放送大学マイルストーン(’23)
https://note.com/lumpsucker/n/n2a9ee74956dc

　※　ＳＩｅｒとして、そこそこの企業で、それなりの賃金もらって働く（「通信会社系SIerで働くフロントエンドエンジニア/UIUXデザイナー」だそうだ）ためには、「２年」かけて、これくらいの「科目」を履修して、「試験」受けて、「合格」し、「単位取得」の認定を受ける必要がある…。

　※　しかも、それで「終わり」ではない…。

　※　そこからが、「始まり」だ…。

　※　理論を学んだとして、「実務」ができるようになるものでも無い…。

　※　そこから、延々と、「経験」積んでいくわけだ…。

　※　それを、たかだか「３０万」くらいの学費払って、名もない「スクール」に入学したくらいで、「その域」に達しようだなんて、とてもとても…。

『放送大学マイルストーン(’23)

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lumpsucker
lumpsucker
2021年2月10日 20:36

目次

はじめに

基盤科目

110　情報学へのとびら（’１６）Introduction to Informatics (’16)
110　初歩からの数学（’１８）Introduction to Mathematics (’18)
110　演習初歩からの数学（’２０）Exercise in Introduction to Mathematics(’20)
110　自然科学はじめの一歩（’１５）　Introduction to Natural Sciences (’15)
110　運動と健康（’１８）Exercise and Health Sciences (’18)

情報コース　導入科目

210　日常生活のデジタルメディア（’１８）Digital Media in Everyday Life (’18)
220　計算の科学と手引き（’１９）Introduction to Computer Science (’19)

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はじめに

この記事は、放送大学の（主に情報コースを中心とする）学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。

（2023年2月追記）その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。

タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。

以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て（上記の記事にある通り、文系出身のSIer勤務エンジニアという立場からの）主観的な評価であることをご理解ください。各項目10段階で評価しています。

基盤科目

110　情報学へのとびら（’１６）
Introduction to Informatics (’16)
内容充実度：７　内容難易度：３　試験難易度：６
とびらの数：たくさん

シラバスに「見取り図」とある通り、情報コース（ひいては情報学）の全体像を示してくれるオムニバス講義です。情報コースの方は最初に履修することを推奨します。自分が情報学のどのあたりに関心があり、どのあたりにないのか、そして教授陣の語り口との相性も確認できます（重要）。自分でこれだけのとびらを開けるのは大変なので、先生方と一緒に開けてみしょう。科目の性質上試験は広範囲から出題されるので意外に難しいです。

110　初歩からの数学（’１８）
Introduction to Mathematics (’18)
内容充実度：４　内容難易度：３　試験難易度：４
「数学と和解せよ」

おおよそ中高の数学に相当する範囲を丁寧に学ぶ科目です。範囲としての難易度は高くありませんが、随所に「数学的な考え方」についてのコメントが挟まれるので、これまで数学は単に計算して問題を解くだけだと思っていたような方には新しい発見があると思います。微分積分の初歩まで含まれているので、本当に数学から離れ切っていると後半多少つらいかもしれません。試験は基本的に過去問と似たようなパタンの出題なので、しっかり勉強すれば問題ないです。

110　演習初歩からの数学（’２０）
Exercise in Introduction to Mathematics(’20)
内容充実度：３　内容難易度：２　試験難易度：３
さんすうドリル

初歩からの数学の演習科目です。数学は演習が必須なので合わせて履修して手を動かしまくるのが理解の近道ではないかと思います。隈部先生のやさしさのおかげで小テストもやり直しがきくので、まさしく数学初心者の方にピッタリの科目だと思います。

110　自然科学はじめの一歩（’１５）　
Introduction to Natural Sciences (’15)
内容充実度：７　内容難易度：４　試験難易度：５
（やたら広範囲な）はじめの一歩

自然と環境コースの導入科目です。「自然科学とは？」から始まり、地学・生物・化学・物理・数学の教授によるオムニバス講義で、高校以来理科から離れていた方には刺激になります。個人的には第14回の自然科学小史が面白くておすすめです。試験は自然科学の考え方を問うもので、計算させるようなものではありません。

110　運動と健康（’１８）
Exercise and Health Sciences (’18)
内容充実度：６　内容難易度：８　試験難易度：７
理論と実践の両輪が大事

コロナで運動不足が極まったのと、ヒューマンインタフェース系の仕事をやるにあたって人間の運動生理学的な内容に関心を持ったので取りました。フワフワした科目名ですが中身はがっつり運動生理学なので結構難しいです。運動能力の遺伝/環境比率の話が面白かったです。後半はトレーニング論的な部分もあります。残念ながら理論を知ったからと言って運動するようになるわけではないと気づきました。。

情報コース　導入科目

210　日常生活のデジタルメディア（’１８）
Digital Media in Everyday Life (’18)
内容充実度：３　内容難易度：２　試験難易度：２
現代人テスト

各種デジタルメディアの特性を議論します。普段からデジタルメディアをある程度使っている方からすると既知の内容が多いかと思います。第５回で取り上げられるソーシャルメディアの自己開示理論/自己呈示理論のあたりは面白かったです。試験もある程度常識的に解けるレベルです。

220　計算の科学と手引き（’１９）
Introduction to Computer Science (’19)
内容充実度：６　内容難易度：６　試験難易度：６
謎の低平均点

英語の科目名のほうがわかりやすい科目その１。二進法から始まりアルゴリズムや論理演算の初歩を学びます。このあたりに馴染みがないと次から次へと新しい概念が出てくることになるので苦しいかもしれません。アルゴリズムや論理学を扱う個別の科目があるので、そのための足掛かりとなる科目です。試験はなぜか平均点が50点とかなのですが、内容を理解していれば普通に解ける内容です。過去問やっておきましょう。

220　情報ネットワーク（’１８）
Information Network (’18)
内容充実度：７　内容難易度：７　レポート難易度：６
めざせTCP/IPマスター

スライドと一緒にビデオ講義が行われる形のオンライン科目です。主にTCP/IPを重点的に学びます。内容的にはIPAのネットワークスペシャリスト試験の試験範囲を相当程度カバーするイメージです。レポートがそれなりに重いですが、指定に従ってきちんと書けば高評価を頂けます。

220　社会統計学入門（’１８）
Introduction to Social Statistics (’18)　
内容充実度：７　内容難易度：７　試験難易度：７

スタンダードな社会統計学の科目です。記述統計から回帰分析までで、統計学の入門にはよいと思います。ただ情報コースでコンピュータ上で統計を扱うことを考えた場合、数理統計寄りの統計学（’１９）のほうがよい気がします。統計検定2級の範囲を一部カバーします。

220　生活環境情報の表現－ＧＩＳ入門（’２０）
Expression of Living Environment Information (Introduction to GIS)(’20)
内容充実度：７　内容難易度：６　レポート難易度：７
凝りすぎ注意

QGISという地理情報システムを使って地理空間情報の分析をするオンライン科目です。測地座標系の話から始まり、ベクタデータ・ラスタデータの扱い方や簡単な空間解析手法について学びます。各回でそれなりに手を動かす必要があり、QGISの操作方法に慣れるところから始めると思ったより大変でした（加えて扱うデータによってはQGISが重くなるので、パソコンの性能次第ではつらいかもしれません）。最終レポートは自分でテーマと対象エリアと手法を決めて分析するもので、凝ると大変ですがそこまで高度なことをしなくても評定はもらえます。生活における地理空間情報の活用（’１６）や現代人文地理学（’１８）と一緒に履修すると良さそうです。

220　Rで学ぶ確率統計（’２１）
Introduction to Statistics Using R (’21)
内容充実度：８　内容難易度：８　レポート難易度：６
RStudioがうまく動かない人多数

Rの基本操作から始まり記述統計・確率分布・統計的仮設検定を一通り講義+実装します。内容的にはそこそこ高度ですが、評価は小テスト8割レポート2割で、小テストのやり直しがきくのとレポートが基本的な記述統計に関する出題なので真面目にやれば単位を落とすことはないです。中盤で二項分布から始まる基本的な確率分布の使いどころを取り上げますが、やや駆け足なのもあり初学者にはハードル高めの内容です。あらかじめ身近な統計か社会統計学入門あたりで基本的な考え方を理解しておくのが吉だと思います。RStudioのちょっとしたプログラミングもあるのでその辺にアレルギーがないことも求められます。

220　表計算プログラミングの基礎（’２１）－業務効率化をめざして－
Introduction to VBA Programming for Productivity (’21)
内容充実度：７　内容難易度：６　レポート難易度：７
めざせエクセルマスター

VBAの授業です。おそらく情報コースの授業で一番実務に直結する科目です。基本文法から始まりセルの操作やグラフの作成、フォームの利用などベーシックなところは一通り取り上げられているので、簡単なマクロであればこの授業だけで書けるようになると思います。C言語やJavaと違って開発環境の用意が必要ない（Excelは必須）のも初心者にはうれしいところです。成績は小テスト6割レポート4割で、レポートではマクロを作成し、エラーハンドリングやアルゴリズムを工夫すると高得点が狙えます。事務系の方にもおすすめです。

230　情報理論とデジタル表現（’１９）
Information Theory and Digital Representation (’19)
内容充実度：８　内容難易度：７　試験難易度：７
ここから始まる情報科学

情報量やエントロピーといった概念と、様々なデータの符号化を学びます。学びが多くおすすめできる科目だと思いました。マルチメディア系の科目を履修する前にここはカバーしておいたほうが良いところだと思います。特に自分は卒業研究で機械学習を扱ったので、ここで基本的な情報理論を勉強できたことは良かったです。試験はそれなりに計算が求められるので、それなりの難易度です（情報量が少ない文章）。

情報コース　専門科目

310　情報セキュリティと情報倫理（’１８）
Cyber Security and Ethics (’18)
内容充実度：４　内容難易度：３　試験難易度：４
現代人テストその２

主眼は技術的な話ではなく倫理的な話です。理解しておいたほうがいい内容なのは間違いないですが、通常情報技術を使って生活している方にとってはある程度既知の内容が多いかと思います。

310　アルゴリズムとプログラミング（’２０）
Algorithms and Programming (’20)
内容充実度：５　内容難易度：４　試験難易度：５
実装しだすと大変

科目名の通りアルゴリズムについて学びます。科目内で扱われる言語はC言語です。ループや配列操作、ソーティングといった内容なので、基本情報技術者試験程度の理解があればそれほど難しくないかと思います。ただしC言語のソースコードをきっちり追おうとするとそれなりに大変です。試験はC言語が完璧に分かっていなくても疑似コード的な捉え方ができれば解けるように設計されているようです。

310　デジタル情報の処理と認識（’１８）
Introduction to Multimedia (’18)
内容充実度：７　内容難易度：７　試験難易度：３
教科書がこの中で一番薄い

英語の科目名のほうがわかりやすい科目その２。文字、音声、画像、映像をコンピュータで扱う仕組みを学びます。自然言語処理・CGと画像認識の基礎・映像コンテンツの制作技術（映像コンテンツ～はコンピュータの内部処理をほとんど扱わないので前後関係にはない気もしますが）につながる科目で、マルチメディア情報処理の概観が掴めるのでお勧めです。試験は内容に比べて簡単です。

310　情報社会のユニバーサルデザイン（’１９）
Universal Design in the Information Society (’19)
内容充実度：７　内容難易度：５　試験難易度：７
Be inclusive.

アクセシビリティーやインクルーシブデザインの観点から、人にやさしい情報デザインとは何か？を学びます。世の中にあふれる（例えば駅や公共機関の）情報をどのように提供するのが妥当か？と考えられるようになれる良い科目です。昨今流行しているデザイン思考の一側面としても知っておいて損はないと思います。試験は部分的に法律の細かい知識が問われるので注意が必要です。

310　コンピュータとソフトウェア（’１８）
How Computer Hardware and Software Work (’18)
内容充実度：７　内容難易度：７　試験難易度：７
情報コース中ボス的ポジション

まずこれも英語の科目名のほうが正確で（放送大学あるあるなのか？）、ハードウェア的な側面も多少含まれています。コンピュータの諸要素について、その仕組みと意味を学びます。コンピュータと人間の接点（ユーザーインタフェース特化）、コンピュータの動作と管理（OS特化）、データベース、コンピュータ通信概論などに接続する中盤の重要な科目といえます。ここを押さえておくことでこれらの科目がスムーズに頭に入ると思います。試験はスタンダードにきちんと勉強してきたかどうかが問われます。

310　映像コンテンツの制作技術（’２０）
Creative Technologies for Digital Contents (’20)
内容充実度：３　内容難易度：３　試験難易度：２
目指せYouTuber

コンピュータの内部的な処理というよりはカメラの仕組みや撮影技法、プロダクションといった側面に焦点が当てられています。映画を見る目が少し変わるかもしれません。試験は非常に基本的なことしか問われません。

310　博物館情報・メディア論（’１８）
Museum Information and Media (’18)
内容充実度：５　内容難易度：５　試験難易度：５
おサルと魚の映像で癒されよう。

学芸員資格向けのオムニバス科目ですが、デジタルアーカイブやコミュニケーション学の要素もあり、情報コースの方にも刺さる方はいるのではないかと思います。後半では様々なタイプのミュージアムが紹介され、数式とプログラミングで傷んだ頭を癒す効果があります（？）。自分はミュージアムめぐりが趣味なこともあり結構楽しく聞いていました。

310　Ｃ言語基礎演習（’２０）
Basic Practice in C (’20)
内容充実度：４　内容難易度：４　レポート難易度：４
C言語の真髄は遠い

C言語の基礎科目ですが、C言語の基礎というよりプログラミングの基礎的な意味合いが強く、よく言われるポインタがどうとかアドレスがどうとかメモリがどうとかいった領域にはほぼ踏み込みません。なんらかプログラミング経験のある方にとっては平易な内容だと思います。逆に全くプログラミングの経験がない方にとっては入り口として良いかもしれません。最終レポートは要件に合うプログラムを作成するものです。

310　記号論理学（’１４）
Symbolic Logic (’14)
内容充実度：６　内容難易度：８　試験難易度：８
人を選ぶ度：１０

主に論理記号の使い方、タブローによる命題の妥当性のチェックについて扱う科目です。ややマニアックな内容なので人を選びそうです（自分は仕事のお客さんがなぜか論理記号に習熟しており要件調整が劇的に楽になるという奇跡が起きたのですが、ものすごくレアケースだと思います）。日常使う日本語がいかに論理的あいまいさにまみれているかがよく理解できます。講師が全員集合する最終回がおじさん座談会みたいになってて面白いです（失礼）。

310　感性工学入門（’１６）
Sensibility Engineering (’16)
内容充実度：７　内容難易度：５　レポート難易度：２
インタビューの内容を本にしてほしい度：１０

デザイン・心理学・アートなどの複合領域である感性工学を学びます。成績は小テスト8割レポート2割ですが、レポートを提出するためにディスカッションボードに3回以上投稿する必要があります。ユーザインターフェースやユーザエクスペリエンスとの関わりが深いので、コンピュータと人間の接点（’１８）と一緒に履修するとよいと思います。成績評価には関係ありませんが各回のテーマごとに長尺のインタビュー映像がついており、アーティストや心理学者といったゲストの視点から感性を考えることができます。感性という視点から世界を切る、といった趣なので、「色と形を探求する」「音を追求する」のような総合科目に近い印象です。

310　Javaプログラミングの基礎（’１６）
Introduction to Java Programming (’16)
内容充実度：６　内容難易度：６　レポート難易度：５
オブジェクト指向はさわりだけ

GUIや文字列処理、ファイル入出力などを含む、C言語基礎演習より微妙に高度な内容を扱います。Javaといえばのオブジェクト指向は最終回にちょろっと出てくるだけです。レポートはルールベースの対話プログラムを作成しますが、予め基本的な処理は作成済みのものに追記する形なので（凝りすぎなければ）難易度は高くありません。私は仕事でJavaを使っていましたがGUI部分は初見の内容が多く参考になりました（JavaでUI作ることはそうないとは思いますが）。これに限らずですが同じ学期に別のプログラミング系科目を重複履修するとぐちゃぐちゃになるので初心者にはおすすめしません。

310　情報デザイン（’２１）
Information Design (’21)
内容充実度：８　内容難易度：５　試験難易度：５
2021年度オシャレ科目大賞

2021年度新規開設科目で、情報アーキテクチャ（システムアーキテクチャではなく情報自体の構造化の方）のデザインに焦点を当てた科目です。大きく3分割されており、最初の「基礎」で定義と歴史的展開を抑え、「各論」でグラフィックデザイン・UXデザイン・インタラクションデザインといった領域を扱い、「展開」でより実践的なトピックを扱うという、これ自体よくできたデザインの科目になっています。デザイナーは言わずもがな、ちょっとした情報の見え方が変わるので面白い科目だと思います。おすすめです。放送授業の映像もモダンでいい感じです。

320　自然言語処理（’１９）
Natural Language Processing (’19)
内容充実度：９　内容難易度：８　試験難易度：７
おすすめ科目ナンバーワン

情報コースおすすめ科目ナンバーワンです。印刷教材は自然言語処理の体系的なテキストとして放送大学外でも一定の評価を得ている書籍です。文字コードからニューラルネットワーク、機械翻訳の仕組みまで、歴史をなぞりながら学べます。私は最終的に卒業研究を自然言語処理で執筆したのですが、この科目をしっかり勉強したおかげで頭が整理できた状態で臨めました。ぜひ履修していただきたいです。

320　コンピュータと人間の接点（’１８）
Human-Computer Interaction (’18)
内容充実度：８　内容難易度：６　試験難易度：７
おすすめ科目ナンバーツー

ユーザインターフェースを扱います。おすすめできます。人間の生理的・認知的な特性から始まり、デザイン思考に準拠したシステム開発のプロセスや、VR・AR等の先進的なインターフェースについても扱います。後半、東大情報学環でユーザインタフェースを研究している暦本研の研究成果が紹介されますが、発想が斬新でユーザインタフェースの概念を良い意味で壊してきます。試験は比較的難しい印象でした（個々のシステムについて問われる部分があるため）。

320　データの分析と知識発見（’２０）
Introduction to Data Analysis (’20)　
内容充実度：７　内容難易度：７　試験難易度：７
またの名をR言語入門

R言語によるデータ分析を扱います。Rの基本から多次元尺度法や主成分分析、アソシエーション分析などがスコープです。線形代数や基礎的な統計学を理解していないとだんだん置いてけぼりになる感じがします。先行して入門線型代数や統計学を履修したほうがいいと思います。ただ試験は持ち込みOKなので暗記する必要はありません。

320　コンピュータの動作と管理（’１７）
Computer Operation and Management (’17)
内容充実度：７　内容難易度：７　試験難易度：７
オペレーティングシステム論

放送大学の科目で最もハードウェア寄りの内容です。主にOSを扱います。個人的には普段の仕事（アプリケーションエンジニア）では隠蔽されていてほぼ触れることがない場所なので、大いに勉強になりました。レジスタやプロセッサの動作に加え、組み込み系のリアルタイムOSも出てきます。

320　データ構造とプログラミング（’１８）
Data Structures and Programming (’18)
内容充実度：６　内容難易度：５　試験難易度：５

「アルゴリズムとプログラミング」と1/3くらい重複しています。スタックやキュー、バイナリサーチツリーといったデータ構造とそのC言語による実装方法を学びます。例によってC言語のコードを完璧に理解しようとするとなかなか大変ですが、試験はそこまで理解していなくても比較的容易に解けるようになっています。「アルゴリズムとプログラミング」と同時かその後に履修するとよいかと思います。

320　CGと画像合成の基礎（’１６）
Fundamentals of Computer Graphics and Image Synthesis (’16)
内容充実度：７　内容難易度：６　試験難易度：６
なぜラジオにした？？

シラバスに「CGの作成および描画、画像合成の処理に関する基本原理を理解すること」とある通り、単なる編集技術ではなくその背後にある数学的な部分も問われます。結構難易度は高い印象でした。可能であれば入門線型代数や初歩からの数学を履修してからのほうが良いかもしれません。画像処理を扱う科目をなぜラジオ科目にしてしまったのか理解に苦しみます。

320　ユーザ調査法（’２０）
User Survey and Research Methods (’20)
内容充実度：８　内容難易度：７　試験難易度：６
おすすめ科目ナンバースリー

昨今流行りのデザイン思考を意識した科目で、情報機器のユーザ調査の方法論を学びます。特に企画や設計といった情報システム開発の上流工程に関わる方にはお勧めできる科目です。生理心理学的な方法やアイトラッキングは普段使うことはないので面白かったです。自分はここから派生して心理学的な科目も履修するようになりました。

320　Ｗｅｂのしくみと応用（’１９）
Technology and Application of the Web (’19)
内容充実度：７　内容難易度：６　試験難易度：６
IT部門の方はぜひ

Webサービスに関わる技術をまとめて取り上げた科目です。HTMLとHTTPを中心に、認証技術やセキュリティ、仮想化なども取り上げられます。Webシステム開発経験があれば既知の内容が多いですが、後半ではやや発展的にセマンティックWebやレスポンシブWebデザインなども議論するので、ある程度Webのしくみを理解されている方でも新しい発見があるかもしれません。

320　データベース（’１７）
Introduction to Databases (’17)
内容充実度：７　内容難易度：６　試験難易度：６
DBSP対策にどうぞ

読んで字のごとくデータベースです。おおよそIPAのデータベーススペシャリストの出題範囲をカバーしています。関係代数の演算をきっちり扱うあたり、大学の講義ならではだなと思いました。リレーショナルデータベースが大半ですが、発展技術としてグラフデータベースや分散データベースも少し取り上げられます。

320　通信概論（’１４）
Introduction to Telecommunications (’14)
内容充実度：８　内容難易度：８　試験難易度：８
通信（物理）

通信路の理論や信号の表現方法、変調などについて学びます。情報ネットワークに比べて低レイヤ（物理寄り）の内容です。性質上それなりに高度な数式の出現が避けられないので、最低でも三角関数程度は理解したうえでないと厳しいと思います（欲を言えば入門微分積分でフーリエ変換を勉強してからのほうがいい）。試験は持ち込み可でも70点台なので難易度はお察しです。数式まみれなのでラジオ科目なのがとてもつらかったです。

320　コンピュータ通信概論（’２０）
Introduction to Computer Telecommunication(’20)
内容充実度：８　内容難易度：８　試験難易度：８
続・通信（物理）

通信概論（’１４）の後継科目で、内容と前提として数学が必要になる点も共通です。改定で5GとIoTについて詳しく扱うようになりました。無線通信や海底ケーブル通信の仕組みを扱うので刺さる人には刺さると思います（自分は刺さりました）。私は改定前の通信概論（’１４）を履修済みでしたが、理解が追い付かなかったのでこちらを再履修しました。試験はかなり細かいことを問われます。持ち込み可でも結構悩むレベルです。これでラジオ科目じゃなければ・・・

320　身近なネットワークサービス（’２０）
Networking Services in Our Life (’20)
内容充実度：６　内容難易度：６　試験難易度：６
プロトコル名が並びすぎてちょっとつらい

情報ネットワーク（’１８）と重複するプロトコルスタックの議論に加え、上位レイヤの各種プロトコルとその応用について主に扱い、APIを利用したネットワークサービスのアーキテクチャなどにも少し触れる内容です。かなりきっちりした内容で、すべて理解すればネットワークエンジニア並みの知識が身につきそうな一方で、個別のプロトコルに関する説明の羅列のようになってしまっている部分が散見され、なかなか全体感を掴むのが難しい構成でもあります（内容の性質上仕方ない部分もあるかと思いますが）。

320　メディア論（’１８）
Media Studies (’18)
内容充実度：７　内容難易度：６　試験難易度：７

「パースペクティブとしてのメディア論」をキーワードに、メディアを時間軸で追いかける前半部分と空間軸で俯瞰する（主に東アジアと観光の視点ですが）後半部分に分かれます。メディアという捉えどころのない概念をどうすればつかみ取れるかという点に関心が持てれば面白いと思います。技術社会論的な議論もあり、エンジニア職の方にも学びのある内容です。

320　数理最適化法演習（’２０）
Exercises in Mathematical Optimization (’20)
内容充実度：５　内容難易度：７　レポート難易度：６

問題解決の数理（’２１）の演習科目ですが、内容的には前半1/3くらいのカバーで、線型最適化問題としてExcelソルバーで解ける範囲のみです。問題解決の数理（’２１）は後半の状態空間モデルやら待ち行列理論やらが本丸な感もあり、先にこちらの演習科目を履修して準備運動してから問題解決の数理（’２１）を履修する順番の方が頭に入りやすいと思います。演習の内容は何も考えないと画面の真似をしてExcelをポチポチするだけで終わってしまうので、何をやっているのかを理解する努力をすることが必要です。

320　統計学（’１９）
Statistics (’19)
内容充実度：７　内容難易度：７　試験難易度：６

放送大学の統計系科目の中で一番数理統計学に近く、確率分布の占める割合が大きいです。「データの分析と知識発見」の前に履修するとよいのではないかと思います。統計検定2級の出題範囲とほぼ重複しているので、試験対策的にもお勧めです。試験は持ち込み可なので難しくないです。

320　経営情報学入門（’１９）
Introduction to Management Information Systems Study (’19)
内容充実度：７　内容難易度：７　試験難易度：８

怪しげな科目名ですが、企業や組織における情報の扱い・扱われ方に主眼を置いた科目であり、企業勤めの方であれば関心が持てるのではないかと思います。私は第6回の組織的知識創造理論にハマってしまい、卒業研究にも登場させました。試験はかなりちゃんと作問されており、難易度は高めです。

320　解析入門（’１８）
Introduction to Real and Complex Analysis (’18)
内容充実度：８　内容難易度：９　試験難易度：９
複素積分以降がしんどい

２変数関数と複素関数の微積分を扱います。内容が内容だけに難易度が高めでかなり苦しめられました。ただし過去問や通信指導の解説が非常に丁寧なため、問題が解けなくてどうしようもなくなるということはあまりありませんでした。複素関数は（初学者からすると）なかなかハードルが高く、それなりの覚悟が必要です。自分は卒業研究で機械学習を扱う関係上、この辺の扱いは避けられないと考え履修しました。

