## Pythonでできること・できないこととは？

Pythonは1990年代初頭に公開されたプログラミング言語で、日本語での読み方は「パイソン」です。初心者でも読みやすく、わかりやすい言語として認知されており、人気の高い言語の1つです。また、実用性や拡張性の面でも大変優れており、各種利用度調査でも高い位置を占めている言語です。

そんなPythonには、作れるものやできることがさまざまあります。一方で、苦手とする分野があるのも事実です。*本記事では、Pythonがどういう言語なのかを詳しく解説するとともに、できること・苦手なことについてまとめました。*

【参考】：[PythonJapan:プログラミング言語 Pythonの紹介](https://www.python.jp/pages/about.html)

Pythonとは？人気の理由と基本知識をわかりやすく解説！

## Pythonにはどんな特徴がある？

そもそも、Pythonとはどのような特徴を持つプログラミング言語なのでしょうか。まずは入門編として、Pythonの特徴を分かりやすく解説していきます。

Pythonといえば、習得が容易であることが特徴の1つです。**Pythonはスクリプト言語と呼ばれ、PHP・Ruby・Perlなどの言語と同様に学習コストが低くなるように作られています。**

また、Pythonは他言語よりもソースの規約が厳しく、誰が書いても同じようなコードになります。そのため、他人の書いたソースコードが読みやすく、チームでの開発をスムーズに行えます。こういった特徴が多くの企業でPythonが導入されている所以です。

【参考】：[PHP: PHP とはなんでしょう? - Manual](https://www.php.net/manual/ja/intro-whatis.php)
【参考】：[オブジェクト指向スクリプト言語 Ruby](https://www.ruby-lang.org/ja/)
【参考】：[About Perl - www.perl.org/](https://www.perl.org/about.html)

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**Pythonは、ソースを1行ずつ機械語に翻訳して実行するインタプリタ型言語であるため、処理速度が遅めな言語です。**反対にC言語やC++はコンパイラ言語と呼ばれており、ソースをまとめて翻訳するので処理速度が速くなります。

Pythonはリアルタイム処理や素早い処理を要求される場面で使いにくいですが、コンパイルが不要という面では確認や修正が容易に行えるメリットがあります。

**Pythonは数学ライブラリが豊富なのも魅力です。**「NumPy」というライブラリを使えば、高度な計算も楽に行えるため、統計解析や機械学習分野で活躍します。他にも、データ処理・分析ができる「pandas」や、機械学習に関する様々な機能を保有する「scikit-learn」が便利です。

機械学習は複雑な計算が必要であるため、「処理速度が遅いPythonは向いていないのでは？」と思われがちですが、これらのライブラリは処理速度が速いため、その弱点を気にする必要はありません。

【参考】：[NumPy -](https://numpy.org/ja/)
【参考】：[pandas - Python Data Analysis Library](https://pandas.pydata.org/)
【参考】：[scikit-learn: machine learning in Python](https://scikit-learn.org/)

Pythonの用途別ライブラリ14選！おすすめの本も紹介

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

### 優秀なフレームワークがある

Pythonには、優秀なフレームワークがあるのも特徴です。フレームワークとは、Webアプリを作る際に使う部品のようなものです。Webアプリに必要な機能が予め備わっているため、それらを使えば開発コストを抑えることができます。**たとえば、Django・Flask・BottleなどがPythonの代表的なフレームワークです。**

Webアプリ開発では完成品を顧客に見せた後、「ここはもっとこうして欲しい」と注文を受けることがあります。そのため、できる限りスピーディーに開発し、納期に遅れないようにしないといけません。フレームワークはそのための助けとなります。

【参考】：[Django の概要｜Django ドキュメント｜Django](https://docs.djangoproject.com/ja/5.0/intro/overview/)
【参考】：[Welcome to Flask — Flask Documentation (3.0.x)](https://flask.palletsprojects.com/en/3.0.x/#)
【参考】：[Bottle: Python Web Framework — Bottle 0.13-dev documentation](https://bottlepy.org/docs/dev/)

Pythonフレームワークの概要からおすすめソフトウェアまで紹介

Djangoとは何か？できることや習得するメリットを解説

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**Windows・Linux・Macなどの主要なOSであれば、Pythonを用いて記述したソースコードはそのまま使用することができます。**このように、記述したソースコードの書き換えが不要で他の環境でも使用できるのは、エンジニアにとってPythonを活用する大きなメリットの1つといえます。

