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！

ChatGPTの登場で人工知能（AI）への関心が一気に高まっています。一般の人にとってもAIは身近な存在になってきました。この機会にAIについて知識を深めたい、AIスキルを磨きたいと思う方も少なくないでしょう。

とはいえ、AIに関する本は多く出版されており、どの本を参考にすれば良いのか迷う方も多いはずです。この記事ではAIに関する基礎知識を身に付けたい方、本格的にAIを学びたい方、AIを開発したい方々に向けて、*最新のAI関連本を10冊厳選してご紹介します。*

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！

そもそも私たちがAIについて学ぶメリットにはどのようものがあるのでしょうか？AI学習におすすめの本を紹介する前に、AIを学習するメリットについて確認をしておきましょう。

AI技術の発達には目を見張るものがあり、AIとは無縁のまま過ごすのが難しい時代になってきました。Webサイトでは至る所でチャットボットが活躍しています。ファミレスでは配膳ロボットが料理を運んでいます。AIによる車の自動運転も実用化に入ろうとしています。

ビジネスや勉学の場では、ChatGPTが活用されています。私たちは何らかの形でAIと付き合っていく必要に迫られています。だからこそ、*AIに対する理解を深め、これからAIとどう接していけばよいのかを考える必要があります。*

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

AIはビジネス分野でもすでに活用が始まっています。会議の議事録がAIによって作成されたり、ヘルプデスクの一部をAIが担ったりしています。マーケット分析や需要予測がAIによって行われています。

他社ではAIをどのように活用しているのかを知り、自社ではどうAIを活用するのか、検討を迫られている人も少なからずいることでしょう。**AIの有効活用がビジネスの成否を左右するといっても過言ではなくなっています。**

AIによって仕事が奪われると考える人がいます。実際、一部の職種はAIに代替されつつあります。そこで、AIに代替されない職業を選択することが大切ですが、さらに一歩踏み込んでAIの開発や、AIを活用する立場に立つという発想もあります。

AIに淘汰されるのを待つのではなく、*AIを利用して自らを成長させていく道があります。*それはAIエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティストを目指し、AI技術を開発する側、AIを活用する側に立つことです。

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

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未経験からデータサイエンティストになるには？必要なスキルを解説

AI技術が急速に発展する一方でAIエンジニアがおおきく枯渇すると言われています。経済産業省の資料によれば、2030年には12万人のAIエンジニアが不足するという予測があります。このチャンスを生かしてAIに関するスキルを身に付け、**AIエンジニアになることで、収入の大幅アップを望めるかもしれません。**

【参考】：[IT 人材需給に関する調査報告書｜経済産業省](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/houkokusyo.pdf)

ここでは、AIの学習におすすめの本を10冊紹介します。*AIの基本を学びたい人、AIの活用をすすめたい人、AIエンジニアを目指したい人におすすめの本を紹介していきます。*おすすめ本の脇には利用して頂きたい方を明記しておきますので参考にしてください。

10選はランキングではありませんので、表示順序を気にせず、AI関連書籍を選ぶ際の参考にしてください。

### 『絵と図でわかる AIと社会』（超初心者向け）

既に社会や生活と深く関わっているAIについて、AI技術の基本である深層学習や、AIの様々な社会問題への影響や課題まで、マンガとイラストを用いて分かりやすく解説しています。**AIに関する知識や理解がほとんどない人にも、AIの概要について理解を深められる構成になっています。**

▪著者： 江間有沙
▪出版社： 技術評論社
▪ページ数： 192ページ
▪出版日： 2021年5月21日

【参考】: [絵と図でわかる AIと社会ー未来をひらく技術とのかかわり方｜技術評論社](https://gihyo.jp/book/2021/978-4-297-12130-3)

### 『一般教養としての人工知能入門』（AI入門者向け）

**文系、理系出身を問わず誰でもAIについて体系的に学べる入門書です。**基礎から応用までAIを体系的に、しかもほぼ数式を使わずに解説しています。社会とAIのつながり、AIにも限界があることなどまで網羅されており、AIに対する知識や造詣を深めたい方におすすめします。

