僕は主に株式のトレーディングを生業にしているのですが、職業柄、毎日がプレッシャーに溢れた日々です。会社員の頃に比べると、確実にメンタルを病むことが増えました。

そんな中、会社員を辞める前と後で変わったことがいくつかあります。それらは会社を辞める前に想像できたことではありますが、実際に自分の力で生きていく状況に身を置くと、また違った景色が見えてきました。

そこで本記事では、会社を辞める前と後で変わったことを整理して、フリーになることの現実をお伝えしたいと思います。会社を辞めてフリーランス・個人事業主に転向しようと考えている方に届いてくれると嬉しいです。

自力でお金を生み出し続けなければならない

ものすごく当たり前のことを書いていますが、これがシンプルに一番つらいです。

会社員の頃は、元気な日も元気じゃない日も、メンタルを病んでる日も、頑張った日でも、たいして頑張ってない日でも、サボった日でも、とにかく一定額の給料を受け取ることができます。しかし、会社員を辞めるとこの安定感に満ち溢れた給料という概念が消失するため、自分でお金を無限に生み出し続ける必要があります。お金を生み出せなくなった瞬間、それは文字通り生活が成り立たなくなることを意味しています。

会社員の頃は毎月お給料が自動的に入ってくるのでなかなか感じることができないのですが、フリーになった瞬間、「衣食住」を自分の力のみで確保するのは非常に難しいことだと気づきます。

実際には、会社員の頃に良い成績を収められていた人は、自力でお金を稼ぐことにそこまで苦労しないかもしれません。しかし、そういった場合でも、単にお金が稼げる・稼げないという簡単な話ではないのです。私がここで言いたいのは、「お金が稼げれば生活を維持できる」「お金が稼げなければ生きていけない」という、プレッシャーに押しつぶされそうな日々の話をしているのです。

すなわち、技術的にお金を稼ぎだすことが得意な人でも、それを無期限かつ安定的かつ十分なレベルで続けることには、とてつもないプレッシャーがかかるということです。一時的にある程度のお金を稼ぎだすことならば、誰にでも可能です。しかし、それを永遠に続けていくことは非常に難しいです。そして、フリーの状態ではその厳しい試練を乗り越えていかなければ、「衣食住」が確保されない状況にあります。

つまり、多くの人が会社員の頃に想像していた「個人事業主の自由な生活」というのは甘い幻想で、現実には非常に厳しい現実が待っています。

実際にこの現実に直面している僕から言わせてもらうと、お金を稼ぐことが超得意という人が以外は絶対に個人事業主にならない方が良いと思います。おそらく、1年もしないうちに会社員に戻るのがオチです。（もちろん僕もそうなる可能性大です）

誰も助けてくれない

これは、会社員の頃には全く感じることのない感覚だと思います。フリーになって最も苦しい瞬間が、自分以外誰も助けてくれないという現実です。

めちゃくちゃ当たり前のことを言っているので面白くないかもしれませんが、自分がミスった瞬間、生活が成り立たなくなります。終わりです。このプレッシャーは会社員の頃には絶対経験できない貴重な体験です。

まず、自分がやらかしたことは全て自分の責任です。会社員の良いところは、最悪自分は雲隠れして上司や会社のせいにできる所です。もちろん、自分が最終責任者の場合はそうでもないのですが、フリーの場合は常に自分が最終責任者であり、すべての責任を自分が負わなければなりません。

ですから、ミスは一切許されませんし、ミスしたらそこで試合終了くらいに考えていないと次の仕事は無くなります。次の仕事がなくなれば報酬は消えるので、生活費がどんどん減っていきます。僕のようなトレーダーの場合、トレードでミスすれば自分の運用資金がみるみる溶けていくので、本当に生活ができなくなります。

また、大きな病気や怪我によって入院することになった場合、会社員には安い保険がありますから、休職中でも一定の給与を得ることができます。また、有給や特別休暇などでは一定期間働かなくても自動的に給与が振り込まれますし、育休を取得すれば長期間休んでいる間にも給料を得ることが可能です。

当然ですが、フリーの場合には絶対にこのような状況は生まれません。自分が働かないと絶対にお金は生まれないので、病気でも怪我でも育児でも絶対に働く必要があります。そうしないと生活が成り立ちません。逆に言えば、働けなくなった瞬間に終わりです。誰も助けてくれません。ここは会社員の最たるメリットと言えるのではないでしょうか。

その他にも、会社員を辞めると（職種や人脈にもよるでしょうが）人と接する機会が圧倒的に減少します。会社員の頃はどんなに辛いことがあっても同期や先輩が慰めてくれますし、何か困ったことがあれば多少なら金銭的にも助けてくれると思います。しかし、フリーの場合は基本的に1人で仕事をするので、このように精神的にも物理的にも頼れる仲間がどんどん減っていきます。

などなど、羅列すればキリがないのですが、フリーの場合には誰も助けてくれないので、どんなに辛い状況でも一人で頑張らなければなりません。

新たなスキルが身につかない

次に、新たなスキルが身につかないという、厳しい現実があります。

例えば、プログラマーなら会社員として培ったプログラミングスキルやマネジメントスキルを用いて、派遣先の企業で短期間の増援として働きます。マーケターなら、顧客のプロダクトの販売促進に向けて、会社員の頃に培ったマーケティング技術を用いた販売戦略を立案したり、具体的なプロモーション内容を提案したりします。僕のようなトレーダーなら、今までに経験した相場観や分析技術をひたすら使って相場からお金を取るということになります。

これらに共通しているのは、新たなスキルを身につけるための時間や練習環境が全くないということです。少なくとも、業務中には自分が経験した技術を切り売りするだけなので、新しい知見を得る可能性は低いです。

会社員の頃には、新しい部署に異動したら先輩や上司が手取り足取りスキルを与えてくれるはずです。また、ある分野のスキルが身についたと判断されたら、それらを用いたプロジェクトマネジメントに移してくれるなど、会社は常にスキルを成長させる環境に置いてくれるはずです。

当たり前ですが、フリーの状態では誰も新たなスキルを教えてくれませんし、教えるだけの時間や資金的余裕も相手方は持ち合わせていません。あくまでもプロジェクトを完遂するための増援要員として呼ばれているだけなので、プロジェクトが無事終了すれば用済みとなり、すぐにサヨナラです。この辺りについて、クライアント側には温情など一切ありませんので、継続的な案件を引き受けられることはほとんど期待しない方が良いです。

さて、このようにフリーの状態では自分を成長させることは叶わないので、一生同じようなスキルを切り売りする生活が続きます。それに耐えられない人、つまり飽き性の人はフリーを辞めた方が良いですね。

個人事業主にはタイムリミットがある

さて、自力で食べていけなくなった場合、どうするのでしょうか。そうです、再就職（転職）するして固定報酬をもらうしかないですよね。

しかし、フリーの期間が長くなればなるほど、再就職は難しくなります。30歳を過ぎたあたりからは正直、どこも雇ってくれない可能性が高まってくるはずです。僕は新卒で就職後、1年もしないうちに辞めているのでまだ2、3年は耐えられるかもしれませんが、20代後半からは再就職がかなり厳しくなってくると思います。

当然、自分と同じ世代の人たちは会社で様々な経験を積んでいます。独立しようとする人達ですから、20代前半の頃は周りの同期や先輩よりも遥かに仕事ができるはずです。しかし、早い人では20代後半、30代にもなるとほとんどの人がマネジメント経験を持ち始めます。そうなると、早くに独立した人にはマネジメント経験がないので、一生プレイヤーとして生活を続けなければなりません。フリーランス向けのサイトではプロジェクトマネジメントなどの仕事も存在しますが、これらの仕事を受けることは難しくなります。

もちろん、30代や40代で独立した場合には上記の議論は当てはまりませんが、その場合でも年相応のスキルを求められます。前段で述べたように、フリーでは新たなスキルを得にくいので、年齢を重ねても自分が年相応のスキルを身につけているとは限りません。その意味で、同世代の成長を凌駕するようなスキルや自信がないと、フリーの状態を継続するのは難しいです。

つまり、再就職のタイムリミットが訪れる前に、自分で稼ぎ続けられるようになる必要があります。フリーで挑戦できる期間には限りがあるということです。そして、再就職が遅くなればなるほど、好条件の会社に就職することは難しくなります。就職するなら早いほど良く、逆に言えば個人事業主としての生活に見切りをつけるのが早いほど安定した生活を送れる確率が高まるということです。

その一方で、ある程度継続的に稼ぎを得られるようになってもタイムリミットは存在します。それは、自分のビジネスが立ち行かなくなった場合です。日々の生活は安定して送れるようになっても、それがいつ崩壊するかは分かりません。30代、40代になってからそれまでのビジネスが崩れ始めると悲惨です。もう就職できるだけの基盤は全くありませんから、それまでに稼いだ資金を使って別のビジネスに乗り換えてやっていくしかありません。

孤独ゆえに、コミュニケーションの重要性に気づく

さて、最後に、フリーは非常に孤独です。何をするにも一人になりがちです。

もちろん職種にはよるのですが、僕のようなトレーダー職だとPCに一日中張り付いているので、他人と話す機会が激減します。会社員は人と話すのがメインの職業だったので、その時と比べると会話量は100分の1くらいになったと思います。そうなると当然ですが、毎日ものすごく寂しいですし、弊害として会話がものすごく下手になります（笑）

また、会社員の頃は、休憩中や帰り際に同期や先輩から誘われて飲み会に行くことがよくあったのですが、それは完全に無くなりますので、飲み会や食事に行く機会が減ります。なので僕の場合は、頻繁に人を誘ってご飯を一緒に食べるようにしています。それが自分の精神安定上、かなり重要だということに気付きました。

会社員の頃はあまり意識していなかったのですが、人と話すということは人間生活を送る上でものすごく重要なことです。やっぱり人は話さないとダメになる生き物なんだと実感しました笑

そんな生活をしているので、基本的に自分からコミュニケーションを取りに行く事が増えました。今まで僕は人を食事に誘わないタイプだったのですが、会社を辞めてからは自分が誘ってばかりで友人にウザがられていないか不安になるレベルです。それだけ身体がコミュニケーションを欲しているという証拠だと思います。

また、そのような変化を通して気付いたことは、自分からコミュニケーションを取らないと人の縁は簡単に切れてしまうということです。社会人になると会社の人以外との関わりが極端に減りますよね。フリーなら尚更で、今までに築いた人間関係を維持することがものすごく重要になります。自分から定期的に会おうとしないと、相手からはなかなか誘ってくれません。自分から関係を維持しようとする努力がものすごく重要になります。

既存の人間関係を維持することの他にも、新しい出会いを積極的に増やすことが重要です。例えば、ゲーム友達でもいいですし、同じ職種のコミュニティに参加してみる、SNSで同じ趣味の人と繋がるなど、自ら出会いを増やしていかないと絶対に人間関係が狭まっていきます。

自分の人間関係は狭まる一方で、友人たちは会社内での異動等を通じて新たな関係を増やすので、段々と自分だけに構ってくれる時間は減っていきます。フリーの状態では自然的に人間関係は狭まっていきますので、自らコミュニティを広げようとする努力が必要ということです。

努力して初めて「当たり前」が手に入る

色々と書いてきましたが、会社員にとっての「当たり前」は個人事業主にとって当たり前ではありません。それらはすべて自ら努力して手に入れるものであり、何もしなければどんどん失われていきます。ここが会社員と個人事業主の最たる違いであり、会社を辞める前に覚悟しておかなければならないことです。

