## Pythonはできることが多く初心者におすすめ

人気の言語であるPythonですが、Pythonから入門し、第1言語として学びたいという初心者の方が増えています。*この記事では、Pythonでできること、どのような仕事に活用できるのかを初心者向けに解説します。*

### Pythonが初心者におすすめな理由

Pythonを初心者の方におすすめする理由としては、**Pythonは非常にシンプルで読み書きがしやすい言語**という点です。学びやすいということは、挫折しにくいことでもありますが、サンプルプログラムに面白いプログラムが多数あり、学んでいて飽きづらいという利点があります。

また、*Pythonには豊富なライブラリがあり、自分で実現したいことがライブラリを利用して簡単に行えることが挙げられます。*さらに、Pythonは幅広い分野で利用されており、活躍機会が非常に多くある点も見逃せません。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

<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>

**Pythonは非常にシンプルなプログラム言語ですが、汎用性に優れ、あらゆる分野や場面で活用されています**。ここでは*Pythonで「できることの例」を7選として紹介します。*

Pythonといえば、機械学習やAIの開発をイメージする方が多いでしょう。Pythonは、機械学習やAI開発などに用いられています。

AIの実現には機械学習が欠かせません。**Pythonには機械学習に関するライブラリやフレームワークが豊富に揃っています**。特にSciPy、NumPyなどの科学技術計算に強いライブラリがよく知られています。

【参考】：[SciPy](https://scipy.org/)
【参考】：[NumPy](https://numpy.org/)

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

**Pythonが多く使われている分野としてWebサービスが挙げられます。**Pythonが開発言語として使用された事例としては、「YouTube」「Instagram」などがあります。

*Webサイトの開発には、大別すると「フロントエンド」と「バックエンド」があります。*

■「フロントエンド」とは私たちがユーザーの立場で直接見ている画面のなどのことです。
■「バックエンド」とは、私たちユーザーの目に触れない、サーバー側の処理のことです。

Pythonが利用されるのは主にバックエンドの部分ですが、Pythonには有名なDjangoというWebアプリのフレームワークがあり、フロントエンドからバックエンドまでをカバーするオールインワンのパッケージとして人気です。

【参考】：[Django](https://www.djangoproject.com/)

フロントエンドとは？バックエンドとの違いや使う言語について解説

Djangoとは何か？できることや習得するメリットを解説

PythonでのWebアプリ開発で使うフレームワークを解説！

Pythonがゲームアプリの開発に利用されていると聞くと、意外に思う方もいると思いますが、PythonにはPygameやCocos2d-xというゲーム開発用のフレームワークがあり、面白いプログラムが簡単に組めるのも一般ユーザーには人気の理由です。

【参考】：[Pygame](https://www.pygame.org/news)
【参考】：[Cocos2d-x](https://www.cocos.com/en/cocos2dx)

Pythonでつくるゲーム開発とは？入門情報をまとめて解説！

Pythonの得意分野の1つであるスクレイピングができます。スクレイピングとは、自動的に取得したHTMLデータから必要な情報を抜き出す技術のことです。**

*PythonにはSeleniumというWebの自動操作を行うライブラリがあり、Seleniumを用いることで、ブラウザの操作や情報収集が可能です。*

【参考】：[Selenium](https://www.selenium.dev/ja/documentation/)

データ分析といえば、以前はR言語が主流でしたが、**近年はPythonのデータ分析関係のライブラリ充実により、Pythonがデータ分析に利用されるケースが増えています**。*Pythonのデータ分析ライブラリとしては、Pandas、NumPy、Matplotlibなどがよく利用されています。*

【参考】：[Pandas](https://pandas.pydata.org/)
【参考】：[NumPy](https://numpy.org/)
【参考】：[Matplotlib](https://matplotlib.org/)

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

### 深層学習による画像認識、音声認識

**深層学習（ディープラーニング）はコンピュータ自身に学習をさせ、AI（人工知能）を生成する学習技術です。**この深層学習によって学習した情報により画像認識や言語認識処理が行われます。顔認識システムなどもこの深層学習が使われています。

Pythonの深層学習ライブラリとしては、TensorFlow、PyTorchがよく知られています。

【参考】：[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)
【参考】：[PyTorch](https://pytorch.org/)

