## リモートワークエンジニアを目指す

リモートワークは、場所にとらわれず働くことができる自由な働き方として注目されています。特にIT業界では、多くの企業がリモートワークを実施済みで、中にはフルリモートが中心の企業も現れているなど、エンジニアの働き方が大きく変化しています。

この記事では、*リモートワークエンジニアのメリットや転職のポイントなど、未経験の方にも役立つ記事を目指します。*これからリモートワークエンジニアを目指す方はぜひ参考にしてください。

エンジニアがリモートで働くメリットやデメリット・その方法について紹介

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## ITエンジニアのリモートワークが注目される理由

総務省の令和6年度情報通信白書によると、テレワーク（リモートワーク）の実施率は50%前後に達しており、*特に情報通信（IT）業界においては、大半の企業が何らかの形で導入していると見られます。*ITエンジニアのリモートワークが注目されるのは、主に次のような理由があると考えられます。

【参考】：[総務省｜令和6年版 情報通信白書｜データ集](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/html/datashu.html#f00355)

### ITエンジニアの仕事特性との適合性

ITエンジニアの仕事の多くは、**パソコンとネットワークがあれば、どこでも仕事ができるという特性があります。**また、プロジェクトなどのコミュニケーションは、オンラインツールで十分なケースが多く、物理的なオフィスに縛られることなく生産性を維持できるから、リモートワークへの適合性が高いと言えます。

新型感染症の流行への対応や政府の方針、指導などもあって、**働き方改革が加速し、リモートワークが社会的に認められるようになりました。**特にIT業界では、この流れをいち早く取り入れ、柔軟な働き方を推進しています。

クラウドサービスの普及により、ITインフラがクラウド上で手軽に利用できるようになり、どこからでも即時にアクセスが可能となりました。これにより、**リモート環境での作業効率が飛躍的に向上したこともリモートワークを支える要因となっています。**

また、クラウドの浸透により、Microsoft Teams、Slack、Google Workspaceなどのコラボレーションツールが充実したことも大きく寄与しています。

## リモートワークのデメリット

はじめにリモートワークのデメリットについて確認しておきましょう。リモートワークには多くの利点がありますが、以下のようなデメリットがあることも理解しておく必要があります。

リモートワークが辛いエンジニアが多い？原因と効果的な解消法を解説！

エンジニアのリモートワークによるストレスとは？軽減・解消する方法を解説

ITエンジニアは、特にシステム開発などでは共同作業が求められますが、リモートワークは顔を合わせる機会が少なく、**非言語コミュニケーションが不足しがちになり、齟齬や誤解が生じる可能性があります。**そこで多くの企業ではプロジェクト管理ツールや、コミュニケーションツールで対策を講じています。

リモートワークでは自己管理が重要で、**時間管理やモチベーションの維持が困難な人にとっては、むしろ生産性の低下につながることもあります。**また、進捗が把握しにくくなるため、成果を明確に示す必要があるのも課題です 。

ストレスフリーのタスク管理ツールGTDを使って効率的に仕事を！

自宅のインターネット環境やセキュリティ面での不安が挙げられます。多くのIT企業では強固なセキュリティが確保されていますが、**自宅ではそれが十分に整っていないケースも多く、情報漏洩リスクが高まる可能性があります 。**ただし、VPN接続環境を提供する企業がありますので、あらかじめ留意しましょう。

リモートワークには以上、挙げたようなリスクやデメリットがありますので、それらの改善策、是正策を講じておくことが重要です。次にリモートワークのメリットについて確認しておきましょう。

### 通勤時間の削減とストレス軽減

通勤時間が不要になることで、通勤による疲労や時間の無駄を省けるため、**リモートワークは従業員のストレス軽減に役立ちます。**特に日本では、通勤ラッシュを避けられることから大きな利点とされています。

リモートワークにより、仕事と家庭生活の両立がしやすくなり、子育てや趣味に費やせる時間が増えます。これにより、従業員の満足度と生産性が向上し、生活の質が改善される効果も期待できます。

リモートワークでは自宅など集中できる環境で作業ができるため、**生産性が向上する可能性が高まります。**また、静かな環境での作業が可能なため、従来のオフィスよりも効率的に働けると感じる従業員が多いと見られます 。

### 優秀な人材の確保と離職率の改善

勤務地に縛られず全国や海外から優秀な人材を採用できるため、優秀な人材が集まりやすいというメリットがあります。また、従業員の満足度が向上することで、**離職率の低下にもつながり、人材流出が減る効果が期待できます。**

