*データ分析は、将来のビジネスへのデータの利活用を効率的に行う上で重要度が高まっています。*常に変化が求められるビジネスにおいては、なおさらです。ここでは、データ分析の概念を解説するとともに、おすすめ本10選を紹介していきます。

データサイエンスが学べるおすすめの本12選！入門者から中級者まで厳選してご紹介！

*データ分析とは、保有するデータから価値のある情報を見つけ出し、その情報に基づいて導いた結論を意思決定に活用する一連のプロセスを表します。*このプロセスを、「データ分析」あるいは「データ解析」と言います。

*データ分析は、やみくもに保有データを分析すればよいわけではなく、特定の条件にしたがってデータの収集から進める場合がほとんどです。*そのため、概ね次のような工程に分けてデータ分析を行います。

最初のステップは、ビジネス要件を明確にし、求めるデータの要件を決定することです。対象となる物あるいは人を定義し、細分化された属性を設定します。続いて、求めるデータの収集のための準備と蓄積を行います。データ収集の方法は求めるデータにより最適な機器やセンサー、収集方法などを決定します。

取り込んだデータは分析に必要な形式に加工し、重複値や欠損値を補正します。

データ分析が可能な状態になったら、反復的にデータの傾向をとらえる探索的データ解析を行います。その後、モデリングを行い推計する誤差が最小になるようにモデルを決定します。モデルが確定したら、評価を行い意思決定に用いる追加の分析を進めていきます。

最終的にはビジネス課題の解決のために、意思決定支援にデータ分析で得た評価結果を活用します。

### データ分析に携わるエンジニア

*データ分析に携わるエンジニアを、データサイエンティストと言います。*データ分析の専門家として蓄積データの活用を推進します。近年ビッグデータやIoTにより、データの爆発的増加が起きています。従来はデータ分析は学術的意味合いが強かったのですが、今日ではエンジニアの役割が広がっています。

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

データ分析で学ぶべき領域はいくつかあります。*数学や統計学を用いた数学的手法、計算機科学や情報工学を用いたコンピュータ技法、機械学習やパターン認識等の人工知能技術などです。*これら全般をデータサイエンスと呼び、データ分析手法を扱う科学的アプローチとして学術研究が進められています。

データ分析の手法とは？転職に役立つ8つの手法や資格を紹介！

データ分析で求めるスキルは、3つの視点があります。

*1つ目はサイエンス的な視点です。データサイエンスの数学的分析手法を研究・理解し、利用することです。*そのために、必要とされる数学や統計学の知識を学びます。

*2つ目はエンジニアリング的な視点で、データの分析のための収集や仕組みを作ることです。*コンピュータ技法や、機械学習などの人工知能技術を学びます。

*最後にビジネス的な視点で、分析結果から導き出される傾向からビジネスへ活用することです。*ビジネスのニーズを理解し、求める業界の傾向を理解します。

データサイエンスとは？注目されている理由と基礎スキルについて解説！

### データ分析の全体工程と必要なスキル

データ分析と言っても、データ分析工程自体は全体の一部であり、ビジネス課題の抽出から解決まで一連の流れをカバーするデータサイエンティストに着目するのが良いでしょう。

*この場合は、「ビジネス課題の抽出」「データ収集の準備・収集」「データ分析」「ビジネス課題の解決」ようなビジネスサイクル全体をカバーします。*

データ分析そのものの専門性が重要ですが、全体のビジネスの課題のヒアリング・解決能力も求められます。ビジネス課題は幅広く、将来の変動予測から事業戦略の策定を行ったり、効果的なマーケティングリサーチに利用したりします。

## データ分析のおすすめ本10選

ここではデータ分析のおすすめ本を紹介します。*勉強本は用途に合わせて選ぶと期待通りの結果が得られやすくなります。*ここではランキング形式とはなりませんが、初心者から中級者向けを中心に解説していきます。 

### （初級）データ利活用の教科書 データと20年向き合ってきたマクロミルならではの成功法則

*本書は、ビジネスパーソン向けにデータ活用の全体像を俯瞰して解説しています。*国内年間3000社超の企業のマーケティング支援で培った、マクロミルの社内スキルに基づいて課題解決のステップを解説しています。

▪著者：マクロミル、渋谷 智之
▪ページ数：316ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2022/03/09

【参考】：[データ利活用の教科書 データと20年向き合ってきたマクロミルならではの成功法則](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798173467)

