## プロンプトエンジニアリングに役立つ本

プロンプトエンジニアリングとは、AI（人工知能）に最適な指示や命令を与えるスキルのことです。指示の仕方が適切だと、AIから望む結果を受け取れます。プロンプトエンジニアリングは、AIとのコミュニケーション方法です。

*プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけると、意図した通りのコンテンツ生成が可能になります。*例えば、AIに文章を書かせる際、プロンプトエンジニアリングのスキルを使って、目的や文体や視点などを明確に指示すると、AIはより適切な文章を生成できます。

今、市場ではプロンプトエンジニアという職種が注目されており、その将来性が期待されています。この記事では、プロンプトエンジニア検定資格を目指している方に向けて、おすすめの本10選を紹介します。

これらの本は、プロンプトエンジニアリングの基礎から応用までをカバーしており、独学でスキルアップできるようになっています。AIをよりうまく活用したい方も、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[「プロンプトエンジニアリング試験」を提供開始 | 株式会社ギブリー](https://givery.co.jp/news/n20230512003/)
【参考】：[OpenAI API を使用した迅速なエンジニアリングのベスト プラクティス | OpenAI](https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api)

プロンプトエンジニアリングとは？具体例や応用手法も徹底解説

プロンプトエンジニアとは？プロンプトの基礎や仕事内容、年収を紹介

### プロンプトエンジニアリングの手法

**プロンプトエンジニアリングには、Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thoughtなどの手法があります。**これらは基本として押さえておきたい手法です。以下、各手法について解説します。

*▪Zero-shot：*
　何の事前情報もなしにAIへ質問を投げかけるプロンプトのことです。よく学習しているAIであれば、ある程度の精度で回答します。

*▪Few-shot：*
　事前に具体例や解答例を与えることで、回答の精度を上げるプロンプトのことです。

*▪Chain-of-Thought：*
  複数のプロンプトを連結し、ステップを追ってAIに考えさせます。より高い精度の回答を引き出したい場合に利用するプロンプトのことです。

【参考】：[プロンプトエンジニアリング技術 | Prompt Engineering Guide](https://www.promptingguide.ai/jp/techniques)

プロンプトエンジニアリングとは？実用例も交えてポイントを解説！

## プロンプトエンジニアリングのメリット・デメリット

プロンプトエンジニアリングについて知ること、学ぶことでどのようなメリットが得られるのでしょうか？プロンプトエンジニアリングの理解や学習におすすめの本を紹介する前に、メリットとデメリットについて確認しておきましょう。

**プロンプトエンジニアリングを知り、学ぶことでプロンプト作成の精度を上げ、より適切なプロンプトを作成することができるようになるでしょう。**以下、メリットについて紹介します。

*■ AIのモデルをより活用するためのスキルを身に付けられる*
プロンプトエンジニアリングは、AIのモデルをより効果的に活用するための重要なスキルです。これを学ぶことで、AIのモデルの能力や限界を理解し、最適な入力文を作成することができます。これにより、AIのモデルの性能や精度を向上させることができます。

*■ AIのモデルを自分に合わせて調整できるようになる*
プロンプトエンジニアリングは、AIのモデルをカスタマイズするための柔軟な方法です。これを学ぶことで、AIのモデルに対して、様々な目的やタスクに応じた入力文を作成することができます。これにより、AIのモデルを自分のニーズに合わせて調整することができます。

*■ AIのモデルを手軽に作成できるようになる*
プロンプトエンジニアリングは、AIのモデルを開発するための簡単な方法です。学ぶことでAIのモデルに対して、コーディングやトレーニングなしに入力文を作成することができ、AIのモデルを手軽に作成することができるようになります。

プロンプトエンジニアリングを学ぶデメリットはあります。どれほどプロンプトエンジニアリングのスキルが高まっても、一定の知識や洞察力がなければ適切なプロンプトを作成できません。**プロンプトエンジニアリングは決して万能ではなく、特定の領域やタスクに特化した方がより良い結果を得られます。**

