アルゴリズムとは？【簡単に解説】意味や種類、身近な具体例をご紹介

　アルゴリズムとは、ある目的を達成するための「作業手順」のことを言います。プログラミングの世界でよく使われる言葉ですが、たとえば、料理のレシピや家電製品の取扱説明書なども、アルゴリズムと言えるものです。また近年は、アルゴリズム的思考（プログラミング的思考）の重要性が叫ばれています。今回は、アルゴリズムの例や活用するメリット、主なアルゴリズムの種類などについて解説していきます。

アルゴリズムとは？

　アルゴリズムとは、簡単に言えば「作業手順」のことです。特定の課題を解決したり、特定の目的を達成したりするための計算手順や処理手順がアルゴリズムです。その手順に沿っていれば、誰がやっても同じ答え（結果）を出せるのがアルゴリズムの特徴だと言えます。

　アルゴリズムは、プログラミングの世界でよく使われる言葉ですが、心理学においても使われます。その他、料理のレシピや音楽の楽譜、家電製品の取扱説明書などはすべてアルゴリズムと言えるもので、身近なところにもアルゴリズムは溢れています。

　本来、アルゴリズムに形はなく、考え方やアイデアのことを指しますが、フローチャートとして図式化したり、コンピュータで処理するためにプログラミング言語で記述したりします。レシピや楽譜も、アルゴリズムを言語化・可視化したものだと言えます。

アルゴリズム的思考（プログラミング的思考）の重要性

　近年、子どもの教育においても、ビジネスパーソンにとっても、アルゴリズム的思考（プログラミング的思考）が重要だと言われるようになっています。アルゴリズムとは作業手順のことですが、アルゴリズム的思考（プログラミング的思考）と言ったら、「効率良く問題を解決するための筋道・順序を考えること」を言います。

　ちなみに、文部科学省はプログラミング的思考を以下のように説明しています。

　自分が意図する一連の活動を実現するために、どのような動きの組合せが必要であり、一つ一つの動きに対応した記号を、どのように組み合わせたらいいのか、記号の組合せをどのように改善していけば、 より意図した活動に近づくのか、といったことを論理的に考えていく力

※参考：小学校段階におけるプログラミング教育の在り方について（議論の取りまとめ）：文部科学省

https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/shotou/122/attach/1372525.htm

　たとえば、特定の目的地に向かうのに、様々な移動手段やルートがあるとします。それらを組み合わせて、最短で目的地にたどり着く方法を考えるのがアルゴリズム的思考（プログラミング的思考）です。手間がかかる方法を省いたり、手順を入れ替えたりすることで、最適なルートを導き出していきます。

　先行きが不透明で、将来の予測が困難な「VUCA時代」が到来しています。これから、私たちが直面する課題はより複雑で、容易には解決できないものが増えていくでしょう。そんな時代を生き抜いていくための一つの素養として、アルゴリズム的思考（プログラミング的思考）が注目されるようになっているのです。

アルゴリズム的思考（プログラミング的思考）に必要な4つの要素

　アルゴリズム的思考（プログラミング的思考）には、「分解」「一般化」「抽象化」「組み合わせ」の4つの要素が必要だと言われます。逆に言えば、この4つの考え方を使って課題を解決していくのが、アルゴリズム的思考（プログラミング的思考）ということになります。

・分解

　複雑な課題や大きな課題を、理解しやすいように噛み砕きます。これが分解です。課題を小さな単位に分解して、優先順位を付けて解決していきます。課題を分解することによって解決策が見えやすくなるだけでなく、解決方法がうまくいった場合・うまくいかなかった場合の原因分析もしやすくなります。

・一般化

　分解した複数の課題のなかから、共通点や類似性を見いだしていきます。これが、一般化（パターン化）です。一見すると異なる物事にも共通点があったり、類似性があったりするケースは少なくありません。そのようなポイントを見いだして一般化することによって、課題を汎用化して解決できたり、別のことに利用できるようになったりします。

