COBOLエンジニアの方の多くは、COBOLに将来性があるのかどうかが不安に感じるでしょう。結論から言うと、**COBOLを使ったシステムの運用・保守は今後もなくならないと思われますが、COBOLを使った新規のシステム開発は減少する**と予想されます。

COBOLを使ったシステムには銀行・証券会社などの基幹システムがあり、機密情報や個人情報を扱う重要なシステムです。他の言語への移行作業でトラブルが発生すると多大な損失があるため、COBOLを使い続ける企業が多くあります。

しかし、扱いやすくて汎用的な新しいプログラミング言語の方が市場価値が高く、COBOLの人気は下がっています。COBOLは計算の速さ・正確さに優れていますが、人工知能やWebアプリ等の開発には不向きです。*COBOLは特定の分野でしか使えないため、市場価値はあまり高くありません。*

### COBOLエンジニアにはPM等のキャリアパスもある

COBOLしか扱うことができないエンジニアの方が今後活躍するには、どうすれば良いのでしょうか。COBOLの需要は今後も続きますが、COBOLの市場価値は低く今後はさらに下がると予想されます。そのため、**他のプログラミング言語やマネジメントスキルなどを身につけましょう。**

特に、エンジニアのキャリアパスであるプロジェクトマネージャー（PM）は開発の上流工程を担う重要な役目があります。COBOLでの開発経験を活かし、さらにマネジメントスキルを身につければ現場のメンバーへの配慮もできる優秀なプロジェクトマネージャーになれるでしょう。

COBOL（コボル）とは、1959年に**事務処理用として開発されたプログラミング言語**です。現在現役で活躍している言語の中でも長い歴史を持っており、銀行や証券会社で使われています。COBOLの特徴は、メインフレームという巨大なコンピュータで動かせることです。

また、計算処理に強みがあり、数値的なミスが許されない基幹システムでの需要が高いと言われています。COBOLは長い歴史がある分、これまで何回も改良されています。2002年にはオブジェクト指向にも対応しており、大規模なシステムの開発により適応するようになりました。

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### COBOLはどこで使われている？

COBOLは、**金融業界の業務システムや行政機関のシステムなどに多く使われています。**COBOLの演算機能は優秀で、高度な計算を要する処理を高速で行うことができます。

金融に関わる銀行や証券会社などでは、日常的に膨大なデータの計算処理が必要です。スピードと正確性に優れたCOBOLは長年重宝されています。

また、金融機関と同じく大量のデータを扱う行政機関でもCOBOLは使われています。金融機関もそうですが、*人々の暮らしを支える重要な役割を持つ機関では、データ処理の遅延や誤りがあってはいけません。*

人間の力だけでは処理しきれないものを素早く正確に行えるCOBOLは、私たちの暮らしを長年にわたって支えてきたのです。

### COBOL技術者が不足している？

現在COBOLを使っている、またこれからも使い続けるであろう企業や機関は一定数ありますが、一部でJavaなどへの移行が行われていることや新規案件は少ないと考えられていることから、*COBOL技術者数は減少傾向に転じています。*

COBOLを学ぶ若手エンジニアは少なく、COBOL技術者の高齢化が進んでいるため、COBOL技術者は今後も減少傾向のまま推移していくと予想されます。

しかし、COBOLが使用されている限り、*トラブル対応や運用・保守業務、他のシステムとの連携などCOBOL技術者の仕事はあります。*また、Javaなどへの移行の際にもCOBOLの知識は必要です。

そのため、定年などによるCOBOL技術者の引退が増えている今、**「COBOL技術者が不足している」という声も上がっています。**COBOLの知識を持つエンジニアの需要はこれからもあると予想されるため、若手がCOBOLのスキルを習得する意義はあると言えるでしょう。

マイナビエージェントでは職種別の年収ランキングを公開しています。そのランキングによると、COBOLエンジニアを含む**システムエンジニア・プログラマーの平均年収は443万円（※2023年2月執筆時点）となっています。**これはあくまで平均であり、業種・業界によっては平均年収がさらに高い可能性もあります。

