## クラウドエンジニアがフリーランスになる方法とは？

クラウドエンジニアとは、クラウドサービスを利用してインフラやアプリケーションを構築・運用するエンジニアのことです。代表的なクラウドサービスとしては、Amazon AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなどが知られており、クラウドエンジニアはクラウドサービスと密接な関係にあります。

クラウドエンジニアは、需要が高く、高い年収を得ることができる職種ですが、独立してフリーランスとして働くには、一定のスキルや経験が必要です。*この記事では、クラウドエンジニアがフリーランスになるためのロードマップ、クラウドエンジニアの年収、フリーランスになるデメリットとメリットなどを紹介します。*

クラウドエンジニアを目指している方、将来フリーランスとして活躍したい方、ノマド生活にあこがれている方はぜひ参考にしてください。

【参考】：[政府情報システムにおけるクラウドサービスの適切な利用に係る基本方針｜デジタル庁)](https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/e2a06143-ed29-4f1d-9c31-0f06fca67afc/5167e265/20230929_resources_standard_guidelines_guideline_01.pdf)
【参考】：[アマゾン ウェブ サービス（AWS クラウド）](https://aws.amazon.com/jp/)
【参考】：[クラウド コンピューティング サービス | Microsoft Azure](https://azure.microsoft.com/ja-jp)
【参考】：[クラウド コンピューティング サービス  |  Google Cloud](https://cloud.google.com/?hl=ja)

クラウドエンジニアとは？インフラエンジニアとの違いや市場性・年収などを解説！

### フリーランスエンジニアとは？

**フリーランスエンジニアは、企業などの組織に属さず、独立して個人で働くエンジニアのことです。**フリーランスエンジニアの働き方としては、大別すると以下の2通りの働き方があります。

*▪在宅ワーク*
在宅ワークはその言葉どおり、案件を受注したら、自宅などからリモートで作業を請負います。小規模案件であれば、1人で請け負うこともありますが、中規模以上の案件で、プロジェクトメンバーの一員として参加するケースもあります。大企業の受注が難しく、個人交渉のため買い叩かれるリスクがあります。

*▪客先常駐型*
現場常駐型とも呼ばれる方式で、受注企業に直接出向いて、客先や客先が利用しているクラウドサービスで作業を行います。大手受注案件の場合は、在宅ワークよりも高額の報酬を得られることが少なくありません。

大型のプロジェクトが少なくないこと、他の工程とも関連する作業が発生すること、クライアントとの人間関係を築きやすく、長期契約になるケースが少なくないことなどから、高額報酬や安定収入が期待できます。

フリーランスのITエンジニアは厳しい？メリット・デメリットを解説

### フリーランスエンジニアになる方法

どのようにすればフリーランスエンジニアになれるのでしょうか。

**フリーランスは個人事業主であり、自営業と同じであるため、都道府県税事務所に「個人事業の開廃業届出書」を提出することが第1歩です。**確定申告は自分自身で行わなければなりません。

健康保険は国民健康保険に加入し、年金は厚生年金から国民年金に加入します。それぞれの保険料、住民税、所得税は給与天引きではなく自分で支払います。

一見面倒に思えますが、フリーランスとして独立する以上は避けて通れません。

【参考】：[［手続名］個人事業の開業届出・廃業届出等手続｜国税庁](https://www.nta.go.jp/taxes/tetsuzuki/shinsei/annai/shinkoku/annai/04.htm)

### フリーランスエンジニアが受注する方法

フリーランスエンジニアになる上で、最大の不安は受注や契約でしょう。企業に属していれば、営業社員が仕事を取ってきてくれますが、**フリーランスは基本的に自分で仕事を取ってこなくてはなりません。**

政府統計にも示されている通り、ITエンジニアは慢性的に不足しており、クラウドエンジニアも絶対数が足りていません。では、どのように仕事を受注するのかについて見ていきましょう。

【参考】：[総務省｜令和3年版 情報通信白書｜ICT人材の不足・偏在](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r03/html/nd104300.html)

