VIETIS EDUの
情報とイベント

IT業界において、「テスト自動化エンジニア」という職種はもはや聞き慣れないものではありません。これは、ソフトウェア製品の開発・リリースにおいて非常に重要な役割を担うポジションです。テスト自動化エンジニアとは何か、そしてそのキャリアパスについて詳しく見ていきましょう。

テスト自動化エンジニアとは？

テスト自動化エンジニアは、テストを自動化するスクリプトを作成し、実行することで、ソフトウェアの品質を確保します。具体的には、テストケースを設計し、スクリプト言語を用いて自動化ツールで実行可能なコードに変換します。その目的は、バグを最小限に抑え、製品を期限通りにリリースできることです。

テスト自動化エンジニアの仕事内容：

• 顧客、現場チームのロジェクトマネージャー、開発者、ビジネスアナリスト、IT部門など、様々なメンバーと協力してプロジェクトを進める
• テスト計画の策定: テストの範囲、スケジュール、リソースなどを計画する
• 製品開発の初期段階から参加し、プログラムコード、プログラミングアーキテクチャ、コーディング規約などをより良く理解する
• 既存のテクノロジーとテストツールを統合する

テスト自動化エンジニアの仕事内容は、業界や会社によって異なる場合がありますが、優れたテストエンジニアになるためには、ソフトウェアテスト全般について深い知識を持つことが重要です。技術的な知識やプログラミングスキルを身につけることで、高度なテストスクリプトを作成し、複雑な問題に対処できるようになります。 

テスト自動化エンジニアに関する誤解を解く

ソフトウェアが存在する限り、その品質を保証するためのテストは不可欠です。Mordor Intelligenceのレポートによると、テスト自動化市場は2021年から2026年にかけて14.2%という高い成長率で拡大し、その規模は400億ドルに達すると予測されています。

しかし、テスト自動化に関する誤解は存在し、この分野の仕事に対する誤った評価されている傾向にあります。ここでは、テスト自動化についてよく耳にする誤解をいくつかご紹介します。

誤解1：テスト自動化エンジニアの仕事は、開発者やプログラマーほど魅力的ではない

テスト自動化エンジニアの給与は、開発者やプログラマーと比較すると高くないケースもありますが、この考え方は、テスト自動化エンジニアの持つ潜在能力や、ソフトウェア開発における重要な役割を過小評価していると言えるでしょう。

確かに、テスターがいなければ、ソフトウェアはいつバグが発生してもおかしくなく、その原因を早期に特定して修正できる人がいなくなります。特に、製造ラインのような現場でソフトウェアに不具合が生じたら、どれほどの影響が生まれるでしょうか。

しかも、テスト自動化エンジニアの給与は決して低くありません。他の多くの職業と比較しても、テスト自動化エンジニアは魅力的なキャリアパスと言えるでしょう。この仕事は、専門的なスキルと継続的な学習意欲を必要とする、やりがいのある仕事なのです。

誤解２：自動化テストは簡単で、やることは少ない

「テストなんて、バグを見つけるだけだろう？」と思う人もいるかもしれません。しかし、現実はそう単純ではありません。アプリケーションのコードはすでに完成しているように見えても、その内部では様々な要因が複雑に絡み合い、予期せぬ動作を引き起こす可能性があります。

すべての要素が正しく連携し、製品のリリースに耐えうる品質を確保するためには、テスト自動化エンジニアは、UI設計、API、データベースなど、多岐にわたる技術領域を深く理解し、様々なツールを使いこなす必要があります。例えば、統合開発環境（IDE）の確認や、Jiraを用いたリスク管理など、幅広い知識とスキルが求められます。

誤解３：テスト自動化エンジニアはコードを書けない

このような誤解を抱いている方は、自動化テストの仕事の本質を理解していないのかもしれません。優れたテストエンジニアになるためには、常に新しい技術に挑戦し、自らコードを書いて問題解決にあたる姿勢が求められます。

自動化テストの仕事では、Java、Perl、Rubyなどのプログラミング言語を用いてテストスクリプトを作成したり、複雑なSQLクエリを駆使してテストデータを生成したりするなど、高度なプログラミングスキルが求められます。また、異なるデータベース間のデータ移行など、幅広い技術知識も必要となります。

テスト自動化エンジニアの仕事とは

簡単に言うと、テスト自動化エンジニアは、ソフトウェアの品質を保証するために、反復的なテスト作業を自動化する専門家です。具体的には、以下の業務を行います。

• テスト対象となるソフトウェアの機能や構造を深く理解し、様々な種類のソフトウェアテストの概念を習得します。
• 自動化フレームワークを構築し、テストシナリオを開発するには、高度なプログラミングスキルと技術力が不可欠です。
• テストの目的を明確にし、その目的を達成するために必要なテストケースを選定します。
• レポートの比較やExcelデータの抽出など、反復的な作業を自動化することで、チーム全体の効率化を図ります。
• チームメンバーと協力し、テストプロセスの継続的な改善に取り組みます。

上記に加え、各企業の事業内容によって、テスト自動化エンジニアの業務は多岐にわたります。特に、ソフトウェアサービスを提供する企業では、テストの迅速化とコスト削減が求められるため、テスト自動化エンジニアの役割は非常に重要です。

テスト自動化エンジニアは魅力的なキャリア選択肢ですが、テスト自動化の基盤を構築し、高度なテストケースを作成するための専門知識を習得する必要があります。

テスト自動化エンジニアへのステップアップ

手動テストの経験は、自動化テストのスキルアップに大きく貢献します。手動テストから自動化テストへキャリアチェンジを考えている方は、以下の10ステップを参考に進めてみましょう。

