## 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、日々蓄積される膨大なデータをビジネスに役立てる道筋をつける人です。まずはじめに、本題に入る前にデータサイエンティストとはどのような職種なのかを解説します。以下に、データサイエンティストの役割・仕事内容・年収についてまとめました。

### データサイエンティストの役割

データサイエンティストの役割は、**企業に集積される顧客情報などのデータを次のビジネスに生かすことです。**また、企業が入手できる周辺データを取捨選択して、ビジネスに有効利用できるように加工する仕事もあります。

近年、これらのデータ量が爆発的に増えており、データのプロでなくては扱えないレベルに達しています。大多数の人が常にスマホを片手に行動するようになり、誰かが何かを検索するたびに、またSNSに投稿するたびに、大量の情報（データ）が蓄積されていきます。

また、AIの画像解析機能や音声認識機能が向上した結果、監視カメラやコールセンターなどを通じて膨大な情報が蓄積されます。このような「情報爆発」によって集積されるビッグデータに「使い道」を見つけるのがデータサイエンティストの役割です。

データサイエンティストとは？そのおすすめの資格も紹介！

### データサイエンティストの仕事内容

では、データサイエンティストの仕事内容は具体的にどのようなものがあるのでしょうか。

データサイエンティストの主な仕事は、**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。**企業によって異なる場合もありますが、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。

混同されやすいデータアナリストとの違いは、どちらもデータを収集・分析する部分は似ていますが、データアナリストはデータ収集・分析に特化した職種、そこに統計学や企業の課題解決までを目指すのがデータサイエンティストです。データサイエンティストの方が上位の職種であると考えられています。

### データサイエンティストの年収

求人情報サイトによると、**データサイエンティストの平均年収は約700万円です。**年収幅は600万〜800万円が多く、地域・企業・勤続年数によっては1,000万円を超える場合もあります。日本の平均年収よりも高いため、比較的に高収入を目指せる職種です。人材不足や専門職といった観点により、データサイエンティストの年収は高めに設定されていると考えられます。

## データサイエンティストに必要なスキル

ビッグデータはそのままでは「混沌」です。言い換えれば、いくら溜め込んでも役に立たない「ゴミの山」に過ぎません。顧客データなどの構造化されたデータも、十分に使い道を見出せずに死蔵されているケースは少なくありません。

これらの**活かされていないデータに「出口」をつけてやるのがデータサイエンティストの仕事**で、それを行うには、統計学のスキル・ITのスキル・ビジネスのスキルの3つが重要となってきます。以下にそれぞれについて解説します。

統計学とは一言でいうと、**ばらつきのあるデータの意味を正しく読み取る学問です。**確率論や行列などの数学的知識とともに統計学を身につけることで、データから作られた仮説が正しいかどうかを「検定」することができます。

エンジニアリングができても、統計学の知識がなく、偽相関（データ相互の見せかけの相関関係）に騙されると、とんでもないビジネス設計をしてしまうことになります。

こういった知識を身につけるには、「統計検定4級」などの資格取得がおすすめです。まずは統計検定4級の取得からスタートし、統計の基本的な用語や概念を理解してください。その後、3級・2級・準1級・1級と1つずつステップアップしていきましょう。

【参考】：[日本統計学会認定資格](https://www.toukei-kentei.jp/)

データサイエンティストのスキル要件とは？人材育成に政府が動く

データを抽出するときもそれを加工・分析するときも、ITスキルは必要不可欠です。もちろんデータベースの構築にも必要です。データサイエンティストが主に使うプログラミング言語は、**統計解析に使う「R言語」、AIでの統計処理（機械学習）に使う「Python」、データベースの定義や操作を行う「SQL」です。**

また、これらの知識にはT系の国家試験である「基本情報技術者試験」の資格取得がおすすめです。統計学・データベース・ネットワーク・プロジェクトマネジメント・経営戦略など、データサイエンティストに必要な基礎知識を網羅できます。

【参考】：[IPA](https://www.ipa.go.jp/index.html)

Pythonでできること・できないことは？活躍している分野を解説

統計学とITのスキルをビジネスに活かすのがデータサイエンティストです。自社のビジネスをよく理解して、**ビジネスに使えるデータ処理・加工・システム設計をしなければなりません。**

