## 画像処理エンジニア検定とはどのような資格？

今やありとあらゆるところで使われている画像処理技術ですが、その技術力を示す検定があるのをご存知でしょうか。そのような検定に「画像処理エンジニア検定」というものがあります。

本記事では、同検定はどのような試験なのか、難易度・出題範囲・試験日程についても説明していきます。加えて、**合格を目指すにあたっての勉強方法や、資格を活かせる代表的な仕事についても詳しく解説します。**

## イメージングやAI開発で活躍する画像処理技術力を示せる資格

画像処理エンジニア検定について説明するならば、「産業や学術分野における画像処理についてハードウェア、ソフトウェア、システムの設計能力を示す検定」と言えます。

例えば、デジタルカメラの画像処理の設計手法や、画像同士のパターンマッチング、3次元物体や移動物体の検出手法などが含まれています。

カメラなどのイメージング業界で、エンジニアとして働くのであれば必要不可欠なスキルですが、近年ではAIによる画像判別においても本検定で示すスキルが必要になってきています。**これからイメージング業界やAI開発に携わりたい方にとっては、転職の際のスキル証明にもなると言えるでしょう。**

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## 画像処理エンジニア検定とは

まずは画像処理エンジニア検定についてその概要を説明します。同検定は「画像情報教育振興協会」という団体が平成3年から主催している民間資格であり、その名の通り、画像処理技術の実力を示す資格です。

**画像処理エンジニア検定は前期と後期で1年に2回実施されます。**試験形式はマークシートで行われ、会場で一斉に受験する形です。試験の合格点はどちらも70点（100点満点）です。また、検定の内容はベーシックとエキスパートに分かれており、次のような違いがあります。

■*ベーシック*
画像処理に関する基礎知識とプログラミング知識が求められます。カメラ・フィルタリング・パターン認識など一通りの画像処理分野が出題範囲ですが、いずれも基礎レベルの内容に留まっています。AI分野であるディープラーニングも出題範囲なので注意しましょう。検定料は5,600円です。

■*エキスパート*
出題分野はベーシックと変わらないものの、ソフトウェアだけでなくハードウェアやシステムを設計する、より高度で専門的な知識が求められます。画像処理では、空間フィルタリング・エッジ抽出・数学のフーリエ変換を用いた画像処理なども出題範囲です。検定料はベーシックより少し上がり、6,700円です。

【参考】：[画像処理エンジニア検定](https://www.cgarts.or.jp/v1/kentei/about/img_engineer/index.html)

画像処理エンジニア検定の難易度はどの程度なのでしょうか。*試験の合格率を見ていくと直近の2022年後期では、ベーシック66.4%、エキスパート32.3%という結果です。*ベーシックは受験者の半分以上が合格しているため、難易度は易しい部類に入ります。

しかし、エキスパートは3割強の合格率であるため、油断できない難易度であると言えるでしょう。

試験形式はマークシートによる選択形式なので、対策しやすいものの、ベーシックでも画像処理に関わる計算問題が出題されるため、数学に馴染みのない方はしっかりと勉強する必要があります。特にエキスパートについては、より専門性の高い数学知識も求められるため、十分な勉強時間が必要です。

【参考】：[画像処理エンジニア検定の難易度](https://www.cgarts.or.jp/v1/kentei/result/passing.html)

### 画像処理エンジニア検定取得者の年収

画像処理エンジニア検定を取得するエンジニアの年収はどの程度なのでしょうか。主な取得者である画像処理エンジニアを、制御系・組み込み系のシステムエンジニアと仮定して見ていきます。

システムエンジニア（制御・組み込み）の年収は、「マイナビエージェント年収ランキング」での平均年収は455万円（※2023年1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、システムエンジニア（制御・組み込み）は一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

*エンジニア全体の中でも画像処理という専門分野は、AIや画像認識技術のニーズにより需要は高まっていくと考えられます。*専門性もあり、システムエンジニアの平均よりも高めの年収が期待できると考えられます。

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/it05/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5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)

