## 自然言語処理で多く使用されるPython

自然言語処理は、人間が日常的に使う自然言語をコンピュータやプログラムで処理するための技術で、AIチャットボットやテキストマイニングなどに活用され近年注目を集めています。

自然言語は機械語やプログラミング言語よりも柔軟で複雑な構造を持っており、コンピュータで自然言語処理を行うには、データの下処理や、形態素解析や構文解析、係り受け解析などの様々な処理が必要です。

**Pythonはこれらの自然言語処理に必要な解析を行うライブラリが多く提供されており、自然言語処理の実装に多く使用されるプログラミング言語です。**

Pythonは、シンプルで読みやすい構文を持っていることも特徴です。そのため、プログラミングや自然言語処理の入門者から経験豊富なプログラマまで、読みやすく実装しやすい言語として知られています。

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## Pythonの自然言語処理ライブラリを知ろう

Pythonの自然言語処理用のライブラリやフレームワークには、NLTK（Natural Language Toolkit）、spaCy、GiNZAなどがあり、自然言語処理に必要な解析を容易に行うことができます。

*Pythonのライブラリの使い方を学ぶことで、より自然言語処理について理解を深めることにもつながります。*

この記事では、自然言語処理とPythonでの処理に興味がある方のために、自然言語処理にPythonが使われる理由や、代表的なライブラリとサンプルコード、自然言語処理でできることなどについて解説していきます。

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## 自然言語処理で使えるPythonのライブラリとは

自然言語処理ではどのような処理が必要で、Pythonのライブラリを使うことでどのように役立つのでしょうか。

ここでは自然言語処理で行う処理を確認し、Pythonのライブラリでどのようなことができるか確認します。また、自然言語処理でPythonを役立てられる職種の年収についても解説します。

### 自然言語処理で行う処理とは

自然言語処理では、人間が日頃から使用する自然言語をコンピュータが処理できるように様々な処理を行います。

その代表的なものに、以下のような処理があります。

*■形態素解析*
「形態素」とは、言葉を構成する最小単位である単語のことを意味します。形態素解析では、文章を分けられる最小の単位である単語に分解します。

*■構文解析*
構文解析では、形態素解析で分解した単語同士の関連を明らかにして、文章の構造を把握します。単語や句がどのように組み合わさり、どのような役割を果たしているかを解析します。

*■意味解析*
文章の意味を解析する手法で、文章の構造だけでなく言葉やフレーズの持つ意味を解釈し、関連性を抽出します。文章全体や部分的な意味を理解し、言語的なニュアンスをより正確にとらえるための処理です。

*■文脈解析*
文脈解析は、1つの文だけでなく周囲の文・段落・文書全体との関連性を解釈する処理です。特定の単語や表現の意味を正確にとらえ、その文脈の中での適切な解釈を行うために重要な役割を持つ処理です。

### Pythonで使用できる自然言語処理ライブラリ

*Pythonでは、自然言語処理に必要な形態素解析・構文解析・意味解析・文脈解析などの処理を行えるライブラリが豊富に用意されています。*

例えば、NLTK（Natural Language Toolkit）やspaCyでは形態素解析や意味解析を行うことができます。また、TextBlobは単語の持つネガティブ・ポジティブな意味合いを数値化する感情分析機能を持っています。

### 自然言語処理でPythonを役立てられる職種の年収とは

自然言語処理でPythonを役立てられる代表的な職種として、AIエンジニアが挙げられます。

AIエンジニアに最も近いと考えられ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（※2023年12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よりやや低めから高めであることが分かります。

AIエンジニアはAIや機械学習、深層学習などの専門的な知識を用いてAIモデルを開発・実装する専門家です。*高度なPythonやR言語の実装スキルや、幅広いライブラリ・フレームワークなどの経験が豊富なAIエンジニアはより高収入となる傾向があります。*

【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の自然言語処理ライブラリのサンプルコード

ここでは、実際にPythonの自然言語処理ライブラリでどのような処理が行えるのかを、NLTK・MeCab・GiNZAのサンプルコードを示しながら解説していきます。

