言葉を聞いたことはあっても、具体的な仕事内容や必要なスキルなどについてはあまり知らないという方も多いのではないでしょうか。 本記事ではプロンプトエンジニアの仕事内容や必要なスキル、将来性についてわかりやすく解説します。 本記事を読めば、プロンプトエンジニアという職種について理解を深めることができます。 すでに生成AIを利用している方はもちろん、生成AIの活用に興味があるという方にも役立つ内容となっていますのでぜひ最後までご覧ください。 フリーランス案件を探す プロンプトエンジニアとは プロンプトエンジニアとは、文字通りプロンプトを作成するエンジニアを指します。 さまざまな技術や専門知識を駆使して、他の人には生み出せないプロンプトを作成してAIを理想通りに動かし、アウトプットのクオリティを向上させるのが仕事です。 プロンプトエンジニアという職種が登場したのは、ごく最近のことです。 OpenAI社が開発したチャットボットであるChatGPTが登場したことが、プロンプトエンジニアが注目されるようになったきっかけのひとつです。 ChatGPTは従来のチャットボットにくらべて遥かに性能が高いことが特徴です。対話を重ねることによって、徐々に対話の精度を高めることができます。 しかしながら、ChatGPTもまだ完全というわけではありません。人間側が工夫して質問を投げかけないと、求めている答えが返ってこないというケースも多くあります。プロンプトエンジニアは、AI生成のクオリティを担保するために最適な指示を出すプロフェッショナルとして注目されているのです。 ChatGPTを始めとするチャットボットは、単純に人間と対話を行うだけでなく、さまざまな場面で活用することができます。例えば、ChatGPTは以下のような場合に活用されることがあります。 検索エンジンの代わりとして使う 小説や漫画のプロットを作成する メール作成や資料作成などの定型業務を行わせる 新しい企画のアイデアを考える際にヒントを出してもらう これらの用途以外にもさまざまな活用方法が考えられるでしょう。 また、ChatGPTはビジネスシーンにおいても活用することができ、業務効率化や生産性アップに貢献してくれる可能性もあります。 プロンプトとは プロンプトとは一般的に、コマンドプロンプトやターミナルなどの画面に表示される、コマンド入力待ちを示すマークを指します。ただし、AI関連でプロンプトという言葉を使用する場合は、別の意味で使われていることが多いです。 AI業界におけるプロンプトという言葉は一般的に、AIに対する指示文のことを指します。AIにプロンプトを読み込ませることで、何らかの動作を行わせることが可能です。たとえばAIに「メールの本文を作成して」というプロンプトを送ることによって、AIにメール文を作成させることができます。 プロンプトエンジニアの仕事内容 プロンプトエンジニアの主な仕事内容は以下の通りです。 プロンプトの設計 AIモデルの分析 プロンプトの改善 それぞれの仕事内容について、詳しく見ていきましょう。 プロンプトの設計 プロンプトエンジニアは、AIモデルに与えるプロンプトを緻密に設計します。 より精度の高い出力を得るためには、AIモデルに対して明確かつ詳細なプロンプトを伝える必要があります。 与えるプロンプトが少し違うだけでも、生成される回答が大きく異なる場合もあります。 例えば、テキスト生成モデルに対して「映画のあらすじを作成してください」というプロンプトを与える場合、映画のタイトルや主要キャラクターを示し、期待される出力形式(要約、詳細説明など)を明確に指定することでさらに精度の高い出力が得られます。 これはほんの一例ですが、実務においては解決したい課題やその背景に応じて、さらに詳細なプロンプト設計が求められるでしょう。 プロンプトエンジニアリングの具体的な手法やコツについてはこちらの記事で紹介していますので、興味のある方はぜひチェックしてみてください。 ChatGPTでのプロンプトエンジニアリングのコツとは?代表的な例を紹介します AIモデルの分析 プロンプトエンジニアは、与えられたプロンプトに基づいてAIモデルがどのように応答するかを詳細に分析します。 この分析作業には、モデルの生成結果や応答の品質を定量的および定性的に評価することが含まれます。 たとえば画像生成モデルに対して分析を行う場合は、特定のプロンプトを与えて生成された画像の品質や内容の適切さなどを評価します。 また、異なるプロンプトを使用してモデルをテストすることによって、それぞれのプロンプトが生成結果に対してどのような影響を及ぼすかを検証します。 このような分析を繰り返し行うことによって、モデルの強みや問題点を把握して改善の方向性を見出していきます。 プロンプトの改善 生成結果のクオリティを向上させるために、プロンプトの改善を行うのもプロンプトエンジニアの役割です。 プロンプトの内容や構造を慎重に検討し、モデルがより適切な応答を生成できるように調整します。 過去に実行したプロンプトやユーザーからのフィードバックを分析しながら、改善点を特定します。 プロンプトは一度設計したら完成ではなく、定期的な評価を通じて長期的な視点で精度の高いものへ改良していく必要があるのです。 プロンプトエンジニアに求められるスキル プロンプトエンジニアに必要なスキルは次の4つです。 AIや自然言語処理に関するスキル プログラミングスキル ドメイン知識 英語力 プロンプトエンジニアとして活躍するためには、おもにこれらのスキルを掛け合わせて活用することが求められます。 より細かいスキルが求められる場合もありますが、プロンプトエンジニアに求められるスキルとしてひとまずこの4つを理解しておくといいでしょう。 AIや自然言語処理(NLP)に関するスキル プロンプトエンジニアには、AIや自然言語処理に関するスキルが求められます。 AIがどのように文章を理解しているのか仕組みを理解しておくことで、より的確な指示(プロンプト)を与えることができます。 また、プロンプトエンジニアは単純にプロンプトを作成するだけでなく、社内におけるAIの活用方法の提案など、AIの専門家としての役割を期待されることも多いです。 そのため、AIに関する最新知識は常にキャッチアップしておくことが望ましいでしょう。 プログラミングスキル プロンプトエンジニアは、プログラミングスキルが求められることもあります。 ChatGPTにプログラムのソースコードを書かせる場合、プロンプトエンジニアがその修正も行わなくてはいけない可能性があるためです。 また、AIへの命令にプログラミングのコードを用いたほうが適切な場合などもあります。 プログラミングのスキルを持っているプロンプトエンジニアであればAIの能力をより効果的に引き出すことができるため、欠かせない能力と言えるでしょう。 プログラミング言語の中でも、AI分野で多く使われている言語であるPythonを優先的に取得することをおすすめします。 すでにPythonの経験のあるエンジニアの方は、プロンプトエンジニアとしてのキャリアを検討してみるのもいいでしょう。 ドメイン知識 プロンプトエンジニアには、ドメイン知識も求められます。 ドメイン知識とは特定の業界や職種に関する専門的な知識のことであり、課題解決においてより効果的なプロンプトを設計するために不可欠となります。 例えば医療分野においてAIを活用する場合、医療用語や治療プロトコルなどに精通していることが求められるでしょう。 特定の業界のニーズや課題に理解を深めることによって、プロンプトの改善やAIモデルの適用範囲の拡大などにも大いに役立ちます。 プロンプトエンジニアは常に最新技術トレンドや業界の動向に注意を払いながら、ドメイン知識を継続的に学習・更新していく必要があるのです。 英語力 英語力のあるプロンプトエンジニアは、より市場価値の高い人材として重宝されるでしょう。 AIへ与えるプロンプトは、日本語よりも英語で書いた方が精度の高い解答を得られる可能性があります。 英語で執筆された情報の方が日本語の情報よりも多いため、AIは多くの情報を参考にしやすいのです。 また、英語は単語ごとに区切られているため、AIが読解しやすいというメリットもあります。 高い英語スキルを持ち合わせているエンジニアの数はまだそれほど多くないため、市場価値の高いプロンプトエンジニアを目指すのであれば、英語力も合わせて伸ばしていくといいでしょう。 プロンプトエンジニアのキャリアパス プロンプトエンジニアに転職後、どのようなキャリアを描いていけば良いのか分からないという方も多いでしょう。 あくまで一例ですが、プロンプトエンジニアとして実績を積んだ後は、以下のような職種にキャリアアップする道があります。 データサイエンティスト AIエンジニア これら2つの仕事内容や必要なスキルについて詳しく解説していきましょう。 データサイエンティスト データサイエンティストとは、主にビッグデータの分析を行い、企業にとって有益な結論を導き出す仕事です。 プロンプトエンジニアとして働くことで培ったAI知識やプログラミング知識などは、データサイエンティストの仕事でも活かすことができます。 そのため、キャリアアップ先の候補として挙げられるでしょう。 データサイエンティストは、企業の事業課題の解決方法に関する仮説を立て、その仮説が正しいかを検証するためにデータ分析を行います。 たとえば、「ECサイトの商品の売上が伸びない」という課題がある場合、ECサイトのユーザーの行動履歴などを分析してサイトのどこに問題があるかを突き止めていくということもあります。 データサイエンティストには統計学などの専門性の高い数学知識が求められるため、キャリアアップの選択肢としては少しハードルが高いと感じるかもしれません。 将来データサイエンティストになることを見据えるのであれば、早い段階から統計学などの専門的なスキルを身につけておくことが望ましいでしょう。 AIエンジニア AIエンジニアは、AIが搭載されたシステムやアプリを開発する仕事です。 AIが搭載されたシステムとはたとえば、レコメンド機能があるECサイトや画像認識機能がある防犯カメラシステム、といったものがものが挙げられるでしょう。 AIエンジニアもやはり、プロンプトエンジニアとして培ったAI知識を活かせる仕事であり、キャリアアップの選択肢として考えられるでしょう。 