## データサイエンスと統計学の違いとは？

近年話題のChatGPTを支えるAI技術は今も進化を続けており、そのAIを活用したビジネスはデータサイエンスによって支えられています。このデータサイエンスとはどのような学術分野なのでしょうか、また同じ学術分野である統計学と何が違うのでしょうか。

本記事では、**データサイエンスについてわかりやすく説明するとともに、統計学との違いを解説していきます。**また、データサイエンスの専門家であるデータサイエンティストについての仕事内容やメリットも紹介します。

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## データの扱い方が統計学、そこから価値を生み出すのがデータサイエンス

まず結論として両者を説明すると、統計学はデータそのものの分析や扱い方に関する学問であるのに対し、データサイエンスはデータから価値を生み出す学問です。つまり、**最終的な価値創造とその過程で使われる手法の1つという違いがあります。**

そのため、データサイエンスの専門家であるデータサイエンティストは、その仕事の過程で統計学についても熟知している必要があります。AIビジネスはさらなる拡大をし続けているため、このデータサイエンティストになるメリットは非常に大きく、本記事後半でも詳しく紹介しています。

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## データサイエンスに関する基礎知識

まずはそもそもデータサイエンスとはどのような学問であるのか、その基礎知識を説明していきます。本章で統計学との違いも解説します。

データサイエンスとは、*様々な手法を用いて膨大なデータを分析し、関連性や法則性を見出すことで、有益な情報を導き出す学問です。*近年のAIブームによって有名になった言葉ですが、その歴史は古く、1970年代には既に使われていました。

今では、AI技術でビッグデータを解析し、ビジネス上の利益を出す理論的な手法として捉えている方が多いのではないでしょうか。データサイエンスは1つの学術分野ですが、数学やプログラミング、AIなど様々な技術を活用することが前提であり、複合的かつ応用的な学問とも言えます。

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同じ学問である統計学とデータサイエンスは何が違うのでしょうか。決定的なところは、*統計学がデータの扱い方など手段としての学問であるのに対し、データサイエンスは様々な手段を使って目的である価値創造を目指す学問であるという点です。*

前述したようにデータサイエンスは、数学やプログラミングなどの手段を利用することが前提であり、統計学もその手段の中に含まれています。あくまで統計学はデータサイエンスにおいては、目的達成のための手段でしかないということです。

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データサイエンスと関連のある用語としてデータ分析がありますが、どのような違いがあるのでしょうか。前述しましたが、データサイエンスの目的はデータから価値を見出すことであり、その過程で様々な手段を活用します。

データから価値を見出す過程では、データ分析を行うだけではなく、データ収集の基準や方法も考える必要があります。つまり、*データ分析もデータサイエンスの中の1つのプロセスに過ぎないということです。*

### データサイエンスの身近な例

具体的にデータサイエンスを活用した身近な例には何があるのでしょうか。製造業界、小売業界、エンターテインメント業界など幅広い分野で既にデータサイエンスは活用されており、身近な例は数えきれないほど存在します。

その中でも、ネットショッピングにおけるユーザの特性分析を取り上げてみます。ネットショッピングにおいて、個人プロフィールを登録したユーザが商品を閲覧することや購入を行うことによって、膨大なデータが収集されています。

*それをデータサイエンスによって分析することで、ユーザ個人個人に表示されるネット広告を最適なものにすることが可能です。*

## データサイエンティストについて

次に、データサイエンスの専門家であるデータサイエンティストという職種について説明します。仕事内容や統計情報から見た年収についてを具体的に解説します。

### データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストとは、企業の持つビッグデータを分析することで有益な情報を抽出し、ビジネス価値を創出するデータサイエンスの専門家です。データサイエンティストの主な仕事内容は4つに分類できます。

*▪︎分析対象の決定*
まずは企業の持つ課題の中から、データサイエンスによって解決したい課題をビジネス視点から設定します。課題に対してどのようなデータを収集すればよいかもここで決定します。

