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

機械学習とは 近年AIは様々な分野で活用されており、私たちの生活を大きく変えつつあります。そんなAI技術の根幹を担っているのが、機械学習です。機械学習とはコンピュータが自ら学習を行い、規則性などを見つけ出す技術です。学習した結果から、予測や判断といったタスクを行います。学習ルールを人間の手によって明示する必要があった従来の手法とは異なり、コンピュータ自身が分析してパターンを見つけ出すという点が特徴です。 機械学習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。 機械学習エンジニアとは？仕事内容や必要なスキル・資格を徹底解説！ 機械学習には大きく分けて以下の3つの種類があります。 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 それぞれの手法について詳しく解説します。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 教師あり学習 教師あり学習は機械学習の基本的な手法で、訓練データと正解のペアを与えてその関係を学習させる手法です。入力データと正解のペアのことをラベル付けされたデータと呼びます。訓練データとそれに対応する正解（ラベル）によって学習を行い、新しいデータに対しても正しい予測ができるようにします。 例えば「猫」と「犬」の画像を分類したい場合、訓練データとして「猫」と「犬」の画像にそれぞれラベルを付けて学習させます。コンピュータはデータから「猫」と「犬」の特徴を抽出し、新たに入力として受け取った画像が「猫」か「犬」かを判断します。教師あり学習は主に「分類」や「回帰」と呼ばれるタスクにおいて使用され、具体例としてはスパムメールの判定、商品の価格予測などが挙げられます。 教師なし学習 教師なし学習はラベル付けされていないデータを用いて、コンピュータにパターンや構造を発見させる手法です。教師あり学習とは異なり、事前に正解が与えられておらず、AI自身がデータの特徴を分析してパターンを学習するのが特徴です。データにラベル付けする必要がないことから、大量のデータを一括で分析する場合に役立つ手法です。主に「クラスタリング」や「次元削減」と呼ばれるタスクに活用されており、マーケティング領域における顧客の分類などはその例です。 強化学習 強化学習（Reinforcement Learning）はコンピュータが試行錯誤を繰り返しながら、目標を達成するために最適な行動を学習する手法です。強化学習はロボットや自動運転車の制御など、連続的な意思決定が求められるタスクに適している手法です。例えばチェスなどのゲームにおいては勝つ可能性を一手ごとに評価し、常に最も有利な手を選ぶように学習を行います。 機械学習にPythonが使用される理由 機械学習に限らず様々な分野において、Pythonは世界中で人気のプログラミング言語です。人気の理由は、その使いやすさとライブラリやフレームワークの豊富さです。Pythonのシンプルな構文は可読性が高く、効率よく開発を進められます。さらに充実したライブラリやフレームワークのおかげで、複雑なアルゴリズムでも実装しやすいという点も魅力です。機械学習の分野においてPythonが広く使用されるこれらの理由について、さらに詳しく解説します。 ライブラリやフレームワークが豊富である Pythonには機械学習に必要なライブラリやフレームワークも豊富に用意されており、複雑な処理を少ないコード量で記述できます。後ほど詳しくご紹介しますが、「NumPy」や「pandas」、「Scikit-learn」といったライブラリは機械学習の開発に広く用いられています。これらの他にも新しいライブラリが次々にリリースされており、常に最新の技術を取り入れながら効率よく開発できます。 多くの導入実績がある 世界中で人気のPythonは、様々な企業や研究機関での導入実績があります。例えば、GoogleやMicrosoft、Metaなど大手のIT企業が社内システムへの機械学習導入にPythonを活用した実績があります。企業への大規模な導入実績が、Pythonの信頼性向上にも繋がっているのです。多くの企業がPythonを使用しているため、ユーザーコミュニティが活発であるというのも特徴です。開発を進める上で困ったことがあっても、膨大な情報源から解決策を見つけやすいというのも魅力でしょう。 コードがシンプルでわかりやすい Pythonのプログラムはインデント（字下げ）によって、ブロック構造が視覚的に認識しやすいのが特徴です。機械学習の複雑な処理も、比較的シンプルなコードで実現できるのがメリットです。さらに、大規模なプロジェクトでは多くのメンバーが関わるため、誰が見てもわかりやすいコードが求められます。エラー箇所の特定が容易、コミュニケーションが円滑に進めやすいといった点においても、Pythonのシンプルなコードは非常に魅力的です。 学習用コンテンツが充実している Pythonは、学習用のコンテンツが非常に充実しているという点も大きな特徴です。オンラインの学習コース、書籍、Web上のドキュメントなど、多様なリソースが提供されており、幅広いレベルの学習が可能です。学習に役立つコミュニティも多数存在しており、フォーラムやQ&Aサイトでの質問やディスカッションを通じて理解度を高めることもできます。機械学習という先端技術の開発分野において、学習環境が恵まれているということは非常に心強いでしょう。 機械学習に使えるPythonのライブラリ Pythonには、機械学習の開発に役立つさまざまなライブラリがあるとお伝えしました。具体的にはデータ操作や解析、視覚化、モデル構築などのケースにおいて使用されます。ここでは機械学習の開発においてよく使われる5つのPythonライブラリについて、詳しくご紹介します。 Numpy NumPyは多次元配列を効率的に扱えるのが特徴で、行列演算などの関数が豊富に揃っています。機械学習では大量のデータを扱うケースが多いですが、NumPyによって高速かつ効率的なデータ処理が行えます。機械学習の開発においては、データの前処理や数値演算の基盤として利用されるライブラリです。 pandas pandasは、データ分析のためのライブラリです。データの読み込み、整形、分析などの機能が揃っており、こちらも機械学習におけるデータの前処理に広く活用されています。例えば欠損値の処理やデータのグループ化などに使用されます。pandasはCSVやExcel、SQLデータベースからのデータ読み込みや保存もサポートしており、多様なデータソースに対応しているのも特徴です。 matplotlib matplotlibは、データを可視化するために使用されるライブラリです。機械学習ではデータの分布や傾向を視覚化することが非常に重要であり、matplotlibは学習データやモデルの性能、予測結果などをグラフで確認するために利用されます。折れ線グラフやヒストグラム、散布図などさまざまな種類のグラフを作成することが可能です。 PyTorch PyTorchは、MetaFacebookの人工知能研究グループが中心となって開発を行った機械学習ライブラリです。動的計算グラフをサポートしており、直感的にモデルを構築、トレーニング、デバッグできる点が特徴です。PyTorchはニューラルネットワークの設計やトレーニングを効率的に行えるように設計されており、自然言語処理やコンピュータビジョンなど多くのディープラーニングプロジェクトにおいて活用されています。 SciPy SciPyは、科学技術計算のためのライブラリです。線形代数、最適化、積分、統計など、様々な数学的な処理を行えます。機械学習におけるモデルの評価、シグナルや画像の前処理などの用途で利用されます。SciPyを使用することで、複雑な数学的モデルの最適化や統計的検定を効率的に行えます。高度な解析や精度の高いモデル構築をしたい場合には、SciPyが使用されます。 最後に Pythonが機械学習に用いられる理由、そして機械学習において活用されているPythonライブラリについてお分かりいただけたでしょうか。ライブラリやフレームワークが充実しているPythonは、機械学習以外にも幅広い分野で利用されています。 機械学習やAI関連の技術の発展が目まぐるしい近年において、それらと親和性の高いPythonエンジニアの需要はさらに高まることが予測されます。すでにPythonを扱ったことのあるエンジニアの方はもちろん、機械学習の分野に興味のある方はPythonに触れることでさらに理解を深められるのではないでしょうか。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

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。 テクフリでフリーランス案件を探してみる プロンプトエンジニアリングとは 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。 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 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。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

