「SI」とは「System Integration」の略称であり、システムインテグレーションはシステム開発を請け負う事業などを示す言葉で、顧客先の要望に応じて、システムの設計・開発・運用・コンサルティングに至るまでさまざまな仕事を請け負うことを言います。

この事業を請け負う企業のことを「System Integrator」もしくは、縮めて「SIer」と呼びます。したがって、**SIerは「システム開発を請け負うIT企業」と言えるでしょう。**ここからは、SIerの仕事内容やSIer企業の種類について詳しく解説します。

SIerとSESの違いとは？それぞれの詳細から将来性まで徹底解説

**SIer企業が請け負う仕事は、システム関係における全てを請け負うこともあり広範囲にわたります。**理由としては、日本のメガバンクのような大手企業が、自社の中で大規模な情報システム部を持ち、システム開発や保守・運用を行っていかなければならないところを、SIer企業に全て委託していることが原因です。

SIer企業の業務内容としては、まず顧客と開発するシステムの企画から入る要件定義から始まります。その後、設計・開発・テストと続き、システム開発を行い、開発したシステムの保守・運用まで担当するのがSIerの業務範囲です。

*1.要件定義*
ヒアリングや企画とも呼ばれており、顧客やクライアントがどのようなシステムを求めているのかを分析します。機能要件と非機能要件をそれぞれ書き出します。

*2.設計*
システムの大枠を決定した後、システムの操作方法・表示方法・システム化される業務の対象・システム導入後の新しい業務フローまで、基本的な仕様・構成などを詳細にまとめます。

*3.開発*
設計書通りにプログラミングを行う作業です。ただプログラミングを行うのでなく、設計書を作成した人とテストを行う人と積極的にコミュニケーションを行うのも大切です。

*4.テスト*
プログラマーが作成したシステムが正確に動作するのかを、単体テスト・結合テスト・総合テストの3種類に分けてテストします。1つ1つの機能や関数が正しいかどうか、システム同士の機能の関連性に問題がないか、実際の稼働環境でシステムに問題が生じないか、などの項目をチェックします。

*5.運用・保守*
システムが問題なく運用しているかのチェックや、システムをより良い状態で稼働させるためにプログラムの修正を行います。システムは24時間365日稼働していなければならないものもあり、常にシステムを監視する業務も含まれます。

SIerは、業務内容や企業の成り立ちによって種類があります。ここでは、主なSIerの種類や特徴について解説しましょう。SIerの種類は、大きく分けて「メーカー系」「ユーザー系」「独立系」に分けられます。その他、「コンサル系」や「外資系」などもあります。

*1.メーカー系*
PCメーカーから独立したSIer企業のことを言い、親会社やグループ会社のシステム開発を行うことが多いです。メーカー系のメリットは経営が安定していることでしょう。一方、デメリットはプロジェクトによってスキルの違いが大きいことと言われています。代表的な企業は、日立製作所・NEC・富士通などです。

*2.ユーザー系*
一般企業から独立したSIer企業のことを言い、親会社もしくは外部企業のシステム開発を行うことが多いです。 ユーザー系のメリットとしては自社で働けることが挙げられ、デメリットはITのスキルが身に付きにくいことです。代表的な企業としては、NTTデータ・SCSK・日鉄ソリューションズなどです。

*3.独立系*
特定の親会社を持たないSIer企業のことを言い、主に外部企業のシステム開発がメインです。独立系のメリットは自由度が大きく、ITスキルが比較的伸びやすいことですが、デメリットは親会社がないため、案件を継続的に自社で取り続けないといけません。代表的な企業としては、TIS・大塚商会・日本ユニシスなどです。

*4.コンサル系*
企画提案や要件定義の部分を主に担うSIer企業のことを言い、外部企業のコンサルティング業務を行うことが多いです。システム開発の上流工程と呼ばれる部分に携わることができ、高収入が期待できるでしょう。一方、成果主義の部分もあるため注意が必要です。代表的な企業としては、NRIやアクセンチュアなどです。

*5.外資系*
海外を中心に事業展開を行うSIer企業のことを言い、海外企業のシステム開発を行うことが多いです。成果主義な部分があるため、風土が自分と合っているか注意が必要です。代表的な企業としては、Microsoft・Oracleなどです。

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SIerとSE（システムエンジニア）との違いについて、呼び名や請け負う業務が類似しているせいで意味を混同してしまう方も多いですが、*SEはシステムを開発するエンジニアのことで、SIerは前述の通りシステム開発を請け負うIT企業のことです。*

そもそも「人」を指すのか、「企業」を指すのかで大きく意味が変わります。SIer企業でSEとして従事することもあります。

SESとは「System Engineering Service」の略称で、顧客が希望するエンジニアの紹介や労働力・スキルの提供を行います。エンジニアが不足している顧客先に対して、エンジニアの能力を労働時間単位で紹介する契約形態のことです。