▪著者： 上野晴樹
▪出版社： 近代科学社
▪ページ数： 208ページ
▪出版日： 2022年1月28日

【参考】: [一般教養としての人工知能入門 | 近代科学社](https://www.kindaikagaku.co.jp/book_list/detail/9784764906389/)

### 『スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング 増補改訂版』（入門者向け）

プログラムの中で、それぞれのコードが何を意味しているのかを徹底的に解説しています。意味も分からずコードを書いて、プログラミングの目的を見失って挫折する人が出ないよう配慮し、**プログラミングを楽しく学び、自然にプログラミングが身に付けられる本です。**

Pythonの基本を学びたい人、仕事でPythonを使ってみたい人、Pythonプログラマーを目指す人におすすめします。

▪著者：リブロワークス
▪出版社：インプレスブック
▪ページ数：208ページ
▪出版日： 2021年7月26日

【参考】: [スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング 増補改訂版 ｜インプレスブックス](https://book.impress.co.jp/books/1120101181)

### 『スラスラわかるPython 第2版』（入門者向け）

プログラミングの初学者がPythonプログラミングの基礎を習得できることを目標としている学習書です。**基本に絞って、基本をしっかり習得できるよう、内容は必要最低限に絞られ、丁寧に説明しています。**

「やってはいけない落とし穴」などをしっかり記載しているなど、入門者の立場に立って書かれており、WindowsとMacの両方に対応していることなどもおすすめできる点です。

▪著者：岩崎圭、北川慎治
▪出版社： 翔泳社
▪ページ数： 328ページ
▪出版日: 2021年11月17日

【参考】: [スラスラわかるPython 第2版｜翔泳社](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798169361)

### 『ＡＩ白書　２０２3』（AIを学びたいすべての人に）

AIに関する企業動向や最新理論が盛りだくさん掲載されたバイブル的な書籍です。座右の書として辞書的に利用したり、G検定やディープラーニング検定など、各種資格検定の参考書として利用したりするのもおすすめします。**AIの知識を深めたい方には必携の書です。**

▪著者： AI白書編集委員会
▪出版社：KADOKAWA
▪ページ数：416ページ
▪出版日: 2023年5月10日

【参考】: [「ＡＩ白書 ２０２３」AI白書編集委員会 [ビジネス書] ｜ KADOKAWA](https://www.kadokawa.co.jp/product/322207001086/)

### 『［改訂新版］ITエンジニアのための機械学習理論入門』（中級者向け）

AI技術の基本である機械学習について、基礎から理論的に学ぶことを目的にITエンジニアに向けて執筆された参考書です。**数学的に難しい話はコラムでカバーし、数学が得意ではない人にも配慮されています。**

また、微積分や線形代数、統計学などの知識が求められますが、逆にこれらを学ぶ意義を改めて知り、数学に対する学習意欲が高まる内容です。

▪著者：中井悦司
▪出版社：技術評論社
▪ページ数：256ページ
▪出版日：2021年7月17日

【参考】: [［改訂新版］ITエンジニアのための機械学習理論入門｜技術評論社](https://gihyo.jp/book/2021/978-4-297-12233-1)

### 『AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング 』（中級者向け）

本書はAIエンジニア、データサイエンティストに求められる数学的知識を、**数式以外に図やチャートなどで直感的な理解を得られるように配慮されています。**シンプルなPythonプログラミングを体験しながら学べる学習本です。

ビジネスの身近なテーマを題材にした豊富なサンプルコードで、プログラミングの考え方を紹介していますので、数学が苦手、プログラミングを学ぶのが不安という方も安心して取り組めます。

▪著者：松田雄馬 、露木宏志、千葉彌平
▪出版社：ソーテック社
▪ページ数：512ページ
▪出版日：2021年4月21日

【参考】: [AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング｜ソーテック社](http://www.sotechsha.co.jp/pc/html/1281.htm)

