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VS CodeでRを実行

Rコードを書きたいけど、RStudioが重く感じる、またはVS Codeの柔軟性を好むという方へ。VS Codeはスイスアーミーナイフのように、R、Python、その他多くの言語を1つの軽量エディターで扱えます。このチュートリアルでは、VS CodeでRをセットアップし、コード補完、対話型プロット、Shinyアプリまで実行する方法を紹介します。

主要な概念

必要なもの

ステップ1：Rをインストールまたは更新

最高の互換性のためにRバージョン4.0以上が必要です。

ステップ3でVS CodeがRを見つけるように設定するので、ターミナルでR --versionがまだ動作しなくても心配しないでください。

ステップ2：VS CodeにR拡張機能をインストール

ステップ3：Rインストールパスを見つける

VS Codeを設定する前に、システム上のRがどこにインストールされているか知る必要があります。

Windowsユーザー向け

  1. エクスプローラーを開く
  2. C:\Program Files\R\に移動
  3. R-4.5.3のようなフォルダが表示されます（バージョン番号は異なる場合があります）
  4. そのフォルダを開く → binフォルダを開く
  5. そこにR.exeがあります
  6. フルパスは：C:\Program Files\R\R-4.5.3\bin\R.exe

バージョン番号を書き留めるか覚えておいてください（例：R-4.5.3）- ステップ4で必要になります。

macOSユーザー向け

Rインストールは通常以下の場所のいずれかにあります：

どのパスがあるか確認するには、ターミナルを開いて入力：

which R

これでRインストールへの正確なパスが表示されます。

Linuxユーザー向け

Rは通常以下にインストールされています：/usr/bin/R

ターミナルを開いて入力して確認：

which R

ステップ4：VS CodeがRを見つけるように設定

Windowsの場合、この行を追加（R-4.5.3をステップ3のバージョンに置き換え）：

"r.rpath.windows": "C:\\Program Files\\R\\R-4.5.3\\bin\\R.exe",

なぜバックスラッシュが2つ（\\）なのか？ JSONファイルでは、バックスラッシュ\は特殊文字（エスケープ文字と呼ばれる）です。実際のファイルパスで1つのバックスラッシュを表すには、\\と2つ入力する必要があります。そのためC:\Program Filesはsettings.jsonではC:\\Program Filesになります。

macOSの場合、これらの行のいずれかを追加：

"r.rpath.mac": "/Library/Frameworks/R.framework/Resources/bin/R",

または、Apple SiliconでHomebrewでRをインストールした場合：

"r.rpath.mac": "/opt/homebrew/bin/R",

Linuxの場合、追加：

"r.rpath.linux": "/usr/bin/R",

ステップ5：必要なRパッケージをインストール

install.packages("languageserver")
install.packages("shiny")

通常のターミナルで単にRと入力してもRがシステムPATHにない限り動作しません。R拡張機能はr.rpath設定を使用してRを見つけます。

ステップ6：Rプロジェクトを作成

ステップ7：最初のRスクリプトを書く

# irisデータセットを読み込み
data(iris)

# 最初の数行を表示
head(iris)

# 要約統計を生成
summary(iris)

hist(iris$Sepal.Length)

ステップ8：Rコードを対話的に実行

ステップ9：シンプルなShinyアプリを作成

library(shiny)

ui <- fluidPage(
  titlePanel("Interactive Histogram"),

  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      sliderInput("bins",
                  "Number of bins:",
                  min = 5,
                  max = 50,
                  value = 30)
    ),

    mainPanel(
      plotOutput("histogram")
    )
  )
)

server <- function(input, output) {
  output$histogram <- renderPlot({
    x <- faithful$waiting
    bins <- seq(min(x), max(x), length.out = input$bins + 1)

    hist(x, breaks = bins, col = "steelblue", border = "white",
         xlab = "Waiting time (minutes)",
         main = "Distribution of Waiting Times")
  })
}

shinyApp(ui = ui, server = server)

ステップ10：コード補完とホバーヘルプを使用

ステップ11：他の機能を試す

次のステップ

トラブルシューティング

ワークフロー概要

VS CodeはRStudioに代わるモダンで軽量な環境を提供し、以下の主な利点があります：

Steven Geが2025年12月7日に作成。