まずはじめに、データサイエンスとは何かについて解説します。データサイエンスやデータサイエンティストの定義、データサイエンティストとアナリストの違いについてみていきましょう。

データサイエンスとは、*統計学などの数学知識を駆使してデータを分析し有意義な結果を導き出す研究分野を指します。*コンピュータが発達する前からある研究分野です。最近になって注目度が上がり、大学でもデータサイエンスの学部が設置されはじめました。

### 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スキルを使いビジネス課題をクリアする専門家のことです。**データサイエンスの普及に伴い、データサイエンティストのポジションを設ける企業がIT業界を中心に増えています。

最近では人工知能の発達により、機械学習やディープラーニングを利用したデータ分析を行うように仕事内容が変化しています。また、データサイエンティストは企業課題の解決へつなげる重要な役割であるため、年収も高いことが多いです。今後データサイエンティストはさらに需要が高まると推測されます。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

### データサイエンティストとデータアナリストの違い

データサイエンティストとよく似た仕事に、データアナリストがあります。データアナリストはデータの収集・分析を専門に行う仕事です。対して*データサイエンティストは、データの収集・分析だけでなく、ビジネス課題の分析・解決まで責任を負います。*つまり、データサイエンティストの方が担当箇所が広いということです。

データアナリストとしてキャリアを数年積み、上位職のデータサイエンティストにキャリアアップする人も多いです。

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！

## データサイエンスが注目されている理由

データサイエンスは昨今注目されています。なぜ注目されるようになったのか理由は大きく2つあります。

以前に比べ、データ分析が簡単になったことが挙げられます。まず、SNSや個人情報カードの普及に伴い、ビッグデータがネット上に蓄積されるようになりました。*データサイエンスでは多くのデータを用いた方が、精密な分析結果を得やすくなります。*そのため、扱えるデータ量が増えたのは大きな影響です。

また、データ分析を行う環境も強化されてきました。サーバやクラウド技術の進歩により、大量データを高速で処理しやすくなりました。また、分析ツールが発達したりPythonなど簡単に習得できるプログラミング言語が登場したりしたのも、影響が大きいでしょう。以前に比べ少ないコストでデータ分析ができるようになったのです。

### 利益につなげられるようになった

昔はデータを分析しても、その結果を何かに活用することが難しかったのですが、最近では分析結果を使い企業の利益を上げることにつなげられるようになりました。

たとえば、**最近ではSNSが普及し毎日多くの書き込みがされています。**SNSの書き込みから商品の口コミを抽出し分類分けすれば、商品の改善に役立てることが可能です。このようにデータサイエンスが役立つ場面が増えたのも、注目されている理由と言えるでしょう。

## データサイエンスに必要な基礎スキル

ここでは、データサイエンスに必要な基礎スキルをまとめました。これら5つのスキルを取得することで、データサイエンティストとして活躍できる可能性があります。

*データの抽出および加工にはプログラミング言語を使うことが多いです。*Python、Rといった言語はデータの加工に使えるライブラリが多くあるため、データ分析を行いたいなら優先的に勉強したい言語です。

特にRは難易度が高めですが、Pythonはそこまで難しくなく、文法も平易なうえに覚えることも少ないため入門者でも勉強しやすいでしょう。

R言語とは？特徴や何ができるのか、Pythonとの違いを解説

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

**データサイエンスでは扱うデータをデータベースに格納することが多いです。**データベースに格納したデータを扱うには、SQLというプログラミング言語の知識が必要です。SQLでデータの追加・削除・更新ができることはもちろん、データを効率的に扱うためのデータベース設計ができる必要があります。

たとえば、データにインデックスをつけることでパフォーマンスを上げるといったことです。データサイエンスでは大量にデータを処理するため、サーバへ負担をかけないために効率的な設計を心がけることは大切です。

SQLとは？その概要やプログラミング言語との違いについて紹介！

*統計学や線形代数、微分積分といった大学レベルの数学知識が必要です。*データサイエンス関連の書籍には多くの数式が書かれているため、数学をまず習得しないと勉強を進めることが難しいでしょう。数学はデータサイエンスにおける共通の言語と言えます。

データ分析に関する知識ももちろん必要です。データ分析の手法にはさまざまなものがあり、**データサイエンティストはどの手法がもっとも効率的か考えなくてはいけません。**分析手法を多く知っていることで、幅広い現場で活躍できるようになります。

