ベトナムオフショア開発

2022.08.28

【事例で解説】ITシステム導入を成功に導くポイント｜目標設定から運用まで徹底解説

ITシステム導入は、企業の成長を大きく左右する重要な決断です。

「多額の費用をかけたのに、期待した効果が得られなかった…」

そんな失敗を避けるために、この記事では、ITシステム導入の成功事例と失敗事例から得られる教訓を詳しく解説します。

さらに、導入プロセスをわかりやすく説明し、経営者様が安心して導入を進められるようサポートします。

この記事を読んでほしい人

経営者や事業責任者など、ITシステム導入の意思決定に関わる人
現場のリーダーやマネージャーなど、ITシステム導入を推進する人
ITシステム導入に関心のあるすべての人

この記事でわかること

ITシステム導入の成功事例と失敗事例から得られる教訓
ITシステム導入を成功に導くための具体的なステップ
ITシステム導入に関するよくある質問と回答

ITシステム導入の成功と失敗、そのわかれ道とは？徹底分析と成功への戦略

ITシステム導入の成功と失敗事例には、共通するいくつかの特徴があり、これらの特徴を理解し、自社のプロジェクトに活かすことで、成功の可能性を大幅に高めることができます。

明確な目標設定と戦略の重要性：事例A社
経営層のコミットメントと現場との連携：事例B社
要件定義の不十分さ：事例C社
プロジェクト管理の不徹底：事例D社

ITシステムの導入は、業務効率化、コスト削減、顧客満足度向上など、企業の成長に欠かせない戦略の一つです。

しかし、その道のりは決して平坦ではありません。成功を収める企業もあれば、多大な時間と費用を費やしたにもかかわらず、期待した成果を得られない企業も存在します。

明確な目標設定と戦略の重要性：事例A社

A社は、顧客情報の一元管理と顧客対応の効率化を目指し、CRMシステム（顧客関係管理システム）の導入を決定しました。

＜成功のポイント＞

具体的な目標設定：A社は、導入によって「顧客対応時間を20％短縮する」「顧客満足度を5ポイント向上させる」「年間売上を10％増加させる」といった具体的な目標を設定
詳細な戦略立案：目標達成のために、顧客情報の統合、顧客セグメントごとのマーケティング施策の実施、顧客対応履歴の分析など、CRMシステムの機能を最大限に活用する戦略を立案
綿密な計画とプロジェクト管理：導入スケジュール、担当者、予算などを詳細に計画し、プロジェクトの進捗状況を定期的に確認・評価することで、計画通りにプロジェクトを進めた
効果的な運用体制の構築：定期的なデータ分析、システムの改善、担当者へのトレーニングなど、継続的な運用体制を構築し、システムの効果を最大化に成功

経営層のコミットメントと現場との連携：事例B社

B社は、生産管理システムの導入により、生産性の向上と在庫管理の最適化を目指しました。

＜成功のポイント＞

経営層のコミットメント：経営層がシステム導入の重要性を深く理解し、プロジェクトを強力に推進し、経営層の積極的な関与は、プロジェクトチームの士気を高め、プロジェクト全体の推進力となった
現場との連携：システムを実際に利用する現場の意見を積極的に取り入れ、システムの使いやすさや機能性を向上させ、現場との密な連携は、システムの定着に大きく貢献した
ベンダーとの協力体制：システム開発ベンダーと緊密な協力体制を築き、課題解決や機能改善に迅速かつ柔軟に対応し、ベンダーとの良好な関係は、プロジェクトの成功に不可欠
段階的な導入と継続的な改善：システムを一度に導入するのではなく、段階的に導入することで、現場への負担を軽減し、スムーズな移行を実現し、導入後も定期的なシステムのバージョンアップや機能追加を行い、常に最適な状態を維持した

要件定義の不十分さ：事例C社

C社は、業務効率化を目的としたERPシステム（統合基幹業務システム）の導入を計画しましたが、要件定義が不十分だったため、導入後にシステムが業務プロセスに合わず、大幅なカスタマイズが必要となりました。

＜失敗の原因＞

現場の意見を軽視：システム導入の目的や、現場で必要な機能について、十分なヒアリングを行わなかったため、現場のニーズを反映したシステムを構築できなかった
ベンダー任せのプロジェクト進行：システム開発をベンダー任せにし、自社でシステムの要件をしっかりと把握していなかったため、ベンダーが提案するシステムが自社のニーズに合っているか判断できなかった

プロジェクト管理の不徹底：事例D社

D社は、ECサイト構築プロジェクトを立ち上げましたが、プロジェクト管理がずさんだったため、スケジュールが大幅に遅延し、予算も大幅に超過してしまいました。

＜失敗の原因＞

プロジェクト計画の甘さ：プロジェクトのスケジュール、予算、体制などを明確に定義せず、プロジェクトの進捗管理も不十分だった
リスク管理の欠如：プロジェクトのリスクを洗い出し、対応策を準備していなかったため、問題が発生した際に迅速に対応できなかった
コミュニケーション不足：プロジェクトメンバー間のコミュニケーションが不足していたため、情報共有がスムーズに行われず、誤解や認識のズレが生じた

ITシステム導入を成功に導くためのステップ

ITシステム導入を成功に導くためには、以下のステップを踏むことが重要です。

ステップ1. 明確な目標設定
ステップ2. 詳細な戦略立案
ステップ3. 綿密な計画とプロジェクト管理
ステップ4. ステークホルダーとの連携
ステップ5. 継続的な改善

ITシステムを成功させるためにも押さえておいてください。

ステップ1. 明確な目標設定

システム導入によって何を達成したいのか、具体的な目標を設定します。

目標は数値化し、測定可能なものにすることが重要です。

ステップ2. 詳細な戦略立案

目標達成のために、具体的な戦略を立案します。

システムの機能をどのように活用するのか、具体的なシナリオを描き、実現可能な計画を立てます。

ステップ3. 綿密な計画とプロジェクト管理

導入スケジュール、担当者、予算などを詳細に計画し、プロジェクトの進捗状況を定期的に確認・評価します。

プロジェクト管理ツールなどを活用し、タスクの進捗状況や課題を可視化することも有効です。

ステップ4. ステークホルダーとの連携

経営層、現場、ベンダーなど、関係者との連携を強化します。

定期的なミーティングや報告会を開催し、情報共有や意見交換を積極的に行います。

ステップ5. 継続的な改善

導入後もシステムの利用状況を分析し、改善を続けます。

定期的なバージョンアップ、機能追加、ユーザーインターフェースの改善などを行い、システムの価値を高めます。

ITシステムに関するQ&A

ここからは、MATTOCKのシニアコンサルタントがITシステムに関するよくある質問に回答していきます。

Q1. ITシステムとは何ですか？
Q2. ITとは具体的に何ですか？
Q3. 身近な情報システムの例は？
Q4. ITシステム開発にはどんな種類がありますか？
Q5. ITとICTとは何が違うの？
Q6. ITの仕事とは何か？
Q7. IT企業大手はどこ？
Q8. 基本的なITスキルとは？
Q9. ITを学ぶなら何学部がいいですか？
Q10. 日常生活でITが使われている例は？
Q11. 身近にあるIT技術は？
Q12. ITにおけるサービスとは何ですか？

ITシステム導入を検討するうえで、疑問や不安を感じる方は目を通しておいてください。

Q1. ITシステムとは何ですか？

ITシステムとは、Information Technology（情報技術）を活用したシステムの総称です。

コンピューターやソフトウェア、ネットワークなどを組み合わせて、企業の業務効率化や課題解決を支援します。

Q2. ITとは具体的に何ですか？

ITとは、情報伝達や処理に関する技術全般を指します。

コンピューター、ソフトウェア、ネットワーク、インターネット、AIなど、幅広い技術が含まれます。

Q3. 身近な情報システムの例は？

たとえば、ECサイト、SNS、銀行のオンラインバンキング、会社の会計システム、学校の成績管理システムなどが挙げられます。

Q4. ITシステム開発にはどんな種類がありますか？

システムの種類によってさまざまですが、大きく分けるとWebシステム開発、業務システム開発、スマホアプリ開発などがあります。

Q5. ITとICTとは何が違うの？

ITは情報技術そのものを指すのに対し、ICT（Information and Communication Technology）は、ITに加えて通信技術も含めた概念です。

Q6. ITの仕事とは何か？

システムエンジニア、プログラマー、Webデザイナー、プロジェクトマネージャー、ITコンサルタントなど、多岐にわたります。

Q7. IT企業大手はどこ？

国内では、NTTデータ、富士通、NEC、日立製作所などが大手として知られています。

海外では、Google、Amazon、Microsoftなどが有名です。

Q8. 基本的なITスキルとは？

コンピューターの基本操作、インターネットの利用、Officeソフトの活用、セキュリティに関する知識などが挙げられます。

Q9. ITを学ぶなら何学部がいいですか？

情報工学部、情報システム工学部、コンピューターサイエンス学部などが一般的ですが、近年では文系学部でもIT関連の科目を設置している大学が増えています。

Q10. 日常生活でITが使われている例は？

スマホ、パソコン、家電製品、交通機関、医療機関など、私たちの生活のあらゆる場面でITが活用されています。

Q11. 身近にあるIT技術は？

AI、IoT、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、VR/ARなどが挙げられます。

Q12. ITにおけるサービスとは何ですか？

ITサービスとは、ITを活用して提供されるサービス全般を指します。システム開発、ITコンサルティング、クラウドサービス、セキュリティサービスなど、さまざまな種類があります。

まとめ

ITシステム導入は、企業の成長を加速させるための重要な投資です。

しかし、成功のためには、綿密な計画と戦略、そして専門家のサポートが不可欠です。

Mattockは、お客様のITシステム導入を成功に導くためのパートナーとして、全力でサポートいたします。

ITシステム導入に関するご相談は、お気軽にMattockまでお問い合わせください。

お問い合わせはこちら

MattockのITシステム導入支援サービス

Mattockは、豊富な経験と実績を持つITシステム導入の専門家チームです。

システム開発：お客様の要望に合わせたシステムを開発します。要件定義から設計、開発、テスト、運用まで、一貫してサポートします。
ベトナムオフショア開発：ベトナムの優秀なエンジニアを活用し、高品質かつ低コストなシステム開発を実現します。
ラボ型契約：開発期間中、お客様のご要望に応じて柔軟に仕様変更や機能追加が可能です。
業務効率化コンサルティング：業務プロセスを分析し、ITシステムを活用した業務効率化を提案します。

お客様の課題やニーズに合わせて、最適なシステムの選定、導入、運用をワンストップでサポートします。

お問い合わせはこちら

2022.08.28

初心者でも簡単！Accessで業務システムを作る7つのステップを解説

「Access業務システムって便利そうだけど、本当に作れるの？費用はいくらかかるの？」

そんな疑問をお持ちの中小企業経営者や担当者の方へ。

この記事では、Access業務システム構築に必要な7つのステップを具体的に解説します。

さらに、開発費用を抑えるポイントや、外注する際の注意点なども詳しく解説します。

業務効率化による残業時間の削減、人為的ミスの撲滅、顧客満足度の向上など、Access業務システムがもたらすメリットは計り知れません。

この記事で、あなたのビジネスを次のステージへと導くAccess業務システム構築を始めましょう。

この記事を読んでほしい人

複雑な業務プロセスに頭を悩ませ、効率化を模索している中小企業の経営者や担当者の方
既存の業務システムが高額で導入を諦めていた方、または使いにくさに不満を感じている方
社内のデータを活用して、より良い意思決定をしたいと考えている方

この記事でわかること

Access業務システムを導入するメリットと、具体的な業務への活用事例
Access業務システム開発の流れと、費用を抑えるポイント
開発を外注する際の注意点や、最新の開発トレンド

なぜAccessを選ぶのか？その3つの魅力とは

業務システム構築の手段としてAccessを選ぶ理由は、主に以下の3つです。

低コスト&短期間開発
シンプルで扱いやすい
業務効率化&コスト削減

Accessは、Microsoft Office製品の一つで、データベース管理システム（DBMS）として広く利用されています。

低コスト&短期間開発

他の開発ツールと比べて導入・開発コストが安く、短期間でシステムを構築できます。

特に中小企業にとっては、コストを抑えつつスピーディーにシステムを導入できる点が大きな魅力です。

シンプルで扱いやすい

専門的な知識がなくても、視覚的な操作でデータベースを構築できます。

プログラミングに不慣れな方でも、比較的簡単にシステムを作れるので安心です。

業務効率化&コスト削減

Accessで構築したシステムは、業務の効率化やコスト削減に大きく貢献します。

業務プロセスを自動化したり、データを一元管理したりすることで、時間とコストを節約可能です。

Accessの特徴｜業務システム開発に最適な4つの理由

Accessが業務システム開発に適している理由は、以下の特徴にあります。

直感的な操作性
豊富なテンプレート
柔軟なカスタマイズ性
Excelとの連携

それぞれの特徴を掘り下げてみていきましょう。

直感的な操作性

GUI（グラフィカルユーザーインターフェース）を採用しており、視覚的に操作できるため、プログラミングの知識がなくても比較的簡単にデータベースを構築できます。

ドラッグ&ドロップなどの操作で、テーブル、クエリ、フォーム、レポートなどのデータベースオブジェクトを作成可能です。

豊富なテンプレート

顧客管理、在庫管理、販売管理など、さまざまな業務システムのテンプレートが用意されており、開発期間を短縮できます。

これらのテンプレートをベースにカスタマイズすることで、独自の業務システムを効率的に構築可能です。

柔軟なカスタマイズ性

VBA（Visual Basic for Applications）というプログラミング言語を使用して、機能を自由にカスタマイズできます。

標準機能では対応できない複雑な処理や、独自の業務フローに合わせたシステムを構築可能です。

Excelとの連携

Excelで作成したデータをAccessにインポートしたり、Accessで作成したレポートをExcelに出力したりできます。Excelに慣れている方にとっては、操作方法を大きく変えることなくAccessを活用できます。

Accessでどんな業務システムが作れる？具体的な例を紹介

ここでは、Accessで作れる代表的な業務システムの例をいくつか紹介します。

顧客管理システム
在庫管理システム
販売管理システム
人事管理システム

Accessは、実にさまざまな業務システムの構築に活用でき、ここで紹介する以外にも、設備管理システム、プロジェクト管理システム、文書管理システムなど、多岐にわたるシステムを構築できます。

Accessは汎用性の高いデータベース管理システムであるため、業種や業務内容に合わせて柔軟にカスタマイズ可能です。

顧客管理システム

顧客情報（氏名、住所、連絡先など）や取引履歴を一元管理し、検索や顧客リストの作成、DM発送などを可能にします。

営業活動の効率化や顧客満足度の向上に役立ちます。

在庫管理システム

商品の入庫、出庫、在庫状況を管理し、在庫切れの防止や発注業務の効率化を図ります。

リアルタイムな在庫状況を把握することで、適切な在庫管理を実現し、機会損失を最小限に抑えることが可能です。

販売管理システム

受注、売上、請求を管理し、売上分析や請求書発行などを自動化します。

販売データを詳細に分析することで、販売戦略の立案や改善に役立ちます。

人事管理システム

従業員情報（氏名、住所、連絡先、入社日、所属部署など）や給与情報を管理し、勤怠管理や給与計算などを自動化します。

人事管理業務の効率化やコンプライアンスの強化に貢献します。

Access業務システム開発の7つのステップ

Accessで業務システムを開発するステップは以下の7つです。

要件定義：システムの目的、機能、必要なデータなどを明確にする
データベース設計：テーブル、フィールド、リレーションシップなどを設計する
データ入力：必要なデータをデータベースに入力する
フォーム作成：データの入力や編集を行うためのフォームを作成する
レポート作成：データにもとづいたレポートやグラフを作成する
テスト：システムの動作を確認し、問題があれば修正する
運用・保守：システムを運用し、必要に応じてメンテナンスを行う

Access業務システム開発を外注するメリット

この章では、Access業務システム開発を外注するメリットを解説します。

開発コストの削減
開発期間の短縮
専門知識の活用
運用・保守のサポート

Access業務システムの開発は、専門の知識やスキルが必要となるため、外注を検討する企業も多い傾向にあります。

開発コストの削減

Accessは、他の開発ツールと比較して、ライセンス費用や開発費用が安価です。

さらに、ベトナムなどのオフショア開発を活用することで、開発コストを大幅に削減できます。

開発期間の短縮

Accessは、GUIベースの開発ツールであるため、開発期間を短縮できます。

また、豊富なテンプレートを活用することで、さらに開発期間を短縮できます。

専門知識の活用

Access業務システム開発の外注先には、Accessの専門知識や開発経験が豊富なエンジニアが在籍しています。

これらの専門知識を活用することで、高品質なシステムを構築可能です。

運用・保守のサポート

Access業務システム開発の外注先によっては、システムの運用・保守サポートを提供している場合があります。

これにより、システムの安定稼働を維持できます。

Access業務システム開発の費用相場

Access業務システム開発の費用は、システムの規模や機能、開発期間などによって異なります。

一般的には、数十万円から数百万円程度が相場だといわれています。

開発費用を抑えるポイント

Access業務システム開発の費用を抑えるためには、以下のポイントを考慮することが重要です。

要件定義を明確にする：開発前に要件定義を明確にすることで、開発範囲を明確にし、不要な機能の開発を避けることができる
テンプレートを活用する：Accessには、さまざまなテンプレートが用意され、これらのテンプレートを活用することで、開発期間を短縮し、費用を抑えることができる
オフショア開発を活用する：ベトナムなどのオフショア開発を活用することで、人件費を抑え、開発費用を削減することができる
ラボ型契約を活用する：一定期間、専属のエンジニアチームを確保する契約形態により、ラボ型契約により、柔軟な開発体制を構築でき、プロジェクトの進捗状況に合わせてリソースを調整できる

開発における注意点｜3つのポイントを押さえよう

Accessで業務システムを開発する際には、以下の3つの点に注意が必要です。

データベース設計
セキュリティ対策
バックアップと復旧

それぞれのポイントを押さえて、Accessでの開発を成功させましょう。

データベース設計

システムの使い勝手やパフォーマンスを左右する重要な要素です。

データの正規化、インデックスの作成、リレーションシップの定義などを適切に行う必要があります。

セキュリティ対策

ユーザーレベルのセキュリティやデータベースの暗号化などの機能に加え、アクセス権限の設定やパスワード管理も徹底する必要があります。

特に個人情報や機密情報を扱う場合は、セキュリティ対策は必須です。

バックアップと復旧

データ損失を防ぐために、定期的なバックアップが必要です。

また、万が一データが損失した場合でも復旧できるように、復旧手順を事前に確認しておくことも大切です。

Access業務システム開発の最新トレンド

Access業務システム開発の最新トレンドとして、以下の点が挙げられます。

クラウド化
モバイル対応
AI連携

トレンドを押さえて使いやすいAccess業務システムを開発しましょう。

クラウド化

Access業務システムをクラウド化する動きが加速しています。

クラウド化することで、どこからでもシステムにアクセスできるようになり、利便性が向上します。

また、サーバーの管理やメンテナンスが不要になるため、運用コストを削減可能です。

モバイル対応

スマートフォンやタブレットなどのモバイルデバイスからAccess業務システムにアクセスできるようにする動きも広がっています。

これにより、外出先でもシステムを利用できるようになり、業務効率が向上します。

AI連携

Access業務システムにAI（人工知能）を連携させることで、データ分析や自動化などの機能を強化することができます。

たとえば、AIを活用して、顧客の購買傾向を分析したり、在庫状況を予測したりすることが可能です。

Access業務システム開発に関するQ&A

ここからは、MattockのシニアコンサルタントがAccess業務システム開発に関するよくある質問に回答していきます。

Q1. Accessがダメな理由は何ですか？
Q2. Microsoft Accessの欠点は何ですか？
Q3. Access開発の相場はいくらですか？
Q4. Accessでデータベースを作成する方法は？

Access業務システム開発について少しでも疑問を解消しておきましょう。

Q1. Accessがダメな理由は何ですか？

Accessは小規模な業務システム開発に向いており、手軽にデータベースを構築できるメリットがあります。

ただし、同時利用者数やデータ量の増加に対応しづらく、大規模なシステムには不向きです。

また、セキュリティ面や機能の拡張性にも課題があります。

Q2. Microsoft Accessの欠点は何ですか？

Accessの欠点は、主に以下の点が挙げられます。

同時利用制限：大量の同時アクセスに対応できないため、大人数での利用には不向き
データ容量制限：データベースの容量に制限があるため、大規模なデータ管理には向いていない
セキュリティ：セキュリティ機能が十分でないため、重要なデータを取り扱う場合には注意が必要
機能拡張性：カスタマイズや機能拡張が難しい場合がある

