機械学習

事例から学ぶ！人工知能（AI）を種類別に解説【初心者向け】

初心者向けに人工知能（AI）の種類と特徴、人工知能の歴史、人工知能(AI)でできること、できないことを詳しく紹介しています。画像や音声、言語の処理など実際にどう生活に役立っているのか事例も交えながら説明。人工知能の中でもレベルが分かれているので、理解しておきましょう。

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現在、幅広い業種で人工知能（AI）が使われています。またニュースや新聞でも、人工知能の報道を目にしない日はありません。

このような状況の中、人工知能に興味・関心を寄せるエンジニアが増えてきています。また企業においても、人工知能のスキルを持ったエンジニアの採用が活発に行われています。

人工知能（AI）とは、「コンピューターが物事やルールを理解するための仕組み」の様々な技術の総称です。

よって、人工知能の種類や歴史、できること、できないことを知ることで、エンジニアとして適切なスキルアップを図ることができるようになるでしょう。

この記事では、人工知能の種類と特徴、人工知能の歴史、人工知能(AI)でできること、できないことをそれぞれ紹介していきます。

人工知能とはどのような技術か、実際にどのようなサービスに使われているか、ぜひ知っておきましょう。

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、AI講座とデータサイエンス講座の内容をもとに作成しています。

人工知能とは

人工知能(（AI）とは、「コンピューターが物事やルールを理解するための仕組み」の様々な技術の総称です。人工知能、Artificial Intelligenceという言葉は、1956年にダートマス会議でジョン・マッカーシーにより初めて使われました。ダートマス会議とは、人工知能という学術研究分野を確立した会議の通称であり、初めての人工知能プログラムもこの会議の中で紹介されています。

現代において、人工知能という言葉の定義は非常にあいまいになっており、ちょっとしたセンサーを使った家電や、ゲームソフトの処理ルーチンなども人工知能と呼ばれることがあります。

人工知能には、強いAIと弱いAIという考え方があります。

強いAIは、人間の脳そのものを表現しようとする考え方です。対して弱いAIとは、人間が知能を使ってすることを機械にさせよう、という考え方です。

現代の研究は、ほとんど弱いAIの立場に立って行われています。すなわち、人間が知能を使ってすることを機械にさせよう、という立場です。弱いと言っても、人工知能の性能が低い、という意味ではありません。囲碁や将棋などのゲーム、画像認識などの分野においては、既に人間を凌駕する性能を実現できています。

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人工知能の種類と特徴

それでは、人工知能の活用について、代表的な種類と特徴を見ていくことにしましょう。

言語

いわゆる自然言語処理を行う人工知能です。文章を読んで構文を理解したり、内容が似た文章を選択したりすることができます。機械翻訳システムも言語処理を行う人工知能を生かして構築されています。言語処理は古くから研究されているテーマですが、特に最近の深層学習（ディープラーニング）技術の発展により、急激にその能力が向上しています。現在では「人工知能の歴史」のようなテーマを与えることで、新しい文章を人工知能が生成することも出来るようになってきています。自然言語処理については、こちらの記事も参考にしてください。

Google翻訳

りんな(Microsoft のチャットボット)

きまぐれ人工知能プロジェクト(ショートショート創作)

音声

雑多な音の中から人の声だけを抽出したり、声を認識して文章に変換したりする人工知能です。言語の人工知能と組み合わせて使う場合が多く、翻訳アプリに直接話しかけると他言語に翻訳された音声が返ってくるリアルタイム翻訳など、様々なソリューションが開発されています。音声を認識できる精度が向上したことにより、スマートウォッチやスマートスピーカーなど、音声を主要なインタフェース（操作方法）とする製品も多く登場するようになってきました。

Clova(Line社のスマートスピーカー)

Google翻訳

Shazam(音声から曲名を推測するアプリ)

画像

画像や映像に写っている物体を認識する人工知能です。Googleの画像検索や、監視カメラにおける人物識別にはこの技術が利用されています。また、物体を認識するだけではなく、画像や映像の加工にも人工知能技術が使われています。スマートフォンのカメラの美肌処理や、showのような顔写真加工アプリは身近な存在ですね。さらに最近では、「The Next Rembrandt」のような、画家の作品の特徴を学習させ、新たな作品を創造する、といった取り組みも行われるようになってきています。

Google画像検索

NeoFace(NECの顔認証技術。監視カメラなどに活用)

The Next Rembrandt(人工知能によるレンブラント作品の創造)

制御／推論

なんらかのデーターをもとに、未知の状態を予測する人工知能です。身近なところでは、家電や自動車の制御、通販サイトでのおすすめ商品の表示などもこの人工知能を活用しています。これらの人工知能は機械学習と呼ばれ、前出の人工知能も含め、広い分野をサポートする、いわばバックエンド的な存在です。機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった種類があります。強化学習とは、囲碁や将棋、コンピューターゲームなどを人工知能に攻略させる種類のものです（勝つことでより学習が強化されるため、強化学習と呼ばれています）。機械学習については、こちらの記事も参考にしてください。

機械学習（マシンラーニング）とは！まずはここから理解しよう

scikit learn(代表的な機械学習ライブラリ)

TensorFlow(代表的なディープラーニングライブラリ)

人工知能の歴史

次に、人工知能の歴史について、簡単に振り返ってみましょう。人工知能は、1956年にダートマス会議で初めてその名称が使われてから、ブームと衰退（冬の時代）を繰り返して現在に至っています。これは主に、人工知能に対する期待と失望、研究資金の供給と停止によるものです。

ただ、幾度のブームと衰退を繰り返すことで、人工知能でできること、できないことが精査されてきました。現在の研究が、弱いAIの立場に立っているのもその一例です。

また、コンピューターの飛躍的な性能向上により、以前は机上の空論でしかなかった理論が、容易にできるようになったことも、現在の人工知能ブームを支えている一因です。

人工知能の誕生	1943-1956
ブーム第1期(黄金時代)	1956-1974
冬の時代第1期	1974-1980
ブーム第2期	1980-1987
冬の時代第2期	1987-1993
〜
ブーム第3期	2006-

wikipedia 人工知能の歴史

コラム

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人工知能ができること、できないこと

それでは、人工知能にできること、できないこととは何でしょうか？

結論から言うと、人間が行っているほとんどの作業は、人工知能が行うことができます。例えば医療分野では、人間の医師より高い精度で病理を判断できる技術が開発されています。

また、従来は「人間の感性」に属すると思われていた、例えば写真が綺麗とか、歌が心地よい、といった分野も人工知能が対応できるようになってきました。

逆に人工知能ができないことは、倫理や人生に関することです。

例えば、自動車の自動運転技術は、技術としてはほぼ完全運転が可能になってきていますが、「人身事故を予見した際、ドライバーと歩行者のどちらの命を優先すべきか」という倫理的な問題は、人工知能だけでは判断できません。

人間同士が合意して解決しなければ社会的な正解にはなりえません。また、人生に関する選択も同様です。人工知能はアドバイスできるかもしれませんが、それを受け入れ、行動するのは人間自身です。

人工知能ができること、できないことを知り、過度に期待することなく、仕事や生活に活用して行きましょう。

人工知能について、理解は深まったかな？

人工知能の種類やできること、できないことなど、勉強になりましたー！

人工知能の概要を学習したら、機械学習や深層学習などにも取り組むと良いよ。深層学習や画像認識、自然言語処理については、また別のところで説明するね。

分かりました。ありがとうございました！

人工知能の学習書籍やサイトの紹介

人工知能の学習書籍

図解人工知能大全 AIの基本と重要事項がまとめて全部わかる

ターゲット

AI初学者向けです。

特徴

図解でわかりやすい解説です。

何が学べるのか

AIに関して誰しも最初に疑問に思うことを解説してあります。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ターゲット