*▪︎データ収集*
設定した課題解決に対して、必要なデータ収集を実際に行うフェーズです。データ収集方法についても検討する必要があり、場合によってはプログラミングも活用します。ここで有用なデータを大量に取得できるかどうかが後々のフェーズで重要になってきます。

*▪︎データ分析*
収集したデータを分析し、課題解決に必要な情報を抽出するフェーズであり、データサイエンスが最も活用されます。多くのケースではビッグデータの分析が求められており、高度なAI技術や統計学が必要となるため、データサイエンティストの腕の見せ所です。

場合によってはクレンジングと呼ばれるデータの加工を行うこともあります。

*▪︎分析結果の報告*
分析により得られた結果をレポートにまとめ、経営層に報告するフェーズです。自らの成果をわかりやすく明確に伝えられなければ、今までの業務が無駄になることもあります。プレゼンテーション力やコミュニケーション力も求められるでしょう。

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### データサイエンティストの年収

データサイエンティストの年収は、類似職種であるアナリストの年収を参考にすると「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は824万円（※2023年4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。

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、データサイエンティストは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

このようにデータサイエンティストは、**データサイエンスという高度な技術を持っているがゆえ、他の職種に比べて比較的高い年収を得やすいと言えます。**他業種からいきなりデータサイエンティストになるのは難しいかもしれませんが、目指す価値はあるといえるでしょう。

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/finance01/?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】：[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メリット

データサイエンスとデータサイエンティストについて理解が深まったところで、最後にデータサイエンティストになることのメリットを紹介していきます。

### 高い年収を狙うことができる

データサイエンティストを目指すことの大きなメリットに、高年収を狙える点があります。

前述した年収データにもありますが、*データサイエンティストは統計的に年収が高い傾向があり、同職種に就業することができれば高年収を狙えるでしょう。*データ分析などの技術視点だけでなく、ビジネス視点のスキルも求められるため、高年収であっても不思議ではありません。

### 転職市場において市場価値が高い

データサイエンティストはその仕事内容から、数学や統計学などの学問知識、ビッグデータの解析に必要なAI技術、ビジネス上の課題をデータサイエンスで解決に導くスキルを持っているとみなされます。こうした複数のスキルを所持している人材は市場であまり多くありません。

さらに、昨今のAIブームからデータサイエンティストが不足しているという現状もあります。このような背景から、*データサイエンティストは転職市場で高い価値を持っており、エンジニア市場で転職の幅が広くなる点がメリットと言えます。*

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### 今後も業界の成長が期待できる

AIブームが起きてから数年が経過しましたが、未だにAIを含むデータサイエンス分野は成長を続けています。最近話題となっているChatGPTのような画期的な技術が今後も世に出てくることも予想されるでしょう。

そのため、*まだまだデータサイエンティストの需要は下がることはなく、むしろ需要が増えていくとも考えられます。*今後も成長が期待できるデータサイエンス業界に身を置けることは大きなメリットと言えます。

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## データサイエンティストとしての理想の企業を探すには

本記事ではデータサイエンスとは何かを説明しつつ、統計学やデータ分析との違いや同分野の専門家であるデータサイエンティストについても解説をしてきました。

データサイエンティストを目指すメリットも紹介した通りで、目指す価値のある職種であることが理解できたと思います。一方、**そうしたメリットを享受するためには企業選びも重要であり、できることなら成長企業でかつ自分に合った仕事ができる理想の企業を目指したいところです。**

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。

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データサイエンスは昨今のAIブームの中で話題の学術分野ですが、どのような学問であるのかご存知でない方も多いはずです。本記事では似た学術分野の統計学との違いを含めて同学問を解説するほか、データサイエンティストについても仕事内容やメリットを紹介していきます。

