【初心者向けガイド】プログラミング学習のはじめかた【独学も可能】

こんにちは。キノコードです。
この動画をクリックした方は、これからプログラミングを始めようと思っていらっしゃる方が多いと思います。
僕がプログラミング学習をはじめるに時、色々な疑問や不安がありました。
例えば、プログラミングはどうやって勉強したらいいの？Macユーザーが多いけど、Windowsはダメなの？プログラミングって英語だから難しい？どんな言語を勉強すれば良いの？どのぐらいで習得、つまり実践できるようになるの？
などなど。
私自身は、そんな疑問を持っていました。
さらには、プログラミングスクールに通わなきゃダメなのかな？でも、お金がかかるし。でもでも、一体どんな言語を勉強したらいいかわらかないし。もじもじも。
僕はそんな疑問をもちながら、もじもじして時間だけが過ぎていきました。
でも、今振り返ると、もじもじしていないで早くはじめるべきだったし、その疑問に解消してくれる人がいたらよかったなと思います。
そこで、この動画は、みなさんが持っているプログラミング学習に対する疑問を解消できればと思っていますし、みなさんの背中を押す動画になればいいなと思っています。
疑問を解消するにあたり、キノコードにはオンラインコミュニティがありますが、300名弱いらっしゃる皆さんにプログラミングをはじめる初心者がかかえる疑問は何か？というアンケートをとりました。
アンケートの結果や私の実体験を踏まえつつ、説明を進めていきます。
疑問が解消されればモチベーションがあがるはずです。
例えば、ゴールにたどり着けるかわからないで彷徨うより、ゴールまで残り1キロだとわかって走った方がよいですもんね。
この動画を疑問が不安が解消されることを願っています。30分で終わります。ぜひみていってください。

プログラミングでできること
おすすめの学習方法
学習の進め方
パソコンは何を使えばいい？
プログラミングの難易度
どのぐらいで習得できる？
最後に

この記事の執筆・監修

キノコード

テクノロジーアンドデザインカンパニー株式会社のCEO。
日本最大級のプログラミング教育のYouTubeチャンネル「キノコード」や、プログラミング学習サービス「キノクエスト」を運営。
著書「あなたの仕事が一瞬で片付くPythonによる自動化仕事術」や、雑誌「日経ソフトウエア」や「シェルスクリプトマガジン」への寄稿など実績多数。

プログラミングでできること

まず、最初に、皆さんはなぜプログラミングを勉強されたいと思っていらっしゃいますか？
「なんとなくキャリアアップになりそうだから」「今、流行っているから」。そんな理由で勉強されるのも良いと思いますが、その動機をもっと明確にしてみることをおすすめします。
具体的には、プログラミングを覚えて、どんなものを作ってみたいか決めることです。それを仕事や趣味に活かせるなら、実利が伴ってもっとGoodです。
このゴールを決めずにプログラミング学習を進めると「なんのために勉強しているんだろう？」と感じてしまうかもしれませんし、何かを作り切らないと次へのモチベーションにもなりません。
それに終わりのない旅に出ているようで、ゴールが見えず苦しくなってしまいます。
なので「作ってみるもの」を決めてからプログラミング学習をはじめましょう。
それに、どういうものを作るかって想像することは、ワクワクしませんか？
男性のみなさんならご経験あるかもしれませんが、昔、秘密基地を作った経験はありませんか？僕はそれに近い感覚を覚えてとってもワクワクしました（僕だけ？）
女性だったら、自分が思わず手を取りたくなるものを作るイメージに近いでしょうか
いずれにしても、想像や妄想することは楽しいですね。いつまでにどんなものを作るか？それをシャープにしていけばいくほどモチベーションがあがると思います。
なので、作りたいものを決めて、それに向かってプログラミングを学習をはじめられた方が良いと私は考えています。
じゃあ、プログラミングを覚えると、どんなものが作れるようになるのかいくつか挙げてみたいと思います。
ちなみに、1つ目から7つ目までは、すべてPythonというプログラミング言語で開発することができます。

業務の自動化

最初は変化球かもしれませんが、Excel、Googleスプレッドシート、Gmailなどの操作の自動化です。初心者へおすすめの成果物としてキノコードが推しているということもあり最初に紹介しています。
どんなことができるかというと、たとえば、売上管理をしているExcelファイルを読み込んで、担当者ごとに集計をして、別シートに書き出すということを全部自動化できます。
ExcelでできることはGoogleスプレッドシートでもできます。
そういった集計業務と、Gmailを自動操作を組み合わせて集計からメール送信まで全部自動化することができます。
自動化できれば残業が減り、会社も嬉しいし、あなたも早く家に帰れます。
早く自宅に帰って、趣味などのやりたい時間に費やしたり、さらに勉強をして業務自動化を自動化をもっと進めるというのも方法でしょう。