【参考】：[職種別平均年収ランキング｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/helpful/income/category/#it?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)
【参考】：[検索結果 求人・転職・中途採用｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/kw_COBOL/result.php?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>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)</center>

COBOLのデメリットについて解説します。万能なプログラミング言語は基本的にはなく、COBOLにも不向きな開発分野はいくつかあります。

### Webアプリやスマホアプリ開発に向いていない

COBOLは**Webアプリやスマホアプリ開発に使われることはありません。**それらの分野では他にもっと適している言語が多くあるためです。たとえば、Webアプリ開発ではPHP・Python・Rubyといった比較的新しい言語が人気です。

COBOLは基幹システムの開発は得意ですが、それ以外の分野に使えないことが弱点です。これからCOBOLを学ぶ予定の方は、開発できるシステムの幅が狭くなることを考慮する必要があるでしょう。

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COBOLは**人工知能開発にも使うことが難しい**です。人工知能・ディープラーニング・データ解析といった分野は、私達の生活を変える可能性を秘めていると言われており、今注目されている分野です。

人工知能開発ではPythonやRといった言語が多く使われています。このようにトレンド分野で使えないことは、若手エンジニアからの支持が低い理由でもあります。

COBOL自体の性能に関するデメリットではないですが、**COBOLを使ったシステムを新規で開発する案件が少ないことが難点**です。現在はCOBOLに代わる多くのプログラミング言語があり、新しい言語での開発が主流になっています。

既存システムの運用・保守でCOBOLを扱う機会はありますが、COBOLから他の言語へ移行するシステムも今後増えるでしょう。COBOLに興味がある方でこれからエンジニアとして活躍したい方は、他の言語も習得することをおすすめします。

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COBOLが言語としてどのようなメリットがあるのかについて解説します。他のプログラミング言語に比べてどういった点が優れているかについてまとめましたので、初学者の方は言語選びの参考にしてください。

COBOLは**記述ルールが単純で可読性が高いのがメリット**です。上から順番に読んでいけば、基本的な処理内容を理解することができます。可読性が高いとソースコードの修正も簡単で、バグを発生させにくいためクリティカルな箇所で扱いやすいです。

また、データ名やファイル名などに日本語が使えるのも特徴です。古い言語でここまで簡単な言語はなかなかありません。

COBOLは事務処理用として作られた言語であり、**誤差が出ない正確な計算ができる上に、計算処理を高速で行う**ことができます。また、事務処理に必要なバッチ処理も得意としています。計算処理能力に関しては他言語より秀でているところがあり、長きに渡って使われ続けたのもこのためです。

### さまざまなOSに対応している

COBOLは**どのOSにも依存しないように設計された言語**です。Windows・Mac・Linuxなど、COBOLを使用する上でのOSの種類を問わないため、様々なシステムに応用できるでしょう。使い勝手の良さもCOBOLが持つメリットの1つです。

## COBOLの需要は今後もあるのか

COBOLの需要について調べると「オワコン」「やばい」「時代遅れ」という意見が多く見られます。そのため、COBOLの将来性について心配する方も多いでしょう。

ここでは、COBOLに将来性があるのかどうかを解説します。現在COBOLを業務で使っている方や、これからCOBOLを学ぶ予定の方はぜひ参考にしてください。

### 社会インフラとしての需要は今後も続く

COBOLは、銀行や証券会社などで基幹システムとして多く使われています。**銀行や証券会社のシステムは人々が生活する上でなくてはならないもの**です。

そのため、COBOLを使った基幹システム開発の仕事が急に消えることはないでしょう。社会インフラとして使われている限りCOBOLの需要は続くため、COBOLエンジニアは心配しすぎることはありません。

### 今後もCOBOLを使った運用・保守の仕事は続く

銀行や証券会社の一部は、**COBOLからJavaといった言語に移植され始めています。*Javaの方が若手エンジニアからの支持が高い上に、ソースコードの修正・管理がしやすいためです。

