プログラマーとして働くにあたって会社員として働くか、フリーランスとして働くかという選択肢があります。 フリーランスプログラマーとは企業に属すること無く、自分一人で企業の開発チームに入り、成果物を納品していくプログラマーの事です。実際に自分で案件を取ってくる場合もあれば、エージェントを利用して案件を紹介してもらい、そこにアサインされる場合もあります。 会社員プログラマーの場合は中間管理職や営業担当者がクライアントとの話し合いによって月額単価を決めるため、自分が所属している会社と雇用形態を結びます。一方で、フリーランスプログラマーの場合は直接クライアント企業と契約の交渉を行うため、月の稼働時間や単価、業務内容、契約期間などの契約関わる取り決めは全てクライアント企業との話し合いになります。 フリーのプログラマーとして仕事をしていきたい！ と思う方は多いでしょう。ただ、プログラマーとしてフリーになった際に仕事を継続的に受注できるかどうかという悩みに直面すると思います。もちろん継続的に仕事を受注できなければ、安定した収入が得られないため、生活が不安定になってしまいます。 そのような不安はフリーのプログラマーになるにあたって最大の悩みだと思います。不安はあるものの、その不安を解消できれば会社員時代の悩みを解消できる可能性は多いでしょう。なぜなら、フリーのプログラマーは自由と報酬の高さが魅力的だからです。 そこで、今回はフリーのプログラマーがどうやって仕事を受注していき、受注の際にはどのようなことに注意すれば良いのかということを詳しく見ていきます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる プログラミングの仕事はどこから受注するか？ 続いて仕事をどこから受注するかということに関してです。フリーランスプログラマーとして働くには継続的に仕事を受注することが生活を安定させるために重要になってくるため、仕事の受注先についてここではお伝えします。 プログラミングの仕事の受注方法①：知人・友人から まず、知人・友人からです。学生時代や社会人時代に知り合った知人・友人に声をかけてみると良いでしょう。 例えばWebサービスを運営する企業では、ちょっとした業務を正社員ではなく、業務委託で頼みたいというニーズがあるため、業務委託に関して寛容のある企業に就職している知人・友人に声をかけてみることが受注に繋がります。 また、知人・友人に自分がフリーランスプログラマーとして働いていることをSNSなどで発信することも良いでしょう。このようにして発信をすることで、受注に繋がるケースも多いです。 プログラミングの仕事の受注方法②：前職の企業・前職で繋がりのあるクライアントから 続いて前職の企業・前職で繋がりのあるクライアントから仕事を受注するという方法です。前職を辞める際に関係が良好だった上司や同期から仕事の発注をお願いすることで、仕事の受注に繋がります。 前職の職場からしても、見ず知らずの人よりは、この職場の働き方に慣れていて信頼のある人に仕事を振りたいと思うはずなので、前職に頼むことで仕事に繋げることができるでしょう。 また、前職で繋がりのあるクライアントから仕事を受注することも可能でしょう。そのためには、前職の仕事においてクライアントからあの人に仕事を頼みたいと思わせることが必要でしょう。難易度は高いですが、その分報酬が良いことが多いため、独立をしても仕事に繋げられるようなクライアントと関係を作っておくことは大事になります。 プログラミングの仕事の受注方法③：クラウドソーシングサービスから 最後にクラウドソーシングサービスからです。クラウドソーシングサービスにはクラウドワークスやランサーズといったサービスサイトがあり、そちらには業務委託契約にて取り掛かることができるフリーランス向けの仕事が数多くあります。 仕事の単価は一般的に他の受注方法よりも劣る場合が多いですが、簡単に仕事を受注したいといった場合に、営業活動が必要にならずに仕事を受注できます。 多くのフリーランスプログラマーが登録しているサービスなので、登録しておいて損はないです。 受注していい仕事とだめな仕事、どこで判断する 受注する仕事の判断①：求められるスキル まずは求められるスキルに関してです。受注する仕事によって求められるスキルが異なってきますが、受注する上で一番大事なことは与えられた仕事を完遂することです。その上で、スキルがないと仕事は出来ないため、仕事をするにあたって求められるスキルを持っているかということが最重要です。 もし、スキルが足りずに仕事を受注してしまった場合は仕事を完遂することができない、またはクライアントの仕事に対して高い質を保つことができないため、今後もそのクライアントから仕事を受注するということが難しくなってしまいます。 一度受注した仕事先からは継続的に仕事を受注できると、営業活動をせずに済むため、一回一回の仕事で業務を完遂するために、業務内容に対して自分のスキルで仕事ができるのか？という点は重要になります。 受注する仕事の判断②：稼働時間と報酬 続いて稼働時間と報酬です。フリーランスプログラマーの大きなメリットとしては会社員時代よりも高い報酬を得れるという点があります。そのため、稼働時間に対してどれだけの報酬を得ることができるのかという点はそのメリットを享受するために、非常に重要になります。 継続発注してくれるクライアントに関しては、最初に仕事を発注した単価を基準に今後の仕事の単価も決めていくことが多いので、仕事を受注する際は仕事の稼働時間と報酬について妥協せずに仕事の選定と交渉をするよ良いでしょう。 仕事を受注して失敗した例 続いて仕事を受注して失敗した例についてです。 一番多い失敗は業務がクライアントの求めている基準に達していないということです。その基準に達していないと、仕事を完遂できていない・仕事の質が低いと判断されかねないです。 この失敗を解決するには自分自身のスキルを上げることで、クライアントの業務を完遂するということが非常に重要になります。一度の仕事から継続的な受注や新たなクライアントの紹介に繋がる場合もあるので、この失敗は出来るだけしないことが大事です。 また、妥協して仕事を安い単価で受注したものの、単価が低くて仕事のモチベーションが湧かないといった失敗もあります。ここは最初の仕事の選定と単価の交渉次第であるので、仕事を受注する際は自分自身が納得の行く単価で受注するようにしましょう。 この失敗例を参考にすることで、仕事を受注するときの失敗を減らせるはずなので、是非参考にしてみてください。 仕事を受注して成功した例 逆に受注して成功した例は、失敗の裏返しになりますが、クライアントから信頼をしてもらい、継続的な仕事の受注に繋がったケースと、高い単価で仕事を受注できたケースです。 やはりフリーランスプログラマーとなると、仕事がない期間を極力減らす、単価の安い仕事は受注しないということが大事になるため、この継続的な仕事の受注に繋げる、高い単価で仕事をするということは大事になります。 これらを実現するにはやはりクライアントからの仕事を高い質で完遂し、クライアントに信頼してもらうことが重要になります。 仕事を受注するときには、結局何に注意すればいいのか？ 受注していいのか？ どこで判断するという見出しでご紹介したとおり、求められるスキル・稼働時間・報酬の3点が仕事を受注する上で重要な視点です。 フリーランスプログラマーとして独立した当初はこの3点を満たしながら仕事をすることは大変かもしれませんが、フリーランスプログラマーとして一流の方は仕事の受注や報酬に困らないという方が多いです。 やはり大事なのは目の前の仕事に対して全力で努力し、高い質を担保することでしょう。この点を意識してみてください。 まとめ：仕事の受注は求められるスキル・稼働時間と報酬が判断基準 プログラミングの仕事を受注 案件の受注方法と注意点 というテーマで今回はお伝えしました。いかがだったでしょうか？ 今回お伝えしたかったことは以下のとおりです。 仕事の受注は「知人・友人」、「前職の企業・前職のクライアント」、「クラウドソーシングサービス」からの3点からできる 仕事を受注する上で重要な判断基準は、「求められるスキル」「稼働時間」「報酬」の3点 仕事を継続的に受注すること、高い単価で受注することがフリーランスプログラマーにとって大事 今回の記事を是非今後に役立ててみてください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

近年、人工知能（AI）は目覚ましい進歩を遂げ、様々な分野で活用されています。その進化を支えているのが、機械学習エンジニアです。機械学習エンジニアは、AI開発におけるスペシャリストとして、機械学習の技術を用いてコンピュータに自ら学習する能力を与える仕事です。 本記事では機械学習エンジニアの仕事内容、必要なスキル・知識、関連資格などについて詳しく解説します。AI技術の発展に貢献したい方、社会を変える仕事に挑戦したい方は、ぜひ参考にしてください。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 機械学習エンジニアとは 機械学習エンジニアは、機械学習と呼ばれる技術を用いて、コンピュータに自ら学習する能力を与える専門家です。大量のデータからパターンや法則を見つけ出し、それを基に予測や判断を行うシステムを開発します。 機械学習は画像や音声の認識技術に加えて、自然言語処理など様々な分野で活用されています。機械学習エンジニアは、問題解決や意思決定を、人間の介入を最小限に押さえながら自動化するシステムを構築します。この分野は人工知能（AI）の一部とされており、急速に発展し続けています。 機械学習エンジニアは、アルゴリズムの開発からデータの前処理、モデルのトレーニング、評価、そしてデプロイまで、機械学習プロジェクトのあらゆる段階に関与します。したがって、プログラミングスキルだけではなく統計学の知識やデータ分析スキルなど、関連する様々なスキルが求められるエンジニアといえるでしょう。技術革新の最前線に立って新しい解決策を生み出すことで、社会やビジネスの未来に貢献できるのが、機械学習エンジニアという職種の大きな魅力のひとつです。 機械学習エンジニアの仕事内容 機械学習エンジニアの主な仕事内容は以下のとおりです。 アルゴリズムの開発・実装 機械学習用のデータ収集・加工 機械学習システムのための環境構築 機械学習エンジニアは、 データ分析やアルゴリズムの設計、システム開発を通じて、機械学習モデルを構築して最適化します。これらの複雑なタスクを通じて、予測分析・画像認識・自然言語処理など、多岐にわたる分野でのイノベーションを推進していくのです。それぞれの仕事内容について、より詳しく見ていきましょう。 アルゴリズムの開発・実装 機械学習エンジニアの仕事内容のひとつは、アルゴリズムの開発と実装です。アルゴリズムとは、データからパターンを学習して予測や分類を行うための数学的なモデルです。機械学習には、さまざまなアルゴリズムが存在します。機械学習エンジニアの役割は、問題の性質やデータの種類に合わせて、最適なアルゴリズムを選択することです。 また、選択したアルゴリズムを、PythonやRなどのプログラミング言語を用いて実装します。アルゴリズムの性能を最大化するために、機械学習エンジニアに求められるスキルは以下のとおりです。 膨大なデータからモデルにとって重要な特徴を選び出す ハイパーパラメータと呼ばれるアルゴリズムのパフォーマンスを左右するパラメータを最適な値に調整する クロスバリデーションと呼ばれるモデルを複数のデータセットで評価する 効果的なアルゴリズムの開発と実装はプロジェクトの成功に不可欠であり、機械学習エンジニアには高度な数学的知識とプログラミングスキルが求められるのです。 機械学習用のデータ収集・加工 機械学習の基盤は、高品質のデータにあります。機械学習エンジニアは、学習に用いるデータを収集して欠損値やノイズを除去するなど、必要に応じてデータの前処理を行います。使用するデータの質がモデルの精度に大きく影響するため、非常に重要な工程です。 