## 5G技術の普及・高度化がエンジニアに与える影響は大きい

「5G」（ファイブジー）は、新しいモバイル通信の次世代ネットワークとして注目を集めています。総務省が2020年の東京オリンピック・パラリンピックまでの商用化を発表し、通信キャリア各社からサービスが提供が開始された5Gは、今では広く一般に知られるようになってきています。

【参考】：[総務省｜令和2年版 情報通信白書｜5Gが促す産業のワイヤレス化](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/html/nd124000.html)

**5Gは社会のIT化・DX化をさらに推進させる技術として期待されています。**今後、5Gが普及し、高度化するにつれてエンジニアにも様々な影響を与えることが予想されます。

そのため、この記事では5Gの基本的な知識、5Gが社会にもたらす変化、それによりエンジニアが求められることについて解説していきます。

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そもそも、5Gとは一体どのような技術なのでしょう。ここでは、5Gの特徴を4Gとの違いについても触れながら説明します。5Gに関する基礎的な知識をしっかりと押さえておきましょう。

### 5GでIoTのさらなる促進が期待される

5Gが普及し高度化することで、IoT（Internet of Things・モノのインターネット）がさらに進むと考えられています。様々な物がインターネットに繋がることによって、社会がますます便利で豊かになることが期待されています。

それを支えるのが、5Gが持つ3つの大きな特徴です。その特徴とは、**高速かつ大容量通信が可能であること、超低遅延通信が可能なこと、多数同時接続が可能なことです。**

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5Gの特徴として最初に挙げられるのが、高速で大容量のデータ通信を行えることです。*5Gの最大通信速度は上りが10Gbpsで、4Gの100Mbpsに比べると単純計算で100倍となります。*

データ通信では、データ転送要求を出してから実際にデータが送られるまでの通信遅延時間（レイテンシ）が重視されます。*5Gは超低遅延通信が可能で、4Gの遅延時間が10msであったのに対し、5Gでは1msです。*

これはつまり、一層リアルタイムに近い通信ができるようになったことを意味します。

多数同時接続とは、1つの基地局に同時に接続できるデバイスの数のことです。*4Gでは1㎢あたり約10万台の端末が同時接続できますが、5Gでは1㎢あたり約100万台の端末の同時接続が可能です。*

これにより、スマートフォンや携帯電話だけでなく、パソコンや様々なIoT対応機器が同時に通信することができます。

5Gでできることによって、社会はどのように変わっていくのでしょうか。5Gが持つ特徴を活かし、*大容量コンテンツの利用や、IoTにより様々な物や端末がインターネットに繋がることで、業務改善や遠隔操作が行えるようになると考えられています。*

### 大容量の動画などのコンテンツの配信が可能になる

**5Gの特徴である高速・大容量通信を活かし、スマートフォンやタブレットなどのモバイル端末への大容量動画コンテンツなどの配信が容易になります。**

これまでだと、Wi-Fi環境でなければダウンロードが困難だった大容量動画でも、5Gであればスムーズにダウンロードしたりストリーミング視聴できたり、高画質で楽しめるようになることが期待されています。

5Gが普及することにより、*家電をはじめとした他の様々な物がネットに繋がるようになる「IoT」の活用がさらに促進されると考えられます。*

例えば、外出先から家のペットの様子を確認して餌を与えられるカメラ付き給餌器や、買い物に出てから中身をスマートフォンで確認できる冷蔵庫など、インターネットに接続して一層生活を便利にする商品が続々と登場しています。

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### スマート工場やスマート農場の実現

5Gの活用により、*工場の生産ラインのロボットを5Gネットワークで制御し、大量のセンサや工場内の機器をインターネットに接続して品質や状態を確認・情報を分析することで効率化を図るスマート工場の実現が見込まれています。*

また、5Gのネットワークを活用したスマート農場においても、センサーにより水田の水位情報をスマートフォンなどの端末でリアルタイムに確認し、巡回や時間を減らしてコスト削減するなどの効果が期待されています。

### 自動車の自動運転技術の発展

自動車業界において大きな関心を集めている自動運転技術にも、5Gが大きく関わっています。

*5Gは自動運転で重要な車間通信や歩車間通信や、自動運転の精度の向上などに貢献しています。*また、走行中の車内外のセンサから5Gで情報を収集したビッグデータを活用し、渋滞予測や走行ルート判断などにも活用されると考えられます。

