## 統計検定3級とはどんな試験？

データサイエンティストやマーケティングなど、データを扱う職種の重要度が増している今、データ解析に欠かせない統計学に興味を持ち始めた方も多いのではないでしょうか。統計学の技術を示す資格として代表的なものが「統計検定」ですが、それがどのような試験であるか気になっている方も多いはずです。

**本記事では、統計検定の中でも2番目に易しい3級について、試験概要・難易度・攻略方法を説明するとともに、資格がどのような職種に活かせるかを紹介していきます。**

データサイエンスと統計学の違いとは？活かせる職業も紹介

統計検定とは、*一般社団法人日本統計学会が認定する統計学に関する民間の資格試験です。*2011年に開始された本試験は、「統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験」と定義され、1級・準1級・2級・3級・4級の5段階に水準が分かれています。

1級以外は2022年から、コンピューターを利用するCBT方式に試験が切り替わっており、受験の敷居が低くなっています。

【参考】：[統計検定とは](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

統計検定1級はすごい資格？難易度・勉強時間・メリットを紹介！

統計検定準1級とは？試験概要と学習方法、活かせる仕事などを紹介

統計検定2級とは？合格するための勉強法や資格が活かせる仕事も紹介

統計検定4級とは？合格するための勉強法や資格が活かせる仕事も紹介

### 統計検定3級は統計学の入門レベル

統計検定3級は2番目に易しい難易度なだけあって、統計学の入門的側面が強い試験です。試験内容は高校数学修了程度であり、理数系大学を修了した現役エンジニアであれば、難易度も高くはないと言えます。

ただし、統計学に全く触れたことがない、もしくは最後に触れてから相当の期間が経ってしまったという場合は、やや難しいと感じるかもしれません。

**将来、データサイエンティストなど統計学を活かせる仕事を目指すのであれば、統計検定3級は手早く基礎を固められるおすすめの試験です。**

【参考】：[統計検定３級](https://www.toukei-kentei.jp/exam/grade3/)

<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>

具体的に、統計検定3級はどのような試験なのでしょうか。ここからは、試験日や出題範囲、合格率といった試験の概要を紹介します。

### 統計検定3級の試験日と受験料

統計検定3級は、提携先の株式会社オデッセイ コミュニケーションズが指定する試験会場で受験します。申し込みは随時受け付けていますが、試験日や申し込み期日などは会場によって異なるため、Webサイトで確認してください。

試験はコンピューターによるCBT方式で、受験料は一般価格が6,000円、学割価格が4,000円です。

【参考】：[統計検定１級以外｜受験の仕方](https://www.toukei-kentei.jp/apply/other-grades-apply/)
【参考】：[統計検定３級](https://www.toukei-kentei.jp/exam/grade3/)

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！

統計検定3級の主な出題範囲は以下の通りです。

・データの種類（量的変数・質的変数・名義尺度・順序尺度・間隔尺度・比例尺度）
・標本調査と実験（母集団と標本・実験の基本的な考え方・国勢調査）
・相関と回帰（散布図・擬相関・相関係数・相関と因果・回帰直線）

*いずれも高校数学の知識があれば理解できるものであり、理系大学を修了したエンジニアであれば、比較的勉強はスムーズに進められるでしょう。*

一方、統計学に触れたことのない方は、慣れない単語や考え方に苦戦するかもしれません。

試験は前述のようにCBT方式で行われ、60分で選択問題を30問解く形です。数値が細かく、桁数の多い数値の計算問題が出る関係上、電卓を持ち込むことが可能です。

### 統計検定3級の難易度と合格率

2022年にCBT方式へ移行してからの合格率は公表されていないため、**2021年のデータを参考にすると、統計検定3級の合格率は75.6%と分かりました。**これは比較的高い水準です。出題範囲が高校修了程度であることから、統計検定の中でも2番目に易しいレベルに位置づけられています。

しかし、合格率の高さに油断はできません。統計学に馴染みのない方にとって、細かい計算を行うことは慣れない作業であり、計算ミスにも注意が必要です。

受験者自体も、統計学という専門分野である関係上理数系出身者が多く、合格率を引き上げている可能性があります。高校数学に苦手意識を持っている方は特に油断せず、しっかりと試験勉強を行った上で臨みましょう。