データサイエンスはデータからビジネス面や学術面における価値を見出す学問

統計学はデータ解析手法の1つであり、データサイエンスにおける手段の1つでしかない

データサイエンティストは高年収も狙え、エンジニア市場価値も高いためメリットの多い職種

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## AIプログラマーとはAIシステムの開発者

**AIプログラマーとは、プログラマーの中でもAIシステムを開発するプログラマーのことです。**プログラミングのスキルはもちろん、AIに必要なアルゴリズムの知識も身につけています。アルゴリズムを理解するには数学や統計の知識が必要で、一般的なプログラマーよりも高度な専門知識が求められます。

*AIは現在でも社会のさまざまな場所で活用されており、今後はますます活用の幅が広がると予想されます。*例えば、顔認識システム・車の自動運転・コールセンターのオペレーションの自動化などです。AIの普及に伴い、AIプログラマーの需要も高まるでしょう。

なお、AIプログラマーと混合されやすいAIエンジニアですが、AIエンジニアはAI関連の技術職全体を総称した職種名です。AI開発に携わるエンジニアには深層学習エンジニア・データサイエンティストなどがおり、そのうちAIを開発する職種がAIプログラマーと呼ばれます。

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## 未経験者でも努力次第でAIプログラマーになれる

高度な専門知識とスキルが必要なAIプログラマーですが、エンジニア未経験の方でも転職は可能なのでしょうか。結論から言うと、**努力は必要ですが未経験からでもAIプログラマーを目指すことは可能です。**

AIプログラマーに必要なプログラミングスキル・数学知識・統計知識等は独学で学ぶことができます。独学が難しい場合は、スクールや専門学校に通う方法もあります。学費が高額になるのが難点ですが、AIや情報科学を専攻とする大学に入学すると、より効果的に学べるでしょう。

また、企業によってはエンジニア未経験でも転職できるところもあるため、仕事をしながら知識と技術を学ぶことも可能です。なお、*AIプログラマーはITの知識が必要不可欠なため、ITに興味がない方は転職は難しいでしょう。*

**AIプログラマーの仕事内容は、AIを活用した製品やサービスに必要なAIシステムのアプリケーション開発をすることです。**AIシステムに必要なアプリケーションを、要件に合わせて開発します。

開発で用いるプログラミング言語には主にPython、C、C++がありますが、特に多用されているのがPythonです。ここでは、AIとは何かや、AIプログラマーとAIエンジニアの違いについて紹介します。

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

説明不要かもしれませんが、そもそも*AIとは人工知能のことです。*人間が行うような知的な行為をAIが行うことを目的とした、コンピューターによって機械的に実行する技術や研究分野のことを指します。

人間が介在することなく機械的に実行できれば、人間の負担が減ります。また**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です。**

また、人工知能の学習方法には機械学習と深層学習があります。機械学習（Machine Learning）とは、学習方法を定義し機械的に学習させることを目的とし、過去の蓄積データから将来を予測する技法を指します。

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。

今さら聞けない人工知能（AI）の基礎知識｜AI開発の基本を解説！

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

野村総合研究所とオックスフォード大学が共同で研究し、2015年に今後AIに奪われる仕事と今後も人間が担当する仕事について発表されました。発表によると、*タスク型と言われる電話応対や帳簿整理等のオペレーター業務は、AIに置き換えられると判断されています。*

様々な業務がAIに置き換えられるならば、「プログラミングやプログラマーもなくなるのでは？」と心配になる方もいるでしょう。実際に「AIプログラマーはやめとけ」といった声も聞きます。

実際に、日本語の文章を元にAIが自動でソースコードを書いてくれる「AI Programmer」というサービスも登場しています。しかし実際は、ソフトウェアの企画やメンテナンス作業は自動化できず、人間の判断力が求められるためAIへの置き換えは難しいとされています。

特に**AI関連技術者は人工知能の仕組み自体を検討するため、簡単にAIに置き換えられず、今後も需要拡大が期待できるでしょう。**

【参考】：[野村総合研究所 共同研究レポート](https://www.nri.com/-/media/Corporate/jp/Files/PDF/news/newsrelease/cc/2015/151202_1.pdf)

