【Pythonで出来ることを簡単解説】AIや機械学習、データ分析、仕事の自動化など具体例も紹介！

結局、Pythoneって何ができるの？

本記事では、Pythonの出来ることを、わかりやすくまとめています！

【Pythonで出来ることを解説】AIや機械学習、データ分析、仕事の自動化など具体例も紹介！

Pythonで出来ること①：AI（機械学習・深層学習）の開発

AIや人工知能というと、スマートフォンなどに搭載されているものが有名です。

AIや人工知能とは、機械でありながら人間の脳を持つコンピューターのことを言います。加えて、現代ではさらに賢い考え方をするものを含めてAIと呼びます。これらを実現するために、機械やAIに学習させたり、指示を出したりするときに使用するものが、プログラミング言語です。AIエンジニアやデータエンジニアもPythonを利用しています。

Python（パイソン）とはプログラミング言語のひとつであり、近年では利用者やその需要が増しています。Pythonを活用すると、AIの進歩および機械学習の開発ができ、現在ではもっとも注目されています。AIの開発を進めるためには、機械に人間の知能を学習させることが必要です。

Pythonは機械に学習させるためのプログラムが充実しており、AIの開発をさらに促進させることが可能です。

プログラム言語には、ライブラリやフレームワークなどのツールがあらかじめ用意されています。ライブラリとは、基本的な処理やプログラミングを行うためのパーツのようなファイルのことです。

また、フレームワークとは、Web上のアプリケーションなどを開発するときに必要な枠組みのことを指します。フレームワークがあると、アプリを制作しようと考えたときに、あらかじめ用意されている枠組みなどに沿って制作を行えます。アプリの開発に必要な機能を準備する手間が省けるため、作業の効率をアップさせることが可能です。

Pythonでは、その他のプログラミング言語より豊富なライブラリやフレームワークが用意されており、学習できる種類が増え、より総合的に学習させることができます。

AIや人工知能の開発においては、機械に学習させることが必要です。

このように、機械に学習させることを機械学習と言います。これまでは、あらかじめコンピューターに解決に向かうためのプロセスや考え方などの設定は人間が行っていました。それに対して、コンピューターが与えられたデータの処理を行います。現在では、機械学習において今まで手動だったことを自動でできるようになり、時間の短縮が可能となりました。加えて、Pythonは一度に大量のデータを取り込み学習できるので、効率よく作業を進めることができます。

機械に学習させる内容は目的によって変わり、それにより学習させる方法も異なります。機械へ学習をさせる方法は大きく分けて2種類あります。

まず、「教師あり学習」と呼ばれるものです。人間が事前にデータを与え、コンピューターに入力と出力の関係性を学習させます。入力されるデータには、入力値の答えがあらかじめ用意されています。機械に対して教えて込むように学習をさせていく手法です。

もうひとつは、機械学習よりも深く学習させる深層学習（ディープラーニング）というものです。深層学習とは、従来の機械学習とは違い、人間の神経や心理を何層にも重ねて学習をさせることにより、データの分析と学習の質を高めた人工知能を目指し、学習をさせる手法です。

プログラミング言語では様々な開発をすることができますが、その中でもPythonはAIの開発に向いていると言われます。他のプログラミング言語と比べて、ライブラリの種類が豊富なことが理由のひとつです。機械に学習をさせるときは、より多くのシチュエーションや働く人間の知能を学習させた方が優位に働きます。

多くを学習させることで対応できる範囲が増えるためです。そのため、ライブラリが少ないと学習できる範囲が狭くなり、結果として想定できる範囲も狭くなります。Pythonは、ライブラリが豊富で学習できる範囲も広く、対応できる範囲も広がるため、利便性が高く、利用する方も増加しています。

加えて、Pythonは科学技術の計算も得意としています。数学や科学および工学など、科学技術で必要となる化学式の計算や分析などを自動で行うことができます。科学技術や数学、学習用のフレームワークが豊富なだけでなく、標準となるライブラリからあまり他の言語では用意されていないライブラリまで備えられています。

そのため、AIなどの発展において、Pythonは将来性の高いプログラミング言語と見込まれています。

Pythonで出来ること②：データ処理・分析などの業務効率化

人の手で行っていたデータ処理や分析なども自動で行うことができます。これまでデータの処理や分析は、人がExcelなどを利用してグラフ作成や収集した情報をまとめることが多くありました。しかし、そのようなデータの処理を毎日繰り返し行うと、非常に効率が悪く、手間が掛かっていました。

加えて、Excelのファイルでは、大きなデータや複雑な分析、機械学習やAIなど、人工知能の組み込みにあまり向いていません。そのため、人の手により難しい作業を行わなければならなりませんでした。

一方、PythonはExcelと同じ操作を自動で行うことができます。さらに、大量のデータであっても複雑な分析を簡単に行えます。動きも重くならず、Excelに比べ、時間もかかりません。

Excelでは効率が悪かった作業がPythonでは簡単に進めることができます。そのため、業務の効率をアップさせることに大きく貢献します。

Pythonでは、最新の手法でデータの分析や処理ができます。ライブラリの中に最新の情報が整っており、深層学習に関するライブラリも豊富に揃えられています。

他のプログラミング言語では深層学習に関するライブラリの数が多くありません。Pythonは豊富なライブラリから計算に適したものを選択できるため、より効率的にデータ分析や処理を行うことができます。

また、Pythonは初心者でも運用しやすいプログラミング言語とされています。

データの構造をそのまま使用することができ、コードを組み立てるコーディングの作業をするだけで、プログラムを実行することが可能になります。そのため、初心者の方がデータの分析などを行う際でも、他の言語と比べ、容易に作業がしやすいとされています。

