Windows Serverとは、マイクロソフト社が開発・提供しているプラットフォームソフトウェア製品で、サーバ用途に最適化したオペレーティングシステム（OS）を指します。*Windows Serverは、前身のWindows NT Serverから数えると30年におよぶ実績があります。*

【参考】：[Windows Server](https://www.microsoft.com/ja-jp/windows-server)

マイクロソフトは近年製品の幅を広げており、プラットフォームOSからオフィス製品、コラボレーションソフトウェア、そしてクラウド事業やPC製品など、多岐に渡るポートフォリオを誇ります。

Windows Serverは、プラットフォームOSとして、サーバ向けに提供されています。さらに*自社クラウド事業Microsoft Cloudのサービスプラットフォームである、Azureでも中心的に利用され、事業の重要な位置づけとなる製品です。*

【参考】：[Microsoft Cloud](https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-cloud)
【参考】：[Azure](https://azure.microsoft.com/ja-jp/)
【参考】：[Windows Virtual Machines](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/virtual-machines/windows/#product-overview)

クラウドエンジニアを目指す方必見！Azureを分かりやすく紹介！

### Windows Serverの最新バージョン

*Windows Serverの最新バージョンは、2021年11月2日にリリースされたWindows Server 2022です。* Windows Server 2019をベースに、セキュリティ、Azureとのハイブリッド統合および管理、アプリケーション プラットフォームの強化を行っています。

【参考】：[Windows Server のリリース情報](https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows-server/get-started/windows-server-release-info)
【参考】：[Windows Server 2022 の Standard、Datacenter、Datacenter: Azure Edition の各エディションの比較](https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows-server/get-started/editions-comparison-windows-server-2022?tabs=full-comparison)
【参考】：[Windows Server 2022 の新機能](https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows-server/get-started/whats-new-in-windows-server-2022?culture=ja-jp&country=JP)

### Windows Serverのライフサイクルとサポートポリシー

マイクロソフトは、製品のライフサイクルポリシーを設定しています。Windows ServerやSQL Serverは、ビジネス用途として5年間のメインストリームサポート、5年間の延長サポート、計10年間のサポートが受けられます。

延長サポート時には、パッチやセキュリティの更新プログラムが提供されます。延長サポート終了後には更新プログラムが提供されませんので、期間満了前に移行の準備が必要です。

最新のWindows Serverである*Windows Server 2022は、メインストリームサポートが2026年10月13日に終了し、延長サポートは2031年10月14日終了を予定しています。*

【参考】：[Microsoft ライフサイクル ポリシー](https://learn.microsoft.com/ja-jp/lifecycle/)
【参考】：[Windows Server 2012、2012 R2、および SQL Server 2012 のサポート終了に備える](https://www.microsoft.com/ja-JP/windows-server/extended-security-updates)
【参考】：[Windows Server サービス チャネル](https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows-server/get-started/servicing-channels-comparison)
【参考】：[Microsoft ライフサイクル: Windows Server 2022](https://learn.microsoft.com/ja-jp/lifecycle/products/windows-server-2022)

SQL Serverとは？基礎情報から構築までの手順を解説！

Windows Serverのメリットとしては、Windows系パソコンと操作感がさほど変わらない点が挙げられます。そのため、*Linuxなどと比較して学習しやすく導入構築しやすい特徴があります。*

マイクロソフト製品との親和性も高く、.NETのプラットフォームとして、あるいはAzure環境での利用など、マイクロソフト製品との親和性が高い特徴があります。オフィス製品の利用や情報共有などでも有効です。

Windows Serverのデメリットを考えてみると、*Windows Serverは商用OSですのでライセンスコストが比較的高くなる傾向があります。*Windowsはセキュリティ攻撃を受けやすいため、サーバの場合でも稼働時には常時危険にさらされていると考えて予防処置を取る必要があります。

動作処理については、Linux系OSのサーバは軽量なカーネルコードですが、Windows Serverでは、Windows系OSの設計と共通化されていることもあり、多少処理が重くなります。

### Windows ServerとWindows クライアントPCとの違い

Windows ServerとWindows 10やWindows 11などのWindows クライアントPCとを比較すると、Windows Serverは、サーバとして企業向けデータセンターなどで24時間稼働する点が異なります。そのため、**システム停止を極力しないようより安定性を高めています。**

Windows ServerのようなサーバOSは、データセンターに格納されるため、リモートアクセスの機能強化が図られたり、大容量メモリやコア数確保などのスケールアップに対応します。セキュリティ面についても考慮され強化が図られます。

