*PythonはAI（人工知能）や機械学習、データ分析をはじめとしたさまざまな分野で幅広く活用されているプログラミング言語です。*シンプルな文法と高い可読性を持つプログラミング言語としても知られています。

多くの開発現場で使われるPythonですが、一方で時代遅れであるという主張もみられるようです。

あるプログラミング言語が時代遅れかどうかを一概に判断するのは難しいと言えますが、果たして、Pythonが時代遅れであるという主張は、どのような面をとらえたものなのでしょうか。

Pythonとは？人気の理由と基本知識をわかりやすく解説！

## Pythonの特徴を知って活用できるか検討しよう

Pythonが時代遅れだと言われると、Pythonが自分にとって習得の価値があるか、今後さらにPythonのスキルアップを続けることに、将来的な問題がないかを気にする方もいるかもしれません。

Pythonは最先端のさまざまな分野で活用されており、今後も将来性のある言語と言えますが、何を判断基準とするかによっても評価が異なるでしょう。

*そのため、Pythonの特徴を知り、時代遅れという意見がどのようなものなのかを確認することで、自分にとってのPythonの必要性を自分で判断することが重要です。*

この記事では、Pythonが時代遅れだという意見が気になる方のために、そのように言われる理由や使用するメリットなどについて解説します。

Pythonでできることは？初心者が作れるものや実用例を紹介

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まず、Pythonの特徴、活用できる分野、向いている人の特徴、活用できる職種の年収など、さまざまな面からPythonの概要を解説していきます。

**Pythonはオープンソースのプログラミング言語で、Webアプリケーション開発や機械学習、統計処理など、幅広い分野で活用されています。**

また、表記方法がシンプルであることから、学習しやすく理解しやすい言語としても知られ、異なるプログラマーがコーディングしても近いコードになりやすいために、メンテナンスしやすい言語です。

また、世界中の多くの開発現場で活用されているため、ライブラリも豊富でコミュニティも活発です。日本語のサポートは少ないですが、翻訳アプリなどを活用してすれば必要な情報も集めやすいでしょう。

【入門編】Pythonの基本構文まとめ！学習方法や年収も解説

*Pythonは、シンプルな文法と豊富なライブラリの組み合わせにより、機械学習やデータサイエンス、Web開発、自動化処理など、幅広い領域で活躍できる言語です。*

Webアプリケーション開発においては、DjangoやFlaskなどの豊富なフレームワークを使ってWeb構築することができます。

また、NumPyやSciPyなどの科学技術計算ライブラリを活用することで、ビッグデータの可視化やAI開発における自然言語処理などにも応用されています。

さらに、Webデータの収集・解析であるウェブスクレイピングや、ロボティクス（ロボット工学）の分野でもPythonは活用されています。

Pythonを機械学習に活かそう！できることやおすすめ本を紹介

Pythonはデジタルデータを活用した業務に従事したい人に向いている言語であり、データサイエンス分野で活躍したい方はPythonの活用を考えるとよいでしょう。

また、Webアプリケーションフレームワークも豊富で、Webアプリ開発に携わりたい人々にとってもぜひ習得したい言語の1つと言えます。

*Pythonが向いている人の特徴としては、データ解析のような地道な作業をコツコツと行うことが好きな人や、日常生活の中でも先端技術やさまざまな専門分野のニュースや話題に興味を持っている人が挙げられるでしょう。*

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を活用できる職種の年収とは

Pythonを活用できる代表的な職種であるプログラマーの年収は、「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は344万円（※2024年4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」から近い職種のエンジニア/プログラマを参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

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、プログラマーは一般平均年収よりもやや低めからやや高めであることが分かります。

AIやWeb開発（フロントエンド・バックエンド）をはじめとしたさまざまな専門分野において、高度なプログラミングスキルを持つプログラマーは高年収となる傾向があります。

