[アメリカン・エキスプレス・インターナショナル, Inc.](https://www.americanexpress.com/ja-jp/)は、「キャッシュレス決済利用に関するセキュリティ意識調査」を実施しました。

同調査によると**「7割以上がセキュリティへの不安を抱えながら、6割以上がお得感で選択」と回答しており、キャッシュレス決済が急速に普及している現在でも、セキュリティへの不安が払拭されていない実態が浮き彫りとなりました。**

調査は、2021年8月2日（月）〜 8月4日（水）に実施され、有効回答は9,415人でした。


## セキュリティへの不安があるものの、お得感でサービスを選ぶ傾向に

~~<center>（出典：アメリカン・エキスプレス プレスリリース）</center>~~

<br>

キャッシュレス決済サービス会社のセキュリティに**「不安がある（とても不安＋やや不安）」と回答した人は、全体の7割以上（72.0%）に及びました。**また、「セキュリティ上最も安全な決済方法を知りたいか」と尋ねたところ、8割以上（82.9%）が「知りたい（とても知りたい＋やや知りたい）」と回答しています。

特に、30代・40代の女性、また不正利用トラブル経験者は、いずれも全体と比較して不安感が強い結果となっており、**セキュリティ上安全な決済方法を知りたいと思う意向も強いことが調査結果から分かりました。**


## 不正利用防止対策の認知と行動にギャップがあり、 特にパスワード対策には大きな溝


<blockquote>また、不正利用を防ぐ対策として、「知っていること」と実際に「行っている」ことについても質問しました。

最も認知が高かった項目は、**「IDやパスワード・暗証番号は誕生日など推測されやすいものは使わない」（81.9%）で、実際に65.5%の人が対策も講じていることがわかりました。**

次いで認知が高かった項目は、「複数のサービスで同じIDやパスワード・暗証番号を使わない」（66.4%）、「定期的にパスワードは変更する」（62.3%）でしたが、この2項目に関しては、**実際に対策を行っている人が少なく、全項目の中で最も認知と行動のギャップが大きくなる結果となりました。**

## 決済サービス会社のセキュリティ対応の違いを約6割が理解していない


キャッシュレス決済サービスは、**各社、あるいはサービスによって、セキュリティの対応が異なり、また、「不正利用が起きた際の対応や補償、本人認証や不正利用検知システムなど、事前の防止体制やそのために導入している技術も異なる」**ため、「事業者のセキュリティへの取り組み姿勢は、こういった点に表れています」（アメリカン・エキスプレス）。

一方、調査対象者に各社のセキュリティへの取り組みについて理解しているかを聞いたところ、**すべての項目について6割以上の人が「分からない（あまり分からない＋まったく分からない）」と回答**しており、アメリカン・エキスプレスでは、

**「セキュリティ対応に関する各社の違いはあまり認識されていないことが分かりました」**としています。

~~（記事出典「[アメリカン・エキスプレス・インターナショナル, Inc.プレスリリース『アメリカン・エキスプレス『キャッシュレス決済のセキュリティに関する調査』を実施』](https://kyodonewsprwire.jp/release/202110222127)」）~~

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アメリカン・エキスプレス・インターナショナル, Inc.は、「キャッシュレス決済利用に関するセキュリティ意識調査」を実施しました。

同調査によると「7割以上がセキュリティへの不安を抱えながら、6割以上がお得感で選択」と回答しており、キャッシュレス決済が急速に普及している現在でも、セキュリティへの不安が払拭されていない実態が浮き彫りとなりました。

調査は、2021年8月2日（月）〜 8月4日（水）に実施され、有効回答は9,415人でした。

キャッシュレス決済利用者の7割以上がキャッシュレス決済サービス会社のセキュリティに不安

そのうち6割以上がセキュリティに不安を抱えながらもお得感でキャッシュレス決済を選択

不正利用防止策として、パスワードを使い回さないことや定期的なパスワード変更が有効策だと分かっていながら6割以上が未実施

決済サービス会社のセキュリティ対応の違いを、約6割が理解せず

キャッシュレス決済のセキュリティ対策は大丈夫？ポイントのお得感から後回しにするケースも

**Jupyter Notebooとは、オープンソースソフトウェアの統合開発環境（IDE）です。**統合開発環境とはソフトウェア開発に必要とされるエディタ・言語処理・デバッグ・実行に関するツールを*単一の操作環境から利用できるようにしたもの*です。

Jupyter Notebookでは*Python*を始めとする**40以上の言語**を用いた開発を、ウェブブラウザやウェブベースアプリケーションを用いて行うことができます。Jupyter Notebookは*データ分析機能*があるため、*ビッグデータのデータ分析・統合*にも用いることができます。*科学技術計算や機械学習*等を目的とする方には特におすすめです。

Python標準のpipコマンド、あるいはAnacondaのcondaコマンドを始めとするいくつかのインストール方法が提供されています。
参考：[Project Jupyter | Home](https://jupyter.org/)

Jupyter Notebookのメリットは、**豊富なライブラリを用いてデータ分析を行えること**です。オープンソースソフトウェアのため、*無償*で利用できます。また、Jupyter Notebookのドキュメントは*プログラムコード*に加えて、*数式や図式を入れること*ができるため**データ分析の統合開発環境**として人気があります。

