G Suite for Educationとは、*Googleが提供する教育機関向けのクラウド型グループウェアサービスです*。G SuiteではGmailやGoogleドライブなど、ビジネスで必要不可欠なSaaSをまとめて提供していましたが、本サービスでは教育機関に特化したSaaSが追加されるなど、教育現場へのサポートに特化した形となっています。

**本記事では、G Suite for Educationの概要・メリット・料金プラン・登録方法などを解説し、いくつか特徴的なアプリケーションもご紹介します**。

### 2021年2月より「Google Workspace for Education」へ

G Suiteがサービスを終了し、Google Workspaceへと切り替わったのと同様に、**G Suite for Educationも名称が2021年2月に「Google Workspace for Education」へと変更され、サービス内容も一部変更となりました**。本記事では、この新しいGoogle Workspace for Educationの内容をベースに解説していきます。ちなみに大きな変更点としては、

- 無料プランでのストレージ容量が無制限から100TBへ制限

- Google ClassroomやGoogle Meetに新機能が追加

- 料金体系が従来の2つから4つに分かれて提供

【参考】：[Education Fundamentals | Google for Education](https://edu.google.com/products/workspace-for-education/education-fundamentals/)

Google Workspace for Educationは、*「Google for Education」というGoogleの教育向けソリューションの中の一部として提供されているサービスです*。同ソリューションではGoogleのクラウド技術を提供するGoogle Cloudと、教育環境に最適なノートパソコンであるChromebookも上記に合わせて提供されています。

新たに切り替わったGoogle Workspace for Educationでは、**4つの料金プランが提供されています。**料金については公式ページにおいて、問い合わせが必要となっているため、あくまで参考価格となっています。

*Fundamentalsエディション*
旧「G Suite for Education」であり、唯一無料で利用できるプランです。本サービスで提供されるアプリは全て利用することが可能であるため、教育現場向けで最も特徴的な「Google Classroom」も使うことができます。このプランだけでも十分な機能が提供されていますが、ストレージ容量が100TBとなっているため、データ管理には注意が必要です。

*Standardエディション*
最も安価な有料プランとなっており、1ユーザーあたり月額30円で利用可能です。無料プランとの大きな違いはセキュリティ機能の強化と分析機能となっています。セキュリティの面では、外からの脅威を防止し、デバイスやアプリの高度な管理が行われるため、大人数における個人情報保護を想定している形です。また、分析機能ではBigQueryでGmailとClassroomのログを分析し、教育現場の改善や最適化を行うこともできます。

*Teaching and Learningアップグレード*
こちらは教師向けのサービスに特化した有料プランとなっており、利用する教師あたり月額480円で利用可能です。最大会議人数を100人から250人に増やしたり、ライブストリーミングを可能にできたりするほか、Classroomのアドオンとして独自性レポートや過去の提出物との照合で不正チェックを行うこともできます。また、ライセンスあたりの容量が100TB追加されます。

*Plusエディション*
最上位の位置付けとなる有料プランであり、1ユーザーあたり月額50円で利用可能です。前述した2つの有料プランには全ての機能が内包されており、本サービスの特徴をフルで活用することができます。生徒に対してもライセンスあたり20TBのストレージ容量が追加されるため、大規模な教育機関であっても容量不足に悩まされることはないでしょう。

【参考】：[Google Workspace for Education料金プラン](https://edu.google.com/intl/ALL_jp/products/workspace-for-education/editions/)



Google Workspace for Educationは無料プランであってもClassroomが利用できるなど、非常に強力なサービスです。しかしながら、*教育機関でないと利用できないという条件があります*。ここでは、教育機関向けにどのようにして登録を行うか解説していきます。

Fundamentalsエディションであれば、料金プランのページからすぐに登録を進めることができます。「無料で開始」ボタンを押下したのちに、教育機関名の入力と高等教育機関かそうでないかを選択します。そして、教育機関のURLと人数規模を入力し、住所や管理者名を入力していけばアカウント作成が完了します。なお、*ドメインの所有権を証明する手続きを行う必要があるため注意しましょう*。

Google Workspace for Educationでは、無料プランでも全てのアプリにアクセスすることができます。ここでは利用することができるアプリの一覧を以下に記載します。

## G Suite for Education導入のメリット

今や改称されたG Suite for Educationにはどのようなメリットがあるのでしょうか。教育機関向けのサービスなだけあって、*教育現場に特化した様々な機能*が提供されていますが、ここではその中で代表的なメリットを紹介していきます。

