プロジェクトマネージャー/部長候補(システム開発)【株式会社D1-Lab】

年収 600万円 ~ 1,000万円
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IoT
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1~20件(252件)
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時給 3,000円 ~ 5,000円
雇用形態: 副業転職(業務委託から正社員)
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雇用形態: 業務委託
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年収 600万円 ~ 2,000万円
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求人に関するサマリ
IoTという言葉を聞いたことがある人も多いでしょう。でも、その本当の意味を知っている人はどれくらいいるでしょうか? IoTとは、Internet of Thingsの略で、「モノのインターネット」と訳されることが多いです。簡単に言えば、さまざまな「モノ」がインターネットにつながり、情報をやり取りする仕組みのことを指します。例えば、家電製品や自動車、工場の機械など、普段の生活や仕事で使うものがネットワークでつながり、データを収集・分析することで、新しい価値を生み出すのです。
IoTの概念自体は、思ったより古くからあります。1982年にカーネギーメロン大学の学生たちが、キャンパス内の自動販売機をネットワークに接続し、在庫状況や温度をリモートで確認できるようにしたのが、IoTの最初の事例だと言われています。その後、1999年にケビン・アシュトンがProcter & Gamble社で「Internet of Things」という言葉を初めて使用し、IoTという概念が広まり始めました。
IoTと似た概念に、M2M(Machine to Machine)があります。これらはよく混同されますが、実は少し違います。M2Mは主に機械同士の通信を指すのに対し、IoTはより広範囲な概念で、人間と機械の相互作用も含みます。また、IoTはクラウドやビッグデータ解析と密接に関連していることが多いのも特徴です。
IoTの普及は、私たちの生活や社会に大きな変革をもたらしています。例えば、スマートホームでは、家電製品がインターネットにつながることで、外出先からでも家の中の状況を確認したり、操作したりできるようになりました。産業界では、工場の機械がリアルタイムでデータを送信し、生産効率を飛躍的に向上させています。医療分野でも、患者の健康状態を常時モニタリングし、早期発見・早期治療につなげるなど、IoTの活用が進んでいます。
IoTの世界では、さまざまなデバイスやセンサーが重要な役割を果たします。温度センサー、湿度センサー、加速度センサーなど、目的に応じた多様なセンサーが存在し、これらが環境やモノの状態を感知します。例えば、農業分野では土壌センサーを使って、作物の生育に最適な水分量や栄養状態を把握することができます。
IoTデバイスが収集したデータを送信するには、強固なネットワークインフラが欠かせません。Wi-Fi、Bluetooth、セルラーネットワーク(4G/5G)、LoRaWANなど、用途に応じてさまざまな通信技術が使われています。例えば、広範囲をカバーする必要がある場合は、低消費電力で長距離通信が可能なLoRaWANが選ばれることがあります。
IoTデバイスから送られてくる膨大なデータは、クラウド上で処理・分析されることが多いです。Amazon Web Services(AWS)やMicrosoft Azureなどの大手クラウドプロバイダーは、IoT向けの専用サービスを提供しています。これらのサービスを利用することで、リアルタイムデータ処理や機械学習による予測分析など、高度なデータ活用が可能になります。
IoTデバイス間の円滑な通信を実現するには、共通の言語(プロトコル)が必要です。MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)やCoAP(Constrained Application Protocol)といった軽量プロトコルが、IoTの世界では広く使われています。また、デバイスの相互運用性を高めるため、OneM2MやOCFなどの標準化団体が、IoTの標準規格の策定に取り組んでいます。
