## データ分析ではツールを活用しよう

データ分析とは、さまざまなデータを収集・加工し、その結果を分析することを指します。ビジネスの課題を解決する場合や、研究で活用されています。そんなデータ分析は、プログラミング言語を使って専門家が行うことも多いですが、実はツールを使用して分析することもできます。

本記事では、**データ分析の手法や、おすすめのデータ分析ツールを紹介します。**これからデータ分析をしてみたい方は、ぜひ参考にしてください。

データ分析とは？基本的な目的や方法、職種例と転職方法について解説

データ分析と一言でいっても、**どのような目的で行うかによって、データ分析の手法も変わります。**データ分析のツールを選ぶ前に、どのような集計を行うのかを事前に把握しておきましょう。

データ分析の手法とは？転職に役立つ8つの手法や資格を紹介！

*クロス集計は、アンケートなどを行った際に使われる分析手法です。*1つの質問事項の結果に、他の質問の結果を掛け合わせてグラフなどを作成します。他の集計方法と比較すると簡単な分析方法のため、データ分析を初めて行う人も取り組みやすい分析手法と言えます。

*ABC分析とは、その名の通りAとBとCの3つのグループに分けて評価をする分析手法です。*ABC分析は、さまざまな用途で使われますが、特に経営に活かすことができます。

例えば商品の売上や在庫などを分析し、これからどんな商品を多く取り扱うべきかなどを考える時に、ABC分析は役に立つでしょう。

クラスター分析の名前に使われている「クラスター」は、集団と言う意味を持ちます。*その名前からも分かる通り、ある母集団から同じような特徴を持つ小さな集団に分けることをクラスター分析といいます。*

*ロジスティック回帰分析は、とある結果になる確率を分析して結果を予測する、多変量解析の1つです。*このロジスティック回帰分析は、マーケティングの分野などで頻繁に使用されている分析手法です。

アソシエーション分析は、顧客の購買データから購買パターンを推測するなど、物事のパターンから施策立案に活用できるようなデータ分析の手法です。*Aという結果とBという結果の相関性を調べ、Aが起きた際にBが起こりうるかどうかを調べます。*

*因子分析は、とある結果になった要因を探す分析手法で、マーケティング分野などでよく使われる手法です。*この因子分析は、データの関連性を調査し、顧客が今後どのような行動をとるのか予測するような場合に使われます。

因子分析では、アンケート調査や顧客データからデータを収集し、分析を行うことが多いです。

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## データ分析を用いるメリットとは

データ分析の手法にはさまざまな種類があり、目的に沿った手法を使うことでビジネスの課題解決に繋がるなど多くのメリットがあります。ここからは、データ分析を用いるメリットについて詳しく解説します。

### データに基づいて意思決定ができる

データ分析することのメリットとして挙げられるのは、データに基づいて客観的な意思決定ができる点です。

なぜならデータ分析では過去のデータや事象から、将来の予測を立てるからです。*データ分析を使えば経営やビジネスの課題を解決する際に、データという根拠に基づいて意思決定ができます。*

データ分析を行うことで、顧客の隠れた需要や、今後大きくなるであろう市場が分かる可能性もあります。*トレンドに沿った商品を開発したい場合や、新しい市場を開拓したい場合は、データ分析から新しい戦略を立てることも可能です。*

従来はマーケティングの調査をする際、アンケートの集計やデータの分析に非常に多くのコストをかけていました。しかし、これらも*データ分析のツールを活用すれば時間と経費を削減し、ローコストでマーケティングの施策を立てることができます。*

## データ分析におすすめのツール10選

データ分析にはそれぞれ種類があり、使われている場面も異なると分かりました。ここからは、データ分析におすすめのツール10選を紹介します。**BIツールをはじめとして、さまざまな特徴を持つツールを紹介するので、自身に合ったツールを探してみましょう。**

*Excel（エクセル）はマイクロソフト社の製品として有名ですが、こちらは表計算をする以外に、データ分析もできるソフトです。*

Excelの中にある「分析ツール」を活用すれば、プログラミングをしなくてもデータ分析が可能となります。すでにExcelを所有している方は、すぐにデータ分析を始めることができるでしょう。