### 『［第3版］Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践』（上級者向け）

世界で翻訳されベストセラーとなった書籍の第3版です。機械学習について、理論的背景やPythonプログラミングの実際について解説しています。機械学習を本格的に学びたい方におすすめです。

学ぶ上で数学知識が必要ですので、文系出身の方、数学が得意ではない方は、事前に線形代数などの数学の基礎を学び、また機械学習の初歩は学んでおく必要があります。

また、pandas、Numpy、matplotlibなどのPythonライブラリの基本知識も求められます。良書ですが、**中級者から上級者におすすめしたい本です。**

▪著者：Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili、株式会社クイープ、福島 真太朗
▪出版社：インプレス
▪ページ数：688ページ
▪出版日：2020年10月22日

【参考】: [［第3版］Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 ｜インプレスブックス](https://book.impress.co.jp/books/1120101017)

### 『最短突破 ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）問題集』（G検定受験者）

本書はG検定（ジェネラリスト）試験対策の問題集です。AIのビジネス活用、AIエンジニアを目指す人にとってG検定はスキル証明となる検定資格です。ディープラーニングの手法や実装、新しいAI技術に関する問題などが豊富に掲載されています。

**問題よりも解説の量が多く、問題集でありながら、参考書としても活用できる点が特徴です。**AIの知識を高め、知識を確認したい人にもおすすめします。

▪著者：株式会社AVILEN、高橋光太郎、落合達也、渡邉雅也、志村悟、長谷川慶
▪出版社：技術評論社
▪ページ数：412ページ
▪出版日： 2022年8月25日

【参考】: [最短突破 ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）問題集｜技術評論社](https://gihyo.jp/book/2020/978-4-297-11609-5)

### 『世界のトップ企業50はAIをどのように活用しているか？』（AIをビジネス活用したいすべての人に）

AIについて学ぶのではなく、**AIが企業でどのように活用されているのかを知り、自社でのAI活用を行う際のヒントになる書籍です。**

GoogleなどのGAFA企業、Microsoft以外に、小売業や食品業、エンタメ業、金融や医療、製造業など、あらゆる業界のAI活用事例が紹介されており、読むだけでAI活用の大きなヒントになるかもしれません。

▪著者：バーナード・マー、マット・ワード
▪出版社：ディスカヴァー・トゥエンティワン
▪ページ数：382ページ
▪出版日：2020年10月23日

【参考】: [世界のトップ企業50はAIをどのように活用しているか？](https://d21.co.jp/book/detail/978-4-7993-2681-7)

## AIを学んでさらにスキルアップしよう

*AIは単に技術を学ぶのではなく、AIを利用して何を変え、どのような成果につなげるのかのイメージが必要です。*ここでは、AIの基礎知識から、活用事例、機械学習の勉強、Pythonプログラミングなど様々な視点からおすすめの本を紹介してきました。

ここで紹介した本の中で気になった本があれば、ぜひお読みください。きっと皆さんのAIの知識は深まり、学習の助けとなるでしょう。

【入門編】Pythonの基本構文まとめ！学習方法や年収も解説

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

<center>[【関連情報】「AIを勉強に活用するには? ChatGPTなど対話型AIで効率的に勉強する方法｜CANVAS」](https://mynavi-agent.jp/dainishinsotsu/canvas/2024/10/post-1359.html)</center>

ChatGPTの登場でAI人気はさらに過熱しています。AIに関する本も多く出版されており、AIについて知りたい、知識を深めたいという人は選択に迷うかもしれません。そんな皆さんにおすすめしたいAIの本を厳選して10選紹介しますので、ぜひ記事を参考にしてください。

