【2026年最新】IoTエンジニア必須スキル5選とUdemy最短ルート

藍人（あいと）

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IoT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。

IoTエンジニアとは？将来性ある？

IoTエンジニアとは？

IoTエンジニアは、モノ（機械や家電）をインターネットにつなぎ、便利に動かす仕組みを作る仕事です。
たとえば、SwitchBotで照明をスマホ操作したり、ルンバがアプリと連携して掃除履歴を見せてくれたりするのは、機器がデータを送受信できるように設計されているからです。
工場や物流でも「見える化」が進み、故障の予兆をつかんで止まる前に直す動きが増えています。
だからこそIoTエンジニアは、今後もニーズが伸びやすい職種です。

IoTエンジニアの仕事内容

• 機器にデータを取らせる仕組み作り
  （例：温度や位置情報をセンサーで計測し、記録できるようにする）
• データを送る・受ける通信の設定
  （例：Wi‑FiやBluetoothでスマホやサーバーにデータを届ける）
• アプリや画面で「見える化」する
  （例：ダッシュボードで稼働状況を表示し、異常があれば通知する）
• 安全対策と運用の改善
  （例：第三者に乗っ取られないようにしつつ、電池持ちや反応速度も調整する）

IoTエンジニアの年収と将来性

藍人（あいと）

勉強を始めるにあたって、やはり給料面は気になるのではないでしょうか。
IoTエンジニアの正社員求人は、平均年収487万円・中央値458万円と、日本の平均給与（約450万円）と比べてやや高めです[1]。
「モノ×ソフト×クラウド」を横断できるほど評価が上がりやすく、堅実に市場価値を伸ばせる職種と言えます。

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2025〜2026年は、製造業の現場DX・スマートファクトリー化、車載/物流/エネルギー領域のデータ活用が進み、IoTは「作って終わり」ではなく「つないで運用し、価値を出す」方向に寄っています。
また生成AIは、設計レビュー、テスト、運用手順の整備など開発プロセス全体に影響を与え、ソフトウェア開発の進め方自体が変化しています[7]。加えて、DX推進の調査でもAI・生成AIの利活用は主要テーマとして扱われており、現場データを扱うIoTと結びつく余地が大きいです[8]。
その結果、今後は「デバイス（組込み）×クラウド（AWS等）×データ基盤×セキュリティ」を横断できる人材ほど希少性が高まり、市場価値が上がりやすいと見込まれます。スキルベースでの人材育成を国も後押ししており、学んだ分が評価に結びつけやすい環境も整いつつあります[9]。

（将来性セクション出典）

• [7] IPA「AIを用いたソフトウェア開発（最終更新：2025年5月16日）」https://www.ipa.go.jp/digital/ai/software-engineering.html
• [8] IPA「DX動向2025（公開日：2025年6月26日）」https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/dx-trend-2025.html
• [9] 経済産業省「Society5.0時代のデジタル人材育成に関する検討会 報告書公表（2025年5月23日）」https://www.meti.go.jp/press/2025/05/20250523005/20250523005.html

どうやったらIoT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、IoT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。

就職・転職活動を行う

IoT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。

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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や、エンジニア転職に特化したGeekly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。

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本気で年収アップを目指す人向け：データとプロとの面談で今の「現在地」を知る

「本気で年収を上げたいと思っている人は、無駄な学習を避けるためにも一度IT専門のプロに『今の自分の市場価値』 を聞いておくのが最短ルートです。オンライン面談OKなので、学習を始める前から相談しておくと、優先順位がより具体的になるでしょう。

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• 学習戦略： あと何を学べば年収が上がるか、不足スキルの特定
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IoTエンジニアになるために必要なスキルと学習ステップ

ここまで読んでいるということは、あなたはIoT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、IoT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。

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。

藍人（あいと）

以降では本題に入っていきます！ IoT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2026年1月時点)

