## プログラミングパラダイムとは

**プログラミングパラダイムは、プログラムを設計する際のアプローチやコーディングのルール、基本的な考え方などを指す概念です。**プログラムの構造や動作を決める、プログラミングのための枠組みや指針でもあります。

代表的なプログラミングパラダイムの例として、命令型プログラミングや、宣言型プログラミング、オブジェクト指向型プログラミングなどが挙げられます。聞いたことがある方も多いでしょうが、説明するとなると難しいものです。いったいどのような概念なのでしょうか。

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## プログラミングパラダイムから言語の特徴を知ろう

*ITエンジニアにとって、プログラミングパラダイムについて知ることは、プログラミング言語について理解を深めることであり、ひいてはより高品質なコードを書くことにもつながるため、押さえておきたい重要な要素の1つです。*

各プログラミングパラダイムがどのような特徴を持ち、どのような場面で有効なのかを知ることで、エンジニアは適切なプログラミング言語やアプローチを選択することもできるでしょう。

この記事では、プログラミングパラダイムがどのようなものか興味を持つ方のために、プログラミングパラダイムの基本的な考え方や、代表的なプログラミングパラダイムの種類、また、マルチパラダイム言語についても解説します。

プログラミング言語とは？種類や選び方ついてわかりやすく解説

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## プログラミングパラダイムの基礎知識

ここでは、プログラミングパラダイムの基本的な知識と、理解することのメリット、プログラミングパラダイムの知識を活用できる職種の年収などについて説明します。

### プログラミングパラダイムは各言語における方法論

世界中には数百以上のプログラミング言語が存在し、それぞれ異なる特性を持っています。*プログラミングパラダイムは、プログラミングにおけるアプローチや方法論によって、これらの言語を分類するために使用されます。*

また、プログラミングパラダイムは、各言語においてプログラムを作成するときに遭遇する問題に対し、最適なアプローチを示すものでもあります。

### プログラミングパラダイムを知ることのメリット

プログラマーにとって、使用するプログラミング言語の所属するパラダイムやその特徴を理解することで、開発するソフトウェアに適したパラダイムを選ぶことができ、適切なプログラミング言語を選択して、より効果的に問題を解決できます。

また、プログラミングパラダイムの理解は、新しい言語を学ぶ際の役立つ指針となります。既に習得している言語と同じパラダイムに属する言語を学習する場合、その考え方の枠組みがおおむね理解できているため、より習得しやすいでしょう。

一方、異なるパラダイムの言語は、新しいアプローチで学習を進める必要があり、習得に時間がかかるかもしれませんが、新たなスキルを身に着ける機会となります。

**そのため、特により高いスキルを身に着け、対応できる言語を増やしたいプログラマーにとっては、プログラミングパラダイムは重要な知識であると言えます。**

### プログラミングパラダイムの知識を活用できる職種の年収

プログラミングパラダイムの知識を活用できる職種であるプログラマーの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は334万円（※2023年7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（ソフトウェア製品の開発・実装）を参考にすると、平均年収568万円と分かりました。

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、プログラマーは一般平均年収よりも、やや低めから、やや高めであることが分かります

*プログラマーは、プログラミングのスキルを高めるとともに、様々な言語に対応できる知識を身に着けることで幅広い開発現場で活躍でき、より高収入となる傾向があります。*また、要件定義や設計などの上流工程に関わることで、SEやプロジェクトマネージャーなどへのキャリアパスも見込める職種です。

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【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)

## プログラミングパラダイムの代表的な種類を解説

ここでは、数あるプログラミングパラダイムの中でも代表的なものについて解説します。

命令型プログラミングは、最も一般的なプログラミングパラダイムの1つで、手続き型プログラミング言語とも呼ばれます。その歴史は古く、コンピュータ本来の機械語も命令型言語でした。

*命令型プログラミングでは、データや変数に対して命令（代入文）を繰り返し与えて変化させることで、プログラムの目的を達成します。*

命令型プログラミングの特徴として、性能のチューニングが容易であること、複数の命令を組み合わせることで複雑な処理が可能であることが挙げられます。プログラマーがデータに対する処理内容を構築する必要があるため、難易度は高いですが、それによって高度な機能を実現できます。

