Ruby開発でできることは何?Rubyの仕組みから企業の応用事例まで徹底解説!

Rubyはプログラム言語の一つですが多くのRuby開発者はRubyを習うことをおすすめしています。実は多くのメリットとできることがあり、企業の応用事例も多く紹介されています。あのサービスもRubyで作られていたの!?ときっと驚くと思います。プログラミングを習いたい、キャリアアップを考えているまたはプログラムに興味がある方は一読を推奨します。

 

Rubyとは?

 

 

Rubyとはプログラム言語の一つであり、1995年に日本人のまつもとゆきひろ氏により発表されました。

Rubyと名付けられた理由は作成者である、まつもとゆきひろ氏の誕生月(7月の誕生石がルビー)から取ったものです。

Rubyの特徴はとにかく自由であること、ストレスを感じさせないことを設計思想に取り入れたことです。

変数に型宣言がいらない、文法もカスタマイズ可能という高い自由度は他のプログラミング言語にはないものです。

 

Rubyでできること

 

 

Rubyを学んでできることはたくさんありますので見ていきましょう。

 

Webアプリケーション制作

 

 

Webアプリケーションはインターネットなどのネットワークを利用したサービスを提供するものです。

Webブラウザ(ChoromeやFirefoxなど)で動作するアプリと言ったほうがわかりやすいかもしれません。

ショッピングサイトやSNS、ブログなどもWebアプリケーションです。

現在多くの企業がWebアプリケーションによるサービス提供を行っており、今後も高い需要があると予想されています。

 

スマホアプリ

 

近年でもっとも急速に伸びたジャンルではないでしょうか?

ゲームやサービスなどをスマホアプリで提供し、多くの有名アプリが誕生しました。

スマホの普及率は高く、タブレットも普及していることから更なる開発需要があると予想されています。

 

スクレイピング

 

スクレイピングとはWebサイトの情報を取得・加工することを指します。

実はRubyは簡単にスクレイピングをすることが可能であることから、多くの企業が活用しています。

 

機械学習

 

機械学習と言えばPythonが有名ですがRubyもできます。

しかし、Pythonほどの便利さはなく、遅れ気味であることは否定できません。

機械学習自体は大きな可能性を持っており、今後の巨大トレンドになると予想されています。

 

Rubyとワンセットで学びたいのがRuby On Rails

 

 

Rubyを学ぶ場合はRuby On Railsとセットで学ぶことをおすすめします。

Ruby On Railsとはフレームワークであり、一定の枠組みや機能が搭載されているものです。

実はRubyで開発する際のほとんどはRuby On Railsを利用しており、Rubyと言えばRuby On Railsで制作するのが当たり前になっています。

実際に企業の募集を見てみるとRuby On Railsによる業務経験を条件にしているところがほとんどです。Rubyを学ぶ場合はRuby On Railsとセットで学びましょう。

 

Rubyを学ぶメリット

 

 

プログラム言語を学ぶならRubyとRuby On Railsは非常におすすめです。主な理由が4つありますので見ていきましょう。

 

初心者でも学びやすい

 

Rubyはスクリプト言語であり、C言語やJavaなどと比べるとシンプルな構文で制作することができます。

開発者の数が多く、プログラミングスクールでもRubyを教えるところが多数です。

言語としても環境の観点としても学びやすいのがRubyのメリットです。

 

多くの需要がある

 

Webアプリケーションやスマホアプリなどは今後も開発が増えていく傾向が強いです。

RubyとRuby On Railsを学んでいれば、多くの企業の目にとまることでしょう。

実際の募集案件でもRubyエンジニアは1000件を超える企業から募集されている背景もあることから、需要の高さが伺えます。

 

拡張性と柔軟性に優れている

 

Ruby On Railsにはパッケージ管理をするgemが存在します。

このgemを追加するだけで簡単に機能追加ができ、素早い開発が可能です。

仕様変更に伴い機能を削除する場合でもgemを削除するだけです。

シンプルな操作で簡単に機能拡張と削除を柔軟にできることからも利便性が高いことがわかります。

 

日本語ドキュメントが豊富

 

 

構文やルールなどを学ぶ程度であればRuby以外の言語も日本語でのテキストは存在します。

しかし、業務中に意図しない不具合に遭遇し、多くの時間を調査・修正することはよくあります。

この時にRubyは他の言語よりも有利です。

日本人が作った言語であることから、日本語のドキュメントが多く、コミュニティも日本語でのやり取りで行われています

 

C言語やPythonなど技術フォーラムは英語でのやり取りが主で、似た事例を探す際に英語に長けていなければ難しいです。

しかしRubyは日本語コミュニティが存在し、多くの事例を日本語で探すことも可能です。

 

Rubyを使って製作されたサービス事例

 

 

Rubyを使用して開発されたサービスはたくさんあります。一部を紹介しますので見ていきましょう。

 

クックパッド

 

日本でも代表的な料理レシピサイトのクックパッドはRuby On Railsによって製作されました。

ユーザー同士が交流し、レシピの共有からプロのレシピ紹介などしており多岐にわたるサービスを展開しています。

 

Airbnb

 

民泊と言う言葉を定着させたことで有名なのがAirBnbです。

日本だけでなく世界中でも利用者が多く、安全に安く泊まれる場所を探すことができます。

チャットや予約などの仕組みをRuby On Railsで制作しました。

 

【転職】ジョブチェンジを成功させるには?!メリット・デメリットを含め、ジョブチェンジを徹底解説します!

皆さん仕事人生でジョブチェンジという言葉が頭をよぎったことはありませんか。仕事に慣れてきた中、職種を変えて自分のスキルアップを図りたいと思った事はないでしょうか。しかしRPGゲームと違って現実で新しい職種に変えるのは色々と不安も大きいと思いますので今回はジョブチェンジを成功させるポイントとジョブチェンジのメリット・デメリットを徹底解説していきたいと思います。

 

ジョブチェンジとは?

