R言語でできることは?獲得できる案件と収入を徹底調査!

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こんにちは。ITエンジニア・webディレクター・webデザイナーなどのIT人材の自立・キャリアを支援するITプロパートナーズの木村です。

弊社では、独立精神旺盛な優秀なエンジニアの方々の独立・起業サポートや、フリーランス支援を行っています。

こちらでは、日々の現場でサポートさせていただいている中での、プロの目線で、エンジニアに役立つお話をしてまいります。

データ分析の世界で広く活用されている言語の一つにR言語というプログラミング言語があります。

このR言語、多くのITエンジニアの方々にとっては、あまり馴染みがないものだと思います。

その理由としては、R言語は統計解析に特化したプログラミング言語だからです。

C言語やJava、Pythonといった「汎用言語」と比較して、圧倒的に使われている環境が少ないため、見聞きする機会もほとんどないのです。

その一方で、ビックデータ解析がビジネスの世界で当たり前になった昨今、そのためのプログラミング言語であるR言語の扱えるITエンジニアのニーズが高まっています

そこで今回はR言語についてご紹介いたします。

なおR言語の必要有無に関わらず、フリーランスエンジニア全般の案件の特徴や仕事の取り方など総合的な情報は「フリーランスエンジニアの案件紹介!経験年数別の年収・実態を調査」でご紹介しているので、併せてご覧ください。

また、R言語を活かしてフリーランスになりたい方は「フリーランスエンジニアになるには?」の記事も参考になると思います。

ちなみに、R言語の案件と収入の目安を確認したい方はこちらからどうぞ。

そもそもR言語とは?

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まずはR言語とはどういった言語なのかを確認しましょう。

冒頭でも触れた通り、データ分析に特化したプログラミング言語です。

1996年にニュージーランドで一番の名門、オークランド大学の二人の統計学教授によって生み出されました。

オープンソースかつフリーソフトでしかも、マルチプラットフォームのため、インストールさえすれば、Windows・macOS・UNIX・Linuxいずれの環境でも、制限なく動作します。

しかも、日本語に対応しており、コメントはもちろん、関数名や変数名でも日本語が使えるという特徴があります。

最大の売りは、統計学者が作ったプログラミング言語ということもあって、「ソースコードが単純」でありながら「本格的な統計処理が可能」という点です。

この特徴から、ビジネスの世界はもちろん、教育分野でも広く用いられるようになりました。

特に、「ソースコードが単純」ということは非ITエンジニア出身者や学生さんたちなど、“統計分析を行いたいが、そもそも統計分析のためのツールを使いこなせない”という事態を避けることに繋がります。

もちろん、ソースコードを書くのが得意な統計学の専門家もいらっしゃいますが、そういった方ばかりではないので、R言語がこの分野でデファクトスタンダードになるのは、ある意味、当然だったと言えます。

以下では、R言語について、概要は説明しましたので、ここからはもう少し踏み込んで説明したいと思います。

 R言語でできることとその特徴って?

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▼R言語でできることとは?

