こんにちは、Kosei(@kay_diacc2)です!
近年人気プログラミング言語ランキングで常に上位をキープする「Python」について、初心者の方でも理解できるよう解説しています。本記事は下記の内容が網羅されています。
- Pythonとは何か?
- Pythonを用いてできること
- Pythonで実装されたアプリケーション・事例
- Pythonの学習方法
- Pythonプログラミングスキルを活かせるお仕事
Pythonとは

Pythonは1991年に開発されたオープンソースで運用されているスクリプト言語です。近年人気の高い分野であるAI開発をはじめ、業務効率化・自動化(RPA)用途やアプリケーション開発に至るまで様々な用途で利用できる言語となっております。
さまざまな用途のプログラムを作成できる汎用性があること、初心者にも分かりやすいプログラム記述形式であることから、近年最も人気の高いプログラミング言語の1つと言えます。
Pythonを使って実現できること

Pythonを用いて実現できることを上図に9つ示します。それぞれで具体的にどのようなことができるのか見ていきましょう!
人工知能・AI(機械学習・深層学習)
特徴
近年最も注目度の高い分野と言っても過言ではないAI(人工知能)開発の分野でPythonは開発促進の起爆剤として活用されています。人工知能開発用のライブラリが豊富であること、学術分野でPythonが広く利用されていることもあることからコミュニティが非常に大きいことが理由として挙げられます。
人工知能(AI)開発プログラミング言語=Pythonと言っても過言ではないでしょう。
米GAFA(Google, Amazon, Facebook, Apple)がこぞって人工知能分野に多額の投資をしているのも有名ですね。今後とも続くAIブームは続くと予想されます。
Pythonを用いたAI開発スキルが身につくと、例えば下記のような技術・アプリケーションを作成できるようになります。
画像認識・物体検出

身近な例では「カメラの顔認証機能」やコロナ対策のための体温測定機器に搭載されている「人物検知機能」もAIの技術が活用されています。
音声認識・自然言語処理

人工知能開発向けPythonライブラリ

Pythonプログラミングの特徴として、Pythonで動くパッケージとして用意された「ライブラリ」というものを呼び出してコーディングしていくのが特徴的です。Pythonには人工知能開発に特化した豊富なライブラリが準備されており、その中でも下記がよく利用されています。
Pythonライブラリ名 | 用途 |
---|---|
scikit-learn | 機械学習モデル開発 |
TensorFlow | 深層学習モデル開発(2015年Google社が開発) |
Keras | 深層学習モデル開発(Tensorflowよりも直感的) |
PyTorch | 深層学習モデル開発(2016年旧Facebook社が開発) |
当サイトでは人工知能プログラミングのノウハウを多数配信しております。ぜひこちらをご覧下さい。
データ処理・分析
特徴
Python最大のメリットは前述した人工知能開発用ライブラリが豊富であることです。人工知能を開発するには、AIに学習させるための「データ」が必要であり、性能の高いAIを開発するには「データ処理や加工」というプロセスが非常に重要です。
Pythonでは科学計算を実行するライブラリも非常に豊富に揃っています。そのため、人工知能に限らずあらゆるデータ処理・分析・統計解析を応用が可能です。近年IT業界でホットな話題である「ビッグデータ解析」においてもPythonの科学計算ライブラリは広く利用されています。
科学的計算処理をサポートする有名なPythonのライブラリとしては下記のようなものがあります。
データ処理・分析向けPythonライブラリ
Pythonライブラリ名 | 用途 |
---|---|
Numpy | 科学計算用・配列や行列演算が可能 |
Pandas | 科学計算・データ加工用途で利用 |
OpenCV | 画像・動画データ処理に特化 |
Pillow | 画像データ処理に特化 |
mecab | 文章・テキストデータ等の自然言語処理に特化 |
NLTK | 文章・テキストデータ等の自然言語処理に特化 |
genizm | 文章・テキストデータ等の自然言語処理に特化 |
データ可視化(データビジュアリゼーション)

