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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つご紹介いたします。

(約5分で読めます)

~~~~~目次~~~~~
1. Excel操作の自動化
2. スクレイピング
3. データ分析
4. 機械学習・AI開発
5. アプリ開発
6. まとめ
~~~~~~~~~~~~

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ファイルの中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。

プログラムからExcelファイルの操作が可能になると、
毎日同じルーティンワークが実行ボタンを押すだけで終わる
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。


<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るので、
当然Excel操作の自動化を行う際の候補となります。

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。




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ページ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。


<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す。
Python以外にもスクレイピングを行うことができる
プログラミング言語はいくつか存在します。

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であれば、
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。


<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
データ分析自体は、Excelでもアドイン(追加機能)として用意されているので、
Excel上で行うことができます。
ただし、大量のデータを扱うことになると、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。



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。

<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す。
Python以外にも機械学習やAI開発を行うことができる
プログラミング言語はいくつか存在します。
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。
しかし現在ではPythonが機械学習の標準言語となっています。



5. アプリ開発

Pythonを学ぶとできることの5つ目は、アプリ開発です。
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、
スマホアプリやWebアプリ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


<代替候補>

「アプリ開発」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。
Python以外にもアプリ開発を行うことができる
プログラミング言語はいくつか存在します。
PHPはWebサービスの開発に特化した言語であることから、
Webアプリ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つをご紹介しました。

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
という点です。

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
かなり低コストに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多少の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、
きっとどこかで役立ちますよ!


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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