## ディープラーニング（深層学習）とは

エンジニアの皆さんは、AIと機械学習やディープラーニングが切っても切れない関係にあることはご存じだと思います。しかし、機械学習とディープラーニングの関係についてはよく分からない人もいるでしょう。

**AIは人が機械に教え込むことで進化してきましたが、ディープラーニング（深層学習）は機械自身が自ら学習をすることでAIを進化させています**。つまり、ディープラーニングはAIを人間の脳に近づける上で大きな役割を果たしているのです。

この記事では、AIの進化の鍵を握るディープラーニング（深層学習）についてわかりやすく解説していきます。エンジニアとして最低限押さえておきたい内容に絞っていますので、ぜひ最後までお読みください。

機械学習とディープラーニングの関係を理解するには、まずはこれらとAIとの関係について理解しておく必要があります。AI（人工知能）を構成している要素に機械学習がありますが、この機械学習の中の手法としてディプラーニングがあるのです。

つまり、ディープラーニングは機械学習の1つの要素と言えます。以上のことから、**『AI ＞ 機械学習 ＞ ディープラーニング』はAIの三大分類とも言われているのです。**

AI（人工知能）に関する明確な定義は定まっていませんが、AIは「Artificial Intelligence」の略で、人の知覚や知性などを人工的に再現したものがAIと言われています。

一般社団法人「 人工知能学会」は、**「AIは知的な機械、特に知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術である」**と紹介しており、これが日本におけるAIの定義と見られています。iPhoneやAbdroidスマホに搭載されている音声アシスタントもAIの1つと言えます。

*【参考】：[一般社団法人「 人工知能学会」](https://www.ai-gakkai.or.jp/)*

*【参考】：[AIエンジニアとは？仕事内容と求められるスキル・知識について｜マイナビAGENT](https://mynavi-agent.jp/knowledge/maker/656.html?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)*

機械学習とは、学習する機械を意味します。英語では機械学習を「Machine Learning」と表現しており、**機械学習は与えられたデータから反復学習をして、その学習結果をモデル化（法則化）していくことです。**

これは単なる丸暗記とは異なり、ある事象のパターンや特徴をつかむという点が学習のポイントです。特徴とは、「クセ」や「傾向」のことであり、その特徴から何らかの法則を見出していくのが機械学習です。この法則は予測や判断という形で利用されます。

ほか、機械学習では学習のアルゴリズム「教師あり」、「教師なし」、「強化学習」の3つに分類されます。

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### ディープラーニング（深層学習） 

ディープラーニング「Deep Learning」は深層学習と訳されていますが、あくまでも機械学習の1つの手法です。機械学習では、大量のデータを学習しながら、そこに特徴を発見し、その特徴から何らかの法則を見つけ出します。

**ディープラーニングとは多層となったディープ（深い）ニューラルネットワーク（脳の神経回路の一部を模した数理モデル）を用いた機械学習技術を指します。**

例えば、画像認識や画像解析においては、形や色以外といった要素以外に明暗、色相などの画像を構成する要素があります。それらの特徴を「特徴量」として数値化を行って、最初に読み込んだ画像と、数値から再現した画像を限りなく一致させるための規則性を見出すための学習を行うのです。

顔認証システムはまさにこのディープラーニング技術に基づいて作られています。

## 機械学習とディープラーニングとの大きな違い 

ここまで、機械学習やディープラーニングについてざっくり説明しましたが、理解はできたでしょうか？

機械学習はデータの特徴を示しますが、その特徴に基づいて判断するのは人間です。一方のディープラーニングではコンピューター自身がデータの特徴を判断します。つまり**見出した特徴を判断するのが人なのか、機械なのかが機械学習とディープラーニングの大きな違いだと言えます。**

機械学習は「読み込んだデータを分析する技術」と言えます。**機械学習はディープラーニングと比較して、必要とする計算能力は少なく、また学習のスピードが速いため、結果を早く出せることが多いです**。そのため、予測結果や傾向分析結果などを早く求めたいプロジェクトで多く使われています。

