ローマ字表記が70年ぶりに改定の見通し

学校教育では訓令式ローマ字表記で教えていますが、社会に出てみるとヘボン式ローマ字で書かれている場合がほとんどです。文化審議会国語分科会の国語課題小委員会によると、実態とそぐわない状況を受けて、改定することも視野に入れて検討を進めているそうです。

ヘボン式ローマ字とは

ヘボン式ローマ字(ヘボンしきローマじ)は、日本語の音をローマ字(ラテン文字)で表記する方法の一つです。この方式は、19世紀にアメリカ合衆国の宣教師であるジェームス・カーティス・ヘボン(James Curtis Hepburn)によって考案されました。ヘボン式は、日本語の発音を英語の読み方に近い形で表記することを特徴としています。

ヘボン式ローマ字の特徴は以下のとおりです。

  • 母音の表記:「あ」は「a」、「い」は「i」、「う」は「u」、「え」は「e」、「お」は「o」と表記します。
  • 子音の表記:基本的に日本語の子音は、英語の発音に近い形でローマ字に変換されます。例えば、「か」は「ka」、「さ」は「sa」、「た」は「ta」、「ふ」は「fu」などとなります。
  • 撥音(「ん」):「ん」は、単独で「n」と表記されますが、次に続く音が「b」、「m」、「p」の場合は「m」と表記されることがあります(例:「さんぽ」→「sanpo」)。
  • 長音:長い母音は、基本的に母音を重ねて表記します(例:「おおきい」→「ookii」)。
  • 促音(小さい「っ」):促音は、次に続く子音を重ねて表記します(例:「きっぷ」→「kippu」)。

訓令式ローマ字とは


訓令式ローマ字(くんれいしきローマじ)は、日本語の音をローマ字(ラテン文字)で表記する方法の一つです。この方式は、日本政府が1946年に公式に採用したもので、ヘボン式ローマ字とは異なる特徴を持っています。

訓令式ローマ字の特徴は以下のとおりです。

  • 母音の表記:「あ」は「a」、「い」は「i」、「う」は「u」、「え」は「e」、「お」は「o」と表記します。
  • 子音の表記:一部の子音についてはヘボン式と異なり、より日本語の発音に近い形で表記されます。例えば、「し」は「si」、「ち」は「ti」、「つ」は「tu」、「ふ」は「hu」となります。
  • 撥音(「ん」):「ん」は常に「n」として表記されます。
  • 長音:長い母音は、アクセント記号を付けて表記します(例:「おおきい」→「ôkii」)。
  • 促音(小さい「っ」):促音は、次に続く子音を重ねて表記します(例:「きっぷ」→「kippu」)。

業務上はヘボン式ローマ字がメイン

最近だとかなり減ってきた印象ですが、DBのテーブル名、カラム名、プログラムの関数名などで英語に訳せない・訳しにくい場合にローマ字表記を使うことがあります。

その際のルールとして「ヘボン式ローマ字を使用すること」と明文化されているプロジェクトもありますが、そうでないプロジェクトもあります。そのせいか、すでに作成されているテーブルやプログラムを見てみると、ヘボン式と訓令式が混在した書き方になっていることもしばしばです。

これは、訓令式ローマ字に慣れているからではなく、ヘボン式ローマ字に慣れていないことが原因だと考えており、キーボード入力の癖がそのままローマ字に現れているのではないかと思います。

どう改定されるのか

新聞によって書き方は様々ですが、実態に合っていないことが改定の一因になっているため、ヘボン式ローマ字に改定されると予想されています。社会としてはほとんど影響ありませんが、教科書を改定するということになると、生徒や学生、教えている教師の間では混乱が生じるかもしれません。

ヘボン式ローマ字以外の表記方法になるというのはあまり考えにくいですが、どう検討されていくかについては今後も注目していきたいです。

AIがプログラマの仕事を奪うのか?