*■ 人脈を利用する*
在職中に築いた人脈、ネットワークを利用します。古巣や取引先に声をかけておくことで案件の依頼が発生することがあります。

*■ クラウドソーシングサービスを利用する*
クラウドソーシングサービスとは、仕事を依頼したいクライアントが案件を掲示し、フリーランス側は気になったものがあれば応募できるという仕組みです。応募があった中からクライアントは気になったフリーランスにコンタクトをとり、お互いに納期や単価などのすり合わせが完了したら受注となります。

*■ フリーランスエージェントを利用する*
フリーランスエージェントとは、フリーランス向けの案件紹介サービスです。エージェントは、自分のスキルや希望する働き方を登録することで、自分にぴったりの案件を紹介してくれます。交渉や調整などをエージェントが代わりにやってくれるため、開発業務に専念できます。

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>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>

## クラウドエンジニアがフリーランスになるためのロードマップ

*クラウドエンジニアがフリーランスになるためには、ステップ・バイ・ステップで進むためのロードマップが必要です。*ここでは、次の4つのステップをおすすめします。基本から順を追って記載していますが、基礎が身に付いている人は第2ステップから進みましょう。

すでに副業をしているクラウドエンジニアは、スキルの裏付けとなる資格を取得し、いきなりフリーランスを目指すのもよいでしょう。各ステップでは利用をおすすめする書籍や、取得しておきたい資格を紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

### ステップ1：インフラの基礎知識を学ぶ

**クラウドエンジニアになるためには、Linuxやネットワークなどインフラの基礎知識を学ぶ必要があります。**例えば、Linuxのコマンドやネットワークを構築する知識が必要です。クラウドでの構築もオンプレでの構築も流れは同じです。

ネットワークを利用して、サーバを構築するという流れになります。インフラの基礎知識を学ぶには、本やオンライン教材などを利用するのがおすすめです。例えば、次のような本や教材があります。

*■ 『Linux標準教科書』*
初心者の方がLinuxの基本的な操作や設定など、基礎から学べる本です。本教材は試験対策の教材ではありませんので、LinuCの資格の受験対策には、レベル1からレベル3までの試験に対応する参考書を入手しましょう。

▪著者：宮原徹、川井義治 、岡田賢治 、佐久間伸夫 、遠山洋平 、田口貴久 その他 
▪出版社：LPI-Japan
▪ページ数：251ページ
▪出版日：2021年11月1日

【参考】：[Linux標準教科書｜LPI-Japan](https://linuc.org/textbooks/linux/)

### ステップ2：クラウドサービスの知識とスキルを身につける

**インフラの基礎知識が身についた方は、クラウドサービスの知識とスキルを身につけましょう。**クラウドサービスとは、インターネットを通じてサーバーやストレージなどのリソースを提供するサービスのことです。クラウドサービスには、AWSやAzure、GCPなどがあります。

クラウドサービスの知識とスキルを身につけるには、次の教材をおすすめします。

*■ 『図解 Amazon Web Servicesの仕組みとサービスがたった1日でよくわかる本 』*
AWSの入門書です。本書では、クラウドやネットワークの基礎から、AWSの主要なサービスや機能を豊富な図解とわかりやすいテキストで解説しています。AWSの初学者にとって、AWSの基本を一気に身につけることができる、おすすめの本です。

▪著者：NRIネットコム株式会社、上野 史瑛、 小林 恭平
▪出版社：SBクリエイティブ
▪ページ数：260ページ
▪出版日：2022年2月2日

【参考】：[図解 Amazon Web Servicesの仕組みとサービスがたった1日でよくわかる本](https://www.sbcr.jp/product/4815612818/)

*■ 『独学合格 AWS認定クラウドプラクティショナー テキスト&問題集』*
AWSクラウドの基本から主要なサービスや機能を図解とテキストでわかりやすく解説している本です。AWS認定資格の中でも、特に「AWS認定 クラウドプラクティショナー」の試験対策に有効で、試験のポイント解説や練習問題などが豊富に用意されています。