Linuxとは？ LinuxとはWindowsと比較されることが多い、OSの一つ。 プログラマーやエンジニアなどIT系の職種でなければ操作することはあまりないOSですが、プログラマーやエンジニアであれば、Linuxの操作スキルを求められることが少なくありません。 OSとはオペレーティングシステムの略語であり、コンピュータがアプリケーションを動作させるために欠かせない部分です。 LinuxやWindows以外にはMacOSなど様々な種類があります。 スマートフォンを動作させるOSとしてはiOSやAndroidなどがあります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Linuxの特徴 Linuxは先に述べたようにOSの一種ですが、オープンソースのOSという特徴があります。 オープンソースとは、無料で利用できる改変も可能なプログラムです。 オープンソースのソフトウェアとしてはWebサイト制作やブログ作成において人気があるワードプレスも知られていますが、基本的にライセンス費用がかかりません。 そのためLinuxはコストを抑えてOSを利用したい場合にも有用なOSです。 ちなみにWindows OS を利用する場合は、ライセンス費用として安くても1台につき1万円以上の費用がかかるのが一般的です。 ExcelやWordを使うことはできませんが、互換性のあるソフトウェアをインストールすることでExcelやWordと同程度の機能を持つ文書ソフトや表計算ソフトを利用できます。 そのためLinuxの操作に慣れてしまえば、基本的にはWindowと比較しても不便なく利用できるという特徴があります。 Linuxサーバーも利用できる Windows サーバーを構築しようとすると、先に述べたようにOSのライセンス費用の支払いが必要です。 しかしLinuxを活用すれば、ライセンス費用の支払いをせずにLinuxサーバーとしてサーバーを構築できます。 サーバーは基本的にWebサービスにおけるサービスを提供する機能を担います。 そして一定以上の規模の企業であればクライアント端末を管理するアプリケーションを導入しているケースが多く、クライアント端末の管理機能を有するためにはサーバーOSが必要となる場面が少なくありません。 そういったサーバーOSが求められる場面でもLinuxを活用すればラインセンス費用の支払いなく、Linuxサーバーとしてサーバーを利用できます。 一般的にIT企業で利用されるサーバーの種類にはプロキシサーバー、SSHサーバー、DNSサーバー、メールサーバー、データベースサーバ、FTPサーバー、Webサーバーなど様々な種類がありますが、こういった機能を有するサーバーもLinuxサーバーは担うことができます。 Linuxのおすすめソフト(アプリ)一覧 LinuxをWindowsなど他のOSと同じように使えるようにする為には、様々なソフトウェアをインストールしなければいけません。 Linuxの利用を始める際にはどのようなソフトをインストールするべきなのでしょうか。 ここからはLinuxにおすすめのソフトを紹介していきます。 【ブラウザのおすすめソフト(アプリ)】 Linuxのおすすめのブラウザソフトは以下の通りです。 ・Google Chrome いわずと知れたGoogleが提供しているブラウザです。快適なブラウジングが可能であり、ブラウザを利用する様々なソフトウェアの動作要件に含まれているブラウザソフトです。 ・Firefox Firefoxは無料かつ軽量なブラウザとして一定の人気があるブラウザです。 インストールする際はLinux版を選択してbit数も利用する端末に合わせたものを選択しましょう。 ・Opera Operaは現在中国系企業の傘下にあるソフトウェア開発会社Operaによって開発されたブラウザです。 WindowsやMacOSだけでなくLinuxにも対応しているという特徴があります。 Linuxのブラウザソフトは一つインストールしておけば、ネットサーフィン程度であれば問題ありません。 アプリ開発やWebサイト制作にコンピュータを利用するのであれば、複数のブラウザソフトのインストールを検討することをおすすめします。 【ログインマネージャーのおすすめソフト(アプリ)】 Linuxで利用できるログインマネージャーのおすすめソフトは以下の通りです。 ・SLiM Linuxで利用できるログインマネージャーのソフト。 インストールすることでWindowsなど他のOSと同じようなログイン機能が利用できるようになります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 【おすすめのデスクトップ環境】 Linuxはデスクトップ環境をインストールすることで、他のOSと同じようにGUIでの操作が可能となります。 Linuxで利用できるおすすめのデスクトップ環境は以下の通りです。 ・KDE KDEはシンプルなデスクトップ環境を実現できるだけでなく、カスタマイズが比較的容易という特徴があります。 KDEアプリケーションを利用すればスムーズにLinux環境を整えることも可能です。 ・GNOME GNOMEはLinuxでも利用できるデスクトップ環境。 スタイリッシュなデザインとシンプルなデスクトップ環境を構築できます。 Windowsのデスクトップに慣れている場合、最初は使いづらく感じるかもしれません。 しかし検索機能が優れておりインストールされているソフトウェアだけでなく、ファイル名まで対象にして検索をできるという便利な特徴があります。 ・Xfce XfceもLinuxで利用できるデスクトップ環境であり、軽量かつ高速という特徴があります。 前述の二つのサイトとは異なり、日本語版のWebページも準備されているため導入のハードルは比較的低いといえるでしょう。 【おすすめのターミナルエミュレータ】 Linuxで利用できるおすすめのターミナルエミュレータは以下の通りです。 ・GNOME Terminal(グノーム端末) GNOME Terminalは前述のGHONEに付属するターミナルエミュレータ。 デスクトップ環境を停止させることなく、コマンドラインシェルを操作できます。 ・Konsole KonsoleはLinuxだけでなくUnixでも動作するターミナルエミュレータ。 タブで複数のセッションを扱うことができ、履歴もサポートしています。 【おすすめのテキストエディタ】 OSに関わらず、テキストエディタは開発業務に取り掛かる上では最も重要なソフトの一つです。 Linuxにおすすめのテキストエディタは以下の通りです。 ・Vim(ビム) Vimとは高機能なテキストエディタでありLinuxにもインストールが可能です。 CUIで操作できプラグインを利用したカスタマイズも可能であるため、好みに合わせた状態で利用できます。 ・Atom AtomはGitHubが開発したモダンで多くのエンジニアから支持を集めているテキストエディタ。 Linux以外のMacOSやWindowsでも利用可能です。 ・Sublime Text Sublime Textは無料でも利用できる定番のテキストエディタ。 プログラム言語を入力すると自動的に分かりやすく色がつくという特徴があり、プラグインで機能を拡張していくこともできます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 【おすすめのバージョン管理ソフト(アプリ)】 ・GitHub GitHubはLinuxでも利用できるおすすめのバージョン管理ソフト。 開発業務に携わるなら事前にインストールしてアカウントを作っておきたいソフトの一つです。 ブランチを使ってプログラミングの記録段階的に残すことができるため、進捗状況のチェックが容易です。 また遡って更新した内容を確認できるため共同開発には欠かせないソフトでもあります。 【おすすめの表計算ソフト(アプリ)】 ・OpenOffice OpenOfficeはExcelやWordと互換性がある表計算や表計算、プレゼンテーション機能があるソフト。 無料で利用することができ、Windows OSのWordやExcelで作成された文書を開く時に有用です。 【おすすめの動画再生ソフト(アプリ)】 ・VLC VLCは無料でインストールできる動画再生ソフト。 Linux用のインストーラがあり、再生可能な拡張しも充実しているため動画再生ソフトのインストールに迷った場合はおすすめです。 【スクリーンショット用のおすすめソフト(アプリ)】 maim maimはLinuxでスクリーンショットを取得する際におすすめのソフト。 スクリーンショットで取得した画像を他のユーザと共有することを想定するなら事前にインストールすることをおすすめします。 【ファイルマネージャ用のおすすめソフト(アプリ)】 ・SpaceFM SpaceFMはLinuxでも利用できるファイルマネージャのソフト。 ファイル検索機能を備えており、圧縮ファイルの展開も容易に可能です。 【まとめ】Linuxのソフト(アプリ)は目的に合わせてインストールするのがおすすめ ここまで紹介してきたように、Linuxを満足に利用するためには様々なソフトをインストールすることが欠かせません。 しかし利用しないソフトをインストールしても無駄に容量を圧迫するだけです。 例えばLinuxをインストールした端末をそもそもネットサーフィンのみで活用するのであれば、高度なテキストエディタやGitHubは必要なくなります。 その一方で開発のためにLinuxをインストールして端末を構築するのであれば、開発環境を整えるために高度なテキストエディタやバージョン管理ソフトであるGitHubは欠かせないといえるでしょう。 このように必要なソフトは目的に応じて異なります。 そのためLinuxにソフトをインストールする際は、まずは利用の目的を明確にすることをおすすめします。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