【参考】：[2021年度の統計検定3級](https://www.toukei-kentei.jp/pt/20210620/)

統計検定の難易度は？4級〜1級の合格率と受験級の選び方を解説

## 統計検定3級に合格するメリット

統計学の入門的な位置づけの統計検定3級ですが、合格することでどのようなメリットがあるのでしょうか。

### 統計学のスペシャリストを目指す足がかりになる

データの収集、整理、分析といった高いスキルが必要な統計学のスペシャリストは、今後も多くの企業で需要が見込まれています。統計検定3級の試験範囲は基礎レベルですが、統計学のスペシャリストを目指す上でも欠かせない知識です。

また、統計検定3級は学習のハードルが低めで、合格の成功体験も得やすい試験と言えます。*3級に合格することで、難易度の高い2級や1級といった試験に臨む土台が作れるのは大きなメリットです。*

データサイエンティストに役立つ資格8選！取得のメリットや難易度は？

統計学の基礎知識が証明できる統計検定3級は、就職や転職の場面でも有利に働きます。近年はDX化の推進、またビッグデータやAI技術の発展により、データ分析がより重要視されています。

そのため、多くの企業で統計学の知識を有するデータサイエンティストやデータエンジニアを必要としています。*その様な職種への就職や転職を希望する方にとって、統計検定3級は非常に役立つ資格です。*

もしも、統計検定を活かせる仕事を探すなら、自分のスキルに合った企業を提案してくれる転職エージェントの活用をおすすめします。

データサイエンティストに必要な3つのスキルとは？役立つ資格も紹介

未経験でもデータサイエンティストになれる？必要な知識・スキルとは

<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=acv12_2)</center>

## 統計検定3級が活かせる職種と年収

ここからは、統計検定3級が活かせる職種とその年収について解説します。

データサイエンティストは統計学が活躍する職種の1つです。AIを駆使したデータ解析に目が向きがちですが、AI開発のベースには統計学の考え方が強く根付いています。そのため、**統計学に対する知識や考え方の理解がなければ、優れたAIを開発することは困難です。**

統計検定3級では実力が不足しているかもしれませんが、将来的にデータサイエンティストを目指すのであれば、その重要な一歩として役に立つでしょう。統計検定での勉強を活かし、E資格などのAI開発に関する資格取得を目指すのも1つのロードマップです。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

新製品の開発や新規技術の研究においても、統計学の知識を活かすことができます。世の中にない新たな製品や技術を生み出していくにあたり、ターゲットとなる市場を決める企画プロセスで統計学は活躍するでしょう。

また、研究におけるデータ解析においても、統計学なくしては、データが示す真の意味を読み取ることは困難です。

このように、*統計学は新製品開発や研究などの上流工程でも利用されるため、上流工程へのキャリアチェンジを狙う方にとっても、統計検定は受験して損のない資格と言えます。*

統計検定3級取得は年収にどの程度影響があるのでしょうか。統計検定3級を活かせる職種の例として、前述した製品開発／研究開発を例にとります。

製品開発／研究開発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477万円（※2023年9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（顧客向けシステムの開発・実装）を参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

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、製品開発／研究開発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。

数学などの専門的な分野の知識を必要とするエンジニアは、他と比べて高めの年収を期待できます。**統計学もその1つとしてキャリアアップに寄与できるでしょう。**

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/13.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_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の年収はいくら？必要なスキルや資格も紹介

## 統計検定3級の勉強時間と攻略方法

統計検定3級について、試験の概要や受験のメリットを説明してきました。ここからは、試験突破のために必要な勉強時間と攻略法を紹介します。

### 統計検定3級に合格するための勉強時間

統計学を一から勉強する方は、50～60時間程度の勉強時間が必要になると言われます。もしも、1日1時間の勉強時間を確保した場合、1ヶ月半～2カ月程の期間がかかる計算です。

