NASA、Spotify、Google、JP Morgan Chaseの共通点は何でしょうか？これらの企業はすべて、日々Pythonを使用しています。
Pythonは、さまざまな技術的解決策において重要な役割を果たす強力で多用途なプログラミング言語です。ウェブアプリケーション、検索エンジン、ゲームからアニメーションソフトウェア、さらには他のプログラミング言語に至るまで、Pythonは革新の中心に位置しています。
近年、Pythonは人気が急上昇し、世界中で最も広く使用されているプログラミング言語の一つとなっています。その応用範囲は、人工知能、機械学習、データサイエンスといった新しく刺激的な分野へと拡大しています。
実際、PythonはTIOBEインデックスにおいて、安定した成長と使用により1位を占めています。その広範な普及と多様性から、Pythonを理解することはこれまで以上に重要です。
この包括的なガイドでは、Pythonの世界、その歴史、人気の高まり、それが支えるさまざまなキャリアパスなどについて探求します。
Pythonとは？
Pythonは、その可読性とシンプルさで知られる強力な高水準プログラミング言語です。オブジェクト指向プログラミングのパラダイムに従い、アクションではなくオブジェクトを中心に構成されているため、開発者にとって直感的で効率的です。
Pythonの設計哲学は、コードの可読性とシンプルさを重視しており、開発者が小規模から大規模なプロジェクトのために明確で論理的なコードを書くことを可能にします。高水準言語として、Pythonはプログラミングに伴う多くの複雑さを抽象化し、開発者が基盤となる技術的詳細を気にすることなく問題解決に集中できるようにします。
Pythonは、私たちの日常で使用される多くの技術やアプリケーションの中心にあります。たとえば、YouTubeはビデオ処理にPythonを使用し、検索エンジンは膨大なデータを処理するために利用しています。
なぜ Python は そんなに 人気 があるのか？
Pythonは、一貫して世界で最も人気のあるプログラミング言語の一つと評価されています。実際、PythonはTIOBEプログラミングコミュニティインデックスで何度もトップの座を獲得しており、2023年もその例外ではなく、開発者の間で好まれる言語としての地位を確立しています。
Stack Overflow Developer Survey 2024では、Pythonは最も一般的に使用され、望まれるプログラミング言語としてランク付けされました。この一貫したランキングは、Pythonの影響力の増大とさまざまな分野での広範な採用を示しています。
Stack Overflow Developer Survey 2024のプログラミング言語セクションの結果。
Pythonの人気は、いくつかの要因に起因しています：
1. Pythonは多用途で柔軟性がある
Pythonは汎用プログラミング言語であり、さまざまなアプリケーションの作成に使用できます。ウェブ開発からデータ分析、人工知能から科学計算に至るまで、Pythonの多様性は他に類を見ません。
たとえば、データサイエンティストはPythonを使用して視覚化を生成し、データを操作します。一方、ウェブ開発者は動的なウェブサイトを構築するためにPythonを使用します。
2. Pythonはシンプルで学びやすい
Pythonのシンプルでクリーンな構文は、初心者にとって理想的な言語です。そのコマンドは英語ベースであり、直感的なレイアウトが新しいプログラマーにコードを理解させやすくしています。このシンプルさは、Pythonが迅速な開発やプロトタイピングにも適しており、概念から実装までの時間を短縮します。
3. Pythonはオープンソース
Pythonのオープンソース性は、膨大なライブラリやフレームワークのエコシステムの発展を促しました。ウェブ開発（Django、Flask）、データ分析（pandas、NumPy）、機械学習（TensorFlow、scikit-learn）など、さまざまなタスクに必要なツールがPythonには揃っています。
この広範なリソースのコレクションは、開発を加速させ、開発者が問題解決に集中できるようにします。
4. Pythonは強力なコミュニティサポートを持つ
Pythonは、大規模かつ活発な開発者コミュニティを誇り、その継続的な改善に貢献しています。このコミュニティのサポートにより、新人や経験豊富な開発者のための無数のチュートリアル、フォーラム、ドキュメントが利用可能です。
活気あるコミュニティは、新しいツール、ライブラリ、フレームワークの作成を促進し、Pythonの能力をさらに向上させています。
5. Pythonはあらゆる場所で使用されている
