## クラウドエンジニアがフリーランスになる方法とは？

クラウドエンジニアとは、クラウドサービスを利用してインフラやアプリケーションを構築・運用するエンジニアのことです。代表的なクラウドサービスとしては、Amazon AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなどが知られており、クラウドエンジニアはクラウドサービスと密接な関係にあります。

クラウドエンジニアは、需要が高く、高い年収を得ることができる職種ですが、独立してフリーランスとして働くには、一定のスキルや経験が必要です。*この記事では、クラウドエンジニアがフリーランスになるためのロードマップ、クラウドエンジニアの年収、フリーランスになるデメリットとメリットなどを紹介します。*

クラウドエンジニアを目指している方、将来フリーランスとして活躍したい方、ノマド生活にあこがれている方はぜひ参考にしてください。

【参考】：[政府情報システムにおけるクラウドサービスの適切な利用に係る基本方針｜デジタル庁)](https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/e2a06143-ed29-4f1d-9c31-0f06fca67afc/5167e265/20230929_resources_standard_guidelines_guideline_01.pdf)
【参考】：[アマゾン ウェブ サービス（AWS クラウド）](https://aws.amazon.com/jp/)
【参考】：[クラウド コンピューティング サービス | Microsoft Azure](https://azure.microsoft.com/ja-jp)
【参考】：[クラウド コンピューティング サービス  |  Google Cloud](https://cloud.google.com/?hl=ja)

クラウドエンジニアとは？インフラエンジニアとの違いや市場性・年収などを解説！

### フリーランスエンジニアとは？

**フリーランスエンジニアは、企業などの組織に属さず、独立して個人で働くエンジニアのことです。**フリーランスエンジニアの働き方としては、大別すると以下の2通りの働き方があります。

*▪在宅ワーク*
在宅ワークはその言葉どおり、案件を受注したら、自宅などからリモートで作業を請負います。小規模案件であれば、1人で請け負うこともありますが、中規模以上の案件で、プロジェクトメンバーの一員として参加するケースもあります。大企業の受注が難しく、個人交渉のため買い叩かれるリスクがあります。

*▪客先常駐型*
現場常駐型とも呼ばれる方式で、受注企業に直接出向いて、客先や客先が利用しているクラウドサービスで作業を行います。大手受注案件の場合は、在宅ワークよりも高額の報酬を得られることが少なくありません。

大型のプロジェクトが少なくないこと、他の工程とも関連する作業が発生すること、クライアントとの人間関係を築きやすく、長期契約になるケースが少なくないことなどから、高額報酬や安定収入が期待できます。

フリーランスのITエンジニアは厳しい？メリット・デメリットを解説

### フリーランスエンジニアになる方法

どのようにすればフリーランスエンジニアになれるのでしょうか。

**フリーランスは個人事業主であり、自営業と同じであるため、都道府県税事務所に「個人事業の開廃業届出書」を提出することが第1歩です。**確定申告は自分自身で行わなければなりません。

健康保険は国民健康保険に加入し、年金は厚生年金から国民年金に加入します。それぞれの保険料、住民税、所得税は給与天引きではなく自分で支払います。

一見面倒に思えますが、フリーランスとして独立する以上は避けて通れません。

【参考】：[［手続名］個人事業の開業届出・廃業届出等手続｜国税庁](https://www.nta.go.jp/taxes/tetsuzuki/shinsei/annai/shinkoku/annai/04.htm)

### フリーランスエンジニアが受注する方法

フリーランスエンジニアになる上で、最大の不安は受注や契約でしょう。企業に属していれば、営業社員が仕事を取ってきてくれますが、**フリーランスは基本的に自分で仕事を取ってこなくてはなりません。**

政府統計にも示されている通り、ITエンジニアは慢性的に不足しており、クラウドエンジニアも絶対数が足りていません。では、どのように仕事を受注するのかについて見ていきましょう。

【参考】：[総務省｜令和3年版 情報通信白書｜ICT人材の不足・偏在](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r03/html/nd104300.html)

