## 応用情報技術者試験では過去問分析が重要

**応用情報技術者試験で合格を目指すには、もちろん基礎知識は欠かせませんが、過去問で傾向をつかむことも非常に重要です。**

本記事では、応用情報技術者試験の概要について簡単に解説した後、過去問の入手場所や内容について解説します。現在、応用情報技術者試験の受験を検討している方や、勉強中の方はぜひ参考にしてください。

応用情報技術者試験は独学で合格できる？出題範囲や勉強法を解説！

応用情報技術者試験合格に必要な勉強時間は？効果的な学習法も解説

まずは、応用情報技術者試験の概要を理解しましょう。*応用情報技術者試験はIPA（情報処理推進機構）が運営している試験であり、基本情報技術者試験の上位試験として位置付けられ、ITに関するより深い知識が求められます。*

【参考】：[応用情報技術者試験 | 試験情報 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html)

応用情報技術者試験の申し込み方法は？試験概要から日程まで解説

応用情報技術者試験は、ITを活用したサービスや製品、システム、ソフトウェアの開発に関わる人材が対象です。そのため、ITに関する学習をしている学生や、すでにITの現場で働くエンジニアが多く受験します。

また、先述の通り基本情報技術者試験の取得者が次に目指す試験のため、より高度な知識を求められます。

応用情報技術者試験の合格者は、会社の組織や社会の課題に対して、ITを活用してシステム企画や要件定義が行えることが期待されます。もしくは、システムの構築やサービスの安定的な運用など、実際のITシステムを支える重要な人材としての活躍が期待されています。

ちなみに受験資格に、システムを開発した経験などは求められないため、これからIT企業に転職を検討している方や学生でも試験を申し込むことは可能です。

【参考】：[情報処理技術者試験 試験要綱](https://www.ipa.go.jp/shiken/syllabus/t6hhco0000004yy7-att/youkou_ver5_2.pdf)

### 過去の試験での出題傾向・出題数について

**応用情報技術者試験は午前試験と午後試験で分かれていますが、午前試験は基本問題が多く出題されます。**また、午後試験では、11問の長文問題から5問を選択して解答し、必須解答問題と選択解答問題があります。午後試験の応用問題は問題文が長いため、集中力や読解力が必要です。