*NLTK（Natural Language Toolkit）は、Pythonで自然言語処理を行うためのライブラリで、開発現場でも広く使用されています。*

自然言語処理に使うテキストや話し言葉を大量に集めた50以上のコーパスを提供しており、分類・トークン化・語幹処理・タグ付け・構文解析などの処理を行うことができます。

NLTKで形態素解析を行うために、pipでNTLKをインストールします。

また、Pythonインタプリタで以下のコマンドを実行して機能をダウンロードすると、nltk_dataというフォルダが作成されて形態素解析を行えるようになります。

それでは、「The cat is comfortably sleeping on the carpet now.」という文章を形態素解析してみましょう。

```
import nltk
sentence = "The cat is comfortably sleeping on the carpet now."
morpheme = nltk.word_tokenize(sentence)
pos = nltk.pos_tag(morpheme)
print(morpheme)
print(pos)
```

```
['My', 'cat', 'is', 'comfortably', 'sleeping', 'on', 'the', 'carpet', 'now', '.']
[('My', 'PRP$'), ('cat', 'NN'), ('is', 'VBZ'), ('comfortably', 'RB'), ('sleeping', 'VBG'), ('on', 'IN'), ('the', 'DT'), ('carpet', 'NN'), ('now', 'RB'), ('.', '.')]
```

実行結果の1行目では、文章が最小単位の単語に分解されています。

2行目では、それぞれの単語に品詞タグが付けられています。例えば「PRP$」は所有代名詞、「NN」は名詞、「VBZ」は動詞 （3人称単数の現在形）を意味します。

【参考】：[NLTK](https://www.nltk.org/)

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*MeCabは日本語形態素解析ライブラリです。*MeCabを使用して実際に形態素解析を行ってみましょう。

まずはMeCabの実行プログラム本体を公式サイトからダウンロードしてインストールします。

【参考】：[mecab-python3](https://pypi.org/project/mecab-python3/)

準備ができたら、形態素解析を行います。MeCabは日本語の文章を解析できるので、「私の猫は今カーペットの上で眠っています。」という文章を処理してみましょう。以下がサンプルコードです。

```
import MeCab
text = "私の猫は今カーペットの上で眠っています。"
morph=MeCab.Tagger()
morph2=morph.parse (text)
print(morph2)
```

```
私   名詞,代名詞,一般,*,*,*,私,ワタシ,ワタシ
の   助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ
猫   名詞,一般,*,*,*,*,猫,ネコ,ネコ
は   助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ
今   接頭詞,名詞接続,*,*,*,*,今,コン,コン
カーペット   名詞,一般,*,*,*,*,カーペット,カーペット,カーペット
の   助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ
上   名詞,非自立,副詞可能,*,*,*,上,ウエ,ウエ
で   助詞,格助詞,一般,*,*,*,で,デ,デ
眠っ  動詞,自立,*,*,五段・ラ行,連用タ接続,眠る,ネムッ,ネムッ
て   助詞,接続助詞,*,*,*,*,て,テ,テ
い   動詞,非自立,*,*,一段,連用形,いる,イ,イ
ます  助動詞,*,*,*,特殊・マス,基本形,ます,マス,マス
。   記号,句点,*,*,*,*,。,。,。
EOS
```

実行結果では、文章が単語で区切られて品詞の情報が付与されていることがわかります。

*GiNZAはオープンソース日本語自然言語処理ライブラリです。*spaCyをフレームワークとして利用しており、オープンソースの形態素解析器であるSudachiPyを内部的に利用しています。文節単位の解析APIや、Transformersモデルが利用できるのが特徴です。

ここでは、GiNZAの文節APIを使ってみましょう。あらかじめpipでGiNZAとGiNZAの学習モデルをインストールしておきます。

```
pip install ginza ja_ginza ja_ginza_electra
```