Windows 11にアップグレードするべきか？メリット・デメリットを解説

Windows Serverでできることとしてはメリットやデメリットなどの特徴を踏まえて、*以下のような用途での利用に適しています。*

*Active Directoryでマイクロソフト製品の統合認証サービスを提供することができます。*ログイン認証やアプリケーション認証など、Active DirectoryドメインサービスやActive Directoryデータベースを用いて利用アカウント毎に管理することができます。

### ファイル共有や印刷サービスなどの業務サービス

グループ単位から大規模なものまで、*情報や機器のリソース類を一元管理し利用することができます。*具体的には、ファイルサーバとして共有したり、プリントサーバという印刷サービスを利用してプリンターの共有などを行うことができます。

### Windowsアプリケーションの統合運用

.NET環境の統合運用など、*自社開発のソフトウェアからパッケージ製品まで統合管理し、運用することができます。*オフィス製品の統合利用やチームコラボレーション、IISを用いたウェブサービスなど多岐に渡る業務に対応できます。

### SQL Serverのワークロード実行

Windows Serverではスケールアウトからスケールアップまで対応可能で、スケールアップ時には48TBメモリ、64ソケット・2048コアまで対応します。*SQL Server などのビジネスクリティカルなワークロードの実行環境として活用することができます。*

重要なデータやワークロードをローカルのオンプレミスで運用し、汎用ワークロードをパブリッククラウドであるAzureを活用し、相互に連携させることができます。これにより、*コスト削減と管理工数の低減が可能になります。*

Windows Serverの使い方ですが、*インストールと構築作業を行ってしまえばWindows環境として作業可能となります。*

インストールは、新規インストールとなるクリーンインストールや、既存環境からアップグレードが可能です。すでに実際に利用している場合は、クラスター環境ではノードを順番に移行するローリングアップグレードにも対応します。

【参考】：[Windows Server のインストール、アップグレード、または移行](https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows-server/get-started/install-upgrade-migrate)

### Windows Serverのインストールオプション

インストールオプションとして、グラフィカルユーザインターフェース（GUI）を利用できる「デスクトップ エクスペリエンス」、キャラクターユーザインターフェース（CUI）のみを利用する「Server Core」から選択します。

「デスクトップ エクスペリエンス」では、標準GUIやグラフィカル管理ツールが導入されます。「Server Core」では、PowerShellやサーバ構成ツール（SConfig）、CLIを用います。**このオプションはインストール時に決定し、インストール後には変更できません。**

【参考】：[Server Core インストール オプションとデスクトップ エクスペリエンス搭載サーバー インストール オプション](https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows-server/get-started/install-options-server-core-desktop-experience)

 Windows Serverのライセンスは、大規模システム向けの「Datacenter」、小規模から中規模向けの「Standard」、小規模向けの「Essentials」の3種類があります。

*DatacenterとStandardは、コアベースのライセンスでCALのライセンスが必要です。*CAL（クライアントアクセスライセンス）は、サーバサービスへのアクセス権をユーザーに付与します。アクセスユーザー数に応じて追加費用が発生します。

【参考】：[Windows Server 2022 の価格とライセンス体系](https://www.microsoft.com/ja-jp/windows-server/pricing)
【参考】：[クライアント アクセス ライセンス (CAL) と マネジメント ライセンス (ML)](https://www.microsoft.com/ja-jp/licensing/product-licensing/client-access-license)

### Windows Serverを無料で始めるには

Windows Serverには、*180日有効な試用版が用意されていますので、ぜひ活用しましょう。*Azureもしくはオンプレミスで利用可能です。試用版の情報はWindows Serverに限定されずに、Evaluation Centerに掲載されています。個人利用でも、こちらを活用し評価することができます。

すでにVisual Studioサブスクリプション（旧MSDNサブスクリプション）をお持ちの方は、サーバライセンスとCALが含まれますので、追加費用なしに開発評価を行うことができます。

【参考】：[オンプレミスまたは Azureで Windows Server を試用する](https://www.microsoft.com/ja-jp/windows-server/trial)
【参考】：[Windows Server 2022 の試用版](https://www.microsoft.com/ja-jp/evalcenter/evaluate-windows-server-2022)
【参考】：[Visual Studio の価格](https://visualstudio.microsoft.com/ja/vs/pricing-details/)

## Windows ServerはオンプレミスでもAzureでも有効です

Windows Serverは、Windowsクライアントとの接続やマイクロソフト製ソフトウェアとの親和性に強みを持ちます。

**Windowsアプリケーション開発においても開発プラットフォームとして使用可能ですので、オンプレミスとAzure、あるいは相互接続するハイブリッドクラウドの評価・検証に活用することをおすすめします。**

Windows Serverとは、Linuxと並ぶ代表的なサーバ向けOSを指します。マイクロソフト社が開発・提供しており、オンプレミスからAzureクラウドサービスまでカバーします。ここでは、製品の特徴や用途、使い方やライセンスの考え方などを解説していきます。

