2026年以降、IT産業はかつてないスピードで進化します。最新動向を正しく理解しテクノロジーを戦略的に活用することで、より効率的で豊かな社会の実現を目指しましょう。

日本の最新テクノロジー導入状況

株式会社野村総合研究所（NRI）の「IT活用実態調査（2025年）」に基づき、現在の導入状況における４つの主要ポイントを解説します。

１　IT予算の状況

2025年度のIT予算が前年度より増加した企業は49.0％に達し、減少したと回答した7.5％を大きく上回りました。半数近い企業で増額傾向が続いており、積極的な投資姿勢が伺えます。
伸び率は前年比でやや落ち着きを見せているものの、2026年度も継続的な予算確保を見込む企業は多く、中長期的なデジタル投資の姿勢は揺らいでいません。

参考：野村総合研究所、日本企業を対象に「IT活用実態調査（2025年）」を実施

２　生成AIの急速な普及

最新技術の中でも、生成AIの導入ペースは極めて顕著です。導入済み企業の割合は57.7%に達し、2023年度（33.8%）、2024年度（44.8%）から右肩上がりで増加しています。
ChatGPTやGeminiといった汎用サービスの普及により、検討段階から実運用フェーズへ移行する企業が増えたことが要因です。とくにシステム開発の効率化や、非専門家によるノーコード・ローコード開発での利用拡大が推測されます。

参考：野村総合研究所、日本企業を対象に「IT活用実態調査（2025年）」を実施

３　生成AI導入の課題

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活用の壁として最も多く挙げられたのがリテラシーやスキルの不足（70.3%）です。前年度の65.4%から上昇しており、導入が進んだことで現場のスキル不足がより浮き彫りになっています。
技術の進化に人間の適応が追いついていない現状があり、今後はソフトウェアへの投資に加え、教育やナレッジ共有といった人的資本への投資が成果を左右する鍵となります。

参考：野村総合研究所、日本企業を対象に「IT活用実態調査（2025年）」を実施

AIリテラシーの重要性と基礎知識を紹介

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4　レガシーシステムの残存率

依然として多くの日本企業が旧来のシステムを抱えています。アプリケーション面で47.3％、基盤面で48.2％の企業にレガシーシステムが残存しており、これらがデジタル化やモダナイゼーション（最新鋭化）を阻害する要因となっているのです。
着実に減少はしているものの、依然として約半数の企業が古い資産の刷新という課題に直面しています。

参考：野村総合研究所、日本企業を対象に「IT活用実態調査（2025年）」を実施

AIを構成する必須要素について

AIの正式名称はArtificial Intelligenceで、直訳すると人工的な知能・思考力という意味になり、日本では一般的に人工知能を指す言葉として用いられています。AI技術の構成必須要素は、インプット・解析・アウトプットの3つです。

1. インプット

   大量の知識を入力する必要がある（POSデータ・株価・Web・アクセスログ・画像・動画・音声・テキストなど）

2. 解析

   データの解析方法を指示しておく必要がある（ルールベース・機械学習・深層学習など）

3. アウトプット

   答えを出力する（回答の応用・利用）

今後のコンピューティング

テクノロジーの進化は大きな転換点を迎えています。今後注目すべき4つの領域を解説します。

１　ポスト量子暗号 (PQC)

新しいコンピューティングとして、ポスト量子暗号（PQC：Post Quantum Cryptography）が注目されています。PQCとは、将来登場する超高性能な量子コンピュータでも解読困難な暗号の総称です。
現在広く使われている暗号化技術（RSA暗号・だ円曲線暗号など）は、量子コンピュータが実用化されると短時間で解読される可能性がありますが、そうした中で解読困難な数学問題を基盤とするPQCが必要とされているのです。次世代のセキュリティを担保する不可欠な基盤技術として期待されています。

２　環境に溶け込むインテリジェンス

新しいコンピューティングとして、超小型・低コストのスマートタグとセンサーなどが注目されています。人が意識しなくても周囲の環境が状況を理解し、最適な支援や判断をおこなう新しいコンピューティングの概念で、生活空間や社会インフラへ自然に組み込まれていく点が特徴です。
ユーザが意識してコンピュータを操作するのではなく、周囲の環境そのものが知能を持ち先回りしてサポートしてくれる技術へと進化させる、体験価値を高める基盤技術として期待されています。

３　エネルギー効率の高いコンピューティング

新しいコンピューティングとして、高エネルギー効率コンピューティングが注目されています。消費電力を最小限に抑えながら、計算パフォーマンスを最大化することを目的としたコンピューティング技術です。
AIの爆発的な普及によりデータセンターの消費電力・ITシステムの環境負荷削減は喫緊の課題となっており、計算基盤の抜本的な再設計が進んでいます。

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４　ハイブリッドなコンピューティング・パラダイム

新しいコンピューティングとして、ハイブリッドなコンピューティング・パラダイムが注目されています。ハイブリッドなコンピューティング・パラダイムとは、複数の異なる計算方式・処理基盤（量子コンピューティング・古典計算・AI計算など）を組み合わせ、用途に応じて最適に使い分ける新しいコンピューティングの考え方です。単一技術では対応しきれない高度・複雑な処理を、柔軟かつ効率的に実現する点が特徴です。
ハイブリッドなコンピューティング・パラダイムは、一つの計算方式に依存しない柔軟性をもたらします。多様化・高度化する課題に対応するための、次世代コンピューティングの中核的なアプローチとして位置付けられています。

今後の人間とマシンの相乗効果

人間と機械が互いを補完し合うことで生まれる、新たな価値創造の形を3つ紹介します。

１　空間コンピューティング

空間コンピューティングは、人の感覚や直感と機械の高度な情報処理能力を結び付ける技術です。
人は現実空間に重ねて表示されるデジタル情報を視覚や動作といった自然な方法で理解・操作できますし、機械は空間を三次元的に認識して状況をリアルタイムで分析することで、人の判断や行動を的確に支援します。
これらの協働により、作業効率の向上・意思決定の高度化などが期待されています。

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２　多機能型スマートロボット

多機能型スマートロボットは、人と共生するパートナーとして期待されています。
従来の産業用ロボットが特定の作業を繰り返すことを得意としてきたのに対し、状況に応じて柔軟に対応できる多機能型ロボットへの注目が高まっています。
複数の機能やAIを備え、環境や状況を理解しながら行動できるため、家事支援や介護、医療、接客、製造現場など幅広い分野で人の負担を軽減します。

３　神経系との融合

神経系との融合とは、人の身体や脳の信号を機械が直接読み取り、情報を返すことで、両者の能力を拡張する取り組みです。
脳や神経から得られる信号をもとに、義手や外骨格、インターフェースを直感的に操作できるようになり、機械は人の意図をより正確に理解します。
ただ、神経系との融合は人類の認知能力を飛躍的に向上させる可能性を秘めていますが、多くの課題も存在しており、その実現には慎重かつ段階的なアプローチが必要となります。

まとめ

この記事ではIT産業における2026年以降の方向性を解説しました。

まず初めに、株式会社野村総合研究所（NRI）によるアンケートをもとに、日本における最新テクノロジー導入状況について４つのポイントを解説しました。

1. IT予算の状況
2. 生成AIの急速な普及
3. 生成AI導入の課題
4. レガシーシステムの残存率

以上の状況下における今後のコンピューティングの方向性として、以下の４領域を解説しました。

1. ポスト量子暗号 (PQC)
2. 環境に溶け込むインテリジェンス
3. エネルギー効率の高いコンピューティング
4. ハイブリッドなコンピューティング・パラダイム

さらに、人間と機械の相乗効果・協働によって期待される変化として、３つ解説しました。

1. 空間コンピューティング
2. 多機能型スマートロボット
3. 神経系との融合

テクノロジーの進化は年々加速し、ビジネス環境は大きな転換期を迎えています。企業は、変化を的確に捉えデジタルを活用した新たな成長戦略を描くことが求められています。2026年は多くの先進技術が爆発的に普及し、日本企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速させる年となるでしょう。

スマートフォンやタブレットなどのデバイス普及に加え、テレワーク環境の拡大で、セキュリティ対策に苦慮しているシステム管理者の方も多いのではないでしょうか。シャドーITのリスクや適切な対処方法について理解を深めてみてはいかがでしょう。

シャドーITとは

シャドーIT（Shadow IT）とは、会社や情報システム部門（情シス）の許可を得ずに従業員や部署単位で独自に利用している、企業側が把握できていないデバイスや外部サービスのことです。企業側が把握・管理できていない状態で利用されている点が特徴です。
ITツールは非常に便利ですが、セキュリティ対策を疎かにすると大きな問題につながりかねません。とくに会社が把握していないシャドーITについては、現場の利便性を尊重しつつ適切な統制を図ることが重要です。

シャドーITが生まれる背景

近年シャドーITが増加している背景には、従業員の利便性重視の行動という理由だけでなく、現場の切実なニーズと組織の管理体制とのズレが大きく関係しています。主な要因は次の４点です。

1. 利便性・スピード感の追求

   現場での使い慣れたツールの転用、複雑な申請プロセスの回避

2. リモートワークの拡大

   現場の判断で外部サービスを利用するケースの増加

3. ミスマッチの発生

   情報システム部門が提供するツールが、現場の実態に即していない

4. クラウドサービス（SaaS）の普及

   SaaSの導入は容易で、簡単に高度な機能が使用可能

シャドーITに利用されやすいもの

シャドーITに利用されやすいものを４つ解説します。まずどのようなツールが標的になりやすいのかを知ることが重要です。

１　私物のデバイス

企業側から仕事用のデバイスを支給していない場合、私物のスマートフォン・ノートパソコン・タブレットなどを業務に利用するケースは少なくありません。利便性が高い一方で会社の管理下にないデバイスはシャドーITの一因となりやすく、情報セキュリティ上のリスクを伴います。
私物デバイスの活用は働き方の柔軟性を高めますが、適切に管理することが必須です。利便性と安全性のバランスをとりながら、組織としてのルール整備を進めることが重要です。

２　フリーメール

代表的なシャドーITの一例が個人のフリーメール（Gmail、Outlook.com、Yahoo!メールなど）を業務に流用してしまうケースです。会社メールの容量制限や社外からログインしにくいなどの理由を解消するために利用されるケースがあります。
フリーメールは利便性が高い反面、企業統制の外で利用されると大きなリスクにつながります。利便性と統制の両立を図るためにも、明確なルール整備と適切な管理体制の構築が重要です。

３　チャットツール

シャドーITの中でも、チャットツールは拡散力と即時性が高く現場主導で導入されやすいツールです。チャットツールは、迅速なコミュニケーションを可能にする便利なサービスで、代表的なものとしてLINE・Messenger・Slack・Discordなどがあります。業務効率化のために導入されるケースも多い一方、企業の承認を得ずに利用されるとシャドーITとなる可能性があり、次のようなリスクを伴います。

1. 情報漏えいの可能性

   アクセス権限の管理が不十分な場合に機密情報が外部に流出する恐れがある

2. 退職者アカウントの管理もれ

   管理部門が把握していないため退職後もアクセスできる状態が続く場合がある

3. ログ監査が困難

   インシデント発生時に記録を十分に確認できないケースがある

4. データの保存・管理が不透明

   保存期間が制限されることがあり重要なやり取りが消失する可能性がある

4　クラウドストレージ

クラウドストレージとは、インターネット上のサーバーにデータを保存し、どこからでもアクセスできるオンライン型保存サービスのことです。
これまではデータを自分のパソコンやUSBメモリなどに保存していましたが、ネット上のサーバーに保存することで、場所やデバイスを選ばずデータにアクセスできるようになりました。

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シャドーITで企業が負うリスク

ここからは、企業が特に警戒すべき主なリスクについて３つ解説していきます。会社が把握していないシャドーITの利用は、企業にとって予期せぬ大きな脅威となり得ます。

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１　機密情報の流出

企業側として、シャドーITが引き起こす機密情報の流出は、防がなければならない深刻な問題です。
シャドーITによって情報漏えいが発生するケースは主に以下の４つです。

1. 企業の統制が及ばない環境で情報が扱われる
2. 誤操作による公開リスク
3. アカウント乗っ取りの危険性
4. 退職・異動時の情報持ち出し

２　なりすまし

シャドーITがもたらすリスクのひとつに、なりすましがあります。なりすましとは、第三者が正規ユーザーを装ってシステムやクラウドサービスにログインし、情報の閲覧・改ざん・持ち出しを行う行為を指します。とくに会社が管理していないアカウントで業務データを扱っている場合、被害が発覚しにくいという特徴があります。
例えば、第三者が企業の同僚や上司・部下などになりすまして友だち申請し、チャットに参加することもあり得ます。

３　不正アクセス

シャドーITのリスクのひとつに不正アクセスがあり、主な原因としては以下の３つがあります。

1. 企業管理外のアカウントの利用
2. パスワードの使い回し
3. フィッシング攻撃への対策不足

また、近年そのリスクを高めている要因のひとつにテザリングなどの個人回線利用があります。テザリングなどの個人ネットワークを利用すると、企業のネットワーク監視やアクセス制御の対象外となる場合があります。その結果、不正アクセスが発生しても検知が遅れ、被害が拡大してしまう可能性があります。

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シャドーIT対策４選

ここでは、企業が検討すべき対策について４つ解説します。利便性の高いクラウドサービスが普及する中で、会社が把握しきれないシャドーITへの対策は、もはや避けて通れない重要課題となっています。

１　シャドーITを使わなくてもよい環境の整備をする

シャドーITが発生する最大の原因は、会社のツールが不便で、仕事の邪魔になっていることにあります。会社の公式ツールが最も便利で安全と感じられる環境づくりが重要です。

1. 公式クラウドサービス・ツールの導入： Microsoft 365、Google Workspaceなどを導入し、ファイル共有・共同編集・外部共有を公式に可能にする
2. 社外共有を前提にした設計：禁止するよりも管理された許可の仕組み作り
3. テレワーク前提の環境整備：私物回線や個人環境に頼る必要性を減らす
4. ITサポート体制の確立：申請などを迅速に処理するような環境の整備

２　ガイドラインを策定・社員を教育する

シャドーIT対策は技術的なものだけでなく、ガイドラインの明確化と理解促進も重要です。
ガイドラインとは、何をしてよいのか・何が禁止なのかを明確に示す社内ルールのことです。曖昧な状態では、従業員は自己判断でシャドーITを利用してしまいます。
また、ガイドラインは策定するだけでは機能しません。なぜ守る必要があるのかを理解してもらうことが不可欠です。注意喚起だけではなく、具体的なケーススタディを交えると理解を深めることができます。
困ったら相談できる雰囲気を作ることも重要で、罰則重視ではなく相談しやすい文化づくりが効果的です。

３　BYODの実行を検討する

前項１・２のシャドーIT対策とは別のアプローチとして、BYOD（Bring Your Own Device）を実行する方法があります。これは、私物端末の利用を一律に禁止するのではなく、一定のルールのもとで正式に認め、管理下に置く対策です。
BYODの実行検討は、私物端末利用をゼロにするという発想ではなく、現状を前提に管理可能な形へ転換するアプローチです。禁止一辺倒ではなく制度化と管理を通じて統制を強化することで、統制と利便性の両立をはかることができます。

４　アクセス管理ツールを導入する

シャドーITを防ぐためには、誰が・どのサービスに・どのようにアクセスしているのかを可視化し、統制する仕組みが有効です。
アクセス管理ツールを使えば、会社支給のパソコンからしかアクセスを許さない・特定のIPアドレス（オフィスや許可されたリモート環境）以外は拒否するなどの、きめ細かい制御が可能となります。

まとめ

シャドーITとは、会社や情報システム部門の許可を得ずに従業員や部署単位が独自に利用している、企業側が把握できていないデバイスや外部サービスのことです。

シャドーITが生まれる４つの背景について解説しました。社会・従業員などの変化について知っておきましょう。

1. 利便性・スピード感の追求
2. リモートワークの拡大
3. ミスマッチの発生
4. クラウドサービス（SaaS）の普及

シャドーITに利用されやすいものは、私物のデバイス（スマートフォン、タブレットなど）・フリーメール・チャットツール・クラウドストレージの４つです。

シャドーITで企業が負うリスクを３つ解説しました。

1. 機密情報の流出
2. なりすまし
3. 不正アクセス

具体的なシャドーIT対策を４つ解説しました。

1. シャドーITを使わなくてもよい環境の整備をする
2. ガイドラインを策定・社員を教育する
3. BYODの実行を検討する
4. アクセス管理ツールを導入する

近年テレワークなどが増えており、環境の変化に対応していく必要性が高まっています。
そういった中で、シャドーITの発生を抑えるため、使いやすいデバイスやツールの業務インフラを整えるといった対策が求められています。利便性と安全性を両立させる環境を整備し、持続可能なセキュリティ体制を構築していきましょう。

企業におけるSNS運用の重要性が高まる中、専門知識への深い理解がこれまで以上に求められています。キャリアに直結するSNSマーケティング関連の資格と、取得による具体的なメリットを整理して解説します。

SNSマーケティングとは

SNSマーケティングとは、X（旧Twitter）、Instagram、Facebook、LINE、TikTokなどのSNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）を活用し、商品やサービスの認知度向上・ブランドイメージの構築・顧客との関係構築などを行い、最終的な売上向上を目指すマーケティング活動の総称です。主なSNSマーケティング手法は以下の通りです。

• アカウント運用

  企業公式アカウントで情報発信を行い、フォロワーとの関係性を深める

• SNS広告

  年齢・性別・興味関心などでターゲットを絞り効率的に情報を届ける

• インフルエンサーマーケティング

  影響力のある個人を通じて商品やサービスを紹介する

• ユーザー参加型施策

  ハッシュタグキャンペーンや投稿企画などでユーザーの自発的な発信を促す

マーケティングを総括的に学べる２つの資格

SNSマーケティングを成功させるには、マーケティング全般の知識が必要となります。ここでは、学習過程でマーケティングを総括的に学べる資格を２つ解説します。

１　マーケティング検定

マーケティング検定は、マーケティングの基礎知識から実務で役立つ考え方までを体系的に評価する資格試験です。まずは３級からスタートして、マーケティングの基礎を身につけるのがおすすめです。３級は公式テキストや問題集をしっかりこなせば、独学でも1ヶ月程度で合格圏内を目指せます。

参考：マーケティング検定｜日本マーケティング協会

２　ネットマーケティング検定

ネットマーケティング検定は、インターネットを活用したマーケティングに特化した資格です。インターネットの特性を理解し、ビジネスの企画・立案に活かせるネットマーケティング全般の知識と、それを実務で応用する能力を測定します。
株式会社サーティファイが主催している検定試験で、Webマーケティングの基本的なことから、具体的な施策、関連法規まで、幅広い知識を体系的に学べることが特徴です。

参考：ネットマーケティング検定 | 資格検定のサーティファイ

おすすめのSNSマーケティング関連２資格

SNSマーケティングに興味がある方におすすめのSNSマーケティング関連２資格を解説します。

１　SNSマネージャー

SNSマネージャーは、SNSマーケティングプロフェッショナルとしての能力を認定する資格です。企業のSNS運用において、戦略立案から実行、危機管理までを包括的に行える人材の育成と認定を目的としています。
一般社団法人ウェブ解析士協会が認定する資格で、SNSの活用法だけではなくビジネスの成果に結びつけるための、体系的な知識と実務スキルを習得できるのが特徴です。

参考：SNSマネージャー養成講座 Powered by ウェブ解析士協会

２　SNSマーケティング検定

SNSマーケティング検定は、SNS運用に関わる人の基礎的なマーケティング理解を証明する資格です。SNSを単なる投稿ツールとしてではなく、マーケティング戦略の一部としてビジネスに活かす能力を測ります。

株式会社サーティファイが主催しており、SNSを活用したデジタルマーケティング全般における基本知識・方法論を測定・評価します。

参考：SNSマーケティング検定│資格検定のサーティファイ

SNSマーケティング関連資格を取得する３メリット

SNSマーケティングは、多くの企業が採用するマーケティング手法です。関連資格を取得するメリットを３つ解説します。

１　スキルを客観的に証明できる

SNSマーケティング関連資格を取得することで、自身がSNS運用やマーケティングに関する一定の知識・スキルを有していることを客観的に証明できます。
SNSマーケティングのスキルは多くの場合、実務経験を通じて培われますが、実務経験だけではそのスキルレベルや知識の幅を客観的に示すことが難しい場合もあります。その際に資格を所持していれば、第三者に対して明確かつ効果的に能力を証明するためのツールとなります。さらに履歴書や職務経歴書に記載できるため、転職活動や社内でのアピール材料としても活用できます。

２　キャリアの選択肢が広がる

SNSマーケティング関連の資格取得は、キャリアの選択肢を広げる要素となります。
資格を取得することでSNS運用担当などの専門職はもちろん、広報・PR、営業、商品企画、採用担当など、さまざまな職種で知識を生かせるようになります。これにより社内役割の拡大・部署異動などが発生し、キャリアの選択肢が広がるのです。
また資格はスキルの証明となるため、未経験分野への挑戦や転職時にも有効です。実務経験が浅い場合でも、一定の知識や理解があることを客観的に示せるため、採用担当者に対するアピール材料にもなります。

３　収入向上につながる可能性がある

SNSマーケティング関連資格の取得は、収入面でプラスに働く可能性があります。
SNSマーケティングは企業の売上やブランド価値に直結しやすい分野であり、企業内では専門性の高い人材ほど評価されやすい傾向があります。資格を取得することでSNS関連知識の有無を客観的に示せるため、社内評価や昇給・昇格の材料になりやすくなるのです。

マーケティング業界の将来性

Webの普及に伴いインターネット広告費は拡大・増加しています。またデジタル技術の進歩によって、企業は膨大な顧客データを容易に一括管理できるようになり、精緻なターゲティングや正確な効果測定が実現し、データに基づいた戦略的な意思決定が一般化しています。
そういった中でSNSマーケティングは広告戦略の中心として重要性が高まり顧客との接点や販売手段として重要な役割を担いつつあり、スキルをもつ人材の需要は今後も大きく伸びると予想されます。

参考：2024年 日本の広告費

まとめ

SNSマーケティングとは、SNSを活用し商品やサービスの認知度向上・ブランドイメージの構築・顧客との関係構築を行い、最終的な売上向上を目指すマーケティング活動全般のことです。

SNSマーケティングを成功させるには、マーケティング全般の知識が必要となります。そこで、マーケティングを総括的に学べる資格を２つ解説しました。

1. マーケティング検定
2. ネットマーケティング検定

おすすめのSNSマーケティング関連資格を２つ解説しました。

1. SNSマネージャー
2. SNSマーケティング検定

資格取得のメリットとして、以下の３点を解説しました。

1. スキルを客観的に証明できる
2. キャリアの選択肢が広がる
3. 収入向上につながる可能性がある

近年の技術発展により、企業は顧客データを以前よりも簡単かつ大量に扱えるようになり、精緻なターゲティングや効果測定も可能になりました。マーケティング業界の将来性は、今後も高い成長が見込まれる非常に将来性のある分野です。

企業内で重視されつつある、SNSマーケティングのスキルをもつ人材の需要は高まり続けるでしょう。ぜひ多くの取得メリットがあるSNSマーケティング関連資格への挑戦をおすすめします。

近年、IT業界でオファリングという言葉が使われるようになりました。もともとはコンサルティング業界やシステムインテグレーターで使われてきた言葉ですが、近年はクラウドやSaaSを提供するIT企業でも一般的になりつつあります。この記事では、オファリングの基礎知識について解説します。

オファリングとは

オファリング（Offering）とは、使用される業界によってニュアンスは異なりますが、一般的には企業が提供する製品・サービス、あるいはそれらを提供する活動全般を指す言葉です。

SIer(エスアイヤー)とは？意味、仕事内容をわかりやすく解説

Sier(エスアイヤー)とはつまらないのか？ここではSIerの読み方や意味、仕事内容や種類、SEや…

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コンサルティング分野のオファリング

オファリングという言葉は、従来、おもにコンサルティング業界で用いられてきました。
顧客の課題やニーズに対し、コンサルティング企業が提供する一連のサービスや提案内容を指します。具体的には、特定テーマ・課題に対するコンサルタントの専門知識を組み合わせ標準化・パッケージ化したものです。

ITコンサルタントとは？ 仕事内容・必要なスキル・資格・役割や将来性まで徹底解説

ITコンサルタントとは？どんな仕事内容か、資格やスキルは何が必要かなどの疑問にお答えします。ITコ…

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IT分野のオファリング

IT業界でも近年オファリングという言葉が使われるようになりました。IT分野におけるオファリングとは、IT企業が顧客に提供する技術的な製品・サービス・ソリューションの総称です。
ソフトウェアやハードウェアといった個別の製品だけでなく、それらに加えて導入支援・運用・保守・コンサルティングなどを組み合わせた、パッケージ型の提案・提供モデルを指します。

IT業界とは？業界別の職種や向いている人について解説

IT業界の現状と将来性を解説し、各分野のメリットや職種を紹介します。向いている人の特性も考察してい…

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主なオファリングの種類

オファリングにはさまざまな種類がありますが、ここではITの代表的な３種類を解説します。

１　製品オファリング

オファリングの１つ目として解説するのは「製品オファリング（Product Offering）」です。企業が顧客に提供する製品と、その製品が顧客にもたらす価値や体験・関連サービスを含めた提供物全体を指します。
汎用的な市場ニーズや課題に対して標準化された仕様で広く提供されることが特徴で、基本的にはクライアントごとの個別カスタマイズはせず共通の仕様で提供されます。例を以下に記載します。

• Microsoft 365

  Word、Excel、Teamsなどのアプリケーション機能を提供

• Salesforce

  営業・顧客管理の機能セットを提供

２　サービスオファリング

オファリングの２つ目として解説するのは「サービスオファリング（Service Offering）」で、企業が顧客に提供するサービス内容を体系的にまとめたものです。例を以下に記載します。

• クラウド導入支援オファリング

  クラウド環境の設計・構築・移行支援を体系化して提供

• セキュリティ診断オファリング

  システムぜい弱性の診断、改善提案までをパッケージ化して提供

３　技術オファリング

オファリングの３つ目として解説するのは「技術オファリング（Technology Offering）」です。顧客が自身の製品やサービスなどに組み込むことを目的とした、インフラ・ツール・プラットフォーム・APIなどの技術的な要素をパッケージ化したものです。例を以下に記載します。

• エンタープライズ向けAPIパッケージオファリング

  外部サービスと連携するための認証、決済、データ連携などのAPI群セットをパッケージで提供

• ローコード・ノーコード開発プラットフォームオファリング

  アプリケーション開発に必要なツール、データベース、インフラを一体化した環境をパッケージで提供

オファリングを導入するメリット

オファリングを導入する主なメリットを５つのポイントに分けて解説します。

１　コスト削減

メリットの１つ目は、オファリングの導入によりシステム開発やインフラ構築・運用などのコスト削減が期待できることです。自社開発・運用と比較して、コスト構造が大きく変わります。

• 柔軟なリソース調整が可能

  技術オファリングの核であるクラウドサービスによって需要に応じてリソースの増減ができる

• 運用・保守コストの削減が可能

  運用・保守などでサービスオファリングを利用することで費用の削減ができる

２　最適な機能・サービスの利用

メリットの２つ目は、オファリング利用で自社に最適な機能・サービスを利用できることです。
既存の製品やサービスがパッケージ化されており、必要に応じて内容をカスタマイズできるため、自社に合ったサービスを選択できます。また豊富な導入実績や成功事例があるため、企業は実績のある解決策として安心して導入できます。

３　競争力の向上

メリットの３つ目は、オファリングで競争力向上ができることです。
製品・技術・ノウハウがパッケージ化されているため、ゼロからシステムを開発する場合と比較して圧倒的に早く事業を立ち上げることが可能です。市場投入までの時間が短縮され、結果として競合他社に対する優位性を確立できます。

４　万全なサポートの利用

メリットの４つ目は、オファリング利用で充実したサポートを受けられる点です。
オファリングは、提供企業があらかじめ設計・構築したパッケージを利用します。そのため導入企業はシステムやツールを購入するだけでなく、導入後も継続的な支援や改善サポートを受けることができます。

５　人材育成・組織開発・業務改善

メリットの５つ目は、オファリング利用で人材育成・組織開発・業務改善が可能になることです。
オファリング導入は、人・組織・業務の３側面に好影響をもたらし、企業の持続的な成長を支える基盤づくりにも大きく貢献します。

1. 人材育成

   実践的なITスキルを習得できる

2. 組織開発

   連携・風土改革が進む

3. 業務改善

   効率化・標準化が進み、生産性が向上する

オファリングの選び方

オファリングを選定する際のポイントを４つ解説します。

１　目的や課題を明確にする

何のために導入するのか、目的を明確にすることが最も重要です。パッケージ化された内容が、自社の目標達成や課題解決につながるかを慎重に確認する必要があります。
コスト削減・業務効率化・データ分析強化など、目的に応じて最適な内容は異なります。
例を以下に記載します。

• 人手不足を補いたい → 自動化・RPA系オファリング
• クラウド移行を進めたい → インフラ系オファリング
• データを活用したい → 分析・AI活用系オファリング

２　柔軟性・拡張性の検証

柔軟性と拡張性は、そのシステムが企業の固有のニーズと将来の成長にどこまで対応できるかを判断するための重要な要素です。
オファリング選定は、現在の業務への適合性だけで判断しがちですが、業務の変化や事業の成長にどこまで対応できるかという中長期的な視点も同様に重要です。この２つの要素をバランスよく備えたオファリングを選ぶことで、導入効果を長期的に維持しビジネスの成長を支える基盤を構築できます。

• 柔軟性

  現行業務への適合性を高める要素

• 拡張性

  将来の要件追加・規模拡大に対応する可能性を高める要素

３　コストと効果のバランス見極め

導入費用（イニシャルコスト）だけでなく、運用費用（ランニングコスト）や期待できる効果も総合的に評価しましょう。費用に見合った価値があるかを見極めることも重要な選定ポイントの１つです。

４　サポート・セキュリティをチェック

サポート体制やセキュリティは、オファリング導入後の安定運用と企業の信頼性を直接左右する重要な要素です。選定時には機能だけでなく、これらの見えない品質を評価することが長期的なビジネスリスクの回避につながります。

• サポート

  トラブル時や運用課題に迅速かつ的確に対応してもらえるか

• セキュリティ

  企業のデータやシステムを長期的に守る仕組みが整っているか

導入リスクと対策

１　ベンダーロックインのリスク

オファリング導入に伴うリスクの１つ目はベンダーロックインです。特定のベンダー（提供企業）に過度に依存し他社への乗り換えが困難になる状態に陥るリスクです。

1. 標準APIやオープンな規格の採用、データのエクスポート権や可搬性に関する条項、環境の撤去と移行手順を含むエグジット計画を契約の段階で明文化しておく

２　コスト超過のリスク

オファリング導入に伴うリスクの２つ目はコスト超過です。初期導入コストに加えて、カスタマイズ費用、運用・保守費用、サポート費用などが想定以上にかかり、総コストが予算を大幅に上回ってしまうリスクのことです。

1. 複数のシナリオを想定して見積もりの精度を高め、予実管理（予算と実績を比較・分析し、計画と実際の差異を把握・改善する管理手法）を徹底する

まとめ

オファリングとは、企業が顧客に対して提供する価値の集合体を指す言葉であり、製品やサービスを組み合わせた包括的な提案内容を意味します。
IT業界のオファリング導入には、コスト削減や競争力向上など多くの効果が期待できる一方で、ベンダーロックインやコスト超過といったリスクも存在します。
この記事で解説したポイントを参考に、自社へ適したオファリングの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

近年のインターネット普及社会では、SNSやニュースサイト・動画配信などを介して膨大な量の情報が存在し、その中には偽情報もあるのです。偽情報は、企業や個人の判断を狂わせるリスクがあり大変危険なものですので、ここで偽情報のリスク・対策をしっかりと知っておきましょう。

偽情報とは

偽情報（にせじょうほう）とは、事実ではない、もしくは誤解を招くような情報のことを指します。単なる悪意のない間違った情報とは違い、世論操作・特定の目的達成のために故意に流布されるという点が大きく異なります。
たとえば、誰かが誤ったニュース記事を真実だと信じて広めてしまった場合、それは誤情報です。しかし特定目的のため意図的に虚偽のニュース記事を作成・拡散した場合は、偽情報あるいは悪意のある情報となります。

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情報の種類

ここからは情報の種類について3つ解説します。それぞれについて混同しないようしっかりおぼえておきましょう。

1　ミスインフォメーション（誤情報・Mis-infomation）

ミスインフォメーション（日本語では誤情報と訳されることが一般的）とは、意図せず広められる不正確な情報のことで本人は正しいと思っていても実は間違っていることが多いという特徴があります。
悪意がない場合でも個人・企業の判断を誤らせたり社会に混乱を招いたりする可能性があります。

• 意図：だますつもりはない
• 内容：事実とは異なる

2　ディスインフォメーション（偽情報・Dis-information）

ディスインフォメーション（日本語では「偽情報（にせじょうほう）」と訳されることが一般的）は意図的に作られ、誤解や混乱を引き起こす目的で広められた虚偽の情報のことです。
1で解説した誤情報が、単に間違った情報であるのに対して、偽情報は特定の目的をもって故意に流布されるという点が異なります。意図的に人をだますために作られた虚偽の情報で最初からウソとわかっていて、誰かを誤解させるために流される情報のことです。

• 意図：だますつもりがある
• 内容：事実とは異なる

3　マルインフォメーション（悪意のある情報・Mal-information）

マルインフォメーションは真実に基づいていながら悪意のある意図をもって公開または拡散される情報のことで、個人・組織・国家などに危害を与えることを目的としています。
ミスインフォメーションやディスインフォメーションとは違い、マルインフォメーションはウソやねつ造された情報ではありません。問題となるのは、情報の公開の仕方、タイミング、そしてその意図です。

• 意図：悪意がある
• 内容：内容自体は事実

偽情報セキュリティの必要性

近年インターネットの普及により、情報が瞬時に世界中に拡散されるようになりました。
その一方で意図的に作り出された虚偽の情報、いわゆるフェイクニュース、ディープフェイクの存在が社会問題化しています。
偽情報セキュリティでは 、デマやウソ情報を見抜くことだけではなく、偽情報が個人・企業・社会に与える深刻なリスクを防ぐための対策が必要です。

企業に対する偽情報の脅威

企業に対する偽情報の脅威を4つ解説します。企業に対する偽情報の脅威は、現代社会において無視できないリスクとなっていますが、どのようなものがあるのか見ていきましょう。

1　ブランドイメージの低下

偽情報によって、企業の信頼性・ブランドイメージが低下させられる可能性があります。
たとえば、企業に関する虚偽や誤解を招く情報が社会に広まり、それによって企業や製品・サービスに対する消費者や社会全体の信頼や好感度が損なわれるなど、が考えられます。

2　顧客離れ

偽情報によって、顧客が離れてしまう可能性があります。
ブランドイメージの低下が潜在的な顧客や将来の顧客に影響を与えるのに対し、顧客離れは既に企業との関係性を築いていた既存顧客が離れていくという影響を企業に与えます。

3　株価の暴落

偽情報によって、企業株価が暴落してしまう可能性があります。
企業に関する虚偽や誤解を招く情報が投資家や市場参加者に広まり、それが原因で企業の株価が急激に下落するリスクが存在します。株式市場は投資家の期待や信頼によって大きく左右されるため、ネガティブな偽情報はパニック売りを引き起こし、株価を大きく変動させてしまう力をもっています。

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4　訴訟リスク

偽情報によって、企業が訴訟されてしまう可能性があります。
企業に関する事実に基づかない情報が広まることによって、企業が法的責任を問われ訴訟を起こされるリスクが存在します。

生成AIによって高度化する偽情報の現状

昨今の生成AIの急速な普及は、偽情報の増加・高度化に拍車をかけています。
偽情報はより巧妙かつ大量に生成・拡散されるようになり、企業・政府・一般社会に深刻な影響を及ぼしつつあるのです。以下は偽情報の作成に、生成AIがどう使われているかの例になります。

• リアルなテキスト生成：自然で説得力のある文章、特定の文体やトーンの模倣など
• 高精度な画像・動画生成：実在しない人物・場所・出来事のねつ造、ディープフェイク動画の進化など
• 音声合成によるなりすまし：自然な話し方の再現など
• 複合的な偽情報の生成と拡散：テキスト・画像・動画の組み合わせ、ソーシャルメディアでの拡散を最適化など

偽情報の対策

偽情報対策は、個人、企業、政府、プラットフォーム事業者など、社会全体で取り組むべき重要な課題です。偽情報の拡散を防ぎ、リスクを軽減するための対策を4つ解説します。

1　ファクトチェック・クロスチェックの習慣をつける

偽情報対策の1つ目はファクトチェック・クロスチェックの習慣をつけることです。信頼できる情報源を確認し、同じ情報が他ニュースソース・公式機関でも報じられているかを確認するということです。
ファクトチェックはもちろんのこと、ひとつの情報に頼らず、他の信頼できる情報源でも確認するクロスチェックをおこなうことが、 偽情報に惑わされないための強力な防波堤になります。

2　情報リテラシーの向上

偽情報対策の2つ目はインターネットに対する情報リテラシー教育をおこなうことです。
情報リテラシーとは情報を適切に理解・評価・活用する能力のことです。ただ情報に詳しいというわけではなく、流されずに正誤を判断し、自分で考える力のことを指します。
企業が情報リテラシー教育をおこなうメリットを3つ挙げます。

1. 社員が偽情報にだまされない。誤った判断や行動を避けられる
2. 企業としての誤発信・誤対応のリスクが減る
3. 社内外からの信頼性が高まり、ブランド価値が向上する

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3　信頼できる情報源の利用

偽情報（フェイクニュース、誤報、意図的なミスリードなど）は、個人の判断を誤らせるだけでなく社会全体の混乱や不信感の原因となります。これを防ぐには、情報を受け取る際に出所を確認し、信頼できる情報源を意識して選ぶことが欠かせません。以下に、信頼できる情報源の例を5つ挙げます。

1. 公的機関：内閣府、厚生労働省など
2. 大手報道機関：NHK、BBC、大手新聞など
3. 国際機関：世界保健機関（WHO）、国際通貨基金（IMF）など
4. 学術機関：大学、研究所、学術論文など
5. 専門家の発言：有資格者（医師、研究者など）による情報など