特徴
Pythonでは処理・加工済みのデータを用いて多様なグラフや表を表現できます。これをデータビジュアリゼーションと呼び、人工知能の分野を初め、マーケティングや財務分析等様々な分野に適用されています。
近年では自動で分析レポート・報告書を作成する等「自動化(RPA)とデータビジュアリゼーションを組み合わせる」ようなこともされています。データビジュアリゼーションは使いこなせると非常に役立つ技術です。Pythonを学習する上では身につけたい上位スキルの1つと言えますね。
データ処理・分析向けPythonライブラリ
データ可視化に用いられる代表的なPythonライブラリとして下記があります。
Pythonライブラリ名 | 用途 |
---|---|
matplotlib | 折線・棒グラフ等基礎的なグラフからヒストグラム、3D散布図等の統計的なグラフまで表現可能 |
seaborn | matplotlib同様の可視化ライブラリ。デザイン性に優れたグラフを描けるのも特徴的。 |
データ収集自動化(Webスクレイピング・データベース操作等)
特徴
データ収集には、「Web上のデータを収集するWebスクレイピング」「データベース上のデータを収集するSQL操作」や「CSV・Excel上のデータを収取するファイル操作」の3つが大きく分けて存在します。Pythonプログラミングを通じてこれら3つとも実現することが可能です。
WebスクレイピングとはWebサイトのHTMLからデータを抽出する技術を指します。近年「Web上のデータを有効活用する」動きも盛んなため、「Webデータ収集の効率化・自動化」という分野が注目されています。人が手作業でWeb情報を収集するのはなかなか手間がかかります。その課題を解決するためにPythonでWeb情報収集を自動化しようというのが目的です。例えば下記例のようにWebスクレイピング技術は利用されます。
事例

【Web情報解析の自動化】「Webスクレイピングとは」概要や法律課題まで徹底解説
Webサイト上のデータを収集し、企業のマーケティング活動等に活かせるスクレイピング技術。とても便利な反面、法律面での注意点がいくつかあります。本記事では、Webスクレイピングとは何か?ご紹介します。加えて、Webスクレイピングの利用用途及び法律やコンプライアンス面で注意すべき点について図解も交えて詳しくご紹介します。
Webデータ収集向けPythonライブラリ
Webスクレイピングを行うためのPythonライブラリは下記が有名です。
Pythonライブラリ名 | 用途 |
---|---|
BeautifulSoup | WebサイトのHTMLデータを抽出 |
PyQuery | WebサイトのHTMLデータを抽出 |
Selenium | Webスクレイピングに応用できる他、ブラウザ操作の自動化にも応用可能 |
本記事では、Webスクレイピングの学習におすすめの教材についてもご紹介しています。
Office系アプリの操作自動化
特徴
Pythonを用いると、我々が日頃から利用するMicrosoft Office(Word, Excel, PDF, Outlook等)の操作を自動化することもできます。
特に注目度の高い用途は「Excel操作自動化によるレポート作成・財務管理・マーケティング報告書管理」や「メール送信の自動化によるメルマガ配信、受信メール解析による自動応答」でしょう。以下それぞれのPython活用例を載せます。
Excel操作をPythonで自動化でできること

【Excel×Python操作】エクセル作業で自動化できること徹底解説・業務効率化入門
「Excel作業を自動化したいが、Excelのどんな操作をPythonで自動化できるのか分からない」本記事ではこの疑問に答えます。まず、Pythonでの操作可能範囲を示した後、具体的なExcel作業効率化事例を紹介。
メール作業をPythonで自動化でできること