Q3. Access開発の相場はいくらですか？

Access開発の費用は、システムの規模や機能、開発期間、開発会社の料金体系などによって大きく異なります。

小規模なシステムであれば数十万円程度から、大規模なシステムになると数百万円以上になることもあることを押さえておきましょう。

Q4. Accessでデータベースを作成する方法は？

Accessでデータベースを作成する方法は、主に以下の手順で行います。

テーブルの作成：データを格納するためのテーブルを作成する
リレーションシップの設定：テーブル間の関係性を定義することにより、複数のテーブルにまたがるデータの一貫性を保つことができる
クエリ（検索）の作成：データを抽出するためのクエリを作成し、条件を指定して必要なデータのみを取得する
フォームの作成：データの入力や表示を行うためのフォームを作成し、ユーザーインターフェースを設計する
レポートの作成：データを印刷や表示するためのレポートを作成し、集計や分析結果を表示する

まとめ｜Access業務システム開発はマットックにご相談ください

Accessは、業務効率化を実現するための強力なツールです。

しかし、Accessを最大限に活用するためには、専門的な知識やスキルが必要です。

Mattockは、Access業務システム開発の豊富な実績とノウハウを持つ専門家チームとなっており、お客様のニーズに合わせた最適なソリューションをご提案し、業務効率化をサポートいたします。

Access業務システム開発をご検討中の方は、ぜひお気軽に当社にご相談ください。

ベトナムオフショア開発とラボ型契約

Mattockでは、ベトナムオフショア開発とラボ型契約という2つのサービスを提供しています。

ベトナムオフショア開発

ベトナムは、ITエンジニアの人材が豊富で、人件費も比較的安価なため、オフショア開発の拠点として注目されていることから、Mattockはベトナムに開発拠点を持ち、高品質かつ低コストなAccess業務システム開発を提供しています。

ラボ型契約

一定期間、専属のエンジニアチームを確保する契約形態であるラボ型契約により、柔軟な開発体制を構築でき、プロジェクトの進捗状況に合わせてリソースを調整できます。

お問い合わせはこちら

2022.08.25

2024年最新版｜【PyTorch 入門】基礎から画像分類まで徹底解説！環境構築・エラー解決付き

近年、機械学習や深層学習は凄まじい勢いで進化し、私たちの生活やビジネスを大きく変えています。

PyTorchは、そんな進化を支える、オープンソースの深層学習フレームワークです。柔軟性、動的な計算グラフ、豊富な機能が揃っており、研究者や開発者に大人気です。

この記事では、PyTorchの基礎から応用まで、具体的な知識とノウハウをわかりやすく解説します。

これからPyTorchを学びたい方も、もっと理解を深めたい方も、きっと役立つ情報が見つかります。

この記事を読んでほしい人

PyTorch の基礎から学びたい初心者の方
PyTorch を使って画像分類などの実践的なスキルを習得したい方
PyTorch のインストールや環境構築でつまずいている方

この記事でわかること

PyTorch の基本概念（テンソル、Autograd、ニューラルネットワーク構築）
PyTorch を使った画像分類モデルの作成方法
PyTorch のインストールと環境構築、よくあるエラーとその解決策

なぜPyTorchが選ばれるのか？

PyTorchの人気の秘密は、以下の特徴にあります。

Pythonとの親和性
動的な計算グラフ
強力なGPUサポート活発なコミュニティ
活発なコミュニティ

Pythonとの親和性

Pythonの書きやすい構文で記述できるため、学習のハードルが低く、コードも読みやすくなります。

NumPy、SciPy、Pandasなど、Pythonの既存ライブラリとの連携もスムーズで、開発効率が上がるのも特徴です。

Pythonの豊富なエコシステムを活用できるので、データの前処理、可視化、デプロイなど、機械学習プロジェクト全体を円滑に進められます。

動的な計算グラフ

PyTorch はモデルの構造を柔軟に変更できるので、複雑なモデルも作りやすく、デバッグも楽になります。

計算グラフをステップごとに構築するので、メモリ効率が良く、大規模なモデルの学習も可能です。

RNN（再帰型ニューラルネットワーク）やGAN（敵対的生成ネットワーク）など、動的な構造を持つモデルの作成に適しています。

強力なGPUサポート

PyTorchはCUDAを使ったGPU処理で、高速な計算が可能です。

分散学習にも対応しており、複数のGPUを使って学習時間を短縮できます。

最新のGPUアーキテクチャにも対応しており、最高のパフォーマンスを引き出せます。

活発なコミュニティ

世界中の研究者や開発者がPyTorchを使っているので、活発な情報交換が行われています。

チュートリアル、ドキュメント、サンプルコードなど、学習リソースが豊富に提供されています。

PyTorch ForumsやStack Overflowなどで質問や相談ができるので、初心者でも安心して学習を進められます。

【2022年最新人工知能（AI）開発におすすめのアノテーションツール20選】アノテーションツールの選び方のポイントも！

PyTorchの基礎知識

ここでは、PyTorchの基礎知識について解説していきます。

テンソル
Autograd
ニューラルネットワークの構築

PyTorchの基礎を押さえてから応用方法などをみていきましょう。

テンソル

PyTorchの基本的なデータ構造は、テンソルです。

多次元配列であり、スカラー（0次元）、ベクトル（1次元）、行列（2次元）、そして3次元以上の配列を表すことができます。テンソルは、CPUまたはGPUのメモリに格納されます。

Pythonimport torch
# テンソルの作成x = torch.tensor([1, 2, 3]) # 1次元テンソル（ベクトル）y = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) # 2次元テンソル（行列）
print(x) # tensor([1, 2, 3])print(y) # tensor([[1, 2], [3, 4]])

Autograd

PyTorchは、自動微分機能であるAutogradを提供していることにより、複雑な計算の微分を自動的に計算可能です。

深層学習では、モデルのパラメータを最適化するために、損失関数の勾配を計算する必要があります。

Autogradは、この勾配計算を自動的に行ってくれるので、開発者は勾配計算の実装に煩わされることなく、モデルの構築に集中できます。

Pythonx = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)y = x ** 2 + 2 * x + 1z = y.mean()
z.backward() # 逆伝播print(x.grad) # x の勾配

ニューラルネットワークの構築

PyTorchでは、torch.nnモジュールを使って、ニューラルネットワークを構築できます。

このモジュールには、さまざまなレイヤー（線形層、畳み込み層、活性化関数など）や損失関数、最適化アルゴリズムが用意されています。

Pythonimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim
# モデルの定義model = nn.Sequential( nn.Linear(input_size, hidden_size), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_size, output_size))
# 損失関数と最適化アルゴリズムの定義criterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

PyTorchの応用：画像分類に挑戦！

ここでは、PyTorchを使って、画像分類モデルを作ってみましょう。

10クラスそれぞれに6,000枚の画像が含まれている画像データセットであるCIFAR-10を使います。

Pythonimport torchvisionimport torchvision.transforms as transforms
# データセットの読み込みtransform = transforms.Compose(    [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR1  1. github.com github.com0(root=’./data’, train=True, download=True, transform=transform)trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=  1. blog.paperspace.com blog.paperspace.comTrue, num_workers=2)
# モデルの学習for epoch in range(num_epochs):    for i, data in enumerate(trainloader, 0):        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()        outputs = model(inputs)        loss =  1. github.com github.comcriterion(outputs, labels)        loss.backward()        optimizer.step  1. www.analyticsvidhya.com www.analyticsvidhya.com()

PyTorchのインストールと環境構築

この章では、PyTorchのインストールと環境構築について解説します。

PyTorchを使うには、まずインストールと環境構築が必要です。

PyTorchのインストール

PyTorchは、pipコマンドで簡単にインストールできます。

Bash
pip install torch torchvision torchaudio

GPU環境の構築（任意）

PyTorchは、GPUを使うことで、高速な計算が可能です。GPUを使うには、CUDA Toolkitをインストールする必要があります。CUDA Toolkitは、NVIDIAが提供するGPU向けの開発ツールキットです。

CUDA Toolkitのインストールが完了したら、PyTorchをインストールする際に、GPU対応のバージョンをインストールします。

Bash
pip install torch torchvision torchaudio –extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

PyTorchのコミュニティ｜共に学び、成長する

PyTorch初心者にとって、活発なコミュニティの存在は大きな支えとなるのでご紹介していきます。

豊富な学習リソース
質問や相談ができる場
最新情報の入手
コミュニティへの参加

PyTorchのコミュニティは、世界中の開発者や研究者たちが集い、知識や経験を共有し、互いに助け合う場です。

活発な情報交換が行われており、初心者から上級者まで、さまざまなレベルの人が参加しています。

豊富な学習リソース

PyTorchのコミュニティでは、初心者向けのチュートリアルやドキュメント、サンプルコードなどが豊富に提供されています。

これらのリソースを活用することで、PyTorchの基本的な使い方から高度な応用まで、効率的に学ぶことが可能です。

質問や相談ができる場

PyTorchのコミュニティには、フォーラムやQ&Aサイトなど、質問や相談ができる場が数多く存在します。

PyTorchの使い方で困ったときやエラーが発生したとき、これらの場で質問することで、他のユーザーからアドバイスや解決策を得ることができます。

コミュニティへの参加

PyTorchのコミュニティに参加すれば、他のユーザーとの交流を通じてモチベーションを高めたり、新たな発見や刺激を得たりできます。

また、自分の知識や経験を共有することで、コミュニティの発展に貢献可能です。

エラーとその解決方法｜PyTorch初心者によくある悩み

PyTorch初心者によくあるエラーとその解決方法をまとめました。

インストール時のエラー
GPU関連のエラー
モデル学習時のエラー
その他のエラー

これらの情報は、PyTorchの学習中に発生する可能性のある問題を事前に把握し、スムーズに解決するのに役立ちます。

インストール時のエラー

PyTorchのインストールはpipコマンドで簡単に行えますが、環境によってはエラーが発生する場合があります。

＜エラー例＞

Could not find a version that satisfies the requirement torch

＜解決方法＞

PyTorchのバージョンとPythonのバージョン、OSの互換性を確認する
pipを最新バージョンにアップデートしてみる
インターネット接続を確認し、安定した状態でインストールを試みる
プロキシ設定などがインストールを妨げている可能性もあるため、設定を見直してみる

GPU関連のエラー

GPUを利用する際に発生するエラーは、PyTorch入門者を悩ませがちです。

＜エラー例＞

RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

＜解決方法＞

インストールした PyTorch のバージョンが、使用している GPU と CUDA のバージョンに対応しているか確認する
GPU ドライバが最新版にアップデートされているか確認する
GPU のメモリが不足している可能性があります。バッチサイズを小さくしたり、モデルのサイズを調整したりする

モデル学習時のエラー

モデルの学習中に発生するエラーは、原因特定が難しい場合があります。

＜エラー例＞

RuntimeError: The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (10) at non-singleton dimension 1

＜解決方法＞

このエラーは、テンソルの形が合っていないことを示しています。モデルへの入力データの形と、モデルの各層が期待する形が一致しているか確認しましょう。
データの前処理やモデルの定義を見直す必要があるかもしれません。
print文などで各テンソルの形を確認しながらデバッグを進めると、問題箇所を特定しやすくなります。

その他のエラー

他にも、さまざまなエラーが発生する可能性があるため、下記の対応をしましょう。

エラーメッセージをよく読む：エラーメッセージには、問題の原因や解決のヒントが隠されています。落ち着いてエラーメッセージを読み、何が問題なのか理解する
公式ドキュメントやコミュニティを活用する：PyTorchの公式ドキュメントやフォーラム、Stack Overflowなどには、多くのエラーとその解決方法が記載されているので、積極的にこれらのリソースを活用する
諦めずに挑戦する：エラーはPyTorch学習の一部なので、エラーが発生しても諦めずに、解決方法を探し、挑戦し続けることが大切

PyTorchの学習では、エラーに遭遇することは避けられません。

しかし、エラーを解決する過程で、PyTorchの理解を深め、スキルアップすることができます。

焦らず、一つずつエラーを解決していきましょう。

PyTorchの最新機能とトレンド

ここでは、PyTorchの最新機能とトレンドを紹介します。

PyTorch 2.0
Transformersライブラリの統合
分散学習の進化

PyTorchは活発に開発が進んでおり、常に新しい機能が追加されています。

PyTorch 2.0

PyTorch 2.0では、パフォーマンスの向上、新しいコンパイラ技術の導入、分散学習の強化などが行われました。

特に、TorchDynamoとAOTAutogradという2つの新しいコンパイラ技術は、PyTorchのパフォーマンスを大幅に向上させる可能性を秘めています。

Transformersライブラリの統合

PyTorchは、Transformersライブラリとの統合を強化しています。

Transformersライブラリは、自然言語処理分野で広く利用されているライブラリであり、BERTやGPTなどの最先端のモデルが実装されています。

PyTorchとTransformersライブラリを組み合わせることで、自然言語処理タスクを効率的に開発することが可能です。

分散学習の進化

PyTorchは、分散学習のサポートを強化しています。

分散学習は、複数のGPUやマシンを使用して、大規模なモデルを学習する技術です。

PyTorchは、さまざまな分散学習戦略に対応しており、大規模なデータセットやモデルを効率的に学習できます。

PyTorchでビジネスを加速！

ビジネスにおいても、PyTorchを活用することで、以下のようなメリットが期待できます。

業務効率化
意思決定の支援
新しいサービスの創出

PyTorchは、機械学習・深層学習の分野で広く利用されており、画像認識、自然言語処理、音声認識など、さまざまなタスクに適用されています。

業務効率化

従来手作業で行っていたタスクを自動化し、時間とコストを削減できます。

たとえば、画像認識技術を活用して、製品の検品作業を自動化することができます。

意思決定の支援

大量のデータを分析し、隠れたパターンや相関関係を発見することで、より良い意思決定を支援できます。

たとえば、顧客の購買履歴を分析して、おすすめの商品を提示することが可能です。

新しいサービスの創出

機械学習・深層学習技術を活用して、これまでにない新しいサービスを創出できます。

たとえば、音声認識技術を活用すれば、多言語対応の自動翻訳サービスを提供可能です。

PyTorchに関するよくある質問

ここでは、PyTorchに関するよくある質問についてMattockのシニアコンサルタントが回答していきます。

Q1. PyTorchはなぜ人気があるのですか？
Q2. PythonとPyTorchの違いは何ですか？
Q3. PyTorchの今後はどうなりますか？
Q4. PyTorchの強みは何ですか？

PyTorchについての理解を深めておきましょう。

Q1. PyTorchはなぜ人気があるのですか？

PyTorchの人気の理由は次のようにいくつかあります。

直感的なコード：Pythonの文法をベースにしているので、Python経験者にとって非常に学びやすく、直感的にコードを書くことができる
動的な計算グラフ：静的な計算グラフを採用しているフレームワークと異なり、PyTorchは動的な計算グラフを構築できることにより、複雑なモデルを柔軟に構築し、デバッグも容易になる
強力なコミュニティ：活発なコミュニティによって支えられており、豊富なドキュメント、チュートリアル、コミュニティサポートが利用できる
研究開発での採用：最新の研究成果がPyTorchにいち早く実装されることが多く、研究開発の現場で広く採用されている

Q2. PythonとPyTorchの違いは何ですか？

PyTorchはPythonのライブラリとして提供されており、Pythonの文法を使ってPyTorchの機能を利用することができます。

Pythonは汎用的なプログラミング言語であり、Web開発、データ分析、機械学習など、さまざまな用途に使用可能です。

一方、PyTorchはPythonをベースに開発されたオープンソースの深層学習フレームワークであり、主にニューラルネットワークの構築と学習に使用されます。

Q3. PyTorchの今後はどうなりますか？

PyTorchは現在も活発に開発が進められており、今後もさらなる進化が期待されます。

特に、PyTorch 2.0の登場により、パフォーマンスの向上、新しい機能の追加、エコシステムの拡充などが期待されています。

PyTorchは、今後も深層学習の研究開発をリードしていく存在となっていくのです。

Q4. PyTorchの強みは何ですか？

PyTorchの強みとしては、以下の点が挙げられます。

柔軟性：動的な計算グラフにより、複雑なモデルを柔軟に構築できる
デバッグの容易さ：動的な計算グラフであるため、デバッグが容易であり、エラーの特定や修正が簡単で
研究開発向けの機能：最新の研究成果がPyTorchにいち早く実装されることが多く、研究開発に適している
豊富なリソース：公式ドキュメントやチュートリアルが充実しており、コミュニティサポートも活発

これらの強みを活かして、PyTorchは深層学習のさまざまな分野で活用されています。

まとめ

この記事では、PyTorchの基礎知識から応用、最新機能、導入事例、よくある質問まで、幅広く解説しました。

PyTorchは、機械学習・深層学習の分野で強力なツールであり、ビジネスに大きな価値をもたらす可能性を秘めています。

PyTorchの導入や活用にご興味をお持ちの方は、ぜひお気軽にMattockまでお問い合わせください。

お客様のビジネス課題を解決する最適なソリューションをご提案いたします。

お問い合わせはこちら

PyTorch開発のご相談は、ぜひお気軽に！

PyTorchは、機械学習・深層学習の分野で強力なツールですが、その導入や活用には専門的な知識や経験が必要です。

Mattockでは、PyTorchをはじめとする機械学習・深層学習技術に関する豊富な実績とノウハウを活かし、お客様のビジネス課題を解決する最適なソリューションをご提案いたします。

システム開発

PyTorchを活用した機械学習システムの開発を承ります。

画像認識、自然言語処理、音声認識など、さまざまな分野に対応可能です。

お客様のご要望に応じて、カスタマイズ開発も可能です。

最新の研究成果や技術動向を取り入れ、高精度かつ効率的なシステムを構築します。

アプリ開発

iOS / Androidアプリ開発の実績も豊富です。

PyTorchを活用した機械学習機能を搭載したアプリ開発も可能です。

ユーザーエクスペリエンスを重視し、使いやすく、効果的なアプリを開発します。

アプリの企画から設計、開発、運用まで、ワンストップでサポートいたします。

ベトナムオフショア開発

ベトナムに開発拠点を持ち、高品質かつ低コストなオフショア開発を提供しています。

PyTorch開発のオフショア化も可能です。

日本人ブリッジSEが常駐しており、コミュニケーションも円滑に進みます。

厳格な品質管理体制を敷いており、高品質な成果物を納品いたします。

ラボ型契約

お客様のニーズに合わせて、柔軟なラボ型契約をご用意しています。

短期間でのプロトタイプ開発やPoC（概念実証）も可能です。

開発チームを必要な期間だけ確保できるため、コストを抑えられます。

新規事業の立ち上げや研究開発など、さまざまな用途にご活用いただけます。

業務効率化コンサルティング

業務効率化に関するコンサルティングサービスも提供しています。

PyTorchを活用した業務効率化のご相談も承ります。

お客様の業務プロセスを分析し、改善策をご提案します。

PyTorchを活用した自動化ツールやシステムの導入も支援いたします。

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2022.08.25

AI学習の基礎から実践まで完全ガイド【最新AIトレンドも解説】

「AIって本当に中小企業でも使えるの？」

「AIを活用して具体的にどんな成果が得られるの？」

このような疑問をお持ちの経営者様へ。

AIは、基礎知識ゼロからでも始められる学習方法があり、コンテンツ企画、SEO対策、効果測定など、明日から使える実践的なスキルを習得できます。

AI導入成功事例や最新トレンドも解説し、AIであなたのビジネスを加速させましょう！

この記事を読んでほしい人

AIについて基礎から学びたい方
AIをビジネスに活用したいと考えている経営者や担当者の方
AIの最新トレンドや将来性について知りたい方

この記事でわかること

AIの基本概念や機械学習、ディープラーニングなどの仕組み
AIをビジネスに導入するステップや注意点
AI学習におすすめのリソースや具体的な学習方法

AIの心臓部、「機械学習」の重要性とは？

私たちの生活やビジネスに革新をもたらす技術として、AI（人工知能）は大きな注目を集めています。

AIは、人間の知能を模倣し、データから学習し、特定のタスクを実行する能力を持つシステムです。

AIを支える重要な要素である機械学習は、AIがデータを分析し、そこからパターンやルールを発見するプロセスです。

このプロセスを通じて、AIは人間のように「学習」し、予測や判断を行うことができるようになります。

機械学習は、AIの進化を加速させ、さまざまな分野での応用を可能にする原動力となっています。

たとえば、迷惑メールのフィルタリングを想像してみてください。

機械学習によって、AIは大量のメールデータから迷惑メールの特徴を学習し、新しいメールが迷惑メールかどうかを自動的に判断できるようになります。

もちろん、これは私たちの生活を便利にするAIのほんの一例です。

【2022年最新人工知能（AI）開発におすすめのアノテーションツール20選】アノテーションツールの選び方のポイントも！

機械学習の仕組みをわかりやすく解説

この章では、機械学習の仕組みをわかりやすく解説していきます。

機械学習の種類
機械学習を支えるアルゴリズム

まずは基礎知識として押さえておいてください。

機械学習の種類

機械学習は、大きく分けて3つの種類があります。

これらの学習方法を組み合わせることで、AIは複雑なタスクをこなせるようになります。

教師あり学習

教師あり学習とは、正解ラベル付きのデータを使ってAIを訓練する方法です。

たとえば、大量の画像データに「犬」や「猫」といったラベルを付けてAIに学習させることで、AIは新しい画像を見てそれが犬なのか猫なのかを判断できるようになります。

教師なし学習

教師なし学習とは、正解ラベルのないデータから、AIが自らパターンや構造を発見する方法です。

たとえば、顧客の購買データを分析し、AIが顧客をグループ分けすることで、それぞれのグループに合ったマーケティング戦略を立てられます。

強化学習

強化学習とは、AIが試行錯誤を通じて、最適な行動を学習する方法です。

たとえば、囲碁や将棋などのゲームでAIが強くなるのは、強化学習によって自己対戦を繰り返しながら、勝利につながる戦略を学んでいるからです。

機械学習を支えるアルゴリズム

機械学習の学習プロセスを支えるのが、さまざまなアルゴリズムです。

アルゴリズムは、問題を解決するための手順や計算方法を定式化したもので、機械学習ではデータからパターンやルールを抽出するために使用されます。

代表的な機械学習アルゴリズムには、以下のようなものがあります。

線形回帰：データ間の関係性を直線で表し、予測や分析を行うアルゴリズム
ロジスティック回帰：ある事象が起こる確率を予測するアルゴリズムで、分類問題によく用いられる
決定木：データをツリー状に分割し、分類や回帰を行うアルゴリズムで、解釈性が高いのが特徴
サポートベクターマシン（SVM）：データを2つのグループに分類するアルゴリズムで、高次元データの分類に優れている
ランダムフォレスト：複数の決定木を組み合わせることで、予測精度を高めたアルゴリズム
ニューラルネットワーク：人間の脳の神経回路を模倣したアルゴリズムで、ディープラーニングの中核を担っている

