**AWS Organizationsとは、組織で用いる複数のAWSアカウントを一括管理するためのサービスを指します。**AWSアカウントにまたがる環境を保護し適切に拡張するなど、AWSサービスの運用を一元管理することができます。ここでは、AWS Organizationsの概要から使い方まで解説していきます。

【参考】：[AWS Organizations](https://aws.amazon.com/jp/organizations/)

AWSのサービス一覧は？豊富なサービスを活用しよう！

AWS Organizationsの概要をお伝えする前に、AWSの通常の運用を考えてみます。AWSは小規模に始めることができますが、組織体の規模が大きくなると業務や役割がいくつか必要となり、クラウドサービスに求める機能や利用するサービスに違いが出てきます。

これらの異なる利用形態を同一のAWSアカウントで運用するのは、逆に不便になることがあります。

AWSでは利用形態やワークロードに応じて、AWSアカウントを細分化することを推奨しています。例えば開発環境と本番環境のアカウントを分けたり、業務サービスの利用部署ごとに役割に応じてアカウントを分けたりします。このようにアカウントを分割すると、今後はアカウント管理や全体統制の問題も生じてきます。

このような不便さを解消するものとして、AWS Organizationsが提供されます。*AWS Organizationsは、全体を統合管理することで、使用状況の把握と利用料を一元管理し、全体のセキュリティを想定レベルに維持し、全体の運用工数を低減することを目的としています。*

【参考】：[AWS Organizations の概要](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/organizations/latest/userguide/orgs_introduction.html)

ITエンジニアが知っておくべきAWSアカウントのセキュリティ管理

*AWS Organizationsの特徴としては、AWSアカウントを統制するにあたって、他のAWSサービスと統合された管理運用サービスを提供できることが挙げられます。*

AWSアカウントを作成し、必要な権限を付与しますが、その対象を組織単位（OU、Organizational Unit）や単一アプリケーション・アカウントグループなどに分けて設定することができます。そこでアクセス許可を制御しながら、アカウントのモニタリングを行います。

【参考】：[AWS Organizations の特徴](https://aws.amazon.com/jp/organizations/features/)

AWS Organizationsの概念ですが、大まかに以下の様な要素に分解できます。*1つの組織・ルートに、複数の組織単位やアカウントを組み入れて全体を統制します。*

・*組織（Organization）*
AWS Organizationsで管理する全体を呼び、1つの管理アカウントが必ず含まれます。組織の所属するアカウントは、一元的に表示され管理することができます。

・*ルート（Root）*
AWS Organizationsで「組織」を作成したときに1つのみ自動で作成されます。組織単位（OU）とアカウントすべてが含まれます。すべての親となる容器（コンテナ）で、ポリシーを設定する際に使用します。

・*組織単位（OU）*
ルートの配下で管理される単位で、アカウントや下位の組織単位を含むコンテナです。樹木に例えると、最上部の親はルートで根に相当します。組織単位は幹や枝で、その先にあるアカウント（葉）を束ねることができます。

・*アカウント（Account）*
AWSアカウントで、リソースにアクセスするIDなどを含みます。アカウントは組織を管理する管理アカウントと、メンバーアカウントに大別されます。

【参考】：[AWS Organizations の用語と概念](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/organizations/latest/userguide/orgs_getting-started_concepts.html)

### AWS Organizationsの料金と請求方法

AWS Organizations は、追加料金なしで使用することができます。請求は組織で利用するサービスに応じて請求されます。*請求書は組織に対して1つの請求書を受け取る一括請求に対応します。*

組織内で発生するリソース利用を可視化し、料金の割引を設定することで個別の支払いよりも費用を低減することができます。

【参考】：[AWS スタートアップ：コストの管理](https://aws.amazon.com/jp/startups/start-building/how-to-manage-aws-costs/)
【参考】：[AWS Organizations の一括請求 (コンソリデーティッドビリング)](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/awsaccountbilling/latest/aboutv2/consolidated-billing.html)

