【難易度順】プログラミング言語を一覧で一挙紹介!

【難易度順】プログラミング言語を一覧で一挙紹介!

メジャーなプログラミング言語について、難易度と用途の観点から紹介していきます。是非、今後のプログラミング学習に活かしてください。

プログラミング言語は2020年現在、ある程度のユーザー数がいる言語に限っても250以上存在します。特定の言語の派生言語を含めると、その数は1000以上であると推測されています。

このように言語がたくさんある中では、プログラミングを始めたいけど、言語が多すぎるのでどれから初めていいのか見当がつかない。プログラミング言語を一つ覚えたけど、次はどの言語を選ぶのが最適であるのかわからない。

そんな疑問を抱えている方も少なくないのではないでしょうか。

こうした疑問を解決するために、ここではメジャーなプログラミング言語について、難易度と用途の観点から紹介していきます。是非、今後のプログラミング学習に活かしてください。

本稿で扱うプログラミング言語一覧

ここでは、以下の10個のプログラミング言語を紹介します。これらの言語は、様々な場所で行われている人気プログラミング言語ランキングなどでも上位にでてくることの多い言語です。

PHP、JavaScript、Python、GO、Kotlin、Java、Swift、C#、C++、R

それでは言語の習得難易度や目的に分けてみていきましょう。

難易度別プログラミング言語一覧

プログラミング言語

難易度

備考

PHP

1

WEBのバックエンドで活躍

JavaScript

1

WEBのフロントエンドで活躍

Python

2

汎用性は高いが、近年はAI/機械学習で特に活躍

GO

2

速度を求められるサーバサイドで活躍

Kotlin

2

Androidアプリ開発で活躍

Java

2

汎用性は高いが、特に業務用アプリなどで活躍

Swift

2

iOS、macOSなどで活躍

C#

2

サーバサイド以外に、アプリなどでも活躍

C++

3

組み込みなど速度やメモリ効率を求める場面で活躍

R

3

統計に強い、AI/機械学習で活躍

比較的難易度が低いPHP、JavaScriptはインタプリタ型言語と呼ばれ、記述されたコードを先頭から順に処理して実行していく種類の言語です。コンパイル言語より処理速度の点においては劣りますが、コードの簡便性や柔軟性があり、WEBアプリ開発のフロントエンドやサーバサイドで活用されています。

習得にそれなりに学習時間を必要とする言語としては、インタプリタ言語のPython以外に、コンパイル 型言語である GO、Kotlin、Java、Swift、C#があります。

Pythonはインタプリタ言語で文法や記述自体は簡単といわれていますが、AI/機械学習の分野でもよく使用されるため、難易度を一つあげて紹介しています。

また、コンパイル言語であるGO、Kotlin、Java、Swift、C#は、型を厳密に定義する必要があるなど、多くのインタプリタ言語よりも多少難易度があがります。

難易度が最も高いとされるものは、C++とRの2つです。

C++は組み込み系のシステムなどでも使用される、難易度が高い言語です。またR言語はPythonと並んで機械学習やビッグデータ解析で注目を浴びた言語で、データ解析に特化して開発され、統計解析処理を専門としています。

そのため他の言語のように様々な用途があるわけではありませんが、データ解析分野においては欠かせない言語といえます。扱うためには統計学やデータサイエンスの知識に対する造詣の深さを求められますので、習得が困難な言語といえます。

目的別プログラミング言語一覧

目的別プログラミング言語一覧

プログラミング言語は、その開発の背景や機能などの影響を受け、言語によって得意とする分野は異なります。PythonでもWEBを、C++でもアプリを開発可能ですが、今回はより簡便で得意とする言語を優先して目的別に分類しました。

まず、WEBサイトの開発にはPHPやJavaScriptがおすすめです。フロントエンドではJavaScript、バックエンドではPHPやサーバサイドJavaScriptなどが使用されています。

スマホアプリの開発にはJavaやC# が主流で使用されていましたが、近年ではそれらの言語をベースとしたよりアプリ開発に適しているKotlinやSwiftの需要が伸びています。

