2019-04-20

RPAエンジニアとは？仕事内容、年収相場、求人需要について

ホワイトカラーが行う単純作業を自動化できるとして、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）に注目があつまっています。

RPAは、Robotic Process Automationの頭文字。仮想知的労働者（デジタルレイバー）とも呼ばれ、ソフトウェア上で動作するロボットが人間が行う作業を代替するという概念です。

RPAの導入には、ツールやパッケージが利用されます。海外ベンダーの提供する「UiPath」「Automation Anywhere」「Blue Prism」などが有名ですが、「WinActor」「BizRobo!」といった国内製のRPAツールも導入数を増やしています。

今回は、そのようなPRA関連の職種として注目度の高い「RPAエンジニア」の仕事内容、年収相場と単価、求人需要について紹介します。

RPAエンジニアとは
- 働く場所・雇用形態
- 関連する職種
RPAエンジニアの仕事内容
- ロボット構築
- 運用・保守
RPAエンジニアの年収相場と求人需要
- 年収・単価の相場
- 求人需要
まとめ

RPAエンジニアとは

RPAエンジニアは、デスクワークなどの単純作業を自動化するRPA開発のプロフェッショナルです。主にRPAの導入プロジェクトにおいて設計・開発、運用・保守、サポートなどの業務で活躍します。

働く場所・雇用形態

主にはRPAを導入するエンドユーザー企業から導入コンサルティング、開発・運用などの業務を受託するベンダー企業で働くことが多いです。受託企業にはSIer・システム会社、コンサルティングファーム、RPAベンダーなどがあります。

正社員での働き方のほか、他のエンジニア職種と同様にフリーランスとして業務委託で客先に常駐することも多いです。また、パソナテックやパーソルプロセス＆テクノロジーなどの人材企業が注力する分野であるため、派遣の求人も増えています。

システム開発やExcelマクロ、VBAなど一定以上の技能は必要ですが、高収入の在宅ワークとしても注目されています。

RPAエンジニアの仕事内容

主な仕事内容として「ロボット構築」「運用・保守」の2つがあげられます。

ロボット構築

クライアントにヒアリングを行い業務プロセスの洗い出しやRPAを適用する範囲や内容が確定した後は、実際にRPAツールを使用してサンプルシナリオの作成やロボットの構築を行います。

RPAの構築においては、導入後の業務プロセスを加味したうえで、RPAでロボットが動作するためのシナリオを作成することが重要です。経理や人事、コールセンターなどRPAを適用する範囲は様々ですが、業務上の知見があるとシナリオ作成に有利です。

RPAツールでシナリオを作成する作業自体は、ノンプログラミングで実施できますが、ツールで対応できない要望などに関して追加機能の開発やコーディングを行います。

業務の洗い出しやヒアリングはRPAコンサルタントが行い、実際のツール設定やシナリオ作成をRPAエンジニアが行うというように分業されている職場もあれば、その両方を自身で担当することもあります。

運用・保守

RPAツールは、ユーザー部門の担当者がノンプログラミングで操作できるインターフェイスを備えていますが、機能拡張やメンテナンスにはエンジニアが必要です。

そのため、ユーザー企業の情報システム部門でロボットの構築や運用を行うRPAの専門家として働く場合は運用・保守がメインの業務となります。また、クライアント先の定着支援や運用・保守を常駐して行うRPAエンジニアもいます。

運用業務では、ロボット構築を標準化するためのマニュアルや手順書などのドキュメント作成、導入に伴う調整・社内説明などを行うことで、RPA業務を定着させるためのサポートを実施します。

RPAエンジニアの年収相場と求人需要

ここでは、RPAエンジニアの年収やフリーランスで働く際の単価、求人需要について紹介します。

年収・単価の相場

RPAエンジニアの年収は、設計などの上流工程を担当する場合と構築などの実作業を担当する場合で大きく開きがあります。アーキテクトやコンサルなどの上流に携わる場合は、1000万円以上の求人も少なくありません。

その一方で、RPA開発や運用を担当するRPAエンジニアの年収は、一般的なソフトウェアエンジニア・プログラマーとも近い400から500万円程度が相場となっています。

