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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

プロンプトエンジニアに憧れているものの、そもそもどのような仕事なのかよく分かっていないという方も多いのではないでしょうか。プロンプトエンジニアという職種が注目されるようになったのはごく最近のことなので、詳しく知らないという人がいても無理はありません。 本記事ではプロンプトエンジニアに必要なスキルやその将来性について、仕事内容などを踏まえて解説します。 本記事を読むことで、プロンプトエンジニアに関する理解を深めることが可能です。プロンプトエンジニアの仕事に興味を持っている方はぜひ参考にしてください。 フリーランス案件を探す そもそもプロンプトとは 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は仕事で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。 プロンプトエンジニアの仕事内容 プロンプトエンジニアの求人数はまだそれほど多くないものの、日本でも求人を出している企業がいくつかあります。具体的な仕事内容としては次のようなものが多く挙げられています。 新規プロンプトの設計・開発 設計・開発されたプロンプトの評価・改善 プロンプトを開発する際のテンプレートの作成 ビジネスでChatGPTを活用する方法の調査 このように一口にプロンプトエンジニアといっても、仕事内容は求人によって変わります。そのため、プロンプトエンジニアの求人に応募する際も他の職種と同様に、仕事内容をよく確認することが大切です。面接においても仕事内容に関する質問を投げかけ、お互いの認識に齟齬がないようにすることが重要と言えます。 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 文章力 プログラミングスキル 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。 文章力 プロンプトエンジニアにとって、文章力はコアとなるスキルと言えます。AIが理解しやすいプロンプトを作成するには、曖昧な表現を極力避けるなど、いくつかの工夫が必要となります。プロンプトを作成するための文章力は、参考書などで学習することによって身につけることができます。 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。 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
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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。
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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
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フリーランスエンジニアはやめとけと言われる理由とは?向いている人の特徴やメリットについて解説

新しい技術の発展に伴って、注目を浴びているフリーランスエンジニアという働き方。 しかしその一方で、「フリーランスエンジニアはやめとけ」という声があるのも事実です。一体なぜ、一部でこうした声が上がっているのでしょうか? 本記事では、フリーランスエンジニアはやめとけと言われる理由にくわえて、実際にどのような人がフリーランスエンジニアに向いているのかという点について明らかにしていきます。 フリーランスエンジニアとしての働き方に興味があるという方だけでなく、これからのキャリアにお悩みのエンジニアの方に向けた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 フリーランスエンジニアはやめとけと言われる理由 フリーランスエンジニアはやめとけと言われる理由として、主に以下の6つが考えられます。 収入が安定しづらい クライアントとのコミュニケーションが求められる 激務によるストレスの可能性もある 常にスキルアップが必要とされる 多様なプロジェクトへの対応が難しい 周囲からのサポートが少ない やめとけと言われるそれぞれの理由や実態について、詳しく解説していきます。 収入が安定しづらい フリーランスエンジニアはやめとけと言われる最も大きな理由が、収入の不安定性でしょう。プロジェクトベースの仕事では収入が安定しづらいため、生計を立てることが難しいことがあります。 クライアントのニーズやプロジェクトの減少などさまざまな外部要因によって、収入の変動が激しくなる可能性があります。 フリーランスエンジニアの数が増えているということもあり、案件獲得のための競争が激しくなっているのも事実です。 継続して案件を獲得するために、専門のエージェントサービスなどに登録するフリーランスエンジニアの方も増えています。 クライアントとのコミュニケーションが求められる さまざまなクライアントと協力して仕事することがフリーランスエンジニアの醍醐味ではありますが、それと同時にコミュニケーションが難しいという側面も存在します。 クライアントが求めているスキルや成果物とギャップが生じることもあり、円滑なコミュニケーションの構築が難しい場合もあります。 フリーランスエンジニアは、1人で自由に黙々と作業するイメージを持たれがちです。 しかしフリーランスエンジニアとして働くためには、やり取りを円滑に行うための優れたコミュニケーションスキルも求められるのです。 スキルやポートフォリオをアピールするためには、営業力も求められるでしょう。 コミュニケーションが苦手な人も、まずは自身の経歴やスキルについて分析して簡潔に打つ耐えられるように心がけましょう。 激務によるストレスの可能性もある 一般的な会社員とは異なる働き方ということもあり、フリーランスエンジニアに対して過酷な労働環境をイメージする方も多いのではないでしょうか。 自分自身で仕事のスケジュールを立てやすい一方で、進捗管理をうまくできない場合にはかなりハードな業務量となってしまうことも考えられます。 長時間労働がストレスの蓄積に繋がり、結果として健康に悪影響を及ぼしてしまう可能性さえあるのです。 自由に仕事のスタイルを選べる一方で、自身の体調を考慮しながらうまく仕事をこなす必要があるでしょう。 常にスキルアップが必要とされる エンジニア業界の目まぐるしい技術進化に追いつくためには常に新しいスキルを習得し続ける必要があり、これには大きな自己負担を伴います。 近年は特にIT技術の進化が速く、その度にスキルの上書きが求められます。 プログラミングを例とすると、新しいフレームワークの習得などには多くの時間を必要とし、それだけの時間やお金といった自己投資が必要です。 エンジニアの方は勉強熱心で学習意欲の高い方が多いですが、知識のアップデートを求められるということに対して、「大変そう…」などとネガティブな印象を持つ方が一般的には多いのではないでしょうか。 しかし、実務経験を積んでスキルを伸ばすことが報酬につながるため、自分の努力次第で市場価値が高まるのは魅力的なポイントです。 多様なプロジェクトへの対応が難しい さまざまなプロジェクトに対応するためには、幅広い知識と経験が必要となります。 同じ現場で長期的に稼働するとは限らず、新たなプロジェクトを転々とする可能性もあります。経験の少ない分野に進出する際には時間と労力がかかり、対応が難しいことがあるでしょう。 自身の知見を活かしながら新しい環境に随時適応していくことは簡単ではないため、そうした理由からフリーランスエンジニアはやめとけと言われることもあるのではないでしょうか。 