データサイエンティストには、企業課題を分析するためのビジネススキルも必要です。過去の売上データやライバル企業の状況を分析し、自社に何が足りないのか検討します。そして、*課題を解決するためにどのようにデータを使うべきか考え、実際にデータ分析を実行します。*

## データサイエンスに必要な基礎スキルを学ぶ方法

続いて、データサイエンスに必要な基礎スキルを学ぶ方法を解説します。学習方法にはさまざまなものがありますが、その中でも一般的なものを3つまとめましたので、データサイエンティストを目指す方はぜひ参考にしてください。

1つ目は、情報系の大学に通うことです。情報系の大学では、**データサイエンスに必要な統計学やプログラミング言語の基礎を一通り学ぶことができます。**また、大学によってはデータサイエンス専門の学科が設けられている場合もあります。

### プログラミングスクールに通う

2つ目は、プログラミングスクールに通うことです。プログラミングスクールは*プログラミングの基礎が学べる大人向け学習スクールのことです。*講師の方が1から教えてくれるため、独学よりも挫折しにくいのがメリットです。

また、スクールによってはデータサイエンスの専門コースもあります。Pythonのライブラリの使い方やデータ分析の手法などを学ぶことが可能です。プログラミングスクールはお金はかかるものの、半年〜1年という短期間で効率的に学べるという点ではおすすめです。

### オンラインで学べるサイトを使う

3つ目は、オンラインで学べるサイトで独学することです。プログラミングなどが学べる学習サイトが増えており、**スマホを使ってスキマ時間で効率的に知識を得られる点がメリットです。**利用料金も月額1,000円程度とリーズナブルなことが多く、教材も初心者向けに分かりやすくまとめられているのでおすすめです。

ただし、独学の場合途中で挫折してしまう可能性もあります。独学が難しそうなら、プログラミングスクールで講師の方に教えてもらう方が良いでしょう。

## データサイエンスに関連する資格

最後に、データサイエンスに関連する資格を紹介します。これらの資格を獲得することでデータサイエンティストに転職しやすくなるため、余裕があるなら獲得を目指すことをおすすめします。

### データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は、*情報処理推進機構で行われている国家試験であり、データベースを扱える知識が問われます。*難易度はレベル4に設定されており、応用情報技術者試験よりも難しいとされています。その分、獲得すればデータベースの専門家として高く評価されるようになるでしょう。

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：データベーススペシャリスト試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html)

データベーススペシャリストとは？年収や資格の価値や難易度を解説！

統計検定は統計学の知識が問われる資格です。統計学はデータサイエンスのコアスキルであるため、大学で統計学を学んでいない方は統計検定を通じて基礎を学ぶことをおすすめします。試験は1〜4級に分かれており、**1級まで合格すると統計専門力があると見做されやすくなります。**

【参考】：[統計検定：Japan Statistical Society Certificate](https://www.toukei-kentei.jp/)

### Python3 エンジニア認定基礎試験

Python3 エンジニア認定基礎試験は、Pythonの文法やライブラリの知識が問われる試験です。Pythonはデータ分析の際にもっとも使われる言語であるため、優先して勉強しておきたいです。

また、Pythonはデータ分析だけでなく、機械学習やWebアプリ開発にも使われる汎用性の高い言語のため、*習得することでエンジニアとしての市場価値を高めることができます。*

【参考】：[基礎試験 | Python試験・資格、データ分析試験・資格を運営する一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会のページです。](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)

## データサイエンスは今後さらに注目が高まる研究分野

本記事ではデータサイエンスとは何かについて解説しました。データサイエンスの定義やデータサイエンティストに必要なスキルなどがお分かりいただけたかと思います。

**データサイエンスは今後さらに注目度が高まると予想されます。**SNSの発達によってビッグデータが蓄積されるとともに、データ分析を高速で行えるインフラも整ってきているからです。データサイエンティストを目指す方は早めに学習を進めておくことをおすすめします。

未経験からデータサイエンティストになるには？条件や求人状況とは

データサイエンスが学べるおすすめの本12選！入門者から中級者まで厳選してご紹介！

本記事ではデータサイエンスとは何かについて解説します。ビッグデータが注目を集める昨今、研究分野の1つであるデータサイエンスが注目を集めています。具体的にどのように社会に役立つのか、またデータサイエンスを学ぶにはどうしたら良いのかについてまとめました。

