ファイナンス基礎〜財務諸表が読めて、事業の儲かり方を試算できて、価値と資金調達とリスク管理まで一通りわかる〜
きたたく
きたたくブログ
【ジョブチェンジ書籍購入者向け】エンジニアスキルマップ用語集
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リンク
webエンジニア
| Webの仕組み理解 | Webページがインターネットを通じて表示されるしくみを知ること。サーバーとブラウザが情報をやりとりしてページが見られるようになる。 |
| HTTPプロトコル | Webブラウザとサーバーがやりとりするためのルール。ページを表示するために「リクエスト」と「レスポンス」をやりとりする。 |
| クライアント/サーバー | 「クライアント」は要求を出す側（ブラウザなど）、「サーバー」は要求にこたえてデータを返す側。両者が通信してWebが成り立つ。 |
| HTML基礎(ページ構造化) | Webページの骨組みをつくる言語。見出しや段落、リンクなどを指定してページの構造を決める。 |
| CSS基礎(レイアウト・色) | Webページの見た目を整える言語。文字の色や大きさ、配置などのデザインを設定する。 |
| レスポンシブ(メディアクエリ,Flexbox) | スマホやPCなど画面サイズに合わせてデザインを変える工夫。メディアクエリやFlexboxを使って、いろいろな画面でも見やすいページにする。 |
| 言語選択(Node,Python,PHP) | Webアプリを作るプログラミング言語。Node.js、Python、PHPなど、目的や好みで選ぶ。 |
| フレームワーク(Express,Django,laravel) | Web開発を便利にする土台。ExpressはNode.js用、DjangoはPython用、LaravelはPHP用など、それぞれ使う言語に合ったフレームワークを使う。 |
| サーバ環境 | サーバーを動かすためのOSやソフトウェアのこと。LinuxやWebサーバーソフトなどを組み合わせてWebサイトを公開する環境を作る。 |
| 開発環境の準備 | 自分のパソコンなどでプログラムを作る準備。エディタや言語をインストールし、コードが書ける状態にする。 |
| Web基礎 | HTMLやCSS、JavaScriptなどWebページの基本的な仕組みや使い方を学ぶこと。 |
| ブラウザ&DevToolsによるデバッグ | Chromeなどのブラウザにある開発者ツールを使って、Webページの表示やコードの動きを確認・修正すること。 |
| CSSフレームワーク(Bootstrap) | デザインやレイアウトに使えるCSSのひな型セット。Bootstrapを使うと簡単に見た目を整えられる。 |
| フロントエンド | ユーザーが直接見るWebページの部分。HTMLやCSS、JavaScriptなどで作られる。 |
| フレームワーク(React,Vue.js) | フロントエンドを効率よく作るためのJavaScriptの枠組み。ReactやVue.jsを使うと動きのある画面を作りやすい。 |
| 非同期 | プログラムが待たずに動き続ける方法。サーバーへのデータ取り込み中でも他の処理ができ、ページがスムーズに動く。 |
| バックエンド | サーバー側で動くプログラム。データベースから情報を取得したり、ユーザー管理などを行う。 |
| セッション | ユーザーがサイトを利用する一連の流れを管理する仕組み。ログイン状態を覚えておくなどの役割を担う。 |
| ターミナル操作(cd,lsなど) | コマンド（文字）でコンピュータを操作する方法。cdでフォルダ移動、lsでファイル一覧を確認するなど。 |
| ドメイン/DNS | Webサイトの「住所」がドメイン。DNSはその名前をサーバーのIPアドレスに変換するしくみ。 |
| バージョン管基礎(Git&Github) | ソースコードの変更履歴を管理する仕組み。Gitはローカル、Githubはインターネット上でコード共有・共同開発を行うサービス。 |
| JavaScript | Webページに動きをつけるプログラミング言語。ボタンを押したら画面が変わるなどの演出ができる。 |
| モダンJS(ES6) | JavaScriptの新しい文法や機能（ES6以降）。短く書けたり便利な書き方が増えた。 |
| シングルページアプリ(SPA) | 画面全体を再読み込みせず、一部だけ切り替えて表示するWebアプリ。動きがスムーズで操作感がよい。 |
| 認証・認可(JWT・OAuth) | 認証は「本人かを確認」、認可は「権限があるかを確認」。JWTやOAuthなどを使って安全にログイン状態やアクセス制限を管理する。 |
| パフォーマンスチューニング | Webサイトやアプリを早く・軽く動かす工夫。画像を圧縮したり、コードを短くしたりする。 |
| ログ・監視・障害対応 | サーバーの動きを記録（ログ）してチェックし、問題があれば原因を探って修正する作業。 |
| RDB(MySQL/PostgreSQL) | データを表形式で扱うデータベース。MySQLやPostgreSQLが代表的で、情報を行と列で整理しやすい。 |
| SQL文 | RDBを操作するための命令文。データの追加・検索・更新・削除などを行う。 |
| ORM | プログラム言語からデータベースの操作を簡単にする仕組み。テーブル操作をクラスやメソッドで表現できる。 |
| Web基礎 | Webサイトを作るうえで必要となるHTML、CSS、JavaScriptなどの基本知識。 |
| フロントエンド | ユーザーが見て触る部分の開発。デザインやインタラクションを作る。 |
| バックエンド | サーバーで動いている部分の開発。データのやりとりや保存、ユーザー管理など。 |
| RestfulAPI | URLとHTTPメソッド（GET,POSTなど）でデータを操作する仕組み。Webサービス間でのやりとりに使われる。 |
| API実装 | 他のプログラムからデータを取得・送信できる機能を作ること。 |
| ルーティング | URLのパスごとにどのプログラムを動かすかを決める仕組み。 |
| NoSQL(MongoDB) | RDBのように表形式ではなく柔軟にデータを扱うデータベース。MongoDBは「ドキュメント型」と呼ばれる方法で保存する。 |
| データベース | 大量の情報をまとめて保存・管理する仕組み。必要に応じて取り出したり更新したりできる。 |
| DB設計 | アプリで扱うデータをどんな表・項目（カラム）に分けるか考え、整理すること。 |
| データベース | 上と同じ用語だが、意味は同じ。情報を効率よく保存・活用するために使われるシステム。 |
| エンジニア | プログラムなどの専門知識を使って、システムやサービスを作ったり問題を解決したりする人。 |
| API設計 | 他のプログラムから呼び出される機能（API）の使い方や受け渡しの形式を決めること。 |
| JSON | データを表す軽量な形式。{}や[]などを使い、APIでのデータのやりとりに便利。 |
| API設計 | 同じ用語だが重要なので再登場。APIの入力と出力をわかりやすく決める。 |
| ドキュメント(OpenAPI,Swagger) | APIの仕様や使い方をまとめた説明書。OpenAPIやSwaggerを使うと、自動で見やすいドキュメントを作成できる。 |
| 正規化 | データベースの表を整理して、重複や矛盾（不整合）が起こりにくくすること。 |
| リレーション | 複数の表に関係性を持たせるしくみ。たとえば「商品」と「注文」を別々の表で管理しながら関連づける。 |
| CRUD | データベース操作の基本：Create(作成)、Read(読み出し)、Update(更新)、Delete(削除)。 |
| セキュリティ | データやシステムを守るための対策。パスワードや暗号化、攻撃対策など幅広い。 |
| デプロイ&インフラ | 作ったアプリを実際に公開・運用するためのサーバーやネットワークなどを整えること。 |
| チーム開発 | 複数の人と協力してソフトウェアを作る。役割分担やコミュニケーションが大事。 |
| フロント連携(fetch,Axios) | ブラウザ上のJavaScriptでサーバーとやりとりする方法。fetchやAxiosを使って、ページを再読み込みせずにデータを取得できる。 |
| 外部API活用 | 他のサービスが提供するAPIを使って、自分のアプリに機能を取り込むこと。 |
| パフォーマンス | Webサイトやアプリがスムーズに動くかどうか。読み込みの速さや動作の軽さのこと。 |
| 認証 | ログインなどで「その人が誰か」を確かめること。 |
| パスワードハッシュ | パスワードを安全に保存するため、元の文字列をハッシュ（特殊な変換）して記録すること。 |
| JWT | JSON Web Tokenの略。ログイン状態などを安全にやりとりするための仕組み。 |
| VPS構築(Linux,SSH,Nginx) | 仮想専用サーバー（VPS）にLinuxを入れ、SSHでリモート接続し、NginxなどのWebサーバーを設定してサイトを動かす。 |
| 独自ドメイン&SSL(HTTPS化) | 自分で取得したドメインを使い、通信を暗号化する証明書を導入して「https://」で始まる安全なサイトにすること。 |
| CI/CD | コードのテストや公開（デプロイ）を自動化するしくみ。Continuous IntegrationとContinuous Deliveryの略。 |
| Git&Github応用 | ブランチを活用しながらプルリクエスト（PR）で共同開発するなど、GitやGithubの高度な使い方。 |
| GitFlow(PRレビュー) | Gitを使った開発方法の一つ。開発用、リリース用などのブランチを分け、PRでコードレビューを行う流れ。 |
| アジャイル開発 | 小さなサイクルで作って試し、改善を繰り返す開発方法。変更に柔軟に対応できる。 |
| XSS対策 | 悪意あるスクリプトをサイトで実行されないようにする防御。入力内容をエスケープして安全に表示する。 |
| セキュリティ | データやシステムを守るための仕組み。パスワードや暗号化、攻撃対策など、広範囲の技術を含む。 |
| CSRF対策 | 他のサイトから不正なリクエストを送られる攻撃を防ぐ方法。トークンを使って正しいリクエストかどうか確認するなどの手段がある。 |
| Github Actions | Github上でテストやデプロイなどを自動で実行できる仕組み。コードをアップすると自動的に処理してくれる。 |
| デプロイ&インフラ | アプリを本番公開すること、また支えるサーバーやネットワークの設定など。重要なので重複しているが本番運用の要。 |
| クラウド基礎(AWS,GCP,Azure) | インターネット上のサービスを借りてサーバーやデータベースを使うしくみ。AWS、GCP、Azureが代表的。 |
| スクラム | アジャイル開発の一種。短い期間ごとに話し合いながら進め、頻繁に改善する方法。 |