また、データサイエンスに詳しくない上司や現場の営業マンに分かりやすくプレゼンテーションするスキルも必要です。それがないと、いくら良いビジネスデザインを描いても採用されません。さらには、モデルの精度を上げることだけにこだわらずに、現場で使いこなせるマーケティングシステムにするという現実的な配慮も必要な場合があります。

このようなスキルには、「マーケティング・ビジネス実務検定C級」の資格取得がおすすめです。市場細分化・標的市場決定・マーケティングリサーチ・消費者行動などの基礎が身につきます。

【参考】：[マーケティング・ビジネス実務検定](https://www.marke.jp/)

データサイエンティストを目指すエンジニアがまず取得したい資格7選！

## データサイエンティストがなくならない理由

「データサイエンティストがなくなる」「消える」という噂の源にあるのは、AIの機会学習・ディープラーニングがさらに進化することで「企業にとってのデータの利用法までAIが自動的に決めてくれるのでは」という素朴な未来予測によるものです。

### AIはあくまでもコンピュータ

鉄腕アトムのような「人間のような思考力を持つAI」が誕生しない限り、AIがデータを経営にどう活用するのかまでを決めるような未来はやってきません。

また、競争他社よりも付加価値の大きい製品やサービスを創造して「儲けたい」という欲も重要ですが、これをAIに実装することは難しいです。囲碁では、プロ棋士が太刀打ちできないソフトがすでに実現しています。それが可能だったのは、囲碁という極めてシンプルなルールの下では、コンピュータの”超人的”な計算能力が物を言うからです。

しかし、ビジネスは白と黒の石を交互に置いていくゲームとはわけが違います。**UX（ユーザーエクスペリエンス）を左右する要因は多種多様で、AIがそれに重みづけをすることは非常に困難です。**

いまさら人に聞けないDXとUXやCXの違い、それぞれの関係性についても徹底解説！

### データをどうビジネスに利用するかは人間にしか決められない

ビッグデータの「混沌」はディープラーニングの進化によってある程度整理整頓され、使い勝手が良くなっていくでしょう。しかし、**特定の企業がそのデータからビジネスにどんな付加価値を与えられるかを構想（デザイン）するのは、人間にしかできません。**

### AIが進歩するほど既存ビジネスとAIを結びつける人材が必要になる

政府は、すべての企業が2025年までにDX（デジタル・トランスフォーメーション）を実現しなければ国際競争力を失うとして、IT化による企業経営の「変容」を提唱しています。

しかし、**IT化がAI技術の駆使という意味合いを強めるほど、既存ビジネス（オールドビジネス）にとってDXはイメージしにくくなります。**AIと自社（データ）を結びつける人材が必要になるため、データサイエンティストの存在が欠かせません。

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！

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

## なくなる心配よりも、今は育てるのが急務

日本のデータサイエンティストの現状は、なくなる心配よりも「必要なのに絶対的に不足している人材」として育成を急ぐべき時期にあります。

### データサイエンティストという職業はいつ生まれたのか

データサイエンス（データの科学）という言葉は昔からありましたが、職業としてのデータサイエンティストが脚光を浴びるきっかけになったは、米国のビジネス雑誌「ハーバード・ビジネス・レビュー」が2012年に掲載した記事「データサイエンティスト―21世紀で最もセクシーな職業」です。

それまでは地味でアカデミックな存在だったITに詳しい統計学者が、一躍「ウォール街のトレーダーよりも高給を取るセクシーな職業」になったのです。

しかし、実際に大きなIT企業やコンサルティング・ファームを除いた一般企業に、どれほどのデータサイエンティストがいるでしょうか？*「統計学×IT×ビジネス」の三位一体を体現するデータサイエンティストは、日本ではまだまだ理念的な存在だとさえ言えるかもしれません。*少なくとも、DXの実現を迫られている「すべての企業」に行き渡る数には遠く及びません。

### 人材が足りていない場合は激務になることも

前述の通り、データサイエンティストの需要は高まっていますが、「やめとけ」「つらい」などとネガティブな声も挙げられます。

その背景には、企業によってデータサイエンティストの数が足りていないことによる激務にあります。激務と感じるデータサイエンティストは多くいますが、近年は採用・育成に力を入れ始めている企業も増えているので、今後人材不足が解消される可能性も高いでしょう。