【参考】：[Microsoft公式 Microsoft Excel](https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365/excel)

PythonでできることにExcel操作や自動化があるって本当？

*MetabaseはMicrosoft SQLサーバー、オラクルデータベース、MySQLなどのデータベースに接続することが可能で、データを分析後に可視化することができます。*

公式サイトのドキュメントも充実しているため、インストールの手順や使い方なども、ここから学べます。Metabaseは有料プランもありますが、フリートライアルもあるので、気になる方はフリートライアルから試してみましょう。

【参考】：[Metabase 公式](https://www.metabase.com/)

SQLとは？概要・できること・プログラミング言語との違いを解説

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SAP Analytics Cloudは、*BIツールとしての機能も持ちつつ、機械学習や予算の計画などさまざまな機能を持ち合わせたツールです。*

また、トレーニングやチュートリアルなども充実しているため、そちらも利用しながら分析機能を利用できます。

【参考】：[SAP Analytics Cloud](https://www.sap.com/japan/products/technology-platform/cloud-analytics.html)

Looker Studioは、Googleが提供しているBIツールです。スプレッドシートやアナリティクスを始めとするデータを取り込んでレポートを作成してくれます。

また、他のGoogleのツールと同様に、*ユーザとの連携もできるためチームで作業を行いたい場合も簡単にデータを共有することができます。*

普段Googleでデータ集計をしていたり、アナリティクスを活用していたりする方は、より簡単にデータ分析が行えるでしょう。

【参考】：[Google公式 Looker Studio](https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja)

tableauでは、分析プラットフォームやCRM Analyticsなど、データ分析ツールを豊富に提供しています。その中でもTableau Desktopは、データのビジュアル化やデータの分析をしてくれるツールです。*

このTableau Desktopは、*ビッグデータやスプレッドシートなど、さまざまなデータを取り込んで分析をしてくれるのが特徴の1つです。*また、コードを記述することなくドラッグ＆ドロップで分析が可能です。

【参考】：[tableau 公式](https://www.tableau.com/ja-jp)
【参考】：[tableau Desktop公式](https://www.tableau.com/ja-jp/products/desktop)

Tableauとは？BIツールの特徴や使い方、学習方法を解説！

*Microsoft Power BIは、マイクロソフト社の提供しているサービスであるため、他のマイクロソフト社のツールと連携することも可能です。*

また、使い方を学ぶためのガイドや、オンラインワークショップ、コミュニティなども提供されているため、使い方を学習しながらデータ分析ができます。すでにMicrosoftのアプリケーションを多く使用している方は、こちらのツールを試してみるのもよいでしょう。

【参考】：[Power BI｜Microsoft Power Platform](https://www.microsoft.com/ja-jp/power-platform/products/power-bi)

こちらのツールはAWSが提供するデータ分析ツールです。*データベースなどからリアルタイムに分析が行えます。*

Amazon Redshift Serverlessは従課金制ですが、無料トライアルの期間もあります。無料トライアルについては、対象の期間などが決まっているため、詳しくは公式サイトを確認しましょう。

【参考】：[AWS公式 Amazon Redshift Serverless](https://aws.amazon.com/jp/redshift/redshift-serverless/)
【参考】：[AWS公式 Amazon Redshift Serverlessの料金](https://aws.amazon.com/jp/redshift/free-trial/?nc=sn&loc=4&dn=3)

AWS Redshiftとは？概要やメリット、料金などをわかりやすく解説

*Prediction Oneは、クリックだけでデータ分析ができるため、プログラミングに自信がない方でもデータ分析が可能です。*またPrediction Oneでは、デスクトップ版とクラウド版の2種類が提供されているため、好みなどにあわせてツールを使えます。

【参考】：[SONY公式 Prediction One](https://predictionone.sony.biz/)

*FineReportはBIツール、データの可視化、帳票やユーザ情報を分析することができるツールです。*データ分析だけでなく帳票の入出力やデータ統合などもできるため、ビジネスツールを一元管理したい方にもおすすめのツールです。

【参考】：[FineReport公式](https://www.finereport.com/jp/)

データ分析に関わる職種としては、**データサイエンティストやデータアナリストが挙げられます。**データの分析や活用に関わる高度な知識やスキルを持ち、企業をサポートします。