AWSの料金計算法を覚えて頼られるITエンジニアになるために

*AWS Organizationsを使うには、最初に組織の管理に使用するAWSアカウントを決めておきます。*AWSアカウントは、管理者として組織を管理するために使用します。

進め方に戸惑う場合は、「AWS Organizationsユーザーガイド」の「AWS Organizations のチュートリアル」や「AWS Organizations のベストプラクティス」に管理アカウントやメンバーアカウントの補足説明がありますので、参考にすると良いでしょう。

【参考】：[AWS Organizations のチュートリアル](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/organizations/latest/userguide/orgs_tutorials.html)
【参考】：[AWS Organizations のベストプラクティス](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/organizations/latest/userguide/orgs_best-practices.html)

*組織を作成するには、AWSアカウントを用いてAWSマネジメントコンソールにサインインし、AWS Organizations コンソールを開きます。*ここで利用するAWSアカウントは、あらかじめ決めておいた組織を管理するアカウントです。

AWS Organizations コンソールから、「Create Organization (組織の作成)」を選択し、有効にする機能を選択します。機能は一括請求やすべての機能などから指定します。必要に応じて、「Create organizational unit in Root」で組織単位を作成していきます。

AWSマネジメントコンソールとは？機能やCLIとの違いを解説

### 組織のAWS アカウントの管理

組織のアカウントは、管理の一元化が可能です。*既存のAWSアカウントは、組織に招待することで組織に取り込むことができます。*また作成するAWSアカウントを、自動的に組織に所属させることもできます。ここで用いるAWSアカウントは、同時に複数の組織に所属することはできませんので、ご注意ください。

【参考】：[組織内の AWS アカウント の管理](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/organizations/latest/userguide/orgs_manage_accounts.html)
【参考】：[組織内での AWS アカウント の作成](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/organizations/latest/userguide/orgs_manage_accounts_create.html)

### 組織で必要なポリシーを設定する

*サービスコントロールポリシー（SCP）は、組織で必要なポリシーによりアクセス制御を行う機能です。*ポリシーは、アカウントグループに適用するコントロールを記述します。使用するにはSCPを有効化します。

アクセス制御で不足する部分は、 IAMユーザー・グループやロール、アカウントのリソースにアクセス許可を付与し、アクセスをコントロールします。

【参考】：[AWS Organizations サービスコントロールポリシー (SCP)](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/organizations/latest/userguide/orgs_manage_policies_scps.html)
【参考】：[AWS Organizations でアイデンティティベースのポリシー (IAM ポリシー) を使用する](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/organizations/latest/userguide/orgs_permissions_iam-policies.html)

AWS Organizationsでは、AWSのサービスと連携して「信頼されたアクセス」や「委任管理者」のサービス機能を提供します。*具体的には統合の有効化により、組織のアカウントによるサービスオペレーションの実行や、管理者の委任による組織内のAWSメンバーアカウントによる管理操作が可能となります。*

【参考】：[AWS Organizations で使用できる AWS のサービス](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/organizations/latest/userguide/orgs_integrate_services_list.html?org_product_faq_supportedservices)
【参考】：[AWS Organizations を他のAWSサービスと併用する](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/organizations/latest/userguide/orgs_integrate_services.html)

## AWS Organizationsは大きな組織で効果が期待できる

AWS Organizationsは、複数の権限をもつAWSアカウントを一括管理し全体を可視化することができます。全体の可視化は運用効果を高め、一括請求は支払いコストの低減が期待できます。**組織の役割が明確になることで、大きな組織や複雑なプロジェクトでは運用効率をさらに高めることができるでしょう。**

AWSのサービス利用方法に迷ったら！チュートリアルの活用

AWSのコンテナについて初心者にも分かりやすく解説！

クラウドサービスは小規模なものから始められますが、使い続けると組織全体で色々な業務に利用されていきます。利用する組織が大きくなると管理が大変です。ここでは、組織の複雑な管理を一元化するAWS Organizationsについて、概要や特徴、使い方まで解説します。