IoTの身近な例として、スマートホームが挙げられます。スマートスピーカーやスマート照明、スマートロックなど、家庭内のさまざまな機器がネットワークにつながることで、生活の利便性が大幅に向上します。例えば、音声コマンドで家電を操作したり、外出先からスマートフォンで家の状況を確認したりできるようになりました。
製造業や工場などでのIoT活用は、産業用IoT(IIoT)と呼ばれ、生産性向上や品質管理に大きく貢献しています。例えば、機械にセンサーを取り付けることで、稼働状況をリアルタイムで監視し、故障の予兆を検知することができます。これにより、計画的なメンテナンスが可能になり、ダウンタイムを最小限に抑えることができるのです。
医療分野でのIoT活用は、IoMT(Internet of Medical Things)と呼ばれ、患者ケアの質を向上させています。ウェアラブルデバイスを使った健康モニタリングや、遠隔医療サービス、スマート医療機器などが代表例です。例えば、糖尿病患者の血糖値を常時モニタリングし、異常があればすぐに医療従事者に通知するシステムなどが実用化されています。
農業分野でのIoT活用は、スマートアグリとして注目を集めています。土壌センサーや気象センサーを使って、作物の生育環境を最適に保つことができます。また、ドローンやロボットと組み合わせることで、効率的な農作業や精密な農薬散布が可能になります。これにより、生産性の向上と環境負荷の低減を同時に実現できるのです。
自動車業界では、コネクテッドカーやテレマティクスサービスなど、IoTを活用したサービスが急速に普及しています。車両の状態や運転データをリアルタイムで収集・分析することで、故障の予防や燃費の改善、安全運転支援などが可能になります。また、交通システム全体でIoTを活用することで、渋滞の緩和や事故の減少といった効果も期待されています。
エネルギー分野では、スマートメーターやスマートグリッドなど、IoTを活用した効率的なエネルギー管理が進んでいます。例えば、家庭やオフィスのエネルギー消費をリアルタイムで可視化し、最適な利用を促すサービスが登場しています。また、再生可能エネルギーの普及に伴い、電力の需要と供給のバランスを細かく制御するスマートグリッドの重要性が高まっています。
IoTの発展を支える重要な技術の一つが、センサー技術です。近年、MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)技術の進歩により、センサーの小型化・低コスト化が急速に進んでいます。例えば、スマートフォンに搭載されている加速度センサーや、環境モニタリングに使用される各種センサーなど、私たちの身の回りにはさまざまなセンサーが使われています。
IoTデバイスの増加に伴い、それらを効率的に接続するためのネットワーク技術も進化しています。5G(第5世代移動通信システム)は、高速・大容量・低遅延の通信を実現し、自動運転や遠隔手術などの高度なIoTアプリケーションを可能にします。一方、LPWA(Low Power Wide Area)技術は、低消費電力で広範囲をカバーする通信を実現し、バッテリー駆動のIoTデバイスの長期運用を可能にします。
IoTデバイスから収集される膨大なデータは、そのままでは価値を生み出しません。ここで重要になるのが、ビッグデータ解析と人工知能(AI)技術です。機械学習やディープラーニングを活用することで、データから有意義なパターンや洞察を抽出し、予測や最適化に役立てることができます。例えば、製造業では、機械の稼働データを分析することで、故障の予兆を検知し、予防保全を実現しています。
IoTの普及に伴い、セキュリティとプライバシー保護の重要性が高まっています。多数のデバイスがネットワークにつながることで、攻撃の対象が増加し、セキュリティリスクも高まります。また、個人のプライバシーに関わるデータを扱うことも多いため、適切なデータ保護措置が求められます。このため、デバイスレベルでの暗号化やセキュアブート、ネットワークレベルでの認証・暗号化、クラウドレベルでのアクセス制御など、多層的なセキュリティ対策が必要とされています。
製造業では、IoTの導入によって生産性の向上や品質管理の強化が進んでいます。例えば、ある自動車部品メーカーでは、工場内の機械にセンサーを取り付け、稼働状況をリアルタイムで監視するシステムを導入しました。これにより、機械の異常を早期に発見し、ダウンタイムを30%削減することに成功しています。また、製品の品質データをIoTで収集・分析することで、不良品率を5%低減させた事例もあります。