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宣言型プログラミングは、命令型プログラミングと対をなす位置にあるプログラミングパラダイムです。

宣言型プログラミングでは、問題の解決に必要な処理手順をプログラマーが記述する必要はなく、対象の性質や意味を宣言することでプログラムの目的を達成します。*問題の性質や意味を述べるだけで、処理手順はプログラムの処理系によって行われます。*

例えば、SQLは宣言型プログラミングの1つで、データベースからデータを取得する方法を指定しますが、具体的な取得手順はプログラムに委ねられます。そのため、細かな処理手順を考える必要がなく、問題解決に集中できるため、効率的なプログラミングが可能です。

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### オブジェクト指向プログラミング

オブジェクト指向プログラミングは、プログラム上の情報を「オブジェクト」と呼ばれるまとまりにして扱うプログラミング手法です。オブジェクトは名前や属性、メソッドを持ち、プログラムを「モノの作成と操作」として捉えます。

*オブジェクト指向プログラミングを使用することでプログラムの対象を抽象化し、システム全体を単純化することができます。*そのため、大規模開発では特に効果を発揮し、プログラミングの効率を高める手法として、現代のソフトウェア開発で広く活用されています。

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関数型プログラミングは、プログラムを関数の組み合わせによって表現するプログラミングパラダイムです。関数型プログラミングでは、データに対して処理を加える「連続の組み立て」と捉えられます。

ここで言う「関数」とは、プログラミングの関数ではなく、数学的な関数を意味し、関数の引数が同じであれば常に同じ結果を返す特性を持ちます。*この特徴は「参照透過性」と呼ばれ、これにより同じように呼び出したのに異なる結果が返ってくるという副作用が起こりにくく、プログラムがシンプルになります。*

構造化プログラミングは、プログラムに構造を与えて処理を行う方法です。プログラムの中身は基本的に「順次」「反復」「分岐」の3つの処理から成り立ちます。

順次処理は決まった手順で実行され、反復処理は特定の条件を満たしている間繰り返し実行されます。そして分岐処理は現在の条件によって複数の処理の中から選択されます。

*この3種類の処理でまとめられる制御構造をいくつかの独立した機能に分けることで、プログラムの構造が明確になり、プログラムの理解しやすさや、保守性が向上するという利点があります。*多くの言語が属する、よく知られたプログラミングパラダイムの1つです。

*論理型プログラミングは、論理式を組み合わせ、プログラム処理系がもつ導出原理によって結論や答えを導くプログラムの考え方です。*関数ではなく関係を扱い、解決のプロセスを定義するのが難しい問題に適しています。

論理型プログラミングの代表的なものであるPrologは、事実と規則をもとに質問に対する解答を導き出す逆向き推論を行います。つまり、問題の解答を尋ねる形で質問を行い、プログラムが解答を探索して導き出します。

既に解法が決まっているような問題には適していませんが、解法のプロセスを定義することが難しい問題に向いており、人工知能の分野でも活躍しているプログラミングパラダイムです。

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## マルチパラダイムプログラミング言語とは

マルチパラダイムプログラミング言語は、1つのプログラミング言語で複数のプログラミングパラダイムに対応するものを指します。ここでは、その特徴と選び方について解説します。

### マルチパラダイム言語の代表的な特徴

マルチパラダイム言語の代表的な特徴には、複数のプログラミングパラダイムを組み合わせることが挙げられます。例えば、主にWebページの動的機能に利用されるJavaScriptでは、命令型、オブジェクト指向、関数型のプログラミングが可能です。

また、C++は組み込み系システムから業務システムまで幅広い開発に使われ、C言語の特徴を受け継ぎつつ命令型、オブジェクト指向、ジェネリックプログラミングを組み合わせています。Pythonはシンプルで読みやすく、命令型、オブジェクト指向、関数型などのパラダイムがサポートされています。

*これらの言語は異なるパラダイムを組み合わせることで、柔軟なプログラミングが可能であり、幅広い開発分野において活用することができます。*

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### プロジェクトに適したパラダイムの選択が重要

マルチパラダイムプログラミング言語が登場してから、開発プロジェクトにおいては、適したプログラミングパラダイムの選択がより重要となってきています。

C++などのマルチパラダイム言語は、複数のプログラミングスタイルをサポートしていますが、プロジェクトの性質や要件に応じて適切なパラダイムを選択する必要があります。