AWS Organizationsとは、組織のAWSアカウントを一括管理するためのサービスを指します

AWSアカウントを統制し、他のAWSサービスと統合された管理運用サービスを提供します

全体の可視化や一括請求により、運用効率向上とコスト低減が期待できます

AWS Organizationsとは？料金や特徴から使い方まで解説！

## 管理者の方がエンジニアの目標設定を行うには

管理者としてエンジニアを管理し、育成する場合、エンジニアに適切な目標を設定することが、エンジニア本人や企業にとって重要です。

目標設定によって、長期的なエンジニアの成長度合いや、企業への貢献度が大きく変わっていきます。そのため、**管理者はエンジニアの目標設定を適切に行い、その過程と結果を管理する必要があります。**

この記事では、管理者の方のために、エンジニアの目標設定の重要性や目標設定のポイント、目標設定の評価のためのコツについて解説し、エンジニア1年目・3年目・5年目の目標設定の具体例も紹介します。ぜひ参考にしてください。

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## エンジニアの目標設定の重要性

まず、エンジニアが適切に目標設定を行うことが、具体的にどのようなメリットをもたらすのかについて解説します。

### エンジニアの将来のビジョンを具体化させる

目標設定の大きな目的の1つが、エンジニアの方向性やキャリアプランを明確にすることです。

将来どのようなエンジニアになりたいのかによって、どういった知識・スキルを習得し、経験を積めば良いのかが変わります。そのため、方向性の決定が早ければ早いほど、エンジニアが目指す将来像に真っ直ぐ向かうために使える時間が増えます。

*管理者はエンジニアの目標設定を通して、単なる業務目標の達成を目指すだけでなく、本人がエンジニアとしてどのような将来像を描き、どのようなキャリアパスを考えるのかを把握することが重要です。*

### エンジニアのモチベーションの向上

エンジニアは日々の業務をこなすだけでは、モチベーションを保つことが難しいものです。目標を設定することで、目標を達成することの喜びを感じ、毎日の仕事にもやりがいを感じられます。

*企業で長く勤められるかどうかも、仕事にやりがいを感じられるかどうかが大きく影響します。*目標設定をしっかり行い、エンジニアに長く活躍してもらえる環境を作りましょう。

エンジニアのスキルアップやキャリアアップは、企業の業績アップや成長につながります。*管理者がエンジニアの目標設定を通して適性や方向性を見極め、育てていくことができれば、数年後には企業を支える人材となります。*

## エンジニアの目標設定のポイントとは

エンジニアの目標を適切に設定するためには、いくつかのポイントがあります。個人目標と事業目標を意識すること、スペシャリスト志向かマネジメント志向かを見極めること、大きな目標に向かって小さな目標を逆算して設定することです。

### 個人目標と事業目標を意識する

エンジニアの目標は、個人目標と事業目標を意識して設定しましょう。個人目標とは、エンジニア個人として達成したいタスクや、身に付けたいスキルなどのことで、事業目標とは、会社としてエンジニアに達成を期待する目標値や身につけて欲しいスキルなどのことです。

これを混同すると、適切な目標が立てづらくなります。*管理者は企業の目標を達成するためにエンジニアに事業目標目線の目標設定を期待しがちですが、エンジニアは個人目標を達成しようとする方がモチベーションが上がるためです。*

各エンジニアの特性や志向をしっかりととらえて目標設定を行い、それぞれの個人目標の達成の延長線上で事業目標が達成されるよう、個人目標と事業目標がリンクする目標設定ができれば理想的です。

### スペシャリスト志向かマネジメント志向か

エンジニア個々の将来への志向は、専門分野を極めたいスペシャリスト志向なのか、チームや組織をまとめてマネジメントしたいマネジメント志向なのかに大きく分けられます。入社から3〜5年程度経ったエンジニアには、将来的にどちらへ向かいたいのか、キャリアビジョンを確認しましょう。

スペシャリスト志向の場合は、高度な資格の取得や、さらに技術を高めるための学習、周辺分野の知識の習得など、さらに専門分野を極め、企業の技術力向上に貢献できる人材になることが期待できます。

