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。

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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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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。

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

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。

【参考】：[データサイエンティスト - 職業詳細 | 厚生労働省](https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/323)

データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？両者を徹底比較！

AIエンジニアとデータサイエンティストの仕事が大きく異なっていることが分かりましたが、仕事の特性が異なる以上、求められるスキルも異なってきます。ここでは、**求められるスキルの違いについて見ていきましょう。**

*■ 共通して求められるスキル*
両者に共通して必要とされるスキルは、Pythonなどのプログラミングスキル、データベースに関するスキルです。

*「プログラミングスキル」*
AIエンジニア、データサイエンティストともにプログラミングスキルが欠かせません。機械学習やAIの開発で最も利用されるプログラミング言語はPythonですが、データ分析でもPythonを頻繁に利用します。Pythonにはデータ分析、解析に関するライブラリが豊富にあるからです。

*「データベースに関するスキル」*
AIエンジニアの主な仕事である機械学習や深層学習では、大量のデータをAIに与えて反復学習させますが、データサイエンティストもAIを用いてビッグデータを分析し、データから最適解を求めます。

そのため、いずれのエンジニアにもデータベースの操作や運用に関するスキルが必要なのです。

具体的にはDBMS（データベース管理システム）に関するスキルと、データベース言語「SQL」に関する知識が必要です。

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

初心者でもわかるSQL：基本から学習方法まで！始めの一歩を解説

*■ AIエンジニアに求められるスキル*
AIエンジニアはLinuxOSを利用した開発や、環境構築に関する知識が求められます。最近では、クラウド上のLinuxサーバーを利用した開発が一般化していますので、クラウドに関する知識も必要です。他、機械学習には機械学習のライブラリをよく利用しますので、ライブラリを扱えるスキルも求められます。

*■ データサイエンティストに求められるスキル*
データサイエンティストはAIを活用して、ビッグデータの分析を行い、その分析結果に基づいてクライアントに提案や報告を行います。また、コンサルタントと同様に経営や戦略面での現状分析と解決策の提示なども行います。

以上のことから、レポーティングスキル、提案スキル、ビッグデータ解析やBIツールに関する知識が求められます。データサイエンティストはAIによって代替される職種との意見もありますが、高い問題解決能力や提案力が求められるデータサイエンティストがAIに代替される可能性は極めて低いと考えられます。

AIエンジニア（機械学習エンジニア）に比較的近しいシステムエンジニア(制御・組み込み)の年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」では455万円（※2023年5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SE・プログラマ（ソフトウェア製品の開発・実装）を参考にすると、平均年収568万円と分かりました。

一方、データサイエンティストに近しいITコンサルタントの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」では512万円（※2023年5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」から近い職種のコンサルタントを参考にすると、平均年収928万円と分かりました。

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433万円ですので、AIエンジニアもデータサイエンティストの職種も一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

*総合的に見て、データサイエンティストの年収はAIエンジニアよりは高いと推察できますが、AIの進展や普及次第では、AIエンジニアの年収が今後大きく伸びる可能性も想定されます。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑（システムエンジニア（制御・組み込み））](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/it05/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5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】：[マイナビエージェント職種図鑑（ITコンサルタント）](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/01.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)

## データサイエンティストを目指す人もまずはAIエンジニアになろう

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いについては理解できたでしょうか。*データサイエンティストを目指す方は、まずはAIエンジニア経験を積むことをおすすめします。*

### なぜ先にAIエンジニアを目指すのか

データサイエンティストは、ITコンサルタントに近いAIエンジニアです。ITコンサルタントはある程度システムエンジニアを経験した方のキャリアパスとして位置づけられ、SEからキャリアアップする方もおり、**データサイエンティストもAIエンジニアの経験を積んだ後に目指すのが自然です。**

ITコンサルタントにおすすめの資格7選！年収や将来性も解説

### どうすればAIエンジニアになれるのか

AIエンジニアはさまざまなスキルが求められます。特に未経験者の方がいきなりAIエンジニアを目指すのは簡単なことではありません。**次の5つのステップを一段ずつ上がっていくことをおすすめします。**

*■ AI開発の基礎レベルを身に付ける*
まずはPythonのプログラミングスキル、データベース言語SQLのスキルを身に付けましょう。プログラマーはシステムエンジニアの登竜門とも言われます。AIエンジニアを目指す方もプログラミングスキルをしっかり身に付けておきましょう。

