## 情報システム部はなぜ無能という声があるのか？

多くの企業では、企業内に情報システム部門があります。名称は「情報システム部」や「システム部」、「システム推進部」など、まちまちですが、ここでは「情報システム部」と称します。

経済産業省はDXレポート※で「日本の企業でデジタルトランスフォーメーション「DX」が進まない場合には、年間で最大12兆円の経済損失が生じる可能性がある」と警鐘を鳴らしており、大企業を中心にしてIT投資が積極的に行われています。

情報システム部に対する期待と否定や偏見、このギャップの原因はどこにあるのでしょうか？このギャップを解消し、情報システム部が本来の姿をとり戻すには、何が必要なのか、その解決策を提示します。

ここでは、社内SEを目指す皆さんに向けて、**「情報システム部」が無能と言われる原因と、その解決策について徹底解説をしていきます**ので、ぜひ参考にしてください。

*【参考】：※[DXレポート簡易版｜経済産業省](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/pdf/20180907_02.pdf)*

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DXの取組事例に学ぶDX成功のポイントとITエンジニアへの期待

**情報システム部（略称、情シス）は、企業内で社内システム開発、運用、保守などをまとめて行っているシステム部門のこと**です。情報システムには大別して「基幹（系）システム」と「情報（系）システム」の2種類がありますが、情報システム部はこの2種類のシステムを一手に引き受けています。

基幹システムは企業の事業を支える主要システムのことで、具体的には生産管理・販売管理・在庫管理や人事給与、財務会計などの業務システムです。

一方、情報（系）システムは、社内・社外とのコミュニケーション、情報共有に必要なメールやSNS、業務の効率化を進めるグループウェアなどを指します。他、広義では業務に必要なパソコンやOSなどのプラットフォームを意味する場合もあります。

### 情報システム部に対する見方

情報システム部は汎用コンピュータが導入された数十年前には電算室と呼ばれ、社内システムの運用や保守を中心に行っていました。当時はITという言葉すらなく、電算室は特殊な部門と見られがちでした。

その後次第に受発注や生産管理、販売管理などのシステムが整備され、顧客との接点が生じてくると、情報システム部と改称され、その立ち位置は徐々に変わってきました。とはいえ、情報システム部をコストのかかる部門と見る傾向は大きく変わらず、時にはリストラの対象となることもありました。

こうして日本の多くの企業では、**情報システムの重要性に対する意識はなかなか高まらず、これが世界の企業とのIT格差を招き、経済産業省がDXレポートで警鐘を鳴らす事態になった**と言われています。

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## 情報システム部は決して無能ではない

「情報システム部は無能」という偏見がありますが、なぜそのような噂が出るのでしょうか？仮に情報システム部を解体したら、どんな問題が起きるか、検証をしてみましょう。**検証をすることで、情報システム部が決して無能な部署ではないことが分かります。**

### 情報システム部は企業の心臓部

最近マスコミを賑わしている大手銀行ATMの停止事故は、銀行の基幹システムである「勘定系システム」の不具合が原因です。

老朽化した「勘定系システム」を情報システム部が必死に支えているからこそ、何とか銀行は機能を保っていますが、もし情報システム部が基幹システムである「勘定系システム」の保守・運用を止めてしまえば、銀行は機能不全に陥るでしょう。

これほど**重要な基幹システムを支えている情報システム部を無能扱いするのは不当なこと**ではないでしょうか。多くの大企業では、数十年の歴史を経てレガシーシステムとなった基幹システムが残っており、予算や人員の問題から抜本的な見直しが行われないまま今日に至っています。

これが日本のIT化の遅れの象徴であり、企業の国際競争力低下の1つの要因となっています。情報システム部へ人員や予算を投入しなかったことが、こうした問題を招いた原因かもしれません。

