↓まだチャンネル登録をしていない人はこちらから！↓<a href="https://www.youtube.com/channel/UCytjAXJpeqzSotBHYJ7lMqQ" target="_blank" rel="noopener noreferrer">【click】YouTube エンジニアファースト</a>

今回は我々、グラントホープがなぜエンジニアの独立支援をしているのか？ なぜエンジニアファーストというチャンネルを立ち上げたのか？ そんな話をしています。15分だけ時間をください。

動画はこちらからご覧ください。 <a href="https://m.youtube.com/watch?v=48BimW3jTHs" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://m.youtube.com/watch?v=48BimW3jTHs</a>

【独立を迷っているエンジニアに伝えたいこと】

猫が大好き。食べることが大好き。寝ると嫌なことは忘れるタイプ。
いろんな人に出会い、いろんなものに触れて、思考を柔らかく、自分の世界を広げていきたい駆け出しライターもどき。


こんにちは！タカトです。 &nbsp; 2022年からちょくちょく話題に上がっていたインボイス制度。皆さんは具体的にどういった制度か把握してますか？会社員の方は特に意識する必要はありませんが、副業でそれなりに稼いでいたり、個人事業主・フリーランスの方は意識しないと今後の仕事に影響が出てきます。今回はそんなインボイス制度について解説していきます。 &nbsp; できるだけシンプルかつ分かりやすくお伝えしてきますので、インボイスが気になるぐらいの感じで読んで頂いて大丈夫です！時間にして3分ほどで読めるのでランチやお茶のお供にどうぞ！

インボイス制度はシンプルにいうと、消費税を払わせる制度です。 &nbsp; 消費税は物を購入した際に商品購入代金と一緒に払っていますが、その消費税とは別であなたが個人で請け負った仕事に対する消費税のことを指します。（詳細は後述で解説します） &nbsp; 消費税を払った人には適格請求書発行事業者として番号が発行されます。 適格請求書発行事業者になるためには課税事業者になる必要があり、課税事業者になる＝消費税をしっかり払いますということです。

消費税をなぜ今更払うのか？今まで免除されてた理由は？

ここで質問です。 &nbsp; あなたが物を購入し10%の消費税が掛かりました。お店には商品代＋消費税を支払いますが、この10%の消費税は誰が国に払っているか？ &nbsp; 答えはお店が代わりに国に払っています。 &nbsp; お店、または会社は毎年確定申告を行っており、その際に貰った消費税をまとめて国に支払っているワケです。 &nbsp; 次に、あなた自身が個人で仕事を受注し請求書が来ました。その請求書には売上の10%の消費税が加算され、振込の金額として提示されてます。（売上が10万だったら11万が振込対象額。1万は消費税。） &nbsp; ではこの消費税は誰が支払っているでしょうか？ &nbsp; 多分、この回答は言葉に詰まると思います。 &nbsp; 本来であればお店と同じであなたは消費税を受け取っているので、それを国に支払う必要があります。 &nbsp; これを払わなくて良いのには理由があって、売上が一千万以下の個人事業主は免税事業者と呼ばれて、消費税を支払わなくてよいとされているからです。 &nbsp; なので知らぬ間に脱税してた！？といったことにはなりません。 &nbsp; インボイス制度が施行されると、売上が一千万以下の個人事業主も課税対象者になり、毎年売上の10%を国に納める必要があります。

インボイス制度の施行は2023年10月1日からになります。 &nbsp; なので2024年に行う確定申告ではインボイス制度を考慮した申告が必要になります。 &nbsp; 各種会計ソフトもそれに向けて対応を実施中です。

適格請求書発行者って何なのか？番号は無いとダメなの？

適格請求書発行者になると番号が発行されます。番号を発行しない（適格請求書発行者にならない）選択も可能です。 &nbsp; では番号あり／なしでどういった違いがあるのでしょうか？ &nbsp; あなたに仕事を依頼する会社からすると、番号あり／なしでの違いは国に納める消費税分を全額免除できるか、できないかの違いがあります。 <img src="https://images.microcms-assets.io/assets/03df7942ab184c4fb92ae2a6d548e115/f466d12227d94fe2a6d56a13bbff7eca/image2.jpeg" alt=""> 会社からしたら、番号がない人と取引するのはデメリットしかないんです。 &nbsp; こうなると個人は仕事の受注にモロに影響が出るので、実質番号あり（自身で消費税を納める）を選択せざるを得ないのが実状です。

適格請求書発行者になると収入はどれだけ下がるのか

適格請求書発行者になるということは消費税を新たに納めるということです。 &nbsp; 2023年現在、消費税は10%なので、自身の年間売上が300万の人なら年30万、500万なら50万の税金が新たに発生します。 &nbsp; 消費税が上がれば、この税金もどんどん上がっていきます。 &nbsp; ただでさえ多くの税を払っているのに、更にまた税金が重くのしかかる。中々厳しい現実ではあります。

インボイス制度が反対される理由

インボイス制度は今まで対象外だった免税者（売上が一千万以下）から消費税を徴収する制度というのはお分かり頂けたかと思います。 &nbsp; 売上が100万円の人も10万という額を追加の税として納める必要が出てくるので、売上が少ない人にとっては死活問題で、反対されるのは当然の結果です。 &nbsp; 実際、エンタメ業界へのダメージがかなり大きいと言われています。 <a style="color:#1155cc" href="https://maidonanews.jp/article/14719374" target="_blank" rel="noopener noreferrer">「インボイス制度は日本のエンタメ業界を破壊する」　声優の甲斐田裕子が反対の声を上げる理由</a> &nbsp; これで徴収しても300億程度にしかならないので、反対されるのも無理はありません。

インボイス制度施行に向けて出来ること

正直この制度は個人事業主にとってはかなり痛い制度です。 &nbsp; とはいえ決まってしまったのは仕方ないので、出来ることとして売上額を上げるのが一番だと筆者は感じます。結局10%もっていかれるなら売上額を上げて少しでも税の負担を減らすのが今できる最善の策です。 &nbsp; もう1つはインボイス制度に対しての対応は会社によって様々なので、そこをお世話になってる会社に確認し、より良い対応をしている会社を選びなおすという手段です。 &nbsp; 例えば適格請求書発行者にならなくても良いや、その税の分を上乗せして支払ってくれるなど対応は様々かと思います。 &nbsp; グラントホープは業界的にレアな対応をしており、適格請求書発行者になることを止む無しと感じているエンジニアや個人事業主の人はグラントホープなら心配ない対応を取っています。 &nbsp; 話を聞くだけでも全然良いと思うので、興味のある方は聞いてみてはいかがでしょうか。

まとめ：しっかり理解した上で施行されるまでに準備をしよう！

いかがだったでしょうか？2023年から年収の10%が減るのは目に見えたので、そこをどう補填するか事前に考えて準備すること、もしくはお世話になってる会社を見直すことが今できる策なのかなと思います。 &nbsp; もちろん、適格請求書発行者にならなくても問題はないです。 &nbsp; 実際、施行された時にどれだけの人がなるかは未知で、下手したら適格請求書発行者にならない人が多い可能性もあります。 &nbsp; 自分の将来に関わることなので、しっかり理解した上で自身が望む選択をしていきましょう！ &nbsp; 本日も読んでいただきありがとうございました。

インボイス制度とは？施行される前に抑えておきたいポイントを解説！

タカト

2児に父でフリーランス歴8年目、主にPMO・サポート業務をメインに案件をこなしています。Webライターとしても活動中。

PythonのWebフレームワークにはDjango、Flaskが良く使用されますが、今回はFastAPIというフレームワークを紹介したいと思います。 FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するための、モダンで、高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。

FastAPIの特徴とDjangoとの比較について

・パフォーマスが高く、処理が早い

FastAPIはPythonの有名なWebフレームワークのDjangoパフォーマンスを比較しても、NodeJSやGoと同じくらいにパフォーマンスが高いと言われており、Djangoよりも処理が早いとされています。

・コードが書きやすく、バグ等も見つけやすい

コーディングもDjangoに比べて書きやすい特徴もあり、コードによる重複も最小限にしていることから、ヒューマンエラーよるバグも削減と開発速度の向上が見込まれています。

・習得にそれほど時間がかからない

FastAPIはDjangoに比較して簡単に習得できるようにデザインもされていることから、ドキュメントに読む時間やその他調査にかかる時間も短縮されます。

必要条件:Python 3.6以上 ※開発環境(動作はMac環境を使用しています。) OS: MacOS Big Sur 11.4 Python: 3.9.7 Django: 3.1.7 IDE: PyCharm &nbsp; Pycharmを起動して、左下の「terminal」をクリック

(Macのデスクトップの右上の虫眼鏡マークから「ターミナル」起動→指定した階層に移動でも構いません)

ターミナル上で以下のコマンドを入力してください。 pip install fastapi 以下のように「Successfully〜」と表示されれば問題なくFastAPIはインストールされています。

次に以下のコマンドを入力後、エンターキーを押してください。 pip install uvicorn こちらも問題なく、エラーメッセージが表示されなければ正常にインストールされています。

任意のディレクトリ配下にmain.pyを作成して、以下のコードを入力します。 main.py &nbsp;

&nbsp;以下のコマンドを実行します。 uvicorn main:app --reload &nbsp; ブラウザのURLバーに <a href="http://localhost:8000/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">http://localhost:8000/</a> を入力してください。

{"Hello":"World"}と表示されていますね。 &nbsp; 先程作成した、main.pyの5行目から7行目にて @app.get("/") def read_root():　 　&nbsp; &nbsp;&nbsp;return {"Hello": "World"} @app.get("/") →@app.get("/")と書くことで、localhost:8000以降のURLを指定するパスになります。 ("/")と書くことにより、localhost:8000で動く関数ということになります。 def read_root(): return {"Hello": "World"} →@app.get("/")と書いてありますので、 uvicorn main:app –reload Webサーバーを起動した際にWebブラウザにて localhost:8000と入力した時に動く関数ということになります。 &nbsp; こちらのサンプルではread_rootという関数名にしていますが、任意の関数名に変えていただいても構いません。 returnも{"Hello": "World"}とありますが、こちらも任意の文字列に変えてもよいです。