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では、Pythonを使って具体的に何ができるのでしょうか。現在流行している言語の1つに数えられるPythonの中で、特に使用頻度の高いジャンルをまとめました。これらの開発に携わりたい場合は、Pythonを学んでみても良いかもしれません。面白い使い方もあるので、ぜひチェックしてください。

**Pythonでできることの代表例が、機械学習です。**未来を変える技術として、昨今人工知能分野は注目を集めています。Pythonは機械学習用のライブラリが豊富であるため、機械学習に向いている言語の1つです。機械学習で必要な複雑な計算も、Pythonなら容易に行うことができます。

現在世の中には、Pythonを用いて作られた数々の機械学習アプリケーションがリリースされています。

Pythonの機械学習ライブラリ10選！メリット・デメリットも解説

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

統計解析分野においても、Pythonはよく使われています。**統計解析とは大規模なデータを分析し、何らかの有意義な結論を導き出すことです。**たとえば、Twitterの書き込みを分析し、商品の良い口コミ・悪い口コミを集計して、商品改善に役立てるといったことが可能です。

Pythonは数学ライブラリや統計解析ライブラリも豊富なため、統計解析も楽に行えます。統計解析を学ぶことで、データサイエンティストなどの仕事に就くことができます。

Webアプリケーション開発でも、Pythonは使われています。たとえば、動画配信プラットフォームのYoutubeはPythonで作られています。

PHPやRubyもWebアプリ分野で活躍していますが、その中でも**Pythonはソースコードが綺麗で読みやすいというメリットから、利用するWeb開発企業が増えています。**Webアプリ開発は需要が大きいため、Pythonを扱えるエンジニアの求人数は豊富にあります。

*【参考】：[Python 求人一覧｜マイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/kw_Python/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=banner&utm_campaign=acv12_2)*

PythonでのWebアプリ開発で使うフレームワークを解説！

スクレイピングでもPythonがよく使われています。スクレイピングとは、Webサイトからデータを取得し、エクセルなどに自動でまとめることです。スクレイピングを行うことで、たくさんのデータの中から自分が欲しい情報を効率的に取得できます。

**Pythonは文字列を整形したり分割したりする関数も豊富であり、スクレイピングに向いている言語です。**スクレイピングはプログラミング初心者でも実装できるため、Pythonを勉強中の方は試しに作ってみることで便利さを実感できるでしょう。

スクレイピングとは？APIとの違いや注意点も含め丁寧に解説

Pythonは、今流行りのブロックチェーン開発にも使われています。**データの処理と管理に強い言語であるため、多くのエンジニアがPythonを活用しています。**ブロックチェーン技術は仮想通貨などに使われており、「世の中を改革する技術」とまで言われています。

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**Pythonを使って、ExcelやWordなどMicrosoft製品の操作を自動化することも可能です。**Python単体ではこれらのアプリを扱うことはできませんが、ライブラリを使うことで自動操作が可能になります。

Excelを操作する場合は「OpenPyXL」というライブラリをインストールすることで、表の作成やテンプレートを使ったデータ作成といったことを自動化できます。

また、「Python-docx」というライブラリを使うことで、Wordにおいて文章の新規作成・内容変更・画像の貼り付けが可能です。さらに2つのライブラリを組み合わせることによって、Excelの文章をWordに書き起こすなどアプリを跨いだ操作も行えます。

【参考】：[openpyxl - A Python library to read/write Excel 2010 xlsx/xlsm files](https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/)
【参考】：[python-docx](https://python-docx.readthedocs.io/)

Pythonでのエクセル操作とは？できることや自動化、導入方法を紹介

ブラウザ操作・メール関連・ファイル操作・PDF操作・画像編集といったことも、Pythonのライブラリを活用することで簡単に自動化できます。以下に、業務自動化に使えるライブラリについてまとめたので参考にしてください。

*・ブラウザ操作*
「Selenium」というライブラリを使用することでWebサイトへログインしたり、フォームへ入力したりといった面倒な作業を自動化できます。
【参考】：[Selenium](https://www.selenium.dev/ja/)

*・メール関連*
「smtplib」や「imaplib」といったライブラリを使用することで、SMTPやIMAPのサーバに接続できるため、メールを作成して送信するところまで自動化可能です。
【参考】：[smtplib --- SMTP プロトコルクライアント](https://docs.python.org/ja/3/library/smtplib.html)
【参考】：[imaplib --- IMAP4 プロトコルクライアント](https://docs.python.org/ja/3/library/imaplib.html)

