機械学習エンジニアは、**人工知能（AI）の領域でシステムを設計・開発・構築するITエンジニアのことです。**特に機械学習（Machine Learning）のシステム実装や開発を担当するエンジニアを指し、英語の頭文字を取って「MLエンジニア」とも言います。

ここでは、関連する他の職種との違いや仕事内容について解説します。

機械学習エンジニアとは？仕事の内容や将来性について解説！

### 人工知能と機械学習はどう違う？

人工知能とは、人間が備えている知的な行為や能力をコンピュータの手続き・アルゴリズムに基づき、所定のデータを与えることで機械的に実行することを研究する領域です。

**機械学習は人工知能の一種で、学習方法を定義し機械的に学習させるために過去の蓄積データから将来を予測するための技法を指します。**

### 機械学習エンジニアとAIエンジニアの違い

AIエンジニアは、AI（人工知能）の開発に関連する技術職全般を指します。機械学習エンジニアは、AIの中でも特に機械学習の分野を担うエンジニアです。つまり、**機械学習エンジニアはAIエンジニアの1種と言うことができます。**

### 機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違い

機械学習エンジニアと対比する職種でデータサイエンティストがあります。機械学習エンジニアは機械学習アルゴリズムを設計・実装する技術者のことで、ITエンジニアの一種です。データサイエンティストとは機械学習アルゴリズムを使うシステム利用者で、データ分析者・統計の専門家を指します。

つまり、*機械学習エンジニアはITエンジニアであり、データサイエンティストはシステム利用者という違いがあります。*

データサイエンティストを目指すエンジニアがまず取得したい資格7選！

### 機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアが行う主な仕事は、**機械学習モデルの構築、機械学習サービスの設計や開発、機械学習基盤の構築・運用・保守などがあります。**また、AI技術は日々進化しているため、最新技術の研究や論文の調査といったことも機械学習エンジニアには欠かせない業務の1つです。

さらに、機械学習のアルゴリズムは「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに分類されます。

「教師あり学習」は特定のデータをどう処理するのか教える学習方法です。「教師なし学習」は、正解タグのないデータを与えてコンピュータ自身にデータの特徴・パターンなどを分析させます。「強化学習」は、今あるデータだけでなく自ら必要なデータの収集・分析を行うことで知能向上を図る方法です。

「教師あり学習」「教師なし学習」の2つに関しては、事前にデータを用意する必要があるため、*機械学習エンジニアにはこれらのデータ収集や加工作業の仕事も伴います。*

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## 機械学習エンジニアの将来性

機械学習エンジニアは人工知能の領域で機械学習を担当するITエンジニアです。ここでは機械学習エンジニアの将来性を考える上で、人工知能や機械学習が将来どのように活用されるかを解説します。

### 機械学習エンジニアが担当する機械学習の適応領域は？

人工知能の中の機械学習の適応領域は大まかに**「コンピュータ認識の領域」「コンピュータ分析・予測の領域」「コンピュータ対処応答の領域」の3つに大別され、それぞれ適応が拡大しています。**

具体的には、コンピュータ認識の領域では、画像認識（顔認証や監視等）、音声認識（音声入力や応対等）、文章解析・文章認識（不正検知や検索等）、異常検知（故障や異常行動等）等に適応が拡大しています。

同様にコンピュータ分析・予測の領域では、数値の予測（売上や株価等）、イベント発生の予測（購買予測等）等に活用されています。

続いてコンピュータ対処応答の領域では、行動の最適化（出店や在庫最適化等）、作業の最適化（自動運転や自動応答等）、表現の生成（翻訳や要約等）等に活用されています。*この適応領域は今後さらに増えると見込まれています。*

内閣府において、イノベーション政策強化推進のための有識者会議「AI戦略」（AI戦略実行会議）が行われており、**今後におけるAI活用の推進と必要な人材育成が議論されています。**

主なAI適応領域として各産業界、特に健康・医療・介護・福祉の分野が期待され、同様にデジタル社会の安全性を高めるためにセキュリティへの対応に注力しています。

そのため、大学・高専・専門学校での人材育成のカリキュラムもデータサイエンティスト・AI人材を担うための内容が検討されています。また、デジタルトランスフォーメーションで活用されるICTは環境整備・技術蓄積が検討されており、*AI関連のスキル学習でeラーニングの機会が今後増えると予測されます。*

