1. 数学とプログラミングの関係性

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プログラマーに対して「数学が得意そう」「理系出身者が多そう」といったイメージを抱かれている方は多いのではないでしょうか。

確かに、プログラミングでは学校の数学の授業で習うような知識を活用する機会が多々ある他、数学で高得点を得る上でアドバンテージとなる論理的思考力が求められることがあります。

 

数学とプログラミングの関係性として以下の3つが挙げられます。

 

 

 

プログラミングと数学は論理的思考力が必要になる点で似ている

プログラミングと数学においてもっとも共通している点は、いずれにおいても論理的思考力が求められるところにあります。

数学では数式を覚えるだけではなく、論理的に思考し、解答を導き出すことが求められます。

 

プログラミングも同様であり、成果を出すためには論理的に考えてプログラミングを行う必要があります。

また、数学の知識はプログラミングにおけるアルゴリズムを理解することの基盤になります。

 

プログラミングはアルゴリズムの構築ともいえますので、数学に秀ている方はアルゴリズムの構築も容易に行えるはずです。

 

 

AI・統計など数学知識が必要になる領域もある

プログラミングと一口で言ってもさまざまな領域があり、それぞれ求められる知識や能力が異なります。

AIや統計の分野ではプログラミングの中でも数学の知識が必要になります。

 

・AI開発

AIは近年注目されており、社会のあらゆる部分に導入されています。

そうしたことからも、プログラマーとしてAI開発に携わりたいと思っている方も多いと見受けられるでしょう。

 

AI開発ではプログラミングの一般的な知識に加えて、数学の微分積分や確立統計、線形代数などの知識が必須です。

また、AI開発ではビッグデータを扱い、機械学習を行いますが、このときに大学数学の理論が必要になります。

 

ただしAIで扱う数学の分野は限られているため、高校以上のレベルの高度な数学を網羅的にクリアする必要はありません。

 

・統計
ビジネスが多様化し、企業間の競争が激化している昨今、多くの企業が統計処理により膨大な量のデータを分析し、自社のマーケティングに役立てています。

そうしたことからも、統計処理に関係するプログラミングを行える人材のニーズは高まっています。

 

統計処理に関わるプログラミングを行う際にはプログラミングの一般的な知識に加えて、統計学の知識が必須です。

その他にも確率分布や標準偏差などの数学の知識が求められます。

 

 

数学が苦手でもプログラミングはできる

デスクトップやスマートフォンなどのアプリケーション、Webサービスの分野では3割～5割程度のプログラマーが文系出身といわれています。

また、最近では文系女子大の就職先においてもIT企業は人気があり、手に職を付けたいという思いからプログラマーを目指す文系女子も増えています。

 

プログラミングの中には数学が苦手でもできる分野も多くあります。

この後詳しく見ていくように数学が必要な分野もありますが、一部の分野を除いて高度な数学の知識は必要ありません。

 

例えば、Webプログラマーの場合、小学校で学習するような算数の考え方ができれば問題ないことがほとんどです。

また、プログラミングにおいて求められることは、中学や高校の試験で出題されるような高度な問題を解くことではありません。

 

数学の問題を解くことができなくても論理的に物事を考え、解決策を導き出せるかが重視されます。

数学と論理的思考力は似て非なるものであり、数学の問題を解くのに時間がかかる方であっても、論理的に物事を考えることのできる方は多くいます。

 

 

 

2.数学が必要なプログラミングの分野

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プログラマーになる上で数学が必要になるか否かは携わりたい分野によって異なります。

数学が必要なプログラミングの分野として以下の5つが挙げられます。

 

 

AIの開発

AIの開発において数学の知識はAIの理論について理解するためにも不可欠といえるでしょう。

ディープラーニングなどの機械学習は数学の理論に基づき、動作しています。AI実装後にはパラメータチューニングを行い、精度を高めなければなりません。

 

機械学習の計算理論について把握できていない場合、インターネット上からフリーのソースを見つけて参考にして実装することもできますが、チューニングを適切に行うのは難しいでしょう。

また、性能を評価するためにも数学の知識が求められます。

 

AIの性能は必要な要件定義であり、性能の測定方法や性能性などについてクライアントとしっかり打ち合わせしなければなりません。

性能評価の指標にはいくつもの種類がありますが、適切な指標はシステムごとに違っています。

 

 

 

統計処理

統計処理の分野のプログラミングを行う際に数学における統計学が役に立ちます。

統計学とはデータの集合から規則性を把握したり、傾向を導き出したりするための学問です。

 

プログラミング言語ではPythonやRなどがよく使われています。

企業が利益を伸ばす上でデータに基づいた企てが重要となっている昨今、統計処理により、膨大な量のデータを分析しています。

 

こうしたことからも、マーケティングをサポートするソフトウェアでは統計的処理を行うプログラミングが必要です。

プログラミングで統計処理を行う際には確率分布の使用や、標準偏差で数値を求めることが求められます。

 

 

画像処理

画像処理のプログラミングにおいても数学の知識が求められます。

例えば、画像は微分の計算が可能です。

 

画像は離散点で表されているため、隣り合った画素の輝度値の引き算を行うことが微分に相当します。

微分の計算には高校数学のような難解さはないため、数学に苦手意識のある方でも問題なく行えるケースも多いです。

 

ただし、高度な画像処理を行うためには線形代数やディジタル信号処理などについて学習しなければなりません。

 

 

 

ゲームの開発

ゲームの開発を行う際には数学の知識が基本的に求められますが、その中でも3Dゲームのプログラミングでは数学が不可欠といえます。

立体感が出るキャラクターの動作をリアル、かつ細やかに表現するには三角関数などの数学の知識が必要です。

 

ゲームにおいてキャラクターを動かす場合、キャラクターをゲームの背景に配置し、ポーズをとらせて毎秒30コマ、もしくは毎秒60コマの撮影を行って映像として見せています。

キャラクターにポーズをとらせる際は肩や膝の関節を曲げ、指定の角度に回転させる必要がありますが、このときに3次元回転の結果を算出しなければなりません。

 

コマごとに膨大な計算を行うため、計算に苦手意識がある方は作業にストレスを感じてしまうこともあります。

 

 

テキストマイニング

テキストマイニングとは膨大な量の文章データから必要とされる情報の抽出を行い、分析する手法を指す言葉です。

テキストマイニングにはサポートベクターマシンという数学の手法が利用されています。

ビジネスにおいてはアンケートやコールセンターなどで収集した情報をテキストマイニングし、問題点などの抽出を行っています。

 

 

 

3.まとめ

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プログラミングと一口で言ってもさまざまな分野があります。

分野ごとに重要視されているスキルや知識は異なります。

 

数学についてもさほど必要とされない分野がある他、高校数学レベルでよい分野や大学レベル以上が求められる分野もあります。

プログラマーになりたい方は自分がどの分野に興味があるのか明確にし、特定分野を定めておくのがおすすめです。

 

求められているスキルや知識を保有していると採用時に有利になる他、自分が思い描く業務に携わりやすくなります。

特に、フリーランスとして活躍したい方は特定分野に優れていることが重要です。

 

AIの開発やゲームの開発のように数学が有利になる分野もあれば、グローバル企業と取引するのであれば英語力が有利になることもあります。

 

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