マネジメント志向の場合は、メンバーを管理し、プロジェクトリーダーなどプロジェクトを円滑に進めるスキルや、コミュニケーション能力を向上させ、将来的に管理職やマネージャー職で活躍してもらうことができるでしょう。

どちらの人材も企業にとっては重要です。*エンジニアの目標設置を通して、スペシャリスト志向、マネジメント志向の人材をバランスよく育てることが、組織の安定的な運用につながります。*

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### 目標とするキャリアパスから逆算する

エンジニアの目標設定をする時には、まず将来どういった仕事をしたいか、何を達成したいかなどのキャリアビジョンを明確にしておきましょう。そして、それを達成するためにその手前で達成するべき小さな目標を立てて行きましょう。

*そうすることで、目標設定がとりあえずの形だけのものにならず、自分の将来につながる大切なものであるという意識を持って達成に取り組むことができます。*

まだビジョンがはっきりしない若手のエンジニアであれば、「〇〇さんのような仕事ができるようになりたい」など、具体的に手本にしたい人を挙げて、ロールモデルに設定するのが効果的です。

## エンジニアの目標達成を評価するために

管理者はエンジニアの目標達成を適正に評価する必要があります。そのためには、定量的な目標を設定することと、目標達成の期限を定めるという2点が重要です。

### 数値を盛り込み定量的な目標を設定する

目標設定をする場合、「フロントエンドエンジニアとしてのスキルを向上させる」のように曖昧で数値化できない、いわゆる定性的な目標も重要ですが、これではどの程度達成できたかの指標が明確でなく、評価を行うのが難しい場合があります。

*そのため、定性的な目標を達成するため、さらに具体的に数値で表される、定量的な目標を設定することも有効です。*

例えば、前述の「フロントエンドエンジニアとしてのスキルを向上させる」という定性的な目標のために、「2ヶ月に1度勉強会に参加する」や、「業務関連資格を1つ取得する」などの定量的な目標設定があると、客観的に評価しやすくなります。

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目標設定を行うときは、目標達成の期限を設定しましょう。期限がないと、いつまでに達成すればいいか分からなくなり、目標達成への行動になかなか着手しないことになりかねません。

設定する目標の内容によって、1ヶ月・3ヶ月・半年・1年くらいのスパンで適切な期限を切りましょう。*そうすることで、エンジニアも期限を守るというモチベーションを保つことができ、管理者も進捗の確認を行いやすくなります。*

## エンジニアの目標設定の具体例

ここでは、エンジニアの1年目・3年目・5年目における目標設定の具体例を挙げ、解説していきます。実際の目標設定の参考にしてみてください。

### エンジニア1年目の目標設定

新人のエンジニアとして入社した1年目は、エンジニアはまだ会社についてよく分からず、仕事の内容を覚えることに精一杯でしょう。この時期は、業務内容の習熟・基本的な技術の習得・必要な基礎的資格の取得などが分かりやすい目標設定となるでしょう。

*管理者としては、新人エンジニアがどのような人材なのかを見極める必要があります。*目標設定とその評価を通して、設定した目標にどのような姿勢で取り組むか、進捗に対する意識は高いか、専門知識の習得度合いの速さはどの程度かなど、エンジニアの特性をよく把握しておきましょう。

*■1年目のエンジニアの目標設定の具体例*
・3ヶ月で業務マニュアルを通読する
・半年で基本的な業務を行えるようになる
・1年以内に基本情報技術者試験に合格する

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### エンジニア3年目の目標設定

新人エンジニアも2年目にはおおむね業務をこなせるようになり、3年目になると会社や仕事にも慣れ、後輩の指導もするようになる時期です。安定した業務ができるようになり、会社の中でも業務の推進を担うメンバーとして見なされるようになります。

*エンジニア自身の一層の技術向上を目指すとともに、社内のより広い範囲や社外にも目を向けてもらい、自分だけでなく、チームや組織の向上に貢献できるような目標設定ができると良いでしょう。*