その一方で、個人事業主には会社員が絶対に手にできない自由な時間や働き方があります。会社で働いている以上、規定の労働時間や成果物は存在するので、それらに縛られない生活ができる点は個人事業主の強みです。

どちらを選択するのかは個人の自由ですが、会社員とフリーをどちらも経験した僕から言わせれば、会社員の方が1000倍くらい楽だと思います。これは全然冗談ではなく、普通の生活を普通に手に入れるには、会社員という生き方がベストだと思います。

それでも、自分は普通の生活ではない生き方をしてみたくなったのでフリーになったわけですが、本記事で書いたようなプレッシャーを日々味わう生活です。自分が想像していたように自由を謳歌できるステップにはまだ来ていないものの、これからの努力次第といったところでしょうか。

会社員を辞めようと考えている人にとって、本記事の内容が少しでも参考になれば幸いです。

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①MBAは「本質を考える力」を養成するところ

MBAと聞くと、経営に必要な知識や経営分析のスキルを学ぶところを想像されると思います。

しかし、実際に1年間MBAに通った感想としては、「経営の知見は学べるが、より重要なのは本質を見抜く力を高めること」だと感じました。マーケティング4P’sや有名なファイブ・フォース・モデルなどのフレームワークを用いた分析は、確かに経営分析の役に立つものの、それだけでは経営を見抜くことは出来ないのです。

経営改革がなぜ成功/失敗したのかを見抜くには、フレームワークを用いた状況整理に加えて、成功/失敗の背景にある「原因」を正しく捉える必要があります。この「原因」は、フレームワークや既知の手法を活用すれば確実に捉えられるというものではないのです。自分の頭を使って１つ１つ丁寧に考察する必要があります。

MBAでは、経営戦略や財務会計、ファイナンスの授業の中で様々なケースディスカッションやグループワークを行い、ある企業の経営そのものや事業戦略、さらには資金調達等の施策がなぜ成功/失敗したのかを、各自が考え抜き、それをレポートや発表の形式でまとめます。

この過程で、成功/失敗の要因を正しく捉える「眼」を鍛えようというのが、MBAで学べることだと思います。実際に、筆者を含めた周りの同級生も、経営の知見よりも本質的に見抜く力を養成できた、と言っている方が多いです。

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②MBAは「正しく伝える力」を養成するところ

（１）「正しく伝えるスキル」は希少である

MBAで学習すべき最も重要な点は、「本質を見抜く力」だと言えます。しかし、ビジネスの世界では伝達事項を”正確に”、”抜け漏れなく”伝える力が重要であり、MBAではこの力を鍛えることが出来ます。

このように書くと、読者の皆さんは「文章や発表で正しく伝えることなんて簡単でしょ」と思う方が多いと思いますが、現実には物事を正確に抜け漏れなく伝えられる人間は非常に少ないです。

伝達事項が簡単な場合には何の苦労もありませんが、経営策定の会議や、事業上で重要な商品の開発会議など、議論が広く深く盛り上がっていくような場面ではそうでもありません。内容が複雑になり、把握する幅が広くなればなるほど、自分の意見を相手に正しく理解してもらうことは極めて難しくなります。

実際に、意欲にあふれているMBA生達ですら、発表で先生たちにグループの意見を正しく抜け漏れなく、時間内に内容を伝えることは難しいです。多くのビジネスパーソンは、知らず知らずのうちにこのような事態に陥ってはいないでしょうか？

（２）MBAでは「伝えること」も考え抜く

伝達スキルを磨くには、とにかく「正しく伝える」ための練習を行う必要があります。MBAでは、（時には数十枚に渡る）レポートや論文の執筆や、タイトな制限時間の中で膨大な量の内容を発表する訓練を通じて、正しく抜け漏れなく伝えるためのスキルを磨きます。

つまり、MBAでは分析対象である経営戦略や事業戦略について考え抜くだけではなく、それを「伝える過程」についても最も効率的な方法を毎回考え抜く必要があります。このように、アウトプットの作成から発表までの過程のすべてで「考え抜く」という作業が発生するため、MBAは思考の訓練場の様相を呈しています。

内容を練り上げ、さらには伝達方法までも練り上げられた発表というものは、MBA生達だけではなく先生方にとっても学びの多い発表となります。聞いているだけの聴衆も、かなり聞き入ってしまうレベルの発表が多いのがMBAの特徴です。

授業だけではなく、同級生のレポートや発表から大きな学びが得られるというのは、大学では通常経験できないことだと思います。これがMBAの付加価値の１つと言えるでしょう。

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③MBAはビジネスを深く理解するところ

③にしてやっとMBAっぽい見出しです。MBAに通ったメリットは、もちろんビジネスを深く理解できるようになったことです。

まず、MBAで学ぶ内容は多岐に渡ります。一橋MBAで必修の授業は、経営戦略や財務会計、企業財務（ファイナンス）などです。この他にも、経営組織論や企業データ分析論、証券分析（ポートフォリオ理論）、管理会計（原価計算）、M&Aの理論と実務など、非常に多彩なラインナップが存在します。

ビジネスを形成する事項について広く（若干浅めに）学ぶことが出来るので、自社や競合他社のビジネスを深く理解することが出来ます。

経営戦略論の例を引き合いに出すと、自社のビジネスがなぜ儲かっているのか、その競争優位性の源泉はどこにあるのか、将来的にどのような参入障壁を築くことが必要になるのか、などの非常に実践的な示唆を得られます。また、バリューチェーンの概念を活用することで、自社と取引先企業のパワーバランスについて考察し、それをどう変えることが出来るのか、といった点まで分析が可能になります。

ファイナンス系の授業では、企業にとって望ましい資金調達の方法や、コーポレートガバナンスの在り方、ステークホルダーの考え方など、現代の企業経営に必要な環境整備の方法を学ぶことが出来るでしょう。これらは、MBAを卒業したずっと後に、経営層として活躍するときに発揮される知識だと思います。

ここでは書ききれませんでしたが、MBAでは当然ビジネス環境について幅広い学習を行うことが出来ます。これらが直接自分の仕事に結びつくことは稀と言えますが、将来的に経営層に上り詰めた場合や自分で起業する場合には、経営に関する知識が必須となるため、他の人に差を付けられると考えられます。

④MBAは信頼できる仲間を作るところ

MBAに通う大きなメリットの１つが、何でも相談できる仲間が出来る点です。フルタイムのMBAであれば、2年間を一緒に過ごすことになるため、当然強い絆のようなものも生まれます。

MBAで出来る学友たちと大学の友達の違いは、「ビジネスの難しい話題でも話せるところ」です。MBAには通常、一般入試にしろ企業派遣にしろ、意欲が高いと共に思考力に優れた若者が集います。つまり、大学の友人たちとは出来ないような、経済や経営に関する高度な会話を行うことが可能です。

例えば、RIZAPは企業価値に対して買収価額の低い、つまり割安なM&Aを繰り返し、それらの企業を再生させるというビジネスモデルで成長してきた会社です。近年、RIZAPは大幅な赤字修正を行ったことで有名になりましたが、これは買収した企業の数が非常に多くなってしまい、企業再生を扱いきれなくなったことが要因です。

割安なM&Aによって、買収価額と被買収企業の純資産額の差である「のれん」は、利益としてRIZAPのB/Sに計上されることになります。これによって、RIZAPは成長しているように見えたのですが、企業再生に失敗したことで赤字転落という結末に陥ってしまったようです。

このように、ビジネスモデルと会計の話を繋げたような話は興味深いものですが、なかなか一般的な知識レベルだと話しづらい内容です。MBA生同士であれば、議論の中で（あるいは飲み屋の雑談の中で）熱いトークを交わすことで、経営の成功/失敗要因について示唆を得られてしまいます。

筆者が実際にMBAに通った感想としては、「自分の中でモヤモヤしている部分を他のMBA生が解決してくれる」というものでした。自分でも言葉にしきれない意見をモヤモヤしたまま伝えると、同級生が見事にそれを翻訳してくれるのです。思考力が高く、信頼のおける仲間が出来るという点は、MBAの素晴らしいメリットの１つだと思います。

まとめ

私は、①本質を見抜く力の養成、②伝える力の養成、③ビジネスの深い理解、④信頼できる仲間の４点がMBAで得られるメリットだと考えています。

MBAはケースディスカッションや授業によって、ただ単に経営分析のスキルを身に付ける場所ではなく、経営の本質的要因を考え抜く場所です。MBAに通ったからと言って、すぐに経営者に慣れるスキルが身に付くわけではありませんが、将来的に自分の土台を作るような場所、それがMBAです。

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本稿では、文系からデータ分析業務に関わるようになった私が、Pythonのオンライン学習サービスであるPyQをレビューします。結論から言うと、PyQはPython初心者に超おススメできる教材でした。以下では、主なメリットやデメリット、PyQの効率的な使い方について解説します。

PyQとは：Python特化のオンライン学習サービス

（出所）https://pyq.jp/

「PyQ」は、Python初心者～中級者向けのオンライン学習サービスです。PyQという名前から分かるように、他サービスとは違ってPythonに特化したオンライン学習ツールになっています。そのため、Pythonを集中的に学びたい人にとっては、他言語の誘惑を受けずにコツコツと学習を続けやすいはずです。

PyQは企業によって製作されているものの、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会によって推薦されているサービスです。開発陣もPythonやプログラミング実務に精通した面々であり、その品質は担保されていると言えます。

実際にデータ分析業務を行っている筆者が使ってみた感想は、「初心者～中級者が知らない＆実務で役立ちそうなポイントを押さえている」という印象でした。プログラミングの学習は独学や書籍でも十分に可能であるものの、”存在自体を知らないものを学ぶ”というのは難しいです。Pythonでネックになりそうな部分をあらかじめ学べるというのは大きなメリットだと感じました。

PyQの料金体系：２プランが選択できる

（出所）https://pyq.jp/

料金体系は、ライトプランとスタンダードプランの２つに分かれています。2020年9月時点では、個人ライトプランが3,040円（税込）、個人スタンダードプランが8,130円（税込）となっています。２つのプランの違いは、①PyQに投稿された過去質問の閲覧、②Pythonのプロによるサポート機能の２点です。

過去質問の閲覧では、過去のユーザーが遭遇した疑問点に当たることが出来ます。初心者が詰まるポイントは大体同じ部分なので、ここは参考になると思います。しかし、Google検索に慣れている人であれば、この機能は必ずしも必要とは言えないでしょう。

むしろ大きな違いは、２点目のサポート機能だと思います。直接プロに質問できるのは初心者に嬉しいですね。ただし、ライトプランと比べてかなり料金が異なるので、自身の学習スタイルに合わせたプランの選択を行うようにしてください。

PyQは全体的に初心者向けに作ってあるものの、一部表現が分かりにくい箇所や、専門用語を説明なしに使用している箇所、コードの内容説明を放置している箇所など、ユーザーに優しくない部分も見受けられます。筆者としては全くの許容範囲内であったものの、プログラミング初心者にはきつい部分があるかもしれません。その場合には、サポート機能付きのプランを選ぶのもアリかと思います。

プランの詳細については、PyQ公式がヘルプを詳しく書いていますのでご覧ください。

他サービスとの比較① ：幅広く濃密な学習が可能である

Pythonを学べるオンライン学習サービスは、他にもたくさん存在しています。その中で、PyQがどのような立ち位置にいるのかを表で見てみましょう。

他サービスと比べると、幅広い分野で濃密な学習が出来るのがPyQというサービスになっています。これは、数々のオンライン学習サービスを試した筆者としても、納得できるところです。