IoTエンジニアの必須知識を学べるおすすめUdemy

本記事で紹介するおすすめUdemy一覧は以下の通りです。 表の後にステップごとにコース詳細を説明していきます。

STEP1: IoTの全体像を理解する。センサー/アクチュエータ、マイコン、ネットワーク、クラウドの役割と、代表的な構成（デバイス→通信→クラウド→アプリ）を学ぶ

まずはIoTの全体像をつかみましょう。

IoTは「センサーで集める→通信で送る→クラウドにためる→アプリで使う」という流れで動きます。ここが分かると、ニュースで見るスマート家電や、工場の設備監視がどう成り立つかが腹落ちします。

例えばSwitchBotやNature Remoも同じ構成です。

全体像を理解すると、次の組み込み・通信・クラウド学習で「今どこを作っているか」を迷わず進められ、設計の視野で周りと差がつきます。

このステップで学ぶスキルや知識

• センサーとアクチュエータの違い（測る/動かす）
• マイコンが担う役割（現場の制御）
• ネットワークが担う役割（つなぐ）
• クラウドが担う役割（ためる・判断する）
• 代表的な構成（デバイス→通信→クラウド→アプリ）の流れ

IoTシステムの基本構成と役割分担を学べる動画教材

IoTエンジニアを目指すなら、まず「デバイス側（現場）」を触って理解するのが最短です。この講座はArduinoで、センサーで測る→マイコンで判断→モーター等を動かすまでを手を動かして体験できます。たとえばスマート家電（エアコンの自動制御や見守りセンサー）も、この「入力（検知）→処理→出力（動作）」が基本形です。

はんだ不要で始めやすく、LED/温湿度/超音波/LCD/サーボまで網羅。回路図→配線→プログラム→動作確認の流れが身につくので、現場で「配線ミス」「値が取れない」を切り分ける力になります。講師は現役ロボットエンジニアで評価4.4、レビュー1519件・受講8237人と信頼材料も十分。クラウド連携は別途必要ですが、2026年は生成AIでコードたたき台を作りつつ、本講座で**“本当に動く形”に落とし込む力**が武器になります。

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難易度は【1:易しい】。初心者向けで、PC操作と「手を動かす気持ち」があればスタートできます。

「IoTの全体像をつかみたいけど、何から手を付ければ…？」という人に刺さるのが本講座。ラズパイ＋CO2センサーで、デバイス→Wi‑Fi通信→クラウド（Google Sheets）→見える化までを一気通貫で作ります。
これが現場で強いのは、会議で「IoTって結局何が必要？」と聞かれたときに、構成を図で説明できる具体例が手元に残るから。オフィスの換気改善など、**実務の“業務課題→計測→共有”**に直結します。

さらにハンダ付け不要・材料費約2万円、運用費は無料枠中心。講師は評価4.5、レビュー1601件・受講8831人で信頼の根拠も十分。2025/12に新OS（Trixie）対応など、更新が追えているのも安心です。生成AI（ChatGPT等）で設定エラーの切り分けを補助すれば、独学の詰まりも減らせます。

藍人（あいと）難易度は【1:易しい】。プログラミング経験不要で、まず“IoTの型”を体感して最短で全体像を理解できます（コード詳細を深掘りしたい人には不向き）。

IoTエンジニアを目指すなら、「デバイス→通信→クラウド→アプリ」の真ん中＝ネットワークで詰まりがちです。Wi‑Fiが遅い、センサー値が途切れる、VPNがつながらない…現場では**“原因切り分け”ができる人**が重宝されます。

本コースは、分厚い教科書の暗記ではなく**「現場で本当に必要なことだけ」**に絞って学べるのが強み。たとえば、Alexaやスマート家電のように「つながって当たり前」を支える基本を、設計〜運用18年のCCIE保持者が噛み砕いて解説します。講師評価4.4、レビュー614、受講生3200人という実績も安心材料。

2026年は生成AIで調査は速い一方、ネットワークの前提がないと回答の真偽を判断できません。この講座はその土台作りの最短ルートです。

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難易度は【1:易しい】。専門家向けの網羅ではなく、初心者が「何から学ぶべきか」を最短で押さえられる入門設計です。

