## データサイエンティストに求められるスキルとは？

**データサイエンティストとは、データサイエンスのために収集したデータを分析する統計の専門家を指します。**2010年頃から始まったビッグデータによるデータ爆発と、人工知能（AI）の活用加速により蓄積データの活用の場が増大しています。

そのため、従来学術的な意味合いの強かったデータ分析を担当するデータサイエンティストは、情報技術の進歩によりITエンジニアの活躍する領域となってきています。そんなデータサイエンティストには、どのようなスキルが求められるのでしょうか？

### 人材育成強化が図られているデータサイエンティスト

近年、データサイエンティストは人工知能（AI）の活用拡大により脚光を浴びています。

内閣府ならびに首相官邸により、イノベーション政策強化推進のための有識者会議「AI戦略」（AI戦略実行会議）が行われており、その中で議論されている主なAI適応領域として、各産業界、特に健康・医療・介護・福祉の分野が挙げられています。

データサイエンティストはそのAI適応領域での活躍が強く期待されており、人材育成強化が検討されています。

【参考】：[内閣府 AI戦略](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/index.html)
【参考】：[内閣府 AI戦略2019](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistratagy2019.pdf)

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に求められる3つのスキル

データサイエンティストが担当する仕事は、以下の一連のデータ分析に必要とされるビジネスサイクルをカバーします。

（1） ビジネス課題の抽出
（2） データ収集の準備・収集
（3） データ分析
（4） ビジネス課題の解決

上記のサイクルを実務に当てはめると、最初にデータ分析に必要なビジネス上の課題をヒアリングし、データ分析項目定義とゴールを設定します。次に、必要な項目を収集するための環境を整備し、実際の収集を行います。

そして収集データを分析し、問題の可視化を行っていきます。最後にビジネス課題の解決に必要な情報を整理し、ビジネス改善を進めます。上記のビジネスサイクルに関係するスキルとして、**「データサイエンス」「データエンジニアリング」「ビジネススキル」が必要です。**

データサイエンスはバラつきのあるデータをデータ分析を用いて正しい考察を得るために活用し、データエンジニアリングはデータサイエンスで取り扱う膨大な情報をプログラミング技術などを用いて処理します。ビジネススキルは、最終的にどう経営で活かすのか提案するために必要です。

### データサイエンティストの将来性

需要の高まるデータサイエンティストですが、一方で「データサイエンティストはなくなる」あるいは「データサイエンティストはいらない」といった言葉を目にする事があります。

その理由は、AIに仕事がとって代わられるのではないかという懸念や、仕事が細分化して現在のデータサイエンティストではなくなるのではないか、という見方があるためです。

しかし、**データサイエンスの分野が今も成長を続けていることを考えると、データサイエンティストの需要の高さは今後も変わらないと言えるでしょう。**データをビジネスにどう活用していくかというデータサイエンティストの重要な役割も、現時点ではAIよりも人間の方が得意だと考えられています。

データサイエンスの分野でもAIが担う役割は拡大していくことが予想されますが、そのAIを活用するのは人間です。人間の力とAIの力を効果的に組み合わせ、データ活用をさらに進化させていくことは、今後もデータサイエンティストに期待されるところです。

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## データサイエンティストの仕事内容

ここでは、データサイエンティストの役割や仕事内容、気になる年収事情について解説します。

### そもそもデータサイエンスとは？

データサイエンスとは、以下に挙げるデータ分析手法を扱う学術研究分野を指します。

数学や統計学を用いた数学的手法

計算機科学や情報工学を用いたコンピュータ技法

機械学習やパターン認識等の人工知能技術

データサイエンティストはこれらのデータ分析手法を活用し、データ分析を行います。

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！

### データサイエンティストの役割や仕事内容

データサイエンティストの役割は、大きく分けて以下の3つに分類されます。

*・サイエンス的な役割*
データサイエンスの分析手法を研究し、利用すること

*・エンジニアリング*
データの分析のための収集や仕組みを作ること

*・ビジネス*
分析結果から導き出される傾向からビジネスへ活用すること

具体的な仕事内容は、データの収集・分析・加工、レポート作成、業務への組み込みです。企業によって異なりますが、一般的に顧客へのヒアリング後に課題の洗い出しと優先順位の決定を行い、課題の問題点を明確化して膨大なデータの中から活用できるものを選択・収集・保存・提案を行います。

