**Pythonはインタプリタ型のオブジェクト指向プログラミング言語です。**言語の仕様がシンプルで記述しやすく判読しやすいので、メンテナンス性に優れています。そのため、初心者から経験者まで誰でも使いやすく、多様な用途で利用が拡大しています。

また、それぞれの専門分野にライブラリが公開されているため、開発生産性が高いこともPythonの特徴の1つです。特に、*AI（人工知能）分野での開発言語はPythonが標準的に用いられています。*

【参考】：[Python](https://www.python.org/)

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Pythonを利用するには、Python・編集用テキストエディタ・開発用PCがあればすぐ始められます。Pythonの対応OSは、Windows・Linux/UNIX・MacOS等です。まず、対象となるOSにPythonのインストールモジュールをダウンロードし、インストールします。

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Pythonが起動できたら、試しにprint(“Hello World!”)と入力しましょう。すると、「Hello World!」が表示されます。このように、**初心者でも簡単に動作するプログラムが作成できます。**また、公開ライブラリを活用すればさらに簡単にさまざまなアプリケーションを作成可能です。

*初心者でも簡単にアプリケーションを作成できるので、プログラマーを目指すIT業界未経験者の方にもおすすめです。*

【参考】：[Python download](https://www.python.org/downloads/)

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)</center>

Pythonは構文が簡単で初心者にも大変人気があります。Pythonは豊富なライブラリが公開されているため、**特にAI分野での機械学習・深層学習では標準的に用いられています。**PythonはAI分野の他にも、多くの分野で利用されています。以下で詳しく紹介します。

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**Pythonはデータ分析を得意としており、科学技術計算全般で用いられています。**Pythonはデータ分析のライブラリが豊富です。そのため、機械学習・深層学習のAI分野に加えて金融計算・ブロックチェーンでも広く用いられています。

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Pythonはデータ分析を得意としていますが、**データ分析の前段階であるデータ収集にも広く用いられています。**例えば、ウェブ情報収集のためにクローリングやスクレイピングを行い、売り上げ分析や需要分析等にも活用できます。

Pythonはデバッグが簡単なため、**プログラム学習環境としても活用されています。**特に、初心者向けの参考サイト・参考書籍・サンプルコードが多く、プログラミング学習の基本として用いられることが多いです。さらに、大学のカリキュラムでPythonのプログラム講座も提供されています。

また、Pythonではゲーム開発も盛んで、プログラム学習のためのゲーム作りやちょっとした趣味程度のゲーム開発から本格的なゲームに対応するライブラリまで広く公開されています。ゲームライブラリやゲームエンジンが豊富なため作れるものも多く、簡単に面白いプログラムが作成できます。

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Pythonは構造がシンプルなため、ちょっとしたプログラムが簡単に作成できます。そのため、**汎用プログラミングの開発言語としても最適です。**また、Web APIを活用することで郵便番号・地図情報・カレンダーの取り込みも可能です。

Web APIを活用することで、簡単な集計・工夫を凝らしたアプリ・個性的なプログラムが簡単に作成できます。他にもウェブサイト作成のフレームワークがあり、コンテンツ作成者も多く利用しています。実用例として、主要プラットフォームであるYouTube・Dropbox・Instagram・Googleなどがあります。

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Pythonはインタプリタ型でデバッグが簡単なため、さまざまな分野で広く活用されています。しかし、苦手な分野やできないこともあります。**Pythonの苦手分野も理解し、できないことは他の言語で代用するといったの対策をしましょう。**

### コンパイラが適しているアプリケーション

**Pythonのように逐次処理するインタプリタ言語は、実行速度が速くありません。**一方コンパイラ言語の場合は事前にコードをコンパイルするため、インタプリタ言語よりも高速処理が可能です。

特に、基幹業務システムではプロジェクト管理手順に従い、コンパイラ言語であるC言語・C++・COBOLや同等機能を持つJavaが用いられます。また、リアルタイムシステム・制御システム・業務用ゲーム機のように、レスポンスタイム保証が必要とされる業務でもC言語・C++・Java等が用いられています。

この他、業務用ゲームを始めゲームエンジンUnityを利用する場合はC\#を用います。同様に、UnrealEngineのゲームエンジンを利用する場合はC++を使って開発します。

