Pythonとは？AI・機械学習で欠かせない理由・将来性を初心者にわかりやすく解説

Pythonは、AI・機械学習やデータ分析で需要が最も高いプログラミング言語です。ITエンジニアの最新動向がわかる海外サイトTIOBEでも、人気プログラム言語の月別ランキングで2021年頃後半から不動の1位を保っています。

IT人材の不足が叫ばれる中で、エンジニアとしてスキルアップして好条件での転職を目指している人も多いでしょう。

そこで本記事では、 YouTubeやInstagramなどでも用いられているプログラミング言語Python（パイソン）の特徴、将来性や注目されている理由について解説します。

最後まで読むことで、Pythonによってキャリアの選択肢が広げられることが分かります。

こちらの記事でPythonエンジニアの転職事情、転職成功のためのおすすめ資格について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

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Pythonとは？

Pythonとは、多くの分野で広く使用されているシンプルで読みやすく汎用性の高いプログラミング言語です。1991年にグイド・ヴァンロッサムによって開発されました。

多くのOSで動作させられる移植性の高いことや、オープンソースなので誰でもPythonを扱うことができることから、初心者でも取り組みやすい点も人気の理由です。フリーランスで案件ごとにプロジェクトに参加するエンジニアを増えています。

こちらの記事でPythonエンジニアのフリーランス事情、平均報酬相場について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

Pythonの活用事例

Pythonは組み込み開発やWebアプリ開発、ビッグデータ分析など幅広い分野で利用されています。特に、AIや人工知能開発における機械学習など、これからますます需要が高まる分野で用いられることも多いため注目されています。

YouTubeやInstagramでは小規模な機能追加などアジャイルなWebアプリケーション開発に適したPythonのライブラリが使用されています。

代表的なPythonの活用事例は以下です。

• YouTube
  Pythonの「OpenSearch」というデータの抽出に適したライブラリが用いられています。「OpenSearch」によって、膨大な動画データの中から素早く検索結果を一覧表示することが可能です。
• Google
  画像処理や画像解析が得意なライブラリは、Googleフォトでのクラウド上における写真管理に使われています。
• 楽天などのECロジスティクス管理
  データ分析が得意なPythonのライブラリを利用するなど、国内外の様々な分野の大手企業がPythonを活用しています。
• フィンテック分野などのブロックチェーン開発
  ハッシュ関数を用いてLINEブロックチェーンなどの事業にも利用されています。

こちらの記事でブロックチェーンの活用方法、メリットデメリットについて詳しく解説していますので併せてご覧ください。

今後も活用分野が広がっていくでしょう。

Pythonが注目される4つの理由

Pythonが幅広い分野で活用され、注目度が高まっている理由は次の4つです。

• 文法がシンプルである
• ライブラリが豊富である
• コンパイルが不要である
• フレームワークが充実している

それぞれ詳しく解説します。

文法がシンプルである

Pythonは文法がシンプルでコードが短いため、初心者でも読みやすい言語です。Javaなどの他言語と比べても短文で同じプログラムを作ることができます。

シンプルなので、他の人が書いたプログラムを改修する場合であっても、構造を容易につかめます。それでミスが起きにくく、改修を重ねてもコードが複雑になりにくいため、開発や保守に必要なコストを抑えられるのが大きなメリットです。

また、これからPythonを学ぶ人が学習をする際にも、他のエンジニアが書いたコードを読むだけでも理解を深めることができます。文法がシンプルで開発者ごとのクセが出にくいためです。

他にもPythonは読みやすさを重視した言語であるため、オフサイドルールがあります。これはif文やforループなどの処理をすると強制的に字下げすることで、視認性を高めるためのルールです。

このように統一されたルールが用いられていることもPythonが多くのエンジニアに利用される理由の一つです。

ライブラリが豊富である

Pythonには多くのライブラリがあるため、開発目的に合わせたライブラリを選択することが可能です。Pythonのライブラリには、数値計算やデータ分析、人工知能・機械学習の開発に適したものが多いことが特徴です。

それぞれのジャンルの代表的なライブラリを以下に挙げます。

• 数値計算：NumPy、SciPy
• データ分析：pandasやMatplotlib
• 機械学習:scikit-learnやTensorFlow

NumPyやSciPyはデータ分析や機械学習にも使用されることがあります。上記で挙げたもの以外にもPythonにはたくさんのライブラリが存在します。

このように様々な用途に合わせたライブラリがあることも、Pythonが多くのサービスに活用されている理由の一つです。

こちらの記事でPythonでできることと、それぞれに活用されるライブラリ種類について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

コンパイルが不要である

Pythonは、コンパイルが不要なインタプリタ方式のプログラミング言語です。インタプリタ方式は解釈実行方式とも呼ばれます。

インタプリタ方式はソースコードを機械語に翻訳しながらプログラムを実行するため、作成が完了したらすぐにプログラムを動作させることができます。これによって、微修正をしながらの作業もスムーズに行うことが可能です。

インタプリタ方式に対して、コンパイル型の言語は、先に全体のプログラムを組んでからしかエラーを確認できません。

Pythonは作成したプログラムを直ちに実行できるため、一つずつエラーを確認しながら潰していけます。エラーを探す範囲が狭ければ、プログラムの改修に要する時間を短縮できます。

コンパイルが不要で、作業効率の確保がしやすいこともPythonに人気が集まる理由です。

フレームワークが充実している

Pythonには数多くのフレームワークが存在します。初心者向けに機能を絞ったマイクロフレームワークから、汎用性の高い機能をまとめたフルスタックフレームワークまで幅広くそろっています。他にも複数の処理を並行して行うことができる非同期フレームワークもあります。