・抽象化

　課題の解決策などを検討するなかで、考えなくてもいいことを省き、本当に重要なポイントだけを取り出します。これが、抽象化です。課題解決に向けて必要な要素だけを抽出し、その他の要素を削ぎ落としていくことによって、物事の原則や全体的な傾向を捉えることができます。これによって、問題点をより明確に認識できたり、より的確な解決策を見いだせたりします。

・組み合わせ

　課題解決に向けて試行錯誤しながら、より良い解決手順をつくり出していきます。これが、組み合わせです。プログラミングの3つの基本処理である「順次」「分岐」「反復」は、まさに組み合わせに当たります。既存の要素やアイデアを組み合わせることで、課題に対して最適なソリューションを導き出すことができるでしょう。

身近なアルゴリズムの例

家電製品の取扱説明書

　家電製品を初めて使うときは、何らかの設定や操作が必要になります。この手順が記載された取扱説明書はアルゴリズムの一種と言えるものです。取扱説明書の手順を無視したり省いたりすると、家電製品が動作しないこともあります。

料理のレシピ

　料理のつくり方が記されたレシピもアルゴリズムの一種と言えるものです。誰がつくっても同じ味の料理ができるように、材料の分量や料理の手順が記載されています。

カーナビ・乗換案内

　車のカーナビや、電車の乗り換え案内もアルゴリズムの一種と言えるものです。たとえば、カーナビで目的地を検索すると最短ルートが表示されますが、これは渋滞情報なども踏まえ、数あるルートのなかからどのルートを使うともっとも早く目的地にたどり着けるのかをアルゴリズムによって導き出した結果です。

楽譜

　楽譜は五線譜に音符が左から右へと書かれており、そのとおりに演奏していきます。つまり、楽譜は特定の曲を演奏するという目的を達成するためのアルゴリズムを視覚的に表現したものだと言えます。

プログラム

　プログラムは、アルゴリズムをプログラミング言語によって表現したものです。コンピュータは、プログラムに記載された手順に従って動いています。

Googleの検索結果

Googleの検索結果は、膨大な数のWebページから、ユーザーが入力したキーワードに関連するものを抽出して表示するアルゴリズムによって実現されています。このアルゴリズムは、ページのタイトルや本文中のキーワードの出現頻度、他のWebページからのリンクの数や質などを考慮して、各ページの関連度を算出し、表示順位を決定します。

さらに、Googleは、検索結果の品質を維持するために、常にアルゴリズムを改良しています。例えば、最近では、検索結果に含まれる偽情報や低品質のコンテンツを除外するための取り組みが行われています。

インターネット広告

インターネット広告には、多様なアルゴリズムが活用されています。例えば、あるWebページに表示される広告は、そのページの内容や閲覧者の属性に基づいて、最適な広告を選択するアルゴリズムによって決定されます。

このアルゴリズムには、閲覧者の履歴やクッキー情報、クリック履歴などを分析し、閲覧者の嗜好に合わせた広告を配信する手法が採用されることがあります。また、広告の表示順位も、その広告のクリック率や費用対効果などを考慮して、自動的に調整されるアルゴリズムが用いられています。

アルゴリズムを活用するメリット

作業を標準化できる

　アルゴリズムは、基本的に誰がやっても同じ結果になるようにつくられています。そのため、アルゴリズムに従って作業をすれば、誰でも同じレベルで業務を処理することができるはずです。たとえば、新人教育などにアルゴリズムを活用することで作業の標準化が可能になり、一定以上のクオリティを担保できたり、スキルの習得が早くなったりする効果が期待できます。

問題の所在を特定できる

　たとえば、レシピどおりにつくったのに料理の味が美味しくなかったとします。レシピを見直してみると、「たまねぎを炒める」という手順がありました。しかし、これだけの記述だと、調理をする人によって炒める度合いが変わってしまうため、味にバラつきが生じてしまいます。たとえば、「たまねぎをキツネ色になるまで炒める」というように手順を書き換えれば味が安定するでしょう。このように、作業をアルゴリズムで表現しておくと、問題が発生したときに、どの作業・工程に問題があるのかを特定しやすくなります。

