## サクラエディタの正規表現とは

仕事で扱う集計データから特定の文字列を含む不要なデータを削除したり、特定の文字を省いた行を削除したりするなど、これらをExcelやマクロを活用して対応するのは骨が折れる作業です。

そこで活用したいのが、サクラエディタの正規表現です。サクラエディタはWindows上で動作する日本語テキストエディタであり、メモ帳代わりに使用したり、ITエンジニアがプログラミングで活用したりしています。

正規表現とは文字列の集合を1つの文字列で表現する方法の1つであり、複数の文字列をコンパクトにまとめられます。

この記事では、*サクラエディタでよく使う正規表現や置換の例、Grep、ワイルドカードなどについて解説します。*

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## そもそもサクラエディタとは

サクラエディタはWindows向けの定番テキストエディタであり、動作が軽い上に多機能なため、初心者から上級者まで幅広く使用されています。

Windowsには元々デフォルトでメモ帳であるテキストドキュメントが搭載されており、単なるメモ帳として活用するのであればこれで事足ります。しかし、テキストドキュメントでもある程度はプログラミングが可能ですが、ミスに気付きにくいデメリットがあります。

**サクラエディタは変更したい拡張子に合わせて基本構文に色付けし、ミスが視覚化できるなどソースコードが見やすくなるためおすすめです。**

【参考】：[サクラエディタ](https://sakura-editor.github.io/)

サクラエディタの使い方は？基本設定から便利な使い方まで解説！

サクラエディタはリリースから長年にわたり愛用者も多く、現場で活用しているITエンジニアも多いです。日本製のエディタであるため扱いやすく、*多くのプログラマーやシステムエンジニアに好まれています。*

プログラミングでは開発するシステムによってエディタを使い分ける場合もありますが、サクラエディタはさまざまな言語に対応しているのでメインとして利用するケースも多いです。

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### 正規表現を使いこなすメリット

サクラエディタに限らず、*プログラミングではテキストエディタの正規表現を使いこなすことで効率的なコーディングが可能です。*プログラミングのスキル向上をサポートする手法の1つであり、特にプログラマーにおいては多くの経験値を得ることが実績に直結します。

プログラマーは実績を積むことが年収アップにつながりやすいため、高収入を目指すことも可能です。ここでは参考例として、プログラマーの平均年収をいくつかのデータを元に紹介します。

「マイナビエージェント 職種図鑑」でのプログラマーの平均年収は344万円（※2024年9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」から近い職種のエンジニア/プログラマを参考にすると、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、*プログラマーの年収は大きく幅があり、年齢やスキルによって大きく変化すると考えられます。*

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.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)

正規表現とは、共通の文字列を持つ複数の文字列を1つの表現で表す方法のことです。文字列の中に固定の文字列と変動する文字列がある場合に、変動する文字列の内容に条件を付け、それに当てはまるものを拾い上げます。

**正規表現を使うと1つの検索条件で条件に当てはまる文字列を広く検索することができ、作業の効率アップを図れます。**

サクラエディタでも便利な正規表現を使用することができます。この記事では、サクラエディタの正規表現を使った便利な検索や置換の一部を紹介していきます。

例えばある文章の中に、「20xx年xx月xx日」という形式の日付が複数含まれていて、それをすべて検索したいとします。

「2020年01月09日、2003年11月28日、2014年08月14日」などがあった時、サクラエディタの正規表現を使うと「20..年[0-9]+月[0-9]+日」でこれらすべての文字列をまとめて表すことができます。

*このように一定の形式が決まっている文字列を探す時に、1つの表現ですべてを検索することができるのが「正規表現」です。*

### サクラエディタで正規表現を使うには

*サクラエディタで正規表現を使う場合には、検索および置換ウィンドウにある「正規表現」にチェックが必要です。*忘れないようにチェックを入れましょう。

正規表現が必要ない場合には、チェックを入れていると検索や置換が意図した通りにできない場合があるため、チェックを外すようにしてください。

### サクラエディタは複数行に渡る検索はできない

*サクラエディタの検索機能では、複数行にわたる正規表現は使えないため気をつけましょう。*

例えば、下図で「山梨県」で始まり「静岡県」で終わる文章を検索するために正規表現を使って「山梨県.*静岡県」で検索する際は、同じ行に含まれていれば検索できます。

~~【図】：「山梨県.*静岡県」で検索~~

しかし、複数行にわたる場合は検索できません。

~~【図】：複数行での検索結果~~

## サクラエディタのよく使う正規表現

ここでは、サクラエディタでよく使用する正規表現を紹介します。

【参考】：[利用可能な正規表現](https://sakura-editor.github.io/help/HLP000089.html)

