AWSはクラウドサービスのシェアNo.1ですが、その各種サービスに対する高い評価も特徴です。今回はそのサービスの中から、ロードバランサのサービス、EBLについて解説します。Webサービスの停止や遅延はユーザーへのサービス提供に大きな支障をきたすばかりか、ブランドイメージを大きく損ないます。そのため、Webサービスにおいては*Webサーバーに対する負荷分散は必要不可欠*になっています。

この負荷分散をロードバランシグと呼び、ロードバランシングを行うシステムをロードバランサと称します。このロードバランサについては後ほど詳しく触れますので、まず最初に**AWSが提供するロードバランサ（ELB）について解説**します。

ELBは正式名称「Amazon Elastic Load Balancing」の通称で、AWS が提供する**「負荷分散」に加え、「ヘルスチェック機能」を備えたロードバランササービス**です。ELBには多くの特徴（強み）がありますが、最初にELBの3つのロードバランサを紹介しましょう。

**AWSが提供するロードバランサには3種類があり、Network Load Balancer（略称NLB）・Application Load Balancer（略称ALB）・Classic Load Balancer（略称CLB）**です。
AWSでは、この3種類の中から、利用するシステムの適性に合わせて選択することができます。以下で、それぞれの特徴について説明します。

*1.Network Load Balancer（NLB）*
**NLBは、秒間数百万のリクエストを捌けるように設計されたロードバランサ**です。*TCPプロトコルの標準的なL4でロードバランシング*が行え、大量のアクセスが想定されるシステムに推奨されています。NLBは宛先IPをターゲットIPに変換して転送するため、帰路はロードバランサを介することなく、ターゲットからクライアントに通信できます。このように、NLBではロードバランサとしての処理が最小限であるため、*遅延防止に重きを置いた仕組み*となっています。

*2.Application Load Balancer（ALB）*
**ALBは、HTTP・HTTPSプロトコルのL7（アプリケーション層）への対応**が強化された単一ロードバランサです。異なるURLごとにサーバーに対するリクエストを振り分けることができ、CLB 比較してより細かい設定が可能です。

ALBは複数のアベイラビリティゾーン（データセンター）にまたがって対応することができ、高レベルの耐障害性を実現しています。また、ALB自体に自動的にキャパシティを増減する機能が備わっており、可用性においても非常に優れています。WEBアプリケーション用には、*ALBが最も多く利用されています*。

*3.Classic Load Balancer（CLB）*
**CLBは、AWSで初期から提供されているELBの1つ**です。複雑な設定はできず、*シンプル*なロードバランサです。利用中のユーザーがいるためサービスとしては提供中ですが、**AWS側からは推奨されていない旧タイプ**です。

## ロードバランサについてもっと知ろう

ITエンジニアなら、ロードバランサをご存知の方が多いでしょうが、**ロードバランサには負荷分散以外にもさまざまな役割がある**ことをご存知でしょうか？ここでは、ロードバランサについて知っておくべき基本知識について述べますので、ぜひ読み進めてください。

改めて説明するまでもないかもしれませんが、ロードバランサとは、サーバーへのアクセス集中を防ぎ、*サーバーの安定稼働をサポート*するための装置や仕組みのことです。**Load（負荷）Balancer（平衡を保つ）の言葉通りで、日本語では負荷分散装置とも呼ばれています**。ロードバランサのおかげでWebサーバーへのアクセスが集中している時にも、利用者は安定したサービスを受けることができるのです。

### ロードバランサが必要な理由

公開Webサイトは、膨大な数の利用者を対象にサービスを提供しており、サービスに対するアクセスには時として大きな変動があります。想定以上のアクセスが集中すると、サーバーの処理能力を超え、ネットワークが混雑してサイトへの接続がしにくくなりサービスの低下を招きます。高速道路の料金所の混雑状態をイメージするとよく分かると思います。

こうした状態が頻繁に起きると**利用者離れを招き、企業ブランドのイメージ低下や売上減少などの弊害に繋がります。**そうした*事態を防ぐために、ロードバランサが必要*です。まず、サーバーダウンに備えるためにWebサーバーの冗長化（多重化）があります。この場合、アクセスをバランスよく複数のサーバーに振り分けを行う必要があります。

冗長化にはアクセス集中の回避以外に、片方のサーバーがダウンしても、もう片方のサーバーでサービスを継続することができるというメリットがあります。この*複数のサーバーにアクセスを分散させる役目を持つのがロードバランサ*です。

ロードバランサの機能について確認しておきましょう。

*■アクセスの負荷分散*
ロードバランサの基本機能で、**アクセスを複数のWebサーバーに分散して振り分けを行います**。急激なアクセスの増加に対して、レスポンスの低下を防ぐことができます。

負荷分散の方式は、以下の2種類があります。
*・ラウンドロビン*：*Round Robinは非常にシンプルな負荷分散方式*で、アクセスを各サーバーに均等に振り分けます。
*・最小コネクション*：サーバーの処理状況に合わせ、アクセスを*処理の少ないサーバーに振り分け*をします。

*■セッション維持*
利用者ごとのアクセスを同一のサーバーに振り分けます。例えば、ECサイトの利用では、買物から決済まで一連の流れを同一のサーバーに接続しておく必要があります。このため、*同じ利用者からのアクセスは利用者（IPアドレス）単位で同一サーバーに振り分け*ます。