業務効率化を図りやすい

　作業をアルゴリズムで記述しておくと、ムダな作業や非効率な作業、負担がかかっている作業などが見えやすくなります。その結果、「A作業とB作業を入れ替える」「C作業を省く」「Dの工程を外部委託する」など、様々な施策によって業務効率化を図ることができます。

アルゴリズムの基本構造

アルゴリズムは、問題を解決するための一連の手順を定義したもので、その構造は主に三つに分けられます。ここでは、順次構造、選択構造、反復構造の各構造について、ご紹介します。

①順次構造

順次構造は、アルゴリズムの最も基本的な形式であり、コードが書かれた順番に沿って一連のステップが実行されます。この構造では、プログラムは上から下へと一つずつ命令を実行していきます。

例えば、変数の初期化、値の代入、計算の実行などがこの順序で行われます。順次構造は、単純で直感的な流れを持ち、複雑なプログラムの基盤となるため、プログラミング初学者にとって理解しやすい構造です。この構造は、特に複雑な条件や繰り返しを必要としない基本的な処理に適しています。

順次構造の例としては、レシピの手順が挙げられます。レシピでは、材料の準備から調理、盛り付けまで、一連のステップが順番に従って行われます。各ステップは、前のステップが完了した後にのみ実行されるため、順次構造の典型的な例となります。

②選択構造

選択構造は、条件に基づいて異なる実行パスを選択するアルゴリズムの形式です。典型的な例は、if文やswitch文などです。この構造では、特定の条件が真（true）か偽（false）かに応じて、異なるコードブロックが実行されます。例えば、if文を使って特定の変数の値が特定の閾値を超えているかどうかをチェックし、それに応じて異なる処理を行うことができます。選択構造は、プログラムの流れを動的に制御し、より複雑な決定や条件分岐を可能にします。

選択構造の日常的な例は、天気に基づいた服装の選択です。例えば、「もし雨が降っていたら傘を持っていく、そうでなければサングラスを持っていく」という状況は、if文による選択構造を反映しています。条件（雨か晴れか）に応じて、異なるアクション（傘かサングラスか）を選択します。

③反復構造

反復構造は、特定のコードブロックを条件が満たされるまで、または指定された回数だけ繰り返し実行するアルゴリズムの形式です。この構造には、forループ、whileループ、do-whileループなどがあります。

例えば、forループは一定の回数繰り返す際に使用され、whileループは特定の条件が満たされるまで繰り返されます。反復構造は、同じ操作を複数回繰り返す必要がある場合や、コレクションの要素を順に処理する場合などに非常に有用です。この構造は、プログラムの効率を向上させ、コードの重複を減らすことができます。

反復構造の身近な例は、ジョギングやウォーキングなどの運動ルーチンです。例えば、「週に5日、30分間ジョギングする」という計画は、forループの形式に似ています。特定の日数（5日間）の間、同じ活動（ジョギング）を繰り返します。このルーチンは、条件が満たされる（5日間経過する）まで続けられます。

主なアルゴリズムの種類

サーチアルゴリズム（探索アルゴリズム）

　サーチアルゴリズム（探索アルゴリズム）とは、膨大なデータのなかから目的のデータを探し出すために用いられるアルゴリズムです。サーチアルゴリズム（探索アルゴリズム）は、大きく「リニアサーチ（線形探索法）」と「バイナリサーチ（二分探索法）」に分けることができます。

　リニアサーチ（線形探索法）とは、端から順番に目的のデータを探していくアルゴリズムのことです。バイナリサーチ（二分探索法）とは、羅列されたデータの真ん中から目的のデータを探していくアルゴリズムで、探しているデータが真ん中のデータよりも大きいか小さいかで切り分けていきます。

