近年、AI技術を活用したサービスが注目を集めています。自然言語処理の技術を用いて自然で流暢な会話ができるAIチャットボットサービスや、AI画像生成サービスなど無料で使えるものもあり、便利なAI技術が、身近に利用できるようになってきています。

*AIを活用するためには、蓄積されたデータを元にAIに学習をさせることが必要です。*しかし、AIが学習するとは、一体どういうことなのでしょう。その仕組みや流れなどについて気になる方も多いのではないでしょうか。

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

## AIの学習の仕組みを知ってAIへの興味を深めよう

AIは学習することで、人間にとってより有益な情報をアウトプットすることができます。

例えば、AIによる画像の自動生成サービスなどで、AIが画風を学習して、特定のクリエイターの特徴を持ったイラストを生成する、といったことも可能です。その影響は大きく、イラストを公開している人たちから自分の絵をAIに学習禁止させたいと言う声も上がるほどです。

*AIの学習手法について知る時に、重要なキーワードとして「機械学習」や「ディープラーニング」「ニューラルネットワーク」などが挙げられます。*

この記事では、AI技術に興味がある方のために、AI技術の概要や役立てられる分野などについて解説し、AIに学習させる方法の基本的な仕組みについて述べていきます。また、これをきっかけに、AI技術について学び、スキルアップを目指してみてください。

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

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## AIとは一体どのようなものか

ここでは、AIに学習させる方法の前提知識として、AIとはどのようなものであるのかを解説します。AIの概要や使用されている分野、AIを活用できる職種の年収などについても説明します。

AIとは、Artificial Inteligenceの略称で、人工知能とも呼ばれます。人間の観察や思考、反応などの知能を必要とするふるまいを機械に行わせる技術です。

*AIの定義は研究者により異なるため、明確なものはありませんが、共通する認識として、「人間の知能をコンピュータ上に再現したもの」と捉えられています。*

今さら聞けない人工知能（AI）の基礎知識｜AI開発の基本を解説！

AIは様々な分野で活用が進んでいます。例えば、AIによる言語処理では、文章の要約や翻訳、また、データを用いた文章の生成などができます。また、音声認識を活用してスマートデバイスの音声操作などにも使われます。

また、自動車に搭載されたカメラやレーダーなどから取得するデータを分析して車両を制御する、自動運転システムにもAIは活用されています。

*その他にも、マーケティング分野においては人流分析や需要予測、医療における診察での活用、コールセンター でオペレータの補助や問い合わせ対応を行うなど、AIの活躍の場面は一層広がってきています。*

IoTとは？概要から動作の仕組み・実際の用途まで丁寧に解説！

### AIを活用できる職種の年収とは

AIを活用できる職種であるAIエンジニアに近い、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、AIエンジニアは一般平均年収と同程度から高めであることが分かります。

AIエンジニアは活躍できる分野が多く、画像処理や音声認識など、求められる技術も様々です。*AI技術の専門家としての高度なスキルを持ち、さらにAIを利活用する業界や分野における経験や知識が豊富なAIエンジニアであるほど高収入と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)

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

ここでは、AIを学習させる手法の1つである機械学習モデルについて解説します。機械学習には、教師あり学習や、教師なし学習、強化学習などのタイプがあります。

機械学習は、AIが学習する方法の1つです。機械学習では、コンピュータを用いてデータの反復学習を行います。学習によって得た知識を元に、データのパターンやルールを抽出してモデル化します。

機械学習では、人間に与えられた基準を元にトレーニングを行います。**機械学習でトレーニングすることによって、AIは得られたデータを元に未知のデータに対して何らかの判断を下すことができるようになります。**

*教師あり学習とは、「入力したデータ」に対して、人間が「正解のデータ」を教えて学習させる方法です。*与えられた正解のデータに対して、入力されたデータが「正しいか」「正しくないか」を繰り返し学習します。

この学習により、AIは「識別」「分類」などを行うことができるようになります。例えば「正解のデータ」として、「犬」の画像データを与えれば、「猫」の画像データが入力されたら「正しくない」と識別したり、「人間」「犬」「猫」の写真を分類したりすることができます。