合格を目指すには、午前試験と午後試験の出題傾向を理解して、対策を練らなければなりません。過去問を解きながら、それぞれの試験の傾向をつかみましょう。

応用情報技術者試験の午前試験で合格点を獲得するための秘訣とは？

応用情報技術者試験の午後問題でおすすめの分野は？合格のコツも

応用情報技術者試験を運営しているIPA（情報処理推進機構）の公式サイトを確認すると、試験の要綱を確認できます。

*試験は午前と午後に分かれており、午前は多肢選択式で出題されます。*また、午後は記述式の試験が出題されます。具体的な出題範囲は、以下の通りです。

マーケティング、経営分析、事業戦略、ファイナンス、BCP、会計・財務、リーダーシップに関する知識

ビジネスモデル、製品戦略、組織運営、アウトソーシング、業界動向、技術トレンド、国際標準化

- 戦略立案・コンサルティングの技法に関すること

ロジカルシンキング、プレゼンテーション、バランススコアカード、SWOT分析

- システムアーキテクチャに関すること

方式設計、RFP、要求分析、信頼性・性能、Web技術、仮想化、業務知識

- サービスマネジメントに関すること

構成管理、サービスレベル管理、サプライヤー管理、容量・変更管理、リリース、インシデント対応

- プロジェクトマネジメントに関すること

全体計画、スコープ、リソース、チームマネジメント、スケジュール、コスト、リスク、品質、調達、コミュニケーション

アーキテクチャ、プロトコル、インターネット、VPN、トラフィック、有線・無線通信

データモデル、正規化、DBMS、SQL、運用・保守

- 組込みシステム開発に関すること

RTOS、省電力設計、センサー、システム設計、特定アプリケーション

- 情報システム開発に関すること

外部・内部設計、テスト、標準化、開発環境、UML、SLCP、特定アプリケーションシステム

- プログラミングに関すること

アルゴリズム、データ構造、プログラミング技術、Webプログラミング

- 情報セキュリティに関すること

セキュリティポリシー、リスク分析、データベース・ネットワーク・アプリケーションセキュリティ、物理的セキュリティ、アクセス管理

ITガバナンス、監査、プロジェクト管理、アジャイル開発、外部サービス、情報セキュリティ監査、個人情報保護監査

このように、応用情報技術者試験は幅広い範囲から出題されるため、それぞれの出題範囲の知識をしっかり学習する必要があります。また、出題範囲は変更される可能性もありますので、受験する場合はその年度の出題範囲を再度確認しましょう。

*令和5年度春期の応用情報技術者試験の合格率は、27.5%でした。*この結果を見てもわかる通り、決して簡単な試験ではないと分かります。受験を検討している方は、しっかり勉強してから試験を受けましょう。

【参考】：[情報処理技術者試験 統計資料](https://www.ipa.go.jp/shiken/reports/hjuojm000000liyb-att/toukei_r05a.pdf)

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## 過去問は公式サイトで公開されている

**応用情報技術者試験は、IPA（情報処理推進機構）で公開されています。**過去問は年度ごとにページが分かれていますので、各年次の過去問のページから問題を確認しましょう。

過去問は、問題だけでなく解答例が掲載されています。応用情報技術者試験の午後試験は記述式ですので、公式サイトの解答例も参考にすることをおすすめします。

【参考】：[情報処理技術者試験 過去問題](https://www.ipa.go.jp/shiken/mondai-kaiotu/index.html)

### 過去に出題された実際の問題

*応用情報技術者試験は理解したものの、実際にどのような問題か気になる方も多いのではないでしょうか。*ここでは、令和5年度の秋期に実施された試験を一部紹介します。

令和5年度（秋期）の午前試験では、アルゴリズム、データの記述仕様、データ分析に関する出題などがありました。

例えば、「複数の変数を持つデータに対する分析手法で、主成分分析はどれか」という問いや、データを見て、どのアルゴリズムか問われる問題がありました。回答は基本的に4つの選択肢から選ぶ形式ですが、もちろん知識がないと解けない問題のため合格するには試験対策が必要です。

また、午後の試験では電子メールセキュリティ対策に関する記述を読んで、運用上の問題点を述べる問題や、ビジネス戦略策定に関する問題などが出題されました。どちらの問題も、選択肢から正解を選ぶ設問と記述式の設問が用意されており、各領域の深い知識が求められる問題でした。

特に、午後の試験は問題が長文で読み込みに時間がかかるため、慣れていないと制限時間内に全ての問題に着手できない可能性もあります。過去問を解きながら、出題傾向や問題の形式に慣れておきましょう。

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## 試験に合格するためのポイント

**試験に合格するためには、出題範囲を中心としたIT知識を身につけるのはもちろん、時間管理や本番の雰囲気に慣れることも重要です。**

応用情報技術者試験は年2回しか行われないため、確実に成果を出すためにも全力で試験対策にのぞみましょう。

### 参考書と過去問で出題傾向をつかむ

*応用情報技術者試験に合格するには、まず基本的な内容を理解することが重要であるため、参考書と過去問をしっかり活用しましょう。*まず参考書で基礎知識を体系的に理解します。ある程度知識が身についたら、過去問を用いて出題傾向を把握することをおすすめします。

また、教材選びに悩む方も多いと思いますが、参考書を選ぶ際は最新の試験内容を反映していることや、自分が理解しやすい解説をしている本を選ぶのがポイントです。

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実際に練習問題や過去問を解く際には、時間管理にも気を配りましょう。*特に午後の記述式試験では時間管理が重要になります。*

応用情報技術者試験の午後試験は、難易度の高い問題が複数出題されます。制限時間内に全ての問題を解き終えるためには、1問あたりに割り当てる時間を事前に決めましょう。そのうえで、予定の時間で解けなかった場合は、次の問題を解くなどの工夫が必要です。