Windows Serverとは、マイクロソフト社が開発・提供しているサーバ向けOSを指します

サーバ用途に最適化しており、マイクロソフト製ソフトウェアとの親和性の高さが特徴です

最新版はWindows Server 2022で、学習効果が高く多様な用途に対応します

Windows Serverとは？特徴やできること・使い方を解説！

Pythonは、インタープリタ型のオブジェクト指向プログラミング言語です。フレームワークとは、アプリケーション開発を効率的に行うよう定義したものです。Pythonのフレームワークは、*ベースとなる開発言語にPythonを用いたものを指します*。

Pythonは言語仕様がシンプルであるため、メンテナンス性に優れています。汎用用途に加えて専門分野向けにライブラリが数多く公開されています。特にデータサイエンス・人工知能（AI）向けに活用されることが多いので、専用のフレームワークも数多く提供されています。
【参考】：[Python](https://www.python.org/)

Pythonの特徴は、プログラム記述がシンプルなため、高機能なプログラムが簡単に記述できることです。インタプリタのためデバッグが簡単に行えます。

AIでは、分析アルゴリズムが共通化しやすいため、機械学習やディープラーニング（深層学習）のライブラリが数多く提供されています。そのため*AI分野での開発言語は、Pythonが標準的に用いられています*。記述しやすく、かつ判読しやすいのでメンテナンス性にも優れています。

Pythonでできることとは？Pythonのメリットも詳しく紹介

フレームワークとは、物事の考え方を整理しルール化したものです。その中でアプリケーションフレームワークとは、*アプリケーションを使用するための共通事項や作法に基づき、ルールを設けたものです*。ルール化に沿って使い方やAPIが定義され、これらをライブラリとして提供しているものがアプリケーションフレームワークです。

フレームワークを使わないでコード開発することも当然できますが、多くの大規模プロジェクトや複雑なアプリケーションではフレームワークが利用されています。GUIにおいても表示統一が可能ですので、フレームワーク化が進んでいます。

### フレームワークとライブラリの違い

フレームワークは、骨格や骨組みと作業方法を決めたものです。ライブラリは共通利用するソフトウェアを再利用可能にしたもので、言わばソフトウェア開発の部品と言えます。フレームワークとライブラリの違いは、*交換できない骨格と交換可能な部品の違いです*。

自動車に例えると、車体のエンジンやシャーシは交換できない基本構造ですのでフレームワークの役割となります。タイヤやランプ等の部品は仕様が合致すれば交換可能ですので、ライブラリに相当します。交換作業や手順も、フレームワークで定義されている場合と同様の標準工程で実施します。

## Pythonのフレームワークの特徴

Pythonのフレームワークは、*汎用用途・ウェブアプリケーションからデータサイエンス・人工知能（AI）向けまで数多くあります*。フレームワーク利用には多くのメリットがあり、活用が進んでいます。以降でメリット・デメリットを紹介していきます。

### Pythonのフレームワークのメリット

従来の開発手法は、個別にアプリケーションに必要とされる機能を開発する進め方でした。Pythonはライブラリ登録がしやすいので共通ライブラリ化が進んでいきました。代表的なメリットは、開発生産性の向上です。*設計・開発の工数が削減でき、短納期で開発することができます*。

続いて、メンテナンス性の向上が挙げられます。誰が見ても理解しやすいので、メンテナンスの工数が削減でき、品質が維持できます。以上のことからフレームワークでは、設計・開発から運用までの標準化により一貫性が確保され、全体の生産性と品質の向上が期待できます。

### Pythonのフレームワークのデメリット

Pythonのフレームワークのデメリットとしては、*フレームワークのルールや制限に従う必要があることです*。自由に独自カスタマイズすることはできず、サポートされている標準プラグインやアドオンモジュールを利用することになります。

しかしながら多大なメリットがありますので、主要フレームワークを比較しニーズに合致する製品を選択することで、現実的には大きく障壁となることはありません。

## Pythonのおすすめフレームワーク 5選

ここでは、主に汎用用途・ウェブアプリケーション向けのおすすめフレームワークを紹介していきます。フレームワークは多数公開されていますが、以下の代表的なソフトウェアを押さえておくのが良いでしょう。

・*Django*
Django（ジャンゴ）とは、最も利用されているフルスタック型ウェブアプリケーションフレームワークです。Pythonで実装されています。Djangoは、データベース主体のウェブサイトを簡単に構築できるように考えられています。Pythonを用いてデータモデルを定義するだけで、システムが構成できます。素早く最小限のコードで開発できるメリットがあります。
【参考】：[django](https://www.djangoproject.com/)

