機械学習エンジニアは、人工知能・AIの領域でシステムを設計・構築するエンジニアを指します。また機械学習エンジニアは、ML（Machine Learning）エンジニアとも言われています。ここでは機械学習エンジニアの詳細に迫ります。

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機械学習の説明をする上で前提となるのが、人工知能についての知識です。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・アルゴリズムに基づき、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です。

人間の介在なしに機械的に実行することができれば人間の負担が減り、従来経験則に任せていた領域も科学的に最適な結果を導くことが可能になります。

**機械学習は人工知能の1種で、学習方法を定義して機械的に学習させるため、過去の蓄積データから将来を予測するための技法を指します。**

関連した用語としてよく聞かれる「深層学習（Deep Learning）」とは、人間の脳神経であるニューロンをヒントにモデル化されたニューラルネットワークを用いた技術です。十分なデータ量を与えることで、機械が人間の介在なしに自動的にデータから特徴を抽出し、パターン認識等に活用していきます。

したがって、「人工知能 ⊃ 機械学習 ⊃ 深層学習」の関係を持ち、人工知能は全体を包摂する関係にあります。

### データサイエンティストとの違い

よく求人サイトの募集職種で、データサイエンティストや機械学習エンジニアが記載されていますが、*データサイエンティストとは機械学習アルゴリズムを使うシステム利用者で、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1種です。

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### 機械学習エンジニアはAIエンジニアの一種

*AIエンジニアとは、AI関連の技術職全体を指します。*具体的には、上記のシステム構築側の機械学習エンジニアおよびシステム利用側のデータサイエンティストが含まれます。

AIエンジニアについて解説する際は、目的別に機械学習エンジニア・データサイエンティスト・データアナリストに分けて仕事内容を説明します。

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## 機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアは、AI分野の技術の専門家として認知されています。一般企業の他、学術系研究機関に勤務される方もいます。ここでは、機械学習エンジニアの具体的な仕事内容について触れていきます。

### 機械学習に用いるデータの収集・整形

**膨大なデータの収集・整理・管理はもちろん、データの整形までもコンピュータで行います。**その際、学習には「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3パターンがあり、目的によって使い分けをします。機械学習エンジニアはこれらの作業を行うコンピュータに指示を出したり管理したりする役割があります。

### 機械学習を用いたシステムの設計・開発

クライアントの要望に合わせて必要な機械学習のアルゴリズムを構築し終えたら、そのモデルを元にシステムやサービスを設計・構築・運用していきます。

実際にこの機械学習モデルをサービスとして活用した際に得られる結果が、どういったものになるのかを明確にする必要があるため、複数のモデルを作成して1つに絞り込んで改良していきます。

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### 機械学習のためのインフラ構築

機械学習を行うには、膨大なデータを処理したり安全・効率的に運用したりする必要があり、それには実行環境を整えなければなりません。Web APIとして呼び出せる設計を行ったりバッチなどの処置を管理したりと、*目的に合わせたインフラの構築をするのも機械学習エンジニアの仕事です。*

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## 機械学習エンジニアに必要なスキル

ここでは、機械学習エンジニアにはどのようなスキルが必要なのかまとめました。

機械学習エンジニアはシステム構築サイクルを任されるため、プログラム開発や学習アルゴリズムの設計の知識が求められます。**プログラム開発では、Python・C・C++が主な開発言語です。**特に、PythonはAI・機械学習・データ解析には欠かせません。C・C++・Javaは人工知能関連の開発で活用されています。

未経験者の場合は、まずはこれらのプログラミング言語の知識から習得しましょう。

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機械学習エンジニアが担うアルゴリズム設計には、プログラミング言語の理解の他に、**高度な数学や統計理論を多用します。**アルゴリズムの目的によって必要な数学的・論理的な知識が異なるため、一定の知識や経験が求められます。

例えば、顔認識や文字認識として画像を使用した機械学習を行いたい場合は、画像認識学の知識が必要です。

機械学習エンジニアには、システムインフラの技術も求められます。特に最適化には、ハードウェアの知識に基づいてシステムメモリーの利用や計算手法を最適化するため、OSとハードウェアの知識が求められます。