① テストに関する基礎知識の習得

テストの種類とテスト設計手法に関する基礎知識を習得することが重要です。特に、手動テストとテストケース設計の両方を担当する場合には、すべてのテストケースを漏れなく網羅し、正確に設計できる能力が求められます。

② HTML、CSS、Xpath知識の習得

HTML、CSS、XPathの知識は、テスト自動化において不可欠です。 これらの知識を習得することで、Webページ上の要素を正確に特定し、安定したテストスクリプトを作成することができます。そのおかげで、プロジェクトに自動化テストをより正確に適用できるようになります。

③ドメイン知識の習得

ドメインに関する誤った理解は、バグの発見漏れや、不適切なテストケース設計につながり、結果としてソフトウェアの品質低下を招く可能性があります。Linux、SQL Server、アプリケーションに関する知識も重要ですが、エンドユーザーのニーズを深く理解するためには、ドメイン知識が不可欠です。

テスト自動化エンジニアが、企業のビジョンや事業内容を深く理解していれば、より精度の高いテストシナリオを作成し、業界特有の潜在的な問題を早期に発見することができます。

.

④ テストフレームワークの熟練

テスト自動化フレームワークは、テストツールの標準機能では実現できない、プロジェクトに合わせたカスタマイズ可能な構成を提供します。テストフレームワークを活用することで、自分で一から構造を設計する手間を省くことができます。

⑤ ソフトウェアデザインパターンの理解

デザインパターンとは、さまざまな状況で使用できるテンプレートであり、コードに直接変換可能です。これにより、ソフトウェア開発者は時間とコストを節約し、エラーを減らすことができます。ソフトウェアデザインパターンを理解し、活用することで、フレームワークをより簡単に構築でき、エラーを迅速に発見し修正することができます。

現在、自動化テストにおいて最も広く採用されている設計パターンは、POM（Page Object Model）です。POMは、ページやページ内の要素を個別のオブジェクトとしてモデル化し、各ページ内のすべてのアクションと属性をまとめるのに役立ちます。他の多くのパターンについて学ぶことができますが、少なくともPOMパターンには習熟しておくべきです。

⑥オープンソースツールの活用

自分のテストケースを自動化するために選択するオープンソースは、プロジェクトや個人の習慣によって異なります。多くの組織はさまざまなアプリケーションを自動化するためにさまざまなアプローチを取っています。例えば:

・Webアプリケーション

・WebドライバーAPIまたはWebサービス

・モバイルアプリケーション

・デスクトップアプリケーション

⑦ データベースに関する知識

ソフトウェア開発プロジェクトの多くはデータベースを利用するため、データベースに関する知識は不可欠です。データベースの構造を理解し、データの操作、クエリの実行、データの整合性確保などのスキルを習得することで、より効率的にテストを行うことができます。

⑧プログラミング言語とツールの習得

テスト自動化にはプログラミング言語が必要になります。

テスト自動化のスキル向上のためには、少なくとも1つのプログラミング言語を習得することが重要です。Java、JavaScript、Python、Groovy、Ruby、C#など、様々な言語が利用できます。これらの言語を習得することで、開発者とコードを共有し、共同で品質向上に貢献することができます。

さらに、異なるプログラミング言語を使用する場合にサポートされるさまざまなツールもあります。最適なサポートツールを選択するには、次の重要な要素を考慮する必要があります。

• エラーのカテゴリ（データベースレベル、ビジネスロジック、GUIなど）
• 自動化を担当する人（開発者またはテスター）
• プログラミング言語と開発環境
• テストデータのセットアップと管理プロセス
•  バージョンとCIシステム管理
• サポートされるプラットフォーム

これにより、現在の技術に適合した統合ツールを見つけ、テストプロセスを迅速化することができます。例えば、

•  APIテストツール
• オープンソーステストツール
• テスト自動化ツール

⑨プログラミングの基本的なスキルの習得

テスト自動化エンジニアとして活躍するためには、プログラミングの基礎知識が不可欠です。コーディング、IDEの利用、ソースコード管理、競合の解決、コーディング規約の遵守、そしてプログラミングの基本的なスキルが求められます。

⑩ 新技術への対応 

自動化テストの分野は日々進化しており、新しいツールや手法が常に登場しています。テスト自動化エンジニアは、常に最新の技術動向に目を光らせ、新しい技術を積極的に取り入れる必要があります。

• ビルドツール：Maven, ANT, Gradle, v.vv..
• CI/CD: CircleCI, Docker, Jenkins, v.vv..
• クラウド環境：Testingbot, AWS, Browserstack, v.vv..
• BDD: Specflow, Serenity, Cucumber, v.vv..
• モバイルテスト：Perfecto, Appium, v.vv..
• デスクトップアプリテスト：AutoIT, Appium, v.vv..

多くのテスト自動化エンジニアは、この分野が常に新しい技術や知識を要求するため、独学でスキルアップを図っています。 自動化テストを学びたい方は、書籍、オンラインコース、動画などを活用し、積極的に知識を深めていきましょう。

技術アプリケーションを構築する際、ウェブアプリやモバイルアプリなどの製品のセキュリティを強化するために欠かせないステップの1つが、侵入テスト（ペネトレーションテスト）です。では、ペンテストとは具体的に何か、企業における情報セキュリティに対するこのモジュールの役割はどのようなものか、以下の記事で探ってみます。