AIエンジニアの将来性が高い理由とは？仕事内容や転職のコツも解説

### AIプログラマーとAIエンジニアの違い

**AIエンジニアとは、AI関連の技術職全体を指します。**AIエンジニアには大きく分けて3種類あり、システム設計・開発・構築を担当する機械学習・深層学習エンジニア、システム利用側のデータ分析者、統計の専門家であるデータサイエンティストがいます。

これに対して*AIプログラマーは、AIエンジニアの中で開発工程を担当するプログラミング担当者を指します。*

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## AIプログラマーに必要なスキルと資格

**AIプログラマーの仕事は、主にシステム要件に適合するプログラムを開発することです。**具体的にはシステムに関連してサービスの学習を担当する、モデルの作成・開発・運用までの全工程を担当するなどの仕事があります。稼働後のソフトウェアのメンテナンス作業も、重要な役目です。

### AIプログラマーに必要なスキル

AIプログラマーは、AIシステムに関するアプリケーション開発を担当します。そのため、**プログラム開発や学習アルゴリズム設計の知識が求められます。**

AIの開発コードは独自に作成することもありますが、すでに用意されているモジュールを活用することも多いです。特に、GitHubという開発プラットフォームが多く利用されています。

GitHubのAI関連蓄積モジュールの大半がPythonで提供されていることもあり、AIプログラマーにはPythonの知識が特に求められます。Pythonは独学で学ぶ以外にも、Pythonプログラミング講座やAIプログラミング講座といったスクールで学ぶこともできます。

また、*アルゴリズム設計にはプログラミング言語の知識に加え、高度な数学や統計理論の知識が必要です。*

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### AIプログラマーに必要な資格

実務経験に加えて以下で紹介する資格を取得すれば、**人工知能に関する数学的要素や、プログラミング能力・プログラム活用力を証明できます。**

*■G検定・E資格：日本ディープラーニング協会*
人工知能全般の能力を証明するための、日本ディープラーニング協会の検定を紹介します。G検定はジェネラリスト向けの検定です。合格すれば、ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して事業活用する能力や知識があることを証明できます。

E資格はエンジニア向けです。合格すれば、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識があることを証明できます。

【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/)

G検定とは？試験概要・出題範囲から試験対策の進め方まで解説

E資格の難易度はどのくらい？出題範囲、合格率や感想から徹底考察

*■Python 3 エンジニア認定データ分析試験*
Pythonの認定試験であるPython 3 エンジニア認定データ分析試験は、分析系アプリケーションのプログラミング能力を証明する資格です。

Phythonの言語能力だけではなく、確立や統計の数学技術とライブラリーを用いた分析実践能力があるかどうかが試されます。人工知能領域でのプログラミング能力や技術水準を確認するために挑戦しましょう。

【参考】：[Python 3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

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

*■統計質保証推進協会の統計検定*
統計自体の能力を証明するには、統計質保証推進協会の統計検定がおすすめです。統計検定に合格すれば、データに基づいて客観的に事象を判断し、科学的に問題を解決する能力が備わっていることを証明できます。

【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/)

統計検定1級とは？取得するメリットや勉強方法を徹底解説！

## AIプログラマーの年収とキャリアパス

**人工知能の活用領域が増えるとAIシステムの開発機会が増加し、AIプログラマーのニーズが高まります。**ここでは、気になるAIプログラマーの年収や今後のキャリアパスについて紹介します。

AIプログラマーを含むプログラマーの年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑」での平均年収は344万円（※2023年2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（顧客向けシステムの開発・実装）を参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

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、マイナビの調査でのプログラマーの年収は一般平均年収よりもやや低め、経済産業省の調査でのSE・プログラマの年収は一般平均年収よりもやや高めであることが分かります。

キャリアが浅くスキルが十分でないプログラマーは年収が平均より低くなってしまうこともありますが、経験を積みスキルアップを続けることでより高い年収を目指すことができます。