プロジェクトの規模、目的、チームのスキルセットを考慮して、どのパラダイムを活用するかを検討しましょう。使用するパラダイムにより、メンテナンスのしやすさや、拡張性の向上も期待できます。

*プログラミングパラダイムの知識を習得することで効率的な開発を行うことができれば、プログラマーとしてのスキルアップにもつながります。*さらにプログラミング言語のスキルを高めて、プロフェッショナルを目指すのもいいでしょう。

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## プログラミングパラダイムの得意分野を把握しよう

ここまで、プログラミングパラダイムの種類や特徴、マルチパラダイムプログラミング言語について解説してきました。*どの言語がどのプログラミングパラダイムに属しているかを把握することで、言語の使い分けや、特長を生かしたプログラミングが可能であることが分かったのではないでしょうか。*

プログラマーとしてさらにスキルアップしたい方にとっては、働く企業を考えることも重要です。企業により、携われる案件や使用する言語が異なることも多いため、プログラミングに関する知識やスキルを磨き、将来のキャリアパスを考えて、転職を考えるのもおすすめです。

しかし、求人情報の収集や面接対策、履歴書の作成など、転職活動には時間と労力を要します。企業とのやり取りや面接に参加することもあり、1人で転職活動を行うのはなかなか大変なものです。

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プログラミングパラダイムは、プログラム設計のアプローチ手法を指す概念で、理解することで高品質なコーディングや開発の効率化に役立ちます。この記事ではプログラミングパラダイムについて知りたい方のために、基本的な考え方や代表的なプログラミングパラダイムを解説します。

プログラミングパラダイムとは、プログラムの設計やアプローチ、コーディングのルールなどを指す概念で、プログラムの構造や動作を特徴付けるものである

プログラミングパラダイムには命令型、宣言型、オブジェクト指向、関数型、構造化、論理型などがある

マルチパラダイムプログラミング言語は、1つの言語で複数のパラダイムを組み合わせたものである

プログラミングパラダイムとは？基礎知識や代表的な種類を解説

## ディープラーニング検定試験とは？

ディープラーニングはAI開発に欠かせない機械学習における深層学習のことです。今、評判のディープラーニングに関するスキル証明となる検定が「ディープラーニング検定」です。ディープラーニング検定は、一般社団法人の日本ディープラーニング協会（以下JDLA）が主催する検定資格です。

*ディープラーニングに関する知識を事業に活用する人材向けの『G（ジェネラリスト）検定』（以下G検定）と、ディープラーニングの実装を行う人材向けのE（エンジニア）資格（以下E資格）の2種類があります。*

各々の資格は年数回実施されますが、ディープラーニング技術は進化のスピードが速いため、取得時期が一目で分かるように、合格証明書や（合格）オープンバッジには検定資格の実施年と回数を表す記号が「G検定2023 #3」というように付与されます。

この記事では、ディープラーニング検定（G検定とE資格）の概要や試験内容、難易度、資格取得者の年収、エンジニアがG検定を受ける意味、ディープラーニング検定の勉強法、ディープラーニング検定資格を活かせる仕事などについて解説していきます。

【参考】：[一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/)

ディープラーニングとは？機械学習との違いもわかりやすく解説

## ディープラーニング検定の概要

ディープラーニング検定には、G検定とE資格の2種類が存在します。*G検定は主にディープラーニングを活用するビジネスパーソン全般を対象とし、E資格はディープラーニングの実装を行うエンジニアが主な対象である点が異なります。*ここでは、G検定とE資格について、それぞれの概要や出題内容、難易度を解説します。

**G検定はディープラーニングに関する基礎知識を有し、その適切な活用方法を決定でき、事業に活用する能力、知識を問う検定試験です。**試験は1年に3回、Web形式で実施されています。

受験資格には特に制限はなく、誰もが受験可能です。G検定の受験形式は、自宅でのオンライン受験です。試験時間は120分、その間に220問程度の問題を解きます。

G検定資格の有効期限は設けられていませんが、合格証・合格者ロゴには取得年度が「2022 #1」（2022年1回目の意味）のように表示されています。AI分野は日進月歩で発展しているため、定期的に更新することが推奨されています。