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### データサイエンティストやデータアナリストの仕事内容

*データサイエンティストは、ビッグデータの分析を通じて有益な情報を抽出する専門家です。*データからパターンや傾向を見つけ出したり、分類や予測を行ったりします。AIの技術が使われることも多く、機械学習モデルの構築もその仕事内容に含まれます。

*データアナリストは、分析によって得られたデータをビジネス課題の解決につなげるところまでを担当します。*データサイエンティストとの線引きは曖昧な部分もありますが、具体的な施策の提案など、データの活用に重きを置いているのがデータアナリストの特徴です。

こうしたエンジニアは、上記で紹介したようなツールを用いて分析を行うこともあるため、ツールの扱い方も覚えておく必要があります。

データアナリストとデータサイエンティスト｜共通点と違いを徹底解説

<center>[*データサイエンティスト・アナリストの転職・求人情報を見る　＞*](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0109001/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

### データサイエンティストやデータアナリストの需要

*インターネットやその他のIT技術の普及により情報化が進む現代では、データサイエンティストやデータアナリストの需要は非常に高まっています。*そのことは、年収からも見て取れます。

データアナリストの年収は、「マイナビエージェント職業別年収ランキング」で近い職種のアナリスト・エコノミストの平均年収は824万円（※2025年1月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のコンサルタントを参考にすると、平均年収928万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、アナリストなどビジネスのサポートをする職種は一般平均年収よりもやや高めであることが分かります。

ビッグデータといった大量のデータから必要な情報を見つけ、それを活用するのは容易なことではないため、こうした高い専門スキルを持った人材が重宝されています。

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/finance01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

データ分析はビジネスの課題を解決する際に使われています。データ分析にはプログラミングの知識などが必要だと思われがちですが、現在ではコードを書かなくてもデータ分析できるツールが公開されています。本記事ではデータ分析におすすめのツールを紹介します。

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## スクレイピングとはデータを収集・加工すること

スクレイピングという言葉は英語で「scraping」と書き、日本語では「こする」「削り取る」という意味を持つ単語です。またIT業界でのスクレイピングは、**任意のサイトの情報を収集・加工することで必要なデータを抽出することを指します。**

スクレイピングはツールを使用して自動的にデータを収集、加工することが多いですが、ツールの中にはノーコードでスクレイピングできるツールもあり、Webマーケティングなどの分野で注目を集めている技術です。

しかし、スクレイピングを行う際には、セキュリティや法律的な観点から注意すべき点がいくつかあります。注意点をしっかり確認せずにスクレイピングを行った場合、法律に触れてしまう可能性もあります。

そこで本記事では、スクレイピングの概要やツール、注意点などを解説します。これからスクレイピングをしようと考えている方は、ぜひ本記事を参考にしてください。

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スクレイピングはWebサイトのデータを自動的に収集・解析しますが、具体的にどういった場面で活用するのでしょうか。ここでは、スクレイピングの活用場面をいくつか紹介します。

### Webマーケティングのデータ解析

*スクレイピングは、Webマーケティングなどで大量のデータを解析したい場合に使われます。*例えば、ECサイトのデータを解析して、自社の売上向上を目指す場合などが挙げられます。

競合している会社や、同じような商品を取り扱うサイトのデータを収集し、データの加工ができれば、そこから自社の価格や品揃えが適切か判断できます。この際に他社のWebページを1ページずつ手動で調べていくのは大変ですが、スクレイピングであれば効率的な調査が可能です。

世の中の動きを知ることで、市場の動向に適応したり、顧客ニーズの変化に対応できたりします。*手動でリサーチするのは時間的・人員的なコストが多くかかりますが、スクレイピングによって関連トピックの情報を自動で収集できます。*

例えば、SNSやニュースサイトをスクレイピングし、特定のキーワードやトピックに関する投稿数や言及頻度を集計することで、トレンド情報を収集します。これらの情報は、マーケティングやコンテンツ制作に活かすことも可能です。

このように、効率的にトレンド情報を収集するには、スクレイピングが役立ちます。

*イベントの情報や商品レビューなど、特定の情報を収集したい場合においても、スクレイピングが役立ちます。*コンテンツのニーズを調べることで、ユーザに対する有効なアプローチを行えます。