ペンテストとは？ 

ペンテストは「ペネトレーションテスト」の略で、システムの安全性を評価する手段として、実際の攻撃をシミュレーションした攻撃によって実施されます。シンプルに言えば、ペンテストはシステムに侵入し、ハッカーが悪用する可能性のある潜在的な弱点を発見しようとします。
ペンテストの目的は、組織ができるだけ多くの脆弱性を特定し、それを修正することで、将来的な攻撃の可能性を排除することです。侵入テストを行う人は「ペンテスター」と呼ばれます。
ペンテストは、コンピュータシステム、ウェブアプリ、モバイルアプリ、ネットワークインフラ、IoT、クラウドサービス、SaaSソフトウェアサービス、API、ソースコード、またはインターネットに接続され攻撃される可能性のあるIT対象に対して行われますが、最も一般的なのはウェブアプリとモバイルアプリのペンテストです。これらの要素は「ペンテスト対象」と呼ばれます。
侵入を実施する際、ペンテスターはそのシステムまたはソフトウェアの所有者からの許可を得る必要があります。許可がない場合、その行為は違法なハッキングと見なされます。実際、ペンテストとハッキングの境界は対象の所有者の許可によって決まります。したがって、ペンテストの概念は「倫理的ハッキング（エシカルハッキング）」に似た意味を持ち、ペンテスターは「ホワイトハットハッカー」とも呼ばれます。
ペンテストを理解するためには、セキュリティにおける「脆弱性」、「エクスプロイト」、「ペイロード」という3つの基本概念を理解する必要があります。

• 脆弱性（vulnerabilities）：これは、ソフトウェア、ハードウェア、オペレーティングシステム、またはウェブアプリケーションのセキュリティ上の弱点であり、攻撃者がシステムを攻撃するための足がかりを提供します。脆弱性は、弱いパスワードのような単純なものから、SQLインジェクションやバッファオーバーフローのような複雑なものまであります。
• エクスプロイト（exploits）：これは、脆弱性、エラー、バグを悪用して、コンピュータシステム上で異常な動作を引き起こすための行動です。この行動には、権限昇格、機密情報の盗難、サービス拒否攻撃などが含まれます。
• ペイロード（payloads）：これは脆弱性を持つシステムの一部であり、攻撃のターゲットです。

ペンテストの形式

ホワイトボックステスト：ホワイトボックスペンテストでは、テスト担当者に対して対象に関する詳細情報（IPアドレス、ネットワークインフラの図、使用されるプロトコル、ソースコードなど）が提供されます。

グレーボックステスト：グレーボックスペンテストは、テスト担当者が対象に関する制限された情報（URL、IPアドレスなど）を持つ形式です。対象の十分な情報やアクセス権限を持てない。

ブラックボックステスト：ブラックボックスペンテスト、または「ブラインドテスト」とも呼ばれるこの形式のペンテストは、現実世界のハッカーの視点から行われます。この形式では、テストを実施する専門家は、攻撃対象について事前に一切の情報を受け取らず、対象に関する情報を自ら調査・収集し、その後テストを行います。このタイプのペンテストは、多くの時間と攻撃への努力が必要なため、コストが高くなります。

他にも、ダブルブラインドテスト、外部テスト、内部テスト、ターゲットテストなどのペンテスト形式がありますが、これらはベトナムではあまり普及しておらず、特定の企業のニーズに応じてのみ使用されます。

ペネトレーションテストの歴史

1960年代半ば、コンピュータネットワークを介したデータ通信の能力が向上したことで、専門家たちは、政府や企業のネットワークへの侵入攻撃が発生し、交換されるデータにアクセスされる可能性について警告を発しました。1967年に開催された年次コンピュータ会議（AFIPS）には、15,000人以上のコンピュータセキュリティの専門家が集まり、そこで「ペネトレーション（侵入）」という用語が議論され、定義されました。
1967年の終わりに、RAND Corporationは米国の国防高等研究計画局（DARPA）と協力して、ウィリスレポート（プロジェクトリーダーの名前に由来）と呼ばれる専門的な報告書を作成しました。この報告書では、インターネットのセキュリティ問題について議論し、政策を提案しました。この報告書は、今日のセキュリティ対策の基礎を築いたものでした。この報告に基づいて、米国政府は企業と協力して「コンピュータネットワークシステムの脆弱性を発見し、侵入や不正利用からシステムを保護する」ことを目的としたグループを設立しました。
世界で最初のペンテストチームは「タイガーチーム」と呼ばれ、1960年代後半に設立され、コンピュータネットワークに攻撃を仕掛け、その防御力を評価する役割を担いました。その結果は、リーダーたちを驚かせるものでした。

なぜペンテストが必要なのか？

今日、テクノロジーの発展により、侵入テストは多くの企業の情報セキュリティシステムに欠かせないモジュールとなっています。
ペネトレーションテスト（侵入テスト）は、ウェブ、モバイルアプリ、ネットワーク、IoTなどをハッカーの攻撃から守るための効果的なセキュリティソリューションです。現実の攻撃をシミュレートすることにより、テストエンジニアはシステムのセキュリティ上の弱点を発見し、それによって企業がハッカーに利用される前に脆弱性を修正することで、金銭的損失や評判の損失を防ぐことができます。
市場調査会社Market Watchによると、ペンテスト市場は2018年に9億2000万ドルであり、2025年には24億2000万ドルに達すると予測され、2019年から2025年までの間に年平均成長率（CAGR）は14.9％に達する見込みです。サイバー犯罪者からのシステム耐性テストの需要は非常に高く、この成長の理由は4つの要素にあります。