### データベースやクラウドに関する知識

機械学習エンジニアは、**収集したデータを格納するためにHadoopやSQL等のデータベースを理解している必要があります。**過去の蓄積データを活用するためには、ビッグデータの理解も合わせて必要です。また、最近ではクラウドにデータを格納することも増えているため、クラウド連携も知識があると有利でしょう。

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### 機械学習エンジニアになるまでのロードマップ

これまで機械学習エンジニアに必要なスキルを紹介しましたが、ではこういった知識を習得するためにはどのような学習手順を踏めば良いのでしょうか。ここでは、機械学習エンジニアになるまでのロードマップを簡単に紹介します。

まずは機械学習やAI関連で活用するプログラミング言語を学びます。おすすめはPythonです。Python学習において必要な開発環境を整え、基礎文法やサンプルプログラムを作ってみましょう。

AIや機械学習において必要な数学の分野は、微分積分・線形代数・確率統計です。範囲としては大学で学ぶ程度で十分とされているため、高度な知識は求められません。統計学においては、まずは分布・推定・検定などの基本的な概念から学んでいきましょう。

機械学習は、教師あり学習・教師なし学習・強化学習の3つに手法があり、それぞれのアルゴリズムは異なります。ニューラルネットワークやk近傍法などさまざまな種類がありますので、参考書や学習サイトなどで学んでいきましょう。

*④機械学習を実装したものを作成してみる*

これまでに習得した知識やスキルを活かして、実際に機械学習を実装しているAIを作成してみましょう。実際に作ってみることでしか知り得ないことを学べます。

*⑤ITエンジニアからスタートする*

いきなり機械学習エンジニアを目指すのではなく、まずはプログラマーやシステムエンジニアなどからスタートし、システム開発について知見を広めましょう。

*⑥機械学習エンジニアの案件に応募する、もしくは転職する*

フリーランスとして機械学習エンジニア向けの案件に応募したり、転職によって機械学習エンジニアを目指したりする方法もあります。その際、転職エージェントを活用して研修制度が充実している企業に出会えるようにしましょう。

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## 機械学習エンジニアに必要な資格

どのような職種でも実務経験に加えて資格を取得できれば、対外的に自分のスキルを証明することが可能です。ここでは、機械学習エンジニアが取得しておきたい資格について紹介します。

機械学習エンジニアの能力を証明するために、日本ディープラーニング協会の検定「G検定」がおすすめです。G検定はジェネラリスト向けの検定、E資格はエンジニア向けとなります。**資格取得により、人工知能ならびに機械学習に関する知識の証明が可能です。**

【参考】：[一般社団法人 日本ディープラーニング協会のG検定、E資格](https://www.jdla.org/)

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統計自体の能力を証明するために、統計質保証推進協会の「統計検定」を取得しましょう。**この資格を取得することでデータに基づいた客観的な判断ができ、科学的に問題を解決する統計能力を証明できます。**機械学習エンジニアのみならず、データサイエンティストにもおすすめの資格です。

【参考】：[一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

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### 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、情報処理技術者試験の1つで、**データベースの設計監理者や管理責任者が対象です。**高度なIT人材として専門的な知識や技術を証明し、情報システム基盤の企画・要件定義・開発・運用・保守の役割を果たすために役立ちます。

【参考】：[データベーススペシャリスト試験(DB)](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html)

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## 機械学習エンジニアはやめとけ？メリットはある？

機械学習エンジニアはIT時代の昨今では需要が高いですが、「やめとけ」と言われることがある職種でもあります。ではなぜそのようなことを言われてしまうのでしょうか。ここでは、その理由やメリットについても解説します。