それでは、「私の猫は眠っています。」という文章で、文節ごとの主要語の抽出や係り受けの関係を解析する処理を行ってみます。

```
import spacy
import ginza
nlpsampe = spacy.load('ja_ginza')
text1 = nlpsampe('私の猫は眠っています。')
print(ginza.bunsetu_spans(text1))
print(ginza.bunsetu_phrase_spans(text1))
for sentence in text1.sents:
  for relation, bunsetu in ginza.sub_phrases(sentence.root, ginza.bunsetu):
    print(relation, bunsetu)
  print("root", ginza.bunsetu(sentence.root))
```

```
[私の, 猫は, 眠っています。]
[私, 猫, 眠っ]
nsubj 猫+は
root 眠っ+て+い+ます+。
```

実行結果では、文章が文節に分けられ、各文節の主要語が抽出されています。また、「nsubj」は名詞句主語、「root」が修飾される文の主辞を意味し、文節の係り受けの関係を理解することができます。

【参考】：[GiNZA - Japanese NLP Library](https://megagonlabs.github.io/ginza/)

## 自然言語処理でできることとは

ここでは、自然言語処理を用いてどのようなことができるか解説していきます。身近なAIチャットボットでの活用や文章要約・翻訳などだけでなく、さらに多くの便利な処理を行うことができます。

AIチャットボットは、コンピュータによる対話型インターフェースを持つツールで、人間のような自然な受け答えで様々な質問に答えてくれます。

*自然言語処理は、AIチャットボットで自然な言葉で応答を行うために活用されています。*また、ユーザの過去の対話や行動から、それに合わせた応答を生成するなど、より自然な会話を行うために重要な役割を果たしています。

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

自然言語処理は文書処理でも幅広い作業に役立てることができます。長い文章を要約したり、言語間の翻訳を行ったりすることが可能です。

*自然言語処理の活用により、大量の文章を処理したり翻訳したりして、効率的でより正確な文書処理を行うことができます。*

### さらに活用の幅を見せる自然言語処理

自然言語処理はさらに、膨大なテキストから有益な情報を抽出するテキストマイニングや、検索エンジンでより精度の高い検索結果を提供するために活用されています。

自然言語処理は人間が日常的に使う言語をコンピュータで処理する技術で、その実装にはPythonが多く使用されています。この記事では、Pythonによる自然言語処理実装に興味がある方のために、Pythonが自然言語処理に使われる理由やライブラリについて説明します。

自然言語処理は人間の言語をコンピュータで処理する技術であり、Pythonはその実装に幅広く使われている

Pythonでは、NLTK、MeCab、GiNZAなど自然言語処理ライブラリが多く提供されている

Pythonの自然言語処理ライブラリを使った実例で文章の形態素解析や係り受け解析が理解できる

自然言語処理をPythonで行うには？ライブラリや実例を紹介

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こんにちは、なおです！今年の仕事もあと1週間…時間が過ぎ去るの早すぎる…

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まとまったお休みがあるとなにか勉強でもするかぁ…？って気になりません？私はそんな気になるだけで終わることが殆どなのですけれども！

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そんなわけで第61回テーマは『資格』です！資格に関する記事を3本PICK UPしました◎

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このような知識を得るには、資格を取得するための学習がおすすめですが、そもそもデータサイエンティストになる上で必須になる資格はあるのでしょうか？この記事では、データサイエンティストが資格を取得することの意味や得られるメリットなどを解説します。

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システムエンジニアは開発の上流工程に携わるポジションです。システムエンジニアになる上で必須の資格はありませんが、知識やスキルの取得が業務遂行やキャリアアップに大きく影響し、そのために必要な国家資格やベンダー資格も多数存在します。

この記事では、システムエンジニアにおすすめの資格や取得のメリット・勉強方法などについて紹介していきます。

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いかがでしたか？それではまた来週！

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人工知能(AI)やニューロテクノジーの研究開発・ソリューション提供を手掛ける株式会社アラヤの社内ラボ「Visionary Lab」は、**作家・真田将太朗氏の画風を学習したAIによって撮像した写真を加工するAIカメラアプリ『ExpAInter』**を開発、2023年12月の期間限定で特別公開しました。

