*自然言語処理（NLP/Natural Language Processing）とはAI技術の1つの分野で、コンピュータによって、人間が普段の会話や文章作成で使う自然言語を処理する技術のことです。*

近年、チャットボットなどの自然言語処理を活用したAI技術の進歩と普及が著しく、自然言語処理の入門知識はAIを活用するエンジニアにも今後ますます求められるでしょう。

この記事では、自然言語処理を学びたいと考えている方のために、自然言語処理の入門知識や活用事例、学習方法について解説していきます。

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## 自然言語処理を学んでAIエンジニアを目指そう

自然言語処理は、機械学習モデルやディープラーニングなどと組み合わせることで人間の言語を処理することができ、様々な分野で言語データを理解して活用するために使用されています。

**AI技術の発展において、膨大な量のテキストデータを効果的に分析したり、情報を抽出して有益な情報を得たりするためにも自然言語処理の理解は重要です。**自然言語処理を学んでAIエンジニアとしての基礎を身につけましょう。

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ここではまず、自然言語処理が注目されている理由や、その仕組みについて説明します。また、自然言語処理でよく使用されるプログラミング言語であるPythonや、自然言語処理を役立てられる職種の年収などの基礎的なことについて解説します。

自然言語処理は、コンピュータが人間が使う言葉を理解し、処理することです。*自然言語処理を使用することで大量のテキストデータから情報を抽出し、有益な情報を得ることができます。*

また、文章の要約・翻訳や、質問への回答、ソフトウェアのプログラミングなど、人間が言語を使って行う活動や作業をコンピュータで行い、作業の効率化や品質向上を期待することができます。

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### 自然言語処理が注目される理由とは

*IT化が進む社会で、SNSの利用やチャットAIなど、テキストデータの活用が進んでいることから、膨大なテキストデータを活用するために自然言語処理が注目されています。*

近年は、ディープラーニングの発展によって様々な大規模言語モデルが登場し、自然言語処理により膨大な文章を学習して処理を行うことができるようになっています。

また、自然言語処理をテキストデータ処理だけでなく静止画・動画・音声などの編集や処理に活用する技術も登場し、多様な作業をさらに効率化することが期待されています。

自然言語処理を行うために、まずは人間が使う言葉を機械が理解できる形式に変換するための機械可読目録と、自然言語の使用例や構文・単語の使い方を大量に記録したコーパスが必要です。

自然言語処理は、機械可読目録とコーパスを用いて、形態素解析・構文解析・意味解析・文脈解析などの処理を行います。

これらの解析を行うことで、コンピュータが自然言語を理解し、文章の意味を解釈することができるのです。

*■形態素解析*
形態素解析エンジンを使って文章を最小の単位である単語に分割します。
形態素とは意味を持つ最小限の文字のまとまりを意味し、形態素解析によって形態素を品詞などに細かく分解します。

例えば、「今日はいい天気ですね」という文章であれば、「今日／は／いい／天気／です／ね」と分解することができます。

*■構文解析*
単語同士の関係性を解析し、文章の構成において要素同士がどのような関係にあるのかを明らかにします。
どの単語がどの単語に係るのかを解析する依存構造解析や、隣接する単語の関係を元に文章の構造を解析する句構造解析などの解析手法が用いられます。

*■意味解析*
構文解析だけでは十分でない場合、文章の意味を特定するために辞書やコーパスを参照して単語の意味や関係を解析します。複数の解釈を持つ可能性がある文章も、辞書を活用して最適な解釈を選択します。

*■文脈解析*
文章のまとまりとしての文脈を理解するために、前後の文章に対して構文解析や意味解析を行い、文章同士の関係を明らかにします。

文章同士の関係性を正しく解析するには様々な言語知識が必要とされ、機械学習やニューラルネットワークの領域も関わってきます。

*自然言語処理には、処理を行うためのプログラミング言語としてPythonが多く活用されています。*

Pythonは自然言語処理や機械学習のためのライブラリが豊富で、例えば、NLTK（Natural Language Toolkit）、spaCy、gensimなどのライブラリが利用できます。これらのライブラリを活用することで、自然言語処理の基本から高度な処理までを行うことができます。

