Rは1993年にニュージーランドのオークランド大学でRoss IhakaとRobert Gentlemanによって開発が始まった、統計解析とデータ可視化に特化したプログラミング言語である。ベル研究所のS言語を出自としつつ、GNUプロジェクトのもとオープンソースとして公開され、世界中の統計学者・データサイエンティストが利用する事実上の標準言語へと成長した。CRANに登録された2万を超えるパッケージ群が、医学統計、計量経済学、ゲノム解析など多様な領域を支えている。
この記事の目次
- S言語からRへの系譜
- ベクトル指向と統計関数の充実
- tidyverseが変えた書き心地
- 医学・経済・行政で支える分析基盤
- まとめ
S言語からRへの系譜
Rのルーツは1976年にベル研究所のJohn Chambersらが開発した統計計算言語Sにある。Sは大型機向けの商用言語S-PLUSとして発展したが、自由に使える実装が乏しいことを問題視したオークランド大学のRoss IhakaとRobert Gentlemanは、1993年に独自の処理系を書き始めた。名前のRは二人の頭文字に由来し、同時にSの一つ前のアルファベットでもあるという洒落が込められている。
1995年にGNU General Public Licenseでソースが公開され、1997年には開発の中心が国際的なR Core Teamへ移った。同年にはCRAN（Comprehensive R Archive Network）の運用が始まり、ユーザーがパッケージを公開・配布する基盤が整った。2000年にバージョン1.0が公開されて以降、統計学界での標準言語としての地位を確立していく。
ベクトル指向と統計関数の充実
Rの設計はベクトル指向であり、スカラー変数も内部的には長さ1のベクトルとして扱われる。代入演算子に矢印記号「<-」を用いる独特の文法、データフレーム型による表形式データの直感的な操作、欠損値を表すNAの明示的なサポートなど、統計処理現場のニーズに密着した設計が随所に見られる。
標準パッケージstatsの段階で線形モデル、一般化線形モデル、時系列分析、生存時間解析、主成分分析などが利用可能であり、追加パッケージを使わずとも一般的な統計手法は実行できる。学術論文では分析手法の参考実装としてRコードが添えられる例も多く、再現性のある研究を支えるインフラとしての役割も担っている。
tidyverseが変えた書き心地
2010年代に入りRエコシステムを大きく変えたのが、Hadley Wickham氏が中心となって整備したtidyverseと呼ばれるパッケージ群である。ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrrなどから成り、一貫した設計思想で前処理から可視化までを支える。パイプ演算子「%>%」を多用した可読性の高いコードは、教育現場でも標準的な書き方となった。
可視化ライブラリggplot2は、Leland Wilkinsonの著書『The Grammar of Graphics』に基づいて構成され、レイヤーを重ねていく宣言的な記法でグラフを構築する。R 4.1以降では言語標準のパイプ演算子「|>」が導入され、外部パッケージなしでも近い書き心地が得られるようになった。RStudio社（現Posit社）が開発するIDE RStudioも普及に大きく貢献し、初学者の参入障壁を下げた。
医学・経済・行政で支える分析基盤
Rは医学統計の領域で広く使われており、臨床試験データの解析、メタアナリシス、生存時間解析などで標準的なツールとして定着している。Bioconductorプロジェクトは2001年からゲノム解析向けのRパッケージ群を提供しており、マイクロアレイ解析や次世代シーケンサーデータの処理で多数の論文を支えてきた。
中央銀行や統計局でも採用例が多く、米国労働統計局や英国Office for National Statistics、日本の総務省統計局でもRの活用事例が報告されている。Python＋pandasがデータエンジニアリング寄りで強みを持つのに対し、Rは統計モデリングと可視化に特化した文化を維持しており、両者を相補的に使い分けるデータサイエンティストも珍しくない。CRAN登録パッケージは2024年時点で2万を超え、専門領域ごとの実装が継続的に蓄積されている。
まとめ
R言語は1993年にニュージーランドで生まれて以降、統計学者の共通言語としてオープンソースの強みを生かしながら成長してきた。CRANに集積された膨大なパッケージとtidyverseに代表される現代的な書き心地が、医学から経済まで幅広い領域でR独自の生態系を形作っている。
※本記事はIT用語辞典の手書きドラフトです。公開前に最新情報・出典を確認のうえ加筆修正してください。
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