正規表現の基本要素には以下のようなものがあります。

*◼︎ ¥： 退避修飾（エスケープ）*
「¥」は一般的に言われる「エスケープ文字」です。この文字の次の文字は正規表現記号であっても普通の文字として扱います。

例えば正規表現を使った検索の中で「.（ドット）」は「任意の1文字」を意味するため、「.」の文字自体を文章の中から検索することができません。そこで「¥.」と検索することで「.」を検索することが可能です。

~~【図】：¥： 退避修飾（エスケープ）~~

また、後述しますが「¥」の次に特定のアルファベットを組み合わせると特殊な文字を表現することができます。 

*◼︎ |：選択子*
「|」を使うと論理和「or」を指定することができ、「または」の検索ができます。例えば、正規表現で「20(20|19)年」は、2020年または2019年にマッチします。

*◼︎(...)：式集合（グループ）*
(...)では、()カッコの中の文字列がグループとして扱われます。 例えば、大文字小文字を区別せず「(apple)」と検索した場合、AppleとPineappleが検索できます。

~~【図】：(...)：式集合（グループ）~~

*◼︎[...]：文字集合（文字クラス）*
[...]では、[]カッコに当たる1文字が属する文字の集合を表します。例えば、「[XYZ]」はX・Y・Zのどれか1文字にマッチします。「^」を頭に付けると否定を表すため、「[\^XYZ]」はX・Y・Z以外の任意の1文字にマッチします。

また、文字の範囲を表すこともでき、「[A-Z]」とするとA〜Zの任意の1文字、「[0-9]」とすると0〜9の任意の1文字とマッチします。

文字種でよく使う正規表現は以下の通りです。

*◼︎ .：任意の1文字*
「.（ドット）」は任意の1文字を表します。一般的に「あらゆる文字」を意味する「ワイルドカード」の目的で使われることが多く、後述する繰り返しを意味する「*（アスタリスク）」とよく組み合わせて使用されます。

例えば、正規表現の「a.c」は「abc」「a8c」「a@c」など、「a」+「任意の1文字」+「c」のパターンを持つ文字列にマッチします。これに当てはまらない「ac」や「a35c」などにはマッチしません。

~~【図】：.（ドット）：任意の1文字~~

*◼︎ ¥d 10進数の数字1文字*
「¥d」は10進数の数字1文字を表します。例えば、「第¥d回」は「第1回」「第5回」のように「第」+「10進数の数字1文字」+「回」のパターンを持つ文字列にマッチします。これに当てはまらない「第一回」や「第27回」などにはマッチしません。

直前の文字を繰り返す表現で、「量指定子（数量子）」と呼ばれます。

**「*」は直前のパターンの0回以上の繰り返しを表します。**

任意1文字を意味する「.」と組み合わせた「.\*」は「文字すべて」を意味し、文字数を制限しないあらゆる文字を表すワイルドカードとしての役割を果たします。例えば、「aaa.\*」は「aaa」を含む以降の文字すべてにマッチします。

「\.\*aaa.\*」は、「aaa」の前後を含む行内のすべての文字にマッチします。

**「+」は直前のパターンの1回以上の繰り返しを表します。**

例えば、「number[0-9]+」とすると、「number」と「0から9」（何文字でも）の組み合わせを表現しており、「number0」「number18」「number2022」などにマッチします。 「+」が「*」と異なるのは、直前のパターンを少なくとも1回は含むことが条件ということです。

「numberZero」や「number 18」などは、「number」の直後 ( =「+」の直前)に1回も「0から9」がないためマッチしません。

タブ・改行の正規表現は以下の通りです。

*◼︎ ¥t：水平タブコード（HT,TAB）*
「tab」キーを押した時に入力される「タブ」を意味します。

*◼︎ ¥r¥n：キャリッジリターン＋ラインフィード（CR+LF）*
Windowsで一般的に使われる改行コードを意味します。

*◼︎ ¥n：ラインフィード（LF）*
MacOSX以降やUNIX・Linuxで一般的に使用される改行コードを意味します。 

*◼︎ ¥r：キャリッジリターン（CR）*
MacOS9以前のMacで主に使用されていた改行コードを意味します。

サクラエディタの改行コードは？対応するコードの種類と使い方を解説

位置を表す正規表現は以下の通りです。

*◼︎ ^：行頭*
「^」は行頭を表します。例えば、「^Tokyo」の場合、行のもっとも先頭にある「Tokyo」にマッチします。「　Tokyo」「-Tokyo」など、行の頭ではない「Tokyo」にはマッチしません。