また、Pythonではデータサイエンスや機械学習のコミュニティが活発で、自然言語処理に関する新しいアルゴリズムや手法に関する情報が入手しやすいことも、主に利用される理由として挙げられます。

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### 自然言語処理を役立てられる職種の年収

自然言語処理のスキルを役立てられる代表的な職種に、AIエンジニアがあります。ここでは、AIエンジニアの年収がどれくらいか見てみましょう。

AIエンジニアに近いと考えられるシステムエンジニアの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は431万円（※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593万円と分かりました。

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、AIエンジニアは一般平均年収と同程度からやや高めであることが分かります。

AIエンジニアには、PythonやRなどのプログラミング言語のスキルや、データ収集・分析スキルが必要です。*自然言語処理・機械学習・ディープラーニングなどの専門的な知識が豊富で、高度な活用が可能なAIエンジニアはより高収入になる傾向があります。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.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)

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## 自然言語処理の活用事例とは

自然言語処理を使用することでどのようなことができるのでしょうか。代表的な例としてAIチャットボット・テキストマイニング・検索エンジンでの活用などが挙げられます。

AIチャットボットは、ユーザの問いかけに自動的に応答するツールです。顧客対応の自動化や社内ヘルプデスクの業務効率化などに活用されています。

*自然言語処理はAIチャットボットが言語データを解析し、適切な回答を生成するために重要な役割を果たしています。*問い合わせ文からAIが学習することで、複雑な質問や会話にも対応できるようになります。

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テキストマイニングは、大量のテキストデータから有益なデータを抽出するものです。自然言語処理を用いてテキストマイニングを行うことで膨大なテキストデータを効果的に分析できます。

*テキストマイニングを使ったビッグデータの解析により、企業の製品やサービスの改善に活かしたり、意思決定や経営戦略の策定にも貢献したりすることができます。*

SNSやWebサービスの普及により様々なテキストデータが集まりやすくなっている近年、テキストマイニングは顧客や社会の動向をとらえた企業の活動に不可欠な技術であると言えます。

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自然言語処理は検索エンジンでも活用されています。近年では、Googleが最新の自然言語処理を使ったBERTを発表するなどして注目を集めています。

*検索エンジンで自然言語処理による解析を使うことで、単語の表面的な意味だけでなく、文脈などに基づいたより有益な検索結果を提供することが可能となります。*

## 自然言語処理の学習方法とは

AIエンジニアや収集したデータを活用するデータサイエンティストには、自然言語処理の理解が必要です。ここでは、自然言語処理の学習方法や、自然言語処理の入門学習を終えた後でさらにスキルアップする方法について解説します。

### 自然言語処理の入門サイトで学習する

自然言語処理の学習方法として、まずはWeb上の様々な学習サイトで基礎を学ぶことをおすすめします。特に入門知識を効率的に学ぶには、オンライン学習サイトを活用するとよいでしょう。

学習サイトの教材には自然言語処理やAI技術に関する情報を体系的にまとめたものや、動画や音声で分かりやすく解説しているものも多くあります。*自分の理解度に合った教材を探して、学習の入り口として活用しましょう。*

自然言語処理の基礎を固めるためには、書籍を繰り返し読んで理解を深めることも役に立ちます。ここでは、自然言語処理の入門書としておすすめの書籍を2冊ご紹介します。

*■【文書分類からはじめる自然言語処理入門 -基本からBERTまで-（エンジニア入門シリーズ109） 】*
自然言語処理の入門書として、Pythonを使って基本から学べる参考書です。具体的なプログラム例を通じて、基礎的な自然言語処理の概念を理解できるように書かれています。

また、文書分類の基礎的な手法や概念だけでなく、分散表現、系列ラベリング問題、BERTなど、幅広いトピックを網羅しており、自然言語処理の基礎から応用までを網羅的に学ぶことができます。

▪著者：新納 浩幸氏（茨城大学）・古宮 嘉那子氏（東京農工大学）
▪ページ数：206ページ
▪出版社：科学情報出版株式会社
▪発売日：2022/07/20
【参考】：[文書分類からはじめる自然言語処理入門－基本からBERTまで－](https://www.it-book.co.jp/books/132.html)

