R言語とは｜特徴とできること・利用する職業をそれぞれ8つずつ紹介して解説

R言語とは

R言語とは、統計やデータ分析、グラフィックの分野に強みを持つプログラミング言語です。近年ではPythonと同様にAI開発や機械学習に用いられており、注目を集めている言語です。

R言語はマルチプラットフォームで動作するインタプリタ言語ですが、統計やデータ分析に特化していることから、他のプログラミング言語のようにアプリケーションやシステム開発に使用される言語ではありません。

R言語とPythonとの違い

PythonもR言語と同様に、データ分析や機械学習の分野に用いられる言語です。しかしR言語が統計やデータ分析のみに特化しているのに比べて、Pythonはさまざまな分野で開発に用いられている汎用型のプログラミング言語です。

そのため、Pythonを習得すればスマホアプリやWebアプリ、システム開発なども行えるようになりますが、R言語の場合はそのような開発はできません。

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R言語の特徴を8つ紹介

R言語は、一般的にシステム開発などに用いられるC言語やJavaなどとは異なる特徴を持っています。そのため、R言語を学ぶ場合はどのような特徴を持つ言語なのか把握しておくことが大切です。

ここではR言語の特徴を紹介していきますので、R言語について理解を深めてみてはいかがでしょうか。

1：統計解析に特化している

R言語は統計解析用の言語として開発されたため、統計解析に特化しているという特徴があります。他の言語に比べても統計やデータ分析、解析の機能は非常に優秀で、グラフを出力する機能も豊富に用意されています。

また、R言語はオープンソースなので無料で利用することができ、開発環境も配布されています。R言語を用いれば、誰でもさまざまな分野の最新の統計解析を行うことができるでしょう。

2：コードの習得がしやすい

R言語は統計学者が作成したプログラミング言語です。そのため、コード自体はそれほど難しくなく、C言語などと比べても習得しやすいというメリットがあります。

学習コストが低いことから、他の言語でプログラミングを行ったことがある人であれば簡単に習得することができるでしょう。ただし、R言語を本格的に使いこなすには、統計や数学などの専門的な知識も必要になります。

3：どのOSでも使用できる

R言語はマルチプラットフォームで動作する言語なので、どのOSでも利用することができます。WindowsやMac OSはもちろん、LinuxやUNIXでも扱うことができます。

使用するOSを選ばないことは、R言語の大きなメリットだと言えるでしょう。

4：オープンソースでコストがかからない

R言語は前述のとおり無償で公開されているOSS（オープンソースソフトウェア）の言語です。そのため、導入のためのコストが必要なく、無料でインストールすることができます。

また、開発環境としてRStudioが配布されているため、誰でも同じように統計に適した作業環境を構築することができます。

5：ベクトルによる処理が柔軟

R言語はベクトル処理言語となっており、ベクトルと呼ばれる機構によって柔軟な処理を行うことができます。R言語におけるベクトルには数学上のベクトルも含まれますが、数学的な用語のベクトルとは異なり、リストに近い意味を持ちます。

R言語であれば、特に宣言を行わずに配列やリスト、テーブル、集合、時系列などの複雑な構造を持つデータを変数に入れることが可能です。また、ベクトルの要素はネストでも問題ありません。

6：グラフ機能も多彩で視覚化に優れている

R言語はグラフィック分野にも優れた機能を持っており、視覚化に優れたグラフ・図解化機能を持っています。インフォグラフィック環境と呼ばれる高度なグラフ作成機能を持っているため、XとYの値を代入して「plot(x,y)」と記述するだけでグラフを描画することができます。

また、R言語には他にもさまざまなグラフ描画パッケージが存在するため、複雑なグラフであっても容易に作成することができます。

7：データの互換性がある

R言語はデータ互換性を持っているため、Excelなどの統計ソフトからデータを読み込むことができます。たとえばCSVファイルを取り込みたい場合、「read.csv("ファイル名")」と記述すればデータフレームに自動変換して簡単に読み込めます。

他にもさまざまな形式のタイルを読み込める関数が用意されており、バイナリデータであっても直接扱うことが可能です。

8：ダウンロードサイトは日本にも2か所あるので便利

R言語はCRAN（包括的なR言語の記録保管所ネットワーク）と呼ばれるネットワークで配信されており、R言語の本体や世界中のR言語ユーザーによって開発されたパッケージをダウンロードすることができます。

CRANを利用することにより、ダウンロードやインストール、アップグレードなどの一連の管理が行えます。R言語のメインのサイトを利用してダウンロードすることもできますが、速度を考慮するとCRANを利用するのがおすすめです。

