*AWS*とは、Amazon Web Serviceの略です。*ウェブサービス*と名称付けされていますが**クラウドコンピューティングのサービス**を指します。クラウドサービスでの*シェアトップ*で全世界の25のリージョンでサービス展開しています。

### AWSで提供するサービスの分類は？

AWSは**クラウドコンピューティングの資源をサービス提供する**ものです。そのため、大まかには*コンピュータ・ストレージ・ネットワークの資源・データベース・解析・アプリケーション*等コンピュータ上で動作する*サービス・管理機能・アプリケーションの配布*等に分かれます。

AWSでは各*提供サービスを分類*し、**情報提供**しています。
参考：[AWS クラウド製品](https://aws.amazon.com/jp/products/)

大まかな分類は以下となります。
・分析
・アプリケーション統合
・AWS コスト管理
・ブロックチェーン
・ビジネスアプリケーション
・コンピューティング
・コンテナ
・カスタマーエンゲージメント
・データベース
・デベロッパーツール
・エンドユーザーコンピューティング
・ウェブとモバイルのフロントエンド
・Game Tech
・IoT（モノのインターネット）
・機械学習
・マネジメントとガバナンス
・メディアサービス
・移行と転送
・ネットワーキングとコンテンツ配信
・量子テクノロジー
・ロボット工学
・人工衛星
・セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス
・サーバーレス
・ストレージ
・VRおよびAR

**AWSのサービス一覧**のついて簡単に触れていきます。詳細につきましては、*AWSのサービス紹介サイト*をご確認ください。
参考：[AWS クラウド製品](https://aws.amazon.com/jp/products/)

### 「分析」の具体的な製品は？

「*分析*」のサービスは、**検索・オーケストレーション・データレイク**等多岐に渡ります。
・Amazon Athena
・Amazon CloudSearch
・Amazon Elasticsearch Service
・Amazon EMR
・Amazon Kinesis
・Amazon Managed Streaming for Apache Kafka
・Amazon Redshift
・Amazon QuickSight
・AWS Data Exchange
・AWS Data Pipeline
・AWS Glue
・AWS Lake Formation

### 「アプリケーション統合」の具体的な製品は？

「*アプリケーション統合*」のサービスは、**メッセージブローカーやオーケストレーション**が提供されます。
・AWS Step Functions
・Amazon AppFlow
・Amazon EventBridge
・Amazon Managed Workflows for Apache Airflow
・Amazon MQ
・Amazon Simple Notification Service （SNS）
・Amazon Simple Queue Service （SQS）
・Amazon AppSync

### 「AWS コスト管理」の具体的な製品は？

「*AWS コスト管理*」のサービスは、**料金と使用状況**が分かります。
・AWS Cost Explorer
・AWS 予算
・AWS のコストと使用状況レポート
・リザーブドインスタンスレポート
・Savings Plans

### 「ブロックチェーン」の具体的な製品は？

「*ブロックチェーン*」のサービスは、**ブロックチェーンの管理や台帳データベース**からなります。
・Amazon Managed Blockchain
・Amazon Quantum Ledger Database （QLDB）

### 「ビジネスアプリケーション」の具体的な製品は？

「*ビジネスアプリケーション*」のサービスは、**企業向けメールや会議システム**等からなります。
・Alexa for Business
・Amazon Chime
・Amazon Honeycode （ベータ）
・Amazon WorkDocs
・Amazon WorkMail

### 「コンピューティング」の具体的な製品は？

「*コンピューティング*」のサービスは、**仮想サーバーを中心に豊富な機能**を持っています。
・Amazon EC2
・Amazon EC2 Auto Scaling
・Amazon Lightsail
・AWS Batch
・AWS Elastic Beanstalk
・AWS Lambda
・AWS Outposts
・AWS Serverless Application Repository
・AWS Snow ファミリー
・AWS Wavelength
・VMware Cloud on AWS

### 「コンテナ」の具体的な製品は？

「*コンテナ*」のサービスは、**コンテナの管理から稼働**まで賄います。
・Amazon Elastic Container Registry
・Amazon Elastic Container Service （ECS）
・Amazon ECS Anywhere （近日公開）
・Amazon Elastic Kubernetes Service （EKS）
・Amazon EKS Anywhere （近日公開）
・Amazon EKS Distro
・AWS App2Container
・AWS Copilot
・AWS Fargate
・AWS での Red Hat OpenShift

### 「カスタマーエンゲージメント」の具体的な製品は？

「*カスタマーエンゲージメント*」のサービスは、**コンタクトセンター関連**サービスとなります。
・Amazon Connect
・Amazon Pinpoint
・Amazon Simple Email Service （SES）

### 「データベース」の具体的な製品は？

「*データベース*」のサービスは、**データベースの作成から利用・管理・移行**までカバーします。
・Amazon Aurora
・Amazon Aurora Serverless v2 （プレビュー）
・Amazon DynamoDB
・Amazon DocumentDB （MongoDB互換）
・Amazon ElastiCache
・Amazon Keyspaces （Apache Cassandra用）
・Amazon Neptune
・Amazon Quantum Ledger Database （QLDB）
・Amazon RDS
・Amazon RDS on VMware
・Amazon Redshift
・Amazon Timestream
・AWS Database Migration Service
・AWS Glue