*■ AI開発の環境構築のスキルを身に付ける*
AIの開発は開発環境を準備、整備するところから始まります。Pythonの開発環境構築、DBMS「データベース管理システム」の導入は必要スキルとして身に付けておきましょう。DBMSについては無償で利用できるMyDQLをおすすめします。

*■ AI開発のスキルを身に付ける*
PythonやSQLの練習問題を解きながら、AI開発のスキルを身に付けていきましょう。最初は感覚がつかめなくとも、いくつもの練習問題を解くうちに次第にAI開発について理解できるようになります。

【参考】：[プログラミング言語 Python 総合情報サイト ｜ python.jp](https://www.python.jp/)
【参考】：[MySQL](https://www.mysql.com/jp/)

*■ AIエンジニアに役立つ資格を取得する*
AIエンジニアにおすすめの資格としては、「Python 3 エンジニア認定基礎試験」があります。こちらの資格を取得できたら、次は「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」に挑戦しましょう。他、スキル証明となる「G検定」と「E資格」もおすすめします。

【参考】：[Python 3 エンジニア認定基礎試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)
【参考】：[Python3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)
【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/#general_No01)
【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/)

Python3エンジニア認定データ分析試験とは？勉強方法や難易度を解説

G検定の難易度は低くて意味ない？合格率や勉強法・対策についても解説

E資格とはどんな試験？概要や難易度と取得のメリットを解説！

*■ AIエンジニアとして転職する*

AIエンジニアを目指してスキルを磨いたら、AIエンジニアを求める企業に転職しましょう。勤務先にAI開発部門がある方は、自社内でのキャリアアップを目指せますが、そうではない方は転職がAIエンジニアへの早道です。

初めての方にとって転職活動はかなりの負担を伴いますので、転職エージェントの活用をおすすめします。

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 エンジニア転職のご相談はぜひ *『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)</center>

## データサイエンティストを見据えてAIエンジニアを目指そう

本記事では「AIエンジニアとデータサイエンティスト」をテーマに、それぞれの職種の違い、求められるスキルの違い、年収の違いや、AIエンジニアを目指す方法について解説しました。

AIエンジニアとして採用し、育ててくれる企業、データサイエンティストにキャリアアップさせてくれる企業への転職が夢を叶えるための近道だと分かりました。

*しかし、今の仕事を続けながら、勉強や資格試験に取り組み、AIエンジニアとして採用し、育成してくれる企業、自分の能力を引き出してくれる企業を探しだすのは容易なことではありません。*

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。

AIエンジニア（機械学習）とデータサイエンティストは何が違うのでしょうか？AIエンジニアを目指す上で、どちらの職種を目指せば良いのでしょうか？この記事ではAIエンジニアとデータサイエンティストの違い、求められるスキル、なる方法などについて解説します。

AIエンジニアはAI技術の開発、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その活用を行う

AIエンジニアとデータサイエンティストに共通して必要なスキルは、プログラミング、データベースに関するスキル

データサイエンティストはAIエンジニアとして経験を積んでから目指すのがよい

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いを理解して目標設定をしよう

## プログラミングパラダイムとは

**プログラミングパラダイムは、プログラムを設計する際のアプローチやコーディングのルール、基本的な考え方などを指す概念です。**プログラムの構造や動作を決める、プログラミングのための枠組みや指針でもあります。

代表的なプログラミングパラダイムの例として、命令型プログラミングや、宣言型プログラミング、オブジェクト指向型プログラミングなどが挙げられます。聞いたことがある方も多いでしょうが、説明するとなると難しいものです。いったいどのような概念なのでしょうか。

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## プログラミングパラダイムから言語の特徴を知ろう

*ITエンジニアにとって、プログラミングパラダイムについて知ることは、プログラミング言語について理解を深めることであり、ひいてはより高品質なコードを書くことにもつながるため、押さえておきたい重要な要素の1つです。*

各プログラミングパラダイムがどのような特徴を持ち、どのような場面で有効なのかを知ることで、エンジニアは適切なプログラミング言語やアプローチを選択することもできるでしょう。

この記事では、プログラミングパラダイムがどのようなものか興味を持つ方のために、プログラミングパラダイムの基本的な考え方や、代表的なプログラミングパラダイムの種類、また、マルチパラダイム言語についても解説します。