*・ファイル操作*
Pythonには「OS」というライブラリが標準で用意されており、ファイルの作成や削除などの作業を自動化できます。
【参考】：[os --- 雑多なオペレーティングシステムインターフェース](https://docs.python.org/ja/3/library/os.html)

*・PDF操作*
「ReportLab」「PyPDF2」「pdfminer」といった複数のライブラリを用いることで、PDFファイルの作成や、ファイルから必要な部分のみ抜き出すことが可能です。難易度はやや高めです。
【参考】：[ReportLab](https://www.reportlab.com/)
【参考】：[Welcome to PyPDF2 — PyPDF2 documentation](https://pypdf2.readthedocs.io/en/3.0.0/)
【参考】：[Welcome to pdfminer.six's documentation!](https://pdfminersix.readthedocs.io/en/latest/)

*・画像編集*
「Pillow（PIL）」というライブラリを活用することで、画像のサイズ・色の変更・画像の容量を圧縮するなどの作業を自動化できます。
【参考】：[Pillow (PIL Fork) 10.2.0 documentation](https://pillow.readthedocs.io/)

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

## Pythonではあまりやらないこと

ここまでPythonでできることを紹介しました。一方で、Pythonが苦手とする分野もあります。ここでは、Pythonではあまりやらないことを紹介します。あくまで事例が少ないだけで、これらの開発にPythonが使えない訳ではありません。ただし、より適した言語が他にある場合が多いです。

スマホで使えるアプリやゲームの開発には、Pythonはそれほど使われていません。Pythonがモバイルアプリに向いていないというより、もっと向いている言語が他に多数あるためです。**例えば、AndroidアプリならKotlin、iOSアプリにはSwiftなどの言語が適しています。**

KotlinやSwiftは学習コストも少なく、バグを生み出しにくい構成になっており、人気が高いです。モバイルアプリ開発に携わるなら、こういった言語を習得しましょう。

【参考】：[Kotlin Programming Language](https://kotlinlang.org/)
【参考】：[Swift - Apple（日本）](https://www.apple.com/jp/swift/)

Kotlinとは？Android開発において、Javaと比較したKotlinの特徴を解説

Appleの新しいプログラミング言語、Swift ― その概要や特徴、メリット・デメリットについて解説

WordやExcelのようなデスクトップアプリの開発にも、Pythonはあまり使われません。*「tkinter」というPythonライブラリを使用すればデスクトップアプリを開発できますが、JavaやC#の方がより向いているとされています。*これらの言語も人気が根強く、なかなかPythonがシェアを獲得できていません。

【参考】：[tkinter --- Tcl/Tk の Python インターフェース](https://docs.python.org/ja/3/library/tkinter.html)
【参考】：[Java](https://www.java.com/ja/)
【参考】：[C# 関連のドキュメント｜Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/ja-jp/dotnet/csharp/)

Javaとは？人気プログラミング言語の特徴やメリットを解説

C#とは？できることや作れるもの、使い方、勉強方法も解説！

Nintendo Switchのような家庭用ゲーム機の開発にも、Pythonは最適とは言えません。**なぜならPythonは処理速度が遅く、特に3Dゲームを作るのが困難だからです。**ゲーム開発ならC++などの言語が向いています。C++はPythonより処理速度が早く、処理数が多いゲームも開発可能です。

【参考】：[C++ 言語のドキュメント｜Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/ja-jp/cpp/cpp/?view=msvc-170)

ここまで説明してきたように、Pythonは苦手な分野もあるものの、様々な用途で使われています。従って、Pythonを扱えるエンジニアが活躍する分野も様々です。ここでは、Pythonを活用できる代表的な職種を3つに絞ってご紹介します。

「Pythonでできること」でも紹介したように、Pythonは機械学習に向いています。*人工知能（AI）は、今最も注目と期待を集める成長分野の1つであり、人工知能が使われた製品やサービスは年々増え、私たちの生活に身近なものも次々と登場しています。*

AIエンジニアとは？仕事内容と転職で成功するための秘策を解説

発展途上の分野だからこそ、今まで誰もやったことのないことに取り組むチャンスもあるでしょう。また、成長分野なだけあって将来性もあり、収入アップが期待できるかもしれません。

