## 情報処理安全確保支援士試験の対策には参考書がマスト

*情報処理安全確保支援士試験は、セキュリティリスクへの対応から年々ニーズが高まっています。*IT系の資格では人気ランキング上位の試験ですが、難易度が高く試験合格にはしっかりとした準備が必要です。

勉強法はさまざまありますが、*受験者が欠かさず取り組んでいるのが参考書を活用した勉強です。*まずは、情報処理安全確保支援士試験の基本情報と勉強法について簡単に確認していきましょう。

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### 情報処理安全確保支援士試験の概要

情報処理安全確保支援士試験（略称SC）は、IPA（情報処理推進機構）が実施する国家試験です。情報セキュリティに関する知識・技能が評価されます。*試験合格者は、所定の登録手続きを行うことで、国家資格「情報処理安全確保支援士（登録セキスぺ）」の資格を得ることができます。*

試験は筆記式で行われ、春期（4月）と秋期（10月）の年2回実施されます。令和6年度（2024年度）の申し込み手続きは終了していますので、令和7年度の実施に向けて準備しましょう。例年通りであれば、令和7年の春期試験は、年明けから申込み受付が開始される予定です。

【参考】：[IPA 情報処理安全確保支援士試験](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/sc.html)
【参考】：[IPA デジタル人材の育成 情報処理安全確保支援士（登録セキスペ）](https://www.ipa.go.jp/jinzai/riss/index.html)
【参考】：[IPA 試験情報 受験申込み スケジュール、手数料など](https://www.ipa.go.jp/shiken/mousikomi/schedule.html)

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### 情報処理安全確保支援士試験の試験構成

情報処理安全確保支援士試験は、セキュリティエンジニアやセキュリティコンサルタント向けの国家試験です。年々高まるサイバーセキュリティリスクを分析・評価するための知識・技能を測定します。

*試験は、「午前Ⅰ」「午前Ⅱ」「午後」の3つの区分で構成されています。*午前Ⅰ、午前Ⅱは四肢択一の多肢選択式で、主にITの基礎・応用知識やセキュリティの専門知識が出題されます。午後は記述式で、150分間で4問中2問を解答します。

合格基準はそれぞれの区分で100点満点中60点です。なお、午前Ⅰ試験については、過去2年間に同じくIPAが実施している「応用情報技術者試験」や他の高度試験に合格している方は免除されます。

【参考】：[IPA 情報処理安全確保支援士試験](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/sc.html)
【参考】：[IPA 試験要綱・シラバスについて](https://www.ipa.go.jp/shiken/syllabus/gaiyou.html)

### 情報処理安全確保支援士試験の出題範囲や過去問題

IPAは、試験の出題範囲や過去に出題した問題を公開していますので、これらを確認して必要な準備を行うことができます。

情報処理安全確保支援士試験の午前試験では、データベース・ネットワーク・セキュリティに関する技術要素、システム開発技術やソフトウェア開発管理技術といった開発技術、そしてサービスマネジメントやシステム監査などについて出題されます。

午後試験では、以下の4つが出題範囲として明示されています。記述式、かつ「共通キャリア・スキルフレームワーク」のレベル4と最高難度に相当しますので、過去問なども活用しながら時間をかけてしっかりと対策すべきであると言えるでしょう。

*・情報セキュリティマネジメントの推進又は支援に関すること*
*・情報システムの企画・設計・開発・運用におけるセキュリティ確保の推進又は支援に関すること*
*・情報及び情報システムの利用におけるセキュリティ対策の適用の推進又は支援に関すること*
*・情報セキュリティインシデント管理の推進又は支援に関すること*

【参考】：[IPA 試験要綱・シラバスについて](https://www.ipa.go.jp/shiken/syllabus/gaiyou.html)
【参考】：[IPA 試験情報 過去問題](https://www.ipa.go.jp/shiken/mondai-kaiotu/index.html)