なお、*使用するプログラミング言語によっても年収が異なります。*求人サイトの募集状況によると、AIプログラミングの主要な言語であるPythonの求人は、約650万円前後です。また、Perlでは約630万円、汎用的なC言語では約600万円、Javaでは約500万円となっています。

求人相場全体としては500万円から800万円です。**需要の高いPythonの習熟度が高ければさらに年収アップが期待できます。より専門性を高めれば1,000万円を超えるケースもあるようです。**

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)
※【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)
【参考】：[プログラマーの求人・転職・中途採用｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0103010-0103011-0103012/result.php?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)

### AIプログラマーのキャリアパス

AIプログラマーの仕事はプログラミングの他、AIシステムに関連するサービスの学習を担当したり、モデルの作成・開発・運用の全工程を担当したりすることもあります。

そのため、**AIプログラマーのキャリアアップ先の職種として、AIシステム全般を担当するAIエンジニアや、機械学習を専門とする機械学習エンジニアがあります。**

## AIプログラマーのデメリット3つ

ここでは、AIプログラマーのデメリットを3つ紹介します。**AIプログラマーは社会で広く活用されているAIを開発するという大きな魅力がありますが、大変なこともあります。**デメリットも理解した上で転職を検討してください。

### 周囲のレベルが高くついていくのが大変

AIのプログラミングについて学べる専門学校や大学があり、AIを専攻した人たちがAIプログラマーとして活躍しています。そのため、**AIプログラマーとしてスタートした時点で、レベルの高い専門知識と技術を持ち合わせています。**

前述のような人たちと一緒に仕事をすることになるため、未経験者の方は特についていくのが大変でしょう。周りに差をつけられないように、自主的に学習するといった努力が必要です。

IT業界は変化が激しい業界ですが、特にAI技術の進化は早いです。そのため、**最新情報・最新技術を身につけていることが求められ、常に勉強する必要があります。**学ぶことは、新しいプログラミング言語・最新のトレンド・AIの開発手法などさまざまです。

そのため、*ITの最新情報やAIのトレンドなどに興味がない方にとってはストレスに感じるでしょう。*新しいことを学ぶのが好きな方や、自身のスキルアップのための勉強が苦痛でない方であればAIプログラマーに向いています。

### 変化が激しい技術を学ぶのが大変

AI技術の進化スピードは早く、開発手法や使用するプログラミング言語などがすぐに変化します。そのため、**やっと習得した技術や知識が使えなくなる場合があります。**苦労して学んだことが、無駄になったように感じることもあるでしょう。

安定した仕事をしたい・1つのことを深く極めたい方にとってはストレスを感じます。一方、常に新しいことを吸収したい・変化がないと魅力を感じない方にとっては魅力的に感じる点です。

## AIプログラマーのメリット3つ

ここでは、AIプログラマーのメリットを3つ紹介します。AIプログラマーは常に勉強が必要な点や変化が激しいというデメリットがありますが、メリットもたくさんあります。**メリット・デメリットを両方把握した上で、自分がAIプログラマーに向いているかどうかを判断してください。**

### 最先端の技術に関わることができる

AIは医療・農業・交通などあらゆる分野で活用されており、その用途もさまざまです。**AI技術の進歩も早く、AIプログラマーは常に最先端の技術を学ぶことができます。**新しいことが好きな方や変化を楽しむことができる人にとっては、大きなメリットでしょう。

また、まったく新しいシステムを開発することも可能です。まだ世界にないAIシステムを創り出すことは、AIプログラマーにとって大きなやりがいとなります。

### 大規模プロジェクトに参加できる

AIシステムの開発には多くの人たちが関わっています。例えば、機械学習エンジニア・データサイエンティスト・システムエンジニアなどです。それぞれが高い専門知識と技術を持ち合わせており、プロジェクトの内容も高度なものになっています。

レベルの高いエンジニアたちと仕事をすることで、自身のスキルアップにつながります。また、**最先端医療といった社会的貢献度が大きいプロジェクトに携わることもあり、非常にやりがいを感じるでしょう。**