## 「創造性は創作物だけでなくその過程に宿る」として『ExpAInter』を開発

「人が描いたものと見間違える絵を一瞬で生成するAIが次々と登場しています。過去のデータを元に瞬時にアウトプットする生成AIに、創作の担い手は完全にとって代わってしまうのか、依然議論が続いています」(アラヤ)。

同社では、こうした認識の上にたち、**社内ラボ「Visionary Lab」**において、画家・真田将太朗氏と彼の作品を学習したAIとのコラボレーションを通じて新しい創作の形を追求。

**「創造性は創作物だけでなくその過程に宿る」**として、**生成AIを利用して"創作プロセスを革新する"**ことを目的に『ExpAInter』を開発しました。

## 写真が"作品"に変わるプロセスが楽しめる

今回、同社では、『ExpAInter』の一部をカメラアプリという形に仕立てなおし、より多くの人に体験してもらうことを目的に**12月限定で公開。**

**撮った写真の任意の部分を真田氏の画風に沿って描画する**ツールとなっています。

同社では、「スマホで撮った写真が画面上のタップ一つで真田氏の作風を反映した"作品"へと変わるプロセスが楽しめます」としています。

『ExpAInter』を開発した「Visionary Lab」は、「空想に輪郭を。」をコンセプトに掲げ、将来実現し得る日常の一コマを、研究開発途中の技術などの最新技術を利用しながら体験化する組織です。

「体験を通して感じたこと、技術的な課題を発信し、**リサーチャー、エンジニア、アーティストや企業などさまざまな方々とコラボレーションを行いながら、イベントやプロダクトとして多くの人に新しい体験を届けていきます**」(アラヤ)。

『ExpAInter』のAIが画風を学習した真田将太朗氏は2000年、兵庫県西宮市生まれ。東京藝術大学美術学部芸術学科美学専攻4年に在学中です。

**風景を極度に抽象化する大型絵画を制作する傍ら、人工知能を用いた絵画創作による美学研究を実践。**

アラヤによると、2022年に「藝大アートプラザ賞」「Art Olympia 2022」入賞、「GEIDAI ART FES 2022」選出、「ART students STARS vol.1／vol.2」連続選出、「寺田倉庫 WHAT CAFE EXHIBITION 」選出をはじめ、数多くの受賞・選出歴があります。

「Google Japan×Z世代アーティスト」第1弾アーティストでもあり、JR東日本より指名で、JR上野駅に10mの大壁画が半永久的常設展示されているとのことです。

**"生成AIとアーティストの共創"**を手軽に感じられ、新たな創作体験を味わえるという『ExpAInter』。

AIと人間がコラボレーションして作品を作り上げていくのは、大変興味深いですよね。

興味がある方は、"共創"にチャレンジしてみてはいかがでしょうか。

プロジェクトページは[こちら](https://vl.araya.org/painter)。

(記事・画像出典:[株式会社アラヤプレスリリース](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000026.000049573.html))

写真を作家の画風に加工できるAIカメラアプリ『ExpAInter』、12月限定で公開

セキュリティに関わる資格は世の中にいくつも存在し、その中のCCSPという資格があります。似た資格にCISSPなどもあり、違いがよく分からず詳しく知らない方も多いのではないでしょうか。

本記事では、**CCSPについてその資格の概要や難易度を説明しつつ、取得のメリットや勉強方法も紹介していきます。**

## クラウドセキュリティにフォーカスした国際資格

まずCSSPがどのような資格かを簡単に説明すると、クラウドセキュリティにフォーカスした高度な国際資格と言えます。クラウドサービスが広がっていく中では、クラウドセキュリティもより重要になり、CCSPのような資格も重要視されてくると考えられます。

CCSPはテスト合格だけでなく、5年の実務経験も条件にあり、取得のハードルが高い資格です。しかしながら、**国際的に認められた資格でもあり、外資系企業への転職や海外企業とのやりとりにおいて役立つ資格でもあります。**