*◼︎ $：行末*
「$」は行末を表します。例えば、「Hokkaido$」の場合、行のもっとも行末にある「Hokkaido」にマッチします。「Hokkaido_」「Hokkaido03」など、行末でない「Hokkaido」にはマッチしません。

### サクラエディタで使える他の正規表現

サクラエディタは初心者から上級者まで愛用されるテキストエディタです。正規表現を活用することで文書内の文字列のパターンマッチングができ、検索や置換を効率的に行えます。この記事では、サクラエディタで使える正規表現の基本を解説し、便利な使用例を紹介します。

サクラエディタの正規表現を使うと検索や置換を効率良く行える

サクラエディタでよく使う正規表現の種類や使い方がわかる

サクラエディタの正規表現をどのように使えば良いかの実例を確認できる

サクラエディタの正規表現まとめ！置換やGrep、ワイルドカードなど使い方と使用例

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## ER図の書き方を覚えてデータベース設計に活かす

データベースを設計する際には、単純にテーブル設計書を作成するだけの方法や、場合によっては設計書なしでデータベースを構築することもあります。しかし、*ER図を作成することで、設計ミスのリスクを減らし、工数を削減できるため、運用・保守フェーズでも非常に役立ちます。*

テーブルの数が多くなれば設計ミスやプログラマーとの連携に問題が生じるリスクが増え、結果的に手戻りが増えてしまうため、現在ではデータベース設計においてはER図の作成はスタンダード化されています。

そこで、本記事ではER図の基本的な書き方をわかりやすく解説した上で、要件からER図に落とし込む際のシミュレーションを行い、効率的にER図を描画できるツールを紹介します。

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**ER図とは、データベース設計工程におけるアウトプットとして代表的なものです。**「ER」とは「Entity Relationship」の略であり、ER図を見るだけでシステムが扱うデータ構造やその関連性などがわかるようになっています。

ER図の作成はシステム開発における要件定義や設計などの上流工程に含まれ、段階的にシステムを設計します。また、ER図にはいくつかの表記法があり、代表的なのは「IE記法」と「IDEF1X記法」の2種類です。どちらかに優劣などはなく、好みやシーンによって使い分けます。

*◼︎IE記法*
リレーションが鳥の足に似ており、直感的に理解しやすい記法です。新人研修や未経験者にはIE記法がおすすめです。

*◼︎IDEF1X記法*
アメリカの国立標準技術研究所（NIST）で誕生した記法であり、リレーションを「●」などを用いて表します。より細かく表現する際におすすめです。

ER図とは？詳細・メリット・作成方法についてわかりやすく解説！　

### データベースエンジニアには必須のスキル

前述の通りER図はデータベース設計に欠かせない設計図であり、システム開発が完了した後の保守・運用工程においても活用できます。**特にデータベースを扱うデータベースエンジニアには必須のスキルであり、作成することで設計の誤りを防いで手戻りをなくせます。**

また、転職市場においても求めるスキルの中にER図の作成が含まれているケースがあるため、今後のためにも書き方を覚えておいて損はないでしょう。データベースエンジニアはこういったスキル1つ1つを増やすことで、年収額が変動しやすい職種です。

例えば、「マイナビエージェント 職種図鑑」でのデータベースエンジニアの平均年収は424万円（※2024年9月執筆時点）ですが、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IT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円でした。

*年収幅は424万円〜758万円と幅広く、勤める企業やスキルの高さに影響されると考えられます。*さらに、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、若手のエンジニアでも平均年収よりやや高めを目指しやすい職種と言えるでしょう。

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑/データベースエンジニア](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.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)

書き方を解説する前に、*ER図を書くために必要な前提知識を押さえましょう。*これから説明する4つの要素は、データベース設計工程でメンバーとコミュニケーションするために必須の知識です。