では次にブラウザのURLバーにて <a href="http://localhost:8000/items/10?q=sample_fastapi" target="_blank" rel="noopener noreferrer">http://localhost:8000/items/10?q=sample_fastapi</a> を入力してください。

このように表示されていれば成功です。

解説をしていきます。 main.pyに記載をした@app.get("/")と@app.get("/items/{item_id}")の2つ関数がありますが、WebブラウザのURLにて、localhost:8000以降の/&nbsp;と&nbsp;/items/{item_id}のパスで HTTP リクエストを受けます。 /items/{item_id}&nbsp;パスのパスパラメータ&nbsp;item_id&nbsp;は&nbsp;int&nbsp;でなければなりません。 <a href="http://localhost:8000/items/10?q=sample_fastapi" target="_blank" rel="noopener noreferrer">http://localhost:8000/items/10?q=sample_fastapi</a> →こちらの10という数値がint型指定です。 パス&nbsp;/items/{item_id}&nbsp;はオプションの&nbsp;str&nbsp;クエリパラメータ&nbsp;q&nbsp;を持ちます。 <a href="http://localhost:8000/items/10?q=sample_fastapi" target="_blank" rel="noopener noreferrer">http://localhost:8000/items/10?q=sample_fastapi</a> →sample_fastapiの箇所がstr型となります。 @app.get("/items/{item_id}") def readitem(itemid: int, q: str = None): 　　&nbsp;return{"item_id": item_id,&nbsp;&nbsp;"q": q} 今回使用したURLですと、 http://localhost:8000/items/10 →10がread_item_idの第一引数の、item_id: intの箇所で <a href="http://localhost:8000/items/10?q=sample_fastapi" target="_blank" rel="noopener noreferrer">http://localhost:8000/items/10?q=sample_fastapi</a> →sample_fastapiがread_item_idの第二引数のq: str = Noneの箇所になります。 &nbsp; 試しに<a style="color:black" href="http://localhost:8000/items/%7bitem_id%7d" target="_blank" rel="noopener noreferrer">http://localhost:8000/items/{item_id}</a>の{item_id}の箇所にて、int(数値)以外の値を入れてみましょう。 WebブラウザでURLバーにて以下を入力してみてください。 <a href="http://localhost:8000/items/sample?q=sample" target="_blank" rel="noopener noreferrer">http://localhost:8000/items/sample?q=sample</a>

value is not a valid integer〜とエラーメッセージが出力されましたね。 &nbsp; では次に行きましょう。 WebブラウザのURLバーで以下を入力してください。 http://localhost:8000/docs &nbsp;

こちらの画面が表示されましたと思います。 こちらは自動対話型APIドキュメントです。 &nbsp; 次は以下のURLをWebブラウザで表示させてください。 http://localhost:8000/redoc

代替の自動ドキュメントが表示されます。

アップグレードの実装(PUTリクエスト)

PUTリクエストからボディを受け取る実装を進めます。 main.pyを修正しますので、黄色の部分を追加してください。 &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; main.py &nbsp; from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): &nbsp;&nbsp;&nbsp; name: str &nbsp;&nbsp;&nbsp; price: float &nbsp;&nbsp;&nbsp; is_offer: bool = None @apgep.t("/") def read_root(): &nbsp;&nbsp;&nbsp; return {"Hello": "World"} @app.get("/items/{item_id}") def read_item(item_id: int, q: str = None): &nbsp;&nbsp;&nbsp; return {"item_id": item_id, "q": q} @app.put("/items/{item_id}") def update_item(item_id: int, item: Item): &nbsp;&nbsp;&nbsp; return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}

次は以下のURLをWebブラウザで表示させてください。 http://localhost:8000/docs

item_idに任意の数値を入力し ※画面の例の10以外の数値でも可

ユーザインターフェースはAPIと通信をして、パラメータを送信し、結果を取得して、画面下部に表示されます。 &nbsp; 次は以下のURLをクリックしてください。 <a href="http://localhost:8000/redoc" target="_blank" rel="noopener noreferrer">http://localhost:8000/redoc</a>

代替のAPIにも新しいクエリパラメータやボディが反映されています

このようにFastAPIは関数のパラメータとして、パラメータやボディ の型を宣言して、簡単にAPIエンドポイント定義と実装が可能になります。 &nbsp; &nbsp; 参考URL <a href="https://fastapi.tiangolo.com/ja" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://fastapi.tiangolo.com/ja</a>

PythonのWebフレームワークFastAPIの紹介

中川　彰吾

フリーランスSEで色々なWeb系の案件に参画中。言語はPythonやRuby
自宅でもパフォーマンスが落ちない様、リモートワーク中心の生活を過ごしながら、
IT技術だけでなく、英語や株式投資など学習中。


こんにちは！&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;タカトです。 &nbsp; 今回は数多くSES事業を主とする会社が存在する中で、私がお世話になっているグラントホープをオススメする理由について解説します。 私自身、フリーランス歴は8年ですがグラントホープでお世話になってるのは2年目と実は短かったりします。 5年間は全く違うところで案件を紹介頂いており、正直行こうかどうか悩んだ背景もあります。今回はそんな悩みも踏まえてオススメの理由についてお話していきます！

グラントホープってどういう会社？

2016年設立の新しい会社でSES事業・キャリアアドバイザー事業を主としている会社です。設立して6年目ですが売上高は年々更新されており、2021年は24億。在籍しているフリーランスも数多く、年齢層も20〜40代と若々しい会社です。

私自身、グラントホープを選ぶまでは正直悩んだ

私は無料査定（詳細は事項で）を行ってから半年ほど保留にしてました。 &nbsp; 理由として、年収は上がったのですが色々な事情を考慮して案件を紹介して貰えるか不安だったからです。（私の場合は、高稼働は不可だったので） &nbsp; また、スキルに対する自信もそこまでなかったので「その額を貰うだけの活躍ができるのか？」という変にネガティブな状態になり、保留にしてました。 &nbsp; 今思うと、転職に似てるのかなと感じました。

結果的に半年悩んだ後、「入ってから色々考えよう！」という結論に至り、グラントホープさんにお世話になることを決めました。

実際グラントホープに入ってみて、どうだったか

5年間お世話になった会社以上に融通も利き、働きやすいです。 &nbsp; 年収もアップしましたし、サポートも手厚いので、早く会社を変えておけばよかったなぁと後悔したぐらい。 &nbsp; また、フリーランスと思えない福利厚生がしっかりしてるのでこの点は他社に負けないと思います。

グラントホープを選んだ6つの理由

私がグラントホープを選んだ理由は大きく6つあります。

グラントホープに入るにあたって、事前にスキルシートを提出して年収の査定ができます。 &nbsp; これで自分の年収が事前に分かるというワケです。 &nbsp; しかも今だとLINEで無料査定できるのが有難いですね。 &nbsp; 手順は本当に簡単で、経歴書を送るだけ。 &nbsp; 私の頃は対面でやっていた部分もあり、今も場合によっては対面になることもあるかもしれません。

2.査定結果が想像以上に良かった

私の場合ですが、年収が300万ほど上がりました。 &nbsp; 前の会社も安いワケではなかったのですが、想像以上の上がり幅だったのでかなり驚きました。 &nbsp; これだけ上がるのにも理由があって、グラントホープの場合、中間マージンの割合がかなり低いと思います。 &nbsp; とにかくエンジニアに還元するというのを大前提にしているため、結構な割合で年収アップできます。 &nbsp; しかもちゃんと経験値を積んで、単価の高い案件に参画することも出来て、更に年収アップが狙えるのもポイントです。

3.査定したからといって無理な勧誘・催促が一切ない

査定は正直、気軽にできます。 &nbsp; その後、入るかどうかは完全にゆだねてくれますし、無理な勧誘がありません。 &nbsp; ほとんどの会社は査定後「早めに動いた方が…」と言ったりしますが、グラントホープはちゃんと考える時間を頂けます。 &nbsp; 査定結果が良くても色々考えてしまうのが本音です。 &nbsp; 環境面、人間関係など、一旦冷静になって判断した方が良いのでそれが出来るのがいいですね。

4.キャリアも踏まえて案件を紹介してくれる

フリーランスとはいえ、ちゃんとキャリアを積むことが大事です。 &nbsp; 出来ることの幅が広がりますし、自分が「こういうことがやりたい、こういう方向に進んでいきたい」というのがあれば、それに合った案件に参画が可能です。 &nbsp; それだけの案件数がありますし、何よりこちらのことを考えて動いて貰えます。 &nbsp; キャリアプランを立てながら年収アップも狙えるので、普通の会社員の昇給と同じ感覚で給料アップが可能です。

フリーランスでは珍しく、国保ではなく社保に加入可能です。（任意） &nbsp; この二つの違いは、国民健康保険は加入者本人が保険料を全額負担します。 一方社会保険は、保険料の半分を加入先の会社・事業主が負担してくれます。 &nbsp; また、社会保険には、国民健康保険にはない扶養制度が設けられており、所得額の少ない家族を自分の扶養者として健康保険に加入させることができます。 &nbsp; これで家族の保険料が抑えられます。 &nbsp; それ以外でも最近は美容脱毛、エステを安価で受けられたり、今後は飲食・娯楽・レジャー・eラーニング・健康面など活用できる福利厚生が充実していく予定です。 &nbsp; フリーランスに欠かせない確定申告のサポートもありますし、最近ではライター業向けのSEO講座というのもあります。（2022年3月現在、無料） &nbsp; 正直、これだけ充実している会社は正社員の会社でも中々ないと思います。 &nbsp; それだけフリーランスにとってもメリットを考えてくれている会社というわけです。