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。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 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。 テクフリでフリーランス案件を探してみる インフラエンジニアにおすすめの資格 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。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

Webサイトやアプリの開発において、フロントエンド側の業務を担当するフロントエンドエンジニアは、HTMLやCSSなどコーディングのスキルだけでなくJavaScriptやPHPなどのスキルが求められ、複数のプログラム言語やWebフレームワークのスキルが求められる職種です。また未経験からでも始めやすい職種になっています。そんなフロントエンジニアの資格について解説します。 テクフリでフリーランス案件を探してみる フロントエンドエンジニアに役立つ資格って何がある？ 現在、フロントエンドエンジニア は需要も多く、多種の言語を身に付ける必要があります。そのため資格はスキルの証明になります。 しかしフロントエンドエンジニアには特定の資格は必要ありません。一方で、資格取得は大きなアピールポイントになり、転職や社内で社内での人事評価にもプラスの材料となるといえるでしょう。 フロントエンドエンジニアに役立つ資格①：HTML5プロフェッショナル認定資格 HTML5やCSS3、JavaScriptなどのマークアップに関する知識と技術を評価する試験です。特定非営利活動法人LPI-Japanが実施しています。 試験は２種類で初級の「レベル1」と上級の「レベル2」です。レベル1ではHTML5を用いた静的コンテンツの作成やWebサイト制作について問われます。レベル2は動的コンテンツの作成とシステム間連携を行うWebアプリケーションの開発です。 LPI-Japanのアンケート調査によると、2016年3月末時点で、7割以上の受験者が所属企業より支援を受けています。また、同試験の受験者の所属企業では、受験および認定取得を奨励するために、受験料の補助や合格者に対する報奨や奨励金などを提供する企業が前年度に比較して約100社増加しています。 それではレベル1に求められるスキルをみてみましょう。 HTML5を使ってWebコンテンツを制作することができる。 ユーザ体験を考慮したWebコンテンツを設計・制作できる。 スマートフォンや組み込み機器など、ブラウザが利用可能な様々なデバイスに対応したコンテンツを制作できる。 HTML5で何ができるか、どういった技術を使うべきかの広範囲の基礎知識を有する。 次に出題範囲をみてみましょう。かなり広範囲の内容が問われています。 Webの基礎知識 CSS 要素 レスポンシブWebデザイン APIの基礎知識 レベル１の難易度は、初学者向けのため広範囲な内容にも関わらず、参考書や過去問題集などを熟読することで突破できるレベルといえるでしょう。 レベル２は、 システム間連携や最新のマルチメディア技術に対応したWebアプリケーションや動的Webコンテンツの開発・設計ができるスキルを求められます。 出題範囲は下記の通りです。 JavaScript WebブラウザにおけるJavaScript API グラフィックス・アニメーション マルチメディア ストレージ 通信 デバイスアクセス パフォーマンスとオフライン セキュリティモデル レベル２は出題範囲がさらに広がり、難易度が高く、レベル１に合格しないと受けれません。 フロントエンドエンジニアに役立つ資格②：Webクリエイター能力認定試験 WWWで利用される技術の世界的な標準化を図るW3Cに完全準拠した、セマンテックなマークアップスキルを測定する認定試験です。2005年より開始されサーティファイWeb利用・技術認定委員会が主催、認定しています。 初級の「スタンダード」はWeb業界未経験でWeb業界を目指す方向けです。上級の「エキスパート」は現在Webクリエイターとして実務経験のある方向けです。 スタンダードの実技問題 HTMLタグの記述によるページ作成 HTMLタグの変換 CSSの記述と読み込み 画像の表示等について 配布された問題データおよび素材データに基づき作成・編集を行い、解答データを提出 エキスパートの知識問題 Webサイトに関する知識について エキスパート実技問題 HTMLタグの記述によるページ作成 CSSの記述と読み込み 画像の表示 JavaScriptの読み込み等について 配布された問題データおよび素材データに基づき作成・編集を行い、解答データを提出 難易度は低めで比較的取りやすい資格といえます。 まとめ 資格に関して全般的に弊社エージェントが任意で企業に独自調査したところ「必要ない」という意見が多数であることが判明していますが、HTML5やJavaScriptの基礎を勉強する上で有効とみられます。 これらの資格は未経験からIT業界を目指す方以外にもフリーランスの方なら取得しておいて損はありません。ぜひ挑戦してみてください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

Webエンジニアとは？ Webエンジニアとは主にWebサイトの作成や運用、保守などを担当するエンジニア。 Webサイトの作成といえば、HTMLやCSSなど比較的難しくないプログラミング言語の操作でも可能ではありますが、近年のコーポレートサイトでは専門的な技術を駆使したものが少なくありません。 そのため高いスキルを身につけることで、高い年収を目指せる職種でもあります。 またWebエンジニアの活躍の場面Webサイト以外のWebブラウザを駆使したアプリケーションの開発があります。 Webアプリの開発で一定以上のスキルを身につけることができれば、リモートワークの案件なども対応できるようになるという特徴もあります。 Webエンジニアはインフラ系のエンジニアに比べると柔軟な働き方がしやすい職種だといえるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Web エンジニアの年収をスキル別で調査した結果 Webエンジニアが含まれると考えられるSE・プログラマ（ソフトウェア製品の開発・実装）の平均年収は、経済産業省の公表資料「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」によると568.5万円です。 これはあくまでも平均年収ですが想定されているスキルレベルは3.4です。 「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」におけるレベル3は、独立して仕事ができる中堅人材レベルです。 そのため部下を指導できるレベルまでスキルアップすることができれば、より高い年収を目指せる可能性は十分にあるといえるでしょう。 では具体的にWebエンジニアとしてキャリアを形成していく場合、どのようなスキルを身につけることが高い年収の獲得へとつながっていくのでしょうか。 そのスキルについて見ていきましょう。 プロジェクトマネジメントスキル プロジェクトマネージメントのスキルを身につけることができれば、Webエンジニアとしてより高い年収を獲得できる可能性が高くなります。 なぜなら一定以上のWebエンジニアとしての経験とスキルを備えていてマネジメントまでできる人材はそう多くはないからです。 またマネジメント業務はストレス耐性やリーダーシップなどそもそもの適性も問われるため、単純にスキルを身につければ誰にでもできることではありません。 そのためプロジェクトマネジメントスキルを身につけることができれば、社内で一定の評価を獲得できることが期待できます。 またプロジェクトマネジメントスキルを身につけることができれば将来的にWebエンジニアからキャリアアップをしてプPMを目指すこともできます。 前述のIT関連産業の給与等に関する実態調査結果ではPMの平均年収は891.5万円です。 HTML/CSS/CSSフレームワーク ¥ HTML、CSS、CSSフレームワーク、これらの技術はWebエンジニアの初級から中級者が身につけておくべきスキルです。 そのためこれらのスキルがあることによって特別評価されるわけではありませんが、これらの基礎的なスキルがなければ今後のスキルアップを目指すこともできません。 そのため他のエンジニア職種や未経験からWebエンジニアを目指す場合、まずはこれらのスキル習得を目指すことをおすすめします。 