### 従業員の仕事へのサポートは欠かせない

多くの企業では仕事の道具としてパソコンや情報システムが利用され、これらの正常利用のために専用のヘルプデスクを設けている企業もあります。

「パソコンが起動しない」「ネットワークにつながらない」といったトラブルにヘルプデスクが対応していますが、こうした機能がなければ業務停止のリスクがあります。情報システム部は無能どころか、**有能だからこそこうしたサポートを通じて従業員の仕事を支えられる**のではないでしょうか。

情報システム部に対する理解不足から、こんな「情報システム部あるある」が起きています。その一例を挙げてみます。

▪パソコンが動かなくなったから治してほしい

バッテリーで稼働するノートパソコンで、電源コードがコンセントから外れていて起きる単純なトラブルに対しても情報システム部は対応しなければなりません。

▪パスワードを忘れて、パソコンのログインができない

パスワードは個人の重要な機密情報のため、情報システム部員といえど、簡単に知ることはできませんが、情報システム部にはこんな問い合わせが実際にあります。

情報システム部は「便利屋」のように思われ、こうした問い合わせが毎日のようにある企業も実際にあります。こうした問題を防ぐには、**情報システム部には従業員のITリテラシー向上についても責任を負う必要がある**と考えるべきでしょう。

多くの企業では、**情報システム部の仕事内容や役割が認識されていないケースが見受けられます。**一般社員と情報システム部の接点は少なく、「社用パソコンを貸与している部門」、「メールシステムの問い合わせ先」程度の認識しか持たれていない情報システム部もあります。

本来の情報システム部の役割について確認しておきましょう。基本的に情報システム部には以下4つの機能があります。

IT専門知識と業務知識、自社の経営知識を生かし、ITのビジネス活用と業務効率化を目的とした**IT戦略を立案し、その戦略に従った基幹システム構築の企画、情報系システムの導入企画や選定を行います。**業界動向、自社コアビジネスへの理解、業務知識や経営知識まで求められ、高度な能力が必要となります。

### 社内システム開発・運用・保守

自社のビジネスに対応する基幹システムや、売上管理、販売管理、人事給与、財務経理など**日々の業務に対応する社内システムの開発や運用、保守を行います。**既存システムの運用では、障害対応を行います。

### 社内インフラの構築と運用・保守

サーバーやストレージ、ネットワークやネットワーク機器、パソコン、スマホなどの**社内インフラの構築、調達、運用、保守などを行います。**また、災害対策などのBCP（Business Continuity Plan）「事業継続計画」のインフラ分野も担当します。

**パソコンなどのインフラ機器、利用システムに関する従業員からの問い合わせに対応します。**また、パソコンなどの初期設定、OSのバージョンアップ、パソコンの修理受付なども行います。最近はアウトソーシングで外部の専門会社に委託するケースが増えています。

## 情報システム部が無能と言われる原因

以上述べたように、重要な役割を担っているにもかかわらず、**情報システム部が無能と呼ばれる原因はどこにあるのでしょうか？**原因を探ることで解決策が見えてきますので、以下に挙げてみましょう。

### 何をしている部署か分からない

ヘルプデスクを設置している企業では、比較的情報システム部に対する一定の理解はあるようですが、ヘルプデスク機能以外についてはなかなか理解を得られません。**情報システム部がどんな仕事をしているかが見えないからです。**仕事が見えないから理解が進まず、それが偏見にもつながってしまいます。

### システムトラブルで仕事が止まる

現在はどの企業でも仕事にパソコンやスマホ、ネットワークやアプリケーションが欠かせません。ネットワークの停止、サーバーダウンなどの障害はいきなり業務停止を招きます。

インフラの冗長化がなされている先進企業ではシステム停止は起きにくく、業務停止に至らないことも多くありますが、**システム投資を最小限に抑えている企業では、ネットワークやサーバーの障害は復旧に時間が掛かり、現場の業務が停止してしまうことがあります。**

こうした影響を被った従業員からは、辛辣な批判が情報システム部に向けられがちです。また、この障害対応で大変な思いをした情報システム部員からも批判が上がることがあります。