### （初級）問題解決の最初の一歩 データ分析の教室

*本書はExcelの知識があれば、全体が理解できるように内容がまとめられています。*Excelの解説というよりは、企業経営で必要なデータを用いて業務改革に活用する、といったビジネスで使える情報書です。「街のパン屋さんの再生」というストーリー仕立てになっています。

▪著者：野中 美希、市原 義文
▪ページ数：256ページ
▪出版社：青春出版社
▪発売日：2023/1/23

【参考】：[問題解決の最初の一歩 データ分析の教室](https://www.seishun.co.jp/book/23629/)

### （初級）Python実践 データ分析入門 キホンの5つの型

*Pythonの知識がある人向けのデータ分析入門書です。*データ分析で用いるプログラミングや、データの加工・可視化・モデリングの流れを理解していきます。Pythonで本格的に学ぶ方は、最初に目を通しておくと良いでしょう。

▪著者：中村 智、下山 輝昌、川又 良夫
▪ページ数：240ページ
▪出版社：秀和システム
▪発売日：2022/12/9

【参考】：[Python実践 データ分析入門 キホンの5つの型](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798068510.html)

### （初級）分析者のためのデータ解釈学入門

*理系の方には理解しやすいレベルで、データ分析を仕事とする方にはやさしい内容に仕上がっています。*データのばらつきや偏りなどの基本的な知識を用いて、如何にモデリングを行うかが理解できます。実務上の問題解決方法などもカバーしています。

▪著者：江崎 貴裕
▪ページ数：282ページ
▪出版社：ソシム
▪発売日：2020/12/14

【参考】：[分析者のためのデータ解釈学入門](https://www.socym.co.jp/book/1290)

### （初級）統計学の基礎から学ぶ Excel データ分析の全知識

*本書は、日ごろ使用するExcelを用い、「データ活用の５段階」に沿って解説しています。*Excelの集計が分かる人は、紹介する関数を理解すると統計学の道具として活用が可能です。売り上げアップにつなげるためのデータ処理やモデルの活用が理解できます。

▪著者：竪田 洋資（監修）、三好 大悟
▪ページ数：272ページ
▪出版社：インプレス
▪発売日：2021/3/12

【参考】：[統計学の基礎から学ぶ Excel データ分析の全知識](https://book.impress.co.jp/books/1119101131)

### （初級～中級）ピボットテーブルも関数もぜんぶ使う! Excelでできるデータの集計・分析を極めるための本

*本書は、徹底的にExcelを使い込むためのデータ分析とデータ集計の解説本です。*従来は力技で対応していた集計を、ピボットテーブルを使い集計から視覚化まで対応します。実務者向けの解説本で、Excelを極めたい方向けの本です。

▪著者：森田 貢士
▪ページ数：400ページ
▪出版社： ソシム
▪発売日：2020/9/8

【参考】：[ピボットテーブルも関数もぜんぶ使う! Excelでできるデータの集計・分析を極めるための本](https://www.socym.co.jp/book/1268)

### （初級～中級）本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門

*本書は、データ活用に必要な分析手法全般をカバーします。*そのために、ページ数は若干多めです。初めてデータ分析の本に目を通す方には、範囲が広いので時間を確保する必要があるでしょう。基本を理解しつつ機械学習も含めて知りたい方に、おすすめします。

▪著者：杉山 聡
▪ページ数：468ページ
▪出版社：ソシム
▪発売日：2022/7/26

【参考】：[本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門](https://www.socym.co.jp/book/1377)

### （初級～中級）データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門

*本書は、統計学を1度は学んでいる人であれば、改めて理解を深めることができます。*数式に抵抗感が低い方は、初めての方でも理解できるレベルで説明されています。統計学で学ぶ基本的役割から、モデルまで多岐にわたり学ぶことができます。

▪著者：阿部 真人
▪ページ数：364ページ
▪出版社：ソシム
▪発売日：2021/11/26

【参考】：[データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門](https://www.socym.co.jp/book/1319)

### （初級～中級）【エンジニアのための】データ分析基盤入門

*エンジニアが扱う基盤として、データマートやデータウェアハウスのデータ整備を例に解説しています。*データ分析の基盤や扱うデータの変遷などからエンジニアリングとして抑える基本を整理し、学習することができます。

▪著者：斎藤 友樹
▪ページ数：272ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2022/2/24