【参考】：[G検定とは ｜ 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/certificate/general/)

*■ G検定の出題内容*
G検定の出題範囲は、AIに関するあらゆる分野に渡っています。人工知能（AI）に関する定義から、AIの歴史、探索や推論の手法、機械学習やディープラーニングに関する手法、ディープラーニングの実装に向けた課題など、広範囲に出題されます。

試験範囲の詳細については、公式サイトのシラバス※で確認しましょう。

【参考】：※[G検定とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】G検定の試験範囲（シラバス）と例題](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No03)

*■ G検定の難易度*
G検定の難易度はどの程度なのでしょうか。公式サイトによれば、合格率は本年度2023年3回目で68.75%であり、比較的高めの合格率です。

問題の形式も多肢選択式で、自宅受験ができることから難易度が高くないと思われがちですが、120分間に220問程度の解答をしなくてはなりませんので、時間配分には注意が必要です。

【参考】：[「2023年 第3回 G検定」開催結果](https://www.jdla.org/news/20230724001/)

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

G検定の難易度は低くて意味ない？合格率や勉強法・対策についても解説

E資格はG検定と同じJDLAが主催するディープラーニング関連の検定資格です。**AI機械学習エンジニアのスキルを問う試験内容で、エンジニア寄りの検定資格です。**AI関連の民間資格としてはよく知られた資格です。

G検定と大きく異なるのは、E資格は会場での受験であること、受験回数が1回少ない年2回であること、出題範囲がAI技術の中でもより専門的かつ理論的であり、AI開発が中心になる点です。E資格は試験時間120分で、出題数は100問、多肢選択式です。

【参考】：[E資格とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

*■ E資格の出題内容*
E資格の試験範囲は公式のシラバスで公開されていますが、確率・統計などの応用数学と情報理論、機械学習と深層学習、開発・運用環境に至るまで範囲が大変広いのが特徴です。詳細はシラバスで確認しましょう。

【参考】：[E資格の試験出題範囲（シラバス）E2022#2〜](https://www.jdla.org/download/e-syllabus_2022/)

*■ E資格の難易度*
E資格はG検定とほぼ同じ程度、70%前後の合格率で推移しているため、難易度の低いと思われがちですが、E資格は出題範囲が広く、確率や統計などの応用数学が出題されること、エンジニアとしての知識やスキルが必要となるため、決して難易度の低い試験ではありません。

またE資格には受験資格が設けられており、受験の2年以内に「JDLA認定プログラム」の受講を終了していることが条件です。

【参考】：[「E資格（エンジニア資格）2023#1」結果発表（1,112名が受験し、807名が合格） - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/news/20230310003/)
【参考】：[E資格認定プログラム事業者一覧 - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/certificate/engineer/programs/bizlist/)

E資格とはどんな試験？概要や難易度と取得のメリットを解説！

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

## ディープラーニング検定資格取得者の年収

ここでは、ディープラーニング検定資格を活かせるデータサイエンティストに近い職種である、システムコンサルタントの年収について紹介します。

「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610万円（※2023年7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」から近しい職種の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。

データサイエンティストは顧客の抱える課題を、データの分析や統計解析で解決するためのシステムを開発します。	*問題解決にも有効な、専門的なAI技術やディープラーニングの知識やスキルを身に付けることで、より高い年収を得られる可能性があります。*

また、AI関連の分野は日進月歩で進化していきます。社会や企業から求められるエンジニアであるには、スキルアップを目指して積極的に資格取得などの学習機会を逃さず、最新知識を日々学ぶ姿勢が大切です。

【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/income/category/it_01.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【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)


## エンジニアはG検定とE資格どちらを取得するべき？

初めてディープラーニング検定を受験するエンジニアは、どちらを先に受けるのが良いのか、どちらに絞れば良いのか迷うかもしれません。ここでは、*エンジニアがG検定を受ける意味について解説をします。*