また、過去のデータを数値として学習し、連続する数値の次の値を予測する、「回帰（予測）」も可能です。回帰では、結果のデータから原因を予測することができ、天気の予測や、店舗の売上予測を行うのに活用できます。

教師なし学習は、AIに正解を与えずに「データの構造」を学習させる方式です。*教師あり学習では、あらかじめ正解データが与えられますが、教師なし学習ではコンピュータ自身が試行錯誤してデータ内の特徴を抽出し、似たようなもの同士をグループ分けします。*

例えば、大量のデータの中からデータの特徴的な構造の類似部分を抽出することで、画像データの集まりを写っている人物の性別でグループ分けしたり、自動車やバスといった車の種類で仕分けしたりすることができます。

*強化学習は、AIが行なった出力に対してスコア（報酬）をつけることにより、コンピュータが自ら高得点を目指して試行錯誤を行い、より正確さの高い判断を行うことができるようにする学習のやり方です。*

教師なし学習と同じく、正解データを学習させることはありませんが、強化学習では、機械自身がより高い報酬を得るために、適切で効率的な判断を行うように動くという点が異なります。

ディープラーニングは、機械学習の1種ですが、AIにより複層的に学習させることができることから注目を集めています。ここでは、ディープラーニングの概要と、それを実現するためのニューラルネットワークについて説明します。

*ディープラーニングは、機械学習をさらに細分化したもので、自ら判定基準を学習し、自動で学習を繰り返すものです。*機械学習は、学習に同じプログラムを使って学習を繰り返しますが、ディープラーニングでは、目的にあったプログラムを自ら生成します。

また、膨大なデータを参照にすることで、注目すべき要素を自ら学習し、人間の指示に頼らずに学んでいきます。学習のアルゴリズムが、自分自身で予測が正解かどうかを判断します。

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

### ニューラルネットワークとは

人間の脳を構築するニューロン（神経細胞）は、他のニューロンと信号をやりとりしながら様々な情報処理を行っています。この仕組みをコンピュータで再現しようとする仕組みがニューラルネットワークです。

**ディープラーニングは、ニューラルネットワークを応用したもので、人間の脳機能が持つ学習プロセスを真似たものであると言えます。**

ニューラルネットワークとは？仕組みや関連用語をわかりやすく解説

### ディープラーニングのアルゴリズム

*ディープラーニングでは、様々なアルゴリズム（数学的計算手順）を用いて、単純な計算を膨大な量積み重ねています。*

代表的なアルゴリズムである「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」は、主に画像認識の分野で利用され、学習した画像データから特徴量を抽出し、それを区別することで、精度の高い画像認識を実現します。

また、「RNN（再帰型ニューラルネットワーク）」は、前の計算が今の計算の基になり、その繰り返しで情報利用が増えていくという仕組みで、以前の計算結果との関係性を踏まえて、前後の流れを踏まえて意味を把握できます。この特徴から、対話や翻訳といった、自然言語処理を行う時によく使われるアルゴリズムです。

## AIに学習させるメリットとは

AIには、機械学習やディープラーニングのような様々な学習方法があることがわかりました。では、AIに学習させることで、どのようなメリットが得られるのでしょうか。

AIに学習を行わせて、期待できるものの1つが、作業の効率化です。*業務にAIを導入し、学習させることによって、省力化や自動化を推進でき、人間が時間をかけて行っていた作業を、AIにより短時間で行えるようになるでしょう。*

また、学習が進むほどAIの正確性は向上します。人間の手による作業にはミスはつきものと言えますが、学習されたAIによって、より正確な作業ができるようになります。

### 蓄積した大量のデータを分析できる

AIは膨大なデータをもとに学習し、分析したり予測したりすることができます。あらゆるデータを分析し、マーケティングや企業戦略の立案に役立てることができます。

*AIに学習させ、活用するスキルを身につければ、蓄積された顧客データに基づいて、顧客の購買行動の予測を行ったり、プロモーションのタイミングやアプローチの方法を立案したりと、ビジネスにも大いに役立てることができます。*