6.案件参画後もサポートが手厚い

案件に参画したら、お終い！というワケではありません。 &nbsp; 一週間後、参画後の状況確認。何か問題があればすぐ連絡くださいなど、割と手厚いです。 &nbsp; 相談してもちゃんと向き合って話を聞いてくれますし、すぐに動いてくれるので私自身、現場で何があればすぐに連絡して相談したりしてます。

メリットばかり言ってしまうと疑いたくなるのが人間です。 &nbsp; なので、私が入った時に戸惑ったことを解説していきます。

1.案件紹介が複数の営業さんから来る

2022年3月現在、案件紹介について複数の営業さんから連絡が来ます。 &nbsp; しかも嬉しいことに結構な頻度で案件紹介の連絡がきます。 &nbsp; 私が最初いた会社は一人の営業さんから紹介頂いていました。 &nbsp; 紹介頂いて面談→ダメだったら次という流れだったため、複数から案件紹介があった時は驚きました。 &nbsp; ただ、この複数の方から紹介頂くやり方の方が平行で面談もできますし、早々と参画案件が決まります。（早ければ案件紹介頂いてから一週間で決まることもしばしば） &nbsp; 慣れればなんて事はないですが、慣れるまではちょっと大変に感じるかもしれません。

2.自分の中の優先順位をしっかり決めておくこと

案件を選んでいくにあたって必ず優先順を決める必要があります。 &nbsp; ・稼働を低くしたい ・高単価の案件に参画したい ・通勤時間を短くしたい ・キャリアアップをしたいので成長できそうな案件に参画したい &nbsp; などなど、全部を満たすというよりは何を優先してそれに合う案件を見つけるかが大事になるので優先順位はしっかり決めておきましょう。

まとめ：迷うぐらいなら年収査定して貰った方が良い→だって無料だもん

いかがだったでしょうか？まだまだ迷っていたり、とは言っても・・・というのが正直あると思います。 &nbsp; ですが査定自体は無料です。 &nbsp; ある意味、自分の市場価値がタダで分かるということなので、これ自体はやっておいて損はないと思います。 &nbsp; やった結果、微妙だったなら今の会社を継続すれば良いですしね。 &nbsp; 一度きりの人生、自分の価値をより高められる環境でキャリアと年収を伸ばしてみてはいかがでしょうか。

忖度なし！グラントホープをオススメする6つの理由！

皆さん、こんにちは。 Sgiです。 今回はエンジニアに是非活用していただきたいサービスがありますので、この記事を執筆致します。 最後まで読んでいただけると嬉しいです。

年収査定ってやったことありますか？

筆者がおすすめしたいサービスとは「年収無料査定」です。 これ、あまり見かけないですよね？ 正社員SEはまた話が別ですが、フリーランスSEは一般的に &nbsp; エージェントへ登録 ↓ 面談（ヒアリング） ↓ 案件紹介 ↓ お客さんと面談 ↓ 合格 ↓ 契約 &nbsp; という流れでお仕事が決定します。 &nbsp;

しかし今回ご紹介する年収無料査定の違いは図の通りです。

こちらの図を見ていただければ分かりやすいですが、 エージェントでのヒアリングの時点で自分の報酬額がおおよそ分かる仕組みとなっています。

どうやって査定してもらえる？

そもそもどうやって査定額をだしているのか。 気になったので色々聞いてきました。 &nbsp; &nbsp; この年収無料査定をするには、事前に &nbsp; ①&nbsp;&nbsp;&nbsp;技術経歴書 ②&nbsp;&nbsp;&nbsp;プロフィール &nbsp; を作成する必要があります。 エンジニアなら誰もが作成したことがあるはずです。 それをこちらの会社フォーマットに書き直すだけで完了となります。 &nbsp; 年収無料査定をヒアリング前にすることで、より具体的な希望条件の話ができる、という仕組みのようです。 &nbsp; &nbsp; どうやって査定額を出しているのか、謎ですよね。 どんどん解説していきます。

こちらの会社で実際にご成約されたエンジニアのスキル感・契約単価をもとに査定額をだしているそうです。 &nbsp; 査定額と契約時に決定した単価の誤差は月額換算で「約2万円前後」だとか。 これは正確すぎる…。 &nbsp; 会社の実績に基づいた査定額ということでした。 &nbsp;

実際にご成約された方の年収アップ事例

これは一般論ですが、IT業界の場合 正社員からフリーランスに転身した場合、年収は約1,5～2倍以上になります。 &nbsp; 理由は割愛していきます。 &nbsp; 今からお見せする事例も、査定額と契約時の単価（月額）の誤差はやはり2万円前後のようです。 それでは一気にお見せいたします！！ &nbsp; 今回はスキル感も教えていただけましたので、ご参考までに見ていただければと思います。

こうみると、皆さん年収が確実にUPしているのがわかります。 &nbsp; &nbsp; 他エージェントは契約が確定するまで自分の報酬額が不明瞭ですが、 こちらの会社は案件を選ぶ前に自分のスキル感ではどれくらい報酬が貰えるのかが分かるため、収入が不安定と思われがちなフリーランスですが 先の見通しがつくことがメリットになりますね。

査定後にヒアリング→案件紹介をしてもらうメリット

こちらは私が思うことですが、以下4点です。 &nbsp; ①&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;金額が分かることで収入の見通しがつく ②&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;単価をあげるために何をするべきなのか、ヒアリングに相談できる ③&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;具体的な希望が言える ④&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;希望に沿った案件を紹介してもらえる＝ミスマッチが少ない &nbsp; 順にお話させていただきます。

①	金額が分かることで収入の見通しがつく

先ほども少し触れましたが、フリーランスは収入が不安定、と世間一般的には思われています。 しかし、実際にはエージェントを利用することで大半のエンジニアは安定した収入を得ることが出来ます。なぜならエージェントの営業マンが案件を探してくれるからです。 &nbsp; その案件も、事前に報酬額がわかることで収入の見通しがつくため大半の不安は払拭されるはずです。

②	単価をあげるために何をするべきなのか、ヒアリング時に相談できる

査定をすると、おおよその自分の単価がわかります。 査定の金額をふまえて、もしくは将来的にもっと稼ぎたい！というエンジニアは多くいるはずです。 単価を上げるためには、当然スキルアップする必要があります。 スキルアップし、上流工程に参画したり、リーダー業務を行ったり、色々なチャンスがある案件を紹介してもらうことが可能になるはずです。

単価が明瞭になることで、自分のスキル感や立ち位置など、市場価値が見えてくるはずです。 その中で、 「単価を上げたいのでスキルアップできる案件にアサインしてほしい」 「今までリーダー業務ばかり任されてきたけど、本当はプログラマーがいい」 など、より自分のやりたいことを優先させた希望が言えるはずです。 &nbsp; 実際にアサインされるかはエージェントの営業力や個人の面談力にもよりますが、どこのエージェントでも自分の希望はしっかりと伝えるべきです。

④	希望に沿った案件を紹介してもらえる＝ミスマッチが少ない

これに関しては少し論点がずれますが、ヒアリングの時点で自分の希望をエージェントに伝えきれない場合にミスマッチが起こってしまいます。 &nbsp; 案件のミスマッチはエンジニアにとって結構な痛手となります。 「せっかくフリーランスになったのに、希望していた案件にアサインされない・・・」 &nbsp; なんて、そんなもったいないことしてはいけません。 やりたくないことに時間も労力を費やすのはナンセンスですから、しっかり自分の希望を伝えましょう。 ミスマッチが起こらず、やりたい案件にアサインされ、単価もアップ、スキルも習得出来たら最高ですよね。

・・・この会社、一体どちら様？

お待たせいたしました。 今までお話してきたサービスを展開しているのは このメディアサイトを運営している<a href="https://www.granthope.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">株式会社グラントホープ</a>さんです。 <img src="https://images.microcms-assets.io/assets/03df7942ab184c4fb92ae2a6d548e115/398019c5b09d483c82b4f1aaaf3d0c72/image.png" alt="">

グラントホープさんの特徴は、まず今回ご紹介させていただいた、年収無料査定。 そしてヒアリングには結構力をいれているようで、まさにエンジニアファースト。 &nbsp; しっかりヒアリングをするからこそ、やりたい案件がどんどん紹介される営業力。 &nbsp; 年収無料査定から最短3日でご成約された方もいらっしゃるそうです。 &nbsp; &nbsp; この年収無料査定は、誰でも実施できるようですよ。 &nbsp; ※フリーランスなので、未経験者は対象外のようです。 	ご実績が２年ある方が対象です。

いろんなフリーランスのエージェント会社がありますが、 それぞれの特徴をふまえて活用していきましょう。 &nbsp; 私個人的な意見としては、無料年収査定はおすすめです。 正社員の方は、フリーランスに転身した場合、今の自分のスキルではどれくらい貰えるのか。 フリーランスの方は、単純にエージェントによって単価が異なりますので比較対象として活用していただけばと思います。 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; これは豆知識？かもしれませんが グラントホープさんは役員の皆さんは、全員元フリーランスエンジニアのようです。 元フリーランスエンジニアによる、フリーランスエンジニアのための会社でありたい。 &nbsp; そんな強い思いがあるそうです。 &nbsp; 拙い文章でしたが、最後まで読んでいただきありがとうございました。

エンジニア必見！一度は全員試すべき年収無料査定？！

X-Tech（クロステック）とは、既存のさまざまな産業にIoTやAI、ビッグデータといった最新のテクノロジーを組み合わせて開発された新たな製品やサービス、またはその取り組みのことです。「X-Tech」は「X（エックス：掛け合わせる）」と「Technology（テクノロジー：技術）」を組み合わせた造語です。これまで限られた業界でしか活用されていなかった先端テクノロジーですが、今やX-Techは、さまざまな産業における生産性や利便性の向上に寄与しています。 X-Techによって新しく生み出されたビジネスは、一般的に「～Tech（～テック）」という名称で呼ばれます。例えば、金融とテクノロジーを組み合わせたFinTechや、農業分野におけるAgriTech、教育分野ではEdTechなどがあり、今では20種類以上の産業分野でX-Techが活用されています。