プログラミング経験のあるAI初学者向けです。

特徴

論理的な解説で実務でも応用できる内容です。

何が学べるのか

外部ライブラリに頼らず、ゼロからPython3を使ったディープラーニングの実装方法を学習できます。

ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

ターゲット

ゼロから作るDeep Learningを学習済みの方向けです。

特徴

自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、論理的な解説で実務でも応用できる内容です。

何が学べるのか

ゼロから作ることで、ディープラーニングを使ってさまざまな問題を解決する力をつけることができます。

人工知能の学習サイト

Google AI

料金

無料。

ターゲット

Googleが用意したカリキュラムで学習したい初学者から中級者向けです。

特徴

機械学習から TensorFlowに至るまで様々な内容を英語で学習できます。

Elements of AI

料金

無料。

ターゲット

ヘルシンキ大学が用意したカリキュラムで学習したいアカデミックな受講生向け。

特徴

人工知能の理論から英語で学習できます。

Udemy

料金

1400円～

ターゲット

初学者から中級者まで幅広いターゲットに対して、日本語での受講が可能です。

特徴

各講師が独自でカリキュラムを作成しているので、選択肢が広いです。

今回は、人工知能の種類について解説しました。

これから人工知能を勉強したい、人工知能を使って何か作ってみたいという方は最初に理解しておきたい内容でしょう。

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この記事を監修してくれた方

太田和樹（おおたかずき）
ITベンチャー企業のPM兼エンジニア

普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。

開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント

地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

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GROUP）に新卒入社。比較サイトの運営やディレクトリ検索サービス、広告配信システムの開発などを経験。2012年、株式会社Fablicを創業し女性向けのフリマアプリ「Fril」を開発、インフラ、サーバーサイドの開発担当。クラウドワークス大場氏講演まずは、大場光一郎氏から講演いただきました。講演では、エンジニアになったきっかけ、社内の開発体制、これからエンジニアを目指す人に期待することをお話しいただきました。エンジニアになったきっかけ学研の教材に載っていたマンガがきっかけでBASICを使ってプログラムを書いてゲームを作りながら自分でやってみようと思ったのが、一番最初にプログラムを書くことのスタートだったとのこと。その後は、ハードウェアを組み合わせた業務システムを開発している会社に入社。当時は「プログラムさえ書ければいい」と思って社会人をスタートしたそうです。その時のことを大場氏は「今から考えると当たり前ですが振り返るとコードを書けるだけで会社を選ぶのは良くない」とも語りました。またその頃、働いていた会社とは別に、オープンソースを開発するプロジェクトに入り、そのプロジェクトの開発者との交流を通じて、組織の垣根を越えてプロジェクトを進めることを経験したそうです。そのため、大場氏の考え方の根本は「オープン」。実際仕事の中でもオープンソースのように仕事をしているのが特徴なんだそうです。クラウドワークスでの開発体制クラウドソーシングサービスのクラウドワークスの開発体制はどうなっているのでしょうか。特徴は、UX改善会を開催してユーザー体験を大切にした開発を重視していること。「UX改善会」は、3、4人のチームを組んで、ユーザー視点でサービスを使い、サービスにおける課題を見つけ、改善案などをプレゼンテーションに落とし込んで全社員に発表するというもの。社員はもちろん、エンジニアインターンの学生から率直な意見を聞いて改善に役立てているといいます。この取り組みにより、サービスを使い続けていると当たり前になって気づかないことを、改めてフレッシュな気持ちでサービスを見つめられ、実際にサービス落としこんで、日々改善ができているんだそうです。開発分野の他に、クラウドワークスでは日報の書き方にも工夫があり、お互いがどんな仕事をしているか共有し合えるように、他の部署の人でもわかる言葉で伝えることを推奨しているそうです。これからエンジニアを目指す人に期待すること大場氏は「今は技術が折り重なってできているので、深堀りすればするほど深いし、技術の移り変わりも早いので、エンジニアとしては多層的に折り重なる技術を同時に理解できないといけない状況です。」とエンジニアとして必要なことを語りました。そのような状況の中で、初心者としてプログラミングをはじめるのは、チュートリアルなどが充実しているため、比較的簡単で、初心者から中級者に上がるにはいろいろな技術をキャッチアップする必要がでてくるため、1人では限界があるとのこと。そのため大場氏は、勉強会を通して仲間を見つけることや、プログラミング学習のサービスの活用などを推奨しているそうです。また、JavaもRubyも最初は「おもちゃ」と言われていた背景があり、「おもちゃ」と言われているような技術を使ってみることの大切なんだそうです。「イノベーションを起こすようなものは最初おもちゃのように思われがちですが、だからこそチャレンジすることが今後のエンジニアに必要なのではないか」と大場氏は締めくくりました。 [PR]機械学習で挫折しない学習方法を動画で公開中Fablic堀井雄太氏講演続いて、堀井雄太氏に講演いただきました。大場氏と同じく、エンジニアになったきっかけ、社内の開発体制、これからエンジニアを目指す人に期待することお話しいただきました。エンジニアになったきっかけもともとは経済学部出身で、大学でもプログラミングの授業で受けていたわけではない、いわゆる文系プログラマーだという堀井氏。それでも大学生のころから漠然とWebサービスを作ってみたいと思っていたそうです。そこで大学生のうちにいろいろな会社でインターンをとして働いていたのがプログラミングを学ぶきっかけ。最初はHTML/CSSを使ってWebサイトを作るところからはじめ、本を読み込んでサービスを作ってみるなど独学で学んだとのことです。その後、ECナビ（現在のVOYAGE GROUP）に新卒で入社し、自社プロダクトの開発と運用をして、後半の2年はインフラの部署に所属されていました。会社に所属することのメリットとしては、独学よりも体系的に学べる、先輩や同僚がいることで成長できるなどを挙げていました。堀井氏が講演の中で話した、「エンジニアとしては遅咲きだが、遅いということはない。意志があれば、とりあえずやってみるのが大事」という言葉が印象的でした。 Frilの開発体制株式会社Fablicは、2012年7月にフリマアプリのFril（フリル）をリリース。累計ダウンロード数が300万を越えているといいます。現在は、12、13人のメンバーで開発しているそうです。エンジニアはまだまだ増やしたいとのことで、募集も随時行っているとのこと。開発体制として特徴的なことは、ユーザーと一緒に開発すること。実際にFrilを使っているユーザーをカスタマサポートとして採用しているそうです。開発の現場にユーザーがいて、「困ったことがあったらユーザーに聞く」が信条で、実際の開発フローにユーザーが関わるようにしているといいます。これからエンジニアを目指す人に期待することどんなエンジニアになるかを意識することが大事とのことです。会社のフェーズによってエンジニアに求められることは違うので、技術の経験たくさんを積むことが大事。堀井氏自体も、サーバーサイドもインフラも関わってきましたが、今では全てが関係しているそうです。それぞれの領域を学んでいく中で、強みを形成していくのが良いとのことでした。また、技術を学ぶだけでなく、行動して実践することも大事。チームで開発できる、社内で共有できる、社外にアウトプットできる、リーダーシップを発揮できるなど、技術をもとに行動することが今後のエンジニアに求められていると語っていました。また、最後には「ものづくりは楽しいので、楽しみながら開発していくのが大事」というメッセージで堀井氏は締めくくりました。パネルディスカッション「これからのエンジニアに必要なスキルとは」続いて、大場氏、堀井氏によるパネルディスカッションです。モデレーターはTechAcademyを運営するキラメックス株式会社の代表取締役社長の村田がつとめました。パネルディスカッションでは、事前に参加者から募集した質問をもとに回答いただきました。質問はこれからエンジニアになっていくことを想定して、下記のセクションに分けて進めています。エンジニアになる前の段階エンジニアとして働く段階エンジニアとしてさらにスキルアップする段階エンジニアになる前の段階（村田）それではパネルディスカッションを始めていきます。非エンジニアの方のプログラミング学習が一歩前に進むきっかけになればいいなあと思っています。最後には会場のみなさんからの質問も受け付けます。（村田）まず1つ目の質問ですが、「どのプログラム言語から勉強するべきか」という疑問にお答えいただこうと思います。これみなさん非常に悩ましい点だと思うのですが、このあたりお二人はどのようにお考えでいらっしゃいますか？（堀井）最初はPHP、Perl、Rubyあたりから始めるといいのかなあと思っています。理由は、コミュニティが活発なので困ったらそういうコミュニティに相談して聞く環境があることですね。あとは、実際に企業に入ってみて使われていることも多いです。実際、私が新卒で入った会社も主要な言語がPHPであとPerlとRubyも少しあったので就職するときも有利だと感じています。（村田）なるほど。大場さんはいかがでしょうか？エンジニア歴も長いと思いますが。（大場）最初に触る言語としては僕はなんでもいいかなと思ってるんですけど、子供向けや教育向けと呼ばれる機能が制限された言語よりは汎用的な言語を使った方がいいかなと思っています。それがコンピュータが本来持っている能力を引き出せる可能性があるという理由です。なので、あんまり学びやすさとか初心者向けといった軸で選ぶよりは、なんでもできるような言語を選ぶのがいいのではないでしょうか。（村田）では続いてプログラミングを勉強する段階になった際に「どこから着手すればいいか」という質問に入っていきたいと思います。具体的にあれば教えていただけますか？（大場）さっき話したことと関係しているのですが、一つのサービスを成り立たさせるためにはいろんな技術の積み重ねがあって、一部分だけわかっててもサービスとしては成り立たないことがあります。