| チーム開発 | 同じプロジェクトを複数人で協力して作ること。コミュニケーションとタスク管理が欠かせない（再登場）。 |
| プロジェクト管理 | 目標やスケジュール、担当を決めて、計画的に開発や仕事を進めること。 |
| 用語 | 解説 |
|---|---|
| SQLインジェクション | 入力フォームなどに悪意あるSQLを入れられ、データベースを不正操作される攻撃。安全なSQLの書き方や入力チェックが必要。 |
| セキュアコーディング | 安全を考慮してコードを書くこと。入力チェックや暗号化などで攻撃を防ぐ工夫をする。 |
| OWASP top10 | Webアプリに多いセキュリティリスクを10個まとめたもの。Web開発者なら把握しておくと安心。 |
| Docker | アプリや設定を「コンテナ」にまとめ、どんな環境でも同じように動かせる技術。 |
| PaaS(Heroku,Render) | サーバー管理をあまり意識せず、アプリを公開できるサービス。コードをアップロードするだけで動くしくみを提供してくれる。 |
| Iaas | インターネット上で仮想マシンなどをまるごと借りられるサービス。AWSのEC2などが代表例。 |
| コミュニケーション | チーム内外で情報を共有すること。チャットやオンライン会議、ドキュメントを使って意見交換する。 |
| ペアプロ | 2人で1つのコードを書いていく方法。お互いチェックし合いながら進めるのでミスが減る。 |
| ハッカソン | 短い期間でアイデアを出し合い、一気に試作（プロトタイプ）を作るイベント。チームで協力して素早く成果を作り上げる。 |
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モバイルエンジニア
| 用語 | 解説 |
|---|---|
| OSの仕組み | パソコンやスマホを動かす基本ソフト(OS)のしくみ。アプリを動かしたり、ファイルを管理する土台となる。 |
| UI/UX原則 | 画面の見やすさ(UI)や使いやすさ(UX)を考える大切なルール。操作がカンタンで心地よいデザインを目指す。 |
| API連携(REST/JSON) | 他のサービスやアプリとデータをやりとりする仕組み。RESTというルールでJSON形式のデータを送受信する。 |
| Swift（iOS） | iPhoneアプリを作るためのプログラミング言語。Appleが公式にサポートしている。 |
| Kotlin（Android） | Androidアプリを作るのに使われるプログラミング言語。Javaより書きやすく改良されている。 |
| Dart（Flutter） | Flutterでアプリを作るときに使うプログラミング言語。シンプルで高速に動くのが特徴。 |
| iOS（UIKit, SwiftUI） | iPhone向けの画面を作るフレームワーク。UIKitは従来型、SwiftUIは新しい宣言的なスタイル。 |
| Android（XML,Compose） | Androidアプリの画面を作る方法。XMLで従来型を、Jetpack Composeで新しい宣言的な方法を使う。 |
| Flutter（単一コード） | 1つのコードでiOSやAndroidなど複数のアプリを作れるフレームワーク。Dart言語を使う。 |
| HTTP通信の基礎 | Webサーバーとやりとりする仕組み。ブラウザやアプリがリクエストを送り、サーバーがレスポンスを返す。 |
| モバイル開発基礎 | スマホアプリを作るときに必要な、画面の構成や通信、デバッグなどの基本知識。 |
| サンドボックス/iOS | iOSでアプリが安全に動くように他のアプリやシステムから分離して管理する仕組み。 |
| JS/TS（React Native） | JavaScriptやTypeScriptでスマホアプリを作る方法。React Nativeという仕組みを使う。 |
| プログラミング言語 | コンピュータに命令を書くための言葉。SwiftやKotlin、JavaScriptなどがある。 |
| 型安全・Null安全 | 変数の型をしっかり決めたり、値が空(null)にならないようにチェックしてバグを減らす仕組み。 |
| React Native(JSベース) | JavaScriptでiOS・Androidのアプリを同時開発できるフレームワーク。Facebook(現Meta)が開発。 |
| フレームワーク/UI | アプリの見た目(画面)を作るための土台となるソフト。開発の手間を減らし、効率的に作れるようにする。 |
| 宣言的UI（SwiftUI等） | 画面の状態を「こうしたい」と書くスタイル。プログラムが自動で画面更新を行うので、コードがシンプルになる。 |
| Linuxカーネル(Android) | Androidの基盤になっているLinuxというOSの中心部分。メモリ管理や機器とのやりとりを担当する。 |
| デザインガイドライン(HIG) | AppleやGoogleが出しているアプリデザインのルール。見やすく使いやすいアプリにするための手引き。 |
| 基礎的セキュリティ | アプリやデータを守るための基本的な対策。パスワード管理や通信の暗号化など。 |
| 非同期処理(async/coroutine) | 他の処理を待たずに同時進行できる仕組み。アプリが止まらずスムーズに動くようになる。 |
| クロスプラットフォーム理 | 1つのプログラムで複数のOS(例えばiOSとAndroid)に対応する考え方。 |
| コンパイラ・ビルド | コードをコンピュータがわかる形に変換(コンパイル)してアプリを作る仕組みを知ること。 |
| Jetpack（Room,ViewModel） | Android開発を便利にする道具集。RoomはDB操作、ViewModelは画面のデータ管理などを楽にしてくれる。 |
| Widgetベース設計(Flutter) | 画面部品(Widget)を組み合わせてアプリを作るFlutterの開発スタイル。 |
| ネイティブ連携(RN) | React Nativeからスマホの機能(カメラやGPSなど)を直接使うために、ネイティブコードとつなぐ方法。 |
| Xcode (iOS) | iOSアプリを作るためのApple公式の開発ソフト。プログラミングや画面設計、実機テストなどができる。 |
| Android Studio | Androidアプリを作る公式の開発ソフト。KotlinやJavaを使って開発する。 |
| VS Code（Flutter, RN） | Microsoft製の軽量な開発ソフト。FlutterやReact Nativeの開発プラグインも充実している。 |
| モバイル開発基礎 | スマホ向けにアプリを作るための全体的な基本知識。画面構成や性能、セキュリティなど。 |
| プログラミング言語 | コンピュータに指示を出す言葉(重複)。SwiftやKotlinなど、アプリを作る際に使う。 |
| フレームワーク/UI | アプリの見た目や動きを作る土台(重複)。開発を手早く進めるために使われる。 |
| Git操作 | ソースコードの変更履歴を残すツール(Git)の使い方。変更の保存や戻しが簡単にできる。 |
| GitHub/GitLab運用 | Gitのリポジトリをネット上で共有・管理できるサービス。チームでコードを一緒に管理するのに便利。 |
| CI/CD自動化 | コードのテスト(CI)やアプリのリリース(CD)を自動でやってくれる仕組み。作業が省力化できる。 |
| エミュレータ/シミュレータ | 仮想のスマホ画面をパソコン上で動かし、アプリをテストできる仕組み。 |
| 開発ツール/環境 | アプリを作るためのソフトや設定がそろった場所。XcodeやAndroid Studioなども含む。 |
| 実機テスト方法(TestFlight) | 本物のiPhoneでテストする方法。TestFlightを使うとテスト用アプリを配布できる。 |
| 開発ツール/環境 | アプリ開発に必要なソフト・設定(重複)。パソコンやエディタ、SDK(開発キット)など。 |
| モバイルエンジニア | スマホアプリを専門に作るエンジニア。iOSやAndroidなどの知識が必要。 |
| バージョン管理/CI | コードの履歴管理(Git)と、自動テスト・ビルド(CI)を組み合わせて開発をスムーズにする方法。 |
| モバイル特化CI(Bitrise等) | スマホアプリのための自動ビルド・テストサービス。Bitriseなどが有名。 |
| バージョン管理/CI | コード履歴管理と自動化のしくみ(重複)。チームで作業を円滑に進めるために重要。 |
| PR・コードレビュー | Pull Requestを出して、他の開発者にコードをチェックしてもらう工程。ミス防止や品質向上に役立つ。 |
| 依存管理（Gradle等） | ライブラリやプラグインをまとめて管理し、自動でダウンロードや更新をしてくれる仕組み。 |
| デバッグツール活用 | コードの動作を詳しく調べ、問題点を見つけるためのツールを使うこと。ログ出力やブレークポイント設定など。 |
| 仮想環境・Docker利用 | ソフトの動く環境を仮想的に作る方法。Dockerを使うと同じ環境を簡単に再現できる。 |
| テスト＆デバッグ | アプリが正しく動くか調べ、問題があれば直す作業。 |
| リリース手順 | アプリをストアに公開するまでの流れ。ビルド、署名、審査などを通して正式に公開する。 |
| 市場で評価されるスキル | 仕事で役立つ能力。プログラミングだけでなく、チームワークや提案力も大切。 |
| Gitブランチ戦略 | 変更内容を分けて管理する方法。作業ごとにブランチを作り、完成したらメインに合流する。 |
| バージョンタグ管理 | ある時点のコードを「バージョン1.0」などとタグ付けしてわかりやすく記録する方法。 |
| リリースフロー構築 | アプリを公開する流れを決め、テストからリリースまでをスムーズに行えるようにすること。 |
| ユニットテスト | 小さな部品(関数やメソッド)が正しく動くかを調べるテスト。 |
| UIテスト | 画面を操作して、ボタンや入力欄が正しく動くかを自動または手動で確認するテスト。 |
| デバッグ | バグ(不具合)を探して直す作業。ログを見たりツールを使ったりして原因を調べる。 |
| Apple Developer登録 | iOSアプリを公開するために必要なAppleの開発者アカウントの登録。 |
| Google Play登録 | Androidアプリを公開するために必要なGoogle Playのデベロッパー登録。 |
| ストア審査対応 | スマホアプリをApp StoreやGoogle Playに出す前に受けるチェックをクリアするための作業。 |
| 最新技術(SwiftUI,Compose) | AppleのSwiftUIやAndroidのJetpack Composeなど、新しい方法でUIを作る技術。 |