【RPA】メール確認・メルマガ配信業務の自動化・マーケティングオートメーションの実現方法を徹底解説
面倒なメール作業をRPAで自動化したいが方法が分からない。そもそもメール作業の何が自動化できるか分からない。本記事では、このような疑問に答えます。また、メールマーケティング・マーケティングオートメーション(MA)の実現方法も詳しくご紹介しています。
Office系アプリの操作自動化を可能にするPythonライブラリ
Office系アプリの操作の自動化できるライブラリとして下記があります。
Pythonライブラリ名 | 用途 |
---|---|
openpyxl | Excel操作の自動化 |
imtplib | Outlook等メールソフトの送信操作 |
imapclient | Outlook等メールソフトの解析 |
python-docx | Word操作の自動化 |
PyPDF2 | PDF操作の自動化 |
ブロックチェーン開発
特徴
Pythonはブロックチェーン開発にも応用されています。ブロックチェーンプラットフォームを開発することで、仮想通貨等のデジタル資産のやり取り(トランザクション管理)に加え、デジタル通貨の送金・決済等がインターネットを介して自由に行えるようになります。
ブロックチェーン開発におけるコア技術として通貨・資産等の「所有権やトランザクションを記録できる」ことが特徴的です。この技術を用いることで、ブロックチェーン上に資産所有者識別番号を発行できるようになり、資産管理・日々紙ベースで行われている契約業務の管理、不動産管理に至るまで応用できるようになります。
ブロックチェーン開発向けPythonライブラリ
ブロックチェーンプラットフォームを開発するためのPythonライブラリとして下記が有名です。
Pythonライブラリ名 | 用途 |
---|---|
VIPOOL | ブロックチェーン上でのトランザクション管理 |
hashib | 上記同様トランザクション管理・Web通信 |
ゲーム制作
特徴
Pythonを用いて簡易的な2Dや3Dのゲーム制作もできます。Unity等の台頭でPythonベースのゲームを制作している企業はあまり多くないのが現状ですが、簡易なゲームであれば、Pythonでもすぐに開発できるメリットがあります。
ゲーム開発に興味がある方であれば、ゲーム開発過程を通じて基礎的な文法やコードを覚えていくのもありかもしれませんね。
ゲーム制作向けPythonライブラリ
Pythonによるゲーム制作の特徴としてゲームエンジンというゲーム開発用プラットフォームを構築して開発することです。それを支援するライブラリが下記になります。
Pythonライブラリ名 | 概要 |
---|---|
PyGame | ゲーム開発で最も利用されるライブラリ |
Kivy | PyGameと同様レベルのゲーム開発を実現できる |
cocos2D | 2Dゲーム開発として利用 |
Panda3D | 3Dゲーム開発として利用 |
tkinter | GUIアプリを作成するために利用 |
Webアプリ・デスクトップアプリ開発
特徴
PythonでWebアプリやデスクトップアプリを開発できるのも魅力的な要素の1つです。例えば、人工知能を日々の業務や生活で利用するためにWebアプリを開発することが多い印象です。人工知能とWebアプリをPythonという同じ言語で実装できると、後々のアプリメンテナンスや改修が楽になるためです。
Webアプリ・デスクトップアプリ向けPythonライブラリ
代表的なPythonベースのフレームワークとして下記があります。
Pythonベースのフレームワーク | 用途 |
---|---|
Django | 最も機能的なWebアプリ開発フレームワーク。画面やデータベース設計まで幅広く機能が踏襲されている。 |
Flask | シンプルなWebアプリ開発向け。Djangoほど機能面は充実していないものの直感的に開発可能。 |
Bottole | シンプル・軽量なアプリ開発向け。機能が絞られているため、処理スピード重視のアプリ開発に利用。 |
Plone | 企業向けのCMS(Contents Management System)開発向け。 |
Tkinter | デスクトップアプリ開発向け。使い勝手が良く初学者でも分かりやすい。 |
Kivy | デザイン性に優れたデスクトップアプリを開発したい時に有効。 |
pyinstaller | Windowsのexeファイルとして実行するために利用 |
cx_Freeze | Mac OS用Appファイルとして実行するために利用 |
この中でもDjangoおよびFlaskが特に人気のフレームワークとして位置付けられています。それぞれのおすすめ学習教材についても以下でご紹介していますため、合わせてご覧下さい。
スマホアプリ(Android)開発
現実なところ、Pythonではスマホアプリの開発を苦手としています。AndroidおよびiOSアプリどちらを開発するにおいても、Pythonライブラリが多くないためです。そのため、AndroidアプリはKotlin、iOSアプリはSwiftで開発されることが多いです。
Pythonでもスマホアプリが開発不可能ということではなく、Android限定で開発することができます。kivyというライブラリを用いてスマホアプリ開発が可能です。
Pythonを使って作成されたアプリケーション事例