320　著作権法（’１８）
Copyright Law (’18)
内容充実度：６　内容難易度：７　試験難易度：８

法律科目ゆえの細かさに苦しめられました。情報資産の知的財産的な扱いに関心があって履修しましたが、体系的に理解するぞ！という気持ちがないと厳しいかもしれません。

330　コンピュータビジョン（’２２）－画像処理による情報抽出の技法－
Computer Vision (’22): Techniques of Information Extraction by Image Processing
内容充実度：８　内容難易度：９　試験難易度：５
ガチなやつ

画像処理の科目ですが、前半がカメラ幾何学・形状復元・自己位置推定等の幾何学的なアプローチ、後半が畳み込みニューラルネットワークを中心とする深層学習手法で毛色がだいぶ異なります。前提として線形代数と微分積分とプログラミングが要求されていることから察しが付く通り内容のレベルはだいぶ高く、その辺の工学部で扱う内容と遜色ないと思います（理解できなかった箇所の参考にしようといろいろググったら工学部の授業PDFがたくさんでてきました）。特にPythonと線形代数はある程度自由に操作できるようになっていないとついてけない可能性が高いです。小テストのやり直しがきくのと、提出する演習課題がある程度お膳立てされたものなので単位自体はどうにかなると思います。

330　問題解決の数理（’１７）　
Mathematical Approaches to Problem Solving (’17)
内容充実度：８　内容難易度：８　試験難易度：８
数理最適化って言って

微妙に分かりづらい科目名ですが、数理最適化法です。シンプレックス法・ゲーム理論・状態空間モデル・組み合わせ最適化問題などを扱います。それなりの数学を使いますが、実際に問題を解く過程で微分積分をガンガン使ったりすることはないので、そこまで高難易度というわけではないです。また、担当の大西先生が追加の資料を自身のWebサイト上に用意してくれているので、その辺りも参考にできます。試験はパタン化されているのでしっかり対策すれば解答可能です。

330　数値の処理と数値解析（’１４）
Numerical Computing and Analysis (’14)
内容充実度：７　内容難易度：１０　試験難易度：９
情報コースのラスボス。なぜラジオにした？？？

ナンバリングで専門科目の頂点にいるだけあってゲキムズ科目です。覚悟が必要です。線型代数と微分積分も必須です。後半は微分方程式も出てきます。そもそもある数値計算をコンピュータで計算可能にするためにはこういう工夫をするとよい、という議論をする科目なので、前提となる数値計算（これが線型代数や微分積分）の意味が分かっていないと理解することは不可能です。自分はすべて理解できたとは言えない状態で単位認定試験を迎えることになってしまい悔いが残っています。ラジオ科目で数式が追い辛いのが難易度に拍車をかけています。

情報コース　総合科目

410　色と形を探究する（’１７）
Exploring Colors and Forms (’17)
内容充実度：４　内容難易度：５　試験難易度：８
オムニバス科目の悪いところが出てる

「色と形」と他分野から検討するオムニバス形式の科目です。性質上興味が持てるパートとそうでないパートがはっきり分かれやすい科目かと思います（それ込みで多面的に見ることに意味がある科目だとは思いますが）。特に途中の比較文化論パート（グァテマラの織物）は事例紹介以上の目的をつかむことが難しいです。試験も重箱の隅をつつきまくってくるので無用に難易度が上がっています。

410　進化する情報社会（’１５）
Evolving ICT and Sustainable Society (’15)
内容充実度：４　内容難易度：４　試験難易度：２

情報技術社会論といった趣で、経済成長やプラットフォーム、持続可能性といった側面から情報技術を論じる科目です。個人的には比較的既知の内容が多かったですが、この辺の議論を扱っている科目は意外と他にないので、関心があれば良いかもしれません。

410　多様なキャリアを考える（’１５）
Considering the Diversified Career of Occupation and Life (’15)
内容充実度：４　内容難易度：２　試験難易度：２

広い意味でのキャリアやライフコースについて学びます。社会人歴が浅かったのでせっかくだから少し考えようかと思って履修しました。産業・組織心理学（’２０）と多少重複する内容です。個人的には会社勤めしながら放送大学に入学する選択をした時点で割とキャリア意識高い系だと思っています。

420　技術マネジメントの法システム（’１４）
Law Systems of Technology Management (’14)
内容充実度：４　内容難易度：５　試験難易度：５

労働法・情報法・環境法の三本柱で、エンジニアをやっていて関係しそうな法律はおおむね取り上げられています。逆に言うとかなり取り上げられている内容の幅が広いので、すべてを理解しようとすると相応に大変な科目かと思います。試験は持ち込み可で、じっくり解けばなんとかなるレベルでした。

420　ＡＩシステムと人・社会との関係（’２０）
Relationships between AI Systems and Human Society(’20)
内容充実度：８　内容難易度：７　試験難易度：６
非技術者向けAI科目

AIの歴史と現状を、技術と社会の両面から理解しようという科目です。昨今バズワード化しているAIの本質は何か？という議論ができるようになるかもしれません。過去３回のAIブームの際に何ができて何ができなかったのか？という議論はそれなりに面白いです。進歩があまりにも早すぎる分野なので、閉講するころには陳腐化している予感がしなくもないですが、とっかかりとしては良い科目だと思います。G検定の対策にもなります。

情報コース　卒業研究

卒業研究（情報）
Individual Research(Informatics)
大変ですが、自分でテーマを決めて自分で完成させる卒業研究は達成感も格別です。全科履修生の方、ぜひ卒研書きましょう。AI（自然言語処理）で卒研書いて論文出すまでの軌跡を別途まとめています。

自然と環境コース科目
210　初歩からの物理（’１６）
An Introduction to Physics (’16)
内容充実度：７　内容難易度：８　試験難易度：８
初歩で終わるとは言ってない

物理系の入門科目です。物理に忌避感を抱いている人に向けたリカレント教育的な立ち位置のようで、映像授業は割とホンワカした感じで進んでいきます。とはいえ45分×15回の講義で古典力学から熱力学、電磁気学、量子力学の初歩まで詰め込んだ内容なので割と目まぐるしく、自習は必須だと思います。試験は数式を問うタイプではなく概念の正しさを問うてくるタイプですが、微妙な聞き方をしてくることもありちゃんと理解していないと苦しいです。なぜか初歩からシリーズの中でこれだけ放送大学エキスパートの認定対象から外れており、後述の「物理の世界（’１７）」からが本当の物理だ・・・！という意志を感じます。

210　初歩からの化学（’１８）
Introduction to Chemistry (’18)
内容充実度：６　内容難易度：７　試験難易度：７
「大学化学の」初歩から

化学系の入門科目です。とはいえ原子軌道やら混成軌道やらから始まるので、高校化学のドーナツっぽい図しか知らない人（私など）にとっては結構ハードルが高い内容でした。初歩からの物理（’１６）とセットで履修すると、同じ概念が微妙に違う捉え方で説明されているところがあり面白かったです。

210　初歩からの生物学（’１８）
Introduction to Biology (’18)
内容充実度：５　内容難易度：３　試験難易度：３
ちゃんと初歩から始まって初歩で終わる

「放送大学の初歩から～シリーズは難しい」という通説があるようですが、生物学に限っては正しくイメージする通りの導入科目で、内容的に難しいところはありませんでした。（ワクチンで話題の）RNAの働きなど復習できたのはよかったです。生物学的には～という文言で全然生物学的に正しくないことを言っている人が世の中にたくさんいることが分かりました。

220　初歩からの宇宙の科学（’１７）
Introduction to Astronomy (’17)
内容充実度：７　内容難易度：５　試験難易度：７
宇宙科学の初歩がどの辺までなのかわからない

子供のころ天体観測が好きだったのを思い出して履修してみました。個々の内容もさることながら、はるか彼方にある星たちについてどうすれば知ることができるのか？という様々な観測のアイデアが興味深かったです。宇宙科学を体系的に学ぶ機会というのはあまりないかと思いますが、日々夜空に見えるものに対する解像度が上がり、生涯学習として正しく人生が豊かになる感じがしてよかったです。夜空を見上げる機会が増えました。

220　物理の世界（’１７）
The World of Physics (’17)
内容充実度：８　内容難易度：８　試験難易度：８
微分方程式が解けないと詰む

初歩からの物理（’１６）と力と運動の物理（’１９）、場と時間空間の物理（’２０）、量子物理学（’２１）をつなぐ中級科目です。扱う分野としては初歩からの物理（’１６）と重複していますが、こちらは数式ベースでしっかり「物理学」するイメージです。物理なので当然と言えば当然ですが普通に微分積分（特に微分方程式）がガシガシ出てくるので、その辺の前知識なしにうっかり履修するとひどいことになる可能性が高いです。

220　生物環境の科学（’１６）
Environmental Ecology (’16)
内容充実度：６　内容難易度：５　試験難易度：６

「環境」という切り口から生物を考える科目です。生態系やバイオーム、植景観生態学、人間による環境改変といったテーマを扱います。シンプルに環境と生物の関わりが分析されていて面白いのですが、私は人間社会のメタファーとして見ていました。会社組織や社会の中の人間の行動もその辺の生き物と大して変わらないな、という悟りを得ることができます（人によります）。

220　入門線型代数（’１９）
Introduction to Linear Algebra (’19)
内容充実度：７　内容難易度：７　試験難易度：７
実質必修科目その①

ここまでに何回か出てきましたが、情報数理系の科目を履修するならこれは必須です。行列式から基底変換、固有値までを扱います。特に機械学習に触れる可能性があるのであれば確実に必須です。履修したほうがいいです。試験も過去問をきっちりやれば難しくありません。

220　入門微分積分（’１６）
An Introduction to Calculus (’16)
内容充実度：７　内容難易度：８　試験難易度：９
実質必修科目その②

線型代数と同じく情報系をやるならこれも事実上必須です。こちらはかなりやりごたえがありますが、数理系の科目の理解度が天と地ほど違うので履修をお勧めします。極限からスタートして広義積分・級数まで扱います。導入科目のわりに試験が平然と殺しにかかってくるので油断すると普通に落単します。

220　演習微分積分（’１９）
Problems and Exercises in Calculus (’19)
内容充実度：６　内容難易度：７　試験難易度：７
パワー！！

入門微分積分に対応する演習科目です。問題を解く→採点兼解説→問題を解く→・・・→小テストの流れをひたすらループするパワー系科目です。物量が多く、高校時代の夏休みの宿題をやってる気分になれます。最終レポートは理論を整理するものです。石崎先生の見た目から（勝手に）想像するよりだいぶ辛口採点です。

310　現代を生きるための化学（’１８）
Chemistry for Living in Modern Society (’18)
内容充実度：６　内容難易度：７　試験難易度：８

初歩からの化学と並ぶ化学の基本科目ですが、こちらはやや社会目線で環境問題・資源・創薬といった目線での議論がなされ、とっつきやすい印象です。両方取ると理解が深まるのではないかと思います。全体としてそんなに難しい科目ではないのですがところどころ割と高度な内容があり（ポテンシャルエネルギー曲面とか結晶構造解析の原理とか・・・）、完璧に理解しようと思うと思ったより苦戦しそうです。試験はある程度ちゃんと理解していないと解けない作りです。

310　はじめての気象学（’２１）
Introduction to Meteorology (’21)
内容充実度：７　内容難易度：８　試験難易度：７
結局物理と化学

某朝ドラの影響で履修しました。シラバスにもありますが理論的な説明が多めなので基本的な物理・化学の知識がないと苦しみそうです。時間・空間ともにスケールの大きな話で、仕事の苦しみを忘れられるデトックス効果があります（人によります）。「雨が降る」「風が吹く」といった身近な現象がどのような作用機序によって起こっているのかわかり、面白い科目だと思います（「冷たい雨」と「暖かい雨」があることを知っていますか？）。

320　線型代数学（’１７）
Linear Algebra (’17)
内容充実度：７　内容難易度：９　試験難易度：８

「入門線型代数」の続きです。内積外積からスタートして三角化や標準形、二次形式を扱います。機械学習をちゃんとやるのであればやっておいたほうがいい範囲だと思います。試験は隈部先生のやさしさを感じられます。

320　微分方程式（’１７）
Differential Equations (’17)
内容充実度：？？　内容難易度：１０　試験難易度：１０
数学系のラスボス

入門線形代数→解析入門と進んできた先に待ち構えています。「数値の処理と数値解析」でも少し出てくる微分方程式の解法を扱います。難しいです。覚悟をたくさん持ってきましょう。残念ながら私はすべてを理解することはできませんでした。

330　非ユークリッド幾何と時空（’１５）
Non-Euclidean Geometry and Spacetime (’15)
内容充実度：？？　内容難易度：１０　試験難易度：８
数学系の裏ボス

突然の非ユークリッド幾何学です。最近の機械学習には双曲空間上で動作するものがあり、少しでも非ユークリッド幾何の世界を理解しようと思って履修しました。内容的にはユークリッド幾何学から始まり、双曲三角法や球面三角法を経てミンコフスキー空間に至ります。難易度の割にテキストがかなり薄く、行間を読むのが大変でした（放送授業は丁寧です）。「世界を知った」だけで終わってしまった感覚があり、いつかリベンジしたいです。試験は講義内容と直接はあまり関係ない出題の時があるようです。

330　動物の科学（’１５）
Zoological Science (’15)
内容充実度：６　内容難易度：７　試験難易度：７

動物を対象とした生物学を一通り扱います（そのまんまですが）。生理心理学や比較認知科学を履修している中で、高校時代に学んだ生物の内容がいつの間にか古くなっていることが結構あることに気づき履修しました。情報学で出てくる概念でもちょくちょく生物の生態を参考にしたようなアルゴリズムやアーキテクチャがあるので、復習できてよかったと思います。試験は330だけあって細かいことを聞かれますが、会場試験の時代とは違って在宅試験であれば全部暗記している必要はないのでどうにかなります。

420　暮らしに役立つバイオサイエンス（’２１）
Living with Bioscience (’21)
内容充実度：５　内容難易度：５　試験難易度：７

バイオサイエンスと言っていますが微生物全振りで「生活微生物学」という感じの内容です。食品産業や微生物工業の観点から微生物の働きと活用について学びます。テキストが薄いのと試験平均点が高いので気を抜きがちですが、基本的な生物学と化学の知識がないと内容を理解するのは難しいと思います。醤油と味噌と日本酒に詳しくなれます。

心理と教育コース科目

220　心理学概論（’１８）
Introduction to Psychology (’18)
内容充実度：５　内容難易度：４　試験難易度：４
ここからはじめる心理学

放送大学随一の人気科目です（心理コースの学生が多く、だいたいここから履修するため）。専門科目として開講されている心理学の各領域をオムニバス的にさらいます。個人的には既知の内容が多かったですが、心理学の対象領域の大枠を把握する分には有益な内容だと思います。試験は難しくないです。

320　交通心理学（’１７）
Traffic Psychology (’17)
内容充実度：６　内容難易度：３　試験難易度：４
交通といいつつデザイン要素強め

交通心理学と銘打たれると何か心理学の特殊な領域のような感じがしてしまいますが、通底しているのは注意の理論や、リスクテイキング、エラー理論で、知覚心理学だったりデザイン論で扱われるようなテーマです。黄信号のジレンマや各セグメントのドライバーの認知特性など日常の交通安全に役立ちそうな内容も含まれています。試験は半分くらい常識で解ける内容です。

320　産業・組織心理学（’２０）
Industrial and Organizational Psychology (’20)
内容充実度：７　内容難易度：５　試験難易度：６

主に組織文化やコミュニケーション、モチベーションなどについて学びます。上司・部下に受講してほしい科目ナンバーワン（私調べ）です。特にモチベーション理論やコンフリクトマネジメントは会社ですぐ役立つ内容で、受講してよかったです。中小企業診断士の出題範囲と一部被っているので、試験対策にもなりえそうです。

320　比較認知科学（’１７）
Comparative Cognitive Science (’17)
内容充実度：７　内容難易度：８　試験難易度：９
動物から見る世界

単位認定試験の平均点が55点という心理と教育コースとは思えない数値を叩き出したことで有名な（私調べ）科目です。動物の認知と学習について学びます。認知や学習の方法を細分化した上で、どのような動物がどんな認知的な特性があるのかを知ることができます。「社会的知性」がキーワードの一つです。試験は55点も納得の辛口難易度でした。

320　心理統計法（’１７）
Statistics for Psychology (’17)
内容充実度：８　内容難易度：８　試験難易度：６
という名のベイズ統計入門

半分タイトル詐欺みたいな感じですが実態としては頻度主義統計ではなくベイズ統計に全振りしたベイズ統計入門です。イデオロギー的なほどにベイズを推してくる豊田先生の言動は一見の価値ありです。15回終わったころにはベイズ統計信者になっているに違いありません。閉講が残念で仕方ありません。試験は40問分のマークシートを全部使うストロングスタイルで、いろんな意味で伝説的でした。

320　心理学研究法（’２０）
Psychological Research Methods (’20)
内容充実度：６　内容難易度：６　試験難易度：５

実験法・観察法・面接法・検査法など心理学で使われる研究法を比較しつつ学ぶ科目です。主に「データをどう集めるか」が論点で、「集めたデータをどう処理するか」は心理統計法でカバーしています。ユーザ調査法と若干重複していますが、こちらは心理学ということもあり面接法や検査法に重きを置いている印象です。エビデンスレベルの強弱に関する議論もあったりと、必ずしも心理学ど真ん中の人でなくとも参考になる部分はありました。

320　錯覚の科学（’２０）
The Science of Illusion (’20)
内容充実度：８　内容難易度：６　試験難易度：５
錯覚は目の錯覚だけじゃない

いわゆる「目の錯覚」だけでなく、認知的な錯覚も取り上げているのがポイントです。システムエンジニアとしてはUIUXデザインの文脈で非常に参考になる内容でした。情報コース科目ではありませんが、面白い科目なのでぜひ履修していただきたいです。試験は過去問から出がちなので対策すれば難しくありません。

320　知覚・認知心理学（’１９）
Psychology of Perception and Cognition (’19)
内容充実度：８　内容難易度：８　試験難易度：８
UIUXデザインに効く科目

認知と感覚の仕組みを探る科目です。記憶や注意、意思決定の方策決定などが対象です。コンピュータによる情報処理を学ぶ情報コースの学生にとって、我々の身体が持つ情報処理機構の仕組みを理解しておくことは大いに意味があることだと思います。実際にディープラーニングや信号処理の仕組みには、この科目で扱うような人間の仕組みからのメタファーが多数取り入れられています。試験は細かいことを問われて難しめです。

320　生理心理学（’１８）
Physiological Psychology (’18)
内容充実度：７　内容難易度：８　試験難易度：６

神経心理学や脳科学に近い科目です。情報コースと直接的には関係ないですが、コンピュータの情報処理の多くがこの科目で扱うような生体の機構と類似していることを考えると、余裕があれば履修してみると新しい発見があると思います。試験は記述式ですが持ち込み可です。

320　学習・言語心理学（’２１）
Psychology of Learning and Language (’21)
内容充実度：７　内容難易度：７　試験難易度：８
文章が人選びそう

学習による行動変化、その特殊パタンとしての人間の言語習得について、学問上の位置づけの明確化と機序の理解を目指す科目です。敢えて「学問上の位置づけの明確化」と書いたのはここをかなり重視した構成になっているためで、前半1/3かけて心理学からの視点・言語学からの視点・生理学からの視点から対象を見つめなおすというやや特殊な構成になっています。個人的にはそれぞれの領域を少しずつかじったことがあったのでフムフムと読んでいけましたが、人によっては本題に入る前に脱落しそうです。

社会と産業コース科目

210　技術経営の考え方（’１７）
Management of Technology and Innovation (’17)
内容充実度：６　内容難易度：６　試験難易度：６

専門知識の活用やイノベーションに関わる科目で、特に企業勤めのIT技術者にとってはあまり意識することのない経営的なものの見方を学べて良い機会だったと思います。会社や社会のイノベーションシステムがどのように動いているのかを知っているのと知らないのでは、技術者個人のものの考え方に大きな差が出てきます。試験は平均的な難易度でした。エンジニアの方には余裕があればおすすめです。

210　新しい時代の技術者倫理（’１５）
Ethics for the Engineers of the 21st Century (’15)
内容充実度：５　内容難易度：４　試験難易度：５

東日本大震災以降の「新しい時代」を対象とし、技術者倫理について議論します。主張は全体通して「技術者たるもの哲学者たれ」というもので、密度が濃いわけではありませんが、倫理的判断基準について知っておくことは技術者にとって重要なことだと思います。試験は論述で、結構なボリュームです。

310　マーケティング論（’１７）
Marketing (’17)
内容充実度：７　内容難易度：６　試験難易度：８

単位認定試験の平均点が53点台というなかなかな数字をマークした科目です。スタンダードなマーケティングの教科書といった趣で、マーケティングコンセプトから始まりセグメンテーションやポジショニング、価格戦略やブランド戦略について扱います。後半でサービスマーケティングやリレーションシップマーケティングが取り上げられているのがやや新しめな印象です。中小企業診断士の試験対策にも良さそうです。試験は厳密性が要求される内容で、難しいというより得点しづらい作問の仕方でした。

310　物質・材料工学と社会（’１７）
Materials Science and Engineering in Our Society (’17)
内容充実度：８　内容難易度：７　試験難易度：７
こうじょうけんがく

社会と産業コースで一番産業っぽい科目です。鉄道やファッション、航空機といった現実の製品から「トップダウン」で各製品に関係する材料に迫るというアプローチをとっています。扱う内容自体は毎回違うので（セメント、炭素繊維、半導体・・・）しっかり理解しようとすると前知識か自習が必須だと思います。放送授業が工場見学っぽくて楽しめです。

310　住まいの環境デザイン（’１８）
Environmental Design for Housing and Living (’18)
内容充実度：６　内容難易度：６　試験難易度：５

在宅ワークが１年以上続き、少しでも住環境を向上させようと思って履修しました。エコな暮らしの考え方がいろいろ学べます。除湿設備を整えたりカーテンを変えてみたり細かいところをカイゼン中です。光熱費を減らして授業料のモトを取りたいです。

310　地域と都市の防災（’１６）
Comprehensive Disaster Management of Regions and Cities (’16)
内容充実度：７　内容難易度：６　試験難易度：７

自宅周辺がハザードマップで真っ赤っかだったことに衝撃を受けて履修しました。防災について、法律的な観点から技術的（免振技術など）な観点まで横断的に学ぶ科目です。江戸・東京という町は災害からの復興によって成立してきた、という議論が印象的でした。これを履修したからといってハザードマップが青くなるわけではないですが、心構えにはなりました。

320　都市・建築の環境とエネルギー（’１４）
Cities, Buildings, Environment and Energy (’14)
内容充実度：６　内容難易度：５　試験難易度：５

主に熱環境やエネルギーの観点から都市について考える科目です。仕事でインフラ系のお客さんと会話する機会があり、ヒントになればと履修しました。これまでさほど意識することのなかった緑化や通風計画という観点から街並みを眺められるようになり、少しだけですが見方が変わった気がします。

330　環境の可視化（’１５）－地球環境から生活環境まで－
Visualization of Environments (’15) : from Global Environments to Living Environments
内容充実度：６　内容難易度：６　試験難易度：６

リモートセンシングやシミュレーションを駆使して環境情報を可視化する方法について議論されます。環境センサーの情報処理として情報コースにいてもいい科目だと思います。対象も地盤・水流・熱環境と様々で、IoT時代（ベタですが）に効いてくる科目だと思います。試験は教科書の内容がそこそこ分かっていれば解けるレベルです。

生活と福祉コース科目
210　人体の構造と機能（’１８）
Structure and Function of the Human Body (’18)
内容充実度：７　内容難易度：８　試験難易度：７

順天堂大学の先生によるガッツリ講義で、系統的に学ぶことが意識されています。おそらく看護師の方がメインターゲットの科目だと思いますが、私はヒューマンインタフェース系の仕事をやるにあたって一回人体についておさらいしておきたいなと思って履修しました。試験は持ち込み可なので温情があって助かります（持ち込み不可だとこういうモチベーションで履修するにはかなり厳しいと思います）。

220　生活における地理空間情報の活用（’１６）
The Use of Geospatial Information in Daily Life (’16)
内容充実度：６　内容難易度：４　試験難易度：１

生活者＝ユーザ目線での地理空間情報の利活用についての科目です。トレーサビリティや疾病の空間分布といった身近なテーマが取り上げられます。切り口が地理空間情報なので、意外な活用法も紹介されていて面白いです。試験は持ち込み可で簡単な部類です。

310　生活環境と情報認知（’１５）
Cognitive Informatics on Human Living Environment (’15)
内容充実度：５　内容難易度：５　試験難易度：１

生活環境という切り口から、人間が情報をどのように認知し処理しているかを議論するオムニバス科目です。認知心理学に近い分野から環境情報の測定、医療情報の活用まで多岐にわたります。これも試験は持ち込み可で簡単な部類です。

320　ソーシャルシティ（’１７）
Social City (’17)
内容充実度：６　内容難易度：５　試験難易度：４

わかりにくい科目名ですが、まちを対象に環境とコミュニケーションについて多角的に検討する科目です。マーケティングやソーシャルグラフから始まり、モバイルセンシングや熱環境のシミュレーションまで話が広がります。私はまちづくりそのものを仕事にしているわけではありませんが、扱っているシステムが実空間インタフェースに近いこと、デジタルツインやメタバースといった領域に片足を突っ込んでいることから履修し、なかなか示唆に富む科目だったと思います。純粋にまちづくりに関心がある方にもよさそうです。試験は選択式ですがそれなりに理解していれば問題なく解ける水準です。2023年度から後継科目のソーシャルシティ（’２３）が始まるようです。

人間と文化コース科目

210　コミュニケーション学入門（’１９）
Introductory Course on Communication (’19)
内容充実度：８　内容難易度：６　試験難易度：７
無茶ぶりしてくるお客さんに履修してもらいたい