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## AIに学習させる方法を学び興味をキャリアにつなげよう

ここまで、AIの概要から、AIに学習させる方法や、学習させるメリットなどについて解説してきました。AIについて興味を持ったら、ぜひ勉強を深めてみることをおすすめします。

*これからの時代、AI技術は多くの分野で活用されることが予測されます。*AIの知識やスキルを学んで、活かせる会社に転職し、キャリアアップを目指すのも良いでしょう。

しかし、1人で理想の企業を探すのは難しいものです。自分のスキルや、エンジニアとして描く将来像を目指せる会社に出会うには、できるだけ多くの企業へアプローチをする必要があるでしょう。

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近年注目を集めているAIを活用するためには、AIに学習させる工程が不可欠です。AIに学習させるためには、機械学習、ディープラーニングなどの手法があります。この記事では、AI技術に興味を持つ方のために、AIの概要や、学習させる方法などについて解説します。

AIを活用するためには、データを学習させることが必要

AIの機械学習には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などのタイプがある

AIのディープラーニングは、ニューラルネットワークを応用し、人間の脳が持つ学習機能をコンピュータで再現しようとする手法である

AIを学習させる方法とは？機械学習やディープラーニングについて解説

## アルゴリズムの学習に役立つ本

アルゴリズムとは、課題を解決するための方法や手順のことです。アルゴリズムはITエンジニアを目指す方の多くが受験する基本情報技術者試験にも必ず出題されるため、多くの方の関心事だと思われます。

「アルゴリズムがよく分からない」「アルゴリズムを本で学びたい」という方は多く、一口にアルゴリズムと言っても様々な種類の本があるため、本選びに迷ってしまいます。

この記事ではこれからアルゴリズムを学びたい方に、**アルゴリズムを学ぶメリット、アルゴリズムを学ぶのに役立つ本を紹介していきます。**この記事を参考に、ぜひ自分に合ったアルゴリズムの本を見つけてください。

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

## アルゴリズム学習のメリット

アルゴリズムを学習するメリットにはどのようなものがあるのでしょうか？学習におすすめの本を紹介する前に、アルゴリズムを学習するメリットについて確認をしておきましょう。

アルゴリズムを学ぶことで、問題解決能力の向上が期待できます。**アルゴリズムを用いることで複雑な問題を単純な手順に分解することができるため、問題解決に必要なスキルが向上します。**

例えば、ある問題に対して、どのような手順を踏んで解決していくのかを明確にすることができます。また、複雑な問題を細かく分割して考えることができるようになるので、解決策を見つけるためのアイディアも生まれやすくなります。

ラバーダッキング法で問題解決！効果やメリット、実践のコツを解説

### プログラミングスキルが向上する

プログラミングにおいて、アルゴリズムは非常に重要な概念です。**アルゴリズムを学ぶことで、プログラミングスキルが向上し、より効率的なコードを書けるようになる可能性が高まります。**

例えば、同じ処理を実行するためにより短いコードで書けるようになったり、処理速度を向上させたりすることができます。また、アルゴリズムを理解することで、プログラムのバグを見つけやすくなることもあります。

### コンピュータサイエンスの基礎を理解できる

アルゴリズムは、コンピュータサイエンスの基礎的な概念の1つです。**アルゴリズムを学習することで、コンピュータサイエンスの基礎を理解することができます。**

例えば、アルゴリズムを学ぶことで、データ構造やアルゴリズムの種類を理解することができます。これらの知識は、プログラミングにおいて非常に重要です。また、アルゴリズムを理解することで、コンピュータの動作原理を理解することもできます。

*アルゴリズムは、プログラミング以外に他の分野でも応用することができます。*実際に物流や経済学などの分野でもアルゴリズムが重要な役割を担っています。例えば、物流の最適ルートを計算するためにアルゴリズムを使用したり、株価の予測にアルゴリズムを使用したりすることがあります。

以上のように、アルゴリズムを学ぶことで問題解決能力やプログラミングスキルが向上し、コンピュータサイエンスの基礎を理解できるだけでなく、他の分野でも応用することができます。そのため、アルゴリズムの学習は非常に有益です。