案件獲得するのが難しい フリーランスエンジニアとして働く人が増えている一方で、案件を獲得するのは難しくなっています。 特にエンジニア経験の少ない若手は、必要とされる基本スキルを満たせずに案件へ参画することができないケースも多々あります。 先述の通り、案件を獲得できないということは自身の収入・生活に直結するため、安定した生活を求める人にとってフリーランスエンジニアとして働くのは難しいと感じるのかもしれません。 社会的信用度が低いとされている フリーランスは組織に属していないことから、社会的信用が低いとされてしまうことがあります。しかし実際には、これは単なる先入観であり、近年では柔軟性や専門性を重視する声が高まり、フリーランスの働き方が広まっています。 プロジェクトごとに柔軟に対応できるため、企業は特定のスキルを求めてフリーランスと協力することもあります。 フリーランスエンジニアの信用は専門的なスキルや実績によって培われるものですので、継続的に案件へ参加していればきちんとした評価と信用を得ることができます。 周囲からのサポートが少ない フリーランスエンジニアは、一般的な会社員エンジニアとは異なり、周囲のサポートを直接受けられないと感じることがあるでしょう。 フルリモートで参加する場合などは特に、オフラインでのコミュニケーションや気軽な相談が難しいため、孤独感を覚えることもあります。しかし近年ではオンラインツールやコミュニティも発達してきており、リモートワークをしているフリーランス人材も交流する機会が増えています。 利用するエージェントなどによっては独自のサポートを享受することも可能なので、フリーランスとして働くのに不安がある方はエージェント選びの目安としておくといいでしょう。 フリーランス案件を探す フリーランスエンジニアに向いている人の特徴 フリーランスエンジニアはやめとけという声があったとしても、最終的には自身の実現させたいキャリアや適性などから挑戦する方が多いです。 ここでは、フリーランスエンジニアに向いている人の特徴をいくつか紹介します。 フリーランスとして仕事をしようかお悩みの方は自身の性格と比較してみて、参考にしていただければ幸いです。 好奇心が旺盛である フリーランスエンジニアには常に新しい技術やトレンドに対する好奇心が求められます。 IT業界の進化は激しく、新たなツールやプログラミング言語、フレームワークが登場することもあります。好奇心が旺盛であれば、このような変化に対応しながら新しいスキルを身に付けることができるでしょう。 新たな技術を学び、プロジェクトに活かすことができる人材は、常に需要があります。 技術への探求心が旺盛であることが、フリーランスエンジニアで成功する人の特徴のひとつです。 自己管理能力が高い フリーランスエンジニアには、自己管理能力が求められます。 効率的なスケジュールを組み、進捗状況を正しく把握するためにも非常に重要な能力です。 自由なイメージが強いフリーランスエンジニアですが、クライアントとの信頼関係を築いていくうえで自己管理できるということは必ず求められます。 自己管理が苦手だという方は、タスク管理ツールやカレンダーツールをうまく活用しながらスケジュール管理することを心がけましょう。 コミュニケーション能力が高い フリーランスエンジニアに求められるのは、技術スキルだけではありません。 フリーランスエンジニアは様々なクライアントと協力するために、優れたコミュニケーション能力が必要となります。 自分の意見を適切に伝え、クライアントとの意思疎通をスムーズに図れることが求められます。 特に近年ではリモート案件も増えており、オンラインミーティングやチャットツールを用いてコミュニケーションを取る機会が増えています。 オンラインにおけるコミュニケーション、テキストコミュニケーションについても理解を深めておくと、フリーランスエンジニアとしてさらにレベルアップできるでしょう。 成果物のクオリティを担保するためにも、クライアントと正しい意思疎通が図れるようにコミュニケーション能力を高めましょう。 変化に柔軟に対応できる 急なスケジュール変更や新しい要件への適応が求められるフリーランスエンジニアには、柔軟性が必要です。変化に対して柔軟に対応できる人が、プロジェクトを円滑に進められます。 コミュニケーションスキルとも関連して、他のメンバーの意見を尊重しながら受け入れるということも重要となります。 自身のスタイルを貫き通すだけではなく、さまざまなプロジェクトの中で得た知見を活かして成長していけるエンジニアはフリーランスとして活躍していくことができます。 フリーランスエンジニアのメリット やめとけと言われることもあるフリーランスエンジニアの働き方ですが、一方でメリットもたくさんあります。 ここではフリーランスエンジニアとして働く3つのメリットについて紹介します。 現在は企業のエンジニアとして働いていらっしゃる方も、フリーランスエンジニアとしてのキャリアを検討するきっかけにしていただければ幸いです。 働き方の自由度が上がる フリーランスエンジニアにとって最大のメリットは、働き方の自由度が上がるということです。 自分の生活スタイルに合わせて仕事を進めることができ、効率的に作業に取り組むことが可能となります。また、近年ではリモートワーク案件の増加により、自分の好きな場所で仕事をすることがしやすいというのも非常に魅力的なポイントです。 自身のワークライフバランスを実現したいという方や、さまざまな場所で仕事がしたいという方にフリーランスエンジニアはぴったりの働き方といえるでしょう。 得意分野で仕事ができる フリーランスエンジニアは、得意な分野や興味を持っている技術領域によって仕事を選ぶことができます。 自身が専門とする分野に集中し、その分野での深い知識やスキルを活かしてプロジェクトに参画することで、仕事の充実感や満足度が高まります。 さまざまな案件への参画を通じて幅広い知見を身につけることができ、より専門的で高度な仕事に携わることができます。 スキルが報酬に反映されやすい スキルが報酬に反映されやすいというのも、フリーランスエンジニアとして働くメリットのひとつです。 高度な技術や専門的な知識を持っている場合、それがクライアントにとって有益であると認識され、それに見合った報酬を得ることができます。 経験やスキルの向上が収入の向上に直接繋がるというのは、やりがいや働くモチベーションにおいても非常に重要となるでしょう。 現在、自身のスキルに見合った報酬を得られていないと感じているエンジニアの方は、エージェントなどに相談して自身の市場価値を見つめ直してみるのもいいのではないでしょうか。 まとめ 「フリーランスエンジニアはやめとけ」といわれることが多い理由について、解説しました。 安定した収入を得るのが難しいというイメージや、案件探しが難しいイメージをデメリットとして捉え、そのような意見もあるというのが現実です。 一方で、フリーランスエンジニアとして自由な働き方を実現することができれば、仕事以外の時間も充実させることができるでしょう。 エージェントや案件情報サイトをうまく活用することで、今よりもさらに良い環境で自身のスキルを伸ばしながら好条件で高年収を得られるかもしれません。 希望の働き方を実現するためにフリーランスエンジニアとしてのキャリアに少しでも興味のある方は、ぜひ気軽にご相談ください。 フリーランス案件を探す
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セキュリティエンジニア

セキュリティエンジニアとは?【仕事内容や年収などについて詳しく解説】