### 「デベロッパーツール」の具体的な製品は？

「*デベロッパーツール*」のサービスは、**コードのビルド・デプロイから統合管理**まで揃っています。
・Amazon CodeGuru
・Amazon Corretto
・AWS Cloud Development Kit （CDK）
・AWS Cloud9
・AWS CloudShell
・AWS CodeArtifact
・AWS CodeBuild
・AWS CodeCommit
・AWS CodeDeploy
・AWS CodePipeline
・AWS CodeStar
・AWS コマンドラインインターフェイス
・AWS Device Farm
・AWS Fault Injection Simulator
・AWS ツールと SDK
・AWS X-Ray

### 「エンドユーザーコンピューティング」の具体的な製品は？

「*エンドユーザーコンピューティング*」のサービスは、**デスクトップコンピューティングやモバイルアクセス**を提供します。
・Amazon AppStream 2.0
・Amazon WorkDocs
・Amazon WorkLink
・Amazon WorkSpaces

### 「ウェブとモバイルのフロントエンド」の具体的な製品は？

「*ウェブとモバイルのフロントエンド*」のサービスは、**モバイルアプリケーションのテスト・構築や管理**を提供します。
・AWS Amplify
・Amazon API Gateway
・Amazon Location Service （プレビュー）
・Amazon Pinpoint
・AWS AppSync
・AWS Device Farm

### 「IoT（モノのインターネット）」の具体的な製品は？

「*IoT（モノのインターネット）*」のサービスは、**IoTのデバイス管理やデータ収集**を提供します。
・AWS IoT Core
・AWS Greengrass
・AWS IoT 1-Click
・AWS IoT Analytics
・AWS IoT ボタン
・AWS IoT Device Defender
・AWS IoT Device Management
・AWS IoT Events
・AWS IoT SiteWise
・AWS IoT Things Graph
・AWS Partner Device Catalog
・FreeRTOS

### 「機械学習」の具体的な製品は？

「*機械学習*」のサービスは、**機械学習の仕組み作りからデータ収集・学習・分析**までカバーします。
・Amazon SageMaker
・Amazon Augmented AI
・Amazon CodeGuru
・Amazon Comprehend
・Amazon DevOps Guru
・Amazon Elastic Inference
・Amazon Forecast
・Amazon Fraud Detector
・Amazon Kendra
・Amazon Lex
・Amazon Lookout for Equipment （プレビュー）
・Amazon Lookout for Metrics
・Amazon Lookout for Vision
・Amazon Monitron
・Amazon Personalize
・Amazon Polly
・Amazon Rekognition
・Amazon SageMaker Data Wrangler
・Amazon SageMaker Ground Truth
・Amazon Textract
・Amazon Translate
・Amazon Transcribe
・AWS 深層学習 AMI
・AWS Deep Learning Containers
・AWS DeepComposer
・AWS DeepLens
・AWS DeepRacer
・AWS Inferentia
・AWS Panorama （プレビュー）
・AWS での PyTorch
・AWS での Apache MXNet
・AWS での TensorFlow

### 「マネジメントとガバナンス」の具体的な製品は？

「*マネジメントとガバナンス*」のサービスは、**リソース管理・パフォーマンス管理やサービス管理がサービス**として提供されています。
・Amazon CloudWatch
・AWS Auto Scaling
・AWS Chatbot
・AWS CloudFormation
・AWS CloudTrail
・AWS コマンドラインインターフェイス
・AWS Compute Optimizer
・AWS Config
・AWS Control Tower
・AWS コンソールモバイルアプリ
・AWS Distro for OpenTelemetry （プレビュー）
・AWS License Manager
・AWS マネジメントコンソール
・AWS Managed Services
・Amazon Managed Service for Grafana
・Amazon Managed Service for Prometheus
・AWS OpsWorks
・AWS Organization
・AWS Personal Health Dashboard
・AWS Proton （プレビュー）
・AWS Service Catalog
・AWS Systems Manager
・AWS Trusted Advisor
・AWS Well-Architected Tool

### 「メディアサービス」の具体的な製品は？

「*メディアサービス*」のサービスは、**動画コンテンツの変換・パッケージング・配信の一連の流れ**を提供します。
・Amazon Elastic Transcoder
・Amazon Interactive Video Service
・Amazon Kinesis Video Streams
・AWS Elemental MediaConnect
・AWS Elemental MediaConvert
・AWS Elemental MediaLive
・AWS Elemental MediaPackage
・AWS Elemental MediaStore
・AWS Elemental MediaTailor
・AWS Elemental アプライアンスとソフトウェア

### 「移行と転送」の具体的な製品は？

「*移行と転送*」のサービスは、**アプリケーションとデータの移行ソリューション**サービスです。
・AWS Migration Hub
・AWS Application Discovery Service
・AWS Database Migration Service
・AWS DataSync
・AWS Server Migration Service
・AWS Snow ファミリー
・AWS Transfer Family
・CloudEndure Migration
・Migration Evaluator （旧 TSO Logic）