 

 

ジョブチェンジを日本語にそのまま訳すと「転職」ということになります。

しかし転職という言葉をそのまま使うと同じ営業職で違う会社に移るのも「転職」になってしまいます。

現在日本で使われているジョブチェンジとは同じ業種で会社を移る場合に使う言葉ではなく、

例えるなら営業職から経理職へと職種を変える時に使われる言葉になっています。

職種を変えるジョブチェンジは同じ会社の中でも行われますし、会社を変える時に同時に職種を変えるケースもあります。

 

社内でのジョブチェンジ

 

同じ会社内でのジョブチェンジを成功させるには幾つか制度があります。一定期間中に社内で色々な職種を経験させるジョブローテーション制度や社内でやる気のある社員から職種変更の公募を募る社内公募制度でジョブチェンジを成功させることが出来ます。

しかし、現在日本の会社の人事採用のホームページを見てもジョブローテーション制度や社内公募制度を採用している会社はまだまだ少ないのが現状です。

また社内でのジョブチェンジとしては会社からの命令で職種を変えることもありますが、その場合前向きなジョブチェンジでは無いパターンが多いので自身のスキルアップやモチベーションが上がるジョブチェンジにはなりません。

 

転職でのジョブチェンジ

 

社内で職種を変えるジョブチェンジの制度が無い時はジョブチェンジの制度がある会社に転職してからのジョブチェンジや今までのキャリアをリセットして新しい職種へ未経験にチャレンジするジョブチェンジがあります。

一旦同じ職種で転職してから制度を利用してのジョブチェンジは時間がかかりますし、未経験からのジョブチェンジは金銭面や時間の面でもデメリットがあります。

ここからはジョブチェンジによってもたらされるメリットとデメリットを解説していきます。

 

ジョブチェンジのメリット

 

 

キャリア形成の強い味方になる

 

ジョブチェンジを行うことにより新しいキャリアを獲得することが出来れば自分のキャリア形成の強い味方になります。

営業職一筋の営業マンより営業からマーケターへジョブチェンジをしてマーケティングも出来る営業マンになった方がこれからの時代に生き抜く強い力になります。

 

仕事に対する新鮮さを保てる

 

ジョブチェンジをすれば仕事に対する新鮮さやモチベーションを保ち常に仕事に前向きに取り組む事が出来ます。

同じ職種で同じ会社にいるより色々な職種を経験し社内や社外からも必要にされる人材になれば次々と新しい仕事も舞い込んできますので仕事に対する新鮮さを持ち続けるきっかけにジョブチェンジがなります。

 

ジョブチェンジのデメリット

 

 

未経験スタートによるハンデ

 

社内でのジョブチェンジでも会社を変えてからのジョブチェンジにしても新しい職種に対しては未経験からのスタートになります。

一から新しい仕事を覚えるのは仕事に対するやりがいや新鮮さを持てる反面、慣れるのに時間がかかり新しい職種に対する勉強も必要になってきて最初の内はプライベートに影響を及ぼす場面も出てくるかもしれません。

 

給料がダウン

 

同じ会社内でのジョブチェンジだとそこまで待遇が変わらないと思いますが転職し会社を変えて一から新しい職種へ未経験となると会社側も未経験者採用になり給料がダウンする等待遇面でのマイナスが生じやすくなります。

次からはジョブチェンジを成功させるためにジョブチェンジを成功しやすい人のタイプを挙げていきます。

 

ジョブチェンジを成功しやすい人

 

 

20代の若手、第二新卒社員

 

ジョブチェンジをすると新しい仕事を一から覚えないといけません。

そうなるとやはり20代の若手社員や第二新卒の社員がジョブチェンジの成功がしやすくなります。

若いと仕事の覚えも早くまた体力面や給料面でも会社側から見てもジョブチェンジのしやすい人材として扱われるのです。

 

オブジェクト指向ってなに?メリット・デメリットを具体例と共に分かりやすく徹底解説!

プログラミングの勉強をしていると、必ずと言っていいほど出てくる「オブジェクト指向」。オブジェクト指向は難しく「オブジェクト指向って意味あるの?」といろんな疑問が出てきてしまい、学習が進まないこともあります。この記事ではオブジェクト指向について、具体例を挙げつつ解説していきますので、ぜひチェックしてくださいね。

 

【具体例で分かる】オブジェクト指向とは?

 

 

オブジェクト指向とは、プログラミングの際に活用される考え方、概念のこと。「オブジェクト指向とはこれのこと!」というはっきりした形は無いため、プログラミング初心者の方は難しく感じるかもしれません。

 

オブジェクト指向の手法

 

オブジェクト指向は、プログラミングの対象となる手順を一つの「モノ」としてとらえる手法のことを指します。例えばポーカーゲームのシステムを作る際、ポーカーのカードを配る人(ディーラー)とプレイヤー、そしてカードをそれぞれ一つの「モノ」として定義し、「モノ」一つ一つがどのように動作するかをプログラミングしていくのです。

オブジェクト指向を使わない手法もありますが、一度「モノ」を作りルール付けをすれば後で簡単に変更できるので、最近ではオブジェクト指向を利用して行うプログラミングが主流となっています。

 

オブジェクト指向にまつわる用語の意味

 

 

オブジェクト指向で出てくる代表的な用語は、「クラス」「カプセル化」「継承」「ポリモーフィズム」などです。オブジェクト指向について理解を深めるため、これら4つの用語の意味を押さえておきましょう。

 

クラス

 

オブジェクト指向で言うクラスとは、設計図のこと。モノ(オブジェクト)を作るための基礎となるものです。具体的に言うと、クラスで定義するのは、オブジェクトがどんなことをするのか、どんなことを覚えておくのか、といった事柄です。

