Pythonとは？特徴やできること・サービス例をわかりやすく解説

 

1. Pythonとは

Python（パイソン）とは、1991年に公開されたプログラミング言語で、近年特に人気を集めている言語の一つです。

AI・人工知能や機械学習などの開発で積極的に利用されている一方、わかりやすさや実用性の高さから、さまざまなWebサービス・アプリケーション開発にも活用されています。

Pythonは、プログラムの読みやすさ・分かりやすさだけでなく、実用性の高さの観点でもバランスがよいため、初学者はもちろん、現役エンジニアからの注目を集めています。

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2. Pythonの特徴5選

Pythonには文法がシンプルであることや開発が比較的簡単などの特徴がありますが、ここでは5つに絞って紹介します。

プログラミングの文法がシンプル

Pythonの最大の特徴は、文法がシンプルであることです。

つまり、Pythonの場合はほかの言語に比べて覚える量が少なく済み、コードを直感的に理解しやすいといえます。プログラミングは学習初期の挫折やつまづきをいかにして乗り越えるかが重要であり、この点でPythonは初学者向けの言語といえるでしょう。

また、Pythonは文法のシンプルさゆえに、「誰が書いても同じようなプログラムになる」という特徴もあります。コードの可読性の高さはメンテナンスのしやすさに直結するため、システムの改修にかかる時間の削減にもつながるでしょう。

一般的なプログラミング言語においては、同じ機能を実装する場合でもさまざまな記述が可能で、書き方次第で読みにくいコードになってしまいます。Pythonはシンプルでわかりやすいプログラムを書きやすいことから、利用されるシーンの幅が広いものと推測されます。

豊富なライブラリで開発が比較的簡単

Pythonには、ライブラリと呼ばれる開発に必要なキット・パーツが豊富に用意されているのも大きな特徴です。

具体的には、以下のようなライブラリはPythonでサービス開発などをする際によく使われています。
 

• ・数値計算用ライブラリ：NumPy

  ・機械学習（AI）用ライブラリ：TensorFlow

  ・Web開発用ライブラリ：Django

  ・データ自動収集用ライブラリ：Scrapy

ライブラリが充実していることで、Webサービスの開発などを1からコードを書いて進める必要がなくなり、時間や人的コストの削減につながります。

たとえば、一般的なWebサービスであれば、少なくともユーザー登録・ログイン・ログアウト機能が必要です。これらをゼロベースで開発するのはかなり大変で、開発の段階でミスをすると、ログインできないWebサービスになってしまう可能性もあります。

そこでライブラリを活用することで、上記のような機能の開発作業を大幅に削減可能です。また、ライブラリは無料で提供されており、定期的なアップデートによってさらに便利になっていく好循環も生まれます。その結果、サービスの本質的な部分の開発に注力でき、よりよいサービスの展開にもつながるでしょう。

AI開発や機械学習に適している

Pythonの特徴として、AI開発や機械学習に適している点も挙げられます。

AI開発や機械学習に適しているのも、豊富なライブラリのおかげです。たとえば、AI開発向けのライブラリであるTensorFlow（Googleが提供）には、画像認識や音声認識といった機能が搭載されています。

画像認識や音声認識技術を1から開発するのは莫大な時間とコストがかかるものの、TensorFlowを使えば技術的な処理を理解できなくても各機能を簡単に実装可能です。

プログラミング言語であるPythonと各種ライブラリを適切に組み合わせることで、AI開発や機械学習などの技術領域も比較的簡単に扱えるのが大きな魅力といえるでしょう。

動作を簡単に確認できる

Pythonの特徴として、記述したコードの動作を簡単に確認できる点も挙げられます。

プログラムの実行方法には、大きく以下の2種類があります。
 

• ・コンパイラ型：プログラム実行間前に機械語への変換が必要

  ・インタプリタ型：プログラム実行前の変換作業が不要

プログラミング言語はいずれも同じようなコードを記述していますが、プログラムの実行においては、「0」「1」を組み合わせた機械語への変換が必要です。

Pythonの場合、この変換作業が不要なインタプリタ型に該当します。そのため、記述したコードはプログラム実行時に1行ずつ機械語に変換され、エラーが出るまで実行できるという特徴があります。