### 馴染みのあるGoogleアプリが利用できる

メリットの1つとして、*馴染みのあるGoogleアプリを使用できることが挙げられます*。基本となるメーラーのGmailやGoogleドライブなどは、教育現場でなくとも普段から日常的に使われていることが多いアプリです。普段使い慣れたツールを教育現場でそのまま使用できることは、教師だけでなく生徒への導入を容易にするため、サービス導入のハードルを下げることができると言えるでしょう。

**普段馴染みのないClassroomやフォームなどのアプリについても、Googleアプリ特有の使いやすさを持っており、初めてのユーザーでも安心して使うことができます**。Google Workspace for Education自体のサービスで全てが完結するため、他のツールやサービスを導入する必要がない点も大きなメリットです。

### 場所にとらわれない教育ができる

クラウドサービスであるGoogle Workspace for Educationの特徴的なメリットとして、*場所にとらわれない教育ができることが挙げられます*。これはGoogle ClassroomやGoogle Meetを利用することで行うことができます。Classroomではオンライン授業を行うために必要な課題管理などの機能が用意され、Meetではオンライン授業を実際に行うことが可能です。

これらのアプリを利用すれば、**実際の教室での授業はもちろん、生徒が自宅からでも授業に参加することができ、場所にこだわることなく教育環境を構築できます**。様々な事情で学校へ登校できなかったり、遠隔地から授業に参加したい生徒に対してもフォローすることが可能な点は大きなメリットです。

### デジタル化による生産性の向上

*本サービスが完全にデジタル化されている点も大きなメリットです*。従来、紙媒体で連絡事項や課題を作成し、配布していた教育現場では、その作成に大きな時間がかかっていました。テストや課題の採点についても手書きで行っていることもあり、教師の労働時間増加の一因とも言えるでしょう。

Google Workspace for Educationが提供するフォームなどの各種アプリを活用すれば、今まで紙媒体で作成していたものを全てデジタル化することができ、大幅な生産性向上となります。**削減された時間を有効活用すれば、よりクオリティの高い授業を行うことも可能でしょう**。

数々のメリットがあるGoogle Workspace for Educationでは、様々なアプリ機能が提供されています。ここではその代表例として3つ挙げ、その機能詳細と使い方を紹介していきます。

Google Classroomは本サービスで最も特徴的なアプリで、教育機関のためにあると言っても過言ではありません。**教師と生徒をつなぐクラスをGoogleのサービス上で構築することができ、オンラインを通してもつながることができます**。教育機関向け以外のビジネス向けのWorkspaceでは、有料でしかアクセスできないこともポイントです。

基本的な使い方として、生徒をクラスとしてまとめて管理し、以下を行うことができます。

- Classroom上で宿題や課題を作成し、生徒へ出すことができる

- 生徒が提出した課題をClassroom上で採点し、生徒へフィードバックすることができる

- クラス内で生徒から質問を受けたり、生徒個別にフォローアップすることもできる

【参考】：[Classroom](https://edu.google.com/intl/ALL_jp/products/classroom/)



Google Jamboardはデジタルホワイトボードのアプリであり、専用ディスプレイであるJamboardと合わせて使うことで様々な共同作業を行うことできます。元々は複数人でアイデアを持ち寄ってブレーンストーミングを行うビジネスツールではありますが、教育現場においてはデジタル黒板のような働きをします。

**手書き機能、付箋機能や図形の挿入機能を用いることで、通常の黒板では難しいインタラクティブな機能を提供し、授業においてのディスカッションを加速することができるでしょう**。また、オンラインにも接続することができ、遠隔地の生徒もその内容を共有することができます。

使い方として、ハードウェアであるJamboardを購入する必要があり、それに合わせてアプリを導入する形です。最大16人が同時に操作することも可能となっています。

【参考】：[Jamboard](https://edu.google.com/intl/ALL_jp/products/jamboard/)

Google Arts ＆ Cultureは世界中の美術館や博物館などにオンライン上で入館し、展示されている作品や展示物を自由に閲覧することができるアプリです。**このアプリを使えば、美術や社会の授業において、生徒に授業で勉強した美術作品や歴史的な展示物を見てもらうことができ、授業の質を上げることが可能です**。通常、渡航費などが掛かる海外の美術館にもオンライン上で入館できることは、Googleならではのメリットと言えるでしょう。

なお、このアプリは本サービス利用者でなくとも無料で使用することができます。使い方として、美術作品自体を高画質で閲覧することもできますが、ストリートビューの機能を利用して、館内で美術作品を閲覧するようなことも可能となっています。