勉強方法については国内の情報が少ないものの、主催企業でもあるISC2が専用のトレーニングを用意しており、公式が手厚いサポートを用意しています。

まずはCCSPとはどのような資格であるか、その概要を説明していきます。取得条件や難易度についても解説します。

CCSPとは（Certified Cloud Security Professional）の略であり、国際的な非営利団体であるISC2が主催するクラウドサービスにフォーカスした資格です。CCSPは、*資格取得者がISC2が確立した手順やベストプラクティスをもとにして、クラウドサービスを設計、管理、保護できることを証明します。*

CCSPを取得するためには認定試験に合格するだけでは不十分であり、IT系業務への従事経験が5年以上かつその内の3年は情報セキュリティ関連の経験がなければなりません。さらに、CCSPが定める6ドメインの技術領域についても1年の経験が必要です。

このように、勉強だけでは取得できない実務経験者向けの資格と言えます。

【参考】：[CCSPとは](https://japan.isc2.org/ccsp_about.html)
【参考】：[CCSP認定要件](https://japan.isc2.org/ccsp_outline.html)

CCSPの公式サイトによれば、*試験はCBT形式で受験し、150問の四者択一の問題を4時間かけて解きます。*試験はISC2が定義する以下の6つのドメインから出題されます。

- クラウドの概念、アーキテクチャ、設計
- クラウドデータセキュリティ
- クラウドプラットフォームとインフラストラクチャセキュリティ
- クラウドアプリケーションセキュリティ
- クラウドセキュリティオペレーション
- クラウドガバナンス-法務、リスク、コンプライアンス

CCSPの試験の難易度は合格率が公表されておらず、どの程度の難易度であるかは客観的に判断することは困難です。しかし、国際資格であり、実務経験を前提とした取得条件を課していることから、難易度が高いことは間違いないでしょう。

受験料も599ドルとかなり高めなので、入念な準備の上での受験が望まれます。

【参考】：[CCSPの試験内容](https://japan.isc2.org/examination_ccsp.html)

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！

CCSPと似た資格にCISSPがありますが、その違いは何でしょうか。CISSPも同じISC2が主催するセキュリティ関連の資格ですが、対象とする範囲が大きく異なります。

*クラウドに特化したCCSPに対して、CISSPはセキュリティ全般の高度な知識が求められており、試験も250問を6時間かけて解くなど、取得までのハードルもより難しいと言えます。*難易度は高いですが、セキュリティに関するプロフェッショナルを目指すなら是非とも取得したい資格です。

【参考】：[CISSPとは｜ISC2 Japan](https://japan.isc2.org/cissp_about.html)

CISSPとはどのような資格？概要や活用できる職種を解説！

CISSPの難易度は高い？試験概要や勉強方法をわかりやすく解説！

CCSP取得者の年収はどの程度と考えられるのでしょうか。関連する職種としてセキュリティエンジニアが考えられるため、同職種の年収についてを考察していきます。

セキュリティ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356万円（※2023年11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、セキュリティエンジニアは企業や業種によって年収にばらつきがあります。

*セキュリティエンジニアの中でもCCSPを取得できるレベルにまでキャリアアップできれば、高年収を狙うことも可能です。*実際、後述しますが、CCSPの本場である米国では資格取得者の年収はセキュリティエンジニア全般の平均よりも高いことが報告されています。

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/09.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)

セキュリティエンジニアはやめとけ？向いている人・将来性・年収を解説

ここまでCCSPの資格概要を説明してきました。次に、CCSPを取得することで、どのようなメリットがあるかについて解説します。

### クラウドセキュリティの専門性を高められる

CCSPは国際的に実績のある非営利団体のISC2が認める資格です。求められるレベルも、同団体が開発した手法や経験したベストプラクティスを理解し、使いこなせるかどうかに焦点を当てています。

したがって、*同資格の認定試験を突破したエンジニアは、クラウドセキュリティに関してISC2が認める高い専門性を身に付けられたとも言えるでしょう。*

CCSP合格までの勉強は資格取得だけに役立ったわけではなく、セキュリティエンジニアとしての業務に活かす知識を身に付けるのに役立っています。資格を持つことで周囲からの評価を高められることはメリットの1つですが、身に付けた知識を業務に活かすことができる点もメリットと言えます。

