こんにちは！目標達成のための勉強・独学の効率化に関する記事を執筆している藍人（あいと） です。今回はエッジコンピューティングエンジニアになるための学習ロードマップについて解説していきます。
本記事を読めば、より効率的に学習できるはずです。ぜひ、最後まで読んでみてください。
エッジコンピューティングエンジニアとは？将来性ある？
エッジコンピューティングエンジニアとは？
エッジコンピューティングエンジニアは、データ処理をデバイスの近くで実行できるようにする技術を開発・管理する職業です。
通常、データは中央のデータセンターで処理されますが、エッジコンピューティングではデータそのものの発生場所（端末やセンサーなど）で処理を行うことができます。
例えば、私たちが使うスマートホームデバイスが迅速に反応してくれるのは、エッジコンピューティングのおかげです。エッジコンピューティングにより応答時間が短縮され、リアルタイムでのデータ処理が可能になります。
エッジコンピューティングエンジニアの仕事内容
- エッジデバイスの設計・開発
(例：自動運転車のセンサーからのデータを瞬時に処理し、運転制御を行うシステムの開発) - ネットワークの最適化
(例：動画配信サービスがシームレスに動作するよう、パケットの遅延や混雑を防ぐ) - セキュリティ対策
(例：個人情報が含まれるデータをローカルで安全に処理し、外部への漏洩を防ぐ) - エッジ環境の管理とメンテナンス
(例：IoTデバイス間の通信を効率的に行うためのソフトウェアのアップデートやトラブルシューティング)
エッジコンピューティングエンジニアの年収と将来性
エッジコンピューティングエンジニアの平均年収は700～900万円程度とされています。
これは、日本の平均給与が約400万円であることを考えると、非常に高い水準です。
エッジコンピューティングは、IoTデバイスの増加や5Gの普及に伴い、さらに重要な技術となっています。データのリアルタイム処理や応答速度の向上が必要とされる今日、エッジコンピューティングの需要は今後も増加すると予想されています。
特に、自動運転車、スマートシティ、産業用IoTなど、さまざまな分野での応用が進んでおり、技術革新の中心となるでしょう。
つまり、エッジコンピューティングエンジニアは高い年収と将来性を持つ魅力的な職種と言えるでしょう。
どうやったらエッジコンピューティングエンジニアになれる？勉強から就職・転職までの2ステップ
学習計画を立て、必須スキル・知識を習得する
まずは、エッジコンピューティングエンジニアになるために必要な知識を把握し、学習計画を作成します。毎日少しずつでも学習することが大事です。
「何を勉強すればいいのか分からない」という方も多いと思いますが、本記事ではそのためのロードマップを次章で紹介します。
もちろん、ロードマップは各自のペースやニーズに合わせてアレンジしていただいて構いません。
エッジコンピューティングエンジニアに関する知識や経験が身に付いたら、実践的なプログラミングスキル向上のために、ポートフォリオ（学んだ知識を活かしたオリジナルのサイトやアプリなど）を作成できると尚良いです。
なぜなら、ポートフォリオは、あなたのスキルを証明し、就職・転職活動を有利にする武器になるからです。 初めはシンプルなものから始め、慣れてきたら徐々に複雑なプロジェクトに挑戦してみると良いでしょう。
就職・転職活動を行う
エッジコンピューティングエンジニアとして活躍できるスキルが身に付いたら、就職活動の準備を始めましょう。
- 転職の場合：転職エージェントや転職サイトを活用しましょう。
- 副業やフリーランスを目指す場合：フリーランスの案件を紹介している、クラウドソーシングサイトに登録しておくと良いでしょう。
初めから各種サービスに登録しておくと、最新の業界情報や求められているスキルなどを常にチェックできます。 転職したい人、もしくは転職する可能性がある人は登録しておくと良いでしょう。
転職サイトは、リクルートエージェント、リクナビNEXTなどの有名どころに登録しておくと良いでしょう。
フリーランスを目指す方は、レバテックフリーランス、ココナラなどが案件の数・種類が多くおすすめです。
エッジコンピューティングエンジニアになるために必要なスキルと学習
ここまで読んでいるということは、あなたはエッジコンピューティングエンジニアという職業に強い興味を持っているはずです。しかし、「何から始め、どの教材を選ぶべきかわからない」という人も多いでしょう。
実際、学習計画を考えず、闇雲に勉強すると学習効率が落ちます。 そこで本記事では、効率的に勉強できる学習ステップをおすすめ動画教材付きで、丁寧に解説していきます。
まず、エッジコンピューティングエンジニアに必要なスキルを学ぶステップとして、大きく5つのステップに分けられます。