【参考】：[内閣府 ＡＩ戦略](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/index.html)

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## 「機械学習エンジニアはやめとけ」は本当？

ネット上などでは「機械学習エンジニアはやめとけ」といった意見もありますが、その理由としてまず考えられるのは、求められる専門知識やスキルの高さです。

プログラミングスキルなどITエンジニアとしての基本的なスキルに加え、統計などの数学的知識も必要になるため、*機械学習エンジニアとして十分な知識やスキルを身に付けるのはハードルが高いと感じる人が多いようです。*

さらに、AIの分野は急速に発展しているため、最新の情報も常にチェックしておかなければなりません。

機械学習エンジニアの将来性への懸念からネガティブな意見が出ることもありますが、機械学習エンジニアの需要そのものがなくなる可能性は低いと考えられるため、トレンドなど市場の変化に合わせて自身のスキルを高めていく必要があります。

そのため、単に「需要が高く収入が見込めるから」「流行りの分野だから」といった理由で機械学習エンジニアを目指すと、挫折してしまう可能性もあります。

とはいえ、機械学習エンジニアは需要も高い魅力的な仕事です。**数学的知識が既に備わっていることや、AI関連の分野に強い興味があり意欲的に学習が続けられることなどが、機械学習エンジニアに向いている人の特徴と言えるでしょう。**

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また、企業選びも重要なポイントになってきます。同じ機械学習エンジニアでも、働く環境は企業によって異なるからです。未経験の方には教育制度が充実している企業もおすすめです。転職エージェントを活用して自身とマッチした企業を選びましょう。

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## 機械学習エンジニアに必要なスキルや資格

機械学習エンジニアには、どのようなスキルや資格が必要なのでしょうか？ここでは、求められるスキルやおすすめの資格について解説します。

機械学習エンジニアは、プログラム開発や学習アルゴリズム設計の知識が求められます。**プログラム開発に必要な言語は、主にPython・C・C++**です。アルゴリズム設計にはプログラミング言語の他に高度な数学や統計理論を多用するため、一定の経験が求められるでしょう。

同様に収集したデータを格納するために、HadoopやSQL等のデータベースを理解する必要があります。

*過去の蓄積データを活用するためには、ビッグデータの理解も必要*です。次に、関連する要素としてシステムインフラの技術が求められます。特に最適化には、ハードウェアの知識に基づきシステムメモリーの利用や計算手法を最適化するため、OSとハードウェアの知識が求められるでしょう。

【参考】：[Apache Hadoop](https://hadoop.apache.org/)
【参考】：[MySQL](https://www.mysql.com/jp/)

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機械学習エンジニアにおすすめの資格を3つ紹介します。

*【G検定】*
日本ディープラーニング協会によるこの資格は、機械学習エンジニアに必要とされる能力を証明するための検定です。G検定はジェネラリスト向けの検定で、E資格はエンジニア向けです。資格取得により、人工知能・機械学習の専門知識力が証明されます。

【参考】：[一般社団法人 日本ディープラーニング協会のG検定、E資格](https://www.jdla.org/)

*【統計検定】*
統計質保証推進協会によるこの資格は、統計自体の能力を証明するための検定です。資格の取得により、データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する統計能力を証明できるでしょう。この資格は、人工知能のシステム利用者であるデータサイエンティストにもおすすめできます。

【参考】：[一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

*【データベーススペシャリスト試験】*
この資格は情報処理技術者試験の1つで、データベースの設計監理者や管理責任者が対象です。高度なIT人材として専門的な知識や技術を証明し、情報システム基盤の企画・要件定義・開発・運用・保守の役割を果たすために役立ちます。

【参考】：[データベーススペシャリスト試験(DB)　～ ビッグデータ時代に求められる、データ志向の担い手 ～](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html)