▪著者： アクセンチュア株式会社、青柳 雅之、酒井 大吉、田中 宏樹、烏山 智史
▪出版社：カドカワストア
▪ページ数：336ページ
▪出版日：2024年01月30日

【参考】：[独学合格 AWS認定クラウドプラクティショナー テキスト&問題集](https://store.kadokawa.co.jp/shop/g/g321911000478/)

### ステップ3：クラウドエンジニアの資格を取得する

**クラウドサービスの知識とスキルが身についたら、クラウドエンジニア関連の資格を取得しましょう。**資格は、自分のスキルを証明するだけでなく、案件獲得や年収アップにも有効です。クラウドエンジニアの資格には、次のようなものがあります。

*■ 基本情報技術者試験*
基本情報技術者試験は、ITエンジニアの基本的な知識とスキルを測る国家試験です。試験の出題範囲は、テクノロジ系、マネジメント系、ストラテジ系の3つの分野に分かれています。すでに基本情報技術者試験に合格している方は、その上位資格である「応用情報技術者試験」の取得をおすすめします。

【参考】：[基本情報技術者試験（FE）](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html)
【参考】：[応用情報技術者試験（AP）](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html)

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応用情報技術者試験は難しすぎる？受験のメリットや対策方法を解説

*■ AWS認定クラウドプラクティショナー*
AWSの基礎的な知識とスキルを証明する資格です。AWSの認定制度の中で最も初級レベルの資格で、クラウドの概念やセキュリティ、テクノロジー、請求と料金などの分野についての理解が問われます。

【参考】：[AWS Certified Cloud Practitioner 認定 | AWS 認定 | AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-cloud-practitioner/)

AWS認定クラウドプラクティショナーとは？難易度や勉強時間の目安を解説

*■ AWS認定ソリューションアーキテクト*
AWSのクラウドサービスを用いて、セキュアで強固なアプリケーションを設計・デプロイするための知識とスキルを証明する資格です。アソシエイトレベルとプロフェッショナルレベルの2種類があります。

アソシエイトレベルは、1年程度のAWSクラウドの経験者を対象とし、プロフェッショナルレベルは、2年以上のAWSクラウドの経験者を対象としています。

【参考】：[AWS Certified Solutions Architect ｜ Associate 認定｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-solutions-architect-associate/)
【参考】：[AWS Certified Solutions Architect ｜ Professional 認定｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-solutions-architect-professional/)

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### ステップ4：クラウドエンジニアとして学べる企業に入る

クラウドエンジニアとして知識やスキルが身についても、実践力がなければフリーランスとして活躍するのは難しいでしょう。

在籍している企業でクラウドエンジニアとしてスキルを磨くのが難しければ、転職してスキルアップを図る道を検討しましょう。**社員教育に熱心な企業、資格取得に報奨金を出したり、資格手当を支給する企業も少なくありません。**こうした企業で経験を積むことがフリーランスへの近道と言えます。

クラウドエンジニアに未経験からなるには資格は不要？適性・スキルも解説！

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。<br/>エンジニア転職のご相談はぜひ<br/>*『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>

クラウドエンジニアは比較的新しい職種ですが、クラウドエンジニアの年収がどの程度なのかについて見ておきましょう。

クラウドエンジニアの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」から、近しい職種の「ネットワークエンジニア」の年収を参考にすると、20代の平均年収は380万円、30代では427万円です。（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、近いと思われる職種の「IT保守（顧客向け情報システムの保守・サポート）」を参考にすると、平均年収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、クラウドエンジニアは一般平均年収と同程度だと分かります。

クラウドエンジニアは今後さらに需要が高まっていくことも想定され、**専門性を磨いてキャリアアップを目指し、フリーランスとして活躍することでさらなる年収アップを図れるでしょう。**

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/07.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)

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## フリーランスになるデメリットとメリット

フリーランスのクラウドエンジニアになると、どのようなデメリットやメリットがあるのかについて確認しておきましょう。*フリーランスになるかどうかの判断は、自分のスキルや目標、ライフスタイルなどによって異なります。*

