## ODMとOEMとは？その違いとは？

製品の開発から出荷までの工程は、大まかに*企画・設計・製造・販売*の流れをとります。その各工程についてどの部分を**自社で担当**するのか、どの部分を**外部委託**するのかによりいくつかの生産方式に分類されます。その代表的な生産方式が、*ODM*と*OEM*になります。以降で、ODMとOEMの生産方式の特徴と違いについて述べていきます。

*ODM*とは*設計・製造*の工程を**外部委託**することを指し、Original Design Manufacturingの略です。また、*受託者*は他社ブランドの製品を*設計・製造*を担当し、Original Design Manufacturerと言います。そのため、ODMはアウトソーシングの一形態と言えます。この場合、*製品委託者*は*企画と販売*を担当します。

*ODM*は他社ブランドによる製品の設計・製造を行う生産方式ですので、委託先の名称が表に出てきません。しかし、ODMの受託をする企業としてはノートPCの受託や電子機器の受託を事業公表することが増えています。現在では*精密部品・機器を含む電子機器製造業全般*において、**多くの実績がある**と考えられています。

*OEM*とは*製造*の工程を**外部委託**することを指し、Original Equipment Manufacturingの略となります。この場合*受託者*は委託者のブランドで製品を*製造*し、Original Equipment Manufacturerと言います。OEM生産方式では製品*委託者*は、*企画・設計と販売*を担当します。

*OEM*では製造を委託していますから、外観が同じ製品の供給からOEM生産方式を活用していることが伺えます。具体的には、*大手自動車*メーカーの製品を中堅自動車メーカーが別ブランドとして販売するケースがあります。同様に、*家電品*等にも同等品が別のメーカーの商品ラインナップを補完するために提供されることが数多く見られます。現在は、さらに*食品や衣料品および化粧品*でも*多様なブランド*が流通しています。これらの多様なブランド商品においても、実際の生産では**OEM生産方式が活用される**ケースが増加しています。

### ODMとOEMの違いを分かりやすく言うと？

ODMとOEMは、どちらも生産工程を*外部委託*する方式を指します。一方の*ODM*は、企画持ち込みのように*企画能力に強い会社*が外部に**設計・製造の工程を委託**します。他方の*OEM*は、*企画・設計まで実施した製品*を**製造工程のみ委託**するものです。

そのため、企画から設計までカバーする技術水準を持つ場合はOEM生産方式を採用します。OEMの例としては、Apple社のiPhoneが有名です。*Apple社*は*生産工程をすべてコントロール*しながら*製造工程のみ外部に委託*しています。

## メリット・デメリット面から見たODMとOEMの違いとは？

ODMとOEMには、それぞれ*メリット*と*デメリット*があります。ODMやOEMを活用する際には、その**違いを理解して事業化する**ことが望まれます。ここでは、ODMとOEMのメリット・デメリットに関する違いを説明します。

### メリット面から見たODMとOEMの違いとは？

*ODMのメリット*は、企画や販売に強みを持つ会社の**ブランド構築と販売に特化できる**ことが挙げられます。また、設計・製造に不慣れな会社でも体制の短期立ち上げが可能なため、*設計・製造のノウハウが不要*です。設計・製造の専門家に任せることでス*ピーディーに製品開発*が進められ、*低コストでの生産が可能*となります。

*OEMのメリット*は、**自社製造キャパシティの不足を補うことが可能**となり、*生産数の調整*や*季節変動への対応*がしやすいことが挙げられます。同様に、委託者は製造工程を外部に移管・委託することで、**付加価値の高い企画・設計業務等に集中できる**ことが挙げられます。また、製造の専門家に任せることで自社で製造する場合よりも*高品質・低価格で製造できる可能性*があるでしょう。加えて、*少ない資本でものづくりができる*ため、*スタートアップの障壁が低くなる*こともメリットの1つです。

### デメリット面から見たODMとOEMの違いとは？

*ODMのデメリット*は、設計・製造を外部委託することにより**設計・製造のノウハウが自社の手元に残らない**ことです。同様に、*設計・製造*に関わる**コストや品質のコントロールが難しい**こともあります。この場合、結果として*トータルの販売価格が高くなるリスク*があります。

*OEMのデメリット*は、製造・生産の利益が**自社の利益にならない**ことが挙げられます。また、*生産量が受託側の生産能力に左右される*こともリスクがある部分です。さらにOEM先が*潜在的な競争相手になる可能性がある*ため、メリットとデメリットを比較検討する必要があります。

ODMとOEMの生産方式を比較してきましたが、ここでは委託方式選定のポイントについて触れていきます。生産方式の選定では、*品質面*と*コスト面*について、さらに自社生産の場合と外部委託の場合を比較して検討する必要があります。

また、選定は必ずしも初期投資の面だけではなく**長期的に有効な活用方法を検討することが重要**です。自社の成長のために、*中長期的な戦略と費用対効果*を合わせて検討しましょう。

*品質面*としては、外部委託の対象となる*設計品質*と*製造品質*が挙げられます。自社で設計する場合と委託する場合の設計品質の違い、および製造委託時の品質レベルについても検討資料を作成します。自社で設計・製造する場合と比較して、ODMとOEMの**委託先ごとに良し悪しの検討**を進めていきます。

### コスト面の選定ポイントは？

*コスト面*としては、*初期投資として生産設備投資*を検討します。同様に、自社で担当した場合と外部委託する場合の*要員の確保やスキルアップ*についても検討します。次に、製品製造時に発生する*材料費や労務費*ならびに*経費が、生産量の増減でどのように推移するか検討*していき、**妥当性について検討**を進めます。

