## 生成AIの資格と取得メリット

増加するAI需要に対応すべく、生成AIの資格検定の提供が開始されています。*提供される生成AIの資格にはいくつかの種類があり、取得目的に応じて選択します。*ここでは、生成AIの概要から資格取得のメリットを解説し、後半では生成AIの資格を一覧にまとめて紹介していきます。

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生成AIは英語で「Generative AI」と呼ばれるAI技術の活用方法です。生成AIを有名にしたのは、OpenAIのChatGPTです。2022年後半に市場投入されると、瞬く間に市場に浸透しました。検索サービスの置換や、画像生成など多岐に渡って利用されています。

*生成AIとは、AIが生成するコンテンツ生成サービス全般を指し、用途はテキストや画像のほか、音楽や映像など多岐に渡ります。*これまでAIは人間の補助的な役割でしたが、生成AIの持つ創造的な表現力はすでに人間のレベルを超えた能力を発揮しています。

【参考】：[代表的な生成AIサービス一覧！10種類のサービスや料金を比較](https://and-engineer.com/articles/ZyMRJREAAB8ATD7x)
【参考】：[生成AIの学習におすすめの本10選！AIを学ぶメリットも解説](https://and-engineer.com/articles/ZyMQjxEAAB0ATD3U)

生成AIは機械学習に基づいて学習されたモデルです。学習済みの知識は、パターンの分析から新たなコンテンツ生成に拡大しています。生成AIへの指示はプロンプト入力を通じて行うため、利用者はプロンプトの最適化など生成AIを使いこなす新たなスキルが求められます。

コンテンツの品質を維持するには、最適な指示が求められ、同様に利用上の倫理的な問題に対しても対策が求められます。生成したコンテンツは、もはや人間で真偽を判断するレベルを上回り、著作権の侵害や不正情報の流布など新たな社会的な課題も引き起こしました。

以上のことから、*利用者は生成AIに関する高い知識と倫理的な判断が求められ、技術力に加えてルール決めや順法への対応なども必須です。*

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*生成AIの資格を取得するメリットは、いくつか挙げられます。*

*・生成AIの基本的な知識が得られる*
生成AIの基本的な知識が得られることが挙げられます。資格取得によって、生成AIの利用上の課題やリスクなどの懸念を理解していることが証明されます。

*・AIリテラシーが習得できる*
生成AIのリスクを学ぶことで、セキュリティや法的な知識が高まります。AIリテラシーが習得でき、倫理的な判断力が高いことが証明されます。

*・自身のキャリアアップにつながる*
生成AIをビジネスで活用する能力が高いことが挙げられます。資格取得は転職に有利に働くとともに、自身のキャリアアップにつながるものとなります。

以下は、*主要な生成AIの資格一覧です。*

・生成AIパスポート試験
・Generative AI Test
・生成AI能力検定
・生成AI初級技能検定

ここからは、生成AIの資格を順を追って解説していきます。また生成AIを広範囲に学ぶステップアップとして、ディープラーニング関連試験についても解説を加えます。

**生成AIパスポート試験は、生成AI活用普及協会（GUGA）が実施する試験です。**AI初心者向けの試験であり、生成AIリスクを予防するための資格試験です。コンテンツの生成方法を学び、個人情報保護や著作権侵害、商用利用可否などのリスク要素を学びます。

2024年10月時点で累計受験者数は9,376名、累計有資格者数は7,161名と生成AIの資格の中ではもっとも受験者・合格者が多い試験です。直近の2024年第3回の合格率は75.76%と、高い合格率を示しています。

▪開催形式：　オンラインでの実施 （IBT方式：Internet Based Testing）
▪試験時間：　60分間
▪問題数　：　60問
▪出題範囲：　シラバスより出題
▪出題方法：　四股択一式
▪受験資格：　制限なし
▪受験費用：　11,000円（税込）
▪開催予定：　2月、6月、10月の年3回

【参考】：[生成AIパスポート試験](https://guga.or.jp/outline/)

**Generative AI Testは、日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する試験です。**JDLAの試験の位置づけは、知識や活用リテラシーの確認の為のミニテストとなります。企業で活用が進む生成AIを、安心かつ有効に活用するための必要知識を有しているか確認できます。