4　SNSプラットフォームのフィルタリング機能の活用

社会に普及しつつあるSNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）は情報発信の自由度が高い一方で、偽情報の拡散源となるリスクもあります。そのため、多くのSNSプラットフォームでは偽情報対策として「フィルタリング機能」「コンテンツ管理機能」を導入しています。必要に応じて設定・利用するといいでしょう。

まとめ

ここまで「偽情報セキュリティとはなにか？/偽情報の脅威・対策など」というテーマで解説してきました。
そもそも偽情報とは、事実ではない、もしくは誤解を招くような情報のことです。
偽情報セキュリティとは偽情報（フェイクニュース・誤情報・操作された情報など）から個人や組織、社会を守るためのセキュリティ対策全般を指します。
近年、インターネットの普及にともない偽情報が社会問題化しており、早急の対策が必要です。
企業に対する偽情報リスクとして4つ解説しました。

1. ブランドイメージの低下
2. 顧客離れ
3. 株価の暴落
4. 訴訟リスク

また社会へ生成AIが普及しつつあり、偽情報の増加・高度化してきています。
偽情報への対策として4つを解説しました。

1. ファクトチェック・クロスチェックの習慣をつける
2. 情報リテラシーの向上
3. 信頼できる情報源の利用
4. SNSプラットフォームのフィルタリング機能の活用

社会の変化に対応して、平時から偽情報の発生に備える必要性があります。

近年、空間コンピューティング（Spatial Computing）は私たちの社会に大きな変革をもたらしています。すでにさまざまな業界で導入が始まっていますが、一般ユーザへの浸透や標準化はまだこれからという段階です。この機会に、基礎知識や将来・課題などについての知識を学んでおくのはいかがでしょうか。

空間コンピューティングとは？

空間コンピューティングは、現実空間とデジル空間を融合させ、まるでデジタル情報が現実世界に存在するかのように体験・操作を可能とする技術のことです。2003年にアメリカのサイモン・グリーンウォルド氏によって「機械が実際のオブジェクトや空間への参照を保持し、操作する機械との人間の相互作用」と定義されました（参考元：サイモン・グリーンウォルド「Spatial Computing」）。以下のようなテクノロジーを組み合わせています。

• AR（拡張現実）
• VR（仮想現実）
• MR（複合現実）
• ハンドトラッキング、アイトラッキング、音声認識
• 3Dモデリング

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AR・VRと空間コンピューティングの違い

AR（拡張現実）は、現実の景色を見ながら、その上にデジタル情報を重ねて表示する技術です。一方、VR（仮想現実）は、現実の景色をすべて覆い隠し、まったく別の仮想空間だけを見せる技術です。

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空間コンピューティングの特徴

空間コンピューティングの特徴は大きく以下の4つになります。生活・仕事・学習などのさまざまな場面で活用される可能性があります。

• 二次元コンピューティングから三次元への進化

  現実空間やバーチャル空間全体をコンテンツの表示などに活用する

• コンピュータの操作方法の変化

  現より身体的で直感的なコンピュータ操作体験を実現させる

• デジタルと現実の融合への対応

  現デジタルオブジェクトを現実空間に重ねて表示、物理空間そのものをデジタルで補完・拡張する、などの要求に答える

• 空間情報の取得と利用・活用

  現空間コンピューティング型デバイスを活用して、ユーザのデータを詳細に取得・分析し効率化をはかる

空間コンピューティングの構成

Appleの空間コンピューティング体験では、「ウィンドウ」「ボリューム」「スペース」といった概念が導入されており、主要な構成要素として位置づけられています。3つそれぞれについて解説します。

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1　ウィンドウ

1つ目の構成要素は「ウィンドウ（Windows）」です。
見た目は従来のPCで使われていたウィンドウとほとんど同じ、平面的な表示領域です。
ユーザは表示サイズや配置を自由に調整できます。また、複数のウィンドウを同時に操作することも可能です。

2　ボリューム

2つ目の構成要素は「ボリューム（Volumes）」です。
立体的な体積を持った表示領域で、3Dオブジェクトや相互作用的なコンテンツを空間内に配置するための要素です。ユーザはこれらのボリュームを360度から観察・操作でき、より没入感のある体験を提供します。

3　スペース

3つ目の構成要素は「スペース（Spaces）」です。
スペースはユーザの視界全体を領域とし、「ウィンドウ」「ボリューム」も含まれます。現実世界とデジタルコンテンツをシームレスに融合させ、自由にカスタマイズされた作業環境を構築可能です。

空間コンピューティングで可能になること

空間コンピューティングは現実空間とデジタル情報をシームレスに融合させ、直感的な操作を可能にする技術です。現実世界を操作可能なデータ空間に変え、デバイスの画面に閉じ込められていたデジタル体験を空間全体へと拡張することが可能です。以下のようなことができるようになります。

• 直感的な操作

  現手のジェスチャー・視線・音声認識などを使い、デジタルオブジェクトを直感的に操作可能

• 2Dディスプレイからの解放

  現従来の小さな画面に縛られることなく、目の前の空間全体をディスプレイとして利用可能

• 現実空間への情報重ね合わせ

  現実の風景にデジタル情報を重ねて表示可能

• 空間共有

  現コンテンツなどの共有をした場合、複数人で同じ情報をリアルタイムで空間共有・共同作業をすることが可能

多様な分野での利用

空間コンピューティングは、その汎用性の高さから非常に幅広い分野での活用が想定されています。4つの分野での利用について解説します。

1　 教育分野での応用

教育現場での空間コンピューティング活用で「見て・触れて・動かして学ぶ」体験が可能になり、学習の理解度・定着率向上に貢献します。以下に利用例を挙げます。

• 歴史・科学・工学などの立体的な教材のAR表示
• 安全訓練や緊急対応トレーニング（災害、火災など）
• 職業教育におけるシミュレーション型実習
• 言語・文化教育でのインタラクティブ環境体験

2　ビジネス分野での応用

ビジネスでの空間コンピューティング活用は、空間上での情報共有・製品表示・業務効率化を進め、新しい働き方・営業スタイルを可能とします。以下に利用例を挙げます。

• 現場作業員へのARナビゲーションや作業手順表示
• リモートワークの環境を仮想オフィスとして提供
• 製品デザインやプロトタイプの3Dモデリングを利用しての作成
• 家具やメイクなどのAR試着・試し置き
• ARを使ったプロモーション演出やクーポン表示
• ECサイトでの仮想商品展示室

3　医療分野での応用

医療現場での空間コンピューティング活用は、人体の内部構造や手術計画を空間上で可視化・共有することが可能で、安全性・精度を大幅に向上させます。以下に利用例を挙げます。

• 手術支援AR（臓器の3D表示・位置ガイド）
• 医学生向けの仮想解剖トレーニング
• リハビリ支援の動作トラッキングとフィードバック
• 遠隔診療や支援における空間的情報共有

4. エンターテインメント分野での応用

エンターテインメントでの空間コンピューティング活用は、空間全体を演出装置として使い従来にない没入体験を創出します。また、ユーザが自宅にいながら臨場感あふれる体験を楽しむ・現実の空間と連動した新しいタイプのゲーム体験も可能となります。以下に利用例を挙げます。

• 空間を利用したMR/VRゲーム
• ライブイベントでの仮想演出（ホログラムやARエフェクト）
• ユーザの部屋を使った没入型AR体験
• バーチャルタレントやメタバースライブ

空間コンピューティングのこれから

空間コンピューティングは、今後の社会・産業・日常生活を大きく変える次世代の基盤技術として注目されています。今後の展望としては、以下の点が挙げられます。

• デバイスの進化と普及

  軽量化・小型化・性能向上・低価格化・汎用化

• ユーザーインターフェースの革新

  より直感的な操作・AIアシスタントとの融合

• インフラストラクチャの整備

  5G/6Gネットワークの普及・IoTデバイスなどの進化・現実世界をデジタル空間に再現するデジタルツイン技術の進化

• アプリケーションとコンテンツの充実

  キラーアプリの登場・対応したコンテンツやアプリケーションを開発するクリエイターの増加

空間コンピューティングの課題

空間コンピューティングは現実空間とデジタル空間を融合させ直感的で自然な操作などを可能にする画期的な技術ですが、その普及と発展にはいくつかの課題が存在します。以下に４つを挙げます。

• コストと導入障壁

  初期導入コストの高さ・投資対効果証明の難しさ（導入に踏み切りにくい）など

• 高度な技術と専門知識の必要性

  空間コンピューティング専門人材の不足がスムーズな導入を妨げる可能性など

• セキュリティとプライバシーのリスク

  個人情報の漏洩リスク・データの適切な管理と活用など

• インフラ環境の整備とメンテナンス負荷

  高性能なインフラ環境の整備と継続的なメンテナンスが必要など

まとめ

ここまで「空間コンピューティングとは？/基礎知識・将来・課題など」というテーマで解説してきました。
空間コンピューティングとは、現実空間とデジタル空間を融合させ、まるでデジタル情報が現実世界に存在するかのように体験・操作を可能とする技術のことです。
空間コンピューティングは次のコンピューティングパラダイムとして注目されており、今後数年間で私たちの生活やビジネスを劇的に変革すると予測され、その応用範囲は無限に広がっていくでしょう。
皆さんも、この記事を読んで空間コンピューティングについての知識を深めるきっかけにしてみてください。

「AIエージェントとは何か？」と聞かれた時、なんとなくのイメージしかもたず具体的にはあまり正確に答えられない方も多いのではないでしょうか。この機会に、この記事を読んでAIエージェントについての基礎知識をたくわえておくことをオススメします。

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、AIを使用してユーザの目標達成に向けて自律的に業務を遂行するソフトウェアシステムのことです。大きくわけると、個人が使用する「パーソナルエージェント」、企業が使用する「企業エージェント」という2つに大別されます。

• パーソナルエージェント：

  ユーザ個人のニーズに合わせてサポートしてくれるAI

• 企業エージェント：

  企業内の業務プロセスを最適化し生産性の向上やコスト削減、企業価値の向上をおこなう

これらのエージェントはいずれも、以下の４つの基本タイプに分類されます。

AIエージェントの種類

AIエージェントは、その意思決定の仕組みによって以下の４タイプに分類されます。これらの分類は、パーソナルエージェント・企業エージェントのいずれにも共通です。それぞれについて解説します。

1　反射エージェント

1つ目に解説するAIエージェントは「反射エージェント」です。
もっともシンプルな仕組みのAIエージェントで、単純反射エージェントとモデルベース反射エージェントの2種類に分かれています。

• 単純反射エージェント：

  事前に定義された条件と行動のルールに従って動作します。たとえば、温度が一定値になったらエアコンをオンにするサーモスタット、人が近づくと自動的にドアを開くドア、壁にぶつかると方向を変えるシンプルな掃除ロボット　など。

• モデルベース反射エージェント：

  環境の内部モデルを保持し、現在の知覚と過去の経験に基づいて行動を決定します。単純反射エージェントとは異なり、環境が完全に観測可能でない場合でも、内部モデルを使って見えない部分の状態を推測します。たとえば、過去の運転経験に基づいて障害物を避けながら走行する初期の自動運転車、過去のユーザ行動履歴に基づいてオススメの動画を表示するレコメンデーションシステム　など

2　目標ベースエージェント

2つ目に解説するAIエージェントは「目標ベースエージェント」です。
ただ目の前の状況に反応する反射エージェントとは異なり、どうすればゴールに近づけるかを判断し、その目標を達成するための一連の行動を推論し、選択するというものです。

• 活用事例：

  ナビゲーションシステム（目的地を設定すると、現在の位置から目的地までの最適な経路を探索し、案内する）など

3　効用ベースエージェント

3つ目に解説するAIエージェントは「効用ベースエージェント」です。
目標ベースエージェントをさらに発展させたAIエージェントで、目標を達成することだけでなく、行動の結果として得られる効用を最大化するように行動を選択するところまで実行します。

• 活用事例：

  医療診断支援システム（病気の診断に加えて、治療のリスクや効果・患者のQOLなどを考慮して最適な治療法を提案）など

4　学習エージェント

4つ目に解説するAIエージェントは「学習エージェント」です。
経験から学習し、自身の知識や行動の改善能力をもつAIエージェントです。与えられたタスクを繰り返す中で、徐々に最適な行動戦略を身につけていく特徴があります。

• 活用事例：

  ゲームAI（囲碁・将棋・ビデオゲームなどで人間以上のパフォーマンスを発揮する）など

AIエージェントと生成AIの違い

生成AIとAIエージェントはよく混同されがちです。しかし、双方には明確な違いがありますのではっきりと区別できるようにしておきましょう。

生成AIは生成することに特化しており、基本的に指示がなければ動きません。一方、AIエージェントは目標達成に向かって自律的に動くため、必要に応じてタスクを分解・遂行する特徴があります。

AIエージェントが求められる理由

なぜ今、AIエージェントは社会に必要とされているのでしょうか。大きく3つの理由が挙げられますので、それぞれについて解説していきます。

業務の複雑化

AIエージェントは、複雑な業務内容・環境で価値を発揮します。
現在の社会は多様化しており、これに迅速・柔軟な対応をすることが求められています。AIエージェントは多くの情報源から得たデータを統合的に分析し、与えられた目標に対して最適な手段を自律的に選択し実行する能力を期待されているのです。

人材不足

AIエージェントは、人材不足を解消する役割が期待されています。
熟練人材の高齢化や採用難により業務の自動化・効率化が急務となっており、また属人化した業務知識を形式化し組織内の知的資産として活用可能にする点でも、AIエージェントは必要とされています。

働き方改革に対応するため

AIエージェントは、企業が働き方改革への対応をするために求められています。働き方改革が目標とする労働時間の短縮・生産性の向上・多様な働き方の実現・従業員の満足度向上、といった4項目について貢献をすることが期待されているのです。
AIエージェントに雑務・繰り返し・判断を任せれば、人間はより創造的な業務に集中できるようになります。また、リモートワークや時短勤務に対しても業務の継続性やカバーが24時間可能となり、頼れるデジタルパートナーとしてチームを支えることにもなるでしょう。

ウェルビーイングとは？その重要性とメリットを解説

この記事では、ウェルビーイングの意味や重要性、背景やメリットを、取り組み事例と合わせて解説します。…

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AIエージェントの課題

現在AIエージェントが抱えている5つの課題と対策について解説します。どのようなことが問題になっており、どういった対処方法があるのでしょうか。

1　セキュリティ・プライバシーの保護

AIエージェントは、業務や日常生活においてさまざまなデータを収集・分析・利用します。これらに含まれる機密情報や個人情報が適切に保護されなければ、深刻なリスクを引き起こす可能性があるのです。これの対策として以下の5つがあります。

• オンプレミスorクローズド環境で運用
• アクセス制御・認証の徹底
• 通信・APIの暗号化と監視
• データのマスキング・匿名化
• ログ管理・使用履歴の監査体制

AIリテラシーの重要性と基礎知識を紹介

AIリテラシーの基本知識を網羅して紹介します。AIリテラシーの重要性と学習方法、取得できる資格種類…

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2　倫理的・法的な問題

AIエージェントが間違った判断をした時に、誰が責任を負うのかが明確になっていません。また、どのようにその意思決定をおこなったのかがブラックボックス化しており、その理由を人間が理解できないなどの問題もあります。対策として、以下に挙げる2つの対策をしっかりおこなってください。

• 倫理原則・ガイドラインの策定：

  AIエージェントの開発・利用に関する倫理的な原則やガイドラインを策定し、関係者間で共有する必要があります。

• 透明性と説明可能性の向上技術の開発：

  AIの意思決定プロセスを可視化し、人間が理解できるようにする技術開発が重要です。

3　専門人材確保の難しさ

現在、AIエージェント向け専門知識をもった人材が不足しています。
AIエージェントの開発、実装、運用には高度な専門知識とスキルをもつ人材が不可欠です。しかし、その確保は非常に難しいのが現状です。以下に対策を挙げておきます。

• 社内育成・リスキリング：

  社員に対して育成プログラムの構築

• 大学・研究機関と連携：

  共同研究やインターン受け入れなど

• 副業・フリーランス人材の活用：

  外部人材との協業

• 魅力的な職場環境の提供：

  リモートワークやフレックスタイム制など

• 外部パートナーとの連携：

  初期段階では外部のAIコンサル・SIer・AIベンダなどと連携し、 社内メンバーのシャドウイング（学びながら導入）を進める方法も有効。

4　リソースが限られていること

AIエージェントにおいて、限られたコンピュートリソースは、その開発・訓練・実運用において非常に重要な制約であり課題となっています。とくに高度な自律性や複雑なタスク処理能力をもつAIエージェントほど、より多くの計算資源を必要とする傾向があるのです。この課題への対策としては以下のものがあります。

• 軽量モデルの開発・活用
• オンデマンド処理に設計を切り替える
• 処理の分散化・非同期化
• ローカル/クラウドのハイブリッド運用
• インフラストラクチャへの投資

5　ハルシネーション

AIエージェントが、事実に基づかない、あるいは文脈と矛盾する情報を生成してしまうのは深刻な問題です。対策としては大きく以下の2つがあります。

• ファクトチェックとの統合：

  外部知識ベースや検索エンジンと連携して、情報の正確性を検証する

• トレーニングデータの精査：

  高品質なデータに基づく学習によって、誤情報の生成を減らす

まとめ

ここまで「AIエージェントとは？/種類・基礎知識・課題など」というテーマで解説してきました。
AIエージェントとは、AIを使用してユーザの目標達成に向けて自律的に業務を遂行するソフトウェアシステムのことです。あたらしく普及しつつあるAIエージェントについてはあまり知識のない方も多いのではないでしょうか。この記事を読んで、AIエージェントについて、生成AIとの違い、求められる理由、AIエージェントの課題についての知見を蓄えましょう。

最後のチェックポイント

• AIエージェントとはAIを使用してユーザの目標達成に向けて自律的に業務を遂行するソフトウェアシステム
• AIエージェントは能動的に業務をおこない、生成AIはユーザからの指示で受動的にコンテンツを生成する
• AIエージェントが求められる理由は業務の複雑化・人材不足の解決と働き方改革への対応のため、の3つ
• AIエージェントの課題はセキュリティ・プライバシーの保護、倫理的・法的な問題、専門人材確保の難しさ、リソースが限られていること、ハルシネーション

AIの活用が進む現代において、生成AIの知識やスキルは大きな武器になります。生成AIパスポートという資格についての知見を深め、取得を検討してみてはいかがでしょうか。

生成AIパスポートとは？

生成AI（Generative AI：大量のデータをもとに新しいコンテンツを生成する、人工知能の一種）に関する基礎知識と、それを安全かつ効果的に活用するためのスキル所持を証明する資格のひとつとして「生成AIパスポート」があります。
一般社団法人 生成AI活用普及協会（GUGA）が認定をだす民間資格で、試験はAI初心者の人でも受験できるように比較的簡単な内容になっています。この生成AIパスポートはAIに興味がある・仕事でAIを活用したい・AIの未来に関心がある人など、多くの人にオススメできる資格です。

【生成AIの最新動向】2024年注目される生成AIトレンド

2024年のトレンドとして急成長する生成AIサービスとAIツールの最新情報をお届けします。生成AI…

続きはこちら

生成AIパスポート　試験の概要

ここでは「生成AIパスポート」試験の日程・費用・会場について解説します。受験を検討している方は、しっかりチェックしておきましょう。

試験日程について

生成AIパスポートの試験は年に3回開催されます。1回の受験期間は約1か月あり、都合の良い日程で受験することができます。

受験費用について

受験料は一般で11,000円（税込）、学生は5,500円（税込）となっています。学生料金を適用するには、学生証など学生であることを証明する証明書の提示が必要になります。

試験会場について

生成AIパスポート試験は、特定の試験会場を設けず、オンラインで実施されるIBT方式です。インターネットに接続されたパソコンやスマートフォンがあれば自宅など任意の場所で受験が可能です。ただし、試験中は資料を参照したり、他の人の助けを借りたりすることは禁止されています。

生成AIパスポート試験　受験方法

ここでは生成AIパスポート試験の受験方法について詳しく解説します。

受験申込みの方法

生成AIパスポートの受験には申込みが必要です。公式サイトの「受験申込みページ」から手続きをします。案内に従って個人情報を入力し、受験料の支払いをおこないます。以上で申込み手続きは完了です。なおGUGAのアカウントを所持している場合は、マイページの「受験申込み」から簡単に受験手続きできます。

試験当日の流れ

試験当日は以下の流れで受験します。

• 受験前確認：受験環境が整っているか確認
  ↓
  マイページログイン：GUGA公式サイト内のマイページにログインする
  ↓
  試験ページログイン：「試験ページへ」を押して試験ページに進む
  ↓
  試験開始：「試験開始ボタン」を押して、試験を開始（途中退出は不可）
  ↓
  試験終了：試験が終わったら「試験終了ボタン」を押して試験を終了

試験終了後、1か月以内にGUGA会員ページで試験結果が通知されます。

試験をする際の禁止事項を以下に記載しますので注意して受験しましょう。

1. 参考書・ノート・スマートフォンなどを参照すること
2. 他人の助言を受けること
3. 試験内容の録音・録画・配信をすること
4. 試験画面を他のデバイスに共有すること
5. アプリケーションを使用すること
6. 上記以外にも、試験の趣旨に反すること

生成AIパスポートの難易度・合格率

生成AIパスポートの難易度は一般的に「やさしい」とされています。IT系の他資格試験と比較しても専門的な知識はそれほど必要とせず、生成AIの初心者を含め問題なく合格できる試験のため、幅広い方が挑戦できます。
公式によると、2023年10月・2024年2月・2024年6月の試験における合格者の累計は4,322名で、合格率は76.78％となっています。およそ4人に3人が合格できる計算になります。

生成AIパスポート試験の出題形式・内容

生成AIパスポート試験は四肢択一式で60問が出題され、試験時間は60分です。問題の内容としては大きく5つに分類されます。

• AI：AIの定義、AIに知能をもたらす仕組み、AIの種類、AIの歴史、シンギュラリティ
• 生成AI：生成AIとは、ChatGPTについて
• 生成AIの動向：生成AIができることと主なサービス、ディープフェイク技術について
• 情報リテラシー・基本理念とAI社会原則：インターネットリテラシー、セキュリティとプライバシー、個人情報保護、制作物に関わる権利、AIを取り巻く理念と原則・ガイドライン
• テキスト生成AIのプロンプト制作と実例：LM（言語モデル）とLLM（大規模言語モデル）、プロンプティングの基礎・実践、テキスト生成AIを用いたビジネス、テキスト生成AIの不得意なこと

生成AIパスポートの勉強方法

ここでは生成AIパスポートの勉強方法でオススメの3つを解説します。これらの方法を参考に、自分に合った学習方法を見つけてみてはいかがでしょうか。

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公式問題集を利用する

オススメ勉強方法の1つめは、「GUGA公認 生成AIパスポート テキスト＆問題集」「生成AIパスポート 公式テキスト」を活用する方法です。
資格試験提供者が用意する公式テキストは最も信頼できる教材です。試験範囲を網羅しており、AIの基礎知識や生成AIの仕組み、倫理的な側面など、基本的な部分からしっかりと理解することができます。

生成AIに関する講座を受講する

オススメ勉強方法の2つめは、生成AIに精通した講師の動画やセミナーを通して学ぶことです。
AIの概念や専門用語といった基礎を簡単に理解でき、リアルタイムな情報にもアクセスできます。生成AIの活用に興味がある方は、ぜひ講座の受講を検討してみてください。

試験対策アプリを活用する

オススメ勉強方法の3つめは、試験対策アプリを活用することです。
アプリを活用することで、効率的かつ効果的に試験準備を進められるほか、多くの利点があります。

• いつでもどこでも学習可能：隙間時間を有効活用できる
• パーソナライズされた学習：学習者の能力や進捗に応じて学習内容を調整してくれるものもある
• 手軽な反復学習：出勤前や寝る前など、短い時間で気軽に復習できる
• ゲーム感覚で学習：ゲーム感覚で問題を解ける
• 進捗管理機能：学習進捗状況を可視化できる
• コミュニティ機能：情報交換できるアプリもある

生成AIパスポート　取得するメリット

生成AIパスポートを取得することで得られるメリットを3つ解説します。それぞれについてしっかり見ていきましょう。

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1　AIがもつリスクを予防できる

メリットの1つめは、生成AI活用におけるリスクを正しく把握することで、リスクの発生を予防できる点です。
生成AIの利用については、著作権侵害やプライバシー情報の漏洩など、さまざまなリスクを伴います。生成AIパスポートの取得により、これらのリスクを適切に管理する知識・AI生成物の検証方法・機密情報の管理方法などを身につけることができます。

2　キャリアアップができる

メリットの2つめは、キャリアアップの可能性が生まれる点です。
資格の取得は、生成AIに関する知識やスキルを有していることの証明になります。生成AIを安全に活用できる人材であることを名刺や合格証書でアピールでき、社内で生成AIを活用する部署へ転属したり、AI関連の専門職へ転職したりする可能性が生まれます。

3　業務の効率化や新規事業の立案につながる

メリットの3つめは、業務の効率化や新規事業の立案につながる点です。
従来の業務であるメール作成・データ分析・調査などにAIを活用することで、作業時間を大幅に短縮できます。また、生成AIパスポートの取得によって得た知識を活用すれば、新規事業を立案する可能性も広がります。さらには、従業員へのAI活用教育も実施でき、組織全体のデジタル化を進めることが可能です。

まとめ

おつかれさまでした。ここまで「生成AIパスポート/試験の勉強方法・取得メリットなど」というテーマで解説してきました。
「生成AIパスポート」とは、生成AIに関する基礎知識とそれを安全かつ効果的に活用するスキルを持っていることを証明できる、一般社団法人 生成AI活用普及協会（GUGA）が認定する民間資格です。
現在、生成AIはビジネスや教育、クリエイティブ領域など、さまざまな分野で活用されています。生成AIパスポート資格の勉強・取得を通して、AIに関する知見を広めてみるのもいいのではないでしょうか。

いまの世の中は、いたる所に「ICT」があふれています。ICTやそれを支えるインフラについての知識は、社会で活躍するためには大切ですのでしっかりと覚えておきましょう。

ICTとは

「ICT」とは「情報通信技術：Information and Communication Technology」の英語頭文字をとって略したものです。従来つかわれていた、コンピューターの技術を指す「IT（情報技術：Information Technology）」とほぼ同じ意味をもっていますが、技術の活用なども含む広い意味をもつ言葉としてICTという呼称が国際的に定着しつつあります。

企業内のICTインフラ3種類

世の中の企業内でICTを支える「インフラ」について3つ解説します。
※インフラとは「インフラストラクチャー」の略で、生活に必要なエネルギー・構造物・サービス・設備などをいいます。

1　基幹システム

企業のICTインフラの1つ目として「基幹システム」があげられます。
その名の通り企業の基幹となる業務を管理するシステムのことで、代表的なものとしては財務、人事、販売、在庫、生産管理などの業務プロセスを統合的に管理する役割をもっています。基幹システムは、企業の運営に必要なデータや業務プロセスを管理し、効率化と正確性を提供する重要なインフラです。

2　情報システム

企業のICTインフラの2つ目に「情報システム」があります。
企業における情報システムとは、業務をおこなう上で必要な情報を収集・蓄積・処理・伝達するための仕組みの総称です。ハードウェアやソフトウェア、ネットワーク、データベースなどで構成されており、企業が効果的かつ効率的に運営されるために重要な役割を果たします。

3　ERP

企業のICTインフラ3つ目は「ERP：Enterprise Resource Planning（統合基幹業務システム）」です。ERPとは、財務管理や人事管理、生産管理、在庫管理など、従来は個別に運用されていた基幹業務を一元的に管理するシステムまたはソフトウェアを指します。

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IT化・デジタル化・DXとの違いについて

言葉のニュアンスはどれも似ていますが、業務関連では「ICT」「DX」のどちらかをつかうことが定着しています。

• デジタル化：業務プロセス、アナログデータをデジタル技術で置き換える。IT化の基礎
• IT化：情報機器やインターネット接続環境を導入する。DXの前段階
• ICT化：情報機器、インターネット接続環境を整備し、これらの技術を活用して業務プロセスを効率化する取り組み全般
• DX：デジタル化によって業務を変革する。IT化とデジタル化の統合

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ICTインフラ導入のメリット

ICTインフラ導入のメリットを６つ解説します。さまざまな利点を考慮して、導入を検討してみてはいかがでしょうか。

1　生産性や業務効率の向上

ICTを導入することで「生産性や業務効率の向上」を期待できます。
業務の効率が低い、人材や予算が不足しているなどといった問題がある場合、ICTを導入することで解決できるかもしれません。
たとえばコミュニケーションツールやRPA（Robotic Process Automation）などを導入すると以下の効果が期待できます。

• 業務の自動化による時間短縮
• コミュニケーションの迅速化

2　多様な働き方の実現

ICTの導入・活用によって、場所や時間の制約を超えて働く環境が整い、企業と従業員の双方に利点があります。
たとえば、リモートワーク環境を整えれば、在宅ワークが可能になります。在宅ワークが実現し通勤時間が削減されることで、ワークライフバランスの向上が見込まれます。

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3　顧客や取引先へのサービス向上

ICTを導入することで「顧客や取引先へのサービス向上」が期待できます。
リアルタイムの情報共有が可能になり、顧客や取引先からの問い合わせや要望に迅速に対応できるようになります。これにより、サービスの質が向上するでしょう。

4　自動化によるミスの削減

ICTを導入することで「自動化によるミスの削減」が期待できます。
AIやRPAを活用することで業務が大幅に自動化され、反復作業の効率化だけでなくこれまで人が担っていた高度なデータ分析なども自動化することが可能です。これにより、ヒューマンエラーが大幅に減少します。

5　データの有効活用

ICTを導入することで、以下のような「データの有効活用」を期待できます。

• データ分析：新たなビジネスチャンスの発見、顧客の行動パターンへの深い洞察が可能
• データ共有：情報伝達のスピードが向上し、コラボレーションが促進される
• パーソナライゼーション：顧客一人ひとりのデータを分析することが可能

6　情報共有の円滑化

ICTを導入することで「情報共有の円滑化」を期待できます。
組織はより効率よく情報を共有でき、迅速かつ正確な意思決定ができるようになります。ICTによる情報共有の円滑化は、生産性向上やイノベーション創出に不可欠な要素です。

ICTインフラ導入のデメリット

ICTインフラ導入のデメリットを3つ解説します。導入することで問題が生じる可能性があるということを念頭に置いて対策を練っておくことが大切です。

1　セキュリティ面のリスクがある

組織にICTを導入することで「セキュリティ面のリスク」が発生します。
ICTはインターネットを利用することが多いため、サイバー攻撃や情報改ざん・漏えいなどのリスクが高まります。もしもセキュリティ問題が起これば、組織の信頼性が損なわれたり、法的な問題に発展したりする可能性があるため、適切なセキュリティ対策と予防措置を講じることが重要です。

2　導入や教育にコストがかかる

組織にICTを導入することで「導入や教育のコスト」が発生します。
場合によっては膨大な額となる可能性があるので注意が必要です。導入にかかる3つのコストは以下の通りです。

• 初期費用：システム導入、ハードウェア購入、ソフトウェアライセンス費用など
• 維持費用：システムの更新、保守費用が継続的に発生
• 人件費：システム導入に伴う社員の教育費用や、新たなシステム管理者の雇用費用

3　反発される可能性がある

組織にICTを導入することで「従来のやり方を変えることへの反発」が発生する可能性があります。
ICT導入によって、従来のやり方に慣れ親しんだ従業員からの反発が起きる可能性は高いです。この反発は、ICT導入の成功を阻む大きな要因となりえます。
そのため、導入の必要性を論理的に説明したり、試験的に一部の業務をICT化したりして従業員の理解と支持を得ることが重要です。

ICTインフラ導入が必要な理由

なぜいまICTインフラの導入が必要になっているのでしょうか。
理由は、社会でICT化システムの利用が広範囲に及び、これが標準となっているからです。ICTインフラの導入は、企業が競争力を維持し、持続的に成長していくために不可欠な要素となっています。
これを効果的に活用することで、業務の効率が向上し、顧客満足度が高まります。さらに、新たなビジネスチャンスも生まれ、企業の市場での地位を強化することが可能となります。

まとめ

ここまで「なぜいま「ICT」が必要なのか～導入メリット/デメリット」というテーマを解説してきました。
ICTとは「情報通信技術：Information and Communication Technology」の英語頭文字をとって略したものです。ICTインフラの導入が必要とされる理由は、それが企業にとって必須の要素となり、競争力を維持し継続的な成長を支えるためです。
この重要性を踏まえると、これからの社会で生き残るためにはICTの導入・活用が鍵になるのは必定でしょう。ぜひこの記事を参考にして、「ICT」に関しての知見を深めておきましょう。

Googleが提供している「Googleアナリティクス」はWebサイトの効果的な運用に役立ちます。多様な情報分析結果を有効に活用してはいかがでしょうか。

Googleアナリティクスとは

Googleが提供する「Googleアナリティクス（Google Analytics）」とは、Webサイトやアプリの訪問者の行動を分析するための無料ツールです。ユーザのアクセスデータを収集・解析し、サイトのパフォーマンスやマーケティング活動の効果を可視化することができます。また、2023年7月にはGA4（Google Analytics 4）へバージョンアップされ、より幅広いデータ収集と分析機能が備わるようになりました。

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Googleアナリティクスの基本的な使い方

Googleアナリティクスの基本的な使い方5つについて解説していきます。

1　アクセス数を調べる

Googleアナリティクスでできることの1つ目は「Webサイトへのアクセス数をページビュー数とセッション数で確認できる」です。

• ページビュー数：Webサイトで表示されたページの閲覧数のこと
• セッション数：ユーザがWebサイトにアクセスした回数で、複数ページを閲覧した場合もセッション数を1とカウント

2　ユーザ属性を調べる

Googleアナリティクスでできることの2つ目は「ユーザ属性調査」です。「ユーザ属性の概要」という項目で、Webサイトに訪問するユーザの主な基本情報が把握可能です。手に入る情報として以下のような項目があります。

• 訪問者の年齢層、性別、居住地域
• 使用しているデバイス（パソコン、スマホなど）
• どのくらいの頻度でサイトを訪れているのか
• ブラウザやOSの種類

3　流入経路を調べる

Googleアナリティクスでできることの3つ目は「流入経路の調査」です。Webサイトに訪問するユーザが、どのような経路をたどってWebサイトに訪問してきたかを把握できます。主な流入経路は以下の５つです。

• Organic Search：自然検索
• Direct：ブックマークやメールマガジンなど
• Referral：リンクなど
• Paid Search：リスティング広告など
• Display：ディスプレイ広告など

4　レポートを作成する

Googleアナリティクスでできることの４つ目は「レポートの作成」です。Googleアナリティクスで「探索」機能を使うと「平均」「比率」「パーセンテージ」などの多様な指標とデータをかけあわせて、自由にレポートを作成できます。
レポートを読むと、Webサイトの状況を深く理解してより効果的なマーケティング戦略を立てることができます。

5　Looker Studioと連携する

Googleアナリティクスでできることの5つ目は「Looker Studioとの連携」です。Googleアナリティクスと同様にGoogleが提供するツールに「Looker Studio」というものがあり、このツールを使うとWebサイト分析ができます。
他にもGoogleが提供しているツールは多くあるので、そのツールを利用して得たデータを取り込み・レポート作成・共有して、有効に活用していきましょう。

Googleアナリティクスで設定すべきポイント

Googleアナリティクスで設定すべきポイント5つを解説します。とくにGoogleアナリティクス初心者の方は設定忘れにご注意ください。

1　データ保存期間

Googleアナリティクスで設定すべきポイントの1つ目は「データ保存期間」です。というのも、Googleアナリティクスのデフォルト設定されているデータ保存期間は「2か月」だからです。
あまり短い期間でデータが消えてしまっては困ってしまいます。個別の特別な理由がないのであれば、最長の「14か月」に設定変更しておくことをオススメします。

2　内部トラフィック

「内部トラフィックの除外」は、正確なデータ分析をおこなうために非常に重要な設定です。内部トラフィックとは、企業の従業員や関係者がWebサイトを訪問する際のアクセスのことです。
これを除外することによって、実際のユーザ行動に基づいた信頼性の高いデータを取得することができ、適切なマーケティング施策・サイト改善をおこなうことができます。

3　データ収集の有効化

Googleアナリティクスで設定すべきポイントの3つ目は「Googleシグナルにおけるデータ収集を有効化する」です。GoogleシグナルはGoogleアナリティクスにおける機能の1つで、ユーザのクロスデバイス行動を追跡して、より正確なデータ分析を可能にするためのデータを提供するものです。ユーザが複数のデバイス（スマートフォン、パソコンなど）を使い分けて、Webサイトを閲覧する場合に同一のユーザとして認識するといった機能があります。

4　クロスドメインの計測設定

Googleアナリティクスで設定すべきポイントの4つ目は「クロスドメインの計測」です。
クロスドメイン計測を設定すると、複数のドメインにまたがるユーザの行動を1つのものとして認識可能となり、より正確なデータ分析が可能になります。クロスドメイン計測がとくに有効なケースは以下に記載する3つです。

• ECサイト：商品の詳細ページ、決済ページなど、複数のドメインで構成されている
• メディアサイト：ニュースサイト、ブログなど、複数のドメインでコンテンツを提供している
• 大規模なWebサイト：サイト内で複数のサブドメインやディレクトリが存在する

5　Google Search Consoleとの連携

Googleアナリティクスで設定すべきポイントの5つ目は「Google Search Consoleとの連携」です。「Google Search Console」はGoogleが無料で提供している、Webサイトにおけるキーワードの検索順位や表示回数などを把握可能なWebサイト管理ツールのことです。あなたのWebサイトがGoogle検索でどのように表示されているか、どのようなキーワードで検索されているか、そして、サイトにどのような問題が発生しているかなどを詳しく分析することができます。SEOやWebサイト運営に役立つことうけあいです。