### データサイエンティストになるには？

データサイエンティストには、統計学や数学の知識、データベースに関する知識、ビジネスに関する知識、プログラミングスキルなど、「データサイエンス」「データエンジニアリング」「ビジネス」の3つの領域をカバーする様々な知識やスキルが求められます。

そのため、**独学のみでいきなりデータサイエンティストになるのは難しいと言えます。**具体的には、以下のようなロードマップが考えられます。

大学などで情報学や統計学を学んで就職する

マーケターやアナリストから転職する

データベースエンジニアなどのエンジニアやマーケターなどは、データサイエンティストに必要なスキルの一部を用いて仕事をしているので、独学で学んだりスクールに通うなどして足りない知識やスキルを補うことで、データサイエンティストになることができます。

未経験からデータサイエンティストになるには？必要なスキルを解説

データサイエンティストには3つのスキルが必要？年収や資格も解説

### 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についてですが、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。

スキルや実績、年齢などによって年収が大きく左右されるのが特徴です。また、**データサイエンティストのキャリアパスとしておすすめなのは、プロジェクトマネージャーやITコンサルタントです。**スキルを活かした転職が行えます。

【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=acv12)
※【平均年収 調査対象者】2015年から2016年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?_fsi=AZhJ8QDV&_fsi=AZhJ8QDV)

データサイエンティストとは？気になる市場性や年収を解説！

## データサイエンティストのスキルレベルをチェックする方法

ここでは、IPAが定義するITスキルについてや、データサイエンティストのスキルレベルを確認する「スキルチェックリスト」についてまとめました。

### 情報処理推進機構（IPA）におけるスキルの考え方は？

IPAでは従来のITスキル標準（ITSS）により、IT技術者のスキルを定義しています。データサイエンティストは、学術を利用したデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力を総合活用する領域なので、データサイエンティスト協会と共同でデータサイエンティストのためのスキルチェックリストを作成しています。

【参考】：[情報処理推進機構 データサイエンティストのための スキルチェックリスト](https://www.ipa.go.jp/files/000083733.pdf)

### データサイエンティスト協会のスキルチェックリスト

**データサイエンティスト協会では「データサイエンティスト スキルチェックリスト」を定義しています。**スキルレベルは以下の4段階に分けられます。

*・シニア データサイエンティスト*（業界を代表するレベル）
産業領域全体、複合的な事業全体の課題に対応できる

*・フル データサイエンティスト*（棟梁レベル）
対象組織全体の課題に対応できる

*・アソシエート データサイエンティスト*（独り立ちレベル）
担当プロジェクト全体、担当サービス全体の課題に対応できる

*・アシスタント データサイエンティスト*（見習いレベル）
プロジェクトの担当テーマの課題に対応できる

【参考】：[データサイエンティスト協会 データサイエンティスト スキルチェックリスト](https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skillcheck_ver3.00.pdf)

IPA同様、スキルを大きくデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力の3分類で整理し、人材育成に活用しています。どれも相互に重要性を持つものなのでバランスを保った知識吸収が必要です。

### デジタルリテラシー協議会とは？

2021年4月、内閣府が策定した「AI戦略2019」において、デジタル時代の人材育成や教育改革に対応すべく、データサイエンティスト協会・日本ディープラーニング協会・情報処理推進機構により、「デジタルリテラシー協議会」の設立が発表されました。本協議会では「デジタルを作る人材」だけでなく、*「デジタルを使う人材」を含めて人材育成を進めていく予定です。*

【参考】：[データサイエンティスト協会 「デジタルリテラシー協議会」設立のお知らせ](https://www.datascientist.or.jp/common/docs/DiLite_20210420.pdf)

### リテラシーレベル（DS検定™★）とは？

**2021年の秋から、データサイエンティスト協会によるリテラシーレベル（DS検定™★）の実施が始まりました。**その目的は、内閣府が策定した「AI戦略2019」に連動したデジタル時代の人材育成です。

受験者層としては、データサイエンティスト初学者、これからデータサイエンティストを目指すビジネスパーソン、モデルカリキュラム教育を受けた学生等、幅広い層が対象です。

【参考】：[データサイエンティスト協会 データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定™★）](https://www.datascientist.or.jp/news/release-dskentei/)

