東北大学大学院工学研究科修士課程修了。
銀行勤務を経て、現在はWebメディア制作や運営に携わる。
業務効率化やアプリケーション制作など、幅広い用途で使用されるPython。とくに近年は、AI領域がトレンドになっている背景から、世界中で注目をあつめています。
しかし、
「名前は聞いたことがあるけど、何ができるのかわからない…」
「実際仕事に生かすことなんてできるの？」
そう思っている人も多いのではないでしょうか。なんだかよくわからないからという理由だけで毛嫌いしてしまうのはもったいないかもしれません。
そこでこの記事では、Pythonを導入して業務の課題解決を目指している方向けに、Pythonの活用事例や業務効率化について解説していきます。
この記事を参考にして、Pythonについて理解を深めましょう。
目次
Pythonとは？
Python（パイソン）とは、1991年にオランダ人プログラマーであるグイド・ヴァンロッサム氏によって開発されたオープンソース形式のプログラミング言語です。
名前の由来は、イギリスのコメディ番組「Monty Python’s Flying Circus（空飛ぶモンティ・パイソン）」がもとになっています。
Pythonは人工知能の開発やデータ処理・Webアプリケーションの開発など、幅広い用途で使われているのが特徴です。とくに最近では、世界中でAI領域が注目されていることから、Pythonの注目度が高まっています。
Pythonの特徴
Pythonには、「効率がよく読みやすいコードをかんたんに書けるようにする」といった思想があります。誰が書いても同じコードになるようにつくられているので、初心者でも学習しやすいのが特徴です。
また、C言語やJavaなど、他のプログラミング言語に比べて理解しやすい言語であるため、学習コストが低いのも魅力のひとつといえるでしょう。
Pythonができること
世の中には数多くのプログラミング言語が存在しますが、あらかじめひとつの用途を目的としてつくられていることが多く、複数の用途で使える言語は少ないのが現状です。
しかし、PythonはAI開発やアプリ制作など、さまざまな業務で使える広い汎用性を持ち合わせています。
Pythonができることとしては、主に以下があげられます。
・Webサービス開発
・ゲーム制作
・業務の効率化
・機械学習やAI（人工知能）開発
・組み込みソフトウェア開発
・データ処理や分析
・Webスクレイピング
・ブロックチェーン開発
ひとつずつ詳しく解説していきます。
Webサービス開発
Pythonは、大規模プラットフォームの開発時に使われることが多いです。代表的なところでは、GoogleやYoutube・Instagramなど、名だたるサービスがPythonを用いて開発されています。
また、Pythonではアプリ開発に適したフレームワークが用意されており、とくに有名なものが「Djang（ジャンゴ）」「Bottle（ボトル）」「Flask（フラスク）」などです。用途別のおすすめフレームワークについては、後述で詳しく解説していきます。
ゲーム制作
ゲーム制作では、C#やC++などが代表的なプログラミング言語になりますが、Pythonで作成することも可能です。Pythonにはゲーム制作向けのフレームワークも用意されており、有名なものに「Pygame」があります。
しかし、Pythonは処理速度があまり速くない言語であるため、ゲーム制作には不利とされており、Pythonを導入してゲーム制作を行う企業は多くないのが現状です。
業務の効率化
PythonはWordやExcelなど、私たちが普段使用する機会の多いツールも、自動化して業務の効率化をすることができます。WordやExcelは一見複雑そうですが、編集や入力など作業自体は単純なものが多いです。
Pythonの基本機能やライブラリを使用すれば、WordやExcelで定期的に行っている日報や報告書の作成など、単純作業を丸々削減することができます。
機械学習やAI（人工知能）開発
Pythonの代表的な役割にあげられるのが、機械学習やAI開発の領域です。すでに多くの企業システムで実践されており、AI分野での開発言語はPython一択といっても過言ではないでしょう。
また、PythonがAI分野で重宝される理由に、高度な数値計算に適したライブラリの充実があげられます。よく使用されるライブラリは、「NumPy（ナンパイ）」「TensorFlow（テンソルフロー）」などです。
組み込みソフトウェア開発
洗濯機やテレビなどの家電製品や、産業機器に搭載されている組み込みソフトウェアにもPythonが使用されています。通常は動作が高速なC言語やC++が使用されることが多いですが、これらの言語と親和性の高いPythonも徐々に導入を増やしている状況です。
とはいえ、まだまだPythonが主流ではないので、今後さらなる成長が見込まれている分野です。
データ処理や分析
機械学習などに必要不可欠な情報や数値を収集し、集めたデータを分類や整理する作業もPythonで行うことができます。Pythonでデータ処理や分析を行う際に必須となるライブラリが「Pandas（パンダス）」です。
