AI開発を理解するためには、まず「AI」という言葉の意味から明確にしていきましょう。AI（人工知能）は、人間のように学習・推論し、行動するシステムを指します。*AI開発はプログラムの拡張ではなく、データを使って自主的に改善できる点が大きな特徴です。*

AI開発には、機械学習（Machine Learning）や深層学習（Deep Learning）が含まれており、それぞれ以下のような役割の違いがあります。

AIの勉強は何から始める？独学で学ぶためのロードマップを解説！

機械学習とは、コンピューターが大量のデータからパターンを自動的に学習し、新たなデータに対して予測や分類を行う技術です。例えば、画像認識では、数多くの画像データから猫や犬などの特徴を学習し、提示した画像がどちらに該当するかを判断できます。

また、スパムメールのフィルタリングや、商品の推薦など、日常の様々な場面で機械学習が活用されています。このように、**機械学習は人工知能（AI）の一分野であり、AIの発展を支える重要な技術です。**

AIを学習させる方法とは？機械学習やディープラーニングについて解説

深層学習とは人工知能の一分野であり、**人間の脳の神経回路を模倣したニューラルネットワークを多層に重ねることで、大量のデータから複雑なパターンを自動的に学習する技術です。**画像認識、音声認識、自然言語処理など、様々な分野で高い精度を実現しており、AIの発展を牽引する重要な技術となっています。

深層学習の具体的な応用例としては、画像認識による自動運転車の開発、音声認識によるスマートスピーカーの開発、自然言語処理による機械翻訳などが挙げられます。

ニューラルネットワークとは？仕組みや関連用語をわかりやすく解説

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

### AI開発によって実現できること

AI開発は、これからの生活を大きく変える可能性を秘めています。AIの活用によって、以下のようなことが実現できます。

*■ 業務の効率化*
反復的な作業を自動化し、人間の作業負担を軽減できます。例えば、顧客対応の自動化やデータ分析の効率化などが挙げられます。

*■ 新たな製品やサービスの創出*
AIを活用した新たな製品やサービスを生み出すことができます。生成AIを利用したサポートサービスや、パーソナライズされた広告配信、音声認識によるスマートスピーカーなどが挙げられます。

*■ 社会問題の解決*
医療分野での診断支援や環境問題の解決など、社会が抱える様々な問題に対して、AIが解決策を提供できる可能性があります。AIは人間の能力を補完し、新たな可能性を開拓するツールとなります。

例えば、複雑なデータ分析や、創造的なアイデアの生成を支援できます。AI開発によって生活がより豊かになり、社会をより良い方向へと導く可能性を秘めていると言えるでしょう。

AIができることとは？活用事例やできないことも併せて紹介

AIを活用した便利なツール10選！メリットや注意点も解説

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ『マイナビIT エージェント』をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

## AI開発とシステム開発の違い

AI開発とシステム開発は、どちらもソフトウェア開発の1種ですが、その目的やアプローチ、求められるスキルに大きな違いがあります。まずはそれぞれの特徴を見ていきましょう。

システム開発は、あらかじめ定義されたルールやロジックに基づいて、特定のタスクを自動化したり、情報を管理したりするシステムの構築を指します。例えば、会計システムや顧客管理システムなどが挙げられます。システム開発では、要件定義が明確であり、設計図に基づいて開発を進めることが一般的です。

一方、*AI開発は大量のデータを学習してパターンを見つけ出し、未知のデータに対して予測や判断を行うシステムの構築を指します。*例えば、画像認識や自然言語処理、音声認識などが挙げられます。

AI開発ではシステム開発と異なり、明確なルールを定義することが難しく、データから学習してモデルを改善していくという試行錯誤的な側面が強い点が特徴です。

システム開発とは？ITエンジニアを目指す上で必須の基本知識を解説！

システム開発とAI開発は非常によく似ているように思えますが、視点を変えて見るといくつかの違いがあります。まず、**両者は開発の目的が異なり、データの重要性や開発の不確実性、開発プロセスが異なります。**それぞれ見ていきましょう。