医療分野でも、IoTの活用が進んでいます。ある大学病院では、入院患者にウェアラブルデバイスを装着してもらい、バイタルサインを常時モニタリングするシステムを導入しました。これにより、患者の状態変化をリアルタイムで把握し、迅速な対応が可能になりました。その結果、重症化のリスクが20%低減したという報告があります。また、医療機器の位置情報をIoTで管理することで、機器の稼働率が15%向上した事例もあります。
農業分野では、IoTを活用したスマート農業が注目を集めています。ある大規模農場では、圃場にセンサーを設置し、土壌の水分量や養分量をリアルタイムで測定するシステムを導入しました。これにより、最適なタイミングで灌漑や施肥を行うことができるようになり、作物の収量が20%増加したという報告があります。また、気象データとIoTセンサーのデータを組み合わせて病害虫の発生を予測するシステムを導入し、農薬使用量を30%削減した事例もあります。
物流業界では、IoTを活用した効率化が進んでいます。ある大手物流会社では、配送車両にGPSとセンサーを搭載し、リアルタイムで位置情報や積載状況を把握するシステムを導入しました。これにより、配送ルートの最適化や積載効率の向上が可能になり、燃料消費量を15%削減することに成功しています。また、倉庫内の在庫管理にRFIDタグを活用し、ピッキング作業の効率を30%向上させた事例もあります。
商業施設やスマートシティの分野でも、IoTの活用が進んでいます。ある大型ショッピングモールでは、来場者の動線を分析するために、Wi-Fiビーコンを活用したシステムを導入しました。これにより、人気のある店舗や混雑しやすいエリアを特定し、テナントの配置や案内表示の最適化を行った結果、顧客満足度が10%向上したという報告があります。また、スマートシティの取り組みとして、街灯にセンサーを搭載し、人通りに応じて明るさを自動調整するシステムを導入した都市では、街灯の電力消費量を40%削減することに成功しています。
IoT導入には、さまざまなメリットがあります。まず、リアルタイムデータの収集と分析により、業務プロセスの可視化と最適化が可能になります。例えば、製造業では機械の稼働状況をリアルタイムで把握することで、生産効率を大幅に向上させることができます。また、予測分析により、故障や不具合を事前に検知し、予防保全を実現することも可能です。さらに、新しいビジネスモデルの創出や顧客サービスの向上など、競争力強化にもつながります。IoTの導入により、企業の生産性が平均で20%向上したという調査結果もあります。
一方で、IoTの導入には課題もあります。まず、システムの複雑さが挙げられます。多様なデバイスやプロトコルが存在するため、それらを統合し、スムーズに連携させることが難しい場合があります。この課題に対しては、標準化された IoTプラットフォームの活用や、専門知識を持つSIerとの協業が有効です。また、導入コストの問題もあります。初期投資が高額になる場合がありますが、クラウドサービスの利用やサブスクリプションモデルの採用により、初期コストを抑えることができます。さらに、既存システムとの統合も課題の一つです。レガシーシステムとの連携には、APIの活用やミドルウェアの導入が効果的です。
IoTにおいて最も重要な課題の一つが、セキュリティです。多数のデバイスがネットワークにつながることで、攻撃の対象が増加し、セキュリティリスクも高まります。実際、IoTデバイスを狙ったサイバー攻撃は年々増加しており、2023年には前年比で30%増加したという報告もあります。この課題に対しては、まずデバイスレベルでの対策が重要です。セキュアブートや暗号化機能を搭載したデバイスの選択、定期的なファームウェアアップデートの実施などが有効です。ネットワークレベルでは、セグメンテーションや強力な認証メカニズムの導入が求められます。また、エンドツーエンドの暗号化やゼロトラストセキュリティの考え方を取り入れることで、より強固なセキュリティ体制を構築できます。
IoTの普及に伴い、関連する法規制やコンプライアンスの重要性も高まっています。特に個人情報保護の観点から、EUのGDPR(一般データ保護規則)や日本の個人情報保護法など、厳格なデータ保護規制への対応が求められます。また、業界によっては、医療分野のHIPAA(米国医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律)や金融分野のPCI DSS(クレジットカード業界のデータセキュリティ基準)など、特有の規制があります。これらの規制に対応するためには、データの収集・保管・利用に関する明確なポリシーの策定と運用が不可欠です。さらに、定期的な監査やリスク評価の実施、従業員への教育・訓練なども重要です。IoTシステムの設計段階からプライバシー・バイ・デザインの考え方を取り入れ、コンプライアンスを確保することが求められています。