さまざまな業界でのPythonの広範な使用は、開発者にとって貴重なスキルとなっています。GoogleやFacebookなどのテクノロジー大手からJP Morgan Chaseのような金融機関まで、世界中の企業が技術的解決策のためにPythonに依存しています。
この普及により、Python開発者は高い需要があるため、賢明なキャリアの選択肢となっています。
6. Pythonは継続的に進化している
Pythonは、現代の開発者のニーズに応えるために常に進化しています。最近のバージョン、たとえばPython 3.10や3.11では、重要なパフォーマンスの向上や新機能が導入されており、言語を関連性のある効率的なものに保っています。
その結果、より多くの人々がPythonを知り、自身のプロジェクトに使用したり他の人に勧めたりする可能性が高まっています。
他のプログラミング言語との比較
| 特徴 | Python | Java | JavaScript | C++ |
|---|---|---|---|---|
| 構文のシンプルさ | 高い | 中程度 | 中程度 | 低い |
| 学習曲線 | 緩やか | 適度 | 緩やか | 急勾配 |
| 性能 | 中程度 | 高い | 中程度 | 非常に高い |
| 使用ケース | 多用途 | エンタープライズ | ウェブ | システム、ゲーム |
| ライブラリとフレームワーク | 広範 | 広範 | 広範 | 広範 |
Python は いつ 作られたか？
Pythonは1980年代後半にABCプログラミング言語の後継として構想されました。ABCは高水準の機能とシンプルさを持ちながらも、広範な採用を妨げる限界がありました。
ABCは1964年に遡るBASICを置き換えるために設計されました。ABCは多くの便利な機能を提供しましたが、拡張性がなく、より広範な使用に必要な柔軟性を欠いていたため、主に教育用言語として使用されていました。これらの限界は、ABCの強みを維持しつつ、その欠点に対処する新しい言語の開発を促す要因となりました。
最初のPythonのバージョンである0.9.0は、1991年にalt.sourcesという初期のインターネットフォーラムで公開されました。この最初のリリースには、オブジェクト指向の設計、モジュールシステム、関数、例外処理、リスト、辞書、文字列といった基本データ型など、今日のPythonを定義する多くの核心要素が含まれていました。
ABCを改善するプロジェクトとして始まったPythonは、著しく進化し、世界で最も人気があり広く使用されているプログラミング言語の一つとなりました。その発展は、強力な貢献者コミュニティとシンプルさと可読性を重視する姿勢によって導かれ、多様な分野の開発者にとっての好ましい選択肢となっています。
Pythonを発明したのは誰か？
Pythonは、オランダのCentrum Wiskunde & Informatica (CWI)で働いていたGuido van Rossumによって発明されました。Van RossumはABC言語の開発に積極的に関与していましたが、いくつかの限界や拡張性の欠如にフラストレーションを感じていました：
「ABC言語についてはいくつかの不満がありましたが、多くの機能も気に入っていました。私の不満を解消するためにABC言語（またはその実装）を拡張することは不可能でした。実際、その拡張性の欠如は最大の問題の一つでした。」 – Guido van Rossum
より柔軟で強力な言語を作りたいという願望から、van Rossumは1989年のホリデーシーズンにPythonの開発をサイドプロジェクトとして始めました。この課外活動は最終的に、彼のユーモア感覚を反映した英国のコメディグループMonty Pythonにちなんで名付けられたPythonの創造に繋がりました。
キャリアを通じて、van RossumはPythonの開発に深く関与し続けました。彼は生涯の恩恵ある独裁者（BDFL）として、2018年にその役割を退くまで言語の進化を導きました。彼のソフトウェア開発分野への貢献はPythonに留まらず、Googleが使用するコードレビューツールMondrianの創造を含んでいます。
彼の名前はSteve JobsやBill Gatesのようなテクノロジーの巨人ほど広く認識されていないかもしれませんが、Guido van Rossumの仕事は、世界中のソフトウェア開発とテクノロジーに深い影響を与えています。
Pythonはどのように進化してきたか
Pythonはその生涯の中で多くの変化を経験してきました。これは、van Rossumの趣味のプロジェクトとして始まった言語が、世界で最も著名なプログラミング言語の一つに成長したことを考えれば驚くべきことではありません。
ここでは、開発者と進化する技術のニーズに合わせてPythonが進化したいくつかの方法を示します：
Pythonのバージョンと機能のタイムライン