一方、既に統計学についての知識がある方や、仕事で統計学に携わっている方は、内容の復習と試験対策をあわせても、20～30時間程度あれば合格できると言われています。とはいえ、一夜漬けでの合格は難しいので、しっかりと計画を立てて効率的に勉強していきましょう。

### テキストで苦手な分野を潰す

統計検定3級は統計学の入門としての位置付けであるため、テキストによる勉強が非常に効果的です。*高度な理論や複雑な計算が少ないため、馴染みのない方もつまずき辛く、統計学の基礎を一通り学ぶことができるでしょう。*

試験には、電卓が必要な計算問題がいくつか出題されるため、各統計値の計算方法について重点的に学習するとよいでしょう。以下におすすめのテキストを紹介します。

・*「改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定3級対応 データの分析」*

本テキストは日本統計学会の公認テキストです。タイトルにある通り統計検定3級に対応しており、試験対策で無駄のない学習を行うことができます。章末の問題が充実しているため、参考書として以上に、問題集としても優れた1冊です。

▪著者：日本統計学会
▪ページ数：240ページ
▪出版社：東京図書
▪発売日：2020/02/08

【参考】：[日本統計学会公式認定統計検定３級対応　データの分析 （改訂版）](http://www.tokyo-tosho.co.jp/books/978-4-489-02332-3/)

試験範囲の基礎を一通り学び終えたら、試験突破のために次にすべきことは過去問を解くことです。*過去問を解くことは、実際に出題された問題を解くことで試験突破に必要な実力が付いているか、確認できる意義があります。*加えて、試験時間60分で全ての問題を解き切れるか、時間配分を見極めるという重要な側面もあります。

2022年からCBT方式に移行し、これまでの筆記試験形式の過去問しか存在しない状況ではありますが、過去問を繰り返し解いて、試験の感覚を掴むことは非常に重要です。

過去問は公式サイトでは2021年6月分が公開されていますが、書籍であれば2018年からの試験を解くことができます。

・*「日本統計学会公式認定 統計検定 3級・4級 公式問題集[2018〜2021年]」*

2018年から2021年の３年間の試験で、実際に出題されたすべての問題が掲載されています。2022年にCBT方式へ移行する前の問題ですが、出題傾向や出題範囲を知るためには有効な書籍です。

▪著者：日本統計学会
▪ページ数：388ページ
▪出版社：実務教育出版刊
▪発売日：2021/11/25

【参考】：[日本統計学会公式認定 統計検定 3級・4級 公式問題集[2018〜2021年]](https://jitsumu.hondana.jp/book/b590885.html)

## 統計検定3級でキャリアアップを目指そう

本記事では、統計検定3級の試験概要や難易度レベルのほか、資格を活かせる仕事や勉強方法について紹介しました。**統計学はデータを扱う様々な職種で活用されており、統計検定3級はその入門に最適な試験と言えます。**

統計検定3級を足がかりにすれば、今後も多くの需要が見込まれる職種へのキャリアアップを目指すことも可能です。

しかし、実際に統計検定3級を取得して、データサイエンティストなどの職種へ転職したいと考えたとき、どのように求人を探せばいいのかわからないという方も多いのではないでしょうか。

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=acv12_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。

データ解析に欠かせない統計学の資格として統計検定があります。その中でも初学者の入門としておすすめなのが統計学3級です。本記事では、統計検定3級の概要や攻略方法を説明するとともに、どのような仕事に活かせるかも紹介していきます。

統計検定3級は統計学の入門としての位置付けであり、4級に次いで2番目に易しい試験

統計検定3級の2021年合格率は75.6%であり、比較的高い

統計検定3級はデータサイエンティストや新製品開発エンジニアで活かせる

統計検定3級とは？試験日・難易度・勉強時間・活かせる職種を紹介

LINQは、C#やVBなどの.NET Framework対応言語で使用できるライブラリであり、同じ型のデータを集めたコレクションに対する操作を拡張するものです。読み方は「リンク」で、データの集合に対するループ処理を簡潔に記述できます。