※AIのモデルとは、AIの技術を用いて、特定の目的やタスクを達成するためのプログラムです。AIのモデルは、大量のデータや知識を学習し、入力に対して出力を生成することができます。

AIのモデルには、様々な種類や分野がありますが、プロンプトエンジニアリングでは、主に自然言語処理（NLP）やコンピュータビジョン（CV）などの分野のモデルを扱います。

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

## プロンプトエンジニアリングの学習におすすめの本10選

**ここでは、プロンプトエンジニアリングの学習におすすめの本を10冊紹介します。**

プロンプトエンジニアリングとは何か、身に付けることでの何が得られるのかについて知りたい方、プロンプトエンジニアを目指している方、機械学習エンジニアを目指している方、ChatGPTなどのAIツールを活用したい方におすすめの本を10選として紹介します。

### プログラミング知識ゼロでもわかる プロンプトエンジニアリング入門

プロンプトエンジニアリングについて、基本から応用までわかりやすく解説した入門書です。プログラミング知識がなくても、理論的なアプローチを学ぶことで、AIとのコミュニケーション方法を身につけることができます。

本書では、**ChatGPTやAzure OpenAIなどの最新のAIモデルを使って、プロンプトエンジニアリングの手法やテクニックを紹介しています。**AIの利用効率や性能を向上させたい人におすすめの1冊です。

▪著者：掌田 津耶乃
▪出版社：秀和システム
▪ページ数：416ページ
▪出版日：2023年11月17日

【参考】：[プログラミング知識ゼロでもわかる プロンプトエンジニアリング入門](https://www.shuwasystem.co.jp/book/b637217.html)

ChatGPTの始め方とは？有料サービスやスマホでの利用法も解説

Azure OpenAI Serviceとは？GPT-3との違いも解説

### 生成AIプロンプトエンジニアリング入門 ChatGPTとMidjourneyで学ぶ基本的な手法

**プロンプトエンジニアリングについて、基本から応用までわかりやすく解説した入門書です。**プログラミング知識がなくても、理論的なアプローチを学ぶことで、AIとのコミュニケーション方法を身につけることができます。

本書では、ChatGPTやMidjourneyといった人気の生成AIの概要や特徴、文章生成AIや画像生成AIを利用したコンテンツ生成の基本的な手法、ChatGPTとMidjourneyを組み合わせたプロンプトエンジニアリング手法などを紹介しています。AIの利用効率や性能を向上させたい人におすすめの1冊です。

▪著者：我妻 幸長
▪出版社：翔泳社
▪ページ数：224ページ
▪出版日：2023年12月13日

【参考】：[生成AIプロンプトエンジニアリング入門 ChatGPTとMidjourneyで学ぶ基本的な手法](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798181981)

本書では、**ChatGPTやGPT-4などの最新のAIモデルを使って、プロンプトエンジニアリングの手法やテクニックを紹介しています。**AIの利用効率や性能を向上させたい人におすすめの1冊です。

▪著者：山﨑 志津
▪出版社：池田書店
▪ページ数：208ページ
▪出版日：2023年6月26日

【参考】：[ChatGPTは質問・指示が９割](https://ikedashoten.co.jp/book-details.php?isbn=978-4-262-17486-0)

### ChatGPT API×Pythonで始める対話型AI実装入門（GPT-3.5&GPT-4 対応）

対話型AI「ChatGPT」をアプリケーションに組み込んで利用するためのAPIの使い方を、Pythonのコードを交えて解説した入門書です。ChatGPT APIを活用することで、ChatGPTを他のサービスと連携でき、ブラウザ版のChatGPTを単独で使うよりも幅広い活用が可能になります。

さらに、**プロンプトエンジニアリング技術を用いて、ChatGPTに対して特定の目的やタスクを達成するように指示する方法も学べます。**それにより、ChatGPTから高品質な出力を得ることができるようになるでしょう。