データサイエンスは統計学などの数学知識を駆使してデータを分析し有意義な結果を導き出す研究分野

データサイエンティストになるにはプログラミングやデータベースのスキルが必要

データサイエンスは今後さらに注目度が高まると予想される

データサイエンスとは？注目されている理由と基礎スキルについて解説！

## フィールドエンジニアは底辺？

ITエンジニアの中でも「フィールドエンジニアは底辺だ」という噂があります。確かにネット掲示板やSNSには、フィールドエンジニアは「きつい」「やばい」といった意見もあります。また、フィールドエンジニアから転職したいという書き込みも見受けられます。

一方では、ITの重要性は年々高まり、フィールドエンジニアの必要性が高まっています。このギャップはなぜ起きているのでしょうか。この記事では、未経験からフィールドエンジニアを目指す方や検討中の方に向けて、**フィールドエンジニアは本当に底辺職なのか、仕事内容や年収についても解説していきます。**

## フィールドエンジニアは底辺ではなく、むしろ重要な職業

どのような噂にも何らかの理由がありますが、フィールドエンジニアは決して底辺の職業ではありません。**フィールドエンジニアは、企業や顧客にとって必要不可欠の重要な職種です。**フィールドエンジニアがいなければ、製品トラブルの解決・定期メンテナンス・納入サポートや顧客への製品説明をだれが行うのでしょう？これらを放置すれば、企業はクレームの嵐と信用失墜で直ちに倒産するかもしれません。また顧客は業務が停止し、困り果てることになります。

これだけ重要なポジションを占めるフィールドエンジニアは底辺どころか、むしろ自信を持っておすすめしたい職業の1つです。

フィールドエンジニアのフィールド（Field）は現場を意味します。*フィールドエンジニアは現場で自社の製品が正しく動作し、活用できるように最善の状態を保つためのサポートを行う重要な役割を担っているエンジニアです。*

フィールドエンジニアは一般的なエンジニアとは異なり、システムの設計や開発を行うことはなく、自社の製品やシステムの保守及びメンテナンスなどを行うエンジニア職です。

フィールドエンジニアとは？仕事内容や将来性、必要なスキルを解説

### フィールドエンジニアの仕事

フィールドエンジニアの仕事は、具体的には次のような内容を行います。

▪客先に出向き、自社製品や自社システムの納品作業（必要な機器などの設置、説明、稼働確認）を行う

▪客先で、製品稼働後の点検作業、定期保守作業を行う

▪製品やシステムの障害対応で客先に出向いて、その修理、復旧作業と原因究明を行う

このように、フィールドエンジニアは**自社製品を利用している顧客のところに出向いて対応する仕事であり、他のエンジニアとは働くスタイルが大きく異なります。**顧客との接点が最も多く、自社製品や自社システムに関する高度な知識、さらにコミュニケーション能力が求められる点もフィールドエンジニアの特徴です。

*【参考】：[フィールドエンジニアとは？仕事内容やキャリアプランについて｜マイナビAGENT](https://mynavi-agent.jp/knowledge/maker/654.html?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)*

### フィールドエンジニアの年収

ネット上には「フィールドエンジニアは底辺だから年収も低い」という偏見があるようですが、実際のところはどうなのでしょう。

転職サイト「マイナビAGENT」の調べによると、平均で431万円（30代だと平均512万円）です。国税庁の令和2年度調査では、日本における給与所得者の平均年収433万円（平均年齢42.9歳）との比較で、平均年齢を考慮すると、**フィールドエンジニアは給与所得者の平均年収を大きく上回っています。**

*【参考】：※[平均年収ランキング｜FAE・サービスエンジニア・サポートエンジニア｜マイナビAGENT）](https://mynavi-agent.jp/helpful/income/category/maker_09.html?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)*

*【参考】：[令和2年度民間給与実態統計調査結果｜国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/minkan.htm)*

### フィールドエンジニアとサービスエンジニアの違い

**フィールドエンジニアと類似する職種にサービスエンジニアがありますが、基本的に呼称の違いと考えてください。**

強いて違いを挙げると、サービスエンジニアは営業支援の要素を持っている点です。比較的歴史のあるメーカーでは、フィールドエンジニアやサービスエンジニアをカスタマーエンジニア（略称CE）と呼んでいるところもあります。

フィールドエンジニアとサービスエンジニアの違い、適性、将来性など

### フィールドエンジニアの出世

フィールドエンジニアは泥臭い仕事のイメージからか、出世と無縁と見る動きもあります。しかし、フィールドエンジニアにも昇進や出世の機会は平等にあります。**明確なキャリアプランを描いている人であれば、さらに出世の機会は多くあるでしょう。**フィールドエンジニアは実力がものを言う世界であり、顧客からの評価が高い人は昇進や昇給の機会が増えますし、実力や実績があれば転職という方法もあります。