【参考】：[Google Arts ＆ Culture](https://artsandculture.google.com/?hl=ja)



## 教育現場のためのソリューションを試してみよう

Google Workspace for Educationは、教育現場の生産性を大きく向上する可能性を秘めています。DX化による生産性向上が叫ばれるなか、*教育現場も人手不足により今までのやり方が通用しなくなってきており、本サービスはその解決先になるかもしれません*。もし、この記事を読んでいる方が教育関係者であるならば、新しい試みとして本ソリューションを試してみてはいかがでしょうか。

DXとは？その意味と日本の現状、DX推進の障壁となる要因を分かりやすく解説！

DXの取組事例に学ぶDX成功のポイントとITエンジニアへの期待

G Suite for Educationとは、Googleが提供する教育機関向けのグループウェアサービスです。本記事では新名称でのサービス概要を説明しつつ、そのメリット、料金プランや提供されている代表的な機能を紹介していきます。

G Suite for EducationはGoogleが提供する教育機関向けのサービス

G Suite for Educationの料金プランは新名称に変わって4つから選べるようになった

G Suite for Educationの大きなメリットに教師の生産性向上や多様な授業形態の提供がある

教育機関向けのG Suite for Educationの概要やメリットを紹介！

プログラミング言語の習得度合いについては客観的には把握しづらい面がありますが、資格取得はそのスキル証明となり、プログラマーとしての地位の確立や、就職・転職に有利に働きます。

Pythonに関して資格試験制度がある以上は、自身の実力判定とスキルアップのために、受験をおすすめします。

この記事では**「Python3エンジニア認定試験」に関する概要、資格取得のメリット、勉強法などについて解説**をしていきます。

Pythonは大人気のプログラミング言語の1つです。PythonはAIの機械学習、深層学習に適した言語として知られていますが、**初心者にも分かりやすく、覚えやすい言語であり、しかも利用範囲が広いのが特徴**です。

PythonはAI開発の他、組込アプリの開発からWebアプリケーション開発、データ分析など、さまざまな分野で活用されています。

2021年現在のGitHubの調査では、JavaScriptに続いて世界第2位の人気となり、またマイナビニュースによれば「2021年、 ITエンジニアが学びたいプログラミング言語ランキング調査」でも断トツの1位を記録しています。

*【参考】：[Github公式:Top languages over the years2021](https://octoverse.github.com/#geographical-distribution-of-active-users)*

*【参考】：[マイナビニュースTECH+：2021年 ITエンジニアが学びたいプログラミング言語、第1位はPython](https://news.mynavi.jp/techplus/article/20210205-1697145/)*

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

### Pythonエンジニア認定試験の種類

Pythonの資格認定試験としては「一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会」が運営する「Python3 エンジニア認定基礎試験」と「Python3 エンジニア認定データ分析試験」があります。

さらに今後は「Python 3 エンジニア認定実践試験」が追加される予定になっています。ここでは、**Pythonエンジニアを目指す皆さんに最初に受けて頂きたい、「Python3 エンジニア認定基礎試験」を中心に紹介**していきます。

## Python3 エンジニア認定基礎試験

**「Python3エンジニア認定基礎試験」は、一般社団法人の「Pythonエンジニア育成推進協会」が実施する、Python3に関する基礎的な知識や文法知識を問う初心者向けの民間試験**です。

同法人が実施している試験としては、2020年3月からスタートした「Python3エンジニア認定データ分析試験」があり、主にPython3のデータ分析についての知識を問う試験です。

Python資格試験の申込み方法から受験、合否までの流れを確認しましょう。

試験は全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンターで通年実施されています。

**Python資格試験の受験申込は各試験会場にWebなどから直接申し込み**ます。

*[試験申込み](https://cbt.odyssey-com.co.jp/place.html)*：最寄りの試験会場を探し、試験申込みと受験料の支払を行います。

*[Odyssey IDの登録](https://cbt.odyssey-com.co.jp/cbt/registration/index.action)*：受験する前に登録が必要です。Odyssey IDは一度登録すれば繰り返し使えます。

試験当日には①Odyssey ID・②パスワード、③受験票、④身分証明書（運転免許証やパスポート等）が必要です。忘れないようにしましょう。

合否は試験終了の直後に判定され、受験者に「試験結果レポート」が渡されます。また[「合格者の照会」ページ](https://cbt.odyssey-com.co.jp/cbt/pass_reference_form.action)で合格を確認できます。

