古典的プログラミング思考 ― Kernighan & Pike から学び続けること

“本当の問題は、プログラマーが重要でない部分の効率を気にしすぎていることだ。”
— Brian Kernighan

現代のプログラミングは、フレームワーク、アーキテクチャ、ツールの話題であふれています。
一方で、古典的なプログラミングは 明確さ・単純さ・思考の質 を重視します。

Brian Kernighan と Rob Pike（『The Practice of Programming』の著者）は、
プログラミングを「速くコードを書く作業」ではなく、問題を正しく理解し、分かりやすく解決する行為として捉えてきました。

本記事では、「古典的プログラミング思考」とは何か、なぜ今も重要なのか、そしてそれを現代のソフトウェア開発や システムインテグレーション にどのように活かせるかを解説します。

1. プログラミングとは「入力」ではなく「思考」である

Kernighan & Pike が繰り返し強調している核心は次の一点です。

バグの多くは文法（syntax）ではなく、設計の問題から生まれる

古典的なプログラマーは次のように考えます。

コードを書くよりも 考える時間 を重視する
必要最小限のコードを書く
コードを「人に伝える文章」として扱う

古典的な思考プロセス

問題を理解する → 単純に設計する → 明確に書く → 論理的にテストする

現代によくある落とし穴

フレームワークを選ぶ → 雛形を生成する → 後からバグに悩む

この違いは、工場システム、業務基幹システム、IoT などの 複数システムが連携する環境 で特に重要になります。

2. 「賢さ」より「単純さ」を選ぶ

『The Practice of Programming』で最も印象的な教えの一つは次の言葉です。

読みにくいコードは間違っている ― たとえ高速でも

古典的なスタイルでは、以下を避けます。

過度に巧妙な one-liner
層が深すぎる抽象化
書いた本人しか理解できないコード

代わりに重視するのは、

直感的なロジック
追いやすいデータの流れ
意図が分かる名前

これは、日本の現場で重視される 保守性・引き継ぎ・長期運用 と非常に相性が良い考え方です。

3. アルゴリズムの前にデータ構造を考える

Kernighan–Pike の有名な原則があります。

正しいデータ構造を選べば、アルゴリズムは自然に決まる

考えるべき問いは次のようなものです。

データはどのような形を持つべきか
どの順序で流れるのか
どこで状態が変わるのか

実際の業務システム（ERP、MES、在庫管理など）では、
性能問題の多くはコードではなく データ設計の誤り に起因します。

4. テストとは「数値」ではなく「問い」である

古典的なテストは、カバレッジ率よりも次を重視します。

入力が空の場合はどうなるか
想定外に大きな入力ではどうか
暗黙の前提は何か

この姿勢は、
金融、製造、ハードウェア連携など 失敗が許されないシステム に不可欠です。

5. 小さなプログラムは長く生きる

Kernighan & Pike は次を推奨します。

小さな関数
単一責務のモジュール
疎結合

人間は大きなものより 小さな単位 の方が理解しやすいからです。

実務では、

複雑すぎるマイクロサービス
誰も触れなくなった巨大モノリス

といった失敗を何度も目にします。

6. なぜ 2025 年でも重要なのか

AI によるコード生成や巨大フレームワークが普及しても、
失敗の原因は今も変わりません。

要件の誤解
不要に複雑な設計
チーム間・システム間の認識ズレ

古典的思考は、

長期運用に耐える設計
引き継ぎ可能なコード
技術者以外にも説明できる構造

を可能にします。

7. 現代で古典的思考を実践する方法

最新ツールを否定する必要はありません。
古典的な規律で使うこと が重要です。

まず日本語で解決策を書く
紙にデータフローを描く
最も単純な実装から始める
抽象化を増やす前に削除を考える
コード自体が説明書になるようにする

8. 古典的スタイルの小さなプログラム例

"""
Word Frequency Counter

A small program written in the Kernighan–Pike spirit:
- clear purpose
- simple data structures
- readable control flow
"""

import sys
from collections import defaultdict

def read_words(filename):
    """Read words from a file and normalize them."""
    words = []

    try:
        with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f:
            for line in f:
                for raw in line.split():
                    word = raw.strip(".,!?\"'()[]{}")
                    if word:
                        words.append(word.lower())
    except OSError as err:
        print(f"Error reading file: {err}")

    return words

def count_words(words):
    """Count occurrences of each word."""
    counts = defaultdict(int)

    for word in words:
        counts[word] += 1

    return counts

def print_report(counts, limit=10):
    """Print a simple frequency report."""
    print("Word frequency report")
    print("---------------------")

    items = sorted(
        counts.items(),
        key=lambda item: item[1],
        reverse=True,
    )

    for word, count in items[:limit]:
        print(f"{word:15s} {count}")

def main(filename):
    words = read_words(filename)
    counts = count_words(words)
    print_report(counts)

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 2:
        print("Usage: python wordcount.py <filename>")
    else:
        main(sys.argv[1])