TensorFlowとは？特徴やできることをわかりやすく解説！

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

**PythonではExcel操作やExcelの自動化ができます。**Excelの自動化にはVBAがよく知られていますが、PythonにはExcel操作のライブラリとしてopenpyxlやxlwingなどがあり、*VBAに代わる新しいツールとして注目されています。*

【参考】：[openpyxl](https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/)
【参考】：[xlwingl](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？

あらゆる分野で利用されるPythonですが、*Pythonにも弱点があります*。ここでは、**Pythonが苦手な分野が何かについて解説をしていきます**。

Pythonはインタプリタ言語のため、処理のたびにコンパイル（機械語への翻訳）を行います。Pythonはコンパイラ言語であるJavaやC系言語と比べて処理速度が遅くなるため、**Pythonは高速処理が求められるようなゲーム開発や大規模システム開発には不向きだと言えるでしょう。**

Pythonはカバーできる範囲が広く、**汎用性が高い点が特徴ですが、Webデザインはできません**。Webデザイン系の開発を行う場合は、HTML・CSS・JavaScriptを学ぶ必要があります。

JavaScriptとは？その特徴やメリット・デメリットを解説！

【初心者必見】HTMLとCSSの違いは？基本知識と学習方法も解説！

### スマホアプリの開発もあまり得意ではない

オールマイティのPythonには、QPythonやPyDroidなどのスマホアプリ開発をサポートするライブラリがありますが、未だそれほど利用はされていません。

**スマホアプリの開発なら、PythonよりはJavaやSwift（iOS系）、Kotlin、C#などが適しています**。ただし、*kivyというフレームワークを利用すると、Pythonによるスマホアプリが容易に行えます*。

【参考】：[QPython](https://www.qpython.com/)
【参考】：[PyDroid](https://play.google.com/store/apps/details?id=ru.iiec.pydroid3&hl=ja&gl=US&pli=1)
【参考】：[kivy](https://kivy.org/)

Kotlinとは？Android開発において、Javaと比較したKotlinの特徴を解説

Swiftとは？特徴・できること・学習方法をまとめて解説！

ここまでは、Pythonが苦手なことを解説しましたが、これから学習を進めていく上で利点となるPythonの魅力について解説します。

最近話題の言語のPythonは何がすごい？メリット・得意分野を解説！

### 言語がシンプルで初心者でも覚えやすい

Pythonの人気の理由として、**コードが少なくシンプルで書きやすいことが挙げられます。**Webサイト・Webアプリケーションによく利用されるJavaと比べると、予約語の数がJavaの半分以下の35しかないということから、覚えることが少なく、初心者でも習得しやすい点が魅力です。

Pythonは環境構築が簡単なことも魅力です。*Pythonに対応しているOSとネットワークがあれば、すぐに開発・動作環境を構築できます。*

Pythonの公式ホームページにアクセスすると、Pythonの環境構築のためのプログラムをダウンロードできます。画面上部のメニューから「Download」にマウスを合わせるとメニューが表示されるため、メニューから使用するOSに合ったPythonをダウンロードします。

ダウンロードする際は、必ず最新のプログラムをダウンロードしましょう。ダウンロードしたファイルをダブルクリックするとインストールが開始されます。

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

Pythonの環境構築：公開ソフトウェアを活用した環境整備を解説

### 読み書きが簡単でライブラリが豊富

Pythonはシンプルで読み書きがしやすいだけではなく、ライブラリも豊富です。**シンプルでライブラリが豊富なことから、コーディングがしやすいこともPythonの大きな強みです。**また、他人が書いたコードもすぐに解読できるため、メンテナンスやバグ修正がしやすいことも開発者にとっては大きなメリットです。

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

### 高い汎用性で活躍範囲が広い

ここまでできることを解説した通り、他言語と比較してもPythonの用途は幅広く、AIの機械学習分野・ビッグデータの収集と解析・Webアプリ開発・仮想通貨のブロックチェーン技術などがあります。他にもAI技術によるIoT開発・ロボット制御・デスクトップアプリ・ゲームアプリなどで活用されており、あらゆる分野にPythonが浸透しています。