だから、どこからというよりは「これが作りたい」とか「こんなサービスをやってみたい」といったところを目指して、それに足りないのはどこなのか、簡単そうなのはどこなのか、一番難しそうなのはどこなのか、そういう切り分けでちょっとずつ自分がどこにいるかわかるように進めるのがいいんじゃないかなと思います。この言語を覚えたいといった学習の仕方だとモチベーションが続かないと思うんですよね。（村田）それはありますよね。（大場）コンピュータという分野も3ヶ月勉強した人や10年仕事で使ってますという人とか経験にいろいろあっても、その中で「マスターしました」って自分で言える人はあんまりいないと思うんですよね。すごい奥が深い世界なんで。だからこの言語をマスターするまでやろうとなると結構どこまでいっていいかわからない。なので、道具として何をやりたいかというところを目標にすると続きやすいんじゃないかなと思います。（村田）目的ありきでその言語をツールとして使って、形にしていくところから足りない部分を補うのがいいんじゃないかということですよね。堀井さんはいかがでしょうか？（堀井）大場さんも仰ったように一つを学べば終わりというものではないですね。プログラミングをするモチベーションを保たないと結局意味ないので、自分がこういうのがあったら便利だなというものをとりあえず手を動かしながら作るのがいいと思います。（大場）さっきTechAcademyのオンラインブートキャンプの説明の中で、Twitterクローンを作るというお話しでしたが、あれってどこまでのクローンなんですかね？投稿するだけだと簡単だけどTwitterを真面目に作ると結構難しいと思うのですが。（村田）Ruby on Railsチュートリアルに載ってるくらいのマイクロポストみたいなレベル感ですね。ユーザー登録ができてフォローして、その投稿がそれぞれタイムラインに一列に出てくるクローンです。（大場）フォローもするということは、ある程度データベースの関係性もグラフみたいなところもやるんですね。そういう意味では歯ごたえのある感じですね。（村田）そうですね。実際に世界中で使われているようなサービスに近い形で作る方がモチベーションが上がると思っています。全く使わなそうな図書館データベースを作るよりもTwitterクローン作る方がイメージがわきやすいし面白いなと感じてもらえるはずです。プログラミングを学習するときのモチベーション、特に一人で勉強する時間が長いので、自分がやる気になるようなところから始めるのがいいのかもしれませんね。（村田）では次にいきましょう。「プログラミング習得をする上でつまずきやすいポイントとその解決方法」について聞いてみたいと思います。堀井さんいかがですか？（堀井）つまずくところいっぱいありますね。特に、環境構築が一つのハードルになるかなと思ってます。弊社でもインターンに来てもらうことが多いのですが、プログラミングを書き始めるまでの開発体制を整えるところで時間がかかることがあります。ただ、今はEC2とかHerokuとか、必要なパッケージがそろっている状態で始められるものもありますね。無料プランを使うか、少しお金を出せばサーバーが簡単に手に入るので、うまく使って最初のハードルを乗り越えてから本を一冊写経してみるといったことから始めるのがいいのかなと思ったりしますね。（大場）個人的には難しいところって技術と技術の境目の部分かなと。例えば、Rubyだとアプリケーション開発の知識がいるし、データベースにアクセスするときにSQLみたいな言語をわかってないといけないし、両方わかってないといけないようなシチュエーションがサービス開発の中でたくさんあります。両方の知識が求められるところでハードルがぐっと上がって、新しいことを覚えるのが難しいのかなと思いますね。その解決方法としては繰り返すということですかね。繰り返していると、「これはこのことだったんだ」みたいに理解できることもあるので、反復するところがコツかなと思っています。もう一つつまずきやすいところとしては、技術の中でそもそも難しいところです。C言語だったらポインタ、Rubyだったらブロックとかですね。そもそも考え方が難しいものがいくつかあって、それを変な例えで理解しようとしても、結局どこかで嘘が入っていたりして本質的には理解できないところがあります。それは難しいものだと受け入れて、わかるまで何回も繰り返すところが必要なんじゃないかなと思っています。（村田さん）そうですね。僕も最初はPHPから始めたんですけど、クラスみたいな概念がそもそも理解できなかったです。その時は、10日くらいわからないまま続けたら理解できました。繰り返しながらやっていくと、ピーンとわかるときがくるので諦めずに繰り返すのが重要ですね。（大場）悟るまでですね（笑）（村田）悟りが降りてきますからね。さて次の質問ですが、「おすすめのプログラミング学習方法はありますか」ということです。いま繰り返しやるとありましたけれど、もうちょっと具体的に聞きたいと思います。大場さんは仕事を始めてから学んだという感じですか？（大場）まあプログラムを書くのがもともと好きでゲームをつくるなかで学びました。Windows3.1が出たときに「マインスイーパ」というゲームが入っていたのですが、当時Windowsが動くパソコンがすごい高かったんですよね。なので、みんなができるように、MS-DOSのキャラクターベースでできるマインスイーパを開発してみんなに配ったとか、そのなかでいろんな技法みたいなものを学んでいったというところです。今はほんと一つのアプリケーションを成立させるのにいろんな技術が必要なので、競争仲間であるとか教えてくれる先輩とかそういう人がいる環境に身を置くところが大事かなという気がします。（堀井）小さいところから考えて手を動かすのがいいかなと思っています。会社に入ってみて思ったのが、システムって完璧じゃなくてすでに困っている人がいるんですね。そこで私もわからないなりに、管理画面にあったらいい機能とかを他の部署の人から聞いたりして、改善や機能追加できるところを調べながら徐々に開発技術を学んでいくところがありました。あとは、勉強会もおすすめです。新卒で入った会社では勉強会を定期的に開催していたので、自分の回が来たら学んできたことを発表しなきゃいけない場がありました。そういう半ば強制的にでも自分のスキルを底上げするようなイベントに身を置いてステップアップしていくのはいいかなと思います。（村田）なるほど。僕も自分で学習してきていたときは、何かインターネット上で気になるサービスをまねてそれと同じ動きを作ってみることをしていました。あとは、わからないところでずっと迷ってるとやる気がなくなっていくので、すぐ人に聞くというのは結構重要ですね。僕は新卒で楽天に入ったので、エンジニアの部署にいる同期を休日にカフェとかに呼び出して、わからないことを聞くというのを結構な頻度でやってました。（大場）あとはオープンソースの開発に関わっていくこともいいですね。そんなに難しくなくても手が足りないというプロジェクトはたくさんあって、それこそプログラムだけじゃなくてドキュメントの追加みたいな簡単なところから手伝うこともできます。それでコミュニティの人たちの顔がわかってきて、だんだん開発に協力していく中でいいプログラムをたくさん読んで、自分がやるならどうしようみたいなことを考えたりすることがスキルアップにつながると思います。エンジニアとして働く段階（村田）では次の項目に入っていきますね。「採用したいと思うエンジニアの特徴」について聞いてみたいと思います。具体的にこんな人がいいなというものがあれば教えていただけますか？（堀井）大前提としてプログラミングが好きなことが当てはまるのかなと思っています。やっぱ好きな人って勝手に自分でどんどん技術習得して、自分自身でスキルアップしていくので根本的にプログラミングが好き、ものづくりが好きという素養はまず見てますね。あとは、Githubとかを使って自分が書いたコードを他の人に見てもらう、シェアするみたいな文化があると思うんですけど、自分の恥をさらすことができる、自分の持っていることをシェアするとかオープンさみたいなものを持っている人は素晴らしいかなと思いますね。（大場）堀井さんのお話の中でもサービス志向のエンジニアみたいな話題がありましたけども、スキルはすごい優秀だけどうちの事業にそんなに興味ないみたいな人は今のステージでは採用が難しいです。なにかしら共感をもってるところのプラスアルファでエンジニアリングを見て採用してます。（村田）会社の規模とかフェーズによっても変わってくるかなと思うんですけれども、やっぱりそのそもそものエンジニアとしてのプログラミングが好きであったりとか、サービスが好きみたいなところは基本的には重要ですよっていうことですね。（村田）では次です。「優秀なエンジニアはどうやって見極めているんですか？」という質問です。大場さんいかがでしょうか？（大場）正直言って僕もこれだというものはないですけど、一番確実なのは一緒に働いたことがある人ですよね。やっぱりいろんな会社にいると、こいつは本当にすごいみたいな人が何人かいたりします。（堀井）優秀の定義にもよるかなと思うんですが、見極めるとしたら今はGitHubとかあるので、どういうコードをその人が書いているのか、アプリなど個人でプロダクトを出しているのかとか見たりしますね。（村田）結局その人がどういう人かとか、どれくらいできるのかっていうのが見えるかどうかっていうのは結構重要なのかもしれませんね。ポートフォリオなりGitHubなり、今だとそういうのが結構アピールしやすい時代かなと思います。（村田）次に行きますね。「プログラミングスキル以外でエンジニアに求めることはありますでしょうか」という質問です。堀井さんどうでしょうか？（堀井）これはもうたくさんあります。まず弊社もベンチャーなのでプログラミングだけできる人は結構厳しいのかなと。具体的に言うと、やっぱコミュニケーション能力が高い人がいたら嬉しいです。実際、弊社はユーザーにヒアリングすることがあるので、ちゃんとそのユーザーさんとコミュニケーションが取れるかとか、仕様が上から降ってくるのを待つのではなくて自分で考えたものをデザイナーやディレクターに発表して巻き込んでいく力みたいなのが問われるシーンが多いです。（大場）エンジニアに求めるコミュニケーション能力でいうと、そもそも人と話すのが苦手だからコンピュータを扱う仕事を選んだみたいなところもあると思うんですよね。立ち上げ初期のベンチャーだと、とにかく作るというところがメインになっていて、そんなにコミュニケーションする必要がなかったりします。でも組織がちょっと大きくなってサービスが伸びてくると、ある時点からチーム開発みたいなものが求められて個人技だけでは限界がきたりします。そういう時にちゃんと自分に求められている役割の変化を感じて、それについてこれるかは考えてほしいなと思ったりします。具体的にはさっきの仕様の話だと、ゆるふわで落ちてきた仕様に対してこんな仕様でできるかと思うか、僕が決めてもいいんだというように受け止めるかで大きな違いがあると思うんですよ。それってエンジニアリングのバックグラウンドがあって、そういう幅のある仕様のなかで可能性として見られるかどうかっていうのは大きな違いじゃないかなと。