エンジニア全般
データサイエンスの世界でR言語は統計解析やデータ分析に特化したプログラミング言語としてその地位を確立しています。
この記事ではR言語の基本から、そのメリット、デメリット、そしてPythonとの比較まで、R言語についてわかりやすく紹介していきます。
統計やデータ解析におけるその強力な能力、オープンソースとしての利点、そして豊富なパッケージやユーザーコミュニティによるサポートなど、R言語がデータサイエンス分野で広く利用される理由を深掘りしていきますので、ぜひ参考にしてみてください。
大学卒業後、Slerに就職し、3年年勤務。その後、大手保険会社の社内SEに転職。SIerでの経験を生かして、自社システムの開発に携わる。システムの開発のプロジェクト推進業務や保守運用業務に従事。
R言語とは？
R言語とは
R言語は統計解析やデータ分析に特化したオープンソースのプログラミング言語です。
データサイエンスの分野で広く利用されており、高い柔軟性とグラフィカル機能によって多くの利用者から高い評価を受けています。
R言語は、Uber、Google、Airbnb、Facebookなどのデータを基盤とする多くの大手企業で活用されており、その応用範囲は統計解析から機械学習、バイオインフォマティクスまで多岐にわたります。
また、世界中のユーザーコミュニティによって支えられており豊富なパッケージが開発されているため、特定の分析タスクに合わせて容易に機能を拡張することが可能です。
R言語の特徴
R言語の最大の特徴は、統計やデータ解析に特化している点かつオープンソースであるため誰でも無料で利用でき、カスタマイズや機能拡張が可能な点です。
R言語はデータのインポート、クリーニング、変換、分析、そして結果の可視化まで、データ分析に必要な全ての工程をサポートしています。
また、統計解析に特化しているため、平均、分散、クラスタリングなど多様な統計手法をサポートしています。
グラフ作成機能も充実しており、折れ線グラフからヒストグラムまで簡単なコードで多種多様なグラフを作成できます。
さらに自然言語処理やテキストマイニングも可能で、バイナリデータからの直接解析やCRANからダウンロード可能な豊富なパッケージと関数により、データの操作、加工、グラフ作成が容易になります。
pylonとの違い
R言語とPythonは、データサイエンスと統計解析の分野で広く利用されている二つの主要なプログラミング言語です。
それぞれに独自の特徴と強みがあり、用途に応じて選択されています。
ここでは、R言語とPythonの違いについて、汎用性、習得難易度、年収目安の観点から比較していきます。
汎用性の高さ
Pythonは汎用性が高く、Web開発、ソフトウェア開発、システムスクリプティング、科学計算、データ分析、人工知能開発などの幅広い分野で利用されています。
Pythonの豊富なライブラリとフレームワークは、開発者が様々なアプリケーションを簡単に構築できるように設計されています。
一方R言語は、統計解析、データ分析、グラフィカルなデータの可視化に特化しています。
Rは科学研究、統計学、データマイニングなどの分野で優れた性能を発揮しますが、Pythonほどの汎用性はありません。
R言語は主にデータ分析の専門家や研究者によって利用され、アプリケーションの開発には向いていないといえるでしょう。
習得難易度
Pythonはシンプルで読みやすい構文により、プログラミング初学者にとって学びやすい言語とされています。
Pythonのコードは英語に近い形で書かれていて理解しやすいため、プログラミングの基本概念を学ぶのに適しています。
一方でR言語は、統計解析やデータ分析に特化しているためこれらの分野における専門知識がないと習得が難しい場合があります。
しかし、統計学やデータ分析に関する背景知識がある場合は、R言語は非常に便利で有効な手段となります。
そのためR言語はPythonよりも難易度は高めと言われていますが、データ分析に特化した機能の豊富さは大きな利点となります。
年収目安
PythonとR言語のエンジニアの年収は、地域、経験、専門性、業界によって大きく異なります。
一般的にPythonエンジニアはその汎用性と広範な応用範囲により多様な業界で需要があるのに対して、R言語エンジニアはデータ分析や統計解析の専門分野での需要が高く、特にデータサイエンスやバイオインフォマティクスの分野で高い希少価値を持ちます。
そのため、特定の分野での専門性が高いR言語エンジニアは高い年収を得る可能性があります。
