## 保守運用に必要なスキルとは

*システム運用には、システムが正常に稼働しているかを監視したり、トラブルを未然に防いだりする目的として、保守・運用の業務が欠かせません。*では、この仕事を行う上で必要とされるのはどのようなスキルなのでしょうか。

### システムやインフラ、対人スキルを磨こう

保守・運用を行う上で必要とされるのは、**システムに関する知識はもちろんのこと、運用するために必要なサーバやネットワークなどのインフラ部分の知識も欠かせません。**

また、時には顧客やシステム作成を担当したプログラマーなどと円滑なコミュニケーションを取らなければならないため、対人スキルも磨いておくことで保守・運用エンジニアとして重宝されるでしょう。

ITエンジニアの中では、保守・運用は一生続ける仕事というよりも、その経験を活かして次のキャリアアップへの足掛かりにするケースが多いです。保守・運用でインフラの知識や経験を積むことで、インフラエンジニアなどを目指すことができます。

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保守・運用の業務を担当するエンジニアは、常にシステムの監視や不具合対応を行っています。これによって現在のIT社会において、必要不可欠なサーバやネットワークが正常に稼働し続けることができています。ここでは、保守・運用の業務について詳しく見ていきましょう。

ここでは簡単にですが、システム開発の工程について紹介します。一般的なシステム開発の工程は、**「要件定義→外部設計→内部設計→プログラミング（構築）→単体テスト→結合テスト→システムテスト→運用テスト→システム移行→保守・運用」のような流れをたどっていきます。**

したがって、保守・運用はシステム移行が終了し、実際にシステムが稼働している状態であるときに行う工程です。また、保守・運用の工程は「下流工程」と呼ばれており、一方、要件定義や設計の工程は「上流工程」と呼ばれます。

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では、保守・運用を担うエンジニアになるために必要なスキルを3つ紹介します。

*1.システムに対する深い知識とスキル*

保守・運用を担当するシステムエンジニアは、すでに稼働しているシステムの管理を行います。システムを管理するには、システムに関する深い知識やスキルが必要です。

リリースしているシステムを修正してより良いシステムへ改善するためには、迅速な問題解決が欠かせません。システムに対しての深い知識やスキルがあると対応力は大きく変わってくるでしょう。

稼働しているシステムの保守・運用をするには、「アプリ」の知識だけではなく、「インフラ」の知識も必要です。

例えば、システムはサーバやネットワーク機器によって稼働しているため、不具合が発生した際に、それがシステムのプログラムの部分にあるのか、サーバやネットワーク機器にあるかを見極めなければなりません。この見極めにインフラに関する知識が必要です。

*3.障害対応のスキルとコミュニケーション力*

システムに問題や不具合が発生した場合は、迅速に対応しなければならないため、不具合の原因を素早く把握し、顧客先に報告したり、不具合を修正するためにプログラマーなどに指示をしたりと、障害への対応力が必要です。また、コミュニケーション能力の高さがあるとスムーズに障害対応を進めることができるでしょう。

このように時代とともに、求められるIT技術は刻々と変化しています。**それに対応する知識やスキルを身に付けていくこともとても重要です。**その際に、自身のスキルマップを作成しておくと、どんなスキルが不足しているのかが可視化できるため、新しいスキルを習得しやすくなります。

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### 保守と運用の違いや仕事内容

ここからは、保守・運用の仕事内容について詳しく紹介します。**保守・運用の仕事は、現在稼働しているシステムを構成するサーバやネットワークの安全性と安定性を守る仕事です。**では、「保守」と「運用」の内容とそれらの違いについて解説します。

保守の業務は、システム運用において不具合がでないように予防の措置を行うことです。さらに、故障やトラブルが起きてシステムが停止した場合に、システムの復旧やプログラムの修正を行うこともあります。「運用」との相違点は、より良いシステムにするために「システムを修正する」ことがある点です。

また、運用と異なるもう1つの点として、「障害の発生を事前に予測する点」があります。しかし予測は非常に難しいため、システムの稼働状況を日頃から監視することが大切です。

運用の業務は、想定外の不具合などでシステムを停止させることなく、安定的に稼働させ続けることが目的であるため、システムを常に監視することが求められ、システムの状態を正確にチェックする必要があります。