試験合格者には、4〜6週間以内に合格証が郵送されます。

### Python 3 エンジニア認定基礎試験詳細

**「Python3エンジニア認定基礎試験」の試験詳細は以下の通り**です。受験に際して理解しておきましょう。

▪試験方式：CBT（Computer Based Testing）形式

　※試験会場に設置されたパソコンで回答します。

　・一般価格　11,000円（税込）

　・学割価格　  5,500円（税込）

*【参考】：[マイナビAGENT：Pythonの資格試験について徹底解説！難易度や受験の流れについて](https://mynavi-agent.jp/knowledge/it/765.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)*

## Python3エンジニア認定基礎試験に合格するメリット

**「Python3エンジニア認定基礎試験」に合格することによるメリット**は何でしょうか？これからメリットについて詳しく見ていきましょう。

### Pythonエンジニアとしてのスキル証明になる

「Python3エンジニア認定基礎試験」に合格すれば、合格認定書が付与され、履歴書には「Python 3 エンジニア認定基礎試験　合格」と記載することができます。

この資格取得によって、**Pythonに関する基礎知識を有している証明となり、プログラミング未経験者も含めて、就職や転職で有利**になります。

また資格取得によって仕事の幅が広がり、Python3エンジニアとして、AI開発や、機械学習、データ分析などのさまざまな分野で活躍できる可能性が広がります。

### 自身のスキルアップ・キャリアアップにつながる

「Python3エンジニア認定基礎試験」の合格に向けた学習がスキルアップにつながり、資格取得によって仕事の幅が広がり、技術が蓄積されれば、エンジニアとしてさらにスキルを高められます。その**スキルの積み上げがキャリアアップへとつながっていく**でしょう。

**「Python3エンジニア認定基礎試験」の合格に向けた勉強法**について解説します。

**「Python3エンジニア認定基礎試験」の主教材は、オライリー・ジャパン 刊の『Pythonチュートリアル第4版』**です。他に、プログラミングに関する一般知識は、この教材以外からも出題されますので、主教材だけに頼らないよう、幅広く学習してください。

*【参考】：[Pythonチュートリアル 第4版](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119359/)*

▪出版：オライリー・ジャパン

▪著者：Guido van Rossum（鴨澤 眞夫　訳）

Pythonエンジニア育成推進協会では主教材以外の参考書の使用も推奨しています。ここでは**入門者向けの教材**をおすすめします。

*1.[スラスラわかるPython 第2版](https://www.seshop.com/product/detail/24718?utm_source=sebook&utm_medium=organic)*

▪監修：寺田 学（Pythonエンジニア育成推進協会　顧問理事）

▪概要:初学者向けのPython入門書です。Pythonの基礎的な知識の習得を目標とし、必要最低限の知識を学べるよう丁寧に解説しています。章末問題で理解度のチェックができるようになっています。この試験は 2021年10月リリースのPython 3.10に基づいています。

*2.[ゲームセンターあらしと学ぶ プログラミング入門 まんが版こんにちはPython](https://www.nikkeibp.co.jp/atclpubmkt/book/20/P88820/)*

▪概要：子供から大人まで、プログラミングをたのしみたい人向けの入門マンガです。

### PRIME STUDY（無料の模擬試験）

**「PRIME STUDY」はPython試験やPHP試験等の模擬試験サイトで、何度でも無料で受験**できます。このサイトには「Python3エンジニア認定基礎試験」や「Python3エンジニア認定データ分析試験」合格者の学習法が載っていますので、参考にすると良いでしょう。

*【参考】：[PRIME STUDY](https://study.prime-strategy.co.jp/)*

*【参考】：[Pythonエンジニア育成推進協会公式：認定教材・参考教材](https://www.pythonic-exam.com/material)*

Pythonは本で学ぼう！入門者におすすめの技術本5選！

Pythonが学べるおすすめのプログラミング学習サイトを紹介！

## Pythonブームを生かしてキャリアアップを！

この記事では、「Python3エンジニア認定基礎試験」の概要や勉強法を中心に解説してきました。扱いやすく、ライブラリが豊富なPythonの人気は高まる一方で、Pythonエンジニアの不足が懸念されるほどです。

こんな時こそ、Pythonエンジニアを目指す皆さんは**スキル証明となるPython3資格を取得し、自らのキャリアアップに繋げるチャンス**です。この記事を参考にして、ぜひ「Python3エンジニア認定基礎試験」に挑戦してみてください。