Pythonを習得してAIエンジニアを目指すなら、自分のスキルにあった企業を探してくれる転職エージェントの活用をおすすめします。

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データサイエンティストの仕事は、必要なデータを収集し、それらを分析することによって課題を解決に導くことです。

プログラミング言語にはそれぞれ、得意・不得意があります。今回は、機械学習分野で人気のあるPythonの特徴を踏まえ、できること・できないこと、どのようなことが自動化できるのかといったことについて、Pythonをより深く知るために入門編として解説します。

Pythonは、機械学習や統計解析の分野でよく使われているプログラミング言語である

モバイルアプリ開発ではKotlinやSwift、デスクトップアプリ開発ではJavaやC#の方が使いやすい

Pythonは処理速度が遅い反面、習得が容易、ライブラリやフレームワークが豊富などのメリットがある

Pythonでできることは？初心者が作れるものや実用例を紹介

## AIエンジニアは文系でもなれる？

近年ChatGPTを皮切りに急速にAIの普及、活用が進んできました。そんな中、文系出身者がAIエンジニアを目指すケースが増えており、「文系出身者でもAI人材になれるのか」と確信が持てない方も少なくないでしょう。

*結論から言うと、文系出身者でもAIエンジニアになれます。*AIエンジニアを含め、エンジニアには文系出身者が強みとするコミュニケーション能力や企画力などが必要とされ、IT業界全体でも文系出身者を積極採用する動きがあります。

この記事では、未経験の文系出身がAIエンジニアを目指す上で知っておきたいことを中心に、AIエンジニアの概要やAIエンジニアが向いている人、取得しておきたい資格などを紹介しますので、AIエンジニアを目指している方はぜひ参考にしてください。

【参考】：[ChatGPT | Open AI](https://openai.com/chatgpt)
【参考】：[文系AI人材になる|東洋経済社](https://str.toyokeizai.net/books/9784492762516/)

### IT業界では文系出身者が増えている

実際にITエンジニアになる方の文系の割合はどの程度なのでしょうか？確かにITエンジニアは理系出身者が有利だと言われた時期もありましたが、今では出身学部や専攻による差はほとんどありません。

**2013年時点では、ITエンジニアの理系出身者は新卒就職者の過半数を占めていましたが、2023年には文系出身者が61.8%を占めており、AIエンジニアにもこの状況は当てはまると考えていいでしょう。**

文系出身者が就く職種の多くがこれからAIに代替されると言われる中、ITエンジニア、とりわけAIエンジニアは生き残る職業の1つと言われています。AIを使いこなす人材を目指す文系出身者は今後さらに増えていくと見られます。

【参考】：[ITエンジニアになる新卒者が増加、文系学部出身者も62% | マイナビニュース](https://news.mynavi.jp/article/20240312-2904318/)

### 文系出身者に向いているAIエンジニアの職種

AIエンジニアの役割は、大別するとアナリストとプログラマーに分類できます。文系出身のAIエンジニアは、AIエンジニアの中でもアナリストの役割を担っていることが多いと考えられます。

アナリストはAIが出力した情報を踏まえてデータ解析やチューニング、コンフィグ作業を担当します。一方、プログラマはAIの基本となるプログラミングや設計などの開発作業を担当します。

**アナリストが文系出身者に向いていると言われるのは、文系出身者が得意とするコミュニケーション能力や文章スキル、問題解決能力、経営関係の知識などが関係しています。**

データアナリストとは？仕事内容や向いている人の特徴を解説

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## AIエンジニアの役割とスキル

AIエンジニアは、人工知能（AI）技術を活用してシステムやアプリケーションを開発・設計する専門家です。以下に、AIエンジニアの主な役割とスキル、AIエンジニアの3つの職種を紹介します。

AIエンジニアの主な役割としては、以下のようなものが挙げられます。

AIモデルの設計やトレーニング、評価、最適化を行い、データの前処理や特徴量エンジニアリング、モデルの選定などを担当します。また、機械学習やディープラーニングのアルゴリズムの実装も行います。

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

### AIエンジニアに必要なスキル

AIエンジニアは急速に発展する分野であり、需要が高まっています。**文系出身者でも、プログラミングや数学の基礎を学び、AI技術に興味を持つことで、AIエンジニアとして活躍できる可能性があります。**以下、AIエンジニアに必要とされる主なスキルです。

