【実例アリ】業務効率化から、Webアプリ開発まで、Pythonが得意なこと5選

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この記事では、ここ数年盛り上がりを見せているPythonが得意なことについてまとめていきます。

Pythonはデータ分析から、Webサービスまで守備範囲が非常に広く、割と何でもできてしまう言語です。

そのため、プログラミング初心者に非常におすすめの言語なのですが、「実際にどんなことができるのか」といったゴールが見えてないと勉強時間が無限にかかってしまいます。

そのため、この記事ではプログラミング初心者向けに、実際どんなことができるのか具体例を交えながら説明していきます。

日常業務の自動化

Pythonの場合は多種多様なライブラリを活用することで、 ブラウザを使った情報収集をしたり、さまざまなデータを分析したりといった作業を自動化することができます。

ビジネスの現場でPython を利用する際の目的としてまず 挙げられるのが、 業務の自動化による時短・効率化の実 現でしょう。

これまで人の手で行ってきた 日々繰り返さ れる業務を、 PCを使って自動化できれば、ミスがなくなるばかりか、クリエイティブな業務に集中するための時間を つくりだすこともできるでしょう。

「自動化」ではありませんが、自分専用にカスタマイズしたGUIアプリケーションの作成も行えます。

私の過去記事ではTkinterというライブラリの使い方を解説しています。

こちらを元に、例えば任意のフォルダ内にあるCSVをまとめる処理するようなことも実現可能です。

TkinterでGUIアプリケーション開発 01 ウィンドウの設定とラベル【Python3】

Web 情報のスクレイピング

Pythonで行う自動化の中でも、取り組みやすい事例が「スクレイピング」 です。

スクレイピングとは、 Pythonなどのプログラムを利用してWebペー ジからデータを収集し加工することを言います。

かくいう私も、よく利用する技術ですが、実装方法も簡単でそのままデータ分析に移れるのも非常に楽です。

現在はデータ収集→データ可視化→保存までの一連の作業を自動化できており、日常的に運用することに成功しています。

節約できた時間を使って新しいことを勉強したり、余暇の時間に充てることもできます。

皆さんも日常的に情報収集を行っているなどあれば、情報の取得からレポート化といった一連の作業を自動化して、業務効率化を図りましょう。

上での解説したように、Python にはこうした作業を実現するためのライブラリが多数用意されており、それらを組み合わせることで自動化を実現できます。

私の過去記事では、

スクレイピングを使って、Webの検索結果をまとめて取得する。

海外サイトをスクレイピングして、さらにDeepL翻訳にかけてテキストデータで保存する。

などを紹介しています。

スクレイピングのスキルがあれば、自分の趣味の情報収集であったり、ブログの競合分析などもお手の物です。

データ分析

Pythonが最も得意とするのはデータ分析でしょう。

Pythonには分析のためのライブラリはもちろんですが、分析環境も非常に充実しています。

特に有名なのが、Jupyter Lab で、入力したコードから即座に結果を表示することが可能です。

Markdown記法も使えるため、文章的な解説、ソースコード、結果で1つのノートブックとして出力することもできます。

https://jupyter.org/

Python では、大量のデータの中から必要な ものをピックアップし、 さまざまな形に整理・ 加工し、さらにはグラフや表に変換するといっ たことが自在です。

また、そうした工程を自 動化すれば、複雑な作業を大幅に効率化 することもできます。
TensorFlow や scikit-learn、 さらにはNumPy や pandas といった、 機械学習やディープラーニング、 数値計算を行うためのフレームワーク・ライブラリが充実している Python は現在、AIを使ったプログラムの開発を行 う際に最も使われるプログラミング言語になっています。

https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html

マッチング・分類 など機械学習

Python から AI を利用することで、 「マッチング」や「分類」 「絞り込み」と いった、AIが得意とするデータ活用の仕組みを自社のシステムやWeb サービスに組み込むことが可能です

人の経験や勘がものを言う領域 についてもAIが上手に代替してくれるということは皆さんもご存じのことと思います。

以前は、 こうしたシステムの開発 は非常に大変でしたが、 Python を活用することで、 より身近なものになります。
ログ解析などを行って顧客の閲覧履歴などを収集して分析し、そのうえで 一人ひとりの好みの商品や記事をレコ メンドしたり、 嗜好にマッチしたメール を送ったりといったアクションを実施 する、いわゆる 「マーケティングオート メーション (MA)」。

こうした仕組みも Python を活用することで実現させるこ とができます。 顧客獲得や売上増加に 直接効果のある施策を打つことができ るでしょう。
では Pythonを使うと どんなことができるのでしょうか。

https://www.tensorflow.org/?hl=ja

Webサービス


PythonはWebサービスを構築する際にもたいへん役に立つツールです。

サービス自体をPythonで構築するのはもちろんですが、ログをしっかりと取るように設計しておくことで、そのまま分析に移行したり、バックグラウンドで機械学習モデルを走らせることもできます。

そのため、新しいWebサービスを構築する際には、その先でPython をどう利用していくのかを 明確にし、活用しやすい形で設計しておく ことが大切なポイントになります。

PythonでWebサービスを作るとなると、DjangoやFlaskなどのフレームワークを使うことになります。

https://flask.palletsprojects.com/en/2.0.x/

私の過去の記事ではFlaskを使ってログイン機能を実装したり、データベースと連携したアプリケーションの開発などを扱ってきました。

まだまだ、ベーシックな記事しかありませんが、今後も拡充していく予定です。

まとめ

以上、簡単にPythonが得意なことについて紹介してきました。

まだこのブログで紹介していることも少ないですが、全てこのブログで勉強できるようにしていきたいと思っています。