Pythonベースで開発されたアプリケーションについて紹介します。上図を見てみましょう。Pythonは私たちが日頃から活用しているアプリケーションにも広く導入されているのが分かります。
以下アプリケーション別にPythonの導入用途を見ていきましょう!
アプリケーション | サービス概要 | Python適用事例 |
---|---|---|
Netflix | オンライン動画配信サービス | おすすめ動画のレコメンド機能 |
Dropbox | ファイルストレージサービス | デスクトップアプリ開発 |
YouTube(Google) | 世界最大の動画視聴サービス | 人工知能・Webアプリ開発 |
動画・写真投稿SNS | 人工知能・Webアプリ開発 | |
Amazon | 世界最大のEコマース | Cloud構築・AIサービス |
コンテンツ共有メディア | 人工知能・Webアプリ開発 | |
Uber | 乗車シェアリングサービス | データ処理・科学計算 |
Spotify | 音楽配信サービス | おすすめ音楽のレコメンド機能 |
世界最大のSNS | 人工知能・Webアプリ開発 | |
Stripe | オンライン決済サービス | 人工知能・Webアプリ開発 |
【初学者向け】Pythonプログラミング学習方法と始め方

初心者向けのPython学習方法として「書籍」「動画」「プログラミングスクール」「オンライン学習サイト」の4種類が挙げられます。
オンライン学習サイト(PyQ)
代表的なオンライン学習サイトとしては「PyQ」「Progate」「ドットインストール」があります。その中でもPython特化の充実したコンテンツを提供している「PyQ」が学習にはお勧めであり、それをご紹介したいと思います。
PyQ

公式HP:https://pyq.jp
- Pythonを専門としたオンライン学習サイトであり、月額制で全講座が受講可能。
- 月額3040円と有料だが、書籍1冊分の値段から始められる。
- Pythonプログラミングのコンテンツが非常に充実している。
- 手を動かしながらの学習を重要視されているため、学習定着率も高く、楽しく学ぶべる。
動画学習(Udemy, YouTube)
動画でPythonプログラミングスキルをアップしたい方は「YouTube」か「Udemy」がおすすめです。YouTubeはご存知の通り世界最大の動画配信サービスですね。Pythonプログラミングに関する多くの動画もアップロードされています。
一方でYouTubeの場合、Pythonプログラミングを体系的に学びずらいというデメリットもあります。学習したい内容を体系的に学習するのであれば、Udemyのような教育動画配信プラットフォームを活用するのがおすすめです。
Udemy

- 米国シリコンバレー発祥、世界最大級のオンライン学習プラットフォーム
- Python関連講座も数多く用意されている(Pythonだけで約1000件以上)
- 最新講座が日々アップデートされるため、技術進化が著しい人工知能・AI系やビッグデータの最新情報を取り入れることができる
以下初学者向けのお勧め動画をピックアップしてみました。是非ご参考下さい。
カテゴリ | 特徴 | 講座名 |
---|---|---|
AI | 機械学習を学ぶならこれ!AI開発に必要なスキルを学習できる | 【世界で74万人が受講】基礎から理解し、Pythonで実装!機械学習26のアルゴリズムを理論と実践を通じてマスターしよう
![]() |
Webアプリ開発 | Webアプリ開発フレームワーク「Django」を学習できる | 最新版:Python + Django3 Djangoを基礎から応用まで、アプリケーション開発マスターpython付き
![]() |
ブロックチェーン開発 | ブロックチェーン開発における最先端のスキルを学習できる | 現役シリコンバレーエンジニアが教えるPythonで始めるスクラッチからのブロックチェーン開発入門
![]() |
プログラミングスクール(Aidemy, TechAcademy, テックキャンプ)
学習方法の中で費用としては割高ですが、学習効率・学習サポート充実度の面で一番優れており、確実にスキルアップが見込めるプログラミングスクールについて、その中でもPython学習に特化したコースを受講できるおすすめスクールをピックアップしました。数あるプログラミングスクールの中で厳選した3つのスクールを今回ご紹介します。
スクール名 | Python対象講座 | 受講形態 | 料金 |
---|---|---|---|
Aidemy | AIアプリ開発講座 データ分析講座 自然言語処理講座 | オンライン | 528,000 ~ 1,078,000円 |
TechAcademy | Pythonコース AIコース データサイエンスコース | オンライン | 163,900 ~ 339,000円 |
テックキャンプ | AI(人工知能)入門 | 教室(東京, 名古屋,大阪) オンライン | 21,780円(初月無料) 217,800円(入会費用) |
Aidemy