今、X-Tech（クロステック）が注目されている理由

近年になってX-Techの注目度が高まっている理由は、主に以下の３つです。 &nbsp; 1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;技術の進歩に伴い、インターネット領域だけで完結するビジネスが増えた 2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;スマートフォンなどの普及により、企業が消費者の顧客情報を集めやすくなった 3&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;IT製品やサービスの低価格化で企業の導入が加速している &nbsp; このように、X-Techの注目度が高まった最大の理由は、技術の進歩といえるでしょう。それにより、アナログ分野とIT技術が組み合わされ、産業のデジタル化が進み、企業においても消費者においても、インターネットやITがより身近な存在となったことがX-Techの普及が進んでいる大きな理由です。

現在、急速にさまざまな分野で活用が進んでいるX-Tech。ここでは、5つの産業分野ごとに代表的な事例やモデルケースをご紹介します。具体例を知ることで、実際にX-Techをとり入れるメリットについてより深く知ることができます。

FinTechの具体例：複雑な国際送金の課題・問題を解消（SBIレミット）

FinTech（フィンテック）では、金融とテクノロジーを融合させることで、すでにキャッシュレス決済サービスや送金・割り勘アプリ、クラウドファンディングといった数多くの新規サービスや製品を生み出しています。 フィンテックの起源は、1998年米国で設立・事業化されたインターネット決済サービス「ペイパル（PayPal）」にあると言われていますが、本格的にわれわれの暮らしの中に浸透し始めたのは、00年代後半以降のスマートフォンの普及が大きな要因の一つであるとされています。 &nbsp; FinTechの具体例として、SBIホールディングス傘下のSBIレミットは、国際送金サービスを完全オンライン化させたことで、煩雑な手続きと高額な手数料という従来の課題解決に成功しました。同社の送金サービスを使えば、10分の1の手数料で、1営業日以内に12ヶ国もの国に送金が可能です。

AgriTechの具体例：さまざまな農業データを可視化（みどりモニタ）

AgriTech（アグリテック）は、ドローンやAI、IoT、ビッグデータなど、農業領域でICT技術を活用し、農業を活性化しようという取り組みです。農作業は種まきや植え付け、収穫など多数の工程が必要ですが、農作業ロボットやドローン、IoTなどを活用することで、より効率的な農業経営が可能になります。農業従事者が高齢化、減少している現在、ますますAgriTechの活用は重要と言えます。 &nbsp; セラクが提供する「みどりモニタ」は、農場の環境を自動的に計測・記録し、そのデータを遠距離からでも確認できるモニタリングシステムです。ビニールハウス内に専用のセンサーを設置するだけで、農産物の育成状況をデータとして把握できるほか、クラウド上に蓄積したデータを栽培に役立てられます。

EdTechの具体例：簡単にオンライン受講が可能（スタディサプリ）

EdTech（エドテック）は、テクノロジーを用いて、教育分野にイノベーションを起こすビジネスやサービス全般を指します。例えば、タブレットを使った授業の展開や、オンラインスクール、VR体験学習、学習管理システム（LMS）の活用などがEdTechにあたります。 &nbsp; リクルートマーケティングパートナーズが提供するオンライン学習アプリ「スタディサプリ」は、数あるEdTechサービスの一つです。スマートフォンやタブレットから問題を解いたり、講義の動画を見たりできるため、現在では全国の教育機関や自治体で広く展開されています。

HRTechの具体例：LINEを駆使して採用活動を効率化（MOCHICA）

HRとは人事分野における総称として使われる言葉であり、広く人事戦略や人事部を指す言葉。そのため、HRTechは一般的に人事分野の革新的な技術進化を指す言葉として使われています。人事や人材の分野にテクノロジーを組み合わせる取り組みであるHRTech。最近では、勤怠管理システムや採用管理システム、タレントマネジメントシステムなど多様なサービスが登場しています。 &nbsp; その中の具体例としての「MOCHICA（モチカ）」は、中途人材紹介事業を展開するネオキャリアが提供する採用管理システムです。LINEと連携して求職者や応募者と連絡がとれるため、メールや電話がつながらないという課題を解消できます。

Govtechの具体例：IT技術を活用して政府や地方自治体の業務効率化や新たなサービスの提供を目指す

具体的な取り組みとしては、e-Tax（国税電子申告・納税システム）によって税金の申告や各種申請がオンラインによってできるようになったことなどが挙げられるでしょう。スマートシティの推進などもGovtechの一つです。民間企業だけでなく、国としてもX-Techへ幅広く取り組んでいます。

AdTechの具体例：広告運用の最適化をサポート（サイバーエージェント）

AdTech（アドテック）とは、インターネット広告にかかわる技術全般を指す言葉です。これまではマスメディアを中心とした広告市場が拡大していましたが、インターネットの普及により、主戦場がリアルからWebへと移り変わりつつあります。 &nbsp; サイバーエージェントは、400人以上のクリエイターが在籍する広告制作事業を展開しています。AIによる成果予測に力を入れているほか、広告の効果を一目で確認できる「CA Dashboard」というツールの提供中です。

PetTechの具体例：外出時のペット見守りカメラ（Furbo）

Pettech（ペットテック）とは、ペット分野に対してITやAIなどのテクノロジーを組み合わせる取り組みです。新型コロナウィルスの影響で家にいる時間が多くなった事や、健康医療などの技術進歩もあり、ペット市場全体で需要の増加が見られています。

いかがでしたか。ここまでX-Techについてご紹介してきました。FinTechやAgriTech、EdTechなど、現在多くの分野でX-Techの活用が進み、今までにはなかった商品やサービス、仕組みが生まれています。それは企業と顧客の双方にメリットがあるからです。既存のビジネスがテクノロジーと融合すると、生産性向上やコスト削減など多くの恩恵をもたらしてくれます。また政府は、社会全体のDX化に力を入れており、その一環としてX-Techの推進も行っています。民間企業へのDX化やクロステックを浸透させる取り組みを進めると同時に、手続きのオンライン化やマイナンバーカードの活用など、行政のDX化も実施。積極的にクロステックの技術を取り入れています。 まだ発展途上にある分野も多いものの、テクノロジーのさらなる進歩により、今後はますます便利で快適なサービスや製品が増えていくことでしょう。X-Techの波に乗り遅れないよう、市場が成長期にある今のうちに準備を進めておきたいところです。特に、自分が目指す企業・業界のX-Techとの関連や取り組みについて、常に情報収集しておくことは重要です。 &nbsp; 参照先： <a style="color:blue" href="https://www.cross-m.co.jp/column/digital_marketing/dmc20221007/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://www.cross-m.co.jp/column/digital_marketing/dmc20221007/</a> &nbsp; <a style="color:blue" href="https://lift-mktg.com/dx/5363" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://lift-mktg.com/dx/5363</a> &nbsp; <a style="color:blue" href="https://www.hancho.jp/column/what_is_xtech" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://www.hancho.jp/column/what_is_xtech</a> &nbsp; <a style="color:blue" href="https://type.jp/et/feature/23554/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://type.jp/et/feature/23554/</a>

X-Tech（クロステック）について

横田翔

フリーでライティングに取り組む傍ら、藁ぶき屋根再生作業や自然保護の活動、日本精神の素晴らしさを発信する音楽一座の
コミュニティなどに関わりながら決して自己満足にならない「より良く生きる」を目指し、日々活動中。

日本でもようやくDX推進へと取り組む企業が増えてきているなか、押さえておくべき技術トレンドのひとつとして、「AI TRiSM」が登場しています。AIの運用にあたって考える必要のあるフレームワーク「AI TriSM」について、まだまだ知識が浸透していないというのが現実ではないでしょうか。 &nbsp; 本記事では、AI TRiSMについて、意味や重要性などの基本的な知識をご紹介します。

AIとは、“Artificial Intelligence”の頭文字をとった略称で、日本語では人工知能と訳されます。AIは人間の脳の一部を模倣したシステムで、認知、学習、判断などの機能を持ちます。 &nbsp; 昨今、業界を問わず推進すべきとされるDXとは、デジタルテクノロジーやデータを活用して、ビジネスにおけるさまざまな要素を変革し、新たな価値を創出することで市場競争力の向上をめざすことを指します。 &nbsp; DXの目的は厳しい市場競争に打ち勝つことにあるため、企業は目まぐるしく変化する市場ニーズをいち早く察知し、迅速な商品・サービスの改善に努めなければなりません。そのためには、膨大な量のデータから必要なデータを、素早く正確に抽出・整理・分析することが求められます。 &nbsp; DX推進に必要とされるテクノロジーにはさまざまな種類がありますが、ビッグデータを高速かつ正確に処理することができるAIは、ぜひ取り入れたいテクノロジーのひとつです。 DX推進のため、今後いっそう幅広いシーンでのAI活用が予測されており、その信頼性を担保する必要が生じています。そこで、AIの信頼性を高めるための有効な取り組みとして注目されているのが、「AI TRiSM」です。

AI TRiSMは、"AI Trust, Risk and Security Management"の頭文字をとった言葉で、アメリカの調査会社Gartnerより発表された用語です。 2023年の戦略的テクノロジのトップ・トレンドにおける中心テーマを下記の3つとしています。 &nbsp; ・最適化(Optimize) ・拡張(Scale) ・開拓(Pioneer) &nbsp; ここでいう「最適化」は、組織がテクノロジーを使って、信頼性・リスク・セキュリティ管理の観点から、AIの活用を最適化するための枠組みを意味します。 AI TRiSM は、AIのリスクに対応し、AIの信頼性を高めるための取り組みです。AIの運用における、信頼性や公平性、有効性、プライバシー、データ保護などをサポートする手法やツール、プロセスといった枠組みを総称する造語です。

