インフラ出身者が"書けるエンジニア"になるまでに選ぶべき教材7選

• インフラエンジニアがプログラミングを学ぶべき理由
• インフラ経験を活かせるプログラミング分野
• 効率的に学習できる厳選教材7選
• 3-6ヶ月で実務レベルに到達する学習計画
• インフラ×開発スキルの市場価値
• 実際にキャリアチェンジに成功した事例

• クラウド移行率：国内企業の68%が利用
• IaCツール利用率：45%（前年比+15%）
• DevOps採用企業：62%が推進中
• SRE求人数：前年比220%増
• インフラ×開発の平均年収：680万円

求められるスキルの変化

• 手動構築 → コードによる自動化
• GUI操作 → CLI/API操作
• 個別管理 → 統合監視・自動復旧
• 定期メンテ → CI/CDパイプライン

• 構成管理：Terraform、CloudFormation
• 構成自動化：Ansible、Chef、Puppet
• コンテナ：Docker、Kubernetes
• CI/CD：Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions
• 監視・可観測性：Prometheus、Grafana、Datadog
• プログラミング：Python、Go、Shell Script

• システム全体の理解
  OS、ネットワーク、ストレージの知識は開発でも必須
• トラブルシューティング能力
  デバッグやエラー解析のスキルが直接活きる
• セキュリティ意識
  脆弱性対策、アクセス制御の重要性を理解
• パフォーマンス最適化
  リソース管理、ボトルネック分析の経験
• ドキュメント作成能力
  手順書作成の経験がコード可読性に繋がる

• シェルスクリプト → Python/Bashの自動化スクリプト
• プロセス管理 → マルチスレッドプログラミング
• ファイルシステム → 効率的なファイルI/O処理

ネットワーク知識の活用

• TCP/IP → ソケットプログラミング
• HTTP/HTTPS → RESTful API開発
• ロードバランサー → 分散システム設計

データベース知識の活用

• SQL → ORMを使った効率的なクエリ
• インデックス設計 → パフォーマンスチューニング
• バックアップ → データ永続化戦略

• 価格：3,500円（書籍）
• 学習期間：2-3週間
• 特徴：実務直結の自動化サンプル満載
• 学べること：ファイル操作、Excel操作、Web スクレイピング

インフラエンジニアへの効果：
日常業務の自動化から始められるため、即座に業務改善を実感できる。モチベーション維持に最適。

• 価格：2,400円（セール時）
• 学習期間：1ヶ月
• 特徴：インフラ知識を活かしたサーバーレス開発
• 学べること：Lambda、API Gateway、DynamoDB連携

選定理由：
AWSの知識を活かしながらプログラミングを学べる。インフラとコードの架け橋となる内容。

• 価格：5,000円
• 学習期間：1.5ヶ月
• 特徴：Terraform、Ansible実践
• 学べること：宣言的記述、冪等性、GitOps

到達レベル：
インフラをコードで管理し、CI/CDパイプラインに組み込めるレベルに到達。

• 価格：3,800円
• 学習期間：2ヶ月
• 特徴：実際のWebサービス構築
• 学べること：HTTPサーバー、DB連携、並行処理

次のステップ：
Kubernetesオペレーター開発、Prometheusエクスポーター作成へ発展可能。

• 価格：4,400円
• 学習期間：2ヶ月
• 特徴：実践的なマニフェスト作成
• 学べること：YAML記述、Helm、カスタムコントローラー

キャリアインパクト：
Kubernetes + プログラミングスキルで年収800万円以上も現実的に。

• 価格：無料
• 学習期間：継続的
• 特徴：実際のリポジトリで学習
• 学べること：GitHub Actions、CI/CD、IaC実践

活用方法：
実際の業務で使うワークフローを構築しながら学習。即実務適用可能。

• 価格：5,280円
• 学習期間：3ヶ月（じっくり読む）
• 特徴：SREの思想と実践方法
• 学べること：SLI/SLO、エラーバジェット、トイル削減

キャリアゴール：
インフラ×開発の究極形であるSREとして、年収1000万円クラスを目指せる。

• 必要スキル：Python/Go、監視、自動化、統計
• 平均年収：750万円
• 求人数：前年比220%増
• 代表企業：Google、メルカリ、LINE

インフラ経験の活かし方：

• 障害対応経験 → インシデント管理の自動化
• 監視設計 → SLI/SLOの設定と改善
• キャパシティプランニング → オートスケーリング実装

• クラウドネイティブアプリケーション設計
• マイクロサービスアーキテクチャ
• サーバーレスアーキテクチャ
• コスト最適化の自動化
• 平均年収：800万円