### 機械学習エンジニアになるための勉強方法

**機械学習エンジニアになるためには、資格取得に向けた勉強がおすすめ**です。参考書・学習サイトの活用や、資格取得のためのスクールなどが有効です。勉強時間を確保するのが難しい方は、隙間時間に動画配信などを行っている学習サイトや動画配信サイトを活用して勉強を進めましょう。

## 機械学習エンジニアの年収やキャリアパス

機械学習エンジニアは、人工知能の領域の経験や数学や統計の専門知識が求められます。そのため、専門性を高めるのは簡単なことではありません。ここでは、知識向上の先にあるキャリアの選択肢や年収について説明します。

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、**機械学習エンジニアを含むシステムエンジニア・プログラマの平均年収は443万円（※2023年2月執筆時点）です。**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】：[機械学習エンジニアの求人｜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_%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2/result.php?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)

### 機械学習エンジニアのキャリアパス

機械学習エンジニアとしてのキャリアアップを目指すには、*ITエンジニアで求められる共通知識を吸収し、経験を積む*のがベストです。その後、機械学習エンジニアとして必要な統計や分析のスキルを高めます。専門性を高めることで、より高度なプログラミングや設計が可能となり、自身のスキルアップにつながるでしょう。

また、**マネジメントスキルやコミュニケーションスキルを身に付けることで、プロジェクトマネージャーやSEといった開発の上流工程を担当する職種へのキャリアアップも可能**です。

【参考】：[機械学習エンジニアの求人｜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_%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2/result.php?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)

ITエンジニア転職のメリット・デメリットと気を付けるべきこと

## 機械学習エンジニアとして活躍するには

人工知能の市場は予測を上回るペースで拡大し、適応領域が拡大しています。そのため機械学習エンジニアとしてスキルアップを図ることで、**人工知能システムの設計・開発・構築を主導するITエンジニアとして活躍が期待できます。**

また、*あらゆる業界でIT人材が不足していることもあり、専門的な知識とスキルを持つ機械学習エンジニアは特に重宝される*でしょう。機械学習エンジニアを目指す際は、自身のスキルを証明する資格の取得もおすすめです。

しかし、機械学習エンジニアに転職しようと思っても、未経験者の皆さんは企業選びや選考などをどのようにアプローチをすれば良いのか、分かりづらいと思います。

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近年、人工知能を支える機械学習システムが実際の産業で活用されています。機械学習エンジニアは人工知能の領域でシステムを設計・開発・構築するエンジニアを指し、機械学習システムを担当します。本記事では、機械学習エンジニアの将来性や資格について解説します。

機械学習エンジニアは、人工知能における機械学習分野を活用したシステムを担当するエンジニアを指す

機械学習はコンピュータによる認識・分析・対処の適応分類で活用が進んでおり、さらに市場拡大が見込まれる

人工知能・機械学習の利用拡大により機械学習エンジニアの需要拡大が期待できる

機械学習エンジニアの将来性は？必要なスキル・資格や年収なども解説

**AIプロンプトとは、人工知能（AI）システムに対して指示や命令を出すことを指します。**指示や命令文自体やそのフォーマットを指す場合もあります。AIプロンプトは生成系AIシステムの登場により、重要度が高まっています。

基本的なAIプロンプトですが、何かを質問することでAIシステムがそれを理解します。単純に言うと、*「〇〇を教えてください。」が基本的なプロンプトとして成立します。*後は、その基本形に追加の指示や命令を加えていくことで、希望する回答に応答を近づけていくことができます。

*プロンプトエンジニアあるいはAIプロンプトエンジニアとは、生成系AIシステムに対して最適な指示や命令を出すエンジニアです。*最適なプロンプトを送ることで、最も要件に合う回答を得たり、テキストや画像・イラストなど高品質のコンテンツを生成させたりすることが可能です。

利用拡大に伴い、今後求人も増えると期待が高まっています。

プロンプトエンジニアになるには、自然言語処理やプログラミングの知識が必要です。知識吸収には、機械学習の勉強や資格などを取得するのも良いでしょう。

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### AIシステムの理解できるプロンプトは

*AIシステムの理解できるプロンプトは、汎用的な言語に基づくものから特定のことを表す専門用語まで多岐に渡ります。*例えば画像生成システムの場合はイラストの種類や顔の表情などを特定のキーワードで表す場合もあります。

