ControlFlagは巷で話題になっており名前だけは聞いたことがあるが、どういうツールなのか分からないという方も多いかと思われます。ControlFlagとは*どういったツールでどういう仕組で動いているのか*詳しく説明しましょう。

### ControlFlagは自動デバッグツール

ControlFlagはIntelが開発した*プログラミングのソースコードを自動でデバッグするツール*です。2021年10月25日に公開されました。ControlFlagの特徴は機械学習によってソースコードの異常パターンを自動検知していることです。

ControlFlagはオープンソースとして無料公開されており、**GitHubからインストール**することができます。ControlFlagは単純なタイプミスはもちろんのこと、NULLチェック漏れなどプログラマがミスしがちな箇所を検出することが可能です。

【参考】：[GitHub - IntelLabs/control-flag](https://github.com/IntelLabs/control-flag) 

PHPデバッグ用のインデックスや関数などを開発に活用する

### そもそも機械学習とは何か？

機械学習はコンピュータが大量のデータから自動で学習し、データのパターンやルールを検出するというものです。よく人工知能と機械学習は混同されますが*人工知能の1分野に機械学習があります*。

また、機械学習には大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つの学習方法があります。教師あり学習は正解のデータを予め機械に教える方法であり、機械は正解データと入力データを比較して判定を行います。教師なし学習は正解のデータを教えずに学習させる方法であり、何が正解か人間にも判断できないものの検出に有効です。

強化学習は出力結果に点数を付けていき、点数が高くなるように最適化しながら学習していく方法です。**ControlFlagはこの中で教師なし学習に該当**します。

ControlFlagは大きく*「パターンマイニング」と「異常パターンのスキャン」という2つのステップで動作*しています。パターンマイニングはコンピュータが機械学習トレーニングを行う段階のことであり、コンピュータにデータセットとなるソースコードを読み込ませ、パターンを認識させていきます。

異常パターンのスキャンは新規のソースコードを読み込む段階のことであり、**認識したパターンを元にソースコードに含まれる異常な表現にフラグ**を付けていきます。ControlFlagはこのような仕組みで動作しています。

ちなみに、ControlFlagは現状LinuxとMacで動かすことが可能です。パターンマイニングが終わっているデータセットが予め3種類用意されており、無料で活用することができます。データセットはそれぞれ動作に必要なメモリが異なるため、コンピュータのスペックに合わせて使い分けることが可能です。

### ControlFlagが従来のデバッグツールと異なる点

ControlFlagのような自動デバックツールは以前からありましたが、*今までのデバッグツールには機械学習が導入されていませんでした*。そのかわり、2つの手法のうちいずれかを用いて検出を行っていました。

1つ目が変異を用いた手法であり、ソースコードの問題箇所を書き直し、正常に動くまでテストを繰り返すという手法です。

2つ目が意味解析に基づいた手法であり、ソースコードの問題箇所を特定したらバグの箇所が本来満たすべき制約を考え、その制約が満たされるように書き直すというものです。

ControlFlagはこれらのやり方を用いておらず、**ソースコードのパターンを予めデータとして持っておき、それに従って自動デバック**を行っていきます。

ここまでControlFlagの機能について解説してきました。続いて、**ControlFlagを導入することの3つのメリットに**ついて解説します。*開発者側・経営者側双方のメリットをまとめた*ので、導入を検討している方は参考にしてください。

ControlFlagを使うことで*開発担当者の負担が減るメリット*がまず挙げられます。プログラマーは開発期間の間ずっとソースコードを書いている訳ではなく、ソースコードのデバッグにも多くの時間を費やしています。

Intelの指摘によると開発時間の50%をデバッグに使っているとのことです。ソースコードは1文字でも間違っていたら正しく動かないため、デバックは地道かつストレスのかかる作業と言えます。ControlFlagを導入しソースコードのバグを自動検出すれば、デバックにかかる時間が大きく減るでしょう。

特に日本では開発スピードの早さが求められる反面エンジニアの数が不足しており、長時間労働が発生するケースもあります。**デバック作業が効率化され開発担当者の負担が減るというのは、大きなメリット**と言えるでしょう。

### ソフトウェアのバグによる被害を防ぐ

ControlFlagによってバグを検出できれば、*重大なバグによる被害を未然に防げる可能性*があります。特に金融系などはバグによって障害が発生した場合、多大な賠償金が発生するケースもあります。