### 長期的な視点での選定ポイントは？

*長期的な視点*としては、自社の*中長期の戦略*に適合するのか検討を進めていきます。具体的には、*設計や製造のノウハウ*を**自社に蓄積すべきか外部委託を活用すべきか検討**します。同様に外部委託により、**自社企画製品の模倣や他企業への技術展開リスク**が出てきますので慎重に検討を進めます。場合によっては*汎用製品のみを外部委託*し、*重要な自社スキルに基づく部分は自社内で設計・製造*することを検討したり、*製品モジュール化による生産分業*を検討したりしましょう。

### 多様化するニーズへの対応方法は？

従来は、小売・流通業でも*ナショナルブランド*と言われる商品ブランドが大半でした。具体的には、消費者が手にする商品をどの地域・店舗でも購入可能な状態に*流通網も含めて整備する*ものです。実際の例としては、カップ麺等のインスタント食品や調味料を全国的展開しているメーカーの商品が該当します。その生産方式は、**自社生産**または製造のみ外部委託する**OEM生産**が主体です。

現在は**個人のニーズが多様化**しており、*大量生産・大量販売*では対応できなくなりました。そのため多様なブランドが乱立し、ナショナルブランドだけではカバーできない状況になってきています。

多様化するニーズを満たすために、*プライベートブランド*あるいは*サブブランド*として製品が次々と発表されています。このブランドがどんどん増えていることにより、*生産工程の委託先への要求も細分化*されており、**ODMとOEMの分担や違いもなくなりつつあります**。

*プライベートブランド*は、大手の卸売業や小売チェーン並びに食品系スーパーあるいは化粧品等で用いられています。プライベートブランドはナショナルブランドと異なり、*地域や店舗のこだわり*をベースに*低価格帯の商品や高付加価値の自社商品を投入*する際に用います。生産工程の**製造ノウハウを短期間で活用**するため、**外部に委託することが圧倒的に多い**状況です。同様に*企画持ち込み*中心の場合も多く、*OEM生産方式*に加えて*ODM生産方式*が活用されることが多くなってきています。

## ODMとOEMの生産方式の違いを理解し有効活用しましょう

ODMとOEMはともに外部に生産工程を委託するため、*設備投資コストをかけずに生産開始が可能*です。その半面、*製造ノウハウがたまらないデメリット*があります。*品質面・コスト面、そして長期的な視点*で生産方式の違いを理解し、**事業成功のために最適な生産方式を選択**しましょう。

近年、ユーザニーズの多様化により食品・衣料品・化粧品等多くの商品ブランドが立ち上がっています。多くの場合、生産方式は外部ノウハウを活用するためにODMやOEMを利用しています。この記事では、ODMとOEMの違いについてメリットとデメリットを詳しく解説します。

ODMは企画能力に強い会社が外部に設計・製造の工程を委託する方式です

OEMは設計能力を持つ会社が企画・設計まで実施した製品を製造工程のみ委託する方式です

生産方式はメリット・デメリットを理解し、品質面・コスト面、長期的な視点を考慮し選定します

ODMとOEMの違いとは？メリットとデメリットをわかりやすく解説

*DX*とは、*デジタルトランスフォーメーション*（Digital Transformation）の略です。2004年にスウェーデンのウメオ大学教授Erik Stolterman氏によって提唱されました。*経済産業省*は「**DX推進ガイドライン**」において、DXを以下のように定義しています。

「*企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのもの・組織・プロセス・企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること。*」
引用：[経済産業省 DX推進ガイドライン](https://www.meti.go.jp/press/2018/12/20181212004/20181212004.html)

現在*働き方改革*が求められており、*人手不足の解消*や*効率的な人員活用*が求められています。*デジタルを活用*することで、**企業のさらなる成長が期待**されています。DXが進むことで、以下の変革が進んでいくことが期待できるでしょう。

・*行動変容*
　リモートでの勤務体系や、リモートによる販売・接客・カウンセリング等の増加
・*モノのデジタル化*
　メディアのデジタル化、レンタルからストリーミング送信への転換、電子書籍の増加
・*知識や経験の活用*
　SNSを活用した情報発信やコンサルティング、ナレッジワーカーの増加
・*プロセス変革*
　物理的な業務の削減、例として承認フロー見直し、定型業務自動化

### 政府系機関のDX実現に向けた取り組み

政府系機関では、DXの実現に向けて相互に施策を連携し取り組みを強化しています。具体的に、*情報処理推進機構（IPA）*ではDXの実現に向けた取り組みの中で、既存システムのデジタル化のための*分析手法*を公開しています。**官庁系システム・民間システム問わず参考にできる**情報です。
参考：[情報処理推進機構 DXの実現に向けた取り組み](https://www.ipa.go.jp/files/000080851.pdf)

*政府CIOポータル*では、 *デジタル・ガバメント実行計画*を公表しています。本計画ではデジタル庁発足に伴い、*デジタル・業務改革*を念頭に**現行業務の見直しを図る**ものです。同様に、*行政サービス*においても**デジタルの活用を強く求めています**。
参考：[政府CIOポータル デジタル・ガバメント実行計画](https://cio.go.jp/digi-gov-actionplan)

*経済産業省のDXレポート*では、「*2025年の崖*」という刺激的なタイトルが書かれています。「2025年の崖」とは、現行のままDXが実現できない場合2025年以降、現行の約3倍となる**最大年間12兆円の経済損失**が生じる可能性をまとめたものです。対策として、*現状の見える化*・*ガイドライン策定*・*コストとリスク低減*・*システム契約方法の見直し*・*DX人材の育成と確保*が骨子となっています。
参考：[経済産業省 DXレポート](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/20180907_report.html)

*自由民主党 「令和」時代・経済成長戦略*は、*第4次産業革命の成長目標達成*のために、*デジタルガバメントの推進*・*ICT活用による農林水産業の成長産業化および自動走行の推進*・*ESG投資*を柱としたものです。
参考：[自由民主党 「令和」時代・経済成長戦略](https://jimin.jp-east-2.storage.api.nifcloud.com/pdf/news/policy/139537_1.pdf?_ga=2.39613158.497346841.1558434012-1304618666.1558434012)