*■ 人脈を利用する*
在職中に築いた人脈、ネットワークを利用します。古巣や取引先に声をかけておくことで案件の依頼が発生することがあります。

*■ クラウドソーシングサービスを利用する*
クラウドソーシングサービスとは、仕事を依頼したいクライアントが案件を掲示し、フリーランス側は気になったものがあれば応募できるという仕組みです。応募があった中からクライアントは気になったフリーランスにコンタクトをとり、お互いに納期や単価などのすり合わせが完了したら受注となります。

*■ フリーランスエージェントを利用する*
フリーランスエージェントとは、フリーランス向けの案件紹介サービスです。エージェントは、自分のスキルや希望する働き方を登録することで、自分にぴったりの案件を紹介してくれます。交渉や調整などをエージェントが代わりにやってくれるため、開発業務に専念できます。

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## クラウドエンジニアがフリーランスになるためのロードマップ

*クラウドエンジニアがフリーランスになるためには、ステップ・バイ・ステップで進むためのロードマップが必要です。*ここでは、次の4つのステップをおすすめします。基本から順を追って記載していますが、基礎が身に付いている人は第2ステップから進みましょう。

すでに副業をしているクラウドエンジニアは、スキルの裏付けとなる資格を取得し、いきなりフリーランスを目指すのもよいでしょう。各ステップでは利用をおすすめする書籍や、取得しておきたい資格を紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

### ステップ1：インフラの基礎知識を学ぶ

**クラウドエンジニアになるためには、Linuxやネットワークなどインフラの基礎知識を学ぶ必要があります。**例えば、Linuxのコマンドやネットワークを構築する知識が必要です。クラウドでの構築もオンプレでの構築も流れは同じです。

ネットワークを利用して、サーバを構築するという流れになります。インフラの基礎知識を学ぶには、本やオンライン教材などを利用するのがおすすめです。例えば、次のような本や教材があります。

*■ 『Linux標準教科書』*
初心者の方がLinuxの基本的な操作や設定など、基礎から学べる本です。本教材は試験対策の教材ではありませんので、LinuCの資格の受験対策には、レベル1からレベル3までの試験に対応する参考書を入手しましょう。

▪著者：宮原徹、川井義治 、岡田賢治 、佐久間伸夫 、遠山洋平 、田口貴久 その他 
▪出版社：LPI-Japan
▪ページ数：251ページ
▪出版日：2021年11月1日

【参考】：[Linux標準教科書｜LPI-Japan](https://linuc.org/textbooks/linux/)

### ステップ2：クラウドサービスの知識とスキルを身につける

**インフラの基礎知識が身についた方は、クラウドサービスの知識とスキルを身につけましょう。**クラウドサービスとは、インターネットを通じてサーバーやストレージなどのリソースを提供するサービスのことです。クラウドサービスには、AWSやAzure、GCPなどがあります。

クラウドサービスの知識とスキルを身につけるには、次の教材をおすすめします。

*■ 『図解 Amazon Web Servicesの仕組みとサービスがたった1日でよくわかる本 』*
AWSの入門書です。本書では、クラウドやネットワークの基礎から、AWSの主要なサービスや機能を豊富な図解とわかりやすいテキストで解説しています。AWSの初学者にとって、AWSの基本を一気に身につけることができる、おすすめの本です。

▪著者：NRIネットコム株式会社、上野 史瑛、 小林 恭平
▪出版社：SBクリエイティブ
▪ページ数：260ページ
▪出版日：2022年2月2日

【参考】：[図解 Amazon Web Servicesの仕組みとサービスがたった1日でよくわかる本](https://www.sbcr.jp/product/4815612818/)

*■ 『独学合格 AWS認定クラウドプラクティショナー テキスト&問題集』*
AWSクラウドの基本から主要なサービスや機能を図解とテキストでわかりやすく解説している本です。AWS認定資格の中でも、特に「AWS認定 クラウドプラクティショナー」の試験対策に有効で、試験のポイント解説や練習問題などが豊富に用意されています。