フリーランスとして働くRPAエンジニアの単価も、スキルや経験年数で大きく異なります。システム開発やRPAツールの使用経験に加え、業務設計やプロジェクトマネジメントなどの経験があれば、月100万円を超える単価も狙えるでしょう。

求人需要

RPAに注目が集まり、企業の導入が順調に推移するなか、RPAエンジニアに対する求人需要も増加の一途をたどっています。RPAの経験はなくともITエンジニア経験やソフトウェア開発のスキルがあれば、未経験でも採用されやすい状況といえます。

求人情報サイト「スタンバイ」が行った『RPA関連求人の動向調査（2018年10月）』によると、同サイトに掲載された求人のうち「RPAエンジニア」の単語を含む求人数は前年同月比9.1倍に増加しており、最高提示年収も2,000万円と採用が過熱している状況です。

求人に含まれる単語	前年比（求人数）	求人件数	最高提示年収
RPA	6.4倍	1,961件	3,000万円
RPA エンジニア	9.1倍	556件	2,000万円
RPA コンサルタント	6.0倍	698件	3,000万円
RPA BPO	5.3倍	192件	3,000万円

求人検索エンジン「スタンバイ」調べ

まとめ

この記事では、いま注目のRPAエンジニアについて紹介しました。企業でのRPA導入が進むとともに、ロボット構築や運用・保守を行う専門職である「RPAエンジニア」の求人ニーズが増加しています。

そのため、中途採用時の応募条件として、ExcelマクロやVBAの経験を必須とする場合もありますが、未経験から挑戦することも可能な職種です

また、RPAツールだけでは解決できない課題に対して、システム開発の経験やコーディングに関する知識・スキルが必要となるため、これまでのエンジニア経験をいかせる職業です。

RPAエンジニアは、システムエンジニアよりも業務に近い立ち位置で仕事をします。そのため、業務内容の理解や、クライアント企業との連携・コミュニケーションも必要です。単純な技術力やコーディング能力以外を得意とするエンジニアは挑戦してみてもよいでしょう。

2019-04-16

応募書類にQiitaをのせると転職の書類選考で有利な理由

転職・就職

エンジニアが転職活動をするときにも履歴書・職務経歴書は必要ですね。それらの応募書類にQiita（キータ）へ投稿した記事をのせることは果たして意味があるのでしょうか。

最近はエンジニアの採用選考でスキルチェックの一環として普段のアウトプットを考慮に入れた採用活動を行う企業も増えてきました。

中途求人に応募したところ、GitHubや技術ブログ、Twitterなどの開示を求められた方も多いのではないでしょうか。

今回は、エンジニアの書類選考でQiitaをのせたほうが良い理由とQiitaに記事を書く際のポイントについて紹介します。

エンジニア採用の傾向とQiita投稿の評価
履歴書・職務経歴書にQiitaをのせると書類選考で有利な理由
Qiitaに記事を書くポイント

エンジニア採用の傾向とQiita投稿の評価

エンジニア採用を行う企業が、選考時にスキルチェックや技術面接を行う理由は、入社後にスキル面でのミスマッチを防ぐためです。

逆に言えば、スキルが高かったり技術力・開発力のあると判断された場合は、面接で人柄や企業文化との適合具合をみたいと考えます。

Web系などで開発力や技術力を重視する職場では、技術ブログやQiitaなどへのアウトプットを評価する会社が増えています。

技術ブログを継続して書き続けることはハードルが高くても、Qiitaへの投稿は比較的簡単におこなうことができます。

そのような背景もあり、Qiitaへの記事投稿は使い方によっては、転職活動で内定をゲットするための武器になります。

履歴書・職務経歴書にQiitaをのせると書類選考で有利な理由

知識レベルを共有できる

履歴書・職務経歴書に書くと細かすぎる技術論や自身の知識についてQiitaに投稿した記事を共有することで自身の知識や経験をより詳細に伝えることができます。

過去に投稿した記事でいいねが多い記事があればURLを職務経歴書に記載しましょう。

新たに投稿する場合は、転職先での業務内容に関連する技術のほか、職務経歴書に記載したスキル経験を補足する内容や専門性をアピールできる記事内容にするとよいでしょう。

技術への関心をアピールできる

エンジニア採用に力を入れる企業では、書類選考の段階から現場のエンジニアが応募書類を確認しているものです。その際に、Qiitaの内容を確認できると応募者の知識のほか技術に対する姿勢を確認することができます。