*■【BERTによる自然言語処理入門　Transformersを使った実践プログラミング】*
Googleが2018年末に発表した自然言語処理モデルであるBERTに焦点を当てて解説した書籍です。前半では自然言語処理や機械学習についても解説されています。

特に自然言語処理において頻繁に使用される深層学習ライブラリであるTransformersとPyTorch Lightningについて、基礎から丁寧に解説されています。

▪著者：ストックマーク株式会社 編・近江 崇宏 著・金田 健太郎 著・森長 誠 著・江間見 亜利 著
▪ページ数：200ページ
▪出版社：オーム社
▪発売日：2021/06/28
【参考】：[BERTによる自然言語処理入門　Transformersを使った実践プログラミング](https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274227264/)

### 自然言語処理入門を終えてさらにスキルアップするには

自然言語処理は急速に進化しており、その進歩についていくためには、入門学習を終えても最新の技術やツールについて理解を深める必要があります。

*自然言語処理の専門家や、データを分析・活用して企業活動を改善させるAIエンジニアやデータサイエンティストの需要はこれからさらに高まっていくと考えられます。*

多くのビジネスの分野でも活用される自然言語処理の入門知識を学んだら、その知識を活用してさらなるスキルアップを目指せる会社に転職を考えるのも良いでしょう。

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## 自然言語処理の入門知識を習得してAIエンジニアを目指そう

ここまで自然言語処理の入門知識や活用事例、学習方法について解説してきました。AIエンジニアを目指す方は、近年のAIチャットボットや検索エンジンの進歩を支え、これからもさらに注目される自然言語処理について学習を深めましょう。

*自然言語処理の入門知識を身に着けたら、その知識を活かして実際にAIエンジニアとして活躍できる会社に転職し、高度なAI専門スキルを持つプロフェッショナルを目指すキャリアパスも描けるでしょう。*

しかし、1人で転職活動を行うのは大変です。自分が希望するキャリアを実現できる会社を探し、面談や自己PRも上手に行わなくてはなりません。

そこでぜひご活用いただきたいのが[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。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向けの無料の転職⽀援サービスです。

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こうした悩みを抱えていらっしゃる方は、まずは無料登録でキャリアカウンセリングをおすすめ致します。

自然言語処理は、AI技術において人間が使う自然言語を処理する分野です。自然言語処理を活用することで、テキストデータから有益な情報を抽出することができます。この記事では自然言語処理を学びたい方のために、自然言語処理の入門知識や活用事例、学習手法などを解説します。

自然言語処理はAI技術の1つで、人間の自然言語を処理する技術である

自然言語処理では、形態素解析・構文解析・意味解析・文脈解析などの手法を用いて文章を解析する

自然言語処理はAIチャットボット、テキストマイニング、検索エンジンなどに幅広く活用されている

自然言語処理の入門知識を習得しよう！仕組みや学習方法を解説

「ITエンジニアとして働きたい」と考え、異業種から転職を決意した際、どうしても気になるのが**転職活動**ですよね。

未経験でも受け入れてもらえるか、受け入れてもらえたとしてもスキルアップが望める環境なのか。
*少しでも良い環境／条件でエンジニアライフをスタートさせたい方*にとっては、悩みが尽きない問題です。

こうした中、未経験から転職するにあたって必要だといわれているのが**「ポートフォリオ」**です。
ポートフォリオを作成することは、体系的な知識を得られるだけでなく、*自分がエンジニアとして働いていけるかの適性チェックにも役立てられる*ことをご存じですか？

この記事では、未経験者がポートフォリオを作成すべき理由と、具体的な作成方法を5つの段階に分けてお伝えしていきます。
実際に転職市場の最前線で活動する、**[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=acv04)のリクルーティングアドバイザーの意見も取り入れながら解説していきます**ので、エンジニア転職に関心がある方はぜひチェックしてみてください。

