## 手計算でQRコードを作る、目と手計算でQRコードを読み取るのは授業では格好の教材

QRコードを紙とペンで手書きする。あるいは紙とペンを使ってQRコードを解読する。そんな無駄なことをして何になると思われる方も多いだろう。しかし、何かの仕組みを理解するときは、手を動かしてみるのがいちばん早く、深く理解できる。最近では、決済にまで使われるようになったQRコード。その仕組みを体感しておくのは決して無駄にならない。

手計算でQRコードを作る、目と手計算でQRコードを読み取るというのはかなり面倒な作業だが、適切なワークシートを用意してあげれば不可能ではない。ワークショップや授業では格好の教材となるはずだ。

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まず、QRコードの基本仕様を確認しておこう。左上、左下、右上の3カ所にあるマークは、位置検出パターン。この3つがあるため、QRコードは斜めになっていても、逆さになっていても読み取ることができる。さらに、QRコードが、曲面に貼られて、歪んでいるような場合でも補正ができる。

位置検出パターンの間にある2カ所の「10101」はタイミングパターンと呼ばれる。これにより、QRコードの座標を確認する。

このような基準パターンをうまく使って、斜めになっていたり、歪んだりしているような場合にも読み取れる工夫をしている。

水色の部分は、形式情報が格納される領域で、誤り訂正レベルやマスクパターンの種別が指定されている。左上の14マス、左下＋右上の14マスには同じ内容が記述される。残りの黄色い部分にデータが書き込まれている。

~~ QRコードの構造。3つのシンボルにより、QRコード全体が傾いたり、歪んだりしていても読み取りができる。データは黄色部分に格納されている ~~

誤り訂正レベルというのは、データに冗長性を持たせて、QRコードが汚れたり破損したりしても読めるようにするための工夫だ。実データと同じ内容を一定の算法で変換して格納し、冗長性を持たせている。誤り訂正レベルには4レベルあり、最低7％から最高30%までコードが読み取れなくても、データ読み取りを可能にする。一般的には15%の誤り訂正レベルを採用しているが、工場内などのタフな環境では最高の30％の訂正レベルが採用される(この場合は、誤り訂正符号が多くなり、QRコードのサイズが大きくなる)。

~~ QRコードのデータは誤り訂正符号という冗長データが付加されている。これにより、コードの一部が汚れていても、読み取りができる ~~

マスクパターンは、データの内容によって、0ばかり、1ばかりになるのを防ぐ仕組みだ。QRコードが白ばかり、黒ばかりになってしまうと読み取りが難しくなるので、なるべく白と黒が均等に現れるようにする工夫だ。一定のパターンで、指定されたドットの色を反転させる。マスクパターンは8種類用意されていて、どのパターンを使うのが最も優れているかが評価され、決定される。

## 手書きでQRコードを作ってみよう

こんなことを頭に入れて、手書きでQRコードを作ってみよう。ここでは、GEEKROIDという文字列をQRコード化させてみる。

先頭は、文字種と文字数を指定する。この場合英数字モードなので、規格表に従って0010で指定し、文字数は8文字なので、000001000(2進数で8)と指定する。合わせて、

となる。この後に具体的なデータを加えていく。まず、GEEKROIDを数値化する。これは対応表に従う。単純に0から9までの数値はそのまま、Aが10、Bが11というものだ。

QRコードの英数字モードでは、2文字をひとつの単位として扱う。GEEKROIDであればGEが最初のデータ単位となる。最初のGを45倍して、Eに加え、これを11桁の2進数表記する。01011011110となる。

英数字モードでは、英数字と記号の45種類(2進数で6桁)の文字があるので、そのままだと、2文字を表すのに12桁が必要になる。最初の文字を45倍して合成することで、11桁に収めることができ、同じサイズのQRコードにより多くの情報を格納できるようになる。

0010 000001000 01011011110 01010001010 10011010111 01100110111

これをQRコードに記入していく場合は、右下から図のように、右左右左と上がっていき、上まで行ったら右左右左と下がってくる。これを繰り返していく。

~~ QRコードのデータは、右下から始まり、右左右左と上に上がっていく。上までいったら、右左右左と下がってくる ~~

データの後には、一定の算法で計算した誤り訂正符号をつけ、QRコード全体が埋まることになる。

最後に、最適なマスクパターンを適用し、指定ドットの白黒を反転させる。これでQRコードが完成する。

実際にワークショップなどの教材に使う場合、誤り訂正符号の計算が手計算では難しい。そこで、あらかじめQRコード作成ツールなどを使って出力したQRコードから、実データ部分だけを白抜きにしたワークシートを用意して、ここを手作業で埋めてもらうというような工夫をする必要がある。

