*Notionはクラウド型ドキュメント作成アプリです。*Notionを活用することで資料やホームページを作成できたり、資料を他人に共有したり、データを保管することができます。テレワークや顧客とのやり取り、プレゼン資料作成などに活用できるサービスです。

Notionはイメージ的にはドキュメント作成アプリのEvernoteに近いです。Notionはドキュメント作成アプリの中でも比較的新しく、最近になって利用者が増えています。

【参考】：[Notion (ノーション) – すべてのチームをひとつのワークスペースで](https://www.notion.so/ja-jp)

【参考】：[最高のメモアプリ - Evernote で大切なノートを整理](https://evernote.com/intl/jp)

**Notionには4つのプランがあり、利用料金は次のようになっています。**

個人で使う場合は無料プランでも特に問題はありません。無料プランでもドキュメントの作成や管理などの機能は基本的に使えるためです。パーソナルProに変更することで、ファイルのアップロード数やゲスト数が無制限になるため、業務で使う場合はパーソナルProがおすすめです。

パーソナルProなどのプランには無料トライアルが設けられており、1ヶ月間無料で各機能を試すことができるため、課金すべきか迷ったらひとまず無料で使ってみると良いでしょう。

【参考】：[Notion (ノーション) –料金プラン](https://www.notion.so/ja-jp/pricing)

EvernoteもNotionもドキュメントを管理・共有するのに便利なサービスです。*ただ、Evernoteには接続できる端末の数が無料プランの場合2つまでという制限があるのに対し、Notionには制限がありません。*また、Notionは動作が軽量でサクサク動くことも特徴です。

くわえて、Notionではデータベース機能を使うことができます。データベースとは、情報の管理が容易になるように整理整頓された情報の集まりのことです。データべース機能を使うことで、情報の検索や閲覧をすばやく行うことができるため、多くの情報を管理するならNotionの方が適しています。

一方で、Evernoteにも画像内検索ができたり、手書き入力機能があったりさまざまなメリットがあります。特に画像保存をメインに使う方はNotionよりもEvernoteの方が適している可能性があります。

データベースとは？今更聞けないその内容をITエンジニアとして改めて学ぶ

Notionの具体的なメリットについて解説します。他のドキュメント管理サービスに比べどのような点が優れているのかまとめました。本項目を読むことで、Notionがなぜ注目されているのか分かります。

*Notionは2021年10月に日本語化されたため、英語が苦手な方でも利用しやすくなっています。*管理画面も日本語化されているため、どこに何の機能があるのか分かりやすくなっています。日本語化されたことで、Notionの人気がさらに高まることが予想されるでしょう。

Notionを使うことで情報を一元管理できるメリットがあります。会社の重要な資料などがさまざまなツールに散らばっている場合Notionに集約させた方が管理しやすくなるでしょう。NotionはパーソナルProにアップグレードすることで、アップロード数が無制限になるため、ファイル量が多くても使いやすい点が便利です。

**また、Notionにはデータベース機能があり、情報の管理がしやすくなっています。**必要なときに必要な情報をすぐに取り出せるため、プレゼン中やテレワーク時のオンライン会議での資料共有時にも活用できます。

*Notionは他のドキュメント管理ツールに比べ動作が早いのがメリットです。*クラウドツールであるため、パソコンのスペック関係なしに動作が早いです。動作が早いと資料の作成・共有がスムーズに行え、余計なストレスを感じることがありません。

### 各端末からデータにアクセスできる

**Notionはパソコンからはもちろん、スマホやタブレットからでもアクセスすることが可能です。**そのためNotionに資料を保管すれば、出張先でもスマホから資料の確認ができます。Notionは端末ではなくクラウド上にデータを保管するため、どの端末からでもアクセスが可能になります。

また、アカウントも端末ごとに作り直す必要はありません。Googleアカウントのパスワードが分かればすぐにログインして利用することが可能です。

Notionは基本的には無料で使うことが可能です。有料プランもありますが、無料プランでも資料の作成や共有、データベースの活用は行うことができます。*無料である分他のツールよりも気軽に使えるツールと言えるでしょう。*

また、ある程度使い慣れたら有料プランにアップグレードするのも良いです。Personal Proプランに変更すれば、より多くのファイルを管理できるようになり業務効率が上がります。

**Notionにはおしゃれで使いやすいテンプレートが豊富に用意されています。**新しいページを作成する際、Templateメニューからテンプレートを選択することが可能です。テンプレートを使えばすぐにページの枠組みを用意することができ、資料作成の手間を省くことができます。

