## 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**。 

▪受験方法：Web
▪難易度：易（合格率7割前後）
▪サイト：[ネットマーケティング検定](https://www.sikaku.gr.jp/nm/about/index.html)

Webアナリスト検定は、一般社団法人日本Web協会（JWA）主催の民間検定試験です。 講座受講と試験を通じて、**Web分析やWebマーケティングの全般についての基本知識を学べます**。 Googleアナリティクスの使い方についても学べます。

▪受験方法：Web
▪難易度：易（合格率8割前後）
▪サイト：[Webアナリスト検定](https://www.jwa-org.jp/webanalyst/)

### *Googleアナリティクス個人認定資格（GAIQ）*

Googleアナリティクス個人認定資格（GAIQ）は、Google主催の認定アナリティクス資格で、「Googleスキルショップ」から無料で受験することができます。Googleアナリティクスを体系的に学ぶことで、（自社）サイトの改善や効率化のヒントなどを得られます。**Webサイト運営担当者のスキルアップにおすすめ**します。

▪受験方法：Web（無料）
▪難易度：易
▪サイト：Googleアナリティクス個人認定資格（GAIQ）(https://skillshop.exceedlms.com/student/path/2949-google-gaiq)

### *IMA検定（Internet Marketing Analyst 検定）*

IMA検定（Internet Marketing Analyst）は、クラウドマネージメント協会主催のマーケティング検定試験です。インターネットでの集客やGoogleアナリティクスを用いたアクセス解析・サイトの改善策作成・実行・広告プラニングなどの**デジタル・マーケティングに必要なスキルを学べる検定**です。スタンダードコースとプロフェッショナルコースの2コースがあります。

▪受験方法：Web
▪難易度：易
▪サイト：[IMA検定](https://ima-kentei.jp/)

## デジタル・マーケティングの将来性

デジタル・マーケティングの概要について解説し、デジタル・マーケティングに活かせる資格も紹介しました。では、**デジタル・マーケティングに将来性はあるのでしょうか**？一過性のブームということはないのでしょうか？そうした皆さんの不安や疑問にお答えしましょう。

### *デジタル化の流れは止まらない*

総務省が発表している[通信利用動向調査（令和2年版）](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/data/200529_1.pdf)によると、インターネットの利用率が89.8%（約9割）と、*ほぼすべての国民がインターネットを利用している状況*にあります。また、ビジネスにおいてSNSを活用する企業の割合が4割前後に達し、クラウドサービスを活用する企業は6割を超えるなど、**企業でもデジタル活用が当たり前になっており、デジタル化の流れは止まることを知りません**。

この動きは止まることはありません。さらに、コロナ禍という状況がデジタル化に拍車を掛けています。ECサイトやNetflixなどの動画配信サービスは右肩上がり、低迷を続けてきたPCの販売もテレワークやオンライン事業によって急速に増加しています。

### *DXとデジタル・マーケティングは不可分*

日本では世界に後れを取るDXに対する危機感から、政府主導のDX化が推進されています。

*デジタル・マーケティングはDXの一部というよりは、DXそのもの*と言えます。一方で、DXはDXに対応した組織や人材が不可欠であり、ビジネスのあり方を根本から見直すことが前提となっています。

すなわち、**顧客の獲得や売上増進を目指すデジタル・マーケティング化がDXと一体で進むことで、企業そのものの在り様を大きく変えていくこと**を意味するのです。

ITエンジニアの多くの方にとって、日本の企業の大変革に関わる機会が訪れたと言っても過言ではありません。この絶好の機会を見逃さず、デジタル・マーケティングに関わる資格を身に付け、さらなる飛躍を目指してください。

消費行動やニーズの多様化に対応するため、従来のマーケティング手法に代わり、ITやインターネットを活用したマーケティング手法が主流となっています。ここでは、ITエンジニアに必須のデジタル・マーケティングの概要と、デジタル・マーケティング関連の資格について紹介します。