### 結果を出すのに時間が掛かるディープラーニング

**ディープラーニングは、機械学習と比較してアルゴリズムの学習に時間を要します**が、機械学習では解決が難しいようなプロジェクトで採用される傾向があります。例としては画像認識、手書き文字判別、音声認識などのプロジェクトに適しています。

またディープラーニングでは、その学習に大量のデータが必要となるため、データの確保にも時間を要します。大量のデータを読み込み、複雑な処理を行うため、高性能のコンピュータも必要です。時間やコストに余裕がないプロジェクトではハードルが高くなります。

## ディープラーニングの活用分野

ディープラーニング（深層学習）には**ディープラーニングの特徴を発揮できる得意分野があります。**ここではディープラーニングがどのような分野で活用されているのかを見ていきましょう。

### ディープラーニングでできること

**ディープラーニングが得意とする分野は大きく「画像認識」、「音声認識」、「自然言語処理」、「異常検知」の4つの分野に分かれます。**それぞれ簡単に紹介していきましょう。

画像認識では、対象画像の特徴を判断し、被写体や生物などを正確に認識できます。画像認識技術は飛躍的に高まっており、人間の能力を上回るケースもあります。​AIによる画像認識の実用化は急速に進んでおり、空港や施設での顔認証、入館セキュリティチェック、犯罪者発見などで活用されています。

音声認識では、音声から文字起こしをしたり、音声をテキストデータに変換したりする技術です。また人の声を認識してコンピューターが応答をしたり、音声から本人特定をしたりすることも可能となっています。

AIアシスタント機能を有するスマホやスマートスピーカーにもこの音声認識技術が搭載されています。この技術を利用した、会議などの議事録自動作成システムも開発されています。​

人が日常やり取りしている言葉、すなわち自然言語を処理、分析する技術です。人が発する言葉を理解して、要約をすることも可能です。外国語の会話を日本語に自動翻訳する仕組みなどもこの技術が用いられています。

ディープラーニングの異常検知機能では、まだ顕在化していない僅かな異常を検知してアラームを発して、今後起きうる大きな問題やトラブルを未然に防ぐことができます。

この機能を応用したのが、マーケティング分野での実用例として、消費者の嗜好や傾向などを分析するレコメンデーションです。他には自動車の自動運転技術としても応用されています。

## ディープラーニングに関するおすすめの入門書と資格

ディープラーニング分野での活躍を目指すには、まずは**分かりやすい書籍などで概要をつかみ、次にディープラーニング関連資格の取得を目指して本格的に学習する**ことをおすすめします。

ここまで読んで、AIやディープラーニングに興味を持たれた方は、書籍でさらに体系的に学ぶことをお勧めします。ここでは**AIやディープラーニングに関する入門書を紹介します。**

*■ 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの*

あらゆる人を対象としたAIや機械学習、ディープラーニングの入門書です。予備知識のない方でもすらすら読める本です。

▪著者：松尾　豊
▪ページ数：264ページ
▪出版社：KADOKAWA
▪発売日：2015/03/09

*【参考】：[人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの](https://www.kadokawa.co.jp/product/321410000316/)*

*■ ディープラーニング活用の教科書*

ディープラーニングの実際の活用事例を集めた書籍です。事例ごとに課題や解決策、苦心した点などを解説しています。ディープラーニングのビジネス活用がテーマですが、エンジニアの方もイメージをつかむのにおすすめの本です。

▪著者：日本ディープラーニング協会（監修）日経クロストレンド（編集）
▪ページ数：292ページ
▪出版社：日経BP
▪発売日：2018/10/29
*【参考】：[ディープラーニング活用の教科書 ](https://www.nikkeibp.co.jp/atclpubmkt/book/18/270260/)*

### ディープラーニングに関する資格試験

**ディープラーニングの分野で活躍を目指すには、そのスキル証明となる資格があると有利です**。ここではディープラーニングに関する資格試験を2つ紹介します。

*【参考】：[AI資格7選！試験概要や仕事内容を徹底分析【2021年更新版】｜マイナビAGENT](https://mynavi-agent.jp/knowledge/it/565.html?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)*

*■ G検定（ジェネラリスト検定）*

日本ディープラーニング協会（JDLA）主催の検定資格です。G検定はビジネス寄りの資格で、エンジニアよりはビジネスマン向きの内容になっています。想定する対象者は「ディープラーニングの活用人材」ですが、AIや機械学習、ディープラーニングを体系的に学びたいエンジニアの方にもおすすめします。

