プログラミングは今や現代社会に欠かせないものであり、現職のプログラマーでなくとも多くの人がプログラミングを習得しています。そんなプログラミングには同作業を効率化するツールが存在します。

プログラミング自体が未経験もしくは始めたばかりの方の中には、そのようなツールの存在を知らない方も多いでしょう。本記事では、**プログラミング自体やそれを使う職種の説明からスタートし、ツールの種類やメリットを解説するとともに、おすすめのツールも紹介します。**

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## コードエディタやソースコード管理ツールがその代表

プログラミングツールは、プログラミング業務全般を効率よく進めることを目的としています。

ツールには3種類あり、1つ目は自分の書いたソースコードを見やすくすることや、書き出すスピードを上げるコードエディタです。2つ目は、多人数で同じソースコードを編集する際、個人個人が編集した内容を上手く統合して管理できるソースコード管理ツールです。

そして3つ目は、プログラミングのための設計図である仕様書について、分かりやすさに必要なフローチャートなどの図を容易に作成できるドローツールです。

プログラミング業務を主体とするプログラマーを目指すためには、**このようなツールを使いこなすことが求められており、プログラミング技術だけを学べば良いわけではないことは覚えておきたいところです。**

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## プログラミングツールについて

まずはプログラミング自体にあまり詳しくない方々のために、プログラミングやそのツールについての基礎知識から説明します。

### そもそもプログラミングとは

そもそもプログラミングとは何でしょうか。プログラミングとは、*コンピュータにやってもらいたい処理を実行するための一連の命令を作る作業のことです。*

この命令はプログラミング言語と呼ばれる特殊な言語で記述され、記述された命令群はソースコードと呼ばれています。ソースコードを作成する作業のことを、コード作成の意味で「コーディング」とも呼びます。

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### プログラミングツールの種類

このようなプログラミングを主体とする業務では、時に膨大な量のコーディング作業を行うことや大人数で同時にソースコードを編集することもあります。そのため、*その作業をサポートするツールの存在が欠かせません。*プログラミングツールには以下の種類があります。

*■コードエディタ*
ソースコードの作成を支援する強化されたテキストエディタと言えるものです。自動的にアノテーションを付けてコードを見やすくする、コード内で使用する関数や変数を簡単に検索できる、などコーディング作業自体の効率を上げる機能を持っています。

*■ソースコード管理ツール*
ネットワーク上にソースコードを格納し、多人数でのコーディングを容易にするツールです。このツールを使えば、同じタイミングで別の誰かがソースコードを編集してしまっても上手く自分のものと統合することができるようになります。

*■ドローツール*
プログラミング自体とは直接関係ありませんが、ソフトウェアの設計図と言える仕様書の作成をサポートするツールです。仕様書では誰が見てもわかりやすいようにフローチャートやシーケンス図などの図を併記することが求められています。

ドローツールはそういった図を簡単に作成できる機能を持っています。

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前述したようなプログラミング作業を行う職種には、どういったものがあるのでしょうか。プログラミングを行う職種自体は数多くありますが、それを主体とする職種としてはプログラマーが代表的です。

プログラマーは、*主にシステムエンジニアなどの上流工程で設計された仕様をもとにプログラミングを行います。*実際にプログラミング作業を行う分、プログラミング言語の知識だけでなく、ツールの習熟度も問われます。

プログラマーとシステムエンジニアの違いは？年収はどっちが高い？

では、実際に世の中で働くプログラマーはどの程度の年収を得ているのでしょうか。

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344万円（※2023年3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、マイナビにおいてプログラマーは一般平均年収よりもやや低めでありますが、経済産業省のデータでは高めに出ています。調査媒体によって年収にはバラつきがあることが分かります。

年収にバラつきがあるということは、プログラマーとして従事する業種によって待遇が大きく変わることを表しています。**様々な言語やツールを使いこなせるようにして市場価値を高めていけば、高収入を狙うこともできるでしょう。**

【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)