コミュニケーションの基礎概念から始まり、言語/非言語コミュニケーションの特徴や、多文化共生、文化進化論あたりを扱います。前半では日々無数に繰り広げているコミュニケーションの裏にはこんな理論が提唱されているのか、という気づきの多い内容で、大学の入門科目としてもおすすめできます。一方で後半の多文化共生と外国人労働者関係の章は、大切な議論であることは理解できつつも科目名から想起する内容からは若干外れている感じがあり（なぜここに置いているのかは説明がありますが）、多少人を選びそうです。試験は択一式で、授業内で扱った理論を実際の具体例に適用してみるとどうなるか？という問いが多めです。個人的にはこの出題方式は理解が促進されて非常に良いと思います。特に在宅受験になってから、教科書と記述が一致してるかどうかの国語クイズみたいになってしまってる科目が多いので・・・

210　現代人文地理学（’１８）
Contemporary Human Geography (’18)
内容充実度：７　内容難易度：６　試験難易度：７

「人間・環境」と「地理」の組み合わせからなる学問で、環境問題や災害、都市化といったテーマが中心的な論点です。GISを扱う回もあるので生活環境情報の表現－ＧＩＳ入門（’２０）あたりと相性が良いかと思います。私たちがこの世界で生活する以上地理との関わりは必須であることを思い出させてくれる科目です。個人的には「焼き畑は必ずしも環境に悪くない」という議論が印象的でした（子供のころからなんとなく環境破壊の代表的な絵面のような感じがしていたので）。

210　博物館概論（’１９）
Introduction to Museum Practice (’19)
内容充実度：４　内容難易度：２　試験難易度：２

第一義的には学芸員養成課程の科目ですが、趣味がミュージアムめぐりなので履修してみました。博物館額の各分野を概観するオムニバス系の科目で、博物館が持ついろいろな側面を知ることができます。

210　新しい言語学（’１８）－心理と社会から見る人間の学－
New Trends in Linguistics (’18): Humanics with Psychological and Sociological Perspectives
内容充実度：８　内容難易度：７　試験難易度：６
犬はゴーゴリと名付けよ

言語研究法（’１９）とセット売り感のある科目で、言語研究法（’１９）が古典的な言語学を扱うのと対照的にこちらでは認知言語学や社会言語学や語用論といった言語学の「新しい」領域を扱います。印刷教材の言葉を借りれば、「心理学的能力や社会的コミュニケーション能力の結実したもの」として言語を捉えるものです。個人的には命名論の「表示性」と「表現性」の対立が興味深く、世の中で物事が命名される時にどういった力学が働いているのか考えさせられました。試験は激アマではないですが、順当に勉強していれば問題ないレベルです。

210　日本語学入門（’２０）
Introduction to Japanese Linguistics (’20)
内容充実度：７　内容難易度：７　試験難易度：７
「は」と「が」の違い説明できますか？

日本語の音韻・文法・歴史・方言について論じる科目です。義務教育の「国語」では扱わない（扱った方がいいんじゃないの？と思いましたが）、日本語を客観的な一言語として捉える視点を獲得できます。「は」と「が」の違いが説明できるようになります。敬語表現の変遷や方言の周圏分布など、現代日本で生きるにあたって有益な内容も多いと思います。自然言語処理との捉え方の違いが鮮明に見えてくるのでその辺りを専門にしている方にもお勧めできるかと思います。試験はしっかり理解できていないと苦しい問題も出ます。

310　言語研究法（’１９）
Introduction to Linguistics (’19)
内容充実度：６　内容難易度：６　試験難易度：７

あまり研究法という感じはなく英語の科目名（言語学入門）の方が正確な気がしますが、新しい言語学（’１８）に対する「旧」言語学を扱う科目です。オンライン科目ですが特に演習とかがあるわけではないので小テスト付きの放送授業という趣です。古典的な言語学の対象である音韻論や形態論、統語論、意味論などを扱います。こちらも自然言語処理erの方にもお勧めできると思います。小テストが一発勝負なので多少気を使うかもしれません。

310　博物館展示論（’１６）
Museum and Exhibition Studies (’16)
内容充実度：５　内容難易度：２　試験難易度：２

リトルワールド、博物館明治村、国立科学博物館などを取り上げ、「資料を展示する」ことに関連する議論をしていきます。東京国立博物館や国立科学博物館などは子供のころからよく通っていたので、展示にこんな工夫がされていました、という説明が伏線回収的で楽しめました（そして博物館明治村など行ったことのなかったところはこの機会に行ってみました）。ほかの博物館系科目と比べても一番一般利用者に近い分野なので、普通に眺めているだけでも博物館が好きな人は面白いと思います。試験は簡単です。

310　博物館資料保存論（’１９）
Preservation of Museum Collections (’19)
内容充実度：４　内容難易度：３　試験難易度：３

展示論から一転して、ほぼ一般利用者の目に触れることはない部分です。これはこれでバックヤードツアー的な趣があって面白いです。日本の温湿度がいかに博物館資料の保存に適していないかがよくわかり、職員の方に頭が下がるようになります（？）。

320　博物館教育論（’１６）
Museum Education (’16)
内容充実度：３　内容難易度：２　試験難易度：３

博物館で行われる教育活動について取り上げる科目です。「博物館教育」と言っても博物館主催のセミナーのような公式のイベントだけでなく、個人的な学びや来館者同士のコミュニケーションもまた学びであるということが強調されます（単なる「教育」も似たような考え方があると思いますが）。ちょっと事例紹介してるだけっぽくなってしまってるのが構成として惜しい感じがしました。

320　博物館経営論（’１９）
Museum Management (’19)
内容充実度：３　内容難易度：２　試験難易度：４

博物館経営という訪問者側がほぼ意識しないであろう内容について学ぶ科目です。完全な公共機関でも民間企業でもない博物館という組織が政策に翻弄されながら経営していることがよく分かります。プログラム評価や提携戦略のパートは会社で仕事していくうえでも参考になるところかと思いました。博物館は社会にどんな価値をもたらすのか？という議論は昨今の文化施設に対する風当たりに対する回答として一見の価値ありです。

320　西洋音楽史（’２１）
History of Western Music (’21)
内容充実度：７　内容難易度：６　試験難易度：６

古代ギリシャから19世紀までの歴史的展開を追う構成です。我々が当たり前のように考えている「クラシック音楽」はどこに由来するのか？という問いが中心にあります。放送時間45分の制約で紹介される音源が限られているのでかなり理論面に寄っており、扱われた曲をちゃんと聞きたかったら自分で探さないと厳しいです（私はAmazon Music Unlimitedを契約して聞いてました。グレゴリオ聖歌とかマニアックなオペラとかも割とカバーしててAmazonすげー！となります。）。これを履修してから古楽に微ハマり中です。

320　舞台芸術の魅力（’１７）
Charm of Performing Arts (’17)
内容充実度：７　内容難易度：７　試験難易度：８

西洋芸術の歴史と理論と同じ青山先生の舞台芸術（オペラ・バレエ・ダンス・演劇・歌舞伎など）に特化した授業です。そもそも舞台でパフォーマンスするとは何か？とか古典演劇が古典たる所以は何か？という根本的な話からスタートします。映像が豊富で普段あえて意図しないと見ないようなパフォーマンスを見る機会になるので良いと思いました。オペラ座の馬蹄形劇場は社交のためだったというのが印象的でした。試験はやはり在宅試験向けにチューニングしてきている感じがします（2021年度1学期は平均53.9点。。）。

330　西洋芸術の歴史と理論（’１６）
History and Theory of Western Art (’16)
内容充実度：８　内容難易度：７　試験難易度：９

UIUXデザイナーという仕事柄、「芸術理論」というものに関心を持って履修しました。テレビ授業の本領発揮という感じでヨーロッパ各地の美術館や教会を巡りながら進んでいきます（お金あったんだなあ）。「芸術は芸術家の自己表現ではなく、世界表現である」というスタンスに立ち、時代時代の世界の捉え方を追いながら作品を解釈していきます。「ゴシック」「バロック」「ロココ」など、なんとなく聞いたことはあるけど何なのかよくわからなかった概念が整理されてすっきりした気持ちになれました。2021年から在宅試験向けに単位認定試験がチューニングされてありえないくらい難化してるので要注意です。
330　日本美術史の近代とその外部（’１８）
Modernism of Japanese Art History and it’s Exterior (’18)
内容充実度：８　内容難易度：７　試験難易度：？

単位認定試験が実質レポートな特殊科目です。「近代とその外部」というのが若干わかりづらいのですが、ざっくり日本美術とヨーロッパやアジア諸国（アフリカも少し出てきます）の美術の相互作用に焦点が当たっていると理解しました。芸術作品とその背後にある思想、さらに他の地域のそれらを有機的に結んでいく綺麗な構成で、美術や文化に関心のある方であれば面白いのではないかと思います。通信指導・単位認定試験ともにレポート課題の候補に明らかに無理ゲーと思われるトラップ課題がかなりあるので、手を動かし始める前に書けそうかどうかよく精査してから取り組むことをお勧めします。

410　音を追究する（’１６）
Exploring Sound (’16)
内容充実度：７　内容難易度：６　試験難易度：６

「音」がテーマのオムニバス科目で、物理・心理・音楽・言語・社会の切り口から議論します。単位認定試験は同じオムニバス科目の「色と形」よりは重箱の隅つつく系の問題が少なく、解きやすい部類かと思います。コンサートホールの音響特性の話が興味深かったです。

大学院科目

2022年、ついに大学院科目にも手を出してしまいました。放送大学は沼。

情報学の技術（’１８）
Technologies of Informatics (’18)
内容充実度：８　内容難易度：７　試験難易度：７
新人研修に使おう

猛烈にざっくりした科目名ですが、基本的にはソフトウェア技術者を対象に、一旦社会の視点に立ち返って情報技術の技術的な要素を掘り下げてみる、という趣旨の科目です（社会の視点からというには技術的な掘り下げが深すぎる気がしなくもないですが）。障害分析やシナリオによる要求獲得の技法、制限日本語による要求表現、技術者教育などを扱います。中盤のコンパイラの回だけは少々数学的な色合いが濃すぎますが、残りは新人研修に使ってもいいのでは？と思える（もはや部署で使おうかなと思ってる）水準です。IT企業で普通に仕事をしているだけだと認知できない技術や、なんとなく使っていても厳密な扱いを理解しているかと問われると答えに窮する技術というのがあると思いますが、その辺りに手が届くというのがこの科目の存在意義だと思いました。試験の平均点が異様に高いですが普通に難しかったので大学院科目の試験平均点はアテにならなそうです（そもそも精鋭しか受けてないので、、）。量子コンピュータがちょっとだけ出てきます。

ソフトウェア工学（’１９）
Software Engineering (’19)
内容充実度：８　内容難易度：８　試験難易度：７
UML、アーキテクチャ、プロジェクト計画

開発プロセスから始まり、UMLを使ったモデル化、品質管理といったソフトウェア開発の技術を学ぶ科目です。特にオブジェクト指向に力点が置かれ、結局オブジェクト指向の何が嬉しいのかよくわかっていなかった私にとっては学びが大きかったです。やはり実務と並行してあるべき論を学ぶことで見えてくるものもあります。中盤のモデル検査（オートマトン）と形式手法のところだけガチめの数理論理学なのでここでしばらく止まりました。試験もなんやかんやきちっと理解していないと落としそうな問題が出ます（例によって平均点は高いのですが）。こっちもUML周りを中心に新人研修に使えるレベルだと思います。

知能システム論（’１８）
Intelligent Systems (’18)
内容充実度：９　内容難易度：９　レポート難易度：気合による
放送大学でAI人材になろう the Final

人工知能技術を学ぶオンライン科目です。AI人材になった↓ので満を持して履修しました。

分野の進化スピードがあまりにも早すぎるので（受講当時）4年前の開講だとどうかな？と思いましたが、現在主流の深層学習（さすがにBERTとかは入ってませんが）に加え、深層学習の強すぎるパワーによって主流から外れてきた数々のトライアル＆エラーを振り返ることができるのが却って勉強になります。G検定とかE資格はほぼ機械学習・深層学習一本勝負になってしまっているので、その周縁知識を補完する意味でもいい科目だと思います。昨今はGoogle Colabと様々なパッケージを活用すれば技術的・数学的な内部処理をあまり理解できていなくとも簡単にAIでポンできてしまう時代ですが（それ自体は喜ばしいことです）、やはりその下層にある基礎技術を理解しているのとしていないのでは応用の幅が大きく変わってくると思います。レポートはテーマが何十個かあるので実装系でもリサーチ系でも好きに選べます。放送大学は昨今データサイエンスに力を入れていますが、この科目の内容が理解できれば一つの山の頂上に達したと言えるのではないかと思います。

生活環境情報学基礎演習（’１８）
Basic Seminars in Living Environment Informatics (’18)
内容充実度：８　内容難易度：９　レポート難易度：前半１０・後半３
スクラッチでつくる信号処理入門

生活健康科学プログラムに属するオンライン科目で、前半は時系列データに対する信号処理を扱うScilabプログラミング演習、後半はArcGISを使った地理空間情報の演習です。後半については学部科目の生活環境情報の表現－ＧＩＳ入門（’２０）と重複する部分があります。前後半で難易度が大きく異なり、後半は授業内で扱われるArcGISの基本的な操作が分かれば容易に対応可能ですが、前半は相当に高度なプログラミング能力が求められます。シラバスの履修上の留意点には「パソコンの基本的な使い方を知っていて、表計算ソフトでの四則演算の経験、高校卒業程度の数学の知識があれば履修可能です。」と書いてありますがこれはかなり怪しく、学部の手取り足取り教えてくれるプログラミング系科目とは異なり「～を行うプログラムを作成せよ」とぶん投げてくる形なので配列操作や周波数解析の手法がある程度分かっていないと苦しいと思います。私は前半の課題に数十時間要しました。

情報デザイン特論（’２２）
Exploratory Study on Interaction Design (’22)
内容充実度：７　内容難易度：７　試験難易度：６
デザインと哲学のはざまで

学部の「情報デザイン」と姉妹科目と思われます。抽象的な議論としての「デザインとは何か？」「デザインするとはどういう手続きか？」という問いに挟まれて、講師陣が実践してきた看護現場や博物館でのデザインプロジェクトが紹介される形を取ります。三人称での観察と一人称での省察の関係によってデザインができあがっていく、というのが根底にあるようで、この科目の教材を見ているだけだと具体例でしかない部分がやや多く、そこから抽象化してどのような手続き・思考が必要なのか？と受講者自身が納得するまで考えることが必要な作りになっています。「情報デザイン」を履修、ないし自身でデザイン的な（これが必ずしも世にイメージされる「デザイン」ではないことが明かされるわけですが）営みに関心がある方が受講すると意味のある科目だと思います。試験は記述で、自身の経験を省察する小論文のような形です。

音楽・情報・脳（’２３）
Music, Information, and Brain (’23)
内容充実度：７　内容難易度：７　試験難易度：８
ハイパーソニック！

放送大学の科目の大半が圧倒的な編集努力によってその分野の標準的な教科書を目指している中にあって、ハイパーソニック・エフェクトという特定の学説にかなりの重点を置いた異色科目です。情報コースにありますが、音楽を中心に脳科学や生理学、情報工学といったいくつかの切り口で音楽が人間に与える影響を明らかにしようという内容上、学部の総合科目に近い位置づけであると思います。私も関連論文を調べてみましたが、ハイパーソニック・エフェクトは未だ定説とは言えない状況でもあり、意欲的ながら扱いが難しい科目だなと思いました。試験は記述式で授業内で扱った内容を問われるものですが、なかなか採点が厳しい感じがしました。

コンピューティング（’１９）
Computing (’19)
内容充実度：８　内容難易度：１０　試験難易度：９
計算理論の沼へ・・・

チューリング機械・帰納関数論・ラムダ計算といった計算理論を扱う科目です。様相論理やカリーハワード同型対応、ゲーデルの不完全性定理といった（普通のシステムエンジニア目線では）数学的なそこそこの深淵を覗くことになり、難しい科目です。教材内では理論の説明が主ですが、試験はきっちり計算（というより理論の帰結としての具体例の処理という方が正しいかもしれませんが）が求められます。かつ過去問の解答が未公表のため、参考文献をあれこれ駆使する必要がある点でもなかなかハードルが高いです。

おわりに

以上です。なかなかのボリュームですね。皆様のご参考になればうれしいです。

せっかくマイルストーンを名乗ったので、広く科目情報を全コース向けに充実させたいです。ほかにも似たような試みをされている方をTwitterなどで見かけているので、リンクするとか何か考えようと思います。

（2021年8月追記）→リンクしてみます。

放送大学個人的デ・シラバス｜ぷじぇば｜note
放送大学で履修した科目をまとめておこうと思い、この投稿をします。 自分で学んだことを言語化しつつ、誰かの役に立ちますよう
note.com
↑同世代のITエンジニアで勝手にシンパシーを感じてるぷじぇばさん

＜放送大学＞ 2021年度前期 履修科目レビュー！??｜坂口さかな＠後悔しない大学選び｜note
こんにちは！放送大学心理と教育コースの坂口さかなです。 放送大学2021年度前期にぼくが履修した16科目(全て心理系)
note.com
↑心理と教育コースの坂口さかなさん

【放送大学おすすめ科目をご紹介】看護学士を目指して履修した科目を、すべて振り返ってみた
こんにちは、生涯現役放送大学生もなかです！ 今回はわたしがこれまでに「看護学士を目指して放送大学で履修した科目」を全てご紹
http://www.inton-kangoshi.com
↑全く違う属性ですが看護師のもなかさん

↑京都クスノキ大学出身のぺでさん

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クレカ情報7千件不正入手か、自作プログラムで違法収集疑い 高校生逮捕
https://www.sankei.com/article/20250121-23DX7HRF5RNVPJOQ5YFM5E3N4I/?utm_source=newsletter&utm_medium=morning&utm_campaign=20250122&utm_content=news

『2025/1/21 18:16
社会
事件・疑惑
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京都府警本部＝京都市上京区
京都府警本部＝京都市上京区

自作のプログラムを使って他人のクレジットカード情報を不正に入手したとして、京都府警などは21日、不正アクセス禁止法と割賦販売法違反容疑で、神奈川県伊勢原市の高校生の男子生徒（17）を逮捕した。「僕がやったことに間違いありません」と供述し、容疑を認めている。

府警は、男子生徒が同様の手段で約7千件のクレジットカード情報を収集していたとみて捜査を進める。

逮捕容疑は昨年7月～8月、クレジットカードの有効性を確認する自作のプログラムを使い、秘匿性の高い通信アプリ「テレグラム」上で、6人分のクレジットカード情報を不正に入手したなどとしている。

府警によると、男子生徒はテレグラム上で他人のクレジットカード情報を不正に取得する技術を競うチャットグループに所属していたという。』

時間がかかるWebでの調べ物をAIに丸投げしよう！「browser-use」の使い方
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/nishikawa/1654156.html

『西川 和久2025年1月17日 06:16

　去年(2024年)年末あたりから「browser-use」の文字がXのタイムラインに流れ出し、試したところなかなか面白かったので、今回ご紹介したい。一言で言えば「LLMとWebブラウザを使ったタスク処理」だが、一体何ができるか！？について、順に解説したい。

その1 – cli版

　まず、browser-useとは何か？簡単に解説しよう。去年12月に「Claude Desktop」+「MCP」の組み合わせでローカルのファイルやDB(データベース)にアクセスしたが、そのWebブラウザ版と言えば分かりやすいだろうか？
記事を要約する(AI)3行まとめ

関連記事
【西川和久の不定期コラム】「MCP」でチャットAIが外に飛び出せる！Claude DesktopでDBとファイルを操作してみた(2024/12/11)

　つまり、プロンプト(Prompt)でLLMに指示、それをWebブラウザ操作的に解釈して実行。Webブラウザ上の特定文字を読み取り、LLMへ戻すといった仕掛けとなる。

　説明するより実際操作した方が早いので環境構築を行ないたい。今回はLLMにbrowser-use推奨の「OpenAI / gpt-4o」を使用する。

　実行には、Pyhtonとその仮想環境の「mini conda」なども必要。Pyhtonのバージョンは3.12。仮想環境は「venv」でも「uv」でもいいのだが、ここでは筆者が愛用しているmini condaを使用する。以下、適当なフォルダを作って実行(実際は%以降のコマンド)。

(base) % mkdir browser-use-cli
(base) % cd browser-use-cli
(base) % conda create -n browser-use python=3.12
(base) % conda activate browser-use
(browser-use) % pip install browser-use
(browser-use) % playwright install

これで準備完了だ。browser-use自体はpipのライブラリであるためこの1行でOK。playwrightは、筆者も初めて使ったのだが、主な用途はE2Eテスト自動化フレームワークとのこと。Microsoftが開発している。

　動かすには簡単なコードが必要となる。たとえばtest.pyに以下のコードを記述。YOUR_API_KEYにはOpenAI APIキーを入力する。

from langchain_openai import ChatOpenAI
from browser_use import Agent
import asyncio

OPENAI_API_KEY=”YOUR_API_KEY”

async def main():
agent = Agent(
task=”””
あなたは記事監視エージェントです。
以下のURLから記事を監視をしてください。
対象記事: AI

• https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/nishikawa/index2024.html

下記の形式で5件見つけてください。

• 日付
• タイトル
• URL
  “””,
  llm=ChatOpenAI(openai_api_key=OPENAI_API_KEY, model=”gpt-4o”),
  )
  result = await agent.run()
  print(result)

asyncio.run(main())

VSCode上のtest.py
　実行は python test.py。

筆者2024年の記事からAI関連5件をピックアップ
　結果は以下の通り(そのままでは見づらいので整形)。

1.

• 日付 : 2024年8月21日
• タイトル : 生成AI画像の写真はもはや実写レベルに！？話題のFLUX.1で…
• URL : https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/nishikawa/index2024.html
  2.
• 日付 : 2024年12月27日
• タイトル : 2024年を振り返る～公私ともにAI一色の1年！
• URL : https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/nishikawa/index2024.html
  3.
• 日付 : (日付なし)
• タイトル : 高速な動画生成AI「AnimateLCM」登場！そしてStable Video…
• URL : https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/nishikawa/index2024.html
  4.
• 日付 : 2024年10月
• タイトル : Hailuo AI、Mochi Preview、Stable Diffusion 3.5、OmniGen…
• URL : https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/nishikawa/index2024.html
  5.
• 日付 : (日付なし)
• タイトル : AIとGPUで染まった1年！2023年を振り返る
• URL : https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/nishikawa/index2024.html
  こうなる。正解だ。かかったコストは$0.08(画面キャプチャは$0.5開始)。安いのか？高いのか？ 　コードを見れば分かると思うが、指示している部分は、 task=""" あなたは記事監視エージェントです。
  以下のURLから記事を監視をしてください。
  対象記事: AI
• https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/nishikawa/index2024.html

下記の形式で5件見つけてください。

• 日付
• タイトル
• URL
  “””,
  ここになる。つまり、この中を書き換えればいろいろ応用可能。コード書くのが面倒かも知れないが、この程度なら何とかなるのではないだろうか？

その2 – WebUI版
　ここまでは、エディタなどを使ってtask=””” … “””, の中身を実行する内容に応じて書き換える必要があった。簡単と言えば簡単なのだが、面倒！っと思う人用に先日WebUI版もリリースされた。インストールは以下の通り(この時、cli版のmini conda環境に加える形となる)。

(browser-use) % git clone https://github.com/browser-use/web-ui
(browser-use) % cd web-ui
(browser-use) % pip install -r requirements.txt

.env に API Keyを設定
(browser-use) % cp .env.example .env
OPENAI_API_KEY=XXXX

WebUI 起動
(browser-use) % python webui.py –ip 127.0.0.1 –port 7788
※ Webブラウザ http://127.0.0.1:7788 で起動。他とPortなどが当たる時は変更する
　起動すると以下のような画面が現れる。最低限触るのはLLM Configuration。

anthropic
　claude-3-5-sonnet-20240620, claude-3-opus-20240229
openai
　gpt-4o, gpt-4, gpt-3.5-turbo
deepseek
　deepseek-chat
gemini
　gemini-2.0-flash-exp, gemini-2.0-flash-thinking-exp, gemini-1.5-flash-latest, gemini-1.5-flash-8b-latest, gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219
ollama
　qwen2.5:7b, llama2:7b
azure_openai
　gpt-4o, gpt-4, gpt-3.5-turbo

これだけに対応しているので、API Keyを持っているプロバイダを選ぶ。この時、deepseek / deepseek-chatのようにVision(画像認識)非対応モデルは、Agent Settings / Use Visionのチェックを外す。

　これらLLM API関連部分は、src/utils/utils.pyに入っているので、少し書き換えればローカルで動作するLM StudioのOpenAI APIを使うことも可能。ただM4 Max 128GBに収まる程度のモデルだと商用より賢くないため、動くのは動くものの正常な結果は得られなかった(Phi-4、llama-3-8b-chat、Qwen2-VL-7B-Instruct、wen2.5-7b-chat-1106、sky-t1-32b-previewで確認)。

　LM StudioなどOpenAI API互換のアプリで実行するには

src/utils/utils.py

の113行辺りに

　”openai”: [“gpt-4o”, “gpt-4”, “gpt-3.5-turbo”],
とあるので、このように使用するモデル名を追加

　”openai”: [“wen2.5-7b-chat-1106”, “gpt-4o”, “gpt-4”, “gpt-3.5-turbo”],
Agent Settings
・非Visionモデルの場合は Use Vision のチェックを外す
LLM Configuration
・LLM Provider: openai
・Model Name: 追加したモデル名
・Base URL: http://192.168.11.49:1234/v1 endpointを追記

これで動作する。うまく動いたモデルがあったらぜひ筆者に教えてほしい。

Agent Settings。使用するモデルによってはUse Visionのチェックを外す

LLM Configuration

Browser Settings

Run Agent
　前置きが長くなってしまったが、OpenAI / gpt-4oはすべてデフォルトのままでOK。まず動作確認から。Run Agentに

“go to google.com and type ‘OpenAI’ click search and give me the first url”