しかしこれらのスキルだけでは高い年収を期待することは難しいため、Webエンジニアとして最低限必要なスキルと認識しておきましょう。 JavaScript、Laravelなどのフレームワーク、サーバーサイドレンダリング Webエンジニアも中堅以上の経験者になってくると様々なフレームワークを使いこなせることが求められます。 そのためエンジニアの年収として高い金額を目指すならJavaScriptフレームワークをはじめとした様々なフレームワークの習得に励むことも年収アップのための施策になると考えられます。 サーバーサイドレンダリングとは、HTMLをサーバー側でJavaScriptによって構築する技術です。 Webエンジニアの中でもフロントエンドエンジニアとしての活躍を目指すなら、これらのスキルも身につけていくことでより高い年収を目指すことができます。 またLaravelのフレームワーク、AWS、PHP、GitHubのスキルをある程度身につけることができれば年収が高い案件も目指すことができるようになります。 しっかりとスキルと経験を身につけた上でFintech分野など比較的報酬が良い分野で活躍することができれば、年収として1,000万円を目指すことも不可能な話ではありません。 参考；経済産業省「IT関連産業の給与等に関する 実態調査結果」 Web エンジニアの年収 業界別で調査した結果 Webエンジニアの活躍できる業界は基本的にはIT業界がメインになりますが、それ以外の業界の求人がないわけではありません。 また受託開発を行う企業の場合、どの業界のWebアプリケーションを開発するのかによってある程度予算にも違いがあるのが実際のところです。 では各業界についてどのような特徴があるのか、順番に見ていきましょう。 法律関係 法律関係のWebエンジニアの仕事としては、法律関係の業務効率化を目的としてWebアプリケーションや法律関係の企業のWebサイトの作成、運用保守などがあります。 弊社が提供している求人サービスtechcareerでは法律関係のWebエンジニアの求人として提示される年収は350～600万円程度の案件が掲載されることがあります。 健康分野 医療や健康分野のWebアプリケーション開発などもWebエンジニアが活躍できる領域です。 WebサイトやWebアプリケーションの運用保守となると、機能改善や利用率の向上などマーケティング担当と連携して業務を進めていく場面も少なくありません。 弊社が提供している求人サービスtechcareer では法律関係のWebエンジニアの求人として提示される年収は350～500万円程度の案件が掲載されることがあります。 金融業界 金融や保険などのFintech分野でもWebエンジニアは活躍することができます。 基本的に求められる技術は他の分野と共通していますが、バックエンドのスキルもあると活躍できる幅は拡がります。 弊社が提供している求人サービスtechcareer では法律関係のWebエンジニアの求人として提示される年収は450～1000万円程度の案件が掲載されることがあります。 マスコミ/メディア分野 メディア運営企業のWebアプリケーション開発やWebサイト開発、運営もWebエンジニアが活躍できるフィールドの一つです。 サービスの成長が前提に開発に取り組むため、エンジニアとしてのスキルだけでなくサービスそのものへの理解を深めることも大切になります。 Web エンジニア 将来性のあるスキルは？ Webエンジニアの将来性のあるスキルは、プログラミングスキルであることは間違いありませんが、その中でもPHPとRubyの二つは将来性があると考えられます。 まずPHPはバックエンドのプログラミング言語として現在まで長く一定の需要があり、今後の需要も見込めるという特徴があります。 WebアプリケーションやWebサイトで活用されることが多いプログラミング言語でもあるため、PHPに関連した高いスキルを身につけることは、将来役立つ可能性が高いといえるでしょう。 Rubyについては現在では主にWebアプリケーション、Webシステムの開発で活用されています。 Gemというライブラリが充実しており、自由度が高いオブジェクト言語という特徴もあります。 汎用性が高いためWebアプリケーションの開発以外の場面で役立つこともあるため、見につけることで活躍の幅が広かる可能性は充分にあります。 機械学習分野に関心がある場合、人工知能に活用されるPythonも将来性があるプログラミングスキルだといえるでしょう。 【まとめ】Webエンジニアはスキルがあれば年収アップだけでなくフリーランスとしての独立が目指せる Webエンジニアは柔軟な働き方ができるエンジニア職種でもあるため、一定以上のスキルと実績を身につけることができれば、フリーランスとしての独立を目指すことができます。 2020年は感染症対策としてリモートワークが以前よりも注目を集めていますが、Webエンジニアなら在宅勤務になったとしても開発環境さえあれば、業務への影響が少ないという特徴もあります。 また平均年収は先に述べた通り、568.5万円と飛びぬけて高いわけではありませんが、フリーランスとして独立することで平均年収を大きく上回る収入も目指すことができます。 どのようなキャリアを形成するにせよ、Webエンジニアとして高い年収を目指すためにはまずは＾スキルアップが必要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

先日、私たちは半年期のハッカソン：Carrot Wars 2018 をインスタカートで開催しました。 イベントを通してある事実、大きなギャップを知りました。今のネット上でハッカソンイベントの結果を簡単に（そして無料で）集計するサービスはありません。素敵な選択肢はありますが、料金はかなり高いです。しかも、ほとんど単一のイベントでしか対応できません。また月額課金制度も基本です。そして他の制限もあります。 最近人気のあるハッカソンがどのようなものかを考えると、そこには少なくともいくつかの選択肢があると思います。もちろん私たちはリサーチをしましたが、ニーズを満たすオプションを残念ながら見つけられませんでした。 この点に対して、私の共催者は私より現実を認識していました。「今はもうイベントの２日前です！ もう直前です。一からアンケート用フォームを作る場合ではありません。もっと重要なことに集中するべきです」彼はそう言いました。 彼の言う通り、私は下記の方法でやってみました。 テクフリでフリーランス案件を探してみる ソリューションの選択 Google Forms 個人的に一からアンケート用サイトを作るのが好きではありません。だから私はGoogle フォームの力をちょっと借りたいと思います。もし一気に大量の応募者に対応しなければならない場合、Google フォームはかなり役に立つと思います。Googleは良いUIを提供していますし、作る方法も驚くほど簡単です。 Kotlin script (kscript) 私が興味を持つのは”集計結果”です。私はおそらく、Googleシートに結果を出力するためにGoogleフォームを取得している可能性があります。しかし、私のExcel /シートは、私が望んだ結果を得るために必要な数学的表現を調整するのに十分強くはありませんでした。 それについて、私は数学的シート表現の代わりに単純にKotlinでスクリプトを書きました。それは私にとって自然な行為でした。さらにアンケートの結果を綺麗にプリントできました。 Kotlinを選んだ理由は二つ：私はAndroid開発者です、そしてInstacartでみんなさんはKotlinを愛用者です。面白いことにこのハッカソンを行う時ちょうどKotlinが新いバージョンをリリースした頃でした（Kotlin 1.2.50 ）。 あなたがbashのようにターミナル・プロンプトでスクリプトを実行することについては非常に満足のいくものがあります。 bash syntaxの不快さと、Kotlin言語のすべての心地よさがなくてはなりません。 アンケートの流れ： ・参加者は五つのカテゴリーに参加できます。 ・イベント当日は参加者にプロジェクトのリストを送ります。そして、参加者は各カテゴリーのベストスリーを選びます。 ・Googleフォームはかなり使いやすいです。アンケートの結果を簡単にCVSフォーマットに移行できます。 ・このKotlinスクリプトはCSVを取り込み、計算も行います。それぞれのカテゴリの結果をプリントします。 ハッカソンに対するこのフォームの使い方 1.フォームを作る 私が1押しのアドオンはformRangerというアドオンです。理由は一つ、このアドオンは自動的に資料の追加ができます。 これは私たちにとって役に立ちます。ハッカソンはいつもイベント直前に応募する方々が多くいます。そのためプロジェクトリストはいつも変動が多く、それに対し、アンケート用のフォームも連動しないといけません。（Instacartのハッカソンは五つのカテゴリーがあって、各カテゴリーは30件のプレゼンテーションがあります。それは合計150件のエントリーです。）どのようにして１５０件のエントリーを管理するのかがとても大事なこととなります。答えはformRanger です。たった一つのGoogleシートで全ての資料を管理できます。 そしてマッチング方法はこのようになります。プロジェクトは行で、順位は列になります（多肢選択法のグリッッドのようです）。