AIは開発する人以外でも、AIの概要や活用に関する知識が求められる

AIを学ぶことで、AIとの接し方、活用方法が分かり、自己の成長にも生かせる

AIについて様々な角度から学べるおすすめの本10選について

【2023年版】AI（人工知能）の学習におすすめの本10選！習得のメリットも解説

単純なチャット機能を超え、ChatGPTでプロジェクトの作成とコーディングをするための新しいインタフェース「canvas」をご紹介します。

「canvas」では、ChatGPTとの共同作業の新しい方法を実現します。公開された「canvas」のベータ版では、独立したウィンドウが開かれ、会話をするだけではなく、アイディアを生み出し、段階的に課題を改善していくことができるようになります。

canvasはGPT-4に基づき開発され、ベータ版の段階ではモデルピッカーにより手動で選択をすることにより利用可能。2024年10月3日から、世界中のChatGPT PlusとTeamユーザーにcanvasを展開します。エンタープライズ、教育関係のユーザーは同日の翌週からアクセスできるようになりました。またベータ版完了後は、すべての無料を含むChatGPTユーザーが利用できるようになります。

## ChatGPTとの優れたコラボレーション

多くの人々がChatGPTを利用して、文章を書いたりコーディングをしていることと思います。チャットインタフェースは使いやすく、多くのタスクでうまく機能しますが、編集や修正などの作業が必要なプロジェクトでは制限を感じることもあるでしょう。canvasは、このような作業に新しいインタフェースを提供します。

canvasを利用すると、ChatGPTは、達成しようとしているコンテキストをより正確に理解できるようになります。特定のセクションを強調選択することで、どこに焦点を当てたいかをChatGPTに正確に伝えることができます。ChatGPTは、文章校正者やコードレビュワーのように、プロジェクト全体を念頭に置いてフィードバックや提案を提供できるようになります。

つまり、canvasを利用してプロジェクトを進められるようになるのです。テキストやコードを直接編集でき、長さの調整、コードのデバッグ、その他のアクションを迅速に実行させるためのショートカットメニューが備えられています。また、戻るボタンを使用して、以前のバージョンに復元することもできます。

ChatGPTが可能性のあるシナリオを検出すると、canvasが自動的に起動します。また、プロンプトで「canvasを使用」と指示することで、既存のプロジェクトをcanvsで開いて作業することもできます。

ショートカットメニューでは次のようなことができます。

編集の提案：ChatGPTは指示された箇所の提案とフィードバックを提供します。

長さの調整：指示された箇所のドキュメントを長くしたり短くしたりします。

文章レベルを変更する：指示された箇所のドキュメントの文章レベルを、幼稚園レベルから大学院レベルにまで調整します。

最終的な仕上げ：文法、明快さ、一貫性をチェックします。

絵文字を追加：強調と見た目のために関連する絵文字を追加します。

コーディングは反復的な作業であり、チャットインタフェースですべての改訂を行うのは難しい場合があります。canvasを使用すると、ChatGPTの変更を簡単に追跡し、理解することができるようになります。Open AIでは、「より理解しやすく改善を今後も続けていく予定」としています。

コーディングのショートカットメニューでは次のようなことができます。

コードのレビュー：指示された箇所のレビューを行います。

ログの追加：コードをデバッグするときに理解しやすくするために、print文を追加します。

コメント：コードを理解しやすくするために、コメント文を追加します。

バグの修正：問題のあるコードを検出して修正し、エラーを解決します。

言語の移植：コードをJavaScript、TypeScript、Python、Java、C++、PHPに変換します。

## 協力者になるためのモデルのトレーニング

利用者にとって創造的な同僚として協業できるように、GPT-4oをトレーニングしました。モデルは、いつcanvasが起動し、特定箇所の編集を行い、どのように書き換えたかを把握します。また、正確なフィードバックと提案を提供するために、広いコンテキストを理解するようになっています。

このような性能を実現するために、Open AIでは以下のコア機能を開発しました。

書き込みとコーディングのトリガー機能

多様なタイプのコンテンツの生成機能

Open AIは、自動評価により20以上の性能を測定。OpenAI o1-previewから出力を蒸留するなど、新しいデータ生成手法を用いて、モデルのコア機能をトレーニング。このアプローチにより、人間が生成したデータに頼らずに、高い品質と新しいユーザーインタラクションに迅速に対処することができました。