ソフトウェアは一度作って終わりではなく、ユーザーの要望に従って改良する必要があり、**改良する度にバグを生む危険性**があります。そのため、ControlFlagのようなデバッグツールが一般化されれば、特にお金が絡むシステムを開発する現場は助かるはずです。

### 企業にとっても予算の削減に繋がる

ControlFlagを導入することによって、*予算の削減に繋がるという企業側のメリット*もあります。Intelによれば、IT業界は2020年のソフトウェア開発費用のうち、**約半分の2兆ドルをソースコードのデバッグ関連に費やした**とのことです。これだけの費用が削減できれば、企業は新たな事業にチャレンジできる余裕が生まれる可能性もあるでしょう。

最後に、*ControlFlagの使い方について解説*します。インストールからソースコードの検査方法までの手順をまとめているので、**ControlFlagを試したいという方は参考にしてください**。

### GitHubからControlFlagをインストールする

ControlFlagはGitにあるためまずはGitをインストールする必要があります。**Gitは分散型のバージョン管理システムであり、1つのソースコードを複数人で修正するのに役立つもの**で、多くのエンジニアが使っています。Gitをまだ使ったことがない方は、yumコマンドなどを使ってGitをインストールしましょう。

その後、*以下のコマンドによってGitHubからControlFlagをインストール*します。

```git clone https://github.com/IntelLabs/control-flag.git```

次に、*ControlFlagのデータセットを取得*します。ControlFlagのGitHubには「Small」「Medium」「Large」の3種類のデータセットが用意されており、それぞれパターンマイニングが既に完了されています。使っているコンピュータのメモリ容量に合ったデータセットを選択し、ダウンロードしてサーバなどに設置しましょう。**とりあえずControlFlagの機能を試したいという方は「Small」でも問題ありません**。

次に、*ControlFlagでソースコードの検査*を行います。**以下のコマンドを入力**することでソースコードの自動検査が開始されます。

```scripts/scan_for_anomalies.sh -d <検査したいソースコードがあるディレクトリ> -t <training_data>.ts -o <検査ログファイルを保存する出力ディレクトリ>```

ソースコードの検査が完了すると、*指定した出力ディレクトリにログファイルがあり結果が書かれています*。**「Expression is Okay」と書かれているならソースコードに問題はない**ということになります。

## ControlFlagを導入すれば開発作業が効率化される

本記事では*ControlFlagについて解説*しました。ControlFlagの機能やメリット、使い方などがおわかり頂けたかと思います。ControlFlagを導入することでデバッグにかかる時間が減り、開発作業そのものに集中することが可能です。

こういったデバッグツールは従来からありましたが、**ControlFlagはintelが開発したということもあり注目を集めています**。デバッグツールが今後更に進化していけばより開発作業が効率化され、エンジニアは創造的な仕事に力を入れられるようになるかもしれません。ControlFlagに興味がある方は、まずは試しに1番小さいデータセットでどの程度の精度を誇るのか実験してみましょう。

プログラミング作業で意外と時間を取られるのがデバック作業です。本記事ではデバック作業を効率化できるControlFlagを紹介します。ControlFlagのメリットや導入方法についてまとめました。ControlFlagについて知りたい方はお読みください。

ControlFlagはIntelが開発したプログラミングのソースコードを自動でデバッグするツール

ControlFlagは機械学習によってバグの自動検出を行っている

ControlFlagによって開発担当者の負担が減るなどのメリットがある

ControlFlagとは何か？導入のメリットや使い方を解説！

クラウドサービスがスタートして10年余りですが、今では誰もが知るサービスとなりました。エンジニアの皆さんもクラウド選定やクラウド移行に関わる仕事をする方も少なくないでしょう。
そこで、IaaSやPaaSといった用語を頻繁に目にするかと思いますが、*IaaSやPaaSについて詳しく説明できる人、違いを理解している人*は意外に少ないようです。
エンジニアの皆さんがクラウドに対する理解を深められるよう、**IaaSやPaaSの違い、メリット・デメリットに加えてサービス例などについて解説**をしていきます。

*IaaSは（Infrastructure as a Service）の略称*で、「イァース」または「アイアース」と呼ばれています。**IaaSはコンピュータシステムの構築や稼動に必要な基盤（仮想マシン・デバイス・ネットワークなどのITインフラ）を、クラウドサービスとしてインターネット経由で提供**します。