▪著者： アクセンチュア株式会社、青柳 雅之、酒井 大吉、田中 宏樹、烏山 智史
▪出版社：カドカワストア
▪ページ数：336ページ
▪出版日：2024年01月30日

【参考】：[独学合格 AWS認定クラウドプラクティショナー テキスト&問題集](https://store.kadokawa.co.jp/shop/g/g321911000478/)

### ステップ3：クラウドエンジニアの資格を取得する

**クラウドサービスの知識とスキルが身についたら、クラウドエンジニア関連の資格を取得しましょう。**資格は、自分のスキルを証明するだけでなく、案件獲得や年収アップにも有効です。クラウドエンジニアの資格には、次のようなものがあります。

*■ 基本情報技術者試験*
基本情報技術者試験は、ITエンジニアの基本的な知識とスキルを測る国家試験です。試験の出題範囲は、テクノロジ系、マネジメント系、ストラテジ系の3つの分野に分かれています。すでに基本情報技術者試験に合格している方は、その上位資格である「応用情報技術者試験」の取得をおすすめします。

【参考】：[基本情報技術者試験（FE）](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html)
【参考】：[応用情報技術者試験（AP）](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html)

基本情報技術者試験に必要な勉強時間とは？学習のコツや勉強方法も解説

応用情報技術者試験は難しすぎる？受験のメリットや対策方法を解説

*■ AWS認定クラウドプラクティショナー*
AWSの基礎的な知識とスキルを証明する資格です。AWSの認定制度の中で最も初級レベルの資格で、クラウドの概念やセキュリティ、テクノロジー、請求と料金などの分野についての理解が問われます。

【参考】：[AWS Certified Cloud Practitioner 認定 | AWS 認定 | AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-cloud-practitioner/)

AWS認定クラウドプラクティショナーとは？難易度や勉強時間の目安を解説

*■ AWS認定ソリューションアーキテクト*
AWSのクラウドサービスを用いて、セキュアで強固なアプリケーションを設計・デプロイするための知識とスキルを証明する資格です。アソシエイトレベルとプロフェッショナルレベルの2種類があります。

アソシエイトレベルは、1年程度のAWSクラウドの経験者を対象とし、プロフェッショナルレベルは、2年以上のAWSクラウドの経験者を対象としています。

【参考】：[AWS Certified Solutions Architect ｜ Associate 認定｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-solutions-architect-associate/)
【参考】：[AWS Certified Solutions Architect ｜ Professional 認定｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-solutions-architect-professional/)

AWS認定ソリューションアーキテクト-アソシエイトとは？難易度と勉強方法を解説！

### ステップ4：クラウドエンジニアとして学べる企業に入る

クラウドエンジニアとして知識やスキルが身についても、実践力がなければフリーランスとして活躍するのは難しいでしょう。

在籍している企業でクラウドエンジニアとしてスキルを磨くのが難しければ、転職してスキルアップを図る道を検討しましょう。**社員教育に熱心な企業、資格取得に報奨金を出したり、資格手当を支給する企業も少なくありません。**こうした企業で経験を積むことがフリーランスへの近道と言えます。

クラウドエンジニアに未経験からなるには資格は不要？適性・スキルも解説！

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 エンジニア転職のご相談はぜひ *『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

クラウドエンジニアは比較的新しい職種ですが、クラウドエンジニアの年収がどの程度なのかについて見ておきましょう。

クラウドエンジニアの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」から、近しい職種の「ネットワークエンジニア」の年収を参考にすると、20代の平均年収は380万円、30代では427万円です。（2023年11月執筆時点）

経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から、近いと思われる職種の「IT保守（顧客向け情報システムの保守・サポート）」を参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、クラウドエンジニアは一般平均年収と同程度だと分かります。