### エンジニアがG検定を受ける意味

エンジニアはE検定を受けるものだという見方が一部にあるようですが、ではエンジニアがG検定を受けるのは意味ないことなのでしょうか？エンジニアにとってG検定資格の取得はメリットがないのでしょうか？

G検定試験では、プログラミングやAIを実装するスキルは問われないため、AIエンジニアを目指す人の中には必要性が低いと考える人がいるのかもしれませんが、*AIエンジニアを目指すには、ディープラーニングの基礎知識が求められますのでG検定を受ける意味は十分にあります。*

実際に2023年3回目のG検定者の職種別合格者※を見ると、研究・開発部門21.18%、情報システム部門22.7%とエンジニア系の方が4割以上を占めています。

**G検定は、エンジニアがAIエンジニアを目指す際のキャリアスタートとして有効であり、またAIエンジニアへのキャリアアップ、キャリアチェンジの際のスキル証明としても有効です。**以上の理由から、エンジニアがG検定資格を取得する意味はあります。

【参考】：※[「2023年 第3回 G検定」開催結果](https://www.jdla.org/news/20230724001/)

G検定を受けても意味ない？取得のメリットや活用できる職種を解説！

## ディープラーニング検定の勉強方法

ではエンジニア、エンジニアを目指す人がディープラーニング検定の資格を取得するには、どのように勉強をするとよいのでしょうか。*ここでは効果的な勉強方法について解説していきます。*

G検定のおすすめ本10選！試験概要から想定スキルを合わせて解説

### 公式テキストや問題集を活用する

一般的な試験では過去問を徹底的に解くことが試験対策として有効ですが、ディープラーニング検定は過去問が公表されていません。また各資格試験の過去問を掲載している「過去問道場」でも過去問は見当たりません。

そこで、公式サイトにあるサンプル問題を解くことで、試験問題に慣れる必要があります。**最も効果的な勉強方法は、公式が出版しているテキストで徹底的に学習し、市販の問題集で反復学習することです。**公式テキストとおすすめの問題集を以下に紹介します。

*■ 深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版*
G検定を主催するJDLAが監修したテキストであり、出題内容を網羅しており、最適な教材と言えます。ただし、AIとディープラーニングが中心で、機械学習をしっかり習得したい方は、他の教材や問題集を追加した方がよいでしょう。

▪著者：一般社団法人日本ディープラーニング協会監修、執筆者多数
▪ページ数：404ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2021/4/27

【参考】：[深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798165943)

*■ 最短突破 ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）問題集 第2版*
問題集でありながら、解説だけで206ページを割くなど、問題を解いて学べる参考書です。G検定に頻出の「AIの社会実装」、「ディープラーニングの手法」を中心に問題数を増やし、また豊富な図表によって理解しやすい設計になっています。

▪著者：株式会社AVILEN、高橋光太郎、落合達也、渡邉雅也、志村悟、長谷川慶　著
▪ページ数：412ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2022年8月25日

【参考】：[最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集 第2版](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12926-2)

*■ 徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 第2版*
E資格の「黒本」とも呼ばれる対策問題集です。全19章からなり、多数の模擬問題を収録しています。問題の正解が丁寧かつ具体的に解説されており、理解しやすいと好評です。認定講座の受講が受験の前提となっていますが、認定講座とセットでディープラーニングの理解を深められます。

▪著者：スキルアップAI株式会社 小縣 信也、斉藤 翔汰、溝口 聡、その他
▪ページ数：520ページ
▪出版社：インプレス
▪発売日：2021年5月31日

【参考】：[徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 第2版](https://book.impress.co.jp/books/1120101184)

## ディープラーニング検定資格を活かせる仕事

G検定およびE資格の試験に合格して資格を取得した後に、その資格を活かせる仕事はなにか、気になるところです。*ここではディープラーニング検定資格を活かせる仕事を紹介します。*

本資格と直接的に関係のある仕事がデータサイエンティストです。ビッグデータを活用して企業に利益をもたらすことを目的とする同職種では、AIを活用することが必須と言っても過言ではありません。