## 既存のQRコードを目と手作業で読むのは、適切なQRコードを用意すれば不可能ではない

一方で、既存のQRコードを目と手作業で読むのは、適切なQRコードを用意すれば不可能ではない。

まず見なければならないのは、形式情報領域(水色の部分)だ。15桁あるが、重要なのは最初の5桁で、残りの10桁は誤り訂正符号になっている。

最初の5桁を読むと、00 100となる。00が誤り訂正レベルがレベルM(15%まで損失OK)であることを示し、100がマスクパターンの100が採用されていることがわかる。

右下の4マスは、文字種の指定で、マスクパターンに注意して読むと0010となり、英数字モードであることがわかる。次の9マスは文字数の指定、その後の11マスごとに2文字ずつデータが記録されている。データが終わった後には、一定の方式で計算された訂正符号で埋めつくされている。

~~ 簡単なものであれば、QRコードを目と手作業で読むことは不可能ではない。ただし、相当に面倒で、仕組みを理解するところから始めると、1日がかりの作業になる。QRコードを教材にしたワークショップや授業にちょうどいい教材となる ~~

QRコードの生成と読み取りは、実際にはかなり複雑で、すべてを手計算でやるのは難しい。特に訂正符号の計算は、電卓レベルを超えている。しかし、それ以外の部分は手作業でもなんとかなるので、フレームワークとなる教材を用意してやれば、中学生の情報科学系の部活動研究、高校生の情報科の授業や初級エンジニアのトレーニングなどに使っても面白いと思う。

(1)ツールで生成したQRコードから実データ部分だけを白抜きにしたワークシートを用意し、そこを手作業で埋めてもらう。

(2)簡単な内容のQRコードを生成しておき、手作業で読んでもらう。

であれば、2時間×3回程度で収まるのではないかと思う。その過程で、記数法、マスク、領域の節約手法、誤り訂正の仕組みなどの知識が身につき、さらに運用上の工夫を実感することができるはずだ。

身近になっている小さなQRコードの中に、これだけの知恵が込められることを知るのは、子どもたちや若いエンジニアにとって、貴重な経験となるはずだ。

なお、QRコードの仕様にはさまざまなルールがあるので、この記事の説明だけでは仕組みを理解するのは難しいかと思う。

キーエンスが公開している「[よくわかる2次元コードの基本](https://www.keyence.co.jp/downloads/?mode=tg&o=0&group_id=tcm%3A106-1619397&type_id=&webseries_id=&_fsi=x2Y9Smax)」、デンソーウェーブ公式のQRコード作成サイト「[arara](https://m.qrqrq.com/?_fsi=x2Y9Smax)」などを、合わせて読みながら理解していただければ幸いだ。

QRコードは手作りできる?肉眼でも読み取れる?「QRコード手作り体験」のススメ

## Felicaがあるのに、なぜQRコード決済が増えていくのか

新たなQRコード決済が続々登場している。「100億円還元」で有名になった「PayPay」、LINEのユーザー数を背景にした「LINEペイ」。携帯電話キャリアもNTTドコモが「d払い」、KDDIは「auペイ」を始めている。さらに、ゆうちょ銀行が「ゆうちょPay」を始め、今年秋には1000行以上もの銀行が参加する「Bank Pay」が始まる。ECサイトもアマゾンが「Amazon Pay」、楽天市場が「楽天ペイ」。コンビニでは、セブンイレブンが「7pay」、ファミリーマートが「ファミペイ」を始める。

もう「ペイ」だらけで、ここまでくると「QRコード決済のゴリ押し」とすら思いたくなる人も多いのではないだろうか。なぜ、こんなにもQRコード決済が乱立するのだろうか。

しかも、多くの人が疑問に感じるのが、Suicaに代表されるFelicaというタッチするだけ決済ができる素晴らしいテクノロジーが日本にはあるのに、なぜわざわざセキュリティも弱く、ユーザー体験も悪いQRコード決済ばかりが増えていくのかということだ。QRコード決済をするには、事前にスマホのアプリを起動して、QRコードを表示してからレジのスキャナーにかざさなければならない。あるいは、逆にアプリを起動して、カメラを起動し、店舗側のQRコードを自分でスキャンし、金額を入力して支払わなければならない。

Suicaならタッチするだけ完了だし、クレジットカードでも差し込んでPINコード(暗証番号)を入力するだけで終わる。日本は技術を持っているのに、わざわざQRコード決済に逆行していると思っている人も多いはずだ。

~~ファミリーマートで利用できる決済サービス一覧。クレジットカード、交通系カードはひとまとめにしているのに、21種類もある。スタッフもレジ操作を覚えるのがたいへんだと思う（[http://www.family.co.jp/services/payment.htmlより](http://www.family.co.jp/services/payment.html)より）。~~