クラウドエンジニアは今後さらに需要が高まっていくことも想定され、**専門性を磨いてキャリアアップを目指し、フリーランスとして活躍することでさらなる年収アップを図れるでしょう。**

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/07.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign==acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月から2020年12月の間でマイナビエージェントに登録いただいた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

クラウドエンジニアの年収は？求められるスキルや資格を解説！

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## フリーランスになるデメリットとメリット

フリーランスのクラウドエンジニアになると、どのようなデメリットやメリットがあるのかについて確認しておきましょう。*フリーランスになるかどうかの判断は、自分のスキルや目標、ライフスタイルなどによって異なります。*

フリーランスになる前に、メリットとデメリットをしっかりと比較検討し、自分に合った働き方を選ぶことが大切です。

デメリットとしては、以下のような点があります。フリーランスを目指している方は、こうしたデメリットを想定し、**いかにデメリットをメリットに変えるのか、その対策を意識しておきましょう。**

*■ 収入が不安定*
フリーランスは一般的なサラリーマンとは異なり、仕事の量や質によって収入が変動しやすいです。仕事が少ない期間や、病気や怪我などで働けない時には収入が途絶えるリスクが想定されます。

*■ 自己責任で仕事を管理*
フリーランスは自分で仕事を探したり、クライアントとの直接交渉や契約をしたりする必要があります。また納期や品質を守らなければなりません。そこでミスやトラブルが起きると大きな損害を被る可能性もあります。

*■ 孤独になりやすい*
フリーランスは1人で仕事をすることが多い働き方です。特に在宅ワークの場合は、職場の同僚や上司とのコミュニケーションがなくなります。これは、仕事のやりがいやモチベーションを低下させるだけでなく、精神的なストレスや孤独感を感じる原因になる可能性があります。

フリーランスを目指す人の多くは、このメリットを最大限に追及することがモチベーションとなっています。**デメリットを減らし、メリットを最大化する方法をあらかじめ検討しておきましょう。**

*■ 自由度の高い仕事ができる*
フリーランスは自分の好きな時間や場所で働くことができます。特にクラウドエンジニアはインターネット環境が整っていればどこでも仕事ができるため、その分自由度が高いと言えます。自らのライフスタイルに合わせてスケジューリングできます。

*■ 自分の得意分野を活かせる*
フリーランスは自分の得意分野や興味のある案件を選択できます。仕事は自分で探して選択できるため、自分のスキルや経験に合った案件を選べます。また、チャレンジングな案件を選択し、新しい技術やトレンドに挑戦することができます。

*■ 高収入を得られる可能性がある*
フリーランスは自分で単価を決められるため、企業などからマージンを引かれない場合にはサラリーマンよりも高い報酬を得られる可能性があります。特に需要が高く、競争力があるクラウドエンジニアは高単価の案件を獲得できる可能性が高まります。

## フリーランスのクラウドエンジニアを目指す

ここまで、クラウドエンジニアからフリーランスエンジニアを目指す方法について解説しました。まずはクラウドエンジニアになるためのロードマップを描き、実力を蓄えることが重要です。

**フリーランスのクラウドエンジニアになるには、教育制度が整っているスキルを磨けるような企業に就職するのが近道です。**しかし、数ある募集案件から条件に合う企業を見つけ出し、企業へのアプローチ、面接対策などすべて独力で行うのは簡単なことではありません。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向けの無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案致します。

アドバイザーは企業側の人事担当者と直接連携を取れますので、求人票に載っていない企業情報も確認することができます。残業時間や給与面など、働き方などをしっかり確認の上で応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

クラウドエンジニアの市場ニーズは高く、高年収を得ることができる職種ですが、フリーランスになるためには一定のスキルや経験が必要です。この記事では、クラウドエンジニアがフリーランスになるためのロードマップ、年収、フリーランスになるデメリットとメリットを紹介します。