データ分析の主要ライブラリである*NumPy・SciPy・Matplotlib・SymPy・pandas*を、*Python・IPython*で利用することを想定しています。

さらに、Jupyter Notebookは*実行結果がすぐに出力*され、1画面にまとめて表示されるため、*逐次確認が可能*なこともメリットの1つです。このことは対話型で授業を行う**教育現場**にも適しており、大学の授業にも取り入れられています。

### JupyterLabとJupyter Notebookの違い

JupyterLabとJupyter Notebookは、ともにProject Jupyterの*ユーザインターフェイス*として位置づけられています。JupyterLabはJupyter Notebookの**次世代ユーザインターフェイス**を提供するもので、Jupyter Notebookの機能をカバーします。

具体的な違いですが、従来のJupyter Notebookの画面は*ファイルブラウザとエディタ*のビューで構成されていました。対してJupyterLabは、*ファイルエクスプローラービューとメインビューの統合画面*で構成されています。そのためJupyterLabでは、主要な統合開発環境で用いられている**マルチドキュメント**が単一ウィンドウで表示できるため操作方法が改善されました。

これにより、JupyterLabでは直感的な編集作業ができるように機能強化が図られています。

Jupyter Notebookを使うには、*パッケージマネージャ*を用いて**Jupyter Notebookをインストール**します。インストール後はパッケージ管理システムのラウンチャーを使ったり、直接コマンド起動したりすることでJupyter Notebookを実行することができます。詳しくは以降で説明します。

### Jupyter Notebookのインストール方法

Jupyter Notebookのインストールは、通常パッケージ管理システムに付属している*パッケージマネージャ（コマンド）*を用います。代表的なパッケージマネージャは、*PyPIで用いるpip*と*Anacondaのconda*です。

これから導入を始める方は、*データサイエンスや機械学習用途*に用いるのが*Anaconda*、*汎用用途あるいは初心者の利用*は*PyPI*を利用することをおすすめします。pipとcondaはそれぞれ選択したリポジトリに合わせて使用します。以下はそれぞれのインストール方法です。

**・pipを用いたインストール方法**
以下のいずれかのコマンドでインストールを行います。
　$ python -m pip install jupyter
　$ pip install jupyter

**・condaを用いたインストール方法**
ここでは簡単なインストール方法として、Anaconda Navigatorを起動します。
　Anacondaの最初の起動時には「Environment」「Create」で環境を作成します。
　「Home」をクリックし、右画面にアプリケーションを表示します。
　Jupyter Notebookの「Install」をクリックするとインストールが開始し、「Launch」で実行可能となります。すでに「Launch」と表示されている場合は追加作業は不要です。

condaコマンドを用いる場合は”conda list”でインストールパッケージを確認し、”conda install -c anaconda jupyter”でインストールすることもできます。

Jupyter Notebookの起動と停止方法は、以下の方法で行います。通常*”http\://localhost:8888/”* がjupyterのローカルサーバーの*HTTP接続で使用*されます。

**・pipを用いた場合の起動と停止方法**
pipを用いた場合は、コマンドプロンプトやターミナルで”jupyter notebook”コマンドで起動します。これにより、ローカルでJupyterのウェブサーバーが起動するため入力画面はそのままにしておきます。

停止時はコマンドプロンプトやターミナルの起動画面を「Ctrl」キーと「c」キーを同時に押して、終了処理を行います。終了処理が完了すると、コマンドプロンプトやターミナルにプロンプトが表示されます。確認表示が出た際は”y”を入力します。

**・condaを用いた場合の起動と停止方法**
conda（Anaconda）を用いた場合は、Windowsの場合スタートメニューの「Anaconda3 (64-bit)」の下の「Jupyter Notebook」をクリックします。Anaconda NavigatorのアプリケーションからJupyter Notebookの「Launch」をクリックしても起動します。

終了する場合は、Jupyter Notebookのメイン画面右上の「Quit」をクリックしてください。その後”Server stopped”が表示されると終了です。または「File」「Close and Halt」をクリックすると、”Shutdown this notebook’s kernel, and close this window”が表示され、終了です。

終了処理を忘れた場合は、*”jupyter notebook stop”*コマンドで終了させることもできます。

### Jupyter Notebookのコード作成と実行方法

Jupyter Notebookのコード作成は、*「File」「New Notebook」「Python3」*のメニュー表示をクリックして*新規作成*します。*作成済みのNotebookのファイル読み込み*は*「File」「Open」*でファイル選択します。

入力ラインの*青色がコマンドモード*、*緑色が編集モード*です。「Enter」キーでコマンドモードからエディットモードに切り替えます。「Esc」キーはエディットモードからコマンドモードに切り替えます。

コード実行はメニュー下の*「▶Run」*をクリックします。この他ショートカットで以下の方法でコード実行ができます。
**・「Shift」「Enter」**
　セルを実行し、下のセルに移動します。
**・「Ctrl」「Enter」**
　セルを実行します。
**・「Alt」「Enter」**
　セルを実行し、結果を下のセルに追加します。

なおpyファイルを実行する場合はファイル読み込みではなく、セルで*”%run ファイル名.py”*と記述し実行します。ファイル名.pyはNotebookファイル（ipynb）と*同じフォルダにアップロード*されていればパス指定は省略できます。

同様にCSVファイル等を分析のためにファイル読み込みする場合も、*同一フォルダにアップロード*するか*読み込みファイルのアップロード先のパス指定*が必要です。ファイルのアップロード方法は以降で説明します。