（村田）自分から能動的に動いて、与えられたものだけじゃなくてしっかりそれ以外も自分で発信できるっていうことを理解した上でスキルを上げていけるような方が優秀になってくるし、それが求められるかもしれないですね。（村田）次の質問ですが、「エンジニアとして働き始めてからどんな勉強が必要ですか」とのことです。基本的にはエンジニアは日々勉強みたいなところがあると思うんですけど、そういったこと以外に何か具体的にあれば教えていただけますか？（大場）最近だとエンジニアの向かう方向性としてフルスタックみたいに、いろんな層の技術をまたがって自分一人でもサービス立ち上げができるみたいなところを目指したりもしますけど、実際本当に伸びてくサービス開発のなかでフルスタックになっていくのはめちゃくちゃ難しいと思っています。他に得意な人がいればなかなか手を出すのも難しい、どこをやってもいいよと言われても躊躇してしまうというところがあったりします。その中でできることは、一つひとつ極めていくところだと思っています。ただ、一個の技術だけで戦ってるとやっぱりリスクも高いので、次はこの専門家になろうみたいな二つ掛け合わせるものが何かあるといいんじゃないかと思います。（堀井）私はどういう勉強をしてたかなと思い返してみると、やっぱり学んでいくには段階的になると思うんですよね。一つの言語を学んで、データベースのことも学んで、今度はその言語の上に動いているフレームワークのことを学んだりと段階的に自分が学んだことに派生して勉強してきました。なので、最終的に自分が得意であると言えるくらいのところまで行けるように深掘りして、一つの技術を学んでいくのがいいのかなと思いますね。エンジニアにもスペシャリストを目指すのか、ジェネラリストを目指すのかいろいろ方向性があると思うんですけど、ひとつ自分はこういうエンジニアだとか自分の代表するプロダクトはこれだとか、そういうものを作れるようになるまでは深掘りすることがいいかなと思いますね。（村田）やっぱりエンジニアとしてどこか一つでもいいので、ある程度極めるというか、できたというところまでやって、そこからスキルの掛け算みたいなところが重要になってくるということですよね。エンジニアとしてさらにスキルアップする段階（村田）最後の項目に入っていきたいと思います。「エンジニアとしてどんなキャリアパスが描けると思いますか」という質問ですが、エンジニアとしてキャリアの長い大場さんお願いできますか。（大場）いまエンジニアの責任者として会社の中での役割を担っていますが、究極的には「事業のためにエンジニアリングをどうするのか」みたいな話になっていくかなと思っています。なので、技術だけではなくて、最近だとよく読んでいるのはマネジメントの本とかビジネス書みたいなところからキャッチアップするような勉強をしたりしてます。（村田）技術だけではなくて、その先の事業をテクノロジーで解決していくみたいなところに進めるようなパスがいいんじゃないかという話ですよね。（村田）では次に、「エンジニアが仕事したいと思う環境はどんなところですか」という質問です。堀井さんいかがでしょうか？（堀井）やっぱりエンジニア目線でいうと自由度が高いであるとか、個人の裁量が大きい方がチャレンジングなことがしやすいですよね。なのでそういう環境をいまの会社で作っていきたいと思ってます。弊社ののコアバリューがいくつかあるんですが、「エンジニアもチャレンジする」というのもあります。ある程度エンジニアの裁量でどういう設計をするかなど決められるような体制になっているので、自分がいいと思ったものをすぐ試せる環境があるのはエンジニアにとっていいのかなと思いますね。（村田）なるほど。では最後の質問として「エンジニアとして成長するためにどんな人がいる会社で働くべきだと思いますか」という質問です。いかがでしょうか？（大場）前職のように本当にエンジニアリングに関して職人みたいな人がいっぱいいるところにいて感じるのは、自分より優秀な人がいるところに身を置くことですね。自分が一番下手になって、あとは登っていくしかないみたいなイメージです。例えば、学生時代にインターンで初めてプログラミングをして、ベンチャー企業を手伝いながら一番下っ端でがんばってたらいつの間にか自分が一番詳しくなっていた。その後、さらに強い奴に会いにいきたいと言って弊社にジョインしてくれたエンジニアがいます。僕自身もいかに自分より優秀な人に来てもらうか、自分自身がキャップにならないようにすごく気をつけていて、優秀な人が活躍できるような環境や会社やサービスが大事だなと思っています。（堀井）これは私もほとんど同意見なんですけれども、自分よりも技術において素晴らしいと思った人がいるところですね。あとは、自分のスキルセットに近しいのを持っている人がいるような環境にいくと、自分のやろうと思っていることが一段引き上げられるのでいいのかなと思っています。あと最近は勉強会とか発表された資料とかがWebサイトにいっぱい上がっているので、そういうのを参考にしながら企業を選んだりするのはいいかなと思ってます。会場からの質問（村田）ここからは会場からの質問を受け付けたいと思います。ーー大場さんにお伺いしたいのですが、ご自身が英語情報で技術をキャッチアップするために気をつけられていることや、社内の方に英語の情報をキャッチアップするためにどんなことをしているのか教えていただけますでしょうか。（大場）今やってることでいうと、オープンソースコミュニティがだいたい英語ベースになっています。日本人しかエンジニアがいないプロダクトでもコミットとかは英語じゃないと受け付けない感じだったりします。社内に関しては、こうしないとみたいなものは今はないのですが、今週の気になる技術みたいなのを社内のGitHubにスレを立てて共有して、みんなが気になった技術は突っ込むようにしています。そういうときに情報ソースが英語のものがたくさんあるので、おのずと危機感が醸成されればと思っています。（村田）他のご質問はいかがでしょうか？ーーエンジニアが少なくて採用が大変だみたいなことを何かで読んだのですが、雇われる側としてどう感じておられるかということと、あと村田さんは育てる側としてどう思われるか教えていただけますでしょうか？（村田）まず育てる側の僕の方から話をさせていただきますね。まずエンジニアが足りてないところは事実です。エンジニアの採用が難しいっていうのは、そもそもマーケットに人材が少ないから取り合いになってるっていうのが一つあります。あとは統計的にもアメリカでは2020年には100万人エンジニアが足りなくなると言われています。日本でも2020年には20〜30万人ぐらいは足りなくなると言われています。インターネットを使ったビジネスはすごい盛り上がって市場も拡大しているのに、そこで働く人が増えていなければ足りなくなりますよね。僕らはそれをエンジニアを増やすことで解決したいと思っています。エンジニアになりたいという方は多いと思っていて、それでも増えないのは仕組みの問題もあると思っています。それが解決できる仕組みがあれば、人が足りないということに対してひとつの力になれるんじゃないかなと。エンジニアが足りないということに対して、大場さんはいかがでしょうか？（大場）エンジニアが足りないと言ってる会社も、2種類あるかなと思っています。 1つはよくよく聞いてみると、あまりエンジニアを大切にするような文化がなくてエンジニアが定着しない会社です。そういう会社の方は、「来てくれても半年くらいで辞めるから、辞めると思ってアウトソースすればいい」といったことを仰る場合もあります。こういったことが負の循環になって常にエンジニアが足りないことが常態化してしまう。僕らみたいなエンジニアリングの重要性を理解していて、Webサービス中心の会社だとまったく事情は違っていて、サービスの成長にともなって、さらに成長させるためにエンジニアは、明確に足りていなくてまだまだ必要だと思っています。TechAcademyさんみたいな取り組みでエンジニアが増えていくのはこれからの日本にはものすごい必要だなと思っています。（堀井）ベンチャーで最近伸びているサービスであれば、やっぱりどうしても人が必要になってきて、実際に弊社でもエンジニアは常にどの職種も募集しています。私もベンチャーの友達とか知り合いも多くて起業する人もいるのですが、その立ち上げにはやっぱりそれなりにWebのことがわかる人がどうしても欲しくなるんですけど、そういうスキルの高い人たちは大手であるとか名の知れた会社とかに勤めています。そもそもその会社からあまり転職市場に出てこないというのは肌感としてはあるので、僕らみたいなベンチャーはいかにいい人たちを見つけて会社のことを知ってもらって、採用につなげるかについていつも苦労しています。なので、需要はかなりあると認識しています。（村田）最後付け加えますね。プログラミングを習い事の視点でみると、換金性の高い習い事だと思うんですね。というのも、例えば10万円払って勉強してプログラミングが習得できれば10万円以上稼げると思うんですね。もちろんクラウドワークスさんのようなクラウドソーシングサービスで仕事を探してそれに応募して自分で遠隔の仕事をするのも一つだと思いますし、自分でメディアを立ち上げるのというのも一つでしょうし。そういった意味でも企業に入るだけじゃなくて働く方法はいくつかあると思います。（村田）お時間になりましたので、最後にこの会の締めくくりということで「これからプログラミングを学習するみなさんへのメッセージ」をお二方からお願いします。まずは堀井さんお願いします。（堀井）私も最初はプログラミング初心者だったんですけど、いろいろ学びながら実際にものづくりができるようになりました。最初はハードルの高い部分もあるのかなと思いますが、楽しみながら学んでいくと自分の可能性も広がって、キャリアを積む上でもいい経験だと思います。ぜひみなさんがんばって欲しいです。プログラミングは楽しいです。（大場）僕からは作るだけじゃなくて問題解決していこうみたいな話もしましたけれども、一方で何かを作り出す・生み出すということは本質的に楽しいことだなと思っています。例えば、快適に作るための環境を整えることに丸一日費やすとか、自分のエディタの設定とか、これだから開発しやすいみたいなことを考えながらものづくりを純粋に楽しむところも実際にあるんですね。そういった気持ちってなかなか社会人になってしまうと忘れてしまったり、思い出せなかったりとかあると思います。今だと、エンジニアになろうみたいなフェーズだといくらでも失敗できるので、何度も作ったり壊したりしながら、ぜひものづくりの楽しみというところを大切にエンジニアを目指していただければなと思いました。（村田）堀井さん、大場さん今日はどうもありがとうございました。イベントレポートは以上です。 TechAcademyではこれからもプログラミング学習者のためのイベントを開催していきます。プログラミングを独学で学習していて、このように感じた経験はないでしょうか？・調べてもほしい情報が見つからない・独学のスキルが実際の業務で通用するのか不安・目標への学習プランがわからず、迷子になりそう

