SASとPythonのプログラミング言語のデータの違いを紹介して本記事でまとめています。本来SASとPythonといえば、データサイエンティストが仕事にするときに習得する言語の候補としてはとても有名な言語。どちらもデータ分析に特化しているため、どちらもお勧めと言えるのですがそれぞれ特徴が異なりますので比較をしてみました。
SASとは？その基本と特徴
「SAS」について、基本から特徴まで分かりやすく整理します。
1. SASとは
SAS（Statistical Analysis System） は、アメリカのSAS Institute社が開発した統計解析・データ分析ソフトウェアのことです。
主に大量データの分析・統計処理・予測・可視化に用いられます。
SASはソフトウェアだけでなく、プログラミング言語としても利用できる点が特徴です。データ分析業務やビジネスインテリジェンス（BI）分野で広く使われています。
2. SASの基本的な構成
SASは、大きく次の3つの要素で構成されます：
- SAS言語
- データの読み込み、加工、分析、出力を行うためのプログラミング言語。
DATAステップ（データ加工）とPROCステップ（統計処理）を使う。
- SASシステム
- プログラムの実行環境。Windows、Linux、クラウド上で動作。
- データ管理、統計解析、レポート作成などの機能を持つ。
- SAS製品群
- SAS/BASE：基本的なデータ操作・解析
- SAS/STAT：統計解析（回帰分析、分散分析など）
- SAS/GRAPH：グラフや可視化
- SAS/ETS：時系列解析や経済データ解析
3. SASの特徴
SASの特徴を整理すると次の通りです：
- 大量データの処理能力が高い
- 数千万件規模のデータでも効率的に分析可能。
- 信頼性が高い
- 金融・医療・公的機関でも利用されるほど、精度と安全性が高い。
- 豊富な統計解析機能
- 回帰分析、分散分析、ロジスティック回帰、時系列分析など、多彩な手法が標準搭載。
- プログラムによる柔軟な操作
- データ加工・条件抽出・分析・レポート作成まで、全てプログラムで自動化可能。
- 他のシステムとの連携が容易
- データベース（Oracle、SQL Server、PostgreSQLなど）やExcel、CSVデータとの連携が可能。
4. SASの基本的な例
例えば、社員データから平均年齢を求める場合：
DATA employees;
INPUT name $ age salary;
DATALINES;
John 30 4000
Mary 28 4500
Tom 35 5000
;
RUN;
PROC MEANS DATA=employees;
VAR age;
RUN;
DATAステップでデータを作成PROC MEANSで統計処理（平均など）を実行
まとめ
- SAS = 統計解析・データ分析ソフト + プログラミング言語
- 特徴：大量データ対応、信頼性高い、統計解析豊富、プログラムで自動化可能、他システムと連携容易
Pythonとは？その基本と特徴
Pythonについて、基本から特徴まで整理して説明します。
1. Pythonとは
Python（パイソン）は、1991年にオランダのグイド・ヴァンロッサム（Guido van Rossum）によって開発された高水準プログラミング言語です。
特徴としては：
- シンプルで読みやすい文法 → 初心者でも理解しやすい
- 汎用性が高い → Web開発、データ分析、機械学習、AI、IoTなど幅広く利用
- オープンソース → 無料で使える
2. Pythonの基本的な構成
Pythonは次のような特徴的な要素で構成されます：
- 文法がシンプル
- 英語に近いコードで書けるため、直感的に理解しやすい
- 例：変数宣言やループ、条件分岐も簡単
- 標準ライブラリが豊富
- 日付操作、文字列処理、ファイル操作、ネットワーク通信など、基本的な機能は標準で揃っている
- 外部ライブラリ・フレームワークが充実
- データ分析：
pandas,numpy - 機械学習：
scikit-learn,TensorFlow,PyTorch - Web開発：
Django,Flask
- データ分析：
- インタプリタ型言語
- コンパイル不要でそのまま実行可能
- コードを書いたらすぐに動作を確認できる