以上の検討状況から**政府および政府系機関全体がDX推進に舵を切っている**ことが分かります。

### DX推進における課題と現状分析

DX推進のために、産業界での対応状況とその現状課題が分析されています。

*経済産業省の産業界におけるデジタルトランスフォーメーションの推進*では、*情報処理推進機構（IPA）のDX推進指標 自己診断結果 分析レポート*の内容を議論していることが書かれています。*情報処理推進機構（IPA）のDX推進指標 自己診断結果 分析レポート*は、**約300社の自己診断結果をまとめたもの**です。

分析レポートによると、*素材や機械系製造業*の回答が多く見られます。デジタル化しやすい業種からDXの進展が見られると考えられます。同様に、*グローバル企業および大企業*がよりDXに積極的であることが分かります。
参考：[経済産業省 産業界におけるデジタルトランスフォーメーションの推進](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/dx/dx.html)
参考：[情報処理推進機構 DX推進指標 自己診断結果 分析レポート](https://www.ipa.go.jp/ikc/reports/20200528.html)

### 政府情報システムの方針は？

2018年6月に政府が発表した、*政府情報システムにおけるクラウドサービスの利用に係る基本方針*では「*クラウド・バイ・デフォルト原則*」が表明されています。具体的には、**クラウドサービスの利用を第1候補とする**ことが明記されています。そのため、*デジタル・ガバメント推進標準ガイドラインのクラウド利用方針に従い*、*システム化が順次進んでいます*。
参考：[内閣官房IT総合戦略室 政府情報システムにおけるクラウドサービスの利用に係る基本方針（案）](https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/cio/dai77/sankou.pdf)

「*クラウド・バイ・デフォルト原則*」といっても、どこのクラウドサービスでも問題ないわけではありません。クラウド利用方針にしたがったクラウドサービス事業者が選定されます。

*政府CIOポータルの第2期政府共通プラットフォームにおける、クラウドサービス調達とその契約に係る報告書*によると、*AWS*が選定され**クラウドサービス調達の仕様書はAWS利用を前提**とした仕様化が進んでいます。
参考：[政府CIOポータル　第2期政府共通プラットフォームにおける クラウドサービス調達とその契約に係る報告書](https://cio.go.jp/node/2704)

DX推進は、政府系システムの「*クラウド・バイ・デフォルト原則*」により*デジタル・ガバメント化*が進んでいます。*関連団体および民間企業*でもその採用が進んでいます。特に、*政府系システムおよび行政サービス*の実績を伸ばしている**AWSの事例が圧倒的に増えてきています**。以下のいくつか事例を挙げておきます。

### DXにおけるAWSのクラウドサービス事例

・**LINE DX Program with AWS**
LINE APIをAWSクラウドサービスに活用するオンライン・オフラインのユーザー体験の提供を開始しています。
参考：[LINE 「LINE DX Program with AWS」の提供開始](https://linecorp.com/ja/pr/news/ja/2020/3282)

・**情報処理推進機構（IPA）による先進事例としてAWSが認定**
情報処理推進機構（IPA）によりAWSのパフォーマンス効率と運用性が高い評価を受けています。
参考：[AWS DX（デジタル・トランスフォーメーション）の加速に向けた、情報処理推進機構による先進事例認定](https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-dx/)

・**内閣官房・総務省によるクラウドサービス調達のクラウドサービス事業者選定**
内閣官房・総務省によるクラウドサービス調達のクラウドサービス事業者選定結果として、AWSが前提のクラウドサービス調達をする向け開示されています。
参考：[AWS 第2期政府共通プラットフォームにおけるクラウドサービス調達とその契約に係る報告書」解説](https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/cas-mic-seifu-kyotsu-platform/)

・**デジタル・ガバメント実行計画のよるAWS利用**
デジタル・ガバメント実行計画では、デジタル庁の創設・Gov-Cloud・自治体共通SaaS・公共サービスメッシュの構築が閣議決定されました。政府系システムはクラウドサービス事業者としてAWSを活用しますので、今後さらに事例が増えていくでしょう。
参考：[AWS 「デジタル・ガバメント実行計画」解説](https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/digital-government-plan-2020/)

### DXを支えるAWSのアーキテクチャ

*AWSのアーキテクチャ*が高い支持を得られているのは、*クラウド設計者*の必要とされる*検討要素を評価*し、**将来的な拡張を設計に反映することができる**からです。そのフレームワークを*AWS Well-Architected*と呼びます。AWS Well-Architectedでは、*運用効率・セキュリティ・信頼性・パフォーマンス効率・コストの最適化*を柱に**フレームワーク**が設定されています。
参考：[AWS Well-Architected](https://aws.amazon.com/jp/architecture/well-architected/?wa-lens-whitepapers.sort-by=item.additionalFields.sortDate&wa-lens-whitepapers.sort-order=desc)

## DXを推進するためにAWSを有効活用しましょう

*DX*は現在、*グローバル企業*を中心に大企業での採用が増加しています。同時に、民間のみならず政府系システムにおいても「クラウド・バイ・デフォルト原則」により*クラウドサービス化*がされてきています。*クラウドサービスの事業者*は**AWSが中心的な存在**となっており、今後もその傾向は変わらないでしょう。ぜひ*AWSの特徴*を理解し、クラウド活用の流れに沿った**システム設計を進めましょう**。

DXではデジタルを活用したビジネス変革による事業拡大が期待されています。DXで利用されるインフラはクラウドサービスが多く、その中でもAWSは採用が相次いでいます。ここでは政府のDXへの取り組みから見えてくるAWSの特徴とその事例を紹介していきます。