## プログラミングツールを使うメリット

プログラミングの概要やそのツールについて簡単に紹介しましたが、それらを使いこなすことでどのようなメリットがあるのでしょうか。ここでは代表的なメリットを紹介します。

コードエディタのようなツールを使いこなせば、*コーディング作業自体を効率化することができ、結果的にプログラミング業務にかかる時間を削減することができます。*

業務の種類によっては膨大なコーディング作業を行う必要があり、なおかつ請負単価やスキルが時間で測られるプログラマーにとって、いかに早く仕事をするかは死活問題です。こうしたツールを駆使することでコーディング作業を短縮し、本人の客観的な評価を上げることにもつながります。

### 多人数でのプログラミングが容易になる

ソースコード管理ツールを使うことで多人数でのソフトウェア開発を円滑に進められるようになります。

個人でプログラミングをする分には、こうしたツールはあまりメリットがないように思えるかもしれません、しかし、1つのソースコードを複数人が編集するとなると、全員がそれぞれ編集したものを最後に統合する必要があり、コードエディタだけでは非常に労力がかかります。

*同ツールはこの統合作業を自動で行うことができるため、このような労力を最小限にすることが可能です。*また、ソースコード自体をクラウド上に保存できるためバックアップも容易です。

### 他者への引き継ぎが容易になる

ここまではコーディング作業におけるメリットに注目してきましたが、ソースコードを他者へ引き継ぐときに必要となるのが設計図とも言える仕様書です。ドローツールはこの仕様書の作成に不可欠なフローチャートなどの図を容易に作成できるようにしてくれます。

どのような業務であっても、いずれ成果物であるソースコードを誰かに引き継がないといけません。そうした時に、*豊富な図表を有する仕様書を用意できれば、引き継ぎ作業もスムーズに進められることでしょう。*

## おすすめの無料プログラミング用ツール

プログラミングのためのツールのメリットを紹介してきました。最後に、具体的にどのようなツールがおすすめできるかを紹介します。ここでは無料で使用できるものに焦点を当てています。

コードエディタの中でも定番とも言えるソフトが「Visual Studio Code」です。

Microsoft社が2015年からリリースしている本ツールは、*エディタとしての使いやすさはもちろんのこと、様々な拡張機能がリリースされており、ほとんどの言語、開発分野で活躍できます。*また、この後説明するソースコード管理ツールのGitHubとも連携が可能です。

【参考】：[Visual Studio Code](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code)

VS Code Serverが登場！インストール方法や使い方・開発方法を解説

ソースコード管理ツールの代表であるGitをより使いやすく仕上げたものが「GitHub」です。無料登録でも同サービス上のクラウドへソースコードを保存できるほか、第三者と共有して共同開発を行うこともできます。

Git特有のコミット、プルリクエストなど専門用語が多く、初心者には分かりづらいかもしれません。しかし、*多くの企業で使われているツールなので、使いこなせれば転職活動を有利に進められるでしょう。*

【参考】：[GitHub](https://github.co.jp/)

GitHubの使い方とは？初心者向けに知っておきたい用語も併せて解説！

無料で使えるドローツールとして評判が高いのが「draw.io」です。ソフトのインストールすら不要でブラウザ上ですぐに製図を行うことができます。

*作成できる図もフローチャート、ネットワーク図などソフトウェアの仕様書に必要なものを網羅しています。*保存する際にもGoogleドライブやGitHubなどクラウドサービスへ直接保存できる点も優れたところです。

【参考】：[draw.io](https://app.diagrams.net/)

## プログラミングツールを使いこなしたその先には

本記事ではプログラミングとそのツールについて説明しました。使用するメリットやおすすめのツールの紹介を通じて、**プログラマーへのチャレンジを考えている方もツールのイメージが思い浮かぶようになったのではないでしょうか。**

それでも最初はプログラミング業務にチャレンジするのは不安なものであり、できるなら未経験者を歓迎する優良企業で研修を積みたいところです。しかし、そういった企業を数ある求人の中から探していくことは非常に困難です。

