2025年プログラミング言語の種類と出来ること

2025年2月24日 07:00

2025年、テクノロジーはますます進化し、人工知能（AI）の活用も広がっています。プログラミング言語は、コンピュータに指示を出すための「言葉」として、用途に応じていろいろな種類があります。ここでは、最新のプログラミング言語ランキングや、各言語でどんなことができるか、さらに生成AIとの連携について解説します。これからプログラミングを学び始める人にも、どの言語が自分に合っているかを知る手助けとなる内容です。

1. 2025年プログラミング言語ランキング

最新の調査結果や業界動向を基に、2025年に世界中で人気のあるプログラミング言語は以下の通りです。

Python
- シンプルで読みやすく、AI、機械学習、データ解析、Webアプリ作成など多方面に利用される。
C++
- ゲーム、システム、組み込み機器の開発に向いており、高速な処理が必要な場面で活躍する。ただし、細かい部分を直接操作するため、習得は難しい面もある。
Java
- 大規模システム、Androidアプリ、Webアプリケーションの開発に広く用いられ、信頼性が高い。
C
- 組み込みシステムやハードウェア制御など、コンピュータの基本的な動作を管理するための基礎的な言語。
C#
- WindowsアプリケーションやUnityを使ったゲーム開発に適しており、オブジェクト指向の考え方が学びやすい。
JavaScript/TypeScript
- Webサイトの動作を作るために不可欠な言語。TypeScriptは、JavaScriptにエラー検出機能を加えた上位版です。
Go (Golang)
- クラウドサービスやマイクロサービスの開発に向いており、シンプルな文法と高速な処理が特徴。
SQL
- データベースから必要な情報を効率的に抽出するための基本的な言語。
Visual Basic/VBA
- 主にMicrosoft Officeの自動化に使われ、実務での利用が根強い。
Fortran
- 科学技術計算や数値解析に特化しており、特定の専門分野で長い歴史を持つ。

2. 各プログラミング言語の特徴と生成AIとの連携

Python

できること：
AI、機械学習、データ解析、Webアプリ作成など幅広く利用できる。PythonはRaspberry Piでもよく使われ、ロボットの制御やホームオートメーション、IoTプロジェクトなど、実際にハードウェアと連携したプログラミングに適しています。
苦手なこと：
コンピュータの低レベルな部分、たとえば細かいメモリ管理など、処理速度が特に要求される部分では性能が劣る。
生成AIとの連携：
TensorFlowやPyTorchといったライブラリが豊富で、AIモデルの構築・運用において中心的な役割を果たしている。

C++

できること：
ゲームやシステム、組み込み機器の開発に適しており、コンピュータの内部の細かい部分までしっかり操作できる。
苦手なこと：
文法が複雑で学ぶ内容が多いため、初心者には難しい。
生成AIとの連携：
直接AIのプログラムを作ることは少ないが、処理速度を活かしてAIシステムの一部として利用されることがあります。

Java

できること：
大規模なシステム、Androidアプリ、Webアプリケーションの開発に広く利用される。
苦手なこと：
低レベルなハードウェア制御は苦手。
生成AIとの連携：
大量のデータ処理や情報管理にAI技術を組み合わせる際に使われることが多い。

C

できること：
組み込みシステムやハードウェアに近い部分の制御に使われる。
苦手なこと：
高度な抽象化や、オブジェクト指向といった現代的なプログラミング手法はサポートしていない。
生成AIとの連携：
AIシステムの基礎部分で利用されることがあり、処理の最適化に貢献する場合があります。

C#

できること：
Windowsアプリケーション、Unityを使ったゲーム、クラウドアプリケーションの開発に強い。
苦手なこと：
環境設定やプラットフォームによっては使いにくい部分がある。
生成AIとの連携：
ゲーム開発では、AIによる自動生成やキャラクターの動作シミュレーションに利用されることが多い。