3. Pythonの特徴
- 初心者向けで習得しやすい
- 文法が簡潔で可読性が高く、初めてプログラミングする人におすすめ
- 汎用性が高い
- Webアプリ、データ分析、機械学習、ゲーム開発、IoTまで幅広く対応
- 大規模コミュニティがある
- 困ったときに質問や情報を簡単に見つけられる
- オープンソースのライブラリが豊富で拡張性が高い
- クロスプラットフォーム
- Windows、Mac、LinuxなどOSを選ばず動作
- 他言語との連携が容易
- C/C++やJavaなど他言語と組み合わせて使うことも可能
4. Pythonの基本的な例
例1：変数と計算
a = 10
b = 20
sum = a + b
print("合計:", sum)
例2：リストとループ
fruits = ["apple", "banana", "orange"]
for fruit in fruits:
print(fruit)
例3：関数
def greet(name):
return f"こんにちは、{name}さん！"
print(greet("太郎"))
まとめ
- Python = 読みやすく書きやすい汎用プログラミング言語
- 特徴：初心者向け、汎用性高い、ライブラリ豊富、コミュニティが大きい、クロスプラットフォーム
SASとPythonの違いを徹底比較
SASとPythonはどちらもデータ分析で使われますが、設計思想・用途・操作性などで大きく異なります。ここでは徹底的に比較します。
1. 基本概念の違い
| 項目 | SAS | Python |
|---|---|---|
| 種類 | 統計解析・データ分析用ソフトウェア + 専用プログラミング言語 | 汎用プログラミング言語 |
| 開発元 | SAS Institute社（商用） | オープンソース（コミュニティ主体） |
| 対象ユーザー | データ分析・統計担当者、ビジネスアナリスト | プログラマー、データサイエンティスト、AI研究者、一般開発者 |
| ライセンス | 有料（高額） | 無料（オープンソース） |
2. データ操作・分析の違い
| 項目 | SAS | Python |
|---|---|---|
| データ処理能力 | 大規模データに強く、数千万件規模でも安定 | 大規模データはライブラリ依存（pandasはメモリ制限あり） |
| 統計解析機能 | 回帰分析、分散分析、時系列解析など豊富。標準で高精度 | ライブラリ依存（scipy, statsmodels, scikit-learnなど）だが柔軟 |
| 可視化 | SAS/GRAPHで可能だが、Pythonより自由度は低め | matplotlib, seaborn, plotlyなどで自由度が非常に高い |
| データベース連携 | SQL連携が簡単で大規模DBと相性良い | ライブラリ（SQLAlchemy, pandas.read_sql）で連携可能 |
| 自動化 | DATAステップやマクロで容易に自動化 | スクリプトや関数で自動化可能。より自由度高い |
3. 学習のしやすさ・拡張性
| 項目 | SAS | Python |
|---|---|---|
| 学習難易度 | 統計に詳しい人向け。文法は独自で少し特殊 | 文法がシンプルで初心者でも学習しやすい |
| コミュニティ | 商用のため情報は限定的 | 世界中で膨大なコミュニティとドキュメントあり |
| 拡張性 | SAS製品やモジュールに依存 | ライブラリを追加すればほぼ無限に機能拡張可能 |
4. 実務での使い分け
| 項目 | SASが向く場面 | Pythonが向く場面 |
|---|---|---|
| 金融・医療など規制が厳しい業界 | 高精度・安全性重視、標準化されている分析 | – |
| 大規模データ分析 | 安定して高速に処理 | ライブラリ次第で可能、工夫が必要 |
| AI・機械学習・ディープラーニング | 標準機能は弱い | TensorFlow, PyTorchで最先端開発可能 |
| 汎用プログラミング | 不向き | Web開発、IoT、ゲームなど何でも対応可能 |
| コスト | 高額 | 無料 |
5. コード例の比較
平均年齢を計算する場合
SAS
DATA employees;
INPUT name $ age salary;