とあるのでそのまま実行してみる(訳:google.com にアクセスして「OpenAI」と入力し、検索をクリックして最初のURLを教えてください)。

WebUIを使って”go to google.com and type ‘OpenAI’ click search and give me the first url”を実行。これで$0.03

　Results / Final Resultに“The first URL is https://openai.com.”とあるのであっている。なお、Resultsの白いブランク部分はwebm形式でWebブラウザが表示した内容を録画してあり、後から確認可能だ。

　以上のように、WebUIだとコードにあるプロンプト部分を毎回書き換える必要もなく、Run Agentに入力するだけ……と手軽だ。

　画面キャプチャはmacOSだが、Windows 11でもまったく同じ手順で動作することは確認している(扉の画面キャプチャ参照)。ハマる部分もなく、Python関連アプリのセットアップとしては簡単な方だろう。

実践編 – 渋谷から北海道に蟹鍋食べに行って一泊するとHow much！？

　WebUIが動いたので実践編。browser-useについてネットなどを調べるとログインが必要なサイトはダメっぽい。と言って単に検索すれば分かるものは面白くないので、複数の項目で検索し、得た金額も合算したい。そこで考えたのは、

以下のかかる合計費用および、それぞれの費用を計算/表示してください
-渋谷から札幌へ
-名店で蟹鍋を食べる
-ホテルに一泊
-札幌から渋谷に戻る

としてみた(笑)。

渋谷から北海道に蟹鍋食べに行って一泊するとHow much！？指示に従って自動で調べてる様子(Resultsの録画から)。約2分30秒
　結果はいかに！？

The estimated total cost for a 1-night, 2-day trip from Shibuya to Sapporo, including flights, dining at a famous restaurant, and a hotel stay, is between ¥36,871 and ¥55,871. This accounts for the following expenses:

• Flights (Shibuya to Sapporo and back): ¥20,871
• Dining (Crab hot pot in Sapporo): ¥6,000 to ¥15,000
• Hotel (1 night): ¥10,000 to ¥20,000. 　合計金額3万6,871円から5万5,871円。え”！？そんなに安いの？という感じだ。新幹線で品川/新大阪間+食事と大差ない。 　内訳は飛行機:2万871円、蟹鍋が6,000から1万5,000円、ホテルが1万から2万円。 　鍋と宿は(インバウンド価格になっていなければ)そんなものかなという感じだが、飛行機が往復で約2万円？と、改めて自分で調べると片道8千円ちょっとからある。時期や時間にもよりだろうが、行けないことはないようだ。 　そしてこれを調べるのにかかった時間は約2分半。API費用はたった$0.21。ものにもよるだろうが人が調べるより速くて安いのでは！？と思えた。 　実際の動きは以下の通り。結構ちゃんと調べているのが分かる。これを人の手で行なうと、約2分半では済まないだろう。

{
“queries”: [
{ “description”: “渋谷から札幌までの航空券の価格” },
{ “description”: “蟹鍋 名店 札幌 価格” },
{ “description”: “札幌 ホテル 料金” },
{ “description”: “札幌から渋谷までの航空券の価格” },
{ “description”: “札幌で蟹鍋の価格の平均” },
{ “description”: “札幌ホテル平均料金” },
{ “description”: “名店で蟹鍋を食べる料金 札幌” },
{ “description”: “札幌におけるホテルの平均コストは？” },
{ “description”: “札幌における蟹鍋の平均コストは？” }
],
“travel_cost_estimates”: [
{
“description”: “渋谷から札幌への旅行費用の合計計算通例”,
“example_trip_cost”: {
“total_range”: “¥36,871 to ¥55,871”,
“details”: {
“flights”: “¥20,871 (往復、渋谷→札幌)”,
“dining”: “¥6,000から¥15,000 (蟹鍋、名店での食事)”,
“hotel_stay”: “¥10,000から¥20,000 (1泊)”
}
}
},
{ “description”: “やすい旅行費用計算事例 渋谷から札幌” },
{ “description”: “旅行の具体的な費用サンプル” },
{
“description”: “渋谷から札幌への1泊2日の旅行の費用計算例”,
“specific_trip_cost_example”: “1泊2日の旅行の費用例 渋谷から札幌”
}
]
}
　細かいことを言えば、渋谷から空港、札幌から空港までの電車代(往復)も入れて欲しかった(笑)。おそらく空港までの電車代を明示的に指示しておけば入ったかと思われる。ある意味、筆者のミスとも言える。

　余談になるが、Apple Intelligenceは、Webブラウザだけでなく、メールやメモ、画像など、ローカルにある情報を横断的に扱えるAIエージェントだ。もちろんテキストだけでなく、音声で入出力可能。browser-useよりさらに何歩も進んだAI環境となっている。MicrosoftもCopilotでこのぐらいのことをしてほしいところ。

　以上のようにbrowser-use (WebUI)は、LLMとWebブラウザを使いプロンプトに従ってタスク処理するアプリケーションだ。MCPでLLMが外に出たが、これもその一種と言える。

　現在正常に動作させるにはOpenAI / gpt-4oなど、商用の大規模モデルが必要となるものの、これがローカルPCで動作するPhi-4辺りで動き出すとまた違った世界が見れるようになるだろう。

　既に対応LLMの中に「ollama qwen2.5:7b」,「llama2:7b」など7Bクラスが入っているので、そう遠くない日に(正常に)動き出すのではないだろうか？』

プログラミングできないやつが仕様決めたり設計する←これマジ？ – PCパーツまとめ
http://blog.livedoor.jp/bluejay01-review/archives/61529241.html

　※　最初から、もしくは、早い段階から、「最終形態」を提示してもらえれば、話しは早いのだが…。

　※　それが、そうもいかんのだろう…。

　※　顧客の方も、自分の「本当に欲しいもの」が、早い段階で「わかっている」ケースは、本当に少ないのだろう…。

『 2024年05月27日15:01

1: それでも動く名無し 警備員[Lv.7][新芽] 2024/05/24(金) 15:47:13.08 ID:bUxmCQW40
これでも意外とうまくいくんか？

2: それでも動く名無し 警備員[Lv.6] 2024/05/24(金) 15:47:49.86 ID:CHzL8t6F0
うまくいかんからキレてるんやで

3: それでも動く名無し 警備員[Lv.7] 2024/05/24(金) 15:48:02.97 ID:w5jHc61e0
いくで

4: それでも動く名無し 警備員[Lv.12][新] 2024/05/24(金) 15:48:18.08 ID:/jG3QVa+0
顧客の需要を把握してる奴が仕様決めるのは当たり前だろ
誰のためにプログラム組むんだよ

6: それでも動く名無し 警備員[Lv.7][新芽] 2024/05/24(金) 15:49:14.89 ID:bUxmCQW40

4
実装不可能な設計したりせんのか？

8: それでも動く名無し 警備員[Lv.12][新] 2024/05/24(金) 15:51:05.91 ID:/jG3QVa+0

6
SEも基礎知識あるから

7: それでも動く名無し 警備員[Lv.7] 2024/05/24(金) 15:50:56.54 ID:TteHACCPp
要件決めるまではプログラミング知識不要やで
仕様は最低限の知識が必要やが

9: ◆65537PNPSA 警備員[Lv.2][新芽警] 2024/05/24(金) 15:52:36.13 ID:fgU/4wjir
要件定義とか要求仕様を決めるのにプログラミングの知識は要らん

コンピュータに何が出来て何が出来ないかは理解してないと駄目だが

10: ◆65537PNPSA 警備員[Lv.2][新芽警] 2024/05/24(金) 15:54:31.62 ID:fgU/4wjir
これはホントに秀逸
no title

11: それでも動く名無し 警備員[Lv.4][新芽] 2024/05/24(金) 15:55:12.98 ID:i15jvJs/0
プログラミング知らんやつが発注してコンサルやってPMやってP設計して運用してる

12: それでも動く名無し 警備員[Lv.19] 2024/05/24(金) 15:56:34.88 ID:vnhn++cG0
客があんなこといいなできたらいいなってドリーム見るのは別にいいじゃん

それをはい！できますよ！って言う奴らが問題

13: それでも動く名無し 警備員[Lv.16] 2024/05/24(金) 15:58:14.65 ID:ob3HIi50M

最近はDDDとか言って上から下までプログラマがやるのが流行りやん

15: それでも動く名無し 警備員[Lv.17] 2024/05/24(金) 15:59:28.11 ID:+EFLYZBZ0

PGに業務知識は不要だからな

16: それでも動く名無し 警備員[Lv.13] 2024/05/24(金) 15:59:46.47 ID:tMMlKlS10

ぶっちゃけちゃんと顧客から要件を吸い出しさえしてくれたら
案外何とかなる

要件漏れの方がよっぽどキツイ

17: 警備員[Lv.15] 2024/05/24(金) 16:00:28.18 ID:5+tEsZ2n0

一級建築士がカンナ掛けの仕方を知ってるかって話

18: それでも動く名無し 警備員[Lv.7][新芽] 2024/05/24(金) 16:01:43.08 ID:YAaX2Zok0
全然うまくいかんよ

20: それでも動く名無し 警備員[Lv.18] 2024/05/24(金) 16:04:51.23 ID:GPK2LYFT0

こういう奴は理想と現実のギャップを現場に押しつけてるだけだぞ

ギャップは上で解消するのが理想だが技術力がないとそれができない

21: それでも動く名無し 警備員[Lv.1][新芽] 2024/05/24(金) 16:08:04.48 ID:oBUUNGiM0

設計に必要なのってプラグラミング実装力じゃなくね？

データベースとかサーバーとかネットワークとか運用やサービスの理解でしょ

23: それでも動く名無し 警備員[Lv.8] 2024/05/24(金) 16:10:31.61 ID:0pwvunYf0

客「こうしたらこうなってほしい」

PM「じゃあIFはこうですね」

PG「そうなるように作ります」

24: それでも動く名無し 警備員[Lv.15] 2024/05/24(金) 16:12:10.12 ID:tVW/ha0c0

要件と要求ってどう違うんや🤔

27: それでも動く名無し 警備員[Lv.15] 2024/05/24(金) 16:20:38.90 ID:96T5WiyJ0

24
同じやろ

28: それでも動く名無し 警備員[Lv.4][新芽] 2024/05/24(金) 16:26:27.41 ID:qYOmrYxSa

24

要求定義はクライアントの要望を整理すること

要件定義はシステム的に必要なことを整理すること

26: それでも動く名無し 警備員[Lv.17] 2024/05/24(金) 16:15:41.34 ID:LpmLMY2p0

子供の頃から色々なサービスに触れるのって大事だよな

ワイはサービス知ろうとしないし特定のプラットフォームに固執する性格やから引き出しがないわ

14: それでも動く名無し 警備員[Lv.13] 2024/05/24(金) 15:58:42.24 ID:tMMlKlS10

Sierでプログラミング完全未経験でいきなり設計工程からスタート

っていうのは最近だと遭遇しなくなった感じはする

この場合、設計と言いつつも基本的に過去に作ったエクセルをコピーして要件に合わせて修正するだけ、という状態が多いから

設計の良し悪しや不備について察知できず、定型的なチェックリストを通過できるかどうかしか見ない）

大体実装工程で問題が生じて炎上する

最近だとちゃんとプログラミング含めて
知識持った人が設計してるイメージ

引用元:https://nova.5ch.net/test/read.cgi/livegalileo/1716533233/
』

プログラマーになりたいんやが専門学校行くべきか？ : PCパーツまとめ
http://blog.livedoor.jp/bluejay01-review/archives/61366738.html

『1: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:23:41 ID:wedw
二年制の専門学校行って早めにゲーム会社に就職したい
ちなプログラミング未経験

2: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:25:37 ID:wedw
おんjで専門学校行っとるやつおらんのか？
HALとか

4: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:26:19 ID:UEli
未経験なら行ってもいいと思う
資格取るよりプログラム書いてた方がええ

6: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:27:13 ID:wedw

4
YouTubeとか見ても賛否両論やからわからんのや

11: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:29:56 ID:UEli

6
会社としては完全未経験より専門でも勉強してるやつのほうが助かる

13: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:32:26 ID:wedw

11
中堅国公立文系学部出身でゲーム会社はキツいよな
専門学校のほうがええか

9: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:29:06 ID:livH
未経験テレワーカー今年８年目

10: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:29:44 ID:wedw

9
独学か

12: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:30:38 ID:livH
独学というよりも
業務やってりゃ
そのうち覚えていくから、嫌でも上達する

14: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:32:27 ID:teJp
ワイ専門卒何でも聞け?
ゲーム科に進学したトッモ曰くゲーム業界に行けるやつは1割
トッモ１は電気工事系入ったけど就職先でちょっとプログラムしてたらしい、その後退職
トッモ２はゲーム関係ないプログラマ→転職して別業種→退職
トッモ3はゲーム科じゃないがIT系の事務やってたけど物理的に体壊して退職
高校からの友達はみんなエンジニアやめた?

15: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:33:23 ID:wedw

14
どこ行ってた？
HAL？

16: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:34:50 ID:teJp

15
すまん東京ではないんや
ただ専門の頃よくつるんでたトッモ3人は今でも頑張ってるわ
聞きたいことなんでも教えよう?（ゲーム系以外なら）

17: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:35:32 ID:wedw

16
よく聴く就職率九割以上はデマ？

19: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:36:36 ID:UEli

17
就職率はそんなにデマは無いと思う
ゲーム会社への就職率に絞ると1割行けばいい方

18: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:36:34 ID:6vkU
ワイもゲーム業界行きたかった

22: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:38:09 ID:livH
ゲーム業界とか激務そうでいややわぁ

普通に業務アプリとかの方がええと思うでｗ

23: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:39:08 ID:teJp

22
業務アプリやっててもひどいときはひどいから多少はね？
ただゲームやってるとほぼ激務案件に引っ張られそうよな

24: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:39:10 ID:cvZV
長い目でみたら大学の方がええと思うけど
早く就職したいなら専門でもええんちゃう？
どちらにしてもイッチに理系的な素養がある前提やけどな

25: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:39:14 ID:mFrc
ワイも中学ぐらいの時ゲーム会社目指してたわ
任天堂でデザインやりたかった
でもそういうのってだいたい美大で実績出してる人たちなんよね?
ワイはセンス無い

26: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:39:59 ID:nYy5
ゲーム作りたいだけなら専門行くにしてもCGとかの専門職のがええと思うで
プログラマーなんて吐いて腐るほどいるしわざわざ専門行ってまで学ぶ必要性がまるでなち

28: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:40:53 ID:wedw
漠然としてるけどサブカル系の仕事に就きたいんや
中堅国公立文系学部に行くか専門学校かで悩んどる

32: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:42:34 ID:nYy5
国公立行けるなら悪いこと言わんからそっちにしとけ
専門入ったら実質選択肢ないぞ
文系大学なんて腐るほど時間あるからそれでもプログラミングやりたいなら空き時間にやってみればええ

36: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:43:26 ID:wedw

32
文系学部出身でゲーム会社に就職できるやろか

39: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:44:33 ID:UEli

36
趣味でゲーム作ってましたって言えれば文理関係ないと思うで

40: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:45:30 ID:nYy5

36
うちは一応情報系の括りだけどプログラミングはやらなくても卒業できる文理融合学科やったけど知り合いにスクエニ行ったやつおるで
結局大学在籍中に何やるか次第
専門行ったところでゲーム会社に入社できるとも限らんしな

43: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:47:35 ID:wedw

40
実績が大事なのはわかる
就職楽で実績残しやすいのが専門で
路線変更の保険とコミュ力つけやすいのが大学らしい

33: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:42:45 ID:cvZV
国公立大文系に行ける学力あるんやったら
文学部でメディア論専攻してマスコミやエンタメ系行くとかもあるで
マスコミは総合職採用やから理系じゃないとあかんとかないし

34: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:43:02 ID:teJp
仕事の幅広げたいなら大学
明確に決まってるなら専門
専門は就活割と楽、基本給は置いといて

35: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:43:23 ID:TaLO
専門学校へ行くぐらいなら大学行ってゲームクリエイターとして就職すればよくないか？

37: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:44:23 ID:teJp
就職して学ぶことは「専門でちょっとプログラム得意程度の技量は毛が生えた未経験」ってことや

38: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:44:26 ID:oEkt
未経験で何も作ったことないなら
大学の工学部の情報系学科行った方が選択肢広がる

45: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:49:38 ID:nYy5
ちょっと独学でやってみて楽しいと思えるなら専門にすればええんちゃう
大学あたりの将来設計って全然ブレるから選択肢狭めるようなことは極力避けた方がいいと思う

48: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:54:21 ID:CXhE
あと名のしれてるようなデカいゲーム会社やと大卒以上じゃないと試験さえも受けさせてくれない場合あるで

49: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:55:10 ID:wedw

48
でもワイが行きたい専門の卒業生にスクエニとかカプコン行ったやつおる

50: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:56:55 ID:CXhE

49
優秀やったんやろな
まぁ1年に1人いるかぐらいやろ
トップクラスになるくらい優秀な成績上げる自信あるか？

52: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:57:57 ID:wedw
正直趣味がアニメゲームのワイにはサブカル系の仕事しかないと思っとる
それ以外の仕事は長続きしない目星がついてるんや?

53: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:58:12 ID:zz3l
まあはっきりいって大学は行っておけ
で、在学中に、
・atcoder青色
・実際にお遊びみたいなwebアプリ作ったりする
・コミュ力が壊滅的だとどんだけすごくても確実に採用されないから、しゃべりがやべーやつの場合はなんか喋る練習をどこかでしろ

58: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 15:00:20 ID:wedw

53
やっぱり大学在籍中に独学で実力つけた方がええんか

56: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:59:35 ID:nYy5
業界的に人手は足りてないんでちゃんと喋れて意欲があればどうとでもなる

57: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 14:59:54 ID:UEli
実際に仕事してるとプログラム書くのも大事やけどLinux経験しとくのめっちゃ大事だと思うわ
OSSの法律関係とか地味に大事やし

59: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 15:01:02 ID:lXyi
小学校の頃からHSPやらC言語やらでフリーゲーム作ってたトッモは大手ゲーム会社行ったで

62: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 15:03:54 ID:wedw
CGとか専門職もええかもな
今時飽和してるプログラマーよりも需要ありそう

64: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 15:06:32 ID:wedw
専門でCG学ぶのはどうや？

66: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 15:08:05 ID:zz3l
・プログラマは飽和してない（ゴミみたいなプログラマは仕事はないってだけ）
・プログラムしか書かない人間じゃなくてシステム全体を考えられる人間にステップアップきちんとすれば関係ないからプログラマーは飽和してるとか考えなくて良い

CGはちょっとわからんからコメントするの辞めとく

67: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 15:10:00 ID:UEli
CGだろうがPGだろうがやりたいことが明確に固まってるなら専門行っていいと思うで

69: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 15:12:21 ID:wedw

67
大阪在住やしやりたいことも明確ではないけど決まってるから
専門でもええかなと思っとる

71: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 15:13:18 ID:wedw

69
大阪在住＝比較的優秀な専門学校多いって意味ね

75: 名無しさん＠おーぷん 24/03/22(金) 15:28:49 ID:VOeP
目的意識とモチベーションが最終的に物を言いそう　』

『コメント一覧

    1. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 14:15 ID:XFxdKP8n0
    見ている限りでは、ゲーム業界といってもショップ店員になるのがギリの理解度だから、大学進学で他の道を探した方がええ
    限りなくゼロに近い可能性が、大卒だと一応でも数字になるくらいには有利になる
    就職率なんて、希望者の何％が就職しましたで算出するから、バイト継続や就職しません(実態は就職できません)が母数に含まれんのを知らん奴ばっかなんだな
    2. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 14:17 ID:KvXJTbT50
    ワイ無能だから今のスピード感見ていると5年後に生き残れる気がしないわ

    2019（ほぼ虚無）→2024（GPTs, Claude3）→2029（どうなっちゃうんだ？？）
    3. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 14:18 ID:brfG.nFe0
    47歳にもなってワクチン接種会場、業務用スーパーを無断撮影するようなバカなおっさんでもネットいじめ、承認欲求発散目的で独学でプログラミングやってるくらいだしな。

    4. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 14:18 ID:w.PimD7R0
    4年制大学の情報系出とけ
    そこで単位取りながら英語習得するのが最強
    youtubeのおかげで教材には全く困らない
    専門卒は土方や
    5. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 14:21 ID:NkkHKbxo0
    未経験とか、なんで今すぐやろうとしないのか。
    6. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 14:33 ID:pSCxksbI0
    何であれゲーム作りたい奴じゃないとゲーム会社行っても仕方ないだろうに
    専門学校は金と時間の無駄だな
    家でゲーム作ろうとする方がマシ
    7. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 14:33 ID:wbmYC3Ni0
    >>5
    擁護じゃないけど、プログラムって今すぐ勉強しようと思って始められるか?
    典型的な何から始めればいいかわからん分野だと思うけど
    8. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 14:57 ID:HM0S2AdL0
    プログラムは道具だからね
    金づちで釘打ってDIYで棚とか工作するのと同じ感覚で、金づちに代わる部分がプログラムなわけっすよ

    何かを作るのでもないのに金づち持って最初何をすればいいのか？っていうのがプログラムを何から勉強すればいいかっていうのと同じ状況

    何か作るために金づちを振るって釘を曲げちゃう場合にうまく作るために試し打ちで練習する感じ、プログラムの習熟も同様なんだ
    9. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 14:58 ID:uPcagxLn0
    専門学校でもUnityかUE学べるところならアリじゃね
    ただ、就職を考えるならポートフォリオというかゲームを数本完成させた経験の有無で変わるな
    特にメンバー集めてインディーズでリリースしてたら評価はかなり高くなる
    10. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 15:22 ID:wjZhKTHJ0
    プログラマ系の専門学校かぁ。とりあえず卒業生の就職先・就職率を見て学校選んだほうがいいね
    ４年大学だと、就職アドバイザが適正と状況みてサポートしてくれるメリットはあるけどプログラマ系はそもそもガチ工業系でも求人来ないんじゃないかなぁ上流系ならともかく
    それとパソコン出始めのころとは違って作業内容が多岐化してるしミスマッチングは普通に覚悟したほうがいい
    11. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 15:39 ID:4RbLZZ5h0
    >>7
    今時は動画も解説サイトもあるんだから着手は簡単だろ
    やってみてわからないならともかく、やってないのは論外
    12. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 16:05 ID:m1Gsajeg0
    未経験から会社に入るのが目的なら専門学校行くしか選択肢ないと思うが。
    ちなみにゲーム作るのが目的なら学校に行く必要は全く無い。検索すりゃ出てくる程度のことしか学校では教えないからな
    13. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 16:06 ID:2Lbba0ls0
    >>7
    プログラミングは向き不向きが他の分野より極端にあるから、とにかくやってみた方が良いと思うがなぁ
    14. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 16:07 ID:g.DTfR300
    マジレスするぞいいかよく聞け
    専門学校で学べる事はほぼゼロだが
    勉強したい物事に手が届く環境という意味では間違ってない
    重要な事だからもう一度言うぞ、専門学校で習う事に学びは無い
    15. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 16:10 ID:OhiHgjyo0
    ※7
    リッチな開発環境がタダで使える時代なのに
    何すりゃ分からんは言い訳にしかならん
    16. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 16:22 ID:1u6hReJO0
    まず工業高校に入学してください
    17. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 16:28 ID:TkskjUVI0
    情報で四大でてゲーム系に就職したが、必要だったのは独学
    在学中に自分で学習教材揃えてひたすらゲーム作成

    ひたすら作成、これが飯を食うのと同じ様に
    当たり前に日々やりたいことに組み込まれていた奴は強いと思う
    俺より狂っていた奴は本当に強かった、絵以外、プログラムも音楽も話も作れてた。
    ただそいつはゲーム系に行かずに田舎に戻って実家継いでいたが
    18. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 16:42 ID:Eh.zN8tR0
    元々個人的にプログラミングとか何か作るのがが好きで学校行くのは就職のために学歴取るためのツールとしか思わないレベルじゃないと話にならへんのやで
    19. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 17:12 ID:QZc7pLa.0
    大学行って普通に就職活動すれば入れるよ
    20. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 17:25 ID:aqJzypFb0
    まず行列とテンソルを勉強してからプログラムを勉強してください。数学を会社で教えるのは無理です。
    21. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 17:26 ID:mWH1mnIn0
    >>5
    パソコン起動して、環境構築して本やネットを開けばお手軽に始められる趣味だもんな。自分で独学が当たり前の業界とさえ言われてるのに弱気過ぎるわ
    22. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 17:42 ID:HaEV8efI0
    中堅国公立いける奴が専門にはまず行かない
    多分マーチはFランぐらいのネットのノリで考えてる
    23. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 17:44 ID:3FjKb42P0
    情報系の大学いかんと
    ゲームなら高等数学いるし専門からだと上流行ける可能性低い
    24. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 17:54 ID:UVLSmVsT0
    こういうのが専門に入って養分になるんよね
    漠然と学校に入れば何とかしてもらえると思ってる
    早々に挫折してフリーターやろな
    25. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 18:17 ID:Fb.zdVcn0
    大学で情報処理系の学科行けるのが一番良い
    行けないなら専門学校でも良いけど学校外でもプログラミングガンガンやるくらいでないと満足行く就職はできんぞ
    26. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 18:18 ID:BPiTkSjb0
    eスポーツ系の学校とか結構前から聞くけど、そこ出身のプロって存在してるの？
    27. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 18:22 ID:HhZ2dFZx0
    >>23
    いうほど上流行きたいか？
    28. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 18:25 ID:iwVIpZaQ0
    トッププログラマーがどのようなキャリアを経ているか調べればいいのに。
    ググれよ。
    29. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 18:34 ID:zqri5upI0
    ゲーム会社でPGやってるけど、就職できるかは知らんが専門学校行った方がいいと思う
    しっかり仕事できてるってか普通の4年制の大学出てる俺より断然凄いのが入社してるわ　まぁ俺が勉強してないだけなんだが
    30. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 18:37 ID:ZEcYH29B0
    >>7
    ネット無い＋周りも誰もやってない中始めてるので。