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## リモートワークが可能なIT職種

リモートワークが当たり前になりつつある現代、IT業界ではどのような職種がリモートワークに適しているのでしょうか？ここでは、*リモートワークが可能なIT職種とその仕事や役割、必要なスキルについて詳しく解説します。*今後の職種選択の参考にしてください。

Web開発エンジニアは、コードを作成し、それを動作させることで成果が可視化されるため、場所を選ばずに仕事を進めることができます。**パソコンとネットワーク、開発ツールが整っていれば場所を問いません。**Web開発エンジニアの職種としては、主に以下の3種類が挙げられます。

*■ フロントエンドエンジニア*
フロントエンドエンジニアは、Webページのデザインやユーザーインターフェース（UI）の作成などを行うエンジニアです。HTML/CSS、JavaScriptなどのスキルが求められます。

*■ バックエンドエンジニア*
バックエンドエンジニアは、データベースとの連携やサーバサイドの処理など、Webアプリケーションの機能を実現するための基盤となる部分を担当します。主にサーバサイドのロジックやソフトウェアを開発するため、PythonやRuby、Javaの言語スキルが求められます。

*■ フルスタックエンジニア*
フルスタックエンジニアとは、Webアプリケーションやシステム開発において、フロントエンドからバックエンドまで、幅広い工程を1人で担当できるエンジニアのことです。フロントエンドとバックエンドの両方に対応できるスキルが必要です。

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！

フルスタックエンジニアとは？仕事内容や年収、将来性、必要なスキルを解説

<center>[*マークアップエンジニア・コーダー・フロントエンジニアの転職・求人情報を見る　＞*](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0855116/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

インフラエンジニアはネットワーク環境があれば、管理、監視対象であるサーバやネットワーク機器は遠隔操作が可能です。また稼働状態やパフォーマンスは結果が数値で確認できるため、**場所を選ばずに仕事を進めることができます。**

*■ クラウドエンジニア*
AWSやAzureなどのクラウド環境を管理し、ネットワークの最適化やセキュリティ確保を行うエンジニアです。クラウドサービスの経験やスキルが求められます。

*■ ネットワークエンジニア*
 VPNやファイアウォール設定、ネットワークの設計、構築、運用や保守まで担当するエンジニアです。ネットワークセキュリティも担当し、不正アクセスや情報漏洩対策を行います。

インフラエンジニアはリモートワーク可能？必要なスキルや注意点を解説！

クラウドエンジニアとは？インフラエンジニアとの違いや市場性・年収などを解説！

ネットワークエンジニアの仕事内容とは？目指す上で知っておくべきこと

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**データサイエンティストはデータ分析、機械学習モデルの構築、AI開発などを行うエンジニアです。**スキルとしては、Python、R、SQL、機械学習の知識やスキルが求められます。

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

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サイバーセキュリティの管理やシステムの脆弱性診断などを行うセキュリティエンジニア、開発から運用までの自動化と効率化を行うDevOpsエンジニアもリモートワークが可能な職種です。

セキュリティエンジニアとは? 平均年収や目指すべき資格、年収UP方法を紹介

<center>[*セキュリティエンジニアの転職・求人情報を見る　＞*](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0104017/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

## リモートワークエンジニアの年収

リモートワークが適した職種としては、クラウドエンジニアが挙げられます。このクラウドエンジニアに近しい職種としては、サーバーエンジニアやネットワークエンジニアがあります。ここでは、サーバーエンジニアの年収について見てみましょう。

「マイナビエージェント職種図鑑（※2024年11月執筆時点）」によると、サーバーエンジニアの30代平均年収は509万円です。また、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」における「IT保守（顧客向け情報システムの保守・サポート）」の平均年収を参考にすると、592万円でした。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円ですので、サーバーエンジニアの年収は平均年収よりも高いと言えます。

また、IT職種でもAIに代替される職種が今後増える可能性がありますが、サーバーエンジニアはその可能性が低いと考えられます。その理由は、AIはネットワークやサーバなどのインフラが前提にあり、自らインフラを構築する能力はまだ身に着いていないからです。

さらにインフラ技術は常に進化しており、これらの技術は人が学習し、適応することが求められます。こうした事から、**リモートワークが適したサーバーエンジニアの需要は高く、年収もさらに上昇することが想定されます。**

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑/サーバーエンジニア](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/06.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)

## リモートワークエンジニアに必要なもの

リモートワークエンジニアとして転職するには、何が必要となるのでしょうか？効果的な転職方法について解説しますので、特に初めての転職で不安がある方はぜひ参考にしてください。

### 必要な資質やスキル、環境など

リモートワークが可能なIT職種は少なくありませんが、未経験者の方はどのようなスキルが求められるのか、不安が大きいでしょう。**ここでは、リモートワークエンジニアになるために必要な資質やスキルについて紹介します。**