STEP2: 組み込みの基礎を学ぶ。マイコンの基本（GPIO、I2C/SPI/UARTなど）とC/C++またはMicroPythonでの制御、簡単なセンサー読み取りやモーター制御を理解する

全体像が見えたら、次は「現場で動く頭脳」であるマイコンを触ってみましょう。

IoTは机上の理屈だけでは進まず、センサー値を読んだり、モーターを回したりして初めて実感が湧きます。ここを押さえると「データがどこで生まれるか」「どうやって制御するか」を自分の手で説明できるようになります。

例えば温湿度センサーで部屋を見える化したり、サーボで自動ロックを作れます。

この基礎があると、次の通信設計で「何をどの頻度で送るべきか」も判断でき、試作スピードで差がつきます。

このステップで学ぶスキルや知識

• GPIO（LED点灯・スイッチ入力）
• I2C/SPI/UARTの使い分け（センサー接続の基本）
• C/C++またはMicroPythonでの基本文法と制御
• センサー読み取り（温度・加速度などの例）
• アクチュエータ制御（モーター・サーボ・リレー）

マイコン制御の基礎（組み込み入門）を学べる動画教材

IoTエンジニア志望で「組み込みの入口（GPIOや通信、モーター制御）」を最短でつかみたいなら本コースが刺さります。Arduinoで電子工作→配線→コード→動くまでを、全8セクション・約17時間56分で一気通貫。現場で必要なのは“知識”より、会議で「このセンサーはこう読めて、こう動かせます」と動くデモで説得できる力です。ライントレース／メカナムなど具体ロボ演習があるので、Amazonのキットで再現しやすく、定常業務の検証（試作）にも直結。さらにChatGPTでエラー解決も扱い、2026年の学び方に寄せています。講師は指導実績5000人以上で、挫折しがちな人向けの小テスト・チャレンジ演習付き。

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難易度は【1:易しい】。未経験者向けに組み立て〜基礎プログラミングまで丁寧で、PC操作ができれば入りやすい構成です。

IoTエンジニアを目指すなら、まず必要なのは**「マイコンが何をどう動かしているか」を腹落ちさせること。現場では、センサー値が取れない／モーターが回らない原因がソフト・配線・部品**のどこかに潜みます。

本コースは完全初心者向けに、組み込みソフトを軸にハード/エレキにも触れつつ学べるのが強み。たとえばスマート家電や自動ドアのような「動くモノ」を作る土台ができ、会議でも仕様や不具合を説明できるようになります。講師はメーカーで15年以上、評価4.0・レビュー35件（受講生201人）で実務寄り。2026年は生成AIでコード案を作りつつ、動作検証できる人が強いです。

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難易度は【1:易しい】。前提知識ゼロから入りやすい入門設計で、「本を読んだけど手が動かない」を埋める最短ルートです。

IoTエンジニアを目指すなら、「組み込みの入口＝GPIOで“現実のモノを動かす”体験」が最短ルート。この講座はラズベリーパイにOSを入れるところから始まり、LED点灯→スイッチ入力→温度・人感→サーボモータ制御までを、毎回「部品の説明→回路→配線→Python→動作確認」の型で進めます。
たとえばスマート家電（SwitchBot系）や見守りデバイスのように、センサーで検知して動かす流れが腹落ちするはず。

講師は現役ロボットエンジニアで評価4.4、レビュー1519件・受講8237人と信頼材料も十分。会議で「このセンサーで何が取れて、どう制御するか」を説明できる土台が作れます。2026年なら、配線ミスの原因切り分けやコード雛形づくりに生成AIを併用するとさらに時短です。

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難易度は【1:易しい】。電子工作の手順が丁寧で、予備知識ゼロでも「動かせた！」まで到達しやすい入門コースです。

STEP3: ネットワークと通信プロトコルを学ぶ。TCP/IPの基本に加えて、Wi-Fi/BLE/LPWA（LoRaWANやNB-IoTなど）の特徴、MQTT/HTTP/CoAPなどの使い分けを理解する