DXはデジタル技術を活用し、ビジネス変革により競争優位性を確立することを指します

政府系機関では協調してDXを推進する取り組みを進めています

政府系機関のクラウドサービス調達仕様書はAWS利用を前提に作成されており、事例が増えています

DXでの活用が進むAWSの特徴は？AWSのクラウド事例を解説！

## データサイエンティストとは？

*データサイエンティスト*とは、データサイエンスのために収集したデータを分析する**統計の専門家**を指します。2010年頃から始まったビッグデータによるデータ爆発と、機械学習の進歩により蓄積データの活用の場が増大しています。そのため、従来学術的な意味合いの強かったデータ分析を担当する*データサイエンティスト*は、情報技術の進歩により*ITエンジニア*の活躍する領域となってきています。

*データサイエンス*は、以下に挙げる*データ分析手法*を扱う**学術研究分野**を指します。
・*数学や統計学を用いた数学的手法*
・*計算機科学や情報工学を用いたコンピュータ技法*
・*機械学習やパターン認識等の人工知能技術*
*データサイエンティスト*はこれらの**データ分析手法を活用**し、データ分析を行います。

### データサイエンティストとデータアナリストの違いは？

*データサイエンティスト*は、以下の一連のデータ分析に必要とされる**ビジネスサイクルをカバー**します。
（1） *ビジネス課題の抽出*
（2） *データ収集の準備・収集*
（3） *データ分析*
（4） *ビジネス課題の解決*

一方*データアナリスト*は、**データ分析に特化**した専門家となります。そのため、データ分析手法を学術的に研究し実践することに強みがあり、*複雑な分析を高度な技法を活用して分析*します。

### データサイエンティストと機械学習エンジニアの違いは？

*人工知能*は人間が備えている知的な行為をコンピュータの手続き・アルゴルズムに基づき、所定のデータを与えることで*機械的に実行*することを研究する領域となります。

*データサイエンティスト*は、パターン認識や機械学習アルゴリズム等により収集されたデータを活用する*システム利用者*で、**データ分析者・統計の専門家**を指します。一方*機械学習エンジニア*は、人工知能における機械学習アルゴリズムを設計・実装する技術者のことで、**ITエンジニア**の一種です。*実際の業務では共同して実施する*ことが多くなってきています。

## データサイエンティストの仕事と年収は？

*データサイエンティスト*の役割は、大きく分けて以下の通りに**分類**されます。
・*サイエンス的な役割*　データサイエンスの分析手法を研究し、利用すること
・*エンジニアリング*　　データの分析のための収集や仕組みを作ること
・*ビジネス*　　　　　　分析結果から導き出される傾向からビジネスへ活用すること

ここでは、上記の役割がどのように仕事に活かされるのか以降で触れていきます。同様に年収や市場性についても解説します。

### データサイエンティストの仕事は？

*データサイエンティスト*は、*サイエンス的・エンジニアリング的およびビジネス的な観点*で仕事を進めていきます。

具体的には、最初にデータ分析に必要な**ビジネス上の課題をヒアリング**し、*データ分析項目を定義とゴールを設定*します。次に、必要な項目を収集するための**環境を整備**し、*実際の収集*を行います。そして**収集データを分析し、問題の可視化**を行っていきます。最後にビジネス課題の解決に必要な情報を整理し、**ビジネス改善**を進めます。

### データサイエンティストの年収は？

ここでは、*データサイエンティストの年収*について触れます。国内の求人サイトによると、*約650万円*〜*750万円*の求人募集が多いです。条件により、*1,000万円*を超えるケースもあります。首都圏、特に都内では**850万円を超える募集**も珍しくありません。さらに、データサイエンティストのリーダークラスや組織長の求人では、技術面と人材管理面が求められ、*1,200万円*〜*1,500万円*の募集がされています。

なお、米国ではデータサイエンティストはおよそ*800万円*〜*1,200万円*ほどの求人がされています。条件により*2,000万円*を超えるケースもありますので、日本以上に求人のニーズが高いと言えるでしょう。

### データサイエンティストの将来性は？

*データサイエンティスト*は、人工知能（AI）の活用拡大により脚光を浴びています。
すでに大量のデータを扱う*金融システムや製薬・医療関係業界*では、**データ分析が必須**となっており、今後も*活躍の場が拡大していく*でしょう。同様に、データサイエンティストはビジネス課題に踏み込んだデータ分析を行いますので、経営コンサルタントとしても活躍の場が拡大しています。

また、内閣府ならびに首相官邸により、イノベーション政策強化推進のための有識者会議「*AI戦略*」（AI戦略実行会議）が行われています。その中で議論されている主なAI適応領域として、各産業界、特に*健康・医療・介護・福祉の分野*が挙げられています。データサイエンティストはその**AI適応領域での活躍が強く期待される**でしょう。
参考：[内閣府 AI戦略](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/index.html)
参考：[首相官邸 AI戦略2019](https://www.kantei.go.jp/jp/singi/ai_senryaku/pdf/aistratagy2019.pdf)

## データサイエンティストにおすすめの資格は？

*データサイエンティスト*は、*サイエンス的・エンジニアリング的およびビジネス的*な観点で仕事を進めていきます。そのため、**学術的な知識と技術的な知識および業務的な知識**がそれぞれ求められます。
ここでは、資格取得により得られるスキルについて整理します。

### データサイエンティストにお勧めのIT系の共通資格は？

*IT系の共通スキル*は、技術スキルの土台となる部分です。最初に情報処理推進機構（IPA）の「*基本情報技術者試験（FE）*」をおすすめします。資格取得により*情報戦略立案やシステムの設計・開発・構築・導入*が**指示通り実施できる**でしょう。