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。

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現代の製品やサービスに欠かせなくなったプログラミングですが、作業効率をアップさせるにはツールを使いこなすことが必要不可欠です。そんなツールについて、詳しく知らない方も多いでしょう。本記事ではプログラミングツールを解説し、おすすめのツールも紹介します。

プログラミングツールには、主にコードエディタ・ソースコード管理ツール・ドローツールの3種類がある

ツールを使うことでコーディングの効率向上、多人数でのコード編集が容易になる

おすすめのツールには、Visual Studio Code・GitHub・draw.ioなどがある

プログラミングツールには何がある？メリットや種類、おすすめを紹介

## ChatGPTの会話をNotionに保存する

ChatGPTは、ユーザの質問内容に対して、自動的に人間らしい自然な文章を生成して回答するAIチャットサービスです。膨大なデータにより学習されたAIは、高度で専門的な内容を回答することもでき、大いに注目を集めています。

非常に強力な文章生成で、様々な業務効率化やアイデア出しの手助けをしてくれるChatGPTですが、ChatGPT自体のサービス上では会話の内容を細かく整理することができません。

そこで、この記事では、Google Chromeの拡張機能である「ChatGPT to Notion」を使って、ChatGPTの会話内容を文書管理のオールインワンツールであるNotionに保存する方法を解説します。

**簡単な操作でNotionに保存でき、後で見直す時にわかりやすいように整理することができますので、ぜひ試してみてください。**

【参考】：[Introducing ChatGPT](https://openai.com/blog/chatgpt)
【参考】：[Notion (ノーション) – Wiki、ドキュメント、プロジェクト。すべてをひとつに。](https://www.notion.so/ja-jp)

ChatGPTとは？今話題のAIチャットボットの概要や仕組みを解説！

「ChatGPT to Notion」はGoogle Chromeで使用できる拡張機能です。そのため、使用するブラウザはGoogle Chromeである必要があります。

*ChatGPT to Notionを使えば、保存したいChatGPTとの会話をNotionに取り込んでタグをつけたり、メモ欄にメモを残したりして、自在に管理することができるようになります。*

それでは、実際にChatGPT to Notionのインストールから使用までを見ていきましょう。

## ChatGPT to Notionをインストールする

まずは、ChatGPT to NotionをGoogle Chromeで使えるようにインストールします。

### ChromeウェブストアからChatGPT to Notionをインストール

ChatGPT to Notionは、Chromeウェブストアからインストールすることができます。
最初に、以下のChrome ウェブストアにアクセスしてください。

【参考】：[Chrome ウェブストア](https://chrome.google.com/webstore/category/extensions)

「ストアを検索」の検索ボックスで、「ChatGPT to Notion」を検索して、ChatGPT to Notionのページを開き、「Chromeに追加」をクリックします。

~~【図】：「Chromeに追加」をクリック~~

下の図のように「追加しますか」の確認ウインドウが出ますので、「拡張機能を追加」をクリックします。

~~【図】：「拡張機能を追加」をクリックして追加~~

ChatGPT to NotionがChromeに追加されました。これでインストールは完了です。

### Chromeのツールバーに表示させる

次に、ChatGPT to NotionのアイコンをChromeのツールバーに表示させましょう。

*Chromeのアドレスバーの右側にある、パズルのピースのような形をした拡張機能アイコンをクリックします。*

「ChatGPT to Notion」が表示されるので、右側にあるピンのマークをクリックします。すると、拡張機能アイコンの横に、ChatGPT to Notionのアイコンが表示されます。

~~【図】：ChatGPT to Notionアイコンをツールバーに表示~~

## ChatGPT to Notionの使用準備をする

次に、NotionにChatGPTの会話を保存するためのデータベースを作成し、ChatGPT to Notionと連携させます。

### Notionにデータベースを作成する

*ChatGPT to Notionを使用するには、NotionにChatGPTの会話を保存するためのデータベースを作成しておく必要があります。*データベースには、「名前」と「URL」のプロパティが必要です。