そのAIを使いこなすには、数学、統計学などの理論知識だけではなくコーディング力も必要です。同職種を目指すのであれば、**E資格に加えてG検定資格を取得しておくと、企業から即戦力を有する人材と見られ、データサイエンティストへの道が開けるでしょう。**

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

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機械学習エンジニアは機械学習に関わるあらゆる分野に携わるエンジニアのことです。具体的には、機械学習に関する調査・研究、機械学習モデルの選択や学習環境システムの設計と構築、データの前処理やAPIの整備など、非常に担当範囲が広いエンジニアです。

機械学習エンジニアはPythonなどのプログラミングスキル、実装技術、統計学や数学知識が求められますが、E資格に加えてG検定の範囲をカバーすることで、**AI開発や活用などにおいて主導的な立場に立つことができます。**また転職の際には、G検定資格を取得しておくと有利でしょう。

機械学習エンジニアの仕事内容とは？スキルや将来性についても解説

## ディープラーニング検定を取得してAI分野で活躍しよう

本記事ではディープラーニング検定を仕事に活かす方法について解説をしてきました。*AIの開発、実装のみならず、AIを活用できるエンジニアを目指す方に向けて、ディープラーニング検定の効果的な勉強方法、資格を活かせる仕事を紹介しました。*

身に付けた資格やスキルを活かすには、その能力を最大限発揮できる仕事や求人を見つける必要がありますが、膨大な求人情報から自分にあった求人を見つけ、独力で求職活動を行うのは簡単なことではありません。

「ディープラーニング検定」は日本ディープラーニング協会が主催するAIの実装や活用に関する民間資格です。本記事ではディープラーニング検定の内、G検定とE資格それぞれの概要や試験内容、エンジニアがG検定を受ける意味、勉強法、ディープラーニング検定資格を活かせる仕事などについて解説します。

ディープラーニング検定はJDLAが主催するAIの実装、活用に関する民間資格

ディープラーニング検定にはエンジニア向けのE検定と、AIの利活用に関するG検定がある

ディープラーニング検定資格を取得することで、AIの利活用スキルが高まり、活躍分野が広がる

ディープラーニング検定とは？概要や勉強法、取得後の活躍分野を紹介

要件定義とは、**プロジェクトを成功に導くためにクライアントの要求や条件を特定し、最終的に文書にまとめる工程です。**

システムを導入する際などは、この要件定義の段階でプロジェクトの目的やシステムの制約、具体的な要求事項などをまとめます。また、この要件定義があることで、プロジェクトメンバーは要求に沿った使用のシステムを構築し、プロジェクトを進められます。

本記事では、要件定義の決め方や、要件定義を行う職種、要件定義書を作成するまでの流れについて解説します。

要件定義書とは？仕様書との違いや書き方のポイントを解説

要件定義書と要求仕様書の違いを解説！誰が作りどう進める？

**要件定義を決める際は、まずプロジェクトの最終的な目的と顧客のニーズを整理する必要があります。**顧客とヒアリングを行うことはもちろん、その業界の市場調査も合わせて行います。

次にそのニーズをもとに、システムの要求事項をリストアップします。この時にスケジュール感や予算、プロジェクトのスコープなども顧客とすり合わせを行います。最終的にこれらの要件を文書として明文化し、これをもとにプロジェクトが進行します。

本記事では後述にて具体的な流れを解説しますので、業務の流れが気になる方は、ぜひそちらも参考にしてください。

## 要件定義を行う職種について

エンジニアにもさまざまな職種がありますが、この要件定義を行うのはプロジェクトマネージャーが多いです。

この記事を読んでいる方の中にもプロジェクトマネージャーを目指している方や、これから要件定義を業務で行う予定の方もいるのではないでしょうか。**そこで、ここではプロジェクトマネージャーの仕事内容や年収について紹介します。**

### プロジェクトマネージャーの仕事内容

プロジェクトマネージャーは、担当しているプロジェクトがスムーズに進むように、管理業務を主に行います。

本記事の主題である要件定義をはじめとして、プロジェクトメンバーの管理やスケジュール管理、顧客との連絡役も務め、チーム内外でのやり取りがスムーズに行われるようにサポートします。