### 「ネットワーキングとコンテンツ配信」の具体的な製品は？

「*ネットワーキングとコンテンツ配信*」のサービスは、**コンテンツ配信用サービス**がカバーされています。
・Amazon VPC
・Amazon API Gateway
・Amazon CloudFront
・Amazon Route 53
・AWS PrivateLink
・AWS App Mesh
・AWS Cloud Map
・AWS Direct Connect
・AWS Global Accelerator
・AWS Transit Gatewa
・Elastic Load Balancing

### 「セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス」の具体的な製品は？

 「*セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス*」のサービスは、**シングルサインオンやセキュリティサービス**が提供されています。
・AWS Identity & Access Management
・Amazon Cognito
・Amazon Detective
・Amazon GuardDuty
・Amazon Inspector
・Amazon Macie
・AWS Artifact
・AWS Audit Manager
・AWS Certificate Manager
・AWS CloudHSM
・AWS Directory Service
・AWS Firewall Manager
・AWS Key Management Service
・AWS Network Firewall
・AWS Resource Access Manager
・AWS Secrets Manager
・AWS Security Hub
・AWS Shield
・AWS Single Sign-On
・AWS WAF

### 「サーバーレス」の具体的な製品は？

「*サーバーレス*」のサービスは、**サーバーレスコンピューティング関連サービス**が提供されています。
・AWS Lambda
・Amazon API Gateway
・Amazon DynamoDB
・Amazon EventBridge
・Amazon Simple Notification Service （SNS）
・Amazon Simple Queue Service （SQS）
・Amazon Simple Storage Service （S3）
・AWS AppSync
・AWS Fargate
・AWS Step Functions

### 「ストレージ」の具体的な製品は？

 「*ストレージ*」のサービスは、**各種ストレージサービス**の提供が受けられます。
・Amazon Simple Storage Service （S3）
・Amazon Elastic Block Store （EBS）
・Amazon Elastic File System （EFS）
・Amazon FSx for Lustre
・Amazon FSx for Windows File Server
・Amazon S3 Glacier
・AWS Backup
・AWS Snow ファミリー
・AWS Storage Gateway
・CloudEndure Disaster Recovery

「*Game Tech*」は、**ゲームサーバーのホスティング**サービスです。
・Amazon GameLift
・Amazon Lumberyard

「*量子テクノロジー*」では、**量子コンピューティングを探索して実験する**サービスとなります。
・Amazon Braket

「*ロボット工学*」では、**ロボット工学アプリケーションの開発・テスト・デプロイ**を行います。
・AWS RoboMaker

「*人工衛星*」では、**フルマネージド型地上局サービス**を提供しています。
・AWS Ground Station

「*VRおよびAR*」では**VR および AR アプリケーションの構築と実行**のサービスを提供しています。
・Amazon Sumerian

## AWSの豊富なサービスを理解してビジネスに活用しましょう。

AWSは*豊富なサービス*と*世界のリージョン*を**カバー**しており、*ビジネス利用*の**安全性も非常優れています*。豊富なサービスは膨大で*差別化の一因*になっています。ぜひ個々のサービスを経験し、活用していきましょう。

AWSは、シェアトップのクラウドサービスです。クラウドサービスの核となるコンピュータ・ストレージ・ネットワークの他、管理サービスや業務サービス全般がカバーされています。この豊富なサービスを2021年現在の情報で整理し、一覧にしました。

AWSはシェアトップのクラウドサービスで、世界25のリージョンをカバーしています

AWSのサービスは26のカテゴリーで分類されています

膨大なAWSのサービスは差別化の一因ですので、ビジネス活用の機会が期待できま

AWSのサービス一覧は？豊富なサービスを活用しよう！

「プロパー社員」と聞くと、人気ドラマの『半沢直樹』を思い出します。親会社「東京中央銀行」からの「出向組」半沢直樹らと、出向先「東京セントラル証券」の「*プロパー社員*」との対立がありましたね。

ドラマ『半沢直樹』では、虐げられている「*プロパー社員*」の姿が印象的でしたが、「*プロパー社員*」とは一体何なのでしょう。

ITエンジニアの皆さんの中には、「*プロパー社員*」の方もいれば、*協力会社の一員*として、「*プロパー社員*」と一緒に仕事をされている方もいらっしゃるでしょう。

この記事では、ちょっと気になる**「プロパー社員」をテーマに、ITエンジニアの「より良い働き方」や「プロパー社員」との付き合い方**を考えてみます。

「プロパー」という言葉は広く使われています。プロパー社員・プロパー商品・プロパーカード・プロパー価格など、それぞれ意味は違いますが「*プロパー〇〇*」というのは多くあります。プロパーは英語のProperから来ており、**Properには「適切な」「正確な」「特有の」といった意味**があります。