| API・DB・Firebase | アプリとサーバーのやりとり(API)、データベース(DB)、そしてGoogleのクラウドサービス(Firebase)などを組み合わせて開発する。 |
| ポートフォリオ（公開アプリ） | 自分が作ったアプリを世の中に公開し、実績としてまとめておくこと。 |
| クラッシュ解析(Crashlytics) | アプリが強制終了(クラッシュ)した情報を集めるツール。バグの原因を早く見つけられる。 |
| テスト＆デバッグ | アプリ動作確認と不具合修正(重複)。ユーザーに出す前の重要なステップ。 |
| テスト自動化環境構築 | テストを自動で走らせる仕組みを作ること。手間を減らし、人間のミスを防ぐ。 |
| メタデータ/スクショ整備 | ストア公開に必要なアプリの説明文や画像、スクリーンショットなどを用意すること。 |
| リリース手順 | アプリ公開までの流れ(重複)。ビルド、署名、ストア登録を経てユーザーが使えるようにする。 |
| 署名・証明書管理 | アプリを公式に認めてもらうための鍵(証明書)を適切に管理すること。偽アプリの防止にもつながる。 |
| チーム開発力/コミュ力 | みんなで協力して開発する力。情報共有やタスク分担、コミュニケーションが重要。 |
| 公式資格取得 | AppleやGoogleなどが提供する認定資格を取ること。知識の証明になり、信頼が高まる。 |
| 品質管理(QA連携) | テスト専門チーム(QA)と連携し、不具合や使い勝手をチェックして品質を高める活動。 |
| ログ管理・解析 | アプリやサーバーの動きを記録(ログ)して、問題点やユーザーの使い方を分析する。 |
| 継続的インテグレーション | 変更があるたびに自動でテストやビルドを行い、常に動く状態を保つしくみ(CI)。 |
| プライバシーポリシー管理 | ユーザーの個人情報をどう扱うかをまとめた文書(ポリシー)を作り、守ること。 |
| リリースノート作成 | アプリの新機能や修正点をまとめた情報。更新時にユーザーに知らせるための文章。 |
| アップデート申請手順 | 新しいバージョンをストアに登録するときの手続きをまとめた流れ。 |
| ビジネス視点・提案力 | ユーザーや会社の利益を考えて、機能や戦略を提案する力。技術だけでなくビジネス面も大事。 |
| UX/UI提案スキル | 使いやすい画面や操作を考えて提案する力。ユーザーが気持ちよくアプリを使えるかを考える。 |
| マーケティング理解 | アプリをより多くの人に使ってもらうための宣伝や市場分析の考え方。開発と合わせて重要になる。 |
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ゲームエンジニア
| 用語 | 解説 |
|---|---|
| C# | マイクロソフトが開発したプログラミング言語。Windowsアプリやゲーム開発(例えばUnity)などで使われる。 |
| C++ | C言語をもとに発展した高速なプログラミング言語。ゲームや映像分野など、高性能が求められる開発で使われる。 |
| Javascript | Webページを動きをつけるためのプログラミング言語。ブラウザやサーバーなど、さまざまな場所で動く。 |
| Unity | ゲームや3Dコンテンツを作れる開発ソフト(ゲームエンジン)。C#でプログラムを書くことが多い。 |
| Unreal Engine | 高品質なゲームや映像作品を作れる開発ソフト。主にC++を使って開発する。 |
| Godot | オープンソースで使いやすいゲームエンジン。2D/3Dゲームが作れ、シンプルなスクリプト言語を使う。 |
| 探索アルゴリズム | 情報の中から目的のものを探し出す手順や方法。迷路でゴールを見つけるような処理をプログラムで実装する技術。 |
| ソートアルゴリズム | データを特定の順番(昇順や降順)に並べ替える手順。バブルソートやクイックソートなどがある。 |
| 経路探索アルゴリズム | 迷路や地図上などで、スタートからゴールまでの最適な道筋を探すための手順。 |
| Python | 初心者にも人気のプログラミング言語。AIやデータ分析、Web開発、いろいろな分野で使われる。 |
| プログラミング言語 | コンピュータに指示を出すための言葉。いろいろな種類があり、目的や特徴に合わせて使い分ける。 |
| Swift | AppleがiPhoneアプリなどを作るために開発した言語。読みやすく安全性が高い。 |
| アセット活用 | ゲームなどで使う画像や音楽、3Dモデルなどの素材(アセット)を上手に取り込んで使うこと。 |
| ゲームエンジ | ゲームを作るための土台(ゲームエンジン)のこと。UnityやUnreal Engineなどのソフトを指す。 |
| UI実装 | 画面の見た目や操作部分(ボタンなど)を実際にプログラムで作ること。 |
| 計算量（ビッグO） | アルゴリズムが動くときに、処理にかかる時間やメモリがどのくらい増えるかを表す目安。O(n)やO(n^2)などで表す。 |
| アルゴリズム | コンピュータにやらせる処理の手順や方法のこと。問題をどう解決するかのレシピのようなもの。 |
| DFS/BFS | グラフや木を調べるときの探索方法。DFSは深く進む、BFSは広く進むイメージで検索する。 |
| Kotlin | Javaと似た構文を持ち、Androidアプリ開発などでよく使われるプログラミング言語。 |
| TypeScript | JavaScriptを便利に改良した言語。型の仕組みが追加され、バグを減らしやすい。 |
| オブジェクト指 | 「オブジェクト指向」の略。データと処理をひとまとまりにして考えるプログラミングの考え方。 |
| 物理エンジン | ゲームでキャラクターや物体の動きを、本物の物理法則に近づけるためのプログラム。 |
| シーン遷移 | ゲームやアプリで、画面(シーン)を切り替えるしくみ。タイトル画面からゲーム画面に移るなど。 |
| データ駆動型設 | 「データ駆動型設計」の略。データの内容をもとにプログラムの動きを決める開発手法。 |
| ダイクストラ法 | グラフ上の最短経路を見つけるアルゴリズム。道のりが最も短いルートを計算する。 |
| 動的計画法 | 大きな問題を小さな問題に分けて、部分的な結果を再利用しながら解くアルゴリズムの考え方。 |
| 再帰アルゴリズム | 自分自身を何度も呼び出す(再帰)ことで問題を解く方法。木構造や分割の処理などで使われる。 |
| ベクトル | 大きさと向きを表す数学の道具。ゲームではキャラの移動方向や速度などに使われる。 |
| 行列 | 数字を並べた表のようなもの。3Dグラフィックスなどで座標変換するときに使う。 |
| 三角関数 | sinやcosなど角度と長さの関係を表す関数。ゲームで物体を回転させるときなどに利用する。 |
| プログラミング言語 | コンピュータに命令を書くための言葉(再登場)。SwiftやPythonなどさまざまある。 |
| ゲームエンジ | ゲーム開発用のソフトや仕組み(重複)。UnityやUnrealなどが有名。 |
| アルゴリズム | 問題を解くための手順(再登場)。処理を効率よくする工夫などを含む。 |
| 配列 | データを連続して並べて保管するしくみ。インデックス番号で要素を取り出せる。 |
| リスト | データをつなげて保管するしくみ。挿入や削除がしやすいが、連続していない。 |
| スタック | 後から入れたものを先に取り出す「後入れ先出し」方式のデータ構造。 |
| 物理演算 | 動きや衝突などを数式で再現すること。ゲームの中で物体が自然に動く表現をする。 |
| 数学・物理 | ゲームの動きや映像で必要となる基本的な数式や法則。角度、速度、力などを扱う。 |
| 確率・統計 | ランダム要素の計算やデータ分析に使う数学。ガチャの当選率などゲームで使われる場面も多い。 |
| 数学・物理 | 角度や力などの計算に必要な基礎知識(重複)。ゲームで物体を自然に動かすために大切。 |
| ゲーム開発 | ゲームを企画・設計・プログラミングして完成させる全体の作業。 |
| データ構造 | データの入れ方・整理の仕方を決める方法。配列やリスト、木構造などいろいろある。 |
| キュー | 先に入れたものを先に取り出す「先入れ先出し」方式のデータ構造。 |
| データ構造 | データの管理方法(重複)。プログラムを効率よくするために工夫が必要。 |
| ハッシュテーブル | キーワードから素早くデータを探せる仕組み。辞書のように使われる。 |
| 運動方程式 | 物体の動きを数式で表したもの。ゲームで自然なアクションを再現するときに使う。 |
| 座標変換 | 2D/3Dで位置や向きを変える計算。ゲームのカメラ操作やオブジェクトの配置に使われる。 |
| クォータニオン | 3D回転をうまく表すための数学の仕組み。オブジェクトをスムーズに回転させられる。 |
| ゲーム業界知識 | ゲーム会社や流行のジャンルなど、ゲーム産業に関する情報。 |
| ワークフロー | 作業の進め方や手順の流れ。チームで開発するときに効率的に進めるための方法をまとめる。 |
| チーム開発 | 複数の人で協力してソフトを作ること。役割分担やコミュニケーションが大切。 |
| 木構造 | 親と子のように階層的にデータをつなぐ仕組み。ファイルのフォルダ構造などが例。 |
| グラフ | 点(頂点)と線(辺)でデータを表す構造。地図やネットワークなどを表すのに使われる。 |
| 動的メモリ管理 | 必要な時だけメモリを確保し、使わなくなったら解放する方法。ゲームの動作を軽く保つのに重要。 |
| マスターデー | ゲームのアイテム情報など、一元管理される基本データ(マスターデータ)のこと。 |
| ゲーム運営 | リリース後のゲームを維持・アップデートして、ユーザーを楽しませ続ける活動。 |
| 課金モデル | ゲームで収益を得るための方法。アイテム課金や月額課金などいろいろある。 |
| 企画 | ゲームの内容や仕組みを考えること。どんなストーリーやルールにするかをまとめる。 |
| 設計 | ゲームを作るときの設計図づくり。プログラムやデータの構造、画面の構成などを決める。 |
| 実装 | 設計をもとに実際にプログラムを書いて機能を作る作業。 |
| Gitの操作 | コードの変更履歴を管理するツール(Git)を使いこなすこと。過去に戻ったり共有したりできる。 |
| ブランチ管理 | 作業内容を分岐(ブランチ)させて並行作業を行い、完成したら統合する方法。 |
| コードレビュー | 他の人の書いたコードをチェックして、バグや改善点を見つける作業。品質向上に欠かせない。 |
| KPI分析 | ユーザー数や売上などの指標(KPI)を見て、ゲームの状況を判断し改善に生かすこと。 |
| ゲーム業界知識 | ゲーム会社、ヒット作、流行のジャンルなど業界動向についての理解(重複)。 |
| ローカライズ | 言語や文化に合わせてゲームを翻訳・調整すること。海外向けゲームには必須の工程。 |