設定は「プロに頼む」か「自分でやる」か

Googleアナリティクスの設定をプロに依頼するか、自分でおこなうかは、次のような要素を考慮して決定するとよいでしょう。

• ●自分でおこなうのがオススメな3つのケース

• 自分に時間がある

• 自分の学習意欲が高い

• シンプルなWebサイトを運営している

• ●プロに依頼するのがオススメな3つのケース

• 自分に時間がない

• 自分の専門知識に自信がない

• 複雑なWebサイトを運営している

自分の選択に不安があるときは、プロに依頼して学びながら将来的に自制化を目指すのも手です。

プロのアクセス解析事例

プロのアクセス解析事例について4つ解説します。実際にGoogleアナリティクスを使う時にはこういった手順を踏みます。

1　BtoBサイト

プロは「BtoB（Business to Business）サイト」のアクセスデータについてはこのように解析をおこないます。

1. CVポイント（コンバージョンポイント：最終的なゴールにつなげるための一連の導線）の、どこがGoogleアナリティクス上で計測できているのか、また計測できていないのかを分析
2. CVポイントそれぞれのルールを定義、数値と実数値にずれが出ない状況を構築
3. 目標としていたコンバージョン数を達成するための、モニタリングを実施
4. Googleアナリティクスの計測やレポーティングの仕組みを整え、目標達成度合いを日次で追いかけられる体制を構築

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2　Eコマース

プロは「Eコマース」のアクセスデータについてはこのように解析をおこないます。

1. Googleアナリティクス上でECサイトの受注データを計測できるように設定する
2. 売上・商品の閲覧回数・カート投入回数・カートからの削除数・購入フォームへの遷移数（商品購入を完了するために移動したページ数）などから、商品のパフォーマンスを多面的に判断する
3. 商品の売上を伸ばすための課題特定をおこなう
4. 売上の可視化で、デジタルマーケティング施策の費用対効果がはっきりする。売上ベースでみて効果のある施策だけを残す

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3　FAQサイト

プロは「FAQサイト」のアクセスデータについてはこのように解析をおこないます。※アクセスデータ解析の前段階で「閲覧回数」については計測がおこなわれているものとします。

1. 回答の質についても評価するため「役に立った」「役に立たなかった」などのボタンを設置し、クリック数を計測する
2. 閲覧回数の多いFAQから「役に立たなかった」を多く押されているものに対して、回答内容を見直し改善する

4　Webサイトリニューアル前後の分析

プロは「Webサイトリニューアル前後の分析」のアクセスデータについてはこのように解析をおこないます。

1. 訪問者がWebサイトに訪れる目的を整理する
2. その目的（複数も可）に、Webサイト上でのゴールとなるページ（複数も可）を決める
3. Webサイト上でアンケートを設置し、Googleアナリティクスの計測データと合わせて、目的ごとのゴールに到達した率をみる
4. サイト行動導線を詳細に分析・課題点を明らかにし、リニューアル時に補強すべき改修点をあぶりだす

Googleアナリティクス360とは？

ここまでGoogleが無料で提供する「Googleアナリティクス」について解説してきましたが「Googleアナリティクス360」という有料版もあります。
料金については企業の状況によってそれぞれ異なりますので、導入を検討される際はGoogleの担当者に相談して最適なプランを選ぶようにしてみてください。無料版とは大きく以下の3点で違います。

• 機能：多くの面でグレードアップ
• データの信頼性と安全性：大きく向上
• 導入後のサポート：専用の窓口あり

まとめ

ここまで「Googleアナリティクスの使い方、設定ポイントなど」というテーマを解説してきました。
Googleが無料で提供している「Googleアナリティクス」とはWebサイトやアプリの訪問者の行動を分析するためのツールです。
今後の社会では、Googleアナリティクスを活用しユーザとうまく向き合うことが必要となります。ぜひこの記事を読んでGoogleアナリティクスについての知見を深めておきましょう。

現在、多くの現場でロボットは活躍しています。実際に触れる機会は少ない人も、そのエンジニアについて知見を広めておくのは有意義です。

ロボットエンジニアとは

一般的にロボットエンジニアとは、「ロボットの開発や設計、検証、メンテナンスなどをおこなうエンジニア」のことです。機械工学、電子工学、人工知能（AI）などのスキル・知識を組み合わせて、産業用ロボット、サービスロボット、自律型ロボットなど、多種多様な用途に応じたロボットを作成する職種です。

クラウドエンジニアの今後は？キャリアパスと必要スキルも紹介

クラウドエンジニアの市場需要、キャリアパス、進化する技術、必要なスキルと資格を解説します。クラウド…

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ロボットエンジニアの業務内容を解説

ロボットエンジニアは、ロボットというものへ包括的に携わります。仕事内容を大きく4つにわけて解説します。

1　仕様・用途の策定

ロボットエンジニアの業務、1つめは「ロボットの仕様、用途を決める」です。
ロボット化に対する市場やユーザの要望を正確に把握して、ロボットの種類や主要な機能を決めていきます。それが終わったら、ロボットの性能指標や安全基準、コストなどの具体的な要件を定義していきます。

2　設計・開発

ロボットエンジニアの業務、2つめは「ロボットの具体的な設計と開発をおこなう」です。
1で決定した計画に沿ってロボットを設計し、実際に作成します。作業は多くの場合、以下に記載する3チーム制です。

• ロボット本体の開発チーム：ロボットの構造や機能を設計します
• ロボット頭脳開発チーム： ロボットに動きや判断をさせるためのプログラムを作成します
• ロボットの五感設計開発チーム：モーターやセンサーを開発します

3　実験・検証

ロボットエンジニアの業務、3つめは「ロボットの実験と検証をおこなう」です。
チームで協力して開発したロボットが、設計したとおりの動きと性能を発揮するか？ をテスト、評価します。多種多様なシナリオを用意して、ロボットのパフォーマンスや信頼性を試すのです。また、テスト結果によっては設計やプログラムの改善をおこないます。

4　保守・メンテナンス

ロボットエンジニアの業務、4つめは「ロボットの保守・メンテナンスをおこなう」です。
ロボットは完成・製品化して市場に出た後も、継続的な保守・メンテナンスをする必要があります。具体的には消耗品や部品を交換・補充しますし、不具合がある場合もあります。また、ソフト面でもアップデートが求められる場合もあるのです。

ロボットエンジニアの将来性

ロボットエンジニアの将来性は非常に明るいと言えるでしょう。
これから少子高齢化などで労働力不足がますます深刻化し、多くの分野・産業においてロボット化・自動化の要望がどんどん増えてきています。それに伴い、ロボットエンジニアの活躍の場は広がっていくことが予想されます。現在のロボット利用の具体例を以下に記載します。

• 製造業：生産ラインの自動化、検査、物流など
• サービス業：接客、清掃、介護など
• 医療分野：手術支援、リハビリ支援、診断支援など
• 建設業：建物の建設、メンテナンスなど

ロボットエンジニアに求められるスキル・知識

ロボットエンジニアになるためには何が必要なのでしょうか。求められるスキル・知識を解説しますので見ていきましょう。

1　プログラミングスキル

ロボットエンジニアにとって、プログラミングスキルは必要なものです。
ロボットの制御、センサー情報の処理、自律的な動作など、幅広い領域で使用されます。プログラミングスキルがないとロボットエンジニアとしての仕事をするのが難しいとも言えるでしょう。
以下に「ロボット開発業務でよく使われるプログラミング言語」を4つ記載しますので選択の参考にしてみてください。

• Python：研究開発、プロトタイプ開発、AIロボット、シミュレーションなど
• Java：シミュレーション、ロボット制御、Androidアプリ開発など
• C言語：産業用ロボット、組み込みシステムなど
• C++：C言語と同様。産業用ロボットや複雑なロボットシステムの開発など

2　数学の知識

ロボットエンジニアにとって、数学の知識は必要なものです。
理由としては、ロボット開発業務に数学の知識は不可欠だからです。設計、動作制御、センサー処理など、多くの領域で高度な数学的解析・計算が求められます。以下に「ロボットエンジニアが学ぶべき数学」を記載します。

• 線形代数：ロボットの位置計算や動作制御に使用する
• 微分積分学：動力学や制御システムの解析に使用する
• 確率論・統計学：センサー処理や環境認識に使用する
• 微分方程式：ロボットの動作や制御モデルの記述に使用する
• 幾何学：空間的な操作や3Dモデルの認識に使用する
• 最適化理論：経路計画やシステムの効率化に使用する
• 離散数学とグラフ理論：経路計画やシステムのモデル化に使用する

3　ロボットの知識

ロボットエンジニアにとって、ロボットの知識は必要不可欠なものです。
知っておくべき分野も多岐にわたり、それぞれが密接に連携しあっています。大きな核となるものを以下に記載しますので、学習の参考にしてみてください。

• 機械工学：機械的な構造や部品の設計、製作に関する分野
• 電気電子工学：モーターやセンサー、それらを制御するための回路設計に関する分野
• 情報工学：人工知能やプログラミングに関する分野
• 制御工学：動作を実現するための制御システム設計に関する分野
• センシング技術：ロボットが周囲の環境を認識するためのセンサー技術に関する分野

4　発想・想像力

ロボットエンジニアにとって、発想・想像力は必要なものです。
理由としては、ロボットエンジニアの役割は技術的な問題解決にとどまらず、まったく新しいものを生み出すことが求められるからです。複雑化する社会変化に対応するために、従来の枠組みにとらわれない創造的な考え方が必要になります。
発想・想像力は技術的なスキルと同とうに重要なものです。

ロボットエンジニアにおすすめの資格

最初にお伝えしたいのが、ロボットエンジニアになるために特定の資格が必要というわけではありません。しかし、ロボットエンジニアやロボットエンジニアになりたい人にオススメの資格が3つありますので解説します。

AI関連のおすすめ資格とは？必要な知識と勉強方法

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1　情報処理技術者試験

1つめに取得をオススメする資格は「情報処理技術者試験」です。ITに関する知識の保有が証明できます。IT関連の国家資格で、基礎知識から実用的な知識まで、多種なIT関連試験があり、目的に合わせて受験できます。

• ITパスポート試験
• 情報セキュリティマネジメント試験
• 基本情報技術者試験
• 応用情報技術者試験
• ITストラテジスト試験
• システムアーキテクト試験
• プロジェクトマネージャ試験
• ネットワークスペシャリスト試験
• データベーススペシャリスト試験
• エンベデッドシステムスペシャリスト試験
• ITサービスマネージャ試験
• システム監査技術者試験
• 情報処理安全確保支援士試験

2　CAD利用技術者試験

2つめに取得をオススメする資格は「CAD利用技術者試験」です。ロボットエンジニアの業務であるロボットの設計・構築にはCADを使用する場面が多いからです。
CAD利用技術者試験は2次元と3次元にわかれており、さらにそれぞれ3つのレベルがあります。

• 2次元CAD利用技術者試験：1級・2級・基礎、に分かれている
• 3次元CAD利用技術者試験：1級・準1級・2級、に分かれている

3　機械設計技術者試験

3つめに取得をオススメする資格は「機械設計技術者試験」です。
ロボットの動力伝達システム、構造設計、材料選択など、機械設計の知識・技術を証明できます。
3級から1級の3つにわけられていますが、2級以上の試験には実務経験が必要となるため未経験であればまず3級を受験しましょう。

• 機械設計技術者試験：1級・2級・3級、に分かれている

ロボットエンジニアのキャリアプラン

ロボットエンジニアのキャリアプランはどのようなものになるでしょうか？
実はそもそもロボットエンジニアそのものが、経験を積んだエンジニアがなるキャリアの一つの到達点です。その先のキャリアプランとなると以下に記載する3つが考えられます。

• 更なる専門分野のスペシャリスト
• 管理職へのキャリアアップ
• 独立や起業

ロボットエンジニアの平均年収

ロボットエンジニアの求人を見てみると平均年収は約473万円になります。ロボット技術がさまざまな産業分野で活用されるようになり、人材としての需要も高いロボットエンジニアの平均年収は、他のエンジニア職種と比較しても高収入です。
しかしここで注意して欲しいのは、年収は経験年数・役職・所属企業・業界によって大きくかわるという点です。専門的で高度な知識・スキルの保有者は高評価を受けますし、課長・部長クラスの役職になれば年収1,000万円以上に到達することもあります。

ロボットエンジニアに向いている人の特徴

ロボットエンジニアに向いている人の特徴を3つ解説します。気が付いていない適正に気が付くきっかけになればさいわいです。

IT業界とは？業界別の職種や向いている人について解説

IT業界の現状と将来性を解説し、各分野のメリットや職種を紹介します。向いている人の特性も考察してい…

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論理的思考力に優れている

ロボットエンジニアに向いている人の特徴、1つめは「論理的思考力に優れている」です。
複雑なシステムを設計・構築するためには、論理的な思考力が必要です。また、問題の原因究明にも役立ちます。仮説を立てて検証するという、論理的な思考は強く求められるでしょう。

ものづくりが好き

ロボットエンジニアに向いている人の特徴、2つめは「ものづくりが好き」です。
ロボット作成は、アイデアをもとに実際に動作する機械やシステムに作り上げるプロセスです。自分が設計・作成したものを組み上げて動かすことは、もの作りを愛する人にとって非常に魅力的でしょう。課題や困難が発生しても、前向きに対処できます。

向上心が強い

ロボットエンジニアに向いている人の特徴、3つめは「向上心が強い」です。
ロボット業界は技術の進化が速く、最前線で活躍し続けるためには自主的に最新技術を学びどんどんスキルアップしていく心が大切です。また向上心のある人は、周囲の仲間やプロジェクト全体の発展にもよい影響を与えるでしょう。

まとめ

一般的にロボットエンジニアとは「ロボットの開発や設計、検証、メンテナンスなどをおこなうエンジニア」のことです。

ロボットエンジニアの業務内容は4つの領域がありました。

• 仕様・用途の策定
• 設計・開発
• 実験・検証
• 保守・メンテナンス

ロボットエンジニアの将来性は、これから活躍の場がどんどん増えていくと予想されており、非常に有望であると言えます。

ロボットエンジニアに求められるスキル・知識としては4つありました。

• プログラミングスキル
• 数学の知識
• ロボットの知識
• 発想・想像力

ロボットエンジニア資格としては3つオススメしました。

• 情報処理技術者試験
• CAD利用技術者試験
• 機械設計技術者試験

ロボットエンジニアのキャリアプランは大きな方向として3つを挙げました。

• 更なる専門分野のスペシャリストへの道
• 管理職へのキャリアアップへの道
• 独立や起業への道

ロボットエンジニアの平均年収は約473万円で、役職が上がれば1000万円も可能です。

「ロボットエンジニアに向いている人の特徴」としては、3つの性格があります。

• 論理的思考力に優れている
• ものづくりが好き
• 向上心が強い

社会の自動化が進み、これからどんどんロボットが活躍する場所も増えていくのは確実です。この記事を読んで、皆さんもロボットエンジニアについての知見を深めておきましょう。

ソリューションエンジニアとは

ソリューションエンジニアとは、主にIT分野で顧客の課題を特定して適切な技術を用いた課題の解決方法を提案し、実際に解決まで行うITの専門家です。IT技術で課題解決を行う、いわゆるITソリューションを遂行するスペシャリストといえるでしょう。
ソリューションエンジニアは、顧客へのコンサルティングからシステム開発まで幅広く対応します。

ソリューションエンジニアの重要性

ソリューションエンジニアは課題解決のために顧客の課題を熟知し、顧客と緊密なコミュニケーションを行います。顧客が安心して課題を解決できるように一貫した支援を行い、その支援を通じて会社は顧客からの信頼を獲得するのです。また、ソリューションエンジニアは多様な経験を得られ、より上位の職位へステップアップできる人材となる可能性があります。さらに近年では、デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進などにより、ソリューションエンジニアが必要とされる場面も増加しています。そのため、ソリューションエンジニアはこれからも、とても重要な仕事として必要とされる可能性が高いといえるでしょう。

ソリューションエンジニアの基本的な役割

ソリューションエンジニアは顧客の課題を発見し、それをどう解決するか考える仕事が基本です。顧客の「こういった課題を解決したい！」というニーズを聞き取り、最適な方法を提案します。さらに、新しいシステムの導入をサポートし、使用後も困らないようにフォローも行うのです。
ソリューションエンジニアは顧客の課題解決のために要件定義から保守まで幅広く関与します。顧客へのコンサルティングやシステム設計、プロジェクト管理などにも関与するのです。また、問い合わせ対応やトラブルシューティングも担当します。こうした顧客との課題解決に向けたコミュニケーションを通じ、多くの人と一緒にアイデアを出し、課題解決を進めていくのです。ソリューションエンジニアは多くの業界で活躍しており、ITや建設業界などで力を発揮しています。

ソリューションエンジニアと似ている職種の違いとは

ソリューションエンジニアと似た仕事はたくさんありますが、それぞれの役割には少しずつ違いがあります。それぞれ顧客の課題を解決するために働いています。職種ごとの違いを知ることで、より理解が深まるでしょう。

システムエンジニアとソリューションエンジニアの違い

システムエンジニア（SE）は、必要なシステムを設計し構築します。IT技術などに詳しく、要件定義やシステム設計、開発が主な役割です。技術的な課題解決の際には営業と一緒に製品紹介を行う場合もあるでしょう。コンサルタント業務は含まれない場合が多く、特定の工程に特化しているため担当範囲は比較的狭いです。一方、ソリューションエンジニアは問題解決に重点を置き、提案から実行まで幅広く担当します。より広範囲の業務をカバーし、顧客のニーズに応じて的確な回答を行うのです。

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ITコンサルタントとソリューションエンジニアの違い

どちらも顧客を支援する仕事ですが、課題解決へのアプローチや考え方に違いがあります。求人情報などでは混同される場合も多いです。
ITコンサルタントは、顧客や会社の運営状況などを分析し、課題を見つけて改善策を提案します。システムやネットワークの構築を通じて、技術的な問題解決を狙うのです。
一方、ソリューションエンジニアは、さまざまなツールや知識を活用して新しい機能やサービスを活用し顧客の課題を解消します。システムやネットワークだけでなく、サービスや製品も活かした幅広い提案を行います。

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セールスエンジニアとソリューションエンジニアの違い

セールスエンジニアは顧客の課題をヒアリングし、最適な製品やサービスを提案します。主な役割は契約の獲得です。契約後はそれぞれの専門家に業務を引き継ぎます。必要に応じてシステムエンジニアや製品担当と連携し、業務にあたります。提案と契約が仕事の中心で、保守やメンテナンスは行いません。
一方、ソリューションエンジニアは契約後も継続的に、顧客のシステムやサービスが正常に動作するように支援します。業務範囲はセールスエンジニアより広く、システム導入後の保守やメンテナンスも担当します。ソリューションエンジニアは契約獲得後のサポートも含めて継続的に顧客を支援するのです。

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ソリューションエンジニアの仕事内容とは

ソリューションエンジニアは顧客の課題を聞き出し、仕組みを作り、提供後も支援を続けます。課題解決に有効なIT技術や機能などの知識を使用し、顧客が求める最適解を目指すのです。また、顧客にシステムをより効果的に使ってもらうため、勉強会などを開催する場合もあるでしょう。このように、ソリューションエンジニアは、技術と顧客ニーズを結びつけているのです。

ソリューションエンジニアの日常業務の流れ

ソリューションエンジニアの日常業務について、例を挙げて紹介します。
朝は業務開始前に勉強時間を確保し、IT技術や機能などの知識を学習します。また、現在受け持っている業務の進捗と予定を確認する場合もあるようです。
業務中は、担当している顧客へIT技術を活用した製品やサービス、システム構築の提案業務を行います。カスタマーエンジニアやインフラエンジニアなどと協力しながら、顧客のニーズ解決を目指します。ソリューションエンジニアは顧客や同僚との関係に気を配り、技術とコミュニケーションを駆使して日々の業務を遂行するのです。

ソリューションエンジニアに求められる能力とは

ソリューションエンジニアには、さまざまなスキルが必要とされます。まず、プログラミングやシステム設計、ネットワークなどに関する高度な知識です。次に、課題を見つけて論理的に解決する力や顧客やチームとの円滑な意思疎通能力です。プロジェクトのスケジュール管理や新しいアイデアを生み出す提案力も求められます。

ソリューションエンジニアに向いている人とは

ソリューションエンジニアに向いている人について紹介します。まず、物事をしっかり考え、問題解決が得意な人がよいでしょう。次に、コミュニケーションが得意で、クライアントやチームと円滑な関係を築ける人も適性があるといえます。コミュニケーションをするのが好きで、多くの人と関わることにやりがいを感じる方などです。自分の知識を活かして他人の役に立ちたいという人はソリューションエンジニアとしての適正が高いでしょう。

ソリューションエンジニアの需要と将来性

ソリューションエンジニアは、これからもますます重要なとなる仕事となるでしょう。デジタルトランスフォーメーション（DX）などにより、多くの業界で活躍できる可能性が高いです。この職種は、さまざまな技術を学べるチャンスが多く、キャリアアップや転職による年収アップを狙える可能性も高いです。さらに、IT人材の不足が予測されており、とくにIT知識が不足している企業では、専門的な知識がある人材のニーズは高まる可能性が高いでしょう。

まとめ

ソリューションエンジニアは知識とマネジメント能力を活かして、顧客の課題解決を助けるITのスペシャリストであることがわかりました。今後もソリューションエンジニアなど、高度な知識をもつ人材の需要と重要性は増していくでしょう。

IT業界とは？

IT業界とは、IT（Information Technology（インフォメーション・テクノロジー、情報技術）を活用してさまざまなサービスや製品を提供している企業で構成されている業界を指します。
IT業界には、私たちの生活に欠かせないコンピューターやスマートフォンを製造する企業から、インターネットサービスを提供する企業まで、多数の企業群があります。多くの人々が多種多様な仕事を協力して担い、私たちの便利な生活インフラを維持しています。

IT業界の魅力

IT業界は技術革新が速い業界であるため、学習やキャリアアップの機会が豊富な点が大きな魅力です。その一方で、常にIT業界の技術トレンドを追い、新しい知識やスキルを吸収・活用していく能動的な姿勢が求められるともいえます。IT人材は高度な専門性を要求されるため、慢性的な人材不足が課題となっており、高度なITスキルをもつ人材は即戦力として非常に重宝されます。
ITスキルやビジネススキルが大きく求められる職種ではありますが、テレワーク可能な職種も多く、ワークライフバランスを重視する人にとっても魅力的な業界です。

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最新のIT業界動向

最近のIT業界の技術トレンドは次のとおりです。

• AI技術

  IT業界の最先端の技術トレンドがAI技術といえるでしょう。ChatGPTをはじめとしたAI技術の発展スピードには目を見張るものがあります。今後、AI技術の新発明やビッグデータの解析・利用でAIを取り巻く環境は激変すると予想されます。

• 次世代通信技術（5G）

  近年の通信技術進化により、通信速度が速い5Gのネットワークが整備されました。5GネットワークとIoT（Internet of Things、モノのネットワーク）を組み合わせて、家電や産業用機械におけるリアルタイムのデータ活用や、スマートフォンやスマートシティといったネットワーク技術を駆使したモノ・コトが今までより飛躍的に便利になる時代が到来します。

• コンピューティング技術の向上

  クラウドサービス（ソフトウェア・アプリケーションをインターネット上で提供するサービスのこと）の拡がりや量子コンピューターの開発など、最先端のコンピューティング技術の向上が注目されています。ここに、5GやIoTの技術が重なってくる未来は、IT業界だけでなく、金融、医療、工業などといった別の業界にも大きな影響を与えるでしょう。

• 拡張現実技術（AR・VR）

  AR（拡張現実、スマートフォンなどの製品のカメラや画面などを通して現実に視覚的仮想現実を重ね合わせる技術やサービス）やVR（仮想現実、コンピューター上に作り出された仮想世界を現実の人間が体験する）が、コンピューティング技術の向上により、よりリアリティを増した体験を提供してくれるでしょう。

• デジタルトランスフォーメーション（DX）推進

  デジタルトランスフォーメーション（DX、デジタル技術を駆使して製品・サービス・ビジネスモデル・企業組織などありとあらゆるビジネス活動の新たなる促進・創生を促進すること）の推進はどの企業でも課題となっています。古いシステムでの煩雑な業務プロセスから脱却し、デジタル技術を使った業務最適化や新しいビジネスモデルの創出をねらうのが、産業界全体のトレンドです。

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IT業界は5分野に大別される

多種多様な業種・職種の人々が活躍しているIT業界は、大きく分けると次の5種類の分野があります。

• ソフトウェア業界
• ハードウェア業界
• 情報処理サービス業界（SI業界）
• インターネット・Web業界
• ITインフラ業界

これらの分野をまたいで展開するIT企業も多く存在します。それぞれに多種多様な仕事が存在しますが、そのほとんどはITの高い専門知識・スキルが必要です。IT業界でのスキルがあれば、転職を考えるときにスキルを評価されて有利に動けますし、テレワーク可能な職業が多い業界でもあるため、ワークライフバランスを重視する方にも向いている業界です。

ソフトウェア業界

ソフトウェア業界は、コンピューターやスマートフォンで作業をするために必要なソフトウェアを開発しています。この業界は、日常生活をより便利にするために、利用者のニーズに応じて、さまざまなアプリケーションやシステムを製作しているのです。

ソフトウェア業界の代表的な職種

ソフトウェア業界には、次のような職種があります。

• システムエンジニア（SE）

  ソフトウェアシステムの設計を担当するエンジニア

• ソフトウェアエンジニア・アプリエンジニア

  SEが作成した設計書にしたがってソフトウェアアプリを作成するエンジニア

この業界で活躍するためには、問題解決能力やソフトウェア開発のためのプログラミング技術や知識が必要となるでしょう。能力があれば将来フリーランスで仕事を獲得することも可能な職種が多い業界です。

ハードウェア業界

ハードウェア業界はコンピューターやスマートフォン、さらにはテレビや冷蔵庫などの家電製品に使用される部品や機器などを製造する分野です。この業界はITのみならず自動車や医療機器など、多岐にわたる産業にも関与しています。たとえば、音声で操作できる家電製品やドローン、3Dプリンターなどロボット技術やスマートデバイスの分野で、ハードウェア業界によって製造された部品が利用されています。

ハードウェア業界の代表的な職種

ハードウェア業界には、次のような職種があります。

• ハードウェアエンジニア

  ハードウェアの設計・開発をおこなうエンジニア。電子回路設計や電子機器全体の設計を担う。

• 組み込みエンジニア

  ハードウェアに組み込まれる電子回路などに使われる制御ソフトウェアの設計・作成をおこなうエンジニア。電子回路設計や制御部分を担う。

• セールスエンジニア・サービスエンジニア

  ハードウェア製品の営業を担当するエンジニア。技術知識をつかった営業をおこなう専門職。サービスエンジニアは、納品・リリース後のハードウェアの修理やサポートを担う。

この業界で活躍するためには、電子工学や電気工学、機械工学などの分野での知識が必要になるでしょう。

情報処理サービス業界（SI業界)

情報処理サービス業界は、パソコンやスマートフォンのようなデバイスが上手に働くために、支援をしています。この業界に関わる人は、デバイスがうまく動くようなプランの提案や設計、保守などをして技術的な問題解決を行うのです。
また、IT技術を駆使して顧客企業の課題を一貫して解決するコンサルティング企業であるシステムインテグレーター（System Integrator、SIer（“エスアイヤー”とも）も、情報処理サービス業界に属します。

情報処理サービス業界（SI業界)の代表的な職種

情報処理サービス業界（SI業界)には、次のような職種があります。

• ITコンサルタント

  システムを設計・開発するシステムエンジニア（SE）や、企業全体の課題をヒアリングし、アドバイスをする専門家。

• システムエンジニア（SE）

  SIerが顧客企業の技術的解決を請け負う場合、業務システムなどの大規模プロジェクトを丸ごと担うことがあり、SIer所属のシステムエンジニアが業務システムソフトウェアの設計を担当します。

この業界で活躍するためには、パソコンを使うスキルのみならず、プロジェクト管理やコンサルティングスキルについての知識が重要になるでしょう。

インターネット・Web業界

インターネット・Web業界は、インターネットを使っていろいろなWebサイトの開発やアプリ開発、デジタルサービスや製品を提供しています。パソコンやスマートフォンが普及し、日常的にWebサイトやアプリを使う人が増えたため、インターネット・Web業界も成長しました。

インターネット・Web業界の代表的な職種

インターネット・Web業界には、次のような職種があります。

• WEBプロデューサー

  WebサイトやWebサービスの制作プロジェクト全体を統括する。

• Webディレクター

  WebサイトやWebサイトのディレクションを担当する。

• Webエンジニア

  Webサイトやサービスの開発全般をおこなうエンジニア。

この業界で活躍するためには、Webサイトの立ち上げや運用の経験が重要になるでしょう。また、デザイン・コーディングなど制作の実務経験も有利に働くでしょう。

ITインフラ業界

ITインフラ業界は、コンピューターやインターネットを支える基盤技術の設計、構築、運用を行っています。ITインフラは、個人や企業・組織がコンピューターおよびインターネットを利用する際の基盤になる非常に重要な分野です。したがって、この業界は、ハードウェアと呼ばれる手で触れる物理的な機械と、ソフトウェアと呼ばれるコンピューターの中で動いているプログラムの2分野に関わっています。

ITインフラ業界の代表的な職種

ITインフラ業界には、次のような職種があります。

• ネットワークエンジニア

  企業のネットワークインフラの設計や構築などをおこなうエンジニア。

• セキュリティエンジニア

  企業の業務システムや電子機器のセキュリティ対策を手掛けるエンジニア。

ITインフラ業界で活躍するためには、問題解決能力やソフトウェアとハードウェアの高い知識が必要になるでしょう。また、チームで協力して働くことが多いITインフラ業界では、コミュニケーション能力も求められます。

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IT業界に向いている人とは

IT業界は、常に変化し、新しい技術が生まれるため、柔軟性と学習意欲が高い人には最適な環境といえます。以下にIT業界で有利に働く特性の一部を紹介します。

• 論理的思考能力

  IT業界ではコンピューターを使って、難解な問題に対応する場面が多いでしょう。タスクを論理的に考える力が必要とされる可能性が高いです。

• 問題解決能力

  障害や不具合が発生した際に、大きな問題を小さい問題に切り分けて一つ一つ解決する能力です。迅速かつ効果的に問題を診断し、処理する能力は、この業界で必要になる場面が多いでしょう。

• コミュニケーション能力

  チームで一緒に問題に対応する場面も多いです。そのため、チームメンバーとよく話し、一緒に仕事を遂行する力は重要です。

IT業界ではITスキルに加えて、これらのスキルを持ち合わせている人は、IT業界に向いている可能性が高いでしょう。

まとめ

IT業界は現代社会の最前線で進化し続ける分野です。この業界で活躍するためには、継続的な学習が不可欠です。また、IT業界で働く際は、さまざまな職種が存在するため、自分の興味やスキルに合った仕事を見極めましょう。最終的に、どの会社で働くかを選ぶ際には、自分の価値観やキャリア目標に合致するかどうかを考慮しましょう。

SREとは？

SREとは、Webサービスなどを安定して運用するための考え方の一つです。SREを提唱したのは、Google社のGoogleエンジニアリングチーム担当のBen Treynor Sloss氏です。日本語でSREは「サイト信頼性エンジニアリング」と表記します。サービスの安定運用を支える方法として長年利用されています。

SREの目的と役割

SREは、Webサービスの信頼性や可用性確保を目的とします。近年のWebサービスは複雑なものが多く、安定動作は重要な課題の一つです。また、SREは開発チーム（システムやソフトウェアの開発を行うチーム）と、運用チーム（本番の運用環境に問題がないかをチェックするチーム）の間をつなぐ役割もあります。開発チームと運用チームのWebサービスなどの信頼性や可用性などの目標が違うなど、チームの対立を避けるためにSREではシステムの問題発生に対応できる予算を決めるのです。これをエラーバジェットと呼びます。問題の発生が少ない場合は、開発チームは新機能の追加などを行います。エラーバジェットを使い果たすほど問題が発生している場合には新機能の開発を中断し、問題の修正を優先するのです。
また、SREではシステムが安定して動作しているかのモニタリングも行います。常にモニタリングを行い、Webサービスの状態を把握します。問題発生時は問題を正確に捕捉して学習し、再発防止につなげるのです。

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SREの来歴

1990年代から2000年代初頭にインターネットが急速に広がりました。その結果、多くのWebサービスに信頼性評価の課題が表出しました。2003年頃にGoogle社がSREを考案します。当初SREはGoogle社におけるチームの名前でした。Webサービスを支えるために従来の運用方法を見直したいというニーズがあったため、Googleのみならず、他の会社もSREを使うようになったのです。2014頃年からは「SREcon」というSREのイベントも開始されます。2016年頃には、GoogleのSREチームのメンバーよりSREの専門書が出版されました。日本では、2015年頃からSRE導入をはじめる企業が現れました。

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SREに必要な指標とは？

SREは、Webサービスを安定的に動作させるために指標を利用するのです。指標を基にサービスの改善や障害の予防に対応できます。
ここでは、システムの信頼性を向上させるために、必要な情報を得られる指標について紹介します。

SLI（Service Level Indicator）

SLI（Service Level Indicator）は、サービスがどの程度安定して動作しているかを教えてくれる指標です。SLIは通常サービス利用者側で測定され、0％から100％までの数で算出されます。0％はサービスの状態が最悪で、100％は完璧な状態を示します。SLIの数値は多すぎても少なすぎても好ましくないため、ある程度の数値を目安とする場合が多いです。後述するSLOを決める際の基礎となる数値です。SLIがないと、サービスの何が問題か、どう改善すればいいかがわからなくなるでしょう。一般的なSLIの指標としては、サービスが要求に対する応答を返すのにかかる時間や、データを長期にわたって保持できる割合などの複数の指標が利用されます。また、ユーザーからのリクエストに対してかかった所要時間などもユーザーのページ離脱につながりやすいため、SLIに利用されます。

SLO（Service Level Objective）

SLO（Service Level Objective）は、サービスの信頼性に関する目標です。SLOはサービスが利用者にとって見合った価値を提供しているかを確認する指標です。サービスを提供する側が決める指標で、後述するSLA（Service Level Agreement）で、決められた内容を達成するために設定されます。SLOはサービス提供者と利用者が話し合って決定される場合が多いです。理想的な値ではなく、現実的かつ実用的な最低限必要な値が設定されるのです。SLOとSLIは混同されている場合もあります。SLOは期待される可用性の目標、SLIは目標を達成しているかの測定値という関係性があります。

SLA（Service Level Agreement）

SLA（Service Level Agreement）は、サービスを提供者と利用者間で交わされる約束です。サービスについての誤解を防ぎ、トラブルを避ける目的があるのです。具体的なサービスの基準と、その基準を満たせなかった場合の罰則が設定されているケースもあります。サービスがどの程度安定して動作するか、どのようなサービスを提供するかを決めるのです。
SLAを確認するとSLOや、問題への対処方法がわかります。SLAはサービスがどれだけ安定しているかを測る基準になるため、複数のサービスの安定度がSLAを利用して比較できます。

SREとDevOpsの違いは？

SREでは複雑なシステムの安定動作を最重要としていました。一方、早く柔軟に小単位で実装とテストを繰り返して、開発を進めていくアジャイル開発の考え方を、システム運用に転用したDevOpsという考え方もあります。Googleは「class SRE implements DevOps（SREはDevOpsという、interfaceの実装）」という発信をしています。SREはDevOps概念を実現するための方法といえるでしょう。DevOpsではシステムの信頼性のみならず、スピードや柔軟性も重要視します。SREでは専門のSREチームを設置し、開発チームとは別の組織として動く場合が多いです。DevOpsでは開発と運用のチームが一緒に働きます。

SREとDevOpsの活用方法とは

SREの活用方法はSLAやSLO、SLIを設定して管理し、エラーバジェットの機能を利用してエラーの許容度の管理を行うことです。自動化を進め、人間のミスを減らした効率のよい運用が重要です。SREの活用方法の例としては、SLIを活用し問題が起きた後の振り返りをよく行い、再発防止策を実施するといった方法があります。
例として、SREチームを発足させた企業があるとします。インシデント管理ツールを活用し、重要な情報をすぐに開発者に届く仕組みを整備した結果、緊急対応時の対応をスピーディに行えるようになりました。効果的にSREを活用するためにはSREチームの目標を明確にし、組織全体への情報共有が重要なポイントとなります。また、チームメンバーの考え方や行動の指針となるガイドラインを製作することも、SREを活用する際には重要なポイントになるでしょう。
DevOpsの活用方法としては、開発と運用を一緒にするという点が重要になってきます。開発チームと運用チームが一緒に課題に取り組みます。モニタリングツールなどでシステムの状態を見守りながら、問題があった場合に早く対応できる仕組みを構築し、常にシステムを改善していくのです。DevOpsでも手作業を減らし、効率よく作業ができるように作業の自動化が重要になるのです。大規模にDevOpsを実践して成功している企業の例をあげましょう。映像配信を行っている某社ではデータベースのテストに、リリース前にかなりの時間を割いて徹底的に行っています。人為的に障害自動発生ツールを導入し、開発を邪魔する形で障害対策にエンジニアを巻き込み訓練しています。障害対応訓練のおかげで、大規模障害を乗り越えました。

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まとめ

SREはシステムの信頼性を高めるための方法です。インフラ管理と継続的な改善を通じて、開発と運用の効率化を図ります。DevOpsは開発と運用の統合を目指し、迅速かつ安定したソフトウェアのリリースの実現を目指す考え方であることがわかりました。理解を深めて、日頃の業務にお役立てください。

近年では企業・個人にかかわらず、Webを利用しての情報発信は一般的なことです。その際に多く使われている「WordPress」の使用にはセキュリティへの取り組みが必須となりますので理解を深めておきましょう。

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「WordPress」使用におけるセキュリティ対策の必要性

「WordPress」は世界中で最も利用されているコンテンツ管理システム（CMS：Contents Management System）のひとつであり、使用する際のセキュリティ対策は非常に重要です。あまりシェアの大きくないCMSの脆弱性を探すよりも、WordPressを狙い、悪さをおこなうほうが効率的だと判断され、世界中から狙われています。適切なセキュリティ対策をしないと、多種多様な被害を受ける可能性が高くなります。