Pythonで出来ること③：WEB上のデータをスクレイピング・情報収集

スクレイピングとは、Web上のデータを集めた後、利用しやすいように加工することです。Web上にあるホームページの中から、データを必要な数だけ取得します。このスクレイピングを自動で行えるようにすれば、取得したデータを活用する際に大幅な時間の削減と効率アップができます。Pythonはあらゆる言語を使ってスクレイピングを自動で行えるため、大幅な時間の削減に役立ちます。

スクレイピングは、正確な情報の収集ができるなどのメリットがあります。人間の手で作業を進めると非常に労力の掛かる業務ですが、Pythonでは自動で行うことが可能です。そのため、スピーディーに情報を集めることができます。

また、API以外のWebサイトからも情報を入手できます。APIとはアプリケーションプログラミングインターフェースの略で、特定のWebサイトが公式に提供しているサービスのことを指します。ですが、ウェブ上のサイトのすべてを提供されているというわけではありません。PythonはAPI以外からも情報の可能なため、より多くの情報を集めることができます。

Pythonで出来ること④：Webサービス・Webアプリケーション構築

Pythonには、Web上のサービスやアプリケーションを構築する機能も備わっています。Pythonは多様に使用できる言語とされており、AIなどの開発以外のことにも使われています。他のプログラミング言語と同じことを実現でき、企業のホームページや業務のシステム、およびWeb上でのSNSやブログといったWebページやWebサービスの作成なども可能です。

さらに、使う目的や用途別にフレームワークを使い分けることで、効率的に開発を進めていくことができます。Webアプリケーションを構築する際は、HTMLなど他のプログラミング言語と合わせて作成することが一般的です。

PythonでWebサービスやアプリを構築すると、コードが簡潔にできるというメリットがあります。Pythonのコードはシンプルさを追求しており、複数の指示を一行で済ませることができます。そのため、多くの内容を指示することができ、運用性が高いことも魅力のひとつです。また、Pythonの言語は学習のコストが低く、節約して運用できます。

ライブラリやフレームワークが充実しており、他のものと比べ、自由にカスタマイズできることも人気の理由です。さらに無料で使用でき、ライブラリやフレームワークが豊富にあるため、よりweb構築などがしやすい環境にあります。また、近年では開発者の増加に伴い、開発に有用な情報も増加しています。

汎用性が高いことも特徴です。PythonはWebアプリケーションから、ゲームやデスクトップ、またはスマホアプリなど、多くの機能で開発が可能な汎用性の高さを誇っています。つまり、ひとつの言語を習得すれば、そのスキルを幅広く運用をできるようになるということです。

Pythonで出来ること⑤：スマホアプリ（Android）構築

Pythonでは、Androidに限定されますが、スマホアプリを構築することができます。専用のフレームワークを利用することで、スマホアプリの開発が可能です。Pythoneにはスマホゲームの開発などで必要となるゲーム開発に対応するライブラリが存在しているため、スマホアプリなどの開発にも適しています。

そのため、複雑なゲームの制作などもライブラリを活用すると、容易にゲームの開発に取り組むことができます。アプリの開発や制作は構成が複雑な場合も多く、苦労することもありますが、Pythonであればシンプルな言語になっているので打ち込みやすく、複雑な構成の場合でも作業がしやすく、捗ります。

Pythonで出来ること⑥：デスクトップ構築

スマートフォンだけでなく、パソコンのデスクトップにあるアプリを制作することもできます。ゲームの開発だけでなく、これまでは自分のパソコンにおいて手作業でしている作業を自動で行えるようにしたり、Web上に存在するアプリケーションを自分のパソコンで利用しやすくカスタマイズしたりといったことも可能です。このように、目的ごとの用途に合わせて活用することで、より業務などの効率を上げることができます。

Pythonで出来ること⑦：フィンテック・ブロックチェーン技術の開発

Pythonは、フィンテック業界のブロックチェーンのような場合でも効果的に利用できます。フィンテックとは、ファイナンス（金融）とテクノロジー（技術）を合わせた造語のことを言います。定期的に話題となる仮想通貨などがフィンテックの代表的なものです。金融と最新の技術を組み合わせることより、金融サービスなどの商品を形成し、それらを提供する企業があります。現在では金融サービスを提供する企業の数も増え、フィンテック業界と呼ばれるまでに拡大しています。

これらの金融サービスにおいて、重要な役割を担っているものがブロックチェーンです。仮想通貨などで取引する複数のデータのことをブロックと呼び、そのブロックのつながりをブロックチェーンと言います。つまり、ブロックチェーンとはフィンテック業界における大きなつながりのような意味を持つものです。

フィンテック業界では、ほとんどがケースでPythonなどの最新ツールを利用しています。フィンテックにおけるブロックチェーンなどは、金融サービスなどを提供するあたり、データの暗号化や数値の処理などを行う場合などで重要となるものです。

Pythoneの機能には、ハッシュ関数などで暗号化を可能にする仕組みが備わっています。ハッシュとは、ハッシュ値と言われるデータの大きさや長さの値を任意のデータから生み出す仕組みのことです。このような仕組みは、ときとしてデータの改ざんなど、不正に利用される危険性があります。Pythonによるブロックチェーンなどを活用すると、不正のリスクを軽減または予防できます。また、Pythonのライブラリには豊富な数値ライブラリが備わっているため、フィンテックやブロックチェーンの技術を開発するときには、必須と言っても過言ではないとされています。

Pythonで出来ることを動画で解説！

TechAcademyでPythonで出来ることを動画でわかりやすくまとめていましたので、こちらも視聴をおすすめします！

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