▪著者：古川渉一、荻原優衣
▪出版社：インプレス
▪ページ数：256ページ
▪出版日： 2023年10月24日

【参考】：[ChatGPT API×Pythonで始める対話型AI実装入門（GPT-3.5&GPT-4 対応）](https://book.impress.co.jp/books/1123101013)

ChatGPTのAPIとは？概要や使い方を分かりやすく図解

### ゼロからはじめる なるほど！ ChatGPT活用術

ChatGPTは、自然言語処理の技術を応用して、さまざまな分野の質問に詳細な回答を生成できるAIですが、ただChatGPTに質問や指示をするだけでは、思い通りの結果を得ることができません。ChatGPTに対して、特定の目的やタスクを達成するように指示する入力文を作成する技術が必要です。

それが「プロンプト」や「プロンプトエンジニアリング」です。本書では、**個人的な相談事や資料作成、ビジネス文書作成やブレインストーミング、情報検索など、ChatGPTを効果的に活用できる実例を豊富に掲載しています。**ChatGPTの無限の可能性を理解し、自分の仕事や学習に役立てるための1冊です。

▪著者：マイカ
▪出版社：技術評論社
▪ページ数：160ページ
▪出版日： 2023年7月3日

【参考】：[ゼロからはじめる なるほど！ ChatGPT活用術](https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13601-7)

### LangChain完全入門　生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方

ChatGPTのフレームワークであるLangChainの基本から応用までをわかりやすく解説した入門書です。LangChainを使うことで、生成AIに対して、特定の目的やタスクを達成するように指示する入力文を作成する技術であるプロンプトやプロンプトエンジニアリングを効率的に学び、実践できます。

本書では、LangChainの各モジュールの使い方や、文章生成や画像生成などの様々なアプリケーションの実装方法をサンプルコードを交えて紹介しています。**生成AIの利用効率や性能を向上させたい人におすすめの一冊です。**

▪著者：田村 悠
▪出版社：インプレス
▪ページ数：256ページ
▪出版日：2023年10月24日

【参考】：[LangChain完全入門　生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方](https://book.impress.co.jp/books/1123101047)

### 10倍速で成果が出る！ChatGPTスゴ技大全

ChatGPTは、自然言語処理の技術を応用して、さまざまな分野の質問に詳細な回答を生成できるAIですが、ただChatGPTに質問や指示をするだけでは、思い通りの結果は得られません。特定の目的やタスクを達成するように指示する入力文の作成技術が必要です。

本書では、プロンプトやプロンプトエンジニアリングの基本的な考え方や手法を紹介し、**文書作成やプログラミング、Excel操作やリスキリングなど、ChatGPTを効果的に活用できる実例を豊富に掲載しています。**

▪著者： 武井 一巳
▪出版社：翔泳社
▪ページ数： 312ページ
▪出版日： 2023年9月13日

【参考】：[10倍速で成果が出る！ChatGPTスゴ技大全](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798183343)

### これからのAI×Webライティング本格講座 ChatGPTで超時短・高品質コンテンツ作成

Webライティングにおいて、人間のような文章を生成するAI「ChatGPT」を効果的に活用するための本格的な講座です。ChatGPTに対する適切な指示を行うための「プロンプト」や「プロンプトエンジニアリング」について、基本から応用まで詳しく解説します。

また、ブログ記事、SNS、ネットショップなど、実際に作成することが多いWebコンテンツの作成方法や事例も豊富に紹介します。**Webライティングの質を高め、コンテンツを超時短で作ることができるようになる1冊です。**

▪著者：瀧内 賢
▪出版社： 秀和システム
▪ページ数： 216ページ
▪出版日： 2023年8月25日

【参考】：[これからのAI×Webライティング本格講座 ChatGPTで超時短・高品質コンテンツ作成](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798070742.html)