これらのアルゴリズムは、それぞれ得意なタスクやデータの種類が異なります。

適切なアルゴリズムを選択することが、機械学習プロジェクトの成功に不可欠です。

機械学習はビジネスの強力な武器になる！

ここでは、機械学習の具体的なビジネス活用例をいくつか紹介します。

顧客分析とパーソナライズ
需要予測
画像認識と自動化
チャットボット
不正検知
レコメンドシステム

機械学習は私たちの生活を便利にするだけでなく、ビジネスにも大きな変革をもたらしています。

機械学習の可能性は無限大であり、ビジネスのあらゆる分野で活用できるポテンシャルを秘めているのです。

顧客分析とパーソナライズ

機械学習により顧客の購買履歴や行動データを分析し、個々の顧客に合わせた商品やサービスを提案可能です。

これにより、顧客満足度を高め、売上向上につなげることができます。

たとえば、ECサイトでのおすすめ商品表示や、動画配信サービスのおすすめコンテンツ表示などが挙げられます。

需要予測

機械学習では、過去の販売データや市場トレンドを分析し、将来の需要を予測できます。

これにより、在庫管理や生産計画を最適化し、コスト削減や機会損失の回避に貢献可能です。

小売業や製造業などで広く活用されています。

画像認識と自動化

機械学習により、製品の外観検査や医療画像診断など、これまで人間が行っていた作業をAIに任せることが可能です。

作業効率を大幅に向上させられるため、人材不足の解消にも役立ちます。

製造業や医療分野での導入が進んでいます。

チャットボット

顧客からの問い合わせに自動で対応できるチャットボットを導入することで、カスタマーサポートの効率化や24時間365日対応を実現できます。

ECサイトや金融機関などで活用されています。

不正検知

クレジットカードの不正利用や保険金詐欺など、不正行為を検知することが可能です。

金融機関や保険会社などで導入が進んでいます。

レコメンドシステム

ユーザーの好みや行動履歴にもとづいて、商品やコンテンツを推薦することが可能です。

ECサイトや動画配信サービスなどで広く利用されています。

機械学習をビジネスに導入するステップ

機械学習をビジネスに導入する際には、以下のステップを踏むことが一般的です。

課題の特定：解決したいビジネス課題を明確にする
データ収集と前処理：機械学習に必要なデータを収集し、クリーニングや整形などの前処理を行う
モデルの構築と学習：適切なアルゴリズムを選択し、収集したデータを使って機械学習モデルを構築・学習させる
モデルの評価：構築したモデルの性能を評価し、必要に応じて改善を行う
モデルの運用：構築したモデルを実業務に組み込み、運用を開始する
継続的な改善：運用データを活用してモデルを再学習させ、精度向上や機能改善を継続的に行う

機械学習を導入する際の注意点とは？

ここでは、機械学習を導入する際の注意点をご紹介します。

データの質と量
専門知識と技術
倫理的配慮
コストと時間

機械学習は強力なツールですが、導入にはいくつかの注意点があります。

データの質と量

データの偏りや欠損値は、モデルの性能に悪影響を及ぼす可能性があります。

機械学習の精度を高めるためには、大量の質の高いデータが必要なので、適切なデータ収集と前処理が不可欠だからです。

専門知識と技術

機械学習モデルの構築や運用には、専門的な知識と技術が必要です。

社内に専門家がいるか、外部の専門家に相談できる体制を整えましょう。

倫理的配慮

AIの判断が公平かつ透明性のあるものであるように、倫理的な配慮を怠ってはいけません。

AIの利用に関するガイドラインを遵守し、社会的な責任を果たすことが求められるからです。

AIの判断プロセスを説明できることや、差別や偏見を助長しないように注意することが重要です。

コストと時間

機械学習プロジェクトは、データ収集、モデル構築、運用などに多くのコストと時間を要する場合があります。

そのため、事前に十分な計画と準備が必要です。

AI開発を成功に導くポイント

AI開発を成功に導くためには、以下のポイントを押さえることが重要です。

明確な目的設定
適切な技術選定
段階的な導入
継続的な改善

AI開発に失敗しないよう、ポイントを押さえておきましょう。

明確な目的設定

AIを導入する目的を明確にし、解決したい課題を具体的に定義します。

目標とするKPIや成功基準を設定することも重要です。

適切な技術選定

機械学習の手法やツールは多岐にわたります。

課題や目的に合わせて最適な技術を選び、最新の研究動向や技術トレンドにも注意を払いましょう。

段階的な導入

最初から大規模なシステムを構築するのではなく、まずは小規模なプロジェクトから始めて、効果検証を行いながら徐々に規模を拡大していくのがおすすめです。

継続的な改善

AIは一度導入すれば終わりではありません。

データの追加やアルゴリズムの調整など、継続的な改善を通じて、AIの性能を向上させていくことが重要です。

AI学習方法｜基礎から実践まで

ここでは、AI学習の基礎から実践まで、段階的に解説します。

AIの基礎知識を学ぶ
Pythonなどのプログラミング言語を習得する
機械学習アルゴリズムを学ぶ
実践的なプロジェクトに取り組む
最新技術動向をキャッチアップする

AIに興味を持ち、学習を始めたいと考えている方も多いのではないでしょうか。

AIは専門的な分野であり、どこから手をつければいいのか迷ってしまう方は目を通してみてください。

AIの基礎知識を学ぶ

AIとは何か、機械学習とは何か、ディープラーニングとは何かといった基本的な概念を理解しましょう。

オンライン講座や書籍など、さまざまな学習リソースを活用できます。

Pythonなどのプログラミング言語を習得する

特にPythonは、AI開発で最も広く使われているプログラミング言語です。

Pythonの基本的な文法やライブラリの使い方を学びましょう。

機械学習アルゴリズムを学ぶ

線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、SVM、ランダムフォレストなど、代表的な機械学習アルゴリズムの仕組みと使い方を学びましょう。

実践的なプロジェクトに取り組む

Kaggleなどのプラットフォームで公開されているデータセットを使って、実際に機械学習モデルを構築してみましょう。

AIの学習方法に関するQ&A

ここからは、MattockのシニアコンサルタントがAIの学習方法に関するよくある質問に回答していきます。

Q1. AIの学習はどのように行われるか？
Q2. AI機械学習の手順は？
Q3. AIは自ら学習するのでしょうか？
Q4. ChatGPTは学習するのか？
Q5. AI学習は違法ですか？
Q6. AIが学習していないことは何ですか？
Q7. AI学習の欠点は何ですか？
Q8. 機械学習の3つの手法は？
Q9. AIの学習時間はどのくらいですか？
Q10. AIを誰が考えましたか？
Q11. AIが発達していく中で大切なことは何ですか？
Q12. AIを活用する上で気をつけることは何ですか？

AIの学習方法に不安がある方は参考にしてみてください。

Q1. AIの学習はどのように行われるか？

AIの学習は、主に機械学習という手法で行われるのが特徴です。

機械学習では、大量のデータを使ってAIモデルを訓練し、パターンやルールを学習させます。

学習方法には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類があります。

Q2. AI機械学習の手順は？

一般的な機械学習の手順は以下の通りです。

課題設定：解決したい問題を明確にする
データ収集：学習に使用するデータを収集する
データの前処理：データをクリーニングし、学習に適した形に変換する
モデル構築：機械学習アルゴリズムを選び、モデルを構築する
モデル学習：データを使ってモデルを学習させる
モデル評価：モデルの性能を評価し、必要に応じて改善する
モデル運用：学習済みのモデルを実環境で運用する

Q3. AIは自ら学習するのでしょうか？

AIは、人間のように自ら考えて学習するわけではありません。

あらかじめプログラムされたアルゴリズムに従って、データからパターンやルールを抽出することで「学習」しています。

しかし、強化学習のように、試行錯誤を通じて学習するAIも存在します。

Q4. ChatGPTは学習するのか？

ChatGPTは、大量のテキストデータを学習して作られた大規模言語モデルです。

学習データには、書籍、記事、ウェブサイトなどが含まれます。

しかし、ChatGPTはリアルタイムで新しい情報を学習しているわけではありません。

Q5. AI学習は違法ですか？

AI学習自体は違法ではありません。

しかし、学習に使用するデータによっては、著作権法や個人情報保護法などの法律に抵触する可能性があります。

学習データの選定には十分注意が必要です。

Q6. AIが学習していないことは何ですか？

AIは、学習データに含まれていない情報は知りません。

たとえば、未来の予測や個人的な感情などは、学習データからだけでは判断できません。

Q7. AI学習の欠点は何ですか？

AI学習の欠点としては、以下の点が挙げられます。

大量のデータが必要：精度の高いAIモデルを構築するには、大量の学習データが必要
学習に時間がかかる：大規模なAIモデルの学習には、膨大な計算資源と時間がかかる
過学習：学習データに過剰に適合し、未知のデータに対して精度が低下する現象が起こることがある
バイアス：学習データに偏りがあると、AIモデルも偏った判断をする可能性がある

Q8. 機械学習の3つの手法は？

機械学習の3つの手法は、以下の通りです。

教師あり学習：正解ラベル付きのデータを使って学習する
教師なし学習：正解ラベルのないデータからパターンや構造を発見する
強化学習：試行錯誤を通じて最適な行動を学習する

Q9. AIの学習時間はどのくらいですか？

AIの学習時間は、モデルの複雑さやデータ量によって大きく異なります。

数分から数週間、あるいは数ヶ月かかることもあります。

Q10. AIを誰が考えましたか？

AIの概念は、1950年代にアラン・チューリングやジョン・マッカーシーらによって提唱されました。

その後、さまざまな研究者によってAI技術は発展してきました。

Q11. AIが発達していく中で大切なことは何ですか？

AIが発達していく中で大切なことは、倫理的な配慮と技術の透明性を確保することです。

AIが社会に与える影響を考慮し、責任ある開発と利用を進める必要があります。

Q12. AIを活用する上で気をつけることは何ですか？

AIを活用する上で気をつけることは、以下の点です。

目的を明確にする：AIを何のために使うのか、目的を明確にする
データの質と量を確保する：学習データの質と量は、AIの性能に大きく影響する
過度な期待を持たない：AIは万能ではありません。AIができることとできないことを理解する
倫理的な問題に配慮する：AIの利用が差別や偏見を助長しないように注意する
専門家の意見を聞く：必要に応じて、AIの専門家に相談する

まとめ

AI・機械学習は、私たちの生活やビジネスを大きく変革する可能性を秘めています。

AI導入を検討されている企業様は、ぜひMattockにご相談ください。

お客様のビジネスを成功に導くパートナーとして、全力でサポートいたします。

お問い合わせはこちら

AI・機械学習開発なら、私たちMattockにお任せください！

AIや機械学習の導入は、企業にとって大きな挑戦です。

しかし、適切なパートナーと協力することで、その挑戦を成功に導くことができます。

私たちMATTOCKは、ベトナムオフショア開発のリーディングカンパニーとして、数多くのAI・機械学習開発プロジェクトを成功に導いてきました。

お客様の課題やニーズに合わせて、最適なソリューションをご提案いたします。

経験豊富なAIエンジニア

機械学習、ディープラーニング、自然言語処理など、さまざまな分野の専門知識を持つエンジニアが多数在籍しています。

最新のAI技術動向に精通し、お客様の課題解決に最適なアプローチをご提案します。

高品質かつ低コストな開発

ベトナムオフショア開発のメリットを活かし、高品質なAI開発を低コストで実現します。

優秀なエンジニアを多数抱え、開発コストを抑えながらも、日本品質のサービスを提供します。

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ラボ型契約など、お客様のニーズに合わせた柔軟な契約形態をご用意しています。

お客様のご予算や開発規模に応じて、最適な契約形態を選択できます。

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Pythonで始める人工知能開発の全て【2024年最新版】～初心者からプロフェッショナルまで、ビジネス活用も徹底解説～

Pythonの人工知能開発は、初心者でも始めやすいと注目を集めています。

「Pythonの人工知能ってすごいけど、自分にも作れるのかな？」

この記事では、Pythonを使った人工知能開発について、環境構築から基本的なコードの書き方、そして画像認識や自然言語処理などの応用例まで、初心者にもわかりやすく解説していきます。

この記事を読んでほしい人

Pythonを使って人工知能開発に興味がある方
人工知能（AI）の可能性をビジネスに活用したいと考えている方
プログラミング初心者だけど人工知能（AI）開発にチャレンジしてみたい方

この記事でわかること

Pythonが人工知能（AI）開発に最適な理由
Pythonを使った人工知能（AI）開発の基本的なステップと具体的な事例
人工知能（AI）開発を成功に導くためのMATTOCKのサポート体制について

なぜPythonが人工知能（AI）開発に選ばれるのか？3つの魅力を解説！

Pythonが人工知能（AI）開発で圧倒的な人気を誇る理由は、以下の3つです。

シンプルで学びやすい文法
豊富なライブラリとフレームワーク
活発なコミュニティ

PythonがAI開発に選ばれる魅力をみていきましょう。

シンプルで学びやすい文法

Pythonの文法は、他のプログラミング言語に比べてシンプルで直感的です。

たとえば、インデント（字下げ）でコードのブロックを表現するので、コードが読みやすく、初心者でも理解しやすいのが特徴です。

豊富なライブラリとフレームワーク

人工知能（AI）開発に特化したライブラリやフレームワークが豊富に用意されています。

数値計算の「NumPy」、データ分析の「Pandas」、機械学習の「scikit-learn」、そしてディープラーニングの「TensorFlow」や「PyTorch」など、多種多様なツールが揃っているのが特徴です。

これらを活用すれば、複雑な処理も少ないコードで実現でき、開発効率がグーンとアップします。

活発なコミュニティ

世界中にPythonユーザーのコミュニティがあり、情報交換や質問がしやすい環境が整っています。

困った時に誰かに質問したり、新しい知識を習得したり、Pythonコミュニティはあなたの強い味方になってくれます。

【Python（パイソン）人工知能作り方】ライブラリ13選＆機械学習の方法・pythonでの人工知能の開発手順を詳しくご紹介！

基礎編｜Python 人工知能（AI）開発の準備を始めよう！環境構築を丁寧に解説

ここではPython 人工知能（AI）開発に必要な環境構築の手順を、OS別にご紹介します。

Windowsの場合
macOSの場合
Linuxの場合

PythoでのAI開発を始めるには、まず環境構築が必要です。

OSに合わせた手順で、しっかりと準備を整えましょう。

Windowsの場合

Pythonのインストール：Pythonの公式サイトから、Windows用のインストーラーをダウンロードして実行する
パッケージ管理ツールのインストール：Pythonには「pip」というパッケージ管理ツールが標準で付属しており、必要なライブラリを簡単にインストールできる
統合開発環境（IDE）の導入：プログラミングを効率的に行える
仮想環境の作成（任意）：プロジェクトごとに独立した環境を作成したい場合は、「venv」や「conda」などのツールを使って仮想環境を作成することにより、ライブラリの依存関係によるトラブルを未然に防げる

macOSの場合

Pythonのインストール：macOSにはPythonが標準でインストールされていますが、バージョンが古い場合があり、最新版のPythonをインストールするには、Homebrewなどのパッケージマネージャーを利用するか、Pythonの公式サイトからインストーラーをダウンロードして実行する必要がある
パッケージ管理ツール：pipは、Pythonと一緒にインストールされる
統合開発環境（IDE）の導入：Windowsと同様に、PyCharmやVisual Studio CodeなどのIDEを導入する
仮想環境の作成（任意）：Windowsと同様に、venvやcondaなどのツールを使って仮想環境を作成できる

Linuxの場合

Pythonのインストール：Linuxディストリビューションには、Pythonが標準でインストールされているものの、バージョンが古い場合は、パッケージマネージャーを使って最新版にアップデートする
パッケージ管理ツール：pipは、Pythonと一緒にインストールされる
統合開発環境（IDE）の導入：WindowsやmacOSと同様に、PyCharmやVisual Studio CodeなどのIDEを導入する
仮想環境の作成（任意）：WindowsやmacOSと同様に、venvやcondaなどのツールを使って仮想環境を作成できる

Pythonでできること｜人工知能（AI）の種類別に理解し、可能性を広げよう

この章では、Pythonでできることを解説していきます。

機械学習
ディープラーニング
強化学習

Pythonで開発できる人工知能（AI）には、さまざまな種類があります。

それぞれの種類と特徴、そして活用事例を理解することで、自分の目的に合ったAI開発を進めることができます。

機械学習

機械学習は、大量のデータからパターンやルールを学習し、未知のデータに対して予測や判断を行う人工知能（AI）技術です。

たとえば、過去の売上データから商品の需要を予測したり、顧客の行動パターンから購買意欲を分析したりできます。

Pythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」には、線形回帰、決定木、サポートベクターマシン、ランダムフォレストなど、さまざまなアルゴリズムが実装されています。

これらのアルゴリズムを組み合わせることで、より複雑な問題にも対応可能です。

活用事例

需要予測：製品の需要を予測し、在庫管理や生産計画を最適化
顧客ターゲティング：顧客の属性や行動履歴に基づいて、最適なマーケティング施策を実施
不正検知：金融取引やクレジットカード利用における不正行為を検知
医療診断支援：医療画像から病変を検出し、医師の診断をサポート

ディープラーニング

ディープラーニングは、人間の脳の神経回路を模倣したニューラルネットワークを用いた学習方法です。

画像認識や音声認識、自然言語処理など、従来の機械学習では難しかった複雑なタスクを高い精度で実行できます。

Pythonのディープラーニングフレームワーク「TensorFlow」や「PyTorch」を使えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）、Transformerなど、さまざまな種類のニューラルネットワークモデルを構築可能です。

活用事例

画像認識：自動運転車における歩行者や障害物の検出、顔認証システム
音声認識：スマートスピーカーの音声コマンド認識、音声入力システム
自然言語処理：機械翻訳、文章要約、チャットボット
レコメンドシステム：顧客の行動履歴に基づいて、おすすめの商品やコンテンツを表示

強化学習

強化学習は、試行錯誤を通じて環境に適応し、報酬を最大化する行動を学習する人工知能（AI）技術です。

ゲームの攻略やロボットの制御など、複雑な環境下での意思決定に活用されています。

Pythonの強化学習ライブラリ「OpenAI Gym」や「Stable Baselines3」などを使えば、強化学習のエージェントを訓練可能です。

活用事例

ゲームAI：AlphaGoやAlphaZeroなど、世界トップレベルのプロ棋士に勝利するゲームAI
ロボット制御：工場での自動化ラインの制御、ドローンの自律飛行
自動取引システム：金融市場のデータに基づいて、自動で売買を行うシステム