プロンプトは、「〇〇を教えてください。」が基本形ですが、質問者が都度言い方を変えると回答内容にばらつきが出てしまいます。そのため、*定型文やフォーマット一覧を事前に作成しておくと、業務利用や再利用時に精度よくAI生成を行うことができます。*

## ChatGPTが理解できるプロンプト

*ChatGPTは、大規模言語モデルによって学習し、幅広いトピックや質問に対応できるよう設計されています。*また自然言語処理が可能ですので、「〇〇を教えてください。」などと指示を送信します。理解できるプロンプトは多岐に渡ります。その詳細は以降で解説していきます。

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

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*ChatGPTは、"こんにちは"などの挨拶から、"最近の〇〇は何ですか？"や"おすすめの〇〇はありますか？"などの、対面でのコミュニケーションに相当する会話が可能です。*体調が悪い時には、健康やメンタル面の質問の質問にも対応してくれます。

こちらが最も多い使用方法だと考えます。*"〇〇の△△について教えてください。"、"〇〇に関する最新の研究について教えてください。"などと質問し、情報を得ることができます。*同様に、"〇〇でおすすめの観光スポットはありますか？"などとすると、見どころを教えてくれます。

### 具体的な比較や専門情報を得る

*特定の製品やサービスを知りたい場合は、"〇〇と△△の違いは何ですか？"と聞いてみてください。*"最適な〇〇はありますか？"や、"どの〇〇が△△をする際に最適ですか？"と聞くと、用途別に最適な候補を教えてくれます。

*生成AIの得意とする、創作のサポートが得られます。*"〇〇を考えるのにアイデアをください。"や、"〇〇を制作するためのアドバイスを教えてください。"、"ユニークな〇〇のアイデアを教えてください。"と質問すると、候補を生成してくれます。

## 実際にプロンプトを記述してみる

先にプロンプトの分類を挙げましたが、AIシステムはさまざまなトピックや質問に対して広範囲に対応できるよう考えられています。*特定のトピックや質問があれば、それに基づいてより具体的なプロンプトを与えることで、さらに正確な回答を生成することができます。*

例えばChatGPTに、“新規ビジネスのアイデアを2つ出してください。” のように質問してみます。この場合、次の図のように回答が得られます。

~~　【図】：プロンプトの基本形~~

ここで得られたのは、「リモートワーク向けのフィットネスプラットフォーム」と「エコフレンドリーな食品宅配サービス」のアイデアです。何の前提もない基本形では、無難な回答のみが表示されます。

### プロンプトに追加指示を与える

ここからはChatGPTを用いて、汎用的な回答からよりポイントを絞った回答を得るための追加指示を解説していきます。*具体的にはAIプロンプトを最適化するために、以下のような指示を追加していきます。*

・詳細な情報を加える
・回答形式を指定する
・質問の制約や範囲を指定する
・優先順位を明確化する
・補足事項を加える

詳細は以降で解説していきます。

### プロンプトに詳細な情報を加える

*生成AIの回答を、自身が求める回答に近づけるには、聞きたいことや関心のある事を具体的にかつ詳細に伝えます。*例えば、”最新の〇〇について教えてください。特に△△に関して知りたいです。”、といった質問は、回答領域がはっきりしますので、より適切な回答が得られます。

先の基本形に図のように、「地域振興と地方活性に関する」と具体的に情報を追加し、“地域振興と地方活性化に関する、新規ビジネスのアイデアを2つ出してください。”、と質問してみます。

~~　【図】：プロンプトに詳細な情報を加える~~

この場合の回答は、「地域特産品のオンライン販売プラットフォーム」と「地域観光ガイドアプリ」のアイデア」が得られました。確かに「地域振興と地方活性に関する」情報によって範囲に絞り込みがされています。

### プロンプトに回答形式を指定する

*回答の形式やレベル感について具体的な要求がある場合は、プロンプトで指示します。*例えば、”〇〇などの言葉を使って説明してください”、”初心者向けの用語で説明してください”、などといった指示を追加することができます。