エンジニアは知識やスキルのアップデートを頻繁におこなう必要があるため、日常的な勉強や技術のキャッチアップが求められます。

未経験や年齢が若い求職者の場合など、ソースコードそのものや技術力でのアピールが難しいといった際は、技術への熱意や勉強の過程をアウトプットとして生み出しましょう。

志望動機の根拠を高められる

職務経歴書には、職務経歴のほかに自己PRや志望動機を記載します。

自己PRでは、開発経験やエピソードなどをもとに得意分野や専門技術について記載します。実際のソースコードや個人開発の実績がない場合でもQiitaの記事であれば用意する難易度は低いです。

また、単に志望する会社での開発に興味があるというよりも、その分野についてQiitaに記事を書いているというほうが信頼度が高まるでしょう。

キャリアチェンジの裏付けになる

キャリアチェンジでの転職をおこなう場合は、スキルに対して根拠となる裏付けを与える部分をQiitaで補完することも可能です。

SIerからWeb系やインフラ系から開発など現在の職場と新しい職場での仕事内容が異なる場合は、業務外でのアウトプットも選考の材料になります。

通常は、面接などでの受け答えやスキルチェックなどで判断されるのですが、書類選考を通過しない限りは面談へ進むこともできません。

Qiitaに記事を書くポイント

Qiitaに記事を書くのは難しいと思うかもしれません。まとまった文章を書いたり、サンプルコードを用意したり、引用元を調べたりと記事を投稿するには手間と労力がかかります。

そのため、まずは普段の仕事で調べたことをメモする、社内の研修などで学んだことをまとめてみるなどできることから始めてみることがおすすめです。

Qiitaに記事を投稿したことがあるエンジニアはまだまだ少なく、だからこそ他の転職希望者との差別化にもなります。

まずは気軽な気持ちで取り組んでみる、習慣化して継続するといった形で転職活動をはじめるよりも先に始めてしまいましょう。

2019-04-13

JDLA認定プログラムの受講費用・講座料金を比較

資格・試験

人工知能/AI技術に関する資格に一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供する「G検定」「E資格」があります。そのうちE資格の取得にはJDLA認定プログラムの受講が必須です。

今回は、日本ディープラーニング協会について紹介するとともに、各社が提供するディープラーニング講座の費用を比較表にまとめました。

JDLA認定プログラムとは
- JDLAとは
JDLA認定プログラム受講費用・料金の比較表
JDLA認定プログラムの一覧
まとめ

JDLA認定プログラムとは

JDLA認定プログラムは、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が開催する「E資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER）」の受験に必要な教育プログラムです。

E資格は、ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を認定するための試験であり、JDLA認定プログラムは必要な基準やシラバスに準拠している講座のみが認定をうけています。

E資格の受検資格に「JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること」と記載があるように、受検の際はいずれかの講座に申し込む必要があります。