### 高い年収を狙うことができる

CCSPを取得するメリットに、高い年収を狙えることがあります。多くの資格と同様に、CCSPも自身のキャリアアップに活かすことができますが、高い専門性をアピールできてかつ需要の高まるクラウドセキュリティの分野であるので、よりキャリアに活かすことができるでしょう。

*米国の統計サイトによれば、2023年11月時点でCCSP取得者の平均年収は124,000ドルと出ており、日本円に換算すれば同日の為替で1,850万円を超える額です。*同サイトでのセキュリティエンジニアの平均年収が113,000ドルであり、資格取得が年収アップにつながっていることもわかります。

【参考】：[米国におけるCCSP保持者の年収](https://www.payscale.com/research/US/Certification=(ISC\)2_Certified_Cloud_Security_Professional_(CCSP\)/Salary)

### 国際資格として転職に活かせる

CCSPの特徴として、それが国際的に認められた資格であることがあります。国内でかつ日本語で受験できる国際資格は多くなく、CCSPはその中の貴重な1つです。

*国際資格は外資系企業へ転職したいときに有利に働く可能性がありますが、国内企業であっても外国企業とのやりとりが多い場合には役に立つこともあります。*セキュリティ関係で転職を考えていく際に、その選択肢を増やすにあたってCCSPを活かすこともできるでしょう。

CCSP取得のメリットを紹介しましたが、実際に取得を目指す際にどのようにして勉強を進めればよいのでしょうか。具体的な勉強方法について紹介します。

### ISC2公式のトレーニングを活用する

合格に向けた勉強で効果的なものが、ISC2が主催する教室型のトレーニングを受けることでしょう。*「ISC2 公式CCSP CBKトレーニング」では、5日間に渡ってオンライン講義にて、CCSPの技術領域を全て学習することができます。*

費用はトレーニング単独で税込44万とかなり高額ではありますが、1から確実に知識を身に付けたい方には最もおすすめできる方法でしょう。

【参考】：[CCSPのためのトレーニング](https://japan.isc2.org/ccsp_training.html)

### 公式のガイドブックや問題集を活用する

公式トレーニングは高額でかつまとまった時間拘束があるため、なかなか手を出しにくい方も多いでしょう。そういった方には、国内企業が出版している公式ガイドブックを使った勉強方法がおすすめです。*「CCSP CBK 公式ガイドブック」は、CCSPの基本体系を解説した外国の書籍の日本語訳版です。*

問題集は公式が出版しているわけではなく、英語版しかありませんが、「Official Practice Tests」が、そのボリュームとしても内容としても長年の実績があり、有効活用できるでしょう。

*■「CCSP CBK 公式ガイドブック」*
▪著者：レスリー・ファイフ/アーロン・クラウス/ブライアン・ルイス/笠原久嗣/秋葉淳哉/小田部悟士
▪ページ数：571ページ
▪出版社：NTT-AT
▪発売日：2022/8/24
【参考】：[CCSP CBK 公式ガイドブック](https://www.ntt-at.co.jp/product/ccsp_cbk/)

*■「CCSP Certified Cloud Security Professional Official Practice Tests」*
▪著者： Mike Chapple/David Seidl
▪ページ数：320ページ
▪出版社：Sybex
▪発売日：2022/10/25
【参考】：[CCSP Official Practice Tests](https://www.wiley.com/en-us/(ISC\)2+CCSP+Certified+Cloud+Security+Professional+Official+Practice+Tests,+3rd+Edition-p-9781119909408)

## CCSPを活かした転職活動をするためには

本記事では、CCSPについてその資格概要を説明しつつ、取得することのメリットや合格のための勉強方法を紹介してきました。

**取得には実務経験が必要であり、技術領域の専門性の高さも相まって難易度の高い資格ではありますが、メリットも多いため取得を目指したいと思った方も多いのではないでしょうか。**

CCSPを取得することができ、それを活用してキャリアアップしたいと考えたときに、転職をするという選択肢があります。しかし、資格を上手く活用し、自分に合った企業を数ある求人の中から探していくことは容易ではありません。