*■故障監視*
ロードバランサは*Webサーバーの状態を定期的にモニタリング*し、サーバーの故障を検出するとそのサーバーへのアクセスの振り分けを停止し、負荷分散対象から切り離します。このため1つのサーバーで障害が発生しても、サービス提供を継続することができます。

*■連続サービス*
利用者への*サービスを停止せずに、Webサーバー増設・保守・修理などを可能*とします。このため、システムの柔軟な保守が行えるようになります。

ここからは、AWSのロードバランサELBの強みについて解説します。**AWS ELBの中でも、中心的なサービスであるALB**を軸にして強みを見ていきましょう。

AWS ELBはトラフィック（通行量）を自動的に分散してくれるため、トラフィックによるサーバーダウンを防ぐ役割を持っています。では、ELB自体が故障することはないのでしょうか？実は ELB 自体も負荷に対応してキャパシティを自動的に増減するため、ユーザー側で ELB の台数を増す必要はありません**。スペックも意識する必要はないのです。

AWS ELBの強みの1つは、**堅固なセキュリティ**にあります。ELB自体は、Amazon Visual Private Cloud の中に配置されており、、不必要なトラフックや安全性に問題がありそうなトラフィックはシャットアウトしてくれます。

また*ELBにはSSLの設定を行うことができ*、非常に強固なセキュリティ環境を実現できます。しかもSSLを利用しても特に追加料金は発生しないという点は注目に値します。

AWS ELBは、**コンテントベースのルーティングが可能**です。つまり、同一インスタンスでもアプリケーション毎にターゲットを柔軟に設定する事ができ、アプリケーション間の通信をシンプルにできるのです。

AWS ELBの最大の魅力は、その高い負荷分散能力です。ロードバランサであるELBが負荷分散を行うのは当然ですが、その負荷分散能力には並外れたものがあります。**ELBはAWSの他のアベイラビリティゾーンへの負荷分散も可能**であり、*災害対策の面からも万全の対応が可能*です。

AWS ELBは接続している**サーバーをモニタリングがし、サーバーの仕事が均一になるようコントロール**をしてくれます。EWSは、Amazon Cloud Watchメトリクスの機能やリクエスト追跡機能などを活用して、パフォーマンスやアプリケーションの動きをリアルタイムで把握できます。

また、サーバーに障害が発生した場合でも、他の正常なサーバーに自動的に負荷分散してくれるなど*障害の影響を最小限に抑え、迅速に問題解決に導いて*くれます。

### 複数のサーバーのアクセスログをまとめて取得

サーバーへのアクセスログの収集や解析はサーバー管理、Webの管理では重要な業務の1つですが、複数台あるサーバーのアクセスログを1つにまとめて解析するのはかなり面倒なことです。**ELBではこのアクセスログを一元的に確認することができ、アクセスログ管理に関する手間を省いてくれる**という副次効果があります。

ここまで読み、AWS ELBの概要やメリットなどについては理解されたかと思います。最後に、**ELBの利用料金・実際に利用する際の設定手順**などについて解説するのでぜひ参考にしてください。

### ELBの料金
AWS ELBは**従量制料金のサービスで、利用した分に対して支払いが発生**します。初期費用や最低料金などは発生しません。また*無料利用枠はありません*ので、テストサイトなどでも料金は発生します。料金は、利用するロードバランサやリージョンによって異なりますので、詳細はAWSのサイトで確認してください。

AWS ELBの料金は、次の2つの基準によって計算されます。
*▪ロードバランサの利用時間（1時間単位）*
*▪データ転送量（GB単位）*
料金シミュレーションは以下で行えますので、興味のある方は試してください。
[ざっくりAWS](https://aws-rough.cc/elb/)

*1. 準備*
AWS ELBを設定する前に、分散処理を前提とする複数台のサーバー構成を用意します。ただし、**ELBは1台構成のサーバーでも、メンテナンスやSSL証明書導入などでメリットがあります**ので、最初から導入しておくとよいでしょう。

*2.ロードバランサの作成*
続いて、ロードバランサを作成しますが、*CLI（AWS Command Line Interface）*、あるいは*AWSマネジメントコンソール*から作成をします。

*3.設定*
ロードバランサの設定では、*ロードバランサの名前・ネットワーク・ヘルスチェックのパスや動作などについて設定*をします。

*4.ターゲット登録*
ロードバランサの対象となる*ターゲット*を登録します。

*5.動作確認*
ヘルスチェックを利用してロードバランサが*正しく動作することを確認*をします。

AWS ELBの特徴や強みについて、解説してきました。ロードバランサの特質を最大限活かした**AWS ELBは、サーバーの台数や構成に関わらず利用することで、さまざまなメリットが得られます**。Webサーバー以外でも利用メリットが大きいため、*AWSを利用する際にはELBを必須*と考えてください。AWSのELBに強いエンジニアとして、皆さんの更なるご活躍を期待しています。

AWSのロードバランサELBは、多くのメリットがある優れたサービスです。特に、ロードバランサに関する知識はWebエンジニアに必須です。この機会に、ロードバランサとAWSのサービスELBについて理解を深め、ITエンジニアの仕事に活かしてください。