簡単にまとめると、**SIerは顧客先からシステム開発の案件を受注して業務を行う「企業」のことを指し、SESは業務上の「契約形態」のことを言います。**

SIerとSESの区別が分かりづらい理由は、SIer企業がSES企業と契約して、エンジニアの能力を借りる場合が非常に多いためです。「SESは準委任契約である」と覚えておきましょう。

## SIerはオワコン？やめとけと言われる理由

ネット上では、SIerは「オワコン」「やめとけ」「やばい」と否定的な意見が目立ちますが、そのように言われてしまう理由は何なのでしょうか。ここでは、SIerがこれまで抱えていた問題点や避けるべきSIerの企業の特徴について解説します。

1つ目の問題点として「SIerの下請け構造」についてです。建設業界のゼネコンの下請け構造と似ていることから、「SIerの下請け構造」のことを「ITゼネコン」と呼ぶこともあります。まず顧客先より、大規模案件を大手SIerが受注します。その後大手SIerが中堅SIerに下請けとして発注を行います。

さらに中堅SIerは、零細SIerや派遣などに発注していくため、多重の下請け構造となるでしょう。発注元である大手SIerが仕様やスケジュールを決めるため、下請けや孫請けと言われるSIerは次のような3点の問題点が発生します。

*・顧客先と関わる機会が少ないため、やりがいを感じにくい*
*・決まったスケジュール内に納品する必要があるため、残業や休日出勤が増える*
*・下請けに発注するごとに、マージンが引かれていくため、下請企業の収入は低くなる傾向がある*

SIer企業での転職・就職を検討している方は、「IT業界の下請け構造」を理解し、自分の目的を明確にした上で、勤務する会社を選びましょう。

ニュースやテレビなどの情報から、IT業界で勤務する環境は先進的であるイメージをもっている方が多いのではないでしょうか。例えば、Googleやメルカリ、LINEなどに勤務する人は、華やかで自由に働いているイメージがあるでしょう。

一方、SIer企業は少し違います。理由としては、**SIerは働く時間によって売上を伸ばすような「労働集約型」と言われるビジネスモデルであるためです。**

SIer企業はいかに効率よく、安定的に開発できるかを求められるため、新しい技術を採用するようなリスクを避ける傾向があります。この点がWeb系企業と呼ばれる、自社開発している企業と異なる点だと言えるでしょう。

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SIerで身につくスキルは技術的な部分ではなく、**スケジュール管理・品質管理・顧客の対応・チームメンバーの管理・関係者との合意形成など、マネジメントスキルの面が大きいのが特徴です。**

大規模プロジェクトの開発ではさまざまな管理が難しくなってくるため、管理職に出世したい場合はSIer企業で働く形がおすすめです。

これまでは技術的な部分でのスキルを身につけたい場合は、SIerは向いていないとされてきましたが、近年SIer含めIT業界は技術や働き方の変化が著しいため、今はデータサイエンティストなどの技術者を求めるSIer企業の募集も増えています。

「SIerは技術力がつかないからやめとけ」とされてきた従来の常識が変わろうとしています。

最も「やめとけ」の理由に多いのは、勤務先がブラックなSIer企業が多かったことです。3次請け4次請けとなると、*やはりどんどん給料や待遇が悪くなり、労働時間だけが長いブラック企業の可能性が高くなります。*

しかし、IT業界のプロジェクトマネジメントスキル自体の向上により、どのSIer企業でもあらかじめのリスク分析やそのための予算確保、またスキルの高い技術者をチームに配置するといった対策を設けています。

また、労働基準法などのコンプライアンスが厳しくなったことで、所謂ブラック企業は減少しているので、この問題は大幅に改善されています。

では、実際にSIer企業に転職・就職する場合に、前述した理由を参考に避けるべきSIer企業の特徴を3つまとめました。

*1.3次請け以下のSIer*
これはSIerの問題点でもある根本的な部分です。下請けになればなるほど給料や待遇が悪くなるので、3次請け以下のSIerはおすすめしません。どのようなSIer企業を選ぶかによって、場合によっては年収が何百万と差が出ることもあります。

*2.受託開発のみのSIer*
SIerは受託開発がメインですが、自社が開発するサービスや新しいシステムの制作などを行わない企業は将来性が低いかもしれません。今やさまざまな企業が自社サービスの開発を行う時代なので、受託開発以外の業務も行なっている企業を選びましょう。

*3.古い体制のままのSIer*
変化の激しいIT企業は、さまざまな変化に順応しなければなりません。また、昨今働き方改革が進められており、テレワークの導入や福利厚生の充実さに注力する企業が多い中、新しい変化を受け入れず古い体制のままの企業は今後生き残れる可能性が低くなります。

DXや新事業の取り組みがなされているかもチェックしましょう。

ここからは、SIerの需要・今後の展望・SIer企業で働くために必要なスキルについて解説します。

急激なIT技術の発展により、システム開発の案件数は今後も増加していくことは間違いありません。よってSIerの仕事がなくなることは考えにくいため、今後も日本国内ではほとんどの企業が自社にシステム開発部門を置かずに、SIer企業に外注するケースが依然として多いと予想されます。

