システムエンジニアやプログラマーを目指すエンジニアの皆さんは、今後、情報システムの開発で、基幹システムの開発に携わる機会があることと思います。この記事では、そんなエンジニアの皆さんが知っておくべき基幹システムについて、採り上げます。

**基幹システムの定義、基幹システムの種類、情報系システムや業務システム、ERPとの違い、基幹システムを導入するメリットなどについて、わかりやすく解説していきます**ので、今後基幹システムの開発や更新に携わる際の参考にしてください。

基幹システム（基幹系システムとも呼ぶ）は企業の4大資源と言われる『人、モノ、金、情報』に関わる業務を効率的、効果的に管理するシステムのことです。**基幹システムは会社や組織の根幹をなす業務機能をシステム化したものです。**

業務システムはそれぞれの業務の効率化を図る目的で導入されますが、その業務システムの中でも、特に会社の活動と一体となったシステムを「基幹システム」と称します。

### 基幹システムに障害が起きて停止すると

誰もが知る「基幹システム」としては、銀行など金融機関の「勘定系システム」があります。「勘定系システム」はどの銀行でも導入されており、口座残高や融資残高の管理、預金や融資の利息計算などの、銀行の基幹業務を支えています。

勘定系システムは「オンライン処理」と「バッチ処理（オフライン）」の2種類があり、それぞれが連動しながら並行して稼働しています。

基幹システムは企業活動そのものと密接な関係があり、**基幹システムが停止すると企業活動まで停止してしまうリスクがあります。**昨今社会問題となった銀行のATM停止は、まさに基幹システムの障害が原因でした。

このように**「基幹システム」は企業活動を支えているという認識を持つことが大切です。**

基幹システムと呼ばれるものは、その組織の存続に関わる基幹業務や機能と密接に関わるシステムであることが分かりました。

**基幹システムを一覧で表すと次のようになります**が、ここに挙げたものが全てではありませんが、一般的な例として覚えておいてください。今後、皆さんがシステム開発に関わる際には、それがどの種類の基幹システムなのかを考えてみると、より仕事への興味が増すことでしょう。

*▪勘定系システム（金融系）*

基幹系システムの開発に関わると、「SAP ERP」という言葉を耳にすることがあります。SAPはヨーロッパ最大級のソフトウェア会社で、SAP社が提供するERP総合パッケージ製品の名称が「SAP ERP」です。

**ERPとは企業資源計画を意味するEnterprise Resource Planningの略で、基幹システムに分類される各種システムを統合したものです。**多くのERP製品は基幹システム用として開発、提供されていますが、情報系システムとも連携できる柔軟性を兼ね備えています。

*【参考】：[SAP ERP｜SAP 公式](https://www.sap.com/japan/products/enterprise-management-erp.html)*

基幹業務は企業のみならず、政府や地方自治体にもあります。たとえば、住民基本台帳、戸籍、印鑑登録、住民税、国民健康保険など20の基幹業務がありますが、必ずしも統一された仕組みにはなっていません。

新設されたデジタル庁では、こうした**地方公共団体の基幹業務システムの統一や標準化の推進を行っています。**これによって住民サービスの向上と行政の効率化を進めていくことになっています。

*【参考】：[地方公共団体の基幹業務システムの統一・標準化について](https://www.gyoukaku.go.jp/review/aki/R03/img/5_3_3degital_chihou.pdf)*

## 基幹システムと情報システムの違い

基幹システムは情報の記録や処理、伝達などを行う仕組みである「情報システム」の1つです。**情報システムには「基幹系システム」と「情報系システム」の2種類があります**が、それらの違いについてこれから確認してみましょう。

「基幹系システム」の大きな特徴としては、**組織の根幹や組織活動そのものに関わるシステムであることです。**

企業であれば、生産管理システムや販売管理システム、或いは財務会計システム、人事給与システムなどが基幹系システムであり、日々の事業活動に関わるデータ処理や、そのデータの記録などが行われています。