また、自作のテンプレートも追加することもできます。プロジェクトごとに別々のテンプレートを利用してどの資料か分かりやすくする、といった使い方ができるでしょう。

### 他のサービスとの同期も可能

Notionは他サービスとの同期も簡単に行えます。たとえば、EvernoteやTrello、Googleドキュメントなどのドキュメント管理ツールとも連携できるため、各サービスからデータを集約させることが可能です。*他のサービスと連携させNotionで情報を一元管理するのも良いでしょう。*

【参考】：[Trello | どこにいてもチームのプロジェクトを管理 | Trello](https://trello.com/ja)

【参考】：[Google ドキュメント](https://docs.google.com/)

続いて、Notionのデメリットについて解説します。場合によってはNotionよりも他のドキュメント管理サービスを使った方が相性が良いこともあります。

### 使いこなすのに時間がかかる

機能が豊富な点はメリットですが、同時にデメリットでもあります。なぜなら、機能が豊富だとどのボタンを押せば何ができるのか把握するのに時間がかかってしまうからです。細かい機能まですべてを覚えるためには、それなりの学習期間を有するでしょう。

社内でNotionを導入する場合も、ドキュメント管理ツールに慣れていない従業員がいる場合、使いこなせるようにアシストしなければいけない可能性があります。

*ただ、ページ作成などの基本的な機能を使うだけならそこまで難しくはありません。*最初は大変でも慣れてくればNotionの便利さに気づくことができるでしょう。

### まだネット上に情報が少ない

**Notionはまだ新しいサービスなうえに最近日本語化されたため、日本語の情報がまだネット上に少ないです。**そのため、使い方に関して調べようと思っても知りたい情報を得難い可能性があります。

日本は現状ではEvernoteの方が知名度が高く、Evernoteの方が操作方法について情報を得やすいです。特に個人でNotionを使う場合、操作方法に関して身近な人に質問ができないため、操作が難しいと感じた場合にはEvernoteを使った方が良いかもしれません。

## Notionの使い方やできることについて

最後に、Notionの使い方やできることについてまとめました。ページの作成方法や整理方法など基本事項について説明しているので参考にしてください。

Notionで資料を作成するにはまずページを新規作成する必要があります。**Notionの管理画面横には「+」ボタンがあるのでクリックしましょう。**すると、何も書かれていないページが表示されます。

新規ページにはタイトルと本文を入力する欄がそれぞれ設けられています。タイトルを正しくつけることでページの管理がしやすくなります。

メモ帳などのエディタはファイルに書き込んだ際に保存処理を行う必要がありますが、Notionでは自動で保存してくれるため、資料を作成したらそのまま閉じても問題ありません。

ある程度ページが増えてくると、どこに何の資料があるか分かりにくくなります。そこで、ページの種類ごとにフォルダに分けて整理する必要があります。

Notionでフォルダを作る場合、さきほど同様に「+」ボタンをクリックし、ページタイトルを設定します。*他のページを現在開いているページへドラッグ&ドロップすると、フォルダにファイルを入れることが可能です。*

このようにNotionではページをフォルダとして使い、他のページを収納することができます。

Notionには全体検索機能も用意されています。**Notionの管理画面のサイドバーから「検索」をクリックすると、検索窓が表示されるので、検索したい単語を入力します。**Notionでは探したい資料を簡単に探すことが可能であり、業務の効率化に貢献してくれるでしょう。

## Notionを使いこなして業務効率化を図ろう

本記事ではNotionとは何かについて解説しました。Notionのメリット・デメリットや基本的な機能などがお分かりいただけたかと思います。Notionは動作が軽量かつ機能も豊富であり、今後主流になる可能性を秘めています。

Notionに興味があるものの、どういうアプリなのか分からず使っていないという方も多いのではないでしょうか。Notionは業務効率化を図るうえで便利なアプリです。当記事では、Notionとは何か・基本的な使い方やEvernoteとの違いについて解説します。

Notionはクラウド型ドキュメント作成アプリである

Notionは動作が軽量なうえに機能が豊富な点がメリット

Notionは他サービスとの同期が簡単でデータ移行も可能

Notionとは？基本的な使い方やEvernoteとの違いを解説

VS Code「Visual Studio Code」は、**Microsoftを中心に開発されている、オープンソースの高機能コードエディタ―です。**Windows／Linux／macOSのクロスプラットフォームに対応しており、世界中のエンジニアに利用されています。