### 生成AI 社会を激変させるAIの創造力

新しいものを「創造する」という意味において、「生成AI」の基本から応用までわかりやすく解説した本です。生成AIは、データから学習し、それを使用して創造的かつ現実的な、まったく新しいアウトプットを生み出す機械学習手法です。

本書では、第一線のソフトウェアの具体例の紹介などを通じて、**画像、動画、音楽・音声、文章などのコンテンツを生成するAIが生み出すチャンスと問題点と解決の流れについて解説しています。**

▪著者：白辺 陽
▪出版社： SBクリエイティブ
▪ページ数： 312ページ
▪出版日： 2023年5月31日

【参考】：[生成AI 社会を激変させるAIの創造力](https://www.sbcr.jp/product/4815621216/)

### 生成AI時代の「超」仕事術大全

生成AIと言われる技術が、仕事や社会にどのような影響を与えるのか、そしてその中で生き残るために必要なスキルや知識は何かについて紹介しています。外資系コンサルが仕事で使っているプロンプトが公開されており、参考になるでしょう。

**公開生成AIの原理や使い方からリスク対策、業界や職業の未来予測など、超実践的な仕事術が満載です。**

▪著者：保科 学世、アクセンチュアＡＩセンター
▪出版社： 東洋経済新報社
▪ページ数： 352ページ
▪出版日： 2023年11月1日

【参考】：[ 生成AI時代の「超」仕事術大全](https://str.toyokeizai.net/books/9784492047514/)

## プロンプトエンジニアリングを積極的に活用しよう

ここまで、プロンプトエンジニアリングに関するおすすめの本10選を紹介しました。 プロンプトエンジニアリングは、AI（人工知能）から期待する出力を得るための指示や命令を設計し、最適化するスキルのことです。

それは、*エンジニアのみならず、生成AIを活用したい人にとって欠かせないスキルとなっていくでしょう。*この機会にプロンプトエンジニアリングを知って学び、エンジニアとして、生成AIを活用するユーザとしてスキルアップを目指してみましょう。

プロンプトエンジニアリングの効果的な学習方法は？学ぶ意義も紹介

プロンプトエンジニアリングとは、Aから望ましい出力を得るための指示や命令を設計し、最適化するスキルです。スキルを身に付けることで、AIの利用効率や性能をあげることができます。この記事では、プロンプトエンジニアリングのスキルアップに役立つ本を10選紹介します。

プロンプトエンジニアリングは、AIからより品質の高い結果を得るための的確な指示方法である

プロンプトエンジニアリングのスキルアップを図ることで、より効率的なAIモデルの作成や調整ができる

プロンプトエンジニアリングを知り、そのスキルアップに役立つおすすめの本10選について分かる

プロンプトエンジニアリングおすすめの本10選！学ぶメリットも解説

近年、自然言語処理が注目されています。*増大するデータを分析することが、従来の数値データから言語的データに拡大され、より効率的な活用に人工知能（AI）などが欠かせなくなっています。*

ここでは、自然言語処理の概要とともに、おすすめ本を紹介していきます。

*自然言語処理とは、自然言語をコンピュータに処理させる技術を指し、AI活用により注目度が高まっています。*特に生成AIでは、情報の検索や言語的な表現の正確性などから、より身近な用途として一気に利用者が増加しました。

エンジニアとしても、自然言語処理の領域に着目し、体系的に学ぶのが良いでしょう。

*自然言語処理は、コンピュータによる自然言語の解釈や応答、データの分析などに使われます。*具体的には、テキストマイニングやメールの抽出、SNSの投稿分析、英語などの多言語機械翻訳や音声認識など、多方面に利用されています。

最近ではChatGPTに代表されるAIチャットシステムによる文章や画像の生成・応答などにより、利便性がより高まっています。

ChatGPTの活用方法！エンジニアの業務に活かせるか利用してみた

### 自然言語処理で中心となる技術

*自然言語処理を学ぶには、自然言語の解釈や応答など仕組みや動作の理解が必要です。*そのため、プログラミング環境として、データ分析などに強みを持つ、Pythonのプログラミング環境を使うケースが多くなります。