なお、コンパイラ言語での開発では事前に要求仕様に従い開発・デバッグの工程を厳密に管理する必要があります。

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### 機種依存性が高いアプリケーション

Pythonはインタプリタであるため汎用的なアプリケーション開発に向いていますが、**機種依存性が高いアプリケーション開発には向いていません。**機種依存性が高いアプリケーション開発には、機種固有のライブラリを用います。

そのため、そのような開発では機種固有の開発フレームワークを利用し最適化コンパイラを使うことをおすすめします。具体例としてスマホアプリケーション開発では、iOS・Androidの開発フレームワークやJavaを用いることが多いです。同様に、制御系システムはC言語・C++やJava等が用いられています。

## Pythonを仕事で活用できる職種は？

Pythonは豊富なライブラリが公開されているため、多様なアプリケーション開発が可能です。実際に仕事で利用する場合でも、多くの業務をカバーできます。ここではPythonを利用する代表的な職種を紹介し、Pythonの利用用途や特徴を説明します。

データサイエンティストとは、**経営戦略・商品開発などさまざまな分野での課題を、データを用いた分析・統計によって解決する専門家のことです。**データサイエンティストは以下に挙げるデータ分析手法を活用し、データ分析を行います。

・数学や統計学を用いた数学的手法
・計算機科学や情報工学を用いたコンピュータ技法
・機械学習やパターン認識等のAI技術

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Pythonでは数学・科学技術計算用ライブラリとして、次の代表的なライブラリを利用できます。

・多次元配列オブジェクトを実装した演算関数を提供を提供する「NumPy」
【参考】：[NumPy](https://numpy.org/)

・NumPyをベースにした科学計算ライブラリの「SciPy」
【参考】：[SciPy](https://scipy.org/)

・数表や時系列データに強みを持つデータ操作解析ライブラリの「Pandas」
【参考】：[Pandas](https://pandas.pydata.org/)

また、データの可視化用ライブラリとして次の代表的なライブラリが利用可能です。

・NumPyをベースにしたグラフ描画ライブラリの「Matplotlib]
【参考】：[Matplotlib](https://matplotlib.org/)

・Matplotlibを用いた可視化ライブラリの「seaborn」
【参考】：[seaborn](https://seaborn.pydata.org/)

・簡単な文法で視覚効果を高めた可視化ライブラリの「Altair」
【参考】：[Altair](https://altair-viz.github.io/)

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**AIエンジニアは、システム設計・開発・構築を担当する機械学習・深層学習エンジニアと、システム利用側のデータ分析者・統計の専門家であるデータサイエンティストに大別できます。**

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データサイエンティストについては前述のとおりです。ここでは、機械学習・深層学習エンジニアの活用領域について説明します。Pythonは機械学習・深層学習用ライブラリとして、次の代表的なライブラリが利用可能です。

・分類・回帰・クラスタリングによる機械学習ライブラリの「scikit-learn」
【参考】：[scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/)

・Googleが開発した機械学習・深層学習・数値解析ライブラリの「TensorFlow」
【参考】：[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/?hl=ja)

・Facebookが開発した機械学習・深層学習ライブラリの「PyTorch」
【参考】：[PyTorch](https://pytorch.org/)

AIエンジニアは全工程を通じて数学・科学技術計算用ライブラリ、データの可視化用ライブラリ、機械学習・深層学習用ライブラリを利用し、業務に活用することができます。PythonはAIエンジニアにおすすめのプログラミング言語です。

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金融業界では、フィンテックやブロックチェーンがリスク分析や安全対策で利用されています。**Pythonの豊富な数学・科学技術計算用ライブラリとデータの可視化用ライブラリを用いて、数値計算とデータ分析に活用します。**

ブロックチェーンとは？仕組みや使い道・注意点を分かりやすく解説

Pythonはデータ分析を得意とし、さらにデータ収集にも強みがあります。そのため、**ウェブ情報のクローリングによる情報収集や、スクレイピングによるデータ分析が可能です。**データ分析する際はExcel操作のライブラリである、openpyxlやxlwingsを用います。