情報システム部は「経費がかかる」と言われるなど、コスト部門という見方が根深くあります。それは、営業部門のように売上や利益といった評価尺度がなく、システム投資に対する効果測定がきちんと行われていないからです。そのため、情報システム部は**経費に対する効果が見えず、経費の無駄遣いをしているように見られてしまいがちです。**これが無能とみられる1つの要因です。

## 情報システム部への誤解を解き、理解を得るには

ここまで情報システム部が無能と言われる原因について述べてきましたが、その根底には情報システム部に対する理解不足があります。

経営層では、情報システム部が戦略部門であるという認識が欠けており、また現場では情報システム部によって業務が支えられているという理解が足りないケースが見られます。この状態を是正し、**情報システム部の重要性に対する理解を深めてもらうには、積極的な情報発信が必要です。**

経営会議では、**IT戦略やシステム企画の説明、説得を行い、経営層の情報システム部への理解を深める絶好の場です。**DX推進の必要性を説いたり、競合他社の情報システムの動向を報告したり、或いはシステム化の効果を報告したり、情報システム部のアピールの機会は豊富にあります。

なかなか理解をしてもらえないと嘆くのではなく、自ら働きかける努力が必要です。

企業の活力を高める上で、情報共有は大変有効です。社内SNSなどは情報共有の場として設置している企業が増えていますが、この**社内SNSの積極活用が情報システム部に対する理解向上に大いに役立ちます。**

たとえば、ヘルプデスクに対する問い合わせの内容やその対応についてFAQとしてアップしたり、情報漏洩事故への注意喚起、新たな導入システムの使い方など、発信すべき内容は無数にあります。この発信を上手に行うことで、情報システム部の存在感を高め、理解を深めることができます。

情報システム部が無能と言われる原因の1つに、「現場を知らない」「机上の空論ばかり」という批判があります。それは、情報システム部は現場の声に耳を傾けず、上から目線でシステムの開発や導入を行ってしまいがちだからです。

システム開発においては、ユーザーの声を聴いて「要求分析」や「要件定義」を行います。パッケージの導入や、システム開発の外部委託などで、この「要求分析」や「要件定義」を怠ると、批判の原因になります。

**情報システム部は現場第一主義を貫くことで、現場の理解や協力を得られることを肝に銘じる必要があります。**

## 転職エージェントを活用して社内SEを目指す

ここまで「情報システム部」が無能と言われる理由や問題点、あるべき姿について解説してきました。　

しかし、未経験者がいきなり社内SEへの転職を目指すとなると、不安な要素が多々あると思います。**未経験者をしっかり受け止め、理解のある企業、未経験者を活用する企業を探さなくてはなりません。**また、未経験者がアピールできるものが何かをはっきり理解しておく必要があります。それらを1人で乗り越えるのはたやすいことではありません。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)です。 

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・資格やプログラミングの勉強をしているけれど、企業が求めるレベルに達しているのかわからない
・スキルアップをして市場価値を上げていける企業の選び方を知りたい
・数多くあるITエンジニアの職種の中で、自分に向いている仕事は何か知りたい

情報システム部は無能だから使えないという噂があります。情報システムは経営の4大資源の1つと言われる時代に、なぜこのような見方があるのでしょうか？社内SEを目指す皆さんに、情報システム部の役割、偏見の理由、その解決策について徹底解説します。ぜひ参考にしてください。

重要な基幹システムを支えている情報システム部を無能扱いするのは不当なこと

情報システム部の仕事内容や役割が認識されていないケースが見受けられ、それが情報システム部に対する誤解や偏見を招いている

情報システム部の重要性に対する理解を深めてもらうには、積極的な情報発信が必要

情報システム部は決して無能ではない！未経験から社内SEを目指す方へ向けた真実

[【関連記事】独学で合格！基本情報技術者試験におすすめの参考書8選！](https://and-engineer.com/articles/Y6Rd9BIAACUAZnkk)