リテラシーレベル（DS検定™★）では「データサイエンティスト スキルチェックリスト」の想定スキルレベルの中で、アシスタント データサイエンティスト（見習いレベル）を対象として行われています。

【参考】：[データサイエンティスト協会 データサイエンティスト検定™ リテラシーレベルとは？](https://www.datascientist.or.jp/dskentei/)

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## データサイエンティストのスキルアップにおすすめの資格

データサイエンティストは、サイエンス的・エンジニアリング的およびビジネス的な観点で仕事を進めます。そのため、学術的な知識と技術的な知識および業務的な知識がそれぞれ求められます。

ここでは、資格取得により得られるスキルについて整理します。

### データサイエンス力を高める資格

データサイエンス力向上のためには、データ分析能力を証明する以下の3つの資格取得がおすすめです。

*・統計検定*
データサイエンティストは学術的な知識と技術スキルをデータ分析に活用できるため、数学や統計の専門知識が求められます。統計自体の能力を証明するためには、統計質保証推進協会の統計検定がおすすめです。

【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/)

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！

*・Python 3エンジニア認定データ分析試験*
分析計アプリケーションのプログラミング能力を証明するために、Python 3エンジニア認定データ分析試験では、確率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証明されます。

【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)

*・G検定*
人工知能全般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で、E資格はエンジニア向けです。E資格では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を有しているエンジニアレベルにあるか検定します。

【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

### データエンジニアリング力を高める資格

データエンジニアリング力を高めるための資格として、以下の5つがおすすめです。

*・基本情報技術者試験、応用情報技術者試験*
IT系の共通スキルとして、情報処理推進機構（IPA）の基本情報技術者試験（FE）および応用情報技術者試験（AP）がおすすめです。応用情報技術者試験に合格することで、情報戦略立案やシステムの設計・開発・構築・導入を主導できるレベルとなります。

データサイエンティストとは、膨大な蓄積データを分析し、ビジネス課題を解決する統計の専門家です。内閣府のAI戦略においても今後の人材育成が議論され、2021年4月デジタルリテラシー協議会設立が発表されました。ここでは、その人材育成の最新動向とスキル要件を解説します。

データサイエンティストとは、膨大な蓄積データを活用・分析する統計の専門家です

データ分析はビジネス課題の解決やビジネス判断を助けることが期待されています

データサイエンティストは市場拡大により需要が高まり、スキル向上が内閣府でも検討されています

データサイエンティストに必要な3つのスキルとは？役立つ資格も紹介

## テストエンジニアはきつい？

一般的に、**テストエンジニアは「単体テスト」から「システム移行」までのテスト工程を担当することが多い職種です。**システム開発には欠かせない重要なポジションであるテストエンジニアは、専ら「きつい」と言われてしまいます。

テストエンジニアは比較的求人件数の多い職種ですが、やりがいや楽しいと感じられることはないのでしょうか。この記事では、テストエンジニアとは何か、テストエンジニアが「きつい」と言われる理由や向いている人について解説します。

### テストエンジニアの需要は高い

**テストエンジニアはきつい部分のある職種ですが、システム開発時には必ず必要な工程であるため、需要は尽きません。**テスト自動化ツールを用いることで人の手を使わず、テストを自動化することも最近のトレンドなので、今後はその知識やスキルを身に付けることが重要です。

テストエンジニアのメリットは、バグの修正やトラブル対処方法を身に付けられることです。実績や経験を積むことで、システム開発のために必要な知識やスキルを得ることができ、システムエンジニアなどへのキャリアアップも目指せます。

## そもそもテストエンジニアとは

**テストエンジニアは、品質の保証やテスト工程に関わります。**具体的には、テスト計画書の作成・テストの実施・結果の分析などを担当し、中でもテスト工程は未経験や新人などの若手であるエンジニアが担当することが多いです。

最近では、セキュリティの重要性の高まりによって、テスト工程に関してもテストに関する深い知識やスキルをもつエンジニアを求める傾向があります。しかし、テストエンジニアとして単独で採用する企業はまだまだ少ないのが現状です。

テストエンジニアの仕事や必要なスキル、テスターとの違いや将来性

テストエンジニアの年収についてですが、「マイナビエージェント 職種図鑑」での「品質管理／QA／QC」の平均年収は526万円（※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（顧客サポート/ヘルプデスク）を参考にすると、平均年収390万円と分かりました。