多くの負荷を処理するサーバサイドでは、処理が早いC#やJava、Python、GOなどの言語が使用されています。

近年脚光を浴びているAI/機械学習ではビッグデータの統計処理を得意とするR言語やPython、またエッジAIなどの組み込み系システムとしてC++が使用されています。

ここからは、一つずつプログラミング言語の詳細を見ていきます。

難易度1:PHP

難易度1:PHP

WEBのサーバサイドを中心に活用されている動的型付けのインタプリタ型言語です。世界トップシェアを誇るCMSであるWordPressはこのPHPで記述されています。データベースとの連携に強く、HTMLに埋め込む形でコードを実行することもできるため、WEB開発において非常によく使用されている言語です。

PHPは1996年頃に登場しました。WEB上で動作する様々なサービスやサイト制作に最適化されているため、WEBアプリやサービス開発に特化している言語として高いシェアを獲得しました。

PHPはソースコードの可読性が高く、基本的なルーチンの作り方や処理、命令文の形式を理解できれば、すぐにアプリ開発が可能です。問い合わせフォームや会員限定ページのログイン画面など、WEBサイトに簡単な機能追加をする程度であれば比較的早い段階から開発エンジニアとして活躍できます。

人気がある言語なので日本語のコミュニティや解説サイト、教本も多く、独学でもある程度のレベルまで習得が可能です。WEBでなにか手軽に開発してみたいという人には、まずはPHPがおすすめです。

難易度1:JavaScript

難易度1:JavaScript

WEBのフロントエンドを中心に活用されている言語です。こちらも動的型付けのインタプリタ型言語で、登場当初は処理の重さが課題でしたが、現在は高速化されています。現在のWEBサイトやアプリのUIにはなくてはならない言語であり、WEBを利用する際に意識せずにJavaScriptによる機能に触れていることも少なくありません。

JavaScriptの活躍の場は、フロントエンドに限りません。最近ではnode.jsなどの普及もあり、サーバサイドでも開発言語として活躍しています。またHTML5と組み合わせることでスマートフォンアプリ向けのマルチプラットフォームに対応したツール系アプリを開発することもでき、汎用性の高さと学習の簡便さから人気があります。

言語としての習得難易度は低く、通常のWEBサイトのUIに使うのであれば比較的早く習得できます。また多くの有用なライブラリが公開されており、必要なライブラリを導入することで複雑な処理をすぐに導入することができます。

サーバサイドもできますが、用途の多くは依然として、フロントエンドが多いため、WEBのデザインよりの仕事がしたいという人に向いています。

難易度2:Python

難易度2:Python

サーバサイドアプリ全般で活用されている動的型付けのインタプリンタ言語で、JITコンパイラによって高速化が可能です。AI/機械学習で一躍脚光を浴びた言語で、もともと自動処理や統計・解析、数学系ライブラリが発達しており、人工知能や機械学習における深層学習のデータ処理に長けていることから、多くの人工知能開発に採用されました。

構文の文法を極力単純化し、可読性を高めることで、プログラマーの作業効率と高いコードの信頼性を重視してデザインされているため、コードがシンプルで読みやすく、また可読性がプログラマーの熟練度に左右されにくいという特徴があります。

構造も必要最低限に機能を抑えた本体に対し、ライブラリや関数、分野に特化したツール類が無料で豊富に用意されているので、開発目的に合わせて機能を拡張することができます。

AI/機械学習などの分野に強いため、今後の需要も高い言語です。ディストリビューションにより環境構築も簡単で、AI/機械学習以外にも様々な開発に使用できる汎用性の高さもあるため、難易度は2としていますが、最初に触る言語としてもおすすめです。

難易度2:Go

難易度2:Go

Google社が開発した静的型付けコンパイル言語で、メモリ安定性、ガベージコレクションを供えています。通常はGO言語またはGolangと表記されます。UNIXやB言語、UTF-8の開発者によって設計され、堅牢性と安定性からサーバサイドアプリ全般で活用されています。