次に、上位資格として「*応用情報技術者試験（AP）*」がおすすめです。資格取得により*情報戦略立案やシステムの設計・開発・構築・導入*を**主導できる**レベルとなります。
参考：[情報処理推進機構(IPA) 応用情報技術者試験(FE)](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)
参考：[情報処理推進機構(IPA) 応用情報技術者試験(AP)](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/ap.html)

### データサイエンティストにお勧めのIT系の専門資格は？

データサイエンティストではIT系共通スキルに加えて*データベースの専門スキル*が要求されます。
最初に情報処理推進機構（IPA）の情報処理技術者試験の区分である、「*データベーススペシャリスト試験（DB）*」がおすすめです。データ収集の環境構築に必要な**データベースの設計・開発・構築・運用**ができるでしょう。
参考：[情報処理推進機構(IPA) データベーススペシャリスト試験(DB)](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html)

次に、オープン系データベースの認定試験である「*OSS-DB技術者認定試験*」を紹介します。データ分析システムではオープンシステムを活用することが多いため、**オープンシステム用DB技術者**におすすめできる資格です。
参考：[OSS-DB技術者認定試験](https://oss-db.jp/)

最後に、**商用データベースを用いる場合**は、市場占有率の高いオラクルが提供する「*Oracle Master*」の資格取得がおすすめです。
参考：[Oracle 認定資格一覧](https://www.oracle.com/jp/education/certification/allcertification-172551-ja.html)

### データサイエンティストにお勧めの専門分析系の資格は？

データサイエンティストは学術的な知識と技術スキルをデータ分析に活用していきます。そのため、*数学や統計の専門知識*が求められます。

最初に、統計自体の能力を証明するために、「*統計質保証推進協会の統計検定*」をおすすめします。この資格は**データに基づいて客観的に事象を判断**し、**科学的に問題を解決する能力**が備わっていることを証明します。
参考：[一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

次に、分析計アプリケーションのプログラミング能力を証明するために、開発言語であるPythonの認定試験である「*Python 3エンジニア認定データ分析試験*」が用意されています。この資格ではPythonの言語能力のみならず、**確率や統計の数学技術とライブラリーを用いた分析実践能力**が試されます。
参考：[Python 3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

最後に人工知能全般の能力を証明するために、まずは「*日本ディープラーニング協会の検定*」を紹介します。*G検定*は*ジェネラリスト向けの検定*です。ディープラーニングの基礎知識を有し適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識があることを証明します。*E資格*は*エンジニア向け*となります。具体的には**ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているエンジニアレベル**にあるか検定します。
参考：[一般社団法人 日本ディープラーニング協会のG検定、E資格](https://www.jdla.org/)

## スキルアップにより市場に求められるデータサイエンティストのチャンスをつかみましょう

今後、*デジタルトランスフォーメーション*や*働き方改革*が今以上に推進されると予測されています。そのためデジタル変革後の*ビジネスを予測*する**ニーズがさらに高まる**と期待されるでしょう。*データサイエンティスト*には、データ分析により**企業の課題を解決することがさらに求められていく**はずです。その活躍の場を得るためには、*十分な学習による準備*が必要なので、ぜひ準備を進めて**将来の可能性を広げましょう**。

データサイエンティストによる、ビッグデータや人工知能の活用拡大で蓄積データの分析や将来の予測に対するニーズが高まっています。この記事では、データ分析を担当するデータサイエンティストのお勧めの資格から年収などの情報をまとめ、解説しています。

データサイエンティストは数学的手法・コンピュータ技法・人工知能技術を活用しデータ分析を行います

今後ビジネス課題を解決する専門家としてデータサイエンティストに期待が高まっています

データサイエンティストに求められるスキルはサイエンス・エンジニアリング・ビジネスと多岐に渡ります

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

## デジタル・マーケティングとは

最近脚光を浴びているデジタル・マーケティングですが、言葉は聞いたことはあっても、その概念は漠然としているのではないでしょうか？

DX時代を迎え、デジタル・マーケティングはこれまでにも増して期待が高まっています。最早、**デジタル・マーケティングを利用せずに企業活動は成り立たない**とさえ言われています。ITエンジニアの皆さんの中にも、デジタル・マーケティングに関わるシステムの開発や、製品開発に携わっている方も少なくないでしょう。これからは、デジタル・マーケティングに明るいエンジニアの活躍の場がさらに広がってくるでしょう。

マーケティングは、商品やサービスを顧客に効果的に購入してもらえるように*企業が行う市場調査・製造（制作）・輸送・販売・宣伝などのすべてのプロセスの総称*です。市場活動や販売戦略とも呼ばれます。簡単に言えば、**企業が顧客との取引を最大化し、利益を得るためのすべての活動**のことです。例えば、アンケートやモニタリングなどの市場調査・商品の開発・店舗の開発・広告宣伝・ポイントカード・メンバーズカードなどの販売促進、そうしたもののすべてがマーケティングの領域と言えます。

### *デジタル・マーケティングとは*

デジタル・マーケティングとは、**ITやインターネットなどのデジタル環境を利用したマーケティング施策の全般**を指します。そこにはWebサイトやSNSなどから、デジタルサイネージ、今流行りのオムニチャネル（リアル店舗とECサイトの融合）なども含まれます。また従来のマーケティング手法とは大きく異なるのは、ビッグデータなどの技術を活用した「データの分析と活用」です。

インターネットの普及によって、消費者1人1人の購買行動などが詳細に把握でき、それらのデータを分析することで消費者の嗜好やニーズを把握し、科学的・効率的なマーケティング活動が行えます。今や*マーケティング活動においてデジタル・マーケティングの導入は不可欠の施策*なのです。

### *Webマーケティングとデジタル・マーケティングの違い*

デジタル・マーケティングと聞くと、Webマーケティングのことだと考える方がいますが、イコールではありません。両者の違いはその対象範囲にあります。*Webマーケティングが対象としているのはWebサイトを軸として*おり、SNS・Eメール・Web広告・アフィリエイト・SEOなどが対象です。