時間配分を決めてから繰り返し過去問を解き、試験の傾向に慣れましょう。

応用情報技術者試験に向けた効果的な対策として、模擬試験を活用するのもおすすめです。

*模擬試験を受験すると、試験の雰囲気に慣れたり、自分の弱点を発見したりできます。*応用情報技術者試験が実施されるのは、基本的に春と秋の年2回のみです。そのため、確実に合格を目指すのであれば、模試で本番の雰囲気を経験しておいた方が緊張せず試験に挑めるでしょう。

## 応用情報技術者試験に挑戦しよう

**応用情報技術者試験は難易度が高めの試験ですが、過去問などを何度も解いて試験対策を行えば、合格することも可能です。**

また、応用情報技術者試験は高度なITスキルがあることを証明する資格でもあるため、転職やスキルアップを目指している方には、特におすすめの資格といえます。

基本情報技術者試験の次のステップとして応用情報技術者試験の受験を検討している方は、ぜひこの機会に試験に挑戦してみましょう。

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応用情報技術者試験は午前と午後の試験で、それぞれ出題形式が異なります。また、この試験は基本情報技術者試験の上位試験であり、よりITに関する専門的な知識が求められ、合格には過去問の分析も欠かせません。本記事では、過去問の入手先や試験概要について解説します。

応用情報技術者試験はより深いITに関する知識が求められる試験です

応用情報技術者試験の過去問は、運営元のIPA（情報処理推進機構）で公開されています

応用情報技術者試験を合格するには、知識のインプットに加えて時間管理なども求められます

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## C言語のおすすめエディタを解説！

C言語は、プログラム開発の入門書にも登場するもので、最初に学ぶべきプログラミング言語の1つです。*C言語を使った開発は、テキスト形式で保存するソースコードを作成しますので、テキストの編集ができるエディタが必要となります。*ここでは、C言語でプログラミングを始める方におすすめできるエディタや開発環境について学んでいきます。

C言語とは、1970年代に登場した汎用プログラミング言語を指します。年代をさかのぼると、OSのコードはアセンブリ言語や機械語で記述していましたが、C言語はUNIXカーネルの記述にも用いられ、広く活用方法が知れ渡りました。

その後、JavaやC++など他の高水準言語も登場しましたが、多くのコンパイラ言語やスクリプト言語に影響を与えました。*そのためC言語は、最初に共通知識を得るために学ぶ言語としても有効でしょう。*

エディタとは、コンピュータの世界では一般にテキストエディタを指します。*テキストエディタは文章やソースコードの保存形式となるテキストファイルを作成・編集するものです。*エディタはテキスト文書やプログラムソースコード・マークアップ言語の記述ファイル、あるいはJSONのようなテキスト形式のデータファイルなどを作成・編集する際に利用します。

テキストエディターとは？エンジニア初心者におすすめのエディタも紹介！

### エディタを用いたプログラミング

プログラミングで用いる場合は、*言語仕様に基づくハイライト表示機能などを実装するエディタを選ぶのが良いでしょう。*各プログラム言語に従った、構文解釈や補助機能を利用することで、効率的に編集作業を行うことができます。

テキストエディターのおすすめは？選び方とおすすめ6選を紹介！

ソフトウェアの開発サイクルでは、ソースコードの作成（コーディング）だけではなく、動作確認のためにビルドとデバッグの環境を用意します。インタープリタの場合はそのまま実行できますが、コンパイラ言語の場合は、コンパイル・リンクを行い実行ファイルを生成します。そして、実行結果の動作が正常かどうかデバッグし、テスト・評価を進めていきます。

*C言語の場合はコンパイラ言語ですので、コンパイラとリンカおよびデバッガが必要になります。*環境構築時には、これらの必要なソフトウェアを導入し、実行可能にしておきます。