道路や建物などのインフラ設備にも、5Gを活用する実験が進んでいます。老朽化が進んでいる道路や橋・トンネルなどに加速度センサを設置し、振動データを5Gネットワークで監視して異常を検知することで、*事故や災害の予防に備えた点検や保守作業をスムーズに進めることができます。*

### 医療現場における負担を軽減

5Gは医療分野でも活用が見込まれています。5Gの高速・大容量通信により、*医師が不足する過疎地などの患者を遠隔から動画通信で診察できたり、低遅延な通信で遠隔でもリアルタイムの医療器具の操作が可能となり、どこからでも治療や手術ができたりすると期待されています。*

## 5Gの普及によりエンジニアが受ける影響とは？

5Gのネットワークが活用され、高度化していくことで、エンジニアはそれに対応していく必要性が生じます。5Gによりエンジニアが受けると考えられる影響を確認していきましょう。

### 5G基地局の設置が必要となる

5Gのインフラ構築に欠かせない基地局や中継設備などの増強が必要です。そのため、*無線技術を持ったエンジニアの需要が高まると考えられます。*

### 機器や端末の5G対応機器への置き換えが必要となる

5Gのネットワークに対応する通信機器が普及していくことが考えられます。そのため、従来の通信機器を5G対応機器へ置き換える需要が高まると考えられます。

**エンジニアはこれらの新しい機器への理解を深めるとともに、5Gネットワークに繋がる機器のセッティングなどの業務に対応する必要が出てきます。**

### クラウドの活用が促進される

5Gの高速・大容量通信や低遅延性、多数同時接続により、クラウドサービスがより活用しやすい環境になると考えられます。そのため、*エンジニアにクラウド環境の構築が求められるケースが多くなると考えられます。*

### ネットワークエンジニアや5G関連分野のエンジニアの需要が高まる

5G対応の機器や環境が増えることで、これらの運用・保守を行う人材が必要となり、*ネットワークエンジニアの需要が高まると考えられます。*

また、ネットワークエンジニアだけでなく、5Gネットワークへの接続を必要とするシステムや組み込み機器など、5Gに関連する分野のエンジニアも需要が高まる可能性があると考えられます。

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## 5Gの普及・高度化によりエンジニアが求められること

5G技術の普及・高度化が進む中で、エンジニアが意識すべきことはどのようなことでしょうか。

### ネットワークセキュリティへの意識の向上

5Gが普及してIoT接続機器が増えることで、IoTデバイスに対する標的型攻撃が増加する可能性が指摘されています。

また、**4Gに比べて通信の範囲や対象が広がることでセキュリティリスクが分散することが考えられるため、エンジニアはセキュリティ対策も十分に配慮する必要があります。**総務省のサイバーセキュリティタスクフォースでも、IoT・5Gのセキュリティを確保するための施策を進めています。

【参考】：[総務省｜報道資料｜「IoT・5Gセキュリティ総合対策 プログレスレポート2020」の公表](https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01cyber01_02000001_00068.html)

### 組み込み技術への知識を深める

5GでIoT技術の発展が期待されることから、家電などの商品への組み込み技術の需要が高まると考えられます。

そのため、*IoTデバイスを操作する組み込み系、物をインターネットに接続するネットワーク系のスキルや知識が重宝されるようになるでしょう。*また、デバイスや基盤、センサなどのハードウェアなどへの知識も必要です。

5Gが活用できる分野の1つとして、多数同時接続により接続された数多くのデバイスからデータを収集したビッグデータの利用があります。*エンジニアはビッグデータを分析し、その情報をどのように活用し新しい価値を創出していくかを求められるようになると考えられます。*

5Gの活用が自動車や医療、産業に広がっていくにつれ、**SE（システムエンジニア）などによる企業システム開発が中心だったエンジニアの活躍の場も、5G技術を求める様々な業種に広がっていく可能性があります。**

自分に馴染みや興味がある特定の業界についてさらに知識を深めることで、その業界におけるIT化・DX化に関するキャリアやビジネスの幅を広げられる可能性があります。

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## 5Gの普及でこれからのエンジニアが考えるべきことを押さえよう