あと一つとても重要なポイントは順位に対してレスポンスは一つしかできないという事です。そうでないと一つ以上のベストスリーが発生する場合もあります。 2. Kotlin scriptのインストール こちらのハイパーリンクから、Kotlin scriptの設定方法がわかります。 # install sdkman (if you haven’t already)curl -s “https://get.sdkman.io” | bashsdk install mavensdk install kotlinsdk install kscript # alternatively with homebrewbrew install mavenbrew install holgerbrandl/tap/kscript 3. CVSフォームを作る（出力する） Googleフォームであるレスポンスボタンを押すと、綺麗なCVSフォームを自動作成しますので、簡単にダンロードできます。Googleフォームはだいたい十分ですが、私はもう少し洗練された要素を付け加えたいです。例えば、各カテゴリー（結果）についてのweightingとfiltering です。こういうプログラムを使うと本当にいろんな可能性がでてきます。 4. commandを動かす 流れは下記のようになります： kscript carrot-wars-tabulate.kts ~/Downloads/star-wars-demo-results.csv 初回（スクリプトを初めて実行すると必要な依存関係を作成するので）は少し時間がかかりますが、ご了承ください。 実際はこうなります： 気に入らない人もいますが、でもこれは私のチョイスです 4. リソース ・ Demo Google voting form(自分の好きな選択肢を選んでください!) ・Sample CSV responses file （CSV 結果ファイルの見本です） ・Google sheetused topopulate above form （内容追加のためです） ・Source repofor Kotlin scriptthat tabulates and prints out the results （Kotlin script用、フォーム作りと結果を出力する） タイトル：Free hackathon vote tabulation using Google Forms & Kotlin 作者：Kaushik Gopal 原文URL:https://tech.instacart.com/free-hackathon-vote-tabulation-using-google-forms-kotlin-3c7b7080ea テクフリでフリーランス案件を探してみる

Scalaとは Scalaはオブジェクト指向言語と関数型言語の特徴を合わせて作られたプログラミング言語です。スイス・ローザンヌにあるスイス連邦工科大学 (EPFL)の教授であるMartin Odersky氏によって2003年にリリースされた比較的新しいプログラミング言語となっています。オブジェクト指向言語はクラスという概念を用いて、仕様の変更に柔軟に対応できる言語となっています。 代表的なオブジェクト指向言語はJavaやC++、関数型言語はHaskellやF#です。 これらの良さを組み合わせて作られた言語がこのScalaです。 ScalaにはJavaの良さを受け継ぎながらも、Javaにはない新しい仕組みがあるので多くの企業・エンジニアに注目されています。 特に関数型言語の特徴も合わさっているので、記述が簡単でコード量が少なくて済みます。Javaでは、20行も記述しなければならないコードが、1行に短縮できることもあります。 Scalaはコードが短く、修正もしやすくなっているため、長期間に渡って使うシステムの開発に向いています。 開発スピードと性能品質にこだわりたい方はScalaはかなりオススメのプログラミング言語です。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Scalaの特徴 Scalaは、オブジェクト指向プログラミングと関数型プログラミングの両方の特徴を備えたプログラミング言語です。 2003年に発表されて以来、その特徴から多くのエンジニアに注目されています。 ここでは、Scalaの特徴を3つ紹介します。 Javaとの互換性が高い ScalaはJava Virtual Machine（JVM）上で動作するプログラミング言語です。 このため、Javaとの高い互換性を持っています。 Scalaで書かれたプログラムは、JVM上で直接実行でき、JavaのライブラリやフレームワークをScalaのコード内で自由に使用できます。 また、ScalaはJavaコードと混在させることもできるため、既存のJavaプロジェクトにScalaを導入しやすいという点も特徴のひとつです。 Scalaは、Javaの開発環境や運用体制をそのまま利用できるメリットがあると覚えておきましょう。 コード量が少ない Scalaでは、オブジェクト指向プログラミングと関数型プログラミングの両方の特徴を活かした記述が可能な言語です。 そのため、Javaよりも少ないコード量で処理を記述できます。 Scalaには型推論機能があるため、変数や関数の型を明示的に記述しなくても使えたり、パターンマッチングや高階関数などの機能を用いることで、複雑な処理を簡潔に表現できたりします。 これらの特徴は、開発者がより効率的にコードを書くことを助け、プロジェクトの生産性を高められる点が特徴です。 また、コードがシンプルになることで、バグの発生率を抑えることにもつながります。 Scalaを使うとプロジェクトの生産性や品質向上にも繋がるというメリットがあります。 高速処理ができる Scalaは高速処理が可能な言語です。これは、Scalaは、JVM上で動作するためです。 JVMは高度に最適化されたランタイム環境を提供し、Scalaのコードはこの環境下で効率的に実行されます。 さらに、ScalaはFutureやAkkaといった、並行処理や非同期処理を簡単かつ安全に実装する機能が用意されています。 これにより、大規模なデータ処理やリアルタイムアプリケーションなど、高いパフォーマンスが要求される環境でScalaが活用されることも多いです。 高速処理能力は、Scalaを使う上での大きな利点ともいえるでしょう。 Scalaの将来性 ScalaはJava仮想マシン上で動作するマルチパラダイムプログラミング言語で、オブジェクト指向と関数型プログラミングの特徴を兼ね備えています。 最近ではSparkやKafkaといったビッグデータ処理での利用が増えており、その将来性が期待されています。 ScalaのメリットはJavaとの相性の良さです。 Javaで書かれた膨大なライブラリを活用できる上に、洗練された言語設計によりJavaよりも開発効率が高いのが特徴です。 ScalaはJavaとの高い互換性を持つため、Javaの技術や知識をそのまま活用できます。 そのため、JavaエンジニアがScalaを学ぶことで、スキルアップやキャリアアップにつながります。 今後もビッグデータやWebサービス分野をはじめ、FinTechや人工知能など様々な分野でのScala活用が拡大するでしょう。 Javaだけでは物足りないエンジニアにとって、より表現力が高く生産的なScalaは魅力的な選択肢といえるでしょう。 Scalaエンジニアの需要 Scalaがどのようなプログラミング言語かわかったところで、Scalaは現在需要と年収があるのかどうかということを見ていきます。 結論から言うと、Scalaの需要は高く、年収もそれに比例して高いです。 まず、需要に関してですが、ITエンジニアのニーズはプログラミング言語に問わず全体的に高く、その中でもプログラミング言語によって差があるというのが現状です。 その中でもScalaの需要は高くなっています。 Scalaの需要の高さは、転職に有利なのかも気になりますよね。 結論から言えば、近年ではScalaエンジニアは転職がしやすくなっている傾向にあります。 なぜなら日本国内でもScalaを利用する企業は現在増えているものの、Scalaを利用できるエンジニアが大きく不足しているからです。 また、最近ではデータを活用したマーケティングが重要となってきます。 データを分析した上でマーケティング施策を考えるときは、収集したデータを貯めておくプラットフォームが必要となります。 そのようなプラットフォームはScalaによって構築ができるため、Scalaを採用する企業が増えており、需要が高まっているという傾向があるのです。 Scalaを使いこなせるエンジニアの需要は高いので、待遇面では好条件で転職ができます。レバテックキャリアが発表したプログラミング言語別年収ランキング2021では、フリーランス部門でScalaが2位となる984万円に輝いています。 参考 転職もしやすく、高待遇になりやすいScalaエンジニアのキャリアアップを目指すことは非常におすすめできる選択肢です。 また、Scalaを使いこなせて要件定義や基本設計などの上流工程まで出来るエンジニアはなかなかいないので、ここができるだけで更に高待遇を受けやすいです。 年収1000万円も夢ではないといえるでしょう。 