*■ ITスキル*
リモートワークエンジニアを目指す方は、IT全般知識に加え、プログラミング言語、インフラ構築など、求める職種に応じたスキルが求められます。どの職種を目指すのかによって異なりますので、まずは目標を明確に定めましょう。

ITの基本スキルを有する証明として、ITパスポート、基本情報技術者資格は有効です。転職活動の前にあらかじめ取得しておくことをおすすめします。ただし、専門性が求められる職種では、それぞれに必要なスキルや資格取得に努める必要があります。

【参考】：[ITパスポート試験｜IPA 独立行政法人 情報処理推進機構](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ip.html)
【参考】：[基本情報技術者試験 | 試験情報 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html)

*■ 自己管理能力*
オフィスワークの場合は自然と周囲のペースに合わせて仕事ができますが、リモートワークでは1人で仕事をするため、自己管理能力が不足すると非効率的な働き方になりかねません。また上司や同僚のサポートを得にくく、自律的な働き方が必要となるため、自己管理能力が求められます。

*■ コミュニケーション能力*
オンラインでのコミュニケーションが中心となるため、円滑なコミュニケーションスキルが求められます。また、非同期のコミュニケーションツール（メールやSNS）に慣れている必要があります。

*■ 環境整備*
リモートワークはリモート環境を自前で整える必要があります。落ち着いて仕事ができる部屋やブース、セキュリティ、安定したインターネット環境、業務に必要なパソコンやモニター、仕事に適したデスクや椅子、周辺機器などです。

基本情報技術者試験とITパスポート、どちらを受けるべき？違いを解説

有力な転職エージェントは、リモートワークの求人を多く扱っており、非公開求人や条件交渉など、個人では難しい情報の入手やサポートを受けることができます。さらに求人紹介に留まらず、**キャリア相談、履歴書作成指導や面接対策、条件交渉までサポートしてもらえます。**

選ぶ際には、求人数や実績、口コミなどを参考にしましょう。中には、テレワークをアピールしながら、実際にはオフィスワーク中心の企業も一部にありますので、転職エージェントによく確認してみることをおすすめします。

また求人情報を確認する際は、希望職種を初めとして、希望年収、残業時間など、様々な条件で詳細検索をすると、希望に近い募集案件を確認できます。

働き方改革の一環で、導入が進められてきたリモートワークが定着してきました。この記事ではリモートワークが可能なエンジニアの職種は何か、リモートワークに積極的なIT企業への未経験者転職は可能か？といったテーマで、リモートワークを希望する方に方法を紹介します。

ネット環境があれば作業が可能な職種として、ITエンジニアの特性がリモートワーク向き

働き方改革でリモートワークが社会に浸透し、政府政策や企業の推進により導入が加速

クラウド技術がリモートワーク増加の要因であり、普及で場所を問わず仕事が可能となった

リモートワークが可能なエンジニアの職種は？未経験から転職する方法も解説

網羅型ビューで街を探索することから、ドライブのストレスを軽減することまで、見逃すことができないグーグルマップ(Google Maps)のアップデートについて、グーグルマップ責任者のミリアム・ダニエル氏が10月31日に発表した内容をご紹介します。

グーグルマップは20年近くにわたり、人々が世界を理解し、移動することを助けてきました。同氏によると、グーグルマップは現在では最新情報に更新され、世界中の地図を見ることができ、毎月20億人以上が利用しています。

さらにAIを活用して数十億の画像を分析、現地のパートナーやコミュニティからのデータを合わせ、毎日1億以上の地図を更新しています。そのため、世界中を旅する時でも、街の中を移動する時でも、可能な限りの最新情報を見ることができます。

燃費の良いルート検索から網羅型ビューまで、AIは10年以上にわたって、新しい体験を構築するのに役立ってきました。そして今、私たちはGeminiの力でマップを変革し、世界に関する複雑な質問に回答できるようにしました。

## Geminiが整理した情報をグーグルマップに尋ねることが可能に

人々はすでにグーグルマップの中で、行きたい場所やしたいことのアイディアを得るようになっています。私たちは、Geminiで情報を整理し、アイディアを得ることをさらに簡単にしました。しなければならないのは、グーグルマップに尋ねることだけです。