5G技術の普及と高度化は、これから様々な産業・業界に大きな影響とメリットをもたらす時代のトレンドであると言えます。そしてそこには、中心となる5G技術やその周辺分野の各種エンジニアのスキルと知識が必要不可欠です。

**5Gに関する情報には敏感にアンテナを張り、5G時代のエンジニアに求められるスキルや知識を身につける意識を持つことが大切です。**

5Gは、次世代のモバイル通信ネットワークとして注目を集めています。5Gの普及・高度化により、IoTをはじめとして社会のIT化・DX化が一層発展することが期待されています。この記事では、5Gの基礎知識や社会にもたらす変化、エンジニアに与える影響を説明します。

5Gの主な特徴は高速な大容量通信・超低遅延通信・多数同時接続数の増加である

5Gの普及により工業・農業・自動車・医療など様々な産業の業務改善や新しい展開が期待されている

5Gの普及・高度化によりネットワークエンジニアや5G技術に関連するエンジニアの需要が高まると考えられる

5G技術がエンジニアに与える影響は大きい？今後の動向や求められること

## AIエンジニアに資格は必要？

IT職種の経験がない方で、AIエンジニアへの転職を希望している方は少なくありません。AIエンジニアになるには、資格の取得が必要なのでしょうか？AIの資格試験は難解に思えますが、IT未経験者でも取得が可能なのでしょうか？

AIエンジニアになるために資格の取得が条件になるわけではありませんが、**スキル証明となる資格を取得することで、その可能性が大きく広がります。**

また資格を取得するために行った勉強は就業した後にもきっと仕事に役立ちますので、努力を惜しまず勉強をしましょう。

この記事では、IT業界の未経験者がAIエンジニアを目指して転職する際、必要な資質やスキル、資格について解説をしていきますので、ぜひ参考にしてください。

## スキル証明となるAI関連資格8選

AI関連資格は国内だけでも15資格以上ありますが、その中から**AIエンジニアの仕事に役立つ資格、転職時にスキル証明としてアピールできる資格を8つ紹介します。**ご自分に合う資格を選択しチャレンジしてみてください。

G検定はジェネラリスト検定のことで、日本ディープラーニング協会が主催する検定資格です。合格者像は、基礎知識を有しており、適切な活用方針を決定してディープラーニングを事業活用する能力、知識を有していることです。

AIや深層学習などの基本知識の習得と活用能力に重きを置いており、**エンジニアというよりはビジネス向けの資格といえます。**次のE検定と併せて取得するエンジニアが少なくありません。

*【参考】：[G検定とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/certificate/general/)*

G検定とは？試験概要・出題範囲から試験対策の進め方まで解説

E資格はG検定と同じ日本ディープラーニング協会が主催する資格です。G検定よりも専門性が高く、また難易度も高い資格です。理論だけにとどまらず、適切な手法を用いて**ディープラーニングを実装する能力や知識が問われる**ため、実務経験のあるエンジニア向けの資格となっています。

*【参考】：[E資格とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)*

E資格の難易度はどのくらい？出題範囲、合格率や感想から徹底考察

Amazon主催のAI関連資格です。AWSにおける機械学習モデルの構築やトレーニング、チューニングやデプロイに関する知識を求められます。**機械学習モデルの設計や運用能力を問う、主にデータサイエンティスト向けのおすすめ資格です。**

*【参考】：[AWS Certified Machine Learning - Specialty 認定 | AWS 認定 | AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-machine-learning-specialty/)*

Google社が主催するGoogle Cloud認定資格の1つで、**データサイエンティスト向け資格です。**AI市場でも注目されている資格の1つで、日本語での受験も可能です。データ処理システムの設計・構築、運用、機械学習モデルの運用、ソリューションの品質確保など4つの観点から評価されます。

*【参考】：[Professional Data Engineer 認定資格  |  Google Cloud](https://cloud.google.com/certification/data-engineer)*

### Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定データ分析試験は「Pythonエンジニア育成推進協会」主催のPython3資格試験で、Pythonを用いたデータ分析の基礎や方法などを問う試験です。**機械学習やビッグデータでPythonを扱いたい人におすすめする資格です。**

*【参考】：[データ分析試験 | Python試験・資格｜一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)*