フリーランスになる前に、メリットとデメリットをしっかりと比較検討し、自分に合った働き方を選ぶことが大切です。

デメリットとしては、以下のような点があります。フリーランスを目指している方は、こうしたデメリットを想定し、**いかにデメリットをメリットに変えるのか、その対策を意識しておきましょう。**

*■ 収入が不安定*
フリーランスは一般的なサラリーマンとは異なり、仕事の量や質によって収入が変動しやすいです。仕事が少ない期間や、病気や怪我などで働けない時には収入が途絶えるリスクが想定されます。

*■ 自己責任で仕事を管理*
フリーランスは自分で仕事を探したり、クライアントとの直接交渉や契約をしたりする必要があります。また納期や品質を守らなければなりません。そこでミスやトラブルが起きると大きな損害を被る可能性もあります。

*■ 孤独になりやすい*
フリーランスは1人で仕事をすることが多い働き方です。特に在宅ワークの場合は、職場の同僚や上司とのコミュニケーションがなくなります。これは、仕事のやりがいやモチベーションを低下させるだけでなく、精神的なストレスや孤独感を感じる原因になる可能性があります。

フリーランスを目指す人の多くは、このメリットを最大限に追及することがモチベーションとなっています。**デメリットを減らし、メリットを最大化する方法をあらかじめ検討しておきましょう。**

*■ 自由度の高い仕事ができる*
フリーランスは自分の好きな時間や場所で働くことができます。特にクラウドエンジニアはインターネット環境が整っていればどこでも仕事ができるため、その分自由度が高いと言えます。自らのライフスタイルに合わせてスケジューリングできます。

*■ 自分の得意分野を活かせる*
フリーランスは自分の得意分野や興味のある案件を選択できます。仕事は自分で探して選択できるため、自分のスキルや経験に合った案件を選べます。また、チャレンジングな案件を選択し、新しい技術やトレンドに挑戦することができます。

*■ 高収入を得られる可能性がある*
フリーランスは自分で単価を決められるため、企業などからマージンを引かれない場合にはサラリーマンよりも高い報酬を得られる可能性があります。特に需要が高く、競争力があるクラウドエンジニアは高単価の案件を獲得できる可能性が高まります。

## フリーランスのクラウドエンジニアを目指す

ここまで、クラウドエンジニアからフリーランスエンジニアを目指す方法について解説しました。まずはクラウドエンジニアになるためのロードマップを描き、実力を蓄えることが重要です。

**フリーランスのクラウドエンジニアになるには、教育制度が整っているスキルを磨けるような企業に就職するのが近道です。**しかし、数ある募集案件から条件に合う企業を見つけ出し、企業へのアプローチ、面接対策などすべて独力で行うのは簡単なことではありません。

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。

クラウドエンジニアの市場ニーズは高く、高年収を得ることができる職種ですが、フリーランスになるためには一定のスキルや経験が必要です。この記事では、クラウドエンジニアがフリーランスになるためのロードマップ、年収、フリーランスになるデメリットとメリットを紹介します。

クラウドエンジニアがフリーランスになるには、しっかりしたロードマップを描く必要がある

クラウドエンジニアになるには、参考書や資格試験を利用してステップアップを図ることが重要

フリーランスのクラウドエンジニアを目指すには、教育の整う企業で実力を磨くことが近道になる

クラウドエンジニアがフリーランスになるには？ロードマップの例を紹介

## 自然言語処理と機械学習の関係性とは？

自然言語処理（NLP）と機械学習（Machine Learning）は、AI分野において欠かせない技術です。実は、両者は異なるものですが、その違いを知らない方も多いのではないでしょうか。

**自然言語処理とは、コンピュータが人間の言語を解釈し、生成する技術です。**

一方で、**機械学習はデータ学習を通してモデルを構築することを指します。**

本記事では、自然言語処理と機械学習の違いや、両者を活用した事例を詳しく解説します。自然言語処理や機械学習に興味がある方は、ぜひ本記事で理解を深めましょう。

自然言語処理（NLP）は、コンピュータが英語や日本語など、人間が日常的に使用する言語を理解し、操作する技術を指します。自然言語処理の技術は、実は昔からありましたが、後述する機械学習や深層学習などの進歩によって大きく発展しました。