Notionでデータベースを作成すると最初からある「タグ」プロパティは、会話の整理に活用できます。必要に応じて自分でプロパティを増やすこともできます。

それでは、Notionにデータベースを作成してみましょう。Notion上で新しいページを追加して、「テーブル」をクリックし、データソースを選択する「＋新規データベース」をクリックします。

~~【図】：Notionで新規データベースを作成する~~

データベースが作成されるので、タイトルをつけます。ここでは、「ChatGPTチャット内容保存」としておきます。

~~【図】：データベースにタイトルをつける~~

次に、データベースにURLプロパティを追加します。既存の「タグ」プロパティの右側にある「＋」をクリックして、表示されるボックスに「URL」と入力します。種類で「URL」が出てくるので、クリックします。

「プロパティの編集」では、ボックスの中の「URL」をそのままにして、「×」ボタンで閉じてください。すると、URLプロパティが追加されます。

~~【図】：URLプロパティを追加する~~

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### ChatGPT to NotionとNotionデータベースを連携する

続いて、Chromeの右上にできているChatGPT to Notionのアイコンをクリックします。

~~【図】：ChatGPT to Notionのアイコンをクリック~~

「ChatGPT to NotionがNotionへのアクセスをリクエスト」の画面が表示されますので、「ページを選択する」をクリックします。すると、Notionにあるページが一覧で表示されるので、作成したデータベースを選択して、「アクセスを許可する」をクリックします。

~~【図】：ChatGPT to NotionとNotionの連携~~

これで、ChatGPT to NotionがNotionに連携されました。

連携ができた直後には、ChatGPT to Notionの制作者のNotionページが表示されます。ChatGPT to Notionに関する様々な情報が掲載されていますが、使用開始の手順の中では必要ないので、そのまま閉じて構いません。

## ChatGPT to Notionを使って会話を保存する

いよいよ、ChatGPT to NotionでChatGPTとの会話をNotionに保存してみましょう。

ChatGPTの画面では、左側にこれまで行った会話がテーマごとに一覧表示されています。
*ここでは、Notionに保存したい会話を選んで、会話全体をまるごと保存してみます。*

ChatGPTで保存したい会話を選んで、会話の内容が表示されている状態で、Chrome右上のChatGPT to Notionのアイコンをクリックします。

~~【図】：会話を表示させChatGPT to Notionのアイコンをクリック~~

小さなウインドウが表示され、先ほど作成したデータベース名が表示されるのでクリックします。
表示される「Save full chat」をクリックして「Discussion saved!」と表示されれば、保存完了です。

~~【図】：「Save full chat」をクリックして保存~~

保存する際に「Generate headings & table of contents」のチェックボックスにチェックを入れておくと、会話を保存した時に目次とヘッダーが自動的に生成されます。整理するのに便利なので、不要でなければつけておくと良いでしょう。

Notionのデータベースに追加された会話を確認してみましょう。*Notionデータベースを見てみると、「名前」に会話のタイトル、「URL」には該当のChatGPTの会話へのURLリンクが保存されています。*

~~【図】：Notionに会話が保存されている~~

保存された会話の内容を確認します。
会話のタイトルのあたりにマウスカーソルを当てると表示される「開く」をクリックすると、会話が保存されたNotionページが表示されます。

~~【図】：会話の内容をNotionページで確認~~

あとは、通常のNotionデータベースと同じように、テキストやプロパティを追加したりするなどして、編集を行うことができます。

### 1つの回答をNotionに保存する

今度は、会話の中の1つの回答を保存してみましょう。
*ChatGPTで会話を表示させ、保存したい回答に表示されているピンのマークをクリックします。*すると保存ウインドウが表示されますので、「Save」をクリックすると、選択した1つの回答が保存されます。