VS Codeは高速性と安定性に優れたエディターで、コード編集や自動補完機能・フォーマッティング機能・デバッグ機能・Web構築に必要な処理の自動化（タスクランナー機能）・ソースコード管理のGitHubとの連携など、豊富な機能を有しています。

また、Azureクラウドを利用したリモート開発や共同開発にも対応しています。

【参考】：[Azure](https://azure.microsoft.com/ja-jp/)

クラウドエンジニアを目指す方必見！Azureを分かりやすく紹介！

VS Code自体の豊富な機能に加えて、優れたプラグイン（Plug in）が豊富にあります。プラグインとは拡張機能のことで、プラグインをインストールすることで、VS Codeをさらに便利に活用することができます。

プラグインを使わずにVS Codeだけでもコーディングはできますが、**プラグインを追加することでVS Codeの機能が拡張され、より効率的なコーディングが行えるようになります。**VS CodeプラグインはVS Codeと一体と考えて利用した方がよいでしょう。

ここから、実際にVS Codeをインストールしていきます。以下の手順に従って、VS Codeをダウンロードし、ダウンロードが済んだらインストールを行います。

**Visual Studio Code の専用サイトからVS Codeのダウンロードを行います。**下記サイトにアクセスし、ここではWindows用のVS Codeをダウンロードします。MacやLinux用をダウンロードする場合は、ダウンロードボタンの右にあるドロップダウンマークをクリックしてOSを選択します。

*【参考】：[Visual Studio Code 公式サイト](https://code.visualstudio.com/)*

［Download for Windows］ボタンをクリックすると次の画面に遷移し、ダウンロードが行われます。

2022年6月24日時点では*「VSCodeUserSetup-x64-1.68.1.exe」*が最新バージョンです。ダウンロードが済んだら、このexeファイルをダブルクリックするとインストールが始まります。

VS Codeのインストールには**途中でいくつかの確認画面がありますので、慎重に進めてください。**

インストールが始まると、最初に「使用許諾契約書の同意」画面が表示されますので、同意できる場合には「同意する」を選択し、続いて［次へ（N）>］をクリックします。

インストール先のディレクトリ選択画面が表示されますので、デフォルト設定されている場所でよければ、［次へ（N）>］をクリックします。

Windows のスタートメニューに 「Visual Stddio Code」 のメニューを追加するか否かの選択画面です。追加は［次へ（N）>］をクリックします。追加しない場合は「▢スタートメニューフォルダを作成しない」にチェックを入れます。

追加タスクの選択画面です。デフォルトでは「サポートされているファイルの種類のエディタとして、Codeを登録する」と「PATHへの追加」にチェックが入っています。ここではデフォルトのままで問題ありませんが、必要に応じてタスクを選択してください。

設定が終わったら［次へ（N）>］をクリックします。

最終確認画面です。表示された内容でインストールしてもよければ［インストール（I）］をクリックしてください。

インストールが終了すると次の画面が表示されますので、［完了（F）］をクリックします。デフォルトではVS Codeが実行されます。

VS Codeのセットアップウィザードが完了して、VS Codeが使えるようになりました。

続いてVS Codeを起動すると、リリースノート（更新履歴）が表示されます。ここでは「May 2022（version 1.68）」となっています。

旧バージョンでは、メニューなどの表示言語が英語でしたが、Version1.58以降は日本語化されていますので、日本語プラグイン「Japanese Language Pack for Visual Studio Code」のインストールは不要です。

VS Codeには『Visual Studio Marketplace』というVS Codeの拡張機能（プラグイン）を紹介、提供している専用サイトがあります。

**VS Codeから直接、『Visual Studio Marketplace』でプラグインを検索してインストールすることができます**が、あくまでもキーワードで検索するだけですので、あらかじめMarketPlaceに何があるのか、一覧で確認しておいた方が効率的にプラグインを利用できます。

*【参考】：[Visual Studio Marketplace](https://marketplace.visualstudio.com/)*

VS Codeが使えるようになったら、早速プラグインを利用してみましょう。VS Codeは非常に多くのプラグインがあり、その大半は無償提供されています。**プラグインの入れ方ですが、VS Code上から検索して、インストールボタンを押すだけでインストールができます。

