コンピュータサイエンスとは何か、すぐに答えられる人は少ないかもしれません。
しかし、正しい手順を踏めば独学でも習得することが可能な学問です。
本記事では、その全体像や効率的な勉強法について詳しく解説します。
IT業界を目指す方はもちろん、スキルアップしたい方もぜひお読みください。
エンジニア歴12年。現在は株式会社ショーケースの開発本部長として20名のエンジニアチームを率いる。これまでに100名以上の採用面接を担当し、学生インターンの受け入れを行うなど、若手人材の育成にも深く関わっている。
東京ドームや星の王子さまミュージアムで採用された「オーディオガイドアプリ」をはじめ、数々の大規模プロジェクトを成功に導いてきた。AWSの技術同人誌『Developers Magazine』では編集長を務め、「AWS Dev Day Challenge」で優秀賞を獲得するなど、その技術力は社外でも高く評価されている。
現場の最前線で開発を指揮し、採用・育成にも携わる立場から、「本当に通用するスキルが身につくスクール」を厳選し、解説する。
- 東京ドーム、星の王子さまミュージアム等で導入された音声ガイドアプリの開発
- ショーケースエクスプレスのオンライン予約システムを開発
- iOS & Android向けECサイト構築アプリ「GO!store」の開発
- AWS Dev Day Challenge 優秀賞受賞
- SPAJAM2019 東京A予選 優秀賞受賞
本記事は、東証スタンダード上場企業である株式会社ショーケースが運営するWebメディア「ショーケース プラス」が、コンテンツ制作ポリシーに基づき、責任を持って制作・編集しています。
※本記事の価格は全て税込みです。
コンピューターサイエンスとは
始めに、コンピューターサイエンスとはどのようなものから見てみましょう。
コンピューターサイエンスの定義やポイントは、次の通りです。
- コンピューターを使いこなすための学問
- 大企業はコンピューターサイエンスを重視？
コンピューターを使いこなすための学問
コンピューターサイエンスとは、「情報と計算の理論的基礎、及びそのコンピュータ上への実装と応用に関する学問」のことです。
もっと簡単に言うと、コンピューターサイエンスは「やりたいことをコンピューターを使ってできるようになるために必要なことを学ぶ学問」で、情報処理や計算、電気系の理論やデータ構造、プログラミングといったことを学びます。
そもそもコンピューターとは「計算機（もとは『計算する人』）」という意味で、膨大な計算を短時間で正確に行うための機械です。
そして計算するためには、計算の方法・順番などのソフトウェア的な知識の他に、計算する機械の仕組みや理論といったハードウェアに関する知識、そしてデータの管理というデータベースに関する知識も必要です。
さらに、計算なのでもちろん数学や統計といった知識も大事で、その他情報通信に関してもまたしかりです。
プログラミングはコンピューターサイエンスの一部
コンピューターサイエンスとプログラミングの違いを簡単に言うと、「プログラミングはコンピューターサイエンスで学ぶ分野の一部」と言えます。
プログラミングは計算や処理の流れを記述したものなので、コンピューターサイエンスの分類的にみると「ソフトウェア」に含まれます。
プログラミングだけを身に付けてもコンピューターを使いこなせるようにはならないので、この面から見てもコンピューターサイエンスを学ぶことが重要です。
大企業はコンピューターサイエンスを重視？
コンピューターサイエンスの知識は、大企業ほど重視されます。
例えば、グーグルやマイクロソフトでは主にアルゴリズムやデータ構造に関する知識をチェックするため、面接時にコーディングに関する質問をされるようです。
面接で聞かれるので、効率の良いコードをスピーディーに回答できる必要があります。
なお、アルゴリズムやデータ構造はコンピューターサイエンスで学ぶ分野の一つです。
また、コンピューターサイエンスを学ぶと汎用性の高い人材になれます。
ソフトウェア開発だけでなく、ハードウェア開発やネットワーク構築などをはじめとした幅広い分野で活躍できるようになるからです。
こういった面からも、コンピューターサイエンスは学ぶべき学問だといえます。
コンピューターサイエンスは独学で学べる？
範囲が広くて各分野の深度も深いコンピューターサイエンスですが、実は独学は可能で、必ずしも大学に行く必要はありません。
なぜなら、コンピューターサイエンスに関する本や情報が今ではたくさんあるからです。
コンピューターサイエンスを独学で学ぶの際のポイントは、次の通りです。
- ウィキペディアで全体像をつかむ
- 興味のあるものをネットや本で調べる・学ぶ
- 学習サイト・サービスの利用も考える
ウィキペディアで全体像をつかむ