*この自然言語処理を活用すれば、テキストから情報を抽出したり、文書をカテゴリ分けしたりできます。*その他にも感情分析をはじめとした幅広い活用方法があり、現在では自然言語処理を活用したAIツールも多く公開されています。

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

*機械学習とはコンピュータがデータを学習し、パターンを抽出して予測モデルを構築する技術です。*機械学習のアルゴリズムには、教師あり学習や教師なし学習、強化学習などいくつかのアルゴリズムが存在しています。

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

## 自然言語処理と機械学習について

自然言語処理と機械学習の概要を把握したところで、次に両者の関係性について解説します。自然言語処理では、ChatGPTのようにテキスト解析やキーワード抽出などのタスクを実行します。このようなタスクを実行するためには、膨大なデータからパターンを抽出し、AIモデルを構築する必要があります。

**そして、このモデルを構築する際に機械学習の技術が求められます。**具体的には、機械学習を活用して膨大なデータを理解してパターンの抽出を行ったり、単語の関連性を分析したりします。

また、機械学習の技術でモデルをトレーニングすれば、テキスト以外のデータもトレーニングできます。

例えば、画像認識や音声認識、予測モデルの構築なども行えます。活用事例に関しては後述で詳しく解説しますので、参考にしてください。

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

## 自然言語処理と機械学習を活用した具体例

**ここでは、自然言語処理と機械学習を活用した事例を紹介します。**自然言語処理と機械学習を活用した事例は数多くありますが、今回はビジネスでも活用できる活用事例に焦点を当てて紹介します。

*テキスト分類とは、テキストデータをカテゴリやクラスに分類する作業で、自然言語処理と機械学習を活用すれば自動でカテゴリ分けが可能です。*

例えば、スパムメールの判別や、ニュース記事をトピック別に分ける作業ができます。

*機械翻訳は、異なる言語のテキスト翻訳を自動化する技術です。*例えば、インターネット上に打ち込んだ英語を日本語に翻訳するツールなどは、機械翻訳の技術が使われています。

その他にも、テキストではなく音声を翻訳する機能やオンラインの通話システムでリアルタイムで翻訳するツールなども、機械翻訳が利用されています。

自動チャットボットは、テキストベースの対話を自動的に処理するシステムです。*ビジネスでよく利用されているのは、カスタマーサポート、バーチャルアシスタントなどが挙げられます。*

自動チャットボットに自動応答してもらうことで、企業はコストを削減することができます。

チャットボットとは？種類やメリットと効果的な選び方を解説

**自然言語処理に興味がある方は、本などで基礎知識を身につけた後、実際に自然言語処理を活用したアプリケーションを構築したり、AIモデルに触れたりすることをおすすめします。**

ここでは、自然言語処理を学ぶ方法について、具体的な方法を3つ紹介します。

自然言語の基礎から身につけたい方は、まず書籍で基礎知識を身につけましょう。*初心者向けの本も数多く出版されていますので、自分の読みやすい本を手に取ることをおすすめします。*

また、論文を読むことに抵抗がなければ、自然言語処理に関する論文を読むこともおすすめです。特に専門的な領域や、最新の情報を得たい場合は、インターネットなどで論文を検索して勉強してみましょう。

*自然言語処理を学ぶのであれば、Pythonの学習も必要です。*この理由は、自然言語処理の開発をする際にPythonのNLPライブラリを使うことが多いためです。

また、Pythonはデータサイエンスと機械学習の分野でも広く使われており、データの前処理や可視化、統計解析などもできます。一貫性を持たせて自然言語処理の開発ができるため、Pythonの基礎知識は理解しましょう。

以下では、自然言語処理でよく使われる代表的なNLPライブラリを紹介します。PythonでどのNLPライブラリを学習するか迷った時は、こちらを参考にしてください。

◾️ NLTK (Natural Language Toolkit)
NLTKは、PythonのNLPライブラリの中でも、特に代表的なものと言えます。NLTKではテキストデータのトークン化や品詞のタグ付け、構文解析、単語埋め込みなど基本的なNLPタスクを実行できます。

