*機械学習とは、多くのデータからパターンを認識する人工知能の学習手法のことです。*機械学習でもっとも有名なのは教師あり学習と呼ばれる分野です。何が正解かをあらかじめ人工知能に教え、入力データに対して正解となる出力ができるようにします。ほかにも、教師なし学習や強化学習といった分野があります。

機械学習は将棋AIや顔認識システム、ECサイトのレコメンド機能などで既に使われています。人工知能の学習手法の中でも実用性が高いと言えるでしょう。

この記事では機械学習入門者から上級者までおすすめの書籍をピックアップして紹介します。

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！

## 機械学習を学ぶ人がまず読みたい本 3選

機械学習をこれから学ぶ人におすすめの本を3冊紹介します。機械学習にかぎらずAIやデータサイエンス全般について詳しく解説されており、基礎知識を得られる本をまとめました。

### ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識

*本書はビジネス現場でAIがどのように役立つのか解説しています。*身近なことに置き換えてわかりやすく機械学習を学びたい方におすすめの本です。難しい話にはあえて触れずに解説しているので、初心者にもおすすめできます。

▪出版社：インプレスブックス

【参考】：[ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識](https://book.impress.co.jp/books/1121101015)

### 一般教養としての人工知能入門

本書はAIや機械学習に関して文系でも理解しやすいようにまとめてあります。**AIの基礎から応用まで数式なしで解説しているため、数学知識がない方でも読み進めることが可能です。**また、AIと社会のつながりやAIの限界などについても触れています。

【参考】：[一般教養としての人工知能入門](https://www.kindaikagaku.co.jp/book_list/detail/9784764906389/)

### 図解まるわかり AIのしくみ 

*機械学習やディープラーニングについて図解で解説している1冊です。*図が多く挿入されているため、文章を読むのが苦手な方でも読み進められます。また、機械学習に関連するキーワードの説明も解説されており、入門書として最適と言えるでしょう。

【参考】：[図解まるわかり AIのしくみ](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798170138)

## Pythonでの機械学習を学ぶのにおすすめの本　4選

Pythonで機械学習を学ぶのにおすすめの本を4冊まとめました。Pythonは機械学習で多く使われている言語ですので、機械学習と合わせてPythonも学ぶことをおすすめします。

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

### Python3年生 機械学習のしくみ 体験してわかる! 会話でまなべる!

本書はPythonでの機械学習に関して入門者向けに分かりやすく解説しています。**機械学習の基本的な仕組みについてサンプルコードを提示しながら解説しているため、実際に手を動かして学ぶことが可能です。**Pythonの文法をマスターしたら次に読みたい1冊です。

【参考】：[Python3年生 機械学習のしくみ 体験してわかる! 会話でまなべる!](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798170305)

### RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習【増補改訂版】

*本書はPythonやRでの実践的な機械学習について学ぶことが可能です。*Pythonを利用してデータからモデルを作成して結果を得るための手順を学ぶことができます。本格的に機械学習について学びたい方におすすめの1冊です。

▪著者：有賀 友紀、大橋 俊介

【参考】：[RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習【増補改訂版】](https://gihyo.jp/book/2021/978-4-297-12022-1)

### スッキリわかるPythonによる機械学習入門 (スッキリわかる入門シリーズ) 

本書はPythonでの機械学習に関して手順を追ってしっかり学ぶことができる1冊です。はじめは機械学習とはなにかという点から解説し、後半では機械学習の応用について解説されています。本書を読むことで、機械学習初心者から中級者まで上達することができるでしょう。また、**Pythonでよくあるエラーの解決方法についても解説されています。**

【参考】：[スッキリわかるPythonによる機械学習入門 (スッキリわかる入門シリーズ)](https://book.impress.co.jp/books/1120101028)

### そろそろ常識？ マンガでわかる「Python機械学習」

*本書は漫画でPythonでの機械学習について解説されています。*漫画でありながら機械学習の各手法について詳しく解説されており、実践的な内容と言えます。漫画なので文字を読むのが苦手な方も楽しく読み進めることができるでしょう。

