## プログラミングで用いる変数とは

プログラミング言語を学ぶ際に、最初に構文として変数が登場します。**変数とは、「宣言」「代入」「参照」の3つの操作から成り立つデータの格納領域ですが、プログラミング言語ごとに仕様が規定されており、実装が異なります。**

この変数の知識は慣れればプログラミングで利用できますが、より深く学ぶことで、プログラマー能力が培われていきます。

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## 変数はデータの格納領域を指すもの

プログラミングで用いる変数は、プログラムでアクセスする格納領域です。変数の役割はいくつかありますが、代表的なものとして次の3つが挙げられます。

*1つ目は、繰り返し利用できることです。*処理毎に別の格納領域にデータを保存したり、再度使用したりするのは不便です。そのため、関数での受け渡しやコード中のそれぞれの処理部分の結果を変数に代入することで、値を相互に利用することができ、効率的に処理を行うことができます。

*2つ目は、可読性が高まることです。*変数には名前付けがされており、名称のルール化により何のデータが入っているかが一目でわかります。そのため、複数のプログラマーが作業を分担する際にも戸惑うことなく作業することができます。

*3つ目は、保守性が高まることです。*可読性が高いソースコードでメンテナンス性が高まるほか、デバッグ時には、所定の変数に注力して値をトレースするなど、デバッグや保全性の向上が期待できます。

この知識は自身の能力開発の他、ステップアップとして多方面に役立てることができるはずです。その能力を正しくアピールすることで、自身の能力を正しく証明することができるでしょう。

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## プログラミングの変数を解説

プログラミングの変数はプログラミング教育の基礎的な要素で、ベースの考え方は中学生が学ぶ数学の数式に登場した関数にある変数や定数です。この考えをプログラミングで用いることで、必要な処理や演算を実装することができます。

上記の概要は一般的なことですが、*このように学んだことを実務に活かすことで、対外的な評価も高まり得られるものも多く、需要の多い業種や業界での活躍の場も期待できます。*以降では、さらに変数を詳細にみていきます。

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**変数を使うには、「宣言」「代入」「参照」の3つの操作があり、これらを組み合わせて使用します。**

・*宣言*
プログラミング言語の仕様に基づいて、変数の名称やデータ型を明示します。これを「宣言」と言います。Pythonのように、動的に型付けができるプログラミング言語では、ルールに基づいて省略することができます。宣言直後の格納領域には、データがまだありません。

・*代入*
「代入」では、事前に宣言した変数に対して、データを関連付けし記憶領域に値を格納します。宣言をせずに代入できるプログラミング言語もありますが、その場合はプログラミング言語使用に基づいて代わりに宣言が行われます。

宣言をした変数に最初に値を格納する際は、格納領域に初めてデータが保存されます。その最初の代入を、変数の初期化と言います。

・*参照*
変数の格納領域のデータを読み込むことを、「参照」と言います。参照する際に、変数が初期化されていない場合は、プログラミング言語の仕様に応じてエラーが生じたり、疑似的に規定値が使われる場合もあります。

変数のデータ型とは、プログラミング言語で数式や処理で扱うデータを分類し、効率的な処理を進めるデータの扱い方と分類を指します。「整数型」「浮動小数点型」「文字列型」などがあります。

・*整数型*
1、2、3などの整数を扱う数値のデータ型で、数値計算で多く用います。プログラミング言語によって、8ビット、16ビット、32ビット、64ビットを用いて表す場合があります。負の整数を表すことができる符号付きと、正の整数のみを表すことができる符号なしなどに細分されます。

・*浮動小数点型*
整数型と異なり、小数点以下を含めて扱うデータ型です。コンピュータ内部では近似値として扱っているため、コンピュータサイエンスではアルゴリズムによって丸め誤差を生じにくいように計算を行います。