プログラミング初学者にとってエラーの解消は大きな壁になるため、Pythonは動作を簡単に確認できる点においてもおすすめです。

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無償で利用できる

Pythonはコードがすべて公に公開されるオープンソースであり、誰でも無償で商用利用できるのも特徴として挙げられます。

利用時のコスト削減はもちろん、導入までのハードルを下げられる意味においても利用するメリットは大きいでしょう。

無償で利用できるからこそ利用者も増えやすく、開発されるサービスの数や種類も増えていき、開発がさらに活発化していく好循環が生まれているといえます。

3. Pythonを学ぶメリット

Pythonには、汎用性が高くて学びやすいなどのメリットがあります。ここでは、Pythonを学ぶメリットを3つ紹介するので、学習を始めようか検討している人は参考にしてください。

比較的学びやすい

Pythonはほかのプログラミング言語に比べて学びやすいという点で大きなメリットがあります。
 

• ・文法がシンプルでわかりやすい

  ・豊富なライブラリ

  ・インタプリタ型言語

上記の特徴からもわかるように、学習の進めやすさからプログラミング初学者に最適です。

また、学習者も多いため、インターネット上にはさまざまな学習リソースや情報源があり、つまづいたときの参考になる情報にアクセスしやすい点もメリットといえます。

さらに、日本語で書かれたドキュメントや解説記事・参考書籍も豊富にあるため、学びやすさで選ぶならPythonは特におすすめです。

汎用性が高い

Pythonを学ぶメリットとして、汎用性の高さも挙げられます。
 

• ・Webサービス・アプリケーションの開発

  ・AI開発

  ・機械学習

  ・データ分析

  ・データの自動収集

「Python＝AI開発の言語」というイメージかもしれませんが、上記のように利用の幅が広く、学んだ際の使い勝手のよさはPythonならではです。

後述する苦手な領域こそあるものの、プログラミング言語を組み合わせれば対応可能であり、言語単体としての汎用性の高さで考えると、Pythonは優位性のある言語といえます。

市場価値を高めやすい

エンジニアのなかでも、Pythonを扱える人材は希少価値が高い傾向にあるため、市場価値を高めやすい点でも学ぶメリットがあります。

特に、AI開発や機械学習領域は市場が急成長しているため、Pythonはプログラミング言語のなかでも比較的ニーズの高い言語です。

希少価値が高いうえに需要も拡大している背景を踏まえると、Pythonを学ぶメリットは大きいといえるでしょう。

4. Pythonでできること

Pythonでは、AI開発はもちろん、データ処理や分析・自動収集なども行えます。ここでは、Pythonでできることを4つにわけて解説するので、自分がどのような仕事をしたいか考える際の参考にしてみてください。

データの処理・分析

Pythonは、先述した数値計算用ライブラリであるNumPyなどがあるため、高度なデータの処理や分析が可能です。

一般的に、高度な数値計算には多次元配列の演算処理などが必要ですが、ライブラリのおかげでPythonでも処理ができます。さらに、matplotlibというグラフ描画用のライブラリを利用すれば、処理したデータの図示も簡単です。

これらのライブラリは現に多くの研究機関で用いられており、一般的な表計算ソフトなどとは比較にならない高度さを誇っています。

大学における実験結果の処理や統計処理などにおいてエクセルを使用するケースは多いですが、Pythonに作業を置き換えることも可能です。その結果、作業効率の大幅アップも期待できるでしょう。

AI開発においてPythonが重宝される背景には、データ処理や分析に強みがある点も関係しています。

データの自動収集

Pythonができることとして、スクレイピングと呼ばれるデータの自動収集もあります。

高度に情報化した社会のなかで、特定の条件を満たす情報だけを手動でピックアップするのは簡単ではありません。世の中のトレンドを掴んだり分析したりするのも、人力で行うのは手間がかかりすぎるうえに、作業者の思い込み・バイアスが入る可能性もあるでしょう。

この点、データを自動収集できれば、作業時間を大幅に短縮できるのはもちろん、分析結果に思い込みが入る余地もありません。

Pythonならスクレイピングを比較的簡単に実装できるため、機能として覚えておきましょう。

ただし、扱いに慣れていないうちにスクレイピングを行うと、サーバーに過剰な負荷をかける可能性があるため注意が必要です。練習として試してみたい場合は、自分が管理するブログサイトなど、迷惑がかかりにくいサービスで実行してみてください。