Pandasは、Excelファイル、CSVファイルなどから読み込んだデータをもとに、データ結合や数値の解析を行うことができます。Pandasはデータ処理の関数が多く備わっており、他のライブラリに比べて容易にデータを処理できるのが特徴です。
こちらの記事ではPandasの利用方法について紹介しています↓↓
こちらの記事では実際にPandasを利用してCSVファイルの読み書きをするための実装手順を紹介しています↓↓
Webスクレイピング
Webスクレイピングとは、Webサイトからデータを取得し、特定の情報を抽出するコンピューターソフトウェア技術のことです。Webスクレイピングを行うことによって、本来ひとが行うデータ収集作業を簡略化することができます。
PythonにはWebスクレイピング用のライブラリがいくつか用意されていますが、「BeautifulSoup」（ビューティフルスープ）」「Requests（リクエスト）」が代表的なライブラリです。
ブロックチェーン開発
近年、仮想通貨が話題となり注目を集めているブロックチェーン開発にも、Pythonの技術が活かされています。そもそもブロックチェーンとは、取引履歴を暗号技術で1本の鎖のようにつなげ、正確な取引履歴を維持させる技術のことです。
Pythonはプログラミング言語のなかでも文法がシンプルです。そのため、コードを簡素化して記述できるので、いくつか手順を踏んで開発する必要があるブロックチェーンにおいても比較的容易に開発を行うことができます。
Pythonの活用事例
ここまでPythonの概要や、Pythonができることを紹介してきましたが、実際どのようなサービスに活用されているのか気になりますよね。
先ほどもお話ししましたが、Pythonはさまざまな場面で活用できる汎用性の高さや、ライブラリなどの機能面が充実していることから、主に大型のプラットフォームで活用されています。
では、具体的にどのような企業で導入されているのか、詳しく解説していきます。
Googleは、Pythonの開発者であるグイド・ヴァンロッサム氏が、元々同社の社員だったこともあり、早い時期からPythonをオフィシャル言語として採用してきました。Googleでは幅広いサービスでPythonを使用した開発を行っており、同社の代表的なサービスである検索エンジンもPythonを使用して開発されています。
その他にも、Android開発やWebアプリケーションの開発など、現在もPythonを使用したサービスが成長し続けています。
写真や動画を手軽に投稿できるサービスとして人気のInstagramも、PythonのWebアプリケーションフレームワークであるDjangoで開発されています。
Djangoは大規模なWebアプリケーション開発においても、簡易的かつ短い期間で作成することができるので、細かなアップデートが必要な媒体でも対応可能です。
Amazon
オンラインショップ事業で有名なAmazonも、Pythonの技術が活かされている企業のひとつです。主に顧客と商品をつなげるシステムでPythonが使用されており、顧客の購買ニーズ分析などに活用されています。
また、AmazonのクラウドサービスであるAWS（Amazon Web Services）の普及により、今後もさらなるPythonの活用が予想されています。
Netflix
アメリカの大手動画配信サービスを手がけるNetflixは、数多くの事業でPythonを採用している企業のひとつです。とくに主要業務である顧客の数値管理や統計分析にはNumPyやPandasなど、多くのフレームワークが活用されています。
Youtube
大型動画配信プラットフォームであるYoutubeは、主要機能のほとんどをPythonで実装しています。その中でも、動画再生機能や検索機能・顧客情報の管理は、Pythonが得意としている技術です。
また、Youtubeのような多数のアカウントを管理するプラットフォームは、セキュリティの高さがかかせません。Pythonは他のプログラミング言語に比べてセキュリティの高さには定評があり、これもこのYoutubeに採用された一因といえるでしょう。
Uber
フードデリバリーやライドシェア事業で有名なUberは、データ処理や数値計算といった作業をPythonで行っています。Uberはほかにも、自立運転技術やAI領域の開発などにも取り組んでおり、最新技術のキャッチアップに積極的な企業です。
また最近では、Pythonをベースとしたプログラミング言語「Pyro（ピロ）」を自社で開発し、オープンソースで公開しています。
楽天
幅広いインターネットサービスを運営する楽天では、主にビッグデータを用いた物流戦略を立てるのに活用されています。ビッグデータとは、さまざまな種類や形式のデータの集まりのことです。
楽天のような多様なサービスを運営する場合は、顧客や商品の情報など大量のデータを扱う必要があるので、Pythonのように管理を簡略化するシステムの導入は必須といえるでしょう。
Pythonは本当に必要？
ここまでPythonの概要や活用事例について解説してきましたが、Pythonを導入して本当に業務効率化につながるのか気になりますよね。