「基幹系システム」は、その停止が事業活動などに大きな影響を及ぼす点も特徴として挙げられます。

「情報系システム」は業務の効率化や情報共有など、日常業務に関わるシステムのことです。たとえばメールシステム、スケジューラー、グループウェア、Web会議システムのような**業務の効率化や社内外とのコミュニケーション、情報共有などを目的としたシステムのことです。**

これらのシステムは、仮に停止したとしても代替手段があるため、短時間の停止であれば、事業活動に深刻な影響を及ぼすことは少ない点が、「基幹システム」とは大きく異なります。

## 基幹システムの導入メリット

基幹システムは一般的に、システム規模は大きく、その開発や導入には大きなコストが掛かりますが、導入するとどのようなメリットがあるのかを確認しておきましょう。

**基幹システムには大きく分けて以下3つのメリットがあります**が、基幹システムが停止した際にはリスクがあることを忘れてはなりません。

基幹システム導入の**最初のメリットは、「業務の標準化」にあります。**とかく属人的になりがちな業務を標準化、統一化することで業務の品質を一定に保つことが可能となります。

基幹システム導入の2番目のメリットは「業務の効率化」です。基幹システムによって、作業効率は上がり、また人的ミスも減少します。企業規模が小さい内は、給与計算などはExcelなどのソフトを用いて対応できますが、企業規模が大きくなると手作業では対応できなくなります。

基幹システム導入により、**業務の効率化が図られ、膨大な業務も少人数で対応ができるようになります。**

### 経営の可視化と意思決定の迅速化

企業経営では、売上情報や販売情報、経営情報を迅速に把握し、具体的な施策の立案と迅速な意思決定が求められます。基幹システムを導入し、そこから発生する各種情報をデータベース化することで、**必要な経営情報が可視化され、迅速な意思決定を可能とします。**

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## 基幹システムの開発・導入で留意すべきこと

基幹システムは企業や組織にさまざまなメリットをもたらしますが、一方で基幹システムを導入することで新たなリスクを抱えることがあります。**新たなリスクを想定し、その極小化を図りながら開発・導入を進めることが重要です。**

### 基幹システム導入は目的ではなく手段

政府提唱のDX推進は多くの企業の課題となっていますが、DX推進は経営課題達成のための手段であり、目的ではありません。その点を履き違えると、せっかく大きな投資を行っても、それに見合うだけの効果は得られません。

システムの開発や導入には必ず目的があります。基幹システム導入の目的は経営課題の解決です。**何が経営課題なのか、その課題解決に向けた要件が何かを把握することが基幹システム開発・導入において重要です。**

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### システム停止リスクを考慮する

基幹システムの開発・導入によって企業の経営課題が解決できても、基幹システムには停止リスクに対する備えが必要です。基幹システムは企業や組織活動の根幹を支える仕組みのため、**基幹システムの停止は重大な損失を招く可能性があります。**

クラウドなどを利用したバックアップやセキュリティ対策が必須と考えてください。

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### 使い勝手が悪いと効果が得られない

基幹システムは業務に直結しています。業務から離れた基幹システムでは意味がありません。また、システムを実際に利用する従業員に対する配慮が必要です。使い勝手が悪ければ、従業員のモチベーションは低下し、システム化の効果が得られない事もあります。

実際に**システムを利用する立場に立って、システムの開発やカスタマイズを行うべきです。**

### ERPの採用ではカスタマイズを最小限に

ERPを採用する場合には、「ERPを業務に合わせてカスタマイズするケース」と、「ERPに業務を合わせるケース」の2パターンがあります。失敗するケースは前者の、現行の業務フローに合わせてERPを大幅にカスタマイズするケースです。

基本的にERPパッケージは、あるべき業務フローを前提に作られていますので、現行の業務フローが正しければ、さほどカスタマイズの必要性はありませんが、**大幅なカスタマイズは逆にERPの良さを活かせない可能性があります。**