それぞれに人気のフレームワークがあり、マイクロフレームワークであればBottleやFlaskが有名です。Bottleは「bottle.py」という1ファイルで構成されており、シンプルで軽いのが特徴です。

フルスタックフレームワークではDjangoが人気の高いフレームワークで、Pinterestなどにも活用されており、少ないコードで様々な機能を実装できます。

開発レベルなどに合わせたライブラリが豊富であることから、Pythonを活用する企業が増えています。

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Pythonを使う職種

作業性が高く活用範囲の広いPythonを主に扱うエンジニア職種は次の2つです。

• AIエンジニア
• データサイエンティスト

いずれも機械学習やビッグデータ分析といった、今後の発展が期待される分野を担うエンジニア職です。実際にどのようにPythonを活用しているのか、具体的に解説します。

AIエンジニア

Pythonは、AI開発におけるデファクトスタンダードであるため、AIエンジニアでPythonを使用しない人はいないでしょう。実際の開発には目的に合わせたライブラリを活用します。いくつか代表的なライブラリを紹介します。

Pythonでの機械学習において有名なscikit-learnは、分類・回帰・クラスタリング・次元削減などに用いられ、株価の分析や予測などが可能です。

Seleniumは、Webサイトから指定した情報を自動で抜き出すWebスクレイピングに用いられています。これによって、ブラウザの自動化やスパムメールの自動振り分けなどが簡単に実装できるようになっています。

OpenCVでは、画像処理や画像解析といった機械学習が可能です。Googleが開発したディープラーニングに適したライブラリであるTensorFlowと組み合わせることで、顔認証によるセキュリティシステムの開発などができます。

このように様々なライブラリの中から、プロジェクトや開発用途に合わせて選択しAI開発を行います。

こちらの記事でPythonを使いこなす必要があるAIエンジニアの仕事内容、年収相場について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

データサイエンティスト

データサイエンティストが効率良くデータ収集・分析を行うためにもPythonを用います。よく用いられるライブラリとしては、膨大なWebサイトから効率的にHTMLデータを収集し抽出・変換するために用いられるRequestsやBeautiful Soupが挙げられます。

多次元配列計算が可能で大量のデータを高速処理できるNumpyや、データを表やグラフなどに可視化するために用いられるMatplotlib、Pandasなども有名です。

データサイエンティストは、データ収集、前処理、データ分析・可視化といった複数のステップを経てデータの解析を行うため、一連のフローを効率化するために様々なライブラリを活用する必要があります。

こちらの記事でPythonを使いこなす必要があるデータサイエンティストの仕事内容、年収相場について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

Pythonの将来性

Python開発は今後も必要とされるスキルであることが予想されます。Pythonに将来性があると考えられる理由は以下です。

• AIや機械学習の発展によってエンジニアが不足する
• 需要が高まるデータサイエンスに適している

それぞれ具体的に解説します。

AIや機械学習の発展によってエンジニアが不足する

Pythonによる開発がデファクトスタンダードとなっているAIですが、今後の発展への期待とは裏腹に開発ができるエンジニアの不足が危惧されています。

経済産業省が実施した「IT人材需給に関する調査」では、2030年にIT人材が最大約79万人不足すると試算されています。中でもIoTやAIに携わる先端IT人材は2030年に最大約55万人不足するとのことです。

また、収入面からもAI人材の需要の高さがわかります。AIエンジニアの年収は、厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」によると、AIエンジニアの令和3年全国平均年収は558.8万円です。日本の平均年収約443万円なので平均年収より100万円近く高い年収です。Pythonの開発実績やスキルが求められるAIエンジニア人材が、多くの企業から求められている証拠でしょう。

需要が高まるデータサイエンスに適している

データサイエンス分野においてもPythonは必須のスキルです。そして、データサイエンティストも需要の高い職種に入ります。

厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」で公開されているデータサイエンティストの有効求人倍率は2.33倍と高く、人材の争奪戦となっています。

また、一般社団法人データサイエンティスト協会が2022年3月31日に発表した「データサイエンティストの採用に関するアンケート」によると、2021年にデータサイエンティストを増やした企業は41%に上ります。しかも、62%の企業がデータサイエンティストを目標通りに確保できなかったとなっています。エンジニアの需要に対して供給が追い付いていない実情がうかがえます。

なお、「jobtag」によるとデータサイエンティストの年収は531.9万円となっており、こちらも平均年収より100万円近く高い金額となっています。将来性が期待できる分野であることは明らかでしょう。

Pythonでよくある質問

Pythonとは？

Pythonとは、多くの分野で広く使用されているシンプルで読みやすく汎用性の高いプログラミング言語です。特に、AIや人工知能開発における機械学習など、これからますます需要が高まる分野で用いられることも多いため注目されています。多くのOSで動作させられる移植性の高いことや、オープンソースなので誰でもPythonを扱うことができることから、初心者でも取り組みやすい点も人気の理由です。詳しくはこちらにジャンプ。

Pythonが注目される理由は？

Pythonが幅広い分野で活用され、注目度が高まっている理由は以下です。

• 文法がシンプルである
• ライブラリが豊富である
• コンパイルが不要である
• フレームワークが充実している

詳しくはこちらにジャンプ。

まとめ

今回はPythonの汎用性の高さや将来性、活用するエンジニア職種などについて解説しました。

エンジニアとしてスキルアップしたいけれど、何をしたらよいか分からない方はPythonを身につけることがおすすめです。Pythonは様々な職種・分野で活用されているので、Web3の人材市場でも引く手あまたとなり、活路を開ける可能性が高いでしょう。

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