ただし、AIエンジニアはシステムやアプリを実際に開発する仕事であるため、より高度なプログラミング知識が求められます。 AI開発において現在もっとも使われているプログラミング言語はPythonなので、Pythonを優先的に勉強すると良いでしょう。 Pythonには機械学習ライブラリが豊富にあり、各ライブラリの使い方を覚えることでAI開発がしやすくなります。 プロンプトエンジニアの需要 プロンプトエンジニアの求人は、現状ではそこまで多くはありません。というのも、まだまだこれからの仕事であるためです。 また、AI活用以前にそもそも日本ではIT化が遅れているのもあって、ChatGPTまで手が伸びる企業は多くないと思われます。 ただ、一部のベンチャーやスタートアップ企業などでは、プロンプトエンジニアを募集していることがあります。 そのため、プロンプトエンジニアに今すぐ転職したい方はベンチャー企業などに目を向けてみるのが良いでしょう。 プロンプトエンジニアの将来性 プロンプトエンジニアの求人数は現在それほど多くありませんが、今後さらに増えていく可能性が十分にあります。 ChatGPTの有用性が一般企業にも広まれば、自社でもプロンプトエンジニアを採用したいと考える企業が出てくると予想されるためです。 また、日本では少子高齢化が進んでおり、今後の人材不足に悩む企業が出てくるのも、プロンプトエンジニアの将来性が高い理由と言えます。 人材不足を補うためには、AIによる業務の自動化が必要になることが考えられるため、プロンプトエンジニアを採用してChatGPTを自社で有効活用できるようにして業務効率化を図りたいという企業は多く出てくるでしょう。 ただし、プロンプトエンジニアという仕事が今後どのような形になっていくかを予想するのは難しいです。たとえば、誰でも簡単にプロンプトが作成できるようにAIが進化したり、プロンプトすらAIで作成できるようになったりしたら、状況が大きく変わるかもしれません。 そのため、プロンプトエンジニアを目指す方は、プロンプトエンジニアという職種だけで食べていくと考えるよりも、AI関連の幅広いスキルを身につけてフルスタックに活躍していく方向を目指す方が、安定したキャリアアップを実現できるでしょう。 まとめ 本記事ではプロンプトエンジニアについて解説しました。プロンプトエンジニアに必要なスキルや仕事内容、将来性などがお分かりいただけたかと思います。 今後はAIを業務で活用することの重要性が高まることが予想されており、プロンプトエンジニアの需要が高まる可能性も高いです。 プロンプトエンジニアの仕事に興味を持っている方は、今のうちに英語力やプログラミング力などを磨いておくと、将来転職できる可能性を高めることができるでしょう。 ただしAI分野は変化が非常に激しく、将来プロンプトエンジニアという仕事がどういった形になっているかを予想するのは難しいです。 プロンプトエンジニアの仕事内容や求められるスキルが5年後、10年後、大きく変わっている可能性もあります。 そのためプロンプトエンジニアを目指す方は、AI業界の最新動向に常に目を向けておくことが大切です。 最新動向を知っておけば、次に需要が高まると思われる技術分野も知ることができ、先回りしてスキルを習得することができます。 エンジニアとしての市場価値を下げないためには、こういった工夫が必要になるのです。 フリーランス案件を探す
Objective-C

Objective-Cの歴史を解説します

Objective-C(オブジェクティブシー)とは Objective-CとはApple社のiOSアプリを開発するために使用するプログラミング言語です。ブラッド・コックスとトム・ラブらによって1983年にリリースされました。 Objective-Cは名前の通りオブジェクト指向言語で、C言語がベースとなっています。C言語はObjective-Cが誕生する10年前から存在しており、Objective-Cが誕生した同年にはC++も誕生しています。 また、C言語をベースにしながらも、Smalltalkというオブジェクトにメッセージを送るというアイデアを元に作られたプログラミング言語も取り入れています。Smalltalkは元祖オブジェクト指向言語と言われており、Objective-C以外にも様々な言語・環境のベースになっている大きな影響を与えた言語です。 Objective-C開発者によると、C言語のメモリ安全性と SmallTalk のスピードを混合した言語がObjective-Cと説いています。 また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おり、Objective-Cがどれくらい使われているのかがわかりますが、Objective-Cは15位となっており、トレンドとしても下がっています。 なぜObjective-Cの比率が下がっているかというと、Swiftの台頭が大きな理由として挙げられます。 SwiftとはObjective-Cと同じくApple社のiOSアプリを開発するために使用されるプログラミング言語です。2014のWWDC(Worldwide Developers Conference)で発表され、その後は進化を遂げてバージョンアップが続いています。 Apple社は「モダン」「安全」「高速」「インタラクティブ」をSwiftの大きな特徴として発表しました。Objective-CよりもSwiftの方が開発しやすいという理由でSwiftは多くの方に支持されています。 ただ、人によってはSwiftよりもObjective-Cの方が開発しやすいという方もおり、ここは好みが分かれるところです。 Swiftはマルチパラダイム、Objective-Cはオブジェクト指向とパラダイムを見ても大きく異なっており、構文の書き方も異なります。Swiftの方が柔軟に書ける・素早く開発ができる、Objective-Cの方が更新が少なく新たに覚えることが少ないなどそれぞれ使うメリットが異なります。 iOSアプリ開発において完全にObjective-CからSwiftに移行したというわけではなく、Objective-Cにも未だ強い人気は残っています。自分の好みでどちらかを選択すると良いでしょう。 Objective-Cの案件を探す Objective-C(オブジェクティブシー)が誕生したきっかけは? Objective-Cはブラッド・コックスとトム・ラブらによって1983年にリリースされました。 当初はC言語をベースにしながらも、Smalltalk(オブジェクトにメッセージを送るというアイデアを元に作られたプログラミング言語)を取り入れることで、SmalltalkのスピードとC言語のメモリの安全性を取り入れる目的で開発されました。 Objective-Cという名前の通り、C言語とオブジェクトを混在させられるという意味で、かなり使いまわしが良い言語となっています。なぜ、このObjective-CとC言語の組み合わせなのかというと、当時はC言語の開発が進んでおり、またSmalltalkという世界初のオブジェクト指向言語が登場したからです。 その当時の流れを組んで、当時人気だったC言語とオブジェクト指向言語であるSmalltalkを組み合わせたプログラミング言語であるObjective-Cが登場しました。 この誕生した当時のObjective-Cは認知度も低く、多くのプログラミング言語の中にある埋もれてしまっている状態でした。 Objective-C(オブジェクティブシー)の黎明期・成長期について 続いてObjective-Cの黎明期・成長期についてです。Objective-Cは誕生した当時の認知度の低い状態からいったいなぜ有名になれたのでしょうか。 この背景には皆さんがお使いのiPhoneやMacbookを販売しているAppleの存在があります。スティーブ・ジョブズがAppleを追いやられた後にNeXT社というコンピューターの製造販売を行う会社を立ち上げました。ジョブズはこの際に開発言語としてObjective-Cを選定しました。 具体的にはNeXTSTEPというObjective-CをベースにしたオペレーションシステムをNeXT社は開発したのですが、当時のオペレーションシステムでオブジェクト指向言語を採用することは非常に珍しく、ディズニー等の大企業にそのシステムが使われることになりました。 このNeXT社の成功はジョブズを追いやったApple社には無視できないものとなり、その後にNeXT社はAppleに買収されることになり、NeXT社のNeXTSTEPを元にしたオペレーションシステムであるMac OS Xが誕生しました。 この誕生はObjective-Cが誕生してから約20年後の出来事となり、このタイミングでObjective-Cは世間から注目されることになり、Macアプリの開発として開発者に使われることになり、その後の2007年にはObjective-C2.0の登場、2008年にはiOSアプリ開発言語に採用され、多くの開発者に愛される言語になりました。 Objective-C(オブジェクティブシー)はアプリ開発に使用されている 現在、Objective-Cは主にMac OSのアプリ開発、iOSアプリ開発に使われています。皆さんも身近なところでObjective-Cで作られたアプリに触れているはずです。 最近だと、Swiftを用いたiOSアプリ開発が多いですが、依然Objective-Cで作られているiOSアプリもあります。 2017年では日本人スマホユーザーの68.6%がiPhoneを使っています。日本のApp Store利用は世界3位となっており、iOSアプリはかなり多くの人々に使われています。 転職で見ると、Webサービスをリリースしている企業もサービスのアプリ版を開発し始めるといった事例も多く、企業はこぞってiOSアプリを開発できるエンジニアを募集しています。また、既にリリースしているiOSアプリの改修や更新作業ができるエンジニアを募集している企業も多いです。 iOSアプリ開発では、基本的にSwiftとObjective-Cのどちらかが使われますが、求人比率としてはおおよそSwift:Objective-C=1:2となっており、Objective-Cの求人は多いことがわかります。 まとめ 今回はプログラミング言語であるObjective-Cの歴史について見てきました。 Objective-C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 Objective-CはiOSアプリを開発するためのプログラミング言語 Objective-CはApple社に使われてから爆発的に伸びた Objective-Cはトレンドとして下がっているものの、求人は多い 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。Objective-C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Objective-Cに興味を持った方はまずObjective-Cを使ってみてください! フリーランス案件を探す