[【関連記事】基本情報技術者試験は意味ない？メリット・デメリット・勉強法を解説](https://and-engineer.com/articles/YTxjQhAAACUAmTAZ)

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## 応用情報技術者試験は参考書選びが大変？

応用情報技術者試験（AP）はIPA（独立行政法人 情報処理推進機構）が実施する国家試験です。**システムエンジニアとして幅広い知識を求められる試験で、システムエンジニアを目指すのであれば、ぜひ合格しておきたい試験の1つです。**

難易度はIPA主催の国家試験の中では、スキルレベル3、合格率20%程度とかなり難関の試験です。また、主にITエンジニアとして数年の経験がある人を想定した試験内容のため、受験者はスクールに通う時間がとれないほど多忙な場合がほとんどです。

その結果、独学に頼る人が多くなりますが、応用情報技術者試験向けの参考書や対策本は数多く出版されているため、その比較や選択も簡単ではありません。

この記事では、応用情報技術者試験でおすすめの参考書、問題集やWebサイトなど、合格に役立つ情報をまとめたので、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[応用情報技術者試験｜試験情報｜IPA](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html)

システムエンジニア（SE）とはどんな仕事？スキルや年収なども解説

システムエンジニアに必要な資格は？転職に有利なおすすめの資格6選！

応用情報技術者試験（AP）の試験概要を紹介します。応用情報技術者試験は「ワンランク上のITスキルを証明する国家資格」として、IPA（情報処理推進機構）が主催する「基本情報技術者試験（FE）」の上位試験として位置づけられます。

システムエンジニアとして幅広い知識を求められる試験であり、プログラマーからシステムエンジニア、プロジェクトリーダーなどへのキャリアアップを目指す方におすすめの、**システムエンジニアとしてのスキル証明になる資格試験です。**

応用情報技術者試験の勉強を行うことで、技術面に加え、管理や経営などの幅広い知識と応用力を身に付けることができます。

基本情報技術者試験とは？試験概要や合格率、ITパスポートとの違い

応用情報技術者試験の実施概要は以下の通りです。

*1.受験資格*
受験者に関する制限はありません。学歴や年齢を問わず誰でも挑戦できます。

*3.受験日程*
年2回開催、春期試験は例年4月の第3日曜日、秋期試験は10月の第2日曜日です。申込期間は、試験日の3ヶ月前から1ヶ月ほどの期間です。

*4.合格発表*
試験日のおよそ2カ月後です。詳細日程は試験開催日の夜にIPAのサイトで公表されます。合格証書の発送は合格発表の後、約1週間後です。

*5.試験会場*
全国主要56都市以上で開催されます。

【参考】：[スケジュール、手数料など｜IPA](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_02annai/_index_annai.html)
【参考】：[令和6年度春期試験について（受験申込み） | 試験情報 | IPA](https://www.ipa.go.jp/shiken/2024/r06haru_exam.html)

応用情報技術者試験の申し込み方法は？日程から試験概要まで解説

応用情報技術者試験の合格率は？試験の概要と合格するメリット・デメリット

試験の構成は午前試験と午後試験に分かれ、以下のような問題数、時間配分です。

形式：記号選択式
出題数：80問
合格ライン：正答率60％
試験時間：150分
備考：概ね50問以上正答なら合格ライン

形式：記述式
出題数：11問中5問選択（1問必須、4問選択）
合格ライン：正答率60％
試験時間：150分
備考：概ね大問3問分で合格ライン

【参考】：[応用情報技術者試験(AP)　～ ワンランク上のITエンジニア ～](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html)

応用情報技術者試験の難易度は高い？合格率の比較や独学方法を紹介！

### 自分に合った参考書を選ぶことが大切

参考書は何冊も揃えるのではなく、*自身に合った参考書を選び、徹底的に活用することが大切です。*また、多少古い参考書でも学習はできますが、細かな改定なども行われているため、できるだけ最新の書籍で学習した方が良いでしょう。