Excel操作をする具体的な方法には、Excel類似ライブラリであるopenpyxlで処理したり、xlwingsによりVBA連携で処理したりすることで分析を進める方法があります。総合分析はpandasを用いるケースが多いです。これらのライブラリを活用することでExcelの自動集計が可能です。

【参考】：[openpyxl](https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/)
【参考】：[xlwings](https://docs.xlwings.org/ja/latest/index.html)

PythonでできることにExcel操作や自動化があるって本当？

汎用開発を行うPythonエンジニアは、**簡易的なツールを開発するレベルからWeb APIを利用したシステム間連携まで、多様な用途でPythonを活用します。**

*Pythonの開発環境を整備するにあたり、多くの場合、統合開発環境（IDE）をセットアップします。*代表的なIDEのSypder、Jupyter Notebookやその後継となるJupyterLab、PyCharm等が利用されることが多いです。さらに、マイクロソフト製コードエディタであるVisual Studio Codeにも対応しています。

また、標準提供されているThe Python Package Index（PyPI）やAnacondaを用いてパッケージ管理を行い、必要なライブラリをインストールして利用できます。他にも、ゲーム開発用であればゲームライブラリやゲームエンジンをインストールします。

【参考】：[Sypder](https://www.spyder-ide.org/)
【参考】：[Jupyter Notebook・JupyterLab](https://jupyter.org/)
【参考】：[PyCharm](https://www.jetbrains.com/ja-jp/pycharm/)
【参考】：[VSCode](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code/)
【参考】：[The Python Package Index](https://pypi.org/)
【参考】：[Anaconda](https://www.anaconda.com/products/distribution)

IDEとは？詳細やメリット、おすすめのIDEを紹介します！

Jupyter Notebookとは？その導入・操作方法を解説

Anacondaとは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

Pythonはさまざまな分野で活用されており、経験者から初心者まで使いやすく人気のプログラミング言語です。進歩が速いIT業界では新しいプログラミング言語もたくさん出てきていますが、Pythonの将来性は高いのでしょうか？

Pythonは豊富なライブラリが公開されており、初心者から経験者まで人気があります。PythonにはAI分野に強い・ライブラリが豊富などのメリットがありますが、苦手な領域もあります。本記事ではPythonでできること、仕事で活用できる職種などについて説明します。

Pythonは言語の仕様がシンプルで初心者から経験者まで人気がある

Pythonでできることはさまざまで、AI・データサイエンスなどの分野で活用されている

Pythonは幅広い分野で活用されており、将来性も高い

Pythonでできることは？仕事で活かせる職種や将来性を解説

**2022年3月29日に、React 18.0がリリースされました。**その後のマイナーリリースにより、2023年2月時点での最新版は、React 18.2となっています。

【参考】：[react/CHANGELOG.md at main · facebook/react · GitHub](https://github.com/facebook/react/blob/main/CHANGELOG.md#1820-june-14-2022)

### 並行レンダリングを中心としたReact 18

React 18の大きな特徴が、並行レンダリングです。従来のReactでは、これまで一度始まったレンダリングが完了するまで、別のレンダリングを始めることができませんでした。

**React 18の並行レンダリングでは、レンダリングを実行中に別のレンダリングを始めたり、レンダリングを途中で停止して破棄できるようになりました。**この並行レンダリングにより、React 18では数々の新機能が実現されています。

この並行レンダリング機能はオプトインで、並行処理機能を使う時のみ動作します。そのため、ユーザーは並行レンダリング機能を徐々に採用しながら、破壊的変更を考慮することなくReact 18にアップグレードすることができます。

【参考】：[What happened to concurrent &quot;mode&quot;? · Discussion #64 · reactwg/react-18 · GitHub](https://github.com/reactwg/react-18/discussions/64)

### React v18.0へのアップグレード

*Reactの最新バージョンをインストールするには、npmかyarnを使用します。*

【参考】：[React 18 アップグレードガイド – React Blog](https://ja.reactjs.org/blog/2022/03/08/react-18-upgrade-guide.html)

または、Windowsに直接インストールします。

【参考】：[Windows または Linux 用 Windows サブシステム (WSL) にインストールする必要がありますか | Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/dev-environment/javascript/windows-or-wsl)