具体的な作業は以下のとおりです。 データソースから必要なデータを収集する 欠損値やノイズを除去して、特徴量の抽出と選択、正規化や標準化などで学習に適した形式に加工する データの可視化を行い、特徴や傾向を分析する この工程における目的は、アルゴリズムが効率的に学習できるようにデータをクリーンで扱いやすい形式に加工することです。高品質なデータの準備はモデルの精度と一般化能力を大きく左右するため、機械学習エンジニアのスキルの見せどころともいえるでしょう。 機械学習システムのための環境構築 機械学習システムを運用するためには、効率的なコンピューティングリソースと適切なソフトウェア環境の構築が必要です。機械学習エンジニアは、開発したシステムを運用するための環境を構築・整備します。具体的な作業は以下のとおりです。 モデルの訓練と推論に必要なハードウェアリソース（CPU、GPUなど）の選定 並列計算や分散計算を可能にする環境の設定 データストレージとデータフローの管理システムの構築 また、モデルのデプロイメントとスケーリングを容易にするために、コンテナ技術やクラウドサービスの活用も重要となります。近年ではクラウドサービスが主流となってきていますが、セキュリティの問題でオンプレミス環境を採用する企業も多いです。クラウド環境やオンプレミス環境など、システムの運用環境を機械学習エンジニアが決定する場合もあります。さまざまな環境の選択肢から顧客の要望に最適化した環境を構築しましょう。 AIエンジニア・データサイエンティストとの違い 機械学習エンジニアとAIエンジニア、データサイエンティストは似ている職種として認識されることもあります。しかし、厳密にはそれぞれの対応範囲や専門分野は異なります。必要とされるスキルや定義の違いについて、詳しく解説していきます。 AIエンジニアとの違い 機械学習エンジニアとAIエンジニアの違いは、開発における技術や専門分野です。AI開発全般に携わる技術者がAIエンジニアと総称されるのに対して、機械学習に特化した技術者のことを機械学習エンジニアと呼ぶのが一般的です。 機械学習がAIの一部であることから、企業によっては機械学習エンジニアとAIエンジニアがはっきりと区別されないこともあります。 データサイエンティストとの違い 機械学習エンジニアと同様に、データサイエンティストもAIを活用する職種として挙げられます。しかしこちらも、それぞれの職種における専門分野と仕事内容は異なります。機械学習エンジニアが機械学習やAIを活用したシステムの開発を行うのに対して、データサイエンティストはそのシステムを活用してデータを分析することで課題解決に貢献します。 データサイエンティストは技術的なスキルに加えて、企業の経営についてコンサルティングを実施する能力も求められるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 機械学習エンジニアに必要なスキル・知識 機械学習エンジニアには、複雑なデータセットから洞察を引き出して高度な機械学習モデルを設計・実装するための幅広いスキルセットが必要です。機械学習エンジニアとして活躍するために必要とされる主なスキルや知識は、以下の5つです。 プログラミングスキル 機械学習ライブラリのスキル 統計学の知識 データベース・セキュリティの知識 クラウドの知識 これらのスキルを磨き続けることで、市場価値の高い機械学習エンジニアへと成長できるでしょう。求められるそれぞれのスキルや知識について、さらに詳しく見ていきましょう。 プログラミングスキル 機械学習エンジニアには、プログラミング言語に精通していることが求められます。機械学習関連のプログラミング言語としては、PythonやR言語が挙げられます。中でもPythonは、数あるプログラミング言語の中でも人気の高い言語であり、Numpy、Pandas、Scikit-learnといった豊富なライブラリが、データ分析やモデル構築に広く用いられています。 具体的には以下のようなことができれば、プログラミング言語スキルが十分に備わっていると言えるでしょう。 PythonやRなどのプログラミング言語を用いて、アルゴリズムを実装する能力 オブジェクト指向プログラミングやデータ構造・アルゴリズムの知識 フレームワークやライブラリを活用し、効率的に開発を進めるスキル 機械学習ライブラリのスキル TensorFlowやPyTorchといった機械学習ライブラリを使いこなせる能力は、機械学習エンジニアにとって必要不可欠です。これらのライブラリは、ニューラルネットワークの設計と訓練を大幅に簡素化してGPUを活用した高速な計算を可能にします。 機械学習ライブラリを効果的に使いこなすことで、エンジニアは最先端のアルゴリズムを迅速に実装して複雑なモデルの実験を行えます。ライブラリの最新情報を常にキャッチアップしながら、新しい機能を活用できるエンジニアを目指しましょう。 統計学の知識 機械学習の理論を理解してデータ分析を行うために、統計学の知識が必要となります。確率論、統計的推定、仮説検定などの統計学の概念はデータからのパターンの識別、モデルの訓練と評価、結果の分析などにおいて非常に重要です。後述する統計検定などの資格取得も、知識向上に役立ちます。統計学の理解を深めたいのであれば、資格の勉強を通じて必要な知識を身につけていくのもいいでしょう。 データベース・セキュリティの知識 データベースの設計、SQLなどのクエリ言語、データウェアハウスの知識は、大量のデータを効率的に管理・アクセスするために重要です。また、データを安全に管理するために、データベースやセキュリティに関する知識が必要です。 特にセキュリティの原則を理解して実践で活用するスキルは、機密データの保護とデータ侵害のリスクを最小限に抑えるために不可欠です。情報セキュリティの知識を正しく理解して、データ漏洩などのリスクを防ぐスキルが求められます。 クラウドの知識 AWS、Google Cloud Platform、Microsoft Azureといったクラウドサービスの知識は、機械学習プロジェクトのスケーラビリティと柔軟性を高めます。クラウドコンピューティングを活用することで、リソースを動的に調整して世界中のどこからでもアクセス可能なモデルを構築できます。 クラウド環境で機械学習を構築するためには、クラウド環境におけるセキュリティ対策やコスト管理の知識も必要です。AWSやAzureなどのクラウドサービスの種類や特徴、料金体系などを理解しておきましょう。 機械学習エンジニア関連の資格 機械学習エンジニアになるために資格は必須ではありませんが、関連する資格を取得することで専門的な知識を深めることができ、その後のキャリアアップにおいても役立つでしょう。機械学習エンジニアのスキルを証明する資格として、以下のようなものがあります。 E検定 G検定 統計検定 Python3 エンジニア認定データ分析試験 これらの資格は、基礎的な知識から応用レベルのスキルまで、機械学習やデータ分析に関する幅広い領域をカバーしています。資格を取得していることで、プロフェッショナルとしての信頼性と市場価値を高められるでしょう。以下では、それぞれの資格の内容や難易度についてさらに詳しくご紹介します。 E検定 E検定は、機械学習やデータサイエンスの基礎知識と応用能力を評価する資格試験です。この検定は、データの前処理、統計分析、機械学習アルゴリズムの理解、実践的な問題解決能力を総合的に測ることを目的としています。 業界や学術界での実践的な知識が求められるため、理論だけでなく実際のデータを用いた分析経験が重要になります。データサイエンスや機械学習に興味がある方、キャリアアップを目指す方におすすめです。 G検定 G検定は、人工知能全般に関する幅広い知識を有する「AIジェネラリスト」を対象とした資格です。ディープラーニングを初めとするAIの基本的な概念、歴史、技術トレンド、倫理的な問題、社会への影響など、多岐にわたるトピックについての理解度を問います。この検定は、技術者だけでなく、ビジネスパーソンや教育関係者など、AI技術の基礎を学びたいと考えるすべての人に適しています。 統計検定 統計検定は、統計学の知識と技術を評価する資格です。データサイエンスにおける分析能力の基盤となる、統計的手法に関する理解を証明します。検定のレベルは初級から上級のものまであり、データの収集方法、データの分析方法、統計モデルの構築と評価など、統計学の基礎から応用まで幅広くカバーしています。統計学は機械学習の基礎であるため、機械学習エンジニアにおすすめの資格のひとつといえるでしょう。 Python3 エンジニア認定データ分析試験 Python3 エンジニア認定データ分析試験は、Pythonプログラミング言語を使用したデータ分析のスキルを認定する試験です。この試験では、データ処理、データ分析、データの可視化に関する知識及び、PandasやNumPyといったPythonのデータ分析ライブラリの使用スキルが評価されます。 Pythonは機械学習プロジェクトで最も一般的に使用される言語のひとつであるため、この資格は実務においても高い価値を持ちます。 まとめ 機械学習エンジニアは、AI開発を担うスペシャリストとして、様々なスキル・知識を駆使して、コンピュータに自ら学習する能力を与える仕事です。ご紹介した通り、機械学習エンジニアの仕事内容は多岐にわたるため、プログラミングスキルはもちろん、統計学やセキュリティ、クラウドコンピューティングなど広範なスキルと知識が求められます。 先述の資格勉強などを通じた理論的な知識を身につけながら、実務においてデータを用いた分析や最新の技術トレンドに対する理解を深めていきましょう。機械学習エンジニアはAI技術の発展を支える重要な役割を担っていくため、親和性のあるスキルをお持ちの方はキャリアの選択肢として検討してみてはいかがでしょうか。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

Perl(パール)の概要 今回はプログラミング言語の一つPerl(パール)の歴史について見ていきたいと思います。 が、「そもそもPerl(パール)って、どんなプログラミング言語なの？」という方もいらっしゃるかと思いますので、Perl(パール)の歴史の前に、Perl(パール)というプログラミング言語のことを知ってもらえるよう、プログラミング言語としての概要を簡単にご紹介いたします。 プログラミング言語を分類ごとに整理したときの特性を強調して、〇〇言語（〇〇に特性が入る）と表現することがありますが、Perl(パール)は“汎用スクリプト言語”と表現することが多いです。 汎用の意味は普遍性があるだとか、広く使えるという意味であることはみなさんご存知かと思いますが、“スクリプト言語”という言葉は非ITエンジニアの方にとっては「なんだそれ」だと思います。 “スクリプト言語”とは「ソースコードの記述が比較的簡単なプログラミング言語」のことを指しますが、Perl(パール)の場合はコンパイル（書いたソースコードを機械語に翻訳する作業）が不要でソースコードを書くとすぐに利用できる、という点が特に重要なポイントです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Perl（パール）プログラミング言語としての特性 もう少し現場的なPerl(パール)のプログラミング言語としての特性についても見ておきましょう。 Web系の方だと、言語をサーバ上で動くプログラミング言語のことを“サーバーサイドの言語”、Webブラウザ上で動くプログラミング言語のことを“フロントエンドの言語”と表現することが多いですが、この分類だと、Perl(パール)はサーバーサイドの言語になります。 「この商品をカートに入れる」をクリックすると「カートに追加されました」とポップアップが出るような“動きのあるWebページ”のことを動的ページと呼びますが、あるタイプの動的ページの実現方法の一つとしてCGI（Common Gateway Interface）と呼ばれる仕組みがあります。 