イベントレポート

【徹底解説】機械学習（マシンラーニング）とは！まずはここから理解しよう

現在、幅広い業種で人工知能（AI）が使われています。またニュースや新聞でも、人工知能の報道を目にしない日はありません。このような状況の中、人工知能に興味・関心を寄せるエンジニアが増えてきています。また企業においても、人工知能のスキルを持ったエンジニアの採用が活発に行われています。機械学習は、その人工知能の中核をなすテクノロジーであり、現代のエンジニアにとっては、ほぼ必須の知識とも言えるでしょう。この記事では、機械学習の概要、各種手法についての解説、ディープラーニングとの違いなどを紹介します。機械学習とはどのような技術か、実際にどのようなサービスに使われているか、ぜひ知っておきましょう。なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。目次機械学習とは教師あり学習とは教師なし学習とは強化学習とはディープラーニングとの違いとは機械学習の代表的なライブラリ田島悠介今回は機械学習について解説するよ。大石ゆかり田島メンター！機械学習って最近よく耳にしますね。具体的にどのような技術なんですか〜？田島悠介人工知能の中核をなす技術の1つなんだ。詳しく見ていこう。大石ゆかり分かりました！機械学習とは人工知能（AI）とは、「コンピューターが物事やルールを理解するための仕組み」の様々な技術の総称です。コンピューターが物事やルールを理解するためには、人間が学習するプロセスと同様に、情報を与えて物事の特徴やルールを学習させなくてはなりません。この学習方法のことを機械学習（マシンラーニング）と呼びます。機械学習は、従来のプログラミングと違い、開発者が全ての動作をプログラミングするわけではありません。開発者はコンピューターにデータと分け方を与えます。コンピューターはその情報を元に、データの特徴を学習し、新たなデータに対する正解を予測します。例えば、以下のような手書き数字の画像データがあったとします。 MNIST 開発者は、この画像データに対する正解、「0」や「1」といった数値をペアで与えます。コンピューターは、画像データと正解の数値をもとに、数値毎の画像データの特徴を学習します。例えば「画像データのどの位置が濃い」といった特徴です。この学習の成果を「モデル」と言います。 tensorflow.org また、このことは、機械学習はデータの特徴をモデル化（数式化）できることを前提としている、とも捉えることができますね。そして、このモデルをもとに、新たな画像データの正解を「予測」します。これが機械学習の大まかな流れです。なお、人工知能の精度を高めるには、大量のデータでコンピューターに学習させることが必要です。2000年代に入り、高速・高性能なコンピューターが容易に入手できるようになりました。また、インターネットの発展により、従来より格段に多くのデータを収集できるようになりました。このことが、現代の機械学習の技術を支えています。それでは、次に機械学習の種類について確認して行きましょう。機械学習は大きく「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」の3つに分けることができます。 [PR]機械学習で挫折しない学習方法を動画で公開中教師あり学習教師あり学習とは、データと正解を与えて、コンピューターに学習させる方法です。前出の手書き数字の学習例も教師あり学習です。教師あり学習は、分類問題と回帰問題に分けることができます。分類問題分類問題は、データを種類ごとに分けることを目標とします。例えば画像データを与えて花の種類を予測する、音声データを与えて文字を予測する、これらは分類問題となります。 Iris_flower_data_set 回帰問題回帰問題は、データの特徴から、新しいデータに対する値を予測することを目標とします。例えば株価の予測や、天気予報、これらは回帰問題となります。教師あり学習の手法次に代表的な教師あり学習の手法について紹介します。線形回帰、線形分類データを直線で予測するのが線形回帰、直線で分けるのが線形分類です。線形回帰（分類）は、学習も予測も高速で、モデルをシンプルに構築できる特徴があります。また古くから研究されており、以外に線形回帰（分類）できるデータは多いため、まず最初に検討してみるべき機械学習の手法の1つでしょう。 Wikipedia SVM(サポートベクターマシン) SVMは線形回帰（分類）の手法の1つです。線形回帰（分類）は直線で分類を行うのに対し、SVMは超平面分離定理という考え方をもとに、空間をねじれさせることで、最終的に曲線で回帰（分類）を行う手法です。 SVMは優れた機械学習の手法の1つで、ディープラーニングが登場するまでは、とても多く使われていました。モデルをシンプルに構築出来、精度も良いことから、現在でも多く使われている手法です。決定木木構造のモデルにより分類する手法です。決定木は機械学習の手法としてだけでなく、意思決定を助けるためのツールとしてもよく用いられます。他の手法に比べて、人間が見てもモデルを理解しやすいことから、リスクマネジメントのような、人間の判断が必要な分野の予測によく用いられます。 Wikipedia ニューラルネットワークニューラルネットワークは、重回帰分析（多変数解析）の手法の1つです。人の神経回路をモデルとしており、機械学習の手法としては、最も古く(1950年代)から研究された来たものの1つです。 Wikipedia ロジスティック回帰「回帰」と書いていますが「分類」の手法です。ニューラルネットワークのモデルの一部を変更（活性化関数をシグモイド関数に変更）したものです。ディープラーニングの1層版です。ディープラーニングはこのロジスティック回帰を複数層組み合わせたモデルです。教師なし学習とは教師なし学習とは、データだけ与えて、コンピューターにデータをグループ化（クラスタリング）させる方法です。例えば通販サイトで商品を購入した時「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という文章を見たことは無いでしょうか。これは、コンピューターに「購買履歴」のデータを与えることで、教師なし学習により「商品Aを買った人は、商品Bを買う確率が高い」というようにユーザをグループ化することで実現しています。また、教師なし学習には主成分分析といって、データ分析をより行いやすくするための方法もあります。教師なし学習には以下のような手法があります。 k平均法クラスタ（分類するグループ）の数を決め、クラスタの数分、ランダムな点を起きます。各データは一番近い点に所属させます。所属が決まったら、クラスタに属するデータの中心を新しい点とします。これを繰り返すことでデータをグループ化します。主成分分析機械学習でモデルを構築する際、その前段階として、データの次元（説明変数の数）を削減するために用いられます。変数同士の相関度合いと寄与率をもとに、複数の変数を相関の少ない「主成分」と呼ばれる変数にまとめる手法です。これにより、機械学習のモデルをシンプルに構築することができるようになります。コラムコスパとタイパ、両方結果的に良くなる良くなる学び方とは？「スクールは高いし時間も縛られて効率が悪い」と考える方は多いと思います。もちろん、時間も費用もかかることは間違いありません。ただ結果的に無駄な学びにお金も時間もかける方がリスクが高いという考えもあります。コスパ・タイパ最適化の参考として、テックアカデミー卒業生がスクールを選んだ理由をご紹介します。