JDLAとは

JDLAは、一般社団法人日本ディープラーニング協会（Japan Deep Learning Association）の略称です。

ディープラーニング技術の活用促進や日本の産業競争力を向上を目的に2017年に設立され、人材育成の一環でG検定・E資格の資格試験を開催しています。

人工知能研究の第一人者である東京大学教授の松尾豊氏が協会理事を務めていることも有名です。

JDLA認定プログラム受講費用・料金の比較表

2019年4月13日現在、JDLA認定プログラムとして民間事業者が提供する8つの教育講座が認定されています。

公式サイトでの料金の記載をもとに受講費用を講座別にまとめてみました。※あくまで現時点での内容となりますので参考程度にご覧ください。保証はできかねます。

認定番号	講座名	学習方法	受講費用	運営会社
00001	現場で使えるディープラーニング基礎講座	対面／オンライン	298,000円（税別）	スキルアップAI株式会社
00002	機械学習オンライン／ディープラーニングオンライン	オンライン	サイト上に記載なし	株式会社zero to one
00003	現場で潰しが効くディープラーニング講座	対面／オンライン	450,000円（税別）	株式会社ナトフ
00004	AI_STANDARD for Engineering	オンライン	サイト上に記載なし	株式会社STANDARD
00005	AIジョブカレディープラーニング講座	対面／オンライン	139,800円（税別）	エッジコンサルティング株式会社
00006	ディープラーニングハンズオンセミナー	対面	200,000円（税別）	株式会社キカガク
00007	業界初合格保証付 Premium Plan E資格対策コース	オンライン	580,000円（税別）	株式会社アイデミー
00008	全人類がわかるディープラーニング体系講座	対面／オンライン	196,000 円（税別）	株式会社AVILEN

※受講形式についてスクール・セミナー形式でのハンズオン講義を「対面」、動画受講などのオンライン講義を「オンライン」と記載しました。

※受講費用について、対面とオンラインがある場合は「対面」の料金を記載しています。

※受講対象が法人のみの講座があります。

JDLA認定プログラムの一覧

JDLA認定プログラムの一覧は、日本ディープラーニング協会の公式サイトで確認することができます。

参考：人材育成 | 一般社団法人日本ディープラーニング協会 Japan Deep Learning Association

zero to one社の「機械学習オンライン／ディープラーニングオンライン」、STANDARD社の「AI_STANDARD for Engineering」については法人での研修が対象のようです。個人のスキルアップを目的として受講を検討する場合は、その他の講座から選ぶことをおすすめします。

現場で使えるディープラーニング基礎講座

認定番号：00001
講座形態：ハンズオン@東京、大阪、名古屋、オンライン
運営会社：スキルアップAI株式会社
詳細ページ：https://www.skillupai.com/deep-learning

機械学習オンライン／ディープラーニングオンライン

認定番号：00002
講座形態：オンライン
運営会社：株式会社zero to one
詳細ページ：https://zero2one.jp/#courses

現場で潰しが効くディープラーニング講座

認定番号：00003
講座形態：ハンズオン＠東京・福岡、オンライン
運営会社：株式会社ナトフ
詳細ページ：http://study-ai.com/jdla/

AI_STANDARD for Engineering

認定番号：00004
講座形態：オンライン
運営会社：株式会社STANDARD
詳細ページ：https://www.ai-standard.jp/

AIジョブカレディープラーニング講座

認定番号：00005
講座形態：ハンズオン@東京、大阪、福岡
運営会社：エッジコンサルティング株式会社
詳細ページ：https://www.aijobcolle.com/dl/

ディープラーニングハンズオンセミナー

認定番号：00006
講座形態：オンライン事前予習 + ハンズオン + オンライン補講動画
運営会社：株式会社キカガク
詳細ページ：・Chainer コース　・Keras コース　・⻑期コース

業界初合格保証付 Premium Plan E資格対策コース

認定番号：00007
講座形態：オンライン（環境構築・前提知識不要）＋メンター制度
＋コード添削＋オンラインビデオカウンセリング
運営会社：株式会社アイデミー
詳細ページ：https://premium-etest.aidemy.net/

全人類がわかるディープラーニング体系講座

認定番号：00008
講座形態：ハンズオン@秋葉原オンラインライブ受講、動画補講
運営会社：株式会社AVILEN
詳細ページ：https://avilen.co.jp/ai-engineer-course/

まとめ

今回は、日本ディープラーニング協会が認定する「JDLA認定プログラム」を紹介しました。E資格受験のためには必須になるため、資格取得を検討する際は、各社サイトをチェックするとよいでしょう。

どの講座を受けるにしても、JDLAの認定を受けた講座になります。ただし、民間団体が提供するスクールのため、料金やカリキュラム、サービス内容は運営会社により異なります。

ハンズオン形式での対面講座は、首都圏や大都市中心に開催されています。地方在住の場合は、オンライン講座を検討すると良いでしょう。また、大学生や高校生など学生の場合は、無料の講座や割引を受けられる場合もあります。