*■ 開発の目的*
システム開発は既存のルールに基づいた処理を自動化することが目的ですが、AI開発はデータから新たな知識を発見し、予測を行うことが目的です。

*■ データの重要性*
AI開発では大量のデータが不可欠であり、データの質がモデルの性能を大きく左右します。

*■ 不確実性*
システム開発は設計通りに開発が進みますが、AI開発は学習データやアルゴリズムによって結果が大きく変わるため、不確実性が高めです。

*■ 開発プロセス*
システム開発は要件定義・設計・実装・テストというような明確なプロセスで進みますが、AI開発は、データ収集・前処理・モデル構築・評価・改善というような反復的なプロセスが求められることから、アジャイル型開発で進めるのが一般的です。

システム開発の工程とは？流れやウォーターフォール、アジャイルを解説

システム開発は、あらかじめ決められたルールに基づいて、予測可能な結果を出すことを目指し、AI開発は大量のデータから学習し、未知の状況に対応できるシステムを目指します。

例えば、システム開発では、新商品を販売する際には在庫管理システムを開発し、商品の入出庫を管理します。一方、AI開発では、過去の販売データから顧客の購買傾向を分析し、最適な商品を推奨するシステムを開発します。

このように、システム開発は設計図に基づいて家を建てるようなものであり、AI開発はデータから新しい発見をするようなものです。**両者に優劣はなく、どちらも現代社会において重要な役割を担っており、互いを補完し合う関係にあります。**

## AI開発のプロセスとポイント

AI開発は単なるプログラミングではなく、データに基づいてコンピューターに学習させ、特定のタスクを遂行させるための総合的なプロセスです。*あたかも乳幼児が言葉を学習し、世界を認識していくように、AIも大量のデータからパターンを学習し、複雑な問題を解決できるようになります。*

AI開発は単にコードを記述するだけではなく、データの準備からモデルの評価、そして実際の運用まで、一連の工程を踏む必要があります。*AI開発のプロセスを5つのステップに分けて解説します。*

*■ 問題定義と目標設定*
まず、AIで解決したい問題を明確にします。例えば、「画像を認識して分類する」「自然な文章を生成する」などです。そして、その問題に対してAIにどのような成果を期待するか、具体的な目標を設定します。

*■ データ収集と前処理*
AIの学習には、大量の高品質なデータが必要です。Webからスクレイピングしたり、センサーから収集したり、既存のデータベースから取得したりして、必要なデータを収集します。

集めたデータには、欠損値やノイズが含まれている場合があるため、これらのデータをクリーニングし、学習モデルに適した形式に変換する前処理を行います。

スクレイピングとは？APIやクローリングとの違い、活用場面を解説

*■モデルの選択と学習*
問題の種類やデータの特性に合わせて、適切な機械学習アルゴリズムを選択します。例えば、画像認識には畳み込みニューラルネットワーク、自然言語処理にはRNNやTransformerなどが用いられます。選択したアルゴリズムのパラメータを調整し、学習データを元にモデルを訓練します。

*■ モデルの評価*
学習済みのモデルがどれほど正確に予測できるのかを検証します。テストデータを用いて、正解率や誤り率などの指標で評価を行い、必要に応じてモデルの構造や学習方法を調整します。この評価を繰り返すことで、より高精度なモデルを構築できます。

*■ モデルのデプロイ*
開発したAIモデルを実際のシステムに組み込み、利用できるようにします。例えば、画像認識モデルをWebサービスに組み込んで、ユーザーがアップロードした画像をリアルタイムで解析するようなケースが考えられます。デプロイにはモデルの保存、APIの作成、Webアプリケーションへの組み込みなど、様々な作業が含まれます。

### AI開発における重要なポイント

AI開発には重要なポイントがいくつかあります。以下に5つのポイントを挙げますので、それらを意識して開発を進めましょう。ポイントを踏まえることで、より良いモデルの構築が行えるでしょう。

*■ データの質が命*
AIモデルの性能は、学習に使用するデータの質に大きく左右されます。データの量だけでなく、正確性、多様性、そして偏りがないことが重要です。

*■ モデルの選択*
問題の種類やデータの性質に合わせて、適切なアルゴリズムを選択する必要があります。例えば、画像認識には畳み込みニューラルネットワーク、自然言語処理にはRNNやTransformerなどが用いられます。