ペンテストが現代企業に不可欠な4つの理由

ウェブアプリ、モバイルアプリの開発の増加

まず、デジタル経済のビジネスモデルは、企業がウェブサイトやモバイルアプリを使用して顧客とつながり、対話し、サービスを提供することを求めています。これは一部の組織にとって利点であると同時に、必要条件でもあります。なぜなら、消費者の行動は変化しており、彼らはオンラインでの利便性を好んでいるからです。したがって、オフライン販売のリスク（在庫、店舗コスト）を回避する一方で、企業はウェブサイトのハッキング、モバイルアプリのハッキング、顧客情報や重要なデータの盗難、業務の中断、ウイルスやマルウェアの感染など、サイバーリスクも背負うことになります。

デジタルトランスフォーメーションのトレンド

次に、現代企業は「デジタル化」や「デジタルトランスフォーメーション」のトレンドに追いつく必要があります。新しい技術を業務に取り入れることで、人件費や運用コストを削減できる一方で、ハッカーによる攻撃対象が増加します。ERPシステム、CRMシステム、IoTデバイスなどがその典型です。これらのデジタル製品が適切に保護されていない場合、サイバー犯罪者のターゲットとなる可能性があります。

SaaSソフトウェア

次に、第三に、オンプレミス ソフトウェアと比較して、有料の「as-a-service」ソフトウェアを使用する傾向が増加しています。これはユーザーに利便性を提供する一方で、サービス提供者にとってはセキュリティリスクが増大します。SaaS、IaaS、PaaS、FaaSのようなサービスモデルは常にインターネット接続を必要とするため、サービスの中断や攻撃のリスクが高まり、ユーザーエクスペリエンスに影響を与える可能性があります。

人間の創造性を持つ攻撃者

最後に、シミュレーション攻撃によるセキュリティ強化は、どんなに高度な防御システムでも提供できない利点を企業にもたらします。ペンテスターは、現実のハッカーと同じように「人間らしい」クリエイティブな方法で攻撃を行います。

ペンテストの利点

定期的かつ適切にペンテストを実施することで、企業は重要なセキュリティ目標を達成できます。

• ウェブアプリ、モバイルアプリ、ネットワーク、IoT、API、クラウドシステム、SaaS、ハードウェアなどのセキュリティを強化し、ハッカーによる不正侵入を最小限に抑える。
• リーダーは、組織のアプリケーションと技術製品のセキュリティ全体像を把握できる。
• 実際の攻撃が引き起こす可能性のある損害を予測できる。
• 企業のデータベースや重要な情報、ユーザー情報を保護する。
• システムが安定して稼働し、攻撃による中断のリスクを最小限に抑えることができる。
• 自動防御ツールでは見つけにくい危険な脆弱性を特定できる。
• 各業界のセキュリティ基準（PCI DSS、HIPAA、ISO 27001など）を満たすことができる。
• 顧客、パートナー、投資家に信頼感を与える。

データベースは、関連する情報のストレージユニットの集まりであり、データベース管理システム（DBMS）によって管理されています。データベースは1960年代に、コンピュータシステム内の増大する複雑なデータの保存と管理の問題を解決する手段として登場しました。それ以前は、情報は個別のファイルに保存されており、体系的に整理されていなかったため、データ管理は非常に困難で、エラーが発生しやすく、時間がかかっていました。

1. データベースとは？ 

データベースは、関連する情報のストレージユニットの集まりであり、データベース管理システム－Database Management System（DBMS）によって管理されています。

ある会社が何百人もの従業員がいて、各従業員の名前、住所、電話番号、職位、給与などの情報を保存する必要があると想像してみます。データベースがない時代、この会社は各従業員の情報をテキストファイル（txt）やスプレッドシートファイル（csv）のような個別のファイルに保存していました。これは多くの問題があります：

• データの重複：従業員の電話番号が変更された場合、その番号を含むすべてのファイルでこの情報を探して更新しなければなりません。これは時間がかかるだけでなく、見落としがあればエラーが発生する可能性があります。
• データの検索が困難：特定の部門の全従業員を検索する場合、情報を確認するために各ファイルを開かなければならず、非常に不便で時間がかかります。
• 整合性の欠如：従業員に関する情報がファイル間で不一致に更新された場合、企業は誤ったデータに基づいて意思決定を行うリスクがあります。

データベースは、関連するすべての情報を集中システムに保存することで、これらの問題を解決します。たとえば、従業員情報を個別のファイルに保存するのではなく、すべてのデータをデータベースに保存します。

従業員の電話番号を変更するとき、一つの場所で更新すればよく、その後のすべてのクエリは自動的にその変更を反映します。これにより重複が避けられ、データの整合性が確保され、情報の検索が容易で迅速に行えるようになります。

2. 一般的なデータベースの種類

2.1 リレーショナルデータベース（関係データベース管理システム）

RDBMSは、一貫した信頼性のあるデータストレージソリューションを提供するために作成され、データが常に有効で安全な状態に保たれることを保証します。

2.1.1 リレーショナルデータベースとは？ 

リレーショナルデータベースは、構造化されたデータストレージシステムであり、データは行（rows）と列（columns）の形式でテーブルに整理されます。各テーブルには一意の識別子（プライマリーキー）があり、外部キーを介して他のテーブルと関連付けることができます。

プライマリーキーは、各行のための一意の識別子であり、これは一つの列または複数の列の組み合わせで、テーブル内の各行が一意であることを保証します。このプライマリーキーは、その後、テーブルのインデックスを作成するために使用され、データのアクセスと検索を迅速化します。プライマリーキーとして選択される列の例には、電話番号、電子メール、従業員コード、製品コードなどがあります。

外部キーは、あるテーブルの列（または列の組み合わせ）であり、他のテーブル内の特定の行を参照するために使用されます。これにより、データベース内のテーブル間に関係が作れます。

