⚠️この記事はAIと共に作成しました
概要
現時点での各言語の特徴や将来性が気になったのでざっくりまとめました。
TIOBE IndexのTop20の言語を取り上げています。
偏見が多分に入っています。
Python 将来性🌕🌕🌕🌕🌖 トレンド📈
特徴
- 学習の容易さと普及性
- 強力なエコシステムとコミュニティ
- データサイエンス・AI分野での躍進
問題点
- パフォーマンス
- 動的型付けによる問題
将来性
- 「万能スクリプト言語」としての基盤的役割
- データサイエンス・AI分野での共通言語
- 大規模・高性能・リアルタイム処理には向かない
- Mojoという互換性のある言語が開発されている
C++ 将来性🌕🌕🌕🌗🌑 トレンド📈
特徴
- 低レベルから高レベルまで幅広く対応
- 高いパフォーマンス
- 既存コードの資産が膨大
- 難易度が高め
問題点
- メモリ管理の難しさ
- ビルド環境の複雑さ
将来性
- パフォーマンスが求められる分野で今後も使用される
- メモリ安全性の問題から他言語への移行が進んでいる
Java 将来性🌕🌕🌕🌑🌑 トレンド📉
特徴
- オブジェクト指向
- 豊富なライブラリ
- エンタープライズ向け
問題点
- 冗長性
- ランタイム依存性
将来性
- エンタープライズ向け
- Android開発
- 互換性のあるKotlinやScalaが人気
C 将来性🌕🌕🌑🌑🌑 トレンド📉
特徴
- 高いパフォーマンス
- 簡潔な構文
問題点
- メモリ管理の難しさ
- 抽象化の不足
将来性
- 低レベルなプログラミングへの需要
- 教育分野での適性
- 他言語との連携
- メモリ安全性の問題から他言語への移行が進んでいる
C# 将来性🌕🌕🌕🌘🌑 トレンド➡️
特徴
- オブジェクト指向
- エンタープライズ向け
- Unityでの利用
- Microsoftが推進
問題点
- プラットフォーム・ランタイム依存性
- 言語仕様の複雑化
将来性
- エンタープライズ向け
- ゲーム開発
- Azureとの連携
JavaScript 将来性🌕🌕🌕🌕🌘 トレンド📈
特徴
- 非同期処理
- ブラウザとの統合
- 豊富なライブラリ
問題点
- 動的型付けによる問題
- パフォーマンス問題
- コードの可読性
将来性
- ウェブ開発の標準
- AIや機械学習の分野への進出
- バックエンド開発
- TypeScriptへの移行
Go 将来性🌕🌕🌕🌕🌗 トレンド📈
特徴
- 並列処理
- シンプルな構文
- 高パフォーマンス
- Google主体
問題点
- ジェネリクスの不足
将来性
- 並列処理の強力なサポート
- DockerやKubernetesとの親和性
- シンプルで学びやすい
SQL 将来性🌕🌕🌕🌑🌑 トレンド➡️
特徴
- リレーショナルデータベースの標準
- トランザクション管理
問題点
- 学習曲線
- SQLインジェクション
将来性
- データベースを使うなら使えて損はない
- ORMやNoSQLで事足りることも
Visual Basic 将来性🌕🌘🌑🌑🌑 トレンド➡️
特徴
- シンプルで直感的な構文
- Microsoft製品との連携
- GUIに強い
問題点
- 時代遅れ感・技術の停滞
- Windows依存
将来性
- 既存システムの保守
- C#への移行が現実的
Delphi/Object Pascal 将来性🌕🌗🌑🌑🌑 トレンド📈
特徴
- 高速なネイティブアプリ開発
- レガシー資産との互換性
- 学習コストが比較的低い
問題点
- 高価なライセンス
- エコシステムの縮小
将来性
- モダン開発には不向き
- メンテナンス
Fortran 将来性🌕🌕🌑🌑🌑 トレンド📈
特徴
- 数値計算と行列操作に強い
- 長寿命な言語仕様
- 研究機関で現役
問題点
- 人気と人材の減少
- 時代遅れ感
将来性
- 数値計算やHPC分野で継続的に使用
- 徐々にモダナイズされている
Scratch 将来性🌕🌕🌖🌑🌑 トレンド📈
特徴
- ビジュアルプログラミング
- 教育向けに最適化
- マルチプラットフォーム
問題点
- 本格的なプログラミングには限界がある
- 構文の概念が身につきにくい
将来性
- 初学者教育のスタンダードとして定着
- AIやIoT連携
PHP 将来性🌕🌕🌗🌑🌑 トレンド📉
特徴
- ウェブに特化した言語
- 学習コストが低い
- 広範なホスティング環境
問題点
- パフォーマンスの問題
- 言語仕様が一貫していない部分もある
将来性
- 既存システムの保守
- Laravelなどモダン化の動き
Rust 将来性🌕🌕🌕🌕🌘 トレンド📈
特徴
- 高パフォーマンス
- モダンな言語機能
- 所有権
問題点
- 習得コストが高い
- コンパイル時間が長い
将来性
- C++の乗り換え先候補
- 開発者人気
MATLAB 将来性🌕🌕🌕🌑🌑 トレンド➡️
特徴
- 数値計算と行列操作に強い
- グラフィカルな可視化が強力
- Simulinkによるモデルベース開発
問題点
- 高額なライセンス費用
- 汎用性の弱さ
将来性
- 工学分野では引き続き利用される
- Simulink需要
R 将来性🌕🌕🌕🌑🌑 トレンド➡️
特徴
- 統計解析に特化
- データフレームが中心
- グラフィックが強い
問題点
- スピードが遅い
- プログラミング言語として癖がある
将来性
- 統計・データ分析の専門領域
- Pythonとの使い分け
Assembly language 将来性🌕🌕🌗🌑🌑 トレンド➡️
特徴
- ハードウェアに近い
- 高い処理効率・高速実行
- リソースの細かな制御
問題点
- 生産性が低い
- 可読性が低い
- 別のアーキテクチャでは動かない
将来性
- 組み込み系やOS・セキュリティ分野など
- 主流の開発分野では使われない
Ada 将来性🌕🌕🌗🌑🌑 トレンド📈
特徴
- 安全性と信頼性の高さ
- 長寿命ソフトウェア向け
- ドキュメント性と可読性重視
問題点
- 開発ツールの選択肢が少ない
- コミュニティの小ささ
- 専門業界特化型
将来性
- 軍事、防衛、航空宇宙、鉄道など
- 大規模には広がらないが消えない
Kotlin 将来性🌕🌕🌕🌕🌑 トレンド📈
特徴
- 簡潔で表現力豊かな構文
- Java互換性
- Android開発標準
問題点
- コンパイルの遅さ
将来性
- Android開発における主流
- サーバーサイド開発への進出
COBOL 将来性🌕🌑🌑🌑🌑 トレンド➡️
特徴
- 高い可読性
- エンタープライズ向け
- 大規模データ処理に強い
問題点
- 時代遅れ
- 保守・改修の困難さ
将来性
- メンテナンス需要
- 他の言語への移行
感想・その他
- レガシー言語のアップデートが進む
- AI需要によりPython以外にも高パフォーマンスの言語の需要が見込める
- Python, Go, TypeScript, Rust, Kotlinが次世代の主力か
- ニッチな分野では言語が固定化されており、一定の需要がある