参考書を使用した学習には下記のようなメリットがあります。

▪試験の出題範囲について体系的に学べる
▪過去問の解説文を読んでも分からない場合に、参考書を読むと理解しやすい
▪目次や巻末のインデックスを利用して辞書代わりに使える
▪ネットにはない著者からの助言や情報を得られることがある（ex.出題ポイント、傾向、効果的な解答方法など）
▪紙媒体の場合、マーカーを引いたり、付箋をつけたりできる

これらの参考書のメリットを理解した上で、ぜひ自分に合った参考書を入手しましょう。

応用情報技術者試験は独学で合格できる？出題範囲や勉強法を解説！

応用情報技術者試験合格に必要な勉強時間は？効果的な学習法も解説

### 参考書と問題集はセットで勉強する

参考書はいらないという方もいるかもしれませんが、問題集が必要ないという方はいないでしょう。どんな試験でも過去問を解くというのは試験勉強の鉄則です。多くの試験では過去問から出題されたり、過去問の類似問題が出題されたりするので、過去問を多く解くことで合格の確率は上がります。

応用情報技術者試験の過去問は公式サイト上に無料で公開されているため、問題集を購入しなくとも過去問による演習は可能です。

ただし、*過去問をまとめた問題集には、出題問題に関する詳細な解説や付加情報があります。*たとえば、出題傾向、問題の難易度、記述問題の解答法や解答例などです。また、問題や解答、説明などにマーカーを入れたり、メモを記したり、紙媒体ならではの便利さもあります。

特に午後の記述式問題や長文読解の設問などは、詳しい解説があると理解も早いでしょう。以上の理由から、問題集は購入することをおすすめします。

ここからは、定番の参考書、午後対策参考書、問題集など数ある参考書の中から最新のおすすめ参考書を厳選して紹介します。ぜひ参考にしてください。

応用情報技術者試験の午後問題でおすすめの分野は？合格のコツも

## 応用情報技術者試験全般に使える参考書8選

信頼できる確かな参考書が手元にあると心強いです。ここでは、試験に実際に合格された方たちが活用した参考書、長い歴史があり定着している参考書などの中からおすすめを紹介します。

### 令和06年【春期】【秋期】 応用情報技術者 合格教本

**定番とも言うべき技評社出版の合格教本シリーズです。**応用情報技術者試験の参考書の売れ筋ランキングやおすすめランキングでもトップに入ることが多いです。

最新版ではネットワークやセキュリティ分野が強化されています。また、巻末には本試験最新19回分の午前問題に挑戦できる演習アプリ「DEKIDAS-WEB」が付属しています。スマホを利用して解答ができるので、スキマ時間の活用ができます。

▪著者：大滝 みや子、岡嶋 裕史
▪頁数：800ページ／A5判
▪出版：技術評論社
▪発売：2023年12月14日

【参考】：[令和06年【春期】【秋期】 応用情報技術者 合格教本](https://direct.gihyo.jp/view/item/000000002895)

### キタミ式イラストIT塾 応用情報技術者 令和06年

**IT関連があまり得意ではない方や初心者の方におすすめの参考書です。**イラストによる優しい解説が特徴で、硬い本が苦手という方も読みやすいでしょう。一方で、既に基本情報技術者試験に合格した方や情報系の学習経験がある方には物足りなさを感じるかもしれません。

▪著者：きたみりゅうじ
▪頁数：944ページ／A5判
▪出版：技術評論社
▪発売：2023年12月2日

【参考】：[キタミ式イラストIT塾 応用情報技術者 令和06年](https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13809-7)

### 2024年度版 ニュースペックテキスト 応用情報技術者

**見やすさ、分かりやすさに重きを置いた参考書です。**フルカラーの図解が豊富で、本試験に役立つ側注や頻出用語、重要ポイントなどを側注アイテムを用いて示し、重要度もレベル別で表示されています。

また、各章末には厳選過去問による「確認問題」があり、単に読み進めるだけではなく、章ごとに実力判定ができます。

▪著者：TAC株式会社（情報処理講座） 編著
▪頁数：780ページ／A5判
▪出版：TAC出版
▪発売：2023年12月18日

【参考】：[2024年度版 ニュースペックテキスト 応用情報技術者](https://bookstore.tac-school.co.jp/book/detail/110942/)