日本の場合は統計数理研究所と山形大学にミラーサイトが配置されているため、ダウンロードに便利です。

R言語でできることを8つ紹介

R言語は統計やデータ解析、グラフィックなどの分野に特化した言語です。そのため、R言語を用いることで統計解析や機械学習、テキストマイニング、テキストマイニング、ヒストグラムの作成などを行えます。

ここではR言語でできることを紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

1：統計解析

R言語には複雑な統計計算を実行できるさまざまなパッケージが用意されているため、統計解析に活用することができます。そのため、伝統的な統計学に必要とされるスキルがなくても、パッケージを利用することで統計解析を実施できます。

また、R言語には世界中の研究者が作成したパッケージが日々新しく追加されているため、最新分野の研究に用いられているような統計解析手法も実践することが可能です。

2：機械学習

R言語はPythonと並んで機械学習に用いられている言語です。機械学習は統計解析の分野でも重要な位置を占めています。

R言語に機械学習に役立つさまざまなパッケージが用意されているため、「dplyer」や「stringr」などの機械学習に便利なパッケージを利用することで、機械学習に活用することができるでしょう。

＞＞ 機械学習によってできることって？使用されるプログラミング言語も紹介

3：テキストマイニングの実施

R言語ではテキストマイニングを実施することができます。テキストマイニングのためのソフトウェアである「KH Coder」の一部にもR言語が用いられています。

また、日本語の文章であればオープンソース形態素解析エンジンのMeCabとRMeCabを使用して形態素解析を行い、R言語を使って自然言語処理を行えます。また、R言語のパッケージを用いることで、テキストから頻出語の抽出や単語の共起ネットワーク分析なども行えます。

4：ヒストグラムの作成

ヒストグラムとは度数分布を棒グラフで表現した統計グラフの1種です。縦軸は度数、横軸は階級になっており、データの分布状況を見える化することができます。

R言語は統計処理に特化した言語となっているため、「hist(data)」と記述するだけでヒストグラムを生成することが可能です。また、散布図も「plot(x,y)」という簡単なコードで作成できます。

5：t検定の利用

t検定とはデータ分析手法の1つで、母平均に対する検定と呼ばれています。t検定は2群の平均値の差を求めるもので、たとえば「AクラスとBクラスの平均点数に差があるのか」といった問いを分析することができます。

このようなt検定も、R言語を用いることで簡単なコードで実行できます。また、R言語でt検定の結果を読み込んでグラフを生成するといったことも可能です。

6：ベイズ統計でのABテスト

R言語にはベイズ統計パッケージもあるため、ベイズ統計でABテストを実施することも可能です。R言語にある「bayesAB」と呼ばれるパッケージを利用すれば、ベイズ統計の手法でのABテストが実施できます。

また、R言語であればベイズ統計でよく用いられるMCMC（マルコフ連鎖モンテカルロ法）を実行することができ、前述したt検定のベイズ統計版のパッケージなども用意されています。

7：より細かなデータ前処理

データ分析を行う場合、まずはデータの中から不要な部分を削除したり、データの形式などを整えて分析できるようにするデータ前処理が必要になります。このような処理はPower Queryなどを使って行いますが、R言語でも行えます。

むしろR言語で行う方が、より複雑で細かいデータ前処理を実行することができるでしょう。また、Power QueryはM言語なので、R言語の方が扱いやすい点もメリットです。

8：統計理論の実践的な学習

R言語では統計解析を簡単に行えるため、統計理論の実践的な学習にも役立ちます。もともとR言語は大学の研究者によって統計学の実習用に作成されたプログラムなので、統計理論を学ぶために適しているといえるでしょう。

R言語では基本統計量の計算を簡単に実施することができ、結果からグラフも作成できます。そのため、R言語で統計解析の計算を実行しながら学ぶことでより理解が深まるでしょう。

R言語のメリット・デメリット

R言語は統計やデータ分析などに特化した言語ということもあり、メリットもあればデメリットもあります。そのため、R言語を利用する場合には具体的にどのようなメリットやデメリットがあるのか把握しておきましょう。

ここではR言語のメリット・デメリットを紹介していきます。

メリット

R言語にはさまざまな統計やデータ解析のパッケージが準備されているため、データ分析を行う場合には便利な機能を必要に応じて使い分けることができるというメリットがあります。

伝統的な統計の計算を自分で行わなくても、パッケージを使って実行することができます。また、オープンソースなので利用するのにコストもかからず、学習コストも低いため習得することも比較的容易です。

デメリット

R言語は統計やデータ解析に特化した言語なので、それ以外の機能がないというデメリットがあります。一般的にイメージされる汎用プログラミング言語のようにシステムやアプリケーション開発を行いたい場合は、他の言語を利用する必要があります。