コンピューターサイエンスは、範囲がとても広く定義も明確でないため、全体の把握が難しくなっています。
しかし全体像を知らないと、どこから手を付けたらいいのか、何を学べばいいのかがはっきりしません。
そこで始めは、ウィキベディアで全体像をつかむことをおすすめします。
ウィキペディアは時として誤りもあり、内容も絶対に正しいとは限りませんが、無料で簡単に閲覧できるうえに、整理された説明で物事を体系的に詳しく知ることができるとても便利なツールです。
ウィキペディアの「計算機科学（コンピューターサイエンス）」では、その歴史や成果の他に、基礎・実装レベルでどのような理論や手法が関係するのかを知ることができるので、おすすめです。
興味のあるものをネットや本で調べる・学ぶ
次に行いたいのが、関連する理論や手法などで興味のあるものをネットや本で調べることです。
例えば、基礎レベルの一つに「データ構造」があります。
データ構造とは、「データの集まりをコンピューターやプログラムで扱いやすいよう、一定の形式で格納したもの」のことです。
じゃあどんな形があるの？と調べると、今度は「木構造」というものが気になってきたりします。
このように、興味の湧いたものや疑問を持ったものをネットや本で調べていくと、次第に興味の湧かなかった分野にも意外と広がっていったりします。
特に基礎レベルであれば、この方法でも十分身に付けることができるでしょう。
学習サイト・サービスの利用も考える
独学は「時間がかかる」のがネックです。
「分からない（すべての）ことを調べる」という作業に時間をとられてしまい、学ぶための時間を圧迫してしまいます。
そこで、時間がない場合や節約したい場合には、学習サイト・サービスの利用がおすすめです。
飯嶋
専用サイトやサービスではコンピューターサイエンスを体系立てて分かりやすく説明してくれるため、調べるのは「聞いて分からなかったこと」だけになります。
また、基礎は独学で学びつつ、分からないことや応用編に学習サイトやサービスを活用するというのもありでしょう。
コンピューターサイエンス学習のサービスには、一部または全部無料といったものもあるので、費用を抑えられる点からもおすすめです。
コンピューターサイエンスを学ぶべき人とは
次に、コンピューターサイエンスを学ぶべき人はどんな人かを見てみましょう。
コンピューターサイエンスを学ぶべき人やポイントは、次の通りです。
- IT業界に進みたい人はぜひ学ぶべき
- IT業界以外でも出来る限り学んだ方がいい
- 文系・理系は関係ない
IT業界に進みたい人はぜひ学ぶべき
IT業界に就職したい、興味があるといった人は、是が非でもコンピューターサイエンスを学ぶべきです。
前述のようにコンピューターサイエンスは、コンピューターで行いたいことをできるようになるために必要な理論、方法をトータル的に学ぶことができます。
飯嶋
つまりプログラミングだけでは対応できない問題も、コンピューターサイエンスを学べば解決できるようになるのです。
IT業界以外でも出来る限り学んだ方がいい
IT業界以外への就職を考えている人でも、できるならコンピューターサイエンスは学んでおいた方がいいです。
なぜなら予測・分析だけでなく、今後仕事に関わるあらゆることがIT化されていくからです。
例えば医療業界でも、自宅で介護を受けている患者さんの体温や血圧、心電図の波形を常に医療機関で把握できるようにする、働き方の効率化を目指すため看護師の1日の動線をデータ化する、といったことが行われ始めています。
より効率よく便利に仕事をするために、コンピューターはこれからもっと仕事に組み込まれていき、パソコンが苦手な状態は今後致命的になる恐れすらあるでしょう。
文系・理系は関係ない
コンピューターサイエンスを学ぶこと、学んだ知識をその後生かすことに、文系か理系かは関係ありません。
コンピューターサイエンスはひとまず基礎的なことを押さえられればよく、数学も入門編は難しくはないです。
またハード的な分野では物理学にも触れますがこちらも基礎的な内容が主になっています。
もちろんその後専門分野に進んでいくのであれば高度数学・物理学に関する知識が必要になり、理系の方が優位になる面はあるかもしれませんが、そうでないのであれば重要なのは、「数学や物理と聞いただけで拒否反応を示さない」こと、「好き嫌いを一旦おいて理解に努める」ことです。
コンピューターサイエンスの独学におすすめの学習サイトや教材
これまでのことを踏まえ、コンピューターサイエンスの独学におすすめの学習サイトや教材を紹介します。
おすすめは、「リカージョン」と「CS50(Computer Science 50)」の2つです。
| Recursion(リカージョン) | コンピューターサイエンスを基礎から学べる学習プラットフォーム。口コミ評判は抜群に良い |