データ集計、データ可視化、データ分析

2つ目は、データ集計、データ分析です。
エクセルでできるようにピボットテーブルのようなクロス集計から、データ集計に必要なフラグ立てやいらないデータの一括削除などのデータ加工もできます。統計学や数学を使った深い分析もできます。
また、Pythonはデータをグラフ化、可視化も得意です。かなり細かい設定もできますし、3Dなどの複雑な可視化やコンサルティング会社のような美しいグラフを作ることもできます。

ブラウザやアプリの自動操作

3つめブラウザやアプリの自動操作です。
例えば、ブラウザを操作をして特定のサイトからファイルをダウンロードしてきたり、データを自動で取得することができます。これはウェブスクレイピングとも呼ばれています。取得したデータをCSVやエクセルのデータとしてまとめたり、開発中のアプリケーションのテストなどもすることができます。また、パソコンそのものを自動操作することもできます。Webサイトのページ全部をキャプチャを撮ったり、パソコンにインストールされているアプリを操作してキャプチャでとることも可能です。ただし、Webサイトの利用規約、著作権法上の問題、サーバーへの過度なアクセスなどには十二分の注意が必要です。
それらをしっかりクリアにすれば、利用価値は高いです。例えば、キャプチャをPDFにすればiPadでメモ書きが可能です。他にも、毎日ルーティンでやっているデータのダウンロードを自動化してくれれば、時間的な負担も精神的な負担も減りますよね。

人工知能開発

4つ目は、人工知能開発です。
人工知能ができるようになれば、amazonのようなおすすめを作ることや、売上予想や来店予想などもできるようになります。
他にも、株価や仮想通貨の値動きを人工知能に予測させることができます。
また、画像認識といって画像が猫なのか犬なのか人間なのか判別することができます。工場などの検品のチェックに使うことも可能でしょう。

API操作

5つ目にAPIの操作です。
APIとは、Webサービスやソフトウェアの機能を呼び出せるようにするツールのことです。
APIには、天気予報のWebサービスから天気情報を引っ張ってくるAPIや、株価の情報を引っ張ってくるAPI、地図情報を引っ張ってくるAPIなどがあります。
他にも、instagramやyoutube、TwitterにはAPIがあります。これらのサイトでは、ウェブスクレイピングは禁止されていますが、APIを使うことがデータを収集したりすることができます。

ブロックチェーン開発

6つめに、ブロックチェーン技術を開発することができます。
極端な話、あなた独自のブロックチェーンだって作るようになります。
また、ブロックチェーンは改竄ができない仕組みです。
このブロックチェーンを仕組みを組み込んだWebサービスだって作ることが可能になります。

IoT

7つめに、iotです。カメラをpythonでコントールしたり、画像データを保存したり、その画像データをもとに人工知能の処理をいれると何が写っているのか判別することも可能です。
他にも、エアコンのリモコンを外出先からつけたりけしたりする、炊飯器のスイッチをいれたりすることもできます。これからの時代はもっとIotが進み、プログラミングやテクノロジーを使って家電なども操作できるようになるでしょう。
いろいろ挙げましたが、ここまでは、Pythonで作ることができます。

Webサイト

8つ目にWebサイトを作ることができます。つまり、自分が思い描いて「これは便利だ！」「こんなサイト欲しい！」といったものは作れるようになります。
いきなり高度なWebサイトはものは作れないかもしれませんが、スモールスタートで少しずつサイトを作り上げることもできます。
また、簡単なブログのようなサイトであれば、比較的すぐ作れるようになります。
プログラミングというより、エンジニアリングに近いのものしませんが、さらに発展させて、Webサイトに決済機能をいれて、ECサイト、ネットショッピングのサイトだって作れるようになります。これらのWebサイトは、プログラミング言語で言えば、HTML、CSS、JavaScriptあたりを勉強するとできるようになります。ちなみに、HTMLやCSSは厳密にはプログラミング言語ではありません。