### 環境構築せずに開発するには

*プログラム言語のコーディングから実行までをWebで提供するオンラインエディタやオンラインIDEがいくつかあります。*多くの場合は無料で、機材準備や環境構築も不要ですので、すぐに使い始めることができます。簡単な確認であればすぐ実行結果が得られますので、必要に応じて利用するもの良いでしょう。具体的には、paiza.IOやWandbox、replit・Coding Groundなどがあります。

【参考】：[paiza.IO](https://paiza.io/ja)
【参考】：[Wandbox](https://wandbox.org/)
【参考】：[replit](https://replit.com/)
【参考】：[Coding Ground](https://www.tutorialspoint.com/codingground.htm)

IDEとは、統合開発環境を指す英語の頭文字（Integrated Development Environment）の略称です。IDEは、ソフトウェア開発サイクルをカバーするテキストエディタやコンパイラ・リンカ・デバッガなどをセットで提供するものです。開発環境の構築の手間を省くことができます。

開発工程のコーディングからコンパイル・ビルド・デバッグまでの全般をカバーでき、開発工程の効率を高めることができます。*IDEは開発工程全般をカバーしますので、エディタを単独で使用するよりも一体的に動作させることが可能です。*

IDEとは？詳細やメリット、おすすめのIDEを紹介します！

## おすすめのテキストエディタ5選

*おすすめのテキストエディタは、C言語の言語解釈が可能なものをおすすめします。*WindowsやmacOS・LinuxのOSによって対応しているエディタが異なりますので、合わせて紹介していきます。

Emacsは、1970年代に登場したテキストエディタで長い実績を持ちます。当時のUNIX用エディタではviと人気を二分し、現在でも人気があります。WindowsやmacOS・Linuxで動作するフリーソフトウェアです。*組み込みコマンドとマクロ機能を持ち、C言語やC++、Java・Perl・Python・Rubyなどに対応します。*
【参考】：[GNU Emacs](https://www.gnu.org/software/emacs/)

Visual Studio CodeはVSCodeとも呼ばれ、無料のため多くのユーザに利用されています。*コードエディタというプログラミング言語用エディタとなります。*クラウド連携等も可能で自動デプロイもできることから、エディタというよりもIDEに近いソフトウェアとなります。コードエディタと名乗っている通り、各プログラム言語の構文チェックや検索・編集を容易に行うことができます。

WindowsやmacOS・Linuxで動作し、C言語やC++をはじめPython・PHP等多数のプログラム言語に対応します。
【参考】：[Microsoft Visual Studio Code](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code/)

VS Codeのプラグインとは？導入方法やおすすめの拡張機能も紹介

Sublime Textは、Windows・macOS・Linuxに対応するクロスプラットフォームのテキストエディタです。*プロプライエタリのソフトウェアですが、C言語やC++・Pythonなど多くのプログラミング言語やマークアップ言語に対応します。*
【参考】：[Sublime Text](https://www.sublimetext.com/)

Notepad++は、Windows用フリーソフトウェアのエディタです。*Notepadエディタをプログラム言語に対応させたような操作性を持ちます。*C++で記述しているため、C++を中心にC言語やJavaなど約80種類のプログラム言語に対応します。
【参考】：[Notepad++](https://notepad-plus-plus.org/)

サクラエディタは、日本のWindows用テキストエディタです。C言語やC++、Javaなどに対応します。*日本製であり、JISやEUC等主要な16ビット日本語コードに対応します。*Grepやコードアウトライン解析等の機能があります。
【参考】：[サクラエディタ](https://sakura-editor.github.io/)

*IDEは統合開発環境ですので、必要な言語コンパイラやリンカなどもセットで提供されます。*主要IDEは以下の通りです。利用環境やターゲットとなるアプリケーションに応じて選択することをおすすめします。

マイクロソフト社のIDEで、Windowsに加えてmacOSでも動作します。*Visual C++やVisual C#が組み込まれており、C言語やC++、.NETなどに対応します。*無料版となるCommunity版と有償版が設定されています。Linux向けは提供されておらず、 コードエディタであるVisual Studio Code（VSCode）が選択肢となります。
【参考】：[Visual Studio](https://visualstudio.microsoft.com/ja/)