| 年 | バージョン | 機能 |
|---|---|---|
| 1991 | Python 0.9.0 | リスト、辞書、文字列などの基本データ型を含む初期リリース |
| 1994 | Python 1.0 | lambda、map、filter、reduceの導入 |
| 2000 | Python 2.0 | リスト内包表記、Unicodeサポート、ガーベジコレクションの追加 |
| 2008 | Python 3.0 | 大規模な見直し、より良いUnicodeサポート、一貫した構文 |
| 2018 | Python 3.7 | データクラス、async/await、コンテキスト変数 |
| 2020 | Python 3.8 | ワルラス演算子、位置専用パラメータ、f-stringの改善 |
| 2021 | Python 3.9 | 型ヒントのジェネリック、新しいパーサー、zoneinfoモジュール |
| 2022 | Python 3.10 | 構造的パターンマッチング、正確なエラー位置 |
| 2023 | Python 3.11 | パフォーマンスの改善、例外グループ |
Pythonの継続的な開発
Pythonの開発は主要なリリースで止まっているわけではありません。中間的なアップデートは、新機能、パフォーマンスの改善、セキュリティの強化を継続的に導入しています。最近のバージョン、例えばPython 3.9、3.10、3.11は、Pythonコードをより表現力豊かで効率的にするための重要な最適化と新しい構文機能をもたらしました。
Pythonコミュニティは、言語の進化において重要な役割を果たしています。Python Software Foundation (PSF)と無数のボランティアがPythonの開発に貢献し、言語が関連性を持ち続け、強力であることを保証しています。コミュニティ主導のアプローチにより、Python Package Index (PyPI)を介して利用可能なサードパーティパッケージの活気あるエコシステムが形成され、Pythonの能力がさらに拡張されています。
Pythonのライブラリ、フレームワーク、パッケージ
初期リリース以来、Pythonコミュニティは急速に成長し、広範なライブラリやフレームワークが開発されています。
これらのツールは、Web開発、データサイエンス、人工知能など、さまざまな分野におけるPythonの適用範囲を広げました。たとえば、TensorFlowやscikit-learnのようなライブラリは、PythonをAIや機械学習の研究とアプリケーションの基盤にしています。
Pythonとデータサイエンスの台頭
今日のデータ駆動の世界では、データの重要性は過小評価できません。データサイエンスの分野は、数学、統計、プログラミングを組み合わせて、膨大なデータから有意義な洞察を引き出す重要な学問として登場しました。これらの洞察は、企業が情報に基づいた意思決定を行い、イノベーションを促進し、複雑な問題を解決するのに役立ちます。
Pythonは、その多様性、使いやすさ、強力なライブラリにより、データサイエンスの基盤となりました。SQLやRと並んで、Pythonはこの分野で最も人気のあるプログラミング言語の一つです。
誰がPythonを使用しているか？
Pythonは、ウェブサイトの構築、ソフトウェアコンポーネントの開発、アプリケーションの構築、データ、AI、機械学習技術の利用など、幅広い業界の企業や専門家によって使用されています。その多様性と使いやすさから、スタートアップ企業と確立された企業の両方に人気があります。
Pythonを使用している企業
Pythonは、世界の主要企業のいくつかによって利用されており、その広範な採用と多様性を示しています。ここでは、いくつかの注目すべき例を挙げます：
- Google: PythonはGoogleの公式言語の一つであり、システム構築、コード評価ツール、さまざまなサービスで広く使用されています。
- NASA: Pythonはデータ分析やシミュレーションなど、さまざまな科学および工学アプリケーションで使用されています。
- Spotify: 音楽ストリーミングの巨人は、データ分析やバックエンドサービスにPythonを使用しています。
- Netflix: Pythonは、推薦アルゴリズムからデータ分析まで、Netflixのさまざまな業務を支えています。
- JP Morgan Chase: Pythonは金融分野での定量分析や取引戦略に使用されています。
- Facebook: インフラ管理、データ分析、さまざまなバックエンドサービスにPythonを利用しています。
- Instagram: 人気のソーシャルメディアプラットフォームは、そのバックエンドにPythonを使用し、そのシンプルさとスケーラビリティを活かしています。