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セキュリティ対策をしないことで起きる可能性のあるリスク

もしセキュリティ対策をおこなわないでいるとどうなるのでしょうか。メジャーなリスクを4つ解説します。

不正アクセスの被害を受けるかもしれない

不正アクセスとは、悪意ある第三者が権限のない方法でシステムやネットワークに許可なく侵入する行為のことです。WordPressに対する不正アクセスも同様で、さまざまな悪質行為により深刻な被害の発生する可能性があります。このような攻撃はサイトへの信頼性を損ね、訪問者に対してもセキュリティリスクを与えてしまうことがあります。

情報漏洩の被害を受けるかもしれない

情報漏洩とは、不正な手段によって本来秘密にすべき情報が外部に流出してしまうことです。漏れてしまったデータを悪用されるリスクは大きなものです。
WordPressにおいて情報漏洩が発生してしまうと、法的な問題・経済的な損失・信用失墜につながる可能性があります。情報漏洩の対象を以下に記載します。

• 企業：顧客情報や機密情報など
• 個人：個人情報など

Webサイトの改ざんの被害を受けるかもしれない

悪意ある第三者がWebサイトやデータに不正アクセスし、内容を変更したり破壊したりする危険があります。WordPressが攻撃を受けると情報漏洩につながる恐れがありますので、データの暗号化やアクセス権限の厳格な管理など、万全なセキュリティ環境を構築することが求められます。

SEOに対しての被害を受けるかもしれない

不正にハッキングされたサイトは検索エンジンによって「スパムサイト」と認定され、検索結果から除外されてしまう可能性があります。また、ハッキングされたことが公になると、社会的信頼を失い、Webサイトへのアクセスが減少するかもしれません。

WordPressでの被害3事例

WordPressで実際に起きた被害について、3つの事例を解説します。

1　詐欺サイトへの自動転送機能追加

某企業の公式Webサイトが「アクセスすると悪意ある外部サイトへと誘導する状態へと変更されてしまう」という事例が2021年にありました。
WordPressのデータを変更されてしまうと、運営サイトを訪れたユーザが不利益を被ってしまう可能性が発生します。後に明らかになった原因は、WordPress本体のアップデート漏れにより、WordPressの脆弱性が放置されていたことでした。

詐欺サイトの見分け方｜最近の被害事例と対策法

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2　スパムメールの配信元にされる

女性向けファッション事業を手掛ける某企業のWebサイトが改ざんされ「メール送信機能を使いスパムメール送信の踏み台にされてしまう」という事例が2017年にありました。
原因はWordPressとプラグインの脆弱性を突かれたことでした。不正アクセスを受けてメール送信プログラムを埋め込まれる攻撃を受けてしまったのです。

3　 コンテンツを改ざんされる

国内の某官公庁管轄Webサイトが改ざんされ「悪意のある外部サイトに誘導するように変更されてしまう」といった事例が2018年にありました。移動先のサイトには正規Webサイトから盗用したと思われる情報が掲載されていました。改ざん原因としては、古いWordPressプラグイン脆弱性の放置です。
コンテンツの改ざんによって、悪意のある内容に書き換えられたり、適当なものに書き換えたりといった、被害にあうリスクがあります。

WordPressのセキュリティ対策

WordPressにはセキュリティ対策が必要です。ここではポピュラーな5つのセキュリティ対策方法について解説します。

対策1　パスワードの防衛

WordPress使用時のセキュリティ対策、1つ目は「WordPressのパスワードは人にばれないようにしておこう」です。
具体的には、パスワードを大文字・小文字・数字・記号を組み合わせて複雑にして強化したり、二段階認証を導入したりすることです。

対策2　WordPressの不要なテーマやプラグインを削除する

WordPress使用時のセキュリティ対策、2つ目は「不要なテーマ・プラグインは削除しよう」です。使用していない古いテーマ・プラグインは、放置すると攻撃に利用されることがあります。「削除しなくても無効化すれば問題ない」と思うかもしれません。ですが、無効化だけでは不十分ですので必ず「削除」しておきましょう。不要なテーマ・プラグインは削除しておくよう習慣化しておくとよいでしょう。

対策3　WordPressのテーマ・プラグインは最新の状態にする

WordPress使用時のセキュリティ対策、3つ目は「テーマ・プラグインは最新の状態にしておく」です。理由として、テーマ・プラグインの新バージョンは前のもので見つかったセキュリティの穴を潰しているからです。

対策4　外部から重要なファイルにアクセスさせない

WordPress使用時のセキュリティ対策、4つ目は「なるべくデータやファイルに外部からのアクセスを許可しない」です。
WordPressは管理画面自体がインターネット上にあります。ログインされてしまうと、重要情報・コンテンツの改ざんなどが「誰であっても」可能となってしまいます。なるべくデータやファイルに外部からアクセスできないようにしておくことが大切です。自身でWordPressの設定をして、外部からのアクセスを遮断するようにしておきましょう。

対策5　セキュリティ対策プラグインを導入する

WordPress使用時のセキュリティ対策、5つ目は「セキュリティ対策用のプラグインを導入する」です。しかしここで注意してほしいことがあります。脆弱性のあるプラグインは導入しないでください。もしこれをしてしまうと、作業意図とは逆にセキュリティを下げてしまいかねません。そのようなことを避けるためプラグイン選択・導入検討の際には、評判・レビューなどをしっかりと調べて参考にしましょう。

まとめ

「WordPress」は世界中で最も利用されているコンテンツ管理システム（CMS：Contents Management System）のひとつです。
WordPressは世界中から狙われているので、適切なセキュリティ対策が必要になります。
もしセキュリティ対策をおこなわないでいると、多種多様な被害を受ける可能性が高くなります。ポピュラーなリスクとしては下記の4つになるでしょう。

1. 不正アクセス
2. 情報漏洩
3. Webサイトの改ざん
4. SEOに対しての悪影響

WordPressのセキュリティ対策としては以下に記載する5つがメジャーなものになります。

• 対策1　パスワードの防衛
• 対策2　WordPressの不要なテーマやプラグインを削除する
• 対策3　WordPressのテーマ・プラグインは最新の状態にする
• 対策4　外部から重要なファイルにアクセスさせない
• 対策5　セキュリティ対策プラグインを導入する

個人・組織にかかわらず、WordPressでの運用にはセキュリティ対策が必須となります。この記事を読んでしっかりと学んでおきましょう。

プラントエンジニアとは

プラントとは、製造や生産活動を行う設備や機器が複数ある工場や施設を指します。プラントエンジニアは、プラントの設計、建設、運用、保守を担当するエンジニアです。機械や電気、化学や土木といったいろいろな分野に精通しており、プラントなどを安定して稼働させる際などに重要な役割を担っています。

プラントエンジニアの業務

プラントエンジニアの業務は、プラントの企画・設計、建設、保守・メンテナンスなど広範囲にわたります。プラントエンジニアリングには土木や電気、化学や機械など複数の専門知識が必要になります。
プラントエンジニアの業務は企画から始まる場合が多いです。企画段階では顧客からプラントのコンセプトなどを聞き取り、ニーズに合わせて改修案の提案をします。
次に、プラントをどう作るかなどの基本から詳細設計まで、全体の構造を設計します。必要となってくる各種機器やシステムの設定などを定める場合もあるのです。その後は必要な機材などを選定し、資材調達にも関わります。調達元の業者との契約関係の管理を担当する可能性もあります。プラント建設の際には、建設プロジェクトの管理も行います。安全性やスケジュール、品質が計画通りに進行するよう監督するのです。プラントが完成した後は、建てたばかりのプラントが正常に動くかをチェックする試運転も行い、最終的な性能テストを行います。プラントが動きはじめた後も定期的に保守・メンテナンスの作業に携わります。
障害が発生した際などは迅速に対応し、常にプラントが安定的に稼働するように運用状態の維持管理にも対応するのです。

エンジニアは激務！？1日のスケジュールを大公開！

ITエンジニアの一日の流れを知りたくはありませんか？いざ業界に入ってみたら、忙しすぎて他の事が出来…

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プラントエンジニアのプロジェクト例

大手化学メーカーが新しいプラントを作ることになりました。このプロジェクトは2015年に日本での建設計画からはじまり、途中海外での建設も検討されましたが最終的に2017年に日本での建設に決定しました。このプロジェクトはとても大きく、多くの人が参画しました。

建設の際に多くの問題が起こり、毎朝チームで会議が行われました。このようにメンバーと顧客の間で頻繁にコミュニケーションを行うことで、当初の計画通り、無事プラントは完成しました。

プラントエンジニアの年収を紹介

プラントエンジニアの年収について紹介しましょう。プラントエンジニアの平均年収は約400万円から700万円ほどです。プラントエンジニアは高度な専門知識を要求されるため、収入は高い傾向があります。所属企業の規模によっても年収は異なり、大手企業では500万円から1200万円程度までの高年収を狙えます。また、専門性の高さから人材不足が問題となっているため、好条件での求人が比較的多いようです。

プラントエンジニアの年収をあげる要素

プラントエンジニアとしてより高収入を狙うために有効と考えられる方法を紹介します。

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プラントエンジニアに必要な資格・スキルは

プラントエンジニアは、多岐にわたる専門知識と技術が求められます。この職種に必要となる主要なスキルと資格を紹介します。

プラントエンジニアとして役立つ資格

これらの資格は、プラントエンジニアとしての専門知識や技術を有することの証明になります。とくに施工管理系の資格は、プラントエンジニアリングの分野では重宝される可能性が高いです。

プラントエンジニアに必要なスキルと能力

プラントエンジニアには幅広い専門知識と関連するスキルが必要です。さらに、コミュニケーションスキルも不可欠で、チームメンバーや顧客のみならず業務関係者との円滑なコミュニケーションが求められます。国内外のプロジェクトに携わる機会も多く、語学力も非常に重要です。TOEICやTOEFLのスコアが役立つ場面もあるでしょう。

未経験でプラントエンジニアを目指すには

未経験からプラントエンジニアになるためには、資格取得と実務経験の積み重ねが必要です。まず、専門知識を証明するために資格取得を目指しましょう。次に、社内研修などを通じて実践的なスキルを習得できる企業に転職しましょう。また、専門知識が必須でない建設関係の会社に転職し、徐々にスキル獲得を狙う方法も検討してみるとよいでしょう。

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プラントエンジニアとして働くメリット

プラントエンジニアはプラントの建設を通じて多くの人々の生活に関わると同時に、プロジェクトが達成された際に大きな達成感を感じられます。また、プラントエンジニアは海外のプロジェクトに携われます。国際的なキャリアを築くとともに、英語力などの語学スキルも身につけられるのです。経済的な面では、比較的高い年収である場合が多く、海外手当などが充実している点も、魅力の一つです。

まとめ

プラントエンジニアは、高い専門性と幅広い知識を必要とする職業です。プラントエンジニアとしてのキャリアを通じて、プロジェクトマネジメント能力やチームリーダーシップスキルを高められるでしょう。プラントエンジニアは、やりがいのある仕事であり、技術だけでなく、人としても成長できる職業といえます。世界を舞台に活躍したいと考えている人にとってプラントエンジニアは理想的な職業といえるでしょう。

この記事ではリードエンジニアについての基本的な知識が解説されています。ひととおりのことが知れますのでご一読ください。

リードエンジニアとは？

リードエンジニアとは、エンジニアチームをまとめるリーダー的立場のエンジニアです。
それぞれのソフトウェア開発チームにおいて、技術的な側面をサポート・リードしてチーム全体の開発を円滑に進める役割を担っています。テックリードと呼ばれることもありますが同じものです。以下に記載する2つの役割があります。

• チームリーダー的役割：チームのリーダーとして、開発したソフト・システムの品質を担保する。また、チーム内の業務割り当てや任命・管理など、マネジメントも要求される。
• チーム窓口的役割：社内・社外との連絡や連携などを担う。おもにクライアントへの専門的な技術の説明・質疑応答などをおこなう。

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類似職との違い

リードエンジニアと混同しがちな職種として、CTO（Chief Technology Officer）・PM（Project Manager）・EM（Engineering Manager）・ITアーキテクト、の4つがあります。リードエンジニアとの違いについて以下にまとめて記載しますのでしっかりおぼえておきましょう。

• CTO：リードエンジニアはチーム単体のリーダーで、CTOは企業や組織全体のリーダー
• PM：リードエンジニアが技術者を統括し、PMがプロジェクトの全責任を担う管理責任者
• EM：EMはエンジニアのマネジメントを専門的におこなう。エンジニア採用、環境整備、制度設計、課題調整、メンバーの目標管理や評価など
• ITアーキテクト：リードエンジニアの前段階を準備する。具体的にはプロダクト設計など

リードエンジニア　3つの仕事

ここではリードエンジニアの仕事内容について解説します。おおきく3つに分かれていますのでそれぞれ見ていきましょう。

1　設計サポート

リードエンジニアは「アーキテクチャの設計サポート」をおこないます。
システム全体の構造や構成要素を決定する際に、技術的な観点から最適な設計を提案したり、将来的な拡張性やメンテナンス性のある設計をおこなったりするのです。また、プロジェクトに最適なプログラミング言語・フレームワーク・ツールなども選定します。

2　コードレビュー

リードエンジニアはコードの品質を高く保つ必要があり「コードレビュー」をおこなうことでそれを実現します。その中で誤りを検出・修正することも重要です。具体的には以下に記載するような目的があります。

• バグを発見する：コードに潜むバグの発見・修正をおこなう
• コーディング規約を順守する：定めたコーディング規約が守られているか確認して、コードの統一性を保つ
• 設計の整合性を確認する：設計書に基づいているか、設計とコードの整合性を確認する

3　スケジュール進捗管理やタスクの割り振り

リードエンジニアは「スケジュール進捗管理やタスクの割り振り」をおこないます。具体的な内容については以下に記載します。

• スケジュールの進捗管理：プロジェクト計画の策定・進捗状況の定期的に確認、発生する可能性のあるリスクを洗い出して対策、上司や関係者にプロジェクトの進捗状況を報告する
• タスクの割り振り：メンバーのスキルと負荷を考慮してタスク割り振り、全体のバランスを見て負荷がかたよらないようにする、タスクの優先順位付け、変更への柔軟な対応など

リードエンジニアの年収は？

リードエンジニアの年収も気になる部分ですが、まだ社会の中で職種として定着していないためまとまったデータはないのが現状ですが、チームのリーダーというからにはメンバーである一般エンジニアよりは年収が高くなることは確実でしょう。
参考になるエンジニアの平均年収は400～500万円くらいです。また、リードエンジニアに近い職種であるITアーキテクトの平均年収は約770万円となっています。

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リードエンジニアに求められるスキル

ここではリードエンジニアに求められるスキルをおおきく5つ解説します。リードエンジニア就任を希望する人には必須の能力ですので、事前に身につけておく必要があります。

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1　アーキテクチャ設計スキル

まず1つめとしては「アーキテクチャ設計スキル」が必要とされます。最終的にアーキテクチャ設計に対して判断をくだすのはリードエンジニアです。システムの全体像を理解して、その内容をチームメンバーにわかりやすく解説することもリードエンジニアの仕事となり、これをおこなうことが可能な能力を必要とされます。

2　コードレビュースキル

リードエンジニアに求められる2つめは「コードレビュースキル」です。リードエンジニアは自分が管理するチーム全体のコード品質を維持し、効率的かつ安全な開発プロセスを確保するポジションです。また、このプロセスに参加して問題を発見・修正する必要もあります。これらを実行可能な能力が求められるのです。

3　プログラミングスキル

3つめとして、リードエンジニアには「プログラミングスキル」が必須能力です。単にチームを管理する業務だけでなく、技術的にプロジェクトを引っぱる役割もこなす必要があるからです。技術的な意思決定、チームメンバーの指導、などの役割をはたすうえでプログラミングスキルは不可欠な能力といえるでしょう。

4　マネジメントスキル

リードエンジニアに求められる4つめの能力としては「マネジメントスキル」が挙げられます。
理由として、リードエンジニアは単なる技術的リーダーとしてだけではなく「開発チームを率いてプロジェクトを成功に導く」といった、より広い視野が必要とされるポジションだからです。チームの目標設定と進捗管理、タスクの割り当てと調整、発生した問題の解決など、をおこなう能力が求められます。

5　サポートスキル

5つめとしてリードエンジニアに求められるのは「サポートスキル」です。
具体例としては、チームメンバーの成長支援、問題解決のサポート、コミュニケーションの円滑化、モチベーションの維持、働きやすい環境づくりなど、のことです。チームメンバーへの支援は、プロジェクトを円滑に進めるために不可欠です。

リードエンジニアにオススメ資格2つ

ここでは、リードエンジニアを目指す人に取得をオススメする2つの資格を紹介します。

1　システムアーキテクト試験

1つめは「システムアーキテクト試験」です。
システムアーキテクトはシステム開発の上流工程を担う専門家で、システム全体の設計・構築・運用に関わる重要なポジションです。システムの品質・性能・コスト・セキュリティなどを考慮して最適なシステムを構築します。
情報処理技術者試験の高度区分に分類される難易度の高い国家試験です。

2　情報処理技術者試験

2つめは「情報処理技術者試験」です。試験の勉強でITエンジニア共通の知識・スキルが学習できます。情報処理技術者試験は、IT業界で働くのに非常に重要な資格です。難易度は高いですが、ぜひ挑戦してみてください。基本・応用の2段階設定されていますが、リードエンジニアを目指す皆さんは「応用」を取得しましょう。

リードエンジニアの需要と将来性

リードエンジニアの需要と将来性とはどのようなものでしょうか。
さまざまな職種がある中でもとくに需要の高いITエンジニアですが、そのリーダー的存在はさらに不足している人材です。またその将来性は、技術とマネジメントの両面で活躍できるプロフェッショナルな人材であるので非常に高く、さまざまな業界で重要な役割をはたすことが期待されます。

リードエンジニアのキャリアパス

エンジニアチームのリーダーを経験した人のキャリアパスは非常に多岐にわたります。技術のスペシャリストとしての道を進むか、マネジメントや経営の分野に進むかは、人それぞれでしょう。まとめて以下に記載するので参考にしてください。

• スペシャリストへ：特定の技術分野（AI、クラウドなど）のスペシャリストになる。技術的な課題を解決する。
• マネジメント層へ：チームリーダー、プロジェクトマネージャー、部門長など、になって組織を率いる。
• 起業家へ：自身のアイデアや技術を活かして、スタートアップ企業を立ち上げる。
• コンサルタントへ：企業のIT戦略策定やシステム導入支援をおこなう。

リードエンジニアになるための勉強方法

リードエンジニアになるには、どのような勉強方法があるのでしょうか。

1　本や書籍、学習サイトで勉強する

最も手軽な方法は「本・書籍を利用して知識や技術を学ぶ」というものです。今までの勉強となんら変わりませんが基本です。また、Web学習サイトの利用は「いつでも・どこでも」という利点があります。

2　スクールや勉強会・セミナーに参加して勉強する

「スクールや勉強会・セミナーに参加する」という勉強方法もあります。
利点は直接指導が受けられ、必要な知識を効率よく学べるというだけではありません。人脈を築き、モチベーションを維持するうえでも非常に有効な学習方法であるのです。

まとめ

リードエンジニアとは、エンジニアチームをまとめるリーダー的立場のエンジニアです。
混同しやすい職種は多くありますが「リードエンジニアはあくまでも開発プロジェクト内チーム単体のリーダー」ですので注意しておきましょう。
業務の内容としてはおおきく3つあります。

1. 設計サポート
2. コードレビュー
3. スケジュール進捗管理やタスクの割り振り

リードエンジニアの年収についてはデータがまとまっていないので「○○〇万円くらいです」とはいえません。しかし、一般的エンジニアの平均年収は400～500万円くらいです。また、リードエンジニアに近い職種であるITアーキテクトの平均年収は約770万円となっています。これが参考になるのではないでしょうか。
リードエンジニアに求められるスキルは5つありました。

1. アーキテクチャ設計スキル
2. コードレビュースキル
3. プログラミングスキル
4. マネジメントスキル
5. サポートスキル

リードエンジニアを目指す人にオススメの資格は2つあります。

1. システムアーキテクト試験
2. 情報処理技術者試験

リードエンジニアの需要は高く、将来性は有望で選択肢も多岐にわたります。
キャリアパスは、技術のスペシャリストとしての道を進むか、マネジメントや経営の分野に進むか、で大きく変わるので熟慮が必要です。

リードエンジニアになるための勉強方法は、本や書籍・学習サイトの活用、スクールや勉強会・セミナーに参加する、というものがあります。後者に関しては、単に知識を習得するだけでなく、人脈を築き、モチベーションを維持することが可能です。

エンジニアのチームをまとめるためにはリードエンジニアが必要不可欠です。この記事を読んで、そのような重要ポジションであるリードエンジニアについての知見を深めてはいかがでしょうか。

データエンジニアについて基本的なことは以下に解説してあります。企業にとって必要不可欠になりつつある、データエンジニアという職種についての知見を広めていきましょう

データエンジニアとは？

データエンジニアとは、企業が扱う膨大なデータを活用するために基盤を構築し、データ分析や機械学習などを問題なくおこなえるようにする専門職のことです。データは素の状態では活用・分析をするうえで不都合を生じるものも多く、それに対して問題が起きないように下準備をするのがデータエンジニアの仕事です。

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データサイエンティストとの違い

データエンジニアと混同しがちなものに「データサイエンティスト」という職種があります。どちらもデータに関わる仕事のため紛らわしいのですが役割は異なります。以下に記載しておきますので、しっかりと覚えておきましょう。

• データエンジニア：データの収集、保存、処理のインフラストラクチャ（下支えするもの）を構築して利用可能な状態に整える
• データサイエンティスト：データを分析し、ビジネス上の洞察や予測を提供する

データエンジニアの仕事内容3つ

データエンジニアには大きく3つの業務があります。内容を以下に解説していくので見ていきましょう。

1　データ活用の基盤を作る

データエンジニア業務の1つめは「データ活用の基盤を構築する」ことです。
ここでいう基盤とは、データの収集や保管・加工・分析をするためのシステムのことです。またシステム構築に必要なインフラ（データベースやネットワークなど）の構築自体もデータエンジニアの担当となる場合があります。さらに企業内でデータ活用基盤ができた後も、問題のおこらないように運用を担い、機能を改善していくのも仕事です。
データエンジニアによる「データ活用の基盤整備」は、企業のより迅速かつ正確な意思決定を実現し、他社に対しての競争優位を確立可能です。

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2　データの加工・整理をおこなう

データエンジニア業務の2つめは「データの加工・整理をする」ことです。
生データは、そのままの状態では活用が難しいのでデータを加工する必要があります。また加工後、会社のデータベースにただ突っ込んでおいても意味はありません。乱雑に格納されているデータ群では、分析に時間かかるので整理しておく必要があります。
データの加工・整理は、データ分析の質を大きく左右する重要な業務です。高品質なデータを準備することで、より正確な分析結果を得られ、企業の意思決定に大きく貢献できます。

3　AI運用データの作成をおこなう

データエンジニア業務の3つめは「AI運用データの作成をする」ことです。
データエンジニアは、AIを開発・運用するために必要なデータの作成において重要な役割を担います。なぜなら、AI開発や機械学習に必須な「運用データの収集、加工、整理」はデータエンジニアの専門分野だからです。
質のよいデータを取り込むことでAIの性能が向上するため、運用データを適時整えながら作成をすることが必要になります。このAI運用データを作成することも、データエンジニアの業務の1つです。

データエンジニアに求められる5つのスキル・知識

データエンジニアには、求められるスキル・知識が多くあります。以下に主要なスキル・知識を5つ挙げ、それぞれを解説していきます。加えて、常に新しい技術を学び続けることもデータエンジニアとして成長するためには重要です。

1　基礎的なプログラミングスキル・知識

まず1つめとして、データエンジニアには「基本的なプログラミングスキル・知識」が必須です。Python、Java、Scalaなどのプログラミング言語に精通し、実用できる能力が求められます。言語の種類は人によって変化しますが、データ処理や分析などの分野で広く使用されているものが有力です。
プログラミングスキル・知識は、データエンジニアの業務をおこなう中で必要とされるものです。

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2　データベース関連のスキル・知識

データエンジニアに求められる2つめは「データベースの設計、管理、最適化を熟知している」ことです。
SQLをはじめとして、データベース管理システムに対する問合せ（処理要求）をするのに使うコンピュータ言語は必須のものです。また、NoSQLデータベース（例：MongoDB）に関する知識も必要になるでしょう。
データベース関連知識・スキルを身につけることで、より効率的にデータ処理をおこない、企業のデータ活用を推進が可能になります。

3　インフラやクラウドに関する知識

3つめとして、データエンジニアには「インフラやクラウドに関する知識」が求められます。理由としては以下に記載します。

• インフラに関する知識：データエンジニアは大量のデータを処理するための環境を構築する必要があり、この環境には、サーバ、ネットワーク、ストレージなど、インフラに関する知識が必要となる。
• クラウドに関する知識：AWS、Google Cloud Platform、Azureなどのクラウドサービスを効果的に活用して、必要なリソースを迅速に確保可能。スケーラブルなシステム構築業務ができる。

4　フレームワークに関する知識

データエンジニアに求められるもの4つめは「フレームワークに関する知識」です。
フレームワーク（framework）とは、ソフトウェア開発を効率的に行うための基本的な構造や機能を提供するものです。フレームワークを適切に選択・使用することで、データの取り込み、処理、分析を高速化し、大規模なデータ操作が可能です。理由を以下に3つ記載します。

• 開発効率の向上：データ処理に必要な機能をあらかじめ提供して開発効率を大幅に高める
• コードの品質向上：フレームワークはベストプラクティスで設計されているので、コードの品質を担保し、保守性を高めることが可能
• コミュニティの活用：フレームワークごとにコミュニティがあり、さまざまな問題解決や情報共有が可能

5　データ分析の知識

5つめとしてデータエンジニアに求められるものは「データ分析の知識」です。具体的にはデータの探索・クレンジングなどをおこない「データサイエンティストやアナリストが使用するためのデータを準備することができる」となっております。
データエンジニアは、ただデータを扱うだけではなく、処理をして意味を引き出し企業活動に貢献する役割を果たします。そのため、データ分析の知識はデータエンジニアにとって不可欠なスキルのひとつといえるでしょう。

未経験からデータエンジニアになるには？

未経験からデータエンジニアに就職・転職するためには何をしたらいいでしょうか。
まず「基本的なプログラミングスキル」「データベースの知識」の2つを身につけることが重要です。オンライン学習だったりコース専門のトレーニングプログラムを通じてだったり、といった方法があります。
またデータエンジニアを目指す際には、クラウド関連の資格・データベースやプログラミング関連の資格が役立つのでオススメです。理由としては、基本的なクラウド・データベース・プログラミングの知識を証明するのに有効だというものです。
適切な学習計画を立てて継続的に努力をすれば、必ず目標を達成できるでしょう。

まとめ

「データエンジニア」とは、企業が扱う膨大なデータを活用するために基盤を構築し、データ分析や機械学習などを問題なくおこなえるようにする、近年の企業活動では必要不可欠となっている職種のことです。
「データサイエンティスト」と「データエンジニア」は、どちらもデータに関わる仕事ですが役割は異なりますので覚えておきましょう。

何をする職種なのでしょうか。仕事内容はおおきく3つあります。

1. データ活用の基盤を作る
2. データの加工・整理をおこなう
3. AI運用データの作成をおこなう

データエンジニアに求められるスキル・知識は5つあります。目指す人は習得しておきましょう。

1. 基礎的なプログラミングスキル・知識
2. データベース関連のスキル・知識
3. インフラやクラウドに関する知識
4. フレームワークに関する知識
5. データ分析の知識

未経験からデータエンジニアになるには「基本的なプログラミングスキル」「データベースの知識」の2つを身につけることが重要です。またデータエンジニアを目指す際には、クラウド関連の資格・データベースやプログラミング関連の資格が役立つのでオススメです。
データエンジニアは新しい職種ですので、この記事を読んでぜひ知見を深めておいてください。

Salesforceエンジニアとは？

Salesforceエンジニアとはクラウド型のビジネスアプリケーションシステム、Salesforceの導入や運用、保守やコンサルティングなど幅広い業務に携わるエンジニアです。
force.comでの業務アプリケーション開発や、Apexというプログラミング言語を使用した、複雑な自動化の設定やSalesforceのアプリ製作に携わっています。また、店舗や企業のニーズをヒアリングし、Salesforceの設定にも対応しているのです。ユーザーインターフェースの作成、ワークフローの自動化なども行い、上流工程から下流工程まで広く関与します。

Salesforceとは？

Salesforceは1999年にサービスを開始し、株式会社セールスフォース・ドットコムから提供されている、営業支援・顧客管理を支援するクラウドシステムです。米国カリフォルニア州に本社を持ち、2000年に日本で設立された法人を通じて、日本国内でも広く使われている統合型顧客管理プラットフォームです。
Salesforceは、顧客との良好な関係を構築・維持するCRM（顧客関係管理）や顧客の情報を管理し、マーケティング活動を自動化するMA（マーケティング自動化）などに対応できます。
Salesforceは様々なカスタマイズにこたえられるため、多様なニーズや企業独自の課題に対処できます。クラウドサービスのためサーバーの設置が不要で、PCとインターネット回線があれば規模の小さい企業でも利用可能です。安全に利用できるようにセキュリティ対策もされており、マルチデバイスにも対応しているため場所を選ばず使えます。

Salesforceエンジニアが活躍する業界は？

Salesforceエンジニアは、特定の業界に縛られることなくいろいろな場所で活躍できます。
なぜならば、Salesforceは汎用性が高くカスタマイズ性も高いため、多種多様な業界で利用されているからです。
Salesforceに対してそれぞれの業界により適したカスタマイズをしてほしいというニーズもあり、Salesforceエンジニアはあらゆる業界で活躍しているのです。

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未経験でもSalesforceエンジニアとして働ける？

未経験でもSalesforceエンジニアとして、キャリアをスタートできる可能性はあるでしょう。
しかし、まずは勉強をして、Salesforceエンジニアとしての技術が証明できる資格をとることが大切な第一歩になります。
Salesforceには、複数種類の認定資格があり、簡単なものから難しいものまで多くの種類があるのです。認定資格は、世界中のどこにいてもSalesforceのスキルを保有しているという点を、資格の裏付けとともに説明できます。日本国外で仕事を探す際にも役立つ場面があるでしょう。

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Salesforceエンジニアの仕事内容を紹介

Salesforceエンジニアは、企業がSalesforceを上手に活用できるように、Salesforceの導入から保守までの広範な業務に対応します。Salesforceを店舗や企業が導入する際にはオプション機能の最適化を提案し、コストがかかりすぎないようにサポートします。また、企業のニーズを実現できるように対応します。Salesforceエンジニアはシステムの不具合や障害へ迅速な対応を行い、機能の追加やシステムの改修などを通じて、他の業務ともうまく連携ができるように調整を行います。Salesforceエンジニアは様々な事案に対応できる、Salesforceのプロフェッショナルなのです。

Salesforceのカスタマイズや機能追加

汎用性が高いSalesforceであっても、実際に業務に利用しようとした際に必要な情報を入力する項目が足りない場合などがあります。また、企業が現行で使っている業務ツールにも、ほしい機能が足りない場合や、企業の業務に合っていない状況もあるでしょう。
Salesforceエンジニアはそのような際に機能を追加で製作し、企業の業務状況に合ったツールを提案できるのです。

Salesforceエンジニアの労働環境は？

Salesforceエンジニアの求人では、朝9時頃に業務開始、夕方6時頃に終業というケースが多かったです。ただし、繁忙期には月平均12時間程度の残業が発生する場合もあるという記載も確認できました。リモートワーク支援手当を設ける企業もあり、自宅や好きな場所での仕事も可能な求人も確認できました。

Salesforceエンジニアで身に付くスキルは？

Salesforceエンジニアとして働くと、どのようなスキルを獲得できるのでしょうか。
Salesforceエンジニアの獲得できるスキルについて紹介します。

Salesforceエンジニアの基本技術スキル

Salesforceエンジニアは、顧客である企業がどのような業務を行っているのか、何に困っているかをよく理解する必要があります。顧客のニーズをよく理解できていれば、数あるツールの中からからよりよいものを選んで、顧客に提示できます。しかし顧客企業の状況をよく理解できていないと、しっかりとした提案は難しいでしょう。そのため、顧客のニーズを正確にとらえるスキルが必須となるでしょう。次に、Salesforceというツールを熟知しており、顧客企業の業務にフィットする形式にカスタマイズできる力が必要です。また、SalesforceにはApexという専用のプログラミング言語があります。Apexを使いこなせると、顧客企業のニーズに対してよりよい形でこたえられるのです。Salesforceには様々なツールがあり、これらを効率的に管理運用できる技術は、Salesforceエンジニアの基本スキルとしてとても重要です。

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Salesforce案件の特徴を紹介

Salesforceの案件の情報は、インターネットなどの求人サイトなどで確認可能です。案件報酬は概ね60万から80万円程度のものが多いようでした。在宅ワークで業務に従事できる案件もある程度あり、週5日の勤務が一般的なようです。

典型的なSalesforceプロジェクトの特徴

Salesforceを採用した企業のプロジェクトから、参考になりそうな特徴のある例を紹介します。

Webデザイン業：
この会社は、業務量がとても多く、社員の業務は多忙を極めていました。誰がどのような業務に従事しているのかわかりにくく、問題となっていたのです。そこで、Salesforceを採用しました。その結果、見積もりを素早くだせるようになりました。社員がそれぞれ現在何をしているか、どれくらい売上をだせるか、データで確認できるようになったのです。

印刷関連業：
この会社は印刷関連で顧客が大勢おり、顧客のニーズや商談の情報などが上手に共有できず、課題でした。Salesforceを採用すると、顧客についての情報を正確に共有できるようになりました。結果、営業活動全体で時間の使い方に変化が起き、営業力の強化につながりました。

情報（広告・通信・マスコミ）関連業：
この会社は、デジタル広告営業部門での課題がありました。解決策としてSalesforceを導入していました。しかし、活用ができていませんでした。Salesforceエンジニアとの連携を行い、在庫管理と売上管理においてSalesforceの標準機能を正しく使いはじめました。結果として現在では関連企業とタイムリーな情報共有ができるようになりました。

まとめ

Salesforceエンジニアについて解説してきました。Salesforceエンジニアは様々な事案に対応でき、人に物事を伝える提案力も大事な仕事です。そのため、パソコンスキルが必要なだけでなく、より多くの事案に対応できる力が必要な仕事といえるでしょう。Salesforceエンジニアの経験はそこから派生した新しいお仕事を見つけるチャンスにもなりえます。興味のある人は挑戦してみてはいかがでしょうか。

ABAPとは？

ABAP（アバップ）は、SAP社が提供するERPシステムで使用されているプログラミング言語です。ERPシステムとは企業全体の経営資源を一元的に管理し、情報共有の効率化を目的として開発され、とくにSAPのシステムは世界中の企業に導入されています。このABAPはSAP製品の機能を拡張して使用する際に重要です。ABAPは、利用者の操作などに応じて起動され、対応した処理を行うプログラム部品（モジュール）を記述する形でソフトウェアを開発します。このような方式のプログラム言語はイベントドリブン言語と呼ばれます。

ABAPがSAPで果たす役割

ABAPは、SAPのERPシステムをより多くのタスクに対応させる役割を果たしています。SAPの標準機能では対応できない独自の処理や、企業特有のニーズに応えるために使用されます。アドオン開発と呼ばれるカスタマイズや機能の拡張が実現でき、企業の業務効率化や合理化に大きく貢献しているのです。SAPの機能に依存する形で開発され、バージョン管理にも対応しています。また、セキュリティ機能もあり、企業のセキュリティポリシーや法規制に対応する開発も可能です。

アプリ開発の基礎知識～プログラミング言語から開発工程まで

アプリとは？からiPhoneとAndroidの違い、プログラミングにオススメの言語、開発の流れ、ま…

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 ABAPの来歴

ABAPは、1980年代からある言語で、SAPツールを使う人たちのために作られました。最初はABAP/4という名前で、1992年に一般公開されたのち、1999年には、オブジェクト指向が導入され、非手続き型プログラミングの機能が実装されました。2006年には、ABAPはスイッチフレームワーク機能が導入され、2012年には、テーブル式機能を使ってより早いデータ操作に対応可能となりました。2015年には、Open SQLという機能をサポートし、ABAPは幅広いデータベース操作に対応しました。そして、2017年には、内部テーブルの仮想ソート機能が導入され、大規模データの処理性能が向上しました。

ABAPでよく開発する機能を紹介

レポート (REPORT)：
レポートは、SAP内にある沢山の数字やデータを集めて加工し、利用者が必要とする情報をリストのように一覧で表示する機能です。ABAPの最も基本となる機能になります。どれだけ商品が販売されたかのデータや、どれだけの在庫があるかなどのデータを抽出し、知りたい情報を見やすく提示できます。

バッチインプット (Batch Input)：
バッチインプットでは、SAPの入力に関連する複数の処理を利用し、データを一括で自動入力する処理を実行・管理できます。外部のデータをSAPに入力する際に、入力担当者が手作業でデータの入力処理を行うプログラムのマネをして動作します。毎日行っている沢山の情報を入力する業務や情報の更新作業を、自動で早く正確に行えるのです。バッチインプットでは、SAPのチェック機能を利用できるため、入力の間違いが少なくデータを登録できます。

ディンプロ(Dynamic Programming)：
ディンプロは、利用者の入力内容に応じて動作し、画面を変更するような動的な「画面(UI)」と「画面の制御」を製作するプログラムです。直接データを入力するためのフォームや情報を表示するウィジェットなどの製作に対応します。ディンプロは、UIの表示などを担当するため、単独ではあまり利用されません。他のプログラムと併用して利用される場合が多いです。

一般的なABAPの用途と例

どのような分野でABAPが利用されているのかを紹介します。
財務会計：
ABAPは、財務会計の分野でお金の計算などを見やすく表示できます。SAPにはFI（Financial Accounting）モジュールという会計システムがあります。リアルタイムでお金の流れを処理し、財務諸表の作成など、外部向けの処理を担当します。

管理会計：
管理会計とは、社内向けに収益や費用を分析するレポートを指します。SAPではCO（Controlling）モジュールが担当しており、部署ごとの業績など社内のコストに関係した処理や分析を担当しています。