スマホアプリ

最後に9つ目です。スマホアプリを作れるようになります。
具体的には、iPhoneのアプリであれば、Swiftというプログラミング言語。
Andriodアプリであれば、JavaやKotlinというプログラミング言語を覚えれば作れるようになります。
かわいいあるいはかっこいい自分のアプリをもってみるのもいいですよね。
以上がプログラミングを覚えたらどんなものが作れるようになるのか？というご紹介でした。
いかがでしたか？ご自身で作ってみたいものはありましたでしょうか？
いつまでにどんなものを作ってみたいか妄想してみてください。
それを紙に書いて部屋に貼り出してしまいましょう！デジタルじゃないけど。

学習の進め方

さて、おすすめの学習方法については説明をしましたが、1点注意が必要です。
プログラミングを学習をするにあたって、ただ漠然と勉強することはあまりおすすめしません。
最初にも話しましたが、作りたいものを決めて、それに向かってプログラミング学習を進めていくということをおすすめします。
プログラミング学習をする前のモチベーションになりますし、プログラミング学習をしているときに「これってなんで勉強してるんだっけ？」と疑問にもたずに挫折しにくくなると思います。つまり、これこれに必要だから今勉強しているんだ。ゴールに向かって一直線に進んでいるんだって感覚を持てると思います。
一方、作りたいものを描かずにプログラミング学習をすると、挫折する可能性が高いと思います。私自身もこれで一度、プログラミング学習が挫折しました。
したがって、なんのプログラミング言語を勉強したらいいか？という疑問については、作りたいものを作ることができるプログラミング言語を勉強した方がよいというのが私の回答です。
iPhoneアプリを作ってみたいならSwiftというプログラミング言語を勉強すればいいし、Andriodアプリを作りたいならJavaやKotlinを勉強すればいいでしょう。
Webサイトを作ってみたいならHTML、CSS、JavaScriptあたりから勉強すればいいでしょう。
また仕事の自動化やデータ分析、人工知能開発をやりたいならPythonをやればいいでしょう。
そして、作りたいものを決めてから、それに必要なプログラミング言語を調べてみて、学習するプログラミング言語を決まったら、それからYouTubeなどの動画で学習を進めていくという流れになります。
作りたいものができるようになると、本当に嬉しいですし、次の学習のモチベーションになります。
自信をつけて、どんどん階段を登っていってください。きっと1年後には自分では想像できなかったところにたどり着けると思います！
実際にコミュニティの中にも、そのような感想を言っていらっしゃる方もいます。
一方、必ずしも作りたいものを決められる人が100%ではないと思います。
つまり、プログラミングが流行っているからやってみたい。これからの時代はテクノロジーの時代。プログラミングはどんなものなのか教養のためにも勉強をしたい。ITに疎いのでITリテラシーを高めたいなど。作りたいものはないけど勉強してみたい方もいらっしゃるとおみます。
そんな方には、自動化のためのPythonプログラミングを学習することをおすすめします。
もしあなたが社会人なのであれば、プログラミングを覚えられるだけじゃなく、仕事の成果にもなります。
さらに、残業も減ります。作業がなくなり、やるべき仕事に注力できます。
また、業務の効率化は、売上をあげるのと同じだけの評価がされるはずです。
なぜなら、企業で働くビジネスパーソンは、生産性で評価されているからからです。
そして生産性をあげるには、「同じ仕事を短い時間でおわらせること」「同じ時間でたくさんの量をおわらせること」「同じ時間で仕事の質を高めること」の3つです。
仕事の自動化は、コスト削減に寄与します。
なぜなら、コスト削減をすると稼いだ利益を使わないで済むこと。
つまり、使わないで済んで利益を違うところに使うことができます。したがって、コスト削減は利益売上をあげるのと同じだけの成果があります
したがって、コスト削減は重要な仕事だし、評価される仕事です。
この評価をされる仕事の自動化を初心者の方は学ぶことをおすすめします。
Pythonによる自動化は、動画の途中で少しお話ししましたが、Excel作業の自動化、Googleスプレッドシートの自動化、メール送信の自動化、ブラウザを使ったデータ取得やブラウザ操作の自動化、パソコンにインストールされているアプリ操作の自動化、株や為替などのデータ取得やデータ分析の自動化、など、パソコン操作による作業は意外に結構自動化できます。
今あげた自動化については、キノコードのレッスンでほとんどアップしています。
自動化の解説動画や株などのデータ分析のレッスンは、今後追加していきますが、現在のところあわせて9本あります。
それらをみていただけますとあなたの仕事の自動化ができるようになるはずです。
なので、作りたいものがないけど、プログラミング学習をしてみたい方は、Pythonによる仕事の自動化をやってみることをおすすめします。
他にも、プログラミングで副業をやってみるというのもおすすめです。
まずはクラウドワークスなどのフリーランスのの求人サイトで、副業で求められている案件を調べてみるとよいでしょう。

