[【関連記事】【Pythonのライブラリ管理ツール】pipインストールを徹底解説！Windowsでも簡単？](https://and-engineer.com/articles/YcJyaRAAACMAl3BX)

[【関連記事】PythonのコードをEXE化するには? PyInstallerやその他ツールの特徴や使い方](https://and-engineer.com/articles/ZDZ41BEAAH-qRRlT)

[【関連記事】Pythonで自動化できること7選！面倒な作業を効率化してより便利に](https://and-engineer.com/articles/YRn2KRAAACIA6YPW)

**Pythonは、データサイエンスや機械学習などのAI領域で活用されており、その用途の1つに画像認識があります。**ここでは、画像認識の概要とともに、実際にPythonの代表的な画像認識ソフトウェアであるOpenCVを用いてコードを作成して理解を深めていきます。

【参考】：[Python](https://www.python.org/)

*画像認識とは、画像に写っている情報が何なのか認識する技術を表します。*ここでいう情報とは人や物などで、これらを識別する情報処理の分野として、パターン認識と呼ぶ場合もあります。パターン認識には、広く音声や画像、文字テキストなども含まれますが、ここでは画像を対象に解説していきます。

### 人間の脳と機械やコンピュータとの違い

人間は脳に蓄積されている情報から、画像を見るとそれが何なのか、記憶や経験から識別することができます。機械やコンピュータでは画像の情報が単なるドットの集合体ですので、それが何を意味するのかそのままでは識別できません。

そのために、*画像の特徴やパターンを学習させておき、対象となる画像がどの分類に近いかの識別や、どのパターンに近いか適合の状況を表示させます。*

これらにより、人物の顔の部分を特定したり、生産工場の品質検査で異常がある製品を判別したりすることができます。

### Pythonの代表的な画像認識ソフトウェア

Pythonの代表的な画像認識ソフトウェアとして、次の2点が挙げられます。

*◼︎OpenCV*
OpenCVは、インテルが開発した画像認識ライブラリです。画像処理や解析、パターン認識、機械学習に広く利用することができます。学習済みのモデルが用意されており、自作に適しています。

【参考】：[OpenCV](https://opencv.org/)

*◼︎TensorFlow*
TensorFlowは、Googleが開発した機械学習用ライブラリです。機械学習のみならず、画像認識にも対応します。合わせてTensorFlowのコアライブラリでサポートされるニューラルネットワークライブラリ、Kerasを使うことも可能です。

【参考】：[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/?hl=ja)
【参考】：[Keras: Pythonの深層学習ライブラリ](https://keras.io/ja/)
【参考】：[TensorFlow Core チュートリアル：Keras](https://www.tensorflow.org/guide/keras?hl=ja)

ここからは、Pythonの画像認識ソフトウェアとして利用者の多いOpenCVを使い、さらに詳しく解説していきます。

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## 画像認識や処理を行うエンジニア

Pythonを主言語として扱うエンジニアをPythonエンジニアと呼びますが、Pythonなどの技術を使って画像認識・画像処理の業務をメインに担当するエンジニアのことを「画像処理エンジニア」と言います。ここでは、画像処理エンジニアの仕事内容や年収事情について紹介します。

画像処理エンジニアとは、*デジタル画像技術に関するアプリ・システムなどの分析や開発、運用を行うエンジニアを指します。*画像処理の技術はあらゆる分野で活用されており、自動車や医療機器メーカー、映像技術、工業分野などさまざまです。

仕事内容としては、画像処理に関する知見を求められたり、プログラミングを行なったりします。大まかな流れは通常のシステム開発と変わらず、クライアントのヒアリングから要件定義を行い、そこで画像処理に必要な技術や工程を特定します。

また、画像処理の技術に関しては「画像処理エンジニア検定」という資格試験でスキルを証明することができます。学習の過程で知識を深めることができるため、画像処理の仕事に携わるエンジニアには取得をおすすめします。