上記以外にもお店を運営ための販売管理や、どこに何を発注したかを担当する在庫購買管理など、SAPとABAPはいろいろな部門で活躍しています。

これだけはやるな！プログラミング学習でやってはいけない学習法とは？

プログラミング言語を学ぶ際に気を付けるべき点とは？　暗記はNG？　言語を学ぶ際に【やってはいけない…

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ABAPで最低限覚えておきたい知識

ABAPに興味をもった初心者の方向けに基本的な知識を紹介します。

1. ABAPのコーディングは、半角英字(アルファベット)で行う
2. 単語と単語の間には、スペースをあける
3. 特別なABAPキーワードという言葉でコードが始まり、ピリオドという点でコードが終わる
4. 大文字も小文字も、同じようにあつかう
5. 同じ命令を複数回実行する際、チェーンという短い方法で記述できる
6. ソースコードの中に説明文を載せたい時は、「*」を行頭に書く
7. コードの途中で説明文を入れたい時は、「” “」で囲む
8.「IF文」「CASE文」など条件分岐やループなどを記述する際は、キーワードの後にそれぞれピリオドが必要である

基本的なABAPプログラミング用語

ABAPでコーディングをする際に使う用語をいくつか紹介します。

イベントブロック：
イベントブロックとは、プログラム実行時に処理されるイベントキーワードごとの区切りを指します。イベントブロックは､イベントキーワードの宣言によって開始され、イベントキーワード内の処理が終了したら次のイベントキーワード内の処理を行います。

データ型：
データ型とは「文字列」や「数値」など、データの種類を示します。ABAPは静的型付け言語のため、変数のデータ型を事前定義する必要があります。プログラミング言語によっては、変数を宣言する際に型宣言が必要ないものもあり、このようなプログラミング言語は「動的型付け言語」と呼びます。

ABAPエンジニアの需要と学習方法

ここからはABAPエンジニアの需要と学習方法について紹介します。

ABAPエンジニアの市場価値は？

ABAPエンジニアは、前述のとおり、SAPが利用されている案件の業務に従事します。SAPというツールでのみ利用されているABAPというプログラミング言語をあつかっているため、エンジニアの数は多くないと思われます。また、現行の『SAP ERP 6.0』の標準保守期限は2025年で終了のはずでした。しかしエンジニア不足が深刻であることと保守を理由に、2027年末終了に延長されていることから、今後も一定の需要があると考えられます。

効果的なABAPの学習方法

ABAPのコーディングを学ぶためには、いろいろな方法があります。楽しく学ぶためには、自分に合った方法を見つけるとよいでしょう。
WEBサイトで学ぶ：
コーディングの基本を学ぶためには、インターネットが役立ちます。

ABAP プログラミング(BC-ABA) ：プログラミング概要資料：
ABAPの基本が網羅的に掲載されています。

ABAP プログラミング (BC-ABA) (SAP ライブラリ – ABAP プログラミング (BC-ABA)) ：
https://help.sap.com/doc/saphelp_nw70/7.0.12/ja-JP/43/41341147041806e10000000a1553f6/content.htm?no_cache=true

ビズドットオンライン：
ABAPについての基礎情報をわかりやすく掲載しています。はじめの一歩を踏み出す人にはよいサイトです。

ビズドットオンライン：https://it-biz.online/

本で学ぶ：
本を読んでの学習も、ABAPのコーディングに役立ちます。しかし、日本語で書いてある本は少ないため、英語が難しい人は他の学習方法を考えた方がいいかもしれません。日本語で書かれたABAPの書籍を紹介します。

世界一わかりやすいSAPの教科書 入門編 – 秀和システム あなたの学びをサポート！：
https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798065199.html

図解入門 よくわかる最新SAPの導入と運用 – 秀和システム あなたの学びをサポート！：
https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798055503.html

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まとめ

ABAPは、SAPシステム内で機能拡張をするためのプログラミング言語であることがわかりました。もしもABAPエンジニアに興味がある場合は、ABAPのコーディングのルールや、文法の理解が第一歩になります。ABAPを学ぶことで、業務に対応できる幅がより広くなる場合もあるでしょう。とくに、SAPやABAPを利用した業務に従事する予定のある人は、早期にABAPの学習をはじめるとよいでしょう。

内容としては、ERPの分野で大きなシェアをもつ「SAP」のエンジニアについての知識を提供していく記事になります。

SAPエンジニアとは

急に「SAPエンジニアとは何か？」と聞かれても、困ってしまう人が多いのではないでしょうか。簡単に説明するならば、SAPエンジニアとはERP製品である「SAP」を取り扱うエンジニアのことです。

「SAP」とは

「SAP」とはどのような製品なのでしょうか。
SAPはドイツのソフトウェア会社SAP SEが開発・販売する「ERPシステム製品」です。
このSAPという製品は、世界規模で大きなシェアをもち規模を問わず多くの企業で使用されており、ビジネスプロセスの効率化とデータの統合管理に貢献しています。

「ERP」とは

「ERP」とは何でしょうか。
エンタープライズ・リソース・プランニング（Enterprise Resource Planning：企業資源計画）の略称で、企業に存在するすべての資源（人材、資金、情報、物資など）を一元管理して最適化するための統合型情報システムのことです。ERPの導入にはコストや時間がかかる反面、大きなメリットを得られます。

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ERPとCRMの違い

ERPとCRM（Customer Relationship Management：顧客関係管理）は、企業の情報資産を管理するものとして混同しやすいので注意しておきましょう。ERPは「在庫管理」「会計管理」などの多くを含む業務全体に関するデータを統合する幅広い意味のもので、一方のCRMは業務の中でも「顧客情報」に関するさまざまなデータを管理するものです。部分的な管理と、全体的な管理の違いがあります。

SAPエンジニアの業務内容

SAPエンジニアはどのような業務をおこなうのでしょうか。3つに分かれていますのでそれぞれについて解説していきます。

1　パラメータ設定

「パラメータ設定」について解説します。SAPのパラメータを企業に合わせて設定やカスタマイズする作業です。パラメータを設定することで、SAPシステムの動作や振る舞いを細かく調整して、各業務プロセスを効率化できます。
SAPにはさまざまな設定項目が用意されており、パラメータ設定の必要数は膨大です。内容は複雑・広範囲にわたるため専門的な知識と経験を要求されますが、設定を適切におこなうことで業務プロセスの効率・最適化を実現できます。

2　アドオン開発

アドオン開発とは、標準機能にはない機能を追加開発することです。SAPシステムは、幅広く・多くの機能を提供していますが、それでもすべての企業に共通する機能を備えることはできません。SAPを導入する企業に合わせた適切な設定・開発・運用が必要です。企業に合わせて業務プロセスや標準機能を拡張したり、新しい機能を追加したりする必要があります。
SAPのアドオン開発は、企業ごとのニーズに対応するために重要であり、ビジネスプロセスの効率化と柔軟性を推進させます。

3　コンサルティング

キャリアを積んだSAPエンジニアはコンサルティングを担当することもあります。SAPに関する深い知識と経験をいかして、企業がSAPシステムを導入する際に導入支援をおこなうといったものになります。
SAPエンジニアのコンサルティングを活用すると、企業はSAPによるERPシステムを効果的に導入・運用でき、結果として業務効率化やコスト削減、競争力強化が達成されます。

SAPエンジニアの年収

SAPエンジニアに興味のある人は、年収相場について気になる方も多いのではないでしょうか。

結論としては、経験年数・スキル・雇用形態など、複数の要因によって大きく異なります。大きな目安として、正社員SAPエンジニアの年収相場は600万円程になるでしょう。一般に年収が高いといわれるIT関連の職種の中でも、SAPエンジニアは高待遇であることがわかります。理由としてはSAPエンジニアは需要が非常に高い点、専門的な知識とスキルの習得が必要とされる点です。
また、フリーランスのSAPエンジニアの年収は、経験年数が浅いうちは正社員のSAPエンジニアよりも低い水準ですが、経験を積めば年収1,000万円以上も可能となります。

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SAPエンジニアに求められるスキル

SAPエンジニアにはどのようなスキルが求められるのでしょうか。
まず知ってほしいのは、SAPエンジニアになるために特定の資格が必要になることはない、ということです。
ここでは新卒や未経験からの転職、という場合にも学習しておいて損はないもの2点について解説しますので参考にしてみてください。

プログラミング言語「ABAP」の知識

SAPエンジニアには、プログラミング言語「ABAP」に関する知識が求められます。ABAPはSAP社が開発し1983年にリリースされ、主にSAPシステムの開発・運用に使用されています。
SAPを導入しても標準機能だけでは企業の要件を満たせないケースも多く、その場合にはアドオン開発が必要です。アドオン開発はABAPを使っておこないますので、SAPエンジニアにとって、プログラミング言語「ABAP」の知識は役立つスキルのひとつといえるでしょう。

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SAP関連資格の取得できる能力

SAPエンジニアを目指す人にオススメの資格として「SAP認定コンサルタント」というSAP社が認定しているものを紹介します。この資格はSAPシステムに関する知識とスキルを証明する資格で、アプリケーションコンサルタント・デベロップメントコンサルタント・テクノロジーコンサルタントの種別があります。さらにそれぞれアソシエイト→スペシャリスト→プロフェッショナル、という難易度があります。

SAPエンジニアのキャリアパス

SAPエンジニアのキャリアパスについても気になるのではないでしょうか。
一般的には、SAPエンジニアとしてスキルや経験をつみかさね、さらに広い視野と経営視点が要求されるSAPコンサルタントへのキャリアアップという道があります。責任は大きくなりますが、年収の大幅なアップも期待できます。またSAPエンジニアとしての高いスキルをいかし、企業に所属しないフリーランスとして活躍していくことも可能です。
SAPコンサルタントは「どのようなSAPシステムを導入するか？」「どのようなアドオン開発をするか？」などを考え企業マネジメントをおこなっていく職種です。

まとめ

「SAPエンジニア」とはドイツのソフトウェア会社「SAP SE」が開発・販売するERP製品である「SAP」を取り扱うエンジニアのことです。
ここで出てきた「ERP」とは、企業に存在するすべての資源（人材、資金、情報、物資など）を一元管理して最適化するための統合型情報システムのことです。ERPと混同しやすいものにCRMがありますので注意しましょう。
SAPエンジニアの業務は、1　パラメータ設定　2　アドオン開発　3　コンサルティング、の3つになります。
SAPエンジニアの年収相場としては、企業に所属する正社員が約600万円、フリーランスは1,000万円以上が期待できます。
SAPエンジニアに求められるスキルとしては2つ解説しました。

• プログラミング言語「ABAP」の知識
• SAP関連資格の取得をする能力。オススメ資格は「SAP認定コンサルタント」

SAPエンジニアのキャリアパスは、一般的に「SAPエンジニア」→「SAPコンサルタント」というものになります。SAPエンジニアとしての高いスキルをいかし、企業に所属しないフリーランスとして活躍していくことも可能です。
現在ERPは多くの企業で導入されています。高いシェアをもつSAPの専門家であるSAPエンジニア活躍の場は今後も増えていくことが予想されており、この職種の将来性は非常に高いといえます。

GitHubとは？

GitHubはインターネットを通じて利用する、Gitという仕組みを利用したソースコードやデザインデータなどを共有できるサービスです。主にプログラムや、ウェブサイトなどの製作を行う際に利用するととても便利です。就職先を探す際にも、「あなたはGitHubを使えるか？」と聞かれる場面もあるでしょう。IT業界で働きたい場合にはGitHubの使い方を勉強しておくとよいでしょう。
GitHubには、「GitHub Copilot」という、AIを利用して上手にコーディングができるように提案してくれる特別なツールもあります。

GitHubはなぜ必要なのか

GitHubは2008年に作られてから、ソフトウェア開発に従事する人に使われています。チームでプログラム製作をする際、GitHubを利用すると誰がどのコードを書いたかわかるようになり、もし間違えてコードを消してしまっても、以前のバージョンに戻せます。GitHubを活用すると、チームで大きなタスクを上手に分け合ってコードを製作できるでしょう。
GitHubは、無料で使える「Free」プランがあります。そのため、資金面に課題があるプロジェクトなどでも利用しやすいでしょう。
また、Microsoft社がGitHubを買収してから、より多くのGitHubの機能が追加されました。たとえばVisual Studio CodeというMicrosoftのツールを使って、コーディングの手順がより効率的になったのです。
GitHubはプロジェクトの管理や開発を行う人たちにとって、開発の効率を高めるとても重要なツールです。

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GitHubにおけるGitの役割

GitHubはGitという仕組みをもとにしています。Gitは、コーディングを効率的に行うために、前に書いたコードの履歴をいつでも確認し、管理できるようにするシステムです。
Gitを利用すると自宅のPCの中で変更した履歴を保存し、いつでも前に書いたコードを確認できます。
GitHubはインターネットを通して、チームと一緒にコード製作、コードの共有の際に便利でしょう。そのため、GitとGitHubは、コード製作をする際にとても大事で便利なツールなのです。

GitHub利用の基礎知識

GitHubにはリポジトリという機能があります。リポジトリにはファイルやディレクトリの状態の記録などが入っています。リポジトリには2つの種類があります。ひとつは、ローカルリポジトリで、個人のパソコン上にあるリポジトリです。もうひとつは、リモートリポジトリで、インターネット上のGitHubなどにあるリポジトリで、チーム間で共有するファイルやバックアップなどがあります。
ローカルリポジトリで製作を行い、リモートのリポジトリにデータを共有して作業をすすめるのが基本的なGitHubを利用した作業方法です。ローカルリポジトリに自分の製作した変更点を記録する行為はコミット、リモートリポジトリに対して、自分がローカルリポジトリに行った変更を反映し、共有する行為はプッシュと呼びます。

コードの製作をしている際に間違えたり、もっといいアイディアが浮かんだ場合、前に書いたコードにファイルの状態を巻き戻して直したり、新しいコードを書きたいような状況があります。そんな際に役立つのがブランチとマージという機能です。
ブランチという機能は書類作成をする際に、もとの書類をコピー機で複写し、作業を行う人がそれぞれ新たな紙を用意して書類を作るようなものです。変更履歴を分岐させて、同時並行で複数の開発作業が可能となります。
ブランチによってもとの書類からコピーされ、それぞれの変更が加えられた書類を再びひとつの書類にまとめるような作業の名称はマージです。マージを行うとブランチで設定された変更は統合されるのです。
プルリクエストという、チームのメンバーに「私の変更を見てください」と、マージをする前に確認をお願いする機能もあります。
また、他人のリポジトリを独立させ自分用の新しいリポジトリとする機能はフォークといいます。

GitHubの初期設定方法

GitHubを使う前には、初期設定が必要です。
GitHubのウェブサイトにて、「Sign up」ボタンを押し、名前やメールアドレスを登録します。
その後、認証メールに書いてある認証コードでアカウントの登録を行います。
GitHub: Let’s build from here · GitHub：https://github.com/

[Free](無料)、または [Pro](有料) プランの選択やアンケートなどに回答します。

設定が完了した後に、以下のページからリポジトリを製作できます。
New repository：https://github.com/new

GitHubの基本的な用語

GitHubを使うときに覚えておくといい基本的な用語をまとめました。困った際には参考にしてください。前述した用語もありますが、復習のつもりで確認してみてください。

ブランチ：
ブランチは、複数の変更を同時に処理できる機能です。ブランチを使うと、チームで同じリポジトリの作業を他人の影響を受けずに同時に行える。

コミット：
コミットは、ローカルリポジトリで作業をしている途中で、「ここまで製作した」という記録をつけることです。

プッシュ：
プッシュは、自分のローカルリポジトリでの作業内容を、チームメンバーが見ることのできるリモートリポジトリに送ることです。

マージ：
マージは、いくつかのブランチで発生した変更を一つにまとめることです。
これで、みんなの行った変更が一つに統合されます。

プルリクエスト：
プルリクエストは、「私の変更を見てください」と、チームメンバーお願いすることです。
チームメンバーが変更を確認して、マージを行っていいか決めてくれます。

フォーク：
フォークは、他ユーザーのリポジトリを自分にコピーして、それをもとに新しいリポジトリを作ることです。

クローン：
クローンは、フォークと同じくリポジトリをコピーすることです。しかし、クローンは単純なリポジトリのコピーを作成するため、リポジトリへの変更権限を自分が持っていない場合は変更を行うことはできません。

チェックアウト：
チェックアウトは、自分が作業するブランチを切り替えることです。

コンフリクト：
コンフリクトは、同じところにチームメンバーが変更を加えてしまい、どの変更が正しいのかわからなくなる問題です。

Issue：
Issueは、作業をするときに困ったことや間違いをチームで話し合って解決するための掲示板のような機能です。

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GitHubを使うメリット

GitHubを使うと、いろいろなメリットを享受できます。
まず、開発効率の向上が期待できるのです。ブランチ機能で、安全にコードの変更ができ、同時に複数のメンバーが作業可能です。次に、プルリクエストを利用し、メンバー同士のアイディアを素早く共有し、マージでメンバーの変更点をきれいに一つにまとめられます。非公開のリポジトリであるプライベートリポジトリを利用すれば、機密情報を守りつつ開発でき、プロジェクト管理機能で、どこまでコードが完成したかを確認できます。
無料プランでプライベートリポジトリが使えるようになり、ますます便利になりました。

GitHubの活用実例

大手通信会社：
変化する市場ニーズに迅速に対応し、競争に勝つために内製化を推進していました。開発ツールの統一がアジャイル開発実現の障害だったけれども、GitHub導入によって問題が解決し、新規のアプリ開発をわずか4か月で完了できるようになりました。

インフラ、AI、IoTアプリケーション開発企業：
非効率な開発の解消を目的とするためにGitHub Enterpriseの社内導入を検討していました。最初に約100ユーザーライセンスを導入した後、最終的に約1000ユーザーライセンス以上導入しました。
GitHubはわかりやすく扱いやすい印象を持っており、初心者向けで学習が容易でした。

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まとめ

GitHubは、パソコンでコード製作などの仕事をする際に使う、とても便利なツールであることがわかりました。GitHubを使いこなせればコードの製作やプロジェクトがもっと上手に、早くできるようになります。最初は「これはどういう意味なのだろう？」という単語が多く、戸惑うかもしれませんが、少しずつ練習すると誰でも使えるようになるでしょう。
そして、コーディングをする際に、どこで何を書いたかがわかりやすくなり、よりうまくコードを作れるようになります。GitHubを学ぶと、IT関係の仕事をする際にとても役に立つでしょう。

現在の高度情報化している生活において「アプリ」を使わずにいることはなかなか難しいです。ここでもう一度アプリについての知見を深めておくのはいかがでしょうか。

便利な「アプリ」の登場

アプリは私たちの生活をより便利で快適にしてくれています。近頃では、日常生活はもちろん仕事にも多くのアプリが使われるようになりました。これからも新しいものが続々と登場し、ますます多様なニーズに対応していくことでしょう。

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アプリとは

アプリとは「アプリケーション（application）」の略で「応用・適用・申請・応募」といった意味です。しかし近頃では「利用者（ユーザ）の業務や目的に応じて作成されたプログラム」をさす言葉として使われるようになっています。

アプリ開発はiPhone向けとAndroid向け、どちらがよいか

普及率の高いスマホで使えるアプリ開発は、iPhone向けとAndroid向けどちらにすればよいでしょうか。悩ましい問題ですが、どちらを結論とするかはさまざまな要因によって左右されます。ここでは大きな3つの要因についてiPhoneとAndroidを比較していきます。

IoTとは？なにかを分かりやすく解説

IoTとは「モノのインターネット（Internet of Things）」を意味する言葉です。この…

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シェア率

iPhone（iOS）とAndroid、OSとしてのシェア率で比較するとどうでしょうか。「メインで利用しているスマートフォンのOSについてのアンケート」（2023年9月　「MMD研究所」調べ）では、iPhone（50％）：Android（49.7％）：その他（0.3％）となっています。近頃まではiPhoneユーザの多い傾向にあった日本ですが、最近ではAndroidユーザも増えてきています。

求人数

では次にiPhone（iOS）とAndroid、求人数で比較してみるとどうでしょうか。「Indeed」で検索したところiPhone（iOSで検索）（112,791件）：Android（109,580件）となりました（2024年6月）。求人数で比べると、少しだけiPhone（iOS）のほうが多いようでした。たしかにiPhone（iOS）の求人数は多かったのですが、Androidの求人数も同じくらい多いため、どちらの開発スキルを身につけることを選んだにしても社会的な需要は期待できるでしょう。

学習難易度

では3つ目に、iPhoneとAndroid、学習難易度での比較はどうでしょうか。
結論からいいますと、プログラミング学習環境の点でiPhoneアプリ開発のほうが初心者向けです。比較的容易で、直感的な文法を持ち、エラーを防ぐ機能が多い言語をAppleが提供しています。またiPhoneアプリ開発については解説サイトなど情報が多く、勉強のしやすさでiPhoneのほうがAndroidよりも優れているといえるでしょう。

スマホアプリ開発にオススメなプログラミング言語とは

アプリ開発にはプログラミング言語を使う必要があります。iPhoneとAndroidそれぞれについてオススメを2つ紹介します。ぜひ参考にしてみてください。

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iPhone

iPhone（iOS）向けアプリ開発のオススメ言語はSwiftとObjective-Cの2つです。以下に解説します。

• Swift：2014年にAppleが開発したプログラミング言語。macOS・iOS製品のアプリケーション・システム公式標準開発プログラミング言語に指定されています。処理が非常に速いという特徴があります。習得難易度が低く、プログラミング言語未経験の人にもオススメのプログラミング言語です。
• Objective-C：オブジェクト指向型という特徴があります。C言語との互換性も高いです。
  レガシーアプリや既存の大規模プロジェクトで使用されることがあります。しかし前述したSwiftの登場により、Objective-Cのみでの開発案件は少なくなってきています。

Android

Android向けアプリ開発のオススメ言語はKotlinとJavaの2つです。以下に解説します。

• Kotlin：2011年にJetBrainsによって開発され、2017年Google I/Oで Android の公式言語としてのサポートが発表されました。Javaと互換性があり、Javaで記述されたライブラリやフレームワークをそのまま利用でき、簡潔で読みやすいコード記述を可能にする機能を備えています。近年 Android アプリ開発では、Kotlin が主流です。
• Java：1995年にSun Microsystemsによって開発された、オブジェクト指向のプログラミング言語です。Android の初期から開発言語として採用されており、豊富なライブラリとフレームワークを利用できます。世界で最も広く使用されているプログラミング言語の一つです。

スマホアプリ開発の流れ

スマホアプリを開発する流れについて解説します。実際にイメージしやすいように順を追っていきますので、自分で開発する際は参考にしてみてください。

1.環境構築

まずは自分のパソコンでアプリ開発ができる環境を構築する必要があります。

iPhone向けアプリの場合
1 AppStoreで「Xcode」を検索
2 AppStoreから「Xcode」をダウンロード、インストール

Android向けアプリの場合
1 JDK（Java Development Kit）をダウンロード、インストール
2 Android Studio をダウンロード、インストール
3 必要なSDK（Software Development Kit）を追加でインストール
4 エミュレーターを設定する

2.企画作製

環境構築ができたら、次は「どのようなアプリを作るか」の企画をしましょう。明確なビジョンがなければアプリは方向性を失ってしまいます。企画作製の際には、以下の5点を決めたりおこなったりする必要があります。

• アプリの目的と目標：アプリで何を達成したいのか、ターゲットユーザは誰か
• 機能と要件：アプリに必要な機能と、ユーザが期待するものをリストアップする
• 収益化戦略：アプリをどのように収益化するのかを検討する
• 競合分析：既存の類似アプリを調査し、差別化ポイントを見つける
• スケジュールと予算：開発期間とコストを概算する

3.開発

アプリを形にする段階です。実際に手を動かし、アプリケーションをコーディングして機能を実装します。

iPhone向けアプリの場合
iPhone向けアプリの開発は1で導入したXcodeを使います。

Android向けアプリの場合
Androidアプリの開発は1で導入したAndroid Studioを使います。

4.テスト

開発が完了しても、すぐにリリース段階に行けるわけではありません。リリース前には、開発したアプリが実際にきちんと作動するかどうかをチェックする必要があります。

iPhone向けアプリの場合
手元にiPhoneを用意すれば、実機でアプリを実行してテストすることが可能です。
また、iPhoneアプリのテストはXcodeでもおこなえます。メニュー画面から「Open Developer Tool」を選択→「iOS Simulator」という項目があるのでこちらをクリック、でOKです。動作テストしたいアプリを選択してください。

Android向けアプリの場合
テストではAndroid端末を手元に用意できれば便利です。またそれが難しくても、Androidエミュレーター（パソコン上で動く仮想のAndroid端末）を使うことができます。Android開発現場では「Geny Motion」というエミュレーターがポピュラーです。

5.リリース

上記のテストも実施してアプリ開発が完了したら、最後はリリースです。

iPhone向けアプリの場合
Apple Developer Programへの登録に毎年＄99が必要です。iOSアプリの審査基準は厳しいので入念な準備が必要になります。
1 Apple Developer Program でアカウントを作成（AppleIDが必要）
2 プロビジョニングプロファイルを準備
3 iTunes Connectへアプリの情報を登録、価格および配信状況の設定
4 iTunes Connectへアプリをアップロード
5 アップロードしたアプリをAppleが審査
6 審査が通ればリリース

Android向けアプリの場合
Google Playで公開するのが一般的で、デベロッパーとして登録するには＄25が必要になります。
1 Googleデベロッパーアカウントを作成
2 デジタル署名したパッケージファイル（apk）を準備
3 Google Playにアプリケーションを登録

まとめ

日常生活はもちろん仕事にも多くのアプリが使われています。近年、アプリという言葉は「利用者（ユーザ）の業務や目的に応じて作成されたプログラム」という意味で使われています。
普及率の高いスマホで使えるアプリ開発はiPhone向けとAndroid向け、どちらがよいか？ という疑問については、3つの要因から比較しました。どちら選択するかはさまざまな要因によって変わります。

• シェア率：日本では近頃までiPhoneユーザの多い傾向にあったが、最近ではAndroidユーザも増えてきている
• 求人数：少しだけiPhone（iOS）のほうは多いが、Androidの求人数も同じくらい多い（2024年6月）
• 学習難易度：勉強のしやすさはiPhoneのほうが解説サイトなどの情報も多く、Androidよりもよい環境にある

スマホアプリ開発にオススメな言語とは何か？ という疑問についてはiPhone（iOS）とAndroidでそれぞれ2種類オススメしました。

• Phone（iOS）：Swift・Objective-C
• Android：Kotlin・Java

最後に「実際のスマホアプリ開発で参考にしてほしい」と、流れを5つに分けて解説しました。

1. 環境構築
2. 企画制作
3. 開発
4. テスト
5. リリース

アプリ市場はダウンロード数・売上高が年々増加しており、これからも拡大していくことが予想されます。この記事を読んでアプリについての知見を深め、時代にキャッチアップしていきましょう。

クラウドエンジニアとは

クラウドエンジニアはITインフラやクラウドサービスを保守する業務に従事するクラウドの専門家です。クラウドサービスには、サーバーやネットワーク、セキュリティといった分野でタスクを担当しています。クラウドエンジニアは、顧客の要望を聞いて、クラウド上で要望に沿ったITインフラを作ります。

クラウドエンジニアの重要性

クラウドエンジニアはクラウドというサービスを利用しています。クラウドサービスはインターネット上で提供されるデジタルツールなどです。このクラウドサービスの市場はどんどん大きくなっています。クラウドはより多くの人たちが使うようになると予想されているのです。たとえばAWSというとても大きなクラウドサービスを行っている企業は、とても速い速度で成長しています。
在宅で仕事をする、テレワークを行う企業が増えたため、ビデオ通話での会議の機会や、遠くのコンピューターで作業を行う場面が増えました。そのような状況の中、クラウドに対応できるエンジニアはまだまだ不足しています。クラウドの技術は比較的新しいものですから、これからもっとたくさんの人がクラウドサービスに期待するようになると思われます。

システムエンジニアの仕事内容をわかりやすく具体的に説明！やりがいや仕事の流れ・種類について

システムエンジニア（SE）の担う要件定義・設計といった仕事の内容や流れについてご案内します。また、…

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クラウドエンジニアの需要が高い理由

今、多くの会社で「クラウドファースト」や「クラウドネイティブ」などという考え方が浸透しました。総務省の調査によると部分的に利用している企業だけでも7割近くがクラウドを使っています。これからもっとクラウドを使う会社が増えると予想しています。
それから、新型ウイルスの流行により、自宅から業務をする従業員が増えました。ウイルスの流行をきっかけにクラウドサービスを活用し、家からでも会社のシステムの利用が容易になりました。
クラウドサービスを使うと、新たな機械やシステムを購入する代金が少なくて済み、費用削減が可能となり、業務も速く対応できるようになります。
これらの理由から、クラウドエンジニアの業務を遂行するエンジニアは、多くのクラウドを必要とする人々にとってとても大切な存在なのです。これからも、クラウドエンジニアという仕事に従事する人材はより必要になっていくのではないでしょうか。

総務省｜令和5年版 情報通信白書｜データ集：https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r05/html/datashu.html

ITインフラエンジニア 運用監視からのキャリアパスを紹介

ITインフラエンジニア（運用監視）からのキャリアパスには様々な選択肢があります。それぞれのキャリア…

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クラウドエンジニアの将来性

クラウド化への流れはどんどん大きくなっています。規模の小さな店舗からとても大きな企業まで、いろいろなところでこのクラウドサービスは使われはじめています。そのため、クラウドエンジニアはいろいろな場所で活躍できるのです。

クラウドエンジニアに将来性がある理由とは

クラウドエンジニアが必要になると思われている大きな理由は、たくさんの会社が、古いシステムから新しいクラウドサービスへの引っ越しや、新しくクラウドサービスを構築しているためです。クラウドエンジニアは、これらのニーズにこたえる大切な役割を担っており、新しいサービスや機能を作るために、いろいろなスキルが必要とされています。
社会の様々なところでクラウドサービスが使われています。これからクラウドサービスは新しくよいものが生まれてくるので、クラウドエンジニアの将来性は明るいでしょう。

クラウド技術の進化がクラウドエンジニアに与える影響

クラウドとは、インターネットを使って利用できるサービスの仕組みです。クラウドサーバーを介してメールや文書管理などのビジネスツールが利用できます。クラウドエンジニアは、これらのサービスを使って、業務を助けてくれるのです。
このクラウドサービスを使うと、初期費用の削減、資産管理不要、迅速なサービスの調達がすぐに実現できるのです。もしも会社が大きくなった場合、規模に合わせたものへ変更可能です。
しかし、このクラウドサービスにも気をつけないといけないこともあります。クラウドの依存が高まった場合にサービス停止などによるデータ保護がうまくいかない場合です。また、重要な情報を第三者に見られたくない場合は、データ保護などに注意を払うことも大切です。

クラウドエンジニアに必要なスキルとは

クラウドエンジニアになるには、スキルや知識がたくさん必要になります。まずは、プロジェクト内でのコミュニケーションスキルです。これは、プロジェクトメンバーと一緒に円滑な業務遂行のためのスキルです。
次に、難しいタスクに遭遇した場合に、答えを見つけることのできる多角的・論理的思考も必要になるでしょう。さらに、クラウドサービスに関する知識をよく知っていることが挙げられるのです。このクラウドサービスの中で、サーバーとネットワークの運用を上手に使えること、それに加えてミドルウェアやオンプレミスなどの知識にも精通している必要もあるでしょう。
クラウドエンジニアにとっての力量を証明する資格もあります。AWS認定ソリューションアーキテクトやGoogle Cloud認定、Microsoft Azure認定などの資格取得をすると、より高度なクラウドの知識を知っている証になります。Linux技術者認定や情報処理安全確保支援士など資格も、クラウドを守る大事な知識がある証明になるでしょう。

クラウドエンジニアに求められるプログラミング言語

クラウドエンジニアになるには、いろいろなプログラミング言語を知っていると有利です。プログラミング言語の例を紹介します。

Java：
 マルチプラットフォームのオブジェクト指向プログラミング言語です。
Oracle Javaテクノロジー| Oracle 日本：https://www.oracle.com/jp/java/technologies/

C言語：
手続き型のプログラミング言語で、多岐に渡る領域で使用されています。
C# ガイド – .NET マネージド言語 | Microsoft Learn：https://docs.microsoft.com/ja-jp/dotnet/csharp/

C++：
汎用プログラミング言語のひとつです。
C++ 関連のドキュメント – はじめに、チュートリアル、リファレンス。 | Microsoft Learn：https://learn.microsoft.com/ja-jp/cpp/cpp/?view=msvc-170

Python：
インタープリタ型の高水準汎用プログラミング言語です。
Python：https://www.python.org/

PHP：
オープンソースの汎用スクリプト言語です。
PHP: Hypertext Preprocessor ：https://www.php.net/

JavaScript：
Webブラウザ上で実行されるスクリプト言語です。
JavaScript | MDN ：https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/JavaScript

デジタルスキル標準とは？DX社会で求められるスキルの指標も解説

デジタル人材の確保・育成は、日本国内全体の課題といえます。経済産業省は2021年に「デジタルスキル…

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未経験からクラウドエンジニアになる方法

クラウドエンジニアになるには知識を学習しないといけません。まずは、専門学校やインターネットの情報などを調べ、必要なスキルを学びましょう。最初は簡単なことからはじめて、だんだん難しいことも覚えていくとよいです。
その後は、AWSやGoogle Cloud、Microsoft Azureなどの資格学習をして、試験に合格してスキルの証明をしてもらいましょう。このスキルの証明を転職希望の企業に見せると、「この人は大丈夫だろう」と思ってもらえるようになる可能性があります。
たとえ転職に抵抗感があっても、現在所属しているコミュニティをよく観察し、クラウドに興味をもっている部署がある場合は「やってみたい！」と手を挙げてみましょう。実際に仕事をしてみると、自己学習よりもっといろいろなことができるようになるでしょう。まずはチャレンジしてみましょう。

クラウドエンジニアからのキャリアパスは？

クラウドエンジニアはそこから派生して、いろいろな新しい仕事にチャレンジできます。キャリアパスの例を紹介します。
ITスペシャリスト：
専門分野で高度なITスキルをもつエンジニアです。

プロジェクトマネージャー：
プロジェクトの全体管理、クライアントとの交渉、予算・納期・人員管理などを行います。

フリーランス：
案件単価が高く、勤務場所や時間を自由に選べる働き方です。クラウドエンジニアは、自分が好きなことや得意なことを見つけて、その道で仕事ができるのです。

まとめ

クラウドという新たな領域で仕事をする、クラウドエンジニアがとても大事になってきていることがわかりました。もし、クラウドエンジニアになりたいと思うのなら、まずはパソコンやITの知識を一生懸命勉強することからはじめましょう。クラウド技術の中にも、いろいろな仕事があるので、自分はどの仕事が好きなのかを考えながら勉強をするといいでしょう。自分に合った知識を見つけて挑戦してみましょう。

これから「AIネイティブ」について関わることが増えていきます。新世代についての知識を学んでおけば、関連したケースへ適切に対応できるはずです。

「AIネイティブ」時代の到来

現在（2024年）ではAIが家庭や職場など公共の場で広く利用されるようになっており、誰もが日常的にAIと関わるようになっています。とくに若い人は、生まれた時から人工知能（AI）が身近にある環境で育ち「AIネイティブ」世代になっており、AI技術を自然に使いこなせるようになっています。

AIネイティブとは

AIネイティブの定義は「AI技術が日常生活や社会のあらゆる面に深く浸透している中で育ち、自然にAIを活用する世代や個人」とされています。AIとの共生を前提とした新しい価値観やスキルを所持し、これからの社会を形作っていくでしょう。
ただし現時点でAIとのよりよい共存社会を築いていくためには、AIネイティブ世代の力だけでなく、あらゆる世代の人々の協力が必要になります。

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AIネイティブの特徴

AIネイティブの特徴とはどういったものでしょうか。大きくは以下に挙げる5つがあります。

• AI技術への抵抗感がない：幼い頃からAIに触れているため、抵抗感や不安を感じない
• AIを使いこなす能力が高い：AIを自然に利用できる環境で育っているため、操作を学ぶ素養がある
• 創造的なアイデア力がある：AI技術を活用して新しいアイデアを創出する
• 情報収集能力が高い：ごく自然にインターネットやSNSを使って情報を収集する
• グローバルな視点をもっている：ネットを通じて世界とつながっているため、視野が広い

AIネイティブのもつスキル

AIネイティブのもつスキルとはどういったものでしょうか。大きくは以下に挙げる3つがあります。

• デジタルリテラシー能力：コンピューターの基本的な操作・トラブルシューティングができる。インターネットリテラシーがある。
• コミュニケーション能力：積極的に自分の考えを、わかりやすく多様な人へ伝えられる
• 持続的な学習意欲：新しい技術や知識を自主的に学び続ける意欲と能力が身についている

AIネイティブ：前世代との違い

近年、AI技術の飛躍的な進歩によって社会のさまざまな分野に大きな変革が起こったことを指して「AI革命」といいます。AIネイティブとはAI革命以後に生まれ、また物心ついた時からインターネットやパソコンのある環境で育った人のことです。以前の世代とでは、情報環境・テクノロジーに対する意識・学習スタイル・価値観など、さまざまな点で違いが生じています。
AI革命による変化は大きなチャンスですが同時に課題も存在し、社会全体で「新しい技術をどのように活用していくのか」について議論していくことが必要です。私たちが、どのようにこれらの技術を導入し共存していくかがおおきな課題です。

「前世代」とは

同じ「AIネイティブ以前の世代」といっても2つに分かれています。それぞれについて解説するので混同しないようにしましょう。

1つ目の「アナログネイティブ」はコンピューターやインターネットが一般的になる前に育った世代です。アナログ技術が主流だった時代に育ちました。後にデジタル技術の普及に伴い、学び・社会に適応する必要があった世代です。
2つ目の「デジタルネイティブ」はインターネットやデジタル技術に慣れ親しんで育った世代を指します。1990年代以降に生まれ、幼少期からデジタルデバイス（コンピューター、スマートフォン、タブレットなどのIoT）やインターネットを利用している世代のことです。