### 情報処理安全確保支援士試験の勉強法

情報処理安全確保支援士試験に向けた勉強法は、他の試験区分同様に試験対策セミナーの受講や通信教育、参考書を用いた学習、模擬試験の受験などがあります。

初めて受験する場合は、*まず通信講座や試験範囲全体をカバーしているような参考書で基本を押さえ、その後より重点的に対策できる参考書で学習を進める方が多いようです。*

最近では、PDFファイルをダウンロードできる参考書もありますので、通勤や通学の際にも勉強しやすくなっています。すきま時間を有効活用し、合格を目指しましょう。

## 情報処理安全確保支援士試験のおすすめ参考書10選

*情報処理安全確保支援士試験の参考書は、試験区分全体をカバーする参考書から午後の試験対策に特化したものや過去問集などもあります。*受験者によっては、前提となる基礎知識を学べる参考書が必要です。試験の全体像を理解したら、応用力を高めるとともに、過去問題集を活用して理解を深めるのが良いでしょう。

ここからは、具体的なおすすめ参考書を解説していきます。

### 2025年度版 ALL IN ONE パーフェクトマスター 情報処理安全確保支援士

*本書は、午前Ⅱ試験および午後試験の2つの試験の対策ができるテキスト・問題集です。*特に午後試験について、知識を駆使して問題文や図表（事例）を読み解くことで、問題文に書かかれていない「隠された情報・背景」に気づき、正解を導き出すというテクニックで対策を行うのが本書ならでは特色です。

▪著者：TAC株式会社(情報処理講座) 
▪ページ数：620ページ
▪出版社：TAC出版
▪発売日：2024/08/20

【参考】：[2025年度版 ALL IN ONE パーフェクトマスター 情報処理安全確保支援士](https://bookstore.tac-school.co.jp/book/detail/111219/)

### 徹底攻略 情報処理安全確保支援士教科書 令和7年度

*本書は、「解説を読む→問題を解く」のサイクルを積み重ねるアジャイル式学習法を採用した1冊です。*著者は現役講師でもあり、効率的に合格力が身に付くよう工夫されています。全文PDFと過去問解説PDFを14回分ダウンロードでき、さらに単語帳Webアプリも利用できるなど、特典も充実しています。

▪著者：瀬戸 美月、齋藤 健一
▪ページ数：776ページ
▪出版社：インプレスブックス
▪発売日：2024/09/30

【参考】：[徹底攻略 情報処理安全確保支援士教科書 令和7年度](https://book.impress.co.jp/books/1124101040)

### 情報処理教科書 情報処理安全確保支援士 2025年版

通称「上原本」とも呼ばれる本書はとにかく情報量が多く、丁寧に詳しく解説することに力点をおいています。*過去の過去の試験傾向と最新傾向を徹底分析し、合格に必要な知識をわかりやすく解説しています。*演習問題は少なめですが、旧試験を含めた過去21回分の過去問解説をWebダウンロードし、利用することができます。

▪著者：上原 孝之
▪ページ数：880ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2024/11/20

【参考】：[情報処理教科書 情報処理安全確保支援士 2025年版](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798188928)

### 情報処理教科書 情報処理安全確保支援士 2023年版

本書はとにかく情報量が多く、詳しく解説することに力点をおいています。*過去の試験問題の傾向から厳選した内容を掲載しており、合格に求められる知識を学びます。*演習問題は少なめですが、過去17回分の過去問題の解説をウェブからダウンロードし、利用することができます。

▪著者：上原 孝之
▪ページ数：808ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2022/11/21
【参考】：[情報処理教科書 情報処理安全確保支援士 2023年版](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798178127)

### 支援士R5 春期・秋期－情報処理安全確保支援士の最も詳しい過去問解説

*本書は、午後試験の過去問解説に特化した解説書です。*問題文で取り上げられている技術や知識とともに、答えを導き出すための思考プロセスや記述の組み立て方が丁寧に解説されています。年度ごとに出版されていますので、他の年度の解説も見たい方はぜひ活用してみましょう。

▪著者：左門至峰、平田賀一、藤田政博
▪ページ数：288ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2024/03/04