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のこと

デジタル・マーケティングに強いエンジニアを目指してデジタル・マーケティングに活かせる資格を取ろう

デジタル・マーケティングはDXと表裏一体の関係にあり、将来も有望な分野

ITエンジニア必須のデジタル・マーケティングに活かせる知識や資格

## インフラエンジニアの求人の状況

**インフラエンジニアの需要は、近年高まりつつあります。**クラウドサービスに関する技術が発展したことにより、*オンプレミス環境からクラウド環境へ移行する企業が増えていることが理由の1つとして挙げられます。*特に、Amazon社が提供しているクラウドサービスであるAWSは急激に普及しはじめています。ここでは、インフラエンジニアの概要と求人倍率についてご紹介します。

**インフラエンジニアとは、サーバーやネットワークなどITインフラに関する設計・構築・保守・運用に携わる技術者を指します。**例えば、インターネットを通じてWebサイト・Youtubeの動画・Netflix・Huluなどを閲覧することがあるかと思います。それらにおける基盤を作っているのが、インフラエンジニアの仕事です。

*インフラエンジニアの中には多くの職種が存在し、*代表的なのが、サーバーエンジニアやネットワークエンジニアです。他にも、データベースを専門としているデータベースエンジニアや、クラウドサービスを利用して業務を行うクラウドエンジニアなどもインフラエンジニアの一種です。

### インフラエンジニアの求人倍率

*求人倍率には「有効求人倍率」と「新規求人倍率」の2種類があります。*それぞれ意味が違うので注意しましょう。有効求人倍率は、前月から持ち越された求人数と求職者数から算出しています。一方新規求人倍率は、当月に新しく登録された求人数と求職者数から算出しています。

一般的に求人倍率を考える際は、有効求人倍率を利用することが多いでしょう。求人が多いときには数値が大きくなり、求人が少なくなると数値が小さくなる傾向があります。例えば、求人数が3,000件あり、求職者数が1,000人いる場合の有効求人倍率は「3件/人」となります。つまり理論的には、1人あたり3件の求人が存在している状態といえるでしょう。

*厚生労働省が発表している、令和3年2月の一般的な職業における有効求人場合率は1.09倍でした。*新型コロナウイルス感染拡大の影響を受けて前年度より下がっていることがわかります。

[参照：[厚生労働省](https://www.mhlw.go.jp/stf/houdou/0000212893_00052.html)]

次に、IT業界の求人倍率を参照してみましょう。同様に厚生労働省が発表している「職業別一般職業紹介状況」の令和3年2月の利用によると、「情報処理・通信技術者」の有効求人数は37,861件、有効求職者数は30,418でした。*つまり有効求人倍率は1.24倍です。*また、新規求人倍率は2.67倍。**これらの結果より、IT業界の求人倍率は平均より高い傾向にあるといえるでしょう。**なおこの数値は全国の平均値であるため、地域や企業などによって変化します。

[参照：[職業別一般職業紹介状況](https://www.mhlw.go.jp/content/11602000/000756595.pdf)]

## インフラエンジニアに転職するために必要なスキル

ここでは、インフラエンジニアに転職するために必要なスキルについて詳しく解説します。

**インフラエンジニアになるためには、サーバーとネットワークに関する基礎知識を身に着ける必要があります。**特に、Linuxの操作技術は必須です。また、システム開発に関する作業工程の知識やシステムトラブルが発生したときの障害対応スキルなどがあると、市場価値はより高まるでしょう。

**インフラエンジニアはセキュリティに関する知識も要求されます。**近年、セキュリティの重要性はあらゆる場面で高まっています。セキュリティエンジニアという専門の職種が注目を浴びているように、現在の情報社会ではセキュリティがトレンド技術の1つにもなっているといえるでしょう。

例えば、セキュリティの設計が甘いために顧客情報が外部へ流出してしまうなどの事例は少なくありません。*インフラエンジニアになるためにはセキュリティに関する知識を深める必要があります。*

### クラウド技術に関するスキル

**インフラエンジニアは、トレンド技術でもあるクラウドに関するスキルも今後は必要です。**クラウドサービスの代表はAWS・Azure・GCPなどです。*特にAWSは市場シェア率が非常に高いため、スキルを身に着けておいて損はありません。*また、クラウドサービスが注目を集めるようになったのは最近のことです。クラウド技術を扱えるインフラエンジニアがまだまだ少ないので、*クラウドサービスのスキルがあるインフラエンジニアは市場価値が高いといえるでしょう。*