*【参考】：[G検定とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/general/)*

同じく日本ディープラーニング協会（JDLA）主催のディープラーニング関連資格です。AIエンジニアのスキル認定をする資格でエンジニア寄りの内容です。対象者を一言で述べると「ディープラーニングを実装する人材」です。

*【参考】：[E資格とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)*

## AIエンジニアを目指してみよう

ここまで、ディープラーニングの基礎について、AIや機械学習も交えて解説してきましたが、いかがでしたか。

AIは今もっとも注目されている分野であり、ディープラーニングはその中核技術として期待されています。AIの発達によって、一部のエンジニア職を含め、人の仕事は次第にAIに置き換わっていくかもしれません。しかし、まだまだAIを必要とする分野は無数にあります。

**AIに興味を抱いた方はぜひ機械学習とディープラーニングのスキルの習得に努めてください**。その際は併せて、AI分野で最も利用されている言語、Pythonのスキルアップにも関心を向けてみましょう。皆さんの健闘を期待しています。

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ディープラーニング「Deep Learning」（深層学習）とは、ディープ（深い）ニューラルネットワーク（脳の神経回路の一部を模した数理モデル）を用いた機械学習技術のことです。ここではディープラーニングを中心にAIや機械学習について入門者向けに解説をしていきます。

ディープラーニングはAIを構成する機械学習の一部である

ディープラーニングは多くの層が重なったニューラルネットワークを用いた機械学習技術のこと

ディープラーニングを習得するには書籍で概略をつかみ、G検定やE資格の取得を目指すとよい

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Web APIとはなにかについてまずは解説します。他のAPIとの違いやWeb APIの種類についても説明します。

### Web APIはHTTP通信によってやり取りするAPI

*Web APIはHTTP通信によってやり取りするAPIのことです。*HTTPとはWebサーバと通信する際に使う通信プロトコルのことです。Web APIを使う際はインターネット経由でWebブラウザを通じてアクセスする必要があります。

多くの企業が自社の認知度アップなどのためにWeb APIを公開しています。Web APIは個人でも活用できるものが多く、登録することで自分のアプリに機能を追加することが可能です。

**Web APIでできることは多岐にわたりますが、中でも代表的なのがSNSログインです。**ECサイトなどのWebアプリを活用する場合、ユーザーはアカウント登録を行う必要がありますが、アカウント登録が面倒で利用を止めてしまう方も多くいます。SNSログインを導入すると、アカウント登録しなくてもSNSアカウントを利用してログインすることが可能です。

ほかにも、Web API経由で取得した情報を商品分析に利用したり効果検証を行ったりすることができます。他社サイトから情報を取得する場合スクレイピングを行う方法もありますが、Web APIが用意されているならスクレイピングを行うプログラムも必要ありません。

APIはApplication Programming Interfaceの略であり、プログラムの一部機能を外部のプログラムから利用できるようにした仕組み全般を指します。*Web APIはそのなかでもHTTP通信によってやり取りするもののことです。*Web APIはネット環境さえあれば、プログラミング言語が違っても通信できる点がメリットです。

Web APIとプログラム間で通信を行うには通信プロトコル（規約）に従う必要があり、通信プロトコルによってWeb APIの種類は別れています。Web APIには次の2つの種類があります。

SOAPはSimple Object Access Protocolの略でHTTPの呼び出しと応答にXMLを使う通信プロトコルのことです。*拡張性の高さなどに強みがあるAPIです。*

RESTはRepresentational State Transferの略であり、SOAPよりも新しい通信プロトコルのことです。**軽量で使いやすいと言われており、最近主流で使われているAPIです。**

REST APIは「提供するリソースはURLで表現できるようにする」「セッション管理などせず、現在の状態ではなくあくまで入力内容によって出力を決定する」などルールが細かく決められており、利用者によって使いやすいAPIとなっています。