同様に深層学習モデルとして、Googleが開発したTransformerなどを用いてトレーニングを行います。事前にトレーニング済みシステムとしては、GoogleのBERTや、OpenAIのGPTなどがあります。このような用語をあらかじめ理解しておくなどで、より効率的に自然言語処理を勉強することができるでしょう。

【参考】：[Python](https://www.python.org/)
【参考】：[Google Research Blog: Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding](https://blog.research.google/2017/08/transformer-novel-neural-network.html)
【参考】：[Google Research: BERT](https://github.com/google-research/bert)
【参考】：[OpenAI](https://openai.com/)

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

## 自然言語処理のおすすめ本10選

ここからは、自然言語処理のおすすめ本を紹介します。*各書とも「入門」や「基礎」としていますが、難易度や解説範囲に違いがあります。*それぞれの紹介内容を活用して、理想の1冊を追求してみましょう。

### コピペで簡単実行！キテレツおもしろ自然言語処理 PythonとColaboratoryで身につく基礎の基礎

*本書は、Pythonのサンプルプログラムを用いて自然言語処理を学ぶ、入門書です。*初学者向けに、感覚的に自然言語処理を学んでいきます。難しい専門用語を使わずに、コピペでプログラムを実行しながら学べるため、学習の最初の1歩としておすすめの1冊です。

▪著者：youwht
▪ページ数：208ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2021/12/6
【参考】：[コピペで簡単実行！キテレツおもしろ自然言語処理 PythonとColaboratoryで身につく基礎の基礎](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798170268)

### 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－

*本書は、Pythonを使って学ぶ、自然言語処理の入門書です。*基礎の基礎として、これから自然言語処理の勉強を始めようとする人向けに最低限知っておくべきことが書かれています。分析手法の基礎からBERTまで多岐に渡りますので、軽く内容を知りたい方におすすめです。

▪著者：新納 浩幸、古宮 嘉那子
▪ページ数：206ページ
▪出版社：科学情報出版株式会社
▪発売日：2022/7/20
【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)

### 実践 自然言語処理 ―実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス

*本書は、産業分野での活用を念頭に自然言語処理を学びます。*基礎技術をカバーし、SNSやEコマース、医療・金融などの具体例に踏み込んでいきます。ビジネス領域として広く学べますので、ビジネスパーソンにおすすめです。ページ数は多めですので、時間に余裕がある際に活用しましょう。

▪著者：Sowmya Vajjala、Bodhisattwa Majumder、Anuj Gupta、Harshit Surana著、中山 光樹訳
▪ページ数：512ページ
▪出版社：オライリージャパン
▪発売日：2022/2/4
【参考】：[実践 自然言語処理 ―実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119724/)

### IT Text 自然言語処理の基礎

*本書は、自然言語処理の基礎知識や考え方を整理した参考書です。*自然言語処理の概要や機械学習のモデル、自然言語処理で行われる系列ラベリング、構文解析、意味解析などを体系的に学ぶことができます。

初心者のみならず、研究者や技術者が本格的に学ぶための教材としても利用価値が高いでしょう。

▪著者：岡﨑 直観、荒瀬 由紀、鈴木 潤、鶴岡 慶雅、宮尾 祐介
▪ページ数：320ページ
▪出版社：オーム社
▪発売日：2022/08/24
【参考】：[IT Text 自然言語処理の基礎](https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274229008/)

### 作ってわかる！自然言語処理AI〜BERT・GPT２・NLPプログラミング入門

*本書は、自然言語処理で使用される深層学習モデルに着目した入門書です。*入門とはいえ深層学習モデルのTransformerをじっくり解説していることから、中級レベルの参考書として利用価値が高いと言えます。