AIネイティブ世代の視点とは

ここではAIネイティブの思考の傾向について知っておきましょう。
生まれた時からAIが身近にある環境で育った世代は、以前の世代とは異なる思考や価値観をもっています。AIが身近なインフラと化していて、もはや使っていることにも気付いていない可能性も高いです。AIとの共存していることを普通なものとして捉えており、ツールとしてではなくパートナーとして考える傾向が強いです。
彼らはAIについて、以下に記載する3つの能力があると考えています。

• 膨大な情報を処理する能力がある
• 多様な問題について解決する能力がある
• 新しいアイデアを生成する能力がある

AIネイティブ：労働市場からの期待

AIネイティブ世代の登場によって、現存する労働市場もおおきく変化していくでしょう。
AI技術が普及・進歩していくにつれて、仕事の自動化・新しい職種やスキルの誕生など、多くのものが変更・廃止されていくことになります。
環境の変化に対して企業は、AIネイティブのもつ知識やスキルを活用する必要があります。AIネイティブは業務のイノベーションを促進し、他企業との競争力維持を期待されているのです。

AIネイティブ：育成と教育

AIネイティブという社会環境の変化に対応するためには、従来の教育システムも変更・刷新される必要があります。また、現役のデジタルネイティブやアナログネイティブに対しても教育やトレーニングをおこない、彼らがAI技術に適応できるように支援することが重要です。

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AIネイティブ：企業への影響

アナログネイティブ→デジタルネイティブ→AIネイティブと、社会環境の変化に対応するため、あらゆる業界でビジネスモデルの変革が求められています。具体的には、従業員の採用活動だったり働き方や教育制度を見直したり、などさまざまな改善をおこないAIネイティブがもつスキルや視点を考慮に入れてビジネスをすることになります。

AIネイティブと倫理

AIネイティブにとって、従来の倫理に加えAI技術特有の倫理を理解することはたいへん重要なことです。具体的には「AIが生成するコンテンツや自分たちの行動・決断が、倫理的に適切であるかどうかを常に考慮する必要がある」ということです。
AIネイティブは、AI技術の進化によって発生する倫理的な問題について対応する必要があります。また企業や政府などの側でも、倫理的な課題に対処するためのガイドラインや法律の整備が急がれています。

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まとめ

「AIネイティブ」とは、AI常に身近にある環境で生まれ育ちAIと共に生活する世代を指します。

AIネイティブの世代的特徴5つとスキルを3つについて解説しました。

AIネイティブと前世代との違い：情報環境・テクノロジーに対する意識・学習スタイル・価値観など、さまざまな点があります。

AIネイティブ世代の視点：AIとの共存していることを普通なものとして捉えており、ツールとしてではなくパートナーとして考える傾向が強いです。

AIネイティブに対する労働市場からの期待：AIネイティブのもつ知識・スキルを活用して業務のイノベーションを促進し、他企業との競争力維持を期待されています。

AIネイティブの育成と教育：従来の学校システムは変更・刷新される必要があり、現役のデジタルネイティブやアナログネイティブに対しても、AI技術に適応できるように教育することが重要です。

AIネイティブの登場による企業への影響： AIネイティブのもつ知識・スキル・視点を取り入れるべく行動するように促しています。

AIネイティブに必要な倫理：「AIが生成するコンテンツや自分たちの行動・決断が、倫理的に適切であるかどうかを常に考慮する」必要があります。従来の倫理に加えて習得しておきましょう。

これからAIネイティブ時代を迎える上でのポイントとしては以下の二点になります。

• AIネイティブのもつニーズや期待に対応する
• AIネイティブがもつスキルや知識を活用する

業務中に空腹を感じたり、少し疲れたりすることはありませんか。そんなときの昼休みや休憩時間はかけがえのないものです。しかし、この就労中の休憩時間は業務時間に含まれるのでしょうか？この記事では、業務中の昼休みや休憩時間のルールについて解説します。

労働時間と昼休みの定義を紹介

就労に関して定めている労働基準法では、休憩時間についても明記されています。もしも、休憩時間が取得できていない場合、それは法律違反かもしれません。また、休憩時間がきちんと取得できない場合、業務に励むモチベーションも下がり、タスクもうまく進まなくなる状況も発生するでしょう。

労働時間と昼休みの基本

昼休みのような休憩時間は労働基準法第34条で、労働時間が6時間を超え8時間以下の場合は少なくとも45分必要で、8時間を超える場合は、少なくとも1時間必要と定められています。警察官など一部の職種を除いて、休憩時間は業務から離れて、自由に行動できる時間です。労働から離れることが保障されていなければならないのです。

休み時間と認められない例

業務をしていなくても、すぐにはじめられるように待機している時間は手待時間とされ、休憩時間ではありません。たとえば、昼休み中に電話の応対などをしている場合、その時間は業務をしていると考えられます。そのため、電話に出た時間は業務時間として考え、あとで休憩時間をもらわなければなりません。
似たような状況に夜間の業務では仮眠時間があります。もし急に対応しなければならない業務が生じた場合、昼休みと同様に休憩時間として扱われない可能性が高いです。

休憩の3原則とは

労働基準法で定められている休憩の3原則は以下の通りです。

1. 「途中付与の原則」　休憩は労働時間の途中に与えられなければならない
2. 「一斉付与の原則」　休憩時間は事業所にいるすべての従業員に一斉に与えられなければならない
3. 「自由利用の原則」　休憩は自由に利用させなければならない

それぞれの原則には例外と明記されている職種があり、警察官や乳児院の保育士などの職業は例外として原則の適用外とされる場合があるため注意しましょう。

労働時間と昼休みの重要性

労働基準法は、正社員だけでなくアルバイトやパート、契約社員、派遣社員などで業務に従事する人々に適用されます。もし、労働基準法のルールを守らずに、企業が労働時間をごまかして労働者の昼休み中に業務をさせたときは、是正勧告や罰金・刑事責任が追及される場合もあります。
昼休みと労働時間が曖昧なのではと感じた場合、よく調べてみる必要があるでしょう。もし本当に企業がルールを守っていない場合は、ルールが守られる状態に改善する必要があるかもしれません。

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昼休み中に制限される行動とは？

昼休みや休憩時間に、上司からちょっとした手伝いや業務のお願いをされることはありませんか？企業によってはお昼ごはんを食べる場所や社外に行く際のルールを設定している場合もあるでしょう。昼休み中の時間にどのようなことができるのか、どのようなルールがあるのか紹介します。

企業のルールで制限される昼休み中の行動

企業によっては、昼休み時間の過ごし方にもルールがあります。たとえば、外出の際に制服や名札着用を禁止するなどです。勤務先のルールがある場合はそれに従いましょう。ルールを守らない社員には懲戒処分を行う旨が設定されている企業もあります。休憩時間の行動やルールなどは、採用時に就業規則等を確認して、何が問題かを把握しておくとよいでしょう。

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昼休み中の行動制限の具体例を紹介

昼休み時間中に避けたほうがよい行動をその理由とともに5つ紹介します。

1つ目、制服を着たままで遊技場（パチンコやゲームセンター）に行くと、他の利用者から「仕事をさぼって遊んでいる」と思われ、企業イメージを損なう原因になります。
2つ目、業務に使用しているパソコンは企業所有の備品なので、ゲームや個人的な買い物には使わないようにしましょう。
3つ目、昼休み中の飲酒です。昼間の飲酒によって脱水症状を起こしたり、思考力の低下から業務効率が下がったりするリスクがあります。
4つ目、昼食や仮眠をとる場所では、大音量の音楽や大声での談笑は避けましょう。ほかの従業員が気持ちよく過ごせない状況は、社内トラブルの原因になる可能性があります。
5つ目、エクササイズやジムに行くなどの激しい運動はほどほどにしましょう。午後の業務に悪影響を及ぼすかもしれません。

昼休み中に制限される行動には、企業の資産や利益を守るため、従業員の健康を守るため、社内トラブルを避けるためなど、企業活動や就労が円滑に継続するための内容が多いでしょう。

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昼休みの過ごし方に関する判例

昼休みの過ごし方には企業の定めたルールがあります。自由に過ごせる時間だからと、何をしてもいいわけではありません。裁判となった判例からわかりやすく紹介します。

昼休みの過ごし方が問題となった判例

ある従業員が休み時間中に、プラカードを使って自分の思想や考えをアピールし、チラシなどを配りました。
しかし、その企業では、就業時間中のそのような行動はルール違反だったため、行為を行った従業員は懲戒処分にされました。その従業員は処分が不当だとして提訴しましたが、裁判所は企業側の処分を支持しました。
たとえ自由な休み時間でも、ほかの人がゆっくり休めるように、また会社組織の理念や方向性を損なうことがないように、ルールを守ることが大事だといえるでしょう。

昼休みの過ごし方で企業が注意すべき点とは

企業側には、従業員の昼休み時間を保障するために注意すべき点がいくつかあります。

1つ目、正社員と非正規社員間で休憩室などの利用に差をつけることは、問題発生の可能性が高いため避けるべきです。
2つ目、休憩中に発生する業務上の応対は労働時間に含まれるため、従業員が電話に応じる等の必要がないように環境を整える必要があります。
3つ目、休憩をなかったことにしてその分早く帰宅することはできません。就業時間内に適切な時間の休憩をとる必要があります。
4つ目、休憩中の外出を完全に禁止することはできません。しかし、外出を許可制や届け出制に設定することは可能です。

昼休みに対する必要以上の制限は、従業員の作業効率を下げることにつながるため注意が必要でしょう。

まとめ

労働基準法によって保障された昼休みの時間は、労働者が健康的に働く上でかけがえのない時間です。昼休みにしっかり休める環境は、意欲的に業務に取り組むためにもとても重要です。企業だけでなく、私たちそれぞれがリラックスできる時間にしないといけません。ルールを守りながら、皆さんの昼休み時間をよりよいものとしてください。

AIリテラシーは必須スキルとなるか

みなさんは「AIリテラシー」という言葉を知っていますか？これは、AIのことをよく理解して、最大限、有効活用するための大事なスキルのひとつです。AIは人間のようにはできないタスクもあり、得意なタスクと苦手なタスクがあるのです。そのため、AIを利用する私たち人間がAIは何が得意か、何を手伝ってあげたらいいかをわかるようになるといいでしょう。そうすれば、上手なタスクはAIにまかせ、苦手なタスクは私たち利用者である人間が対応できます。

AIリテラシーの基礎

AIリテラシーは、AIの得手不得手や特性を理解することを指します。AIは、大量のデータの読み込みや分析、それらに基づいた予測と判断が得意です。しかし、すべてを兼ね備えているわけではなく、誤った答えを示すこともあります。AIがどうやって私たち人間と一緒に仕事をしているのかを理解して、AIを上手に使う方法の学習がとても大事です。

AIリテラシーレベルを高める方法

• 「MANABI JOURNEYサーティファイ」の「AIリテラシー講座」

  学習ビデオは最大15分程度で短いため、隙間時間にも学習できます 。内容は「AI検定」に対応していますが、受験予定がなくても役に立つ内容です。
  AI検定 | AIリテラシー講座：https://manabijourney.jp/ai/

• 「NECアカデミー for AI」

  ビジネス力、データサイエンス力、データエンジニアリング力という3つの重要なスキルを身につけるための研修を、ワンストップで学 べます。
  NECアカデミー for AI：https://jpn.nec.com/nec-academy/index.html

• 「マナビDX」

  経済産業省と情報処理推進機構 (IPA) が運営している、 デジタル知識とスキルが学べるデジタル人材育成プラットフォームです。信頼できる講座のみを厳選して掲載し、初学者向け講座や実践レベルまでの講座を提供しています。
  マナビDX：https://manabi-dx.ipa.go.jp/

• 「Coursera」の「DeepLearning.AI」の日本語コース

  AIの基礎を学びたい人向けで、理系文系、肩書きや職種に関係なく受講可能なコースです。 もともとは英語のサイトですけれども、日本語に対応した学習コースも利用できます。
  AI For Everyone （すべての人のためのAIリテラシー講座）：https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone-ja

• G検定（ジェネラリスト検定）・E資格

  日本ディープラーニング協会が主催しているG検定は、ディープラーニングの基礎知識と事業活用能力を判定する試験です。過去2年以内にJDLA認定プログラムを修了した人を対象にしたE資格もあります。
  G検定とは：https://www.jdla.org/certificate/general/
  E資格とは：https://www.jdla.org/certificate/engineer/

• 「AI実装検定」

  AI実装検定実行委員会（AIEO）が運営しているAI実装検定は、ディープラーニングの実装能力と知識を判別する試験です。誰でも挑戦可能で、B級、A級、S級の3つの認定レベルがあります。AI の知識・実装力に加えて、 画像処理、自然言語処理、有名モデルの応用的な実装力も認定対象です。
  AI実装検定：https://kentei.ai/

• 「人工知能プロジェクトマネージャー試験」

  一般社団法人 新技術応用推進基盤が主催する人工知能プロジェクトマネージャー試験は、AIプロジェクトのマネジメント能力を評価する試験です。 AIを利用した プロジェクトの企画力、開発技術、プロジェクト完遂能力が評価の対象となります。
  人工知能プロジェクトマネージャー試験 – （一社）新技術応用推進基盤公式：https://newtech-ma.com/aipm/

AI関連のおすすめ資格とは？必要な知識と勉強方法

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AI利用の問題点とは

AIの進化のスピードが目覚ましいため、AIについて間違った情報を信じてしまう人や、AIに対して苦手意識をもってしまう人もいます。そのため、AIを使って多くの人がより幸福になるように、どうやって上手にAIを使うかの学習が大事です。AIを安全に、そして多くの人が幸福になるように使う方法を見つけられるようになりましょう。

AI利用の倫理的な問題とは

個人の自己決定権は、AIの判断に影響されず尊重されるべき

AIがより賢くなると、人間にとって何が正しく、間違っているかをもう一度考える必要があります。たとえば、 AIが人間の体の中を診察して、「この人はこんな病気になりやすいかもしれない」と教えてくれるようになる状況があるとします。すると、医療従事者が病気にならないように先回りして治療できるため、多くの人は健康に過ごせるようになるでしょう。
AIが「これから先は絶望的で大変な状況が予測される」という予想をしたとしても、私たちは、「ではどうしたらいいのか？」についての考察と対策が重要です。たとえば、AIが「明日に大地震がくる」と予測した場合は、その準備を行い、「雹がたくさん降るかもしれない」と予想した場合、その対策をすることが大事です。AIの予想を聞いて、そのあとどうするかを考えるのが大切なことなのです。AIの予想を鵜呑みにせず、最後にどうするかを決めて対処するのは、いつも私たちなのです。 AIが予言した情報だけで「もう未来は決まっているのだろう」と悲しむ必要はありません。「自分に関することは自分で選び、決める」という、個人の自己決定権は尊重されるべきでしょう。

強力なAI兵器の開発が進む可能性がある

ある国はAIを搭載したロボットのヘリコプターのような兵器を戦闘に導入ました。それがAIドローンと呼ばれている兵器です。結果的にある国はAI兵器を使って戦闘に勝利しました。今、AIを搭載した兵器が戦場で使われています。今後、もっと強いAI兵器が作られるかもしれません。AIで戦争をはじめるのは簡単ですが、AIは戦争を止めてはくれません。AIを利用した戦火がおおきくならないようにすることも考えるべきではないでしょうか。

AI利用の社会的な問題とは

AIは今、多くの業務で使われてはじめており、私たちの日常にどんどん浸透しています。しかし、AIを使って悪いことをする人もおり、お金をだまし取る詐欺事件が起こることもあります。また、仕事をAIで代替されてしまい新しい職を探さなくてはならなくなった人たちもいる状況です。
さらに、AIについてよく知っている人とそうでない人との間で、格差が出てきています。これは情報格差、またはデジタルデバイドと呼ばれています。AIに詳しい人はその技術を活用してもっと便利に暮らすことができます。一方、AIに詳しくない人はその恩恵を受けられず、お金の面でも差が広がる可能性があります。
AIの急速な発展は犯罪、雇用の問題、そして情報格差という新しい問題を生んでいます。AIの普及に伴い、これらの課題にどう対応していくかが、これからの大きなテーマになるのではないでしょうか。

AI利用の限界

AIは、医療従事者の手伝いをしたり、金融関係でお金や株取引に関わる計算をしたり様々な状況で役立ちますが、得意なことと苦手なこともあります。AIができないことや限界について紹介します。

AIは万能ではない

AIが苦手とする仕事の例に、話の意図を正確に理解する翻訳・通訳の仕事があります。
AIはどのようなタスクでもうまくできるわけではありません。たとえば英文和訳で 、AIは言葉の表面的な意味は理解できても意味を正確に翻訳する作業は難しい場合が多いです。外国語で記されている概念の正確な説明や、日本語の訳語がまだ決まっていない語句が文章中に使われている場合などが当てはまります。

また、公の場でのスピーチや発言が必要な場合や友人や家族との交流で、感謝の気持ちや謝罪などを表現する際も いつでもうまくできるわけではありません。たとえば、ChatGPTというAIツールを使用して、SNSなどで注目を集めるようなコンテンツを投稿しようとしても、思ったようにおもしろい投稿を作れない場合が多いでしょう。

また、日本語が不自然になる場合 もあります。AIの使用にあたって自分の個人的な情報が勝手に使われる場合や、誰かの写真や作品が許可なく使われてしまう場合もあります。これは個人情報の無断利用や肖像権、著作権の侵害になってしまうかもしれません。
AIが教えてくれた情報が本当かどうかわからないことなども多く、AIが生成した嘘を本当のことのように提示し、間違った情報を生成するもあるため、注意が必要です。

AIと人間の共存は可能か

日本では最近、人口の減少によって、人材不足の状況がしばしば指摘されています。そのため、AIを様々な分野で応用し、人手不足に対応しようという動きがあります。その際に、単にAIを導入するだけでなく、AIを使って何をしたいのか、投資してどれくらい得をするのかを事前に考えることがとても大事になってくるかもしれません。

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AIとの付き合い方の見直し

AIと仲良く付き合う方法や、AIリテラシーがなぜ大事かについて考えてみましょう。AIは人間より早くタスクを処理し、安定的な仕事の対応が可能です。しかし、人間にしかできないこともたくさんあります。AIとどうやって上手に付き合うかを考えるとき、これからどのような問題に直面する可能性があるのでしょうか。AIが多くの場所で働くようになると、雇用の減少し、人がする仕事が少なくなるかもしれません。
また、AIを利用するうえで情報漏洩のリスクがあり、情報を守る方法を考える必要があります。生成AIが絵を制作したり、歌を作ったりすることもできますが、その絵や歌の版権問題についても、きちんと考えなければならなりません。それから、もしもAIを利用して何かトラブルがあった場合、それは誰のせいなのか、責任の所在が不明確であるという問題もあります。

AIとの適切な関わり方とは

最近はAIを利用して3Dモデルを生成し、3Dプリンターという特別な機械を使ってデジタルデータから立体物を作れるようになりました。今後はモノづくりに携わる職業で働く人や、手工芸で熟練した仕事をする人もどんどん少なくなってしまうかもしれません。そのため、伝統工芸品を作る職人や手工芸で熟練した仕事をする人しかもっていない特別な技術をこれからも大切にして、伝えていくことが重要です。
AIが効率的に様々な身の回りの製品を作れるようになったとしても、人の手で創造する技術は後世に伝えいくべきではないでしょうか。

AIリテラシーの重要性を紹介

• 仕事の一部がAIによって行われる
• 手間のかかる作業に対する価値観の変化
• 人間特有の要素が評価される

たとえば、ある業務に最適化されている特別なAIがあるとします。その存在を知っていれば、業務を効率化して、仕事がスムーズに進むようになるかもしれません。そのため、以前であれば手間がかかっていた作業に対する価値観が変化し、価値のないものになってしまう可能性もあります。また、少子高齢化によって労働可能な人が少なくなるため、AIを活用する可能性も高いです。そのためにAIを使いこなすことのできるAIリテラシーが重要になる可能性が高いでしょう。

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まとめ

AIリテラシーとは、AIの使い方をよく理解することです。AIリテラシーを身につけると、仕事が早くできるようになり、毎日の生活がよりよいものになるでしょう。AIが新しい進歩を遂げるたびに、AIを利用する私たちも変化を敏感に素早く察知し、新しい技術を上手に使いこなせるようになりましょう。

情報セキュリティの現状と課題

情報セキュリティとは、情報システムなどを正当な利用者が必要な時に完全な状態で利用できるように守ることです。
たとえば、事業を行うために創設された機関などで何かを生み出す行為や過程などで生まれた販売情報や顧客情報を、悪意のある第三者に干渉されないよう保護します。インターネットなどから第三者の情報端末に侵入する迷惑行為を「サイバー攻撃」といいます。国家単位の迷惑行為では迷惑行為の規模が大きくなり、「サイバーテロ」とも呼ばれるのです。一度でも悪意ある人間に干渉を許すと、多くの人にとって厄介な問題を生み出します。悪意のある人間から情報を守るために、より強力な情報を守る手段が必要です。

頻繁に利用されている情報セキュリティに向き合う手法

資産となる情報や情報端末を悪い人間から守るため、頻繁に実施される情報セキュリティに向き合う手法を紹介します。

コンピューターを脅威から守るプログラム

ウイルス感染を防ぐために、コンピューターを脅威から守るためにウイルス対策ソフトの導入をしている人は多いです。単にソフトウェアを導入するだけでなく、最新のウイルスに対応するために定期的なアップデートが必要です。
また、普段から如何わしいリンクが貼られたスパムメールや、SNSでよく見かける元のウェブサイトのアドレスが分からない短縮URLなどの特異なホームページにアクセスしないようにするとよいでしょう。

無権限者のコンピューター内部へのアクセス対策

外部のネットワークに接続されているコンピューターは権限のない者が、コンピューター内部へ侵入を行うリスクがあります。
他人がパソコンに侵入しようとする行為を防ぐためには、ファイアウォールというセキュリティシステムを利用します。ファイアウォールは、不要な通信をブロックし、許可された通信のみをパソコンに届けます。しかし、ファイアウォールがあっても、アカウント情報が漏えいしてしまうと、権限を不正に利用されてしまう可能性があります。そのため、IDやパスワードなどのアカウント情報の管理を徹底し、他人に知られないように努める必要があります。

参考：総務省｜インターネットの安全な歩き方｜国民のためのサイバーセキュリティサイト

情報セキュリティの課題

総務省の調査によると、日本人の約７割が、情報セキュリティについて学習したことがないようです。パソコンを普段から使っている人も、パソコン内のデータをどうやって守るかをあまり知らない人が多く、課題といえます。

参考：総務省｜平成26年版 情報通信白書｜情報セキュリティに係る利用者の意識について

情報セキュリティーとは？個人・企業別の対策や資格の種類など網羅的に解説

情報セキュリティーについて個人と企業で知っておくと良いことを解説します。ISMSや情報セキュリティ…

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AIを活用するセキュリティ対策とは

サイバー攻撃の種類は極めて多くなっており、対処が難しくなりました。どの様に対処するのが効果的なのか、具体例を紹介していきます。

AIは独自の判断で脅威を検出し対処可能

AIは大量のデータから異常なパターンや挙動を判断し、脅威を検出します。ハッカーやサイバー犯罪者が新しい手口で攻撃を仕掛けてきた場合でも、AIはこれらの攻撃パターンを学習していくことで、より効果的に対応できます。従来のセキュリティソフトウェアでは見逃されがちな脅威の発見が期待されているのです。

AIを使ったセキュリティも完璧ではない

しかしながら、AIを使ったセキュリティも完璧ではないので注意が必要です。時には、AIが誤って正当なユーザーや行動を危険と判断する「誤検出」という問題や、実際の脅威を見逃してしまう「漏えい」といった問題が起きてしまう可能性があります。誤検出や漏えいがあった際に修正する仕組みがあるかどうかの確認が必要です。

AIへの理解がAIセキュリティの鍵

AIは多くの利点を持っていますが、正しく使いこなすには十分な理解が必要です。機械学習などが使用されている場合は成果物の生成過程をよく確認する必要があります。
ほとんどのビジネス組織では、独自でAIを開発するのは難しいため、専門家が作成したAIシステムを使用することが多いかと思います。AIには企業の重要な情報を学習させる場合が多いので、AIがどのように情報を処理し、どのように意思決定を行うのかの理解が非常に重要です。

日本企業のAI導入状況とその必要性【導入ステップ紹介】

日本と諸外国を比較して、AI導入を含めた企業のDX化があまり進んでいない？導入の必要性は業務の効率…

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AIを活用するセキュリティ対策の具体例

セキュリティにAIを活用している場合、それぞれ異なるアプローチで対策を行います。どのAIセキュリティツールが最適かの選択は企業の形態や、守りたい情報の種類によって異なるため判断に迷うこともあるかもしれません。AIを活用した、セキュリティ対策について詳しく紹介していきます。

AI 活用セキュリティの種類

NGAV（Next Generation Anti-Virus）:
NGAVはファイルを検分してマルウェアを発見します。分析の際に機械学習を使用しているため従来のセキュリティソフトよりも精度がよいです。

EDR（Endpoint Detection and Response）:
PCやスマートフォンなどでのセキュリティを担当しています。主に電子機器が不審な行動を行っていないかを調べています。

WAF（Web Application Firewall）:
ウェブアプリケーションなどでのセキュリティを担当します。
従来のWAFは情報通信の内容物を事務的に調査していました。しかし、機械学習などを利用してより難解な措置ができるようになりました。

AI 活用セキュリティの留意点

AIが意図した結果を出し、効果を生み出すためには、豊富なデータの学習が不可欠です。また、ただ単にデータを供給するだけでなく、どのデータが安全でどのデータは危険なのかを、AIに正確に教え込まなければなりません。AIが新しい情報を学ぶ際は、AIが正しい学習をしているか確認するため、AIシステムを構築した専門家との連携は密にしておくべきです。
AIシステムが過誤のある判断をした場合、即刻修正できるような運用フローを整備しておく必要もあります。

ITリテラシーとは？重要性と向上の方法について解説！

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AIを悪用したサイバー攻撃と対策

高速で学習を繰り返すという特徴を持つAIに対抗できるのはAIだけである可能性が高いです。
害悪の恐れのある性質を持った人々はAIを使って、セキュリティシステムを突破する新しい手口の開発をしているのです。たとえば、AIを使用する攻撃者が、専門知識がなくてもシステムのぜい弱な点を発見可能になり、精巧な攻撃を行う恐れがあります。さらにAIは人間の行動を模倣可能なため、より検出が難しくなります。これまで技術的には可能であっても、時間やコストの面で断念されてきた攻撃手法も、AIを悪用することで簡単かつ迅速に実行できるケースが増えるでしょう。

まとめ

AIの出現によって、動く人間の映像や音声が簡単に作れるようになる技術や、AIを使う悪人たちの迷惑行為が新たに増えつつあります。悪意を持った人にAIが活用されてしまうことで、私たちの生活が危険にさらされるかもしれません。脅威を理解し、適切な知識と対策を身につける必要があるでしょう。情報セキュリティ意識を持ち、安全なデジタルの利用を心がけましょう。

機械学習とディープラーニング（深層学習）の違いとは

最近、機械学習とディープラーニングという単語をよく目にします。しかし、これらの技術はどのような点が異なるのでしょうか？

コンピュータがデータから学習を行う技術

機械学習とは、コンピュータがデータ分析を通じてパターンを学習する技術です。しばしばAIと同義の意味で使われますが、機械学習はAIの一分野です。
機械学習では最初に「学習」を行います。コンピュータに多くの例となる動物の写真やテキストデータなどの情報を参照させて何が共通しているのか、どんなルールがあるのかを見つけさせるのです。
たとえば、動物の絵のデータなどから、コンピュータが名称や形を覚える処理などがこの「学習」に当たります。
次の「推論」過程では「学習」で使用していないまったく新しいデータに対して正誤を判断していきます。
たとえば、新しい動物の写真データからコンピュータは動物の耳やしっぽといった特徴を見つけ、写真の中の特徴から何の動物かを推論し判断する処理などがこの「推論」です。
このように機械学習は、各種データを用いてコンピュータが自ら学習し、知識を蓄え、新しい問題に応用する能力を持たせるための技術です。

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ディープラーニングの基本的な仕組み

ディープラーニング（深層学習）は人間の脳の仕組みを模倣した、多層ニューラルネットワークという処理を利用する機械学習の一分野で、機械学習を行う際に避けては通れない「学習」の工程を省略できるのが特徴です。

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機械学習とAIそれぞれの役割

人工知能（AI） は人間の知的な活動を真似て、自動タスク実行を目指したコンピュータシステムです。たとえば、スマートフォンの写真管理アプリなどで、撮った写真の中からペットの写真を判別する機能があります。これは動物の特徴を学んだAIが、写真からペットの動物を判別しているため動作しています。
機械学習は、人工知能の中でとくに重要なコンピュータの学習方法です。機械学習でコンピュータが多くの文章や絵を学習し、学習していない新しいデータにも対応できるようになります。

機械学習の種類とディープラーニング（深層学習）の活用分野とは

ここまで機械学習とディープラーニング（深層学習）の基本的な情報を紹介してきました。ここからは機械学習の種類とディープラーニング（深層学習）の活用分野についてより深い情報を紹介します。

機械学習の種類

コンピュータが機械学習でよりよい成果を出すために多くの情報を「学習」する必要があります。「学習」のバリエーションをそれぞれ紹介します。

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ラベルを使用する学習とラベルを使用しない学習

教師あり学習は、写真データに名札（ラベル）をつけて参照させ、コンピュータにデータの見分け方を教える方法です。
先生が答えの書いてあるカードと写真を生徒に見せながら勉強させるようなイメージです。コンピュータも正解が書かれた単語と絵を数多く認識し、動物の違いを学習します。そうして、コンピュータは正しい答えを見つけられるようになります。
一方、教師なし学習は見分け方を教えません。
先生が写真のみを生徒に見せ、その写真が何を写しているのかを生徒自身で考えさせるようなイメージです。コンピュータは、写真に写っている動物とほかの動物の絵を比較し、特徴を見つけます。

自己改善を行う学習

この方法ではコンピュータがでたらめな処理を繰り返し実行します。
よい成果を出した処理に特別なものを設定し、多く特別なものを手に入れた処理が学習成果となります。
たとえば、子どもがお母さんによいことをしておやつをもらったり、悪いことをしておやつがもらえなかったりするようなイメージです。子どもは少しずつ上手におやつがもらえるように、よいことは何なのかを学んでいくのです。

大量のデータを学習した人工知能の活用分野

ディープラーニングや人工知能は具体的にどのような分野で活用されているのでしょうか？ここからはディープラーニングや人工知能が活用されている分野を紹介します。

医療分野：
コンピュータが病気の発見をより早く正確にできるように人工知能が活用されています。
医者は特別なカメラを使って人々の体の中を観察し、病気がないかチェックするのです。それに、体の中のとても小さな部分を調べて、なぜ人が病気になるのかを探ります。また、ロボットによる新薬製造のより効率的な支援ができるかもしれません。必要な新薬を早く、少ない予算で用意できる点が期待されています。
参照元：AI活用分野| 人工知能研究センター

防災・減災分野：
地震や台風のような災害発生時には多くの人の助けが必要になり、医師や消防士などの業務がひっ迫するでしょう。そこで人工知能（AI）がスマホやコンピュータなどから情報を通知すると同時に、被災者からの問い合わせ受付を行えます。またAIは空からの写真を見て、困難が発生している地域を見つけ、要救助者の発見を手伝います。
参照元：防災の動き : 防災情報のページ – 内閣府

農業分野：
野菜を栽培する際に重要になるのが水管理です。しかし、水量に過不足があるとよい品質のトマトの栽培は難しいです。そこでAIを活用し、トマトの葉がどれくらい元気かを観察し、ちょうどいいタイミングでちょうどいい水量をあげています。そうすると、トマトはよく育成し、おいしい実をたくさんつけます。
農業の後継者不足などから技術の継承が危ぶまれていました。しかし、AIのおかげでノウハウを機械化できるようになり、高品質な野菜の安定生産が期待されています。
参照元：農家の熟練の技を定量化。AIを活用した上手な水やりで甘いトマトを作る｜研究者取材｜AI時代と科学研究の今 supported by JST

ディープラーニング（深層学習）開発が向いているケース

ディープラーニング（深層学習）を利用した開発がとくに向いている3つのケースを紹介します。

音声認識、画像認識、動画認識、言語解析

情報を識別する分野では、すでに業務に導入されている例も多く、開発が向いているでしょう。たとえば、コンピュータが人間の会議の話を聞いて、内容を文字にする機能はすでに業務で利用されています。また、道路の写真から問題個所の発見支援機能、手書き文字をコンピュータ内に読み込む機能などがあります。

数値予測、マッチング、意図予測、ニーズ予測

情報予測の分野では、未来に起こることを当てたり、何が必要かを考えたりするケースでの利用が向いているでしょう。たとえば、困っている児童の発見や保育園の発見支援、AIによる質問への回答とその後の案内を自動で行う機能などで利用されています。

行動最適化、作業の自動化

行動最適化分野では、AIが成果物を生成するケースでの利用があります。
たとえば、お金の払い忘れを知らせる通知や、医療機関に行くのを忘れがちな人たちへの通知の自動化などで活用されています。

まとめ

機械学習は、コンピュータが多くを学べる勉強の方法だとわかりました。AIはたくさんの情報を学び、日々成長しています。これらの技術が私たちの生活をより楽しく、より便利にしています。コンピュータが賢く進歩しているのは、この魔法のような技術のおかげでしょう。
AI、機械学習、ディープラーニングは密接に関連する技術です。それぞれ混同されやすい技術ですが、理解が深まれば幸いです。

ITリテラシーとは？

スマートフォン、パソコン、インターネットなどの身近なIT技術は私たちの生活を支えています。しかし、IT技術が影響力を増すにつれて漫然と使うだけではなく、IT技術を理解し、効果的に活用できる力は重要です。

ITリテラシーの意味をわかりやすく紹介

ITリテラシーは、情報通信機器を使う上で必要不可欠な知識と技術です。ITリテラシーは3要素から成り立っています。まずは情報を効率よく検索・分析・管理するための情報基礎リテラシーです。次にパソコンやスマートフォンなどのデバイスの使い方や、ソフトウェアの操作方法に関する知識をコンピュータリテラシーといいます。そしてインターネットやネットワークを理解し、安全に使うためのネットワークリテラシーがあります。

なぜITリテラシーは現代社会で不可欠なのか

なぜITリテラシーは重要なのかというと、ITリテラシーを高めると情報収集や情報活用が効率的になり、業務の効率化や生産性の向上に直結するからです。ITリテラシーがあれば膨大なインターネットの情報を取捨選択して素早く正確に必要な情報を得られます。また、日進月歩で進化し続ける最新ITツールを使いこなせれば、業務効率を上げられるでしょう。逆にITリテラシーが低いとビジネスチャンスを逃してしまう可能性や、生産性の低下を招く場合があります。競合他社やライバルに競争力で負けないため、ITリテラシーは現代社会で不可欠な存在なのです。

メディアリテラシーとは？意味から身につける方法まで解説

メディアリテラシーとはメディアを主体的に読み解き、活用し、コミュニケーションする能力です。本記事で…

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ITリテラシーの3つの基本スキルとは

ITリテラシーには情報基礎リテラシーとコンピュータリテラシー、そしてネットワークリテラシーという、3つの基本スキルがあります。これらのスキルが具体的に何を意味し、どのような影響をもっているのかを紹介します。

情報基礎リテラシー

情報基礎リテラシーとは、情報を正しく活用するための基礎的なスキルや知識、正確性や信頼性を判断する能力、そして情報を扱う際のルールやマナーを理解することです。現代社会では、IT技術の発展によって誰でも手軽に情報を得られるようになりました。フェイクニュースや誤情報に惑わされないようにするため、入手できた情報源が信頼できるものであるか、情報が正確であるかを判断する必要があります。得られた情報を適切に活用する能力が重要になります。

コンピュータリテラシー

コンピュータリテラシーはコンピュータを利用するのに必要な基本的なスキルや知識です。コンピュータを操作して必要な操作・情報収集ができる知識と能力です。基本的なコンピュータの操作方法だけでなくソフトウェアの使い方やインターネットの活用方法、データの保存と管理、トラブルシューティングなどの技術的な知識もコンピュータリテラシーに含まれています。ウイルス対策ソフトの利用、パスワードの管理などは、自身と他人のデータを保護し、不正アクセスやサイバー攻撃から情報を守るため必要な知識です。

ネットワークリテラシー

ネットワークリテラシーはインターネットを正しく使うための知識や能力です。インターネットの情報や事象を正しく理解し、それを適切に判断、運用できる能力となります。インターネットの情報を正しく理解し、自分で情報の選択ができる力は、単に情報を得る力よりも重要です。情報を取捨選択する能力や個人情報漏えいなどの脅威から身を守る能力は、これから日常的にインターネットを利用していく際には不可欠な能力でしょう。

ITリテラシーが低いリスクとは

次に低ITリテラシーのリスクにはどのような問題があるのか紹介していきます。

個人や組織が注意すべきITリテラシーが低い実例

個人や組織が注意すべき低ITリテラシー実例を紹介します。

ITリテラシー向上のメリットとは

低ITリテラシーの問題について紹介してきました。では、ITリテラシーを高めるとどのようなメリットがあるのでしょうか？
まず、業務効率化による生産性向上です。全体のITリテラシーを上げることで、一部の従業員にかかる負担が軽減されます。セキュリティリスクを理解し適切な対策が実施できるようになると、強固なパスワードの設定の方法や安全なウェブサイトの見分け方、フィッシングメールの識別などができるようになります。すると、データ流出などのリスクが軽減されるでしょう。デジタルツールを活用したコミュニケーションや協働、情報共有が円滑に行われるようになり、作業効率が向上します。リモートワークやフレキシブルワークが可能になると、従業員のワークライフバランスも改善されます。
以上のように、ITリテラシーを高めると、セキュリティ対策の強化から職場環境の改善まで、多くのメリットをもたらすのです。