最近では、サイバーセキュリティの問題が日々取り上げられるようになり、ニュースなどで耳にする機会も多くなってきたのではないでしょうか。 個人情報を取り扱う企業においては特にセキュリティ対策は優先順位が高く、力を入れている企業も少なくありません。 セキュリティを担保する役割を担っているのが、セキュリティエンジニアです。 本記事では、セキュリティエンジニアに必要なスキルや資格、仕事内容、そしてこの職種の魅力について詳しく解説していきます。 また、年収や将来性についても説明していくので、気になる方はぜひ確認してみてください。 フリーランス案件を探す セキュリティエンジニアとは セキュリティエンジニアは、情報技術(IT)の専門家であり、企業や組織のデータ、ネットワーク、ソフトウェア、ハードウェアを様々な脅威から守る役割を担っています。 サイバーセキュリティのフレームワークを設計、開発、実装、維持し、セキュリティポリシーと手順を決定し運用することが重要です。 さらに、セキュリティエンジニアは、ハッキング、データ侵害、ウイルスなど、外部および内部からの攻撃に対する防御策を確立しなければなりません。 特に、最先端のセキュリティテクノロジーや暗号技術を用いて、リアルタイムでシステムの脆弱性を特定し、その修復に取り組みます。 組織内の他のIT部門や運用部門と連携して、全体のセキュリティ戦略を形成して実行することが多いでしょう。 このような取り組みにより、企業や組織は法的な遵守要件を満たし、顧客データや企業秘密を安全に保管することが可能です。 セキュリティエンジニアは、日々進化するサイバーセキュリティの脅威に対応するため、常に最新の状況とリスクについて学び続ける必要があります。 セキュリティエンジニアの仕事内容 セキュリティエンジニアの仕事内容は多岐に渡ります。 ここでは、セキュリティエンジニアの代表的な仕事内容を4つ紹介するので、確認していきましょう。 企画・提案 セキュリティエンジニアの仕事の中で、企画と提案を行うことは多いです。 この場合、初めに組織や企業の既存のインフラストラクチャとデータフローを詳細に分析することが必要です。 この分析に基づき、セキュリティリスクや脆弱性を特定し、それに対する優先順位を決定します。 次に経営層や他のエンジニアと議論して、具体的なセキュリティ強化の手法や改善のための予算を提案することが多いでしょう。 さらに、短期的な対応策と長期的な戦略の両方を練り、遵守すべき法的要件や業界標準に基づいた企画を作成していかなければなりません。 設計 設計フェーズでは、具体的なセキュリティ対策を踏まえた設計図を作成します。 これには、ネットワークアーキテクチャ、データ暗号化手法、認証プロセス、アクセス制御などが含まれることが一般的です。 また、内部の社員だけでなく、外部のパートナーや顧客とのやり取りにおけるセキュリティも考慮されます。 異なるシステムやプラットフォーム間での互換性も考慮しつつ、全体のセキュリティが強化されるように計画していくことが重要です。 実装・テスト 実装段階では、設計したセキュリティ対策が具体的に構築されます。 これには、コードの記述、セキュリティソフトウェアの導入、ハードウェアの設定、ネットワークの再構成などが含まれるのが一般的です。 実装が完了したら、網羅的なテストが行われます。 このテストでは、ペネトレーションテスト、コードレビュー、セキュリティ監査などが行われ、設計通りに機能するか、また未知の脆弱性がないかを厳密に検証することを目的としています。 運用 実装後の継続的な運用・保守も、セキュリティエンジニアの担当する業務の一つとなります。 セキュリティエンジニアは、セキュリティインシデントが発生した場合の対処手順を事前に考え、不正アクセスやデータ侵害などの異常をリアルタイムでキャッチしていかなければなりません。 また、新しい脅威に対応するために、定期的なアップデートとパッチ適用、セキュリティポリシーの見直しをすることも大切です。 セキュリティエンジニアにおすすめの資格 セキュリティエンジニアに興味がある人や目指したいと考えている人は、関連する資格の勉強をしておくと良いでしょう。 必須の資格などはありませんが、自身のレベルを証明してクライアントからの信頼を得るために有効となります。 セキュリティエンジニアにおすすめの資格は以下の3つです。 シスコ技術者認定 情報セキュリティマネジメント試験 CompTIA Security+ シスコ技術者認定 シスコ技術者認定は、ネットワークインフラに関する深い理解とスキルを証明する資格です。 特に、シスコのネットワーク機器を使用する企業や組織では、この資格が高く評価されます。 セキュリティに関しても、VPNの設定やファイアウォールの運用、侵入検知システムといった、高度なセキュリティソリューションの理解が求められるでしょう。 この資格は、セキュリティエンジニアがネットワーク全体のセキュリティを確保する上で、非常に役立つものとなっています。 情報セキュリティマネジメント試験 情報セキュリティマネジメント試験は、情報セキュリティに関するマネジメントスキルと戦略的な視点を評価するものです。 リスクアセスメント、コンプライアンス、セキュリティポリシーの策定と運用、インシデントレスポンスのプロセスなど、多角的なセキュリティの管理手法に精通していることが求められます。 この資格で必要な知識を習得し、資格を保有することで、組織内でのセキュリティ戦略の策定をする際、やり取りがスムーズになるでしょう。 CompTIA Security+ CompTIA Security+は、セキュリティの基礎から高度なテクニックまで幅広い知識とスキルを証明する国際的な資格です。 暗号化、認証、セキュリティプロトコル、ネットワークセキュリティなど、多くの主要なセキュリティ分野がカバーされています。 また、この資格は特定の製品やメーカーに依存しない内容であるため、多様な環境と技術に対応可能なスキルセットを持っていることが証明可能です。 特に初心者や中級者がセキュリティの広範な知識を習得するための良いスタート地点とも言えます。 セキュリティエンジニアに向いている人 セキュリティエンジニアには向き不向きがあります。 では実際にどんな人が向いているのか、いくつかポイントをみていきましょう。 最新の技術をキャッチアップできる セキュリティエンジニアには、日々変化するサイバー脅威や新しい技術トレンドに迅速に対応できる能力が求められます。 そのため、新しいプログラミング言語、セキュリティフレームワーク、ネットワークプロトコルなどに対する好奇心と自発的に調査を行う学習意欲が不可欠です。 責任感が強い 情報セキュリティは企業にとって極めて重要な側面であり、エンジニアのミスや盲点が企業の財産や評価、さらには顧客のプライバシーに大きな影響を及ぼす可能性があります。 そのため、一つ一つのタスクに対する高い責任感が必要です。 経営層や他の部署とコミュニケーションをとり、全体のセキュリティポスチャを強化する役割も担うため、リーダーシップとチームワークも重要な要素となります。 論理的思考ができる セキュリティエンジニアは、複雑なシステムやデータ構造を解析し、その上でセキュリティの脆弱性やリスクを評価する必要があります。 そのため、高度な論理的思考能力と問題解決スキルが求められるでしょう。 具体的なセキュリティインシデントが発生した際には、限られた情報から迅速かつ正確に原因を特定し、適切な対応策を練る能力が不可欠です。 高いコミュニケーション能力 セキュリティエンジニアは、技術的な知識だけでなく、それをわかりやすく他のステークホルダーに説明できるコミュニケーション能力も必要です。 セキュリティポリシーの策定や変更、緊急時のインシデントレスポンスなどでは、技術部門だけでなく経営層や法務部門、外部のパートナーとも効果的にコミュニケーションを取る必要があります。 このように、セキュリティエンジニアに向いている人は、多角的なスキルと資質が求められるでしょう。 最新の技術を素早く学べる能力と、その技術を安全かつ効果的に適用する責任感と思考力、そして多様な人々と効果的にコミュニケーションを取る能力が不可欠です。 セキュリティエンジニアの年収 セキュリティエンジニアの年収は、日本人の平均年収と比べると高いと言えるでしょう。 日本人の平均年収が433万円に対し、セキュリティエンジニアの平均年収は、597万円となっています。 (参考:https://求人ボックス.com/) (参考:https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf) また、年収は持っている資格、経験年数、責任の範囲、そして働く業界や地域によっても大きく変動するでしょう。 一方で、外資系企業に勤めたりマネジメント層に上がったりすると、さらに年収は高まることが多いです。 セキュリティエンジニアの年収は、近年上昇傾向にあるので、高年収を得たい人にとってもおすすめの職種かもしれません。 セキュリティエンジニアの将来性 セキュリティエンジニアの将来性に関する展望は非常に明るいと言えるでしょう。 近年、サイバーセキュリティの脅威が急速に進化しており、様々な新たな攻撃手法や戦略が出現しています。 サイバー攻撃に対応するため、セキュリティの防御手段や戦略もその都度更新されるため、更なる高度化が必要です。 こういった背景から、セキュリティエンジニアの役割は今後さらに重要となり、活躍の場は広まっていくでしょう。 また、近年のテクノロジーの発展とともに、IoTデバイスの普及が急速に進行しています。 家電から自動車、産業機器に至るまで、さまざまなデバイスがインターネットに接続される時代となりました。 これに伴い、これらのデバイスを標的とした攻撃も増加しており、その対策には専門的な知識と技術が不可欠です。 このような状況下において、企業はセキュリティエンジニアを重要なポジションと考え、採用や教育に投資する傾向にあると言えるでしょう。 セキュリティエンジニアの案件情報 セキュリティエンジニアは、さまざまな業界や組織で求められています。 特に、金融機関や医療機関、重要インフラを運用する企業など、セキュリティが特に重視される分野での需要が高いです。 また、フリーランスとして働く選択肢も増えており、特定のプロジェクトや短期間のコンサルティングで高い報酬を得るケースもあります。 実際の案件情報を紹介しますので、セキュリティエンジニアとしてのキャリアを描くうえで活用してみてください。 案件名 ネットワーク/週5/一部リモート/セキュリティプロジェクト管理業務 月額単価 〜940,000円/月 最寄駅 飯田橋 業務内容 日本企業の海外拠点向けネットワーククラウドの設計、構築、運用業務のプロジェクト管理を行っていただきます。 ・直接お客様とコミュニケーションを取り、ファイアウォール設計・構築後の運用設計(運用業務構築、運用ドキュメント作成・整備等)、運用業務のマネジメントを実施する。 ・体制はお客様PMのアンダーで対応頂くことになるが、実質運用業務のマネジメントを実施する。 基本スキル ・セキュリティ回りの知見がある ・ファイアウォール導入案件のプロジェクト管理経験 ・Palo Alto、Fortigate、Cisco、Juniper等のファイアウォール導入経験がある方。 ・運用スタートアップ経験がある方。 案件名 セキュリティエンジニア/大手ゲーム会社における運用保守業務 月額単価 〜610,000円/月 最寄駅 渋谷 業務内容 大手ゲーム会社にてセキュリティエンジニアとして携わっていただきます。 主な業務は下記の通りです。 ・セキュリティ課題の発見、情報収集 ・セキュリティ施策の企画・推進 ・セキュリティ啓蒙、教育 ・セキュリティ監視システム開発、運用 ・不正行為の調査、研究、対策案の検討 基本スキル ・インフラ技術全般についての基礎知識(NW、OS、サーバ、仮想化、クラウド等) ・セキュリティに関わるインフラの設計・構築および運用経験 ・セキュリティ製品の運用経験 まとめ セキュリティエンジニアとして、仕事をしていくためには、専門的なスキルと知識はもちろん、継続的な学習とスキルの更新が不可欠です。 絶えず新しい技術や脅威に適応しなければなりません。 その一方で、高い年収と将来性があると言えるでしょう。 また、責任が大きい職種であるため、多くの組織で重要な役割を担っています。 このような特徴を持つ、セキュリティエンジニアとしてのキャリアパスに興味がある人は、ぜひ詳細な案件情報をチェックしてみてください。 フリーランス案件を探す
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QAエンジニア

QAエンジニアとは?【仕事内容から案件情報まで徹底解説】

QAエンジニアと聞いて、何をイメージしますか? 単なるバグ等の確認者と思っているなら、それは大きな誤解です。 QAエンジニアは、今のデジタル中心の社会でソフトウェアの品質を担保する役割を担っており、QAエンジニアなしでは、私たちが日常利用するアプリやサービスはスムーズには機能しないでしょう。 この記事では、QAエンジニアの役割や必要なスキル、仕事内容や将来性について、深く掘り下げていきます。 QAエンジニアがどのようにソフトウェアの品質を支え、そして私たちの生活を影で支えているのか、知ることができるでしょう。 フリーランス案件について相談する QAエンジニアとは QAエンジニア、その名の通りQuality Assurance(品質保証)の頭文字を取っており、ソフトウェア開発プロジェクトの中心的な役割を果たします。 品質保証は、製品の要件や基準を満たすことを保証する重要なプロセスであり、QAエンジニアはその核となるエンジニアです。 具体的には、コードのバグや不具合、さらにはユーザビリティの問題を早い段階で見つけるためのテスト戦略を立て、その実行を行います。 そして、ソフトウェアが望ましい品質基準をクリアしているかどうかを評価しなければなりません。 ユーザーが遭遇するさまざまなシナリオや環境下での動作を確認し、それに基づいて改善の提案やフィードバックを開発チームに提供します。 その結果、エンドユーザーにとって安全で、効果的でかつ、快適なソフトウェア体験を実現することが可能となるでしょう。 QAエンジニアとテスターの違い QAエンジニアは、ソフトウェア開発の品質保証プロセス全般に深く関与しています。 単にバグを見つけるだけでなく、テストの設計、テストケースの選定、そしてテストの効率や有効性を向上させる戦略や手法を考慮しなければなりません。 また、品質保証の観点からプロジェクトのリスク評価を行ったり、開発チームと連携して品質向上のための方針を立てたりするなど、プロジェクトの上流から下流まで幅広く関わります。 一方でテスターは、ソフトウェアの動作を直接確認して問題点を発見する役割を担っています。 具体的な機能や操作シナリオに基づいて、予定された動作と実際の動作を比較してバグや異常を探し出します。 テスターのおもな目的は、製品の動作を徹底的にチェックして、ユーザーにとっての問題点や欠陥を明らかにすることです。 このように、QAエンジニアはテストプロセス全体の設計や最適化に重点を置き、品質の保証を全体的に支える役割を果たす一方で、テスターはソフトウェアの動作自体を徹底的に検証し、具体的なバグや欠陥を明らかにする役割を担当します。 この2つの職種は、ソフトウェア品質の向上という共通の目的を持ちつつも、それぞれ異なるアプローチで課題解決をしているのです。 QAエンジニアの仕事内容 ​​ QAエンジニアの仕事内容は多岐に渡ります。 ここでは、QAエンジニアとして働くうえで理解しておくべき仕事内容について紹介していくので、一緒に確認していきましょう。 仕様の確認 QAエンジニアはプロジェクトの最初から深く関与し、開発チームと緊密に連携しながら、要件や仕様の詳細を精査します。 この段階では、仕様書をただ読むだけでなく、それが実際のビジネスニーズやユーザーの期待に沿っているかを確認することが重要です。 また、潜在的な問題や曖昧な点を早期に特定することで、後のテストプロセスを効果的に進めることができます。 テストの設計 テストの設計は、テストを行うにあたって、その方針やアプローチを明確にする重要なフェーズです。 要件や仕様をもとに、どの部分をどのような視点でテストするか、どんなテストケースが必要かということを計画します。 