機械学習

在宅でできる副業おすすめ職種20選【月5万円稼ぐ方法】

「スキマ時間で稼げる副業はないかな…？」「どうせなら在宅でできる副業はないかな…？」「スキルを身につけながら稼ぐことはできないかな…？」この記事では、在宅でできるおすすめの副業20選を紹介し、選び方、副業をする上での注意点まで解説しています。今の会社の収入だけでは満足できていない人会社に出勤するのが無駄だと思っている人そんな人に向けて書きました。この記事を最後まで読めば、あなたにぴったりの副業が見つかるでしょう。目次人工知能とは人工知能の種類と特徴人工知能の歴史人工知能ができること、できないこと人工知能の学習書籍やサイトの紹介副業で特におすすめなのはIT系の副業です。習得に時間と労力はかかるが、しっかり力をつければ安定して稼ぐことができます。プログラミングは今後必要とされるスキルですので、副業を機会に始めてみるとよいでしょう。難しい印象がありますが、意外と楽しく感じる人も多いので、まずはIT系の副業について勉強してみるのがおすすめです。プログラマー Webサイト制作 Webデザインプログラミングで副業したい人向けに、未経験から副業プログラミングで稼ぐ方法を解説した記事もあります。ぜひご覧ください。 1 在宅でできる副業20選在宅でできる副業にはどのようなものがあるのでしょうか。現在人気の副業を中心に、それぞれの特徴をまとめました。また、スキマ時間で毎月一定収入を稼ぎたいと考えている方向けに、「現実的に副業の範囲で5万円稼げるのか」という点についても説明しています。 1.1 Webライティング Webライティングは、クライアントが指定した内容やテーマに沿って、記事を執筆する仕事です。 Webメディアをはじめとする、様々な媒体でニーズがあり、ブログや商品紹介ページの作成、最近ではYouTubeの台本などの仕事もあります。 Webでの検索は今後も増加していく一方ですので、圧倒的に将来性がある副業だと言えるでしょう。また、時間の確保さえできれば、毎月5万円を安定的に稼ぐことが可能です。長期間継続し、文字単価を上げることができればより少ない時間で収入を得られるようになります。向いている人継続的にスキルアップし、専門性を高めていける人記事を書くために多くのWebサイトや資料を読み込むため、情報収集が苦にならない人様々な分野に興味を持つことができる人タイピングに自信がある人報酬体系文字単価に、納品した記事の文字数を掛け合わせて計算する 1文字0.5円〜3円、1件あたり2000文字〜10000文字が相場成果報酬型のため、案件を多く受けることができればその分収入アップにつながるクラウドソーシングなどのサイトを利用すれば、案件を受注し納品することで即収入が発生メリット日本語の読み書きができれば、特別なスキルがいらない本業にも通じる文章作成能力が身につくデメリットライバルが多く、案件が取りづらい可能性がある案件が取れたとしても最初のうちは低単価で受注することも多くなる 1.2 ブログ自分自身で開設したブログから収益を得る仕事です。ただし、記事を更新するだけでは収益が発生しません。主に記事に外部企業の商品広告を貼り、そこから商品を購入したユーザーがいる場合に手数料が受け取れる「アフィエイト」と、Googleのバナー広告を掲載し記事がクリックされると報酬が発生する「Google アドセンス」という2つの方法があります。 Web広告の市場規模は年々拡大しているため、今後もニーズが増え続けていくでしょう。しかし、ブログアフィリエイターの30％以上が、ブログからの収入を得られていません。月5万円を稼ぐとなると、上位20％に入る必要があるため、安定的に稼ぐためのハードルはかなり高いと言えるでしょう。参考：特定非営利活動法人　アフィリエイトマーケティング協会　「アフィリエイトに関する市場調査　2020年向いている人収益化するまで記事更新を継続できる人「これだけは他の人に負けない」といった特定の分野に精通している人報酬体系アフリエイトの場合、広告を通して商品を1つ購入した場合に、商品価格の数％または一定額が支払われる報酬額は商品ごとに異なり、1件あたり100円〜数千円アドセンスの場合、1クリック30〜40円、PV数次第で収益が変わる記事作成後、検索に反映されるまで3ヶ月ほどかかることがほとんどのため、収益化までは少し時間がかかるメリット P V数を増やす過程で、記事のライティングスキルや集客スキルが身につく一度稼げるブログを作ってしまえば、何もしなくても広告収入が発生するため不労所得を得ることができるデメリット競争が激しく収益化するまでに時間がかかる 1.3 プログラマープログラミング言語を用いて、様々なシステムやアプリケーションを作成したり、動かしたりする仕事です。基幹システムのサーバー構築や、既存システムの開発やテストといった業務内容があります。2018年の時点で、プログラマーのようなIT人材は約20万人以上不足となっており、2025年ではIT人材は36万人の不足と試算されています。金融や家電、自動車など様々な分野においてI Tの活用が推進されていることも追い風になっており、かなり将来性がある職業だといえるでしょう。参考：経済産業省　2019年　I T人材需給に関する調査 1案件あたりの単価が高く、スキルが身につけば短い時間で納品まで完了できますので毎月5万を安定して稼ぐことは可能でしょう。場合によっては1案件で数十万円稼ぐこともできるのがプログラマーの特徴です。ただし、高額な案件を獲得するには、それなりの経験が求められます。企業で3年以上の実務経験と向上心が必要になりますが、満たしていれば時給4,000円以上も視野に入るでしょう。向いている人プログラミングに必要な知識は日々アップデートされているため、常に新しいことを学んで行ける人向上心があり、前向きに取り組める人本業でプログラミングに携わっている人報酬体系プロジェクトごとに異なり、1案件あたりの単価は5〜10万円以上になることが多い高い技術が必要とされるアプリケーション作成の場合には30万円以上となることもある知識を得るために一定時間が必要とされるため、最低3ヶ月は収益が発生しない可能性が高いメリットプログラミング言語は一度覚えてしまえば様々な分野に応用可能なため、手に職をつけることができるニーズが高く、案件に困ることがない一般的にスキル習得難易度が高いと思われているが地道に継続すれば未経験からも習得できるデメリット知識を取得するまでには一定時間を確保する必要がある案件を獲得するには企業で数年の就業経験が必要関連記事：【副業】プログラミング未経験から稼ぐ方法を徹底解説 1.4 Webサイト制作ホームページやLP（ランディングページ）などのWebサイト制作をする仕事です。主にプログラミング言語を用いてコーディングをすることがメインの業務となります。現在、企業活動を行うにあたってホームページの設置は必須といえます。ホームページからの集客を重視している企業も多くなってきていますので、今後も必要とされ続ける職種です。スキルアップのための地道な努力さえできれば、初心者であっても毎月5万を継続して稼ぐことは可能です。後述するWebデザインとのスキルのかけ算で単価を上げることも可能です。案件獲得の競争が激しいという一面はありますが、ポートフォリオ作る、低単価でも実績を積み重ねる、などの工夫をすれば月5万の収益を達成できるでしょう。向いている人必要な知識が日々アップデートされていくため、常に新しいことを学ぶことができる人報酬体系クラウドソーシングから受注する場合は、1ページあたり5000円〜が相場 Word Pressのテーマ制作やコーポレートサイト全体の設計などをする場合は10万円以上になる場合も多い知識を得るために一定時間が必要とされるため、最低3ヶ月は収益が発生しない可能性が高いメリットアプリケーション制作やシステム構築を行う場合と比べてWeb制作に必要なプログラミング知識は少なくなっているため、学習を始めて収益化するまでのハードルはやや低い YouTubeの無料教材を利用したり、プログラミングスクールを利用したりすることで効率よく学べる環境があるデメリットクラウドソーシングなどのサイトでは案件数に対して応募者が多く、競争が激しくなる可能性が高い関連記事：【副業】プログラミング未経験から稼ぐ方法を徹底解説 1.5 Webデザイン Web上に表示されるページの見た目に関する制作を行う仕事です。 Webサービスや広告用LP（ランディングページ）の作成など業務は幅広く、クライアントの依頼を受けて、使い勝手の良い魅力あるページ構成やデザインを考えることがメインの業務となります。自社の魅力を世間によりよく発信するために、Webサイトにデザイン性を重視する企業が増えているため需要は高まってきているといえるでしょう。スキルアップのための地道な努力さえできれば、初心者であっても毎月5万を継続して稼ぐことは可能です。ポートフォリオを作る、低単価でも実績を積み重ねるなどの工夫をすれば月5万の収益を達成できます。先述したWebサイト制作とのスキルのかけ算で単価を上げることも可能です。向いている人新しい技術を吸収することに喜びを見出せる人デザイン以外の幅広い業務をすることに抵抗がない人報酬体系クライアントにより異なり、1案件数千円〜数万円と幅広い企業向けの場合単価が高く10万円以上の案件も多くなる知識を得るために一定時間が必要とされるため、最低3ヶ月は収益が発生しない可能性が高いメリット Web制作に必要なスキル全般が身につくデザインに関して顧客との折衝・調整を行うことも多く、コミュニケーション能力が身につくプログラミングやUI・UXデザインに関するスキルも身につくため、副業から本業へのシフトチェンジも視野に入れつつ、仕事に取り組むことができるデメリット仕事の依頼を受けることができるレベルに達するまで、一定の学習時間を必要とする関連記事：【副業】プログラミング未経験から稼ぐ方法を徹底解説 1.6 イラスト制作ロゴ、名刺、アイコン、キャラクターなどのデザインをする仕事です。クライアントからコンセプトや完成イメージの指示を受け、デザインをしていきます。LINEスタンプやキャラクターデザイン、図解やTwitterのアイコンなど、様々な分野でイラストが必要とされており、今後もニーズは拡大していくでしょう。初心者でスキルやセンスがない場合、案件が獲得できず1ヶ月の売り上げが数千円で終わってしまうことも多いでしょう。スキルがあっても案件が単発で終わってしまうことも多いため、常に営業・集客をしていかなければ継続して収益を上げることは難しいのではないでしょうか。向いている人自分のデザインスキルやセンスに自信がある人趣味として絵を描いたりデザインすることが好きな人報酬体系 1案件数百円〜数千円とクライアントにより稼げる金額は幅広い企業向け案件の場合単価が高くなるスキルさえあればすぐに稼ぐことができるが、1から始める場合やセンスがあまりないと感じる場合、収益発生までは数ヶ月〜1年以上かかるメリット案件が多数あるため、自分にあった案件を見つけやすいデメリット案件が獲得できるかどうかが各個人のスキルやセンスに左右されやすい良い品質で納品するために、専用のソフトウェアや機器を用意する等、初期投資にある程度の費用がかかる 1.7 ネットショップネット上に店舗を開き、商品を販売する仕事です。ネットショッピングの市場規模は年々拡大しており、将来性は高いといえます。参考：経済産業省　　電子商取引に関する市場調査の結果継続して売り上げをあげるためには、商品ラインナップや価格など、他の店舗と比べた優位性をアピールすることが必要になってきますが、大手と比べた場合、仕入れの面で不利になることも多いため、差別化をし選んでもらうショップにするためにはかなりの努力が必要です。全くの未経験から始めた場合、月5万というのはかなり高いハードルとなるでしょう。向いている人普段からネットショッピングをよく利用している人好きな商品ジャンルがある人 SNSのフォロワーがすでに多い人報酬体系商品の売り上げから仕入れにかかった費用を差し引いた分が利益となる安く仕入れることができる先を確保できていれば、利益を出しやすい商品がすぐに売れるとは限らないため、最低3ヶ月は売り上げが入ってこない可能性があるメリット実店舗と異なり、人件費を極力抑えて物品の販売をすることができるプログラミングの知識がなくても店舗ページを開くことができるプラットフォームも充実しているハンドメイド作品を販売し固定のファンを獲得することができれば継続した売り上げを見込めるデメリット数ある他のショップと差別化をすることが難しく、SNSなども使って集客を行わなければ売り上げが見込めない 1.8 カスタマーサポート企業へのお客様からの問い合わせに対して、メールやチャット、電話で対応をする仕事です。稼働時間の確保さえできれば、安定した金額を毎月稼ぐことができるといえるでしょう。向いている人丁寧な顧客対応が求められるため、飲食店などの接客業やコールセンターでの勤務経験がある人報酬体系時給制となることが多く、1時間あたり1,000円〜1,500円が相場働いた分だけ稼げるので、比較的早く収入を得ることができるメリットマニュアルに沿って対応をする形になるため、特別なスキルがなくても始めることができるデメリット契約上毎週一定時間働くことが求められるクレーム対応をする場合、ストレスが溜まりやすい 1.9 データ入力・文字起こしエクセルやワードにデータを入力したり、動画や音声の内容を聞き会話内容を文字にして書き起こす仕事です。企業内で使用する顧客リスト作成やプレゼン資料の作成、YouTubeの字幕作成といった作業があります。 1件あたりの単価が低いため月5万を稼ごうとすると、相当な時間を費やす必要が出てきます。初心者でも手が出しやすい分、スキルアップが案件の獲得や単価アップに繋がりにくいため、副業として取り組む場合一定金額で頭打ちとなる可能性が高いです。月5万稼ぐのはなかなか難しいといえるでしょう。向いている人淡々と作業をするのが好きな人タイピングのスピードに自信のある人事務職での勤務経験がある人報酬体系 1件あたり数百円〜数千円クラウドソーシングサイトでよく用いられる「タスク形式」の場合、1件入力するごとに数十円入力件数や文字数が多くなればなるほど、稼げる金額は増える作業をした分だけ収益に反映するため、比較的早く収入を得ることができるメリット特別なスキルが不要で、仕事を始めるハードルが低いデメリット 1件あたりの単価が低く、時給換算した収入が少なくなりやすい 1.10 コンサルティング自分が詳しい専門の分野で顧客の相談や指導をする仕事です。