## 「フィールドエンジニアは底辺」と言われる理由

フィールドエンジニアはITの普及や発展、その存続に欠かせない重要な職種ですが、それにもかかわらず*「フィールドエンジニアは底辺」という厳しい見方がある理由はどこにあるのでしょうか。*

その理由を以下に述べていきます。

**フィールドエンジニアの業務には、故障やトラブル対応があり、24時間365日の対応が求められることがあります。**

しかもそれらは予期せぬタイミングで起き、さらに迅速な対応が求められます。対応が遅れたり、対応を誤ったりすると顧客に大きな迷惑や損失を与え、クレームに発展するリスクがあります。顧客には24時間営業の店舗などもあり、夜間や休日を問わず対応を求められることもあります。こうした背景から、フィールドエンジニアは変則的な勤務を余儀なくされ、ストレスを抱え込むこともあります。

フィールドエンジニアはきつい？向いている人や将来性も解説！

### 常に最新技術や知識が求められる

フィールドエンジニアは、日進月歩で進化し続ける自社のIT機器などを扱うため、**常に最新かつ高度な製品知識、半導体知識やITスキルが求められます。**また、周辺機器やクラウド技術に関する知識も求められます。知識やスキルが陳腐化すると顧客の期待に応えることができず、仕事にも大きな支障を来たします。

ITや機器への依存度が高まれば、それに比例して故障や障害の影響も大きくなります。そこで、これまでは「故障はないに越したことはない」という緩い要求から、「故障は絶対にあってはならない」という厳しい要求に変化します。この結果、フィールドエンジニアに向けられる目は厳しくなり、**「故障はないのが当たり前」となり、大変なプレッシャーやストレスに晒されることとなります。**

以上のようなストレスフルの仕事環境が、「きつい」「やばい」という愚痴となり、退職理由や「インフラエンジニアは底辺」という悲観的、自虐的な見方に発展したのだと考えられます。

## フィールドエンジニア職をおすすめできる理由

ここまで、「フィールドエンジニアは底辺」といわれる理由について確認しました。その理由の多くは、フィールドエンジニアに対する期待の裏返し、期待の大きさから来るものが大半でした。逆に考えれば、*フィールドエンジニアは「やりがいのある職業」と言えるでしょう。*ここからは、フィールドエンジニア職をおすすめできる理由について述べていきます。

### 自分の知識とスキルが顧客の評価に直結する

フィールドエンジニアは営業職と同じく、エンジニア職でありながら顧客との接点が非常に多いのが特徴です。すなわち、自らの働きが顧客満足度を左右します。**フィールドエンジニアは自分の知識やスキルが顧客満足向上に直結し、さらにそれを直接肌で感じ取れる立ち位置にいるのです。**これは他のエンジニアにはない大きなやりがいの1つです。

### エンジニアスキルが向上する

先ほど述べたように、フィールドエンジニアは適切な顧客対応のために、常にスキルを磨いて最新技術を取り入れる必要があります。結果、**フィールドエンジニアになることで常にエンジニアスキルが向上していきます。**客先での迅速な対応力、顧客への的確な製品説明力に磨きが掛かり、さらに自社製品に対する反応や評価を直接聞いて、製品開発にフィードバックするなど、スキル向上と相まって重要な役割を果たすことができます。自身のスキルアップや、やりがいを感じたい人におすすめです。

エンジニアの中には、机に向かって仕事をするのが苦手な人がいます。**フィールドエンジニアの職場は客先や現場であり、ある程度の自由が許される仕事環境にあります。**社用車を運転して現場を回り、さまざまな顧客と接し、自由時間には青空を観ながら寛ぐといった過ごし方もできます。現場が好き、人が好きという方にはピッタリの職業です。

## フィールドエンジニアに向いている人とは

フィールドエンジニアがおすすめできる理由は理解できたでしょうか？次に、フィールドエンジニアはどのような人に向いてる職種なのかについてご紹介していきます。以下に、*フィールドエンジニアに向いている人の特徴についてまとめました。*

*【参考】：[未経験からフィールド / サービスエンジニアへの転職は志望動機で勝利をつかむ！｜マイナビAGENT](https://mynavi-agent.jp/knowledge/maker/360.html?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)*