    それがプログラミングと呼ばれるモノだったのを知ったのは中学入ってから。

    ネットで情報を見かけることが可能な現代でなに寝ぼけたこと言ってるんだよとしか思わん。
    31. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 18:40 ID:aul6BnAR0
    学校の授業のブログミングは課題こなして終わりであんまり身にならないイメージ
    32. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 18:49 ID:eXTg9r3k0
    専門学校は基礎を教えてくれるだけで
    それ以上は自分で調べたり組んだりしないと
    (プログラミングのスキルが)使い物にならない

    まぁ自分で学習しないヤツは、どこ行っても大した仕事は振られないよ
    33. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 19:03 ID:JNMLGDY70
    相談してから始めることの否定に対する根拠になってなくね
    34. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 19:13 ID:OGpKoqSl0
    プログラム組めるぞおじさんはプログラムを組めることだけにプライドがあるからな
    初心者の求める取っ掛かりやヒントみたいなのを答える気はないよね
    35. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 19:14 ID:Vom95HzL0
    俺もゲーム会社のプログラマーだけど、まぁ専門卒は結構入ってくるからアリなんじゃないの。
    うちの場合は東京の会社なのに神戸電子とか多いようだが。
    ちなみに俺は独学、高卒で入った。
    36. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 19:16 ID:Hh.F.r9H0
    大昔だけど、ハドソン本社が札幌にあっとき大学に求人が来てたな、今でもゲーム会社って大学に求人票出してるんかね
    ちなみに募集要項は自作ゲームを作って持参しろだったよ
    37. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 19:44 ID:q7.qhaTL0
    「専門卒のヤツは使い物にならない」
    というのが某ゲーム業界での共通認識。
    厳密にいえば、まっとうな社会人経験ない奴がダメだけだが。

    無知なド素人を付きっ切りで育成できるほど社内教育システムが完熟してるようなゲームメーカーなんてまずない。
    OJTですか？ 魔法の言葉だね！

    あと概ね「何処其処の○○みたいなの作りたい」とかいう人間は使い物にならん。だったら何処其処に就職したらええやん、的な。

    38. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 19:48 ID:q7.qhaTL0
    ぶっちゃけると専門学校ってコネ作りに行くところだからな。
    学校側の紹介とか、講師に取り入ったりもそうだが、同じ志を持つ横のつながり作るとか、そういうのがメイン。
    どこぞが掲げてた、就職率100%とかいうのも、別にゲーム業界に限った話とかないし、さらにアルバイトも含めてたりとか。

    39. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 20:00 ID:Fb.zdVcn0
    >>37
    それ最近の若者は・・・ってのと同じ
    そもそも使える若い新人なんて基本的にいない
    育てるのに2年かかるのは当たり前だよ
    40. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 20:53 ID:R7dsDQIv0
    >>27
    コーディング技術を活かしたいタイプは
    上流という名の中間管理職行きたがらんよね
    かといって調子こいた門外漢に指揮執らせると現場が崩壊するけども
    41. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 21:10 ID:MqR6dq5w0
    > 正直趣味がアニメゲームのワイにはサブカル系の仕事しかないと思っとる

    仕事が嫌いになったついでに、それまでの趣味も捨ててしまう可能性もある。
    個人的には、趣味を仕事にするのはやめた方がいいと思う。
    「それのためなら泥水啜って生きても悔いはない」ぐらいの覚悟があるなら別だけど。
    42. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 22:25 ID:d57qhxOe0
    専門の就職実績は全く参考にならないから
    スクエニ、カプコンって書いてるところは
    その人が在学"前"から頑張ってただけで、そこの学校がすごいわけではない
    国立大行ける頭があるなら100%大学いっておいた方がいいけど
    専門だろうと大学だろうと最低限、自主的に作品づくりしていかないと話にならないし
    ゲームが好きだからその業界目指すだけならやめとけ
    43. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 22:36 ID:Rs7MAn3R0
    国内ゲーム会社はもう未経験経験以前に大卒のみよ
    専門いって多少はツテはできるけどそのまま業界にいけるわけじゃない
    おとなしく国立いって趣味で組んだり勉強しろ
    44. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 23:02 ID:Ft.vEA2Z0
    >漠然としてるけどサブカル系の仕事に就きたいんや
    この時点で大学にした方がええわ、という専門学校はもっと目的はっきりしてないと活用できんよ
    進学を選べるならだけど
    45. 名無しのPCパーツ 2024年03月24日 23:44 ID:EK11zth90
    「○○になりたいんだけど」って聞いてる時点でもうアウトだろ
    絵描きになりたいやつは寝食惜しんで描きまくるし
    野球選手になりたいやつは寝食惜しんで投げまくってバット振りまくるし
    プログラマーになりたいやつは寝食惜しんでプログラム書きまくるんだろ

    それ聞いてる時点でもう夢は夢のまま実現しないよ
    46. 名無しのPCパーツ 2024年03月25日 00:47 ID:6urAs9GP0
    >>45
    でもそれってあなたの感想ですよね？
    なんかそういうデータとかあるんですか？
    47. 名無しのPCパーツ 2024年03月25日 02:10 ID:bWt8P99N0
    >>7
    そう思うなら、やめた方が良い。
    三度の食事よりプログラミングが好きで、一生勉強し続けるのが苦でない奴でないと、不幸になるだけ。
    48. 名無しのPCパーツ 2024年03月25日 02:12 ID:bWt8P99N0
    >>34
    プログラム組めるぞおじさんは、いつの間にか組めるようになっていたので教えようがないだけだよ。
    49. 名無しのPCパーツ 2024年03月25日 02:14 ID:bWt8P99N0
    >>46
    45が言うような奴しか見た事ないのも事実だが？
    50. 名無しのPCパーツ 2024年03月25日 03:38 ID:frg.JPvO0
    何故趣味がゲームだから仕事もそれしか無いと思うのか、大人しく大学行って一般企業行っとけ。
    それが正解や
    51. 名無しのPCパーツ 2024年03月25日 06:51 ID:t9XnA5S50
    経済的に無理じゃなければ大学行っとけ
    52. 名無しのPCパーツ 2024年03月25日 08:15 ID:dWmdmmXJ0
    イッチはどんなものを作りたいんや？
    学校いきながらそういう事も考えられるようになるとええな　』

【fortran】複素数の使い方
https://rikei-fufu.com/2019/06/29/post-1371-image/

『2019年6月29日　2019年9月3日

目次

概要
背景
実例

概要

fortranで複素数を使うには次のように宣言と代入をすれば良い。

COMPLEX a
a=(3.0,4.0) !(実部, 虚部)

背景

物理、天文学という古くからある分野に関わっていると、fortranが第一プログラミング言語という人も多い。

私もその中の一人で、社会に出てみると、まるで古典文学を書く人という扱いを同僚からうける。

しかし、fortranはまだ大活躍中の言語であり、スーパーコンピュータでの配列計算にはよく使われる言語である。

今回は虚数の使い方について記す。メモがわりに。

自然界に虚数は存在しない、少なくとも人間には観測できない。しかし我々は、その存在を許さない限り自然を説明できない。

実数を観測して、虚数を「見る」ことが多い。面白い。

実例

下記のコード例に複素数で重要な点を示した。

コード例内で例示している2つの虚数a,bを複素平面に示しておく。

imaginary

PROGRAM COMPLEX

IMPLICIT NONE !未宣言の変数を拒否するいつもの文言
COMPLEX a, b !複素数の変数としてa, bを宣言
REAL pi !円周率π用変数の宣言

pi=4.0*atan(1.0) !円周率をpiに代入。arctanを利用したこの書き方はよく使われる。

!複素数値の代入と、基本的な演算
a=(3.0,4.0) !複素数aを定義。a = 3 + 4i

PRINT *, ABS(a) !絶対値 -> 5.00000000

PRINT *, AIMAG(a) !虚部 -> 4.00000000

PRINT *, REAL(a) !実部 -> 3.00000000

!偏角の計算
b=(-3.0, 3.0)

PRINT , ATAN2(AIMAG(b), REAL(b))/pi180.0 !偏角 -> 135.000000

END PROGRAM COMPLEX

上記を実行すると、下記のような出力が得られる。

5.00000000
4.00000000
3.00000000
135.000000

このようにして、複素数の宣言と絶対値、虚部、実部の計算がされる。さらに、偏角の計算も示した。

一応偏角θの計算は下記に示しておく。

a=ar+aii⇒tan(θ)=aiar⇒θ=arctan(aiar)

もちろん、上記の式で得られるθはradで表されている。

上のコード上ではradから度に単位変換している。』

Fortran
https://ja.wikipedia.org/wiki/FORTRAN

　※　この言語は、殆んど知らない…。

　※　サンプルプログラムを作ってみたことも、無い…。

　※　なるほど…。この記事読んで、分かった…。

　※　たぶん、その昔オレが買ったPC-98じゃ、そのままでは、そもそも「動かない」ものだったようだ…。

　※　こういう記事が、あるからな…。『（　http://www.yo.rim.or.jp/~kenrou/glib.html　）

2次元自励系微分方程式の解を描くプログラム

その昔、朝倉書店から出ていた森本光生先生の – パソコンによる微分方程式 – と言う本に掲載されていた、NEC の PC-9801 シリーズのパソコン上の N88BASIC で書かれていた2次元自励系微分方程式の解を描くプログラム – etude.n88 – はとても楽しいプログラムでした。

現在のパソコン環境で同様のことをしてみたいと思い、etude.n88 を X Window system 用に C言語のプログラムとして移植してみました。

２つのソース etpro.c と new.c をダウンロードして同じディレクトリに置いて下さい。”cc -o new new.c” で実行プログラム new を作ったあと、kterm などの端末エミュレータ上から “./new” とタイプして、起動して下さい。

ただし、遊ぶ前に、山内千里様が作成された – EGGX/ProCALL – ライブラリをインストールしておく必要があります。EGGX/ProCALLのページは こちらです。screenshot1,screenshot2,screenshot3,screenshot4.とくに定数係数の場合、dx/dt = sx + ty, dy/dy = ux + vy の場合はもう一つのプログラム selflinear.c,selflinear.f,screenshot5,screenshot6 もあります。』…。

　※　かろうじて、「卒論は、Fortranでした。」と言ってた、工学系の人を知っているくらいのものだ…。

　※　科学計算に向いた言語である…らしい。

『出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』

この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注による参照が不十分であるため、情報源が依然不明確です。適切な位置に脚注を追加して、記事の信頼性向上にご協力ください。（2023年9月）

FORTRAN FORTRAN
パラダイム 構造化プログラミング、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、ジェネリックプログラミング、命令型プログラミング、配列プログラミング

登場時期 1954年 (70年前)
開発者 IBM、ジョン・バッカス
最新リリース Fortran 2018
型付け 強い静的型付け
主な処理系 Absoft, Cray, CUDA, Fortran Builder, GFortran, G95, Intel, Lahey/Fujitsu, Open Watcom, Pathscale, PGI, Silverfrost, Sun, XL Fortran, Visual Fortran ほか
影響を受けた言語 Speedcoding
影響を与えた言語 ALGOL 58, BASIC, PL/I, C
プラットフォーム z/OS, z/VM, z/VSE, MCP, VOS3, ACOS, GCOS, VMS, OS/400, UNIX, Linux, Windows, Mac OS, CP/M, MS-DOS ほか
ライセンス MIT License
ウェブサイト

https://fortran-lang.org 

拡張子 f、for、f90
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1956年に発行された最初のFORTRAN解説書『The Fortran Automatic Coding System for the IBM 704』

FORTRAN（Fortran、フォートラン）は科学技術計算に向いた手続き型プログラミング言語。

1954年にIBMのジョン・バッカスが考案したコンピュータ用で世界最初の高水準言語であり、その後も改訂されて使用されている。

概要

1956年に最初のマニュアルがリリースされ、1957年にIBM 704用の最初のコンパイラがリリースされた。

名前 FORTRAN は formula translation（数式の変換）に由来し、FORTRAN 77 や Fortran 90 などの末尾の数字は規格が制定された年を示している。

FORTRAN は科学技術計算に向いた手続き型プログラミング言語であり、その長い歴史の間に開発された非常に多くの数学関数やサブルーチンを数値解析ソフトウェアとしてもっている。

また、並列計算の並列性を明示的に書くことができるので最適化が行いやすく、したがって他の言語より高速であるなどの理由から[1]、数値予報および気候モデル、構造力学における有限要素法、計算流体力学、計算物理学、計算機化学、計量経済学、動物と植物の品種改良などの大規模な計算を行う分野において、スーパーコンピュータで使われている[2]。

ちょうどC言語に対するC++言語のように、Fortran 90/Fortran 95 の言語仕様は、FORTRAN 77 の頃と比べればかなり拡張され進歩したものとなっている。

最新のソースコードは、初期のものと比較するとほとんど別の言語のように見える。

初期の頃は、変数名が大文字で6文字までであり、動的な記憶領域の確保ができないなど多くの制約があったが、それらの制限はなくなり、Fortran 77 から構造化プログラミングが導入され、Fortran 90 からモジュラープログラミング、配列演算とユーザー定義総称関数が、Fortran 95 からHigh Performance Fortranが、Fortran 2003 からオブジェクト指向が、Fortran 2008 からはコンカレント・コンピューティング（並行計算）が導入された。

なお、大文字で FORTRAN と表記した場合は FORTRAN 77 以前の FORTRAN を指し、Fortranと表記した場合は Fortran 90 以降を指すことがある。

FORTRANの特徴

Fortran 90/95の特徴

Fortran 90/95の特徴は、次のとおりに要約される[3]。

・数値計算プログラムを簡単かつ簡潔に記述できる。
・プログラムの誤りを犯しにくい言語である。
・数値計算のための便利な道具があらかじめ用意されている。
・作成したプログラムを大規模高速演算に使用できる。
・無料のコンパイラが公開されている。

FORTRAN 77の特徴

広く使われていたFORTRAN 77 の特徴は、以下のように要約される。

・数式の計算が簡便に記述できる
ほぼ数学の数式通りに計算式を記述できる。もっともこの特徴は他に計算向きの高級言語がなかった時代の話であり、現代の水準では「プログラミング言語における標準数式表現の始祖」といった方が当たっている。

・入出力が容易
簡単に出力形式を定義できるFORMAT文や、実際の出力デバイスを意識しないで済む入出力文がある（C言語の標準入出力と似た概念である）。

・スタック指向／構造化指向の言語ではない
COMMON文、BLOCK DATA文やSAVE文など、データを静的に割り当てることを前提としている。

・プログラムの書式が固定形式である
プログラム記述の方法がカラム位置に依存している（一部の実装では拡張されている）。

FORTRANの歴史
パンチカードに記されたFORTRANのコード。カラム1～5、6、73～80が制御用に確保されている。

ジョン・バッカスは1953年末、メインフレームコンピュータIBM 704のプログラムを開発するにあたり、アセンブリ言語に代わるものを開発することをIBMの上司に提案した。

歴史的なFORTRAN開発チームはRichard Goldberg、Sheldon F. Best、Harlan Herrick、Peter Sheridan、Roy Nutt、 Robert Nelson、Irving Ziller、Lois Haibt、David Sayreというメンバーで構成された[4]。

The IBM Mathematical Formula Translating System のドラフト仕様は1954年中旬に作成された。

1956年10月にFORTRANの最初のマニュアルが作成され、コンパイラは1957年4月に完成した。

顧客はアセンブリ言語で記述されたコードに匹敵するパフォーマンスが得られない限り高級言語を採用しないので、最初から最適化コンパイラが開発された。

この新しい方法がハンドアセンブルより高速に動作するかどうかには疑いの目があったが、プログラム中の命令数を1/20に削減できるので急速に受け入れられていった。

IBMの社内誌であるThinkに掲載された1979年のインタビューでバッカスは「私がこの仕事をしたのは面倒くさがりだったからです。私はプログラムを書くことが好きではなかったので、IBM 701でミサイルの軌道計算プログラムを開発したときに、プログラムの開発を簡単にするためにプログラミングシステムを作り始めました。」[5]と語っている。

FORTRANは科学者の間で数学を応用したプログラムの記述に広く用いられたことから、より高速で効率的なコードを出力しようとする原動力となった。

また、ライブラリでなく言語として複素数型をサポートしたことは、電気電子工学における動的特性の計算などに代表される科学や工学分野のプログラムを書きやすくした。

1960年までに様々なバージョンのFORTRANがIBM 709、IBM 650、IBM 1620、IBM 7090で動作していた。

FORTRANのユーザー数は急増し、コンピューターメーカーがFORTRANコンパイラをこぞって提供したので、1963年までには40を超えるFORTRANコンパイラが存在していた。

こうしたことから、FORTRANはアーキテクチャの異なる様々なコンピュータで広くサポートされた最初の言語と言える。

FORTRAN開発の歴史は、初期のコンパイラ技術の歴史そのものといえる。FORTRANで効率的なコードを出力したいという強い要求からコンパイラによる最適化技術が大きく進歩した。

FORTRAN

IBM 704 メインフレーム

IBM 704用に開発された最初のFORTRANは32の命令をもっていた。

IBM 1401版FORTRAN

IBM 1401版は革新的な65パスのコンパイラであり、わずか8k語の磁気コアメモリで動作する。コアに記録されたプログラムが段階的に実行可能なコードへと変換されて上書きされる。変換されたコードは機械語ではなく、UCSD PascalのPコードが生まれるよりも20年も前ながら、中間コードを利用していた。

FORTRAN II

IBMのFORTRAN IIは1958年に開発された。主な改良点は手続き型プログラミングのサポートであり、サブルーチンや関数を定義できるようになった。

その後、FORTRAN IIのデータ型として、DOUBLE PRECISION（倍精度型）とCOMPLEX（複素数型）が追加された。

FORTRAN III

IBMは1958年にFORTRAN IIIを開発していた。いくつかの新機能に加えインラインアセンブラが可能であった。しかしながらこのバージョンは販売されなかった。704 FORTRANやFORTRAN IIと同様に、FORTRAN IIIにも移植の妨げになるような機種依存の機能があった。他のベンダーから販売されていたFORTRANも初期は同様の問題を抱えていた。

FORTRAN IV

IBMは1961年に顧客の要望を受けFORTRAN IVの開発を開始した。READ INPUT TAPEのようなFORTRAN IIの機種依存部分を削除したほか、LOGICAL（論理型）、論理演算、算術IF文の代替となる論理IF文が加えられた。

この時のターゲットマシンは36ビットのワードマシンだったので、整数値は235の大きさの範囲で定義されていた。

また、実数の精度は227、倍精度実数の精度は254までだった。FORTRAN IVは1962年にIBM 7030（通称ストレッチ）用がリリースされ、後にIBM 7090版とIBM 7094版がリリースされた。

1965年には国家規格であるANSI X3.4.3 FORTRANに準拠した。

FORTRAN 66

American Standards Association（現ANSI）がFORTRANの米国規格を委員会で制定するようになったことはFORTRANの歴史の要である。

1966年に2つの異なる言語が制定された。一つは当時既にデファクトスタンダードであったFORTRAN IVを基にしたFORTRANであり、もう一つはFORTRAN IIを基にして機種依存部分を取り除いたBasic FORTRANである。最初に制定されたFORTRANの規格は後にFORTRAN 66と呼ばれた。

FORTRAN 77

FORTRAN 66 規格のリリース後、コンパイラ・ベンダーは多くの拡張を”標準Fortran”に導入し、1966の規格の改訂を始めるようにANSIを促した。この改訂は1977年に制定され、最終的な改訂案は1978年4月に新しいFORTRAN標準として承認された。この新しい標準はFORTRAN 77として知られ、FORTRAN 66後の多くの変更を追加し、多くの重要な機能を加えた:

ブロック IFとEND IF ステートメント、オプショナルなELSEとELSE IF ステートメント。改善された言語サポートのための構造化プログラミング。

DOループ機能拡張、パラメータ記述を含む、負の増分とゼロのトリップ・カウント（これ以前のFORTRANではDOループは繰り返しを必ず1回は行うことになっていたのを廃止した）。
改良されたI/OのためのOPEN, CLOSE, と INQUIRE文。
ダイレクト-アクセス ファイル I/O。
IMPLICIT 文。
CHARACTER 型。文字の入出力と処理のための大幅な増補。（以前は、文字のデータを整数や実数などの変数や配列に格納して処理をしていた）。
PARAMETER 文。定数を指定するためのステートメント。
SAVE　文。明示的にローカル変数を永続的に指定する。
内部関数のための総称関数。
ASCII コードの文字順序に基づいた、文字列比較のための内部命令セット(LGE, LGT, LLE, LLT)。

この規格の改訂において、多くの機能は除去されるか変えられて、以前の標準に合致していたプログラムの多くはおそらく無効になった。

この時点で除去はX3J3の代替だけが許容された。だからコンセプト “不賛成”はANSI標準においては利用できなかった。しかし、コンフリクトリストの24アイテム（Appendix A2 of X3.9-1978を見よ）ループホールスとパスロジカルケースは以前の標準規格から許容されたが、しかし滅多に使用されない。少数の機能は慎重に除去された。

文字列定数をプログラム中で記述するためのホレリス記法、すなわち：

    GREET = 12HHELLO THERE! 

FORMAT 記述子におけるH編集（ホレリス・フィールド）の読み込み（以前はH編集子で確保された文字列データの領域には入力文で文字列を読み込めた（データが上書きされる）そのFORMAT文を使って出力すると，書き換えられたデータが使われて出力される）。
配列の定義時の添字の範囲を超えたアクセス。

    DIMENSION A(10,5)
    Y= A(11,1)

DOループの途中でいったん外に飛び出して後で戻る（"エクステンデット・レンジ"（DOループの拡張範囲）として知られる）。

以前の規格では文字型(CHARACTER型)がなかったので、文字データや文字列データを整数や実数の変数や配列に格納することが行われていたが、Fortran77ではそれを廃止した。

Fortran 90

一般にFortran 90 として知られている規格は、大幅に発表が遅れたもののFORTRAN 77の正当な継承者であり、最終的に1991年にISO規格、1992年にANSI規格としてリリースされた。この抜本的な改訂では1978年のFORTRAN 77規格制定からのプログラミング技術における大幅な変化を反映するために、以下の多くの新しい機能が加えられた

フリーフォームソース入力と小文字のFortranキーワード。プログラム本文を7桁目から書かなくても良く、80桁の制限も無い。

if (x<0) then
x=0
end if

最長31文字までの識別子。

abcdefghijklmnopqrstuvwxyz12345=0.0e0

インラインコメント。

! これは”!”を用いたコメントです

配列演算（あるいは部分配列演算）。これは数学とエンジニアリングの計算を大幅に簡素化する。
全部または部分マスクされた、配列の指定と配列の表現、例えば、

x(1:n)=r(1:n)*cos(a(1:n))

選択的配列のアサインのためのwhere文。

integer :: a(10)
real(8) :: b(10)
a = f(x)
where (a > 0)
b = -1.0
elsewhere
b = 1.0
end where

配列の定数と式による初期化。
ユーザ定義の配列を返す関数と配列コンストラクタ。

function sample(x) result(y) !配列yを返す
integer, parameter :: nn = 4
real :: y(nn) = (/ 1, 2, 3, 4 /) !配列のコンストラクタと定数による初期化
!…
end function sample

再帰手続き。
モジュラープログラム、すなわち関係するサブルーチンとデータのグループ化と、他のプログラムユニットで使用、モジュールの内の指定した部分だけの使用を含む。
interface文を使用してコンパイル時に型がチェックされる大幅に改善された引数渡しメカニズム。

module my_lib !モジュール
interface
function sample(x)
real, intent(in) :: x(:) !コンパイル時に変数の型の整合性とデータの入出力方向がチェックされる。
!…
end function sample
end interface
end module

ユーザー定義総称関数(同じ関数名で、引数の数とタイプを自動的に識別して異なる内部関数を呼び出す)のインターフェース。
演算子('+'、'-'、など)のオーバーローディング（多重定義）。
派生型データタイプ。
変数のデータタイプと他の属性を指定するための新たなデータタイプの宣言シンタックス、
allocatable属性と allocateとdeallocate文を用いたダイナミックメモリアロケーション。

real, allocatable :: temp(:)
allocate(temp(nn))
deallocate(temp)

ポインター属性とポインターアサイン、nullify文によるダイナミックデータ構造の扱い。
do 文の end do による終端。
do while 文
exit文によるdo文からの脱出と、cycle文によるdo文の次の繰り返しへの移行。

do i = 1, nn
if (b(i) /= 0) then
a(i) = 1.0 / b(i)
else
exit
end if
end do

select文。

select case (sw)
case (‘++’)
a = a + 1
case (‘–‘)
a = a – 1
case default
a = 0
end select

ユーザがコントロールできる数値精度の移植性の良い指定方法。

a = 1.0e0_kind(1.0d0)

新しく導入された内部関数。それに伴い従来の文関数(statement function)は廃止予定に。

削除または時代遅れとされた機能の一覧

以前のバージョンとは異なり、Fortran 90は、何の機能も削除しなかった。（Appendix B.1には、「この規格の、削除した機能のリストは空である。」と記載されている）つまり、FORTRAN 77に準拠したプログラムは、Fortran 90にもまた準拠している。そして、両方の規格で、その動作が定義づけられた項目は使用可能でなければならない。一部の機能はFortran 95で「削除」され、また機能の小さな部分は「時代遅れ」と認定されて将来の規格で除去されることが予定された。

削除または時代遅れとされた機能の一覧 時代遅れの機能 例 状態 / Fortran 95での予定

算術 IF 文

  IF (X) 10, 20, 30

非-整数型の DO パラメータ あるいは制御変数

  DO 9 X= 1.7, 1.6, -0.1

削除

DOループの末端の共有 もしくは
END DO あるいはCONTINUE以外の末端

  DO 9 J= 1, 10
     DO 9 K= 1, 10

9 L= J + K

ブロック外部からの

END IFへのブランチ

66 GO TO 77 ; . . .
IF (E) THEN ; . . .
77 END IF

削除

Alternate return

  CALL SUBR( X, Y *100, *200 )

PAUSE文

  PAUSE 600

削除

ASSIGN statement
と assigned GO TO statement

100 . . .
ASSIGN 100 TO H
. . .
GO TO H . . .