**LINQを使用すると、コレクションに対する検索や操作を複雑な繰り返し処理により行う必要がなくなり、コードを簡潔で効率的に記述するのに役立ちます。**

## LINQの使い方を習得してコーディングを効率化しよう

LINQは、従来のforループやforeachループに比べて、コードを簡潔に記述できる大きなメリットがあります。また、データベースやXMLなどの操作にも応用でき、高い汎用性があります。

LINQを活用すれば、プログラミングの生産性を向上させ、高品質なコードをより簡単に書けるようになります。*コーディングを行うプログラマーや、開発プロジェクトの効率化を考えるSEにはぜひ習得をおすすめしたいスキルの1つと言えます。*

この記事では、LINQを使ってみたいと思う方のために、LINQの概要や、その記述方法であるクエリ式とメソッド式の違い、LINQを学習するメリットなどについてわかりやすく解説していきます。

データベースとは？今更聞けないその内容をITエンジニアとして改めて学ぶ

<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>

ここでは、.NET Framework対応言語の「統合言語クエリ」であるLINQの特徴、活用できる職種の年収など、基本的な情報について解説していきます。

### LINQは.NET Framework対応言語の統合言語クエリ

LINQは「Language Integrated Query」の略称で、C#やVBなどの.NET Framework対応言語に、データ操作構文を組み込んだものです。データベースやXML操作に関連するライブラリを含んでおり、SQLのようなデータベース操作構文を提供しています。

*これにより、データベース問い合わせとオブジェクト指向プログラミングを統合し、データ操作を容易に行うことができます。*SQLなどの問い合わせ言語がデータベースの操作を簡略化したように、LINQはコレクションに対する操作を効率的に記述できるようにしたものと言えます。

LINQは2007年にC#3.0の言語仕様として導入され、その後Visual BasicやF#など、他の.NET言語でも利用できるようになりました。

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

*LINQでは、SQLのような記述方法のクエリ式と、直接メソッドを繋げるメソッドチェーンで記述するメソッド式が使用できます。*

データ操作の方法はメソッドで指定でき、例えば、Selectメソッドを使用して要素を変換し、Whereメソッドを使用して条件に合致する要素をフィルタリングできます。これにより、柔軟性が向上し、コードがより読みやすくなります。

また、LINQの処理は遅延実行されます。LINQクエリはメソッド実行時に処理予約され、実際のデータ処理は必要な時点で行われます。これにより、無駄な計算を避け、効率的なデータ処理が可能です。

LINQを使用するには、System.Linqを参照するためにusingディレクティブを追加する必要があるため、気を付けましょう。

### LINQを活用できる職種の年収

LINQを活用できる代表的な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344万円（※2023年9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」から近い職種のエンジニア/プログラマを参考にすると、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、プログラマーは一般平均年収よりも、やや低めから高めであることが分かります。

プログラマーは、コーディングスキルのレベルや対応できる言語の幅などにより、年収が大きく異なります。*LINQの活用など、様々なプログラミングスキルや知識を積極的に取り入れ、効率的で高品質なコーディングができるプログラマーは、より高収入となる傾向があります。*

【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)

プログラマーに資格は必要？資格を取るメリットとおすすめの資格8選

LINQにはクエリ式とメソッド式の2つの書き方があります。それぞれの特徴と使い方を見てみましょう。

クエリ式はSQLに似た構文で記述することができます。*コレクションの操作を、from、where、selectなどのSQLと同じキーワードを使用して行うため、SQLに慣れている人には直感的に理解しやすいでしょう。*

Whereは、条件に合致する要素をコレクションから抽出します。Selectは、コレクション内の要素に対して処理を行い、その結果を取得します。これらのメソッドを組み合わせて、条件に合致した要素に対して特定の処理を適用することが可能です。

例えば、C#でLINQのクエリ式を使用して、数値のコレクションから15以下の要素を抽出し、それらの要素を2倍して新しいコレクションを取得する場合のサンプルコードは以下になります。

```
var squaredNumbers =
　from num in numbers
　where num <= 15
　orderby num
　select num * 2;
```