AWS ELBはAWSが提供するロードバランシングに関する優れたサービスで、3種類のサービスがある

ロードバランサは特にWebサービスの利用者に安定したサービスを提供するために必須である

AWS ELBには負荷分散以外にもさまざまなメリットがあり、冗長構成のサーバー以外でも利用する価値がある

ITエンジニアとしてAWSのロードバランサを知り仕事に活かそう

## Webエンジニアの年収は高い？

最近脚光を浴びるWebエンジニアですが、ITエンジニアやWebプログラマーの皆さんの中にも、Webエンジニアを目指す方は少なくないと思います。**Webエンジニアは稼げるのか、システムエンジニアと比べて年収が下がることはないのか？**気になるところですよね。まずは、*Webエンジニアの年収*について触れていきましょう。

### Webエンジニアの平均年収は？

求人情報の[求人ボックス給与ナビ](https://xn--pckua2a7gp15o89zb.com/Web%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E3%81%AE%E5%B9%B4%E5%8F%8E%E3%83%BB%E6%99%82%E7%B5%A6#:~:text=Web%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E3%81%AE%E4%BB%95%E4%BA%8B%E3%81%AE%E5%B9%B3%E5%9D%87%E5%B9%B4%E5%8F%8E%E3%81%AF%E7%B4%84599,%E5%86%86%E3%81%A8%E3%81%AA%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82)によると、**Webエンジニアの平均年収は約599万円**です。かなり高めな感じがしませんか？ちなみに、*20代の平均年収は約339万円～445万円*です。

### システムエンジニアの平均年収は？

同じく[求人ボックス給与ナビ](https://xn--pckua2a7gp15o89zb.com/%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%A0%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E3%81%AE%E5%B9%B4%E5%8F%8E%E3%83%BB%E6%99%82%E7%B5%A6)の集計によると、**システムエンジニアの平均年収は約496万円**です。Webエンジニアの平均年収はシステムエンジニアと比較して100万円も上回ります。他、[平成30年賃金構造基本統計調査](https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00450091&tstat=000001011429)によると、*政府統計ではシステムエンジニアの平均年収は約556万円*と、求人ベースの年収を上回っています。

### Webエンジニアの年収が高い理由

IT産業は成長産業であり、また政府のDX推進施策もあってITエンジニア不足が問題となっています。さらに、スマホの普及が後押しをする形で**Webアプリケーション開発需要が一層高まっています**。こうしたことが*Webエンジニアの相対的不足*を招き、給与相場が上がっていると考えられます。

Webエンジニアとは、**ECサイトやWebサイトなどで利用されるWeb系システムの設計・開発・運用・保守などに関わるエンジニア**です。 Web技術は日進月歩で進化しており、Webエンジニアの仕事は技術と密接な関係にあり、常に最新の知識を求められる厳しい世界です。続いて、*Webエンジニアの仕事*について解説します。

Webエンジニアは、*Web系のシステム全般に関わるシステムエンジニア*です。Webディレクターの指示や、Webデザイナーが作成したデザインに従ってコーディングをしたり関係スタッフやユーザーと連携を取ったりしながらより良いサイトを構築する役割を担っています。**守備範囲は広く、要件定義から概要設計・詳細設計・プログラミング、さらにはテスト・バグ修正・保守点検まで行う**ことがあります。

以下ではWebエンジニアの主要な仕事を3つ紹介します。

Webエンジニアはクライアントの要求に基づいてWebシステムを構築します。その際、**WebディレクターやWebデザイナーと連携しながらクライアントの要求をシステム化案**としてまとめ、設計を行います。

要件定義を行い、仕様書やヒアリング内容に従ってWebサイトを制作していきますが、**Webエンジニアには「フロントエンドエンジニア」と「バックエンドエンジニア」の2つの役割分担**があり、仕事内容はそれぞれ異なります。

*■フロントエンドエンジニア*

ユーザーが直接目にするWebサイトの画面や入力画面など、*ユーザーと接する部分をフロントエンド*と呼び、このフロント部分を担当します。主に*HTML・CSS・JavaScriptなどの言語*を用いてサイトの構築を行いますが、ユーザーインターフェースのデザインや設計まで担うケースもあります。

*■バックエンドエンジニア（別名サーバーサイドエンジニア）*

Webのユーザーと接する部分をフロントと呼ぶのに対し、*裏側のシステム部分をバックエンド*と称します。Webサイトの画面などから入力されたデータを**データベースに格納する処理や、情報処理のシステムの開発や保守**などが主な役割です。バックエンドエンジニアにはサーバーOS・PHP・Perl・Pythonなどの言語知識が求められます。

Webエンジニアの担当範囲はWebサイト制作だけでなく、中にはWebサイトの保守やSEO対策なども担うエンジニアがいます。サーバーエンジニアやデジタルマーケティングの領域にまで担当することがあるため、幅広い知識が必要です。裏を返せば、**守備範囲の広いWebエンジニアはフルスタックエンジニアとも似ており**、あらゆるキャリアパスを描けることにも繋がります。

資格取得はスキルの証明となるだけではなく、実務力を高める上でも有効です。これからは、Webエンジニアを目指す方にとって役立つ資格を2つ紹介しましょう。

### Webクリエイター能力認定試験

Webクリエイター能力認定試験は、フロントエンドを主に担うWebエンジニアにおすすめの資格の1つです。この資格を取得することで、**Webサイト作成に必要な一定のスキル・サイトの構成力・レイアウト・デザイン力の証明**ができます。認定試験は*スタンダードとエキスパートの2種類*がありますが、これからWebエンジニアを目指す方はスタンダードを、Webエンジニアとしてとしてさらなるキャリアアップ、技術力のアップを図りたい方はエキスパートを取得するとよいでしょう。