## 鍵になっているのは決済手数料

なぜ、続々とQRコード決済がゴリ押しされるのか。鍵になっているのは決済手数料だ。多くのキャッシュレス決済では、3%から5%の決済手数料を取って、それで利益を出している。例えば、クレジットカードで100円の買い物をすると、お店の実入りは97円で、3円はカード運営会社に手数料として取られる。

わずか3%程度と言え、これは大きい。例えば、あなたがカフェを経営して、１日50万円の売上があったとする。月30日営業して、月の売上は50万×30日＝1500万円となる。すべてキャッシュレス決済だとすると、1500万円×3%=45万円が手数料として取られることになる。

よく「キャッシュレスの利点は、現金を扱う不要な業務コストを削減できること」と言われるが、現金を数えたり、釣り銭を用意したりという作業は、店長の1日の労働時間のうち10%程度ではないだろうか。多く見積もって20%とし、店長の人件費が月50万円だとすると、現金扱いコストは50万円×20%＝10万円となる。つまり、現金オンリーにしたらコストは10万円、キャッシュレスオンリーにしたらコストは45万円となり、現金の方がコストが抑えられるのだ。こんなパラドクスも生まれてしまう。

個人経営のカフェではどうしようもないが、体力のある小売チェーンなどでは、この手数料による利益の流出をなんとかしたい。解決策は自分でキャッシュレス決済を運営してしまうことだ。よその会社に取られるぐらいだったら、自社あるいは自社グループ内に還流させたい。

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## 小売チェーンは、防衛的な理由でQRコード決済立ち上げ

かといって、クレジットカードやFelica決済という本格的なキャッシュレス決済はコストがかかりすぎる。そこで、決済システムもシンプルで、アプリで対応できるQRコード決済を始めることになる。

体力のある小売チェーンは、このような防衛的な理由で、QRコード決済を立ち上げている。

非小売業にとっては、手軽に決済業務に参入できるチャンスになる。キャッシュレス決済業を始めるには、システムだけあっても意味がない。決済方式に対応してくれる加盟店を集める必要がある。しかし、この加盟店開拓業務が大きな参入障壁になっている。なぜなら、基本的には街中の商店を1軒1軒回って、店主を口説いていくという伝統的な営業手法を取らざるを得ないからだ。

膨大な人数の営業部隊が必要になり、継続的に営業活動をしていかなければならない。既存のクレジットカード会社は、長年、この加盟店開拓業務を地道にしてきた蓄積があるため、多くの店舗で利用できるようになっている。

クレジットカードのビジネスは、大雑把にいって、加盟店から手数料を3.5%取り、このうちの1.5%が加盟店開拓と管理を行うカード会社(アクワイアラー)の収入となる。残りの1.5%がカード発行会社(イシュアー)の収入になり、さらにネットワーク接続料などに消える。つまり、クレジットカード手数料の半分弱が加盟店開拓、管理コストなのだ。

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## QRコード決済では、加盟店開拓コストも大きく削減

QRコード決済では、この加盟店開拓コストも大きく削減できる。QRコード決済の加盟店になるには、スマートフォンかタブレットがあればよく、特殊なカードリーダー端末やPOSレジといった設備は必要ない。そのため、開拓営業をしなくても店主自らアプリをダウンロードして、セットアップして加盟店になることができるからだ。もちろん、従来的な加盟店開拓営業もしているが、1軒1軒回るなどというやり方よりも、商店会などで店主を集めて説明会をして、その場でアプリをインストールして加盟店になってもらうという手法もよく行われている。

つまり、QRコード決済が雨後の筍のように登場して乱立している理由は、企業側の都合なのだ。「アプリを起動してQRコードを表示し…」という消費者側の利便性は置き去りにされてしまっているようなところがある。さらに乱立しすぎて、どの店でどの決済方式が使えるのかをいちいち確認する必要があり、「現金の方が便利なんじゃないか？」と思うことすらある。

LINE、NTTドコモ、メルカリの国内３社と「アリペイ」「WeChatペイ」の中国２社は、統一したQRコードを開発することを表明した。これが呼び水となり、他のQRコード決済も統一の動きが進んでいくものと思われる。

一方で、QRコード決済の本家である中国では、QRコードを脱して、顔認証決済やNFCを利用した決済に移ろうとしている。数年後、日本だけがQRコード決済を使っているガラパゴスになっているなどということはまさかないですよね？

~~中国杭州市のケンタッキーが運営するファストフードレストラン「KPro」。入り口のタッチパネルで、メニューを選び、顔認証決済する。顔認証決済は、カルフール、フーマフレッシュなどのスーパーやファストフードを中心に広がり始めている~~