Pythonは幅広い分野で活用できるプログラミング言語です。*自らの専門分野においてより専門性を高め、先端技術を取り入れてPythonのスキルを高めることで、より高収入が期待できるでしょう。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_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)

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## Pythonが時代遅れだと言われる理由とは

Pythonが時代遅れのプログラミング言語だと言われるのはなぜなのでしょうか。考えられる理由をいくつか挙げてみましょう。

Pythonが時代遅れだと言われる理由の1つとして、新しいプログラミング言語やフレームワークが次々と登場し、日本ではPythonの人気が低迷しているからという意見があります。

*しかし、Pythonは柔軟性があり幅広い用途で利用されており、データサイエンスや機械学習・人工知能などの先端分野でも依然として多く使われている言語です。*
Pythonはまだまだ多くの利用者がおり、コミュニティも活発で、時代遅れとは言い難いでしょう。

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### モバイルアプリ開発に向いていない？

Pythonは、今後需要がさらに高まると考えられるモバイルアプリ・スマートフォンアプリ開発が得意とは言えないことが、時代遅れだと言われる理由の1つだと考えられます。

Pythonを使用してAndroidやiOSのようなモバイルアプリの開発自体は可能ですが、他の言語に比べて開発に適したライブラリが少ない状況です。

主流のモバイルアプリ開発では、Unity、Java、Kotlin、Swiftなどの言語やフレームワークが一般的に採用されており、特にネイティブアプリ開発においてはこれらを使った開発の方がスムーズかつ効率的です。

しかし、それぞれの言語は異なる得意分野を持っています。*Pythonが得意とするAI技術やデータサイエンスも、今後さらに普及が見込まれる専門分野であり、モバイルアプリへの適性の点だけで時代遅れとは言えないと考えられます。*

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## Pythonを使用するメリットとは

Pythonは多くの開発現場で使われる言語でもあります。Pythonはなぜ人気なのか、そのメリットを確認していきましょう。

### 先端技術の開発で活用できる

**Pythonは、先端技術の開発で使われるプログラミング言語として重宝されています。**
具体的には、AI、機械学習、ブロックチェーン技術、ビッグデータ、自動運転技術、IoTなどの技術開発に多く使用されています。

Pythonがこのような先端技術開発に活用される理由の1つは、豊富なフレームワークやライブラリが利用できることです。

例えば、TensorFlow、Keras、Pytorch、Pandasなどは、Pythonをベースに開発されたフレームワークやライブラリで、AIや機械学習の開発において重要な役割を果たしています。

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### 実行にコンパイル不要で開発効率が高い

*Pythonはインタプリタ型言語で、コンパイルが不要なため開発効率が高いという特徴を持っています。*

インタプリタ型言語は、コードを実行する際にソースコードを機械語に変換する必要がなく、逐次的に解釈して実行することが可能です。開発中のプログラム実行までの手順が短く、効率的な作業が行えるのが利点と言えます。

そのため、Pythonでコーディングすると変更を加えた後すぐに結果を確認することができ、さらに柔軟性が高くコードの修正や変更が容易なため、開発効率の向上が期待できます。

### ソースコードがシンプルでわかりやすい

Pythonは、シンプルで分かりやすいソースコードが特徴です。文法は簡潔でコード記述量も少なく、他の言語と比較して文法やルールが比較的簡単で、初学者でも理解しやすいとされています。

*このシンプルさのおかげで、複数人での開発においても情報共有やコードの修正がしやすいメリットがあります。*

### 世界的に人気があり需要が高い

Pythonのメリットとして、世界的に人気があり需要が高いことが挙げられます。Pythonのスキルを身につけることで、海外でも仕事の機会を広げることができる可能性があります。

