Pythonを使ってできることは?強みや不向きな領域も解説

Pythonを使ってできることは?強みや不向きな領域も解説

近年「プログラミング学習を始めたい」という声をよく耳にします。本記事ではPythonの概要を踏まえ、Pythonを用いてできることを解説します。さらに、不向きな領域や具体的なサービス、Pythonを軸としたキャリア・学習方法まで、読者がPythonについてよりイメージを湧きやすくなる内容を盛り込みました。

Pythonとは

Pythonとは、近年もっとも注目されているオープンソースのプログラム言語です。開発された年は1991年であり、JavaやR言語といった言語に比べると新しい言語です。短期間で一気にスタンダードへと上り詰めたことからも人気の高さが伺えます。最大の特徴は、

・ソースコードがシンプルで理解しやすく、プログラムが書きやすい

・開発をサポートするライブラリが豊富で情報も多い

・人工知能や機械学習に適しているため、今後の成長が見込める

といった点が挙げられます。

開発に特別な機材や環境は必要ありません。開発環境を提供する統合アプリケーションをパソコンにインストールすれば、個人でも簡単にプログラミングをはじめることができます。

ただし、Pythonはバージョンが「2.0系」「3.0系」と分かれており、コマンドやライブラリの対応に違いがあるので注意が必要です。

ライブラリとは

Pythonに限らず、プログラムには「ライブラリ」という概念があります。ライブラリとは機能を拡充するための外部モジュールです。外部モジュールとは複数のまとまりをもった機能を複数ファイルに分割しそれぞれの機能に応じて参照する仕組みです。初期状態で備わっている標準ライブラリの他に、有志のプログラマーたちによって作成されたものも数多くあります。ライブラリを補助的にインストールすることで、プログラム作成の効率化を図ることができます。本来なら自分でメインプログラム内に作成しなければならない処理を、ライブラリの力を借りることで簡略化できるのです。メインプログラムから呼び出す形で、さまざまな機能を付加することが目的です。ライブラリを利用すれば、ソースコードがスッキリして読みやすいためデバッグ(解析)しやすくなり、動作処理も軽くなるメリットがあります。

代表的なものに、データ解析の処理をする「Pandas」や、グラフや表の描画を行う「Matplotlib」などが該当します。

スクリプト言語とは

Pythonはスクリプト言語であることも大きな特徴です。そもそもコンピューターは0か1の二進法でしか情報を理解できません。人間が理解して読み書きするには不向きです。そこで人間に理解しやすい高級言語が開発され、JavaやPHP、そしてPythonなど、現在主流の言語の多くに採用されています。しかし、この高級言語はそのままだとコンピューターに理解されません。そのため、一旦コンパイルと呼ばれる翻訳作業が行われます。こうした言語はコンパイル言語と呼ばれます。また、コンパイル言語はプログラムを実行する度に全体を翻訳し直す必要があるため、開発作業に時間がかかってしまいます。それに対して、プログラムを随時翻訳しながら実行する仕組みをもつスクリプト言語が新たに開発されました。スクリプト言語では、ソースコードを書き換えてもコンパイル作業を逐一行う必要がなく、開発を効率的に進めることができるのです。

Pythonでできること

プログラム言語にはできることの向き不向きがあります。自分が何をしたいのかを明確にし、学ぶ言語を選ぶ必要があります。たとえば、HTMLやCSSはWebデザインを主な目的としたスクリプト言語であり、ゲーム開発やマシン制御には適していません。

Pythonはできることの幅が広く、とりわけ人工知能や機械学習といった分野に強いといった特長があります。そのため、今後もっとも伸びていくだろう成長産業の根幹技術としてニーズが高まっています。

人工知能の機械学習

機械学習とは、コンピューターが大量のデータを反復的に学習することでアルゴリズムを生成し、自己を最適化・成長させていくことです。Python環境には機械学習をサポートするライブラリが充実しています。具体的に挙げられるライブラリは、統計関数や行列計算などの多次元配列を計算する「NumPy」や、画像データの解析に役立つ「Pillow」などです。こういったライブラリを組み込むことで、人工知能の研究などにも大きな助けとなります。

