機械学習の「R言語」とは？特徴やできることを詳しく解説

機械学習は多くの業界で活用されており、扱える人材の需要が高まっています。そんな機械学習を実現するためのプログラミング言語には、「R言語」と呼ばれるものがあります。しかし、R言語がどのようなものか分からない方も多いのではないでしょうか。そこで今回は、機械学習やR言語について解説します。

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機械学習の「R言語」とは？

機械学習を実現するプログラミング言語には、R言語以外にもPythonがあります。ここでは、R言語の概要とPythonとの違いを解説しましょう。

R言語とは

R言語は、プログラミング言語の中でも統計解析に特化した処理命令を保持した言語です。コードを1行ずつ実行するインタプリタ型のプログラミング言語であり、さまざまなプラットフォームで動作するのが特徴です。さらに、統計解析以外にも機械学習の分野で活用されています。機械学習については、後ほど詳しく説明します。

Pythonとの違い

機械学習といえば「Python」が最も利用されているプログラミング言語です。では、R言語とPythonにはどのような違いがあるのでしょうか。Pythonはオープンソースで運用されている言語で、機械学習以外にもWebアプリケーションなどの開発が可能です。しかし、R言語は統計解析に特化しているため、PythonのようにWebアプリケーション開発はできません。

機械学習のR言語の特徴

機械学習のR言語には、以下4つの特徴があります。

• データ分析が得意
• 初心者でも直感的に扱える
• パッケージが豊富
• データの互換性が高い

データ分析が得意

R言語はデータ分析が得意なため、解析結果を基に何かを説明することができます。特に、企業で何かを判断するときや意思決定をするときには、R言語によって何らかの傾向が見えると助けになるでしょう。

初心者でも直感的に扱える

R言語は、プログラミングの記述がシンプルなため初心者でも直感的に扱えます。プログラミングを学ぶときには、できるだけシンプルなコードの方が初心者も覚えやすいです。例えば、配列の要素指定をするときがあげられます。他のプログラミング言語では、要素の1番目を指定するときはa[0]のように0を指定します。一方でR言語は、a[1]と指定するのです。したがって、これからプログラミングを学ぶ方にとっても理解しやすい言語です。

パッケージが豊富

パッケージとは、R言語で利用できるライブラリや関数などがまとめられたものです。パッケージが豊富なことで、利用目的に応じた最適なものを選択できます。パッケージの活用はプログラミングを効率よく実施していけるため、作業スピードの向上にもつながります。

データの互換性が高い

R言語は、外部の統計ソフトと連携して利用可能です。例えば、多くの企業が活用しているエクセルについても、ソースコードに記載することで出力したファイルを自動変換して読み込めます。統計ではデータ量が重要になるため、データの互換性が高いことでさまざまなデータを分析していけるでしょう。

R言語でできること

R言語では、以下のことが実現可能です。

• 機械学習
• 統計解析
• テキストマイニング

機械学習

機械学習は「Machine Learning」とも呼ばれており、AIを支える技術の一つです。大量のデータを学習させて、そのデータに潜む法則性やパターンを導き出すのが目的です。機械学習は、人間だと膨大な時間がかかる作業を速やかに実施できるため、業務効率化につながります。また、データに基づく正確な作業も可能です。

統計解析

統計解析とは、大量のデータを収集・探索・分析し、その結果を通じてデータに含まれるパターンや傾向を明らかにすることです。R言語の中でも、最も得意としているのが統計解析です。

テキストマイニング

テキストマイニングは、大量のテキストデータの中から重要な情報を抽出することです。テキストマイニングは自然言語の処理である「形態素解析・構文解析・意味解析・文脈解析」のステップに従って文書を分割していき、その中から重要と判断した情報を抜き出します。テキストマイニングはビッグデータにおいても活用されている技術であり、顧客とのやりとりや問い合わせ対応のテキストデータを分析することができるため、マーケティングにも応用されています。

R言語を習得するには

R言語を習得するためには、以下3つの方法が考えられます。

• 独学で習得する
• 勉強会に参加する
• プログラミングスクールに通う

独学で習得する

独学の場合は、専門書やWebサイトの情報を利用して学んでいきます。最近は、オンラインで学習できるさまざまなサービスが登場しているため、手軽にプログラミング学習が可能です。しかし、独学の場合は自分自身で管理しながら進めていくため、自己管理ができない人にとっては難しいでしょう。

勉強会に参加する

オンラインを中心に有志が集って勉強会を開催している場合があります。無料で参加できるものも多いため、まずは参加してみるのがおすすめです。勉強会では、同じくR言語の勉強を始めたばかりの方などもいるため、積極的に情報交換をすると良いでしょう。さらに、現役のエンジニアが参加していることも多いため、直接意見を聞けるなどのメリットがあります。

プログラミングスクールに通う

プログラミングスクールは、それなりのお金がかかる一方で効率的に学習を進められます。最近はオンラインに対応したところも増えてきたため、働きながらでも時間を見つけて学習を進められます。さらに、現役のエンジニアが講師として対応してくれるため、現場の知識も合わせて習得できるのです。実務経験を積むことが難しい方は、プログラミングスクールで基盤づくりをするのも良いでしょう。

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R言語を一から学ぶためには、多くの時間やコストが発生します。さらに、未経験の状態から始めると、途中で挫折する可能性も高くなってしまうのです。そこで、まずは手軽に機械学習を体験できるITツールの導入がおすすめです。

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まとめ

R言語は統計解析に強いプログラミング言語であるため、企業活動にデータ活用をしていきたいときに効果的です。しかし、一からR言語を習得するためにはプログラミング言語や統計学の知識が必要となるため時間がかかります。そこで、まずは機械学習を体感できるツールの導入がおすすめです。UMWELTはAIによるデータ分析をノーコードで可能としているため、機械学習の導入が簡単です。機械学習の導入を検討している方は、ぜひUMWELTのサービスサイトをご一読ください。

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