R言語とはなにか？特徴と難易度、おもな使い道をご紹介

読者のなかには、R言語に興味がある方もいるのではないでしょうか。R言語は、独自の特徴をいくつか持っています。またPythonをはじめ、他のプログラミング言語とよく比較されます。活かせる分野は限られるものの、AIやデータ解析が使われる現代では重要な言語の一つです。

本記事ではR言語が持つ特徴や習得における難易度、他のプログラミング言語との比較について解説します。

R言語とは？5つの特徴をご紹介

R言語は無償で使える、オープンソースの言語です。また他の言語と異なる、独自の特徴も持っています。ここでは5つの特徴を取り上げ、どのような言語なのか確認していきましょう。

統計解析に特化した言語

R言語は統計解析の分野に特化する一方で、多種多様な統計解析の手法に対応する言語です。対応する解析手法の一例を、以下に挙げました。

・平均や中央値

・最大値や最小値、範囲

・分散や標準偏差

・Studentのt検定

・分散分析

・クラスタリング

・ベイズ統計

長く複雑なプログラムを作らなくても、使いたい解析手法を実現できる関数が用意されています。短いコードを書くだけで、簡単にデータ解析を行なえるわけです。

またR言語では四則演算はもちろん、ベクトルや行列の演算にも対応しています。多種多様なデータを扱えることも、R言語の強みです。

多種多様なグラフを作成できる

R言語は、多種多様なグラフに対応しています。グラフ作成専用の関数も用意されており、短いコーディングでグラフを作成できる点も魅力です。

・折れ線グラフ

・棒グラフ

・円グラフ

・ヒストグラム

・散布図

・樹状図

数字の羅列では理解が難しい内容も、グラフで表すことで簡単に理解できるケースは少なくありません。適切なグラフの活用により、わかりやすく説得力のある資料づくりを実現します。効果的なプレゼンテーションにもつながることでしょう。

自然言語処理やテキストマイニングも可能

R言語でできることは、数値処理だけではありません。RMecabパッケージを使うことで、日本語の文章を単語に分解し品詞を特定する「形態素解析」も行なえます。これにより、文意の理解や適切な検索を実現できます。

以下の項目は、実現できるものの一例です。

・単語の出現状況や、頻繁に出現する単語をチェックする

・ワードクラウド（出現頻度に応じて文字の大きさが変わる図）を作成する

・単語どうしの関連性をグラフで示す

上記の活用により、自然言語処理やテキストマイニングも可能です。これらはAIや機械学習に求められる、重要な機能です。

バイナリデータから直接解析可能

統計解析には、SPSSなどの専用プログラムも使われます。もしバイナリデータの形式で保存されている場合は、専用ツールを使わないと人の目では見えません。しかしR言語ならばこれらのデータを読み込み、直接データ解析を行なえます。人の目で見えるファイル形式に変換する手間を省けることは、R言語の魅力といえるでしょう。

さまざまなパッケージや関数が用意されている

R言語には、さまざまなパッケージや関数が用意されています。うまく活用することでコーディングの量を削減でき、迅速・確実なシステム開発を実現できます。代表的なものを、以下に挙げました。

・anova, aov（分散分析）

・t.test（Studentのt検定）

・plot（散布図の作成）

・dplyr（データの操作や抽出、加工）

・stringr（文字列の操作）

・ggplot2（グラフを作る）

業務に役立つパッケージや関数のなかには、R言語に標準搭載されていないものも少なくありません。その場合でもCRANからダウンロードでき、便利な機能を使えます。

R言語とPythonの比較

R言語とPythonはどちらもデータ解析に使われる言語であるため、よく比較されます。しかし両者の強みは異なるため、使い分けが重要です。

R言語は統計解析や結果のグラフ化に強い言語です。高度な統計処理も専用の関数やパッケージを使えば、短いコーディングで実現可能。データ解析にもってこいのプログラミング言語です。

一方でPythonは、さまざまなシステム開発に使える汎用性の高さが魅力。機械学習のシステム構築にもよく使われます。学習に役立つ情報が多数あることも、うれしいポイントです。身につけやすく、仕事に活かしやすい言語といえるでしょう。

R言語は難しい？

ここまで解説したとおり、R言語は他のプログラミング言語と異なる特徴を持っています。一方で、言語自体の習得はそれほど難しくありません。ただし適切なコーディングとデータ処理を行なうためには、プログラミング以外の専門知識も求められます。

言語の難易度はそれほど高くない

R言語の難易度は、それほど高いとはいえません。以下のとおり、コーディングをサポートする仕組みが用意されています。

・統合開発環境「RStudio」を使える

・サンプルスクリプトを修正するだけで実務に使えるケースも多い

・データも提供されるため、試行錯誤して作り込む必要がない

・さまざまなパッケージやライブラリ、関数を使える

R言語は無料で使えるため、気軽に試せることもメリットに挙げられます。また複雑なプログラミングを要する場合も、サンプルスクリプトがあれば修正して使えるため、実務に活かすハードルは大きく下がることでしょう。

適切な解析方法の選択には統計学の知識が必須

R言語を使えば、難しいデータ解析も手軽に行なえます。しかしデータ解析を正しく行なうためには、統計学の知識が欠かせません。それは適切なデータ解析にあたり、以下の要件を満たす必要があるためです。

・代表的なデータ解析手法を知っており、適切な方法を選べる

・出力されたデータから必要な情報を読み取り解釈できる

・データ解析に必要な情報を用意できる

R言語を使いこなすためにはプログラミングと併せて、統計学などもしっかり学ばなければなりません。

R言語に向くシステムや分野

R言語は特定の用途に特化した言語ですが、活用できる分野や業務は幅広いことが特徴です。ここからはR言語を活かせる業務やシステム、分野について解説していきます。

データ分析業務

近年では業績の向上に、データの活用が欠かせません。新しい施策を打つ場合でも「長年の勘」ではなく、納得できる根拠が求められる時代となっています。データ自体は多種多様なものを取得できますが、ビジネスに活かすためには工夫が必要です。

R言語はさまざまな角度でデータを分析し、グラフでわかりやすく表すことが可能。利益アップに結びつく施策の決定に役立ちます。R言語を使う職種には、データサイエンティストやデータエンジニアが挙げられます。

機械学習やAIの開発

機械学習やAIの開発では、データの活用が欠かせません。統計解析に特化した言語という特徴を活かし、データが持つ特徴を抽出しシステムの学習に活かせます。これは機械学習やAIの開発にとって、重要なポイントです。

またR言語は、ビッグデータの解析にも役立ちます。今後大きな成長が期待される分野であるため、活用の場も広がることが期待されます。

大学など研究や教育の分野

R言語は大学など、研究や教育の分野でも用いられています。そもそも科学論文では、しばしば統計的な有意差の有無を示す場面があることに留意しなければなりません。R言語にはt検定や分散分析など、さまざまな手法が用意されています。あなたの研究を後押ししてくれることでしょう。

またR言語を活かした解析手法に関する、さまざまな論文も公開されています。研究者に認められる結果を公表するうえでも、R言語は役立ちます。

R言語は今後の社会を支える重要な言語

R言語は用途が限られている一方で、データを扱う業務に役立つ機能が多く搭載されています。データ解析の分野では、実務に欠かせないプログラミング言語です。

これからの時代は、データ分析が事業運営に大きな役割を果たします。R言語は、今後の社会を支える重要な言語といえるでしょう。データサイエンティストやAI、機械学習の分野を目指す方は、習得してみてはいかがでしょうか。