~~NFC対応スマホで使えるテンセント乗車カード。中国200都市の地下鉄、バスの料金がタッチするだけで支払える。中国では新機種にNFC搭載が定番化したのが2017年頃であるため、ようやくNFCスマホが普及してきた。地下鉄に乗るときは、QRコード方式よりもNFCの方が圧倒的に便利だと歓迎されている~~

「〇〇ペイ」だらけのQRコード決済乱立、FelicaががあるのにQRコード決済が増える本当の理由は企業の都合？--置き去りにされる消費者の利便性

エンジニアにとって勤続年数が長いことはいいことだろうか、悪いことだろうか。エンジニアにとってはあまりに長いのも考えものだ。なぜなら、エンジニアの成長は、ポジションが変わることによってもたらされるからだ。一生のうち、稼働時間はほぼ40年。3年ごとに成長しても13回しかステップアップするチャンスはないのだ。意外に人生は短い。

## 「平均勤続年数が長い企業はホワイト」と言えなくなっているのが現実

あなたは今の会社に入社して何年目だろうか。

よく平均勤続年数が長い企業はホワイト、短い企業はブラックと言われるが、今は一概にそうも言えなくなってきている。平均勤続年数が長い企業というのは、経営が安定をして、給与も年々上がっていく傾向にある。社員にとってはやめる理由が見当たらない、あるいはやめたくない企業だ。しかし、裏を返せば、社内の序列も安定していて、出世しづらい、責任ある仕事をなかなか任せてもらえない、個人としての成長はしづらいという欠点があるということにもなる。

一方、平均勤続年数が短い企業というのは、経営がいい意味でも悪い意味でも安定していないことも多い。業績が悪化する不安定さは困るが、急成長をしているため新人を大量雇用しているということかもしれない。そういう不安定さであれば、チャンスが豊富にあり、個人としての成長もしやすい。

特にIT企業のエンジニアは、入社時に契約した職能給ベースの給与のままで、自然に昇給していくことは少ない。給与をあげるには、社内で別の仕事を請け負うか、管理職になるか、事業を成功させてボーナスをもらうか、転職するかしかない。そのため、海外のITエンジニアの平均勤続年数は3年以下というのが一般的だ。

[【関連記事】「SEの転職先は異業種もあり？転職先のパターンや企業選びのポイント」](https://mynavi-agent.jp/knowledge/it/763.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv08)

平均勤続年数を読むときに、気をつけておかなければならないポイントが2つある。それは「平均勤続年数が3年」という場合、「入社した人が平均して3年で退社している」ということではないということだ。

平均勤続年数とは、現在勤務している社員の入社日から数えた勤続年数の平均なので、事業を大幅拡大して、大量雇用した直後は平均勤続年数はかなり短くなる。極端な話、創業2年のベンチャー企業であったら、平均勤続年数は当然2年以下になる。

また、ホールディングス制をとっている企業の場合も、平均勤続年数が短めになる可能性がある。なぜなら、グループ企業内で社員が移動するからだ。そのグループには勤続30年だとしても、現社では勤続年数3年などということがありえる。

## テスラ、ウーバーなどの新しい企業の平均勤続年数は2年前後と極端に短い

では、そのようなことを踏まえて、各企業の平均勤続年数はどのくらいなのだろうか。ビジネスインサイダーがシリコンバレーのIT企業の平均勤続年数を報じている（[https://www.businessinsider.com/average-employee-tenure-retention-at-top-tech-companies-2018-4](https://www.businessinsider.com/average-employee-tenure-retention-at-top-tech-companies-2018-4)）。これによると、シスコシステムズやオラクルのようなBtoB企業は勤続年数が長めだが、ユニコーン企業、ベンチャーなど新興のIT企業は短めになる。ほとんどが3年以下だ。特にテスラ、ウーバーなどの新しい企業は2年前後と極端に短い。

最近成長が著しい中国のIT企業は、平均勤続年数がより短い（[https://www.jiemian.com/article/2128045.html](https://www.jiemian.com/article/2128045.html)）。中国電信など携帯電話キャリアでも4年から5年程度であり、日本でも高給を支給することで話題になった携帯電話メーカー、ファーウェイでも4年。中国IT企業の中で時価総額の大きい御三家「アリババ」「テンセント」「百度」は3年以下。さらに、ライドシェアの滴滴出行は1.4年、シェア自転車のofo、Mobikeに至っては1年以下と極端に短い。

## 日本のIT企業の平均勤続年数、極端に長い企業と米国や中国並みに短い企業に二極化

では、日本のIT企業はどうなのだろうか。平均勤続年数は、有価証券報告書に記載されているので、主だった企業のデータは、ウェブから簡単に閲覧することができる。

大学生のIT企業就職人気ランキングの上位にくる企業のうち、有価証券報告書をウェブで公開している企業の情報をまとめた。そのため、外資系子会社などは含まれていない。また、有価証券報告書は公開されているものの中から最新のものを参考にしたので、報告時期は2017年から2018年にかけて企業ごとにバラツキがある。