▪著者：田中 賢一郎、澤田 千代子

▪出版社：シーアンドアール研究所

【参考】：[そろそろ常識？ マンガでわかる「Python機械学習」](https://www.c-r.com/book/detail/1420)

## 機械学習に必要な数学を学ぶのにおすすめの本 3選

機械学習を行う場合、線形代数や微分積分といった数学知識が必要になることが多いです。そこで、機械学習で使われる数学を学ぶのにおすすめの本を3冊まとめました。

### 問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本

*本書はアルゴリズムと数学の知識を基礎から身につけることが可能です。*有名なアルゴリズムと数学的考察について丁寧に解説されています。また、数学の問題が200問も掲載されており、習熟度を確かめながら勉強を進めることが可能です。

【参考】：[問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本](https://direct.gihyo.jp/view/item/000000002544)

### 高校レベルからはじめる! やさしくわかる線形代数 

本書は機械学習で頻繁に使われている線形代数について解説しています。**線形代数は、高校で学んだものの忘れている方が多い分野なので、本書で復習すると良いでしょう。**線形代数の活用例も挙げているため、線形代数がどのように機械学習で使われているかもイメージできるようになります。

【参考】：[高校レベルからはじめる! やさしくわかる線形代数](https://www.natsume.co.jp/books/15947)

### 文系学部のための線形代数と微分積分

*本書は高校レベルの線形代数と微分積分の基礎をおさえられる1冊です。*線形代数と微分積分は、機械学習では多く使われる数学分野です。「積分とは何か」「線形代数とは何か」という点から詳しく解説しているため、数学に苦手意識を持つ方でも読み進めることができます。

機械学習を学びたいと思っても、なにから始めるべきか分からないという方は多いのではないでしょうか？機械学習を学ぶならまずは本を読んで、基礎知識を幅広く身につけるのがおすすめです。当記事では、機械学習を学べる本について解説します。

機械学習とは、多くのデータからパターンを認識する人工知能の学習手法のこと

機械学習を学ぶならまずは本を読んで基礎知識を身につけるのがおすすめ

機械学習の本には概要を学べるものから、Pythonのライブラリを学べるものまでさまざまな種類がある

機械学習が学べるおすすめの本12選！初心者から上級者まで厳選してご紹介！

DX推進ガイドラインとはデジタルトランスフォーメーションを推進するためのガイドラインのことで、2018年12月に経済産業省が発表した経済界に対する提言文書です。ここでは、経産省がDX推進ガイドラインを策定した目的とDX推進ガイドラインの内容について説明します。

【参考】[METI DX：経済産業省のデジタルトランスフォーメーション特設Webサイト](https://www.meti.go.jp/policy/digital_transformation/index.html)

DXとは？その意味と日本の現状、DX推進の障壁となる要因を分かりやすく解説！

### 経済産業省が「DX推進ガイドライン」を発表した背景

経済産業省は2018年5月にDXに向けた研究会を設置し、その4ヶ月後には「DXレポート ～ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開～」を公開しました。さらに、その3ヶ月後のに発表されたのが「DX推進ガイドライン」です。

このような経産省の動きの背景には、**DXレポートの副題にある「2025年の崖（がけ）」が迫っているという危機意識があります。**「2025年の崖」とは、日本の企業がDXを実現しないまま*既存のIТシステムに依存していると「2025年から年間で現在の約3倍、約12兆円もの経済損失が発生する」という予測のことです。*

DX推進ガイドラインでは、まず経営のあり方を見直してから基盤となるITシステムを構築することを推奨しています。企業がDXを実現するためには、まず基礎となる経営のあり方を見直す必要があります。経営のあり方が決まったら、次はIТシステムをどのように使って経営方針を構築するかを検討します。

DX推進ガイドラインのユニークな特徴は、提言の各所に**失敗ケースと先行事例が例示されていることです。**「失敗するとしたらこんなケースが多いのでは」という予測が立てられており、残念ながら現在の多くの企業において予測どおりの失敗が発生しています。以下で、具体的な「失敗ケース」と「先行事例」も含めて解説します。

