安易にプログラミングあるいはPythonを学ぼうと思っても、プログラミングによって活躍してるビジネスや働ける分野を知る必要があります。
特に、プログラミング言語学習でPythonを選択した人であれば、利用できる箇所を把握・理解しておきましょう。
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これらの疑問をPythonの活用事例をもとに、解説します。
読み終えると、Pythonの活用事例からPythonの特徴や得意とする領域、独学によるPython学習方法を理解できます。
目次
Pythonの活用事例
プログラミング言語Pythonによって様々なビジネスシーンが盛り上がっています。
Pythonが活用される主な分野は、以下の５つです。
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この他にも、金融システムの向上（フィンテック）や仮想通貨関連のブロックチェーン技術などで活躍しています。
PythonによるWebアプリケーション開発の活用事例
PythonはWebアプリケーション開発の分野で活躍する言語です。
Pythonが利用されている代表的なアプリケーションでも有名なアプリが数多く存在します。
Pythonを利用するメリットとして、優秀な機能を充実させたWebフレームワークが挙げられます。
管理画面や堅牢性を保持したサービス開発であればDjango、軽量的で小規模開発であればFlaskのように、個人から企業に至るまで目的に合わせスケールを拡大できるのが特徴的なwebフレームワークが存在します。
PythonによるAI・機械学習の活用事例
特に機械学習システムによる検知・検出が正確になっています。
その中でも、画像認識分野・自然言語処理分野の市場に拡大をもたらしています。
Pythonには、AI・機械学習に特化したライブラリが豊富です。
代表的な機械学習ライブラリのscikit-learn、Googleが開発元の数値計算ライブラリのTensorFlowなどが活躍しています。
Pythonによるビッグデータ分析・解析の活用事例
AI・機械学習に関連した活用事例として、ビッグデータ分析・解析が挙げられます。
このビッグデータを利用してAI・機械学習といった大規模システムに発展します。
特に、ビッグデータの分析・解析を行うために多用される技術は、以下の３つです。
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ビッグデータを扱うためには、これらの工程を設けます。
クローリングでは、特定のサイトあるいはサイト内の巡回といった定期的な情報収集を行う技術です。
スクレイピングは、特定の情報を抜き取る技術です。
データ処理は、抽出したデータを利用できる形に整形する技術です。
クローリングやスクレイピングで利用するライブラリは、requests、Scrapy、Beautiful Soup、Seleniumなどです。
データ処理では、padas、numpy、scipyなどが利用されます。
Seleniumを利用した実践的なスクレイピングをまとめた「【初心者のPython入門】SeleniumでGoogle mapsのデータをスクレイピング」で詳しい内容を解説しています。
Pythonによる画像処理・画像解析の活用事例
コロナの影響により、百貨店や大型スパーマーケットに設置される物体検知システムや体温検出システムなどに利用されます。（Pythonとは限らない）
画像認識分野は自動運転や部品などの物体検知・異常検知に利用されます。
その他に、「AI-OCR」といった技術も活用されています。
「AI-OCR」とは、手書き文字をカメラに通して認識し、文字データへ変換する技術です。
数え切れないほど様々なアプリに導入され、画像認識システムは市場として拡大してます。
Pythonによるビジネスツール自動化・効率化の活用事例
ビジネスツールの用途に沿って、Pythonを利用して自動化・効率化できます。
PC業務がメインとなる会社員の場合、ファイル整理・操作、データ収集など業務改善を図りたいと考えます。
その際、Pythonを利用することで業務時間短縮を図り、自動化・効率化に利用されます。
大半のケースは、Excelにおける業務改善が一般的です。（スプレッドシートも含む）
ただし、Webアプリケーションのように大規模なサービスでソリューション提供する場合、BtoBのケースが多いため個人レベルの参入は難しいです。
詳しくは、Pythonを利用し業務改善をまとめた「Pythonを使って自動化・業務効率化ツールを作成したい方へ」で解説します。
Pythonエンジニアに求められるスキル
Pythonエンジニアには様々なスキルが求められます。
ここでは、Web系エンジニアの職種に合わせて、以下の３つを解説します。
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詳細に分けると、iOSエンジニア、Androidエンジニア、機械学習エンジニア、DevOpsエンジニアなど様々ですが、一般的なエンジニアを押さえておきましょう。