PyQで濃密かつ多分野の学習が可能な理由は、Pythonに特化したサービスだからです。他サービスは、Python以外にもたくさんの言語を扱う必要があり、各言語における学習の「深さ」を担保するのが難しくなっています。その点、PyQはPythonのみに的を絞っているため、Pythonを用いて幅広い分野を習得することが出来るのです。

他サービスとの比較②：Web上でのコーディングが可能である

また、他サービスと比較したときのPyQの強みは、Web上でのコーディングが可能であるという点も存在します。ここはかなり重要な点で、個人のPC環境に左右されずにいつでもコーディングが可能なのは、大きなメリットと言えます。

初心者であれば、Pythonを使うまでの「環境構築」でやる気が削がれてしまう可能性があります。プログラミングを始めるには、Python自体のインストールや開発ソフトのダウンロード、Pathの設定を行う必要があり、初心者はこの時点で行き詰ってしまうのです。プログラミングを始める前に挫折してしまっては、元も子もありません。

上記の画像は、実際のコーディング画面です。PyQでは、「写経」と呼ばれるコードの写しが基本の学習スタイルになっており、自分でタイピング（コーディング）していく過程で体にPythonを染み込ませていきます。コードを画面上で実行すると、PyQのプログラムが自分のコードを自動で判定してくれます。判定に引っかからなければ、その学習はクリアになります。

画像の左側には、コードの解説が付いています。基本的には、PyQが用意したコードを写経することから始めて、写経が終わった段階でコードの解説を読んで理解するというのが、学習の一般的な流れになっています。そのほかにも、豊富な演習問題が存在しています。

コースを設定して集中的に学習ができる

（出所）https://pyq.jp/

PyQでは、学習したいコースを自分で設定すると集中的に学習が行えます。

上記は実際のコース選択画面です。分野別に学習プランがまとまって整理されているため、自分が学びたい分野を徹底して学ぶことが出来ます。各学習は「クエスト」と呼ばれており、短いクエストを消化していくことでテンポよく学習を進めることが出来ます。

また、各コースには目安となる学習時間が付記されており、どのくらいの時間を割けばよいのかが明確になっています。例えば、Webアプリ・APIのコースをイチから学習しようとすると、73時間の学習時間が必要とされています。

ただし、別のコースと被っているクエストも大量に存在しているので、すべてのコースをイチから学習する必要はありません。むしろ、クエストを進めていくほどに、新たな学習量が減って効率よく各分野を学習できます。

もちろん、コースを設定しなくても学習をすることは可能です。以下の画像のように、各クエストには分かりやすいタイトルが付けられていて、自分の学びたい知識だけを学ぶことも可能になっています。様々な学習スタイルに合わせることが出来そうです。

（出所）https://pyq.jp/

学習時間を可視化できる

（出所）https://pyq.jp/

この機能はおまけ程度だと思いますが、一応自分の学習時間を自動でグラフにしてくれています。「１日〇時間勉強した！」というモチベーション維持の方法を取っている方には良い機能だと思います。

学習時間だけではなく、１日に何回クエスト（学習）を開始したかが分かるため、自分がどのくらいのペースで学習できているのかも分かりやすいです。

PyQで学べる分野は主に４つある

PyQの概要や料金体系、他サービスとの差異などはご理解いただけたでしょうか。ここからは、PyQのメリットをどんどん紹介していきます。

PyQで学べる分野には、主に以下の４つが挙げられます。

「Python基本」はその名の通り、Pythonを使う上で欠かせない文法事項を扱っています。for文やif文といった基本事項から、オブジェクト指向プログラミングまで、Pythonでのコーディングに必要な知識を網羅的できます。PyQはPython特化のサービスだけあって、他サービスと比較しても網羅度は高めです。

ただし、量が多すぎる点は人によってデメリットになるかもしれません。あまり基本事項ばかりインプットしても飽きてしまうので、たまには他分野に手を出すのが良いかも。この辺りはモチベーション管理が重要になりそうです。

「Python実務」には、PyQ独自の切り口が存分に活かされています。他サービスでは通常、Pythonの基本事項や各分野の「知識面」にフォーカスをします。しかしPyQは、実務上での振る舞いを重視したサービスを提供しています。

具体的には、ユニットテストの方法や関数・クラスの使いどころ指南など、「知識面」だけではない「実務で必要な知見」を提供してくれています。こうした知見は、独学で身に付けることが大変難しいものとなっているため、実務に加わる前の駆け出しプログラマーにとっては嬉しい機能です。

「Web開発」では、Pythonを用いたWebアプリの開発からスクレイピング（Web上のデータを探査する技術）まで、Webに関わることを広く学べます。PythonでWeb開発が行われることは多くないものの、Web開発の知識を慣れ親しんだPythonで得られるというのは、初心者にとってコスパの良い学習になるはずです。

「データ分析」では、Pythonの本領といえる機械学習や統計分析を学ぶことが出来ます。NumpyやPandasといったデータ分析では必須のライブラリを学んだり、scikit-learnといった機械学習用のライブラリを学ぶことが出来ます。

ただし、これらの内容はごく簡便な物であり、本格的なデータサイエンスを学びたい人は別途学習が必要になります。PyQでの学習はあくまでも、「Pythonで機械学習ってどうやるの？」といった初心者レベルのものであり、各分析手法の細かい内容については解説されていません。この辺りは、書籍での自習が求められており、実務で分析を行えるレベルには至りません。

Jupyter Notebookの練習ができる

（出所）https://pyq.jp/

機械学習などのコースを学習すると、「Jupyter Notebook」の練習を行うことが出来ます。Jupyterは、Python用の対話型開発ツールです。通常の開発ツールでは、Pythonのコードをすべて記述した後にコードを実行するのですが、対話型のツールだと画像のようにコードを細かく分けて記述することが出来ます。

例えば、お試しで書いてみたいコードがある際には便利なのがJupyterです。ちょっとしたコードを書く時には、コードのすべてが繋がっているという状態はあまり使い勝手の良いものではなく、逆に小さい単位で実行できる方が開発の効率を上げることが出来ます。

Jupyterは、「ちょっとずつ」プログラミングするのにうってつけの開発ツールであり、Python使用者の多くがこれを用いています。PyQではJupyterの練習も出来るため、実際の開発ツールに困らない状態を作ることが出来ます。これは大きなメリットだと思いました。

（補足）Jupyterを使うと、上記のようにグラフを１つずつ適宜表示することが出来ます。一気に開発をしたいというよりも、お試しのコードをいくつか書いてみたい場合には、Jupyterはやはり便利なツールと言えます。

まとめ：Python特化ならPyQがおすすめ

いかがでしたか。PyQは、Pythonに特化したい初心者には、本当におすすめ出来るサービスです。Web上でのコーディングによって環境構築の面倒さを排除するだけでなく、幅広い分野を網羅的に学習することが出来ます。

他サービスと比較しても品質の良いサービスだと感じたので、気になった方はぜひ使ってみて下さい！

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Pythonの基礎習得にかかる期間

本稿では経験的な習得時間ではなく、オンライン学習サービスの「あるコースを修了するのにかかる時間」を基に、Python習得にかかる時間（期間）を推定していきます。初心者の方は、この時間を目安に学習を進め、実際に開発に移ると良いでしょう。

今回使用したオンライン学習サービスは、オンラインPython学習サービス「PyQ™（パイキュー）」です。PyQでは、Pythonを習得したい初心者・中級者向けに、Pythonの基礎文法からデータ分析の作法、PandasやNumpyといった分析ライブラリの作法、機械学習や統計分析まで、幅広い分野をすべてPythonでカバーしています。

本稿では、PyQの学習時間を目安に習得時間を解説していきます。

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～Python初心者レベル：40時間

プログラミングを０から始めた状態の初心者が、Pythonの基礎的な文法（if文やfor文など）を理解して使えるようになるまでには、約40時間の学習が必要です。

このレベルで出来ることは、「ネット上の記事を常に手元に置いておけばプログラミングが可能」、「設計書を基に十分な時間をかければ、簡単な計算プログラムが実装できる」、「十分な時間をかければ、ファイルの入出力を伴う簡易的なシステムを実装できる」といった所です。

基礎的な文法を学習しただけであるものの、Pythonやプログラミングの基本を押さえた状態にはレベルアップしているので、ごく簡単なシステムなら実装できると思います。ただし、常に調べながらの作業になるため、十分以上の時間を要することは間違いなく、さらなる学習が必要な段階です。

～Python中級レベル：70時間～100時間

基礎文法を習得した状態からPython中級者を名乗れるまでには、０の状態からトータルで70時間～100時間程度が必要です。

Python中級者のレベル感とは、標準ライブラリやクラスの使いどころを押さえており、適切な設計を行うことが出来るレベルです。他にも、綺麗で他の人が読みやすいコードの作法を心得ていたり、公式チュートリアルを適切に活用出来たりするレベルとも言えます。

つまり、Python中級者とは、Pythonの文法事項や知識面の充実だけではなく、実務面に活かせるスキルを身に付けた状態であると言えるでしょう。中級者を名乗るためには、知識面だけでなく実際の開発経験が必要です。実務では、知識だけでは対処できない事態が頻発するからです。

例えば、開発途中に設計が変わるのはよくあることです。その際に、適切なクラスやメソッドを設定し、設計を立て直すことが出来なければプログラム全体が崩壊しかねません。こうした事項を考慮に入れると、知識面だけの充実だけで70時間、実際の開発経験も含めると100時間程度の学習を要します。

統計分析が可能なレベル：＋50時間～

Python中級レベルまで実力を向上できれば、あとは実務経験によってレベルを上げていく他はありません。ただし、Pythonは言語単体で必要とされる機会は多くありません。実際には、統計分析や機械学習、データ分析の分野で多用されています。

本稿では、これらの分野をPythonで学ぶのにかかる時間を推定します。ここからは、Pythonだけではなく統計や機械学習の知識習得にかかる時間も含まれるので、データサイエンティスト等を目指している方は参考にしてください。

統計分析を学ぶのにかかる時間は、初心者レベルで50時間といった所です。

まず、統計学だけでも相当な量のインプットが必要です。正規分布や他の確率分布、点推定や区間推定の方法といった基礎事項だけではなく、実務に応用が可能なモデルを学習する必要があるからです。

Pythonに目を移すと、統計分析の鉄板ライブラリであるscipyを学ぶ必要があり、他にもPandasやNumpyといったデータ分析の基本となるライブラリを学ぶ必要があります。ライブラリとは、Pythonの計算処理を便利にしてくれるツールのようなものです。これを使うのと使わないのでは、プログラムの効率性が大きく異なるため、学習は必須と言えます。

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機械学習が可能なレベル：＋50時間～

統計分析と同じように、機械学習の勉強にも同程度の時間を要します。

機械学習の習得には、統計学以上の難易度が存在するかもしれません。初心者にとっては機械学習のモデルは分かりづらく、特に数学が苦手な方にはお勧めできません。Python内での計算処理がブラックボックス化してしまう問題もあり、計算結果の解釈が難しいのも、初心者向けではない理由の１つです。

そのため、データ分析の初心者は統計学を先に学ぶと、データ分析の実務に活かせることが多くなるかもしれません。機械学習は、従来の統計学では不可能だった高度な計算処理を、同じく高度に発展したコンピュータで実装したものです。そのため、計算処理は自ずと難解なものになりがちです。