【参考】：[画像処理エンジニア検定](https://www.cgarts.or.jp/v1/kentei/about/img_engineer/index.html)

<center>[*画像処理エンジニアの転職・求人情報を見る　＞*](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0214058/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

画像処理エンジニアは、システムエンジニアやプログラマーなどの職種に比べて確立された1つの職種というよりも、業務の一環として捉えられるケースが多くみられます。「画像処理エンジニア」と題した求人を出している企業が少ないため、ここではシステムエンジニアの年収を例に紹介します。

「マイナビエージェント 職種図鑑」でのシステムエンジニアの平均年収は431万円（※2024年9月執筆時点）であり、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/プログラマでは、平均年収592万円でした。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業の平均年収は433万円なので、*画像処理エンジニアを含むシステムエンジニアは平均年収よりも高めの年収を目指せます。*

画像処理エンジニアとして今後キャリアを積む場合、前述した画像処理エンジニア検定やPythonに関する資格を取得することで、自身の市場価値を高められるでしょう。

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑/システムエンジニア](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.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)

*OpenCVは、PythonのほかC++やJavaでも利用できるポピュラーな画像認識ソフトウェアです。*画像処理の機能が豊富で、他のソフトウェアを追加せずに多くの処理をこなすことができます。英語ですが、豊富なドキュメントが公開されています。

【参考】：[OpenCV](https://opencv.org/)
【参考】：[Introduction to OpenCV](https://docs.opencv.org/4.x/df/d65/tutorial_table_of_content_introduction.html)
【参考】：[OpenCV-Python 4.8.0 Tutorials](https://docs.opencv.org/4.8.0/d6/d00/tutorial_py_root.html)

*OpenCVの公式サイトは英語のドキュメントが中心です。*英語が心配な方は、日本のOpenCVユーザの方々が有志で日本語のドキュメントやサンプルコードを掲載していますので、そちらを利用しましょう。

日本語サイトは公式サイトにもリンクが掲載されていますが、掲載情報はOpenCV2.4.2までなので注意が必要です。

【参考】：[OpenCV.jp](http://opencv.jp/)

*Pythonで利用するには、 ”pip install opencv-python” などでインストールを行います。*同様に、NumpyもPythonの配列処理に活用しますので、 ”pip install numpy” でインストールしておくと良いでしょう。

インストールについて、WindowsやLinuxなどOS別のインストール手順は必要に応じて以下のリンク先を確認しましょう。

【参考】：[OpenCV installation overview](https://docs.opencv.org/4.x/d0/d3d/tutorial_general_install.html)
【参考】：[Install OpenCV-Python in Windows](https://docs.opencv.org/4.8.0/d5/de5/tutorial_py_setup_in_windows.html)
【参考】：[Install OpenCV-Python in Fedora](https://docs.opencv.org/4.8.0/dd/dd5/tutorial_py_setup_in_fedora.html)
【参考】：[Install OpenCV-Python in Ubuntu](https://docs.opencv.org/4.8.0/d2/de6/tutorial_py_setup_in_ubuntu.html)

ここでは、OpenCVの基本操作を学んでいきます。手順は以下の通りです。

*①ライブラリのインポートと画像の読み込み*
PythonでOpenCVを使う場合は、 ”import cv2” でライブラリをインポートします。取り扱う画像データは、JPEGやPNG、BMP・PBMなどの主要なフォーマットに対応します。

配列処理を行う場合は、必要に応じて ”import numpy” などを行い、ライブラリをインポートしておきます。画像の読み込みですが、静止画の場合はcv2.imread()、動画の場合はcv2.VideoCapture()を使って読み込みます。

実際の使い方は、次のように行います。なお、NumPyを使用しない場合は、OpenCVのみインポートしてください。

```import numpy
import cv2
image = cv2.imread('picture.jpg')```

*②画像の前処理*
前処理として画像の処理を行います。認識精度向上のために、cv2.cvtColor()でグレースケールや二値化によるモノクロ化、トリミングなどを行います。BGRの分離やマージも行うことができます。

ここで言うBGRは、青緑赤で通常のRGBとは逆の順番となることに注意します。GBRからRGBへの変換は、cv2.cvtColor()を用います。

次の例は、グレースケールに変換する場合の指定です。