画像処理エンジニア検定は、公益財団法人画像情報教育振興協会が主催しており、ディープラーニングの活用で用いられる画像処理や画像認識の設計・開発に特化した検定です。デジタル画像処理に関する知識を問われます。

画像処理エンジニア検定は直接AIに関係する資格ではありませんが、**顔認証などのAI技術では欠かせない分野ですので、AIエンジニアとしてスキルアップを図る上で有効な資格です。**

*【参考】：[CG-ARTS | 検定](https://www.cgarts.or.jp/kentei/guidance/index.html)*

統計検定は、一般社団法人日本統計学会が認定する、統計知識や統計データを活用する能力を問う検定資格です。1級から4級までありますが、**準1級を取得すると、統計学の応用分野と言われる機械学習の理解に役立ちます。**

*【参考】：[統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/)*

AIエンジニアに限らず、**ITエンジニアを目指すなら、ぜひとも合格しておきたい国家試験です。**ITパスポートの上位に位置し、決して難易度は低くはありませんが、資格取得によって情報戦略立案、システムの設計・開発・構築・導入に関する基礎が身に付く試験です。

*【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：基本情報技術者試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)*

以上、AIエンジニアを目指す上で役立つAI関連の資格を紹介しました。AI時代を迎え、資格はこれからますます重要になってくると思われますので、役立つ資格の取得にはぜひ前向きに取り組むことをおすすめします。

## 未経験からAIエンジニアを目指す方法

結論から述べると、高い専門性が求められる**AIエンジニアを未経験者が目指すのは少々難易度が高くなりますが、決して不可能ではなく、いくつかの方法があります。**まず、AIエンジニアの仕事について理解を深めておきましょう。

AIエンジニアはAI関連エンジニアの総称で、ソフトウェアエンジニアに位置づけられます。**AIエンジニアを分類すると、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアナリストの3つに分かれます。**それぞれの仕事内容について簡単に触れておきましょう。

 *▪機械学習エンジニア*
機械学習エンジニアの主な仕事は、AIの設計です。*AIに関するアルゴリズムの設計、理論構築に重きを置いています。*AIエンジニアは統計学や数学の知識があると仕事に有利です。またプログラミングスキルとしてはPythonやC++、R言語などのスキルが求められます。

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

 *▪データサイエンティスト*
データサイエンティストの主な仕事は、*AIを用いてビッグデータの解析を行ったり、解析結果に基づく課題解決が求められます*。ビッグデータの解析結果をもとにビジネス戦略面のアドバイスを行ったり、戦略立案をしたりするなど、コンサルタント的な役目を担うこともあります。

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

 *▪データアナリスト*
データアナリストの仕事は、*データ分析に特化し、課題解決よりも研究者的な位置づけ*にあります。数学知識や統計解析のスキルが要求されます。

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

AI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」で近い職種の「システムエンジニア」の平均年収は431万円、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（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、**AIエンジニア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。**

AIエンジニアのキャリアパスですが、AI・機械学習コンサルタント、データサイエンティストとしてキャリアアップ、AIエンジニアとしてキャリアアップ、AI関係マネジメント職などがあります。キャリアアップや、より条件の良い企業へ転職することで年収UPが期待できます。

*【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=acv07)*

※【平均年収 調査対象者】2020年1月から2020年12月の間でマイナビエージェントに登録いただいた方

*【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)*

AIエンジニアの年収は低い？未経験から転職して高年収を得る方法を紹介

### 未経験からAIエンジニアに転職できる条件

未経験からのAIエンジニアに転職するには、次のいずれかの条件を1つ以上満たしていると可能性が高まります。

*・ 大学で情報科学や統計学などを専攻し、統計解析などのスキルがある*
*・ 第二新卒などでポテンシャル採用（求職者の伸びしろを評価する採用方法）に応募する*
*・ PythonやC++、R言語などAI向きの言語スキルがある*
*・ AI関連資格を有し、AIに関する基礎知識を有する*

AIエンジニア募集で未経験者歓迎の案件はありますが、1つ目はポテンシャル採用等で入社後に徹底した人材育成をおこなう企業であり、もう1つは、AIエンジニアの補助業務要員としての採用するケースで、その見極めが必要です。