クラウドエンジニアがフリーランスになるには、しっかりしたロードマップを描く必要がある

クラウドエンジニアになるには、参考書や資格試験を利用してステップアップを図ることが重要

フリーランスのクラウドエンジニアを目指すには、教育の整う企業で実力を磨くことが近道になる

クラウドエンジニアがフリーランスになるには？ロードマップの例を紹介

アンドエンジニアのYouTube版[『アンドエンジニアチャンネル』](https://www.youtube.com/@andengineer)では、**AI時代で生き残ることができるエンジニア**について対談動画を公開しています。興味のある方はぜひ下記よりご覧ください！

AI時代を制するために必要なスキル・ノウハウはコレ！

## AIエンジニアとデータサイエンティスト

AIエンジニアは主に機械学習エンジニアを指します。機械学習エンジニアとは、機械学習のアルゴリズムを開発したり実装したりするエンジニアです。データサイエンティストも広い意味ではAIエンジニアの1職種ですが、機械学習エンジニアとは異なる面が少なからずあります。

AIエンジニアを目指す方の中には、将来目標として機械学習エンジニアか、データサイエンティストかの選択で迷っている方が少なくないかもしれません。

この記事では、*AIエンジニア（機械学習エンジニア）とデータサイエンティストとの違いを明らかにし、どちらを目指すべきかの判断材料を提供していきます。*特に、未経験からAIエンジニアを目指す方の参考になれば幸いです。

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

データサイエンティストの年収はいくら？必要なスキルや資格も紹介

## AIエンジニアとデータサイエンティストは異なる職種

データサイエンティストは広義ではAIエンジニアの1職種ですが、その役割はAIエンジニアとは大きく異なっています。AIエンジニアは一般的には機械学習エンジニアと同義です。*AIエンジニアはAIの開発が主な役割ですが、データサイエンティストはAI技術を活用してデータの分析と活用を行います。*

職種選択で迷っている人は、「AI技術の開発を行いたいのか」「AI技術を活用したいのか」の視点で考えてみると目標を定めやすいかもしれません。

機械学習エンジニアの仕事内容とは？スキルや将来性についても解説

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)</center>

## AIエンジニアとデータサイエンティストの違い

AIエンジニアは主に機械学習を用いてAIを作るのが仕事ですが、データサイエンティストは主にAIを活用する立場です。それぞれ立ち位置は異なりますが、*必要とされるスキルは共通するものが多くあります。*

そのため、AIエンジニアを目指して勉強中の方は、興味や適性次第ではデータサイエンティストを目指すことも可能です。ここでは、仕事内容、必要なスキル、年収などからAIエンジニアとデータサイエンティストの違いを見ていきましょう。

AIエンジニアとデータサイエンティストの仕事内容の違いについて確認しておきましょう。

*■ AIエンジニアの仕事*
AIエンジニアの仕事は、システムエンジニア（SE）の仕事とよく似ており、クライアントの要望に基づいてAI開発に関する企画・要件定義・基本設計など上流工程を担当します。さらに、AI開発に必要なデータ収集・モデルの構築・AIの学習・テストと評価などを行います。

【参考】：[AIエンジニア - 職業詳細 | 厚生労働省](https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/325)

*■ データサイエンティストの仕事*
データサイエンティストの仕事はコンサルタントに似ており、最初にクライアントが抱える課題を見つけ、目標設定を行います。その課題解決に向けて、必要なデータを収集し、AI技術を駆使して大規模データの分析を行い、そこから解決策を見出します。

そのため、AIに関する知識・技術に加え、経営や戦略などに関する知識が求められます。データサイエンティストとよく似た職種で、データアナリストがありますが、データアナリストはクライアント寄りの職種で、分析データのビジネスへの活用がメインの職種です。

他にはデータエンジニアという職種がありますが、データエンジニアはデータ分析に必要なデータ環境を用意することが主な役割です。

【参考】：[データサイエンティスト - 職業詳細 | 厚生労働省](https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/323)

データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？両者を徹底比較！

AIエンジニアとデータサイエンティストの仕事が大きく異なっていることが分かりましたが、仕事の特性が異なる以上、求められるスキルも異なってきます。ここでは、**求められるスキルの違いについて見ていきましょう。**

*■ 共通して求められるスキル*
両者に共通して必要とされるスキルは、Pythonなどのプログラミングスキル、データベースに関するスキルです。

*「プログラミングスキル」*
AIエンジニア、データサイエンティストともにプログラミングスキルが欠かせません。機械学習やAIの開発で最も利用されるプログラミング言語はPythonですが、データ分析でもPythonを頻繁に利用します。Pythonにはデータ分析、解析に関するライブラリが豊富にあるからです。

*「データベースに関するスキル」*
AIエンジニアの主な仕事である機械学習や深層学習では、大量のデータをAIに与えて反復学習させますが、データサイエンティストもAIを用いてビッグデータを分析し、データから最適解を求めます。

そのため、いずれのエンジニアにもデータベースの操作や運用に関するスキルが必要なのです。

具体的にはDBMS（データベース管理システム）に関するスキルと、データベース言語「SQL」に関する知識が必要です。

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

初心者でもわかるSQL：基本から学習方法まで！始めの一歩を解説

*■ AIエンジニアに求められるスキル*
AIエンジニアはLinuxOSを利用した開発や、環境構築に関する知識が求められます。最近では、クラウド上のLinuxサーバーを利用した開発が一般化していますので、クラウドに関する知識も必要です。他、機械学習には機械学習のライブラリをよく利用しますので、ライブラリを扱えるスキルも求められます。

*■ データサイエンティストに求められるスキル*
データサイエンティストはAIを活用して、ビッグデータの分析を行い、その分析結果に基づいてクライアントに提案や報告を行います。また、コンサルタントと同様に経営や戦略面での現状分析と解決策の提示なども行います。

以上のことから、レポーティングスキル、提案スキル、ビッグデータ解析やBIツールに関する知識が求められます。データサイエンティストはAIによって代替される職種との意見もありますが、高い問題解決能力や提案力が求められるデータサイエンティストがAIに代替される可能性は極めて低いと考えられます。

AIエンジニア（機械学習エンジニア）に比較的近しいシステムエンジニア(制御・組み込み)の年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」では455万円（※2023年5月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のSE・プログラマ（ソフトウェア製品の開発・実装）を参考にすると、平均年収568万円と分かりました。

一方、データサイエンティストに近しいITコンサルタントの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」では512万円（※2023年5月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のコンサルタントを参考にすると、平均年収928万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円ですので、AIエンジニアもデータサイエンティストの職種も一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

*総合的に見て、データサイエンティストの年収はAIエンジニアよりは高いと推察できますが、AIの進展や普及次第では、AIエンジニアの年収が今後大きく伸びる可能性も想定されます。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑（システムエンジニア（制御・組み込み））](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/it05/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑（ITコンサルタント）](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/01.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

## データサイエンティストを目指す人もまずはAIエンジニアになろう

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いについては理解できたでしょうか。*データサイエンティストを目指す方は、まずはAIエンジニア経験を積むことをおすすめします。*

### なぜ先にAIエンジニアを目指すのか

データサイエンティストは、ITコンサルタントに近いAIエンジニアです。ITコンサルタントはある程度システムエンジニアを経験した方のキャリアパスとして位置づけられ、SEからキャリアアップする方もおり、**データサイエンティストもAIエンジニアの経験を積んだ後に目指すのが自然です。**

ITコンサルタントにおすすめの資格7選！年収や将来性も解説

### どうすればAIエンジニアになれるのか

AIエンジニアはさまざまなスキルが求められます。特に未経験者の方がいきなりAIエンジニアを目指すのは簡単なことではありません。**次の5つのステップを一段ずつ上がっていくことをおすすめします。**

*■ AI開発の基礎レベルを身に付ける*
まずはPythonのプログラミングスキル、データベース言語SQLのスキルを身に付けましょう。プログラマーはシステムエンジニアの登竜門とも言われます。AIエンジニアを目指す方もプログラミングスキルをしっかり身に付けておきましょう。