監視の方法としては、監視ソフトウェアを用いて自動的に監視を行うことや、稼働ログを出力し、システムの状態をチェックすることが挙げられます。他にも、システムを利用しているユーザーへのサポート、顧客先へ不具合の報告などの業務も行うことがあるでしょう。

以上のように、保守と運用については違いがありますが、システムの安定的な稼働を守るために働くという点については同じです。

## 保守・運用の仕事はきつい？

保守・運用は「きつい」などと言われてしまうことがありますが、ここではその理由について3つ解説します。

### 夜勤や休日出勤の場合がある

保守・運用が「きつい」と言われる理由の1つとして、夜勤シフトや休日出勤が多いことが挙げられます。IT技術の発展により、サーバやネットワークは現在の社会では必要不可欠なものであり、常に正常に動いている状態に保たれる必要があります。

そのため、SEは深夜も休日も監視する必要もあり、生活リズムが崩れてしまう人も多く、「きつい」と言われる理由となりますが、*夜勤手当が出る会社もあり、デメリットだけではないことは認識しておきましょう。*

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保守・運用は単純作業が多いため、「技術力が身に付かない」と言われてしまうこともあります。手順通りに実施するようなオペレーション作業が多く、専門的な知識やスキルが身に付いている感覚が感じられないことも多いです。

また、IaCと言われるように、保守・運用の業務に関してもコードによる自動化が増えてきているため、「仕事がなくなるのでは」という不安を抱えている人もいるかもしれません。

保守・運用の仕事は決まった作業を行うことが多く、慣れてしまうと楽で暇に感じることも多いようです。しかし、暇な時間にこそ研修に参加してみたり、資格の勉強などスキルを磨く時間に充てたりすることもできます。

一方で、暇な時間を有効活用できない場合や、決まった作業が苦手な方にとっては、「保守ばかりできつい」と感じる仕事とも言えるでしょう。

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## 保守・運用は将来性のある職種

ここまでに、保守・運用の仕事内容について紹介してきました。ここからは、保守・運用の需要やキャリアプラン、必要なスキルについて解説します。

### 今後も需要は高くなっていく

保守・運用の仕事はシステムが稼働している限り、必要不可欠な業務です。そのため、今後自動化ツールなど方法が変わることはあっても、需要がなくなることはないと言えるでしょう。

現代の社会では、何かしらのシステムに依存して生活しています。それらのシステムは24時間365日稼働させ続ければならない場合も多いため、保守・運用のエンジニアが現状として不要になることはないと言えます。

**今後もIT産業が発展していくことから、システムの保守・運用はますます需要が高くなり、将来性が高いと考えられます。**

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### キャリアアップによって年収を上げやすい

ここでは、保守・運用を行うエンジニアの年収を紹介します。

運用保守システムエンジニア・障害対応の年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は431万円（※2023年8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、保守・運用を行うエンジニアは比較的一般的な平均年収に近いことが分かります。

保守・運用の作業はシステム開発の工程の1つです。**業務を通じて保守・運用よりも上流の工程である設計や開発を経験できるようになると、キャリアアップにつながり、年収アップが期待できるでしょう。**

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/10.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)

### 保守・運用からのキャリアプラン

保守・運用エンジニアのキャリアプランとしては、以下の2つが挙げられます。

*1.プログラミングを習得し、システム開発を行う*

これまでに説明したように、保守・運用を担当するシステムエンジニアより平均年収の高い開発系のシステムエンジニアを目指すことが挙げられます。

システムの開発工程では、保守・運用と比較して担当する業務は幅広く、プログラミングを用いることもあるでしょう。そのため、プログラミング技術を習得することで、キャリアアップが期待できます。

*2.インフラエンジニアを目指す*

保守・運用を担当しているシステムエンジニアは、ある程度インフラの知識が身に付いていることでしょう。そこで、アプリの知識に加えて、インフラの知識を活かすことで、インフラエンジニアを目指すことができます。

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## 保守・運用はシステムを守るやりがいのある仕事

この記事では、保守・運用の仕事内容や将来性、必要なスキルについて紹介しました。前述の通り、保守・運用を担当するシステムエンジニアの主な仕事は、システムを管理したり安定的に稼働させたりするために、常にサーバやネットワークを監視することです。