【参考】：[\[エンジニアのための\] データ分析基盤入門](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12724-4)

### （初級～中級）Python 実践データ分析 100本ノック 第2版

*本書では、Pythonやその環境で使用するPandasをかじったことがある方向けに、売り上げデータの集計や補正・補完などを練習します。*Pythonの得意とする機械学習で、顧客データ管理や行動予測などを学びます。前提となるPythonやPandasは事前に学んでおくと良いでしょう。

▪著者：下山 輝昌、松田 雄馬、三木 孝行
▪ページ数：368ページ
▪出版社：秀和システム
▪発売日：2022/6/15

【参考】：[Python 実践データ分析 100本ノック 第2版](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798067278.html)

## データ分析は勉強本を読んだら実務に役立てましょう

データ分析は、スキルと経験の相乗効果で勘所が理解できるようになります。ある程度、勉強本から基礎知識が得られたら実際に端末を操作してデータ分析を実際に行うのが良いでしょう。**学んだことの反復操作で理解度が高まり、おすすめです。**

データ分析関連の仕事は何がある？必要なスキルや転職方法を解説

データ分析の勉強方法を解説！求められるスキルや知識とは

データを分析して効率的に成果を出すことは非常に重要です。特に先の見えない現代社会では、多くのデータから傾向をとらえて事業に役立てることが求められています。ここでは、データ分析の概要を抑えながら、初心者から中級向けまでをカバーするおすすめ本を紹介していきます。

データ分析は、データの中からその傾向をつかみ、意思決定に活用する一連のプロセスを表します

ビジネス課題に必要なデータ収集と分析を行い、モデル化から課題の解決までの工程があります

勉強本は、概要から個別の工程を理解する詳細情報など多岐にわたり、実務と並行して活用します

データ分析のおすすめ本10選！概要と勉強のポイントを交えて解説

## 最近話題のプロンプトエンジニアとは

近年、対話型AIのChatGPTが大きく話題になっており、多数の企業でその導入が検討されています。一方、そのChatGPTブームに合わせてプロンプトエンジニアも大きな話題になっていることはご存知でしょうか。

多くの方にとってプロンプトという単語は、馴染みがなく、どのようなエンジニアであるのか分からない方も多いはずです。

本記事では、**プロンプトエンジニアの仕事内容だけでなく、プロンプトという単語の解説からスタートし、目指すための方法も紹介していきます。**

ChatGPTとは？今話題のAIチャットボットの概要や仕組みを解説！

## AIを最大限に活用するための指示を設計

結論から言うと、**プロンプトエンジニアとは対話型のAIへ適切な質問や指示を作成し、意図した回答をAIから引き出すエンジニアです。**加えて、対話型AIの性能改善を行う役割も担っています。

コーディングや設計書の作成を主体としておらず、あくまでAIへ入力する文章の作成が主体であるため、エンジニアとしての実務スキルが必ずしも必要でない点が特徴的でしょう。

ChatGPTを始めとした対話型AIの活況でプロンプトエンジニアも需要が高まると予想されており、同職種も高年収を期待できる可能性が高いです。まだ話題となってから時間の経っていない今こそ、プロンプトエンジニアを目指す価値は大いにあると言えます。

DXにAIは必要な要素であるが、AI導入はDX推進とイコールではない

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まずはプロンプトエンジニアそのものがどのような職種であるかを詳しく説明していきます。また、同職種がどの程度の年収が期待できるかについても考察します。

そもそもプロンプトとはどのような意味を持つ用語なのでしょうか。プロンプトは古くからあるWindowsのコマンドプロンプトから、用語自体は知っている方も多いと思います。実際、その英語としての意味は「促す」であり、ユーザからコンピュータへの指示や命令を表しています。

その一方で現在は、*ChatGPTなどの対話型AIに対しての質問や命令を表す用語として使われていることが多くなりました。*AIへのプロンプトは、AIから適切な回答を得ることを目的としており、プロンプト自体は目的に応じて様々な文章形式が考えられます。

例えば、AIにメール文面を考えてもらいたい場合には、下記のように主旨と条件を提示するようなプロンプトが挙げられます。

取引先へ見積依頼のメールを出したいのでメールを書いてほしい。
主旨
・まずはいつもお世話になっている旨を伝えて挨拶
・次に本題として商品Aの見積を依頼する
・最後に今後ともお付き合いお願いしますということを伝えて締める
条件
・希望納期は1カ月、数量は数量は100個
・メール全体は400文字以内
・全体として敬語を使う
・取引先の担当者は○○会社の××様

