キカガクブログ 
株式会社キカガク、機械学習講師の神部です！この記事では注目されているプログラミング言語である Python ができることについてわかりやすく解説していきます！
- Python が注目されている理由
- Python がどのようなことに活用されているのか
- Python を学ぶのにおすすめの方法
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Python とは？
Python とは 1991 年に開発されたオープンソースで運営されているプログラミング言語です。Python はプログラミング言語の人気ランキングでも上位にランクインする程の人気になっています。
人気の理由は以下のとおりです。
- 言語が簡単で初心者向き
- 機械学習のライブラリが豊富
- 汎用性が高い
Python が注目されている理由 3 選
言語が簡単で初心者向き
Python はその直感的な文法とシンプルな構造で初心者にとって非常に学びやすいプログラミング言語です。他のプログラミング言語と比較しても Python のソースコードは少なく、理解しやすくなっています。初めてプログラミングを学ぶ人々にとっておすすめの言語です。
さらに、Pythonのコードは読みやすく、それ自体がドキュメンテーションのように機能することから、エラーのデバッグも容易です。
Python の基礎部分については以下記事をご覧ください。
機械学習のライブラリが豊富
Python の大きな特徴として、ライブラリが豊富であることが挙げられます。ライブラリはあらかじめ書かれたプログラムの集まりで、簡単にインストールして再利用することができます。
機械学習の分野では、Python のライブラリは他の言語を大きく上回っており、ライブラリの存在は Python の人気を高めています。
NumPy や Pandas、TensorFlow などのライブラリは、データ分析から深層学習まで、幅広いタスクを簡単かつ効率的に行うことを可能にしています。これらのライブラリの存在により、開発者は複雑なプログラムを一から書く必要なく、手間を省き開発プロセスをスムーズに進めることができます。
ライブラリについて詳しくは以下の記事をご覧ください。
汎用性が高い
Python はその汎用性の高さから多くの分野で活用されています。AI の開発からデータサイエンス、Web アプリケーションの開発まで、Python は業界全体で幅広く使用されています。
このような高い汎用性は、技術者が新しいプロジェクトや新しい分野に移る際の学習コストを下げるだけでなく、既存のプロジェクトでも新たな機能の追加や改良を容易にします。Python が様々な分野で使用されていることは、その人気と信頼性を示す一方で、新たな開発者が Python を学ぶ動機となります。
Python を使ってできること
機械学習・ディープラーニング (AI)
機械学習はコンピューターにデータのパターンを学習させることができます。その中でもディープラーニングは大量のデータから自動的にそのデータの特徴を発見することができます。
そのディープラーニングの中でも特に以下のような分野が注目されています。
- 画像認識
- 自然言語処理
- 時系列解析
画像認識
画像認識は、画像データを使用し、パターン認識ができます。
この分野にディープラーニングが使用され、高い精度を出したことによって AI ブームの火付け役となりました。
例えば画像認識の分野でディープラーニングは以下のようなものに使われています。
- 画像分類
- 物体検知
- セグメンテーション
自然言語処理
自然言語処理は、文字データをディープラーニングで扱う分野です。
画像認識同様、数年単位でブレイクスルーが起こり近年非常に注目されています。
自然言語処理には以下のようなものがあります。
- 機械翻訳
- 文書要約
- 文書生成
画像認識・自然言語処理共に聞き慣れない言葉もあると思いますが、実はすでに日常の中に溶け込んでいる技術です。
その他、機械学習・ディープラーニングを活用した面白いサービスや最新事例をこちらの記事にまとめています！
こんな技術もあるのか！という発見がありますので、ぜひこちらもご覧ください！
時系列解析
時系列解析は、時間の経過に沿って得られるデータの系列を分析する技術です。金融、気象、エネルギー、医療など、さまざまな分野で利用されています。データの過去の動向から未来の予測を行うための重要な手法であり、特に金融の分野での株価予測や気象の分野での天気予測など、日常生活に直接関わる部分での利用が増加しています。
Python は、この時系列解析を行うためのライブラリやツールが充実しており、Pandas や Prophet などのライブラリを使用することで、初学者でも比較的容易に時系列データの分析や予測を行うことができます。
時系列解析には以下のようなものがあります。
- トレンドの分析
- 季節性の把握
- 異常値検出
- 未来予測