### ハードルが高いが、重宝される人材になれる

前述したように、機械学習エンジニアに求められるスキルは、プログラミングスキルなどITエンジニアとしての基本的なスキルに加え、統計などの数学的知識も必要です。

そのため、習得しなければならない知識の幅が広く、ハードルが高く感じてしまう部分もあります。特に未経験から機械学習エンジニアを目指すとなると、難しく思えるところは多いでしょう。

しかし、*機械学習エンジニアになる過程で得る知識やスキルは、今後のIT社会で活躍できる武器にもなり、IT人材として重宝されやすくなります。*自身の市場価値を高めるためにも、チャレンジする意義は大いにあるでしょう。

また、未経験採用に力を入れて研修制度が整っている企業に入社できれば、働きながら機械学習エンジニアとして成長することができるため、転職エージェントを活用してそのような優良企業を見つけるのもおすすめです。

### 技術進歩に付いていくことで高い知識やスキルが保たれる

ITの技術は日進月歩で常に進化しており、機械学習エンジニアやAIエンジニアは常に最新の情報を把握しておくことが求められます。そのため、日々の多忙な業務と並行して学習も継続させる必要があり、それが「きつい」「やめとけ」と言われてしまう要因の1つにもなっています。

**しかし、こういった学習の継続は自身のスキル向上に繋がるので、今後昇進やキャリアアップの際には有利に働くでしょう。**

## 機械学習エンジニアの年収やキャリアパス

機械学習エンジニアは、人工知能の領域の経験や統計の知識が求められます。ここでは、その先にあるキャリアの選択肢や結果として得られる年収について説明していきます。

ここでは、機械学習エンジニアの年収例を紹介します。今回は「製品開発／研究開発」というカテゴリで見ていきます。

「マイナビエージェント 職種図鑑」での「製品開発／研究開発」の平均年収は477万円（※2023年8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「IT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））」を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

機械学習エンジニアは、AI領域を担うエンジニアです。今後、コンピュータの利用領域の広がりにより、人間の介在なしに処理できる、自動化の適応がより進んでいきます。コンピュータによる認識や予測・分析のニーズが高まる中、システムを支える機械学習エンジニアの需要が高まるでしょう。

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## 管理者の方がエンジニアの目標設定を行うには

管理者としてエンジニアを管理し、育成する場合、エンジニアに適切な目標を設定することが、エンジニア本人や企業にとって重要です。

目標設定によって、長期的なエンジニアの成長度合いや、企業への貢献度が大きく変わっていきます。そのため、**管理者はエンジニアの目標設定を適切に行い、その過程と結果を管理する必要があります。**

この記事では、管理者の方のために、エンジニアの目標設定の重要性や目標設定のポイント、目標設定の評価のためのコツについて解説し、エンジニア1年目・3年目・5年目の目標設定の具体例も紹介します。ぜひ参考にしてください。

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## エンジニアの目標設定の重要性

まず、エンジニアが適切に目標設定を行うことが、具体的にどのようなメリットをもたらすのかについて解説します。

### エンジニアの将来のビジョンを具体化させる

目標設定の大きな目的の1つが、エンジニアの方向性やキャリアプランを明確にすることです。

将来どのようなエンジニアになりたいのかによって、どういった知識・スキルを習得し、経験を積めば良いのかが変わります。そのため、方向性の決定が早ければ早いほど、エンジニアが目指す将来像に真っ直ぐ向かうために使える時間が増えます。

*管理者はエンジニアの目標設定を通して、単なる業務目標の達成を目指すだけでなく、本人がエンジニアとしてどのような将来像を描き、どのようなキャリアパスを考えるのかを把握することが重要です。*

### エンジニアのモチベーションの向上

エンジニアは日々の業務をこなすだけでは、モチベーションを保つことが難しいものです。目標を設定することで、目標を達成することの喜びを感じ、毎日の仕事にもやりがいを感じられます。

*企業で長く勤められるかどうかも、仕事にやりがいを感じられるかどうかが大きく影響します。*目標設定をしっかり行い、エンジニアに長く活躍してもらえる環境を作りましょう。