このように、人の目から見てもどのように指示を受ければ良いかわかるようにすることが、良いプロンプトの例です。

ChatGPTの使い方とは？実際に使用するまでの流れを解説！

### プロンプトエンジニアの仕事内容

上記で述べたプロンプトを作成することがプロンプトエンジニアの主な仕事内容です。企業が対話型AIを活用して様々な文章を作成したいと考えた場合、どのようにAIへ指示をすれば、求める文章が精度良く生成されるかが重要です。ただし、適切なプロンプトを迅速に作成することは簡単ではありません。

プロンプトエンジニアはそういったプロンプト作成を専門としているため、企業が求める文章作成を的確かつ迅速にAIに指示することに貢献できるでしょう。

加えて、*プロンプトエンジニアの重要なミッションは、プロンプト作成を通してAIの性能を向上させることにもあります。*

よりよいプロンプトによってAIが優れた回答を作成できたのであれば、その評価をAIにフィードバックし、簡潔なプロンプトでも適切な回答を生成できるようにAIを改良していくことも可能なはずです。

### プロンプトエンジニアの年収

プロンプトエンジニアの年収はどの程度と考えられるのでしょうか。特殊な職種であり、AI技術をバックグラウンドとしていることから、製品開発／研究開発系のエンジニアが最も近い職種と考えられます。

製品開発／研究開発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477万円（※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。

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、プロンプトエンジニアは一般平均年収よりも、やや高めであると推測できます。

プロンプトエンジニアの求人を見ていくと、海外では4,000万円を超える額を提示している企業もあります。*今後需要が高まっていくことも考えれば、国内でも大きく年収の伸びが期待できるでしょう。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/13.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)

プロンプトエンジニアはその仕事内容から、対話型のAIが中心であり、なくては仕事を進めることができません。次に、この中心である対話型AIにどのようなものがあるかを紹介します。

言わずと知れたChatGPTは、今最も話題になっている対話型AIと言えるでしょう。*昨年11月にOpenAIによって世に出された本AIは、多種多様な質問に精度良く回答してくれるということで多くのユーザーに利用されています。*

LLGと呼ばれるAIのアルゴリズムが利用されており、このアルゴリズムがその優秀な性能に貢献していると言われています。したがって、プロンプトエンジニアにとってLLGの仕組みを理解することは必須とも言えます。利用規約に沿えば商用利用も可能なため、多くの企業が派生サービスを打ち立てています。

【参考】：[ChatGPT](https://openai.com/blog/chatgpt)

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

ChatGPTが話題に上る中、Google社が今年3月にリリースした対話型AIがGoogle Bardです。*当初は英語のみの対応でしたが、5月に入って突然日本語にも正式に対応され、ChatGPTと同じように使用することが可能になりました。*

Bard独自の機能として、回答案を複数提示することができ、ユーザーが最も求めている回答に近いものを選ぶことができます。

ChatGPTと同様にLLGをベースに作られたAIであり、特にLaMDAと呼ばれるGoogle独自のAIモデルを使用しています。ChatGPTと同じくこれから派生サービスの出現が予想されるため、プロンプトエンジニアを目指すにあたって、ある程度使いこなしておいても損はないでしょう。

【参考】：[Google Bard](https://bard.google.com/)

## プロンプトエンジニアになるためには

ChatGPTによる派生サービスの増加やGoogle Bardの登場で、ますますプロンプトエンジニアの需要も高まっていくことでしょう。ではどのようにすればプロンプトエンジニアになれるのでしょうか。出てきたばかりの本職種に就業するための方法を解説していきます。

### プロンプトエンジニアリングの学習

まず第一に、プロンプトエンジニアのコア技術であるプロンプトエンジニアリングを学ぶことからスタートすべきでしょう。しかし、新出の分野であるため本もほとんど出版されておらず、勉強手段を見つけることが困難な状況です。

そんな中で役立つのが、*海外コミュニティDAIR.AIが作成したプロンプトエンジニアリングの教科書とも言える資料です。*現在は日本語化され、無償利用することができるため、同分野の基礎を学ぶには十分でしょう。内容は専門書寄りであるため、AI関連の知識を知っておくと理解がしやすいと思われます。