そこでここでは、Pythonのメリットとデメリットを紹介していきます。
Pythonの導入を本格的に検討している方は、ぜひ参考にしてみてください。
Pythonのメリット
Pythonを導入することのメリットとしては、主に以下のものが挙げられます。
・初心者でも習得しやすい
・コンパイルの必要がない
・ライブラリが充実している
・需要が高い
・汎用性が高い
・開発環境を用意しやすい
ひとつずつ解説していきます。
初心者でも習得しやすい
Pythonは他のプログラミング言語に比べて、文法がシンプルで読み書きしやすい特徴があります。そのため、どんな人でも同一のコードが書けるので、後の修正や解読が比較的容易です。
コンパイルの必要がない
コンパイルとは、プログラミング言語で書かれたソースコードを、そのコンピュータに対応した言語に変換することをいいます。Pythonはコンパイルに必要がないため、時間をかけずにプログラムを実行することが可能です。
ライブラリが充実している
前述でも何度か紹介したように、Pythonには必要な用途に応じたライブラリが多数用意されています。Pythonが普及した背景には、使い勝手の良いライブラリの豊富さがとても大きいといえます。
一方、Pythonのデメリットとして処理速度の遅さがあげられますが、ライブラリの充実によってコードを簡略化することができるので、弱点以上のメリットがあるといえるでしょう。
需要が高い
近年、AI分野に大きな注目が集まっていることもあり、AI開発に活用できるPythonは非常に需要が高いプログラミング言語といえます。その他のIT分野でも幅広く活用できるということもあり、今後も需要は伸び続けていくと予想されます。
また、転職市場においてもPythonエンジニアは不足傾向にあるので、技術力をもった人材はとくに重宝されるでしょう。
汎用性が高い
先ほどから何度か登場していますが、PythonはWebアプリケーションやAI領域・データ分析など、幅広い分野で活用できるのが魅力です。とくに最近ではIT関連サービスが次々と生み出されており、Pythonの活躍フィールドも増え続けています。
すでに大企業では複数の事業で活用している例もあり、今後はPythonの活用がスタンダードになっていく可能性もあります。
開発環境を用意しやすい
通常プログラミング言語はOSや機器によって開発環境の構築に差が生じることが多いですが、Pythonは、WindowsやMac・Linuxなど、どのOSにおいても動作させることができます。
とくに初心者の場合は開発環境の構築でつまずく場合が多いので、どの環境にも依存せず動かせるのは大きなメリットといえるでしょう。
Pythonのデメリット
反対に、Pythonのデメリットとしては、主に以下のものが挙げられます。
・処理速度が遅い
・インデントが必要
・日本語の情報が少ない
・プログラミングの基礎が身につきづらい
・デスクトップアプリやスマホアプリにはあまり適していない
ひとつずつ解説していきます。
処理速度が遅い
Pythonは、他のプログラミング言語に比べて処理速度が遅いです。その要因として、「インタプリタ言語」という、プログラミング言語の命令をひとつずつ解釈しながら実行する形式があげられます。
そのため、Pythonは速い処理速度が求められる基板システムの開発や高度なゲーム開発には向かないとされています。
インデントが必要
Python以外のプログラミング言語の場合、コードを書く際に文頭に空白を挿入する「インデント」が必要になる言語は少ないのですが、Pythonはインデントでグループ化を表現するので、必ずインデントが必要になります。
一見大きな手間には思えないかもしれませんが、長文のコードを書いていく際にはストレスに感じるかもしれません。
日本語の情報が少ない
Pythonが日本で普及してきてからまだ日が浅いこともあり、多言語に比べて日本語の情報が少ないところがあります。
しかし、最近ではPythonの情報を扱っているサイトや書籍も増えてきています。現在は英語の情報であっても翻訳ツールなどで解読することも可能なので、過敏に気にする必要はないでしょう。
プログラミングの基礎が身につきづらい
Pythonはコードを構文が短い点やライブラリの豊富さから、プログラミングの基礎が身につきづらいというデメリットもあります。本来であればしっかりと意味を理解した上でプログラムを構築していくところを、Pythonの仕組みやライブラリが補完してくれるので、とりあえず動いてしまうのです。
短期的には良いかもしれませんが、長期的にPythonを使用していくのであれば、ライブラリなどに頼りきりになるのはあまりおすすめできません。
デスクトップアプリやスマホアプリ開発にはあまり適していない
Pythonでデスクトップアプリやスマホアプリ開発を行う際、フレームワークである「kivy」を使用します。しかし、専用の言語の習得や日本語の情報が少ないこともあり、Pythonを使用したアプリ作成を行っている企業は少ないのが現状です。