近年、AI技術が急速に発展しているため、懸念される一部の人がいます。彼らは、AI技術がプログラマの仕事を奪うことを心配しています。確かに、AI技術はコンピューターの処理能力を高めたため、プログラマの役割が変わりつつあることは確かです。しかし、AI技術はプログラマを置き換えるものではありません。今回の記事では、AI技術がプログラマに及ぼす影響について説明します。

生成AIの登場

近年、人工知能(AI)の高度化が進み、プログラマーを含む職の奪い合いが懸念されています。プログラミング界隈で話題を呼んだAIソフトウェアの例として、ChatGPTやGithub Copilotなどの生成AIがあります。

ChatGPTは、テキストベースの会話に対して人間のような応答を生成することができるAI搭載のチャットボットです。OpenAIのGPT(Generative Pre-trained Transformer)モデルをベースにしており、ディープラーニングを用いて大量のテキストデータのパターンを分析することができます。ChatGPTは、自然な会話を行い、ユーザーに役立つ回答を提供することができると評価されています。

一方、Copilotは、MicrosoftとGitHubが開発したAI搭載のコーディングアシスタントです。開発者がコードを入力する際に、コードスニペットを提案したり、コード行を補完したりすることで、より速く、より効率的にコードを書くことを支援するよう設計されています。Copilotは、機械学習を利用して既存のコードリポジトリを分析し、新しいコードの提案を行う。著作権侵害の可能性をめぐる批判もありますが、多くの開発者は便利なツールとして歓迎しています。

ChatGPTやCopilotのようなツールは、プログラミングのプロセスをより速く、より効率的にするのに役立ちますが、プログラマーを完全に置き換えることを目的としているわけではありません。むしろ、人間のプログラマーのアシスト役として、より速くコードを書き、仕事の質を向上させる手助けをするものです。しかし、あくまでも人間のスキルを補うためのものであり、人間の代わりになるものではないことを忘れてはいけません。

AIはプログラミングに変革をもたらした

AIは、あくまで人間が設計してプログラムしているものです。つまり、AIはプログラマがいなければ存在しません。プログラマがAI技術に向かい、それを構築し、設計し、アルゴリズムを開発しています。プログラマはAI技術の精度を向上させるため、自動機能の設定、AI技術の維持や世話など、AI技術に関する維持管理業務をしています。AIがプログラマを補完するものであり、置き換えるものではないのです。

専門家たちはAI技術に対する懸念を持っていますが、彼らはAI技術が必ずしも仕事を奪うものではないと言います。むしろ、AI技術を利用することで、プログラマは効率と正確性を向上させることができます。AI技術は書き物を検査し、曝露を見つけることができます。それによって、プログラマはより正確なコードを作成し、プログラムの品質を向上させることができます。

創造的な作業は人間にしかできない

プログラミングは、創造的なプロセスでもあります。人間が設計し、人間がアートワークを制作するのか、機械が機能を制作するのか、この選択には適切な答えはありません。新しいプログラマーのスキルが必要になることもあります。今のプログラマには創造的で高度なスキルが求められます。技術が進化するにつれて、プログラマーは適応しなければなりません。ここでAI技術はプログラムの効率を向上することで、人が創造的で革新的なアプローチに時間を費やすことを可能にします。

記憶することができないAIは、特定のプログラマが持つ専門知識や知識を持ちません。AIは、あくまで人間による制御下にあります。コンピュータに保持されていないノウハウ、知識、スキル、経験は、人間であるプログラマにのみ保持されています。

補完的な役割がAIに与えられることで、プログラマーよりも多くの時間と機会が提供されます。自動化されたプログラマーを持つ利点は、時間の節約、一貫した品質、より正確なプログラムであるため、ニーズが非常に高いです。学問に従事しているプログラマーにとって、AIは改善効果が得られます。

私はAIとどう向き合っているか

私自身も普段の開発では、 ChatGPTやGithub Copilot、Amazon CodeWhispererなどを使用しています。

ChatGPTにはうろ覚えのプログラムの書き方を聞いたり、DB設計の草案を考えてもらったり、トラブルの解決方法を聞いたりしています。とはいえ、情報の少ないニッチな内容については正確な答えが返ってこないことが多いですし、うまく伝わらないこともあります。最終的には真偽を確かめて、修正が必要な場合もあります。