### Jupyter Notebookのコード保存とアップロード方法

Jupyter Notebookのコード保存方法は、*「File」「Save and Checkpoint」*です。*名前を変更*する場合は*「File」「Save as...」*でファイル名を指定します。*pyのファイルに保存*する場合は、*「Download as」「Python(.py)」*でPythonファイルをローカルに保存します。

Jupyter Notebookのファイルアップロード方法は、*「File」「Open」*でフォルダ表示し右上*「Upload」*ボタンを押してウェブサーバーに必要なファイルをアップロードします。フォルダビューでアップロードしたファイルが追加されれば**Jupyter Notebookで利用可能**となります。

### Jupyter Notebookで仮想環境を利用するには？

Pythonでは*開発プロジェクトを複数作成する際に、仮想環境を作成*します。仮想環境により他のプロジェクトへ影響を与えずにモジュールを追加したり、異なるバージョンのモジュールを使用したりできます。Jupyter Notebookでも*Pythonの仮想環境が利用できます*。

Jupyter Notebookを仮想環境で利用するには、以下の手順で追加インストールが必要です。
**・導入済みJupyter Notebookに仮想環境を認識させる**
　environment\_kernelsプラグインをベース環境にインストールします。
　具体的には”pip install environment\_kernels”コマンドを用いインストールします。
**・仮想環境を登録する**
　”jupyter notebook --generate-config”コマンドで設定ファイルを作成します。
　”$HOME/.Jupyter/jupyter\_notebook.py”ファイルが作成されます。
　ファイルを修正し、Anacondaの仮想環境のパスを指定します。
修正例：（ユーザ名を含むパスは、環境に合わせて修正が必要です）
c.NotebookApp.kernel\_spec\_manager\_class='environment\_kernels.EnvironmentKernelSpecManager'
c.EnvironmentKernelSpecManager.conda\_env\_dirs=['C:/Users/ユーザ名/.conda/envs/']

この他にもipykernelを各仮想環境のJupyter Notebookにインストールする方法もありますが、*environment\_kernels*をインストールした方が*簡単に設定できます*。

### Jupyter Notebookで使うライブラリの日本語化の方法

一般的に*データ分析*を行うと**日本語化されたグラフ出力が必要**です。例えば、*Matplotlib*はデフォルトでは日本語表記に対応していませんので、プロパティを指定して*日本語化する必要*があります。具体的には以下のコードをプログラムで指定します。
from matplotlib.font\_manager import FontProperties
matplotlib.font\_manager.FontProperties(fname=r’フォント名’,size=フォントサイズ )

フォント名は*”C:\Windows\Fonts\”にあるフォント名*をパス付で指定します。
使用例：
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font\_manager import FontProperties
fontp = FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\msgothic.ttc', size=24)

もしくは都度引数に*fontname="日本語フォント"*を指定する方法や、*”~/.matplotlib/matplotlibrc”*を作成して「*font.family : *」にデフォルトフォントとして日本語のフォントを指定する方法などがあります。詳細はライブラリの設定ドキュメントをご参照ください。
参考：[matplotlib Documentation](https://matplotlib.org/stable/contents.html)

この他にもmatplotlibをベースとする*可視化ライブラリのseaborn*では、*”site-packages\seaborn\rcmod.py”*でデフォルトのフォントを指定できます。初期設定では*font="sans-serif"*に設定されています。詳細はライブラリの設定ドキュメントをご参照ください。
参考：[seaborn](https://seaborn.pydata.org/index.html)

## Jupyter Notebookを使ってデータ分析を効率的に行いましょう

Jupyter Notebookは*豊富なデータ分析に活用できる統合開発環境です。*近年増大するデータを効率的に分析するためにビッグデータでも利用度が高まっています。Jupyter Notebookの一連の操作方法に慣れたら、*データ分析ライブラリやデータ可視化ライブラリ*を使って**高度なグラフ作成にチャレンジする**ことをおすすめします。

Jupyter Notebookは、Pythonの統合開発環境（IDE）として人気があります。特にデータ分析結果を一括表示して数式や図式が用いられるため、データ分析の統合開発環境としてよく利用されています。ここでは、その導入・操作方法を解説していきます。

Jupyter Notebookとは、データ分析を簡単に行える統合開発環境（IDE）を指します

Jupyter Notebookは、データ分析の主要ライブラリをサポートしており効率的に開発が行えます

Jupyter Notebookの単一画面上で、データ可視化ライブラリを活用して高度な分析結果のグラフ化が可能です

Jupyter Notebookとは？その導入・操作方法を解説

Pythonの*pip*とは、"*Pip Installs Packages*"・"*Pip Installs Python*"の略から名付けられたPythonの**標準パッケージ管理システム**を指します。パッケージ管理システムとは、パッケージソフトウェアをインストール・管理するためのソフトウェアです。