Djangoとは何か？できることや習得するメリットを解説

・*Flask*
Flaskは、軽量のWSGI（Web Server Gateway Interface）型ウェブアプリケーションフレームワークです。シンプルで、かつスケールアップにより複雑なアプリケーションにも対応します。機能を最小限にとどめるマイクロフレームという形態をとります。比較的規模が小さいアプリケーションで用いられています。
【参考】：[Flask](https://palletsprojects.com/p/flask/)

Flaskとは何か？基本機能やDjangoとの違いについて解説

・*Bottle*
シングルファイルモジュールで提供される、軽量WSGIマイクロウェブアプリケーションフレームワークと呼ばれています。高速性とシンプル性に特化し、シングルファイルモジュールのためライブラリ依存関係がありません。
【参考】：[Bottle: Python Web Framework](http://bottlepy.org/docs/dev/)

・*Pyramid*
「Start Small」「Finish Big」をコンセプトとしています。シングルファイルモジュールの軽量フレームワークです。テンプレート・データベース・セキュリティを選択し、すぐに利用できます。Flaskより機能が多くアドオンやコンフィグレーションの拡張性に優れており、プロジェクトの規模拡大に対応します。
【参考】：[Pyramid](https://trypyramid.com/)

・*Tornado*
ノンブロッキングネットワークI/Oを採用し、非同期通信可能なフレームワークです。数万接続まで対応するネットワークスケーラビリティが特長です。そのためウェブリクエストの処理能力が圧倒的に高く、node.jsからPythonへの置換に用いられています。
【参考】：[Tornado](https://www.tornadoweb.org/en/stable/)

### Pythonの人工知能向けおすすめフレームワーク

Pythonは、機械学習や深層学習等の人工知能（AI）分野に強みがあります。フレームワークにおいても各種提供されており、以下の2点が利用の多くを占めています。

・*TensorFlow*
機械学習用フレームワークで、Google社が開発しました。機械学習モデルの開発と推論・トレーニング（学習）に使用します。Pythonに限定されず、C/C++やJavaでも利用できます。
【参考】：[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)

・*Pytorch*
Facebook（現Meta）のAI Reserarch Lab（FAIR）で開発された、深層学習フレームワークソフトウェアです。グラフベースの実行・分散学習・モバイル展開・量子化の機能を持ちます。トレーニング時間が高速なため、短い時間で完了します。
【参考】：[Pytorch](https://pytorch.org/)

### Pythonのサーバーレス用おすすめフレームワーク

サーバーレスは固定的に利用するサーバーとは異なり、アプリケーション利用時に使うだけのコンピュートリソースです。通常はサーバーを購入しインストールやセットアップ作業が必要ですが、サーバーレスでは立ち上げ作業が不要です。

AWSのLambdaがサーバーレスの代表的なサービスです。サーバレスに適するフレームワークもいくつかありますので、ここではPython用のフレームワークソフトウェアを紹介します。

・*AWS Chalice*
AWSの提供するサービスで、API Gatewayに特化したフレームワークとなります。Flask等で用いるデコレーターベースの構文を採用しています。AWS CloudFormation・Terraform・AWS SDK for Pythonを用いた、独自のデプロイメントも可能です。
【参考】：[Chalice](https://aws.github.io/chalice/index)

・*Jeffy*
JSONフォーマットのロギングに対応しており、Lambda関数向けにデコレータとユーティリティを提供しています。関連関数やAWSサービス内のイベントをトレースし、フレームワークのカスタマイズが簡単に行えます。
【参考】：[Jeffy](https://github.com/serverless-operations/jeffy)

・*Zappa*
AWS Lambda+API Gatewayで、Pythonアプリケーションをビルド・デプロイしてくれます。サーバーレスで目指す「 infinite scaling, zero downtime, zero maintenance」（無限のスケーリング、ダウンタイム・メンテナンスなし）を実現します。WSGIアプリケーションに対応します。
【参考】：[Zappa](https://github.com/zappa/Zappa)

## どのフレームワークを採用するかは用途次第です

フレームワークはアプリケーションの種類や用途に応じて多数公開されています。特にPythonは選択肢が多くなります。大きくこだわりがなければ、*汎用用途は、人気のあるDjangoとFlaskが無難です。機械学習は、TensorFlowとPytorchを検討するのが良いでしょう*。TensorFlowもPytorchもモデルを他フレームワーク向けのフォーマットに変換することができます。例えば作成したモデルをCore MLに変換することでiOS上での利用が可能になります。

実際に試してみて不都合があるようでしたら、他のフレームワークも選択肢として広げていくことをおすすめします。

Pythonは、汎用用途から専門分野まで数多くのライブラリが公開されています。Pythonのフレームワークは、ベースとなる開発言語にPythonを用いたものを指します。ここでは、Pythonフレームワークの概要からおすすめソフトウェアまで解説していきます。