しかし、COBOLを継続して使う企業も多くあります。なぜなら、言語の移植に失敗しバグが発生した場合、多大な損害が発生する可能性があるためです。

例えば、ユーザーの個人情報が流出すると、何億もの賠償金を支払うことになりかねません。こういったリスクがあるため移植を断念し、COBOLを使い続ける企業が多いのです。

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### COBOLエンジニアは減少傾向にある

COBOL自体の需要はありますが、**COBOLを扱えるプログラマーは減少傾向**にあります。COBOLは情報系の大学や専門学校で習うことは少ない上に、プログラミングスクールでも学びにくいため、習得する機会が少ないです。

また、基幹システムの開発よりも、Webアプリやスマホアプリなど身近なサービスの開発の方が人気があります。そのため若手でCOBOLを扱える人が減少しており、COBOLエンジニアは高齢化しています。

### 基本情報技術者試験でCOBOLが除外されている

2019年の秋期試験をもって、基本情報技術者試験で出題範囲からCOBOLが除外されました。基本情報技術者試験はエンジニアの登竜門と言われる試験であり、プログラミングを始めシステム開発の基礎に関わる問題が多く出題されます。

基本情報技術者試験の選択問題では、以前はCOBOLを含めた5つの言語から1つを選択して回答していました。しかし、**現在はCOBOLの代わりにPythonが選択候補**に入っています。このことからも、COBOLの人気が下がっていることが分かります。

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### COBOLの新規開発案件は減少する

COBOLの運用・保守案件は継続しますが、**新規開発案件は減少すると予想**されます。上記で解説した通り、COBOLを扱える人材が減っているためです。COBOLを扱うことができるエンジニアの方は重宝されますが、新規開発案件にも参入したい方は、他の言語も学んで仕事の幅を広げましょう。

## COBOLエンジニアが今後習得すべき知識・スキル

COBOLの需要は今後も続きますが、COBOLエンジニアとして市場価値を上げるにはCOBOL以外の知識・スキルを習得することが重要です。ここでは、COBOLエンジニアが身につけたい知識・スキルについて紹介します。

COBOLエンジニアはベテランが多いため、開発だけでなくマネジメント業務ができることも期待されます。具体的には、**プロジェクトのスケジュール管理や部下への指示出し・技術選定・納期管理・トラブル時の対応**などができると良いでしょう。

マネジメントといった上流工程のスキルを持つエンジニアは、年収アップも期待できます。

マネジメントスキルを身につけるなら、プロジェクトマネージャ試験を受験しましょう。マネージャーに必要なスキル・知識を体系的に身につけることができます。

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：プロジェクトマネージャ試験](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/pm.html)
【参考】：[検索結果 求人・転職・中途採用｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0103007-0103008-0103009-0105018/result.php?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)

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COBOLは金融や保険業界などで使われることが多いため、COBOLが使われている業界知識も身につけると良いでしょう。業界知識があれば上流工程を担当する際、**経営視点からシステムの要件を検討できるため仕事の幅が広がります。**

特定業界の知識をシステムに落とし込むスキルは、どの企業においても求められるものです。

COBOLは新規開発案件が少ない一方、COBOLから他の言語への移植が難しい関係で、既存システムを扱う案件が多くあります。システムが正常稼働するように監視したり、障害発生時の対応を行ったりします。障害の原因を突き止めるには、サーバーやネットワークの知識も必要です。

既存システムの運用・保守スキルを高めるには、**ITサービスマネージャ試験がおすすめ**です。ITサービスマネージャー試験は、システム運用・保守のマネジメントを行える知識・スキルを持っているかどうかが問われる資格です。

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：ITサービスマネージャ試験](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/sm.html)

【保守・運用】仕事内容や将来性、必要なスキルについて徹底解説！

### Javaといった他の言語のスキル

本記事ではCOBOLの将来性について解説します。COBOLは事務処理用として開発された言語で、長く活躍し続けているのが特徴ですが、最近になってCOBOLの需要が減っているという話もあります。本当にCOBOLの将来性はなくなるのかについてまとめました。