Pythonではパッケージの多くが*Python Package Index（PyPI）*に登録されています。pipは、PyPIのパッケージをインストール・管理します。
参考：[Python モジュールのインストール](https://docs.python.org/ja/3/installing/index.html)
参考：[pip documentation](https://pip.pypa.io/en/stable/)

pipでできることは、*パッケージ管理*における以下の主要な処理を行うことです。

・*パッケージの検索*
　PyPIやGitHub等のPython用ソフトウェア公開サービスからパッケージを検索・表示します。
・*パッケージのインストール*
　PyPIやGitHub等のPython用ソフトウェア公開サービスからパッケージをインストールします。
　ダウンロードのみを行い、インストールしない指定もできます。
・*パッケージのアップグレード*
　インストール済みパッケージのバージョンアップを行います。
・*パッケージのアンインストール*
　インストール済みパッケージをアンインストールします。
・*パッケージの表示*
　インストール済みパッケージの表示や、古いパッケージを表示します。
　パッケージの詳細表示も可能です。

具体的なpipの使い方は以降で説明します。

PyPIは* Python Package Index*の略です。**Python Software Foundation（PSF）によるPython用リポジトリ**で、ソフトウェア公開サービスを指します。PyPIに登録されているPythonの各ソフトウェアやライブラリは 、*pipを用いてインストールする*ことができます。
参考：[PyPI](https://pypi.org/)

使用方法は簡単で、以下のようにパッケージ名を指定するだけです。
“$ python -m pip install パッケージ名”
参考：[Python Docs Python モジュールのインストール](https://docs.python.org/ja/3/installing/index.html)

### その他のパッケージマネージャは？

pipの他に有名なパッケージ管理システムの*パッケージマネージャ*として、Anacondaの「*conda*」を紹介します。*Anaconda*とはPythonの実行環境で、**データサイエンス**に必要とされる各種*ツールやライブラリを提供するプラットフォーム*です。

Anacondaには数値計算やデータ解析に必要なライブラリがセットで組み込まれており、大変便利です。Anacondaにソフトウェアを取込む場合は、*conda* ツールを用いて追加することができます。condaはAnacondaをインストールすると同梱されるツールで、*パッケージのインストール・管理*を行います。

詳しくは、以下のサイトにAnacondaのインストール方法が記載されていますのでご確認ください。Anacondaの無償版は*Individual Edition*ですが、商用利用時には有償版が必要です。
参考：[日本Pythonユーザ会 Python環境構築ガイド Anacondaのインストール](https://www.python.jp/install/anaconda/index.html)
参考：[ANACONDA Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

pipとcondaの違いは、**PyPIとAnacondaのそれぞれに付随したインストール・管理ツールであること**です。PyPIとAnacondaはPython用ソフトウェア公開サービス（リポジトリ）です。現状それぞれソフトウェア管理の形態が異なりますので、併用することが難しいです。

いずれかを選択する際の判断基準は、*データサイエンスや機械学習用途*に用いるのが*Anaconda*、*汎用用途あるいは初心者の利用*は*PyPI*を利用するのが良いでしょう。pipとcondaは選択したリポジトリに対応させて使用します。

pipの使い方は、”python -m pip …”として*pythonコマンドを用いる方法*、*pipコマンドを直接用いる方法*の2つがあります。どちらも動作に違いがありませんが、日本Pythonユーザ会では、初心者はpythonコマンドを用いることを推奨していますので、pythonコマンドの用法に慣れるのが良いでしょう。

以下の用法で**バージョンの確認と指定**が可能です。なおLinux、MacOSの場合の*”python -m pip”コマンド*は、Windowsでは*”py -m pip”コマンド*で実行します。そのため以降の説明を置き換えてご確認ください。

・*Python自体のバージョン確認*
用法：$ python --version　（Windowsでは、C:> py --version）
・*pipのバージョン確認*
用法：$ python -m pip --version　（Windowsでは、C:> py -m pip --version）

### pipでパッケージをインストールする方法

以下の用法で**パッケージのインストール**ができます。


・*パッケージのインストール（PyPIをリポジトリとして使用する場合）*
用法：$ python -m pip install パッケージ名
・*パッケージのインストール（GiHubをリポジトリとして使用する場合）*
用法：$ python -m pip install git+https\://github.com/pypa/パッケージ名.git@main

### pipでパッケージインストール時にバージョン指定する方法

以下の用法で、**パッケージインストール時にバージョンを指定する**ことができます。


・*パッケージのインストール時にバージョン指定する*
用法：$ python -m pip パッケージ名==X.Y.Z
・*パッケージのインストール時にオプション変更する*
用法：$ python -m pip install オプション パッケージ名
インストールのオプションは多岐に渡ります。詳しくは以下のリンクをご確認ください。
参考：[pip install](https://pip.pypa.io/en/stable/cli/pip_install/#options)

### pipでパッケージインストール時にPythonのバージョンを指定する方法

以下の用法で、*パッケージインストール時*に**Pythonのバージョンを指定する**ことができます。


・*LinuxやMacOSの場合のバージョン指定方法*
用法：$ pythonバージョン -m pip install パッケージ名
使用例：
　$ python3 -m pip install パッケージ名
・*Windowsの場合のバージョン指定方法*
用法：$ py -バージョン -m pip install パッケージ名
使用例：
　$ py -3 -m pip install パッケージ名

ここではバージョン指定時にpython3を指定しましたが、3.8や3.9等のより詳細な指定が可能です。

### pipでインストール済みパッケージの表示をする方法

以下の用法で**インストール済みパッケージの表示**を行います。
・*インストール済みパッケージのバージョンを表示する*
用法：$ python -m pip list
　　　$ python -m pip freeze
listとfreezeの違いは出力形式の違いです。freezeはパッケージ一括インストール時にも用います。
・*インストール済みパッケージの情報を表示する*
用法：$ python -m pip show パッケージ名
　　　$ python -m pip show --verbose パッケージ名
このように“--verbose”を指定することで、より詳細な情報が表示できます。

