IT用語辞典

API（Application Programming Interface）は、異なるソフトウェアアプリケーション間でデータや機能を共有するための標準化されたインターフェースです。プログラムが他のプログラムの機能を利用する際の「窓口」として機能し、複雑な内部処理を隠蔽しながら必要な機能だけを公開します。現代のWeb開発では必須の技術で、REST API、GraphQL、gRPCなど様々な種類があります。例えば、天気予報アプリが気象データベースから情報を取得したり、ECサイトが決済システムと連携したりする際にAPIが使用されます。APIの設計により、開発効率の向上、システムの疎結合化、マイクロサービスアーキテクチャの実現が可能になり、スケーラブルで保守性の高いシステム構築の基盤となっています。

Rustは、Mozilla Research が2010年に開発したシステムプログラミング言語で、「速度、安全性、並行性」を同時に実現することを目標として設計されました。所有権システム（Ownership）という独特な仕組みにより、ガベージコレクションを使わずにメモリ安全性を保証し、データ競合やメモリリークを コンパイル時に防止します。C/C++並みの実行速度を持ちながら、従来のシステムプログラミング言語で問題となっていたセキュリティ脆弱性を大幅に削減できます。パターンマッチング、trait（インターフェース）、ジェネリクス、関数型プログラミング機能など、表現力豊かな言語機能を提供し、WebAssembly への優れたコンパイル対応により、ブラウザ上での高性能アプリケーション開発も可能です。Cargoという統合ビルドツール・パッケージマネージャーにより、依存関係管理とビルドプロセスが簡潔になります。Firefox ブラウザエンジン（Servo）、Discord、Dropbox、Cloudflare、Facebook（Meta）、Microsoft、Amazon などの企業で採用されており、オペレーティングシステム、ブロックチェーン、ゲームエンジン、IoTデバイス、クラウドインフラなど幅広い分野で活用されています。

非同期処理は、プログラムが特定の処理の完了を待機することなく、他の処理を並行して実行できる仕組みで、現代のソフトウェア開発において中核的な概念です。同期処理では一つの処理が完了するまで次の処理が開始されませんが、非同期処理では時間のかかる処理（ファイルI/O、ネットワーク通信、データベースアクセス）を背景で実行しながら、UIの応答性を維持したり、複数の処理を効率的に実行できます。Promise（JavaScript）、async/await（C#、JavaScript、Python）、Future（Java、Scala）、Coroutine（Kotlin、Python）など、各言語で非同期処理を実現する機能が提供されています。コールバック地獄（Callback Hell）の問題を解決するため、Promise チェーン、async/await構文により、可読性の高い非同期コードの記述が可能になりました。イベント駆動プログラミング、リアクティブプログラミング（RxJS、RxJava）、Actor モデル（Akka、Erlang）など、非同期処理を基盤とした設計パターンが発達しています。Node.jsのイベントループ、.NETのTask Parallel Library、Python のasyncioなど、ランタイムレベルでの非同期処理サポートにより、高スループットのサーバーアプリケーション開発が可能になっています。マイクロサービス、WebSocket通信、リアルタイム分析、IoTシステムなど、非同期処理が不可欠な分野が拡大しています。

例外処理は、プログラム実行中に発生する予期しないエラーや異常状況（ファイルが見つからない、ネットワーク接続エラー、メモリ不足、不正な入力値など）を適切に処理し、プログラムの異常終了を防ぐ重要なメカニズムです。try-catch-finally（Java、C#）、try-except（Python）、do-catch（Swift）など、各言語で例外処理の構文が提供されており、エラーが発生した際の適切な対応を記述できます。チェック例外（Checked Exception）は コンパイル時に処理が強制され、非チェック例外（Unchecked Exception）は実行時に処理の有無が判断されます。例外の階層構造により、特定の例外タイプに対する細かい処理制御が可能で、カスタム例外の定義により業務固有のエラー状況を表現できます。ログ記録、エラー通知、ユーザーへの適切なメッセージ表示、リソースの確実な解放（RAII、using文、with文）などが例外処理の重要な要素です。防御的プログラミング、フェイルファスト原則、グレースフルデグラデーション（機能縮退）により、堅牢なシステム構築が可能になります。マイクロサービス間の通信エラー、分散システムの部分障害、ユーザー入力検証、外部サービス連携など、現代のシステム開発において例外処理の重要性は増大しています。適切な例外処理により、システムの可用性、保守性、運用性が大幅に向上します。