COBOLは事務処理に特化しており、銀行や証券会社で基幹システムとして多く使われている

COBOLの運用・保守案件は今後もあるが、新規開発案件は減少する

COBOLエンジニアはマネジメントスキルなどを身につけて市場価値を上げよう

COBOLの需要や将来性はある？その現状と今後必要となるスキル

**Pythonはインタプリタ型のオブジェクト指向プログラミング言語です。**言語の仕様がシンプルで記述しやすく判読しやすいので、メンテナンス性に優れています。そのため、初心者から経験者まで誰でも使いやすく、多様な用途で利用が拡大しています。

また、それぞれの専門分野にライブラリが公開されているため、開発生産性が高いこともPythonの特徴の1つです。特に、*AI（人工知能）分野での開発言語はPythonが標準的に用いられています。*

【参考】：[Python](https://www.python.org/)

Pythonとは？人気の理由と基本知識をわかりやすく解説！

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

Pythonを利用するには、Python・編集用テキストエディタ・開発用PCがあればすぐ始められます。Pythonの対応OSは、Windows・Linux/UNIX・MacOS等です。まず、対象となるOSにPythonのインストールモジュールをダウンロードし、インストールします。

【2022年最新】Pythonの開発環境の構築方法を初心者向けに解説！

Pythonに最適のコードエディタとは？おすすめのエディタ5選を紹介！

Pythonが起動できたら、試しにprint(“Hello World!”)と入力しましょう。すると、「Hello World!」が表示されます。このように、**初心者でも簡単に動作するプログラムが作成できます。**また、公開ライブラリを活用すればさらに簡単にさまざまなアプリケーションを作成可能です。

*初心者でも簡単にアプリケーションを作成できるので、プログラマーを目指すIT業界未経験者の方にもおすすめです。*

【参考】：[Python download](https://www.python.org/downloads/)

Pythonは構文が簡単で初心者にも大変人気があります。Pythonは豊富なライブラリが公開されているため、**特にAI分野での機械学習・深層学習では標準的に用いられています。**PythonはAI分野の他にも、多くの分野で利用されています。以下で詳しく紹介します。

初心者向けPython：基礎構文や入門情報を丁寧に解説！

**Pythonはデータ分析を得意としており、科学技術計算全般で用いられています。**Pythonはデータ分析のライブラリが豊富です。そのため、機械学習・深層学習のAI分野に加えて金融計算・ブロックチェーンでも広く用いられています。

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！

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

Pythonはデータ分析を得意としていますが、**データ分析の前段階であるデータ収集にも広く用いられています。**例えば、ウェブ情報収集のためにクローリングやスクレイピングを行い、売り上げ分析や需要分析等にも活用できます。

Pythonはデバッグが簡単なため、**プログラム学習環境としても活用されています。**特に、初心者向けの参考サイト・参考書籍・サンプルコードが多く、プログラミング学習の基本として用いられることが多いです。さらに、大学のカリキュラムでPythonのプログラム講座も提供されています。

また、Pythonではゲーム開発も盛んで、プログラム学習のためのゲーム作りやちょっとした趣味程度のゲーム開発から本格的なゲームに対応するライブラリまで広く公開されています。ゲームライブラリやゲームエンジンが豊富なため作れるものも多く、簡単に面白いプログラムが作成できます。

Pythonはゲーム開発も可能！習得してプログラミングスキルを磨こう

Pythonでつくるゲーム開発とは？入門情報をまとめて解説！

Pythonの学習ロードマップとは？習得のコツやおすすめのサイトを紹介！

Pythonのおすすめ本21選！初心者・中級者・上級者別に解説

Pythonは構造がシンプルなため、ちょっとしたプログラムが簡単に作成できます。そのため、**汎用プログラミングの開発言語としても最適です。**また、Web APIを活用することで郵便番号・地図情報・カレンダーの取り込みも可能です。

Web APIを活用することで、簡単な集計・工夫を凝らしたアプリ・個性的なプログラムが簡単に作成できます。他にもウェブサイト作成のフレームワークがあり、コンテンツ作成者も多く利用しています。実用例として、主要プラットフォームであるYouTube・Dropbox・Instagram・Googleなどがあります。