「Entity Relationship」の名前が表すように、ER図はエンティティがなければ始まりません。**エンティティとは、構築したいシステムが処理する「モノ」や「コト」に名前を付けて現し、定義したものです。**データベース設計においては、テーブルとして管理することが多いです。

我々がよく使うECサイトを例にすれば、「会員」「会員登録」「商品」「注文」などがエンティティに相当します。

**エンティティが持つ情報を更に細分化したものがアトリビュートです。**属性とも呼ばれます。データベース設計においては、テーブルが持つカラムとして管理することが多いです。

例えば上記で挙げた「商品」情報を例にすると、「商品名」「価格」「注文番号」「購入日時」などに相当します。より詳細な商品情報を管理したいなら、「寸法」「重さ」「商品画像」といった情報も必要です。

その名の通り、**リレーションはエンティティ同士の関係性を表します。**エンティティ間に関連性がある場合、ER図上では線や矢印を引いて表されます。

「『会員』が『商品』を購入する」といったように、エンティティを主語/目的語として文章が成立する場合、エンティティ間にはリレーションが存在します。

この場合の主語となるエンティティを「親エンティティ」、目的語となるエンティティを「子エンティティ」と呼び、ER図では親から子に向かって線が引かれます。

多重度とも呼ばれる概念です。**1つのエンティティに対して、リレーションを持つ他のエンティティがいくつ存在しうるかを表します。**主な多重度の表現として「1対1」「1対多」「多対1」「多対多」が挙げられます。

上記の例で「商品」と「注文」にはリレーションがあります。1つの商品に対して複数の注文が考えられるので、商品エンティティと注文エンティティは1対多の多重度を持ちます。

ここまでER図を書くための基本知識を紹介しました。ここからは、ER図作成に慣れていない方のために、一緒に簡単なER図を書く練習をします。

「知識として知っている」と「1度やったことがある」の違いは大きいです。現場で一目置かれるエンジニアになるために、ぜひ自分で手を動かしてER図を作ってください。

**ER図を書くにあたって1番大事なことは、システムの要件をよく理解することです。**あらかじめ、ユーザがどのようにこのシステムを使うのか、ユーザはこのシステムを使って何ができるようになるのかを開発メンバー間で共有しましょう。

今回は簡単な例として、下記の要件を定義します。この要件を満たすようなデータベース設計の一環として、ER図が必要になった場合を想定します。

*◼︎要件*
・商品注文画面を用いて、ログイン済みの会員が商品を注文できる
・商品注文画面では、商品の名前、画像、価格を確認できる
・注文直後、会員にメールが送信され、会員は注文内容を確認できる
・会員は自身の注文履歴を画面で確認できる

*◼︎ユーザの行動フロー*
①商品注文画面を表示し、配送先情報を入力する
②注文ボタンを押下する
③受信したメールにより、注文内容を確認する

本来のECサイトであれば、「会員登録ができる」「商品をカートに入れた後、一括で注文できる」「注文時に決済方法を指定できる」「商品レビューを投稿できる」などが要件として考えられますが、例を簡単にするため今回は省略しています。

要件を確認したら、**文章からエンティティを洗い出しましょう。**今回のシステムで管理したいデータは「会員」「注文」「商品」「配送先」辺りが考えられます。配送先に関しては注文ごとに異なると考えて、注文のエンティティに含めて問題はなさそうです。

以下では「会員」「商品」「注文」の3つのエンティティを考えます。

エンティティが持つアトリビュートを整理します。要件定義に基づいて、それぞれのエンティティに必要そうなアトリビュートを考えます。今回は省略しますが、**実務では画面設計を元にアトリビュートを洗い出すことが有効であることが多いです。**

*◼︎会員エンティティ*
注文後にメールを送信する要件があるので、属性として「メールアドレス」は必要でしょう。他には基本情報として「名前」の情報も持っているとメールの宛名等に有効活用できます。

*◼︎注文エンティティ*
注文履歴画面に会員の注文履歴を表示するには、注文エンティティからその注文を「誰が」行ったのかを確認できる必要があります。同様に、「何を」注文したかの情報も必要です。