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、テスト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。

*テスト設計ができるようになったら、システムの要件定義や設計などの上流工程を担当するシステムエンジニアへの転職を考えてみてもいいかもしれません。*

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/14.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)
※【平均年収 調査対象者】2015年から2016年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?_fsi=AZhJ8QDV&_fsi=AZhJ8QDV)

テストエンジニアの求人の探し方と、そのポイントを解説！

そもそもシステム開発はどのように行っていくのでしょうか。ここでは、システム開発の流れについて紹介しましょう。

**システム開発は決まった手順通りに進めていきます。**例えるなら、料理のレシピの過程と似ています。システム開発にはさまざまな種類の開発手法がありますが、ここでは代表的な「ウォーターフォールモデル」を紹介します。

*・ウォーターフォールモデル*
ウォーターフォールモデルは、要件定義・設計などの上流工程から、保守・運用などの下流工程へ、順を追って行われていきます。例えば、プログラミング工程が完了していない場合は、それより下流にあたるテスト工程を行うことはありません。

スケジュール管理がしやすいため、SIer企業が行うような大規模なシステム開発に適している手法と言えるでしょう。一方、前工程でのミスが後工程で発覚した場合は、手戻りが発生し、コストが多くかかってしまうので注意が必要です。

ウォーターフォール開発モデルとは？各工程やメリット・デメリットを解説！

### システム開発の各工程の紹介

ここでは、システム開発の各工程について紹介します。一般的に、**システム開発の工程は、「要件定義→外部設計→内部設計→プログラミング（構築）→単体テスト→結合テスト→システムテスト→運用テスト→システム移行」のような流れをたどります。**

なお、開発対象が「インフラ」か「アプリ」か、あるいはプログラミングを担当するかしないか等により、工程は多少変化します。今回は「アプリのシステム開発」を元に紹介します。

*・要件定義*
要件定義は、顧客が求めるシステムについてヒアリングを行い、必要な機能や要件をまとめる工程です。プロジェクトが進んでいくとともに要件定義の工程に手戻りすることも多く、目的を明確にする必要があります。プロジェクトがうまくいくか否かはこの要件定義で決まると言っていいほどに重要な工程です。

*・外部設計*
外部設計では、要件定義書を参考に、開発するシステムの実際の仕様を設計していきます。ユーザーの使いやすさ（ユーザビリティー）に大きな影響を与えるため、利用しやすいシステムを開発するために重要な工程です。

*・内部設計*
内部設計では、外部設計でシステムの仕様を決めたあとの、システムの中身であるプログラミング部分の詳細な設計が行われます。外部設計はユーザー側よりの視点、内部設計は開発者側よりの視点で設計するという違いがあります。

*・プログラミング（構築）*
プログラミングでは、内部設計の工程で作成された設計書の通りに、プログラマーがコーディングを行います。プログラマーは、設計に疑問を感じた場合、設計書を担当した人、テスト工程を担当する人、またインフラエンジニアの人とも積極的にコミュニケーションを行うことが重要とされています。

*・単体テスト*
単体テストでは、プログラミングの対象単位と言われるモジュールごとにテストを行います。単純作業になりがちなこともあり、効率が求められる工程でもあります。システム開発においてリスクが低く、業務の勉強に適する工程でもあるため、新人に任されやすい業務でもあるでしょう。

*・結合テスト*
結合テストでは、複数のモジュールを組み合わせ、正しく機能しているか検証します。結合テストでは、テスト項目の洗い出しが難しい部分があり、単体テスト以上に、スキルが求められるでしょう。

*・システムテスト*
システムテストでは、プログラミングし、結合テストまで完了したプログラムが、要件定義通りに正常に稼働するかを検証する工程です。性能性や機能性や拡張性などのテストを行います。

*・運用テスト*
運用テストでは、実際に運用する顧客先の環境を準備し、開発したシステムに不具合が生じないかを検証します。これまで紹介したテスト工程と比較すると、実用性に関して検証するようなテストです。

*・システム移行*
システム移行は、現行のシステムから開発した新しいシステムへ切り替える工程です。プロジェクトリーダーなどは、成功するかどうか緊張する場面でもあります。