TransformerはBERTやGPT2などで採用されるもので、構造を理解することでより、AIの有効活用が可能になるでしょう。

▪著者：坂本 俊之
▪ページ数：264ページ
▪出版社：シーアンドアール研究所
▪発売日：2022/1/18
【参考】：[作ってわかる！自然言語処理AI〜BERT・GPT２・NLPプログラミング入門](https://www.c-r.com/book/detail/1435)

### 現場で使える！Python自然言語処理入門

*本書では、Pythonでの利用とともに、商用サービスのAPIアクセスを解説しています。*具体的にはオープンソースのMecabやElasticsearch、Word2Vecをカバーするとともに、商用サービスのIBM Watsonを解説する、珍しい構成をとっている書籍です。

両方を使用する場合は有益な情報ですが、オープンソースのみの利用者は、オープンソースの専門書を探すのも良いでしょう。

▪著者：赤石 雅典、江澤 美保
▪ページ数：376ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2020/1/20
【参考】：[現場で使える！Python自然言語処理入門](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798142685)

### 機械学習・深層学習による自然言語処理入門 scikit-learnとTensorFlowを使った実践プログラミング

*本書は、自然言語処理で「日本語」のデータを扱うことに、着目した参考書です。*何らかのプログラミングの経験がある方をターゲットとして記述しており、実装したプログラムにより、日本語データを活用することができます。

▪著者：中山 光樹
▪ページ数：336ページ
▪出版社：マイナビ出版
▪発売日：2020/2/27
【参考】：[機械学習・深層学習による自然言語処理入門 scikit-learnとTensorFlowを使った実践プログラミング](https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=113274)

### BERTによる自然言語処理入門

*本書は、BERTを手軽に学べるように分かりやすい説明で構成する参考書です。*BERTをタスク別に説明し、理解を深めていきます。あくまでも一般的な用語やBERTの仕組みまでを説明するものですので、詳細を理解する場合には、別の書籍を併用すると良いでしょう。

▪著者：近江 崇宏、金田 健太郎、森長 誠、江間見 亜利、ストックマーク株式会社 編
▪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](https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274227264/)

### BERT入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理

*本書は、BERT初学者向けの書籍です。*BERTを理解しながら、広く自然言語処理を学ぶことができます。Transformerを深く学ぶための最初の1歩として、教材を活用することもできます。Colabで動くサンプルコードが提供されますので、実際に手順を確認することができます。

▪著者：佐藤 大輔、和知 德磨、湯浅 晃、片岡 紘平
▪ページ数：180ページ
▪出版社：リックテレコム
▪発売日：2022/8/6
【参考】：[BERT入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理](https://www.ric.co.jp/book/new-publication/detail/2206)

### BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門

*本書は、多くのフレームワークを紹介する実践的な参考書です。*実際にソフトウェアを導入し、深層学習を進めていきます。初学者向けというよりは中級レベル以上の方が主な対象者となりますので、不明な用語などは別の参考書を併用し、理解を深めましょう。

▪著者：布留川 英一
▪ページ数：312ページ
▪出版社：ボーンデジタル
▪発売日：2021/9/01
【参考】：[BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門](https://www.borndigital.co.jp/book/23409.html)

## 自然言語処理のおすすめ本を理解したら実際に操作してみよう

ここまでで、自然言語処理のおすすめ本から勉強に使う候補がいくつか決まってきたことでしょう。実際に書籍を用いて勉強していき、理解が進んだらプログラミング環境を操作するのが良いでしょう。

書籍から得られる知識を吸収することでインプットとなり、それを実際に操作したりコード開発したりすることでアウトプットとなります。**この反復トレーニングで確実に知識が身につくことでしょう。**

2023年は、身近なAIとして生成AIが一気に利用を拡大しました。人間の使う自然言語が解釈され、適切に応答されることは誰もが驚いたことでしょう。そのベースとなる技術は、自然言語処理の進歩です。ここでは、自然言語処理を勉強するためのおすすめ本を10冊紹介します。