しかし、今後は自社サービスの開発にも力を入れるSIer企業が生き残りに強くなってくる可能性がありますが、どちらにせよSIerの需要がなくなるような心配はありません。また、**IT業界の人手不足やシステム開発の需要が高まることから、SIerの将来性は高いでしょう。**

前述の通り、SIer企業には一定数の需要があるため、仕事がなくなる可能性は低くく、**技術力のあるSIer企業であれば、生き残って行くでしょう。**

SIer企業は「下請け構造」「労働集約型のビジネスモデル」の問題点を抱えているため、スキルが身に付きづらい環境であるとされており、エンジニアとして技術や知識を身に付けて成長する環境としては、まだまだ自社開発をしている企業と比べると十分ではありません。

しかし、SIer企業では「未経験でもIT業界にチャレンジできる」「年収や福利厚生がしっかりしている会社が多い」などのメリットもあるため、SIer企業で働くことは必ずしもデメリットしかないわけではありません。

### SIer企業で働くために求められる3つのスキル

ここからは、今後SIer企業で働くために求められるスキルを3つ紹介しましょう。

*1.システム開発に関する知識やスキル*
システム開発の業務を行うためには、要件定義や設計から開発や保守・運用と幅広い工程の知識やスキルが必要です。要件定義工程では、顧客先へのシステム提案を行うため、ヒアリング力・提案力・顧客の業務に関する知識が欠かせません。

設計工程では、業務の流れを示すデータフロー図を作成するなど、設計手法を理解している必要があります。

開発工程ではプログラミング言語に関するスキル、テスト工程ではテストツールの利用に関する知識が求められます。運用・保守工程では、サーバやネットワークのようなインフラ部分に関する知識・システムのトラブル対応・システムを改善するスキルなどが必要です。

*2.コミュニケーション力*
SIer企業で働く場合、多くの人と関わることになります。例えば、顧客先・プロジェクトメンバー・下請先などです。またシステム開発を行っていく際、チームで業務を行っていくため、チームメンバー間で認識齟齬を生じないような適切なコミュニケーションスキルが求められます。

さらに、要件定義工程では顧客先が求めているシステムについて明確にヒアリングを行い、保守・運用工程では障害状況についてわかりやすく顧客先へ伝えなければなりません。したがって、コミュニケーションスキルは仕事を進めていく上で大切なスキルと言えるでしょう。

*3.プロジェクトマネジメント力*
プロジェクトマネジメントとは、プロジェクト全体を束ね、システム開発の各工程における作業を円滑に遂行させるための管理手法のことです。プロジェクトマネージャーになると、スケジュール管理・予算管理・品質管理・リスク管理・コスト管理などを行います。

若手のエンジニアにとっては必須のスキルではありませんが、**年収アップを期待する方やリーダー職以上を目指す方にとっては必要なスキルです。**

以上のように、SIer企業で働くには、システム開発に関するスキルに加えて、コミュニケーション力やプロジェクトマネジメント力などのヒューマンスキルも必要です。さらに、今後SIer企業で重宝される人材となるためにも、エンジニアとして複数の技術や新しい技術を身に付けていくことも大事だと言えます。

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## SIer企業が自分に合っているか考えよう！

当記事では、SIerの詳細から問題点、将来性について解説しました。SIerとは、システム開発を請け負うIT企業のことで、仕事内容は幅広いですが、SIer企業の問題点として、「下請け構造」「労働集約型のビジネスモデル」が挙げられます。

しかし、急激なIT技術の発展により、システム開発の案件は今後も増加していくため、SIerの仕事がなくなることはないでしょう。

**今後、SIer企業で重宝される人材となるためには、コミュニケーション力などのヒューマンスキルに加えて、エンジニアとしての新しい技術や複数の技術など価値のあるスキルを身に付けていくことが重要です。**

SIer企業の特徴についてさまざまな説明をしましたが、結論として、SIer企業が自分に合っているかを1度考えてみることが大切です。最後までお読みいただきありがとうございました。

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SIerとは、システム開発を請け負うIT企業のことを言います。仕事内容は多岐に渡り、SIer企業にはさまざまな種類も存在します。当記事では、SIer企業の詳細・問題点・将来性・SIer企業で働くために求められるスキルについてわかりやすく解説します。

SIer企業は、システム開発を請け負うIT企業のこと

SIer企業の問題点として、「下請け構造」「労働集約型のビジネスモデル」が挙げられる

IT技術の発展に伴い、システム開発の需要は増加傾向であるため、SIerの需要は今後も続く

SIerとは？やめとけと言われる理由や将来性についてわかりやすく解説！

プロパーは英語の形容詞properからきたもので、元来の意味は「正式の」「適当な」「ふさわしい」「固有の」などです。

英語の用例としては次のようなものがあります。

正しい英語 : proper English
日本本土 : Japan proper
関係当局 : the proper authorities
適当な距離をおいて : at a proper distance
その仕事に適任の人物 : the proper parson for the job