参考サイト：[Webクリエイター能力認定試験](https://www.sikaku.gr.jp/web/wc/)

経済産業省主催の国家資格「基本情報処理技術者試験」は、ITエンジニアの皆さんの多くは既に取得済みかもしれませんが、これからWebエンジニアを目指す方も*システム開発の全般に関わる知識*を得られますので、仕事の幅を広げるためにもぜひ取得しておきましょう。

「情報処理技術者試験」は、レベル2の「基本情報処理技術者試験」からレベル4まであります。レベルが上がるとより専門領域に特化した内容になり、**高度なIT知識やスキルを有する証明**となります。

参考サイト：[基本情報技術者試験（FE）](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)

## Webエンジニアはやめとけ？のワケ

Webエンジニアは将来性がある職種であるのに「やめとけ」という声を聞きます。それは一体なぜなのでしょうか？ここでは、その「やめとけ」といった*否定的な声が上がる理由*について探ってみましょう。

### タイトな納期でハードワーク

*Web系は開発スピードが命*です。日々人の目に触れるWebは変化を求められるため、**更新頻度が高く、かつ納期がタイトな傾向**があります。そのため*アジャイル開発手法*を用いますが、アジャイル開発を知らないエンジニアは開発が思うように進まず、*残業や徹夜が増えます*。こうしたことも「やめとけ」と言われる一因でしょう。

WebエンジニアはWebの特性上、客先常駐し、客先のリクエストによって日々Webの更新を行うケースが少なくありません。**仕事が客先都合となるため勤務が不規則になり、また対人関係のストレスにさらされる**など自社での仕事よりも*ハード*になりがちです。

**Web技術は比較的新しい技術ですが、その進化のスピードは目を見張るものがあります**。苦労して身に着けたプログラミングスキルがたちまち陳腐化し、使えなくなってしまうことすらあります。また、新しい技術を常に身に着けないと仕事に支障をきたす世界です。*経験が生かせず、若い人たちに次々と仕事を奪われてしまう世界*に嫌気がさすというのも理解ができます。

Webエンジニアの年収・仕事・必要な資格・「やめとけ」と言われる理由などを探りましたが、これから**Webエンジニアの将来性**について見ていきましょう。

結論から言えば、*Webエンジニアの将来性はあります*。国民の9割がスマホを持ち、ほとんどの人が常にインターネットにアクセスしている今日、*Webは私たちの生活とは切っても切れない関係*にあります。今後もこの流れは変わらないでしょう。

また、経済産業省主導の「*DX推進*」によって多くの企業内の基幹システムが刷新され、*Webベースの仕組み*へと置き換えられていきます。

そうした中で、**Webエンジニアの需要がさらに高まっていく**ことは容易に想像できるのです。

### Webエンジニアのキャリアパスは豊富

Webエンジニアが将来も有望な職種であることは理解できたと思いますが、では、「*Webエンジニアにキャリアパス*はあるのか」と不安に感じる方もいるでしょう。Web系では活躍できても、その先はどうなるのかイメージが湧かないかもしれません。

Webエンジニアは、*システムエンジニアの中でも特に職種の幅が広い*ということを説明しました。*Webエンジニアは要件定義から設計・開発・運用・保守まで担当し、しかもフロントエンドからバックエンドまで、さまざまな分野を経験*できます。さらにユーザーと直に接する機会が多く、エンジニアもセキュリティエンジニア・サーバーエンジニア・Webディレクター・Webデザイナー・プロジェクトマネージャーなどと関わり、*多くの経験と知識が身に着く職種*でもあります。

以上のことから、Webエンジニア無限の可能性を秘めたエンジニア職種であり、その**キャリアパスも潤沢にある**と言えるのです。

Webエンジニアを目指す方は、しっかりと自らのキャリアパスを描いた上で必要な資格を取得し、転職活動を成功させてください。

スマホやインターネットの浸透によって、Webエンジニアへの期待が一層高まっています。ここでは、Webエンジニアの年収・仕事内容・不評な理由・役立つ資格・将来性などについて探りました。Webエンジニアを目指す方は、ぜひ参考にしてみてください。

Webエンジニアの年収は比較的高い一方で、やめとけと言われるのはなぜか?その理由と対策など

Webエンジニアの仕事は範囲が広く、また技術革新が早い分野でもあり常に新しい技術を習得することが求められる

Webエンジニアの将来性は高いが、明確なキャリアパスを描き、必要な資格を取得しておくべき

Webエンジニアの年収は？仕事内容・資格・将来性についても解説

## ODMとOEMとは？その違いとは？

製品の開発から出荷までの工程は、大まかに*企画・設計・製造・販売*の流れをとります。その各工程についてどの部分を**自社で担当**するのか、どの部分を**外部委託**するのかによりいくつかの生産方式に分類されます。その代表的な生産方式が、*ODM*と*OEM*になります。以降で、ODMとOEMの生産方式の特徴と違いについて述べていきます。

*ODM*とは*設計・製造*の工程を**外部委託**することを指し、Original Design Manufacturingの略です。また、*受託者*は他社ブランドの製品を*設計・製造*を担当し、Original Design Manufacturerと言います。そのため、ODMはアウトソーシングの一形態と言えます。この場合、*製品委託者*は*企画と販売*を担当します。

