学校で習うけど業務では使わないIT理論10選

〜元エンジニアが振り返る「使わなかった知識たち」〜

はじめに

情報系の大学や専門学校では、アルゴリズムから計算理論まで幅広く学びます。
しかし、実際にWebアプリや業務システムの開発現場に出ると、
「これ、全然使わないな…」と感じる理論が少なくありません。

今回は、学校では重視されるけれど、現場ではまず登場しないIT理論をまとめて紹介します。

1. チューリングマシンとオートマトン理論

「チューリングマシンって、どこのAPIで使うの？」

コンピュータの理論的な基礎として重要ですが、
実際の開発では一度も実装することはありません。
登場するのは「理論計算機科学」や「言語処理系の研究」など、ごく一部の分野のみ。
現場ではPythonやC#のような高級言語が抽象化してくれるため、
「状態遷移図」を書く必要すらないのが現実です。

2. 計算量理論（O記法の厳密な分析）

アルゴリズムの授業でおなじみの「O(n²)」「O(log n)」。
理論的には大切ですが、業務システム開発では
「SQLで集計した方が速い」「キャッシュを使う」で済むケースがほとんど。
複雑度の厳密な証明はほぼ不要で、
**「体感的に遅いかどうか」**のほうが重要になります。

3. コンパイラ構文解析（LL(1), LR(1)法）

プログラミング言語を自作する場合を除き、
業務開発で構文木を手で構築することはまずありません。
Web開発ではすでに確立されたフレームワーク（React, ASP.NET, Laravelなど）が
このあたりを完全に抽象化しています。

実務では「文法をパースする」より「APIの仕様を合わせる」ほうが重要です。

4. 命題論理・述語論理

真偽値や論理演算の基礎は役立ちますが、
「論理式を変形して証明する」といった学問的アプローチは登場しません。
if文や条件分岐を書くときに頭の片隅にある程度で十分です。

5. CPUアーキテクチャ・機械語・アセンブリ

「レジスタ」や「命令セット」を覚えた経験がある人も多いでしょう。
しかし、Webや業務アプリの開発では
CPUを意識することはほぼありません。
処理速度の最適化も、言語やフレームワークの最適化機能に任せます。

6. OSスケジューリングとページ置換アルゴリズム

プロセス管理やメモリ管理の仕組みは興味深い理論ですが、
業務システムを作るエンジニアが「FIFO」や「LRU」を手で実装することはまずありません。
ただし、パフォーマンスチューニングや仮想化環境に関わる場合には、
知識として役立つこともあります。

7. データ構造の細部実装（連結リスト・木構造の自作）

学生時代には「スタックを配列で実装する」といった課題が定番ですが、
現場ではすべて標準ライブラリが用意されています。
C#ならList<T>、JavaならArrayListやHashMapを使えば十分。
再実装することは“学習目的”以外ではほぼゼロです。

8. ラプラス変換・フーリエ変換

数値解析や信号処理の分野で必須の数学ですが、
Webや業務アプリではまず登場しません。
唯一使うとすれば、グラフ描画やシミュレーション系のツールを開発する場合くらいです。
エンジニアにとっては「知ってるとカッコいいけど使わない」代表格です。

9. 暗号理論の数学的背景（RSAの素因数分解など）

暗号化は日常的に使われますが、
実装レベルでは「ライブラリを呼ぶだけ」です。
RSAやAESの理論式を手で導出する必要はなく、
System.Security.CryptographyやCryptoJSに任せるのが現実的です。

10. マルコフ連鎖やベイズ推定

AIブームで再注目されていますが、
Webアプリや業務システムではAIモデルを使う側であり、
作る側ではないことが多いです。
分析ツールや機械学習基盤の開発に携わらない限り、
数式レベルの理解は不要です。

おわりに：学んだ知識は「抽象的思考力」として生きる

ここまで「使わない」と書いてきましたが、
これらの理論がまったく無駄というわけではありません。

たとえば：

• チューリングマシン → 「すべての計算は有限の手順で表せる」という発想

• 計算量理論 → 「処理コストを意識する癖」

• 論理学 → 「条件分岐のミスを減らす」

といった形で、考え方の土台として生きています。

まとめ