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R言語プログラマーの仕事はおすすめ? 今後の需要や将来性・転職ポイントを解説

[最終更新日]2024/07/21

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R言語の将来性と、転職の際のポイント解説

いま注目されているプログラミング言語のなかに、R言語が挙げられます。
現在「R言語を活かした仕事に就いてみたい」と考えている人も多いのではないでしょうか。

R言語は、統計解析の分野に特化したプログラミング言語です。

目次

R言語とは:統計解析の分野に特化したプログラミング言語。グラフなども作成可能。

R言語は、統計解析の分野に特化したプログラミング言語です。また、グラフなども作成が可能です。

オープンソースのフリーソフトウェアであり、CRANと呼ばれるサイトからダウンロードできます。
さまざまなOSで動作し、豊富なパッケージも利用できます。統合開発環境として、「RStudio」も用意されています。

一方で、JavaやPythonなどのような汎用型の言語ではないため、用途が限られることも特徴にあります。

R言語は長らく科学研究の分野での用途が主体であり、かつてはIT企業では採用されにくい言語でした。
しかし機械学習やAI(人工知能)の開発に使えること、ビッグデータの解析に有効なことから、注目されている言語の1つになっています。

R言語でできる主なもの

機能 説明
統計解析
  • 回帰分析や分散分析など、多様な統計手法を使用可能
  • 仮説検定や信頼区間の計算をサポート
データ可視化
  • ggplot2などのパッケージを使って高度なグラフ作成が可能
  • ヒストグラム、散布図、箱ひげ図など、多種多様なグラフを生成
データ処理
  • dplyrやtidyrパッケージを用いて効率的なデータ操作が可能
  • データのフィルタリング、集計、整形などを簡単に行える
機械学習
  • ランダムフォレストやサポートベクターマシンなど、機械学習アルゴリズムを実装
  • caretパッケージを使ってモデルの訓練や評価が容易
テキストマイニング
  • tmパッケージを利用してテキストデータの解析が可能
  • 単語の頻度分析やトピックモデリングが行える
レポート作成
  • R Markdownを用いて動的なレポートやドキュメントを作成
  • HTML、PDF、Word形式のレポートに出力可能

R言語に関わる職種にはどんなものがある?

R言語に関わる職種 ・データエンジニア ・データアナリスト/データサイエンティスト ・機械学習エンジニア

R言語に関わる職種は、大きく3種類に分けられます。
それぞれどのような職種なのか、順に確認していきましょう。

データエンジニア

IT業界では、AI(人工知能)などビッグデータを用いるシステムが増えています。データエンジニアはビッグデータの活用にあたり、以下の業務を行います。

  • データの収集や整理、加工、統計的なデータ処理
  • データを保管し利用できるデータベースの設計・構築
  • 教師データの作成

たとえば分散分析、回帰分析、クラスター分析、ベイズ統計解析やニューラルネットワークの活用を行えます。データエンジニアにとっては、ぜひ押さえておきたい言語の1つです。

データエンジニアにおけるR言語の主な活用シーン

活用シーン 説明
データの収集と整理 多様なデータソースからデータを収集し、クレンジングや前処理を行います。
統計的なデータ処理 回帰分析や分散分析などの統計解析を行い、データのパターンを評価します。
データベースの設計・構築 効率的なデータベースの設計と管理を行います。
教師データの作成 データのラベル付けや分類を行い、機械学習のための教師データを作成します。
高度な統計解析 ベイズ統計やニューラルネットワークを実装し、複雑な解析を行います。
ビジュアライゼーション データを可視化し、グラフやチャートを作成してレポートにまとめます。

データアナリスト/データサイエンティスト

データアナリストやデータサイエンティストは、ビッグデータから必要なデータを抽出し企業の課題解決に結びつける仕事です。

なかでも収集したデータを分析し見やすくまとめることは、重要な業務の1つです。
R言語はグラフ作成機能も備えているため、顧客に対し見やすい情報を提示できます。

大量のデータから必要な情報を取り出すためには、プログラミングが必要です。
加えて統計に関する知識やスキルも必要となります。R言語はそれらにおいて主に使われるプログラミング言語の1つであり、ぜひ習得しておきたいものといえます。