続いて、Web APIを使うメリットについて解説します。Web API導入のメリットを知ることで初めてWeb APIを使いこなせるようになるでしょう。

### Webサービスの利便性を上げられる

Web APIを使うことでWebサービスの利便性を上げることが可能です。最近は似たようなWebサービスが増え、ユーザーもWebサービスを日常的に使うことが増えました。そのため、ユーザーのWebサービスの水準が上がっている傾向があります。

*ユーザーを満足させるWebサービスを作るには、他社サービスにはない多くの機能を追加する必要があります。*Web APIを使うことで、Webサービスに新しい機能を追加することができ、Webサービスの利便性を向上させることが可能です。

### 低コストで機能を追加できる

Web APIは低コストで機能を追加できるのもメリットです。Web APIを使わなくても、自分でWebサービスに機能を追加することはできますが、1からプログラムを組むのは相応のコストを必要とします。また、プログラムを組むだけでなくテストも繰り返さなくてはいけません。

**Web APIを活用すればすでに完成された外部のプログラムを利用できます。**こちらで用意しなくてはいけないのは、Web APIと通信するためのプログラムのみなので、開発コストを大幅に削減することが可能です。

*Web APIを上手く活用することでユーザー層を広げられるメリットもあります。*たとえば、ログインSNSを導入することでそのSNSを日常的に活用しているユーザーを取り込める可能性があります。

また、決済APIを活用し自社サービスにさまざまな決済手段を追加すれば、クレジットカードを持っていないユーザーも使えるようになります。ユーザー層を広げることができれば商品売上にもつながるため、Web APIを活用しないことで機会損失している可能性もあるでしょう。

自社で会員登録やログイン機能を実装する場合、セキュリティ面を考慮したうえで実装しないといけません。こういった機能を実装するには、ユーザーの個人情報が格納されたデータベースにアクセスする必要があります。ユーザーがデータベースに不正アクセスし、情報を抜き出すことは防がないといけません。

**SNSログインならセキュリティ対策をサービス提供企業に任せることが可能です。**そのためセキュリティ面の心配が減るのもメリットと言えるでしょう。

続いて、Web APIを使うデメリットについて解説します。状況によってはWeb APIを使わない方が良い場合もあるので注意しましょう。

*Web APIを使うと、API提供企業に依存してしまう可能性があります。*提供企業がサービスを停止すると、Web APIを利用したログインや決済機能などが使えなくなってしまいます。また、提供企業がメンテナンスなどを行う場合もその期間サービスが使えなくなるため、あらかじめユーザーに告知しないといけません。

また、Web APIの仕様が変更されると、自社のプログラムもそれに対応しないといけない可能性があるでしょう。このように、API連携先に依存してしまうのはデメリットでもあります。

### 不具合時に自社で対応できないことも

**Web APIに障害などが発生した場合も利用ができなくなってしまいます。**不具合発生時は自社で対応することができず、提供企業の対応を待たなくてはいけません。このような障害が発生した際に企業としてどのような対応を取るかも、あらかじめ検討しておく必要があります。また、不具合が多いWeb APIは利用を避けるなどの措置を取る必要もあるでしょう。

最後に、Web APIの使い方について解説します。Web APIの使い方はサービスによって異なるため詳しくは各サイトを参考にする必要がありますが、基本的な利用の流れは共通していることが多いです。

### 利用したいサービスに登録する

まずはWeb APIを利用したいサービスにアカウント登録を行う必要があります。アカウント登録では、名前やメールアドレス、自社サービスのURLなどを入力する必要がある場合が多いです。無料で使えるため、クレジットカード登録などは基本不要になります。*海外サービスの場合アカウント登録画面が英語で書かれているため、日本語で登録方法を解説しているサイトなどを参考にしながら処理を行いましょう。*

Web APIを活用するには、事前にAPIキーやシークレットキーなどを設定する必要があります。各Web APIの仕様書に従ってAPIキーなどを取得します。APIキーはランダムに生成された文字列であり、利用者ごとに別の文字列が使われています。

**APIキーは外部に漏洩しないように厳重に管理する必要があります。**漏洩すると、APIキーの情報から会社の機密事項が取り出されてしまう可能性もあるためです。

### APIキーなどをアプリに設定する

*続いて、APIキーなどを自分で開発しているアプリに設定します。*APIキーは通信を行うプログラムに直接貼り付ける方法でも利用は可能です。しかし、コピーミスや漏洩を防ぐためにAPIキーは別ファイルなどで管理するのが良いでしょう。