*■ 過学習と過少学習の防止*
モデルが学習データに過度に適合し、新しいデータに対してうまく汎化できない状態を「過学習」と言います。反対に、モデルがデータの特徴を十分に学習できていない状態を「過少学習」と言います。これらの問題を避けるために、正則化やクロスバリデーションなどの手法を用います。

*■ 必要なリソースの確保*
深層学習モデルを学習するためには、大量のリソースが必要になる場合があります。GPUなどの高性能なハードウェアや、クラウドコンピューティングの活用が不可欠です。

*■ 倫理的な問題*
AI開発にはプライバシー侵害や差別、自律兵器など、様々な倫理的な問題が伴います。AI開発者はこれらの問題を意識し、倫理的な観点から開発を進める必要があります。

AIエンジニアになると、どの程度の年収が得られるのでしょうか。近い職種であるシステムエンジニアの年収を見てみましょう。一般的なシステムエンジニアの平均年収は「マイナビエージェント職種図鑑」によると、431万円（※2025年1月執筆時点）と算出されています。

また、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」における「エンジニア/プログラマ」の平均年収を参考にすると、592万円と分かりました。

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も、やや高めであることが分かります。

AIエンジニアのキャリアパスには、AI・機械学習コンサルタントやデータサイエンティストとしてキャリアアップする方法と、AIエンジニアとして専門性を高める方法、AI関係のマネジメント職などがあります。その他、**より良い条件の企業への転職といった道があり、それぞれ年収アップが期待できます。**

【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](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.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月から2020年12月の間でマイナビエージェントに登録いただいた方
【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)
【参考】：[アジャイル領域へのスキル変革の指針　アジャイル開発の進め方｜情報処理推進機構 IPA](https://www.ipa.go.jp/jinzai/skill-standard/plus-it-ui/itssplus/ps6vr70000001i7c-att/000065606.pdf)

AIエンジニアの年収は低い？未経験から転職して高年収を得る方法を紹介

プログラミングの経験があれば、AIエンジニアになるのは決して難しいことではありません。AIエンジニアへの道のりは明確で、着実にステップアップしていくことができます。

AIエンジニアになるには？転職で成功するための秘策も併せて紹介

以下の3つの要素をバランス良く習得することで、AIエンジニアとしての基礎を固められます。いずれも、**AIエンジニアを目指す上で重要な項目ですので、苦手な項目は重点的に取り組みましょう。**

*■ プログラミング能力の強化*
AI開発には、Pythonが最も広く利用されています。Pythonは機械学習ライブラリとの親和性が高く、文法も比較的シンプルで学びやすい特徴があります。

まずはPythonの文法をしっかりと理解し、NumPyやPandasなどのデータ分析ライブラリ、そしてTensorFlowやPyTorchなどの深層学習フレームワークを扱えるようになりましょう。

AI開発に使えるプログラミング言語は？Pythonの基礎知識も解説

Pythonの機械学習ライブラリ10選！メリット・デメリットも解説

*■ 数学的基礎の習得*
AIのアルゴリズムを理解して開発するためには、数学的な知識が不可欠です。特に、線形代数・確率統計・微分積分は、機械学習の基礎となる重要な分野です。これらの知識は、ニューラルネットワークの仕組みやモデルの学習過程を理解する上で役立ちます。

AIを勉強するのに数学は必要？どこまでの範囲が必要か解説

AIエンジニアは数学が苦手だとなれない？その理由や勉強法

*■ 機械学習の理論の習得*
機械学習のアルゴリズムの種類、それぞれのアルゴリズムがどのような問題に適しているか、そしてそれらのアルゴリズムがどのように機能するのかを理解することが重要です。監督学習・非監督学習・強化学習など、様々な種類の機械学習アルゴリズムについて学び、それぞれの特徴を把握しましょう。

機械学習が学べるおすすめの本12選！初心者から上級者まで厳選してご紹介！

AIエンジニアを目指す上で、実践経験を積むことは非常に重要です。これは、**単に理論を学ぶだけでなく、実際に手を動かして様々な課題を解決することで、より深い理解とスキルを習得できるからです。**

*■ 個人プロジェクト*
興味のある分野で小さなAIプロジェクトを立ち上げてみましょう。画像認識で動物を分類する、自然言語処理でチャットボットを作成するなど、テーマは様々です。これらのプロジェクトを通して、アルゴリズムの選択、データの前処理、モデルの学習、評価といった一連の流れを経験できます。