最も重要な挑戦といえるのは、canvasをトリガーするタイミングを定義することでした。「夕食の新しいレシピをつくるのを手伝ってください」などの一般的なQ&Aタスクではcanvasを起動することなく、「コーヒー豆の歴史に関するブログ投稿を書く」などのプロントの場合にのみ、canvasを起動するようモデルに教えました。ライティングタスクでは、求められた時にcanvasが起動することを優先し（canvasが起動すべきない時に起動してしまうという問題は置いて）、プロンプトで指示されたゼロショット状態のGPT-4oとの比較で83％にまで到達しました。

特定のプロンプトに非常に敏感であるという品質はまさに注目に値します。プロンプトを変えてもcanvasが起動するという品質は改善しないものの、ライティングとコーディングなどの手法の違いにより品質が異なってきます。

Open AIでは、パワーユーザーが困惑をしないようにに、意図的にコーディングでの不適切なトリガーを抑えるようにモデルをトレーニングしました。今後、ユーザーのフィードバックに基づいて、洗練させ続けていきます。

~~ライティングとコーディングのタスクで、canvasが起動するトリガーを正しく判断する割合は、プロンプト指示のあるゼロショットGPTと比較して、それぞれ83%と94%に達した。~~

2番目の課題は、canvasがトリガーされて起動した後、編集動作を調整することでした。具体的には、ターゲットを絞った編集を行うのか、コンテンツ全体を編集するのかを判別することです。ユーザーがインターフェースを介して特定のテキストを明示的に選択した場合は、ターゲットを絞った編集を行うようにモデルをトレーニングしました。それ以外の場合は、コンテンツ全体を編集するようになります。モデルを洗練されていくにつれ、この動作は進化し続けます。

~~ライティングとコーディングのタスクで、ターゲット編集の改善を優先した。プロンプト指示のあるゼロショットGPTと比較して18%優れていた。~~

高品質のコメントを生成するようにモデルをトレーニングするには、慎重な積み重ねが必要でした。自動評価で可能になるケースとは異なり、自動化された手法で品質を測定することはできません。したがって、コメントの質と正確さの評価は、人間の手で行いました。その結果、canvasはプロンプトで指示されたゼロショットGPT-4oと比べて、精度で30％、品質で16％上回りました。詳細に指示をしなければならないゼロショットプロンプトと比べて、canvasが応答品質と動作を大幅に向上させることが示されました。

~~トリガーの正確さとコメントの品質については人間による評価を行った。ゼロショットGPT-4oよりもパフォーマンスが改善されており、トリガーの正確さは30％、コメントの品質は16％向上した。~~

AIをより有用で使いやすいものにするには、AIとのインタラクションを再考する必要があります。canvasは新しいアプローチであり、2年前に始まったChatGPTのビジュアルインタフェースの最初のメジャーアップデートとなります。

canvasはまだベータ版の初期段階にあり、その能力を急速に向上させていく予定です。

【記事出典】
OpenAI「[Introducing canvas: A new way of working with ChatGPT to write and code](https://openai.com/index/introducing-canvas/)」

【関連リンク】
[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！](https://and-engineer.com/articles/Y_BUqhEAACoAbQ_A)
[OpenAIのGPT-4とは？ChatGPTの進化版について解説！](https://and-engineer.com/articles/ZCpzjhEAAH-qIwdA)
[ChatGPT-4oとは？特徴や新機能を使い方とともに解説](https://and-engineer.com/articles/ZrXRFxEAACIAinPF)

ChatGPTでコードを書く新しい方法「canvas」が登場！

まずは、低水準言語とは何か、また低水準言語と対比して用いられる高水準言語について解説します。それぞれどのような違いがあるのか、プログラミングの現場ではどう活用されるのかについてまとめました。

### 低水準言語はコンピュータが直接理解できる言語

低水準言語とは、**人間が理解しやすいプログラミング言語のうち、コンピュータ（CPU）が直接理解して処理できる「機械語」または機械語に近い構造を持った言語のことです。**「低級言語」とも言い、これと対を成す言語が「高水準言語」です。