それぞれのAI技術には、得意なタスクや用途があります。

自分の目的に合わせて、適切な技術を選び、Pythonの豊富なライブラリを活用すれば、AI開発の可能性を最大限に広げることが可能です。

実践編｜Pythonでの人工知能（AI）開発のステップ

Pythonでの人工知能（AI）開発は、以下の5つのステップで進めることができます。

問題設定
データ収集・前処理
モデル構築
モデル学習
モデル評価・改善

これらのステップを一つずつ着実に進めれば、高品質なAIモデルを開発可能です。

ステップ1. 問題設定

解決したい問題を明確にし、人工知能（AI）に何をさせたいのかを具体的に定義します。

たとえば、「ECサイトの離脱率を下げたい」「顧客満足度を向上させたい」など、ビジネス上の課題をAIで解決することを目指します。

ステップ2. データ収集・前処理

人工知能（AI）の学習に使用するデータを収集し、クリーニングや整形などの前処理を行います。

データの質と量は、AIモデルの性能に大きく影響するため、このステップは非常に重要です。

たとえば、欠損値の補完、外れ値の除去、特徴量の選択などを行います。

ステップ3. モデル構築

目的に合ったアルゴリズムを選び、Pythonのライブラリやフレームワークを使ってAIモデルを構築します。

たとえば、分類問題であればロジスティック回帰や決定木、回帰問題であれば線形回帰やランダムフォレストなど、さまざまなアルゴリズムがあります。

ステップ4. モデル学習

収集したデータを使ってAIモデルを学習させます。

このステップでは、AIモデルにデータのパターンやルールを学習させ、未知のデータに対しても適切な予測や判断ができるようにします。

なお、学習には、時間と計算資源が必要になる場合があることを押さえておいてください。

ステップ5. モデル評価・改善

モデルの性能を評価し、必要に応じてパラメータ調整やアルゴリズムの変更などを行い、モデルを改善します。

評価指標としては、正解率、適合率、再現率、F1スコアなどがあります。

モデルの性能が十分でない場合は、データの追加や前処理の追加などを行いましょう。

Pythonで作る！実践的な人工知能（AI）開発事例集

Pythonの人工知能（AI）開発スキルをさらに高めるために、ここではより実践的な事例を3つ紹介します。

自然言語処理で感情分析AIを開発する
画像認識で顔認証システムを構築する
時系列分析で株価予測モデルを作成する

これらの事例を通して、PythonでのAI開発が持つ可能性を実感し、自身のプロジェクトに応用できるアイデアを見つけましょう。

自然言語処理で感情分析AIを開発する

＜課題＞

インターネット上には、SNSやレビューサイトなど、膨大なテキストデータが存在します。

これらのテキストデータから、人々の感情や意見を自動的に分析できれば、マーケティングや商品開発に役立てることが可能です。

＜解決策＞

Pythonの自然言語処理ライブラリ「NLTK」や「spaCy」を活用し、テキストデータを解析して感情を分類するAIモデルを開発できます。

＜具体例＞

データ収集：Twitterやレビューサイトから、特定の商品やサービスに関するテキストデータを収集する
前処理：テキストデータをクリーニングし、不要な情報（URL、絵文字など）を削除する
形態素解析：テキストデータを単語や文節に分割し、品詞を付与する
特徴量抽出：感情を表す単語や表現を抽出し、数値データに変換する
モデル構築：SVM（サポートベクターマシン）やナイーブベイズなどの分類アルゴリズムを使って、感情分析モデルを構築する
モデル学習：収集したデータを使ってモデルを学習させる
モデル評価・改善：モデルの精度を評価し、必要に応じてパラメータ調整やアルゴリズムの変更などを行う

画像認識で顔認証システムを構築する

＜課題＞

セキュリティ対策や本人確認など、さまざまな場面で顔認証システムの需要が高まっています。

＜解決策＞

Pythonの画像認識ライブラリ「OpenCV」やディープラーニングフレームワーク「TensorFlow」「PyTorch」を使って、顔認証システムを構築することが可能です。

＜具体例＞

データ収集：さまざまな角度や表情の顔画像データを収集する
前処理：顔画像データをリサイズしたり、グレースケールに変換したりする
特徴量抽出：顔画像から特徴点を抽出し、数値データに変換する
モデル構築：CNN（畳み込みニューラルネットワーク）などのアルゴリズムを使って、顔認証モデルを構築する
モデル学習：収集したデータを使ってモデルを学習させる
モデル評価・改善：モデルの精度を評価し、必要に応じてパラメータ調整やアルゴリズムの変更などを行う

時系列分析で株価予測モデルを作成する

＜課題＞

株価の変動は、経済状況や企業業績など、さまざまな要因に影響されます。

これらの要因を分析し、将来の株価を予測できれば、投資戦略に役立てることが可能です。

ただし、株価予測は非常に難しいタスクであり、モデルの精度には限界があることに注意が必要です。

＜解決策＞

Pythonの時系列分析ライブラリ「statsmodels」や「Prophet」を使って、株価の変動パターンを分析し、将来の株価を予測するモデルを作成できます。

＜具体例＞

データ収集：過去の株価データや経済指標などを収集する
前処理：欠損値の補完や異常値の除去などを行う
特徴量エンジニアリング：移動平均やボラティリティなどの特徴量を計算する
モデル構築：ARIMA（自己回帰和分移動平均）モデルやLSTM（長・短期記憶）モデルなどを使って、株価予測モデルを構築する
モデル学習：収集したデータを使ってモデルを学習させる
モデル評価・改善：モデルの精度を評価し、必要に応じてパラメータ調整やアルゴリズムの変更などを行う

Pythonでの人工知能（AI）開発の課題｜よくある悩みと解決策

Pythonでの人工知能（AI）開発を進める中で、以下のような課題に直面することがあります。

データ不足
計算資源の不足
専門知識の不足

課題と解決策を押さえて、慌てないようにしましょう。

もちろんPython AI開発でお困りのことがあれば、ぜひお気軽にMattockまでご相談ください。

お問い合わせはこちら

データ不足

AIモデルの学習には、大量のデータが必要です。

しかし、十分なデータを収集できない場合があります。

＜解決策＞

公開データセットの利用：KaggleやUCI Machine Learning Repositoryなど、公開されているデータセットを利用できる
データ拡張：画像の回転や反転など、既存のデータに加工を加えることで、データ数を増やせる
転移学習：すでに学習済みのモデルの一部を再利用することで、少ないデータでも学習できる

計算資源の不足

大規模なAIモデルの学習には、高性能な計算資源が必要です。しかし、個人や中小企業では、そのような資源を確保することが難しい場合があります。

＜解決策＞

クラウドサービスの利用：AWSやGCPなどのクラウドサービスを利用することで、高性能な計算資源を手軽に利用できる
GPUの利用：ディープラーニングの学習には、GPUが有効で、GPUを搭載したPCをレンタルしたり、クラウドGPUサービスを利用したりできる

専門知識の不足

人工知能（AI）開発には、機械学習や統計学などの専門知識が必要です。

しかし、そのような知識を持つ人材が不足している場合があります。

＜解決策＞

オンライン学習：CourseraやUdemyなど、オンライン学習プラットフォームでAIに関する講座を受講できる
書籍や論文：AIに関する書籍や論文を読んで、知識を深められる
専門家への相談：AI開発の専門家やコンサルタントに相談すれば、適切なアドバイスを受けられる

Pythonでの人工知能（AI）開発に関するQ&A

ここからは、Pythonでの人工知能（AI）開発に関するよくある質問にMattock シニアコンサルタントが回答します。

Q1. Pythonの人工知能は何ができますか？
Q2. Pythonはなぜ人工知能（AI）に強いのでしょうか？
Q3. 人工知能（AI）を生成する手順は？
Q4. 人工知能（AI）を作るのに必要な知識は？
Q5. Pythonが苦手な分野は？
Q6. Pythonで作られたサービスは？
Q7. Pythonがダメな理由は何ですか？
Q8. ChatGPTは何の言語で書かれていますか？
Q9. ChatGPTはプログラミング不要ですか？
Q10. ChatGPTは生成AIですか？
Q11. 生成AIは誰が作ったのか？

この章を参考にさらにPythonでのAI開発についての理解を深めてください。

Q1. Pythonの人工知能は何ができますか？

Pythonの人工知能は、データ分析、予測、画像認識、自然言語処理など、多岐にわたるタスクを実行できます。

たとえば、商品の需要予測、顧客の行動分析、顔認証システム、チャットボットなどが挙げられます。

Pythonの豊富なライブラリを活用することで、これらの機能を比較的簡単に実装可能です。

Q2. Pythonはなぜ人工知能（AI）に強いのでしょうか？

Pythonは、人工知能（AI）開発に適した以下の特徴を持っていることから、AI開発の効率性と生産性を向上させることが可能です。

シンプルで学びやすい文法：プログラミング初心者でも習得しやすい
豊富なライブラリとフレームワーク：AI開発に必要なツールが豊富に揃っている
活発なコミュニティ：情報交換や質問がしやすい環境が整っている

Q3. 人工知能（AI）を生成する手順は？

人工知能（AI）を生成する手順は、以下の5つのステップに分けられます。

問題設定：解決したい課題を明確にする
データ収集・前処理：AI学習に必要なデータを収集し、整形する
モデル構築：目的に合ったアルゴリズムを選択し、AIモデルを構築する
モデル学習：収集したデータを使ってAIモデルを学習させる
モデル評価・改善：モデルの性能を評価し、必要に応じて改善する

Q4. 人工知能（AI）を作るのに必要な知識は？

A：人工知能（AI）を作るために必要な知識は、AIの種類や目的によって異なりますが、一般的には以下の知識が役立ちます。

Pythonプログラミング：Pythonの基本的な文法やライブラリの使用方法
数学：線形代数、微積分、統計学などの基礎知識
機械学習：機械学習のアルゴリズムやモデル評価方法
AI倫理：AI開発における倫理的な問題点

Q5. Pythonが苦手な分野は？

Pythonは、汎用的なプログラミング言語であり、多くの分野で活用されていますが、以下のような分野では他の言語に比べてパフォーマンスが劣る場合があります。

大規模な数値計算：C++やFortranなどの言語の方が高速に処理できる場合がある
リアルタイム処理：処理速度が求められるゲーム開発などには不向きな場合がある

Q6. Pythonで作られたサービスは？

Pythonで作られた有名なサービスは数多くありますが、いくつか例を挙げると、下記のようなものが挙げられます。

YouTube：世界最大の動画共有プラットフォーム
Instagram：写真共有SNS
Dropbox：オンラインストレージサービス
Pinterest：画像共有SNS
Netflix：動画配信サービス

Q7. Pythonがダメな理由は何ですか？

Pythonは非常に優れたプログラミング言語ですが、以下のような点がデメリットとして挙げられる場合があります。

実行速度：他の言語と比べて実行速度が遅い場合がある
グローバルインタプリタロック（GIL）：マルチスレッド処理の効率が悪い場合がある
動的型付け：実行時に型エラーが発生する可能性がある

ただし、これらのデメリットは、Pythonのメリットと比較して十分に許容できる範囲であり、多くの開発者にとってPythonは魅力的な言語です。

Q8. ChatGPTは何の言語で書かれていますか？

ChatGPTは、主にPythonで書かれています。

ただし、一部のコンポーネントは他の言語で実装されている可能性もあります。

Q9. ChatGPTはプログラミング不要ですか？

ChatGPT自体は、プログラミングなしで利用できます。

しかし、ChatGPTをカスタマイズしたり、独自のAIチャットボットを開発したりする場合は、Pythonなどのプログラミング知識が必要です。

Q10. ChatGPTは生成AIですか？

ChatGPTは生成AIの一種です。

大量のテキストデータを学習し、その知識に基づいて新しいテキストを生成できます。

Q11. 生成AIは誰が作ったのか？

生成AIは、特定の個人や企業が作ったものではなく、長年にわたるAI研究の成果です。

OpenAIのChatGPTやGoogleのBardなど、さまざまな企業や研究機関が生成AIの開発に取り組んでいます。

まとめ｜Pythonで人工知能（AI）開発を始めよう！

Pythonは、人工知能（AI）開発を始める上で最適なプログラミング言語です。

この記事で紹介した基礎知識や開発ステップ、実践的な事例などを参考に、ぜひPythonでのAI開発に挑戦してみてください。

そして、もし開発でお困りのことがあれば、私たちMattockにご相談ください。

お客様のビジネスを成功に導くお手伝いをさせていただきます。

お問い合わせはこちら

開発支援｜Pythonでの人工知能（AI）開発を成功に導くためのMattockのサポート

Pythonでの人工知能（AI）開発を成功させるためには、専門知識や経験に加えて、開発体制やプロジェクト管理も重要です。

しかし、自社だけで全てを賄うのは難しいと感じる企業様も多いのではないでしょうか？

私たちMattockでは、PythonでのAI開発におけるコンサルティングや開発支援を行っております。

特に、ベトナムオフショア開発を活用したラボ型開発は、お客様のニーズに合わせて柔軟に開発チームを編成できるため、開発期間の短縮やコスト削減につながります。

＜Mattockの開発支援のメリット＞

高品質な人工知能（AI）開発：ベトナムの優秀なエンジニアが、お客様の要望に沿って高品質なAIモデルを開発します。
低コスト：ベトナムオフショア開発を活用することで、開発コストを大幅に削減できます。
柔軟な開発体制：ラボ型契約により、お客様のニーズに合わせて開発チームを柔軟に編成できます。
日本語でのコミュニケーション：日本語が堪能なブリッジSEが、お客様と開発チームとのコミュニケーションを円滑に進めます。
安心のサポート体制：開発から運用まで、一貫したサポート体制をご提供します。

Pythonを使ったAI開発は、未来の可能性を大きく広げます。

さあ、PythonでAI開発を始めましょう！

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2022.08.23

未経験からAIエンジニアへ！徹底解説｜仕事内容、必要なスキル、年収、将来性

AI（人工知能）の導入はしたいけど、こんな悩みはありませんか？

AIエンジニアの採用は難しいし、コストも心配…
AIツールはたくさんあるけど、どれを選べばいいかわからない…
AI（人工知能）を導入したけど、思ったような成果が出ない…

もし、あなたがこれらの課題に直面しているなら、この記事はきっと役立ちます。

AIエンジニアの役割から、AIプロジェクト成功の秘訣まで、徹底解説します。

AI導入の不安を解消し、あなたのビジネスを加速させるための具体的な方法を学びましょう。

この記事を読んでほしい人

AIエンジニアに興味があり、キャリアを考えている方
AI（人工知能）技術をビジネスに取り入れたいと考えている企業経営者や担当者の方
AIの最新動向や将来性について知りたい方

この記事でわかること

AIエンジニアの具体的な仕事内容や求められるスキル
未経験からAIエンジニアになるためのステップや必要な資格
AIエンジニアのキャリアパスや将来性、年収について

AIエンジニアってどんな仕事？

AIエンジニアとは、AI（人工知能）技術を活用してさまざまな課題を解決する仕事です。

具体的な仕事内容としては、以下の3つが挙げられます。

データ収集・分析：AIモデルを学習させるためのデータを集め、そのデータを分析して特徴を抽出する
AIモデルの設計・開発：抽出したデータの特徴にもとづき、AIモデルを設計・開発します。プログラミング言語（Pythonなど）や機械学習フレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）を使用する
AIモデルの評価・改善：開発したAIモデルの精度を評価し、改善を行う

AIエンジニアの仕事は、これらの3つのプロセスを繰り返しながら、より高精度で効率的なAIモデルを開発していくことです。

AIエンジニアの仕事は、AIモデルの開発が中心です。

たとえば、画像認識、自然言語処理、音声認識などの技術を使って、新しいサービスやプロダクトを生み出します。

最近話題のChatGPTも、AIエンジニアの仕事によって生まれた革新的な技術の一つです。

AIエンジニアの仕事は多岐にわたる！さまざまな分野で活躍

AIエンジニアは、特定の分野に特化した専門家として活躍することも可能です。

AIエンジニアの活躍の場は、IT業界だけにとどまりません。

医療、金融、製造業、小売業など、さまざまな分野でAI（人工知能）技術が活用されており、AIエンジニアの需要はますます高まっています。

医療分野：AIを活用した画像診断システムの開発や、病気の早期発見に貢献する研究が行われている
金融分野：AIを活用した不正検知システムや、投資判断を支援するシステムが開発されている

このように、AIエンジニアは、自分の興味や関心のある分野で専門性を高め、社会に貢献することができます。

AIエンジニアの働き方

ここでは、AIエンジニアの働き方について解説します。

企業のAI（人工知能）開発部門
AIベンチャー企業
フリーランス
コンサルティングファーム
研究機関

AIエンジニアの働き方は、多種多様です。

企業の規模や業種、プロジェクトの内容、個人の志向によって、自分に合った働き方を選べます。

企業のAI（人工知能）開発部門

大企業やIT企業のAI（人工知能）開発部門に所属し、自社製品やサービスの開発に携わります。

安定した収入や福利厚生、充実した開発環境が魅力ですが、専門分野に特化した開発に携わる場合もあります。

AIベンチャー企業

AI（人工知能）技術をコアとしたベンチャー企業で、最先端の技術開発やサービス創出に挑戦します。

大きな裁量権や成長機会が得られますが、成果主義の給与体系や、企業の安定性が課題となる場合もあります。

フリーランス

企業やプロジェクトに属さず、独立してAI（人工知能）開発を行います。

自由な働き方や報酬を選択できますが、案件獲得や自己管理能力が求められます。

コンサルティングファーム

企業のAI（人工知能）導入や戦略策定を支援するコンサルティングファームで活躍します。

専門知識に加え、ビジネススキルやコミュニケーション能力が求められます。

研究機関

大学や研究機関で、AI（人工知能）の基礎研究や応用研究を行います。

最先端の技術に触れ、学術的な貢献ができますが、研究成果がすぐにビジネスに結びつかない場合もあります。

あなたの理想の働き方を実現するために

AIエンジニアとして、どのような働き方を選ぶかは、あなたのキャリアプランやライフスタイルによって異なります。

まずは、自分がAIエンジニアとして何をしたいのか、どのようなキャリアを築きたいのかを明確にしましょう。

技術を極めたい：企業のAI（人工知能）開発部門やAIベンチャー企業で、専門性を高めることができる
新しいサービスを創出したい：AIベンチャー企業やフリーランスとして、自分のアイデアを形にすることができる
社会貢献をしたい：医療や教育など、社会課題解決に貢献できる分野で活躍することができる
ワークライフバランスを重視したい：フリーランスやリモートワーク可能な企業を選択することで、柔軟な働き方を実現できる

変化を恐れず挑戦し続ける姿勢が重要

新しい技術や働き方に柔軟に対応し、常に学び続ける姿勢が重要です。

AI（人工知能）技術は日々進化しており、AIエンジニアの働き方も変化していくことが予想されます。

未経験からAIエンジニアになれるの？文系出身でも大丈夫？

AIエンジニアは専門性が高いイメージがありますが、文系出身や未経験からでも挑戦できます。

AIエンジニアになるために、必ずしも理系の大学を卒業している必要はありません。

文系出身でも、プログラミングや数学の知識を身につけることで、AIエンジニアとして活躍可能です。

実際、多くの企業が未経験者向けのAIエンジニア養成プログラムを実施しており、文系出身者や異業種からの転職者も積極的に採用しています。

AIエンジニアに必要なスキルは？

この章では、AIエンジニアに必要なスキルを、以下の3つのカテゴリーに分けて解説します。

必須スキル
歓迎スキル
その他

AIエンジニアには、技術的なスキルだけでなく、コミュニケーション能力や問題解決能力も求められます。

必須スキル

プログラミングスキル（Pythonなど）：AIモデルの開発には、プログラミング言語Pythonが広く使われているため、Pythonの基礎文法やライブラリの使用方法などを習得すべき
機械学習の知識（scikit-learn、TensorFlowなど）：機械学習のアルゴリズムやモデルの構築方法を理解する必要があるので、scikit-learnやTensorFlowなどの機械学習ライブラリの使い方も習得すべき
数学・統計学の知識：機械学習のアルゴリズムの理解には、数学・統計学の知識が不可欠なので、線形代数、微積分、確率統計などの基礎を学ぶ

歓迎スキル

深層学習（ディープラーニング）の知識：深層学習は、画像認識や自然言語処理などの分野で高い性能を発揮する技術であることから、深層学習の基礎知識や、代表的なモデルの理解があると、より高度なAI（人工知能）開発に携われる
自然言語処理（NLP）の知識：自然言語処理は、人間が使う言葉をコンピュータに理解させる技術なので、ChatGPTのような対話型AIの開発には、自然言語処理の知識が必須で
データ分析・可視化スキル：大量のデータを分析し、その結果をわかりやすく可視化するスキルは、AIモデルの開発において非常に重要なため、Pythonのデータ分析ライブラリ（pandas、NumPyなど）や可視化ライブラリ（Matplotlib、Seabornなど）を使いこなせるようになるのがおすすめ
クラウドコンピューティングの知識（AWS、GCPなど）：AI（人工知能）開発では、大規模な計算資源が必要になることが多いことから、AWSやGCPなどのクラウドコンピューティングの知識があると便利
ビッグデータ処理技術（Spark、Hadoopなど）：大量のデータを効率的に処理するための技術なので、ビッグデータ処理技術を習得することで、大規模なAI開発プロジェクトに貢献できる

その他

コミュニケーション能力：AIエンジニアは、チームで協力してAI（人工知能）開発を進めることが多いので、自分の考えをわかりやすく説明したり、相手の意見を理解したりするコミュニケーション能力を養う必要がある
問題解決能力：AI開発では、さまざまな課題に直面することがあるため、問題の原因を分析し、解決策を提案する能力が求められる
英語力（論文を読むため）：AI分野の最新情報は、英語で書かれた論文で発表されることが多いことから、英語の論文を理解できる程度の英語力があると、AI技術のトレンドをいち早くキャッチアップ可能