### 情報処理教科書 応用情報技術者 テキスト＆問題集 2024年版

**応用情報技術者試験に必要な知識の解説と過去問演習で、幅広い出題範囲を網羅しています。**また、基本情報技術者試験を受験せずに、応用情報技術者試験を受験する場合に配慮して、数学系の基礎理論を解説しているのが特徴的でもあります。

Webダウンロードできる特典PDFが用意されており、「過去問解説19回分（平成25年度春期試験～令和4年度秋期試験）」とスマホでも読める「よく出題される重要ポイント100」を利用することができます。

▪著者：日高 哲郎
▪頁数：840ページ／A5判
▪出版：翔泳社
▪発売：2023年11月20日

【参考】：[情報処理教科書 応用情報技術者 テキスト＆問題集 2024年版](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798183527)

### 徹底攻略 応用情報技術者教科書 令和6年度

本書は、**応用情報技術者試験の最新の試験傾向を解説している参考書です。**幅広い試験範囲の中から頻出項目に絞っており、効率的な試験対策が可能です。巻末付録には令和5年度春期試験の解説を掲載し、単語帳Webアプリもあるなど、合格へのサポートが徹底されています。

▪著者：株式会社わくわくスタディワールド、瀬戸 美月
▪ページ数：840ページ
▪出版社：インプレスブックス
▪発売日：2023年10月23日

【参考】：[徹底攻略 応用情報技術者教科書 令和6年度](https://book.impress.co.jp/books/1123101067)

### この1冊で合格! 石田宏実の応用情報技術者 テキスト&問題集

本書は、**身近な具体例を用いたわかりやすい文章が特徴的であり、サクサク読み進められる参考書です。**初心者の人でも理解しやすいよう丁寧に解説しつつも、合格を目指すためにテーマを厳選するなど、効率的な学習ができるのもおすすめです。

基本情報技術者試験を受けずに応用技術者試験からチャレンジしたい方向けに、難しい内容には動画解説が付いているなど、これ1冊でも十分に合格を目指せるでしょう。

▪著者：石田 宏実
▪ページ数：672ページ
▪出版社：KADOKAWA／A5判
▪発売日：2024年03月04日

【参考】：[この1冊で合格! 石田宏実の応用情報技術者 テキスト&問題集](https://www.kadokawa.co.jp/product/322304000189/)

### 令和06-07年 応用情報技術者 試験によくでる問題集【午前】

本書は、**応用情報技術者の午前試験において頻出する問題を厳選している参考書です。**高度試験の出題問題も分析して、広い試験範囲の中から出題傾向を探り、図解でわかりやすく紹介しています。

第1章で「基礎理論」、第2章で「アルゴリズムとプログラミング」など、章ごとにテーマを分けて解説しているため、辞書感覚でも利用できます。

▪著者：大滝 みや子
▪ページ数：448ページ／A5判
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2023年12月27日

【参考】：[令和06-07年 応用情報技術者 試験によくでる問題集【午前】](https://gihyo.jp/book/2024/978-4-297-13867-7)

### 2024　高度午前Ⅰ・応用情報　午前試験対策書

本書は、**午前試験における最新の出題傾向に合わせた演習問題が掲載されている参考書です。**普段忙しくあまり勉強時間を割けない人のために、重要なポイントを絞って効率的な学習を目指します。「IT用語スペルチェック」によって用語の確認ができたり、公式YouTubeチャンネルで解説動画をチェックできたり、さまざまなアプローチで試験対策が可能です。

▪著者：アイテックIT人材教育研究部
▪ページ数：497ページ／A5判
▪出版社：ITEC（株式会社アイテック）
▪発売日：2023年11月17日

【参考】：[2024　高度午前Ⅰ・応用情報　午前試験対策書](https://www.itec.co.jp/store/products/detail.php?product_id=3854)