| テスト | バグがないか、使い勝手が悪くないか確認する作業。実際にプレイしてチェックする。 |
| ワークフロー | 作業の流れ(重複)。効率的に進めるためのルールや段取り。 |
| 改善 | ゲームの問題点や不足点を直し、より良い状態にすること。ユーザーの意見などを参考にする。 |
| プロジェクト管理 | 目標やスケジュール、担当を決めて仕事を進めること。大きな開発では必須の考え方。 |
| チーム開発 | 複数人で協力してコードを書く(重複)。コミュニケーションと役割分担が重要。 |
| チャットツール | SlackやDiscordなど、開発メンバー同士でやりとりするためのソフト。情報共有をスムーズにする。 |
| QA | 「品質保証(Quality Assurance)」の略。ゲームやソフトがちゃんと動くか検証する専門チーム。 |
| プラットフォーム特 | 「プラットフォーム特性」などを指す省略形。コンソールやスマホなど、動かす環境独自の機能や制限のこと。 |
| ゲーム開発ツー | 「ゲーム開発ツール」の略。Unityなどのエンジンや、サウンドツールなど開発に役立つソフト。 |
| ゲームデザインドキュメン | 「ゲームデザインドキュメント」の略。企画やルールをまとめた設計書。開発の指針になる。 |
| プロトタイプ | 早い段階で作る試作品。実際に動かしてアイデアや機能を検証する。 |
| イテレーション | 短いサイクルで作って試し、改善を繰り返す開発手法。アジャイル開発の考え方。 |
| QA（品質保証） | ゲームやソフトをチェックして、不具合を防ぎ品質を守る担当や活動(重複だが正式名称)。 |
| イシュー管理 | バグや改善点(イシュー)をリスト化して、対応状況を管理すること。 |
| コミュニケーション | 情報や考えを伝え合うこと。チームで仕事するうえで最も大切な要素のひとつ。 |
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エンタープライズエンジニア
| 用語 | 解説 |
|---|---|
| ネットワーク基礎(OSI/TCP) | コンピュータ同士がデータをやりとりする仕組みの基礎。OSIモデルは通信を階層に分けて考える方法、TCPはデータを確実に届けるための通信ルール。 |
| OS基礎(Win/Linux) | パソコンを動かす基本ソフト。Windowsはマイクロソフト製、Linuxは無料で世界中で使われているOS。 |
| データベース基礎(SQL,RDB) | 情報を表などに整理して保存・取り出しする仕組み。SQLはデータベース操作の言語、RDBは表形式で管理するデータベースのこと。 |
| Java | いろいろなシステムやアプリで広く使われるプログラミング言語。「書いて一度コンパイルすれば、どこでも動く」が特徴。 |
| C# | マイクロソフトが作ったプログラミング言語。Windowsアプリやゲーム開発(Unity)などでも使われる。 |
| JavaScript | Webページに動きをつけるための言語。ブラウザ上で動き、ボタンを押すと画面が変わるなどの動的な処理ができる。 |
| フロントエンド基礎(HTML/CSS) | Webページの見た目や構造を作る基礎。HTMLで骨組み、CSSでデザインやレイアウトを設定する。 |
| JSフレームワーク(React/Vue) | JavaScriptで効率よくWebページを作るための道具。ReactやVueを使うと、大きなアプリでも管理がラクになる。 |
| バックエンド基礎(Servlet/ASP.NET) | Webサーバー側で動くプログラム。ServletはJava、ASP.NETはC#などを使ってWebアプリの裏方の処理を作る。 |
| コンピュータ科学基礎(アルゴリズ | 「アルゴリズム」など、コンピュータの基本的な考え方や仕組みを学ぶ分野。問題をどうやって効率的に解くか考える方法。 |
| 基本的なIT知識 | コンピュータやネットワーク、データの扱い方など、情報技術の基本的な理解。 |
| 文字コード/エンコーディング | コンピュータが文字を数字で表す約束ごと。日本語や英語を正しく表示するための仕組み。 |
| Python | わかりやすい文法で初心者にも人気の言語。AIやデータ分析、Web開発など幅広い分野で使われる。 |
| プログラミング言語 | コンピュータに指示を与えるための言葉。Java、C#、Pythonなどいろいろな種類がある。 |
| SQL | データベースに「データを追加」「検索」「削除」などの操作をするための命令文。 |
| REST API設計 | Webでデータをやり取りする仕組みを設計すること。URLやHTTPメソッド（GET,POSTなど）を使って必要なデータを受け渡しする。 |
| Webアプリ開発 | ブラウザ上で動くアプリを作ること。フロントエンドとバックエンドの両方を連携させる。 |
| Webサーバ(IIS/Apache/Nginx) | Webページを配信するソフト。IISはWindows、ApacheとNginxはLinuxなどでよく使われる。 |
| TCP/UDP,DNS | TCP/UDPはデータをやりとりする方法(信頼性のTCP、速さ重視のUDP)。DNSは「ドメイン名」をコンピュータの「IPアドレス」に変換するしくみ。 |
| 仮想化の概念 | 1台のコンピュータを、ソフトウェアで複数のコンピュータのように見せかけて動かす技術。 |
| システム構成(クライアント/サーバ | クライアント(使う側)とサーバ(提供側)を分けてコンピュータを動かす仕組み。ネット越しにデータをやりとりする。 |
| オブジェクト指向 | データとそれを操作する機能を「オブジェクト」としてまとめる考え方。プログラムを整理しやすくする。 |
| スクリプト言語 | 比較的手軽に書けるプログラミング言語。JavaScriptやPythonなど、スクリプトとしてサッと動かせるものを指す。 |
| フレームワーク選択 | 開発を便利にする道具(フレームワーク)を、作るアプリやチームのスキルに合うように選ぶこと。 |
| MVCモデル | アプリを「モデル(データ)」「ビュー(画面)」「コントローラ(制御)」に分けて作る方法。保守がしやすい。 |
| フルスタック連携 | フロントエンドからバックエンド、データベースまで一通り扱えること。すべての層をうまく連携させる。 |
| Session/認証 | Webでユーザーごとの状態(ログイン情報など)を管理するしくみ。サーバ側で「誰が誰なのか」を記憶する。 |
| 三層アーキテクチャ | プレゼンテーション層(画面)・アプリケーション層(処理)・データ層(データベース)に分ける設計。 |
| マイクロサービス | 大きなシステムを小さなサービス単位に分割して開発・運用する方法。独立して動かせるので拡張しやすい。 |
| SOA(サービス指向) | サービス同士が連携してシステムを作る考え方。マイクロサービスのもとになった概念。 |
| 基本的なIT知識 | コンピュータ、ネットワーク、データベースなどの基礎知識(重複)。 |
| プログラミング言語 | コンピュータに指示を書く言葉(重複)。Java、Pythonなどいろいろある。 |
| Webアプリ開発 | ブラウザ上で動くアプリを作る(重複)。HTML/CSS/JavaScriptなどを組み合わせる。 |
| オンプレ vs クラウド | サーバを自前で運用(オンプレ)するか、インターネット上のサービス(クラウド)を使うかの違い。 |
| AWS/Azure/GCP | 代表的なクラウドサービス。AWS(Amazon)、Azure(Microsoft)、GCP(Google)が提供している。 |
| Docker/コンテナ | アプリとその環境をひとまとめにして動かす技術。どこでも同じように動かせるメリットがある。 |
| DDD/クリーンアーキテクチャ | ドメイン駆動設計(DDD)やクリーンアーキテクチャは、大規模開発でも見通しよく整理する設計の考え方。 |
| 業務システムのアーキテクチ | 企業の業務を支えるシステムをどう作るかの設計(アーキテクチャ)のこと。 |
| イベント駆動 | 何かの動き(イベント)が起こったら処理を実行する方式。ボタンが押されたら反応するなど。 |
| 業務システムのアーキテクチャ | 企業向けのシステム構成(重複)。どのように機能を分割して効率よく動かすかを考える。 |
| エンジニアスキルマッ | 「エンジニアスキルマップ」の略。エンジニアがどんな技術や知識を持っているかを整理した表。 |
| インフラ・クラウド | サーバやネットワークの土台(インフラ)とクラウドサービス(AWSなど)を扱う知識。 |
| Kubernetes | コンテナをまとめて管理する仕組み。大量のコンテナを効率的に動かせる。 |
| インフラ・クラウド | サーバの基盤やネットワーク、クラウド技術全般(重複)。 |
| IaaS/PaaS/SaaS | クラウドサービスの種類。IaaSは仮想マシン、PaaSはアプリ動作環境、SaaSは完成したソフトを提供する形。 |
| モノリス vs 分散 | 1つの大きなシステム(モノリス)か、分割した小さなサービスの集合(分散・マイクロサービス)かの違い。 |
| デザインパターン | よくあるプログラムの作り方の「お手本」。問題解決のための定石集。 |
| 拡張性/スケーラビリティ | システムが大きくなっても対応できるかどうかの度合い。ユーザーが増えても動作を保てる設計が大事。 |
| 開発プロセス | システム開発の流れ。企画→設計→実装→テスト→リリース、などの手順を決める。 |
| 開発ツール | プログラミングやテスト、管理などを助けてくれるソフトやサービス。EclipseやVisual Studioなどが代表例。 |
| セキュリティと品質 | 外部からの攻撃に備えて守ること、バグを減らして信頼できるシステムにすること。 |
| Linuxサーバ運用 | Linuxを使ったサーバを管理・運用すること。コマンド操作などの知識が必要。 |
| ロードバランサ/スケーリン | アクセスを複数のサーバに振り分け(ロードバランサ)、必要に応じてサーバを増やす(スケーリング)技術。 |
| ミドルウェア(Oracle/SQLServer) | OSとアプリの間で動くソフトウェア。データベース(Oracle/SQLServer)などがこれにあたる。 |
| ウォーターフォール | 順番通りに「要件定義→設計→実装→テスト→運用」と進める開発手法。大きなプロジェクトでよく使われる。 |
| アジャイル(Scrum) | 少しずつ作ってはテストし、改善を繰り返す開発手法。Scrumはチームで短い期間(スプリント)ごとに進める。 |
| DevOps | 開発(Dev)と運用(Ops)を一体的に行い、素早くリリースして改善する考え方。 |
| IDE(Eclipse/VS) | プログラムを書くのに便利なソフト(EclipseやVisual Studio)。コード補完やデバッグ機能がある。 |