システムエンジニアの給料は安い？年収を上げる具体的な方法を解説！

## 画像処理エンジニア検定の勉強方法

概要を見て、画像処理エンジニア検定に興味を持った方もいらっしゃると思います。次に、同検定に対する勉強方法について紹介していきます。

同検定の勉強のスタートは、公式が出している書籍で勉強を行うことです。ベーシックとエキスパートそれぞれに対応した書籍が出版されており、レベル別に試験内容に沿った内容を過不足なく学ぶことができます。

*画像処理に関わる書籍なだけあって、全ページフルカラーであり、具体的なイメージが必要な画像処理分野への理解が深まる書籍と言えます。*ベーシックは「ビジュアル情報処理 -CG・画像処理入門- [改訂新版]」、エキスパートは「ディジタル画像処理 [改訂第二版]」を選びましょう。

■ビジュアル情報処理 -CG・画像処理入門- [改訂新版]
▪著者：ビジュアル情報処理編集委員会
▪ページ数：284ページ
▪出版社：画像情報教育振興協会
▪発売日：2020/07/30
【参考】：[ビジュアル情報処理 -CG・画像処理入門- [改訂新版]](https://www.cgarts.or.jp/v1/book/img_engineer/index.html)

■ディジタル画像処理 [改訂第二版]
▪著者：ビジュアル情報処理編集委員会
▪ページ数：480ページ
▪出版社：画像情報教育振興協会
▪発売日：2020/02/26
【参考】：[ディジタル画像処理 [改訂第二版]](https://www.cgarts.or.jp/v1/book/img_engineer/index.html)

試験対策になにより欠かせないのは過去問を解くことです。*基礎知識がいくら身に付いたとしても、実際の試験問題に慣れ、適切な時間配分で問題を解けるようにならなければ試験突破は難しいでしょう。*

画像処理エンジニア検定の過去問は、公式サイトにて過去2年分が公開されており、前期後期合わせて4回分は無料で挑戦することができます。

エキスパートを受験する方やそれでも不安だと思う方は、公式が出版している問題集を購入するとよいでしょう。こちらは問題集という位置付けですが、過去に出題された問題の再編であるため、大問ごとに過去問を解いている形です。

■画像処理エンジニア検定エキスパート・ベーシック公式問題集 [改訂第四版]
▪著者：ビジュアル情報処理編集委員会
▪ページ数：246ページ
▪出版社：画像情報教育振興協会
▪発売日：2021/02/05
【参考】：[画像処理エンジニア検定エキスパート・ベーシック公式問題集 [改訂第四版]](https://www.cgarts.or.jp/v1/book/img_engineer/index.html)

## 画像処理エンジニア検定が活かせる仕事

画像処理エンジニア検定に合格したら、どのような仕事に活かせるのでしょうか。ここでは、同検定をアピールすることで有利となる可能性がある職種や、勉強した知識が活かせる代表的な仕事を紹介します。

最も代表的な職種は、資格の名の通り画像処理エンジニアです。カメラを含むイメージング業界で、システムエンジニアやプログラマを担当しているエンジニアがそれにあたります。

画像認識やスマートフォン向けカメラのニーズが高まっている現状において、画像処理エンジニアは様々な企業で求められている職種です。

同検定を取得すれば、*専門的な画像処理の知識を身に付けていることをアピールできるようになり、関連する企業へ転職できるチャンスも増えることでしょう。*

AIエンジニアも画像処理技術が活躍する代表的な職種です。AI技術の活況に伴い、画像検査や画像認識にディープラーニングを始めとしたAI技術が使われるようになってきています。

*こうした画像処理技術におけるAI技術の需要増は、AIエンジニアにも画像処理技術が要求されてきていることを示しています。*

AIエンジニアを目指すなら数学や統計学の知識を身に付けるべき、と思っている方も多いかもしれませんが、画像処理技術も非常に重要視されていることを念頭に置いておきましょう。

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

## 画像処理エンジニア検定を突破してキャリアアップを目指そう

本記事では、画像処理エンジニア検定についての概要や難易度、勉強方法に加えて活かせる仕事も紹介しました。試験の概要だけでなく、**昨今のエンジニア市場において画像処理技術が重要な意味を持っていることも理解できたのではないでしょうか。**