また、テストの自動化が可能であれば、そのためのスクリプトやツールの選定、設計も行うべきでしょう。 この段階での質の高い設計は、効率的で有効なテストを実現する鍵となります。 テストの実行・分析 テストの実行、分析は、具体的なテスト活動が行われるフェーズです。 設計したテストケースに基づき、テストを実施します。 発見されたバグや不具合は、その場で対処するだけでなく、細かい点まで分析して原因を突き止めることが重要です。 この分析によって、単なる表面的な問題だけでなく、根本的な原因も明らかにすることができ、再発の防止や、より高い品質のソフトウェア開発をサポートします。 分析結果の報告 分析結果の報告をすることで、テストの結果や分析内容を体系的にまとめ、開発チームやステークホルダーに伝達することが必要です。 これは、ただの情報伝達だけでなく、改善のための提案や意見交換の場としても機能するでしょう。 細かい部分まで報告を行うことで、プロジェクトメンバー全員が同じ認識を持ち、製品の品質向上に向け、一致団結したアクションを取ることができます。 フリーランス案件について相談する QAエンジニアに必要なスキル QAエンジニアに必要な主なスキルは、次の4つです。 どのスキルも重要度が高いものばかりなので、しっかり見ておきましょう。 プログラミングスキル QAエンジニアとしての基本的な役割は、自動テストのスクリプトを効果的に書き、機能や性能を評価することです。 そのため、複数のプログラミング言語やフレームワークを習熟していることが求められる場合が多いでしょう。 また、発生したバグの原因を迅速に特定するためには、コードの読解能力やデバッグの技術も欠かせません。 高いプログラミングスキルを持っていることによって開発チームとの連携がスムーズになり、より迅速な問題解決が可能となります。 ソフトウェア開発に関する知識 QAエンジニアは単にテストを行うだけでなく、開発の全プロセスに関与することが多いため、開発のライフサイクル、使用技術、そしてソフトウェアのアーキテクチャなどの基本的な知識が必要です。 これにより、テストのタイミングや方法、重点を適切に決定することができます。 また、現代の開発手法やツール、例えばCI/CDやDevOpsに関する知識も、効率的なテストの実施や迅速なフィードバックを実現するために重要となります。 テスト技法に関する知識 テスト技法は、ソフトウェアの品質を確保や向上させるための手法や方法論の集まりです。 QAエンジニアは、様々なシチュエーションに応じて最適なテスト技法を選択し、実施する能力が求められます。 この知識には、ホワイトボックステスト、ブラックボックステスト、パフォーマンステストなどの基本的なテスト方法から、最新のテスト技術やツールの利用法まで、幅広いものが含まれるでしょう。 品質マネジメントに関する知識 ソフトウェアの品質は、その製品の成功を左右する非常に重要な要素です。 QAエンジニアは、品質を測定、分析、改善するためのさまざまな手法やツールを理解し、実際のプロジェクトに応用する能力が求められます。 これには、品質の基準の設定、リスクの評価、品質向上のためのアクションプランの策定など、継続的な品質の確保と向上を目指す活動が含まれます。 フリーランス案件について相談する QAエンジニアの需要と将来性 私たちの生活のあらゆる面でデジタル技術が必要不可欠です。 スマートフォンから車、医療機器に至るまで、ソフトウェアの品質がユーザー体験や安全性に直接的な影響を及ぼしています。 このような背景から、QAエンジニアはソフトウェアの開発プロセスにおいて重要な役割を果たすようになってきました。 主な役割は、製品の品質を保証し、顧客の期待に応えることです。 そして、社会がさらにデジタル化する中で、QAエンジニアの専門的知識とスキルの重要性は増していくでしょう。 新しい技術の導入や高度なユーザー要求に対応するため、QAエンジニアの役割は日々進化し、その需要は今後も確実に高まると見られています。 QAエンジニアの年収 QAエンジニアの年収相場は、615万円です。 参考:indeed QAエンジニアの年収は、個人のキャリア、地域、業界、そして組織の規模など多岐にわたる要因に影響を受けます。 若手のQAエンジニアであっても、特定の専門知識や技術を持っていれば、高い年収を得ることが期待できるでしょう。 一方、経験豊富なQAエンジニアや特定の分野のエキスパートは、その専門性を活かして更に高い報酬を求めることができます。 また、多くの企業では、QAエンジニアのスキルや貢献度に応じて、年収が大きく変わることも少なくありません。 QAエンジニアの年収を知るためにも、実際の案件情報を確認しておくと良いでしょう。 QAエンジニアの案件情報 QAエンジニアの役割は日々進化しており、業界においても多様な案件が出てくるようになりました。 例えば、近年のIoTデバイスの普及に伴い、その専門分野でのQAテストが注目を集めています。 これには特有のハードウェアとソフトウェアの連携に関する知識が要求され、経験者は高い価値を持つこととなるでしょう。 また、フィンテックやヘルステックのような新しい分野も拡大しており、これらの分野に特化したQAエンジニアの需要も増えています。 これらの産業では、高度なセキュリティとユーザビリティが要求されるため、経験と知識を持つQAエンジニアは特に価値が高いです。 このように、QAエンジニアの案件は幅広いですが、実際の案件を見ることで、業務のイメージが沸きやすくなるかもしれません。 実際にどのような案件があるのか、一緒に確認していきましょう。 案件名 C++/Python/テスト自動化ツールを使用したテストシナリオ作成業務 月額単価 〜770,000円/月 最寄駅 横浜・川崎地域 業務内容 Ranorexを使用したテストシナリオ作成作業をご担当いただきます。 テスト自動化の経験を活かしたい方におすすめでございます。 基本スキル ・ ・テスト自動化ツールを使用したテストケース作成経験 ・任意のプログラミング言語での開発経験 ・インターネットを使用した問題解決能力 ・コミュニケーション能力 ・日本語で技術的なコミュニケーション及び仕様書が理解できる事 案件名 SQL/フルリモート/フレックス/大手医療系情報サービスを展開する企業における品質保証業務 月額単価 〜610,000円/月 最寄駅 溜池山王 業務内容 大手医療系情報サービスを展開する企業における品質保証業務をお願いします。 電子カルテサービスのテストを中心とした品質保証活動と、 品質向上活動の実施、また、テスト実施の効率化などプロセス改善活動をご担当いただきます。 基本スキル ・テスト計画〜テスト実施までの一通りのテストプロセスの経験 ・上記をレビュアーとしてレビューした経験 ・Web の基礎知識の保有(HTML やブラウザの開発者ツールを用いた検証経験) ・SQL を用いてDB の内容の確認ができる QAエンジニアの案件について相談する まとめ QAエンジニアはソフトウェアの品質を担保し、エンドユーザーに良質な製品を届けるためのキーパーソンとして活躍しています。 業務内容は単にバグの検出に留まらず、要件の確認、テスト設計、結果の分析と報告など、開発プロセスの多くの段階での対応が求められるため、広範な知識とスキルが必要とされていることが分かって頂けたのではないでしょうか。 デジタル技術の進化に伴い、ソフトウェアの役割は日々増大しており、その複雑性や多様性も増しています。 このような状況で、製品の品質を維持、あるいは向上させるためには、QAエンジニアの役割がますます重要になってきています。 特に、信頼を勝ち取るためにも、新しい技術領域や市場への進出を考える企業において、QAエンジニアの専門的知見は 必要不可欠と言えるでしょう。 今後もテクノロジーの発展や新しいビジネスモデルの登場といった変動が続く中、QAエンジニアのポジションはさらに注目されることとなります。 QAエンジニアに興味がある人は、まず案件情報を確認してみて下さい。 QAエンジニアの案件について相談する