保守・運用はシステムが稼働している限り必要不可欠であり、今後もIT技術の発展に伴い将来性の高い仕事と言えるでしょう。**保守・運用のシステムエンジニアになるためには、システムやインフラに関する深い知識とスキルが必要です。**

また、コミュニケーション力があると、仕事がスムーズに運ぶことができ、重宝される人材になることができるでしょう。今後保守・運用のエンジニアとして活躍するためには、スキルをきちんと評価してくれる企業に身を置くことがおすすめです。こういったエンジニアの転職には、転職エージェントを活用することで自分に合う企業が見つかりやすくなります。

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保守・運用に携わるシステムエンジニアは、システムの安定稼働の実現と安全性向上を担います。システムを守るという意味で非常にやりがいのある仕事です。当記事では、そんな保守・運用の仕事内容や将来性からキャリアプラン、必要なスキルを紹介します。

保守・運用を担当するエンジニアの主な仕事内容は、システムを安定的に稼働させること

保守・運用に携わるエンジニアの需要は高く、IT技術の発展に伴い、将来は明るい

保守・運用のエンジニアになるためには、システムやインフラに関する深い知識とスキルが必要

【システム運用・保守】必要なスキルや仕事内容、将来性について解説

機械学習エンジニアは、人工知能・AIの領域でシステムを設計・構築するエンジニアを指します。また機械学習エンジニアは、ML（Machine Learning）エンジニアとも言われています。ここでは機械学習エンジニアの詳細に迫ります。

今さら聞けない人工知能（AI）の基礎知識｜AI開発の基本を解説！

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

機械学習の説明をする上で前提となるのが、人工知能についての知識です。人工知能とは、人間が備えている知的な行為をコンピュータの手続き・アルゴリズムに基づき、所定のデータを与えることで機械的に実行することを研究する領域です。

人間の介在なしに機械的に実行することができれば人間の負担が減り、従来経験則に任せていた領域も科学的に最適な結果を導くことが可能になります。

**機械学習は人工知能の1種で、学習方法を定義して機械的に学習させるため、過去の蓄積データから将来を予測するための技法を指します。**

関連した用語としてよく聞かれる「深層学習（Deep Learning）」とは、人間の脳神経であるニューロンをヒントにモデル化されたニューラルネットワークを用いた技術です。十分なデータ量を与えることで、機械が人間の介在なしに自動的にデータから特徴を抽出し、パターン認識等に活用していきます。

したがって、「人工知能 ⊃ 機械学習 ⊃ 深層学習」の関係を持ち、人工知能は全体を包摂する関係にあります。

### データサイエンティストとの違い

よく求人サイトの募集職種で、データサイエンティストや機械学習エンジニアが記載されていますが、*データサイエンティストとは機械学習アルゴリズムを使うシステム利用者で、データ分析者・統計の専門家を指します。*一方、機械学習エンジニアは機械学習アルゴリズムを設計・実装する技術者のことで、ITエンジニアの1種です。

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？

### 機械学習エンジニアはAIエンジニアの一種

*AIエンジニアとは、AI関連の技術職全体を指します。*具体的には、上記のシステム構築側の機械学習エンジニアおよびシステム利用側のデータサイエンティストが含まれます。

AIエンジニアについて解説する際は、目的別に機械学習エンジニア・データサイエンティスト・データアナリストに分けて仕事内容を説明します。

データアナリストとは？仕事内容や向いている人の特徴を解説

## 機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアは、AI分野の技術の専門家として認知されています。一般企業の他、学術系研究機関に勤務される方もいます。ここでは、機械学習エンジニアの具体的な仕事内容について触れていきます。

### 機械学習に用いるデータの収集・整形

**膨大なデータの収集・整理・管理はもちろん、データの整形までもコンピュータで行います。**その際、学習には「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3パターンがあり、目的によって使い分けをします。機械学習エンジニアはこれらの作業を行うコンピュータに指示を出したり管理したりする役割があります。