*幅広い専門分野に対応できることから需要も高まっており、Pythonのスキルを身につけることは、今後のエンジニアにとって大きなメリットとなるでしょう。*

自らのPythonのスキルを十分に活かしたいと考える場合には、希望するキャリアパスを実現できる企業に転職を検討することをおすすめします。

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## Pythonを活用してスキルアップを目指そう

ここまで、Pythonが時代遅れだと言われる理由やメリットを説明しました。Pythonはむしろ先端技術の発展に活用されており、現時点では時代遅れとはいいがたいプログラミング言語であることが分かったでしょう。

Pythonが使われる専門分野は今後も成長が見込まれるため、Pythonの需要は高まると予想されます。*エンジニアとして、時代に合わせたスキルアップを目指すのであれば、Pythonはぜひ学習しておくことをおすすめします。*

Pythonを学んだら、そのスキルを活かせる企業に転職するのもいいでしょう。自分が興味を持っている分野でPythonを活用できる企業が、きっとあるでしょう。

しかし、転職活動を1人で行うのは大変なものです。希望に合う企業を探して、自らのスキルを企業にアピールできるように準備し、面談の対策も必要です。

そこでぜひご活用いただきたいのが[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_2)です。

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PythonはAI、機械学習、データ分析など幅広い分野で利用されるプログラミング言語です。一方でPythonは時代遅れとの意見も聞かれます。この記事では、Pythonが時代遅れかどうか気になる方のために、そう言われる理由や利用のメリットなどを解説します。

Pythonは機械学習、AI、データ分析などの先端分野で活用されている

時代遅れと言われるのは、他の新しい言語の人気に押されているという意見や、モバイルアプリ開発が得意でないことが理由として考えられる

Pythonは世界中の多くの開発現場で使われているため、習得すれば幅広く活用できる

Pythonは時代遅れなのか？そう言われる理由とメリットを解説

## AIエンジニアに向いている人の特徴とは？

*近年、社会のデジタル化が進む中、AI（人工知能）技術は企業での業務効率化をはじめとして、自動運転技術や医療診断の支援、教育やエンターテイメントなど、多くの場面で活用されています。*

AI技術の普及によりAIエンジニアもますます需要が高まっているため、今からAIエンジニアを目指そうと思う方もいるでしょう。どのような人がAIエンジニアに向いているのでしょうか。

AIエンジニアとは？仕事内容と転職で成功するための秘策を解説

## 自分がAIエンジニアに向いているかチェックしよう

AIエンジニアには、AIに関連するスキルである数学の知識や機械学習・ディープラーニングについて精通するだけでなく、AIを実装するためのプログラミングスキルも求められます。また、AI技術は急速に進化しているため、常に学ぶ姿勢と好奇心も必要とされます。

**活躍できるAIエンジニアを目指すのであれば、まずは自分がAIエンジニアに向いているかどうか確認しておくと良いでしょう。**

そこでこの記事では、AIエンジニアを目指したい方のために、AIエンジニアの仕事内容や、向いている人の特徴、求められるスキルなどを詳しく解説していきます。

ここでは、AIエンジニアの基礎知識として、その役割や仕事内容を確認しましょう。また、AIエンジニアの年収についても解説します。

*AIエンジニアとは、機械学習やディープラーニングなどの技術を用いてビッグデータの分析を行い、企業が必要とするAIシステムを構築する専門家です。*

近年、DX化やIoTの普及によってAIの活用が進んでおり、医療、金融、製造、交通などの様々な分野で、業務の効率化や課題解決に貢献しています。

AI技術を使用すれば、自然言語処理を使って人間が書くような自然な文章を生成したり、画像認識を使って画像から情報を抽出したりすることもでき、さらに様々な分野での活用が期待されています。

AIエンジニアは、こうしたAI技術の活用において中心的な役割を果たす技術者として活躍しています。

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？

### AIエンジニアの仕事内容とは

*AIエンジニアは、AIシステム開発におけるAIの学習を行うために、AIエンジニアはデータの収集と前処理、アルゴリズムの選択、モデルのトレーニングなどの作業を行います。*また、企業やユーザが求めるAIアプリケーションの作成や運用を行います。