TypeScript

TypeScriptとは?JavaScriptとの違いもわかりやすく解説

TypeScriptという言語は知っているものの、JavaScriptと何が違うのか分からず、学ぶべきなのか迷っている方も多いのではないでしょうか。 結論からいえば、TypeScriptは学ぶことをおすすめできる言語ですが、学ぶ前に言語としての性質をしっかり理解しておくことが大切です。 本記事ではTypeScriptとJavaScriptの違いについて解説します。 フリーランス案件を探す TypeScriptとは TypeScriptはマイクロソフト社によって開発されたプログラミング言語です。 JavaScriptにいくつかの機能を追加して作られました。 そのため、JavaScriptでできることは基本的にTypeScriptにおいても実行可能です。 また、基本的な用途もJavaScriptと変わりません。 TypeScriptはおもにWebアプリにおけるフロントエンド開発に使われています。 フロントエンドとは、ユーザーが直接触れる箇所のことです。 たとえば、フロントエンド開発では、ユーザーがWebページのボタンをクリックした際やフォームに文字を入力した際の処理を実装します。 さらに、TypeScriptはJavaScript同様にNode.jsを導入することでサーバーサイド開発も行えます。 サーバーサイトとは、ユーザーが直接触れることのない裏側の部分のことです。 たとえば、データベースからデータを取得したり、更新したりする処理を指します。 サーバーサイドとフロントエンド開発で使う言語をTypeScriptに統一することで、開発コストを下げることが可能です。 TypeScriptの特徴 TypeScriptには大きな特徴がいくつかあります。 代表的な特徴は次の3つです。 JavaScriptとの互換性が高い 大規模開発に向いている ソースコードの可読性が高い 一つひとつの特徴について詳しく解説していきます。 JavaScriptとの互換性が高い TypeScriptはJavaScriptとの互換性が高いというのが特徴です。 JavaScriptの開発環境・テスト環境はTypeScriptでもそのまま使えます。 また、AngularJSやVue.jsなどのJavaScriptライブラリ・フレームワークもTypeScriptで同じように使えます。 そのため、JavaScriptからTypeScriptに移行するのに、さほど手間はかからないでしょう。 大規模開発に向いている TypeScriptは大規模開発に向いているのも大きな特徴の1つです。 元々TypeScriptはマイクロソフト社が、大規模開発を行ううえでのJavaScriptの欠点を補うために開発しました。 大規模開発では処理内容が増えるため、ソースコードの行数が多くなり、管理が大変です。 そのため、TypeScriptにはソースの行数が多くなっても管理しやすくするための機能が備わっています。 また、大規模開発では多くのエンジニアを必要とするため、エンジニア同士の連携を行わなくてはいけません。 TypeScriptにはそのための機能も備わっています。 昨今のWebアプリでは、フロントエンド側の負担が増える傾向があります。 例えば、最近ではSPAアプリという、1つのページでコンテンツを切り替えるページが流行っていますが、SPAアプリではフロントエンド側で多くの処理を行わなくてはいけません。 このような傾向もあるため、TypeScriptの必要性がより増しているといえるでしょう。 ソースコードの可読性が高い TypeScriptはソースコードの可読性が高いのもメリットです。 なぜなら、JavaScriptにはソースコードの可読性を高めるための機能が多く備わっているからです。 ソースコードの可読性が高いことは、Webアプリ開発にとって大きな意味があります。Webアプリ開発は、ユーザーの要望や流行に従ってリリース後も繰り返し改良を行わなくてはいけません。 コードが読みやすいと、改良をスピーディーに行えるというメリットがあります。 TypeScriptは何ができる? TypeScriptは、JavaScriptの拡張として、静的型付けやクラスなどの機能を追加したプログラミング言語です。 JavaScriptとの互換性があり、JavaScriptのフレームワークやライブラリを使用できます。 TypeScriptでできることは、大きく分けて以下の2つです。 静的型付けによるバグの防止 クラスによる抽象化と再利用性の向上 それぞれについて詳しく紹介します。 静的型付けによるバグの防止 TypeScriptは、静的型付け言語です。 変数や関数の引数・戻り値の型を明示的に指定することで、コンパイル時に型エラーを検出できます。 これにより、バグの早期発見や、コードの可読性向上につながります。 クラスによる抽象化と再利用性の向上 TypeScriptは、クラスをサポートするオブジェクト指向プログラミング言語です。 クラスを使用して、オブジェクトの状態と動作を定義できます。 オブジェクト指向プログラミングとは、オブジェクトと呼ばれる単位でプログラムを記述する手法です。 オブジェクトは、状態(データ)と動作(関数)をまとめたもので、オブジェクトを組み合わせることで、複雑なプログラムをより簡単に記述し、再利用性を高める効果があります。 TypeScriptとJavaScriptの違い 続いて、TypeScriptとJavaScriptの違いについて解説します。 TypeScriptはJavaScriptをベースに作られた言語ですが、細かい仕様は異なるので注意が必要です。 TypeScriptとJavaScriptの代表的な違いは次の3つです。 TypeScriptは静的型付け言語 TypeScriptはインターフェースが使える TypeScriptは学習難易度が高め 一つひとつの違いについて詳しく解説していきます。 TypeScriptは静的型付け言語 TypeScriptは静的型付け言語に分類され、JavaScriptは動的型付け言語に分類されます。 静的型付け言語は、プログラマーが変数や関数の引数などの型を明示しなくてはならない言語のことです。 明示しなかった場合、エラーが出て実行されなくなります。一方で動的型付け言語は、型を明示しなくても、コンパイラなどが型を自分で推測して実行することが可能です。 そのため、プログラマーは型の記述を省けます。 一見すると、型の記述を省ける動的型付け言語の方が、利便性が高いように感じます。 しかし、あえて型を明示しなくてはならないようにした方が、ソースコードを読む側にとって分かりやすくなるメリットがあるのです。 型があらかじめ明示されていれば、その関数に何のデータを渡して良いのか分かりやすくなります。 静的型付け言語を利用することは、バグを減らすことにもつながるということを覚えておきましょう。 特に大規模開発の場合、他人が見ても読みやすいソースコードにすることは大切です。 そのため、あえて型を明示する必要がある静的型付け言語の方が大規模開発では好まれます。 TypeScriptはインターフェースが使える TypeScriptはクラスを作成する際にインターフェースという機能が使えます。 インターフェースとは、メソッドの引数・戻り値を定義したもののことです。 インターフェースを使うことで、クラス作成時のルールを決められるというメリットがあります。 インタフェースにクラスで必ず使うべきメソッドを定義すれば、そのメソッドを使っていないクラスが実装された場合にエラーが出て、実行できなくすることが可能です。 このようにインターフェースによってルール決めを行うことで、実装漏れやバグの発生を防ぎやすくなります。 TypeScriptは学習難易度が高め TypeScriptはJavaScriptに比べると学習難易度は高めです。 TypeScriptはJavaScriptよりも機能が多いため覚えるのが大変というのもありますが、それ以上に、歴史が浅い言語のため参考書や学習サイトの種類が少ないのが大きいです。 また、JavaScriptはプログラミングスクールで学べても、TypeScriptは学べない場合が多くあります。 また、TypeScriptは利用者も現状多くはないため、分からない箇所を質問しにくいのも難点です。 質問サイトでTypeScriptに関する質問を行っても、答えが返ってきにくい可能性があります。 TypeScriptのフレームワーク TypeScriptは、JavaScriptの拡張として、静的型付けやクラスなどの機能を追加したプログラミング言語です。 JavaScriptとの互換性があり、JavaScriptのフレームワークやライブラリを使用できます。 TypeScriptは、JavaScriptのフレームワークと組み合わせることで、より安全で堅牢なアプリケーションを開発できます。 TypeScriptとJavaScriptのフレームワークは、相性が良い組み合わせであり、多くの開発者から支持されてる点が特徴です。 TypeScriptとJavaScriptはどっちがいい? TypeScriptとJavaScriptはどちらもWeb開発で広く使われているプログラミング言語ですが、それぞれ異なる特徴があります。 TypeScriptは、JavaScriptを拡張して開発された静的型付け言語です。 変数や関数の型を明示的に定義することで、コンパイル時にエラーを検知できます。 