*■3年目のエンジニアの目標設定の具体例*
・開発でよく使うライブラリをまとめてナレッジを作成する
・自動化による業務効率化で日々の定常業務の時間を20%短縮する
・2ヶ月に1度インフラエンジニアの社外勉強会に参加し、会社へフィードバックする

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### エンジニア5年目の目標設定

エンジニアも5年目になると、自分自身でスペシャリスト志向、マネジメント志向の意識も明確になってくるでしょう。**スペシャリストとして技術を極めるか、プロジェクトマネージャとしてチームや組織を率いるか、どちらを目指すかによって、立てる目標は大きく変わっていきます。**

管理者としても、会社のため本人のためを考えて、個々のエンジニアそれぞれにどのようなキャリアパスを歩んで欲しいという思いもあるでしょう。しっかりと話し合って、目標設定を行うことをおすすめします。

*■5年目のエンジニアの目標設定の具体例*

■スペシャリスト志向の場合
・スペシャリスト向けの専門的な資格を1つ取得する
・月に3本ずつ後輩のコードレビューを行う
・機械学習の新しい技術を取り入れた実装を担当する

■マネジメント志向の場合
・プロジェクトにおける納期と進捗管理を行う
・クライアントと予算や納期などの交渉を行えるようになる
・開発チームのエンジニアの目標設定を行い、管理する

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## エンジニアの目標設定を適正に行って継続的に成長できる組織を作ろう

ここまで、管理者の方に向けて、エンジニアの目標設定の重要性やポイント、具体的な目標設定例について解説してきました。目標設定がエンジニア本人だけでなく、企業にとっても大きな意味を持つことをおわかりいただけたと思います。

エンジニアが高いモチベーションを保ち、適性に合ったキャリアパスを歩んでいくことで、エンジニアと企業は共に成長を遂げていきます。ぜひ、エンジニアとよく対話をしながら目標設定をしてみてください。

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管理者としてエンジニアの目標設定を行うことは、本人のモチベーション維持のためにも、企業の活性化のためにも重要です。この記事では、管理者としてエンジニアの目標設定を行う方のために、エンジニアの目標設定の重要性やポイントを解説し、具体的な目標設定例も紹介します。

個人目標と事業目標を意識し、エンジニア本人と企業が成長できる目標設定行うことが必要

エンジニアの目標設定は、スペシャリスト志向かマネジメント志向かで大きく変わる

1年目、3年目、5年目のエンジニアの目標設定例を通して目標設定のポイントがわかる

管理者から見るエンジニアの目標設定のポイントは？具体例を交えて解説

## データ分析ではツールを活用しよう

データ分析とは、さまざまなデータを収集・加工し、その結果を分析することを指します。ビジネスの課題を解決する場合や、研究で活用されています。そんなデータ分析は、プログラミング言語を使って専門家がデータを分析することも多いですが、実はツールを使用して分析することもできます。

**本記事では、データ分析の手法や、おすすめのデータ分析ツールを紹介します。**これからデータ分析をしてみたいという方は、ぜひ参考にしてください。

データ分析とは？基本的な目的や方法、職種例と転職方法について解説

データ分析と一言でいっても、どのような目的で使用するかによって、データ分析の手法も変わってくるかと思います。**ここからは、データ分析の種類をいくつか紹介します。**

データ分析のツールを選ぶ前に、ご自身がどのような集計を行うのか、事前に把握しておきましょう。

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！

*クロス集計は、アンケートなどを行った際に使われる分析手法です。*1つの質問事項の結果に、他の質問の結果を掛け合わせてグラフなどを作成します。他の集計方法と比較すると簡単な分析方法のため、データ分析をはじめて行う人も取り組みやすい分析手法といえます。

*ABC分析とは、その名の通りAとBとCの3つのグループに分けて評価をする分析手法です。*ABC分析は、さまざまな用途で使われますが、特に経営に活かすことができます。