*■ Kaggleなどのプラットフォームを活用*
Kaggleは、データサイエンスや機械学習のコンペティションプラットフォームです。様々な企業や研究機関が主催するコンペティションに参加することで、実践的な課題に取り組み、他の参加者と競い合うことができます。

【参考】：[Kaggle: 機械学習とデータサイエンスのコミュニティ](https://www.kaggle.com/)

Kaggleとは？サービス概要からデータセットの活用まで解説！

*■ オープンソースプロジェクトへの貢献*
GitHubなどで公開されているオープンソースのAIプロジェクトに貢献することで、他の開発者と協力し、より大規模なプロジェクトを経験できます。

GitHubの使い方は？知っておきたい用語も併せて初心者向けに解説

<center>[*SE・システムエンジニアの転職・求人情報を見る　＞*](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job1_01/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

<center>[*データサイエンティスト・アナリストの転職・求人情報を見る　＞*](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0109001/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

### スキル証明となる資格を取得する

AI関連の資格は、国内だけでも15種類以上あります。その中から、**AIエンジニアを目指す上でスキル証明となる、代表的な資格を3つ紹介します。**自分のレベルに合った資格にぜひチャレンジしてみましょう。

*■ E資格（エンジニア）*
E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定する、AIエンジニア向けの資格です。ディープラーニングの理論を理解し、実際に手を動かして実装できる能力が問われます。取得できればAIエンジニアとしてのスキルを客観的に評価してもらい、キャリアアップに繋げることができます。

AI開発は、人間のように学習し推論するシステムを構築するプロセスで、機械学習や深層学習がその中心です。データの活用と試行錯誤から予測や意思決定を行うAIモデルを作成します。この記事では、AI開発の概要や開発プロセス、AIエンジニアを目指す方法について解説します。

AI開発は、データを活用して学習と予測を行うシステムを構築するプロセスである

AI開発の主要技術として機械学習や深層学習があり、それぞれ異なる役割がある

AI開発は、業務効率化や新サービス創出、社会問題解決などの可能性を秘めている

AI開発とは？その概要や開発プロセス、ポイントを分かりやすく解説

エンジニアとしてキャリアアップを目指す上で、下流工程から上流工程への移行は大きな目標の1つです。しかし、求められるスキルや役割が異なるため、難しいと感じるエンジニアも少なくありません。

今回は、*上流工程の仕組みや流れ、下流工程との違いを解説し、上流工程が難しいと感じる理由と対処法についても紹介します。*

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

**上流工程とは一般的に、システム開発のプロセスの中で要件定義・設計のことを指します。**上流工程のプロセスは、開発・構築・運用・監視といった下流工程を行うための前提となるものであり、顧客へのヒアリングや関係各所との調整、抽象度の高い技術選定や設計などといった業務が多くなります。

上流工程とは？システム開発の成否を左右する重要な工程を解説

上流工程・下流工程という区別は一般的に、ウォーターフォールモデルと呼ばれるシステム開発のプロセスで採用されています。

ウォーターフォールモデルでは、システム開発のプロセスを川の流れに見立て、「要件定義」「設計」のような上流工程と、「開発」「テスト」「運用」のような下流工程に分けて行います。

*上流工程の成果物である要件定義書や設計書を基に下流工程が行われるため、プロジェクト全体に与える影響が大きい工程です。*

ウォーターフォールモデルとは？開発工程やメリット・デメリットを解説

ウォーターフォール開発とアジャイル開発の違いは？メリット・デメリットも解説

上流工程と下流工程にはいくつかの違いがあるため、下流工程から上流工程に移行すると難しいと感じることがあります。ここでは、下流工程との違いを4つ紹介します。

### 求められるスキルや役割の違い

下流工程では決められた要件や設計に従って実作業を行う実行力が求められます。一方で、*上流工程では抽象的な顧客の要望を具体的な設計に落とし込むアイデアや提案力を求められます。*

また、下流工程では自分自身のタスクに集中することを求められるのに対して、*上流工程では顧客との折衝や後続の下流工程への連携、監督といった管理能力を求められます。*