このように、**properは意味に幅のある言葉なので、日本語に訳さないで「プロパー〇〇」とカタカナで使うことが一般化されました。**ただし、日本で使用しているプロパー〇〇の中には、そのまま英語に移し替えると意味が通じないものもあるので注意が必要です。

## 日本でのプロパーという言葉の使われ方

プロパーという言葉は業種や分野によって、さまざまな使われ方をしています。

### 分野によって異なるプロパーの意味

*プロパー社員* : 正社員
*プロパー融資* : 信用保証協会を介さない金融機関からの直接融資
*プロパーカード* : 国際ブランドが直接発行するクレジットカード。アメリカンエキスプレス、ダイナース、JCBの3つ。VISAとMasterCardは自社カード発行していない（⇔提携カード）
*プロパー価格* : セール価格ではない正規価格（プロパー消化率 : ある商品を値引きせずに正規価格で販売した割合）
*プロパー商品* : 正規の流通ルートを通して卸される商品、あるいは定番商品

このほかに、学問の分野では「統計学プロパー」とか「遺伝学プロパー」などといます。これはその学問の*専門家*あるいは*固有の分野*を指します。

## 人事で使われるプロパーの意味

上記の中でもっとも一般的に使われるのが、「プロパー社員」など人事で使われるプロパーです。

プロパー社員には、比較する対象の違いによって、次のような意味になります。

中途採用社員との比較で : *新卒採用の生え抜きの社員*
派遣社員や契約社員に対して : *正社員*
下請け企業、協力会社の社員との比較で: *自社の社員*

### 元々の所属部署、専門部署の意味

「彼は営業プロパーなので、その方面は詳しいよ」などと言うこともあります。これは、その人がもともと営業部門の出身だという意味です。**営業畑とか人事畑と言うのと同じ**で、その人が育った元の環境や専門部署を指しています。

## エンジニアにとってプロパー社員とは

エンジニアとして仕事をする中でも、プロパーという言葉を聞いたり、使ったりすることがあるでしょう。どんな場面で見聞きし、どんなニュアンスで使われているのでしょうか。

専門分野という意味で使われることもありますが、多くの場合**「契約社員ではない正社員」「下請け・協力会社から派遣された常駐社員ではない内部社員」**のどちらかの意味で使われます。

一般の企業では「転職組ではない生え抜きの社員」という意味で使われることも多いですが、終身雇用という価値観が薄く、転職に違和感が少ないIТ企業ではあまり使われないようです。

### 下請け企業、協力会社のエンジニアから見た元請け企業のプロパー社員

ベンダーやSIerのプロジェクトでは、**下請け会社から派遣されたエンジニアが常駐で仕事をする**のは珍しくありません。大きなプロジェクトでは孫請けのエンジニアも参加していることがあります。

こういう下請け会社から派遣されたエンジニアのプロパー社員に対するイメージには、次のようなものがあります。

●コーディングなどの技術レベルは低いけれどPL（プロジェクトリーダー）をしている
●プロジェクトの進捗を気にするあまり、斬新なアイディアより無難なアイディアを選びたがり、本当に良いものを作るというより、クライアントがOKならばそれて良いという意識がある。

このようなイメージの背景には、プロパー社員の体質というより、**ベンダーやSIerの管理体制や企業体質が影響してる部分も大きい**でしょう。

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### 孫請け会社の社員もいると人間関係はより複雑化する

1つのプロジェクトにプロパー社員、下請け会社の社員、孫請け会社の社員の3者がいると、**中間にはさまれた下請け会社の社員が何かと気を遣うことが多い**ようです。

下請け会社のエンジニアは小さなチームのリーダーなることもあり、そんなときには、自分が元請けのプロパー社員に対して持っているイメージを、孫請け会社の社員から持たれいるのではと気になります。上司風を吹かせると嫌われてしまうかもしれません。

### 契約エンジニアから見たプロパー社員

フリーランスのエンジニアも、ベンダーやSIerで契約社員・業務委託社員として働くことがよくあります。そんな契約エンジニアから見たプロパー社員のイメージはどのようなものでしょうか。

フリーランスエンジニアのある意味の理想は、IТベンチャーで創造力を発揮して新しい製品やサービスのシステム開発をすることですが、そんな理想から見るとベンダーやSIerのプロパー社員には、あまり良い印象を持っていない場合があります。

「ろくにコードも書けないのにPLをやっている」「進捗ばかり気にして新しいアイディアを受け付けない」など、**下請け社員が持つのと同じイメージをフリーランのエンジニアも持っている**ようです。ある意味で下請け会社の社員よりも立場が気楽なので、より辛辣な感想を持っていると言えるかもしれません。

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## 仕事の本質にプロパー、非プロパーは関係ない

**企業の、あるいはプロジェクトのピラミッド構造の中で**、プロパー社員とそうでない人たちとの間に*差別や軋轢、相互不信というような、負の関係*が生じているのは事実です。これには企業の論理や価値観がもたらす、やむを得ない側面があることも確かです。