```grayscale = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)```

*③画像の画面表示と保存*
処理した画像を画面に表示するには、cv2.imshow()を使います。保存するには、静止画はcv2.imwrite()、動画はcv2.VideoWriter()で出力します。

具体的には、次のように使用して画像を保存します。

```cv2.imwrite('grayscale.jpg', grayscale)```

ここから、OpenCVを用いた画像の認識を行っていきます。*画像認識には、cv2.CascadeClassifier()で学習済みのモデルを読み込み、cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale()で顔などのパターンを検出します。*

なお、OpenCVではあらかじめ認識できるパターンが用意されていますので、それを用いるのが良いでしょう。

ここで用いる学習済みのモデルは、カスケード分類器と言います。同様に学習済みのモデルである、認識パターンの登録済みファイルはカスケードファイルと言い、目や眼鏡、ネコや人の顔、人物の全身・下半身・上半身、左目・右目・証明写真風の顔や笑顔などが用意されています。

格納場所は、 ”Pythonのインストール先\Lib\site-packages\cv2\data” で、17種類の登録ファイルがあります。

【参考】：[OpenCV /data/ haarcascades](https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades)
【参考】：[OpenCV Cascade Classifier](https://docs.opencv.org/4.8.0/db/d28/tutorial_cascade_classifier.html)
【参考】：[OpenCV Cascade Classifier Training](https://docs.opencv.org/4.8.0/dc/d88/tutorial_traincascade.html)

### OpenCVを用いた画像認識のサンプルコード

ここまで学んだことを実際のコードにしてみます。*サンプルコードでは、画像から顔（正面）を認識する一連の流れを表します。*顔（正面）の学習済みモデルは、 ”haarcascade\_frontalface\_default.xml" を使います。このファイルをローカルに保存するか、パスを指定して読み込みます。

実際のサンプルコードは、以下の通りです。作成したサンプルコードに注釈を入れておきましたので、参考にしてください。

# NumPyを使う場合インポートします（通常、numpyをnpとして使用します）
#import numpy as np

# OpenCVは必ずインポートします（通常、cv2をcvとして使用します）
import cv2 as cv

# 画像を読み込みます（ここでは'picture.jpg'とします）
imagefile = 'picture.jpg'
image = cv.imread(imagefile)

# グレースケールに変換します
grayscale = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 学習済みモデルを読み込みます
# 正式なパスは"Pythonのインストール先\Lib\site-packages\cv2\data"です
cascade = cv.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

# 顔を検出します（検出する最小サイズは50x50とします）
results = cascade.detectMultiScale(grayscale, minSize=(50, 50))

# 検出した場合の処理です
if len(results) > 0:

    # 検出した顔を矩形で囲みます（色は赤、線の太さは2とします）
    for rectangle in results:
        cv.rectangle(image, tuple(rectangle[0:2]),tuple(rectangle[0:2]+rectangle[2:4]), (0, 0, 255), thickness=2)

    # 検出結果を保存します（ここではファイル名の最初に'result-'という文字列を追加します）
    cv.imwrite('result-'+imagefile, image)

    # 検出結果を画面に表示します（ウィンドウタイトルに'imshow:ファイル名'を表示します）