そのため、バグの発生を防ぎ、より安全なコードを作成できます。 また、オブジェクト指向プログラミングの機能も充実しており、大規模なWebアプリケーションの開発にも適している言語だといえるでしょう。 JavaScriptは、動的型付け言語です。 変数や関数の型を明示的に定義する必要がないため、コードを記述するのが簡単です。 また、Webブラウザ上で動作するため、Webアプリケーションの開発に適しているという特徴があります。 ただし、型を明示的に定義できないため、バグの発生率が高くなるというデメリットがあると覚えておきましょう。 TypeScriptとJavaScript、どちらの言語がいいのかは、開発するアプリケーションの規模や目的によって異なります。 小規模なWebアプリケーションを開発する場合は、JavaScriptが適しています。 コードを記述するのが簡単で、Webブラウザ上で動作するため、開発コストを抑えられるというメリットが得られるでしょう。 大規模なWebアプリケーションを開発する場合は、TypeScriptが適しています。 静的型付け言語により、バグの発生を防ぎ、より安全なコードを作成できる点や、オブジェクト指向プログラミングの機能によるコードの再利用性といった特徴を活かせます。 結論として、TypeScriptはJavaScriptの弱点を補うように拡張された言語であり、大規模なWebアプリケーションの開発に適しており、JavaScriptは、Webブラウザ上で動作する言語であり、小規模なWebアプリケーションの開発に適していると覚えておきましょう。 TypeScriptの将来性 TypeScriptは将来性の高い言語です。 TypeScriptはGoogleでも社内の標準開発言語として採用されており、言語としての信頼性も高いと言えるでしょう。 今後JavaScriptからTypeScriptに乗り換える企業も増えていくことが予想されます。TypeScriptの方が大規模開発に向いているため、乗り換えることで開発が効率化される可能性があるためです。 また、Webアプリ開発の将来性自体がそもそも高いというのも、TypeScriptの将来性が高い理由と言えるでしょう。 スマホの普及に伴い、Webアプリを日常的に使うユーザーは増えています。 今後は、ユーザーにとって更に利便性の高いWebアプリが求められていくでしょう。 Webアプリの利便性を高めるにはフロントエンド側で多くの処理を行う必要があり、TypeScriptを導入する必要性も高くなる可能性があります。 特にエンジニアとして現役で活躍している方は、TypeScriptをこれから学ぶと市場価値をさらに高められるでしょう。 TypeScript初心者におすすめの学習方法 プログラミング未経験者の場合は、まずはJavaScriptから学習することをおすすめします。上記でも解説した通り、TypeScriptはまだ参考書や学習サイトが少なく、学習に苦労する可能性があるためです。 JavaScriptなら未経験向けの参考書も豊富であり、学習ハードルも低いと言えます。 他言語の経験がある方は、TypeScriptから学習するのもおすすめです。 TypeScriptの参考書を見ながら、実際にWebアプリを開発してみると良いでしょう。 実際にWebアプリを開発することで、TypeScriptとJavaScriptの違いも肌で実感できるようになります。 TypeScriptエンジニアの年収 フリーランススタートの求人情報を元に計算した、TypeScriptエンジニアの平均年収は855万円です。 最低年収でも360万円、最高年収になると1,680万円になります。 (参考)「TypeScriptエンジニアの年収とは?エンジニアの年収比較や年収アップの方法を解説」 これは、ITエンジニアの平均年収である約470万円と比べると、かなり高めといえるでしょう。 (参考)求人ボックス「ITエンジニアの仕事の年収・時給・給料」 TypeScriptは、静的型付けによるバグの防止や、コードの可読性と保守性の向上などのメリットがあるため、Webアプリケーションやモバイルアプリなどの開発において、人気が高まっています。 今後も、TypeScriptの需要は高まっていくと予想されるため、TypeScriptエンジニアは将来性の高い職種といえるでしょう。 まとめ 本記事ではTypeScriptとJavaScriptの違いについて解説しました。 TypeScriptの特徴やメリット・デメリットなどがお分かりいただけたかと思います。TypeScriptはインターフェースが使える・静的型付け言語である、といった特徴を持っており、JavaScriptよりも大規模開発に向いているのがポイントです。 今後フロントエンド側で担う処理が増えていけば、TypeScriptの必要性が増していく可能性が高いです。 ただし、現状ではTypeScriptの求人はそれほど多くはありません。 また、参考書や学習サイトも多くないため、プログラミング未経験者がいきなりTypeScriptに挑戦すると苦戦する可能性があります。 初心者エンジニアは、まずは、JavaScriptから取り組むことをおすすめします。JavaScriptを通じて学んだことを、TypeScriptでも活かすことが可能です。 この記事で紹介した内容を参考に、TypeScriptエンジニアを目指してみましょう。 フリーランス案件を探す
働き方

システムエンジニアになるのに大学の学部は関係ある?

新型コロナの拡大をきっかけに社会が大きな変化を遂げた2020年。苦境に陥る企業・業界も少なくありません。新型コロナによる失業者の数は7万人を超えるという報道もあります。 こういう先が見えない世の中で、「手に職を付けたい」とシステムエンジニア(SE)へとキャリアチェンジを考えている方も多いのではないでしょうか? そこで今回は、システムエンジニアになるために必要な条件や資格、そして、資格の取得方法について、現役SEが解説してみたいと思います。 フリーランス案件を探す システムエンジニア(SE)になるためのルート 王道なルート システムエンジニアとして活躍する方の経歴は様々です。 一番よく見られる王道ルートは、学生時代に「情報学部」や「理工学部」「工学部」を卒業し、IT企業に入社、あるいはフリーランスとなってシステムエンジニアとなるパターンです。 こうした学部では、エンジニアリングについて学ぶことができます。採用する側も、「エンジニアとして活躍できる人材の供給源」として、こうした情報系学部に注目する傾向が強いです。 ただし、理系学部出身のシステムエンジニアのみしかいない訳ではありません。学部卒・院卒向けの新卒採用では、文系出身者がシステムエンジニアとして活躍していることも多いです。 筆者自身、大学は社会学部卒で、ほとんどプログラミング未経験の文系学生でした。しかし、新卒採用でIT企業に就職し、そこでITスキル等を身に着け、システムエンジニアとなりました。 その他のルート その他に多いルートとしては、情報系の専門学校やスクールでITスキルを身に着けて、IT業界に飛び込むパターンです。 大学の情報系学部ではITスキルを「学問」として学びますが、専門学校やスクールでは、現場経験豊富なエンジニアから、ITスキルを「業務テクニック」として習得できるメリットがあります。 システムエンジニア(SE)になれる条件 システムエンジニアを目指せる条件について、より具体的に解説していきます。 システムエンジニアに向いている人の特徴などもありますので、未経験の方もぜひ参考にしてみてください。 未経験でもシステムエンジニアを目指せる? みなさんが気になっているであろう、「未経験でもシステムエンジニアを目指せるか?」について、現役システムエンジニアが本音で語らせていただきます。 結論から言ってしまうと、専門学校やスクールを卒業した上でIT業界を志望するのであれば、業界未経験の方でも、システムエンジニアとして業界デビューを飾れる可能性はそれなりに高いです。 理由としては、すでにお伝えした通り、現場経験豊富なエンジニアから実践的な指導を受けられるだけでなく、卒業後の就職先を紹介してくれる専門学校・スクールも多いためです。 ただし、独学でITスキルの習得を進めた業界初心者だと、厳しいかもしれないです。 もちろん、第二新卒で応募可能な若い方であれば、業界未経験かつ独学の方でも、システムエンジニア枠で採用してれくる会社も確かに存在するので、可能性はゼロではありません。 しかし、自身の能力をアピールする方法について、よく検討した方が良いでしょう。一般的な方法としては、「ポートフォリオを公開する」、「資格の取得」などが挙げられます。資格の取得については改めてご説明します。 システムエンジニアに向いている人は? 突然ですが、システムエンジニアとプログラマー、この二つの職種の違いはお分かりになりますでしょうか。 この二つの職種は「システム開発者」という面ではよく似ています。会社によっては、プログラマーとシステムエンジニアの違いを意識せず、まとめてシステムエンジニアとしている組織もあるように感じます。 しかし、プログラマーとシステムエンジニアを明確に分けている会社があるとすれば、一般的には、プログラマーはあくまで「システム開発のためにプログラミングする人」なのに対して、システムエンジニアには「設計などの上流工程に参画し、クライアントを含めた関係者と折衝を行うこともできる人」と明確な区分をしているはずです。 システムエンジニアになるには、大きく下記のスキルが不可欠です。 関係者と折衝を行うコミュニケーションスキル クライアント企業や業務について理解を深めようとする知的探求心・好奇心 プロジェクトマネージャーのサポート要員(PMO)やプロジェクトリーダー(PL)として、計画的にシステム開発が進められるように統率するマネジメントスキルやリーダーシップ 小規模の案件だと、自身が実質的にプロジェクトマネージャーを務めることもあります。 個人的な意見でしかありませんが、私の周りのシステムエンジニアはおおむね、「多くの人から好かれる、勉強熱心で真面目な常識人」が多く、たまに「少々破天荒だけど、周りを巻き込む不思議な魅力のあるエネルギッシュな人」がいらっしゃるように思います。 学部や学歴は関係ある? 