また、R言語はコードの習得は簡単ですが、R言語を使いこなすには統計学の知識が必須です。そのため、R言語の習得だけではデータ解析を行うことは難しいでしょう。

R言語が役立つ分野とは

R言語はデータ解析やグラフ作成などが必要な場合に非常に役に立ちますが、逆に言えばそれ以外のことはできない言語です。それでは、R言語は具体的にどのような分野で活用できるのでしょうか。

ここではR言語が役立つ分野について解説していきます。

1：機械学習

前述のとおり、R言語は機械学習の分野で用いられている言語です。機械学習とは、コンピュータで人間と同じような学習能力を実現する技術を指します。

たとえば、膨大な量のデータの中からアルゴリズムをもとに特徴を抽出したり、その特徴にもとづいて推論や判断などを自動的に行ったりすることを指します。R言語はPythonと共に、機械学習の分野でも活用されています。

2：ビジネスアナリティクス

R言語はビジネスアナリティクスの分野でも用いられている言語です。ビジネスアナリティクス（BA）とは、蓄積した多くのデータを活用して有益なルールを見つけ出し、未来の予測などに活用することです。

近年ではこれまで企業が蓄積してきた膨大なデータをビジネスシーンで活用する重要性が増しており、効率的な経営を行うためのビジネスアナリティクスが注目されています。

3：ビジネスインテリジェンス

R言語はビジネスインテリジェンスの分野でも用いられている言語です。ビジネスインテリジェンス（BI）とは、社内システムなどが蓄積していた膨大な量のデータを抽出、分析し、経営の意思決定に有効なデータに加工することを指します。

ビジネスアナリティクスが未来予測を行うのに対して、ビジネスインテリジェンスは過去から現在までを可視化する技術であると言えるでしょう。

4：マーケティング

R言語はマーケティングの分野でも用いられている言語です。マーケティングとは企業が行う活動の中でも顧客が求める商品やサービスを開発し、その価値や魅力を顧客に効果的に伝えることで、売上を伸ばすことを指します。

R言語はマーケティングで活用できる統計ソリューションなどに用いられることも多く、マーケティングリサーチにも活用されています。

R言語を利用する職業を8つ紹介

ここまで紹介したように、R言語は機械学習などのデータを活用したさまざまな分野で活躍している言語です。そのため、R言語はデータアナリストやビジネスアナリストなどのデータを取り扱う専門的な職業でよく用いられています。

ここではR言語を利用する職業について解説していきます。

1：データアナリスト

データアナリストとは、収集したデータを分析する職業です。データ分析の結果から企業が抱えている課題の解決方法を導き出し、提案することが仕事です。

データアナリストには「コンサル型」と「エンジニア型」の2種類に分けられ、コンサル型はクライアント企業や自社の課題解決のためのコンサルティングやマーケティングを行い、エンジニア型はプログラミングや統計解析によってプロダクトの機能改善などを行います。

＞＞ データアナリストの仕事内容とは？必要なスキルやおすすめの資格も紹介

2：ビジネスアナリスト

ビジネスアナリストは、クライアントのITプロジェクトを成功に導くためのサポートを行う職業です。クライアントが実現したいことをヒアリングし、具体化して要件定義を行います。

また、プロジェクトのためのITシステムを構築する場合は、クライアントの現状の業務を理解した上で経営層の意向を盛り込んだ内容を開発チームに正確に伝える役割があります。

3：R言語エンジニア

R言語エンジニアは、R言語を扱うことができるエンジニア職です。R言語は汎用言語と違ってさまざまな分野で活用することはできませんが、統計処理などの分野で需要が高い言語です。

そのため、R言語を使用した開発現場では、プログラム開発は他の言語で行い、データの整理や解析などにR言語を使用するなど他の言語を組み合わせて利用するケースが多いです。

4：マーケター

マーケターは企業でのマーケティング業務を専門的に行う職業です。マーケターの仕事はマーケティングを行うフィールドによって異なり、その職種も細かくわかれます。

一般的にはマーケティングリサーチを行うことでターゲットのニーズを抽出し、商品やサービスの企画を行ったり、宣伝や広告の方法を考えたりして売上に貢献する仕事だと言えます。

＞＞ マーケターとは何か｜主な仕事内容や求められるスキルについて解説！

5：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アナリストと同様にデータの収集や分析を行い、企業の抱える課題解決策を立案する職業です。

しかしデータアナリストがデータの収集や加工、分析をメインにするのに対して、データサイエンティストは課題の洗い出しや解決策の立案、提案などデータ分析よりも幅広い分野を担うと言われています。

＞＞ データサイエンティストとは？仕事内容や今後需要が増えるといわれる理由を解説

6：AIエンジニア

AIエンジニアとは、AIに関わる業務を行うエンジニア職です。AIの開発を行ったりデータ解析などを行うことが主な仕事になります。

また、AIエンジニアの業務はプログラミング分野とアナリティクス分野に分けられ、プログラミング分野のAIエンジニアの場合はプログラミングによってAI開発を行います。