デザインパターンは、ソフトウェア設計における再利用可能な解決策のカタログです。GoF（Gang of Four）による23のパターンが基本で、生成パターン（Singleton、Factory、Builder等）、構造パターン（Adapter、Decorator、Facade等）、振る舞いパターン（Observer、Strategy、Command等）に分類されます。応用情報技術者試験では、各パターンの目的、構造、適用例の理解が重要です。Singletonパターン（唯一のインスタンス保証）、Factoryパターン（オブジェクト生成の抽象化）、Observerパターン（状態変化の通知）などがよく出題されます。

UMLは、ソフトウェア開発のライフサイクル全体でシステムを視覚的に表現するための標準建模言語です。構造図（クラス図、オブジェクト図、コンポーネント図、配置図等）と振る舞い図（ユースケース図、シーケンス図、アクティビティ図、状態遷移図等）の14の図で構成されます。要求分析から設計、実装、テスト、保守まで一貫してモデル化でき、開発チーム内のコミュニケーションツールとしても機能します。MDA（モデル駆動アーキテクチャ）の基盤技術でもあります。

Angular（アンギュラー）は、Googleが開発したTypeScriptベースのWebアプリケーションフレームワークです。AngularJSの後継として完全に再設計され、エンタープライズレベルの大規模アプリケーション開発に最適化されています。双方向データバインディング、依存性注入、コンポーネントアーキテクチャ、強力なCLIツールを提供し、厳密な構造と規約により保守性の高いコードベースを構築できます。RxJSによるリアクティブプログラミング、Angular Material UIコンポーネント、国際化（i18n）、PWAサポートなど豊富な機能を内蔵しています。Microsoft、Deutsche Bank、Samsung、Upworkなど多くの企業で採用されており、特に金融・保険・政府機関などのミッションクリティカルなシステム開発で信頼されています。

探索アルゴリズムは、データから目的の要素を効率的に見つける手法です。基本情報技術者試験では、線形探索（O(n)）と二分探索（O(log n)）の比較が重要です。線形探索は順次検索とも呼ばれ、先頭から順に調べるため、データの順序は不要ですが時間がかかります。二分探索は整列済みデータを対象とし、中央値との比較で検索範囲を半分ずつ削減します。ハッシュ探索（平均O(1)）は計算により位置を特定し、B木探索はデータベースのインデックスで使用されます。各手法の適用条件と性能特性の理解が必要です。

オブジェクト指向プログラミング（OOP）は、現代ソフトウェア開発の基盤となるパラダイムです。基本情報技術者試験では、カプセル化（データと処理の隠蔽）、継承（既存クラスの機能拡張）、ポリモーフィズム（同じインターフェースで異なる実装）の概念が重要です。クラス、オブジェクト、インスタンス、メンバ変数、メソッド、コンストラクタ、デストラクタなどの用語理解が必要です。UML図を使った設計表現や、デザインパターン（Singleton、Factory、Observer等）も出題範囲です。

ソートアルゴリズムは、データ処理の基本的な操作です。基本情報技術者試験では、各アルゴリズムの特性と計算量が重要です。バブルソート（O(n²)、安定）は隣接要素の交換、選択ソート（O(n²)、不安定）は最小値の選択、挿入ソート（O(n²)、安定）は適切な位置への挿入を行います。効率的なアルゴリズムとして、クイックソート（平均O(n log n)、不安定）、マージソート（O(n log n)、安定）、ヒープソート（O(n log n)、不安定）があります。安定性（同じ値の相対位置保持）と内部・外部ソートの概念も重要です。

プログラミングパラダイムは、プログラム設計の基本的な考え方を分類したものです。基本情報技術者試験では、手続き型（命令の順次実行、C言語等）、オブジェクト指向（カプセル化・継承・多態性、Java/C++等）、関数型（関数の組み合わせ、Haskell/Lisp等）、宣言型（結果の記述、SQL/Prolog等）の特徴が重要です。各パラダイムの利点・欠点、適用場面、言語例の理解が必要です。マルチパラダイム言語（Python、JavaScript等）や、パラダイムによる問題解決アプローチの違いも出題されます。

コンパイラとインタープリタは、プログラム言語を実行する異なるアプローチです。基本情報技術者試験では、両者の処理方式と特性の違いが重要です。コンパイラ（C/C++、Go等）は、ソースコードを事前に機械語やバイトコードに変換するため実行速度が速いが、コンパイル時間が必要で動的な処理が困難です。インタープリタ（Python、JavaScript等）は、実行時に逐次解釈するため柔軟性が高く動的処理が可能ですが、実行速度が劣ります。JIT（Just-In-Time）コンパイラ（Java、C#等）は両者の特徴を併せ持つハイブリッド方式です。