### 日本でのデータサイエンティスト育成は緒に就いたばかり

米国では2010年代に多くの大学がデータサイエンティスト養成のカリキュラムを設け、社会人向けのオンライン教育もあります。しかし、日本では2017年に滋賀大学が日本発のデータサイエンス学部を開設したところで、2021年現在まだ卒業生は排出されていません。業界団体である「日本データサイエンティスト協会」も2013年に設立されたばかりです。

**今の日本は、データサイエンティストがなくなるというより、その育成がやっと始まったばかりなのです。**

未経験からデータサイエンティストになるには？条件や求人状況とは

## データサイエンティストを目指すならビジネスマインドが不可欠

データサイエンティストの養成体制が整っていない現在、データサイエンティストを目指すにはどんな道があるでしょうか。

### データサイエンティストへの入り口は3つ

データサイエンティストへの入り口は、*「統計学者から」「ITエンジニアから」「ビジネスマンから」の3つ*です。アドバンテージがあるのは、1または2の入り口から入る人です。文系学部出身の生粋のビジネスマンが、統計学とIT知識やスキルを身につけるのは非常に高いハードルがあると言えます。

### ITエンジニアがビジネスマインドを身につけるのは簡単ではない

商売気のない人間はいないと言いますから、*ITエンジニアがビジネスマインドを身につけるのは、ビジネスマンが1からプログラミングを習うよりハードルは低い*と言えます。しかし、そう簡単なことではありません。

データサイエンスは、既存ビジネスに新たな付加価値を加えるのが役目です。そのためには既存ビジネスのルーティーンを、その問題点が見えてくるまで深く知らなければなりません。そもそも、ITによるデータの抽出や統計学によるその解釈も、現実には筋の良いビジネスの構想や問題意識が根底にないと、どこから手を付けて良いのかが分らないのです。

ITエンジニアはきついがやりがいがある！その仕事内容や年収、求められるスキルを解説

### エンジニアがデータサイエンティストを目指すなら

将来データサイエンティストを目指したいエンジニアは、統計学を学ぶとともに、ぜひマーケティングとビジネスについても勉強しましょう。

エンジニアにもUI（ユーザーインターフェース）とUX（ユーザーエクスピアリエンス）の考え方が重要だと言われるようになりました。データサイエンティストを目指す人にはとくにそれが重要です。**現在の業務を窓口にして、UI・UX・マーケティングの観点から仕事を把握し直していくことで、ビジネスマインドは徐々に養われていきます。**

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という職業が脚光を浴びている一方で、「AIがさらに発達したらデータサイエンティストは要らなくなるのではないか」という声が挙げられます。この記事では、データサイエンティストの仕事内容や将来性、「やめとけ」などと言われる理由を解説します。

データサイエンティストには統計学、AI、ビジネスの3つのスキルが必要

データサイエンティストはAIがいくら進化してもなくなることはない

IТエンジニアがデータサイエンティストを目指すならビジネスをよく学ぶことが必須

データサイエンティストはなくなるのか？今後の傾向や将来性を解説

## プログラマになるためのプログラミング学習方法を解説!

この記事を読んでいる皆さんの中には、IT業界への転職を考えたことがある方もいらっしゃるのではないでしょうか。「プログラマになって、自分でサービスを作りたい！」「プログラマになって、パソコン1つでお金を稼ぎたい！」と思ったことが1度はあるでしょう。

**この記事ではそういったプログラミング初学者のために、未経験からプログラマになるための心構えと、具体的な学習方法について分かりやすく解説していきます。**

## プログラミング学習の心構え

プログラミングを学習していくにあたり、まずは下記の2つの心構えを持ちましょう。どちらも継続して学習し、プログラマという職に就くために大事なことです。

### プログラミング練習サイトなどは周回し過ぎない

後にも述べますが、巷にはとても数多くのプログラミング練習サイトがあり、学習への参入が年々簡単になっています。**練習サイトには「学習へのハードルが低い」というメリットがある一方で、「周回が目的になってしまいやすい」というデメリットがあります。**

サイトで学習している時間は「できた！」の連続なので、やっていて楽しいですよね。書いたコードが思った通りに動作するのが楽しくて、つい必要以上にサイト周回を行ってしまう気持ちも分かります。

ですが、プログラミングはあくまでも道具であり、学ぶこと自体が目的になっていては良いプログラマにはなれません。使いやすいサービスを作り、単純作業を自動化して空いた時間を有効活用するための「ツール」です。何かのサービスを作り出して初めて価値があります。