2.1.2 リレーショナルデータベースの特徴

• データの正規化：正規化は、データベース内のテーブルを調整して冗長性を排除し、データベースの整合性を改善するためのプロセスです。正規形は7つの階層構造で組織されています。
• トランザクションはACIDを遵守：ACIDは、関係データベース内のトランザクションが安全かつ信頼性を持って実行されることを保証するための特性のセットであり、特に高い信頼性が求められるシステム（銀行や他の金融システム）で重要です。
• SQLによるデータの取得：SQL（Structured Query Language）は、データベースと対話し操作するために使用されるクエリ言語です。SQLを使用して、データのクエリ、新しいデータの挿入、データの更新、データの削除などの操作を実行できます。

2.1.3 一般的なリレーショナルデータベース

• MySQL：非常に人気のあるオープンソースの関係データベース管理システムで、高いパフォーマンスと安定性を持ち、Oracle Corporationによって開発および維持されています。MySQLは、WordPress、Joomla、Drupalなどのウェブアプリケーションによく使用されます。
• PostgreSQL：オープンソースの先進的な関係データベース管理システムで、SQL標準への厳密な準拠で知られています。PostgreSQLは、多くの種類のインデックス、外部キー、トリガー、カスタムデータ型をサポートし、高いデータ整合性を求めるアプリケーションで人気の選択肢となっています。
• Microsoft SQL Server：Microsoftが開発した関係データベース管理システムで、Azureや.NETなどの他のMicrosoft製品を使用する企業で広く使用されています。SQL Serverは、データ分析、レポート作成のためのツールを提供し、Microsoftの他のシステムとの統合が容易にできます。
• Oracle Database：大規模企業や高いパフォーマンスとセキュリティを要求するシステムで広く使用される関係データベース管理システムです。Oracleは、データパーティショニング、マルチユーザー管理、複雑なトランザクションなどの高度な機能をサポートし、特に金融や銀行業界で役立ちます。

2.2 NoSQLデータベース

NoSQLは、従来のRDBMSとは異なる目的で設計されて、RDBMSの原則に従うのではなく、これらの原則を打破し、データの保存と管理における異なるニーズに合わせた新しい原則を作り出しています。

2.2.1 NoSQLデータベースとは？ 

NoSQLデータベースとは、構造化されていないデータ、半構造化データ、または従来のリレーショナルデータベースのようなテーブルモデルに従わないデータ（画像、音声、動画など）を処理するために設計されたデータベース管理システムの一種です。
NoSQLは「No SQL（SQLなし）」の略ではなく、実際には「Not Only SQL（SQLだけではない）」の略となります。これは、NoSQLデータベースがSQLを完全に排除するのではなく、従来のリレーショナルデータベース（RDBMS）とは異なるデータの保存とクエリの解決策を提供することを意味します。
NoSQLデータベースは、通常ACID原則に厳密に従うのではなく、分散環境において高いパフォーマンスと可用性を達成するために、BASE（Basically Available, Soft state, Eventually consistent）という原則を使用します。

2.2.2 NoSQLデータベースの特性

BASE原則の遵守：BASEは、ACID原則のより柔軟なバージョンであり、NoSQLの柔軟性に適応するために設計されています。NoSQLはデータが即座に一貫性がない可能性があることを受け入れますが、時間がたって一貫性が得られるようになります。

CAP原則との強い関連性：NoSQLは、整合性、一貫性、パーティション耐性のバランスを取るためにCAP原則（Consistency, Availability, Partition tolerance）を適用します。アプリケーションの具体的な要求に応じて、NoSQLシステムはCAPの要素の1つまたは2つを優先するように構成でき、残りの要素とのトレードオフを受け入れます。

2.2.3 一般的なNoSQLデータベースの種類

ドキュメント型データベース：これは、データをドキュメント形式で保存するNoSQLデータベースの一種であり、通常はJSON（JavaScript Object Notation）、XML（eXtensible Markup Language）、またはBSON（Binary JSON）などの形式が使われます。この種類に所属する一般的なデータベースにはMongoDB、CouchDB、Amazon DynamoDB、RethinkDBなどがあります。

キー・バリュー型データベース：これは、NoSQLデータベースの中で最もシンプルな種類であり、名前の通り、キーとバリューのペアとして値を保存します。各キーはインデックスであり、バリューはそのキーに対応する値です。この種類に所属する一般的なデータベースにはRedis、Riak KV、Berkeley DBなどがあります。

カラム指向データベース：これは、データを行ではなく列で保存すNoSQLデータベースの一種であり、リレーショナルデータベース（RDBMS）とは異なります。この種類に所属する一般的なデータベースにはHBase、Cassandra、Google Bigtableなどがあります。

グラフ型データベース：これは、グラフ構造のデータを保存し、クエリを最適化するために設計されたNoSQLデータベースの一種です。グラフ型データベースでは、データはノードとノード間の関係として表現されます。この種類に所属する一般的なデータベースにはNeo4j、Amazon Neptune、OrientDBなどがあります。

3. 結論

データベースは情報システムの中核要素であり、データを組織的かつ効率的に保存、管理、取得する役割を果たしています。技術の発展により、さまざまな種類のデータベースが登場し、それぞれ特定の目的に応じた特性と利点を持っています。
適切なデータベースの種類を選択することは、技術的要件だけでなく、アプリケーションのスケールや目的にもよります。各データベースの特性と利点・欠点を理解することで、正確な意思決定ができ、長期的なシステムのパフォーマンスと可用性を最適化することができます。

1. AI（人工知能）とは？

人工知能（AI）は、コンピューターサイエンスの分野の1つで、人間のように賢明な行動ができるシステムやプログラムを開発することを目的としています。人工知能は、機械が自ら学習し、推論し、問題を解決し、適応し、コミュニケーションをとることができるようにします。