AI TRiSMは、大きく分けて次の4つの柱で成り立っています

AIには、その行動の解釈や判断に至ったプロセスついて説明できる能力が求められます。説明可能な設計のAIモデルの構築が、AIの信頼性を高めます。

ModelOpsとは、開発されたAIモデルが、開発、検証、テスト、業務実装、本稼働の工程を円滑かつ効率的に実行できるようにするための手法です。AIの有効性を維持するためには、適切なマネジメントやガバナンスが必要となります。

外部からの敵対的攻撃に脆弱では、AIの信頼性を維持できません。不正なアクセスや改ざんなどのデータ異常を検知し、敵対攻撃に対する耐性を持つことで信頼性・安全性を保ちます

プライバシー保護は、データを扱う際にもっとも重要視すべき要素です。不正なアクセスやデータの盗難から保護することだけでなく、内部からのデータ持ち出しや破損などに対する対応も必要です。

AI TRiSMにて取り組むべきAIの管理項目とは

AIは今後よりその必要性が高まり、複雑性も増していくことが考えられますが、それによるセキュリティリスクの増大が懸念されます。 &nbsp; Gartner社の調査によると、AIのプライバシー侵害やセキュリティインシデントを経験したことのある組織の割合は41%にのぼっています。その一方で、「AIのリスク、プライバシー、セキュリティを積極的に管理している組織は、AIプロジェクトの成果を向上させている」こともわかったとしています。 &nbsp; AIの信頼性を維持・向上させるには、プライバシー侵害も含めて想定されるリスクに対し、しっかりとしたセキュリティ対策が重要であることがわかります。 &nbsp; AI TRiSMに取り組むためには、AIにおけるリスク、プライバシー、セキュリティとは具体的にどのようなものかを理解することが必要です。

今まで人の手で行っていた作業をAIが代替することで、作業の効率化や人件費の削減などの大きな恩恵が得られます。そのためAIは、自動車の運転、製造の自動化、医療現場などのさまざまな場所で活用されています。しかし、AIが万一不具合を起こすと、その影響は一個人一企業にとどまらず広範囲におよび、社会全体に甚大な損害が生じるおそれもあるのです。 &nbsp; そのため、AIに対するあらゆるリスクを想定し、再現性やその対策を講じなければなりません。また、AIを取り巻く環境は刻一刻と変化しています。AI導入時にリスク対策を講じて終わらせるのではなく、運用中も継続的に見直す必要があります。運用開始後もAIモデルの監視・更新を怠らないことで、AIモデルの陳腐化を防ぐことも重要です。

AIは個人のプライバシーを侵害する危険性を持ちます。AIは必要となるデータを収集し、そのデータに基づき解析を行い、解析結果を活用するかたちで最終的なアウトプットを行います。 &nbsp; 個人のプライバシーに関するデータが収集される工程では、個人のプライバシーに関するデータが収集されるため、個人の承諾なく利用されてしまう危険性があるのです。例えば、次のような行為は、プライバシー保護の観点から問題があるでしょう。 &nbsp; 商品の購入履歴を収集することで、個人が知られたくない趣向や関心が推定される 行動履歴を収集することで、個人の行動パターンが知られる 収集した個人情報から、差別的な判断や予測がされる また、どれだけ高精度のAIモデルでも、収集したデータから推定したプロファイリングについての正確性は保証できません。もし、個人や企業などに対して誤った評価を出してしまうと、訂正が困難となり、最悪の場合、見分けられない偽情報が流出する可能性もあります。これも大きなプライバシーの侵害です。 &nbsp; AIによるプライバシーの侵害リスクは、ほかにもさまざまなケースが考えられます。あらゆるリスクを想定し、対策を練る必要があります。

外部からの攻撃に対する耐性もAIには欠かせない要素です。AIには多くのデータが収集されており、外部から攻撃を受ければ、多くの重要なデータを紛失するだけでなく、盗用される可能性もあります。また、AIのアウトプットに対して手を加えられることで、誤ったアウトプットを出力されるリスクも考えられます。AIのセキュリティ管理を確実に実施し、信頼性の高いモデルにしなくてはいけません。

今回はAI TRiSMについてご紹介しました。技術の進歩に伴い、AIの社会での活用や導入が増えていく中で改めて生じ得る様々なリスクを見直し、それにどう対応し運用していくべきか考える必要があります。そこでAIの信頼性を高める取り組みであるAI TRiSMは、AI活動全般を継続的に最適化するために活用されるのです。DX推進に向けて、 AI TRiSMについて正しく理解したうえで、積極的に取り組むことで、現在、そしてこれから未来のビジネスにおける、さまざまな要素を変革し、新たな価値を創出する突破口となるでしょう。 &nbsp; &nbsp; 参照先： https://usknet.com/dxgo/contents/dx-technology/what-is-ai_trism/ &nbsp; https://www.internetacademy.jp/it/programming/programming-basic/what_is_ai_trism.html &nbsp; https://www.dx-digital-business-sherpa.jp/blog/what-is-ai-trism

「AI TRiSM」とは？ DX推進における最新トレンドについて わかりやすく解説！

CTEMは、Gartner社が提唱するセキュリティアプローチです。Continuous Threat Exposure Managementの略で、継続的な脅威エクスポージャー管理と訳されます。そもそもエクスポージャー管理が何なのかですが、Exposeが晒す・晒される。という意味なので、晒されているものを管理するという意味となります。 &nbsp; つまりは、脅威に晒されているものを継続的に可視化して的確に把握し、リスクを改善していきましょう、というセキュリティアプローチのことです。脅威は常に進化して、昨日まで機能していた防御策が、今日は機能しなくなるという可能性があります。さらに具体的に言えば、過去にリスクを遮断したサイバーセキュリティツールやプロセスは、今日のビジネスの安全を保つのに十分ではない可能性があるということです。そのため、CTEMプログラム（継続的な脅威エクスポージャー管理 ) は、これからのサイバーセキュリティ戦略における、重要な要素になります。 &nbsp; Gartnerのレポートによると、晒されている脅威の継続的な可視化をもとに優先順位付けを行うといった、CTEMに沿った形でセキュリティ投資を行う組織は、2026年までにセキュリティの被害を受ける可能性が３分の１に減少すると予測されております。

Gartnerが提唱するCTEMを構成するステップ

Gartnerが提唱するCTEMを構成するステップは5段階です。 &nbsp; 1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;攻撃対象領域の把握 2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;リスクの特定 3&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;対処する脅威の優先度付け 4&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;脅威が攻撃に使われた際の結果の検証 5&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;改善を実行するための組織の構成

このステップでは、攻撃対象となり得る資産の把握を行います。この資産には、アプリケーションや企業のSNSアカウントなども含まれます。最初に把握すべき領域としては、外部公開資産（External attack surface）と、利用するSaaSのセキュリティリスクです。資産の範囲の把握と、それに基づいたプロジェクトを設定する利点は、プロジェクトの進め方を指針とし、関係者全員が期待されることを理解することができる点です。

1で把握した対象の中で脆弱性や設定ミスなどのリスクを特定します。

緊急度、補償制度の利用できる可能性、組織で許容できるリスクレベルなどを軸に優先度付け行います。これは従業員に調査を行うか、統計分析を通じて行うことができます。最重要の問題を特定したら、それらを解決するために必要な改善のレベルを決定する必要があります。優先順位付けは、組織が限られたサイバーセキュリティリソースを最大限に活用できるようにするために重要です。

4	脅威が攻撃に使われた際の結果の検証

データ分析と収集で洗い出した脅威が、実際に使われた際にどのような攻撃が行われるか、その攻撃に対してセキュリティシステムがどのように反応するかを検証します。この段階では、従業員とのインタビューやフォーカスグループを開催して、これらの問題が会社に悪影響を与えているかどうかについての彼らの見解を得る必要があります。また、潜在的な攻撃経路を把握し、現状のセキュリティ改善のロードマップが十分なスピード感と対応力を持ちうるか、検討中の対策が十分かどうかを確認します。導入したツールが効果的に攻撃を阻止できることを検証することはとても重要です。

5	改善を実行するための組織の構成と実際の動員

改善を自動化するソリューションはありますが、ツールだけで完結することはできません。 そのため、実際に運用する部隊との連携や、緩和策実施の際の承認プロセス、対策の実装プロセスを把握し、確実に対策を実施できるよう事前に調整を行うことが推奨されています。それらをもとに作成した行動計画をもとに部隊が動員されます。

組織が自身のCTEMプログラムの成功度を測る方法

組織は、様々な技術的指標や指示を通じて、自身のCTEMプログラムの成功度を測定することができます。 &nbsp; 以下はCTEMプログラムの成功を測定するいくつかの技術的方法です。 &nbsp; 検出までの平均時間（MTTD） 新たな脆弱性、脅威、露出を検出するまでの平均時間を計算します。このMTTDが低いほど、迅速な検出とより成功したCTEMプログラムであることを示します。 &nbsp; 対応までの平均時間（MTTR） 特定された脆弱性や脅威に対応し、修復するまでの平均時間を測定します。このMTTRが低いほど、効率的な対応と解決を実現していることを示します。 &nbsp; インシデント対応時間 CTEMプログラムを通じて検出された、セキュリティインシデントに対応する時間を追跡します。この指標は、プログラムがリアルタイムの脅威を処理する能力を評価するのに役立ちます。 &nbsp; 脆弱性修復率 特定された脆弱性が修復される割合を監視します。これはパーセンテージで表され、理想的には高くなり、タイムリーな緩和を示します。 &nbsp; リスク削減 時間の経過とともに脆弱性と露出に関連するリスクの削減を定量化します。リスクスコアリングシステムを使用して全体的なリスク姿勢を評価し、CTEMプログラムの活動による改善の度合いを測定します。 &nbsp; 誤検知率 誤ったポジティブとなるアラートや検出の割合を計算します。誤検知率が低いと、プログラムが効果的にノイズを減らし、実際の脅威に焦点を当てていることを示唆します。 &nbsp; 資産のカバレッジ 組織の資産（例：サーバ、エンドポイント、アプリケーション）のどれだけがCTEMプログラムによって継続的に監視されているかの割合を測定します。高い資産カバレッジは包括的なセキュリティを保証します。