例えば商品の売上や在庫などを分析し、これからどんな商品を多く取り扱うべきかなどを考える時に、ABC分析は役に立つでしょう。

クラスター分析の名前に使われている「クラスター」は、集団と言う意味を持ちます。*その名前からも分かる通り、ある集団から同じような考えを持つ集団に分けることをクラスター分析といいます。*

*ロジスティック回帰分析は、とある結果になる確率を分析し、結果を予測する多変量解析の1つです。*このロジスティック回帰分析は、マーケティングの分野でも頻繁に使用されている分析手法です。

アソシエーション分析は、顧客のデータからビジネスに活用できるようなデータ分析の手法です。*Aという結果とBという結果の相関性を調べ、Aが起きた際にBが起こりうるかどうかを調べます。*

*因子分析は、とある結果になった要因を探す分析手法で、マーケティング分野などでよく使われる手法です。*この因子分析は、データの関連性を調査し、顧客が今後どのような行動をとるのか予測するような場合に使われます。

因子分析では、アンケート調査や顧客データからデータを収集し、分析を行うことが多いです。

## データ分析を用いるメリットとは

データ分析の手法にも種類があるとお分かりいただけたかと思います。**データ分析は目的に沿った手法を使うことでビジネスの課題解決に繋がるなど、さまざまなメリットがあります。**ここからは、データ分析を用いるメリットについて詳しく解説します。

### データに基づいて意思決定ができる

データ分析することのメリットとして挙げられるのは、データに基づいて客観的な意思決定ができる点です。

なぜならデータ分析では過去のデータや事象から、将来の予測を立てるからです。*データ分析を使えば経営やビジネスの課題を解決する際に、データという根拠に基づいて意思決定ができます。*

データ分析を行うことで、顧客の隠れた需要や、今後大きくなるであろう市場が分かる可能性もあります。*トレンドに沿った商品を開発したい場合や、新しい市場を開拓したい場合は、データ分析から新しい戦略を立てることも可能です。*

これまでマーケティングの調査をする際、アンケートの集計やデータの分析に非常に多くのコストをかけていました。*しかし、これらもデータ分析のツールを活用すれば時間と経費を削減し、ローコストでマーケティングの施策を立てることができます。*

## データ分析におすすめのツール10選

データ分析にはそれぞれ種類があり、使われてる場面もことなるとお分かりいただけたかと思います。

**ここからは、データ分析におすすめのツール10選を紹介します。**BIツールをはじめとして、さまざまな特徴を持つツールを紹介しますので、ご自身にあったツールを探してみましょう。

*Excelはマイクロソフト社の製品として有名ですが、こちらは表計算をする以外に、データ分析もできるソフトです。*

Excelの中にある「分析ツール」を活用すれば、プログラミングをしなくてもデータ分析が可能となります。すでにExcelを所有している方は、すぐにデータ分析を始めることができるでしょう。

【参考】：[Microsoft公式 Microsoft Excel](https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365/excel)

PythonでできることにExcel操作や自動化があるって本当？

*MetabaseはMicrosoft SQLサーバー、オラクルデータベース、MySQLなどのデータベースに接続することが可能で、データを分析後に可視化することができます。*

公式サイトのドキュメントも充実しているため、インストールの手順や使い方なども、ここから学べます。Metabaseは有料プランもありますが、フリートライアルもありますので、気になる方はフリートライアルから試してみましょう。

【参考】：[Metabase 公式](https://www.metabase.com/)

SQLとは？概要・できること・プログラミング言語との違いを解説

MySQLとは？特徴から使い方・学習方法まで詳しく解説！

SAP Analytics Cloudは、BIツールとしての機能も持ちつつ、機械学習や予算の計画などさまざまな機能を持ち合わせたツールです。

*また、トレーニングやチュートリアルなども充実しているため、そちらも利用しながら分析機能を利用できます。*

【参考】：[SAP Analytics Cloud](https://www.sap.com/japan/products/technology-platform/cloud-analytics.html)