【参考】：[支援士R5 春期・秋期－情報処理安全確保支援士の最も詳しい過去問解説](https://direct.gihyo.jp/view/item/000000003309)

### 令和07年 【春期】【秋期】情報処理安全確保支援士 合格教本

本書は、ある程度基本を理解している方がさらに知識を深めるための参考テキストです。*最新の試験動向や近年話題のテーマを網羅しており、この1冊で午前試験から午後試験まで一貫した対策ができます。*問題演習が充実しているのも特徴で、Webアプリでは午前Ⅰ、午前Ⅱの試験問題演習をそれぞれ30回分収録しています。

▪著者：岡嶋 裕史
▪ページ数：752ページ
▪出版社：技術評論社

### 2025年度版 ALL IN ONE パーフェクトマスター 共通午前Ⅰ

*本書は、情報処理技術者試験の共通試験である午前Ⅰ試験に特化したテキスト・問題集です。*最小時間で最大効果をあげられるような構成になっていて、午前Ⅰ対策に時間をかけたくないという方にぴったりです。すでに基本情報技術者試験に合格している方などは、復習を兼ねて利用すると効果的です。

▪著者：TAC株式会社(情報処理講座) 
▪ページ数：480ページ
▪出版社：TAC出版
▪発売日：2024/08/20

【参考】：[2025年度版 ALL IN ONE パーフェクトマスター 共通午前Ⅰ](https://bookstore.tac-school.co.jp/book/detail/111214/)

### 情報処理教科書 高度試験午前Ⅰ・Ⅱ 2025年版

*本書は、午前Ⅰ、午前Ⅱの試験問題に特化した解説テキストです。*過去問題を徹底分析し、再出題の可能性が高い問題を中心に解説しています。特典で提供されるWebアプリでは全500問に対応しており、知識を確実なものにしてくれるでしょう。

▪著者：松原 敬二
▪ページ数：664ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2024/09/25

【参考】：[情報処理教科書 高度試験午前Ⅰ・Ⅱ 2025年版](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798188249)

### マルウエアの教科書 増補改訂版

情報処理安全確保支援士試験では、マルウェアに関する問題も頻出します。そのため、専門書で知識を深める方法も有効です。*本書は、マルウェア全般からランサムウェア、生成AI悪用まで、サイバー攻撃に関する幅広い領域をカバーした１冊です。*増補改訂版では、ランサムウェア関連の情報がさらに充実しています。

▪著者：吉川 孝志
▪ページ数：544ページ
▪出版社：日経ＢＰ
▪発売日：2023/08/21

【参考】：[マルウエアの教科書 増補改訂版](https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/23/08/02/00939/)

### セキュリティ技術の教科書　第3版

こちらも情報処理安全確保支援士試験の対策におすすめの専門書です。*情報処理安全確保支援士試験対策セミナーなどを担当し、受講生からも好評を得ている著者によるもので、演習問題も充実しているので試験対策に向いています。*まずはセキュリティ技術の基本を押さえたい、という方に最適です。

▪著者：長嶋 仁 
▪ページ数：501ページ
▪出版社：アイテック
▪発売日：2023/03/08

【参考】：[セキュリティ技術の教科書　第3版]](https://www.itec.co.jp/store/products/detail.php?product_id=3835)

## 自分に合う参考書で情報処理安全確保支援士試験合格を目指そう

情報処理安全確保支援士試験は、情報処理技術者試験の中でも難易度が高い試験の1つです。合格するためには、しっかりと試験対策を行うことが重要で、その方法として特におすすめなのが参考書を使った学習です。

情報処理技術者試験向けの参考書は数多くあり、**学習者のレベルや対策したい試験区分によって選ぶべき書籍は変わってきます。**自身の学習進捗に合わせて参考書を選び、合格を目指しましょう。

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情報処理安全確保支援士試験は、社会的なIT利用の増加に伴い、セキュリティ対策が重要視される現代で高い需要があります。ただし、試験合格のためにはしっかりとした準備が必要です。ここでは、情報処理安全確保支援士試験の基本情報を踏まえ、おすすめの参考書を紹介します。