## ポートフォリオとは「スキルの証明」

エンジニアにとってのポートフォリオとはズバリ、**「自身の能力を確認できるもの」**です。

*IT業界におけるポートフォリオの定義自体はあいまい*で、デザイナーや実務経験者のエンジニアにとっては、自身の作品集や実績をアピールするWebサイトやPDFにまとめた資料を指すことが多いです。

しかし、エンジニア志望の未経験者にとっては、既に自身の作品を複数作成していたり、アピールするだけの実績を持ち合わせていなかったりする場合がほとんどではないでしょうか。

そのため、この記事では自作のWebアプリやサービスなど、**自分のスキルを証明する何かしらの作品を「ポートフォリオ」と定義**して進めていきます。

## 「ポートフォリオ」に関する"よくある質問"5選

ここで取り扱う「ポートフォリオ」の意味については、ご理解いただけたかと思います。

早速本題に入っていく前に、未経験者がポートフォリオを作成するにあたっての*「よくある質問」*を**企業目線で情報収集されているリクルーティングアドバイザーにぶつけてみました**。

こちらも合わせて参考にしてみてください。

### Q1.エンジニア転職にポートフォリオは必要？

*A：必須ではないが、未経験なら用意しておいて損はない*

正直な話、エンジニアになるという目的であればポートフォリオは必ずしも必要ではありません。

コロナ禍の影響で「未経験採用枠」は大幅に縮小してしまいましたが、現在は元々の水準、あるいは*それ以上にまで回復してきました*。
そのため、下記の条件に当てはまる方であれば、**IT業界への転職自体は今すぐにでもできてしまう状況**ではあります。

・SESや夜勤など、働き方を問わない方
・年齢が20代の方

しかし、はじめから"開発業務"に携わっていくなど、エンジニアとしてのキャリアをスタートさせるにあたって**より恵まれた環境／条件で働いていきたいと考える方**はポートフォリオを作成しておくことがオススメです。

エンジニアにとって好条件を提示する企業の多くは"即戦力を求めている"ため、ポートフォリオは*「企業側が要求する技術レベルに到達しているか」*を測るうえでも重要な役割を担います。

ポートフォリオを作成するメリットについては、後ほど詳しく解説していきます。

### Q2.30代未経験でもポートフォリオがあればエンジニアになれる？

*A：30代未経験でも採用する企業は存在します*

実際に[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=acv04)を利用して、30代未経験からエンジニアになった方もおりますので、**年齢だけで判断されることは少ないです**。
（ただし、30代未経験での採用はそう多くないのが実情です）

30代未経験を採用する企業が少ないのは、*大きく分けて2つの理由*があります。

・自社のやり方に順応できる、学習意欲があるか
・年下の先輩／上司とのコミュニケーションが不安

そのため、*分からないことを吸収する学習意欲*と、*コミュニケーション力*をアピールできれば、エンジニア転職への道も拓けてきます。

ただ、30代からエンジニアを目指す場合、**まったくの未経験ですと、書類選考を通過しにくい傾向にある**ことは間違いありません。そのため、アピール材料として*20代のライバル以上にポートフォリオに力を入れることが大切になってきます*。
また、これまでの経験を活かしたポートフォリオ作成ができれば、30代からでも内定に一歩近づくかもしれません。

### Q3.プログラミングスクールのカリキュラムはポートフォリオにできる？

*A：逆に評価を下げる可能性があります*

ひと昔前までは、プログラミングスクールで作成した成果物をポートフォリオとして扱っても問題ありませんでした。

しかし、カリキュラムで作った成果物をそのままポートフォリオとして提出するスクール卒業生が増えすぎてしまったため、いま同じ事をすると*「またか……」と人事の印象を下げてしまう恐れ*があります。場合によっては「やる気がない」と受け取られてしまうことも。

人事担当者がポートフォリオに求めていることは、**どのような課題を見つけ、どのように解決したかといった実績です**。
自分の言葉で「どうして作成したのか」を話せるよう、後述するポートフォリオの作成方法をご参考にしていただければと思います。