*ODM*は他社ブランドによる製品の設計・製造を行う生産方式ですので、委託先の名称が表に出てきません。しかし、ODMの受託をする企業としてはノートPCの受託や電子機器の受託を事業公表することが増えています。現在では*精密部品・機器を含む電子機器製造業全般*において、**多くの実績がある**と考えられています。

*OEM*とは*製造*の工程を**外部委託**することを指し、Original Equipment Manufacturingの略となります。この場合*受託者*は委託者のブランドで製品を*製造*し、Original Equipment Manufacturerと言います。OEM生産方式では製品*委託者*は、*企画・設計と販売*を担当します。

*OEM*では製造を委託していますから、外観が同じ製品の供給からOEM生産方式を活用していることが伺えます。具体的には、*大手自動車*メーカーの製品を中堅自動車メーカーが別ブランドとして販売するケースがあります。同様に、*家電品*等にも同等品が別のメーカーの商品ラインナップを補完するために提供されることが数多く見られます。現在は、さらに*食品や衣料品および化粧品*でも*多様なブランド*が流通しています。これらの多様なブランド商品においても、実際の生産では**OEM生産方式が活用される**ケースが増加しています。

### ODMとOEMの違いを分かりやすく言うと？

ODMとOEMは、どちらも生産工程を*外部委託*する方式を指します。一方の*ODM*は、企画持ち込みのように*企画能力に強い会社*が外部に**設計・製造の工程を委託**します。他方の*OEM*は、*企画・設計まで実施した製品*を**製造工程のみ委託**するものです。

そのため、企画から設計までカバーする技術水準を持つ場合はOEM生産方式を採用します。OEMの例としては、Apple社のiPhoneが有名です。*Apple社*は*生産工程をすべてコントロール*しながら*製造工程のみ外部に委託*しています。

## メリット・デメリット面から見たODMとOEMの違いとは？

ODMとOEMには、それぞれ*メリット*と*デメリット*があります。ODMやOEMを活用する際には、その**違いを理解して事業化する**ことが望まれます。ここでは、ODMとOEMのメリット・デメリットに関する違いを説明します。

### メリット面から見たODMとOEMの違いとは？

*ODMのメリット*は、企画や販売に強みを持つ会社の**ブランド構築と販売に特化できる**ことが挙げられます。また、設計・製造に不慣れな会社でも体制の短期立ち上げが可能なため、*設計・製造のノウハウが不要*です。設計・製造の専門家に任せることでス*ピーディーに製品開発*が進められ、*低コストでの生産が可能*となります。

*OEMのメリット*は、**自社製造キャパシティの不足を補うことが可能**となり、*生産数の調整*や*季節変動への対応*がしやすいことが挙げられます。同様に、委託者は製造工程を外部に移管・委託することで、**付加価値の高い企画・設計業務等に集中できる**ことが挙げられます。また、製造の専門家に任せることで自社で製造する場合よりも*高品質・低価格で製造できる可能性*があるでしょう。加えて、*少ない資本でものづくりができる*ため、*スタートアップの障壁が低くなる*こともメリットの1つです。

### デメリット面から見たODMとOEMの違いとは？

*ODMのデメリット*は、設計・製造を外部委託することにより**設計・製造のノウハウが自社の手元に残らない**ことです。同様に、*設計・製造*に関わる**コストや品質のコントロールが難しい**こともあります。この場合、結果として*トータルの販売価格が高くなるリスク*があります。

*OEMのデメリット*は、製造・生産の利益が**自社の利益にならない**ことが挙げられます。また、*生産量が受託側の生産能力に左右される*こともリスクがある部分です。さらにOEM先が*潜在的な競争相手になる可能性がある*ため、メリットとデメリットを比較検討する必要があります。

ODMとOEMの生産方式を比較してきましたが、ここでは委託方式選定のポイントについて触れていきます。生産方式の選定では、*品質面*と*コスト面*について、さらに自社生産の場合と外部委託の場合を比較して検討する必要があります。

また、選定は必ずしも初期投資の面だけではなく**長期的に有効な活用方法を検討することが重要**です。自社の成長のために、*中長期的な戦略と費用対効果*を合わせて検討しましょう。

*品質面*としては、外部委託の対象となる*設計品質*と*製造品質*が挙げられます。自社で設計する場合と委託する場合の設計品質の違い、および製造委託時の品質レベルについても検討資料を作成します。自社で設計・製造する場合と比較して、ODMとOEMの**委託先ごとに良し悪しの検討**を進めていきます。

### コスト面の選定ポイントは？

*コスト面*としては、*初期投資として生産設備投資*を検討します。同様に、自社で担当した場合と外部委託する場合の*要員の確保やスキルアップ*についても検討します。次に、製品製造時に発生する*材料費や労務費*ならびに*経費が、生産量の増減でどのように推移するか検討*していき、**妥当性について検討**を進めます。

### 長期的な視点での選定ポイントは？

*長期的な視点*としては、自社の*中長期の戦略*に適合するのか検討を進めていきます。具体的には、*設計や製造のノウハウ*を**自社に蓄積すべきか外部委託を活用すべきか検討**します。同様に外部委託により、**自社企画製品の模倣や他企業への技術展開リスク**が出てきますので慎重に検討を進めます。場合によっては*汎用製品のみを外部委託*し、*重要な自社スキルに基づく部分は自社内で設計・製造*することを検討したり、*製品モジュール化による生産分業*を検討したりしましょう。

