この記事では活用事例も交え、Pythonでできることをわかりやすく解説します。
国内におけるIT人材不足の深刻化を背景に、ITエンジニアといったプログラミングスキルがある人材の需要は高まっています。そしてIT企業においても、他の職種に比べ高い報酬を提示するケースが増えてきました。
このような現状から、国外を問わず人気が高いプログラミング言語「Python」に興味や関心を抱き始めた人もいるでしょう。ただ、実際にPythonでどのようなことを実現できるのか、イメージが湧かない人もいるはず。
そこで、この記事ではPythonでできることを、活用事例も交えわかりやすく解説します。ほかの言語に比べ、Pythonが苦手なことや習得することで実現できることも紹介するので、ぜひ参考にしてください。
- AIやWebアプリなど、Pythonでさまざまなものを開発できる
- Pythonにも得意な分野・不得意な分野がある
- 文法がシンプルなPythonは、プログラミング初心者におすすめ
Pythonでできることとは何か?
Pythonは汎用性が高く、さまざまな分野・用途に使われています。Pythonでできることは、主に次の8つです。
それぞれの概要や、活用事例について順番に紹介します。
1.機械学習を用いたAI(人工知能)の開発
Pythonでできることで特に注目されているのは、人間の思考システムをコンピューターで再現する「AI(人工知能)」の開発です。なかでも、AIにデータを与えて学習させる「機械学習」によるAI開発が普及しています。
たとえば、AIが文章や画像といったコンテンツを生成する「生成AI」、AIが人の顔を識別する「顔認証システム」などが活用事例です。こうしたAIの開発には、多くの場合Pythonが採用されています。
Pythonが使われる大きな理由は、「scikit-learn」や「TensorFlow」といったAI開発に役立つツールが豊富なため。AI開発に欠かせないデータの収集や加工、精度の評価などをツールで効率的に行えることが大きな強みです。
「AI時代」とさえ言われる昨今、AIは世界全体に大きな変革をもたらしています。今後より普及していくと考えられるAIの主要な開発言語であるPythonは、将来性が高い言語といえるでしょう。
なお、PythonでのAI開発方法を詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。
→ AI開発に必須のPython!おすすめライブラリと学習法も徹底解説
2.データの分析・処理の自動化
Pythonを用いることで、データの分析・処理の自動化が可能です。Pythonによってデータ活用の効率を高められるだけでなく、データ分析の精度向上にもつながります。
たとえば、気象や株価のように時間変化するデータをPythonで分析し、将来の変化を予測することが可能です。実際のところ、データ分析による将来予測にはPythonが広く採用されています。
Pythonは「Pandas」や「NumPy」といったデータ分析に役立つツールも豊富にあり、AI開発にも重宝されています。これらを組み合わせることで、データの収集から加工、計算、分析までまとめて自動化が可能です。
ビジネスにおけるデータ活用の重要性が高まっています。Pythonによる自動化は、データ活用をさらに加速させるでしょう。Pythonでの自動化について詳しくは、次の記事を参考にしてください。
→ Pythonの自動化でどんなことができるのかその全てを紹介する
なお、IT企業への転職や副業での収入獲得を見据えたPython学習に向け、どう勉強を進めればいいのかなどがあいまいな人は「プログラミング学習プラン診断」をお試しください。
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3.Web上にあるデータの自動収集
Pythonを用いることで、Web上にある画像やテキストといったデータの自動収集が可能です。なお、Web上からデータを抽出・収集する技術を「スクレイピング」と呼びます。
たとえば、通販サイトで競合他社の商品データをPythonで自動収集し、競合調査に役立てることが可能です。Pythonによるスクレイピングは、マーケティングを中心に幅広いビジネスで取り入れられています。
Pythonは、「Beautiful Soup」などのスクレイピングに役立つツールも豊富です。手作業で収集していたデータを自動収集できれば、今まで情報収集にかかっていた膨大な時間を削減できます。
Pythonを用いたスクレイピングの具体的なやり方を知りたい人は、次の記事を参考にしてください。
→ 【初心者向け】PythonでWebスクレイピングをしてみよう!手順まとめ
4.Webアプリの開発
Pythonを用いることで、Webアプリの開発も可能です。Webアプリのデータやプログラムは「サーバー」というコンピューターで管理します。Pythonで開発できるのは、サーバー上の制御を担う「バックエンド」のプログラムです。
たとえば、「Dropbox」や「Instagram」、「Pinterest」などのWebアプリ開発にはPythonが使われています。Pythonはもともと海外を中心に人気を集めていましたが、現在は日本のWebアプリでも広く採用されています。
Pythonは、Webアプリの基本機能をまとめた枠組みである「Webフレームワーク」も豊富です。「Django」や「Flask」といったWebフレームワークを利用すれば、手間を減らして効率的にWebアプリを開発できます。
なお、Pythonで作れるものを詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。