### プロジェクトマネジメントスキル

**インフラエンジニアは、プロジェクトマネジメントスキルを要求されることもあります。**特に将来的にプロジェクトマネージャーを目指している方には、必須のスキルです。プロジェクトをまとめる立場になった場合、プロジェクトの進捗・品質・コストなどを管理することが求められます。*プロジェクトが成功に導けるかどうかは、プロジェクト管理者の腕にかかっているといっても過言ではありません。*したがって、プロジェクトマネジメントスキルも身に着けておくとよいでしょう。

**インフラエンジニアは、コミュニケーションスキルも重要です。**例えば、要件定義工程を実施する際に、上流工程を担当するインフラエンジニアは、クライアントや社内からの要件について正確にヒアリングしなければなりません。また、インフラエンジニアはチームでシステム開発を進めていきます。プロジェクトメンバーと良好な人間関係を構築する際にも、コミュニケーションは欠かせません。*コミュニケーションスキルがあることで、仕事をスムーズに進められるでしょう。*

## インフラエンジニアの求人の探し方

**インフラエンジニアの求人を探す場合、転職サイトや転職エージェントを利用しましょう。**転職サイトは求人探しのみを行いたい方向けで、転職エージェントは求人探しに加えて、アドバイザーからのサポートを受けたい方に向いています。ここからは、転職サイトと転職エージェントを利用したインフラエンジニアの求人の探し方について詳しくご紹介します。

インフラエンジニアの求人を探す際に、転職サイトを利用する方は少なくありません。自身で効率よく求人を探したい場合は、求人情報を見つけやすいサービスの方がよいでしょう。**転職サイトを利用するメリットは、インフラエンジニアの求人数が多くあることです。また、インターネットを活用して転職活動を自分のペースで始めることができます。**さらに転職サイトは仲介サポートが徹底している点もメリットです。

一方、*転職サイトの場合のデメリットは、アドバイザーなどのサポートしてくれる方が近くにいないことです。*自分のペースで進めることができる反面、求人について客観的なアドバイスをもらえません。また、地方で求人を探している方の場合はインフラエンジニアの求人が少ないことも多いです。IT業界の仕事は、東京や大阪などの都市圏に集中している傾向があります。*そのため、地方で求人を探したい方は他のサービスも利用しましょう。*

### 転職エージェントを利用する

**インフラエンジニアの求人を探す場合、転職エージェントを利用することもおすすめです。**近年、転職する方の数が増加していることから、転職エージェントの数も増加傾向にあります。*転職エージェントのメリットは、求人情報に加えてアドバイザーのサポートを受けることができる点です。*1人で転職活動を進めることに不安を抱えている方は、転職エージェントを利用する方がよいでしょう。

*一方、転職エージェントのデメリットは求人数がエージェントによって異なる点です。また、転職サイトほど多くの求人は扱っていません。*しかし、転職エージェントは無料で利用できる場合がほとんどなので、気になるエージェントはすべて登録しておきましょう。多くの企業を比較できることや、自分に合っている転職エージェントを確かめることができます。

## インフラエンジニアの適切な求人探しに加えて必要なスキルを身に着けよう！

これまでに、インフラエンジニアの概要・求人倍率・必要なスキル・求人の探し方について詳しく解説しました。インフラエンジニアとは、サーバーやネットワークなどITインフラに関する設計・構築・保守・運用に携わる技術者を指します。**インフラエンジニアを含むIT職種の有効求人倍率は1.24倍で、平均的な倍率と比較すると高めです。**また、新型コロナウイルス感染拡大の影響を受けて、求人倍率は下がっていることも見受けられます。

求人探し方は、*主に転職サイトと転職エージェントを利用することです。*どちらもメリットとデメリットはあるため、自分に適した求人探し方法を見つけましょう。**また、今後インフラエンジニアとして活躍するためには、コミュニケーションスキルやITインフラ技術などの基本的なスキルと、クラウド技術やセキュリティに関する知識など新しいスキルも身に着けることが重要です。**