しかし、プロパー社員も下請け会社の社員もフリーランスも人間です。企業の論理や価値観に丸ごと取り込まれているわけではありません。もちろん、**仕事の中身、本質にプロパーも非プロパーもありません。**

将来のあるエンジニアとしては、プロパー社員がどうのこうのということにあまり心をわずらわせずに、良い仕事、クリエイティブな仕事をすることに専念したいものですね。

プロパー社員、プロパー商品など、さまざまな場面で使われる「プロパー」とは何でしょうか。この記事ではプロパーの元来の意味から、各分野での使用例を分かりやすく整理しています。また、エンジニアがよく見聞きするプロパーの意味についても考えます

プロパー（proper）とは「正式の」「適当な」「固有の」などの意味を持つ英語の形容詞

プロパー社員には、生え抜きの社員、正社員、元請会社の社員などの意味がある

エンジニアにとっては、プロジェクトのピラミッド構造の上部にいるのがプロパー社員

プロパーとはいつ用いられる言葉で、エンジニアにとってどんな意味を持つか？

## エッジコンピューティングとは？

この数年でIoT(Internet of Things)により、全てのモノがインターネット網に接続され情報共有が加速しています。従来の*IoT機器*は、そのデータ全てをインターネット網の*クラウドデータセンターに格納する形式*が主流となっていました。しかし、利用用途によっては*IoT機器により近いエリアごと*に**情報を格納し計算や表示・制御を行う必要**が出てきました。そのための接続形態を*エッジコンピューティング*と言います。

IoTエンジニアとは？気になる年収や将来性を解説！

### IoTとエッジコンピューティングの関係は？

IoTの接続の形態として、エッジ側すなわち*データ収集IoT機器側*に、*コンピューティングサーバーおよび格納ストレージを配置*します。その接続形態をエッジコンピューティングと言います。わかりやすく言うと、*エッジコンピューティング*とは**IoTの配置・接続アーキテクチャの一種**を指します。

### 分散コンピューティングとは？

データの格納や保存を集約する形態を*集中型システム*と言います。同様に、データの格納や保存を分散する形態を*分散型システム*と言います。*エッジコンピューティング*では各IoTエッジデバイスを一定の**グループに分散して集約**しますので、*分散コンピューティングの形態*を取っています。

### IoTゲートウェイとは？エッジコンピューティングとの違いは？

各センサーは、アナログデータや入力形式が*多種多様*のため*個別に取込み方法が設定*されています。各センサー群からデータを収集してまとめてITで認知できるデータに変換する方式を、*IoTゲートウェイ*と言い**データ変換機能を持ったIoT機器**と言えるでしょう。IoTゲートウェイでは省電力プロセッサが搭載されているだけですから、*エッジコンピューティングの特徴*である**高速演算やデータ保存の機能**を*持っていません*。 

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！

2017年頃より*IoTのフレームワーク化*が盛んになっています。ここでいうフレームワークとは、異なるIoT機器の送受信の形式を定義し**相互利用を促進する**ものです。そのために実証実験(PoC)が進められています。その実証実験では概ね3点の**重要な課題**が出てきています。

1つ目は*通信コストの高さ*です。IoTではインターネットでデータを共有するために、常時接続の形式をとります。そのため、無通信の状態でも通信契約に基づいた*一定の費用が発生*してしまいます。

2つ目は*通信のレイテンシ(遅れ時間)の問題*です。IoT機器に何らかの応答をする場合、所定のレスポンス時間に応答が必要とされます。特にクラウドシステムにデータを格納する場合は、その遅れは*SLAとして保証されない*こともあります。

3つめは*セキュリティの問題*です。IoT機器から生成されるデータによっては生産管理データや、機密性の高い情報が含まれます。そのため*自社固有の情報となる機密情報*は、インターネット網を通した通信にによる**セキュリティリスク**が発生します。

エッジIoTサーバーは、エッジコンピューティングを支えるサーバーで*エッジサーバー*とも言います。IoTエッジ機器をグルーピングして設置し、直接IoTの全データをクラウドシステムに送るのではなく、*エッジIoTサーバー*が**データを格納・計算処理**します。この形式を*エッジコンピューティング*と言います。

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### エッジコンピューティングのメリットは？

エッジコンピューティングの*メリット*は、先ほどの**3つの課題に対処可能**なことです。具体的には、エッジIoTサーバーでデータを集約することにより、クラウドシステムに送信が必要な最低限の共有データのみをインターネットに送るので、*通信費用が圧縮*できます。また、IoT機器に必要なレスポンスをエッジIoTサーバーで行い*レイテンシの保証が可能*になります。同様に、不用意に機密データを送信することがありませんので*セキュリティが強化*されます。加えて、IoT機器管理やデータ保全も一括して対応可能なので、**運用コストが低減できる**でしょう。