かんたんなアプリ作成にはPythonを活用するのも良いですが、本格的なアプリ作成の場合には、JavaやSwiftなどでつくるのがおすすめです。
Pythonはどんな業務を効率化できる？
Pythonをうまく活用することで、一般的によく行われる業務を効率化することができます。ここでは、Pythonを使った業務効率化の例を、一般的によく使用するツールに絞って紹介していきます。
自社の業務と比較しながらぜひ参考にしてみてください。
Word
WordをPythonで操作するには、ライブラリ「python-docx」を使用します。python-docxを使用することにより、スライド作成や表・画像の挿入などを自動化することが可能です。
Excel
データの管理や表の作成によく使われるExcelも、Pythonで自動化することが可能です。Pythonを活用する際は、ライブラリ「openpyx」を使用し、シートやセルの操作・ファイルの保存などを自動化することができます。
メールの送受信
業務を行う上でかかせないメールの送受信もPythonで自動化できます。使用するライブラリは「smtplib」で、テンプレートを作成しておけば自動でメールの送受信を行ってくれるので、日々の面倒な業務を削減することが可能です。
画像処理
クリエイティブ職の方などが使用することの多い画像処理は、ライブラリ「Pillow」を使用することで自動化可能です。画像の回転やトリミング・色彩の変化など、画像処理の際によく使う基本的な作業を省くことができます。
フォルダ管理
事務職の方などが行う機会の多いフォルダ管理ですが、意外と時間や手間がかかる作業のひとつです。Pythonでは、フォルダの作成や削除などの作業が自動化できるので、日常的にフォルダ管理を行う方は自動化しておくと良いでしょう。
Pythonを使用する職業とは？
Pythonは汎用性が高く、需要も高いプログラミング言語だと紹介してきましたが、実際どんな職業の人がPythonを使っているのでしょうか。
ここでは、Pythonを使用している職業について紹介していきます。
Webアプリケーションエンジニア
PythonはWebアプリケーション開発によく使用されるので、Webアプリケーションエンジニアは世間の需要が高い職業です。将来的にも慢性的なIT人材の不足が危惧されており、今後も需要は伸びていくと予想されています。
また、先ほどもお話ししたとおり、PythonはYoutubeやInstagramなど誰もが知る大型プラットフォームで使用されることが多いので、スキルのあるエンジニアは高待遇で働くこともできるでしょう。
データサイエンティスト
データサイエンティストとは、さまざまなデータを解析・分析し、事業の課題を改善する人のことです。就業するにあたっては統計分析や市場トレンドの把握など、幅広い知識が求められます。
近年、AIの発達により急激に需要が伸びており、Pythonを使用する職業の中でもとくに将来性の高い職業です。
AIエンジニア
AIエンジニアは、さまざまなデータをAIに学習させて教育を行う仕事です。最近では、自動運転車やロボットなど、あらゆるところでAIが活用され始めており、Pythonの技術と合わせて今後もますます需要は伸びていくでしょう。
AIエンジニアになるのにとくに資格は必要ありませんが、日々変化していく市場に対するスピード感とAIに関する高い専門性が求められるので、長い期間の学習は必須です。
Webマーケター
自社メディアやSNS・メールマガジンなど、Webにかかわるさまざまなマーケティングを担当するのがWebマーケターです。幅広いステージで活躍の場があるため、現在も非常に需要の高い職業といえます。
また、Webマーケターはユーザーの行動データや動向を常に分析する必要があるので、Pythonの技術と非常に相性が良いです。
Pythonの人気度
先ほども紹介したとおり、Pythonは幅広い分野で活用できる汎用性と初心者でも習得しやすい点から、世界市場でも人気のプログラミング言語です。
下の図は、ソフトウェアのコードの品質を追跡・評価するTIOBE Softwareが発表した、プログラミング言語の人気を示す「TIOBEプログラミングコミュニティーインデックス」2022年8月版です。Pythonは他のプログラミング言語をおさえて1位に輝いており、世界各国で人気の高さがうかがえます。
| 1位 | Python |
| 2位 | C |
| 3位 | Java |
| 4位 | C++ |
| 5位 | C# |
| 6位 | Visua Basic |
| 7位 | JavaScript |
| 8位 | Assembly language |
| 9位 | SQL |
| 10位 | PHP |
参照：TIOBE Software「TIOBE Index for August 2022, Python going through the roof」
この背景には、Pythonが近年ブームになっているAI領域やデータサイエンスの分野で活用できる点が高く評価されており、Pythonは今後も高い順位で推移していくことが予想されます。
Pythonの将来性