### 機械学習を用いたシステムの設計・開発

クライアントの要望に合わせて必要な機械学習のアルゴリズムを構築し終えたら、そのモデルを元にシステムやサービスを設計・構築・運用していきます。

実際にこの機械学習モデルをサービスとして活用した際に得られる結果が、どういったものになるのかを明確にする必要があるため、複数のモデルを作成して1つに絞り込んで改良していきます。

### 機械学習のためのインフラ構築

機械学習を行うには、膨大なデータを処理したり安全・効率的に運用したりする必要があり、それには実行環境を整えなければなりません。Web APIとして呼び出せる設計を行ったりバッチなどの処置を管理したりと、*目的に合わせたインフラの構築をするのも機械学習エンジニアの仕事です。*

## 機械学習エンジニアに必要なスキル

ここでは、機械学習エンジニアにはどのようなスキルが必要なのかまとめました。

機械学習エンジニアはシステム構築サイクルを任されるため、プログラム開発や学習アルゴリズムの設計の知識が求められます。**プログラム開発では、Python・C・C++が主な開発言語です。**特に、PythonはAI・機械学習・データ解析には欠かせません。C・C++・Javaは人工知能関連の開発で活用されています。

未経験者の場合は、まずはこれらのプログラミング言語の知識から習得しましょう。

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機械学習エンジニアが担うアルゴリズム設計には、プログラミング言語の理解の他に、**高度な数学や統計理論を多用します。**アルゴリズムの目的によって必要な数学的・論理的な知識が異なるため、一定の知識や経験が求められます。

例えば、顔認識や文字認識として画像を使用した機械学習を行いたい場合は、画像認識学の知識が必要です。

機械学習エンジニアには、システムインフラの技術も求められます。特に最適化には、ハードウェアの知識に基づいてシステムメモリーの利用や計算手法を最適化するため、OSとハードウェアの知識が求められます。

### データベースやクラウドに関する知識

機械学習エンジニアは、**収集したデータを格納するためにHadoopやSQL等のデータベースを理解している必要があります。**過去の蓄積データを活用するためには、ビッグデータの理解も合わせて必要です。また、最近ではクラウドにデータを格納することも増えているため、クラウド連携も知識があると有利でしょう。

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### 機械学習エンジニアになるまでのロードマップ

これまで機械学習エンジニアに必要なスキルを紹介しましたが、ではこういった知識を習得するためにはどのような学習手順を踏めば良いのでしょうか。ここでは、機械学習エンジニアになるまでのロードマップを簡単に紹介します。

まずは機械学習やAI関連で活用するプログラミング言語を学びます。おすすめはPythonです。Python学習において必要な開発環境を整え、基礎文法やサンプルプログラムを作ってみましょう。

AIや機械学習において必要な数学の分野は、微分積分・線形代数・確率統計です。範囲としては大学で学ぶ程度で十分とされているため、高度な知識は求められません。統計学においては、まずは分布・推定・検定などの基本的な概念から学んでいきましょう。

機械学習は、教師あり学習・教師なし学習・強化学習の3つに手法があり、それぞれのアルゴリズムは異なります。ニューラルネットワークやk近傍法などさまざまな種類がありますので、参考書や学習サイトなどで学んでいきましょう。

*④機械学習を実装したものを作成してみる*

これまでに習得した知識やスキルを活かして、実際に機械学習を実装しているAIを作成してみましょう。実際に作ってみることでしか知り得ないことを学べます。

*⑤ITエンジニアからスタートする*

いきなり機械学習エンジニアを目指すのではなく、まずはプログラマーやシステムエンジニアなどからスタートし、システム開発について知見を広めましょう。

*⑥機械学習エンジニアの案件に応募する、もしくは転職する*

フリーランスとして機械学習エンジニア向けの案件に応募したり、転職によって機械学習エンジニアを目指したりする方法もあります。その際、転職エージェントを活用して研修制度が充実している企業に出会えるようにしましょう。

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## 機械学習エンジニアに必要な資格

どのような職種でも実務経験に加えて資格を取得できれば、対外的に自分のスキルを証明することが可能です。ここでは、機械学習エンジニアが取得しておきたい資格について紹介します。

機械学習エンジニアの能力を証明するために、日本ディープラーニング協会の検定「G検定」がおすすめです。G検定はジェネラリスト向けの検定、E資格はエンジニア向けとなります。**資格取得により、人工知能ならびに機械学習に関する知識の証明が可能です。**