Pythonを使用している専門職
Pythonの柔軟性は、多くの専門的な役割での価値を意味し、以下のような職業が含まれますが、これに限定されません：
- データサイエンティスト：データ分析、視覚化、機械学習モデルの構築にPythonを使用します。
- ウェブ開発者：DjangoやFlaskなどのフレームワークを使用して堅牢なウェブアプリケーションを構築します。
- ソフトウェアエンジニア：システムスクリプトからフルスケールのアプリケーションまで、さまざまなソフトウェアソリューションを開発します。
- 機械学習エンジニア：Pythonの機械学習ライブラリを活用してモデルを構築し、展開します。
- データアナリスト：PandasやNumPyなどのツールを使用して、大規模なデータセットを操作し、分析します。
- DevOpsエンジニア：ワークフローの自動化、インフラ管理、アプリケーションの展開にPythonを使用します。
- 研究者：科学計算や研究シミュレーションにPythonを活用します。
- ゲーム開発者：スクリプト作成やゲームロジックの構築にPythonを使用します。
- SEOスペシャリスト：タスクの自動化やウェブデータの分析を通じて、検索エンジンのランキングを向上させます。
Pythonのキャリアパスと平均給与
| キャリアパス | 説明 | 平均給与（USD） |
|---|---|---|
| データサイエンティスト | 企業が意思決定を行うために複雑なデータを分析し、解釈します | $120,000 – $140,000 |
| 機械学習エンジニア | MLアルゴリズムとモデルを設計し、実装します | $130,000 – $150,000 |
| ウェブ開発者 | ウェブサイトとウェブアプリケーションを構築し、維持します | $70,000 – $90,000 |
| ソフトウェアエンジニア | Pythonを使用してソフトウェアアプリケーションを開発します | $100,000 – $120,000 |
| DevOpsエンジニア | ソフトウェア開発プロセスを自動化し、効率化します | $110,000 – $130,000 |
| データアナリスト | データの収集、処理、統計分析を行います | $60,000 – $80,000 |
| Python開発者 | さまざまなアプリケーション向けにPython開発を専門とします | $80,000 – $100,000 |
Pythonの幅広いアプリケーションとユーザーベースの多様性は、主要なプログラミング言語としての地位を際立たせています。
Pythonは何ができるのか？
おそらく、より良い質問は、Pythonは何ができないのかです。
Pythonは主にウェブサイト、アプリ、データサイエンス、AI、MLプロジェクトのコーディング言語として考えられがちですが、その適用範囲はこれらの分野をはるかに超えています。
Pythonが使用される（時には驚くべき）方法をいくつか見てみましょう：
1. データ分析と視覚化
Pythonは一般的にデータサイエンティスタスクに適しており、データ分析や視覚化も含まれます。Pythonを使用して、アナリストはデータを整理、操作し、高度な洞察を得ることができます。また、見つけた結果を強調する強力なビジュアルを作成するためにこの言語を使用することもできます。
Pandas Visualization、Plotly、Matplotlibなど、データ分析と視覚化のためのPythonライブラリやフレームワークが増えています。単純な図から複雑な統計報告書まで、Pythonには役立つツールがあります。
Pythonがデータサイエンスの好まれる言語であるもう一つの理由は、誰でも使用できる点です。アナリストやビジネスインテリジェンスの専門家は、必ずしもプログラマーや開発者ではありませんが、Pythonはユーザーフレンドリーであり、コンピュータサイエンスのバックグラウンドがない人でも簡単に適応できます。
DataCampは、Googleなどの大企業の個人や従業員にPythonや他のデータサイエンス言語の使い方を教えることを専門としています。
2. プログラミングアプリケーション
Pythonは汎用プログラミング言語であるため、高度な金融サービス製品からF1レーシングゲームのコンポーネントまで、さまざまなウェブおよびモバイルアプリケーションを作成するために使用できます。
Pythonはファイルディレクトリのプログラミング、グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）やアプリケーションプログラミングインターフェース（API）の作成などにも頻繁に使用されます。
思いつくことがあれば、それをPythonで構築できる可能性が高いです（または少なくとも多くの主要なコンポーネントを構築できるでしょう）。