ちなみに品詞のタグ付けとは、テキストデータを単語などの文章の最小単位に分け、それぞれの単語に品詞の情報を付与することです。構文解析では、文章の構造を解析し、依存関係を学習します。これにより、言語モデルが文章中の単語や、フレーズの関係性を把握できるようになります。

また、サポートの幅広さだけではなく、ドキュメントが充実している点も魅力です。例えば、インストール方法や使用例も紹介されているため、これから学習を始める方には、おすすめのライブラリです。

【参考】：[NLTKドキュメント](https://www.nltk.org/)

◾️ spaCy
spaCyは処理スピードが高速な処理が魅力のNLPライブラリです。大規模なテキストデータを処理したい時には、spaCyがおすすめです。

spaCyでは、トークン化と品詞タグ付け、構文解析、単語ベクトル、固有表現認識などのタスクをサポートしています。

【参考】：[spaCy 公式](https://spacy.io/)

◾️ Transformers (Hugging Face Transformers)
Transformersは、BERT、GPT、XLNetなどの有名なモデルを提供しているのが大きな特徴です。これらのモデルはすでに事前学習されているため、1からモデルを構築するよりも短時間で言語モデルを構築できます。

公式ドキュメントではモデルの取り扱い方法や、タスクごとの使用例が紹介されています。Transformersを活用してPythonを学習する方は、公式サイトも参照してください。

【参考】：[Transformers 公式サイト](https://huggingface.co/docs/transformers/index)

◾️ Gensim
Gensimでは、トピックモデリングやテキストデータの特徴を抽出できます。トピックモデリングとは大規模なテキストから、テキスト内のトピックを抽出する手法を指します。

例えば、ニュース記事のトピックと言えばスポーツやエンターテインメント、政治などがありますが、トピックモデリングではテキストデータから単語の出現パターンを分析して、記事内のトピックを特定します。

この技術を利用すれば、テキスト文書のカテゴリー分類や文書検索の精度を向上できます。

Gensimの公式サイトにはチュートリアルも用意されていますので、興味のある方はこちらも参考にしてみましょう。

【参考】：[Gensim 公式サイト](https://radimrehurek.com/gensim/)
【参考】：[Gensim チュートリアル](https://radimrehurek.com/gensim/auto_examples/index.html#documentation)

Pythonの機械学習ライブラリ厳選10選！メリット・デメリットも解説

### 自然言語処理でデータセットを作る

自然言語処理の基礎を身につけた後は、実際にデータセットを用意してみましょう。*データセットの作り方が気になる方も多いと思いますので、本記事ではNLPでデータセットを作成する一般的な方法を紹介します。*

まず、データセットに必要なデータを収集します。既存のデータベースからデータを抽出したり、APIからデータを取得したりして、任意の方法でデータ収集を行います。

データ収集が完了したら、データ前処理を行いましょう。この段階では、収集したデータをクリーニングして不要な情報を削除します。例えば、特殊文字の処理や、テキストを単語などに分割します。

また、データセットを教師あり学習で使う場合は、この後にラベリングを行います。ラベリングの作業では、文書がどのカテゴリに属するかをラベル付けします。

次にデータセットを、トレーニングデータ、検証データ、テストデータに分割します。それぞれのデータでは役割が異なり、例えばトレーニングデータではモデルの学習を行います。

一方で検証データではハイパーパラメータの調整、テストデータではモデル性能を評価します。最後にデータを任意のフォーマットで保存してデータセットの作成は完了します。

ここまでがデータセットの一般的な作り方です。実際に作業を行う際は、前述のNLPライブラリや、書籍なども参考にしてください。

## 自然言語処理と機械学習について学びを深めよう

自然言語処理と機械学習は、非常に密接に関わっています。テキスト分類やトピック抽出など、多くの自然言語処理を実行するにはモデルが必要不可欠です。**また、そのモデルを構築するときには、機械学習の技術が欠かせません。**