作りたいオブジェクトが「ポチ」という名前の犬型ロボットだとすると、クラスで定義するのは「吠える」「座る」「眠る」などの動作に加え、「ポチ」という名前を記憶しておくこと、となります。

オブジェクトは指示がなければ自分で動けませんので、クラスを設定し「オブジェクトが何をするのか」を最初に決めておくのが肝心なのです。

 

カプセル化

 

カプセル化とは、モノを単純な形にして抽象化すること。オブジェクトの中には、様々な処理が入っていますが、その一つ一つを全ての人が理解して利用するのは非常に難しいことです。例えば時計。時計の中には様々な部品が入っていますが、私たちはボタンを何回か押すだけで時計の針を操作できます。

しかし時計の中の部品が全部操作できるようになっていて、時計の設定を自分で一からするのは大変です。カプセル化は、このように複雑な処理をまとめ、抽象化することで分かりやすいものを作る作業のことだと言えます。

 

継承

 

オブジェクト指向で言う「継承」とは、クラス(オブジェクトの設計図のこと)定義に共通している部分を別のクラスとしてまとめる仕組みのこと。具体的に言うと、すでにあるクラス(スーパークラス、親クラスと言います)から、新しく作ったクラス(サブクラスと言います)に移す作業のことを言います。

イメージでいうと、ゲームでいうセーブデータ引継ぎに近い概念かもしれませんね。もちろん継承を使わず、新しいクラスを作ることもできます。しかしすでにあるオブジェクトAに近いクラスを新たに作る際、一から作り直しをする必要がないので継承を使うメリットは大きいと言えるでしょう。

 

ポリモーフィズム

 

ポリモーフィズムとは、オブジェクト指向の性質の一つです。具体的に言うと、様々なクラスの動き方を、同じ方法で指示できるようになること。

例えばキャラクターAとキャラクターBがいたとして、バトルシーンではAは手、Bは足を使って敵と戦う動きをするとします。ポリモーフィズムなしではそれぞれのクラスごとに「手を動かす」「足を動かす」と指示を変える必要がありますが、ポリモーフィズムがあれば「戦う」という指示だけでそれぞれのギャラクターが行動してくれます。

ポリモーフィズムを利用すると指示が少なくて済むので、処理を簡略化できるようになるのです。

 

オブジェクト指向のメリット

 

 

ここまでオブジェクト指向や用語の基本について解説してきましたが、「オブジェクト指向を知る意味ってあるの?」と感じている方もいるでしょう。

しかしオブジェクト指向を理解することで、得られるメリットはたくさんあります。ここからは「なぜオブジェクト指向が便利なのか」という点に着目しつつ、オブジェクト指向のメリットについて解説していきます。

 

オブジェクト指向のメリット①プログラミングの書き換えが楽

 

例えば、プログラミングを使いボタンを押すと「おはよう」という文字がweb上で打たれるプログラムを作る場合、オブジェクト型を使わず「手続き型」という方法を使うと

 

1,ボタンが押されたことを感知する

2,ボタンが感知されたら、「おはよう」という文字を打つ

3,「おはよう」という文字を画面上に表示する

 

といった内容でプログラムを書くことになります。一方、オブジェクト指向の場合、

 

1,押されたことを感知する役割のもの

2,「おはよう」という文字を打つ役割のもの

3,文字を画面上に表示するもの

4,1~3のものに指示を出す役割のモノ

 

と4つのものに分けて考えます。実際に行う手順は同じですが、もし「おはよう」という文字を「こんにちは」に変更したい場合、「手続き型」では2番目と3番目の手順で書き換えが必要ですが、オブジェクト型の場合「おはよう」という文字を打つ役割のもの、だけ変更すれば済みます。

後々変更する可能性があるプログラムであれば、オブジェクト指向で作っておいた方が良いのです。

 

【プロダクトマネージャー】仕事内容から求められるスキルまで徹底解説!プロジェクトマネージャーとの違いも解説します!

プロダクトマネージャーという言葉を聞いたことはありますか?近年よく使われるようになってきているプロダクトマネージャーとは、どんな仕事をしている人の事を言うのでしょうか?今回はそんなプロダクトマネージャーの仕事内容から、必要なスキルについてやプロジェクトマネージャーとの違いなどを紹介していきます。

 

プロダクトマネージャーとは?

 

 

近年IT企業を中心にプロダクトマネージャーという言葉をよく聞くようになりましたが、その仕事内容や求められるスキルなどを知っている人は少ないのではないでしょうか?

プロダクトマネージャーは顧客満足度を上げて、最大利益を得るために動く仕事であり、会社の利益を作るために必要なポジションなのです。

ではどんな事をしているのかについて詳しく説明していきます。

 

プロダクトとは?

 

 

プロダクトマネージャーの仕事を説明する前に、まずはプロダクトについて説明していきます。

プロダクトをマネジメントしている仕事がプロダクトマネージャーなので、プロダクトが何かを分かっていないと始まりません。

プロダクトとは直訳すると、製品・商品・生産物などと言った意味を持っており、企業などが顧客に販売する製品の事を指すのが一般的です。

これは車や家具といった形のあるものはもちろんですが、サービスやシステムといった形のないものに対して使われることもあります。

マーケティング用語としては、どのような製品を販売するかを検討し企画開発を進めるという意味を持っています。

 

プロダクトマネージャーの仕事とは?