R言語はオワコンなのか？
そもそもR言語はオワコンなのか気になる人も少なくないでしょう。結論からいうと、R言語は逆に注目度が高まっているプログラミング言語といえます。
R言語は、統計解析やグラフィック分野に特化している言語です。
昨今のデジタル化によるDX推進によって多くの企業が膨大なデータを保有しています。デジタル化に伴い激しく変動する市場の動向やユーザーのインサイトを見出すことが求められており、昨今データアナリティクスやデータサイエンスなどの統計解析、グラフィック分野の注目度が高まっているのです。
また、AI活用も進んでいる影響で、AI活用に必要なデータ解析手段としてR言語がPythonとともに注目されています。
Pythonと比較されることが多いですが、同じデータ解析ができる言語でも利用の目的が異なり、Pythonはデータから予測を行うのに対してR言語はデータを基に説明を行うことが目的とされる場合が少なくありません。
Pythonは汎用性が高い反面処理速度がR言語と比較しても数倍遅いため時間が限られた中で分析を行う上で有効といえるでしょう。このように、R言語とPythonでは目的や汎用性、処理速度が異なります。
R言語は統計解析に特化しているため、より高度なデータ分析を実施したい場合や処理速度を速く分析したいと考えている人におすすめです。
R言語でできる事
R言語は、統計解析、データの可視化、機械学習、時系列分析、バイオインフォマティクスなど、幅広いデータ分析の領域で活用されています。
この多機能性は、Rが提供する豊富なパッケージとデータ分析に特化した設計によるものです。
ここでは、R言語で実現できる主な機能について詳しく解説していきます。
機械学習やAIの開発
R言語は、機械学習や人工知能（AI）の開発にも広く利用されています。
caret、mlr、tensorflow、kerasなどのパッケージを使用することで、分類、回帰、クラスタリング、深層学習などの様々な機械学習アルゴリズムを簡単に実装できます。
例えば、医療データを用いた疾患の予測モデルの開発や顧客データからの購買行動のパターン分析など、実世界の問題解決に直接応用することが可能です。
R言語の強力な統計解析機能と組み合わせることでデータからより精度の高い予測モデルを構築できます。
統計解析
R言語の最も得意とする領域は統計解析です。
基本的な記述統計からANOVA、回帰分析、主成分分析（PCA）、因子分析などの高度な統計モデリングまで、R言語は幅広い統計手法をサポートしています。
また、ggplot2などのパッケージを使用することで、分析結果を直感的かつわかりやすく可視化することができます。
これにより、データの背後にあるパターンや傾向を明らかにして、データに基づいた決定が可能となります。
教育、金融、マーケティング、公衆衛生など、多岐にわたる分野での研究やビジネス分析に利用されています。
データの可視化・分析業務
R言語はデータの可視化においても非常に強力です。
ggplot2やshinyなどのパッケージを利用することで静的または動的なグラフィックスを生成し、データの探索的分析を行うことができます。
例えば販売データの時系列分析を行い、季節性やトレンドを視覚的に把握したり地理的情報を含むデータを地図上にプロットして、地域ごとの違いを分析することが可能です。
これらの可視化技術は、データから説得力のあるストーリーを伝えるために非常に有効です。
R言語を利用するメリット・デメリットは？
R言語はデータサイエンスと統計解析の世界で広く利用されるプログラミング言語です。
多機能なため多くの利用者がいますが、その特性上、特定のシナリオやユーザーにとっては一定の制約も伴います。
ここでは、R言語の利用における主なメリットを深掘りし、それぞれの特徴について具体的に説明していきます。
R言語を利用するメリット
R言語の最大のメリットは、データを可視化する場面での強力な機能です。
統計解析からグラフィカルなデータ表示まで、R言語はデータサイエンスのあらゆる段階でその力を発揮しています。
ベクトル処理を実行できる
R言語のベクトル処理機能は、データ分析作業を効率化する上で非常に重要です。
ベクトル処理によって複数のデータポイントに対して一括で演算を行うことができ、これによりデータ処理の速度が大幅に向上します。
例えば、数千点のデータセットに対する平均値の計算が一行のコードで可能になります。