| CS50(Computer Science 50) | アメリカのハーバード大学がオンライン教育プラットフォーム上で公開しているコンピュータサイエンス入門 無料講座 |
Recursion（リカージョン）
| 名前 | Recursion （リカージョン） |
| 目的 | 学習/スキルアップ |
| 料金 | 0~8,550円/月 料金詳細を見る |
| 授業 | オンライン(自習) |
| 詳細 | 公式HPで詳細を見る |
- 元Metaエンジニア監修による米大学準拠のCS（コンピュータサイエンス）学習
- 月額5,000円前後のサブスク形式で気軽に継続可能
- Discord・チーム開発・多言語コード演習など実践型コミュニティあり
- 課題が難しく、未経験者には挫折しやすいという口コミあり
- 自己学習中心でモチベーション維持が大変
- 実績公開はあるものの、転職支援などのサポートは明記されていない
Recursion（リカージョン）は、コンピューターサイエンスを基礎から学べる学習プラットフォームです。
リカージョンのコース内容やレベル、料金、学習の進め方は次の通りです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| コース内容 | コンピューターサイエンスの基礎 プログラミングパラダイム アルゴリズム&データ構造 数学 ソフトウェア開発 クイックスタート&ツール コンピューターサイエンスプロジェクト コーディング問題 ※全8コースで1セット |
| 無料会員が受講できる内容 | コンピュータサイエンス基礎・初級 HTML/CSS/Bootstrap （計45時間程度） |
| レベル | 一部口コミで「難しい」という書き込みも |
| 料金（税込） ※1ドル=125円換算 | 7,625円/月（$61） 73,500円/年（$588） |
| 学習の進め方 | インプット学習→アウトプット学習の繰り返し |
| 詳細 | 公式サイトで詳細を見る |
また、コンピューターサイエンスの独学にリカージョンがおすすめな理由は、次の通りです。
- ネット上の評判・口コミが高評価多数
- コミュニティが充実している
- 料金がサブスク型で分かりやすい
ネット上の評判・口コミが高評価多数
リカージョンは、次のようにネット上の評判・口コミが高評価多数です。
他の教材で挫折しましたが、Recursionはコンピューターサイエンスの基礎から学べるので、知識が体系的に身につきました。なぜそう書くのか、という根本から理解できるので、応用力がついたと実感しています。本気でエンジニアを目指すなら、心からおすすめできる最高の学習コンテンツです。
Recursionの魅力は、個人学習だけでなくチーム開発に参加できる点です。他の学習者と協力して一つのプロダクトを作る経験は、実際の業務に近く、非常に勉強になりました。Gitを使った共同作業やレビューの経験は、就職活動でも大きなアピールポイントになりました。実践的な経験を積みたい人におすすめです。
学習していて一番良かったのは、質の高いコミュニティです。自分と同じように本気で学習している仲間が多く、モチベーションを高く保てます。分からないことを質問すると、ユーザー同士で教え合う文化が根付いており、とても心強いです。独学に不安を感じる人にこそ、この環境はおすすめできます。
コンピューターサイエンスの基礎から学べるのは素晴らしいですが、正直に言って内容はかなり難しいです。大学の授業のようなアカデミックな部分も多く、軽い気持ちで始めると挫折するかもしれません。自分で深く考え、長時間学習する覚悟がないと、課題をこなすだけでも精一杯になってしまうと感じました。
口コミの内容は主に、「基礎から体系的に学べる」、「チーム開発などの実践的な経験が積める」、「質の高いコミュニティが心強い」、「学習の難易度が高く覚悟が必要」といったものです。
総合的に見ると、現場で活かせるコンピューターサイエンスを学べるのがリカージョンです。
コミュニティが充実している
リカージョンは、コミュニティが充実しています。
コミュニティに参加すると、充実した学習サポートを受けられるとともに、同じような境遇の仲間作りもできます。
特にメンターシッププログラムは、リカージョン中級者と上級者でグループを作ってチーム開発をする場です。
チーム開発を通じた実践力が身につくとともに、交流関係を作ることもできます。
料金がサブスク型で分かりやすい
リカージョンは、料金がサブスク型でわかりやすいのもおすすめの理由の一つです。
一般的なスクールと違い月額料金となっているため、学びたいところが終わったらやめる、短期集中型で早く終わらせる、といったことが料金を抑えることに繋がります。