    cv.imshow('imshow: '+imagefile, image)```

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## Pythonを使った画像認識は難しくない

Pythonは用途に応じたライブラリが豊富であり、**画像認識も人や動物などを認識するほか、物体の形状を登録することで生産ラインの品質検査にも応用できます。**その中でも、OpenCVは手間なく環境構築と学習済みモデルを使った画像検出が可能で、簡単に始めるにはおすすめのソフトウェアです。

画像処理技術は年々高度化しており、特に汎用性の高いPythonを使って画像処理を行えるエンジニアの需要はますます増加しています。この技術を習得することで、画像処理エンジニアやAI関連職種へのキャリアパスが広がるでしょう。

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Pythonの用途の1つに画像認識があります。もちろん公開されているソフトウェアを活用して、AI全般に利用することもできます。ここでは、画像認識の概要とともに、実際にPythonの代表的な画像認識ソフトウェアを用いてコードを作成して理解を深めていきます。

画像認識では、画像の特徴やパターンを学習させておき、対象となる画像の分類を識別します

Pythonの場合は、OpenCVを用いて画像認識や検出に使用することが多いです

OpenCVでは、学習済みモデルを使った画像検出が可能のため、すぐに利用することができます

Pythonを使った画像認識！概要からサンプルコードも紹介

## インフラエンジニアから開発エンジニアになれるか

インフラエンジニアは、ITシステムの基盤を支える役割を担うITインフラの設計、構築、運用、保守を行います。

インフラエンジニアとしての経験を積む中でプログラミングに興味を持ち、システムやWebサービスなどの開発を手掛ける開発エンジニアへのキャリアチェンジを考える人も少なくないでしょう。

**インフラエンジニアの経験は、開発エンジニアへの転職にも役立ちます。**システムの全体像を理解し、障害対応や運用管理のスキルを持っているため、システム設計を踏まえ、サーバやネットワークとの連携も考えたプログラミングができるでしょう。

しかし、インフラエンジニアは一般的にプログラミングを行う機会が少ない一方、開発エンジニアになるにはプログラミング言語の習得が必要です。実際に、インフラエンジニアから開発エンジニアになれるのでしょうか。

## インフラエンジニアと開発エンジニアの違いを押さえよう

結論から言うと、インフラエンジニアから開発エンジニアになることは十分可能です。しかし、そのためにはそれぞれの違いをよく理解しておく方が良いでしょう。

*インフラエンジニアと開発エンジニアには、求められるスキルや働く環境に違いがあります。*これらをしっかりと押さえておくことで、スムーズなキャリアチェンジが叶いやすくなるでしょう。

この記事では、インフラエンジニアから開発エンジニアに転身したい方のために、それぞれの概要や違い、キャリアチェンジの方法について解説していきます。

インフラエンジニアを辞めたいと思ったら？理由や対処法について解説

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## インフラエンジニアと開発エンジニアの概要

ここでは、インフラエンジニアと開発エンジニアの仕事内容について説明します。開発エンジニアにはさまざまな職種があるため、代表的なものを紹介します。あわせて、開発エンジニアの年収についても確認しましょう。

### インフラエンジニアの仕事内容

*インフラエンジニアは、企業の活動の基盤となる、サーバやネットワークなどのITインフラの設計、構築、運用、保守を行います。*

具体的には、顧客のITインフラへの要求をまとめた要件定義を元にインフラを設計し、ネットワーク機器やサーバを設置してインフラ構築を行います。

インフラの稼働が始まったら、問題なく安定して動作を続けるように運用し、障害が発生したら復旧作業などの保守対応を行います。

従来、インフラエンジニアの仕事はサーバとネットワークの物理的な取り扱いが主で、プログラミングを活用する機会はそれほど多くありませんでした。

しかし、近年はクラウドインフラが普及し、プログラミングを使用してクラウド環境でのインフラ構築を効率化できることから、プログラミングの知識も求められるようになりました。

インフラエンジニアの仕事内容と必要なスキル・資格を知り転職に活用しよう

開発エンジニアは、システムやソフトウェアの設計・開発に従事するエンジニアを指します。*インフラエンジニアがサーバやネットワークなどの基盤を扱うのに対し、開発エンジニアはアプリケーションやウェブサイトの開発を主に担当します。*