例えば、映画や書籍のレビューに関する情報を集め、それらのジャンルにアプローチできるユーザに向けて自社サービスを勧めます。さまざまなユーザの声を拾うことで、マーケティング戦略に活かせるでしょう。

SEO分析においても、スクレイピングは非常に有効です。*競合サイトのSEOパフォーマンスをリサーチし、自社サイトのSEO戦略に活かすことができます。*スクレイピングによってGoogleの検索結果ページを解析し、競合の順位や内容を把握できます。

また、自社サイトと競合サイトの検索順位の変動を追跡していくことで、最適なSEO戦略を練ることも可能です。Webサイトを運営する際には、欠かせない分析手段と言えるでしょう。

卒論やレポートを作成する際に、特定分野の学術データが必要になるケースがあります。無数にあるデータの中から、必要なデータのみを手動でピックアップするのは簡単ではありません。

そこで、*スクレイピングを活用することで、論文のメタデータの抽出や、研究データの集約などが自動化され、効率的に学術データの収集を行えます。*データ収集にかかる時間を短縮できるため、その分執筆への時間を増やせて質の高いレポートを作成できます。

## スクレイピングはクローリングやAPIとは違う

*スクレイピングに似たものに、よくクローリングやAPIが挙げられますが、こちらは意味合いが異なりますので注意しましょう。*ここからはクローリングやAPIとスクレイピングの違いについて解説します。

クローリングとは、Googleが行っている情報検索の技術を指します。Googleのサイトのインデックスは、クローラというソフトウェアが管理しています。そして、**このクローラがサイトを巡回することをクローリングと呼びます。**

このクローリングの目的は、サイトのコンテンツを発見し、Googleのインデックスに登録することを目的としています。そのため情報を収集、加工するスクレイピングとは違うものだと理解しましょう。

【参考】：[Google 検索における情報の整理方法](https://www.google.com/intl/ja/search/howsearchworks/how-search-works/organizing-information/)

**APIとは「Application Programming Interface」の略称で、Webサービスが提供しているアプリケーションを指します。**APIは提供元のサービスが出す公式のものです。

一方でスクレイピングは非公式のツールですので、APIとは異なります。APIを使うだけで欲しいデータが得られる場合には、こちらを使用した方が安全と言えるでしょう。

Web APIとは？仕組みや使い方、メリットをわかりやすく解説！

## スクレイピングのメリットとデメリット

スクレイピングはマーケティングなどの分野を始めとして、非常に役に立つツールだと分かりました。そんなスクレイピングですが、メリットだけでなくデメリットもいくつかあります。

ここからは、スクレイピングのメリットとデメリットを解説します。

スクレイピングのメリットは、自分の欲しい情報だけを抽出して取得できることです。また*情報量が膨大な時にも、自動的に情報を収集してくれるスクレイピングは非常に役に立ちます。*

自動化による時間や手間の短縮が見込めますので、スクレイピングによって作業効率の向上も期待できるでしょう。

### スクレイピングのデメリット

スクレイピングのデメリットは、*迷惑行為となったり、利用規約や法律に抵触する恐れがあることです。*例えばWebサイトの中には、利用規約にスクレイピングが禁止と明言しているサイトもあります。スクレイピングを実施する前には、必ず事前に利用規約を確認しましょう。

またスクレイピングはツールや調べる内容によっては、対象のサイトに重い負荷をかけてしまう可能性があります。実際にスクレイピングを行う場合は、必ず負荷を考慮したうえで実施しましょう。

その他にも、スクレイピングをする対象のサイトから、不審な動きをしていると思われてしまった場合には、アクセス拒否をされる可能性もあります。

このように、スクレイピングにはデメリットも多くあります。後述でスクレイピングに関する注意点について解説するので、スクレイピングの実施を検討する場合は、ぜひ参考にしてください。

スクレイピングの概要を押さえたところで、**次はスクレイピングができるツールを紹介します。**ただし、実際にスクレイピングを行う際には、調査をする対象のサイトの利用規約などを必ず事前に確認しましょう。