Web APIとは？仕組みや使い方、メリットをわかりやすく解説！

Pythonはインタプリタ型でデバッグが簡単なため、さまざまな分野で広く活用されています。しかし、苦手な分野やできないこともあります。**Pythonの苦手分野も理解し、できないことは他の言語で代用するといったの対策をしましょう。**

### コンパイラが適しているアプリケーション

**Pythonのように逐次処理するインタプリタ言語は、実行速度が速くありません。**一方コンパイラ言語の場合は事前にコードをコンパイルするため、インタプリタ言語よりも高速処理が可能です。

特に、基幹業務システムではプロジェクト管理手順に従い、コンパイラ言語であるC言語・C++・COBOLや同等機能を持つJavaが用いられます。また、リアルタイムシステム・制御システム・業務用ゲーム機のように、レスポンスタイム保証が必要とされる業務でもC言語・C++・Java等が用いられています。

この他、業務用ゲームを始めゲームエンジンUnityを利用する場合はC\#を用います。同様に、UnrealEngineのゲームエンジンを利用する場合はC++を使って開発します。

なお、コンパイラ言語での開発では事前に要求仕様に従い開発・デバッグの工程を厳密に管理する必要があります。

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C#とは？できることやメリット・デメリットについて解説！

### 機種依存性が高いアプリケーション

Pythonはインタプリタであるため汎用的なアプリケーション開発に向いていますが、**機種依存性が高いアプリケーション開発には向いていません。**機種依存性が高いアプリケーション開発には、機種固有のライブラリを用います。

そのため、そのような開発では機種固有の開発フレームワークを利用し最適化コンパイラを使うことをおすすめします。具体例としてスマホアプリケーション開発では、iOS・Androidの開発フレームワークやJavaを用いることが多いです。同様に、制御系システムはC言語・C++やJava等が用いられています。

## Pythonを仕事で活用できる職種は？

Pythonは豊富なライブラリが公開されているため、多様なアプリケーション開発が可能です。実際に仕事で利用する場合でも、多くの業務をカバーできます。ここではPythonを利用する代表的な職種を紹介し、Pythonの利用用途や特徴を説明します。

データサイエンティストとは、**経営戦略・商品開発などさまざまな分野での課題を、データを用いた分析・統計によって解決する専門家のことです。**データサイエンティストは以下に挙げるデータ分析手法を活用し、データ分析を行います。

・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AI技術

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

Pythonでは数学・科学技術計算用ライブラリとして、次の代表的なライブラリを利用できます。

・多次元配列オブジェクトを実装した演算関数を提供を提供する「NumPy」
【参考】：[NumPy](https://numpy.org/)

・NumPyをベースにした科学計算ライブラリの「SciPy」
【参考】：[SciPy](https://scipy.org/)

・数表や時系列データに強みを持つデータ操作解析ライブラリの「Pandas」
【参考】：[Pandas](https://pandas.pydata.org/)

また、データの可視化用ライブラリとして次の代表的なライブラリが利用可能です。

・NumPyをベースにしたグラフ描画ライブラリの「Matplotlib]
【参考】：[Matplotlib](https://matplotlib.org/)

・Matplotlibを用いた可視化ライブラリの「seaborn」
【参考】：[seaborn](https://seaborn.pydata.org/)

・簡単な文法で視覚効果を高めた可視化ライブラリの「Altair」
【参考】：[Altair](https://altair-viz.github.io/)

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

Matplotlibでグラフ描画が簡単に？pipのインストール手順を解説！

**AIエンジニアは、システム設計・開発・構築を担当する機械学習・深層学習エンジニアと、システム利用側のデータ分析者・統計の専門家であるデータサイエンティストに大別できます。**

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

データサイエンティストについては前述のとおりです。ここでは、機械学習・深層学習エンジニアの活用領域について説明します。Pythonは機械学習・深層学習用ライブラリとして、次の代表的なライブラリが利用可能です。