近年急速に人気が高まっているPythonですが、「Python3エンジニア認定資格」を取得すればPythonエンジニアのスキル証明となります。ここでは「Python3エンジニア認定試験」の概要、メリット、勉強法など合格に向けて必要な知識について解説します。

Pythonは世界的にも人気の高い言語であり、そのスキル証明が得られるメリットは大きい

Python試験は通年実施されているが、申込みは各会場に直接行う必要がある

Python試験の勉強は主教材だけに頼らず、まんべんなく勉強することが求められる

Pythonエンジニア認定資格の試験概要と攻略法を徹底解説

Kaggleは、予測モデリングを行う会社とそのサービスを表します。Kaggleでは予測モデリングや分析手法のプラットフォーム運営を行いながら、*設定課題にむけて研究者がデータを投稿してモデルの良し悪しを競争し、手法のブラッシュアップを図っています*。
【参考】：[kaggle](https://www.kaggle.com/)

Kaggleは登録会員800万人を超える、*最大のデータサイエンス向けCompetition（コンペ）サービスプラットフォームとなります*。企業とデータサイエンティストとのマッチングがされるメリットがあるほか、自己学習のインプットと競争によるアウトプットが実現できる場としても有効です。
【参考】：[Unique Kaggle Users](https://www.kaggle.com/tunguz/unique-kaggle-users)

Kaggleを始めるには、公式サイトの右上「Register」をクリックし無料会員登録を行います。会員登録のアカウントはGoogleアカウントを用いるか、Eメールを使いサインインします。
【参考】：[Kaggle Register](https://www.kaggle.com/account/login?phase=startRegisterTab&returnUrl=%2F)

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

Kaggleのサイトのカテゴリーは、*「Competitions」「Datasets」「Code」「Course」に分類されています*。
【参考】：[Competitions](https://www.kaggle.com/competitions)
【参考】：[Datasets](https://www.kaggle.com/datasets)
【参考】：[Code](https://www.kaggle.com/code)
【参考】：[Courses](https://www.kaggle.com/learn)

Competitions（コンペティション）はいわゆるコンペで、機械学習・データ分析のベストなアルゴリズムを競い合います。賞金が得られますので、優秀なアイデアが集約できるメリットがあります。Datasetsデータセット）はデータサイエンスや機械学習で用いるデータの集合体です会員・コミュニティはデータを活用し、分析に役立てることができます。

Code（コード）では、データサイエンスと機械学習のコードが集約されており、データ分析にすぐ活用できます。Learn（学習）では、AI学習プラットフォームとして16の各コースを無償利用し、修了認定を受けることができます。

Kaggleのコード編集・デバッグ・実行は、Kaggle Notebook（ノートブック）を用います。アカウントにサインイン後に、左上の「＋」ボタンをクリックし、「New Notebook」で作成します。

機械学習・データ分析のラーニングから活用までカバーされていることが利用者増加につながっています。

データセットとはデータサイエンスで用いるデータの集合体です。データサイエンス業務に必要とされるコードとデータとして、CSVやJSON・SQLite等のファイルフォーマットがサポートされています。

具体的には、「Trending Datasets（トレンドデータセット）」「Popular Datasets（定番人気のデータセット）」等の他、テーマ別のデータセットが多数掲載されています。およそ*50,000のデータセットと400,000のノートブックが公開されています*。
【参考】：[Datasets](https://www.kaggle.com/datasets)

JSON入門！基本フォーマットからファイルの作り方まで解説

### Kaggleのおすすめデータセット

Kaggleのドキュメントでは、*「CSV」「SQLite」「アーカイブ形式」のファイルタイプに応じたデータセットが紹介されています*。

「The Complete Pokemon Dataset」では、7世代の802体のポケモンの基本データがCSVで提供されています。「European Soccer Database」では、欧州プロサッカーの25,000を超える対戦データと、10,000を超える選手のデータがSQLiteで掲載されています。
【参考】：[The Complete Pokemon Dataset](https://www.kaggle.com/rounakbanik/pokemon)
【参考】：[European Soccer Database](https://www.kaggle.com/hugomathien/soccer)

アーカイブ形式はZipや7zがサポートされています。「Chest X-Ray Images (Pneumonia)」圧縮アーカイブされた胸部X線画像（肺炎）の画像データセットが紹介されています。
【参考】：[Chest X-Ray Images (Pneumonia)](https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia)

Kaggleの学習と成長を支えるために関連情報が整理され「Kaggle Progression System」として公開されています。以下の主要な報奨制度を挙げておきます。
【参考】：[Kaggle Progression System](https://www.kaggle.com/progression)