## DXの推進にはまず経営の見直しを

DX推進に必要な経営のあり方や仕組みとして、ガイドラインが挙げているのは下記の5つです。


1.経営戦略・ビジョンの提示
2.経営トップのコミットメント
3.推進をサポートする体制の整備、人材育成
4.投資の意思決定
5.スピーディーな対応力

DXの取組事例に学ぶDX成功のポイントとITエンジニアへの期待

### DXの実現には経営戦略が必要

ガイドラインはまず、DX実現のためには「経営戦略・ビジョンの提示」が必要だと提言しています。急速なデジタル技術、AI技術の進展によって、AmazonやAppleが書籍や音楽の流通で起こしたような**ディスラプション（破壊的イノベーション）がいつどこで生じても不思議ではない状況です。**このような状況に対応するには「デジタルによる企業の変容」を経営戦略の中に位置付けることが必要です。

ガイドラインでは、下記のような失敗ケースを示しています。

・戦略をもたずに、技術起点のPoC（概念実証）の会議を繰り返して疲弊する
・経営者に明確なビジョンがないのに「AIを使って何かやれ」などと部下に丸投げする

### 経営トップのコミットが不可欠

DXは企業の情報システム部門のみの改革ではなく、**組織・人事の仕組みや企業文化・風土そのものの変革が必要なテーマです。**経営トップの積極的なコミットなしではDX推進はできません。必要な変革に対して既存システムにこだわる部門の圧力が大きい場合は、トップが率先してシステムの入れ替えを進めることも大切です。

### 社員のマインドセットと必要な人材の調達・育成

DXの推進には、「我が社もやればできる」という社員のマインドセットも必要です。ガイドラインでは、**仮説検証を繰り返し課題を達成するプロセスを確立することで、社員のマインドセットを醸成することを提言しています。**

また、DX推進部門の設置などのサポート体制、人材の育成・確保に向けた取り組みの必要性も指摘しています。

*<失敗ケース>* 仮説を立てずに実行すること、失敗を恐れて何もしないこと。

### コストの大きさで足踏みをしない

DXの推進には当然、多くの資金が必要です。ガイドラインでは「コストがかかるというマイナス面だけでなくビジネスに与えるプラスのインパクトを勘案して判断しているか」**「リターンやその確実性を求めすぎて挑戦を阻害していないか」と提言しています。**

また、投資をためらうことでデジタル化するマーケットから排除されるリスクも忘れるべきではないとしています。

### スピーディーな対応を心がける

ガイドラインは「2025年の崖」を意識して、上記の4つを含めてビジネスモデルの変革・経営方針の転換・グローバル展開などにスピーディーに対応することが大切だとしています。2025年まであと数年しかないことを考えると、上記で説明した経営トップの判断の遅さやコストの大きさによる足踏みは、早急に対策すべき事案です。

## 経営戦略に基づくITシステムの構築

経営戦略に基づくIТシステムの構築については、「*体制作り*」と「*実行プロセス*」に分けて次のような提言がなされています。


【体制づくり】
1.全社的なITシステムを構築するための体制（組織や役割分担）を整える
2.全社最適を目指すガバナンスを確立する
3.ベンダー企業に丸投げしないオーナーシップを持つ

【実行プロセス】
1.IT資産の分析・評価
2.IT資産の仕分けとプランニン
3.刷新後のITシステムの変化への追従力

### 全社的な推進体制と全体設計を描ける人材を確保する

各事業部門のデータやシステムを統合する全社的なITシステムを構築するための体制づくり（組織や役割分担）が重要です。経営変革に合わせたITシステム構築の体制に、**DX推進の全体設計を描ける人材を確保しているかどうかが重要なポイントになります。**

*<先行事例>* 経営トップと事業部門、情報システム部門からなる少人数のチームを組織して、トップダウンでDXに取り組む。

### 全社で最適なITシステムを構築する

**部門ごとに最適なITシステムを構築するという方法では真のDXは実現できません。**部門ごとにITシステムを変えると企業全体のITシステムが複雑化し、ブラックボックスを抱えることになります。部門ごとではなく、全社で最適なITシステムの構築を目指す必要性があります。