## アルゴリズムの学習におすすめの本10選

ここでは、*アルゴリズムの学習におすすめの本を10冊紹介しますので、ぜひ自分の目的に合う本を見つけてください。*初心者から上級者まで、あるいはプログラミングを学ぶ方を対象に幅広くおすすめの本を厳選しました。

### 『アルゴリズム図鑑 増補改訂版 絵で見てわかる33のアルゴリズム』

本書は、基本的なアルゴリズム33種類と7つのデータ構造を独自のイラストでわかりやすく解説しています。**基本的なアルゴリズムから応用的なものまで幅広く網羅されており、入門者から上級者まで幅広く読める内容です。**

▪著者：石田 保輝、宮崎 修一
▪出版社：翔泳社
▪ページ数：256ページ
▪出版日: 2023年2月18日

【参考】: [アルゴリズム図鑑 増補改訂版 絵で見てわかる33のアルゴリズム](https://www.seshop.com/product/detail/25039)

### 『プログラムはなぜ動くのか 第3版 知っておきたいプログラミングの基礎知識』

プログラムがどのように動作するかを理解することで、アルゴリズムの理解につながります。**プログラムの成り立ちや動作の仕組みなど、基礎知識をきちんと解説しています。**特にプログラマを目指す人におすすめしたい本です。

▪著者：矢沢 久雄
▪出版社：日経BP
▪ページ数：308ページ
▪出版日：2021年5月17日

【参考】: [プログラムはなぜ動くのか 第３版　知っておきたいプログラミングの基礎知識](https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/21/S00190/)

プログラマにおすすめ入門本23選！カテゴリー別に一挙に紹介

### 『問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造』

競プロ（競技プログラミング）の経験豊富な著者が「アルゴリズムを道具にしたい」という方に向けて執筆した本です。本書では、どのようなアルゴリズムを採用すべきかという点について、幅広くかつ明快に解説しており、**入門者から上級者まで生涯に渡って役立つ座右のテキストを目指しています。**

▪著者：大槻兼資・著、秋葉拓哉・監修
▪出版社：講談社サイエンティフィック
▪ページ数：368ページ
▪出版日：2020年9月30日

【参考】: [問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造](https://www.kspub.co.jp/book/detail/5128442.html)

今話題の競技プログラミングとは何か? プログラマーのメリットは？

### 『アルゴリズム実技検定　公式テキスト［エントリー～中級編』

**アルゴリズム実技検定の公式テキストです。**実践的なアルゴリズムの問題に挑戦することで、アルゴリズムのスキルを向上させることができます。本書はアルゴリズム実技検定の中級まで対応しており、アルゴリズム実技検定合格を目指す人やプログラマ志望の人におすすめします。

▪著者：岩下 真也、 中村 謙弘
▪出版社：マイナビBOOKS
▪ページ数：384ページ
▪出版日：2021年2月27日

【参考】: [アルゴリズム実技検定　公式テキスト［エントリー～中級編](https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=120229)
【参考】: [アルゴリズム実技検定 | AtCoder](https://past.atcoder.jp/)

### 『図解まるわかり アルゴリズムのしくみ 単行本』

効率の良いプログラムの作成には、それぞれの場面に最適なアルゴリズムを選択する必要があります。本書ではどのアルゴリズムを選べば良いのかというプログラマーの視点に立って、豊富なイラストを用いて、分かりやすく解説しています。

**アルゴリズムを基本から学びたい人、処理スピードが速く正確なプログラムを書きたい人など、様々な人が活用できる教科書です。**

▪著者：増井 敏克
▪出版社：翔泳社
▪ページ数：240ページ
▪出版日：2021年12月13日

【参考】: [図解まるわかり アルゴリズムのしくみ](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798171609)

### 『問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本』

アルゴリズムはプログラミングには欠かせない道具の1つですが、アルゴリズムの理解と応用には、ある程度の数学知識や数学的考察力が必要です。**本書ではアルゴリズム学習に必要なアルゴリズムと数学知識について解説しています。**