フレームワークとは、アプリケーション開発を効率的に行うよう定義したものです

Pythonのフレームワークは、ベースとなる開発言語にPythonを用いたものを指します

多種多様なフレームワークが公開されており、要求に合わせて選択することができます

Pythonフレームワークの概要からおすすめソフトウェアまで紹介

## OracleがJavaの最新バージョン19をリリース

米Oracle社が2022年9月20日、Javaの最新バージョン版「Java 19」を発表しました。同時にJavaの開発キット「JDK 19」も提供が開始されました。

これまではJava 18・JDK 18が最新でしたが、半年ごとの「フィーチャーリリース」によってJava 19・JDK 19が最新バージョンとなります。

**今回のJava 19では、プラットフォーム機能の強化・パフォーマンスと安定性・セキュリティ面など、多くの改良が加えられている点が注目されます。**Javaはフィーチャーリリースの中の1つがLTS（Long Term Support）版に指定され、3年間の長期サポートが保証される仕組みです。

現在のLTS版は2021年9月リリースのJava 17※ですが、LTSの間隔が3年から2年に短縮されたことで、次に登場するLTS版は2023年9月リリース予定の「Java 21」となります。

Java 19のサポート期間は「Java 20」公開予定の2023年3月までで、それまでの間に2回程度のメンテナンスアップデートが予定されています。また、LTSのJava8が2022年3月に公開アップデートを終了※していますが、今後も順次サポートが終了していきますので、常に確認が必要です。

この記事では、Java 19リリースに関するニュース、Java 19の新機能概要、新機能の詳細について紹介をしていきます。Javaを学んでいる方、Javaに興味がある方、実際にJavaを利用している方はぜひ参考にしてみてください。

*【参考】：[Oracle Releases Java 17](https://www.oracle.com/jp/news/announcement/oracle-releases-java-17-2021-09-14/)*
*【参考】：[オラクル、Java 19をリリース](https://www.oracle.com/jp/news/announcement/oracle-releases-java-19-2022-09-20/)*
*【参考】：※[Oracle Java SE Supportロードマップ | Oracle 日本](https://www.oracle.com/jp/java/technologies/java-se-support-roadmap.html)*

Javaとは？人気プログラミング言語Javaの将来性やメリットについて解説

Javaでは、新たな技術仕様や改訂仕様はJSR（Java Specification Request） として提案され、採用されたものがJEP (JDK Enhancement-Proposal) として管理されます。

**今回JDK 19に採用されたJEPは以下の7件があり、2023年9月にLTSとしてリリース予定のJava 21に向けて、さまざまなテストが進められていきます。**

7つの機能には「レコードパターン」、オープンソースの「Linux/RISC-V命令セットアーキテクチャ（ISA）サポート」「外部関数とメモリAPIのプレビュー」「仮想スレッド」「ベクトル演算API」「外部関数とメモリAPIのプレビュー」「構造化並行処理」があります。

Linux/RISC-V機能以外の機能は、プレビューまたはインキュベータフェーズにあります。実際にJava 19をインストールして試してみたい方は、以下のJavaダウンロード※サイトを利用してください。

*【参考】：※[Java ダウンロード | Oracle 日本](https://www.oracle.com/jp/java/technologies/downloads/)*
*【参考】：[The Arrival of Java 19| Java 19の技術ブログ](https://blogs.oracle.com/java/post/the-arrival-of-java-19)*

今回発表された**Java 19の7つの新機能詳細について、以下解説をしていきます。**これらの多くはプレビューやインキュベーション中の機能ですが、Java 21に向けてテストが繰り返され、ブラッシュアップされていく予定です。

※プレビュー機能とあるものは、実装は完了していいますが、一時的となる可能性がある新機能のことで、将来的なJDKリリースでは別の形式となるか、完全になくなっている可能性があるものを意味しています。

また、Java 18からデフォルトの文字コードが、従来のUTF-16からUTF-8になっていますが、Java 19でもそれは踏襲されています。

*【参考】：[JDK 19 Release Notes](https://jdk.java.net/19/release-notes)*

### レコードパターンのプレビュー「JEP 405：Record Patterns （Preview）」

**レコードの値を分解するレコードパターンで、Javaプログラミング言語を強化します。**レコード型とタイプ型のネストにより、強力で宣言的、かつ複合的なデータナビゲーションと処理を可能にします。本機能はプレビュー機能です。

*【参考】：[JEP 405： Record Patterns（Preview）](https://openjdk.org/jeps/405)*

### Linux/RISC-V命令セットアーキテクチャ（ISA）サポート「JEP 422：Linux/RISC-V Port」

オープンソースの命令セット・アーキテクチャ （ISA） である、Linux/RISC-V に対応します。これにより、**RISC-VアーキテクチャにおいてJavaの活用が進むことが期待されます。**

