## 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。

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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)

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### 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/)

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*■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)

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*■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/)

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## 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。**

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## 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

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**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。

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### 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。**

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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。*

### 手掛けた製品が世の中で広く使われる

制御系エンジニアの仕事の大きな特徴として、手掛けたシステムが搭載された製品が広く世の中で使われることが挙げられます。使われる分野はさまざまですが、商品として売られ、一般の消費者が実際に手に取ることも多いです。

**担当した製品が実際に動き、人々の役に立っているところを直接目にする機会があるというのは、大きな魅力です。**

一方で、*世の中で広く使われるものだからこそ、設計ミスなどが許されないという緊張感もあります。*その責任の重さやプレッシャーをむしろやりがいとして感じられる人は、モチベーションの高い制御系エンジニアとして活躍できるでしょう。

**制御系エンジニアが開発するシステムは、まだこの世に存在していない全く新しいものであることが多いです。**時代の最先端を行く製品を作り上げるため、IT業界の中でもいち早く最先端分野に携われる職種と言えるでしょう。

最新技術は日々更新され、移り変わりも速いため常に学び続ける姿勢が必要ですが、その分自身の成長につながりますし、*技術の進歩や活用分野の拡大が続いているため将来性の高い職種とも言えます。*

制御系エンジニアが開発するシステムはハードウェアに搭載されて製品となりますが、**搭載されるハードウェアが存在していない段階からシステムなどソフトウェアの開発を行わなければならないこともあります。**双方の開発が同時に進む形です。

ハードウェアの仕様が途中で当初予定されていたものから変わったり、クライアントとの認識の祖語が生じていたり、ソフトウェア以外のチームと進捗が合わなかったりしてソフトウェア開発に影響が出る場合があります。

そうした状況に対応するためには、感覚ではなく*論理的に筋道を立てて考える論理的思考力が必須です。*また、そのような難しい局面でも仲間と手を取り合って突き進んでいくためには、*コミュニケーションも重要な要素になってきます。*

論理的思考力とは？エンジニアに論理的思考力が必要な理由とその獲得法

## 制御系エンジニアの年収とキャリアパスは？

制御システムが活用される領域が拡大することによって、制御系エンジニアの需要が高まっています。ここでは、制御系エンジニアの年収と今後のキャリアパスについて紹介します。

### 制御系エンジニアの年収は？

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業別年収ランキング/職種図鑑」での平均年収は455万円（※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（組み込みソフトウェアの開発・実装）を参考にすると、平均年収603万円と分かりました。

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、**制御系エンジニア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。**

制御系エンジニアに求められる知識やスキルは幅広く、その仕事はIT技術の発展により年々高度化しています。そのため、他のエンジニア職種と比べても比較的高い年収が得られると考えられます。IoTなどの普及による需要の伸びもその要因でしょう。

*スキルアップや経験を積むことによって、さらに高い年収を得ることも可能です。*年収アップの足掛かりとしては資格の取得も有効です。

【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/helpful/income2020/category/it05/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)
※【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)

### 制御系エンジニアのキャリアパスは？

制御系エンジニアは要件定義から基本設計・詳細設計・開発・テスト・導入といった開発に関する一連の作業を担当します。**開発の上流工程・下流工程どちらも担当するため、幅広い経験とスキルが身に付くでしょう。**

そのため、制御系エンジニアのキャリアパスにはさまざまな職種があります。例えば、開発の上流工程を担当するシステムエンジニア、プログラミングスキルを活かしたプログラマーなどです。さらにマネジメントスキルを持っていれば、プロジェクトマネージャーを目指すこともできます。

また、*制御系エンジニアとしてスキルを高め専門家として独立することも可能です。*特に高い専門性が求められるロボット制御は、ロボット市場の拡大に伴い活躍の場が広がるでしょう。

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## 制御系エンジニアになってキャリアを充実させるには

電子機器・機械システムに加え、IoTやロボットといった新しい分野に制御システムが導入されるようになり、制御システムの活用の場が広がっています。*制御システムの需要拡大に伴い、制御系エンジニアの需要も高まるでしょう。*

また、制御系エンジニアとして経験と実績を積んだあと、システムエンジニア・プログラマー・プロジェクトマネージャーなどほかの職種にキャリアチェンジすることも可能です。**重要性が高くキャリアパスが充実している制御系エンジニアは、魅力的な職種と言えるでしょう。**