*そのため、一通りの学習が完了したら無駄にサイトを周回せず、自分なりのサービスやサイトを作ってみることを考えましょう。*

### いきなり複数の言語に手を出さない

**初学者の皆さんが陥りがちな罠として、もう1つ「複数の技術・言語に手を出してしまいがち」というものがあります。**学習中に下記のような気持ちになってしまう人が多いです。

*「HTMLとJavaSctiptでサイトを作る練習をしているけど、フロントエンドはReactが最近流行っているらしいから、Reactをやってみよう」*

*「人気のRubyで学習を始めたけど、機械学習エンジニアの単価が高いらしいから、ライブラリの豊富なPythonも書いてみよう」*

プログラミング以外でもそうですが、初学者のうちから複数のことを極めようとすることは結局あなたの成長速度を遅くしてしまいますので、おすすめできません。

最初は「この言語・技術を極める！」という強い意志の元、まずは1つ自分だけの成果物を作ってみてください。

現場で多く使われるプログラミング言語一覧！種類別に詳しく解説

## プログラマになるための学習方法

上記の心構えを学んだ後に、プログラマになるためには具体的にどのような学習方法があるのかをご紹介していきます。

自分で情報を集め、プログラミング学習を進めていく方法です。プログラミング学習用の環境を用意し、何を作りたいのかを決め、自分でコツコツと進めていきます。

**参考書として書籍を購入してみるのも良いと思います。**書籍はプログラミングの環境構築から具体的なコード、なぜそのようなコードになっているのかまで詳しく説明してくれています。「何を書けば全く分からない」という方は、そういったコードを写経してみるのも良い勉強になります。

また、上記でも述べたプログラミング練習サイトを用いるのも良いでしょう。現在、さまざまなプログラミング言語・技術を学べるサイトがたくさんあります。以下に4つほど紹介するので、参考にしてみてください。

JavaScript入門者・中級者におすすめの技術本8選！

Progateは、自分で環境構築をすることなく、ブラウザ上でプログラミングを行って動作確認ができるサービスです。HTML/CSS、JavaScriptを初めとし、RubyやJavaなどのサーバサイド言語も学べます。チーム開発の要であるGitについてのコースも揃っており、プログラミング入門におすすめのサイトです。

【参考】：[Progate](https://prog-8.com/)

ドットインストールは動画教材によるプログラミング学習サービスです。Progateよりコース数が多く、中でもフロントエンド言語であるJavaScriptに関するコースが豊富なのが特徴です。他にもデザインに関する講座や、Androidアプリの構築講座もあり、充実した学習環境が提供されています。

【参考】：[ドットインストール](https://dotinstall.com/)

PaizaはProgateと同じく、ブラウザ上でプログラミングを行うことができる学習サービスです。Progateは完全初心者向きであるのに対し、Paizaはある程度文法を学び、簡単な処理を書けるようになった人を対象としています。

ユーザは与えられた問題に対し、それを解くために自分の得意な言語を用いてコードを書きます。書いたコードが予め用意されたテストにいくつ合格できるか、処理にかかった時間、使用したメモリ量で得点が決まります。

【参考】：[Paiza](https://paiza.jp/)

Udemyは本記事のターゲットであるプログラミング学習だけでなく、マーケティング・デザイン・自己啓発など、様々なことを動画を見ながら学習できるサービスです。講座の数だけで言えばここまで挙げた3つの中で最も多く、一定の経験がある現役エンジニアが講座を作っていることが多いため、品質の高い学習を手軽に行えます。

それぞれの講座の購入料金が少し高い（数千円〜数万円）のがデメリットですが、タイミングによっては80%〜90%の大幅セールを行っていますので、定期的に覗いてみることをおすすめします。

【参考】：[Udemy](https://www.udemy.com/ja/)

プログラミングの独学で最も懸念されるのが、「分からないところがあって質問したいが、すぐに質問できる環境がない」ことです。**練習サイトや本で教材としてまとめられている内容には限りがあり、教材に載っていないところで躓いてしまうことも十分予想されます。**

質問できず、自分の成長が伸び悩んでいると感じ始めた時には、プログラミングスクールを検討するのも良いでしょう。スクールの受講に踏み切った際には、「現役のエンジニアやプログラミング講師の生の声を聞いて吸収できる」というメリットを手にすることができます。