先ほどのプログラミング言語人気調査からもわかるとおり、Pythonは世界各国で利用されているプログラミング言語です。では、そんなPythonは、将来的な視点でみるとどれくらい将来性を期待されているのでしょうか。
下の図は、コンピュータや情報技術・プログラミング言語に関するナレッジコミュニティである「Stack Overflow」が2022年に実施した「開発者がこれから学びたいと思っている言語・技術」調査の結果です。Pythonは1位のRust（17.6％）とほぼ同率の2位（17.59％）となっており、将来的にも大きく期待されている言語といえます。
| 1位 | Rust | 17.6% |
| 2位 | Python | 17.59% |
| 3位 | TypeScript | 17.03% |
| 4位 | Go | 16.41% |
| 5位 | JavaScript | 12.98% |
| 6位 | Kotlin | 8.08% |
| 7位 | C++ | 7.67% |
| 8位 | SQL | 6.51% |
| 9位 | C# | 6.11% |
| 10位 | Java | 5.6% |
参照：Stack Overflow「2022 Developer Survey」
Pythonの学習方法
一般的にプログラミング言語を学ぼうとすると、プログラミングスクールや書籍で学ぶ人が多いと思いますが、Pythonの場合はどうなのでしょうか。
ここからは、Pythonの学習方法についていくつか紹介していきます。
書籍で学習する
Pythonを書籍で学ぶのもおすすめです。ただ、学習サイトとは違って書籍によっては上級者向けの内容も含んでいるので、自分で取捨選択しながら断片的に学習していくのがおすすめです。
自分にとって必要な情報は何なのかを見極めて本を決めることが重要ですが、学習前には何が必要なのかすらわからない場合が多いため、やみくもに網羅的に勉強することになってしまいがちです。
無料の動画サイトで学習する
最大の動画プラットフォームであるYoutubeなどでも、Pythonを学習できる動画が増えています。その最大のメリットはお金をかけずに学習できるところです。
最近では有料のものに劣らないクオリティで、無料配信されているものもあり、無料のものだけでも多くのことを学習することができるようになっています。まずは概要だけ知りたいということであれば無料で学習するのもおすすめです。
しかし、これも書籍と同様に、自分にとって必要な情報は何なのかを見極めることが困難な場合には、網羅的に時間をかけて学習しないと本当の目的が果たせない可能性があります。また、断片的に情報が得られても、本質的な理解にはつながらない場合もあります。
有料の学習サイトを利用する
最近では、パソコンやスマートフォンで手軽に学習できる学習サイトが充実してきており、Pythonの講座も多数用意されています。
代表的なところでは、Progateやドットインストール・Udemyなどがあげられます。
Pythonを扱うのに資格は必要？
結論から言うと、Pythonに関する資格はいくつか用意されていますが、資格がなければPythonを扱えないということはありません。ただ、資格を保有していることでスキルの証明や基礎知識の理解・仕事の幅が広がるなどメリットはあるでしょう。
Pythonの国内向け資格試験には、「Python3エンジニア認定基礎試験」と「Python3エンジニア認定データ分析試験」の2種類が存在します。
どちらも一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が運営している民間資格です。
Python3エンジニア認定基礎試験は、Pythonの基礎文法や知識が問われるもので、問題数は全40問、試験時間は60分となっています。
一方、Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonでのデータ分析に関する問題が出題されます。基礎的な問題が中心のPython3エンジニア認定基礎試験に対し、こちらは応用的な位置付けです。
これらの資格は、Pythonのコード書くエンジニアに向けた資格といえます。
実務上大事なのは、資格を取得することよりも、業務の中でそれが活かせることです。
例えば、業務改善を図る際に、自分の役割は何であり、そのためにどこまでの知識があればよいのか考えます。管理する立場であれば、コードの文法まで理解している必要は必ずしもありません。
資格を取得することで得られる知識領域がどこなのかを把握してから、資格を検討することをおすすめします。
まとめ：Pythonの活用方法は幅広い、使い方次第で業務効率化も可能！
Pythonは幅広い業務に活用することができるため、普段みなさんが行っている業務の効率化にも役立つことがおわかりいただけたかと思います。
現在、主にPythonを活用しているのは大企業のプラットフォームが中心ですが、今後は多くの企業で普及していく動きが加速するかもしれません。
その時にPythonをうまく活用するためには、今からPythonの本格導入に向けた社内体制の整備など、できることから準備しておくことが大切といえるでしょう。