エンジニアのスキルアップやキャリアアップは、企業の業績アップや成長につながります。*管理者がエンジニアの目標設定を通して適性や方向性を見極め、育てていくことができれば、数年後には企業を支える人材となります。*

## エンジニアの目標設定のポイントとは

エンジニアの目標を適切に設定するためには、いくつかのポイントがあります。個人目標と事業目標を意識すること、スペシャリスト志向かマネジメント志向かを見極めること、大きな目標に向かって小さな目標を逆算して設定することです。

### 個人目標と事業目標を意識する

エンジニアの目標は、個人目標と事業目標を意識して設定しましょう。個人目標とは、エンジニア個人として達成したいタスクや、身に付けたいスキルなどのことで、事業目標とは、会社としてエンジニアに達成を期待する目標値や身につけて欲しいスキルなどのことです。

これを混同すると、適切な目標が立てづらくなります。*管理者は企業の目標を達成するためにエンジニアに事業目標目線の目標設定を期待しがちですが、エンジニアは個人目標を達成しようとする方がモチベーションが上がるためです。*

各エンジニアの特性や志向をしっかりととらえて目標設定を行い、それぞれの個人目標の達成の延長線上で事業目標が達成されるよう、個人目標と事業目標がリンクする目標設定ができれば理想的です。

### スペシャリスト志向かマネジメント志向か

エンジニア個々の将来への志向は、専門分野を極めたいスペシャリスト志向なのか、チームや組織をまとめてマネジメントしたいマネジメント志向なのかに大きく分けられます。入社から3〜5年程度経ったエンジニアには、将来的にどちらへ向かいたいのか、キャリアビジョンを確認しましょう。

スペシャリスト志向の場合は、高度な資格の取得や、さらに技術を高めるための学習、周辺分野の知識の習得など、さらに専門分野を極め、企業の技術力向上に貢献できる人材になることが期待できます。

マネジメント志向の場合は、メンバーを管理し、プロジェクトリーダーなどプロジェクトを円滑に進めるスキルや、コミュニケーション能力を向上させ、将来的に管理職やマネージャー職で活躍してもらうことができるでしょう。

どちらの人材も企業にとっては重要です。*エンジニアの目標設置を通して、スペシャリスト志向、マネジメント志向の人材をバランスよく育てることが、組織の安定的な運用につながります。*

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### 目標とするキャリアパスから逆算する

エンジニアの目標設定をする時には、まず将来どういった仕事をしたいか、何を達成したいかなどのキャリアビジョンを明確にしておきましょう。そして、それを達成するためにその手前で達成するべき小さな目標を立てて行きましょう。

*そうすることで、目標設定がとりあえずの形だけのものにならず、自分の将来につながる大切なものであるという意識を持って達成に取り組むことができます。*

まだビジョンがはっきりしない若手のエンジニアであれば、「〇〇さんのような仕事ができるようになりたい」など、具体的に手本にしたい人を挙げて、ロールモデルに設定するのが効果的です。

## エンジニアの目標達成を評価するために

管理者はエンジニアの目標達成を適正に評価する必要があります。そのためには、定量的な目標を設定することと、目標達成の期限を定めるという2点が重要です。

### 数値を盛り込み定量的な目標を設定する

目標設定をする場合、「フロントエンドエンジニアとしてのスキルを向上させる」のように曖昧で数値化できない、いわゆる定性的な目標も重要ですが、これではどの程度達成できたかの指標が明確でなく、評価を行うのが難しい場合があります。

*そのため、定性的な目標を達成するため、さらに具体的に数値で表される、定量的な目標を設定することも有効です。*

例えば、前述の「フロントエンドエンジニアとしてのスキルを向上させる」という定性的な目標のために、「2ヶ月に1度勉強会に参加する」や、「業務関連資格を1つ取得する」などの定量的な目標設定があると、客観的に評価しやすくなります。

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目標設定を行うときは、目標達成の期限を設定しましょう。期限がないと、いつまでに達成すればいいか分からなくなり、目標達成への行動になかなか着手しないことになりかねません。