この章では、学習を開始するにあたり、何から初めていけば良いのかを解説していきます。独学を例として、「自分の力で何か1つアプリを作る」をゴールとします。

### プログラマとして転職する時期を極める

まずは、プログラマになるための学習の計画を立てましょう。「○○年後の夏まで」など、大まかで構わないのでプログラマとして就職する時期を目標として決めてみてください。

一般的にプログラミング入門者（実務未経験）になるための学習には、200時間ほどかかると言われています。あなたが非IT業界で働いている場合は、平日、休日の勉強時間をどの程度取れるかを考えた上で、逆算してスケジュールを立ててください。

**最終的なアウトプットをどういったものにするか、どういった言語・技術で作るか決めましょう。**

*アウトプットとして典型的なものは「タスク管理アプリ」「カレンダーアプリ」「ブラウザ上で動く電卓」が挙げられます。*何も自分で思いつかない場合、こういったよくあるものをアウトプット目標にして問題ありません。

さらに考えられる人は、自分の生活上で「困っていること」「自動化できれば楽だ」と思ったことを解決できるようなアプリを考えてみても良いでしょう。

アウトプットを何の言語・技術で作るか決めましょう。

**サーバーサイド言語ならJava、Ruby、PHP…、フロントエンド言語ならHTML、JavaScript…など、アウトプットに必要とされている技術を調べて、今後何を勉強すれば良いのかを明確にします。**

ローカル（=自分のPC上でのみ動作する環境）での開発に止めるなら上記だけで事足りるのですが、インターネット上で動作させるにはサーバの用意、デプロイの準備などインフラ側の知識も必要です。余力のある方は調査・勉強してみてください。実務では必須の知識です。

サーバーエンジニアの将来性は？「きつい・やめとけ」の理由を解説

フロントエンジニアの特徴や年収、必要なスキル、将来性は?

### プログラミング練習サイト・本を用いて写経してみる

*ここまで準備したら、ついにコードを書いていきます。*プログラミング練習サイトを用いたり、学習用の参考書を活用したりしてください。

**サイトや参考書には予めまとまったコードが回答として書かれているので、最初はそれを「写経」して動くのを確認することから始めるのも良いでしょう。**動くことが確認できてきたら、デバッグなどを活用しながらどのような処理順でコードが動いているのか確認し、習熟度を上げていってください。

プログラミングを学ぶための心構えとして、「練習サイトを周回しすぎない」「複数技術に手を出さない」の2つがあります。プログラミング学習においては、Progateやドットインストールなどの練習サイトを利用しながら、自作アプリの制作をゴールとするのが有効です。

プログラミングの学習において、練習サイトを周回しすぎると返って学習効率が下がります

主なプログラミング練習サービスには、Progate・ドットインストール・Paiza・Udemyがあります

まずは計画を立て、参考となるコードを写経して学んだ後、自作アプリの制作をゴールとしましょう

プログラマになるには？プログラミング学習の心構え・学習方法を解説！

IoTは「Internet of Things」の略を指し、**全てのモノがインターネットに接続され、情報が相互に共有される仕組みを指します。**IoTにおいては、情報共有される環境が整備され従来は不可能であったセンサーや機器にも搭載されることにより、これまでになかった用途での活用が期待されています。

IoTエンジニアは、IoT機器で実装されるハードウェアおよびソフトウェアを適切に設計・構築し、安全に動作させるエンジニアとなります。

IoTエンジニアは、機器を組み込みや取付可能な収容スペースを考慮し機能搭載のための企画設計を行い、実際のハードウェアとソフトウェアのコンポーネントを収容していきます。

そのため、**電子部品等のハードウェアの知識や、組込み用CPUとOSを利用するコンピュータ知識が求められます。**併せてデータ入出力やインターネット接続のネットワーク知識、並びに安全性を高めるセキュリティ技術が必要です。同様に収集したデータを解析するためのAI技術や統計技術、およびデータ処理のためのプログラミング言語であるPython、C、C++、Javaを用いて開発します。

IoTエンジニアとは？気になる年収や将来性を解説！

## IoT市場ならびにIoTエンジニアの将来性

今後IoTの活用用途が個人用途・産業用途の双方から広がるとともに、市場に関してもさらに拡大していくとの予測が出ています。ここでは、IoTの活用用途を個人と産業という観点に分けて解説するとともに、市場性について触れていきます。