一見してわかるのは、日本のIT企業は平均勤続年数が極端に長い企業と、米国や中国のIT企業並みに短い企業に二極分化されていることだ。勤続年数が長いIT企業はBtoB系であり、短い企業はBtoC系であることもよくわかる。平均年齢もBtoB系は高く、BtoC系は低い傾向がある。

いずれにしても、日本のIT企業の平均勤続年数は長い。米国のBtoB企業であるシスコシステムズやオラクルが7年程度であるに対して、同じドメインのビジネスを展開する日本のIT企業は15年以上にもなる。

変化の激しいBtoC系のIT企業でもぐるなび、サイバーエージェントなど５年を超える企業があり、これも米国や中国と比べると倍ぐらいの感覚になる。

## エンジニアにとっての勤続年数、あまりに長いのも考えもの!?

エンジニアにとって勤続年数が長いことはいいことだろうか、悪いことだろうか。エンジニアにとってはあまりに長いのも考えものだ。なぜなら、エンジニアの成長は、ポジションが変わることによってもたらされるからだ。例えば、あるシステムの開発に従事をして、そのシステム一筋何十年となったら、その人の成長には限界がある。一定期間そのシステム開発をおこなったら、次は別のシステム開発に関わることで、未知の知識に触れ、大きな成長が期待できる。その意味で、海外のITエンジニアたちが3年程度で転職を考え始めるというのは、自分を最も効率よく成長させるひとつのメソッドになっているかもしれない。

もちろん、転職といっても他社に移籍することだけが「転職」ではない。自社の中で別の部署に異動する、別のチームに異動する、チーム内で別のポジションに就くというのも「成長のための転職」のうちだ。

3年を1単位として、1年目は新しい知識を学び、スキルを身につける。2年目はアウトプットする。3年目は、アウトプットをしつつ次の「転職」を考える。もちろん、チーム内、社内、社外の「転職」選択肢を同じ平面上で選択をすればよく、結果的に社外には転職せず、同じ会社に何年も居続けることになるということでもかまわない。

3年でポジションを変えることを意識して仕事をする。それが最も効率よく自分を成長させることができるのではないだろうか。一生のうち、稼働時間はほぼ40年。3年ごとに成長しても13回しかステップアップするチャンスはないのだ。意外に人生は短い。

今の会社に長くいすぎ!? 世界の主要IT企業エンジニアの平均勤続年数は3年以下

「プログラミングなんか必要ない」と言わず、遊び感覚でSwift Playgroundsをやっておくだけで、仕事ががぜんやりやすくなる。「コードを学ぼう」は、詰めてやれば2日程度、楽しみながらのんびりやっても1週間もあれば終わる程度のボリューム。その程度の時間が取れないわけはない。「数学や情報は学生の時から苦手で」という人もいるかもしれないが、この程度のコーディングの学習は、英語の学習で言えば、初歩の旅行会話を暗記する程度のレベル。もし、本当にそれすらできないとおっしゃるのであれば、5年後、あなたの仕事はなくなっているかもしれない。

## 小学生でも遊びながら、Swiftプログラミングを学ぶことができる

すでにエンジニアになっている人、これからエンジニアになろうと考えている人は、絶対にiPadを買っておかなければならない。絶対だ。なぜなら、iPad版Swift Playgroundsという素晴らしいチュートリアルアプリが利用できるからだ。

ユニークなキャラクターを迷路を走らせるゲームを楽しみながら、プログラミング言語Swiftの基礎を学ぶことができる。

~~ 美しいグラフィックで表示される迷路を解いていくプログラムを実際に書きながらSwiftプログラミングを学んでいく。 ~~

すでに仕事や学校の課題でプログラミングをしている人にとっては、基本すぎていまさら感のある内容かもしれないが、インスタンスあたりは意外にきちんと理解せずに使ってしまっている人も多い。そういう人にとっては、もう一度基礎を確認するいい機会となる。

このSwift Playgroundsが素晴らしいのは、迷路というフィールドがあらかじめ用意されている点だ。そのため、コーディングはキャラクターの動きだけでいい。前に進むはmoveForward()であり、3歩前に進むはmoveForward(step: 3)であり、左に曲がるはturnLeft()でいい。キャラクターの位置座標を計算して指定するなどという面倒なコーディングは一切必要ない。