バックエンドエンジニア（サーバーサイド）
バックエンドエンジニアは、Webサービスのバックエンドであるサーバー側のコンピュータ上で動作するプログラムを作るのが主な業務です。
Webブラウザやスマホアプリ等のクライアントからリクエストを受け、データベース等からのデータ取得・更新・加工を施し、クライアントに結果を返すプログラム構築が基本的な役割です。
バックエンドエンジニアは、データベース、Webサーバーやアプリケーションサーバー、プロトコルの理解（OSI参照モデル）、Web API、クッキー、認証/認可、セキュリティ、アプリのアーキテクチャ、パッケージマネージャ、単体/統合テストの知識など様々な知見と経験が必要になります。
インフラエンジニア（クラウド）
バックエンドエンジニアは『サーバー上で動作するプログラムを構築』することが主な業務に対して、サーバーやデータベース・ネットワークそのものを構築するのがインフラエンジニア（クラウド）の役割です。
AWS・GCP等の『クラウド』が発展したことにより、クラウド環境でサーバーやネットワーク構築するのが一般的になっています。
インフラエンジニアは、サーバーやデータベース、ネットワークやセキュリティ等の深いレベルの知識が必要になります。
インフラを管理する場合は、AWS/GCP、VMやストレージ/データベースなどの利用する各種サービスレベルも把握・理解する必要があります。
最近では、「コンテナ（Docker）」や「サーバーレス」といった最新技術も備えておく必要があります。
また、クラウドエンジニアの業務は定型的に繰り返す作業が非常に多いため、シェルスクリプト等を利用した自動化スキルも持ち合わせておくと良いです。
フロントエンドエンジニア
フロントエンドエンジニアは、Webブラウザ上で動作するHTML/CSS・JavaScript等のプログラムを作成するのが主な業務です。
ブラウザ上に表示したボタンやテキストに対するユーザーのアクションに処理を加えたり、サーバー側と通信し結果を表示するのがフロントエンドエンジニアの基本的な役割です。
現在では、Vue.js/React.js/Angular.jsといったフロントエンド用のWebフレームワークを用いた『SPA』と呼ばれる構成がWeb系企業において求められています。
また、Googleが提供する「Firebase」等の「mBaaS」と呼ばれるサービスを連携することで、要件がシンプルなWebサービスをフロントエンドエンジニアのみで開発できるようになってきました。
独学によるPython初心者の学習方法
Python初心者が独学で学習する場合、いきなり活用事例のように難易度の高いスキルを獲得するのは難しいです。
そのため、以下の内容からそれぞれの技術やライブラリを把握・理解することをおすすめします。
WebフレームワークであるDjangoやFlaskを利用して、Webアプリケーションを作成するのも最初から目的にしてしまうと学習を挫折する可能性があるので注意が必要です。
詳しい学習方法を知りたい人は、Python初心者が作れるものを具体的にまとめた「【認定ランサー】Python初心者が作れるものを目的別に学習方法解説！」で解説します。
Python初心者を抜け出すために
残念ながら、Pythonの言語学習だけ積み重ねてもエンジニアにはなれません。
だからこそ、プログラミング学習の目的をしっかりと設定する必要があります。
筆者がおすすめするのは、Webフレームワークを利用したToDoアプリの開発です。
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もちろん、最初から全てを理解する必要はありませんし、これらは簡易的なToDoアプリ開発から身につきます。
そのため、何のためにプログラミング学習を行うのか明確にするためにあなたの目的・目標を設定しましょう。
具体的なエンジニア像や目的・目標の設定方法が知りたい人は、「プログラミングを副業目的で始めても稼げない理由」で詳しく解説します。
まとめ
Pythonの主な活用領域は以下の５つです。
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これらの領域でPythonエンジニアは活躍しています。
また、Pythonエンジニアに求められるスキルセットは以下の３つです。
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この他にも、詳細なエンジニアスキルを身につけておくと質の高いポートフォリオやレベルの高い就職・転職を目指せます。
最後に、Pythonエンジニアを目指しているプログラミング初学者は、WebフレームワークDjangoによるToDoアプリ開発をおすすめします。
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これらを把握・理解することで、レベルの高いPythonエンジニアを目指しましょう。
もしもプログラミング学習でまだ作りたいものが明確にならない人は、「プログラミングを学ぶ上で作りたいものがない人へ提案させてください」で詳しく解説します。