2. AI導入のメリット・デメリット

AI導入のメリット

• 詳細な指示に基づいて作業を適切に実行できる
• 大量のデータ処理による作業負荷の軽減に役立つ
• 一貫性のある結果を提供できる
• AIのバーチャルエージェントがいつでもサポートできる

AI導入のデメリット

• 導入コストが高い
• 高度な技術的専門知識が必要
• AIツール構築の高度な人材が不足している
• AIは提示された情報しか知り得ない
• 特定の課題から別の課題へ一般化する能力が乏しい

3. AIの種類

①反応型（リアクティブ）AI

IBMが開発した「ディープ・ブルー（Deep Blue）」というチェスプログラムは、対戦相手の手を予測し、最適な手を見つけ出すことで、チェスの世界チャンピオンであるガルリ・カスパロフ氏を倒すことに成功しました。

90年代の技術制約により、IBMのディープ・ブルーには過去の経験に記憶を持つことができないし、予期せぬイベントに応じて調整・予測することもできませんでした。

しかし、これはIBMのAI研究の初期の成功例の1つです。

②リミテッドメモリーAI

このタイプのAIは、反応型AIのデメリットを克服し、過去の経験を活用してより賢明な判断がでできます。自動運転車や無人航空機、最新の潜水艦などに応用されています。

周囲の環境センサーからの情報を分析し、過去の経験を活用して最適な判断を下すことができます。例えば自動運転車は、前方の車の距離を計測し、衝突の危険性を予測して適切な速度調整してを安全を確保し、交通事故を回避することができます。

③学習型AI

このタイプのAIは、自ら学習し、思考し、学んだことを実際の問題解決に適用することができます。しかし、現時点では、実用化されるには至っていません。

④自己認識型AI 

このタイプのAIは、自分自身について自覚を持ち、人間のように意識を持ち、感情を表現することができます。これはAI技術の最高峰とされていますが、現時点では実現されていません。

4. 日常生活で人工知能（AI）が使われているもの

人工知能の技術は、様々な分野に浸透し始めています。以下にその代表的な例を示します。

交通分野

自動運転車の開発により、事故リスクの低減と効率的な運転が可能になっています。自動運転車は、周囲の状況を把握し、安全運転を行うことができます。

現在、米国の都市部で実験的に導入されています。

製造業

ロボットがAIの活用により生産プロセスの自動化を実現しています。産業用ロボットは以前に人間が行っていた単純なタスクを実行するためにプログラムされていました。

また、ますます多くの作業がロボットによって行われています。例えば、人間と協調して様々な作業を行うマルチタスクロボットも登場しています。これにより、生産性の向上と作業の効率化が図られています。

医療分野

AIは医療データの分析を行い、医師の診断と治療計画の補助を行うことができます。これにより、より正確な診断と最適な治療計画の立案が可能となっています。

教育分野

AIを活用することで、採点作業の自動化による教師の負担軽減や、個別のニーズに合わせた学習支援が可能になっています。

また、AIチューターによる学習サポートも行われています。学生の学習方法を変え、教師の代わりに教えることさえできます。

メディア分野

顧客行動データの分析によって、商品提案の最適化や在庫管理、配送の効率化が実現できます。これにより、顧客体験の向上と業務の効率化が図られています。

サービス業

AIアシスタントによる24時間の顧客サポートや、顧客行動分析に基づくパーソナライズサービスの提供が行われています。これにより、ユーザーニーズに合わせたきめ細かなサービスの提供が可能になっています。

このように、AIは多くの産業分野で活用されはじめ、人々の生活の質を向上させつつあります。

現代のテクノロジー時代において、人工知能（AI）は最も急速に発展している分野の一つとなり、産業革命4.0において飛躍的な進歩をもたらしています。AIは、製品、サービス、および生産プロセスの改善において重要な役割を果たし、社会やビジネスの問題に対する効果的な解決策を提供しています。これにより、社会のますます高まるニーズに応えるために、最先端のAI技術が開発されていることを意味します。

以下は、最新の人工知能技術トップ9です。ぜひご参考ください。

1. 自然言語生成（Natural Language Generation）

自然言語生成（NLG）は、自然言語処理（NLP）の一分野であり、主にニュース記事、メール、スクリプト、芸術作品などの人間が作成する内容に似たテキストを生成することに焦点を当てています。現在、自然言語を生成する方法は多く存在しており、その中でも機械学習モデルや大規模なテキストデータおよびコードシステムを利用する方法が重要です。このモデルを使って、システムが学習して保存したサンプルに基づいて新しいテキストが生成されます。

2. 自然言語理解（Natural Language Understanding）

自然言語理解（NLU）は、人工知能技術に基づいて開発された技術であり、機械が人間の言語を理解できるようにする技術です。この技術は、誤った発音、文法ミス、スペルミス、および文の構成を整理して、実際の意図を特定します。これを実現するために、NLUは単語、構文、その背後にある文脈と意図を分析しています。

自然言語理解（NLU）は、人間のコミュニケーションにおける感情、目標、動機など、より深い意味や目的と結びついています。NLUは、巨大なデータベースに支えられたアルゴリズムと人工知能（AI）技術を使用して、人間の言語を解釈します。

3. 音声認識（Speech Recognition）

音声認識は、人工知能（AI）技術の重要な分野の一つであり、人間の声を有用な形式に変換し、コンピュータのブラウザやアプリケーションが理解できるようにサポートする技術です。この技術は、人間とコンピュータの間のインタラクションの架け橋とされ、興味深い体験を提供します。iPhoneのSiriアプリの成功は、音声認識技術の典型的な例です。