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

IoTとは？概要から動作の仕組み・実際の用途まで丁寧に解説！

*Pythonで「できること」「苦手なこと」*を理解したところで、**Pythonエンジニアが活躍できる仕事にはどんな職種があるのか**について見ていきましょう。Pythonでできることを理解した上で、どの領域を目指していくかを見据えておくことは重要です。

*今やDXと並んで脚光を浴びるものにAIビジネス*があります。車の自動運転・ロボット・顔認識・音声認識などさまざまな分野でAIが活用されています。

将来は多くの職業がAIに置き換わると言われているように、**それを実現するAIエンジニアの需要も急速に高まっています**。実際、AI開発に必要なPythonエンジニアの求人は急増し、その募集年収条件も他の職種よりは高くなっている傾向にあります。

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

### Webアプリケーションエンジニア

Facebook・Instagram・Dropboxなどが開発言語にPythonを採用したこともあり、**Webアプリケーション分野でもPythonエンジニアが必要とされています**。

アプリケーションエンジニアになるために身に付けるべきスキルとは？

**データサイエンティストは、意思決定をする人がデータによる合理的な判断を行えるようサポートする職務を担う人です。**Pythonは機械学習・深層学習・科学技術計算などのライブラリが豊富で、データサイエンティストにもよく利用されています。

データサイエンティストはITスキルに加え、統計解析に強く、ビジネス関係や市場トレンドなどに関する幅広い知見が求められますので、そうした分野の学習も欠かせません。

未経験からデータサイエンティストになるには？必要なスキルを解説

**マーケティングは消費者ニーズ・潜在需要・トレンドなどを把握し、商品政策や販売戦略などに活かす仕事です。**そうした施策に必要な情報を集めるには、スクレイピング技術やデータ分析技術が求められます。

Pythonにはマーケティング分野に最適なライブラリが豊富にあり、シミュレーションなども可能です。*自らPythonを使いこなし、マーケティング戦略を立案できるマーケターは益々重宝される存在となるでしょう。*

ここでは、Pythonを扱うエンジニアの年収について紹介します。参考例として、今回は*システムエンジニアの年収を記載しています。*

最初に学ぶIT言語としてPythonを選択するエンジニア初心者が増えています。Pythonで何ができるのか、どの分野で活躍したいのか、などの明確な目標を持ってから学習するのが習得の近道です。ここでは、Pythonでできることを詳しく解説します。

Pythonは汎用性に優れているため、できることが多い

初心者はPythonでできることは何かを知り、自身の将来目標を明確にしてから学習目標を立てよう

Pythonを活かせる仕事は、AIエンジニア、Webアプリケーションエンジニア、データ・サイエンティスト、マーケッティング分野などがある

【初心者向け】Pythonでできること７選！活かせる仕事も解説！

**ITパスポートの難易度は比較的低めと言われており、他のIT資格と比べても取得しやすいため、IT知識に自信がない方や、これからIT企業に入社したい方におすすめです。**ITパスポートの合格率・必要な学習時間・問題形式については、次の項目から解説していきます。

### そもそもITパスポートとは？

ITパスポートとは、ITを利活用する全ての社会人や、これから社会人となる学生が備えておくべき、ITに関する基礎的な知識が証明できる国家試験です。IT化が進む現在の日本において、ITに関する基礎知識、ITを活用する知識は、職種を問わず求められる知識になっています。

また、IT資格の入門とも位置づけられている資格です。IT知識に自信がない方が最初に取得しやすい資格としてもおすすめできます。

【参考】：[iパスｰiパスとは](https://www3.jitec.ipa.go.jp/JitesCbt/html/about/about.html)

ITパスポートとは？詳細や必要性、勉強方法について徹底解説！

*ITパスポートの合格率は、近年50%前後を保っています。*しかし、社会人と学生で分けた場合の合格率は異なり、IPAの2022年9月に公表された統計情報によると、2022年4月から2022年9月までの社会人の合格率が57.6%に対し、学生の合格率は39.9%となっています。