このため、小学生でも遊びながら、Swiftプログラミングを学ぶことができる。実際、小学生、中学生向けのプログラミング教材として使われている例は多く、個人的にお父さんが自分の子どもにiPadを買い与えて遊ばせている例もよく聞く。「小学生ではwhileなどの単語の意味がわからないのではないか？」と心配する方もいるかもしれないが、それは小学生のスポンジのような吸収力を見くびっているかもしれない。whileの意味も読み方もわからないけど、小学生は「同じことを繰り返してくれる呪文」としてすぐに覚えてしまう。Swift Playgroundsには、キーボードから関数名や変数名を入力すると、自動補完してくれる機能があるので、まったく心配する必要ない。

~~ キーボードからコマンドを入力すると、キーワードが自動補完される。これを利用すれば、英語のスペルに不慣れな小学生でもコーディングができる。 ~~

## 非ITの人もぜひSwift Playgroundsを、できないなら5年後あなたの仕事はなくなっている!?

また、非ITの人にもぜひSwift Playgroundsをやってみてほしいと思う。今どき、ITシステムをまったく使っていない企業というのはほとんど存在しない。非ITの職種であっても、IT系のデザイナーやエンジニアと接点を持ちながら仕事をするのが当たり前になっている。このSwift Playgroundsをやっておくだけで、IT系の人がどこで困って、どんな苦労をしているのかがある程度わかってくる。もっと言えば、IT系の人と仕事をするときにイニシアティブを握ることができるようになる。コーディングがまったくわからないと、デザイナーやエンジニアから「そんなことは実現不可能です」「この修正には最低でも1ヶ月の作業時間が必要です」という真っ赤な嘘をつかれても、反論ができない。少しでもコーディングの経験があれば、そういうデザイナーやエンジニアのウソに対しても、勘が働くようになる。デザイナーやエンジニアという人たちも、勘のいい人が多いので、開発がわかっている人に対してはいい加減なことを言わなくなる。

「プログラミングなんか必要ない」と言わず、遊び感覚でSwift Playgroundsをやっておくだけで、仕事ががぜんやりやすくなる。

「コードを学ぼう」は、詰めてやれば2日程度、楽しみながらのんびりやっても1週間もあれば終わる程度のボリューム。その程度の時間が取れないわけはない。

~~ 「コードを学ぼう」の２つで学べるSwiftの文法。「コードを学ぼう1」では、プログラミングの基本的な命令を覚えていくが、「コードを学ぼう2」では、インスタンスや配列といった中級レベルのことまで学べるようになっている。 ~~

~~ 最初にやるべきなのは「コードを学ぼう」だが、その他ドローンやロボットのプログラミングも用意されている。メーカーがテンプレートを提供しているので、実際のドローンをiPadから制御することもできるようになる。 ~~

「数学や情報は学生の時から苦手で」という人もいるかもしれないが、この程度のコーディングの学習は、英語の学習で言えば、初歩の旅行会話を暗記する程度のレベル。もし、本当にそれすらできないとおっしゃるのであれば、5年後、あなたの仕事はなくなっているかもしれない。

## SwiftはiOSアプリを開発する際にメインで使われる言語、他の言語も習得しやすい

Swift Playgroundsのもうひとつの素晴らしい点は、学習できるプログラミング言語がSwiftであるという点だ。Swiftは、iOSアプリを開発する際にメインで使われる言語で、Swiftを習得しておけば、他の言語も習得しやすい。

さらに、手軽に本格的な開発環境が手に入れられ、豊富な学習教材が存在している。本格的に開発をしたいというのであれば、MacのXcode（無料）を手に入れれば、その中にMac版のSwift Playgroundsが含まれている。こちらには、迷路のようなお遊び要素はないかわりに、本格的に開発を進めビルドすることで、iOSアプリを完成させることが可能だ。

また、学習教材はネットに山ほど存在している。YouTubeで「Swift Learning」で検索をしてみれば、無数のビデオ教材が見つかる。多くの教材は英語ベースだが、Swift Playgroundの画面が表示され、プログラムコードを見ながら学習するというパターンが多いので、英語がわからなくてもじゅうぶん学習していくことができる。

時間さえあれば、プログラミング初心者がiPad版Swift Playgroundsでまず遊び、一通り覚えたところで、Mac版Swift PlaygroundsとYouTubeの無料教材を使えば、アプリ開発ができるところまで独学することが可能だ。

## まずはiPadを購入し、SwiftPlaygroundsを触ってみるべき

デザイナー、エンジニアはiPad版で、チュートリアルの表現方法を学ぶべし。文系の人はiPad版でコーディングとはなにかという感覚をつかむべし。学生はiPad版で遊んでから、Mac版で本格的にSwiftのコーディングを学ぶべし。