一方の**デジタル・マーケティングはマーケティングの領域すべてを対象**とし、デジテルサイネージ・ビッグデータ・AI・VR・フィンテック・CRM・IOTなど、デジタルで得ることができるあらゆるデータやタッチポイントを活用します。

### *デジタルマーケティング企業*

それでは、国内でデジタルマーケティングに強い会社には、どのような企業があるのでしょうか？代代表的な企業3社を挙げてみました。

*1.株式会社電通デジタル*
電通デジタルはデジタルマーケティングのあらゆる領域で、コンサルティング・開発・運用などのサービスを提供しています。

*2.株式会社オプト*
オプトは広告代理店ですが、インターネット広告事業に強みを持つ企業です。インターネット広告代理業務に加えデジタル人材の育成・デジタル新会社のサポート・既存企業のデジタル化特化したサービスの提供をしています。

*3.アンダーワークス株式会社*
アンダーワークスの得意分野は、デジタルマーケティング戦略立案や最適なソリューションの選定に加え、グローバル領域に強いことを強みとしています。

### *デジタルマーケティング企業の年収*

次にデジタルマーケティング企業の平均年収ですが、[求人ボックスナビ](https://xn--pckua2a7gp15o89zb.com/%E4%BA%BA%E6%B0%97%E8%81%B7%E7%A8%AE%E3%81%AE%E7%B5%A6%E6%96%99%E6%83%85%E5%A0%B1)によると、597万円とITエンジニアの平均年収506万円（同求人ボックスナビ）を上回っています。

## デジタル・マーケティングの具体例

デジタル・マーケティングの概要については理解されたと思いますが、ここでは*デジタル・マーケティングの具体例*をいくつか上げて紹介します。

CRMは"Customer Relationship Management"の略語で、日本では顧客管理システムと訳されるケースがありますが、顧客管理というよりは**顧客との良好な関係を構築するためのシステムのこと**で、「顧客関係管理」と訳した方が正しいでしょう。CRMは、IT（デジタル）を用いて販売側と顧客との距離を縮めるマーケティング手法の1つです。

購買履歴を分析して顧客の見える化を行い、見込み客に対して次の商品購入タイミングを告知したり新商品を提案したり、さらにはダイレクトメッセージでセール情報を配信するなどして、従来のDMとは比較にならない精度で*リピート客を確保*できることが実証されています。

オムニチャネルの"omni"は、ラテン語で「あまねく」を意味する言葉です。**オムニチャネルは企業や店舗と顧客との接点である、あらゆるチャネル（Webサイト・デジタルサイネージ・Eメール・スマホなど）を融合させていくこと**です。顧客は場所や時間を問わず、必要な時に必要な商品やサービスを得られることを望みます。リアルやネットを問わず、目の前の気に入った商品を必要とする場所で購入したいという願いに応えられるのがオムニチャネルです。

例えば、リアル店舗で手にし、試着した商品をその場でスマホで注文して自宅に届けてもらう、逆にネットで注文した商品を店頭で受取るといった、*ネットとリアルを1つにした購買行動がオムニチャネルでは可能となる*のです。ユニクロなどはいち早くオムニチャネルを実現し、多くの顧客の支持を得ています。

MAは"Marketing Automation"の略語で、デジタル技術やITを用いて、**マーケティングのさまざまなプロセスを自動化**するツールの総称です。例えば、商品を購入した顧客に自動的にフォローアップメールを送る、自社の商品情報やセールス情報を見込み客に送るといったこともMAのカバー範囲です。またマーケティング活動のさまざまなプロセスを自動化することによって、*業務効率の向上、コスト削減といった効果が得られ、MAは企業には利益向上*をもたらしてくれます。

### *SEO（検索エンジン最適化）*

SEOとは"Search Engine Optimization"の略語で、「*検索エンジン最適化*」と訳されています。SEOは、ユーザーが検索エンジンを利用してキーワード検索した際に、**自社のサイトが上位に表示されるよう、Webサイトを最適化する施策**を意味します。検索エンジンとしてよく用いられるGoogleの検索エンジンは、ユーザーが入力した検索キーワードに最も合致するサイトを拾い集めます。この検索エンジンの検索・抽出ロジックがすべて解明されているわけではありませんが、*どのようなユーザーがどんな意図で、何を求めているのかをユーザー目線で探ることがSEOの基本*になります。

## デジタル・マーケティングに活かせる資格

デジタル・マーケティングに関係する資格は数多くありますが、ここでは、よく知られた*比較的チャレンジしやすい資格試験を中心に5つ紹介*します。デジタルマーケティング分野としては、まだ国家資格はなく、すべて民間資格です。

### *マーケティング・ビジネス実務検定*

国際実務マーケティング協会主催の、*マーケティングに関する実務検定資格*です。デジタル・マーケティングを学ぶ前に、マーケティングについて学ぶことをおすすめします。この資格を通じて、マーケティングの基礎から一通り学ぶ事ができ、体系的にマーケティングついて理解することができます。**デジタル・マーケティング分野を目指す方は是非チャレンジ**してみてください。A級からC級まで3ランクあります。

▪受験方法：Web
▪難易度：中
▪サイト[マーケティング・ビジネス実務検定](https://www.marke.jp/)

### *ネットマーケティング検定*

ネットマーケティング検定は、（株）サーティファイ主催の民間検定試験です。 試験を通じて、**インターネット・マーケティングの全般について、基本知識や一般的な方法論などを学べます**。 

▪受験方法：Web
▪難易度：易（合格率7割前後）
▪サイト：[ネットマーケティング検定](https://www.sikaku.gr.jp/nm/about/index.html)