 

 

プロダクトマネージャーは直訳するとプロダクト(製品)をマネジメント(管理)するとなるので、製品管理をする仕事のように思えますが、それだけではありません。

プロダクトマネージャーの仕事は最初に話した通り、顧客満足度を上げて、最大利益を得る事です。

プロダクトマネージャーの仕事と言うのは、単に製品を管理するというお仕事ではなくどんな製品なら顧客の満足度を上げることができるのか、それをどのように販売していけばいいのか等を計画し実行していくお仕事であり、マーケティング戦略などを立案していくリーダーです。

具体的には、どのように行うかというロードマップの作製・プロジェクトや投資を行う際の戦略上・財務上等の情報・分析を提供するビジネスケースの作成・新商品の開発・市場への投入という製品を販売するまでの上流工程での仕事。

プロダクトのライフサイクル管理やブランド管理・効果的な販売戦略を立てるためのマーケティングといった下流工程の仕事を行います。

プロダクトマネージャーは、このように製品を販売していく際に携わる営業・研究開発・財務・法務と言った様々な部署を取りまとめ方針を決めることが仕事であり、その責任を負う重要なポジションなのです。

 

プロジェクトマネージャーとは違う

 

 

プロダクトマネージャーと似ている言葉に、プロジェクトマネージャーというものがあります。

どちらかというとプロジェクトマネージャーの方が聞きなじみがある人が多いのではないでしょうか?

この2つはプロダクトを世に発信するうえでどちらもとても重要な役割を果たしているのですが、まったく別の役割を持っているポジションなのです。

どのような違いがあるかご存知ですか?

プロダクトマネージャーが顧客の課題解決のためにどういう商品を作るのかという視点でプロダクトにかかわっているのに対して、プロジェクトマネージャーは品質・開発コスト・リリーススケジュールなどに視点をあててプロダクトにかかわっています。

つまりプロダクトマネージャーは「何を作るのか」「なぜ作るのか」という「What」「Why」を求められており、プロダクトマネージャーは「いつまでに」「どうやって作るのか」という「When」「How」が求められるポジションなのです。

 

プロダクトマネージャーに必要なスキルは?

 

 

プロダクトマネージャーになるのに特別な資格は必要ありません。

もちろん持っていたら便利という資格は業界によってあるかもしれませんが、これが絶対必要なものはないですし、逆にこれを持っているからプロダクトマネージャーになれるというものもありません。

しかし、プロダクトマネージャーとして活躍するのに必要なスキルというものはあるので、次はプロダクトマネージャーとして活躍したいなら身に付けたいスキルについて紹介していきます。

 

理解力・考察力

 

プロダクトマネージャーとして活躍するには、理解力と考察力が必要不可欠です。

何故なら、プロダクトマネージャーの仕事は課題解決から始まるからです。

課題解決から始まるという事は、まずその課題についてしっかり理解する必要があり、課題をしっかり理解していないと見当違いなプロダクトを計画することになってしまいます。

また、課題の話をしている人全員が話上手というわけではないので、要領を得ない話し方等をする人もいます。

そのような方と話しても、何を言っているのか、何を求めているのかというのを正確に理解する必要があるのです。

また理解するだけでは不十分で、このままだとどうなってしまうのか、どういう対応が必要なのかといった考察をできる人でないと改善計画を立てることができません。

そのため、理解力と考察力はプロダクトマネージャーに必要なスキルといえます。

 

【AI×ビッグデータ】2つの関係性を徹底解説!具体的な導入事例とともにわかりやすく解説します!

近年、AIとビッグデータ、この2つの技術が注目されています。AIは人工知能で、ビッグデータは大量のデータだということをご存知の人は多いでしょう。しかし、これらがどのように活用されているのか、分からない人も多いのではないでしょうか。そこで今回は、具体的な導入事例を含めて、AIとビッグデータの関係性について紹介します。

 

AIとビッグデータとは?

 

AI(人工知能)とは

 

 

まずは、AIについてお話します。AIとは人工知能のことですよね。AI(人工知能)は簡単に言うと、私たち人間の脳と同じように、知的な活動をコンピュータで行うプログラムのことです。

例えば、近年注目の集まっているスマートスピーカーもAIが搭載されており、「音楽を流して」というだけで音楽を再生してくれます。さらにロボット掃除機などの家電とも連携できるので、家電の操作もスピーカーを使用して行えます。

このように、AIの発展により私たちの生活がより便利になったことが分かりますよね。

 

ビッグデータとは

 

では次に、ビッグデータについてお話します。ビッグデータは名前の通り、大量のデータを意味していますが、それだけではありません。

実は、ビッグデータというのは、色々な種類の様々な性質をもった多くのデータを指すのです。例えば、近年のIoTの発展により、センサなどから多くの情報がインターネット上に流れてくるようになりました。それら色々な形の情報がビッグデータといわれています。

 

例えば、自社の商品を販売する企業であれば、どのような年齢層の女性または男性が、どんな商品を好んで購入するか、という大量の顧客情報がビッグデータといえるでしょう。

企業は、このようなビッグデータの活用次第で、得られる利益も大きく異なってくるといっても過言ではありません。

 

AIとビッグデータの関係性とは?

 

 

このように、IoTの発展やネットワークの高度化により、インターネット上では多くのデータが氾濫するようになりました。しかし、従来の技術ではこのような膨大なデータの管理や保管は難しいものがありました。

ところが、AIの中でも特に機械学習やディープラーニングの発展により、従来なら不可能であった膨大なデータの管理や解析が可能になったのです。

そのおかげで、企業が持っている大量のデータも効率よく分析し整理し、企業にとって有用なデータのみを抽出できるようになりました。さらにAI、特に機械学習やディープラーニングの分野は、現在も凄まじいスピードで進化を続けています。

特に2012年にディープラーニングが登場してから画像認識のエラー率が一気に下がったため、今までは人間がひとつひとつ手をかけなければならなかった画像や音声などのビッグデータの分析・整理もコンピュータによって行えるようになりました。

 

AI×ビッグデータの課題

 

ビッグデータの安全な取り扱い

 

 

AIの発展により、ビッグデータがより効率よく取り扱えるようになりましたが、まだまだ課題も抱えています。

ビッグデータを分析し活用するためには、当然ながらビッグデータを収集・蓄積するためのシステムやプラットフォーム(コンピュータの基礎部分)を整備しておく必要があります。