フリーランスの求人サポートサービス「クラウドテック」

パソコンは何を使えばいい？

では、そのプログラミングを始めるにあたってどういうパソコンを使えばいいでしょうか？
プログラミングをやっている人はMacが多いですよね。
なぜプログラマはMacを使っているのでしょうか？
私が考える回答は、周りのプログラマがMacを使っているからだと考えます。
禅問答のようですが、周りのプログラマがMacを使っているから、だから私もMacも使おうということになるわけです。
例えば、プログラミングの解説記事やプログラムのエラーの解説記事は、実行環境としてMacとなっていることが多いです。
したがって、エラーを解消しやすい。学びやすいというのが理由にあげられるでしょう。
また、macOSがUnixというOSをもとに作られています。
一方、サーバーなどでよく使われるOSのLinuxは、Unixをもとに作られています。
つまり、macOSがLinuxと似ていて使い慣れているからmacOSを使うという方もいらっしゃるでしょう。
他にも、macOSだとbrewというインストールに便利なコマンドを使えます。
また、最近ではずいぶん減ってきましたが、macOSじゃなければ使えないというツールやライブラリも一部あります。
実際、エンジニア必須のツールであるDockerは、Windowsだと設定が面倒だったりしますし、PythonのライブラリにmacOSしか対応していないライブラリというのが存在していました。
そういった背景もありmacOSを使うユーザーが多いと考えられます。
とはいえ、windowsでプログラミングするのが不適切かといえば、全くそんなことはありません。
私もwindowsへの乗り換えを検討しているぐらいwindowsでも問題なくプログラミングができます。
さらには、windowsは、macの半分の値段で買うことができます。
macbook proだと最低でも税込みで14万円以上かかります。
価格comのおすすめのWindowsのノートパソコンは、税込みで57000円。CPUがRyzen 5 4500U。性能値が11000。
先ほど紹介した14万円のmacbookproとまたメモリやSSDは同じ。CPUはmacbookproより性能がいいです。
安い値段でパソコンを手に入れるのであればwindowsでしょう。
またスモールスタートいう観点でPythonから始めてみたいというユーザーであれば、GoogleColaboratoryを使うのも方法です。
GoogleColaboratoryは、無料で使えるクラウドのプログラミングツールです。URLにアクセスするだけでプログラミングをはじめることができます。
初心者の方がつまづきやすい、プログラミングを始める準備、つまり、環境構築が不要なのです。
つまり、プログラミングを始めようと思った1分後にはPythonでプログラミングを始めることができます。
繰り返しにはなりますが、GoogleColaboratoryは、クラウドのツールです。
"したがって、ブラウザで操作をして実際に処理や計算をするのは、あなたのパソコンではなく、Googleのクラウドコンピュータがすることになります。
そのため、あなたのパソコンの性能は関係ありません。
また、無料だからといって性能が低いところか、性能は、非常に高いです。"
先ほど紹介したmacbookproより、windowsのパソコンより性能が良いです。
イメージとしてはmacbookproより性能が高いwindowsのパソコンと比較しても、倍以上の値段のするパソコンと考えてもらっていいでしょう。
なので、今お持ちのパソコンのスペックがそれほど高くなくても、GoogleChromeを使ったURLにアクセスさえすればパソコン選びに迷うことなくプログラミングを始めることができます。
ただし、GoogleColaboratoryはPythonしか使うことができません。
でも、また1つのプログラミング言語を覚えたら、他のプログラミング言語を覚えるのはぐっと楽になります。つまり、Pythonを覚えてしまえば、JavaScriptを覚えるハードルはぐっとさがります。
パソコン選びでお悩みの方は、まずはGoogleColaboratoryでPythonから始めてみてはいかがでしょうか？