*一般的に、上流工程は下流工程と比較して仕事量が多くなる傾向にあります。*自分自身のタスクだけでなく、顧客との会議の出席や下流工程のメンバーの進捗管理などプロジェクトのステークホルダーとの間にもタスクが発生するためです。

*上流工程では、1つ1つのタスクの影響範囲が大きいため、責任も重くなります。*開発や構築といった後続の工程は、上流工程の成果物である要件定義書や設計書をもとに行うため、ここで要件や設計に漏れがあった場合、顧客の要望を満たせない成果物を作成してしまうことになります。

要件定義とは？流れや決め方、作成に必要なスキルをわかりやすく解説

要件定義書と要求仕様書の違いを解説！誰が作るのか、進め方も解説

上流工程は下流工程と比較して業務内容が難しくなり、責任も重くなりますが、その分年収も高くなる傾向があります。ここでは、上流工程を担当する主な職種としてシステムエンジニアの平均年収を紹介します。

システムエンジニアの平均年収は「マイナビエージェント職種図鑑」によると、431万円（※2025年1月執筆時点）と算出されています。また、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」における「エンジニア/プログラマ」の平均年収を参考にすると、592万円でした。

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、**システムエンジニアは国内の平均より高めに設定されていることがわかります。**

また、プロジェクトリーダーやプロジェクトマネージャーなど、上位のポジションを任されるようになれば更に高い年収を得ることも可能です。

【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](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.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)
<center>[*プロジェクトマネージャ・プロジェクトリーダの転職・求人情報を見る　＞*](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0103008/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

ITエンジニアとプログラマーの違いとは？仕事内容や年収、将来性を解説

システムエンジニアが収入を上げるには？年収UPの方法も解説

上流工程は下流工程と比べて様々な違いがあり、難しいと感じる人も少なくありません。ここでは、上流工程が難しいと感じる主な理由を3つ紹介します。

システムエンジニアはつらい？6つのつらい理由と解決法を解説

<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_2)</center>

*上流工程では一般的に、下流工程と比較して業務の抽象度が高くなります。*下流工程では事前に決められた要件や設計、手順に従って作業を行うことが多いのに対して、上流工程では顧客側の抽象的な要望をヒアリングによって汲み取り、具体的な技術選定や設計に落とし込まなければなりません。

### 仕事量が多く、時間が足りない

*上流工程では一般的に、下流工程と比較して単純な仕事量が増える傾向があります。*下流工程では自分自身のタスクに集中することが多いのに対して、上流工程では顧客や協力会社、プロジェクトメンバーといったステークホルダーとの調整や、後続の工程を管理する必要があるためです。

1日のスケジュールが会議や調整で埋まってしまう場合も多く、時間のやりくりが難しいと感じることが多くなります。

### 責任の重さにプレッシャーを感じる

*上流工程では、下流工程と比較して求められる責任が重くなります。*上流工程で行う要件定義や設計は、後続する下流工程の成否に直接影響するためです。

例えば、要件定義で顧客の要望を汲み取れず、設計に取り入れられないまま開発プロセスに進んでしまったとします。このような場合、検収のタイミングになって顧客から想定と異なる旨の指摘が入り、大幅な手戻りが発生したり、信用を失ってしまう可能性があります。

上流工程はプロジェクト全体に大きな影響を与えるプロセスであり、責任の重さから難しいと感じることがあります。

## 上流工程が難しいと感じる場合の対策

上流工程は下流工程と比較して難しいものですが、エンジニアとしてキャリアアップを目指す上で避けては通れない道です。対策を練って苦手意識を克服できるようになれば難しいと感じることが少なくなるでしょう。

ここでは、上流工程が難しいと感じる場合の対策を紹介します。

上流工程の業務は下流工程と比較して顧客に近い立ち位置にあり、抽象度が高く複雑で、難しいものです。しかし、捉え方次第では難しいと感じる経験こそ市場価値が高く、キャリアアップできる恵まれた環境であることの裏返しでもあります。

**難しいからという理由で避けようとしたり、挫折したりしてしまうのは勿体ないと言えます。**成長のチャンスとして前向きに捉えることができれば、難しいことがむしろプラスに感じられ、モチベーションに繋がるでしょう。

### コミュニケーションスキルを磨く

上流工程は顧客と直接コミュニケーションを取る機会が多いプロセスなので、人との交流があまり得意ではない人にとってはハードルが高く感じられます。コミュニケーションスキルを上達させるには、発言の機会を増やすことが重要です。