## React v18.0に追加された新機能

React 18で追加された新機能には、**自動バッチ化、トランジションによる更新、サスペンスのサポートなどがあります。**

React 18では、*従来デフォルトではバッチ処理されていなかった、ネイティブのイベントハンドラやイベント内で起こる更新も自動バッチ処理されるようになりました。*これによりレンダリングの作業が減ることで、アプリケーションのパフォーマンスの向上が期待できます。

【参考】：[Automatic batching for fewer renders in React 18 · Discussion ＃21 · reactwg/react-18 · GitHub](https://github.com/reactwg/react-18/discussions/21)

トランジションとは「段階的推移」を意味し、緊急性の高い更新と高くない更新を区別するもので、急ぐ必要のない再レンダリングを非同期で処理できる機能です。

トランジションを使用することで、*タイピングやクリック、プレスなどのユーザに対して即座に反応する必要がある緊急性の高い更新を阻害しないで、重いレンダリングを裏側で処理することができ、ユーザにより違和感を感じさせない動作を行うことが可能です。*

【参考】：[React v18.0](https://reactjs.org/blog/2022/03/29/react-v18.html#new-feature-transitions)

React 17以前では、ページ内の一部のコンポーネントのレンダリングに時間がかかる場合、ページ全体の表示に時間がかかる場合がありました。

React 18では、例えばページ内の一部に、サーバ側でデータを取得してからレンダリングする重いコンポーネントがあれば、それを<Suspense></Suspense>で括ることでその部分のレンダリングを後に回し、その他の部分を先に表示することで、*ページの表示時間の短縮が期待できます。*

【参考】：[rfcs/0213-suspense-in-react-18.md at main · reactjs/rfcs · GitHub](https://github.com/reactjs/rfcs/blob/main/text/0213-suspense-in-react-18.md)

React 18が正式リリース！新機能とアップグレード注意点を解説

ここからは、Reactとはどういうものかについて詳しく解説します。Reactはどういう用途で使われているのか、フレームワークではなくライブラリの1種である理由などについてまとめました。

Reactとは？入門編！意味や将来性を初心者にもわかりやすく説明

Reactは*Facebookが開発したJavaScriptのライブラリであり、主にUIに関する機能を提供しています。*UIとは「User Interface」の略であり、Webアプリの利便性の高さを表す言葉です。

たとえば、テキストボックスの配置を変更したりボタンのデザインを変えたりといったことができます。Reactを使うことでWebアプリの見た目の細かい部分を調整でき、ユーザーにとって使いやすいWebアプリに仕上げることができます。

ReactはFacebookをはじめとした多くの有名なサービスで活用されています。特に海外では人気が高いライブラリであり、今後日本でも主流になる可能性を秘めています。

【参考】：[React – ユーザインターフェース構築のための JavaScript ライブラリ](https://ja.reactjs.org/)

JavaScriptは、**Webアプリのフロントエンド開発で使われるプログラミング言語です。**Webアプリにアラートが出せるようにしたりアニメーションを追加したりする際に使われます。

長年現役で活躍している言語であり、フロントエンドエンジニアを目指すなら習得必須の言語です。また、ライブラリも豊富なため、開発するWebアプリに合わせて柔軟に対応することができます。

JavaScriptとは？特徴・メリット・何ができるのかを解説

そもそもライブラリとは、プログラムの1部のみを切り離し、1つのまとまりにしたものを指します。ライブラリを使えばその部分の機能を自分で実装しなくて良いため、開発スピードを大幅に上げられるほか、テストにかかる時間も減らすことが可能です。

ライブラリには公式のものと他の企業が作成した非公式のものがあり、*Reactは非公式ライブラリに分類されます。*非公式ライブラリはデフォルトでJavaScriptに入っていないため、個別にインストールする必要があります。

### Reactがフレームワークではない理由

Reactはフレームワークであると勘違いされやすいですが、公式サイトでは「ライブラリ」と書かれています。**フレームワークとはアプリ開発で土台として使うプログラムを指し、開発に関する一通りの機能が備わっているもののことです。**