上記のガバナンスは、ベンダー企業に企画や要件定義を丸投げしていては確立されないことも指摘されています。

*<失敗ケース>* これまで付き合いのあるベンダー企業からの提案を鵜呑みにしてしまう。

### ベンダー企業に丸投げしない

**ITシステムの構築をベンダー企業に依頼する際、情報システム部とベンダー企業だけでやり取りするのは危険です。**上記で説明したように、企業全体で最適なITシステムの構築が目的であるため、各部門を巻き込んでITシステムの構築に取り組むことが大事です。

*<失敗ケース>*ベンダー企業が情報システム部門としか話ができず、事業部門と密接な連絡が取れない。

### IT 資産の現状を分析し、仕分けとプランニングを行う

実行プロセスではまず、PC・サーバー・ソフトウェアなどのIT資産の現状を分析・評価することが大切です。

次に、ビジネス環境の変化に対応してビジネスモデルを変革できるような、システム環境のプランニングを行います。その際には、「廃棄すべきものは廃棄してこれ以上コストをかけない」という仕訳も必要になります。

*<先行事例>* IT資産の現状を分析した結果、半分以上が業務上利用されていないITシステムであり、これらについては、廃棄する決断をした。

### システム刷新後もITの進化に適応する

ITシステムの刷新後も、ビジネスモデルの変化に伴う新たなデジタル技術の導入が必要と予想されます。新システムはこのような変化に迅速に対応できるものでなくてはなりません。

*<失敗ケース> * **スピーディーに機能追加できるようなIТシステムに刷新するという目的設定がなく、ITシステムの刷新自体が自己目的化すると、DXにつながらないITシステムができあがってしまう（再レガシー化）**

ここまで、DX推進のために企業が取り組むべき内容について詳しく説明しました。次に、DX実現のためのコツについて説明します。DX推進ガイドラインとの内容とDX実現のためのポイントを理解し、企業は何をすべきか、自分ができることは何かを具体的に考えてDXの計画を立ててください。

**DX推進指標とは、DXの実現度を企業が自己診断するためのチェックリストです。**2019年7に経済産業省が作成し、公開しました。DX推進指標の目的は、各企業の経営幹部、事業部門、DX部門、IT部門などがチェックリストについて議論・回答し、各部門で課題や成果を共有することです。

内容は主に2つあり、経営のあり方と仕組みについて、DXを実現するためのITシステムの構築についてで構成されています。チェック項目は35項目あり、現在の日本企業が抱えている課題と、課題を解決するための具体策について書かれています。

*各部門と共有することを前提として作成されているため、企業全体で取り組むことができるのがポイントです。*「DXを実現したいがやり方がわからない」「DXが進まないが何が悪いのかわからない」といった企業は、DX推進指標を参考にすると解決策が見えてくるでしょう。

【参考】[デジタル経営改革のための評価指標（「DX推進指標」）を取りまとめました](https://www.meti.go.jp/press/2019/07/20190731003/20190731003.html) 

### DXレポート2.1（DXレポート2追補版）を理解する

2021年8月に、経済産業省はDXレポート2（中間取りまとめ）を補完した「DXレポート2.1(DXレポート2追補版)」を公開しました。2020年12月に公開された「DXレポート2（中間取りまとめ）」では企業のDX推進のための施策が記載されています。**DXレポート2.1では、DXレポート2.で明らかにできなかった今後の産業の変化や、変化に対応する企業のあり方がまとめられました。**

内容は主に、デジタル産業の加速における各企業の経営の変化について記載されています。*企業が取り組むべき施策の方向性や施策に関するチェックリスト（仮）、DX成功パターンなども書かれており、DXを進める上では理解する必要があります。*

また、今後も随時新しいレポートや指標（チェックリスト）が公開されると思われます。最新情報は経済産業省のホームページに掲載されていますので、定期的にチェックしましょう。