プログラミングの難易度

では、プログラミングは難しいのでしょうか？
プログラミングには英単語が並んでいますよね。
プログラミングではあらかじめ役割が決まっている単語があります。
これを予約語といいます。
Pythonの予約語には、これだけのものがあります。
"['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'async', 'await', 'break',
'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for',
'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not',
'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']"
忘れてしまった英単語もあるとは思いますが、読める英単語が多いのではないでしょうか？
この予約語以外は、自由に名前をつけたり、使ったりすることができます。
なので、プログラミングに使われる英単語自体は難しいものではありません。
また、書き方には決まりがあります。
構文といったりもします。
でも、プログラミングの構文は、高校で習った英語の構文よりは多くないし、受験勉強ではないので忘れてしまったらもう1度調べればよいです。
何度も書いていれば自然に覚えますし、再度、引き出ししやすいようにNotionやEvernoteなどにまとめておくとよいでしょう。
プログラミングでは人工知能を作れます。それを聞くと、どんな複雑な処理を書いているのだろうと不安になりますよね。
でも、プログラミングの基本的な動きは3つです。
「順次進行」「条件分岐」「繰り返し」です。
この3つの動きのことをまとめて、プログラムの基本構造と言ったり、制御構造、制御フローと言ったりします。
この3つの基本構造を使えば、複雑なプログラムを作ることができます。
そして、この3つは、どのプログラミング言語にもあります。
順に説明していきます。
まずは、「順次進行」です。
順次進行とは、プログラムが書かれている上から順に処理をしていくというプログラムの構造です。
プログラムの最も基本的な動きになります。
プログラムのソースコードの記述が、上から順に、処理A、処理B、処理Cと記述されていたら、処理も上から順に、処理A、処理B、処理Cと処理されていきます。
例えば、ソースコードが「おはよう」「こんにちは」「こんばんは」とパソコンの画面上に表示させるプログラムだったとします。
プログラムを実行すると、上から順に、「おはよう」「こんにちは」「こんばんは」と表示されます。
次に、「条件分岐」です。
条件分岐とは、特定の条件のときはAという処理、そうじゃないときはBという処理をするプログラム構造です。
例えば、あるデータの値が20以上なら「おとな」と画面上に表示させて、20未満なら「こども」と表示させるといった処理ができます。
繰り返しとは、決まった回数や条件を満たすまで同じ処理を繰り返すプログラム構造です。
繰り返しは、反復処理といったりもします。
例えば、「こども」という文字を繰り返し20回表示させたい場合などに使います。
他にも、あるデータに1ずつ足していき、そのデータが20未満であれば「こども」を表示させる。20以上になったら、繰り返し処理を終わらせるということでできます。
複雑なプログラムも、この3つの組み合わせでできています。
確かに、FacebookのようなSNSサイト、Spotifyのような音楽サービスを作るのは難易度が高いです。
でも、簡単なWebサイトを作ったり、自分の仕事を自動化するプログラムを作るのはそれほど難易度が高くないと思っていただいて問題ないです。

どのぐらいで習得できる？

じゃあ、どのぐらいでプログラミングは習得できるようになるのでしょうか？
今、私のチャンネル、キノコードで力をいれている「仕事の自動化」を例に考えてみたいと思います。
例えば、仕事の自動化は、どのような手順で学習を進めていけばいいでしょうか？
みていただく動画は3つです。
Python超入門コース、Pandas入門コース、自動化関連の再生リストの3セットです。
Python入門コースは、約1時間の動画です。この動画では、Pythonの基本的な内容を解説しています。
次に、Pandas入門コースです。この動画では、CSVやExcelのデータを読み取ったり、合計や平均などのデータの集計をしたり、エクセルの表のようなデータフレームというものを並び替えたり、データフレーム同士をくっつけたりする方法を解説しています。
全部で14本。全部で3時間弱の動画になります。
最後の仕事の自動化についての動画です。この動画では、Excelの作業を自動化したり、Gmailを送信したり、Googleスプレッドシートを読み取ったりという仕事に活かせる自動化のレッスンがあります。
動画は今後さらに増やしていく予定ですが、現在は7本。約4時間の再生リストです。
つまり、動画は全部でだいたい8時間で見終わります。
実際にご自身でプログラムを書いて実行しなければできるようになりませんので、その5倍から10倍時間がかかったとします
つまり、40時間から80時間かかるということになります。
したがって、仕事の自動化については、毎日2時間勉強すれば40日、3時間勉強すれば1ヶ月以内で習得できる計算になります。
これらの勉強が終わったら、プログラミングってどんなものか理解できるようになっていると思います。仕事の自動化だってできるようになっているでしょう。
また、プログラミングの関連書籍もだいぶ読めるようになっていると思います。ネットの記事も以前と違った見え方になっているはずです。
つまり、ご自身で学習もだいぶ進められるはずです。
一方、簡単なWebサイトであってもウェブサイトに公開してユーザーに使ってもらうというものになると仕事の自動化よりも難易度があがります。
Pythonの他に、サーバーの知識や、データベースの知識が必要になってくるからです。
全くの未経験者であれば、毎日2時間。3ヶ月〜半年ぐらいをみた方が良いかもしれません。