現代はビッグデータの時代です。膨大な情報を処理し、有意なデータとして活用することのできる機械学習はもはや不可欠。それを最大限発揮できるのがPythonなのです。

ディープラーニング

ディープラーニングは「深層学習」とも呼ばれます。画像を解析してそれが何であるかを理解したり、音声認識を行ったりといった機械学習の分野にあたります。ディープラーニングはあらかじめインプットされた情報だけを頼りに判断するのではなく、積み重ねたトライ&エラーで自己学習を繰り返し認識率を高めていく、AIにつながる技術です。Pythonはディープランニングを支えるライブラリも非常に充実しています。

また、Pythonはプログラム内でC言語やC++といった他言語を呼び出す連携が得意なため、処理の高速化を図ることができます。スクリプト言語のデメリットとして、コンパイルされたプログラムに比べて処理速度が遅い点があり、他言語と連携することでその弱点をカバーできるのです。

ブロックチェーンのプログラミング

近年よく耳にするビットコインといった仮想通貨。こうしたフィンテック技術を支えているもののひとつにブロックチェーンがあります。ブロックチェーンは非常に膨大な計算によって成り立っており、数値の扱いに長けたPythonの得意とする分野です。複雑な計算もPythonのライブラリである「NumPy」を使えば容易に可能です。ブロックチェーン界隈には、Pythonを用いた開発に便利なライブラリや外部パッケージが充実しているため、Pythonを多く用いられます。ブロックチェーンの根幹技術のひとつであるハッシュ関数の作成にもPythonのライブラリ「hashlib」が用いられています。ハッシュ関数とは、入力データを不可逆に変換して暗号化するものです。暗号化の技術で、ハッキングによるデータの改ざんを防ぐというブロックチェーンの信用性を高める役割を担っています。

Web上の情報の自動収集

Pythonが得意とする情報分析の方法にWebスクレイピングがあります。WebスクレイピングとはWeb上のデータを自動収集して扱えるようにする技術です。Webスクレイピングに関するライブラリがPythonには豊富に揃っています。あらかじめインプットされた情報ではなく外部の新鮮なデータをマーケティング領域で利用できることがメリットです。

たとえば、ある商品の価格をさまざまな販売サイトから集計して一覧比較することや、世界遺産に関する画像データをネット上から拾い集めてギャラリーを作ることも可能です。また、検索順位を取得しSEO分析に活用すれば、自社サイトのSEO戦略における判断材料となるでしょう。他にもTwitterで特定のワードが含まれた投稿を自動収集し、頻出度合いや傾向をグラフ化すれば、消費者の動向をチェックできます。加えて、株価を常に自動でチェックし、変動があれば通知するといったシステムも構築できます。このようにPythonを使えば、ネットという情報の海から必要な情報を取り出し、有意に活用することが簡単にできるのです。

データ分析

Pythonの能力がもっとも発揮される場面はデータ分析です。Pythonでは、数値の並び替え、リスト化、追加・削除、抽出などが自在で、より高度な計算や特殊な処理もそれを簡易にするライブラリが揃っています。

たとえば、複雑な科学計算は「NumPy」や、データの前処理をして扱いやくする「Pandas」そして折れ線グラフや棒グラフなどの図表に変換する「Matplotlib」などのライブラリが頻繁に利用されています。

人間の手作業ではできないような膨大な統計処理を瞬時に行うことができることが大きな利点です。調査の手間を大幅に減らすことができます。さらに、こうして収集した情報を分析・加工し、視覚化することで、モデル予測や統計計算などさまざまな指標として活用できるようになるのです。たとえば、ユーザーの消費行動やアクセス傾向などを調べて、マーケティングやビジネス戦略に役立てることができます。