削除

Assigned FORMAT specifiers

  ASSIGN F TO 606

削除

H 編集子

606 FORMAT ( 9H1GOODBYE. )

削除

計算 GO TO 文

  GO TO (10, 20, 30, 40), index

(時代遅れ)

文関数

  FOIL( X, Y )= X**2 + 2*X*Y + Y**2

(時代遅れ)

DATA 文
among executable statements

  X= 27.3

  DATA A, B, C / 5.0, 12.0. 13.0 /. . .

(時代遅れ)

CHARACTER* の形式による文字型宣言

  CHARACTER*8 STRING  ! Use CHARACTER(8)

(時代遅れ)

Assumed character length functions

  CHARACTER*(*) STRING

固定長形式のソースコード * 第1カラムが * あるいは ! あるいは C である行は注釈行.

C 第6カラムが空白でなければ継続行.文番号は先頭から5桁目までに書く。

“Hello world”の例

program helloworld
print *, “Hello, world.”
end program helloworld

Fortran 95

地球シミュレータスーパーコンピュータ

Fortran 95は、マイナーな改訂版である。ほとんどは、Fortran 90規格の、いくつかの大きな問題を解決するためのものである。それにもかかわらず、Fortran 95もまた年号を付加されている。それは、Fortranの拡張として定義される並列言語、HPF（High Performance Fortran：ハイ・パフォーマンスFortran）の一部導入によることは明白である。なお、本格的なHPFは、地球シミュレータ等で使用されている[2]。

forallと階層化されたwhereがベクトル化のために追加された。

ユーザ定義の pure と elemental プロセジャーが追加された。

派生タイプコンポーネントのデフォルト初期化、これはポインターの初期化を含むが追加された。

データオブジェクトの初期化表記を使うための拡張が追加された。

allocatable アレイがスコープから出た時に自動的にdeallocateされることの明確な定義が追加された。

多くの内部関数は拡張された。一例としてmaxloc 内部関数にdim引数が追加された

Fortran 90で時代遅れとされた、いくつかの機能はFortran 95から削除された。

REALとDOUBLE PRECISION変数を使用したDO ステートメントは削除された。
END IFステートメントへのブロック外部からのブランチは削除された。
PAUSE ステートメントは削除された。
ASSIGNとASSIGN型GOTO ステートメント、ASSIGNフォーマット指定は削除された。
H edit descriptor（いわゆるホレリス定数（en:Hollerith constant））は削除された。

Fortran 95への重要な追加は、一般にはAllocatable TRとして知られる、ISO technical report、TR-15581: Enhanced Data Type Facilitiesである。

この仕様は、Fortran 2003準拠のFortran コンパイラより前に、ALLOCATABLE アレイの強化した用法を定義した。

そのような用法は、プロセジャーのダミー引数リストとしての派生タイプコンポーネントALLOCATABLEアレイと、関数の返し値を含む。ALLOCATABLEアレイは、POINTER-ベース・アレイより好ましいものである。なぜなら、ALLOCATABLE アレイは、スコープから抜けたとき、Fortran 95による自動的なdeallocateを保証しメモリリークの可能性をなくすからである。

エイリアシングはarrayの参照において最適化の障害にならず、Fortranコンパイラがポインタ-ベース・アレイより高速なコードを生成することを可能にする。

他の重要なFortran 95への追加は、ISO technical report TR-15580: 浮動小数点例外ハンドリングである。一般にはIEEE TRとして知られており、この仕様はIEEE 浮動小数点演算と例外ハンドリングを定義する。

条件付コンパイルと可変長文字列

必須のベース言語（ISO/IEC 1539-1:1997に定義）以外に、Fortran 95言語も以下の2つのオプショナルなモジュールを含む。

可変文字列（ISO/IEC 1539-2 : 2000）
条件付コンパイル（ISO/IEC 1539-3 : 1998）

両者は、マルチパート国際標準を構成する（ISO/IEC 1539）。規格の開発者は、「オプショナル・パートは必要なものを完備した機能を記述している、それは多くのコンパイラ・インプリメンターとユーザーから要求されてきたものである。しかし、それらは、全てのFortran標準に合致するコンパイラは十分な一般性を持たないと考えられていた。それにもかかわらず、もし標準に合致したFortranがそのようなオプションを提供するなら、『それらの機能は、標準規格の適切なパートに記述に従って提供されなければならない。』」と述べている。

Fortran 2003

Fortran 2003はメジャーな改訂であり、たくさんの新しい機能を導入した。 Fortran2003における新しい機能の包括的なサマリーは、Fortran Working Group (WG5)のオフィシャルWebサイトから得ることができる[6]。

この記事によれば、このバージョンが含む大幅な強化は以下の通りである。

派生タイプの強化：使用法が進歩したコントロール、パラメータ化された派生型、改善された構造化コンストラクタとファイナライザー。
オブジェクト指向プログラミングのサポート：オブジェクト指向のタイプの拡張とインヘリタンス、ポリモーフィズム、ダイナミック・タイプアロケーション、タイプ-バウンド・プロセジャー。
データマニピュレーション・エンハンスメント：allocatable コンポーネント (TR 15581の組み入れ)、遅延タイプパラメータ、ボラタイル・アトリビュート、ポインタ-の強化、初期化拡張、内蔵関数の強化。
入出力の強化：非同期転送、ストリーム・アクセス、派生タイプのためのユーザ定義転送オペレーション、ユーザ指定のフォーマット変換時の丸めの制御、接続前のユニットの名前付定数、FLUSH ステートメント、キーワードの規則化、エラーメッセージへのアクセス。
プロセジャーのポインター。
IEEE 浮動小数点と浮動小数点例外処理のサポート(TR 15580の組み入れ)。
C言語との相互運用。
国際的な慣習のサポート：ISO 10646（国際文字セット）の4バイト文字の利用、数値形式の入出力でのデシマル(.)とコンマ(,)の選択。
ホスト・オペレーティングシステムとの一体化の強化。コマンドライン引数、環境変数とプロセッサーエラーメッセージ。

Fortran 2003 への重要な追加は、ISO technical report TR-19767である。

Fortranにおけるモジュール機能の強化。このレポートは、submodulesを提供する。これは、FortranのモジュールをよりModula-2言語のモジュールに近づける。これらは、Ada言語のプライベート・チャイルド・サブユニットに似ている。これは分離したプログラムユニットとして表現すべきモジュールの仕様と実装を可能にし、大規模なライブラリのパッケージ化を改善し、インターフェース定義を公開しても企業秘密を保持することを可能にし、コンパイレーション・カスケードを防ぐ。
Fortran 2008

最新の規格であり一般にはFortran 2008として知られているISO/IEC 1539-1:2010は2010年9月に承認された[7]。Fortran 95と同様に、これはマイナー・アップグレードである。Fortran 2003の明確化と訂正と共に、新しい特長も導入された。新しい特長は、以下を含む

モジュール構造の追加、ISO/IEC TR 19767:2005にとってかわるサブモジュール。
Co-array Fortran―並列計算モデル。
do concurrent―相互依存のないループを並列に実行するDOループ。
メモリ上のレイアウトを指定するためのCONTIGUOUS（隣接）属性。
コンストラクト・スコープ付のオブジェクトの宣言を含むブロック・コンストラクト。
派生タイプにおける再帰的ポインターの代替としての再帰的アロケータブル・コンポーネント。

ファイナル・ドラフト・スタンダード（FDIS）は、ドキュメントN1830として利用できる[8]。

Fortran 2008における重要な追加は、ISOテクニカルスペシフィケーション(TS) 29113のFortranにおけるC言語とのより高いインターオペラビリティであり[9][10]、2012年5月のISOの承認に向けてまとめられた。C言語の配列へのFortranアクセスに関してタイプとランクを無視する仕様が加えられた。
Fortran 2018

Fortran 2018の最新版は、以前はFortran 2015と呼ばれていた[11]。大きな改訂が行われ、2018年11月28日にリリースされた[12]。

Fortran 2018には、それ以前に公開された以下の2つの技術仕様が含まれている。

ISO/IEC TS 29113:2012 Further Interoperability with C[13]
ISO/IEC TS 18508:2015 Additional Parallel Features in Fortran[14]

追加の変更と新機能には、ISO/IEC/IEEE 60559:2011（2019年時点のIEEE浮動小数点数仕様の最新版）のサポート、16進の入出力、IMPLICIT NONE拡張など、様々な変更が含まれている[15][16][17][18]。
科学分野と工学分野での利用

1968年にBASICの作者等によって書かれた専門雑誌の記事でもすでに「旧式の（old-fashioned）プログラミング言語」と記述されていたが[19]、Fortranは現在でも数十年に渡って使用されており、特に科学や工学のコミュニティでは、Fortranで書かれたソフトウェアが日常的に幅広く利用されている[20]。ジェイ・パサコフ（英語版）は1984年に「物理学と気象学の学生はFORTRANを必ず学ぶ必要がある。大部分の成果がFORTRANで書かれており、科学者たちがPascalやModula-2などの他の言語に移行する可能性は極めて低い。」と書いている[21]。1993年、Cecil E. Leithは、FORTRANを「科学計算の母語」であると評し、他の言語によって置き換えられる可能性は「永遠の希望であり続けるだろう」と述べている[22]。
言語仕様の変遷

FORTRAN 66以降、ISO、ANSI、JISで仕様が制定されている。Fortranの言語仕様は、年代によってかなり変化して来ている。他のプログラミング言語で実装された構造化プログラミングの機能などがどんどん取り入れられて来ているからである。

FORTRAN 66とFORTRAN 77の言語仕様の詳細は、FORTRAN 77の言語仕様を参照のこと。
Fortran 90以降の言語仕様の詳細は、Fortranの言語仕様を参照のこと。

初期 (FORTRAN 66)

1966年にANSI X3.9-1966が制定され、JISとしては1967年に制定された。この時は、以下の3つの水準ごとに独立したJISが制定された。共通したタイトルは「電子計算機プログラム用言語 FORTRAN」だった。以下に水準間のおおよその違いを記す。

JIS C 6201（水準7000）
    複素数型と倍精度実数型がある
    DATA文と初期値設定副プログラム（BLOCK DATA文）がある
    FORMAT文中の欄記述子にD,G,Aが定義できる
    変数、配列手続き名は最大6文字
JIS C 6202（水準5000）
    変数、配列手続き名は最大6文字
JIS C 6203（水準3000）
    変数、配列、手続き名は最大5文字
    論理型のデータ、論理式、関係式、論理IF文は使えない。
    型宣言文がない。
    EXTERNAL文がない。
    3次元の配列がない。
    名前付きCOMMON文がない。
    文番号は4桁
    COMMON文に配列宣言が使えない。
    整合配列がない。

なお、1971、1976年に若干の改訂がなされている。
FORTRAN 77時代

国際標準化機構（ISO）は、米国規格協会（ANSI）の X3J3 が作成した FORTRAN の規格 X3.9-1978 を ISO 1539-1980 として定めた。基本水準（subset language）と上位水準（full language）の2種類の水準からなっていた。これを基にして、同じく2水準の JIS C 6201-1982 が制定された。なお、1987年に、JISの分類が変更になり、この規格は JIS X 3001-1982 となった。内容には変更はない。
Fortran 90時代

FORTRAN 77を基に他の言語の特徴を組み込み、言語仕様を近代化しようとしたが、そのため仕様がなかなか決まらず、1991年に ISO/IEC 1539:1991として制定された。JISではそれを受け、JIS X 3001:1994が制定された。

Fortran 90 から規格上の言語の呼称が頭文字のみを大文字とした“Fortan”に変更された[23]。
Fortran 95時代
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JIS X 3001:1998では，Fortran 95と通称される規格が引用されている。該規格は一部例外を除きJIS X 3001 1-1994の上位互換拡張である。
Fortran 2003時代
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JIS X 3001:2009では，Fortran 2003と通称される規格が引用されている。当該規格は一部の例外を除いてJIS X 3001-1:1998の上位互換拡張である[24]。
Fortran 2008時代
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対応するJISは制定されなかった。
Fortran 2018時代

JIS X 3001-1:2023（2023年現在の最新改正版）では，Fortran 2018と通称される規格が引用されている[25]。
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FORTRANと教育
教育向けコンパイラ

FORTRANは、情報処理分野で広く使われていたため、学校や会社の教育（情報処理技術者向け教育）で利用された。教育向けには、より詳細なエラー情報を出すための拡張がWaterloo大学でWATFOR（後にWATFIV）コンパイラとして実装された。この実装は日本の大学でも使われた。
Fortranとスーパーコンピュータ

Fortranは科学技術計算用の言語なので、スーパーコンピュータでのプログラミング言語としてよく用いられる。実際、多くのスーパーコンピュータでベンダーが主に注力して提供されている言語は、C/C++およびFortranである。

C言語と比較すると、Fortranはスタック等を使わずに、コンパイル時に静的に記憶領域を確保するのが基本であった。そのため、自由度が高くあらゆる状況を想定しなければならないC言語と比べるとコンパイラはコードを最適化しやすいという利点がある。

Fortranの主な用途である科学と技術用の計算では配列を用いた演算が基本であり、ベクトル型スーパーコンピュータは、Fortranを使ったプログラムで使用することが多い。そこで、スーパーコンピュータの高速演算機能を有効に使うための工夫がなされた。その1つの例としては、自動ベクトル化機能である。ベクトル型のスーパーコンピュータは、多くの演算を同時に行うベクトル演算機能がハードウェアで提供されている。この機能を有効に使うために、FortranのDOループをベクトル演算装置で演算させるために、自動的にベクトル命令にする機能が提供された。また、DOループ内のベクトル演算に適さないものをDOループ外に追い出す機能などもある。たとえば、

DO I = 1, N
A(I) = B(I) * C(I)
END DO

のようなDO構文は、ほとんどの場合、1から数個のベクトル演算命令にコンパイルされる。そのほかにもDOループの中にIF文を含むような例、たとえば、

DO I = 1, N
IF (A(I) <= LIMIT) THEN
B(I) = A(I) * Z
END IF
END DO

のようなものもベクトル化できる場合がある。これは、いったんAの各要素がLIMIT以下かどうかを示すマスクベクトルを作成して、Aという配列（=ベクトル）に、変数Zの値を乗じるとき、マスクベクトルを参照するベクトル演算を行うことで、DOループをベクトル化する。

このような作業は、すべてコンパイラが行い、利用者にできるだけ負担をかけないようにしている。しかし、より高度なベクトル化を行うために、最適化を行う支援ツールが用意されている場合もある。
FORTRANと日本語

コンピュータ上で日本語の文字を扱えるようになると、FORTRANでも日本語を扱う需要が出てきた。そのため、各社（メインフレームを作成していたメーカ）では、独自に言語仕様に日本語の文字を扱えるように拡張した。そのため、各社で日本語の扱い方が異なる事態になった。そこで、JEIDAでは1985年に、JEIDA-42で日本語FORTRANを策定した。

FORTRANで日本語の文字を扱う場合、識別子である変数名､仮引数名、プログラム名、関数名、サブルーチン名、共通ブロック名等には日本語の文字は使えず、データとしての日本語の文字列を扱うための専用の型（日本語型）、日本語の文字列を入出力するためのFORMAT文の編集子の拡張が行われた。
FORTRANベースの言語

FORTRAN 77が登場する前にいろいろと作られたプリプロセッサはFortranをベースとしてよりプログラムが読みやすく書きやすい言語の形式を提供するために広く使われた。プリプロセッサで処理されたコードは、標準のFORTRANコンパイラを備えた任意のマシンに対してコンパイルすることができる利点を持つ。これらのプリプロセッサは通常、構造化プログラミング、6文字よりも長い変数名、追加のデータ型、条件付きコンパイル、さらにはマクロ機能などをサポートしていた。

ポピュラーなプリプロセッサとしてFLECSとiftran、MORTRAN、SFtran、S-Fortran、Ratfor、Ratfivがあった。例えば、RatforとRatfivはCライクな言語を実装して、標準的なFORTRAN 66コードを出力した。

LRLTRANは、ローレンス放射線研究所で、ベクトル演算および動的な記憶、システムのプログラミングをサポートする他の拡張機能を提供するために開発され、ディストリビューションにはLTSSオペレーティングシステムが含まれていた。Fortran 95規格は、任意の条件付きコンパイルの機能を定義するオプションパート3を備えている。この機能は、しばしば 『CoCo』と呼ばれている。 SIMSCRIPTは、大規模な離散システムのモデリングとシミュレーションのためのアプリケーションに特化したFortranのプリプロセッサである。

また多くのFORTRANコンパイラは、Cプリプロセッサのサブセットを取り込んだ。 Fortran言語の進歩にもかかわらず、プリプロセッサは条件付きコンパイルとマクロ置換のために使用され続けている。

プログラミング言語Fは、FORTRANのEQUIVALENCE文などの、冗長、非構造化、非推奨な機能を削除したFortran 95のクリーンなサブセットとして設計された。言語FはFortran 90で追加された配列演算の機能を使い、FORTRAN 77とFortran 90で追加された制御文を用い、構造化プログラミングのために廃止された制御文を削除した。設計者は言語Fを 『特に教育や科学技術計算に適した、構造化された配列プログラミング言語である。』 と述べている[26]。しかしサブセット言語であるから，旧来のあるいはFで除かれた機能を含むFortranのソースコードは受け付けないため、実務用には普及しなかった。

HPF（High Performance Fortran)というFortran拡張系の言語もあるが、これもほぼ廃れた。
主な処理系
Windows

フリーソフト

GFortran - Fortran95/77処理系、GCCのバージョン4.0.0以降より標準
G95 - GNUのFortran95処理系
FTN95 Silverfrost FTN95: Fortran for Windows
Open Watcom Open Watcom

商用ソフト

Absoft Pro Fortran
Intel Visual Fortran
NAG Fortran
Lahey Fortran

Linux

無償で利用できるコンパイラ

GNU Fortran (GFortran）- 自由なソフトウェア(Free Software)のGNU コンパイラ・コレクションの1つ。現在　Fortran 95 に2003や2008の仕様の一部を追加。
G95
Open Watcom Open Watcom
Intel Fortran Composer XE 2011 for Linux - 非商用利用に限り無償で使用可
Oracle developer studio - 開発向けに無期限の無償ライセンス
NVIDIA HPC SDK - ライセンス契約への同意が必要

有償の商用コンパイラ

Absoft Pro Fortran
Intel Visual Fortran
NAG Fortran
Open64
PGI Fortran
un Studio

その他

f2c - ベル研究所のFortran77をC言語に変換するトランスレータ

出典

^ 陰山聡『Fortran90/95入門』、なぜFortran90/95か？
^ a b HPF推進協議会 (HPFPC)
^ 牛島省 2020, はじめに.
^ History of FORTRAN and FORTRAN II — Software Preservation Group
^ Fortranの開発者ジョン・バッカスが死亡 - Gadgets - MSNBC.com
^ Fortran Working Group (WG5).It may also be downloaded as a PDF file or gzipped PostScript file, FTP.nag.co.uk
^ N1836, Summary of Voting/Table of Replies on ISO/IEC FDIS 1539-1, Information technology - Programming languages - Fortran - Part 1: Base language ftp://ftp.nag.co.uk/sc22wg5/N1801-N1850/N1836.pdf (PDF, 101 KiB)
^ N1830, Information technology, Programming languages, Fortran, Part 1: Base language ftp://ftp.nag.co.uk/sc22wg5/N1801-N1850/N1830.pdf (PDF, 7.9 MiB)
^ ISO page to ISO/IEC DTS 29113, Further Interoperability of Fortran with C
^ Draft of the Technical Specification (TS) 29113 ftp://ftp.nag.co.uk/sc22wg5/N1901-N1950/N1917.pdf (PDF, 312 kiB)
^ “Doctor Fortran in "Eighteen is the new Fifteen"”. Software.intel.com. 2017年11月20日閲覧。
^ “Fortran 2018”. ISO. 2018年11月30日閲覧。
^ “Further Interoperability with C”. ISO. 2017年11月20日閲覧。
^ “Additional Parallel Features in Fortran”. ISO. 2017年11月20日閲覧。
^ “The New Features of Fortran 2015”. ISO. 2017年6月23日閲覧。
^ “Doctor Fortran in "One Door Closes"”. Software.intel.com. 2015年9月21日閲覧。
^ “Doctor Fortran Goes Dutch: Fortran 2015”. Software.intel.com. 2014年11月19日閲覧。
^ Fortran 2018 Interpretation Document, 9 October 2018
^ Kemeny, John G.; Kurtz, Thomas E. (11 October 1968). “Dartmouth Time-Sharing”. Science 162 (3850): 223–228. doi:10.1126/science.162.3850.223.
^ Phillips, Lee. “Scientific computing's future: Can any coding language top a 1950s behemoth?”. Ars Technica. 2014年5月8日閲覧。
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^ JIS X 3001-1:2009「プログラム言語Fortran――第1部: 基底言語」（日本産業標準調査会、経済産業省）
^ JIS X 3001-1:2023「プログラム言語Fortran―第1部: 基底言語」（日本産業標準調査会、経済産業省）
^ F Programming Language Homepage

参考文献
ウィキブックスにFortran関連の解説書・教科書があります。

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新井親夫『Fortran90入門 : 基礎から再帰手続きまで』森北出版、1998年。ISBN 978-4627839816。
牛島省『数値計算のためのFortran 90/95プログラミング入門』森北出版、2007年。ISBN 978-4-627-84721-7。 - 第2版 2020年。
牛島省『数値計算のためのFortran90/95プログラミング入門』（第2版）森北出版、2020年。ISBN 978-4627847224。
牛島省『数値計算のためのFortran90/95プログラミング入門(第2版)・アンサーブック : 演習問題の解答と解説』日本電子書籍技術普及協会、2022年。ISBN 978-4867538098。 - ペーパーバック版
浦昭二『FORTRAN 入門』培風館、1966 (1972,1980,1983)年。
浦昭二、近藤頌子、土居範久、原田賢一『FORTRAN 77入門』培風館、1982年。
陰山聡『Fortran90/95入門』
片桐孝洋、大島聡史『C＆Fortran　演習で学ぶ数値計算』共立出版、2022年。ISBN 978-4-320-12484-4．
田口俊弘『Fortran ハンドブック』技術評論社、2015年。ISBN 978-4774175065
竹澤照『Fortran I 基礎』（第2版）、共立出版、2000年。ISBN 4-320-02977-1。 - 初版 1995年。
竹澤照『Fortran II 数値計算』共立出版、1997年。ISBN 4-320-02868-6。
竹澤照『Fortran III データ構造とアルゴリズム』共立出版、1999年。ISBN 4-320-02937-2。
田辺誠, 平山弘『実践Fortran95プログラミング : フリーソフトg95, gnuplotによるプログラミングから作図まで』第3版、共立出版、2008年。
冨田博之、齋藤泰洋『Fortran90/95プログラミング』培風館、1999年｡ - 改訂新版 2011年。
冨田博之、齋藤泰洋『Fortran90/95プログラミング』改訂新版、培風館、2011年。ISBN 978-4-563-01587-9
西村恕彦『人文科学のFORTRAN 77』東京大学出版、1978年。
西村恕彦、酒井俊夫、高田正之『岩波FORTRAN辞典』岩波書店、1986年。ISBN 978-4000098816。 - Fortran77（まで）の規格を記述した辞典。
Fortran入門、日本NAG社。
Fortran2003入門、日本NAG社。
JTC1/SC22/WG5 The official home of Fortran Standards 、日本NAG社。
日向俊二『Fortran 2008入門』カットシステム、2016年。ISBN 978-4-87783-399-2
藤井文夫、田中真人、佐藤維美『Fortran90/95による有限要素法プログラミング : 非線形シェル要素プログラム付』丸善出版、2014年。ISBN 978-4621087848
松本敏郎、野老山貴行『みんなのFortran : 基礎から発展まで』名古屋大学出版会、2022年。ISBN 978-4-8158-1087-0　
森正武『FORTRAN77数値計算プログラミング』増補版、岩波書店、1987年。
森口繁一『JIS FORTRAN入門』上、第3版、東京大学出版会、1984年。ISBN 978-4130620307。
安田清和、水野正隆、小野英樹『Fortran90/95による実践プログラミング』大阪大学出版会、2014年。ISBN 978-4872594737

Jeanne C. Adams, Walter S. Brainerd, Jeanne T. Martin： "Fortran 95 Handbook: Complete Iso/Ansi Reference", MIT Press, 1997年。ISBN 978-0262510967
Jeanne C. Adams, Walter S. Brainerd, Richard A. Hendrickson, Richard E. Maine, Jeanne T. Martin, Brian T. Smith: "The Fortran 2003 Handbook : The Complete Syntax, Features and Procedures", Springer, 2009. ISBN 978-1-84628-378-9
Ed Akin: "Object-Oriented Programming via Fortran 90/95", Cambridge Univ Press, 2003年. ISBN 978-0-521-52408-7.
Sujit Kumar Bose: "Numerical Methods of Mathematics Implemented in Fortran", Springer, 2019.
Walter S. Brainerd, Charles H. Goldberg, Jeanne C. Adams: "Programmer's Guide to Fortran 90" (3rd Ed.), Springer, 1996.
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Walter S. Brainerd: "Guide to Fortran 2008 Programming", 2nd Ed., Springer, 2015. ISBN 978-1447167587
Ian Chivers and Jane Sleightholme: "Introduction to Programming with Fortran", 4th Ed., Springer, 2018, ISBN 978-3-319-75501-4
Norman S. Clerman, Walter Spector: "Modern Fortran: Style and Usage", Cambridge University Press, 2012. ISBN 978-0-521-51453-8
Milan Curcic: "Modern Fortran: Building efficient parallel applications", Manning Publications, 2020. ISBN 978-1617295287.　※ Coarrayについての例解説あり。
Mark Jones Lorenzo: "Abstracting Away the Machine: The History of the FORTRAN Programming Language (FORmula TRANslation)", Independently published, 2019. ISBN 978-1082395949
Arjen Markus: "Modern Fortran in Practice", Cambridge Univ. Press, 2012. ISBN 978-1-13908479-6
M. Metcalf, J. Reid 『詳解Fortran 90』bit別冊、共立出版、1993年。 - 原著 "Fortran 90 Explained"、Oxford Univ. Press、1990年。
Michael Metcalf, John Reid, Malcolm Cohen: "Modern Fortran Explained", Numerical Mathematics and Scientific Computation, 4th Ed., Oxford Univ Press, 2011. ISBN 978-0199601417
Michael Metcalf, John Reid, Malcolm Cohen: "Modern Fortran Explained : Incorporating Fortran 2018", 5th Ed., Oxford Univ. Press, 2018. ISBN 978-0198811886
Valmer Norrod, et al: "A self-study course in FORTRAN programing - Volume I - textbook", Computer Science Corporation El Segundo, California, 1970. NASA(N70-25287).
Valmer Norrod, Sheldom Blecher, and Martha Horton: "A self-study course in FORTRAN programing - Volume II - workbook", NASA CR-1478, Vol. II, 1970. NASA(N70-25288).