### pipでパッケージのアンインストールとアップグレードの方法

以下の用法で、**パッケージのアンインストールとアップグレード**が可能です。なお、アップデート（update）作業はアップグレード指示（--upgrade）をinstallに続いて指定入力します。

・*パッケージのアップグレード*
用法：$ python -m pip install --upgrade パッケージ名
・*パッケージのアンインストール*
用法：$ python -m pip uninstall パッケージ名

pipが使えない場合やエラーとなる場合は、概ね以下の3通りのことが考えられます。下記の症状に該当するかどうか確認をしてみてください。

・*インターネット接続の確認*
pipはインターネット接続により、リポジトリからパッケージをダウンロード・インストールします。オフィスからの接続ではトラフィック制限により、リポジトリ等へのアクセスを遮断している場合もあります。そのため、別のネットワーク環境から動作確認することをおすすめします。

・*pipのバージョンが対応していない*
pipでインストールをする場合、pip自体を最新にすることで提供サービスがカバーされることがあります。インストールに先行してpipをアップグレードすることをおすすめします。

・*システム管理者権限の確認*
pipのパッケージダウンロード・インストールはシステム管理者の権限が必要です。権限がない一般ユーザの場合はフォルダ・ディレクトリやファイルのパーミッションでエラーが発生します。

さらに「*コマンドが見つかりません*」のエラーの場合は、pythonの実行パスが正しく設定されていない事が考えられます。PATH環境変数を確認してパス設定を正しく行うことをおすすめします。なおpipはPython 3.4から同梱されていますが、それ以前のバージョンではpipを**個別インストールする**必要がありますので合わせてご確認ください。

### pip自体のアップグレードは？

pip自体のアップグレードは、パッケージのアップグレードと同等です。*”python -m pip install --upgrade pip” *で最新の状態を維持しておきましょう。これにより、パッケージ管理で生じる**エラー発生リスクを低減する**ことができます。

## pipを用いてPythonの豊富なライブラリパッケージを活用しましょう

Pythonは豊富なパッケージが特徴で、開発生産性の高さから人気があります。*pip*は*Pythonの標準パッケージ管理システム*です。pipを用いて多岐に渡り公開されている*ライブラリを活用*し、より**効率的にシステム開発を行うこと**をおすすめします。

pipとは、Pythonの標準パッケージ管理システムです。pipはPyPIやGitHubに登録された豊富なライブラリパッケージをインストール・管理します。ここでは、pipのインストールや使い方から使えない場合の対処方法まで分かりやすく解説していきます。

pipとは、パッケージソフトウェアをインストール・管理するためのPythonの標準パッケージ管理システムを指します

pipはPythonで標準利用されており、Python用リポジトリであるPyPIやGiHubを用いてパッケージ管理します

pipは初心者でも分かりやすいコマンド体系のため、汎用ライブラリを用いる場合におすすめです

pipとは？Pythonのライブラリ管理方法を分かりやすく解説！

*SSMS*とは、*SQL Server Management Studio*の略です。*SSMS*は*SQL ServerならびにRDBを管理する*ための**統合環境**で、*マイクロソフト社*により提供されています。SSMSで管理するSQL Serverはマイクロソフト社が開発したリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）を指します。
参考：[SQL Server Management Studio (SSMS) とは何か?](https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/ssms/sql-server-management-studio-ssms?view=sql-server-ver15)

*SQL Server*は*Sybase社*との提携により、*マイクロソフト社*によって開発されました。SQL Serverは、*Microsoft Windows*上で*.NET Framework*を利用することが可能です。そのため、Windows環境で利用するRDBMSとして**高い認知度**があります。

さらにSQL Serverは豊富なエディションを持ち、*小規模なシステムから企業向け大規模システムまで対応が可能*です。
参考：[Microsoft SQL Server 2019](https://www.microsoft.com/ja-jp/sql-server/sql-server-2019)

*SSMS*は**無償**で利用できます。SSMSの場合も通常のマイクロソフト社製品と同様に、*インストール時にライセンス条項が表示*され、インストールボタンを押すことでライセンスに合意したものと見なされます。詳しいライセンス条項は以下のリンクに記載されています（英語）。
参考：[SQL Server Management Studio - License Terms](https://docs.microsoft.com/ja-jp/Legal/sql/sql-server-management-studio-license-terms?redirectedfrom=MSDN&view=sql-server-ver15)

*SSMS*は*SQL Server*を使って**以下の処理**を行います。SSMSを用いて、データベース設計やクエリ投入がローカルでもクラウドでも実行することができます。

・*サーバー接続*
　対象となるSQL Serverに接続します。
・*データベースの作成、削除、バックアップ、リカバリ*
　データベース自体の操作を行います。
・*テーブルの作成、変更、削除*
　データを格納するテーブルへの操作を行います。
・*データの登録、参照、更新、削除*
　対象となるデータに対する捜査を行います。