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iOSエンジニアの仕事内容や必要なスキルとは?【年収や将来性・案件情報を徹底解説】

iOSエンジニアとは、iOS上で動作するアプリケーションを開発するエンジニアです。 iOSとは、Apple社のスマートフォンやタブレット端末向けのソフトウェアです。 Apple社の製品は、世界中で多くのユーザーに愛用されています。 iOSエンジニアは、ユーザーエクスペリエンスの向上や新技術を活用してユーザーのニーズに応えるアプリケーションの開発が求められます。 iOSエンジニアの需要は高く、モバイルテクノロジーの進化が続く限り、将来性のある職種といえるでしょう。 この記事ではiOSエンジニアの仕事内容や必要なスキル、将来性、年収、そして案件情報について紹介します。 iOSエンジニアの仕事内容が気になる iOSエンジニアになるために必要なスキルや知識が何か気になる iOSエンジニアの年収や将来性が気になる という方は、ぜひ参考にしてみてください。 iOSエンジニアとは iOSエンジニアは、Apple社のモバイルオペレーティングシステムであるiOS向けにアプリケーションを開発するプロフェッショナルです。 iOSエンジニアは、アプリケーションの設計からテスト、リリース、そしてメンテナンスまで、アプリのライフサイクル全体に関与します。 具体的には、SwiftやObjective-Cなどのプログラミング言語を用いて、iPhoneやiPadなどのiOSデバイスで動作するアプリを設計・実装します。 また、UI(ユーザーインターフェース)やUX(ユーザーエクスペリエンス)の設計に携わることも多く、ユーザーに使いやすく魅力的なアプリを開発するスキルも重要です。 iOSのバージョンやデバイスは定期的に更新されます。 iOSエンジニアは、新しいiOSバージョンやデバイスの登場に対応するために、常に最新の開発ツールやテクノロジーに関する知識を保持している必要があります。開発したアプリケーションの品質向上やバグ修正などの保守対応も、iOSエンジニアの仕事です。 iOSエンジニアとは、ユーザーエクスペリエンスの向上と技術の進化を結びつけ、革新的なモバイルアプリケーションの開発に貢献するエンジニアです。 iOSエンジニアは、技術だけでなくコミュニケーションやチームワークも大切であり、両者のバランスを保ちながら成長していくことが求められると覚えておきましょう。 iOSエンジニアの仕事内容 iOSエンジニアはユーザーに価値あるアプリケーションを提供するため、設計からメンテナンスまで幅広い業務に携わります。 iOSエンジニアの仕事内容は、以下のとおりです。 アプリケーションの開発 Apple社から最新情報をキャッチアップ アプリ運用に必要なメンテナンス ここでは、それぞれについて紹介します。 アプリケーションの開発 iOSエンジニアの業務内容として1番重要なのは、アプリケーションの開発です。 アプリの開発には、iOSアプリとWebアプリの2つの方法があります。 iOSアプリはiPhoneやiPadなどのiOSデバイス向けのアプリで、WebアプリはWebブラウザで動作するアプリです。 iOSアプリは、ネイティブコードで構築されており、iOSデバイスのハードウェアやソフトウェアと密接に連携できます。 そのため、Webアプリに比べてパフォーマンスが優れていることや、ユーザーインターフェースがより洗練されている点が特徴です。 iOSアプリの開発には、SwiftやObjective-Cなどのプログラミング言語、Xcodeなどの開発ツール、そしてiOSのフレームワークやライブラリを使用します。 Webアプリは、HTML、CSS、JavaScriptなどのWeb技術で開発されており、Webブラウザで動作します。 そのため、iOSアプリに比べて開発が容易で、マルチプラットフォームに対応している点が特徴です。 しかし、iOSアプリに比べてパフォーマンスが劣ることや、ユーザーインターフェースがiOSデバイスに最適化されていないというデメリットもあると覚えておきましょう。 アプリの開発方法は、アプリの目的やターゲットユーザーを加味して決めるのが一般的です。iOSアプリは、パフォーマンスやユーザーインターフェースを重視するアプリに適しています。 一方でWebアプリは、開発の容易さやマルチプラットフォームへの対応を重視するアプリに適しています。 エンジニアとしての市場価値を高めたいのであれば、iOSアプリとWebアプリの両方に対応できるエンジニアを目指すのもいいでしょう。 Apple社から最新情報をキャッチアップ iOSエンジニアは、Apple社から提供される最新の情報に常にキャッチアップする必要があります。 Appleは定期的に新しいバージョンのiOSをリリースして、新しい機能やフレームワークを導入します。 Apple社から発信される最新情報の例は、以下のとおりです。 新しいiOSのリリース情報 新しいフレームワークやライブラリの情報 セキュリティに関する情報 iOSエンジニアは、これらの最新情報を理解して開発済みのアプリに影響がないか確認します。 iOSの更新内容によっては、アプリの修正が必要になることもあると押さえておきましょう。 アプリ運用に必要なメンテナンス アプリケーションの開発が終わった後も、iOSエンジニアの仕事は終わりません。 iOSエンジニアは、アプリのリリース後も、アプリの運用に必要なメンテナンスを継続する必要があります。 アプリの運用に必要なメンテナンスとしては、以下のようなものがあります。 アプリのアップデート バグの修正 セキュリティの脆弱性への対応 iOSエンジニアに必要なスキル iOSエンジニアになるために必要なスキルは以下のとおりです。 プログラミングスキル 開発環境に関する知識 英語力 これらのスキルは、iOSエンジニアとして活躍するために必要な基礎的なスキルです。 iOSエンジニアとしてのキャリアアップを目指している人は、まずは基礎的なスキルの習得からチャレンジしてみましょう。 プログラミングスキル iOSエンジニアにとって、プログラミングスキルは不可欠です。 主に使用されるプログラミング言語にはSwiftとObjective-Cがあります。 SwiftはAppleによって開発された近代的な言語で、直感的な文法と高速な実行性能を備えています。 一方、Objective-Cは以前から使われている言語で、既存のアプリケーションのメンテナンスやレガシーコードの取り扱いに必要です。 これらの言語に加え、データ構造やアルゴリズムの理解も重要です。 また、コードの品質を保つためのテストやデバッグのスキルも求められます。 プログラミングスキルの高さは、アプリの品質やパフォーマンスに直結します。 iOSエンジニアを目指す人は、まずプログラミングスキルを身につけましょう。 開発環境に関する知識 iOSエンジニアは、Xcodeという開発環境を使用します。 Xcodeは、Appleが開発した統合開発環境で、iOSアプリの開発に必要なツールがすべて揃っています。 iOS向けのアプリを開発するなら、まずはXcodeの使い方を習得しましょう。 また、Xcodeは、iOSシミュレータを用いてアプリの動作をテストできます。 iOSアプリを開発するには、実際のデバイスでの挙動を確認するスキルも必要です。 この他にも、Xcodeにはバージョン管理システムやデバッグツールといった機能も搭載されているので、合わせて理解しておくとよいでしょう。 Xcodeを活用して効率的にiOSアプリを開発しましょう。 英語力 iOSエンジニアは、英語を読み解く力が求められます。 Appleは英語で技術ドキュメントやアップデート情報を提供しており、これらの情報を正しく理解するためには、ある程度の語学力が必要です。 また、開発コミュニティやフォーラムでの情報交換やコードの共有も英語で行われることが多いため、コミュニケーション能力も重要です。 