情報処理安全確保支援士試験は、情報処理技術者試験の中でも難易度が高い

勉強法はさまざまあるが、参考書を用いて学習を進める人が多い

情報処理技術者試験向けの参考書は数多くあり、それぞれ特徴が異なる

情報処理安全確保支援士試験は参考書で対策を！おすすめ10選を紹介

## AIはどうやって勉強すれば良い？

AIへの注目は近年ますます高まっており、社会人の中にもこれからAIを学んで自らのキャリアに活かそうとする方が増えています。

しかし、AI関連のスキルの勉強方法が分からない、という方は多いと予想されます。*なぜならAIが注目され始めたのは最近のことなので、まだ勉強方法が広まっていないためです。*

例えばAIを理解するのに何を勉強すれば良いのか、プログラミング言語は何を選択すれば良いか、などご存知ない方は多いのではないでしょうか。

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の勉強はまず機械学習アルゴリズムから

一口にAIと言っても、自然言語処理・音声認識・画像認識など幅広いですが、どの分野に参入する場合においても、まずは機械学習アルゴリズムを覚えるところから始めることをおすすめします。

**機械学習とはコンピュータに大量のデータを学習させる手法のことです。**最近話題の将棋AIやチャットボット、生成系AIなどにも、機械学習の技術が導入されています。

機械学習を行うアルゴリズムにはいくつかの種類があります。これらのアルゴリズムを自分で実装してみて、AI開発の楽しさを実感できるようになるところから始めることをおすすめします。

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

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に関する基礎知識をおさらい

具体的な勉強方法に入る前に、AIに関する基礎知識について解説します。そもそもAIとは何かや、AIが注目されている理由、AIエンジニアの年収についてまとめました。

AIとは「Artificial Intelligence」の略で日本語で人工知能を表します。*人工知能とは、人間のような振る舞いをするコンピュータ、あるいはそのようなコンピュータを開発する研究分野を指します。*

AIと機械学習はよく混同されますが、機械学習はAIに内包される技術の1つです。また、ディープラーニング（深層学習）とは、機械学習の中でも多数のニューラルネットワークを用いるものを指します。

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

**昨今AIが注目されてきた理由は、技術の進歩によってAIが活躍できる環境が整ってきたためです。**

コンピュータは年々性能が向上しており、大規模なデータも処理できるようになりました。加えて、SNSやスマホの普及によってネット上に情報が多くなったため、機械学習を行うための大量のデータを取得しやすくなりました。

### AIエンジニアの年収について

マイナビにおいてAIエンジニアの平均年収データがまだないため、代わりにAIエンジニアと親和性の高いデータベースエンジニアの平均年収を紹介します。

データベース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424万円（※2024年9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、データベースエンジニアは一般平均年収よりも下回ることもあれば、大幅に上回ることもあり、バラつきがあることが分かります。

しかし、AIは成長分野であり、AIエンジニアを好待遇で採用する企業も多いので、データベースエンジニアと比べても給与条件が良い可能性は高いです。また、*今後AI導入がより広まっていけば、AIエンジニアの需要が伸び、平均年収もさらに高まっていくことが予想されます。*

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.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)

AIエンジニアの将来性が高い理由とは？仕事内容や転職のコツも解説

## AI勉強・習得のロードマップ

続いて、AI勉強・習得のロードマップについて解説します。機械学習アルゴリズムを覚えるところから始めることはすでに述べましたが、そのためにAI初心者がどのような手順で勉強をすれば良いのか、各手順のポイントは何か、などについてまとめました。

まず、AIで何がしたいのかを決める必要があります。何がしたいかを決めずに漠然と勉強していると、モチベーションが高まらず途中で挫折してしまう可能性があります。**AI関連の本を読み、具体的に何ができるのか知ることから始めましょう。**