特にAIエンジニアを目指したい方には、本検定に興味を持っていただけたかと思います。一方、同検定を突破し、資格を取得した後にどのようにして就きたい職種を目指せばよいのでしょうか。数ある求人から自分に合った企業を探すことは容易ではありません。

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スマートフォンが身近なものとなり、AI開発が活況となる中で画像処理技術の重要性はますます高まっています。本記事では同技術の証明である画像処理エンジニア検定について、概要や難易度に加え、勉強方法や活かせる仕事も紹介していきます。

画像処理エンジニア検定は画像処理に関わるソフトウェア、ハードウェア、システム設計技術を証明する資格

画像処理エンジニア検定はベーシックとエキスパートの2つあり、直近の合格率はそれぞれ66.4%と32.3%

画像処理エンジニア検定は画像処理エンジニアやAIエンジニアの仕事に活かせる

画像処理エンジニア検定とは？レベル別の難易度や活かせる仕事を紹介

## データサイエンティスト検定とはどのような試験？

エンジニアとして活躍されている方でも、データサイエンティストと聞くとどのような仕事をする職業なのか、今1つイメージが沸かない方も多いのではないでしょうか。

データサイエンティストとは、データを分析した結果に基づいて将来を予測したり、企業のコスト削減や売り上げに貢献する有益な治験を導き出したりできる職業です。データサイエンスの技術を駆使し、ITだけでなく統計やAIの知識も求められます。

データサイエンティストに役立つ資格8選！取得のメリットや難易度は？

### データサイエンスの基礎となる数理統計学やAI教育の知識・技術を証明する

データサイエンスとは、統計・数理解析や、コンピュータによる処理によって大量のデータを分析し、データに基づく合理的で有用な知見を導き出す技術分野です。データサイエンティスト検定では、データサイエンスの初学者として、リテラシーレベルの知識・技術を身に付けていることを証明します。

*現在データサイエンティストとして働いているという方のキャリアアップは勿論、将来データサイエンティストとして働きたいという方にとっては、転職の際のスキル証明としても有効な検定試験です。*

【参考】：[データサイエンティスト検定 リテラシーレベル | 一般社団法人 データサイエンティスト協会](https://www.datascientist.or.jp/dskentei/)

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！

## データサイエンティスト検定の概要

データサイエンティスト検定は、データサイエンティスト協会が主催する検定試験です。

同協会が定義するアシスタント・データサイエンティストと、「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」が公開している、リテラシーレベルの数理・データサイエンス・AIにおけるモデルカリキュラムを統合した内容です。

【参考】[データサイエンティスト協会](https://www.datascientist.or.jp)
【参考】[数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム](http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/)

試験は年に2回、春と秋に実施されます。具体的な試験の実施期間については、公式ホームページを参照してください。

【参考】[データサイエンティスト協会-よくある質問](https://www.datascientist.or.jp/qa/)

出題形式はCBTによる選択式問題で、問題数は90問前後、試験時間は90分です。合格ラインと合格率については2、022年度に実施された2回目の試験では正答率80％以上が合格ラインで、合格率は50％程度でした。

【参考】[データサイエンティスト協会-データサイエンティスト検定 リテラシーレベル-過去のDS検定 開催報告](https://www.datascientist.or.jp/dskentei/)

*試験問題は試験毎に少しずつ刷新されるため、難易度にも振れ幅があるようですので、過去の合格率などは参考程度に留めておくのがよいでしょう。*

CBT試験とは？概要やメリット、採用されている資格一覧を紹介！

### データサイエンティストの年収

データサイエンティスト検定を取得するエンジニアの年収はどの程度なのでしょうか。主な取得者であるデータサイエンティストを、ITを活用して企業の問題を解決する専門家であるITコンサルタントと仮定して見ていきます。

ITコンサルタントの年収は、「マイナビエージェント年収ランキング」での平均年収は512万円（※2023年1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」から近いコンサルタントを参考にすると、平均年収928万円と分かりました。