ちなみに、英語で正社員は"A proper staff"とは言わず、"A permanents staff"と称します。

*プロパー社員*は、一般的には「*正社員*」や「*生え抜きの社員*」と呼ばれていますが、IT関係では「*元請け社員*」という言い方もあります。

**「プロパー社員」という言葉には、「新卒採用で入社した生え抜きの社員」「正規雇用された社員」「外部スタッフではない自社の社員」の3つの意味があると**言えるでしょう。

## プロパー社員と他の社員との違い

ここでは「*プロパー社員*」という言葉が他の社員と区別して使われる際の、*他の社員との違い*を見てみましょう。

一般的な職場では、実にさまざまな種類や雇用形態の社員がいます。正社員でも新卒や生え抜きの「プロパー社員」以外に、中途入社の社員もいます。

「*新卒vs中途*」と分けている例もあり、他に**雇用形態で分けると、直接雇用でも正社員・契約社員・嘱託社員・パートタイマー・アルバイト、間接雇用で派遣社員**がいます。

さらに、*出向社員・外注先社員・委託先社員*といった*社籍が異なる社員*もいます。このようにさまざまな社員がいますが、ここではよく見られる分け方*3パターン*で比較していきましょう。 

同じ**「正社員」でも、中途入社の社員と区別するために「プロパー社員」と表現している場合は、新卒入社の「生え抜き社員」を指します**。

これは従来の*終身雇用、年功序列制度*に縛られた日本企業独特の分け方で、英語の「proper」とは全く意味合いが異なります。

年功序列が根強い企業では、新卒採用社員（プロパー社員）と中途採用社員で、同学歴・同年齢でも*基本給に差*が出ることもあります。また、*退職金は勤続年数が長ければ長いほど金額が多い*という傾向もあります。

ただ、*ベンチャー系企業や実力主義の企業では中途入社組がむしろ優遇されている例*もあります。

*正規雇用と非正規社員を区別*する意味で、**正規雇用社員を「プロパー社員」と呼んでいるケース**があります。「*プロパー社員*」と「*非正規雇用社員*」との大きな違いは*雇用契約*の内容です。

*「非正規雇用社員」の代表格「派遣社員」は時給制*で働いている社員が大半ですが、*「プロパー社員」は基本給制*が大半です。

また、「プロパー社員」は契約期間が定められていない*無期雇用契約*ですが、非正規雇用社員は半年や1年などの契約期間が設けられた*有期雇用契約*で、契約更新がされない場合契約期間満了の退職となります。福利厚生・退職金・企業年金などの制度面においても「プロパー社員」の方が恵まれています。

その他、**「派遣社員」に対する指揮命令権があるのは発注者側（プロパー社員側）です**。

### プロパー社員vs協力会社の社員

外注先などと呼ばれる協力会社など、委託を受けて外部企業などから派遣されて業務に携わっている社員と区別する意味で、*自社の社員を「プロパー社員」*と呼んでいるケースがあります。

業務委託（請負契約・準委任契約）で仕事をしている協力会社社員に対する指揮命令権があるのは、協力会社側です。**発注者側が指揮命令を行うと、違法な「偽装請負」となり、発注者側も受注者側も罰則を課せられます。**

派遣・委託・転職などで、何かと**「プロパー社員」と接する機会が多いITエンジニアにとって気になるのは、「プロパー社員とはどんな人たちなのか」**ということでしょう。

マンパワーグループが2016年に調査したアンケートの結果から、「*プロパー社員の特徴*」をご紹介します。アンケート回答者が中途入社社員（転職組）のため、「プロパー社員」に対する見方がどうしても辛口になりがちですが、ぜひ参考にしてください。

[2016年マンパワーグループ調査結果](https://www.manpowergroup.jp/client/jinji/surveydata/1606_001.html)

他社での勤務経験がないため、**「井の中の蛙」で視野が狭く、あまり融通がきかない傾向**があるようです。

*保守的*で新しいことに対して拒否反応を示し*変化を好まず*、また*画一的な発想を持ちがち*でしょう。半沢直樹も出向先でこうした経験をしたかも知れませんね。

### 排他的でプロパーで群れたがる

プロパー社員から「疎外された、差別された」と感じる転職者・出向社員が少なくありませんが、これらは考え方や価値観の違いによるものが大きいでしょう。**プロパー社員にとって、転職者や外部社員は部外者**です。

どうしても*プロパー社員は価値観が近く、接しやすいプロパー社員同士で群れたがる傾向*があります。昼食や飲み会などもプロパー社員同士でかたまってしまいやすいです。こうした面が、転職者や外部社員からみて自分が疎外されていると感じる点なのでしょう。

他社を知らず同じ会社で長く勤めていると、**現状を疑問視することが薄れていきがち**です。比較対象がないため、問題意識や課題認識を抱きにくくなってしまうのが保守的に思われる原因でしょう。

*本来プロパー社員にとって、転職者・出向社員・外部社員の視点は貴重*です。現状打破・現状改革には*第三者の視点*が欠かせません。

プロパー社員の特徴として、**自社への帰属意識（ロイヤリティ）が高い**ことが挙げられます。愛社精神が高い社員は企業にとっては望ましい社員ですが、その反面、自社ファーストが不正や不公正取引を招くことも。歪んだ愛社精神を抱かないよう、*コンプライアンス教育*などをしっかり行う必要があります。

