R言語とは？稼げる？その特徴や仕事・将来性について解説

R言語とは？

「R言語」はニュージーランドのオークランド大学で、統計学者 Ross Ihaka と Robert Gentlemanによって1990年代に開発・リリースされた無料のソフトウェアです。　

そんな「R言語」について詳細に解説していきます。

R言語の基本機能

「R言語」は主に「統計解析」「データ処理」「グラフ作成」という3つの分野で強みを発揮するプログラミング言語です。

複雑な統計モデルの構築から、データの整形・集計、さらに洗練された可視化まで、一連の分析作業をRひとつで完結できます。

また、用途に応じて機能を拡張できるパッケージも豊富なことも魅力の1つです。

ここからその特徴などについて詳しく見ていきましょう。

R言語の主な特徴

統計解析に特化

Rは、平均や分散といった基本的な統計から、回帰分析や多変量解析、時系列分析などの高度な手法まで幅広くカバーしています。

特に研究やデータ分析の現場では、統計モデルを手早く試せる言語として高い評価を受けています。

豊富なパッケージエコシステム

Rには、特定の分析や処理に特化した「パッケージ」が1万以上も用意されており、必要に応じて自由に機能を追加できます。

たとえば、データ整形にはdplyr、グラフ作成にはggplot2など、用途ごとに最適なツールがそろっています。

また、学術界とのつながりが強く、最新の統計手法がパッケージとしていち早く実装される点もRの大きな魅力です。

ソースコードがシンプル

Rのコードは、英語に近い自然な文法で書けるため、初心者でも比較的理解しやすいのが特徴です。

「平均を求める」「グラフを描く」といった操作も、直感的な記述で実現できます。

オープンソースで無料

Rは誰でも無料で使えるオープンソースソフトウェアです。

ライセンス料がかからないため、個人の学習だけでなく、企業や教育機関でも幅広く導入されています。

また、世界中の開発者によって常に改善・拡張され続けている点も魅力です。

何ができるのか

R言語でできること

R言語は、統計解析やデータの可視化において非常に優れた力を発揮する言語です。

たとえば、アンケート結果の集計や傾向分析、売上データの時系列解析、医療や社会調査における多変量解析など、「数値データから意味のある情報を引き出す」作業に最適です。

可視化の面では、ggplot2などの強力なパッケージにより、学術論文やビジネス資料にもそのまま使える高品質なグラフを手軽に作成できます。

さらに、R Markdownを使えば、コード・結果・解説を一体化させたレポートを自動生成でき、報告書作成やナレッジ共有の効率化に役立ちます。

加えて、Shinyを使えば、分析結果を動的に表示するWebアプリケーションを簡単に構築できるため、ユーザーが条件を変えながらデータを閲覧・操作するインタラクティブな分析ツールの開発も可能です。

R言語でできないこと

一方で、Rはあくまで統計解析・データ分析に特化した言語であり、それ以外の汎用的な開発には向かないケースが多いという点には注意が必要です。

たとえば、Webアプリケーションの本格的な開発や、大規模な業務システムの構築、スマートフォンアプリやゲームの制作といった分野では、Python、JavaScript、Java、C#などの汎用プログラミング言語のほうが主流であり、Rでは対応が困難です。

Shinyを使えば簡易的なWebアプリは作れますが、本格的なサービス運用や高度なUI/UXを求める開発には限界があります。

また、機械学習分野においても、小〜中規模のモデル構築には対応できるものの、大規模なデータ処理やディープラーニング、クラウド環境を活用した学習パイプラインの自動化などには向いておらず、Pythonの方がライブラリ・エコシステムともに充実しています（例：TensorFlow、PyTorch、MLflowなど）。

よく比較されるPythonとの違い

RとPythonは、どちらもデータ分析の分野で広く使われている人気のプログラミング言語です。

どちらが優れているかは一概には言えませんが、目的や利用シーンによって向き・不向きが分かれます。

それぞれの特徴を以下にご紹介します。

R言語の特徴

Rの最大の強みは、統計解析とグラフ作成に特化している点です。

学術論文や医療研究など、専門的な統計手法が必要な場面では、Rがよく使われます。

たとえば、回帰分析、多変量解析、サバイバル分析などを短いコードで実装でき、統計学の専門家にも高く評価されています。

また、ggplot2などのパッケージを使えば、美しく整ったグラフを簡単に作成できるのも魅力です。

さらに、分析結果を伝えるためのツールとして、R MarkdownとShinyという2つの強力な機能も備えています。

R Markdownでは、コード・分析結果・解説を一体化したレポートを自動生成できるため、再現性の高い報告書作成に非常に便利です。

一方、Shinyを使えば、インタラクティブなWebアプリケーションを簡単に構築でき、ユーザーが条件を変えて結果をリアルタイムに確認できるような、動的な分析ツールもRだけで完結させることができます。