*■ AI開発の環境構築のスキルを身に付ける*
AIの開発は開発環境を準備、整備するところから始まります。Pythonの開発環境構築、DBMS「データベース管理システム」の導入は必要スキルとして身に付けておきましょう。DBMSについては無償で利用できるMyDQLをおすすめします。

*■ AI開発のスキルを身に付ける*
PythonやSQLの練習問題を解きながら、AI開発のスキルを身に付けていきましょう。最初は感覚がつかめなくとも、いくつもの練習問題を解くうちに次第にAI開発について理解できるようになります。

【参考】：[プログラミング言語 Python 総合情報サイト ｜ python.jp](https://www.python.jp/)
【参考】：[MySQL](https://www.mysql.com/jp/)

*■ AIエンジニアに役立つ資格を取得する*
AIエンジニアにおすすめの資格としては、「Python 3 エンジニア認定基礎試験」があります。こちらの資格を取得できたら、次は「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」に挑戦しましょう。他、スキル証明となる「G検定」と「E資格」もおすすめします。

【参考】：[Python 3 エンジニア認定基礎試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)
【参考】：[Python3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)
【参考】：[G検定とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No01)
【参考】：[E資格とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

Python3エンジニア認定データ分析試験とは？勉強方法や難易度を解説

G検定の難易度は低くて意味ない？合格率や勉強法・対策についても解説

E資格とはどんな試験？概要や難易度と取得のメリットを解説！

*■ AIエンジニアとして転職する*

AIエンジニアを目指してスキルを磨いたら、AIエンジニアを求める企業に転職しましょう。勤務先にAI開発部門がある方は、自社内でのキャリアアップを目指せますが、そうではない方は転職がAIエンジニアへの早道です。

初めての方にとって転職活動はかなりの負担を伴いますので、転職エージェントの活用をおすすめします。

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 エンジニア転職のご相談はぜひ *『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)</center>

## データサイエンティストを見据えてAIエンジニアを目指そう

本記事では「AIエンジニアとデータサイエンティスト」をテーマに、それぞれの職種の違い、求められるスキルの違い、年収の違いや、AIエンジニアを目指す方法について解説しました。

AIエンジニアとして採用し、育ててくれる企業、データサイエンティストにキャリアアップさせてくれる企業への転職が夢を叶えるための近道だと分かりました。

*しかし、今の仕事を続けながら、勉強や資格試験に取り組み、AIエンジニアとして採用し、育成してくれる企業、自分の能力を引き出してくれる企業を探しだすのは容易なことではありません。*

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向け、無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案します。

アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

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AIエンジニア（機械学習）とデータサイエンティストは何が違うのでしょうか？AIエンジニアを目指す上で、どちらの職種を目指せば良いのでしょうか？この記事ではAIエンジニアとデータサイエンティストの違い、求められるスキル、なる方法などについて解説します。

AIエンジニアはAI技術の開発、データサイエンティストはAI技術を活用してデータの分析とその活用を行う

AIエンジニアとデータサイエンティストに共通して必要なスキルは、プログラミング、データベースに関するスキル

データサイエンティストはAIエンジニアとして経験を積んでから目指すのがよい

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いを理解して目標設定をしよう

## プログラミングパラダイムとは

**プログラミングパラダイムは、プログラムを設計する際のアプローチやコーディングのルール、基本的な考え方などを指す概念です。**プログラムの構造や動作を決める、プログラミングのための枠組みや指針でもあります。

代表的なプログラミングパラダイムの例として、命令型プログラミングや、宣言型プログラミング、オブジェクト指向型プログラミングなどが挙げられます。聞いたことがある方も多いでしょうが、説明するとなると難しいものです。いったいどのような概念なのでしょうか。