AIの開発

Pythonでできることとして最もイメージされるのが、AIの開発や研究です。

先ほど解説したように、Pythonにはさまざまなライブラリが用意されており、AI開発や研究に欠かせない数値計算も問題なく対応できます。

前提として、AIの開発や研究にはプログラミング言語の理解・習得だけでなく、統計学や数学に関する専門的な知識が欠かせません。言語以外に求められる知識の量や幅も異なりますが、専門性の高さゆえに市場価値を高めやすい点は理解しておきましょう。

AIの開発や研究だけでなく、Pythonはブロックチェーン技術などの先端IT領域でも活用されています。Pythonが備える豊富なライブラリによって開発の幅や拡張性も広がり、技術者がPythonを利用することでライブラリがさらに充実している側面もあり、最先端技術に触れたい人はPythonを学ぶとよいでしょう。

Webサービスやアプリケーション開発

PythonはさまざまなWebサービスやアプリケーション開発においても頻繁に利用されています。

コードの可読性に関しては特徴で触れたとおりで、開発に携わる多数のエンジニアにとって、読みやすいプログラムであるかどうかは業務効率に大きく影響を及ぼします。

また、Pythonのプログラムの処理速度はそれほど速くはないものの、Webサービスとしては十分な速さという点も人気の理由です。

5. Pythonが苦手なこと

Pythonは汎用性も高くおすすめのプログラミング言語なのは間違いありませんが、デザインや処理速度を求められる開発には不向きです。ここでは、Pythonが苦手なこと・領域について解説します。

Webデザイン

Pythonが苦手なこととして、Webデザインが挙げられます。

Pythonはアプリケーション開発におけるロジック部分であるバックエンドの処理に適しているため、ユーザーが目にするフロントエンド（見た目）の実装には不向きです。

そのため、フロントエンドのデザインやアニメーションなどは、CSSやJavaScriptといった別のプログラミング言語を用いるのが一般的です。

Webアプリケーションの開発現場においても、バックエンドとフロントエンドはエンジニアが分かれており、それぞれで役割分担しながら開発しています。

関連記事：JavaScriptとは？できることや将来性・勉強方法を解説

ゲーム開発

Pythonはプログラムの処理速度がそれほど速くないうえ、メモリの使用量も大きいことから、処理速度や高精度なグラフィックが求められるゲーム開発にも向いていません。

ゲーム開発のほかにも、スマホアプリも同様の観点で不向きとされているため、これらの開発に興味がある人はUnityやSwiftなどを学んだほうがよいでしょう。

関連記事：学生向けのSwift入門！環境構築からプログラムを実行してみよう

6. Pythonの具体的な活用事例・サービス

Pythonを使って開発されたサービスには、YouTubeをはじめとしてさまざまあります。ここでは、Pythonを使って開発された具体的なサービス・アプリを紹介します。

YouTube

YouTubeでは、サーバーの処理においてPythonが使用されています。そもそも、Googleでは社内の標準言語の一つとしてPythonが設定されており、コードレビューやログ解析などのツール開発にも利用されています。

Googleの画像検索にもPythonが使われており、顔認証処理ができるライブラリを使った機能の実装例として有名です。

Instagram

InstagramもPythonによって開発されています。具体的には、Django（ジャンゴ）というPythonベースのフレームワークを使用しており、バックエンドシステムの構築にPythonが役立っています。

AI・機械学習領域以外にも、世界的に有名なSNSがPythonで開発されていることがわかります。

Spotify

音楽のストリーミングサービスであるSpotifyも、Pythonで開発されています。

具体的には、データ解析や機械学習に用いられており、ユーザーにパーソナライズされた音楽配信の提供などの機能を実装しています。

Pinterest

写真共有サービスであるPinterestも、Pythonで開発されています。

Instagramと同様にDjangoを使っているのが大きな特徴で、写真の共有という点においても共通しています。

7. Pythonが用いられている分野や仕事・就職先

Pythonが用いられている分野や仕事・就職先には、Webエンジニアはもちろん、データサイエンス領域などが挙げられます。以下で解説する分野や仕事に興味がある人は、Pythonを学ぶのがおすすめです。