【参考】[デジタル産業の創出に向けた研究会の報告書『DXレポート2.1（DXレポート2追補版）』を取りまとめました](https://www.meti.go.jp/press/2021/08/20210831005/20210831005.html) 

ガイドラインが公表されて数年が経った現在でも、DXを全く推進できていない企業や、DXを意識しているがまだ計画段階である企業が多いです。DXを実行している企業は少なく、古いITシステムのまま現状維持を保っているのが現状です。

**DXが進まない原因として、スキル・人材の不足や自社でDXのための教育をする時間がないことが挙げられます。**経産省の「DX推進ガイドライン」はこのような進捗状況を予測したかのように、*DX推進の「つまずきどころ」を的確に指摘して、それへの備えを提言しています。*特に、経営戦略の不在・人材不足・ベンダー企業への依存は、2025年の崖が迫る中でDX推進の大きな障壁になっています。

デジタルトランスフォーメーション（DX）とは？求められる人材を解説！

経済産業省は2018年のDXレポートに続いてDX推進ガイドラインを発表し、企業がDXを推進するために必要な考え方や体制作りについて提言しました。この記事では、DX推進ガイドラインの内容と企業がDX推進のために取り組むべきことについて分りやすく解説します。

DXの推進には、企業戦略と経営トップのコミットが欠かせない

ベンダー企業への依存から脱却して自社システムへのオーナーシップを確立すべきである

DXの全体設計を行う人材が必要である

DX推進ガイドラインとは？DX実現に向けた経済産業省の提言を徹底解説

1989年にWorld Wide Webで利用されるHTMLが考案されて以来、利用しない日はないと言ってよいほどWebは人々の生活に浸透しています。

当初Webの利用方法は情報を静的コンテンツとして表示するだけでしたが、現在では双方向のコミュニケーションがとれる場としても活用されています。また*最近ではWeb3.0という言葉が使用され始めています。*

Web3.0は正確な定義を決定付けられている言葉ではありません。ですがWeb開発当初の思想であるDecentralization(分散化・集中の排除)を語源としているとされており、**次世代のWebのあり方や概念を表す言葉**として使用されています。

Web3.0の前には「Web1.0」と「Web2.0」という言葉が使用されていました。ここではWeb1.0から順番にそれぞれのWebについて紹介していきましょう。

Web1.0とは、2000年以前のWeb利用形態を指します。

Webは1989年に欧州原子核研究機構 (CERN) のTimothy "Tim" John Berners-Leeによって考案された「World Wide Web」により実現化しました。1990年代にブラウザが開発され、以後一般利用が進んでいきます。

その目的はコンテンツ情報にハイパーテキストで記述したリンクを作成し、参照を容易にするというものです。つまり*一方向の情報発信*を主としており、出版印刷物の参照と同じ意味合いを持っていました。

*コンテンツは静的Webコンテンツでユーザは変更できない*ため、ホームページ参照用のものでした。また政府が初期のWebに出資し商業利用は禁止されていたため、単に情報を探すだけのものでもありました。

Web2.0とは、2000年以降のおよそ10年間のWeb利用形態を指します。

*Web2.0ではコンテンツ利用が双方向となり、SNSのように相互に発信可能なサービスが考案・提供されました。*商業利用の解禁により、広告事業への活用やコンテンツ発信の事業化が進んでいきます。

利用分類は多岐に渡り、Webの活用方法は増加しました。具体的には「調べる」・「教わる」・「知らせる」・「蓄積する」・「共有する」・「発信する」・「繋がる」などがあります。

これによりWeb1.0の「ドキュメントの参照」から、Web2.0では「データの作成・更新・利用・共有」に利用形態が拡大したと言えるでしょう。

Web3.0ではWebの形態がさらに変化していくとされています。*Web3.0の大きな特徴として単一の中央集権組織が存在しないことがあげられます。*

また*ネットワークやネットワーク上のデータの管理権を個々のユーザーが所有している分散型と呼ばれる構造をとる*ことも、Web3.0における大きな特徴です。

そのため個人情報の保護やプライバシーの保護が強化可能な技術やハッキング対策のためのセキュリティ技術などの実装が進むでしょう。加えて*ブロックチェーン技術の活用によりさまざまな変化が訪れる*と予想されます。