上記処理を行うために、先行して管理対象となるSQL Serverをインストールしておきます。

### SSMSで接続するSQL Serverのインストール方法

*SQL Serverのインストール方法*は**エディションにより異なり**、*無償版であるDeveloperやExpress*は*マイクロソフト社のダウンロードサイトからダウンローし、インストール実行*します。インストールでは「基本(B)」・「カスタム(C)」・「メディアのダウンロード(D)」から種類を指定しますが、通常は「基本(B)」を選択すれば必要なインストールが行えます。
参考：[SQL Server ダウンロード](https://www.microsoft.com/ja-jp/sql-server/sql-server-downloads)

*有償版であるEnterpriseやStandard*では、*ライセンス契約にしたがい*インストールを行います。ライセンス契約方法はマイクロソフト社に掲載されています。
参考：[Microsoft ライセンス SQL Server](https://www.microsoft.com/ja-jp/licensing/product-licensing/sql-server)

### SSMSのダウンロード・インストール方法

SQL Serverのインストールが完了したら、*DB構築*のために**SSMSをダウンロード**しましょう。
参考：[SQL Server Management Studio (SSMS) のダウンロード](https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/ssms/download-sql-server-management-studio-ssms?view=sql-server-ver15)

SSMSのモジュールダウンロード後、インストーラを起動することでSSMSのインストールが完了します。SSMSが*インストールできない場合*は、*システム再起動して再インストールを試してみる*ことをおすすめします。なおインストール作業は*システム管理者権限が必要*なため、念のためアカウントをご確認ください。

*上記手順でインストールできない場合*は、SSMS・Visual Studio・SQL Profiler・Microsoft ODBC Driver等の*SQL Server関連モジュール*を「コントロール パネル」「プログラムの追加と削除」から*アンインストールし、再度インストール*して見てください。
参考：[SQL Server Management Studio (SSMS) のセットアップに失敗したか、再起動が必要です。](https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/ssms/troubleshoot/install-failed-requires-restart?view=sql-server-ver15)

インストールが完了したら*SSMSを起動*してみましょう。SSMSを起動するには*「スタートメニュー」「 Microsoft SQL Server Tools 18」「Microsoft SQL Server Management Studio 18」*を選択します。

SSMSの日本語化対応版は、*「SQL Server Management Studio (SSMS) のダウンロード」*のサイトの使用できる言語の記載から**「日本語」**のリンクを選択してください。これにより、日本語化対応の*”SSMS-Setup-JPN.exe”*がダウンロードされます。間違って「SSMS のダウンロード」のリンクを選択すると”SSMS-Setup-ENU.exe”という英語版がダウンロードされ、日本語で利用できません。

続いてSSMSの初期起動時に英語表示された場合は、*「Tools」「Option」*の*「International Settings」*で*「日本語」*を選択し、再起動します。

### SSMSで利用するSQL Serverの接続方法

*SQL Serverとの接続*は*SSMS*を使います。SSMSを起動し、*「サーバーへの接続」*または*「オブジェクト エクスプローラー」「接続」「データベース エンジン」*の順に選択し、**サーバーインスタンスへ接続**します。
参考：[クイックスタート: SQL Server Management Studio (SSMS) を使用して SQL Server インスタンスに接続し、クエリを行う](https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/ssms/quickstarts/ssms-connect-query-sql-server?view=sql-server-ver15)

SSMSで*サーバーへ接続できない場合*は、1度*ローカル接続*で試してみることをおすすめします。ローカル接続は成功して*リモート接続が失敗する場合*は、*ネットワークやファイアウォールの設定の問題*で接続できない場合があります。以下のリンク先に問題解決方法がまとめてあります。エラーログのエラー番号と見比べると対処方法が分かります。
参考：[SQL Server データベース エンジンへの接続のトラブルシューティング](https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/database-engine/configure-windows/troubleshoot-connecting-to-the-sql-server-database-engine?view=sql-server-ver15)
参考：[接続エラーを解決SQL Server](https://docs.microsoft.com/ja-jp/troubleshoot/sql/connect/resolving-connectivity-errors)

### SSMSを用いるSQL Serverのデータベースの作成方法

*データベースの作成*も、SSMSで行います。*SSMSを起動*し、*「オブジェクト エクスプローラー」「新しいクエリ」*の順に選択し、クエリウィンドウに*CREATE DATABASE*文を入力することで**データベースが作成できます**。

さらに、クエリウィンドウで*CREATE TABLE*文を入力することで**テーブル（表）が作成できます**。以降は*INSERT・UPDATE・SELECT*を用いて必要とされるクエリを確認したり、スクリプトを作成したりできます。そのため、SSMSからクエリで一連の*DB操作や処理を試してみる*ことをおすすめします。
参考：[SQL Server Management Studio でオブジェクトのスクリプトを作成する](https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/ssms/tutorials/scripting-ssms?view=sql-server-ver15)

### SSMSのアンインストール方法

SSMSはSQL Server 2016以降は**個別アプリケーション**となるため、*「コントロール パネル」「プログラムの追加と削除」*から*アンインストールすることができます*。それ以前のバージョンでは、SQL Serverの「アンインストール／変更」からアンインストールするコンポーネントを指定します。
参考：[アンインストールSQL Server Management Studio](https://docs.microsoft.com/ja-jp/troubleshoot/sql/ssms/uninstall-management-studio)

## SSMSを用いてSQL Serverを効率的に管理・運用しましょう

*SSMS*はSQL Serverの管理インターフェイスとして、*SQL Server*の*インフラストラクチャ管理からSQL言語のクエリ作成やスクリプト作成まで*幅広く利用できます。SQL ServerならびにSQL言語の理解が深まったら、SSMSで実際の**DB操作を行い理解を深めること**をおすすめします。