## プロパー社員との付き合い方

中途入社の社員・契約社員・派遣社員は、**プロパー社員と仕事をする上でプロパー社員との間に良好な人間関係を築く必要**があります。ITエンジニアの中にはとかく自分の世界に入り込んでしまう人もいますが、良い仕事をするためにはプロパー社員と上手に付き合う方が良いでしょう。

ここでは、*プロパー社員との上手な接し方*について解説をしますので、以下を参考にしながらあなたの居場所を作って大いに活躍してください。

「*プロパー社員は使えない*」という声をよく耳にします。他社での勤務経験がある社員にとって、*保守的で融通が利かないと感じるプロパー社員が頼りなく思える*時があります。

では、実際に「プロパー社員は使えない」のでしょうか？もし仮にそうだとすれば、その企業はとっくに倒産していることでしょう。*プロパー社員が使えるのか否かは、企業によって判断基準が異なります*。

頑なに決められたことを決められた通りにこなす社員が評価される企業もあれば、積極的に提案や改革を行う社員を求める企業もあります。**企業には「攻めと守り」が必要であり、その両方の視点で仕事の役割を考え、自分ができることを実践すれば良い**のではないでしょうか。

どんな相手とも仕事で上手に付き合う秘訣は、**相手をリスペクトすること**です。プロパー社員にはプロパー社員の良い点があります。彼らの反感を買ってしまうような言動には注意しましょう。むしろ、*プロパー社員の意見を尊重しながら、そこにあなたのアイデアや提案*を示せば、あなたの考えを受け入れてくれるでしょう。対立は何も生み出しません。協調してこそ得られるものがあります。

良い人間関係を作るには、自分からアクションを起こすことです。自分から**率先してプロパー社員との交流機会を増やしましょう**。「同じ釜の飯を食う」と言うように、一緒に食事をしてみてはいかがでしょうか。

誘いを待つよりも、自分からプロパー社員の輪の中に入ることも大切です。食事を一緒にする中で次第にプロパー社員個々人のことが分かっていきます。中には同じ価値観を持つ人もいるでしょう。*交流機会を増やす*ことで次第にプロパー社員との間にある壁が消えていき、仕事もしやすくなるはずです。

### リーダーやキーマンと仲良くする

多くのプロパー社員を相手に、仲良くなるというのはエネルギーが要ります。そういう時は、**キーマンと思われる社員、もしくはリーダー職の人と仲良く**なりましょう。*リーダー職に認めてもらえると、自ずと他の一般社員があなたをリスペクト*するようになります。

*リーダーから評価されることで、格段に仕事がしやすくなる*でしょう。また、あなたのアイデアや提言がリーダーに認められると、あなたのやりたいことが実現しやすくなります。自分を生かすかどうかは自分次第です。

ITエンジニアは請負や準委任契約、さらには派遣契約で取引先に常駐して仕事をすることがありますが、そこには「プロパー社員」がいます。プロパー社員との働き方の違い・指揮命令系統の違い・法的問題・プロパー社員との付き合い方など、知っておくべきことを解説します。

ITエンジニアが取引先の「プロパー社員」と接する上で知っておくべきこと

プロパー社員と接する上で、派遣と委託では指揮命令系統が異なり、間違えると違法となる

プロパー社員の特徴を知り、プロパー社員との上手な接し方を知って仕事の効率をあげる

ITエンジニアとして知っておくべきプロパー社員との付き合い方

## データサイエンティストとは？

*データサイエンティスト*とは、データサイエンスのために収集したデータを分析する**統計の専門家**を指します。データサイエンスとは、数学や統計学を用いた*数学的手法*・計算機科学・情報工学を用いた*コンピュータ技法*・機械学習・パターン認識等の*人工知能技術*を用いて実施するデータ分析手法を指します。現在*ビッグデータ*により収集したデータを活用し、**ビジネス課題を解決**することが求められており、データサイエンティストがその役割を担います。

### データサイエンティストとデータアナリストの違いは？

*データサイエンティスト*は、以下の一連のデータ分析に必要とされる**ビジネスサイクルをカバー**します。
（1） *ビジネス課題の抽出*
（2） *データ収集の準備・収集*
（3） *データ分析*
（4） *ビジネス課題の解決*

一方*データアナリスト*は、**データ分析に特化**した専門家となります。そのため、データ分析手法を学術的に研究し実践することに強みがあり、複雑な分析を高度な技法を活用して分析します。

### データサイエンティストと機械学習エンジニアの違いは？

ここでは、データサイエンティストと関係の深い人工知能について触れていきます。*人工知能*とは、人間が備えている知的な行為をコンピュータの手続き・アルゴルズムに基づき、所定のデータを与えることで*機械的に実行*することを研究する領域となります。

*データサイエンティスト*とは、パターン認識や機械学習アルゴリズム等により収集されたデータを活用する*システム利用者*で、**データ分析者・統計の専門家**を指します。一方*機械学習エンジニア*は、機械学習アルゴリズムを*設計・実装*する技術者のことで、*ITエンジニア*の一種です。実際の業務では共同して実施することが多く、その*役割の垣根は低くなってきている*のが実状です。