### Q4.エンジニア志望でもデザインから勉強しなければならない？

*A：必ずしも勉強する必要はありません*

フロントエンドであれば、ある程度はデザイン知識もあったほうが仕事もスムーズに進むかもしれません。

しかし、システム開発を目指すエンジニアにとって、*デザイン知識は必須科目ではありません*。
それよりも、基本的なCRUD機能の実装やDB設計など、注力すべきポイントは別に存在します。**限られた時間のなかで、本当に必要な機能の実装に労力を割くことが重要**です。

ただ、ポートフォリオでもデザインが良いに越したことはないので、クラウドソーシングサイト等でデザイン部分だけ外注し、自分でコーディングするのは選択肢としてアリです。
「デザインまで自分が考えるべき」という企業は意外と少ないので、**スケジュール感や外注時の金額等と相談しながら判断していただくとよいでしょう**。

### Q5.ポートフォリオではどのようなスキルを証明すればいい？

*A：どのような企業に就職したいかによります。*

もちろん、自分が作りたいものを作るという前提がありますが、**進みたいキャリアに応じて扱う技術を選定することをオススメしています**。

例えば、ネイティブアプリを開発する企業に進みたいのに、PHPでWebサイトを作成している……などは*目的と手段がずれている可能性があります*。プログラミング的思考を身につければ、他の言語を学ぶ際にも当然役立ちます。ただ、わざわざ遠回りする必要はありません。

どうしても技術の選定に迷ってしまう場合には、**自分が働いてみたいと思う企業をいくつかピックアップして、募集要項に書かれている技術を確認するのも手**です。

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## 未経験者がポートフォリオを作成すべき3つの理由

エンジニアへの転職において、ポートフォリオはなぜ必要なのでしょうか？

ここでは、大きく3つの理由を書き出しました。

*1.プログラミングスキルを体系的に学べる*
*2.即戦力として評価されやすくなる*
*3.エンジニア適性があるか知ることができる*

### メリット1.プログラミングスキルを体系的に学べる

ポートフォリオを作成する過程で、プログラミングスキルを体系的に学ぶことができます。

プログラミングスキルについては、**実際に手を動かしながら学ぶことが一番効果的です**。特にポートフォリオを作成する場合は、自分自身で必要な機能を考えて、1つ1つ実装していくためモチベーションが維持しやすいことも特徴です。

また、ポートフォリオ作成時はたいがい予期せぬエラーに躓くので、エラー原因を調べながら完成させていくことも、*能動的に知識を身につけていくにはうってつけ*です。
仮にWebアプリを作ろうとした場合、HTML／CSSにはじまり、バックエンド、余裕があればクラウドの知識を学ぶ機会にもなります。

分からないエラーを調べながら実装していくことで、次第に「どういったワードで検索すれば目当ての記事にたどり着けそうか」というググり力も身についていくので、**プログラミングに関する多面的な知識が得られるでしょう**。

### メリット2.即戦力として評価されやすくなる

ポートフォリオがあることによって、即戦力として企業に採用されやすくなります。

企業側としても、採用するなら*即戦力になりそうな人材を採りたい*と考えます。まったくの未経験者を採用することは、育成コストも含めると企業側にとってはリスクが大きいのです。

ただ、ポートフォリオがあることによって、**エンジニアにとって最低限の知識と自走力を証明することができます**。ここでの自走力とは「自分で考えて適切な行動ができる力」とします。

エンジニアは、プロジェクトの完了、機能の実装など、目的に向かって最適な行動をとることが求められます。未経験者がエンジニアを目指すにあたって、ポートフォリオの存在は*自らゴールを設定してあらゆる障壁を乗り越えてきた*、とアピールする材料にもなるのです。

そのため、ポートフォリオを作成していることで、他の未経験者に比べて一歩リードしている状態になり、転職活動も有利に進めやすくなります。

### メリット3.エンジニア適性があるか知ることができる

ポートフォリオの作成は、自分がエンジニアとして働いていけるのか、適性を知るきっかけにもなります。

エンジニアとして働いていくにあたって、**多少なりとも適性の有無があることは事実です**。

未経験からエンジニアになったとしても、いざ働いてみたら「自分には合わなかった」と辞めてしまう方も少なくありません。これはあなたにとっても企業側にとっても大きな損失です。