・*付与される称号レベル*
作業品質や達成状況に応じて、「Novice」「Contributor」「Expert」「 Master」「Grandmaster」の階級が設定されています。そのランキングも「Competition」「Datasets」「Notebook」「Discussion」ごとに公開されています。Grandmasterは一握りで、Competition分野で248名が掲載されています。
【参考】：[Kaggle Rankings](https://www.kaggle.com/rankings?group=competitions&page=1&pageSize=20)

・*メダルの授与*
Kaggleにおいても、表彰の方法としてメダル授与が一般的です。「Competition」「Datasets」「Notebook」「Discussion」それぞれに付与条件が決まっています。コンペの場合は参加チーム数によって多少の差がありますが、Goldがトップ10、Silverがトップ5～20%、Bronzeがトップ10～40%に付与されています。金メダルはやはり難関だと言えそうです。

・*ランキングとポイント*
ランキングと獲得ポイントも公式サイトのLeaderboard順位表に掲載されます。獲得ポイントは時間とともに減衰するよう計算されており、最新の達成状況がポイント上位になります。称号やメダルと同様に、ポイント付与においても「Competition」「Datasets」「Notebook」「Discussion」それぞれにポイント計算の条件が決まっています。

Kaggleの勉強法ですが、まずはKaggle提供の学習コースがおすすめです。KaggleのLearn（学習）サイトでは各16コースの紹介があります。Python自体を学ぶことも可能ですし、SQLや計算科学・機械学習等があります。入門から中上級レベルのコースまでカバーされています。

料金は無料で、修了証明書が授与されます。各コースの時間は3～5時間程度ですので、全て学習しても2週間程度で終了可能です。まずはここでコンペで必要なベーススキルを蓄積することをおすすめします。
【参考】：[Kaggle Courses](https://www.kaggle.com/learn)

Kaggleのおすすめ書籍としては、初学者向け・経験者向けに各1冊の参考書をおすすめします。

・*実践Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ　ＰｙｔｈｏｎではじめるＫａｇｇｌｅスタートブック*
　出版元：講談社
　初学者向けの入門からコンペに参加するまで解説しています。
　サンプルコードと解説で、内容が身に着くよう工夫されています。
【参考】：[実践Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ　ＰｙｔｈｏｎではじめるＫａｇｇｌｅスタートブック](https://bookclub.kodansha.co.jp/product?item=0000325172)

・*Kaggleで勝つデータ分析の技術*
　出版元：技術評論社
　データサイエンティストとしてデータ分析を担当している人向けの情報です。
　Kaggleのコンペで予測モデルの精度向上をしたい方に適しています。
【参考】：[Kaggleで勝つデータ分析の技術](https://gihyo.jp/book/2019/978-4-297-10843-4)

Competitions（コンペ）と言っても、Kaggleでは各種形式のコンペが提供されています。主なコンペ形式としては*「Getting Started」「Playground」「Featured」「Research」、等があります*。

Getting Startedは、入門編で賞金やポイントはありませんが、入門チュートリアルとして利用されています。会員登録後の手始めとして参加する方が多いです。Playgroundは遊び場を意味し、Getting Startedの次のステップとして利用します。機械学習の比較的シンプルなタスクが提供されており、少額の賞金が出ることもあります。

Featuredは呼び物を意味し、Kaggleを代表するコンペとなります。難易度は高く、フルスケールの機械学習の課題が与えられます。Researchは、KaggleでFeaturedに並ぶコンペで、実験的なリサーチが対象です。通常は、賞金やポイントが得られることはありません。

コンペの退出フォーマットは、いくつか分類されています。最初は、*各コンペの実施要項・ルールにしたがい参加しやすいものを選ぶのが良いでしょう*。
【参考】：[Kaggle Competition Formats](https://www.kaggle.com/docs/competitions#competition-formats)

SimpleはKaggleの通常形式で、クラシックとも言います。この形式ではルールに基づき全データセットをダウンロードし、予測ファイルを生成します。予測結果が得られたらアップロードします。Two-stageは、ステージ1とステージ2にわかれた形式です。ステージ2に進むにはステージ1の達成状況によります。それぞれステージ開始前に新しいテストデータセットが提供されます。

CodeはKaggle Notebookの指定環境で、テストデータを推論します。CPUやGPUの使用時間、外部データやインターネット使用に制限が課せられます。推論上の制約が課せられるのでシンプルなコンペ形式が多い傾向があります。