*Octoparseはコーディング不要のスクレイピングツールです。*クリックだけでデータを抽出でき、取得するページも制限なしで利用できます。基本的には無料で使用できますが、複数人で使用する場合やスクレイピングの規模が大きくなる場合には、有料プランも用意されているようです。

【参考】：[誰でもWebスクレイピング](https://www.octoparse.jp/)

*ParseHubは無料でデータ抽出ができるスクレイピングのツールです。*ウェブサイトを開き、抽出したいデータをいくつか選択するだけで、データを取得できます。このParseHubはコーディングが必要ないため、コードを記述する手間も不要です。

また、スクレイピングした結果をJSON・Excel・APIなど複数の形式で結果のダウンロードできるのも魅力の1つと言えます。

さらにParseHubは初心者向けにチュートリアルを用意しており、テキストと動画で学べるため、学習コストもそれほどかからないでしょう。

【参考】：[A free web scraper that is easy to use](https://www.parsehub.com/)
【参考】：[ヘルプセンター](https://help.parsehub.com/hc/en-us)

*Common Crawlは、非営利団体が運営するオープンソースのツールです。*インターネット全体のWebページを毎月、または数ヶ月ごとにクロールしてデータを収集・更新しています。

Common Crawlのデータセットは、AWSのAmazon S3というサービス上にあるため、Amazon S3からデータをダウンロードして利用可能です。オープンソースなので無料で使用できます。

【参考】：[Common Crawl - Open Repository of Web Crawl Data](https://commoncrawl.org/)

*import.ioは、直感的なUIで簡単にスクレイピングができるツールです。*ノーコードで操作できるため、コードが書けない方でも使いやすいツールと言えます。

import.ioではログイン後のデータの取得やサイトのスクリーンショットの取得、スケジュール設定機能など、さまざまな機能が提供されています。無料トライアルもあるため、気になる場合はチェックしてみましょう。

【参考】：[Import.io](https://www.import.io/)

*WebHarvyはノーコードでスクレイピングができるツールであり、マウスをクリックするだけでスクレイピングが可能です。*また、画像のスクレイピングも可能であり、オンラインショップやイメージギャラリーから画像を収集することもできます。

WebHarvyを使用して取得したデータはExcel、XML、CSV、JSON、TSVファイルなどで取得できます。無料トライアルも用意されていますが、制限を解除するためにはフルバージョンの購入が必要です。

【参考】：[WebHarvy Web Scraping Software | No-Code Web Scraper](https://www.webharvy.com/)

スクレイピングのツールおすすめ10選！メリットや注意点も紹介

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## Webスクレイピングに適したプログラミング言語

**Webスクレイピングに適したプログラミング言語として、最もよく活用されるのが「Python」です。**

Pythonにはスクレイピングをサポートするための「BeautifulSoup」や「Requests」などのライブラリが豊富にあります。これらを活用することでデータを簡単に抽出したり、HTTPリクエストを簡単に送ったりできるなど、Webスクレイピングにおいては欠かせません。

【参考】：[PyPI · The Python Package Index](https://pypi.org/)

その他にも、JavaScript（Node.js）やRuby、PHPなどのプログラミング言語もスクレイピングに適しています。

JavaScriptは動的コンテンツのスクレイピングに、Rubyは「Nokogiri」ライブラリで高速な解析を実現し、PHPはサーバサイドでスクレイピングを実行したい場合など、それぞれメリットを活かせるシチュエーションで使い分けましょう。

## スクレイピングを行う際の注意点

メリットとデメリットで解説したように、スクレイピングを行う際には気を付けるべき注意点がいくつかあります。ここからは注意点について、詳しく解説します。

*情報を取得するために、サイトに何度もアクセスをしてしまうとWebサイトのサーバに負荷をかけてしまいます。*手動でサイトにアクセスしている時はそれほど意識しませんが、スクレイピングの際は自動で何度もアクセスをかけていないか注意を払う必要があります。

あまりにもアクセスを集中させてしてしまうと、Dos攻撃というサイバー攻撃だと受け取られる可能性がありますので気を付けましょう。

### 利用規約で禁止されている場合は違法になることも

利用規約とは、Webサービスなどを運営している事業者が定める利用に関するルールです。多くのWebサイトには利用規約が記載されており、ここにスクレイピングの禁止が明示されている場合は、スクレイピングは行えません。