4. 機械学習（Machine Learning）

機械学習は、現在最も高度な人工知能機械学習は、AI技術の一つであり、プログラミングを介さずにデータセットを理解することができるようにする技術です。さらに、この技術は、統計モデルやアルゴリズムを用いた有益な分析を通じて、企業が賢明な選択を行うのに役立ちます。この技術は、医療・ヘルスケア（患者データを分析して病気を予測し、適切な治療計画を提供する）、金融・銀行（投資の提案やリスク回避）、販売（顧客の嗜好や行動を分析して適切なアドバイスを提供する）など、さまざまな分野に応用されています。

5. バーチャル・アシスタント (VA)

バーチャル・アシスタント（VA）は、自然言語を使用してコンピュータやロボットが人間と対話できるようにする人工知能のアプリケーションです。VAは、顧客のニーズに応え、カスタマーサポートを提供し、質問に答え、簡単なタスクを実行することができます。現代において、人工知能技術であるバーチャル・アシスタントは、カスタマーサービス、人事管理、教育の分野で広く利用されています。

6. 意思決定管理（Decision Management）

意思決定管理（Decision Management）は、ユーザーや研究者がデータ分析モデルや機械学習アルゴリズムを応用して、自分の意思決定を組織・管理できるようにする人工知能（AI）技術です。この技術は、個人や組織が緊急時や選択肢に迷った際に正確でイムリーな決定を下すのを支援します。現在、意思決定管理は、医療、金融、製造業など多くの分野で広く利用されているAI技術です。

7. 深層学習（Deep learning ）

深層学習プラットフォームとは、開発者が深層学習モデルを作成し、大規模データを効率的に処理できるようにする人工知能技術です。これらのプラットフォームで開発者がインフラの展開や管理を気にせず、人工知能アプリケーションの開発に専念できるようになります。深層学習プラットフォームは、医療、金融、製造などの分野で広く利用されています。

8. ロボットによる自動化

人工知能技術は、さまざまな分野でプロセスの自動化にも利用されています。手動のロボットは作業を完了する能力を持っていますが、人間の介入なしでタスクを完了するための自動化機能が欠けています。

しかし、AI技術を自動化の分野で応用することが人間を代替することを目的とするのではなく、あくまでサポートツールとして機能するということが注意すべき重要な点です。

9. テキスト分析

テキスト分析は、テキストの構造を分析することとして定義されています。高度な人工知能技術システムでは、テキスト分析が適用されて、テキストの構造、意味、意図を解釈し理解することができます。

そのようなシステムは、不正検出やセキュリティシステムに見られます。人工知能（AI）技術に支えられているシステムは、人的な介入なしに、任意の2種類のテキストサンプルを区別することができます。この独立性により、そのようなシステムは、人間の類似システムよりも効率的で、生産的で、迅速です。

上記が現在の最前線の人工知能技術トップ9です。これらの技術は、さまざまな分野で広く利用されており、組織の運営効率を向上させ、顧客体験を向上させる重要な役割を果たしています。しかし、将来的に社会や企業のニーズに応えるために、人工知能技術をさらに進化させるための課題がまだ多く残っています。

デジタル変革のトレンドがますます強化され、ビッグデータやブロックチェーンなどの波と相まって、「データアナリティクス」というキーワードがますます取り上げられるようになりました。
では、データアナリティクスとは何でしょうか？VietIS Eduと一緒に、以下の記事を通じて一緒に理解してみましょう。

データアナリティクスとは？

データ分析は、明確な目標の設定し、さまざまなソースからデータを収集することから始まる包括的なプロセスです。データ収集後は、データのクリーニング、変換、および分析の準備を含む、徹底的な処理が行われます。分析の主な段階では、統計手法、機械学習アルゴリズム、および高度な分析ツールを使用して、データ内のパターンと隠された情報を発見します。

分析結果は、その後、チャート、表、およびイメージを通じて視覚化され、理解しやすく共有しやすくなります。このプロセスは、パターンを発見するだけでなく、ビジネスの文脈で結果を解釈し、具体的な行動推奨を行うことも含まれます。データ分析は反復的なプロセスであり、意思決定をサポートする上での価値と適合性を確保するために継続的に更新および洗練されます。

データ分析はどのように行われるのか？

データ分析は、正確で有益な結果を出すために密接に関連した多くのステップが含まれるプロセスです。このプロセスを実行する際、データアナリストはデータサイエンティストと頻繁に連携して、最良の効果を達成します。

１.データ収集

データを収集するための主な方法は2つあります。

最初の方法は、分析に必要なデータを確定し、そのデータを集めることです。データが複数の異なるソースシステムから来る場合、データアナリストはこれらのデータを統合する必要があります。これには、一貫したデータセットを作成するためのデータのクリーニング、変換、および統合が含まれることがあります。

二番目の方法は、データのサブセットを抽出することです。多くの場合、全体のデータセットのごく一部を使用するだけで十分です。アナリストはこのサブセットを抽出し、それをシステム内の別の領域に移行する手順を実行します。この方法により、全体のデータセットに影響を与えることなく、サブセットを分析できます。

2.データ品質の調整

次のステップは、収集したデータの品質に関する問題を明確にして、修正することです。これは、分析モデルのためにデータを会社の基準に従って準備することを必要とします。データ品質の問題には、不整合、エラー、重複したエントリが含まれます。これらは、データのプロファイリングおよびデータクレンジングタスクを実行することによって解決されます。

データアナリストはまた、使用する予定の分析モデルの要件に従って、データを操作し、整理します。データ品質に関する最後のタスクは、データガバナンスのポリシーを実施することです。これらのポリシーは、データが正確に使用され、会社の基準に準拠することを保証します。