IT専門調査会社「IDC Japan」は、国内IoT市場産業分野別予測とユースケース別の事例考察を発表しました。公表内容によると、主要産業分野（13業種）では*組立製造、プロセス製造、官公庁、公共／公益、小売、運輸*がIoT市場の伸びが著しいようです。

同様に、個人消費者用途では2025年にはスマートホーム（家電）、スマートホーム（オートメーション）といったユースケースがけん引するとの予測がでており、組立製造に次いで2番目に大きい市場になります。

また、*農業フィールド監視、小売店舗内リコメンド、院内クリニカルケア、スマートグリッド／メーター、EV充電設備管理、テレマティクス保険*なども2020年から2025年にかけて年平均成長率（CAGR）10％前後の高い成長が予測されています。

参考：[国内IoT市場 産業分野別予測とユースケース別の事例考察を発表](https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prJPJ47587321)

今後5Gによる高速・広帯域網が整備されると、さらに遠隔操作や接続機器が活用される可能性が広がります。そのため、**あらゆるものがインターネット接続されるIoTの市場はさらに拡大するでしょう。**同様に市場拡大に伴い、IoTエンジニアの需要がさらに高まるのは確実でしょう。

### IoTを担当する先端IT人材の需給動向

経済産業省ではIT人材がどの程度要望されているか、2030年に向けた供給人材数の試算結果を公表しています。IoTを含む先端IT人材は今度さらに必要性が高まると予測されていますが、供給が追い付いていない需給ギャップが発生すると予測されています。

同様に、情報処理推進機構（IPA）の「2019年度組込み/IoT産業の動向把握等に関する調査」によると、**IoT技術は重要な技術として今後さらに強化を予定する技術領域と位置付けています。**そのため、IoTを担当するエンジニアは今後重要なIT人材として市場価値がさらに高まるでしょう。

参考：[経済産業省 平成30年度 IT人材需給に関する調査報告書](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/houkokusyo.pdf)

参考：[情報処理推進機構(IPA) 2019年度組込み/IoT産業の動向把握等に関する調査](https://www.ipa.go.jp/ikc/reports/20200331_2.html)

経済産業省による「平成30年度 IT人材需給に関する調査報告書」や情報処理推進機構（IPA）による「2019年度組込み/IoT産業の動向把握等に関する調査」でも触れましたが、IoTエンジニアの人材数がIoT市場の需要に追い付いていない状況が続いています。

*IoTの市場は急速に拡大していますが、需給ギャップが生じているとみられます。*

理由としては、IoT機器に関するハードウェアの技術が求められるものの経験を積むための場が限られているため、技術者が育ちにくい状況が続いているためです。したがって、実際にIoTエンジニアとして採用された場合は、**実務での活躍の期待に加えてIoTエンジニア育成の教育者としての役割が広く求められるでしょう。**

## IoTエンジニアの年収と今後のキャリアパス

IoTエンジニアはIoT機器のハードウェア知識も含めて広範囲の技術領域をカバーする必要があります。そのため、継続的に成長を続けるのは容易ではありません。ここではその先に待っている、IoTエンジニアにとって気になる年収と今後のキャリアパスについて触れていきます。

IoTエンジニアは、**求人情報によると平均年収400万から700万円程度となっています。**さらに専門性を高めることにより、1,000万円以上の募集もあるようです。年収アップを狙うには継続的な知識吸収と実践が必要ですが、チャレンジする価値は高いと言えるでしょう。

### IoTエンジニアのキャリアパスは？

IoTエンジニアはIoTの専門家となりますので、その専門性を高めていくことが良いでしょう。その他、実務で関連するAI知識はAIエンジニアとして活用できますし、セキュリティ技術はセキュリティエンジニアとして活用が可能です。

そのため、**複数の市場へチャレンジすることができるでしょう。**加えて今後市場拡大が見込まれるロボット制御の知識を蓄積することで、制御エンジニアの道も目指すことも可能です。

制御系エンジニアとは？広がる制御システムの市場性や活用領域を解説！

## IoTの市場拡大に伴いIoTエンジニアの需要がさらに高まります

## 未経験からIoTエンジニアになるための方法

未経験からIoTエンジニアとして活動するには、プログラミングをはじめとするソフトウェア・ハードウェアの両分野を理解しておく必要があります。

プログラミング言語についてはプログラミングスクールや書籍などで独学で学ぶことが可能ですが、ハードウェアの知識に関しては、実務で身に着けたIoTエンジニアが多いようです。