| Git/GitHub | ソースコードの変更履歴を管理する(Git)と、インターネット上で共有・コラボ開発できる(GitHub)サービス。 |
| ビルドツール(Maven/Gradle) | Javaなどのプロジェクトを自動でコンパイル・パッケージ化してくれるツール。MavenやGradleが代表的。 |
| OWASP Top 10 | Webアプリに多いセキュリティ上の危険トップ10リスト。開発者が注意すべき攻撃手口をまとめている。 |
| SQLインジェクション対策 | 悪意ある入力でデータベースを不正操作されないように、入力内容をチェック・安全に扱う方法。 |
| XSS対策 | ユーザーが入力した危険なスクリプトが実行されないようにする方法(エスケープ処理など)。 |
| CI/CD | 継続的インテグレーション(CI)と継続的デリバリー(CD)。コードを自動でテストし、問題なければ自動でリリースまで進める流れ。 |
| 開発プロセス | システムを作る流れ(重複)。ウォーターフォールやアジャイルなどの手法がある。 |
| ウォーターフォール vs アジャイル | 大きく区切って順番に進める(ウォーターフォール)か、少しずつ作って改善(アジャイル)かの比較。 |
| Issue管理(Jira/Redmine) | バグや作業項目(Issue)を登録し、対応状況を管理するツール。JiraやRedmineが有名。 |
| 開発ツール | システム開発に役立つソフトウェア全般(重複)。 |
| Docker Compose | Dockerコンテナをまとめて設定・起動するツール。複数コンテナの連携を簡単に扱える。 |
| 認証/認可(OAuth) | 「誰がログインしているか」を確認する(認証)と、「どこまで許可するか」を決める(認可)の仕組み。OAuthは安全に外部サービスと連携する方法。 |
| セキュリティと品質 | 外部攻撃への対策と、バグを減らして信頼度を高めること(重複)。 |
| HTTPS/証明書I9 | Web通信を暗号化する仕組み。証明書を使って安全なやりとりを実現する。文字列の最後の「I9」はタイポ表記と思われるので、そのまま扱う。 |
| PMBOK/プロジェクト管理 | プロジェクトを管理・成功させるための知識をまとめたガイド(PMBOK)。計画やリスク管理など方法論を学ぶ。 |
| 要件定義/設計 | 「何を作るか」(要件定義)と「どう作るか」(設計)をまとめる作業。アプリの基盤が決まる重要な工程。 |
| テスト工程(単体/結合) | 部品ごと(単体)と部品同士(結合)でアプリが正しく動くかチェックする工程。 |
| パイプライン(Jenkins/GitHub Actions) | コードをプッシュすると自動テストやビルドが走る流れ(パイプライン)を作るツール。JenkinsやGitHub Actionsなどがある。 |
| ER図/DB設計ツール | データベースの表や関係を図で表したもの(ER図)。設計を助けるツール(ERMasterなど)もある。 |
| モニタリング/ログ収集 | システムの動きを監視し、記録(ログ)を集めて分析すること。トラブル対処や改善に役立つ。 |
| コードレビュー | 他の人の書いたコードをチェックしてミスや改善点を見つける作業(重複)。 |
| テスト自動化(JUnit/xUnit) | テストを自動で行うための仕組み。JUnitやxUnitを使って、プログラムが期待通り動くかをチェックする。 |
| 静的解析・リファクタリング | ソースコードを自動でチェック(静的解析)して問題を見つけたり、コードをきれいに書き直す(リファクタリング)作業。 |
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PCアプリエンジニア
| 用語 | 解説 |
|---|---|
| C# | Microsoft製。パソコン用アプリやゲームを作るときによく使う言語。 |
| Java | スマホアプリや大きなサービスで広く使われる定番言語。 |
| Python | コードが読みやすく、AIやデータ分析で人気の言語。 |
| Windows + .NET | Windows上でアプリを動かすしくみと開発キットのセット。 |
| macOS + Xcode | Macでアプリを作るときに使うApple純正の開発環境。 |
| Linux + Qt/GTK | Linuxでデスクトップアプリを作るための道具箱。 |
| WinForms | Windows向けの古くからある画面（GUI）作成フレームワーク。 |
| WPF | Windowsでかっこいい見た目のアプリを作れる新しいGUI仕組み。 |
| Qt | 色々なOSで同じコードを動かせるGUIライブラリ。 |
| C++ | ゲームや高速処理に強い、C言語を進化させた言語。 |
| プログラミング言語 | コンピューターへやってほしいことを伝えるための“言葉”。 |
| Swift | iPhoneアプリを作るためにAppleが作った新しい言語。 |
| Cross-Platform | 1つのコードで複数のOSで動かせる考え方。 |
| OS別開発 | WindowsやMacなど、OSごとに作り方を変える開発。 |
| UWP/WinUI | Windows10以降専用のモダンなアプリを作る仕組み。 |
| Electron | Web技術だけでパソコン用アプリを作れるツール。 |
| GUIライブラリ | ボタンやウインドウなど画面部品をまとめた道具セット。 |
| JavaFX | Javaでリッチなデスクトップ画面を作るためのフレームワーク。 |
| Objective-C | 昔のiPhoneアプリで主流だったApple系言語。 |
| 言語選択のポイント | どの言語を選ぶか決めるときの考え方や条件。 |
| 将来性・コミュニティ | その技術が今後も成長するか、仲間が多いかという視点。 |
| Cocoa/SwiftUI | MacやiPhone用の画面を作るためのApple公式フレームワーク。 |
| GTK | Linuxで使われることが多いオープンソースGUIライブラリ。 |
| SwiftUI | Appleが開発した宣言的にUIを作る新しい仕組み。 |
| Flutter/Tauri | Google製FlutterやRust製Tauriなど、複数OSに対応したUI開発ツール。 |
| 企画・要件定義 | 作るものの目的や必要な機能を決める作業。 |
| 設計 (UI/UX含む) | 設計図を作り、見た目や使いやすさも考える工程。 |
| コーディング | 実際にプログラムを書く作業。 |
| MVC | 画面・データ・操作を分けて整理する設計パターン。 |
| MVVM | データの見せ方を効率的に分ける設計パターン。 |
| MVP | テストしやすくするために役割を3つに分けた設計パターン。 |
| テスト | プログラムが正しく動くか確認する作業。 |
| 設計・開発プロセス | 計画→設計→実装→テストなどの進め方全体。 |
| デバッグ | バグ（間違い）を見つけて直す作業。 |
| エンジニアスキルマップ | エンジニアに必要なスキルを一覧にした表。 |
| アーキテクチャパターン | 大きなシステムの組み立て方の定番ルール。 |
| Layered Architecture | 層に分けて責任をはっきりさせる設計流儀。 |
| データバインディング | データと画面表示を自動でつなげる仕組み。 |
| バージョン管理 | ソースコードの履歴を記録して戻せるようにする仕組み。 |
| パッケージング | ソフトを配布しやすい形にまとめる作業。 |
| リリース・配布 | 完成したソフトをユーザーに届けること。 |
| テストとデバッグ | 動作確認とバグ修正をあわせて行う工程。 |
| セキュリティ | 安全に使えるように悪意から守ること。 |
| 最適化 | 速く・軽く・少ないメモリで動くように改善すること。 |
| Clean Architecture | 依存関係を整理して長く保守しやすくする設計方法。 |
| SOLID原則 | 良いクラス設計をするための5つの基本ルール。 |
| Reactive Programming | データの変化を自動で伝えて処理を走らせる考え方。 |
| ユニットテスト | 部品ひとつひとつが正しいか確かめるテスト。 |
| テストフレームワーク | テストを簡単に書いて実行できる道具セット。 |
| デバッガ | プログラムを止めたり中をのぞいてバグを探すツール。 |
| 脆弱性診断 | ハッキングされないかをチェックする調査。 |
| セキュアコーディング | 安全なコードを書くための決まりごと。 |
| 認証・認可の実装 | ログインして本人確認し、権限を管理する仕組み。 |
| プロファイリングツール活用 | どこが遅いか測定して調べるツールを使うこと。 |
| メモリ管理と最適化 | メモリの使い過ぎを防ぎ、効率よく動かす工夫。 |
| マルチスレッド・並列処理 | 複数の仕事を同時にこなして速くする技術。 |
| Gitバージョン管理 | Gitを使ってコードの履歴や協力開発を管理すること。 |
| 暗号化・復号技術 | データを読めない形にする・元に戻す仕組み。 |
| セキュリティテストツールの活用 | 自動で脆弱性を探すツールを使うこと。 |
| アルゴリズム最適化 | 計算手順を工夫して速くすること。 |
| リソース使用状況のモニタリング | CPUやメモリの使用量を見張ること。 |
| CI/CD | テストや配布を自動化して素早く改良を届ける仕組み。 |
| コードレビュー | ほかの人が書いたコードをチェックして品質を上げること。 |
| リファクタリング | 動きを変えずにコードをきれいに書き直すこと。 |
| インシデント対応 | トラブルが起きたときに素早く対処すること。 |
| ネットワークセキュリティの知識 | 通信を安全に保つための基礎知識。 |
| 最新の脅威情報収集 | 新しい攻撃手口を調べて対策を考えること。 |
| キャッシュ戦略 | よく使うデータを一時保存して速く返す工夫。 |
| 負荷テストの設計と実行 | 大量アクセスでも壊れないか試すテスト。 |
| ボトルネック分析と改善 | システムの一番遅い部分を探して直すこと。 |
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データサイエンティスト
| 用語 | 解説 |
|---|---|
| 平均・分散・標準偏差 | データの「中心」と「ばらつき」を数で表す基本ワザ。 |
| 確率分布（正規,二項） | 点数の山形グラフやコイン投げの表裏など、起こりやすさを示す形。 |
| 仮説検定 | 「差がある？」をデータで確かめる統計の判定方法。 |
| Python基礎文法 | 変数や if など、Python の書き方の超入門。 |
| pandas,Numpy | 表計算や高速計算を楽にする Python の人気ライブラリ。 |
| R言語基礎 | 統計処理に強い R 言語の基本操作。 |
