Pythonの将来性は高い?メリットやできることも合わせて解説!

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Pythonは、将来性が高いプログラミング言語の一つとして知られています。開発現場では複数のプログラミング言語がよく使用されますが、今からプログラミングを学習する人があまり将来性のないものを学ぶのはもったいないでしょう。

本記事ではPythonの将来性やメリット、できることなどを紹介します。

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プログラミング言語の一つであるPythonとは

Pythonはオランダ人のGuido van Rossum氏によって開発された、オープンソースのプログラミング言語です。他のプログラミング言語と比較すると、以下のような特徴があります。

  • シンプルな文法でコーディングが容易なので可読性に優れている
  • ライブラリが豊富なので開発が進みやすい
  • Pythonは文法がシンプルで書きやすく、開発時間を短縮できるため開発者に優しい言語といえます。

    開発現場では、他の人が書いたコードを読む場面もあるため、可読性が優れていることも重要です。また標準ライブラリや外部ライブラリが充実しており、目的に合わせて豊富な種類から選べるため、開発作業を効率化できます。

    このような特徴があるため、近年Pythonは人気が高いプログラミング言語となっており、Stack Overflowによる『Developer Survey』においても「2021年度最もよく使われたプログラミング言語」の第3位に選出されました。

    Pythonの用途はさまざまで、一般的なWebアプリや組み込みソフトだけでなく機械学習やビッグデータ解析、AI開発、ブロックチェーン開発などにおいても広く活用されています。

    Pythonの将来性が高い理由

    Pythonの将来性
    前述のとおりPythonは人気の高いプログラミング言語であり、将来性が高いといえます。ここでは、その理由について見ていきます。

    市場の需要が増加しているため

    理由の一つとして、需要が拡大していることが挙げられます。もともとPythonは海外において人気がありましたが、近年は日本にもその波が押し寄せています。その証拠にStack Overflowが行った「開発者調査2019」で、Pythonは2年連続で「世界で最も急成長している言語」に選出されました。

    近年は企業でもデータを取り扱うサービス増加やビッグデータ解析によるマーケティングなどに向けて、Pythonをメイン言語としたエンジニアを積極的に採用しています。GoogleのGmailやGoogle Maps、YouTubeのバックエンドでもPythonが使われており、Yahoo!やDropboxもPythonを採用しています。

    AI分野が伸び続けているため

    Pythonには、AI開発に欠かせない機械学習に強いという特徴があります。Pythonが機械学習に強い理由としては、AI開発に優位なライブラリやフレームワークが充実していることが挙げられます。

    具体的にはTensorFlowやKerasといった機械学習や統計処理に特化したライブラリにより、科学技術計算などに応用できます。AIといっても形態はさまざまで、画像認識や文章の規則抽出の他、最近は自動車の自動運転での活用もよく耳にするでしょう。

    5Gの普及によって、社会の広範囲でAIを活用したIoTが活性化していくことが予想されます。それに伴ってPythonの需要も拡大するため、将来性が期待されているのです。

    データサイエンス分野での活躍が見込めるため

    Pythonは、データサイエンスの分野でも活躍が見込めます。なぜなら、Pythonは統計やデータ分析に強みがあるからです。

    例えばデータを分析する際は、外れ値の除外や欠損値の補填、データの結合や分割といったデータの前処理が必要です。Pythonはデータ処理をサポートする機能やライブラリに優れているため、データサイエンスへの応用が容易といえます。

    近年データサイエンスが注目されている背景には、ビッグデータの集積が盛んになったことがあります。ビッグデータとはその名のとおり膨大なデータのことですが、クラウドやSNSの普及によってネット上に膨大な個人情報が集積され、企業の事業策定やマーケティングに活用されるようになりました。

    しかし、集積されたデータはそのままでは意味がなく、抽出や解析、評価、図やグラフによって可視化して共有するといったの工程を経て、初めて企業の意思決定に役立ちます。

    このような時代のニーズによって、データサイエンスが注目されているのです。

    Pythonエンジニアの年収

    ITメディア大手「TECH Street」の2020年の調査によると、Pythonエンジニアの平均年収は40代で最も高く、約624万円でした。同じ調査の対象となった全21言語の中でも、第3位という高さです。