特に企業においては取り扱うデータが顧客情報など安全な管理が求められるデータが多いため、セキュリティ対策も万全に行っておく必要があります。多くのデータがインターネット上にあふれると同時に、サイバー攻撃も深刻な問題となっているからです。

 

大規模なビッグデータへの対応

 

先ほどお伝えした通り、IoTの発展やデジタル化の進展により、インターネット上のデータはますます大規模になっています。

そのため、膨大なデータにも対応できる仕組みやシステムの構築が必要不可欠です。例えば、様々な形式のデータをリアルタイムで解析するために、サーバの性能を高め、処理速度を向上させるなどの対策が必要です。

 

AIとビッグデータを活用するには

 

データサイエンティストという職業

 

 

考え、AIのプログラミングを行うのはデータサイエンティストの重要な役割です。

 

しかしながら、日本ではビッグデータを取り扱えるデータサイエンティストが不足しています。データサイエンティストはデータ分析の知識だけでなく、統計学やプログラミングの高い能力が必要なため、データサイエンティストの育成がこれから強く求められるでしょう。

 

AI×ビッグデータの導入事例

 

人事への活用

 

 

企業では人材の採用が必要不可欠ですが、人材のスクリーニングは主に書類選考や適性テストなどによって行われており、選考基準として学歴があります。

実際のところ多くの人事が、学歴の低い人でも優秀な人材が多いことを知っていますが、人材のスクリーニングには膨大な時間がかかってしまっているため、学歴を判断基準にするしかないという企業も多いのが現状です。

そこで、今まで採用した人の学歴や特技や仕事での活躍具合などのデータを集め、蓄積してビッグデータとして分析することで、どんな特徴を持った人がどのような部署で活躍できるのかを判断できるようになりました。

AIがどのような人材がどこの部署で能力を発揮できるかを判断してくれることで、企業は求める人材をより効率的に見つけることができるのです。

 

【Ruby/Python比較】将来性があるのはどっち?似ているようにも見える両者の特徴の違いまで徹底解説!

現在、RubyやPythonといったプログラミング言語が注目されています。どちらもシンプルなコードでプログラミンできるため、初心者でも学びやすい言語ではありますが、それぞれどのような特徴や将来性があるのでしょうか。そこで今回は、いま注目のRubyとPythonについて、その特徴と将来性について比較していきます。

 

Rubyの特徴とは

 

Rubyの特徴① Web開発で使用されている

 

 

Rubyは、日本人が開発したプログラミング言語で、Webサーバー上で動作するプログラムを作るときに使用されています。例えば、有名なTwitterやCOOKPADもRubyを使って開発されてきました。

Rubyを使用すると、Twitterのような投稿機能やログイン機能をWebサービスに設置できます。なぜならRubyは、Webサービスにおけるユーザー情報などの操作が可能だからです。

また、分かりやすく説明すると、HTMLがWebサイトの見た目をプログラミングするのに対して、Rubyは見た目では分からないサイトの内部での処理をプログラミングする言語といえるでしょう。

 

Rubyの特徴② 初心者が学習しやすい

 

Rubyの大きな特徴のひとつが、プログラムの記述や実行が容易にできるスクリプト言語である点です。そのため、英語を書くような感覚でコードの記述を行えるため、初心者でも学習しやすい言語であるといえます。

例えばJAVAだと数行書かないと実行できないプログラムがRubyだと一行で実行できるため、直感的にコーディングでき、予期せぬエラーを避けられます。

ほとんどのプログラミング言語は海外で開発されているため、最新技術を取得するためには英語スキルが不可欠ですが、Rubyは日本で開発されたプログラミング言語であるため、日本の参考書も多く最新情報も手に入りやすいです。

また、HTMLやCSSと一緒に使用することで、Webサイトを比較的簡単に作られるため、初心者でもスムーズにスキルアップを図れるでしょう。

 

Pythonの特徴とは

 

Pythonの特徴① 多くのWebサービスで利用されている

 

 

Pythonは、Webシステムの開発に使用されるプログラミング言語のひとつで、世界的に有名なYouTubeやInstagramもPythonを使用して開発されています。

また現在、多くのWebサイトやWebアプリがLinuxというサーバー上で動作していますが、LinuxではPythonが使用されています。

このように、多くのWebサービスやWebアプリケーションに使用されているため、Pythonは需要の高いプログラミング言語といえるでしょう。

 

Pythonの特徴② コードが読みやすい

 

 

Pythonはソースコードが少ないため、C言語など他のプログラミング言語と比較しても簡単コードが書け、見た目もすっきりとシンプルです。

さらにインデント(字下げ)のルールもあるため、後から見直してもコードが読みやすく、誤字脱字やエラーの発生も防げます。

そして、シンプルで文法が非常に分かりやすいため、プログラミング初心者でも学習しやすい言語といえるでしょう。そして、汎用性の高いプログラミング言語なので、他の言語からも乗り換えも容易です。

また、Pythonではコンパイラ(人間が書いたコードを機械が実行しやすいコードに変換する作業)が必要ないため、プログラムの実行が速いという特徴もあります。ちなみにRubyもコンパイラの必要のないインタプリタ言語です。

 

Rubyの将来性とは

 

Rubyの将来性① Ruby on Railsが使える

 

 

Rubyでは、Ruby on RailsというWebアプリケーションフレームワークが使用できます。Ruby on Railsというのは、プログラミング言語のRubyと、フレームワークのRailsが組み合わされたものです。

そして、Ruby on Railsでは、少ないコマンド入力によってWebサイトが簡単に制作できるため、効率よくWeb開発が行え、開発工程の大幅な短縮が可能なのです。

そのため、開発コストの削減のためにRuby on Railsを使用している企業が増加しています。

 

Rubyの将来性② ベンチャー企業で注目されている

 

特にベンチャー企業がRuby on Railsを積極的に使用しています。なぜなら、ベンチャー企業はスピードも重視するため、素早いWebサービスやWebシステムの開発を求めているからです。

そのため、ベンチャー企業ではRuby on Railsを扱え、素早くWeb開発を行えるプログラマーが必要とされています。

また、ベンチャー企業ではWeb開発のリモートワークの求人も多く、高単価の案件も比較的多く存在するため、フリーランスのエンジニアや子育て中の人が働きやすい環境が整っているともいえるでしょう。

 

『就域』って何?!リクルートが注目の新卒採用の新しいカタチを徹底解説!