設定する目標の内容によって、1ヶ月・3ヶ月・半年・1年くらいのスパンで適切な期限を切りましょう。*そうすることで、エンジニアも期限を守るというモチベーションを保つことができ、管理者も進捗の確認を行いやすくなります。*

## エンジニアの目標設定の具体例

ここでは、エンジニアの1年目・3年目・5年目における目標設定の具体例を挙げ、解説していきます。実際の目標設定の参考にしてみてください。

### エンジニア1年目の目標設定

新人のエンジニアとして入社した1年目は、エンジニアはまだ会社についてよく分からず、仕事の内容を覚えることに精一杯でしょう。この時期は、業務内容の習熟・基本的な技術の習得・必要な基礎的資格の取得などが分かりやすい目標設定となるでしょう。

*管理者としては、新人エンジニアがどのような人材なのかを見極める必要があります。*目標設定とその評価を通して、設定した目標にどのような姿勢で取り組むか、進捗に対する意識は高いか、専門知識の習得度合いの速さはどの程度かなど、エンジニアの特性をよく把握しておきましょう。

*■1年目のエンジニアの目標設定の具体例*
・3ヶ月で業務マニュアルを通読する
・半年で基本的な業務を行えるようになる
・1年以内に基本情報技術者試験に合格する

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### エンジニア3年目の目標設定

新人エンジニアも2年目にはおおむね業務をこなせるようになり、3年目になると会社や仕事にも慣れ、後輩の指導もするようになる時期です。安定した業務ができるようになり、会社の中でも業務の推進を担うメンバーとして見なされるようになります。

*エンジニア自身の一層の技術向上を目指すとともに、社内のより広い範囲や社外にも目を向けてもらい、自分だけでなく、チームや組織の向上に貢献できるような目標設定ができると良いでしょう。*

*■3年目のエンジニアの目標設定の具体例*
・開発でよく使うライブラリをまとめてナレッジを作成する
・自動化による業務効率化で日々の定常業務の時間を20%短縮する
・2ヶ月に1度インフラエンジニアの社外勉強会に参加し、会社へフィードバックする

### エンジニア5年目の目標設定

エンジニアも5年目になると、自分自身でスペシャリスト志向、マネジメント志向の意識も明確になってくるでしょう。**スペシャリストとして技術を極めるか、プロジェクトマネージャとしてチームや組織を率いるか、どちらを目指すかによって、立てる目標は大きく変わっていきます。**

管理者としても、会社のため本人のためを考えて、個々のエンジニアそれぞれにどのようなキャリアパスを歩んで欲しいという思いもあるでしょう。しっかりと話し合って、目標設定を行うことをおすすめします。

*■5年目のエンジニアの目標設定の具体例*

■スペシャリスト志向の場合
・スペシャリスト向けの専門的な資格を1つ取得する
・月に3本ずつ後輩のコードレビューを行う
・機械学習の新しい技術を取り入れた実装を担当する

■マネジメント志向の場合
・プロジェクトにおける納期と進捗管理を行う
・クライアントと予算や納期などの交渉を行えるようになる
・開発チームのエンジニアの目標設定を行い、管理する

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## エンジニアの目標設定を適正に行って継続的に成長できる組織を作ろう

ここまで、管理者の方に向けて、エンジニアの目標設定の重要性やポイント、具体的な目標設定例について解説してきました。目標設定がエンジニア本人だけでなく、企業にとっても大きな意味を持つことをおわかりいただけたと思います。

エンジニアが高いモチベーションを保ち、適性に合ったキャリアパスを歩んでいくことで、エンジニアと企業は共に成長を遂げていきます。ぜひ、エンジニアとよく対話をしながら目標設定をしてみてください。

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管理者としてエンジニアの目標設定を行うことは、本人のモチベーション維持のためにも、企業の活性化のためにも重要です。この記事では、管理者としてエンジニアの目標設定を行う方のために、エンジニアの目標設定の重要性やポイントを解説し、具体的な目標設定例も紹介します。