| 教師あり学習（回帰,分類） | 正解付きデータから数値やラベルを当てる機械学習。 |
| 決定木,ランダムフォレスト | 「はい/いいえ」を木の枝で分けて答えを出すモデルと、それを大量に束ねた方法。 |
| SVM,線形モデル | データを直線で仕切るシンプルな予測モデル。 |
| 線形代数（行列,固有値） | 行列を使った計算。画像処理や 3D で活躍。 |
| 数学・統計 | データ分析の土台になる計算や確率の知識ぜんぶ。 |
| 微分積分（最適化） | 変化を調べたり、一番いい値を探す数学。 |
| Git/バージョン管理 | コードの履歴を残し、戻したり共有できる仕組み。 |
| プログラミング（Python/R/SQL） | よく使う 3 言語の書き方と考え方。 |
| SQL基本（SELECT,JOIN） | データベースから欲しい行や列を取り出す基本操作。 |
| 学習率,正則化 | モデルがどれだけ学ぶか、覚え過ぎを防ぐかの設定。 |
| 機械学習 | データからパターンを学び、自動で予測する技術全体。 |
| ハイパーパラメータ調整 | モデルの細かい設定を試してベストを探す作業。 |
| 回帰分析 | 数値を予測するための統計手法。 |
| 因子分析/主成分 | たくさんの項目を少ない「隠れた要因」で説明する分析。 |
| 統計検定（2級） | 統計の力試し資格。2級は高校～大学基礎レベル。 |
| コード品質/リファクタ | 読みやすく、ミスが起きにくいコードに書き直すこと。 |
| pyodbc,SQLAlchemy連携 | Python から DB につなぐためのライブラリ。 |
| コーディング規約 | みんなが同じ書き方をして読みやすくするルール。 |
| 教師なし/クラスタリング | 正解なしで似たデータどうしを自動でまとめる手法。 |
| 評価指標（Accuracy,F1） | モデルの当たり外れを点数化する物差し。 |
| 特徴量エンジニアリング | 学習に役立つ形にデータを作り変える工夫。 |
| Matplotlib,Seaborn | Python でグラフを描く定番ライブラリ。 |
| グラフ作成（散布図,箱ひげ） | データの分布や外れ値を目で見える形にする図。 |
| 時系列可視化 | 売り上げ推移など「時間変化」をグラフで見る技。 |
| SQL最適化（インデックス） | DB を速くするための並べ替え&しおり付け。 |
| リレーショナルDB | 表形式でデータを管理する昔からの王道 DB。 |
| NoSQL | 表にこだわらず自由な形で保存できる新しい DB 群。 |
| BIツール（Tableau/PowerBI） | クリック操作でグラフやレポートを作れる分析ソフト。 |
| データ可視化/EDA | グラフで探りを入れ、データのクセをつかむ作業。 |
| EDA（分布,外れ値） | 平均や外れ値などを調べる「探偵タイム」。 |
| エンジニアスキルマップ | スキルの全体像を一覧にした“地図”。 |
| データベース/ETL | データを貯め、取り込み・加工する仕組み全般。 |
| ETLツール（実務） | 取り込み→変換→保存を自動で回す市販ツール。 |
| DWH（レイク,BigQuery etc） | 大量データを分析しやすい形で溜める倉庫。 |
| ELT vs ETL | 先に取り込むか、先に変換するかの違い。 |
| ダッシュボード設計 | 指標を一画面にまとめて状況をすぐ確認できる板。 |
| ストーリーテリング | データを物語としてわかりやすく伝える技。 |
| Pivot,交差集計 | 行列を組み替えて数字をサクッとまとめる表。 |
| クラウド/インフラ | AWS などネット上のサーバーやネットワーク基盤。 |
| ビジネス理解/コミュニケーション | 技術を“会社の目的”に結びつけ、人と協力する力。 |
| MLOps/運用 | モデルを作って終わりにせず、育てて回す仕組み。 |
| Spark,Hadoop分散処理 | 複数 PC でデータを手分けして高速計算する技術。 |
| データスキーマ設計 | 表どうしのつながりや型を決める設計図づくり。 |
| AWS,GCP,Azure | 3 大クラウドサービス。ネット上の貸しサーバー。 |
| EC2,VM,ComputeEngine | クラウドで借りる仮想パソコン（サーバー）。 |
| S3,CloudStorage | クラウドにある大容量の物置フォルダ。 |
| ドメイン知識（業界） | 金融・医療など“その分野ならでは”の知識。 |
| KPI設計 | 成功を数字で測るための目標値を決めること。 |
| ROI分析 | 投資に対してどれだけ得したかを計算。 |
| モデルデプロイ(API) | 学習済みモデルをアプリから呼べる形に公開。 |
| Flask,FastAPI | Python で軽い Web/API を作るフレームワーク。 |
| モデル監視,ログ | 使い続けてズレていないかを常に見張るしくみ。 |
| Dockerコンテナ | アプリを小さな箱に詰めてどこでも動かす技術。 |
| Kubernetes | コンテナをたくさん並べて自動で管理する仕組み。 |
| プレゼンテーション | スライドでわかりやすく説明する力。 |
| 要件定義,タスク管理 | 何を作るか決め、作業を分けて進み具合を管理。 |
| 自動再学習パイプライン | データが増えたらモデルを自動で学び直す流れ。 |
| A/Bテスト | 2 つの案を同時に試し、どちらが良いか確かめる実験。 |
| Serverless（Lambda etc） | サーバーを意識せず関数単位でコードを動かすサービス。 |
| CI/CDパイプライン | テストやデプロイを自動で連続実行する仕組み。 |
| 費用管理/モニタリング | クラウド料金や性能を見張って無駄を減らすこと。 |
| 顧客折衝,ステークホルダ | お客さんや関係者と話して要望を合わせる仕事。 |
| レポーティング/資料作成 | 結果を文章・グラフにまとめて報告する作業。 |
| PM,アジャイル開発 | プロジェクト管理と小さく素早く作る開発手法。 |
| Docker+MLflow | コンテナと MLflow を組み合わせた実験管理。 |
| DevOps連携 | 開発(Dev)と運用(Ops)を一つの流れにする考え方。 |
| モデルバージョン管理 | モデルの「いつ・どのデータで学習したか」を履歴管理。 |
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機械学習エンジニア
| 用語 | 解説 |
|---|---|
| Python基礎 | 変数・計算・くり返しなど、Pythonの超入門スキル。 |
| 数学(線形代数/微分積分/確率) | 行列やグラフの傾き、起こりやすさを扱う土台の数学。 |
| データサイエンス基礎 | データを集めて整理し、意味を読み取る基本の流れ。 |
| 教師あり/教師なし | 正解付きで学ぶ方法と、正解なしで似たものをまとめる方法。 |
| 学習率と正則化 | 学ぶ速さの調整と、覚えすぎ（過学習）を防ぐしくみ。 |
| 評価指標(MSE/F1など) | モデルの当たり外れを点数にして測る物差し。 |
| 線形回帰 | 直線で未来の数値を予測する一番シンプルな式。 |
| 分類(ロジスティック) | Yes/No などグループ分けをする数式。 |
| 決定木 | 質問を枝分かれさせて答えを決める方法。 |
| プログラミングスキル | コードをスラスラ書いて動かす力。 |
| 基礎知識 | その分野で最低限知っておくべきキホン。 |
| OS/Linux/SQL | コンピューター操作(Linux)とデータベース言語(SQL)。 |
| アルゴリズム概念 | 問題を解く手順を考えるコツ。 |
| 機械学習理論 | コンピューターがどう“学ぶ”かを数学で説明する学問。 |
| 交差検証 | データを分けて何度も試し、成績を正しく測る方法。 |
| アンサンブル(RF/GBM) | いくつもモデルを束ねて精度を上げるワザ。 |
| MLアルゴリズム | 機械学習でよく使う手法の総称。 |
| SVM/k-NN | 線で区切る方法(SVM)と近い例を探す方法(k-NN)。 |
| 英語リテラシー | 技術情報を英語で読み書きできる力。 |
| コミュニケーション | 考えを伝え、相手の話を聞くスキル。 |
| 統計学 | データをまとめて特徴を見つける学問。 |
| 汎化性能 | 初めて見るデータでも当たる強さ。 |
| 誤差関数 | 予測と正解のズレを数字で示す式。 |
| パラメータ調整 | モデルの細かい設定つまみを最適に合わせる作業。 |
| ナイーブベイズ | 確率でサクッと分類する軽量モデル。 |
| クラスタリング(k-means) | 似たデータどうしを自動でグループ化する方法。 |
| 次元削減(PCA) | 多すぎる項目を少ない軸にまとめる技。 |
| ニューラルネット(DNN) | 脳をまねた多層ネットワーク。 |
| CNN(画像) | 画像の特徴を抜き取るネットワーク。 |
| RNN/LSTM | 文や時間の流れを扱えるネットワーク。 |
| NumPy/Pandas | 計算と表データを扱うPythonライブラリ。 |
| scikit-learn | 基本的な機械学習を簡単に試せるライブラリ。 |
| Matplotlib/Seaborn | Pythonでグラフを描く道具。 |
| バックプロパゲーション | 誤差を逆向きに伝えて学ぶ計算法。 |
| 深層学習 | 大量データを多層ネットで学ぶ方法。 |
| トランスフォーマー(NLP) | 長い文章を一度に理解できる最新モデル。 |
| 機械学習エンジニアスキルマップ | 機械学習エンジニアに必要な力を一覧にした図。 |
| 主要ツール/ライブラリ | よく使われるソフトやコード集。 |
| TensorFlow/Keras | Google製の深層学習フレームワークと簡易API。 |
| PyTorch | 書きやすさで人気の深層学習フレームワーク。 |
| GAN/VAE(生成) | 新しい画像などを作り出す生成モデル。 |
| 最適化手法(Adam等) | 重みをどう動かすかの計算ルール。 |
| 正則化(Dropout) | 一部の線を消して覚えすぎを防ぐ技。 |
| 実務スキル | 現場で役立つ段取りやマナー。 |
| 求人動向/必要スキル | 会社が今ほしがっている能力や流行。 |
| AI倫理・法規制関連 | AIを安全・公平に扱うための決まりごと全般。 |
| XGBoost/LightGBM | 大きな表データを高速に学ぶ木モデル。 |
| Jupyter/Colab | ブラウザでコードとメモを同時に書けるノート環境。 |
| Git/クラウド | コードの履歴管理とネット上のサーバー利用。 |
| データ前処理 | 欠けた値の補完など、学習前にデータを整える作業。 |
| 特徴量エンジニアリング | データを役立つ形に変換して作り直すこと。 |