IaaSは以前、HaaS（Hardware as a Service）と呼ばれた時期もありましたが、より大きな概念となって現在はIaaSと呼ばれるようになっています。

*PaaSは（Platform as a Service）の略称*で、「パース」と呼ばれています。
**PaaSはプログラムやソフトウェアを稼働させるための仮想マシン（サーバ）や、データを保管するためのストレージ、データベースや開発ツールなどのミドルウェアなどのプラットフォームをクラウドサービスとして、インターネット経由で提供**します。

クラウドサービスとしては前記のIaaSとPaaSに加え、SaaSがよく知られています。*SaaSは（Software as a Service）の略称*で、「サース」と呼ばれています。**SaaSはクラウド上に用意されたソフトウェアを、インターネット経由でどこからでも利用できるサービス**です。
SaaSの具体例としては、GoogleのGmaiやGoogle Drive、Microsoft Office365、Zoomなど、誰もがよく利用しているサービスが知られています。

IaaSとPaaSはベーシックなクラウドサービスです。提供するサービスは類似していますが、エンジニア視点で見てみるとかなり異なります。
**VM（仮想マシン）やサーバなど、システムの稼働に必要な基本的なITインフラだけを提供するサービスがIaaSであり、IaaSに加えてミドルウェアや開発ツール、データベースなどの開発・稼働環境までを提供するのがPaaS**です。

IaaSはインフラだけの提供であるため、システムの開発や稼働環境にするためには、OSやデータベースなどのプラットフォームを別途用意しなければなりません。OSのインストールや各種設定、セキュリティ対策などもすべて利用者側が行う必要があります。
そのため*IaaSはPaaSと比べて、より専門知識が求められ、利用者側としてはハードルが高くなりますが、逆にあらかじめプラットフォームが用意されたPaaSよりは利用者側の自由度が高くなります*。

ここでは**IaaSのメリットとデメリット**を挙げていきますので、IaaSに対する理解を深めてください。

**IaaS導入の主なメリットは以下の3つ**です。

*1.プラットフォームの自由度が高い*
*IaaSはプラットフォーム構築の自由度が高く*、OS・ミドルウェア・データベース・開発ツールなど**自社のニーズにあった環境**を作れます。

*2.サービスの柔軟性を確保できる*
*サーバやストレージのスペックが自由に選択できます*。またデータ量や処理量に応じて、**スケールアップやスケールダウンなどが柔軟に対応できる**点がメリットです。

*3.オンプレと比較してコスト削減ができる*
自社でサーバを導入する場合は比べて、設置環境の確保や、障害対応やメンテナンスの費用などが低く抑えられ、**コスト削減が可能**です。また*IT投資の可視化になり、なかなか把握しづらい費用対効果を明確に*することができます。

**IaaS導入の主なデメリットは以下の2つ**です。

*1.プラットフォーム構築の専門知識が必要*
IaaSではシステム開発やシステム稼働に必要な環境を利用者側が用意し、整える必要があります。このため、**プラットフォーム設計や構築に関する専門知識が求められる**点がデメリットの1つです。

*2.構築したプラットフォームの運用、管理が必要*
IaaSでは、プラットフォーム構築後の運用やOS、ミドルウェアのバージョン管理などすべてを自前で行う必要があります。このため**システム管理や運用に関するスキルが求められます**。

**IaaSの代表的なサービス例**としては、次のようなサービスが提供されています。

*▪[Amazon EC2](https://aws.amazon.com/jp/ec2/?ec2-whats-new.sort-by=item.additionalFields.postDateTime&ec2-whats-new.sort-order=desc)*（アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社）

*▪[Azure Virtual Machines](https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/virtual-machines/)*（日本マイクロソフト株式会社）

*▪[Google Compute Engine](https://cloud.google.com/compute)*（グーグル合同会社）

*▪[さくらのクラウド](https://www.sakura.ad.jp/corporate/corp/profile.html)*（さくらインターネット株式会社）

*▪[ニフクラ](https://pfs.nifcloud.com/)*（富士通クラウドテクノロジーズ株式会社）

ここから**PaaSのメリットとデメリット**を挙げていきますので、PaaSに対する理解を深めてください。

**PaaS導入の主なメリットは以下の2つ**です。

*1.開発環境を直ちに得られる*
*PaaSはシステム開発やシステム稼働のためのプラットフォーム構築が不要*です。ネットワーク環境があれば、どこからでも開発環境にアクセスすることができ、**直ちに開発作業に着手できます**。また、テレワークなどでも開発作業を進められるため、自由な働き方に対応しやすいのもメリットです。