企業や人事ごとの好みがあると思うので、絶対ないとは言えませんが、学歴はあまり関係ありません。 すでに述べた通り、筆者自身、文系出身のシステムエンジニアです。学歴に関係なく、システムエンジニアになることが可能です。 もちろん、業務を行う上で必要なITスキルを保有していることが必須ですが、コミュニケーションスキルや業界・企業理解など、ITスキル以外の面では、情報系出身でIT業界しか知らない方よりも、むしろ、私のような文系出身者や他業界からシステムエンジニアになった方のほうが、優位性を感じることもあります。 システムエンジニアになれる年齢は? 年齢制限については、実質的にはあると思います。 多くの企業の求人票に「長期的なキャリア育成のため、35歳までに限らせていただいております」と書いてあるのではないでしょうか。この30代半ばというのが、一つのポイントなのかな、と思います。 システムエンジニアは「ITスキル+総合的な人間力」が試される職種です。総合的な人間力は他業種である程度、育成できると思いますし、ITスキルについても、専門学校・スクールである程度は学べると思います。 しかし、それらの経験は、他業種での実績、教育機関で学んだ知識でしかありません。システムエンジニアとして実際の業務での経験ではありません。通常、ある程度以上の現場慣れが期待されている40歳を超えているのに、“システムエンジニアとしては若葉マーク”というのは少々、厳しいかと思います。 「業界知識が豊富なので、設計やクライアント交渉はお任せください」ということであれば、システムエンジニアとしてデビューできる可能性もありますが、そうでない場合にはコンサルタント職など、別のポジションでご活躍することをおススメします。 システムエンジニア(システムエンジニア)には資格が必要か システムエンジニアという職業は、例えば医者や弁護士のように、試験をクリアし、資格を得ないとできない仕事ではありません。 逆に言えば、誰でもシステムエンジニアになることができます。 つまり、「私はシステムエンジニアだ」といくら連呼しても、連呼するだけでは評価されない世界です。 そのため、先述の通り「ポートフォリオを公開する」、「資格の取得」などの方法にて、自身のスキル・知識レベルを証明できるようにしたうえで、求職活動を行うのが好ましいです。 という訳で、業界未経験者で、システムエンジニアを目指す方が知っておくべき資格試験をご紹介いたします。 システムエンジニア(システムエンジニア)になるためにおすすめの資格 ①ITパスポート(iパス) ※難易度1(合格率50%前後) 日本のIT国家資格である「情報処理技術者試験」を構成する資格試験の一つです。 そもそもとして、ITパスポートは“ITを利活用する者”のための資格試験です。 つまり、ITシステムのユーザーとなる人向けの資格試験であり、ITエンジニアのための資格試験ではありません。そのため、ITパスポートを取っていてもIT業界では基本的には評価されません。 それでは、なぜ、この資格の受験をおすすめするかと言いますと、IT業界にいままで縁がなかった方が、ITに触れる“はじめの一歩”として、丁度良い難易度の資格試験だからです。しかもCBT方式(テストセンターでのWeb試験)のため、いつでも受けることが可能です。 逆に言えば、酷な言い方ですが、「ITパスポート」になかなか合格できないような方は、ITに関して“センスが悪い”可能性があり、この先、IT業界で生き残るのも苦労する可能性があります。そういう意味でも、これまでITと関わりのなかった方が、自身のIT業界への適性を判断する際の試金石となる資格試験とも言えます。 ②基本情報技術者試験 ※難易度2(合格率20%前後) 基本情報技術者試験も「情報処理技術者試験」を構成する資格試験の一つです。 ITパスポートは“ITを利活用する者”のための資格試験でしたが、基本情報技術者試験は、“情報処理技術者”のための資格試験です。 日本が行うITエンジニアのための資格試験というところで、IT業界では非常に評価が高い資格試験の一つであると同時に、「IT業界に三年いても基本情報技術者試験が取れない人は、IT業界に向いていない」と言われることもあります。まさに、ITエンジニアにとって登竜門のような位置付けの資格試験です。 このように、もとからIT業界にいた方にとっては、持っていて当たり前の資格ですが、業界未経験者にも関わらず、基本情報技術者試験を取得しているとなると、転職活動などにおいて大きなアドバンテージになります。プログラミングスキルが問われる問題が出現するなど、ITパスポートよりも難しいですが、取得することをおすすめしたい資格試験です。 ③応用情報技術者試験 ※難易度3(合格率20%前後) 応用情報技術者試験は基本情報技術者試験の上位となる資格試験です。基本情報技術者試験を取得し、数年の経験があるシステムエンジニアやプログラマーを主な対象者としています。 IT業界においては、新卒採用者の場合、20代半ばから30代前半までに取得するように要求している企業が多く、30歳以上の中途採用者の応募条件にしている会社も少なくありません。 このように中堅以上のシステムエンジニア向けの資格試験であり、基本情報技術者試験よりも難しいですが、実はプログラミングスキルを問われる問題を回避できます。そのため、文系出身の方にとっては、基本情報技術者試験よりも応用情報技術者試験の方が、試験合格に向けた勉強は取り組みやすいかもしれません。 ④システムアーキテクト試験 ※難易度4(合格率10%前後) システムアーキテクト試験は応用情報技術者試験よりさらに上位のグレードとなる“高度情報技術者試験”の一つです。応用情報技術者試験に合格できる技量のあるエンジニアの中でも、さらに専門性の高いエンジニアのための資格試験です。 普通は業界未経験者が受けるような資格試験ではありません。しかし、上級システムエンジニアを目指す方にとって、一つのゴールとなる資格試験ですので、名前だけでも覚えておいてください。 ⑤ORACLE MASTER Bronze ※難易度2(合格率不明) アメリカのソフトウェア会社であるORACLEが実施する資格試験がORACLE MASTERです。 試験内容としては、ORACLE社が発売するデータベース関連の製品である「Oracle Database」に関する技術力を確認するものになっています。「Bronze」が最下位で、「Silver」「Gold」「Platinum」という風に上位の資格が設計されています。 ちなみに、ORACLE MASTERのように、ベンダーが自社製品の理解度を測定するための資格試験を主催することがありますが、この手の試験のことをベンダー試験と呼びます。更新世になっていたり、商品のバージョンアップに合わせて、資格試験のバージョンも更新されることが多いので、一度取ったが、いつの間にか失効していた、ということもよくあります。 資格をとるための勉強法 資格取得のための勉強法としては次の三つです。 <0l> 書籍での学習 学習サイトの活用 学校に通う 個々人の向き不向きや、それぞれにメリット・デメリットがあります。それぞれを簡単にご紹介いたします。 書籍での学習 書籍を使って学習するメリットはオフラインで、自分の好きな場所・タイミングで学習を進められるという点です。 デメリットは、メールなどを使って著者等の有識者に問い合わせできる書籍も一部ではありますが、基本的には質問などができないという点です。 基本的には、“解説が手厚い問題集+必要に応じて補助教材(重要項目を網羅した文庫本サイズのものなど)”もしくは“模擬問題などがついている解説本”が良いかと思います。 基本情報技術者試験や応用情報技術者試験などの情報技術者試験に関しては、特に多様な関連書籍がありますので、自分が続けられそうなものを選ぶとよいでしょう。 学習サイトの活用 メリットは、有識者に質問がしやすく、オンラインに限られますが、自分の好きな場所・タイミングで学習を進められる点です。 デメリットとしては、オンラインに限られるため、学習サイトだけでは隙間時間活用ができない、また、習慣化できないと、そのうち講義ビデオを見ないことになりがち、という点です。 無料で過去問を公開しているところもありますが、本格的な講義が受けたい方はUdamyがおすすめです。アメリカ発のオンライン学習サイトですが、日本のベネッセが業務提携しており日本人にとっても非常に使いやすいサイトになっています。 学校に通う 資格試験対策講座を実施している学校に通うのも手です。 メリットは、有識者に質問がしやすく、また、他の受講者と一緒に学ぶことで、モチベーションが高い状態で学習を進められる点です。 デメリットとしては、オンラインに限られるため、学習サイトだけでは隙間時間活用ができないという点です。また、他の方法に比べて、経済的・時間的コストがもっとも掛かってしまいます。 資格以外に必要なスキル プログラマーとシステムエンジニアの違いという話の中で少し触れましたが、システムエンジニアにはITスキルが必要不可欠ですが、それだけでは厳しいです。 特にシステムエンジニアに求められるのは、以下の二つのスキルです。 ・コミュニケーションスキル →クライアントを含めた関係者と折衝を行うことが求められることが多いため。 ・マネジメントスキル →計画的にシステム開発が進められるように、同じユニットのプログラマーや後輩システムエンジニアを統率することも求められるため。 この二つは資格試験などで証明できませんが、これまでの経験ベースに適性があることを伝えられると思います。自己PRなどをうまく活用しましょう。 なお、資格試験の学習だけでは「開発スキル(実装力)」は身に着かないかと思います。資格試験とは別に、プログラミング学習も進めましょう。また、学習状況も自己PRなどで伝えるようにしましょう。 システムエンジニア(システムエンジニア)のキャリアプラン・キャリアパス システムエンジニアになった後のことが気になる、という方も少なくないでしょう。ということで、システムエンジニアのキャリアプラン・キャリアパスについても簡単に説明しておきましょう。 システムエンジニアという職種は「設計などの上流工程に参画し、クライアントを含めた関係者と折衝を行うこともできる人」である、ということは、すでにお伝えしましたが、“設計など(ITエンジニアとしての専門性を高める)”と“関係者と折衝”のどちらにフォーカスを合わせるかで、二つの道があります。 