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、ITコンサルタントは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

**エンジニア全体の中でもデータサイエンス分野の需要は、AIやビッグデータのニーズの高まりに伴って、今後も高まっていくと予想されています。**専門性もあり、ITエンジニアの平均よりも高い年収が期待できるでしょう。

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/01.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5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)

## データサイエンティスト検定の勉強法

データサイエンティスト検定の概要やデータサイエンティストの具体的な年収例を知って、データサイエンティスト検定の受験を考え始めた方もいらっしゃるかと思います。ここからは、検定合格に向けた実際の勉強法について紹介します。

多くの資格や検定の例に漏れず、データサイエンティスト検定でも公式の推奨する参考書籍と問題集が発表されています。まずはこちらを活用して、データサイエンティスト検定の出題範囲の全体像を掴み、試験問題の雰囲気や現在の自分自身の実力を知るところから始めましょう。

■*「最短突破 データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)公式リファレンスブック 第2版」*

▪著者：菅由紀子、佐伯諭、高橋範光、田中貴博、大川遥平、大黒健一、森谷和弘、參木裕之、北川淳一郎、守谷昌久、山之下拓仁、苅部直知、孝忠大輔
▪ページ数：328ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2022/4/28（電子版）、2022/5/14（紙版）
【参考】：[最短突破 データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)公式リファレンスブック 第2版](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12832-6)

「データサイエンティスト検定　リテラシーレベル」の公式リファレンスブックです。要点と学習のポイントを基本から1つ1つ解説しています。

■*「徹底攻略データサイエンティスト検定問題集[リテラシーレベル]対応」*

▪著者：小縣 信也、斉藤 翔汰、山田 弦太朗
▪ページ数：328ページ
▪出版社：インプレス
▪発売日：2022/4/21
【参考】：[徹底攻略データサイエンティスト検定問題集［リテラシーレベル］対応](https://book.impress.co.jp/books/1121101053)

「データサイエンティスト検定　リテラシーレベル」に対応した問題集です。「データサイエンス力」「データエンジニア力」「ビジネス力」それぞれの分野に対応した問題と詳しい解説をしっかり網羅しており、バランス良く学習できます。

参考書籍や問題集だけでは合格できるか自信がないという方は、対策講座の受講も検討するとよいでしょう。対策講座は参考書籍や問題集同様に、公式ホームページで紹介されていますが、それぞれ受講料やカリキュラムにも違いがありますので、充分に比較検討して選択しましょう。

【参考】[データサイエンティスト協会-データサイエンティスト検定 リテラシーレベル-検定概要-対策講座](https://www.datascientist.or.jp/dskentei/)

## データサイエンティスト検定を活かせる仕事

データサイエンティスト検定を取得したら、どのようなメリットがあるのでしょうか。ここからは、合格をアピールすることで転職に有利になったり、学んだ知識や技術を活かせたりする代表的な仕事について紹介します。

検定の名称にもなっている通り、データサイエンティストがこの検定を活かせる最も代表的な職業と言えるでしょう。

データサイエンティストは、統計・数学・AIなどを駆使して膨大な量のデータを分析し、データに基づいて未来を予測したり、コスト削減や売り上げの増加に繋がる有益な知見を導き出してアドバイスを行ったりするデータ分析の専門家です。

**データサイエンティスト検定は、見習いレベルのデータサイエンティストとして求められる知識や技術が網羅されているため、データサイエンティストを募集している企業に就職・転職するためのアピール材料にもなり、第一歩として相応しい検定と言えるでしょう。**

データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？両者を徹底比較！

ITコンサルタントは、ITを活用して企業の抱える課題を解決する職業です。データサイエンスはデータに基づいて企業の課題を解決するスキルであるため、自身のコンサルティングの裏付けにもなり、説得力を高めるのに役立つでしょう。

ITコンサルタントはやめとけ？転職におすすめの理由や向いている人を解説

## データサイエンティスト検定を突破してキャリアアップを目指そう

当記事では、データサイエンティスト検定についての概要や難易度・勉強法に加えて、検定に合格することで評価される職業や、検定で学んだ知識や技術を活かせる職業について解説しました。