システムエンジニア（SE）とは？仕事内容や年収、必要なスキルを解説！

## AIプログラマーが活躍する業界

AIはさまざまな分野・業界で活用が進んでいます。ここでは、AIプログラマーが活躍できる代表的な業界を3つ紹介します。

金融業界では、**AIを用いて株や為替といった金融商品の値動きや経済の動向をデータから予測し、運用に役立てようとする動きが強まっています。**

AIは、人間では把握しきれない膨大なデータを学習することで、より精度の高い予測ができるようになります。実際に、*AIが金融に関するアドバイスや判定を行ったり、金融商品をAIが自動で運用したりといったサービスの普及が始まっています。*

AIプログラマーは、数学や統計解析を用いたプログラミングによってAIシステムを開発するプログラマーのことです。AIプログラマーには通常のプログラマースキルに加えて、統計のスキルが求められます。本記事では、高度なスキルが必要なAIプログラマーの仕事や、未経験からの転職方法について解説します。

AIプログラマーはAIシステムの開発工程を担当する

数学や統計解析の高度なスキルが求めらるAIプログラマーは、努力次第で未経験でも挑戦できる

AIの活用はさらに拡大し、AIシステム開発とメンテナンス作業の需要が更に高まる

AIプログラマーとは？未経験でも努力次第で転職できる！

**制御系エンジニアとは、制御に用いる組み込みコンピュータの設計・開発・導入を担当するエンジニアのことです。**ここでは、制御系エンジニアの仕事内容・ 組み込み系エンジニアとの違いについて説明します。

### 制御系エンジニアの実際の仕事は？

*制御系エンジニアの実際の作業は、まず顧客からの要望をヒアリングし、システム要件として定義します。*その後、要件を満たすための設計やソフトウェア機能の開発、およびテスト・導入を行います。

要件定義では、制御に必要なレスポンス時間や、許容できる時間等を定めます。レスポンス時間といった処理の速さに関しては、リアルタイム製の高いOSを選択することが大切です。

**制御系エンジニアには、顧客からの要求を適切に把握するための高い専門知識に加えて、顧客から要求を正確に聞き出すコミュニケーション能力も求められます。**特に最初の工程であるシステム要件の正確性が重要です。システム要件が不正確である場合、基本設計や詳細設計に顧客の要望を正確に反映できない恐れがあります。

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### 組み込み系エンジニアと制御系エンジニアの違いは？

組み込み系エンジニアと制御系エンジニアはともにエンジニアですので、同じような能力が期待される場合が多いです。それでは違いはどこにあるのでしょうか。

*組み込み系エンジニアの役割は、機器やシステムが動作する仕組みを作ることです。*一方*制御系エンジニアの役割は、機器やシステムが正しい動作をするための制御機能を作ることにあります。*

組み込みエンジニアは将来性がある？需要が高まる理由・必要スキルを解説

制御系エンジニアは適切な制御ロジックの実装や、モニターコントロールする機能などに関しての専門性が求められます。実際の開発現場では、**組み込み系エンジニアと制御系エンジニアは緊密に連携することが求められ、同一のエンジニアが両方の役割を持つこともあります。**

## 制御系エンジニアの開発環境・実装内容・資格は？

**制御系エンジニアに求められるスキルには、ハードウェアやOSに関するスキルなどがあります。**そのため、組み込みシステム用に用いられるOSやプログラミング言語の理解が必要です。

また、IoT機器に実装されている各種センサー群についての知識も必要で、自動制御プログラミングのスキルが必要になることもあります。

IoTとは？概要から動作の仕組み・実際の用途まで丁寧に解説！

### 制御系エンジニアが用いる開発環境は？

**制御系エンジニアは制御ロジックを開発するため、使用するプログラミング言語は性能を重視します。**例えば、ハードウェア性能を発揮させるためにアセンブリ言語を用いることもあります。また、高水準言語のC言語やC++を利用することもあります。

開発するモジュールは制御ロジックのため、センター入力値により論理制御モジュールを通じてフィードバックデータを出力したり、主操作部分へ通知したりします。そのため、*ハードウェア開発とソフトウェア開発を並行実施する際は、センサーデータを使った疑似環境やシミュレータを用いて開発することもあります。*