いずれにしても、まずはiPadを購入し、SwiftPlaygroundsを触ってみるべきだ。iPadは37800円からのいちばん低価格のものでまったく問題ない。

iPad版Swift Playgroundsは、プログラミング初心者からエンジニアまで必須のアプリ。このアプリのためだけにiPadを買っても損はない！

一般的なパンケーキアルゴリズムは堅実だがどこか無駄のある緩さを感じるが、ゲイツのアルゴリズムは一手も無駄にしない鋭さを感じる。ゲイツが発見したアルゴリズムをなぞることで、ゲイツの思考に触れることができ、ゲイツのエンジニアとしての大きさを実感できるはずだ。数学の知識がある方は、ゲイツの論文そのものを読んでみるもの楽しいと思う。

## 数学者、遺伝学者、コンピューター技術者、、、どれになるか迷っていたビル・ゲイツ

ビル・ゲイツは、高校時代からコンピューターに夢中になり、すでにソフトウェアを受託開発するというビジネスを始めている。しかし、そのままマイクロソフトを起業するつもりだったわけではなく、ハーバード大学に進んでからは、数学者になるか遺伝学者になるかコンピューター技術者になるか決めかねていた。

まずは数学者になることを目指して、「数学55」というハーバードの中でも最高レベルの数学の講義を受講した。しかし、ここでゲイツは人生で始めての挫折を味わったのではないかと言われている。ゲイツは数学の成績も図抜けて優秀だったが、それでは単なる優等生にすぎない。ハーバードには数学の天才としか呼びようがない学生がごろごろいたのだ。努力ではどうにもならないものをゲイツは感じたのかもしれない。

## ビル・ゲイツが書いた唯一の学術論文『パンケーキ論文』

ゲイツが数学からコンピューターに転換をする時期に、ゲイツは唯一の学術論文を書いている。これが数学の論文なのだが、実にコンピューター的なのだ。

この論文は、パンケーキ問題に関するもの。パンケーキ問題とは、1975年にヤコブ・グッドマンが提案した数学問題。「あるシェフが複数のパンケーキを焼くが、腕が悪いために、大きさがまちまちになる。しかも、それをひとつに積み重ねてしまう。これを上から小さいもの順に並べ替えたいが、n枚のパンケーキを並べ替えるのに、何回操作を行えばいいか？」というものだ。

ここで注意したいのが、並べ替えるのが縦に積まれたパンケーキだということ。並んでいるパンケーキの一箇所にヘラを入れて、そこから上をひっくり返すという操作しかできない。

~~ 積まれたパンケーキのどこからにヘラを差し込んで、そこから上をひっくり返すことしかできない。これで小さいものから順に並べ替えるというのがパンケーキ問題だ。 ~~

ゲイツは授業でこの問題を知った時「簡単じゃないか！」とバカにしたように声をあげたという。その気持ちはわかる。プログラムの基礎課程で学ぶソートアルゴリズムのうちの選択ソートの簡単な応用問題に見えるからだ。

選択ソートは、ランダムに並んだ数字の中から最小値を見つけ、これを先頭の数字と入れ替えるというもの。これで先頭に最小値がくるので、次は2番目以降の中から最小値を見つけ、2番目の数値と入れ替えるというように、先頭からソートをしていくやり方だ。パンケーキ問題も、選択ソートを応用して、最も大きなパンケーキを見つけて、最も下と入れ替える。次は下から2番目より上で最も大きなパンケーキを見つけて、下から2番目と入れ替える、とやっていけば、選択ソートの応用でできそうな気がする。

しかし、事情はそう簡単ではない。なぜなら、パンケーキではヘラをどこかに入れて、そこから上をひっくり返すことしかできず、選択ソートのように「入れ替える」ということができないのだ。

## ゲイツが数日間夢中になって見つけた最適なアルゴリズムとは!?

簡単だと思ってバカにした問題が、意外に難しかった。ゲイツはそれから数日間、このパンケーキ問題に夢中になり、ようやく最適なアルゴリズムを見つけ、指導教官のクリストス・パパディミトリューに報告をした。そして、指導教官とゲイツは、この論文を仕上げ、「離散数学」1979年9月号に掲載された。これがビル・ゲイツ唯一の学術論文として、現在でもデジタルアーカイブなどで読むことができる。

ゲイツの着想はどんなところにあったのだろうか。

その前に、パンケーキ問題の一般的なアルゴリズムを紹介しておこう。パンケーキが（2,3,4,7,6,1,5)の順で並んでいるものとする。これを(1,2,3,4,5,6,7）に並べ替えるのが目的だ。

一般的なパンケーキアルゴリズムでは、末尾から大きいものを並べていくようにする。しかし、いきなり最大値を末尾に移動させることはできないので、最大値の下でひっくり返して、いったん先頭に出し、それから全体をひっくり返すという2段構えで行う。この例では、最大値の7の下にヘラを入れて、その上の（2,3,4,7）の部分をひっくり返す。

