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Pythonでできることは?機械学習から業務効率化まで初心者向けに解説

人気のプログラミング言語であるPythonは、機械学習のための開発や、業務を自動化する業務効率化ツールなど、幅広い用途で使用されています。

この記事では、Pythonでできることについて、8つのテーマ別に、わかりやすく解説します。

Pythonとは?プログラミング言語の特徴、できること

Python(パイソン)は、近年人気のあるプログラミング言語です。プログラミング言語の人気ランキングでも、数年にわたって上位にランクインしています。

Python人気の大きな要因は、「プログラムのルールや文法がシンプルであること」「便利なライブラリが豊富であること」の2点です。

Pythonはプログラムの文法がシンプルであるため、初心者の学習にも向いています。また人気言語のため、インターネット上や書籍などの参考にできる情報が多く、初心者が自分で調べながら学習できることも大きなメリットです。

一方で、Pythonは初心者だけでなく、AI・機械学習などの高度な処理を実現するためにも活用されています。これは「ライブラリ」と呼ばれる、複雑な処理をまとめて使いまわせるようにしたものが利用できるためです。Pythonが幅広い分野で使用されていることに伴い、Pythonのライブラリも数多く提供されているため、機能を簡単に実装することができます。

オープンソースのプログラミング言語

さらに、Pythonはオープンソースのプログラミング言語であるため、無料で使用可能です。また、日々、新しい機能が追加されています。

Pythonについて、より詳しく知りたい方は、「Pythonとは?Pythonを使ってできること・特徴を詳しく解説!」をご覧ください。

 

Pythonでできること【サービス開発編】初心者にもわかりやすい活用例

ここでは、「サービス開発編」として、WebサービスおよびIT技術開発に関して、Pythonでできることを4つ紹介します。

  • Webサイト、Webアプリケーション開発
  • 機械学習とAI(人工知能)開発
  • 画像処理、自然言語処理
  • ブロックチェーン開発

Pythonでできること①Webサイト、Webアプリケーション開発

Pythonは、Webアプリケーション、Android端末用スマートフォンアプリ、PC向けのデスクトップアプリなど、さまざまなアプリケーション開発に用いられています。その中でも、WebサイトやWebアプリは、特に使用される機会が多いといえます。

Pythonが使用されている身近なWebサービス事例には、以下のようなものがあります。

  • YouTube
  • Instagram
  • Dropbox

Webサイト開発について、もう少し詳しくご紹介します。Webサイト開発は、一般的に「フロントエンド」と「バックエンド」という部分に分かれています。
「フロントエンド」とは、ユーザーが目にする画面の見栄えなどのことを指します。「バックエンド」とは、ユーザーの目に触れることのない、サーバーの中で行われる裏側の処理のことを言います。このうち、Pythonが用いられるのは、バックエンドの部分になります。

なお、フロントエンド、バックエンドについて、詳しくは「フロントエンドとバックエンドの違いとは?Webエンジニアの将来性や年収についてご紹介!」をご覧ください。

Webアプリの開発を、ゼロからプログラムを作成する「フルスクラッチ」で行うと、プログラム量が増大するうえ、不具合が起こった場合の解決が難しくなる可能性があります。そのため、Pythonを含むほとんどのプログラミング言語では、フレームワークと呼ばれる「ひな形」を使用するのが一般的です。

Pythonのフレームワークでは、大規模なアプリ開発にはDjango(ジャンゴ)、小規模なアプリにはFlask(フラスク)と呼ばれるものが頻繁に使用されています。

Djangoについて、詳しくは「Django(ジャンゴ)とは?Pythonのフレームワークを活用し、Web開発に役立てよう」をご覧ください。

また、Flaskについては、「【Flask入門】Python初心者でもわかるフレームワークを解説!」をご覧ください。

Pythonでできること②機械学習とAI(人工知能)開発

Pythonは機械学習やAI(人工知能)の開発にも多く用いられています。

AI(人工知能)とは、人間の知能と同じ特徴を持つコンピュータのことですが、明確な定義はありません。現在では、人間のように「賢い」処理を行っているシステムを指してAIと呼ぶことが多くなっています。