*2.システム開発コストの削減になる*
PaaSでは一般的に必要となるサーバの確保やOS、開発ツールのインストールや設定などの*環境構築が不要*です。そのため**システム開発の期間短縮、システム開発の全体コストの削減が可能**となります。

**PaaS導入の主なデメリットは以下の2つ**です。

*1.開発環境の自由度が低い*
一部の特殊な言語やミドルウェアの利用が制限されるなど、**PaaSはIaaS比べて自由度が低い**場合があります。そのため、*オンプレミス環境からの単純移行が難しいといったケースも*発生します。従って、PaaS導入の際は、制約や制限について留意することが求められます。

*2.セキュリティ事故などに特に注意する必要がある*
IaaSとも共通するデメリットですが、**自社システム側のセキュリティ脆弱性によってクラウド事業者や他の利用者に損害を及ぼした場合は、重大な損害賠償請求**を受ける可能性がありますので、*セキュリティの確保には十分な注意*が必要です。

**PaaSの代表的なサービスとしては以下のようなサービス**があります。

*▪[AWS Elastic Beanstalk](https://aws.amazon.com/jp/elasticbeanstalk/)*（アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社）

*▪[Azure App Service](https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/app-service/#overview)*（日本マイクロソフト株式会社）

*▪[Google App Engine （GCP）](https://cloud.google.com/appengine/?hl=ja#section-9)*（グーグル合同会社）

*▪[Salesforce Platform](https://www.salesforce.com/jp/products/platform/overview/)*（株式会社セールスフォース・ドットコム）

*▪[NEC Cloud PaaS](https://jpn.nec.com/cloud/service/platform_service/paas.html)*（NEC）

## IaaSとPaaSの違いを理解して正しい選択を

コスト削減やBCP（事業継続計画）、DX推進などで注目が集まっているクラウドサービスの中から、今回は*混同しやすいIaaSとPaaSについて、その違い、メリット・デメリット、代表的なサービス例などを紹介*してきました。

**クラウドサービスは、企業として何を目指すのか、どんな効果を得るのか、きちんと方針や目標設定をし、関係者のコンセンサスを得て進めるべき**です。ブームだからと飛びつくと失敗したり、期待した効果を得られなかったりするケースもあります。

*IaaSとPaasのメリットとデメリットを踏まえ、どちらが最適な方式なのかを十分に検討してから導入する*ことが大切です。

クラウド選定の際にエンジニアの皆さんは、「どっちがいいか」と迷ったら*利用者の立場、経営者の立場に立って最適な方式を提案*できるよう努めてください。それがエンジニアとしての評価につながっていきます。

DXとは？その意味と日本の現状、DX推進の障壁となる要因を分かりやすく解説！

IaaSとPaaSは、どちらも似通ったクラウドサービスですが、その選択を誤ると本来のメリットが半減することがあります。クラウドに強いエンジニアを目指すには、クラウドサービスの形態の違いや、それぞれのメリット・デメリットをよく理解した上での正しい選択が重要です。

IaaSはサーバやデバイスなどのITインフラを提供するクラウドサービスである。

PaaSはOSやミドルウェア、データベースなどのプラットフォームを提供するクラウドサービスである。

IaaSとPaaSはそれぞれに特徴、メリット・デメリットがあるので、それらを踏まえて最適な方式を選択すべきである。

IaaSとPaaSの違いを知り、クラウドに強いエンジニアになろう！

本年4月にバージョン17としてリリース予定が発表された*Visual Studio 2022*ですが、これまでのプレビュー版に続き*正式版がリリース*されました。いつリリースされるのかと待たれていましたが、**11月8日（現地時間）に正式リリース**となりました。
参考：[Join us November 8 for the Launch of Visual Studio 2022](https://devblogs.microsoft.com/visualstudio/join-us-november-8th-for-the-launch-of-visual-studio-2022/)
参考：[Visual Studio 2022 now available](https://devblogs.microsoft.com/visualstudio/visual-studio-2022-now-available/)
参考：[Microsoft Visual Studio 2022 が利用可能になりました](https://visualstudio.microsoft.com/ja/launch/)