アルゴリズムに加え、アルゴリズムを支える数学についても基礎から学びたい人におすすめします。

▪著者：米田優峻
▪出版社：技術評論社
▪ページ数：288ページ
▪出版日：2021年12月25日

【参考】: [問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12521-9)

### 『Pythonによるアルゴリズム入門』

Pythonを用いてアルゴリズムの基本的な概念やデータ構造を学ぶことができます。初心者にもわかりやすく、プログラムの実装例が多数掲載されています。**Pythonプログラマーを目指している人におすすめします。**

▪著者：酒井 和哉
▪出版社：オーム社
▪ページ数：336ページ
▪出版日：2020年9月18日

【参考】: [Pythonによるアルゴリズム入門](https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274225888/)

Pythonのおすすめ本21選！初心者・中級者・上級者別に解説

### 『Pythonで学ぶアルゴリズムの教科書 一生モノの知識と技術を身につける』

Pythonを用いてアルゴリズムを実際に手を動かして学べる入門書です。サンプルは比較的短めのプログラム問題が108つ用意されています。**Python関係の資格試験に挑む方やPythonプログラミングのスキルを上げたい方におすすめします。**

▪著者：廣瀬豪
▪出版社：インプレス
▪ページ数：320ページ
▪出版日： 2021年3月19日

【参考】: [Pythonで学ぶアルゴリズムの教科書 一生モノの知識と技術を身につける](https://book.impress.co.jp/books/1120101024)

Python3エンジニア認定データ分析試験とは？勉強方法や難易度を解説

### 『新・明解Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造 (新・明解シリーズ)』

Pythonの豊富なプログラム例を通じ、アルゴリズムと併せてデータ構造の基礎を身につけられる参考書です。やや難しい理論や概念が網羅されていますが、213点もの図表を用いて視覚的なイメージで理解できるよう配慮されています。

136のサンプルプログラムを読破することで、Pythonのプログラミングスキル向上に役立つでしょう。**Python初心者から中・上級者まで幅広くカバーするおすすめの1冊です。**

▪著者：柴田望洋
▪出版社：エスビークリエイティブ
▪ページ数：376ページ
▪出版日：2020年1月11日

【参考】: [新・明解Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造 (新・明解シリーズ)](https://www.sbcr.jp/product/4815603199/)

### 『新・明解Javaで学ぶアルゴリズムとデータ構造　第2版』

主にJavaプログラマ初級レベルの人を対象にし、 データ構造やアルゴリズムの基礎が解説されています。**Javaを学ぶ初心者以外にも、アルゴリズムとデータ構造についてゼロから学びたい方にもおすすめの入門書です。**

▪著者：柴田 望洋
▪出版社：ソフトバンククリエイティブ
▪ページ数：376ページ
▪出版日：2020年12月9日

【参考】: [新・明解Javaで学ぶアルゴリズムとデータ構造　第2版](https://www.sbcr.jp/product/4815606008/)
【参考】: [Java | Oracle](https://www.java.com/ja/)

Javaを本で学ぶ！独学におすすめの参考書6選と選び方を紹介

### 『新・明解C言語で学ぶアルゴリズムとデータ構造第2版』

「分かりやすいアルゴリズム入門書」として好評を博したロングセラー『新・明解C言語で学ぶアルゴリズムとデータ構造』の第2版です。**初級レベルのCプログラマを対象にして、基本的なデータ構造やアルゴリズムの基礎についてしっかり学べます。**C言語プログラマを目指す方におすすめの本です。

▪著者：柴田望洋
▪出版社：エスビークリエイティブ
▪ページ数：432ページ
▪出版日: 2021年5月19日

【参考】: [新・明解C言語で学ぶアルゴリズムとデータ構造第2版](https://www.sbcr.jp/product/4815609788/)

## アルゴリズムを学んでさらにスキルアップしよう

ここまで、アルゴリズムを学ぶメリット、学習におすすめの本10選を紹介しました。プログラミングにおいて重要な手順であるアルゴリズムの学習は、プログラミング初心者がスキルアップを目指す上で必要なステップです。