JavaScript/TypeScript

できること：
ウェブサイトの動きを作るための言語として不可欠。ブラウザ上でコードを書いてすぐに結果が見えるので、実際に動作を確認しながら学ぶことができる。
苦手なこと：
重い数値計算や複雑なデスクトップアプリの作成には向かない。
生成AIとの連携：
GAS（Google Apps Script）は、実はJavaScriptをベースにしており、Googleのサービスを自動化するために特化したツールです。これにより、ウェブアプリケーション内で生成AIの出力を利用するケースが増えています。また、ブラウザ上で動くAIコンテンツの表示にも役立っています。
【補足】TypeScriptは、JavaScriptに型チェック機能を追加して、プログラムの誤りを早期に見つけやすくしたものです。

Go (Golang)

できること：
クラウドサービスやマイクロサービス、そして大量データの高速処理に最適。
苦手なこと：
ユーザーインターフェースの作成や、グラフィカルなデザインには向かない。
生成AIとの連携：
高速な処理を活かし、AIの推論結果を迅速に返すサーバーとして利用される場合があります。

SQL

できること：
データベースから必要な情報を効率的に取り出し、管理するための言語。
苦手なこと：
アプリケーションのロジック部分やユーザーインターフェースの作成はできない。
生成AIとの連携：
AIが自動でデータ抽出の命令（クエリ）を生成するツールとして役立つことがある。

Visual Basic/VBA

できること：
Microsoft Officeの自動化や業務効率化に使われる。
苦手なこと：
複雑なシステム全体の開発には不向き。
生成AIとの連携：
業務自動化の補助として、AIが操作手順を自動生成するなどの場面で利用されます。

Fortran

できること：
科学技術計算や数値解析に特化し、膨大な計算処理を行う。
苦手なこと：
現代のWebやスマートフォンアプリの開発には向かない。
生成AIとの連携：
専門的な計算処理の部分で、AIのアルゴリズムを補助する用途で使われることがあります。

3. 初めてプログラミングに挑戦する人におすすめの言語

プログラミングの世界に初めて触れるときは、学びやすく、すぐに実際の成果が見える言語から始めるのが良いでしょう。特に以下の言語がおすすめです。

Python
シンプルな文法と豊富な教材があり、AIやデータ解析など将来的にも役立つ分野に使えます。さらに、Raspberry Piでの電子工作やロボット制御でもよく利用され、実際に手を動かして学ぶことができます。
JavaScript
Webブラウザさえあればすぐにプログラムを書いて動作を確認できるため、実感を伴って学べます。また、Google Apps Script（GAS）はJavaScriptを基にしており、Googleの各種サービスを自動化するためのツールとして、実務に近い形で利用することも可能です。
Visual Basic/VBA
Microsoft Officeの自動化技術を学べるため、実際の業務や学校のプロジェクトで役立つスキルを身につけることができます。

4. まとめ

Python：シンプルで学びやすく、AIやデータ解析、Web開発に幅広く利用される。Raspberry Piとの組み合わせで、電子工作やIoTプロジェクトにも活用できる。
C++／C：コンピュータの内部を細かく制御できるが、学習は難しい。主にゲームや組み込みシステムで利用される。
Java：大規模システム、Androidアプリ、Webアプリの開発において信頼性が高い。
C#：WindowsアプリやUnityを使ったゲーム開発に適し、オブジェクト指向の考え方が学びやすい。
JavaScript/TypeScript：Webサイトの動作を作る必須言語で、すぐに結果を確認できる。GASもJavaScriptベースで、Googleサービスの自動化に役立つ。
Go：クラウドサービスや大量データの処理に向いており、シンプルで高速。
SQL：データベースから情報を効率的に抽出するための基本的な言語。
Visual Basic/VBA：業務自動化に使われる、実用的な技術。
Fortran：科学技術計算や数値解析に特化し、特定の分野で根強い人気がある。
初心者にはPythonやJavaScript、Visual Basic/VBAから始めると良い。

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