### ポテンシャル採用に応募する

社内研修制度が整備され、未経験者を積極採用している企業があります。こうした企業は社外セミナーへの派遣、資格手当などの制度などが整っており、人材育成に熱心な企業です。

**こうした企業に転職できれば、AIエンジニアとして活躍できる可能性が広がります**が、研修制度が整った企業のポテンシャル採用案件を、数ある企業の中から自力で探し出すのはたやすいことではありません。

そんな時におすすめしたいのが、転職エージェントです。転職エージェントは各企業の内情に明るく、求職者の転職活動を丁寧にサポートします。しかも完全無料で転職の専門家が親身になって相談に乗ってくれるため、安心して転職活動に臨めます。

*【参考】：[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)*

## AIエンジニアが向いている人とは

意欲次第で未経験者からでもなることが可能なAIエンジニアですが、どのような人が向いているのでしょうか。**以下のような資質を有する人AIエンジニアに向いていると思われます。**参考にしてみてください。

AIエンジニアは論理的な思考ができることが重要なスキル要件です。AIの開発では、数学、統計学などの難易度の高い理論をベースにしてアルゴリズムや課題解決法を編み出す必要があります。そうした理論を学び、扱うことに対する抵抗がなく、**論理的な考え方を日常的にできる人がAIエンジニアには向いています。**

AI分野は発展途上にあり、日々新しい技術が生み出されている世界です。自ら積極的に新しい技術に関する情報を集め、それらを自発的に学び、習得していく姿勢がAIエンジニアに求められます。そのように**学習意欲の高い人がAIエンジニアには向いています。**

### プログラミングに適性がある人

AI技術の開発や活用において、プログラミングは不可欠です。AI分野、とりわけ機械学習ではPython言語がよく利用されますが、他にもC++、R言語など、さまざまなプログラミング言語が用いられます。こうした**プログラミング言語を学ぶこと、学んだ言語を使いこなすことを苦としない人がAIエンジニアには向いています。**

## 未経験からAIエンジニアを目指すなら

AIは近い将来に人知を超える存在になると言われており、AIエンジニアに対する期待はさらに高まっています。しかしながら、**高い専門性が求められるAIエンジニアはIT未経験者にとっては狭き門です。**このため、スキル証明となるAI関連の資格取得は重要であり、また就職に必要な企業情報や転職ノウハウを得るのも楽なことではありません。その上、数ある求人から自分の希望条件に合う募集案件や企業を探し出すのは至難の技です。

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)です。

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AIが人知を超え、世界を変えると言われており、私たちの周りでも既にさまざまなAIが活躍しています。そんな中、AI業界での活躍を目指す方は少なくないでしょう。今回は未経験の方がAI業界へ転職する上で役立つAI資格について解説しますので、ぜひ参考にしてみて下さい。

未経験からAIエンジニアを目指すには、AI関連の資格取得が近道になる

社内研修制度の整った企業のポテンシャル採用を利用してAIエンジニアを目指す方法もある

AI関連資格は数多くあるが、目指すAI職種に合わせて選択するとよい

AI関連資格おすすめ8選！未経験からAIエンジニアになる上で取得したい資格

**RPAとはRobotic Process Automationの略で、人間が担当する業務のうち定型業務を自動化したソフトウェアロボット(ボット)を指します。**RPAは、プログラミングすることなくモニター上でフロー図を作成し、ワークフロー定義できる作業を稼働することができます。

これまでは大企業を中心に採用が進んでいましたが、劇的なコスト削減が達成されたことにより中小企業を含めて導入が拡大しています。日本では2016年に一般社団法人日本RPA協会が設立され、啓蒙活動が行われたことにより導入拡大が進んでいます。

RPAとは？市場拡大が見込まれる業務自動化のポイントを解説！

**AIは人工知能とも呼ばれ、人間と変わらない分析や判断が求められます。**また、自己対応できることも想定されています。一方RPAは人間の特定のタスクを効率化するもので、単純作業や反復作業に効果があります。

そのため、*RPAは人間との作業分担が可能*です。単純作業はRPAが行い、判断を要する作業は人間が担当することで効率性が高まるでしょう。AIとRPAの連携によってさらなる自動化・高度化も可能で、今後の市場拡大が期待されます。