これまでの合格率は、およそ60%代前半から70%代前半で推移しており、各回2,000名弱の方が受験しています。学習時間は15時間以内の方が大半で、ミニテストのため難易度はそれほど高いものではありません。

生成AIの技術、生成AIの利活用、生成AIのリスクからシラバスにしたがって出題され、学習参考動画で解説を公開しています。

▪開催形式：　オンラインでの実施 （ミニテスト形式）スマホも可
▪試験時間：　20分間
▪問題数　：　20問
▪出題範囲：　シラバスより出題
▪出題方法：　択一式・多肢選択式 19問 、記述式 1問
▪受験資格：　制限なし
▪受験費用：　2,200円（税込）
▪開催予定：　6月、12月の年2回

【参考】：[Generative AI Test](https://www.jdla.org/certificate/generativeai/)

**生成AI能力検定は、生成AIビジネス検定協会が実施する能力検定です。**文章生成AI能力検定と画像生成AI能力検定の2種類を用意しています。

文章生成AI能力検定初級は、仕事でChatGPTが使えることが証明されます。画像生成AI能力検定は、初級と中級が提供され、初級は仕事でDALL·E 3が使えること、中級は仕事でStableDiffusionが使えることが証明されます。

文章生成AI能力検定の初級は、ChatGPT（課金版）の準備が必要です。同様に、画像生成AI能力検定の初級はDALL·E 3、上級はStableDiffusionWebUIが必要です。また、画像生成AI能力検定上級では、画像生成AI専用のPC購入（15万円前後）が求められます。

ホリエモンAI学校による「受講付き＋受験」、もしくは「受験のみ」のいずれかを選択します。

▪開催形式：　オンラインでの実施 （IBT方式）
▪試験時間：　60分間
▪問題数　：　記載なし
▪出題範囲：　シラバスより出題
▪出題方法：　知識を問う選択問題、実技を問う実践問題がそれぞれ半分ずつ
▪受験資格：　制限なし
▪受験費用：　11,000円（税込）（受講付き受験は0円※別途ホリエモンAI学校の料金が発生）
 　　　　　　加えて、合格後の認定登録費用2.2万円（登録料1.1万円、初年度年会費1.1万円）
▪開催予定：　毎月実施、年12回

【参考】：[生成AI能力検定](https://ctwo.pro/kentei/)

**生成AI初級技能検定は、生成AI資格認定協会（GACA）が提供する検定試験です。**基礎知識や簡易的な活用スキルを評価します。生成AIに興味がある方や正しく活用したい方、ビジネスで生成AIを安心して活用したい方向けの試験です。

第1回の試験は2024年5月に実施され、約50名が参加しました。試験は講義と検定のセットで提供されており、講義を受講して検定試験に合格すると「公認生成AIマイスター」の資格が授与されます。現在45名が登録されているので、合格率はおよそ90%と推定できます。

▪開催形式：　オンラインでの実施 （IBT方式）
▪試験時間：　60分間　※別途オンライン講義3時間
▪問題数　：　記載なし
▪出題範囲：　講義に含まれる
▪出題方法：　記載なし
▪受験資格：　記載なし
▪受験費用：　11,000円（税込）※オンライン講義33,000円（税込）
▪開催予定：　掲載なし

【参考】：[生成AI初級技能検定](https://gaca.jp/service/Moodly)

### ディープラーニング知識で上位資格を狙う

ディープラーニングはAI分野の1つで、複雑なデータのパターンをとらえて分析する技術です。*生成AIの初級知識が身に着いたら、発展的にディープラーニングに挑戦するのも有効です。*ここでは、日本ディープラーニング協会（JDLA）による、「G検定」と「E資格」について解説します。

*G検定とはAIを活用するビジネスマン向け資格であり、誰でも自宅のPCから受験できます。*幅広い知識を持つジェネラリスト向けの検定で、頭文字の「G」は英語の「General」を指します。

同協会が実施するGenerative AI Testとの違いは、生成AIも含めたAI・ディープラーニング全般を広く体系的に学習し、AIに関する様々な技術的な手法やビジネス活用のための基礎知識を汎用的に評価する点に違いがあります。