**ではさっそくプラグインのインストール方法について解説をします。

### VS Codeプラグインのインストール

VS Codeの左メニューバー（黒の縦帯）の**「プラグイン拡張ボタン」をクリックし、左上の検索ボックスにプラグインの名称を入れて検索をします。

**たとえばPython関係のプラグインを見つけたい場合は、pytと一部だけ入力しても、候補のプラグインが一覧表示されます。目的のプラグインを選んだら、後はインストールボタンをクリックするだけです。

## VS Codeおすすめのプラグイン7選

ここでは基本的なプラグインの中から、*よく使われるプラグインを7つご紹介をします。*実際にインストールして試してみましょう。気に入らなければ簡単にアンインストールができます。

vscode-iconsは、**ディレクトリやファイルをアイコン付きで表示ができるプラグインです。**このプラグインをインストールしておくと、一目でファイルを識別することができ、作業の効率を上げてくれる人気の拡張機能です。

vscode-iconsをインストールすると、次のようにファイルがアイコン表示されます。

Code Spell Checkerは、**コード内のスペルミスが検出できるプラグインです**。この機能を使うと、スペルミスをした個所に下線が引かれることで、タイプミスに気付くことができます。ミスした箇所を修正すると下線が消えます。

Auto Rename Tagは、**HTMLタグなどの編集をした際、対応するタグの名前まで自動的に変更してくれるプラグインです。**このため、入力の手間が大きく減り、コーディング作業を効率化することができます。

またHTML以外にも、ReactやVueなどのテンプレートでも同様にタグの自動変更ができます。HTML・React・Vueなどのテンプレートを編集する機会が多い方は、ぜひインストールしておきたいプラグインの1つです。

HTML入門：基本から学ぶHTMLの構造と構成要素を解説！

Reactの将来性はVue超え？できることやメリット・デメリットも解説

Auro Close Tagは、**自動的に終了タグを生成してくれるプラグインです。**タグを書くときに開始タグを入れると、自動で終了タグが作成されます。このプラグインをインストールしておけぱ、終了タグを打つ必要がないためコーディングの効率化が図れます。

Live Serverは自分のパソコン上で**ブラウザのプレビューができるようになるプラグインです。**

このプラグインを使わなくとも、ブラウザでローカルアドレスを指定すれば、プレビューをすることは可能ですが、コーディングの保存・修正の度に、該当ファイルを開いたり、ページのリロードをしなければならず、余分な手間が掛かります。

Live Serverではコーディングをしながら、ボタン1つで結果を確認できるため、コーディング作業がはかどります。プログラマー、コーダーの方にはおすすめのプラグインです。

ZenkakuはVS Code上で**「全角スペース」を可視化してくれるプラクインです。**

プログラミングを始めた頃にありがちなミスで、半角スペースの代わりに誤って全角スペースを打ち込んでしまい、プログラムが動かないというケースがあります。こうしたミスは熟練者でも起こしてしまうことがありますが、こうしたミスを防いでくれるのがZenkakuです。

Pythonエンジニアには必須のプラグインです。これをインストールすることで、**VS CodeがPythonエディタとなります。**このプラグインを使うことで、構文を強調表示したり、コードナビゲーションやコードの書式設定などのサポート機能が提供されます。

PHP関連のプラグインも豊富にありますので、PHPを利用されている方は、検索で「PHP」と入れてみてください。

Pythonでできることは？仕事で活かせる領域や職種を紹介！

PHPでできることを解説！機械学習やスマホアプリ開発はできる？

## プラグインを活用してオリジナルのVS Code

ここまでVS Codeの概要、VS Codeのダウンロードトインストール方法、VS Codeのプラグインを集めた「Visual Studio MarketPlace」の紹介、VS Codeプラグインのインストール方法、おすすめのプラグイン7選を紹介してきました。

VS Codeは無料ながら非常に優れたコードエディタで、プログラマーやエンジニアには必提のツールです。豊富なプラグインをインストールして、**VS Codeを自分専用のエディタにカスタマイズし、仕事の効率アップを図ってみてください。**

「VS Code」は、Microsoftが提供するオープンソースの高機能エディタ―です。VS Codeにはプログラミングで便利なプラグインが豊富に用意され、プログラミングの効率を高めてくれます。ここではおすすめのプラグインとインストール法などについて解説します。