開発エンジニアの職種は多岐にわたります。例えば、システムエンジニア（SE）はシステムの設計・開発を行い、プロジェクト全体の管理も担当します。プログラマーはシステムエンジニアが設計した内容を基に、プログラミングを行います。

Web開発を行うWebエンジニアには、Webサイトの見た目やユーザーインターフェースを構築するフロントエンドエンジニアと、サーバ側のデータ処理や管理を担当するバックエンドエンジニアがあります。

それぞれの職種や業務を行う現場に応じて、さまざまなプログラミング言語や開発環境のスキルや知識が求められます。

システムエンジニアの仕事内容とは何か？わかりやすく解説！

単価の高いプログラマはどんな仕事をしているのか？分かりやすく解説

フロントエンドエンジニアとバックエンドエンジニアを詳しく解説！

開発エンジニアの年収として、代表的な職種であるシステムエンジニアの年収例を紹介します。

「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は431万円（※2024年6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593万円でした。

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、開発エンジニアは一般平均年収と同程度からやや高めであることが分かります。

開発エンジニアは、高いプログラミングスキルを持ち、さまざまな開発現場で高品質なプログラミングを行えるほど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/04.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)

## インフラエンジニアと開発エンジニアの違いとは

ここでは、インフラエンジニアと開発エンジニアの違いについて説明します。主に、求められるスキル、労働環境、将来性やキャリアパスの観点からそれぞれの特徴を解説します。

インフラエンジニアと開発エンジニアでは、異なるスキルが求められます。インフラエンジニアはITインフラの設計、構築、運用、保守に関連するスキル、開発エンジニアはプログラミングやシステム設計に関するスキルが求められます。

具体的には、インフラエンジニアはネットワーク、サーバ、データベースなどのITインフラに関するスキルが必要です。システムの監視、障害対応、パフォーマンスチューニングなどの知識も要求されます。

*一方の開発エンジニアは、Webサービス開発で多く使われるPHP、システム開発からアプリ開発まで幅広く使われるJava、機械学習やAI開発で活用されるPythonなど、携わる分野に応じたプログラミング言語のスキルが求められます。*

システム開発とは？ITエンジニアを目指す上で必須の基本知識を解説！

インフラエンジニアは昼夜問わずサーバやネットワークの管理を行うため、シフト勤務で夜勤や休日出勤が発生する場合があります。

また、障害対応やメンテナンスのために緊急の勤務が必要となることもあり、これが生活リズムに影響を与えることもあります。

*一方、開発エンジニアは、平常時はインフラエンジニアに比べると夜勤や休日出勤などが発生することは少ないでしょう。*

しかし、納期前や繁忙期には、開発工程のスケジュールを守るために時間外勤務や休日出勤が必要となる場合もあります。

インフラエンジニアに夜勤は必須？メリットや回避方法を解説！

### 将来性やキャリアパスの違い

ITエンジニアが不足している近年の社会情勢の中で、インフラエンジニアと開発エンジニアは両方とも将来性が十分あると言えますが、その将来像や描けるキャリアパスは異なります。

インフラエンジニアにおいては、今後クラウドサービスの普及により、クラウドインフラの構築や運用に関するスキルを持っていると、より高い需要が見込まれます。

セキュリティ対策に力を入れる企業も増えているため、セキュリティに関する専門知識を持つエンジニアも重宝されるでしょう。

一方、開発エンジニアにおいては、Webシステムやモバイルアプリ開発の需要が今後も増加すると予想されます。

*AIやデータサイエンス、IoT、クラウドサービスなど、新技術分野では高いプログラミングスキルが求められます。*自ら実力を伸ばす積極的な開発エンジニアは、今後さらに高く評価されるでしょう。

インフラエンジニアのキャリアパスとは？おすすめの職種や役立つ資格

データサイエンスとは？注目されている理由と基礎スキルについて解説！

IoTとは？概要から動作の仕組み・実際の用途まで丁寧に解説！