低水準言語は*電流を通さない「0」と電流を通す「1」のみでコードを表現するため、人間には理解できない数字のコードが羅列されます。*具体例としては以下のようなコードです。

```
00000101000010000000000000000100
10100000000000000000000010001100
11111100000000000000000000000000

人間がこのコードを読むことは難しいですが、コンピュータからするとこれしか理解できないため「低水準」の言語となります。

プログラミング言語の種類と分類は？初心者向けおすすめの言語を解説

高水準言語とは「高級言語」とも呼ばれ、低水準言語と対比して用いられる用語です。**人間が理解できる文法（セマンティック）を定義し、開発効率を向上させたものです。**

簡単に言えば、高水準言語は「Hello Worldと画面に表示」と書くと、瞬時に表示できるような「高いレベル・高水準」の言語です。プログラマーがプログラミングを行う際は高水準言語を用います。代表的な高水準言語の一覧は、以下の通りです。

・BASIC
・FORTRAN
・COBOL
・C言語
・C++
・Java
・PHP
・Ruby
・Pascal
・LISP
・Delphi

高水準言語とは何か？特徴は？なぜ現場で使われているのか解説！

【16種類】プログラミング言語の一覧を種類別に紹介！難易度や選び方も解説

### 低水準言語と高水準言語の違い

*ここでいう水準とは、人間に近いものを高水準、機械に近いものを低水準として定義したものです。*モノの良し悪しを表したものではありません。どちらも品質は高いため、コンピュータ性能を重視したりメンテナンス性を重視したりするなど用途に合わせて言語を採用していきます。

低水準言語と高水準言語の大きな違いは、**「低水準言語=機械語に近い」「高水準言語=人間の言語に近い」という点です。**低水準言語はコンピュータの細かい動作まで定義できますが、コードが細かすぎるため人間が理解・処理ができません。一方の高水準言語はコンピュータに依存しないため人間が理解しやすい特徴があり、プログラミングを行う際は高水準言語を使用します。

<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=acv12_2)</center>

低水準言語には種類があり、*「機械語」「アセンブリ言語」に分かれます。*ここでは、それぞれがどういった言語なのか解説します。

プログラミング言語といえば一般的に、BASIC・C++・Java・PHPといった高水準言語を指しますが、これらは人間がプログラムしやすいように開発した言語で、コンピュータ（CPU）が直接理解できる言語ではありません。

**コンピュータ（CPU）自体が直接理解できるのは、0と1の2進数のバイナリデータで表されている機械語のみです。**コンピュータが理解できる唯一のプログラミング言語のため「マシン語」とも言います。この2進数で表す処理のかたまりを「プログラム実行コード」と言い、人間にはただの数字が羅列してあるだけにしか見えずコードを読むことができません。

プログラミング言語（高水準言語）で記述されたコードは機械語に変換されてから実行されるため、*機械語を直接プログラミングで使うことはほぼありません。*

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

0・1のみでコードを記述する機械語を、さらに**人間が理解しやすいように簡略化した英数字や記号で1対1に対応させたものをアセンブリ言語と言います。**機械語に1対1で対応しているため「アセンブリ言語=機械語」と言えるところが、プログラミング言語（高水準言語）と異なる点です。

プログラム開発者は機械語に相当するオペコードをニーモニックで表すことで、テキストファイルにソースコードを編集・格納していきます。また、機械語の処理群を定義したマクロを用いて保全性を高めていくことが多いです。

アセンブリ言語はソースコードの記述しにくさがありますが、サイズが小さいため実行ファイルの速度が速いのが特徴です。

アセンブリ言語とは？機械語やC言語との違いをわかりやすく解説！

低水準言語にはさまざまな特徴があります。ここでは、低水準言語のメリット・デメリットについて解説します。

### ハードウェア固有の処理が可能

低水準言語のメリットとして、ハードウェア固有の処理が可能であることが挙げられます。具体的には、*高水準言語に対応していない専用CPUでも動作でき、LSIやASIC等に搭載するカスタムコードを記述することができます。*

また、BIOSやブートストラップローダ・割り込みハンドラはハードウェア固有の処理を実施するため、低水準言語で記述する必要があります。