【参考】：[Prompt Engineering Guide](https://www.promptingguide.ai/jp)

### プロンプトエンジニアの求人を探す

プロンプトエンジニアリングについて知識を身に付け、その要領も分かってきたら実際に求人を探してみるとよいでしょう。しかし、プロンプトエンジニア自体が話題になって間もない職種であるため、あまり多くの求人を見つけることはできません。

とは言え、*見つけられる求人の多くでは国内でも高年収が提示されていることが多く、未経験から目指すことのメリットは大いにあると言えます。*

一方、AI関連技術やPythonなどのコーディング技術が求められることも多く、エンジニア経験者としての経歴も重要視されています。企業の中には未経験であっても研修や学習環境に恵まれた理想的な企業もあるため、そういった企業を探すこともよいでしょう。

ちなみに、アルバイトに近い副業としての求人もあり、そこからキャリアをスタートすることもよい選択肢です。

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

## 理想的な企業でプロンプトエンジニアを目指すためには

本記事では、プロンプトエンジニアに関する基礎知識や仕事内容を紹介するとともに、どのように目指せばよいかも解説を行ってきました。

**まだ出てきたばかりの職種であり、これから需要も高まっていく可能性も高いことから、今の段階からプロンプトエンジニアを目指して勉強していくことは悪い選択肢ではないと言えるでしょう。**

しかし、まだ情報も少ない中でプロンプトエンジニアを目指すことは独力では困難であり、特にエンジニア未経験者であれば、未経験であっても手厚い理想的な企業を見つけることはなお難しく感じるでしょう。

そこで利用を推奨するのが[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、無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案します。

アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

<center>[*『マイナビIT エージェント』*なら、<br/>IT業界に精通した専任アドバイザーと豊富な求人で、<br/>あなたの転職活動を丁寧にサポートします。](https://mynavi-agent.jp/entry/?genre=26&utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

ChatGPTの登場とともにプロンプトエンジニアは大きく話題に上がっています。出てきたばかりの本職種について、どのような仕事であるのか分からない方がほとんどではないでしょうか。本記事では仕事内容を説明するとともに、プロンプトエンジニアになるための方法を解説します。

プロンプトエンジニアの仕事は、対話型AIに適切な質問や指示を与えて求める回答を得ること

プロンプトエンジニアの仕事には、対話型AIへの指示や質問を通して性能を改善することも含まれる

プロンプトエンジニアを目指すには、プロンプトエンジニアリングを学ぶことがスタート

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

## プログラミング不要論とは？

**プログラミング不要論は、プログラミングができない人でも、コンピューターを使ってアプリケーションを作成できる技術の出現により生まれた考え方の1つです。**この技術はノーコード開発とも呼ばれています。

企業においてDXの必要性が叫ばれてから、「ノーコード」や「ローコード」開発が注目され、一方でプログラマー不足、ITエンジニア不足が深刻化していることなどから、プログラミング不要論が巻き起こっていると考えられます。

さらに、昨秋に登場したChatGPTの自動的にコードを書いてくれる機能が注目され、プログラミング不要論の根拠として挙げられるようになりました。

この記事では、プログラミング不要論の背景、ノーコード開発やAIによる自動ブログラミング、プログラマーの仕事に求められるスキルは何か、といったテーマでプログラミング不要論について解説します。プログラマーやITエンジニアを目指している方はぜひ参考にしてみてください。

【参考】：[DXレポートサマリー｜経済産業省](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/pdf/20180907_01.pdf)
【参考】：[ローコード・ノーコードツールを活用して内製でシステムを構築｜総務省](https://www.soumu.go.jp/main_content/000878709.pdf)
【参考】：[ＩＴ人材需給に関する調査（概要）｜経済産業省](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/gaiyou.pdf)

急成長中のノーコード開発とは？今後プログラマーの仕事がなくなる？

## ノーコード開発、ローコード開発とは

アプリケーション開発、Webサービスの開発では様々な手法が使われますが、*近年多く利用されているのが、ノーコード開発とローコード開発です。*

ここでは、それぞれの概要や特徴について見ておきましょう。

**ノーコード開発とは、ソースコードを記述せずにアプリケーションの開発が可能なツールやサービスのことです。**ノーコードではソースコードの記述が不要であるため、アプリケーションの開発を迅速に行えるメリットがあります。

さらには、プログラミング知識のない人でもアプリケーションやWebサービスの開発が行えることから、企業などから注目されています。

一方、ノーコード開発ではあらかじめ用意されている機能しか利用できないため、機能要件を満たさないケース、他のシステムとの連携などが制約されるため、要件定義をしっかり行ってから利用することが求められます。