主な業務としてはクライアントの悩みを解決することになります。人の数だけ悩みがあると言われますので、需要は無くならない仕事だといえます。コンサルタントとしての実力があればリピーターを獲得できるため、月5万円を稼ぐことは容易です。しかし、スキルに自信がない場合や中途半端なスキルしか持っていない場合、顧客獲得に苦労する可能性が高いため、安定して稼ぐことは難しいでしょう。向いている人既に本業を通じて専門的な知見を持っている人結果にコミットするプロ意識の高い人報酬体系相談時間やコンサルティング後の業績など結果に対して、自身で設定した報酬を受け取るメリット初期費用が不要で、今までの経験や知識を生かすことができる単価が高い可能性があるデメリット本業を通じた人脈形成やSNS・ブログなどを用いた集客、ブランディングができなければ案件が獲得できない 1.11 Webマーケティング Webサービスを用いて企業の業務支援や売り上げアップのコンサルティングをする仕事です。SNSの運用代行や広告・メルマガ配信代行、SEO対策などがメインの業務となります。実力次第で稼げる金額が変わるため、人によって月5万円を稼ぐ難易度は異なりますが、これからWebマーケティングの勉強を始める人にとってはかなりハードルが高いといえるでしょう。向いている人自身でブログを運営し集客に成功している人本業でWeb広告営業に携わっている人本業でWebマーケティングに携わっている人報酬体系クライアントとの契約条件により異なる一般的には成果報酬・月額支払い・一括支払いのいずれかで契約するメリット Webサービスを使って稼ぐスキルを磨くことができるデメリット基本的に結果にコミットできる実力が必要となるため、案件を獲得するまでのハードルが高い 1.12 動画編集あらかじめ撮影された動画を見やすくするために、カット作業やテロップ挿入をする仕事です。企業のプロモーション動画やYouTube、ウェディングムービーなど様々な分野で動画編集のニーズは高まっています。高いスキルは必要とされないため、月5万円程度であれば比較的短期間で稼げる可能性は高いです。ただし、その分ライバルも多く今後案件が獲得しづらくなる可能性は高いでしょう。向いている人細かい作業をするのが苦にならない人報酬体系 1件あたり5,000円〜数万円で、企業向け案件の場合単価が高くなるクラウドソーシングサイトでの募集が多いため、即収入につながりやすいメリット自分自身でYouTubeやプレゼン動画を作る際に身につけたスキルが応用できる一定レベルのスキル取得までにプログラミングなどと比べて時間がかからないデメリット動画制作をするためのパソコンやソフトウェアに初期投資が必要 1.13 広告動画制作映像・写真・イラストといった素材を加工・効果付けをして動画を作る仕事です。動画クリエイターと言われることもあります。企業向けの動画広告作成については市場が拡大しており、将来性がある分野となっています。参考：サイバーエージェント　2020年国内動画広告の市場調査動画制作の経験があれば、広告運用等も合わせて依頼されることもあるため、1件あたりの単価も高くなりやすく、月5万円は達成可能といえます。ただし、スキルがない状態では案件獲得が難しく収益化しづらいでしょう。向いている人動画制作に携わったことがある人動画編集で一定の売り上げを上げている人報酬体系 1件あたり数万円〜数十万円企業向けの案件については単価が高い傾向にあるメリット汎用性の高い、本格的な動画制作のスキルを身につけることができるデメリット動画制作をするためのパソコンやソフトウェアに初期投資が必要スキルを身につけるまでに時間がかかる 1.14 写真撮影写真販売は、自分で撮影した写真を、ネットショップやストックフォトサービスで売って収入を得る仕事です。プロのカメラマンであれば別ですが、素人が副業として行う場合、売れ行きの良い写真を狙って撮るのはかなり難しく、安定的な収入を得ることは期待できないでしょう。向いている人カメラが趣味の人日頃からよく写真を撮る人報酬体系 1枚数百円〜数千円で販売するのが一般的ストックフォトサービスを使うと、販売価格から40～60％ほどの手数料が差し引かれるメリット趣味を仕事にできる始めるためのコストがほとんどかからないデメリット売れる写真を撮るためには専門的な学習とセンスが必要とされる 1.15 ナレーション企業の広告やアプリゲームに使用されるナレーションを提供する仕事です。 1件あたりの単価が低いだけではなく、募集されている案件の数も多いとはいえないため、月5万円を稼ぐことはなかなか難しいでしょう。向いている人声に自信がある人声優系の学校に通っていた、声優の仕事経験がある人報酬体系 1件あたり数百円〜数千円主にクラウドソーシングサイトやスキル販売サイトで募集しているメリット趣味を仕事にできるデメリット 1件あたりの単価が低い編集や録音をするための機材などの初期投資が必要 1.16 オンラインの家庭教師英語やダイエット、ビジネスなど自分の得意なことをオンラインで教える仕事です。副業として行う場合使える時間が限られてきますので、時間単価を上げることが必須になります。スキルがあれば時間あたりの単価を高く設定することも可能です。しかし、人気や実力がなければ顧客数に影響してしまうため、単価を上げることが容易ではなく、月5万まで稼ぐのは難しいといえます。また、参入障壁が低いのでライバルも多いでしょう。向いている人人に教えることが好きな人報酬体系スキル販売サイトで、1時間当たりの料金を設定し募集することが多い 1時間500円〜数千円程度メリット販売できるプラットフォームが多いデメリット時間を切り売りするのでスケジュール調整が難しい参入障壁が低くライバルが多い 1.17 Twitterの懸賞 Twitter懸賞とは、Twitterのアカウントを利用して応募できる懸賞・キャンペーンのことです。後日当選が発表される形式の懸賞の場合、フォロワー数やツイート・プロフィール内容に注意を払うことで当選確率を上げることができます。しかし通常の懸賞と同様、運の要素が強いため月5万を安定的に稼ぐことは期待できないでしょう。向いている人毎日Twitterを使っている人報酬体系 1回の抽選ごとに商品または現金が当たるメリット主催者が発信したツイートをリツイートするだけなので、ごく短時間で参加できるデメリット転用可能なスキルが全く身につかない見返りの有無が確率に左右される 1.18 フリマアプリフリマアプリで不用品を販売して収入を得る方法です。メルカリをはじめとするフリマアプリは多数リリースされており、ユーザー数も多いため、売るものがあれば即収入につながります。特にブランド品などは高く売れやすいため月5万円を稼ぐことは可能です。しかし、売るものがなくなった時点で出品ができませんので継続的に収入を得ることができないでしょう。向いている人自宅に物がたくさんある人報酬体系アプリを使用する場合、商品売上金額から、1商品販売するごとにかかる10％程度の手数料を差し引いた金額が収益となる即金性が高いメリット既に自宅にあるものを売るためコストがかからず収益を上げやすいデメリット一時的にしか稼ぐことができない転用可能なスキルが全く身につかない 1.19 せどり・転売ネットショップやリサイクルショップから安く商品を仕入れて、仕入れ額よりも高く販売することで差額を利益として得る仕事です。せどりには様々な方法があり、楽天ポイントを利用したり海外から輸入したりする方法などがあります。仕入れ商品のリサーチから梱包、販売まで全て一人で行うため仕組み化することができれば短時間で月5万円を稼ぐことはできます。ただし、価格差が取れる商品を見つけ出すまで時間がかかることも多く、競争相手も多いため、軌道に乗せるまでは時間がかかるでしょう。向いている人特定分野の商品に詳しい人流行に敏感な人報酬体系仕入額と販売価格の差が利益となる出品手数料や送料を考慮して価格設定をする必要があるメリット仕組みがシンプルな商売なので、安く仕入れることができれば特別なスキルがなくても始めることができるデメリットプラットフォームごとの転売規制によって売れる商品が変わる可能性があるブランド品の偽物販売に関わってしまうリスクがある 1.20 ポイントサイトサイト内の特定の広告をクリックして商品購入や会員登録をすることで、報酬を得ることができます。副収入がある男性会社員の22.3%の収入源は、「ポイント・アンケートサイト」で58.1%と最多となっており人気の仕事です。参考：新生銀行　2019年サラリーマンのお小遣い調査月5万円を稼ぐことは十分可能ですが、一度きりの案件も多いため継続して稼ぐことはできないでしょう。向いている人コツコツと単純作業に取り組める人様々な企業に個人情報を提供することに抵抗がない人報酬体系広告ごとに決められた達成条件を満たすと収益発生ポイントが貯まったら電子マネーや現金に交換可能なため即金性が高いメリットクレジットカード作成や口座開設などの高額案件に取り組めば、短期間で一定の金額を稼ぐことができる特別なスキルがなくても始めることができるデメリット誰でもできる仕事のためスキルが全く身につかない 2 在宅でできる副業のメリット・デメリット在宅でできる副業にはメリットだけではなくデメリットもあります。事前に理解しておくことで、自分に合った副業を見つけることができるでしょう。 2.1 メリット在宅でできる副業のメリットは3つあります。それぞれ詳しく説明します。 2.1.1 メリット1　仕事内容や付き合う人を選べる副業で稼ぐためには、自分自身の得意分野を生かして仕事をすることが重要です。苦手なことには時間をかけず、得意なことに集中することで限られた短い時間の中で成果を上げられます。会社で働く場合と異なり、取り組む仕事については自ら取捨選択する姿勢が大切です。また付き合う人を選ぶことができますので、人間関係で余計なストレスを抱えることも少なくて済みます。 2.1.2 メリット2　本業以外のスキルが身につく副業に取り組む過程で、本業以外の実用的なスキルを身につけることができます。副業にもよりますが、成果報酬として1件あたりの対価が設定されていることがほとんどのため、必然的にスキルを身につけることになります。対価をもらいながら学ぶことができますので、学習のアウトプットの場としても最適です。会社に頼らず自力で稼ぐ力を身につけたい、独立しても通用するスキルが欲しい、という人にとって副業は有効な手段となるでしょう。 2.1.3 メリット3　時間と場所に縛られず仕事ができるスマホやPCが1台あれば、基本的に時間や場所に関係なく作業ができます。通勤時間がないのは、精神的にも体力的にも楽だと感じる人は多いのではないでしょうか。また、通勤時間がなくなることで空いた時間やスキマ時間で作業を進めることもできるためより効率的に稼ぐことが可能です。 2.2 デメリット在宅でできる副業のデメリットは3つあります。 2.2.1 デメリット1　自己管理力が必要体調や納期管理、営業や案件の管理など基本的には全ての作業を一人で行う必要があります。無理をして体調を崩してしまったり、急なトラブルが発生して納期に間に合わないという事態が発生した場合、各方面に迷惑をかけることになります。基本的に余裕を持ってスケジュールを組み、仕事に取り組むことが重要です。 2.2.2 デメリット2　孤独感を感じることが多い仕事の性質上、一人で作業する時間が多いため、孤独感を感じることが多くなるでしょう。一人で作業をするのが苦手で、和気あいあいと仕事をしたい人にとっては厳しいかもしれません。 2.2.3 デメリット3　トラブルに巻き込まれる可能性がある仕事の選び方次第では、トラブルに巻き込まれてしまう可能性があります。副業はあくまで自己責任で行うため、万が一トラブルが発生した場合も自分自身で全て対処する必要があります。特に、「簡単・高収入」を謳った副業詐欺には注意しましょう。稼ぐどころか、高額な教材を買わされてしまったり、気付かない間に犯罪に加担してしまう可能性もあります。仕事を受ける場合には依頼先の情報や業務内容を慎重に確認し、問題ないか見極める力が必要です。 [PR]機械学習で挫折しない学習方法を動画で公開中3 在宅でできる副業の選び方数ある副業の中でどの副業を選ぶのが良いのか、選び方についてまとめました。 3.1 目的に合わせて選ぶなぜ副業をするのか、副業に対して何を求めているのかを明確にして取り組むことで効率よく稼ぐことができます。以下のように目的に合わせて選ぶことが有効です。「短期間で一定金額を稼ぎたい」：即金性の高いもの「無理なく空いた時間を有効活用したい」：作業負担が少なく手軽にできるもの「本業で足りない生活費の確保」：1ヶ月に稼げる金額が明確なもの「将来の独立・起業のためスキルアップしたい」：汎用性の高いスキルが身につくもの 3.2 最初はリスクの小さい副業を選ぶ副業を始める際、元手がかからないものを選ぶことは重要です。特に本業と異なる分野の仕事に取り組む場合、自分にあった仕事かどうかはスタートしてみるまでわからないことが多いです。もし自分に合わないと判断した時に、コストをかけず始めていればすぐにやめて違う仕事をするという選択ができます。初期投資の額が大きいと、投資額を回収できなくなる可能性も高いです。稼ぐために始めた副業で収益を上げられなかったり、負債を抱えてしまったりすると、精神的な負担が大きくなり本業にも悪影響が出てしまいます。プログラマーやWeb制作、WebデザイナーといったIT系の副業であれば、いずれも初期費用を抑えて低コストで始めることができます。 3.3 自分スキルになるものはおすすめどの副業が良いか迷った時には、自分自身にスキルが身につく副業を選ぶのがおすすめです。時給で働く場合やスキルが身につかない副業を続けると、時間の切り売りをするばかりで、一時的には稼げるかもしれませんが、将来的な収入アップは望めません。副業でスキルアップができると、より高単価の案件を受注することで収入を上げていくことができます。また、副業に取り組む中で自分の可能性に気づき、本業での成果につながったり、転職をするきっかけとなったりすることもあります。スキルを身につけることができる副業としては、プログラマーやWeb制作、WebデザイナーといったIT系の副業がおすすめです。今後も需要が高い分野ですので、一度スキルを身につければ再現性高く稼ぐことができるでしょう。コラムコスパとタイパ、両方結果的に良くなる良くなる学び方とは？「スクールは高いし時間も縛られて効率が悪い」と考える方は多いと思います。