*【参考】：[JEP 422： Linux/RISC-V Port](https://openjdk.org/jeps/422)*

### 外部関数とメモリAPIのプレビュー「JEP 424：Foreign Function & Memory API（Preview）」

JavaプログラムがJavaランタイム外のコードやデータと相互運用できる APIです。

外部関数 （JVM の外部のコード）を効率的に呼び出して、外部メモリ（JVM によって管理されないメモリ） に安全にアクセスすることにより、**APIはJava プログラムがネイティブ ライブラリを呼び出す際に、脆弱性や危険性を排除してネイティブ データを処理できるようにします。**これはプレビュー 機能のAPIです。

*【参考】：[JEP 424： Foreign Function & Memory API（Preview）](https://openjdk.org/jeps/424)*

### 仮想スレッドのプレビュー「JEP 425：Virtual Threads （Preview）」

従来のJavaスレッドは、OSのネイティブスレッドとの関係が1対1であり、Javaによる多数スレッドの作成が処理のオーバーヘッドを招くケースがありました。

Virtual Threadsはこの問題解決のための新機能で、**スレッドをJava VM（仮想マシン）内で管理することで、消費リソースの削減とパフォーマンス向上を図ります。**これはプレビュー機能です。

*【参考】：[JEP 425： Virtual Threads（Preview）](https://openjdk.org/jeps/425)*

### ベクトル演算API（インキュベーション中）「JEP 426：Vector API （Fourth Incubator）」

サポートされているCPU アーキテクチャ上で実行時に最適なベクトル命令にコンパイルして、ベクトル演算（1つの命令で複数のデータ処理を行う演算方式）を表現する API を導入することで、**同等のスカラー演算（1つの命令で1つのデータ処理を行う方式）よりも優れたパフォーマンスを実現します。**

*【参考】：[JEP 426： Vector API （Fourth Incubator）](https://openjdk.org/jeps/426)*

### パターンマッチングのプレビュー「JEP 427：Pattern Matching for switch （Third Preview）」

switch式およびステートメントのパターンマッチングによって、Javaプログラミング言語を強化します。

switchにパターンマッチングを拡張することで、式を複数のパターンに対してテストすることができ、それぞれが特定のアクションを持つため、**複雑なデータ指向のクエリを簡潔かつ安全に表現することができます。**本機能はプレビュー機能です。

*【参考】：[ JEP 427：Pattern Matching for switch （Third Preview）](https://openjdk.org/jeps/427)*

### 構造化並行処理API（インキュベーション中）「JEP 428：Structured Concurrency （Incubator）」

構造化並行処理のためのAPIを導入することによって、マルチスレッドプログラミングを簡素化します。構造化並行処理は、異なるスレッドで実行される**複数のタスクを1つの作業単位として扱うことで、エラー処理やキャンセル処理の効率化、信頼性の向上、観測性の強化などを実現します。**

本APIはインキュベーション中の APIです。

*【参考】：[JEP 428：Structured Concurrency （Incubator）](https://openjdk.org/jeps/428)*

## Java 19の新機能を試しましょう

ここまで、Javaプログラミング言語の最新バージョン・Java 19リリースのニュース・新機能の概要・詳細について解説しました。

オブジェクト指向言語のJavaは、OSにかかわらず実行できる汎用性の高さ・安定性・豊富なライブラリ・ガベージコレクション（メモリーリークを防ぐ機能）などが備わり、世界で最も利用されている言語と言われています。しかも、半年ごとに新たな機能が搭載され、2年に1度の割合でLTSが提供されます。

こうしたことから、Javaの人気は高く、将来性があると考えられます。プロジェクトなどで利用する際には、安定性の高いLTS版の利用が向いていますが、**今回紹介したJava 19のようなフィーチャーリリース版で新機能を試しておくことをおすすめします。**

Javaの資格は？おすすめ資格のレベルや難易度・学習方法を解説！

Spring Bootとは？Java開発の主要フレームワークを解説！

米Oracle社が2022年9月20日、半年ごとの「フィーチャーリリース」によるJavaの最新バージョン「Java 19」、Java開発キットの「JDK 19」を発表しました。この記事では、Java 19の新機能概要とその詳細について解説していきます。

米国Oracleは2022年9月20日に、Javaの半年ごとの「フィーチャーリリース」で「Java 19」を発表した

「Java 19」は2023年9月にリリース予定のLTS版「Java 21」に向けて7つの新たな機能や改良が行われている

2年に1度登場するJavaのLTS版を本格的に利用する前に、「フィーチャーリリース」を活用して試しておくとよい

Java 19とは？フィーチャーリリースの最新版を理解しよう！

最初にOpenCVとはどういうものか・ライブラリとは何かなど基本的なことについて解説しています。**OpenCVは画像処理を行う場合に便利なライブラリです。**ぜひこの機会にOpenCVの使い方を覚えてください。