ただ、他のIT資格は合格率10%未満のものもあるため、全体的な割合で2人に1人程度受かるITパスポートは、比較的取得しやすい資格と言えます。

【参考】：[iパスｰ統計情報](https://www3.jitec.ipa.go.jp/JitesCbt/html/openinfo/statistics.html)

ITパスポート試験の合格率は？受験者層や難易度なども解説！

### ITパスポートの合格に必要な勉強時間

*初心者の方や文系出身の方がITパスポート取得に向けて必要な学習時間は、およそ180時間程度と言われています。*1日3時間学習に費やす場合、およそ2ヶ月程度で合格できるため、IT資格の中でも取得しやすいと言えるでしょう。

なお、既にIT関連の基礎知識がある方の場合、およそ100時間程度の学習時間で合格できる可能性もあります。ITパスポートの合格を目指す方は、スキマ時間を上手く活用し、学習を進めていきましょう。

ITパスポートを取得するための勉強時間は？詳細やメリットも解説

### ITパスポートの試験問題はすべて4択

*ITパスポートが比較的取得しやすい理由の1つに、試験の出題形式が全問4択の方式である点が挙げられます。*記述問題はないため、解答時間が足りなくなる可能性は少ないでしょう。**また、試験は手書きではなく会場に設置されているパソコンを使って解答するCBT方式です。**

パソコンの画面に問題が出題され、マウスで1つずつ解答していきます。1度解答した問題の答えを戻って修正したり、問題の表示倍率を変更したりすることも可能です。

CBT試験とは？概要やメリット、採用されている資格一覧を紹介！

## ITパスポートの出題範囲と合格点

ITパスポートで出題される問題には大きく分けて3種類あります。*ストラテジ系・マネジメント系・テクノロジ系です。*ここではそれぞれのカテゴリーごとにどのような問題が出されるのか、詳しく解説していきます。

*ストラテジとは、ITを使って企業戦略を行うことです。*ITパスポートのストラテジ系の問題では、ITを駆使して企業課題をクリアしたり、経営戦略をマネジメントしたりする方法に関する問題が出されます。

ITのみならず、幅広いビジネスの視点から問題を考える必要があるでしょう。また、情報処理技術に関する基礎用語の意味を問う問題も多く出されます。

企業活動とITの関わりについて知っているかが問われることが多く、これらに関する基礎知識がない場合、ストラテジ系の勉強に多少時間を使うことになるかもしれません。

**マネジメント系では、ソフトウェア開発の流れや環境設備の整え方に関する問題が出題されます。**そのため、要件定義・簡易設計・詳細設計・開発・テスト・リリースの工程について理解し、どんなプロジェクトマネジメントが必要か考える必要があります。

また、ソフトウェア開発における見積もりの出し方や、システム監査などについても出題されます。マネジメント系について学ぶことで、ITエンジニアになる前にシステム開発の基本的な流れを押さえることが可能です。

*テクノロジ系では、プログラミングやアルゴリズムなどのIT技術全般についての問題が出されます。*そのため、専門用語に関する知識だけでなく、コンピュータが実際にどう動いているかやコンピュータの構成要素についても考える必要があります。

ITエンジニア未経験者にとっては、テクノロジ系に多くの学習時間を費やすことになるかと思います。逆にITエンジニア経験者にとっては、既にある知識で対応できる問題が多く、そこまで苦戦はしないことでしょう。

【参考】：[iパスｰ試験内容・出題範囲](https://www3.jitec.ipa.go.jp/JitesCbt/html/about/range.html)

また、ITパスポートの試験は1000点満点です。**総合評価点で1000点中600点以上、分野別評価点が1000点中300点以上であれば合格となります。**総合得点のみ合格ラインを超えれば良い訳ではなく、各分野で合格点を満たさないとならない為注意してください。

問題は全部で100問あり、配点は問題によって異なります。1問10点の決まりではないので注意が必要です。

【参考】：[iパスｰ試験内容](https://www3.jitec.ipa.go.jp/JitesCbt/html/about/range.html)

ITパスポートは、経済産業省が公表したITSS（ITスキル標準）によるとレベル1に該当するため、難易度は比較的低いと言えます。しかし、全く勉強せずに合格するのは難しいかもしれません。特にITエンジニア未経験者は、基礎からじっくり押さえていく必要があります。