今時の Fortran 入門 (Introduction to Modern Fortran)
Fortran90を用いたプログラミングの記述方法 (JAMSTEC) - これはユーザー向けの解説書であって、言語規格の記述としては厳密ではないところが多少ある。
History of FORTRAN and FORTRAN II 

関連項目

FORTRAN 77の言語仕様
Fortranの言語仕様-(Fortran 90以降の言語仕様)
Co-array Fortran
High Performance Fortran
COBOL
PL/I
en:F_(programming_language) ※ F言語はFortran95のサブセット言語として主に教育用を想定して1996年頃に作成されたが普及せず。

外部リンク

Fortran Wiki
Fortran演習 (地球惑星物理学演習)
fortran-lang.org—the new home of Fortran on the internet (2020).
    Learn Fortran
「Fortran」の人気が再燃？--専門家が考える現状と展望（ZDNET Japan、2021年5月17日掲載）
An introduction to the Fortran programming language, by Reinhold Bader, Nisarg Patel, Leibniz Supercomputing Centre.
"5 Reasons Why Fortran is Still Used", blog by Martin D. Maas, Ph.D (Last updated: 2021-09-20)
島田正三、吉村一馬、高橋延匡、中田育男、多田敬子：「HARP 103 (HIPAC 103の自動プログラミングシステム）」，日立評論1962年別冊論文集号，日立製作所中央研究所創立二十周年記念論文集（1962年）　※ HARPは日立による初期のFORTRAN言語処理系の名称である。当時にFORTRANがIBM社の製品商標名にあたる可能性を懸念して別名称を使用したとされる。
NEW! Most Popular Programming Languages 1965 - 2022 電子計算機の歴史の初期においてFORTRAN言語の人気は絶大であったことを示す。
Fortran Wiki : Object-oriented programming
Victor Eijkhout : Introduction to Scientific Programming in C++17/Fortran2008, The Art of HPC, volume 3
モダンFortran勉強会
fortran-jp.org
高性能Fortran推進協議会
(RIST主催の)HPCプログラミングセミナーで使用する資料の公開ページ ※　FortranとCによるプログラミングのチューニング法のガイド

表話編歴

コンピュータ・プログラミング言語
低水準言語

機械語 アセンブリ言語

高水準言語
1950年代

FORTRAN LISP ALGOL RPG COBOL

1960年代

CPL BASIC PL/I APL BCPL Simula LOGO B

1970年代

Forth Pascal C Prolog Smalltalk Scheme ML AWK Ada

1980年代

C++ Objective-C Common Lisp Eiffel Erlang Perl Mathematica J

1990年代

Python Tcl Haskell Visual Basic Ruby Lua Delphi Java ECMAScript (JavaScript) PHP OCaml SuperCollider R

2000年代

C# VB.NET Scala Clojure D F# Go Nim

2010年代

Dart Ceylon Elixir Crystal Hack Swift Rust Raku Elm Julia Kotlin Zig

架空の言語

擬似言語 CASL CAP-X

年表 パラダイム 一覧

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プログラミング言語JISFORTRAN

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テキストはクリエイティブ・コモンズ 表示-継承ライセンスのもとで利用できます。追加の条件が適用される場合があります。詳細については利用規約を参照してください。』

COBOL
https://ja.wikipedia.org/wiki/COBOL

　※　『非理系の事務員や官吏でもプログラミングできる言語として設計された』…。
　　　ここいら辺の「開発目的」は、C言語なんかとは、随分違う…。

　※　「C言語」の開発目的は、『アセンブラでできることは、全てできるようにする。」というものだったと聞いた…。
　ということで、最初から「アセンブラ使い」「コンピューターの動作原理が、分かっている層」を対象にしていたんだろう…。

　※　大体、C言語は、「ポインタ」とか、「型指定」とか、頭の中に、CPU内にある「レジスタ」とか、積んでる「メモリ」にデータがどのように「格納」されて行くのかといった、「コンピューターの見取り図（マップ）」が、鮮明に描かれていないと、使いこなすことは難しい…。

『出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』

COBOL COBOL
The COBOL 60 report to CODASYL (April 1960)
パラダイム 手続き型プログラミング、オブジェクト指向プログラミング、命令型プログラミング

登場時期 1959年 (64年前)
開発者 グレース・ホッパー, William Selden, Gertrude Tierney, Howard Bromberg, Howard Discount, Vernon Reeves, ジーン・E・サメット
最新リリース COBOL 2014
型付け 強い静的型付け
主な処理系

フリー: GnuCOBOL, TinyCOBOL, COBOL-IT,

opensource COBOL

UNIX: COBOL X/Open
富士通: NetCOBOL, COBOL97, COBOL85, COBOL G
日立: COBOL2002, COBOL85
NEC: COBOL, COBOL85 for IPF
HP: HP COBOL for OpenVMS, DEC COBOL, VAX COBOL
IBM: Enterprise COBOL for z/OS, COBOL for AIX, COBOL for OS/390 & VM, COBOL for MVS & VM, COBOL for VSE/ESA, SAA AD/Cycle COBOL/370, COBOL/400, ILE COBOL, VS COBOL II, OS/VS COBOL, DOS/VS COBOL
ICL (International Computers Limited) : ICL COBOL
Liant Software Corporation(Ryan McFarland): RM/COBOL
マイクロフォーカス: Visual COBOL, Net Express, Server Express, ACUCOBOL-GT（旧Acucorp社製品）
マイクロソフト: .NET Framework 用 COBOL, COBOL for JVM
ユニシス (UNIVAC) : UCOB(NPE COBOL), ACOB(ASCII COBOL)
Wang Laboratories: Wang VS COBOL

影響を受けた言語 FLOW-MATIC、COMTRAN、FACT
影響を与えた言語 PL/I, CobolScript, ABAP
プラットフォーム z/OS, z/VM, z/VSE, MCP, VOS3, ACOS, GCOS, VMS, OS/400, UNIX, Linux, Windows, Mac OS, CP/M, MS-DOS ほか
拡張子 .cbl, .cob, .cpy
テンプレートを表示

プログラミング言語

他のプログラミング言語

■カテゴリ / ■テンプレート

COBOL（コボル）は、1959年に事務処理用に開発されたプログラミング言語である。名前は「Common Business Oriented Language」（共通事務処理用言語）に由来する[1]。

概要

非理系の事務員や官吏でもプログラミングできる言語として設計されたため、自然言語である英語に近い記述をめざしたコマンド語彙や構文（シンタックス）が採用されている。
特に金額計算など事務処理用に広く使われている。

COBOLは自然言語（英語）に近い構文を持つため、そのソースコードは記述が冗長にはなるが、可読性が高い。

本のように、部、節、段落、文という階層で記述される。

人によっては関数や数式だらけの言語よりもハードルが低い。

リフレクションができないなど、モダンなプログラミング言語に比べて論理制御機能は貧弱である。一方、文字列解析や文字列編集、帳票、画面編集などの事務処理機能は豊富である。

COBOLは仕様の古い言語である。

ただ、言語規格は拡張が続けられていて、2002年版以降ではオブジェクト指向にも対応して部品性を向上した。現実のプロジェクトで制約となるのは、COBOLの言語機能の不足よりは、稼働プラットフォーム、業務運用あるいは保守体制である場合も多い。

COBOLは、科学技術計算向けのFORTRANに次いで国際的な標準化が行われた、初期のプログラミング言語である。

過去のバージョンとの互換性を重視した国際標準規格にしたがって多くのプラットフォームでコンパイラが開発されてきたので、COBOL to COBOLのマイグレーション（プラットフォームの更新）は比較的容易である。

膨大なCOBOLプログラムおよびそれらの処理するデータが、企業や政府機関に長年開発し続けられ稼働している。

ガートナー発という情報によれば、メインフレームが世界1万サイト以上あって3万8千のレガシーシステムがあり、COBOLは全プログラム約3,100億行のうちの約65%の約2,000億行あって、毎年約50億行が増えているという [2] [3] [4]。

これはFORTRANとアセンブラを合わせた資産の数十億行に比べて圧倒的に多い。

また、世界の商用データの約75%、商用トランザクションの80%以上（Google検索の200倍以上）である。COBOL開発者は85万人以上いるが、COBOL開発者の増加より減少がずっと速いという。

日本国内では、2016-2021年のソフトウェア開発データ1,476件をまとめたIPAのレポートによると、1位のJava（42.4%）に次いでCOBOLは16.3%で2位[5]である。

このように、誕生から60年以上たってもなお主流言語のひとつの座を占めている点で、他の初期の言語を引き離している。

誕生経緯

1950年代、事務処理言語は開発メーカーごとに異なっていた。

その統一の必要性を認識していたアメリカ国防総省によって、事務処理用の共通言語の開発が提案され、CODASYL（Conference on Data Systems Languages、データシステムズ言語協議会）が設立された。そうした背景の下、1959年にCODASYLによって開発された共通事務処理用言語がCOBOLである。

その後、1960年1月にCODASYL執行委員会によって最初の仕様書が承認され、合衆国政府印刷局に送られた。この最初の仕様書は1960年4月に発行され、通称COBOL-60と呼ばれている[6] [7]。

COBOLの開発により、アメリカ政府の事務処理システムは全てCOBOLのみで納品されることとなった。これに伴い、COBOLは事務処理用言語として世界中に普及することになる。

現状

C言語やJavaなどの登場後も、COBOLは主に商用計算記述用として、主に金融業界や行政サービスなどで広く使用されている[8]。

COBOL言語規格は、ローカル変数が作りにくく論理制御機能面が弱かった古典的言語からの脱皮を図っている。

オブジェクト指向を採用し、入れ子プログラムを可能としたうえ、COBOLからCOBOLクラスライブラリのみならずJavaのクラスライブラリも呼べるようにするなど、相互運用性や共同開発容易性、安全性を改善してきている。

2019年現在、COBOL Cowboys社の調査では2000億行のCOBOLプログラムが現役で、フォーチュン500企業の90%がCOBOLプログラムを使い続けている[8]。

またマイクロフォーカス社のDerek Britton氏は「COBOLシステムを運用している組織が万単位で存在」「この言語が世界のトランザクション処理システムのうちの70％で用いられている」と述べた[8]。

数多くの新しい言語やフレームワークが現れた現代、COBOLで作られるシステムはレガシーであり、システム刷新時に仕様を把握した有識者が居ない事や、新技術への対応の難しさが問題になる事がある。

COBOLのエピソード

COBOLもモダン化を図っているが、COBOL技術者がコボラーと呼ばれるとき、モダンでないプログラミング言語を扱っていることを揶揄するニュアンスを伴っていることがある。[要出典]

「COBOLの冗長さ」は、時折ハッカージョークのネタにされる。例えばCOBOLのオブジェクト指向拡張案「ADD 1 TO COBOL GIVING COBOL」（C++のもじり）などである。

構造化プログラミングを提唱した計算機科学者エドガー・ダイクストラは、各種言語の欠点を挙げた中でCOBOLについて「COBOLを使っていると人は無能になってしまう。COBOLの教育は犯罪とみなすべきである。」と述べた[9]。

これが書かれたのは、企業ではCOBOLで新人教育がされ、構造化プログラミングも知らずにGO TO文だらけの巨大なスパゲティプログラムを普通に書いていてレビューと障害修正が大変だった1975年である。

2009年9月18日は「COBOL誕生50周年」とされ、マイクロフォーカスが50周年を祝うサイトを立ち上げた。

これはCOBOLという名称が決定された1959年9月18日を、COBOLの誕生日としたものである[10]。

また、国内主要COBOLベンダーが設立した非営利団体であるCOBOLコンソーシアム[11]は、最初の公的な仕様書であるCOBOL-60が発行された1960年4月をCOBOL誕生年月とし、2010年4月16日にCOBOL誕生50周年記念セミナーを行っている[12]。

2009年11月、マイクロフォーカスのスチュアート・マギルは、「稼動中のCOBOLプログラムは全世界で2,400億行で、年間30億行が追加されている。全世界のCOBOLプログラマは200万人。フォーチュン500の90%の企業はCOBOLプログラムを使用中。」との趣旨の発言をした[13]。

日本の国家資格である基本情報技術者試験（2000年度までは第二種情報処理技術者試験と呼ばれていた）の午後試験では2019年度まではCOBOLに関する内容が出題されていた（ただし自由選択制であり必須問題ではない）が、2020年度試験より廃止となった。

代わりにPythonが追加されたが、さらに2023年度からはプログラミング言語の出題はすべて廃止になり、普遍的・本質的なプログラミング的思考力を問う擬似言語による出題となる予定[14]。

COBOLの言語仕様

年齢を表すageという変数の値を、一定の年数を表すyearsという変数の値の分だけ増やす手続きは、例えば普通のプログラミング言語では

age = age + years;（C言語などではage += years;のように略記できる）

と書かれる。COBOLでも同様にCOMPUTE文によって

COMPUTE AGE = AGE + YEARS.

と記述することもできるが、

ADD YEARS TO AGE.（英語でそのまま「年数を年齢に加える」）

という表現も可能である。

このように、数学やアルゴリズムの知識を豊富にもっていなくても、全て現在形、語尾変化なし、など、構文上の約束事さえ覚えて、英語による理路整然とした記述ができれば、COBOLのプログラムを書けるように考えられている。

つまり事務処理の手順を逐一細かく英語で書き下せば事務処理が電算化できるということである。

さらにプログラムのコードそのものがプログラムの機能を説明する仕組みになっているので、そのまま読み下したときに分かりやすい。

こういった特性を、まだ人工知能、自然言語処理の研究が浅い時期に追求してCOBOLを設計したのは、意義深く、産業的にも効果があった。

ただ、ソフトウェアが大規模化し相互に絡み合うように接続されてきた現代、動詞や前置詞を明示するかどうかという命令記述の次元だけでは視点が不足である。

モジュール性、処理の強力さを含めて可読性と保守性を総合評価しなおすと、場面によってはまたちがう結果も生じてくる。

自然言語指向な書き方が優れているといっても、複雜な数式、関数を扱う科学技術計算分野における制御・演算には向いていない。

二次方程式 A X2 + B X + C = 0 の解（の片方）を求める手続きは、COBOLでもCOMPUTE文を用いて簡潔に書こうとすれば、

COMPUTE X = (- B + (B ** 2 - 4 * A * C) ** 0.5) / (2 * A).

と一文で済む。ただし、数式を極力使わない書き方にこだわれば、

MULTIPLY B BY B GIVING B-SQUARED.（BをB倍し、B-SQUAREDに代入）
MULTIPLY 4 BY A GIVING FOUR-A.（Aを4倍し、FOUR-Aに代入）
MULTIPLY FOUR-A BY C GIVING FOUR-A-C.（CをFOUR-A倍し、FOUR-A-Cに代入）
SUBTRACT FOUR-A-C FROM B-SQUARED GIVING D.（B-SQUAREDからFOUR-A-Cを引き、Dに代入）
MOVE FUNCTION SQRT(D) TO ROOT-D.（Dの正の平方根を、ROOT-Dに代入）
SUBTRACT B FROM ROOT-D GIVING NUMERATOR.（ROOT-DからBを引き、NUMERATORに代入）
MULTIPLY 2 BY A GIVING TWO-A.（Aを2倍し、TWO-Aに代入）
DIVIDE NUMERATOR BY TWO-A GIVING X.（NUMERATORをTWO-Aで割り、Xに代入）

と演算子1個あたり1文に膨れ上がって、見通しが明らかに悪くなる。

もっとも、これほど複雑な式をこのように逐一書くプログラマはおよそ現代には存在しない。

COBOLでは同じ処理を書くのに、少なくとも「COMPUTE ～」と書く必要もあり、他節に述べるようにいろいろなDIVISIONの記述も必要となるなど、モダンな言語より長くなりがちである。

また、パズルのように巧妙な制御機能がさほど多彩に備わっているわけではない。

Eclipseなどの統合開発環境でCOBOLも使えるようになったが、Javaのような小粒度なモジュールに関してもインタフェースを明確に記述するスタイルの言語よりも、そこでされるサポートは少ない。

このようなことから、COBOLに習熟している人がモダンな言語でのプログラミング能力が高いとは限らない。

それでも、世界的に蓄積され社会を動かしているCOBOL資産を保守・更新するという使命は重要である。

他言語も習熟している技術者であっても、言語の欠点を多階層な共通モジュール作成やツール作成などでカバーしながら、社会基盤を支えるCOBOL関連プロジェクトで活動している。

COBOLの文法の概要

主にANSI COBOL 1985の文法について述べる。

表記法

COBOLの文法は英語の表現に近い。たとえば、ある数値型変数W-NOに対し数値100、英字型変数W-CHARに文字列’ABC’を代入する場合は、以下のような表記をする。

MOVE 100 TO W-NO.（またはCOMPUTE W-NO = 100.）
MOVE 'ABC' TO W-CHAR.

このように、COBOLの文法は自然言語（英語）に類似した文章的なものであることから、その可読性（ドキュメント性）の面で優れていると言われている。

ただし、数学の定理を例にとれば、それを自然言語に直したところで理解が容易になるわけではないため、これは否定派にはCOBOLの冗長性と捉えられる部分でもある。

プログラムの書式

典型的なCOBOLの原始（ソース）プログラムは、FORTRANと同様にカラム固定形式で記述する。

1～6カラム目「一連番号」
各行を識別するために、6桁のシーケンシャル番号を記述することができる。

7カラム目「標識領域」
その行の標識を記述する。例えば、アスタリスクを記述すると、その行は注記行となる。

8～11カラム目「A領域」

12～72カラム目「B領域」

A領域およびB領域に、コードを記述する。ピリオドおよびその後に続くスペースを記述してコードの行末を示す。

最近のCOBOLコンパイラには、行の長さが固定である必要がなく、一連番号の不要な自由形式をサポートするものがある。

COBOLプログラムの基本構造

COBOLのプログラムは、次の4つのDIVISIONをこの順番で記述するのが基本となっている。
IDENTIFICATION DIVISION……見出し部
ENVIRONMENT DIVISION……環境部
DATA DIVISION……データ部
PROCEDURE DIVISION……手続き部

IDENTIFICATION DIVISION

「PROGRAM-ID」（プログラム識別名）を記述する。

「AUTHOR」（作成者名）、「DATE-WRITTEN」（作成日）等の文法もあったが廃要素となった。
ENVIRONMENT DIVISION

プログラムが実行されるコンピュータの環境を記述する。「ENVIRONMENT DIVISION」は、「CONFIGURATION SECTION」（環境節）と「INPUT-OUTPUT SECTION」（I-O節）に大別される。

DATA DIVISION

プログラムで使用する変数及びデータ並びにその型について記述する。プログラムで使用する変数及びデータのすべては、DATA DIVISIONで定義しなければならない。

「DATA DIVISION」は、「FILE SECTION」と「WORKING-STORAGE SECTION」に大別される。データの型の宣言は、PICTURE(PIC)句によって行う。

呼ばれたプログラムが呼んだプログラムから引数でデータを受け取る場合は、それらの包含構造や基本項目の型を呼ばれたプログラムの「LINKAGE SECTION」で宣言する。
COBOLにおけるデータの分類

COBOLのデータは、次の3つに分類される。

変数 (Variables)
定数 (Literals)
表意定数 (Figurative Constants) - あらかじめ名称が定められている特定の意味を持つ定数（表意定数）を利用できる。この定数の実体は、実行されるシステムよってその意味が有効になるように実現される。たとえば、HIGH-VALUES、LOW-VALUESがある。

COBOLの扱うデータの特徴とメンテナンス

COBOLの代表的な変数型（項類）に、次のものがある。

数字項目 (numeric item) - 例：99999 または 9(5)
英数字項目 (alphanumeric item) - 例：XXXXX または X(5)
英字項目 (alphabetic item) - 例：AAAAA または A(5)
数字編集項目 (numeric edited item) - 例：ZZZ,ZZ9
英数字編集項目 (alphanumeric edited item) - 例：AXX/XX/XX

COBOLでは固定長のレコード（繰り返しデータ単位）の中に固定長でデータ項目を含むという使い方が多い。たとえば、

00076543SHOUYURAMEN 20121013
00076544SHIORAMEN 20111231

などである。データには包含関係の階層があり、領域再定義機能により同じメモリ領域を何通りかの構成で解釈できる。

他の多くの言語（VB、C、Javaなど）では、改行までが繰り返しデータ単位で、その中の項目は可変長でコンマやタブなどの区切り記号で区切るという使い方が多い。たとえばCSV形式

76543,SHOUYURAMEN,20121013
76544,SHIORAMEN,20111231

がある。最近のCOBOLコンパイラには、CSV形式の入出力をサポートするものもある。

COBOLでは基本項目を並べて集団項目を作る。レベル番号を用いて階層構造を作る。OCCURS句により多次元配列を作る。これらによる固定長や可変長の「レコード」（C言語などの構造体に相当）のレイアウトを定義する。なお、「レコード」という型はCOBOLによって初めて導入された概念である。

COBOLの階層的データの包含関係は、階層の深さを表すレベル番号”01″から”49″を各データ記述に付けることで記述される。

こうした階層や領域再定義などのデータ構造をもつファイルやレコードの定義と処理は、COBOLの得意とするところで、Java言語および従来のJavaのクラスライブラリによってはなかなかうまく再現できない。

COBOLでは、何百兆円という大きな金額の計算や、小数点以下何桁まで正確に複利計算をしても1円の誤差も出ない正確な小数計算が得意である。固定小数点数方式で整数とスケール（桁）を扱える数値項目は通常最大18桁（中間結果はそれ以上）あり、特に内部10進項目などの2進化10進数を用いれば、メモリを節約しつつ性能も確保できる。メインフレームではこれをサポートする専用のCPU命令まで設けられ、高速化が図られた。

このアプローチは、10進2進変換に伴う誤差が避けられない浮動小数点数によって実数を近似値で表現しようとする他の言語の発想とは対照的である。FORTRANには浮動小数点数はあっても内部10進項目などはなかった。Javaでは任意桁の整数、小数を扱えるBigInteger、BigDecimalというクラスが提供されているが、文字配列で処理しているために金額計算、利息計算をCOBOLほど少ないCPUステップでは行えていない。

COBOLでは無名の変数等として”FILLER”という名称を記述することができる。無名項目の”FILLER”は、COBOLにおける変数等の領域の定義は固定長となるため、そのような固定長領域内での予備的な領域の確保という意味合いも有している。たとえば

000100 01 PRODUCT-REC.
000200 03 PRODUCT-NO PIC 9(8).
000300 03 …
000400 03 PRODUCT-NAME PIC X(20).
000500 03 FILLER PIC X(500).

で予備項目500バイトを含む製品レコードPRODUCT-RECを定義して他のシステムとデータを交換しはじめる。年月が経ってこのレコードに追加項目AD-START-DATE（広告開始日）が発生したら、FILLERを削ってその新項目に宛てることで、授受データのレコード長を変更しなくて済む。

000100 01 PRODUCT-REC.
000200 03 PRODUCT-NO PIC 9(8).
000300 03 …
000400 03 PRODUCT-NAME PIC X(20).
000500 03 AD-START-DATE PIC 9(8).
000600 03 FILLER PIC X(492).

FILLERによって、固定長レコードファイルの運用が円滑になった。ただ、この例で500バイトを使い切れば、やはりレコード長の変更が必要になる。だからといってむやみに長いFILLERを入れると、容量的な効率低下を招くのでバランスが必要である。

製品が多くなってPRODUCT-NO（製品番号）を8桁から12桁に拡張しようとすると、後続の項目群の開始番地が順繰りにずれてしまうので変更の影響が大きい。

COBOLが扱うデータベースの領域定義も、多くの場合同様に固定長の項目からなるレコードという考えで行われてきた。

システムが実際に入力したデータがプログラムが用意した桁数を1桁でも超えたとき、SIZE ERRORとしてエラー処理を行うのが普通である。オプションにより上を切り落として続行も可能。桁数が不足したときにデータのミスでなければ、プログラムとそのデータを授受するシステムのプログラムで一斉に桁数を増やす修正をしなければならない。データの変換も必要となる。

このように桁数やバイト数の変更は大変なため、COBOLプログラマやSEは常に桁数やバイト数の設定や変更を意識し、プログラムの使用されるのが何十年でもその間になるべく桁溢れが起こらないように目を配って作業している。

以上のような特徴は、固定長レコードやその中の文字列や数値を容易にかつ厳密に扱えるというCOBOLの大きな長所にともなう、保守、機能追加していく上での大きな短所である。
補足

COBOLのデータ型の宣言で、COBOL85以前から可変長のデータ宣言も可能になっている。
COBOLの仕様拡張により、ポインタ操作も可能になっており、実装しているCOBOLコンパイラも複数、開発されている。
DBMSとの連携により、データベースを操作する場合、DBMS側でレコードの定義、ビューの定義などを行う。そのため、レコードのフィールド変更などがあっても、ビューなどで変更対象のフィールドを参照するアプリケーション以外は、修正や再コンパイルは必要ない。
RDBMSとの連携では、可変長データ、BLOBなど、多様なデータ型の扱いも可能となっている。ただし、COBOL側の受け渡しの変数の宣言は、COBOLコンパイラにより、COBOLの可変長データ型を使うものと、COBOLでは有効長を持つ固定長データ型を使うものなど、開発元による実装の違いがある。
階層型、ネットワーク型データベースをCODASYLが国際標準化した構造型データベースのNDLに準拠した埋込み型DMLを、IBM、富士通、日立などのメインフレームのCOBOLでは実装している。
標準SQLに準拠した埋込み型SQLを、IBM、富士通、日立などのメインフレームのCOBOLでは実装している。

PROCEDURE DIVISION

実行されるプログラムの内、実際の処理部分のコードを記述する。 引数を受け取る場合は、「PROCEDURE DIVISION USING 引数名 [, 引数名……]」という書き方をする。

上記3つのDIVISIONを記述したあとやっと「PROCEDURE DIVISION」で実行手順のコードを記述する文法であるため、COBOLは「前置きが長い」言語ともいえる。

COBOLの予約語の数は膨大で、文字数の長いものが多い。
コードの実例
実例1 (Hello world)
「Hello world」も参照

000100 IDENTIFICATION DIVISION.
000200 PROGRAM-ID. HELLO.
000300 PROCEDURE DIVISION.
000400 DISPLAY ‘HELLO, WORLD!’.
000500 STOP RUN.