そして、全体をひっくり返す。

これで末尾に最大値の7がきたので、上6枚から最大値6を探して、そこから上の（5,1,6)をひっくり返す。

末尾の7は定位置なので触らず、その上にヘラを入れて（6,1,5,2,3,4）をひっくり返す。

これで、末尾の6と7が決まったので、その上から最大値を探し…ということを繰り返していく。

とても堅実な方法だが、1つのパンケーキの位置を決めるのに2手かかる。並び順の関係でうまく手数が少なく済む場合もあるが、最悪のケースでは2n回かかることになる。堅実だが、どうもバカ正直で面白くない。もっと手数の少ないアルゴリズムがあるのではないか。ゲイツが悩んだのはここだった。

## 「連続ブロック」を利用すると、より洗練されたアルゴリズムになることを発見

そして、ゲイツは「連続ブロック」を利用すると、より洗練されたアルゴリズムになることを発見した。連続ブロックとは[2,3,4]などのように、数字が連続している並びのことだ。

初期状態（2,3,4,7,6,1,5)では、（[2,3,4]7,6,1,5)のように[2,3,4]の部分が連続ブロックになる。また、[6,7,1]は連続ブロックと考え、[4,3,2]は逆順になるので連続ブロックとは考えない。

ゲイツは、この連続ブロックに注目をして、連続ブロックの先頭がさらに連続ブロックを伸ばすようにひっくり返していくと、ステップ数の少ないアルゴリズムになることを発見した。

では、[2,3,4]という連続ブロックがあり、この連続ブロックの先頭の2が、さらに連続ブロックを伸ばすために1の隣にくればいい。つまり、6と1の間にヘラを入れて、（2,3,4,7,6)をひっくり返せば、連続ブロック先頭の2が1の隣にきて、連続ブロックが伸びていくことになる。

[2,3,4]の連続ブロックは反転されたので、連続ブロックではなくなってしまったが、1と隣接して、[1,2,3,4]という潜伏する連続ブロックとなった。一方で、新たに[6,7]という連続ブロックが生まれている。この先頭の6がさらに連続ブロックを伸ばすには5の隣にくればいい。そのためには、1と5の間にヘラを入れて、（6,7,4,3,2,1）をひっくり返す。

最小値である1と最大値である7は隣り合っていると考え、連続ブロックの先頭の1が7と隣り合うようにするため、4と7の間にヘラを入れ、（1,2,3,4)をひっくり返す。

ここで連続ブロックがひとつもなくなった。連続ブロックがない場合は、基本のアルゴリズムを適用する。最大値でひっくり返し、それから全体をひっくり返す。

## 「プログラマーというものは、楽をするためであれば、どんな苦労もいとわないものだ」

いかがだろうか。時間のある時に、メモ帳に適当な数字を並べて、一般的なパンケーキアルゴリズムとゲイツのアルゴリズムを手段計算して、比べてみていただきたい。あるいはプログラムを組んでみてもいいだろうし、数学の力がある人はn枚のパンケーキを並べる時のパンケーキアルゴリズムとゲイツアルゴリズムの最小手数の一般解を求めても面白い。

一般的なパンケーキアルゴリズムは堅実だがどこか無駄のある緩さを感じるが、ゲイツのアルゴリズムは一手も無駄にしない鋭さを感じる。ゲイツは後年、「プログラマーというものは、楽をするためであれば、どんな苦労もいとわないものだ」と語っている。

ゲイツが発見したアルゴリズムをなぞることで、ゲイツの思考に触れることができ、ゲイツのエンジニアとしての大きさを実感できるはずだ。数学の知識がある方は、[※ゲイツの論文そのもの](https://people.eecs.berkeley.edu/~christos/papers/Bounds%20For%20Sorting%20By%20Prefix%20Reversal.pdf)を読んでみるもの楽しいと思う。

~~（※）ビル・ゲイツ唯一の学術論文。学会誌に掲載される頃にはゲイツはすでに起業していたため、肩書きは「マイクロソフト」となっている。ただし、住所は、後のシアトル市ではなく、創業地のニューメキシコ州アルバカーキになっている。~~

ビル・ゲイツの思考に触れられるゲイツ唯一の学術論文「パンケーキ論文」とは!?

テクノロジーと生活の関係を考えるITジャーナリスト。著書に「Macの知恵の実」「ゼロからわかるインドの数学」「Googleの正体」「論語なう」「街角スローガンから見た中国人民の常識」「レトロハッカーズ」「横井軍平伝」など。

牧野武文（まきの・たけふみ）の記事（2ページ目）