最後に、実際に自分のプログラムからWeb APIを利用してみます。**Web APIにアクセスして情報を受け取ることを「APIを叩く」と表現します。**Web APIの仕様書にはサンプルコードが用意されていることもあるので、まずはサンプルコードをそのまま実行してみましょう。

Web APIを叩くことに成功したら、後はWeb APIの各コマンドについてリファレンスを見ながら理解していきます。また、Web APIの処理結果はXMLなどで返ってくるので、データを整形するためのプログラムも用意する必要があります。

## Web APIを活用することでWebサービスに新機能を追加できる

本記事ではWeb APIとはなにかについて解説しました。Web APIの種類やメリット・デメリットなどがおわかりいただけたかと思います。Web APIを使うことで外部プログラムの機能を手軽に活用でき、自社サービスに機能を追加することが可能です。

*Web APIのほとんどは無料で活用できるため、Web APIに興味がある方は実際にアカウント登録を行って使ってみることをおすすめします。*リファレンスを見ながらWeb APIの各機能を試していくことで、Web APIとはどういうものか理解も深まるでしょう。本記事がWeb APIに興味がある方にとって有意義なものとなれば幸いです。

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Postmanとは？API開発に役立つ機能や利用のメリットを解説

Web APIについて勉強したいと思うものの、Web APIの仕組みや使い方が分からず利用できない方も多いのではないでしょうか。本記事ではWeb APIとはなにか、仕組みや使い方、メリット・デメリットについてわかりやすく解説します。

Web APIはHTTP通信によってやり取りするAPIのこと

Web APIを活用することで自社サービスの利便性を向上させられる

Web APIを使う場合APIキーなどの登録を行う必要がある

Web APIとは？仕組みや使い方、メリットをわかりやすく解説！

ITエンジニアを目指す皆さんは、頻繁に「GUI」という言葉を耳にしていることと思います。他にも「GUI」と似た言葉に、「UI」、「CUI」などがありますが、それらの違いを説明できますか？

これらの違いを正しく理解しておかないと、今後恥をかくことになるかもしれません。この記事では、「GUIとは」をテーマに、**「UI」や「CUI」との違い、「GUI」のメリット・デメリットなどエンジニアに役立つ知識についてやさしく紹介します。**

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UIは（User Interface）の略語で「ユーアイ」と発音します。Interfaceの意味は本来「接点、接触面」です。コンピューターの世界でUIは、人（ユーザー）とコンピューター（PCやスマホなど）間のやり取りを行う、さまざまな機器や入力装置を指します。コンピューターのUIには、マウスやタッチパッド、キーボード以外に、マイクやスピーカーなどの音声装置、モニターなどの画面表示装置があります。

また**UIは装置（デバイス）だけにとどまらず、製品の外観、WebサービスにおけるWebページやアプリのデザイン、フォント、背景など、ユーザーが目にするもの、触れるものすべてがUIに含まれます。**洗練され、優れたUIは、人とコンピューター間のやり取りをスムーズにしてくれ、快適な操作を約束します。

GUIは「Graphical User Interface」の略で、読み方は（ジーユーアイ）、略して（グイ）です。**GUIはユーザー視点による見やすさ、使いやすさに重きを置き、アイコンやボタンなどで、より直感的に分かりやすくしたUI（ユーザーインターフェース）のことです。**

GUIが登場するまで、コンピューターの画面表示はテキストのみ、入力装置はキーボードのみというCUI中心の世界でした。

そこにはグラフィカルな要素はなく、素人には直感的に操作ができない、難しいという問題がありました。それを克服するための画期的な発明が、マウスなどによる「カーソル操作」です。カーソル操作ができるようになり全く新しいUIが誕生しました。

今でこそ当たり前の、マウスによるファイルの選択や操作がGUIによって可能となったのです。

GUIにはさまざまな要素があり、それらの組み合わせによって成り立っています。**GUIの要素としては、デスクトップ、ウィンドウ、メニュー、アイコン、ボタンなどがあります。**ユーザーはマウスやポインティングデバイスを用いて、それらGUIの要素を操作し、コンピューターを動かします。