そこで、ここではITパスポートに合格するための学習方法をまとめました。これらの学習方法を実践すれば、合格に近づくことが可能です。

【参考】：[IPA情報処理推進機構ｰITスキル標準とは?](https://www.ipa.go.jp/jinzai/itss/itss7.html)

*最もベーシックな勉強方法は、参考書で学習することです。*ITパスポートは知名度の高い試験のため、対策本が数多く売られています。中には専門用語に関して図やイラストを用いて分かりやすく説明しているものもあります。

IT系専門用語の知識に自信がない方は、このような本で基礎を押さえてから本格的な学習に挑みましょう。

ITパスポート試験に合格するための必要な問題集は？試験概要も紹介

ITパスポートに関連する参考書は様々な出版社から発刊されています。ここでは、初心者におすすめの基礎的内容をまとめた書籍を紹介します。	

*■2022年度版 みんなが欲しかった! ITパスポートの教科書&問題集*
本書はイラストや図解を多く取り入れており、初心者の方に分かりやすい参考書のためおすすめです。通信講座を運営している会社が提供している参考書なだけあり、ポイントをしっかりと押さえられています。

また、付録で赤シートも付属しているため、何度も繰り返し復習できるのも特徴です。全てカラーページなため、読みやすい参考書としてもおすすめできます。

▪著者：TAC出版情報処理試験研究会
▪ページ数：636ページ
▪出版社：TAC出版
▪発売日：2021/12/15
【参考】：[2022年度版 みんなが欲しかった! ITパスポートの教科書&問題集](https://bookstore.tac-school.co.jp/book/detail/009991/)

*■いちばんやさしいITパスポート*
本書は「ITパスポート試験に短期間で1発合格」を強く掲げた試験対策本です。1発合格を掲げているだけあり、試験の出題傾向の分析や、図・イラストによる解説が細かく記されています。

また、各章で「試験にはコレが出る！」という欄が設けられており、覚えておくべき単語などが分かりやすくまとめられているのもポイントです。

▪著者：高橋 京介
▪ページ数：512ページ
▪出版社：SBクリエイティブ
▪発売日：2022/2/16
【参考】：[いちばんやさしいITパスポート](https://www.sbcr.jp/product/4815613730/)

*ITエンジニア経験者の場合、参考書を買わずにいきなり過去問を解く学習方法もおすすめです。*既に基礎が固まっている人にとって、過去問は最適な教材と言えるでしょう。過去問を解けば、時間配分や問題の傾向なども次第に分かってきます。

*過去問は本としてまとめられているものを購入しても良いですし、無料の勉強サイトで解くことも可能です。*スキマ時間に学習するには最適と言えるでしょう。

また、過去問は3年分（計6回）は遡って解きましょう。3年分を繰り返し学習することにより、おおよそ600問解くことになるため、着実に合格へと近づくでしょう。

*独学が難しい方は、通信講座を利用する方法もあります。*基礎から段階に沿って学べるため、複雑な専門用語も理解しやすくなります。忙しくても効率的に学習できることが、通信講座のメリットと言えるでしょう。

通信講座は特に基礎的な学習となるため、IT業界未経験者の方におすすめですが、経験者の方にはそこまで必要ないかもしれません。ITパスポートは難易度のやや低めな試験のため、過去問を解くだけでも十分合格が可能と言えるためです。ただ、1から勉強をやり直したい方にはおすすめできます。

ITパスポート試験にはスマートフォン用の無料アプリも多数提供されています。普段手にしているスマートフォンで勉強できるため、スキマ時間で勉強することが可能になるほか、場所を取らずどこでも学習できます。

学習アプリは事前に知識をある程度付けた後、移動先やスキマ時間でおさらいをする際におすすめです。繰り返し学習し、しっかりと記憶に根付かせましょう。

## ITパスポートは取得しても意味がないのか

*ITパスポートは取得しても意味がないと言われることもあります。*確かにITパスポートは他の資格に比べ取得がしやすいため、評価されにくい印象を持つ方も多いでしょう。しかし本当に意味がないのでしょうか。