【2023年版】AI（人工知能）の学習におすすめの本10選！習得のメリットも解説

*PythonはAI開発で使われる言語の中でも特におすすめです。*なぜなら、Pythonは汎用性が高くWebアプリ開発などにも使えるうえに、文法も比較的シンプルで初心者でも理解しやすいからです。学習サイトや参考書などでPythonの文法基礎を学ぶと良いでしょう。

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でAI開発を行うには、AIライブラリの使い方を学ぶ必要があります。**AIライブラリには次のようなものがあります。

- NumPy：複雑な数値計算を行う
- pandas：データ分析を行う
- scikit-learn：機械学習アルゴリズムを実装する

【参考】：[NumPy](https://numpy.org/)
【参考】：[pandas](https://pandas.pydata.org/)
【参考】：[scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/)

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

Pythonと平行して数学の基礎知識も学ぶと良いでしょう。数学ができなくても、簡単なAIなら開発ならAIライブラリを使って開発できますが、高度なモデルを実装したい場合には数学知識が必要になります。*ひとまず高校レベルでも良いので、微分積分や線形代数といった数学を学びましょう。*

AIを勉強するのに数学は必要？どこまでの範囲が必要か解説

### 機械学習アルゴリズムを実装する

PythonのAIライブラリを駆使して、k近傍法や重回帰分析などの代表的な機械学習アルゴリズムの実装を行ってみましょう。実際に手を動かして実装した方が、記憶に残りやすいですし、AI開発の楽しさも実感しやすいです。

**実装しながら、それぞれのアルゴリズムの特徴や使う場面などについて学んでいくと良いでしょう。**

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

独学でAIを勉強する方法としては学習サイトや参考書の活用が挙げられますが、特に参考書は専門性の高い知識を体系的に身に付けるのにおすすめです。学習サイトを利用する場合にも、ぜひ書籍も併用して知識を深めましょう。ここではおすすめの書籍を3つ紹介します。

### AIビジネスチャンス　技術動向と事例に学ぶ新たな価値を生成する攻めの戦略（できるビジネス）

AIについて学ぶ際に、まず大切となるのがAIが社会の中でどのように活用されているかを知ることです。本書は、そのような動向を把握するのに役立つ1冊です。描いているキャリアプランに関わらず、本格的な勉強を始める前に読んでおくことでAI分野の概観が掴めるでしょう。

*機械学習や大規模言語モデル、文章や画像の生成といったAIを支える技術の基本知識と、AIをビジネスに活用するためのノウハウ、活用事例、今後の展望などビジネス視点での内容が豊富な図解と共に解説されています。*

▪著者：荻野調/小泉信也/久保田隆至/大塚貴行　著、デロイト トーマツ コンサルティング合同会社　監修
▪ページ数：256ページ
▪出版社：インプレスブックス
▪発売日：2024/07/18
【参考】：[AIビジネスチャンス　技術動向と事例に学ぶ新たな価値を生成する攻めの戦略（できるビジネス）](https://book.impress.co.jp/books/1123101128)

### 人工知能入門 －初歩からGPT/画像生成AIまで－

本書は、*RNN、CNN、attention、Transformer、GAN、GPTといったAI関連の技術について初心者向けにやさしく解説している入門書です。*特にデータサイエンスの分野を目指す方にはおすすめです。

日常生活でもなじみのある応用例を交えて、実用的な知識と技能が身に付くように記述されているので、全く知識のない人が読んでも理解しやすいです。また、実際にPythonを使ったデータ分析や画像生成AIの実装を行うこともできます。

▪著者：豊田秀樹
▪ページ数：328ページ
▪出版社：東京図書
▪発売日：2023/12/09
【参考】：[人工知能入門 －初歩からGPT/画像生成AIまで－](http://www.tokyo-tosho.co.jp/books/978-4-489-02416-0/)

### 実務で役立つPython機械学習入門 課題解決のためのデータ分析の基礎

こちらは、実際に手を動かしながらより実践的な学習ができる1冊です。*現実的な場面を想定した「課題」に対し、機械学習で解決する方法を解説するという構成で、どのように機械学習アルゴリズムを選定し、プロジェクトを進めていくかを学ぶことができます。*