一方で、検定に合格しただけではどのようにしてデータサイエンティストへのキャリアを進めばよいのか見当がつかないかもしれません。

**資格を活かして就職や転職を成功させるためには、データサイエンティストを募集している企業選びや、データサイエンティスト検定合格を履歴書や面接でどのようにアピールしたらよいかなど、就職や転職のノウハウが必要です。**

データサイエンティスト検定は、リテラシーレベルのデータサイエンティストに必要な数理統計学やAI教育の知識や、実務能力を証明する検定試験です。当記事では、データサイエンティスト検定に合格するための勉強法や、活かせる仕事について紹介します。

データサイエンティスト検定はリテラシーレベルの実務能力を証明する試験

データサイエンティスト検定の勉強法は、試験対策テキストや動画講座を活用する

データサイエンティスト検定はデータサイエンティストの仕事や転職に活かせる

データサイエンティスト検定とは？勉強法や資格が活かせる仕事も紹介

## エンベデッドシステムスペシャリストの合格率は低い？

国家資格の1つであるエンベデッドシステムスペシャリストについて、難しそうな資格であることをイメージされる方は多くても、その資格の詳細や試験の合格率をご存知でない方も多いのではないでしょうか。組み込みシステムを表すエンベデッドシステムに対して、職種から関心のある方も少なくないはずです。

本記事では、**ES資格として知られる同資格について、その試験概要や合格率から難易度を解説するとともに、活かせる仕事も紹介していきます。**

## 合格率は低く難関だが、組み込み開発全般に活かせる

結論から言えば、エンベデッドシステムスペシャリストの難易度は非常に高いと言えます。後述しますが、**合格率についても2割以下で低く、論文形式の出題もあるため、数あるIT資格の中でもトップクラスの難易度です。**

一方で、身近なものからニッチなものまで幅広い機器を支えている組み込みシステムの専門家であることを証明する本資格は、取得することで組み込み開発に関わるあらゆる職種で活かすことができます。組み込み開発に関わるエンジニアへと転職を考えているならば、その難易度に見合ったメリットがある資格と言えるでしょう。

## エンベデッドシステムスペシャリストとは

まずはエンジニアシステムスペシャリストについて、どのような資格試験が行われるかを説明していきます。また、同資格取得を想定した際の年収額の参考値も紹介します。

エンベデッドシステムスペシャリストはIPAが主催しているIT系のスペシャリスト資格であり、情報処理技術者試験の中でも最高難易度のレベル4に分類されています。

国家資格として認定されている同資格の対象者像は、公式サイトにおいて「組込みシステムの開発に関する知識を活用してハードウェアとソフトウェアの仕様の策定や設計を行う者」と定義されています。そうした対象者像から、*組み込みシステムに関してハードとソフトの両面の知識が問われる試験であることがわかります。*

【参考】：[エンベデッドシステムスペシャリスト試験(ES)　](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/es.html)

エンベデッドシステムスペシャリストとは？年収と将来性を解説

本資格試験の難易度はどの程度なのでしょうか。合格率から見た場合、本試験の合格率は平成21年から令和4年の平均で17.1%です。

一段階の下の難易度である応用情報技術者試験が21.9%であり、あまり差がないと感じられるかもしれません。しかし、受験者数は本資格試験が約2,000人に対して約36,000人と大きく差があり、*知識も経験もある少数の受験者の中でも2割弱しか合格しないということはかなりの難易度であることがわかります。*

【参考】：[情報処理技術者試験の統計情報](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_07toukei/toukei_r04a.pdf)

エンベデッドシステムスペシャリスト試験には、どのような問題が出題されるのでしょうか。試験自体は、午前I・午前II・午後I・午後IIの4つに分かれており、合計5時間にも及びます。午前の部は全て選択形式ですが、午後の部はいずれも記述式です。特に午後IIは論文形式の回答を求められるため、本資格試験の山場とも言えます。