メソッド式は、従来のC#の通常のコーディングに準じた形式で、データの集合に対して操作を行います。

*メソッド式では、多数の便利なメソッドを使い、メソッドチェーンでデータをフィルタリングや変換するため、シンプルで効率的、かつ柔軟なコードを書くことができます。*

上記と同じ例で、数値のコレクションから15以下の要素を抽出し、それらの要素を2倍して新しいコレクションを取得するコードを、C#のLINQのメソッド式で書いたサンプルコードは以下になります。

```
var squaredNumbers = numbers
　.Where(num => num <= 15)
　.OrderBy(num => num)
　.Select(num => num * 2);
```

### クエリ式とメソッド式の使い分け

どちらの構文を選ぶかは、状況や利用者の使い易さに応じて異なります。*SQLに近い感覚でクエリを書きたい場合はクエリ式が、メソッドをチェーンさせて様々な処理を記述したい場合はメソッド式が適しています。*

 また、クエリ式とメソッド式を組み合わせて使うこともでき、柔軟なデータ操作を実現できます。

実は、クエリ式は、メソッド式をよりわかりやすく書き換える糖衣構文であり、実際にはクエリ式は、C#のコンパイラによってメソッド呼び出しに変換されます。

LINQを使用することで、コードの可読性や再利用性が高まり、タイプの異なるデータソースへの検索や操作ができるメリットがあります。また、習得することでプログラマーとしてのスキルアップが期待できます。

### コードの可読性や再利用性が向上する

従来のループ処理では、処理の内容がループの中に埋め込まれており、理解が難しいことがありました。

*しかし、LINQを使用すると、1つの操作ごとに対応するメソッドを呼び出すため、コードがシンプルで誰が見ても理解しやすくなります。*ループ処理の中身を追いかける必要がなくなり、コードの可読性が向上します。

また、LINQでは、1度作成したクエリを、ListやDictinoaryのようなIEnumerableを実装した異なるデータソースに対して適用できるため、再利用しやすく、複雑な操作を抽象化できます。

コードレビューを初めて行う人必見！やり方を1から解説！

### 様々なタイプのデータソースに対する検索や操作ができる

*LINQは、メモリ内のさまざまなデータソースに対応しています。*

ListやDictinoaryのようなIEnumerableを実装したコレクションクラス（LINQ to Object）だけでなく、XML（LINQ to XML）、リレーショナルデータベースサーバへのSQLクエリ（LINQ to SQL）などがあり、同じLINQの文法を使用してこれらのデータソースを問い合わせることができます。

### コードの品質向上につながりスキルアップできる

LINQを使用すると、LINQが提供するデータ操作メソッドを組み合わせて処理することができ、自作の複雑な繰り返し処理のロジックを書く必要がないため、結果としてバグが減り、品質の高いコードを素早く開発できます。

*また、多くの開発現場や企業がLINQを使用していますので、LINQのスキルを持つことは、プログラマーとして新たな現場の獲得や、キャリアチャンスを切り開く手助けにもなるでしょう。*

<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>

## LINQを習得してエンジニアとしてスキルアップしよう

LINQはプログラマーにとって、データの操作がスムーズに実装でき、コーディングの効率化と品質向上に役立つツールであることが分かったと思います。

*LINQのスキルを身に着けることで、.NET Framework開発の現場でより活躍することが期待できます。*今後のプログラマーとしてのキャリアアップを目指して、LINQを活用できる企業に転職を考えるのもいいでしょう。

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。 

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。

LINQは、C#やVBなどで利用できるデータ操作ライブラリで、使用することでSQL風のクエリを提供し、データ操作を効率化できます。この記事では、LINQを使ってみたい方のために、LINQの特徴やクエリ式とメソッド式の違い、使用するメリットを解説します。

LINQは、.NET Framework対応言語の統合言語クエリである

LINQはSQLのようなデータベース操作構文を提供し、データ操作を効率化できる

LINQを学ぶことでコードの可読性や再利用性が向上し、異なるデータソースへの検索や操作が容易にできる

LINQとは？特徴やメリット、クエリ式とメソッド式の違いを解説

#### balloon nao left
こんにちは、なおです！

#### balloon nao left
今回は今まで取り上げてそうで取り上げてなかったテーマシリーズ。第55回テーマは『オラクルマスター』です！オラクルマスターに関する記事を3本PICK UPしました◎

### オラクルマスターとは？試験概要やグレードの種類を徹底解説

オラクルマスターとは？試験概要やグレードの種類を徹底解説

IT資格には様々な種類があり、その中にオラクルマスターと呼ばれる資格があります。IT系未経験者でもデータベース系のエンジニアを目指している方は、その名を聞いたことがあるかもしれません。