現行の業務をERPに合わせ、極力カスタマイズを行わない方法でERP導入を検討するのが良いでしょう。

## 基幹システムの開発に携われるエンジニアに

「基幹システム」の概要や、「基幹システム」のメリット、導入で注意すべき点などについて解説してきました。「基幹システム」は各企業や自治体などの活動の根幹となる重要なシステムです。こうした「基幹システム」の設計や開発に関われるのは、エンジニアとして大変名誉なことです。

一方で、**「基幹システム」では絶対に失敗は許されません。**開発プロジェクトに参加するメンバー全員に最高のパフォーマンスが求められます。将来、「基幹システム」の一員として指名されるよう、皆さん方のスキルアップを願っています。

「基幹システム」は企業の4大資源である人、モノ、金、情報を効率的、効果的に管理するシステムであり、企業の活動と一体となる重要なシステムです。ここでは基幹システムに関わるエンジニアの方に、基幹システムの特徴やERPとの違い、メリットなどについてご紹介します。

基幹システムは会社や組織の根幹をなす業務機能をシステム化したもの

基幹システム導入のメリットは「業務の標準化」、「業務の効率化」、「意思決定の迅速化」などがある

基幹システムの導入は目的ではなく、経営課題解決のための手段である

基幹システムとは？システム障害が起きるとどうなる？導入メリットも解説

## 「GitHub Copilot Chat」ベータ版が利用可能に

**GitHubは2023年7月20日、「GitHub Copilot Chat」のベータ版を公開し、GitHub Copilot for Businessを利用するすべてのユーザで利用可能とすることを発表しました。**

GitHub Copilot for Businessのユーザは、GitHub Copilot Chatのチャットシステムを用いて、コーディング関連の質問に最適な回答を得ることができます。

【参考】：[GitHub Copilot Chat ベータ版がすべての組織で利用可能に](https://github.blog/jp/2023-07-24-github-copilot-chat-beta-now-available-for-every-organization/)

*GitHub Copilot Chatは、GitHub Copilotと対話できるチャットインターフェースです。*サポートされる、統合開発環境（IDE）はVisual StudioとVS Codeです。Visual StudioとVS Codeから、直接コーディング関連の質問を行い、回答を得ることができます。

【参考】：[GitHub Copilot Chat について](https://docs.github.com/ja/copilot/github-copilot-chat/about-github-copilot-chat)

AIペアプログラマー「GitHub Copilot」の使い方や導入メリットを徹底解説！

### GitHub Copilot Chatの利用ケース

GitHub Copilot Chatでは、いくつかの利用ケースを想定しています。

*1つ目は、単体テストでの利用です。*繰り返し実行するタスクを効率的に実行するために、特定の関数などに応じたテストケースを生成します。同様にエラー時の処理を確認したり、値の境界テストのテストケースなどに利用したりすることで、より作成コードの品質を高めることも可能です。

*2つ目として、特定の関数やコードを選択してコードの説明を得ることが挙げられます。*これは自然言語に強みを持つAIの有効な活用方法です。

*3つ目として、コードの潜在的な問題を調査し、不具合を未然に防ぐコードの修正に利用したり、新たに作成するコードのコーディングに対して質問し、有効性が高いコードの回答を得たりすることができます。*

【参考】：[GitHub Copilot Chat のユース ケース](https://docs.github.com/ja/copilot/github-copilot-chat/about-github-copilot-chat#:~:text=%E3%81%94%E8%A6%A7%E3%81%8F%E3%81%A0%E3%81%95%E3%81%84%E3%80%82-,GitHub%20Copilot%20Chat%20%E3%81%AE%E3%83%A6%E3%83%BC%E3%82%B9%20%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B9,-GitHub%20Copilot%20Chat)

*GitHub Copilotとは、GitHubが提供するAIペアプログラミング環境を指します。*AIを活用して、より速く、より少ない作業でコード開発を行う手助けをします。具体的には、コメントやコードから文脈を読み取ったり、個々の行や関数全体を即座に提案したりします。