並行処理と並列処理は、現代コンピューティングの核心技術です。応用情報技術者試験では、並行（Concurrency：時分割による疑似同時実行）と並列（Parallelism：物理的同時実行）の違いが重要です。スレッド、プロセス、ファイバー（軽量スレッド）の特性、共有メモリとメッセージパッシングによる通信方式、デッドロック、競合状態（Race Condition）、ミューテックス、セマフォ、モニタによる同期制御が出題されます。アムダールの法則（並列化の限界）、ロードバランシング、分散処理との関係も理解が必要です。

ソフトウェアアーキテクチャは、システムの全体構造を決定する重要な設計決定です。応用情報技術者試験では、レイヤードアーキテクチャ（プレゼンテーション・ビジネス・データ層）、MVC（Model-View-Controller）パターン、マイクロサービスアーキテクチャ、SOA（Service-Oriented Architecture）が重要です。品質属性（可用性、性能、セキュリティ、保守性）とアーキテクチャの関係、アーキテクチャ評価方法（ATAM、シナリオベース）、技術的負債の概念も出題されます。クラウドネイティブアーキテクチャ、イベント駆動アーキテクチャの理解も現代的な出題内容です。

マイクロサービスアーキテクチャは、現代の大規模システム設計の重要なアプローチです。応用情報技術者試験では、モノリシックアーキテクチャとの対比、サービス境界の設計（ビジネス能力による分割）、サービス間通信（REST API、メッセージキュー、イベントストリーミング）が重要です。データ管理（Database per Service、Saga パターン）、分散システムの課題（CAP定理、結果整合性、分散トランザクション）、監視・ログ集約、サービスディスカバリー、API Gateway、回路ブレーカーパターンが出題されます。DevOps文化、コンテナ技術との親和性も現代的な観点です。

マイクロサービスアーキテクチャは、アプリケーションを小さく独立したサービスの集合として構築するアプローチです。各サービスは単一の責任を持ち、軽量な通信メカニズム（通常はHTTP API）で連携します。モノリシックアーキテクチャと対比され、開発チームの独立性、技術スタックの多様性、個別のデプロイとスケーリングが可能になります。Docker、Kubernetes、API Gateway、サービスメッシュ、分散トレーシングなどの技術と組み合わせて実装されます。Netflix、Amazon、Uberなどの大規模サービスで成功実績があり、DevOpsとの親和性も高い現代的なアーキテクチャパターンです。

プロファイリング（Profiling）は、プログラムの実行時性能を分析する技術です。CPU使用率、メモリ使用量、関数の実行時間、メソッド呼び出し回数などを測定し、性能のボトルネックを特定します。サンプリングプロファイラ、インストルメンテーションプロファイラ、統計的プロファイラなどの種類があります。Java Profiler、Chrome DevTools、Python cProfile、Visual Studio Diagnosticsなどのツールが利用され、パフォーマンス最適化の基礎となります。

イミュータブル設計（Immutable Design）は、データの変更を禁止し、新しいオブジェクトを生成することで状態を管理する設計パターンです。Value Object、Immutable Collection、Copy-on-Write、Persistent Data Structureなどの技法があります。スレッドセーフティの向上、副作用の削減、デバッグの容易さ、Undo機能の実装などの利点があります。関数型プログラミングとの親和性が高く、React、Redux、Elmなどで採用されています。

クリーンアーキテクチャは、Robert C. Martinが提唱する依存関係を内側に向ける階層型アーキテクチャです。エンティティ、ユースケース、インターフェースアダプタ、フレームワーク&ドライバーの4層構造で、ビジネスロジックを外部の詳細から分離します。依存性逆転の原則により、ビジネスルールが最も重要で安定した中心に位置し、UI、データベース、外部サービスは交換可能な詳細として扱われます。

CQRS（Command Query Responsibility Segregation）は、データの更新処理（コマンド）と参照処理（クエリ）の責任を分離するアーキテクチャパターンです。書き込み用モデルと読み込み用モデルを別々に最適化し、イベントソーシング、Read Model、Eventual Consistencyと組み合わせることが多いです。複雑なドメインロジックと高性能な読み取り処理を両立できます。

イベント駆動アーキテクチャ（Event-Driven Architecture, EDA）は、イベントの発生、検出、消費、反応を中心とした設計パターンです。イベントプロデューサー、イベントルーター（メッセージブローカー）、イベントコンシューマーで構成され、Apache Kafka、RabbitMQ、Amazon EventBridge等で実装されます。疎結合で非同期な処理により、システムの柔軟性とスケーラビリティが向上します。

コンテナ化（Containerization）は、アプリケーションとその実行環境（依存関係、設定、ライブラリ）をポータブルなコンテナにパッケージ化する技術です。Docker、Podman、containerdなどのコンテナランタイムと、Kubernetes、Docker Swarm等のオーケストレーションツールにより、開発・テスト・デプロイの一貫性、スケーラビリティ、効率性を実現します。