ここではIoTエンジニアを目指している方へ向けて、おすすめの資格や参考書を紹介します。

### IoTエンジニアにおすすめの資格

IoTエンジニアとして活動する上で、**IoT検定制度委員会の「IoT検定」とMCPC検定試験の「IoTシステム技術検定試験」がIoT知識レベルを認定する試験となります。**資格取得によりIoTスキルの専門性が証明されるため、資格取得をおすすめします。

参考：[IoT検定制度委員会 IoT検定](http://www.iotcert.org/about/)

参考：[MCPC検定試験 IoTシステム技術検定試験](https://www.mcpc-jp.org/iotkentei/)

その他、情報処理推進機構（IPA）が認定する国家資格として「エンベデッドシステムスペシャリスト試験（ES）」があります。こちらはIoTという区分ではありませんが、広範な組込みシステムのエンジニアとしてスキルレベルが認知されています。そのため*IoTエンジニアのみならず組み込みエンジニアや制御エンジニアを目指す方もおすすめの資格です。*

参考：[情報処理推進機構(IPA) エンベデッドシステムスペシャリスト試験(ES)](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/es.html)

### IoT学習で必要なプラットフォームは？

IoTシステムでは、組込みOSとしてLinuxやWindowsを用いるケースが多いです。そのため、**Raspberry Pi等市販の組込みシステムを用いてスキルアップを図ることができます。**同様に、スマートデバイスとしては、AppleのiOSやAndroidでアプリケーション開発を進めることが多いので、API学習を進めることができます。自己学習を始める際に選ぶプラットフォームとして最適です。

*■[IoTの基本・仕組み・重要事項が全部わかる教科書](https://www.sbcr.jp/product/4797392432/)*

IoTの基本・仕組み・重要事項が全部わかる教科は、題名の通りIoTの基本を把握できる参考書です。IoTエンジニアとしての開発解説本を読み進める前に、きちんと基礎知識と仕組みを理解しておくことが重要です。

*■[改訂新版 IoTエンジニア 養成読本](https://gihyo.jp/book/2019/978-4-297-10690-4)*

改訂新版 IoTエンジニア 養成読本はIoTシステムの構成要素である「センサ&デバイス」「ネットワーク」「クラウド」「アプリケーション」「セキュリティ」をそれぞれ順に沿って解説することによって、IoTエンジニアが理解しておくべき領域を把握できる構成になっています。

*■[IoTエンジニア養成読本 設計編](https://gihyo.jp/book/2018/978-4-7741-9611-4)*

IoTエンジニア養成読本 設計編は上記で紹介した養成読本の設計編であり、ソフトウェア・ハードウェアの両面の観点から、IoTシステムの構築について解説されている参考書です。基本を理解した後にこちらの参考書でより実践的な知識を身につけることをおすすめします。

IoTは全てのモノがインターネットに接続され、情報共有が加速していきます。そのため、情報活用による新しい市場が開拓されるでしょう。特に5Gによる高速・広帯域網が整備されることによってセンサーをはじめとする多様な機器が遠隔で情報共有される時代が訪れます。

**IoTエンジニアはIoT機器の設計・開発・構築を担当しますので、活躍の場がさらに広がるでしょう。**ぜひこの機会を活用しキャリア選択の幅を広げましょう。

IoTは全てのモノがインターネット網により情報共有を行う仕組みを指します。IoTエンジニアはIoT機器の設計・開発・構築を担当するエンジニアを指します。今後5Gによる高速・広帯域網が整備されることによってさらにIoTの市場が拡大していきます。IoT領域のスキルを高めることによりIoTエンジニアとして拡大する市場に求められる人材となるでしょう。

IoTエンジニアはIoT機器の設計・開発・構築を担当するエンジニアです

IoTの市場は拡大しており、IoTエンジニアの需要がさらに見込まれています

IoT関連スキルのAI分析やセキュリティおよびネットワークの知識は拡大する市場で求められています

IoTエンジニアとは？その将来性を徹底解説！

**Luaは1993年にリオデジャネイロ・カトリカ大学のロベルト・イエルサリムスキーらによって開発されたプログラミング言語**です。ゲーム業界を中心にLuaの人気は上昇し、2010年頃にはプログラミング言語における人気ランキングでも上位に位置していました。