このCGIは、どのように表示するかの処理をサーバ側で行ったうえで、処理結果をサーバからWebブラウザに転送して、表示してもらうというものです。 そして、サーバ上で動く。どのように表示するかの処理を行うプログラムにPerl(パール)が使われている、という構図になります。 ですので、ベテランプログラマーを中心にPerl(パール)案件といえばCGIのイメージを持っている方も多いと感じます。 Perl(パール)の歴史《黎明期》 Perl(パール)のことがなんとなくわかったところで、Perl(パール)の歴史を紐解いていきましょう。 Perl(パール)が誕生したのは1987年で、開発者は「怠惰（Laziness）」「短気（Impatience）」「傲慢（Hubris）」をプログラマーの三大美徳と提唱したことで有名なラリー・ウォールです。 Perl(パール)開発当時は、いまほどプログラミング言語の種類も多くなく、ちょっとしたサーバ上のテキスト処理をするにしても、コンパイルが必要なC言語か、あるいはUNIXコマンドをプログラミング言語のように扱うシェルでプログラミングを作成する、というのが一般的でした。 ですが、コンパイル言語はコンパイルの手間がかかりますし、シェルはドキュメント処理なども一応は可能でしたが、中身としてはいわゆるUNIXコマンドです。 そもそも論として、テキスト処理のために作られたものではなく、処理は早くないし、複雑な処理に対応するのは大変、という問題がありました。 そこで、コンパイルが不要でテキスト処理に強い言語として編み出されたのが、Perl(パール)となります。 ドキュメントが充実した言語、Perl（パール） Perl(パール)が広く世間に知られるようになったのは、時代のニーズに適合したプログラム言語であると同時にドキュメントの充実にも触れておくべきでしょう。 Perl(パール)が世間に公開されたのは開発から4年後の1991年ですが、この年、表紙にラクダのイラストがあることから“ラクダ本”という通称で知られる、オライリーメディア社の『プログラミングPerl』が発売されています。 なお、『プログラミングPerl』の執筆者には、Perl(パール)開発者のラリー・ウォール自身も参加しています。 ちなみに、現在もラリー・ウォールはPerl(パール)プロジェクトのBDFL（Benevolent Dictator For Life、優しい終身の独裁者。内部で対立があった際、最終的な決定権を持つ人物に対する称号）として、重要な役割を担っています。 Perl(パール)の歴史《成長期》 黎明期で触れたように、時代のニーズにあったプログラム言語として人気を集めたPerl(パール)ですが、よりPerl(パール)がメジャーな言語になったのは、言語の概要でも紹介した通り、CGIにPerl(パール)を使うのがスタンダードになったことが挙げられます。 そもそも、なぜPerl(パール)でCGIを使うのがスタンダードになったかというと、スクリプト言語で取り扱いが容易である、という点、CGIで動的ページを作るというのは、結局のところHTMLの生成、つまりテキスト処理であった、という点、そして、OSのサポート状態です。 今でもサーバ用OSといえばRed HatのようなLinux系OSが多いですが、90年代というのはWindowsがやっと登場したばかりで、サーバ用OSといえば、UNIXやLinuxが当たり前という時代でしたが、すでにその頃にはUNIXやLinuxには標準でPerl(パール)がインストールされていました。 わざわざPerl(パール)以外のプログラミング言語を利用しようと思う人も少なかったため、Perl(パール)でCGIを書くのが当たり前になったわけです。 Perl（パール）の弱点 こうして、一時代を築いたPerl(パール)ですが、やはり完ぺきな言語ではなく、いくつか欠点があり、その欠点に対応できる新たなプログラミング言語の誕生・発展も発生しています。 例えば、「やり方は一つではない」という有名なPerl(パール)のモットーは、機能Aを持ったプログラムのソースコードの書き方はいくつもあることを意味しています。 人によって書き方が違うと、あとあと確認するのが面倒ですし、デバックの際、解析するのも大変です。 生産性・保守性という意味ではデメリットでしかありません。 結果、「やり方はいつも同じ」になることを目指したPythonが注目され、人気を集めるようになったのです。 あるいは、Perl(パール)はオブジェクト指向言語でもあるものの、オブジェクト指向に対応するようになったのは1994年のバージョン5.0からと、いわば後付けであり、一部のプログラマーから、オブジェクト指向により最適なプログラミング言語を求める声も出てきました。 その声を具体化したのが日本発の国際プログラミング言語である、Rubyです。 RubyはPerl・Pythonと異なり、最初からオブジェクト指向言語として設計されたプログラミング言語です。 そして、CGIというやり方自体、どうだろうか、という考え方も出てきました。 CGIにおいてPerl(パール)で書かれた実行ソースコードはHTML本体に書かれているのではありません。 処理の度に、いちいち呼び出し処理が必要になります。 その手間をなくすために、最初からHTML内に記載するタイプの、より動的ページ作成に向いたプログラム言語があると良いのでは？というアイデアから生まれたのがPHPです。 Perl(パール)の歴史《現在》 Perl(パール)の欠点を解消するための新たなプログラム言語が登場し、それらが活躍していることはすでに触れた通りです。 では、それらに取って代わられてPerl(パール)は衰退・消滅している流れかというと、そういうわけではありません。 現在も開発が進められていますし、Perl(パール)には新しい言語より歴史が長い分、ドキュメントの充実、ノウハウの蓄積がある、という強みがあります。 すでにPerl(パール)で書かれたシステムを保有している企業においては、それらとの親和性を考えて、新規システムにおいてもPerl(パール)を選択するというのは普通のことです。 今後もライバル言語と比較検討されながら、使われ続けると思われます。 まとめ：様々なプログラミング言語が互いに影響を与えながら進化 今回はPerl(パール)の歴史を見ていきました。 Perl(パール)の歴史を知ることで、他のサーバーサイド言語との関係、それぞれの特徴も見えてきたかと思います。 このように、それぞれのプログラミング言語は、互いに影響を与えながら進化しているのです。 歴史を知ることで、プログラミング言語の特性がわかり、システム開発の際、どの言語を選択するべきかの判断材料にもなるので、知識として持っておくことをおススメします。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

公開鍵と秘密鍵とは？ 公開鍵暗号化方式で使用するキーペア。公開鍵は、不特定多数に公開しており、対象を暗号化する時に使用します。秘密鍵は、公開鍵で暗号化されたものを、復号化する時に使用します。 したがって、秘密鍵はパスワードの様に第三者に公開せず、大事に保管しておく必要があります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 公開鍵と秘密鍵の作成 shell $ ssh-keygen -t rsa -f hoge.pem -C EMAIL Generating public/private rsa key pair. Enter passphrase (empty for no passphrase): # パスフレーズを入力する。 Enter same passphrase agein: # 確認の為、もう一度！ オプション効果-t調査中-fファイル名を指定 そうすると、hoge.pem（秘密鍵）とhoge.pem.pub（公開鍵）が生成されます。 権限の変更 秘密鍵のファイル権限を変更し、自身以外から操作できないようにします。 shell $ chmod 700 hoge.pem 補足 鍵の暗号強度を調べるコマンド $ ssh-keygen -lf /path/to/hoge.pem

Vue.jsエンジニアのフリーランス案件の単価・相場 弊社調べのVue.jsの平均単価は75万円です。単価の幅は下限で66万円、上限が85万円となっています。案件数が最多で16件の単価は73万円です。 Vue.jsの案件数はトップクラスのため、仕事に困ることも少ないでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる テクフリ調べ（2020年2月15日） Vue.jsエンジニアの案件数推移 続いてはVue.jsエンジニアの求人掲載数の推移をみてみましょう。2017年5月の案件数4件からスタートし2020年2月には累積で84件に達しています。なんと増加率は21倍です。 また月間案件数では2019年4月の35件を期に現在に到るまで案件数の爆上げが続いています。今後も案件数の増加が期待されます。 テクフリ調べ（2020年2月15日） Vue.jsエンジニアの業種別求人数と平均単価 それではVue.jsエンジニアの業種別求人数と平均単価をみてみましょう。最も高額な平均単価はソフトウェア系で85万円です。 案件数の多さでは16 件のweb系で、SPA（Single Page Application）開発の需要の高まりを受け伸びています。そして平均単価は71万円とかなり高額です。 Vue.jsは他のプログラミング言語、フレームワークの案件に比べると比較的高く、他の業種でも求められ、表の通り多くの業種に需要があることが判明しております。またVue.jsは学習コストも低いので、習得にチャレンジしても良いのではないでしょうか。 業種 平均単価 案件数 EC 66 3 Web 71 16 ソフトウェア 85 1 広告 75 2 通信 72 2 エンタメ 71 3 金融 73 2 医療 80 1 テクフリ調べ（2020年2月15日） テクフリでフリーランス案件を探してみる

はじめに 「Reactとは何か？」ーそれに対する答えは色々なものが考えられます。しかし、簡単で明確な答えはReactの公式サイトに掲示されています。Reactは「A javascript library for building user interface」です。日本語にすれば、「ユーザインターフェスを構築するためのJavascriptライブラリの１つ」ということです。 今回は既存のアプリにnpmとbabelとwebpackを利用してReactを追加、「Hello world」を出力しましょう！ テクフリでフリーランス案件を探してみる npmのインストール 1. Nodeのサイトからダウンロードして、インストールします。 2. Homebrew: 他の方法はHomebrewを使うことです。ターミナルを開いて下記を入力してください。 Homebrewのインストール： $ ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" Nodeとnpmのインストール: $ brew install node 念のため、nodeとnpmのバージョンをチェックしましょう。 $ node -v v6.11.3 $ npm -v 3.10.10 babelのインストール まず、アプリのディレクトリにpackage.jsonファイルを作りましょう。 $ cd your/application/path $ npm init -y package.jsonファイルの内容は自分のアプリと適当に入力してください。これは例です。 { "name": "アプリの名前", "version": "1.0.0", "description": “アプリの説明", "main": "index.js", "scripts": { "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1" }, "keywords": [], "author": "", "license": "ISC" } あと、 babel-clibabel-preset-env (ES2015サポート)babel-preset-react (JSXサポート)babel-loader (webpackのbabelにサポートする loader モジュール) をインストールしておきます。 $ npm install --save-dev babel-cli babel-preset-env babel-preset-react babel-loader webpackのインストール $ npm install --save-dev webpack ReactとReact-domのインストール $ npm install --save-dev react react-dom package.jsonファイルはこいう感じになります。 { ... "devDependencies": { "babel-cli": "^6.26.0", "babel-loader": "^7.1.2", "babel-preset-env": "^1.6.0", "babel-preset-react": "^6.24.1", "react": "^15.6.1", "react-dom": "^15.6.1", "webpack": "^3.5.6" }, ... } Hello Worldの出力 ではここから、Reactで「Hello world」をブラウザに出力してみましょう！ まず、リポジトリを見てみましょう。 |__ app | |__ javascripts | | |__ bundle | | |__ index.js | | | |__ views | |__ index.html | |__ node_modules |__ package.json |__ webpack.config.js ##webpackの設定 ルートパスでwebpack.config.jsファイルを作りましょう。 constpath=require('path'); module.exports={ entry: { // インプットファイル index:'./app/javascripts/index.js' }, output: { filename:'[name].bundle.js', // アウトプットファイル名 // アウトプットファイルパス。後でHTMLファイルでインクルードします。 path:path.resolve(__dirname,'app/javascripts/bundle') }, module: { loaders: [ { loader:"babel-loader", // アプリのjavascriptsのパスを指定し、 // 指定したパスでのファイルだけトランスパイルさせます。 include: [ path.resolve(__dirname,"app/javascripts"), ], exclude: [ path.resolve(__dirname,"node_modules"), ], // `.js` と `.jsx` というファイルのエクステンションを指定します。 test:/\.jsx?$/, // babelと一緒に使うES2015とReactの指定 query: { presets: ['env','react'] } } ] } }; webpackをnpmのscriptで呼び出す設定 package.jsonファイルの変更 { ... "scripts": { "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1", "webpack-build": "webpack -p --config webpack.config.js", "webpack-watch": "webpack --watch --config webpack.config.js" }, ... } ここまでで、webpackの設定は終了です。 では、マークアップしましょう。 index.htmlの作成 以下のようなHTMLファイルを作成します。 index.html <!DOCTYPE html> <html lang="ja"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge"> <title>Document</title> </head> <body> <div id="root"></div> <scriptsrc="../javascripts/bundle/index.bundle.js")></script> </body> </html> index.js importReactfrom'react'; importReactDOMfrom'react-dom'; letstyles = { fontStyle:'oblique', fontFamily:'arial', color:'chocolate' } ReactDOM.render( <h2style={styles}> Hello world </h2>, document.getElementById('root') ); 「結果はどうでしょう？」と思いませんか。試しましょう！ １回 build する $ npm run webpack-build ファイルの変更があればbuildします。 $ npm run webpack-watch を行なって、Index.htmlをブラウザで開いてください。「Hello world」が表示されているはずです！！ テクフリでフリーランス案件を探してみる

「Laravel」という言葉をご存知でしょうか？LaravelはPHPで人気のフレームワークで、WEBフレームワークの一種です。イチからコードを書いていたら何週間、何ヶ月とかかってしまうところを、Laravelのようなフレームワークを用いることで圧倒的に工期を短縮することが可能になります。 Laravelの特徴や魅力、使用するメリットはどんな点にあるのでしょうか？Laravelの将来性とともにお伝えしていきます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Laravelとは？ Laravel（ララベル）は、PHPのフレームワークの1つです。プログラムを開発する際に、工程を簡素化してスピーディーに機能を実装するために生み出されたのがフレームワークという存在です。 LaravelはPHPのコーディングを圧倒的に楽にしてくれるフレームワークであり、メンテナンスも容易になります。PHPのフレームワークの中でも、今最も人気なのがLaravelなのです。 Laravelを使いこなすためには、まず何よりPHPの知識が必要です。特にPHPのバージョン管理を行う「Composer」というソフトを利用しますので、Composerの扱いにも慣れておくと良いでしょう。 PHPのほかにも、HTMLやCSSの知識が必須です。とはいえ専門的なスキルを求められるわけではないので、基本的な知識があれば十分です。 Laravelの機能は？ そんなLaravelが人気を博しているのにはさまざまな理由があります。 たとえば、「日本語での情報量が多い」点があげられます。Laravelは世界中で注目されているフレームワークですが、日本にもLaravelを支持するエンジニアが多く、ブログなどで詳しく説明されていることが多くなります。 もちろん英語圏を探せばさらなる情報が手に入りますので、機能を学んだりトラブルシューティングを行ったりする際には大きく役に立ちます。その意味では学習コストが低く、初心者が手軽に学びやすいフレームワークと言えます。 なお、PHPフレームワークとしては、日本のエンジニアで広く使われている「CakePHP」というフレームワークもあります。こちらは海外ではあまり使われなくなってきており、利用者は減少傾向にあります。 LaravelよりもCakePHPのほうが動作は早いという特徴はありますが、今から習得するのであれば圧倒的にLaravelがおすすめです。 というのも、Laravelには先進的な機能が数多く実装されている利点があるからです。今後は間違いなくLaravelがメジャーなフレームワークへシフトしていくと考えられるため、優先して学習しておくに越したことはないのです。 ちなみに、Laravelの公式サイトには「The PHP Framework For Web Artisans」というコピーが載っています。「Web職人のためのPHPフレームワーク」という意味合いです。Webアプリ開発に携わりたい、新たなスキルを身につけたいと考える方にぴったりのフレームワークと言えるでしょう。 Laravelを使用するメリットは？ Laravelには、従来のフレームワークと比べて「学習コストが低い」「自由度が高い」「利用者が増加傾向にある」という特徴を持ちます。非常に使い勝手の良いフレームワークであったために、ここまで大きな人気を博すまでになったのです。 そうした特徴を踏まえると、まずLaravelを使う大きなメリットとして「簡単にマスターすることができる」という点があげられます。PHPに馴染みがない人ですら扱えるほどの難易度のため、イチから学び始める場合にもハードルが低くなるのです。 学習コストが低ければ短時間で習得することができるため、すぐさま仕事に活かすことも可能になります。転職で年収アップを考えている方や、今の職場でキャリアアップを考えている人にとって大きな利点となるでしょう。 なお、Laravelには「Artisan」というコマンドが用意されており、これを使うことによってシンプルに設定・更新などを行うことができるようになります。Artisanコマンドと少しのコードを打ち込むだけで、タスク管理アプリのようなちょっとしたWebアプリを開発できることもポイントです。 Laravelはその自由度の高さにより、さまざまなニーズに応じてプログラムを組むことが可能になります。CakePHPのような他のフレームワークの場合、コードの記述箇所などに多くの規約があります。それと比べると、Laravelは自由に開発を進めることができるメリットを持ちます。 もちろん機能性を高めたWebアプリを作るなら相応の知識が必要となるものの、一定のスキルを持つエンジニアであれば自由に開発を行えるようになります。 この特徴を活かすことにより、クライアントのニーズにも細かく応えられる開発が可能になります。クライアントからの満足度が上がったり、あるいはユーザーからの評価が高まったりすることも多くなるでしょう。 また、国内外で利用者が増加傾向にあることから、情報が入手しやすく、学習も容易になるメリットが得られます。「ここはどうすればいいんだろう？」と悩んだときにも、ネット上の資料や書籍を検索することで対処法を見つけやすくなるわけです。 今後Laravelがメジャーなフレームワークとなれば、経験者が高待遇で迎えられることも多くなり、年収アップに繋がることでしょう。今後の将来性に投資して、今から勉強しておくことで大きなリターンに結びつくかもしれません。 Laravelの将来性は？ 続いて、Laravelのこれからの将来性についてもみていきましょう。 まずPHPのフレームワークに関して言えば、日本国内では「CakePHP」が長らくトップシェアを誇っていました（Googleトレンドより）。しかし2018年や2019年ごろになってくると、だんだんとCakePHPのシェアをLaravelが追い抜く形になっており、Laravelの人気が急上昇していることがわかっています。 全世界のシェアを見てみても、CakePHPの利用者が年々減少していく傾向にあります。代わって「Symfony」や「Laravel」のシェアが高まっており、最近ではこの2つのフレームワークが世界の主流となっています。 日本でも世界中でも、Laravelの人気度は右肩上がりに上昇しています。このトレンドは今後しばらくは続くことになるでしょう。そうなれば自然とLaravelのスキルが求められることも多くなり、Laravelを通じた開発経験を持つエンジニアを重宝する企業も増えてきます。 今からLaravelを学びスキルを磨いておけば、将来高く評価される人材となることも難しくないでしょう。あなたも今からLaravelを学習してみてはいかがでしょうか？ まとめ：近年人気が急上昇 LaravelはPHP向けのフレームワークの1つで、近年人気が急上昇しているという特徴を持ちます。比較的学習コストが低く情報量も多いため、初学者にとってもマスターしやすいフレームワークとなっています。 今後も将来性も期待が持てるため、今から学習を始めてみることをおすすめします。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