友人が遊びにきて、一緒に行動する計画を立てる必要があるとしましょう。やることはグーグルマップに「今夜友人とすること」と尋ねるだけです。Geminiが、お酒を飲みに行ったり、ライブ音楽を聴きにいったりしてはどうか、などの提案をしてくれます。Geminiが要約したレビューを読んで、多くの人がその場所の何を気に入っているのかを確かめてみてください。時間がない時は非常に便利なはずです。気になる場所が見つかったら、屋外テラス席はあるのか、静かな雰囲気なのかなど、もっと詳しく知りたい場合も、グーグルマップに尋ねてください。すぐに適切な回答を返してくれます。

ミリアム・ダニエル氏は、これらの機能は、世界中の約2億5,000万カ所の信頼できるデータとマップコミュニティからの情報に基づき、Geminiの強力な生成、推論、要約機能のおかげで実現したとしています。これらの機能は今週、米国のAndroidとiOSで展開をします(10月31日発表時点での情報です)。

また、数ヶ月以内に、AIを活用したレビューサマリーや場所に関する詳細な質問をするオプションなど、同様の機能がグーグル検索にも搭載されます。

マッピング技術とGeminiを活用することで、開発者、企業、都市をどのように支援できるかお確かめください。

## 運転する際のナビゲーションがさらに緻密に

ドライブの始点から目的地まで行くのを簡単にするため、私たちは大きなアップデートを行いました。走り出す前にルート検索し、「経由地を追加」をタップするだけで、より完全なドライブをするのに役立つ、ランドマーク、アトラクション、景勝地、飲食店などが表示されるようになりました。

車線が複雑な場所、分岐点、出口が複数あるような場所では、混乱することがあります。これらを予測するために、ナビゲーションが、車線、横断歩道、道路標識などを地図上にわかりやすく表示。さらに、直前になって車線変更することを好まない人がほとんどであることを踏まえ、どの車線にいるべきかを正確に表示します。ナビゲーション中に車線を表す青い線にしたがって走行してください。

また、ドライバーに情報を提供するため、より多くの方法を提供しています。冬になると、ルート沿いの異常気象が確認でき、また浸水、路面不良、視界不良などを報告することができます。

目的地に到着するまでドライブは終わりません。到着ガイダンスをアップデートしたことにより、建物の入り口までをも示すことができるようになったほか、近隣の駐車場も表示されます。さらに、どこの駐車場に駐車したかを忘れないようにリマインドも行います。駐車場に駐車をたら、そこから建物の入り口までの徒歩ルートも表示。ストリートビューまたはAR徒歩ナビゲーションを使うこともでき、素早く自分が進むべき方向を知ることができます。

2024年11月、AndroidとiOSで、ルート沿いを検索し、気象の異常を確認および報告する機能、アップデートされた到着ガイダンスが世界中で展開されました。強化されたナビゲーションは30以上の大都市圏で利用可能となり、時間とともに他の場所に拡大していく予定です(10月31日発表時点での情報です)。

会話レポートを含むエキサイティングなアップデートもナビゲーションアプリ「Waze」に登場します。それもチェックしてみてください。

## 網羅型ビューを最大にアップデート

網羅型ビューを使用すると、AI、画像、CGを使用して、スタジアム、公園、ルートがどのように見えるかを体験できます。また、訪問予定日の天気や交通情報も確認できます。

今週から、対応する都市は、ブリュッセル、京都、フランクフルトなど世界150都市に拡大され、さらに大学のキャンパスなど、新しいカテゴリーの場所も没入型ビューに追加し続けています。これは、キャンパスツアーに参加するのに最適な方法になるでしょう(10月31日発表時点での情報です)。

ルートの網羅型ビューも詳しくなりました。駐車できる場所や複雑なルートがある場合は、準備ができるようハイライト表示されます。このアップデートは、ルートの網羅型ビューが利用できる場所であれば、今週、AndroidとiOSで利用できるようになります(10月31日発表時点での情報です)。

ミリアム・ダニエル氏は、「このアップデートを試すのが待ちきれません。網羅型体験からGeminiが整理する情報、新しく強化されたドライブ体験まで、グーグルマップは世界をナビゲートし、探索する方法を変え続けています」としています。

【記事出典】
New in Maps「[Inspiration curated with Gemini, enhanced navigation and more](https://blog.google/products/maps/gemini-google-maps-navigation-updates/)」

【関連リンク】
[Geminiとは？何がすごいのか？始め方や拡張機能も解説](https://and-engineer.com/articles/ZlWOExIAACgAPGCp)
[Geminiアプリの使い方！ウェブ版とモバイル版の利用手順を解説](https://and-engineer.com/articles/ZsMETRAAACMA6rQd)
[Gemini Ultraとは？最強生成AIの料金や使い方・メリットを紹介！](https://and-engineer.com/articles/ZmqaaRAAACAA0uUL)