出題範囲は前述の通り、組み込み開発全般に関して出題される形ですが、ソフトウェア設計だけでなくハードウェア設計に関する内容も出題されます。さらに、事業戦略や製品企画に関する部分も出題範囲に含まれており、*設計者レベルの知識だけでなく、経営層に近いレベルの知識も求められていることがわかります。*

【参考】：[試験概要](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_13download/youkou_ver5_1.pdf)

### エンベデッドシステムスペシャリスト取得者の年収

エンベデッドシステムスペシャリストを取得したエンジニアは、どの程度の年収が期待できるのでしょうか。後述しますが、代表的な職種として組み込みエンジニアを例にとります。

システムエンジニア（制御・組み込み）の年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は455万円、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（組み込みソフトウェアの開発・実装）を参考にすると、平均年収603万円と分かりました。

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（制御・組み込み）は一般平均年収よりも、高めであることが分かります。

組み込みエンジニアはハードウェアの知識も求められる難易度の高い職種であり、年収自体も他のITエンジニアよりもやや高めです。**キャリアアップして組み込み開発におけるマネージャーになることができれば、さらに高い年収を期待することができるでしょう。**

## エンベデッドシステムスペシャリストを活かせる仕事

試験の難易度を含めた概要について理解できましたが、ES資格はどのような職種で活かせるのでしょうか。具体的な職種ごとに紹介していきます。

資格の名の通り、組み込みエンジニアが最も同資格を活かせる職種です。

組み込みエンジニアはプログラミングなどのソフトウェア技術だけでなく、電気回路を含めて幅広い知識を必要とする職種です。*そういった広範囲かつ高度な知識が必要だからこそ、エンベデッドシステムスペシャリストの資格を取得することで、適性を証明することができます。*

組み込みエンジニアの仕事は激務？その理由と将来性を解説！

そういった証明は他職種から組み込みエンジニアへの転職をする助けとなるでしょう。また、公式サイト上での説明や出題範囲から、IoT関連の組み込みシステムに対する知識をアピールすることもできるため、IoT関連の企業へ転職する際にも有利になるはずです。

システム開発において、複数の役割を担うことができるフルスタックエンジニアを目指すにあたっても本資格は役に立ちます。

フルスタックエンジニアを目指すために、フロントエンド・バックエンド・OSなど様々なスキルを身に付けている方も多いでしょう。ただ、*世の中の多くの製品には組み込みシステムが使われており、幅広い業界でフルスタックエンジニアとして活躍するためには組み込み開発のスキルが必要不可欠です。*

組み込み開発にも参画できるスキルを証明するためにも、エンベデッドシステムスペシャリストの資格の取得はその助けになるでしょう。

フルスタックエンジニアとは？仕事内容や将来性、必要なスキルを解説

## エンベデッドシステムスペシャリストの攻略方法

最後に、同資格を取得するための攻略方法を紹介します。取得を考えている場合は、合格に向けた勉強方法をここで知っておきましょう。

試験対策の基本として、参考書を使って勉強する方法がまず挙げられます。*出題範囲が広く、要求される知識が多いからこそ、必要な知識が凝縮されて分かりやすい書籍が有効です。*例として「情報処理教科書 エンベデッドシステムスペシャリスト 2021〜2022年版」がおすすめです。


■情報処理教科書 エンベデッドシステムスペシャリスト 2021～2022年版
▪著者：牧 隆史、松原 敬二
▪ページ数：620ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2020/9/23
【参考】：[情報処理教科書 エンベデッドシステムスペシャリスト 2021～2022年版](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798167787)

必要な知識全般を身に付けられたら、次にやるべきは過去問です。情報処理技術者試験は公式サイトで過去問を全て入手可能なので、有効活用しない手はありません。

過去問を解く目的の1つとして、試験の時間配分の確認があります。*時間の限られた試験の中でどのようなペースで問題を解いていけばよいのか、それをしっかり体感して覚えておかなければ試験突破は難しいでしょう。*