転職の際はScalaを用いた開発経験があることがベストですが、もし無い場合はJavaのサーバーサイド開発経験があると有利に転職を進められます。 また「プログラミングの基礎ができている」「コミュニケーションをしっかり取れる」と更に転職しやすいでしょう。 Scalaは学習コストが高いので学習が大変と言われていますが、今見てきたように高待遇の求人が多いというリターンが大きさが大きな魅力となっています。 Scalaでできること 今まではScalaについてと現在の需要と年収について見てきました。 ただ、Scalaを使う職場に転職した場合に「Scalaを使えると、どのような仕事ができるのか？」ということについてここではお伝えしていきます。 Scalaを使った仕事内容が気になっている人は、参考にしてみてください。 IT業界ではインターネット・Web業界、情報処理サービス業界、ソフトウェア業界、ハードウェア業界の4つに分類できます。 Scalaを使えると、インターネット・Web業界、情報処理サービス業界、ソフトウェア業界の3つどこでも活躍できるでしょう。 まず、Scalaエンジニアを募集している企業は、インターネット・Web業界はWebメディア・ショッピングサイトなどの自社サイトを運営している企業が多いです。 転職の求人ではこのインターネット・Web業界が一番多く、自社のプラットフォームの設計・開発・運用やデータ基盤の構築などの案件があります。 また、情報処理サービス業界ではセールスエンジニアとしてクライアントにWebアプリ開発の提案を行うこともあれば、エンジニアとしてWebアプリの開発をすることもあります。 ソフトウェア業界ではプログラマーかSE（システムエンジニア）としてWebアプリ開発の下流もしくは上流工程に加わることになります。 Scalaの求人案件では、自社開発の案件が多いです。 そのため、インターネット・Web業界での求人が多くなっています。 また、古くからあるお堅いイメージのある企業のシステムはJavaで書かれているものが多く、逆にベンチャー企業のような新しい企業ではScalaを採用している企業が多いです。 そのため比較的ベンチャー企業が多いインターネット・Web業界でのScala求人が多くなっています。 年収に関しては企業によって異なり、500万〜800万の求人が多い印象です。 ただ年収1000万以上の求人もあり、かなり夢が広がります。 働き方に関してもリモートワークができる企業もあるため、自分のライフスタイルに対して柔軟に仕事ができます。 Scalaの将来性 個別に検証 年収はどうなる？ 続いてScalaの将来性について年収に関してですが、年収は高いと言えるでしょう。 Scalaを利用する企業が今後ますます増える中で、Scalaを利用するエンジニアの数が不足する可能性があります。 Scalaを採用する企業が増えることで、現在の転職市場において、Scalaによる開発ができるエンジニアを複数社で取り合っている状態になることもあり、この企業間による競争は将来的に更に激化する可能性もあるでしょう。 企業間は優秀なエンジニアを取るために待遇面で好条件を提示せざるを得ない状態になっているので、Scalaを扱える人材の年収は今後更に上がる可能性が高いです。 Scalaの将来性 個別に検証 需要はどうなる？ 続いてScalaの将来性について需要に関してですが、需要は高いと言えるでしょう。 今後はScalaを用いると少人数でスピード感を持って開発できるということが大きな特徴となっています。 そのため、次々と新しいWebサービスが出てきて変化の激しいインターネット・Web業界では大企業やベンチャー企業を問わずScalaを採用していくでしょう。 また、データ基盤構築にも適しているプログラミング言語であるので、データを活用したマーケティングがますます重要となる今後、Scalaの使用はさらに増加するでしょう。 言語、転職のどちらの将来性も高いのでScalaエンジニアとして活動することはおすすめです。 Scalaエンジニアの案件情報 Scalaは、オブジェクト指向と関数型プログラミングの両方の特徴を持つハイブリッドなプログラミング言語です。 Javaとの互換性も高く、大規模システムの開発に向いていることから、近年注目を集めています。 テクフリでは、Scalaエンジニアの案件情報も取り扱っております。Scalaエンジニア向け案件の単価や業務内容を確認してみてください。 Scala案件を探してみる まとめ Scalaの将来性をあらゆる角度から徹底検証 というテーマで今回はお伝えしました。 今回お伝えしたかったことは以下のとおりです。 Scalaを利用する企業は現在増えているものの、Scalaを利用できるエンジニアが大きく不足しているため、Scalaは需要があり、年収はかなり高い。 Scalaの年収は今後も更に高くなり、企業間での優秀なScalaエンジニアを採用する競争は更に激化するものと予想できる。 Scalaの需要は今後も更に高くなり、インターネット・Web業界で主に求められる。 Scalaは需要が非常に高く、今最も話題のプログラミング言語のひとつといえます。是非Scalaを習得し、転職を考えてみてはいかがでしょうか。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

Swiftとは？ SwiftとはLinuxやMacOS、iOSで動作するアプリ開発に用いられているプログラミング言語。 国内ではiPhoneなApple製品で動作するアプリ開発で特に需要があります。 そんなSwiftが開発、発表されたのは2014年。 当初は開発者に対するベータ版の提供からスタートしました。 2017年からは日本語への対応も発表されて2019年現在では多くの開発現場で用いられています。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Swiftの特徴 SwiftはiPhoneアプリなどApple関連製品のアプリ開発には欠かせない言語ですが、安全でインタラクティブなどいくつかの特徴があります。ではここからは、Swiftの特徴について見ていきましょう。 直観的な開発が可能 SwiftはApple製品の開発のためにAppleによって作成されたプログラミング言語です。 そのためAppleの代名詞でもある直観的な操作が、Swiftにも取り入れられています。 Xcodeを活用することでスムーズに、直観的なプログラミングの記述でアプリ開発に取り組むことができます。 コーディングをシンプルにできる Apple製品やMacOSのアプリ開発にはObjective-Cが多く活用されてきました。 SwiftはObjective-Cと比較するとセミコロンが不要であること、そして高速なコンパイラが採用されているという違いがあります。そのため、Objective-Cによるアプリ開発よりも、シンプルにコーディングできるという特徴があります。 開発環境の準備が簡単 他のプログラミング言語はテキストエディタなど開発環境の準備のためにインストールしなければいけないアプリケーションが複数ある場合が少なくありません。 しかし、SwiftはXcodeがあればすぐに開発をはじめることができます。 XcodeのダウンロードはMac App Soreから無料で実施できます。 初心者でも学びやすい環境(アプリ)が提供されている Swiftは初心者でも学びやすい学習環境が提供されています。 プログラミングの記述がシンプルという特徴もあり、他のプログラミング言語と比べても習得のハードルは高くはありません。 Swift学習用のアプリとしては、iPad用アプリであるSwift Playgroundsがあります。 Swift Playgroundsは、ゲーム形式でSwiftのコードの基本を学ぶことができます。 Appleが開発したアプリのため、学習内容も信頼性が高くSwiftの初学者には有用なアプリだといえるでしょう。 Swiftの現状～給与と業界の動向について～ Swiftは比較的新しいプログラミング言語ではありますが、iPhoneやiPad、MacOSの開発に特化していることもあり多くの企業が活用しています。 またSwiftはAppleが開発したプログラミング言語であり、ロボットやドローンへの指示を出す際にも利用することができます。 シンプルで使いやすいという特徴もあるため、Swiftの需要は現状で充分にあり、今後もその需要は続くことが期待できるといえるでしょう。 また、Swiftの技術を習得してからフリーランスエンジニアとして独立できれば月収は60万円~110万円程度が見込めます。 この報酬は弊社が提供しているマッチング案件提供サイトテクフリに掲載されているSwiftのスキルが求められるエンジニアの月額報酬です。 仮に月収が60万円であったとしても、年収としては720万円を稼ぐことができるからです。 案件によって提示されている報酬には幅がありますが、エンジニアの月額報酬としては決して低い金額ではありません。 参考として経済産業省が公表している「IT関連産業の給与等に関する実態調査」では、Swift の技術を含むと考えられる、SE・プログラマ（ソフトウェア製品の開発・実装）の平均年収は603.9万円です。 Swiftの技術を身につけてフリーランスとして独立することができれば、平均以上の給与を稼ぐことができる可能性は充分にあるといえるでしょう。 