Pythonアプリケーションの作成方法を学びたいですか？私たちの Pythonプログラマー キャリアトラックをチェックしてください。
3. AIと機械学習
Pythonはその安定性、柔軟性、シンプルさから、AIやMLアプリケーションに理想的な言語です。開発者は信頼性が高く、読みやすいコードを書き、迅速にプロトタイピングを行うことができます。
scikit-learn、TensorFlow、Kerasなどのライブラリは、機械学習モデルの構築と展開のための強力なツールを提供し、Pythonは最先端技術開発に不可欠な存在となっています。
最先端技術に取り組みたい方は、DataCampの Machine Learning Scientist with Python キャリアトラックが役立ちます。
4. 財務分析とフィンテック
金融の世界では、Pythonは定量的および定性的な分析、大規模なデータセットの処理に好まれています。
リスク計算、株式ポートフォリオの管理、市場動向の追跡、株式データの視覚化などのタスクを自動化するのに役立ちます。また、Venmo、Robinhood、Affirmなどの企業がPythonを使用してフィンテック製品を開発する上で、Pythonは重要な役割を果たしています。
5. マーケティングと検索エンジン最適化（SEO）
PythonはデジタルマーケティングやSEOでますます使用されています。タスクの自動化、キーワードの分類、データの抽出と分析、複数のウェブページにわたる変更の実施に役立ちます。
SpaCyなどの自然言語処理（NLP）ライブラリは、SEO専門家がコンテンツを最適化し、検索トレンドを分析するのを支援します。
人気のウェブフレームワークであるDjangoは、技術的なSEO最適化プロセスを簡素化します。
6. ゲーム開発
Pythonはゲーム開発において最も一般的または人気のあるプログラミング言語ではありませんが、完全にPythonで書かれたゲームはあまりありません。しかし、多くの開発者がCやC++モジュールをリンクするなどの他のタスクにPythonを使用することがよくあります。
Pythonで完全なゲームを構築できないわけではありません—完全にPythonを使用したゲームを見たい場合は、Unknown Horizonsをチェックしてください。ほとんどのゲームは複数の言語を使用しています。たとえば、The Sims 4やBattlefield 2などの有名なゲームは、すべてゲームロジックなどの重要な要素にPythonコードを使用しています。
PyGameは、ビデオゲームの作成のために設計されたクロスプラットフォームのPythonモジュールセットで、開発者のPython関連のタスクを支援します。
7. グラフィックデザイン
Pythonはグラフィックデザインアプリケーションの開発に役立つ言語です。GimpやPaint Shop Proなどの有名な2D画像ソフトウェアで使用されています。また、Pythonコードを使用して2Dグラフィックスを作成するのに役立つ人気のオープンソースアプリケーションであるDrawBotもあります。
ウェブサイトやデジタル画像を扱うグラフィックデザイナーは、Pythonを定期的に使用するかもしれません。
Pythonの多用途性のさらなる証拠として、BlenderやLightwaveなどの3DアニメーションソフトウェアもPythonを使用しています。
8. 他のプログラミング言語の創出
Pythonのシンプルさと明確な構文は、Go（Golang）やCobraなどの他のプログラミング言語の創出を促しました。また、使いやすさから、Pythonの基本を習得すれば他のプログラミング言語への移行が簡単になるため、コーディングを学ぶための優れた出発点です。
Pythonの多様なアプリケーションとユーザーフレンドリーな特性は、多くのタスクにとって貴重なツールとなります。データ分析、アプリケーション開発、新しい技術のフロンティアを探求する際には、Pythonにはあなたの endeavors を支えるためのツールとライブラリがあります。
Pythonの実践：コードサンプル
ここでは、データ操作、視覚化、機械学習におけるPythonの能力を示すコードの例をいくつか紹介します。このセクションは、言語の味わいを提供することを目的としています。
1. 数値のリストの平均を求める
出力:
2. NumPyを使用した行列の乗算
出力:
3. Matplotlibを使用したデータの可視化
出力:
4. scikit-learnを使用した基本的な機械学習
出力:
利用ケース別のPythonライブラリ
| 利用ケース | 人気のライブラリ |
|---|---|
| データ分析 | Pandas, NumPy, SciPy |
| データ可視化 | Matplotlib, Seaborn, Plotly |