データは指数部と仮数部で表され、プログラミング言語によって単精度や倍精度などで浮動小数点型を表して処理を行います。

・*文字列型*
プログラミング言語によって、厳密に1文字を表す文字型と複数文字を表す文字列型に分類される場合もあります。

この他にも、論理値を扱う「ブーリアン型」などがあり、プログラミング言語によって、さまざまなデータ型が規定されています。

### グローバル変数とローカル変数

変数は、記憶領域を割り当ててデータの参照を行います。そのため、アクセス可能な範囲が決められています。大きく「グローバル変数」と「ローカル変数」に分かれます。

 ・*グローバル変数*
グローバル変数は、プログラム内であればどこからでも参照・更新することができる変数です。どこからでもアクセス可能なため、悪さをするコードがあると問題を見つけにくくしてしまいます。そのため、グローバル変数は必要最低限とし、所定の処理以外は参照のみなどとするのが良いでしょう。

・*ローカル変数*
ローカル変数は、プログラムの特定部分でのみアクセスするための変数です。別の領域からアクセスできないので、比較的自由に変数を扱うことができます。データが格納されるメモリー上でも、割当領域を区別している場合もあります。

不正な処理の影響を受けにくくなりますが、プログラム全体でのデータ共有はできないため、関数の引数で渡すなどデータの受け渡しを定義する必要があります。

このグローバル変数とローカル変数の境界は、プログラミング言語によって、スコープとして定められています。参照可能範囲や更新可能範囲などもプログラミング言語の規則に従います。

変数とは、プログラミングで用いるデータの格納場所に用いる領域を指します。値によって整数や浮動小数あるいは文字列などのデータ型があります。変数は読み込みと書き込みがサポートされますので、値を変更（再代入）することができます。

定数とは、読み込み専用の格納領域を指します。通常、値を変更できないデータを定数と呼びますが、JavaScriptのように”const”などで再代入できない変数を宣言する場合もできます。

そのため、*変数と定数の違いは、言語仕様に従ったデータの格納場所の定義と再代入できるかどうかの違いととらえると良いでしょう。*

変数はデータの格納場所を指しますが、この場合は変数の「宣言」で1つの領域のみを表します。プログラミングでは、同じ変数名で複数のデータを保存する場合があり、これを配列として定義することができます。配列の場合は、変数の入れ物を横並びに複数個用意するイメージとなります。

つまり変数と配列の違いは、*同じ変数で1つのデータを格納するのか、複数のデータを並べて格納できるのかの違いです。*

プログラミングの変数知識を活用できる代表的な職種に、プログラマーがあります。

プログラマーの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は344万円（※2023年7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、プログラマーは一般平均年収よりも、やや低めから、やや高めであることが分かります。

プログラマーは、フロントエンドからバックエンドシステムまでカバーします。またシステムソフトウェアから顧客向けソフトウェア開発まで多様な用途があり、**経験に応じて高い収入が得られます。**

【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=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)

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## プログラミングで用いる変数の知識が役立つ理由

普段何気なく使用しているプログラミングの変数も厳密には多くの要素を含んでおり、しっかりとした知識が求められます。その知識は、色々な場面で役立てることが可能で、以降で挙げるようなことが期待できます。

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### 高度なプログラミングに活用できる

変数の利用は、繰り返し利用できること、可読性が高いこと、保守性が高いことなどから基本的な操作に最も利用されます。同様に関数の引数や、グローバル変数やローカル変数を用いた階層プログラミングなど、高度なプログラミングに活用できます。

*このような知識がある方は、プログラミングレベルも高く、高度なプログラミングが期待されるエンジニアと認められるでしょう。*

### 複数のプログラミング言語に対応できる

変数の仕様は、プログラミング言語ごとに規定されています。例えば、C言語やJavaScriptでは宣言が異なりますし、Pythonでは動的型付けがされるなど、言語仕様にしたがって異なる実装がされています。