~~【図】：1つの回答のピンマークをクリックしてSave~~

Notionのデータベースに、選んだ1つの回答が保存されています。

~~【図】：1つの回答内容がデータベースに保存されている~~

### 同じ会話のタイトルで複数回保存した場合

Notionデータベースには、「名前」プロパティ、すなわちChatGPTの会話タイトルがキーとなり保存されます。

そのため、ChatGPTで同じタイトルの会話を何度も保存した場合、Notionのデータベースでは、同じ会話タイトルのレコードのNotionページに、保存した会話が追記されていくことに気をつけてください。

## ChatGPT to Notionで困った時には

ここでは、ChatGPT to Notionを使っていて困った時の対処方法をご紹介します。

### 連携するデータベースを追加したい時

*Notionで別のデータベースを作って会話を保存したい場合、Notionの設定でChatGPT to Notionとのコネクトを編集する必要があります。*

Notionで新しいデータベースを作成し、画面の右上の3点リーダメニューをクリックし、「コネクトの追加」、「コネクトを管理」とクリックします。

ここでは例として、「その2_ChatGPTチャット内容保存」データベースを新たに追加していきます。

ChatGPTは、ユーザの質問に対して高度な内容を回答したり、文章を自動生成したりすることができるAIチャットツールです。この記事では、ChatGPTとの会話を効率よく整理したい方のために、「ChatGPT to Notion」で会話を保存する方法を図解します。

Google Chromeの拡張機能の「ChatGPT to Notion」のインストールから使い方までの手順がわかる

「ChatGPT to Notion」を使えば、ChatGPTとの会話をNotionに保存して整理できる

「ChatGPT to Notion」を使って困ったことへの対処方法がわかる

NotionでChatGPTの会話を保存するには？手順を図解！

**AWSは、最大のシェアを誇るクラウドサービス事業者です。**AWSではサービス製品をカテゴリー分けし、コンピューティング・ストレージ・データベース・分析・ネットワーキング・モバイル・デベロッパー用ツール・管理ツール・IoT・セキュリティ・エンタープライズアプリケーションなどの製品をサービスとして利用することが可能です。

その提供サービスは豊富で、業務に必要なコンピュータ資源を必要な分だけ利用しサービス提供を受けることが可能です。

【参考】：[AWS クラウド製品](https://aws.amazon.com/jp/products/)

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サーバーレスとは決してサーバーがない環境を意味する訳ではありません。**サーバーの存在を意識せずに必要なサービスを利用するコンピューティング環境を指します。**

従来型ではシステムの設計をするにあたって規模を見積もり、可用性やデータ保全を考慮した設計が必要でした。サーバーレス設計では自動的なスケールや可用性を高めるリトライ処理が標準提供されますので、設計難易度が低減されます。何といってもサーバーの初期準備やOS保守が不要になる点が1番の特徴となります。

代表的なサーバーレスの導入メリットとして、以下の4点が挙げられます。

*1. サーバー管理が不要*
クラウドサービスでサーバーを利用する場合は、サーバーやストレージの選定および初期セットアップが必要です。サーバーレスでは、必要なコードを準備するだけでイベントに応じてサーバーが割り当てられます。

*2. 処理に応じた柔軟なスケーリング*
クラウドサービスでは、事前にサイジングを行い必要なインスタンスを確保します。サーバーレスでは、自動的に処理に応じたコンピュータ資源およびメモリー量が確保されます。

*3. 高可用性への対応*
クラウドサービスでは、エラー処理等をアプリケーションやシステム間で検討する必要があります。サーバーレスでは、リトライ処理やイベントに応じた処理を設定することでマニュアル作業を削減することが可能です。

*4. コンピュータ資源未使用時のリソース確保が不要*
クラウドサービスでは、サービス利用契約に基づきコンピュータ資源を確保する必要があります。サーバーレスでは、イベントに応じてコンピュータ資源が割り当てられますので、繁閑の差や特定時間に処理が集中する場合にコスト最適化が期待できます。