マイコンでデータを作れるようになったら、次は「どう送るか」です。

IoTは通信の選び方で、電池の持ち・届く距離・費用・安定性が大きく変わります。Wi‑Fiは身近ですが電力を使い、BLEは近距離向け、LPWAは遠距離・省電力に強い、といった特徴を理解しましょう。

例えばAirTagは近距離の仕組みをうまく使っています。

さらにMQTT/HTTPなどの使い分けができると、クラウド連携が一気にスムーズになり、実務レベルの設計力で差がつきます。

このステップで学ぶスキルや知識

• TCP/IPの基本（IP・ポート・DNSのイメージ）
• Wi‑Fi/BLEの特徴（速度・距離・消費電力）
• LPWA（LoRaWAN/NB-IoT等）の向き不向き
• MQTT/HTTP/CoAPの違い（軽さ・双方向性）
• 通信設計の考え方（送信頻度・データ量・再送）

ネットワーク基礎とIoT通信方式・プロトコルを学べる動画教材

IoTエンジニアを目指して「TCP/IPの基本から通信の仕組みを腹落ちさせたい」なら、この講座が土台作りに最短です。Wi‑Fi/BLE/LPWAやMQTT/HTTP/CoAPの使い分けも、結局は「IP・Ethernet・TCP/UDPがどう運ぶか」を理解して初めて迷わなくなります。

本講座は図解→動画→章末テストの順で、会議で「なぜ遅い？」「どこで詰まってる？」を説明できる思考が身につく構成。VLAN/スイッチ/ルータ/ARP/ICMPまで一気通貫なので、社内LANや現場ゲートウェイ設計の会話が通じるようになります。講師は大手通信事業者やCiscoでの実務経験者、受講7.1万人・レビュー1.1万件が信頼の根拠。2026年は生成AIにログ解析を任せる場面も増えますが、前提となるネットワークの常識は人が持つほど強いです。

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難易度は【2:普通】。初心者向けに順番設計ですが、後半（VLAN/IP/ARP/TCP）でボリュームが増え、手を動かして復習する根気が必要です。

IoTエンジニアを目指すなら、まずはTCP/IPの土台を固めないと、Wi‑Fi/BLE/LPWAやMQTT/HTTP/CoAPの「使い分け」も判断できません。
本講座はCCNA範囲（基礎〜ルーティング/セキュリティ/自動化）を30時間超で丁寧に分解。会議で「なぜ遅い？どこで詰まる？」を説明したり、現場で障害切り分けをする力に直結します。
講師は受講生9.2万人・レビュー約1.9万・評価4.4の実績。2026年は生成AIにログを読ませる時代でも、正しい前提知識が最短ルートです。

藍人（あいと）難易度は【2:普通】。未経験にも丁寧ですが、ルーティング等は歯ごたえあり。手を動かして理解する前提です。

IoTエンジニアを目指して「TCP/IPやMQTTの使い分け」を学びたいなら、この講座は**“通信を安全に設計する視点”**を最短で補強できます。Wi‑Fi/BLE/LPWAは便利な一方、現場では「盗聴・なりすまし・設定ミス」が事故の原因。CISSP Domain4は、ネットワークを“壊されない前提”で組む考え方を身につけられます。
講師は評価4.3、レビュー6,674件・受講1.1万人超で、PDF＋4択問題で会議の説明（例：Alexa/スマート家電の通信経路）にも使える整理力が上がるはず。2026年は生成AIで設定例は出せても、正しい設計原則の判断は人間の強みです。

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難易度は【2:普通】。初心者向けですが、用語が多いので「図にして理解→問題で確認」の進め方が効率的です。

STEP4: クラウド連携とデータ活用を学ぶ。デバイスからのデータ収集、データベースへの保存、可視化（ダッシュボード）、サーバーレスやAPIでの処理の流れを学ぶ（例：AWS IoTやAzure IoTの概念）

通信が分かったら、いよいよクラウドで「使えるデータ」に変えます。

IoTの価値は、集めたデータを保存して見える化し、必要なら自動で処理するところにあります。例えば温度の推移をダッシュボードで見たり、異常値で通知を飛ばすだけでも現場は大きく助かります。