Visual Studio 2022の新機能がIDEで歴代最高な理由

*Java向け統合開発環境ですが、プラグインでC言語やC++・C#・COBOL等に対応可能です。*Windows・macOS・Linuxのクロスプラットフォームに対応します。Eclipse Public License （EPL）の下、無償使用することができます。
【参考】：[ECLIPSE IDE](https://www.eclipse.org/eclipseide/)

Windowsで開発し、ターゲットとしてWindows・macOS・LinuxとiOS・Androidをサポートします。*自社C++BuilderをベースにしたIDEです。*無料版となるCommunity Editionと有償版が設定されています。
【参考】：[Delphi Community Edition](https://www.embarcadero.com/jp/products/delphi/starter)
【参考】：[Delphi 11.1](https://www.embarcadero.com/jp/products/delphi)

*アップル社のIDEで、macOSやiOSのアプリケーション開発が可能です。*macOSで動作します。C言語やC++・Java・Swiftなどの開発が可能です。macOSやiOSとの親和性の高さに重きが置かれています。プロプライエタリですが、無料で利用できます。
【参考】：[Xcode](https://developer.apple.com/jp/xcode/)

GoogleのIDE、Java向けIntelliJ IDEAをベースとしています。ホスト環境として、Windows・macOS・Linuxのクロスプラットフォームに対応します。*Android向けに、C言語・C++・Java・Kotlinを用いて開発できます。*Apache License 2.0の下、無料で利用できます。
【参考】：[ANDROID STUDIO](https://developer.android.com/studio)
【参考】：[IntelliJ IDEA](https://www.jetbrains.com/idea/)

### コンパイラを単体で導入するには

コンパイラ製品を単体で導入する場合は、*無料で始められるものとしてGCC（GNU Compiler Collection）があります。*LinuxなどのUNIX系OSやWindowsで動作します。
【参考】：[GCC, the GNU Compiler Collection](https://gcc.gnu.org/)

この他、C++ BuilderやC++ Compiler等の製品を取り扱うエンバカデロ・テクノロジーズなども選択肢となります。C++ CompilerやC++Builder Community Editionは無料で利用可能です。
【参考】：[Embarcadero](https://www.embarcadero.com/jp/products)
【参考】：[Embarcadero C++ Compiler](https://www.embarcadero.com/jp/free-tools/ccompiler)
【参考】：[Embarcadero C++Builder Community Edition](https://www.embarcadero.com/jp/products/cbuilder/starter)



## お気に入りのエディタを用意しましょう

コード開発のエディタやIDEは、C言語を始めとしてC++やJavaあるいはPerl・Pythonなどに、幅広く対応するものもあります。プログラムコーディングは開発者の操作方法等で好みが分かれることもあります。そのため、*開発生産性を高めるにはいくつかの候補を比較検討し、自身の希望に近い製品を選択すると良いでしょう。*

Fleetとは？JetBrains社の最新IDEが革新的な理由

プログラム開発では、ソースコード作成の際にテキストエディタを使用します。テキストエディタは使い勝手など好みが分かれる部分ですので、最初にC言語を学ぶ際に候補となる製品を比較・選定する必要があります。ここでは、C言語開発で用いるおすすめのエディタとIDEについて紹介していきます。

C言語は、代表的なプログラミング言語の1つで、知識は他の言語学習でも活用できます

テキストエディタで作成後、コンパイル・リンクを行い、実行プログラムを生成します

統合開発環境（IDE）を導入し、開発環境の導入から構築を一括して行うこともできます

C言語に最適なエディタは？おすすめエディタとIDE5選を紹介！

## 自然言語処理と機械学習の関係性とは？

自然言語処理（NLP）と機械学習（Machine Learning）は、AI分野において欠かせない技術です。実は、両者は異なるものですが、その違いを知らない方も多いのではないでしょうか。