求人探しに加えて、インフラエンジニアとして働くためのスキルも磨いておきましょう。

近年インフラエンジニアなどのIT業界の求人は、多い傾向にあります。しかし、必要なスキルや求人の探し方などに不安を抱えている方も多いはず。そこで、当記事ではインフラエンジニアの概要・求人倍率・必要なスキル・求人の探し方について解説します。

インフラエンジニアとは、ITインフラに関する設計・構築・保守・運用に携わる技術者

インフラエンジニアを含むIT職種の有効求人倍率は1.24倍

インフラエンジニアの主な求人の探し方として、転職サイトと転職エージェントが挙げられる

インフラエンジニアの求人状況は？転職に必要なスキルも解説

**PMOとは「Project Management Office」の略称で、プロジェクトマネジメントオフィスと呼ばれえることもよくあります。**プロジェクトマネジメントと似ているポジションで、*プロジェクトマネージャー（以下、PM）をサポートし、システム開発の効率の向上などプロジェクトを成功に導く職種です。*

また、PMOの仕事内容はPMと類似する点も多いです。よって、PMOはプロジェクト案件の成功に大きな影響を与える重大な責任を抱えています。例えば、プロジェクトにおいてPMやPMOが上手く機能していない場合、プロジェクト管理が滞ってしまいシステム開発が失敗することも少なくありません。

システム開発のプロジェクトに必ずPMOが必要というわけではないですが、小規模なシステム開発プロジェクトの場合、PMだけでプロジェクト管理することも多いでしょう。*一方近年ではシステム開発が大規化したり複雑化したりしているため、PMOを導入することも増加しています。*ここからは、PMOの役割とPMとPMOの違いについて詳しく解説します。

PMOの役割は、品質管理やスケジュール管理・コスト管理・人材育成などのプロジェクト管理の幅広い範囲に及ぶことが多いです。他にも、システム開発の方針書の作成やトラブルが発生した場合の原因究明や再発防止を行うこともあります。**端的に説明すると、PMOの主な役割はシステム開発の進捗状況が納期などをもとに計画したスケジュール通りに進んでいるか管理することです。**また、大規模プロジェクト案件の場合、PMOが複数人登用されて役割を分割する場合もあります。

例えば、大規模システム開発プロジェクトにおいて、PMが1人ではプロジェクト全体を管理することは物理的にも不可能と言えます。よって、PMOはPMに代わってプロジェクトの進捗管理などを担当し、PMの仕事をサポートします。

*以上からも、PMOは担当する仕事の範囲はプロジェクトごとに異なることも多いです。*一般的にはPMOのチームがあり、担当する業務を分担をしてそれぞれ仕事を行います。

**PMとPMOの大きな違いとして、マネジメント権限が挙げられます。**PMはプロジェクト全体を管理するのに対して、PMOは大規模プロジェクトのなかの与えられたプロジェクトを管理します。*したがって、プロジェクト全体を管理するのがPM、全体の一部をマネジメントするのがPMOと言えるでしょう。*

*しかし、担当する業務は異なれど、仕事内容はPMとPMOでは大きな差はありません。*プロジェクトの進捗・品質・コストなどを丁寧に管理し、システム開発のプロジェクトをスムーズに完遂させるという目的はPMもPMOも同様です。つまり、PMOはPMを支える存在です。これまでのプロジェクト管理では、PMの知識や経験などのスキルのみに頼ることが多かったです。

最近では、PMOを登用して組織的にサポートするという体制がシステム開発プロジェクトなどではあります。特に大規模や複雑なシステム開発のプロジェクト案件ではPMOは必要不可欠な存在と言えるでしょう。

ここからは、PMOの職種とその役割について詳しくご紹介します。

**PMOアドミニストレーターは、社内業務の管理をスムーズに進め、事務作業をサポートします。**PMOアドミニストレーターの仕事内容も多岐に渡ります。例えば、プロジェクトに関するデータの収集・分析・情報の共有・会議の調整・経費の精算・書類の作成・メンバーの勤怠管理などが挙げられます。

PMがプロジェクトの事務作業を実施する場合、負担が非常に大きくなり、他のことに手が回らなくなってしまうこともあります。*よって、PMOアドミニストレーターがPMの事務作業をサポートすることで、PMはよりクリティカルばプロジェクト管理に集中することができるでしょう。*