Kaggleの賞金は難易度や情勢で変動しますが、およそ25,000米ドルから100,000米ドルが提供されているとのことです。過去にはミリオンドル越えの賞金がかけられたこともあります。
【参考】：[Kaggle General](https://www.kaggle.com/general/22994)

会員の中には賞金稼ぎ目的の人もいますが、勝てないとあきらめずにコツコツ続けてメダルを勝ち取る方もいますので、*継続したスキルアップが求められることに変わりありません*。

Kaggleは英語表記のためとまどう人も多いと思いますが、Chromeの翻訳機能を使うことで内容を理解することは十分可能です。しかしながら、どうしても英語はちょっとという方向けに同等の取り組みを紹介します。

最初に紹介するのは、Kaggleの日本語版とも言われているSIGNATEです。SIGNATEは、Competition（コンペ）・Career（キャリアアップ）・Learning（スキルアップ）で構成されていますのでKaggleと同等です。参加規模はKaggleにかないませんが、それでも累計賞金額62,000,000円以上となっています
【参考】：[SIGNATE](https://signate.jp/)

次に紹介するのは、特許庁の試みです。特許庁初のAIコンペとして「AI×商標：イメージサーチコンペティション」が実施されました。

優れた類似商標画像の検出ツールを審査システムに搭載し、2022年4月にも人工知能（AI）を利用した商標の画像検索システムをリリースの模様です。日本版Kaggleとしてメディアにも掲載されています。*この試みが定着すると、日本人技術者にもメリットがあると考えられます*。
【参考】：[特許庁 AI×商標：イメージサーチコンペティション」の開催](https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/ai_action_plan/ai_action_plan-image.html)

## Kaggle会員になったらスキルアップを継続しましょう

Kaggleではラーニング用途に留まってしまい、コンペ参加に至らない方も少なくはないです。自身の知識を高めるには、他の参加者の知見を活用することも重要です。共有されている*DiscussionやCodeから新しい気付きを得て、スキルアップに取り組むことをおすすめします*。

データサイエンティストのスキル要件とは？人材育成に政府が動く

Kaggleは、最大のデータサイエンス向けコンペティションサービスのプラットフォームです。無料登録で学習からコンペ参加まで要望に合わせて利用することができます。ここではKaggleのサービス概要から学習方法、コンペの概要まで解説していきます。

Kaggleは、最大のデータサイエンス向けコンペティションサービスプラットフォームです

機械学習・データ分析のラーニングから活用までカバーされています

コンペ参加により賞金やメダルが授与され、やる気が高まるよう工夫されています

Kaggleのサービス概要から学習・コンペまで入門情報を解説！

システムエンジニア（SE）として働くことに興味や憧れを持つ方は少なくないと思います。しかしその一方、システムエンジニアの仕事は「きつい」というイメージを持たれがちです。そのため、**「システムエンジニアに興味はあるものの、労働面に不安を感じている」という方も多いのではないでしょうか。**

そこでこの記事では、**システムエンジニアの労働環境や働き方**について解説します。

## 1. システムエンジニア(SE)の労働環境はきつい？

まず、システムエンジニア（SE）の労働環境について見てみましょう。

システムエンジニアには力仕事もなく、営業のような外回りもないので、筋肉疲労などで悩まされるなどということは少ないでしょう。その代わり開発納期に追われるということが起こるため、**納期がタイトな場合は、精神的な負担に加え、長時間労働による肉体的疲労が大きくなることがあります。**

**システムエンジニアの給料は、給与所得者1人あたりの平均年収よりも高い傾向にあります。**厚生労働省による賃金構造基本統計調査の統計データによれば、全体の平均が454.5万円であるのに対して、システムエンジニアの平均は550.8万円となっています。

SEの転職先は異業種もあり？転職先のパターンや企業選びのポイント｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント

## 2. システムエンジニア(SE)の仕事がきついと言われる理由は？

次に、システムエンジニアの仕事がきついと言われている背景について解説します。

システムエンジニアの仕事には常に納期があります。そのため、納期間近には残業や休日出勤をせざるを得ないこともあり、それが「仕事がきつい」というイメージに繋がっているものと思われます。

### 理由2：常に高いスキルが求められる

**システムエンジニアは専門職であること、またITの技術は日進月歩で進化していることから、常に最先端の高いスキルが求められます。**そのため、常に自己学習によるスキルアップを図っていく必要があります。

### 理由3：企業によって給料の幅がある

システムエンジニアは、仕事を受ける企業によって給料に幅があります。特に大手企業の下請け会社ほど給料が安くなることが多く、また**ある程度の経験を積まなければ給料が上がりにくい傾向にあります。**