Reactには多くの機能が備わっていますが、基本的にUI設計に限定したものとなっているため、フレームワークではなくライブラリに分類されます。

## Reactと他のライブラリ・フレームワークとの違い

続いて、Reactと他のライブラリ・フレームワークとの違いについて解説します。jQuery・AngularJS、Vue.jsと比べてどういった点が優れているのか詳しくみていきましょう。

JavaScriptライブラリで何ができる？特徴やメリット・おすすめを解説！

JavaScriptの主要ライブラリ3選！学習方法についても解説

JavaScriptに関するフレームワークについて徹底解説！

jQueryは、Reactよりも有名なJavaScriptライブラリです。jQueryを使うことでスライドショーやアニメーションを短いコードで書くことができ、特に日本のWeb企業で人気があります。

ただし*jQueryを使う場合、HTML側でクラスやIDを付与する必要があるため、HTMLファイル側も修正しなくてはいけません。*それに対し、ReactはJavaScriptファイルのみの変更で対応が可能です。ソースコードの管理が簡単なのはReactの方と言えるでしょう。

jQueryとは？特徴・できること・導入方法・使い方を解説！

AngularJSは、2009年にGoogleが開発したJavaScriptフレームワークです。日本では採用事例が少ないものの、アメリカやヨーロッパでは広く普及しています。

AngularJSはライブラリではなくフレームワークであるため、Webアプリ開発に必要な機能を一通り提供しているのが特徴です。

その分、**Reactに比べ学習コストが高く、初心者にはややハードルが高いと言えるでしょう。**そのかわり、AngularJSを使えば他のライブラリを使わずにAngularJSで全てまかなえるというメリットがあります。

Vue.jsは、最近注目されている*AngularJSを参考にして作られたJavaScriptライブラリです。*Reactに比べ機能が限定されている分学習コストが低く、Webアプリ開発経験者ならすぐに習得できるでしょう。機能が少ない分、大規模開発よりも小規模開発に向いているライブラリです。

Vue.jsとは？すぐに分かる概要から特長・使い方まで解説！

ここでは、Reactを使用するなら知っておきたいReactの3つの特徴を解説します。Reactはこれら3つの方針を軸に作られていることを覚えておきましょう。

Reactは宣言的であることを意識して作られており、「ここはこのように動く」という命令内容が、ソースコードを読めばすぐに分かるようになっています。そのため**デバッグやテストがしやすく、バグの発生を防ぎやすくなっていると言えるでしょう。**

Reactは1つ1つの機能が「部品」として分かれており、アプリ開発ではそれを組み合わせて使います。部品を組み合わせて使うという考え方を「コンポーネント指向」と呼びます。

*1つの機能が1つの部品としてまとまっているため管理がしやすい上に、ソースコードの修正をした結果関係ない箇所まで変わってしまうという事故が起きにくいのが特徴です。*

### 1度学習すればどこでも使える

Reactを使ったWebアプリ開発のスキルを習得すると、他の分野の開発にも応用することが可能です。

React開発元のFacebookは、Reactから派生したライブラリやフレームワークもいくつか開発しており、それらはReactを習得済みの方なら理解がしやすい作りになっています。

たとえば、**React Naticeというスマホアプリ開発するためのフレームワークや、React VRというVR開発で導入できるフレームワーク*があります。**

React Native入門！将来性やアプリ開発環境について解説

ここでは、Reactを開発で使うメリットについて解説します。Reactが海外で多く使われている理由についてみていきましょう。

Reactを使うことで、*Webページの表示速度が改善する可能性があります。*Reactはページを更新する際、ページ全体を更新せずに変更箇所のみを更新する仕組みになっているためです。

Webページの表示速度の速さはUI/UXにおいて重要であり、少しでも速く表示されるよう改善することで離脱率を下げることに繋がります。

### 大規模アプリ開発に向いている

Reactは、Facebookをはじめとして大規模なWebアプリで多く活躍しています。大規模アプリはページ量が多く、1つのページを変更すると他も変更されてしまうことがよくあるため、その都度全体を通したテストを行わないといけません。

しかし、先程解説したようにReactは機能が部品ごとに分かれているため、**他の箇所に影響を及ぼしにくく効率的に修正箇所をリリースすることが可能です。**

また、Reactはカスタマイズ性が高いのも大規模アプリ開発に向いている理由です。自身でカスタマイズしたツールやビルドツール、フォルダ構造を最大限に活かすことができます。