高機能コードエディタのVS Codeには更に便利に活用できる豊富なプラグインがある

プラグインはVS Code上で簡単に検索やインストールができる

プラグインを利用することで、プログラミングやコーディングの効率がよくなる

VS Codeのプラグインとは？導入方法やおすすめの拡張機能も紹介

Elasticsearch（エラスティックサーチ）は、オランダのアムステルダムに本社を置く**elastic社が開発を進めている、Lucene※（オープンソースの検索エンジン）を基盤とする全文検索エンジンです。**

全文検索とは、対象の文書内にあるテキストの全文を対象に、指定した検索文字列をキーにして検索を行い、その検索文字列が含まれている文書を見つけて表示することです。全文検索に特化したElasticsearchは、他の製品と比較しても、圧倒的な検索スピードと利便性を誇っています。

Elasticsearchは当初はOSS（オープンソースソフトウェア）でしたが、現在はプロプライエタリソフトウェア※として利用に一部条件を付けて提供されています。

この記事では、Elasticsearchの入門編として、特徴やメリット、活用方法、エンジニアとして押さえておきたいことなどについてわかりやすく解説していきます。

※プロプライエタリソフトウェアの“proprietary” は私有、専有のソフトウェアを意味し、改変や複製などが制限されたソフトウエアのことです。

*【参考】：※[Apache Lucene｜公式サイト](https://lucene.apache.org/)*

*【参考】：[Elasticsearch｜公式サイト](https://www.elastic.co/jp/)*

## Elasticsearchの主な特徴や料金など

ここでは、Elasticsearchには**どのような機能、特徴があるのか、できることは何か、について解説をします。**

**Elastic Stackとは、elasticが提供する検索や分析、可視化のための検索プラットフォームです。**

Elastic StackはElasticsearchに加え、Kibana、Beats、Logstashなどから構成されています。

特にKibanaはデータ解析/可視化のツールで、Elasticsearchと対で利用されるよう設計されています。

他、Beatsはデータ収集とデータ転送を担うプラットフォームです。Beatsはサーバからあらゆる種類のデータを収集し、ElasticsearchやLogstashなどに転送します。Logstashはログ収集の管理ツールです。

*【参考】：[The Elastic Stack｜elastic 公式](https://www.elastic.co/jp/elastic-stack/)*

Elasticsearchは高速の検索エンジンですが、どのような特徴を持っているのでしょうか？ **Elasticsearchの主な特徴を挙げてみます**ので、ぜひ参考にしてください。

Elasticsearchは高速な検索処理が大きな特徴ですが、なぜ早いのでしょうか。Elasticsearchはは「有限状態トランスデューサ※1」を使用した転置インデックスや、数値データや地理データなどの格納のための「BKDツリー」、分析用カラム型ストアなどの技術を用いて高速検索を実現しているのです。

  Elasticsearchは大規模なクラスタ構成、ペタバイト級の大規模データにも対応が可能で、小規模システムから始めて大規模までスムーズな移行が可能です。またシステム停止をせずに、Elasticsearchの追加や変更が可能です。

  Elasticsearchはクラスタを構成しているサーバーが停止した場合には、そのサーバーを切り離してサービスを継続することが可能です。データを複数のサーバーに配置するような構成にしておくと、完全に冗長化されたシステムを組むことができます。

Elasticsearchはマルチテナント（無関係な企業や個人が同時に利用）に対応しており、柔軟な運用が可能です。

  Elasticsearchはスキーマ定義（あらかじめデータマッピングを行う）をせずにデータ投入が可能で、直ぐに利用できます。また、後からフィールド追加が必要になっても問題なく行えます。

  テキストデータ以外にも、構造化・非構造化データ、数値データ、地理情報、メトリックデータなど、あらゆるデータについてリアルタイムでの分析や検索が可能です。

※有限状態トランスデューサとは自然言語処理におけるテキスト正規化や品詞の分類など、さまざまなタスクで活躍する手法のこと。

*【参考】：[無料かつオープン、Elastic Stackのハート](https://www.elastic.co/jp/elasticsearch/)*

Elasticsearchは何に使えるのかについて見ていきます。Elasticsearchは例として、以下のような用途で使うことができます。Elasticsearchは**データの型にはこだわらず、人が認識できるもので、データ化できるものは全て検索や分析の対象になります。**

たとえば、企業内ではマニュアルや手順書、各種情報などをナレッジとして全従業員が検索できるシステムを構築することができ、従業員のリテラシー向上、情報共有などに活用できます。