*E資格とはAI・機械学習の開発を行うAIエンジニア向けの資格であり、JDLAの認定プログラムの受講が必要です。*専門性が高いエンジニア向け資格のため高度なディープラーニングの知識が求められ、試験は会場で実施します。頭文字の「E」は、英語の「Engineer」を指します。

興味ある方は、以下のリンクから詳細を確認しましょう。

【参考】：[G検定とは](https://www.jdla.org/certificate/general/)
【参考】：[E資格とは](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

G検定とは？試験概要・受験のメリット・必要な勉強時間を解説！

E資格とはどんな試験？概要や難易度と取得のメリットを解説！

生成AIは需要拡大していますが、資格試験は始まったばかりです。そのため、*現時点で受験者が多い「生成AIパスポート試験」は、資格の認知度や価値として有効でしょう。*勉強方法も、公式問題集やサンプル問題などで対応できます。

また、エンジニア向けの資格を念頭に置くと、JDLAのGenerative AI Testは、G検定やE資格へとつながり知識習得の効果が高くおすすめです。

オンライン実施の試験ではカンニングの懸念が考えられますが、各試験の設問数と実施時間を見ると、ネットで検索する時間的余裕は少ないと言えます。しっかりと知識を身に着けて合格を目指しましょう。

## 生成AIの資格試験は早めの能力開発がおすすめ

生成AIの資格試験は、始まったばかりです。これから市場拡大する可能性も高いため、2025年の動向で決める方もいるでしょう。しかしながら、生成AIの資格試験は要望に合わせて選択するのが、本来資格試験に求められる点であり、市場動向が決まるまで待つ必要はないと考えます。

**市場のニーズに応えるには、時期を待って知識をつけるよりは早めの能力開発を行うことが、自身の差別化につながりおすすめです。**

その他、生成AIに関連する内容は、下記の記事でも紹介しています。参考までにぜひご覧ください。

[【関連記事】生成AIとは？従来のAIとの違い、概要や種類について詳しく解説](https://and-engineer.com/articles/ZqLxChEAACQA7x2P)

[【関連記事】生成AIの学習におすすめの本10選！AIを学ぶメリットも解説](https://and-engineer.com/articles/ZyMQjxEAAB0ATD3U)

2022年からの生成AIのブームを受けて、生成AIの資格検定が始まっています。生成AIの資格はいくつかの種類があり、取得目的に応じて選択します。ここでは、生成AIの概要から資格取得のメリットを学んでいきます。合わせて、生成AIの資格を一覧にまとめて解説します。

生成AIは便利ですが、最適なプロンプトの知識、セキュリティや法的な知識などが求められます

生成AIの資格は、このような基本知識の習得や論理的な判断力が評価されます

生成AIの資格は始まったばかりですが、用途に合わせて選択するのがおすすめです

生成AIの資格一覧！取得のメリットや試験概要、難易度を解説

## Linuxのシンボリックリンクとは

**Linuxのシンボリックリンクとは、Linuxが提供するファイルシステムの機能の1つを表します。**Linuxの設定ファイルやコマンドでも数多く使用されています。ここでは、シンボリックリンクの概要を学び、使い方を順を追って解説していきます。

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それぞれのOSには、ファイルシステムの機能としてディスクに格納するいくつかのファイルタイプが設定されています。一般的に用いられるファイルやディレクトリに加えて、実体のないシンボリックリンクというファイル形式がサポートされます。

*このファイルタイプの場合は、参照するとソフトリンクされている別の実体のあるファイルを参照できます。*

これによって、実体のあるファイルを別のファイル名でアクセスしたり、別のパスを割り当てたりすることが簡単にできます。シンボリックリンクはLinuxなどのUNIX系OSで広く利用されますが、Windowsでもシンボリックリンクを作成するコマンドが提供されています。