これらの技術は、企業の売上予測や在庫管理、エネルギー需要の予測など、多岐にわたる分野での意思決定をサポートするために用いられています。時系列解析の知識を持つことで、未来の動向を正確に予測し、より賢明な判断を下すことが可能になります。
データ処理・分析（集計・加工・描画）
Python では豊富なライブラリを活用して高度なデータ処理や分析ができます。
例えば Python でよく使われるライブラリには以下のようなものがあります。
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib (Seaborn)
これらのライブラリの紹介と Python を使ってできるデータ処理・分析の一例をご紹介します。
NumPy
NumPyはPythonの重要なライブラリで、主に数値計算を高速に行うために設計されています。多次元配列（行列など）の効率的な操作を提供し、大量のデータを素早く処理できるようにします。
NumPyの主な機能はベクトルの数学的な演算です。一般的なPythonのリストとは異なり、NumPy配列は行列のように操作することができ、その演算が非常に高速に行われます。さらに、これらの配列を用いて統計的な計算やフーリエ変換などの高度な数値演算も行うことができます。
その他、NumPyには線形代数のルーチンや乱数生成器など、科学技術計算に必要な多くのツールが含まれています。
Numpy については詳しくは以下の記事をご覧ください。
Pandas
Pandasは、Pythonのデータ分析ライブラリで、特に構造化データや表形式のデータの操作を効率化します。Pandasは、データクリーニング、変換、分析など、データサイエンスのワークフローの多くの部分を効率的に行えるように設計されています。
Pandasは主にSeries（一次元）とDataFrame（二次元）の2つのデータ構造を提供しています。これらは大規模なデータセットでも高速に動作し、使いやすいインターフェースを提供します。Pandasの強力な機能により、データの読み込み、書き込み、選択、フィルタリング、ソーティング、統計的な分析などが可能になります。
以下の記事で Pandas について解説しています。ぜひご覧ください。
Matplotlib （Seaborn）
MatplotlibはPythonのデータ可視化ライブラリで、グラフ、プロット、チャートなどの各種の図を作成するのに役立ちます。Matplotlibは柔軟性が高く、あらゆる種類のグラフを作成することが可能です。
Excel 連携・自動化
Python を使ってできることに Excel との連携・自動化があります。
Python を使用することで日常業務が自動的できます。
Excel といえばマクロ (VBA) ですが、マクロより汎用性の高い自動化が可能になります。
例えば、Excel ✕ Python で以下のようなことが可能になります。
- Excel×Outlook でリストへ個別メールを連続送信
- ウェブスクレイピングして Excel へ書き出す
- Excel の顧客データからWordの差し込み印刷 (PDF 化) する
- Excel のデータから請求書 (PDF) を自動作成する
こういったライブラリの充実が、Python がここまで普及している大きな要因の一つになっています。
ただ、広い意味でデータ分析という観点からは、R がおすすめな場合があります。
Python と R の使い分けについて、詳しく知りたい方はこちらの記事をご覧ください。
データ収集
Python を通してネットの情報を自動で収集することが可能です。
ネットの情報を自動で収集する方法はいくつかありますが、代表的な手法は以下のものになります。
- Web API
- Web スクレイピング
Web API
インターネット上に用意されている API をプログラムから呼び出す技術になります。
例えば、自社サイトに Google マップを表示させる等、他のサービスを組み込む技術になります。
Web スクレイピング
取得した HTML から見出しや画像など任意の情報を抜き出すことです。
例えば、 Web ページに掲載されている株価やイイネ数などの情報を取得したり、記事一覧や文章自体を取得することが可能です。
今回は Web スクレイピングを使ってできることの一例をご紹介します。
Web 上にあるデータを自動取得できる技術でかなり汎用性が高いです。
- 株価データの取得
- いいね数の取得
- 記事一覧の読み込み
- 口コミの収集
Web サイト・アプリケーション
Web アプリとは、インターネット上で動くアプリケーションサービスです。
Python のフレームワークを活用すれば Web サイト・アプリケーションの作成が可能です。例えば Instagram、YouTube のサイトなども Python のフレームワークで作られているといいます。
Python のフレームワークで有名なものは、以下のものがあります。