データサイエンス

顧客情報や過去の取引履歴といった大量のデータを用いるビッグデータの分析は、データサイエンスと呼ばれており、この分野に興味がある人はPythonを学ぶとよいでしょう。

繰り返しになりますが、Pythonは高度な演算処理を可能にするライブラリも豊富に用意されているため、データサイエンスとの相性はピッタリです。

さらに、スクレイピング（データの自動収集）を使えば、分析に必要なデータそのものの収集もできます。

なお、データサイエンスの分野では、Pythonとともに「R」という言語を用いるのが一般的です。Rは統計や分析に特化したプログラミング言語で、Pythonのような汎用性はないものの、処理速度が早いというメリットがあります。データサイエンスの分野で就職を考える場合、R言語についてもチェックしておくとよいでしょう。

関連記事：新卒がデータサイエンティストとして就職するには？方法や必要な準備を解説

マーケティング

Pythonを扱えるようになると、マーケティング領域においても重宝されるのでおすすめです。

マーケティングには、トレンドをいち早く捉え、分析するスキルが欠かせません。そこで役立つのが、スクレイピング技術です。

スクレイピングによってSNSや各種ニュースサイトを定期的にチェックし、必要なキーワードを分類しておけば、トレンドを簡単に把握できます。

マーケティング業界では、IT技術、とりわけデータの自動収集に注目が集まっています。この点、マーケティング業界に就職するというより、Pythonを使ってマーケティング会社向けのサービスを開発するWeb系企業に就職するほうが、実際の働き方としてイメージしやすいでしょう。

大量の情報を分析してトレンドを掴んだり、生成AIを使って広告クリエイティブを作成したりするなど、「マーケティング×先端IT」は進展が著しいため、気になる人は詳しく調べてみてください。

Webエンジニア

Pythonを学べば、さまざまなWeb系企業を就職先として視野に入れられます。

企業によって扱うプログラミング言語は異なるものの、Pythonをメインにする企業であれば、学生のうちにPythonを学ぶ価値があるでしょう。

また、Webアプリケーションの開発にはフレームワークを利用することが多いため、DjangoをはじめとするPythonベースのフレームワークへの理解も欠かせません。

大規模なアプリケーション開発に携われる可能性もあるため、Pythonを学ぶメリットは大きいといえるでしょう。

AI・機械学習エンジニア

人工知能や機械学習のアルゴリズム開発などを専門とする、AI・機械学習エンジニアとして活躍する働き方もあります。

Webエンジニアよりも領域を特化した専門性の高いエンジニアとして、就職後のキャリアアップの一つとして考えておくとよいでしょう。

時代の最先端で活躍できる魅力的な仕事ですが、統計や数学などの知識が欠かせません。そのため、まずはプログラマーとして現場経験を積み、スキルアップしながら専門性を高める流れが一般的です。

8. Pythonができると就活に有利なのか

学生のうちにPythonを扱えるようになると、上記の業界やPythonをメインで扱うWeb系企業では、高く評価される可能性は高いです。

実際、上記以外の分野であっても、「プログラミングを学んで習得した」という経験自体が差別化につながるため、就活で効果的にアピールできるでしょう。直接的に役立つかどうかは志望先によりますが、Pythonを習得すれば就活で何かしら有利になるといえます。

実態として、ITエンジニアの求人数で考えると、国内にはJavaやPHPを扱う企業が多いため、学んだ知識を直接活かせる環境に就職できるとは限りません。一つのプログラミング言語を習得すればほかの言語も習得しやすいため、言語の違いはあまり気にする必要はないともいえます。

この点も踏まえると、汎用性の高いPythonを学ぶ価値は大きいでしょう。

9. Pythonのおすすめ勉強法

Pythonを学ぶなら、まずは環境構築から実践してみたり、学習サイトを利用して手軽に始めてみたりするのがおすすめです。ここでは、Pythonの勉強法を5つ紹介するので、実践できることから取り組んでみましょう。

まずはとにかく触ってみる

Pythonに一度も触れたことがない人は、まずは実行環境の構築に挑戦してみてください。

インターネット上には、WindowsでもMacでも、Pythonの実行環境の作り方について情報がまとまっています。体感的に操作すればよいだけなので、思いのほか簡単に環境構築できるはずです。