オラクルはデータベース系ソフトウェアを開発する大手企業で認知度も高く、有用な資格なのではと考えている方も多いはずです。

この記事では、オラクルマスターについて、どのような資格であるか概要を説明しつつ、グレードの種類を詳しく見ていき、取得のメリットも紹介していきます。

### オラクルマスターシルバー取得のメリットは？転職で年収アップを狙える！

オラクルマスターシルバー取得のメリットは？転職で年収アップを狙える！

オラクルマスターシルバーは、オラクル社のデータベース認定資格の初級レベルに相当します。オラクルマスターの入門編であるブロンズから挑戦しても構いませんが、実務能力を身に付けるという意味では最低でもオラクルマスターシルバーは取得したいところです。今後ステップアップしたいと考えているエンジニアの方には、オラクルマスターシルバーの取得をおすすめします。

この記事では、そんなオラクルマスターシルバーを取得するメリットについて紹介しております。

### オラクルマスターゴールドとは？試験の概要や難易度・勉強方法を解説

オラクルマスターゴールドとは？試験の概要や難易度・勉強方法を解説

オラクルマスターゴールドは、世界的に広く使用されているデータベース製品であるOracle Databaseシリーズやデータベースのスキルを持つことを認定する資格で、データベースに関する高い技術を持つことを証明する資格として広く知られています。

オラクルマスターゴールドの資格取得には、データベースの管理と運用に関する高い知識とスキルが求められるため、自らのデータベーススキルをより高め、その能力を証明したいと考えているエンジニアの方におすすめの資格です。

この記事では、オラクルマスターゴールドの受験を検討している方のために、試験の概要や難易度、勉強方法などについて解説していきます。

#### balloon nao left
いかがでしたか？それではまた来週！

<center>[『マイナビ エージェント』なら、 IT業界に精通した専任アドバイザーと豊富な求人で、 あなたの転職を丁寧にサポートします。](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv_pickup)</center>

ChatGPT「チャットGPT」の正式名称は「Chat Generative Pre-trained Transformer」であり、文章生成モデルを指します。ChatGPTを利用してみると、まるで人と会話しているように感じられ、驚かされます。

しかも、プロンプトに入力した質問やリクエストに対し、高度な回答を返してくれるため、様々な場面での活用が想定できます。ChatGPTは翻訳や要約、ライティング、コーディングなどあらゆる要求に応える総合型のサービスで、Google社が開発中の「Bard」と並び評されます。

また他にも類似サービスが次々と登場しています。*この記事では、ChatGPTに似たサイト、類似サービスにフォーカスして各サービスを紹介していきます。*

【参考】：[ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue](https://openai.com/blog/chatgpt/)

ChatGPTとは？今話題のAIチャットボットの概要や仕組みを解説！

大規模言語モデル（LLM）を備えた生成AIと言えばChatGPTが知られており、一般にリリースされてからはまだ1年ほどです。生成AIの世界は日進月歩で進化しており、ChatGPTの類似サービスは既に数百以上あると言われています。

またChatGPT自体も進化と分化を続けており、「ChatGPT Plus」やMicrosoftの「Bing AI」、「Microsoft Copilot」、とChatGPTのエンジンや技術を用いたサービスが次々とリリースされています。さらに、GoogleはChatGPTとほぼ同じような機能を有する「Bard」の開発を進めています。

生成AIはより能力が高まるにつれて、利用価値も向上していきます。様々な利用方法が考案されるとともに、ユーザもChatGPT以外の製品やサービスを知ることで、利用目的に応じてサービスを使い分けることができるようになります。