GitHub Copilotの実装は、GitHubおよびOpenAI・Microsoftによって開発された生成AIモデルを用いています。利用するには、GitHub Copilot for Individualsの個人アカウントとGitHub Copilot for Businessの企業向けアカウント、いずれにも対応します。

【参考】：[GitHub Copilot](https://github.com/features/copilot/)
【参考】：[GitHub Copilot の概要](https://docs.github.com/ja/copilot/getting-started-with-github-copilot)
【参考】：[GitHub Copilotが新しいAIモデルと新機能を搭載](https://github.blog/jp/2023-02-21-github-copilot-now-has-a-better-ai-model-and-new-capabilities/)

GitHub Copilot for Businessは、GitHub Copilotを利用する企業向けアカウントです。企業向けに組織のアクセス権の設定を、個人とチームに対して行うことができます。企業向けのポリシー設定などにも対応します。料金は、1ユーザあたり月に19USドルで利用することができます。

今回のアナウンスにより、*GitHub Copilot for Businessのすべての契約ユーザはGitHub Copilot Chatのパブリックベータ版の利用が可能となります。*

【参考】：[GitHub Copilot for Business について](https://docs.github.com/ja/copilot/overview-of-github-copilot/about-github-copilot-for-business)

GitHub Copilot for Individualsとは、GitHub Copilotを利用する個人向けアカウントです。企業で求めるポリシーの管理などには対応しませんが、エディタを使った操作自体には企業向けと大きな違いがありません。利用するには、月当たり10USドル、または年間100USドルのサブスクリプションが選択できます。

現在、GitHub Copilot for Individuals向けには、GitHub Copilot Chatの利用が許可されていませんが、限定的なパブリック ベータ版に参加するための待機リストに登録することができます。*このベータプログラムの参加が許可された場合は、GitHub Copilot Chatを先行利用できる場合もあります。

【参考】：[GitHub Copilot for Individuals について](https://docs.github.com/ja/copilot/overview-of-github-copilot/about-github-copilot-for-individuals)

*GitHub Copilot Chatを使うには、Visual StudioあるいはVisual Studio Codeのいずれかの統合開発環境（IDE）に、拡張機能をインストールして使用します。*GitHub Copilot Chat は、限定パブリックベータであり、有効なGitHub Copilot for Businessのライセンスが必要です。

【参考】：[GitHub Copilot Chat を使う](https://docs.github.com/ja/copilot/github-copilot-chat/using-github-copilot-chat)

### GitHub Copilot Chatのポリシー設定

*GitHub Copilot for Businessのアカウントでは、OrganizationまたはEnterpriseでGitHub Copilot Chatを有効化して使用します。*

設定するには、プロファイルから「Your organizations」で「設定」「ポリシー」から「GitHub Copilot Chat ベータ」から「許可」を選択します。あるいはEnterpriseのアカウントのサイドバーから「ポリシー」「Copilot」「GitHub Copilot Chat ベータ」のドロップダウンメニューで「許可」を選択します。

### 統合開発環境への拡張機能のインストール

*統合開発環境（IDE）でGitHub Copilot Chatを使うには、拡張機能のインストールが必要です。*Visual Studioからは、「拡張機能」「拡張機能の管理」から「Visual Studio Marketplace」を選択し、「GitHub Copilot Chat」を検索し「ダウンロード」します。

Visual Studio Codeでは、アクティビティバーの「拡張機能」アイコンをクリックし、「Marketplace の拡張機能の検索」で「GitHub Copilot Chat」を検索し「インストール」します。

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*GitHub Copilot Chatの基本操作は、チャットインターフェースと呼ばれるプロンプト領域に質問するだけです。*質問はコーディング関連に限定して解釈され、回答が生成されます。使ってみると、日本語の質問も受け付けられることがすぐにわかります。

入力したプロンプトは前処理後、大規模言語システムに送信されます。送信されたプロンプトは学習済みCopilot Chat言語モデルにより、分析を行います。回答はコーディング開発の生成コード、コードの提案、コードの説明などの形式で生成されます。回答は書式設定の後にウィンドウに表示されます。