*・保守・運用*
保守・運用では、システムが問題なく運用しているか監視を行います。さらに、より良いシステムに改善するために、プログラムの修正も担います。急を要する障害対応や、夜勤を行うことも多く「きつい」仕事と言われることも多い工程です。

システム開発の工程の「単体テスト」と「結合テスト」の違いを徹底解説！

運用テストと受入テストの違いとは？
相違点を理解してシステムの品質を高めよう！

## テストエンジニアが「きつい」と言われる3つの理由

テストエンジニアは「きつい」「つまらない」と言われることが多いです。ここからはその理由について3つ紹介します。

テスト工程は下流工程であり、上流工程で発生した問題による進捗の遅れや、納期が近いことから短期間で間に合わせる必要があります。そのため、1日に行う業務量が多くなり、残業を強いられることも多いです。

IT業界の人材不足も原因の1つとして言えるかもしれませんが、昨今では働き改革によって残業の多さは改善されつつあります。

テストエンジニアは、特に単体テストなどでは1つのモジュールが正常に稼働するかどうか、マニュアル通りに単純作業を繰り返すことが多いです。そのため、途中で集中力を切らしてしまうと、システムのエラーを見逃してしまう可能性もあります。自分の頭で考えて行動したい人にはつまらないと感じるかもしれません。

しかし、**将来的にSEなどにキャリアアップする際には、このテスト作業の経験が活きてくるため、スキルアップの一貫だと捉えて従事しましょう。**

テストエンジニアの業務の目的は、開発したシステムのバグやエラーを見つけることであるため、不具合対応が多くなります。不具合が発生すると納期に間に合わない可能性が生じ、残業・休日出勤になることも多いでしょう。この不具合対応に慣れてくると、トラブル対応能力がアップし、制作工程短縮に貢献できます。

## テストエンジニアに向いている人

上記でテストエンジニアがきついと言われるポイントを紹介しましたが、ではどのような人がテストエンジニアに向いているのでしょうか。

### 裏技やバグを探すのが好きな人

テストエンジニアはバグやエラーを見つけて報告することが仕事です。**単純作業である裏技・バグ探しが好きな人はこの仕事が「楽しい」と思えるでしょう。**また、自分が見つけたバグやエラーが改善されてシステム開発において大きく貢献できた場合は、やりがいをとても感じられるはずです。

*テストエンジニアはエラーを発見するために、細かいところに気付ける人が向いています。*細かく丁寧にプロダクトを見ることができる人は重宝されます。

テストエンジニアは未経験者や新人が担うことが多いですが、**業務をこなして昇進していくには常に勉強や努力が必要です。**

製品の仕様や仕組みを理解するだけでなく、IT知識・ハードウェア・セキュリティ関連などプロジェクトに付随する知識が必要とされるため、勉強のための努力を惜しまない人がテストエンジニアに向いています。

## テストエンジニアに必要な3つのスキル

以下に、テストエンジニアとして活躍するために必要なスキルを3つ紹介します。

テストエンジニアの業務内容は地道で単純作業が多く、効率を上げるためにも集中力が必要です。さらに、不具合を見つけるための「課題発見スキル」も重視されます。課題発見スキルとはその名の通り、**テストを実施している際にどこにシステムの欠陥があるか見極めるスキルです。**

たった1つの不具合でもシステムの大きな欠陥につながる可能性があり、不具合を見逃さないためにも集中力はもちろん、課題発見スキルを身に付けるためには日々業務をこなしながら勉強することでスキルを磨いていけるでしょう。

### テスト自動化ツールを扱うスキル

最近のトレンドとして、膨大な量のテストを行う際に自動化ツールを使うことが増えています。テスト自動化ツールを使用することでコストと時間の削減が可能です。そのため、**テスト自動化ツールを扱うスキルを身に付けることで業務を効率よく行え、周囲から重宝される人材となれるでしょう。**

テスト自動化ツールはいくつかありますが、その中の1つをご紹介します。Apacheソフトウェア財団により開発された「Apache JMeter」は、サーバの負荷や機能についてのテストを行えます。利用できる機能の数が多く、汎用性も高いため、WebアプリケーションやWebサーバの性能測定に利用されることが多いです。