まず一つ目の“設計など(ITエンジニアとしての専門性を高める)”場合のキャリアパスとしては、ある分野、例えば、PythonならばPython、ネットワークならネットワークといった風に、特定分野のITスキルを深めて、その分野の権威、スペシャリスト・上級システムエンジニアとなるコースです。 もう一つの“関係者と折衝”を深める場合のキャリアとしては、いわゆるプロジェクトマネージャー(PM)として、プロジェクト全体の統括をする管理者へのキャリアアップです。逆の言い方をすると、IT業界の花形職種と言われるプロジェクトマネージャーですが、システムエンジニアとして下積み時代を積んでから、プロジェクトマネージャー職を任されることが一般的です。 ついでに申し上げると、みなさんにもイメージがあるかと思いますが、一定以上のスキルを保有するシステムエンジニアが、脱サラしてフリーランスとして活躍することも多いです。社内で一般社員から係長、係長から課長といった、キャリアップを目指すだけが道ではありません。 社内で肩書を持ち、そのランクが上がるにつれて、現場への関与が下がってしまうことが多いです。あるいは、会社の経営・運営にも責任を持つことになり、社内政治への関与を含めて、エンジニアファーストで仕事が続けられなくなることもあります。 自身が目指す「技術者像」を追い求めるため、会社のシガラミから解放されるため、フリーランスに転向するのは、IT業界では普通のこととなりつつあります。 まとめ 今回はシステムエンジニアになるために必要なことについて、ご紹介させて頂きました。 結局のところ、システムエンジニアに限らず、IT人材は「いま必要な技術力を持っているか」の一点で評価されます。そのため、学生時代は情報系だったとしても、社会人になって以降、自己研鑽を怠れば、「技術力の低いシステムエンジニア」へと転落することもあります。 逆に言えば、学生時代やこれまでの経験に限らず、努力を重ねて技術力を深めると、それに応じて、高い評価を得ることが可能です。業界未経験から、フリーランスとしてお金と時間の自由を得ている人も少なくありません。 先が見通せない時代だからこそ、システムエンジニアへの転向は検討価値があるでしょう。
インフラエンジニア

Linuxエンジニアの需要は? おすすめできる6つの理由を紹介

Linuxとは? Linuxは、UNIX互換のOSです。 1991年にフィンランドのリーナス・トーバルズ氏によって開発され、公開されました。 もともとはPC AT互換機向けに開発されたOSですが、各種サーバーや業務システム、組み込みシステム(スマホや家電など)へと利用範囲が拡大しています。 利用拡大の理由としては、GPL(General Public License)というライセンス体系を採用して自由に改変と再配布を行えるようにしたことが大きいです。OSS(Open Source Software)としたことで、世界中の開発者によって日々改良や機能拡張などが行われるようになったからです。 Linux案件を探す Linuxは基本無料で利用できる もうひとつ、基本的に使用が無料であることもあります(サポートは有償のものが多いです)。従来のサーバーソフトに比べ、運用コストを大幅に減らせることから、Webサーバーやクラウドなどにおいて飛躍的に普及しています。 今後、LinuxがサーバーOSの主流となることはほぼ間違いないでしょう。 インフラエンジニアはLinuxを利用することが多い Linuxの知識が必要とされるシーンはいくつかありますが、なかでもインフラエンジニアにとってLinuxに関するスキルは非常に重要です。インフラエンジニアは、基本的にサーバーやネットワークの運用保守を行う役割を担っています。 このサーバーやネットワークの運用保守のためには、Linuxの知識が必ず必要になってくるんですね。 「インフラエンジニアを目指して勉強を始めたい」という場合にはぜひLinuxを学習しておきたいところですし、「Linuxの知識を活かしてエンジニアになりたい」と考えるなら、インフラエンジニアを目標に掲げてみるのがおすすめです。 Linuxディストリビューションとは Linuxとは、厳密にはLinuxカーネルと呼ばれるOSの中核部分だけを指します。 Linuxカーネルにアプリケーションやライブラリ等を加えてパッケージとしてまとめたものを「Linuxディストリビューション」と呼びます。 一般的にはLinuxディストリビューションがLinuxと呼ばれています。 代表的なLinuxディストリビューションには、以下の3系統があります。 Debian系(UbuntuやKnoppixなどを含む) slackware系(SuSEなどを含む) RedHat系(FedoraやCentOSを含む) Linuxの利用は基本的に無料ですが、サポートは有料の場合が多いです。 Linuxの利用分野 アプリケーション開発 Linux上で様々なプログラミング言語を動かすことができます。Windows上で動くプログラミング言語は、Linux上でもほぼ動きます。 また、Linux用の統合開発環境も多数揃っています。 これらを利用して、業務用やスマホ用などのアプリケーションを開発することができます。 電化製品や自動車などの組み込みシステム あらゆるモノがインターネットにつながるIoT(Internet of Things)の時代になりました。ネットにつながって動作できるのは、モノの中に組み込みシステムが入っているからです。 組み込みシステムは、そのモノがある特定の機能を実現するためのシステムです。 例えばテレビやエアコンや冷蔵庫などの家庭用電化製品の中に組み込みシステムが入っており、これらにはLinuxが使われています。 サーバー構築 Linuxには、ユーザー端末でクライアントOSとして利用できるものも、サーバーでサーバーOSとしても利用できるものもあります。 各サーバーに導入されたサーバーOSにより、ファイル共有やメール送受信などのサーバー機能を実現できます。 Linuxは無料で利用可能で、サーバーの開発コストや運用コストを抑えられるため、従来利用されたきたUnixやWindowsに代わってサーバーOSに採用されることが多くなりました。 これが、インフラエンジニアにLinuxのスキルが要求されるようになった理由です。inuxを使えるエンジニアは、現状では不足気味です。 Linuxを使えるインフラエンジニアの需要が高い理由 インフラ(Infrastructure)とは、基礎構造、土台、基礎施設、社会的生産基盤という意味で、一般的には水道・電気・ガスなどのことです。 IT業界のインフラとは ITの世界においては、何らかの情報システムを正常に稼動させるための基盤という意味で、インフラという言葉が使われています。これは、情報システムの動作基盤となる、サーバーやネットワークのことを指しています。 IT業界のインフラエンジニアとは インフラエンジニアは、ITインフラの設計や構築、および運用保守を専門に担うエンジニアです。 サーバーエンジニアとネットワークエンジニアの総称として使用されることもあります。 ここで、サーバーやネットワークには、前述したLinuxが使われているケースが多いです。そのため、インフラエンジニアは何らかのLinuxディストリビューションに通じていることが事実上必須条件となっています。 裏を返せば、いくつものITエンジニア職種の中で、Linuxのスキルを最も活用できる職種のひとつと言えるかもしれません。 インフラエンジニアの業務内容 インフラエンジニアは、ITインフラを設計・構築し、さらにそれらのITインフラの運用・保守を行います。 設計 クライアントの要望をヒアリングするなどの後、要件定義を行います。次に、それらを実現するための性能や容量、予算や開発期間などをシミュレーションし、数値に落とし込みます。 具体的な構成と、使用するハードウェアやソフトウェアも決めます。設定値や運用方針も決めておきます。 これらを設計書(企画書、提案書)にまとめ、クライアントに提案します。 構築 設計書を元に、実際にITインフラを構築していきます。 現場でサーバーや通信機器などの設置をし、サーバーの導入やネットワークの設定などを行います。ここで使用するOSは、Linuxのものが多くなります。 導入・設定後には各種のテストを行い、構築したインフラがきちんと想定された機能や性能を満たしているかを確認します。 ここで構築したITインフラが、企業活動や社会生活を支えています。 運用・保守・監視 構築までで仕事が完了したわけではありません。ITインフラを安定的に稼動させ続けることが、インフラエンジニアにとって最も重要な任務です。 日常業務としては、システムの起動・停止やバックアップ取得などの運用業務のほか、正常に動作しているかを監視したり、各部を点検したりといったことがあります。必要に応じて、部分的にアップデートするなどの変更を行うこともあるかもしれません。 障害が発生したときには、すぐに緊急対応を行います。インフラエンジニアの仕事の中で、一番プレッシャーのかかる場面です。 ハードウェアの故障、設定ミス、操作ミス、アクセス集中、または不正侵入など、さまざまな原因が考えられます。障害や故障の原因を特定し、復旧作業を行います。その後、再発防止策を考え、システムや運用の改善をします。 インフラエンジニアにおすすめの資格 インフラエンジニアが取得しておきたい資格として、3種類が挙げられます。担当職務に関連するものから取得しておくとよいでしょう。 ネットワーク系の資格「Cisco」 Cisco Systems社が認定するベンダー資格です。 難易度は、CCIE(エキスパート)、CCNP(プロフェッショナル)、CCNA(アソシエイト)、CCENT(エントリー)の順になっています。 まずはCCNAレベルを目指しましょう。 サーバー系の資格「LPIC」 LPIが認定するLinux技術者認定資格です。 LPICを取得した社員に一時報奨金を支給する企業があり、転職の際にも有利になります。 LPICレベル1~3、またはLinuCレベル1~3があります。インフラエンジニアとしてはレベル1は取得しておきたいところです。 データベース系の資格「Oracle Master」 Oracle社がオラクル社製品の知識を認定する資格です。 