データアナリスト/データサイエンティストにおけるR言語の主な活用シーン

活用シーン 説明
データの抽出と加工 ビッグデータから必要な情報を抽出し、データのクレンジングや前処理を行います。
統計分析 回帰分析や分散分析などを用いてデータを解析し、企業の課題解決に役立てます。
データの可視化 ggplot2などのパッケージを使用して、データをグラフやチャートにまとめ、見やすい形で提示します。
予測モデリング 機械学習アルゴリズムを用いて予測モデルを作成し、将来の動向を予測します。
レポート作成 分析結果をレポートにまとめ、経営陣や顧客に対して報告します。
データの探索的分析 データセットの概要を把握し、パターンや異常値を発見するための探索的分析を行います。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアはAIなど、コンピューターが自ら学習する仕組みを作る仕事です。
この仕組みを作る上で必要なアルゴリズムの開発に、R言語は重要な役割を果たします。また、データの収集・分析・加工も、重要な業務の1つです。

R言語は、いわば機械学習の心臓部を担う部分で扱われることが多いです。このため、マスターしておきたい言語の1つに挙げられます。

機械学習エンジニアにおけるR言語の主な活用シーン

活用シーン 説明
アルゴリズムの開発 機械学習モデルのコアとなるアルゴリズムを開発します。R言語は様々な機械学習アルゴリズムの実装をサポートしています。
データの収集と前処理 ビッグデータから必要なデータを収集し、クレンジングや前処理を行います。データの質を高めるための重要なステップです。
モデルの訓練と評価 機械学習モデルを訓練し、その性能を評価します。R言語を使ってモデルのパフォーマンスを測定し、最適化します。
データの可視化 訓練データやモデルの結果を可視化し、理解しやすい形で提示します。グラフやチャートを用いてインサイトを引き出します。
モデルのデプロイ 開発した機械学習モデルを実際の環境にデプロイし、運用します。R言語で作成したモデルを実際のビジネスプロセスに組み込みます。
ハイパーパラメータのチューニング モデルのパフォーマンスを最適化するために、ハイパーパラメータを調整します。R言語を用いて効率的に最適なパラメータを見つけます。
R言語は高度情報化社会を支えるうえでの中核となる。一方、現時点での案件数は多くはない。

R言語の今後の需要や将来性は、一定程度あるという見通しが多いです。
一方でどの程度伸びるか、また、どの程度の将来性が見込めるかという点については、さまざまな見方があります。

先に解説したとおり、R言語はAIの開発やビッグデータの解析に使われるようになったことから需要が伸びている言語です。

これらの分野は、高度情報化社会を支える上で中核となりつつあります。これを支えるR言語の将来性は、明るいと考えられます。

R言語の需要は伸びると考えられますが、JavaやPythonのように代表的な言語の1つとなるまで伸びるかどうかはわかりません。
現状でもR言語の案件数は、決して多くはありません。

また、機械学習の分野では、今後PythonやJuliaといった新しい言語が伸びていく可能性もあります。

このため、「R言語さえ学んでおけばなんとかなる」といった状況を前提とすることは、あまりおすすめできません。

R言語を使いこなすためには、ベースとして統計や数学のスキルが必要となります。
高校や大学で学んでこなかった人には、敷居の高い言語に感じるかもしれません。

逆にこれらのスキルを持っている人は、競争相手が少ないぶん、マスターすることで他の人よりも有利な立場になれるでしょう。

ポイント

R言語の需要はAIやビッグデータ解析で伸びていますが、PythonやJuliaの台頭もあり、将来性がどこまで高まるかは不透明です。統計や数学のスキルが必要で、これらを持つ人には有利です。

未経験からR言語エンジニアへの転職を成功するためには、以下に挙げる5つのポイントを意識すべきでしょう。

他の言語や統計データ処理についても学んでおく

POINT1 他の言語や統計データ処理についても学んでおく

「R言語の今後の需要・将来性は?」でも解説したとおり、R言語1本に絞ると仕事の範囲は限られてしまいます。

R言語のスキルを活かすためにはPythonやJavaなど、他の言語もマスターしておくとよいでしょう。

たとえば機械学習エンジニアを目指すならば、Pythonを身につけることが挙げられます。
もしすでに習得済みの言語があれば、それを武器に転職活動を進めることが可能です。