AIエンジニアに必要な資格

ここでは、AIエンジニアに必要な資格をご紹介します。

特におすすめの資格
その他の役立つ資格
資格取得のポイント

資格取得によって体系的な知識を習得できるだけでなく、あなたのスキルを客観的に証明し、企業からの評価を高めることにもつながります。

特におすすめの資格

数あるAI（人工知能）関連資格の中でも、特にAIエンジニアにおすすめの資格を2つ紹介します。

G検定（JDLA Deep Learning for GENERAL）

G検定（JDLA Deep Learning for GENERAL）は、一般的なAI（人工知能）、ディープラーニングの知識を測る試験です。

AIの基礎知識、機械学習、深層学習、AI倫理など、幅広い分野を網羅しています。

＜メリット＞

AIエンジニアとしての基礎知識を証明でき、キャリアのスタート地点として最適です。

未経験者や文系出身者でも挑戦しやすい難易度です。

E資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER）

E資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER）は、ディープラーニングの実装能力を測る試験です。

プログラミングや数学の知識、機械学習・深層学習の理論、実践的な応用能力などが問われます。

＜メリット＞

AIエンジニアとしての専門性を証明でき、高度なAI（人工知能）開発プロジェクトに参画するチャンスが広がります。

G検定に比べて難易度は高めですが、取得することで市場価値を高めることができます。

その他の役立つ資格

AIエンジニアのキャリアアップに役立つ資格は他にも多数存在します。

Python関連資格

PythonはAI（人工知能）開発で最も広く使われているプログラミング言語なため、Python Instituteが提供するPCEP（Certified Entry-Level Python Programmer）やPCAP（Certified Associate in Python Programming）などの資格を取得することで、Pythonスキルを証明できます。

クラウド関連資格

AWSやGCPなどのクラウドプラットフォームは、AI（人工知能）開発において重要な役割を果たすので、各クラウドベンダーが提供する資格を取得すれば、クラウドスキルを証明し、AI開発環境の構築・運用能力をアピールすることが可能です。

データベース関連資格

大規模なAI開発では、データベースの知識も重要になるため、Oracle Certified ProfessionalやMicrosoft Certified：Azure Data Scientist Associateなどの資格を取得すれば、データベーススキルを証明できます。

統計検定

統計検定は、AIモデルの開発には、統計学の知識が不可欠です。

統計検定を取得することで、統計学の基礎知識を証明できます。

資格取得のポイント

資格取得を目指す際には、以下のポイントを押さえましょう。

目標設定

なぜ資格を取得したいのか、どの資格が自分のキャリアプランに合っているのかを明確にしましょう。

学習計画

試験範囲や難易度を把握し、効率的な学習計画を立てましょう。

オンライン講座や参考書などを活用することも有効です。

過去問演習

過去問を繰り返し解くことで、出題傾向を掴み、時間配分や解答のコツを身につけましょう。

モチベーション維持

資格取得は長期戦になる場合もあります。

目標を忘れず、モチベーションを維持することが重要です。

AIエンジニアになるためのステップ

AIエンジニアになるためには、以下のステップを踏むのが一般的です。

基礎知識の習得：AI（人工知能）・機械学習の基礎知識を、書籍やオンライン講座で学ぶ
プログラミングスキルの習得：Pythonなどのプログラミング言語を習得する
実践的なスキルを身につける：Kaggleなどのコンペティションに参加したり、自分でAIモデルを開発したりして、実践的なスキルを身につける
ポートフォリオの作成：自分のスキルをアピールするためのポートフォリオを作成する
求人に応募：AIエンジニアの求人に応募し、面接を受ける

AIエンジニアのキャリアパスと将来性

この章では、AIエンジニアのキャリアパスと将来性について解説します。

AIエンジニアの需要は？年収は？
AIエンジニアのキャリアパスは？
AIエンジニアの将来性は？

AIエンジニアを目指している方は目を通してみてください。

AIエンジニアの需要は？年収は？

AIエンジニアは、世界的に見ても需要が高く、今後もさらに需要が拡大すると予想されています。

AI（人工知能）技術は、医療、金融、製造業、小売業など、あらゆる分野で活用されており、AIエンジニアの活躍の場はますます広がっているからです。

また、AIエンジニアの年収は、他のエンジニア職種と比較しても高水準です。

経験やスキル、企業規模などによって異なりますが、未経験でも年収400万円〜、経験者であれば年収1,000万円を超えることもあります。

AIエンジニアのキャリアパスは？

AIエンジニアとして経験を積んだ後、以下のようなキャリアパスが考えられます。

スペシャリスト：特定のAI（人工知能）技術分野に特化し、専門性を高めます。たとえば、画像認識エンジニア、自然言語処理エンジニア、音声認識エンジニアなど
マネジメント：AI開発チームを率いるリーダーやマネージャーになり、プロジェクトマネジメントやチームビルディングのスキルが求められる
起業：自分でAIスタートアップを立ち上げることから、ビジネススキルや起業家精神が求められる
コンサルタント：企業のAI導入を支援するコンサルタントになります。ビジネススキルやコミュニケーション能力が求められる
研究者：大学や研究機関でAIの研究を行い、研究開発能力や論文執筆能力が求められる

AIエンジニアの将来性は？

AIエンジニアは、これらの新しい技術を生み出し、社会に貢献できるやりがいのある仕事であるため、AI技術の進化とともに、AIエンジニアの需要はますます高まることが予想されます。

AI（人工知能）技術は日々進化しており、AIエンジニアの活躍の場はますます広がっているからです。

AIは、私たちの生活をより便利で豊かにする可能性を秘めています。

たとえば、自動運転車、スマートホーム、パーソナルロボットなど、AI技術を活用した新しいプロダクトやサービスが次々と生まれています。

AI（人工知能）開発を成功に導くためのポイント

AI（人工知能）開発を成功に導くためには、以下の3つのポイントが重要です。

明確な目標設定：AI開発の目的や目標を明確にし、KPIを設定することで、プロジェクトの進捗管理や効果測定をスムーズに行うことができる
適切な人材の確保：AIエンジニアやデータサイエンティストなど、AI開発に必要なスキルを持つ人材を確保することが重要なので、社内に人材がいない場合は、外部の専門家を活用することも有効
段階的な導入：AI開発は、最初から完璧なシステムを目指すのではなく、スモールスタートで始め、段階的に機能を拡張していくことが重要

AIエンジニアに関するFAQ

ここからは、AIエンジニアに関するよくある質問にMattock のシニアコンサルタントが回答していきます。

Q1. 人工知能エンジニアとは何ですか？
Q2. AI（人工知能）開発エンジニアになるには？
Q3. AIエンジニアになるには何学部で学べばいい？
Q4. AIエンジニアの給料はいくらですか？
Q5. AI（人工知能）の仕事は高収入ですか？
Q6. AI（人工知能）エンジニアの平均年齢は？
Q7. AIエンジニアのつらいことは何ですか？
Q8. AIプログラマーの月収はいくらですか？
Q9. AIエンジニアとSEの違いは何ですか？
Q10. AI（人工知能）に強い大学はどこですか？
Q11. AIエンジニアになるには数学は必要ですか？

AIエンジニアを目指している人は参考にしてください。

Q1. 人工知能エンジニアとは何ですか？

人工知能（AI）エンジニアは、AI技術を活用してさまざまな問題を解決する仕事です。

具体的には、機械学習や深層学習などの技術を用いて、データ分析、アルゴリズム開発、AIモデルの構築などを行います。

顔認証システム、自動運転技術、レコメンドシステムなど、身近なところでAI技術が活用されています。

Q2. AI（人工知能）開発エンジニアになるには？

AI（人工知能）開発エンジニアになるには、主に以下の2つの道があります。

大学で情報系学部やAI（人工知能）関連の学科を専攻する：大学でAIに関する専門知識を体系的に学び、研究や開発に携わることで、AIエンジニアとしての基礎を築くことができる
プログラミングスクールやオンライン講座を受講する：実務的なスキルを習得したい場合は、プログラミングスクールやオンライン講座でAI開発に必要な知識や技術を学ぶ方法もある

Q3. AIエンジニアになるには何学部で学べばいい？

AIエンジニアを目指す場合、大学では主に以下の学部・学科が考えられます。

情報工学部：コンピュータサイエンス全般を学び、AI（人工知能）開発に必要なプログラミングやアルゴリズムの知識を習得できる
情報科学部：情報科学の基礎から応用まで幅広く学び、AI技術の理論や実践的なスキルを習得できる
人工知能学部：AIに特化した学部で、機械学習、深層学習、自然言語処理などの専門知識を深く学ぶことができる
理工学部：学部によっては、AI関連の研究室があり、AI開発に携わることができる

Q4. AIエンジニアの給料はいくらですか？

AIエンジニアの給料は、経験年数、スキル、企業規模、勤務地などによって大きく異なります。

一般的には、他のエンジニア職種と比較して高収入である傾向があります。

Q5. AI（人工知能）の仕事は高収入ですか？

AIエンジニアは、専門性が高く需要も多いため、他のITエンジニアと比較して高収入である傾向があります。

しかし、収入は個人のスキルや経験、企業規模などによって大きく左右されます。

Q6. AI（人工知能）エンジニアの平均年齢は？

AIエンジニアの平均年齢は、明確な統計データはありませんが、比較的若い層が多いと考えられます。

AIは新しい分野であるため、20代〜30代の若手エンジニアが活躍しているケースが多く見られます。

Q7. AIエンジニアのつらいことは何ですか？

AIエンジニアのつらいことは、以下のような点が挙げられます。

技術の進歩が速く、常に学習が必要：AI（人工知能）技術は日々進化しているため、常に新しい技術を学び続ける必要がある
問題解決能力が求められる：AI開発では、常に新しい問題に直面するため、高い問題解決能力が求められる
成果が見えにくい：AI開発は長期的なプロジェクトになることが多く、成果が見えにくい場合がある

Q8. AIプログラマーの月収はいくらですか？

AIプログラマーの月収は、経験年数、スキル、企業規模、勤務地などによって大きく異なります。

一般的には、他のプログラマー職種と比較して高収入である傾向があります。

Q9. AIエンジニアとSEの違いは何ですか？

AIエンジニアとSE（システムエンジニア）は、どちらもIT業界で活躍するエンジニアですが、役割が異なります。

AIエンジニア：AI（人工知能）技術を活用して、新しい製品やサービスの開発、データ分析、アルゴリズム開発などを行う
SE：システムの設計、開発、運用、保守などを行い、AIエンジニアが開発したAIモデルをシステムに組み込むこともある

Q10. AI（人工知能）に強い大学はどこですか？

AIに強い大学として、以下の点が挙げられます。

東京大学：情報理工学系研究科を中心に、AI分野で世界トップレベルの研究が行われている
京都大学：情報学研究科がAI研究に力を入れており、多くの優秀なAI人材を輩出している
早稲田大学：先進理工学部や基幹理工学部などで、AI関連の研究や教育が盛んに行われている

Q11. AIエンジニアになるには数学は必要ですか？

AIエンジニアになるには、数学の知識は非常に重要です。

特に、線形代数、微積分、確率・統計などの知識は、AIの基礎となるアルゴリズムを理解する上で不可欠です。

数学が苦手な場合は、AIエンジニアになるための基礎数学を学ぶことから始めましょう。

まとめ｜AIエンジニアへの第一歩を踏み出そう！

この記事では、AIエンジニアの仕事内容、未経験からAIエンジニアになる方法、必要なスキル、キャリアパス、将来性について詳しく解説しました。

AIエンジニアは、私たちの生活を豊かにする革新的な技術を生み出す、やりがいのある仕事です。

人工知能（AI技術）の進化とともに、その需要はますます高まっています。

この記事が、AIエンジニアを目指す皆さんの背中を押すきっかけになれば幸いです。

もし、AI開発についてお悩みをお持ちの企業様がいらっしゃいましたら、ぜひMattockにご相談ください。

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貴社のAI開発をサポートします！

Mattockは、AI開発に関する豊富な経験とノウハウを持つ専門家チームが、貴社のAI開発をトータルサポートいたします。

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2022.08.22

【統合開発環境（IDE）とは】おすすめの統合開発環境（IDE）をはじめ、統合開発環境（IDE）のメリットデメリットも！

ソフトウェア開発のプログラミングにおいて、可能であればコーディングをはじめ、デバッグやコンパイラに至るまで、一貫して1つのソフトウェアで開発したいと考えるのが一般的であると言えます。こういった時に活用されるのが統合開発環境（IDE）です。

本記事では、統合開発環境（IDE）にフォーカスし、統合開発環境（IDE）の概要をはじめ、メリットやデメリット、さらにはおすすめの統合開発環境（IDE）について徹底解説致します。

統合開発環境（IDE）とは

統合開発環境（IDE）とは、英語表記で「Integrated Development Environment」の頭文字をとったもので、ソフトウェア開発に必要となるソフトウェアを1つに組み合わせ、同一の操作画面から簡易的に操作が可能なソフトウェアパッケージのことを指します。様々な統合開発環境（IDE）が存在しますが、一般的には、コードエディタをはじめコンパイラやリンカ、デバッガやテストツール、さらにはバージョン管理ソフト等で構成されていることが多いです。

統合開発環境（IDE）とフレームワークの違い

統合開発環境（IDE）とフレームワークは混同されることが多いため、ここでは統合開発環境（IDE）とフレームワークの違いについて解説致します。平たく言うとフレームワークは、ソフトウェア開発を行う際、主に必要となる基本的な機能を搭載したブロックで構成されており、開発者自身で自由にカスタマイズしながら、開発工程を簡易的なものにしてくれるものであり、統合開発環境（IDE）はあくまで開発環境の提供をしてくれるものというイメージです。

統合開発環境（IDE）のメリット

ソフトウェア開発において、統合開発環境（IDE）が採用される理由としては、様々なメリットが存在するからと言えます。本項目では、次の代表的なメリット4つをピックアップし解説致します。

事前準備が楽
プロジェクトチームでの開発が可能
様々な入力補完を利用可能
構文エラーを発見する機能が搭載

事前準備が楽

統合開発環境（IDE）は、プログラミングに必要とされる環境があらかじめ1つに統合されているため、事前準備をはじめとした手間がかからないというメリットがあり、とても効率よくソフトウェア開発を行うことが可能です。つまり、従来であればプログラミングに必要となるソフトウェア（エディタ、コンパイラ等）を個別に用意する必要がありましたが、その必要がないということです。

プロジェクトチームでの開発が可能

統合開発環境（IDE）は、プロジェクトチームによるソフトウェア開発に向いています。ソースコードをはじめとした情報を共有するだけでなく、管理及び運営、さらには修正を1人のエンジニアだけでなくチームメンバー全員で実行することができるためです。特にプロジェクトメンバーの多いソフトウェア開発であれば、統合開発環境（IDE）を利用することをおすすめします。

様々な入力補完を利用可能

統合開発環境（IDE）の特徴として、コーディングの際に途中までコードを入力すると文字を予測してくれるといった様々な入力補完を利用できるという点が挙げられます。そのため、ヒューマンエラーが減り、結果的にコーディングのスピードも向上することで相乗効果で開発効率もアップします。

構文エラーを発見する機能が搭載

統合開発環境（IDE）には、構文エラーを発見する機能が搭載されています。具体的には、コードのエラーに気づいて、エラーメッセージ及び赤線等で示してくれます。構文エラーが出てしまうと、プログラムの作動に影響を及ぼすだけでなく、どこに誤りがあったのかを発見して修正するリカバリーにとても時間がかかってしまうため、とても便利な機能であると言えるでしょう。

統合開発環境（IDE）のデメリット

ソフトウェア開発に欠かすことができないと言っても過言ではない統合開発環境（IDE）ですが、メリットがあればデメリットも存在します。本項目では、次の代表的なデメリット2点を解説致します。

PCが高スペックである必要有り
立ち上がりが重い

PCが高スペックである必要有り

統合開発環境（IDE）は、ソフトウェア開発において高機能であると言えますが、その分使用するPCは高スペックである必要があります。スペックの低いPCを使用すると、作業途中で止まってしまったりといったリスクが高まってしまいます。

立ち上がりが重い

統合開発環境（IDE）を使用するためにはPCが高スペックである必要があると述べましたが、関連して、統合開発環境（IDE）を立ち上げるたびに時間がかかってしまうというデメリットがありますので、作業をすぐに開始したくても待ち時間が長くなってしまうことが起こり得るため、注意が必要です。

統合開発環境（IDE）を選ぶポイント

様々な統合開発環境（IDE）が存在していることから、統合開発環境（IDE）を選ぶ際には迷ってしまうこともしばしばあります。本項目では、統合開発環境（IDE）を選ぶポイント4点について解説致します。

使用するプログラミング言語に対応しているか
自分のOS環境に対応しているか
使用したい機能及び必要条件が搭載されているか
無料または有料のもののどちらにするか

使用するプログラミング言語に対応しているか

ソフトウェア開発に使用するプログラミング言語に対応しているかどうかはとても重要な指標です。使用するプログラミング言語をサポートしているのか、さらにその言語どのバージョンをサポートしているかまでしっかり確認しましょう。

自分のOS環境に対応しているか

こちらもとても重要なことですが、ソフトウェア開発に使用する自分のPCのOS環境に対応しているかどうかも事前に確認することが必要です。

使用したい機能及び必要条件が搭載されているか

無料または有料のもののどちらにするか

統合開発環境（IDE）には、無料で使用可能なものと有料課金が必要なものが存在します。なるべく無料のものを使用したいと思うのが一般的ではありますが、必要な機能がきちんと搭載されているか等のチェックは必須です。さらに、無料で使用するためには何かしらの条件が設定されていたり、本当に使いたい機能は別途有料課金が必要ということもあったりするので注意しましょう。

プログラミング言語別のおすすめ統合開発環境（IDE）5選

次にプログラミング言語別の観点でおすすめの統合開発環境（IDE）をご紹介致します。

Python

Pythonのおすすめ統合開発環境（IDE）は、PyCharmとなっています。有料の統合開発環境（IDE）ではありますが、違うファイルを検索した際のプレビュー表示等を中心に、とても使いやすいものと定評があります。他にもEclipseやVisual Studio、Aptana Studio等もおすすめです。

Java

Javaのおすすめ統合開発環境（IDE）は、Eclipseとなっています。無料の統合開発環境（IDE）でありながら、プラグインが多岐にわたります。動作が重い点及びコード補完機能が弱いという点が惜しいですが、プログラミング能力を向上させたいという方にはもってこいです。他にもNetBeansやIntelliJ IDEA、Xcodeもおすすめとなっています。

C言語及びC ++

C言語及びC ++には、NetBeansがおすすめとなっています。NetBeansは、C言語及びC ++のリファクタリングをサポートしている上、リモートホスト上の開発ツールを活用して、クライアントのシステムからソフトウェア開発を簡易的に実行し、デバックまで可能となっています。他にもVisual StudioやXcode、Eclipseもおすすめです。

C#

C#のおすすめ統合開発環境（IDE）は、Visual Studioとなっています。個人用であれば、無料バージョンも提供されており、Windowsソフトウェア開発を行う上では、最もスタンダードであると言われています。さらに、C#開発に必須である「.NET Framework」にも対応しているため、リソースも多く、習得しやすい統合開発環境（IDE）であると言えるでしょう。

Ruby

Rubyのおすすめ統合開発環境（IDE）は、Ruby Mineとなっています。Rubyを用いたソフトウェア開発の専門ツールであることから、フレームワークRuby on Railsの開発プロジェクトの作成及び実行が格段に効率的になります。他にもEclipseやIntelliJ IDEA、Aptana Studio等がおすすめです。

統合開発環境（IDE）のおすすめ事例・ケース3選

統合開発環境（IDE）を導入するべきケースについて解説致します。

開発ルールが定まっていないケース

このケースでは、使用するPCのOS及びバージョン管理、エディタの縛り等がないことで、例えばあるエンジニアがMacで開発したソフトウェアを違うエンジニアがWindowで確認しようとすると、コーディングに差異が発生してしまったり、使用するエディタによって管理方法も統一されなかったりといった弊害が生じます。こういったケースにこそ統合開発環境（IDE）が大きな効果を発揮します。もちろん統合開発環境（IDE）を導入することで、各エンジニア毎に異なっていた開発環境を揃えることができる上、コードも統一化されることから、効率的な開発が実行できるのです。

リモート環境かつ複数人で同時にプログラミングを行いたいケース

コロナ禍でテレワークを実施しているエンジニアにとって、離れた環境であってもプロジェクトメンバーで同時にプログラミングを行いたいと思うことが多々あると思いますが、このケースにおいても統合開発環境（IDE）がおすすめです。特に既にご紹介したVisual Studioには、まさにリモート環境でペアプログラミングを実現可能なVisual Studio Live Shareという機能が搭載されており、時代にあった機能であると言えます。

初めてプログラミングを行うというケース

プログラミング初心者にとっては、統合開発環境（IDE）はとても強力な味方です。統合開発環境（IDE）は、全ての操作を覚えずとも、必要に応じて部分的に活用することもできます。そういった点は、プログラミング初心者にとっては大きなメリットと言えます。

まとめ

統合開発環境（IDE）について、本記事では、統合開発環境（IDE）の概要をはじめ、メリットやデメリット、さらにはおすすめの統合開発環境（IDE）について徹底解説致しました。