個人目標と事業目標を意識し、エンジニア本人と企業が成長できる目標設定行うことが必要

エンジニアの目標設定は、スペシャリスト志向かマネジメント志向かで大きく変わる

1年目、3年目、5年目のエンジニアの目標設定例を通して目標設定のポイントがわかる

管理者から見るエンジニアの目標設定のポイントは？具体例を交えて解説

App Storeで公開されているiPhoneのiOSアプリには、ビジネスでもプライベートでも便利に使えるものがたくさんあります。しかし、様々なアプリを使っているうちに、こんなアプリがあったらもっと便利なのに、というアイデアをひらめいて、自分用のアプリを作れたらいいのにと思ったことはないでしょうか。

iPhoneアプリの開発は難しいという印象があるかもしれませんが、開発環境を用意して公開するまでの手順自体は、そこまでハードルの高いものではありません。**必要なものを準備し、学習しながらでも試行錯誤を繰り返すやる気さえあれば、初心者からでもiPhoneアプリの開発は充分可能です。**

この記事では、iPhoneアプリを開発してみたい方のために、iPhoneアプリを開発するのに必要な準備や、開発の手順などについて解説していきます。

## iPhoneアプリを開発するのに必要な準備とは

まずは、iPhoneアプリを開発するために必要なものを揃えましょう。もちろん、もともと持っているものがあればそのまま使えますが、持っていなければ購入したり登録したりする必要があります。

### パソコンはMacを使うのがおすすめ

パソコンは、iOSアプリ開発の作業を行ったり、公開時の申請手続きを行ったりするのに必要です。*使用するパソコンは、iPhoneと同じくApple社のパソコンであるMacを使うことが望ましいでしょう。*

Windowsでも開発作業を行うことはできますが、iOSアプリをリリースするときにはmacOS環境から作業を行うことが必須のため、最終的に公開するためにはMacが必要です。

iOSアプリの開発を進めるにはApple IDが必要です。Apple IDを持っているとiCloud、App Store など、Appleの様々なサービスを利用することができます。

*iPhone開発においては、開発に必要な統合開発環境（IDE）のXcodeのダウンロードや、開発したアプリをリリースする際などにApple IDが必要です。*持っていない場合は取得しましょう。

【参考】：[新しい Apple ID の作成方法 - Apple サポート (日本)](https://support.apple.com/ja-jp/HT204316)

Xcodeは、Appleが開発したiOSアプリを開発するための統合開発環境（IDE）です。*ファイルの管理・コンパイル・ビルド・検証・デバッグなどの工程をサポートしており、MacやiPhone、iPad向けのアプリケーションを開発することができます。*

その大きな特徴は、アプリの画面（インターフェース）の構築を行うGUIツールのInterface Builder（インターフェイスビルダー）を備えていることです。アプリの画面が持つボタンやテキストなどの要素を、マウスを使ってドラッグ&ドロップで配置し、必要なクラスやコードを自動的に追加してくれます。

Xcodeは、Apple IDでサインインするだけでApp Storeで無料で入手することができます。この段階では、後述するApple Developer Programのメンバーシップ登録（有償）は不要です。

【参考】：[Xcode - サポート - Apple Developer](https://developer.apple.com/jp/support/xcode/)
【参考】：[「Xcode」をMac App Storeで](https://apps.apple.com/jp/app/xcode/id497799835?mt=12)

IDEとは？詳細やメリット、おすすめのIDEを紹介します！

### Apple Developer Programアカウントを登録する（有償）

Apple Developer Programに登録することで、iOSアプリを公開するためのツールや機能を使用することができます。

*Apple Developer Programのメンバーになることで、開発したアプリをApp Storeを通してiPhoneだけでなく、iPad・Mac・Apple Watch・Apple TV、iMessageなどで配信することができます。*

個人でiOSアプリを開発する場合は個人、企業や非営利団体などの一員として開発する場合には、法人として登録する必要があります。個人で登録すると個人名、組織で登録すると法人名が、App Storeで販売元として表示されます。