もう1つには、レベル4試験特有の論文問題対策があります。論文作成は、普段の業務や他の資格試験で行うことは少なく、過去問を解くなどして問題に慣れていなければ突破は非常に困難です。採点の基準も、記述内容が設問に対して論理的かつ妥当性のある主張であるかを見ており、丸暗記のような形は難しいでしょう。しかし、練習を重ねれば、そういった文章を書けるようにもなっていくでしょう。

【参考】：[試験の過去問題](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_04hanni_sukiru/_index_mondai.html)

## エンベデッドシステムスペシャリストに合格して新たなキャリアを目指そう

本記事では、国家資格であるエンベデッドシステムスペシャリストの概要や難易度、活かせる仕事に加えて、その攻略方法も紹介しました。

同資格がどのような立ち位置で、役に立つ場面はどういったところかがイメージできたのではないでしょうか。同資格を取得したのならば、次はそれを活かせる企業に転職することも考えられます。しかし、**数ある企業の中から、資格を活かせる自分に合った企業を探すことは非常に困難です。**


・資格やプログラミングの勉強をしているけれど、企業が求めるレベルに達しているのかわからない
・スキルアップをして市場価値を上げていける企業の選び方を知りたい
・数多くあるITエンジニアの職種の中で、自分に向いている仕事は何か知りたい

国家資格の1つであるエンベデッドシステムスペシャリストについて、難易度が高いということは知っていてもその合格率がどの程度か知らない方も多いのではないでしょうか。本記事では、その合格率だけでなく、試験自体の概要や活かせる仕事についても紹介していきます。

エンベデッドシステムスペシャリストの合格率は17%程度で非常に低い

エンベデッドシステムスペシャリストは、組み込みエンジニアやフルスタックエンジニアに活かせる

エンベデッドシステムスペシャリストの攻略方法として過去問対策は必須

エンベデッドシステムスペシャリストの合格率は？活かせる仕事も紹介

ITILは企業がITサービスを利用した業務改善をスムーズに進めることを目的とし、ITサービスマネジメント（ITSM）におけるベストプラクティス（成功事例）をフレームワーク化してまとめた書籍群のことです。

*ITサービスの運用におけるデファクトスタンダードとして、世界中のITシステム運用の現場で役立てられています。*

この記事では、自社でITサービスを活用した業務改善を検討している方や、ITILに興味を持っている方のために、ITILの概要や活用のメリット、導入方法などについて解説していきます。

フレームワークとは？プログラミング言語ごとに代表的なものを解説

ここでは、ITILの概要と誕生の経緯、そしてITILのバージョンについて解説します。

### ITILはITサービスマネジメント（ITSM）のテンプレート

企業が業務における問題点の改善や、顧客への高品質なサービス提供を目指してITサービスの活用を試みても、ITに詳しくなければ、上手にITサービスを使いこなすことが困難です。

そこで、必要となるのが、ITサービスを活用したい企業をサポートする「ITサービスマネジメント（ITSM）」です。ITSMとは、わかりやすく言うとITに詳しくない顧客や営業部門がITサービスを活用するのを、ITに詳しい企業やIT部門がサポート・管理することです。

**ITIL（Information Technology Infrastructure Library）は、このITサービスマネジメントを円滑にするために、ITサービスを適切に管理するために必要な事柄を整理するとともに、ITサービス活用の成功事例をまとめたテンプレートを書籍化したものです。**

ITILは、イギリス政府の中央コンピュータ電気通信局から1989年に発行されたのが始まりです。当時、イギリスでは不況からの脱却を目指す取り組みの一環としてITマネジメント改革が行われました。

*この改革の中で、ITマネジメントの成功のノウハウを反復可能なプロセスとして管理し、他の組織でも活用できるようにするために、ITを活用している企業の成功事例を集めて書籍化したものを「ITIL」として発行しました。*

その後、ITILの普及促進を目的とするユーザ団体である「itSMF」が世界各国に発足し、日本にも特定非営利活動法人「itSMF Japan」が設立されました。ITILは、現在、世界のITシステム運用の現場で活用されているフレームワークです。

【参考】：[itSMF Japan オフィシャルサイト](https://www.itsmf-japan.org/)