機械学習アルゴリズムを身近なビジネス課題の実例を通じて学べるので、理解もしやすく、実際の業務やプロジェクトに役立つノウハウを体系的に身に付けることができます。

▪著者：池田 雄太郎/田尻 俊宗/新保 雄大
▪ページ数：304ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2023/11/16
【参考】：[実務で役立つPython機械学習入門 課題解決のためのデータ分析の基礎](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798163406)

## AIの知識・スキルを活かせるキャリアパス

これからAIについて勉強したいと考えている方は、AIに関する知識・スキルをどのようにキャリアに活かしていきたいと考えているでしょうか。AIの知識・スキルを活かせるキャリアパスは豊富にあります。ここでは、代表的な3つの職種を紹介します。

AIエンジニアの中でも、AIの開発に欠かせない機械学習を担うエンジニアのことを機械学習エンジニアと言います。機械学習エンジニアは、*システムやサービスに必要な機械学習のアルゴリズムを構築して、コンピュータにデータの学習方法を教えます。*

AIはさまざまな業界で使われるようになっており、それぞれの領域に合わせたAIモデルを作る必要があります。機械学習エンジニアはそのモデルを作成するエンジニアであり、AIを実用化させるために開発を行います。

機械学習エンジニアとは？AIエンジニアとの違いや年収、言語を紹介

<center>[ 機械学習/AI/データ基盤エンジニアの求人一覧を見る　＞ ](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0109002/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

データサイエンティストも、AIエンジニアの一種です。*大量のデータを分析し、ビジネス課題の解決に役立つ情報を導き出します。*データの分析にはAIの技術を用いることが多くなっており、その活用の仕方を考案するのがデータサイエンティストの重要な役割の1つです。

技術の進歩により近年では高度で複雑なデータ分析が可能になっていますが、有意義な分析を行うためにはデータサイエンティストの持つ統計学的な知識やプログラミングスキル、コンサルティングスキルが欠かせません。

データサイエンティストの年収はいくら？必要なスキルや資格も紹介

<center>[ データサイエンティスト・アナリストの求人一覧を見る　＞ ](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0109001/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

AIプランナーとは、*企業の課題解決のためにAIを活用したプロジェクトを企画・実行する専門家です。*上記2つの技術職とはまた違った角度からAIに携わる職種で、経営者的な視点が強く求められます。

ビジネス課題をヒアリングし、解決方法を考え、AIエンジニアなどと連携を取りながらプロジェクトをマネジメントするというのがAIプランナーの大まかな仕事の流れで、多くの企業でAI活用が進む中、注目を集めている職種です。

## AIの知識・スキルを活かして転職するためのポイント

最後に、AIの知識・スキルを活かして転職するためのポイントを解説します。将来AI分野で活躍したい方は参考にしてください。

*AIのスキルがあることを分かりやすく証明するためにも、AI関連の資格を取得することをおすすめします。*資格があれば具体的にどのようなスキルがあるのか、採用担当者に理解されやすいです。

代表的なAI関連の資格には、「G検定」などがあります。G検定はディープラーニングに関する知識やスキルを問う試験で、合格することでAIやディープラーニングに関する幅広い知識・スキルを証明できます。

同じく日本ディープラーニング協会が主催するもので、エンジニア向けの「E資格」もあります。G検定に向けての平均勉強時間が40時間前後と言われている一方で、E資格は100～200時間程度と難易度は上がりますが、AIエンジニアを目指す方は勉強時間を確保して挑戦してみると良いでしょう。

【参考】：[G検定](https://www.jdla.org/certificate/general)
【参考】：[E資格](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

AI関連資格おすすめ8選！未経験からAIエンジニアになる上で取得したい資格

AIを勉強したいと思うものの、何から始めて良いのか分からない、という方も多いのではないでしょうか。本記事ではAIを独学で勉強するための方法について解説します。AIを理解するのに効果的なAI学習のロードマップや、おすすめの書籍などについてまとめました。