続いて人工知能の活用領域の拡大が期待できます。具体的には人工知能を活用した個々の希望に合わせたリコメンデーションの精度向上やパーソナライズへの適用が挙げられます。そのためビッグデータや機械学習の精度がさらに向上していくでしょう。

## Web3.0の特徴と最新テクノロジー

Web3.0の特徴を紹介していきます。Web3.0は従来のクライアント・サーバー接続を発展して、**ピア・ツー・ピア(P2P)のネットワーク接続を基本的な分散接続の方式としています。**

クライアント・サーバー方式では情報がサーバに蓄積されるため、サーバー攻撃や個人情報管理等のリスクが増大します。一方*P2Pでは仲介するサーバがないため、政府や企業による想定外の情報蓄積や閲覧リスクが軽減*します。

加えてIoT市場拡大により情報量が爆発的に増えることが想定されます。そのため、人工知能(AI)や機械学習を活用しデータ検索の効率化・ブラウジング効率を高めたカスタマイズサービスが増加するでしょう。

それによって広告・マーケティングの質の改善やカスタマーサポートの品質改善・効率向上がもたらされると考えられます。加えて双方向の情報開示が進んでいくことで、民間ジャーナリスト等の活躍の場が増えていくことが予想されます。

ここからはWeb3.0に関係してくる最新テクノロジーや特徴的な技術について紹介していきます。

ブロックチェーン技術はサトシ・ナカモトと名乗る人物が2008年に暗号通貨ビットコインの公開取引台帳の実装のために発明したとされています。

この発明によりピア・ツー・ピア(P2P)接続における当事者間の取引をオープンな分散型台帳で、安全に恒久的に管理できる方法が確立されました。*チェーンブロック技術は一般の仮想通貨(暗号通貨)の公開取引台帳として広く利用が始まっています。*

同様に分散型台帳はその安全性の高さからビジネスでも活用され始めています。日本においても各金融機関での実証実験が進んでおり、今後の活用が期待できます。

【参考】[Bitcoin: A Peer-toPeer Electronic Cash System](https://bitcoin.org/bitcoin.pdf)

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

*AIとは人工知能を指すAirtificial Intelligenceの略で、人間が行うような知的な行為をコンピューターに機械的に実行させる技術や研究分野のこと*を指します。

人間の介在なしに機械的に実行することができれば人間の負担が減り、従来経験則に任せていた領域も科学的に最適な結果を導くことが可能になります。

*人工知能の学習方法には機械学習と深層学習があります。*機械学習(Machine Learning)は学習方法を定義し機械的に学習させることを目的として、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。

学習し得たデータはビッグデータとして蓄積していきます。そして過去のデータと合わせて事象の分析や個人に適するコンテンツのパーソナライズ・リコメンデーションへ活用されていくのです。

深層学習(Deep Learning)とは人間の脳神経であるニューロンをヒントにモデル化されたニューラルネットワークを用いた技術になります。

AIプログラマーとは？その年収や市場性について解説！

IoTはInternet of Thingsの略を指し、*全てのモノがインターネットに接続され情報が相互に共有される仕組み*を指します。

IoTにおいては情報共有される環境が整備され従来は不可能であった機器にも搭載されることにより、我々の生活がより豊かになることが期待されています。 

スマートデバイスやスマート家電・産業システムへの適用拡大が続いています。そのためIoTによって生み出された膨大なデータは、情報を蓄積するビッグデータや分析するAIと連携し有効活用されるでしょう。 

IoTエンジニアとは？気になる年収や将来性を解説！

### クラウドコンピューティング

*クラウドコンピューティングとはインターネットを通して接続されたコンピューティングシステムをサービスとして提供すること*を指します。

従来は所有型システムとして必要とされる用途に応じたサーバやストレージを設計し調達していました。

クラウドコンピューティングではクラウドサービス事業者が提供するITインフラストラクチャーをサービス契約し、利用型システムとして利用料課金によりシステムを利用します。