また、大きな組織が独自の社内用アプリを開発して、従業員が利用する場合は、Apple Developer Enterprise Programへの登録が必要です。

Apple Developer Programの年間登録料は99米ドル、Apple Developer Enterprise Programの年間登録料は299米ドルかかります。登録の際にはクレジットカードが必要です。

【参考】：[プログラムへの登録 - サポート - Apple Developer](https://developer.apple.com/jp/support/enrollment/)

### 実機テストのためのiPhoneを用意する

iPhoneは、開発したiOSアプリが動作することを確認するために必要です。*Xcodeで開発する際にはiPhone画面を擬似的に表示するシミュレータで動作を確認することもできますが、実際の端末での使い勝手を確認するにはiPhone本体を使用する必要があります。*

テスト用のiPhoneには、最新または1〜2世代前くらいの、できるだけ多くの人が持っているであろうモデルを使用することをおすすめします。

## iPhone開発で使用される「Swift」とは

従来、iOSアプリの開発に使われる定番のプログラミング言語はObjective-Cでしたが、近年は主にSwiftが使用されるようになっています。

### SwiftはXcodeで使用できるプログラミング言語

Swiftは、開発者にとってよりアプリ開発が簡単なものになることを目的に、Apple社が開発したプログラミング言語です。*動作が軽くiOSアプリのプログラミングが行いやすいため、現状はSwiftでアプリ開発が行われることが多くなっています。*

Xcodeを使用して開発する場合は、Swiftを用いてコードを書いていきます。

Swiftとは？特徴・できること・学習方法をまとめて解説！

*Swiftは、従来iOSアプリ開発で主に使われていたObjective-Cよりもシンプルなコードを書くことができ、処理速度も早いことが特徴です。*また、Objective-Cのライブラリもインポートして使用でき、Objective-Cのコードを組み込むこともできます。

また、Swiftでは開発者が変数に何も入っていない状態を許可しないで変数を空にするとエラーになるため、開発時点で重大なエラーに気づくことができ、気づかずにリリースしてしまう危険性が抑えられます。また、安全でないコードは排除し、不具合が起こりにくいという特徴もあります。

ここでは、iPhoneアプリを開発して公開するまでの流れを、順を追って解説していきます。しっかりとイメージしてとりかかることでスムーズに開発を進めることができるでしょう。

### 作りたいiPhoneアプリを企画する

まずは、iPhoneアプリをどのような内容にするのかを決定します。*利用者に提供するサービスの内容や機能を具体的に考えて、企画を立てましょう。*

ビジネスを効率化する業務管理アプリや、生活に必要な情報を提供する便利なアプリなど、自分で使いたいアプリはどのようなものかをイメージして構想すると良いでしょう。

作りたいアプリの内容が決まったら、そのサービスの提供や機能を実現するための設計を行います。*画面内のテキストや入力ボックス、ボタン、画像などの配置と、動作や役割を決めていきましょう。*

また、ボタンを押した時の画面遷移のパターンを全て挙げるなど、アプリの動作に必要なすべての情報を洗い出して、アプリの動作要件を満たすよう設計を行います。

アプリの設計ができたら、Xcodeを使用して実際の開発作業を行います。

Xcodeでは、Interface Builderを使用して、マウスでテキストやボタンなどのオブジェクトを配置して視覚的に画面開発を行うことができます。アプリ内部の処理はSwiftでコーディングしていきます。

Swiftはコードがシンプルで開発しやすいことが特徴ですが、初心者からチャレンジする場合は難しい部分もあるでしょう。*Swiftに関する書籍や学習Webサイトも多くありますので、学習を進めながら開発しましょう。*

### テストと修正を繰り返して完成させる

アプリの開発が進んだら、問題なく動作するかどうかをテストします。

コーディングしながら動作を都度確認する時はXcodeが持つシミュレータでテストを行い、開発が一定ラインまで進んで実際のiPhoneの操作感なども含めた検証を行う時は実機でテストすると良いでしょう。

転職・キャリアの記事（25ページ目）