効率よくソフトウェア開発を行うために、欠かすことができないと言っても過言ではない統合開発環境（IDE）。プログラミング初心者や、複数人でプログラミングを行いたいという場合ならばなおさら、使用するプログラミング言語に合った統合開発環境（IDE）を活用することが、プログラミングを成功させる近道となります。本記事を参考に使いやすい統合開発環境（IDE）を見つけてみてはいかがでしょうか。

2022.08.22

【Excel・エクセルデータベースとは？】Excelデータベースの作成方法や便利機能について徹底解説！

あらゆる企業や組織において、業務遂行のために必要な情報を集め、整理及び保存さらには共有し、日々最新情報にアップデートするということが日常的に行われています。この情報活用をいかに効率的に行うことができるかで、業務も効率的に遂行できるかどうかが決まると言っても過言ではありません。情報活用を効率的に行うためには、情報をデータベース化しておくことが大切です。

本記事では、データベースの中でも特にExcelデータベースについてフォーカスし、Excelデータベースの作成方法及び便利機能について徹底解説致します。

【VBA完全ガイド】VBAとは？学習方法は？メリットやデメリットなどVBAに関する基本的情報を一挙にご紹介！

Excelデータベースとは

そもそもデータベースとは、顧客情報や店舗情報等、ある共通の目的で集められ、構造化した情報あるいはデータのことです。身近なExcelは、表計算ソフトとして認識されていますが、実は必要なデータのみを部分的に抽出したり、任意の順序に並び替えをしたりといったデータベース機能が搭載されています。

よくExcelとAccessは、似ているため混同されてしまうことがありますが、Excelはあくまで表計算ソフトであり、その中にデータベース機能も搭載されているというもの、一方でAccessは、データベースを管理するための専用ソフトとなっているためソフトウェアとして別のものとなります。

さらに深掘りすると、Excelでは、セルに任意のデータを直接入力していき、データ入力したシート上でデータの加工及び計算等を行うことが可能ですが、保存可能データの上限があります。一方Accessは、データ入力専用の部分とデータを表示する部分とで別れていることから、入力済みのデータを加工したい場合一度加工用にデータを取り出してから作業を行う必要がありますが、最大2GBまでExcelよりも多いデータを保存することが可能です。

Excelデータベースの作成方法

では早速、Excelデータベースの作成方法について次の通り順を追って詳細を解説致します。

データベースと化する項目の決定
ピックアップした項目を表形式に配置し、書式及び入力形式の設定
テーブル機能を使用しExcelデータベースを完成

データベース化する項目の決定

まず、一番最初に行うべきは、データベース化を行う項目を決定することです。例えば仕入れ先情報をデータベース化したいと考えた場合、次のような項目が想定されます。

仕入れ先名（企業名）
住所
電話番号
担当者名
取引開始年月日
年間取引額

上記はあくまで例ですので、場合によっては仕入れ先毎に取引している商品やその原価、さらには上代や粗利率等も項目に上がることもあるかもしれません。どのようなデータベースにしたいのかはきちんと作成前に話し合って、項目を設けることが大切です。

ピックアップした項目を表形式に配置し、書式及び入力形式の設定

新規Excelシートを開き、A1にデータベースのタイトルを入力しましょう。今回の場合は「仕入れ先管理」とします。2行目は何も入力せず空白にし、3行目のA列から順に3A「仕入れ先名」3B「住所」3C「電話番号」3D「担当者名」3E「取引開始年月日」3F「年間取引額」といった順に項目を入力していきます。2行目を空白にする理由は、のちの工程でテーブル化を行う時に正しいデータ範囲を自動検出するためです。

4行目以降のE列に関しては、セルの書式設定の表示形式から「日付」を選択し、F列に関しては「通貨」に設定した上で入力をしていくと便利です。

テーブル機能を使用しExcelデータベースを完成

Excelのテーブル機能とは、Excelシート上で表形式のデータベースの範囲及び名前を定義したもののことを言います。データベース範囲をテーブルとして定義しておくことで、様々な便利機能を迅速に利用することが可能となるので、覚えておきましょう

まず最初に、入力したデータのいずれかのセル（どれでも構わない）を1つ選択した上で、ツールバーの「挿入」「テーブル」をクリックします。そうすると、データ入力を行った範囲が自動選択された状態になり、ダイアログが表示されるので「OK」をクリックします。

上記工程後、各セルの背景カラーや文字カラーが変更、さらにはフィルター設定もなされた表に変わり、データベースの完成です。

Excelデータベースの便利機能

Excelデータベースには様々な便利機能が存在します。ここでは代表的な便利機能を5つピックアップし解説致します。

直前行のセル属性の引き継ぎ
テーブルだと背景カラーが崩れない
フィルター機能
スライサー機能
ピボットテーブル及びグラフ

直前行のセル属性の引き継ぎ

Excelの大きな特徴として、データ入力を行う際、直前の行のデータ属性を引き継ぐところにあります。データベースを作成した際、5行目までのデータしかなかったとしても、仮に10行目まで情報を追加すると入力形式等を引き継いでくれるのです。

テーブルだと背景カラーが崩れない

Excelのテーブル機能を使用してデータベース化しておくと、各行は交互に任意のカラーで背景カラーが決定し、間の行にデータを追加したり、データ入力済みの行を削除したりしたとしても、背景カラーは自動的に設定しなおされるため、セル毎に細かく設定を行う必要がなく、効率的に作業することが可能です。

フィルター機能

Excelのテーブル機能を使用すると、フィルター機能が自動的にオンとなります。任意の項目名のフィルターボタンをクリックするとダイアログが表示されるので、任意の条件で情報を抽出したり、並び替えをしたり、検索したりすることが可能です。

スライサー機能

前述したフィルター機能をさらに簡易的にワンクリックで任意の条件に変更してデータを抽出したいときに便利なスライサー機能では、複数項目にまたがった条件であっても簡単にデータ抽出が可能です。

ピボットテーブル及びグラフ

Excelにおいて、ピボットテーブル及びグラフを活用することができると、データ分析を行う上で武器になります。テーブル機能を使用したデータベースでは、ピボットテーブル及びグラフをとても簡易的に使用することが可能です。

テーブルを全選択した上で右クリックすると「クイック分析」という選択肢が出てくるので、クリックします。さらにダイアログが開くので「グラフ」をクリックし、任意のグラフアイコンを選択しましょう。さらに作成したグラフをクリックすると、別のシートにグラフ及びピボットデーブルの設定画面が表示されます。

共有データベースとして活用する方法

前述してきた通り、Excelデータベースは、特別な知識がなかったとしても、誰でも簡単に必要となる情報をデータベース化することが可能であるということが大きな特徴であると言えます。そのため、様々な企業や組織において重宝されていますが、共有のデータベースとして活用するためには、いくつか注意しなければならないポイントがあります。

注意するべきポイントの例としては、Excelデータベースのファイルをコピーしたり、複数の人間が同時に同じデータを更新したりといったことが挙げられます。Excelデータベースファイルをコピーして、別の資料を作成する場合には、最新のデータに更新する際、新しいデータをコピー＆ペースとして反映させる必要があります。また、複数の人間が同時に同じExcelデータベースを開いたときに、同時にデータを更新することは不可能です。

これらのポイントに留意しなければ、せっかくExcelデータベースでデータを効率よく使用できる状態になっているのに、逆に非効率的になってしまうため、注意しましょう。

ここからはExcelデータベースを共有データベースとして最大限に活用するため、Excelデータベースを直接開くことなく、別のシートから参照する方法について解説致します。

Excelデータベースに名前をつける

テーブルを選択し、上部メニューの中にある「デザイン」をクリックし左側の「プロパティ」で作成したExcelデータベースの「テーブル名」を変更し、保存してExcelを閉じます。

別のExcelファイルから任意のデータベースに接続

上記工程の後、改めてExcelファイルを開き、上部メニューの「データ」をクリックし、左側の「新しいクエリ」をクリックします。ダイアログが表示されるので「ブックから」をクリックし、作成したデータベースのExcelファイルをクリックします。その後またダイアログが表示されるので、先ほど名前をつけたテーブル名をクリック後、右下に表示されるドロップダウンリスト内の「読み込み先」をクリックし、次に表示されるダイアログで「接続の作成のみ」をクリックすることで、外部からの参照及び活用する準備が完了です。

上記手順で、原本のExcelファイルを開くことなく参照することができるため、複数人が同時に開いていて更新できないといった確率を低くすることができ、最新データに更新することが容易となります。

Excelデータベースの弱み

前述してきたとおり、とても手軽で便利なExcelデータベースですが、弱みもいくつか存在します。ここでは次の代表的な弱み3点について解説致します。

同時編集及び更新ができない
アクセス権制御に強くない
データ量の限界

同時編集及び更新ができない

Excelは、元々複数の人間による同時編集に対応していません。前述した通り、原本のExcelファイルを開くことなく参照を行うことが可能ではありますが、あらかじめ複数の人間でデータを同時更新する運用を行うことがわかっている場合には、Excelデータベースは不向きかもしれません。

アクセス権制御に強くない

Excelそのものには、アクセス権制御の仕組みはありませんが、OS及びオンラインストレージ等によって、Excelファイル単位でのアクセス制御を行うことは可能です。ただし、それでもファイルの中のテーブル単位の制御を行うことは不可能であるため、詳細なアクセス制御が必要であるというような場合にもExcelデータベースは不向きであると言えます。

データ量の限界

Excelは、元々表計算用のソフトであることから、データ量には限界が存在します。膨大な量のデータを入力してしまうと、ファイルを開くだけでとてつもなく時間がかかってしまったり、処理も重くなってしまったりしてしまいます。事前に大量のデータベースを作成することがわかっている場合にもExcelデータベースは不向きであると言えるでしょう。

Excelデータベースの弱みへの対策

前述した通り、Excelデータベースにはいくつか弱みが存在しますが、その弱みへの対応方法がありますので、ご紹介致します。

Excelは入力フォームとしデータはデータベースへ移行

あくまで使い勝手の良いExcelに関しては入力フォームとして生かしつつ、入力したデータをデータベースに移行するという方法が存在します。この場合、ExcelのVBA（Visual Basic for Applications）を活用してデータベースにアクセスし、入力したデータをデータベースに格納することになります。データベースに格納したデータを参照するときにもExcelのVBAを活用することで、操作方法は維持しながら大量のデータを迅速に取り扱うことが可能です。

Excelからデータベースへ全て移行

Excel上のデータが増えてきて、動作が重くなってきたら、Excelデータ自体を全てデータベースに移行するという手段も存在します。その際には、移行先のデータベースの操作画面に従って操作及びデータ入力を行うことになります。

Excelから移行が簡単なWebデータベースソフト

Excelデータベースの弱みである、取り扱うデータ量の多さ等を補うために、ExcelからWebデータベースソフトに移行したいと考えている方におすすめのWebデータベースソフトについてご紹介致します。

楽々Webデータベース

https://www.sei-info.co.jp/webdatabase/

kintone

intone

https://kintone.cybozu.co.jp

iFUSION

iFUSIONは、Excelに関する業務を効率化させるための運用サポートシステムのことです。既にあるExcelの入力データをそのまま活用することができ、計算式及びフォーマットに関しては自動で保護されることから勝手に各人が改編することができないよう制限をかけることが可能です。安価で簡単、さらにスピーディに導入することができるため人気のシステムとなっています。

iFUSION

https://www.imprex.co.jp/product/ifusion.html

Exment

Exmentは、無料で使用できるオープンソースのソフトウェアであり、サーバーにインストールするだけで利用することが可能です。Excelで管理していた情報をWeb化することで簡単に情報を一元化することができます。操作性もシンプルで、業務用のテンプレートもあり、迅速に作業を開始することができるというメリットがあります。

Exment

https://exment.net

nyoibox（如意箱）

nyoibox（如意箱）は、Excelをアップロードして使うことができるクラウド型Webデータベースです。情報システム担当者がいない場合でも、誰でも簡単に使用することができ、クラウドサービスであることからテレワーク下でも問題なくデータにアクセスし、効率良く作業することが可能です。

nyoibox

https://www.ni-ware.com/nyoibox/

Fullfree

Fullfreeでは、主に顧客管理情報について、Excelで管理していたデータを一元化して使用することができます。ダウンロード、カスタマイズ、クラウド共有が無料であり、複数の人間による編集も可能であり、ユーザー毎にアクセス制限をかけることもできます。

Fullfree

https://www.fullfree.jp

まとめ

Excelデータベースについてフォーカスし、Excelデータベースの作成方法及び便利機能について徹底解説致しました。馴染み深いExcelは、パソコンに詳しくない人でも比較的直感的に操作をすることが可能であるため、様々な企業や組織において採用されています。本記事で解説した通り、データベース化することでより便利に効率的にデータを活用することが可能です。ただし、データ量が多いときには動作が重くなることがあるため、その運用方法については慎重に検討し、有効活用することをおすすめします。

2022.08.22

【基幹システムの導入は何のため？】活用するメリットやデメリットは？情報系システムとの違いや実際の事例などを一挙にご紹介

「業務効率をもっと改善したい」

「手作業の工程をシステム化しミスを減らしたい」

「無駄な作業をなくし仕事をやりやすくしたい」

上記のような不満や悩みは、多くの企業が抱えているものです。こうした部分を根本的に改善させるために活用すべきなのが、本記事で紹介する「基幹システム」ですが、もうすでに導入しているという企業も少なくはないでしょう。

しかし、基幹システムとはどのようなものなのか、なぜ活用すべきなのかなど、基幹システムの存在意義を深く理解し活用しているという方は少ないのではないでしょうか。

「前から使っているから今も使用している」

「入社した時から導入されているから疑問に感じたことはない」

このように思っている方も多くいるでしょう。本記事では、この基幹システムの基本的な情報から導入方法、そのメリットやデメリット、さらには基幹システム入れ替える際に決して行ってはいけないポイントなどについて解説いたします。

また、詳しい事例などもご紹介していますので、自社は基幹システムの導入をすべきか、既に導入されている場合ちゃんと活用できているか、基幹システムがあることで逆に手間になっている部分はないかなどをよく確認し、より効率を上げるための改善策を見出していきましょう。

基幹システムとは？

基幹システムとは、業務の根幹を支え、その名の通り基幹業務の改善や効率化を上げたり、自動化する事により改善させるための重要なシステムです。「人」「情報」「お金」の管理は業務を行う上で核となる最も大切な部分です。業務を遂行するために欠かせないものを正しく管理するシステム全てを含めた総称が「基幹システム」です。

基幹システムの主な種類

基幹システムは企業により様々ありますが、下記の種類全てを活用しているという企業もあれば、特定の基幹システムのみを導入しているという場合もあるでしょう。それぞれの内容について詳しくご紹介致します。

在庫管理システム→業務上で必要な在庫の管理を行います。完成品のみではなく、製造における原材料や部品、半製品などがあり、小売業や製造業では特に重要なシステムと言えるでしょう。
生産管理システム→製造業で主に活用されている基幹システムの種類になります。生産のプロセスを一元化し、計画通りの製造や出荷が可能か、在庫や出荷状況のチェックなど、常に状況確認をすることが出来ます。
販売管理システム→その名の通り販売業で広く活用されているのがこの販売管理システムです。売れ筋商品はどれか、在庫を圧迫しているものはどれか売り上げや仕入れ価格、利益はどの程度なのかなど、正確な管理が可能です。
購買管理システム→注文書の作成や出力、支払管理、伝票発行などのプロセスを自動化する事が出来ます。主に小売業や製造業、卸売業で活用されている基幹システムです。
財務会計システム→伝票入力、帳簿作成、決算書作成などを自動化するシステムです。財務会計とは、外部の関係者に提供するための会計業務です。財務会計システムはどのような業種であっても良く活用されている基幹システムと言えます。
勤怠管理システム→従業員1人1人の就業時間、遅刻や欠席、休日出勤、有給取得状況、シフトなどを正確に管理するための基幹システムです。正しい就業時間を即座に把握する事が出来るため給与計算も行いやすくなり、残業をどの程度しているかなど、個々の状況を的確に管理する事が可能となります。
人事給与システム→人事に関わる多くの業務を管理する事が出来る基幹システムです。給与計算、人事評価、採用管理など、幅広い人事の業務を効率的に遂行していくためには欠かせないシステムと言えるでしょう。

情報系システム・ERPとの違い

基幹システムの他に、「情報系システム」「ERP」というものが存在していますが、これらはよく混同されて考えられています。しかし、それぞれ基幹システムとは異なるものとなりますので、誤りのないよう正しく把握しておきましょう。それぞれの特徴、基幹システムとの違いについてご紹介致します。

情報系システムと基幹システムに違い

どちらも業務を効率的に行うための「システム」であるという事に変わりはありませんが、その種類は大きく異なります。先ほどお話ししたように、基幹システムは業務上絶対的に欠かせないシステムを指します。一方、情報系システムの場合、直接的に業務遂行に大きな影響を与えるという事はありません。

情報系システムは、どちらかというと社員同士のコミュニケーションや情報共有、意思決定の促進などのために導入されると考えておきましょう。

社内SNS
グループウェア
メールソフト
スケジュール管理ツール

上記が情報系システムの代表的なものとなります。また、この2つの大きな違いは、「システムが停止した時の状況」です。情報系システムが何らかのトラブルで停止してしまった場合、多少情報共有などの効率が下がってしまうことはありますが、業務に大きく影響を及ぼすという事はありません。

しかし、基幹システムが停止してしまった場合、それと同時に業務そのものも停止せざるを得なくなってしまいます。基幹システムと情報系システムは、システムそのものの種類は持ちろんですが、「業務に直接的に影響するかどうか」が大きく異なるポイントと言えるでしょう。

ERPと基幹システムとの違い

情報システム以上に基幹システムと混同されがちなのがこのERPです。そもそもERPとは、「統合基幹業務システム」といい、複数システムを統合して一元管理するためのパッケージです。「Enterprise Resource Planning（企業資源計画）」の頭文字から名づけられたERPは、企業の資源を一元管理し、効率的な戦略を立てるための概念、もしくは計画などを指します。

基幹システムは、軸となる業務の効率化を図るためのシステムですので、導入するための目的なども異なります。近年では、ERPはシステムそのものを指す言葉として用いられることも多くあるため、余計混同して考えてしまうという事も多くあるでしょう。しかし、それぞれの意味する言葉をしっかりと知識として知ることで、どのような違いがあるのかを正しく把握する事が出来るようになります。

基幹システムの導入方法”>基幹システムの導入方法

まだ企業として基幹システムの導入をしていないという場合、一体どのようにして導入を進めていけばいいのかと悩んでしまう方も多くいるでしょう。基幹システムは業務の効率を促進する事が出来ますが、自社にマッチしたシステムにしなければ、効率や改善はおろか余計な手間がかかってしまうなど逆効果となってしまう事もあります。

失敗しないためにも、ここで正しい手順についてご紹介致します。初めての基幹システム導入であれば、なおさら段階を踏んで行う事こそが、業務のシステム化を成功させるコツと言えるでしょう。

1・企画

まず最も重要となるのがこの企画です。抱えている経営課題を抽出します。基幹システムの導入を行う事でどのような課題を解決したいのかをしっかりと明確にしておきましょう。その際、業務の効率だけではなく改善したい経営指標も明らかとして下さい。

企画を進めるのと同時に、基幹システム導入を行うための体制も構築していく必要があります。ただ単に管理や屋責任者だけが理解していればいいというものではありません。基幹システムは全社で活用すべきシステムですので、実際に携わる社員も巻き込み、計画書の作成をしていきましょう。

2・要件定義

導入するための目的を明確にできれば、次に行うのは要件定義です。既存業務をどうやってシステム化していくかをここで決めていきます。システムはプログラムを組んで構築されていきますので、その仕様書が重要となります。どんな機能が必要なのか、実装スケールはどの程度かなどをこの段階で明らかとします。

「プログラムは分からない」とエンジニアに丸投げしてしまっては、本来の目的に沿った基幹システムから遠くなってしまうという事もあるでしょう。経営に近い責任者がしっかりと加わるようにして下さい。また、もし要件定義をうまく進めていけないという場合、コンサルタントや依頼する開発会社と共に進めていくことも出来ますので、自社の状況に合わせて行って下さい。

3・実装

要件定義で明確な仕様書の作成が出来たら、予算に合わせて発注先を決め、いよいよ設計が始まります。システムの開発・構築が進んでいる間に、自社内で導入に向けた環境を整えていく事も忘れず行ってください。運用のマニュアルや人員配置など、実装したらすぐに活用できるよう万全の準備をしておく必要があります。

システムが完成したらテストを行います。機能ごとに細かくチェックし、要件通りになっているか、バグの発生などはないかなどを確認します。問題がなければ実装となりますが、現在使用している既存システムから一気に乗り換えてしまうのか、徐々に少しずつ移していくかは状況により異なりますので、自社の状況やシステムの内容などにより最適な方法を見極めて下さい。

4・運用

基幹システムを導入したらそこで終了ではありません。継続してパフォーマンスを確認するというのも重要になります。実際の現場では狙い通りのシステム運用がされているか、導入の前後ではどのような改善の差があるのか、また、システムを活用できていない場合どこに課題があるのかなど、効果測定の実施をしてください。

