R言語でできること・特徴を分かりやすく解説！

2024年6月15日

現在、多くの企業がビッグデータの活用、IoT、機械学習に注力しています。
これらの分野では、データ解析や統計処理が不可欠であり、プログラミング言語「R言語」の習得が有効な手段となります。
本稿では、R言語の機能や特徴、Pythonとの違い、機械学習に役立つパッケージ、R言語の習得によりなれる職種について説明します。
特に以下の方々に一読をおすすめします。

R言語の習得を検討中のエンジニア
R言語の機能を知りたい方
R言語の習得によりなれる職種を知りたい方
機械学習に便利なR言語のパッケージを知りたい方

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1 R言語でできること・特徴
2 R言語とPythonの違い
3 機械学習に便利なR言語のパッケージ
4 R言語の年収
5 R言語を習得することでなれる職種
6 まとめ

R言語でできること・特徴

R言語は、統計解析やデータ処理に優れた機能を備えています。この言語の主な特長と可能な作業を5点にまとめると次のようになります。

高度な統計解析機能を有し、様々な統計手法を適用できます。
データの可視化が得意で、グラフ作成に長けています。
大量のデータを効率的に処理する能力に長けています。
オープンソースであり、無料で利用できます。
パッケージの追加により、機能を拡張することができます。

多様なグラフを活用した統計解析

R言語は統計処理に特化したプログラミング言語で、様々な種類やフォーマットの図表を生成することができます。
近年、ビッグデータの活用と分析の重要性が飛躍的に高まっており、金融や航空宇宙分野ではリスク計算や予測を中心に統計モデルが進化しています。
また、

施策の分析
診断
評価
人員配置の最適化

など、幅広い業界で統計解析は不可欠となっています。
R言語には図表作成用の関数や、さまざまな形式で保存する関数が用意されており、統計解析に適した言語であると言えるでしょう。

ソースコードがシンプルで習得しやすい

R言語は、コードが簡潔で理解しやすいため、初学者にとって習得が容易な言語です。統計学者によって開発された経緯から、プログラミングの難易度は高くありません。

プログラミング経験者であれば、比較的短期間で習得可能です。
一方で、初心者でも文法が簡単なため、取り組みやすいでしょう。

ただし、R言語を活用するには、ある程度の統計学の知識が必要になる点に留意する必要があります。

R言語はクロスプラットフォームに対応しているため、OSを問わず利用できます。

Windows

Mac

Linux

UNIX

などで動作させることができます。インストール作業も簡単なため、環境構築に困ることはほとんどありません。

オープンソース

R言語は無償で利用できるオープンソースソフトウェアであり、誰もが同じ環境で簡単に利用を開始することができます。
そのため、プログラミングの初心者でも取り組みやすいと言えるでしょう。
多数のパッケージが公開されており、必要に応じて活用することが可能です。
最新の統計手法に関するパッケージが揃っているため、最先端の技術やアルゴリズムを活用することも、R言語を使えば容易に実現できます。

機械学習の活用事例

R言語が注目を集めている理由の一つは、近年注目されている機械学習分野でも活用されていることです。
機械学習を実行する際には、

データセットを深く理解するためのデータ探索が重要であり、
そのためのデータ可視化ツールとしてR言語が適しています。

そのため、R言語への需要は近年高まってきていると考えられます。

R言語とPythonの違い

R言語と並んで機械学習に活用できるプログラミング言語としてPythonが挙げられます。
PythonもR言語と同様に機械学習の分野で活躍しており、両者は頻繁に比較されます。
しかし、Pythonは

Webアプリケーション開発などにも幅広く利用できる汎用性の高い言語

であり、統計分析に特化したR言語とは汎用性が異なります。
高度な図表作成においてはPythonよりもR言語の方が適しており、グラフィックスの描画にはR言語が優れています。
それぞれ長所と短所があるため、用途に応じて使い分ける必要があります。

機械学習に便利なR言語のパッケージ

この節では、機械学習の実装に役立つRのライブラリを4つご紹介いたします。

caret: 前処理、モデル構築、モデル評価などの機械学習のワークフローを自動化するパッケージ
randomForest: ランダムフォレストアルゴリズムを実装したパッケージ
xgboost: 勾配ブースティングマシンを実装したパッケージ
h2o: 並列分散処理を活用した高速な機械学習アルゴリズムを提供するパッケージ