*▪プログラミング*
 PythonやRなどのプログラミング言語を習得する必要があります。

*▪機械学習とディープラーニング*
機械学習アルゴリズムやニュートラルネットワークの理解が必要です。

*▪数学と統計学*
線形代数、確率論、微分積分学などの基本的な数学知識が求められます。

*フレームワークとライブラリ*
TensorFlowやPytorchなどのフレームワークを使いこなせることが重要です。

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データサイエンスと統計学の違いとは？活かせる職業も紹介

### AIエンジニアの主な3つの職種

AIエンジニアはAIに関する知識や技術を用いてAIの開発や、AIを利用したデータ解析を行うエンジニアのことです。**ここではAIエンジニアの中から主な3つの職種の役割とスキルについて紹介します。**

*■ 機械学習エンジニア*
▪役割：機械学習モデルの設計、トレーニング、評価、最適化を行います。
▪スキル：Pythonや機械学習アルゴリズムの理解、数学的知識（線形代数、確率論）、フレームワーク（TensorFlow、Pytorch）の使用が求められます。

機械学習エンジニアとは？AIエンジニアとの違いや年収、言語を紹介

*■ データサイエンティスト*
▪役割：大量のデータを分析し、ビジネス上有益な情報を引き出します。
▪スキル：データ処理、統計学、ビジネス知識、プログラミングスキルが必要です。

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

*■ データアナリスト*
▪役割：データを分析して洞察を得る専門家です。
▪スキル：データ処理、可視化、統計学の基本知識が必要です。

データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？両者を徹底比較！

AIエンジニアに関する年収データが見当たりませんので、ここでは代わりに製品開発／研究開発全般の年収データを参考に見てみましょう。

製品開発／研究開発全般の年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収477万円（※2024年3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、製品開発／研究開発全般の職種は一般の平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

**AIに対するニーズは急速に高まり、ビジネス分野でもAIは大きく注目されていますので、今後AIエンジニアの年収はさらに高まっていくことが予想されます。**

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/13.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)

AIエンジニアの年収は低い？未経験から転職して高年収を得る方法を紹介

## AIエンジニアを目指すメリット

AIエンジニアの仕事は難しいイメージがあり、特に文系出身者にはハードルが高い職種と感じられるでしょう。それでも、AIエンジニアを目指す意味はあります。ここでは、*AIエンジニアを目指すメリットについて確認してみましょう。*

AIエンジニアになるのは決して容易ではありませんが、明確なキャリアパスを描いてチャレンジしてみましょう。

ChatGPTなどの生成AIの出現、AIを搭載した家電の普及、AI技術を活用したDXの推進、ビッグデータの活用などを受けて、AI市場は拡大の一途をたどっています。一方ではIT人材の不足が叫ばれ、特にAI人材の不足は深刻です。

経済産業省の人材需給に関する調査（P7：AI人材の需給について）では、AI市場の需要の伸びが中間値の場合でも、2030年にAI人材の需給ギャップが12.4万人に達すると予測しています。**こうした需給状況からAIエンジニアを目指すメリットは非常に大きなものがあると言えます。**

【参考】：[ＩＴ人材需給に関する調査（概要）P7～P8｜(３) AI 人材の需給について｜経済産業省 ](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/gaiyou.pdf)

デジタルトランスフォーメーション（DX）とは？求められる人材を解説！

AIは人の仕事を奪うと言われていますが、それは特定の分野の仕事であり、少なくともAIエンジニアの領域がAIに代替される可能性は極めて小さいと考えられます。もちろん、AIエンジニアの仕事の一部をAIがサポートする可能性は大いにありますが、AIエンジニア抜きでAI開発を行うのは困難です。

またAI分野は技術革新が速く、常に新たな課題に取り組む必要があり、自己研鑽が欠かせません。**好奇心旺盛な方、向上心の高い方には、AIエンジニアの仕事はやりがいがある、大変魅力的な職業と言えます。**

AIエンジニアはなくなる ？なくならない理由と必要なスキルを解説

今やAIはビジネスの世界で、欠かすことのできない重要な技術です。また技術革新のスピードが速く、常に知識やスキルのアップデートが求められます。

その一方、AI人材の不足は深刻化しており、今後さらにその傾向が強まるでしょう。**またAIエンジニアには豊富なキャリアパスがあり、AIコンサルタントやデータサイエンティスなどの職種では高額の報酬が期待できます。**