英語の語学力があれば、最新の技術情報にアクセスしたり、他のエンジニアと交流したりできます。英語力を身に着けてトレンドに強いiOSエンジニアを目指しましょう。 iOSエンジニアの需要と将来性 iOSエンジニアは、将来性のある職業です。 iOSデバイスの市場規模は年々拡大しており、iOSエンジニアの需要も高まっています。 iOSアプリ提供者は、トレンドやニーズの変化に合わせて、新しいアプリの開発や既存のアプリをアップデートする必要があります。 企業やクライアントと一緒にユーザーエクスペリエンスの向上やビジネス戦略を検討できるスキルがあると、より需要が高いエンジニアになれるでしょう。 このように、iOSアプリに対するユーザーの期待は高まり続けており、iOSエンジニアには以下のような多岐にわたるスキルと知識が求められます。 ユーザーインターフェースの向上 パフォーマンスの向上 セキュリティの強化 iOSアプリを開発するスキルだけではなく、より使いやすく安全なアプリを開発できるスキルを身に着けると良いでしょう。 また、Appleは定期的に新しいiOSバージョンやデバイスを発表しており、これに対応するアプリ開発が求められます。 これにより、iOSエンジニアは常に最新技術をキャッチアップして、アプリの互換性や最適化を保つ役割を果たします。 モバイルテクノロジーの進化が続く限り、iOSエンジニアの需要は高い傾向が続くと言えるでしょう。 iOSエンジニアには、新しい技術やトレンドに適応できる能力が求められるため、常にスキルの向上を意識し続けることが重要です。 iOSエンジニアの年収 求人ボックスによると、iOSエンジニアの平均年収は650万円です。 参考求人ボックス また、さまざまなフリーランスエージェントの案件を取りまとめているフリーランススタートによると、iOSエンジニアの平均月収は70万円です。 税金などの計算もあるので一概にはいえませんが、年収にすると840万円になります。 参考フリーランススタート ちなみに、国税庁による令和3年度の平均年収は443万円です。 iOSエンジニアの平均年収は、全給与所得者の平均年収よりも200万以上も高い水準ともいえるでしょう。 参考国税庁「令和3年分 民間給与実態統計調査」 とはいえ、iOSエンジニアの年収は、経験や能力、所在地などによって異なります。 求人ボックスやフリーランススタートの統計を見ても年収が1000万円を超えている人もいます。 iOSエンジニアとしてのスキルや経験を積み上げて、さらなる年収アップを狙いましょう。 iOSエンジニアの案件情報 iOSエンジニアの案件は、実務経験やスキルによって大きく異なります。 このため、自分の経験やスキルに合った案件を探すことが重要です。 iOSエンジニアの案件情報は、以下のようなサイトで検索できます。 求人サイト 転職サイト フリーランスエージェント ここではいくつかの案件情報を紹介します。 あなたの希望にあった案件がないかチェックしてみましょう。 案件名 Swift/フルリモート/コンシューマ向けのアプリ開発 月額単価 〜660,000円/月 最寄駅 在宅 業務内容 【開発言語】Swift 【開発環境】Mac(M1チップ or M2チップ)での開発 APPStoreに公開するコンシューマ向けのアプリ開発です。 付随するデータ移行やWEB画面の開発もお願いすることがあるため、 今はできなくても柔軟に覚えて対応する意思があり、受け身ではなく自分から動ける方を募集しております。 基本スキル ・Swiftでの開発を一人称で行える方(目安として3年以上の経験) 案件名 iOS/Android/週3/フルリモート/自社大規模学習支援プラットフォームのネイティブアプリ開発 月額単価 〜550,000円/月 最寄駅 都庁前 業務内容 自社サービスである、「小学校向け教育のDX化推進プロダクト」において、 現在iOS/Androidで提供しているアプリの開発に携わっていただきます。 現在は20名ほどのチームで、うちエンジニアチームは4名でモバイルアプリ〜サーバーサイド〜インフラ領域までを幅広く担当しています。 基本スキル ・Kotlinを使ったAndroidアプリの開発経験 ・Swiftを使ったiOSアプリの開発経験 ・iOS/Androidアプリの長期間の保守・運用経験 案件について相談する まとめ iOSエンジニアは、AppleのiOSプラットフォーム上で動作するアプリケーションを開発します。 iOSエンジニアの仕事内容は以下のとおりです。 アプリケーションの開発 Apple社から最新情報をキャッチアップ アプリ運用に必要なメンテナンス iOSエンジニアに求められるスキルは以下のとおりです。 プログラミングスキル 開発環境に関する知識 英語力 iOSエンジニアは、ユーザーエクスペリエンス向上や新技術への対応を通じて、革新的なアプリを生み出すことが求められます。 Appleの新バージョンやデバイスの登場にも対応していく必要もあるため、市場価値や需要は高く、将来性のある職種といえるでしょう。 iOSエンジニアは、やりがいのある仕事ですが、技術的なスキルや知識が必要な職業です。その分、平均年収も高い傾向にあります。 今回紹介した内容を参考に、iOSエンジニアとしての一歩を踏み出してみましょう。 案件について相談する
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フルスタックエンジニアとは?【仕事内容や必要なスキルについて解説!】

フルスタックエンジニアに憧れているものの、どのように目指せば良いのか分からない、という方も多いのではないでしょうか。フルスタックエンジニアはITエンジニアのひとつの到達地点とも言えるポジションです。 本記事ではフルスタックエンジニアとは何かについて解説します。フルスタックエンジニアの仕事内容や必要なスキル、資格についてもまとめてあります。 本記事を読むことで、どうすればフルスタックエンジニアを目指すことができるのかについて理解することができるでしょう。フルスタックエンジニアに憧れを抱いている方はもちろん、エンジニアとしてのキャリアパスを考えたい方にもぜひ読んで欲しい内容です。 フリーランス案件を探す フルスタックエンジニアとは フルスタックエンジニアとは、文字通り幅広い領域の開発をフルに担当するエンジニアのことです。具体的にどの程度広い領域を担当するかは、企業によって異なります。たとえばWebアプリ開発の場合、フロントエンド開発とバックエンド開発の2つを担当することもあれば、1つのWebアプリの開発および運用・保守をまとめて担当することもあります。 フルスタックエンジニアは、ITエンジニアにとってひとつの到達点とも言えるでしょう。エンジニアのキャリアパスは大きく、スペシャリストとゼネラリストに分かれます。スペシャリストはマネジメントやコンサルタントなど経営に近い仕事にシフトしていくタイプであり、ゼネラリストは技術力を高めて開発現場の最高戦力として活躍するタイプです。フルスタックエンジニアは、ゼネラリストのもっとも分かりやすい例といえるでしょう。 フルスタックエンジニアの仕事内容 フルスタックエンジニアの仕事内容について解説します。仕事内容の例としては次のようなものが挙げられます。 フロントエンド開発 バックエンド開発 モバイルアプリ開発 ITインフラ関連の業務 フルスタックエンジニアは特にWeb業界で求められることが多いため、Web業界における仕事内容を中心に詳しく解説していきます。 フロントエンド開発 フロントエンド開発とは、Webブラウザに表示されたページを動かすプログラムを開発することです。具体的にはJavaScriptという言語を使って、ページにアニメーションを付けたりサーバと通信することでデータを取得・表示したりします。 フロントエンド開発ではHTML・CSSとJavaScriptのスキルが必要です。また、ユーザーにとって使いやすいページを作成するために、UI/UXの知識も求められます。 バックエンド開発 バックエンド開発とは、Webブラウザに表示するページを作成するプログラムを開発することです。