### OSの機能を最大限活用することが可能

もう1つのメリットとして、OSの機能を最大限活用することが可能であることが挙げられます。具体的には、*メモリ操作やI/Oの制御・CPUモードを用いた特権モードを使用する方法として、低水準言語で記述することが可能です。*

デバイスドライバーも現在も一部のコードは低水準言語で記述され、システムを最適に動作させています。

低水準言語のデメリットは、人間の理解できる言語ではないことです。そのため、*ソースコード維持のための保全性が低くなることがあり、機種依存度が高いためアプリケーションの移行がしにくいという特徴があります。*

現在では、高水準言語との関数の相互呼び出しにより保全性を向上させるなど、低水準言語のマクロ機能により保全性は大分改善されていますが、*プロセッサ変更の際の移行作業は簡単ではないのが実態です。*

低水準言語の開発では、ターゲットとなる実行OSの変換プログラムを用いてアセンブリ言語のソースコードプログラムを変換し、オブジェクトコードを生成して実行プログラムを作成します。

### 低水準言語を用いた開発の作業工程

低水準言語は機種依存性が高いため、稼働環境を用いて*アセンブリ言語の変換プログラムを使用し、オブジェクトコードおよび実行プログラムを作成します。*

開発のデバッグにはシンボルコードを埋め込んだりデバッガを用いたりしますが、*1度品質が確保されたコードは関数化されるためライブラリとして使用することもあります。*

デバッガとは？ソフトウェアの完成度を高める必須機能について解説！

プログラミングで使うライブラリとは？メリット・デメリットを解説

アセンブラとは、**アセンブリ言語のソースコードをオブジェクトコードに変換するプログラムのことを指します。**具体的な機能は、アセンブリ言語で記述されたソースコードから命令指示語となるニーモニックを実行可能なオペコードに変換し、オブジェクトコードを生成します。ソースコードはテキストファイル形式で記述します。

オブジェクトコードはプロセッサが理解できる機械語で、アセンブラを用いることで機械語プログラムへ変換していきます。同様に、マクロ機能で命令群をインライン展開することで開発効率を向上させたり、実行時の動作を向上させたりする役割があります。

コンパイラは主に高水準言語で用います。高水準言語は人間に近い言語のため、ソースコードを効率的に解釈する必要があります。**コンパイラは高水準言語で書いたソースコードを機械語へ翻訳することができます。**プログラミングの世界における人間語と機械語の翻訳機能のようなものです。

近年は最適化コンパイラが登場し、高水準言語を用いて最適化されたコードを生成することが多くなりました。その分コンパイラの最適化の効率も求められてきており、開発環境の選択が重要になりつつあります。

コンパイラとは？その仕組みや違い・おすすめの言語を紹介！

インタープリタとは、**ソースコードに記載されている命令文を1つずつ解釈しながら機械語に変換する形式をとるものを指します。**コンパイラとは対照的な方式です。BASICが代表的なインタープリタ言語で、近年使われているJavaはインタープリタとコンパイラを併用しています。

インタープリタはコンパイル作業がないため簡単に開発を進められますが、実行時にエラー（ランタイムエラー）が発生することもあります。エラー発生を想定して開発を進めなければいけません。

Java入門！概要やメリット、基本事項について徹底解説！

低水準言語は**CPUの内部回路の動作に直接対応しているため、他機種との互換性がありません。**プロセッサに依存するため、CPUアーキテクチャのCISCとRISCで大きく異なります。ましてやIntel社の製品でも32bitと64bitで異なり、命令セット（オペコード）も投入世代によっても異なります。ターゲット環境で採用されるプロセッサ製品については、ハードウェアの細部までしっかりと理解しなければなりません。

### 低水準言語のプログラム移行手順

低水準言語のプログラム移行は難易度が高い作業です。*現行環境と移行先の環境で採用されるプロセッサ・I/O・OSの違いを調査する必要があります。*

移行にあたっては、ターゲットとなる移行先のオブジェクトコードを生成する*クロスコンパイラやアセンブラを活用します。*場合によっては、機械語のコードから逆アセンブラによりソースコードを抽出します。また、現行稼働環境のメモリをコアダンプ解析・リバースエンジニアリングすることでどのように動作するのか考える必要もあります。

## 低水準言語の学習がおすすめな人

低水準言語を学ぶ場合、主にアセンブリ言語を学ぶことになりますが、**アセンブリ言語は特に組込・制御系のエンジニアにとって有用です。**

組込・制御系のエンジニアは機械の動作を制御するシステム、あるいは機械に組み込むシステムを開発するため、ソフトウェアだけでなくハードウェアに関する知識も必要となります。

家電や産業用機器、ネットワーク機器などではハードウェアと親和性の高いアセンブリ言語が使われることが多いです。