以上の点をまとめると、サーバーレスでは従来必要であった作業量が削減できること・導入時間が短縮できること・費用適正化が図られることがメリットといえるでしょう。

### サーバーレスコンピューティングの活用事例

*サーバーレスコンピューティングは、2014年登場してから8年以上経過しており、数多くの実績があります。*

ウェブアプリケーションに使用する場合は、イベント駆動で処理を行えるため、ワークロードの増加に対応できます。同様に、トランザクション処理やバッチ処理においても閑散期と繁忙期の処理量に応じてシステムをスケールさせることができます。

## サーバーレスコンピューティングの最新事情

*AWSでは、サーバーレスコンピューティングの最新事情を要約し、四半期ごとにレポートとして掲載しています。*執筆時点では、2003年1月3日の投稿内容が最新です。

【参考】：[AWS Serverless ICYMI Q4 2022](https://aws.amazon.com/jp/blogs/compute/serverless-icymi-q4-2022/)

*AWS Lambdaでは、Java開発者向けの新機能「Lambda SnapStart」が導入されています。*追加費用なしに、ランタイム使用の関数の起動パフォーマンスを最大10倍まで向上します。Node.js 18や、.NET 7のサポート強化なども図られています。

【参考】：[New – Accelerate Your Lambda Functions with Lambda SnapStart](https://aws.amazon.com/jp/blogs/aws/new-accelerate-your-lambda-functions-with-lambda-snapstart/)
【参考】：[Node.js 18.x runtime now available in AWS Lambda](https://aws.amazon.com/jp/blogs/compute/node-js-18-x-runtime-now-available-in-aws-lambda/)
【参考】：[Building serverless .NET applications on AWS Lambda using .NET 7](https://aws.amazon.com/jp/blogs/compute/building-serverless-net-applications-on-aws-lambda-using-net-7/)

脆弱性の検出のために、Amazon InspectorによるLambda関数のサポートも実施されており、安全性の強化も図られています。

【参考】：[Amazon Inspector Now Scans AWS Lambda Functions for Vulnerabilities](https://aws.amazon.com/jp/blogs/aws/amazon-inspector-now-scans-aws-lambda-functions-for-vulnerabilities/)

### サーバーレスコンピューティング関連サービス

*新機能やサービスは、AWS re:Inventで行われます。*そのなかで、ワークフローオーケストレーションのための、Step FunctionsのDistributed Mapが発表されています。

サーバーレスとしては、AWS Serverless Application Model（AWS SAM）フレームワークとして「AWS SAM Connectors」、「SAM CLI Pipelines now support OpenID Connect Protocol」、「AWS SAM CLI Terraform support」などの発表があり、アプリケーションモデルの定義が進められています。

【参考】：[AWS Step Functions](https://aws.amazon.com/jp/step-functions/)
【参考】：[AWS サーバーレスアプリケーションモデル](https://aws.amazon.com/jp/serverless/sam/)
【参考】：[Simplifying serverless permissions with AWS SAM Connectors](https://aws.amazon.com/jp/blogs/compute/simplifying-serverless-permissions-with-aws-sam-connectors/)
【参考】：[AWS SAM CLI パイプラインが Open ID Connect Protocol のサポートを開始](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2022/10/aws-sam-cli-pipelines-open-id-connect-protocol/)
【参考】：[Better together: AWS SAM CLI and HashiCorp Terraform](https://aws.amazon.com/jp/blogs/compute/better-together-aws-sam-cli-and-hashicorp-terraform/)

以降で詳しく紹介しますが、AWS Application Composer登場によりサーバーレスコンピューティングの設計・構築の簡素化・効率化が進められています。

【参考】：[AWS Application Composer (プレビュー)](https://aws.amazon.com/jp/application-composer/)

*AWSではサーバーレスサービスとして、AWS Lambda並びにAWS Fargateを提供しています。*また、サーバーレスサービスと連携するためのアプリケーション統合サービスとして、以下のサービスが提供されています。

・Amazon EventBridge
・AWS Step Functions
・Amazon SQS
・Amazon SNS
・Amazon API Gateway
・AWS AppSync