AIプログラマーとは？その年収や市場性について解説！

**RPAの導入メリットは、業務処理速度の向上**です。反復作業を得意としているため、単純ミスの削減に強みがあります。そのため、人件費の削減効果が高いと言えるでしょう。単純作業を担当していた人間は、より高度で複雑な作業を担当することができるようになります。

適正な作業分担を図ることができ、稼働状態はモニターも可能です。*投資効果が即座に表れるのが導入の最大のメリット*でしょう。

RPAツールとは？その詳細やメリット・デメリット、選び方を紹介！

**RPA導入のデメリットとしては、ワークフローで定義した業務がブラックボックス化されてしまい、メンテナンスに手間がかかること**が挙げられます。そのため、BPR（ビジネスプロセス・リエンジニアリング）等による業務プロセス変更時の対応では、ワークフローの再定義をきっちりと行う必要があるでしょう。

また、ワークフローに従った動作のみを実行するため、誤作動が発生した際の対応が簡単ではありません。あらかじめ作業手順をきっちりと確認する必要があります。また、*RPAのボットを標的としたセキュリティ攻撃もあり、セキュリティ対策も必要*です。

RPA市場は今後拡大すると予想されています。理由としては、**企業でのコスト削減・メイン業務への人的リソース拡充のメリットがあること**が挙げられます。最近ではあらゆる企業・業界で単純作業のロボット化・デジタル化が進んでおり、人件費といったコストを削減しています。

また、*単純作業をRPAに置き換えることにより、創造性が高い・複雑であるといった人間の思考力が求められる業務に人材を投入できます。*これらのメリットにより、RPAは今後さらに普及すると予想できます。

RPAの資格は、RPA製品を発売するベンダー企業から提供されています。製品仕様は各製品で異なり、資格の内容や合格のために必要となる知識も各製品で異なります。各製品に特化した知識や技術を証明するには、資格取得が有効です。以下でおすすめの資格を5つ紹介します。

WinActorは国産RPAです。**本製品はWindowsPC操作ロボットでOCRと連携し、業務効率の向上をはかる**ことができます。

*WinActorの資格は、NTTデータから提供されているRPA技術者検定(R)*です。資格の種類には難易度別にアソシエイト・エキスパートの2つがあります。エキスパートはWinActorを業務上の改善ツールとして活用したことがある・WinActorのシナリオ変更やトラブル対応などの経験がある方が対象です。

【参考】：[WinActor® | 業務効率を劇的にカイゼンできる純国産RPAツール](https://winactor.biz/)

【参考】：[NTTデータ RPA技術者検定(R)](https://cobotpia.com/gym/watest/index.html)

**UiPathの特徴には、開発がしやすい・オープンのため拡張しやすい・小規模から大規模まで対応できる**などがあります。また、あらかじめロボット開発を不要とする400種類以上の各種命令が準備されています。

*UiPathの資格はUiPath Certified Professional(UCP)*です。資格は2種類あり、RPA Associate・Advanced RPA Developerがあります。Advanced RPA Developerの受験者には、RPAソリューション開発の実務経験が6か月以上あることが推奨されています。

【参考】：[UiPath Platform - 自動化ソフトウェア | UiPath](https://www.uipath.com/ja/product)

【参考】：[UiPath Certified Professional(UCP)](https://www.uipath.com/ja/learning/certification)

**BizRobo!の特徴は複数のロボットをサーバ上で一元管理し、複数のロボットを同時稼働できること**です。*BizRobo!の資格にはBizRobo!検定*があります。

資格は2種類あり、BizRobo!基礎検定・BizRobo!認定開発者検定があります。BizRobo!認定開発者検定の受験者には、BizRobo!を利用したロボットの開発を1年以上続けている方で、実際にロボットを作成する技能が求められます。

【参考】：[BizRobo!とは | RPA テクノロジーズ株式会社「BizRobo!（ビズロボ）」](https://rpa-technologies.com/products/first/)

【参考】：[BizRobo! 検定](https://rpa-technologies.com/academy/)

**Blue Prismの特徴は、全社統括管理型で内部統制を強化している点**です。そのため、業務結果の監査証跡やロボット自身の統制管理が可能となっています。なお、本製品を使用するには多少のプログラミング知識が必要とされています。

*Blue Prismの資格にはBlue Prism認定プログラム*があります。資格の種類にはDeveloper・Installation Engineer・Professional Developer・ROM Architect・Solution Designer・Technical Architectがあり、レベルごとに豊富な認定の種類が用意されています。