そのためシステム資源不足部分を早期に割り当てたり、新規の業務サービスをスピーディに立ち上げたりすることが可能です。それにより*新しいサービスの開発が次々と行われていく*でしょう。

ここまでWeb3.0について紹介してきました。**Web3.0になっていくことでさまざまな変化が訪れます。**

ここではWeb3.0がもたらす変化について「Web2.0における問題点の解決」・「サーバが安定する」・「仲介組織を通す必要がなくなる」・「コンテンツへのアクセスが自由になる」・「データの所有権をユーザーが掌握できる」の5つを紹介します。

Web2.0における問題点として「サイバー攻撃を受けやすい」や「不正アクセス」・「個人情報などの漏洩」・「データの改ざん」などがあげられます。これらの問題点はWeb3.0が実現することで解決可能であると考えられています。

Web3.0ではブロックチェーン技術の活用により情報管理の形が非中央集権型となります。つまり個人情報は特定の企業に収集・管理される形から、ブロックチェーンに参加した個々のユーザーの手によって分散管理されるようになるのです。

また現在ではサービスの基盤を特定の企業が提供していますが、Web3.0ではユーザーの参加しているネットワークがサービスの基盤となります。

このように*ブロックチェーン技術が活用されることで個人情報が一箇所に集中せず、外部からの攻撃に強いネットワークの構築が可能になる*と考えられています。

Web3.0における*ブロックチェーン技術の活用はサーバの安定にも繋がります。*

現在は特定のサービスやコンテンツを使用する際に各々の企業が管理しているサーバを使用しています。そのためアクセスが集中すると処理速度が落ちることやサーバがダウンしてしまうことがあります。

ですがブロックチェーン技術を用いれば、ユーザー同士で構築したネットワーク上での使用となります。そのためアクセスの集中やサーバのダウンによるサービスの遅延や停止の発生率が低くなるのです。

### 仲介組織を通す必要がなくなる

前述の通りWeb3.0ではユーザー同士が直接繋がることで構築されたネットワーク上にて、サービスやコンテンツを使用します。そのため*現在のように仲介組織の所有するサーバを通したり、使用したりする必要がなくなります。*

### コンテンツへのアクセスが自由になる

Web3.0は単一の中央集権組織が存在しない分散型ネットワークです。そのため国籍や性別などの制限なく、*誰もが自由にネットワークへ参加することができます。*

また検閲やアクセスの制限を行う組織等も存在しなくなるため、自分の使用したいサービスやコンテンツへ好きな時にアクセスすることが可能となります。

### データの所有権をユーザーが掌握できる

前述の通りWeb3.0には中央集権組織が存在しません。そのため*データの所有権は完全にユーザー自身のもの*となり、ユーザーの許可なくデータが使用されることや単一の組織が多数のユーザーの情報を保持するといったこともなくなるでしょう。

## ユーザーの権利がより尊重されるWeb3.0

*Web3.0とは次世代のWebのあり方や概念を表す言葉*です。Web3.0の大きな特徴として単一の中央集権組織が存在しないこと、ネットワークやネットワーク上のデータの管理権を個々のユーザーが所有することがあげられます。

また*ブロックチェーン技術の活用によりセキュリティ面の強化やサーバの安定*が期待できます。

これらのことから**Web3.0では誰もが自由に好きなサービスやコンテンツを利用することができるようになる**とされています。

Web3.0はWeb開発当初の思想であるDecentralization(分散化、集中の排除)を語源とし、分散Webとして活用が期待されています。人工知能や機械学習を活用しデータ検索の効率化やブラウジング効率を高めたカスタマイズサービスに適応が進むと予測されています。Web3.0では双方向コミュニケーションがさらに進んでいきますので適応技術を早期に吸収し、市場拡大に対応できるエンジニアを目指しましょう。