テストエンジニアの業務の目的は、システムのバグやエラーを見つけることです。不具合が発生した際は、正確かつ簡潔にプログラミング担当者や設計者に報告しなければなりません。この時に必要なのが、**正確に不具合の現状を人に伝える能力、すなわちコミュニケーション能力です。**

## キャリアアップや業務に役立つ資格

ここでは、テストエンジニアに役立つ「JSTQB認定テスト技術者資格」と、今後のキャリアアップにもおすすめな「基本情報技術者試験」について紹介します。

日本ソフトウェアテスト資格認定委員会が実施する、JSTQB（Japan Software Testing Qualifications Board）は、国際的な資格認定のISTQBと相互認証を行っており、海外活動においても有効な資格です。 

*この資格は基礎・上級・エキスパートの3つのレベルに分けられ、ソフトウェアテストの評価スキルを客観的に証明できます。*テストエンジニアを目指す方は、ぜひ取得しておきたい資格の1つです。

【参考】：[JSTQB認定テスト技術者資格](https://jstqb.jp/index.html)

またその他にも、日本科学技術連盟が主催する、ソフトウェアの品質を向上させる技術が試される「ソフトウェア品質技術者資格」もおすすめです。試験は初級と中級に分けられ、中級は記述問題によって難易度が上がるため、まずは初級からチャレンジしましょう。

【参考】：[ソフトウェア品質技術者資格](https://www.juse.jp/jcsqe/)

*基本情報技術者試験とは、IPAが主催する国家試験の1つであり、基礎的なITの知識やスキルを証明する資格です。*合格率はおよそ25%前後とやや難易度が高めに感じますが、学習においてITエンジニアに必要な基礎知識を広範囲に得られます。

また、就職や転職では汎用性の高い資格であるため、上位職へのキャリアアップを目指す方にもおすすめです。

この試験ではITの基礎知識以外に、プログラミングの知識も求められるため、実務でソースプログラムを解析することがあるテストエンジニアにとっては、非常に実務的な資格とも言えます。

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

基本情報技術者試験とは？資格のメリットや学習方法を解説！

テストエンジニアは将来性が不安視されやすい職種ですが、本当にそうなのでしょうか。確かに人によっては「きつい」と感じる場面がありますが、システム開発においてはテスト工程を担当し、リリース前の最終確認を担当する非常に重要な職種であることには間違いありません。

キャリアプランについては、テストエンジニアで身に付けた知識・経験を元に、システムの要件定義や設計などの上流工程を担当するSEへの転職を目指していくパターンも多いでしょう。そのため、**テストエンジニアはキャリアアップが期待できる職種として将来性が高いと言えます。**

テストエンジニアは求人件数の多い職種ですが、「きつい・つまらない」と言われており、向き不向きが分かれる職種です。当記事では、そんなテストエンジニアがきついと言われる理由・仕事内容・年収・将来性・必要なスキルなどについて解説します。

テストエンジニアはシステム開発の下流工程である「テスト工程」を主に担当することが多い

テストエンジニアが「きつい・つまらない」と言われる理由は、残業・単純作業・トラブルが多いためである

テストエンジニアが年収アップするには、今後のキャリアプランが大切である

テストエンジニアはきつい？3つの理由と向いている人・年収・資格を解説

## セールスエンジニアはきつい？

セールスエンジニアがきついと言われるのは、本当なのでしょうか。きついと言われる理由として、**営業ノルマがきつい・相手のレベルに合わせた説明が難しい・クライアントと開発者の板挟みになる**などがあります。

セールスエンジニアはほかのITエンジニア職とは異なり、営業がメインの仕事です。そのためノルマを達成することが求められ、営業成績が評価に直結します。また、商品を売る際は相手のITスキルに合わせた説明が必要で、相手によって説明の仕方を変えるのが難しいです。

また、クライアントと開発者の間に入って納期や仕様変更などを調整する役割もあり、双方の板挟みになって精神的に辛いと感じることもあるでしょう。*セールスエンジニアには、ほかのITエンジニア職とは違った苦労がある*と言えます。

## セールスエンジニアにはメリットも多い

セールスエンジニアにはきついと感じるデメリットもいくつかありますが、メリットもたくさんあります。例えば、**高年収である・需要が多く将来性が高い**などがあります。