機械学習の勉強でも、NumpyやPandas、データ分析の作法を学ぶ必要があります。ここは統計学と同じであり、統計学を学び終えた後だと効率的な学習が期待できるでしょう。

Webアプリ開発が可能なレベル：＋70時間～

最後に、Webアプリ開発にかかる時間は70時間ほどです。統計や機械学習と比べて学習時間が長くなっているのは、Webアプリ開発で学ぶことがPythonの基礎文法と大きくかけ離れているからです。

Pythonを用いてWebアプリ開発を行う際には、FlaskやDjangoといったフレームワークを用いる必要があります。このフレームワークはPythonの基礎文法とは大きく異なるため、フレームワークに慣れるまでに時間を要します。

また、Web開発やWebアプリケーションに対する基礎知識を補う必要があるため、習得期間が長くなっている一面も存在します。例えば、Webアプリの開発にはデータベース（DB）やスクレイピングの知識が欠かせません。

DBの役割は、ユーザーやシステムから発せられたデータを適切に格納しておくことです。商品やアクセス数のデータを格納して分析するためには、データの破損がないようにSQLという言語を用いてデータ操作を行う必要があります。ここで、DBやSQLに対する知識が求められるのです。

スクレイピングは、Web上のサイトから欲しい情報を自動で抜き出す技術のことです。スマートニュース等のニュースサイトがスクレイピングを使用しており、人の手を借りずとも、システムが自動で欲しい記事を検索してWebサイトに掲載してくれています。

こうした知識や技術を考慮すると、Webアプリの開発が可能なレベルには70時間以上の学習が求められるでしょう。

書籍購入よりもオンライン学習サービスがおすすめ

本稿では、Python初心者が初級レベルから中級レベルに、または各分野への知見を得たレベルに到達するまでの目標時間を解説しました。この時間を目安に、実際の開発に加わることをお勧めします。実務経験は、何よりも実力を向上させてくれるはずです。

各分野を学ぶのに必要な参考書は、以下の記事にまとめてあります。併せてご覧ください。

ただし、本稿で紹介した内容をすべて書籍で済ませようとすると、その購入代金は軽く１万円を超えます。さらに、参考書選びも初心者には難しいはずです。

そこで、本稿ではオンラインPython学習サービス「PyQ™（パイキュー）」での学習をお勧めします。PyQであれば、本稿で紹介した内容を網羅できるだけでなく、月ごとに契約が可能なため、好きなタイミングで学習を終了することが出来ます。価格も書籍に比べれば安めです。

ぜひ、PyQを検討してみて下さい。

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すべて筆者が実際に使ったものなので、レビューの信頼性は高いはずです。

【基礎レベル】の参考書

入門 Python 3

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筆者が最初に使ったのは、オライリー本と呼ばれるプログラミングの教科書です。これはオライリー・ジャパンが発行している本のシリーズで、エンジニアにとってはバイブルのような書籍になっています。

内容の構成が丁寧であることはもちろん、Pythonで初心者が学ぶべき内容を網羅しており、応用にも繋げやすくなっています。多少分厚いのがネックであるものの、この本の内容を写経するように学ぶことで、学習をどんどん進めていけるはずです。

本書で最も特筆すべき点は、Pythonの基礎文法だけではなく、データベースやWebアプリ、OS・システム面（ファイルやディレクトリ）、並行処理やネットワークについての記述がある点です。つまり、実務で使える知識や、日常で使っているコンピューターの構造についても学ぶことが出来ます。

このような基礎的な知識は、エンジニアとしてのレベルが高まるほどに重要度を増してきます。プログラムの構造を理解して設計を行ったり、構造上の欠陥を発見するためには、こうした基礎的な知識を有している必要があるからです。その点で、本書はPythonだけでなく、コンピュータ全体に触れられる書籍と言えるでしょう。

詳細！Python 3 入門ノート

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上記のオライリー本は、レイアウトが見やすい・デザインに凝っているといった観点で見ると、一般的な書籍よりも劣っている部分があります。内容の網羅性よりも、デザイン性や学習のしやすさといった観点を重視するなら、本書をお勧めしておきます。

内容の濃さこそオライリー本には劣るものの、Python初心者にとっては内容は十分であり、かつ学習のしやすさも担保されていると言えます。

スッキリわかるPython入門 (スッキリシリーズ)

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Pythonどころか、プログラミング自体が初めてだという方には本書がおすすめです。本書では、プログラミングの基本事項からPythonを解説しています。Pythonの書籍は、他の言語をある程度学んだ人向けに書かれることが多いため、プログラミング自体の基本事項を解説している書籍は多くありません。

その点、本書は「プログラミング」の初心者も想定している点で、初心者の需要にマッチしていると言えるでしょう。if文やfor文、クラスといった概念について知らない方には、本書をおすすめ出来ます。

【データ分析】の参考書

Pythonの学習を始めようと思った方の多くは、データサイエンティストとしてデータ分析を身に付けようとしているはずです。Pythonの得意分野はデータ分析や機械学習であるため、それらに関連した書籍も豊富に存在しています。本稿では、データ分析の基礎を築くための参考書を紹介します。

Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

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オライリー・ジャパン

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本書は、データ分析の基本となるPandasとNumpyを扱った書籍です。PandasやNumpyは「ライブラリ」と呼ばれています。イメージとしては、Python内での計算を高速化してくれる便利なツールです。

Pandasを用いると、ファイルの読み込みや書き込み、１次元データや２次元データの処理を楽にすることが出来ます。これに対してNumpyは、データを配列と呼ばれるリスト的な構造に置いて、計算処理を効率化してくれるライブラリです。これらを使うのと使わないのでは、プログラムの効率性（≒実行速度）が数十倍、数百倍も異なってきます。

本書では、PandasとNumpyを用いてデータ分析の基礎を学びます。具体的には、２つのライブラリの使い方を体系的に学び、その後はデータ整形の方法を学びます。最後には、データ分析の実例を用いて、実務で分析を行えるレベルまで実力を向上させることが可能になっています。

特に重要なのは、データ整形に関する記述です。データ分析のほとんどの時間は、ファイルやデータベースから得られた各データを、分析が行いやすい形に成型するために使われています。データサイエンティストと聞くと、優れたモデルを作ってデータ分析を行うイメージがあるものの、実際にはデータの処理を行うことが大半なのです。

その点において、本書はデータ整形の方法をかなり詳しく解説しています。本書の内容をある程度抑えれば、実務で使えるようなデータ処理が行えるようになるはずです。この時点でも、データ分析者の卵としてはある程度の実力を得ることが可能です。

Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

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オライリー・ジャパン

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上記の本では、PandasとNumpyやデータ処理に関する記述がメインでした。それに対して、本書ではデータ分析に関わる事項をより広く学ぶことが出来ます。例えば、scikit-learnは機械学習を扱うライブラリであり、機械学習に対する知見を深めることが可能です。

データの前処理（整形）に関する記述は上記のものに劣るものの、データ分析の全体像を掴みたい人にはこちらがおすすめです。もちろん、PandasやNumpyのライブラリも解説されているので、データ分析を学ぶ書籍としては一級品と言えます。

【機械学習】の参考書

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

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本稿では、機械学習の入門本にはこの１冊のみをお勧めしておきます。オライリー・ジャパンから発行されている書籍は内容の精緻度が高く、初学者がPythonを学ぶにはうってつけだからです。さらに、機械学習の分野では本書の右に出るものはないと思います。

本書を学び終えると、機械学習の一連の流れとscikit-learnライブラリの使い方を習得することが出来ます。一般的によく用いられる「教師あり学習」についてのサンプルコードが豊富に載せられているため、実務面でも応用が出来るはずです。

その一方で、教師なし学習については分かりづらい内容を一部含んでいます。この辺りに関しては、別の書籍で学ぶ必要があるものの、初学者が教師なし学習を実務で用いることはあまりないため、最初は読み飛ばしてもよい部分です。

【Webアプリ】の参考書

Pythonではじめる Webサービス&スマホアプリの書きかた・作りかた

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ソシム

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最後に、Pythonで作ることの出来る分野にはWebアプリが存在します。本書は、Pythonやプログラミングの初心者に向けて、Webアプリケーションの作り方を解説した書籍です。

一般的に、技術書を読んでいる初心者が挫折する一番の理由は、実際の開発ではなく基礎事項の学習が延々と続くからです。受験勉強であれば、習ったことを活かしてすぐに演習問題を解くものの、エンジニアの世界ではそれがないのです。

こうした観点を踏まえると、本書は技術の解説よりも開発に重きを置いており、初学者でも挫折せずにWebアプリの開発を進めることが出来ます。実際に手を動かしながら学ぶので、学習のスピードも高まるはずです。

とはいえ、本書は本当に入門のレベルを扱っているため、本書の後により専門的な技術書でWebアプリについて勉強する必要があるでしょう。

オンライン学習サービスだと、ここまでの内容が網羅できる

本稿では、Python初心者向けに各分野の参考書をご紹介しました。

しかし、技術書は１冊が4,000円するものも多く、何冊も購入を重ねるとすぐに5桁を突破してしまいます。そこで、本稿ではオンライン学習サービスもおすすめしておきます。

筆者は実際に、「PyQ」というオンライン学習サービスで学習を始めました。PyQでは、本稿で紹介した内容を簡潔に網羅することが出来ます。もちろん、技術書１冊１冊の内容の濃さには劣るものの、Pythonを低価格で体系的に学ぶという観点からは、PyQに圧倒的なメリットが存在します。

内容は、Pythonの基本事項やデータ分析の流れ、機械学習やWebアプリの開発知識を含んでいます。特筆すべきは、技術書に書かれていない、「綺麗なコードの書き方」や「ユニットテスト」、「実務での振る舞い」といった、経験的な知見を含んでいる点です。ここは、技術書で身に付けるのがなかなか難しい分野です。

以下の記事でPyQについて詳しく解説していますので、PyQで学習の効率を上げたいという人は読んでみて下さい。

独学では技術書を用いた学習方法が一般的ですが、オンライン学習サービスを用いると、効率的かつ体系的にPythonを学ぶことが出来ます。PyQのリンクを以下に貼っておきますので、気になった方はぜひ検討してみて下さい。

オンラインPython学習サービス「PyQ™（パイキュー）」

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また、本稿では経済学を効率的に学ぶための参考書や勉強法をご紹介します。

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経済学では、多種多様な分野を学ぶことが出来る

経済学で学べることは、消費や金融市場、為替市場、貿易、マクロ・ミクロの政策、企業行動、家計行動、統計調査など、一般的に言われる「経済」という言葉から連想できるものの大部分です。大学の経済学部では、１・２年次でこれらを幅広く学び、３年次からは専門分野に特化して勉学に励むというのが一般的に思われます。

つまり、一概に経済学と言ってもその範囲はとても広く、分野ごとに学問が分かれるのが経済学となります。実際に、経済学が扱う分野は、マクロ経済学やミクロ経済学を初めとして、細かい分類では産業組織論、計量経済学（≒統計学）、金融経済学、ゲーム理論、行動経済学など、多岐に渡ります。

〇〇経済学のような学問が多いため、経済学は「経済学×〇〇」のようにイメージしてもらうのが分かりやすいと思います。つまり、基本となる経済学のツールを用いて既存の学問分野を研究し、政策の評価や他分野に応用していくという発想です。

ここでいう基本的なツールになるのが、マクロ経済学とミクロ経済学です。経済学の大部分は、この２つの基本的なツールをベースに成り立っています。マクロ経済学とミクロ経済学の知見を拡張し、他分野と合わせたものが○○経済学という訳です。

