はじめに
プログラミングの学習で、「整数型」という言葉が出てきて、「これって一体何のことだろう？」と悩んでいませんか？
ご安心ください。この記事を読み終える頃には、あなたは以下のことがわかり、プログラミングの理解が一段と深まっているはずです。
- 「整数型」の役割が比喩でわかる
- なぜ「整数型」が必要なのかがわかる
- 「整数型」の基本的な書き方と、よくあるエラーがわかる
まずは基本！整数型って一体なんだろう？
プログラミングにおける「整数型（integer type）」とは、小数点を含まない“整数の値”を扱うためのデータ型のことです。たとえば 1、-5、1000 などが整数型です。
比喩で例えるなら…
整数型は「数を数えるための箱」です。たとえば「りんごが3個ある」ときの「3」を入れておく箱をイメージしてください。この箱は小数（3.5など）や文字（“三個”など）は入れられません。整数だけをきれいに管理するための専用の箱です。
「整数型」の基本的な使い方
基本構文（Pythonの例）
# 整数型の代入
x = 10
count = -3
# 演算も可能
result = x + count # 10 + (-3) = 7
print(result)
Pythonでは、int 型（integer）として自動的に扱われます。特別な宣言は不要です。
具体的なコード例
apple = 3
orange = 2
total = apple + orange
print("果物の合計は", total, "個です。")
出力結果:
果物の合計は 5 個です。
なぜ『整数型』が必要なの？
もし「整数型」がなかったら…
# すべて文字列として扱うとこうなる
apple = "3"
orange = "2"
# 文字列の `+` は、数値の足し算ではなく「文字の連結」として扱われる
print(apple + orange) # 出力: 32
数としての計算ができず、意図しない結果になります。
「整数型」を使うとこう改善される！
apple = 3
orange = 2
print(apple + orange) # 出力: 5
整数型を使うことで、正しい数値計算が可能になります。
初心者がやりがちなミスと注意点
陥りやすい誤解
「整数型なら小数も扱える」と思っていませんか？
整数型はあくまで“小数点を含まない数”専用です。3.14 のような数は 浮動小数点型（float） になります。
よくあるエラー
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str
原因: 整数型を文字列とそのまま結合しようとした。
age = 20
# 文字列と数値を直接 `+` で繋ごうとするとエラーになる
# print("私は" + age + "歳です。") # ← これがTypeErrorの原因
対策: 整数を文字列に変換してから使う。
# str() を使って、整数を文字列に変換してから結合する
print("私は" + str(age) + "歳です。")
まとめ：この記事のポイント
- 「整数型」は一言でいうと「小数点を含まない数を扱うための型」！
- 「整数型」を使うと、正しい数値計算や比較ができる！
- 使うときは「文字列との結合」や「小数の扱い」に注意しよう！
これも知っておくと便利！整数型の仲間たち（関連用語）
- その他基本データ型（Primitive / Basic Types）：
- 浮動小数点型（float）：3.14, -0.001, 2.7 のような小数点を含む数値です。
- 文字列型（string）：”こんにちは”, “hello”, “123” のように、文字の集まりです。数字もクォーテーション (” or ‘) で囲むと文字列として扱われます。
- ブール型（boolean）：true (真) か false (偽) の2つの値しか持たない型です。条件分岐 (if文など) の結果としてよく使われます。
- 型変換（Type casting）：整数型の値を他の型（浮動小数点、文字列など）に変換する操作です。
- ビット演算（Bitwise operation）：整数型は内部的に2進数で表現されるため、AND（&）、OR（|）、XOR（^）、シフト（<<, >>）などの操作ができます。
【コラム】少しだけ「整数型」の裏側を覗いてみよう
多くのプログラミング言語では、整数型はメモリ上に「ビット（0と1）」で表現されています。たとえばC言語では int（32ビット）や short（16ビット）など、扱える範囲が異なる整数型が存在します。一方、Pythonの整数型は非常に高性能で、このようなサイズの制限が事実上ありません。非常に大きな桁数の整数も、何も意識することなく簡単に扱えます。これはPythonが裏側で複雑なメモリ管理を自動的に行ってくれているおかげです。