そのため、*変数の扱いに慣れてくると多様なプログラミング言語の理解も深まり、よりプログラマーの対応能力が高まるでしょう。*

### 大規模なプロジェクトで最適な方法を提示できる

変数は、開発作法によって名称決めもルール化されることが多いです。また、関数の引数として用いられるため、データ交換の効率をあげることができます。

また、*デバッグ時も特定の変数をトレースすることで、正しい動作か確認することも可能のため、大規模なプロジェクトでの対応能力も高まることでしょう。*

プログラミングの能力が高い方は、論理的思考が身についており、ビジネスの現場でも重要視されます。*プログラミングを活かす開発の現場でも、経験に応じて新たな役割を任されることも多く、キャリアアップに繋がることが期待できます。*

### 社外を含めて活躍の場が広がる

現在、企業向けシステムやウェブシステムなど、多くの処理がIT化されています。そのプログラムは、用途別にニーズがあり、IT業界のみならず多くの需要があります。*特にプログラマーはソフトウェアエンジニアとして、ITシステム・サービスの構築には欠かせないものです。*

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## プログラミングの変数の知識を高める方法

プログラミングの変数の知識は、プログラミングの基本知識として必要です。そのため、基本的なソフトウェア開発能力を高めるためにも、知識を活用できるように準備すると良いでしょう。知識を高める方法としては、机上で学習したり、実務経験で高めたりする方法があります。また、プログラミングの試験を活用することも有効です。

*知識が身についたらキャリアアップのために、エージェントを活用してそのスキルを活用できる企業の情報を得ることも可能です。*

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プログラミングの知識を高めるために、最初に机上で学習することが重要です。普段知らないことも参考書などを活用して横断的に学ぶと良いでしょう。参考書には、初学者向けの入門書としてわかりやすくまとめたものから、経験者向けの中級あるいは上級のレベルまで多数あります。

*そのため経験者は、中級レベルを目指して学習を進めると良いでしょう。*

プログラミングを勉強する順番を初心者向けに解説！目的別に何から学習すべき？

*実務経験は、机上で学んだことを実践することで、インプットした知識をアウトプットし、成果を出すことが可能です。*その過程の中で気づいたことを再度机上で確認する、知識の循環サイクルを構築するとさらにスキルアップに有効です。

### プログラミングの試験で実力を証明する

*プログラミングの知識を証明するには、資格試験や認定試験を活用する方法もあります。*プログラミング言語ごとに設定される検定や、言語共通の考え方を評価する情報処理技術者試験などがあり、資格認定により、自身のレベルが対外的に認定され、実力が証明されるでしょう。

【参考】：[情報処理推進機構（IPA）　情報処理技術者試験](https://www.ipa.go.jp/shiken/about/index.html)

プログラミングに資格は役立つ？取得のメリットやおすすめ4選を紹介

## プログラミングの理解が深まったら

これまでに、プログラミングで用いる変数の知識とプログラマー能力の関係などを学んできました。変数の理解が深まったら、色々なプログラミング言語で使用し、知識を蓄積すると良いでしょう。その学習成果は、プログラミングスキルを高めるとともに実務に役立てることができます。

高いスキルは、色々な仕事に活用することができます。またキャリアアップとして他の企業を含めて広範な機会が得られるでしょう。仕事選びは、自分一人で調べるよりも実績のある転職エージェントが参考となります。**多方面へのチャレンジを目指すのであれば、より有益な情報が得られるでしょう。**

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=acv07_2)です。 

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プログラミングで用いる変数はいくつかの種類があり、プログラミング言語ごとに違いを覚えることが必要です。このようにプログラマーは学習が必要ですが、その知識をどのように実績に表すのかは難しい問題です。ここでは、スキルと実際の能力について考えていきます。