AWS IoTやAzure IoTの考え方を知ると、「デバイス登録→データ受信→保存→可視化→APIで連携」という流れを一通り組めるようになります。

ここまで来ると、試作品が「動くデモ」から「使われる仕組み」へ進み、提案力で差がつきます。

このステップで学ぶスキルや知識

• デバイスからのデータ収集（受信の流れ）
• データベースへの保存（時系列データの考え方）
• 可視化（ダッシュボード・グラフ化）
• サーバーレス処理（イベントで動く仕組み）
• API連携（外部アプリや社内システムにつなぐ）

クラウド連携とデータの保存・可視化・処理を学べる動画教材

IoTエンジニアとして「デバイス→クラウド→活用」までの道筋を掴みたいなら、この講座は刺さります。現場ではセンサー値がS3（保管庫）に溜まり、Athena（必要分だけ抜き出す検索）で集計し、QuickSight（見える化）で共有が定番。会議で「今週の稼働率」「異常値の推移」をダッシュボードで即答できるようになります。

特徴は、S3にファイルを置くところから始めて、SQL未経験でも“データを取り出して見せる”まで一気通貫で体験できる点。IoTでAWS IoTやサーバーレス（Lambda/API）に進む前に、この“データ基盤の型”を押さえるのが最短ルートです。講師は受講生2.5万人・レビュー4,558件（評価4.2）の実務家で信頼材料も十分。2026年は生成AIでSQL作成支援も効くので、学んだ流れがさらに活きます。

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難易度は【2:普通】。操作は追えますが、AWSアカウント準備と料金管理（想定外課金の防止）が必要で、仕事で使う前提の“実務寄り”です。

IoTエンジニアとして「デバイス→クラウド→分析・可視化→運用」まで一気通貫で理解したいなら、この講座は刺さります。試験対策の形を取りつつ、Collection（収集）/Storage（保存）/Processing（処理）/Visualization（見える化）/SecurityをAWSのサービスの役割で整理できるので、AWS IoTやAPI連携の“全体像”が頭に残りやすいです。

さらにハンズオン付きで、現場の「会議でKPIダッシュボードを説明」「サーバーレスで定常処理を自動化」みたいな場面に直結。講師は受講生6.6万人・レビュー1万件超、製造×クラウドの実務背景も信頼材料です。※DAS-C01は廃止されDEAに移行済なので、2026年は生成AIで要点を要約しつつ“設計の考え方”を吸収すると最短です。

藍人（あいと）難易度は【3:難しい】。試験範囲が広く、AWSの基本用語（S3やLambda等）に慣れていないと詰まりやすい上級寄りです。

IoTで集めたセンサーデータ、「溜めて終わり」になっていませんか？本コースはSnowflake上で、データ準備→AI活用→可視化アプリまでをハンズオンで一気通貫。
SQLだけで使えるCortex AI（生成AI）で要約・分類・予測の入口を押さえ、次にPythonのSnowparkで現場向けのモデル作成。最後はStreamlitでダッシュボード化し、会議でそのまま見せられる形にします（Netflix/ECの「おすすめ」っぽい分析も自社データで再現）。
講師は受講生2.4万人・レビュー4,445件（評価4.2）の実務家。IoTの「クラウド連携後のデータ活用」を最短で固めたい人向けです。

藍人（あいと）難易度は【3:難しい】。SQL基礎＋Snowflake/AIの前提があり、ゼロからだと詰まりやすい上級寄りです。

STEP5: 運用とセキュリティを学ぶ。認証/暗号化、鍵管理、OTA（遠隔アップデート）、ログ監視、障害対応、電源管理や量産を見据えた設計（省電力・耐環境）など実運用に必要な知識を身につける

最後は「作って終わり」ではなく、長く安全に動かすための運用とセキュリティです。

IoTは現場に置かれるため、盗まれる・壊れる・回線が切れる・電池が切れる、といった前提で設計が必要です。認証や暗号化が甘いと、家のスマート機器が勝手に操作されるような事故も起こりえます。