Excel操作の自動化

オフィスワークでもっとも利用されるPCアプリケーションはMicrosoft社のExcelでしょう。PythonをExcelと連携させると、便利な機能を多数利用できます。もともとExcelにはVBAというMicrosoft独自のマクロ実行機能が実装されています。しかし、その将来性や汎用性が限定的であることを踏まえると、Pythonとの連携で得られるメリットは大きいでしょう。ここでも外部ライブラリが威力を発揮します。外部ライブラリを使えば、オフィスワークにかかるコストや時間の削減につながります。たとえば、Excel内のメールアドレスにOutlookから一斉送信させたり、顧客情報から請求書をPDF化したり、売上データをcsv形式に書き出したりといったことが自動化できます。PythonでExcelを扱うライブラリにはデータ分析の「Pandas」や「openpyxl」「xlwings」といったものがあります。

Webアプリケーション開発

ネットの発達、スマートフォンの浸透により数多くのWebアプリがリリースされていますが、その開発にもっとも使われている言語はPythonです。Webアプリで扱う情報量は膨大で、データを高速処理する能力に長けているPythonが適しているためです。

具体例を挙げると「YouTube」や「Dropbox」「PayPal」「Instagram」も実はPythonによって開発されています。(詳しくは後述)

また、Webアプリからディープラーニング技術で得た情報をビッグデータとして再利用できるように集積していくことができることも、他にはないPythonならではの特長です。

スマートフォンアプリの制作(Android)

Pythonはスマートフォン向けアプリの制作も可能ではあるものの、あまり向いているとはいえません。スマートフォンは独自のOSをベースにしているため、ライブラリが少ないなど開発環境が整っていないことが理由です。Androidスマートフォン向けに限り、「kivy」という開発用フレームワークを導入することで制作はできます。iOSはとくにサードパーティへの開発環境が開かれていないため、アプリ制作に関してはJavaなど他のプログラム言語が主に利用されている現状です。

2Dゲーム制作

2Dのゲームであれば、Pythonで問題なく制作ができます。ライブラリも豊富で、開発環境に不便はありません。ゲーム専用の開発ライブラリである「Pygame」を導入することで難なく制作が可能です。

しかし3Dゲームとなると、Pythonを利用した開発は困難でしょう。Pythonのデメリットとして、処理の遅さがあります。なぜならPythonの該当するインタープリタ言語の性質上、人間の書いた言語を逐次コンピュータが実行できるコードに翻訳しているためです。遅いといっても機械レベルでの話ですが、3Dゲームのような処理には向きません。

Pythonが利用されているサービス

Pythonはもっとも勢いのある言語というだけあって、意外に身近なところでも使われています。とりわけWebアプリは膨大な情報を高速に処理する必要があるため、それに応えることのできるPythonが積極的に採用されています。

YouTubeの検索機能など

Pythonはバックエンド(アプリの仕組み)でYouTubeを支えている技術のひとつです。とくに動画検索機能で絶大な威力を発揮しています。動画検索機能には「OpenSerch」というPythonのライブラリを使用しており、毎日毎分、何千何万という検索要求に応え続けています。世界中で再生されてもエラーが出ないことからも、Pythonがいかに堅牢で強固なシステムなのか、そしていかに高い処理能力なのかがわかるでしょう。

動画再生やアカウント管理、ログイン認証を司っているのもPythonです。このように、膨大な数のデータを処理し、抽出して管理するという作業に長けています。

Instagram

全世界ユーザー数10億人を誇るSNS「Instagram」も、Pythonによって生み出されたWebサービスです。Pythonで作られた「Django」と呼ばれるWebフレームワーク(開発環境)を用いて開発されました。「Django」を利用することで、高品質なWebアプリを短期間かつ少ないコードで作成できます。これだけの高負荷に耐えられるシステムは、シンプルで高速な処理が滞りなく行えるPythonだからこそ実現しています。

画像を中心に扱うSNSであるため、画像の分類・タグ付けといった画像認識システムは、Pythonによるディープラーニング技術との親和性が高い分野でもあります。

Instagramは創業時、開発経験の浅い2人の共同経営者によって作成されました。その後、指数関数的にユーザー数が爆発しましたが、PythonとDjangoのおかげでこうした急成長にも対応できたといえます。