- Django（ジャンゴ）
- Flask（フラスク）
Django
例えば Django で作られた有名なサイトだと下記があります。
- YouTube
- Spotify
Django はユーザー認証・管理画面・サイト案内・RSS フィード等の Web サイト・アプリケーションでよく使われる機能が備わっています。
つまり、Django だけでリッチな Web サイト・アプリケーションを作成することができます。
Flask
Flask は Django と比べると、軽量かつシンプルなので、高速で Web サイト・アプリケーションを作成することができます。
Django と Flask のどちらを学習するかについては、ぜひ目的と学習コストでご検討いただければと思います。
Python を使用した Web アプリについて以下の記事で詳しく説明していますのでぜひこちらもご覧ください。
ブロックチェーン開発
ブロックチェーンは、取引の記録を連鎖的につなげたデータ構造を持つ技術で、特に仮想通貨やスマートコントラクトの実装に使用されています。ブロックチェーン技術の魅力は、その透明性、改ざんの困難さ、中央集権的な管理が不要な点にあります。
Python は、このブロックチェーンの開発にも非常に適しています。多数のライブラリやフレームワークが Python 向けに提供されており、それらを利用することで、効率的にブロックチェーン関連のプロジェクトを開発することが可能です。
Python を活用する職種の例
AI・機械学習エンジニア
AI・機械学習エンジニアは、人工知能や機械学習技術を活用して、データから有益な情報や予測を引き出す専門家です。
Python を活用して画像認識、自然言語処理、音声認識などの AI モデルを設計し、実装します。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、大量のデータから知見を得るための分析を行う専門家です。Python は、Pandas や Scikit-learn、Matplotlib、Seaborn などのデータ分析や視覚化のライブラリが充実しているため、この分野で広く利用されています。
データサイエンティストはこれらのツールを活用して、ビジネスの意思決定や戦略策定に必要なデータ駆動の洞察をします。
Web アプリケーションエンジニア
Webアプリケーションエンジニアは、インターネットを介してサービスや情報を提供するアプリケーションの設計、開発、運用を担当します。Python は、Django や Flask といったウェブフレームワークが豊富に存在するため、Web 開発においても活用できます。
Python の学習におすすめのコンテンツ
機械学習・ディープラーニング (AI) の学習コンテンツ
Python を学習するために最初から機械学習・ディープラーニングの学習を始めてもいいと筆者は考えます。
キカガクでは、Python の基礎から機械学習、ディープラーニングまで学べる無料コンテンツをご用意しておりますので、ご興味ある方は Python & 機械学習入門コースをチェックしてみてください！
また、独学でも挫折しない学習法をこちらの記事でまとめています！まずは学習の目的を決める、ということの重要性が説かれている記事になっております。
データ処理・分析（集計・加工・描画） の学習コンテンツ
もしデータ分析やデータサイエンスについて学習したい方はこちらの記事がおすすめです。
また、Excel ✕ Python についてより詳しく学習したい方は、いまにゅさんの動画がおすすめです。自動化はシリーズとして複数動画がありますので、ぜひ楽しく取り組んでいただければ幸いです。
データ収集の学習コンテンツ
初心者向けの Web スクレイピングのやり方についてこちらの記事でまとめております。
本ブログの記事一覧を取得してみる！という記事になっておりますので、Web スクレイピングをやってみたい方にオススメです！
注意点として、Web スクレイピングには法律上の問題に抵触する可能性があります。
使用前にはそのあたりをよく調べてから Web スクレイピングしましょう。
Web サイト・アプリケーションの学習コンテンツ
今回 Django に絞ってお伝えすると、こちらの書籍がおすすめです。
私の場合は、まずこの書籍から学習しました。Django の構造からかなりわかりやすく解説してくれるのでオススメです。
まとめ
最後まで読んでいただきありがとうございました！
本記事では Python でできることの幅広さと人気の理由、そしてその学習コンテンツについてご紹介しました。
もし本記事を読んで、Python って楽しそうかも！とおもっていただければ嬉しいです。
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参考リンク
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