プログラミング言語とは？種類や選び方ついてわかりやすく解説

## プログラミングパラダイムの基礎知識

ここでは、プログラミングパラダイムの基本的な知識と、理解することのメリット、プログラミングパラダイムの知識を活用できる職種の年収などについて説明します。

### プログラミングパラダイムは各言語における方法論

世界中には数百以上のプログラミング言語が存在し、それぞれ異なる特性を持っています。*プログラミングパラダイムは、プログラミングにおけるアプローチや方法論によって、これらの言語を分類するために使用されます。*

また、プログラミングパラダイムは、各言語においてプログラムを作成するときに遭遇する問題に対し、最適なアプローチを示すものでもあります。

### プログラミングパラダイムを知ることのメリット

プログラマーにとって、使用するプログラミング言語の所属するパラダイムやその特徴を理解することで、開発するソフトウェアに適したパラダイムを選ぶことができ、適切なプログラミング言語を選択して、より効果的に問題を解決できます。

また、プログラミングパラダイムの理解は、新しい言語を学ぶ際の役立つ指針となります。既に習得している言語と同じパラダイムに属する言語を学習する場合、その考え方の枠組みがおおむね理解できているため、より習得しやすいでしょう。

一方、異なるパラダイムの言語は、新しいアプローチで学習を進める必要があり、習得に時間がかかるかもしれませんが、新たなスキルを身に着ける機会となります。

**そのため、特により高いスキルを身に着け、対応できる言語を増やしたいプログラマーにとっては、プログラミングパラダイムは重要な知識であると言えます。**

### プログラミングパラダイムの知識を活用できる職種の年収

プログラミングパラダイムの知識を活用できる職種であ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334万円（※2023年7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SE・プログラマ（ソフトウェア製品の開発・実装）を参考にすると、平均年収568万円と分かりました。

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、プログラマーは一般平均年収よりも、やや低めから、やや高めであることが分かります

*プログラマーは、プログラミングのスキルを高めるとともに、様々な言語に対応できる知識を身に着けることで幅広い開発現場で活躍でき、より高収入となる傾向があります。*また、要件定義や設計などの上流工程に関わることで、SEやプロジェクトマネージャーなどへのキャリアパスも見込める職種です。

【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)

## プログラミングパラダイムの代表的な種類を解説

ここでは、数あるプログラミングパラダイムの中でも代表的なものについて解説します。

命令型プログラミングは、最も一般的なプログラミングパラダイムの1つで、手続き型プログラミング言語とも呼ばれます。その歴史は古く、コンピュータ本来の機械語も命令型言語でした。

*命令型プログラミングでは、データや変数に対して命令（代入文）を繰り返し与えて変化させることで、プログラムの目的を達成します。*

命令型プログラミングの特徴として、性能のチューニングが容易であること、複数の命令を組み合わせることで複雑な処理が可能であることが挙げられます。プログラマーがデータに対する処理内容を構築する必要があるため、難易度は高いですが、それによって高度な機能を実現できます。

機械語とは？アセンブリ言語との違いや学ぶ意味・特徴を解説

宣言型プログラミングは、命令型プログラミングと対をなす位置にあるプログラミングパラダイムです。

宣言型プログラミングでは、問題の解決に必要な処理手順をプログラマーが記述する必要はなく、対象の性質や意味を宣言することでプログラムの目的を達成します。*問題の性質や意味を述べるだけで、処理手順はプログラムの処理系によって行われます。*

例えば、SQLは宣言型プログラミングの1つで、データベースからデータを取得する方法を指定しますが、具体的な取得手順はプログラムに委ねられます。そのため、細かな処理手順を考える必要がなく、問題解決に集中できるため、効率的なプログラミングが可能です。

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

### オブジェクト指向プログラミング

オブジェクト指向プログラミングは、プログラム上の情報を「オブジェクト」と呼ばれるまとまりにして扱うプログラミング手法です。オブジェクトは名前や属性、メソッドを持ち、プログラムを「モノの作成と操作」として捉えます。

*オブジェクト指向プログラミングを使用することでプログラムの対象を抽象化し、システム全体を単純化することができます。*そのため、大規模開発では特に効果を発揮し、プログラミングの効率を高める手法として、現代のソフトウェア開発で広く活用されています。