## データサイエンティストの仕事と年収は？

データサイエンティストの**役割**は、大きく分けて以下の通り**分類**されます。
・*サイエンス的な役割*　データサイエンスの分析手法を研究し、利用すること
・*エンジニアリング*　　データの分析のための収集や仕組みを作ること
・*ビジネス*　　　　　　分析結果から導き出される傾向からビジネスへ活用すること

上記の役割がどのように仕事に活かされるのか以降で触れていきます。同様に年収や市場性についても解説します。

### データサイエンティストの仕事は？

*データサイエンティスト*は、サイエンス的・エンジニアリング的およびビジネス的な観点で仕事を進めていきます。分析結果は、多岐にわたる将来の変動予測からより**確実性**の高い*事業戦略*策定を行い、**効果的**な*マーケティング*活動に適用されていきます。

それでは、実際の活動を工程に分割して説明します。最初にデータ分析に必要なビジネス上の課題を*ヒアリング*し、データ分析項目の定義と*ゴールを設定*します。次に、必要な項目を収集するための環境を整備し、実際の収集を行います。そして*収集データを分析*し、*問題の可視化*を行っていきます。最後にビジネス課題の解決に必要な情報を整理し、*ビジネス改善*を進めます。

*学術的な知識*（サイエンススキル）と*技術的な知識*（エンジニアスキル）および*業務的な知識*（ビジネススキル）がそれぞれ求められます。

### データサイエンティストの年収は？

ここでは、*データサイエンティスト*の年収について触れます。国内の求人サイトによると、約*650万円*〜*750万円*の求人募集が多くなっています。条件により*1,000万円*を超えるケースもありますが、地域差も見られます。首都圏、特に都内では*850万円*を超える募集も珍しくありません。さらに、データサイエンティストの*リーダークラスや組織長*の求人では、**技術面と人材管理面**が求められ、*1,200万円*〜*1,500万円*の募集がされています。

次に、海外に目を向けてみましょう。米国ではデータサイエンティストはおよそ*800万円*〜*1,200万円*ほどの求人がされています。条件により*2,000万円*を超えるケースもありますので、日本以上に**求人のニーズが高い**と言えるでしょう。

### データサイエンティストの将来性は？

データサイエンティストは、人工知能（AI）の実践により脚光を浴びています。

すでに大量のデータを扱う*金融システム*や*製薬・医療関係*業界では、**データ分析が必須**となっており、今後も活躍の場が拡大していくでしょう。同様に、データサイエンティストは*ビジネス課題*に踏み込んだ*データ分析*を行いますので、*経営コンサルタント*としても活躍の場が拡大中です。

また、*内閣府*ならびに*首相官邸*により、イノベーション政策強化推進のための有識者会議「*AI戦略*」（AI戦略実行会議）が行われています。その中で議論されている主なAI適応領域として、各産業界、特に*健康・医療・介護・福祉*の分野が期待されています。その*AI適応領域*は*データサイエンティスト*の注力する領域と**合致する**ものです。
参考：[内閣府 ＡＩ戦略](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/index.html)
参考：[首相官邸 ＡＩ戦略2019](https://www.kantei.go.jp/jp/singi/ai_senryaku/pdf/aistratagy2019.pdf)

## データサイエンティストの企業採用動向は？

*データサイエンティスト協会*は、*データサイエンティスト国内企業採用動向調査結果*を公表しています。
参考：[データサイエンティスト協会 データサイエンティスト国内企業採用動向調査結果](https://www.datascientist.or.jp/news/corporate-research2020/)

本調査結果は、**データサイエンティストを抱える企業**への調査を集計したものです。その内容から*今後の企業採用の方向性*を考えていきます。

### データサイエンティストを増やした企業の増減は？

データサイエンティスト国内企業採用動向調査結果によりますと、2019年から2020年にかけてデータサイエンティストを1人以上増やした企業は*49%*です。その採用は*中途採用・新卒採用が中心*でした。2019年の調査では*社内育成が中心*であったため、今後**人材の流動性が期待**できます。

### データサイエンティストの人材育成・研修制度は？

調査結果によると、データサイエンティストが在職している企業では、*社外の研修制度や資格取得*の推進により**スキル獲得**を行っている結果が出ています。同様に、*専門スキルを社内研修制度として展開*することも多くなっています。

### データ分析の仕組みを作るエンジニアの比率が向上

データサイエンティストは、データの*分析スキルに専門性*を持つタイプ・*データ分析の仕組みを作るエンジニア*タイプ・*ビジネス課題を解決する*タイプに分類することができます。データサイエンティスト国内企業採用動向調査結果によりますと、データサイエンティストの仕事として*比率が高まっている*のが**エンジニアタイプ**です。半数以上のデータサイエンティストは、**プログラミング知識を活用したエンジニア**として活躍しています。

これまでは*ビジネス課題を解決*することが重視されていましたが、2020年の集計では**複数の分野を俯瞰的にみて戦略を考える総合力**が期待されています。

同様に、従来は中途採用は*未経験採用も一定数*ありましたが、2020年の集計では74%が**経験者採用に限定**して採用されています。そのため、転職希望者は*データサイエンティストとしての能力*を**事前に高める必要**があります。