▪地理情報や空間データの分析と可視化

▪インフラメトリックとコンテナなどの監視

▪アプリケーションパフォーマンスの監視（APM）

▪ログデータやイベントデータなどの保存と分析

機械学習エンジニアの仕事内容とは？スキルや将来性についても解説

Elastic Cloudは**AWS、AzureやGCPなど、主要なクラウドプロバイダーで使うことができる、パブリッククラウド向けのマネージドサービスです。**Elasticのテクノロジーを有効活用する上での最適な手法です。また、Elastic Stackをダウンロードして自社でソフトウェアの管理をすることもできます。

Elasticの料金体系は次のようになっています。それぞれ14日間の無料トライアルが可能です。それぞれ利用できる機能が異なりますので、サイトでよく機能を確認し、評価をしてから申込むようにしましょう。

　　　　　　*スタンダード  　ゴールド　　　プラチナ　　エンタープライズ*

*最低料金*　　月々$95  　　　月々$109　　月々$125　　　　月々$175　

*【参考】：[Elasticの料金](https://www.elastic.co/jp/pricing/)*
*【参考】：[AWS｜アマゾン ウェブ サービス](https://aws.amazon.com/jp/?nc2=h_lg)*
*【参考】：[Azure｜Microsoft Azure](https://azure.microsoft.com/ja-jp/)*

*【参考】：[GCP｜Google Cloud Platform](https://console.cloud.google.com/getting-started?hl=ja&pli=1)*

GoogleのGCPについて知り、エンジニアのスキルに生かそう

AzureとAWSの違いは？概要からサービスまで比較解説！

Elasticsearchの機能や特徴は理解できたでしょうか？ここでは実際にどのように活用されているのかについて見ていきます。**導入事例、活用例などから製品のイメージをつかんでください。**

Elasticsearchはどういった企業で利用されているのでしょうか？Elasticsearchはスタートアップ企業から世界レベルの企業まで、数千の組織で、ドキュメント検索やインフラ監視など多様な目的で利用されています。たとえば世界では、NETFLIX、Uber、slack、Microsoftなどがあります。では、**日本ではどのような導入事例があるのでしょうか？**ここでは日本経済新聞社と日立ソリューションズの事例を見てみましょう。

*【参考】：[検索で世界を動かすお客様の事例｜elastic 公式](https://www.elastic.co/jp/)*

日本経済新聞はElasticsearchを使ってノード数最大48台、1億6千万件のドキュメントデータベース事業での検索を実現しています。この環境はAWS上で構築され、しかもサーバー台数は従来の200台から1/5の48台に削減し、運用の自動化と併せて**年間ランニングコストの20%削減や可用性向上を実現しています。**

*【参考】：[日本経済新聞社: ドキュメント総数1.6億件、 国内最大級のデータベース事業の検索を担う｜elastic 公式](https://www.elastic.co/jp/customers/nikkei-1)*

### 採用事例：日立ソリューションズ

日立ソリューションズが開発・提供しているビジネスデータ活用支援ソフト「活文」の新たに追加された**「活文 企業内検索基盤」のエンジンにElasticsearchが採用され**、「Microsoft Azure」上で利用する企業が増えています。

この仕組みで、従業員はWebブラウザの検索窓からキーワードを入れ、Azure上に置かれた自社の共有フォルダから瞬時に目的のテキストやファイルを探し出すことができます。

*【参考】：[株式会社日立ソリューションズ:ビジネスデータの発生から管理・共有・活用までを支援する「活文」｜elastic 公式](https://www.elastic.co/jp/customers/hitachi-solutions)*

ここまで、Elasticsearchとは、Elasticsearchの特徴や事例などを紹介しました。ここでは**Elasticsercに関する勉強法を中心に解説します。**

### Elastic認定エンジニア資格（Elastic Certified Engineer） 

認定資格取得に向けて学習することは、明確な目標があることでモチベーションを高められます。

**Elasticには2018年6月に開始した、認定エンジニア資格（Elastic Certified Engineer）制度があり、3種類の認定資格があります。

**これらの認定資格を取得することで、Elasticsearchのエキスパートであることを証明できます。受験料は$ 400で、自宅での受験が可能です。詳細は下記のekasticの公式リンクから確認してみてください。

*【参考】：[Open doors with Elastic Certification](https://www.elastic.co/jp/training/certification)*

Elasticsearchの学習には、**elastic社提供のオンラインビデオを活用し、以下の参考書と併用して学ぶことをおすすめします。**以下、ビデオ学習とおすすめの参考書を紹介しますので、ぜひ活用してください。