基本形に図のように、「シニア世代に分かる言い方と内容で」と回答形式を指定し、“新規ビジネスのアイデアを、シニア世代に分かる言い方と内容で2つ出してください。”、と質問してみます。

~~　【図】：プロンプトに回答形式を指定する~~

この場合の回答は、「シニア向けライフサポートサービス」と「シニア向けオンライン学習プラットフォーム」の2点で、さらに具体的なサービス内容が分かりやすく追加されています。

なお、回答文字数の都合ですべての回答が表示されていませんが、ブラウザ下部の「Continue generating」をクリックすると残る回答も表示されます。参考としてお伝えしておきます。

### プロンプトに質問の制約や範囲を指定する

*特定の条件や制約がある場合は、その条件をプロンプトに指定します。*例えば、”〇〇の△△を××する方法を、□□の条件を考慮に入れながら教えてください”、というような具体的な要件を指示します。

基本形に図のように、「売り上げを最大にするように」と具体的に質問の制約を追加し、“新規ビジネスのアイデアを、売り上げを最大にするように2つ出してください。”、と質問してみます。

~~　【図】：プロンプトに質問の制約や範囲を指定する~~

この場合は、「カスタマイズ可能な健康食品サブスクリプション」と「オンラインチュータリングプラットフォームの拡大」の2つの回答が得られました。チュータリングとは家庭教師のことを指します。得られた回答は売り上げ効果が高い候補ですので、自身の気づきにもなるはずです。

### プロンプトに優先順位を加える

*複数の質問を行う場合は、質問の優先順位をつけることでどの質問に重点を置くか、指示することができます。*例えば、”まず最初に、〇〇の△△について教えてください。それから、〇〇の□□も教えてください”、という具合に指示を追加します。

ここでは次のように、優先順位を「売り上げ」、続いて「利益」と情報を加えて見ます。
“新規ビジネスのアイデアを、まず売り上げに関する項目を1つ出してください。続いて、利益に関する項目を1つ出してください。”

得られた回答は次の図の通りです。

~~　【図】：プロンプトに優先順位を加える~~

得られた回答は、売上増加策と利益創出策の2点です。ここでは各1件の回答としましたが、ブレストなどを行う場合はそれぞれ3つあるいは5つを指定して議論するのが良いでしょう。

### プロンプトに補足事項を加える

*不足している情報や関連する背景情報がある場合は、それを追加します。*例えば、”〇〇の資料を作成しています。”や、”今度の△△で使用する□□を準備しています。”などと、伝えることで、よりニーズに合う回答が生成されます。

ここでは、プロンプトに「他社と提案が被らないよう、既存のアイデアを含まずに」と補足事項を加えて、次のように質問してみます。
“他社と提案が被らないよう、既存のアイデアを含まずに、新規ビジネスのアイデアを2つ出してください。”

この場合、次の図のように回答が得られました。

~~　【図】：プロンプトに補足事項を加える~~

得られた回答は、既存のアイデアを含んでいないと説明されています。「モビリティシェアリングエコノミープラットフォームのための電力供給インフラストラクチャの開発」と「プラントベースドミート（植物由来の肉）の研究・開発」の2点です。興味深いアイデアですので、実現可能性なども確認するのが良いでしょう。