また、AIをビジネスに活用するために、クライアントのビジネスの課題を理解し、AIがどのようにビジネスに貢献できるかを示すのも、AIエンジニアの仕事の1つです。

AIエンジニアに近いと思われるシステムエンジニアの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は431万円（※2024年4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IT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

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と同程度から高めであることが分かります。

*AIエンジニアが高収入を目指すには、機械学習やディープラーニングなどのAI技術スキルを高め、様々な分野でのAI開発の実務経験を積むことが重要です。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_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)

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

## AIエンジニアに向いている人の特徴

それでは、どのような人がAIエンジニアに向いているのでしょうか。AIエンジニアという職種に長く携わり活躍できる人の特徴を解説していきます。

Iエンジニアに向いている人の特徴として、論理的思考力が高いことが挙げられます。
**AIエンジニアが行うアルゴリズムの設計や機械学習モデルの構築には、論理的思考力が欠かせません。複雑な問題を論理的に分解し、解決策を導き出す能力が必要です。**

日頃から物事を筋道立てて考えることができ、物事の原因と結果をとらえるのが得意な人は、AIエンジニアに適していると言えるでしょう。

論理的思考力とは？エンジニアに論理的思考力が必要な理由とその獲得法

AIの開発には、数学や統計学などの理数系の知識が必要です。機械学習のアルゴリズムを理解し、データ分析をするには、数学的な素養が求められます。

*そのため、理数系の問題に強い関心があり、得意としている人は、AIエンジニアに向いていると言えるでしょう。*

AIを勉強するのに数学は必要？どこまでの範囲が必要か解説

データサイエンスと統計学の違いとは？活かせる職業も紹介

*常に新しい知識や技術を学び続けたいと考える勉強熱心な人は、AIエンジニアに向いていると言えます。*

AIの領域は急速に発展しており、新しい技術の研究やライブラリ開発は日々進んでいます。
そのためAIエンジニアは、クライアントの要望に最も適したAIシステムの開発を行うために最新技術の動向を追跡し、新しい知識やスキルを継続的に吸収する必要があります。

また、新しいAIやビジネスモデルを自ら考え出し、最先端の技術を追求したいという意欲がある人は、より向いていると言えるでしょう。

### コミュニケーション能力がある人

AIエンジニアは単独で作業することもあれば、他の専門家と協力してプロジェクトを進める場合もあります。

AIエンジニアのコミュニティなどでの交流により、最新技術の情報を共有したり、有益な知識を得たりすることも多いでしょう。

*そのため、日頃から周囲の人やチームメンバーと円滑なコミュニケーションを行う能力がある人は、AIエンジニアに向いていると言えます。*

## AIエンジニアに求められるスキルとは

ここでは、どのようなスキルがAIエンジニアに求められるかを確認していきましょう。主に必要とされるのは、プログラミングスキル、数学や統計の知識、機械学習などのAIに関するスキルが挙げられます。
あわせて、未経験からAIエンジニアを目指せるかどうかも解説します。

AIエンジニアになるには？転職で成功するための秘策も併せて紹介

### Pythonなどのプログラミングスキル

AIエンジニアには、機械学習を行ったり、AIシステムを実装したりするためのプログラミングスキルが求められます。

AIエンジニアは主にPythonを使ってAIの開発を行います。*Pythonは機械学習関連のライブラリが豊富でAI開発に向いています。また、構文がわかりやすく、初心者でも学びやすい言語としても知られています。*

開発の内容によっては、AIに関するプログラミングだけでなく、通常のシステム開発などで使われる、Python以外のプログラミング言語のスキルも必要です。

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

AIエンジニアに求められる重要なスキルとして、数学や統計の知識が挙げられます。
AIシステムにおいて蓄積されたデータを活用するには、機械学習やディープラニングなどのデータ解析において、線形代数、微分積分、確率論などの専門的な知識が必要とされるためです。