GUIはユーザーの視認性や操作性を重視したインターフェースであり、ユーザーにとってメリットがある反面、デメリットもあります。ここでは、**GUIのメリットとデメリットについて確認しておきましょう。**

▪コンピューターに指示を与える「コマンド」を知らなくとも、アイコンなどからコンピューターの操作が可能です。

▪ウィンドウを切り替えることで、複数のアプリケーションを同時に動かすことができます。

▪コンピューターのリソース（メモリーやストレージなど）の消費量が大きくなります。

▪コマンドを利用しないと利用が難しい機能が一部あります。

UIは「マン・マシン・インターフェース」とも言い、人がマシンがやり取りをする手段ですが、GUIが登場するまでのUIは無機質で、かつ専門的であり、コンピューターを扱える人は一部に限定されていました。しかしGUIの普及により、今では幼児でもパソコンを扱えるようになりました。

**GUIはパソコンやスマホの普及に大きな役割を果たしたといっても過言ではありません。**

その歴史は意外に古く、**1963年に米国空軍の「SAGE」というシステムで初めてGUIが採用されています。**またGUIの操作で重要な役割を果たす「マウス」は1968年に登場しました。

その後、1984年にApple社から、初めてGUIを搭載した初代「Macintosh（マッキントッシュ）」、通称Macがリリースされ、続いてMicrosoft社初のGUI採用OS、「Windows1.0」がリリースされています。

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GUIが登場するまでの間、コンピューター上では、CUIが主流でした。CUIは「Character-based User Interface」の略語で、テキストデータで表現されているUIのことです。

GUIとCUI、どちらにもUIという文字が入っていますが、その根本的な違いは、使い勝手、操作感にあります。CUIでは、キーボードの文字や記号を入力して、コンピューターに指示を与えます。代表的な例はプロンプト画面です。

一方、GUIでは画面上のボタンやアイコンなどをマウスやポインティングデバイスを用いて操作し、コンピューターを動かします。コンピューター操作で、**キーボード入力が必要なものをCUI、マウス操作で済むものがGUIと考えれば分かりやすい**かと思います。

つまり、操作をするのにキーボード入力が必要なものがCUI、マウスだけで操作できるものがGUIです。CUIはコンピューターへの負荷が少なく、操作履歴を残しやすい点から、ITエンジニアが好んで使っています。ちなみに、Windowsでは「コマンドプロンプト」、Macは「ターミナル」を起動することで、CUIによる操作ができます。

UIにはGUIとCUIがあることは理解できたかと思います。他にUIと混同しやすい言葉にUXがあります。

UIはUXと密接な関係があり、この関係を知る事がGUIの理解に繋がります。ここでは、**UIとUXの違い、UXのより詳しい内容について解説をします。**

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UXは「User Experience」の略語で、「ユーザー体験」と訳します。UXは製品やサービスなどを利用して、ユーザーが得られる体験のことです。良いUXは満足につながり、満足はリピートにつながります。ある商品を購入して、使い勝手や使い心地がよければ、また同じ商品を購入したいと考えます。

例えば、あるアプリを購入したとしましょう。そのアプリを実際に操作して結果、

②　メニューが分かりやすくマニュアルを見なくとも直感的に操作ができる

③　画面のデザインがよく、背景が綺麗

④　サクサクと動いて操作にストレスを感じない

という印象を持ったとします。これがUXです。

このなかで、UIに関係するのは②と③です。

以上から、**良いUXを実現するための重要な要素の1つが「優れたUI」と言えます。**

優れたUIは、良いUXを実現するための1つの鍵であることが理解できました。では、優れたUIはどうすれば作れるのでしょうか？**優れたUIとは、ユーザーに考えさせない、直感的に分かるデザインです。**

例えば、iPhoneは直感的に操作できるUIによりストレスなく、優れたUIであることも人気の秘訣です。

## 優れたUIデザインを実現するには

より良いUXを実現するには、優れたUIのデザインが有効です。エンジニアがユーザーの要求に応え、**利用満足度の高いシステムやサービスを開発する上で、優れたUIデザインに留意する必要があります。**