ディプライヤー

dplyrは、データフレームの処理に特化したRパッケージです。大量のデータの抽出、集計、並び替えなどのデータフレーム操作に適しています。
C++で構築されているため、通常のR言語による同様の作業よりも高速に動作することが特長です。

stringr(ストリンガー)

stringr(ストリンガー)は、文字列処理に特化したRパッケージです。
Rには文字列操作用の関数が備わっていますが、stringr(ストリンガー)を使えば、文字列の置換や正規表現によるパターンマッチングをより簡単に実行できます。
テキストデータを扱う際は、stringr(ストリンガー)の活用をお勧めします。

ジージープロットツー

ggplot2は、Rプログラミング言語におけるデータ可視化のための強力なツールです。
従来のplotコマンドに比べ、より洗練された外観と高度な機能を備えています。
ggplot2を活用することで、

散布図
折れ線グラフ
ヒートマップ
回帰曲線

など、様々な種類のグラフを作成することができます。

キャレット

caret(キャレット)は、「Classification And REgression Training」の頭字語から名付けられたパッケージです。機械学習の様々な作業を集約したツールであり、タスクの効率化に貢献します。
caret(キャレット)を使用すると、以下の処理が可能です。

データの前処理
トレーニングデータとテストデータの分割

さらに、

ランダムフォレスト

ロジスティック回帰

を含む多数の機械学習アルゴリズムや手法がcaret(キャレット)に実装されています。

R言語の年収

この節では、Rプログラミング言語の専門家の収入水準について検討します。
Rプログラミング言語の専門家の年収レンジは、おおよそ450万円から1,000万円(月額換算で40万円から90万円)と見積もられています。
2018年におけるRプログラミング言語の専門家に対する年収提示額の実態は、以下の通りとなっています。

Rプログラミング言語の専門家の年収実績(2018年度)
年収中央値: 574.8万円
最高年収提示額: 1,000万円
求人件数: 220件

出典: 求人検索エンジン「スタンバイ」調査

大規模なウェブサービスを自社で運営する企業などを中心に、Rプログラミング言語への需要が高まってきており、将来有望な言語の1つと位置付けられるでしょう。

R言語を習得することでなれる職種

この節では、Rプログラミング言語の習熟により、親しみを持つことができる主要な職業を3つご紹介いたします。

データサイエンティスト
統計学者
ビジネスアナリスト

職業	概要
データサイエンティスト	大量のデータから有用な情報を抽出し、ビジネスに活かす専門家。Rは強力な統計解析ツールとして活用される。
統計学者	データの収集、分析、解釈を行う専門家。Rは統計モデリングや可視化に優れている。
ビジネスアナリスト	企業の経営データを分析し、意思決定を支援する役割。Rはデータ処理と視覚化に適している。

データアナリスト

データ分析の専門家は、企業における様々な分析業務を担当する職種です。
近年、ビッグデータの活用が注目されており、この分野の重要性が高まっています。
顧客の行動パターンや需要の分析、経営戦略の策定など、経営に関わる重要な役割を果たしています。
このような分析作業には、データの可視化やグラフ作成に優れたRプログラミング言語が不可欠であり、Rスキルを身につけることで、データ分析の専門家になれる可能性が高まります。
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R言語エンジニア

R言語の専門家も、R言語の知識を身につけた人が従事する職業の一つとなります。

第5世代移動通信システムの浸透により、IoT(モノのインターネット)やAI(人工知能)分野がこれからさらに注目を集めると見込まれています。
そのため、データ解析や統計処理に長けたR言語の専門家は、今後有望な職種と言えるでしょう。

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マーケター

企業の製品やサービスを販売する仕組みを構築する専門家であるマーケターにとって、R言語の習得は有益なスキルの1つと言えます。
マーケティング業務においてデータ分析は欠かせず、R言語を身につけることで、データ解析から経営判断までをより主体的に関与できるようになるでしょう。
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まとめ

Rは統計解析やグラフィック作成に特化した言語で、機械学習にも応用可能なため注目されています。
オープンソースで環境構築が容易なため、誰でも簡単に学習を始められます。
多様なパッケージが公開されており、目的に合わせて利用できます。
最新の研究に基づく先端技術やアルゴリズムも活用できるでしょう。
Rを習得すれば、エンジニア、マーケター、データアナリストなど様々な職種に就けるため、自身の志望に照らして積極的に学ぶことをおすすめします。

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