オンラインストレージサービスDropbox

2017年に設立されたDropboxは、オンラインストレージの代表格。シンプルで拡張性も高く、エラーが発生する危険性も低いことが利点です。そして、DropboxのすべてがPythonで作られています。125人のエンジニアを編成して臨み、記述されたソースコードは93万行にも及ぶと開発者は語っています。

こうしたWebサービスに求められる点は、デバイスに影響されないことです。PCやスマートフォン、異なるOSやハードウェア環境であっても問題なく同じ動作をしなくてはなりません。Pythonには開発用のGUIツール(マウスで使えるソフトウェア)が充実しており、プラットフォームの横断に対応しやすい環境があります。資金力に乏しいスタートアップ企業にとって、ライブラリやコミュニティが充実していることはビジネスに強力な追い風となります。

GmailやGoogle Maps

Pythonの開発者であるGuido van Rossum氏は、実はもともとGoogleの社員でした。そしてGoogle社では勤務時間の多くをPythonの開発に割くことが認められていました。とりわけ、Googleが提供する「Google App Engine」でメイン言語のPHPやJavaに加えてPythonが利用できる環境の整備に尽力しました。結果として早い時期にPythonはGoogleのオフィシャル言語として用いられるようになります。

現在は、GmailやGoogle MapsでのバックエンドにPythonは使用されています。

なお、Guido van Rossum氏はのちにDropboxへと移籍しています。

Pythonが不向きな領域

プログラム言語はそれぞれ特性に応じた用途があり、向き不向きがあります。Pythonの得意分野はデータ解析です。適性を正しく理解して、目的に合った言語を用いることが開発の上で重要です。

Webデザイン

Pythonは数値計算やデータ分析を得意とする反面、デザインやフロントエンド(サイトやアプリで直接目に触れる部分)向けの描画には不向きです。WebデザインにはHTMLやCSS、JavaScriptといったホームページ作成に特化した言語を学ぶべきでしょう。なお、JavaScriptとJavaはまったく別のプログラム言語です。

デスクトップアプリの制作

Windows向けデスクトップアプリには、オープンソースであるPythonよりもMicrosoftのC#で開発した方がスムーズです。アプリ開発にはOSとの親和性という問題があります。スマートフォンやMac、PCなどに備わっている独自のOSごとに最適化された開発環境が用意されていることが多いためです。

Pythonスキルが有利になる仕事

Pythonが扱えるようになると、どのような職業選択があるのでしょうか。IT技術者は慢性的に不足しており、経験を積んだ技術者は重宝されます。就職や転職にも強く、選択の幅も広がります。Pythonの知識を活用できる代表的な職種を紹介しましょう。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、AI関連の中でもとくに機械学習の実装や開発をメインとする職業です。機械学習とは、あらかじめプログラムされた条件やパラメータのみで処理を進めるのではなく、一定条件下で自己学習を重ねアルゴリズムを進化させていくもの。そこから導かれた結果データをもとに解析と仮説検証を繰り返し、プログラムに落とし込む作業が仕事です。ディープランニングと呼ばれる自己学習の技術は、広くはこの機械学習に含まれます。

機械学習を利用した予測や最適化といった手法は、マーケティングや製造、保険、金融などさまざまな分野で活用されつつあります。

こうした分野で活躍できるエンジニアの需要は高まる一方です。年収も一般的なITエンジニアよりも比較的高く、平均620万円ほどです。

データアナリスト

データアナリストとは抽出されたデータ分析結果を元に製品やサービスの改善を図ったり、経営の課題解消に向けた提案をしたりする仕事です。多くのユーザーを抱えるゲーム会社やWebサービス、大手メディアなどで需要があります。データを通してユーザーの動向に規則性が見出せないかなど、問題の発見や仮説検証を繰り返し、より良いサービスへとつなげることが目的です。今後もさらにニーズは高まるでしょう。企業内部署としてのみならず、外部企業へコンサル業的に関わる働き方もあります。