### 人とのコミュニケーションが好きな人

フィールドエンジニアは自社の製品を介して、顧客と円滑なコミュニケーションを図る必要があります。どのようにして顧客に理解してもらい、満足してもらえるのかなど、顧客の立場に立ってコミュニケーションを図れるような人が適任です。**パソコンに向かう仕事よりも、顧客と話をする仕事の方が好きな人はフィールドエンジニアに向いています。**

製品の不具合で困っている顧客の役に立つのがフィールドエンジニアの役目です。どのような仕事でも何らかの形で人の役に立っていますが、**フィールドエンジニアは直接的に顧客の役に立てる仕事です。**顧客の感謝の言葉を聞きたい、肌で感じたいという人にはうってつけのエンジニア職です。

フィールドエンジニアが扱う製品の多くはハードウェアです。それらの不具合を解決するには機械の内部に触れ、故障原因の調査、不具合箇所の特定化を行います。こうした作業は、元々メカが好きな人でなければ難しいでしょう。**フィールドエンジニアはメカが好き、機械いじりが得意な人に向いている職種と言えます。**

## 未経験からフィールドエンジニアになるには

フィールドエンジニアへの不安を払拭し、業界未経験からフィールドエンジニアを目指すには、自分自身に適した企業を選ぶことが重要です。

数あるフィールドエンジニアの求人から、あなたがフィールドエンジニアになることを応援してくれるような求人を探すのは大変でしょう。

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こちらで働き方などをしっかり確認の上、応募企業や大手企業を選んでいくのが良いでしょう。

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「フィールドエンジニアは底辺」という噂に悩む方に、正しい情報をお伝えします。フィールドエンジニアは製品トラブルの解決・定期メンテナンス・納入サポートなどを担う欠かせない存在です。この記事ではフィールドエンジニアが底辺と言われるワケと、おすすめの理由を解説します。

フィールドエンジニアは企業や顧客にとって必要不可欠の重要な職種

フィールドエンジニアは現場で、自社の製品が最善の状態で稼働するようサポートを行う重要な役割を担ったエンジニア

フィールドエンジニアは顧客の期待が大きい分だけストレスフルな仕事だが、やりがいのある職種

フィールドエンジニアは底辺ではなくおすすめ？年収や出世から真相が判明！

## WBSにはテンプレートの利用がおすすめ

**WBSとは「Work Breakdown Structure」の略称で、作業分解構成図と言われることもあります。**WBSはプロジェクトの進捗管理に使用するツールの1つです。システム開発を行う際には、欠かせない存在とも言えるでしょう。そのため、WBSのテンプレートも多種多様に用意されています。ここでは、WBSの概要・目的・WBSのテンプレートについて詳しくご紹介します。

**WBSとは、作業を分解して構造化する手法を指します。プロジェクト管理する際に、スケジュールを作成するもととなります。**まずプロジェクト全体の業務を大きなタスクとして並べ、小さなタスクに徐々に分解していき、成し遂げる順番を考慮したツリー構造を作成します。*つまり、大きなタスクから段階的に細かいタスクに分解していくことにより、プロジェクト計画において重要なタスクの洗い出しの抜けや漏れが生じにくくできるでしょう。*

**WBSを導入する目的は、プロジェクトが成功するまでのすべての作業を抜け漏れなく洗い出すことです。**WBSを活用することで、プロジェクト全体の業務について容易に把握することができます。WBSによってタスクを明確にし、スケジュールを計画することや業務の役割を分担をすることで、見積に関しても精度を上げることが可能です。一方、プロジェクト全体のタスクが曖昧な状態でスケジュールを計画することは、プロジェクト失敗の可能性が高まります。また、見積の精度も低くなるでしょう。

プロジェクト管理をする際に活用する便利なツールはさまざまなものがあります。**WBSについてもテンプレートを上手に活用することで、プロジェクト立ち上げ段階において、作業の効率化やタスクの明確化が期待できるでしょう。**すでにテンプレートを保有している場合には、必要なタスクの抜けや漏れを発生させないためにも、既存のテンプレートを用いることをおすすめします。

一方、テンプレートを保有していない場合、独自にWBSを作成するか、無料のWBSテンプレートを使用するのが良いです。例えば、Excelツールを利用してWBSを作成する際に必要な項目は「No」「カテゴリ」「タスク名」「作業担当者」「予定開始日」「予定終了日」「実際の開始日」「実際の終了日」「進捗状況」「工数」などが挙げられます。なお、プロジェクトによってWBSの項目は異なる場合が多いです。