【参考】：[一般社団法人 日本ディープラーニング協会のG検定、E資格](https://www.jdla.org/)

G検定とはどのような資格？難易度や勉強方法、活かせる仕事も紹介

統計自体の能力を証明するために、統計質保証推進協会の「統計検定」を取得しましょう。**この資格を取得することでデータに基づいた客観的な判断ができ、科学的に問題を解決する統計能力を証明できます。**機械学習エンジニアのみならず、データサイエンティストにもおすすめの資格です。

【参考】：[一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

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

### データベーススペシャリスト試験

「データベーススペシャリスト試験」は、情報処理技術者試験の1つで、**データベースの設計監理者や管理責任者が対象です。**高度なIT人材として専門的な知識や技術を証明し、情報システム基盤の企画・要件定義・開発・運用・保守の役割を果たすために役立ちます。

【参考】：[データベーススペシャリスト試験(DB)](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html)

データベーススペシャリスト試験とは？活用できる仕事や効果的な勉強方法を解説

## 機械学習エンジニアはやめとけ？メリットはある？

機械学習エンジニアはIT時代の昨今では需要が高いですが、「やめとけ」と言われることがある職種でもあります。ではなぜそのようなことを言われてしまうのでしょうか。ここでは、その理由やメリットについても解説します。

### ハードルが高いが、重宝される人材になれる

前述したように、機械学習エンジニアに求められるスキルは、プログラミングスキルなどITエンジニアとしての基本的なスキルに加え、統計などの数学的知識も必要です。

そのため、習得しなければならない知識の幅が広く、ハードルが高く感じてしまう部分もあります。特に未経験から機械学習エンジニアを目指すとなると、難しく思えるところは多いでしょう。

しかし、*機械学習エンジニアになる過程で得る知識やスキルは、今後のIT社会で活躍できる武器にもなり、IT人材として重宝されやすくなります。*自身の市場価値を高めるためにも、チャレンジする意義は大いにあるでしょう。

また、未経験採用に力を入れて研修制度が整っている企業に入社できれば、働きながら機械学習エンジニアとして成長することができるため、転職エージェントを活用してそのような優良企業を見つけるのもおすすめです。

### 技術進歩に付いていくことで高い知識やスキルが保たれる

ITの技術は日進月歩で常に進化しており、機械学習エンジニアやAIエンジニアは常に最新の情報を把握しておくことが求められます。そのため、日々の多忙な業務と並行して学習も継続させる必要があり、それが「きつい」「やめとけ」と言われてしまう要因の1つにもなっています。

**しかし、こういった学習の継続は自身のスキル向上に繋がるので、今後昇進やキャリアアップの際には有利に働くでしょう。**

## 機械学習エンジニアの年収やキャリアパス

機械学習エンジニアは、人工知能の領域の経験や統計の知識が求められます。ここでは、その先にあるキャリアの選択肢や結果として得られる年収について説明していきます。

ここでは、機械学習エンジニアの年収例を紹介します。今回は「製品開発／研究開発」というカテゴリで見ていきます。

「マイナビエージェント 職種図鑑」での「製品開発／研究開発」の平均年収は477万円（※2023年8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。

機械学習エンジニアは、AI領域を担うエンジニアです。今後、コンピュータの利用領域の広がりにより、人間の介在なしに処理できる、自動化の適応がより進んでいきます。コンピュータによる認識や予測・分析のニーズが高まる中、システムを支える機械学習エンジニアの需要が高まるでしょう。

機械学習エンジニアは、人工知能AIの領域で、システムを設計・構築するエンジニアを指します

コンピュータ知識の他、数学や統計の高度なスキルが必要とされます

AI市場はさらに拡大していき、機械学習エンジニアの需要が、さらに高まるでしょう

機械学習エンジニアとは？AIエンジニアとの違いや年収、言語を紹介

## オラクルマスターとはどんな資格か？

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。

本記事では、**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。**

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## データベース系で最もポピュラーな資格の1つ

オラクルマスターという資格を簡単に説明すると、データベース系資格の中で最もポピュラーな資格の1つであり、Oracle Databaseのスキル専門で認定を行う資格と言えます。