**PMOエキスパートは、プロジェクトのルールを策定し環境改善を行い、プロジェクト管理を画一化させる役割をもっています。**PMOの職種のなかでも幅広い業務を行うため、知識や経験などの高度なスキルが要求されます。

主な仕事内容は、プロジェクト進捗の可視化や文書化、プロジェクトにおける情報収集方法の構築やその社内定着の実施、プロジェクトで扱うツールの開発や改善、顧客の要件やニーズの把握、人材育成などが挙げられます。*PMOエキスパートには、プロジェクト管理に関する豊富なスキルをもっている人材を配置することで、よりスムーズにPMの支援が行うことができるでしょう。*

**PMOマネージャーは、PMOチームを管理するための業務を行う役割をもっています。**主な仕事内容は、PMO組織戦略の確立、PMOメンバーの勤怠管理や教育、PMO組織の予算管理、プロジェクトにおけるルール管理、プロジェクト成果の安定化などが挙げられます。*PMOも組織となる場合が多く、1つの部門として扱われるため、PMO組織を管理するマネージャーが必要です。*

## PMOを導入するメリット・デメリット

ここからは、PMOを導入するメリットとデメリットについて解説します。

**PMOを導入する最大のメリットは、システム開発の進捗管理が徹底できる点です。**小規模のシステム開発プロジェクトの場合、PM1人でプロジェクト全体を管理することも可能でしょう。しかし、プロジェクトが大規模や複雑になるほど、PM1人でプロジェクトを管理することができなくなります。

近年では、新しい技術への対応や働き方の多様化などで、協力会社などの人員管理の手間も増加傾向にあります。PMOを導入すれば、PMの管理業務の負担減少につながり、プロジェクトが円滑に進行させることが期待できるでしょう。*したがって、PMOを導入することで、プロジェクト管理の強化に直結させることができます。*

**PMOを導入するデメリットは、進捗管理に重視しすぎて、コミュニケーション不足や他部署への無関心をもたらしてしまう可能性があることです。**PMOが進捗管理に関して集中しすぎると、現場の細かい部分に気を取られてしまうことも多くなります。

*PMOの主な役割は進捗管理ですが、最も重視すべき点はプロジェクト案件を成功に導くことです。*進捗管理にのみ注力しているPMOも少なくありません。進捗管理にのみ追求してしまうと、各部門との連携が上手くとれず、業務の境界が曖昧となり、グレーゾーンといわれる部分は誰も手をつけない場合もあります。これではプロジェクトは失敗してしまいます。**PMOの仕事はプロジェクト管理するだけではなく、チームメンバーの人間関係を適切に築き上げ、チーム全体の能力を向上する役割もあることに注意する必要があります。**

ここからは、PMOに求められるスキルについて4つご紹介します。

### プロジェクトマネジメントに関するスキル

**PMOにはプロジェクトマネジメントに関するスキルが必要です。**PMOはプロジェクトの意思決定を実際に行う場合は少ないかもしれませんが、プロジェクトの計画立案や進捗管理には大きく関わることが多いです。例えば、大規模なプロジェクトでチームが多数ある場合、PMOはプロジェクト開始時点における体制の構築・人員の配置・予算の組立などを担当します。

また、プロジェクト開始した後もプロジェクト全体の管理やPMの支援業務に関わることとなります。*そのため、これまでのプロジェクトに参加した経験や、プロジェクトマネジメントに関する高度なスキルが要求されるでしょう。*

PMとPLの役割の違いとは？ ―若手エンジニアの疑問にスッキリ回答―

**プロジェクト管理の中でも、PMOにとって最も重要な業務が進捗管理です。**納期遅延を起こさないことやコスト削減を実現させるために、常に周囲から情報収集を行い、プロジェクトの進捗状況を正確に把握することが求められます。例えば、トラブルが発生した場合、障害の状況を整理するスキルも必要です。

また、リスク予測を事前に行い、早いうちに対策するスキルも求められます。さらに、システム開発のプロジェクトの場合、人員の入れ替えが激しいため人事マネジメントスキルもあると良いでしょう。

### システム開発に関するスキル

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