*スクレイピングが禁止されているWebサイトでスクレイピングを行うと、違法な情報収集となってしまいます。*損害賠償などの大きな問題に発展する可能性もあるため、注意しましょう。

### 著作権や個人情報保護法に注意する必要がある

*Webサイトのコンテンツには著作物や個人情報を含む可能性があるため、スクレイピングを行うことで、著作権や個人情報保護法を始めとした法律に抵触する恐れがあります。*

スクレイピングはツールなどを使用して自動的にデータを収集するのがメリットではありますが、一方で自動的に上記のようなデータも収集する恐れがあります。

そのため、調査する対象のデータはどういったものを扱うのか事前に必ず調べておきましょう。個人情報や著作物については、以下のリンクから確認できます。

【参考】：[著作物 – 第2条(定義) | 文化庁](https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/seidokaisetsu/pdf/93726501_05.pdf)
【参考】：[著作権 | 文化庁](https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/)
【参考】：[1-1.「個人情報」って何だろう？～その1：あなたを特定できる情報～](https://privacymark.jp/system/course/theme1/01.html)
【参考】：[「個人情報保護法」を分かりやすく解説。個人情報の取扱いルールとは？ | 政府広報オンライン](https://www.gov-online.go.jp/useful/article/201703/1.html)

スクレイピングはデータを収集し加工することを指します。大量のデータを自動的に解析できることから注目を集める技術ですが、スクレイピングを行う際には注意点がいくつかあります。そこで本記事では、スクレイピングの概要やメリットとデメリット、注意点などを紹介します。

スクレイピングはWebサイトなどからデータを収集し、加工することです

スクレイピングはツールを使って気軽に行うことができます

スクレイピングを行う際には、利用規約や法律に違反しないか確認する必要があります

スクレイピングとは？APIやクローリングとの違い、活用場面を解説

*VSCode（Visual Studio Code）とは、マイクロソフトが開発した、無料で使用できるオープンソースの汎用IDE（Integrated Development Environment：統合開発環境）です。*VSCodeは軽量で高速、さらに拡張性に優れたエディタとして多くのプログラマーに支持されています。

Java Extension Packをはじめ、開発をサポートする多彩な拡張機能が利用可能で、Java開発にも適しています。またクロスプラットフォーム対応で、Windows、Mac、Linux環境で利用できる点も人気の理由です。

この記事では、VSCodeを用いてJavaの開発環境を簡単に構築する方法を、初心者の方にも分かるよう、図を交えながら解説します。

【参考】：[Javaソフトウェア | Oracle](https://www.oracle.com/jp/java/)
【参考】：[Visual Studio Code｜コード エディター｜Microsoft Azure](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code)

VSCodeとは？定番のコードエディタを他のエディタと比較して解説

## VSCodeでJava開発環境を構築するための具体的な手順

エディターに加えて、IDEとしても人気のVSCodeを用いてJavaの開発環境を構築するには、何が必要なのでしょうか？ここでは必要な環境整備、環境構築、実行方法について図解していきます。

ここでは、Windows11パソコンにJavaの開発環境を構築するという前提で、手順を中心に紹介します。**本記事ではWindows11を例に解説していますが、macOSやLinuxでも同様の手順で構築可能です。**

*1.パソコン*
ここでは、Windows11 Pro バージョン24H2のパソコンを利用します。

*2.インターネット*
JDKのインストール、VSCodeのインストールにはネットワーク環境が必須です。

*3.Java Development Kit （JDK）*
JDKとは、Javaによる開発で必要なソフトウェアを1つにまとめたパッケージのことです。Oracle JDKは公式ライセンスに基づいて提供されていますが、用途によっては商用利用に制限があります。無料で利用可能な「OpenJDK」も広く使用されています。

JDKがインストールされているか確認したい場合は、コマンドプロンプトから次のコマンドを入力します。

次のようにJDKのバージョンが表示されたらインストールは完了しているので、VSCodeのインストールに進みましょう。

*4.VSCode (Visual Studio Code)*
Javaの統合開発環境として利用するVSCode（Visual Studio Code）は、無料で利用できる高機能なコードエディタです。