詐欺サイトの見分け方｜最近の被害事例と対策法

ネットユーザーも悩む詐欺サイト、どのように見分けたら良いのか迷うことも多いのではないでしょうか？本…

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ITリテラシー向上の方法を紹介

ITリテラシーを向上させる方法として、ITリテラシーは一度身につけたら終わりではなく、情報は常に更新されてアップデートする必要があります。そのため、情報収集は毎日、または定期的に行い、常に最新の情報を把握しましょう。
また、集めた情報を自分なりに理解し、興味をもった内容についてさらに深掘りして調べてみましょう。

就活でSNSを賢く使う方法と失敗しないための注意点

就職活動でSNSを活用すると、企業の情報収集や他の就活生の行動をチェックできます。SNSを使いこな…

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ITリテラシーを高める資格

まとめ

ITリテラシーを高めると、業務の効率化から情報の正確な取得、セキュリティ対策、そして職場環境の改善に至るまで大きなメリットが得られます。そのため、個々の従業員だけでなく、組織全体としてもITリテラシーの向上に取り組むことが強く求められています。ぜひこの機会にITリテラシーについて学習を始めてはいかがでしょうか。

近年の凄まじいIT技術の発展から、さまざまな業界でAIを活用する動きが見られています。AIを導入すると、業務効率向上や生産性向上につながるため注目度が高まっています。
今回の記事では、日本と世界のAI市場規模について解説しています。また、国内のAI導入率や導入するメリット、デメリット、シェア上位を占めているAI企業とはどのような企業なのかについてもご紹介していますので、ぜひ参考にしてみてください。

AI市場規模状況

世界的にも注目度が高まっているAI。当然のごとく、日本においてもAIへの注目度は高く市場規模も拡大傾向にあります。それぞれどのような状況なのか詳しく見ていきましょう。

「AIとは？技術開発の流れ｜身近な技術や応用・将来性まで」ではそもそもAIがどのような技術なのか詳しく解説していますのでぜひご覧ください。

日本AI市場規模

株式会社アイ・ティ・アール（ITR）の調査によると、2020年度のAI関連の主要8市場である、画像認識、音声認識、音声合成、テキスト・マイニング、ナレッジ活用、翻訳、検索・探索、時系列データ分析、機械学習プラットフォームの市場規模推移および予測を発表しました。
全体の売上金額は513億3000万円、前年度比では19.9%の増加となりました。新型コロナウイルスの影響で在宅勤務が増え、業務効率向上のために多くの企業がAIを導入したことが考えられています。
2020年度は各市場ともに非常に高い伸びを示しており、今後もさらなる拡大が見込まれています。
参考元：株式会社アイ・ティ・アール（ITR）

世界AI市場規模

総務省によると世界のAI市場規模は、2021年の売上金額は3,827億円でした。2022年には前年比55.7％増加の5,957億円まで成長すると見込まれています。その後も、2030年まで緩やかな加速度的成長が予測されています。

ウイルスパンデミックの中、AI技術は低迷したビジネスを回復させました。この傾向は今後も続くと予想され、安定的に拡大していくと予想されています。
参考元：総務省｜第6節　国内外におけるサービス・アプリケーションの動向

国内のAI導入状況

国内のAI市場規模が拡大傾向にありますが、実際にAIの導入率が高まっているかというとそうではありません。以下で詳しく解説しています。

AI導入率は未だ低い状況

総務省の令和4年版情報通信白書の「IoT・AI等のシステム・サービスの導入状況」によれば、国内のAI導入率は14.9％（「予定がある」を含めれば26.5％）となっています。
また令和元年版の情報通信白書においても日本のAIの導入状況は、中国・アメリカの国々を下回っている状況です。
参考元：総務省｜企業におけるIoT・AI等のシステム・サービスの導入・利用状況

AIを導入するメリット

AIを導入すると、さまざまなメリットがあります。

• 働き手不足の解消と生産性の向上が期待できる
• 安全に業務が遂行できる
• データ分析と予測から市場のニーズを把握できる

といったことが挙げられます。

現場にAIを導入すると、働き手不足の解消やそれに伴った生産性の向上が期待できます。これにより、今まで人間がしてきた業務をAIに任せることができます。
まだ、すべて業務をAIに任せることはできませんが、働き手不足という問題を抱えている企業にとっては大きなメリットだと言えます。また、AIはタイムロスなく正確に業務を遂行するので、今までよりも生産性の向上が期待できるでしょう。
そして、安全性の向上にも期待できます。高所や高温などの危険な業務環境や、人間が立ち入れない場所での作業をAIに任せることで安全な作業ができます。機械の故障もすぐに検知できるため、不慮の事故も未然に防ぐことができるのです。
そして、AIがデータ分析と予測が得意な性質を活かし、常に最新の市場ニーズが把握できます。この予測をもとに、事業を展開していけば顧客満足度も向上していくでしょう。

AIを導入するメリットはこれだけではありません。日本企業のAI導入状況とその必要性【導入ステップ紹介】では、導入の必要性を詳しく解説していますので、あわせて参考にしてみて下さい。

AI導入のデメリット

AI導入は、メリットばかりではありません。導入前に必ずデメリットも把握しておきましょう。

• 情報漏洩のリスク
• 働き手不足解消による雇用の減少
• AIシステムのリスク管理が困難になる

といったことが挙げられます。

AIを導入すると、インターネットを利用して機密情報を取り扱うことになります。その際にハッキングされてしまうなど、情報漏洩のリスクがあるため取り扱いには注意が必要です。
雇用減少問題では、すべての業務をAIが代わりに行うようになるわけではありません。ですが、工事関係の業務やタクシーなどのドライバー業務に関しては、今後AIがメインになっていくと予想されています。AIが導入されるにつれて、人間が行う仕事が無くなっていくかもしれません。

「10年後もなくならない仕事とは？職種や就職する方法を紹介！」でも詳しく解説していますので、こちらもあわせてご覧ください。

また、リスク管理が困難になるということでは、企業に導入しているAIシステムに問題が生じた場合、業務が一度停止してしまう恐れがあります。そのような事態が発生すると、企業は損害を被る危険性があります。そのため導入前に、あらかじめリスクや問題が起こった時の対処法を把握しておくことが大切なのです。

シェア上位を占めているAI企業とは

シェア上位を占めている企業は、AIをどのように活用して革新的なサービスを生み出しているのでしょうか。AIをどのように活用しているのかみていきましょう。

AIと成長分野を組み合わせている

2020年では、AIとスピーカーを組み合わせた対話型の「AIスピーカー」がアメリカを中心にして広がっていきました。
「AIスピーカー」に向かって話しかけることで、冷蔵庫などの家電の操作ができたり、今日の天気などの情報を取得できたりします。また、AIとドローンの組み合わせによるスマート農業の取り組みも始まっています。いまや農業では担い手不足が問題になっているため、これからはAIの利用価値が高まると予想されています。

ますます拡大するAI市場規模

今後さらに拡大していく国内AI市場ですが、AIを有効活用することで今よりも格段に生活がゆたかで便利になり、欠かせない存在に発展していくことと予想されています。
ですがここまでで説明した通り、AIを活用してメリットが得られる一方で、デメリットも忘れてはなりません。AI導入の際は、メリットとデメリットを両方理解し活用していく必要があります。

AIは今よりも身近な存在へ

今後AIはますます身近な存在になっていくことでしょう。そうなると人間とAIとの役割分担が大変重要になっていきます。例を挙げるなら、教育現場でのAI導入活用事例です。
教育現場にAIを導入すると、出席カウントや雑務を自動化させることが可能です。そのため、教師は資料の準備や生徒とのコミュニケーションなど、AIに任せることのできない業務に集中できます。このように、AIと人間の役割分けをきちんとしていくことが重要になっていきます。

「AIで教育現場はどう変わる？メリットデメリットや活用事例」では、身近な存在になりつつあるAIと人間の役割分けをどのようにすればよいのか解説しています。ぜひあわせてご覧ください。

まとめ

今回は、世界と日本のAI市場規模状況を解説していきました。そして、日本国内のAI導入状況や導入のメリット、デメリットも比較していきました。メリット、デメリットを把握して、どのようなトラブルが起きても、対処できるようにあらかじめ企業全体で決めておくと安心でしょう。活用次第でさまざまな恩恵をもたらしてくれるAI。今後は、どのような発展をしていくのかAI技術から目が離せません。

物流業界の2024年問題とは？

物流 2024 年問題とは、物流需要が増大するのに対して、ドライバー不足などにより物流の供給が間に合わないという問題です。今後は中長期的に、需要が供給を上回ることが予想されています。

2024年問題が社会へもたらす影響

ドライバー不足などにより長距離輸送が難しくなり、生鮮品の流通が難しくなり、輸送に時間を要するようになるでしょう。すでに宅配便の一部地域では翌々日配送に変更される動きが見られます。運賃の上昇が懸念されており、ドライバーの賃金が現状では低く、ドライバー不足の一因となっています。

こちらの「人手不足の業界で働く！就活でのメリットを解説」では人手不足に関する問題を扱っています。こちらの記事もあわせてご参考ください。

2024年問題の課題や問題点とは

物流現場では、長時間のドライバーの待機時間や契約にない店舗内での棚入れ作業などによる長時間労働、価格競争に伴う厳しい取引環境・雇用環境の問題が発生しており、人手不足の原因となっています。すでに深刻な人手不足が問題となっている物流業界において、労働時間の制限によりさらなる労働力不足が予想されます。

こちらの「ITエンジニアはいまだに不足が続いている！？」では人手不足に関する問題を解説しています。こちらの記事もあわせてご参考ください。

2024年問題解決に向けたプロセスとは

ここまで、2024年問題の概要について紹介してきました。この問題を解決するにはどのような方法があるのでしょうか。2024年問題解決に向けたプロセスについて紹介していきます。

2024年問題解決のためのIT導入

物流業界がITを活用することで、より効率的で安全な配送サービスの実現が期待されています。
IT活用の例として、夜間積み込み用アプリがあります。このアプリを活用すれば、トラックの積み込み作業を夜間に行い、朝の渋滞を回避し、労働時間の短縮が可能になります。
また、配送スピードや精度を向上させるだけでなく、顧客にとってもよりスムーズで信頼性の高いサービスを受けられます。
ただ、デジタル化にはコストやセキュリティなどの課題も潜んでいますので、導入の際には慎重に取り組が必要でしょう。

物流×ITがもたらす変化

物流業界において、ITを活用は変化をもたらします。たとえば、人手不足の解消においては、高齢化や少子化による人手不足が深刻な課題となっています。
人手不足の問題はITの導入により、作業の一部や特定のプロセスを自動化することで解決できます。
配送ルートの最適化、在庫管理の効率向上、注文処理の自動化などが当たります。

こちらの「AIの歴史と流れ　今後の課題もあわせて解説」ではAIの歴史や今後の課題、IT導入がもたらす変化について解説しています。こちらの記事もあわせてご参考ください。

2024年問題の解決にITは貢献できるのか

2024年問題への対応策として、物流業界ではいくつかの取り組みが求められます。まず、配送計画の見直しや働き方改革は重要な要素です。しかしこれだけでは不十分であり、ITの導入が不可欠です。

物流×ITによる具体的な貢献事例

物流業界がIT技術を駆使することで、業務の最適化と効率化が進んでいます。たとえば、日本郵便は山間部や離島などへの荷物配送において、ドローンを導入する予定です。
また、運送予約システムの導入により、荷物の発送や受取りがオンラインで行えるようになりました。これにより、顧客が自分の都合にあわせて手軽に物流サービスを利用できるようになり、同時に配送コストや手間が削減されています。
さらに、無人トラックの導入も注目すべき取り組みです。ボルボ社が実施した実証実験では、複数のトラックが自動運転モードで走行します。これにより、運転手の労働時間の低減が実現され、運転の安全性も向上しています。
こうしたITの活用は、物流業界において新しい可能性を広げています。より迅速で効率的かつ安全な物流サービスが実現します。

早期のIT導入は2024年問題に有効

ITは既存業務の効率化や品質向上に役立ちます。
たとえば、自動配車システムや動態管理システムを導入することで、配送計画や運行管理を最適化し、コスト削減や納期短縮などの効果が期待できます。
しかし、ITツールの活用にはまだ課題も多いです。運送業においては、安全性や法令遵守に関するITツール導入は進んでいますが、業務効率化に関するITツールの導入はまだあまり進んでいません。

早期にITを導入する利点

ITは、従来の業務内容にて数々の課題に立ち向かうための有力なツールです。
たとえば、自動配車システムや動態管理システムの導入は、配送計画や運行管理を最適化し、コスト削減や納期短縮などの効果をもたらします。物流プロセス全体がスムーズに進行し、業務の効率性が向上します。同時に、人的ミスの可能性を低減し、配送の精度を向上させます。
車両運行管理システムやIT点呼の導入により、安全性や法令遵守が確保され、事故や違反などのリスクが低減されます。とくに、ドライバーの安全な労働環境を確保するためには、これらのITツールは不可欠です。労働時間や健康状態の適切な管理は、企業にとって法的な観点からも重要です。
さらに、ITは少ない人手や時間で生産性を高められます。たとえば、人間の判断や操作を代替するためにAIやIoTを活用し、業務プロセスをより効率的に実行できます。データの収集や分析を自動化し、迅速で正確な意思決定ができます。

まとめ

物流業界において早期のIT導入は、数多くのメリットをもたらします。業務の効率化や品質向上、安全性確保などの要素は業界における競争力向上につながります。投資やリスクが伴う一方で、大きな効果が期待できます。
2024年問題に対しては、恐れるのではなく前向きに取り組み、業界全体をよりよい方向に進化させるチャンスと捉えるとよいでしょう。ITを駆使して物流業界をよりよく変革していくことが今後の重要なポイントになるのではないでしょうか。

教育分野でもAI導入が推奨されています。導入することのメリット、デメリットは何があるのでしょうか。また、これからAI化が進んでいく中でどのようなポイントを押さえてAIと関わっていけばよいのかもご紹介していますので、ぜひ参考にしてみて下さい。

AIと教育現場を取り巻く変化

AIを導入すると、教育現場ではどのような変化が起こるのか詳しく見ていきましょう。

「AIとは？技術開発の流れ｜身近な技術や応用・将来性まで」では、そもそもAIとはについて詳しく解説していますので、こちらもあわせてご覧ください。

AI教育が推奨される

文部科学省より、GIGAスクール構想が発表されました。GIGAスクール構想とは、子どもたち一人ひとりに最適化された、創造性を育む教育ICT環境の実現を目指す取り組みのことです。
具体的には、デジタル端末・通信ネットワーク・クラウドをワンセットで教育現場に整備し、生徒の学習記録などをビッグデータで収集・分析して生徒それぞれが端末利用することによって最適化された教育コンテンツを提供することを想定しています。

教育分野にAIを導入するメリットとデメリット

AIを教育現場に導入するにあたりメリット、デメリットが存在します。どのようなメリット、デメリットなのか見比べてみましょう。

教育分野にAIを導入するメリット

AIを教育現場に導入するメリットは以下の通りです。AIを導入することで何が可能になるのかを見ていきましょう。

個々に適した学習ができる

教育現場にAIを導入すると、生徒一人ひとりの理解度に合わせた教育ができるようになります。
通常の授業などでは、どうしても理解に差が生まれてしまいますがAIを導入すれば、そのような困った状況時でも個々に合わせた最適な学習が可能になります。

リアルタイムでのアドバイス

AIを導入すると、リアルタイムでの教育支援が可能になります。
AIが、生徒の理解度が低い部分をみつけて、その場で適切なアドバイスや追加の教材を提案します。これにより、従来の授業の形では叶えられなかった個々の学習ニーズに対応することができ、自分に合ったペースで学習を進めることができます。

教師の負担が軽減する

AIを導入すると教師の負担が少なくなることも期待されています。
試験監督や出席確認、採点業務をすべて自動化することができます。AIを活用してできた時間は授業内容を見直しする時間や、生徒とコミュニケーションを取る時間にあてるなど、有効的な時間の使い方が出来るようになります。

成績を正確に分析できる

AIは膨大なデータを蓄積して分析することが可能です。
収集したデータから成績を正確に分析でき、評価がより平等に行えるでしょう。そして学力向上のための必要なポイントを把握し、授業で使用する教材の評価も行うことができます。

教育分野にAIを導入するデメリット

一方で、AIが教育にもたらすデメリットもあるのです。どのようなデメリットなのか見ていきましょう。

事前にデータの蓄積が必要

AIを導入して活用するためには、データを事前に蓄積させておく必要があります。
データの蓄積が少ないと、高精度な分析を行うことができません。AI導入の際は、教育用コンピュータや無線LAN、高速・大容量のインターネットなどICT教育に最低限必要な環境を整える必要があります。
AIを活用するまでに事前に蓄積する時間が必要になること、ハードウェア導入のコストがかかることはあらかじめ把握しておくことが重要です。

考える力の低下

物事を自ら学ぶ力、考える力を養っていくことが、教育分野では求められています。
もし、AIにすべて任せてしまうとすぐに解決策が用意されてしまうことから自分で物事を考える力、学ぶ力が失われてしまうことが懸念されています。
そのため、AIだけで学ぶ力、考える力を育んでいくのは難しいと言えるでしょう。

雇用の減少

自動化が可能なものは、すべてAIで活用が可能です。単純な作業をAIに任せることで、その分の労力を大幅に減らせるでしょう。そのため今までのような単純作業をするための人員確保をする必要がなくなると言われています。

「シンギュラリティとは？AIがヒトと社会に与える影響」や「10年後もなくならない仕事とは？職種や就職する方法を紹介！」ではこれからAI社会になっていくにつれて必ず知っておきたい内容をご紹介しています。ぜひあわせてチェックしておきましょう。

AIを活用した教育事例とは

教育現場の先生たちの負担軽減のため、生徒一人ひとりに向き合うためにAIを活用して問題解決をしている事例があります。

個別に合わせた学習支援システム

端末で生徒が回答した内容をAIが分析する機能が活用されています。
一人ひとりのレベルに合わせて苦手な教科やつまずきやすいポイントを解決するために、生徒に合わせて解くべき問題を出題してくれる機能もあります。授業中に、AIが生徒の個々の回答時間と結果を収集・分析し、教師は授業中でもリアルタイムに生徒の理解度を確認することができます。

音声認識を活用した授業

英語学習などでは、AIによる音声認識が取り入れられています。
英語を学習していく上では、正しい発音をよく聞き、真似して話すことが大変重要になります。教師自身が正しい発音なのかそうでないのか判断に迷ってしまっても問題ありません。正しく発音できているかをAIが客観的に判断し、点数化して教えてくれます。

顔認識を活用し出席確認の自動化

従来、出席確認は教師が集計していました。出席日数をパソコンに打ち込み計算を自動化したとしても、元となるデータ入力に手間がかかります。AIの顔認識システムを使用すれば、誰がいつ出席したかをすべて自動で分析できます。

教育現場でAIを最大限活用するためには？

AIを最大限活用するためにはどのように付き合っていくべきでしょうか。一緒に考えてみましょう。

AIと教師の役割分けが重要

AIは、それぞれの理解度に合わせて最適なアドバイスをしていくということが得意ですが、子どものやる気を引き出したり、自ら学ぶ力や考える力を養ったりしていくことは得意ではありません。そのような学習における個別のアドバイスをする際には、AIを最大限活用していく価値があります。
教育ではコミュニケーションを取り、一人ひとりの個性を理解し子どもに寄り添っていくことが非常に大切です。今後はAIと人間の役割分けを明確にしていくことが重要になります。

まとめ

AIを教育の現場に導入すると起こるメリット、デメリットについて理解できたでしょうか。
AIを導入すると生徒の考える力の低下や、ハードウェア導入のコストがかかるとともに事前のデータの蓄積が必要といったデメリットもありました。そして作業の自動化に伴い、教師の雇用数が減少するかもしれないといった懸念点もあります。
しかし、生徒一人ひとりのニーズに適した学習の実現やAIによる正確な成績評価、作業の自動化により業務負担が軽減されるので、その分生徒の創造性や道徳性などを養っていくための時間を確保できるようになるというメリットもあります。
このような形でAIと教師の役割分担を明確にしていくことが、教育分野の質の向上にもつながっていくのではないでしょうか。

この「Information Technology（情報技術）」が普及した社会には、それに対応した法律があります。詳細を知っておくのは困難ですが、概要についての知識を持っておく必要はあります。企業に就職して社会に出る前にもう一度確認しておきましょう。

こちらの記事社会人としての意識とは？めざせ！学生気分からの脱却、必ず知っておきたい社会人マナーとは？役立つオススメマナー本も紹介では、法律知識の他にも「社会人として身につけておくべきこと」について解説している記事なのでご一読をオススメします。

IT関連法律の変化

日本は、高度情報通信ネットワーク社会を実現していくために「IT基本法」を2001年1月に施行しました。内容としては、インターネットや情報技術を、国民の誰もが利用できる環境づくりや法整備をするためのものです。
さらに20年がたち、変化した社会環境に対応するために新しく「デジタル社会形成基本法」を2021年9月1日に施行しました。内容としては、日本におけるデジタル社会の基本方針を定めるというもので、「誰一人取り残されない、人に優しいデジタル化」というビジョンに沿って、デジタル社会形成していくことをめざしています。この法律施行のタイミングで「IT基本法」は廃止されました。
このように現時点（2024年）では「デジタル社会形成基本法」に従って、基本理念や施策策定の基本方針を決定しています。

基本的なIT関連法

デジタル化の進んだ近年の社会には、それに対応するIT関連法が多くあります。ここでは、その中でも重要な基本9つの法律を紹介し、追加として今後注目されると思われる分野への言及もおこないます。

こちらの記事【新卒向け】陥りがちなコンプライアンス違反の事例と注意点では「新入社員がやりがちなルール違反」に関連する内容を解説していますので、ぜひ目を通しておきましょう。

1　サイバーセキュリティ基本法

ひとつ目は「サイバーセキュリティ基本法」で、日本のサイバーセキュリティ基本理念などを定めた法律です。この法律に基づいて、内閣に「サイバーセキュリティ戦略本部」、内閣官房に「内閣サイバーセキュリティセンター（NISC）」を設置しています。
どんどん巧妙化・多様化・大規模化するサイバー犯罪に対応する形で、都度改正されています。

2　個人情報保護法

2つ目としては「個人情報の保護に関する法律（個人情報保護法）」で、個人情報の取り扱いについて定めているという内容の法律です。
また、社会の環境が、同法に規定されている範囲を超えたものになり「改正個人情報保護法」が2017年5月に施行されることになりました。改正の要点としては個人情報の範囲に「マイナンバー」「指紋」「運転免許証番号」など個人が含まれるようになったことがあげられます。

3　マイナンバー法

3つ目は「行政手続きにおける特定の個人を識別するための番号の利用等に関する法律（マイナンバー法）」です。これは行政手続きの効率化や利便性を向上させるために、日本の国民すべてに識別番号（マイナンバー）を付与して管理・利用していくという内容の法律です。
マイナンバーは企業などが漏えいした際の罰則も重く、管理に過失があったと認められた場合には、個人から損害賠償請求を受ける可能性もあります。
2015年10月に施行された法律ですが、2021年9月にデジタル改革関連法が施行されたことによって改正されました。

4　電子署名法

4つ目は「電子署名及び認証業務に関する法律（電子署名法）」で、内容としては一定の条件を満たす電子署名が手書きの署名や押印と同等に通常することなどを定めた法律です。
前提条件として、国から認められた認証機関による電子証明書をつける必要があります。この法律では 以下の2点を満たせます。

1. 「署名したのが本人である」と証明できる
2. 「文書が改ざんされていない」ことを証明できる

5　迷惑メール防止法

5つ目は「特定電子メールの送信の適正化などに関する法律（迷惑メール防止法）」で、内容としては広告宣伝などを目的に無差別に電子メールを送り付ける行為の防止に関する法律です。
「特定電子メール」とは、いわゆるスパムメールの一種のことで、何度も改正がおこなわれておりその都度対策の強化がおこなわれているのです。迷惑メール防止法の違反者には、1年以下の懲役または100万円以下の罰金が課せられます。
また、法人の場合は3,000万円以下の罰金となっています。

6　不正アクセス禁止法

6つ目は「不正アクセス行為の禁止などに関する法律（不正アクセス禁止法）」で、内容としてはそのまま不正アクセスの禁止についてのものです。以下に記す5点の行為を禁止していますので覚えておきましょう。万が一にも抵触しないようにしてください。

1. 不正アクセス：情報システムに権限を持たない人間が侵入する
2. 1を助長すること：他者の識別符号を第三者に提供するなど
3. 他者の識別符号を不正取得する：他者の識別符号を窃取することなど
4. 識別符号の入力を不正要求する：フィッシングメールや偽のログイン画面など
5. 他者の識別符号を不正保管する：自分で窃取したかどうか、は関係ない

7　電子契約法

7つ目は「電子消費者契約及び電子承諾通知に関する民法の特例に関する法律（電子契約法）」で、内容は 1電子商取引における消費者の操作ミス救済、2契約の成立時期の転換を定めた法律です。
1については民法第95条で「ミスして誤った契約を締結してしまっても、無効化できない」という項目があるので、それに関して電子商取引は別に扱う、というものになります。
また、2に関しても民法第526条で「隔地者間の契約は承諾の通知を発したる時に成立する」となっているので、それについても電子商取引では別に扱って「契約成立時期は承諾通知が申し込み者に到達した時点」と法律にしたものです。

8　刑法（サイバー犯罪に関連する条文）

8つ目は「刑法」です。刑法は犯罪と刑罰に関する法律と定義され、中にはサイバー犯罪に関連する条文があり、各々の犯罪行為に応じた罰則や法定刑が決められています。
たとえば「電磁的記録不正作出及び供用罪」「不正指令電磁的記録作成罪（ウイルス作成罪）」「電子計算機損壊等業務妨害罪」「電子計算機使用詐欺罪」などがあり、実際に金銭を不正に他人から窃取した場合には窃盗罪も追加で適応されたりもします。

9　商法（電子消費者契約及び電子承諾通知に関する民法）

9つ目は「商法」です。商法にもIT関連条文があり、ネット上での情報をわかりやすく表示することが義務付けられています。
「商品の分量」「販売価格」「支払い時期」「支払い方法」「引き渡し時期」「申し込み期間」「申し込みの撤回・解除に関する事項」などの項目について消費者にわかりやすく表示することを義務付けており、また、大げさ・紛らわしいなど、誤認させる表示も禁止されています。

ex：追加の予想される分野

ここまでは「IT関連の法律」で知っておいて欲しい基本の9つを紹介してきましたが、本項では「これから重点的に法律制定・施行が予想される分野」について話しておきましょう。
近ごろではITが普段の生活まで浸透してきていますが、そういった環境の中で暗号通貨など金銭に関連した法律がどんどん制定されています。「資金決済に関する法律（資金決済法）」「犯罪による収益の移転防止法に関する法律（犯罪収益移転防止法）」「金融商品取引法（金商法）」といったさまざまな法律で暗号資産に関する規制が追加・制定されているところです。

まとめ

社会のデジタル化に対応するため多くのIT関連法が制定・施行されてきました。
IT化のスピードは速く、新しい環境に対処していくために基本骨子ともいえる「IT基本法」も廃止され、現在では「デジタル社会形成基本法」が施行されています。

この記事では多くのIT関連法の中でも「社会人として知っておいて欲しい基本知識」として9つの法律を紹介してきましたが、できればこれらの名前と概要を覚えておきましょう。

1. サイバーセキュリティ基本法
2. 個人情報保護法
3. マイナンバー法
4. 電子署名法
5. 迷惑メール防止法
6. 不正アクセス禁止法
7. 電子契約法
8. 刑法（サイバー犯罪に関連する条文）
9. 商法（電子消費者契約及び電子承諾通知に関する民法）

また、近年は暗号通貨などに関連した法律がどんどん制定・施行されていっていますので要注目です。

スマホやPCを利用している方なら、「詐欺サイトに遭ってしまったら、どうしよう？」と不安に思う人もいるのではないでしょうか？ ひとくちに詐欺サイトと言っても、その種類はさまざまです。誤って詐欺サイトをクリックしてしまい、焦ることもあるかもしれません。
そのような事態を防ぐために本記事では誘導目的や見分け方など網羅的に解説しますので、詐欺サイトにおける情報や知識をしっかりと理解していきましょう。

詐欺（偽）サイトとは？

文字の通り、詐欺サイト（偽サイト）とは「個人情報」や「金銭」などを詐取することが目的のサイトです。さまざまな種類の手口があり、現状ではコロナ禍によってネットの需要性が高まったことからその被害は年々増加を見せています。

では、偽サイトに誘導する目的や種類について、説明しますので見ていきましょう。

偽サイトに誘導する手口

偽サイトの手口も巧妙化しつつあり、いつの間にか個人情報を悪用されてしまったケースが後を絶ちません。詐欺行為の一例として、クレジットカードまたはネットバンキングから本人に成りすまし、不正ログインして金銭や個人情報などを窃取するといった目的が挙げられます。
被害の多くはメールやX（旧Twitter）、InstagramなどのSNSによる誘導から始まるケースがほとんどで、その代表的な手口は下記の3つです。

TwitterやInstagramだけでなくLINEをビジネスとして利用する際にリスクもあります。こちらLINEをビジネス利用するメリットとリスクへの対策方法を紹介の記事でも、フィッシング詐欺から身を守るための情報リテラシーについて触れていますので、ぜひ確認してみてください。

1.フィッシング詐欺

フィッシング詐欺とは、ネットユーザーを騙ってクレジットカードや銀行口座の個人情報を乗っ取り、金銭を詐取するといった犯罪手法のことを指します。主にEメールやショートメールを使い、銀行・宅配関連会社などといった知名度のある企業に似せた偽サイトへ誘導する非常にずる賢い手口です。

フィッシング対策協議会の情報によれば、2023年12月12日時点で11月分の報告件数は海外含めて、前月より72,456 件減少し、現在84,348 件となっているようです。

参考URL：フィッシング対策協議会｜2023/11フィッシング報告状況

2.ワンクリック詐欺

ワンクリック詐欺とは、Webサイトまたはアプリ経由などから無料ダウンロードを謳って、URLをクリックさせようと誘導することから始まります。契約の登録もしていないのに勝手に登録完了させて料金を不当請求する手法です。こうした詐欺はまったく知らない相手からメールを送られてくる傾向にあるため、注意する必要があります。

独立行政法人情報処理推進機構の情報によれば2023年4月18日時点で、前四半期からワンクリック詐欺における相談件数が約46.2％減の21件となっているようです。

参考URL：独立行政法人情報処理推進機構｜情報セキュリティ安心相談窓口の相談状況［2023年第1四半期（1月～3月）］

3.ネット（オンライン）ショッピング詐欺

ネット（オンライン）ショッピング詐欺とは、ECサイトいわゆる通販で商品注文した代金を振り込んだのにも関わらず、商品が届かないもしくは酷似かつ全く別の商品が届くといった手法のことを指します。
業者が後から手違いを装って、その上、連絡も絶って金銭だけだまし取る手口です。

日本サイバー犯罪対策センターの情報によれば、セーファーインターネット協会調べでは2023年上半期で23,674件、前年同期と比較して増えているようです。

参考URL：日本サイバー犯罪対策センター｜悪質なショッピングサイト等に関する統計情報（2023年上半期）

詐欺サイトの見分け方を知ろう

前段で詐欺サイトにおける種類について述べましたが、正規サイトと詐欺サイトを見分けられないなどの被害が次から次へと相次いでいます。詐欺サイトにおける手口も日々進化してきているため、見破られない偽サイトも増えているのが現状です。
では、詐欺サイトであることをどのように見分けられるのでしょうか？ 以下では詐欺サイトの特徴について説明していきます。

情報セキュリティに関する知識はこうした詐欺サイトに遭遇しても冷静に対応ができます。情報セキュリティーとは？個人・企業別の対策や資格の種類など網羅的に解説の記事では、10大脅威について役に立つ知識を紹介していますので、ぜひ参考にしてみてください。

1.URLの不審点

悪意を持った第三者からデータを読み取れないように「暗号化」という技術がURLの安全性を保証しており、世界共通で使われています。
たとえば、SSL/TLSプロトコルによる暗号化がされていない場合は「http：//」、暗号化がされているものは「https：//」で始まるという見方です。とくにURLに暗号化がされているか？に注意しておくことが重要ポイントです。

2.鍵マークの有無

ブラウザのアドレスバーに鍵マークを見かけたことはありませんか？実は、この南京鍵のようなマークが「このサイトは暗号化されている」という意味を表しているのです。

暗号化されているかどうかを確認する方法として、鍵マークをクリックするとSSLサーバー証明書が出るので確認すると良いでしょう。Webサイトを運営している者の身元証明となる証拠になるため、偽サイトによる被害を事前に防ぐことが可能です。
ぜひ、この機会に鍵マークの有無をチェックしてみてください。

3.見慣れないドメイン

サイトのURLはたとえば弊社の場合、次のように「https：//www.seraku.co.jp/tectec-note/」としています。
ところが、詐欺サイトの場合は「https：//」の後に続く英数字の「．」以降に文字や数字を違和感なく巧妙的に変えて、正規のサイトになりすまします。
またURLの終わりに見慣れない「．xyz」「．bid」「．top」などのトップレベルドメインをつけることがあるので、これに関しては詐欺サイトである可能性が高いでしょう。かならず、ドメインをチェックし、正規サイトと比較してみましょう。

4.運営者・販売元情報

サイトを運営する上で特定商取引法が義務付けられており、「住所」「電話番号」「代表者名」などをかならず記載する必要があります。サイトを運営している会社の所在地や電話番号が実在しない場合もあるため、詐欺サイトであるかどうかをチェックしましょう。
まず所在地をGoogleマップなどで地図検索にかけたり、記載している電話番号に直接かけてみたりなど、あらゆる方法で確かめてみることが重要ポイントです。

5.不自然な日本語

海外の詐欺サイトでは自動翻訳機能を使って作られているため、メール文章の表現や日本語や漢字がどうしても不自然になることがあります。
海外でもこういった犯罪に手を染めている集団グループが詐欺サイトを作られているのも事実です。フォント、送り仮名や接続詞にも不自然さがないかどうかもチェックポイントです。

どのような被害事例があるか？

フィッシング対策やワンクリック詐欺、オンライン（ネット）ショッピング詐欺と言っても、どのような手法によって被害が起こるのか不安を感じてしまうこともあるかと思います。
詐欺サイトに遭遇した際、事前に被害事例を知っておけば、冷静な対応で被害を未然に防ぐことができるかもしれません。
以下、3点の詐欺サイトにおける被害事例について見ていきましょう。また併せて通販サイト一覧と照らし合わせてチェックしてみてください。
参考URL：日WEB｜日本の良いサイト

1.X（旧Twitter）の場合

X（旧Twitter）の場合、DMやポスト（旧ツイート）を使ったスパムメールで文言やURLを送りつけてきます。なんらかの相談から始まり、徐々にお金絡みの話をちらつかせるとともに添付したURLをそのままクリックさせようとするのです。主に出会い系サイトなどに誘導してしまうという悪質な手口がほとんどです。この場合はフィッシング詐欺に当てはまるでしょう。
またアカウントを乗っ取り、個人情報を悪用するという手口もあります。

2.通販サイト「楽天」の場合

楽天の場合、ホームページや楽天市場の登録フォームにいたるまで、見た目がそっくりなサイトに似せたケースです。偽サイトとは知らずに登録フォームに入力した名前や住所、メールアドレス、クレジットカード番号などあらゆる情報を盗まれるという被害がほとんどです。
正規サイトのアドレスに見せかけるように企業のドメインを入れて偽造した「ホモグラフ攻撃」という手法によって、詐欺に遭ってしまったという実例もあるので注意する必要があるでしょう。

3.ECサイト「Amazon」の場合

Amazonの場合、被害の多くはアカウント情報の不備に関する連絡やお金絡みでお得情報などのメッセージによって、ユーザーにクリックさせるケースです。
たとえば、「お客様のアカウントは停止されました」「Amazonプライム会費のお支払い方法に問題があります」などの緊急性を含んだ内容でユーザーの心理を揺さぶり、冷静さを奪おうとします。

アカウント情報やID、パスワードなど盗まれるパターンが多いため、情報入力する前に一度立ち止まって正規サイトであるかどうかをチェックしましょう。

誤ってアクセスしてしまった際の対処方法

気をつけていても、うっかり正規サイトと誤ってクリックしてしまった！などと慌てることがあるかもしれません。詐欺サイトは個人情報などを盗むためにID、パスワードを引き出す目的でURLをクリックさせようと誘導します。
もし、フィッシング詐欺のURLを開いてしまっても、一旦落ち着いて冷静に対処すれば問題はありません。ではどのように対処すればいいのかについて、以下より見ていきましょう。

誤って偽サイトにアクセスしてしまった場合、落ち着いてまず問題解決することが先決です。思わぬトラブルに対処するための「問題解決能力」についてこちら就活の鍵！ビジネスの最重要スキル問題解決能力とは？の記事でくわしく紹介しています。

偽サイトを見つけたらすることとは？

もし、あなたが偽サイトを見つけたら、まず被害が広がる前に証拠を押さえておくことです。通報する前にしかるべき対応をどのようにしたらいいのか、以下3点を見ていきましょう。
また、普段から利用している公式サイトのURLはかならず、ブックマーク保存することで詐欺における被害を未然に防げます。

1.偽サイトの証拠をつかんでおく

偽サイトだと気づいて、慌てて画面を消そうとするかもしれませんが、逆効果です。
まず冷静になり、偽サイトだと思しきメールやWebサイトなどの画面をスクショして保存しておきましょう。この時、スクショ保存だけでなく、WebページとURLをキャプチャーして記録に残すことが重要ポイントです。
そして、相手には下手にこちらからリアクションを起こさないように注意してください。

2.Googleへ申し立てを入れる

申し立て方法はまず、「Googleの著作権侵害申し立て先」と「Googleのコンテンツ削除依頼先」この2つの申請を出しておくと、早い対応で問題解決ができます。申請することで、著作権違反サイト情報などをGoogle検索に反映されなくします。申請方法についてそれほど難しいことではありません。
ただし、この申し立てはGoogle検索のみの対象になるので覚えておきましょう。