難易度は4段階で、Platinum、Gold、Silver、Bronzeの順になっています。 未経験の人はBronzeから挑戦し、Silverを目指しましょう。 Linuxが使えるインフラエンジニアの年収 2017年9月から2018年8月の期間にdodaが行った調査によりますと、エンジニアの年収は以下のような結果となりました。 技術系(IT/通信)全体 456万円 サーバーエンジニア 469万円 ネットワークエンジニア 449万円 ITエンジニア全体の年収と比べると、サーバー系のインフラエンジニアは高め、ネットワーク系は少し低めのようです。 ネットワークエンジニアよりも、よりLinuxスキルなどを求められるサーバーエンジニアのほうが、需要に対して不足気味であることを反映しているものと考えられます。 ほかにもインフラエンジニアの年収が低く出る原因として、単にサーバー監視を行っているだけのエンジニアの年収もカウントされていることが考えられます。サーバー監視の仕事はマニュアル通りに監視作業を行うだけであり、報酬額が低めに出てしまいます。 これが計算対象に含まれているため、サーバーエンジニアやネットワークエンジニアの年収が押し下げられ、平均がやや低めの数字になっていると判断できます。 *参考 平均年収ランキング 最新版|転職・求人doda インフラエンジニアの需要 ITやインターネットが広く社会に普及し、日々利用されるようになりました。 これらは、企業活動や日常生活など、さまざまな場面でなくてはならないものになりつつあります。 しかし、便利で必要不可欠なITサービスも、ITインフラが正常に機能していなければ使うことができません。 インフラエンジニアには、ITサービスを24時間365日稼動させるために必要なITインフラを担う「ITの縁の下の力持ち」という役割があります。 このようにITへの需要や必要性が高まっている現在ですが、エンジニアは慢性的な人手不足の状況にあり、その人手不足は今後もさらに拡大していくと見られています。 IT業界のインフラエンジニアの需要はこれからさらに高くなる ITインフラを支えるインフラエンジニアへの需要もますます高まっていくことが予想されます。 ただ、AI(人工知能)の発達により、現在エンジニアが行っている業務のうち、定型業務などから次第にAIに代替されていく可能性が考えられます。 とはいえ、仮にそうなったとしても、そもそもエンジニア自体が人手不足なのですから、インフラエンジニアの需要が短期間で急減する確率は低いでしょう。 まとめ:インフラエンジニアはIT業界未経験からでも始められる可能性のある職種 インフラエンジニアについて見てきました。 LinuxはサーバーOSとしての利用が拡大している ITインフラとは情報システムの稼動基盤となるサーバーやネットワークを指す Linuxが使える、がインフラエンジニアのMUST インフラエンジニアの仕事は、設計・構築、運用・保守 インフラエンジニアの年収はやや高め インフラエンジニアの需要は今後も継続する見込み インフラエンジニアは、IT業界未経験からでも始められる可能性のある職種です。 まずはインフラの運用保守から入って、次第にインフラの設計や構築などへと進んでいく、というようにステップアップしていくのが一般的です。 その後のキャリアパスとしては、サーバーエンジニアやネットワークエンジニアなどのテクニカル系か、プロジェクトマネージャーや管理職などのマネジメント系か、大きく分けて2つが考えられます。 その他には、ITコンサルタントになる方もおられるかもしれません。 「ITに関する専門スキルを身につけ、そのスキルを生かして長期的に安定したキャリアを築いていきたい」とお考えの方におすすめできる職種です。 Linux案件を探す
税金

フリーランスとして年収1000万円 税金はどうする?

フリーランスとして仕事をすると、単価が高い案件を継続的に受注できれば年収が1000万円を越えることも珍しくありません。 しかし年収が高くなると、税金についてしっかりと対策しておかなければ翌年驚くような税金がかかってしまう可能性があります。 実際にフリーランスエンジニアとして活動をスタートして、想定以上の税金に驚いたことがある人も少なくないのではないでしょうか。 そこで本記事では、フリーランスとして年収1000万円を越えた場合の税金や損しないための税金対策のコツについて紹介します。 フリーランス案件を探す 年収1000万のフリーランスとはどんな人? フリーランスとして年収1000万円を越える人には共通した特徴があります。 まずはその特徴から見ていきましょう。 専門的な技術を有している フリーランスとして年収1000万円を越えている人の多くは専門的な技術を有しています。 エンジニアやライターであれば専門性があり特定の分野に特化した経験と実績があれば、提示される報酬の単価は高くなります。 また専門性があればコンサルティングや講師など、本業とは異なる業務での対応を依頼される可能性もあります。 近年はフリーランスの案件を紹介するエージェントやクラウドソーシングが普及してきたこともあり、以前よりもフリーランスとして独立するためのハードルが低くなっています。 しかし年収1000万円というハードルはフリーランスになれば、誰もが越えられるものではありません。 どんな業界や職種で独立するにしても、年収1000万円を越えるためには専門的な技術を有していることは欠かせません。 継続的に案件を受注できる仕組みを構築できている フリーランスとして年収1000万円を越えるためには、継続的に案件を受注できる仕組みを構築できていることが大切です。 なぜならフリーランスは高い単価の案件を受注できる可能性もありますが、それがいつまで続くかは分からないからです。 会社員であれば、現在担当しているプロジェクトが終了しても他の業務を任せてもらえるのが当たり前です。 しかしフリーランスの場合、ほとんどはプロジェクト単位で案件を受注するため、いつ仕事が終わっても問題がないように準備をしなければいけません。 例え高単価が案件を受注できたとしても、それが半年で終わってしまえばいかがでしょうか。 独身ならどうにでもなるかもしれませんが、家庭があり生活を安定させる必要がある場合は次の案件を受注しなければいけません。 フリーランスとして年収1000万円を越えるためには、業界内で交友関係を保つなど継続的に案件を受注できる仕組みを構築することも大切です。 交渉力がある 人材エージェントを活用するにしても企業の担当者と直接交渉するにしても、フリーランスとして年収1000万円以上を獲得している人は交渉に強いという特徴があります。 これはデザイナーやエンジニア、ライターなど、職種を問わず業通していることです。 なぜなら交渉で気弱になり低い単価の案件を受けてしまうと、それだけで高い単価の案件を受注する機会の損失につながるからです。 もちろん実力や実績に自信がない場合、低い単価の案件を受注して実績をつくることは有効な戦略です。 しかしある程度の実績があるなら交渉力は大切です。 特定の企業と長期的な関係を築く場合、最初に受託した案件の相場が後々のプロジェクトの単価に影響するケースが少なくないからです。 案件を依頼するすべての担当者がエンジニアやデザイナーの業務について深く理解をしているわけではありません。 自分自身の実力に見合った報酬を得るためにも、フリーランスには交渉力が欠かせないといえるでしょう。 税金は高いの? 税率等で考える 年収1000万円を越えるフリーランスになった場合、税金の額はそれなりに大きくなります。 年収が高くなるのに応じて税金が増えるのは会社員でも同じですが、フリーランスは会社員のように健康保険料や介護保険料を会社が半額負担してくれるわけではありません。 また税金の支払いは基本的に翌年度に行います。 そのため年収1000万円を越えてくると、支払いのための貯金をある程度確保することが大切です。 では年収1000万円を越えたフリーランスの税金はどのくらいになるのか、税率と併せて見ていきましょう。 健康保険料/89,672円 税率/10.19%(介護保険第2被保険者に該当しない場合) 国民年金/16,410円 (国民年金第1号被保険者) 所得税/3,300,000円 税率/33% (控除額1,536,000円) 住民税(市民税+府民税)1,000,000円 税率/10% ※詳細は地域によって異なります。 個人事業税/500,000円 税率/5~4% ※地域、事業の種類によって詳細は異なります。 上記はあくまでも参考ですが、税金の合計金額は3,370,082円。 手取りの金額は6,629,918円です。 また年収1000万円を越えると翌々年からは課税事業者となるため、消費税課税事業者届出書の提出と消費税の納税も必要になります。 参考: 平成31年4月分(5月納付分)からの健康保険・厚生年金保険の保険料額表 (大阪府) 日本年金機構(国民年金保険料) 国税庁 所得税の税率 大阪府 個人事業税 フリーランスの損しない税金対策を教えます ここまで紹介してきたようにフリーランスで年収1000万円を越えたとしても、税金の支払いによって実質手元に残るお金は700万円もありません。 そこで大切になるのが税金対策です。 ではここからは、損しないためのフリーランスの税金対策について見ていきましょう。 家事按分を経費として計上する 家事按分とは自宅をオフィスとした場合に水道光熱費や家賃、通信費などの一部を経費として計上することです。 フリーランスとして事務所を借りている場合、その費用が経費になるのは当然です。 しかし事務所を借りていない場合でも自宅を事務所やワークスペースとして活用している場合はその一部を経費として計上することができます。 どの程度の割合を経費として計上するのかは利用時間や利用しているスペースなどによって異なりますが、リモートワークなどで自宅を主な作業場としている場合は、経費として計上しておきましょう。 領収書を定期的に管理する フリーランスになれば、打ち合わせのコーヒー代金や会食の費用は領収書をもらって定期的に管理しましょう。 一回の喫茶店での打ち合わせは数百円かもしれませんが、会食を含めると年間の金額は決して低いものではありません。 その他業務に必要な備品の購入なども漏れなく経費として計算することで、不要な税金の支払いを抑えることができます。 ふるさと納税制度を利用する ふるさと納税制度とは、地方自治体に寄付をすることで、税金の控除を受けることができる制度。 支払う税金が大きく抑えられるわけではありませんが、自分が好きな地方自治体に寄付することができ、地域の特産品などを返礼品として受け取ることができます。 食材などを返礼品として選べば、生活コストを下げることにもつながるため、ふるさと納税は上手く利用すれば税金対策としても有用です。 フリーランスとして年収1000万円を越えたら年収税金対策に取り組もう フリーランスとして年収1000万円を越えてくるときちんとした税金対策ができていなければ、不要な税金を納めることになる可能性があります。 もちろん納税は義務なので免れることはできませんが、利益を確保するために決められたルールの中で行う税金対策は、自営業者として当然の取組みでもあります。 年収が1000万円を越えていなかったとしても、フリーランスとして独立した際は普段から経費管理など、税金を意識して活動することが大切です。 フリーランス案件を探す