Pythonの特徴

Pythonは統計解析に加えて、機械学習、Web開発、自動化、API連携など、非常に幅広い分野で活用できる汎用性の高い言語です。

分析結果をそのままサービスやアプリケーションに組み込みたい、あるいはAIシステムの開発まで見据える場合には、Pythonの柔軟性と拡張性が大きな武器になります。

機械学習やAI分野では、scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどの強力なライブラリが揃っており、実務の現場でもPythonが事実上の標準です。

また、数値計算に特化したNumPyやSciPyといったライブラリも充実しており、行列計算や高度な数式処理も高速かつ精密にこなせます。

さらに、Pythonはコードの可読性が高く、初心者にも理解しやすい構文を持っており、チームでの共同作業やメンテナンスにも適しています。

そして、分析プロセスを文書とコード、グラフで一体的にまとめられるJupyter Notebookを使えば、再現性のあるドキュメントを簡単に作成・共有可能です。

加えて、特定の処理ではRよりも実行速度が速いケースも多く、大規模データや高頻度処理が必要なプロジェクトにも対応できます。

R言語とPythonの大まかな違い

RとPythonの大まかな違いをまとめると、Rは特にR Markdown、Shinyといった機能が協力であり、データの可視化が大きな強みであり、一方Pythonは、数学的な計算や、コードの可読性の高さ、処理速度などが大きな強みとなります。

また主な使用目的も、Rはデータ分析・統計なのに対し、Pythonはデータ分析・ソフトウェア開発です。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