出力

HELLO, WORLD!

この例では DISPLAY命令を使って文字列をコンソールまたは標準出力に出力している。

COBOLはレコードレイアウトの決まったファイルの処理に使われることが多い。その場合はふつう、ファイル節（FILE SECTION）にレコードとそれを構成するデータ群の定義を書く。そして、実行部（PROCEDURE DIVISION）のREAD文、WRITE文などでそのレコードを読み書きする。
実例2 (Hello world)

作業領域節（WORKING-STORAGE SECTION）にデータを定義した例。

000100 IDENTIFICATION DIVISION.
000200 PROGRAM-ID. HELLO.
000300 DATA DIVISION.
000400 WORKING-STORAGE SECTION.
000500 01 HELLO1 PIC X(15).
000600 01 HELLO2.
000700 03 FILLER PIC X(06) VALUE ‘HELLO,’.
000800 03 FILLER PIC X(01) VALUE SPACE.
000900 03 FILLER PIC X(06) VALUE ‘WORLD!’.
001000 03 FILLER PIC X(01) VALUE SPACE.
001100 03 FILLER PIC 9(01) VALUE 2.
001200 PROCEDURE DIVISION.
001300 MOVE ‘HELLO, WORLD! 1’ TO HELLO1.
001400 DISPLAY HELLO1.
001500 DISPLAY HELLO2.
001600 STOP RUN.

出力

HELLO, WORLD! 1
HELLO, WORLD! 2

実例3 (Fizz Buzz)
「Fizz Buzz」も参照

000100 IDENTIFICATION DIVISION.
000200 PROGRAM-ID. FIZZBUZZ.
000300 DATA DIVISION.
000400 WORKING-STORAGE SECTION.
000500 01 I PIC 9(3).
000600 PROCEDURE DIVISION.
000700 PERFORM VARYING I FROM 1 BY 1 UNTIL I > 100
000800 EVALUATE FUNCTION MOD(I 3) = ZERO
000900 ALSO FUNCTION MOD(I 5) = ZERO
001000 WHEN TRUE ALSO TRUE
001100 DISPLAY ‘FIZZBUZZ’
001200 WHEN TRUE ALSO FALSE
001300 DISPLAY ‘FIZZ’
001400 WHEN FALSE ALSO TRUE
001500 DISPLAY ‘BUZZ’
001600 WHEN OTHER
001700 DISPLAY I(3 – FUNCTION INTEGER(FUNCTION LOG10(I)):)
001800 END-EVALUATE
001900 END-PERFORM.
002000 STOP RUN.

出力

1
2
FIZZ
4
BUZZ
FIZZ
7
8
FIZZ
BUZZ
11
　（中略）
FIZZBUZZ
91
92
FIZZ
94
BUZZ
FIZZ
97
98
FIZZ
BUZZ

COBOLでは剰余を求める際に、商・剰余それぞれを格納する変数を定義した上でDIVIDE文を用いることが多いが、商は不要で剰余のみが知りたい場合や、それを変数に格納しておく必要が無い場合は、組み込み関数のMOD[要曖昧さ回避]を用いても良い。

また、COBOLの数字項目は定義された桁数よりも少ない桁数の値が格納された場合、ゼロパディングした状態で扱うため、このまま表示させると001、002、…、098と先頭に0が補われて表示されてしまう。 N N桁で定義された数字項目に、正の整数 n nが格納された場合、その最上位桁の位置は左から N − ⌊ log 10 ⁡ n ⌋ {\displaystyle N-\left\lfloor \log _{10}n\right\rfloor }カラム目であるから、上記のようにDISPLAY I(3 – FUNCTION INTEGER(FUNCTION LOG10(I)):)と記述することで、パディングされた0を除いた部分だけを表示させることが出来る。

なお、0、負の数、小数を扱う場合は、下記のように数字編集項目によるゼロサプレスとUNSTRING文を組み合わせることでパディングされた0を除いて表示させることが出来る。

000100 IDENTIFICATION DIVISION.
000200 PROGRAM-ID. FIZZBUZZ.
000300 DATA DIVISION.
000400 WORKING-STORAGE SECTION.
000500 01 I PIC S9(3).
000600 01 HENSHU-IKI PIC X(4).
000700 01 HENSHU-NUM REDEFINES HENSHU-IKI PIC —9.
000800 01 DUMMY-IKI PIC X(1).
000900 PROCEDURE DIVISION.
001000 PERFORM VARYING I FROM -100 BY 1 UNTIL I > 100
001100 EVALUATE FUNCTION MOD(I 3) = ZERO
001200 ALSO FUNCTION MOD(I 5) = ZERO
001300 WHEN TRUE ALSO TRUE
001400 DISPLAY ‘FIZZBUZZ’
001500 WHEN TRUE ALSO FALSE
001600 DISPLAY ‘FIZZ’
001700 WHEN FALSE ALSO TRUE
001800 DISPLAY ‘BUZZ’
001900 WHEN OTHER
002000 COMPUTE HENSHU-NUM = I
002100 UNSTRING
002200 HENSHU-IKI DELIMITED BY ALL SPACE
002300 INTO DUMMY-IKI HENSHU-IKI
002400 END-UNSTRING
002500 DISPLAY HENSHU-IKI
002600 END-EVALUATE
002700 END-PERFORM.
002800 STOP RUN.

COBOLの数字編集項目によるゼロサプレスは、単純に0を空白に置き換えるだけであるから、先頭に空白が生じる（＝整数部分が右寄せになる）。ゼロサプレスを行い更に先頭の空白も除去したい（＝左寄せにしたい）場合は、空白を区切り文字に指定してUNSTRING文を用いれば良い。上記の例では、UNSTRING文実行後の変数DUMMY-IKIには常に空白が入り（対象の文字列がいきなり空白＝区切り文字から始まり、その前には何も無いため、何も入らない＝空白が入る）、変数HENSHU-IKIには数字の部分だけが入る。
実例4 (Fizz Buzz)

000100 IDENTIFICATION DIVISION.
000200 PROGRAM-ID. FIZZBUZZ.
000300 DATA DIVISION.
000400 WORKING-STORAGE SECTION.
000500 01 I PIC 9(3).
000600 01 HENSHU-IKI PIC X(8).
000700 PROCEDURE DIVISION.
000800 PERFORM VARYING I FROM 1 BY 1 UNTIL I > 100
000900 MOVE SPACE TO HENSHU-IKI
001000 IF FUNCTION MOD(I 3) = ZERO
001100 MOVE ‘FIZZ’ TO HENSHU-IKI
001200 END-IF
001300 IF FUNCTION MOD(I 5) = ZERO
001400 STRING
001500 HENSHU-IKI DELIMITED BY SPACE
001600 ‘BUZZ’ DELIMITED BY SIZE
001700 INTO HENSHU-IKI
001800 END-STRING
001900 END-IF
002000 IF HENSHU-IKI = SPACE
002100 MOVE I(3 – FUNCTION INTEGER(FUNCTION LOG10(I)):)
002200 TO HENSHU-IKI
002300 END-IF
002400 DISPLAY HENSHU-IKI
002500 END-PERFORM.
002600 STOP RUN.

出力結果は実例3と同じであるが、STRING文による文字列の連結を利用することで、3の倍数かつ5の倍数（すなわち15の倍数）か否かの判定を無くしている。なお、上記の例におけるSTRING文は、Java等におけるhenshu_iki = henshu_iki + “Buzz”;（あるいはこれを略記したhenshu_iki += “Buzz”;）と同様の動作をする。
標準化

CODASYLによって標準化が行われてきて、また、ANSIやISO/IEC JTC 1 SC22/WG4などによっても標準化されていた。 1992年1月にCODASYLのCOBOL委員会とANSIのCOBOL委員会は一本化された。
米国規格 国際規格 日本規格 主な改正点など
第1次規格 1968年制定 1972年制定 1972年制定 最初の規格
第2次規格 1974年制定 1978年制定 1980年制定 相対・検索ファイル
第3次規格 1985年制定 1985年制定 1988年制定 構造化プログラミング
第3次追補1規格 1989年追補制定 1992年追補制定 1992年制定 組込関数
第3次追補2規格 1993年追補制定 1994年追補制定 無し 誤り訂正
第4次規格 2003年制定 2002年制定 2011年制定 オブジェクト指向、マルチバイト文字[15]
第5次規格 2014年制定 TRIM組込関数、動的長基本項目

なお、国際規格は ISO/IEC 1989[16]、日本規格は JIS X3002[17]（旧JIS C 6205[18]）である。
CODASYL COBOLの言語仕様の変遷

CODASYLでは常時言語仕様の改定をおこなっており、その成果を1～5年ごとにとりまとめてCOBOLの仕様書を発行していた。

COBOL-60
    最初の版
COBOL-61
    手続き部の構成の変更、4つの部が出揃う
拡張COBOL-61（1963年）
    （追加）ソート機能
    （追加）報告書作成機能
    （追加）算術文での複数の答え
    （追加）CORRESPONDING機能
COBOL-65
    第1次規格の元になる。
    （追加）大記憶ファイルの処理機能
    （追加）指標による添字付け、表引き
    （廃止）誤り診断メッセージへの要求
    （廃止）必須機能と選択機能の区分
COBOL-68
    この年から開発報告 (JOD) 形式になる。
    （追加）プログラム間連絡機能
    （追加）映像端末処理用のSUSPEND文
    （追加）割り算の余りを求める機能
    （追加）注釈行
    （追加）一般化されたCOPY機能
    （追加）論理的なページあふれ条件の指定と検出
    （追加）略語による記法
    （変更）EXAMINE文の機能拡張
    （廃止）PICTURE句と重複する編集句
    （廃止）NOTE文、REMARKS段落
    （廃止）DEFINE文
    （廃止）一部の略記法
COBOL-69
    （追加）通信機能
    （追加）翻訳印刷におけるページ送り
    （追加）実行時の日付と時刻の呼び出し
    （変更）文字列操作機能
        （追加）STRING文
        （追加）UNSTRING文
        （追加）INSPECT文
        （廃止）EXAMINE文
    （追加）SIGN句
    （廃止）データ部の定数節
COBOL-70
    第2次規格の元になる。
    （追加）デバッグ機能
    （追加）MERGE文
    （追加）データ初期化のためのINITIALIZE文
    （変更）報告書作成機能の全面的な改定
    （廃止）RANGE句
COBOL-73
    （追加）WRITE文によるページ送り
    （追加）LINAGE句
    （変更）INSPECT文の機能拡張
    （変更）直接記憶装置アクセス機能を相対編成と索引編成に組み替え
    （変更）登録集機能
    （変更）再実行機能
    （変更）独立項目記述と一連項目記述の相対位置の自由化
COBOL-76
    （追加）データベース機能
    （追加）ビット列操作
    （変更）ファイル定義方法の整理
    （廃止）独立項目（レベル番号77）
    （廃止）ALTER
COBOL-78
    第3次規格の元になる。
    （追加）構造化プログラミング機能
        EVALUATE文
        PERFORM文の機能拡張
        名前の有効範囲の規定の整備
    （変更）プログラム間連絡機能
    （変更）データベース機能
COBOL-81
    （追加）浮動小数点
    （追加）算術式による添字
    （変更）正書法の改訂（自由書式の導入）
    （廃止）デバッグ機能（デバッグ行以外）
    （廃止）ENTER文
    （廃止）CORRESPONDING機能
COBOL-84（25周年記念版）
    第3次規格（補追）の元になる。
    （追加）組み込み関数
    （追加）データ検証 (VALIDATE) 機能
    （追加）行の一部分に注釈を書く方法
    （廃止）RERUN機能
COBOL-88
    （追加）表SORT機能
    （追加）定数の連結
    （追加）画面制御機能
    （追加）いくつかの組み込み関数
    （廃止）区分化機能
    （変更）語の長さを60字以下までとする。
COBOL-93（最終版）
    （追加）マルチオクテット処理
    （追加）ファイルの排他共用制御
    （追加）いくつかの組み込み関数
    （変更）語の長さを30字以下までにもどす。

脚注
[脚注の使い方]

^ P.HAYES 1978, p. 38.
^ Around 80% of the world's actively used code is none other than COBOL
^ 20 Things You Might Not Know About COBOL (as the Language Turns 50) (Darryl Taft)
^ Platform Migration (CRATOS; Andrew Wickett) p.9 "COBOL Facts"
^ ソフトウェア開発分析データ集2022 (PDF) (IPA) 1.2.2開発言語「表1-1-2開発言語（第1回答）」
^ Sammet, Jean (1981). “The early history of COBOL”. In Wexelblat, Richard L.. History of programming languages I. New York, NY, USA: ACM. pp. 199-243. ISBN 0-12-745040-8
^ 社会を支えるCOBOL、50年の歩み - 誕生50周年、社会を支えつづけるCOBOL:ITpro
^ a b c COBOL誕生から60年--これからも生き続ける理由 - ZDNet
^ Dijkstra. “E. W. Dijkstra Archive: How do we tell truths that might hurt? (EWD498)”. University of Texas at Austin. 2013年1月14日閲覧。
^ まだまだ現役：プログラミング言語のCOBOLが誕生50周年 - ITmedia
^ COBOLコンソーシアム
^ COBOL誕生50周年記念セミナー 社会を支える“ことば”。これまでも、そしてこれからも
^ COBOLはクラウド時代も現役、09年は最も多くのコードが書かれた---英マイクロフォーカス CTO スチュアート・マギル氏 - ITpro
^ 情報処理技術者試験における出題範囲・シラバス等の変更内容の公表について（基本情報技術者試験、情報セキュリティマネジメント試験の通年試験化）
^ 第4次COBOL規格 COBOL2002のご紹介
^ ISO/IEC 1989:2014 - Information technology -- Programming languages, their environments and system software interfaces -- Programming language COBOL
^ JIS X 3002（日本産業標準調査会、経済産業省）
^ 日本産業標準調査会：データベース-廃止JIS規格リスト C6205

参考文献

P.HAYES, JOHN (1978), Computer Architecture and Organization, ISBN 0-07-027363-4

関連人物

グレース・ホッパー - COBOLの開発者。俗に「COBOLの母」と呼ばれる。また、「コンピューターおばあちゃん」の愛称が用いられることがある。

関連項目

FORTRAN
COBOL/S - 日本電気（NEC）の汎用機（ACOS）用COBOL。
PL/I

外部リンク

COBOLコンソーシアム
社会を支えるCOBOL、50年の歩み - 日経コンピュータ
GnuCOBOL (formerly OpenCOBOL) フリーソフトウェア（Free Software = 自由なソフトウェア）としてのCOBOL言語処理系
COBOL Working Group
Craig Hale: "COBOL wants to find out just how popular it really is" （Techrader 2022年12月掲載記事）

表話編歴

コンピュータ・プログラミング言語
低水準言語

機械語 アセンブリ言語

高水準言語
1950年代

FORTRAN LISP ALGOL RPG COBOL

1960年代

CPL BASIC PL/I APL BCPL Simula LOGO B

1970年代

Forth Pascal C Prolog Smalltalk Scheme ML AWK Ada

1980年代

C++ Objective-C Common Lisp Eiffel Erlang Perl Mathematica J

1990年代

Python Tcl Haskell Visual Basic Ruby Lua Delphi Java ECMAScript (JavaScript) PHP OCaml SuperCollider R

2000年代

C# VB.NET Scala Clojure D F# Go Nim

2010年代

Dart Ceylon Elixir Crystal Hack Swift Rust Raku Elm Julia Kotlin Zig

架空の言語

擬似言語 CASL CAP-X

年表 パラダイム 一覧

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フランス BnF data ドイツ イスラエル アメリカ

カテゴリ:

プログラミング言語グレース・ホッパーCOBOL基本情報技術者試験

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COBOL技術者は絶滅危惧種→再び脚光浴びる理由…枯れた言語に根強い需要
https://biz-journal.jp/2024/01/post_368074.html

『半世紀前に開発されたプログラミング言語「COBOL」の技術者が減少の一途をたどる一方、その重要性が改めて脚光を浴びている。大学やプログラミングスクールなどの教育機関でもCOBOLを学習する機会を得ることは困難な状況だが、企業におけるCOBOL技術者への需要は根強い。その背景について専門家の見解も交え追ってみたい。

　1959年に開発されたプログラミング言語であるCOBOLは、大企業や自治体における業務のシステム化・OA（オフィスオートメーション）化と歩調を合わせるかたちで普及し、現在でも銀行をはじめとする大手金融機関や自治体などの大規模なシステムで使われている。ITライターの神崎洋治氏はいう。

「かつてCOBOLとFortranがメジャーな言語である時代が続いた。主にCOBOLは業務系・基幹系、Fortranは科学・計算系というかたちで使い分けがされていた。IBMのメインフレーム（汎用機）などで採用され、そのなかでデータベース（DB）に初めて『テーブル』という概念が取り入れられたりもした」

　また、大手IT企業SEはいう。

「富士通、NEC、日立製作所など日本の大手IT企業のメインフレームは、基本的にはIBMの技術がベースとなっており、COBOLを使っていた。結果、各社は大量のCOBOL技術者を抱えることとなった」

　1990年代に入り急速にインターネットが普及しウェブ全盛期を迎えると、日本ではJavaやC++が主流に。現在ではAI（人工知能）開発向けのPython、Android開発向けのKotlin、アップルのiOSやMac向けのSwiftのほか、JavaScript環境のNode.jsなど、目的別に使われるプログラミング言語が細分化。主に大型メインフレームなどで採用されてきたCOBOLの存在感は低下し、現在、新規システム開発でCOBOLが採用されることはほぼなくなった。

「COBOLのプログラミングの記述は人間が使う言語に似ているため読みやすいというメリットがある一方、一つの処理をするために記述しなければならない行数が非常に多いというデメリットがある。また、一般的にCOBOLを使ったシステムは安定性があるといわれており、大手金融機関や自治体、政府の止めてはいけない『ミッションクリティカル』なシステムで採用されてきた。今から20年くらい前、2000年代前半頃にはシステムのオープン化の加速などに伴い『これからCOBOL技術者が大量に余る』とIT業界内ではいわれていた」（大手IT企業SE）

「COBOL技術者は絶滅危惧種」とも言われたが…

　そんな「枯れた言語」であるCOBOLを扱う技術者への需要が今でも衰えない理由は何か。前出の神崎氏はいう。

「たとえば業務システムでCOBOLを使っていたり、他社のシステムと連携してデータをやりとりしていたりすると、他の言語を使ったシステムへ変えるのは難しいというケースが出てきて、メンテナンスを重ねて使い続けているCOBOLシステムが残ったままになる。

その一方、最新技術が生まれることもなく、新たにCOBOLを習得する若手エンジニアも出てこないので、結果的に数が減りつつあるベテランのCOBOL技術者へのメンテナンス要員として需要は残り、給料も悪くはなくそれなりに重宝されている」

　こうした状況を打破しようという動きも出ている。IBMは2023年、生成AIモデルを使ってCOBOLを自動でJavaに変換するツール「watsonx Code Assistant」を開発中であることを発表した。大手IT企業SEはいう。

「20年くらい前には『COBOL技術者は絶滅危惧種』なんて声もあり、当時、40代以下のCOBOL技術者のなかには他の言語を学んで乗り換えた人も多かった。

企業勤務のSEだと、COBOLの開発案件が減り、新たに担当した案件が他の言語になって半ば強制的に勉強せざるを得ない境遇に追い込まれスキルチェンジし、その後COBOLの案件を担当する機会がないままCOBOLのスキルを失うなんて人も少なくなかった。

　一方、いまだにCOBOLシステムのオープン化案件は一定数存在し、そうなるとCOBOL技術者は必要となる。

また、システム開発というのは案外『職人の世界』なので、既存のCOBOLシステムではバグなどが見つかった際、その原因究明や改修では『ベテランの勘』というのが結構頼りになるのも事実。高齢化に伴いCOBOL技術者の数がどんどん減る一方、あと10年くらいは需要は根強いのでは」

（文＝Business Journal編集部、協力＝神崎洋治／ITライター）

神崎洋治／ITライター/ジャーナリスト/コンサルタント/講師/TVコメンテイター
1996年から3年間、米国シリコンバレーに住み、アスキー特派員等としてジャーナリスト活動に従事。パソコンとインターネット業界の最新情報を取材し、月刊アスキー、日経パソコン、インターネット@アスキー、日経ベストPCなど、日経BP社、朝日新聞社、毎日新聞社などが刊行する雑誌や書籍、新聞等で連載や寄稿を行う。取材や連載を通じて、コミュニケーション・ロボット業界にも精通する。
また、最近は電子ブックの編集や出版、講演や監修等の活動にも積極的に取り組む。パソコン業界には長く、電子機器メーカーでカスタマーサポート、営業、SI、製品企画、広告宣伝、広報、展示会＆イベント運営など、エンジニア以外の職種は概ね経験。
IT＆RTジャーナリスト神崎洋治の公式ブログ【進め! インターネットマン】

Twitter:@internetman

ニュースサイトで読む: https://biz-journal.jp/2024/01/post_368074.html
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弥生の確定申告ソフト「地獄みたいなバグ」…国税庁へのデータ未送信が判明
https://biz-journal.jp/2023/12/post_366285.html

　※　オイオイ…。

　※　話しにならない話しだ…。

　※　しかし、「弥生会計」、懐かしいな…。

　※　オレも、使ってたことあるぞ…。

　※　OSがWindows95に移行した時、「適応」がうまくいかなかったと見えて、くそ重（到底、使えないレベル）だった…。

　※　改良版を、無料で配布してくれて、まあまあ使えるようになってたな…。

『弥生は5日、会計ソフト「やよいの青色申告 オンライン」「やよいの白色申告 オンライン」「弥生会計（やよいの青色申告）」で確定申告データの送信（電子申告）を行い完了しているように見えるが、実際には国税庁にデータが送信されていないという不具合が生じていると発表した。弥生は「再度電子申告を行っていただきますようお願いいたします」と呼び掛けているが、SNS上では「洒落にならない」「恐ろしい不具合」「気づかなかったら無申告になる」など悲鳴が続出する事態となっている。

　個人事業主向けクラウド青色申告ソフトである「やよいの青色申告 オンライン」はクラウド申告ソフトウェアとしてはシェア1位であり、登録ユーザ数は310万に上る。ベーシックプランは年額1万3800円（税抜き）で、入力作業を自動化できる点や初心者にも使いやすい機能が特徴となっている。

「銀行明細、クレジットカードなどの取引データ、レシートや領収書のスキャンデータやスマホアプリで撮影したデータを自動仕訳するので、入力と仕訳の手間が省けます」（弥生の商品サイトより）

「簿記知識がなくても、日付や金額などを入力するだけで、青色申告に必要な複式簿記帳簿が自動作成できます。青色申告特別控除もラクラク」（同）

　同社によればクラウド会計ソフトでは弥生のソフトのシェアは52.8％におよび、2人に1人が使用していることになる。
＜業務にはクリティカルなバグでヤバい＞

　そんな同ソフトで今回発生した不具合は、確定申告e-Taxオンラインで確定申告データを送信（電子申告）すると、画面上では同処理が完了しているように見えるが、実際には国税庁にデータが送信されていないというもの。

該当期間内に弥生製品からメッセージボックスを確認すると、動作確認テスト用の内容が表示される不具合もあったという。

不具合が発生していた期間は11月13日から12月4日で、修正プログラムがすでに提供されており、現在は確定申告e-Taxオンラインで送信を行うと正しく国税庁に送信される。

弥生は5日付けリリースで「お手数ではございますが再度電子申告を行っていただきますようお願いいたします」と呼び掛けているが、SNS上では以下のような声が続出している。

＜業務にはクリティカルなバグでヤバい＞

＜致命的＞

＜気づかずに無申告になっていたらこわい＞

＜この時期にこれは何という地獄の所業＞

＜これで延滞税とかの追徴課税くらったら弥生に請求していいんかな？＞

＜多少の不具合はまあしゃーないなで済ませるけどこれは斜め上だわ＞

＜こんなエラー出ても、コレ使い続けようってなるかな…＞

＜これは凄い不具合＞

＜酷いなこれ。お詫び申し上げるだけで済むのか＞

＜この地獄みたいなバグ＞

　確定申告の期間は原則、毎年2月16日～3月15日となっているが、中堅IT企業の役員はいう。

「諸般の事情で期間内に申告できなかった場合や、いったん申告したものの修正申告をする場合などは期間外でも申告できる。

今回は『季節外れ』なので不具合で迷惑を被った人はそれほど多くはないだろうが、もしこれが通常の確定申告期間で起きていたら大変なことになっていただろう。

確定申告を行うのは個人事業主などが多いが、副収入があったりで会社員でもやる人は少なくない。ただでさえ12月の今の時期は誰しもが忙しいので、面倒な確定申告をもう1回やらなければならなくなり怒っている人は多いだろう」

（文＝Business Journal編集部）

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