以上のことから、コンピューターサイエンスを独学で学ぶ場合には、リカージョンの利用を検討してみてはいかがでしょうか？
CS50(Computer Science 50)
画像引用元：CS50 japan-公式
CS50は、アメリカのハーバード大学がオンライン教育プラットフォーム上で公開しているコンピュータサイエンス入門講座です。
まず、CS50のコース内容やレベル、料金、学習の進め方は次の通りです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| コース内容 | Scratch C 配列 アルゴリズム メモリ データ構造 Python SQL HTML, CSS, JavaScript Flask デジタル倫理 ※計11項目 |
| 無料会員が受講できる内容 | 全て |
| レベル | 入門編なので受講しやすい |
| 料金 | 無料 |
| 学習の進め方 | 「オンライン講義の受講」→「課題のクリア」を繰り返し、最後に「最終課題の達成」 |
また、コンピューターサイエンスの独学にCS50がおすすめな理由は、次の通りです。
- 全てが無料
- 世界標準の講座を受講できる
- 入門講座なので初心者でも受けやすい
全てが無料
CS50は、入門講座の受講全てが無料です。
無料と言っても短時間ではなく、動画の視聴と課題取り組みでそれぞれ2～3時間かかるものを11項目受けることができ、とてもボリュームがあります。
飯嶋
なお、最後には最終課題も出題され、一定以上のスコアを出すと修了証ももらえます。
世界標準の講座を受講できる
CS50は米ハーバード大のコンピュータサイエンス入門講座なので、内容は世界標準です。
講座では、アルゴリズム的に考え、問題を効率的に解決する方法を学ぶことができます。
入門講座なので初心者でも受けやすい
CS50は、プログラミングの経験の有無にかかわらず、経験者と未経験者の両方を対象としているため、初心者でも受けやすい内容です。
実際受講する人の3分の2は、コンピューターサイエンスを学んだことのない人とのことです。
内容的にも、専門的なことをかみ砕いてとても分かりやすく教えてくれます。
以上のことから、コンピューターサイエンスを独学で学ぶ場合には、CS50の利用も検討してみるとよいでしょう。
コンピューターサイエンスを学ぶメリット
続いて、コンピューターサイエンスを学ぶメリットについてです。
コンピューターサイエンスを学ぶメリットは主に次の通りです。
- ソフトウェアの開発が容易になる
- ツールやフレームワークへの理解が速くなる
- プログラミングの土台を学べる
ソフトウェアの開発が容易になる
コンピューターサイエンスを学ぶと、様々なソフトウェアの開発が容易になります。
基礎力が高まるため、設計段階で効率がよくエラーが出にくい仕様にする、問題が発生した場合の対策を考える、といったことへの対応がスムーズにできるようになります。
ツールやフレームワークへの理解が速くなる
コンピューターサイエンスを学ぶと、新しいツールやフレームワークへの理解が速くなります。
ツールやフレームワークはコンピューターサイエンスですでに学んだことがベースになっているため、分からないことが少なくなるからです。
使えるツールやフレームワークを増やすことは、新しいソフトウェアを作る時、すでにあるものをメンテナンスする時など、あらゆる面で作業を効率的にしてくれるはずです。ツールやフレームワークの理解にもコンピューターサイエンスは役立ちます。
プログラミングの土台を学べる
コンピューターサイエンスは、プログラミングの土台も学ぶことができます。
C言語はプログラミング言語の中で基本的な位置にありますが、コンピューターサイエンスではこのC言語について学べるからです。
飯嶋
現在ではC言語よりももっと使いやすい便利な言語がたくさんありますが、どの言語もC言語をベースにしている面があるため、学んでおけば他の言語を覚える時にも理解しやすくなります。
コンピューターサイエンスを理解後のキャリア
コンピューターサイエンスを学んだあとのキャリアとして、代表的なものは次の通りです。
- プログラマー・エンジニア
- アーキテクト
- AIエンジニア
- データサイエンティスト
プログラマー・エンジニア
プログラマーやエンジニアは、主にシステムやWebサイト、アプリケーションなどを作る職業です。
コンピューターサイエンスを学んでおくと、ハードウェアやデータベース、ネットワークなどの面を踏まえた設計や問題解決ができるようになります。
また、コンピューターサイエンスではいくつかのプログラム言語やアルゴリズムも学べるため、プログラミングもスムーズに行えるでしょう。
アーキテクト
アーキテクトとは「設計者」という意味で、ニーズに応じた最適なシステムを企画・立案する立場の人です。