AIエンジニアの将来性が高い理由とは？仕事内容や転職のコツも解説

## AIエンジニアに向いている人

AIエンジニアを目指すにはスキルや知識も重要ですが、適性が必要です。ここでは、どのような資質を持った人がAIエンジニアに向いているのかについて見ていきましょう。

いずれも個人的な資質ですが、*資質は知識や技能の習得、思考力、判断力、表現力の育成、継続的な努力によって伸ばすことができます。*自己チェックしてみて苦手な部分があれば、その改善に努めてみましょう。

### ロジカルシンキングが得意な人

AIエンジニアは集めた大量のデータをプログラムやツールを用いて解析し、データから答えを導き出します。そのプログラムのアルゴリズムを編み出すには、ロジカルシンキング（論理的思考能力）が必須です。

**物事を客観的に見て論理的に判断する能力、ロジカルシンキングが得意な人はAIエンジニアに向いています。**

論理的思考力とは？エンジニアに論理的思考力が必要な理由とその獲得法

AI技術は日進月歩で進化しており、常に新しい知識・技術を習得する必要があります。**AIエンジニアは、新しい知識を吸収する貪欲さや向学心を持つ人、好奇心の旺盛な人に向いています。**

AIの目的は、AIを用いて何らかの問題を改善することです。それは単に自動化することだけではなく、あるべき姿を実現することです。AIエンジニアは、あるべき姿は何か、問題の原因は何かを常に考える問題意識が求められます。

**AIエンジニアは常日頃から問題意識を持ち、解決や改善することが好きな人が向いています。**

AIエンジニアはAI製品やサービスの開発において企画にも参加します。そこでは新製品のアイデアや活用法を提案することがあります。また専門知識を持たない経営者や営業担当に対しても、**分かりやすく、同意を得られるように伝えられる提案力が求められます。**

## 文系からAIエンジニアになるには

文系からAIエンジニアになるのは簡単ではありませんが、文系だからこそ有利な面があることも分かりました。ここでは、AIエンジニアとして転職する上で有利になる資格と、転職エージェントの活用について解説します。

AI関連資格おすすめ8選！未経験からAIエンジニアになる上で取得したい資格

### AIエンジニアになるのに役立つ資格

AIエンジニアになるのに必須の資格はありませんが、スキル証明となるAIエンジニアを目指す上で役立つ資格がいくつかあります。**これからAIエンジニアへの転職を目指す方におすすめの資格を紹介します。**ぜひチャレンジしてみましょう。

*■ 基本情報技術者試験（FE）*
文系出身者でもITのスキル証明となる資格があれば、就職や転職に有利です。そこで、文系出身者にはITエンジニアへの登竜門と言われる「基本情報技術者試験」の資格取得をおすすめします。基本情報技術者試験の資格を取得した方は、ぜひ上位資格の「応用情報技術者試験」にチャレンジしましょう。

【参考】：[基本情報技術者試験（FE）](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html)
【参考】：[応用情報技術者試験（AP）](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html)

基本情報技術者試験とは？試験概要や合格率、ITパスポートとの違い

*■ G検定（ジェネラリスト検定）*
G検定（ジェネラリスト検定）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）の主催によるAI関連の試験です。ディープラーニングをビジネスに活用するためのリテラシーを検定します。試験はオンライン受験が可能で、AIに関するさまざまな技術や手法、ディープラーニングの基礎知識と活用について検定します。

【参考】：[G検定について｜一般社団法人日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/general/start/)

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（エンジニア資格）*
E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施するAIエンジニア向けの資格です。この資格は、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認定するものです。

G検定がビジネス向けであるのに対し、E資格はエンジニア向けの資格です。AIエンジニアを目指す方はE資格の取得をおすすめします。

【参考】：[E資格とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

AIの急速な発展と普及により、AIエンジニアを目指す文系出身者が増えています。では文系出身者はAIエンジニアになれるのでしょうか？この記事では文系出身者がAIエンジニアを目指す上で知っておきたいこと、行うべきことを紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