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*GitHub Copilot Chatは、ベータ版であり制限があります。*現状では、適応範囲が限定されており、小規模なコードなどに利用します。大規模で複雑なコード開発では不具合の発生や、パフォーマンス上の問題が高まりますので、結果を確認しながら進めると良いでしょう。

同様にセキュリティソフトウェアの開発などには、機密情報や脆弱性の観点でリスクを想定しておきます。生成コードの不正確さや、コーディング支援の回答の正確性に関しても、まだ問題を含むことを前提に開発支援に使用するのがおすすめです。

【参考】：[GitHub Copilot Chat の制限事項](https://docs.github.com/ja/copilot/github-copilot-chat/about-github-copilot-chat#github-copilot-chat-%E3%81%AE%E5%88%B6%E9%99%90%E4%BA%8B%E9%A0%85)

## GitHub Copilot Chatを使って開発生産性を高めましょう

GitHub Copilot Chatは、最初のAIベースペアプログラミング環境です。GitHub Copilot Chatの登場により、チャットインターフェースに対応します。今後は、GitHub Copilot Xのすべての機能が一般提供される予定です。まずは、*このGitHub Copilot Chatを使って、開発生産性の高さを実感することをおすすめします。*

「GitHub Copilot X」が発表！開発者を支える新技術

GitHubは2023年7月20日、AIチャットシステムの「GitHub Copilot Chat」をGitHub Copilot for Businessを利用するすべてのユーザで利用可能とすることを発表しました。ここでは、その概要から利用方法まで解説していきます。

「GitHub Copilot Chat」は、GitHubが提供するAIチャットシステムです

GitHub Copilot for Businessの全ユーザ向けに、限定パブリックべータ版として提供されます

チャットインターフェースにより、ソフトウェアの開発生産性向上が期待できます

「GitHub Copilot Chat」ベータ版が利用可能に。基本の使い方を解説！

今人気の「Notion」はさまざまなワークフローが一元管理できるオール・イン・ワンの情報共有ツールです。「Notion」では、**「Notion APIが」公開され、さまざまなWebサイト、外部サービス、アプリケーションとのAPI連携が可能となっています。**

この記事では、「Notion API」とは何か、具体的には何ができるのかについて、図解を交えて使い方を解説していきます。Notionをさらに活用する上で、Notion APIは強力なツールになりますので、ぜひ利用してみてください。

【参考】：[Notion　(ノーション） – 全てのチームをひとつのワークスペースで](https://www.notion.so/ja-jp)
【参考】：[Notion API](https://developers.notion.com/)

【初心者向け】Notionの基本的な使い方を7ステップで分かりやすく解説！

Notionは米国Notion Labs Incが開発したクラウドツールです。**主にチームやプロジェクトでタスクやスケジュールなどのワークフローやドキュメントを一元管理する機能を備えます。**クラウドをベースとしたNotionは、世界中のどこからでも同時に利用ができます。

豊富なテンプレートが用意されているため、ほとんど手を加えず、すぐに使えるのが特徴です。

Notionには直接ブラウザを用いて利用する「Web版」、ダウンロードして利用する「Desktop版」、スマホなどから利用する「mobile版」の3種類があり、時間や場所を問わず、いつでも利用ができます。

【参考】：※[Notionで作られた企業サイト事例集](https://www.notion.so/Notion-5279483f808c4b1183406a72afdf31a7)

Notionとは？基本的な使い方やEvernoteとの違いを解説

APIは「Application Programming Interface」の略語で、**ソフトウェアやアプリケーション、Webサービス同士でやり取りを行う際のインターフェースのことです。**

現在、APIは多くのアプリケーションやプラットフォームで広く活用されています。その結果、異なるアプリケーションやサービスの連携が可能になり、新しい機能の組み込みや、データの共有が容易になっています。