**自然言語処理とは、コンピュータが人間の言語を解釈し、生成する技術です。**

一方で、**機械学習はデータ学習を通してモデルを構築することを指します。**

本記事では、自然言語処理と機械学習の違いや、両者を活用した事例を詳しく解説します。自然言語処理や機械学習に興味がある方は、ぜひ本記事で理解を深めましょう。

自然言語処理（NLP）は、コンピュータが英語や日本語など、人間が日常的に使用する言語を理解し、操作する技術を指します。自然言語処理の技術は、実は昔からありましたが、後述する機械学習や深層学習などの進歩によって大きく発展しました。

*この自然言語処理を活用すれば、テキストから情報を抽出したり、文書をカテゴリ分けしたりできます。*その他にも感情分析をはじめとした幅広い活用方法があり、現在では自然言語処理を活用したAIツールも多く公開されています。

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*機械学習とはコンピュータがデータを学習し、パターンを抽出して予測モデルを構築する技術です。*機械学習のアルゴリズムには、教師あり学習や教師なし学習、強化学習などいくつかのアルゴリズムが存在しています。

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## 自然言語処理と機械学習について

自然言語処理と機械学習の概要を把握したところで、次に両者の関係性について解説します。自然言語処理では、ChatGPTのようにテキスト解析やキーワード抽出などのタスクを実行します。このようなタスクを実行するためには、膨大なデータからパターンを抽出し、AIモデルを構築する必要があります。

**そして、このモデルを構築する際に機械学習の技術が求められます。**具体的には、機械学習を活用して膨大なデータを理解してパターンの抽出を行ったり、単語の関連性を分析したりします。

また、機械学習の技術でモデルをトレーニングすれば、テキスト以外のデータもトレーニングできます。

例えば、画像認識や音声認識、予測モデルの構築なども行えます。活用事例に関しては後述で詳しく解説しますので、参考にしてください。

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## 自然言語処理と機械学習を活用した具体例

**ここでは、自然言語処理と機械学習を活用した事例を紹介します。**自然言語処理と機械学習を活用した事例は数多くありますが、今回はビジネスでも活用できる活用事例に焦点を当てて紹介します。

*テキスト分類とは、テキストデータをカテゴリやクラスに分類する作業で、自然言語処理と機械学習を活用すれば自動でカテゴリ分けが可能です。*

例えば、スパムメールの判別や、ニュース記事をトピック別に分ける作業ができます。

*機械翻訳は、異なる言語のテキスト翻訳を自動化する技術です。*例えば、インターネット上に打ち込んだ英語を日本語に翻訳するツールなどは、機械翻訳の技術が使われています。

その他にも、テキストではなく音声を翻訳する機能やオンラインの通話システムでリアルタイムで翻訳するツールなども、機械翻訳が利用されています。

自動チャットボットは、テキストベースの対話を自動的に処理するシステムです。*ビジネスでよく利用されているのは、カスタマーサポート、バーチャルアシスタントなどが挙げられます。*

自動チャットボットに自動応答してもらうことで、企業はコストを削減することができます。

チャットボットとは？種類やメリットと効果的な選び方を解説

**自然言語処理に興味がある方は、本などで基礎知識を身につけた後、実際に自然言語処理を活用したアプリケーションを構築したり、AIモデルに触れたりすることをおすすめします。**

ここでは、自然言語処理を学ぶ方法について、具体的な方法を3つ紹介します。

自然言語の基礎から身につけたい方は、まず書籍で基礎知識を身につけましょう。*初心者向けの本も数多く出版されていますので、自分の読みやすい本を手に取ることをおすすめします。*

また、論文を読むことに抵抗がなければ、自然言語処理に関する論文を読むこともおすすめです。特に専門的な領域や、最新の情報を得たい場合は、インターネットなどで論文を検索して勉強してみましょう。