| ハイパーパラメータ調整 | 学習率など人が決める設定を試行錯誤で最適化。 |
| Python実務経験 | Pythonを仕事で使ったことの度合い。 |
| 機械学習/深層学習実績 | 実際にモデルを作って動かした経験。 |
| 主要フレームワーク活用 | TensorFlowやPyTorchを自在に使う力。 |
| AI倫理原則の理解 | 差別や偏りを避ける国際的指針を知っていること。 |
| 個人情報保護(GDPR・PIPEDA等) | 個人データを守る法律を理解し遵守する力。 |
| バイアス・公平性の検証 | モデルが誰かに不利にならないかチェックする作業。 |
| モデル評価(F1/混同行列) | 当たり外れを細かく分析する評価方法。 |
| デプロイ/MLOps | モデルをサービスに載せて保守まで回す流れ。 |
| データベース/クラウド | データ保存とネット上の計算資源のしくみ。 |
| 開発プロセス(Git) | チームでコードを進める決まりとツール。 |
| 説明可能性(XAI)の理解と適用 | AIがどう考えたかを人に示す技術。 |
| AI開発の法規制・ガイドライン | AI開発で守るべき法律や公式指針。 |
| ドキュメンテーション | 使い方や仕様を文章にまとめること。 |
| ソフトウェア開発(チーム) | 複数人で協力してプログラムを作る方法。 |
| 課題定義/コミュ | 問題をはっきりさせ、関係者と相談する力。 |
| ビジネススキル | 利益や計画を考えて提案する力。 |
| 英語力 | 英語で読む・書く・話す総合力。 |
| 資格(G検定/E資格) | 日本で人気のAI関連公式試験。 |
| AIと著作権・知的財産権の理解 | AI生成物と法律の関係を理解すること。 |
| データのプライバシーとコンプライアンス | データを扱う際の会社ルールや責任を守ること。 |
| リスク評価と倫理的意思決定の実践 | AIが招く問題を予測し、正しい判断をする訓練。 |
クオンツ
| 用語 | 解説 |
|---|---|
| デリバティブ開発 | 先物やオプションなど“値段が変わりやすい商品”のプログラムを作る仕事。 |
| リスク管理 | 損をしすぎないように危険を測り、抑えるしくみ。 |
| システム開発(クオンツDev) | 金融用の計算プログラムやツールを作るエンジニアリング。 |
| 確率論(伊藤積分) | 株価のような“ゆらゆら動く”数字を数学で扱う方法。 |
| 微分積分(偏微分,最適化) | 変化の速さや一番いい答えを探す計算。 |
| 線形代数(行列演算) | 行と列の数字をまとめて計算する数学。コンピューターで速い。 |
| デリバティブ概要(先物,OP) | 先物やオプションなど価格が派生した商品のおさらい。 |
| ブラック=ショールズ方程式 | オプションの理論価格を求める有名な公式。 |
| ポートフォリオ理論(CAPM) | いろいろな資産を組み合わせてリスクと利益を考える理論。 |
| 資産運用 | お金を増やすために株や債券に投資すること。 |
| クオンツ職種と役割 | 金融の計算専門家（クオンツ）がする仕事の種類と役目。 |
| 定量リサーチ | データと数式で市場を調べる研究。 |
| 確率微分方程式(SDE) | ランダムに動く物を数式で表す方法。 |
| 数学の重要性 | 正しいモデルづくりに数学が欠かせないということ。 |
| 統計検定 | データに“違い”があるか確かめる数学のテスト。 |
| VaR(リスク管理) | 1日でどれくらい損するかを数で示す指標。 |
| 金融理論と商品 | お金に関する基本的な考え方と商品一覧。 |
| 金融市場(株,債,為替) | 株式・債券・通貨などが取引される場所の総称。 |
| セルサイドvsバイサイド | 売る側（証券会社）と買う側（運用会社）の立場の違い。 |
| 高度な数理解析業務 | 難しい数学を使って値段を計算する仕事。 |
| モデル検証&改善 | 作った数式が正しいかチェックして直す工程。 |
| 大学院レベル必須 | 大学院で学ぶくらい高度な知識が必要という意味。 |
| 数値解析(有限差分,MC) | 複雑な数式をコンピューターで近似計算する手法。 |
| ブラック=ショールズ理論 | オプション価格理論の基礎。（方程式と同じ考え） |
| ギリシャ指標(デルタ等) | オプションの価格が変わる度合いを示す記号。 |
| 金利モデル(Hull-White) | 金利の動きを数式で表すモデルの一つ。 |
| 計量経済学 | 統計で経済の関係を調べる学問。 |
| Python(Numpy,Pandas) | Pythonと表計算・高速計算ライブラリ。 |
| C++(高速計算) | とても速く動くプログラミング言語。 |
| R(統計解析) | 統計に強いプログラミング言語。 |
| 統計解析(回帰,検定) | データから関係を見つけたり差を調べる計算。 |
| 時系列分析(ARIMA,LSTM) | 時間ごとのデータを未来予測する方法。 |
| scikit-learn,TF | Pythonの機械学習ライブラリとGoogleの深層学習ツール。 |
| Git/チーム開発 | みんなでコードを書き進めるときの履歴管理ツール。 |
| プログラミングスキル | コードを書く力全般。 |
| Excel/VBA | 表計算ソフトとその自動化マクロ。 |
| エンジニアスキルマップ | 必要な技術を一覧にした“地図”。 |
| データ分析・ML | データを調べたり機械学習で予測する技術。 |
| 強化学習(トレード) | 試行錯誤で最適な売買を学ぶAI。 |
| 大規模データ処理 | 大量データを素早く扱う技術。 |
| アルゴリズム/データ構造 | 問題を解く手順と情報のしまい方。 |
| デバッグ&テスト | 間違いを直し動きを確認する作業。 |
| バージョン管理 | コードの過去と今を記録するしくみ。 |
| 主要ツール・プラットフォーム | よく使うソフトや環境。 |
| 規制・コンプライアンス関連スキル | 法律や社内ルールを守る知識。 |
| トレーディング戦略・市場分析スキル | 売買方法や市場の動きを読む力。 |
| 特徴量エンジニアリング | AIが学びやすい形にデータを変える工夫。 |
| モデル評価(過学習) | AIが覚えすぎていないかを確かめること。 |
| 深層学習(リスク) | 多層ニューラルネットでリスクを予測する研究。 |
| SQL DB | データベースを問い合わせる言語／システム。 |
| Bloomberg/Refinitiv | 金融情報を提供する有名データサービス。 |
| 金融規制の理解(バーゼル規制等) | 銀行の安全ルールを知ること。 |
| AML(マネーロンダリング対策)知識 | 不正なお金洗いを防ぐ仕組みの知識。 |
| トレーディングコンプライアンス | 取引がルール違反でないかを管理すること。 |
| マクロ経済指標の分析 | GDPなど大きな経済の数字を読み解くこと。 |
| センチメント分析(ニュース・SNS等) | 記事やSNSの『良い悪い』をAIで判定する技術。 |
| トレーディングアルゴリズム開発 | 売買を自動で行うプログラムを作ること。 |
| Python QuantLib | Pythonから使える金融計算ライブラリ。 |
| RFinance/Matlab | RやMatlabで行う金融計算パッケージ。 |
| 個人情報保護とデータガバナンス | 個人データを安全に扱い管理すること。 |
| 規制対応のリスク評価・管理 | 新しい法律への影響を調べ、対策する仕事。 |
| バックテストとシミュレーション | 過去データで戦略を試し、仮想で動かす検証。 |
| 市場の流動性分析 | どれだけスムーズに売買できるかを調べること。 |
| kdb+/Q | 超高速で時系列データを扱える |
インフラエンジニア
| 用語 | 解説 |
|---|---|
| Linuxコマンド操作 | 文字だけで Linux を動かす基本の命令。 |
| WindowsServer基礎 | 会社向け Windows サーバーの基本知識。 |
| プロセス/サービス管理 | 動いているアプリを起こしたり止めたり世話をすること。 |
| OSIモデル/TCP IP | ネット通信を７段に分けて考えるルールと実際に使う仕組み。 |
| IPアドレス/サブネット | パソコンの住所と近所わけの考え方。 |
| DHCP/DNS | 住所を自動で配るしくみと、名前から住所を調べる電話帳。 |
| VMware/Hyper-V | パソコン１台の中に仮想パソコンを作るソフト。 |
| コンテナ(Docker) | アプリを小さな箱に入れてどこでも動かす技術。 |
| IaC(Terraform) | サーバー設定をコードで書き、まとめて自動で作る方法。 |
| 物理サーバ/仮想サーバ | 実物マシンと、１台の中に作る“仮想”マシン。 |
| OS/サーバー基礎 | サーバー用 OS の入れ方・設定の基本。 |
| シェル/PowerShell | コマンドを連続で流すスクリプト言語。 |
| ルーティング/スイッチング | データをどの道に流すか、ネットの交通整理。 |
| ネットワーク基礎 | LAN ケーブルや Wi-Fi のしくみなど土台知識。 |
| VLAN/NAT | 同じ線でもチーム分け／家の中と外の住所を変換。 |
| AWS/EC2 VPC | Amazon の雲上サーバーと、その専用ネット。 |
| 仮想化/クラウド | コンピューターを実物ではなく雲の中で動かす考え方。 |
| Azure/GCP | Microsoft・Google のクラウドサービス。 |
| RAID/ストレージ | 複数ディスクで速さ・安全を高める保存方法。 |
| ユーザー/権限管理 | だれが何をできるかを決める仕組み。 |
| ファイルシステム | データを並べて保存するルール。 |
| ロードバランサ | アクセスを複数サーバーに平等に分ける交通整理係。 |
| ファイアウォール/ACL | 危ない通信を門前払いする壁／細かな通行証。 |
| VPN/トンネル | インターネット上に安全な“秘密通路”を作る技。 |
| サーバレス/Function | サーバーを意識せず関数だけ動かすクラウドサービス。 |
| クラウドセキュリティ | 雲の中のサーバーを守るための決まりと設定。 |
| クラウド料金最適化 | 無駄を減らしてクラウド費用を節約する工夫。 |
| サイジング(CPU,RAM) | 必要な性能（速さ・メモリ量）を見積もる作業。 |
| ストレージ設計 | どのくらい・どんな保存方法を使うか決める。 |
| IPアドレス設計 | 社内 PC の住所を体系的に割り振る計画。 |
| 監視ツール(Zabbix) | サーバーの健康状態を見張るソフト。 |
| ログ管理/収集 | 動作記録を集めて検索できるようにすること。 |
| アラート対応 | 異常メールが来たらすぐ見て対処する作業。 |