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### シンボリックリンクとハードリンクの違い

シンボリックリンクのようなソフトリンクは実体のないファイルですが、ハードリンクと呼ばれる実体のあるファイルをリンクし別名で登録することも可能です。

*シンボリックリンクとハードリンクの違いは、シンボリックリンクはハード的な制限を受けにくく、ハードリンクはハード的な制限を受けやすい点に違いがあります。*

シンボリックリンクは、実体がないファイルにポインター情報を格納します。ファイルがオープンされると、ポインター情報から元の実態のあるファイルが参照されます。

ポインター情報のみが格納されているので、別のパーティションやファイルシステムにシンボリックリンクを作成することもできます。シンボリックリンクは、元のファイルとは独立して作成・削除が可能です。

ハードリンクは、実体のあるファイルで用いる同一のiノードを指しており、リンクを作成するとリンクカウントを加算します。リンクを解除した場合は、リンクカウントを減算し、最後の1つになったらリンクを解除することで削除されます。

制限としては同一のiノードを指すため、別のパーティションへのリンク設定ができないことが挙げられます。

## Linuxのシンボリックリンクの使い方

Linuxのシンボリックリンクの使い方は難しいわけではありません。*操作の手順が分かればすぐに覚えることができます。*ここでは、シンボリックリンクの基本構文を学び、作成から削除までの流れを順を追って解説していきます。

### シンボリックリンクの基本構文

**Linuxのシンボリックリンクは、lnコマンドを使用して作成します。**lnコマンドはシンボリックリンクのほか、ハードリンクなども作成します。lnコマンドを用いてシンボリックリンクを作成する場合の基本構文は以下の通りです。

```
ln -s 「元のファイルあるいはディレクトリ」 「作成するリンクのターゲットパス」
```

ここで指定する、 ”-s” がシンボリックリンクの指定です。

lnコマンド自体には、多くのオプションが用意されていますが、シンボリックリンクに関しては ”-s” を指定します。 ”-s” ではなく、 ”\-\-symbolic” とフルネームで指定することもできます。フルネームの場合は、行頭にハイフンを2つ記述します。

指定する引数は、「元のファイルあるいはディレクトリ」が実際のファイルあるいはディレクトリです。「作成するリンクのターゲットパス」は、シンボリックリンク名です。リンクのポインター情報の格納された特殊なファイルが作成されます。

シンボリックリンクに関するオプションについても、簡単に解説します。 “-f” を指定すると、すでにファイルがある場合に強制的にリンクを作成する場合に使用します。

”-n” オプションは、ディレクトリへのシンボリックリンクであるリンク先の場合、通常のファイルと同様に扱うために指定します。 ”-n” オプションは、 ”-f” とともに指定します。

シンボリックリンクの作成は、lnコマンドを使います。すでに基本構文を学びましたので、ここでは実際に使ってみます。例えば、/tmpディレクトリでlnコマンドを使い、/etc/hostsをメンテナンス用に「hosts.local」というシンボリックリンクファイルを作成する例を示します。

```
user@host:/tmp$ ls
user@host:/tmp$ ln -s /etc/hosts hosts.local
user@host:/tmp$ ls
hosts.local
user@host:/tmp$ 
```

ここでは、/tmpディレクトリで他のファイルがないことを確認し、lnコマンドを実行しました。その結果、「hosts.local」が作成されたことが確認できました。*シンボリックリンクはファイルだけではなく、ディレクトリに対しても同じ要領で作成することができます。*

### シンボリックリンクの確認方法

*シンボリックリンクの確認には、いくつかのコマンドが使用できます。*まずは、fileコマンドやlsコマンドで確認すると良いでしょう。

fileコマンドはファイルのタイプを表示するコマンドです。使用するには、コマンドの引数に対象とするファイルを指定します。ファイル名はワイルドカードも使用できます。先ほど作成したシンボリックリンクファイルをワイルドカードを指定して実行すると次のように表示されます。

```
user@host:/tmp$ file *
hosts.local: symbolic link to /etc/hosts
user@host:/tmp$ 
```