SSMSとは、マイクロソフト社のSQL Serverのインフラストラクチャ管理からSQL言語のクエリ操作まで対応する統合環境を指します。ここでは、SQL Serverを管理するための導入・構築の一連の流れを詳しく説明していきます。

SSMSはSQL Server Management Studioの略で、マイクロソフト社の統合DB環境を指します

SSMSは、SQL Serverのインフラストラクチャ管理からSQL言語のクエリ操作まで対応します

SSMSを活用することで、SQL Serverの管理と運用が簡単に行えます

SSMSとは？SQL Serverを管理するための導入手順を解説

まず最初に、*XAMPPの意味について解説*します。XAMPPはどこで使われているのか、どういった機能が入っているのかといった基礎知識についてまとめました。**XAMPPの基礎知識**を押さえたい方はここから読み進めてください。

XAMPPとは、Webアプリケーション開発に必要なソフトウェアをパッケージとしてまとめたもののことです。XAMPPには、*Apache・MariaDB・PHP・Perl*の4つが入っています。XAMPPをインストールするだけで、これら4つが全て自分のパソコンで使えるようになるため、開発環境の構築が楽に行えるのです。

また、XAMPPはクロスプラットフォームでもあります。クロスプラットフォームとは、どのOSでも同じ仕様で動作するもののことを言います。**MacでもWindowsでもLinux**でも同じように使えます。

次項からは、XAMPPの中に入っているソフトウェアを1つずつ解説していきます。

Apacheは、*Webサーバーソフトウェアの1つ*です。Webサーバーの中で最も高いシェアを誇っています。Apacheをインストールすることで、インストールしたパソコンをWebサーバーとして使うことが可能です。Apacheが人気の理由は、OSに依存せずに動くこと・無料で使えること・処理速度が速いことなどが挙げられます。加えて、他のWebサーバーよりも**セットアップがすぐに完了するのもメリット**です。

このようなApacheを、XAMPPをインストールすることですぐに使えます。

MariaDBは、*MySQLと同様にデータベース管理システム*です。MariaDBを使うことで、データベースのデータを更新したり追加したりすることができます。MariaDBの特徴は、MySQLよりも高いパフォーマンスを発揮することです。基本的な使い方はMySQLと変わらないため、MySQLを習得済みの方ならMariaDBも使いやすいでしょう。

なお、XAMPPの画面上には「MySQL」と記載されている部分もありますが、**実際はMariaDBのため、誤解しないように注意してください。**

PHPは、*Webアプリケーション開発で多く使われる言語*です。HTMLに埋め込んで使える他、学習コストが低いということもあり、多くの開発現場で導入されています。文法が平易で分かりやすく、初心者に向いている言語です。例えば、**FacebookやぐるなびなどのWebサービス**でもPHPが使われています。

XAMPPにはPerlも入っています。Perlも*PHP同様、Webアプリケーション開発で使われる言語*です。Perlはテキスト処理に関連する機能が豊富な言語です。また、Perlはオープンソースであり、誰でも無料で使うことができます。以前だとPerlは開発現場で多く使われていましたが、最近はPHPやPythonにシェアを奪われています。そのため、今からWebアプリケーション開発を行うなら、**PerlよりもPHPやPythonを扱う方がいいかも知れません。**

続いて、XAMPPの使い方を解説します。*XAMPPは簡単に開発環境が構築できます*が、使い方がよく分からない人も多いでしょう。そこでXAMPPの使いを1から順番に解説します。**こちらの解説通りに行えば、XAMPPは問題なく使用できる**でしょう。

まずは、XAMPPを*公式サイトからダウンロード*します。XAMPPの公式サイトには、それぞれのOS用のリンクが用意されています。自分のOSに合ったものを選択し、「Download」をクリックします。**クリックしたら自動的にXAMPPのダウンロードがされます**。ダウンロードには少し時間がかかることもあります。

XAMPPをダウンロードしたら、*ダウンロードしたファイルをダブルクリック*してください。すると、XAMPPのインストーラが開きます。ここからは、インストーラの指示に従ってXAMPPのインストールを行います。インストーラでXAMPPの細かい設定ができますが、**基本的にはデフォルトのままで問題ありません**。「Next」をクリックし、先へ進んでいきます。

XAMPPのインストールが完了したら「Finish」が出ます。「Finish」をクリックすることでインストーラを閉じることが可能です。

XAMPPのインストールが完了したら、**XAMPPを起動させます**。ダウンロードしたXAMPPをクリックしましょう。すると、黄色い画面が表示されます。これが*XAMPPのコントロール画面*です。基本的にはこの画面を通じてXAMPPを操作します。

最後にApacheを起動させましょう。Webアプリケーション開発を行うには、まずApacheを起動させてWebサーバーを使えるようにしないといけません。*XAMPPのコントロールパネルのApacheの行にある「Start」ボタンをクリック*すると、Apacheが起動します。

Apacheが起動しているかを確認するには、**「http://localhost/ 」にブラウザからアクセス**してください。URLを入力してApacheの初期画面が表示されたら成功です。なお、Apacheを停止させるには、Apacheの行にある「Stop」をクリックします。