Reactは学習コストが低く、*JavaScriptの経験があるならすぐマスターできるのもメリットです。*機能もそこまで多くなく構文もわかりやすいため、初心者でも覚えるのは難しくないでしょう。

学習コストが低い分、多くのエンジニアがReactでの開発に参入できるため、今後Reactは日本でも流行りやすいと推測されます。

### SPAアプリ開発にも向いている

ReactはSPAアプリの開発にも適しています。SPAはシンブルページアプリケーションの略であり、1つのWebページによってWebアプリを構成する構造のことを指します。画面遷移の少なさやユーザーにとっての使いやすさが特徴です。

反面、1つのページにJavaScriptで様々な機能を追加する必要があるため、ページの読み込み速度が遅くなりがちなデメリットもあります。**Reactなら速度が速いため、SPAアプリのデメリットを軽減させることが可能です。**

Reactは開発元がGAFAの1つであるFacebookであるため、信頼性が高いのも特徴です。今後突然サービスを修正したりトラブルが発生したりする可能性が低いでしょう。

本記事ではReactについて解説します。Reactでできることや他のライブラリとの違い、学習方法、メリット・デメリット、将来性などについてわかりやすくまとめました。Reactを勉強すべきか迷っている方はぜひ参考にしてください。

ReactはJavaScriptライブラリの1つで、UIに関する機能を提供している

Reactを使うことでページの表示速度を改善できるなどのメリットがある

Reactは現状日本ではそこまで普及していないが今後導入企業が増える可能性は高い

Reactの将来性はVue超え？できることやメリット・デメリットも解説

## ブロックチェーンの開発言語

ブロックチェーンは、データを安全に分散保存するための仕組みです。**ブロックチェーンのシステム開発は、通常のプログラミングと同様にプログラミング言語を用いて開発を行います。**ここでは、ブロックチェーンに関連する、用途やそれに適するプログラミング言語について解説していきます。

ブロックチェーンというと、ビットコインを思い出す方も多いでしょう。ブロックチェーンは、サトシ・ナカモトを名乗る人物により、ビットコインの公開取引台帳の仕組みとして開発されました。*ブロックチェーンは二重取引を防止する技術や、記録したデータの書き換えを防止する技術として用いられています。*

*ブロックチェーンでは、情報のやり取りを中央一元管理ではなく、分散化した管理手法を取り入れて行います。*接続方式は、ピアツーピア方式というノード間接続による分散接続形式をとります。改ざん防止の仕組みを取り入れており、分散配置により低コストシステムの実現と安全性の確保を両立させることができます。

具体的な実装方法ですが、ブロックチェーンはデータをブロックとして管理し、チェーンとしてブロック同士を連結していきます。ブロックの連結にはハッシュ値を使用するため、データ改ざんによるハッシュ値との食い違いやブロックの付け替えが現実的には難しいことで、安全性が確保されています。

ブロックチェーンは、ピアツーピア接続でノード間を分散接続し、安全性を高める暗号化を行います。そのため、実装で用いる通信技術と暗号化技術がプログラミング言語に関わらず必要です。

具体的には、*暗号化に使用する電子署名、データ構造に用いられるハッシュとハッシュポインタの管理などがあります。*これらの手法は、どのプログラミング言語を用いる場合においても、事前に理解しておくのが良いしょう。

### ブロックチェーンの活用事例

ブロックチェーンでは、低コストでシステムを構築することが可能で、かつ改ざん防止などの安全性が確保された情報伝達が可能です。そのため、*売買のマッチングサービスや本人確認などの信用情報の保存や入手に最適です。*

この技術を用いて不動産取引やデジタルコンテンツの資産化など、トランザクションと真贋が保証された資産売買が可能です。デジタル資産は、ブロックチェーンを基本とするNFT（非代替性トークン）を用いて、所有や転売行為などを改ざんされることなく行うことができます。