公式ホームページ:https://aidemy.net
- オンライン型プログラミングスクール
- AIスキルを本気で身につけたいなら非常におすすめ
- 最先端のAI ・データ分析領域の知識・プログラミング手法が学習できる
- 講座のカスタマイズもできるため、好きな分野を集中して学習可能
- 8日以内であれば全額返金保証もあり
受講期間 | 料金(税込) |
---|---|
3ヶ月プラン | 528,000円 |
6ヶ月プラン | 858,000円 |
9ヶ月プラン | 1,078,000円 |
- 国からも支援されている信頼あるスクールです。
- そのため、条件を満たせば受講料の最大70%が給付金として還元されるみたいです。
講座名 | 概要 |
---|---|
AIアプリ開発講座 | 機械学習(画像認識)技術を用いたWebアプリ作成ができる講座を作成できる講座。データの取得から、機械学習モデル作成、Webアプリ実装に至るまでの一連のプロセスを学習できる。 |
データ分析講座 | Web上のデータ取得手法であるスクレイピング技術から、機械学習、時系列解析等を学習できる。応用課題ではデータ分析に必要なプログラミング手法を網羅的に学習できるのが特徴。 |
自然言語処理講座 | 機械学習、ディープラーニングと学んだ後、応用技術として自然言語処理を学習できる。課題ではTwitterデータの言語処理や株価予測モデルを作成できる。 |
TechAcademy

公式ホームページ:https://techacademy.jp
- オンライン型プログラミングスクール
- レベルの高い現役エンジニアが受講生に1人ずつ専属メンターとしてつく
- Pythonの基礎からAIやデータサイエンスが学習できる応用まで幅広いコースがある
- 1週間の無料体験あり
受講期間 | 料金 |
---|---|
4週間プラン | 社会人174,900円 学生163,900円 |
8週間プラン | 社会人229,900円 学生196,900円 |
12週間プラン | 社会人284,900円 学生229,900円 |
16週間プラン | 社会人339,900円 学生262,900円 |
講座名 | 概要 |
---|---|
Pythonコース | 文法基礎から機械学習モデル開発に至るまで幅広くPythonプログラミングを学習できる。 |
AIコース | 人工知能(AI)特化型のコース。AI構築に必要な機械学習・ディープラーニングの仕組みを網羅的に学習できる。 |
データサイエンスコース | データサイエンスをベースとする統計基礎・データ分析・機械学習モデル構築スキルを学習できる。 |
テックキャンプ

公式ホームページ:https://tech-camp.in
- 関東・中部・関西の教室とオンラインを両立したプログラミングスクール
- レベルの高い専属トレーナーがつき、マンツーマンで最適な学習プランを提案してくれる
- AI入門講座ではPythonの基礎からAIプログラミングに必要な知識が体系的に習得できる
- プログラミング受講者数・転職成功人数No1の実績のあるスクール
受講期間 | 料金 |
---|---|
月額料金 | 21,780円(初月無料) |
入会費用 | 217,800円 |
- 国(厚生労働省指定講座 専門実践教育訓練給付制度)からも支援されている信頼あるスクールです。
- そのため、条件を満たせば受講料の最大70%が給付金として還元されるみたいです。
講座名 | 概要 |
---|---|
AI(人工知能)入門 | Pythonの基礎文法に加え、機械学習やディープラーニング・データ解析手法を体系的に学習できる。 |
Pythonをよく使用する仕事
Pythonを利用した仕事は、年収ランキングにも上位で挙げられることもあり、日々需要が高まっていると言えます。Pythonで人工知能やWebアプリ開発する企業も増えたことから、求人数も増加傾向にあります。
Pythonを利用した仕事例として主に下記が挙げられます。
職種 | 仕事内容 |
---|---|
データサイエンティスト | 企業のデータ利活用コンサルティング・ビッグデータ解析・人工知能開発に至るまで幅広く担当 |
データベースエンジニア | Webアプリケーションのバックエンド開発・API開発等を担当 |
AI・機械学習エンジニア | 人工知能の技術を利用したアプリケーション・サービスを開発を担当 |
統計解析者・アナリスト | ビッグデータ解析等データ分析業務を主に担当。 |
最後に

お問い合わせフォーム
上記課題に向けてご気軽にご相談下さい。
お問い合わせはこちら