プロジェクトを成功させるためには仕事の進め方はもちろん、成果物の品質にも気を配り、顧客が求めているものができているか確認します。

*プロジェクトマネージャーは、プロジェクトの取りまとめ役として責任が重く、数多くの仕事を同時並行してこなす必要があります。*

そのため、プロジェクトにいくつか参画して経験を積んだエンジニアや、マネジメントスキルが高い方が、プロジェクトマネージャーに就任する可能性が高いです。

プロジェクトマネージャーの役割とは？求められるスキルや資質を解説

### プロジェクトマネージャーの年収

プロジェクトマネージャーの年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は670万円（※2023年11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」から近い職種のプロジェクトマネージャを参考にすると、平均年収891万円と分かりました。

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、プロジェクトマネージャー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。

この理由としては、プロジェクトマネージャーはシステムに関する幅広い知識が必要なだけでなく、マネジメント業務や、クライアントとの折衝などの業務もこなします。さまざまなスキルが求められる職種だからこそ企業での需要も高く、年収が上がりやすい傾向にあると言えます。

【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/it01/?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)

プロジェクトマネージャーに向いてる人は？未経験から転職する方法！

## 要件定義を作成するまでの流れ

**次に、要件定義を作成するまでの大まかな流れについて解説します。**今回はどんなプロジェクトでも共通する4つのポイントを紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

要件定義における1番初めの工程はヒアリングです。ヒアリングでは、プロジェクトマネージャーや顧客などと密接にコミュニケーションを取り、プロジェクトの目的や成果物について詳細に話し合います。

*このヒアリングを行うことで、現状の問題点や利用環境、必要な機能などを洗い出します。*

反対に、このヒアリングをしっかり行わなければ、プロジェクトの途中で考慮漏れや、予期せぬトラブルが発生する可能性もあります。そのためヒアリングは、要件定義において非常に重要な作業であると言えるでしょう。

次に、ヒアリングの情報を参考にしてシステム要件を決めます。*具体的にはシステムの機能や性能、ユーザーインターフェースの要件などが定義されます。*

さらにセキュリティや、メンテナンス互換性などの非機能要件も検討する必要があります。これらのシステム要件をもとに、エンジニアのチームがシステムの設計を行います。

*ヒアリングとシステム要件を作成したら、導入先の企業ですでに使われているシステムの仕様を確認します。*この目的は、既存システムの良い側面を維持しつつ、問題点を改善することにあります。

仕様の確認では、ユーザーインターフェースの設計データ管理の方法をはじめ、セキュリティプロトコルや、システムのパフォーマンスなど、様々な側面を確認する必要があります。またシステム統合を行う場合は、置き換える順番や手法についても検討する必要があります。

### 要件定義書の作成と作業計画を立てる

最後に要件定義書を作成し、今後の作業計画を立てます。*要件定義書は、これまでヒアリングなどを通して検討したプロジェクトの要求事項やシステム詳細を文書化します。*

この文章を元に技術者やプロジェクト関係者は業務を行うので、誰が読んでも理解しやすい文書を作成しましょう。

また作業計画では、作業の優先順位やリソースを検討しながら、プロジェクトのスケジュールや各成果物の納期を決めます。

## 要件定義の作成に必要なスキル

要件定義で情報を網羅し、プロジェクトを成功させるためには、担当者はいくつかスキルを求められます。

**ここでは、要件定義の担当者が求められるスキルを3つ紹介します。**これから業務で要件定義を行う方やプロジェクトマネージャーを目指している方は、こちらも参考にしてください。

要件定義を行うためには、導入先企業の業界や、業務への理解が不可欠です。*例えば、その業界での慣習や法的な規制、競合他社の動向、顧客の行動パターンやトレンドなど広い知識が必要です。*

担当者は、例に挙げたような知識をもとにシステムに、どのような機能を追加すればいいか検討します。業界自体への理解が足りない場合は、書籍や仕事の関係者から情報を集める必要があるでしょう。

### ITと技術分野に対する深い知識

要件定義を行うような担当者は、実際の現場でコードを書くことは少ないでしょう。しかし、顧客にシステムの技術的な内容を説明したり、エンジニアチームとやり取りを行ったりする業務は多いです。*そのため、要件定義では技術分野に関する知識も欠かせません。*

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