コマンドの結果表示を見ると、このファイルがシンボリックリンクのファイルであり、参照する実体が/etc/hostsであることが分かります。

続いてlsコマンドでファイルタイプを表示する例を示します。

```
user@host:/tmp$ ls -l
total 0
lrwxrwxrwx 1 user user 10 Nov 12 15:15 hosts.local -> /etc/hosts
user@host:/tmp$ 
```

lsコマンドで ”-l” オプションを指定すると、表示の先頭にファイルタイプが表示されます。シンボリックリンクのファイルは ”l” から始まります。行末のファイル名には参照する実体のファイル名が表示されます。

lsコマンドの ”-l” オプションは、grepコマンドを使って ”^l” で検索するとシンボリックリンクのファイルのみを抽出することもできます。

findコマンドでも、 ”-type l” を指定するとシンボリックリンクのファイルのみを一覧で検索表示することができます。

シンボリックリンクの削除には、unlinkコマンドまたはrmコマンドを用います。

```
user@host:/tmp$ ls
hosts.local
user@host:/tmp$ unlink hosts.local または rm hosts.local
user@host:/tmp$ ls
user@host:/tmp$
```

*unlinkコマンドとrmコマンドはファイル削除については大きな違いがありませんが、ディレクトリを参照するシンボリックリンクを削除する際には、違いがあります。*

具体的には、rmコマンドは ”-f” で強制的に削除することが可能であり、さらに ”-r” でディレクトリを再帰的に削除することが可能です。このオプションを使う際には注意を要します。

気軽に ”rm -rf 元のディレクトリ” としたり、 ”rm -rf シンボリックリンク/*” などと指定したりしてしまうと、元の実態のディレクトリやその配下のファイルが削除されてしまいます。

rmコマンドを使用する場合は、無条件に ”-rf” をつけず、可能であれば “-i” で削除可否を逐次確認するなど慎重な操作がおすすめです。

### シンボリックリンクの使用例

*シンボリックリンクは、Linuxの実行ファイルや設定ファイルなどにも数多く使用されています。*試しに、筆者の環境で/etcと/usr配下のシンボリックリンクのファイル数は4666と表示されました。

```
user@host:/tmp$ find /etc /usr -type l 2> /dev/null | wc -l
4666
user@host:/tmp$
```

このように、システムでも用いられるシンボリックリンクですが、アプリのバージョン管理などにも応用できます。

例えば、アプリのフォルダが/usr/local/appとし、その配下にバージョンごとにサブディレクトリとしてモジュールが格納されているとします。この場合、アプリの実行ファイルはversion1.0/bin/app、あるいはversion1.1/bin/appなどとなります。

この例ではappコマンドを実行するには、それぞれのバージョンを意識する必要があり不便です。このケースでは、 ”ln -s /usr/local/app/version1.0/bin/app /usr/local/bin/app” などのようにシンボリックリンクを設定すると、操作担当者は ”/usr/local/bin/app” だけ分かれば実行することができます。

そして、バージョンアップの際には、リンクファイルをunlinkコマンドやrmコマンドで削除し、 ”ln -s /usr/local/app/version1.1/bin/app /usr/local/bin/app” のようにシンボリックリンクを再設定するだけで、これまで同様に ”/usr/local/bin/app” を実行すればよく、何も変わらず最新版のコマンドを使用することが可能になります。

なお、このようなバージョンやパスの変更など参照するリンク元が変更された場合は、シンボリックリンクを再設定する際に冒頭紹介した ”-f” オプションを指定することで、リンクファイルがすでにある場合でも削除を必要とせずに強制的に上書きすることもできます。

また、/var配下の特定の領域などではOSが再起動すると、再設定されるディレクトリもあります。シンボリックリンクを作成する場合は、動作確認を再起動後にもう1度行うと良いでしょう。

## Linuxのシンボリックリンクでファイルやディレクトリを効率的に管理できる

シンボリックリンクは、分散配置しているファイルやディレクトリであっても特定のディレクトリにリンクファイルを作成することで一元管理することができる特徴があります。**システムも数多く使用していることから、アプリケーションのファイル管理も効率的に運用することができるでしょう。**

その他に関連する内容は、下記の記事でもご紹介しています。ぜひ参考にご覧ください。

[Linuxエンジニアとは？年収や必要なスキル、将来性を解説！](https://and-engineer.com/articles/YFL5yxAAACMAp8BF)