OTAで遠隔アップデートできれば、出荷後の不具合修正も現実的になります。

ログ監視や障害対応、省電力や量産を見据えた設計までできると、実運用できるIoTエンジニアとして大きく差がつきます。

このステップで学ぶスキルや知識

• 認証と暗号化（なりすまし防止の基本）
• 鍵管理（安全な保管・更新の考え方）
• OTA（遠隔アップデート）の仕組みと注意点
• ログ監視・障害対応（切り分けと復旧）
• 省電力・耐環境・量産を見据えた設計（部品選定・テスト）

IoTの運用設計とセキュリティ・量産視点を学べる動画教材

IoTエンジニアとして「運用とセキュリティ」を強くしたいなら、この講座はまず押さえたい1本です。現場では認証/暗号化が弱い＝リリース後に更新停止やリコールになり得ます。ECサイトのログインやSuicaのように、「本人確認」と「盗み見されない仕組み」をデバイス側で作れるかが差になります。

本講座は、暗号が初めてでも車載の法規制の流れ→必要なセキュリティ機能→暗号の使い方を順番に理解できる構成。OTAや鍵管理、ログ監視の土台になる“考え方”が手に入ります。
講師は車載通信の専門企業（20年以上）で、受講生7,279人・レビュー1,890件・評価4.2は信頼材料。合成音声で倍速でも学びやすく、忙しい会社員の独学が進みます。2026年は生成AIで実装は速くなる分、**設計の正しさ（暗号の選び方）**がより重要です。

藍人（あいと）

難易度は【1:易しい】。暗号に初めて触れる方向けの入門で、前提知識がなくても「なぜ必要か」から理解できます。

IoTエンジニアが「運用とセキュリティ」を強くするなら、この講座は刺さります。TP-LinkやLinksysなど実在する家庭用ルーターのファームウェアを題材に、入手→中身の展開→弱点の見つけ方までを追体験。つまり、現場で起きがちな**「出荷後に見つかる穴」「なぜ直せないのか」**を、開発目線で説明できるようになります。

binwalkやGhidra、差分確認などを使い、**「どこに危険が潜むかを検査する手順」**が身につくので、会議でのリスク説明や、委託先レビュー、インシデント時の切り分けが速くなるはず。講師は受講生1.1万人・レビュー1556件（評価4.2）の実務家で、継続アップデートもあり信頼材料。2026年なら、解析ログ整理や報告書の下書きは生成AIで時短しつつ、判断は自分でできる状態を作れます。

藍人（あいと）難易度は【3:難しい】。Kali Linux前提で、ファームウェア解析・脆弱性調査（CVE/バッファオーバーフロー等）まで扱うため、予備知識ゼロだと重めです。

IoTエンジニアを目指すなら、運用で必ずぶつかる「安全に通信し、正しい相手とだけつながり、鍵を事故らない」基礎を固めたいですよね。
本コースは暗号を**「暗号化＝秘密を守る」だけで終わらせず、認証（なりすまし防止）と鍵管理（作る・守る・更新・捨てる）まで**一気に整理できるのが強みです。

たとえばスマートロックや見守りカメラで、鍵の更新に失敗して全台が止まる／第三者に偽装される…は現場の悪夢。ここを理解すると、OTA（遠隔アップデート）設計やログ監視・障害対応でも「何を守るべきか」がブレません。2026年は生成AIで実装は速くなりますが、設計の良し悪しはセキュリティ基礎で決まるのが現実です。

講師はセキュリティ・キャンプ全国大会（2022/2023）講師。評価4.1、レビュー424件・受講生2044人と、実務寄りの信頼材料もあります。

藍人（あいと）難易度は【2:普通】。スライド中心で学びやすい一方、認証・鍵管理は抽象度が高く、IoT運用に落とすには少し考えながら進める必要があります。

まとめ：IoTエンジニアへの第一歩を踏み出そう

本記事では、IoT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、IoT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。

藍人（あいと）

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。