2018年12月17日、株式会社リクルートキャリアは新卒採用領域における2019年のトレンドを『就域』と発表しました。新卒採用領域においては毎年新たな取り組みが行われています。『就域』とは一体何なのでしょうか?その目的は?企業や学生にはどのようなメリットがあるのでしょうか?実際の取り組み事例をもとに解説していきます。

 

リクルートがトレンドに予測した『就域』って何?

 

地方の企業が行政などと協力する採用活動の形

 

 

毎年ニュースになるほど話題になる新卒採用の取組み。

2018年12月17日に株式会社リクルートキャリアが『就域』というワードを新卒採用領域におけるトレンドワードとして予測したと発表しました。

それでは『就域』とはいったいどのような就職活動・採用活動の形なのでしょうか?

簡単に言うと地方の企業が周辺の企業や行政などと協力して行う採用活動のことです。

 

今までの企業の採用活動は、1社1社が独立して行う形をとっていました。

しかし『就域』においては、地域の中小企業や行政が協力し合い、地域を挙げて若者の獲得をするという取り組みです。

例えば会社説明会を地域にある複数の中小企業で合同開催したり、入社後の研修も同様に合同で行うなどをして、周りの企業と一緒に新卒採用に関わる施策を行っていきます。

 

『就域』の目的

 

 

従来のやり方とは異なり、地域にある複数の企業が協力して採用活動を行うことに、どのようなメリットがあるのでしょうか?

採用競合が増え、「人材の取り合いになるのではないだろうか」と思うのが普通ですが…。

『就域』の目的はどういったことなのでしょうか。

紹介していきます。

 

地域振興が最大の目的

 

『東京一極集中』という言葉がありますが、これが示すのは人口の都市圏への集中が目立つということです。

地方自治体は人口流出に歯止めがきかず、頭を抱えています。

「地方には魅力がない」、「地方には仕事がない」など、地方に対するマイナスイメージが先行してしまい、地方の本当の良さが伝わっていないということです。

これを打破するために地域が一丸となって、その魅力を伝え、人口の流出を防ぐとともに、地域の活性化を図ることが『就域』を行う行政の目的になります。

 

Uターン・Iターンでの地方圏への優良人材確保

 

地方の中小企業は新卒・中途共に人材の確保に苦戦をしています。

都市圏にある企業と同じような条件であれば、都市圏の企業を選ぶ人材が多いからです。

地方の企業が抱える問題は深刻で、次世代の育成をしていきたいのですが、それを担える若手人材が不足しています。

そこで、「優良人材を確保できない」という問題を解決するため、周辺の企業と協力しあい、地域の魅力を伝えたり、知られざる企業を知ってもらうことで、地域における優良人材確保をしやすくすることが企業側の目的です。

 

【徹底比較!】機械学習 vs ディープラーニング!AIで注目される2つの技術をわかりやすく解説します!

近年、AI(人工知能)の発展と共に、「機械学習」や「ディープラーニング」という言葉もよく聞かれるようになりました。これらの言葉を聞いたことはあるけれど、詳しくは良く分からないという人もいるのではないでしょうか。そこで今回は、AIで注目されているこれら2つの技術について分かりやすく解説します。

 

機械学習とは

 

 

機械学習という言葉は、聞いたことのある人も多いはず。機械学習とは、データを解析して、その結果から学習することにより、物事の予測や判断を行うことです。

もう少し分かりやすく説明すると、あるデータを解析して、そのデータの解析結果をもとにルールや法則などを導き出すのが機械学習です。

例えば、Amazonのサイトやアプリを開くと、「おすすめの商品」を紹介してくれますよね。この表示がされるのは、機械学習によって、「この商品を購入した人は、あの商品も購入する人が多い」というルールが導き出されているからです。

Amazonでおすすめ商品として紹介されている商品を、あなたも欲しいなぁと思うことがあるのではないでしょうか。

このように、機械学習によって、ひとつひとつの作業を人間がプログラムしなくても、AIが自分で大量のデータを分析してタスクを実行してくれるため、AIはさまざまな分野で活用されるようになりました。

では一体AIは、どのように大量のデータを分析し、学習しているのでしょうか。以下で機械学習の3種類の学習方法を紹介します。

 

機械学習の3分類

 

教師あり学習

 

 

機械学習の中でも、「教師あり学習」では、問題と正解をセットで学習して、正解を予測できるようになる学習方法です。この説明では少し分かりにくいので、具体例をお話します。

例えば、猫の画像に「ねこ」という正解をセットして、犬の画像に「いぬ」という正解をセットします。また、「トンネルを抜けると、そこは雪国であった。」という文章に対しては「川端康成」という正解をセットします。

このように、問題と正解のセットをたくさん学習することにより、正解を予測できるようになる学習方法が「教師あり学習」です。

そして、教師あり学習では画像や文章など様々な形式のデータを用いて学習できます。

まるで小さな子供が猫や犬の写真をみて、「ねこ」、「いぬ」と答えたり、ひらがなをみて読み方を答えたりしながら学習しているようですね。

 

教師なし学習

 

一方、教師なし学習では、正解のない問題をデータとしてたくさん学習しながら、ルールや規則を導き出していきます。

正解はなくても多くのデータの特徴をつかんで、何種類の分類ができるか、また、どのように分類するかを判断しながら学習を行うのが「教師なし学習」の特徴です。

 

強化学習

 

 

強化学習とは、AI自信が試行錯誤を繰り返しながら自らルールや規則を導き出す学習方法です。

例えば、囲碁で人間のトッププレイヤーに勝利した「AlphaGo Zero」は強化学習によって強くなったということをご存知ですか?