・分類・回帰・クラスタリングによる機械学習ライブラリの「scikit-learn」
【参考】：[scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/)

・Googleが開発した機械学習・深層学習・数値解析ライブラリの「TensorFlow」
【参考】：[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/?hl=ja)

・Facebookが開発した機械学習・深層学習ライブラリの「PyTorch」
【参考】：[PyTorch](https://pytorch.org/)

AIエンジニアは全工程を通じて数学・科学技術計算用ライブラリ、データの可視化用ライブラリ、機械学習・深層学習用ライブラリを利用し、業務に活用することができます。PythonはAIエンジニアにおすすめのプログラミング言語です。

TensorFlowとは？特徴やできることをわかりやすく解説！

PyTorchとは？特徴やメリット・デメリット等の入門情報を解説

金融業界では、フィンテックやブロックチェーンがリスク分析や安全対策で利用されています。**Pythonの豊富な数学・科学技術計算用ライブラリとデータの可視化用ライブラリを用いて、数値計算とデータ分析に活用します。**

ブロックチェーンとは？仕組みや使い道・注意点を分かりやすく解説

Pythonはデータ分析を得意とし、さらにデータ収集にも強みがあります。そのため、**ウェブ情報のクローリングによる情報収集や、スクレイピングによるデータ分析が可能です。**データ分析する際はExcel操作のライブラリである、openpyxlやxlwingsを用います。

Excel操作をする具体的な方法には、Excel類似ライブラリであるopenpyxlで処理したり、xlwingsによりVBA連携で処理したりすることで分析を進める方法があります。総合分析はpandasを用いるケースが多いです。これらのライブラリを活用することでExcelの自動集計が可能です。

【参考】：[openpyxl](https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/)
【参考】：[xlwings](https://docs.xlwings.org/ja/latest/index.html)

PythonでできることにExcel操作や自動化があるって本当？

汎用開発を行うPythonエンジニアは、**簡易的なツールを開発するレベルからWeb APIを利用したシステム間連携まで、多様な用途でPythonを活用します。**

*Pythonの開発環境を整備するにあたり、多くの場合、統合開発環境（IDE）をセットアップします。*代表的なIDEのSypder、Jupyter Notebookやその後継となるJupyterLab、PyCharm等が利用されることが多いです。さらに、マイクロソフト製コードエディタであるVisual Studio Codeにも対応しています。

また、標準提供されているThe Python Package Index（PyPI）やAnacondaを用いてパッケージ管理を行い、必要なライブラリをインストールして利用できます。他にも、ゲーム開発用であればゲームライブラリやゲームエンジンをインストールします。

【参考】：[Sypder](https://www.spyder-ide.org/)
【参考】：[Jupyter Notebook・JupyterLab](https://jupyter.org/)
【参考】：[PyCharm](https://www.jetbrains.com/ja-jp/pycharm/)
【参考】：[VSCode](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code/)
【参考】：[The Python Package Index](https://pypi.org/)
【参考】：[Anaconda](https://www.anaconda.com/products/distribution)

IDEとは？詳細やメリット、おすすめのIDEを紹介します！

Jupyter Notebookとは？その導入・操作方法を解説

Anacondaとは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

Pythonはさまざまな分野で活用されており、経験者から初心者まで使いやすく人気のプログラミング言語です。進歩が速いIT業界では新しいプログラミング言語もたくさん出てきていますが、Pythonの将来性は高いのでしょうか？

Pythonは豊富なライブラリが公開されており、初心者から経験者まで人気があります。PythonにはAI分野に強い・ライブラリが豊富などのメリットがありますが、苦手な領域もあります。本記事ではPythonでできること、仕事で活用できる職種などについて説明します。

Pythonは言語の仕様がシンプルで初心者から経験者まで人気がある

Pythonでできることはさまざまで、AI・データサイエンスなどの分野で活用されている

Pythonは幅広い分野で活用されており、将来性も高い

Pythonでできることは？仕事で活かせる職種や将来性を解説

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<br/>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/)

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