本記事を読んで自然言語学習に興味の湧いた方は、本記事で紹介した自然言語処理の学習方法などを参考にして、さらに学びを深めましょう。

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！

自然言語処理は、コンピュータが人間の言語を理解、解釈し、生成する技術です。また、機械学習はデータ学習を通してモデルを構築することを指します。本記事では、この2つの技術の関係性や、自然言語処理の学習方法について詳しく解説します。

自然言語処理はコンピュータが人間の言語を理解して、文章などを生成する技術です

自然言語処理の言語モデルを構築するために、機械学習の技術は欠かせません

自然言語処理の学習をしたい場合は、PythonのNLPライブラリなどを学習しましょう

自然言語処理と機械学習とは？それぞれの意味と関係性を詳しく解説

## メタバースで使われるプログラミング言語

メタバースとは、インターネットを利用した「仮想空間」で交流やサービスを楽しむ場所を指します。この概念は近年注目を集めており、アバター（操作キャラクター）が自由に活動できる仮想空間サービスとして広く認識されています。

この記事では、主にメタバースエンジニアを目指す方に向けて、メタバースの概要、*メタバース開発で使われるプログラミング言語、メタバース開発方法や必要なスキル、メタバースエンジニアの年収、メタバースの勉強方法などについて紹介します。*

メタバースは、英語の「超越（meta）」と「宇宙（universe）」を組み合わせた造語です。

1990年代にSF小説に登場する架空の仮想空間サービスとして初めて言及されました。現代においては、共通認識が曖昧で方針の具体性や明確な定義が存在しないため、様々な企業が「メタバース事業」という大きな括りで仮の定義を設け、メタバースの方向性を探っています。

**一般的には「アバターが自由に活動できる仮想空間サービス」として捉えられています。**メタバースは、現実世界とは異なる次元の仮想空間であり、ユーザは自分の分身であるアバターを操作しながら、経済活動や交流を行うことができます。

【参考】：[総務省｜令和4年版 情報通信白書｜仮想空間市場など](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r04/html/nd236a00.html)
【参考】：[メタバースの動向と今後の検討論点｜経済産業省](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/cashless_future/pdf/004_03_00.pdf)

メタバースとは？語源や用途・採用テクノロジーを幅広く解説

### メタバース開発に必要な技術

メタバース開発に必要な技術としては、以下のようなものがあります。**必ずしもすべての技術を使う必要はありませんが、より多くの最新技術を活用することで、より楽しく快適なメタバースの実現に近づきます。**

【参考】：[Web3時代に向けたメタバース等の利活用に関する研究会 中間とりまとめ｜総務省](https://www.soumu.go.jp/main_content/000860618.pdf)

*■ AI（人工知能）*
メタバースの開発には、AIの技術が用いられています。AIはデータの計算や予測、アバターの作成、自然言語処理や翻訳、仮想世界の構築などに役立ちます。

*■ AR（拡張現実）やVR（仮想現実）*
ARやVRの技術も、メタバースの開発のために重要です。ARやVRは、デバイスを使って、現実に近い感覚で仮想空間を体験できる技術です。

メタバースとVRの違いとは？活用例やARについても理解してみよう

*■ 3Dモデリング*
3Dモデルと呼ばれる、3次元のオブジェクトをソフトウェアを使用して作成することです。3Dモデリングは、メタバースの空間やコンテンツの作成に必要です。

*■ ブロックチェーンやNFT*
ブロックチェーンとは、分散型のデータベースのことで、データの改ざんや偽造を防ぐことができます。NFTとは、Non-Fungible Token（非代替性トークン）の略で、ブロックチェーン上で発行される、唯一無二のデジタル資産のことです。

ブロックチェーンやNFTは、メタバースの経済や所有権の管理に役立ちます。

ブロックチェーンとは？仕組みや使い道・注意点を分かりやすく解説

*■ 5G技術*
より現実に近い、快適なメタバース空間の実現には3DモデリングやVR機器などのハードウェアの利用が必要となりますが、大量のデータ処理が必要です。5G通信の技術を駆使することで、リアルタイムでメタバースを楽しむことが可能になります。