マクロ経済学では、「国」や「政府」、「地域」などの広範囲に視点を合わせます。具体的には、GDPや消費者物価指数、インフレ率などの指標を用いて、政府の財政政策や金融政策、成長政策を評価します。対象が広いため、コンサルティング会社で政策評価のために使われたりします。

これに対し、ミクロ経済学では企業行動に焦点を当てて、小さい単位から経済全体の動きを分析します。ミクロ経済学の発想では、１企業がある行動を行い、それに対してライバル企業が反応して、その結果として自由競争が生まれるのか、独占市場が生まれるのか、といったことを分析するのです。

２つの分野に共通するのは、いずれも経済全体の動向を分析している点です。その違いは視点をどこに置くかにあり、マクロ経済学では広範囲から、ミクロ経済学では小単位からこれを分析します。上から下への流れか、下から上への流れか、という風にイメージすると分かりやすいはずです。

経済学を身に付けると、日々のニュースを理解しやすくなる

経済学を学ぶと、一般的には各種の政策の評価が適切に行えるようになり、金融経済のニュースが頭に入ってくるようになる、と言われています。筆者もこの意見には賛同しており、確かに経済学を学ぶとこれらのニュースを自分で判断できるようになります。

具体的に、以前よりも理解出来るようになるニュースは次のようなものです。

このように、日経新聞や東洋経済で見るようなキーワードについて、経済理論からそのニュースを評価できるようになります。ただし、これらのニュースを正しく判断できるまでには、かなりの勉強をする必要があります。経済学では幅広い分野を浅く学んでいくために、ある分野を専門的に学ばないと、深い知見を得ることは難しいでしょう。

他にも経済学を学ぶメリットは存在します。

その代表例が、計量経済学です。計量経済学は、統計学と経済理論を合わせて政策の評価を行う学問です。具体的なデータに基づいている点で、従来の理論的な経済学よりも、実証的に分析を行うことを可能にしています。筆者は学部時代に計量経済学を専攻したため、いわゆるデータ分析がある程度出来るようになりました。

現在、データ分析の需要が高まっています。AIや機械学習といった手法が注目されがちであるものの、これらの多くは古典的な統計学の理論に基づいているものも多く、データ分析を行う上では統計学の学習を避けては通れません。その意味では、経済学と流行りの統計学を一緒に学べるので、計量経済学を学ぶ意味は大きいでしょう。

経済学を学ぶのにおすすめの参考書はこれ

ここからは、学習レベルと分野別におすすめの参考書を紹介していきます。

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1経済学全体を広く知る参考書

大学4年間の経済学が10時間でざっと学べる (角川文庫)

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初心者におすすめなのが、この本です。初心者が経済学を学ぶ際に一番の壁となるのは、仕事の都合等で勉強の継続が出来ないことです。その点、この本は他の本よりも薄くまとまっており、経済学の全体像を学ぶのに適している本です。まずはこの本で経済学の概要を掴み、その後でより専門的な内容に進むことをおすすめします。

経済学の分野は横に繋がっているため、ある分野が分からないと別の分野に支障をきたす場合があります。特に、マクロ経済学やミクロ経済学といった大きな分野はその一例です。したがって、最初は〇〇経済学にこだわるよりも、全体像を掴んだ方が学習を効率的に進められます。

マンキュー入門経済学(第3版)

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東洋経済新報社

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あまり内容が薄いとやりがいがないと感じる方には、こちらのマンキュー本がおすすめです。上記で紹介したものよりも多少分厚くはなるものの、これ一冊で経済学の概要をきちんと押さえられる構成になっています。内容面では、マクロ・ミクロだけではなく、雇用や税政策、為替市場についての記述も存在しています。

マンキュー先生の入門本は、ハーバード大学やシカゴ大学のエリート候補生も用いるような定番本であり、世界的にも経済学の入門書と言えば、マンキューと言われるほどのクオリティです。こちらはその日本語翻訳版になります。

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2マクロ経済学とミクロ経済学の参考書

経済学の概要を掴んだ後で、マクロ経済学とミクロ経済学という２大巨頭を勉強します。この２つの理論をマスターすれば、一応は経済学を学んだと言えるレベルに到達します。マクロとミクロはどちらから手を付けても構いません。自分が小さい単位に関心を持てば、ミクロ経済学、大きい単位に関心を持てばマクロ経済学を学ぶのが良いでしょう。

マンキュー経済学I ミクロ編(第4版)

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東洋経済新報社

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ミクロ経済学の入門書にも、マンキュー先生のものをお勧めしておきます。入門本と繋がりがあるために、初学者にとっては分かりやすい構成になっているはずです。

ミクロ経済学の基礎の基礎である、需要曲線と供給曲線や、市場競争のメカニズムや消費者行動論、ゲーム理論、さらには情報経済学や行動経済学といった先端の分野まで、幅広い分野をカバーしている入門書です。特に、行動経済学を学ぶと心理的側面から消費者行動を分析できるため、日常生活にも応用することが出来ます。

マンキュー経済学Ⅱ　マクロ編（第４版）

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こちらはマクロ経済学のバージョンです。ミクロ経済学よりは多少難しいのがマクロ経済学ですが、それでも初学者が学びやすいように構成されています。マクロ経済学編を学び終えると、政府の政策を正しく評価することが可能になります。

ただし、古典的なマクロ経済学が通用しない事例も散見されるため、現実への応用を目指すなら、この後に紹介する専門分野を学ぶ必要があります。

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3専門分野の参考書

実証分析のための計量経済学

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まずは、計量経済学の入門本です。計量経済学では統計学を用いるため、学生の論文執筆やビジネスにおいて、すぐに使用することが可能になります。計量経済学を学ぶと、データ分析から様々なビジネスへの応用が可能になります。

この入門本は、理論を覚えるよりも読者が実践することに重きを置いています。実際に手を動かしながら分析することで、分析の手法が徐々に身に付いていくという訳です。統計分野ではこの「手を動かす」という作業が重要になるため、ここでは実践を重視した本を紹介しました。

基本的な計量経済学の概念に加え、分析結果の読み取り方なども詳しく解説しているため、おすすめの入門本と言えます。

ゼミナール ゲーム理論入門

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計量経済学の次におすすめの分野が、相手の行動に対してどう反応するかというゲーム理論の分野です。ゲーム理論では、最初は２人のプレイヤーの動きを分析し、互いにどう行動するのが最適なのかを導き出します。

これは、実際の企業行動に当てはめることが出来るため、多くの学問でゲーム理論の考えが取り入れられています。ゲーム理論のベースを作った人物は、ノーベル賞を受賞しているほどです。

このゼミナールゲーム理論入門では、ゲーム理論を学ぶのに必要な概念が網羅されています。多少分厚いのがネックであるものの、これを１冊学ぶことで、企業行動を詳しく分析する能力が手に入ります。

行動経済学入門

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本稿では専門分野の最後として、行動経済学の入門本を上げておきます。行動経済学は、従来の古典的な経済理論に心理学を取り入れた学問です。古典的な経済学では、人が超合理的な人間であるという非常に強い仮定を置いています。

しかし、現実では人は非合理的な行動をしてばかりです。つまり、古典的な経済理論では説明しきれない部分を、心理学を用いて解き明かそうとするのが行動経済学です。行動経済学は、従来の経済理論をすべて覆していくような内容になっており、先端的な分野と言えます。

行動経済学を学ぶと、マーケティング面での活躍が期待できるはずです。消費者心理と経済行動を学ぶことで、どういった施策を打てば消費者が反応しやすくなるのかが分かるためです。

本書は、行動経済学の初めの一歩にふさわしい、初学者向けの内容になっています。研究者でなくとも簡単に読める内容になっていることに加えて、行動経済学の主要な分野を押さえています。したがって、行動経済学を学ぶのに適した入門本であると言えるでしょう。

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本稿に辿り着いた皆さんは、現在この２つのMBAの違いについて調べていると思います。本稿では、国内MBAと海外MBAの違いについて解説し、どちらを選ぶぶかの判断基準を提供します。ただし、筆者は国内MBAに通っている身ですので、あくまでもその体験に基づいた考察になります。

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相違点①：日本語で学習を行える

国内MBAで学ぶ最大のメリットは、日本語で経営やマーケティングを学べるという点です。日本語で学習を行えるので、自分が学びたい内容を深く理解できるのです。実際、海外MBAで苦しんでいる人の多くは英語に苦しんでいるという話があり、必ずしも教育メソッドが厳しいとも限らないようです。

日本語で学ぶメリットは３つ存在します。なお、以下では海外MBAで使われる言語を英語だと仮定して話を進めます。

CHECK１：英語で難解な本を読むことが出来るか

１つ目に、MBAのメソッドでは、書籍や論文を読む機会が多くなります。こういった読書量は、日本の大学学部時代とは比べ物になりません。イメージしやすいようにすると、分厚い本を年間で最低50冊程度は読む必要があります。この読書量に耐えうるだけの語学力を持ち合わせていないと、広義や課題に付いていくことが物理的に不可能になります。

簡単な書籍ならば良いのですが、MBAで読む本はどれも難解でページ量も多く、日本語ですら読了するのが困難なものも存在します。例えば、アルフレッド・D・チャンドラー, Jr著の「組織は戦略に従う」は、日本語翻訳版のページ数が500を超えており、筆者はこれを「日本語で」読み解くのに１カ月以上を要しました。

すべてが「組織は戦略に従う」のように難解な本ではないものの、今までに読んだことのないレベルの本に立ち会った時、それを本当に英語で読みこなせるのかという問いを立てる必要があります。参考までに「組織は戦略に従う」のリンクを以下に貼っておきます。

組織は戦略に従う

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CHECK２：英語で議論に参加できるか

２つ目に、MBAの講義ではグループワークや討議の時間、ケーススタディの時間が中核を成しているため、英語で議論を行う必要があります。

勘違いして欲しくないのは、海外MBA生の積極性です。彼らは日本人とは違い、自分の主張を通すためにゴリゴリ発言してきます。それに対して果敢に攻め入るような姿勢でないと、まず議論に参加できるかどうかも怪しいです。

積極性といった精神面に加えて、議論では知識量や思考スピードが求められます。自分が蓄積してきた知識を総動員し、このケースの裏に働いているロジックは何か、と常に考え続ける必要があるのです。海外MBAならばこれを英語で行わなければならないため、当然その難易度が跳ね上がります。

さらに、議論では他の学生や教授の発言を正確に聞き取る必要があります。つまり、自分から発信する英語力だけではなく、高いリスニング能力が求められます。ケーススタディでは、学生の発言に基づいて授業が展開されるため、英語が聞き取れないと議論に参加できないばかりか、得られた結論や学びに気付くことすら叶わなくなります。

CHECK３：他の学生と仲良くなれるか

３つ目も、MBAでの経験に大きく関わる重要事項です。それは、他の学生との繋がりを日本語以外で作れるか、という視点です。

まず、他の学生と仲良くなれないと、議論やグループワークを円滑に進めることが出来ません。ここは日本で過ごしている時と全く同じで、仲の良い友人の方が共同作業をしやすいのは当然と言えます。もちろん、そこまで親密にしなくてもMBAを卒業することは可能です。

しかし、MBAで得られる重要要素の１つに、MBAのネットワークが存在します。これは、卒業後に他のMBA生との繋がりを得るものですが、卒業後の繋がりを深めるには、在学中から様々な人と社交的に接する必要があります。つまり、英語で他の人と仲良くなれないと、海外MBAで得られるものを失うことになります。

