Python一強時代にRを学ぶ意味とは。データサイエンティストとしての「自信」を取り戻したある対話
半年間にわたる学習の末、ようやく「Googleデータアナリティクスプロフェッショナル認定コース」を修了しました。
SQLでデータを引き出し、Tableauで可視化し、そしてR言語で統計分析を行う。カリキュラムを終えたとき、私の中には確かな達成感がありました。しかし、その高揚感は、皮肉にも自分自身の手で行った「ある分析」によって、冷ややかな不安へと変わってしまったのです。
今日は、私が直面したキャリアへの不安と、それを解消するためにAI（Gemini）と行った対話の記録を共有します。もしあなたが、学習中の技術選択に迷いを感じているなら、この記録が少しの助けになるかもしれません。
飽和する市場、取り残された（ように見える）R言語
認定コース修了後、私はふと気になり、Tableauを使って「プログラミング言語に関する質問数とシェア率のトレンド（2014-2022）」を可視化してみました。
そこで突きつけられた現実は、あまりに残酷なものでした。
- Pythonの圧倒的支配: 2014年から急拡大し、シェアは83%に達している。
- R言語の停滞: ニッチな領域で横ばいを続けているものの、Pythonの勢いには遠く及ばない。
「私は、学ぶ言語を間違えたのではないか？」
そんな疑念が頭をよぎりました。求人情報を見ても「Python必須」の文字ばかり。Googleのコースに従ってRを懸命に学びましたが、それは市場のニーズと逆行する「時間の無駄」だったのではないか。そんな焦りが、胸の奥で重くのしかかりました。
AIコーチへの問いかけ：「私は時間を無駄にしましたか？」
一人で悩んでいても解決しないため、私はこの不安をそのままAIにぶつけてみることにしました。相手は、私が信頼する壁打ち相手であるGeminiです。彼に「シニアデータサイエンティスト」というロールを与え、私のTableauのグラフを見せた上で、率直にこう尋ねました。
「Pythonが飽和し覇権を握る中、Rを学んだ私は時間を無駄にしたのでしょうか？」
返ってきた答えは、私の予想を良い意味で裏切る、非常に力強いものでした。
Geminiからの回答： 「結論から申し上げます。『時間を無駄にした』というあなたの認識は間違いです。あなたは、データサイエンスの『統計的本質』を理解するための最良の入り口を通ってきました。」
彼は、私の分析結果（Python 83%）を否定しませんでした。しかし、その**「解釈」**を劇的に変えてくれたのです。
1. 「飽和」ではなく「インフラ化」
私が「成長が止まった（飽和）」と捉えたPythonの数字を、彼は「デファクトスタンダードとしてインフラ化した」と再定義しました。そしてR言語については、「衰退」ではなく「特化型領域（統計・研究）での地位を固めた」と評価しました。私は「消えゆく言語」を学んだのではなく、「専門性の高い武器」を手に入れていたのです。
2. 構文ではなく「思考」を手に入れた
個人的に最も救われたのは、次の言葉でした。
「Googleは『プログラマー』ではなく『データアナリスト』を育成しようとしています。（中略）Rを学ぶことで、あなたは無意識のうちに**『データフレーム思考』と『ベクトル演算』**という、データサイエンスの基礎体力を身につけました。」
Pythonから入った初学者は、データを処理する際にfor文などの「ループ処理」で考えがちだそうです。しかし、Rで育った私には、データセット全体を一度に扱う「統計的な直感（Tidy Dataの概念）」がすでに備わっている。 これは、言語が変わっても失われない**「資産」**なのだと気づかされました。
R to Python：知識の「翻訳」という戦略
精神的なフォローだけでなく、Geminiは具体的な技術戦略も提示してくれました。それが**「R to Python ブリッジ・ロードマップ」**です。
彼のアドバイスによれば、私はPythonを「ゼロから」学ぶ必要はないとのこと。「Rのこの機能は、Pythonではこれ」という**「翻訳」**を行うだけで、学習時間を通常の3分の1に短縮できるというのです。
例えば、データの加工において：
- Rの
%>%（パイプ演算子）は、Pythonの.（メソッドチェーン）と同じ。 - Rの
filter()は、Pythonの.query()と同じ。 - Rの
mutate()は、Pythonの.assign()と同じ。
コードの書き方（方言）が違うだけで、裏側にある「データをどう料理するか」という思考プロセスは完全に一致しています。 「新しい言語を覚える」と思うと億劫ですが、「すでに知っている概念に新しいラベルを貼る」と考えれば、急にハードルが下がった気がしました。
気づきとアクション：バイリンガル・アナリストを目指して
今回の対話を経て、私のマインドセットは大きく変わりました。
私は「Pythonを使えないRユーザー」ではありません。**「データ分析の作法を熟知しており、これから第二言語としてPythonを習得するアナリスト」**です。
これからのアクションとして、まずはGeminiの提案通り、以下のステップを実践します。
- 環境の移行: RStudioから、Google Colab（Jupyter Notebook環境）へ。
- コードの翻訳: 過去にRで行った分析課題を、Pandasを使って「書き直す」練習をする。
- 使い分けの意識: EDA（探索的データ分析）は手になじんだRで素早く行い、実装フェーズではPythonを使う「バイリンガル」を目指す。
おわりに
技術の世界は移ろいやすく、学ぶべきツールも日々変化します。その中で「自分の選択は正しかったのか」と不安になることは、誰にでもあるでしょう。
しかし、特定のツールを通じて学んだ「本質的な思考法」や「データへの向き合い方」は、決して無駄にはなりません。むしろ、遠回りに見えたその道が、深い洞察力を養うための近道だったと気づく日が来るはずです。
もし今、学習に行き詰まっている方がいたら、一度視点を変えてみてください。あなたが積み上げたその時間は、必ず次のステップへの強固な土台になっています。
さあ、今日はGoogle Colabを開いて、新しい「翻訳」の旅に出かけようと思います。