*自然言語処理を学ぶのであれば、Pythonの学習も必要です。*この理由は、自然言語処理の開発をする際にPythonのNLPライブラリを使うことが多いためです。

また、Pythonはデータサイエンスと機械学習の分野でも広く使われており、データの前処理や可視化、統計解析などもできます。一貫性を持たせて自然言語処理の開発ができるため、Pythonの基礎知識は理解しましょう。

以下では、自然言語処理でよく使われる代表的なNLPライブラリを紹介します。PythonでどのNLPライブラリを学習するか迷った時は、こちらを参考にしてください。

◾️ NLTK (Natural Language Toolkit)
NLTKは、PythonのNLPライブラリの中でも、特に代表的なものと言えます。NLTKではテキストデータのトークン化や品詞のタグ付け、構文解析、単語埋め込みなど基本的なNLPタスクを実行できます。

ちなみに品詞のタグ付けとは、テキストデータを単語などの文章の最小単位に分け、それぞれの単語に品詞の情報を付与することです。構文解析では、文章の構造を解析し、依存関係を学習します。これにより、言語モデルが文章中の単語や、フレーズの関係性を把握できるようになります。

また、サポートの幅広さだけではなく、ドキュメントが充実している点も魅力です。例えば、インストール方法や使用例も紹介されているため、これから学習を始める方には、おすすめのライブラリです。

【参考】：[NLTKドキュメント](https://www.nltk.org/)

◾️ spaCy
spaCyは処理スピードが高速な処理が魅力のNLPライブラリです。大規模なテキストデータを処理したい時には、spaCyがおすすめです。

spaCyでは、トークン化と品詞タグ付け、構文解析、単語ベクトル、固有表現認識などのタスクをサポートしています。

【参考】：[spaCy 公式](https://spacy.io/)

◾️ Transformers (Hugging Face Transformers)
Transformersは、BERT、GPT、XLNetなどの有名なモデルを提供しているのが大きな特徴です。これらのモデルはすでに事前学習されているため、1からモデルを構築するよりも短時間で言語モデルを構築できます。

公式ドキュメントではモデルの取り扱い方法や、タスクごとの使用例が紹介されています。Transformersを活用してPythonを学習する方は、公式サイトも参照してください。

【参考】：[Transformers 公式サイト](https://huggingface.co/docs/transformers/index)

◾️ Gensim
Gensimでは、トピックモデリングやテキストデータの特徴を抽出できます。トピックモデリングとは大規模なテキストから、テキスト内のトピックを抽出する手法を指します。

例えば、ニュース記事のトピックと言えばスポーツやエンターテインメント、政治などがありますが、トピックモデリングではテキストデータから単語の出現パターンを分析して、記事内のトピックを特定します。

この技術を利用すれば、テキスト文書のカテゴリー分類や文書検索の精度を向上できます。

Gensimの公式サイトにはチュートリアルも用意されていますので、興味のある方はこちらも参考にしてみましょう。

【参考】：[Gensim 公式サイト](https://radimrehurek.com/gensim/)
【参考】：[Gensim チュートリアル](https://radimrehurek.com/gensim/auto_examples/index.html#documentation)

Pythonの機械学習ライブラリ厳選10選！メリット・デメリットも解説

### 自然言語処理でデータセットを作る

自然言語処理の基礎を身につけた後は、実際にデータセットを用意してみましょう。*データセットの作り方が気になる方も多いと思いますので、本記事ではNLPでデータセットを作成する一般的な方法を紹介します。*

まず、データセットに必要なデータを収集します。既存のデータベースからデータを抽出したり、APIからデータを取得したりして、任意の方法でデータ収集を行います。

データ収集が完了したら、データ前処理を行いましょう。この段階では、収集したデータをクリーニングして不要な情報を削除します。例えば、特殊文字の処理や、テキストを単語などに分割します。

また、データセットを教師あり学習で使う場合は、この後にラベリングを行います。ラベリングの作業では、文書がどのカテゴリに属するかをラベル付けします。

次にデータセットを、トレーニングデータ、検証データ、テストデータに分割します。それぞれのデータでは役割が異なり、例えばトレーニングデータではモデルの学習を行います。