R言語は統計に特化したプログラミング言語というのは、すでにお伝えしました。

「で、どういった点が特化しているの?」と、と突っ込まれてしまいそうなので、セールスポイントの一つである、グラフ作成機能をご紹介いたします。

統計の分析結果をもっとも簡素かつ効果的に見せる方法は、様々なグラフです。

分析対象によって、折れ線グラフであったり棒グラフであったり、レイアウトは様々ですが、いずれにせよグラフにして保存したい、という希望が出てくるはずです。

R言語はその希望に応えるため、グラフを作成するための関数や、作成したグラフをPNGやJPEG、BMP、PDFといった形式で保存するための関数があります。

つまり、特別な設定をせずともR言語インストールした時点でグラフを作成したり、作成したグラフを画像にして保存することが可能になっているのです。

 ▼R言語と比較されるもの

データ入れたら計算してくれて、グラフで表示できるって、エクセルと一緒じゃない」とおっしゃる方が、必ず出ると思うので、R言語がエクセルに勝る点をご紹介します。

他の方が加工したエクセルを見たとき、パッと見ただけで、なにをしていたか完全に状況を掴むのはほとんど無理です。

シートがいくつも別れている上に、どういった関数が仕込まれたのか、一つ一つのマスにカーソルを合わせなければ、確認できないからです。

その点、R言語であればソースコードを上から舐めていけば、概ね、全体の処理内容が理解できます。

また、エクセルは“誰もが使えるもの”を目指した製品です。

統計分野のプロだけでなく、学生や主婦も使うことを前提としており、残念ながら本格的なデータ分析に使うには、力不足を否めません。

もう一つ、比較的、初学者にも容易な汎用プログラミング言語である、PythonもしばしばR言語と比較されがちです。

が、二つの言語はそもそも立ち位置が違います。

R言語はあくまでデータ分析に特化したプログラミング言語ですが、Pythonは汎用言語で例えば、Webアプリケーションの開発にも使われます。

Pythonにとっては、データ分析は、「Pythonができるいくつかの作業の一つ」であり、純粋にデータ分析という観点で見ると、特化言語のR言語には及びません。

では、Pythonの分析機能は使われないのかと聞かれると、そうではありません。

Pythonで作成したWebアプリケーションの中に分析の仕組みを入れたいという時などには、特に複雑なことを考えなくても、仕込むことができる、というメリットもあります。

▼R言語のメリット・デメリット

R言語のメリットはすでにお伝えしている通り、無料で本格的なデータ分析・グラフ作成ができ、しかも記述が簡単というところに尽きます。

データ分析に使うのであれば、間違いなく最適解です。

では、逆にデメリットはないのかと聞かれると、R言語特有のある記述方法にITエンジニア的には違和感を受けます。

もともと使っていた言語によってなにから違和感を受けるか変わるじゃないか、と言われそうですが、ITエンジニアなら誰しもがR言語の配列には違和感を受けるはずです。

念のため確認しておくと、配列とは同じ形のボックスを並べて、「何ボックス目にはなにを入れておきなさい」だとか「あのボックスたちの中身を見て、並べ替えなさい」といった指示を出せるようにする仕組みです。

この仕組みを用意してくことで、ソートができるようになったり、C言語やJavaでは変数宣言の手間を省いたりします。

ここで質問ですが、4個のボックスで構成された配列を作成した際、一番最後のボックスの番号(インデックス)は何番でしょうか?

あなたがITエンジニアであれば、間違いなく、3番と答えるでしょう。

1個目のボックスは0番で、4個目のボックスは4-1の3番目という考え方は、C言語やJava、Pythonといった主要な汎用言語では、正しい考え方です。

が、非ITエンジニアの方は「4番目のボックスなのだから、4番じゃないの?」と答えるはずです。

そして、R言語での正解は、4番目のボックスの番号は4番です。

C言語で3個目の箱に入っているものを表示して欲しいときは“3-1の2番目の箱の中身を見せてください”と指示しなくてはいけませんが、R言語の場合は素直に“3番の箱の中身を見せてください”で良いのです。

ITエンジニア歴がない方ほど、n-1が癖になっているため、違和感を受けるでしょう。

もう一つR言語にはデメリットがあり、それは汎用言語ではないという点です。

汎用言語と言われる言語たちは、その名の通り、様々な用途で使われています。

C言語は組み込みシステム、Javaだとスマホアプリケーション、Pythonだと人工知能といった風に得意分野と言われる領域をそれぞれ持っていますが、JavaやPythonで組み込みシステムを作ることもできますし、C言語やJavaで人工知能の開発も可能です。

裏を返せば、汎用言語に長けたITエンジニアであれば、自分の好きな分野の案件に自由に参画することができます。

しかし、R言語は汎用言語ではないため、統計分析以外の分野で活用されることはなく、いくらR言語に長けたITエンジニアも、R言語一本だけでは、統計分析以外の分野にキャリアチェンジするのは難しいです。

ビックデータの活用が当たり前になった昨今、統計分析分野の仕事がなくなることはないと思われますが、“潰しが効かない”ということは一応、頭に入れておいた方が良いでしょう。

まとめ

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今回は、データ分析分野でよく使われるR言語について見てきました。

繰り返しになりますが、R言語は汎用言語ではないため、扱えるエンジニアの数はあまり多くはありません。

しかし、ビジネスの現場でのニーズが高まっています。

キャリアアップを考えている方に、非常におススメな言語の一つです。

データ分析のお仕事を考えてるという方は、弊社でもご紹介しているので、まずはお気軽にご登録ください。

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この記事を書いた人
ITプロパートナーズ編集部
ITプロパートナーズはITフリーランスの方に案件紹介をしているエージェントです。当メディア「アトオシ」では、フリーランスの働き方から仕事探しまで幅広い情報を日々発信しています。