Webアナリスト検定は、一般社団法人日本Web協会（JWA）主催の民間検定試験です。 講座受講と試験を通じて、**Web分析やWebマーケティングの全般についての基本知識を学べます**。 Googleアナリティクスの使い方についても学べます。

▪受験方法：Web
▪難易度：易（合格率8割前後）
▪サイト：[Webアナリスト検定](https://www.jwa-org.jp/webanalyst/)

### *Googleアナリティクス個人認定資格（GAIQ）*

Googleアナリティクス個人認定資格（GAIQ）は、Google主催の認定アナリティクス資格で、「Googleスキルショップ」から無料で受験することができます。Googleアナリティクスを体系的に学ぶことで、（自社）サイトの改善や効率化のヒントなどを得られます。**Webサイト運営担当者のスキルアップにおすすめ**します。

▪受験方法：Web（無料）
▪難易度：易
▪サイト：Googleアナリティクス個人認定資格（GAIQ）(https://skillshop.exceedlms.com/student/path/2949-google-gaiq)

### *IMA検定（Internet Marketing Analyst 検定）*

IMA検定（Internet Marketing Analyst）は、クラウドマネージメント協会主催のマーケティング検定試験です。インターネットでの集客やGoogleアナリティクスを用いたアクセス解析・サイトの改善策作成・実行・広告プラニングなどの**デジタル・マーケティングに必要なスキルを学べる検定**です。スタンダードコースとプロフェッショナルコースの2コースがあります。

▪受験方法：Web
▪難易度：易
▪サイト：[IMA検定](https://ima-kentei.jp/)

## デジタル・マーケティングの将来性

デジタル・マーケティングの概要について解説し、デジタル・マーケティングに活かせる資格も紹介しました。では、**デジタル・マーケティングに将来性はあるのでしょうか**？一過性のブームということはないのでしょうか？そうした皆さんの不安や疑問にお答えしましょう。

### *デジタル化の流れは止まらない*

総務省が発表している[通信利用動向調査（令和2年版）](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/data/200529_1.pdf)によると、インターネットの利用率が89.8%（約9割）と、*ほぼすべての国民がインターネットを利用している状況*にあります。また、ビジネスにおいてSNSを活用する企業の割合が4割前後に達し、クラウドサービスを活用する企業は6割を超えるなど、**企業でもデジタル活用が当たり前になっており、デジタル化の流れは止まることを知りません**。

この動きは止まることはありません。さらに、コロナ禍という状況がデジタル化に拍車を掛けています。ECサイトやNetflixなどの動画配信サービスは右肩上がり、低迷を続けてきたPCの販売もテレワークやオンライン事業によって急速に増加しています。

### *DXとデジタル・マーケティングは不可分*

日本では世界に後れを取るDXに対する危機感から、政府主導のDX化が推進されています。

*デジタル・マーケティングはDXの一部というよりは、DXそのもの*と言えます。一方で、DXはDXに対応した組織や人材が不可欠であり、ビジネスのあり方を根本から見直すことが前提となっています。

すなわち、**顧客の獲得や売上増進を目指すデジタル・マーケティング化がDXと一体で進むことで、企業そのものの在り様を大きく変えていくこと**を意味するのです。

ITエンジニアの多くの方にとって、日本の企業の大変革に関わる機会が訪れたと言っても過言ではありません。この絶好の機会を見逃さず、デジタル・マーケティングに関わる資格を身に付け、さらなる飛躍を目指してください。

消費行動やニーズの多様化に対応するため、従来のマーケティング手法に代わり、ITやインターネットを活用したマーケティング手法が主流となっています。ここでは、ITエンジニアに必須のデジタル・マーケティングの概要と、デジタル・マーケティング関連の資格について紹介します。

デジタル・マーケティングとは、ITやインターネットなどのデジタル環境を利用したマーケティング施策の全般のこと

デジタル・マーケティングに強いエンジニアを目指してデジタル・マーケティングに活かせる資格を取ろう

デジタル・マーケティングはDXと表裏一体の関係にあり、将来も有望な分野

ITエンジニア必須のデジタル・マーケティングに活かせる知識や資格

**「アジャイル」が「ウォーターフォール」の対極にある新しいシステム開発手法**だということは、ITエンジニアの皆さんならご存知だと思いますが、「アジャイル」開発には「*スクラム開発*」という手法もあります。今1度ここで確認し、DX時代に対応したシステム開発手法として活用しましょう。

アジャイル開発という言葉は、今から20年前の2001年に生まれました。従来の*ウォーターフォール開発*では、「要件定義→仕様策定→設計→開発→テスト」の各プロセスごとに厳密な文書化が求められます。そのため開発プロセスは重厚で時間を要するものですが、仕様変更に弱く、*プロジェクトがしばしば頓挫するという難点*もありました。

そのような問題を解決するために、ソフトウェア工学の専門家17名が中心となって、互いの主張や考えをぶつけ合い「*アジャイルソフトウェア開発宣言*」という文書で表明をしたのがアジャイル開発の始まりでした。

ちなみに"アジャイル（Agile）"は「素早い」を意味する英語で、**アジャイル開発は、大まかな仕様が決まったら、「手直しを恐れず、まずは作る」という考え方です。「できるだけ少ない工数」で、「短期間」でシステム開発をする手法**と覚えておきましょう。

### *ウォーターフォールからアジャイルへ*

今でこそ「アジャイル開発」はメジャーな開発手法ですが、従来は「ウォーターフォール開発」が主流でした。システム開発の際、まずプロジェクトの要件定義を行い、綿密な設計を行ってから開発に着手するのがウォーターフォール開発の段取りです。「システム分析」から始まり、「システム設計」→「システム開発」→「システムテスト」→「保守」の一連の工程を、*上から下に落ちるように実行して様子が、滝をイメージさせることからウォーターフォール開発*と呼ばれています。