### 多様化するニーズへの対応方法は？

従来は、小売・流通業でも*ナショナルブランド*と言われる商品ブランドが大半でした。具体的には、消費者が手にする商品をどの地域・店舗でも購入可能な状態に*流通網も含めて整備する*ものです。実際の例としては、カップ麺等のインスタント食品や調味料を全国的展開しているメーカーの商品が該当します。その生産方式は、**自社生産**または製造のみ外部委託する**OEM生産**が主体です。

現在は**個人のニーズが多様化**しており、*大量生産・大量販売*では対応できなくなりました。そのため多様なブランドが乱立し、ナショナルブランドだけではカバーできない状況になってきています。

多様化するニーズを満たすために、*プライベートブランド*あるいは*サブブランド*として製品が次々と発表されています。このブランドがどんどん増えていることにより、*生産工程の委託先への要求も細分化*されており、**ODMとOEMの分担や違いもなくなりつつあります**。

*プライベートブランド*は、大手の卸売業や小売チェーン並びに食品系スーパーあるいは化粧品等で用いられています。プライベートブランドはナショナルブランドと異なり、*地域や店舗のこだわり*をベースに*低価格帯の商品や高付加価値の自社商品を投入*する際に用います。生産工程の**製造ノウハウを短期間で活用**するため、**外部に委託することが圧倒的に多い**状況です。同様に*企画持ち込み*中心の場合も多く、*OEM生産方式*に加えて*ODM生産方式*が活用されることが多くなってきています。

## ODMとOEMの生産方式の違いを理解し有効活用しましょう

ODMとOEMはともに外部に生産工程を委託するため、*設備投資コストをかけずに生産開始が可能*です。その半面、*製造ノウハウがたまらないデメリット*があります。*品質面・コスト面、そして長期的な視点*で生産方式の違いを理解し、**事業成功のために最適な生産方式を選択**しましょう。

近年、ユーザニーズの多様化により食品・衣料品・化粧品等多くの商品ブランドが立ち上がっています。多くの場合、生産方式は外部ノウハウを活用するためにODMやOEMを利用しています。この記事では、ODMとOEMの違いについてメリットとデメリットを詳しく解説します。

ODMは企画能力に強い会社が外部に設計・製造の工程を委託する方式です

OEMは設計能力を持つ会社が企画・設計まで実施した製品を製造工程のみ委託する方式です

生産方式はメリット・デメリットを理解し、品質面・コスト面、長期的な視点を考慮し選定します

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

## 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、機械学習の進歩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。

*データサイエンス*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。

### データサイエンティストとデータアナリストの違いは？

*データサイエンティスト*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*

一方*データアナリスト*は、**データ分析に特化**した専門家となります。そのため、データ分析手法を学術的に研究し実践することに強みがあり、*複雑な分析を高度な技法を活用して分析*します。

### データサイエンティストと機械学習エンジニアの違いは？

*人工知能*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・アルゴルズムに基づき、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となります。

*データサイエンティスト*は、パターン認識や機械学習アルゴリズム等により収集されたデータを活用する*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、人工知能における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**の一種です。*実際の業務では共同して実施する*ことが多くなってきています。

## データサイエンティストの仕事と年収は？

*データサイエンティスト*の役割は、大きく分けて以下の通りに**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

ここでは、上記の役割がどのように仕事に活かされるのか以降で触れていきます。同様に年収や市場性についても解説します。

### データサイエンティストの仕事は？

*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*で仕事を進めていきます。

具体的には、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、*データ分析項目を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。

### データサイエンティストの年収は？

ここでは、*データサイエンティストの年収*について触れます。国内の求人サイトによると、*約650万円*〜*750万円*の求人募集が多いです。条件により、*1,000万円*を超えるケースもあります。首都圏、特に都内では**850万円を超える募集**も珍しくありません。さらに、データサイエンティストのリーダークラスや組織長の求人では、技術面と人材管理面が求められ、*1,200万円*〜*1,500万円*の募集がされています。

なお、米国ではデータサイエンティストはおよそ*800万円*〜*1,200万円*ほどの求人がされています。条件により*2,000万円*を超えるケースもありますので、日本以上に求人のニーズが高いと言えるでしょう。

### データサイエンティストの将来性は？

*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。
すでに大量のデータを扱う*金融システムや製薬・医療関係業界*では、**データ分析が必須**となっており、今後も*活躍の場が拡大していく*でしょう。同様に、データサイエンティストはビジネス課題に踏み込んだデータ分析を行いますので、経営コンサルタントとしても活躍の場が拡大しています。

また、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）が行われています。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る**でしょう。
参考：[内閣府 AI戦略](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/index.html)
参考：[首相官邸 AI戦略2019](https://www.kantei.go.jp/jp/singi/ai_senryaku/pdf/aistratagy2019.pdf)

## データサイエンティストにおすすめの資格は？

*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ていきます。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。

### データサイエンティストにお勧めのIT系の共通資格は？

*IT系の共通スキル*は、技術スキルの土台となる部分です。最初に情報処理推進機構（IPA）の「*基本情報技術者試験（FE）*」をおすすめします。資格取得により*情報戦略立案やシステムの設計・開発・構築・導入*が**指示通り実施できる**でしょう。