*■ elastic ビデオ＆ウェビナー*

elasticに関するビデオ教材やオンラインセミナーを利用します。言語、ソリューション&プロダクト、対象業界や地域から選択することができます。*ビデオでイメージをつかんでから参考書を利用すると理解が早い*でしょう。

*【参考】：[ビデオ＆ウェビナー｜elastic 公式](https://www.elastic.co/jp/videos/?language=All&usecase=All&region=All&industry=All)*

*■ データ分析基盤構築入門［Fluentd，Elasticsearch，Kibanaによるログ収集と可視化］*

Elasticsearchの特徴、導入や利用方法の紹介に加え、ログの収集、解析などで使う際に、関連製品を組み合せて使う方法、Elasticsearch運用の注意点など、*総合的にElasticsearchが使える内容にまとめた参考書です。*

アプリケーション開発からデータサイエンスに関わるインフラエンジニアまで、さまざまなエンジニアが利用できる内容です。

▪出版社：インプレスブックス

*【参考】：[データ分析基盤構築入門［Fluentd，Elasticsearch，Kibanaによるログ収集と可視化］](https://book.impress.co.jp/books/1117101041)*

## Elasticsearchエンジニアの強い味方

ここまでElasticsearchを中心に、Elasticsearchの概要、特徴や活用例、学習法などについて紹介してきました。

Elasticsearchはさまざまなアーキテクチャを駆使し、また関連製品や各プログラミング言語との連携によって、単なる検索エンジンにとどまらず、データの分析や情報共有、監視ツールなどさまざまな分野で活用される総合ツールとなっています。

**Elasticsearchはクライアントのさまざまなビジネス課題を解決する武器となります**ので、エンジニアの皆さんがElasticsearchを習得することで、クライアントの要求や要件に応えるための強い味方となる可能性を秘めています。ぜひElasticsearchに関する知識を高めてみてください。

「Elasticsearch」はElastic社の高速検索ツールです。検索エンジンの中枢部にはオープンソースのApache Luceneを用い、大規模データの検索や分析が行えます。ここではElasticsearchの概要や特徴、活用例や学習法などを解説します。

Elasticsearchは、elastic社開発の全文検索エンジンで主要なクラウドサービスでも利用ができる

Elasticsearchは高速検索、スケーラビリティ、ハイアベイラビリティ、マルチテナント、スキーマレスなどの特徴がある

Elasticsearchはさまざまな検索以外にデータ分析や活用などさまざまな用途がある

Elasticsearchとは？高速全文検索ツールの概要や活用法を徹底解説！

## BigLakeプレビュー版のリリース

Google Cloudは2022年4月7日、Google Data Cloud Summit開催に合わせてBigLakeプレビュー版を発表しました。BigLakeとは、データレイクとデータウェアハウスを統合したストレージエンジンです。*ストレージ形式やシステムを意識せずにデータ分析を行うことで、増大するデータ分析や管理の障壁を取り除きます*。
【参考】：[BigLake: データレイクとデータ ウェアハウスを複数のクラウド間で統合](https://cloud.google.com/blog/ja/products/data-analytics/unifying-data-lakes-and-data-warehouses-across-clouds-with-biglake)
【参考】：[Google Data Cloud Summit](https://cloudonair.withgoogle.com/events/summit-data-cloud-2022)
【参考】：[Top 5 Takeaways from Data Cloud Summit ‘22](https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/top-5-things-to-catch-up-on-from-data-cloud-summit-2022)

*Google Cloudは、Googleが展開するクラウドサービスで3大クラウド事業者の1つです*。150以上に及ぶ製品をサービス提供しています。コンピューティング・ストレージ・データベース・データ分析や、AIと機械学習・ネットワーキング等の多様なサービスからなります。
【参考】：[Google Cloud](https://cloud.google.com/?hl=ja)

プレビュー版では、製品およびその機能をお客様が評価するためにサービスが提供されます。*機能はまだ完全に実装されていないので、サポートやサービスレベルの保証はありません*。および6カ月程度のプレビュー期間を経て正式リリース（GA）に移行します。

BigLakeは、*統合ストレージ エンジンとしてデータウェアハウスとデータレイクのデータアクセスを簡素化するソリューションです*。Google Cloudのみならず、マルチクラウドストレージに対応します。Google Cloud Storageのほか、Amazon S3・Azure Data Lake Storage Gen2のオブジェクトストアがサポートされています。
【参考】：[Google Cloud BigLake プレビュー](https://cloud.google.com/biglake)