現在ではピーク時と比較すると人気は減少しています。しかし、*現在でもゲーム業界などでは多く利用されているプログラミング言語*です。また、Luaはスクリプト言語の1つでもあります。

Luaが独特である点は、*他のアプリケーションに組み込んで利用される場合が多い言語である*ことです。例えば、ゲームを開発する際に、高速な処理が必要な部分はC言語などで開発を行い、柔軟に差し替えたい部分やシナリオなどの記述する部分にはLuaを使用します。

他にも表計算などのアプリケーションの場合、基本機能はLuaではない他のプログラミング言語で開発を行い、アプリを拡張する際にマクロなプログラミング言語としてLuaを採用することもあります。

したがって、開発したアプリケーションに容易にスクリプト言語を組み込んで利用できるというのがLuaの良い点です。ここでは、*スクリプト言語についてとLuaの特徴について詳しく紹介*します。

Luaは元々C言語に組み込まれることを前提に開発された言語であり、スクリプト言語としては高速で、最速のスクリプト言語といわれています。そもそもスクリプト言語とはどういうものを指すのでしょうか。

**スクリプト言語とは、アプリケーションソフトを開発するための簡易的なプログラミング言語**を指します。たとえば、台本のように、容易に手直しや修正など行って実装できます。したがって、スクリプト言語は*可読性が高く比較的簡単に書きやすい言語*といえます。

スクリプト言語の特徴は、インタプリタ言語であることから、変数の型の定義が不要な場合が多いです。なお、インタプリタ言語とは、人間が記述したソースコードをコンピュータが実行するときに1行ずつコンピュータが読み取りやすいように機械語に翻訳を行いなががら、プログラムを実行する方式のプログラミング言語を指します。

したがって、Luaはインタプリタ言語でもあるため、C言語などのコンパイラ言語と比較すると、*さまざまなプログラミング言語やアプリケーションにそのまま使用することができるため汎用性が高い*といえます。なお、コンパイラ言語は機械語に翻訳する行為を実行ファイルを作成する際に行います。

ここではLuaの特徴について4点紹介します。

*1.組み込みしやすい*
Luaは**他のプログラミング言語と組み合わせて使用する際に組み込みやすい**ことが特徴として挙げられます。これまでにも説明したように、元々C言語に組み込まれることを前提に開発された言語ではありますが、C言語以外のプログラミング言語と組み合わせても利用しやすいという特徴があります。

同様のスクリプト言語と比べてもシンプルな構造であることから、組み込みが行いやすいこともいえます。

*2.拡張性が高い*
Luaのプログラムの構造はシンプルであるため、**拡張性が高い**点も特徴といえます。Luaはオブジェクト指向型のプログラミング言語ではありませんが、類似的に再現することも可能です。

なお、オブジェクト指向型言語とは、モノを組み立てるようにコーディングを行い、コンピュータに実行させる言語を指します。拡張性が高いことから、*Luaはさまざまな場面でも活用できる汎用性の高い言語*だといえます。また、Luaは単独で使用される場合よりも、他のプログラムの1部分として利用されることも少なくありません。

*3.フリーソフト*
Luaはフリーソフトとして提供されています。そのため、*商用で利用する場合であっても無料で使用できます。*他のプログラミング言語では制約が多く、媒体的に利用することができない言語も多いなかで、**Luaは制約が少なく使用しやすい言語**です。

*4.動作が早い*
**Luaは動作が早いことが最大の特徴**ともいえます。これまでにも説明したシンプルな構造であることが理由です。他のスクリプト言語の1つの指標としても利用される場合があるほど、Luaの動作は早いです。

一般的にスクリプト言語は、*小規模開発に向いている*といわれることが多いですが、Luaは*動作の早さの観点から大規模開発でも使用される*場合もあります。

これまでに、Luaの詳細や特徴について解説しました。ここからは、*Luaを利用するメリットとデメリットについて詳しく紹介*します。

ここではLuaのメリットについて紹介します。**LuaはWindowsやLinux、macOSのようにさまざまなOSで動作します。**また、Luaは*ガベージコレクションも搭載*しています。

将来性の記事（11ページ目）