ブロックチェーンの活用は難しい？実装方法から事例まで解説

## ブロックチェーンの用途別の開発言語

*ブロックチェーンの開発言語は、使用用途に応じてそれぞれ用いられるプログラミング言語があります。*ここでは、使用用途別におすすめの開発言語を解説していきます。

### ブロックチェーン自体を開発するならC・C++

*ブロックチェーン自体を開発するには、CやC++を用います。*特にC++は、ビットコインの開発で用いられており、仮想通貨関連のシステムとして標準的な役割を持っています。そのため、ブロックチェーン自体を開発するには、おすすめのプログラミング言語です。

【参考】：[Bitcoin Core](https://bitcoincore.org/)
【参考】：[Bitcoin Core integration/staging](https://github.com/bitcoin/bitcoin)

### Webページにブロックチェーンを実装するならJavaScript

*Webページにブロックチェーンを実装するには、JavaScriptを用います。*JavaScriptは、ブラウザベースのアプリケーション開発に強みがあり、簡単にWebページにブロックチェーンを実装することができます。ブロックチェーン向けのライブラリやサンプルコードが多数あります。

【参考】：[イーサリアム JAVASCRIPT APIライブラリ](https://ethereum.org/ja/developers/docs/apis/javascript/)

JavaScriptとは？その特徴やメリット・デメリットを解説！

### イーサリアムのシステム開発にはGo

*イーサリアムのシステム開発には、Goがおすすめです。*Goは、Googleが独自に開発したプログラミング言語で、高速処理に強い特長があります。

イーサリアムのクライアントソフトウェアである「GoEthereum」は、Goで記述されています。そのため、イーサリアムのシステム開発や、GoEthereumを使用する際には、Goのスキルが求められることが多くなります。OpenEthereumというRustで開発されたクライアントを用いる場合もあります。

【参考】：[GoEthereum](https://github.com/ethereum/go-ethereum)
【参考】：[OpenEthereum](https://github.com/openethereum/openethereum)

今話題のGo言語とは？入門としてその特徴・メリット・将来性を紹介

Rust 1.56.0最新バージョンがリリース！将来性がC超の理由

### スマートコントラクトのシステム開発にはSolidity

スマートコントラクトとは、特定の条件が満たされた場合に、決められた処理が自動的に実行される契約履行の自動化システムを指します。*このスマートコントラクトでは、Solidityが用いられることが多いです。*

特に、イーサリアムのスマートコントラクトのシステム開発に際にはSolidityが必要です。

【参考】：[Solidity](https://solidity-jp.readthedocs.io/ja/latest/#:~:text=Solidity%E3%81%AF%E3%82%B9%E3%83%9E%E3%83%BC%E3%83%88%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%88%E3%83%A9%E3%82%AF%E3%83%88%E3%82%92,%E3%81%AB%E4%BD%9C%E3%82%89%E3%82%8C%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82)

*初心者の学習用には、Pythonがおすすめです。*Pythonは初心者でも理解しやすいので、ブロックチェーンの仕組みや動作を学ぶ際に簡単に始めることができます。ブロックチェーンの基本が理解できたら、用途別に最適なプログラミング言語を使用して実務で利用できるように進めると良いでしょう。

【参考】：[Python](https://www.python.org/)
【参考】：[Python ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3/)

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

### ブロックチェーンの開発フレームワーク

ブロックチェーンの開発フレームワークも、いくつかあります。*開発フレームワークというよりも、構築プラットフォームとして稼働環境を簡単に構築できるように、個人向けから企業向けまで多く提供されています。*

個人向けは「Bitcoin Core」、企業向けは「Ripple」「Corda」「Quorum」「Hyperledger Fabric」などが有名です。

【参考】：[Bitcoin Core](https://bitcoincore.org/)
【参考】：[ripple](https://ripple.com/)
【参考】：[r3 Corda](https://r3.com/products/corda/)
【参考】：[Quorum](https://consensys.net/quorum/qbs/)
【参考】：[Hyperledger Fabric](https://www.hyperledger.org/use/fabric)

*ブロックチェーン向けにリリースされたプログラミング言語が、Solidityです。*JavaScriptに似ており、イーサリアムなどのブロックチェーンプラットフォームで動作します。ブロックチェーンエンジニアであれば、専用のプログラミング言語と考えて学習するのが良いでしょう。

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