転職してすぐ高年収になるのは難しいですが、実績・キャリアを積めば年収を上げることも可能です。

なお、さまざまな企業でデジタル化やDXが進められており、ITによる業務改善や経営状態の改善が求められています。*セールスエンジニアはIT知識を持った営業として、デジタル化やDXに合った商品を提供する*役目があります。社会のIT化が進むにつれて、セールスエンジニアの需要も増えると予想されます。

DXの取組事例に学ぶDX成功のポイントとITエンジニアへの期待

DXとは？その意味と日本の現状、DX推進の障壁となる要因を分かりやすく解説！

**セールスエンジニアとは、IT技術の話ができる営業職のこと**です。営業のできるエンジニアとも言えます。

具体的な仕事内容は、クライアント先に出向いて先方の要望や課題を聞き取り、ニーズに合った提案をすることです。契約が成立したら、プロジェクトの中心的な立場でシステムの完成まで現場とクライアントとの橋渡し役を務めます。

一般的な営業職と仕事のスタイルはほぼ同じですが、IT技術に関する知識が求められます。そのため、「セールススキル」に加えて「エンジニアとしての知識」が必要です。

セールスエンジニアはどの程度の年収があるのでしょうか。ここでは、セールスエンジニアの年収や新卒の場合だといくら稼げるのか解説します。

### セールスエンジニアの平均年収は472万円

マイナビエージェントでは職種別の年収ランキングを公開しています。そのランキングによると、**セールスエンジニア（IT系営業）の平均年収は472万円（※2023年2月執筆時点）となっています。**これはあくまで平均であり、業種・業界によっては平均年収がさらに高い可能性もあります。

【参考】：[職種別平均年収ランキング｜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/helpful/income/category/#it?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)
【参考】：[セールスエンジニアの求人・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/kw_%E3%82%BB%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%82%B9%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2/result.php?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)

*セールスエンジニアは経験やスキルがあるほど有利なため、他業種と比べると新卒採用が少ない職種*です。営業職と技術職両方のスキルが求められます。そのため、**エンジニアとして技術的な知識や実務経験を積み、営業に必要なコミュニケーションスキルやプレゼンスキルを培う**ことが重要です。

経験が乏しい新卒の段階では結果を出すのは難しいため、いきなり高収入を目指すのは困難です。ステップアップやスキルアップの段階を経て、収入を上げていきましょう。

## セールスエンジニアが「きつい」と言われる理由4つ

セールスエンジニアはやりがいのある仕事ですが、その反面「きつい」「やめとけ」と言われやすい職種です。ここでは、セールスエンジニアがきついと言われる理由を4つ紹介します。

セールスエンジニアも営業職なので、もちろん結果（売上）を求められます。会社にもよりますが、ノルマが課せられるところもあります。**ノルマが成績や評価に直接つながるため、ノルマに追われることがきついと感じる**原因の１つです。

### 相手に合わせた説明が難しい

セールスエンジニアが担当する顧客は、IT技術の担当者から全くITの知識がない総務部の人までさまざまです。特に、**IT知識のない人に理解してもらうためには、専門的な技術の話を相手に分かりやすく伝える**必要があります。できるだけ専門用語を使わずに、例え話を織り交ぜながら分かりやすく説明することが大切です。

一方で、*顧客がITスキルの高い担当者だった場合、相手と同じくらいプロフェッショナルで深いIT知識が必要*です。専門用語や日々進化するIT技術に関する高い知見が問われます。

相手に合わせた説明能力や臨機応変さが難しいと感じる点も、きついと言われる理由の1つです。

### クライアントと開発現場の板挟みになりやすい

*内側と外側の両方からかかるプレッシャーに耐えて事態を打開するのは、楽ではありません。*特に納期が近づくにつれてクライアントと技術陣は緊張状態が高まるため、ちょっとしたことがトラブルに発展する場合があります。セールスエンジニアにはそのような状況を冷静に乗り切る胆力が必要です。

立場上、**顧客からの要望と技術者たちの意見の板挟みになりやすい**職種です。両者の間に立って調整や交渉をし、プロジェクトを無事完成させることが大変だと言われます。

### 常に進化するIT技術の勉強が大変

IT技術は日々進歩しており、新しい技術にこそ営業的なメリットが生まれる場合があります。**セールスエンジニアになった後も、IТの新しい動向に目を配り、SEとしてトレンド技術を日々勉強し続ける**ことが大切です。

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