ウォーターフォール開発は主に汎用コンピューター（メインフレーム）で用いられたシステム開発手法ですが、**ダウンサイジングなどの新しい技術が主流となる中、ウォーターフォール型の開発手法がマッチしなくなってきたことから、アジャイル開発に置き換わってきた**のです。

### *アジャイル開発の各種手法について*

アジャイルとは開発スタイルの総称であり、アジャイルの中には「スクラム」をはじめとして、さまざまな手法があります。「スクラム」については後述しますが、スクラム以外のアジャイル開発手法を以下で紹介します。

*▪リーン開発*
無駄は「価値」の対極にあるものと捉えて、無駄を最小化し、（顧客）価値の最大化を目指す手法です。トヨタの生産方式をシステム開発に適用させたものです。

*▪ エクストリームプログラミング（XP）開発*
「コミュニケーション」「シンプル」「フィードバック」「尊重」「勇気」の5つの価値（ポイント）を重視した開発手法で、「テスト駆動開発」や「ペアプログラミング」などを取り入れて短期のシステム開発と変化への対応を実現しています。

*▪ カンバン*
カンバンは「作業を可視化」を基本とし、作業の効率（生産性）を最大化する手法です。 カンバンボード（ホワイトボードやWebボードなど）を使用して、作業フローの継続的な改善を進めます。

## スクラム開発はアジャイル開発の1つの手法

「アジャイル開発」にはさまざまな手法がありますが、「スクラム開発」はその代表的な手法で、*チームメンバーのコミュニケーションに特に重きを置いた手法*といえます。

スクラムは、ジェフ・サザーランド氏とケン・シュエイバー氏によって1990年代に編み出されたアジャイル開発の1つの手法です。

*アジャイル開発では、計画を厳密には作成しない*ため、システム開発全体の方向性が定まっていないと、個々の機能がうまく実装されていても*結果的に一貫性に欠けるシステムとなってしまうリスク*があります。これに気付く頃にはある程度システム開発が進んでいるため、修正する場合には負荷や工数が大きくなってしまうという問題があります。

**こうした問題を解決するため、アジャイル開発で多く採用されている作業管理のフレームワークが、「スクラム」です**。スクラムはプロジェクト管理の枠組みで、「チームの統制」や「コミュニケーション」を重視します。また、スクラムにはアジャイル開発の最大の特徴ともいえる柔軟性や自由さを保ちつつ、チームの意識統一を高め、プロジェクトを円滑に進めるという利点があります。

詳細は[スクラムガイド](https://scrumguides.org/docs/scrumguide/v2020/2020-Scrum-Guide-Japanese-2.0.pdf)を参照ください。

*スクラム開発の要素は大きくは以下の4つ*です。この手法は**システム開発以外でもプロジェクトに適用が可能**です。

*1.機能単位での開発*
機能をプロダクトに対する要望の高いものから優先順位をつけ、その順位に従って機能を構築します。

*2.個別の開発期間を短期間で設定*
機能ごとの開発に区切り、その中で開発計画を立てます。個々の期間は1週間から最大4週間程度です。この期間のことをスプリントと称します。

*3.日々ミーティング実施*
メンバー同士のミーティングは毎日行います。ミーティングではプロジェクト状況を共有し、進捗に問題がないかどうかをメンバーで確認します。

*4.プロダクトの機能のレビュー*
機能がユーザーの要望に合致しているかを定期的にレビューします。

スクラム開発ではチームの単位で活動を行いますが、チームメンバーは3人～10人程度で編成します。またその活動主体はメンバーであり、*リーダーはおらず主役はメンバー*です。

*1.プロダクト・オーナー*
プロダクト・オーナーの役目はチームの舵取りです。チームへの口出しはせず、チームメンバーが主体的に最高のパフォーマンスが発揮できるように、*側面サポート*します。

*2.スクラム・マスター*
スクラム・マスターの位置づけはメンターです。メンターとはよきアドバイザーのことで、スクラム・マスターとメンバーは対等な関係にあります。メンバーが悩みや問題に目を向けて、その改善や治療を行う*ドクター的な存在*です。

*3.メンバー*
スクラム開発のチームにはリーダーがいない代わりに、舵取り役のプロダクト・オーナー、ドクター的存在のスクラム・マスターがいます。どんな組織にもリーダーはいますが、スクラムではリーダーは存在しません。**全員が対等で、全員が主役**です。スクラム・マスターはリーダーに近い存在ですが、チームをリードするのではなく舵取りでメンバーをサポートします。スクラムチームの主役はメンバーの1人1人だという点を覚えておいてください。

## スクラム開発のメリット・デメリット

スクラム開発はアジャイル開発の優れた1手法で多くのメリットがありますが、デメリットも存在します。スクラム開発についての理解を深めるために、メリット、デメリットについて確認しましょう。

*1.チームメンバー全員が主役*
ラグビーのスクラムをイメージすると分かりやすいと思いますが、スクラム開発の主役はチームのメンバー全員です。スクラムを組んでシステム開発を進める上では、**チームの1人でも手抜きをするとスクラムが崩れてしまいます**。そうならないよう、チーム全員がモチベーションを高め、維持しながら取り組めるように努めるのがスクラム・マスターです。

*2.問題の迅速な発見と解決*
*スクラム開発では毎日ミーティング*を行い、昨日の成果・今日の課題・問題点などを共有します。問題点や障害となっていることはスクラム・マスターがさらに浮き彫りにし、メンバーと共同でその解決に努めます。そのため、**問題発見と問題解決が早く**、プロジェクトが予定通り進みます。

*3.計画通りに開発が進行*
スクラム開発では、**機能単位に工数を見積もって開発**を進めていきます。機能単位でテストを行うので障害の早期発見、早期対応が可能で、*計画通りに開発が進行する*確率が上がります。

### *スクラム開発のデメリット*

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