**まずはチーム内などの小規模で心理的安全性の高いグループでのコミュニケーションから、発言を増やすように心がけてみましょう。**

コミュニケーションスキルと似ていますが、リーダーシップも重要な要素です。上流工程が上手く進まない大きな要因の1つが、リーダーシップの欠如です。

例えば、業務の振り分けが不明確で指示が出ない状態が続くと、プロジェクトが進行せずに時間だけが過ぎ、結果として要件や設計に不備が生じてしまいます。

**リーダーシップや推進力を発揮するには受け身の姿勢ではなく、「自分のアクションでプロジェクトを推進する」という意識で行動しましょう。**

具体的には期限やゴールを決めて情報共有を徹底し、役割分担を明確化することから始めるのがおすすめです。

## 上流工程を上手にこなしてキャリアアップしよう

上流工程は求められる責任が重い分、年収も高く、やりがいのある仕事です。*上流工程を任されるようになったということは、キャリアアップのチャンスに直面しているとも言えるため、前向きに捉えてコミュニケーションスキルやリーダーシップを磨きましょう。*

また、転職などで職場環境を変えてみるのもおすすめです。転職活動では技術力やリーダーシップとは違った知識や経験が成否に影響するため、独学で対応すると思わぬ苦戦を強いられるかもしれません。そのような時は、IT業界に詳しい転職エージェントを利用してみるといいでしょう。

そこでぜひご活用いただきたいのが[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。

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向けの無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案致します。

アドバイザーは企業側の人事担当者と直接連携を取れますので、求人票に載っていない企業情報も確認することができます。残業時間や給与面など、働き方などをしっかり確認の上で応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

・資格やプログラミングの勉強をしているけれど、企業が求めるレベルに達しているのかわからない
・スキルアップをして市場価値を上げていける企業の選び方を知りたい
・数多くあるITエンジニアの職種の中で、自分に向いている仕事は何か知りたい

こうした悩みを抱えていらっしゃる方は、まずは無料登録でキャリアカウンセリングをおすすめ致します。

<center>*＼転職するか迷っていてもOK！／* [*マイナビエージェントに無料登録して* *転職サポートを受ける*](https://mynavi-agent.jp/entry/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv17)</center>

上流工程を任されることは、下流工程を担当するエンジニアにとって目標の内の1つです。しかし、下流工程とは求められるスキルや立ち回りが異なるため、難しいと感じる人が多くいます。今回は、上流工程の仕組みや流れと、難しいと感じる主な理由や対策法について解説します。

上流工程は一般的にシステム開発における要件定義や設計などのプロセスを指す

上流工程は下流工程と比較して業務の抽象度が高く、仕事量が多く、責任が重いため難しく感じやすい

仕組みや流れを理解して、コミュニケーションスキルやリーダーシップを磨くことが重要

上流工程は難しい？下流工程との違いや難しく感じる理由と対策を解説

## 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行うことも多いですが、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、**どのような目的で行うかによって、データ分析の手法も変わります。**データ分析のツールを選ぶ前に、どのような集計を行うのかを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、データ分析を初めて行う人も取り組みやすい分析手法と言えます。

*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、ある母集団から同じような特徴を持つ小さな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て結果を予測する、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などで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、顧客の購買データから購買パターンを推測するなど、物事のパターンから施策立案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。

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)</center>

## データ分析を用いるメリットとは

データ分析の手法にはさまざまな種類があり、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多くの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。*

従来は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、使われている場面も異なると分かりました。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するので、自身に合ったツールを探してみましょう。**

*Excel（エクセル）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るので、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。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の分析を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)

Tableauとは？BIツールの特徴や使い方、学習方法を解説！

*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のアプリケーション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】：[Power BI｜Microsoft Power Platform](https://www.microsoft.com/ja-jp/power-platform/products/power-bi)

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るため、詳しくは公式サイトを確認しましょう。

【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)

AWS Redshiftとは？概要やメリット、料金などをわかりやすく解説

*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。

お役立ち記事