同様にデータストアとして、以下のサービスがサーバーレスサービスと連携します。

・Amazon S3
・Amazon DynamoDB
・Amazon RDSプロキシ
・Amazon Aurora Serverless

【参考】：[AWS でのサーバーレス](https://aws.amazon.com/jp/serverless/)

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以降で、AWS LambdaおよびAWS Fargateの概要と料金体系について説明していきます。

*AWS Lambdaは、AWS製品サービスのカテゴリーでサーバーレスカテゴリーに属するサービスです。*つまり、サーバーのプロビジョニングや管理等を行わずに必要なコード（処理）を実行できます。実行は、イベントを定義することでコンピュータ資源を用いて自動的に実行してくれるのが特徴です。

イベント駆動型のため、200以上のAWSサービスやアプリケーションと連携し、必要なサービスやアプリケーションのコードを実行することができます。

AWS Lambdaとは？できることを分かりやすく解説！

*AWS Lambdaは、使用に応じた料金が発生する従量課金制をとっています。*使用状況は、関数に対するリクエスト数とコードの実行時間に基づいて集計されます。リクエスト数はイベントの発生等による実行コードを呼び出した回数です。実行時間は、コード実行開始から終了（もしくは中止）までの時間が、1ミリ秒単位で集計されます。

AWS Lambdaでは無料利用枠が設定されており、1か月ごとに 100万件の無料リクエスト、および40万GB-秒のコンピューティング時間が無料枠に含まれています。その他EC2の割引として、Compute Savings Plansが設定されています。

*AWS Fargateはコンテナ向けサーバーレスサービスのコンピューティングエンジンとなります。*AWS Fargateは AWS Lambdarと同様にインスタンスの選択やクラスター容量のスケーリング設定することなく、適切なコンピューティング容量が割り当てられます。

AWS Fargateの動作環境は、Amazon Elastic Container Service（ECS） と Amazon Elastic Kubernetes Service（EKS）の２種類に対応しています。

AWS Fargateとは？サーバー管理不要のコンテナ実行環境を解説！

*AWS Fargateの料金体系はAWS Lambda同様に使用に応じた料金が発生する従量課金制をとっています。*具体的には、コンテナ化されたアプリケーションで消費されるvCPU およびメモリリソースの量に対する料金が発生します。

Savings Plansを利用して、1年間または3年間、特定量のコンピューティング使用量を契約することにより、AWS Fargateの使用料金を最大50%節約することも可能です。

### さらに進化するサーバーレスアプリケーションの設計・構築

開発ツールとして、AWS Application Composerのプレビュー版が公開されています。**本サービスでは、サーバーレスアプリケーションの設計・構築をサポートします。**

ワークロードの作成は、ドラッグアンドドロップで簡単に必要構成を作成することができます。最初にテンプレートを構築し、必要なコードを編集します。テンプレートをテストし終えたら、必要とする環境にデプロイすることができます。

【参考】：[AWS Application Composer (プレビュー)](https://aws.amazon.com/jp/application-composer/?nc2=h_ql_prod_serv_ac)

## AWSサーバーレスの具体的な特徴

*AWSはサービス拡大に積極的で、サーバーレスも2014年にAWS Lambdaを発表して以降、継続的に投資しています。*実際サーバーレスの活用により利用者にどのような恩恵があるのでしょうか。ここでは、AWS Lambdaの具体的な特徴について触れていきます。

一般的なクラウドサービスは、コンピュータ資源としてサーバー・ストレージ・ネットワークを割り当てます。そのため、必要なキャパシティ（メモリーサイズやストレージサイズ等）や性能（CPU数やノード数等）をあらかじめ設定する必要があります。

その作業では、事前にサイジングやチューニング等のアセスメントを行い、サービス提供を受けます。同様に、システム開発を行いアプリケーションをデプロイ（配布）する利用のための作業が必要となります。

*AWS Lambdaでは利用するための一連の管理作業が不要となり、生産性が向上することが特徴です。*

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