[Linuxの初心者向け資格3選！勉強方法やキャリアパスも解説！](https://and-engineer.com/articles/Y48xUxEAACMAm-YQ)

[Linuxのコマンド！よく使う基本コマンドを一覧化し解説](https://and-engineer.com/articles/ZyMQBBEAACEATDz5)

[Linux初心者でも安心！ディレクトリ削除を安全に行う方法を解説](https://and-engineer.com/articles/ZyMQFREAACAATD0U)

[Linuxのfindコマンドとは？概要やおすすめの使い方を解説](https://and-engineer.com/articles/ZyMQJxEAAB0ATD0x)

[LinuxとUnixの違いとは？それぞれの歴史や特徴なども紹介](https://and-engineer.com/articles/ZyMQfhEAACAATD24)

Linuxが提供するファイルシステムの機能の1つに、シンボリックリンクがあります。Linuxのシンボリックリンクは、システムの設定ファイルやコマンドでも広く使用されています。ここでは、シンボリックリンクの概要を学び、使い方を順を追って解説していきます。

Linuxのシンボリックリンクとは、システムが提供するファイルシステムの機能の1つを指します

Linuxのシンボリックリンクは、lnコマンドを使用し、”-s”オプションで作成します

システムでも数多く使用しており、アプリケーションのファイル管理や運用でもおすすめです

Linuxのシンボリックリンクとは？概要から使い方まで解説

**SQL文とは代表的なデータベースの操作言語を指し、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）を使うために必要な言語です。**実際には、SQL文について分かるようでも使ってみないと分からないこともあります。ここでは、SQL文の概要を学び、実際の使い方を実例に沿って解説していきます。

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*SQL文は、リレーショナルデータベース管理システムで用いるデータベース操作言語SQLの構文です。*そもそもSQLとは「Structured Query Language」の略で、RDBMSの標準言語です。提供されるRDBMS毎に独自の実装がされていますが、ISO／IECによって標準SQL規格が発行されています。

データベース（DB）は、情報を蓄積・検索する機能を有するデータの集合体です。情報を蓄積・検索する機能を提供するミドルウェアが、データベース管理システム（DBMS）です。

データベース管理システムにはいくつかの種類があり、データを表形式で管理する方式にリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）があります。

そのリレーショナルデータベース管理システムで採用されている命令文がSQL文です。データベースによっては、SQLを用いずに使用するものもありますが、多くのデータベースはリレーショナルデータベースのため、SQL文を学んでおくとデータ分析に役立つ場面が数多くあります。

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*SQL文は、データベースの操作、作成、制御の3機能を持っています。*具体的には、データを操作するデータ操作言語（DML）、データを定義するデータ定義言語（DDL）、データを制御するデータ制御言語（DCL）に分類されます。

データ操作言語（DML）は、データベースに対してデータの登録・更新・削除・検索を行うための命令文で、データ操作時に用います。

データ定義言語（DDL）は、使用するデータをデータベース化するために用いる言語です。データベースやテーブル、インデックスやストアドプロシージャなどを作成したり、削除したりします。

データ制御言語（DCL）は、データベースに対してデータアクセス制御を行うための言語です。権限の付与や取り消しを行います。

最近、NoSQLという呼び方を聞くことがあります。NoSQL（Not only SQL）は、SQLを使わないデータベース管理システムを総称したものです。通常SQLはリレーショナルデータベースで用いられる言語のため、リレーショナルデータベース以外のデータベース管理システムやSQL言語を用いないものをNoSQLと言います。

*NoSQLを使って開発するには、SQL文ではなくキーバリュー型・JSON・XMLなどを用いる点に違いがあります。*

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ここからは、SQLの基本的な書き方を学んでいきます。データ定義言語（DDL）やデータ制御言語（DCL）は、データベース管理者が行う作業で使用します。データベース利用者が一般的に行うデータの検索、挿入、更新、削除に用いるSQL一覧は次の通りです。