AIを勉強する際は、まず機械学習アルゴリズムを理解することが重要

Pythonや数学の知識を勉強することでA開発の基礎スキルを身につけることができる

AIの知識・スキルを活かせる企業に転職したいならエージェントを活用するのがおすすめ

AIの勉強は何から始める？独学で学ぶためのロードマップを解説！

運用テストとは英語で「OT（Operations Test）」とも呼ばれ、**多くのステップを経て進められてきたシステム開発の、まさに最終のテストです。**システム開発の工程ではさまざまなテストが行われますが、運用テストはそれらのテストとどう違うのでしょうか。また、どんな内容でテストが行われるのでしょうか。

### 本番稼働直前に行う最後の関門

ソフトウェアテストは、単体テスト、結合テスト、さらにシステム全体を稼働させて行うシステムテストの順に進められます。**運用テストは、これら一連のテストが終わった後、本番稼働直前に本番環境と同様の環境で実際に運用を行い、動作を確認するテストです。**

「単体テスト」と「結合テスト」の違いとは？やり方や観点を解説

システムテストとは？その手法やシステムテストの仕事に転職するには

### テストを行うのはユーザー側

運用テストが他のテストと根本的に違うのは、「誰がやるのか」という点です。**他のテストはベンダー側が行うのに対し、運用テストはエンドユーザーが行うテストです。**ベンダー側も協力してテストの進行を支援しますが、テストを行うのはあくまでユーザー側です。

ユーザー側の視点でシステムの動作チェックを行うため、*「ベンダー側が想定していなかった操作をしてどういう結果が出るか」といった点についても検証します。*例えば「システムを終了させずに電源ボタンを押す」、「データを保存せずにサービスを終了させる」といった操作です。

また、*UI（ユーザーインターフェース）など、使用上の不都合がないかといった観点からの確認も行います。*運用テストは、ユーザー側の担当者がシステムの操作や運用に習熟するための場でもあります。

**運用のテストの目的は、ユーザー側が実際の業務でシステムを問題なく利用できるかどうかを確かめることです。**そのため、運用のテストの主体はユーザー側にあり、ベンダー側はユーザーと密に連携しながら運用テストを進める必要があります。

具体的には、システムの開発当初に定めた要件が守られているか・品質が保たれているか等をチェックします。また、システムの使い方をユーザーに教育するといった目的も含みます。

システム開発の工程とは？基本的な流れや略語の意味を解説！

システム開発におけるテストは、大きく分けて4つ行われます。以下で、各テストの概要について説明します。

*・単体テスト（Unit Test / UT）*
作成したプログラムのひとつひとつをモジュール単位で動作を確認・検証するテスト。不具合が見つかった場合には修正し、最終的に問題がないことが実証されたあとで結合テストへ移行します。

*・結合テスト（Integration Test / IT）*
単体テストが終了したモジュールを結合させた状態で、動作の確認や入出力の検査などを行うテスト。主にモジュール間のインターフェースが正しく機能するかを確認し、問題がないことが実証されたあとで総合テストへ移行します。

*・システムテスト（System Test / ST）*
本番に近い環境を用意し、システム全体を稼働させた上で動作確認などを行うテスト。ベンダー側による最終確認テスト、総合テストと呼ぶ場合もあります。

*・運用テスト（Operation Test / OT）*
システム開発における最終テスト。本番稼働後と同様の環境（または実際の運用環境）でユーザー側が動作確認等を行います。ベンダー側も協力しテストの進行を支援します。

それではもう少し具体的に、運用テストをどう進めていくのかを解説します。運用テストで確認したいのはシステムの本番稼働後に支障なく業務で使えるかどうかなので、基本的には要件定義の際に確認した業務の流れに沿って操作し、動作を確認することになります。

ただし、要件定義書を遵守するというよりも、*実際の業務の流れに沿ってテストシナリオを作成し、テストをするというイメージが重要になります。*そうすることにより、要件定義書における記載漏れや間違いを発見することにもつながるからです。