CTEMプログラムの活用にはいくつかの課題が伴っています。 &nbsp; データの統合と相関 CTEMは、外部ソースからの潜在的な攻撃に関するデータストリーム、資産目録、ネットワークトラフィック分析、セキュリティツールなど、さまざまなソースからのデータに依存しています。これらの多様なデータセットをリアルタイムで統合し、相関させることは技術的に難しいことがあります。効果的な脅威の検出と対応のためには、データの正確性、一貫性、タイムリーさが不可欠です。 &nbsp; 自動化と運用管理の複雑さ CTEMは、脅威と脆弱性を迅速に収集、分析、対応するために、大きく自動化に依存しています。インシデント対応と修復のためのプレイブックを含む複雑な自動化ワークフローの開発と維持が技術的に要求されます。これらのワークフローが、変化する脅威と環境に適応することが今後の継続的な課題です。 &nbsp; 拡張性とパフォーマンス 組織が成長し、サイバー攻撃による脅威が増加するにつれて、CTEMプログラムは増大するデータ量とセキュリティの課題を処理できるようにプログラムの規模を拡大する必要があります。高負荷下でもプログラムの最適なパフォーマンスを維持するためには、拡張可能なインフラ、分散データ処理、効率的なアルゴリズムを含む高度な技術的ソリューションが必要です。

いかがでしたか。CTEMは、アプリケーションセキュリティの影響する範囲を縮小し、開発ライフサイクルを通じてアプリケーションを操作、管理するための、実行可能でより効果的な選択肢と言えます。組織へのリスクを管理して的確に把握し、軽減するためには、CTEMの利点を熟知し、考慮する必要があるでしょう。CTEMは、組織に対する攻撃を最小限に抑え、効率的に脅威や脆弱性へとアプローチでき、セキュリティに関連する資源や財源とコストを削減するのに役立ちます。常に変化する脅威に常に打ち勝ち続けるために、これからCTEMプログラムの働きはますます重要になっていくでしょう。 &nbsp; &nbsp; 参照先： https://cn.teldevice.co.jp/blog/p45608/ &nbsp; https://maildata.jp/blog/blog-2023-11-30.html &nbsp; https://cyberint.com/blog/other/ctem-%E3%81%AE%E5%AE%9F%E8%B7%B5%EF%BC%9A-5-%E3%81%A4%E3%81%AE%E9%87%8D%E8%A6%81%E3%81%AA%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%83%E3%83%97%EF%BC%9A/

サイバー攻撃などに対する新たなアプローチを可能にする「CTEM」とは？

近年、ソフトウエア構築において、単純作業などノンコア業務を自動化し、エンジニアが開発に集中できるようにするプラットフォーム・エンジニアリングが普及し始めています。 プラットフォーム・エンジニアリングは、アプリケーションなどのデジタルサービスをより迅速に利用できるようにし、インフラに関する各種オペレーションの自動化とセルフサービス機能の提供により、開発者体験と生産性を高めることが期待できます。それと同時に、一元管理されたテクノロジープラットフォームから、信頼性の高いツールやコンポーネント、業務の自動化による恩恵を受けられるようになります。 &nbsp; プラットフォーム・エンジニアリングが注目されるようになった背景には、必要とされるアプリケーションの種類が変わりつつあることにあります。従来のいわゆるSoR（Systems of Record）のような、長期にわたって開発を行う比較的変化の少ないものではなく、顧客とのタッチポイントとなるモバイルやWebアプリといったSoE（Systems of Engagement）などのアプリケーションが主流になってきており、プラットフォーム・エンジニアリングの、より迅速なアプリケーションの供給を実現する点が注目されるようになりました。 &nbsp; 具体的にSoE（Systems of Engagement）などのアプリケーションの特徴として、開発期間が短い、顧客の要望を即座に反映する必要があるため、変更の頻度が高い、稼働基盤にパブリッククラウドを利用することが多いなどが挙げられます。 &nbsp; パブリッククラウドの普及とDevOpsの定着により、アプリケーションの公開、サービスを使ってもらうまでのスピードは以前より高まりました。しかし近年、マイクロサービスアーキテクチャやコンテナ（Docker、Kubernetes）、IaC（Infrastructure as Code）など、モダンなアプリケーション開発・運用のためのテクノロジーが登場したことで、アプリケーション開発者の業務は複雑化し、開発者の認知負荷が高まり、その結果として開発者の生産性が低下してしまうという問題が顕在化しました。 本来、開発者が行うべき業務はプログラムコードを記述し、機能をソフトウェアとしてリリースすることです。しかしながら、新たなテクノロジーがもたらした複雑さにより、業務以外の作業を強いられてしまうようになったわけです。プラットフォーム・エンジニアリングを用いることで、これらの課題が解決へ向かうことが期待されているのです。 &nbsp; また、プラットフォーム・エンジニアリングは、従来の枠組みを超えて技術的な作業と知識を活用します。つまり、開発者だけでなく、オペレーションチームやビジネスチームなど、異なる役割の人々が技術的な作業に参加することにより、組織内の異なる部門や役割間でのコラボレーションが促進され、より効率的なプロセスと意思決定が可能になります。 &nbsp; このような状況では、学習済みのデータを活用して新たなデータを生み出せるAI（生成AI）も、プラットフォーム・エンジニアリングの一環として活用される一つの手段となります。機械学習や自己学習のアルゴリズムを使用して、新しいアイデアや解決策を生成する生成AIの能力により、異なる役割やビジネス機能の人々が、より創造的で革新的な方法で技術的な作業に取り組むことができます。 &nbsp; 2026年までには、ソフトウェア・エンジニアリング企業の80％が、アプリケーション・デリバリのための再利用可能なサービスやコンポーネント、ツールの社内プロバイダーとしてプラットフォーム・チームを結成することが見込まれています。プラットフォーム・エンジニアリングは、ソフトウェア開発者とオペレーター間で行われる協業に関する核となる問題を解決することになるでしょう。

プラットフォーム・エンジニアリングの仕組み

プラットフォーム・エンジニアリングは、特に DXにおいて、企業のソフトウェア・デリバリを進化させることを目的とした新しいトレンドです。エンジニアリング・プラットフォームは、専任のプロダクト・チームによって構築されます。また、再利用できる共通のツールや能力を提供し、複雑な社会資本のつなぎ役として機能することで、ソフトウェア開発者などのニーズをサポートするように設計されます。 &nbsp; 具体的に、プラットフォーム・エンジニアリングがどのような能力を持つかは、アプリケーションを利用する消費者のニーズによって決まります。プラットフォームは、専任のエキスパート・チームが構築して、開発者／データ・サイエンティスト／消費者などの顧客に提供されるプロダクトです。プラットフォーム・チームは、ユーザー・グループのニーズを理解し、作業に優先順位を付け、対象ユーザーにとって有益なプラットフォームを構築する必要があります。 &nbsp; 多くの場合、プラットフォーム構築においての初期段階では、最も成熟度の高い社内開発者ポータル (IDP) から開始されます。IDPで提供されるツール、能力、プロセスは、特定領域の専門家が選択し、開発者の利便性を考えてパッケージ化された選りすぐりのセットとなります。プラットフォーム・チームは、サポート対象の開発者とよく相談しながら、状況に応じた最適なアプローチを見極める必要があります。 &nbsp; 目標は、摩擦のないセルフサービス型の開発者体験を実現し、開発者などの消費者が可能な限り、最小限の負荷で価値の高いソフトウェアを作成できるように、適切な能力を提供することです。ですからプラットフォームには、開発者の生産性を高め、認知面での負担を軽減することが求められます。また、開発チームが必要とするものすべてを、チームが希望するワークフローに最も適した方法で提供することも必要です。 &nbsp; 新世代のツールが開発されたことにより、DevOpsコミュニティではプラットフォーム・エンジニアリングが最も注目度の高い話題の1つになっています。これらのツールは、プラットフォームを構築、保管を容易にすることを目指しています。

プラットフォーム・エンジニアリングの用途

企業が異なれば、どのような開発プラットフォームを理想と考えるかも異なります。同じ企業内でも、開発チームによってニーズが全く異なる場合もあります。エンジニアリング・プラットフォームの最大の目標は、開発者の生産性を向上させることです。組織にとっては、このようなプラットフォームによって一貫性と効率化が促進されます。開発者にとっては、デリバリのパイプラインや低レベルのインフラストラクチャの管理から解放されるというメリットがあります。

プラットフォーム・エンジニアリングは、世界的にもまだ新しい分野ですが、品質、セキュリティ、効率のいずれも犠牲にすることなく、ソフトウェアデリバリープロセスをスケールアップできる、今後の技術発展には欠かせないツールです。リソースのプロビジョニングと管理が簡素化および自動化されるので、開発者は今までよりも短時間で、より多くの価値を顧客に届けることができるようになります。組織としては、プラットフォームチームを編成することで DevOps のメリットを享受し、高めることができます。その結果として、開発者のアジリティが強化され、組織の信頼性、可視性、自信も高まります。組織のパフォーマンス向上のためにプラットフォーム・エンジニアリングを導入すべき状況にあるなら、ぜひ CircleCI に無料でユーザー登録して、業界トップクラスの継続的インテグレーションサービスが反復サイクルの高速化とデリバリー成果の強化にもたらす効果を実感してください。 &nbsp; 参照先： https://www.gartner.co.jp/ja/articles/what-is-platform-engineering &nbsp; https://it.impress.co.jp/articles/-/25244 &nbsp; https://www.sbbit.jp/article/cont1/132753