このように、**ChatGPTの類似サービスを知り、その活用法を探ることは生活を便利に豊かにしていく上でも意義があるでしょう。**

【参考】：[ChatGPT プラスのご紹介｜Open AI](https://openai.com/blog/chatgpt-plus)
【参考】：[AI があなたの毎日を支援する、Microsoft Copilot を発表 ｜Open AI](https://news.microsoft.com/ja-jp/2023/09/22/230922-announcing-microsoft-copilot-your-everyday-ai-companion/)
【参考】：[AI を活用した Web 向け副操縦士 |マイクロソフトBing](https://www.microsoft.com/ja-jp/bing?form=MA13FV)
【参考】：[Bard  | Google](https://bard.google.com/chat?hl=ja)

ChatGPT Plus（有料版）とは？無料版との違いやGPT-4の機能も解説！

ここでは、ChatGPTの代わりとして利用できる代替サービスを紹介します。いずれも無料で利用でき、日本語にも対応しています。まず最初に、*どのような類似サービスがあるのか、一覧で確認しましょう。*

ここで紹介するサービスはいずれもChatGPTとよく似たサービスであり、日常的にChatGPTを利用している方なら、違和感なくすぐに利用できます。また、GoogleのBardを除くサービスはすべて何らかの形でChatGPTのエンジンを利用しており、類似度が高いと言えます。

**それぞれの違いを知るには、試してみることが大切です。**いずれも無料プランがありますので、気軽に試してみましょう。

~~ 【図】：ChatGPT 類似サービス5選　比較~~

### 類似サービスを試す上で注意すべきこと

AIチャットサービスは見た目は同じでもそれぞれ違いがあります。操作性、機能、利用回数や文字数などの制限、正確性、レスポンスなどです。スピードを優先したい方はレスポンスが気になり、業務で利用したい方は正確性が気になるかもしれません。

何に重きをおいて利用するのか目的を明確にしておきましょう。

特に不正確な回答は致命的になります。また、倫理に反する質問や回答を許容していたら、犯罪に利用される可能性があります。さらには、個人情報の扱いにも気をつけましょう。**便利なツールはその反面デメリットやリスクもありますので、あらかじめ注意点を把握しておくことをおすすめします。**

ここでは、*ChatGPT代替サービス5選について、それぞれの特徴を紹介します。*また、同様に各サービスに対して「サービスの問題点と使用時の注意点」について質問してみました。その結果についても紹介します。

Google Bardは、Google提供の対話型AIサービスで、自然言語でのやり取りを得意としています。Bardに搭載されている大規模言語モデルのLaMDAは、オープンソースとして提供されることが決まっています。

BardはGoogle検索サービスと連携して、ビッグデータや検索結果から正確な回答を生成します。生成AIを活用し、創造力や生産性の向上に効果を得られます。Bardは現在試験運用中のサービスであり、正式リリースには至っていません。

**ChatGPTと大きく異なるのは、1つの質問に対して複数の回答をしてくれる点で、ユーザは自分の期待ニーズに近い回答を選択できることです。**またBardは、回答をGoogleドキュメントやGmailにエクスポートすることができます。

【参考】：[Bard  | Google](https://bard.google.com/chat)

*■ Bardの主な問題点*
Google Bardの主な問題と利用する際の注意点に関し、Bardは以下のように回答しました。「簡潔に」としたことでシンプルな箇条書きで回答してくれました。

~~ 【図】：Google Bard 回答画面~~

Google Bardが待望の日本語に対応！特徴と使い方を解説

Bing AIは、**Microsoft提供の検索エンジン「Bing」とGPT-4搭載のAIチャットを組み込んだサービスで、自然言語でユーザからの質問やリクエストに応えられます。**Webから最新で正確な情報を収集し、分かりやすく整理して回答します。

またBing AIは単なる情報伝達だけではなく、関連性の高いトピックやサジェストもできます。生成AIを活用して詩や物語、画像などのコンテンツを生成したり、文章の添削や改良を行ったりすることができます。

Bing AIは、Windows 10・11ではMicrosoft Edge のサイドバーからアクセスできるイメージクリエーターという機能を提供しており、テキストから直接画像の生成が行えます。

お役立ち記事