- STEP1: エッジコンピューティングの基本概念を理解する。クラウドコンピューティングとエッジコンピューティングの違いやメリット、ユースケースを学ぶ。
- STEP2: デバイスやセンサーデータの収集と処理を学ぶ。IoTデバイスとの連携方法やデータのフィルタリング、前処理の技術を習得する。
- STEP3: エッジデバイス上でのデータ解析手法を学び、簡単な機械学習アルゴリズムを実装できるようにする。
- STEP4: ネットワークの基礎知識を習得し、エッジデバイス間およびクラウドとの通信プロトコルを理解する。MQTTやCoAPなどのプロトコルを学ぶ。
- STEP5: セキュリティの基本を学び、エッジコンピューティング環境のセキュリティリスクを管理する方法を習得する。データ暗号化や認証技術を理解する。
【Tips】効率的に学ぶ方法：動画教材・本・スクールの使い分け
近年はChatGPTや動画教材（Udemyなど）が普及し、多くの学ぶ方法ができました。では、どの教材を使って学ぶのが効率良いのでしょうか？
結論から言うと、独学の場合は 「動画教材をメイン教材に使用、書籍をサブ教材、質問はChatGPTへ」 が最も効率が良いでしょう。動画教材は書籍よりもボリュームが大きく（5時間以上の講座も多い）、プログラム実装など手を動かす課題も多くスキルが身につきやすいです。加えて、Udemyでは講師に直接質問でき、独学でもつまづきづらいです。
書籍はその分野の内容が網羅的にまとまっており、復習や全体像を掴みたい時に重宝します。多くの分野に存在する、いわゆる「定番の本」は読んでおくと良いでしょう。
独学以外の選択肢として、スクールがあります。スクールは費用が高い一方、サポートが充実し、強制力があるため継続しやすい方法です。まず動画教材で学んで、独学だと続かないという場合はスクールがおすすめです。注意として、高額なスクールはいきなり契約せず、SNSで情報収集、無料体験に行くなど吟味しましょう。
以降では本題に入っていきます！ エッジコンピューティングエンジニアになるための学習ロードマップ、それに合わせて動画教材・定番本・スクールを順番に見ていきましょう！（記事の最後では転職・就職方法も解説しています）
学習ロードマップとおすすめの動画教材(*情報は2025年3月時点)
STEP1: エッジコンピューティングの基本概念を理解する。クラウドコンピューティングとエッジコンピューティングの違いやメリット、ユースケースを学ぶ。
エッジコンピューティングの基本概念を理解することは、エッジコンピューティングエンジニアへの第一歩です。 エッジコンピューティングとは、データ処理をデータ発生源に近い場所で行う技術です。これにより、クラウドに比べて通信遅延を短縮し、リアルタイムでのデータ処理が可能になります。たとえば、自動運転車やスマートシティの監視カメラなどがこの技術を活用しています。 このステップでは、クラウドコンピューティングとの違いやエッジコンピューティングのメリット、また具体的なユースケースについて学びます。
このステップで学ぶスキルや知識
- エッジコンピューティングの定義
- クラウドとエッジの比較
- エッジコンピューティングのメリット
- リアルタイムデータ処理
- エッジコンピューティングのユースケース
エッジコンピューティングの基礎を学べる動画教材
エッジコンピューティングエンジニアを目指す方にとって、「クラウドコンピューティング」と「エッジコンピューティング」の違いを理解することは非常に重要です。このコース「はじめてのクラウド入門」は、クラウドコンピューティングの基本概念を学ぶことで、この二つを比較し、エッジコンピューティングの理解をさらに深めるための基礎を築くことができます。
このコースではクラウドの基本から導入のメリット、具体的な活用事例までをわかりやすく解説しており、エッジコンピューティングの分野でも応用可能な幅広い知識が身につきます。
このコースの特徴は、初心者向けに特化しており、クラウドについて一からしっかりと学べる点です。また、受講後も安心の30日間返金保証が付いているため、初めての方でも気軽に受講できるでしょう。
本コースの講師は、中村祐太氏が務め、彼の長年のエンジニア経験や教育に対する情熱により、受講者は安心して学ぶことができます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【1:易しい】です。この分野が未学習でも簡単に理解できるため、クラウドやエッジコンピューティングに初めて触れる方におすすめです。
「エッジコンピューティングエンジニア」を目指している方にとって、この「【キカガク流】初めの第一歩！DX のための AI・クラウド・IoT 入門コース」は最適な選択と言えるでしょう。
このコースでは、エッジコンピューティングの理解に欠かせないクラウドコンピューティングの基礎知識をしっかりと学べます。AI・クラウド・IoTの基本を事例を交えながら分かりやすく解説しているため、エッジとクラウドの役割やその違いを把握するのにも役立ちます。