Github Copilot、Amazon CodeWhispererを使ってお決まりのコードを生成してもらったり、単純なコピペではない似たようなコードを生成してもらったり、コメントを書いてそれに沿ったプログラムを生成してもらったりしています。よりインテリジェントでより柔軟なスニペットな使い方が中心になっています。

以前と比べると、同じものを作るにしてもタイピング量は格段に減りましたし、習熟度の低いプログラミング言語でもサクサク作れるようになりました。自身に合う/合わないもありますが、生産性を高めるツールはできるだけ試して、取り込んでいくことが大切だと思います。

最後に

技術が進化していくにつれて、プログラマーの役割が変化していくことは確かです。しかし、AI技術によって人間のプログラマーが排除されることはないことがわかりました。AI技術は、プログラマーが自分たちの能力を最大限に発揮するのに役立つ補完的な役割を持っていることがわかりました。AI技術をオプションとして導入することで、さまざまな業界でのプログラマーにとって、より生産的で成功したキャリアを築くことができます。プログラマは、AI技術を活用して、より正確なコード、益を上げるプログラム、より高い生産性などを目指すことができます。AI技術がいかにプログラマーに貢献するかを理解することが重要です。

気になった話題のまとめ(2023/04/11)

M3チップが出るんじゃないかという噂も出ていますが、こんなハイペースで出されるといつで買おうか迷いますよね。

私もしばらくは買わないと思いますが、持ち運びしやすい13インチMacBook Airはどこかのタイミングで買いたいなと思っています。

最初、「新しいモバイルモニターか」と思っていましたが、よくよく読んでみるとモバイルモニターを縦置きするためのスタンドでした。価格的には3千円程度と手頃な価格ですので、モバイルモニターを使っている方にはお勧めできそうです。

ただ、ベニア板などから切り出せる人からすると自分で作ったほうが早いかもしれません。

気になった話題のまとめ(2023/04/07)

Tailwind CSSの拡張機能、結構増えているんですね。本記事では以下の4つの拡張機能を紹介していますが、tailwindで検索すると、他にも星5の拡張機能はたくさんありました。拡張機能パックでも他の拡張機能がパックされていたりするので、自分に合う拡張機能が他にもあるかもしれません。

気になった話題のまとめ(2023/04/06)

折りたたみ機能は昨今のエディタやIDEには大抵備わっていますが、それをより見やすくするVS Codeの拡張機能です。

折り畳んだ行数が表示されるのと、閉じブラケットも折りたたんでくれるので、より見やすくよりわかりやすくなります。

ショートカットを覚えられたら使いやすいんだろうなとは思いますし、コードを綺麗に保つことでより可読性が向上することが見込めるので、これを機に使ってみようと思います。

気になった話題のまとめ(2023/04/05)

ChatGTPに関する話題

ChatGPT、使っていますか?

私は仕事では結構使っているのですが、正直普段の生活ではあまり活用してきませんでした。

ふと目に入った知らない言葉を説明してもらう、というのであれば確かに普段の生活でも使えそうです。仕事で使っていると、最終的に正しいかどうかを検証するようにしているためか、レシピとかを生成するのはちょっと抵抗がありますね。

ChatGPTを活用したいけど、自社の情報を学習したことによってどこかで流出したらどうしよう、自社や業界に特化して学習してほしいという要望は多いと思います。

ただ、自社で運用するにはコストが高すぎる、そういったことを叶えるサービスになります。これからもこういったサービスは出てくると思いますが、クラウドベンダーからも提供されるのも時間の問題だと思います。

低価格化が進むだけでなく、ChatGPTのミドルウェア化、サービス化が加速していきそうです。

いくつか入れていますが、注意点としては自動から手動へ設定を変えたほうがいいということです。自動は楽ですが、ChatGPTのログがどんどん残るので使いたい時に限定して使ったほうがいいです。

直接ChatGPTに聞いた内容が流れていってしまっては元も子もないですからね。ログを外部に出力して検索できるようなサービスが出てくれば自動でもいいと思いますね。

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