DATALINES;
John 30 4000
Mary 28 4500
Tom 35 5000
;
RUN;
PROC MEANS DATA=employees;
VAR age;
RUN;
Python
import pandas as pd
data = {"name": ["John","Mary","Tom"], "age":[30,28,35], "salary":[4000,4500,5000]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df["age"].mean())
違いのポイント
- SASは「統計処理に特化した専用構文」
- Pythonは「汎用言語＋ライブラリで統計処理」
フリーランスとしてのキャリアパス
フリーランスとして働く場合のキャリアパスを整理すると、準備段階 → 実務経験 → 専門性確立 → 高単価案件・独立拡大 という流れで考えるのが分かりやすいです。具体的にステップごとに解説します。
1. 準備段階（フリーランスになる前）
必要な準備
- スキルの習得
- プログラミング（Python、SAS、JavaScriptなど）
- デザイン、マーケティング、ライティングなど分野による
- ポートフォリオ作成
- GitHub、ブログ、制作実績サイトなどで自分のスキルを公開
- ビジネス知識の基礎
- 契約書の理解、請求書作成、税務処理の知識
- ネットワーク作り
- SNSやコミュニティで人脈を増やす
- クラウドソーシングサイト（Lancers、クラウドワークス、Upwork）でアカウント作成
2. 初期段階（フリーランス1年目〜2年目）
特徴
- 案件単価は低め、経験と実績を積む段階
- 小規模案件や副業で実績を作る
目標
- 案件獲得力を身につける
- 実績をポートフォリオに追加
- スキルをブラッシュアップ
具体例
- Webサイト制作 → 5〜10万円規模の案件
- データ分析レポート作成
- 記事ライティングや翻訳
3. 中期段階（フリーランス3年目〜5年目）
特徴
- 実務経験が豊富になり、単価が上がり始める
- クラウドソーシングだけでなく、直接契約や企業案件も可能
目標
- 専門分野で差別化
- 高単価案件を安定して獲得
- 継続契約の獲得（長期案件）
具体例
- データ分析：年間契約で50〜100万円規模の案件
- Web開発：月額10〜30万円の保守運用契約
- コンサルティング：中小企業向け業務改善提案
4. 成熟段階（フリーランス5年目〜）
特徴
- 高度な専門性やブランド力を持ち、単価はさらに上昇
- チームやパートナーと組んでプロジェクトを受注可能
目標
- 高単価案件・継続収入の確保
- 自分のブランディング確立
- 事業拡大（チーム化・会社化）
具体例
- AIやデータサイエンス案件：月額100万円以上
- Web開発・アプリ開発：プロジェクト単価数百万円
- フリーランスチームや法人化して事業運営
PythonやSASの将来性と市場動向
Python と SAS — それぞれの「将来性」と「市場動向」を、全体環境の変化 + 両者の強み・弱み の観点から、最近のデータや傾向をもとに整理してみます。あなたが「プログラミング初心者」「データ分析に興味がある」ことを以前話していたので、その視点も少し意識します。
📈 データ分析／AI分野の市場全体の追い風
- 近年、企業・組織で「データ活用」「AI／機械学習」「DX（デジタルトランスフォーメーション）」への関心が強まり、データ分析・データサイエンス人材の需要が継続して高まっています。
- 世界のデータサイエンス市場の成長も著しく、今後数年でさらに拡大していくとの予測があります。
- その中で、プログラミングや統計・機械学習の“実装力”を持った人材へのニーズが特に高まっており、ただのExcel分析や単純レポートだけではなく、「プログラミング × 統計 × データパイプライン構築」ができる人材が求められています。
→ つまり、「データ分析／AI／データサイエンス」の分野自体は、今後も拡大傾向です。そうした中で、Python／SAS の価値は、それぞれ使い方や用途によって変わってきます。
✅ Python の将来性と市場動向
・現在の優位性と拡大