しかし、IT未経験の方が制御系エンジニアを目指す場合、自分に合っている業界はどこか、具体的な仕事内容や待遇の良し悪しなどわからないことが多いでしょう。

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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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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を要件に合わせて設計・開発・導入するエンジニアのことです。本記事では、制御系エンジニアの将来性やキャリアパスについて解説します。制御系エンジニアを目指している方は、参考にしてください。

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を要件に合わせて設計・開発・導入するエンジニアのこと

制御システムは機械システムや電子機器などに広く導入され、制御系エンジニアの需要も増えている

制御系エンジニアのキャリアパスにはプログラマー・プロジェクトマネージャーなどがある

制御系エンジニアとは？需要がありキャリアパスが充実している理由

## フローチャートはプログラムの設計時などで使われる

**フローチャートはシステムの設計をする時や、業務の流れを整理する際に使う図のことを指します。**特にプログラミングにおけるフローチャートは、プログラムの処理の流れをイメージ化したもので、プログラマーを始めとしたプログラムの設計者にとっては必要不可欠なツールと言えます。

今回は、そんなプログラミングのフローチャートの概要やメリット、書き方のルールをご紹介します。フローチャートをまだ書いたことがない人も、本記事を参考にしながら一緒に書き方を学んでいきましょう。

### フローチャートが使われる場面

まずは、フローチャートが使われる場面について詳しく説明します。*プログラミングのフローチャートが使われる場面は、主に機能の概要をまとめるタイミングと、プログラムの処理を整理するタイミングの2つです。*

機能概要を整理するフェーズでは、機能の流れを分かりやすく表現するためにフロー図を使います。

例えば「データをチェックし、問題がなければ、そのデータをフォーマットの指定箇所に出力する」というような場合に、フローチャートを使います。

上記のような機能概要を整理できたら、次にプログラムを記述していきます。しかし、プログラムをいきなり記述してしまうと無駄な記述やミスが増えてしまうかもしれません。そのため、プログラムを書き始める前に、処理の内容を詳しくフロー図で表すことが多いです。

このように、プログラムのフロー図はプログラミングを始める前に使われます。プログラマーの方は業務でもフロー図を求められることも多いですが、それ以外にも自分の頭の中を整理するためにフロー図を書く人も多くいます。

## フローチャートを使うメリット

フローチャートは機能の概要を整理したり、プログラムの処理を整理したりするために使われているとお分かりいただけたかと思います。

**このフローチャートを上手く活用すると、プログラミングをする際に様々なメリットを得ることができます。**ここからは、フローチャートを使うメリットを詳しく紹介していきます。

プログラミングを行う前にフローチャートを書いておくことで、次に何を記述すべきかすぐに分かります。*また、複雑な処理をプログラミングしないといけない場合、フローチャートを見ながら記述することで、ミスが減ったり作業の進捗を把握したりできます。*

フローチャートをいちいち書くのは手間と感じる人もいるかも知れませんが、事前にフロー図を書いておいた方が、プログラミングをする際に楽でしょう。

*フローチャートで事前に処理の流れを考えておくことで、プログラミングにおける処理の書き漏れを減らすことができます。*

また、フロー図を書いた時点で無駄な設計がないか確認できますので、プログラミングの際に無駄な処理を書くこともなくなります。そのため、フローチャートを記述した方が質の高いプログラムを書くことも可能になります。

*フローチャートを書くことで、チームのメンバーと情報共有しやすいこともメリットとして挙げられます。*開発の現場では、複数人でプログラミングの作業をすることが多いため、プログラミングを行う前に、処理の流れを事前に他の人と共有する必要があります。

この時に、図として分かりやすく表現されているフローチャートを活用すれば、他のメンバーともスムーズに情報共有を行うことができます。

## フローチャートには書き方のルールがある

**業務フローの整理や、プログラム設計の際に欠かせないフローチャートですが、使う記号などはルールが定められています。**

ここからは、フローチャートの書き方や使われる記号を紹介します。フローチャートを書くことの多いプログラマーの方はもちろん、そうでない方もフローチャートを読む場面は数多く出てきます。

それほど難しい内容は出てきませんので、この機会にぜひ覚えてみましょう。

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