ITコンサルタント

ITコンサルタントになるには?【求められるスキルやおすすめの資格について解説】

企業の業務が複雑かつ多岐にわたる昨今のビジネスシーンにおいて、ITコンサルタントの重要性はさらに注目されています。ITコンサルタントはビジネスにおける課題解決とIT戦略の提案を通じて、組織の競争力向上に貢献します。この記事では、ITコンサルタントになるために求められるスキルや、おすすめの資格などについて解説します。現在は他の業界で働いているという方も、ITコンサルタントとしてのキャリアに興味があればぜひ最後までご一読ください。 ITコンサルタント案件を探す ITコンサルタントとは ITコンサルタントは企業や組織に対してITに関する専門知識を提供して、課題をITの力を活用して解決する専門家です。クライアントのニーズを正確に理解したうえで最適なIT戦略を提案することによって、企業の効率性向上や競争優位性の確立に貢献します。プロジェクトの計画から実行、実施後の評価まで、ITコンサルタントの業務は多岐にわたります。 ITコンサルタントの年収 ITコンサルタントとしての年収は、経験やスキル、所属する企業の規模などによって大きく変動します。経験の浅い場合は年収400万円から600万円程度が一般的となっております。中堅レベルのITコンサルタントであれば700万円〜1000万円程度で、経験豊富であれば1000万円を超えることもあります。 また、プロジェクトの成功やクライアントとの信頼関係の築き方が年収に大きく影響を与えることも重要です。 大手コンサルティングファームや国際的な企業に所属する場合は、高い年収が期待できる一方で、ベンチャー企業や中小企業で活躍するという選択肢もあります。独立コンサルタントとしてキャリアを築く人もいますが、その場合はプロジェクトごとの報酬が収入源となります。総じて、ITコンサルタントの年収は豊富なスキルと実績によって大きく左右されることが特徴です。 ITコンサルタントになるには ITコンサルタントになるためには、経験を積むことが必要といわれています。エンジニアからの転職も可能であり、キャリアチェンジを考える際には自身のスキルセットやビジネスへの理解を向上させることがカギとなります。業界のトレンドを把握して、クライアントとのコミュニケーションスキルを磨くことも重要です。キャリアの初期段階から適切なステップを踏むことで、成功への道が開かれます。 ITコンサルタントに必要なスキル ITコンサルタントになるには、さまざまなスキルが求められます。 ビジネスマンとして当然のスキルはもちろんですが、複雑なビジネス課題に対処してクライアントに解決策を提供するスキルが求められます。 幅広い分野でのスキルが重視されるため、これらを組み合わせて柔軟に対応できるスキルセットを構築することがITコンサルタントには求められます。 課題解決能力 課題解決能力は、ITコンサルタントにとって必要不可欠なスキルです。複雑なビジネス課題に迅速かつ効果的に対処して、クライアントに最適な解決策を提供することが求められます。問題の本質を的確に把握し、分析力や判断力を駆使して解決策を導き出すことが期待されます。課題に対して真摯に取り組み、クライアントの期待を超える結果を出す能力が、優れたITコンサルタントの特徴といえるでしょう。 コミュニケーション能力 ITコンサルタントとして成功するためには、高度なコミュニケーション能力が必要です。技術的な情報を非専門家にも理解しやすく伝えるためのスキルや、クライアントとの円滑な対話をするうえで重要となります。的確な情報を共有してクライアントの期待やニーズを正確に把握することで、プロジェクトの進行はスムーズになります。コミュニケーションの適切なタイミングや媒体の選択も重視され、信頼関係の構築に寄与します。顧客との信頼を築いていくためには、クリアで誠実なコミュニケーションが欠かせません。 マネジメント能力 マネジメント能力は、プロジェクト全体を効果的に推進していくうえでITコンサルタントに欠かせないスキルのひとつです。プロジェクトの計画や進捗管理、リソース配分などを適切に行って目標の達成に向けてチームをリードする役割が求められます。プロジェクトの複雑性が増していくにともなって、マネジメント能力の重要性も増してきます。リーダーシップやタスクの優先順位付け、トラブルシューティング能力が優れているITコンサルタントは、大規模かつ複雑なプロジェクトを成功に導くことができます。 ITコンサルタントにおすすめの資格 ITコンサルタントになるために、資格は必須ではありません。しかし資格を取得することによって、高度なスキルと知識をもっているということをクライアントや雇用主に示すことができます。業界における信頼性が向上して、他のITコンサルタントとの差別化にもつながります。一方で、ITコンサルタントとしての実務経験やプロジェクトでの実績も同様に重要となります。資格と経験をバランスよく組み合わせて、柔軟に対応できるスキルセットを構築していくことで、市場価値の高いITコンサルタントとなるでしょう。 ここでは、ITコンサルタントにおすすめの資格を3つご紹介します。ITコンサルタントとしてのキャリアにご興味のある方は、これらの資格の勉強を始めてみてもいいのではないでしょうか。 基本情報技術者 基本情報技術者は、ITの基礎知識やスキルを評価する資格です。難易度がとても高いというわけではありませんので、ITコンサルタントのスタートとして情報技術の基本的な理解を証明するこの資格は非常に有益です。企業の基本的なITニーズに対応でき、プロジェクトにおいて信頼性のある存在となるでしょう。 ITストラテジスト ITストラテジスト資格は、ITコンサルタントにとって戦略的な視点を提供する重要な資格です。組織全体のIT戦略に深く関与し、技術をビジネス目標と結びつける力を養います。戦略的な視座から問題にアプローチでき、長期的な価値を提供できる能力が求められます。この資格は、プロジェクト全体を俯瞰し、クライアントの事業戦略に寄与することを目指すITコンサルタントに推奨されます。 ITコーディネータ ITコーディネータ資格は、プロジェクト全体を円滑に進行させるためのスキルを証明するものです。プロジェクトマネジメントの理論と実践に焦点を当て、計画から実行、評価までのプロセスを効果的に統括する能力を磨きます。コミュニケーションや調整力を伸ばし、異なる要素を調和させるスキルが求められます。ITコーディネータ資格は、プロジェクトの成功に向けて広範なスキルを持つITコンサルタントに適しています。 ITコンサルタントのキャリアパス ITコンサルタントのキャリアパスは、幅広い可能性が広がっています。初めはプロジェクトメンバーとしてクライアントのニーズに応え、経験を積みながらプロジェクトリーダーとしてのステップを踏むことが一般的です。その後、戦略的な視点でビジネスに貢献する高度なスキルが求められ、リーダーシップのポジションや専門的な役割に進むことが可能です。キャリアパスの方向性は個々の経験や学び、志向によって変わりますが、柔軟性を持ちつつ、クライアントとの深い信頼関係を築きながらキャリアを発展させることが魅力的です。 プロジェクトマネージャー プロジェクトマネージャーへの転向は、ITコンサルタントのキャリアパスによくみられます。プロジェクトマネージャーはその名の通り、プロジェクト全体を統括してリーダーシップによってプロジェクトを成功へと導きます。クライアントとの関係構築やタスクの効率的な進行など、ITコンサルタントとして培ったスキルが活かされるでしょう。 戦略コンサルタント 戦略コンサルタントへの転職も、ITコンサルタントのキャリアパスのひとつの選択肢です。戦略コンサルタントは企業のビジョンやビジネス戦略に深く関与して、経営層と連携して業績向上や変革を牽引します。こちらも当然、戦略的な思考と分析力が求められるため、ITコンサルタントの経験が役立ちます。 データアナリスト データアナリストとしてのキャリアも、ITコンサルタントのキャリアパスとして魅力的な選択のひとつです。データ駆動の意思決定が企業においてますます重要視される中、データの解釈や活用に長けたプロフェッショナルが求められています。データアナリストは、ビジネス課題の解決や意思決定をデータに基づいてサポートする役割を果たします。ITコンサルタントとして身につけたIT知識や問題解決能力を活かすことができれば、市場価値の高いデータアナリストになれるでしょう。 まとめ ITコンサルタントになるために必要なスキルや、おすすめの資格などについて解説しました。ITコンサルタントの担当する分野や業界は非常に幅広いため、それほど多くの経験や知識が求められます。一方で、さまざまな業界において活躍のチャンスがあるというのも事実です。現在はエンジニアとして働いているという方も、今回紹介した資格やスキルを身につけることによって未経験からでもITコンサルタントのキャリアを築いていくことも可能です。テクフリではITコンサルタント案件も多数掲載しておりますので、興味のある方はぜひチェックしてみてください。 ITコンサルタント案件を探す
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