### エッジコンピューティングのデメリットは？

*デメリット*としては、インテリジェントなサーバーをIoT機器に近いところに複数台設置するので、全体の**初期コストが増加する**ことが挙げられます。とはいえ、最終的な*運用コストは低減*できるので適正な配置を検討することで*対処が可能*です。

## エッジコンピューティングの活用例は？

エッジコンピューティングの活用のケースはどんどん増えてきています。同様に、*活用例が公表されること*でさらにその**適応が拡大**しています。*5Gによる高速・広帯域網*が整備されると、さらに**適応領域が広がる**と考えられます。ここでは具体的な活用例を見ていきましょう。

乗用車の*コネクテッドカー構想*は、5G通信網を活用した**エッジコンピューティングの例**です。自動運転をするためには*膨大な制御情報*が*センサー群から取込まれます*。そのデータを*車載コンピュータに格納。*車載コンピュータは自動運転の制御にも用いられますが、稼働データとして*基地局を通じて監視システムへ送られます*。

農業では*人手不足*もあり、IoTの活用が期待されています。広大な土地での*農作物の栽培*は従来*人手による目視と作業*が中心でした。現在は、*IoTによる温度管理*および*ドローンによる生育監視や農薬散布の適正化*等にIoTが活用されつつあります。エッジコンピューティングにより、*気象データや生育画像をAI分析*することで、必要最低限の作業で**収穫を最大化させる**ことが実証実験されています。今後その成果が実際の**農作業に活用されていく**でしょう。

生産管理では*生産システム*から*膨大な時系列データ*が送信されます。そのデータは品質の統計データとなりますので、*自社のノウハウを含む機密性が高い*ものです。したがって**情報流出のリスク回避**のため、各機器を取りまとめてエッジIoTサーバーがデータを*一括して取り込み格納・集計する*ことが増えています。また、近年*生産品・加工品を画像として取り込み、AI分析し品質を評価する*ケースが増えてきています。その場合もエッジIoTサーバーにより*画像パターンを分析する*のが**効率的な手法**です。

コンビニや店舗の無人化の実験が進んでおり、すでに*商用利用*もされてきています。店舗内では、RFID(無線タグ)に加えて*スマートフォンと連携した情報通信と監視カメラ*による*人物特定と、買い物手続き*に活用されています。データ収集に関しては、買い物のストレスを低減するために*通信のレイテンシを最小にする*必要があり、店舗ごとに*エッジIoTサーバ*が**稼働し運用を支えています**。

### エッジコンピューティングの今後の適用領域は？

エッジコンピューティングは*高速データ処理が可能*であるため、*異常検知*やよりリアルタイム性の高いレスポンス時間での*フィードバック処理*等にさらに**活用の場が広がる**でしょう。また、時系列データの格納により*統計処理やAI分析*への活用がより進んでいくでしょう。

特にエッジコンピューティングは、高速演算に加えて*画像処理エンジンを搭載できる*点に特徴を持っています。そのため、静止画によるアプリケーションから*動画*あるいは*3次元画像*によるアプリケーションに**利用範囲が拡大**しています。さらに、製造製品の状態をより*詳細に分析すること*や、画像診断による*品質検査*が可能となっています。同様に、橋梁やトンネルの老朽化検査のための*音響・画像テスト*や、防犯システムによる*不審者検知や追跡*も可能になってきています。以上のことから、エッジコンピューティングの適用領域は**一層拡大していく**と想定できるでしょう。

## エッジコンピューティングの考え方を理解しIoTの活用を進めていきましょう

IoTは、*5Gによる高速・広帯域網*を用いて*遠隔操作や遠隔監視*での**活用が進んでいきます**。*エッジコンピューティング*により効果的な*IoT機器の活用やデータ蓄積*がより**期待されています**。*我々の生活を支えるシステムへの採用例*が増えており、今後も拡大していくでしょう。ぜひエッジコンピューティングを利用した*設計・開発・構築のスキル*を高めて実際の場で活用していきましょう。

IoTエンジニアとは？その将来性を徹底解説！

エッジコンピューティングとは、IoTを活用したシステムの配置・接続形態を指します。エッジコンピューティングではインターネットの前段にコンピューティングサーバーを設置します。それによって従来生じていた通信コストやレイテンシあるいはセキュリティ面の課題解決が期待されています。

エッジコンピューティングはIoT機器とクラウドシステムの間でデータ処理を行うコンピューティングの方式の1つです

エッジコンピューティングではIoT機器に近い位置にエッジIoTサーバーを配置しデータの格納や計算を行います

エッジIoTサーバーがまとめてクラウドシステムにデータを書き込みことで通信コスト・レイテンシ・セキュリティ面の課題を解決します

エッジコンピューティングとは？そのメリットを解説！

「GCP」は"Google Cloud Platform"の略で、GAFAの一角**Googleが提供するクラウドサービスです。Google社内やGoogleが実際に活用している最新技術やインフラを利用して、Web開発やシステム稼働を効率的に行えます。**

近年、AmazonのAWSやマイクロソフトのAzureなど、クラウドサービスが急速に展開されていますが、GCPもそのひとつです。GCPのメリットについては後述しますが、*Googleの持つ高度なデータ解析技術、機械学習関連技術の利用ができる*のが大きな特徴と言えます。

DX時代を勝ち抜くエンジニアを目指してAWS移行に詳しくなろう!