要件定義にはシステムエンジニアが必要ですので、ノーコード開発によってエンジニア不要ということにはなりません。

そうした中、ノーコードエンジニアが注目されています。ノーコードエンジニアとは、ノーコード開発ツールを用いて、ノーコード開発を行うエンジニアですが、アルゴリズムの知識や仕様策定能力、ノーコード開発ツールを使いこなす能力などが求められます。

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

**ローコード開発とは、ソースコードの記述を最小限にして、アプリケーションを効率的に開発する手法やツール、サービスを指します。**

以前のアプリケーション開発では、コツコツとソースコードを記述して行うのが主流でしたが、ローコード開発では必要な部品を組み合わせて1つのアプリケーションを作成していくため、より短い期間で、高品質で安定した開発を行うことが可能です。

現在では大半のアプリケーション開発、Webサービスの開発はローコード開発手法を用いて行われています。このように大変メリットの多いローコード開発ですが、既存の部品を使って組み上げていくため、顧客の細かなニーズに対応するのが難しい点はデメリットとして挙げられます。

ノーコード開発よりは自由度は高くなりますが、ローコードツールに関する知識が求められること、細かな要件には対応しづらい点をあらかじめ理解しておく必要があります。

### AIによる自動プログラミング

**AIによる自動プログラミングはノーコード開発の1種ですが、簡単な仕様を示すだけでコードを自動生成するツールがあります。**1つ目は「AI Programer」というサービスです。

日本語で仕様を示すだけでコーディングしてくれますが、プログラマーが補助ツールとして利用すると便利ですが、コードが全く読めない人にとっては利用価値を感じられないかもしれません。

最近注目のChatGPTも簡単な指示に従って、様々な言語でコードを書くことができますが、やはりプログラマーの補助ツールとしての域を出ないでしょう。

【参考】：[AI Programmer](https://aiprogrammer.hashlab.jp/)
【参考】：[Introducing ChatGPT](https://openai.com/blog/chatgpt)

## プログラミングは不要にはならない

ノーコード技術の進展によって、プログラミングは不要になるのかといった議論がありますが、本当にプログラマーは必要なくなるのでしょうか？プログラマーを目指している方、プログラミングを勉強されている方は不安になるでしょう。

**結論から言うと、プログラマーの需要は減ることはあっても、不要になることはありません。**ノーコードツールに任せることができるプログラミングは限定されるからです。従って、次のような場面ではプログラマーが必要とされます。

### AI開発やノーコードツールの開発

AIプログラマー不要論までありますが、AIは人間が開発します。AIに1からAIプログラムを行わせることには無理があります。同じく、ノーコードツールも開発するのは人間です。すなわち、**どちらも設計者やプログラミングコードを書く人間が必要な分野です。**

AI技術の発達によっていつかは需要が減ってくるかもしれませんが、AIの技術革新が続く限りはプログラマーは必要な存在です。

AIプログラマーとは？未経験でも努力次第で転職できる！

ローコード開発では、コードを書く作業は減りますが、ツールやコードに関する知識は必要です。また、細かい部分は直接コードを書く作業も発生しますので、プログラマーは必要です。むしろ、ローコード開発が主流になっていくことで、**ローコード開発に長けたプログラマーの需要が高まっています。**

大きな企業には、簡単に捨てられない基幹システムが多く残っています。**それらのシステムの維持管理、保守にプログラミング知識が求められます。**またコードから仕様を理解し、リプレイスする場合にもプログラマーの手が必要です。

### 複雑な機能や高いパフォーマンスが求められる開発

クライアントの機能やパフォーマンス要求レベルが高いアプリケーションの開発では、ノーコードやローコード開発には頼れないケースが出てきます。このようなケースでは、無駄なコードをなくし、コードの最適化を行う必要が出てきます。

こうしたケースでは、**最適なコードを1から書けるプログラミングスキルが求められます。**

## プログラマーに求められるスキルとは？

プログラマーが求められるのはプログラミングスキルだけではありません。もし求められるのがプログラミングスキルだけであれば、AI技術の発達によってプログラマーは不要になる可能性を否定できませんが、プログラマーには様々なスキルが求められます。