シンプルな言語体系で非常に高速であり、同等の処理を行った場合Javaの30分の1しかメモリを消費しないというメモリ効率の良い言語で、メモリ破壊がなく並行処理を得意としています。

また、シンプルなコアに対して必要に応じて小さな機能を複数組み合わせ、高い機能性を実装する設計になっているため、拡張性(スケーラビリティ)がとても高いのも特徴です。ソースコードをもとに開発環境のOSとは異なる環境に向けて実行可能なコードを生成する「クロスコンパイル」が可能であるため、クロスプラットフォーム開発も用意です。

言語のコーディングルールが厳格で、ソースコードを自動的に整形するgo fmtという機能があります。記述方法も決まっているため、コーダーの個人差がなく可読性が高いのも特徴といえます。

難易度2:Kotlin

難易度2:Kotlin

Javaに似た静的型付けの汎用的なコンパイル言語です。文法はJavaとは互換性がない独自方式を採用した非Java系言語ですが、コンパイルしたコードはJavaVM(仮想マシン)の上で動作するため、Java資産の多くをそのまま流用してアプリ開発ができます。

Google社によってAndroidの公式開発言語として採用され、Android Studio3.0からはKotlin開発用のプラグインがプリインストールされるようになるなど、手厚いサポートが表明されています。また、Google社の採用によってAndroidのアプリ開発でもJavaに並んでメジャーになりつつある言語で、現在注目を集めています。

Java言語よりも簡潔に書けることを目指し、文法はJavaよりもすっきりと書きやすいのが特徴で、構文規則的な特徴はScalaと似ています。Javaで問題となっている、Nullに対しての安全性が高く、静的なNullの安全が保証されています。

Google社が初心者向けのガイドやトレーニング資料、プログラマー向けのKotlinブートキャンプや高度なAndroid開発コースなどを提供しているため言語の学習と習得の関しての環境は整っているといえます。

難易度2:Java

難易度2:Java

ほとんどのOSで動かすことができる汎用プログラミング言語です。静的型付けのコンパイル言語で、実装の依存関係を可能な限り少なくするよう設計されています。

コンパイルされたJavaコードは、Javaをサポートする全てのプラットフォーム上で再コンパイルせずに実行することができます。

これは「WORA:write once, run anywhere」という、一度開発者がコードを書けば、どこでも実行できるようにするという考えによるものです。

大企業を支える業務システムや基幹システム、金融機関の会計システムなどのWEBアプリ開発にも使われており、大手ネットショップや銀行のシステムでも採用されています。

また実行速度が早く堅牢な言語であるため、アクセスが集中する大規模WEBサービスにも適しています。

現在、多く利用されているものとしてはAndroidのアプリ開発があげられます。200万件を超えるJava製のスマホアプリがGoogle Playに登録されているといわれています。

習得難易度はやや高いものの、複数あるJava系の言語に裾野を広げやすい、求人需要が多いなどの理由から、まずはJavaを学習するのも良いでしょう。

難易度2:Swift

難易度2:Swift

iOS,macOSを中心に活用されている、静的型付けのコンパイル言語です。Objective-Cよりも習得が用意であることや、Apple社が提供するOSにSwiftランタイムが標準で同梱されるようになったことから、現在はiphone/iPadアプリの開発現場で利用が広まっています。

開発者の発言から、Objective-C、Rust、Haskell、Ruby、Python、C#、CLUなどの言語から着想を得たとされ、言語の発表時に「C言語の荷物のないObjective-C」と表現されました。Objective-Cとの互換性を維持し、相互にシームレスに使用できるように設計されています。また、SwiftとObjective-Cの間ではどちらのAPIでも相互に使用が可能です。

コンパイラ言語ですが、着想を得た言語にRubyやPythonのようなインタプリンタ言語があるように、インタプリンタとして実行することも可能です。そのための対話実行環境(REPL)も用意されています。