Kotlin(コトリン)は、誕生してから10年と経たない、新しいプログラミング言語です。そんなKotlin(コトリン)は今、世界中のエンジニアたちの間で注目を集めつつあります。国内で見ても、IT企業の最王手であるYahoo! JAPANが、『ヤフオク』や『GYAO』といった超有名アプリ(Android)開発で、この言語を導入しています。今後、さらに盛り上がりを見せることでしょう。今回は、そんなKotlin(コトリン)の誕生から現在に到るまでの歴史を見ていきたいと思います。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Kotlin(コトリン)の由来、開発されたきっかけとは 2011年7月にKotlin(コトリン)は、誕生しました。開発者は主にアンドリー・ブレスラフ、ドミトリー・ジェメロフの二人。彼らは、ロシアのサンクトペテルブルグにある『ジェットブレインズ社』の研究所で、この言語の開発に取り組みました。ソフトウェア開発企業である同社は、Javaをはじめとした、数多くのプログラミング言語に対応するIntelliJ IDEA(インテリジェイ アイディア)という統合開発環境を開発した会社としても有名です。 Kotlin(コトリン)という名前の由来ですが、これは開発拠点であるサンクトペテルブルグ脇、バルト海に浮かぶ『コトリン島』にちなんで命名されたそうです。こちらの島は、日本でいう淡路島のようなもので、全長約12kmほどしかないとても小さな島です。 そもそもKotlin(コトリン)は『Javaを、もっと簡潔・安全になるように』との想いから、開発がスタートしました。 Kotlin(コトリン)はJavaよりも簡潔に書ける言語 言葉通りKotlin(コトリン)は、コードを簡潔に書くことができます。例えばJavaでは7行ほど書く必要があったコードを、たったの1行で済ますことができるものもあります。 それだけではありません。比較的面倒な、文の末尾にセミコロンが不要。そして、初期値がない変数を定義することも可能です。 エンジニアたちにとっては、非常に使い勝手の良い機能が豊富に搭載されています。専門的な用語を使うと、この言語は型推論やラムダ式，トレイトなどのモダンな文法，機能を持った静的型付けの本格的なオブジェクト指向言語です。 ただ気になるのは「なぜJavaではなくKotlin(コトリン)が必要だったのか」ということ。Javaは、リリースから20年以上の歴史を誇る、言わずと歴史あるプログラミング言語です。時間の経過とともに、ライブラリの数も豊富に蓄積されて聞きました。もちろん現在でも、世界各国のエンジニアたちに愛用されています。 一方でその歴史の古さゆえに、過去の問題点を踏まえて開発された新興言語と比べると、コードがやや冗長になるという側面もありました。そして、以前のバージョンをサポートするために、流行りの言語を取り入れづらくなっていたのです。 そんな課題を解決すべく開発が始まったKotlin(コトリン)ですが、非常に強くJavaの血を受け継いでいます。だからこそ、Javaとの親和性が非常に高いという、他の言語にはない利点を持っています。 基本的にプログラミング言語は、新しい言語を利用すると、それまで使っていた言語のソースは利用できなくなります。要するに、今まで開発してきたプログラムを、作り直すor移植する必要が出てくるのです。 その点、Kotlin(コトリン)はJavaで書いたコードを流用することができます。逆に、Kotlin(コトリン)で書いたコードをJavaで利用することもできるのです。つまりは、これまでのように、コードを書き換える必要がないのです。 それでいて、Javaよりも開発効率が高い。記述ルールが簡潔でコードがシンプルに書ける。コードがシンプルに書けると、入力の回数が減ります。それは結果的に、不要な文字などを、誤って打ち込む危険性を減らすことにも繋がります。 Kotlin(コトリン)が激しく変化する時代に残るわけ 実はこの頃のIT業界は、Kotlin(コトリン)以外にも実に様々なプログラミング言語が誕生する時代にありました。「いかに効率よく開発を進めるか」が、これまで以上に重要になってきたからです。 同言語がリリースされる1年前の2010年には、すでに、Scalaが流行り始めている状況でした。また2011年にKotlin(コトリン)が誕生した後も、Apple社が開発したSwift(2014年にベータ版をリリース)、Mozillaが開発に携わったRust(2015)など、非常に多くのプログラミング言語が生み出されています。 そしてそのほとんどが『型推論付きの静的型』の言語です。型推論とは、変数や関数の型を、エンジニア自身が明示せずとも、プログラムがそれを推論してくれることを言います。シンプルに説明すると、余計な手間が減ったということです。 現在もそうですが、その頃も「流行していたサービスが、気付くと市場から消え去っていた」なんてことが、珍しくない世の中でした。そんなことにならないために、企業やエンジニアたちは、めまぐるしく変化する状況に、素早く柔軟に対応する姿勢が求められます。 そんな中で、開発やメンテナンスに手間がかかってしまうというのは、命取りにもなるということです。つまりは、より開発効率の高いツール・環境が求められます。Kotlin(コトリン)はそんな状況かで、ある種必然的な流れとして生み出されたのでした。 Kotlin(コトリン)の成長の歴史 Kotlin(コトリン)は、かつてない速さで人気が高まっていきます。それほど広く世の中に知られるようになった要因は何でしょう。 一概には言えませんが、OSS（Open Source Software）として、開発環境とそのソースコードが、一般公開されていることが一つとして挙げられるでしょう。またその人気と実績を証明したのは、2017年５月です。あのGoogleが「Kotlin(コトリン)を公式言語に追加する」と発表しました。 それがどう影響しているのかは、調査会社のRedmonk社が発表した、プログラミング言語の人気ランキングを見ると明らかです。 同言語は元々65位からスタートしましたが、2017年の6月頃には46位に。2018年には27位まで上昇しました。近々「Javaをも超えるのではないか」とまで言われています。 今なお進化を続ける言語、Kotlin(コトリン) そんなKotlin(コトリン)ですが、現在も着々と改良が進められています。2017年11月にKotlin1.2が発表されましたが、その最新版としてKotlin 1.2.30のバージョンがリリースされています。IntelliJ IDEAのプラグインを強化するなど、機能性を高めただけでなく、細かなバグを修正しパフォーマンスも改善されました。 また、気になる国内の求人市場ですが、年々それが拡大しているようです。例を挙げるとレシピサイトのクックパッドや、名刺アプリのSansan、グルメ情報サイトRettyなど、名のある数々の企業が、Kotlin(コトリン)のスキルを持ったエンジニアの募集を開始しています。 印象としては、スピード感を重視したベンチャー系企業での採用が多いようです。応募条件としては、ほとんどがMustではなく、歓迎条件Wantとして位置付けています。歴史の浅い言語なだけに、まだまだ情報が十分とまでは言えないですが、新しい流れを掴むには、絶好のチャンスと言えます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

はじめに C言語・Java・PHPなど、世の中には実に様々なプログラミング言語が存在します。その中でもSwift（スウィフト）というプログラミング言語をご存知でしょうか。 この言語は、iPhoneやiPadなどでお馴染みのApple社が開発したプログラミング言語です。Swift(スウィフト)を使えば、AppleのiOS 7以降・OS X version 10.9以降のOSを搭載しているデバイス、全てのアプリケーションを開発することができます。その他、Apple TV・Apple Watchなどのアプリを作ることも。 そんなSwift(スウィフト)言語の、誕生から現在に至るまでの軌跡について見ていきましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Swift(スウィフト)が誕生するまで Swift(スウィフト)が一般公開されたのは2014年6月。Apple社が毎年開催している、開発者向けイベントWWDC（Worldwide Developers Conference）で、世間に初めて披露されました。イベント開催時まで、事前のリークや予想がなく、誰もが意表を突かれる結果となりました。 Swift(スウィフト)言語における開発メンバーの中心人物は、クリス・ラットナー氏(Chris Lattner)。ラットナー氏は、コンパイラ基盤であるLLVMの生みの親としても有名です。彼いわく、Swift(スウィフト)開発にあたっては「Objective-Cをはじめ、Rust、Haskell、Ruby、Python、C#、CLUなど…挙げるとキリがないほど、多くの言語を参考にした」と述べています。 ここで気になるのは、そもそも何故Swift(スウィフト)が必要だったのかということ。Apple社は元々、Objective-Cという自社オリジナルのプログラミング言語を所有しておりました。 ただ、このObjective-Cが誕生したのは、今から30年以上前の1983年です。何事も年を重ねるごとに古くなるものですが、それはプログラミング言語にも言えること。開発の利便性を向上させるためには、既存言語のアップデートではなく、抜本的な手直し、つまりは新しい言語が必要になってきたのです。 事実、2000年以降は、実に様々な新興プログラミング言語が誕生しました。2002年にはマイクロソフト社がC#を。2001年にはスイス連邦工科大学 (EPFL) のマーティン・オーダスキー教授がScalaを。2011年にはジェットブレインズ社によるKotlinなど。そのうちの一つがSwift(スウィフト)です。 Swift(スウィフト)の開発がスタートしたのは、一般公開の４年前の2010年。その頃ラットナー氏が、バージョン管理システムに、開発のログをファーストコミットした記録が残っています。ラットナー氏のブログによると、開発当初は本人と、数名程度の規模で開発が進められたとのことです。 2011年後半になると少しずつ社内での評判が広まり、協力者が増えていったそう。そして、2013年７月には、Apple社内のDeveloper Tools グループにおける中心的関心事になるまで発展しました。 Swift(スウィフト)の特徴 折角なので、ここで少し「Swift(スウィフト)とはどういった特徴を持つプログラミング言語なのか」見ていきましょう。当時のWWDCでAppleが言っていた通り、Swift(スウィフト)は『モダン』『安全』『高速』『インタラクティブ』の4つがキーワードになっています。 『モダン』とはプログラミングの世界でいう「コードが分かりやすく、読みやすいこと」を意味します。先のObjective-Cと比べてもコードは明らかにシンプルになっているのです。 