## インフラエンジニアから開発エンジニアの目指し方

ここでは、インフラエンジニアから開発エンジニアを目指す方法について説明します。必要なスキルの習得方法、ポートフォリオの作成の重要性、インフラエンジニアとしての経験を活かした転職活動について知っておきましょう。

インフラエンジニアから開発エンジニアへ転職を考える際には、まず、開発エンジニアとして必須のプログラミングスキルを身につける必要があります。

**システム開発であればJavaやC言語、Web開発であればHTMLやCSS、JavaScript、PHPなどの主要な言語を学びましょう。**

さらに、開発の流れを理解することも重要です。要件定義から設計、コーディング、テスト、運用までのプロセスを把握しましょう。開発環境の構築やバージョン管理ツールの使用方法も学んでおくと良いでしょう。

プログラミングは書籍を活用して独学で習得することも可能ですが、より効率的に習得するにはオンライン学習サイトを活用したり、プログラミングスクールに通ったりすることも検討しましょう。

システム開発に使う言語とは？一覧や選ぶ基準なども詳しく紹介

開発標準とは？システム開発の効率化に欠かせない標準について学ぼう

開発エンジニアになりたい場合は、自分のスキルや実績を具体的に示すために、ポートフォリオを作成すると良いでしょう。ポートフォリオとは、自分が作成したシステムやプログラムをまとめたものです。

*インフラエンジニアから開発エンジニアへの転職でプログラミング未経験であっても、採用試験で自ら習得したスキルをアピールし、開発に対する前向きな姿勢を表すためにもポートフォリオを用意しましょう。*

面談の時には、ポートフォリオ作成の具体的なエピソードや工夫した点をアピールするのにも活用できます。作成に当たってどのような問題を解決したのか、どのような技術を活用したのかを詳しく説明することで、自分のスキルや積極性を伝えることができます。

【未経験者向け】プログラマーのポートフォリオの作り方を解説

### インフラエンジニアからの転身を活かした転職活動を行う

**インフラエンジニアから開発エンジニアへの転職では、ITインフラの経験とスキルを持っていることが大きなプラスの材料です。**

インフラエンジニアとして培ったサーバやネットワーク、セキュリティなどの知識を活用できる開発エンジニアを目指せることは、採用する企業にとっても魅力的であると言えます。

自らがインフラエンジニアとして得た強みや経験を明確にして転職活動を行うと良いでしょう。

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## インフラエンジニアから開発エンジニアを目指してスキルアップしよう

ここまで、インフラエンジニアから開発エンジニアを目指すために、それぞれの仕事の概要や違いなどを解説しました。

プログラミング言語を習得しなければならないというハードルはありますが、インフラエンジニアとしての経験を活かせることは、開発エンジニアを目指す上で強みになることがわかりました。

必要なスキルを習得してポートフォリオの作成を行ったら、開発エンジニアへの転職を具体的に検討してみましょう。

しかし、転職活動を1人で行うのはなかなか大変なものです。開発エンジニアとして採用してもらえる企業を探し、自分がインフラエンジニアとして身に付けたスキルの有用性をアピールする必要があります。

そこで利用を推奨するのが[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。

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未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

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ITシステムの基盤を支えるインフラエンジニアとして働くうちに、プログラミングに興味が湧いて開発エンジニアへの転職を考える人も多いでしょう。これらの職種には異なる特徴があります。この記事では、インフラエンジニアと開発エンジニアの概要や違い、目指し方を解説します。

開発エンジニアになるにはプログラミング言語の習得が不可欠で、インフラエンジニアとは異なるスキルが求められる

求められるスキルや労働環境に違いがあり、それぞれの特性を理解することが必要

インフラエンジニアから開発エンジニアを目指すには、プログラミングスキル習得やポートフォリオ作成が重要

インフラエンジニアから開発エンジニアになれる？違いと目指し方とは

## システムエンジニア（SE）の仕事内容とは？

数あるITエンジニアの職種の中で最も知られているものの1つが、システムエンジニアです。しかし、実際にシステムエンジニアの仕事内容について、具体的に説明できる方はそう多くはないのではないでしょうか。