次に、上位資格として「*応用情報技術者試験（AP）*」がおすすめです。資格取得により*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。
参考：[情報処理推進機構(IPA) 応用情報技術者試験(FE)](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)
参考：[情報処理推進機構(IPA) 応用情報技術者試験(AP)](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/ap.html)

### データサイエンティストにお勧めのIT系の専門資格は？

データサイエンティストではIT系共通スキルに加えて*データベースの専門スキル*が要求されます。
最初に情報処理推進機構（IPA）の情報処理技術者試験の区分である、「*データベーススペシャリスト試験（DB）*」がおすすめです。データ収集の環境構築に必要な**データベースの設計・開発・構築・運用**ができるでしょう。
参考：[情報処理推進機構(IPA) データベーススペシャリスト試験(DB)](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html)

次に、オープン系データベースの認定試験である「*OSS-DB技術者認定試験*」を紹介します。データ分析システムではオープンシステムを活用することが多いため、**オープンシステム用DB技術者**におすすめできる資格です。
参考：[OSS-DB技術者認定試験](https://oss-db.jp/)

最後に、**商用データベースを用いる場合**は、市場占有率の高いオラクルが提供する「*Oracle Master*」の資格取得がおすすめです。
参考：[Oracle 認定資格一覧](https://www.oracle.com/jp/education/certification/allcertification-172551-ja.html)

### データサイエンティストにお勧めの専門分析系の資格は？

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していきます。そのため、*数学や統計の専門知識*が求められます。

最初に、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*」をおすすめします。この資格は**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します。
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/)

次に、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、開発言語である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*」が用意されています。この資格ではPythonの言語能力のみならず、**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**が試されます。
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)

最後に人工知能全般の能力を証明するために、まずは「*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。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します。*E資格*は*エンジニア向け*となります。具体的には**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/)

## スキルアップにより市場に求められるデータサイエンティストのチャンスをつかみましょう

今後、*デジタルトランスフォーメーション*や*働き方改革*が今以上に推進されると予測されています。そのためデジタル変革後の*ビジネスを予測*する**ニーズがさらに高まる**と期待されるでしょう。*データサイエンティスト*には、データ分析により**企業の課題を解決することがさらに求められていく**はずです。その活躍の場を得るためには、*十分な学習による準備*が必要なので、ぜひ準備を進めて**将来の可能性を広げましょう**。

データサイエンティストによる、ビッグデータや人工知能の活用拡大で蓄積データの分析や将来の予測に対するニーズが高まっています。この記事では、データ分析を担当するデータサイエンティストのお勧めの資格から年収などの情報をまとめ、解説しています。

データサイエンティストは数学的手法・コンピュータ技法・人工知能技術を活用しデータ分析を行います

今後ビジネス課題を解決する専門家としてデータサイエンティストに期待が高まっています

データサイエンティストに求められるスキルはサイエンス・エンジニアリング・ビジネスと多岐に渡ります

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

## デジタル・マーケティングとは

最近脚光を浴びているデジタル・マーケティングですが、言葉は聞いたことはあっても、その概念は漠然としているのではないでしょうか？

DX時代を迎え、デジタル・マーケティングはこれまでにも増して期待が高まっています。最早、**デジタル・マーケティングを利用せずに企業活動は成り立たない**とさえ言われています。ITエンジニアの皆さんの中にも、デジタル・マーケティングに関わるシステムの開発や、製品開発に携わっている方も少なくないでしょう。これからは、デジタル・マーケティングに明るいエンジニアの活躍の場がさらに広がってくるでしょう。

マーケティングは、商品やサービスを顧客に効果的に購入してもらえるように*企業が行う市場調査・製造（制作）・輸送・販売・宣伝などのすべてのプロセスの総称*です。市場活動や販売戦略とも呼ばれます。簡単に言えば、**企業が顧客との取引を最大化し、利益を得るためのすべての活動**のことです。例えば、アンケートやモニタリングなどの市場調査・商品の開発・店舗の開発・広告宣伝・ポイントカード・メンバーズカードなどの販売促進、そうしたもののすべてがマーケティングの領域と言えます。

### *デジタル・マーケティングとは*

デジタル・マーケティングとは、**ITやインターネットなどのデジタル環境を利用したマーケティング施策の全般**を指します。そこにはWebサイトやSNSなどから、デジタルサイネージ、今流行りのオムニチャネル（リアル店舗とECサイトの融合）なども含まれます。また従来のマーケティング手法とは大きく異なるのは、ビッグデータなどの技術を活用した「データの分析と活用」です。

インターネットの普及によって、消費者1人1人の購買行動などが詳細に把握でき、それらのデータを分析することで消費者の嗜好やニーズを把握し、科学的・効率的なマーケティング活動が行えます。今や*マーケティング活動においてデジタル・マーケティングの導入は不可欠の施策*なのです。

### *Webマーケティングとデジタル・マーケティングの違い*

デジタル・マーケティングと聞くと、Webマーケティングのことだと考える方がいますが、イコールではありません。両者の違いはその対象範囲にあります。*Webマーケティングが対象としているのはWebサイトを軸として*おり、SNS・Eメール・Web広告・アフィリエイト・SEOなどが対象です。

一方の**デジタル・マーケティングはマーケティングの領域すべてを対象**とし、デジテルサイネージ・ビッグデータ・AI・VR・フィンテック・CRM・IOTなど、デジタルで得ることができるあらゆるデータやタッチポイントを活用します。