オブジェクト指向言語とは？基本的な概念と代表的な言語を解説

関数型プログラミングは、プログラムを関数の組み合わせによって表現するプログラミングパラダイムです。関数型プログラミングでは、データに対して処理を加える「連続の組み立て」と捉えられます。

ここで言う「関数」とは、プログラミングの関数ではなく、数学的な関数を意味し、関数の引数が同じであれば常に同じ結果を返す特性を持ちます。*この特徴は「参照透過性」と呼ばれ、これにより同じように呼び出したのに異なる結果が返ってくるという副作用が起こりにくく、プログラムがシンプルになります。*

構造化プログラミングは、プログラムに構造を与えて処理を行う方法です。プログラムの中身は基本的に「順次」「反復」「分岐」の3つの処理から成り立ちます。

順次処理は決まった手順で実行され、反復処理は特定の条件を満たしている間繰り返し実行されます。そして分岐処理は現在の条件によって複数の処理の中から選択されます。

*この3種類の処理でまとめられる制御構造をいくつかの独立した機能に分けることで、プログラムの構造が明確になり、プログラムの理解しやすさや、保守性が向上するという利点があります。*多くの言語が属する、よく知られたプログラミングパラダイムの1つです。

*論理型プログラミングは、論理式を組み合わせ、プログラム処理系がもつ導出原理によって結論や答えを導くプログラムの考え方です。*関数ではなく関係を扱い、解決のプロセスを定義するのが難しい問題に適しています。

論理型プログラミングの代表的なものであるPrologは、事実と規則をもとに質問に対する解答を導き出す逆向き推論を行います。つまり、問題の解答を尋ねる形で質問を行い、プログラムが解答を探索して導き出します。

既に解法が決まっているような問題には適していませんが、解法のプロセスを定義することが難しい問題に向いており、人工知能の分野でも活躍しているプログラミングパラダイムです。

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## マルチパラダイムプログラミング言語とは

マルチパラダイムプログラミング言語は、1つのプログラミング言語で複数のプログラミングパラダイムに対応するものを指します。ここでは、その特徴と選び方について解説します。

### マルチパラダイム言語の代表的な特徴

マルチパラダイム言語の代表的な特徴には、複数のプログラミングパラダイムを組み合わせることが挙げられます。例えば、主にWebページの動的機能に利用されるJavaScriptでは、命令型、オブジェクト指向、関数型のプログラミングが可能です。

また、C++は組み込み系システムから業務システムまで幅広い開発に使われ、C言語の特徴を受け継ぎつつ命令型、オブジェクト指向、ジェネリックプログラミングを組み合わせています。Pythonはシンプルで読みやすく、命令型、オブジェクト指向、関数型などのパラダイムがサポートされています。

*これらの言語は異なるパラダイムを組み合わせることで、柔軟なプログラミングが可能であり、幅広い開発分野において活用することができます。*

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### プロジェクトに適したパラダイムの選択が重要

マルチパラダイムプログラミング言語が登場してから、開発プロジェクトにおいては、適したプログラミングパラダイムの選択がより重要となってきています。

C++などのマルチパラダイム言語は、複数のプログラミングスタイルをサポートしていますが、プロジェクトの性質や要件に応じて適切なパラダイムを選択する必要があります。

プロジェクトの規模、目的、チームのスキルセットを考慮して、どのパラダイムを活用するかを検討しましょう。使用するパラダイムにより、メンテナンスのしやすさや、拡張性の向上も期待できます。

*プログラミングパラダイムの知識を習得することで効率的な開発を行うことができれば、プログラマーとしてのスキルアップにもつながります。*さらにプログラミング言語のスキルを高めて、プロフェッショナルを目指すのもいいでしょう。

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## プログラミングパラダイムの得意分野を把握しよう

ここまで、プログラミングパラダイムの種類や特徴、マルチパラダイムプログラミング言語について解説してきました。*どの言語がどのプログラミングパラダイムに属しているかを把握することで、言語の使い分けや、特長を生かしたプログラミングが可能であることが分かったのではないでしょうか。*

プログラマーとしてさらにスキルアップしたい方にとっては、働く企業を考えることも重要です。企業により、携われる案件や使用する言語が異なることも多いため、プログラミングに関する知識やスキルを磨き、将来のキャリアパスを考えて、転職を考えるのもおすすめです。

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