<center>[応用情報技術者試験合格で転職活動が有利に？ 『マイナビIT AGENT』で転職相談を受けてみる](https://mynavi-agent.jp/it/lp/029.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv15)</center>

## 午後試験対策におすすめ参考書3選

応用情報技術者試験（AP）の午前試験は選択式なので、過去問演習とテキストの読み込みで十分合格できますが、午後試験は記述式で、「情報セキュリティ」は必須解答、残り10科目から4科目選択という変則的な試験です。

科目の選択も重要ですが、*長文読解や記述式問題などがあるため、難易度は午前より高いと考えましょう。*応用情報技術者試験（AP）に合格するには午後試験が鍵になると言えます。

以下、午後対策におすすめの参考書を3冊紹介します。

応用情報技術者試験（AP）はシステムエンジニアとして幅広い知識を求められる試験で、ITエンジニアとしてぜひ合格しておきたい試験の1つです。ここでは、応用情報技術者試験対策におすすめの参考書や過去問題集、Webサイトなど、試験合格に役立つ情報を提供します。

システムエンジニアとして幅広い知識を求められる応用情報技術者の概要や試験実施概要などについて

応用情報技術者試験でおすすめの参考書、問題集やWebサイトなど、合格に役立つ参考書について

自身のレベルを見極めて必要な参考書を揃え、学習計画を立てて納得できるまでしっかり勉強することが大切

応用情報技術者試験におすすめの参考書13選！過去問・問題集を紹介

ビジネスのデジタル化が進み、多くのサービスやデバイスから膨大なデジタルデータが日々生成されています。そこで、いわゆる「ビッグデータ」を活用することも増えてきました。ビッグデータを活用する上で、より素早く大量のデータを解析していく重要性が高まっています。

ビジネスにとって戦略的で重要な役割を果たすエンジニアになるためには、ビッグデータを分析するスキルも求められるようになってきました。

現在、活用できるビッグデータ解析サービスとしては、Google社が提供する「Google BigQuery」（以下、BigQuery）が有名です。**BigQueryは、安価で誰もが使いやすいツールでありながら、高性能なサービスと言われています。**

今回は、BigQueryの特徴や使い方、メリット・デメリット、活用事例などを解説していきます。

*BigQueryは、Googleのクラウドサービス「Google Cloud」（旧 GCP：Google Cloud Platform）の1つとして提供されるプロダクトです。*大規模なクエリを実行機能として持つデータウェアハウスサービスとして、ビッグデータを超高速で解析できるサービスです。データウェアハウス（Data Ware House）とは、一般に時系列に整理された大量のデータを格納するシステムを指します。

BigQueryは2010年5月に発表され、2011年11月に一般提供されています。元々、Google社内では「Dremel」というツールを活用してビッグデータを解析してきました。Dremelの機能を一般のユーザーでも利用できるようにしたものが、BigQueryです。

BigQueryは、データ分析におけるアクセスログの解析や業務効率化に欠かせないツールとして注目されています。

【参考】：[BigQuery公式サイト](https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja)

データレイクとデータウェアハウスの違いとは？用途や注意点などを解説！

*BigQueryは、データ分析やPythonとのAPI連携などに活用できます。*データ分析では、数テラバイト（TB）や数ペタバイト（PB）という大容量のデータを数秒、数十秒で処理できます。また、解析対象のデータをGoogle Cloud上にアップロードすると、PythonのコードからBigQueryのコマンドを実行できます。

さらに、実行処理速度が高速であるため、リアルタイムでのデータ解析も可能です。その他にも、様々なログデータなどの蓄積・保存場所として活用したり、API連携によって様々なサービスのログ情報などを効率的に解析したりすることにも役立てられます。