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## プログラミングパラダイムから言語の特徴を知ろう

*ITエンジニアにとって、プログラミングパラダイムについて知ることは、プログラミング言語について理解を深めることであり、ひいてはより高品質なコードを書くことにもつながるため、押さえておきたい重要な要素の1つです。*

各プログラミングパラダイムがどのような特徴を持ち、どのような場面で有効なのかを知ることで、エンジニアは適切なプログラミング言語やアプローチを選択することもできるでしょう。

この記事では、プログラミングパラダイムがどのようなものか興味を持つ方のために、プログラミングパラダイムの基本的な考え方や、代表的なプログラミングパラダイムの種類、また、マルチパラダイム言語についても解説します。

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## プログラミングパラダイムの基礎知識

ここでは、プログラミングパラダイムの基本的な知識と、理解することのメリット、プログラミングパラダイムの知識を活用できる職種の年収などについて説明します。

### プログラミングパラダイムは各言語における方法論

世界中には数百以上のプログラミング言語が存在し、それぞれ異なる特性を持っています。*プログラミングパラダイムは、プログラミングにおけるアプローチや方法論によって、これらの言語を分類するために使用されます。*

また、プログラミングパラダイムは、各言語においてプログラムを作成するときに遭遇する問題に対し、最適なアプローチを示すものでもあります。

### プログラミングパラダイムを知ることのメリット

プログラマーにとって、使用するプログラミング言語の所属するパラダイムやその特徴を理解することで、開発するソフトウェアに適したパラダイムを選ぶことができ、適切なプログラミング言語を選択して、より効果的に問題を解決できます。

また、プログラミングパラダイムの理解は、新しい言語を学ぶ際の役立つ指針となります。既に習得している言語と同じパラダイムに属する言語を学習する場合、その考え方の枠組みがおおむね理解できているため、より習得しやすいでしょう。

一方、異なるパラダイムの言語は、新しいアプローチで学習を進める必要があり、習得に時間がかかるかもしれませんが、新たなスキルを身に着ける機会となります。

**そのため、特により高いスキルを身に着け、対応できる言語を増やしたいプログラマーにとっては、プログラミングパラダイムは重要な知識であると言えます。**

### プログラミングパラダイムの知識を活用できる職種の年収

プログラミングパラダイムの知識を活用できる職種であるプログラマーの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は334万円（※2023年7月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のSE・プログラマ（ソフトウェア製品の開発・実装）を参考にすると、平均年収568万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、プログラマーは一般平均年収よりも、やや低めから、やや高めであることが分かります

*プログラマーは、プログラミングのスキルを高めるとともに、様々な言語に対応できる知識を身に着けることで幅広い開発現場で活躍でき、より高収入となる傾向があります。*また、要件定義や設計などの上流工程に関わることで、SEやプロジェクトマネージャーなどへのキャリアパスも見込める職種です。

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

## プログラミングパラダイムの代表的な種類を解説

ここでは、数あるプログラミングパラダイムの中でも代表的なものについて解説します。

命令型プログラミングは、最も一般的なプログラミングパラダイムの1つで、手続き型プログラミング言語とも呼ばれます。その歴史は古く、コンピュータ本来の機械語も命令型言語でした。

*命令型プログラミングでは、データや変数に対して命令（代入文）を繰り返し与えて変化させることで、プログラムの目的を達成します。*

命令型プログラミングの特徴として、性能のチューニングが容易であること、複数の命令を組み合わせることで複雑な処理が可能であることが挙げられます。プログラマーがデータに対する処理内容を構築する必要があるため、難易度は高いですが、それによって高度な機能を実現できます。

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宣言型プログラミングは、命令型プログラミングと対をなす位置にあるプログラミングパラダイムです。

宣言型プログラミングでは、問題の解決に必要な処理手順をプログラマーが記述する必要はなく、対象の性質や意味を宣言することでプログラムの目的を達成します。*問題の性質や意味を述べるだけで、処理手順はプログラムの処理系によって行われます。*

転職・キャリアの記事（18ページ目）