IoT市場は今後も急速な成長が見込まれています。調査会社のIDCによると、世界のIoTデバイス数は2025年までに約416億台に達すると予測されています。また、IoT関連の支出額も急増し、2025年には約1兆1,000億ドルに達する見込みです。特に、産業用IoT(IIoT)、スマートシティ、コネクテッドカーなどの分野で大きな成長が期待されています。日本国内でも、政府のSociety 5.0構想の下、IoTの普及促進が進められており、2025年には国内IoT市場規模が約7兆円に達すると予測されています。
IoTの普及は、既存のビジネスモデルを変革するだけでなく、全く新しいビジネスモデルを生み出す可能性を秘めています。例えば、製品販売からサービス提供へのシフトが加速しています。製品にセンサーを搭載し、使用状況をリアルタイムで把握することで、従量課金制のサービスや予防保全サービスなど、新たな収益モデルが生まれています。また、データ自体を商品化する動きも見られます。農業分野では、収集した気象データや土壌データを分析し、最適な栽培方法をアドバイスするサービスが登場しています。さらに、異業種間のデータ連携により、新たな価値を創出する取り組みも増えています。例えば、自動車の走行データと保険会社のリスク評価を組み合わせた、パーソナライズド保険サービスなどが挙げられます。
IoTは、さまざまな業界に変革をもたらす可能性を秘めています。製造業では、デジタルツインの概念が注目されており、現実世界の工場や製品をサイバー空間上で再現し、シミュレーションや最適化を行うことが可能になります。医療分野では、ウェアラブルデバイスとAIを組み合わせた個別化医療の実現が期待されています。農業分野では、ドローンやロボットとIoTを組み合わせた完全自動化農業の実現に向けた取り組みが進んでいます。また、エネルギー分野では、再生可能エネルギーの普及に伴い、IoTを活用したスマートグリッドの重要性が高まっています。さらに、都市インフラの分野では、センサーネットワークとAIを活用したスマートシティの実現が世界各地で進められています。
IoTの発展は、一国だけでなく、国際的な連携と標準化の動きを伴っています。例えば、EUでは「Digitising European Industry」イニシアチブの下、IoTの研究開発と導入促進に力を入れています。米国では、NISTの主導で IoTデバイスのセキュリティガイドラインが策定されています。また、中国では「中国製造2025」戦略の一環として、IoTの国家的な推進が行われています。国際標準化の面では、ITU(国際電気通信連合)やISO(国際標準化機構)、IEC(国際電気標準会議)などが、IoTに関する規格の策定を進めています。さらに、G20やAPECなどの国際会議でも、IoTの推進と課題解決に向けた議論が行われています。このような国際的な連携と協調が、IoTの更なる発展と課題解決につながると期待されています。
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開催前
昨今、AIコーディングエージェントの進化と普及により、ソフトウェア開発はかつてないほど、加速しています。 さらにはコーディングだけでなく設計もAIに任せる場面も増え、「AI時代になれば、DDD(ドメイン駆動設計)のような手法はもう必要なくなるのでは?」そんな疑問を抱くエンジニアも多いのではないでしょうか。 今回のイベントでは、「良いコード/悪いコードで学ぶ設計入門」のミノ駆動氏をお招きし、AI時代におけるDDDの在り方と新しい実践アプローチについて直接お話しいただきます。 AIによってDDDは不要になるのか、それとも在り方が変わるのか。ソフトウェア設計の第一線で活躍するミノ駆動氏が実践するDDDの在り方を伺うことで、今後の設計の在り方について理解する場になりましたら幸いです。
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React開発において「状態管理」は避けて通れないテーマです。一方で「結局React標準のContext APIだけで十分?」「Recoilのメンテナンスが停止したけど次は?」「JotaiとZustandはどう違う?」といった疑問を抱えたまま、なんとなく導入を進めているケースも多いのではないでしょうか。 今回は、状態管理に関してJotai・Zustand・React標準のContext APIという異なるアプローチを取る3社をお招きし、実際の技術選定の背景や本番運用、移行の過程で得た知見を深掘りしていきます。 それぞれが採用・運用してきたライブラリのメリット・デメリットを共有しながら、各社の技術選定基準や設計方針、移行時の苦労と工夫まで、リアルな運用知見を語り合います。 「状態管理ライブラリ、今結局何を選ぶべき?」とモヤモヤを抱えている方や正解が見出せていない領域だと感じる方におすすめです。ぜひご参加ください。