VSCodeがインストールされているか否かを調べるには、Windows11の場合、スタートメニューを開いて上段の検索窓に「Visual Studio Code」と入力して検索し、VSCodeのアイコンが表示されれば、インストールされています。

Javaプログラミングには、Java開発環境であるJDKが必要です。インストールがされていない場合は、**以下の手順でJDKをダウンロードし、インストールと環境変数の設定を行います。**

*1.JDKの入手*
以下のOracle公式ダウンロードページにアクセスし、ここでは JDK 23> Windows>x64 Installerを選択し、赤枠のURLをクリックします。

【参考】：[Java Downloads | Oracle 日本](https://www.oracle.com/jp/java/technologies/downloads/)

~~　【図】：JDK Development Kit 23.0.1 downloads　画面　~~

*2.JDKのインストール*
ダウンロードが終わったらインストーラーファイルをダブルクリックし、インストールを開始します。

~~　【図】：ダウンロード>JDKのインストーラー>インストール　画面　~~

次の画面が表示されたら、インストール先を記録してから「次」を押します。インストール先のパスは後ほど環境設定で必要になります。

*3.システム環境変数の編集*
JDKのインストールが済んだら、環境変数を設定します。スタートメニューで検索窓に「path」と入力すると、最も一致する検索結果として「システム環境変数の編集」が表示されますので、こちらをクリックします。

~~　【図】：スタートメニュー>「path」で検索>システム環境変数の編集　画面　~~

*4.システム環境変数の設定*
Windows11でJDKをインストールした後にシステム環境変数の設定を行うのは、コマンドプロンプトやPowerShellなどから、どこからでもJavaのコマンド（javac、javaなど）を実行できるようにするためです。

「システム環境変数の編集」をクリックすると、「システムのプロパティ」画面が表示されるので、画面の右下にある［環境変数］ボタンをクリックします。表示された「環境変数」画面の下部、「システム環境変数」のPathを選択し、「編集」をクリックします。

~~【図】：「システム環境変数の編集」>「環境変数」>「システム環境変数」　画面　~~

「新規」をクリックし、JDKのインストール時に記録しておいたインストール先のパスに¥binを追加し［OK］を押します。

（例）C:\Program Files\Java\jdk-23\bin

~~　【図】：「環境変数の編集」>「新規」>「インストール先パスと\bin」を入力　画面　~~

これでJDKのインストールとシステム環境変数の設定は終了です。

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ここでは、**VSCodeのインストール手順を紹介します。**

1.VSCode公式サイトにアクセスし、OSに対応するインストーラーをダウンロードします。

~~　【図】：Visual Studio Code（VSCode）ダウンロードサイト　画面　~~

【参考】：[Visual Studio Code - Code Editing. Redefined](https://code.visualstudio.com/)

2.ダウンロードしたインストーラーを実行し、指示に従ってインストールを完了させます。

~~　【図】：Visual Studio Code（VSCode）のインストーラー　画面　~~

VSCodeのインストール時に特に難しい選択や設定はありません。指示に従って、そのまま［次へ］をクリックしていけば、5ステップほどでセットアップウィザードの終了画面が表示されますので、［完了］ボタンをクリックしてインストールを終了させます。

~~　【図】：Visual Studio Code（VSCode） のセットアップ完了　画面　~~

VSCodeをインストールする方法とは？設定方法まで丁寧に解説

### VSCodeにJava拡張機能をインストール

VSCodeのインストールはこれで終了ですが、VSCode自体に特化した機能は備えていません。そこで、**Java開発を行うために必要な複数の拡張機能をまとめた、VSCodeの「Java Extension Pack」をインストールします。**

Java Extension Packをインストールすると、以下の主要な拡張機能が利用可能になります。

・Language Support for Java（Javaコード補完・構文解析）
・Debugger for Java（デバッグ機能）
・Maven for Java（Maven統合）

*■ Java Extension Packのインストール方法*
以下、VSCodeに「VSCodeのJava Extension Pack」をインストールする方法を紹介します。

VSCodeを起動し、左側の拡張機能アイコンをクリックします。

~~　【図】：VSCode の初画面>拡張機能アイコン　画面　~~

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