変数は、「宣言」「代入」「参照」の3つの操作について、プログラム言語ごとに規定されている

プログラマーは変数をうまく利用し、能力開発に役立てることができる

能力を高めたら、仕事に活用したりするなど多方面のキャリアアップのチャンスがある

プログラミングで用いる変数とは？学んだその先のキャリアへの活用

## 機械学習のデータセットとは

近年、自然言語処理、画像・音声認識、自動車の自動運転や医療診断など、AI技術は私たちの日常生活や産業に革新的な変化をもたらしています。

機械学習とデータセットは、そのAI技術を支える重要な役割を果たしています。特に、大規模なデータセットと高度な機械学習アルゴリズムの利用で、AIを活用した技術はますます高度化しています。

*また、品質の高いデータセットを用意することで、機械学習モデルの性能や精度を向上させることができます。*

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

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？

## 機械学習のデータセットの役割や作り方を学ぼう

AIエンジニアを目指す方にとっては、データセットの構築や前処理のスキル、作り方などを身につけることで、機械学習の理解が深まり、実際に機械学習モデルを開発・運用する能力が向上します。

**データセットについて学ぶことは、AIエンジニアやデータサイエンティストとしてのキャリアアップに欠かせない要素でもあります。**データセットに関する知識を持つことで、より高度なプロジェクトに参加したり、問題解決の幅を広げたりすることができるでしょう。

この記事では、機械学習のデータセットとは何か知りたい方のために、データセットの基礎的な知識やデータセットの種類、作り方などについて解説していきます。

## 機械学習で使われるデータセットの基礎知識

まず、データセットの持つ役割と重要性について解説し、関連の深いディープラーニングとの関係、データセットの知識を活用できる職種や、その年収についても説明します。

### データセットの役割と重要性

AI技術を支えるデータ分析の手法である機械学習には、適切なデータセットが欠かせません。*データセットは、機械学習モデルの学習に用いられるデータの集合体で、画像、動画、テキストなどさまざまな形式があります。*

データセットの質と量が高ければ高いほど、モデルの精度が向上しますが、データセットが適切でないと、機械学習に望ましくない結果をもたらす可能性もあるため、目的や背景に合ったデータセットを選び、慎重に構築することが必要です。

### データセットとディープラーニング

ディープラーニングは機械学習の1種であり、人間の脳神経細胞の働きをモデル化したディープニューラルネットワークを基盤としたものです。音声、画像、自然言語などを高い精度で分析できる技術で、顔認証システムや医療画像の解析、スマートスピーカーなどで実用化されています。

*ディープラーニングモデルでは、モデルが自らデータから特徴を抽出し、それを元に予測や分類を行うために、大量のデータを用いて学習します。*データがなければモデルは何も学習できないため、ディープラーニングにはデータセットが不可欠です。

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

### データセットの知識を活用できる職種の年収とは

機械学習のデータセットの知識を活用できるAIエンジニアに近いシステムエンジニア(制御・組み込み)の年収は、「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は455万円（※2023年8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、AIエンジニアは一般平均年収よりも、やや高めから高めであることが分かります。

AIエンジニアには、機械学習の理解と、数学や統計の知識、主要なプログラミング言語であるPythonの習得が不可欠です。*さらに、大規模なデータセットを取り扱うための高度な知識、画像や動画データの解析に関するスキルなどを高めることで、より高収入となる傾向があります。*

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/it05/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5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)

システムエンジニアになるには？資格やプログラミング経験は不要？

機械学習のデータセットの種類には、トレーニングセット、バリデーションセット、テストセットがあります。それぞれの役割について確認していきましょう。

*トレーニングセットは全体の半数以上を占める大規模なデータセットで、機械学習の初期段階で使用されます。*これにより、基本となる機械学習モデルが構築されるため、慎重に選定し、モデルの基盤を確立することが重要です。

トレーニングセットは、訓練用データや学習用データとも呼ばれます。

バリデーションセットは、トレーニングセットでの学習後、機械学習アルゴリズムの挙動を制御するハイパーパラメーターのチューニングに利用されます。ハイパーパラメーターは機械学習アルゴリズムの性能に大きく影響を及ぼすため、適切な調整が重要です。