### 企業採用で求められる人材像は？

データサイエンティスト国内企業採用動向調査結果から、**見えてくる人材像**を整理します。
・ポイント1： *人材採用は今後も増加が続く*
　データサイエンティストが所属する会社は、継続的に社外から人材を継続採用していることが分かります。
・ポイント2： *エンジニアスキルがより重視される*
　データサイエンティストの活躍の場が実際のシステム開発・実装の比率が高まりエンジニアスキルがより求められていることがあります。
・ポイント3： *即戦力として期待される*
　個別のデータ分析のみならず、全体を俯瞰して実践する行動力がより求められていることが挙げられます。

デジタルトランスフォーメーションにおいても、*積極的にデジタル変革を支える*エンジニアの**ニーズが高まる**と考えられます。

## エンジニアスキルの向上が一層求められます

この10年で蓄積データが増大し、*ビッグデータ*として各種データの分析が進んでいます。同様に、*人工知能*も実用化され、さらに分析すべきデータが拡大しています。そのデータを*ビジネスに活用する流れ*は**今後もさらに続く**でしょう。データサイエンティストもより*エンジニアスキル*が求められ**即戦力として期待**されています。エンジニアスキルを高め、自身の**可能性をより高めていきましょう**。

ビッグデータや人工知能が脚光を浴びています。また、IoTによって全てのモノがインターネットで情報共有する時代になってきました。ここでは、蓄積された膨大なデータを分析・活用するデータサイエンティストについて、市場性や年収を解説していきます。

データサイエンティストはビジネス課題を解決するためにデータを収集・分析し解決策を立案する人を指します

人工知能の実践領域拡大によりデータサイエンティストのニーズが高まっています

データサイエンティストにはよりエンジニアスキルが求められ実践力が期待されています

データサイエンティストとは？気になる市場性や年収を解説！

*AWSアカウント*はAWSのサービスを利用する際に、**AWS側にアカウント登録をすることで払い出してもらうアカウント**です。アカウントと聞くと、Microsoftの「Active Directory」のように人に紐づくアカウントをイメージしますが、AWSアカウントは賃貸住宅を借りる際の、*借家とマスターキー*のようなものです。マスターキーとなるAWSアカウントは複数持つことも可能です。この*AWSアカウントを取得することで、AWSが提供するさまざまなサービスを利用*することができます。

### AWSアカウントを作成すると何ができる？

*AWSアカウント自体は、無料で作成*できます。AWSのサービスであるAmazon EC2やAmazon S3など、様々な**主要サービスには一定の条件で無料利用枠が設けられており、12ヶ月間それらのサービスを無料で利用することが可能**です。

例えば仮想サーバーを必要とする際には、*Amazon EC2を月間750時間×12ヶ月間の無料利用*が可能です。他、ストレージサービスの*Amazon S3は5GBまでのストレージを12ヶ月*、データベースサービスの*Amazon RDSも12ヶ月間無料で利用*できます。

つまり、*お試し利用からシステム構築まで12ヶ月間はすべて無料で利用*が可能ということです。 

**AWSアカウントの作成には、必要なものがいくつかあります。アカウント登録で戸惑うことがないよう、あらかじめ準備**しておきましょう。

*1.AWSアカウント名*
▪Eメールアドレス…AWSアカウントのルートユーザーのIDとなります。

*2.AWSアカウント名*
 アカウントID数字12桁が払い出されますが、管理しやすいように名前の割り当てができます。

 （ルートユーザー権限があれば後から変更ができます）

*3.連絡先情報*
▪氏名
▪住所
▪電話番号 等

*4.支払情報* （※アカウント作成だけで請求は発生しません）
▪クレジット/デビットカード番号情報
▪請求先住所情報
▪電話もしくはSMS利用が可能な端末（本人確認用途で利用します）

*5.サポートプランの検討*
アカウントの用途や受けたいサポート内容に応じて、必要なプランを選択します。初めての利用で個人であれば、*「ベーシックプラン」を選択*しておけばよいでしょう。（詳細は以下参照）

*▪ベーシックプラン*
▪開発者プラン
▪ビジネスプラン
▪エンタープライズプラン

※プランの詳細は[AWS サポートのプラン比較](https://aws.amazon.com/jp/premiumsupport/plans/)を参照

## AWSアカウントを登録してみよう

AWSアカウント登録の準備が整ったら、実際に登録してみましょう。**数分で登録でき、個人の方でも無料で自身のクラウド環境を手に入れる**ことができます。

AWSアカウントの登録は以下のリンクから行えますので、ぜひ試してみてください。

*Step1: AWS アカウントの作成*
[AWSにサインアップ](https://portal.aws.amazon.com/billing/signup#/start)からAWSアカウントの新規登録を行います。

最初に、Eメールアドレス・パスワード・アカウント名を入力します。**パスワードは8文字以上で、大文字・小文字・数字・記号から最低3種類を選択**します。*AWSアカウント名は自分の名前で構いません*。（例 : Ab12345+）