クエリアクセスにはBigLakeテーブルを用います。このテーブルは、マルチクラウド・オープンデータ形式へのアクセスを行うために提供されます。
【参考】：[Google Cloud BigLake テーブルの概要](https://cloud.google.com/bigquery/docs/biglake-intro)

BigLakeはBigQueryを拡張し、既存のインフラストラクチャを有効活用するものです。*マルチクラウドデータレイクや CSV・JSONのほか、ビッグデータで用いる列指向オープンデータ形式のParquet・ORCなどに対応し、行レベル・列レベルセキュリティのようなきめ細かいセキュリティ制御を行うことができます*。

BigLakeコネクタによりGoogle CloudをはじめとしてSpark・Presto・Trino・Tensorflowなどに接続できます。任意の分析エンジンを用い、ポリシーを制御することでアクセス一貫性を維持します。

データレイクとは、データのリポジトリ（貯蔵庫）を指します。リレーショナルデータベース（RDB）で用いる構造化データのほか、CSVやXMLファイル等が保存管理されます。さらに日常的に用いるメールやPDF等の非構造データを含めて一元管理します。増大するデータの可視化・分析を集約し、データ活用を促進するものです。

*データレイクはデータ形式に依存しないため、非定型の分析においても活用が可能です*。

データウェアハウスとは、データの倉庫を意味し、時系列に発生する膨大なデータを蓄積するために利用されます。この蓄積データを分析し、企業の意思決定に活用します。ビジネスインテリジェンス（BI）や意思決定システム（DSS）に利用されるデータを蓄積します。

*主に構造化データが蓄積されているため、決められた手順で高速にデータ分析を行います*。

BigQueryとは、*Google Cloudが提供するフルマネージドのサーバーレスのデータウェアハウスです*。スケーラブルな分散型分析エンジンにより、数ペタバイトのデータであっても高速にクエリを完了できます。機械学習・地理空間分析・ビジネスインテリジェンスなどの組み込み機能が搭載されています。データ分析や意思決定に利用されます。
【参考】：[Google Cloud BigQuery とは](https://cloud.google.com/bigquery/docs/introduction)

BigQuery Omniとは、Google CloudによるAmazon S3・Azure Data Lake Storage Gen2オブジェクトストア向けBigQuery分析サービスを指します。*データを一か所に格納することなく、マルチクラウド上でデータ分析を行うことができます*。
【参考】：[Google Cloud BigQuery Omniとは](https://cloud.google.com/bigquery-omni/docs/introduction?hl=ja)

本サービスにおいてもBigQuery同様にサーバーレスで、AWS IAMのロールやAzure Active Directoryのプリンシパル権限を用いてアクセスします。データ転送を伴わずに実行できるので、高速・低コストのデータ分析が可能です。

BigLakeは、*BigLakeテーブルに対するクエリに基づき料金が発生します*。ベースの料金はBigQueryの料金で、自社Google Cloud Storageに定義されたテーブルへのクエリにより発生します。他のクラウド上にある、AWS S3あるいはAzure Data Lake Storage Gen2を用いたテーブルへのクエリは、BigQuery Omniの料金が発生します。

BigLakeコネクタ利用にあたっては、データ取り込み料金が発生します。
【参考】：[Google Cloud BigLake 料金](https://cloud.google.com/biglake#section-5)

BigLakeを利用するにあたり、要件にしたがってGoogle Cloudプロジェクトを作成し、BigLakeテーブルを定義します。*テーブル作成が完了したら、クエリ実行が可能となります*。ユーザへのアクセス制御のために、データレイク管理者・データウェアハウス管理者・データアナリストのロールに基づくIAM権限の付与が必要となります。

BigLakeの利用設定は、以下の項目を順次実施します。
【参考】：[Google Cloud BigLake テーブルを作成して管理する](https://cloud.google.com/bigquery/docs/biglake-quickstart)

・*接続リソースの作成*
最初にBigQuery Connection APIのページで、外部データソースを含むプロジェクトを選択し、有効化を行います。接続リソースを作成するには、Google Cloudのコンソールで「+ データを追加」「外部データソース」をクリック後、「接続タイプ」リストから「Cloud リソース（BigLake テーブル用）」を選択します。CLIにより、接続リソースを作成することも可能です。

サービス・ツールの記事（32ページ目）