- Pythonは、データサイエンス／機械学習分野では圧倒的なシェアを持っており、多くのプロジェクトや企業で「事実上の標準言語」として採用されています。2025年時点で、データサイエンス分野のプロジェクトの約 68% が Python を使用しているという統計があります。
- Pythonのエコシステム（ライブラリ・ツール群）は非常に充実しており、データ分析から機械学習、AI、Webアプリ開発、さらにはクラウドや量子コンピューティングとの統合まで、幅広い応用が可能です。
- Web 開発、AI、データパイプライン、クラウド連携など、多用途に対応できるため、「データ分析だけでなく、その周辺の開発・運用」も含めた柔軟なキャリアを描きやすい。
・今後の展望
- 予測では、Python の市場（あるいは関連スキル市場）は2025〜2030年で高い成長率が見込まれており、特にデータサイエンス、AI、クラウドコンピューティングの分野での需要が伸びるとされています。
- 機械学習や量子コンピューティングなど新技術との親和性も高く、将来的に「古典的な統計分析 + モデル構築 + AI 実装 + 運用」といった流れを一貫して扱えるスキルセットは、より価値が高まる可能性。
・注意点／求められるもの
ただし、Python の人気・普及が進んだゆえに、単に「Python を使える」というだけでは 差別化が難しい という声もあります。特に入門〜中堅レベルでは競争が激しく、基本だけではなく 実践経験、データパイプライン構築、フレームワークの利用経験、分野に特化した知識 が求められやすくなっています。
🔒 SAS の現状と将来性 — 安定需要と制限された用途
・SASが強みを持つ領域
- SAS の最新プラットフォームである SAS Viya は、従来のSAS製品に比べてデータ分析／AIのパイプライン全体を包括できるプラットフォームとして進化しており、生産性が競合ソリューションに比べて高いとの報告があります。
- 金融、医療、製薬、臨床試験、保険、政府機関など、規制が厳しく「信頼性・安定性・既存実績」が重視される業界では、SASは今なお一定の強みを持ち、人材のニーズも残っています。求人情報にも、「SAS 経験者歓迎」という案件が一定数あります。
- SAS を使ったレガシーシステムや既存の分析基盤を持っている企業／組織では、すぐに別の言語／ツールに切り替えるのはコストが高く、当面は SAS の維持＆運用が続く可能性があります。
・ただし、課題と縮小傾向も見られる
- 一方で、近年の求人傾向としては、SAS を必須条件とする案件よりも、Python やオープンソース／クラウド型ツールを求める案件の割合が増えている、との指摘があります。
- “新規プロジェクト” や “スタートアップ”、新興ベンチャーの多くでは、コストの安さ・柔軟性・拡張性の観点から SAS より Python やその他ツールを選ぶケースが多く、SAS の市場シェアは相対的に低下傾向にある、という分析もあります。
- また、SAS はライセンスコストが高く、オープンソースやクラウドベースの技術が普及する中で、コスト面で不利になる可能性があります。実際、ある企業では既存の SAS ベースの解析プラットフォームから別の低コストなソリューションへの移行を検討する流れがあります。
🧑💻 Python vs SAS — 将来向けの「使い方の選び分け」
| 目的・状況 | Python を選ぶメリット | SAS を選ぶメリット |
|---|---|---|
| データ分析 + 機械学習 + AI + Web／クラウド活用まで広くやりたい | 将来需要が圧倒的、柔軟性高い、学習→実践まで一貫可能 | ‑ |
| 新規プロジェクトやスタートアップ、クラウドネイティブな分析基盤を構築 | コストが低く拡張性あり、他技術との連携も容易 | ‑ |
| 規制が厳しい業界（金融／医療／製薬など）で安定・品質重視 | Python ライブラリも使えるが、実績重視の会社には不安がある場合も | 実績・信頼性が高い。既存基盤があるなら互換性も強み |
| 既存のSAS資産（コード・データ／手続き）がある会社での運用 | 移行コストや安定性の問題がある | 維持・拡張しやすく再利用可能 |
仕事を探しているなら
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