Looker Studioは、Googleが提供しているBIツールです。具体的には、スプレッドシートやアナリティクスを始めとするデータを取り込んでレポートを作成してくれます。

*また、他のGoogleのツールと同様に、ユーザとの連携もできるためチームで作業を行いたい場合も簡単にデータを共有することができます。*

普段Googleでデータ集計をしていたり、アナリティクスを活用していたりする方は、より簡単にデータ分析が行えるでしょう。

【参考】：[Google公式 Looker Studio](https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja)

tableauでは、分析プラットフォームや、CRM Analyticsなど、データ分析ツールを豊富に提供しています。*その中でもTableau Desktopは、データのビジュアル化やデータへのアクセスをして分析してくれるツールです。*

このTableau Desktopはビッグデータや、スプレッドシートなど、さまざまなデータを取り込んで分析をしてくれるのが特徴の1つです。また、コードを記述することなくドラッグ＆ドロップで分析が可能です。

【参考】：[tableau 公式](https://www.tableau.com/ja-jp)
【参考】：[tableau Desktop公式](https://www.tableau.com/ja-jp/products/desktop)

*Microsoft Power BIは、マイクロソフト社の提供しているサービスであるため、他のマイクロソフト社のツールと連携することも可能です。*

また、使い方を学ぶためのガイドや、オンラインワークショップ、コミュニティなども提供されているため、使い方を学習しながらデータ分析ができます。すでにMicrosoftの製品を多く使用している方は、こちらのツールを試してみるのもよいでしょう。

【参考】：[Microsoft公式 Power BIの概要](https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/getting-started-with-power-bi/?accordion=getting-started-with-powerbi-accordion&panel=p1&tab=t1)

こちらのツールはAWSが提供するデータ分析ツールです。データベースなどからリアルタイムに分析が行えます。

*Amazon Redshift Serverlessは従課金制ですが、無料トライアルの期間もあります。*無料トライアルについては、対象の期間などが決まっていますので、詳しくは公式サイトをご覧ください。

【参考】：[AWS公式 Amazon Redshift Serverless](https://aws.amazon.com/jp/redshift/redshift-serverless/)
【参考】：[AWS公式 Amazon Redshift Serverlessの料金](https://aws.amazon.com/jp/redshift/free-trial/?nc=sn&loc=4&dn=3)

*Prediction Oneは、クリックだけでデータ分析ができるため、プログラミングに自信がない方でもデータ分析が可能です。*またPrediction Oneでは、デスクトップ版とクラウド版の2種類が提供されているため、好みなどにあわせてツールを使えます。

【参考】：[SONY公式 Prediction One](https://predictionone.sony.biz/)

*FineReportはBIツール、データの可視化、帳票やユーザ情報を分析することができるツールです。*データ分析だけでなく帳票の入出力やデータ統合などもできるため、ビジネスツールを一元管理したい方にもおすすめのツールです。

【参考】：[FineReport公式](https://www.finereport.com/jp/)

## データ分析のツールを活用しつつスキルを身に着けよう

本記事では、さまざまなデータ分析の種類や、おすすめのツールを解説しました。*ご自身の行いたい分析や、用途にあわせてツールを選んでみましょう。*

今回紹介したツールの中には、無料トライアルが用意されているツールもありますので、気になるツールがあればそのようなキャンペーンも上手く活用してみてください。データ分析のツールを上手く活用して、ぜひスキルアップを目指しましょう。

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

データ分析関連の仕事は何がある？必要なスキルや転職方法を解説

データ分析はビジネスの課題を解決する際に使われています。このデータ分析は、プログラミングの知識などが必要と思われがちですが、現在ではコードを書かなくてもデータ分析できるツールが公開されています。本記事ではデータ分析におすすめのツールを紹介します。