他業種のMBA生と一緒に仕事をしたい、強固なMBAネットワークを構築したい、という方にとっては、慣れ親しんだ日本語でチャレンジする方が得策なのではないでしょうか。

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相違点②：学費が圧倒的に違う

国内MBAと海外MBAでは、その授業料が全く異なります。学費面は重要なポイントの１つであるため、徹底的に検討することをお勧めします。

※これらの学費は記事執筆時点におけるものです。正しい情報については当該校のHP等でよく確認してください。

これらはあくまでも有名MBAに限った学費一覧であるものの、国内MBAと海外MBAの間で、学費に大きな差が開いていることが分かります。海外MBAの場合には、学費に加えて渡航費や滞在費、その他諸々の費用と申請等の手間が存在すると考えて下さい。

日本の場合には、特に国公立MBAだと年間の学費が100万円を切るような安さです。MBAに進学するに当たっては、キャリアを中断したり企業派遣で精神を削る必要があるために、費用対効果を意識することが必要です。MBAを卒業することによって、自分のキャリアに何がもたらされるのか。それは費用に見合っているのか、などといった視点で考えてみるのが良いです。

相違点③：平均年齢が異なる

海外MBAの平均年齢は、28歳付近に集中しています。これに対し、国内MBAの年齢層は20代～30代、場合によっては40代と幅広くなっています。とりわけ、30代前半の年齢層が厚いようでｓ。

平均年齢の違いは、その学校に属するMBA生のキャリア方針を表しています。学生の年齢が低いほどに起業や転職といった傾向が強まり、年齢が高くなるほどに管理職へのキャリアアップを狙っていると考えられるからです。

キャリアに対する個人の考えによって、そのMBAの雰囲気はガラッと変わってきます。例えば、起業志向の学生が増えれば、MBAの雰囲気はガツガツとしたものになるでしょう。

目指しているMBAの年齢層については、入試説明会などで情報を得ることが出来るはずです。あるいは、電話やメールで直接伺ってもよいと思います。MBA全体の雰囲気を重視する方には、平均年齢などの指標が有効になるのではないでしょうか。

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共通点は、学習メソッドと学習内容

国内MBAでも海外MBAでも、実は学ぶ内容に大差はありません。一般的には、MBAではケーススタディという討論形式の講義方法が採用されており、通常の解説講義と併せてケーススタディの授業が行われます。これは国内・海外問わずに共通だと言えます。

ただし、学校ごとに全授業に占めるケーススタディの割合は異なります。この辺りは地域の特性やMBA生の雰囲気によって、学校側が対応を変えていると言えるでしょう。目指しているMBAの授業形態をよく確認してください。

通常の講義形態でも、ケーススタディでも、知識面での学びには大きな差はありません。つまり、ケーススタディが多すぎても良くないし、通常講義が多すぎても駄目だということです。ケーススタディでは、知識面よりも思考力を鍛えられる一方で、体系的な知識の獲得はあまり期待できないからです。

さらに、ケーススタディでは各個人の発言回数が限られているために、積極的に発言を行わないと学ぶ機会が得られません。授業を受け慣れてきた日本人にとっては、一般的な講義形式の方がスムーズに学習を進められると思います。

学ぶ内容面に関しては、学習メソッド以上に学校間で差がありません。MBAで学べる内容は、経営学やマーケティング、組織論、経営管理論といった分野です。これらは大企業の経営に関するものが多く、起業家やベンチャー企業向きというよりは、大きな組織をどう回していくかという視点を学ぶことになります。これらを通常の講義形式とケーススタディで学ぶのです。

以上のように、学習メソッドと学習内容については、学校ごとの特色は存在するものの、学校間での大差はありません。

まとめ：MBAは名前だけではなく、自分に合ったものを選ぶ

大学受験の際には、決め手のほとんどが学校名であったと思います。しかし、MBA進学に当たっては、学校名よりも何が学べるかという視点を重視すべきです。とりわけ日本では、MBAを取得したからといって確実にキャリアアップが望めるわけではありません。

したがって、学校名などのブランド力に頼るよりも、これから自分がどうなりたいのか、どういったビジネスで功績を残したいのか、という考えをベースにMBA校を選ぶ必要があります。その決め手としては、MBA生の平均年齢やMBAの雰囲気、学習メソッドの違い、学費などが存在します。

本稿で紹介した違いを基に、自分に最適なMBAを選んでみて下さい。

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【事前準備】長文に入る前に、単語と文法力の確認をする

語彙力がないと文章を読むことは難しい

長文読解の勉強を始めようと思った受験生の皆さん、まずは「単語・熟語・文法力」を確認してみましょう。これは、長文読解に必要な力が揃っているか判断するためです。

単語・熟語に関して言えば、数々の研究から「読解問題で８割の正答率を得るには、文章中にある約95%の語彙を知る必要がある」という結果が分かっています。すなわち、長文を読んでいる時に単語や熟語が分からずにウンウン唸っているようでは、一生英語が読めるようにならないということです。

文法に関しても同じで、読み方を知らない英文を読むことは出来ません。特に、中学で習う文法は英文の骨格を成す重要なものばかりであるため、これらを習得できないと高校に入ってからも確実に苦労することになります。

語彙力を簡単にチェックしてみる

自分の語彙力を確認する方法は簡単です。

「長文中に知らない単語・熟語が何個あるか」を確認します。使う長文は出来れば志望校の過去問が良いです。自分の現在の語彙力とのレベル差を測るのに丁度いいからです。

具体的には、（知らない単語（注釈語等は除く）　÷　全単語数　×　100）の値が５%以下になれば、その長文中で知らない単語・熟語が95%以上となるため、その文章を読むことが可能となります。

この方法を行う際は、長文のテーマを偏らせることなく数本で行うことが重要です。語彙力を測る長文が１本のみだと信頼性が落ち、テーマの偏りも同様に信頼性の低下に繋がるからです。基礎～中堅レベルまでの長文を各５本づつ、合計10本程度で語彙力を測ると良い結果が得られると思います。

長文問題を解き終わった後に、ついでとしてぜひ語彙力の検証をしてみてください。レベルごとに語彙力を測ることで、自分がどんな単語を身に付ける必要があるのか明確になります。

「文法問題集をランダムに数ページ開き、そこにある文法問題がいくつ解けるか」を確認します。問題集は何でもよく、自分が試したいレベルの問題集を使用してください。

具体的には、（解けた問題数　÷　全問題数　×　100）の値が

といった判断になります。

文法は単語や熟語と違って分野が明確に分かれています。そのため、本ページで紹介した正答率はあくまでも総合的な指標に過ぎず、苦手分野を見極めて重点的に学習することが大切です。ただ、模試や本番の入試では総合力を問われるため、あらゆる分野に対応できるよう学習することが重要です。

その意味では、本記事で扱った文法力の確認方法で90%以上を安定して出せるようになれば、文法問題への対策は完璧と言えます。ただ、文法問題集のレベルによって正答率が異なることが考えられるため、自身にあったレベルの問題集で確認してください。

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【長文の勉強法】シンプルなものを「継続」する

語彙力の確認が出来たところで、長文読解の勉強法をお伝えします。本稿で紹介するのはかなりシンプルな勉強法です。すなわち、成績を向上させるために特殊な勉強法を取り入れる必要はありません。

• step.1

  長文問題を普通に解いて、丸つけまで行う




• step.2

  知らなかった単語や熟語、文法をすべて調べて「問題集以外のノートなどに」書いておく




• step.3

  問題を解いた次の日から、１週間はその長文を毎日１回読む

このように、問題を解いて知らない事項をすべて明らかにした後、その長文を何度も何度も読み続けるという勉強法が、長文読解の実力UPに効果的です。

この理由は、長文を「読みこなす」という、英語を読むための本質的な力を身に付けることが出来るからです。同じ長文を毎日読むことによって、その長文に使われている単語や熟語、文法事項を無意識のうちに読めるようになります。さらに、長文の「リズム」を体で覚えることで、知らぬ間に速読力を身に付けることが出来るのです。

この本質的な英語力を身に付けると、キーワードを拾うだけの読み方や設問を先読みする読み方など、受験テクニックを用いた時に比べて、設問の正解率を驚異的に安定させられます。なぜなら、受験テクニックでは読み解けないような難解な文章でも、英語力自体を身に付けられれば解答は容易だからです。

まずは、上記のシンプルな勉強法を１カ月程度継続してみて下さい。そうすれば、試験の成績が驚くほど向上するはずです。

継続力を付けるには、勉強を「習慣化」しよう

さて、どんな勉強法にも言えることが１つあります。それは、「継続」して勉強を続けることです。勉強法はただの手段であり、良い手段を使っても悪い手段を使っても、それを継続できないようでは、絶対に成績を上げることは出来ません。

しかし、この継続が難しいというのが受験生の本音だと思います。筆者も受験生時代には継続力がないことに悲観し、なかなか勉強を続けられずにいました。その結果、高校１年生の時には偏差値40代を取って、学年でもかなり下位の方にランクインしてしまいました。

そこで本稿がおすすめするのが、「勉強を習慣化する」ことです。受験生が勉強に対してモチベーションを持てないのは、精神力が弱いとか、勉強に向いていない体質だからとか、そんな理由ではありません。ただ単に、習慣化していないことを続けるのが難しいだけです。つまり、悪いのは今までの環境であり、自分が勉強に向いていないなどと思う必要はありません。

勉強を習慣化するためには、毎日同じ時間帯に勉強を開始することが重要です。考えてみれば、毎日の歯磨きやお風呂、朝食・昼食・夕食は同じ時間帯に行っています。これは、幼い頃から同じ行動を繰り返してきた結果、ある時間帯にある行動を行うことが習慣化されているのです。

このように、勉強も同じように習慣化することが出来るはずです。ただ、最初の１カ月程度は勉強を始めることがつらいかもしれません。しかしそれは、まだ勉強をするという習慣が身に付いていないだけであり、１カ月後には難なく勉強を開始することが出来るはずです。

最初こそ根性論になりますが、成績を上げるためには最初に出来るだけ頑張って、あとは習慣に乗って楽をすれば良いということになります。

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テクニックの勉強は最後にする

シンプルな勉強法でも、継続すれば成績を上げられることをお伝えしました。

しかし、受験生が気になるのは、いわゆる「受験テクニック」かもしれません。例えば、スラッシュリーディングや設問の先読み、注釈を先に見る、設問に関連するキーワードだけ読む、といったテクニック部分の勉強です。

確かに、これらのテクニックを用いることで、解答速度を多少なりとも向上させることは可能です。しかし、重要なのは「正解率」であることに注意してください。どんなに解答速度が速くても、自信をもって安定的な解答が出来なければ、本番の試験で合格点を取ることは難しいでしょう。テクニックに頼った解き方だと、どうしても解答に不安が残るものです。

これを解消するためには、やはり本質的な英語力を向上させ、長文を自由自在に読みこなすための実力が必要になります。その上にテクニックを重ねることによって、他の受験生を圧倒的に出し抜くスピードが手に入るという訳です。つまり、テクニックは本質的な勉強のあと、にした方が勉強の効率を高められます。

塾に通っている人や、学校の先生からこういったテクニック部分だけを教わっている人は、まず単語力や文法力といった基礎部分の学習を重視し、本稿で紹介したシンプルな長文の勉強法を実践してみて下さい。テクニックの勉強をするよりも、確実に成績を向上させられると思います。