このような悲しい結末を防ぐため、ポートフォリオ作成に着手することで*「エンジニアとしてのキャリアを続けていけるか」を事前に確認する*ことが大事になります。具体的には、以下などが確認ポイントです。

・継続してプロダクトの開発に取り組めるか
・エラーに躓いて自力で解決することが苦でないか
・実装を楽しめるか

**自ら進んで、没頭できるぐらい取り組むことができれば**、エンジニアとしての適性があると考えていいでしょう。

## ポートフォリオに時間をかける2つのデメリット

ポートフォリオを作成するデメリットは基本的にはありません。上述したように、プログラミングスキルを体系的に学ぶこともできるので、*エンジニアに興味がある方にとっては非常にオススメです*。

たとえ転職活動で使用しなかったとしても、成果物を形作った経験は必ず今後のキャリアにとってプラスに働きます。

ただ、未経験からのエンジニア転職において、**ポートフォリオに時間をかけすぎるデメリット**は存在します。

*1.いつまで経っても転職できない*
*2.早く実務を経験したほうが「学び」が多い*

この2つのデメリットについて、それぞれ説明していきます。

### デメリット1.いつまで経っても転職できない

期限を設けてポートフォリオ作成に臨まないと、いつまで経ってもエンジニアへの転職ができません。

「言われなくても分かる！」と憤る方もいるかと思いますが、**意外と多いのが完璧を追い求めてしまうケース**。完璧を追い求めてしまうと、デザインの"1px"まで気になってしまい、本当に重要なことにリソースを割けなくなってしまいます。

また、期限を設定しないとだらだら続けてしまうことになり、*エンジニア転職へのモチベーションも次第になくなってしまう可能性があります*。

ポートフォリオを作成するにあたっては、**「最長でも3か月！」などあらかじめ期限を設けるようにしましょう**。

### デメリット2.早く実務を経験したほうが「学び」が多い

ポートフォリオに時間をかけるぐらいであれば、**早い段階で実務経験を積むほうがメリットは多いです**。"ポートフォリオ不要論"を唱えている方の多くは、この「とりあえず実務経験を積む」ことの重要性を説くものになります。

こちらの考え方も至極当然な意見で、独学・プログラミングスクールだけでは得られるスキルにも限界があることは事実です。

また、独学でも経験者に負けないアウトプットができるのであれば問題ないですが、ポートフォリオのクオリティによっては、*逆に人事担当者からの評価を下げてしまう可能性もあります*。
ポートフォリオを作成する時間的余裕がない場合は、**可能な範囲で自己研鑽して早期に転職したほうが今後のキャリアにとって有意義な可能性が高いです**。

*[マイナビITエージェント](https://mynavi-agent.jp/entry/?genre=26&utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv04)では、未経験者を対象にした”ポテンシャル採用”を行っている求人も数多く紹介しています。*
なかなか転職に踏み切れない……という方は、登録だけでも済ませることで一歩を踏み出すきっかけになるかもしれません。

## ポートフォリオの具体的な作成方法（5ステップ）

ここからは、ポートフォリオの具体的な作成方法について解説していきます。

*システム開発するエンジニア*を目指す未経験者が「どこから何をやればいいか分からない…」という状態から抜け出せるよう、段階ごとにまとめてみました。

*ステップ1：実体験からアイデアを生み出す*
*ステップ2：作りたいアプリの概要、設計を考える*
*ステップ3：使用する技術を選定する*
*ステップ4：コーディングして形にしていく*
*ステップ5：アプリを公開する*

5つのステップに分けて説明していきます。

### ステップ1：実体験からアイデアを生み出す

まず、ポートフォリオのアイデアがないことには、手を付けられません。ポートフォリオを作成するにあたって、最も困惑するのが「何を作ればいいのか」ではないでしょうか。

アイデアのヒントとしては、*「2つ以上の既存のアプリを組み合わせてみる」*、*「既存のアプリをニッチに尖らせてみる」*といったことが挙げられます。特に、自分が普段使っているアプリなどで**「もっとこうだったらいいのに」と思えるものを考える**ことが効果的です。