Swiftの将来性～業界の動向について～ Swiftはシンプルにコードを記述できるだけでなく、書きやすいという特徴があり多くのエンジニアから指示されているプログラミング言語の一つです。 しかしGithubの公開ページに掲載されている「Top languages over time」には含まれていないプログラミング言語となるため、JavaScriptやPython、Javaと比べると人気は劣るといえるでしょう。 Top languages over timeではMacOSのアプリ開発で主要であったObjective-Cが2016年までランクインしていましたが、2017年からは10位以降のランク圏外となっていることが分かります。 2017年以降は徐々にObjective-CからSwiftへの切り替えを進めている企業があると仮定すれば、Swift の需要は今後伸びていく可能性は充分にあります。 またSwiftの技術の需要はiOS、MacOSのアプリ開発の需要ともある程度関係してくることが予想できます。 Appleは日本国内でも絶大な人気がありますが、世界中からの一定の需要を獲得することに成功しています。 Apple製品の人気が今後も長期的に続く可能性について考慮すれば、Swiftの将来性は充分にあるといえるでしょう。 Swiftの将来性～給与について～ Swiftの将来性は充分にありますが、給与について相場が今以上に高騰することは期待できません。 なぜなら現在のIT業界はエンジニアが不足しており、他の業界と比較しても比較的高い水準の報酬が既に用意されているからです。 実際にフリーランスとして独立すれば月額報酬が100万円を超えてくる案件を狙うことができます。 高い報酬を獲得するためにはそれなりのスキルと実績が必要ですが、ある程度Swiftの実務経験を重ねることができれば高い報酬を目指せる可能性は充分にあります。 このような給与面から見てもSwiftは将来性があると考えることができます。 また比較対象として経済産業省の「IT関連産業の給与等に関する実態調査」では、IT業界の職種別の平均年収が公開されています。 Swiftの技術が関連する職種だと考えられる盤設計担当/基盤アーキテクチャの年収は778.2万円。 SE/プログラマの年収は603.9万円です。 これらの年収からSwiftの技術を習得してフリーランスとして独立できれば、平均年収を上回る年収を目指せることが分かります。 まとめ:Swiftは将来性があるがAppleの動向に注意が必要 Swiftは将来性があるプログラミング言語であることに間違いはありませんが、Appleの動向への注意は必要です。 Swiftが普及してきたことで、Objective-Cの需要が下がったように新たなプログラミング言語が今後開発される可能性はゼロではないからです。 そのためSwiftのスキルを習得してエンジニアとして活躍する場合、ある程度Appleの動向に注意することが欠かせないといえるでしょう。 しかしプログラミング言語はある程度の基本を覚えてしまえば、同系統のプログラミング言語の習得のハードルはそこまで高いものではありません。 スマートフォンアプリ開発やiOSの開発経験をある程度重ねることができれば、仮にSwiftの需要が下がることがあったとしてもエンジニアとして活躍できる可能性は充分にあります。 Swiftの技術を身につけてエンジニアとして高い報酬を目指す場合は、ただ技術を磨くだけでなく市場の動向に合わせて必要なスキルを身につける、柔軟な視点も必要だといえるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

C言語とは？ C言語の将来性についてお話しする前に、まずはC言語というプログラミング言語について確認しておきましょう。 C言語は、1972年にAT&Tベル研究所のデニス・リッチーによって生まれた汎用言語です。高水準言語と低水準言語の特徴を併せ持つ、非常に革新的なプログラミング言語であり、俗に「C系」と言われる派生言語(Objective-CやJavaなど)がいくつも生まれました。 テクフリでフリーランス案件を探してみる さて、高水準言語や低水準言語というのは言語の性質です。簡単に言ってしまうと、高水準言語とは、「人間には分かりやすいが機械にはわかりにくい表現をする言語」のことを言い、低水準言語とは「機械には分かりやすいが人間にはわかりにくい表現をする言語」のことです。 C言語だけでなく、JavaでもPythonなど、自分が書いたプログラムのコードを実行する前に“コンパイル”が必要な言語って多いですよね。このように“コンパイル”が必要な言語が高水準言語です。 そして、この“コンパイル”ですが、簡単に言うと「人間にとって分かりやすく書かれたソースコードを、機械が間違えなく理解できるように翻訳」しているのです。 ただ、C言語はJavaやPythonと違い、基本的には「人間には分かりやすいが機械にはわかりにくい表現」でソースコードを記述していくものの、随所で、「機械にも分かる表現」を取り入れている言語なのです。 C言語のこの特徴は、「他のプログラミング言語よりも実行速度が速い」、「ハードウェアに対して細やかなコントロールを行うことができる」、といったメリットにも繋がっており、大量のデータを高速で処理させたいAI(人工知能)開発などの現場では、C言語の利用も多いです。 なお、C言語で実装されたものとしては、他にも以下のようなものがあります。 UNIXやLinuxなどのコンピューターのOS Webブラウザーの「Chrome」やWindows標準ソフトの「メモ帳」などのソフトウェア データベース管理システムの「MySQL」やWebサーバシステムの「Apache」などのミドルウェア 電化製品や車に搭載されているような組み込み系システム 工場の製造ライン上で使われる産業用ロボットの制御系システム 銀行の基盤システム(勘定系システム)などのエンタープライズシステム このように、C言語は汎用言語と言われるだけあって、実に多くの現場で利用されています。 ちなみに、C言語のことをC/C++と表記することも多いですが、その理由も簡単に説明しておきましょう。 C++とは、簡単に言うと、C言語の規格を拡張してオブジェクト指向にも対応させたC言語の上位規格です。C言語を拡張した言語規格なので、互換性もあり、一緒に使われることが多いです。そのため、ひとまとめにしてC/C++と記載されることがあるのです。 なお、多くのシステム開発でオブジェクト指向という考え方を取り入れているため、募集要項などでは「C言語を利用」と書かれていたものの、実際は「C++を含めたC言語」が使われている現場が多いです。 C言語の現状 給与から業界の動向まで検証 将来性を語る前に、現状分析から行いましょう。 C言語の現状としては、上でも紹介した通り、多くの場面で利用されています。ただし、Javaのように“多くの場面で使われているものの、エンジニアの数も多いので、市場と供給のバランスが調整されて、単価はあまり高くない”という言語もあります。 C言語の場合はどうでしょうか？ ということで、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 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 C言語は提示年収中央値(つまりは期待平均年収)で第10位という成績を残しています。しかも、求人件数という意味でも、Ruby、Pythonに続く第3位です。年収、案件の件数どちらの観点からみても、C言語は労働市場で武器となるプログラミング言語である、ということが一目瞭然です。 また、募集内容の中身を見ても、最先端のAIを研究するベンチャー系、電化製品や産業用ロボット向けの組み込みシステム・制御システムを開発する製造業系、エンタープライズシステムを開発するSIerなど、様々な領域から求人が行われていることが見て取れます。 C言語の将来性 給与から業界の動向まで検証 C言語の現状が見えてきたところで、改めてC言語の将来性を分析したいと思います。 C言語の将来性を考える上でポジティブな要素も多くあります。 C言語で動いているシステムは多い。 AI分野でC言語の注目度は高まっている。 C言語はPythonやJavaはもちろん習得難易度が高く、エンジニア数が増えない。 すでに何度も触れましたが、C言語はこれまでも多くのシステム開発で使われてきました。それらを保守するためにも、C言語がわかるエンジニア・プログラマーが必要とされ続けると考えられます。 また、AI開発において、C言語はもっとも好ましい言語の一つと考えられています。AI開発といえば、Pythonの利用が有名ですし、実際、Pythonで作られたAIはたくさんあります。しかし、PythonからC言語を呼び出すことも可能なため、“ほとんどPythonで作られているけれど、処理効率を上げるため、部分的にC言語を使っているAI”も少なくありません。 そして、C言語はPythonやJavaよりも習得難易度が高く、「人気が高まったことによって、急激にエンジニアが増えて単価が下がるリスク」が低い、という点も魅力の一つです。 逆にC言語の将来性を考える上で、ネガティブな要素としては以下の事項が指摘されます。 C言語からJava（JVM言語）など新世代の言語へ移行する動きがある。 習得難易度が高く、エンジニア数が増えないという点は、システムを保有・利用する企業からすると、人材確保に苦労する、ひいては保守費が高くなりがち、という欠点にもなります。