*具体的には、少なくとも大学レベルの微分積分の基礎、線形代数の基礎、数理統計学などを扱える程度の数学的能力が求められます。*

データ分析の手法とは？転職に役立つ8つの手法や資格を紹介！

データ分析の勉強方法を解説！求められるスキルや知識とは

### 機械学習やデータエンジニア関連のスキル

*AIエンジニアになるためには、機械学習のアルゴリズムやモデルの数式などの基礎スキルが必要です。機械学習の知識は、AI開発のあらゆる場面で求められます。*

また、機械学習ライブラリを扱うスキルやデータエンジニアリングなどの知識も必要です。
機械学習ライブラリとは、機械学習のアルゴリズムやモデルを簡単に実装できるようにするためのソフトウェアです。

データエンジニアリングは、AIに学習させるため大量のデータを収集・加工・蓄積・分析するための基礎となるスキルで、データベースやSQLの知識、クラウドサービスやインフラの知識も必要です。

SQLの入門編：初心者から経験者まで役立つSQL情報を掲載！

機械学習のデータセットとは？その役割や作り方、注意点を解説

### 未経験者がAIエンジニアを目指すには

*AIエンジニアは、高度な数学の知識や機械学習などの専門的なスキルが必要とされます。*
AIエンジニアを目指すには、大学で専門的な数学を学び、新卒でAIエンジニアとしてのキャリアをスタートできる企業を就職先として探すのが最もスムーズでしょう。

他業種や他のITエンジニアからの転職の場合は、AIエンジニアとして自らに必要なスキルを事前に身に着ける必要があります。

独学で地道に学習を行う、AIエンジニアの養成スクールに通う、オンライン学習サイトで学ぶなどして知識をスキルを磨き、将来的にAIエンジニアを目指せる企業を探すと良いでしょう。

AIエンジニアは未経験からでも目指せる？転職のポイントを解説

## 自分の適性を活かしてAIエンジニアを目指そう

ここまで、AIエンジニアの仕事内容や向いている人の特徴、必要なスキルについて解説してきました。最新のAI技術や、大量のデータを扱う数学的な分野に興味がある方は、AIエンジニアを目指してみると良いでしょう。

AIエンジニアになるためには高度なスキルが求められるため、学習を続ける努力が必要とされます。*社員向けの研修や、AIエンジニアに向けてのキャリアパスを用意している企業を探して、転職を考えるのも1つの方法です。*

しかし、1人で転職活動を行うのは大変で、想像以上の苦労があるものです。企業の情報を集めて転職先を探し、自分のスキルシートの準備や面談の対策も行う必要があります。

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_2)です。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向け、無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案します。

アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

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企業やユーザが求めるAIシステムを開発する専門家であるAIエンジニアは、AI技術の普及により今後も需要が高まると予想されます。この記事ではAIエンジニアに興味がある方のために、AIエンジニアに仕事内容や向いている人の特徴、必要なスキルなどを解説します。

AI技術の普及により、AIエンジニアはAIを活用した様々な分野での業務効率化や課題解決で活躍している

論理的思考が得意、数学や統計に興味がある、新しい技術に興味がある、コミュニケーション能力が高い人はAIエンジニアに向いている

AIエンジニアには、プログラミングスキル、数学や統計の知識、機械学習やデータエンジニアリングなどのスキルが求められる

AIエンジニアに向いている人とは？適正が重要？仕事内容や必要なスキルも解説

システム開発プロジェクトでGitHub（ギットハブ）を使うケースが増えていますが、さらにGitLab（ギットラボ）というサービスもあります。*いずれもGitをベースとしたWebベースの分散型バージョン管理のプラットフォームで、リモートリポジトリを中央集権的なリポジトリとして扱います。*﻿

この記事では、最初にGitとGitHub/GitLabとの関係について解説し、その後にGitHubとGitLabの違い、使い分けについて比較表を交えて解説します。

