こんにちは、飛鳥井蘭です。東京都品川区に住む31歳で、現在は在宅でメールオペレーターとして勤務しています。以前はSaaS企業でデータアナリストをしていました。育児との両立を考え、働き方を変えたわたしですが、PC作業の効率化や、データに基づいた意思決定は、今の業務でも常に意識しています。
ここ「pcwork.jp」を訪れる皆さんは、在宅や通勤でPCを使った仕事を検討されている方が多いのではないでしょうか。メールオペレーターやデータ入力の仕事も素晴らしいですが、中には「もう少しスキルアップして、より専門的な仕事にも挑戦したい」と考えている方もいらっしゃるかもしれませんね。そんな方々が次に目を向ける選択肢の一つとして、「プログラミング副業」は非常に魅力的だとわたしは考えています。📊
プログラミング副業、と聞くと「難しそう」「特別な才能が必要なのでは」と身構える方もいるかもしれません。しかし、現在のIT市場の拡大を考えると、プログラミングスキルは今後ますます汎用的な能力になっていくでしょう。経済産業省の調査データが示すように、2030年には最大79万人のIT人材が不足するとの予測が出ています。このスキルを身につけることは、将来のキャリアパスを広げる上で、非常に有効な戦略だとわたしは見ています。わたしのデータ分析では、プログラミング副業は時間の融通が利きやすく、場所を選ばずに働けるため、在宅で働く方や子育て中の方にとって、特に相性が良い働き方だと割り出せます。
では、プログラミング副業を始めるにあたって、最初に何を準備すべきでしょうか。いくつか選択肢はありますが、最も具体的な最初のステップは「開発環境」と「PC」の準備だとわたしは考えます。これらは、皆さんのプログラミング学習と実務の効率を左右する、まさに基盤となる要素だからです。わたし自身の経験と、データアナリストとして培った客観的な視点から、最適な選択肢を検討してみましょう。
プログラミング言語の選定から考えてみましょうか。正直なところ、どんな言語を選ぶかによって、必要な開発環境やPCのスペックも多少は変わってきます。初心者が副業で案件を獲得しやすい言語としては、Webサイト制作によく使われるJavaScriptやPHP、データ分析やAI開発に強いPythonなどが挙げられますね。わたしがデータアナリストとして主に扱っていたのはPythonでした。その理由は、統計処理ライブラリが豊富で、データ可視化も容易だったためです。JavaScriptも少し触りましたが、フロントエンド開発の需要の高さは無視できないポイントです。どの言語を選ぶかは、あなたがどのような副業案件に興味があるか、そして学習のしやすさなどを考慮して決定するのが現実的だとわたしは考えます。例えば、Webサイトの修正案件ならJavaScriptやPHP、データ集計や自動化スクリプトならPython、といった具合にです。
次に、具体的な開発環境についてです。プログラミングを行うためには、コードを記述するための「テキストエディタ」、記述したコードを実行・確認するための「実行環境」、そして作業を効率化するための各種「ツール」が必要です。
テキストエディタは、プログラマーにとっての筆記用具のようなものですね。現在、最も普及しているのはMicrosoftが提供する「Visual Studio Code（VS Code）」ではないでしょうか。これは無償で利用でき、Windows、macOS、Linuxといった主要なOS全てに対応しています。拡張機能が豊富で、わたしの体感ですが、市場の9割以上の開発者がVS Codeを使っている印象です。わたしもデータアナリスト時代から愛用していましたし、もし今からプログラミングを始めるなら、迷わずこれを推奨しますね。他にもSublime TextやVimといった選択肢もありますが、初心者が学習コストを抑えるにはVS Codeが最適解だとわたしは判断します。
実行環境は、選んだプログラミング言語によって異なります。例えばPythonであれば、Python本体をPCにインストールする必要がありますし、JavaScriptであればWebブラウザが基本的な実行環境となります（Node.jsをインストールすればサーバーサイドでも動かせます）。これらも基本的には無償で提供されていますね。
バージョン管理ツールとして、「Git」も欠かせません。これは複数人で協力して開発を進める際や、自身のコードの変更履歴を管理するために用います。GitHubなどのサービスと連携させることで、コードの共有やバックアップも容易になります。初心者にとっては少し敷居が高いと感じるかもしれませんが、プログラミング学習の早い段階で触れておくべきだと考えます。