音声処理も可能？OpenCV 4.5.5の新機能について解説！

OpenCVは「Open Source Computer Vision Library」の略であり、画像処理に関連する処理をまとめたライブラリです。開発者はCPUで有名なIntelです。**OpenCVはオープンソースなため誰でも無料で活用し、自由にWebアプリなどを作成することができます。**趣味の範囲だけでなく、商用利用も問題ありません。

OpenCVはすでに多くの場面で使われており、人工知能開発・ロボット開発・モバイルアプリ開発など、数多くのアプリケーションがリリースされています。*OpenCVの利点はさまざまなプラットフォームで動作することです。*Windows・Linux・スマホなどOSに縛られず使用することができます。

【参考】：[OpenCV](https://opencv.org/)

**ライブラリとはよく使う機能がパッケージとしてひとまとめになったもののことです。**インストールして使うことができ、ライブラリを自分のプログラムに読み込ませることで特定の機能を使うことが可能です。

ライブラリにはインストールして使うものの他に、*最初から使える標準ライブラリというものもあります。*Pythonなどにも数多くの標準ライブラリがあります。

**画像処理とはコンピューターを使って画像の色や大きさを変えたり、画像から別の画像を作り出したりする処理の全般を指します。**人工知能の進歩と共に画像処理も徐々に進化を遂げています。ディープラーニング技術を使うことによって、猫の画像をコンピューターが識別できるようになったことは大きな話題となりました。

そして*画像処理を応用することで、さまざまなアプリケーションを作ることができます。*作成可能なアプリケーションの一例として、顔認証アプリや文字認識アプリなどが挙げられます。

### OpenCVが使えるプログラミング言語

OpenCVはさまざまなプログラミング言語で使用することができます。使用可能なプログラミング言語にはC言語・C++・Javaなどがありますが、*特にPythonで使われることが多いです。*

Pythonは人工知能開発で多く使われる言語であり、他にも多種多様なライブラリを使うことができます。Pythonには「OpenCV-python」というものがあり、こちらをインストールすることでOpenCVを活用可能です。**OpenCVで画像処理を行いたいなら、Pythonを使うのがおすすめです。**

ここではOpenCVを使ってできることをまとめました。OpenCVでは具体的にどのような画像処理ができるか解説します。画像処理について知識を深めたい方はぜひお読みください。

まずできることは画像の表示です。OpenCVでは画面に表示する画像を数値で書き表すことが可能です。**数値で書き表すだけでOpenCV内のプログラムが画像表示をしてくれます。**

具体的にはimreadというメソッドを活用します。imreadにファイル名を指定すれば画像が読み込まれ、その後imshowメソッドやwaitKeyメソッドなどを使って画像を表示させます。*画像はカラーのまま表示することも、白黒で表示することも可能です。*またimwriteメソッドで画像を別ファイルに保存することもできます。

OpenCVでは画像の編集が行えます。**画像の大きさの調整や切り取りも簡単に実行することが可能です。**大きさの調整はresizeメソッドで行えます。こういった画像編集は機械学習を行う上では欠かせません。人工知能が画像を読み込む際は画像のサイズなどの要素を統一した方が学習しやすくなります。

**OpenCVにはノイズ除去を行うためのメソッドも、多く用意されています。**blurメソッドやGaussianBlurメソッドを状況に応じて使い分けることで、綺麗な画像を作成できます。解析処理を行う際、ノイズが邪魔をして上手く解析できないことはあります。そういった場合はOpenCVを使ってノイズ除去を行います。

見本画像と似ている画像なのか検出することが可能です。こういった処理をテンプレートマッチングと呼びます。**OpenCVでは「matchTemplate」などのメソッドを使用することで、テンプレートマッチングを行うことが可能です。**

続いてOpenCVを使うメリットを解説します。画像処理はOpenCVを使わなくても可能ですが、OpenCVを使った方が開発作業が効率化されるなどの利点があるでしょう。ここではOpenCVを使う具体的なメリットを解説します。

**OpenCVのメリットは使い方が簡単なことです。**Pythonで利用する場合コマンドを使うだけでインストールが完了します。Windowsではpipコマンド・Macではbrewコマンドを使います。またOpenCVはメソッドの使い方さえ覚えてしまえば、初心者でも使いこなすことが可能です。