このような効率的なデータ処理は大規模なデータセットを扱う際に特に有用で、分析のスピードと精度を向上させてくれます。
簡単にグラフを作成できる
R言語はggplot2やplotlyなどのパッケージを利用して、ヒストグラム、棒グラフ、折れ線グラフ、散布図、樹形図、ヒートマップなどの多様なグラフを簡単に作成できます。
これらのグラフはデータの傾向を視覚的に理解するのに役立ちますし、R言語はcsvやテキストファイルを簡単に読み込むことができるため、データの前処理から可視化までのプロセスがスムーズに進行できます。
互換性が高い
R言語の高い互換性もメリットとなります。
R言語は外部の統計ソフトウェアやデータベースとの連携が非常に容易であり、SQLデータベースやHadoopなどのビッグデータ技術との統合が可能です。
例えばRODBCパッケージを使用することで、Rから直接ODBC（Open Database Connectivity）を介してデータベースにアクセスし、データを取得・操作することができます。
また、rJavaパッケージを利用することでJavaアプリケーションとの連携も可能になります。
さらに、Rはバイナリデータの読み込みや画像処理もサポートしています。
imagerやmagickのようなパッケージを使用することで画像データの読み込み、加工、解析が行えるため、生物学的データの解析や衛星画像の処理など、多様な分野での応用が可能になります。
このような互換性の高さは、Rを複雑なデータ分析プロジェクトにおいて非常に強力なツールにしています。
パッケージが豊富である
R言語のもう一つの大きな強みは、その豊富なパッケージの存在です。
CRAN（The Comprehensive R Archive Network）には18,000以上のパッケージが登録されており、統計分析、データ可視化、機械学習、バイオインフォマティクス、金融分析など、幅広い分野にわたる機能が提供されています。
例えばggplot2はデータ可視化のためのパッケージであり、複雑なグラフも簡単に作成できます。
dplyrやtidyrはデータの前処理や整形を効率的に行うためのパッケージで、caretやrandomForestは機械学習モデルの構築と評価をサポートしています。
このように、R言語のパッケージはユーザーのニーズに合わせて必要なツールを提供しており、データ分析プロジェクトの効率化と品質向上を実現しています。
OSに依存しない
R言語のもう一つの重要な特徴は、そのクロスプラットフォーム性です。
RはWindows、Mac、Linux、Unixなど、ほとんどの主要なオペレーティングシステムで動作するため、異なるOSを使用しているチームメンバー間でも、Rプログラムやスクリプトの共有と再利用が容易になります。
例えばWindowsで開発されたRスクリプトは、特別な変更を加えることなくLinuxやMacで実行することができます。
ci/cdパイプラインを導入するデメリット
Continuous Integration (CI) と Continuous Deployment (CD) のパイプラインは、ソフトウェア開発の自動化と効率化を目的としています。
これらはコードの変更を自動的に検出し、ビルド、テスト、そして本番環境へのデプロイを自動化することで、開発サイクルを加速しますが、このアプローチは万能ではなく、特定のシナリオやプロジェクトにおいてはデメリットが存在します。
一般的なソフトウェア開発やシステムプログラミングなどには向かない
CI/CDパイプラインは主にウェブアプリケーションやモバイルアプリケーションの開発においてその真価を発揮しますが、これはアプリケーションが頻繁な更新と迅速なフィードバックループを必要とするためです。
しかし、組み込みシステムやデスクトップアプリケーションのようなリリースサイクルが長く更新が頻繁ではないプロジェクトにおいては、CI/CDの導入は過剰な投資となる可能性があります。
これらのプロジェクトでは、開発環境のセットアップや維持に関連するコストが得られる利益を上回ることがあります。
また、ハードウェアとの密接な統合が必要な場合が多く、自動化されたテストやデプロイメントが困難な場合があります。
統計解析の専門的な知識が必要なので初学者にとっては学習が難しい
CI/CDパイプラインの設計と実装は、特に初学者にとっては複雑で難解なプロセスとなる場合が多いです。
パイプラインの設定、テスト自動化のスクリプト作成、デプロイメント戦略の選定など、多くの技術的な知識が必要とされます。