本記事では、**システムエンジニアに興味がある方や、なりたいと思っている方のために、その立ち位置や仕事内容、なるために役立つ情報をわかりやすく解説していきます。**

システムエンジニア（SE）とは？仕事内容や年収、必要スキルを解説！

## システムエンジニアはシステム開発の上流工程を担う

システムエンジニアの仕事内容を簡単に説明すると、**システムの要件定義から詳細設計までの上流工程を担当します。**実際にコーディングを行うことはあまりなく、顧客の要望に合ったシステムの設計図を作り、設計図通りに完成したかをテストすることがメインです。

システムの根本となる仕様作成を担当していることから、システム開発の中核を担う職種であることが分かると思います。システムエンジニアの仕事内容は上記のように幅広く、マネージメントを行うこともあります。

今回は、一般的にシステムエンジニアが担当する業務領域に焦点を当てて、具体的な仕事内容を解説します。

## そもそもシステムエンジニアとは？

前述のように、システムエンジニアとはシステム開発の上流工程を担うエンジニアです。具体的な仕事内容に入る前に、システムエンジニアがエンジニアの中でどのような立ち位置なのかを見ていきましょう。

まず気になる点は、プログラマーとの仕事内容の違いでしょう。プログラマーもITエンジニアの中ではかなり知名度の高い職種なのではないでしょうか。プログラマーは、上流工程を担当するシステムエンジニアの指示や設計に基づいてプログラムを作成することが中心業務です。

こうしたことから、両者は役割分担が明確に分かれており、はっきりとした違いがあります。したがって、**実際にコーディングを行いプログラム作成をするのがプログラマーで、どのようなプログラムを作ればよいか指示を出すのがシステムエンジニアと言うこともできます。**

プログラマーとシステムエンジニアの違いは？年収はどっちが高い？

### システムエンジニアの年収は？

システム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431万円、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、システムエンジニアは一般平均年収よりもほぼ程度であると言えます。

こうしたことから、システムエンジニアの年収にはある程度ばらつきがありますが、**年齢や企業によっては一般よりも高い給与を目指せる可能性があります。**今よりもスキルを身に付けて転職することで、給与アップを目指すこともできるでしょう。

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)
※【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)

システムエンジニアの給料は安い？年収を上げる具体的な方法を解説！

### 「きつい」「やめとけ」は本当？

システムエンジニアという職種が話題に挙がったとき、よく言われるのが「きつい」「やめとけ」です。本当にそうなのでしょうか。確かに、システムエンジニアが担当する上流工程は責任が重く、システム設計の難易度の高さから激務になる可能性もあります。

しかし、**システムエンジニアにも様々な働き先があり、必ずしもきつい仕事になるとは限りません。**自分に合った企業選びをすることが重要です。

システムエンジニアはやめとけと言われる理由7選！対応法も解説

## システムエンジニアの仕事内容

システムエンジニアの立ち位置を説明したところで、本題となる仕事内容についてを詳しく解説していきます。ここでは、システム開発のステップごとに説明をしていきます。

システム開発において、システムエンジニアの最初の仕事は要件分析です。ここでは、システムを必要としている顧客が、どのような機能や仕様を必要としているかをヒアリングしていきます。

要求分析は相手の要求を聞くだけでなく、顧客のニーズを探ることも必要であり、営業的な側面も含まれています。*自分たちが作るシステムはどのようなもので何のためにあるのか、ということを見つけないといけないため、非常に重要なステップであると言えます。*

次に、得られた要求分析結果からシステム開発に必要な要件を整理していきます。ここで定義した要件に基づいて設計仕様書が作られるため、顧客の要求を適切に要件に落とし込めなければ顧客の望むシステムを作ることはできません。

**ここでの要件定義に不足があれば後工程で大幅な後戻りとなるため、システム開発において最も重要なステップであるとも言えるでしょう。**ここで定義した要件について認識違いがないように、顧客と入念に擦り合わせを行うことも非常に重要です。

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