グーグルマップがGeminiで刷新、行きたい・したい事探しやドライブでのナビがAIでさらに進化

DX時代が到来しましたが、*DXに関してはさまざまな誤解や混乱があります*。ここでは、ITエンジニアの皆さんがDXに関する認識を改め、**DXを自身の成長と活躍にどう生かせば良いのか、AIとの関連も交えて**探っていきます。

*DX（デジタルトランスフォーメーション）*は最早、流行語ではなくなり、一般社会にすっかり定着してきました。経営層が株主総会などで、企業の重点取組事項に「DX推進」を掲げる事例も増えています。また、企業によっては「DX推進部」などの専門部署を設け、DX化に注力する姿勢を示しているところも少なくありません。

DX推進組織を作るのは間違いではないのですが、*経営者が「DX=デジタル化」「DX=AI導入」といった誤解を払拭しないまま進めている企業もあり、一部でDXの失敗や混乱の原因*となっています。

**DXはデジタルの力を借りて、企業の競争力を高めることです。デジタル化が目的ではありません**。ここを見誤ると、DX推進に失敗します。ここはITエンジニアとしても押さえておきたいところです。

### DXは組織変革、デジタルによる業務改革

**DXの目的は大きく変化する社会環境やビジネス環境に対応し、強い経営を目指すこと**です。社会が大きく変わっている以上、仕事のやり方を変え、組織も変わらなくてはなりません。

コロナ禍で在宅ワーク・テレワークが推奨されましたが、DXに取組み、リモート会議やテレワークにコロナ禍の前から取り組んでいた企業は直ちに対応できました。一方、DXを単なるデジタル化と捉えた企業は、仕事のやり方も組織変革も行わず、ただ単にAIなどの最新技術を導入しただけで終わっています。*企業そのものが変わらなければ、DXとは呼べません*。

*DXの推進には3段階*があります。もちろんデジタル化は必須ですが、**DX実現に至るまでに「デジタイゼーション（Digitization）」と「デジタライゼーション（Digitalization）」の2つの段階を経る必要があります**。

*従来アナログで行っていた業務をデジタル化すること*です。例えば、稟議書や申請書など、紙ベースで行っていたものをペーパーレスにしたり、電話や書類で行っていたコミュニケーションをメールやLINEに切り替えたりといったものが該当します。

*デジタル化によって生成・蓄積されたデータを活用し、業務全体を効率化すること*などを指します。DXは最初にデジタイゼーションを進め、デジタライゼーションに移行が完了していることがその前提なのです。

この2つのステップを飛ばしてDXに取り組むのは、体力づくや準備運動を飛ばしていきなりプールに飛び込むようなものです。*DXは最新技術を取り入れることだけではなく、人や組織が変わっていなければ、絵に描いた餅で終わってしまう*リスクがあります。

以上2つのステップを経て、初めてDXのステップに至ることができるということを認識しておく必要があります。

DX推進において、よくあるのが**「DX=AI」という誤解**です。では、AIとは何なのでしょう？*AIを導入すると何が変わる*のでしょうか？

AIの定義は完全に定まっているわけではありませんが、*AIとは"Artificial Intelligence"の略語で、人工知能と訳されています*。AIとコンピューターの違いは、**AIには「学習・推論・判断」といった機能が備わっている**点です。そこで、人の作業をAIが行うことが可能となり、しかも24時間365日、AIは不眠不休で働き続けることができる点が強みです。

AIの進化は目を見張るものがあり、実際に一部の仕事はAIに置き換わっています。AI技術を駆使した無人店舗が登場したり、AIを搭載したコンシェルジュがお客の案内を行ったり、**少しずつ人間の仕事がAIやAIを搭載したロボットによって置き換わっています**。タクシー運転手の仕事も自動運転技術の発達によって無くなっていくと言われています。

一方で、*AIが進展することで生まれる仕事*もあります。AIを開発したり、管理する仕事です。データサイエンティスト、AIエンジニアは益々需要が高まるでしょう。

資格がものを言う、税理士や公認会計士の仕事も将来は無くなるかもしれません。弁護士の仕事もAIがかなりの部分を肩代わりするかもしれません。ただし、*AIは人の仕事を奪うのではなく、人の仕事を手助けし、分業を図りながら共存する関係*へと進化していくでしょう。

さて、先ほども少し触れましたが、DXとAIを混同している人がいると述べました。では実際のところ、*DXとAIは何が違うのか*を見ていきましょう。

### AIはDXを進める上での1つの手段

AIやRPAなどの最新デジタル技術を単に導入しただけではDXの実現はできません。先ほど述べた通り、*DXに到達するためには「デジタイゼーション」と「デジタライゼーション」というステップを踏む必要*があります。

