エンジニアのための資産形成術

【第2回】高単価エンジニアへの道：専門性と汎用性のバランス戦略

AI時代を生き抜くエンジニアにとって、自身の市場価値を最大化するためのスキル戦略は不可欠です。本記事では、高単価エンジニアになるための「専門性」と「汎用性」のバランス戦略を徹底解説。I型、T型、π型、コンブ型といった人材モデルを比較し、自身のキャリアフェーズや市場のニーズに合わせて最適なスキルセットを構築する方法を提示します。
2025.08.09 haru haru
エンジニアのための資産形成術フリーランス
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【第2回】高単価エンジニアへの道：専門性と汎用性のバランス戦略

AI時代を生き抜くエンジニアにとって、自身の市場価値を最大化するためのスキル戦略は不可欠です。本記事では、高単価エンジニアになるための「専門性」と「汎用性」のバランス戦略を徹底解説。I型、T型、π型、コンブ型といった人材モデルを比較し、自身のキャリアフェーズや市場のニーズに合わせて最適なスキルセットを構築する方法を提示します。
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【第5回】キャリアの選択肢を広げる：フリーランス、起業、技術顧問という道

連載最終回。会社員という枠を超え、エンジニアとしてのキャリアの可能性を最大限に広げるための選択肢を解説します。フリーランス、スタートアップ起業、技術顧問といった多様な働き方のメリット・デメリット、そしてそれぞれの道に進むための具体的な準備とステップを提示。自身のライフスタイルや目標に合わせた最適なキャリアパスを見つけるヒントを提供します。
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【第4回】ネットワークとブランディング：高単価案件を引き寄せる「見せる化」戦略

連載第4回。どんなに素晴らしいスキルも「見えて」いなければ意味がありません。本記事では、エンジニアが自身の市場価値を最大化するための「見せる化」戦略を解説。LinkedIn、GitHub、技術ブログ、コミュニティ活動を通じたパーソナルブランディングの重要性と、高単価案件を引き寄せるためのネットワーク構築術を具体的に提示します。
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【第3回】稼げるエンジニアの「学び方」：効率的なスキル習得と情報収集術

AI時代を生き抜くエンジニアにとって、学び続けることは必須です。本記事では、稼げるエンジニアになるための効率的なスキル習得方法と、質の高い情報源を見つけ、活用する情報収集術を徹底解説。インプットとアウトプットのバランス、実践を通じた学習の重要性を提示します。
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【第1回】激変するエンジニア市場の未来予測：AI時代に「代替されない」エンジニアになるために

エンジニアの市場はAIの進化で激変しています。本記事では、AIがエンジニアの仕事に与える影響を分析し、AIに代替されるスキルと、人間ならではの創造性や問題解決能力など「代替されない」スキルを解説。AIと協調し、市場価値を最大化するキャリア戦略の第一歩を示します。
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AIツール活用

【第5回】デプロイと収益化編：AWS/VercelへのデプロイとStripe連携

LLMアプリ開発連載の最終回。これまで開発してきたLLMアプリを、実際に公開し、収益化するステップを解説します。Next.jsフロントエンドをVercelに、FastAPIバックエンドをAWS Lambdaにデプロイし、Stripe Checkoutを組み込み、API利用回数に応じた課金やサブスクリプションモデルを実装する手順をハンズオン形式で解説します。
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AIツール活用データ分析 & AIの実践活用
AIツール活用

【第4回】Function Calling実践編：外部APIと連携する自律型AIエージェント

LLMアプリ開発連載の第4回。今回は、LLMが外部ツールを自律的に利用する「AIエージェント」を構築します。LangChainのAgent機能とOpenAIのFunction Callingを組み合わせ、天気情報APIや株価情報APIといった外部ツールを自律的に利用するAIエージェントを構築する具体的な手順を解説します。
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AIツール活用データ分析 & AIの実践活用
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【第3回】フロントエンド編：Next.jsとVercel AI SDKで作るモダンなチャットUI

LLMアプリ開発連載の第3回。前回構築したFastAPIのRAG APIと連携し、ChatGPTのようなリアルタイムストリーミングを実現するモダンなチャットUIを構築します。Next.js (App Router) とVercel AI SDKを使い、UXの高いフロントエンド開発をハンズオン形式で解説。
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AIツール活用データ分析 & AIの実践活用
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【第2回】バックエンド編：PythonとLangChainで構築するRAG API実践入門

LLMアプリ開発連載の第2回。本記事では、LLMアプリの心臓部であるバックエンドAPIを構築します。PythonのフレームワークFastAPIとLangChainを使い、独自のドキュメントを知識源とするRAG APIを構築する全手順をハンズオン形式で解説します。
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