*◼︎商品エンティティ*
ユーザが商品注文画面で確認できる内容から、「商品名」「画像」「価格」が必要です。以上から、アトリビュート定義は以下のようになります。

注文の情報として「誰が」「何を」購入したか管理するために、「会員ID」「商品ID」というアトリビュートを注文エンティティに定義します。これらの値はデータベース設計では各テーブルの主キー（Primary Key）と呼ばれ、テーブル内のレコードを一意に特定するための値であり、「PK」とも略されます。

### エンティティ同士の関連性を整理し、カーディナリティを表す

これまで定義してきた3つのエンティティ間のリレーション有無を考えます。会員エンティティと注文エンティティ、商品エンティティと注文エンティティの間には、それぞれ会員ID及び商品IDを通じた関連性があります。

一方で、会員エンティティと商品エンティティの間には関連性がなく、それぞれ独立して存在できます。

エンティティ間の多重度を考えましょう。1人の会員が複数回注文を行うことは当然考えられます。また1人の会員が1度も注文を行っておらず、関連する注文情報を持たないことも考えられます。

このことから、**会員エンティティと注文エンティティの間には「1対0、または1対多」の多重度があると言えます。**商品エンティティと注文エンティティの間においても、同様です。

以上を踏まえると、ER図はこのようになります。

上記では多重度の書き方に「IE記法」を用いています。これは「○」「縦線」「鳥の足」の3つを組み合わせてカーディナリティを表す記法です。

以上で、ER図を書くことができました。本来の設計工程では、このER図を元にテーブルが作成され、主キー、外部キーの設定が行われます。

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## ER図はツールを用いることで効率良く書ける

「書き方は理解した。実践もした。さあ要件を見直して、ER図を作ろう！」と意気込む前に、もう一点だけ気にして欲しいことがあります。「一体どんなツールを使って書けばいいのか」ということです。

### ER図はExcelで書くことも可能

エンジニア、非エンジニアに関わらず、仕事で使用するPCにExcelが入っている方は多いと思います。実は特別なツールがなくても、**Excelで描画できる図形だけを用いてER図は書けます。**今すぐにでもER図を書き始めないと納期に間に合わない方には、Excelで書き始めるという手もあります。

### より効率化したい場合は専用のツールを導入する

しかし、ExcelでER図を作成するとわかってきますが、Excelで描画できる図形がER図を作るのに最適化されていないため、1度書いたものを修正するのに大きな工数がかかります。

また他にも、Googleスプレッドシートで見ると図形の表示が崩れる場合があったり、バージョン管理しづらかったりといった点で不都合な点があります。

**プロジェクト内でさらに効率の良いER図管理を行いたい場合は、各種ツールの導入をおすすめします。**次項からはおすすめのツールを紹介します。

**LucidChartはクラウドベースのツールで、インストールなしで利用できます。**シンプルなUIのため誰でも使いやすいのが特徴です。ER図だけでなくPERT図・インフラ構成図などの作成も可能なため、LucidChartだけで数種類の開発ドキュメントを作成できます。

また、Google・Atrassian・Slackなどの外部サービスとの連携が可能で、メンバーで共有する際に便利です。活用例としては、ER図をGoogleドライブ上でメンバーと共同で作成したり、ER図を見ながらSlackでチャットをしたりすることができます。

【参考】：[クラウドベースER図作成ツール | Lucidchart](https://www.lucidchart.com/pages/ja/examples/ER-diagram-tool)

**Cacooは、ER図といった開発ドキュメントをメンバーと共有する機能が豊富なツールです。**複数のメンバーがリアルタイムでER図を作成する・コメントをつける・編集履歴を確認するなどの機能があり、チームで情報共有することに優れています。

また100種類以上のテンプレートが用意されているため、ER図を作成するのが苦手な人でも簡単にわかりやすいER図を作成できます。

【参考】：[フローチャートやワイヤーフレーム、プレゼン資料まで作れる | Cacoo(カクー)](https://cacoo.com/ja/)

ER図の作成ツールおすすめ8選！データ構造をわかりやすくしよう

## 要件に沿った分かりやすいER図を書いて効率的に開発しよう

本記事では、ER図の基本的な書き方を紹介し、練習として実際にER図を作成するシミュレーションを行いました。実際の現場ではさらに複雑なデータ構成を持つER図を作成しなければいけません。

また、**1度作ったドキュメントは、開発が終わって保守・運用のフェーズになっても管理し続けることが必要です。**本記事を参考にして、見やすい・管理のしやすいER図を作成し、データベースエンジニアとしてのスキルを高めましょう。