具体的にはPython・PHP・Rubyなどの言語を使って、データベースやデータファイルなどからデータを取得し、Webページに埋め込んで表示させます。 たとえばECサイト開発する場合、ユーザーのポイント数や購入商品の種類など「その時によって変化するデータ」をデータベースから取得し、表示用に整形します。 バックエンド開発ではPythonなど言語が使われることが多いですが、最近ではバックエンドでもJavaScriptが使われることがあります。JavaScriptを使った方が、フロントエンドとバックエンドで異なる言語を用いなくて済むメリットがあるのです。 モバイルアプリ開発 モバイルアプリ開発とは、スマートフォンにインストールして使うアプリを開発することです。最近はスマホの普及率が高いため、スマホ用のアプリを別途作る会社は多くあります。たとえば、ECサイトもWebアプリだけでなくモバイルアプリも同時並行で作り、多くのユーザーを取り込もうとすることが増えてきました。 モバイルアプリ開発は大きく、Androidアプリ開発とiPhoneアプリ開発に分けられます。Androidアプリ開発ではJavaかKotlin、iPhoneアプリ開発ではSwiftが使われることが多いです。ただ、最近ではJavaScriptでAndroid用もiPhone用もまとめて作ってしまう事例も増えています。 ITインフラ関連の業務 会社によってはフルスタックエンジニアが、ITインフラ関連の業務も担当する場合があります。ITインフラとは次のような業務のことです。 サーバの構築・管理 ネットワークの構築・管理 データベース構築・管理 システムのセキュリティ対策 Webアプリを動かすためには、インフラ環境の整備が必要不可欠です。サーバ・ネットワークの構築やその後の運用・保守までできると、エンジニアとしての市場価値をさらに高めることができるでしょう。 フルスタックエンジニアに必要なスキル・知識 続いて、フルスタックエンジニアに必要なスキル・知識について解説します。必要なスキル・知識は次の3つです。 プログラミングのスキル OSに関するスキル クラウドサービスに関する知識 1つ1つの必要なスキル・知識について詳しく解説していきます。 プログラミングのスキル フルスタックエンジニアはシステム開発をメインに担当することが多いので、プログラミングのスキルは必須です。 プログラミング言語にはさまざまな種類がありますが、フルスタックエンジニアを目指す方が優先的に取得したいのはJavaScriptです。先程も解説しましたが、JavaScriptはWebアプリ開発におけるバックエンド・フロントエンド両方で使うことができます。さらに、モバイルアプリ開発でも使えるという汎用性に優れた言語です。 とはいえ、開発で用いる言語はもちろん案件によって決められているため、JavaScriptだけでは多くの案件に関わることはできません。そのためフルスタックエンジニアを目指す方はJavaScriptを主要スキルとして極めつつ、以下のような言語も扱えるようにしておくことが大切です。 Python PHP Ruby Java Kotlin Swift OSに関するスキル フルスタックエンジニアはOSに関するスキルも求められます。特にWebアプリ開発ではLinuxが使われることが多いので、Linuxを重点的に勉強すると良いでしょう。Linuxコマンドの使い方を始め、ログの確認方法やパッケージ管理、シェルスクリプトなどを学んでいきます。Linuxについて知識を深めることで、サーバの運用・保守や新規サーバの構築などの仕事にも携わることが可能です。 クラウドサービスに関する知識 フルスタックエンジニアにはクラウドサービスの知識も求められます。クラウドサービスとは、インターネット経由で提供されるサービスのことです。 AWS・GCP・Azureなどのクラウドサービスでは、サーバやデータベースといったシステム開発で必要なものも一通り提供しています。最近ではシステム開発を行う際に自社でサーバを運用するよりも、クラウドサービスのサーバを使うことが多いです。そのためフルスタックエンジニアは、クラウドサービスを使って環境を構築できるスキルが必要になります。 フルスタックエンジニアにおすすめの資格 フルスタックエンジニアを目指す方におすすめの資格は次のとおりです。 応用情報技術者試験 LinuC CCNA ITストラテジスト試験 これらの資格を取得することで、プログラミングやOS、クラウドサービスなどのスキルを幅広く身につけることができます。 エンジニアが資格を取得するメリットは、試験範囲に沿って学習するため偏りなく知識を身につけられる点です。独学で勉強すると、つい自分の興味ある範囲に偏ってしまいがちです。特定の分野に特化するのは1つの道ではあるものの、フルスタックエンジニアとは真逆の道になってしまうため、資格を通じて幅広いスキル・知識を身につけましょう。 フルスタックエンジニアの将来性 フルスタックエンジニアの将来性は、非常に高いといえるでしょう。 企業がフルスタックエンジニアを求める理由のひとつに、エンジニアの人材不足が挙げられます。日本はプログラミング教育が遅れていることもあり、ITスキルを持った人材が少ない傾向があり、中小企業にまで優秀な人材が行き渡らないことが多いです。ただ、フルスタックエンジニアが社内に1人いれば、その人に仕事を任せることができ、新しく人材を雇わなくて済む可能性があります。 また、フルスタックエンジニアを雇うことで、コミュニケーションコストを削減できるのもメリットです。たとえばWebアプリ開発を行う場合、通常はフロントエンドエンジニアとバックエンドエンジニアがお互いの進捗を共有しながら進めていく必要があります。フルスタックエンジニアが両方の開発を担当することになれば、進捗共有にかかるコストがいらなくなり、開発スピードを高めることが可能です。 フルスタックエンジニアの年収 フルスタックエンジニアと一口にいっても幅広いため、参考となる明確な年収データは存在しません。ただ、フルスタックエンジニアは年収1,000万を超える場合も多いと予想されます。 フリーランスエージェントのテクフリには、フルスタックエンジニアの案件が113件掲載されています(2023年7月26日時点)。そのうち月単価が100万円を超える案件は20件となっております。 フルスタックエンジニアは幅広い領域を担当できる分、年収が高くなるのも当然のことと言えるでしょう。ただし、幅広い領域を担当するには当然幅広いスキル・知識が必要になるため、フルスタックエンジニアを目指すのは容易ではありません。 フルスタックエンジニアをキャリアのゴールとするなら、若手のうちから幅広い開発分野に興味を持つと共に、自主的な勉強を積み重ねていく必要があるでしょう。 フルスタックエンジニアの案件情報 先述の通り、フルスタックエンジニアには多岐にわたる知識やスキルが求められます。 したがって、参画する案件によって募集条件は大きく異なるでしょう。テクフリではフルスタックエンジニアの案件情報も取り扱っていますので、実際にどのような案件があるのかぜひ確認してみてください。 フルスタックエンジニアの案件はこちら まとめ 本記事ではフルスタックエンジニアとは何か、について解説しました。フルスタックエンジニアの仕事内容や求められるスキル・知識などがお分かりいただけたかと思います。 フルスタックエンジニアに求められるスキル・知識は膨大なため、いきなりフルスタックエンジニアを目指そうとしても挫折してしまう可能性が高いかもしれません。現在エンジニアとして働いている方は、自分の担当領域を少しずつ広げていくことを意識することが大切です。 フルスタックエンジニアを目指す方もそうでない方も、将来どのようなポジションで働きたいかイメージし、そのポジションに就くために必要なスキル・知識を整理してみましょう。
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