自然言語処理とは、自然言語をコンピュータに処理させる技術を指します

この技術は、コンピュータによる自然言語の解釈や応答、データの分析などに使われます

自然言語処理は、プログラミングの領域として重要であり、多くの参考書が出版されています

自然言語処理のおすすめ本10選！用語の概要からおすすめポイントまで

[【関連記事】独学で合格！基本情報技術者試験におすすめの参考書8選！](https://and-engineer.com/articles/Y6Rd9BIAACUAZnkk)

[【関連記事】基本情報技術者試験の日程は？申し込み方法や注意点についても解説](https://and-engineer.com/articles/YH5owRAAACcAEejE)

[【関連記事】応用情報技術者試験は意味ない？難易度・メリット・勉強方法を解説！](https://and-engineer.com/articles/YTmcZhAAACMARgu4)

*[【マイナビITエージェント】あなたの転職活動を無料でサポートいたします](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=banner&utm_campaign=acv12_2)*

## 基本情報技術者試験は意味ない？

**IT業界で働く人の登竜門とも言われているのが、基本情報技術者試験です。**ITに関わるさまざまな知識を問われる国家試験ですが、一部では「意味ない」「持ってない」「時代遅れ」といったネガティブな意見も聞かれます。

なぜ否定的な意見があるのかを探るため、本記事では基本情報技術者試験の基本情報や、メリット・デメリットについてまとめました。

## ITエンジニアには十分価値のある資格

「取得しても意味ない」という声がある理由の1つには、年齢や経験を問わず誰でも受けられる点が挙げられます。実際、基本情報技術者試験の受験者数は例年10万人を超えており、かなりの人気資格です。

とはいえ、決して易しい内容ではない上に経済産業省が認める国家試験のため、ITエンジニアにとっては十分価値のある資格です。**特に、今後キャリアアップや転職を目指す方、IT業界で働きたいと考えている大学生は、取得しておいて損はありません。**

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 応募者・受験者・合格者の推移表](https://www.ipa.go.jp/shiken/reports/toukei.html)

<center>[基本情報技術者試験に合格すれば転職でも有利？*『マイナビエージェント』*で公開求人をチェック！](https://mynavi-agent.jp/jobsearch//?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)</center>

## 基本情報技術者試験（FE）の基本情報

**基本情報技術者試験（FE）は、IPA（独立行政法人:情報処理推進機構）が行う国家試験の1つです。**その対象者には、「高度IT人材として必要な基本的知識・技能、実践的な活用能力」が求められます。

ここからは類似の資格であるITパスポートとの違いや、実際の試験日程・難易度など、基本情報技術者試験の概要を解説します。

基本情報技術者試験はITパスポート試験とよく比較されますが、両者は対象とする人が異なります。*基本情報技術者試験はITエンジニアや、ITエンジニアを目指す人に必要なスキルの習得を問いますが、ITパスポートはエンジニア以外の職種の方に必要なITの基礎知識を求めます。*

将来の方向がIT系と定まっている方は、基本情報技術者を受験してください。一般企業の方で、ビジネススキルの一環としてITスキルを身に付けておきたい方、部門の情報リーダーを目指す方はITパスポートを選択するとよいでしょう。

【参考】：[iパス　ITパスポート試験](https://www3.jitec.ipa.go.jp/JitesCbt/)

ITパスポートとはどんな資格？メリットや難易度、合格率を解説！

基本情報技術者とITパスポートはどちらがいい？違いを含め解説！

### 基本情報技術者試験の日程・受験手数料

基本情報技術者試験は、CBT「Computer Based Testing」と呼ばれるコンピュータを使った試験方式で実施されます。全国の試験会場で、パソコンを利用して受験する形です。

令和5年4月より通年での実施となり、都合のいい日に受験できます。受験手数料は消費税込み7,500円です。

[【関連記事】2023年から基本情報技術者試験が変わる？変更点を確認して対策を！](https://and-engineer.com/articles/Y5GguRIAACIAKbah)

【参考】：[令和5年度試験情報](https://www.ipa.go.jp/shiken/2023/index.html)