基幹システムは導入した後に新たな改善点が見つかったり、想定していたシステムの機能と現場での作業に相違が発生する事もあります。導入したからと安心するのではなく、今後さらに効率的に活用するためにも、現場社員から定期的なフィードバックを提出してもらうなどの長期的な取り組みが効果的と言えるでしょう。

基幹システム導入のメリット

基幹システムの導入を行う事で得られるメリットについて詳しくご紹介致します。数多くのメリットが生じる基幹システムですが、ここではその中でも最も大切な5つのポイントについて解説いたします。

業務の効率化と標準化

特に大きなメリットとなるのが、本記事でも先ほどからお話ししている「業務の効率化」です。手作業で行ってきたものをシステム化する事で手間を省くことが出来るでしょう。例えば在庫管理システムの場合、数値の入力を行うだけで入出庫管理を適切に行うことが出来ます。また、購買管理システムと連携する事により、仕入れの際に自動で在庫管理システムの数値も更新されるなども可能となります。

さらに、基幹システムの導入を行うことにより業務の標準化を図ることも可能となるでしょう。システム化し無駄な作業をなくすことにより、新入社員でも内容を覚えるのが早くなり、新人とベテランとの質やスキルの差を大きくすることなく業務の遂行をすることが出来るようになります。

経営状況の可視化

基幹システムの導入により、在庫や生産、ハイ倍における様々なデータをコンピューター上で常に確認する事が出来ます。そのため、現在の経営状況を可視化し状況の変化に応じた迅速な戦略を立てることも可能となるでしょう。

リアルタイムに情報の更新が行われるため、常に最新の状況を見ることが出来ます。社員との共有も簡単にできるため、今現在の会社の経営状況を会社全体で知ることが可能です。その結果、現場の声と経営陣の戦略を組み合わせた、最適な経営方針を打ち出すことが出来るようになります。

属人化の防止

基幹システムの導入をする前は、顧客に関する情報などは担当者のみが細かく把握しているのみで、情報の共有などが難しい面がありました。そのため、担当者が移動や退職となった場合、スムーズな情報の引継ぎなどが行えず顧客に対する詳細な情報が一切分からないという事も多くありました。

社員一人一人がもっている情報は会社にとっての資産となります。基幹システムを導入する事により、引継ぎも手間なく行うことが可能となるでしょう。必要な情報を社内全体で共有する事が可能となるため、属人化を防ぎ顧客との関係も良好なまま長く付き合っていく事が出来るようになります。

情報の一元化

社内で使われてきたシステムを一元化する事により、更なるデータの活用が可能となるでしょう。例えば、在庫お管理システムの在庫情報と、販売管理システムの販売情報を連携させることにより、在庫がなくなったら自動で生産システムにアラートを通知するなどという事も可能となります。

また、システムごとに情報を共有するための複数の担当者を配置する必要もないため、人員不足の解消にも有効的と言えるでしょう。会社としての目標に向かってすすんでいく動きを加速させることも可能となるでしょう。

ヒューマンエラー回避

手作業での業務の場合、どうしてもミスが発生してしまいます。気を付けていても思わぬところでイレギュラーなミスを起こしてしまうなどという事もあるでしょう。場合によっては取り返しのつかない大きなミスになってしまう事もありますが、基幹システムの導入をすることによりこうしたヒューマンエラーを回避する事が出来ます。

プログラムが正しく自動で管理を行ってくれるため、人為的ミスは大幅に削減する事が出来るでしょう。ケアレスミスが発生してしまう環境をなくすことで、業務の効率化だけではなく正確性を上げる事にも役立てることが出来ます。

基幹システム導入のデメリット

多くのメリットがある基幹システムですが、当然デメリットもあります。メリットと共にデメリットの内容も把握し、導入後のトラブルや問題解決に備えておきましょう。

システムが止まると業務もストップせざるを得ない

本記事でもお話ししましたが、基幹システムに何らかのトラブルや問題が発生しシステムがストップしてしまった場合、同時に業務もストップせざるを得ない状況になってしまいます。繰り返しになりますが基幹システムは業務の軸となる重要な部分です。ここが止まるという事は、そのまま業務にも大きく影響を及ぼしてしまいます。

もし仮に工場で生産管理システムが停止してしまうと、計画の進捗度相、生産の正確な状況などを把握する事が出来なくなってしまいます。そのため、工場の全体を一時的に止める必要が出てくるでしょう。こういった場合、会社としての信頼性にも支障を及ぼしてしまう事があるため、基幹システムの導入する際はセキュリティや動作の安定性に強く注意しておかなければいけません。

絶大的効果が必ず発揮されるわけではない

基幹システムは仕事の根幹を担う重要なシステムです。しかし、業務に関係ないシステムを導入したところで効果を得ることは出来ないでしょう。さらに、例え多機能で性質のいいシステムであっても、現場の社員が使いこなせないようなものであれば期待通りの効果はますます得られなくなります。

どのため、導入の際には先ほどもお話ししたように、企画段階でしっかりと導入する目的を明確にし、必要な機能と不要な機能をハッキリと線引きし、どのように社員に周知するかなどを徹底的に取り決めておく必要があります。

基幹システム導入の事例

基幹システムの重要性や役割について正しく知ったところで、実際にどのような導入の事例があるのか、会社ごとの具体的な内容についてご紹介致します。自社で基幹システムの導入を行うにあたり、参考までにぜひご覧ください。

科研製薬株式会社

解決すべき課題	・新しい会計システムを軸とした統合経営業務基盤の確立・現在の業務の最適化
導入後の効果	・医薬品・農薬品の購買発注フローを一本化とし、業務の効率が上昇。・出納管理や売掛金の管理を本社に統合し他結果、リアルタイムな財務情報の把握が可能。・支店それぞれで行っていた受発注業務を本社で一元化する事で少人数での処理に変更。

皮膚科、内科、整形外科を得意としている科研製薬株式会社は、経営環境の変化に伴い業務の改善を行いました。システムに関する知識が属人化してしまい、現状のプログラムでは改修にも限界がありました。そこで基幹システムの導入を行い、業務改革として内部体制の強化に踏み込み、会計や購買、販売などに関わるプロセスを見直し全社を挙げて業務の最適化を実現しました。

株式会社ネットプロテクションズ

解決すべき課題	・企業成長に伴った会計面での効率化と新しい環境基盤・債権債務管理における手間の削減・システムの利活用の柔軟性の向上
導入後の効果	・財務経理の強化とクラウド化・取引先ごとの処理における工数の手間の改善・手作業業務のシステム化とデータの活用の改善

色々な決済サーボスを市場に出している株式会社ネットプロテクションズは、企業成長が著しく取引先が拡大したことによって債権債務の管理が限界となりました。そこで将来的な活用を視野に入れた新しい基幹システムに入れ替えることにより、課題となっていた取引先ごとの債権債務管理における工数がおよそ7割ほど削減する事が出来、さらに詳細な情報が蓄積されていくためデータ分析の利便性もますます向上させることが可能になりました。

株式会社GABA

解決すべき課題	・インフラ部分の保守工数の削減・カスタマイズをあまり必要とせず標準機能を活用した業務体制の構築・パッケージのみに頼らずに他システムと柔軟な連携をした運用
導入後の効果	・他システムと柔軟な連携を可能にし、インフラ部分のアウトソース化を実現・人事給与業務の標準化・情報の視認性が上がり、日常業務の負担が軽減された

高品質なマンツーマンの英会話レッスンを軸に多岐にわたるサービスの展開をしている株式会社GABA。Windowsのサーバー更新の時期をきっかけに新しいシステムの導入を行いました。その結果、日々の様々な業務を効率化する事が出来、レポートの作成の業務が簡略化するなど業務の負荷軽減が実現しました。

小池酸素工業株式会社

解決すべき課題	・ビジネスにおける可視化が出来ていない・経理や各事業所の担当者の業務負担が大きい
導入後の効果	・決算処理日数の改善・ワークフローの活用により紙による伝票の大幅な削減・販売管理システムと連携し情報共有によるビジネスの可視化が実現

ガス、ガスの関連機器、溶材商品事業を行っている小池酸素工業株式会社はビジネスの可視化に大きな課題を抱えていました。旧会計パッケージのサポート終了に伴い、新しいシステムを導入します。大量に生産していた紙による伝票作成を大幅に削減する事が可能となり、ペーパーレス化を実現する事が出来ました。また、最大の課題でもあった可視化では、システムの連携を行う事によって情報共有が簡単にできるようになり、ビジネス全体を全社で確認する事が可能となりました。

マルハニチロ株式会社

解決すべき課題	・手作業によるミスや各作業の属人化・多くの業務を手作業に依存しており共通化や高速化が困難・工場ごとに異なる業務プロセス
導入後の効果	・属人化を解消しミスを未然に防ぐことが実現・品質管理をはじめ様々な業務の改善・業務の標準化とデータの統一元管理が実現

総合食品メーカーの大手でもあるマルハニチロ株式会社は、企業価値の向上と今後の企業成長における取組として新しい基幹システムを導入しました。生産、品質、原価、設備など様々な管理システムを組み合わせ、この先の将来を見据えたデジタル統合管理の基盤を構築しています。手作業による業務を軽減し未然ミスを防ぐことで業務の効率も上げることが出来、経営の見える化にも成功しました。

基幹システムを活用する際のポイント

基幹システムは大手企業から中小企業まで様々な規模の会社における重要なシステムですが、活用する際に特に注意すべきポイントがあります。単純にし基幹システムを導入すれば、それで全てが上手く改善されるという事ではありません。基幹システムの機能を存分に発揮させるためにはどうすべきか、業務の効率化や改善をスムーズに行うためにも、活用ポイントはしっかりと頭に入れておきましょう。

導入を前提として業務プロセスの構築

業務プロセスは導入する基幹システムに合わせて実施するようにして下さい。基幹システムが非常に優秀で高性能だったとしても、実際の現場のフローワークにシステムをうまく組み込むことが出来なければ意味がありません。

こうした状況になては折角の基幹システムも活用する事が出来なくなってしまいますので、機能を十分に理解し、あらかじめ運用におけるシナリオをしっかりとかためておくようにしましょう。

既存システムの抜本的リプレイスも視野に入れる

現在システムを活用している場合、その既存システムの存続にこだわりすぎないようにしましょう。古いシステムで、今以上にデータの蓄積や連携が難しい場合、丸ごとシステムを入れ替えてしまった方が効果的な場合もあります。

古いシステムの活用は運用コストも大きくなり新しいシステムにマイナスな影響を与えてしまう事があります。環境の変化に戸惑ってしまう事もありますが、長期的な運用であれば丸々入れ替えたほうが利益やコストの削減など大きくプラスとなるでしょう。

丁寧な研修やサポート体制の環境を作る

どのような場合でも新しいシステムの導入を行えば、少なからず現場は混乱してしまいます。そのため、マニュアルの完備や研修などの体制を前もって整えておくようにして下さい。正しく活用する事が出来なければ、期待通りの基幹システムの働きを引き出すことが出来なくなってしまいます。

また、使い方を周知しておかなければ現場の負担が増し逆効果になることもあるでしょう。導入前に、どうすればスムーズな運用が出来るのか、どんな研修をすべきかを明確にしておくことが大切です。

基幹システム導入・入れ替え時に実はやってはいけないこと

基幹システムとはどんなものなのか、そのメリットやデメリット、運用におけるポイントなどをご紹介致しましたが、さらに重要となるのが、「基幹システムの導入や入れ替え時にやってはいけないこと」です。

現場の声を聞く
現行システムの改善を目指す
業務効率化をゴールとする

上記3つが特に注意すべきポイントとなります。しかし、そのどれもが多くの企業が行っていることで、なぜやってはいけないのか、むしろやらない方がダメなのではないかと思う方も多くいるでしょう。そんな落とし穴でもあるこの3つの内容について、まずはそれぞれどのような行いとなるのかを詳しくご紹介致します。

1・現場の声を聞く

例えばシステムの入れ替えの際によく行われているのが、現場の社員へのアンケートです。今のシステムはどこが不満なのか、新しいシステムに対する要望などを、実際にシステムを活用する社員の声を集めるという方法です。当然、リアルにシステムの活用をしている社員の声なので、現場にいなければ気付けないような具体的な改善点などを知ることが出来ます。

2・現行システムの改善を目指す

新しい基幹システムを導入する際に、システムの構築を行うためにベンダーに協力してもらうという企業も少なくありません。もちろんプロの視点から見た構築であれば信頼できますし、システムやプログラムに対する知識が乏しい場合、こうした協力体制での構築は必須と言えるでしょう。

数社に見積もりや構築を依頼し比較してみたい、色々な方の提案を聞いてみたいなど、自社にとって有効なシステムを導入するためにも、専門家の話を聞きたいというのはほとんどの方が思う部分になります。

3・業務効率化をゴールとする

実際の現場の状況を踏まえながら、今この現状をどうすれば改善できるのか、効率的にするためには何が必要なのかを考え、効率化することをゴールとしたシステムの構築や企画も、多くの企業で行っているでしょう。企画書をまとめるためには、新しく導入する場合、どのような機能が必要か、また、入れ替える際には今のシステムの何をどう変えるべきなのかなど、現状をよくするために話し合いを重ねる必要があります。

現場の声を反映しつつまとめ上げた企画書になるため、具体的な改善点や利用する社員に不満や要望も詳しく知ることが出来るため、効率化を実現するためには非常に有効的と言えるでしょう。

なぜやってはいけないのか？

上記の3つのポイントは、内容だけ見ればどれも必要性が強く、逆にやらない方が基幹システムの導入に失敗してしまうのではないかと考えられます。もちろん、上記の内容を行動する事により、具体性のある明確な企画書を作成する事が出来るでしょう。しかし、それぞれの内容は、それだけで終わってしまっては意味がないものになります。

現場の声、現行システムの改善、業務効率化のゴールの全て、実は将来的な要素が何一つ入っていません。今後のビジネスのビジョンを見据えておらず、今の状況を打開する事ばかりに目を向けてしまいがちになっています。これでは本当の改善とは言えないでしょう。10年後、20年後など、企業としての成長をさらにすすめていくためには、こういった基幹システムの導入や入れ替えの際に、まず先の事を考え、今の現状とすり合わせながら考えていかなければいけません。

もし今の現状を改善する事が出来ても、この先さらに改善が必要になってくることもあるでしょう。そうなってはコストも余計にかかってしまい、企業の成長が進むたびにシステムの改善をしていかなければいけなくなります。

しかし、正しく先を予測する事が出来れば、システムに投資すべき部分が明確に見えてきます。目先の改善にこだわるのではなく、ビジネスとしてこの先どうなっていくか、どのような経営方針なのかなどを知ることが、まず最も重要で大きなポイントとなってくるでしょう。

まとめ

基幹システムは導入する事によって様々な業務を改善し、効率化を促進するとても大切なビジネスの軸となる部分です。しかし、「手間を省きたいからシステムを導入しよう」「手作業が面倒だからシステム化して楽しよう」という安易な考えでの導入は必ず失敗してしまいます。

本記事で紹介したように、メリットやデメリットを把握し、導入するための注意点やポイントをしっかりと頭に入れておいてください。

今の改善だけにこだわらず、企業の成長や将来的なビジネスなど、先を見据えた構築をすることで、基幹システムの最高のパフォーマンスを引き出すことが可能になります。まずは基幹システムの導入に対する正しい情報を収集し、自社の経営方針やこの先の市場規模など、多くの要素をしっかりと照らし合わせて最適な企画を行うところから始めましょう。

2022.08.20

【VBA完全ガイド】VBAとは？学習方法は？メリットやデメリットなどVBAに関する基本的情報を一挙にご紹介！

「VBAについて学びたいけどどうすればいいのかわからない」

「業務の効率を上げるのに役立つと聞いたけど具体的にどう変わるの？」

「VBやVBEって似てるけど同じ？」

VBAに対して、上記のような、様々な疑問を抱えているという方は少なくありません。VBAを会社では前から活用していたという方もいるでしょう。このように当たり前のように使っているからこそVBAに対する知識がなく、何のために使用しているのか、なぜ必要と言われているのかよく分かっていないという方も多いのが現状です。

そこで、本記事ではこのVBAに関する基本的な情報から、活用する事で得られるメリットやデメリット、さらにはVBAの学習方法や実際にVBAをどのように活用しているのかという事例をご紹介致します。

VBAに関する知識を増やし、正しい活用が行えるようになれば仕事の幅も広がり、業務の効率化を今以上に促進させることが可能となるでしょう。業務の効率を上げることは、手間の削減や時間の短縮になり、その結果残業をなくし定時退社が当たり前にできるようになります。

そんなVBAとは一体何なのか、本記事でしっかりと情報を収集し、業務に役立たせていきましょう。

VBAとは

「Visual Basic for Applications」の略称であるVBAは、Office製品で利用する事が出来るプログラミング言語の事を指します。このVBAを活用する事によってプログラミングを行うことが可能になり、実行する事でワードやエクセルなどにおける作業を自動化し、業務の効率化を図ることが書出来るようになります。

VBAはよくマクロと混同されがちになりますが、マクロとは、コンピューター上の処理を自動化するための技術の総称を指します。一方VBAは、このマクロを作成するための手段の1つになり、この2つはこのような明確な違いがありますので注意しておきましょう。

VBAで出来る主な機能とは

エクセルの自動化→エクセル機能の全てをプログラミングにより自動化が可能となります。複雑な計算、データの一覧をもとにグラフ作成、日次データから月次の作成などが出来るようになり、簡単なものから複雑な処理まで自動化する事が出来ます。
楽な資料作成→エクセルのグラフをパワーポイントにコピペできるツール作成も可能になります。定期的な報告資料、分析資料などの自動化が出来るため、作業を楽にすることが出来るようになります。
フォルダ整理のためのツール作成→VBAはエクセル自動化のみではなく、フォルダ作成のためのツールを制作する事も出来ます。ファイル名の一括変更、ファイル一括の移動、不要ファイルの一括削除などが可能になるためミスを減らし、効率よく作業を行うことが出来ます。
レポート自動保存のツール作成→エクセルシートからPDF出力を自動で行うことが可能になります。主導のコピペ作業を瞬時に完了させることが可能となるため、業務を楽にすることが出来るでしょう。
マイクロソフトオフィス同士の連携→VBAはエクセルのみに活用できるという訳ではありません。ワードやパワーポイント、アクセスなども使用する事が可能となります。VBAが使用可能なアプリ同士は連携が可能なためアクセスでデータを読み込んでエクセルでグラフの作成を行ったりすることも出来ます。
ユーザーフォームのカスタム→プログラムを実行するためのコマンドボタン、文字入力のテキストボックス、画像表示のピクチャーボックスなど、オリジナルの入力や出力画面の作成や自由な配置が可能になります。

プログラミング言語としてのVBAの難易度は？

VBAに関しては、よく「習得するのが難しい」「時間をかけて勉強する必要がある」という事を耳にします。VBAはプログラミング言語の1つになるため、しっかりと情報を集め学ばなければいけません。その難易度は実際どの程度のものなのか、習得の機会はどこにあるのか、また、VBAを習得したとして、その凡用性や開発の難易度などはどれほどもののなのかということは、あまり知られていないというのが現状です。

ここでは、プログラミング言語としてのVBAの複雑性や開発における難易度、その凡用性などについて、詳しくご紹介致します。VBAを習得すべきか、仮に習得したとして今後幅広く役立たせることが出来るのかと悩んでいる方も少なくはありません。ぜひここでお伝えする情報をもとに、VBAに対する知識をより深めていきましょう。

複雑性

VBAはプログラミング言語の中でも比較的簡単な部類に入ります。C言語のようなポインタはなく、Javaのようにオブジェクト指向の概念というものもありません。よく知られているプログラミング言語の中には、HTMLやCSS、SQLなどがありますが、これらはVBAよりも簡単な言語になります。

ですが、例えばHTMLやCSSはWebデザインに、SQLはデータベースの操作に特化したものとなりますので、VBAを含めたプログラミング言語と比較すると、文法なども大きく異なるものになります。こうした事から、VBAは非常に難易度の低いプログラミング言語と言えるでしょう。

技術情報の入手

VBAは複雑性はなく簡単な言語であると先ほどお話ししましたが、技術情報に関しても簡単に入手する事が出来ます。豊富な書籍もあり、ネット上で検索すれば数多くの良質なサイトを見つけることが出来るでしょう。そのため、学ぼうと思えばいくらでも情報を入手する事が出来ます。

習得の機会

情報を簡単に収集することのできるVBAは、習得の機会も豊富にあります。エクセルの使用は何も事務職だけではありません。営業などの他部署でも使用することは多くありますし、自宅で使うという事も少なくはないでしょう。

また、新型コロナウイルスの影響により自宅で仕事を行う方が増えた昨今では、自身のパソコンにエクセルをインストールしている方も増えてきました。そのため、自宅でも職場でも、習得する機会は常にあります。習得の機会が多ければ、その分仕事に活かしつつ自身のスキルを高める事にも繋がります。