**Gitは、主にローカル環境で動作する分散型バージョン管理システムです。**提供されるサービスは、主にコードのバージョン管理に関連するものです。Gitはファイルの変更履歴を各々のパソコン（ローカル環境）に保存し、その変更履歴をたどることでファイルの状態を戻すことができます。

【参考】：[Git--fast-version-control](https://git-scm.com/)

Gitとは？GitHubとの違いやメリットをわかりやすく解説！

今回はGitHubとGitLabの比較ですが、他にも次のような類似サービスがあります。導入検討の際は候補に加えてみてもよいでしょう。

*1.Bitbucket*
Atlassianが提供するGitベースのソースコード・ホスティングサービスです。プライベートリポジトリの無制限の利用が可能で、JIRAとの連携も強力です。

【参考】：[Bitbucket | Git solution for teams using Jira](https://bitbucket.org/)

*2.Gitea*
軽量でオープンソースのGitホスティングサービスです。GitLabやGitHubと同様の機能を提供しますが、リソース消費が少なく、自己ホストできます。

【参考】：[Gitea Official Website](https://about.gitea.com/)

*3.SourceForge*
オープンソースプロジェクト向けの古典的なリポジトリホスティングサービスです。プロジェクト管理、フォーラム、バグトラッキングなどを提供しています。

【参考】：[Compare, Download & Develop Open Source & Business Software ｜SourceForge](https://sourceforge.net/)

GitHub（読み方：ギットハブ）は、GitのリポジトリをホストするWebサービスを提供しています。*Gitに依存しており、Gitの仕組みを利用した、開発者に便利な機能を追加しています。*

GitHubはプロジェクト管理、コードレビュー、バグトラッキング、ウィキ、GitHub Pagesなどの追加の機能も提供しています。2008年に設立され、2010年1月に「GitHub社」で運営されるようになりました。その後、2018年にはMicrosoftに買収され、現在はMicrosoftの傘下にあります。

【参考】：[GitHub Japan | GitHub](https://github.co.jp/)

GitHubとは？メリットや使い方、Gitとの違いも徹底解説！

GitHubの使い方は？知っておきたい用語も併せて初心者向けに解説

GitHubにはどのようなプランがあるのかを見てみましょう。

【参考】：[料金プラン | GitHub](https://github.co.jp/pricing.html)

*1.Freeプラン（無料）*
個人や小規模な組織向けの基本プランで、パブリックリポジトリ（公開リポジトリ）は無制限で利用可能ですが、プライベートリポジトリ（非公開リポジトリ）は有料です。

・料金：$0（1ユーザ/月）
・主な機能：コード管理、プロジェクト管理、コードレビュー、アクション、パッケージなどです。
・利用可能なリソース：パブリックリポジトリには制限はありません。プライベートリポジトリの利用可能なリソースは、GitHub Actionsは2,000分/月まで、GitHub Packagesは500MBです。

*2.Teamプラン*
個人やチーム向けの高度なコラボレーション機能が特徴です。プライベートリポジトリのコラボレータ数に応じて料金が発生します。

・料金：$4（1ユーザ/月）
・主な機能： Freeプランの機能に加え、コードレビュー、プロジェクト、マイルストーン、チームディスカッションなどです。
・利用可能なリソース：GitHub Actions: 3,000分/月まで、GitHub Packagesは2GBまでです。他は特に利用制限はありません。

*3.Enterpriseプラン*
セキュリティ、コンプライアンス、柔軟なデプロイメントを重視する大規模な組織向けのプランです。

・料金：$21（1ユーザ/月）
・ 主な機能：カスタムプランであり、詳細についてはGitHubの営業担当に相談する必要があります。

・ GitHub Copilot：30日間の無料トライアルの後、月額$10から利用可能です。
・ Codespaces：コンピュート時間とストレージの利用料金が発生します。