特に、クラウド環境の基礎やIoTの仕組み、データ通信やセキュリティについて学べる点は、エッジコンピューティングの実務に直結する知識となるでしょう。
このコースの特徴は、DX推進に必要なデジタルリテラシーを体系的に身につけられることです。 学習だけでなく、業界での活用を念頭に置いた知識が得られるため、職場で即戦力として活躍できるエッジコンピューティングエンジニアを目指せます。
講師は80,000人以上の受講生を抱える株式会社キカガクのプロフェッショナル。安心して学びを進められるでしょう。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。この分野が未学習でも理解可能で、ITリテラシーを高めたい方や新しい分野にチャレンジしたい方に適しています。
STEP2: デバイスやセンサーデータの収集と処理を学ぶ。IoTデバイスとの連携方法やデータのフィルタリング、前処理の技術を習得する。
次に、さまざまなデバイスやセンサーからデータを収集し、それを処理する方法を学びます。 IoT時代には多くのセンサーやデバイスがデータをリアルタイムに生成しています。これらのデータを効率的に収集し、必要に応じてフィルタリングや前処理を行うことは、エッジコンピューティングの重要な部分です。たとえば、スマートホームの温度センサーからのデータをリアルタイムで処理して、快適な室温を維持するなどが挙げられます。
このステップで学ぶスキルや知識
- デバイスデータの収集方法
- IoTデバイスとの連携
- データフィルタリング手法
- データ前処理技術
- リアルタイムデータの重要性
IoTデバイスとデータ処理を学べる動画教材
このコースは、エッジコンピューティングエンジニアを目指すビジネスマンにとって非常に役立つ内容となっています。
エッジデバイスやセンサーデータの収集と処理、IoTデバイスとの連携方法、データのフィルタリング、そして前処理技術など、エッジコンピューティングに欠かせないスキルを、このコースで体系的に学べます。
特にこのコースでは、AIやクラウド、IoTの基礎をしっかりと解説しており、技術背景を理解した上で実際の応用までフォローしています。事例を用いた解説で、DXを推進するためのIT・デジタルリテラシーを高めることができるため、実務への応用に直結します。
また、講師の株式会社キカガクは、多くの企業研修で実績があり、AIやデータサイエンスに関して強固な基盤を持っています。そのため、最新技術を信頼できる形で学べるのも魅力の一つです。
このコースの難易度は【2:普通】です。IoTやクラウドに触れたことがない方でも理解できる内容で、エッジコンピューティングエンジニアを目指す方に最適なスタート地点となるでしょう。
STEP3: エッジデバイス上でのデータ解析手法を学び、簡単な機械学習アルゴリズムを実装できるようにする。
ステップ3では、エッジデバイス上でのデータ解析手法について学びます。 データが収集された後、それを解析することで価値を引き出すことができます。エッジコンピューティングでは、データをエッジデバイス上で解析することが求められます。特に簡単な機械学習のアルゴリズムを実装することで、エッジコンピューティングの応用範囲が広がります。例えば、顔認識のアルゴリズムをカメラデバイス上で実行し、セキュリティ監視を強化することなどが可能です。
このステップで学ぶスキルや知識
- データ解析の基本
- エッジでの機械学習入門
- 簡単なアルゴリズムの実装
- データモデリング基礎
- 解析ツールの選び方
エッジデータ解析と機械学習を学べる動画教材
このコースは「エッジデバイス上でのデータ解析手法を学び、簡単な機械学習アルゴリズムを実装できるようになりたい」と考えている方に最適です。
エッジコンピューティングエンジニアとして必要な技術と知識を、このコースで効率的に学び取ることができます。機械学習の基礎から実装方法まで、段階的に学べるカリキュラムで、実践に即したスキルを磨くことができます。
このコースの魅力は、現役のデータサイエンティストをゲストに迎えたキャリアインタビューが含まれている点です。これにより、実務で求められるスキルや市場の動向を知ることができ、将来的なキャリアの形成に役立つでしょう。
講師の我妻幸長さんとYuki Kashiwadaさんは、AI分野での豊富な経験と実績を持っており、講義の内容は信頼性の高いものです。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。この分野が未学習でも理解可能な内容で、エッジコンピューティング分野における初学者でも取り組みやすい構成になっています。