転職市場ではスキル1つ1つの高さが自身の市場価値を高め、転職活動が有利に働きやすくなります。その際、転職に強い転職エージェントを活用することをおすすめします。

そこでぜひご活用いただきたいのが[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=acv12_2)です。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向けの無料の転職⽀援サービスです。

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アドバイザーは企業側の人事担当者と直接連携を取れますので、求人票に載っていない企業情報も確認することができます。残業時間や給与面など、働き方などをしっかり確認の上で応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

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こうした悩みを抱えていらっしゃる方は、まずは無料登録でキャリアカウンセリングをおすすめ致します。

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ER図とは、システムが扱うデータ構造やその関連性を可視化したものです。ER図を書く際はまず要件定義に立ち返ることが大事です。ER図はExcelなどでも作成できますが、専用のツールを使うとより効率の良いER図の作成・管理ができます。

ER図は、システムが扱うデータ構造を可視化したもので、データベース設計工程で作成される

ER図を書く際に最も大事なことは、要件の理解

ER図を書くためのツールが多数提供されているので、それらを使うと効率よく作成できる

データベース設計に必須なER図の書き方とは？Excelでも書けるのか

## 参考書を活用してデータベーススペシャリスト試験合格を目指そう

データベーススペシャリストは情報処理推進機構（IPA）運営の国家試験の中で、最難関と言われる「データベーススペシャリスト試験（DB）」に合格した方に与えられる称号で、ITエンジニアなら誰もが憧れる資格の1つです。

**ここでは「データベーススペシャリスト試験」の合格を目指している方へ向けて、おすすめしたい最新の参考書と問題集を紹介していきます。**「データベーススペシャリスト試験」の受験をお考えの方は、ぜひ参考にしてみてください。

【参考】：[データベーススペシャリスト試験](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html)

データベーススペシャリスト試験とは？活用できる仕事や効果的な勉強方法を解説

### データベーススペシャリスト試験とは

データベーススペシャリスト（DB）はIPA（情報処理推進機構）が運営する国家資格の1つで、「データベースに関する固有技術を活用し、情報システム基盤の企画や要件定義、開発、運用・保守に至る範囲で中心的役割を果たせる、固有技術の専門家として技術支援を行う者」をその対象者像としています。

データベーススペシャリスト（DB）は情報処理技術者試験の中では高度情報技術者試験に分類され、最高ランクのレベル4と難易度が高い試験です。

DX推進という国家的な課題の下、ビジネス現場ではビッグデータの活用が重要なテーマとなっています。**データベーススペシャリスト資格取得者は、ビッグデータの整備と活用をリードできる人材として、その活躍が期待されます。**

【参考】：[「データベーススペシャリスト試験（レベル4）」シラバス（Ver.4.1）｜IPA](https://www.ipa.go.jp/shiken/syllabus/nq6ept00000014bm-att/syllabus_db_ver4_1.pdf)

データベーススペシャリストの年収は高い？資格試験についても解説！

DX推進ガイドラインとは？DX実現に向けた経済産業省の提言を徹底解説

### データベーススペシャリスト試験は独学でも合格できる？

データベーススペシャリスト試験の合格率は、13％～17％前後を推移しています。比較的難易度が高めとも言われる「応用情報技術者試験（レベル3）」の合格率が20～27％前後であることから考えても、難易度が高いことがわかります。

しかし、独学でも十分合格は可能です。その理由として、特に午前問題は過去問からの出題が多めであることが挙げられます。また、*午後問題についても市販の参考書が数多く発売されているので、対策もしやすくなっています。*

【参考】：[統計資料（令和6年度）（応用情報技術者試験、高度試験、情報処理安全確保支援士試験）｜IPA](https://www.ipa.go.jp/shiken/reports/nq6ept000000i5c9-att/toukei_r06a_oubo.pdf)

データベーススペシャリスト試験の勉強方法とは？転職でどう活かす

データベーススペシャリストの難易度は？合格率や勉強方法を解説！

### データベーススペシャリスト試験に合格するための勉強時間

一般的に、データベーススペシャリスト試験の合格に必要な勉強時間は、約200時間程度と言われています。*毎日1時間の勉強時間を確保したとしても、約6～7か月かかる計算です。*

もしも、データベースに関する事前知識がない場合は、さらに時間が必要になるかもしれません。最短で合格を目指すためには、過去問や市販の参考書をうまく使用して、効率的な勉強方法を取り入れることが重要です。