なぜ『安全』と言えるのかというと、それまでの言語と違って、記述ミスによるバグが発生しやすい部分を、文法的にブロックしてエラーを防ぐことができるからです。 『高速』に関しては、後ほど詳しく説明しますが、最後の『インタラクティブ』とは以下のような理由から、そう言われています。 そもそもインタラクティブとは日本語訳をすると、『対話』・『双方向』といった意味です。その意味の通り、Swift(スウィフト)ではXcodeに内蔵されているPlaygraundというツールを使って、記述したプログラムの実行結果を、リアルタイムでチェックすることができます。そうすることで、文法の誤りや記述エラーなどにもいち早く気付くことができるようになります。(※普通はコンパイルという作業を行い、都度プログラマ自身が確認する必要があります。) 評判と不満の声が入り混じっていた、リリース当初 Swift(スウィフト)の一般公開直後は、ベースとなったObjective-Cよりも「良い」との評判が上がりました。その一方で、コンパイラやXcode(※Appleがオリジナルで開発した統合開発環境)が、頻繁にクラッシュするという問題も生じていたようです。そういった問題を解消すべく、2014年6月のSwift(スウィフト)発表から、バグの修正や言語仕様の微調整がなされました。そして3ヶ月後の9月に、正式版であるSwift 1.0がリリースされたのです。 ハイスピードで機能のアップデートが行われるSwift(スウィフト) 巨大企業Appleが発表した新しいプログラミング言語なだけに、リリース当初から大きな話題を呼びました。そのSwift(スウィフト)が、プログラマの信頼をより強固なものにしたきっかけは、Swift1.2へのアップデートが行われたタイミングでしょう。この段階で、様々な機能が改善されました。例えば『クラスのメソッドやプロパティを、staticで宣言可能』になったり『ビルドが高速化』したりしました。 その後、2015年6月には、WWDC 2015でSwift 2.0が発表されています。要するに、わずか1年ほどでメジャーアップデートが行われる程、早いスピードで機能の改善・向上がなされているのです。 現在では、名だたるサービスで導入されているSwift(スウィフト) Swift(スウィフト)は現在に至るまで、継続的に機能のアップデートが実施されています。公式サイトによると、現在のSwift(スウィフト)では、一般的な検索アルゴリズムがこれまでよりも大幅に速いスピードで完了すると述べています。 そのスピードはObjective-Cの最大2.6倍、Python2.7の最大8.4倍高速。その利便性と簡易的なコードから、すでに多くの企業がSwift(スウィフト)を使ってサービスを開発しています。例えば、世界最大のファンディングプラットフォーム、Kickstarterや、世界最大のビジネスSNS、LinkedInなど。また一方で、スタンフォード大学といった教育機関も重要性を考慮し、Swift(スウィフト)を講義に取り入れています。 まとめ：シンプルで非常にわかりやすいコード まだまだ歴史は浅いswift(スウィフト)言語ではありますが、Appleという超巨大企業が有するものだけに、将来性にも期待が持てそうです。また、『誰もが圧倒的に優れたアプリケーションを作れる、パワフルなオープンソースの言語です』と大々的にうたっている通り、Swift(スウィフト)のコードはシンプルで非常にわかりやすいのが特徴です。 Apple公式のドキュメントがあり、iTunes Uの無料講座も用意されているため、学習材料に困ることもないでしょう。プログラミング初心者の方も安心して学習に取り組める言語です。ぜひ一度Swift(スウィフト)をチェックしてみてはいかがですか？ テクフリでフリーランス案件を探してみる

C言語のことを「永遠に古くならない言語」という人がいます。もちろん誇張した表現ですが、1973年に開発された（1972年説もあり）C言語は50年近く経ったいまでも現役どころかトップランナーにいます。 プログラミング初学者のなかには、C言語に興味を持てない人もいるかもしれません。例えば、スマホアプリ開発ならJava（Android用）やSwift（iPhone用）がよく知られていますし、WEBサイト関連の仕事（案件）ならPHPがよく使われています。 このような言語と並べると、確かにC言語は「華」がないかもしれません。 しかしC言語は一般の人があまり知らない場所で使われていて、そういった場所では「C言語でなければならない」地位を築いています。 その場所とは「産業分野」です。自動車、家電、通信、ロボット、IoT（ネットとモノ）では、C言語の存在感が際立っています。 そしてなんといってもAI（人工知能）分野です。AI開発で使われる3大言語は、C言語、C++、Pythonです。もちろんJavaやScalaでもAIのプログラムを書くことはできますが、C言語の大量のデータを高速で処理する能力は、ビッグデータを扱うAIにうってつけなのです。 歴史と伝統と実績、そのうえ将来性も備えたC言語のスキルを持ったフリーランスのエンジニアは、業界で重用されています。 フリーランス向けC言語案件のトレンドなどについて解説します。 テクフリでフリーランス案件を探してみる C言語の特徴とは C言語の特徴を、C言語の歴史を追いながら解説していきます。 C言語のルーツをたどると、1960年代にマーティン・リチャーズ氏が開発したBCPL言語に行きつきます。 その後1970年代に入って、ケン・トンプソン氏がBCPL言語をベースにしてB言語を開発しました。このB言語をベースにしてつくられたのがC言語です。 C言語の生みの親は、デニス・マカリスター・リッチー氏といいます。 ではなぜ、BCPL言語やB言語ではなく、C言語が世界を席巻したのでしょうか。もしくは、なぜC言語の次の言語ではなく、C言語が世界中のエンジニアの支持を集めることができたのでしょうか。 それは、やはりリッチー氏がつくったオペレーティングシステム「UNIX」がC言語で書かれていたからです。UNIXは現役で活躍しているOSのなかで最古のOSです。UNIXは安全性が高く機能がシンプルで、何より安価だったため、いまでもUNIXを使う企業は少なくありません。 UNIXの価格については「現在はそれほど安くない」という声もありますが。 無料OSのLinuxもUNIXをベースにしてつくられています。 リッチー氏は当初、別の言語でUNIXをつくっていましたが、途中からC言語に変更しました。 これがC言語を確固たる地位に押し上げました。UNIXが広まることでC言語が広まり、C言語が広まることでUNIXが広まりました。 そして大型コンピュータからパソコンまで「C言語＝UNIX」色に染まると、IT関係者やWeb関係者はもう「C言語＝UNIX」圏から逃れられなくなったのです。 使わない理由がなく、使う理由がある言語 では、C言語は呪縛によって仕方なく使われているかというと、もちろんそのようなことはありません。C言語にはさまざまな強みがあるので、C言語でシステムやソフトを構築してほしいというニーズが途絶えないのです。 つまりC言語は、使わない理由がなく、使う理由がある言語なのです。 C言語の強みとニーズ C言語の強みは産業界を「牛耳っている」点です。 家電、自動車、航空、基幹システム、携帯・スマホ、IoT、AI これらは何らかの形で必ずC言語と関わっています。基幹システム、IoT、AIは、すべての産業の基礎技術にもなっているので、C言語とまったく関係しない業界は存在しないといえます。 極論すれば、フリーランスのC言語エンジニアは、どこからでも仕事（案件）を獲得することができるわけです。 ＜いまだに世界2位＞ その証拠に人気言語ランキングを集計すれば、C言語は必ずトップ10には入りますし、調査によってはいまだにトップ3に入ります。 例えばオランダのTIOBE Softwareが2018年12月に行った言語別世界シェアランキング（＊）では、 1位Java、シェア16％ 2位C言語、シェア14％ 3位Python、シェア8％ 4位C++、シェア7.5％ となっています。 ＊：https://www.tiobe.com/tiobe-index/ このランキングでは、C言語は2016年も2017年も2位でした。C言語は数々の「後輩言語」を寄せ付けない圧倒的な強さと魅力を持っているのです。 ＜「AIに強いC言語」はフリーランス・エンジニアの強力な武器＞ 自動車や家電はいわば伝統的な工業製品なので、これらがコンピュータ化されるときに伝統的な言語であるC言語が使われ、それが現代に受け継がれているのは理解できます。 しかしAIは、最近ようやく日の目を見るようになった最新技術です。それにも関わらずC言語でAIを開発することが多いのは、C言語が高速処理を得意とするからです。 AIはある意味単純で、「無限に情報を与えれば解けない問題はない」という仕組みです。例えば囲碁のAIが世界チャンピオンを倒すことができたのは、人間が一生をかけても読み込むことができない量の棋譜を読み込み、世界最高の一手を打つことができたからです。 その他、画像認識AIも音声認識AIも客の好みを言い当てるAIも、AIに大量の情報を与えることで法則性を探させているのです。 つまりAIの生命線は大量のデータや情報であり、それらを総称してビッグデータといいます。AI開発はビッグデータを短時間で処理しなければならないので、シンプルで高速処理が可能なC言語が選ばれているのです。 フリーランスのエンジニアが高額案件を獲得するには、AIに関する知見とスキルが必要です。 ということはフリーのエンジニアこそC言語をマスターしておくべきなのです。 C言語で気を付けること C言語は強力なプログラミング言語ですが、古さゆえの課題もあります。例えばC言語は、GUI（グラフィック・ユーザー・インターフェース）をつくることが苦手です。 ただC言語から派生したC++はGUIが得意です。そしてC言語を習得しておけばC++スキルを獲得することは比較的難しくないので、「C言語はGUIと完全に無縁」とまではいえません。 またC言語はコンピュータ言語の基本をしっかり学ばないと身につきません。そのため学習コストは小さくありません。学習コストとは、言語を習得するために必要な費用や時間や労力のことです。 例えばHTMLやCSSは簡単に習得でき、Webサイトをつくることができます。それで「そこそこ稼ぐ」こともできます。 しかし仕事の幅、個々の案件の単価、将来性、安定性、経済性のどれをとっても、HTMLコーダーよりC言語エンジニアのほうが格段に有利です。 C言語を獲得するために支払った学習コストは、確実に回収できます。 C言語エンジニアの募集要項のトレンドとは C言語エンジニアは、どのようなポジションで働くことが求められているのでしょうか。案件票の募集要項などを参考に、C言語エンジニアの働き方のトレンドを探っていきます。 結論からいうと、C言語エンジニアにはどのポジションも用意されています。 簡単なプログラミングしかしなくてよい年収300万円ほどのプログラマーの職も用意されています。このポジションは年収は低いのですが、その代わり自由があります。例えば家賃や新鮮な魚や野菜が安い地方なら、年収300万円でも十分豊かに生活できます。 地方には空き家がたくさんあり、格安で借りることができます。パソコンとネット環境さえあればどこでも「開業」できるフリーランスのC言語エンジニアは、地方移住ができます。 例えば日中、サーフィンや山登りや陶芸などをして過ごし、夕方から深夜にかけて東京の開発企業から受注したアプリ開発を手掛け、翌朝10時ごろに起きてまた遊びに行く、といった生活も不可能ではありません。 またC言語エンジニアには、年収500万円をゆうに超えるシステムエンジニアのポジションも用意されています。 それ以上のポジションを目指すなら、プログラム・マネージャーというポジションもあります。PMになれば年収1,000万円越えも可能です。実際、PMに年収1,500万円を提示している案件票もあります。 IBMはPMの業務として次の6つを想定しています（＊）。 ・基幹システムやWebサービスの構築などのプロジェクトの企画案を評価して承認する ・見積書を作成してプロジェクトに必要な資金を調達する ・資金を確保して予算をつくる ・コスト計算、スケジュールづくり、スタッフ確保 ・コスト管理、スケジュール管理、スタッフ管理 ・プロジェクトの全般について経営陣と協議する PMはまさにプロジェクトの総監督です。そして基幹システムやWebサービスなどの構築は企業の経営に直結するので、PMの仕事の成否は経営に大きな影響を与えます。そのためPMのポジションは社内でも上位に位置します。 大企業では営業部長や総務部長や経理部長などが年収1,000万円プレイヤーになることは珍しくありませんが、それらと同じポジションをPMに用意している企業もあります。 C言語エンジニアはその位置に就くことができるのです。 ＊：https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/ja/SSFCZ3_10.5.2/com.ibm.tri.doc/wpm_roles_portals/r_program_manager.html テクフリでフリーランス案件を探してみる C言語エンジニアが活躍している業界・分野 C言語エンジニアは「どの業界、分野でも活躍できます」が、その説明では活躍のイメージをつかむことができないでしょう。 そこであえて対象を絞って、C言語エンジニアが活躍しているシーンを紹介してみます。 ロボット産業 ロボットには、人型ロボットや動物型ロボットなどのコミュニケーション型ロボットと、工場の危険作業などを行う産業ロボットがあります。 ロボットを動かすために組み込まれるコンピュータプログラムはC言語で書かれることが多い傾向にあります。 通信環境を整備する事業 インターネット環境を構築したり、ルーターやモデムなどの通信機器を開発・製造したり、テレビ会議やIP電話などのシステムを構築したりするときもC言語が使われます。ただこの分野ではC++やJavaの存在感も増しています。 自動車や家電や住宅をIoT化する分野 IoTは「ネットとモノ」と訳されます。数年前からものすごい勢いでさまざまなモノがインターネットにつながっています。 自動運転車はネットに接続することを前提につくられています。また、スマホを使って遠隔地から動かすことができる家電や住宅設備が登場していますが、いずれもネットを介しています。 自動車や家電や住宅のIoT化の分野では、C言語エンジニアが活躍しています。 C言語のフレームワーク事情 C言語はフレームワークが少ない言語といわれています。実際ベテランC言語エンジニアは、あまりフレームワークを多用しません。 それは、C言語開発はライブラリに依存することが多いので、フレームワークをつくろうとするとカバーする範囲が大きくなってしまい、利便性が低下してしまうからです。それでC言語向けのフレームワークをつくろうとする企業や個人が少ないのです。 またそもそもフレームワークは小規模なプロジェクトを短期間に効率よく進めるために使われるものなので、C言語案件によくある大規模プロジェクトにはフレームワークは向いていないのです。 小規模のスマホアプリ開発ならPHPやPythonで、PHPやPython向けのフレームワークを使って進めたほうがはるかに効率的です。 こうした事情を承知していただいたうえで、C言語のフレームワークを紹介します。 Treefrogとは TreefrogはWebアプリ製作向けのフルスタック型のフレームワークです。ただTreefrogはC++向けのフレームワークです。したがって「C言語の習得→C++の習得→Treefrogの習得」という順にスキルアップしていく必要があります。 Treefrogスキルを習得しておけば、小規模案件を獲得するチャンスが広がります。 フリーランスのC言語エンジニアは単価が高い大型案件を獲得できますが、大型案件は相対的に発注数が少なく、またライバルフリーランスと争奪戦を繰り広げることもあります。 フリーランスのC言語エンジニアが収入を安定させるには、C++やTreefrogを習得して小規模案件に対応できるようにしておいたほうがいいのです。 CSpecとは CSpecはDSLを志向しているBDDフレームワークです。仕様を書くようにユニットテストを記述できるメリットがあります。分析技法のTDDとの親和性の高さもCSpecの強みです。 Cmockeryとは Cmockeryは、グーグル製品向けのユニットテスト用のフレームワークです。サポート機能が充実し、簡素なつくりになっています。契約による設計との親和性が高いメリットがあります。 C言語案件単価事情 フリーランスのC言語エンジニアにはどのような業務が発注されるのでしょうか。案件の単価などを紹介します。 航空システムの機能追加、月58万円 この案件は既存の航空システムに機能を追加する仕事で、報酬は月58万円です。新規案件ではないため超高額ではありませんが、こうした案件を積み重ねて「稼げる」のもフリーランスのC言語エンジニアの特権といえます。 具体的な業務は、C言語を使ってクライアントサーバーシステム（C/Sシステム）の詳細設計から、製造、結合テストまでを行います。 必須スキルは同類の業務経験とSQLの読解力、エンジニア経験3年以上となっています。案件票には「航空分野の知識は特に必要としない」と記されています。 ガソリンスタンドのセルフ給油機システムの開発、月55万円 ガソリンスタンドのセルフ給油には、かなり大がかりなシステムが搭載されています。現金の受け払いからクレジット決済、レギュラーやハイオクなどの油種の選択、給油量を計測するセンサーなど、コンピュータで制御しなければならないものばかりです。 この案件では、そのセルフ給油機に組み込むコンピュータの開発を手掛けます。 報酬は月55万円です。 担当するのは詳細設計からテストまでです。OSはウィンドウズです。 必須スキルは類似業務の経験とウィンドウズ上でのC言語を使った製造経験です。 歓迎スキルはVisual Studioの使用経験やプロセス間通信の経験です。 テクフリでフリーランス案件を探してみる C言語案件の具体的な業務 フリーランスのエンジニアになるなら、大規模プロジェクトの案件が多いC言語は有利です。なぜならフリーランス・エンジニアにとって最も頭が痛い問題は、営業だからです。つまりフリーランス・エンジニアの最大の課題は、仕事の確保です。 大規模プロジェクトなら業務が長期化するので、その間は営業活動をしなくて済みます。 企業に常駐するスタイルが一般的 大規模プロジェクトでは、フリーランスといえども企業に常駐することになるでしょう。したがって朝9時に出勤して残業して帰宅するという、サラリーマンのような生活に逆戻りすることになります。 勉強をすることは大切、AIはモノにしたい フリーランスのC言語エンジニアは、毎日を忙しく過ごしていると思います。そのため、つい勉強を怠りがちです。 会社員エンジニアであれば、上司や先輩からいい意味での「無茶ぶり」があるので、その試練に耐えれば一気にスキルアップ、キャリアアップできます。 しかしフリーランスは、これまで培ってきたスキルを切り売りしていくことになります。そしてスキルが陳腐化したら、途端に仕事を確保できなくなってしまいます。 「去年あんなに忙しかったのに、今年は低単価案件しか獲得できない」と悩んでいるフリーランスのC言語エンジニアは少なくないはずです。 フリーランスのC言語エンジニアにおすすめしたい勉強は、AIです。 AIを開発している企業は、プログラムを書いたり実装したりするだけでなく、アルゴリズムをつくることができる人材を求めています。 またAIエンジニアには、サーバーについての知識や数学の知識も必要になります。数学では、微分積分、線形代数、確率統計の分野を習得しておく必要があります。 AIはいままさに開発が進んでいる領域なので、実務レベルで使えるフレームワークやライブラリは多くはありません。そのため、勉強の差が大きく出ます。 AIは、インターネットの波、スマホの波に続く、第3の波になるでしょう。いまここで苦労して勉強をすることは、最も効率がよい投資といえます。 C言語案件の案件をみてみよう フリーランスのエンジニアも、企業の正社員エンジニアの働き方や待遇、福利厚生などを知っておくことは大切です。フリーランスがクライアントと報酬交渉をするときの材料になるからです。 そこでC言語エンジニアを正社員で採用する企業の案件をみてみましょう。 C言語の案件を探す まとめ～日本経済の基礎部分をつくるC言語 どの業界も分野も、ITとネットを使ってビジネスを展開しています。そのうちネット通販やスマホゲーム産業やWebサイトサービスなどはとても華やかで、新業態が現れると経済系マスコミが報道するので認知度も高まっています。 その分野では比較的新しいプログラミング言語が使われていて、注目が集まっています。 しかしそれでもなお日本経済の基礎部分をつくっているのはインフラなどの基幹産業で、その領域ではC言語がいまだに健在です。 質実剛健な仕事をするフリーランス・エンジニアになりたい人は、まだしばらく優位性が続くであろうC言語の習得をおすすめします。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

C言語とは さて皆さん一度は『C言語』という言葉を聞いたことがあるのではないでしょうか。言うまでもありませんが、これはプログラミング言語の一種です。 このC言語を一言で説明すれば、非常に汎用性が高い”万能言語”。現在においても、システム開発や、ソフトウェア開発・ゲーム開発・ハードウェア開発など、実に様々な開発現場で『C』の技術を取り入れられています。 まさに、プログラミング言語の中心的存在といっても過言ではありません。そんなC言語ですが、これからプログラミングそのものを勉強していきたい方であれば、皆さん知っておいて損はない言語だと言えるでしょう。そんな方々のために今回は『C言語の歴史』について、あらためて振り返っていきたいと思います。 テクフリでフリーランス案件を探してみる C言語が誕生したきっかけ C言語は1972年、アメリカの地で誕生しました。開発者は、計算機科学者のケン・トンプソン氏。すでに存在していた高級言語『B言語』の、改良版としてリリースされました。その後、トンプソン氏は2015年にGoogle社で Go言語の開発にも携わっていたことでも有名です。まさにプログラミング言語の第一人者と言えるでしょう。 さてC言語についてですが、名前からも想像できる通り、『B』の次だから『C』ということです。しかしながら『B言語』の前が、単純に『A言語』かというと、そうではありません。B言語は、1966年にケンブリッジ大学のマーティン・リチャーズ氏が開発した『BCPL』という言語が、元になっています。 BCPLの詳細はさておき、このB言語と、改良版であるC言語の違いは、「どこにあるのか」ついて見ていきましょう。 一番は、C言語では、データの『型』が指定できるようになったことです。B言語に関しては、その概念がありませんでした。 別な言い方をすると、B言語では一切データの『型』を意識する必要がなかったのです。それを今度は、エンジニアたち自身が、意識しなければならなくなりました。そう言うとなんとなく、B言語の方が先進的な言語に見えるかもしれません。 ただ実際はもちろんその逆で、それによってコンパクトかつ、より効率的なプログラムを記述できるようになりました。世のエンジニアたちは、処理速度が速いとされるアセンブラに近いコードが、記述できるようになったのです。 念のため「アセンブラとは何か」ご説明しますと、アセンブリという言語を使ったプログラムのことを言います。イメージとしては、機械語(0・1)を、人間でも理解できる状態に変換した言語です。 プログラミング言語には、CPUが直接理解することが可能な機械語と、人間が見て理解しやすい高級言語が存在します。アセンブリ言語は、その中間のポジション(やや機械語より)に位置しているため「低級言語」と呼ばれています。 さて話をC言語に戻していきましょう。 C言語が誕生した頃、社会のIT事情はどんなものだったのでしょう。