ここでは、良いUXを実現するためのUIデザインについて、そのポイントを解説していきます。UIデザインは、プログラミングと違って「これが絶対」というものはありませんが、以下のポイントを意識して行ってください。

### ユーザーを意識してデザインする

ユーザーにとって快適なUXを提供するには、優れたUIの構築が必要です。UIに問題や欠陥があると、ユーザーはリピートしなくなります。せっかく苦労して作ったWebページでも、ユーザーに利用してもらえなくなれば、良いUXは望めません。

優れたUIにはユーザー目線が必要です。ユーザー視点で、ユーザーの行動を思い浮かべ、自分がユーザーなら、どのような画面、どのような配置にすれば、ユーザーが無駄なく効果的に目的とする情報やサービス、商品に到達できるかを常に意識することです。**ユーザー目線、ユーザー視点でUIデザインを行うことが、より良いUXに繋がる**ということを常に意識しましょう。

### 情報過多とならないよう留意する

Webページやアプリのデザインでは、1つの画面に多くの情報を盛り込みがちです。しかし、一度に多くの情報を提示しても、逆にユーザーは必要な情報を見つけるのが難しくなります。

ユーザーに提示する情報量が多過ぎると、ユーザーは必要な情報に辿り着くまで時間が掛かり、途中で諦めてしまうこともあるでしょう。その結果、情報が豊富なはずのページや画面が、むしろ価値のないものになりかねません。

このような状態に陥らないようするには、**提示する情報の優先度を決めておくことが求められます。**重要度の低い情報は他のページにまとめるなどの工夫によって、ページや画面がシンプルになり、アクセスしたい情報にすぐに到達できるため、リピート率も上がります。

### UIはデバイスやターゲットごとに考える

情報端末は多様化し、パソコン、タブレット、スマホなどに分散する傾向があります。パソコン向けに作成したWebページを自動的にスマホ用に変換するツールなどもありますが、変換するとどうしても使い勝手は変わってしまい、UXの悪化となることもあります。ユーザーは主に、どの端末を利用してWebページにアクセスしているのかを認識した上でUIデザインを行うことが求められます。

例えば、メインターゲットが20代から40代の場合はスマートフォンからインターネットにアクセスしている割合が最も高く、逆に60代以上はパソコンからインターネットにアクセスしている人の割合が高くなっています※。

メインターゲットが30代であれば、パソコンを意識したUIよりも、スマホを意識したUIデザインが求められることになります。パソコンでは横スクロールが行えますが、スマホでは横よりも縦スクロールが中心です。このように**端末の種類やメインターゲット層によってUIデザインを使い分ける必要があります。**

*【参考】：※[図表4-2-1-2 インターネット接続端末｜インターネット利用の広がり｜平成30年版情報通信白書｜総務省](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h30/html/nd142110.html)*

## GUIを理解して良いUXを提供できるエンジニアを目指しましょう

GUIとは何か、CUIとの違いや、UIとUXなど、GUIに深く関わる事柄について紹介をしました。**GUIをうまく活用することで、ユーザーに快適なコンピューターやスマホの操作や、より満足度の高いUXを提供できる**ことが分かったことと思います。また一方、特にシステム開発などはコマンド中心のCUIが適していることも分かりました。

この記事を最後までお読みいただいた皆さんは、GUIに関するスキルを磨き、より良いUXを提供できるエンジニアを目指してみませんか。

独学でWebデザインを学ぶ方法とその注意点について徹底解説！

GUIとはユーザー視点での見やすさ、使いやすさに重きを置き、アイコンやボタンなど、より直感的に分かりやすくしたUI（ユーザーインターフェース）のことです。この記事ではGUIとは、CUIとの違い、UIとUXの関係など、エンジニア初心者の方に向けてやさしく解説します。