Web3.0とは次世代のWebのあり方であり、概念である

Web3.0ではブロックチェーン技術が活用される

Web3.0ではよりユーザーの権利が守られ、行使可能となる

Web3.0とは？気になる特徴や訪れる変化について解説！

エンジニアの皆さんは、「NFTアート」という言葉を聞いたことがありますか？2021年の3月にあるデジタルアーティストの「NFTアート」作品が約75億円で落札されたというニュースが話題になりました。

NFTは仮想通貨そのものの代名詞になっていることがありますが、その**NFT技術を用いたデジタルアートが「NFTアート」**です。数年前に大学生がビットコインで1億円稼いで話題になったことがありますが、この「NFTアート」も仮想通貨のアート版と考えれば理解がしやすいかもしれません。

この記事では、*NFTアートの概要、注目される理由、なぜ高額で取引されるのか、NFTアートのメリットやデメリット、購入・販売方法など*を簡潔に解説していきます。

「NFTアート」を理解するには、まずNFTについて知っておく必要があります。

NFTは*Non-Fungible Token*の略称で、「代替ができないToken（トークン）」と訳せます。Token（トークン））とは「しるし」や「象徴」を意味し、主にデジタルマネーや、PCなどの認証デバイスを指すことが多く、アイテムの所有権を示す手段として利用されます。

NFTは代替ができない所有権を表すためのトークンであり、**NFTアートは唯一無二の所有権を表したデジタルアートや音楽作品など**を指します。唯一無二の所有権というのは、複製ができないという意味です。ここにNFTの価値があると言えます。

### NFTアートは代替不可能なアート

人類の歴史を振り返ると、何もかもが模倣やコピーの連続でした。有名ブランドショップの商品がコピー品だったというニュースもあるように、コピー技術は格段に向上しています。

特にデジタル分野では、コピーを防ぐための仕掛けが次々と生まれましたが、それらは次々と破られ、「代替不可能、唯一無二」であると証明するための技術はなかなか生まれませんでした。

それを実現したのが暗号通貨/仮想通貨の副産物であるブロックチェーン技術が生み出すNFTです。

つまり、NFTアートは**「NFTによって唯一性を保証され、代替不可能なデジタルアートである」**と定義できます。

NFTアートと聞くと、絵画をイメージする方が多いでしょう。しかし実際には、**画像や写真、マンガ、動画など、デジタルデータであればすべてがNFTアートの対象**になります。

### NFTアートが高額で取引される理由

NFTアートはデジタルアーティストであるビープル（Beeple）氏のNFTアート作品である「The First 5000 Days」が約75億円という高額で落札されたことにより一躍有名になりました。なぜデジタルアートにこれほどの価格が付いたのか、多くの方は不思議に思われるでしょう。

しかし、現実世界では数十億円で落札されるものは少なからずあります。

実体のない暗号通貨/仮想通貨は急速に普及が進み、仮想通貨を法定通貨に定めたエルサルバドルのような国の例があります。**手に触れることができないデジタルコンテンツが、仮想通貨と同様にNFTによって実体のあるものとして認知された結果、高額の値が付いた**と考えると、理解ができます。

## NFTアートはこれから伸びる？

先ほど紹介した通り、NFTアートが数十億円という価格で取引された結果、NFTアートに注目が集まり、皆さんの中にも、NFTアートを取引してみたいと考える方がいるかもしれません。この**NFTアートブームが一過性なのか、これからもNFTの市場は拡大していくのか**が、気になるところです。NFTアートの可能性について見てみましょう。

NFTデータ分析サイトとして知られる「NonFungible」の調査レポート「NFT Quarterly Report Q3 – 2021」によると、**NFTの市場規模は2021年第3四半期だけで取引額60億ドルを超え、その内アートが9%を占めている**ということで、現在のNFT市場は急速に拡大しています。また経済産業省も注目しており、その成長が期待されています。

*【参考】：*
*▮[ブロックチェーン技術を利⽤したサービスに関する国内外動向調査報告書概要資料（経済産業省）](https://www.meti.go.jp/main/infographic/pdf/block_c.pdf)*
*▮[2021年第3四半期NFT四半期レポート](https://nonfungible.com/nft-report-q3-2021)*

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