ここでは、ITパスポートを取得するメリットについて解説した後、ITエンジニア経験者に向けて、さらにおすすめの資格などを紹介していきます。

### ITパスポートを取得するメリット

*ITエンジニア未経験者の方にとっては、ITパスポートの取得は意味があると考えます。*ITパスポートを通じて、IT系の専門用語やコンピュータに関する基礎知識を押さえられるためです。クライアントとの会議でも専門用語が分かれば、円滑なコミュニケーションが取れるようになります。

また、多少のパソコントラブルが発生したときも、ITエンジニアの力を借りず自分で解決できるかもしれません。

面接に関しては、ITパスポートを取得したからといってそこまで有利にはなりません。**しかし、ITに関する基礎知識があることはアピールできます**。ITパスポートを取得する上でどのような勉強をしてきたか、それによってどのような知識を得たかを面接で話すと、より効果的なアピールになるでしょう。このように、ITエンジニア未経験者にとってITパスポートは意味のある資格です。

ITパスポートのメリットは？デメリットや活用方法も解説！

### ITエンジニア経験者は他のIT資格も狙いたい

ITエンジニア経験者の場合、ITパスポートだけ取得しても、そこまで実務で役立つことはないでしょう。ITパスポート取得で表明できることは、ITに関する初歩的な知識がついていることだけだからです。例えば、ITパスポートのプログラミングに関する問題が解けても、実際にアプリが開発できる訳ではありません。

基礎知識の復習、という意義はありますし、ITパスポートが全く意味がないとは言えません。しかし、**ITエンジニアとして活躍していきたいのであれば、他のIT資格の取得も目指すと良いでしょう。**

### ITパスポート以外のおすすめのIT資格

**エンジニア経験者におすすめのIT資格は、ITスキル標準レベル2の「基本情報技術者試験」です。**基本情報技術者試験は、プログラマーやシステムエンジニアとして働くための知識を持っていることが試される資格です。アセンブラプログラムの穴埋め問題など、ITパスポートに比べ難しい問題が出されます。

さらに難しいIT資格には、ITスキル標準レベル3の「応用情報技術者試験」というものもあります。応用情報技術者試験は、高度IT人材となるために必要な知識が問われる資格です。記述問題も一部あり、問題の難易度も上がっていきます。

【参考】：[基本情報技術者試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)
【参考】：[応用情報技術者試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/ap.html)

基本情報技術者試験とは？資格のメリットや学習方法を解説！

応用情報技術者試験は難しすぎる？その真偽やメリット、試験対策など

## ITパスポートを取得してスキルアップを目指そう

本記事では、ITパスポートの難易度について解説しました。ITパスポートの合格率や出題範囲などが、お分かり頂けたかと思います。

ITパスポートは、基本情報技術者試験や応用情報技術者試験に比べると、取得しやすい資格と言えます。出題範囲は幅広いものの、ITに関する基礎を問う問題が中心であるため、そこまで長時間の学習を必要としません。

そのため、**IT知識に自信がない方は、まずはITパスポートから挑戦すると良いでしょう。**しかし、ITエンジニアとして更に評価されるためには、ITパスポートよりも難易度の高い資格の取得もおすすめです。本記事が、ITパスポートの受験を考えている方にとって、参考になれば幸いです。

ITパスポートは基本情報技術者試験などに比べ、難易度がやや低いイメージがあります。しかしそれは、元よりIT知識を持つ人の割合では？と不安に思う方もいるでしょう。ここではITパスポートの難易度や出題範囲などについて詳しく解説しますので、受験前の参考にしてみてください。

ITパスポートの難易度はやや低めで合格率はおよそ50%程度

ITパスポートの出題範囲は、ストラテジ系、マネジメント系、テクノロジ系に分かれる

エンジニア経験者はITパスポート以外の資格もおすすめ

ITパスポートの難易度は？合格率やおすすめの学習方法について解説

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、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には「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。*

## 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)

AIプログラマーとは？その年収や市場性について解説！

## 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/)

Pythonでできること・できないことは？活躍している分野を解説

インフラエンジニアはキツイのか？その仕事内容やスキル、将来性を解説！

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/)

学習の記事（1ページ目）