よって、これらの項目に適宜プロジェクトに必要な項目を追記していきます。*また、スケジュール管理も行う場合は、ガントチャートを付けることも重要です。*ガントチャートとはプロジェクト管理を行う際に、作業計画を視覚的に表現するために用いられる表を指します。

IT開発プロジェクトで必須のWBSについて、改めて見直してみよう

ここからは、WBSのメリットについて詳しくご紹介します。

### やるべきタスクが明確となる

WBSの特徴として、階層構造であることが挙げられます。**トップダウン式に作業タスクについて洗い出しを行うため、タスクの抜けや漏れを未然に防ぐことができ、タスクの整理も行うことが可能です。**したがって、WBSによって「どのタスクを実施しなければいけないのか」を具体的にすることができます。

**WBSによってタスクが明確化されるため、見積を作成する際にも役立ちます。**例えば小規模プロジェクトの場合、プロジェクトマネージャーの知識と経験から作業工数の見積を行うこともあるでしょう。しかし、大規模プロジェクトになると、プロジェクトマネージャーのスキルで見積を実施することは難しいです。

*よってWBSでタスクを細分化することで、それぞれの作業工程から見積を作成したほうが、より正確な見積ができるでしょう*。また顧客に対して見積を提案する際に、WBSを公表し見積の根拠を示すことで、顧客に安心感や信頼感を与えることができます。

**WBSを利用してプロジェクトメンバーにタスクを共有することで、タスクの担当者や進捗が明確となり、タスクを管理する効率の向上が期待できます。**またシステム開発案件の場合は、作業タスクを変更する場合もよくあります。その際にはWBSを書き換えなければなりませんが、*WBSを全体に共有することで、新しいタスクと完了したタスクがわかりやすいため、非効率な作業の減少も期待できます。*

WBSを導入することによってメリットは多数あります。しかし、注意点にも気を付けたいところ。ここでは、WBSの注意点について詳しくご紹介します。

**WBSの注意点は、将来的に実施するタスクほど情報量が不足するため、曖昧な作業が発生してしまうことです。**プロジェクトの初期段階で、顧客の要望しているシステムの完成イメージが曖昧な場合、顧客と受注者の間に認識齟齬が生まれます。よって、最初に作成したWBSがシステム開発を進めていく中で役に立たなくなる可能性もあります。*そのため、不明確なタスクがある場合、無理矢理タスクを分解することは不要で、作業を進めていくなかで段階的にタスクの細分化を進めていくほうが得策といえるでしょう。*

*またWBSを導入する際は、プロジェクトに合ったテンプレートを複数用意しておくことも重要です。*WBSを何度も作り直していては非効率です。さらに、作業タスクの抜けや漏れが発生するリスクも上がります。テンプレートを活用し、更新していくことでWBSの品質の向上も期待できるでしょう。*以上から、WBSはプロジェクト管理を行う上で汎用性が高いですが、万能なツールではないことに注意することが大切です。*

これまでにWBSの詳細やテンプレート・メリット・注意点について解説しました。WBSを作るのが初めての方などは、WBSの作成に戸惑う方も多いでしょう。ここでは、WBSの作成に役立つツールをご紹介します。なお、本格的にWBSで工程管理を実施したい方には、専用の工程管理ソフトウェアの導入をおすすめします。プロジェクトが大規模になると、即時的にプロジェクト全体に情報共有を行える専用ソフトが必要不可欠です。

マインドマップとは、人の脳の仕組みに合った発想法や思考法のことです。マインドマップを利用することで、頭の中で考えていることを整理することができます。**大規模や複雑なシステム開発になるほど、やるべきタスクが多くなり混乱してしまうことが多いでしょう。そのため、マインドマップを用いて思考を整理することが重要と言えます。**

マインドマップは紙と書くものがあれば、いつでもどこでも作成することができます。まずは、頭の中に存在しているアイデアなどをすべて書き出すことから始まります。マインドマップを作成するコツは「タスク」「アイデア」などのテーマを中心に書き、その周辺に放物線を描いていくように関連する項目を繋げていくことです。

これによって物事のつながりが浮かび上がり、自身の頭の中も整理することができます。WBS作成後に抜けもしくは漏れていたタスクを追加するのはあまり好ましくありません。*したがって、マインドマップを活用して正確にタスクの分解を行えるようにすることが大切です。*