ソートアルゴリズム（整列アルゴリズム）

　ソートアルゴリズム（整列アルゴリズム）とは、大量のデータを一定のルールに沿って並び替えるために用いられるアルゴリズムです。以下のように、いくつかの方法があります。

・バブルソート

バブルソートは、隣のデータと大小を比較して並び替えをおこなうソートアルゴリズムです。

・選択ソート　

選択ソートは、データの配列から最小値、もしくは最大値を探し、配列の先頭要素と入れ替えていくことで並び替えをおこなうソートアルゴリズムです。

・挿入ソート

挿入ソートは、未整列の配列から値を1つずつ取り出し、整列済みの配列の適切な位置に挿入していくことで並び替えをおこなうソートアルゴリズムです。

・シェルソート

シェルソートは、一定間隔でグループをつくり、グループごとに並び替えをおこなうソートアルゴリズムです。

・クイックソート

クイックソートは、基準値を決めて、基準値より小さい値のグループと基準値より大きい値のグループに分け、グループ単位で並び替えをおこなうソートアルゴリズムです。

最適化アルゴリズム

最適化アルゴリズムは、特定の基準に基づいて最良の解を見つけるために設計された手法です。これらのアルゴリズムは、コストを最小化したり、効率を最大化する解を見つけるために、可能な解の範囲を系統的に探索します。

最適化アルゴリズムには、線形プログラミング、非線形プログラミング、整数プログラミング、進化的アルゴリズムなど、さまざまなタイプがあります。これらは、工学、経済学、運用研究、人工知能など、幅広い分野で応用されています。

例えば、交通システムの最適化、経済的な資源配分、スケジューリング問題、ネットワークの流れの最適化など、複雑な問題解決に利用されます。これらのアルゴリズムは、最適な解を見つけることで、コスト削減、効率向上、生産性の向上に大きく寄与します。また、実世界の複雑な問題に対して、効果的な解決策を提供することができるため、ビジネスや工学の分野で非常に重要な役割を果たしています。

遺伝的アルゴリズム

　遺伝的アルゴリズムとは、生物の進化の仕組みを模したアルゴリズムです。遺伝子に相当する大量のデータ構造をランダムに生成し、それを評価し、成績の良いものだけを次世代に残して子孫をつくらせるという手順を何世代も繰り返すことで、優秀なデータ構造に進化させていきます。ベストな解は得られないものの、ベストに近い近似解を短時間で探索できるのが遺伝的アルゴリズムの特徴です。

暗号化アルゴリズム

暗号化アルゴリズムは、データを保護するための技術です。暗号化には、公開鍵暗号方式と共通鍵暗号方式の2つの主要な方法があります。

■公開鍵暗号方式

公開鍵暗号方式は、暗号化と復号に異なる鍵を使用する方法です。この方式では、データを受け取る側は、公開された暗号化鍵を使用してデータを暗号化し、その後、受信者だけが持つ復号鍵を使用してデータを復号化します。

公開鍵暗号方式は、通信のセキュリティを高めるために広く使用されています。これは、送信者がデータを暗号化するために、受信者にその暗号化鍵を共有する必要がなく、鍵の安全性が確保されるためです。

■共通鍵暗号方式

共通鍵暗号方式は、暗号化と復号に同じ鍵を使用する方法です。この方式では、データを受け取る側は、暗号化鍵を使用してデータを暗号化し、その後、同じ鍵を使用してデータを復号化します。

共通鍵暗号方式は、高速に暗号化と復号を行うことができるため、通信のセキュリティに利用されます。しかし、鍵を共有する必要があるため、鍵の安全性が確保されないと、通信内容が傍受される可能性があります。

機械学習アルゴリズム

機械学習アルゴリズムは、データから学習し、予測や分類などのタスクを自動的に改善する手法です。これらは主に教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3種類に分類され、大量のデータを処理してパターンを認識し、意思決定を支援します。機械学習は、データ駆動型のアプローチであり、ビジネス、医療、金融など多くの分野で活用されています。