ITILの初版は、1989年〜1994年にかけてリリースされました。その後、1999年〜2004年にかけて「ITIL V2」、2007年に「ITIL V3」、2011年にV3の改良版の「ITIL 2011 Edition」がリリースされました。*2023年現在の最新版は2019年にリリースされた「ITIL 4」です。*

では、ITILを活用することで、企業にどのようなメリットがあるのかを見ていきましょう。

企業がITサービスを上手く活用できれば、業務の効率化や顧客への高品質なサービス提供につながり、利益につながることが期待できます。

しかし、実際に企業がITサービスを運用しようとすると、問題やトラブルでITサービスが停滞したり、ITサービス運用に関する知識やノウハウが社内に蓄積されていないために、品質の高いITサービスを提供できなかったりするなどの問題があります。

*そこで、ITILのフレームワークを導入し、成功事例に基づくIT管理プロセスを用いた高品質なITサービスの運用を適正に行うことで、ITサービスのメリットを最大限に活かすことができます。*

### 将来的なコスト削減につながる

ITILを活用することで、中長期的なITコスト削減効果が期待できます。ITサービスを利用していると、日々のIT運用・保守に発生するコストのために、本来実現すべきITシステムの改善や効率化が後回しになり、なかなか実現できないという状況がしばしば起こり得ます。

*ITILを参考にしてオペレーションを整備することで、このような無駄なコストの削減、ITサービス品質の向上を図ることができます。*

### インシデント減少を見込める

インシデントとは、ITサービスの停止やサービス品質の低下など、サービスの提供や業務に悪影響を与える出来事のことです。ITILは、ITサービスのインシデント管理のガイドラインとして活用することもできます。

*ITILを導入することで、同様のインシデントが度々発生する、インシデント対応者同士での情報共有がうまく行かないなどの課題を解決でき、インシデントへの早期対応が可能です。*

さらに、インシデントを引き起こす根本原因を調査し、恒久的な解決策を特定する問題管理プロセスを取り入れることで、インシデントの減少や防止が可能となり、ITサービスのレジリエンス（復元力）が向上することが期待できます。

### ITILを活用できる仕事の年収

ITILを活用できると考えられるシステム運用の年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は448万円、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」から近い職種の顧客サポート/ヘルプデスクを参考にすると、平均年収390万円と分かりました。

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、システム運用は一般平均年収と同程度であることが分かります。

システム運用を担当するエンジニアは、ITILを活用するなどして、安定的で顧客満足度を高める高度な運用ができる知識やスキルを身に付けることで、高い年収を得られる傾向があります。

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/15.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)

ITIL活用のメリットは多くありますが、企業によってはITILの導入に前向きでなかったり、ITILを導入してもうまく業務改善できなかったりする場合もあるでしょう。

現在の職場で改善が見込めない場合は、良好なIT環境の職場で安心して働くために、転職を考えるもの1つの方法です。

ITILは、バージョンにより構成内容が異なります。ここでは、バージョンごとにITILがどのような要素で構成されているか見てみましょう。

ITサービスマネジメントの成功事例をまとめた最初のITILは、40冊以上にもなる書籍群だったため、内容の重複や不整合があり、それらを整理・統合して7冊にまとめたものが「ITIL V2」としてリリースされました。

7冊は以下の構成になっており、これによって、業務を「プロセス」という単位に分け、役割と責任を明確にして運用する「プロセスアプローチ」と、実在の企業に適用されて効果があった成功事例である「ベストプラクティス」による改善をもたらすことを目指しています。

・サービスサポート
・サービスデリバリ
・サービスマネジメント導入計画立案
・ビジネスの観点
・アプリケーション管理
・ICTインフラストラクチャー管理
・セキュリティ管理

**この中でも、特に「サービスサポート」と「サービスデリバリ」の書籍はV2の中心的な内容としてよく知られています。**

「サービスサポート」には、ITサービス運用におけるユーザからの問い合わせや障害の管理、問題解決の流れがまとめられています。「サービスデリバリ」では、高い費用対効果・サービスレベルでITサービスを利用するための準備やコストなどを説明しています。

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