データ分析とは？基本的な目的や方法、職種例と転職方法について解説

**BigQueryは、大量のデータを高速かつ安価に解析できる点が特徴です。**また、サーバーレスで利用できるため専門知識がなくてもデータ分析が可能です。

BigQueryは、なぜ高速にデータを分析できるのでしょうか。BigQueryのデータ処理が高速な理由は、ビッグデータでの検索を目的として設計されているからです。BigQueryの特徴的な仕組みとして「カラム型データストア」「ツリーアーキテクチャ」の2点が挙げられます。それぞれについて解説していきます。

【参考】：[GoogleのBigQuery解説ページ](https://cloud.google.com/bigquery/docs/introduction?hl=ja#data-analyst)

### 仕組み（1）：カラム型データストア

BigQueryの特徴の1つは「カラム型データストアである」という点です。BigQueryは、分析クエリに最適化された列（カラム）形式でデータを保存します。

一般的なデータベースでは、クエリ処理を行う際のデータを読み込む際に「行単位」「横方向」に読み込んでいきます。一方、BigQueryでは「列（カラム）単位」「縦方向」で読み込んでいきます。

データを横方向に読み込む場合は、データ全体を読み込む必要があります。一方、データを縦方向に読み込むと、必要なデータの列のみが対象です。クエリの対象となる列のデータのみにアクセスするため、トラフィックを最小化できます。

また、一般的に同じ列に含まれるデータは類似性が高いことから、データのばらつきが少ないことも挙げられます。データの中に反復パターンが多ければ多いほど、圧縮率は高くなります。BigQueryでは、高い圧縮率を持ちつつクエリ処理を実行できるのです。

### 仕組み（2）：ツリーアーキテクチャ

BigQueryが持つ仕組みのもう1つの特徴が「ツリーアーキテクチャである」点です。ツリーアーキテクチャとは、クエリがツリー状に広がる構造を指します。

BigQueryでは、クライアントからクエリを受け取るルートサーバーから実際にクエリ処理を実行する多数のリーフサーバーへとクエリが広がっていきます。これにより、何千台もの複数のリーフサーバーが分散的に処理可能です。

こうした独自のアーキテクチャが、BigQueryにおける大規模なデータの高速処理を実現しています。

次に、BigQueryの使い方を解説していきます。**BigQueryを初めて利用する場合、まずは公式サイトにアクセスします。**

公式サイト上で「BigQueryの無料トライアル」を選択し、画面の案内に従ってアカウント情報やお支払情報などの必要事項を入力します。

入力が完了すると「Google Cloud Platform」（GCP）に登録され、BigQueryを利用できるようになります。

次に、実際の使い方の例を紹介します。BigQueryでデータを分析する際は、まず「プロジェクト」を作成する必要があります。画面上部の「新しいプロジェクト」を選択し、任意の名前でプロジェクトを作成します。

次に、プロジェクト内に「データセット」を作成します。対象のプロジェクト名の右側にある「アクションを表示」のアイコンから「データセットを作成」を選択することで作成可能です。

続いて、データセット内にデータを読み込むための「テーブル」を作成します。データセット名の横にある「アクションを表示」のアイコンから「テーブルを作成」を選択します。

テーブルの作成画面で、テーブルの作成元やアップロードするデータ、テーブル名などを設定して「テーブルを作成」を選択します。解析対象のデータに合わせて設定して、テーブルの画面で「プレビュー」を選択すると、読み込んだデータの内容が確認できます。

BigQueryでテーブルに読み込んだデータを解析する際は「クエリ」ボタンを選択します。分析したい内容に応じたクエリをエディタ画面に入力して「実行」を選択することでデータ分析が実施されます。

BigQueryの料金は、コンピューティング（分析）、ストレージ、追加サービス、データの取り込みと抽出などに基づいています。データの読み込みとエクスポートは無料です。

BigQueryではインスタンスや仮想マシンを用意する必要がなく、必要に応じてコンピューティングリソースを割り当ててくれます。**BigQueryの料金は、クエリの処理にかかる「分析料金」やデータを保存する「ストレージ料金」などの費用がかかります。**

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