| サーバセットアップ | サーバーを組み立てて OS を入れる最初の作業。 |
| インフラ設計・構築 | ネットやサーバーの仕組みを考えて実際に作る仕事。 |
| ミドルウェア導入 | Web など動かす中間ソフトを入れて設定する。 |
| エンジニアスキルマップ | スキルの全体像を図にした「技術の地図」。 |
| 運用・監視 | 作ったシステムを毎日安全に動かし続けること。 |
| 定期メンテナンス | ソフト更新や掃除など決まったお世話。 |
| 性能チューニング | 動作を速く・軽くなるように調整。 |
| DNS/AD構築 | 名前解決と Windows のユーザー管理基盤を作る。 |
| 冗長化/HA構成 | 壊れてもすぐ替えが動く二重化の仕組み。 |
| ドキュメント整備 | 手順や設定をわかりやすく書きそろえる。 |
| セキュリティ | システムを悪意から守る総合対策。 |
| インシデント対応・障害管理スキル | トラブル発生時に調査から復旧まで行う力。 |
| コミュニケーション/ドキュメント | 人に伝え、資料にまとめる力。 |
| ジョブ管理(AutoSys) | 定期処理を時間通りに自動実行させる仕組み。 |
| バックアップ/リストア | 予備コピーを取り、必要なとき戻す操作。 |
| SLA/稼働率管理 | 「月99.9%動かす」など契約どおりに保つ管理。 |
| ファイアウォールルール | 通してよい通信・ダメな通信を細かく設定。 |
| アクセス制御(ACL) | 誰がどこへ入れるかリストで管理。 |
| SSL/TLS暗号化 | 通信内容を盗み見されないように暗号化。 |
| インシデント検知・分析 | 異常を見つけ、原因を調べる作業。 |
| 障害切り分けと原因特定 | どこが悪いか範囲を絞り、真因を突き止める。 |
| 復旧手順策定・実施 | 元に戻す手順を決め、実際に直す。 |
| チーム連携 | 仲間と役割分担し、助け合って進める。 |
| 要件ヒアリング | お客さんの「こうしたい」を聞き取る。 |
| ステークホルダ調整 | 関係者どうしの希望をすり合わせる。 |
| パッチ管理 | 更新プログラムを当てて安全を保つ。 |
| IDS/IPS | 不審な通信を検知し、自動で遮断する装置。 |
| 障害報告書作成と共有 | トラブル内容と対策を文書にまとめ配る。 |
| 根本原因分析(RCA) | 同じ失敗を繰り返さないために原因を深掘り。 |
| プレゼンテーション | スライドでわかりやすく説明する技。 |
| レポート作成 | 結果や状況を文章で整理して報告。 |
| 多要素認証 | パスワード＋スマホコードなど２段階で本人確認。 |
| 脆弱性スキャン | セキュリティの穴が無いか自動チェック。 |
| ディザスタリカバリ | 地震など大事故後にサービスを復旧させる計画。 |
| 障害再発防止対策策定 | また壊れないように仕組みを改善する。 |
| 障害時コミュニケーション | トラブル中に状況を正しく共有する力。 |
| 緊急対応力・判断力向上訓練 | いざという時の決断力を鍛える訓練。 |
| ネゴシエーション | 利害が違う相手と交渉して合意を得る。 |
| 作業手順書 | 誰でも同じように作業できるよう手順を整理。 |
| レビュー & 共有 | 他人に確認してもらい、知識をチームで回す。 |
セキュリティエンジニア
| 用語 | 解説 |
|---|---|
| CIAトライアングル | 機密・完全・可用の３本柱で情報を守る考え方。 |
| 脅威/攻撃例(マルウェア等) | ウイルスなどコンピュータを狙う代表的な手口。 |
| リスク評価 | “起こりやすさ×被害の大きさ”で危険度を点数化。 |
| TCP/IPモデル | インターネット通信を階層に分けた基本ルール。 |
| VLAN/ファイアウォール設定 | 仮想の区切りや防火壁でネットを守る設定。 |
| IDS/IPS(侵入検知) | 変な通信を見つけて警告・遮断する警備システム。 |
| Linux基礎(構成等) | Linux の入れ方や初期設定の基本。 |
| パッチ管理 | ソフトの更新を当てて弱点をふさぐ運用。 |
| Windowsセキュリティ(GPO) | Windows をまとめて安全設定できる仕組み。 |
| 暗号技術/認証 | データを読めなくし、本人か確認する技術。 |
| セキュリティ基礎 | 安全対策の用語と考え方の入門。 |
| ポリシー策定/実施 | 「こう守る」という社内ルールを作り守らせる。 |
| SSL/TLS通信の仕組み | HTTPS などで通信を暗号化するしくみ。 |
| ネットワーク | 機器どうしをつなぐ仕組み全般。 |
| ネットワークアクセス制御 | 誰がどこへつなげるか門番する設定。 |
| OS権限管理・監査 | OS で操作権限を決め、記録をチェック。 |
| OSセキュリティ | OS 自体を安全に保つ設定や対策。 |
| ログ/イベントビューア | 動作記録をのぞき原因を探すツール。 |
| 法規/コンプライアンス | 法律や社内規定をきちんと守ること。 |
| ISO/NISTフレームワーク | 国際的なセキュリティ管理のガイドライン。 |
| インシデント計画/BCP | 事故時の手順と事業を止めない計画。 |
| ネットワーク設計(冗長性等) | 壊れても動くように回線を二重化する設計。 |
| 無線LANセキュリティ | Wi-Fi を安全に使う暗号と設定。 |
| IPアドレス/ルーティング | データを正しい住所へ届ける仕組み。 |
| SELinux/AppArmor | Linux でアプリ権限を細かく縛るしくみ。 |
| Windowsセキュリティ | Windows OS を守る総合設定群。 |
| SSH/RDP | 離れた PC を安全に操作するプロトコル。 |
| Webアプリセキュリティ | Web サイトの弱点を防ぐ技術。 |
| OWASP Top10 | Webで危ない脆弱性トップ10 の一覧。 |
| HTTP/HTTPS | Web通信の基本ルール、S付きは暗号化あり。 |
| プログラミング/スクリプト | コードを書いて作業を自動化する力。 |
| インシデントライフサイクル | 事故発生→復旧までの一連の流れ。 |
| インシデント報告書作成 | トラブルを文書にまとめ共有する作業。 |
| WAF導入 | Web 用の防火壁を置いて攻撃をブロック。 |
| アプリケーションセキュリティ | ソフトそのものを安全に作る技術。 |
| SQLi/XSS対策 | DB侵入や画面改ざんを防ぐ方法。 |
| セキュリティエンジニアスキルマップ | 必要技術を一覧にした“地図”。 |
| インシデント対応 | トラブルに素早く対処し復旧させること。 |
| マルウェア解析(IDA/Ghidra) | ウイルスの動きを専門ツールで調べる作業。 |
| インシデント訓練/演習 | 事故を想定して対応を練習すること。 |
| Cookie/Session管理 | ログイン情報を安全に扱う仕組み。 |
| Burp/ZAPツール活用 | 無料ツールで Web の弱点を診断する。 |
| ソフトウェア脆弱性管理 | 見つかった弱点を一覧化し修正を追う運用。 |
| 脆弱性診断ツール | 自動でシステムの穴を探すソフト。 |
| フォレンジック・監視 | 証拠保全と常時見張りで異常を察知。 |
| ペネテスト手法 | “攻撃者役”になり防御の甘さを試す方法。 |
| ルート原因分析(RCA) | 問題の本当の原因を突き止める分析。 |
| DDoS対応 | 大量アクセス攻撃をさばく対策。 |
| BCP/DR計画 | 災害後に業務・データを復旧する計画。 |
| 正規表現/ログ分析 | パターン検索でログを素早く調べる技。 |
| Ansible/Terraform | サーバ設定をコードで自動化する道具。 |
| API連携(REST) | HTTP でシステム同士をつなぐ決まり。 |
| SIEM(Splunk/QRadar) | 大量ログを集め関連付ける専用製品。 |
| Syslog解析 | Syslog 形式の記録を読み解く作業。 |
| ELK Stack | Elastic 製品でログ検索・可視化するセット。 |
| AWSセキュリティ(IAM) | AWS でユーザー権限を管理するサービス。 |
| クラウド権限管理 | クラウドのアクセス権を整理・監査。 |
| Azure/GCPSec | Azure や GCP の安全設定機能。 |
| セキュア開発/自動化 | 安全チェックを開発フローに組み込むこと。 |
| セキュアコーディング | 脆弱性を作らない書き方のルール。 |
| ログハンティング | 記録を掘って攻撃の痕跡を探す作業。 |
| フォレンジック(Volatility) | メモリ解析ツールで証拠を抜く技術。 |
| Shared Responsibility | クラウドは責任を客と提供側で分担する考え。 |
| クラウドセキュリティ | クラウド環境を安全に運用する総合技術。 |
| Terraform/CloudFormation | インフラ構成をコードで自動構築するツール。 |
| CSRF/SSRF対策 | 外部サイト経由の不正リクエストを防ぐ策。 |
| ソースコードレビュー | 他人のコードを見てミスを減らすこと。 |
| DevSecOps導入 | 開発・運用の流れにセキュリティを組み込む文化。 |
| メモリ/ディスク解析 | PC の記憶領域を調べ証拠を集める作業。 |
| ログ相関分析 | 複数ログを組み合わせ攻撃の流れを追う分析。 |
| ログ分析用スクリプト開発 | ログ解析を自動化するプログラム作り。 |
| Container/K8sSec | Docker・Kubernetes を安全に使う設定。 |
| IAMポリシー | “誰が何をできるか”を書いた権限ルール。 |
| CSPM(監査ツール) | クラウド設定を自動点検するサービス。 |
ABOUT ME
自由に生きる人を増やしたい大学教員・経営者。
生成AIで経済的自由を達成するための知識を発信中。
元不登校から飛び級で博士号(工学)を取得した連続起業家。
プログラミングを通じて「U-22 プログラミングコンテスト CSAJ 会長賞」「IoT Challenge Award 総務大臣賞」「人工知能学会研究会 優秀賞」など40件を超える賞を受賞。
スマホアプリ会社を創業(売却)し、プログラミングスクールの会社を創業(20店舗経営)
著書：知識ゼロからのプログラミング学習術(秀和システム) 他多数
生成AIで経済的自由を達成するための知識を発信中。
元不登校から飛び級で博士号(工学)を取得した連続起業家。
プログラミングを通じて「U-22 プログラミングコンテスト CSAJ 会長賞」「IoT Challenge Award 総務大臣賞」「人工知能学会研究会 優秀賞」など40件を超える賞を受賞。
スマホアプリ会社を創業(売却)し、プログラミングスクールの会社を創業(20店舗経営)
著書：知識ゼロからのプログラミング学習術(秀和システム) 他多数