### *デジタルマーケティング企業*

それでは、国内でデジタルマーケティングに強い会社には、どのような企業があるのでしょうか？代代表的な企業3社を挙げてみました。

*1.株式会社電通デジタル*
電通デジタルはデジタルマーケティングのあらゆる領域で、コンサルティング・開発・運用などのサービスを提供しています。

*2.株式会社オプト*
オプトは広告代理店ですが、インターネット広告事業に強みを持つ企業です。インターネット広告代理業務に加えデジタル人材の育成・デジタル新会社のサポート・既存企業のデジタル化特化したサービスの提供をしています。

*3.アンダーワークス株式会社*
アンダーワークスの得意分野は、デジタルマーケティング戦略立案や最適なソリューションの選定に加え、グローバル領域に強いことを強みとしています。

### *デジタルマーケティング企業の年収*

次にデジタルマーケティング企業の平均年収ですが、[求人ボックスナビ](https://xn--pckua2a7gp15o89zb.com/%E4%BA%BA%E6%B0%97%E8%81%B7%E7%A8%AE%E3%81%AE%E7%B5%A6%E6%96%99%E6%83%85%E5%A0%B1)によると、597万円とITエンジニアの平均年収506万円（同求人ボックスナビ）を上回っています。

## デジタル・マーケティングの具体例

デジタル・マーケティングの概要については理解されたと思いますが、ここでは*デジタル・マーケティングの具体例*をいくつか上げて紹介します。

CRMは"Customer Relationship Management"の略語で、日本では顧客管理システムと訳されるケースがありますが、顧客管理というよりは**顧客との良好な関係を構築するためのシステムのこと**で、「顧客関係管理」と訳した方が正しいでしょう。CRMは、IT（デジタル）を用いて販売側と顧客との距離を縮めるマーケティング手法の1つです。

購買履歴を分析して顧客の見える化を行い、見込み客に対して次の商品購入タイミングを告知したり新商品を提案したり、さらにはダイレクトメッセージでセール情報を配信するなどして、従来のDMとは比較にならない精度で*リピート客を確保*できることが実証されています。

オムニチャネルの"omni"は、ラテン語で「あまねく」を意味する言葉です。**オムニチャネルは企業や店舗と顧客との接点である、あらゆるチャネル（Webサイト・デジタルサイネージ・Eメール・スマホなど）を融合させていくこと**です。顧客は場所や時間を問わず、必要な時に必要な商品やサービスを得られることを望みます。リアルやネットを問わず、目の前の気に入った商品を必要とする場所で購入したいという願いに応えられるのがオムニチャネルです。

例えば、リアル店舗で手にし、試着した商品をその場でスマホで注文して自宅に届けてもらう、逆にネットで注文した商品を店頭で受取るといった、*ネットとリアルを1つにした購買行動がオムニチャネルでは可能となる*のです。ユニクロなどはいち早くオムニチャネルを実現し、多くの顧客の支持を得ています。

MAは"Marketing Automation"の略語で、デジタル技術やITを用いて、**マーケティングのさまざまなプロセスを自動化**するツールの総称です。例えば、商品を購入した顧客に自動的にフォローアップメールを送る、自社の商品情報やセールス情報を見込み客に送るといったこともMAのカバー範囲です。またマーケティング活動のさまざまなプロセスを自動化することによって、*業務効率の向上、コスト削減といった効果が得られ、MAは企業には利益向上*をもたらしてくれます。

### *SEO（検索エンジン最適化）*

SEOとは"Search Engine Optimization"の略語で、「*検索エンジン最適化*」と訳されています。SEOは、ユーザーが検索エンジンを利用してキーワード検索した際に、**自社のサイトが上位に表示されるよう、Webサイトを最適化する施策**を意味します。検索エンジンとしてよく用いられるGoogleの検索エンジンは、ユーザーが入力した検索キーワードに最も合致するサイトを拾い集めます。この検索エンジンの検索・抽出ロジックがすべて解明されているわけではありませんが、*どのようなユーザーがどんな意図で、何を求めているのかをユーザー目線で探ることがSEOの基本*になります。

## デジタル・マーケティングに活かせる資格

デジタル・マーケティングに関係する資格は数多くありますが、ここでは、よく知られた*比較的チャレンジしやすい資格試験を中心に5つ紹介*します。デジタルマーケティング分野としては、まだ国家資格はなく、すべて民間資格です。

### *マーケティング・ビジネス実務検定*

国際実務マーケティング協会主催の、*マーケティングに関する実務検定資格*です。デジタル・マーケティングを学ぶ前に、マーケティングについて学ぶことをおすすめします。この資格を通じて、マーケティングの基礎から一通り学ぶ事ができ、体系的にマーケティングついて理解することができます。**デジタル・マーケティング分野を目指す方は是非チャレンジ**してみてください。A級からC級まで3ランクあります。

▪受験方法：Web
▪難易度：中
▪サイト[マーケティング・ビジネス実務検定](https://www.marke.jp/)

### *ネットマーケティング検定*

ネットマーケティング検定は、（株）サーティファイ主催の民間検定試験です。 試験を通じて、**インターネット・マーケティングの全般について、基本知識や一般的な方法論などを学べます**。 

転職・キャリアの記事（75ページ目）