AIを活用する企業が増え続ける中で、このスキルを習得することは、エッジコンピューティングエンジニアとしてのキャリアを確立する上で非常に有益です。ぜひ、この機会に学びを深めてみてください。
このコースは「エッジデバイス上でのデータ解析手法を学び、簡単な機械学習アルゴリズムを実装できるようになる」ことを目指している方におすすめです。
「【キカガク流】初めの第一歩！DX のための AI・クラウド・IoT 入門コース」では、AIやクラウド、IoTのおさらいから深堀りまで、基礎をしっかりと抑えることができます。エッジコンピューティングエンジニアとして、エッジデバイスでのデータ解析スキルの習得は非常に重要です。このコースでは、AIや機械学習、クラウドの基礎知識を身につけながら、これらの技術をどのように組み合わせて応用するかを具体例を通じて学べます。
キカガクは、80,000人以上の受講生を持ち、信頼できる教育を提供している実績があります。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。この分野が未学習でも理解可能ですが、専門知識のない初学者の方はじっくり学習を進めるとよいでしょう。
STEP4: ネットワークの基礎知識を習得し、エッジデバイス間およびクラウドとの通信プロトコルを理解する。MQTTやCoAPなどのプロトコルを学ぶ。
エッジコンピューティングにおいて、ネットワークの知識は非常に重要です。 エッジデバイス同士、またはクラウドとの通信が円滑に行われることで、システム全体がスムーズに機能するからです。このステップでは特に、通信プロトコルについて学びます。プロトコルとは、デバイス間でデータを送受信するルールのことです。具体的には、MQTTやCoAPといったIoTに特化したプロトコルを理解します。
このステップで学ぶスキルや知識
- ネットワークの基礎知識
- 通信プロトコルの役割
- MQTTの基礎
- CoAPの利用方法
- エッジとクラウドの統合
ネットワークと通信プロトコルを学べる動画教材
このコースは「ネットワークの基礎知識を習得し、エッジデバイス間およびクラウドとの通信プロトコルを理解したい」方におすすめです。
この講座では、MQTTやCoAPといったプロトコルを理解するための基礎知識を丁寧に学ぶことができます。 IT基礎知識を座学で学ぶだけでなく、AWSを使った実践的なインフラ操作を通じて、理解を深めることが可能です。
特に、エッジコンピューティングエンジニアを目指す方には、ネットワーク間の通信を理解する基礎が身につくため、実務に直結するスキルを得ることができるでしょう。
このコースの特徴は、初心者でも無理なく進められ、IT用語から始めるレクチャーとAWSを使ったハンズオンによって、着実にスキルアップできる点です。 また、講師のShingo Shibataさんは、AWS認定資格を持つ経験豊富なプロフェッショナルで、安心して学ぶことができます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【1:易しい】です。この分野が未学習でも簡単に理解できる難易度で、これからネットワークの基礎を学び始める方におすすめです。
このコースは、「エッジコンピューティングエンジニア」を目指してネットワークの基礎知識を身につけたい方にぴったりです。
この講座では、ネットワークの基礎から学ぶことで、エッジデバイス間やクラウドとの通信プロトコルについて根本的な知識を得ることができます。特に、MQTTやCoAPのようなプロトコルの理解を深めることで、通信技術を使いこなすためのしっかりとした基盤を築けるでしょう。
特徴的なのは、初心者でも安心して学べる内容で、初めてネットワークを学ぶ方に最適です。後半には、Cisco社のPacket Tracerを使い実際のネットワーク作業を体感できる実践的なセッションも用意されており、より具体的な技術力が身につきます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【1:易しい】です。ネットワークに関する予備知識がなくても、基本からしっかりと理解できるカリキュラムとなっています。
講師の剛田隆さんは、長年のエンジニア経験を活かし、分かりやすく教えてくれるので、初心者にも安心です。ネットワークの資格であるCCNAの勉強の足掛かりにもなるため、転職やスキルアップを目指す方にとって非常に有益なコースです。質問応対も丁寧に行っているので、不明点があればどんどん質問してみましょう。
エッジコンピューティングエンジニアを目指す方におすすめのコースです。
このコースでは、「ネットワークの基礎知識」をしっかりと学び、MQTTやCoAPといったプロトコルの理解を深めることができます。具体的には、AWSを利用しながらVPC（仮想ネットワーク）に触れることで、アプリケーションエンジニアに求められるネットワークの基礎知識、特にトラブルシューティングに必要なコマンドを習得することが可能です。