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。 

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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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クラウドセキュリティにフォーカスした「CCSP」という資格があるのをご存知でしょうか。国際資格である本資格の情報は少なく、詳しく知らない方もいるはずです。本記事では、CCSPの資格の概要を説明しつつ、取得のメリットや勉強方法についても解説していきます。

CCSPはクラウドセキュリティに特化した国際資格

CCSPは試験に合格するだけでなく実務経験がないと取得することができない

CCSP取得によって専門知識が身に付くだけでなく年収アップも期待できる

CCSPとはどのような資格か？取得のメリットや勉強方法を徹底解説

アンドエンジニアのYouTube版[『アンドエンジニアチャンネル』](https://www.youtube.com/@andengineer)では、**AI時代で生き残ることができるエンジニア**について対談動画を公開しています。興味のある方はぜひ下記よりご覧ください！

AI時代を制するために必要なスキル・ノウハウはコレ！

## AIエンジニアとデータサイエンティスト

AIエンジニアは主に機械学習エンジニアを指します。機械学習エンジニアとは、機械学習のアルゴリズムを開発したり実装したりするエンジニアです。データサイエンティストも広い意味ではAIエンジニアの1職種ですが、機械学習エンジニアとは異なる面が少なからずあります。

AIエンジニアを目指す方の中には、将来目標として機械学習エンジニアか、データサイエンティストかの選択で迷っている方が少なくないかもしれません。

この記事では、*AIエンジニア（機械学習エンジニア）とデータサイエンティストとの違いを明らかにし、どちらを目指すべきかの判断材料を提供していきます。*特に、未経験からAIエンジニアを目指す方の参考になれば幸いです。

データサイエンティストの年収はいくら？必要なスキルや資格も紹介

## AIエンジニアとデータサイエンティストは異なる職種

データサイエンティストは広義ではAIエンジニアの1職種ですが、その役割はAIエンジニアとは大きく異なっています。AIエンジニアは一般的には機械学習エンジニアと同義です。*AIエンジニアはAIの開発が主な役割ですが、データサイエンティストはAI技術を活用してデータの分析と活用を行います。*

職種選択で迷っている人は、「AI技術の開発を行いたいのか」「AI技術を活用したいのか」の視点で考えてみると目標を定めやすいかもしれません。

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

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## AIエンジニアとデータサイエンティストの違い

AIエンジニアは主に機械学習を用いてAIを作るのが仕事ですが、データサイエンティストは主にAIを活用する立場です。それぞれ立ち位置は異なりますが、*必要とされるスキルは共通するものが多くあります。*

そのため、AIエンジニアを目指して勉強中の方は、興味や適性次第ではデータサイエンティストを目指すことも可能です。ここでは、仕事内容、必要なスキル、年収などからAIエンジニアとデータサイエンティストの違いを見ていきましょう。

AIエンジニアとデータサイエンティストの仕事内容の違いについて確認しておきましょう。

*■ AIエンジニアの仕事*
AIエンジニアの仕事は、システムエンジニア（SE）の仕事とよく似ており、クライアントの要望に基づいてAI開発に関する企画・要件定義・基本設計など上流工程を担当します。さらに、AI開発に必要なデータ収集・モデルの構築・AIの学習・テストと評価などを行います。

【参考】：[AIエンジニア - 職業詳細 | 厚生労働省](https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/325)

*■ データサイエンティストの仕事*
データサイエンティストの仕事はコンサルタントに似ており、最初にクライアントが抱える課題を見つけ、目標設定を行います。その課題解決に向けて、必要なデータを収集し、AI技術を駆使して大規模データの分析を行い、そこから解決策を見出します。

そのため、AIに関する知識・技術に加え、経営や戦略などに関する知識が求められます。データサイエンティストとよく似た職種で、データアナリストがありますが、データアナリストはクライアント寄りの職種で、分析データのビジネスへの活用がメインの職種です。

他にはデータエンジニアという職種がありますが、データエンジニアはデータ分析に必要なデータ環境を用意することが主な役割です。

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