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Pythonでできること5選～具体的な活用事例もご紹介します！

皆さんこんにちは。
Python学院事務局です。

今回のテーマは「Pythonでできること5選」です。

Pythonは非常に応用範囲が広く、できることもかなり多様です。
中でも今回は、Pythonでできる代表的なことを、5つご説明いたします。

各章ではPythonでできることに加え、代替案もご紹介しています。Pythonでできることの代替案は多くありますが、①Pythonを覚えるだけで、幅広いことに活用できる　②できること同士を組み合わせて、複雑な処理も自動化できる、というイメージを持ってもらえると幸いです。

（約5分で読めます）


1. Excel操作の自動化

Pythonを学ぶとできることの1つ目は、Excel操作の自動化です。
Excelファイル内のデータを読み込んだり、 逆にExcelファイルに書き込みを行って保存するなど、 プログラム上でExcelファイルへの操作を行うことができます。

プログラムでExcelファイルを自動で操作できるようになると、 実行ボタンを押すだけでルーティンワークが完了する、 なんてことが可能になります。

＜具体的な活用事例＞

「Excel操作の自動化」の具体的な活用事例は、 以下のようなものが考えられます。

・Excelファイルからデータを抽出し、自社システムに転記する
・複数ファイルに分かれたデータを、1つのファイルに集約させる

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＜代替候補＞

「Excel操作の自動化」については、以下のような代替候補が挙げられます。

・Excelマクロ（VBA）
Excelファイルに対する複数の処理をまとめて呼び出すことができます。
マクロで記録したものは自動的にコード化されるため、 「Excelの操作だけで完結する」のであれば Excelマクロ（VBA）の方が便利かもしれません。

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2. スクレイピング（Web上からの情報収集の自動化）

Pythonを学ぶとできることの2つ目は、スクレイピングです。 Web上から特定の情報だけを抽出することができます。

スクレイピングができるようになると、これまで手作業で行っていた 「検索」⇒「確認」⇒「コピー」⇒「貼り付け」のような流れを、 完全に自動化することができます。

＜具体的な活用事例＞

「スクレイピング」の具体的な活用事例は、以下のようなものが考えられます。

・通販サイトからカテゴリごとの売れ筋を取得し、市場ニーズを確認する
・ニュースサイトから、特定のキーワードを含む記事のURLだけを取得する

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＜代替候補＞

「スクレイピング」については、以下のような代替候補が挙げられます。

・Ruby
Pythonとは別のプログラミング言語で、 Rubyもスクレイピングを行うことができます。

ただしスクレイピングしたデータを後ほど分析する予定がある場合は、 データ分析が得意なPythonでスクレイピングを行うのがオススメです。


3. データ分析

Pythonを学ぶとできることの3つ目は、データ分析です。
社内データやWeb上から取得したデータなどを分析して、 ある項目とある項目の関係を把握したり、データの傾向を確認することができます。

＜具体的な活用事例＞

「データ分析」の具体的な活用事例は、以下のようなものが考えられます。

・入社試験の成績と、入社後の営業成績の相関関係を調べて、採用方針が正しいかどうかを見直す
・Web上から取得した気候データと、社内の売上データの相関関係を調べて、気候の影響を把握する

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＜代替候補＞

「データ分析」については、以下のような代替候補が挙げられます。

・Excel
Excel上でもアドイン（追加機能）が用意されているので、 データ分析を行うことができます。
ただし、大量のデータを扱う場合は処理が遅く途中で落ちてしまうなど、 大規模なデータ分析には不向きな面があります。大量のデータを分析する場合は、Pythonの方が優秀です。

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4. 機械学習・AI開発

Pythonを学ぶとできることの4つ目は、機械学習・AI開発です。
大量のデータから過去の傾向を学習して、未来の結果を予測することができます。

＜具体的な活用事例＞

「機械学習・AI」の具体的な活用事例は、以下のようなものが考えられます。

・生鮮食品の需要を予測して、廃棄ロスを防いだりコストダウンを図る
・入社前の性格診断から退職しやすいかどうかを予測し、採用方針に役立てる

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＜代替候補＞

「機械学習・AI開発」については、以下のような代替候補が挙げられます。

・R
Pythonとは別のプログラミング言語で、 機械学習やAI開発を行うことができます。
Rは汎用性の高いPythonとは異なり、データ分析に特化しているのが特徴的です。
また、Rは研究用、Pythonはビジネス用と考えられている場合が多いため、 ビジネスで活用する場合は、Pythonの方が使いやすいです。


5. アプリケーション開発

Pythonを学ぶとできることの5つ目は、アプリケーション開発です。
Pythonに用意されたアプリ開発用のライブラリを使用することで、 Webアプリケーションなどを比較的簡単に作成することができます。

＜Pythonで作られたWebサービス＞

Pythonで作られたWebサービスには、以下のようなものが挙げられます。

・YouTube
・Instagram
・Dropbox

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＜代替候補＞

「アプリケーション開発」については、以下のような代替候補が挙げられます。

・PHP
Pythonとは別のプログラミング言語です。
アプリケーション開発を行うことができるプログラミング言語は、このPHPが挙げられます。
PHPはWebサービスの開発に特化した言語であるため、 Webアプリケーションの開発だけを目的とする場合はPythonよりも使い勝手は良いです。


6. まとめ（Pythonの強みは応用範囲の広さにあり！）

Pythonを学ぶとできることについて、代表的な5つをご説明しました。

1つ1つについては、Python以外に代替できる候補はいくつか存在します。
しかしPythonがすごいのは、1つの言語を覚えることで これら全てを開発できるようになる点です。

例えば、Excel操作はマクロで、スクレイピングはRubyで、 機械学習はRで行う、となった場合、それぞれをしっかりと学習する必要があり、 学習コストや導入コストはかなり跳ね上がってしまいます。

一方、Pythonという言語を学んでおくと、今回挙げた5つを かなり低コストで実装できるようになります。
当然、データ分析やExcel操作の自動化など、 やりたい項目ごとに書き方のクセは存在しますが、 それでも別の言語を学習することと比べると、 かなり簡単にプログラムを作成することができます。

「Pythonを学ぶとこんなことができる」というのを頭の片隅に入れておくと、 業務改善やDX推進などで役に立つかと思います。

最後までお読みいただき、ありがとうございました！
社内でDX化を主導できるように、ぜひPythonの知識を身につけていきましょう！
次回もお楽しみに！


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