その当時のコンピュータは、今の時代とは比べ物にならないくらい性能が低いものでした。そんな中、パフォーマンスに優れたC言語は非常に重宝されることになります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Unixと共に成長の一途をたどるC言語 誕生から、現在に至るまで需要を保ち続けるC言語。その人気を確かなものにしたきっかけは、どこにあったのでしょうか。 それは、Unixの誕生と、その後の成長を振り返ると答えが見えてきます。なぜなら世に広まることになったUnixは、C言語によって作られたものだからです。 Unixとは、今で言うWindowsやMacといったOSの一種を指します。まず初めにこのUnixが誕生した背景から見ていきます。 当時、このUnixが存在する以前は、アプリケーションごとにコンピュータを用意する必要がありました。例えて言うなら、インターネットをするためのパソコン。メールを送受信するためのパソコン。デザイン作業をするためのパソコンetc…一台一役、それぞれが必要だったというイメージです。 それだと、大規模な開発になると、膨大な数の機械が必要になります。 そんな苦労を解決するために、各アプリケーションの間に立って機能してくれる中継役が必要になってきました。その役割を担っているのが、今となっては当たり前に存在しているOSです。 当時、OSを開発しようと、アメリカのベル研究所でMulticsというOSが作られたこともありました。 しかしながら、OSの機能を充実させすぎたこともあり、複雑になりすぎたのです。結果、当時のコンピュータのスペックでは、うまく動きませんでした。そこで出てきたものが、ミニコンピュータ用に開発されたOSのUnixだったのです。 その、コンパクトで効率的なプログラムを実現したのがC言語。当初アセンブリ言語のみで開発されたこのOSですが、1973年にほぼ全体をC言語で書き直しを行われました。 生産性の高いUnixは、その後も多くのエンジニアたちの注目を集めます。言わずと知れたMac OSも、Unixの技術を受け継いだものでした。当時から現在に至るまで、そのMac OSがどれほど市場を拡大していったかは、説明するまでもありません。その他、LinuxもUnixから派生したOSです。 こういった様々な場面でUnixが応用されると共に、その母体となるC言語の需要も拡大していくことになりました。 C言語は現代においても、いまだ存在感は絶大 そんなC言語ですが、今では数多くのプログラミング言語がCの血を受け継いでいます。その一つが、C++。既存のC言語にオブジェクト指向の考え方を導入したものです。この言語は、産業ロボットの制御や、家電の制御、大規模な基幹システム、国の公共機関のシステム、といった数多くの現場で活用されています。 名前からも想像できる通り、アップル社が開発したObjective-Cもまた、C言語がルーツとなったプログラミング言語です。iPhoneユーザーが普段、アプリを利用できているのも、C言語が存在していたおかげといっても過言ではありません。 C#に至っても、現代における主流のプログラミング言語として、その地位を確立しています。このように、現在のプログラミング言語の多くが、C言語の後継、もしくは影響を受けた言語だということが、よくわかります。 もちろんC言語そのものも、いまだ健在です。今やその歴史は、45年以上にも及びました。長い歴史と実績から、非常に信頼性の高い言語として認識されています。年を重ねるとともに、サンプルコードや、基盤コードも豊富に蓄積されてきました。 そのおかげで、新しいアルゴリズムや機能であっても、比較的スピーディに実装できるようになっています。 また、最近テレビや新聞などでよく耳にするビッグデータ解析や、人工知能(AI)、VR(Virtual Reality)。これらは、大量のデータを高速で処理する必要があります。そこで出番となっているのが、C言語というわけです。つまりC言語に対するニーズは全くもって衰えていません。 まとめ：C言語はオールマイティなプログラミング言語 何度も申し上げていることではありますが、C言語とは、まさにオールマイティなプログラミング言語です。家電製品、ゲームソフトなど、私たちの身の回りにある製品の多くがC言語の技術が取り入れられています。 そんなC言語ができるエンジニアを求めている企業は、後を絶ちません。「C言語 求人」で検索すると、実に多くの企業が、その能力を持ったエンジニアを欲していることがわかります。 これからプログラミングを勉強する方、またはすでにプログラミングに取り組んでいる方も、これを機に一度C言語の魅力に触れてみてはいかがですか。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

C++とは 皆さんはC++というプログラミング言語をご存知でしょうか。こちらは、かの有名なC言語に、オブジェクト指向の概念を追加する意味で、開発されました。この2つの言語は密接に関係しており、現代でも『C言語』を勉強した次のステップとして『C++』に挑戦する方が多くいます。逆に『C++』を勉強して、その後Cを詳しく知った方も多々いるようです。 今回は、そんな『C++』が、誕生してから今日に至るまで、「どういった歴史を歩んできたのか」について見ていきましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる C++が誕生したきっかけ C++の始まりは1979年と言われています。考案者は、デンマーク人のビャーネ・ストロヴストルップ(Bjarne Stroustrup)という人物です。彼は当時、ケンブリッジ大学の計算機研究所に属し、分散システム(※)上で動作するソフトウェアの研究に没頭する日々を送っていました。 ※複数あるコンピュータ同士、ネットワークを介して接続し、作業を分担しながら稼働するシステムのこと 彼はその時の実証として、コンピュータ間における、複雑な通信を再現する大規模なシミュレーション(いわゆる模擬的な実験）を書く必要がありました。それをSimulaというプログラミング言語で書いたのです。 Simulaは1960年代に作られた、世界初のオブジェクト指向プログラミング言語と言われています。その当時はオブジェクト指向という概念が、まだ世の中に浸透していませんでした。そんな中Simulaは 、全体の大きなプログラムを、プログラムごとの集合体として小さく分けて作る、という方式を取り入れていました。詳細な説明は控えますが、それによって開発効率や、保守性を高めることができるのです。 しかしながら、Simulaは今の時代のような優れた言語ではありませんでした。何か一つするにしても動作が重く、大規模なプログラムをコンパイルするのに、とにかく時間を要したのです。「このままではプロジェクトが完結しないかもしれない」彼は、そんな危機感を抱くようになりました。 そこで彼は、Simulaを使った研究を中断します。代わってBCPLという言語を、新たに取り入れることにしました。これは1966年に開発されたプログラミング言語で、C言語のルーツにもなったものです。細かく言えばBCPL→B言語→C言語と、順を追って改良されています。しかしながら彼は、それでも十分に満足のいく結果を得られませんでした。 しばらく時間が経ったケンブリッジ大学卒業後に、彼は、自ら新たなプログラミング言語の開発に乗り出します。その時に注目したのが『C言語』だったのです。元々BCPLに触れていたビャーネにとって、進化を遂げたC言語にフォーカスするのは、不思議な流れではありませんでした。 「Cは基本的な機能をほぼ全て兼ね備えている。その上、無駄な機能が加えられていないため実行速度が早い」そんな風に思っていたそうです。 そして、彼はC言語にSimulaのクラス機能を持たせたCpreというツール開発を経て、『C with Classes』という言語を作りました。この言語は高い実行効率と、他の言語と互換性を持ったバイナリ互換の機能を、兼ね備えていたのです。 『C with Classes』言語は、Cと同等レベルの実行速度をもつこと。コードがコンパクトであること。データがコンパクトであること。それらすべてを実現することが、開発の目的だったのです。その後、改良に改良を重ねた結果『C++』と名付けられました。名前の由来は『C』にインクリメントの意味を持つ『++(1つ足す)』を付け加えることで、Cより一歩前進した言語という意味から来ています。 テクフリでフリーランス案件を探してみる 開発の効率性を強く求められるようになった C++が出来上がった時代は、コンピュータの性能が向上し始めているころでした。それに連れて、開発は、多くのエンジニアが集って行う、大規模なものが主流になっていたのです。 すでに信頼性の高かったC言語に、オブジェクト指向的な拡張を施したC++言語は、まさに時代のニーズとマッチしていました。そういったことがきっかけでC++は、着々と利用者を拡大していったのです。 再三オブジェクト指向という言葉を使っていますが、オブジェクトとは「もの」や「物体」などを意味する言葉です。プログラミングを勉強する方であれば、必ず触れることになるであろう概念と言えます。 今回のテーマから逸れるため詳細は控えますが、オブジェクト指向を取り入れることで、1つ1つの機能・プログラムを理解せずとも、それらを使って効率よく開発が進められるというメリットがあります。 例えて言うなら、車の運転。普段運転される方の中で、「どういった仕組みで車が動いているか」まで理解している人は、多くないでしょう。車には、エンジンやメーター、ヘッドライト、もっと細かく見るとネジなど、無数のパーツの集合体で出来上がっています。 ですが、我々が知っておくべきことはアクセルを踏めば進むこと。ブレーキを踏めば止まること。ハンドルを回せば左右に方向転換ができる、といったことくらいです。細かな部分を気にしなくとも、車が使えるという点で、オブジェクト指向と似ている部分があるのです。 現在有名なJavaやObjective-c、Python・Ruby・PHP・JavaScriptといったプログラミング言語も、このオブジェクト指向の考えを取り入れています。気になる方は一度「オブジェクト指向とは何か」勉強してみると良いかもしれません。確実に、今後のプログラミング学習の役に立つことになります。 着々と評価を集めるC++ さて、C++の歴史に話を戻しましょう。その後C++は1998年にISO基準の認定を受け、国際的に通用するものであることが認められました。2002年にはマイクロソフト社が開発した『C#』のベースにもなっています。 ちなみにですが同年、C++の生みの親であるビャーネは、テキサス州テキサスA＆M大学の計算機科学教授を務めました。2004年には、優れた工学者・技術者の表彰を行う、全米技術アカデミーの会員に選出されました。これは工学の分野で活躍する人たちの間で最高の栄誉。まさに、彼が数々残してきた功績が評価された結果でしょう。 そして今年2018年にはC++の開発を評して、チャールズ・スターク・ドレイパーという賞も受賞しました。この賞は別名で工学分野のノーベル賞とまで言われています。いまなお世間からの評価を集めている存在です。 まとめ：C++は様々な開発現場で活用されている C++言語の設計原則に『C++ は今現在役に立つ言語でなければならない』という言葉があります。その名の通り、現在も、サーバー系のソフトウェアやミドルウェア・OS。パッケージソフトウェア。組込ソフトウェアなど、様々な開発現場で活用されています。 C++、RubyやPHPといったここ最近人気が高まっているプログラミング言語に比べると、学習の難易度がほんの少し高いと感じる方がいるかもしれません。ただそれは人によって好みはあります。何より、Cの血を受け継ぐ、C++。そのスキルを磨くと、実に様々な開発を手がけることができることができるのは事実です。気になる方はぜひ一度、チェックしてみてはいかがですか？ テクフリでフリーランス案件を探してみる