Web APIとは？仕組みや使い方、メリットをわかりやすく解説！

## Notion APIでできることの具体例

では、実際にNotion APIを利用するとどんなことができるのでしょうか。代表的な具体例をいくつか紹介します。

### 外部アプリと情報の同期ができる

**Googleカレンダーなどのカレンダーアプリや、プロジェクト管理ツール、タスク管理サービスと連携させることで、情報の同期が可能になります。**例えば、新しいタスクがNotionに追加された場合、外部アプリケーションにも同期させられるため、効率が各段にアップします。

Notion APIを利用すれば、特定の条件に応じて自動化の設定ができます。例えば、Notionでは十分な通知機能がなく、若干不便を感じることがあるかもしれません。

そんなとき、**新しい情報がNotionに追加されたら、Slackなどの外部ツールにメッセージを送るというワークフローを作成すれば、Slackから通知を受け取れるので情報の見逃しを減らせます。**

NotionにマインドマップツールMiroを連携させる方法を解説！

Notion APIを理解するには、Notionの構成要素を理解しておく必要があります。ここでは、**Notionのコンポーネントについて解説していきます。**

【参考】：[Notion API リファレンス](https://developers.notion.com/reference/intro)

Notionは内部的なコンポーネントから成り立っています。**コンポーネントには「データベース」「ページ」「テーブル」「ブロック」があります。**以下、それぞれのコンポーネントの概要や利用できるAPI機能について解説をします。

Notion を構成している**コンポーネントの中で最も大きい項目が、このデータベースです。データベースは「ページ」などを1つにまとめて管理します。**また、ページはテーブルやボードの形でも管理することができます。

データベースが対応するAPIとしては、「クエリ」「ID検索」や「ページ作成」「情報更新」などがあります。

Notionのデータベースとは？作り方・プロパティやビューについて解説！

**Notionにおけるページは、ドキュメントの中心的存在です。ページの中に記事やメモなどのコンテンツが作成されます。**ページに対応するAPIとしては「ID検索」「作成」「更新」「ページ取得」などがあります。ページのAPIにはデータベースのようなクエリがありません。

**Notionにおけるプロックとはテキスト、画像、テーブルなど、ページに対して追加するコンテンツのことです。**Notionはブロックエディタ方式（WordPressのようにHTMLやCSSを知らなくとも書ける方式）を採用し、簡単にドキュメントの装飾が行えるマークダウン記法となっています。

ページに対応するAPIとしては、「ID検索」やブロックの「作成」、ページの「更新」、ブロックの「削除」などがあります。

サーチにおけるAPIは「クエリ」のみですが、APIによるアクセスが許可されている全てのページ、データベース、子ページやデータベースの検索が可能です。

クエリパラメータはページタイトルと照合されますので、クエリパラメータを指定しない場合には全てのページ（および子ページ）がクエリの結果に含まれます。**「Filter」パラメータが使用でき、ページのみ、もしくはデータベースのみを指定してクエリの実行ができます。**

Notionでできること５選！概要や基本操作も分かりやすく解説！

ここまでNotion APIの概要、できること、構成要素などについて紹介をしました。ここでは実際に、**どのようにAPIを使うのかについて以下の流れで説明していきます。**

1.　データベースを共有するためのプロジェクト（私のインテグレーション）を作成します。

2.「私のインテグレーション」でSecretコードを発行し、ユーザーを招待します。

### 「私のインテグレーション」

*[「私のインテグレーション」](https://www.notion.so/my-integrations)*にアクセスします。上の画面が表示されたら、画面左の「+新しいインテグレーション」を選択し、基本情報のページに遷移したら、各項目を入力します。

①には任意のプロジェクト名（ここでは仮にTEST API）を入力します。

②はログインユーザーのアカウント名が表示されていますが、選択候補が選択できる場合には選択してください。他の項目はデフォルトのままで構いません。①と②の入力と確認が済んだら、

③の[送信]ボタンをクリックします。「私のインテグレーション」に新たなインテグレーション（TEST API）が作成できていることを確認できます。

作成した「インテグレーション」をクリックすると、その詳細とシークレットのトークンを確認できます。**トークンはインテグレーションの「TEST API」にアクセスする重要なキーです。**