また、CI/CDツール自体の学習難易度も高めであり、Jenkins、Travis CI、CircleCIなどのツールを効果的に使用するためには、これらのツールの詳細なドキュメントを理解して実践的な経験を積む必要があります。
このような複雑さは、特に小規模なチームやリソースが限られているプロジェクトにおいて、CI/CDパイプラインの導入を妨げる要因となり得るでしょう。
R言語が活用されている職業
R言語は、統計解析、データ分析、機械学習など、データサイエンスの多岐にわたる分野で広く利用されています。
この多機能性によってR言語は様々な職業で活用されており、それぞれの職種で特有の使用方法があります。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、データ駆動型のアプローチを用いて予測モデルや分類システムを開発します。
R言語はその豊富な機械学習ライブラリとデータ処理の能力により、この分野で非常に重宝されているでしょう。
例えば、金融セクターでクレジットスコアリングモデルを構築する際、randomForestパッケージを使用して顧客の返済能力を予測することができます。
また、caretパッケージを利用することで複数のモデルを簡単に比較し、最適なモデルを選択することが可能です。
R言語の可視化ツールを活用して、モデルの解釈性を高めることも機械学習エンジニアにとって重要な作業の一つです。
データエンジニア
データエンジニアは、データの収集、加工、管理を行い、データサイエンスチームが分析に利用できるようにします。
R言語は、特にdplyrやtidyrのようなパッケージを通じてデータの前処理や変換を効率的に行うことができます。
例えば、eコマース企業で顧客データのクレンジングを行う際、これらのパッケージを使用して不完全なデータを修正し、分析用のデータセットを準備することができます。
また、DBIパッケージを利用してRから直接データベースにアクセスし、SQLクエリを実行することも可能です。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、データから情報を得るために統計分析や機械学習モデルを使用します。
R言語はggplot2での高度なデータ可視化やshinyでのダッシュボード作成により、データサイエンティストの仕事を支えています。
例えば製薬会社で新薬の効果を分析する際、R言語を使用して臨床試験データの統計的分析を行い、結果を視覚的に表示することができるため、研究者はデータからより深い情報を得ることが可能になります。
データアナリスト
データアナリストは、ビジネスの意思決定をサポートするためにデータの収集、分析、報告を行います。
R言語はknitrやrmarkdownを使用して分析結果を文書化し、共有することができます。
例えば、マーケティング部門でキャンペーンの効果を分析する際、R言語を使用してキャンペーンによる売上の増加を分析し、結果をレポートとしてまとめることができるため、マーケティング戦略の改善に役立つ情報を提供することができます。
AIエンジニア
AIエンジニアは、人工知能技術を開発してそれを製品やサービスに組み込むことで新たな価値を創出します。
R言語はkerasやtensorflowパッケージを通じて、ディープラーニングモデルの開発にも利用されます。
例えば画像認識システムを開発する際、これらのパッケージを使用して畳み込みニューラルネットワークを構築し、訓練することができます。
R言語の統計解析機能を活用してモデルの性能を評価し、改善策を導き出すこともAIエンジニアの重要な作業です。
R言語のまとめ
R言語は統計解析とデータ分析に特化したプログラミング言語であり、その柔軟性と強力なグラフィカル機能によって多くの利用者から高い評価を受けています。
そして、専門知識を必要とする分学習難易度は高くなりますが、Pythonと比較して特に統計解析やデータの可視化においてその強みを発揮してくれます。
データ分析においてはぜひ使いこなしたい言語ではあるため、そのような業務に精通している方、もしくは今後そのような予定がある方はしっかり学んでいくことをお勧めします。
今回のテーマであるR言語をはじめ、AIを活用したシステム開発はJitera社の最も得意とする領域です。
お悩みがある方や案件のご依頼がある方は、一度Jitera社へご相談してみてはいかがでしょうか。