エディションは*有償版と無償版*があり、有償版発売日はリリース日と同一です。正式リリースを迎えるとともに提供を開始しています。

Visual Studioは、マイクロソフト社が開発提供している**統合開発環境（IDE）**です。マイクロソフト製品や開発ツールとの相性が良く、広く開発工程で用いられています。さらに、*マルチプラットフォーム開発環境*として*Linuxやモバイル端末向けアプリケーション開発*でも利用が拡大しています。

IDEとは？詳細やメリット、おすすめのIDEを紹介します！

### マイクロソフトのプレビュー版とは？

マイクロソフト社のプレビュープログラムとは、開発者をターゲットとして*リリース予定の製品*を事前に公表し、**テスト・評価できる仕組み**です。プレビュー版とは*プレビュープログラムを通じて公開*された**先行モジュール**を指します。11月7日にはすでにVisual Studio 2022 version 17.1の情報が、プレビューリリースノートに掲載されています。
参考：[Visual Studio 2022 version 17.1 Preview Release Notes](https://docs.microsoft.com/en-us/visualstudio/releases/2022/release-notes-preview)

Visual Studio 2022はマイクロソフト社の**統合開発環境（IDE）の最新バージョン**です。シリーズ初の*64ビット化*により多くのメリットが期待されています。11月8日に正式リリースとなり、バージョン番号は17.0です。

最新のバージョンは*11月16日に17.0.1がマイナーリリース*されており、*バグフィックスが主な変更点*です。サポートされる.NET Frameworkは、4.5.2から4.8までサポートとなります。Visual Studio 2022の新機能やサポートOS等の詳細情報は、以降で詳しくお話しします。

### Visual Studio 2022のエディション

Visual Studio 2022は、規模と用途に応じて*3種類のエディション*が提供されています。
参考：[Visual Studio 2022 の各エディションの比較](https://visualstudio.microsoft.com/ja/vs/compare/)
参考：[Visual Studio の購入](https://visualstudio.microsoft.com/ja/vs/pricing/?tab=individual)

具体的なエディションは以下の通りです。
・**Visual Studio Community エディション**
　個人向けのエディションです。5人までの企業ユーザも利用できます。
　学習目的の利用や研究用途の場合はユーザ数の制限はありません。
　ライセンス条件に従い、無償で利用可能です。

・**Visual Studio Professional エディション**
　5人以上の小規模な企業向けのエディションです。
　Visual Studio Community エディションと同等の機能に、CodeLens機能がサポートされます。
　有償で、月額Professional サブスクリプションと標準Professional サブスクリプションがあります。

　・**Visual Studio Enterprise エディション**
　250台を超えるPC保有、または年間収入100万米ドル超の企業向けエディションです。
　アーキテクチャ検証やテストツール・デバッグ機能を含むVisual Studioのフル機能が利用できます。
　有償で、月額Enterprise サブスクリプションと標準Enterprise サブスクリプションがあります。

Visual Studio 2022はリリースされたばかりなため、*Windows版のみ公開*されています。具体的なサポートOSは以下の通りです。
・**Windows 11 version 21H2以降**
　Home・Pro・Pro Education・Pro for Workstations・Enterprise・Educationの各エディション
・**Windows 10 version 1909以降**
　Home・Professional・Education・Enterpriseの各エディション
・**Windows Server 2022**
　Standard・Datacenterの各エディション
・**Windows Server 2019**
　Standard・Datacenterの各エディション
・**Windows Server 2016**
　Standard・Datacenterの各エディション

Visual Studio 2022は今回のリリースで64ビット化したことに伴い、*64ビットOS上でのみサポート*されます。従来同様、日本語もサポートされます。
参考：[Visual Studio 2022 Product Family System Requirements](https://docs.microsoft.com/en-us/visualstudio/releases/2022/system-requirements)

なお、*Visual Studio 2022 for Mac*は現在*プレビュー3*まで開発が進んでおり、Mac版も時間を空けずに登場する見込みです。
参考：[Visual Studio 2022 for Mac version 17.0 Release Notes](https://docs.microsoft.com/en-us/visualstudio/releases/2022/mac-release-notes-preview)

### Visual Studio 2022のロードマップ

マイクロソフトは、今後のリリース予定を*ロードマップ*として公開しています。
参考：[Visual Studio 2022 Roadmap](https://docs.microsoft.com/en-us/visualstudio/productinfo/vs-roadmap)