→ Pythonで作られたアプリの開発例まとめ!サービスの事例も紹介
5.スマホアプリの開発
Pythonを用いることで、スマートフォンにインストールして使うスマホアプリも開発可能です。「Kivy」といったPythonツールは、iOS・Androidの両方に対応したスマホアプリの開発に対応しています。
たとえば、スマホアプリで料理を注文できる「Uber Eats」の開発にはPythonが使われています。
インターネット接続を前提としたスマホアプリの場合、Webアプリと同様にサーバー側のバックエンドプログラムが必要です。バックエンドプログラムの開発にPythonが採用されるケースも少なくありません。
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6.デスクトップアプリの開発
AIやWebアプリに比べるとマイナーですが、デスクトップアプリも開発できます。デスクトップアプリとは、パソコンにインストールして使うアプリのこと。前述のKivyなどは、デスクトップアプリの開発にも対応しています。
たとえば暗記帳アプリ「Anki」は、Pythonで開発されているデスクトップアプリの代表例です。
また、デスクトップアプリは自分のパソコンでも使えます。そのため、デスクトップアプリを自作して面倒なパソコン作業を効率化することも可能です。
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7.組み込みアプリの開発
機械の内部に組み込んで動作を制御する「組み込みアプリ」の開発にも、Pythonが使われることがあります。組み込みアプリは、家電製品や製造機械などを動かすうえで欠かせません。
組み込みアプリ開発では、機械内部のコンピューターが理解できる形により近く、動作が高速な「C言語」や「C++」がポピュラーです。しかし、文法がシンプルで使いやすいPythonが採用されるケースもあります。
また、「Raspberry Pi」というIT教育向けの小型コンピューターには、Pythonが標準搭載されています。そのため組み込みアプリ開発の基礎をRaspberry Piで学ぶ場合、使いやすいPythonは選択肢の1つです。
8.ブロックチェーン技術の開発
Pythonは、「ブロックチェーン」のような先端技術の開発にも使われます。ブロックチェーンとは、データを細かいブロックに分割して保存し、安全にデータを管理する技術のことです。
ブロックチェーンはセキュリティ性に優れており、仮想通貨の基盤となっていることでも有名です。
Pythonは、ブロックチェーンに欠かせないハッシュ化(データの変換)を標準機能で実現できます。また比較的習得しやすいため、高度なブロックチェーン技術を開発するうえでのハードルを大幅に下げてくれるでしょう。
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ほかの言語に比べPythonが不得意なこと
ここまでPythonでできることを紹介してきました。Pythonは汎用性が高く、今後の需要も見込める言語ということが理解できたのではないでしょうか。
しかし、Pythonにも不得意なことがあります。具体的には、次の2つです。
- 速度が重視される分野の開発
- 開発ツールがあまり多くない分野の開発
Pythonの処理速度はあまり高くありません。プログラムの実行時に、コンピューター向けの言葉(機械語)に変換する処理が生じるため。たとえば、高速な動作が求められる組み込みアプリ開発などは、得意とはいえません。
また、Pythonの開発に役立つツールの豊富さは、開発分野によって差があります。スマホアプリやデスクトップアプリの開発に使えるツールはそれほど多くないため、これら分野の開発では選択肢が限られる点に注意しましょう。
なお、上記の開発分野に興味がある場合、次のようなプログラミング言語がおすすめです。
開発分野 | おすすめ言語 |
組み込みアプリ開発 | C言語/C++ |
スマホアプリ開発 | 【iOS向け】Swift 【Android向け】Java/Kotlin |
デスクトップアプリ開発 | 【Windows向け】C# 【macOS向け】Swift |
このように、Pythonはすべての開発分野に特化しているわけではありません。Pythonを学ぶべきかを判断するうえでも、Pythonの不得意なことも頭に入れておきましょう。
次の記事では、Pythonのメリット・デメリットを紹介しているので、あわせて参考にしてください。
→ Pythonのメリット・デメリットを簡潔にまとめてみた【初心者必見】
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Pythonの特徴
PythonはWebサイトやスマホアプリ、AIなど幅広いシーンで利用される言語です。そんなPyhonには、次のような特徴があります。
- コード記述がシンプル
- 動作確認が簡単
- フレームワークやライブラリが豊富
Pythonの最大の魅力は、コード記述がシンプルな点です。例えば、「Hello World!」と文字列を表示させるプログラムをJavaと比較すると次のようになります。
【Java】
import java.util.*;
public class Main {
public static void main(String[] args) throws Exception {
System.out.println("Hello World!");
}
}
【Python】
print("Hello World!")