一方、アナリティクス分野のAIエンジニアはAIが学習したデータの解析を行うことでプログラムの改善を行うことが仕事です。

＞＞ AIエンジニアとはどんな職業？主な業務内容や必要なスキル・資格など多数紹介

7：ディープラーニング技術者

ディープラーニング技術者とは、ディープラーニングを専門的に担う職業です。ディープラーニングとは機械学習の分野の一部で、ディープニューラルネットワーク（DNN）を使用する学習を指します。

AIを構成する要素の1つとして近年注目されており、ディープラーニングであれば人が指示しなくても、機械が自動的にデータの中から特徴を抽出することができます。

＞＞ ディープラーニングとは何か？仕組みやできることを簡単にわかりやすく解説

8：機械学習エンジニア

機械学習エンジニアとは、機械学習システムの実装や運用などを行うエンジニア職です。機械学習もAIを構成する要素の1つです。

機械学習エンジニアはデータアナリストやデータサイエンティストと同様に、機械に学習させるためのデータの収集や加工、分析などといった作業を行います。そのため、データアナリストやデータサイエンティストから機械学習エンジニアに転身するケースもあります。

＞＞ 機械学習エンジニアの仕事内容や必要なスキルとは？将来性についても説明

R言語の身に付け方

R言語はデータ分析を行う職業にとって重要の言語となっています。そのため、ここまで紹介したような職業を目指している方の中にはR言語の学び方が知りたいという方も居るのではないでしょうか。

ここではR言語の身に付け方を紹介していきますので、これからR言語を学ぼうと考えている方は参考にしてみてください。

1：独学

R言語のは独学で習得することも可能です。近年ではさまざまなプログラミング言語に関する書籍が販売されており、R言語について書かれた本もあります。

また、インターネット上には学習サイトやサービスもあるため、自分で勉強できるという人であれば独学でR言語を習得することも可能でしょう。

2：勉強会で学ぶ

R言語の勉強会も開催されています。勉強会やセミナー、イベントなどに参加すれば、他にもR言語を勉強している人と一緒に学習を進めることができます。

また、R言語であればビッグデータ関連のイベントなどと合わせてセミナーが実施されていることもあるため、興味がある場合は調べてみると良いでしょう。

3：スクールで学ぶ

プログラミングスクールであれば効率的にR言語を学ぶことができるでしょう。スクールであればプロの講師から直接指導を受けることができるため、途中で挫折するリスクも少ないです。

しかしR言語は他の汎用プログラミング言語に比べて、教科として教えてくれるスクールは多くはありません。そのため、プログラミングスクールでR言語を学びたい場合は事前に調べたり問い合わせをしてみたりすると良いでしょう。

＞＞ 無料体験・カウンセリングがあるプログラミングスクール12選！メリットも解説

R言語の始め方を3つ紹介

これからR言語をインストールして勉強してみようと考えている方も多いでしょう。R言語を使うには、R言語単体でインストールする方法と、開発環境とまとめてインストールする方法があります。

単体でのインストールでもエディタは付いてくるため、まずは単体でインストールしてみるのも良いでしょう。ここでは最後に、R言語の始め方を3つ紹介していきます。

1：公式のCRANからダウンロードして利用する

R言語公式のCRANからダウンロードする方法があります。ただし、ダウンロードサイトは英語になっているため注意が必要です。

CRANからダウンロードする場合は、OSの中から自分の環境にあったOSをクリックしましょう。Windowsの場合は「base」を書かれたリンクをクリックし、次のページにある「Download R (バージョン) for (OS)」のリンクをクリックするとダウンロードできます。

2：RStudioを利用する

RStudioとはR言語の開発環境で、R言語で利用できるエディタを提供しています。また、エディタだけでなくパッケージもダウンロードすることができるため、機械学習などのためにパッケージをダウンロードしたい場合はRStudioを利用すると良いでしょう。

3：EZRを利用する

EZRとはR言語での統計解析ができるフリーソフトです。自治医科大学付属さいたま医療センターが公開しているフリーソフトで、医療統計に有益な解析機能が用意されています。

EZRをダウンロードする場合は、自治医科大学付属さいたま医療センターのホームページでダウンロードするか、CRANに登録されたパッケージをダウンロードしましょう。

R言語の特徴を理解して身に付けよう

R言語は統計やデータ解析の分野で活用されているプログラミング言語です。本記事で紹介したR言語の特徴やR言語でできること、R言語が役立つ分野などを参考に、データ分析に特化したR言語を習得してみてはいかがでしょうか。