## データベーススペシャリストの試験概要

データベーススペシャリストは情報処理技術者試験の中でも最高難度と言われ、合格率は例年15%前後の狭き門です。実務経験者でも試験対策を怠れば合格は容易ではありませんので、しっかり勉強することをおすすめします。

まずは、データベーススペシャリストの試験の概要について把握しておきましょう。

ここでは、データベーススペシャリスト試験の実施要領についてまとめてみました。

*▪受験資格*
学歴、年齢を問わず誰もが受験可能です。

*▪受験日程*
年に1回開催され、例年10月第2日曜日に試験が行われます。申し込みは、試験日のおおよそ3ヶ月前から3週間前程度となっており、インターネットから申し込みます。

*▪免除制度*
過去2年以内に「応用情報技術者試験（AP）」に合格していると、午前Ⅰ試験が免除されます。

*▪合格発表*
12月下旬頃にIPAのサイトで公表されます。合格証書は合格発表の約2週間後から簡易書留で発送されます。

*▪試験会場*
全国主要62都市に設けられた会場で開催されます。

*▪試験の構成*
　　　　形式 　　　　出題数 　　合格ライン　　時間 　　　　 備考
午前Ⅰ：記号選択式      30問 　　   60 % 　       50 分         概ね18問以上正答なら合格ライン
午前Ⅱ：記号選択式      25問 　　   60 %      　  40 分         概ね15問以上正答なら合格ライン
午後Ⅰ：記述式　　 3問中2問　  　  60 %      　  90 分     
午後Ⅱ：記述式　　 2問中1問　  　  60 %     　 120 分

【参考】：[令和6年度秋期試験について（受験申込み）｜IPA](https://www.ipa.go.jp/shiken/2024/r06aki_exam.html)
【参考】：[データベーススペシャリスト試験｜IPA](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html)
【参考】：[情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験　試験要綱Ver.5.3](https://www.ipa.go.jp/shiken/syllabus/nq6ept00000014lt-att/youkou_ver5_3.pdf)

午前試験Ⅰ（50分）は全30問多肢選択式、午前試験Ⅱ（40分）は全25問の多肢選択式で出題されます。*午前試験Ⅰは、同日開催の「応用情報技術者試験（AP）」午前試験から抜粋された30問で、テクノロジ・マネジメント・ストラテジ系の全分野から出題されます。*

「応用情報技術者試験（AP）」に過去2年以内に合格している方は午前Ⅰ試験が免除されますので、予め「応用情報技術者（AP）」を取得しておくのも1つの手です。

*午前試験Ⅱは、午前試験Ⅰの出題範囲の内、「コンピュータ構成要素」「システム構成要素」「データベース」「セキュリティ」「システム開発技術」「ソフトウェア開発管理技術」の6分野に絞って出題され、より高度な内容になっています。*

出題範囲の80%前後（25問中20問）は「データベース」分野から出題されますが、その**半数近くが過去問から出題されていますので、午前試験Ⅱ対策は過去問（少なくとも5年間）の反復が有効です。**

【参考】：[情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験　試験要綱Ver.5.3](https://www.ipa.go.jp/shiken/syllabus/nq6ept00000014lt-att/youkou_ver5_3.pdf)

午後試験Ⅰ（90分）は記述式で3問中2問選択、午後試験Ⅱ（120分）は記述式で、2問中1問選択となっています。

*午後試験Ⅰ、午後試験Ⅱともに「データベースの企画・要件定義・開発」「データベースシステムの運用・保守」「データベース技術」から出題されます。*

出題範囲が広いですが、**データベースに関する知識や技術の基本をしっかり押さえておけば、合格は難しくはありません。**過去問をしっかり反復し、参考書を活用して対策をしておくとよいでしょう。また、長文読解力が求められますので、文章を読むのが苦手な方は別途対策が必要です。

## データベーススペシャリスト試験対策におすすめの最新参考書8選

*データベーススペシャリストに独学を中心とした勉強で合格を目指すには、参考書と過去問を利用した勉強が不可欠です。*データベーススペシャリストの参考書や問題集は多く出版されていますので、各書を比較して自身に合ったものを選ぶ必要があります。

ここではおすすめの参考書と問題集、オンライン勉強サイトを紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

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