DX実現には、これらのステップを踏みながら、併せてAIをDX実現に向けた1つの手段として、*AIをどう活用するのかという戦略*が必要です。すなわち、**組織変革、ビジネス革新がDXの目的であるのに対し、AIはあくまでもそれらを実現するための手段**だということなのです。ここを見誤ると、DXは失敗します。

ここでRPAという言葉が登場しました。**AIとRPAは同列で扱われることがありますが、それぞれ概念は異なります**。その違いを確認しておきましょう。

*RPAは"Robotic Process Automation"の略語*で、コンピューター上で行われている処理や作業を人に代って自動化する技術のことです。**RPAによって人間が繰り返し行うような定常的業務の自動化が図れる**ことから、*RPAはデジタルレイバー（仮想知的労働者）*とも呼ばれます。

AIには「学習・推論・判断」といった機能が備わり、人の脳と同じような働きを持っています。一方、RPAは作業などの指示をされた事は行いますが、「学習・推論・判断」は行えません。

RPAはあくまでも人が教えた通りに動きますが、*RPAをAIと組み合わせることで、AIが人の代わりに判断と指示を行い、その指示に従ってRPAが作業をすることで、高度な自動化を実現する*ことができます。例えば、自動運転自動車などがその例です。

ただし、あくまでもAIはコンピューターであるため、トラブルやハッキングのリスクはあります。緊急時の対応を誰が行うのか、イレギュラー時の対応や法制度面の整備など、実用化に向けた解決すべき課題が残されています。

ここまでDXとAIを題材にして、ITエンジニアとしてDXについて知っておきたいことを述べてきました。DXの重要性はよく理解頂いたと思いますが、皆さん方が**DX人材と活躍する上で何が必要なのか**について、*DXに求められる人材像*から探っていきたいと思います。

*DX推進に必要な人材について、独立行政法人情報処理推進機（IPA）が、6つの職種を示しています*。これはアンケート調査によって洗い出したものですが、以下参考まで載せておきましょう。

「DXやデジタルビジネス」の実現を主導できるリーダー格の人材

「DXやデジタルビジネス」の企画や立案・推進等を担える人材

「DXやデジタルビジネス」に関するシステムの設計ができる人材

*4.データサイエンティスト／AIエンジニア：*

「DXに関するデジタル技術」AI・IoT等に強く、データ解析にも精通した人材

「DXやデジタルビジネス」に関するユーザー向けのシステムデザインを担当できる人材

上記以外のデジタルシステムの実装、インフラ構築等を担える人材

*参考:[デジタル・トランスフォーメーション推進人材の機能と役割のあり方に関する調査～調査結果サマリ～](https://www.ipa.go.jp/files/000073017.pdf)*

以上、IPAのレポートからDX推進に必要な人材像を挙げてみましたが、デジタル技術の活用などによって企業の優位性を確保するためには、*幅広いスキルを有する人材の必要性*がお分かり頂けたかと思います。

DXを推進していく人材には、**基礎的なIT知識から始まり、データの利活用に関する理解、UI・UX志向などのさまざまなスキルが必要**であり、自ら積極的にそうしたスキルの習得を目指す必要があります。

**DX人材になる最大のメリットは、活躍の場が広がりや収入アップが期待できる点**です。また、DX人材を目指すことによって*スキルアップやキャリアアップ*を図ることができます。

DX人材は引く手あまたであり、職探しで困ることはないでしょう。そして、*DX開発・DX推進で得たノウハウやスキルは必ずその後の仕事にも活かせます*。組織変革や新製品・新サービスの開発にまで関われ、ITという枠を越えて活躍機会が広がります。日本はDX推進によって、世界のトップグループへの返り咲きを目指します。この*国策ともいうべきDXに、1人でも多くのITエンジニアの皆さんが参画*されることを期待しています。

<br/>
<center>[【関連情報】「AI面接とは? 求職者・企業のメリット・デメリット、AI面接の対策を解説 
｜CANVAS」](https://mynavi-agent.jp/dainishinsotsu/canvas/2024/09/post-1358.html)</center>

2018年に日本経済の再生に向けて経済産業省が提唱したDXですが、その広がりと共に誤解や混乱が生まれています。AIの導入がDXという誤解もあり、正しい理解がDXの推進には重要です。ここでは、DXの目的、DX実現の手段であるAIについて解説していきます。