R言語の強み・弱みを知る

Rは得手・不得手が非常にはっきりとしている言語です。

ここではRを使うメリット・デメリットを3つずつ挙げ、それぞれについて詳しく見ていきます。

R言語を使うメリット

メリット①-統計解析に特化している

Rの最大の強みは、統計解析のために設計されている点です。

回帰分析、分散分析、多変量解析、時系列分析など、専門的で高度な統計手法を簡潔に実行できる関数が多数用意されています。

また、世界中の研究者が最新の分析手法をパッケージとして公開しているため、常に新しい技術にアクセスできるのも特徴です。

加えてRは非常に豊富なパッケージを揃えているため、研究や調査、実験データを扱う現場では、非常に心強いツールといえるでしょう。

メリット②-データの互換性が高い

Rは、さまざまな種類のデータソースに柔軟に対応できる互換性の高さが大きな魅力です。

CSVやExcel、JSON、XMLなどの一般的なファイル形式はもちろん、SQLデータベースとの接続も簡単に行えます。

また、Rは他のプログラミング言語との連携機能も充実しており、Python、C++、JavaなどのコードをRから呼び出して利用することができます。

これにより、複雑なシステムとの統合や、他言語で実装された処理との併用もスムーズです。

さらに、Hadoopなどの分散処理フレームワーク、TableauなどのBIツールとも連携でき、企業システムや大規模データ環境にも対応可能です。

メリット③-オープンソースで無料

Rはオープンソースとして開発されており、誰でも自由にインストールして使うことができます。

ソフトウェアやライセンス料が一切かからないため、個人の学習はもちろん、企業や教育機関でもコストを気にせず導入できます。

さらに、ユーザーコミュニティも非常に活発で、困ったときにはインターネット上で豊富な情報やサポートを見つけることができるのも心強い点です。

R言語を使うデメリット

デメリット①-汎用性が低い

Rは統計やデータ分析に特化した言語であり、その強みが裏を返せば、他の用途にはあまり向いていないということにもなります。

たとえば、Webアプリケーションの開発やスマートフォンアプリ、ゲーム制作といった一般的なソフトウェア開発には不向きです。

また、機械学習やAIなどの分野でも、主流となっているのはPythonであり、Rだけで完結できる範囲には限界があります。

デメリット②-実行速度が遅いことがある

Rは一部の処理において実行速度が遅くなることがあります。

特に、大量のデータを扱う際や、複雑なループ処理を伴うアルゴリズムを組む場合には、PythonやC++などの他言語と比較してパフォーマンスが劣る場面もあります。

そのため、データ量が多い業務やリアルタイム処理には、R単体では対応が難しいケースもあるでしょう。

デメリット③-統計の専門知識が必要となってくる

Rはもともと統計解析の専門家向けに作られた言語であるため、使いこなすにはある程度の統計的知識が求められます。

たとえば、回帰分析や検定を使う際には、それぞれの意味や前提条件を理解しておく必要があります。

初心者でも基本的な操作は可能ですが、応用的な分析を行うためには、統計理論の理解が避けて通れない場面が多くあります。

R言語での仕事

次にR言語での仕事について、その分野や職種を、実際の案件例にも目を通しながら一緒に見ていきましょう。

R言語が活きる職種・分野は？

Rは統計解析やデータ処理に強みを持つことから、主に金融機関、大学・研究機関、IT業界、医療・バイオ業界などで高く評価されています。

ここでは、Rのスキルが特に活かされる代表的な職種を3つご紹介します。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、ビジネス課題をデータから解決する専門職です。

大量のデータを収集・加工し、統計モデルや機械学習を用いて分析を行います。

Rはその中でも、回帰分析や時系列予測、クラスタリングなどの統計モデルを扱う際に非常に便利な言語です。

特に、研究的なアプローチが求められる業界（医療、金融、製薬など）では、Rを活用するケースが多くあります。

データアナリスト

データアナリストは、日々の業務データを集計・可視化し、経営判断やマーケティング戦略に役立てる役割を担います。

Rはグラフ作成やレポート作成の機能が豊富で、ggplot2などのパッケージを使えば、説得力のあるビジュアル資料を簡単に作成できます。

また、定型レポートを自動化するスクリプトをRで組むことで、業務の効率化も可能です。

AIエンジニア

AIエンジニアと聞くとPythonが主流というイメージがありますが、Rにも機械学習や深層学習のためのパッケージが多数存在しています。

特に、学術的なアルゴリズムの検証や統計的アプローチが求められるAI開発の場面では、Rが重宝されることがあります。

また、Rで前処理や特徴量の抽出を行い、Pythonと連携してモデルを構築するという形で、ハイブリッドに活用されるケースも見られます。

R言語の需要

R言語の需要は、特に統計処理やデータ解析を専門とする業界で依然として高い水準にあります。

たとえば、製薬業界では臨床試験のデータ解析においてRが広く使用されており、求人でも「Rスキル必須」とされる案件が少なくありません。

加えて、大学や研究機関でも標準的な統計ツールとして導入されており、学術分野でも高い信頼を得ています。

特に再現性の高い研究が重視される昨今、R Markdownなどを通じて分析結果とプロセスを一貫して記録できる点も評価が高いです。

さらに近年では、PythonやSQLと併用できる人材が高く評価される傾向にあり、Rの専門性に加えて他言語との併用スキルを持つことで、より幅広い職種や現場に対応できるハイブリッド型の分析人材としての価値も高まっています。

R言語の将来性

ではその将来性についてはどうでしょうか？

結論としては、専門性の高い領域で依然として強い需要を保っており、今後も一定の地位を維持し続けると見られています。

よく「Rを学ぶくらいならPythonのほうが良い。」といった評判を耳にするのではないかと思います。

これが全く間違いというわけでありません。

AI開発、業務自動化、Webアプリ構築など、より汎用的な開発スキルが求められる分野では、Pythonの方が適しているケースが多いからです。

まさに適材適所、Pythonが選ばれる場面・Rが選ばれる場面どちらもあります。

R言語エンジニアの年収

正社員の場合

R言語を扱う正社員エンジニアの平均年収は、約600万円から800万円とされています。

・経験年数別の目安:

1～3年: 400万円～600万円
4～7年: 600万円～800万円
8年以上: 800万円～1,200万円以上

また年代別にみると、

30代: 約569万円
40代: 約753万円とされています。

まとめ

いかがでしたでしょうか？今回はR言語について、その特徴から実際の仕事に至るまで解説しました。

結論としては、

　・専門的な統計解析に興味がある、またそのような仕事がしたい方にはRはおすすめ。

　・Pythonとの比較に関して、適材適所でどちらにも強みがある。

　・専門的な統計解析の分野では今後も一定の地位を維持するだろう。

以上のことが分かりました。

最後になりますが、当社のフリコンでは気軽なご相談も受け付けておりますので、何かお悩み等ございましたらぜひ一度フリコンの利用も検討してみてください！