副業・フリーランス

WordPressの使い方！初心者でもサイト作成が簡単に｜現役エンジニアが解説

WordPressを使用するとデザインの変更や機能のカスタマイズ、データの管理を手軽に行える多機能なブログサービスを作成することができます。実際、このTechAcademyマガジンもWordPressを使って作られたサイトです。他にも企業のコーポレートサイトやブログサイトなどの多くはWordPressを使われているのです。サイト作成に便利なプラットフォームなので、ぜひ使えるように理解していきましょう。そもそもWordPressとは何なのかよく分からない方は、今さら聞けない！WordPressとは【初心者向け】をご覧ください。なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、WordPress講座の内容をもとに紹介しています。大石ゆかり田島メンター！！WordPressのことはなんとかわかったんですけど、どうやって使うんですか〜？田島悠介 WordPressを使うにはインストールや初期設定が必要なんだ。大石ゆかりなんだか難しそうですね・・・。田島悠介きちんと手順に従えば簡単にできるよ。インストールさえしてしまえば、簡単に記事の作成とかサイトデザインとかもできるから。それじゃあ教えてあげるね。大石ゆかりよろしくお願いします！！！目次 WordPressのインストール手順初期設定とインストール WordPress管理画面の基本設定記事の投稿方法カテゴリーとタグの管理ユーザー管理パーマリンクの設定テーマの使い方プラグインの使い方 WordPressで知っておきたいその他の設定 WordPressのインストール手順用意するもの PHP・MySQLが使用できるサーバー(レンタルサーバーなど) 以下の条件があります。 PHP バージョン 7.4 以上 MySQL バージョン 5.6 以上または MariaDB バージョン 10.1 以上 HTTPS対応 (2020年6月時点) FTPクライアント(今回はFileZillaを使用します) 独自ドメイン(yahoo.co.jpのように自分のサイトを公開する場合に必要です) 独自ドメイン、レンタルサーバーについては別途記事内で比較しています。合わせてご覧ください。本体の入手とサーバーへのアップロードまずはWordPressの公式サイトのダウンロードページにアクセスしましょう。 WordPress – ダウンロード以下のボタンをクリックしてWordPress本体をダウンロードします。ダウンロードし、解凍した「wordpress」という名前のフォルダを任意の半角英数字の名前に変更します。ここではwpとしています。(変更せず、「wordpress」のままでもOKです) FTPクライアントを使用してサーバーに本体をアップロードします。今回はFileZillaを使用します。サーバーに接続し、WordPressを設置したい場所にフォルダごとアップロードします。アップロードしたフォルダのある場所にアクセスします。※ ※例えばhttp://xxxx.ne.jp/に「wp」と名前変更したWordPressフォルダをアップロードした場合、アクセスする場所はhttp://xxxx.ne.jp/wpとなります。また、これがそのサイトのアドレスになります。 [PR]機械学習で挫折しない学習方法を動画で公開中初期設定とインストールデータベースの設定を行います。「さあ、始めましょう！」のボタンをクリックします。データベース名・ユーザー名・パスワード・データベースのホスト名を入力し、「送信」ボタンをクリックします。これらは使用しているレンタルサーバーにより設定が異なります。以下は、レンタルサーバーのスターサーバーでの例です。(管理画面の「データベース設定」から見ることができます) パスワードはこのデータベースで設定したものを入力します。また、データベースの文字コードは「UTF-8」にしておきます。「インストールを実行」をクリックします。ここではWordPressサイトの基本的な設定を行います。また、これらの項目は全て後でいつでも変更できます。「検索エンジンがサイトをインデックスしないようにする」にチェックを入れるとサイトが検索エンジンに表示されない状態にしておくことができます。テスト導入時などにチェックします。入力後「WordPressをインストール」をクリックします。インストール完了のメッセージと、ログイン用のユーザー名とパスワードに関する情報が表示されます。続いてログイン画面が表示されます。設定したユーザー名とパスワードを入力し「ログイン」をクリックします。管理画面の基本設定ログインするとWordPressの管理画面が表示されます。記事の投稿やサイトデザインの変更、プラグインの追加や各種設定はこの画面から行います。サイトの基本情報変更左メニューの「外観」から「カスタマイズ」を選択します。「サイト基本情報」を選択します。サイトのタイトルとキャッチフレーズはここからいつでも変更できます。ログイン・ログアウト方法管理画面からログアウトする場合は上メニューのユーザー名から「ログアウト」を選択します。再び管理画面にログインするときはサイト上の「ログイン」(テーマにより表示されないものもあります)か、WordPressフォルダ内にあるwp-login.phpにアクセスすることでログイン画面に移行することができます。※ ※例えばhttp://xxxx.ne.jp/wpというサイトの場合はhttp://xxxx.ne.jp/wp/wp-login.phpがログイン画面へのアクセスになります。コラムコスパとタイパ、両方結果的に良くなる良くなる学び方とは？「スクールは高いし時間も縛られて効率が悪い」と考える方は多いと思います。もちろん、時間も費用もかかることは間違いありません。ただ結果的に無駄な学びにお金も時間もかける方がリスクが高いという考えもあります。

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「Sketch vs. Figma」デザインツールとして優れているのはどちらか

本稿は、Smashing Magazineのブログ記事を了解を得て日本語翻訳し掲載した記事になります。本記事は、WebデザイナーであるChristian Krammer氏によって投稿されました。 UIデザインツールはこれまでにおいてかなりの人気を集めてきました。Affinity Designerや、Gravit、Sketch等の素晴らしいアプリケーションが大きく進化した一方でAdobe XD （Adobe Experience Designの略）やFigma のようなプレイヤーもこのフィールドに参入してきました。個人的には後者に最も魅力を感じます。Sketchとの類似性から、Figmaも最初の段階から簡単に正しく理解できました。更にFigmaは簡単なファイルの共有やvector networks、「constraints」(レスポンシブデザイン向け）、リアルタイムコラボレーションのような他の使い易い競合相手とは明確に違う独自の個性があります。この記事ではSketchとFigma 両方のアプリケーションを細部に渡り比較し、それぞれの長所がどのような点かに焦点を当てていきます。 Sketchの最大の弱点は常にAppleのエコシステムにロックインされている事です。設計するだけではなく、ファイルを開きチェックするのにもMacが必要です。WindowsやLinux上では全く機能しません。その為しばらく経つとSketchファイルのスペックを持つ有料のサービスが現れた訳ですが、それにしても厄介で余分な手順です。上：Sketch 下：Figma これが恐らくFigmaが最初の段階から一線を画す理由の1つです。すなわち、世界中基本的にどのデバイスでもFigmaはWebブラウザで使うことができます。どのインストールも一切不要です。ただChrome（又はFirefox）を開いてアカウントを作成して設計を開始するだけでいいのです。私は以前からずっとブラウザベースのツールを躊躇していましたが、Figmaは一瞬で私の懸念を仏拭しました。Figmaは多数の要素を含みながらもSketchと同様高性能です（もし同様でなければFigmaの方がより高性能です）。 WindowsやMac用のFigmaのスタンドアローンデスクトップアプリも入手可能ですが、基本的にそれらはただのブラウザバージョンのラッパーにすぎません。それらはキーボードショートカットにより優れた一方で、常にオンライン上にいなければなりません。勝者：Figma 理由：プラットフォームに依存しないためユーザビリティ（特徴的機能とユーザーインターフェース）基本的に、FigmaはSketchのインブラウザ版と呼ぶのが最も相応しいでしょう。機能はほぼ同じ、インターフェースも似ている、キーボードショートカットでさえもほぼSketchから受け継いでいる。もし既にSketchを知っていれば、Figmaが2016年の始めにリリースされた時にすぐに簡単に使いこなせるようになったでしょう。 Figmaはリリース当初から様々な点において改善され、いくつかの部分ではSketchを上回ってきました。しかし、プラグインやサードパーティ・ツールとの統合、リアルデータを利用できる機能（Craft Pluginも使用して）など、欠けている機能が未だにいくつかあります。それにも関わらず、この調子で改善が進むとFigmaがSketchに肩を並べるのはもはや時間の問題でしょう。勝者：引き分け理由：現時点では大差はありません。しかしSketchの方があなたの仕事を効率化させる要素を持ち合わせています。価格 Sketchは元々新しいバージョーンごとに約99USドルの初回手数料のみで発売されました。しかしやがてこのビジネスモデルは維持不可能だと判明されます。Bohemian Coding社は最近価格を定期購入が必要なモデルに変更しました。99USドルで1年間の無料アップデートが入手できます。その後はそのまま使い続けることができるか、更に同額を支払うことでまた別の1年アップデートが行えます。この値上がりは当初不適切なように見受けられましたが、デザイナーとしてあなたのメインツールへの99ドルの価値とは何でしょうか？そうです、大した額ではありません。 Adobe’s Creative Cloud の定期購入よりはまだ安いのです。（又、Sketchは何の問題もなく使い続けることができる一方、Creative Cloud の定期購入を辞めたらどのAdobe CC アプリも使い続けることができなくなります。）当分の間は、Figmaは全ての人が無料で使えるようになっていますが、今年後半には変わってくるでしょう。きっと定期購入制になり、月額10~15USドルになるでしょう（あくまで私個人の見解ですが）。確かな事は1つあります。それは、Figmaは学生に対して常に無料でしょう。（Sketchが教師と学生に対しリーズナブルなディスカウントを提供しているのと似ています。）勝者：引き分け理由：Figmaの価格に関する発表はまだない為 [PR]機械学習で挫折しない学習方法を動画で公開中コラボレーション機能 Figmaの主な差別化要因は恐らく「マルチプレイヤー」と呼ばれるリアルタイムコラボレーション機能でしょう。その機能を使って他のユーザーと同時に1つのファイルを編集することができるだけでなく、他のユーザーがデザインをいじっているのを見たり、内蔵型のコメント機能を使って変更を知らせることができます。 1つの例として、この同時編集はプレゼンテーションやリモートチームにとって素晴らしく、また関わっている全てユーザーが同じ状態を確認し、意図していなかった上書きを防ぐことができます。 Sketchには（プラグインを使用してですら）そのようなコラボレーション機能はありませんし、多分そのような機能がない方がSketchにとってはよいのかもしれません。なぜなら「このボタンをもっと大きくしよう。ちょっと待てよ、勝手にやっちゃえ！」というような結末をもたらすかもしれないからです。もちろんこれは少し大げさな例です。この機能は多少価値はありますが、事前に特定のルールを決めておかないとリスクがあります。勝者：Figma 理由：同時に同じファイルを複数の人で共同編集できる為ファイル共有とスペックリアルタイムコラボレーション機能に幾らか関連しているのは設計ファイルの共有です。なぜならFigmaではすべての事がブラウザで行われるため、全てのファイルが必然的にURLを持っていて、それを同僚や上司に送ることができます（閲覧専用モードでも可能です）。このブラウザベースのアプローチの別の大きな利点は、開発者をはじめ全ての人がサードパーティツールの必要性なしにすぐにデザインを開き検証できることです。 Figmaでは簡単に他のユーザーとデザインを共有できます。これはまさに、1つのファイルにおいて必要不可欠な全ての情報（例えばフォントサイズや色、寸法、アセットなど）を他の共同制作者に提供するためにSketchに求められているものです。しかしながら、前にも述べたように、ここであなたを手助けするZeplinやSimpli、InVisionの Inspect、Avocode、Marklyなどの有料のツールが必要です。公平な立場からみて、最初の3つは1つのプロジェクトでは無料ですが、より複雑なものに取り組む際にはそれだけでは十分ではないでしょう。更に何らかのツールを必要としている場合や、そのような（正直なところ基本的な）機能にお金をかけたくないというのであれば、MarketchやSketch Measureという無料のプラグインもあります。多くの有料のアプリではコメントを追加したり自動的にスタイルガイドを作成することができます。あるいは、FigmaはSketchのファイルフォーマットをサポートしているので、SketchのファイルをFigmaにインポートしてチェックすることさえできます。左上から右下順に:Avocode、Zeplin、Simpli、Markly。これら全てにおいて様々な方法でSketchのデザインの閲覧、共有可能。もし共同編集者とデザインをちょっと見たいだけであれば、内蔵されているSketch Cloudが正にその役割を果たしてくれます。iOSデバイスでデザインを見るには、Sketch MirrorやFigma Mirrorを使って、Androidのデバイスであれば、MiraやCrystalを使用することができます。 FigmaはAndroidベースのアプリを提供しないのですが、（デスクトップコンピューター上で）フレームかコンポーネントを選択後、デバイス上で「www.figma.com/mobile-app」を開くと、1種のプレビューが見れるでしょう。勝者：Figma 理由：サードパーティツールの必要性なしにブラウザ上で簡単にファイルの共有が可能な為コラムコスパとタイパ、両方結果的に良くなる良くなる学び方とは？「スクールは高いし時間も縛られて効率が悪い」と考える方は多いと思います。もちろん、時間も費用もかかることは間違いありません。ただ結果的に無駄な学びにお金も時間もかける方がリスクが高いという考えもあります。

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