Visual Studio 2022の注力ポイントは、以下の3点となります。
・**個人とチームの生産性**
　必要とされるスケールとパワーを活かす開発環境を提供し、利便性向上と設定の柔軟性を高めます。
・**モダンな開発手法**
　モダンアプリケーションを迅速に開発するツールを提供します。
・**着実なイノベーション**
　開発のコラボレーションとコード診断やアシスタンスへ投資します。

ロードマップ上にはすでにプレビューとして進められている*17.1*に加えて、**17.2が計画**されています。

Visual Studio 2022は*無償版*は、公式サイトから**vs_community.exe**をダウンロードしインストール可能です。ファイル名は ”*vs_community__2002818536.1612665077.exe*” のようにバージョン番号や識別情報が含まれます。

*有償版*についても**vs_professional.exe**や**vs_enterprise.exe**をエディション別に用意しており、ライセンス条項を確認しインストールすることができます。こちらもファイル名にバージョン番号や識別情報が含まれます。
参考：[Microsoft  Visual Studio ダウンロード](https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/)

 Visual Studio 2022はロードマップで提示している*戦略とリリース計画*に基づき、*機能改善と追加*を進めています。その情報はリリースノートにまとめられています。
参考：[Visual Studio 2022 version 17.0 Release Notes](https://docs.microsoft.com/en-us/visualstudio/releases/2022/release-notes)

以下は Visual Studio 2022の主要な新機能と改善点です。
・**メインプロセスの64 ビット化**
devenv.exeを今回64ビット化したことが最大のポイントです。従来の32ビットプロセスの限界である4GBのメモリ制限から解放されます。そのためコンピューターの全リソースを活用してメモリ不足に陥ることなく、大規模で複雑なワークロード向けのプロジェクト開発に活用できます。もちろん32 ビットアプリケーションの実行とデバッグもサポートされます。

・**Azure**
Azure Cloud Service（classic）と Azure Cloud Service（extended support）のプロジェクトがサポートされます。

・**C++とC#**
C++20とC#10のサポートや各種ツールの連携等多数の改善がされています。CMakeをはじめとする最新ビルドツールがサポートされています。

・**デバッグと診断機能**
ブレークポイントの改善と新しい種類が増えています。ドラッグアンドドロップでブレークポイントが設定可能です。メモリダンプの解析やプロセス診断の改善がされています。

・**IntelliCode**
ラインコンプリーション機能により、C#コードの次のチャンクを予測してくれますので効率的なコーディングが可能です。

・**.NET 6 SDK**
.NET 6 SDKはVisual Studio 2022と同時にリリースされたフレームワークです。Visual Studio 2022ではその.NET 6 SDKが同梱されています。.NET 6はWindows・Linux・macOS・Android・iOSでサポートされるため、.NET 6活用による生産性向上が期待できます。

## Visual Studio 2022を試して新しい開発環境に慣れましょう

Visual Studio 2022は、今後*マイクロソフト社の統合開発環境の主要製品*と位置付けられています。この新開発環境に早めに慣れておくと、今後予測されるモダン開発の波に乗り**効率的なコード開発が可能**になるためおすすめです。

11月8日、待望のVisual Studio 2022がリリースされました。Visual Studio 2022は64ビット化と.NET 6のサポートで期待がさらに高まっています。ここではVisual Studio 2022の概要と新機能をお届けします。

11月8日にVisual Studio 2022がリリースされ、ダウンロードが開始しています

製品の64ビット化と.NET 6のサポートが新機能の目玉となります

その他多岐に渡る改善と機能追加がされており、主要開発環境と位置づけられています

Visual Studio 2022の新機能がIDEで歴代最高な理由

- [Rubyとは何か？Rubyの特徴やできることについて解説](https://and-engineer.com/articles/YOmYWBEAACcA0Hh8)

- [Rubyでできること・できないことを紹介！特徴についても解説](https://and-engineer.com/articles/YPUc2hIAACEAbTCP)

- [Ruby初心者向けに概要・特徴・作れるもの・勉強方法を解説！](https://and-engineer.com/articles/YR9sERAAAGEhAjPT)

**Ruby on Rails（ルビーオンレイルズ）とは、Rubyというプログラミング言語のフレームワークを指します。**またRubyとは、まつもとゆきひろ氏によって開発されたプログラミング言語であり、シンプルな文法が特徴です。そしてフレームワークとは、アプリケーション開発を行うとき、土台として機能させるソフトウェアを指します。