データサイエンティストとも似ていて、重複する部分もありますが少し違います。データアナリストはユーザーの動向や規則性を見出し、企業成績の向上に寄与する役割です。一方、データサイエンティストは機械学習やディープランニングを活用するために、実際にプログラムを組むエンジニアです。

Web系エンジニア

Web系サービスでは長らくRubyやPHP、Perlなどの言語が多く使われてきましたが、近年はPythonでの開発や移行も進んでいます。Web系エンジニアは新サービスの設計、開発、運用保守などに携わり、既存サービスの改修なども手がけます。

YouTubeやInstagram、Dropboxといった今やインフラともいえるWebサービスがPythonで開発されている事実は先述のとおりです。こうした分野で活躍できる人材への需要は、今後ますます高まっていくでしょう。

プログラミング学習においてPythonをすすめる理由

近年、専業のプログラマーでなくてもプログラムを学ぶことがちょっとしたブームになりつつあります。プログラミング初学者がこれから学び始めるにあたって、もっともおすすめできる言語がPythonです。ここではその理由を述べます。

コードがシンプル

Pythonのソースコードは、誰が見ても理解できるわかりやすさが特徴です。これは文法そのものがシンプルな構文でできているためです。たとえば「こんにちは」と表示させたい場合、Javaで記述すると以下のようになります。

public class Hello{

  public static void main(String[] args){

    System.out.println(“こんにちは”);

  }

}

いかにも難しそうなプログラム言語という印象を受けるでしょう。

しかしPythonなら、

print(”こんにちは”)

と書くだけで済みます。

このシンプルさが初学者におすすめできる大きな理由のひとつです。

学習難易度がJavaよりも易しい

アプリ開発やデータ分析などの場面で、Pythonとよく比較されるプログラム言語にJavaがあります。Javaの人気も高いですが、学習難易度のハードルの低さという点ではPythonに軍配が上がります。

プログラム用語に「予約語」というものがあります。あらかじめ定められているワードのことです。処理を命令する際や、条件分岐や変数を定義する際に使用するコマンドのような役割です。この予約語がJavaには50個ほどある一方で、Pythonには30数個と、それだけ覚えることが少なく、シンプルだということがわかります。

また、Pythonは世界中に利用者がいるため、書籍やネット上での情報が群を抜いて多いことも学習に有利な点です。分からないことがあっても少し調べれば、先人たちの知識が至る所に転がっているので、つまづくことがあってもスムーズに学習を進めていける強みがあります。

世界中で需要が上昇している

プログラミング学習を始めるにあたって、需要を考慮することは重要です。Pythonはプログラム言語の人気ランキングでC言語に次ぐ第2位です。しかも、そのシェアは年々拡大しており、C言語やJavaがやや勢力を削ぐ一方、Pythonは確実に人気を延ばし続けています。

背景にはビッグデータ解析やディープランニング、機械学習といった分野における社会的な需要の高まりがあります。IT業界は慢性的に深刻な技術者不足に悩まされており、こうした未来の技術を支えるプログラマーが渇望されています。

基本情報技術者試験にPythonが追加された

2020年度より、独立行政法人である情報処理推進機構(IPA)が主催する国家試験、基本情報技術者試験において、プログラミング選択にPythonが追加されました。

IPAは経済産業省の所轄であり、すなわち国を挙げたIT推進活動の一環にPythonの存在感が認められたことを示しています。

これは世界的な潮流を考えれば自然であり、今後日本国内でもPython学習や技術者の需要が高まることは確実でしょう。

ライブラリが豊富

Pythonのライブラリが豊富な理由は、Pythonがオープンソースのためです。ゆえに、Pythonを利用する技術者なら誰でもライブラリを作成し配布できるのです。ライブラリには、図表やグラフを作成して表示する「Matplotlib」や、データ配列を扱う「Pandas」などメジャーなものから、個人レベルで使用する目的のものまで多数あります。