さて、プログラミング副業において、あなたの生産性を左右する重要な要素がPCのスペックです。わたしの経験から言うと、PC選びは「過剰すぎず、不足せず」のバランスが肝心です。
わたしがSaaS企業でデータアナリストとして働いていた2年前の4月に購入したPCは、MacBook Pro M1チップ、メモリ16GB、SSD512GBのものでした。データ分析業務では、複数のBIツール（Tableau, Power BIなど）やIDE（Jupyter Notebook, PyCharm）を同時に動かし、数百MBから数GBのデータを処理することもしばしばありましたから、このハイスペックは必須でしたね。処理速度が遅いと、分析作業の時間が無駄になり、生産性が著しく低下しますから。
しかし、在宅でメールオペレーター業務に転向してからは、正直なところ、そこまでの処理能力は必要ないと感じています。現在のわたしは、Webブラウザで複数のタブを開き、チャットツール、そしてたまにExcelやGoogle Workspaceのドキュメントを開く程度なので、CPU使用率は平均して10%を下回りますね。メモリも8GBあれば十分だと感じています。このMacBook Proは、メルオペ業務には明らかにオーバースペックなんです。
では、プログラミング副業を始める際には、どの程度のPCスペックが適切なのでしょうか。わたし自身の経験と、現在のプログラミング言語の動作要件を考慮すると、以下のスペックを推奨ポイントとして挙げさせていただきますね。
* CPU: Intel Core i5またはAMD Ryzen 5相当以上が望ましいでしょう。プログラミングのコンパイルやテスト実行はCPUに負荷をかけます。処理速度が速ければ、イライラすることなく作業に集中できますからね。もし予算に余裕があれば、Core i7やRyzen 7を選べば、将来的に機械学習など、より重い処理に取り組む際にも対応できるでしょう。
* メモリ: 8GB以上が最低ラインですが、16GBを強く推奨します。複数の開発ツール、ブラウザのタブ、仮想環境などを同時に立ち上げると、8GBでは不足する場面が出てくる可能性が高いのが実情です。特に、データ分析やWeb系のフレームワークを扱う場合、16GBあれば作業中の精神的な安定感がずいぶん違ってきます。パフォーマンスデータを見ると、メモリ容量と開発効率には正の相関が認められます。🔬
* ストレージ: SSD 256GB以上を選んでください。HDDではなく、必ずSSDです。OSやアプリケーションの起動速度、ファイルの読み書き速度が段違いですから。プログラミングでは小さなファイルの読み書きが頻繁に発生するため、SSDの恩恵は計り知れません。もし予算が許すなら、512GBあると、開発ツールやOSのアップデート、各種データの保存で困ることはまずないと考えています。
OSはWindowsでもmacOSでもLinuxでも構いません。それぞれのOSにメリット・デメリットがありますが、初心者の場合は普段使い慣れているOSを選ぶのが一番ストレスが少ないでしょう。WindowsはPCの選択肢が広く、安価なものからハイスペックなものまで見つかります。macOSはUNIXベースなので、開発者向けのツールが豊富で環境構築が比較的スムーズに進む傾向がありますね。Linuxはオープンソースでカスタマイズ性が高いですが、初心者の方には、学習コストがやや高いと感じられるかもしれません。
もし手持ちのPCが上記の基準を満たしていなくても、すぐに買い替える必要はありません。まずは無償のプログラミング学習サイトやクラウドベースの開発環境（Google Colaboratoryなど）を試してみて、本当にプログラミングが自分に合っているかを確認するのも賢明なアプローチです。ある程度の期間学習を続けてみて、本格的に副業として取り組むと決めたときに、新しいPCの購入を検討する、というステップを踏むのも、十分合理的だとわたしは思います。
わたしがメルオペに転向した際、当時のハイスペックPCをそのまま使っていますが、ぶっちゃけ、メルオペ業務でM1チップの性能をフル活用することは皆無です。しかし、もしプログラミング副業に挑戦するなら、その性能は再び輝きを放つでしょうね。PCは単なる道具ではなく、あなたの生産性向上に対する投資です。
プログラミング副業への一歩を踏み出す皆さんが、最適な開発環境とPCを準備し、スムーズに学習を進められることを願っています。最初はハードルが高く感じるかもしれませんが、一つ一つのステップを着実にクリアしていくことが、成功への鍵を握ると分析しています。地道な作業の積み重ねが、やがて大きな成果に繋がる…わたしも、その可能性を信じてもう一度スキルアップを考えてみたいものです。うん。