*最もパフォーマンスの優れたハイパーパラメーターを採用することで、モデルの性能を最適化したり、過学習のためにこれ以上精度の向上が見込めない場合に学習を止めたりする判断を行うのに役立ちます。*

*テストセットは、機械学習モデルの精度を確認するため、モデル構築の最終段階で利用されるデータセットです。*トレーニングセットやバリデーションセットで未使用のデータを使って、モデルのパフォーマンスをテストします。

テストセットは機械学習モデルの完成度を客観的に測るために欠かせない要素で、未知のデータに対しても適切な予測ができることを確認するために重要です。

## データセットの入手方法と作り方

それでは、実際に自分で使用するデータセットを入手するにはどうしたらいいのでしょう。オープンデータセットを使用する、作成を外部発注する、自分でデータセットを作る、などの方法があります。

### オープンデータセットを使用する

データセットを入手する方法の1つが、オープンデータセットを利用することです。政府や研究機関などがインターネット上に公開しているデータがあり、動画、画像、テキストなどさまざまな種類のデータが提供されています。

*オープンデータセットでは整備されたデータを取得できる場合も多く、使いやすいデータを収集する手間を省くことができます。*

必要なオープンデータセットを探すには、Googleの「Dataset Search」などの検索ツールを使用したり、「Kaggle」などのデータサイエンティストや機械学習エンジニアのコミュニティを活用するのも良いでしょう。

【参考】：[Google Dataset Search](https://datasetsearch.research.google.com/)
【参考】：[Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community](https://www.kaggle.com/)

ただし、オープンデータセットには無料のものもありますが、費用がかかるものや、商用利用が制限されている場合もあり、利用には注意が必要です。利用する前に使用条件を十分確認するようにしましょう。

Kaggleとは？サービス概要からデータセットの活用まで解説！

### データセットの作成を外注する

データセットを入手するには、信頼性の高い専門会社にデータ提供を依頼してデータセットの作成を外注する方法もあります。*費用はかかりますが、外注を利用することで社内の手間を大幅に削減できます。*

ただし、外部にデータセットの作成を依頼する場合は、実際に構築したいAIモデルに適したデータを作成してくれる企業を選びましょう。外注により適切なデータセットを入手することができれば、高品質な機械学習モデルを構築することができるでしょう。

### データセットを自分で作成する

データセットは、自分で作成することも可能です。*手間はかかりますが、独自にアンケート調査などを活用して収集することで、有償の既存のデータセットを使ったり、外注したりする場合に比べて、コストを抑えられる利点があります。*

独自にデータを作成する場合には、CSVファイル形式で作成し、サンプルを縦に、特徴量を横に記載するなど、シンプルで使いやすいデータに整理することが重要です。

## データセットを作成する時の注意

ここでは、自分でデータセットを作成する場合に気を付ける点を解説します。参考にして、ぜひ実際にデータセットを作ってみてください。

### データセットの目的を明確にする

*利用目的に合ったデータセットを作成することで、機械学習の精度が良好になり、より高度な分析結果を得ることができます。*

そのため、データセットを作成する際には、構築する機械学習モデルの目的を明確にし、課題や解決したい問題を定めることが重要です。例えば、業務の効率化や、店舗の売り上げ予想など、具体的に目標を掲げると良いでしょう。

### 大量の質の良いデータを収集する

*データセットの品質と量は、機械学習の結果の優劣に大きな影響を与えます。*想定されるデータを網羅的に集められているか、十分な量のデータがあるかどうかを表す、データセットの「被覆性」が、データの品質の基準として重要な要素です。

また、データの量が足りない場合、トレーニングデータに対する予測精度は高いものの、未知のデータに対してうまく予測できないオーバーフィッティングが発生する可能性があります。これを避けるためには、より多くの量のトレーニングデータを使う必要があります。

さらに、偏りがより少ないデータを収集することも大切です。データセットに偏りがあると、モデルはその偏りを学習してしまい、入力と出力の関係性を正確に表せない学習不足の状態になります。