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### 制御システムの具体的な実装内容は？

制御システムの具体的な実装は、マイクロコントローラと接点入力やデジタル信号処理（DSP）を接続し、スイッチ入力の値から論理関数の演算結果を返すフィードバックループを設定することが多いです。

または、標準的な処理をプログラマブルロジックコントローラ（PLC）で構築し、*論理制御する仕組みをとることもあります。*

制御系エンジニアは、**制御処理の要件にしたがってプログラミングを行い、動作が安定的に行われるようにテスト・調整も担当します。**

### 制御系エンジニアに有効な資格は？

制御系エンジニアに**おすすめの資格は、一般社団法人組込みシステム技術協会の組込みソフトウェア技術者試験（ETEC）です。**組み込みエンジニア向け技術者試験ですが、制御系エンジニアの資格としてもカバーされています。

また、*情報処理推進機構（IPA）のエンベデッドシステムスペシャリスト試験も、組み込みシステムの要件が求められます。*こちらも制御系エンジニアにおすすめの資格です。

【参考】：[一般社団法人組込みシステム技術協会 組込みソフトウェア技術者試験(ETEC)](https://www.jasa.or.jp/etec/)
【参考】：[情報処理推進機構(IPA) エンベデッドシステムスペシャリスト試験](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/es.html)

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## 制御システムの活用用途と市場性は？

これまでも制御機能を搭載した機器は多数ありましたが、*IoT（Internet of Things）により制御情報をインターネット経由で共有したり、AI分析して活用したりすることが急増しています。*そのため電気機器の制御はもちろん、従来の機械的な機構を持つ機器にも、電子制御の仕組みが搭載され始めています。

これにより**データ入力機器となるセンサーも高度化され、位置情報を用いた移動制御や姿勢制御のニーズが高まっています。**ここでは 制御システムの具体的な活用用途と市場性について紹介します。

### 制御システムの活用用途は？

**制御システムは、電気系システム機器から機械系システム機器まで実装の幅が広がっています。**制御系エンジニアが活躍するのは、主に電子制御を必要とする機器の分野です。具体的には、機械の動作に関する速度・距離・角度・加速度の制御や、電子機器の動作の安定化等を目指します。

通信機器の制御システムには、プロトコル制御や帯域割り当ての制御等があります。また、通信の高速化により機器の遠隔操作を可能にしたものや、音声操作・音声リモコン等の生活環境を豊かにするものまで*制御システムの活用方法は多岐に渡ります。*

さらに近年増えているドローンは、機器自体の姿勢制御や移動制御、音声認識・画像認識のコントロールまで、さまざまな技術装備がなされています。

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現在5Gによる高速通信とIoT（モノのインターネットへの接続）市場が拡大しています。同様にロボット市場も拡大しており、おもちゃとしてのロボット・見守りロボット・警備ロボット・工場で使われる作業ロボットなど多くの種類があります。

また、今後は介護ロボットの需要が見込まれており、遠隔診療といった新しい領域でロボットが活躍するでしょう。このように、**5G・IoT・ロボットなどの普及に伴い、制御システムもさまざまな場面で活用されると予想されます。**

IoTと5Gの活用事例5選！2022年開催の注目展示会も紹介

特に、ロボットを制御する際は安全性を重視する必要があります。そのため、*ロボット制御に関する制御エンジニアのニーズはさらに高まるでしょう。*

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## 制御系エンジニアの仕事の特徴

制御系エンジニアの仕事内容や手がける制御システムの活用用途などがわかったところで、制御系エンジニアならではの仕事の性質・特徴について解説します。

*人によってメリットにもデメリットにもなり得るので、他のエンジニア職などとも比較しながら、適性の有無などを考える際に参考にしてください。*

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