上記のとおりPythonは圧倒的にシンプルなコード記述ができるので、初心者でも学びやすいです。
また、インプリンタ言語でもあるので動作が早く、動作確認を簡単に行えます。Djangoに代表されるフレームワークも多いため、コード記述のシンプルさも相まって開発効率を高められるメリットもあります。
Pythonの特徴をより詳しく知りたい人は、下の記事や動画を参考にしてください。
→ Pythonとは?特徴やできること、活用例をわかりやすく簡単に解説
前提として、プログラミング言語は「コンパイラ型」と「インプリンタ型」に分けられます。それぞれの違いは、機械語への翻訳をプログラム実行時に「全体を一気に変換する」か「一行ずつ変換するか」という点です。
多くのプログラムは人間でも理解しやすいように英語や数字が組み合わさっていますが、プログラムを実行するコンピューターは数字の「0」と「1」を組み合わせた機械語しか理解できません。
そのため、実行時には記載されたプログラムを機械語に変換したうえで、実行しているのです。
「コンパイラ言語」は実行時に記載されたプログラムを一気に翻訳したうえで実行します。全体を記述しないと実行結果を確認できない点はデメリットですが、コード記述が長い場合は一気に翻訳できる分、スムーズに動作できるメリットがあります。
一方でPythonのようなインプリンタ言語は、機械語への翻訳を1行ずつ実行するため、プログラムが記述途中でも実行結果を簡単に確認可能です。
プログラムが正しく動作しているか確認しながら記述できるので、開発効率を高められます。ただし、実行するコードが長いほど機械語への翻訳に時間がかかるため、大規模開発には向いていない弱点もあります。
インプリンタ言語であるPythonは、中規模くらいのシステムや処理速度が求められない開発に適した言語です。
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Pythonは身につけるべきなのか
結論、これからプログラミングを学びたい人は、Pythonを身につけるべきです。具体的には、次のようなニーズを持つ人は、Pythonの習得を目指すのがおすすめです。
- AIやWebアプリを開発してみたい
- 挫折することなくプログラミングスキルを身につけたい
- 将来性の高さでプログラミング言語を選びたい
開発ツールの豊富なAIやWebアプリは、Pythonの得意分野です。これらの開発に興味がある人にPythonは向いています。また、挫折の不安を感じるプログラミング初心者は、文法がシンプルなPythonを選ぶとリスクを減らせます。
そしてPythonは、さらなる需要の拡大が予想されるAI開発で圧倒的な人気を持つ言語です。そのため、将来性の高さでプログラミング言語を選びたい人にぴったりと言えます。
ただし、なかには「Pythonはやめとけ」といった噂や意見も存在します。下の記事で「やめとけ」と言われる理由を詳しく解説しているので「否定的な意見も確かめてから学ぶか決めたい」という人はぜひ参考にしてください。
→ Pythonはやめとけと言われる3つの理由!習得するメリットも紹介
今度もPythonの将来性は高い
先にて軽く触れたとおり、Pythonの将来性は今度も高いといえます。事実、Pythonはプログラミングの人気をはかる国際的な指標である「TIOBE Index(2024年7月時点)」にて、1位を獲得しています。
TIOBE Indexはソフトウェア管理サービスなどを手掛けるTIOBE Softwareが毎月発表している指標です。GoogleやAmazon、Wikipediaなどにおける言語名の検索数をもとにランキングを作成しています。
多くの人が検索している点から、Pythonは注目度の高いプログラミング言語だというのがわかるのです。
また、総務省の調査によると、今後AI関連の市場規模は右肩上がりに成長すると予想されています。
事実、近年ではChatGPTなどのAIツールや画像生成AIに関する多くのサービスが展開されています。Pythonは人工知能の開発に用いられる言語であるため、AI関連市場の拡大に伴って使用頻度も高まると考えられるでしょう。
Pythonの習得は年収増加につながる
年収増加の観点からも、Pythonは習得すべきです。
経済産業省「我が国におけるIT人材の動向」によると、Pythonスキルを活かせる職種の最高提示年収は次のとおりでした。非常に高い年収を提示する企業も存在するため、スキルを磨けば高年収も夢ではありません。
また、求人ボックスのデータでは、AIエンジニアの平均年収は約600万円程度とわかります。
