【初心者向け】Pythonとは？・できること9選・サービス事例・学習方法とスキルアップ・仕事への活用術まで徹底解説

こんにちは、DXCEL WAVEの運営者(@dxcelwave)です！

Python（パイソン）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。

【入門】Pythonインストール・プログラミング始め方ガイド｜必要な初期環境構築はこれ1つで完璧！

Pythonプログラミングをこれから始めたい方向けに「Anacondaを活用したPython環境のセットアップ方法」を解説します。

Pythonを使って作成されたアプリケーション事例

アプリケーション	サービス概要	Python技術・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
Instagram	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
Pinterest	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
Facebook	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

Pythonベースで開発されたアプリケーションについて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ね。後述ではこれらアプリケーションのように、Pythonで実現できることについて詳しく解説していきます。

【Python】利用イメージ・実現できること9選

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！

【Python】人工知能・AI（機械学習・深層学習）

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。

代表的なAI・機械学習タスク

Pythonを用いたAI開発といえば次のようなものが挙げられます。

主要なAI開発事項	概要
需要予測	「商品の売上」や「株価の将来的な値動き」を予測するAI開発
分類	正常なメールとスパムメールのように「AとB」を分類するAI開発
レコメンデーション	顧客の趣味嗜好やニーズを捉えた商品・サービスレコメンドAI開発
画像認識・物体検出	画像の特徴を捉えて物体を識別するAI開発
自然言語処理	AIチャットボット等のような文字を識別するAI開発
音声認識	SiriやAmazon Echoを代表とする音声認識AI開発

上記の開発事項を応用すると、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。

【スキル習得】人工知能・AI開発に用いるPythonライブラリ

Pythonプログラミングの過程には、目的別の部品として用意されたライブラリ（パッケージ）を呼び出してプログラムを構築していくという特徴があります。

Pythonには人工知能開発に特化したライブラリが多数用意されており、その中でも下記がよく利用されています。これらを柔軟に活用できるとAIエンジニアとしてのスキル習得にも繋がるはずです。

Pythonライブラリ	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)

【参考】AI・機械学習のおすすめ学習法

本記事ではAI・機械学習を勉強してスキルを高めたい方向けにおすすめの教材・サービスを紹介しています。併せてご覧ください。

【Python】データ処理・分析

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」というプロセスが欠かせません。Pythonはデータ処理・分析タスクも非常に得意としています。

データ処理・分析向けPythonライブラリ

Pythonでは科学計算を実行するライブラリも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・分析を極めたい方はこれらの使い方から確認してみると良いでしょう。

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

【Python】データ可視化（データビジュアリゼーション）

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。

データ可視化向け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「matplotlib」と「seaborn」があります。

Pythonライブラリ	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。

【Python】データ収集自動化

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。例えば上記例のようにWebスクレイピング技術は利用されます。

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

【参考】Webスクレイピングの学習におすすめな教材

本記事ではWebスクレイピングに関する記事を多数投稿しています。また、おすすめの学習教材についても言及しています。

【Python】Office系アプリの操作自動化

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活用例を見ていきましょう。

Excel操作をPythonで自動化｜実現できること

Pythonを経由してExcelを自動操作し、様々な用途に応用することが可能です。Pythonで自動操作できる範囲には次のようなものがあります。

• データの入力・編集作業
• Excelファイル以外からのデータ取込
• 手動で行っていた定型的なレポート作成
• 表計算・集計・グラフ作成・画像配置等の作業
• 複数人管理により複雑化していたファイル管理が一元化できる
• ヒューマンエラーの回避（誤字脱字等入力ミスが無くなる）

当サイトではPythonによるExcel操作の自動化手法について多数投稿しています。また、おすすめの学習方法についても言及していますため併せてご覧ください。

メール作業をPythonで自動化｜実現できること

仕事でのメール作業に費やす時間は、1日平均1時間以上と言われています。この時間を少しでも自動化できれば飛躍的に仕事の効率性も上がりそうですね。Pythonでは「受信メール解析」「メール送信」を代表とした様々な自動化手法が用意されています。

当サイトではPythonによるメール操作の自動化手法について多数投稿しています。

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

【Python】ブロックチェーン開発

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

【参考】仮想通貨の自動売買をPythonで実現してみる

当サイトではPythonを用いて仮想通貨の自動売買を実現する方法を多数紹介しています。Pythonの学習では、実際にモノを作ってみることこそスキル向上の近道と言えます。その点で仮想通貨の自動売買ツール作成を試みるのも良いかもしれません。

【Python】ゲーム制作

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

【Python】Webアプリ・デスクトップアプリ開発

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。Pythonでは人工知能を開発したり、様々なタスクを自動化することができます。ただ、それら人工知能・自動化プログラムをそのまま使うのは使い勝手が良いとは言えません。そこで、様々なPythonタスクを日々の業務や生活で容易に利用できるようにするためにWebアプリを開発するのです。

Webアプリ・デスクトップアプリ向けPythonライブラリ

Webアプリ・デスクトップアプリ作成に特化した様々なPythonベースのフレームワークが用意されています。以下、有名なフレームワークをご紹介します。

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。当サイトではDjangoに特化したWebアプリ開発記事を多数投稿しております。また、Djangoのおすすめ学習教材についても言及しているため併せてご覧下さい。

【Python】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。

【初学者向け】４つの代表的なPython学習方法

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。本記事ではその中でもスキル定着度が高いおすすめ学習方法について紹介していきます。

Python学習におすすめ｜動画・オンライン学習サイト2選

Python学習に最適！厳選したオンライン学習サイトを2つご紹介します。

PyQ™

Udemy

動画でPythonプログラミングスキルをアップしたい方は「Udemy」がおすすめです。

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	講座名
AI・機械学習	【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	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
Excel操作の自動化	【Python自動化】文系・非IT職もできるコピペプログラミング！Excel・Word事務作業オンライン秘書をつくる方法
Webスクレイピング	Pythonによるビジネスに役立つWebスクレイピング（BeautifulSoup、Selenium、Requests
ブロックチェーン開発	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

Python学習におすすめ｜プログラミングスクール4選

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
侍テラコヤ	Pythonコース	オンライン	月額1,980円 〜
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)

SAMURAI TERAKOYA(侍テラコヤ)

Aidemy

TechAcademy

テックキャンプ

【副業・転職】働きながらPythonを学習する方法

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。また、近年は副業・転職・フリーランス向けに、働きながらPythonを学習できる環境も整ってきています。

Pythonを活用する関連職種には次のようなもの挙げられます。

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。

副業で稼げるPython案件の探し方

当サイトでは副業で稼げるPython案件の探し方についても解説しています。併せてご覧ください。

副業で稼げるPython案件の種類・おすすめ案件紹介サービス5選｜フリーランス・データサイエンティスト必見

「Pythonの副業案件はどのような種類があるのか」「Python副業案件はどうやって探すのか」このような疑問にお応えします。

最後に

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