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## 3. 未経験でもシステムエンジニア(SE)に挑戦できる？

**未経験でもシステムエンジニアに挑戦することはできますが、簡単な道ではありません。**そもそもシステムエンジニアは経験が求められる世界のため、未経験だとなかなか採用されにくく、採用されても給与や待遇が低いといったケースもあります。

また、未経験からシステムエンジニアに転職した場合、業務と並行しながら開発スキルを身につけることも多いため、自分の時間が削られてしまうということもあります。

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[未経験でも採用の可能性、「業界未経験」歓迎の企業一覧はこちら。](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job1_01/fl_0237/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv08)

## 4.システムエンジニア(SE)としての働き方は様々

システムエンジニアといっても、その働き方は様々です。ここでは主な例となる4つを挙げて解説します。

社内SEは、その企業の社員としてITに関する開発や管理業務を担当します。**社内SEの場合、外部企業との連携がなく納期などの融通が利きやすいため、残業も比較的少なく、転勤もほとんどないというメリットがあります。**

保守・運用系の業務が多くスキルアップがしにくいというデメリットはありますが、システムエンジニアの中では働きやすい環境だといえます。

社内SE（社内システム）とは？仕事内容・資格・年収・必要なスキルについて｜マイナビITエージェント

社内SEの転職知識まとめ｜マイナビITエージェント

Web系エンジニアは、主にWebアプリケーションの開発を担当します。**特にWeb業界は成長産業であるため需要が高く、また将来性もあり、幅広いスキルを身につけられます。一方、技術の革新が速いため、使用されるプログラミング言語がバージョンアップしたり、新しい言語が現れたりと、激しい変化を常にキャッチアップしなければなりません。**そうした、業務と自己学習を並行しなければならない点を「きつい」と感じる人もいます。

アプリケーションエンジニアの転職特集|求人・転職エージェントはマイナビITエージェント

### 働き方3：Sler(俗称エスアイヤー、正式にはシステムインテグレーター)

**SIer(システムインテグレーター)とは、いわゆるシステム開発会社のことを指し、多くのシステムエンジニアはSIerに所属します。**メーカー系やユーザー系、独立系など様々なSIerがありますが、いずれもクライアントの要望を受け、要件定義から設計、実装、運用保守までを担当することになります。

**大手SIerであればあるほど様々なプロジェクトを経験できたり、予算の大きい案件を担当できたりする**など、システムエンジニアとしてキャリアを重ねていくにあたってSIerに入社するメリットは大きいといえます。

一方、大手であるほど平均年齢が高く、年功序列の風習が残っていたり、意思決定に時間がかかりスピード感がなかったりといったデメリットもあります。また、クライアントの要望に沿ってプロジェクトが進むため、求められるスキルが変わったり、作業スケジュールがタイトになったりするケースもあります。

最近ではフリーランスとして働くシステムエンジニアも増えています。会社員として就職するのではなく個人で仕事を請け負う働き方で、クラウドソーシングで仕事を受注したり、フリーランス専門のエージェントから案件を紹介してもらえたりするなど、仕事の受け方は人それぞれです。

**自分の裁量で働くことができるため、労働時間を自分で決定できる点が最大のメリットといえます。**

一方では、仕事が安定しなかったり、確定申告など業務外の雑務が増えたりするといったデメリットもあります。また、依頼元に常駐しているフリーランスのシステムエンジニアも少なくありませんが、そうした場合は会社員とさほど変わらない勤務体系でありながら雑務は自分でこなさなければならず、そうした手間が増えることから、きつさを感じる人もいます。

## 5.システムエンジニア(SE)に向いている人の特徴

システムエンジニアとして働くにあたって、向いている人というのはどんな人なのでしょうか。その特徴について解説します。

### 特徴その1：人とコミュニケーションを取るのが好き

システムエンジニアというと黙々とパソコンに向かっているイメージを持つ方が多いと思います。しかし、意外に思われるかもしれませんが、**システムエンジニアは人とコミュニケーションを取るのが好きな方に向いているといえます。**

クライアントの要望をヒアリングしたり、営業担当と提案を考えたり、開発チームのメンバーと進捗を確認したりと、対面での仕事は多岐にわたります。各担当者と連携をとる機会が多いことから、人とのコミュニケーションが好きな方も向いているのです。

### 特徴その2：細かい作業が得意

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