ゼロからPythonを学習する方法

プログラミングと聞くと、情報技術系の大学で学ぶなどしなければとても無理といった誤解がありますが、今からでも遅くはありません。誰でも最初はゼロからのスタートです。別の業界から転職する人もたくさんいるので安心してください。

独学のメリット

現在では、Pythonに限らずプログラミングを学ぶ方法は多く、独学で習得することも不可能ではありません。独学のメリットは学習コストを抑えることができる点です。書店でIT・コンピューターの棚を探せば、Python関連の参考書が何冊も簡単に見つかります。

またここ数年でネット上における学習サイトも充実しました。サンプルコードもシェアされているため自分のシステムを改造しながらPythonを学ぶことができます。動画や音声とともにレッスン形式で学べるようになっており、初学者でも興味を持って学習に取り組むことができます。費用もそれほどかかりません。無料で学習できるパートも多く用意されています。実際に手を動かして入力しながら学ぶので理解しやすく、楽しみながら学習が続けられる作りに設計されています。

独学のデメリット

独学にはデメリットもあります。一番は分からないことが出てきたときに、疑問点を聞ける相手がいないため自力で解決しづらい点です。ネット上にはヒントとなる情報が無数にありますが、そもそもある程度の基礎がなければ記事を読んでも理解できず、ネットの恩恵を受けることができません。行き詰まったときに解決の糸口がつかめないと、モチベーションが維持できず挫折してしまいがちです。

さらに、学習効率が悪く習得に時間がかかってしまうことも問題です。必要のない内容を延々と覚えたり、重要なことが抜けていたりと、ひとりでは一貫した学習プランを実行することは難しいでしょう。はじめの段階で指導者について正しい順序で学べばこのような失敗を避けることはできます。

プログラミングスクールのメリット

何かを学ぶのにスクールを利用するのは王道であり、結果として近道です。プログラミングスクールでは長年のノウハウに沿ったカリキュラムが用意され、最小の労力で最大の効果を獲得できる仕組みができあがっています。専門家である講師が指導を務め、細かな質問に対応するため、独学で悩んで足踏みするよりもはるかに効率の良い学習が期待できるでしょう。学習の進捗状況をサポートする体制が整っているスクールも多く、短期間で実力を身に付けるにはうってつけの環境です。

また、オンラインスクールに対応していれば、自宅で都合の良い時間に学ぶことができるので、挫折することなく継続しやすい点もメリットです。

さらに将来の就職や転職についても、各方面の企業とのコネクションがあったり、業界情報に精通していたりするため有利に進められるでしょう。

プログラミングスクールのデメリット

もちろんスクールにもデメリットはあります。まず、高額な授業料です。専門的で先端分野の学習のため、どうしてもある程度の費用が発生してしまいます。これは、スクールで用意される学習環境を整えるためや、そもそも企業活動である以上仕方のない部分でもあります。高額な授業料もそれに見合う効果があればよいのですが、ただ漫然と受講しただけでは何も身につかず、ムダになってしまうこともありえます。独学に比べるとやや受け身に陥りやすいことが難点です。プログラミングスクールに入る前に得たい目標や期限を設定したうえで、積極的に講義を受けることをおすすめします。

つぎに、講師の質に満足度が左右されやすい点も注意が必要です。先端分野であるため、日進月歩で情報や技術が新しくなります。常に最新の情報にキャッチアップしている講師であれば心強いでしょう。

Pythonスキルを身に付けよう

Pythonプログラミング学習をおすすめしましたが、必ずしも「専業のプログラマーを目指すべきだ」というわけではありません。プログラムの中身を見て理解できる程度でも十分に将来的な知識となりうるでしょう。

プログラミングが小学校で必修化される時代。マーケティング担当者、事務、人事、セールス、いかなる分野であってもプログラミングに必要な論理的思考ができて損はありません。

もちろん、さらに踏み込んで本格的にプログラミングの世界に入れば、キャリアは大きく広がっていくでしょう。