【参考】：[RPAを超えるインテリジェントオートメーション | Blue Prism](https://www.blueprism.com/japan/)

【参考】：[Blue Prism認定プログラム](https://university.blueprism.com/certification?_gl=1*7rldsc*_ga*OTU0MjM0OTYuMTY1NDczODc4Mw..*_ga_MFBQ2KFZ1L*MTY1NDczODc4My4xLjEuMTY1NDczOTI4Ny4w&_ga=2.87429720.1910540377.1654738787-95423496.1654738783)

**Automation Anywhereは従来のRPAに加えてAIの得意とする非構造データの読み取り等が可能**で、機械学習機能を備えたボットも取り揃えています。

*Automation Anywhereの資格にはAutomation Anywhere Certification*があり、Advanced RPA Professional・Master RPA Professionalの2種類が用意されています。以下で、資格の種類ごとに求められるスキル・知識を紹介します。

1.Advanced RPA Professional
・自動化のメリットが説明できる

・開発インターフェースの機能が説明できる

・アクティビティやタスクのモニターができる

・設定変更や管理・問題発生時に対応できる

2.Master RPA Professional
・プラットフォームに精通している

・ロボットを作成し、実際に稼働させることができる

【参考】：[インテリジェント オートメーションと RPA のグローバル リーダー | オートメーション・エニウェア](https://www.automationanywhere.com/jp/)

【参考】：[Automation Anywhere Certification](https://university.automationanywhere.com/certification/rpa-certification/)

## RPA資格取得のための勉強方法

ここでは、RPAに関する資格を取得するための勉強方法について説明します。試験の内容は各製品の仕様によって異なるため、まずは各製品を実際に使用することをおすすめします。

**資格試験の内容は各RPA製品の仕様によって異なるため、資格に対応した製品を使うことが重要**です。なお製品を日常的に実務で使っていても、特定の機能しか使っていない・資格試験に対応したバージョンの製品を使っていないなどの場合は注意が必要です。

受験前に試験の範囲や対象となる製品バージョン等を確認し、試験を意識して製品を使うようにすると良いでしょう。

### セミナーやトレーニングを受講する

**各RPA製品に関する資格には、試験対策としてベンダーがセミナーやトレーニングを開催している**ところがあります。各製品の仕様や特徴を学べるため、試験対策としてはもちろん製品を実務で使っている方にとっても役立ちます。

*セミナーやトレーニングはオンラインで開催*されているところもあるため、勉強時間を確保するのが難しい方も、自宅で都合の良いときに受講できるのがメリットです。

## RPAの資格を取得してRPAを十分に活用しましょう

RPAは業務効率を高めるのに効果的で、各社からさまざまなRPA製品が提供されています。**RPA製品ごとに資格も用意されており、資格を取得することでRPA製品への理解が深まり、製品に特化したスキル・技術を第三者に証明**できます。

資格取得のためには製品への理解が必要不可欠です。そのため、まずは製品を実際に使用して仕様を理解し、製品の特徴を掴みましょう。試験対策として各企業からセミナーやトレーニングが開催されているため、十分に活用して試験合格を目指してください。

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！

DX推進が捗らない企業が、喉から手が出るくらいに欲しいIТ人材とは

RPAはRobotic Process Automationの略で、人間が担当する業務のうち定型業務を自動化するソフトウェアロボットを指します。RPAに関する資格は各RPA製品ベンダーから展開されています。本記事では代表的な資格5つを紹介します。

RPAは人間の担当する業務の中で、ワークフロー定義が可能な定型業務を担当します

RPA導入メリットは、反復作業が得意で業務処理速度が向上することです

各社で提供している製品と資格を理解し、RPA製品の理解を深めて業務で活用しましょう

市場が拡大しているRPAとは？おすすめの資格を解説！

**コンテナはDockerの利用拡大により、多くの方にOSレベルの仮想化の技術として浸透してきています。**ここでは、コンテナ化のメリット・デメリットからコンテナ化の課題に焦点を拡大し、解説していきます。巻末にコンテナ化に関する用語解説を入れておきますので、ぜひご一読ください。

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