DXはデジタルの力を借りて、企業の競争力を高めることであり、デジタル化は目的ではない

DXによる組織変革、ビジネス革新がDXの目的であるのに対し、AIはあくまでもそれらを実現するための手段

DX人材は基礎的なIT知識から始まり、データの利活用に関する理解、UI・UX志向などのさまざまなスキルが必要

DXにAIは必要な要素であるが、AI導入はDX推進とイコールではない

最近**RPAとAIという言葉をよく耳にし、両者を混同している人もいますが、両者は明らかに異なる**ものです。ここでは、RPAとAIの特徴や違い、メリットやデメリットを考察しながら、RPAとAIについて掘り下げます。

### RPAとは業務自動化ツールのこと

RPAはRobotic Process Automationの略語で、一言で表すと**「人の代わりに仕事をしてくれる自動化ツールのこと」**です。*RPAは'デジタルレイバー'（Digital Labor）や'仮想知的労働者'と表現されるケースもあります*。

*・手順が決まっている定型業務*

*・反復して行うルーティンワーク*

などで、主にはPC上で行う事務作業分野での利用が進んでいます。

RPAを機械のロボットをイメージしてしまいがちですが、*RPAは広義の意味でのロボット*です。

また、RPAはよくExcelマクロと対比されがちですが、マクロはExcel上で動作し、Excelの制約を受けるため、どうしても処理できる量には制限があります。一方、RPAはPCやサーバー上で動作するため、マシンスペックによっては*高速で大量の処理*を行うことが可能です。

RPAは2020年の総務省調査*:[AI・RPAの利用推進について](https://www.soumu.go.jp/main_content/000724615.pdf)*によると、地方自治体の68%が導入済であり、**RPAは導入しやすく、効果を得やすいツール**だということが分かります。以下、そのRPAのメリットを列挙してみましょう。

RPAはツールの利用が一般的ですが、単純作業や反復作業をRPAツールに覚え込ませると、*人の処理速度の10倍以上のスピードで業務を処理*します。しかも、*年中無休、休むことも退職することもないため、業務に掛かるコストを大きく削減*できます。

RPAは*決められたことを決められた通り行うため、判断ミスや誤入力を防げます*。また、長時間の作業も可能であり、さらに結果の検証まで自動で行うことが可能ですので、仕事の精度が上がります。

単純作業をRPAに置き換えることで、人はより高度な判断業務、営業活動などに時間を割くことができます。結果、*仕事の質が上がり、全体の生産性を高めることが可能です*。

RPAにはデメリットと言えるほどのものはありませんが、強いてあげるならば、以下の2つがあります。

*1.属人化してしまうと失敗する*

RPAに仕事を教え込むのは人間です。その人が退職した場合、何か問題が起きた時に対処するのに時間が掛かります。RPAを利用する場合は、そうした事態を想定して、業務マニュアルの作成や引継ぎをきちんと行っておかなければなりません。

*2.業務の変更に柔軟に対応できない*

業務の自動化は大変便利で、メリットも多いのですが、一方で業務がブラックボックス化するリスクがあります。運用変更の際に、業務が見えないために、RPAが記録した業務の変更に手間取ります。RPAを導入する場合は、今の仕事のやり方がベストなのかどうか、今後変更する可能性がないのかについてよく確認しておく必要があります。

RPAについての理解は整理できたでしょうか？続いてAIについて見ていきましょう。ここでは、*AIの概念*について再認識をしてください。

AIは日々進化しており、その定義はまだ定まっていませんが、*大まかな定義としては、AIは人工知能のことです*。AIはコンピューターですが、単なるコンピューターとAIの違いは、**「学習・推論・判断」といった機能が備わっているか否かの違い**です。

AIはコンピューターにはできない学習・推論・判断を行えるため、*人の作業や思考を肩代わりすることが可能*です。またAIには感情がありませんが、24時間365日不眠不休で働ける点は人には真似ができないことです。

AIのメリットを以下に挙げます。RPAのメリットと対比させながら読み進めてください。

*1.肩代わりできる人の仕事の範囲が広い*

AIはRPAと同様に、単純作業・反復作業を行うのは得意ですが、**自分で学習してスキルを高めること、推論すること、そして判断が行えるため、かなりの人の仕事を肩代わりすることが可能**になります。

AIは膨大な量のデータを収集して分析したり予測したりすることに長けています。*ビッグデータ解析*と呼ばれるものは、まさにこれです。この*分析や予測の能力は人を上回っており、経営やマーケティングなどで大いに役立っています*。コロナ禍での人出の解析などもAIが行っています。

*iPhoneのSiriなどはまさにAI*です。Siriは人の言葉を理解して必要な情報を集めてくれますが、このような形で*AIはすでに私たちの生活に入り込み、私たちの生活とAIは切っても切れない関係*になっているのです。