・データの検索（SELECT）
・データの挿入（INSERT）
・データの更新（UPDATE）
・データの削除（DELETE）

*上記の4つは、データベース操作言語（DML）として実装される基本命令です。*以降ではデータの検索、挿入、更新、削除の書き方を順を追って解説していきます。

**データの検索は、SELECT文を用います。**使い方はシンプルで、もっとも利用価値の高い命令文です。例えば、会員テーブルからデータを取り込むには、次のように記述します。

```
SELECT * FROM 会員テーブル;
```

SELECTの後に記述したアスタリスク ”\*” は、全てを取り込むワイルドカードを指します。構文をもう少し詳しく見ると、次のように表されます。

```
SELECT 列名 FROM テーブル名 [WHERE 条件式];
```

WHERE句では、条件式を入力して抽出することができます。算術演算子、論理演算子、SQL演算子などを用いて抽出するデータを指定します。例えば、会員テーブルから会員番号1500番以降のデータを取り込むには、次のように記述します。

```
SELECT * FROM 会員テーブル WHERE 会員ID >= 1500;
```

またデータを抽出する際に、ORDER BY句でソートして取り込むこともできます。例えば、会員テーブルから会員番号1500番以降のデータを取り込み、登録店ごとにソートし表示するには、次のように記述します。

```
SELECT * FROM 会員テーブル WHERE 会員ID >= 1500 ORDER BY 登録店ID;
```

上記の他に、カラム名のグループ化にはGROUP BY句を、GROUP BY句の集計結果に抽出条件を設定するにはHAVING句を追記することもできます。

**データの挿入は、INSERT文です。**例えば、会員テーブルに新たにデータを挿入するには、次のように記述します。挿入する氏名、会員ID、登録店IDは、それぞれ ‘name’ 、 2501、 ’A021’ とします。

```
INSERT INTO 会員テーブル(氏名, 会員ID, 登録店ID) VALUES (‘name’, 2501, ’A021’)
```

構文は、次のように定義されています。

```
INSERT INTO テーブル名 VALUES (値[,,]);
```

**データの更新は、UPDATE文で行います。**例えば、会員IDが2501番の登録店データを ’A030’ に更新するには、次のように行います。

```
UPDATE 会員テーブル SET 登録店ID = ‘A030’ WHERE 会員ID = 2501;
```

```
UPDATE テーブル名 SET カラム名 = 値 [WHERE 条件式];
```

**データの削除は、DELETE文を使います。**例えば、会員ID2501番のレコードを削除するには、次のように行います。

```
DELETE FROM 会員テーブル WHERE 会員ID = 2501;
```

**WHERE句で用いる条件式には、演算子が使用できます。**大きく分けて算術演算子、論理演算子、SQL演算子があります。

算術演算子は、=、 <>、>、 >=、<、<=などで抽出データを条件式に反映します。論理演算子は、ANDやORなど演算子を連結する場合に用います。

SQL演算子はSQL固有の演算子で、IN、BETWEEN、LIKE、IS NULL、IS NOT NULLなどがあります。INは一致する値を判断し、BETWEENは指定範囲内に値があるか判断します。

LIKEは条件に合致する文字列を検索し、IS NULLは値がNULL（空値）を検索、IS NOT NULLは値がNULLではないデータを検索します。

上記の演算子を組み合わせて、複雑な命令（クエリ）を発行できます。

### SQL文は英語の指示・命令を表す言葉の集まり

**SQL文は、プログラミング言語のように英語の指示・命令を表す単語や熟語の集まりです。**今回解説した命令文も英語の指示・命令を起源としています。

・SELECT（選択する＝取り込む）
・INSERT（挿入する）
・INSERT INTO（～に挿入する）
・UPDATE（更新する）
・SET（設定する）
・DELETE（削除する）
・WHERE（どういう方法で）
・GROUP BY（～のようにグループ化して）
・HAVING（～のように持って（選んで））

英語を意識することで、自然とSQL文の理解が深まります。

### RDBMS各社が提供するサンプルを活用する

RDBMSが市場に投入されてから多くの年月を経て、改良が加えられています。それぞれの製品ごとに独自拡張されていることから、SQLに対しても言語仕様上の違いなどがあります。