*Ruby on Railsというフレームワークを使用すれば、Webアプリなどの開発を比較的簡単に行うことが可能となり、開発効率の向上が期待できます。*Ruby on Railsを使用するには、まず開発環境を準備しなければなりません。 Ruby on Railsの環境構築は、初心者では難しいと感じる方も少なくないでしょう。ここでは、Ruby on Railsの開発環境の準備に必要なものについて詳しく紹介します。

**Ruby on Railsの開発環境として、主に「Ruby」「Rubyパッケージ」「データベース」「エディタ」「デバッガ」が必要です。**Ruby on Railsを使用するにあたって、特にRubyやRailsパッケージは必須です。またRuby on Railsでは、事前にデータベースを準備する必要があります。さらに*開発効率の向上のために、エディタやデバッガを用意するのがおすすめです。*エディタとはデータの作成や編集を行うためのソフトウェア、デバッガとはプログラムのエラーやバグを発見しや修正するためのソフトウェアを指します。

例えばWindows10を使用している方であれば、エディタはメモ帳で代用することも可能です。しかし、よりエディタの機能に特化したソフトウェアを導入するのがおすすめと言えます。またデバッガを使用すれば、プログラムのどの部分でエラーが発生しているかなど、詳細を確認することが可能です。なお**エディタやデバッガなど、プログラミングを行うにあたって便利な機能をまとめて提供するツールとして「IDE」と呼ばれる統合開発環境があります。**IDEを使用すれば、開発効率の向上が期待できるでしょう。IDEの例として、Microsoft社が提供しているVisual Studio Code（VSCode）やEclipseなどが挙げられます。自分の環境に合わせてIDEを導入するのが大切です。

### Ruby on Railsを使用するまでの流れ

Ruby on Railsを使用するにあたって、まずはRubyとRubyパッケージをインストールする必要があります。次にはSQLite3と呼ばれるデータベースをインストールします。ここまでできれば、1通り準備は完了です。ただし**WindowsとMacでそれぞれインストール方法などが異なるため、注意が必要です。**

## Ruby on Railsの開発環境の構築方法

Ruby on Railsの環境構築を行うための準備については理解できたでしょうか。ここではWindowsとMacそれぞれで、Ruby on Railsの環境構築を実際に行う方法について詳しく紹介します。なお、*Rubyはインストールされている前提で解説を進めていきます。*Rubyをインストールするには、下記のサイトからインストーラーをダウンロードしましょう。
（ 参考：https://rubyinstaller.org/downloads/ ）

また**Dockerというオープンソースソフトウェアを使用して、Ruby on Railsの環境構築を行うこともできます。**なおDockerとはコンテナタイプの仮想環境の中で、アプリを開発・配布・実行などができるプラットフォームのことです。開発環境はWindowsやMacなど人によって異なることが多いため、実行環境を共有するのは難しいです。しかし*Dockerを使用すれば、軽量に動作する実行環境を共有することができます。*

まずは*コマンドプロンプトを使用するために、PC画面左下にある検索バーに「cmd」と入力して「コマンドプロンプト」というアプリケーションをクリックして開きましょう。*Rubyがきちんとインストールされているか確認するために、「ruby -v」というコマンドを実行します。ここでバージョンが表示されていれば、Rubyがインストールされていることがわかります。

*Rubyがインストールされているのを確認できたら、SQLite3のインストールを行います。*SQLite3とは、オープンソースで軽量のデータベース管理システム（RDBMS）のことです。まずは下記のサイトに移動し、「Download」をクリックします。
（ 参考：https://sqlite.org/index.html ）

*次に「Precompiled Binaries for Windows」という箇所にある「sqlite-dll-win〇〇…」と「sqlite-tools-win32…」というzipファイルをダウンロードしましょう。*なお自分のPCのWindowsが32bit版か64bit版かを確認してから、適切なファイルをダウンロードするのが大切です。それぞれのzipファイルを展開すると「sqlite3.dll」「sqlite3.exe」があるため、Rubyのインストール時に作成されているbinフォルダにコピーしましょう。ここまでで、SQLite3の導入は完了です。