R言語と併せて学習がおすすめのプログラミング言語・ツール

言語 説明
Python 機械学習やデータサイエンスの分野で広く使われています。豊富なライブラリとフレームワークがあり、特にPandasやNumPy、scikit-learnが有名です。R言語と同様にデータ解析に強みがあります。
Java 大規模システムや企業向けアプリケーションの開発で多用されています。スケーラビリティと安定性が求められるプロジェクトに適しています。データ処理やバックエンドの構築にも役立ちます。
SQL データベース管理に不可欠な言語です。データのクエリ、挿入、更新、削除などを効率的に行うために必要です。R言語と組み合わせてデータの取得や操作を行う際に非常に便利です。
Julia 高性能な数値計算と科学計算のために設計された言語です。PythonやRに似た使い勝手でありながら、より高速な処理が可能です。特に数値解析やデータ解析に強みがあります。
SAS データ解析と統計分析に特化した商用ソフトウェアです。大企業や政府機関で広く使用されています。R言語と併用することで、より高度なデータ解析が可能です。

また、R言語を有効に活用するためには、統計や数学のスキルも求められます。

この分野についてはさまざまな書籍が市販されています。あなたに合ったものを選び、しっかり学んでおきましょう。
高校や大学の教科書があるようでしたら、もう一度見直してみることもよい方法です。

自身のこれまでの経験・スキルを棚卸ししておく

POINT2 自身のこれまでの経験・スキルを棚卸ししておく

R言語による開発に必要なスキルは、プログラミング能力にとどまりません。開発の現場では、以下に挙げる経験やスキルも求められます。

  • プロジェクトマネージャーやプロジェクトリーダーの経験
  • 要件定義や基本設計など、上流工程の経験
  • 業務知識
  • R言語のパッケージを用いた開発の経験

上記のとおり、これまで携わった経験を活かせるものも多いです。

そのためR言語を用いたエンジニアを目指す場合は他の言語と同様、これまでの経験やスキルを棚卸しすることをおすすめします。

将来のキャリアプランを立てたうえで、応募する職種を選ぶ

POINT3 将来のキャリアプランを立てたうえで応募する職種を選ぶ

「R言語に関わる職種にはどんなものがある?」で解説したとおり、R言語のスキルを活かせる職種にはさまざまなものがあります。

一方で「R言語のスキルを活かせる仕事ならば、なんでもよい」という姿勢で転職することは、あまりおすすめできません。それは職種ごとに必要なスキルや、得られる経験が大きく異なるためです。

R言語を活かした転職をする際には、あらかじめ将来のキャリアプランを立てた上で、あなたにフィットする企業を選ぶことをおすすめします。

参考:R言語プログラマーのキャリアプランの例

時期 実現したいこと そのためにやるべきこと
1年目
  • R言語の基礎を習得する
  • 簡単なデータ解析プロジェクトに参加する
  • オンラインコースや書籍でR言語を学習する
  • 実務でR言語を使用してみる
  • データ解析の基礎を学び、簡単なプロジェクトに挑戦する
3年目
  • R言語を用いた中規模プロジェクトをリードする
  • データサイエンスの知識を深める
  • データサイエンス関連の資格を取得する
  • 実務でのR言語の経験を積む
  • 中級レベルのR言語のプロジェクトに積極的に参加する
5年目
  • データサイエンティストとして独立またはリーダー的役割を担う
  • 大規模プロジェクトを主導する
  • 高度なR言語スキルとデータサイエンスの専門知識を磨く
  • リーダーシップ研修やプロジェクト管理のトレーニングを受ける
  • 業界内でのネットワーキングを強化する

必要な知識・スキルの習得にはスクールも検討しよう

POINT4 必要な知識・スキルの習得にはスクールも検討しよう

R言語の習得は、比較的難しいといわれています。また、ただでさえ忙しいエンジニアは、日常業務のなかで学習時間を設けることも簡単ではありません。

少ない時間でも実力をアップさせるためには独学にこだわらず、スクールの活用もご検討ください。

スクールは、以下のポイントを踏まえて選ぶとよいでしょう。

  • R言語の実務経験者やスペシャリストから講義を受けられる
  • 実務に直結したテーマを取り上げるなど、現場で役立つ学習ができる
  • 統計学やデータサイエンスも学べる