AIについて、詳しくは「人工知能(AI)とは?具体例付きでわかりやすく簡単に解説!」をご覧ください。

機械学習とは、AIを実現する手段のひとつです。

従来のコンピュータでは、データを分類するアルゴリズムを人間があらかじめプログラムしてから、その後、与えられるデータの処理をコンピュータに任せます。一方、機械学習では、コンピュータが大量のデータを学習し、その中から法則やルールを見つけて、新しいデータを得たときの判断基準となる「アルゴリズム」を自動で構築します。

機械学習について詳しく知りたい方は「【機械学習とは?】種類別に簡単にわかりやすく紹介!ディープラーニングとの違いやDQNについても解説!」をご覧ください。

AI開発には複雑な処理が必要です。Pythonには、「NumPy(ナンパイ)」と呼ばれる科学計算用のライブラリや、「Scikit-Learn(サイキット・ラーン)」と呼ばれる機械学習用のライブラリなど、AIの開発に適したライブラリが充実しています。このようなライブラリの豊富さが、ほかのプログラミング言語よりもPythonが好まれて使用される理由のひとつです。

AIの技術は、農業や医療などの分野にも利用されています。例えば農業であれば、大量のセンサーの情報を分析して、作物の生長予測を行い、最適な条件で生産を行うといった利用が可能です。

AIの技術は、今後もさまざまな分野活用されるため、AIエンジニアが必要とされています。

AIの技術

Pythonでできること③画像処理、自然言語処理

Pythonを使った機械学習では、画像やテキスト、音声などあらゆる情報を認識・分析することもできます。具体的には、深層学習(ディープラーニング)を用いて、画像に写っているものや、音声で話されている言語などの認識・分析が行われています。

深層学習(ディープラーニング)とは、機械学習の手法のひとつで、人間の神経構造を模倣した「ニューラルネットワーク」を何層も重ねることで、コンピュータ自身に学習をさせて、人工知能を生成する技術です。人間でいうところの「常識」を、コンピュータに身に付けさせることに似ています。

ディープラーニングについて詳しく知りたい方は、「【機械学習とは?】種類別に簡単にわかりやすく紹介!ディープラーニングとの違いやDQNについても解説!」をご覧ください。

このディープラーニングの技術で学習した情報を使って、認識処理が行われています。

例えば、スマートフォンの翻訳機能で入力した音声やテキストを解析するためには、「自然言語処理」が用いられています。人間が普段、読み書きする言葉は、コンピュータにとって曖昧な情報が多く、理解しづらいものです。この曖昧性のある言葉をコンピュータが処理しやすい情報にしていくことを自然言語処理といいます。

自然言語処理について、詳しくは「自然言語処理とは?スマートスピーカーにも使われている技術をわかりやすく解説!」をご覧ください。

自然言語処理のほかに、多くの場面で利用されるのが、画像処理です。写真などの画像から、「どのような場面を表したデータなのか」「画像に写っている物体はオレンジなのか、リンゴなのか」など、画像情報を解析するために使われています。現在では、病気の発見や、監視カメラ映像の解析などの分野に利用されています。

Pythonでできること④ブロックチェーン開発

Pythonはブロックチェーン開発にも利用されています。ビットコインなどの話題において、ブロックチェーンという言葉を耳にした人も多いのではないでしょうか。

ブロックチェーンとは、ネットワークに接続された複数のコンピュータが、お互いにデータを共有しチェックしあうことで、データが不正に改ざんされることや、不正にアクセスされることを防ぐ技術です。これにより、データの透明性を保って記録することができます。

ブロックチェーン技術は、仮想通貨だけでなく、医療や物流など、情報の信頼性が求められる場面で活用されています。

Pythonには、ブロックチェーン技術に必須である「ハッシュ」のライブラリ「hashlib」があるため、導入しやすい環境が整っています。

ブロックチェーンについて、より詳しく知りたい方は、「ブロックチェーンの仕組みを分かりやすく解説!活用例も紹介」をご覧ください。

 

Pythonでできること【業務効率化編】Excelを便利にできるって本当?