習得に関してはApple社がバックアップを行っており、Swiftでのコード作成方法を学習することを目的としているiPad専用アプリ「Swift Playgrounds」がApple社からリリースされています。

難易度2:C#

難易度2:C#

マイクロソフト社が開発したC系言語で、静的型付けのコンパイル言語です。現在の最新バージョンは8.0で、4.0から動的型付けも導入されました。

マイクロソフトが提供するフレームワーク「.NET Framework」の一部でもあり、共通中間言語にコンパイルされて実行されます。言語としては構文にCやC++、Javaの影響を受けていますが、構文以外は開発者が設計したほかのPascal系言語Delphiの影響を色濃く受けた言語でもあります。

.NEN Frameworkの一部として機能する点から、Windows上のアプリ開発に特に強く、多くのWindowsアプリの開発に使用されてきました。一方、近年では、3D処理などに強いUnity(C#で開発可能)が登場し、Android/iOSやVR・AR系のアプリ開発でも存在感を強めています。

統合開発環境であるMicrosoft Visual Studioがマイクロソフト社から提供されており、開発環境を構築するのは非常に簡単ですが、C系言語であるため構文が複雑な面があり、習得難易度はやや高いといえます。

難易度3:C++

難易度3:C++

静的型付けのコンパイル言語です。C言語から派生した汎用プログラミング言語で、C言語の機能や特徴を継承しながら、オブジェクト指向プログラミング、手続き型プログラミング、データ抽象、ジェネリックプログラミングなどのプログラミングパラダイムを複数組み合わせられています。

C言語同様にハードウェアを直接制御する低水準言語としての機能と、ソフトウェアを開発する高水準言語の両方に使用可能で、現在使用されている多くの言語に影響を与えています。

初出は1983年と非常に古い言語の一つですが、現在も様々な開発現場で需要が高く、既存のシステムの保守改修需要に限らず最新技術の新規開発にも使用されています。処理速度が非常に速いのが特徴で、OSやハードウェア制御のほか、速度が求められるような開発で使用されています。

近年ではIoTで組み込みプログラミングを行う際にエッジAIとしても使用されています。細かなメモリやハードウェアの管理まで踏み込むプログラミングが可能であるため、低水準言語として活用する場合は高度なハードウェア知識を必要とします。

また、言語文法が複雑で習得の難易度は他の言語と比較にならないほど高い反面、習得すれば派生する多くの言語の習得が用意になるだけでなく、エンジニアとして高い需要を持ちます。

難易度3:R

難易度3:R

動的型付けのインタプリンタ言語で、統計解析系に特化したプログラミング言語です。統計処理のために開発されているため、汎用性はあまり高くありませんが、現在メジャーな言語の中では最も統計数学やデータ集計に強い言語とされています。

設計開発を行ったのが統計学の学者であるため、文法などは他のプログラミング言語と比較すると比較的簡単でシンプルな部類といえ、言語としての難易度はさほど高いものではありません。

しかし、統計解析のために開発された言語であるため、使いこなすためには使用者に統計学やデータサイエンスの造形が必要となります。そのため、他の言語の習得難易度とは尺度が異なり、学術的専門性という点に置いて習得難易度の高い言語といえます。

ビッグデータを扱う業務やデータサイエンティストを目指す場合、PythonかRのどちらかを習得しておくことをおすすめします。

難易度が高くても、作りたいものが作れるプログラミング言語を選ぼう!

言語によって得意とする分野があり、作成できるアプリも異なります。自分が一体どんなアプリを作りたいのかを明確に意識し、作りたいものが作れるプログラミング言語を選択することが大切です。

言語の得意不得意を理解しなければ、せっかく言語を習得しても目的を達成できないという結果になりかねません。たとえ難易度が高くても作りたいものを作れるという目標とモチベーションは、達成の大きな原動力となります。

自分がその言語を習得してなにを作りたいのか、どんなプロジェクトに参加したいのかをイメージし、学習する言語を選ぶ参考にしてください。

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