**ここで紹介した本の中から自分に合ったアルゴリズムの参考書を見つけ、ぜひスキルアップに役立ててください。**

プログラミング言語の種類と分類は？初心者向けおすすめの言語を解説

プログラミングで挫折しそうな人必見！原因と解決策を詳細に解説

プログラミングでは不可欠のアルゴリズムですが、特にAIに代表される機械学習や深層学習を支える数学的なスキルを高めるには、アルゴリズムの学習が欠かせません。この記事では、アルゴリズムを学習したい方や関連知識を高めたい方のために、おすすめの本10選を紹介します。

アルゴリズムは課題を解決するための方法や手順のこと

アルゴリズムを学ぶと、問題解決能力やプログラミングスキルが向上する

アルゴリズムについて学べるおすすめの本10選がわかる

アルゴリズムの学習におすすめの本10選！学ぶメリットも解説

PHP技術者認定試験とは、**PHP技術者認定機構が実施する認定試験です。**PHP技術者認定機構では、PHP技術の普及や技術者育成の推進を行っています。PHPの利用者は年々増えていますが、その習熟度を測るために、PHPの認定試験を実施しています。

【参考】：[PHP技術者認定試験](https://www.phpexam.jp/)

PHPとは、ラスマス・ラードフ氏が1995年に開発した言語で、**Webページ作成に用いるオープンソースのプログラミング言語を指します。**PHPは、サーバーサイドWebアプリケーション開発に用いられます。

PHPはPHP: Hypertext Preprocessorの略で、動的なWebページを生成するツールであるCGIを起源としています。サーバーサイドのプログラミング言語では、圧倒的な人気を誇ります。

PHPとは？基本知識からメリット・デメリットまでわかりやすく解説

PHPは動的なウェブコンテンツを作成できるサーバーサイドのスクリプト言語です。C言語の基本構文に沿っており、サーバーサイドで動作する様々なDBMS向け組み込み関数が用意されています。

データベースは企業の蓄積データを参照することが多いので、アクセス品質の維持が求められます。そのためPHPは、**データ活用を行う動的ウェブコンテンツにおすすめできるスクリプト言語と言えます。**

Webページ作成に用いるコンテンツ管理システム（CMS）の中では、WordPressが人気があります。*WordPressはPHPで開発されており、PHPによる動的ページを生成することができます*。

PHPの利用方法ですが、PHPタグの<?php ?>で囲われた部分をサーバーサイドのPHP処理系が解釈し、必要な処理を実行します。この実装により、データベースアクセスをはじめとする、多様なサーバーサイドアプリケーションに対応できます。

【参考】：[php](https://www.php.net/)

PHPでできること6選！作品例やアプリ、できないことも紹介！

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)</center>

PHP技術者を含むシステムエンジニアの年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑」での平均年収は431万円（※2023年2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（顧客向けシステムの開発・実装）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、システムエンジニアは*一般平均年収と同程度か、やや高めであることが分かります。*

PHP技術者はWeb系エンジニアに分類されますが、スキルや経験によって年収は大きく変わってきます。**Web系エンジニアとしてスキルアップを重ねることで、より良い待遇を望めるでしょう。**

エンジニアは転職によって年収が上がりやすい職種でもあるので、好待遇の企業に転職をするのもおすすめです。

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_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)

## PHP技術者認定試験の実施区分

PHP技術者認定試験の実施区分ですが、全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンターで受験する試験区分として、以下の*4区分が提供されています。*

・PHP7技術者認定初級試験
・PHP5技術者認定初級試験
・PHP8技術者認定上級/準上級試験
・PHP5技術者認定上級/準上級試験

【参考】：[Odyssey PHP技術者認定試験](https://cbt.odyssey-com.co.jp/phpexam.html)

詳細については、以降で説明します。

ITスキル標準（ITSS）レベル1に相当する難易度で、初級レベルです。試験時間は1時間で40問出題されます。受験料金は12,000円（税別）で、試験会場は全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンターです。*出題範囲は「初めてのPHP」（PHP7版）を主教材とし、合格基準は正答率7割です。*