続いて、「業務効率化編」として、日頃の業務に役立つPython活用例を4つ紹介します。

  • Excelの自動化
  • Web上の情報収集(スクレイピング)
  • データ分析
  • API連携

Excelのデータ処理の自動化や、データ分析についての紹介もあり、試しにPythonを使ってみたい初心者にもおすすめです。

なお、業務効率化の方法については「業務効率化とは?成功事例に学ぶ手法や役立つツール・アイデアを紹介!」の記事で詳しく解説しています。

Pythonの業務効率化①Excelの自動化

Pythonを使えば、Excelのデータ操作を自動化することができます。

例えば、勤務時間のデータや、経費の管理、ToDoリストやタスク管理など、大量のデータを扱う際には、これらのデータの処理を自動化するプログラムをPythonで作成することが効果的です。

単純な数値の計算や集計だけでなく、データをグラフ化して見やすいレポートを定期的に出力する、といった内容も自動でできるようになります。さらに、自動化処理の範囲には、特定のExcelファイル内だけでなく、新規フォルダを作成したり、PowerPointにグラフ化したものを貼り付けたりすることも含まれます。

なお、PythonでExcelを処理するには、「OpenPyXL」のライブラリがよく利用されます。

実際に筆者も、勤怠管理システムのデータをExcelにエクスポートして、勤務時間や交通費などを集計するのに用いています。

Pythonの業務効率化②Web上の情報収集(スクレイピング)

Pythonは、Web上にあるデータを収集する「スクレイピング」にも利用されます。

スクレイピングとは、Webサイトの見出しや画像などの情報を自動的に取得し、その情報を加工して新たな情報を生成することです。

スクレイピングの活用事例としては以下のようなものがあります。

  • 複数のニュースサイトから、見出しを取得し、話題の取り上げられ方を分析する
  • 複数のECサイトから商品の価格データを取得し、価格表を作成したり、一番安いサイトを表示したりする
  • 株価や指標を収集し、今後の株価を予測する

上記はどれも、手作業でもできることですが、多大な労力が必要です。スクレイピング技術を使って自動化することで、業務効率を大幅に向上できる可能性があります。

なお、Pythonには「Requests」ライブラリがあるため、スクレイピングを簡単に実装できます。

Webスクレイピングについて、詳しくは「【入門】Python用ライブラリを使用したWebスクレイピングとは?」をご覧ください。

Web上の情報収集

Pythonの業務効率化③データ分析

Pythonを用いてデータ分析を行い、仕事の業務効率化を図ることも可能です。

ここでのデータ分析とは、大量のデータから必要な情報を取り出して、分類・整理・取捨選択などの処理を行い、価値ある情報にすることです。大量のデータを使って、客観的な情報を得ることは、意思決定のための材料になり、見落としていた情報に気づくことができるなどのメリットがあります。

データ分析にはR言語が使われることもありますが、近年ではPythonのデータ分析ライブラリが充実するに伴って、Pythonのシェアが増えています。Pythonのデータ分析ライブラリには、データを扱う際に欠かせない配列計算を行う「SciPy」など数理計算のものが豊富です。

また、R言語はデータ解析を専門に行う人には使い勝手の良いプログラミング言語ですが、初心者には習得が難しい一面もあります。

データ分析は数学的な知識に加え、分散処理やクラウドなどエンジニアリングのスキル、課題抽出や整理などのビジネススキルなど、広く高度な能力が必要です。また、データ分析の用途は広いので、データ分析を専門とする「データサイエンティスト」になると、IT分野はもちろんのこと、サービス業や農業など、さまざまな分野で活躍することができます。

データ分析について詳しく知りたい方は、「【データサイエンス入門】必要なスキルや資格は?」の記事をご覧ください。

Pythonの業務効率化④API連携

APIとは「Application Programming Interface」の略で、ある特定のアプリケーションの機能を切り出し、第三者のアプリケーションでその機能を利用できるように共有されるものです。

APIを利用することで、データの取得やデータの入力などの自動化処理が容易になります。例えば、TwitterやGoogleなどの有名サービスもAPIを提供しています。TwitterのAPIを利用して、過去の投稿を保存・閲覧できる機能を持つ「Twilog」や、Google Map APIを利用して、配送業者向けに効率的な配達ルートを作成するサービスなども実現されています。

さまざまなサービスにおいて、Pythonで利用できるAPIが提供されているため、APIが使いやすいこともPythonのメリットだといえます。

実際にAPIを利用する際には、REST APIのフレームワークを利用することをおすすめします。PythonのREST APIフレームワークについて、詳しく知りたい方は「【入門編】Django REST frameworkとは?チュートリアルで解説」をご覧ください。

 

この記事では、Pythonでできることを8つのテーマから実例を挙げて紹介しました。機械学習での用途や、自動化して業務効率化を図る用途など、Pythonは幅広く活用することができます。

気になった活用法がありましたら、ぜひPythonに挑戦してみてください。

 

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