GUIはユーザー視点による見やすさ、使いやすさに重きを置いたUI（ユーザーインターフェース）のこと

GUIはパソコンやスマホの普及に大きな役割を果たした

良いUX（ユーザー体験）を実現するための重要な要素の1つは「優れたUI」である

GUIとは？CUIとの違いやメリット・デメリットをエンジニア向けに解説！

## システム開発の基本的な工程

システム開発の基本的な工程についてまとめました。システム開発は次の9つの工程に沿って行われるのが基本ですので、エンジニアを目指す方は流れを覚えることが大切です。

まずは要件定義を行います。*顧客と打ち合わせを行い、どんなシステムが欲しいかヒアリングをします。*顧客から要望を聞き出したら、それをまとめていき要件を定義します。

要件定義はシステム開発の中でも重要な工程です。なぜなら、顧客の要望と違う要件を定義してしまったら、開発がやり直しになる可能性もあるからです。そのため、顧客との打ち合わせは何度も行い、本当にこの要件で問題ないかチェックしたうえで先に進みます。

要件定義書と要求仕様書の違いを解説！誰が作りどう進める？

要件定義と同時に行うものが見積もりです。**開発にどの程度の予算・期間がかかるか顧客に提示する必要があります。**加えて、開発の細かいスケジュールもここで組み立てる必要があります。

設計や開発、テストなど各工程に何日ぐらいかかるかを計算します。ベテランのエンジニアなら過去の経験などから、おおよその見積もりを出せることが多いです。

FP法による見積もり方法は？必要とされる計測手順を解説！

定義した要件を元に外部設計を行います。*外部設計とはWebページの見た目や業務システムの操作画面など、システムの表側の設計のことです。*ユーザーによって使いやすいシステムにするために必要な機能や情報は何か考え、設定書にまとめていきます。

外部設計と同時に内部設計も行います。**内部設計はプログラムの裏側の処理の設計のことです。**たとえば、データベースからデータを取り出すプログラムの処理内容や、Webページに表示する情報を作成するプログラムの処理内容を設計書にまとめていきます。

外部設計・内部設計が完了したら、ようやく開発作業に入ります。*プログラミング言語を使ってソースコードを記述し、設計書通りにプログラムが動くようにします。*また、単に設計書通りに動くだけでなく、処理効率やソースコードの読みやすさなども意識してプログラミングします。

開発が完了したらテストの工程に入ります。まずはプログラムやモジュール単体でテストを行います。**設計書通りに問題なくプログラムが動くか確認します。**問題のある箇所が見つかったら修正を行い、再度テストを行っていきます。

新人が任されやすい単体テストとその仕様書の作成について徹底解説！

続いて、*複数のプログラムを組み合わせてテストを行います*。たとえば、2つのプログラム間で通信処理が正常に行われているか、データの受け渡しに問題がないかなどを確認します。

「結合テスト」の観点や目的を押さえ、システムの品質を担保しよう！

システム開発の工程の「単体テスト」と「結合テスト」の違いを徹底解説！

最後に、総合テストを行います。**総合テストではシステム全体を通してテストを行います。**実際にユーザーが使う場面を想定してテスト項目を作成し、それに沿ってテストを進めます。

*無事テストが終了したらリリース作業を行います。*リリース前にユーザーの環境でもシステムが問題なく動くか確認を行います。問題がなければシステムを一般公開しユーザーが使えるようにします。公開後に再度テストして問題が見つかった場合、すぐに公開を止めて修正を行えるようにしておく必要があります。

リリース後に問題がなければひとまずシステム開発作業は完了です。

**システム開発後はシステムの運用・保守を行う必要があります。**運用・保守とはシステムが安定稼働するように、メンテナンスやログの監視、OSやミドルウェアのアップデートなどを行うことです。また、障害や不具合が発生した場合に、問題のあるプログラムやサーバを特定し修正を行うのも運用・保守の業務範囲です。

運用・保守に関してはシステムを開発した企業が継続して行う場合が多いです。

## システム開発の工程を知るうえで覚えておきたい略語

IT業界ではさまざまな業界用語が使われるため、用語の意味を知らないと話についていけなくなることも多くあります。そこでシステム開発の工程に関連する略語の一覧と意味をまとめました。

- RD（Requirements Definition）:要件定義

- PG（Programing）:プログラミング

- IT（Integration Test）:結合テスト

- OT（Operations Test）:運用テスト

これらの略語の意味を覚えておくことで、社内研修時に開発工程に関する説明があった際にも話を理解しやすくなるでしょう。

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