IT業界の文系比率増大とともに文系出身のAIエンジニアも増加しており、今後も拡大傾向にある

文系出身者がAIエンジニアを目指すメリットは、人材不足や仕事のやりがい、高収入などがある

文系出身者がAIエンジニアになるには、関連資格の取得と研修が手厚い企業への転職が有効

AIエンジニアは文系でもなれる！そのために知っておきたいことを解説

macOSは、新機能やセキュリティの観点から定期的にアップデートが行われます。しかし、macOSのアップデートは自動アップデートの設定を行っていない限り、手動で行う必要があります。

macOSを利用している方のなかには、やり方がよく分からずアップデートをしていない方も多いのではないでしょうか。

**本記事では、macOSのアップデートの方法や、よくあるトラブルと解消法について解説します。**現在macOSを利用している方は、是非参考にしてください。

## macOSアップデートを行う目的

そもそも、なぜmacOSアップデートを行う必要があるのでしょうか。アップデートを行う目的はいくつかありますが、主な理由としては、**システムのセキュリティ上の問題を解決することや、パフォーマンス向上、使いやすさの強化などが挙げられます。**

つまり、アップデートは安全にPCを利用するためにも、非常に重要なことだと言えます。ここでは、アップデートを行う目的について、詳しく解説します。

### macOSのセキュリティ強化機能

macOSアップデートでは、特にセキュリティの強化が重要視されています。*例えば、脆弱性の修正、セキュリティパッチの適用、システムの堅牢性の向上のためにアップデートが行われます。*

ウイルスやマルウェアも日々進化をしていますので、そのような脅威からユーザを保護するためにも、セキュリティ関連のアップデートは不可欠といえます。

### プライバシーとセキュリティの設定

*macOSはユーザのプライバシーを保護するために、多くの設定を提供しています。*設定の例としては、アプリケーションのアクセス権限の管理、位置情報サービスの制御、ファイアウォールの設定などが挙げられます。

このような設定は、アップデートの際に新しく追加されることもあります。

## macOSアップデートとアップグレードの違い

**macOSにはアップデートとアップグレードがありますが、両者は全く異なるものです。**アップデートは、既存のOSバージョンの改善やセキュリティの問題があった場合に、その問題を解決するセキュリティパッチを適用します。

一方でアップグレードは、全く新しいOSバージョンへの移行を意味し、大規模な機能追加やインターフェースの変更が伴います。

アップデートやアップグレードが公開された場合は、必要に応じて実行することをおすすめします。アップグレードなどをしないまま使用し続けると、セキュリティ上の問題が起きたり、新しい機能を利用できなかったりします。

ちなみにアップデートやアップグレードに関する情報は、Appleのサポートページでも公開されています。サイトを定期的にチェックし、最新バージョンがリリースされた場合は、速やかにアップグレードしましょう。

【参考】：[Apple公式 サポート](https://support.apple.com/ja-jp)

## macOSのアップデートの方法について

macOSのアップデートは、主にソフトウェアアップデートという方法を使って行われます。**ソフトウェアアップデートには、アップデートとアップグレードの両方が含まれています。**

また、自分が使用しているMac端末に対応していないアップデートやアップグレードは、「ソフトウェアアップデート」に表示されません。 逆に言えば、自分の端末を確認して通知が表示されている場合は、ソフトウェアアップデートを行った方がいいでしょう。

## 「ソフトウェアアップデート」を使用したアップデート手順

ここでは、ソフトウェアアップデートを使用したアップデートの手順を解説します。**また、実際に作業を行う時にはバックアップを取ることをおすすめします。**本記事では、バックアップの取得方法から解説しますので、こちらも参考にしてください。

【参考】：[Apple公式 アップデートについて](https://support.apple.com/ja-jp/HT201541)

*Macのデータをバックアップするには、Time Machineというアプリケーションを使用することが一般的です。*Time Machineでは、外部のストレージデバイスをMacに接続し、設定することで自動的にバックアップできます。

外部のストレージデバイスはUSBなど任意のものでいいですが、ストレージ容量がMacの2倍以上必要です。

Time Machineの設定方法は簡単です。まずバックアップ用の外部ドライブをMacに接続し、システム環境設定を開いて「Time Machine」を選択して使用するドライブを選ぶと、バックアップを作成できます。

~~【図】Time Machineのメニューを開く~~

ちなみに、Time Machineを開いた時に「自動でバックアップを作成」を選択すると、定期的にバックアップが取られるため非常に便利です。

~~【図】自動バックアップの設定~~

バックアップを取ることで、万が一のデータ損失が起きた場合でも、重要なファイルを失うリスクを最小限に抑えることができます。さらに詳しい情報と手順が知りたい方は、Appleのサポートページをチェックしましょう。

【参考】：[Apple公式 バックアップの取得方法](https://support.apple.com/ja-jp/HT201250)

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