R言語を学ぶならば、以下のプログラミングスクールがおすすめです。あなたの興味・関心にあわせて、適したスクールを選ぶとよいでしょう。

データミックス

データを学べば、新しい世界が見えてくる。データミックス
  • 週に1日、3時間から始められる
  • 講師は全員がエンジニアの実務経験者
  • 就職、転職サポートも充実している

Udemy

Udemy。豊富な選択肢のコース
  • 155,000種類のオンラインビデオコースから選択ができる
  • 買い切り型のコンテンツのため、何度でも復習できる
  • セール期間中には半額以下の値段で講座が受けられることも

AIジョブカレ

AIジョブカレ。人工知能を本気で仕事に。
  • 実務経験豊富なスペシャリストから講義を受けられる
  • 人工知能勉強会などのセミナーも開催
  • 実務未経験から始められる求人を紹介してくれる

IT業界の支援実績が豊富な転職エージェントを活用する

POINT5 IT業界の支援実績が豊富な転職エージェントを活用する

数ある言語のなかでもR言語を活用した仕事に就きたい人は、転職エージェントの活用がおすすめです。

そもそもR言語の求人は、それほど多くありません。加えて独力で就職先を探した場合、スキルの面がクリアしていたとしても、業務内容や社風などの面でミスマッチが起きる場合もあります。

転職エージェントは業界を熟知するとともに、求人企業の事情もよく知っています。
このためミスマッチが少なく、あなたの持てる力を十二分に発揮できる転職を実現できます。

少ないチャンスを明るい未来に活かすためにも、ITエンジニアの支援に強い転職エージェントに相談して「自分に合った職場」を一緒に探すことをおすすめします。

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R言語は比較的新しいプログラミング言語ということもあり、担当となるキャリアアドバイザーがどれだけITエンジニアリングの最新動向をキャッチしているかも重要となるでしょう。

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ITエンジニアの公開求人数 約2.5万件(2024年7月現在)
とくに多いエンジニア職種 プログラマー・SE全般、PL・PM、ITコンサルタント
利用者の8割が年収アップ

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ギークリーはIT・Web・ゲーム業界への転職支援に強い転職エージェント。各職種別に専門コンサルタントが在籍しており、目指す領域の最新トレンドをキャッチしながらの転職活動が実現できます。

ギークリー(Geekly)は、IT・Web・ゲーム業界への転職支援に強い転職エージェントです。
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また、サポートの際は細分化された職種別に担当が付きますので、目指す領域の転職事例を知りつつの活動ができるでしょう。

そうしたサポート体制もあって、ギークリーを利用した転職者の年収アップ率は81%といいます(※2024年7月 公式サイトより)。

R言語に関わるデータエンジニア、データアナリスト、機械学習エンジニア(AIエンジニア)の求人案件も豊富に取り揃えています。

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拠点 東京
ITエンジニアの公開求人数 約2.2万件(2024年7月現在)
とくに多いエンジニア職種 プログラマー、SE、PL・PM、その他トレンド性の高い分野(エンタメ、ディープテック、SaaSなど)
書類選考の通過率3.4倍

まとめ)まずは将来のキャリアプランを。転職エージェントの活用もおすすめ

IT系転職エージェントイメージ

R言語は統計解析や機械学習、ビッグデータの解析、AIなどに有効であり、将来性も期待されている言語です。

一方でそれ以外の分野の開発を希望する人は、Pythonなど他の言語を選んだほうがよい場合も少なくありません。

このため学習を始める前に、将来どのような分野に進みたいかキャリアプランを立ててみることをおすすめします。あわせてこれまでのスキルも棚卸しして、転職先での活躍につなげましょう。

R言語はスクールを活用することで、効率よく学べます。また、より良い転職を目指すためには、転職エージェントの活用がおすすめです。適宜専門家の力を借りて、希望する未来を手に入れましょう。

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