このような感じでXAMPPは使います。PHPやMariaDBを使う場合も、同じように「Start」をクリックしてください。

ここでは、*XAMPPのメリットを解説*します。XAMPPを使わなくても、個々のソフトウェアをインストールすれば、開発環境は構築可能です。にも関わらず、**なぜXAMPPが使われ続けているのか、理由を紹介**しましょう。

*XAMPPを使うことで、開発環境が簡単に整います*。XAMPPを使わない場合、PHPやApacheを個別にインストールしないといけません。初心者にとって開発環境の構築は複雑なため、プログラミングを勉強する際、開発環境構築の段階で挫折する人が多いと言われています。**XAMPPなら簡単にインストールでき、煩わしさがありません**。また、細かい設定を間違えることもないでしょう。

XAMPPを使えば、*チームメンバー全員を同じ環境に統一*できます。チームで開発する場合、全員の開発環境を同じに揃えないとそれぞれの環境で別の結果が表示されてしまい、上手く連携が取れません。**XAMPPを使えば、個々のソフトウェアのバージョンを揃えることが可能**です。

### クラウド上にもインストール可能

XAMPPは*クラウド上でも動かすことが可能*です。例えば、AWSやAzureなどでもXAMPPは動きます。最近は自社でサーバーを立てるより、クラウドサーバーを活用することが増えたので、クラウド上で使えるかは重要です。また、XAMPPの公式サイトでは、**クラウド上でXAMPPを動かす具体的方法について解説**されています。

最後に、*XAMPPの注意点を紹介*します。XAMPPは様々なメリットがあり、多くの開発現場で使われています。しかし、利用にあたって気をつけなければならない点もあります。**場合によっては、XAMPPを使わない方が良いこともあるでしょう**。XAMPPの注意点を知ってから、XAMPPを使うべきか決めてください。

### ソフトが最新ではない場合もある

XAMPPに入っているソフトは*最新バージョンではない可能性もあります*。例えばインストールする時期によっては、PHPが1つ前のバージョンであったりすることもあるでしょう。**PHPはバージョンが違うと、挙動が異なってしまう場合があり**、開発する上で不便です。最新バージョンでないといけない場合は、XAMPPは向いていないでしょう。

### 開発環境構築に関する知識がつかない

XAMPPを使うと簡単に開発環境が構築できる分、*開発環境構築に関する知識がつかない*デメリットもあります。例えば、PHPの設定ファイルを調整するなどの作業をやらなくて良いため、PHPの内部に関する知識がつきません。PHPの内部に関する理解がないと、**何かトラブルが発生した場合に解決できない可能性があります**。

XAMPPを使う際は、PHPやApacheなども学んでおきましょう。

## XAMPPの注意点を押さえて便利に使おう

本記事では*XAMPPとは何か、について解説*しました。XAMPPの使い方や特徴がご理解頂けたかと思います。XAMPPは初心者でも簡単に開発環境が構築できる便利なものです。Web業界で長く使われ続けてるのも納得でしょう。

反面XAMPPには注意点やデメリットもあり、必ずしもXAMPPを使うべきとは限りません。特に上級者の場合、XAMPPを使うことによって制約が生まれることが、煩わしく感じる場合もあるでしょう。**XAMPPの良い点、悪い点を理解した上で、XAMPPを導入すべきかどうか決めるのが良い**です。

Web業界に勤めていると「XAMPP」という単語を聞くことがあります。今回は、XAMPPとはどういったものなのか、意味・特徴・使うメリット・注意点についてまとめました。Web業界に転職したい方は、ぜひ本記事でXAMPPについて学んでください。

XAMPPとは、Webアプリケーション開発に必要なソフトウェアをパッケージとしてまとめたもの

XAMPPには、Apache・MariaDB・PHP・Perlの4つが入っている

XAMPPを使えば簡単に開発環境が構築できる

Web業界で使われるXAMPPとは？特徴やメリット、注意点を解説

## 画面上で操作もできるphpMyAdminとは

phpMyAdminとは、テーブル作成やデータやカラムの追加、そして作成したデータベースからデータ検索なども簡単に行うことができます。

インストールしてからphpMyAdminを使うことで**ブラウザ上でデータベース接続が可能**になり、搭載している*MySQLなどの管理*も行えます。操作も簡単なため、初心者でも簡単に使えるツールとして、多くの人が自分のパソコンやサーバへインストールして活用しています。

### データベース接続などを行える

数々のデータを集約する際にMySQLなどでデータベースを構築することがありますが、**テーブル作成やデータ検索など**様々な作業が発生します。

コマンドなどでチェックしていくと、どうしても時間がかかり面倒に感じる人も少なくありません。さらに何度もターミナルを立ち上げ、SQLにログインして作成するのは不便です。

phpMyAdminを使用すればこれらの問題を解消しやすくなり、簡単に操作を行いながらデータベースを作り上げることができます。基本的な使い方はPHPやWebサーバに加えて、*MySQL*を導入していればphpMyAdminをインストールし、接続を確認できたら利用可能です。

ログインするとMySQLの情報を見ることができ、画面上で簡単に操作を行うことができます。

### MySQLに登録したテーブルやデータを簡単に操作できる

phpMyAdminは*ブラウザ上*からSQL文を実行し、データベース操作を可能にしています。また、他のデータを一括でインポート、もしくはエクスポートすることが可能です。

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