開催日:
2025年7月24日(木)19:00~20:30
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プロダクト開発の現場で「アクセシビリティ」という言葉を耳にする機会は、ここ数年で確実に増えています。一方でその多くは、「法律で求められているから」「顧客に言われたから」「上からの指示だから」といった受け身の対応にとどまっていることも少なくありません。 また、「高齢者や障害者向けの話で、自分たちには関係ない」「何をすればいいのか正直ピンとこない」と感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、デザイナーやエンジニアとしてアクセシビリティの分野で活躍するフリー株式会社 アクセシビリティスペシャリストの伊原力也氏、UIデザイナー兼フロントエンドエンジニアのymrl氏、株式会社 Helpfeel でエンジニアを務めるPasta-K氏という豪華メンバーをお招きし、そもそもなぜアクセシビリティが必要なのか、アクセシビリティは通常のプロダクト開発と比較した時に、どの程度の優先度なのか。本当にコストに見合うのか?といったリアルな疑問について伺います。 「アクセシビリティ」は自分にはまだ関係ないと思っている方、開発現場におけるリアルな取り組みを知りたい方、アクセシビリティの実装や設計に興味のある方、良いプロダクト開発を実現したいと考えている方にとって、有意義な対話の場となることを目指します。ぜひご参加ください! 🧑💻イベントでわかること アクセシビリティを実際にどの優先度で考えるべきなのかがわかる 建前でのアクセシビリティへの向き合い方ではなく、本音でどう向き合うべきかがわかる 自身の会社で本当にアクセシビリティを取り組む必要があるのか?という疑問がわかる
開催日:
2025年7月9日(水)19:00~20:30
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昨今、AIコーディングエージェント(例:CursorやClineなど)の進化と普及により、ソフトウェア開発はかつてないほど、加速しています。 しかし同時に、PMから渡された仕様をエンジニアがそのままAIエージェントに読み込ませ、生成されたコードを使っただけでは、リリースに耐える品質を担保するのは難しいのが現実ではないでしょうか。 今回のイベントでは、AI駆動開発と実際に向き合ってきたPMのmiyattiさん、エンジニアのkagayaさんをお招きし、現場で直面しているAI駆動開発の限界や求められる品質基準について、それぞれの立場からお話しいただきます。 PMとエンジニア、両者の視点からAI駆動開発の“今”と“これから”を改めて考え直す貴重な機会です。AIを開発に取り入れている方、これから取り入れたいと考えている方、そして、PMとエンジニアの連携に課題意識を持っている方に、ぜひご参加いただきたい内容です。
開催日:
2025年6月24日(火)19:00~20:00
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ClineやCursorなどの生成AIツールが急速に広がる中、「うまく動かない」「どこまで読み込ませるべきか分からない」そう感じることはありませんか? 本イベントでは、小説執筆という膨大な情報を扱う創作プロセスを題材に、下記のような、生成AIを意図通りに動かすための設計ノウハウを学べます。 - どういった情報をAIに読み込ませるべきかの切り分け - セッションをまたぐ長大なコンテキストを保持するための設計(Memory Bankの活用) - コードや文章を生成後に行うプロンプトの更新方法、およびその自動化 >※メモリバンクのURL: [https://docs.cline.bot/prompting/cline-memory-bank](https://docs.cline.bot/prompting/cline-memory-bank) Clineを中心に据えながらも、CursorやObsidianとの比較や、「そもそもAIに任せるべき部分・任せるべきでない部分はどこか?」という、今後の実務においても避けては通れない問いを扱う予定です。 Clineを導入しているものの、活用に課題を感じている方や、プロンプト設計に体系的な知見を持ちたい方にとって、有意義な学びの機会となる内容です。ぜひ、ご参加ください。
開催日:
2025年6月18日(水)19:00~20:00