アーキテクトは、システム開発においてシステムの仕様を検討・提案し、システム全体の仕組みから運用・保守要件まで提示します。
コンピューターサイエンスを学ぶとソフトウェアやハードウェア、データ構造、情報通信などといったことの基礎力が身に付くため、確かな理論に基づいた案件を考え出すことができるようになります。
AIエンジニア
AIエンジニアは、AIを開発・活用してデータ分析や問題解決を行う技術者です。
AIの開発には主にPythonというプログラミング言語が使われており、これはコンピューターサイエンスで学ぶことができます。
また、当然フレームワークも活用しますが、コンピューターサイエンスを学んでおくと理解が速くなり適切に活用することができます。
そしてAIには大量のデータを解析させますが、適切に解析させるためには数学的知識が必要で、これもコンピュータサイエンスで学ぶことができます。
飯嶋
最先端技術をフル活用するには、コンピュータサイエンスの知識は必要不可欠なのです。
データサイエンティスト
データ・サイエンティストとは、ビジネス上のさまざまな意思決定場面において、合理的な判断を行えるように意思決定者をデータ分析の面からサポートする人のことです。
シンプルに言うとデータ・サイエンティストは「データに価値を与えることのできる人」です。
データサイエンティストには、特に統計解析やAIに関するのスキルが求められます。
AIエンジニアと同様、コンピューターサイエンスを学んでおくとプログラミングや数学的知識などの知識を、AI開発やデータ分析を行う際に活用することができます。
学習サイトへの登録申し込み手順
最後に、ここではオンライン学習プラットフォームであるリカージョンへの登録申し込み手順を確認します。
リカージョンへの登録申し込み手順は、次の通りです。
- 公式サイトの「無料会員登録」をタップする
- 会員登録画面に移動する
- ユーザー名、メールアドレス、パスワードを入力する
- 「新規登録」をタップする
コンピュータサイエンスについてよくある質問
ここからはよくある質問に回答します。
コンピュータサイエンスを独学するには何から始めたら良いですか？
プログラミング言語の習得も重要ですが、効率的なプログラムを書くためのアルゴリズムの知識が欠かせません。
オンライン講座や良質な技術書を活用し、理論を学んだら必ずコードを書いてアウトプットする習慣をつけるのが効率的な学習のコツです。
- 離散数学や論理学など基礎数学の理解
- データ構造とアルゴリズムの基礎学習
- PythonやC言語を用いた実践的なコーディング
焦らずに基礎を固めることが、高度な技術を習得するための近道となります。
コンピュータサイエンスは文系でも独学で学べますか？
この分野で最も重要なのは、複雑な問題を分解して解決する論理的思考力（ロジカルシンキング）であり、これは文系の学びでも養われる能力です。
最初は数学的な概念に戸惑うかもしれませんが、初学者向けの教材から段階的にステップアップすれば、背景を問わず深い知識を身につけることができます。
- 論理的思考力を武器に構造を理解する
- 数学への苦手意識を捨て、必要な概念だけを学ぶ
- ビジュアル化された教材で概念をイメージする
文系出身のエンジニアも数多く活躍しているため、意欲があればキャリアチェンジも十分に可能です。
コンピュータサイエンスを学び直すのに良いスクールはありますか？
特にハーバード大学が提供する「CS50」は、最高峰の講義をオンラインで受講できる入門コースとして名高く、本質的な概念を学ぶのに適しています。
また、日本発の「Recursion」は、アウトプット中心のカリキュラムで米国の大学レベルのコンピュータサイエンスを体系的に学べます。
- Recursion：実践的なコーディングと体系的なカリキュラム
- CS50：ハーバード大学による高品質な無料オンライン講義
- edXやCourseraなどの海外プラットフォーム
自分のペースで進められるこれらを選び、理論と実践を両立させながら学習を進めてみてください。
まとめ：コンピューターサイエンスは独学できる！将来のキャリアを広げる第一歩を
以上、コンピューターサイエンスとはどんな学問か、独学で学べるのか、独学の際のおすすめのサイトや教材、学ぶメリットやその後のキャリアについて解説しました。
コンピューターサイエンスは、近い将来必ず身近な学問になります。
また、後から入社した人、新人に負けないようにといった面でも、コンピューターサイエンスは多くの人が早めに学んでおいた方がいいでしょう。
飯嶋
IT化が加速していく現在、学んだことは後できっと役に立つはずです。
飯嶋
このように、ソフトウェアやハードウェア、データベースや数学・統計、情報通信といったことを学べるのが、コンピューターサイエンスです。