また、技術の発達に伴う環境変化（次世代のプログラミング言語の登場など）もあり、C言語にこだわる必要がなくなった領域もあります。上記の事情や、その他の理由で、C言語から、例えばC系言語のJavaに移行するといった例は確かに増えています。 もちろん、移行にあたって、C言語がわかるエンジニアが必要ですから、そういう意味では、仕事はなくなりませんし、移行作業は規模が大きくなるため、比較的、期間も長く、単価も高い、おいしい仕事になるかもしれません（その分、デスマーチ化するリスクも高いですが）。C言語の将来性の結論としては、近い未来(5年～10年)では、劇的にニーズが減って単価が下がることはないです。むしろ、AI分野からのニーズは増えるかもしれません。 ただ、その先まで見据えると、「どうしてもC言語を使いたいAIや特殊なエンタープライズシステム」などを除いて、C言語から他言語で置き換えが進み、C言語が動くシステムが減っている可能性は十分に考えられます。ただ、まったくC言語がなくなる可能性は低いため、言語としての将来性は高い部類に入るでしょう。 まとめ：C言語は将来性が高い！ 繰り返しになりますが、C言語は現在、安定した地位を得ており、さらにAI時代の最先端を行く、将来性の高いプログラミング言語です。 また、学習難易度が高い理由としては、ハードウェアを繊細に制御できるプログラミング言語であるということは、ハードウェアの動きを理解していないと、まともなプログラムが書けない言語、ということもでもあります。 筆者の経験からいって、ハードウェアリソース的に無駄が多く、さらにはメモリリーク(メモリ開放せずに、最終的にはシステムを止めてしまう重大なバグ)を起こす欠陥プログラムを書く人というのは、ハードウェアの動きが分かっていない人です。 逆にC言語が扱えるエンジニア、プログラマーで、そのようなバグを作る人を見たことがありません。 プログラミング言語初心者には相当ハードルが高いため、最初の言語にはなりにくいですが、学習という意味でも、C言語は学ぶ価値の高いプログラミング言語ではないかと思います。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

さて今回は、『C#の歴史』についてご説明していきます。そもそもC#(シーシャープ)とは、JavaやPHP、Perlなどと同じ、プログラミング言語の一種です。今なお需要の大きいC#ですがこれまでの歴史を知ると、より一層、その将来性を感じていただけることでしょう。「C#に興味がある」「最近、C#を勉強し始めた」といった方々は必見です。それでは早速参ります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる C#の開発者とは？〜誕生秘話〜 C#の誕生は比較的最近です。2002年に正式リリースされたばかりの、新興言語といえます。この言語の開発者は、アンダース・ヘルスバーグ(Anders Hejlsberg)氏。こちらの方はデンマーク出身の、ソフトウェアエンジニアです。その他にも『Turbo Pascal』という統合開発環境の、原作者でもあります。 聞きなれない言葉が並んでいるので、簡単に触れますと『Pascal』とはプログラミング言語のことです。C言語と同じALGOLの流れをくんでいます。この言語は、構造化プログラミング(個々の処理を小さな単位に分解し、階層的な構造にしてプログラミングすること)に適していると言われています。統合開発環境とは、コンパイラやテキストエディタ、デバッガなどを、一つにまとめて行える便利なモノを言います。 さて彼は1996年に、かの有名なマイクロソフト社へ移籍しました。その頃に開発された言語がC#。つまりは広く言うと、C#はマイクロソフト社が作った言語ということです。 名前からも想像ができる通り、C#はC言語をベースに設計されています。そのC言語の特徴としては、何と言っても汎用性の高さが挙げられるでしょう。現在でも業務用システムや、フリーソフトウェア開発など、非常に幅広い場面で利用されています。 その有用性の高さは、誰もが認めるC言語ですが、一方でオブジェクティブ指向の考え方が存在しないという問題も抱えていました。その問題を解消しようと試みたのが、C#の開発に乗り出したそもそものきっかけです。何故そのようなことをする必要があったのか。それは、当時の時代背景が大きく関係しています。 C#リリース当初はインターネット革命が巻き起こっていた お伝えした通り、2002年に正式リリースとなったC#。その前後は、まさにインターネットが爆発的に普及している時代でした。 IDES開発技術学会の『世界全体のインターネット普及率とパソコン設置台数の将来予測(2012)』によると、1990年ではアメリカでのインターネット普及率はほぼ0%。それが5年過ぎた1995年には10%にまで増加します。そしてさらに5年後の2000年には4倍の40%。2005年には80%近い普及率の伸びを見せています。 さてここで『インターネットの普及とC#との関係性」を見る前に、普段の生活の中で利用する、インターネットのことを振り返ってみてください。会社のPCで利用するインターネットと、自宅で使うPCのそれとで、何か違いを意識したことはあるでしょうか。 おそらくは「MacかWindowsか」、もしくは「接続のスピードが早いか否か」といった内容くらいではないかと思います。要するに基本的にはどんな環境であれ、ほぼ同じように動作はしますよね。 何故ならば、その裏で様々な仕組みが機能しているからです。少し難しい言葉を使うと、『常に統一的なインターフェースが提供されること』や『サーバの変更といったシステム構成の変化を柔軟に行えること」などが関係しています。オブジェクティブ指向は、こういった要件を満たすのにとてもマッチした考え方だったのです。 難しい話を抜きにすると、WWW(world wide web)の世界を発展させるためには、オブジェクティブ指向を持ったプログラミング言語が必要だったのです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる C#は.NET Framework と共に存在感を増す 数あるオブジェクティブ指向言語の中でもC#は、非常に重要な役割を果たす存在でした。マイクロソフト社が2002年に正式リリースした『.NET Framework』を支える言語だったからです。 むしろこの『.NET Framework』の機能を強化していくために、C#を生み出したとも言えます。これは、同社が「これからの主流となっていくと予想した”インターネット時代”に対応するため」に作られたものです。XML(※)仕様をベースに、プログラムをパーツごとに開発をおこなったものです。 ※XMLとはデータをわかりやすくしたり、データを交換したりする際に役立つマークアップ言語を指します。一緒ではありませんが、皆さんご存知のHTMLと似たものです。 念のため『.NET Framework』をとても簡単に説明すると、あるプログラムを効率よく開発するために用意された、部品の集まりに近いと言えます。例えば、何かプログラムを作ろうと考えたとします。その時、プログラムを毎度イチから作り上げていくのは、非常に手間がかかります。ですが、あらかじめ用意されたパーツを組み合わせて、必要な箇所だけ、オリジナルのプログラムを書いていけば、開発の時間が短縮されます。 その利便性と、そもそも母体が大きなマイクロソフト社が利用するプログラミング言語であったことから、C#は存在感を増していきました。 C#の成長を確かなものにしたのは、2007年後半。C#3.0へバージョンがアップデートされたタイミングでした。最初にリリースされたC#1.0の時と比べて、コードが簡潔に書けるようになったのです。開発効率が上がったのはもちろん、書いたコードが読みやすくなりました。その後も改善が重ねられ今なお進化を続けています。わかりやすい指標としてバージョンだけで見ますと、最新で7.0までアップデートが行われています。 C#は引き続き、様々な開発現場で利用されている 現在C#は、スマホアプリやデスクトップアプリ、webアプリなど、実に様々な場面で活用されています。そのほかではゲーム開発の分野でもC#は使われています。ゲームエンジンで有名なUnityで使えるプログラミング言語は3種類ですが、そのうちの一つがC#です。 またC#は、リリース当初から「開発者のレベルや開発対象領域の間でギャップを作らないこと」を理念に掲げています。同言語で開発されたプロジェクトは非常に多く、それに伴いC#を得意とするエンジニアも増えてきました。そういった背景から、人が集まるところに人が集まる、という好循環を生んでいるのが現状です。現在も多くのエンジニアに愛用されている言語です。 まとめ:C#はいきなり消え去らない マイクロソフト社が開発したC#。同社がリリースしたサービスの中でも多く使われています。知らない人はいないであろうskypeや、検索エンジンのBingなどがその一例です。その同社が推奨し、今なお開発の現場で利用されている言語であることを考えれば、「明日いきなりC#が消え去った」なんてことにはならないことが容易に想像できます。 もちろんそれは、C#の便利さ、有用性があってこそ。みなさんも気になる方はぜひ、C#を始めてみてはいかがですか？ テクフリでフリーランス案件を探してみる