「AlphaGo Zero」は、囲碁の打ち手や勝ち方を全て人間からプログラムされたわけではなく、コンピュータ同士で対戦を繰り返すことによって、囲碁で勝つ方法を学んだのです。

コンピュータ同士で対戦している間に、人間のプレイヤーがこれまで打たなかった手を見つけていき、人間のトッププレイヤーに勝利しました。

このように、機械学習の中でも「強化学習」は、自動車の自動運転などにも利用されており、最も注目されている技術といえるでしょう。

 

ディープラーニングとは

 

ディープラーニングの特徴

 

 

先ほど紹介した「機械学習」の一部として、「ディープラーニング」という学習方法があります。「ディープラーニング」という言葉は聞いたことのある人が多いですよね。

ディープラーニングは、AIがデータから特徴を自動的に拾うため、人間によって複雑なプログラミングをする必要がなく、さらに高い精度で規則やルールが導き出せる学習方法です。

例えば、ねこの特徴である「ひげがある」、「耳が三角」などの情報を人間が与えなくても、AIが自動的に特徴を抽出するのです。

 

ディープラーニングの登場

 

では、ディープラーニングの登場についてお話します。ディープラーニングは2012年に発見されたばかりのアルゴリズムです。

今までAIブームは何度か訪れたにも関わらず、なぜ2012年にディープラーニングが発見されたのでしょうか。

実は、スマートフォンや高機能なパソコンの登場によって、今までより多くのデータがネット上に蓄積されるようになり、コンピュータが膨大なデータにアクセルできるようになったからです。

さらに膨大な計算を実行できるGPUというデバイスが高機能になった要因もあり、ディープラーニングが誕生しました。

 

ディープラーニングのブレイクスルー

 

 

ディープラーニングの技術が発展し、AIが急速に進歩した要因に、ディープラーニングのブレイクスルーがあります。

 

実は、ILSVRCという大規模画像認識競技会では、2012年に画像認識のエラー率が一気に10%も低下しているのです。なぜなら、ディープラーニングの技術が2012年に登場したからです。

そして、2012年以降も画像認識のエラー率は徐々に低下していき、とうとう人間の平均的なエラー率5.1%よりも低くなりました。

私たちはGoogleで画像認証を求められたとき、画像の選択を間違えてしまうことはありませんか?人間はGoogleの画像認証の「消火栓」や「道路標識」を選ぶといった簡単な画像認識でも間違えてしまう時がありますが、AIは滅多に間違えないということです。

 

【職場スカウト】リクルートが2019年注目の新しい中途採用のカタチとは?

株式会社リクルートキャリアが2018年12月18日に発表した中途採用領域におけるトレンド予測を発表しました。【職場スカウト】です。トレンド予測された職場スカウトとはいったい何なのでしょうか?また、どのようなメリットがあるのでしょうか?従来のカタチとはどのように違うのでしょうか?新しい中途採用のカタチを紹介していきます。

 

従来の中途採用のカタチ

 

 

株式会社リクルートキャリアが発表した中途採用の新しいカタチである【職場スカウト】。

新しいカタチとはどのようなものなのでしょうか?

まずは従来の中途採用のカタチはどのようなものだったのかから紹介していきます。

 

人事任せで職場のリアルが見えない

 

従来の中途採用のカタチの一つは、人事が採用活動の主役であるということです。

人事の方が募集から選考を行い、最終決済は取締役などの決裁者が行うというケースでした。

そのため、人事の方が知りえる職場情報のみを求職者に対して伝えることしかできません。

人事の方が知りえない情報は求職者が知ることができないという状況です。

クローズされた状況で採用活動が行われているというわけです。

 

応募はハローワーク、転職サイトやエージェントの活用

 

従来の応募方法はハローワークや転職情報サイト、転職エージェントを活用して公募を待つという方法です。

仕事を探している人たちが仕事を探す際に活用する場所を選んで公募をしているというわけです。

人事の方がクローズされた状況で募集を行っている状況においては、当然の取組みですし、その他につてがないということからこれが限界の募集方法といえます。

 

【職場スカウト】って何?

 

 

前項では従来の中途採用の方法を紹介してきました。

従来の方法は当然と言えば当然の方法でしたね。

いよいよ今回は【職場スカウト】とはどういった中途採用のカタチなのかを紹介していきます。

いったいどのようなカタチなのでしょうか?

 

より良い人材を確保するために、会社一丸となって採用活動

 

従来は人事に頼ったクローズされた状況で採用活動を行ってきました。

会社内での情報共有は十分ではなく、求職者には人事の方が知っている情報のみが開示されていました。

いわば人事が人事だけで完結するようなカタチだったというわけです。

【職場スカウト】とは、会社内で配属を予定している部署の管理者や同僚などが主導となり採用活動を行うカタチのことを表します。

会社が一丸となって採用を成功させるカタチということになります。

従来の人事完結ではなく、会社全体でより良い人材を確保していくということですね。

(参考:https://www.recruitcareer.co.jp/news/pressrelease/2018/181217-03/)

 

職場をあらわにして、リアルを知ってもらう

 

【職場スカウト】は、配属予定の部署の方が主導となる採用活動です。

そのため、求職者には職場のリアルな状況を伝えることができます。

一例ですが、職場の雰囲気はどうなのか、上司の方はどんな方なのか、部署内での仕事の進め方はどのようになっているのか、職場での慣習などを求職者は知ることができます。

従来の方法ではそこまで知り得ることができなかった職場のリアルを、求職者は知ることができるようになるということです。

求職者は入社後、どのように働くのかということがリアルにイメージできます。

従来の方法は『マッチング』を目指した方法でしたが、職場スカウトにおいては『フィッティング』を目指した採用方法ということになります。

(参考:https://www.recruitcareer.co.jp/news/pressrelease/2018/181217-03/)

 

【職場スカウト】の具体的な方法

 

 

職場スカウトがどのようなものなのか、概要は理解していただけたと思います。

では、具体的にはどのような方法で中途採用の活動を行うのでしょうか?