アプリケーションの迅速なデリバリを実現する 「プラットフォーム・エンジニアリング」について解説！

激変するマーケットや競争環境の変化、および顧客の期待の高まりにより、企業は運用を効率化しながら新しいサービスを迅速に提供し、イノベーションに集中することを余儀なくされています。デジタル化を加速させるには、デジタル戦略、顧客体験、サービス自動化への投資を増やす必要があります。 &nbsp; インテリジェント・アプリケーションは、AI技術が組み込まれた、または統合されたエンタープライズアプリケーションのことを指します。 インテリジェントな自動化やデータに基づく洞察、生産性や意思決定の向上に向けた提案によって、人間の活動を支援、または代替します。インテリジェント・アプリケーションは人工知能（AI）で拡張され、取引や外部ソースからのデータが注入されています。生成AIに見られるように、ユーザーや他のアプリケーション、システムとのやりとりから学習し、時間の経過とともに自律的な応答を改善していくことができます。 ネットフリックスの映画推薦やアマゾンの商品提案から、グーグルのパーソナライズされた広告まで、今やインテリジェント・アプリケーションはすべての人の日常生活の一部となっています。 &nbsp; エンタープライズアプリケーションプロバイダーは現在、AI技術を自社製品に組み込んだり、AIプラットフォームとしての機能をERPやCRM、人的資源管理、生産性アプリケーションに導入したりしています。 CIOは、自社が利用しているパッケージソフトウェアプロバイダーに、「どのようにAIを取り入れ、高度なアナリティクスやインテリジェントプロセス、優れたユーザーエクスペリエンスといった形でソフトウェアのビジネス価値を高めるのか、製品ロードマップで説明してほしい」と求める必要があるでしょう。 顧客やユーザー、商品の所有者、アーキテクト、開発者の体験を変革する可能性があるインテリジェント・アプリケーションは、生成AIの域をはるかに超えたもので、今後のデジタル戦略の飛躍に寄与するとして大きな期待が寄せられています。

AIでソフトウェアアプリケーションを
インテリジェント化することによる3つの恩恵


1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;インテリジェントな意思決定：アナリティクスを活用し、つながりを持ち、あらゆる状況に適応できる、継続的な意思決定を可能にする 2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;適応型の体験の提供：チャットbotや自然言語インタフェースなどによってユーザーのニーズに応えられる 3&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;プロセスの拡張と変革：従来のビジネス情報アプリケーションとは異なり、自動化とダイナミックなビジネス変革を促進する

インテリジェント・アプリケーションの市場分析

インテリジェント・アプリケーションの市場は、予測期間（2021年～2026年）に1年あたりの平均成長率が 32%を記録すると予想されています。機械学習（ML）や人工知能（AI）などの先進技術は、さまざまな業界のビジネスを継続的に変革しています。 世界中でスマートフォンの普及が進んでいることが、インテリジェント・アプリケーションの世界的な市場成長を促進する大きな要因の1つとなっています。製造業では、設備、機械、センサー、テストステーション、シミュレーションマシンなどの現場システムから、ERPやHCMのデータと組み合わせた運用データを取得、保存、判断するSaaS分析クラウドアプリケーションをベースとした、インテリジェント・アプリケーションの重要性が急速に高まっています。AIとMLは、ダウンタイムが発生した場合に、迅速な意思決定を行うことで生産性を最大化するために、パターンと相関関係を理解するために高度に使用されている主要技術です。 COVID-19の流行後、世界の多くの国で、在宅勤務が主流になりつつあります。ソフトウェア産業であるため、低いレベルで打撃を受けている企業は、必要なインテリジェント・アプリケーションを提供できるようになりました。さらに、このパンデミックは市場にもチャンスをもたらしたともいえます。インド政府はArogya Setuアプリを導入し、国内のCOVID-19を追跡して認知を広め、現在までにこのアプリは国内で9.8億ダウンロードを記録しています。

自動化、拡張、適応性を促す
インテリジェント・アプリケーション活用の実例


・自動化：気象、衛星、その他のデータを観測する損害保険アプリケーションが、あらかじめ指定された災害（大規模水害など）の発生時に、自動的に保険金請求をする。また、持続的にリスクが低下した後に、特定の契約者層に保険料（掛け金）の割引を提供する ・拡張：機械学習とデータ間の関連性の構築を踏まえた、需給理解に基づくダイナミックプライシング（動的価格設定）モデルにより、アプリケーションがクレジットを付与する ・適応性：人事担当者向けの自己管理アプリケーションが、ユーザーやその同僚が1年の大半を通じて、あるいは特定の時期に使用する情報に応じて、デスクトップショートカット（コンプライアンス研修資料や最新の業績評価などの）を提供する

インテリジェント・アプリケーションの普及拡大を支える
イノベーション、コスト、価値要因


アプリケーションにさらなる機能ではなく“インテリジェンス”を追加するITプロバイダーが増えています。競争上の差別化と導入促進が狙いといえます。 インテリジェント・アプリケーションやサービスの開発コストが低下しているため、独立系ソフトウェアベンダー（ISV）など、より多くのITプロバイダーが市場に参入している現状があります。 生成AIブームなどを背景にAIのビジネス価値への期待が高まり、それに伴ってあらゆる種類のAIソリューションに対する経営陣の信頼が高まっているのです。

インテリジェント・アプリケーションにビジネスチャンスを求めるハイテク製品リーダーのためのヒント

・コアプロセスや特定の業種、個々のネットワーク環境でよく認知されていて、解決が困難な課題を選択し、最もインパクトのある活用事例を特定する ・戦略的意思決定モデルを構築し、自社がどんな場合に機能を開発するか、適切なIT企業を買収するか、大手プロバイダーと提携するかを決める ・顧客基盤から得られる可能性がある価値とユニークな成果を定量化し、潜在的収益を調査する

いかがでしたか。ビジネスにおける貴重なデータは、多種多様なフォーマットでかつ、散在しています。組織にとって継続的に、すべてのデータを探し出し、整理し、お客様のフィードバックを理解することは困難なことです。インテリジェント・アプリケーションは分析を提供するだけでなく、アクションを推奨または自動化し、さまざまな改善につなげることができるものです。その中には、パーソナライゼーションの向上やリソース利用の効率化、精度の向上、自動化の促進、よりきめ細かな対応、意思決定の支援などが含まれます。今後、顧客はこうしたインテリジェントな成果をますます求めていく傾向にあるといえるでしょう。1つ以上のAI技術による学習に基づき、学習、適応し、新しいアイデアや成果を生み出すことで、価値を創造し、市場にディスラプション（創造的破壊）をもたらすインテリジェント・アプリケーション。この新しい技術は、生成AIブームによって、拍車がかけられているインテリジェントな成果への要求に対して、多くの恩恵をもたらしてくれます。 &nbsp; 参照先： https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2002/14/news006.html https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2401/19/news008.html https://dxc.com/jp/ja/cp/offerings/applications/EnterpriseApplication_and_SaaS/sap/dxc-intelligent-application-operations-for-sap-s4hana

顧客体験や商品の魅力を高める インテリジェント・アプリケーションについて解説！

プログラミング言語はコンピューターに指示を出すための特殊な言語であり、様々なソフトウェアやアプリケーションの開発に使用されている。 プログラミングによって、様々なタスクを自動化し、新しいソフトウェアやツールを作成することが可能となる。プログラミング言語は技術の発展に不可欠な要素の一つだ。

プログラミング言語の特徴や違い

プログラミング言語の違いは多くの要因によって表れる。 以下にそれぞれのポイントについて詳しく解説する。

1.「作れるもの」や「得意分野」に違いがある

各プログラミング言語は得意分野や用途が異なる。たとえば、Pythonはデータ分析や機械学習に優れており、C++はゲーム開発やシステムプログラミングに向いている。選択する言語はプロジェクトの要件に合わせて決定すべきである。

2. 機械向けか人間向けかの分類に違いがある

一部のプログラミング言語は機械に直接実行可能なコードを提供し、他の言語は人間により理解しやすい抽象的なコードを提供する。例えば、アセンブリ言語は機械向けで、Pythonは人間向けの高水準言語となる。

各プログラミング言語は異なる構文やコンセプトを持ち、習得難易度に違いがある。 一部の言語は初心者向けであり、他の言語はより高度なスキルが必要な場合がある。 例えば、JavaScriptは比較的初心者にやさしい言語で、C言語は学習コストが高いとされる。

4. 需要や年収の高い・低いがある

プログラミング言語の需要とプログラマの年収は言語ごとに異なる。一般的に、特定の言語に特化したスキルは高い需要と報酬をもたらすことがある。たとえば、機械学習エンジニアはPythonスキルによって需要が高まり、高給の仕事が多く存在する。

PHPはWebサイトの構築に広く使用され、多くのウェブページやアプリケーションで利用されている。また、以下のようなタスクにも適している。 1. Webサイトの構築: PHPを使用して、動的なWebページを作成し、データベースとの連携を行う。 2. 問い合わせフォームの自動返信機能の実装: PHPを使って、ウェブフォームから送信されたデータを処理し、自動返信メッセージを生成できる。 3. ショッピングカート機能の実装: PHPはオンラインストアや電子商取引サイトで使用され、ユーザーが商品を選択し、カートに追加、注文を処理するための機能を提供する。

1. 構文のシンプルさ: PHPのシンプルでわかりやすい構文は、初学者が効果的に学ぶのに適している。また、自動で型の調整が行われることで、プログラミングエラーの発見が容易になる。 2. 情報の豊富さ: PHPは長い歴史があり、そのためインターネット上には関連情報が豊富に存在している。これが開発者が必要な情報を得る際に役立ち、問題解決や学習の支援になる。 3. 低い学習コスト: PHPのシンプルな構文と日本語の教材の充実により、学習コストが低くなっている。これは初心者にとって特に利点となる。 4. 豊富なフレームワーク: PHPには多くのフレームワークが存在し、これが開発の生産性を向上させる。必要な機能があらかじめ組み込まれていることで、開発工数を削減できる。