顔認証にも使われるOpenCVをインストールして使ってみよう！

**OpenCVはVR開発にも応用することが可能です。**画像だけでなく物体を読み込んで動きや位置を解析することができるためです。

VRやARの開発にはUnityを使う方が多いでしょう。UnityにはOpenCV for Unityというプラグインがあり、こちらを購入してダウンロードすればUnityでOpenCVが使えます。

### 他のPythonライブラリと併用可能

Pythonには他にも数多くのライブラリが存在します。計算結果を表示できるmatplotlib・数値計算を効率的に行えるNumpy・多くの機械学習アルゴリズムが実装されたscikit-learnなどです。**これらのライブラリとOpenCVを組み合わせることで、さらなる効果を発揮します。**

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

ここではOpenCVの具体的な活用事例を紹介します。OpenCVを使ったアプリケーションは私たちの生活のいたるところで既に活躍しています。今回はそれらの一部をご紹介します。

**OpenCVによる人間の顔を判断する顔認証システムが開発されています。**コンピューターは多くの画像を学習することにより、人の目や顔がどこにあるのか認識することが可能です。顔認証システムは実にさまざまな所で使われています。

顔認証システムの一例として空港でのセキュリティチェックやスマホのID認証などが挙げられます。顔認証は指紋認証よりも精度が高いと言われており、今後更に活用されていくと推測されます。

**OpenCVによる交通標識の自動認識アプリも開発されています。**交通標識があるとスマホが作動しARで交通標識の意味を教えてくれるというものです。外国人観光客などは日本の交通標識の意味を知らないこともあり、そういった場合に活用されています。

[【ONETECH】AR + AIで標識認識アプリ作成しました。](https://www.youtube.com/watch?v=HJlYXgZIdYo) 

**OpenCVで画像認識を行うことでゲームの戦況を可視化するツールも開発されています。**戦況を画面上に表示させることで、戦況を見つつキャラコントロールを行うことが可能です。ゲームにおいてもOpenCVのさまざまな機能が活用されています。

[C++/OpenCVでスプラトゥーン2の戦況を可視化する索敵補助ツール作ってみた](https://qiita.com/Kazuma_Kikuya/items/4767afe581c94b0c16f1) 

ここまでOpenCVでできることやメリット・活用事例について詳しく紹介してきました。ここではOpenCVの使用方法や活用方法を学ぶのにおすすめの手段をいくつか紹介します。

**OpenCVについて学ぶ方法のひとつとして「セミナーの受講」があります。**オンラインで受講できるものが多く、中には実際に自身のパソコンにOpenCVをインストールし使用するというセミナーもあります。

セミナーにはOpenCVの基礎から応用まで学べるものもあれば、OpenCV以外の知識についても身につけることができるものあり、*自分の知りたいことに合わせて学ぶことができます。*

**OpenCVを自分のペースで学んでいきたいという場合におすすめなのが、書籍を利用した学習方法です。**画像処理や機械学習などある機能に特化したものから全てを網羅しているものまで、OpenCVについて解説・説明している書籍は数多くあります。そのため自分が学びたいことを明確にしてから選ぶことが大切です。

OpenCV学習におすすめの書籍をいくつか紹介しています。他にもOpenCVについて学べる書籍はありますので、自分に合ったものを探してみてください。

・*「解説 OpenCV 3」*
カメラ入力やファイル出力の方法から物体や動きのトラッキング方法・機械学習方法まで丁寧に解説されています。OpenCVについて基礎から学ぶことのできる一冊となっています。

【参考】：[解説 OpenCV 3](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118376/)

・*「OpenCVによる画像処理入門」*
画像処理について解説されているだけでなく、実際に手を動かしながらOpenCVについて知識を深めていける一冊です。C言語・C++・Pythonの3言語に対応しています。

【参考】：[OpenCVによる画像処理入門](https://www.kspub.co.jp/book/detail/1538290.html)

・*「OpenCVとPythonによる機械学習プログラミング」*
OpenCVによる機械学習プログラミングを学びたい場合におすすめの一冊で、書籍版とPDF版があります。多種多様なアルゴリズムとOpenCVとの使用方法について分かりやすく解説されています。

【参考】：[OpenCVとPythonによる機械学習プログラミング](https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=92292)

## OpenCVを習得してスキルアップを目指す

本記事ではOpenCVでできることやメリット・具体的な活用事例などについて詳しく紹介してきました。*OpenCVは簡単にインストールすることができます。また使い方も分かりやすく、初心者でも勉強しやすいライブラリとなっています。*

画像処理や人工知能開発は今後更に需要を伸ばすと推測される分野です。こういった分野の勉強を今のうちにすることは、エンジニアとしての市場価値を上げることに繋がるでしょう。この機会に**OpenCVを習得してエンジニアとしてのスキルアップやキャリアアップ**を目指してみてください。

言語・開発の記事（73ページ目）