クラウドサービスと聞くと、AmazonのAWSやマイクロソフトのAzureを思い浮かべる方が大半だと思います。では、GoogleのGCPはそれらと何が違うのか、利用している人はなぜGCPを利用するのか気になりますよね。**GCPには具体的にどのような特徴やメリットがあるのか**を見ていきましょう。まずは、GCPが提供する代表的なサービスを簡単にご紹介します。

**■Google App Engine**
*「Google App Engine」*は、Google提供の*PaaS（Platform as a Service）でパース*と呼びます。Paasとは、アプリケーションを実行するために必要なハードウェアやOSなど(プラットフォーム)を、インターネット上で提供するサービスの形態です。最もベーシックなクラウドサービスの1つです。

**■Google compute Engine**
*「Google compute Engine」*はGoogleの*Iaas（Infrastructure as a Service）で、イァース*と呼びます。Iaasは、システムの稼働に必要な仮想サーバーやデバイス、ネットワークをサービスとして提供します。主なOSに対応し、高速のネットワークと高いセキュリティを特徴とします。

**■Cloud Datastore**
*「Cloud Datastore」*はGoogle提供の*"NoSQL"データベース・サービス*です。"NoSQL"とは従来のRDB(リレーショナル・データベース)とは異なる、高速処理を得意とするデータベースの形式で、複数のサーバーにまたがることが可能な拡張性、分散性を特徴としています。

**■BigQuery**
*「BigQuery」*は、Google Cloud Platformで提供されている*"ビッグデータ解析"サービス*です。通常、長時間を要するクエリを、*数TB（テラバイト）級のビッグデータでも数秒程度で完了*できることができます。

BigQueryは元々はGoogle社内で使用していた、大規模クエリを実行するDremelというシステムを、一般に解放したもので、ビッグデータの処理をしたいユーザーにとっては、設備投資が不要なため、大変便利なサービスです。

GCPについての概略は分かったと思いますが、より詳しく知るために、**GCPのメリット・デメリット**を見ていきましょう。

まず最初に*GCPのメリット*についてあげていきます。

*1.ビッグデータ解析に強い*
インターネット検索では"ググる"という言葉が一般化しているほど、Googleの検索エンジンは技術に定評があります。このGoogleはビッグデータ解析においても高い技術を持っており、**SQLや自動化ワークフローを利用して、迅速かつ高い精度でビッグデータを解析**します。このビックデータ解析は、たとえばコロナ禍での人の動きを把握する際にも利用されるなど、ビジネス以外でも広く活用されており、ますます需要が高まっています。

*2.機械学習分野の技術利用が可能*
機械学習とは、人や動物が経験を通じて自然に学ぶことを、コンピューターに行わせるデータ解析のテクニックのことです。**AI分野においては欠かせない技術**です。

GCPでは、Googleが得意とする独自の機械学習技術を利用することが可能で、*特別な専門知識がなくとも機械学習を実装*できるため、その活用範囲が無限に広がります。

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*3.仮想マシンの起動速度が速い*
GCPのメリットして、**Googleの持つ最先端技術によって仮想マシンの起動速度が大変速く、さまざまな処理を高速に処理する**ことできます。例えば、管理画面から仮想マシンを起動するまでのステップ数がAWSが6ステップ、Azureは16ステップを踏むのに対し、GCPは2ステップと圧倒的に少ないのです。しかも、GCPはOSのログインも簡素化され、全体として非常にシンプルなため、その分起動が高速に行えます。

*4.コストパフォーマンスが高い*
AWSと比較するとGCPは提供サービスの種類が少ないのですが、その分それぞれのサービスにGoogleの先端技術を組み込めることで、**相対的にサービスの価格が低く設定**されており、コストパフォーマンスが高いのが特徴です。

また、GCPはサービスの利用状況に合わせて従量課金制を採用しており、サービスに掛かる全体費用も割安です。さらに、*長期間の利用で最大30％オフ*が適用されるのも大きなメリットです。

GCPのライバルである*AWSとの比較でデメリット*を見ていきましょう。

*1.日本語情報が少ない*
AWSと比較すると日本語の情報が少ないため、**英語が得意ではないエンジニアにとっては学習ハードルが高くなります。**また、GCPに強い技術者がAWSと比較して少ないことから、GCP移行時のサポート面で不安が残ります。

*2.サービスの種類がAWSと比較して少ない*
米国調査会社ガートナーの調査によると、2019年のIaaSにおけるシェアはAmazonの*AWS45%*に対し、Googleの*GCPは5.3%*でした。また**提供されるサービスの種類も、GCPはAWSやマイクロソフトのAzureと比較してかなりシンプル**です。利用者が求める機能のすべてを網羅できていない面はGCPのデメリットといえるでしょう。