具体的に長文をどう読むか？ーポイントは３つある

１．アタマから読むことを徹底

ここからは、具体的に長文をどう読めばよいか、という点について解説します。

まず１つ目のポイントは、「絶対に後ろから読まない」ということです。日本語と英語の語順は全く異なるので、受験生の多くは「返り読み＝後ろから読む」という読み方を実践しています。しかしこの読み方だと、読むスピードを上げることは不可能です。

例えば、日本語を読むときに後ろから読んだり、真ん中から読んだりすることがあるでしょうか。絶対にないはずです。みなさんは、普通に前から読んで日本語を理解していると思います。これは英語を読むときも同じで、英語が読める人は英語を前からしか読まないのです。

英語をアタマから読むコツは、「慣れ」です。慣れというと聞こえが悪いですが、要するに英語の語順を体で覚えるしか道はありません。最初の１カ月程度はかなり苦しい時期になるはずですが、英語の語順に慣れてしまえば、前から読んだ方がスムーズに英文を理解することが出来ます。

したがって、長文練習の際には、英語を絶対に後ろから読まないでください。アタマから読むという意識が重要になります。

２．まとまりごとに区切る

しかし、ただアタマから流し読みしても、英語を理解することは難しいはずです。その理由は、英語の「意味のまとまり」を捉えることが出来ていないからです。日本語であれば、どこからどこまでが１つのまとまりで、ここからは違うまとまりが始まっている、ということを感覚的に理解できていると思います。

それが英語になると、単語力や文法力の欠如といった問題から、意味のまとまりを捉えることが出来なくなるのです。その結果、単語は読めるけど意味がよく分からない、という状態が生まれてしまいます。

これを防ぐには、意味の切れ目で区切って読むという勉強法が重要になります。例えば、that節やif節といった文法ならば、「ここからは前の単語を修飾しているんだな」、「ここからは’もし’の意味になるんだな」ということが分かるはずです。すべての英文に対して、このような意味の切れ目を当てはめていきます。

３．自然なスピードで読む

最後に重要なのは、無理なスピードで読まないという意識です。塾で通っている人は、速読という言葉を聞いたことがあると思います。速読とは、英文を早く読むための技術のことです。

この速読力を付けようとすると、どうしても英文を早く読まなくてはという意識が働き、結果として英文の内容が何も入ってこなくなります。それは当然であり、自分の理解力を超えた速度で英文を読めば、内容が頭に入ってくるはずがありません。そもそも、人間には個々に読むスピードの限界があることも知られています。

これを克服する方法は、自然なスピードで読むことです。ゆっくりでもいいので、自分が英文を理解できるスピードの範囲内で読みます。本稿で紹介したシンプルな勉強法を用いれば、自然なスピードで英文を読んでいても、長期的に見れば読解スピードは向上していきますこの理由は、単語力や文法力が身に付き、長文の読み方が体に定着するからです。

まとめ：シンプルな勉強を継続して、自然に英語力を身に付ける

本稿では、長文読解の勉強法と、長文の読み方について解説しました。高校入試の段階では、それほど高度な英語力が求められることがないため、本稿で紹介した勉強を「継続」することで、短期間のうちに実力UPを図ることが可能になります。

重要なのは、勉強法を継続することです。そして、英文を読む際には、肩ひじを張らずにムリなく自然体で読んでいきます。それを継続すれば、長期的には英語力を大幅に高めることが出来ます。

１日や１週間程度での劇的な実力UPはあり得ません。１カ月単位で実力を養成する覚悟で、英語力を伸ばしていきましょう。

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データ分析の案件をこなす上で、私はよくプログラミングをします。それに伴って、プログラミングの学習は欠かすことが出来ません。先端技術を学ばないことには、技術分野でついていくことは難しいからです。

本稿ではこの体験に基づいて、プログラミング学習を続けるコツをお伝えします。プログラミングでは、無数のコードとの睨めっこの時間が延々と続くので、やはりモチベーションを保つのが大変になります。特に初心者には、どうやったらプログラミング学習を習慣化していくことが出来るのか、この部分をただの考えではなく経験と共にお伝えします。

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疲れたら、リラックスして脳を休ませよう

脳が働いているとき、大きく分けて３つのネットワークが稼働しています。

１つ目は、セントラル・エグゼクティブ・ネットワーク（以下、CEN）という、トップダウンで積極的に脳を駆使して意識を集中させている状態です。例えば、PCの画面を注視しているときや人と集中して会話をしている時、それ以外にも何かに集中している時に、このネットワークが働きます。

２つ目は、デフォルトモード・ネットワーク（DMN）という、ある特定の物事に注意を払っていない状態です。何も考えずにぼーっとしている時や、マルチタスクを行う際、人との会話で一瞬外の景色を見るときに、このネットワークが使われています。このネットワークは無意識化でも稼働しているため、その際にも脳はエネルギーを消費していることになります。

３つ目は、上記２つのネットワークを切り替える働きをする、サリエンス・ネットワークです。このネットワークは、２つのネットワークからのシグナルに反応します。例えば、スマホを何となく触っている状態から仕事モードへ移行するときに、このネットワークが働いていることになります。意識的にサリエンス・ネットワークを活用することで、自分の内的な意識に目を向けることが出来ます。それを極めたのがマインドフルネスや瞑想といったものです。

さて、プログラミングの際には、CENを酷使しているように思われます。例えば、プログラミングでは論理的な思考はもちろんのこと、PC画面をずっと注視することが求められます。さらに、プログラマーが最もよく取る行動が「検索」です。コーディングについて調べている際にも、もちろんPCの画面を注視することになります。

この時には、集中的な思考が使われているために、CENが常時働き続けてしまうのです。こうなると、同じネットワークを使用し続けてしまうために脳のバランスが崩れて、強制的にDMNに切り替わる現象が起こります。DMNは無意識的なネットワークであるため、集中していると思っても実際には作業が進まない、という状況に陥ってしまいます。

このような現象を避けるため、一日に何度か休息をとることをお勧めします。ずっとプログラミングを続けていると、結局作業効率が悪かった、という状況になりかねません。また、生活リズムの見直しや、新たな行動をとってみることなども、脳のリラックスに繋がることが分かっています。

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プログラミング学習を「習慣化」することが最も重要

ここまでは、プログラミングで疲れてしまった時の対処法でした。脳をリラックスさせることで、短期的には学習を続けることが可能になります。これに対して、長期的に最も重要なのが、学習を習慣化することです。

プログラミング学習を続けられない原因の１つは、「椅子に座るまでが面倒」「やる気が出ない」といった内面的な問題でしょう。受験勉強や資格試験の学習と同じで、やはりモチベーションを保つのが難しいのがプログラミング学習です。

よく言われることですが、学習を習慣化すると、続けることが苦ではなくなります。逆に、「今日はまだプログラミングしてないな。気持ち悪いな。」といった気持ちを抱くまでになります。しかし、この「習慣化」が出来るかどうかが一流のプログラマーになることの境界線になっています。

想像してみると、朝食を取ることや歯を磨くこと、お風呂に入ることは、毎日実行する習慣になっていると思います。これは、幼い頃から同じ時間帯に同じ行動をすることで、習慣化が成功した例です。プログラミングもこれと同じように、大体の時間帯やタイミングを決めて毎日実行する必要があります。

習慣化を行うに当たって、最初はCENを意識的に使う必要があるため、精神的には少し疲れてしまうかもしれません。しかし、それが段々と無意識化で（＝DMNを使って）椅子に座ってプログラミング画面を開けるようになれば、習慣化の成功です。最初は意識的に、段々と無意識的に習慣を形成することを目指しましょう。とにかく、諦めないことが重要です。

学びたい内容から学ぶと、モチベーションが持続する

現在では、オンラインツールによって体系的なプログラミングの学習を行うことが容易になりました。しかし、体系的に学べるということは、教科書的な網羅性のある学習が可能になったことを意味しており、これは学習者にとってマイナスかもしれません。

網羅性のある学習では、必ずしも自分が学びたい内容が学べるとは限りません。例えば、機械学習を学びたい人がPythonの基礎的な文法を延々とやらされると、その学習に飽きてしまうはずです。学習を始めた元々の目的と実行している作業がズレているため、内容に不満を覚えてしまうのです。

教科書のような網羅的な学習をしている人は、自分が学びたい内容から学んでみましょう。プログラミングの良いところは、学習中に何度も同じ文法やコーディング作法が登場するところであり、それは基礎的な部分から学んでも、応用的な部分から学んでも変わることはありません。

学びたい内容から学ぶと、多少なりとも応用を含んだ内容が登場しますが、これは全く気にしなくて良いです。応用が難しいと感じても、自分が学びたい内容なら頑張って理解しようとするはずです。逆に、使用頻度が少ないマニアックな文法を学んでいる時間の方が無駄に思えます。

以上のように、プログラミングでは学びたい内容を学ぶのがおすすめです。プログラミング学習を始めたきっかけは、「自分のサイトを作りたい」「アプリを作りたい」「プログラマーになりたい」といった目的だったはずです。この重要な目的を忘れないようにすれば、網羅的な学習から離れることが可能になるはずです。

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何か作ってみると技術力が飛躍する

学習には、「演習」が必ず必要です。

中学時代や高校時代に受験勉強をしたとき、必ず問題演習の時間があったはずです。つまり、インプットばかりでは記憶や知識を定着させることは難しく、アウトプットの時間を設ける必要があるということです。これは考えてみれば当然です。

それにも関わらず、受験勉強や資格試験と比べた時に、プログラミング学習では「問題演習」の時間が圧倒的に足りていません。覚えることが多いために、どうしてもインプット寄りの学習になってしまうのです。アウトプットの演習が存在したとしても、やはり他人が作った問題を解くというのは、あまり気が進むものではありません。

これを避けるために、意識的に問題演習の時間を作ります。この「問題」は簡単なものでよく、「Webサイトを作る」とか「洗練されたデザインを描く」とか、「統計分析をしてみる」といった、難しい内容である必要は全くありません。「足し算引き算をするクラスを作る」だとか、「好きな画像を表示して動かしてみる」といった、簡単なもので構いません。

こうした取り組みを行うことで、今までにインプットしてきた知識を総動員してコーディングを行えるため、濃密なアウトプットの時間を取ることが出来るのです。「問題」が思いつかなければ、身の回りにあるソフトや物体からヒントを得てみましょう。例えば、電卓から「メモリー機能付きの計算機」を連想してみたり、スピーカーを見て「クリックしたら音が鳴るプログラム」を想像する、といった具合です。

アウトプットの時間では、インプットの知識だけでは足りない情報を調べる必要があるために、より深い知識を得ることが出来ます。さらに、今まで獲得してきた知識を自在に使いこなせていないことに気が付くはずです。何度も言いますが、知識はインプットしただけでは使い物にならないのです。そういった意味で、エンジニアには実績や経験値が求められます。

「習慣化」と「好奇心」をキーワードに学習を続けよう

本稿では、プログラミング学習のモチベーションを保つための方策を議論しました。

学習をしていて疲れを感じたら、瞑想やマインドフルネスによってDMNを活性化させ、脳のネットワークを切り替えることを意識してみて下さい。休憩中にスマホをいじったりしていると、CENを酷使し続けるために疲労が蓄積されてしまいます。

長期的には、学習を習慣化し、好奇心の赴くままに学習を行います。毎日プログラミングを続けることで、学習をしないと気持ち悪いくらいの状態に持っていければ、モチベーションの維持が容易になります。学習をする際には、網羅的な学習に加えて「自分がやりたい学習」を重視してみて下さい。やりたくない学習を行っていると、モチベーションを保つのは難しくなってしまいます。