3.分析モデルの構築

ビッグデータの時代において、分析モデルの構築は知的な冒険のように魅力的なものになっています。データアナリストとデータサイエンティストは、情報の建築家として協力し、洗練された分析構造を設計します。彼らは高度な分析ソフトウェアからPython、Scala、R、SQLなどの強力なプログラミング言語に至るまで、さまざまなツールを使用して、膨大なデータの海に深く潜り、貴重な情報を掘り起こすことができるモデルを作成します。

このプロセスは、まさに粗いダイヤモンドを精錬するようなものです。最初のモデルは最初の下書きのように、サンプルデータセットで検証されます。得られた結果は専門家によって慎重に検討され、その後モデルがますます完璧になるように研磨と調整が行われます。これは繰り返し行われるプロセスであり、忍耐と細心の注意が必要であり、モデルが滑らかで正確に動作するようになるまで続けられます。

4.プレゼンテーション

データ分析の旅の最終段階は、まさにクライマックスのようなパフォーマンスです。ここでは、数字が魅力的で説得力のある物語へと変貌を遂げます。この瞬間、データアナリストはストーリーテラーとしての役割を果たし、情報の断片から全体像を描き出します。

最終結果を提示する際、アナリストは単にデータを提示するだけでなく、物語を語ります。それは、数字の背後に隠された洞察、企業が直面する機会と課題についての物語です。これにより、複雑な情報を賢明な決定や画期的な戦略に変えることができます。

データアナリティクス業界に適応するために必要なスキル

データアナリティクスの分野で優れた専門家になるためには、以下の三つの重要な特性が必要です。それは、優れた論理的思考、絶え間ない好奇心、慎重な忍耐力です。

論理的思考は基盤となるものであり、データアナリストが広大な情報の海をナビゲートするのを助けます。これにより、アナリストは数百万の数字を透視し、隠れたパターンを発見し、深い結論を導き出すことができます。この能力は、データを効率的に処理するだけでなく、発見を明確で説得力のあるレポートに変換し、目上の決定のための確固たる基盤を提供します。

好奇心と挑戦的な質問をする精神は、この分野での革新と探求の原動力です。データアナリストは常にデータの本質、起源、限界について深い質問を投げかけなければなりません。彼らは単に公式を機械的に適用するのではなく、各データセットの文脈や歴史を理解しようとします。この好奇心は、方法を絶えず改善し、より高品質なデータセットを作成し、深く革新的な分析を行うのに役立ちます。

慎重さと忍耐力も重要です。アナリストは、長時間にわたり高度な集中力を保ちながら、複雑なデータを処理し、詳細を一つも見逃さないようにしなければなりません。各コード行や計算の正確さを確保するための慎重さが結果の正確性を保証します。また、データのクレンジングや準備といった、時間と労力を要する工程を乗り越えるための忍耐力も必要です。

データ分析業界の求人機会

データ分析業界は急成長を遂げており、多様で魅力的なキャリアの機会が広がっています。現在、多くの求人が開かれており、データ分析の分野に興味を持っている人や、すでにこの職業に従事している人にとって、広範なチャンスが提供されています。

データアナリスト（Data Analyst）

データアナリストの仕事は、「生データ」を収集することから始まります。これらは、さまざまなソースから集められた未処理の情報です。その後、データアナリストは高度な分析ツールと技術を用いて、データを「解読」し、隠れたパターン、トレンド、関係性を見つけ出します。このプロセスには、技術的スキルだけでなく、創造性や鋭い直感も必要です。

しかし、データアナリストの仕事は分析にとどまりません。彼らは自分の発見を解釈し、それを企業にとって有意義で実用的な情報に変換する必要があります。例えば、市場調査データから、消費者のトレンドや嗜好の全体像を描き出し、企業が将来の製品やサービスの戦略を形成するのに役立てることができます。

データエンジニア

データエンジニアは、ソフトウェアエンジニアが作成したアプリケーションやシステムからデータを集約、保存、エクスポートするアーキテクチャを構築、テスト、保守する人です。データ ソースを成熟させて開発するには、データエンジニアはデータのモデリング・開拓・生産のためのデータ確立プロセスを改善する必要があります。

彼らは、データが安全かつ効率的に保存され、簡単にアクセスできるようにデータストレージのシステムと構造を設計・開発します。また、さまざまなソースからデータを収集し統合する責任も持ちます。これには、データベース、アプリケーション、外部システムなどが含まれます。現在、この職種は多くの銀行から高い需要を受けています。

ビジネスアナリスト

ビジネスアナリストは単なるデータの分析者ではなく、ビジネスの世界の予言者であり、データを魔法のコンパスとして使用し、重要な意思決定を導きます。これらの専門家は、銀行や保険業界から高額な給与で求められています。

彼らは、古代の暗号解読者のように鋭いデータ理解力を持ち、乾いた数字を市場、顧客、トレンドに関する意味深いストーリーに変えます。彼らは鋭い分析力と業界に対する深い理解を巧みに組み合わせ、独自で包括的な視点を提供します。

データアナリティクスの分野には多くの広範な機会が開かれていますが、高い要求も伴います。データ分析を追求する人々は、高度なビジネス知識を持ち、経済状況を把握し、発生するトレンドを予測する能力が求められます。

データアナリティクスは、セールスやマーケティングなどの部門と密接に協力し、数字と戦略の橋渡し役を果たします。彼らは単に情報を提供するだけでなく、深い分析に基づいて戦略的な方向性を提案する役割も担っています。

備えます。この段階では、プロジェクトからの収益に応じた給与水準となります。