国税庁の「令和4年民間給与実態調査」によると日本の平均年収は458万円なので、AIエンジニアは平均よりも大きく稼げる職種と言えるでしょう。
Pythonスキルを身につければ上記のような職種に転身できる可能性があるため、高収入を目指したい場合にはとくにおすすめです。
Pythonを専門に扱うITエンジニアの年収についてより詳しく知りたい人は、次の記事や動学を参考にしてください。
→ Pythonエンジニアの年収を職種別に比較!高収入の理由も紹介
初心者からでもPythonは学びやすい
次の理由から、Pythonは初心者からでも学びやすい言語といえます。
- コードがシンプルでわかりやすい
- ライブラリなどツールが多い
- 入門書や入門サイトが豊富
前述のとおり、Pythonは文法がシンプルなため、初心者でも理解が容易です。また、特にAI開発やWebアプリ開発に便利なツールが豊富にあり、初心者でも少ないコードで多くの機能を実現できます。
さらに、長年の歴史を持つPythonには多くの優れた教材があり、学習環境が整っています。そのため、プログラミングスキルを身につけたい初心者にとって、Pythonはぴったりの言語です。
事実、弊社が現役エンジニア100名を対象に実施した調査でも、Pythonは「未経験者が最初に学ぶべきおすすめの言語」で2位でした。
プログラミング学習を始めたい人はPythonの学習から始めてみましょう。
Pythonを学ぶには
ここからは、Pythonの学習方法を、2つにまとめて解説します。
独学で学ぶ
独学でのPythonで活用できる教材はいくつかありますが、それぞれ特徴が異なります。
独学は自分のペースで気軽に学習を進められる一方、自分で課題を解決しなければいけなかったり、応用的な内容が学習しにくかったりとデメリットもあります。
学習サイトや本、YouTubeを併用して学習するのがおすすめです。
プログラミングスクールで学ぶ
プログラミングスクールに通うのも、Pythonを学ぶ方法の1つです。
実のところ、プログラミング学習に挫折する独学者は多くいます。事実、弊社の調査では
- 不明点を聞ける環境になかった
- エラーが解決できなかった
- モチベーションが続かなかった
などの理由から、87.5%が「プログラミング学習で挫折や行き詰まりを経験した」と回答しています。
いざ独学でPythonを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「プログラミングスキルを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな…」とPythonの習得自体を諦めかねません。
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今回は「Pythonでできること」をメインテーマに、次の5点についてお伝えしました。
Pythonは汎用性が高く、さまざまな分野・用途に使えます。文法もわかりやすく、プログラミング初心者がこれから学ぶのにおすすめの言語です。
とはいえ、プログラミングに慣れていないと挫折のリスクは少なからず生じます。挫折なくスムーズにPythonスキルを身につけたい場合は、スクールの利用も考えましょう。
なお、Pythonスキルを独学で身につけたい人は、次の記事をぜひ参考にしてください。
→ Pythonを独学するには?初心者におすすめの勉強法・教材・本を紹介
本記事の解説内容に関する補足事項
本記事は100種類以上の教材を制作・提供する「侍テラコヤ」、4万5,000名以上の累計指導実績を持つプログラミングスクール「侍エンジニア」、を運営する株式会社SAMURAIが制作しています。
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この記事の監修者
フルスタックエンジニア
音楽大学卒業後、15年間中高一貫進学校の音楽教師として勤務。40才のときからIT、WEB系の企業に勤務。livedoor(スーパーバイザー)、楽天株式会社(ディレクター)、アスキーソリューションズ(PM)などを経験。50歳の時より、専門学校でWEB・デザイン系の学科長として勤務の傍ら、副業としてフリーランス活動を開始。 2016年、株式会社SAMURAIのインストラクターを始め、その後フリーランスコースを創設。現在までに100名以上の指導を行い、未経験から活躍できるエンジニアを輩出している。また、フリーランスのノウハウを伝えるセミナーにも多数、登壇している。