• Python環境構築（pyenv、venv）
• 基本文法（変数、制御構造、関数）
• 既存シェルスクリプトをPythonに書き換え
• 成果物：ログ解析スクリプト

Week 3-4：実務で使えるPython

• ファイル操作、正規表現
• 外部コマンド実行（subprocess）
• エラーハンドリング
• 成果物：サーバー情報収集ツール

学習時間：平日2時間、週末5時間（週20時間）

• requests、boto3でAWS操作
• REST API呼び出し
• JSONデータ処理
• 成果物：EC2自動起動停止ツール

Week 7-8：監視・通知の自動化

• Slack、メール通知
• 定期実行（cron、schedule）
• ログ監視と異常検知
• 成果物：異常検知通知システム

• Docker：イメージ作成、最適化
• docker-compose：マルチコンテナ
• Kubernetes：基本操作、マニフェスト作成

5ヶ月目：Go言語とマイクロサービス

• Go基礎：並行処理、チャネル
• HTTPサーバー実装
• gRPC、プロトコルバッファ

6ヶ月目：統合プロジェクト

• マイクロサービス構築
• 完全自動化されたCI/CD
• 監視・ログ収集基盤

• Before：データセンター運用（年収480万円）
• 学習期間：6ヶ月（Python→Go→Kubernetes）
• After：メガベンチャーSRE（年収720万円）

成功要因：

• 障害対応経験を自動復旧システムに活かす
• Python で監視ツールを自作してポートフォリオに
• SREの勉強会で人脈構築

「インフラの知識があったから、SREの概念がすぐ理解できた」（Yさん）

• Before：ネットワーク構築・運用（年収450万円）
• 学習期間：4ヶ月（Python→Ansible→Terraform）
• After：SaaS企業DevOps（年収600万円）

転職活動：

• ネットワーク自動化の実績をアピール
• Terraform でマルチクラウド環境構築
• 女性エンジニアコミュニティで情報収集

「手作業が自動化される喜びは格別」（Zさん）

• Before：オンプレサーバー管理（年収520万円）
• 学習期間：5ヶ月（Python→サーバーレス→IaC）
• After：外資系クラウドアーキテクト（年収850万円）

差別化ポイント：

• オンプレ→クラウド移行の実務経験
• コスト最適化スクリプトで年間1000万円削減
• AWS認定資格を全取得

「インフラ＋コードで市場価値が跳ね上がった」（AAさん）

• サーバーをクラス、設定を属性として考える
• Ansibleのロールを継承の例として理解
• 小さなクラスから始めて徐々に拡張

具体例：
```python
class Server:
def __init__(self, hostname, ip):
self.hostname = hostname
self.ip = ip

def restart(self):
# サーバー再起動処理
```

• ログ解析スキル → print文デバッグ
• tcpdump経験 → デバッガーでの変数監視
• トラブルシューティング → エラーメッセージ解析

おすすめツール：

• Python：pdb、ipdb
• Go：delve
• IDE：VSCode のデバッグ機能

この方程式が示すように、すでに持っているインフラ知識を土台に、プログラミングスキルを掛け合わせることで、exponentialなキャリア成長が可能です。

• Python環境構築（30分）
• VSCodeインストール（15分）
• GitHubアカウント作成（15分）

Step2：最初のコード（今週）

• 既存シェルスクリプトをPythonに書き換え
• 簡単な自動化スクリプト作成
• GitHubにpush

Step3：学習計画（今月）

• 教材購入（Python本、Udemy講座）
• 週20時間の学習時間確保
• 3ヶ月後の目標設定

それが、これからの時代を生き抜く最強の戦略です。

さあ、"書けるインフラエンジニア"への第一歩を踏み出しましょう。