3.違法相談窓口を利用する

偽サイトの証拠をそろえてから、都道府県警察署のフィッシング詐欺における専用窓口、もしくはサイバー犯罪対策センターの相談窓口を利用するようにしましょう。その際、伝えるべき内容は下記の図を参考にしてください。
またPCのウイルス感染防止にセキュリティソフト導入し、ウイルススキャンをしておくとより一層安心です。

• 偽サイト情報提供もしくは詐欺サイト被害による相談かどうかを伝える
• 偽サイトリンクのURLを共有する
• サイトを開いたか？個人情報を入力したのか？の一連を報告する
• 運営者の住所、名前、サイト名などの情報提供をする

まとめ

詐欺サイト（偽サイト）は新しい手口が巧妙化しつつあるため、十分気を付けていても被害を防げるものではありません。
しかし、この記事で紹介した詐欺サイトの見分け方を理解しておくことで、被害を最小限に抑えることは可能です。今後、SNSや通販サイトも新たに増えていく可能性もあるため、日ごろから、URLやドメインの確認の習慣を身につけておきましょう。
またサイバー攻撃のリスクを防ぐため、セキュリティソフトを導入することもひとつの手です。万が一、偽サイトに遭遇したとしても冷静に対処できるようにしてください。

日本企業におけるAI導入は、世界と比べて遅れが顕著になっています。Thundermark Capitalが公表している「AI研究ランキング2022」では、AI研究をリードする上位50カ国のうち、日本は10位でした。グローバル企業のランキングでは大企業が主にランクインしていますが、いずれもトップ10からは外れています。
この記事では、AI導入における国内の現状や、AIを導入する必要性などをご紹介します。

日本企業のAI導入状況

総務省が公表している「令和5年版情報通信白書」や関連報告書によると、日本企業のDX化の取り組み状況について「実施していない」と回答した企業は50％を超えていました。
70％以上の企業が「実施している」と回答している米国、ドイツ、中国の3ヵ国と比べると、日本のDX化は明らかに遅れていると言えるでしょう。

企業の規模別に見ても、大企業での実施率が約75％のところ、中小企業では30％に達しておらず、企業規模によってDX化の取り組み状況に差異が生じています。これらの要因として、以下の2点が挙げられます。

• 日本ではAI研究があまり進んでいない
• 国全体でDX化が遅れている

日本ではAI研究があまり進んでいない

スイスの国際経営開発研究所（IMD）が発表した「世界デジタル競争力ランキング」において1位アメリカ、2位オランダ、3位シンガポールと続く中、日本は32位でした。同じアジアでは、韓国は6位、中国は19位にランクインしています。
このランキングは、政府・企業・社会の変革につながるデジタル技術を導入・活用する能力、を評価したもので、諸外国と比べると日本のAIに関する競争力は低いと言えるでしょう。
また総務省が公開している報告書によれば、日本企業におけるシステム開発の内製化状況は、自社開発の割合が44％、一部を外部委託している割合は31％でした。米国、ドイツ、中国の3ヵ国では自社開発の割合が75％以上となっており、この点からも日本でのAIの研究開発は進んでいないことがわかります。

参考：世界デジタル競争力ランキング 2023 ｜国際経営開発研究所（IMD）

参考：国内外における最新の情報通信技術の研究開発及びデジタル活用の動向に関する調査研究の請負成果報告書｜総務省

国全体でDX化が遅れている

総務省が公表している「令和４年通信利用動向調査報告書（企業編）」では、企業がAIなどのシステムやサービスを導入しない理由について尋ねています。最も多い回答は「導入すべきシステムやサービスが不明だから（44.5％）」でした。ついで「使いこなす人材がいないから（43.9％）」「導入後のビジネスモデルが不明確だから（42.5％）」と続きます。この結果から、DX化が遅れている理由は「AIに関する認知や理解が広まっていないこと」が大きな要因と言えるでしょう。
また、AIを導入した企業の8割以上が導入により「効果があった」と回答しています。AIへの認知・理解を広げることが、DX化を進めるうえで非常に重要となるでしょう。

参考：国内外における最新の情報通信技術の研究開発及びデジタル活用の動向に関する調査研究の請負成果報告書｜総務省

日本企業のAI導入が必要な理由

上記でご紹介したように、日本ではAI研究が進んでおらず、国全体でDX化が遅れている現状にあります。このような状況で日本企業のAI導入が必要とされる理由として、「2025年の崖」問題の回避・対策、および「2040年問題」に備えることが挙げられるでしょう。
ここからは、その理由について詳しくご紹介します。

「2025年の崖」問題の対策

「2025年の崖」とは、2018年9月に経済産業省から公表された「DXレポート」にて言及された言葉で、ITに関わる方であれば一度は耳にしたことがあるかもしれません。これまでのシステムを放置し使い続けることで、今後想定される問題・課題があり、対応策が必要であると警鐘を鳴らしています。
その対策の一環として「AI導入」が必要とされています。業務の効率化だけでなく、人材的・技術的課題の問題を解決する糸口になる可能性があり、期待されている対策の一つです。

「2025年の崖」について詳しく知りたい方は2025年の崖とは？ DX本格化によるITインフラエンジニアの将来性を解説の記事をご一読ください。どのような問題・課題が想定されているのか、ご紹介しています。

「2040年問題」に備える

もし「2025年の崖」を乗り越えられたとしても、現在あるさまざまな問題から脱却できなければ、日本社会に「2040年問題」が到来すると懸念されています。
この問題は、日本の高齢者人口の割合が増大化、および生産年齢人口の割合が急減することで起こるとされる諸問題のことです。国内経済や地方自治体を含む社会維持、インフラの老朽化や人材不足なども含め、危機的状況に陥ると予想されています。
これらの諸問題に対し、代替可能な範囲にAIを導入して置き換えていくことで、起こり得る問題に備えられると期待されています。

参考：自治体戦略2040構想研究会　第二次報告｜総務省

AIを導入するメリット・デメリットとは

日本企業がAIを導入する理由として、主なものは以下の3点が挙げられます。

• 業務の効率化および生産性の向上
• 労働力不足の解消
• 新しい働き方の実現

多くの現場で、業務の効率化や労働力不足の解消は重要な課題であり、新しい働き方を実現させていくことも「働き方改革」で重要となっています。これまで人が処理していた業務のうち、AIを導入して代替可能となれば、さまざまな問題の解決へとつなげられるでしょう。
ここからは、AIの導入におけるメリット・デメリットをご紹介します。

メリット

• AI導入のメリット
• 不具合や設定ミス以外でケアレスミスが起こらない
• 24時間稼働させることも可能なため、処理可能な業務量が増える
• AIで生産計画を最適化し、人材の適切配置を行うことが可能

AIは決められた手順の業務を確実にこなすことが得意です。不具合や設定ミス以外でのケアレスミスが起こらない点は、大きなメリットと言えます。あらかじめ業務に沿った仕組みを設計しておけば、安全かつ正確に業務を処理できます。24時間稼働も可能なため、処理できる業務量も多くなるでしょう。
他にも、AIを用いて生産計画を最適化することで、人材を適切配置するなどの使い方も注目されており、さまざまな業界での課題解決が期待されています。

デメリット

• AI導入のデメリット
• 業務の代替・自動化による、一部の業務やそれに伴う雇用が消失
• 導入に必要な設備投資コストのため、一時的に投資コストが増大する
• サイバー攻撃などのサイバーセキュリティリスクの増大
• サイバーセキュリティや緊急対応対策などのコストがかかる

メリットが数多くある一方で、デメリットも存在します。
業務をAIに代替・自動化することにより、一部の業務やそれに伴う雇用が消失します。また、導入には設備投資コストが必須であり、一時的な投資コストが増大することもあるでしょう。
導入における重要な注意事項は、サイバーセキュリティリスクの増大です。近年は世界中でサイバー攻撃による被害が拡大しているため、機密情報の窃取やデータ破壊など、重大な被害を受ける可能性があります。そのため、AIの運用時には十分なセキュリティ対策が必須となり、こちらのコストも必要となります。
加えて、なんらかの事情でAIが緊急停止した場合に備え、復旧などの対応策も事前に考えておく必要があるでしょう。

企業がAIを導入するために必要な5つのステップ

企業がAIを導入するために必要なことは、AI導入活用事例の調査から目的の設定、業務範囲の決定やツールの選定など意外と多くのステップが必要になります。しかし、細かくステップを挙げていくと準備をしなければならない項目が非常に多く、わかりにくくなってしまうため、ここでは5つのステップにまとめました。
AI導入に失敗しないよう、一つひとつのステップを確認しながら、丁寧に進めていきましょう。

1. AI導入のステップ
2. AIを導入する目的と目標を定める
3. AIを活用する業務範囲を決める
4. 導入するAIツール・サービスを決める
5. AIを導入して試験運用を行う
6. 本格的に運用を開始する

1．AIを導入する目的と目標を定める

まずは、同業種にこだわらず導入事例・活用事例の調査を行いましょう。調査を行う中で、導入における自社の課題を見つけ出すことが重要です。見つけた課題から参考にする活用事例を探し、導入する目的と目標を定めます。
自社の課題を理解できていると、外部に相談する際に要点をうまく伝えることができます。調査した活用事例から導入や活用イメージがつかめたら、AI導入のプロなど、専門知識のある相手に相談してみるのがおすすめです。課題解決や目的・目標に合った導入方針を定める際に、心強い味方となるでしょう。

2．AIを活用する業務範囲を決める

次に必要となるのは、定めた目的・目標に合わせて、活用する業務範囲を決めていくことです。業務範囲が定まらないと、AIに学習させるデータの範囲も決まらないため、しっかりと範囲を定めましょう。おすすめの方法として、現状の業務を細かく書き出して、AIに任せる部分を洗い出す方法があります。この方法の場合、任せる部分を洗い出すことで、AI学習用のデータも準備しやすくなります。
手間がかかる部分もありますが、活用に必要な工程と考え、業務範囲の選定と学習データの用意を行いましょう。

3．導入するAIツール・サービスを決める

これまでに定めた目的・目標と、活用する業務範囲に合わせて、AIツールまたはAIサービスの選定を行います。合わないものを選んでしまうと、目的達成どころか逆に非効率的な結果になる場合があります。適当な選び方をしないよう注意しましょう。
選定方法や「似たツールのどちらが合っているかわからない！」と悩む場合は、専門的な知識をもつ相手や、外部の企業に相談してみるのも一つの方法です。目的・目標を定める時に相談した相手がいる場合は、続けて相談や支援を受けるとスムーズに進むかもしれません。

4．AIを導入して試験運用を行う

AIツール・サービスが決まったら、AIの学習および導入段階です。用意しておいたデータをAIに投入して、AIに必要な学習を行わせます。AI学習の方法には2つの学習方法があります。一つは機械学習で「与えたデータから背景にあるルールやパターンを学ぶ」ものです。もう一つは深層学習で「データを多層的な構造でとらえてAI自身が思考し成長していく」ものです。どちらの学習方法がふさわしいかは目的や活用用途によって異なります。選んだツールと活用用途、達成したい目的・目標に合わせましょう。
学習が終わったら、既存システムと連携を図るために試験運用を行います。ここで連携に不具合があるとわかれば、すぐに調整と再テストが行えるため、本格運用後に問題が起こりにくくなる、というメリットがあります。しっかりと試験運用を行い、業務に加えられるよう調整を行うことが重要です。

5．本格的に運用を開始する

一通りの試験運用を終えたら、AIツール・サービスの本格運用に移行しましょう。この際、本格運用に切り替えたタイミングでは全社一斉に使い始めず、試験運用を行っていた部門の周辺部門に広げて様子を見ることをおすすめします。
対象部門にAI活用が浸透してきたら運用範囲を少し広げる、といった手順で運用導入していくと、大きな問題が起こりにくくなります。この手順を繰り返して、最終的に全社で運用するように段階を踏んで運用導入していくと、安全に導入が行えるでしょう。

まとめ

日本のAI研究は他国と比べて遅れており、日本企業のAI導入率も他国と比べて遅れています。国全体で「AIに関する認知や理解の不足」が大きく、DX化が進まない大きな要因とも言えます。
直近に迫る「2025年の崖」や、今後懸念されている「2040年問題」などに備え、対策を講じていくためにも、AI導入・活用は必須と言えるでしょう。メリット・デメリットに左右されず、備えの一つとしてAI導入を検討していくことが重要かもしれません。

音声認識とAIが互いを活かし合うAI音声認識は、スマートフォンに搭載されているSiriやGoogleアシスタントをはじめとした、対話によって操作や回答が得られる技術です。

本記事ではこの音声認識とAIについて、その仕組みや活用事例をメリットやデメリットと合わせて解説します。

AI音声認識とは

AI音声認識は入力した音声をテキスト化する音声認識に、AIの「考える力」が加わった技術です。両者の融合は音声の認識率向上だけでなく、AIとの対話を可能にしました。

この能力によって、ビジネスや生活における省力化や自動化を実現する多種多様なツールが生み出されています。AI音声認識の対話能力は、今なお発展の途上にある最新技術です。

音声認識の仕組み

音声認識は、マイクから入力された音声を分析・理解し、データやテキストに出力する技術です。タイピングよりも速いテキスト化や、機器の操作方法としても使えるなどの特徴を持っています。以下の項目では、音声認識を構成する4つの技術について詳しく解説します。

音響分析

AI（コンピュータ）はアナログの音声から言語を認識することはできません。音響分析はマイクから入力された音声をデジタル化することで、AIが認識できるデータに変換する工程です。

音響モデル

デジタル化された音声から音素を抽出します。音素とは言語を構成する最小の単位です。音素の数は言語によって異なり、日本語は24音素（5母音音素＋16子音音素＋3特殊音素）、英語は44音素（20母音音素＋24子音音素）で構成されています。

発音辞書

音響モデルで抽出した音素を組み合わせ、単語として認識するデータベースの役割を果たすのが発音辞書です。発音辞書を通じることで、音素の組み合わせは言葉として認識されます。

言語モデル

言語モデルは、単語のつながりや出現率から言語をモデル化したものであり、文法や公式に相当する部分です。発音辞書で認識した単語を組み合わせ、意味のある正確な文章として認識する役割を果たします。

AIが音声認識にもたらした効果

AIが持つ機械学習の特徴によって学習の自動化や高精度の学習が実現し、音声認識そのものの精度も大きく向上しましたが、AIが音声認識にもたらしたのは精度の向上だけではありません。

音声認識にAIの思考力が加わったことで、音声による受け答えが可能になりました。つまりAIとの対話が実現したわけです。これによりAIを用いた音声認識は、ビジネスでの活用性やメリットを大きく進歩させました。

AIの発達と変遷についてはこちらの記事、AIの歴史と流れ　今後の課題も合わせて解説で、より詳しく触れています。またAIを開発するエンジニアについてはこちらの記事、AIエンジニアとは？仕事内容と目指し方を簡単に解説で紹介しています。合わせて参考にしてください。

AI音声認識のメリット

AI音声認識のメリットには、業務の効率化や自動化、さまざまな機器の操作性も向上するため、手間の軽減や時間の削減が期待できます。以下にAI音声認識の活用事例をまとめました。

AI音声認識の活用事例

AI音声認識のデメリット

さまざまな分野で活用されている極めて優秀なAI音声認識ですが、発展途上の技術であるため苦手な分野も存在します。以下にAI音声認識が抱えるデメリットや留意しておくべき課題についてまとめました。

AI音声認識が抱えている課題

AI音声認識の将来性

AI音声認識技術の将来は課題の克服をはじめ、単なる音声認識精度の向上だけでなく、さまざまな分野に拡大して行くでしょう。以下にAI音声認識の将来性について3つ紹介します。

スマートスピーカーの普及

AI音声認識の発達とともに、音声のみで操作を可能とするスマートスピーカーの普及も更に進むと考えられます。また双方向的な翻訳精度の向上はグローバルな会話を可能にし、生活もビジネスも豊かになるでしょう。

医療分野への応用

AI音声認識は言語の分野だけでなく、心肺や血流の異音を検出する研究も進んでいます。これにより予防医療への応用や、対話により医療情報の提供を求めることも可能になると考えられます。

ロボットとの対話

AI音声認識による言語認識の精度向上により、IoT機器やAIアシスタントとの対話も、より自然なものになるでしょう。これにより買い物や運転の指示も口頭のみで可能になると考えられます。

まとめ

音声認識にAIの思考力が加わったAI音声認識は、先端技術であると同時に日進月歩の成長過程にある技術として、今後の市場拡大も注目される技術です。人的省力化や自動化の切り札として、さまざまな業界で活用されており、私たちの生活においても身近な技術になりつつあります。

AI音声認識は急速に拡大する反面で、悪用されるリスクも常に存在しています。正しく使うコンプライアンスの姿勢とともにリテラシーも向上させ、ぜひ活用への理解を深めてください。

生成AIとは、入力したテキストやデータから文章・画像を生成するAIのことで、有名なアプリケーションにChatGPTがあります。新たなデータの入力、パターンや関係性などから学習できる点が特徴です。
こういった生成AIは社内業務の効率化に役立ちます。しかし、生成AIを法人利用する方法がわからない、という場合もあるでしょう。この記事では、生成AIを法人利用するにあたって、悩み別・手段別の方法やおすすめツールをご紹介します。

【悩み別】生成AIを法人利用する方法

生成AIを法人利用するために重要なことは、AIツールやサービスの導入と、導入に関連する問題・悩みの解決です。
ここからは、法人利用を実現するにあたって弊害となる、問題・悩みの解決方法を悩み別にご紹介していきます。

社内の業務に生成AIをどう使えばいいかわからない

社内業務に対し、どのようにAIが活用できるのかわからない、といった場合があります。そういった場合は、他社の活用事例を調べてみるといいでしょう。他社の事例と自社の状況を照らし合わせて、どの業務にどういったAIが適しているのか確認・検討することをおすすめします。該当する事例がわかったら、AIサービスを開発している企業へ機能の詳細について問い合わせることも有効でしょう。

生成AIのツールやサービスの安全性がわからない

生成AIを使用できるツールやサービスは数多くあります。その中から選ぶ際に「どのAIツールやAIサービスが安全なのかわからない」といった点に悩むこともあるでしょう。そういった場合は、それぞれのツール・サービスが紹介されている記事を確認して、安全性を見極めることが大切です。記事だけではわからない場合、AIツール・サービスに詳しい企業などに相談することも一つの手段です。また、不明点を直接問い合わせることも有効と言えるでしょう。

生成AIに社内の機密情報を学習されそうで不安

OpenAI社が提供している「ChatGPT」などの学習機能について、何かと話題になっています。そのことから「生成AIに社内の機密情報を学習されてしまわないか不安だ」と感じることもあるでしょう。その場合、APIを経由した生成AIの利用といった方法があります。
OpenAI社は「API経由の利用では、現時点ではモデルの学習に利用しない」としています。APIを経由した生成AIの法人利用であれば、個人情報や機密情報の漏えいのリスクを低減できるでしょう。この他にも、入力したデータを学習しない設定に変更して利用する、といった手段もあります。

上司が生成AIの法人利用を許可してくれない

上記で挙げたような3点の懸念事項や、AIなどの機能に明るくないことなどを理由に、上司が許可してくれないケースもあるでしょう。そういった場合、社内における生成AIの認知度や知識がない、もしくは知識が偏っている可能性などが考えられます。社内全体で正しい知識を共有するためには、生成AIに関するセミナーを社内で実施することが重要です。生成AIができることや、社内の課題解決に活かせる技術などの理解を深めることで、生成AIの導入利用へつなげられるでしょう。

【手段別】生成AIを法人利用する方法

生成AIを導入したい業務などが確定したら、自社に合った導入方法を選ぶ段階です。生成AIは、広く知られるChatGPTをはじめとして、多様なツール・サービスが存在します。自社が必要とするものに合致したツール・サービス、利用方法を選ぶことが重要です。
ここからは、法人利用する方法を手段別にご紹介していきます。

提供されている生成AIをそのまま利用する

導入・利用が容易な方法として、提供されている生成AIをそのまま利用する方法があります。例を挙げると、ChatGPTやGoogle Bardは、無料アカウントを作成するだけで導入が可能です。しかし、利用する際には著作権侵害や情報漏えいのリスクがあるため、注意が必要です。インターネット上の情報をもとに回答が生成されていることを念頭に置き、著作権や情報漏えいなどを避けるため、問題がないか確認を行うことが重要と言えるでしょう。

生成AIが組み込まれたSaaSを利用する

SaaSとはサービスとしてのソフトウェアのことで、正式名称は「Software as a Service」です。多くの企業が取り入れている、ERP（統合基幹業務システム）やCRM（顧客関係管理）などは業務系SaaSにあたります。同様のシステムを利用している場合は、生成AIをベースに構築されたSaaS、またはシステムにAIが組み込まれたSaaSを法人利用する方法があります。
この手段を選んだ場合は「他社が提供するサービス利用」「自社でSaaS開発してから導入」のどちらかを選択する必要があります。どちらを選んでもメリット・デメリットはありますので、自社の環境に合わせて選びましょう。

APIを経由して生成AIのサービスを利用する

情報漏えいのリスクを減らしながら法人利用する方法として、API（Application Programming Interface／アプリケーション・プログラミング・インターフェース）を経由して、AIサービスを利用する方法があります。APIを経由して入力されたテキストデータなどの入力内容は、AIの学習に利用されません。その点を活用すれば、社内外からの問い合わせに自動応答できるシステムの構築が可能です。
デメリットとして、APIの利用料金は入力・出力トークン数に基づいて計算される従量課金制です。API経由で利用する場合は、工数とコストの面に注意しましょう。

OpenAIのPlaygroundを利用する

ChatGPTと似たAIツールに「OpenAI Playground」というツールがあります。どちらも同じOpen AIが開発したAIツールであり、文章生成以外にもテキスト分類や言語翻訳など、多岐にわたる用途に活用が可能なツールです。Open AIのアカウントを登録していれば利用可能なため、法人としても個人としても導入しやすいツールと言えるでしょう。
しかし、セキュリティ面の保障が完全ではないため、安全面に不安が残ります。また、ChatGPT同様に自然言語処理タスクに特化したAIツールではありますが、自社向けのカスタマイズができないため、導入前にじっくりと検討する必要があるでしょう。

AIサービスの法人プランを利用する

生成AIを法人利用する最終的な方法として、企業向けのサービスや法人を対象としたプランを選択する方法があります。たとえば「ChatGPT Enterprise」「NewtonX」などが挙げられるでしょう。法人向けのサービスやプランを選んだ場合、使用回数の制限がなくなったり、他プランの倍近い動作速度で利用できたりと、利用するサービスによってさまざまな機能が使用できるようになります。ただし、機能分のコストがかかる点はデメリットとなるため要注意です。企業によっては費用対効果が見合わない場合もありますので、導入を決める前にしっかりと検討することが重要です。

【おすすめ4選】生成AIを法人利用するためのツール

生成AIのツールやサービスは、文章の生成に特化または画像生成に特化していたり、どちらの生成も行えたりと、多様な種類が提供されています。新機能の追加や新サービスの提供なども続いているため、これからも増えていく可能性があるでしょう。生成AIのツール・サービスには似た機能でも違いがあり、それぞれに特徴があります。法人利用するためには、そういった特徴から業務に適したものを選ぶことが重要になるでしょう。
ここからは、法人利用におすすめの生成AIツールを4つ紹介していきます。

1．ChatGPT

2022年11月にOpenAIからリリースされて以来、さまざまな機能が追加され続けている、話題の対話型AIツールです。無料・有料版はもちろん法人向け機能などもあり、文章の作成や要約、業務に必要な情報収集など、幅広い用途に活用できます。
ChatGPTを法人利用する際の注意点は、法人向けプランである「ChatGPT Enterprise」は、すべての企業が必ず使えるとは限らないことです。OpenAIから承認を受けた企業でなければ使用できず、料金が高額かどうかも問い合わせてみないとわかりません。そのため、現状でChatGPTを利用する場合は法人向けプランではなく、先にご紹介したような手段を選ぶと利用しやすいでしょう。

ChatGPTの有料版と無料版の違いについて、詳しく知りたい方はChatGPT Plusとは？有料版と無料版の違いを解説の記事も併せてご覧ください。有料版で使える機能やアップグレード方法について詳しくご紹介しています。

2．Google Bard

検索エンジン大手のGoogle社が提供している、対話型AIツールです。文章を生成するだけでなくプログラミングも得意なため、文章の生成・要約や言語翻訳といったビジネス面の他、ソースコードの生成などIT分野でも活用が可能です。
回答内容はGoogle検索の内容が反映されるため、リアルタイムの回答が得られます。しかし、回答で得られた内容は必ずしも正しいとは限りません。これは対話型AIツール全般に言えることですが、得た回答内容を頭から信じ込まずに、正確性を確認する必要があります。ネットワーク上の誤った情報や、AIによる回答の捏造といった可能性があるためです。利用する際は、その点を念頭に置いた利用が重要です。

Google BardとChatGPTにどのような違いがあるのか興味がある方は、Google Bardとは？ChatGPTとの違いの記事もご一読ください。Google Bardの利用方法や注意点、ChatGPTとの違う点をご紹介しています。

3．Bing AI

Microsoftが提供する検索エンジン「Bing」とOpenAI社の最新言語モデル「GPT-4」を組み合わせて開発された対話型AIチャットツールです。Microsoftアカウントを持っていれば誰でも利用が可能で、Web検索結果の情報や情報元のリンクとともに回答が得られます。画像入力に対して文章で回答でき、画像の生成も可能といった点が特徴です。
ビジネス向けに提供されている「Bing Chat Enterprise」では、ユーザおよびビジネスデータなどの入力および出力された情報は、外部に流出しないよう暗号化され厳重に守られます。しかし、得られる回答はネットワーク上の情報がもととなるため、利用する際は正確性の確認が重要となるでしょう。

Bing AIの他に、どのような画像生成AIがあるのか知りたい方は画像生成AIとは？無料で使える？おすすめサイト5選の記事をご覧ください。おすすめツールと特徴、商用利用は可能かといった点も詳しくご紹介しています。

4．NewtonX

「NewtonX」とは、株式会社セラクから2023年8月にリリースされた、法人向けChatGPTサービスです。ChatGPT利用の課題とされる、セキュリティ・コンプライアンス面のリスク回避機能が標準搭載されています。Microsoftアカウントなどのアカウントからログインでき、多要素認証などの企業で使用している認証ルールをそのまま適用可能です。機能面では、誤回答の抑制や履歴の保存・閲覧、プロンプト作成補助やユーザ間のチャット共有などの特徴があります。
また、どのような企業でも利用できるよう、サービスの導入・活用定着支援を行っています。不安がぬぐえない、または問題解決が難しい場合なども、相談や支援が受けられるツールと言えるでしょう。

AIの導入や法人利用が不安な場合は

生成AIに限らず、AIツールの導入や法人利用に対して、セキュリティ面やコスト面を不安に感じる場合もあるでしょう。その場合は、自社の悩みや問題に沿った他社の活用事例などの調査をおすすめします。また、前述したように社内で生成AIに関するセミナーを開き、社内全体で正しい知識を共有することも大切です。それでも不安がぬぐえない場合は、専門的な知識を持つ外部企業などに導入支援を受ける方法があります。業務に合わせた使用用途から対処法を考え、適切な方法を見つけましょう。

まとめ

生成AIを法人利用するために必要なこと、重要なことをご紹介してきました。導入する前に必要な機能やツールの選択が重要となり、選択するためには生成AIに関する正しい知識が必要不可欠です。加えて、生成AIの技術はまだまだ発展途上で、現在リリースされているサービスも進化拡大していく可能性があります。多様な現行サービスの中から適したツールを見つけられれば、業務の効率化とさらなる利便性の拡大が期待できるかもしれません。

2023年7月頃、ChatGPTに新機能「Custom instructions」が導入されました。導入された当初は有料ユーザ限定でしたが、2023年10月末時点では無料ユーザも使用可能となっています。
この記事では、Custom instructionsとはどういった機能なのか、メリットや使用方法なども併せてご紹介していきます。

「Custom instructions」とは？

「Custom instructions」とは、ユーザの「何をしたいか、何を求めているか」といったニーズに合わせて事前情報や出力方法を追加・調整できる機能です。この機能は一度設定を行うと、その後の質問すべてに適用される点が特徴です。細かく質問内容を変える場合には不向きですが、ある特定条件や制約の下で連続使用する場合、非常に有用な機能と言えます。

Custom instructionsを利用するメリット

Custom instructionsの実装は、ChatGPTの便利性を高めています。この機能を利用する際のメリットとして、以下が挙げられます。

• 作業時間が短縮できる
• トークン数を節約できる
• 意図に合った回答が取得できる

これら3つのメリットについて、簡単にご紹介します。

作業時間が短縮できる

Custom instructionsの機能は、具体的に条件を設定することで、こまごまとした情報を繰り返し入力しなくても、条件を継続反映させることが可能です。また、同条件でさまざまなことを対話したい場合にも有効ですので、作業時間の短縮につながるでしょう。

トークン数を節約できる

ChatGPTにはトークン数（文字数）の制限があり、無料ユーザは約2048、有料ユーザは約4096トークンまでと定められています。Businessプランを利用している場合は約8192トークンまでと、トークン数の制限には大幅な差があります。
Custom instructionsを使用した場合、同じ条件を毎回入力する必要がなく、その分のトークン数を減らすことが可能です。詳細な情報提供や、長文での出力を求める場合に有効です。

無料プランと有料プランは、トークン数の制限以外にも違いがあります。どのような違いがあるか興味がある方は、ChatGPT Plusとは？有料版と無料版の違いを解説の記事もご一読ください。

意図に合った回答が取得できる

Custom instructionsはユーザの持つニーズに合わせて、条件を設定できるため、より正確な回答や情報を得ることが可能になります。また、条件設定の内容を絞り込んでおくことにより、より細やかな対話が可能となるため、ユーザの意図と合致した対話が実現できます。

ChatGPTでCustom instructionsを利用するには

「Custom instructions」の機能を利用するには、ChatGPTの登録をしておくことが大前提となります。アプリ版とWeb版がありますので、ご自身の用途にあったものを選ぶといいでしょう。
利用する際の注意事項は、事前情報を複数は定義できないことです。先に設定していた条件と異なる内容を問いかける場合は、機能をOFFにするか、内容を変更する必要があります。
ここからは、ChatGPTで「Custom instructions」を利用する方法について紹介します。

1. ChatGPTに登録する

まずはChatGPTに登録を行いましょう。ChatGPTには、iOS・Androidそれぞれに対応したアプリ版、Google Chromeなどのブラウザで利用するWeb版があります。アカウントの登録方法は、アプリ版とWeb版で大きな違いはありません。メールアドレス、またはGoogle/Microsoftアカウントで登録可能です。

登録がお済みでない方向けに、登録方法や基本的な使い方を別記事で詳しく紹介しています。よろしければChatGPT（チャットGPT）とは？初心者向けの使い方を紹介 の記事も併せてご覧ください。

2. Custom instructions（カスタムインストラクション）を選択する

ChatGPTにログイン後、Custom instructionsの入力画面を開く手順のご紹介です。
使用している画像は、Web版（Google Chrome利用）のChatGPTを利用した画像になります。

1．ChatGPT画面左上の、ハンバーガーメニューをタップします。そうすると、左側からアカウントメニューが開きます。

2．開いた画面内の最下部にある、ミートボールメニューをタップします。そうすると、ログアウトを含む4つの選択肢が表示されます。

3．表示されたら、一番上の「Custom instructions」を選択しましょう。タップすると、以下のような画面が表示されます。

4．表示された「Introducing Custom instructions」画面の、OKボタンをタップします。書かれている内容を日本語に翻訳したものが、2枚目の画像です。

5．OKボタンをタップすると、以下のような画像が表示されます。この画像内の上枠に事前情報と、下枠に出力情報を記入することで、Custom instructionsを利用できます。

3. 必要な事前情報や出力情報を登録する

上記でご紹介したように、事前情報と出力情報を枠内に入力します。
事前情報：入力するべき内容は「ChatGPTに知っておいてほしいこと」です。具体的に、対話で考慮してほしい内容や条件、設定などを入力しましょう。
出力情報：入力するべき内容は「どのように回答してほしいか」です。これから行う質問に対して、どういった回答が欲しいかを考え、入力しましょう。

【例文】ChatGPTのカスタム命令文（プロンプト文）について

機能の名称にもなっている「Custom instructions」は、日本語では「カスタム指示」または「カスタム命令」という意味です。AIに対して指示・命令を行う文章のことを「プロンプト」と呼びます。Custom instructionsの機能で入力する文章は、この「プロンプト」にあたります。とはいえ、命令文の入力に複雑な操作はありません。
ここからは、カスタム命令文（プロンプト文）の例文をご紹介します。

ChatGPTのプロンプトについて、ChatGPTのプロンプトとは？作成のコツやテンプレートも紹介の記事で詳しくご紹介しています。プロンプト作成のコツや、テンプレート紹介などもありますので、ぜひご一読ください。

カスタム例文1（プログラミングを学ぶ場合）

以下のようにCustom instructionsを入力しました。

質問した内容は「Webスクレイピングを行う方法」です。
入力内容に対する回答はこちらです。

カスタム例文2（教育の場で活用する場合）

以下のようにCustom instructionsを入力しました。

質問した内容は「英語の入試問題を3種類作成してください」です。
入力内容に対する回答はこちらです。

カスタム例文3（日常生活で使用する場合）

以下のようにCustom instructionsを入力しました。

質問した内容は「今日の晩御飯を考えてください」です。
入力内容に対する回答はこちらです。

まとめ

Custom instructionsは、ユーザのニーズに合わせた事前情報・出力情報を設定して、作業時間の短縮や意図に合う回答を得られる機能です。実装当初はベータ版として有料ユーザのみに提供されていましたが、現在はWeb版・アプリ版問わず、無料ユーザも利用できるようになりました。本記事でご紹介している画像はAndroid/Web版利用のものですが、利用手順はOSや使用環境が違ってもほとんど同じです。
ChatGPTを初めて利用する方の参考になれば幸いです。

チャットGPTの登場以降AIは身近なものとなり、スマートフォンのアプリやIoTへの活用などで耳にする機会も増えました。本記事ではAIと、それを研究・開発する新職種AIエンジニアについて、わかりやすく解説します。ぜひ身近な知識にしてください。

AIとAIエンジニア

AI（Artificial Intelligence）とは、人間の知能や行動をソフトウェアで再現した人工知能を指しています。このAIを多種多様なシステムで稼働するよう、開発・教育・実装する業務を担うのがAIエンジニアです。AIエンジニアはまだ新しい職種のため仕事の幅も広く、類似・連携する職種や、関係する分野も多岐に渡ります。

今話題のチャットGPTについてはこちら、ChatGPT（チャットGPT）とは？初心者向けの使い方を紹介で、また有料版についてはChatGPT Plusとは？有料版と無料版の違いを解説で、より詳しく解説しています。合わせて参考にしてください。

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアの仕事はAIシステムを研究・開発することですが、AI開発には膨大なデータを読み込ませるAIの教育（機械学習）も不可欠なため、学習用データの収集や分析も必要です。またAIは実装してからも学習を継続するため、AIエンジニアの仕事には運用データの分析や改修も含まれます。

労働条件の特徴

AIは先端開発分野のため、職場は都市部の開発企業や大学の研究室などが多く、開発拠点によっては海外の場合もあります。労働時間と成果が釣り合わないこともあるため、正社員のほかに業務委託契約など、さまざまな雇用形態があります。

類似・関係した仕事

AIエンジニアに似た仕事や関連する仕事について下記の表にまとめました。

AIエンジニアに必要なスキルや適性

AIの分野は今後も、さまざまな業種と連携して行くため、AI開発の専門性だけでなく、幅広い知識が求められます。以下に代表的な3つのスキルについて解説します。

プログラミング言語

AI開発でも重要なプログラミング言語としては、AI実装に必要なライブラリーやフレームワークが充実したPython、統計や分析に強いR、Web上で実装する際に高い汎用性を発揮するJavaScriptなどが有名です。他にも処理速度の速いC++、異なるOS間でも実行できるJAVA、機械学習と相性のよいJuliaなどもAI開発に有効な言語です。

数学的な知識や論理的な思考力

機械学習ではAIが学習しやすいように、数学的な知識や統計学的な解析など、データの下処理が必要です。またAIの開発では複雑なプログラムと向き合って問題解決を目指すため、論理的な思考力も重要です。AIエンジニアはこれらを組み合わせた、考える力がある人、考えることが好きな人に向いた仕事と言えます。

幅広い知識と新分野への好奇心も重要

スマーフォンのアプリやIoTの分野など、AIは今後も多種多様な産業と連携した開発が求められるため、新しい知識への対応力も重要な要素です。またAI開発を取り巻くトレンドや技術そのものも移り変わりが速いため、知識に対する好奇心を持っている人は有利な適性があると言えます。

AIエンジニアとしての就業を目指すには

AIエンジニアに必須の資格や学歴の制限はありませんが、まだ新しい分野の先端技術であるため、就業者は大学や大学院、高専や専門学校などの専門学習を経た人が多くを占めています。そのため専門分野への進学が近道と言えますが、AIの分野は将来の成長が強く見込まれる産業として経済産業省でも認められており、社会人のキャリアアップを目標とした教育訓練の働きかけも行われています。

・参考リンク｜経済産業省 第四次産業革命スキル習得講座認定制度

AIエンジニアのやりがいと将来性

AIエンジニアは先端技術を開発する中心的な存在として、時代に求められている人材であり、さまざまな分野で新しい価値を創出できるやりがいのある仕事です。またAIエンジニアはこれからも、さまざまな分野で求められると考えられており、新卒・転職とも求人市場では不足傾向の人材です。将来的な活躍のステージも大手企業やAI系のベンチャー企業、大学などの研究機関や海外にも活動の幅を広げられるため、収入面や将来性も明るい職種と言えます。

まとめ

AIエンジニアは新しい職種のため、学歴や資格にも制限はありませんが、目指し方や成果の出し方には、まだ決まったプロセスがありません。今後も需要増を期待される人材であり、先端技術としても、スマートフォンのアプリやIoTの分野など、AI活用が求められる新技術も次々に登場しています。

またAIは便利であると同時に誰にでも使える技術であるため、悪用される危険性も否めません。それらを開発するAIエンジニアには技術や知識だけでなく、使用者への配慮や倫理観のアップデートも重要な課題と言えるでしょう。