 *GitLab（読み方：ギットラボ）は2011年に設立されたGitLab社の製品で、Gitの仕組みを活用したDevSecOpsプラットフォーム※です。* GitLabはバージョン管理のほか、課題管理、プロジェクト管理、CI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）などの機能を提供しています。

GitLabは自社サーバにインストールして使う「Self-Managed版」と、SaaS版の「GitLab.com」のいずれかを選ぶことができます。

※DevSecOpsとは、ソフトウェア開発のプロセスにセキュリティを組み込むアプローチです。開発と運用を連携させ、セキュリティを早い段階から考慮することで、安全で効率的なシステムを実現します。

【参考】：[DevSecOpsプラットフォーム | GitLab](https://about.gitlab.com/ja-jp/)
【参考】：[DevSecOps とは? ｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/what-is/devsecops/)

GitLab（SaaS版）にはどのようなプランがあるのかを見てみましょう。

【参考】：[Pricing | GitLab](https://about.gitlab.com/ja-jp/pricing/)

*1. Freeプラン*
個人利用や小規模プロジェクトでの利用に適したプランです。

・料金： $0（1ユーザ/月）
・主な機能：総合的なコード管理、マージリクエストによるコードレビュー、プロジェクトやソースコードに対する課題管理などの機能が使えます。
・利用可能なリソース：5GBのストレージ、毎月10GBの転送、毎月400分のコンピューティング時間が提供されますが、ネームスペースは5ユーザまでの制限があり、プロジェクト利用は小規模に限られます。

*2. Premiumプラン*
DevOps/DevSecOpsプロジェクトや大規模プロジェクト、セキュリティ重視のプロジェクトに向いたプランです。

・料金： $29（1ユーザ/月）
・主な機能：Freeプランのすべての機能に加えて、コードの所有権と保護ブランチ、承認ルールを使用したマージリクエスト、エンタープライズアジャイル計画、高度なCI/CD、エンタープライズユーザとインシデント管理、サポートなどの機能が提供されます。
・利用可能なリソース：50GiBのストレージ、毎月100GiBの転送、毎月10,000分のコンピューティング時間が提供されます。

*3. Ultimateプラン*
より迅速なソフトウェア提供を実現したいエンタープライズ向けプランです。組織全体でのセキュリティ、法令遵守、計画が求められる、ビジネスの中核を担うソフトウェア開発に適しています。

・料金：$99（1ユーザ/月）
・主な機能：Premiumプランのすべての機能に加えて、推奨のレビュアー、動的アプリケーションセキュリティテスト、セキュリティダッシュボード、脆弱性管理、依存関係スキャン、コンテナスキャン、静的アプリケーションセキュリティテスト、複数階層のエピック、バリューストリーム管理機能などが提供されます。
・利用可能なリソース：250GiBのストレージ、毎月500GiBの転送、毎月50,000分のコンピューティング時間などが提供されます。

ここでは、GitHubとGitLabの主な違いについて解説します。両者には基本的な機能の大きな違いはありませんが、多少の違いが見られます。*利用目的、ライセンス、料金プラン、操作上の違いについて見ていきましょう。*

GitHubの利用目的としてはソースコードのバージョン管理・共有、開発者同士のコミュニケーション、他の開発者のソースコード検索などがあります。一方、**GitLabは主にDevSecOpsプラットフォームとして利用されます。

**GitLabにはバージョン管理のほか、CI/CD、プロジェクト管理、セキュリティ機能などが提供されています。**

**GitHubのライセンス形態は商用ライセンスです。一方、GitLabのライセンス形態はOSS（オープンソースライセンス）です。**GitLabにはSaaS版以外にインストール版があり、自社サーバへのインストールが可能です。

*※商用ライセンスとオープンソースライセンスの違い*
商用ライセンスは有償で提供されるライセンスで、商用目的で利用できます。一方、オープンソースライセンスは無償、もしくは低コストで提供されるライセンスで、ソースコードが公開され、改変や再配布が可能です。サポートはコミュニティによるサポートが中心となります。

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