| 機械学習 | scikit-learn, TensorFlow, Keras |
| ウェブ開発 | Django, Flask |
| 自動化 | Selenium, PyAutoGUI |
| 自然言語処理 | NLTK, SpaCy |
| ゲーム開発 | Pygame, Arcade |
| GUI開発 | Tkinter, PyQt, Kivy |
Pythonの学習：基本から応用まで
Pythonのシンプルさは、プログラミング経験がない人でもすぐにこの言語を使い始めることができることを意味します。オフィスワーカーがルーチン作業を自動化する場合や、マーケターが定期的にメールを送信する場合、あるいは学生がコーディングを学ぶ場合でも、Pythonは誰にでもアクセス可能です。
しかし、基本的なPythonスキルで達成できることと、中級または上級レベルの専門知識でできることには大きな違いがあります。楽器を習うのと同様に、Pythonを習得するには練習と段階的なスキルの向上が必要です。最初は簡単なスクリプトから始めるかもしれませんが、時間と努力をかけることで、複雑なアルゴリズムの開発や洗練されたウェブアプリケーションの作成、さらには高度なデータ分析の実施に進むことができます。
Pythonの専門家は、自らアルゴリズムを生成するAIシステムの構築から、新しいAPIの開発、現実の問題を解決するための作業に至るまで、さまざまな複雑なタスクに関与しています。Pythonを初めて学ぶ方、理解を深めたい方、マスターを目指す方にとって、目標達成を支援するリソースが用意されています。
ゼロからPythonを学ぶための推奨タイムライン
| 週 | 重点領域 | カバーするトピック |
|---|---|---|
| 1-2 | Pythonの紹介 | インストール、基本構文、変数、データ型、基本的な入出力 |
| 3-4 | 制御構造と関数 | 条件文、ループ、関数、スコープ、ラムダ関数 |
| 5-6 | データ構造 | リスト、タプル、セット、辞書、リスト内包表記 |
| 7-8 | モジュールとパッケージ | モジュールのインポート、パッケージの作成、標準ライブラリモジュール |
| 9-10 | ファイル処理 | ファイルの読み書き、CSVおよびJSONファイルの操作 |
| 11-12 | エラーハンドリング | 例外、try/exceptブロック、カスタム例外 |
| 13-14 | オブジェクト指向プログラミング (OOP) | クラス、オブジェクト、継承、多態性、カプセル化 |
| 15-16 | ライブラリの活用 | 人気のライブラリ：NumPy、Pandas、Matplotlib |
| 17-18 | ウェブ開発の基礎 | Flask/Djangoの紹介、ウェブサーバーの設定、基本ルーティング、テンプレート |
| 19-20 | データベースの操作 | SQLite、SQLAlchemy、CRUD操作、データベース接続 |
| 21-22 | データ分析と可視化 | Pandasによるデータ分析、MatplotlibおよびSeabornによる可視化 |
| 23-24 | 機械学習の紹介 | 基本的な機械学習の概念、scikit-learnの使用、シンプルな機械学習モデル |
| 25-26 | 高度なトピック | デコレーター、ジェネレーター、コンテキストマネージャ、正規表現 |
| 27-28 | テストとデバッグ | unittestによる単体テスト、デバッグ技術、デバッガの使用 |
| 29-30 | プロジェクト作業 | 個人プロジェクトの構築：ウェブアプリ、データ分析プロジェクト、自動化スクリプト |
| 31-32 | レビューと高度なライブラリ | 主要な概念のレビュー、高度なライブラリの紹介（TensorFlow、Scrapy） |
まとめ
Pythonは強力で柔軟、そして非常に多様性に富んでいます。そのユーザーフレンドリーで直感的な性質、迅速な開発能力、学習の容易さが相まって、世界で最も人気のあるプログラミング言語の一つとなっています。
Pythonの応用は産業を超え、ウェブ開発、データサイエンス、人工知能、金融などの技術を支えています。その人気と使用は今後も増加すると予想され、Pythonは現代のプロフェッショナルにとって不可欠なスキルとなるでしょう。
Pythonを学ぶことは、キャリアの展望を高めたいと考えるすべての人にとって賢明な投資です。包括的なプログラマー、データサイエンティスト、AIまたはMLエンジニア、または他の技術専門家を目指す場合でも、Pythonは多くの高需要なキャリア機会への扉を開きます。さらに、Pythonスキルを必要とするキャリアは、高い需要と相対的に少ない供給のために、印象的な給与を伴うことがよくあります。
この記事の内容は、元の記事から翻訳されました。