適切なデータセットを作成するには、実際にPythonで使ってみて調整していくことも重要です。まずはオープンデータセットを手に入れ、Pythonで処理して動かしてみることで、自分のプロジェクトに適したデータセットを作るための参考になるでしょう。

また、実際に現場で使用できるデータセットがあれば参考にするなど、実践の機会を通してデータセットについて学ぶとより理解が深まります。企業によっては、所属するエンジニア向けの研修がある場合もあるので、確認してみましょう。

*自らのAIエンジニアとしてのスキルアップを目指し、研修が手厚い企業を探すなら、エージェントを利用して研修が手厚い企業を探すのも良いでしょう。*

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

## 機械学習のデータセットを習得してAIに強いエンジニアを目指そう

ここまで、機械学習のデータセットの役割や種類、作り方について解説してきました。データセットが機械学習にとっていかに重要なものであるか、自分で作る場合に何に気を付けるかなどのポイントが分かったのではないでしょうか。

適切なデータセットの収集や扱いは、AIエンジニアにとって必須のスキルと言えます。*AIエンジニアとして活躍したいと考えている方は、スキルアップのために、データセットについて現場で学べる企業や、研修が充実した企業に転職を考えるのも良いでしょう。*

しかし、1人で転職活動をする場合、なかなか希望の企業が見つからなかったり、職務経歴書や自己PR作成などの面談対策がなかなか進まなかったりするなど、大変なことも多くあります。

データセットは、AI技術における機械学習モデルのトレーニングに使用するデータの集合体で、適切なデータセットを利用することで機械学習モデルの性能や精度が向上します。この記事では、データセットを活用したい方のために、その基本知識や種類、作り方を説明します。

機械学習とデータセットはAI技術に不可欠な要素で、品質の高いデータセットを用意することで、機械学習モデルの性能や精度が向上する

機械学習のデータセットには、トレーニングセット、バリデーションセット、テストセットの3つの種類がある

データセットを作成する際には、利用目的を明確にし、品質と量を確保することが重要である

機械学習のデータセットとは？その役割や作り方、注意点を解説

## 最近需要の高まっているテックリードとは

システムを作る際には、プロジェクトを立ち上げて何人かのチームメンバーと一緒にシステムを構築します。**その際、エンジニアチームのリーダーとして活躍するのがテックリードです。**

しかし、まだテックリードという言葉を使わない企業もあるため、テックリードが具体的に何をするのか分からない方も多いでしょう。本記事では、テックリードの仕事内容やテックリードになる方法などを詳しく解説します。

システム開発とは？ITエンジニアを目指す上で必須の基本知識を解説！

## 他の開発メンバーのリーダーとして活躍

テックリードは、エンジニアのまとめ役として他のエンジニアをリードする役割を担います。**また、テックリードはスケジュール管理などのマネジメントをすることもありますが、基本的には技術面のサポートをすることが多いです。**

そのため、テックリードは他のエンジニアより専門的な知識を有していたり、高いプログラミングスキルを保有していたりする方が多いです。また、そのような方は企業からの需要も高く、高年収を期待できる可能性が高いでしょう。

まずは、テックリードがどんな仕事をしているのか気になる方も多いでしょう。**ここからは、テックリードについて詳しく解説します。**

また、テックリードを目指したい方向けに年収についても触れますので、ぜひ参考にしてください。

はじめに、テックリードの仕事内容について紹介します。*テックリードの仕事内容は、エンジニアのリーダーとして他の開発メンバーのサポートを行ったり、他の管理職とエンジニアの窓口になったりします。*

例えば、他の開発メンバーのコードレビューや指導、トラブル発生時の対応などが含まれます。さらにプロジェクトによっては、あまり技術に詳しくない管理職やクライアントに、技術的な説明を行います。