### 基本情報技術者試験の概要・合格点

*基本情報技術者試験は科目A試験90分と、科目B試験100分を両方受ける必要があります。*A試験は四肢択一の60問で、基礎理論から開発技術、経営戦略まで幅広い知識が求められます。

一方、B試験は多肢選択問題20問で、アルゴリズムとプログラミングが16問、情報セキュリティが4問という内訳です。*科目A・B共に1,000点満点中600点が合格基準点です。*

基本情報技術者試験のアルゴリズムは難しすぎる？克服のコツを解説

【参考】：[情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験　試験要綱](https://www.ipa.go.jp/shiken/syllabus/ps6vr7000000htyh-att/youkou_ver5_1.pdf)

### 基本情報技術者試験の難易度・合格率

基本情報技術者試験はスキルレベル2で、レベル1のITパスポート試験よりは難しく、レベル3の応用情報技術者試験よりは易しいという位置づけです。

基本情報技術者試験は易しい試験と見られがちですが、決して難易度が低い試験ではありません。*令和4年度の合格率は40%を下回っており、25％を下回る年もあるほどです。*現役エンジニアで3回続けて落ちたという人もいます。そのため、より若いうちに取得できれば、周囲から「すごい」「ITの知識がある」と認めてもらえる可能性が高まります。

【参考】：[情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験　推移表](https://www.ipa.go.jp/shiken/reports/hjuojm000000ll0f-att/suii_hyo.pdf)

基本情報技術者試験の難易度は高いのか？資格取得のメリットを解説！

### 基本情報技術者の就職先・転職先

IT企業の多くは、基本情報技術者試験の受験を推奨しています。受験費用の負担を行っている企業は多く、資格手当を付与している企業もあるほどです。IT系企業では基本情報技術者試験の資格を、それだけ重要な資格として認識している証です。

*このことから、基本情報技術者試験合格者の就職先・転職先としてはIT業界が圧倒的に多くなります。*

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。<br/>エンジニア転職のご相談はぜひ<br/>*『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)</center>

## 基本情報技術者試験のデメリット

ITに携わる方にとっては意味のある資格ですが、やや残念な面があるのも事実です。ここでは少しネガティブな目線で、基本情報技術者試験のデメリットについて考察してみましょう。

### 外資系企業ではあまり評価されない

基本情報技術者試験はあくまでも、日本の国家資格です。そのため、ヘッドオフィスが外国にあるような外資系企業、外国人従業員が多い企業では、基本情報技術者試験の認知度は低く、あまり評価されません。*外資系企業ではむしろ、OracleやCISCO、AWSなどの資格を取得した方が高い評価につながるでしょう。*

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### 国家資格としては世間の評価が低い

前述したとおり、基本情報技術者試験は試験範囲が広く、「難しすぎ」といった声もあるほど幅広い知識を問われる資格です。*一方で、基礎的な内容を問われる問題が多く、受験者数も多いことから、世間的な評価はあまり高くありません。*

このことが、「いらない資格」「意味ない資格」と揶揄される所以です。基本情報技術者試験を受ける方は、この資格を登竜門・上位資格への足掛かりとして捉え、長期スパンでスキルアップを考えていくとよいでしょう。

## 基本情報技術者試験のメリット

ここからは、基本情報技術者試験の資格取得で得られるメリットについて述べます。実利につながるメリットもありますので、受験をためらっている方はぜひ参考にしてみてください。

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### ITの基本知識を体系的に身に付けられる

基本情報技術者試験は、IT関連の仕事で活躍するための入門的な試験です。ITエンジニアに必要な基礎知識を浅く広く、体系的に習得することができます。**プログラマー・システムエンジニア・アプリケーションエンジニア・サーバーエンジニア・WEBデザイナーなどを目指す方には取得をおすすめします。**

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基本情報技術者試験を受験する方が多いサーバー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429万円（※2023年5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」から近い職種のエンジニア/プログラマを参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

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