*Step2: 連絡先情報を入力*
アカウントの種類として「プロフェッショナル」と「パーソナル」があるので、企業や教育機関などはプロフェッショナル、*個人はパーソナルを選択*します。連絡先の項目を全て入力してください。

*Step3: 支払い情報を入力*
クレジットカード情報や請求先情報（連絡先と異なる場合）を入力します。料金の請求はありません。

*Step4: SMS または電話によるアカウント認証*
本人確認のための電話番号を設定します。SMSによるテキストメッセージか、音声通話のいずれかを選択し、リージョンコードが日本（+81）になっていることを確認し、電話番号を入力します。続いて、セキュリティチェック欄に表示されている画像の文字を入力します。次に「SMSを送信する」をクリックすると、**登録した電話番号にSMSで認証コードが送られます。この認証コードを入力すると本人確認が終了**します。

*Step5: サポートプランの選択*
▪ベーシックプラン/開発者プラン/ビジネスプランの選択を求める画面が表示されますので、プランを選択します。

AWSアカウントを作成した後、デフォルトで*ルートアカウントと呼ばれるユーザーが作成されます*。

ルートアカウントは非常に強い権限をもつアカウントで、マネジメントコンソールの操作、API経由での操作などが全て行えてます。**万が一ルートアカウントの情報が漏洩すると、AWS上に構築したシステム環境を完全に乗っ取られてしまい、また個人情報漏洩にもつながり大変危険ですので、きちんと保護しましょう**。

### AWS アカウントのセキュリティ改善10項目

AWSは世界最大のクラウドサービスですが、**利用する側のセキュリティ対策が甘かったり、セキュリティ意識が低かったりするとセキュリティ事故が起こります**。実際にAWSアカウントが乗っ取りに遭い、暗号通貨のマイニングで利用された事件などもあります。

そうしたセキュリティ事故や事件を防ぐために、AWS の情報セキュリティ責任者（CISO）のステファン・シュミット氏が2019年に提唱した「クラウド・セキュリティのための上位10項目」を参考に、*利用者自らがセキュリティ改善に努める必要*があります。以下、10項目を箇条書きでご紹介します。

*①アカウント情報を正しく保つ*
*②多要素認証（MFA）を利用する*
*③シークレットをハードコードしない*
*④セキュリティグループに制限をかける*
*⑤明確なデータポリシーを持つ*
*⑥CloudTrail ログの集約化*
*⑦IAM ロールを確認する*
*⑧Finding/結果に対してアクションをとる*（GuardDutyのみではありません）
*⑨キーをローテーションする*
*⑩開発サイクルに参加する*

詳細は以下、AWSのサイトをご参照ください。

[AWS アカウントのセキュリティを改善するための 10 個の項目](https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/top-10-security-items-to-improve-in-your-aws-account/)

**IAM（Identity and Access Management）はAWSのサービスの1つで、「認証」や「認可」の設定が行えます**。*「認証」や「認可」を正しく設定*することによって、AWS利用者やAWSのサービスの*アクセス権限や範囲をコントロール*できます。イメージとしては、MicrosoftのActiveDirectryでユーザーごとに払い出される*ADアカウントと似ています*。IAMは、日本では「アイアム」と発音されることが多いようですが、英語では「アイ・エー・エム」とアルファベットをそのまま発音しています。

IAMの理解の前に、**IAMが行っている「認証」と「認可」の意味ついて確認**しましょう。認証と認可は、似て非なる言葉です。これを分かりやすく述べると以下の違いになります。

　*▪認証→ ID・パスワードにより利用者が本人であるかどうかを確認すること*

　*▪認可→ 認証された利用者にリソースへのアクセスや操作の権限を与えること*

続いて、IAMの機能について説明します。IAMには主に以下の機能があります。

IAMユーザーは、Microsoftの「Active Directoryアカウント」と同様に**利用者個人に紐づくアカウント**です。

それぞれのIAM Userに対しては以下のバスワードやアクセスキーを発行することができます。発行できるのは、いずれも英数字・記号のテキスト情報のみです。

*1.マネジメントコンソールにログインする際に必要となるパスワード*

*2.アクセスキー（Access Key）およびシークレットアクセスキー（Secret Access Key）*

IAMポリシーでは**「AWS上 のどのリソースに対し、どのような操作を許可するか」**という*「操作の権限」*を定めます。

ポリシーは*「IAMユーザー」「IAMグループ」、「IAMロール」にアタッチ*（割り当て）して使い、*アタッチされたそれぞれに権限*が与えられます。

例えば、AWS S3（ストレージサービス）に対して全ての操作ができる権限ポリシーを作成し、IAMユーザーのAさんにアタッチ（割り当て）すると、AさんはAWS S3に対してすべての操作が可能となります。

IAMポリシーは大きく分けて以下**3種類のポリシー**があります。

*▪AWS管理ポリシー*
利用者のアクセス許可割り当てを簡略化するために、AWS側が提供する事前定義された管理ポリシーです。

*▪カスタマー管理ポリシー*
利用者が設定するポリシーのことです。IPアドレス制御などが可能で、AWS管理ポリシーよりも細かい制御が行えます。

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