以上のように大変便利なAIですが、*AIにも解決すべき問題、すなわちデメリット*があります。

研究開発中の自動運転技術にAIが搭載されていますが、車の自動運転で事故が生じた場合に、その**責任の所在が不明確**です。AIと人の責任の分界点を明確にしていく必要があります。

*2.AIの思考プロセスがブラックボックス化する*

AIは自己学習しながら思考の精度を上げていくため、*思考のプロセスは学習とともにブラックスボックス化していきます*。AIの思考をモニタリングしたり、解析できるような仕組みを併せて用意しておく必要があります。

以上、RPAとAIの特徴やメリット、デメリットを述べてきました。その違いは理解されたと思いますが、*両者の違いについて改めて整理*しておきましょう。

### RPAとAIの違いは手足と頭脳の違い

RPAは人が定めた業務のルールを教え込むと、教えられた通りに動きます。1度設定したタスクは何度も繰り返して実行でき、迅速にルーティンワークを正確にこなすことができます。**RPAとは、人が行っていた手作業を代替するツール**と言っても良いでしょう。

*人体の部分で言えば、脳からの指令に従って動く手や足と同じ*です。

一方のAIは、人に代わってRPAなどのツールに指示をすることができます。さらに、AIは学習や判断ができるため、業務フローの見直し・改善を提案することもできます。

以上の通り、RPAは人の作業を行う手足であるのに対し、**AIは人で言えば「頭脳」に当たる**といえます。

では、AI搭載のOCRはRPAでしょうか？OCRそのものが自動的に書類を読み取ってデータに変換するのであれば、AI-OCRはRPAと言えます。

**人の手足に相当するRPAと脳に当たるAIを組合わせることで、かなり人間に近い動きをさせることが可能**となります。

現在、*多くの企業で事務作業を中心に導入されているRPAは「クラス1」とも呼ばれる簡易的なもの*です。

*クラス2（別名EPA:Enhanced Process Automation）*になると、AIの機能を取り入れ、非定型作業の自動化・言語解析・画像解析・音声解析・マシーンラーニング技術などに機能がアップします。iPhoneのSiriなどは、クラス2のRPAと言えるでしょう。

さらに、*クラス3（別名CA:Cognitive Automation）*になると、高度のAIとRPAが融合し、ブロセス分析・改善・意思決定までを自ら行えるようになります。

クレジットカードの新規申し込みで、免許証写真とスマホの入力情報を対話型のAIで収集し、そのデータを自動審査（信用情報と自動突合）に廻して、自動的にクレジットカードを発行するといったRPAが実用化しています。このような、*ほぼ無人でクレジットカード発行を行っている事例*があります。*金融業界では、急速にAIとRPAを連携させて自動化が広がっています*。

最終的な承認行為は人が行いますが、それ以外はほぼ自動化され、人的業務の大幅な改善とスピードアップを実現しています。**経理業務・コールセンター業務・コンシェルジュ業務も大半はAIとRPAで対応できるようになってきており、今後急速にRPAに業務が移行していくことでしょう**。

## AI時代を迎えて、エンジニアとしてさらなる活躍を目指そう

最後に、*RPAエンジニアの仕事とAIエンジニアの仕事の内容について紹介*します。

*RPAは、定例業務を代替するロボットソフト*です。企業がRPAを導入する上で、何を・どの範囲で自動化するのか・RPAが行った作業の結果を誰が確認し、承認するのかといったワークフローや役割分担などを新たに決める必要があります。また、RPAに任せられる仕事か否かについても判断が必要です。

**RPAコンサルティングは、RPA導入希望の企業に対して、ヒアリング・提案・見積もりなどを行う仕事**です。

**RPAツールやRPAアプリケーションの設計・開発・保守・運用を行うのが、RPAエンジニアの仕事**です。

RPAの構築においては、よく知られたWinActorなどのRPAツールを利用したシナリオ設計、製造に加えて、RPAの主要開発言語である*VB.NETやVBScript*などを用いたRPAの機能拡張を行います。

機械学習エンジニアは、**主にプログラミングを担当するAIエンジニアで、プロジェクトに応じて機械学習システムの開発や、プログラムの実装を担当**します。プログラミング言語としては、*汎用的プログラム言語のPython（パイソン）*の知識や経験が求められます。

データサイエンティストは、AIエンジニアの中でも**アナリティクス分野を担当するエンジニア**です。

ビッグデータの解析・分析・得られた結果からビジネス改善の提案や、施策立案を行います。*AIに関する知見に加え、データ分析のプログラミング能力・統計学・問題解決を図れるコンサルティング能力なども求められます*。

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