<center>[*組込・制御系エンジニアの転職・求人情報を見る　＞*](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job2_0214/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

### 組込・制御系エンジニアの年収は？

組込・制御系エンジニア（SE）の年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑」での平均年収は455万円（※2024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「SE・プログラマ（組込みソフトウェアの開発・実装）」）を参考にすると、平均年収603.9万円と分かりました。

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、組込・制御系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。*アセンブリ言語の習得を始め、しっかりと評価されるだけのスキルを身につければ、高年収が狙える職種です。*

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング/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=acv12_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】：[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)

### 組込・制御系エンジニアの需要・将来性は高い

組込・制御系エンジニアは、*家電製品、産業機械、情報・通信機器などさまざまなシステムの開発現場で需要があり、活躍できるフィールドが幅広いです。*さらに近年では、IoT製品の普及によってその必要性がますます高まっています。

これからもインターネットに繋がる製品は増えていくと考えられるため、組込・制御系エンジニアは将来にわたって需要が衰えないと言えるでしょう。転職者にとっても、大きなチャンスのある職種です。

このような分野に興味のある方は、転職エージェントなどを利用してどのような企業・開発現場でどのような人材が求められているのか、確認してみることをおすすめします。

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。<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=acv12_2)</center>

## 低水準言語学習に求められるスキル

低水準言語は機種依存性が高いため、知識習得は簡単ではありません。*学習にはハードウェアを理解する必要があるため、マイコンボードやRaspberry Pi（ARM）等のキットを用いるのが良いでしょう。*キットを使い、CPUおよびレジスタ・メモリ・I/Oについて理解を深めます。

また情報処理技術者試験では、COMET IIのハードウェアやCASL IIアセンブラが定義されています。その情報を参考にするのも良いでしょう。

【参考】：[試験区分｜IPA 独立行政法人情報処理推進機構](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/index.html)

情報処理技術者試験のメリットとは？試験概要や勉強方法も解説

基本情報技術者試験とは？試験概要や合格率、ITパスポートとの違い

低水準言語とはコンピュータが直接理解できる言語で記載するプログラミング言語のことを指します。ここでいう水準とは、コンピュータに近いか人間に近いかを示します。低水準言語のメリット・デメリットを正しく理解して活用することで、プログラム開発の選択肢が広がり自身のスキルアップも期待できるでしょう。

低水準言語とは、コンピュータが直接理解できる言語で記載するプログラミング言語のこと

ここでいう水準とは、品質ではなく「コンピュータに近いか人間に近いか」を示す

低水準言語のメリット・デメリットを正しく理解して活用できると専門性が高まる

低水準言語とは？種類や特徴、高水準言語との違いなどを解説！

システムエンジニア（SE）は開発・構築するシステムによって、*汎用系エンジニアやオープン系エンジニア・Web系エンジニア・制御系エンジニアなどいくつかの種類に分けることができます。*それぞれの違いとして使用する言語やシステム稼働環境の違いなどがあげられます。

**汎用系エンジニアとは、システムエンジニアの中でも、大量のデータを取り扱うシステムの開発・運用に携わるエンジニアです。**

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