30個ほどのアプリを個人開発された株式会社MENTAの入江さんは、*「たとえ競合アプリがあったとしても、カテゴリの細分化・パーソナライズ化に勝機がある」*と話されています。

失敗してもおいしい個人開発のススメ！「MENTA」設立者が語る、すべての開発者が"10年構想"を意識すべき理由

自分が普段使っているサービスやアプリで気になったり、「こういうサービスがあったらいいなぁ」と思いついたりしたら、**どんどんリストに書き溜めていくことをオススメします**。
たった1日で良いアイデアが湧き上がることは滅多にありません。数日かけてもいいので、*自分なりのアイデアリスト*を積みあげていきましょう。そうすることで、自分の作りたいものが見えてくるはずです。

### ステップ2：作りたいアプリの概要、設計を考える

ITエンジニアとして働くため、必要だと言われている「ポートフォリオ」。こちらの記事では、実際に転職市場の最前線で活動する「転職エージェント」の意見を取り入れつつ、ポートフォリオの作成方法について解説していきます。

未経験者にとって、ポートフォリオは「自分のスキルを証明する何かしらの作品」を指すことが多い

未経験からエンジニアとして開発業務に携わりたいなら、ポートフォリオは用意しておきたい

中途半端なポートフォリオは、逆に人事担当者からの評価を下げる可能性がある

未経験からエンジニアへの転職で不安な方は、IT業界に精通した専任アドバイザーのいる[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=acv16)の利用がおすすめ

未経験エンジニア必見！「現場が求める」ポートフォリオの作り方【転職エージェントが解説】

## Java Silverの難易度が気になる人は多いと推測される

Java Silverは公式サイトで合格ラインは掲載されているものの、合格率に関しては非公開です。そのため、Java Silverの難易度が気になる方は多いのではないでしょうか。

IT資格にはさまざまなものがあり、未経験者向けのものからベテラン向けのものまであります。未経験者がベテラン向けの資格に挑むと、難しすぎて途中で勉強を挫折してしまう可能性もあります。*そのため、IT資格を受験する際はまず難易度を確認することが大切です。*

【参考】：[Java SE 11 認定資格 | オラクル認定資格制度 | Oracle University](https://www.oracle.com/jp/education/certification/jse11-5570635-ja.html)

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## Java Silverの難易度は低いわけではない

Java Silverは未経験者にもおすすめできるIT資格ですが、難易度は決して低いというわけではありません。なぜならJavaの基礎文法だけでなく、プロジェクトで発生する問題への対応策に関する問題も出題されるためです。

**単にJavaの文法を丸暗記するだけでなく、実践的なスキルを身につける必要があります。**Java Silverを受験する際はこの点に注意しましょう。

## Java Silverを受験する前に知っておきたいこと

Java Silverを受験する前に知っておきたいことについて解説します。そもそもJavaとは何か、Java Silverはどういう試験なのか、Javaエンジニアの平均年収についてまとめました。

Javaは実務で使われているプログラミング言語の1つです。汎用性が高く、特に業務システムや基幹システム、スマホアプリ開発で多く使われています。

*Javaの大きな特徴の1つに、オブジェクト指向で書けるというものがあります。*オブジェクト指向で書けることで、大規模なシステムのコードも分かりやすい構造にすることが可能です。

Javaとは？人気プログラミング言語Javaの将来性やメリットについて解説

TypeScriptはJavaScriptの上位互換？違いは開発規模や機能面にアリ

Java SilverはOracle社が運営するIT資格で、正式名称は「Oracle Certified Java Programmer, Silver SE 11 認定資格」です。Java SilverではJavaでアプリ開発を行うための知識を問われます。受験料は37,730円（税込）、出題形式は選択問題、試験時間は180分です。

Oracle社はSilverの他にBronze、Goldという資格を運営しています。**難易度はBronze、Silver、Goldの順ですが、Bronzeに合格しなくてもSilverを受験することが可能です。**

Javaエンジニアに絞った年収情報はないため、参考としてJavaを活用するプログラマーの平均年収のデータを記載します。

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、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、マイナビの調査および民間企業平均年収を考慮すると、平均程度といえるでしょう。

初心者・入門の記事（11ページ目）