上の「シークレット」画面が表示されたら、Secret Codeをメモ帳などにコピペしておきます。

### データベースに「TEST API」を招待する

ここまでで「私のインテグレーション」でTEST APIのインテグレーションを作成しました。これからTEST APIで操作を行うデータベースにアクセスするため、データベースにTEST APIを招待します。

**この招待によって、TEST-APIにデータベースへのアクセス権限が付与され、該当のデータベースの操作を行うことができるようになります。**

*■ Notionを開き共有するデータベースを選択する*

既存のデータベースへのアクセス権を「TEST API」に付与するため、Notionのトップページを開き、操作するデータベースを選択します。

ここでは「ToDo」を選択しました。データベース「ToDo」の画面右上にある［共有］を選択し、［招待］から先ほど作成したイングレーション「TEST API」を選択します。併せて招待するものに対する編集権限の設定が行えます。

また、この「共有」や「招待」機能を利用して、Notionに登録していないユーザーをNotionメンバーに追加することもできます。

※Notionからメールアドレスで一般ユーザーを招待すると、被招待者には次のような招待メールが届きます。メールの中央にある［表示するにはここをクリック］のボタンをクリックするとNotionの「ToDo」ページにアクセスして、被招待者は与えられた権限に応じた操作が行えるようになります。

作成した「インテグレーション」にデータベースのアクセス権限付与が行われました。これで、APIを利用したデータベースへのアクセスが可能になりましたが、**データベースの操作をする際には、「トークン」と「データベースID」が必要です。**

*①トークンは「私のインテグレーション」ページ（ https://www.notion.so/my-integrations ）から発行したものを利用します。*

*②データベースIDは先ほどのToDoのURL（ https://www.notion.so/----?v=---- ）の（ www.notion.so/  ）と（  ?v=  ）の間の32文字です。*

URL中に（ www.notion.so/myworkspace/ ）のようにワークスペース名がある場合には、その直後の文字列を使用します。

WindowsでNotion APIの操作を行うには、ターミナルからCurlコマンド※が利用すると良いでしょう。他にもNotionでは様々なAPIやSDKが公開されています。また、GAS（Google Apps Script ）※1やプログラム言語のPython※2などでNotion APIを利用することも可能です。

こうしたツールや言語を利用して、今後さらにNotion APIの活用が広まっていくことでしょう。

※ターミナル上でCurlコマンドを用いた例

*【参考】：※[Cirl ｜command line tool and library for transferring data with URLs](https://curl.se/)*
*【参考】：[makenotion/notion-sdk-js｜GitHub - ](https://github.com/makenotion/notion-sdk-js)*
*【参考】：※1[Google Apps Script｜ Google Workspace](https://github.com/makenotion/notion-sdk-js)*
*【参考】：※2[プログラミング言語 Python 総合情報サイト - python.jp](https://www.python.jp/)*

NotionとGitHubとの連携機能とは？そのメリットや方法を解説！

## Notion APIの学習におすすめの参考書

ここからはNotionのデータベースやAPI連携について、より深く学んでみたいという方におすすめの本を2冊紹介します。Notionはデフォルトの状態でも便利に使えるツールですが、NotionのデータベースはAPIを利用することで、さらに便利に利用できるため、学習を進めることをおすすめします。

### もっと思い通りに使うための Notion データベース・API活用入門 　

**Notionの初歩的な使い方からAPI連携の方法、応用までを幅広く網羅した参考書です。**本書の後半ではPythonからNotion APIを利用する方法、JSから利用する方法も解説されています。Notionをもっと活用してみたいという方におすすめします。

▪著者：掌田津耶乃
▪ページ数：328ページ
▪出版社：マイナビ出版
▪発売日：2022/08/26

【参考】：[もっと思い通りに使うための Notion データベース・API活用入門](https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=131495)

