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プログラミングを始めよう

1. プログラムとは何ですか？

プログラムとは

  • プログラム：コンピューターに対して「何をどう処理するか」を指示する命令の集合。
    • 例）テキスト編集ソフト、ブラウザ、ゲームなど

歴史的背景から見るプログラム

黎明期（れいめいき）：パンチカードや機械語での直接入力からスタート

私が高校生の頃、初めて触れたコンピュータでは、FORTRANという言語を使い、1枚のカードに1行ずつコードを書いていました。カードを揃えて読み込ませるのは大変ですよね、先生がラインプリンタを使ってモナ・リザの絵を描いたことをよく覚えています。
実習では、Intel 4040 ( 4004だったかも )というマイクロプロセッサを使用したシステムを使い、1行ずつマシン語でプログラムを入力していました。オシロスコープに模様が浮かび上がったときはとても興味深く、文化祭でも好評でした。
今の技術と比べると、まるで別世界のようですね。

高水準言語の登場：C、BASIC、Pascalといった人間が読み書きしやすい文法の言語が登場

私が初めて購入したマイコンは、パナファコムの LKIT-16でした。これは、はんだごてを使って自分で組み立てるタイプのもので、アセンブラが動作したときは感動したものです。表示は７セグメントの英数字だけでしたけどね。
その後、シャープの MZ-2000 を購入し、画面に線を描くことができたときの感動は今でも覚えています (^^;

オブジェクト指向プログラミング：C++やJavaが登場し、コードの再利用や保守がしやすくなる

スクリプト言語の普及：PythonやRuby、JavaScriptなど「扱いやすく」「書く量が少なく」「短期間で開発」できる言語が人気に

定年後、久しぶりにプログラミングをしてみたら、その進化に驚きました！ できることが格段に増えているのに、プログラミング自体はどんどん洗練されていて、すごく分かりやすくなっているんですよね。
改めて感動しましたし、この世界って本当に驚きの連続です。楽しみが尽きることはなさそうです！
もうプログラミングの世界を体験するしかない！と思いますので解説を続けます。まずはプログラミングに欠かせないアルゴリズムから。
フェースブックというアプリもこのアルゴリズムを考えたところからスタートしたようですよ。

2. アルゴリズムとは何ですか？

アルゴリズムとは

  • アルゴリズム：問題解決のための一連の手順や処理プロセスのこと。
    • 例）配列データを並び替える（ソート）手順、最短経路を求める手順など
    • プログラムは人が考えた問題解決方法（アルゴリズム）の手順を自動で行ってくれるものです。

アルゴリズムの重要性

  • 効率性の追求：同じ結果を得るにもより速く、よりメモリ消費を抑えて処理する手段が大事
  • 再利用性：一度整理したアルゴリズムは、さまざまな問題に応用できる
  • 検証性：プログラムというたたき台（アルゴリズム）を記述することで、手順に問題があった時には直す場所と、直した結果がすぐに確認できます。

3. プログラミングの手順

  1. 問題の定義
    • まずは「何をしたいか」「ゴールはどこか」を明確にする
  2. アルゴリズムの設計
    • 入力データ、処理、出力の流れを明確にし、処理手順を組み立てる
  3. プログラミングによる実装
    • 選んだプログラミング言語を使い、アルゴリズムをコードに落とし込む
  4. テストと修正
    • エラーがないか、想定通りに動作するか検証し、改良を加える

データの意味と働きをしっかり理解していると、プログラムは簡単に思えてきますのでしっかり理解しておきましょう。

4. 現在のPCの能力と世の中のニーズ

  • PCの性能向上
    • CPUの高速化、メモリ大容量化、GPUの普及
    • 大量データ（ビッグデータ）を扱いやすい環境になっている
  • ニーズの変化
    • AI（人工知能）・データ分析分野への関心が高まっている
    • Webアプリケーションやモバイルアプリ開発が拡大している
    • 自動化・RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）など業務効率化への需要

用語解説：RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）
人間がPC上で行う定型作業をソフトウェアのロボットに自動化させる技術。経理や入力業務などで使われる。

5. プログラミング言語の選択

ここまで、紹介した記事でプログラムを始めてみようと思ってみたものの、プログラミング言語をネットで調べると沢山出てきますね。

いろいろあるプログラミング言語の中で結論として、**最初の1言語目は「Python」**をおすすめします。
理由は以下の通りです。

  1. コードの読みやすさ・書きやすさ
    • 文法がシンプルで、初心者がつまずきにくい
    • 言語仕様自体が分かりやすく、“英語の文章に近い”書き方
  2. 適用範囲の広さ
    • AIや機械学習、データ分析、Web開発、業務自動化（RPA）など幅広い分野で利用可能
    • どの分野に進むにしても応用がききやすい
  3. 豊富な学習リソース
    • 書籍・オンライン教材・コミュニティが充実している
    • 日本語ドキュメントも多く、初心者が学びやすい

6. 他の主要言語との比較

言語主な特徴初心者におすすめ度用途
Python- シンプルな文法
- AI・データ分析に強い		★★★★★AI、Web、業務自動化など
Java- 大規模開発向き
- オブジェクト指向が学べる		★★★★☆企業システム、Android開発
JavaScript- ブラウザで動作
- Web開発に必須		★★★★☆フロントエンド・バックエンド
C- 処理が高速
- ハードウェアに近い		★★☆☆☆組み込み、低レイヤー開発
C++- 高速性と多機能
- やや複雑		★★★☆☆ゲーム開発、システム開発
Ruby- RailsフレームワークによるWeb開発が人気★★★★☆Webアプリ開発

用語解説：フロントエンド
Webサイトの画面部分やユーザーに直接見える部分のこと。
用語解説：バックエンド
データベースやサーバー側の処理を担当する部分。

7. Pythonを効率的に学ぶ方法

  1. 公式ドキュメントや初心者向けサイトを読む
  2. 実際にコードを書く
    • 小さなコードを書いて動かす「ハンズオン形式」で学習すると理解が深まる
    • 例）「数字当てゲーム」「簡易的な電卓」「テキストファイル読み書き」など
  3. プロジェクトを作る
    • 自分の興味ある分野（Web、データ分析、ゲームなど）で小規模なプロジェクトを作成
    • 例）Webフレームワーク（DjangoやFlask）を使った簡単なサイト構築
  4. コミュニティに参加
    • オンラインフォーラム（Stack OverflowやQiitaなど）や勉強会で質問・情報交換をする
    • トラブルに直面したとき、解決策を得やすい
  5. AIの活用
    • ChatGPTやClaudeなど、圧倒的にわかりやすくプログラムを学ぶことが可能な時代です。
    • ここでも、習うより慣れろ！の一択です。
    • AIで何歳になってもプログラミングが出来るようになりました、人生経験がそのままプログラムに活かせます。

用語解説：フレームワーク
よく使われる機能や構造をあらかじめ用意し、アプリケーション開発を効率化するための土台となるソフトウェア。

最後に

プログラミングを学び始めると、コンピュータの仕組みやアルゴリズムの考え方がわかるようになり、日々の業務効率化や新しいサービス開発など、「できること」の幅が大きく広がります。
はじめは難しく感じる部分もありますが、手を動かしながら学ぶことで必ず習得できます。
ぜひ一歩を踏み出し、Pythonなどからプログラミング学習をスタートしてみてください。

読者の皆さんが、この記事を通じて自分に合ったプログラミング言語を選び、学習を進めるうえで少しでもお役に立てれば幸いです。

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