このコースの魅力は、実践的なトラブルシューティングの例を通じて、学んだ知識をすぐに活用できる点です。 さらに、講師のしま（大嶋勇樹）さんは、経験豊富なソフトウェアエンジニアであり、多くのベストセラー講座を持つため、信頼して学ぶことができます。また、通常24時間以内に対応してくれるQ&Aサポートも充実しています。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。ネットワークに関する予備知識がなくても講座を理解することは可能ですが、興味や関心を持って学ぶ姿勢が求められます。
STEP5: セキュリティの基本を学び、エッジコンピューティング環境のセキュリティリスクを管理する方法を習得する。データ暗号化や認証技術を理解する。
エッジコンピューティングには、セキュリティが欠かせません。 データがデバイス間でやり取りされる環境では、セキュリティリスクが増します。そのため、データを保護し、システムの安全性を確保することが必要です。このステップでは、エッジコンピューティング環境におけるセキュリティリスクの管理方法を学びます。具体的には、データの暗号化や認証技術が含まれます。
このステップで学ぶスキルや知識
- セキュリティリスクの理解
- データ暗号化の技術
- 認証技術の基礎
- セキュアな通信プロトコル
- セキュリティ対策の実践
エッジコンピューティングのセキュリティを学べる動画教材
エッジコンピューティングエンジニアを目指す皆さんにとって、情報セキュリティの理解は今後のキャリアで不可欠です。このコース「基礎から学ぶ情報セキュリティ入門」は、セキュリティリスクを効果的に管理するための基本知識からデータ暗号化や認証技術までを体系的に学べる内容となっています。
コースでは、情報セキュリティの基本から具体的な攻撃手法とその防御策、さらにリスクマネジメントやISMSの実施ポイントまで幅広くカバー。エッジ環境のセキュリティリスク管理にも役立つ知識を得られます。また、情報セキュリティマネジメント試験に対応しており、試験合格への基礎固めとしても役立ちます。
特徴的なのは、実例を交えた解説と豊富な演習問題により、実践的な理解を深められる点です。講師の瀬戸美月さんは豊富な経験を持つベテランで、安心して学習を進められます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。情報セキュリティに関して未学習でも基本から学べるため、理解可能な難易度です。座学が中心のため、実践的な部分は別途自学が必要ですが、セキュリティの基盤を確立するには十分な内容です。
このコース「暗号技術とセキュリティ」は、エッジコンピューティング環境におけるセキュリティリスクを適切に管理するための基礎を学びたいビジネスマンにとって重要な内容を提供しています。
このコースでは、セキュリティの基盤となる**「機密性」「認証」「鍵管理」**を中心に、暗号技術の基本概念を具体的に学ぶことができます。これらはデータ暗号化や認証技術の理解に直結し、エッジコンピューティング環境におけるセキュリティ対策に大いに役立つでしょう。特に機密性の確保や通信相手の認証といった実践的なセキュリティスキルを身につけることができます。
講義はスライドを用いて視覚的に分かりやすく解説しているため、初心者でも理解しやすいのが特徴です。さらに、講師のAraki Makotoさんはセキュリティ・キャンプ全国大会の講師経験があり、その知識と経験に基づく質の高い講義が期待できます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。セキュリティについて未学習でも理解可能な内容となっているため、エッジコンピューティングエンジニアを目指す方がセキュリティの基礎を固めるのに最適です。
まとめ：エッジコンピューティングエンジニアへの第一歩を踏み出そう
本記事では、エッジコンピューティングエンジニアになるためのロードマップを詳しく解説してきました。 一歩ずつ着実に学んでいくことで、エッジコンピューティングエンジニアとしてのスキルを身につけていくことができます。
ぜひこの記事を参考に、自分のペースで学習を進めてみてください。
本記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございました！
このサイトでは、「目標達成のための学習を効率化する」をモットーに、学習ロードマップなどを紹介しています。
「何から学べばいいかわからない」「どうやったら効率的に学べるか」といったことに悩んでいる方の役に立てるよう、これからも発信していきます。 ぜひ他の記事も見てみてください。
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