ITエンジニアは問題解決手法「ラバーダッキング法」を身に付けよう

一般的に、ガントチャートはWBSと区別して考えられています。**ガントチャートでは横棒のグラフを利用して横軸に日程、縦軸にタスク内容や担当者を書くことでプロジェクトの進捗状況を視覚的にわかりやすくすることが可能です。**WBSでタスクを分解し、時系列でタスクを並べた表の隣にガントチャートを作成しましょう。

**Excelツールを活用したWBSのテンプレートは、Web上に多種多様に存在しています。**まずは気になったテンプレートを導入し、プロジェクトに合うように修正を加えてみましょう。カスタマイズが完了したら、WBSの使い方を記載する*WBS運用ルールの作成も行うことが重要です。*

例えばWBSの書式を統一していないと、これまでのデータの調査を行いたいときに困難となります。また、新人とベテランの方の間で運用における差も生まれてしまうため、確認する項目を設定するなどして品質を保つことが大切です。

Excelツールで管理する場合、コストはかかりませんが、情報共有や品質維持、データ分析の観点からみると難点を抱えています。*ExcelツールでのWBSを用いたスケジュール管理ができるようになったら、専用の工程管理ソフトウェアを導入してみることもおすすめです。*

NotionにマインドマップツールMiroを連携させる方法を解説！

Notionでガントチャートを簡単作成！プロジェクト管理で使ってみよう

## WBSのテンプレートを活用して適切な進捗管理を行いましょう！

これまでにWBSの詳細やテンプレート・メリット・注意点・便利なツールについて解説しました。WBSとは作業を分解して構造化する手法で、プロジェクト管理する際にスケジュールを作成するもととなります。*WBSのメリットとして、やるべきタスクが明確になることや、見積の精度を上げることなどが挙げられます。WBSの注意点は将来的なタスクほど情報量が不足するため、曖昧な作業が発生してしまうことです。*

WBSを作成する際には、マインドマップやガントチャートなどの便利なツールも存在します。また、**WBSのテンプレートを上手に活用することで、プロジェクト立ち上げ段階において、作業の効率化やタスクの明確化が期待できるでしょう。さらに専用の工程管理ソフトウェアもあるため、大規模プロジェクトの管理を行う方には導入してみることもおすすめします。**

プロジェクト管理をする際に活用する便利なツールはさまざまあります。WBSについてもテンプレートを上手に活用することで、作業の効率化やタスクの明確化が期待できるでしょう。当記事では、WBSの詳細・テンプレート・メリット・注意点・便利なツールについて解説します。

WBSとは作業を分解して構造化する手法で、プロジェクト管理する際にスケジュールを作成するもととなる

WBSのメリットとして、やるべきタスクが明確になることや見積精度が上がることなどが挙げられる

WBSのテンプレートを利用することで、作業の効率化やタスクの明確化が期待できる

WBSとは？テンプレートやメリット、注意点について徹底解説

*OEM*という言葉を聞いたことがありますか？よく自動車などの工業製品では、OEM供給が頻繁に行われており、*自社製品を相手先ブランドで販売*する例が少なくありません。OEMは、元々はコンピューター関連製品を中心に1つの生産形態として生まれました。

OEMは"Original Equipment Manufacturing"から作られた略語で、日本語では「自社製品製造会社」の訳です。直訳してしまうと分かりにくいかもしれませので、**「メーカーが他社ブランド製品を委託を受けて製造する」ということ**だと覚えておいてください。

*OEMにもメリットやデメリット*がありますが、ソフトウェアの世界で、受託側のOEMのメリットについて見ていきましょう。

▮ソフトウェア開発に専念できる

通常、ソフトウェアを開発すれば、必ず販売という問題に直面します。*ソフトウェアにおけるOEM取引*では、宣伝や販売はOEM委託先に委ねられるため、**本業であるソフトウェア開発に専念**できます。

小規模のソフトウェア会社や個人の場合、自前でソフトウェアを開発しても、販売力がないため、売上を得ることができません。OEM取引によって*宣伝力や販売力に優れた企業にソフトウェアを提供*するため、**販売数増加、売上増加**を期待できます。