プログラマーにはIT全般に関する知識、英語力、数学などのスキルも必要ですが、*ここでは必ずプログラマーに求められる3つのスキルについて解説します。*

言うまでもありませんが、プログラミングスキルはプログラマーには必須のスキルです。プログラミングスキルとはサービスやアプリケーションを開発するために、様々なプログラミング言語を扱い、コードを書くスキルです。

プログラミング言語は何十種類もあり、アプリケーションの種類によって最適な言語は異なります。**ノーコード開発、ローコード開発においても、このプログラミングスキルが役立つ局面が必ずあります。**プログラマーを目指す方は、自分でコードを書けるだけのスキルを身に着けていきましょう。

プログラミングを勉強する順番を初心者向けに解説！目的別に何から学習すべき？

プログラマーはコンピューターに向かって黙々と仕事をしているイメージが強い職種ですが、コミュニケーション能力が欠かせません。プログラマーは顧客の要望をしっかりと理解して、それらをコードにして、求められるアプリケーションやサービスを実現するのが仕事です。

顧客と直接コミュニケーションを行う以外にも、デザイナーやシステムエンジニア、他のプログラマーと共同でアプリケーションの開発を行います。開発作業を円滑に進めていく上で、メンバーとのコミュニケーションが重要になります。

このように、**プログラマーにとってコミュニケーション能力は大変重要なスキルと言えます。**

プログラミングはアルゴリズムを組み立てることです。アルゴリズムとは、コンピューターを用いて問題を解決するための手順や計算方法のことです。**アルゴリズムはロジカル・シンキング（論理的思考）によって編み出されます。そのため、**プログラマーにはロジカルシンキングのスキルが欠かせません。**

また、ロジカルシンキングは、一見して難しく思えるものを論理的に解釈し、誰もが理解できるようにシンプルな姿にするスキルでもあり、チームでアプリケーションを開発する上では欠かすことができないスキルなのです。

論理的思考力とは？エンジニアに論理的思考力が必要な理由とその獲得法

## 小学校でプログラミング教育を導入した狙い

文科省は2020年度から小学校におけるプログラミング教育の全面実施に踏み切りました。プログラミング不要論がある中、なぜ小学生にプログラミング教育を行うのでしょう。

それは、Society5.0と呼ばれる新しい社会の到来に向けて、日本そのものが痛みを伴う大転換を迫られているという認識が背景にあるからです。

**第4次産業革命と言われる「情報化社会」を迎え、子どもたちにコンピューターを使いこなすスキルを身に付けさせ、子どもたちの可能性を広げ、これからの時代に活躍できる人材にしていくことが狙いなのです。**

不足していると言われるプログラマーやITエンジニアを育成するのではなく、ITを自在に活用できる人材育成が目的なのです。これからの IT教育への期待と懸念がありますが、反対に私たちはここから学ぶ必要があります。

AIに支配され、仕事を奪われることに怯えるのではなく、自ら主体的にAIを活用できる人材が求められている理解すべきではないでしょうか。

【参考】：[小学校プログラミング教育の概要 １｜文科省](https://www.mext.go.jp/component/a_menu/education/micro_detail/__icsFiles/afieldfile/2019/05/21/1417094_003.pdf)

プログラミング教育とは？学校教育での取り組みとねらいを解説！

ここまで、プログラミング不要論をテーマに、その概要や背景、ノーコード開発とローコード開発の特徴、プログラミングは不要にならない理由、プログラマーに求められるスキル、小学校におけるプログラミング教育の狙いなどについて解説しました。

**私たちを取り巻くプログラミング環境は大きく変わり、プログラマーに求められる役割は変わっていますが、プログラマーという職業はなくならないでしょう。**プログラマーを目指す皆さんは自信を持って目標に向かってください。

【未経験者向け】プログラマーのポートフォリオの作り方を解説

プログラマーはきついって本当？大変さ・魅力について解説！

ノーコード開発の浸透や、自動プログラミング技術の進展によるプログラミング不要論があります。プログラマーは将来AIに置き換わり、不要な職業となるのでしょうか？この記事ではプログラミング不要論について紹介しますので、プログラマーを目指す方はぜひ参考にしてください。

プログラミング不要論はローコード開発などの自動プログラミング技術の発達が背景にある

仕事内容の記事（13ページ目）