5G技術がエンジニアに与える影響は大きい？今後の動向や求められること

## メタバース開発に必要なプログラミング言語

メタバース開発には様々なプログラミング言語が活用されています。以下は、メタバースエンジニアが習得すべき主要な言語です。

C#（シーシャープ）はMicrosoftが開発したオブジェクト指向のプログラミング言語であり、**Unity（ユニティ）というゲームエンジンで広く使用されています。**Unityはメタバースプロジェクトでも広く採用されており、C#を学ぶことでメタバースエンジニアとしてのスキルを高めることができます。

【参考】：[C# プログラミング ガイド | Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/ja-jp/dotnet/csharp/programming-guide/)

C#とは？できることや作れるもの、使い方、勉強方法も解説！

C++（シープラブラ）はC言語をより高度に拡張し、オブジェクト指向を取り入れた言語です。難易度は高くなりますが、処理速度が速く、汎用性にも優れています。**C++はUnreal Engine（アンリアルエンジン）で使われており、Web3系メタバースでも採用されています。**

【参考】：[ゼロから学ぶ C++](https://rinatz.github.io/cpp-book/)

C言語とC++の違いとは？それぞれの特徴・メリットについて解説

JavaScriptは、Webのアプリ開発に用いられる言語で、ブラウザ上でメタバースを利用できるようにする技術です。メタバースとはWebサービスの1種で、Web2とWeb3のメタバースに分けられ、**JavaScriptはWeb2およびWeb3の両方で使用されている言語です。**

Web3のメタバースでは、JavaScript以外にブロックチェーンやNFT（非代替性トークン）のプログラミングも必要になります。

【参考】：[現代の JavaScript チュートリアル](https://ja.javascript.info/)

JavaScriptの入門！その概要や文法の基礎について解説！

**Solidityはイーサリアムブロックチェーンのスマートコントラクトで使われる言語です。**Solidityは、Ethereumブロックチェーン上で動作する分散アプリケーション（dApps）を開発するためのスマートコントラクト言語です。Web3系メタバース開発において重要なスキルとなっています。

【参考】：[Solidity — Solidity 0.5.4 ドキュメント](https://solidity-jp.readthedocs.io/ja/latest/)

Rustとは、2006年に開発がスタートした、オープンソースのプログラミング言語です。Rustには処理速度が高速、並行処理が可能、安全性が高いなどの特徴があります。**Rustはメタバースで主にWeb3のメタバースで使われ、特にSolana（ソラナ）ブロックチェーンで利用されることが多いです。**

Solanaは、高速で低コストでスケーラブルなブロックチェーンプラットフォームで、メタバースにおけるNFT（非代替性トークン）やスマートコントラクトの開発に適しています。

【参考】：[The Rust Programming Language 日本語版](https://doc.rust-jp.rs/book-ja/)

Pythonは、構文がシンプルで初心者にも学びやすい言語です。メタバース開発には様々なプログラミング言語が必要になりますが、Pythonはその中でも比較的習得しやすいと言えます。Pythonは、豊富なライブラリやフレームワークを持っており、様々な機能やアプリケーションを簡単に実装できます。

メタバースでは、3DグラフィックスやVR/AR、ブロックチェーンやNFT、AIやデータ分析など、多岐にわたる技術が必要になりますが、**Pythonにはそれらをサポートするメタバースに適したライブラリやフレームワークが充実しています。**

【参考】：[Welcome to Python.org](https://www.python.org/)

## メタバースエンジニアの年収

メタバースエンジニアとは、メタバースの開発に携わるITエンジニアの総称です。ゲームエンジニアやWebエンジニア、ブロックチェーンエンジニアなど、様々なエンジニアがおり、年収はそれぞれ異なります。そこで、ここではシステムエンジニアの年収を見ていきます。

「マイナビエージェント 職種図鑑」でのシステムエンジニアの平均年収は431万円（※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」からエンジニア/プログラマを参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

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