データ分析はマーケティングやビジネスの課題解決に活用されています

データ分析におすすめのツール10選について

データ分析の種類はたくさんあり、ツール選びの前に分析の手法を知る必要があります

データ分析におすすめのツール10選！種類やメリットもあわせて紹介

**Javaのラムダ式とは、Java 8（JDK1.8）から追加された表記法の1つを表します。**関数型プログラミングのスタイルをサポートしており、匿名クラスに対してラムダ式で記述することができます。メソッドを変数と同様に扱うことでコードの記述を減らし、シンプルで柔軟なプログラムを作成することができます。

【参考】：[Oracle Japan / オラクルの技術リソース](https://www.oracle.com/jp/technical-resources/)
【参考】：[Oracle Japan / オラクルの技術リソース Java SE ドキュメント](https://www.oracle.com/jp/java/technologies/documentation.html)
【参考】：[Oracle Java ® Platform, Standard Edition & Java Development Kit バージョン18 API仕様](https://docs.oracle.com/javase/jp/18/docs/api/index.html)
【参考】：[Oracle Java 8: Lambdas, Part 1](https://www.oracle.com/technical-resources/articles/java/architect-lambdas-part1.html)
【参考】：[Oracle Java 8: Lambdas, Part 2](https://www.oracle.com/technical-resources/articles/java/architect-lambdas-part2.html)

*ラムダ式は、無名関数や匿名関数と呼ばれる名前付けされずに定義された関数（名前のない関数）を記述するための表記法を表します。*通常は関数の定義を行う場合に名前を設定しますが、無名関数では名前を付ける必要がありません。

この表記法は、多くのプログラミング言語で取り入れられており、JavaのほかにC++やC#、JavaScript・PHP・Pythonなどで対応しています。

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ラムダ式の一般的なメリットは、関数の名前を考える必要がなく、余計な手間がかからないことが挙げられます。1度しか使わない関数であれば、ラムダ式がより便利です。

*Javaの場合でも、クラスの定義とインスタンスの生成を合わせて行うことができますので、コードの記述がシンプルになるメリットがあり、簡潔でわかりやすいコードを書くことができます。*ラムダ式を使用することで、無名の関数を作成でき、関数を引数として渡したり、戻り値として返したりすることができます。

このようにコードをより効率的に記述することができるほか、コードの書き方が変わるため、アプリケーションのパフォーマンスも向上する場合もあります。

ラムダ式のデメリットですが、一般的にはプログラムコードの名前参照ができないことが挙げられます。何度も使用したり再帰的に使用したりする場合は、通常の記述方法の方が分かりやすいコードが作成できます。

Javaの場合においても、いくつか制限があります。

*ラムダ式を使用するには、「関数型インターフェース」以外には使用できないという制限があります。*これまでの匿名クラスのように扱う変数はfinalもしくは実質的にfinalのため、参照のみとしてアクセスする必要があります。ここでいうfinalとは変更不可の状態を指します。

ラムダ式ではデバッグが難しい場合があり、その実行が失敗した場合、スタックトレースから呼び出し元を特定することが困難になります。複雑なラムダ式を記述すると、コードが読みにくくなることがあります。

ラムダ式が登場した際には、このような制限から可読性が落ちるという理由で、開発規則で禁止となる事例も見られました。これはデメリットというよりは、メリットが理解できずに実際の利用が進まなかったという方が正しいです。

とは言ってもラムダ式は簡潔である反面、処理が複雑になるとコードの保守性が低下することがありますので、適切な場面でのみ使用することが望ましいです。

*Javaのラムダ式の使いどころですが、関数を引き渡す「関数型インターフェース」を簡単に実装したい場合に用います。*Java 8でサポートされた、要素データの大量処理に利用するStream APIもラムダ式でサポートされます。使い方は、以降で解説していきます。

ラムダ式の書式は単純です。与える引数に処理を行い結果を戻すもので、次のように表記します。

(引数1, 引数2, …) -> {return 処理内容};

*引数が1つのみの場合は、丸括弧（”( )”）を省略できます。*引数がない場合は省略できません。同様に処理内容が1行で表すことができる場合は、波括弧（”{ }”）やreturnを省略することができます。

プログラムコードに”->”が現れたら、ラムダ式で記述していると理解していれば問題ありません。

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