データベース系の資格も他のIT資格と同様にそれなりの数がありますが、**オラクルマスターは世界トップクラスのシェアを誇るOracle Databaseを扱い、難易度の幅も4種類と幅広いため、未経験者や初心者でもおすすめできる資格です。**

また、日本語で受験できる世界共通の資格である点もメリットと言えるでしょう。

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まずはオラクルマスターの資格について、その概要から受験方法まで基本的なことを解説していきます。未経験者にとっては聞き慣れないOracle Databaseについても説明します。

オラクルマスターの資格で認定するOracle Databaseとは、どのような技術なのでしょうか。*同技術はアメリカの会社であるOracle社によって開発されたデータベース管理システムであり、世界で最初のリレーショナルデータベースでもあります。*

特徴としては、セキュリティ性能の高さやOSに依存しない移植性の高さが挙げられます。大規模なデータベース構築に向いており、機械学習システムとも連携がとられている点もメリットです。2022年時点でのデータベースシステムのシェアはマイクロソフト、AWSに次ぐ3位とも発表されています。

【参考】：[Oracle Databaseのシェア](https://www.publickey1.jp/blog/22/dbmsdbaas1aws22021.html)

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### オラクルマスターの資格概要

高いシェアを誇るOracle Databaseのスキルを認定するオラクルマスターは、有用な資格と言えます。では、オラクルマスターはどのような資格なのでしょうか。*同資格はOracle Databaseで作られたデータベースを運用、設計するエンジニアを対象としたスキル認定を行う資格です。*

そして、オラクルマスターには以下のグレードが存在します。

　
詳細は後述しますが、各グレードではOracle Databaseに関する知識を問う問題が出題されます。Goldまでは選択問題のみですが、最上級のPlatinumでは実技試験に合格しなければなりません。

オラクルマスターは日本オラクルが主催する民間資格ですが、Bronzeを除けば世界どこでも通用する資格でもあります。

【参考】：[オラクルマスターポータル](https://www.oracle.com/jp/education/index-172250-ja.html)

### オラクルマスターの受験方法

オラクルマスターを受験するためには、公式サイトを通して申し込みを行う必要があります。ただし、オラクル配信試験を受験する形であり、通常の資格試験と比べてやや複雑です。公式サイトの受験方法を活用しましょう。

*受験に関してPlatinum以外はオンラインと会場での受験を選べますが、監督付きとなるため自由な時間に受験することはできません。*受験料は、Platinum以外は2023年10月時点で34,300円（税抜）です。

一方、Platinumは実技試験がある関係上、会場受験が必須かつ受験料がかなり高額である点に注意しましょう。

【参考】：[オラクル配信試験の受験方法](https://www.oracle.com/a/ocom/docs/dc/oracleexamregist-64179-ja.pdf)

### オラクルマスター有資格者の年収

オラクルマスター有資格者はどの程度の年収を期待できるのでしょうか。Oracle Databaseを扱うデータベースエンジニアを想定した上で考えていきます。

データベース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424万円（※2023年10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、データベースエンジニアは一般平均年収と比較して、企業や業種によってばらつきはありますが同程度かやや高めであると考えられます。

ビッグデータの需要が高まっている今、データベースエンジニアの需要も高まり、年収が上がっていくことも期待できます。*Oracle Databaseのような専門の資格を取得しておけば、未経験者であってもデータベースエンジニアを目指す手助けになるでしょう。*

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.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)

データベースエンジニアはきついって本当？理由とやりがいについて解説

## オラクルマスターのグレードの種類

オラクルマスターの資格概要を簡単に説明してきましたが、各グレードについてどのような違いがあるのか、自分はどれを受験するべきなのか気になる方も多いでしょう。ここでは、各グレードごとに資格取得に必要な試験内容を見ていきます。

Bronze（ブロンズ）は、オラクルマスターの中で最も優しいグレードです。*公式サイトでも記載があるように、初学者はこのグレードから受験するよう推奨されています。*

*出題範囲もOracle Databaseのインストール方法や概要など基礎知識がメインなので、勉強しやすい試験と言えるでしょう。*ただし、データベース管理言語であるSQLの知識が求められる箇所もあるため、プログラミング未経験の方は注意が必要です。

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