### プロンプトにすべての指示を追加する

これまでに、プロンプトに肉付けすべき要素を確認してきました。次の指示は、すべての指示を追加した場合のプロンプトです。

```
地域振興と地方活性化に関する、提案を行っています。
他社と提案が被らないよう、既存のアイデアを含まずに、新規ビジネスのアイデアを2つ出してください。
提案するアイデアは、シニア世代に分かる言い方と内容にしてください。
優先順位は、まず売り上げ最大化に関する項目を1つ出して回答してください。
続いて、利益最大化に関する項目を1つ出して回答してください。
最後に、全体のまとめを追加してください。```

*この指示は、学んだプロンプトの組み合わせです。*次の図のようにまとめてみます。

~~　【図】：すべての指示を追加した場合のプロンプト~~

すでに学んだ基本形に追加する情報を①～⑤に、全体の調整を⑥に整理すると、次のようにまとめることができます。

・①詳細な情報を加える
　「地域振興と地方活性に関する」などを加える

・②回答形式を指定する
　「シニア世代に分かる言い方と内容で」などを加える

・③質問の制約や範囲を指定する
　「売り上げを最大にするように」などを加える

・④優先順位を明確化する
　優先順位を「売り上げ」、続いて「利益」などを加える

・⑤補足事項を加える
　「他社と提案が被らないよう、既存のアイデアを含まずに」などを加える

・⑥すべての指示を追加する
　「最後に、全体のまとめを追加してください」などを加えて、指示を調整する

⑥はいくつかバリエーションがあります。例えば「500文字にまとめてください」と文字数を調整したり、「あなたの立場は〇〇です」や「△△の視点で説明してください」など立場や論点を明確にしたりすることもできます。これらの指示は、より具体的な回答を生成するのに役立ちます。

以下の図は、上記プロンプトで得られた回答です。

~~　【図】：すべて指示を追加した回答~~

売り上げの最大化に関しては「シニアライフ応援センター」の設立、利益最大化に関しては「シニア専用エンターテイメントサービス」の提供、がアイデアとして得られました。まとめには、豊かな生活を送るシニア世代に対する考えが整理されています。

追加した指示は、回答を見ながら徐々に最適化を図ることもできます。

## AIプロンプトは目的を明確にすると効果的

AIのプロンプトは、多少分からないことでも回答が得られるメリットがあります。そのメリットをさらに活かすには、より目的を明確にし、背景などの追加情報を適切にプロンプトに盛り込むことが重要です。

図解したようにプロンプトにより多くの追加情報や指示を提供することで、さらに満足のいく回答を得ることができます。

AIプロンプトとは、人工知能（AI）システムに対して指示や命令を出すことを表します。生成AIでは自然言語処理が可能ですので、会話のように指示を送信し回答を得ることが可能です。ここでは、AIに対する指示であるプロンプトの概要から記述の最適化まで解説していきます。

AIプロンプトとは、AIシステムに対して指示や命令を出すことを指します

生成AIでは自然言語処理が可能ですので、「〇〇を教えてください。」などと指示を送ります

プロンプトでは、背景や補足情報などを正確に伝えることで要望に沿った回答が得られます

AIプロンプトとは？概要からプロンプト記述の最適化まで解説！

## アルゴリズムの学習に役立つ本

アルゴリズムとは、課題を解決するための方法や手順のことです。アルゴリズムはITエンジニアを目指す方の多くが受験する基本情報技術者試験にも必ず出題されるため、多くの方の関心事だと思われます。

「アルゴリズムがよく分からない」「アルゴリズムを本で学びたい」という方は多く、一口にアルゴリズムと言っても様々な種類の本があるため、本選びに迷ってしまいます。

この記事ではこれからアルゴリズムを学びたい方に、**アルゴリズムを学ぶメリット、アルゴリズムを学ぶのに役立つ本を紹介していきます。**この記事を参考に、ぜひ自分に合ったアルゴリズムの本を見つけてください。

基本情報技術者試験のアルゴリズムは難しすぎる？克服のコツを解説

## アルゴリズム学習のメリット

アルゴリズムを学習するメリットにはどのようなものがあるのでしょうか？学習におすすめの本を紹介する前に、アルゴリズムを学習するメリットについて確認をしておきましょう。

アルゴリズムを学ぶことで、問題解決能力の向上が期待できます。**アルゴリズムを用いることで複雑な問題を単純な手順に分解することができるため、問題解決に必要なスキルが向上します。**

例えば、ある問題に対して、どのような手順を踏んで解決していくのかを明確にすることができます。また、複雑な問題を細かく分割して考えることができるようになるので、解決策を見つけるためのアイディアも生まれやすくなります。

ラバーダッキング法で問題解決！効果やメリット、実践のコツを解説