一方で検証データではハイパーパラメータの調整、テストデータではモデル性能を評価します。最後にデータを任意のフォーマットで保存してデータセットの作成は完了します。

ここまでがデータセットの一般的な作り方です。実際に作業を行う際は、前述のNLPライブラリや、書籍なども参考にしてください。

## 自然言語処理と機械学習について学びを深めよう

自然言語処理と機械学習は、非常に密接に関わっています。テキスト分類やトピック抽出など、多くの自然言語処理を実行するにはモデルが必要不可欠です。**また、そのモデルを構築するときには、機械学習の技術が欠かせません。**

本記事を読んで自然言語学習に興味の湧いた方は、本記事で紹介した自然言語処理の学習方法などを参考にして、さらに学びを深めましょう。

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！

自然言語処理は、コンピュータが人間の言語を理解、解釈し、生成する技術です。また、機械学習はデータ学習を通してモデルを構築することを指します。本記事では、この2つの技術の関係性や、自然言語処理の学習方法について詳しく解説します。

自然言語処理はコンピュータが人間の言語を理解して、文章などを生成する技術です

自然言語処理の言語モデルを構築するために、機械学習の技術は欠かせません

自然言語処理の学習をしたい場合は、PythonのNLPライブラリなどを学習しましょう

自然言語処理と機械学習とは？それぞれの意味と関係性を詳しく解説

## クラウドエンジニアがフリーランスになる方法とは？

クラウドエンジニアとは、クラウドサービスを利用してインフラやアプリケーションを構築・運用するエンジニアのことです。代表的なクラウドサービスとしては、Amazon AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなどが知られており、クラウドエンジニアはクラウドサービスと密接な関係にあります。

クラウドエンジニアは、需要が高く、高い年収を得ることができる職種ですが、独立してフリーランスとして働くには、一定のスキルや経験が必要です。*この記事では、クラウドエンジニアがフリーランスになるためのロードマップ、クラウドエンジニアの年収、フリーランスになるデメリットとメリットなどを紹介します。*

クラウドエンジニアを目指している方、将来フリーランスとして活躍したい方、ノマド生活にあこがれている方はぜひ参考にしてください。

【参考】：[政府情報システムにおけるクラウドサービスの適切な利用に係る基本方針｜デジタル庁)](https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/e2a06143-ed29-4f1d-9c31-0f06fca67afc/5167e265/20230929_resources_standard_guidelines_guideline_01.pdf)
【参考】：[アマゾン ウェブ サービス（AWS クラウド）](https://aws.amazon.com/jp/)
【参考】：[クラウド コンピューティング サービス | Microsoft Azure](https://azure.microsoft.com/ja-jp)
【参考】：[クラウド コンピューティング サービス  |  Google Cloud](https://cloud.google.com/?hl=ja)

クラウドエンジニアとは？インフラエンジニアとの違いや市場性・年収などを解説！

### フリーランスエンジニアとは？

**フリーランスエンジニアは、企業などの組織に属さず、独立して個人で働くエンジニアのことです。**フリーランスエンジニアの働き方としては、大別すると以下の2通りの働き方があります。

*▪在宅ワーク*
在宅ワークはその言葉どおり、案件を受注したら、自宅などからリモートで作業を請負います。小規模案件であれば、1人で請け負うこともありますが、中規模以上の案件で、プロジェクトメンバーの一員として参加するケースもあります。大企業の受注が難しく、個人交渉のため買い叩かれるリスクがあります。

*▪客先常駐型*
現場常駐型とも呼ばれる方式で、受注企業に直接出向いて、客先や客先が利用しているクラウドサービスで作業を行います。大手受注案件の場合は、在宅ワークよりも高額の報酬を得られることが少なくありません。

大型のプロジェクトが少なくないこと、他の工程とも関連する作業が発生すること、クライアントとの人間関係を築きやすく、長期契約になるケースが少なくないことなどから、高額報酬や安定収入が期待できます。

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