1. Web以外の開発へ不向き: PHPは主にWeb開発に特化しており、他の種類のアプリケーション開発には適していない。スマートフォンアプリなどの開発には他の言語の習得が勧められる。 2. セキュリティの課題: PHPはセキュリティに関してやや甘めとされ、脆弱性が指摘されている。適切な対策やバージョンアップが必要だが、プログラマの実装によっては脆弱性が発生することがある。 3. 高い自由度: PHPの高い自由度は柔軟性をもたらすが、同じ処理であっても複数の書き方ができるため、コードがばらつきやすくなる。これがバグの発生や危険なコードの書き込みにつながる可能性があり、開発者は注意が必要になる。 このように一部のデメリットは存在しているが、PHPはウェブ開発において非常に強力で汎用性の高いプログラミング言語となる。

Rubyは多くの用途に適したプログラミング言語で、以下のようなタスクに利用できる。 1. Webアプリケーションの作成: RubyはRuby on Railsというフレームワークを使用することが一般的で、ウェブアプリケーションの迅速な開発に向いている。Ruby on Railsは多くのWebアプリケーションで採用されている。 2. Webスクレイピング: Rubyはスクレイピングやデータ収集のために使われることがあり、Nokogiriなどのライブラリを組み合わせてウェブサイトからデータを収集できる。 3. スマートフォンアプリの作成: RubyMotionというツールを使用して、Rubyをベースとしたスマートフォンアプリを開発できる。これは特にiOSアプリの開発に利用される。

1. Rubyはシンプルでわかりやすいコードが特徴的。文法が簡潔であり、他のプログラミング言語と比べても直感的に書ける点が初心者に優しい。 2. オブジェクト指向言語であるRubyは、プログラムの変更や問題の特定が容易。オブジェクト指向のアプローチにより、コードを理解しやすく、メンテナンスがしやすい構造になっている。 3. Rubyは低い難易度で初心者でも習得しやすい特徴がある。柔軟で自然な文法、そしてインタプリタを使用することでコンパイルの手間が不要なため、学習と実践が迅速に進められる。

1.実行速度が遅い。一行ずつ実行されるため、他の言語に比べて処理が遅い傾向がある。 2.個人によって記述が異なる。Rubyは柔軟性があり、同じ処理を様々な方法で表現できる。これが初心者には優れている一方で、チーム内でのコードの一貫性が保ちにくくなる。そのため、コーディング規約やスタイルガイドの策定が重要。 Rubyはシンプルで読みやすい構文を持つ言語で、多くの開発者に支持されている。 ウェブアプリケーションからデータ収集、モバイルアプリ開発まで、多くの用途に適している。

Go言語（またはGolang）は非常に汎用性の高いプログラミング言語で、以下の用途に使用できる。 1. Webサーバー・Webサービスの開発: Goは高性能なウェブサーバーやWebアプリケーションの開発に適しており、多くのウェブサービスで使用されている。 2. スマートフォンアプリの開発: Goを使用してモバイルアプリを開発できるツールやフレームワークがあり、Androidアプリケーションの開発にも利用できる。 3. IoT開発: Goはリソース効率が高く、組み込みシステムやIoTデバイスの開発にも適している。 4. CLIアプリケーションの開発: GoはコマンドラインツールやCLIアプリケーションの開発に適しており、その高速性と効率性が評価されている。 5. APIサーバー開発: Goを使用してAPIサーバーを構築することができ、多くのクラウドベースのアプリケーションで利用されている。

1. 記述がシンプル:Go言語は少ない記述量と厳密な構文を備え、初心者にも理解しやすく、可読性が高い。 2. 高速処理が可能:コンパイラ言語であり、機械語への変換が事前にできるため、高速な処理が可能。また、仮想マシンを介さずに処理できるため、効率的なメモリ使用も期待できる。 3. 並行処理・並列処理が可能:ゴルーチンと呼ばれる軽量スレッドとチャネルを使用して、並行処理と並列処理の両方がサポートされている。これにより、複数のプロセスや複数のコアを活用して処理を行う。 4. 複雑なシステム構築に最適:厳密な構文により、プログラマーごとの記述の癖が少なく、大規模で複雑なシステムを構築しやすい特徴がある。また、オープンソースであるため、柔軟に修正が可能。 5. メモリーの安全性が高い:ガベージコレクションを採用しており、メモリーリークのリスクを低減させる。ポインター演算の機能がないため、メモリの安全性が向上している。 これらの特徴により、Go言語は効率的でシンプルなプログラミングを可能にし、大規模なプロジェクトや同時実行性の高いアプリケーションに適している。

1. 継承ができない:Go言語にはクラスベースの継承がなく、代わりに構造体を使用してコードを構築する。これにより、一部のオブジェクト指向の特性が欠如している可能性がある。 2. 三項演算子がない:Go言語には三項演算子が存在しないため、条件分岐の実装が通常よりも冗長になりやすい。 3. Genericsが実装されたばかりで情報が少ない:Genericsは最近になってGo言語に導入されたが、まだ情報が少なく、新しいエラーや問題が見つかる可能性がある。これは、実際のプロジェクトでの採用時に注意が必要である。 4. 例外処理がない: &nbsp;Go言語は例外処理がなく、代わりにエラーを返す形式を採用している。これはエラー処理のパターンが一貫している反面、開発者が手動でエラーを処理する必要がある。 これらのデメリットは、プロジェクトのニーズや開発者の好みによっては影響が薄い場合もあるが、採用前に理解しておくことが重要である。 Go言語は並行処理のサポートが強力であり、堅牢で効率的なコードを書くための多くのツールが提供されている。そのため、さまざまなアプリケーションの開発に適している。

適切なプログラミング言語の選択は、プロジェクトの要件や個人のキャリア目標に合わせて行うべきだ。また、新しい言語を学ぶことはスキルセットを拡大し、さまざまなプロジェクトに対応できる幅広いプログラマーとしての能力を高めることにつながる。 プログラミング言語はさまざまな用途に使用でき、特定のプロジェクトや目標に最適な言語を選択することができる。 ウェブ開発、アプリケーション開発、制御システム、ゲーム開発、人工知能、ロボティクスなど、幅広い分野でプログラミングが活用されている。適切なプログラミング言語の選択はプロジェクトの成功に重要な要素となる。

ITサービス業界は、情報技術を専門とする企業やプロフェッショナルが法人向けに多くのサービスを提供する業界である。これらのサービスは、企業の情報技術インフラストラクチャの設計、構築、運用、保守に関連しており、ビジネスプロセスの効率化や競争力の向上を支援する。 主なITサービスには次のようなものが含まれる。 1. インフラストラクチャ管理：ネットワーク、サーバー、ストレージなどの設計と管理。 2. ソフトウェア開発：カスタムアプリケーションの開発や既存ソフトウェアのカスタマイズ。 3. クラウドコンピューティング：クラウドプラットフォームを活用したサービス提供。 4. サイバーセキュリティ：セキュリティ対策や侵入検出システムの実装。 5. データ管理：データベース設計、データのバックアップ、分析など。 6. テクニカルサポート：ユーザーサポートや障害対応。

ERP（Enterprise Resource Planning）は、企業の基本的な資源（ヒト、モノ、カネ、情報）を効率的に管理し、統合するためのシステム。主な機能には購買管理、販売管理、人材管理、顧客管理、在庫管理、生産管理、財務会計管理などが含まれる。ERPは、企業内の情報を一元管理し、基幹業務を統合するため、その範囲が広いのが特徴となる。業界に特化した製品や拡張機能も提供されており、多様な選択肢が存在する。 ERP（Enterprise Resource Planning）の導入にはいくつかのメリットがあるが、同時に注意が必要なポイントも存在する。 ERP（Enterprise Resource Planning）の導入にはいくつかのメリットがあるが、同時に注意が必要なポイントも存在する。

カテゴリー:【フリーランス】の記事一覧

X-Tech（クロステック）について

「AI TRiSM」とは？ DX推進における最新トレンドについてわかりやすく解説！

サイバー攻撃などに対する新たなアプローチを可能にする「CTEM」とは？

アプリケーションの迅速なデリバリを実現する「プラットフォーム・エンジニアリング」について解説！

顧客体験や商品の魅力を高めるインテリジェント・アプリケーションについて解説！

プログラム言語とITサービス　その概要と必要性について解説！

おすすめ記事

【独立を迷っているエンジニアに伝えたいこと】

インボイス制度とは？施行される前に抑えておきたいポイントを解説！

PythonのWebフレームワークFastAPIの紹介

忖度なし！グラントホープをオススメする6つの理由！

エンジニア必見！一度は全員試すべき年収無料査定？！

X-Tech（クロステック）について

「AI TRiSM」とは？ DX推進における最新トレンドについて わかりやすく解説！

サイバー攻撃などに対する新たなアプローチを可能にする「CTEM」とは？

アプリケーションの迅速なデリバリを実現する 「プラットフォーム・エンジニアリング」について解説！

顧客体験や商品の魅力を高める インテリジェント・アプリケーションについて解説！

プログラム言語とITサービス その概要と必要性について解説！

【独立を迷っているエンジニアに伝えたいこと】

インボイス制度とは？施行される前に抑えておきたいポイントを解説！

PythonのWebフレームワークFastAPIの紹介

忖度なし！グラントホープをオススメする6つの理由！

エンジニア必見！一度は全員試すべき年収無料査定？！

「AI TRiSM」とは？ DX推進における最新トレンドについてわかりやすく解説！

アプリケーションの迅速なデリバリを実現する「プラットフォーム・エンジニアリング」について解説！

顧客体験や商品の魅力を高めるインテリジェント・アプリケーションについて解説！

プログラム言語とITサービス　その概要と必要性について解説！