SQLite3まで準備ができたら、Ruby on Railsを実際にインストールします。**コマンドプロンプトで「gem install rails」というコマンドを実行すれば、Ruby on Railsのインストールが可能です。**次に「rails -v」というコマンドを実行して、バージョンが表示されれば、Ruby on Railsがインストールできていることを確認できます。これでWindowsでのRuby on Railsの環境構築は完了です。また、下記のサイトがRuby on Railsの公式サイトになるため、英語で書かれていますが、最新情報やガイドを閲覧できます。
（ 参考：https://rubyonrails.org/ ）

まずは*ターミナルを使用するために、一般的にPC画面右上にある虫眼鏡アイコンをクリックし、スポットライトを起動しましょう。*そこで「ターミナル」と入力すれば、ターミナルを起動させることができます。なおターミナルとは、Windowsで言えばコマンドプロンプトのようなものです。Rubyがきちんとインストールされているか確認するために、「rbenv versions」というコマンドを実行します。なおWindowsと入力するコマンドは異なるため、注意が必要です。

**Macには最初からSQLite3がインストールされているため、「sqlite3 -version」というコマンドを実行し、きちんとインストールされているか確認しましょう。**Ruby on Railsのインストールの流れは、Windowsと同様であるため省略します。

Ruby on Railsの環境構築の方法は理解できたでしょうか。Ruby on Railsの環境構築が完了すれば、Webアプリケーションなど開発を始めることが可能です。ここでは、Ruby on Railsの勉強方法について詳しく紹介します。

**Ruby on Railsを勉強するにあたって、学習サイトを活用するのがおすすめです。**Ruby on Railsを学べる学習サイトとして、「Progate」「ドットインストール」「Let'sプログラミング」「Schoo」などが挙げられます。開発環境を構築せずに、ブラウザ上で勉強を開始できる学習サイトもあるため、初心者でも簡単にプログラミングを勉強を始められるのが特徴です。また、開発環境の構築を丁寧に解説している学習サイトもあるため、自分の目的に合わせて使用するサイトを選択するのが大切です。

*学習サイトを使用すれば、Ruby on Railsだけではなく、同時にRubyや他のプログラミング言語の勉強を行うこともできます。*ただし目的を明確にしない状態で学習を始めると、勉強しても無駄になってしまうことも少なくありません。そのため**学習サイトを使用して何を達成したいかなど、目的を明確にしたうえで勉強を始めるのが重要です。**

**Ruby on Railsを学習するうえで、チュートリアルを利用するのもおすすめです。**チュートリアルは無料で使用することができます。
（ 参考：https://railstutorial.jp/ ）

Ruby on Railsはフレームワークであるため、Webアプリケーションの開発に便利な機能が数多くあります。そのため学習範囲も多く、全てを1度に理解しようとすると挫折してしまうことも少なくありません。*チュートリアルでは、全てを理解できないかもしれませんが、全体像を把握するのにおすすめです。*なお初心者の場合、いきなりチュートリアルで勉強を始めるのは難しい可能性があります。そこで、まずは*本や学習サイトで土台となる基礎知識を身に付けましょう。*

## Ruby on Railsの開発環境の構築はそこまで難しくない！

これまでに、Ruby on Railsの開発環境の構築や勉強方法について解説しました。**Ruby on Railsとは、Rubyというプログラミング言語のフレームワークを指します。Ruby on Railsの開発環境には、主に「Ruby」「Rubyパッケージ」「データベース」「IDE（統合開発環境）」が必要です。**

*Ruby on Railsの環境構築は、WindowsとMacでそれぞれ異なります。*また*Dockerというソフトウェアを使用して環境構築を行うことも可能です。*そしてRuby on Railsを実際に使用するにあたって、学習サイトやチュートリアルサイトを活用して勉強するのがおすすめと言えます。Ruby on Railsの環境構築はきちんと手順に従って行えば、誰でもできるためぜひ挑戦してみましょう。

Ruby on Railsとは、Rubyというプログラミング言語のフレームワークのことです。Ruby on Railsの環境構築は、WindowsとMacで異なります。当記事では、Ruby on Railsの開発環境の構築や勉強方法について解説します。

Ruby on Railsとは、Rubyというプログラミング言語のフレームワーク

Ruby on Railsの環境構築は、WindowsとMacでそれぞれ異なる

Ruby on Railsのおすすめの勉強方法は、学習サイトやチュートリアルサイト

Ruby on Railsの開発環境構築の方法をわかりやすく解説

**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。

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