Diligent Lifeではプログラミングや統計、機械学習に関する実体験を発信していきますので、気になった方はTwitterフォローをお願いします！

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本稿では、読者が何を求めて検索を行っているのか、それに対して何を書けば記事の検索順位を上げることが出来るのか、といった観点から、読まれやすい記事の作り方を解説します。

Googleの検索順位を上げるためには、SEOの視点を養おう

最初に議論すべきは、「Google検索の順位を上げるには、どうすればいいのか」ということです。個人ブロガーやWEB担当者が陥りがちなのは、「具体策から入る」という施策です。これは例えば、「広告の位置を見やすくしよう！」だとか、「文章を簡潔に書こう！」、「冒頭に結論を述べよう！」というライティング面やデザイン面の施策です。

念頭に置きたいのは、これらの施策を行うことで、「どの指標が上昇（下降）し、その結果SEO効果は上がるのか？」という視点です。具体策を色々と講じることは簡単であるものの、その施策がSEOに対して根本的に有効なのか、という視点を持った担当者は少ないと思います。

※SEOとは、検索エンジンに対して最適化を行い、検索順位を上げるための施策のことです。

そこで、まずはSEOに関わる大元の指標を把握することが先決です。Google検索であれば、それは各ページの滞在時間が長いことや直帰率の低さ、商品購入率の高さなどに表れてくるはずです。SEOというと一般には難しい印象を受けますが、考えてみればページの価値を図る指標は単純なものがいくつも掛け合わさっただけです。これらの各指標を向上させることで、検索順位を上げることが出来るはずです。

その指標にアプローチする具体策が、「広告をこの位置に入れよう」という施策になるということです。このように、大元の目的（＝どの指標に対してのアプローチなのか）をハッキリさせないまま具体策を練りこんでも、それはSEOに対して有効ではないかもしれません。「目的→手段」という視点を養うことが重要になります。

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SEOの視点を養うには、普段からの意識が重要である

初心者にはSEOの視点を養うことは難しく思われるでしょう。なぜかと言えば、Google AnalyticsやGoogle Search Consoleといったツールに慣れていないばかりか、SEOに影響を及ぼす指標が頭に入っていないからです。

もちろんSEOの学習を行うことは重要であるものの、かけ算九九のように各指標を丸暗記する必要はありません。むしろ重要なのは、普段から「良い記事の条件を探しているか？」という観点です。

例えば、「価値の高い記事」を読んでいると思われる際に、自分がどのような行動をしているかを観察してみましょう。おそらく、ページをいつもより”ゆっくりと”スクロールして（＝読み込んで）、その分ページの滞在時間も長いはずです。さらに、そのページに貼ってある商品リンクなどはいつもよりクリックしやすくなり、サイト内の別ページにも飛びやすくなるでしょう。

このように価値の高い記事を読んでいるときには、普段よりもページに対するアクションの量が増加しているはずです。このアクションの量こそが「SEO効果を高める」ということに直結しています。すなわち、価値の高い記事に対して取っている自分の行動を、自分が運営しているメディアにも応用すればよいのです。同じようなアクションの量を確保することが出来れば、自サイトのSEO効果を高めることが出来ます。

そして、通常よりも増加したアクションこそが、前述した「大元の目的」になります。自分が通常よりも長くそのページに滞在していると思われるならば、自サイトにもページ滞在時間を長くするような記述・デザインを取り入れ、その結果としてSEOに影響を及ぼすことが出来ます。ここでは、ページの滞在時間が「大元の目的」であり、読みやすい記述やデザインが「手段」ということになります。

では、実際にSEO効果を高める「記述」とは何なのか

さて、SEOを高めるための「大元の目的」と「手段」の考え方については理解できたでしょうか。目的を設定することが先決であり、その後に手段を考える必要があるということです。

ここからは、実際にどのような「手段」を取れば検索順位を上げることが出来るのかを解説します。デザイン面については各サイトのセンスが問われるものの、記述面に関してはどのサイトでも本質は同じであり、本稿の内容を押さえることで「読みやすい記事＝検索順位を上げられる記事」を作成しやすくなります。

皆さんは何かのテーマについて記事を執筆するとき、その文章をどんな目的で書いているかを意識しているでしょうか。例えば、ゴルフクラブの選び方の記事を書くとすれば、その記事の目的は「読者がゴルフクラブを選びやすくする」ということになります。つまり、読者の課題解決をスムーズに行うために、皆さんは記事執筆を行っています。

これに対して、恋愛コラムで見かけるような、「彼氏がイライラする！その理由８選！」のような記事を執筆していたとしましょう。この場合には、読者の課題解決を手伝っていると言えるでしょうか。これは課題解決というよりはむしろ、読者の気持ちに「共感」するような内容であり、この記事の目的は読者をスッキリさせる点にあると考えられます。

以上から、記事執筆において第一に行うべきことは、その記事の目的を定めることと言えます。本稿では上記で述べたように、その目的を「課題解決」と「共感」の２つに大別することが出来ると考えています。これらの目的に沿った記述を行うことが、検索順位を上げることに繋がるというわけです。

ただし、２つの目的の根底にあるものは同じです。それは、「読者が求めているものを提供する」ということです。課題解決にしろ、共感にしろ、読者が求めていることを提供することことこそが、皆さんがその記事を執筆する意味になります。逆に、読者ニーズを捉えきれていない記事は、検索順位を上げることが当然できないでしょう。

これら２つの目的を意識することは、読者にとって読みやすい記事を作るためだけではなく、ブログやWEBメディアのマネタイズにも大きく関わってきます。以降では、この２つの戦略をどう使い分けるか、各戦略に適した書き方はどんな書き方なのか、といった点を議論していきます。

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課題解決型の記事では、必要な量を簡潔に書く

読者が求めている内容を提供することで、Googleからの評価が向上することがご理解頂けたかと思います。ここでは、課題解決型の記事では何が求められているのかを議論していきましょう。

課題解決という言葉が示す通り、読者がこのタイプの記事に求めていることは、「自分が分からないことを調べること」です。つまり、このタイプの記事では、読者が知りたい情報を知りたいだけ提供することがベストな戦略になります。逆に言えば、読者にとって必要のない情報を提供したところで、それは無駄な記述になってしまうということです。

芸能人について書かれた記事の多くには、こういった無駄な情報がうんざりするほど載せられています。こちらは芸能人の身長を調べたいだけなのに、その人の彼氏やバックグラウンド、年収などを提供されてもそれは無駄な情報ということです。特に最近は、タイトルで「〇〇の彼氏は？」と言っているのに、結論は「何も分かりませんでした！」という記事が量産されています。

こういった記事の寿命は非常に短く、自サイトに対してもSEO的に悪影響を与えてしまうので、無駄な情報を載せた記事を書くことは絶対に避けなければなりません。もちろん、記事の内容からして読者が興味を持ちそうな情報であれば、ページ滞在時間を延ばすことにもつながるので良いかもしれません。

以上のように、課題解決型の記事では読者が必要としている量の情報を、簡潔に提供することが重要になります。しかし、鋭い読者は「簡潔に書いたら読者はすぐに離脱してしまうのでは？」と考えたはずです。その指摘はもっともであり、ページの情報量を削減すればするほど、読者がページに滞在する時間は短くなってしまいます。

ここで、そもそも何のためにその記事を書いているのかを思い出してください、ここでの目的とは、課題解決や共感といった「記事の目的」ではなく、「何のために自サイトにその記事を載せるのか？」ということです。それは例えば、PV数を上げて集客力を高めることであったり、ページのリンクから商品購入へ結び付けようという目的が該当します。

このようなWEBサイト全体に対する目的を考えると、課題解決型の記事は簡潔であるほどに目的を達成しやすくなります。なぜなら、情報をタイトに絞ってあげることで、読者は余計な情報に惑わされずに商品リンクを見つけることが出来るからです。その他にも、「この記事は分かりやすかったから次の記事も分かりやすいかな」という期待の下に、別ページにも遷移しやすくなると考えられます。

つまり、情報を削るほどに、自サイトの本来の目的であるマネタイズや集客を成功させやすくなるのです。以上から、課題解決型の記事はただ長く読まれれば良いという訳ではなく、自サイトの目的を達成するための簡潔な記述が重要になります。

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共感型の記事では、読者の気持ちを和らげてあげる

何かを知りたいという欲求を解決する課題解決型の記事に対して、共感型の記事の目的は「読者の気持ちに寄り添い、悩みを聞いてあげる」ことです。これは、普段のコミュニケーションを想像した方が分かりやすいと思います。

友人や恋人から深刻な悩みを相談されたとき、特に女性であれば「共感」を重視するはずです。共感とは、相手の悩みに対してアドバイスをすることではなく、ただ悩みを聞いてあげて、相手の気持ちをリラックスさせてあげることです。つまり、課題解決型の記事のように、何かの解決策を示すことがベストな戦略になる訳ではありません。

共感型の記事を執筆するには、相当な技量が求められるでしょう。課題解決型の記事とは違い、個人ごとに悩みの幅や深さが異なるために、どのような内容を記事に置いておけばよいのかが想像しづらいからです。

それでも共感型の記事を書く必要がある場合には、相手が今どんな状況にあって、何で悩んでいるのかを想像し、「なぜあなたが悩んでいるのか」という内容を書くべきでしょう。普段のコミュニケーションとは違い、共感型の記事では相手の話を聞いてレスポンスすることが出来ません。そこで、読者が置かれている状況とその原因を記述して上げることで、読者がその記述と自分を照らし合わせて「記事からの共感」を得ることが出来るのです。

具体例で考えやすくしてみましょう。あなたが「彼氏（彼女）がイライラする！」と思ったときにGoogle検索をしたとします。その時に求めているのは、イライラすることをどうにかしたいという解決策ではなく、「他にも同じような人いないかな」「自分の気持ちを分かってくれないかな」という共感のはずです。

この悩みに対し、「私はこんな状況だったよ」「お互いすれ違っているのかもね」といった内容の記述に自分を照らし合わせ（＝共感して）、その上で「私はこうしたら解決したよ」という解決策を見ることで、段々と気持ちをスッキリさせることが出来ると思います。

このように共感型の記事では、解決策を提示するのではなく、読者の気持ちを理解してあげようという記述が必要になります。

①記事を載せる目的→②記事の目的→③手段の流れを押さえる

本稿の内容をまとめます。

最も重要なことは、①その記事をWEBサイトに載せる目的を考えることです。その多くは、集客目的かマネタイズ目的、ブランディング目的の３つに大別できるはずです。集客目的ならば、金銭面はとりあえず考えずに読者のためだけを思った記事作成が有効になります。マネタイズやブランディングが目的なら、目的へ誘導するための記述を心がけましょう。

②記事の目的をハッキリさせることは、SEO効果を高めることに直結します。その記事に対して読者が何を求めているのか、といった観点から記事の方針を固めます。読者が何かを知りたいという欲求を抱えているなら、課題解決型の記事に落とし込み、気持ちをリラックスさせるために検索を行っているなら、共感型の記事を書きます。

③の手段については、記事のタイプ別に施策を練っていきます。課題解決型の記事であれば、読者が解決したい事項をリストアップし、出来るだけ情報を削減してタイトかつ質の高い記事作成を目指します。共感型の記事であれば、読者の気持ちに寄り添った記述を行うと、いずれ記事の検索順位が上がるはずです。記述面だけではなく、デザイン面を記事の内容に沿わせることも重要な事項です。

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