・教師あり学習

教師あり学習は、入力データとそれに対応する正解（ラベル）を使用してモデルを訓練する方法です。このアプローチは、分類（データをカテゴリに分ける）や回帰（連続値の予測）の問題に適用されます。

例えば、メールがスパムかどうかを判定したり、家の価格を予測したりするのに使用されます。教師あり学習は、明確な正解があり、その結果をモデルに教えることができる場合に効果的です。

・教師なし学習

教師なし学習では、ラベルや正解なしにデータの構造やパターンを発見します。クラスタリング（データを自然なグループに分割する）や次元削減（データをより扱いやすい形式に変換する）が一般的な用途です。

例えば、顧客の購買行動から市場セグメントを識別したり、複雑なデータセットを単純化したりします。教師なし学習は、明確な正解がないが、データ内の関係性や構造を探求したい場合に有用です。

・強化学習

強化学習は、環境との相互作用を通じて最適な行動方針を学ぶアプローチです。エージェントは、報酬を最大化するように行動を調整します。この方法は、ゲームやロボット制御、リソース管理などに適用されます。

例えば、チェスや囲碁で最高の手を見つけるために使用されたり、自動運転車が環境に適応するために利用されます。強化学習は、試行錯誤を通じて最良の戦略を学ぶ必要がある複雑な問題に適しています。

まとめ

　アルゴリズム的思考（プログラミング的思考）と言うと、ITエンジニアなど、限られた職種の人に必要なスキルだと考えられがちです。しかし、VUCAと呼ばれる時代においては、既存の思考パターンでは対処できない複雑な問題が続々と生まれてくるはずです。
　また同時に、アルゴリズム的思考は業務の標準化に寄与することも大きな利点です。
　顧客価値に寄与する業務を特定し、プロセスを標準化することで、業務への習熟度が浅いメンバーが多かったとしても顧客への貢献機会を拡大することが可能になります。当然メンバーのモチベーション向上にもつながります。
　その結果、組織としての「生産性の向上」「効果の極大化」を両立することができるのです。
　これからの時代、アルゴリズム的思考（プログラミング的思考）はあらゆるビジネスパーソンに求められる重要な資質になっていくでしょう。

アルゴリズムに関するよくある質問

Q：良いアルゴリズムの条件とは？

　プログラミングの世界で良いアルゴリズムの条件として挙げられるのが、「信頼性が高い」「処理速度が速い」「分かりやすい」といった点です。

・信頼性が高い
どんな場合でも正しい結果が得られることは、良いアルゴリズムの必須の条件です。安定性があるアルゴリズムと言い換えることもできるでしょう。

・処理速度が速い
同じ結果を出すアルゴリズムでも、より短い時間で結果を出してくれるアルゴリズムのほうが優秀だと言えます。計算回数が少ないアルゴリズムや大量のメモリを使わないアルゴリズムは、処理速度が速くなります。

・分かりやすい
誰が見ても同じように理解できることは良いアルゴリズムの重要な条件です。アルゴリズムが分かりやすいものであれば、プログラムの保守もしやすくなります。

Q：アルゴリズムとプログラムの違いとは？

　アルゴリズムとプログラムは混同されがちな概念ですが、決定的な違いが「目に見えるかどうか（形があるかどうか）」ということです。本来、アルゴリズムには形がなく、目に見えません。抽象的な考え方やアイデアがアルゴリズムです。一方、プログラムはアルゴリズムを具体的な形にしたものなので、目に見えます。
　たとえば、コンピュータに実行してもらいたい処理があったとしましょう。あなたは、「その処理をおこなうためには、このような作業手順が必要だ」と考えました。このとき、あなたの頭の中にあるアイデアがアルゴリズムです。しかし、実際にコンピュータに処理してもらうためには、コンピュータに分かるようにコードという形で作業手順を記述しなければいけません。この作業手順を具体的なコードの形に落とし込んだものがプログラムであり、コードを記述する工程をプログラミングと言います。