開発の難易度

言語としての習得や情報の収集は容易にできるVBAですが、実際に開発も簡単にできるとは限りません。VBAは他の開発言語とは異なる点が多くあります。VBAは事務処理で使用されるケースが多く、エクセルのツールであるという事が大きな特徴となります。

さらに、ITに関する知識がなくても開発をすることが可能になるため、他のプログラミング言語にはない難しさがあると言えます。さらに、VBAが出来ることは非常に幅広く、広範囲で活用する事が出来ます。こうした広い範囲の開発を行うのであれば、VBAの難易度は低いとは言えないでしょう。

凡用性

VBAは先ほどもお話ししたように、事務作業で取り入れられることが圧倒的に多くなります。また、後程詳しくお伝えいたしますが、VBAに関わる仕事探しの難易度ですが、主に派遣が多い傾向になります。社員やフリーランスが不可能という事では決してありません。

しかし、JavaやPythonなどのように人気が高いプログラミング言語と比べると、求人数は少ないのが現状です。一方派遣社員の場合、VBA案件は他のプログラミング言語に劣らず求人数は多くあり、見つけるのも難しくはないでしょう。

間違えやすい解釈

「VBA」という言葉と似ているもので、「VB」や「VBE」というものがあります。ここでは、それぞれの言葉とVBAの意味を比較つつお伝えいたします。誤った解釈をしないように正しい情報を把握しておきましょう。言葉が似ているからと言ってもすべてが同じというものではありません。正確な情報は、VBAを使いこなすためにも重要ですので、しっかりと理解を深めておくようにして下さい。

VBAとVB

VBとは、「Visual Basic」の略称で、VBAの基礎となっているプログラミング言語の事を指します。このVBを、マイクロソフトのアプリ用にしたものが、本記事で紹介している「VBA」です。このVBは単体で動作をさせることが可能ではありますが、環境設定をしなければけないため費用が必要になります。

VBAの場合、VBと比較すると多少の機能制限などがありますが、マイクロソフトオフィスがあればすぐに誰でも稼働させることが出来るため、初心者であればVBAの方が扱いやすいと言えるでしょう。

VBAとVBE

例えばVBAを活用してコードの入力をしたり書き換えたりする場合、このVBEを使用する事になります。VBEは「Visual Basic Editor」の略称で、コードの手書きを行いマクロの作成や編集をするためのアプリです。マイクロソフトオフィスでは開発タブから操作が可能です。

しかし、VBEによるコードを手書きする事だけがVBAでのプログラミングではありません。マクロの保存、作成でも、VBAのプログラミングを行う事は可能となります。

VBA活用のメリット・デメリット

VBAを活用する事で生じるメリット・デメリットに対する理解は非常に重要です。取り入れることでどのようなメリットが得られるのか、気を付けるべきデメリットは何なのかを事前に把握しておくことで、よりVBAを活用しやすくなります。ここで、メリット・デメリットをそれぞれ3つのポイントでご紹介致します。

メリット

VBAのメリットとして重要なのは、作業の効率化や企業としてのシステム化の促進です。詳しく見ていきましょう。

プログラミングスキルを身につけられる

「プログラミング」という言葉を聞くと、難しく専門的な勉強が必須で簡単には出来ないというイメージが強くなりますが、VBAの場合、マイクロソフトオフィスさえあれば環境構築することなくプログラミングをすることが出来ます。エンジニアやプログラマーなど、専門職以外の方でも始めやすい敷居の低さが大きなメリットと言えるでしょう。

もちろんVBAが出来るようになれば他のプログラミング言語も簡単にできるという訳にはいきませんが、プログラミング言語は基本構造がほとんど似ているものになるため、VBAで身に着けることが出来たスキルは他言語の習得をする際にも生かすことが可能になります。

部署内のシステム化の促進

個人的なスキル向上はもちろんですが、VBAを活用する事によって部署内のシステム化を促進する事が可能となります。例えば製品の原料を扱う場合、発注や入庫、棚卸しなど、非常に様々な作業が必要となるでしょう。こうしたものを全て手作業で行うとなると、時間も手間もかかりミスの発生も多くなってしまいます。

VBAを活用し、作業を一本化する事が出来れば、時間を短縮しミスを減らすことにも繋がります。こうした作業を、「VBAに対する知識が無いから今まで一本化できなかった」という企業は少なくありません。企業としてシステムの促進化や業務の効率化を図ることが出来れば、会社から有能な人材と認めてもらうことも出来、何より自身のスキルを存分に生かすことも可能になります。

コード変更は軽く行うことが可能

VBAはエクセルの拡張機能でもちろん無料です。そのため、エラーが発生した場合や何かしら機能を追加したいという場合、すぐに取り掛かることが出来るでしょう。日々改善点を見つけ出し、使いやすさを追求したシステムを作り上げていく事が出来ます。

Web系のプログラミング言語の場合、追加や修正を行うためにはそれなりに時間と労力が必要となりますが、VBAは簡単にできるため業務時間内に行うことが出来ます。それをすぐ実行することも出来るため、他の作業に支障が出るという事もありません。こうした使い勝手の良さも、VBAの大きなメリットと言えるでしょう。

デメリット

VBAのデメリットは、作成した本人以外ではコードが読みにくかったり習得が容易にできないという点が挙げられます。それぞれ詳しく解説いたします。

作成した本人じゃないとコードが読みにくい

VBAに限った話ではありませんが、プログラミングコードはその書き方の正解が1つだけというものではありません。そのため「とりあえず動くコードを書いておこう」という案にな気持ちで作成してしまうと、他の人がメンテナンスをする場合、非常に時間がかかってしまう事があります。さらに、アップデートの際に予想だにしないトラブルが発生する事もあるでしょう。

こうしたトラブルが発生すると、その度に改善策を考えていかなければいけなくなるため、時間も手間もかかってしまいます。こうしたトラブルを避けるためには、日ごろから可読性の高いコードを書くようにする必要があります。

エクセルしか対応が出来ない

プログラミング言語と言えば、Web系が主な勢力となっていますが、VBAはエクセルのみしか使用することは出来ません。新しくプログラミング言語を習得しようとする若者などの間でも、需要はWeb系プログラミング言語が圧倒的と言えるでしょう。しかし、一般企業への就職などでは、エクセルの使用率はかなり高くなるため、VBAが出来るのは貴重な人材になります。

しかし、会社の方針などもあるため必ずしも役立てるとは限りません。VBAの活用が出来るという事が損になる事はありませんが、一般的な需要が少ないという面や、VBAだけではアピールとして若干弱くなってしまうという面があります。

表の仕様変更に弱い

セル参照であれば、あるセルを特定の範囲だけ削除したり、挿入したりすることで、参照先セルが自動で調整されるようになっていますが、そのセルを使うVBAにはコード調整は一切かかりません。そのため、手作業で調整する必要が出てきてしまいます。1つでも調整し忘れてしまうと、全体のコードが正しく動作しなくなってしまうため、注意しなければいけません。

VBAを学習するためには？

VBAの学習を行うためには様々な方法があります。その中でも、初心者が効率的に学べるための方法をここでいくつかご紹介致します。VBAを正しく学ぶためにはしっかりとした順序を踏んで知識を習得していく必要があります。

土台となる基礎を学ぶ
簡単な機能を実際に作ってみる
演習問題をこなしスキルを磨き上げる
本格的ツールの作成をする
外部アプリと連携をする

上記の手順が正しくVBAを学ぶための順番になります。まずは基礎をしっかりと学び、簡単なものから作成しスキルを磨き上げます。そこから本格的なツールへ入っていき、外部のアプリと連携をします。この一連をスムーズにトラブルなく行うことが出来るようになればVBAは完璧と言えるでしょう。それぞれの学習について詳しく解説いたします。

1・土台となる基礎を学ぶ

未経験からVBAを始める、知識を高めたいという場合、まずはしっかりと基礎を学ぶことが大切です。そこでオススメなのが、VBA学習を見て学ぶ方法、マクロの記録からコードを出し調べる方法になります。詳しく見ていきましょう。

VBA学習を見て学ぶ→VBAの基礎を学ぶためには、サイトや本などを調べ、自身の今のレベルに合ったものを見て学ぶという方法があり、主に一般的な学習方法になります。エクセルに関する本などでもVBAについて学ぶことも出来るため、改めてエクセルについて知識を身につけたいという場合にもオススメです。

マクロの記録からコードを出し調べる→特にプログラミングで重要なのは「分からないことを調べて解決する」能力です。しかし、初心者や未経験者の場合、「何が分からないか分からない状態」という事も少なくありません。そこでオススメなのがマクロの記録を使用する勉強方法です。マクロの記録を使用すれば、自動でエクセル操作をVBAに変換する事が出来ます。マクロの記録でプログラミングを自動的に作成しながら、その使い方を検索するという癖を付ければ、習得は断然早くなるでしょう。

2・簡単な機能を実際に作ってみる

基本的な知識をもにつけたら、次は実際に簡単な機能を作ってみます。日々のエクセル業務を箇条書きし、自動化する事で工数を減らせそうなものがあればVBAの作成をしてみましょう。作成方法としては、コメントでどんな処理を作るか書き、それぞれ1つずつをVBAで書いていきます。

まずは先にコメントを書き、そのコメントそれぞれの処理を調べながら作っていくと、スムーズに行えるでしょう。書き方を調べる際には、先ほどお話ししたマクロの記録を活用するとよりスピーディに作成する事が出来ます。

3・演習問題をこなしスキルを磨き上げる

実際に様々な機能のVBAの作成をしたら、演習問題を解いていくといいでしょう。ここで、これまでに自信が学んできたスキルを見直し、足りない部分を補う事が出来ます。演習問題で特にオススメなのが「エクセルの神髄」というサイトの、マクロVBA入門編の中にある「マクロVBA練習問題」です。

問題用のエクセルファイルもあり、全ての問題に対する解答用VBAコードもしっかりと記載されています。自信がある方もない方も、腕試しにもなりますのでぜひ試してみて下さい。

4・本格的ツールの作成をする

上記のような演習問題を難なくこなすことが出来るようになったら、次に本格的ツールの作成をしてみます。先ほどの「簡単な機能を実際に作ってみる」という単純なものではなく、ここでは「エクセルの業務をなくせないか」という視点で、業務の効率化を図るツールを作成してみます。

どんな業務をなくすことで効率化を図ることが可能となるか、それは現実的になくすことは出来るか、また、なくすためにはどのような機能が必要となるかなど、こうした視点から考えるといいでしょう。ここまで作成する事が出来るようになれば、社内でもVBAを活かした活躍も出来るようになります。

5・外部アプリと連携する

上記で本格的ツールの作成も無事完了させることが出来たら、次は外部のアプリと連携したツール作成を行います。Webから情報を自動的に収集しレポート作成をするツールや、エクセル一覧データからメールの一括送信を行うツールなどがあります。外部アプリとの連携も上手く出来るようになれば、様々なシステムを作成する事も可能になりますので、VBAを学び始めたらぜひここまで極めていきましょう。

VBAを使用するための手順

エクセルの使用は業務上良くやるけど、VBAは使ったことが無いから分からないという方も少なくはありません。そこで、ここではVBAを使用するための正しい手順についてご紹介致します。IT知識がない、パソコンに詳しくないという方であっても、この手順通りに進めていけば問題なくVBAの使用を始めることが出来ますので、実際に試してみるといいでしょう。

手順その1・VBAを起動させる

まずはエクセル上でVBAを起動させます。ですが、エクセルをインストールしたそのままの状態ではVBAは開けません。開発タブが非表示のままになっているので、「ファイルタブ」→「オプション」→「リボンのユーザー設定」を選択します。

そこでメインタブにある「開発」にチェックすると、開発タブが表示されるようになります。開発タブが表示されたら、そこから「Visual Basic」を選びます。これでVBAの起動は完了です。

手順その2・標準モジュールの追加

VBAの起動が出来ても、特別な変化というものはありません。起動したらまずはプログラムの入力を行うためのウィンドウを開く必要があります。コードウィンドウは挿入タブから「標準モジュール」の選択で可能です。ウィンドウはこれだけで開くことが可能なため簡単に行うことが出来ます。

手順その3・マクロ作成

次に、実際にコードウィンドウにプログラムを入力していきます。ここで学んだ知識やスキルが役立ちます。変数、演算子、ユーザーフォームの使用方法など学ぶべきことは様々あります。先ほどもお話ししましたが、いきなり複雑なものではなくまずは簡単なコードから実践してみるといいでしょう。

手順その4・作成したシステムの実行

記述が完了したら実際にシステムを動かしてみます。実行は再生ボタンのようなものをクリックするか、「実行タブ」→「ユーザーフォームの実行」で動かすことが出来ます。もしコードに誤りがある場合、エラーが出て途中でシステムが止まる、思うような結果が得られないという事が起こります。逆の誤りがなければVBAは正常に作動し結果が出力されます。

VBAをうまく使いこなすためには、何度も失敗と成功を繰り返し、根気よく作成していく事が一番です。VBAに慣れるためには何度もVBAを作成する以外にありません。失敗を重ねつつスキルを向上させていけるようにしていく事が大切です。

VBAの活用例

ここまで、VBAのメリットや具体的な作成の手順について解説いたしました。次に、実際にVBAはどのように活用されているのかといった事例をご紹介致します。「自社でVBAはどうやって活用すべきか」「企業としてどのように活かせばいいのか」と悩んでいる方は、ぜひここで紹介する事例を参考にし、業務の効率化を促進させていきましょう。

清掃員割り振りシステム

まずご紹介するのは、「清掃員の割り振りシステム」です。ホテルなどで、客室清掃がチェックインの時間より遅れてしまうというのは大きな信用問題につながってしまいます。こうしたトラブルを防ぐために活用されているのがこのシステムです。

清掃が遅れてしまうという大きな要因の1つに、清掃するための導線やスキルなど様々な条件を加味して振り分けを行う管理者が、全体の把握が出来ていないという事があります。VBAの活用により、以下のようなことが可能となりました。

ホテルの導線を考えた効率的な配置
清掃員のレベルやスキル分け
マスターデータは各シートにより管理
エクセル単体での動作
ワンクリックによる自動振り分け

VBAのシステムを活用する事により、まず初めに自動での振り分けを行った後に日つよな箇所だけ手動で修正するという体制をとったところ、大幅な時間の短縮になり余裕を持った清掃が出来るようになりました。

売り上げの販売台帳への転記作業

営業職、購買業務であれば、データベースの管理は必須と言えます。こうしたデータベースでエクセルを利用している企業は非常に多くあるでしょう。そうなると、データをため込んでいくため必然的にデータの移行という作業をしなければいけません。

こうした際にもVBAが非常に役立ちます。手動で行う場合、コピペするだけではなくデータの加工を施したり複数ファイルから1つにまとめるなどしなければいけませんが、VBAを取り入れればこうした作業を全て自動化し、一瞬で業務を完了させることが可能となります。

勤怠表での活用

VBAは主に勤怠表で活用されているという事が多くあります。時間の計算、残業時間の集計などは、自動で処理が可能となるため、必要最低限の部分だけを手書きにすることで作成を終わらせることが出来ます。VBAが取り入れられている勤怠表に、前もって決められている箇所に該当月の入力をすると、自動で日付が表示されます。

日々の入力を出勤と退勤時間のみしておけば、VBAが出勤日数、出勤時間、残業時間の全てを自動で計算する事が出来るようになります。計算ミスなどもなくなり効率的な業務を行うことが可能となるでしょう。

VBAに関する求人

VBAはそれだけで絶対的スキルとして活用できるものではありません。プログラミング言語としてはWeb系の言語の方が圧倒的に需要が高く、大きな強みとしては少し印象に欠けてしまうという事もあるでしょう。

しかし、当然VBAを必要としている企業もあります。先ほどもお話ししたように、正社員としてVBAを活かせるかどうかは企業により異なりますが、派遣社員として入社し、VBAのスキルを認められ社員となった方も多くいます。契約形態にこだわらなければVBAの知識を活かせる職業は多くあるため、学んだことを活かし活躍できる絶好のチャンスは多く転がっているでしょう。

また、VBAは副業にも役立てることが出来ます。クラウドソーシングサイトなどで検索すると、数多くのVBA完全依頼案件があります。こうした案件をこなし実践を積んでいけば、自然にスキルも上がっていくでしょう。このように、VBAの求人は大きな可能性を秘めています。

「VBAのみでプログラマーになる！」などの極端な場合は非常に難しくはなりますが、プログラミングスキルや業務改善策の提示などを行えるというのは大きな武器となりますので、VBAを活かした活躍をぜひ行える職場を見つけていきましょう。

VBAの将来性とは

まず、VBAはエクセルの拡張機能ですので、このエクセルそのものが廃れない限りは長く継続して活用する事が可能となるでしょう。しかし、これからプログラミングを本格的に学ぼうとする方の中に、「VBAを学ぶ」という選択をする方は少ないのが現状です。どうしてもWeb系のプログラミング言語の方が需要も高く、プログラマーとして活躍したいというのであれば、VBAは見向きもされないでしょう。

実際、オンラインの台頭でもあるRPAなどのライバルに出現は、VBAには逆風ともいえる現象です。こうした問題は実際にありますが、しかし、エクセルが市場優位性が高いことに変わりはありません。今後数十年、数百年と言った長い期間で見れば変化は必ず起こりますが、急にエクセルの今の優位的な立場が脅かされるという事はないでしょう。

もちろん、エクセルがあればVBAも大いに活用する事が出来ます。業務の効率化を図り作業を短縮化する事で様々な効果をもたらすVBAは、業種や部署に関係なく、エクセルを利用しているのであれば大いに有効活用する事が出来ます。今はまだVBAを使用していないという場合、今からでも遅くはありません。十分業務改善を行うことが出来ますので、ぜひ取り入れていくといいでしょう。

まとめ

VBAを活用して仕事をスピーディに進めることによって、自身のスキルを向上させることも出来、さらに業務時間を短縮する事でプライベートの充実も図ることが可能になります。

プライベートが充実すると、自然に仕事への活力を溢れ、結果として企業全体の士気を高める事にも繋がるでしょう。また、人力ではなく自動化による作業なのでミスを減らすことも出来るため、会社の信頼性も高まります。

VBやVBEとの意味の違い
VBAに関する情報を基礎からしっかり学び実践を繰り返す
正確な手順を踏みVBAを作成し業務改善を図る

本記事では、上記のようにVBAに対する大切な情報をそれぞれを詳しくお伝えいたしました。ぜひ本記事の内容をしっかりと理解し、業務の効率化、システム化の促進、作業時間の短縮など、VBAによりもたらされる様々なメリットを体験してみて下さい。

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ITシステム導入の成功と失敗、そのわかれ道とは？徹底分析と成功への戦略

明確な目標設定と戦略の重要性：事例A社

経営層のコミットメントと現場との連携：事例B社

要件定義の不十分さ：事例C社

プロジェクト管理の不徹底：事例D社

ITシステム導入を成功に導くためのステップ

ステップ1. 明確な目標設定

ステップ2. 詳細な戦略立案

ステップ3. 綿密な計画とプロジェクト管理

ステップ4. ステークホルダーとの連携

ステップ5. 継続的な改善

ITシステムに関するQ&A

Q1. ITシステムとは何ですか？

Q2. ITとは具体的に何ですか？

Q3. 身近な情報システムの例は？

Q4. ITシステム開発にはどんな種類がありますか？

Q5. ITとICTとは何が違うの？

Q6. ITの仕事とは何か？

Q7. IT企業 大手はどこ？

Q8. 基本的なITスキルとは？

Q9. ITを学ぶなら何学部がいいですか？

Q10. 日常生活でITが使われている例は？

Q11. 身近にあるIT技術は？

Q12. ITにおけるサービスとは何ですか？

まとめ

MattockのITシステム導入支援サービス

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低コスト&短期間開発

シンプルで扱いやすい

業務効率化&コスト削減

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直感的な操作性

豊富なテンプレート

柔軟なカスタマイズ性

Excelとの連携

Accessでどんな業務システムが作れる？具体的な例を紹介

顧客管理システム

在庫管理システム

販売管理システム

人事管理システム

Access業務システム開発の7つのステップ

Access業務システム開発を外注するメリット

開発コストの削減

開発期間の短縮

専門知識の活用

運用・保守のサポート

Access業務システム開発の費用相場

開発費用を抑えるポイント

開発における注意点｜3つのポイントを押さえよう

データベース設計

セキュリティ対策

バックアップと復旧

Access業務システム開発の最新トレンド

クラウド化

モバイル対応

AI連携

Access業務システム開発に関するQ&A

Q1. Accessがダメな理由は何ですか？

Q2. Microsoft Accessの欠点は何ですか？

Q3. Access開発の相場はいくらですか？

Q4. Accessでデータベースを作成する方法は？

まとめ｜Access業務システム開発はマットックにご相談ください

ベトナムオフショア開発とラボ型契約

ベトナムオフショア開発

ラボ型契約

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なぜPyTorchが選ばれるのか？

Pythonとの親和性

動的な計算グラフ

強力なGPUサポート

活発なコミュニティ

PyTorchの基礎知識

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Autograd

ニューラルネットワークの構築

Q7. IT企業大手はどこ？