とにかく実際に触ってみることで、「プログラミングはこんな感じなのか」という感覚を掴めるでしょう。最初の一歩が肝心なので、まずはスモールステップでPythonに触れる機会を作ってみてください。

入門書を1冊こなす

Pythonに触れる機会の一つとして、入門書を1冊購入し、読み進めながら実際に操作してみるのもおすすめです。

どのような機能があるのか、どのような使い方ができるのかなど、Pythonを体系的に理解できるでしょう。

なお、プログラミングの学習において重要なのが「覚える必要はない」という点です。なんとなく把握できれば問題なく、機能を実装したいときに記憶の引き出しを頼りに、具体的なコードを検索して記述できれば十分です。

挫折しないで続けることが最も重要なので、薄めのライトな教材で全体像を把握するようにしましょう。

学習サイトを利用する

余計な手間をかけずにPythonを学びたい場合は、学習サイトの利用がおすすめです。「Progate」や「ドットインストール」などの学習サイトは環境構築が不要で、ゲーム感覚でPythonを学べます。

初心者向けの動画講義としてもまとまっているため、入門書とセットで取り組んでみてもよいでしょう。

Pythonの認定資格取得を目指す

Pythonについて理解を深めたい場合は、認定資格の取得を目指すのもおすすめです。資格試験であれば合格をモチベーションにして勉強できるため、学習を継続しやすいというメリットがあります。

Pythonの初学者には「Python 3 エンジニア認定基礎試験」がおすすめなので、資格取得を目標にしながら学習するのも、効率のよさからおすすめです。

関連記事：プログラミング資格を大学生が取得するメリットは？おすすめ5選を紹介

（中見出し）
プログラミングスクールに通う
独学でPythonを学ぶのは不安な場合は、プログラミングスクールを利用してもよいでしょう。

プロのエンジニアからサポートを受けながら、実践的な内容で効率的にPythonを学べるのは大きなメリットです。同じ志を持った学習仲間もできるため、挫折しそうになったときも支えになるでしょう。

ただし、費用は高額になりがちなので、受講して得られる効果やメリットと受講費用を慎重に比較して、スクールの利用を検討するようにしてください。多くのプログラミングスクールが無料体験レッスンを用意しているため、積極的に活用してみてください。

10. Pythonの将来性

Pythonの将来性は、国内のIT人材の不足と領域としての成長見込みの高さから、かなり明るいものと考えられます。ここでは、Pythonの将来性についてデータをもとに解説しているので、キャリア設計の参考にしてみてください。

（中見出し）
ITエンジニアは慢性的な人材不足
「IT人材需給に関する調査（20p）」によると、2030年には最大で約79万人のIT人材が不足するという予測が立てられています。

現時点でIT人材は不足している状況で、プログラミング言語の種別を問わず、Webエンジニアとして活躍できるチャンスが広がっています。

小学校でプログラミング教育が導入された背景からも、国をあげてIT人材の育成に力を入れていることがわかります。IT化がますます進む未来を見据えると、プログラミングを扱えるのは大きな優位性になるでしょう。

人工知能・機械学習領域は特に需要が多い

総務省の「情報通信白書（131p）」によると、世界のAI市場規模は2021年で96億ドルでした。そして、2030年には1,847億ドルまで成長する見込みで、およそ10年で20倍ほどに拡大すると推測されています。

2024年時点において、世界では生成AIの開発に関する覇権争いが熾烈さを増しています。世界のビッグテック企業がAI開発に巨額の事業投資をしている背景や、AI市場の成長率も加味すると、人工知能・機械学習領域の需要はますます高まっていくでしょう。

11. まとめ

Pythonは初学者から現役エンジニアに至るまで、さまざまな層から人気を集めるプログラミング言語の一つです。

PythonはAI開発や機械学習に強みがあるだけでなく、シンプルな文法や可読性の高さから、さまざまな分野のWebサービス・アプリケーション開発にも利用されています。

汎用性が高く将来性の高さも魅力的な一方、Webデザインやゲーム開発には不向きであること、求人数ではやや限定的な可能性もある点には注意が必要です。

ただし、AI・機械学習領域の将来性の高さや慢性的にIT人材が不足する状況を踏まえると、Pythonを学習するのは大きなメリットがあるといえるでしょう。

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