**Notion APIの概要から利用準備に加えて、APIで取得したJSONデータの構造や、サンプルアプリについても解説されています。**系統立てて詳しく説明されているので、APIのリファレンスとしても利用できる書籍です。

▪著者：小林 弘幸
▪ページ数：200ページ
▪出版社：C&R研究所
▪発売日：2023/04/15

【参考】：[Notion API活用術](https://www.c-r.com/book/detail/1492)

Notionの学習におすすめの最新本9選！目的やレベルまで解説

「オールインワン・ワークスペース」として人気のNotionにはデータベース操作や他のアプリとの連携を可能にするAPI連携機能が用意されています。この記事では、NotionのAPI連携とは何か、何ができるのか、データベース操作の方法などについて解説していきます。

NotionではAPI連携機能が新たに公開され、さまざまなサービスやアプリケーションとの連携が可能となっている

APIとはソフトウェアやWebサービス同士でデータのやり取りを行う際のインターフェースのこと

Notionはデータベースの操作をする際に「トークン」と「データベースID」が必要

NotionのAPIで何ができる？実際の使い方や構成要素を解説！

G検定とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA、Japan Deep Learning Association）が実施している試験を指します。

G検定のGはジェネラリストを指し、ジェネラリスト検定という場合もあります。**公式サイトでは、「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を有しているかを検定する」とされています。**

【参考】：[G検定とは](https://www.jdla.org/certificate/general/)

ディープラーニングとは？機械学習との違いもわかりやすく解説

E資格とは、G検定と同じく一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施する試験です。E資格のEはエンジニアを指します。

公式サイトでは、「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かを認定する」とされています。**G検定は概要が求められるのに対し、E資格では実際の手法や実装能力が試されます。**

【参考】：[E資格とは](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

E資格とはどんな試験？概要や難易度と取得のメリットを解説！

G検定は毎年3月、5月、7月、9月、11月の計5回実施されます。試験日の約2か月前から申し込みが可能になり、約1ヶ月半ほどの申し込み期間が設けられています。

知識問題の多肢選択式で、問題数は220問程度です。オンライン実施のため、自宅やオフィスで受験できます。試験時間は120分です。受験費用は一般が13,200円（税込）、学生が5,500円（税込）であり、申し込みはG検定受験申込サイトから行います。

【参考】：[G検定とは](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No01)
【参考】：[G検定受験申込サイト](https://www.jdla-exam.org/d/)
【参考】：[G検定の試験日程](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No02)

G検定の申し込み方法は？試験の概要や知っておきたいことも解説！

試験範囲はシラバスにまとめられて公開されています。概要（大項目）は以下の通りです。

・*人工知能（AI）とは（人工知能の定義）*
・*人工知能をめぐる動向*
・*人工知能分野の問題*
・*機械学習の具体的手法*
・*ディープラーニングの概要*
・*ディープラーニングの手法*
・*ディープラーニングの社会実装に向けて*
・*数理・統計*

【参考】：[G検定の試験範囲（シラバス）と例題](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No03)

試験範囲の詳細は「G検定の試験出題範囲（シラバス）2021〜」からダウンロードできますのでご確認ください。

G検定の結果は公式サイトで公開されています。**2023年 第3回 G検定では、4,518名の受験者のうち3,106名が合格し、合格率は68.75%でした。**20代から40代の合格者数が大半を占めます。

G検定の合格率は、情報処理推進機構の実施しているITパスポート試験・基本情報技術者の合格率を上回っています。情報処理技術者試験の合格率から考えると、比較的難易度は低いと考えられます。

【参考】：[「2023年 第3回 G検定」開催結果を発表](https://www.jdla.org/news/20230724001/)
【参考】：[情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験　統計資料](https://www.ipa.go.jp/shiken/reports/hjuojm000000liyb-att/toukei_r05h.pdf)

G検定の難易度は低くて意味ない？合格率や勉強法・対策についても解説

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ジェネラリスト向けの資格であるG検定ですが、具体的にどのような職種で活かせるのでしょうか。また、合格した場合の年収についても解説します。

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