*OEMにもメリット・デメリット*がありますが、ソフトウェアの世界での受託側におけるOEMのデメリットについて見ていきましょう。

▮自社ブランドの浸透が望めない

開発したソフトウェアが提供先ブランドとして販売されるため、**自社ブランドの浸透が望めません**。

ソフトウェアの開発**ノウハウが他社に流出するリスク**があります。

売値はOEM提供先企業に決定権があり、**優れた製品が安価に販売される可能性**があります。

OEMは工業製品の世界では一般化されています。以下に、*日本でよく見かけるOEM製品の事例*を挙げてみました。

**自動車業界ではOEMが当たり前のように行われています**。例えば、*スズキのソリオ*は三菱自動車にOEM供給され、*デリカD:2*として販売されています。

他によく知られた車として、*ダイハツのトール*が*トヨタのルーミー*として販売されているのは有名です。

日本でスマホのシェアNo.1はApple社が販売するiphoneですが、実は**iPhoneもOEM**なのです。iPhone製造の代表的なOEM企業として*フォックスコン社*（Foxconn）(台湾)があります。

フォックスコンは*世界最大級のOEM系電子機器メーカー*として有名で、iPhone以外にもさまざまな企業に自社製品のOEM供給を行っています。

**アパレル業界はほとんどがOEM**と言っても過言ではありません。代表的な例としては、*株式会社小島衣料*というアパレル製造メーカーがありますが、*ワールド・オンワード樫山・三陽商会*といった大手アパレルメーカーの製造を担っています。

他に、*マツオカコーポレーション*は*ユニクロ*（ファーストリテイリング社）の商品を多く製造しています。

ソフトウェアの世界では、OEMはさほど多くは見受けられませんが、*セールスフォース・ドットコム*の例をご紹介しましょう。

セールスフォース・ドットコムは2009年に、ソフトウェアの各メーカーが「Force.com」を利用して自社ブランドのソフトウェアサービスの開発を可能とする*「OEMパートナー・プログラム」*の提供を開始しました。**富士通、NECなどがOEMパートナーとして名を連ねています**。

OEMについては理解されたと思いますが、実は*OEMとよく似た方式*が他にもありますのでご紹介しておきます。

ODMは"Original Design Manufacturing"の略で、**委託者のブランドで製品の設計と生産を行う**手法です。OEMが生産委託であるのに対し、ODMは設計まで行いますので、OEMよりもカバー範囲が広いのが特徴です。

PBは"Private Brand"の略語で、自主企画商品のことです。主に小売業など流通事業者が独自商品を企画し、メーカーに製造を委託する方式を指します。

有名なPBとしては、イオンのトップバリュなどがあります。委託生産という点ではOEMと似ていますが、OEMはあくまでもメーカーが別のメーカーに生産委託するのに対して、**PBは流通業がメーカーに生産委託する**という点が大きく異なります。

ODMとは？他の生産方式も合わせて分かりやすく解説！

ODMとOEMの違いとは？メリットとデメリットをわかりやすく解説

続いて、*ソフトウェアのOEM*について見ていきましょう。

エンジニアの皆さんは*「OEM版」*という語句を何度か目にしたことがあると思います。**パソコンにバンドルされてくるソフトをOEM版と称します。

**代表的なのものとしては、Windowsがあります。最近のパソコンはほとんどがWindowsがプレインストールされていますが、これがOEM版です。

単体で販売されているWindowsは*「パッケージ版」*と呼びます。他に自作PCキットなどとセットで販売されている*DSP版*というのがありますが、ここでは説明を割愛します。

WindowsなどMicrosoft製品の**OEM版は、その製品がインストールされているパソコンでのみ使用できるライセンス**で、OEM製品を*転売することは禁じられています*。また、*他のパソコンにインストールして使用することもライセンス違反*です。

これに違反すると、Microsoft社から損害賠償請求をされます。簡単にはバレないだろうと思いがちですが、Microsoft社は企業ごとの購入ライセンス数を調査しており、従業員数とライセンス数が著しく違うような違反はすぐに分かります。

Microsoftのライセンス管理は非常にしっかりしていますので、エンジニアの皆さんは間違ってもライセンス違反をしないよう気を付けてください。

## ITエンジニアは法的知識が必要

法律なんて、ITエンジニアとは無縁の話だと思っている方はいませんか？大きな企業では法務部門があり、基本的な法的問題の解決やチェックはしてくれますが、それでも法務部門の人員には限りがありますので、法務部門への丸投げはできません。

一方、**IT分野にも関係法令が少なからずあり、それらの基本知識を持っておかないと、法的問題に直面する可能性があります**。ITエンジニアの皆さんは日ごろから最低限、*関係する法律*は知っておきましょう。

ITエンジニアは独立するケースが他の職種と比べて多い傾向があります。サラリーマンエンジニアを辞めてフリーランスとして活躍する人もいれば、起業する人もいます。

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