**実際にSQL文を使う場合は、使用する製品と同じ環境でSQL文を試す必要があります。**RDBMS各社は、実際の利用を促すためにサンプルデータベースを提供することもあります。

机上でSQL文の使い方が分かったら、実機で確認するのがおすすめです。その際にはサンプルデータベースを用いると、短期間で環境構築が完了します。

【参考】：[Microsoft Learn: SQL サンプル](https://learn.microsoft.com/ja-jp/sql/samples/sql-samples-where-are?view=sql-server-ver16)
【参考】：[MySQL: Employees Sample Database](https://dev.mysql.com/doc/employee/en/)
【参考】：[Oracle: Databaseサンプル・スキーマ](https://docs.oracle.com/cd/F32587_01/comsc/introduction-to-sample-schemas.html#GUID-844E92D8-A4C8-4522-8AF5-761D4BE99200)

## SQL文の基本が分かったら実機で動作確認

SQL文は、リレーショナルデータベースのデータ操作に必要です。NoSQLも登場していますが、まだまだSQLの利用場面が多く、市場のニーズも高いと想定できます。**SQL文の基本が分かったら、実機で動作確認し理解度を高めておくと実務でもすぐに活用でき、おすすめです。**

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SQLのインデックスとは？概要から作成方法・構文まで徹底解説

SQL文とは、リレーショナルデータベース管理システムを操作するための言語で、代表的なデータベースの操作言語を指します。データの検索、挿入、更新、削除に用いる操作も、SQL文で実行します。ここでは、SQL文の概要を学び、実際の使い方を例に沿って解説します。

SQL文とは、リレーショナルデータベース管理システムを使うための言語を指します

SQL文を使って、データの検索や挿入、更新、削除を行います

SQL文の基本が分かったら、実機で動作確認し理解度を高めるのがおすすめです

SQL文とは？SQLの概要から実際の使い方まで基本用法を解説

LinuxとUnixはどちらも歴史が長く、多くの派生OSを生み出した重要なオペレーティングシステムです。LinuxはUnixの思想を継承しつつ、オープンソースとして開発されたOSです。LinuxはUnixと高い互換性があり、多くのUnixコマンドがLinuxでも利用できます。

一方、両者の間には哲学や設計思想、そしてコミュニティなど、様々な違いが存在します。この記事では、*LinuxとUnixの違いを技術的な側面から深掘りし、それぞれのOSの特徴、利用されている場面などについて解説します。*

Linuxは、**無料で使えるオープンソースのオペレーティングシステム（OS）です。**WindowsやmacOSと同様に、コンピュータを動かすための基本的なソフトウェアであり、サーバ、スマートフォン、IoT機器など、幅広い分野で利用されています。

【参考】：[Linux | Oracle 日本](https://www.oracle.com/jp/linux/)

Unixは、古くからある非常に影響力の大きいオペレーティングシステム（OS）です。**多くの現代的なOSの基礎となり、その安定性と柔軟性から、特にサーバ環境で広く利用されています。**マルチタスク、マルチユーザなど当時としては画期的な特徴を誇っていました。

【参考】：[The Unix® Standard | The Open Group Website](https://www.opengroup.org/membership/forums/platform/unix)

Unixは1960年代後半に開発され、シンプルさ、効率性、移植性を重視した哲学に基づいており、多くの派生OSを生み出し、現代のOSの基礎を築きました。

一方、Windowsは1980年代にマイクロソフトが開発し、ユーザインターフェースの直感性を重視し、一般ユーザ向けのPC市場で大きなシェアを獲得しました。

サーバや大規模システムで、高い安定性とカスタマイズ性を求める場合は、Unix系OS (Linuxなど) が適しています。一方、デスクトップパソコンや一般的な用途で、直感的な操作性と豊富なソフトウェアを求める場合には、Windowsが適しています。

*UnixとWindowsは一見異なるOSに見えますが、歴史的な背景や技術的な共通点が多く存在します。*特に現代ではクラウドやコンテナ技術の発展により、両者の垣根はますます低くなっています。

LinuxはUnix OSを原型にして開発されたので、先にUnixの歴史について見ていきましょう。Unix誕生のきっかけとなったOS、Multicsの誕生から見ていきます。

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