運用テストを進める手順としては、以下のとおりです。

要件定義書とは？仕様書との違いや書き方のポイントを解説

まずは**テストの種類や範囲、実施の方法、実施環境、使用するツール、スケジュール、結果の判定基準などをまとめ、計画を策定します。**内容についてはユーザー側と合意するとともに、ベンダー側の開発プロジェクトメンバー全員で共有します。

新人が任されやすい単体テストとその仕様書の作成について徹底解説！

次に、策定したテスト計画に基づいて運用テスト仕様書を作成します。テストのシナリオや内容、確認すべき項目などの具体的な定義を行い、どのようなテストデータを使うのかということもここで決めます。仕様書は計画書と呼ばれる場合もあります。

運用テスト仕様書は基本的にユーザー側で作成しますが、どのように作成したらいいかわからないというケースもあるでしょう。そういう場合はベンダー側で必要な資料を提供する・テンプレートを準備するなど、作成のサポートをするとよいでしょう。

要件定義書と要求仕様書の違いを解説！誰が作るのか、進め方も解説

### 運用テスト仕様書の記載項目例

*▪テスト概要*
詳細なテストシナリオを作成する前に、まずここでどういったテストをしようとしているのかという概要を記載します。

*▪テストシナリオ*
どんな業務をどうテストするのか、どのようなデータを使用するか、極力具体的に記載します。運用テストの環境構築やデータ提供はベンダー側が行うことになるため、テストシナリオはきちんとベンダー側と共有しましょう。

*▪テスト実施担当者*
誰がテストを実施するかを定めます。原則としてシステムの利用部門の担当者となります。

*▪テスト結果確認者*
利用部門の責任者、または担当者の上司となる場合が多いです。

*▪テスト体制*
テストを実施する体制を記載します。ユーザー側がテストを実施し、ベンダー側は支援となることを確認します。

*▪テストスケジュール*
運用テストのスケジュールを立てて記載します。

運用テスト仕様書を作成したら、**ベンダー側で運用テストの環境を構築します。**本番稼働前の最後のテストとなりますので、テスト環境は本番環境と同じ構成の専用環境を構築したり、場合によっては災害環境を利用したりすることもあります。

*▪運用テスト専用環境を構築するケース*
本番環境とできるだけ条件を揃えて、運用テストの専用環境を用意します。その環境でシステムの動作確認を行い、本番環境に移行した時に不具合が起こることのないようテストします。

*▪本番環境を利用するケース*
すでに構築されている本番環境を利用する場合もあります。ただし、開発中のシステムに不具合があると既存のプログラムやデータなどに悪影響を及ぼす危険性がありますので、それ以前の段階で必ず検証のための環境で動作確認を行いましょう。

*▪災対環境を利用するケース*
災害対策のための代替環境として用意する災害対策環境を利用して、運用テストを行う場合もあります。コストの削減ができ、また本番環境に影響を与えることなく運用テストを実施することができます。

ここまでの準備が整ったら、**運用テスト仕様書に基づいてユーザー側のテスト担当者が運用テストを実施します。**障害を検知した場合は、障害管理票を起こしてベンダー側に不具合の改修を依頼します。

テストの実施においては、仕様書にない作業は行うことのないよう注意が必要です。不用意に設定を変えると、システムの正常な稼働に影響が出ます。仕様書に記載のないことを行ったり、変更したりする場合は、まず上司や責任者に必ず相談しましょう。

システムの本番稼働後の運用にあたっては、*システムの維持管理運用、実際に業務を行うためのものなど、さまざまなマニュアルが作成されます。*

例えば維持管理運用のためのマニュアルでは、サーバーの起動や停止にはじまりシステムの運用にあたる担当者が何をすべきか、作業手順が詳細に書かれています。業務用のマニュアルには、業務でシステムを利用するユーザーの担当者が実際に操作するための手順などが記載されています。

**運用テストに先行してそうしたマニュアル類が作成されている場合には、運用テストの結果を踏まえ必要に応じて内容の改修を行います。**

ここまで、運用テストの準備と実施について解説しました。では運用テストを実施するにあたって、どのようなことに注意する必要があるのでしょうか。

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