従来の方法では『待ち』の採用でしたが、職場スカウトではどのようにして『待ち』の採用を打開できたのでしょうか?

 

『Javascript』でできることってなに?!アプリの事例とともに具体的な仕組みを徹底解説!

インターネットの入り口として利用されるのがブラウザです。そして、私たちがブラウザを利用する上で、無意識に触れているプロブラムがJavascriptなのです。今回は、Webサイトには欠かせないJavascriptとは何なのか、Javascriptの仕組みについて具体例を交えながら紹介します。

 

Javascriptとは

 

Javascriptは、Webサービスを提供するサイトに使用されるプロブラミング言語です。

私たちは普段、パソコンやスマートフォンで何かを調べる場合、ブラウザを利用しますよね。ブラウザには様々な種類がありますが、そのほとんどに対して汎用性を持つのがJavascriptなのです。

Javascriptは一般的に「JS(ジェーエス)」と略されていますが、一部では「ジャバスク」とも呼ばれています。

 

JavascriptJavaの違い

 

 

Javascriptに似た名称の言語として「Java」があります。名称は似ていますがJavascript」と「Java」はまったく異なる言語ですので間違えないようにしましょう。

JavascriptとJavaの違いについてWebサービスを例に挙げ、簡単に表すと以下のようになります。

 

・Javascript:サービス画面上でUIに動きをつけるプロブラミング言語

・Java:サービスそのものを構築するプロブラミング言語

 

もちろんWebサービスだけではなく、社内システムなどあらゆる場面で基礎となり得る言語であると言えます。

ちなみに、Javascriptが創られた当初は「LiveScript」という名称でした。しかし、Javascriptを広めるためのマーケティングのために、当時から人気のあったJavaの名称に寄せて「Javascript」に改名しました。

これが、JavascriptとJavaを名称的に区別し難くなった原因でもあるのです。

 

Javascriptの仕組み

 

Javascriptはその名の通りスクリプト言語です。スクリプト言語とは、テキスト形式で書かれたソースがパソコンなどで変換され、ユーザーがコンパイルなどを意識することなく実行できるプログラムです。

 

Javascriptが動く環境

 

 

JavascriptはWindowsやMacOSはもちろん、あらゆるブラウザで動作します。

開発環境についても、基本的にはメモ帳などのテキストエディタとブラウザが必要なだけで、特別な開発環境は必要ありません

簡単なJavascriptを試してみたい場合にも、基本的なHTMLの中に、Javascriptを記述するか、あるいは作成した「.js」のファイルを読み込ませるだけなので、15行ほどのプログラムで終わります。

 

Javascriptを含むHTMLファイルを開くことでブラウザが立ち上がり、Javascriptが実行されるのです。

またChromeなどでアドオンをインストールすれば、Javascriptはブラウザのみでもプログラミング可能で、テキストエディタすら必要ありません。

 

Javascriptでできること

 

Javascriptでできることは、主にWebブラウザ上において、画面の遷移無しでUIに動きをつけることです。

これにより、インターネットが普及した初期のWeb画面と比べても表現や操作に圧倒的な自由度が生まれました。

 

ブラウザ上で情報登録する際のフォームで数字だけを入力させる制御などは、Javascriptの入力データチェックによって行われます。また、サイトごとのCookie作成にもJavascriptが使われます。

Webサイト操作した時に出てくるポップアップウィンドウや、動的な画面サイズ調整もJavascriptが用いられているのです。

普段私たちが使うブラウザが、いかにJavascriptで制御されているかが分かりますね。

 

Javascriptの事例

 

それでは、Javascriptの事例を見ていきましょう。

 

ポップアップ画面

 

 

Webサイトにおけるポップアップ画面は、Javascriptが利用されています。

情報入力後の最期の確認として、わざわざ画面遷移をしなくてもポップアップ画面で表示できる機能は画期的な動作でした。

 

オンマウスでのメニュー表示

 

 

企業のWebサイトなどでも多く見られますが、オンマウスによるメニュー一覧の表示もJavascriptです。

これも、画面遷移せずにメニューを確認できる方法で、ユーザーのストレスを大幅に減らすと共に、サイト構成を簡易的に認識することが可能です。

 

電卓

 

 

Webブラウザ上で利用できる電卓も作成可能です。

サイトに埋め込まれた電卓を利用すれば、その場で計算が可能な上に、計算結果をその場でコピー&ペーストできます。

また、Javascriptを勉強する際の初期のテーマとしても採用されることがあります。

 

カレンダー

 

 

Googleカレンダーと同じようなモノもJavascriptで作ることができます。

日や曜日を取得することで、Web画面を開いた瞬間に今日が表示されていると言った、リアルタイムな情報をWebサイトで表現できますし、一つの画面上でカレンダーを編集できます。

 

チャート

 

 

リアルタイムなチャートやグラフを、ブラウザに表示することができます。

株価チャートのロウソク足などもJavascriptで作成することができるのです。1画面で確認すべき情報は、画面をリロードすることなく利用できる必要がありますね。

Javascriptでは、これらも実現できるのです。