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世界トップシェアを誇るAWS、その**AWSに追随する3番手のGoogleのGCPとは何が違うのか**、それぞれの違いを見てみましょう。

それぞれに一長一短があり、どちらが優れているとは一概に言えませんが、**優劣に差がある部分について比較**してみました。

*1.日本語ドキュメント:AWS*
先発でもあり、圧倒的なシェアを獲得している*AWSに軍配*が上がります。**AWSは利用ユーザーが多く、AWS関係のコミュニティ活動が活発でさまざまなノウハウが蓄積され、それらは日本語でも公開**されています。

*2. 商用ライセンスのサポート範囲の広さ:AWS*
AWSは先発であることも関係しますが、**商用ライセンスのサポート範囲が広い**のが特徴です。Oracleなどの商用のサポートが必須のサービスなどを利用する際は、*AWSが有利*でしょう。

*3.ビッグデータ解析 : GCP*
Googleは優れた*検索エンジンの技術*を持っていますが、*ビッグデータ解析の分野*も得意としています。一般的に、クラウドサービス環境でビッグデータの解析を行う場合は、計算リソースの追加、チューニングといった作業を利用者が自ら行う必要があります。しかし**GCPを利用する場合は、GCP側で必要なリソースが自動的に割り当てられ、ユーザーは計算リソースなどを気にせず利用することができます。**

*4.仮想マシンの起動速度の速さ : GCP*
GCPの仮想マシンは起動にかかるステップを大幅に短縮させており、一般的なクラウドサービスと比べて、マシンの*起動時間が半分以下*に抑えられています。これは大きな強みで、処理速度の大幅な短縮にも繋がり、ビッグデータ解析やデータベース処理など、スピードを要求される分野では相乗効果が期待できます。

GCPとAWSの比較において、機能面での大きな差はありませんので、どちらかを選択しても特に問題はありません。むしろ、**AWSのサービスの種類が豊富過ぎて、AWSに詳しいエンジニアが関わらないと、宝の持ち腐れになる**懸念すらあります。

先発のAWSは*「圧倒的シェア」と「長年の実績」「膨大なノウハウ」*を誇っています。

一方のGCPは、Googleの高度な技術を武器に成長を続けており、AWSとの差別化を図りながら、AWSを追い上げています。*AWSと比べてGCPはリージョン数(拠点)の少なさがネックでしたが、日本では東京と大阪の2リージョン制を実現しており、災害対策面でもAWSに追いつこうとしており、Azureとの三つ巴の戦いが注目されます。*

GCPにはAWSやAzureと同じように認定資格制度があり、*「Google Cloud 認定資格」*と呼ばれています。**GCPの有効活用を行う上では「Google Cloud 認定資格」の学習や資格取得が求められます。**また、「Google Cloud 認定資格」の取得はスキルアップばかりか、*年収アップ*に繋がるとの調査結果もありますので、チャレンジをおすすめします。

*「Google Cloud 認定資格」*には**2つのレベル**が用意されています。基礎から学びたい方は「アソシエイト」からチャレンジされるのがよいでしょう。

*■アソシエイト認定資格*
*アソシエイト 認定資格*は、「Google Cloud」 でのプロジェクトのデプロイ(準備)、モニタリング、管理などに必要な**基礎スキルの習得**を目指します。この資格はクラウドの入門編であり、*プロフェッショナルの認定資格への準備的な位置づけ*になります。

*■プロフェッショナル認定資格*
*プロフェッショナル認定資格*は、主な技術職務を網羅しており、設計や実装、管理などに必要なスキルの習熟度を確認できます。この認定資格は、**業界での経験があり、「Google Cloud」の プロダクトやソリューション知識がある方**におすすめします。

Google Cloudの公式サイトには*[Google Cloud トレーニング](https://cloud.google.com/training?hl=ja#learning-paths)*のコーナーがあり、オンデマンドや定期海溝クラスで学べるようになっています。ただ、日本語化されたものもありますが、主要言語が英語のため、**英語に自信がある方に向いている**かもしれません。

エンジニアとしてニーズが高いAWS資格、その理想的な勉強方法

「Google Cloud 」の公式認定試験は以下の9種類があります。その内、**日本語で受験できる試験は4つ**です。

*▪Associate Cloud Engineer*(日本語可)

*▪Professional Cloud Architect* (日本語可)

*▪Professional Data Engineer*(日本語可)

*▪Professional Cloud Security Engineer*

*▪Professional Collaboration Engineer* (日本語可)

今後の需要拡大次第では他の資格試験についても日本語での受験が可能になるかもしれませんが、*当面はこの4資格に絞ってチャレンジ*してみてはいかがでしょうか。      

AWSやAzureなどのクラウドサービスを追随するGoogleのクラウドサービスGCPは、ビッグデータ解析やAIの機械学習技術がそのまま利用でき、しかも低料金な点が魅力です。このCDPのメリット・デメリット・CDPに関わる認定資格制度などについて解説します。

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