【参考】：[PHP7初級試験](https://www.phpexam.jp/summary/novice7/)

PHP7技術者認定初級試験の、PHP5版です。PHP7技術者認定初級試験同様に、試験時間は1時間で40問出題されます。受験料金は12,000円（税別）で、試験会場は全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンターです。*出題範囲は「初めてのPHP5」を主教材としPHP5.3を対象とします。*合格基準は正答率7割です。

【参考】：[PHP5初級試験](https://www.phpexam.jp/summary/novice/)

### PHP8技術者認定準上級/上級試験

準上級試験はITSSレベル2に相当し、上級試験はレベル3に相当します。試験時間は2時間で30問出題されます。受験料金は15,000円（税別）で、試験会場は全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンターです。*PHP公式サイトの掲載情報を主教材としています。*

合格基準は正答率7割以上で上級試験合格、5割以上7割未満で準上級試験合格です。

【参考】：[PHP8技術者認定試験上級/準上級試験](https://www.phpexam.jp/summary/expert8/)

### PHP5技術者認定上級/準上級試験

PHP8技術者認定上級・準上級試験の、PHP5版です。試験時間は2時間で60問出題されます。受験料金は15,000円（税別）で、試験会場は全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンターです。*出題範囲は「プログラミングPHP 第3版」を主教材としています。*

【参考】：[PHP5上級試験/準上級試験](https://www.phpexam.jp/summary/expert/)

PHP技術者認定ウィザードは、PHP技術者認定の最上位資格です。*上級試験でスコア正答率90%以上を獲得した方が、「所定の文章」を提出し認定を取得します。*「所定の文章」とは、500文字以上でPHP認定ウィザードに関する文章となります。

旧方式では、2015年に初のウィザードを認定輩出したのみですので、難易度は比較的高いと考えられます。

【参考】：[PHP技術者認定ウィザード](https://www.phpexam.jp/summary/wizard/)

PHP技術者認定機構では、PHP技術者認定を補完する範囲として以下の認定試験を提供しています。

・*ウェブ・セキュリティ基礎試験（徳丸基礎試験）*
ウェブ・セキュリティ対策に関する試験で、ITSSレベル1に相当します。徳丸浩氏による「体系的に学ぶ 安全なWebアプリケーションの作り方 第2版」から出題されます。

【参考】：[ウェブ・セキュリティ基礎試験(徳丸基礎試験）](https://www.phpexam.jp/tokumarubasic/)

・*ウェブ・セキュリティ実務試験（徳丸実務試験）*
時代に即した、企業サイトの情報セキュリティ人材育成のために新設されました。PHP7技術者認定初級試験合格レベルのPHPの知識を前提としています。「体系的に学ぶ 安全なWebアプリケーションの作り方 第2版」から出題されます。

【参考】：[ウェブ・セキュリティ実務知識試験(徳丸実務試験）](https://www.phpexam.jp/tokumarukaiden/)

・*KUSANAGI for WordPress認定試験*
CMSの多くで採用しているWordPressに対する高速化技術を試験で評価します。「詳解WordPress」から出題されます。

【参考】：[KUSANAGI for WordPress認定試験](https://www.phpexam.jp/kusanagi-for-wordpress/)

## PHP技術者認定試験の難易度と合格率

PHP技術者認定試験には、ITSSの想定レベルが記載されています。そのため、*情報処理技術者試験のレベルと比較することにより、難易度を想定することができます。*

PHP技術者認定試験の初級試験はITSSレベル1に相当します。**ITSSレベル1はITパスポート試験と同等レベルで、基本的な知識があれば合格するレベルです。**初級試験の合格率は約70％と言われています。

*準上級試験はITSSレベル2ですので、基本情報技術者試験と同等レベルです。*合格にはある程度の試験対策が必要と考えられます。

上級試験はITSSレベル3で、応用情報技術者試験に相当します。このレベルは**情報技術を活用した戦略立案や、システムの設計・開発・運用を主導するレベルですので、難易度はより高いと判断できます。**

上級の合格率は約10％と言われており、初級と比べるとかなり低くなっていることがわかります。

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