### プログラミングスキルが向上する

プログラミングにおいて、アルゴリズムは非常に重要な概念です。**アルゴリズムを学ぶことで、プログラミングスキルが向上し、より効率的なコードを書けるようになる可能性が高まります。**

例えば、同じ処理を実行するためにより短いコードで書けるようになったり、処理速度を向上させたりすることができます。また、アルゴリズムを理解することで、プログラムのバグを見つけやすくなることもあります。

### コンピュータサイエンスの基礎を理解できる

アルゴリズムは、コンピュータサイエンスの基礎的な概念の1つです。**アルゴリズムを学習することで、コンピュータサイエンスの基礎を理解することができます。**

例えば、アルゴリズムを学ぶことで、データ構造やアルゴリズムの種類を理解することができます。これらの知識は、プログラミングにおいて非常に重要です。また、アルゴリズムを理解することで、コンピュータの動作原理を理解することもできます。

*アルゴリズムは、プログラミング以外に他の分野でも応用することができます。*実際に物流や経済学などの分野でもアルゴリズムが重要な役割を担っています。例えば、物流の最適ルートを計算するためにアルゴリズムを使用したり、株価の予測にアルゴリズムを使用したりすることがあります。

以上のように、アルゴリズムを学ぶことで問題解決能力やプログラミングスキルが向上し、コンピュータサイエンスの基礎を理解できるだけでなく、他の分野でも応用することができます。そのため、アルゴリズムの学習は非常に有益です。

## アルゴリズムの学習におすすめの本10選

ここでは、*アルゴリズムの学習におすすめの本を10冊紹介しますので、ぜひ自分の目的に合う本を見つけてください。*初心者から上級者まで、あるいはプログラミングを学ぶ方を対象に幅広くおすすめの本を厳選しました。

### 『アルゴリズム図鑑 増補改訂版 絵で見てわかる33のアルゴリズム』

本書は、基本的なアルゴリズム33種類と7つのデータ構造を独自のイラストでわかりやすく解説しています。**基本的なアルゴリズムから応用的なものまで幅広く網羅されており、入門者から上級者まで幅広く読める内容です。**

▪著者：石田 保輝、宮崎 修一
▪出版社：翔泳社
▪ページ数：256ページ
▪出版日: 2023年2月18日

【参考】: [アルゴリズム図鑑 増補改訂版 絵で見てわかる33のアルゴリズム](https://www.seshop.com/product/detail/25039)

### 『プログラムはなぜ動くのか 第3版 知っておきたいプログラミングの基礎知識』

プログラムがどのように動作するかを理解することで、アルゴリズムの理解につながります。**プログラムの成り立ちや動作の仕組みなど、基礎知識をきちんと解説しています。**特にプログラマを目指す人におすすめしたい本です。

▪著者：矢沢 久雄
▪出版社：日経BP
▪ページ数：308ページ
▪出版日：2021年5月17日

【参考】: [プログラムはなぜ動くのか 第３版　知っておきたいプログラミングの基礎知識](https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/21/S00190/)

プログラマにおすすめ入門本23選！カテゴリー別に一挙に紹介

### 『問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造』

競プロ（競技プログラミング）の経験豊富な著者が「アルゴリズムを道具にしたい」という方に向けて執筆した本です。本書では、どのようなアルゴリズムを採用すべきかという点について、幅広くかつ明快に解説しており、**入門者から上級者まで生涯に渡って役立つ座右のテキストを目指しています。**

▪著者：大槻兼資・著、秋葉拓哉・監修
▪出版社：講談社サイエンティフィック
▪ページ数：368ページ
▪出版日：2020年9月30日

【参考】: [問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造](https://www.kspub.co.jp/book/detail/5128442.html)

今話題の競技プログラミングとは何か? プログラマーのメリットは？

### 『アルゴリズム実技検定　公式テキスト［エントリー～中級編』

**アルゴリズム実技検定の公式テキストです。**実践的なアルゴリズムの問題に挑戦することで、アルゴリズムのスキルを向上させることができます。本書はアルゴリズム実技検定の中級まで対応しており、アルゴリズム実技検定合格を目指す人やプログラマ志望の人におすすめします。

▪著者：岩下 真也、 中村 謙弘
▪出版社：マイナビBOOKS
▪ページ数：384ページ
▪出版日：2021年2月27日

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