このようにテックリードは他のエンジニアのまとめ役として活動するため、他のエンジニアより開発の経験やプログラミングスキルが求められます。

コードレビューを初めて行う人必見！やり方を1から解説！

テックリードという職種でのデータは見当たらないため、近しい職種のプロジェクトマネージャーの年収についてみてみましょう。

プロジェクトマネージャーの年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は670万円（※2023年7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」から近い職種のプロジェクトマネージャを参考にすると、平均年収891万円と分かりました。

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、プロジェクトマネージャーは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

*テックリードは一般的なエンジニアと比較すると、より高いスキルを求められるため年収も高くなる傾向にあります。*また、未経験から転職を目指す場合、エンジニアとして転職した後にテックリードを目指すのもおすすめです。

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/it01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5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)

## テックリードに似た職種と違い

プロジェクトを進行する時は、テックエンジニア以外にもマネジメントを行う職種がいくつかあります。そのため、テックリードと他の職種の違いが分からない方も多いでしょう。

**ここからは、テックリードと似ている職種と、テックリードとの違いを解説します。**

*プロジェクトマネジャーは、プロジェクト全体の管理業務を行います。*具体的にはプロジェクトの進捗管理や、クライアントとのやりとりを行います。そのためプロジェクトマネージャーはテックリードとは異なり、技術的なサポートよりも管理業務が多いです。

プロジェクトマネージャーとは？仕事内容や必要なスキルを徹底解説

### エンジニアリングマネージャー

エンジニアリングマネージャーは、プロジェクトマネージャーと同様にプロジェクトの管理業務を行います。さらに必要に応じて、エンジニアのリーダーとして技術的なサポートを行うこともあります。

*テックリードと比較すると、マネジメントよりの業務をメインにこなすのがエンジニアリングマネージャーと言えます。*

アーキテクトはシステム構築時に設計を提案したり、要件定義を行ったりする技術者です。しかし、プロジェクトによってはテックリードが設計の一部を担うこともあります。

*アーキテクトとテックリードは、業務内容が重複することもありますが、メインの業務は異なります。*

システムアーキテクトとは？年収と将来性を解説！

**テックリードを目指す方向けに、ここからはテックリードになるための方法を紹介します。**今回紹介する方法は、個人でも取り組みやすい方法です。もし今後テックリードになりたい方は、ぜひ参考にしてください。

これは必須ではありませんが、資格を取得することをおすすめします。*なぜなら、資格を保有していることで客観的にどのくらいのスキルを持っているのか他の人にアピールできるためです。*

テックリードとして転職する際やスキルアップを目指している方は、ぜひ得意な技術分野の資格を取得してみましょう。

また、企業の中には資格の取得を奨励していたり、研修を手厚く行ったりする企業もあります。このような企業では、働きながらスキルを磨くことも可能ですので、教育に手厚い企業を選ぶのもおすすめです。

ITエンジニアも資格がある方が有利？おすすめの関連資格を解説！

テックリードを目指す場合、開発に関する知識も要します。*また開発に関する知識は、実際に手を動かしてプログラミングをしたほうが理解が深まるでしょう。*

そのため、開発の知識を磨きたい場合は小規模のシステムを作ることをおすすめします。ちなみにこの時、あまり大きな規模で設計してしまうと、途中で挫折してしまう可能性もありますので、開発経験が豊富でない場合は、簡単なシステムを作りましょう。

システム開発の工程とは？基本的な流れや略語の意味を解説！

## 自身にあった企業でテックリードになるには

本記事では、テックリードの仕事について詳しく解説し、テックリードになる方法なども紹介しました。これからエンジニアとして転職を目指している方は、本記事を参考にしつつエンジニアの職種について理解を深めましょう。

また未経験からの転職を目指す場合、テックリードとして転職を目指すのも良いですが、エンジニアとして転職して、プロジェクトを経験してからテックリードを目指すのもおすすめです。

さらにテックリードや、エンジニアとして転職を目指すなら、転職エージェントを利用することをおすすめします。**なぜなら未経験の場合、自身のスキルに合っている企業を自力で選ぶことは難しいためです。**

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