    国税庁が公表している日本全体の平均年収が約436万円であることを考えると、Pythonエンジニアの年収は高水準といえるでしょう。

    参照元:TECH Street「言語別年収ランキング
    参照元:国税庁「民間給与実態統計調査

    平均年収が高い理由としては、前述のAIやデータサイエンス分野における需要の高さが挙げられます。
    システムエンジニアやプログラマーにとどまらず、AI開発や機械学習に特化したエンジニアやデータサイエンティストとしての専門性を高めることで、年収アップが期待できます。

    Pythonの4つのメリット

    ここでは、Pythonの4つのメリットについて見ていきます。

    実用的なライブラリでスムーズに開発できる

    Pythonは実用的なライブラリが豊富なので、効率的な開発が可能です。ライブラリとは、使用頻度の高い機能のコードを抽出してまとめたものです。ライブラリを用いるとゼロからコードを書く必要がないため、効率化と時間短縮につながります。

    Pythonでは画像処理や統計処理、Web開発など、さまざまなライブラリを目的に合わせて使用できます。ライブラリには標準ライブラリと外部ライブラリがあり、代表的な標準ライブラリには計算強化のmath、日付や時刻の取得のdatetime、デスクトップアプリ開発にtkinterなどがあります。

    外部ライブラリとしては画像処理のmatplotlibやスクレイピングのbeatifulsoup4などがよく知られていますが、これら以外にも有用なライブラリが数多く公開されています。

    文法が比較的単純で書きやすい

    コードが極めてシンプルで記述しやすいことも、Pythonの大きなメリットです。

    Pythonは記述性や可読性を高めるためのルールが設定されており、初めてプログラミングを学習する人でも理解しやすい構造になっています。例えば、if文やforループの処理で強制的にインデント(字下げ)が行われるというオフサイドルールがあります。

    また計算式や指定の文を出力するような単純なコードであっても、他言語では数行の記述が必要なのに対してPythonは1行で済みます。コードがシンプルなので、他の人が書いたプログラムの微修正やバグの改善などもスムーズに行えるため、開発現場における生産性の向上につながります。

    ソースコードが少ない

    ソースコードが少ないこともPythonのメリットです。ソースコードとは、処理の内容を記述したテキストファイルのことです。

    他言語と比べてソースコードが少ないため、短時間でプログラムが書け、記述ミスなども低減できます。通常はプログラムが大規模になるほどソースコードが膨大になりますが、Pythonなら比較的スッキリした記述でコーディングができます。

    フレームワークがあり効率良く学習できる

    Pythonのフレームワークを使用することで、効率的に学習しながらWebアプリを開発できます。

    フレームワークとはWebアプリの雛形のようなもので、Webアプリに必須の機能や構造が内包されているので、情報を入力していくだけで容易にアプリ開発ができます。フレームワークには便利なライブラリがすでに組み込まれており、必要に応じてライブラリをインポートすることで機能を拡張することも可能です。

    Pythonでよく知られたフレームワークに、「Django」や「Flask」があります。Djangoは一般的なWebアプリに必須の機能を搭載したフレームワークで、Flaskは最低限の機能を備えており、機能を拡張しながら開発を進められます。

    例えば「Django」にはもともと強固なセキュリティ対策が備わっており、「ユーザー認証」「管理画面」「リンク表示」といったWebアプリでよく見られる機能も搭載されています。

    Pythonでできる6つのこと

    ここでは、Pythonでできる6つのことについて見ていきます。

    学習機能を用いた人工知能の開発

    Pythonが注目されている背景には、人工知能や機械学習の実用化があります。

    機械学習とは機械が人間のように経験から学習し、規則性やパターンを見出し、改善する仕組みのことです。機械学習の応用例としては、画像認識アプリや音声解析、自動運転技術などが挙げられます。

    Pythonには、Googleが開発のTensorFlowやメタ社(旧フェイスブック社)によるPyTorchといったディープラーニングに優れたライブラリがあり、AI開発で広く使われています。

    データの処理や分析の自動化

    Pythonによってデータ処理や分析を自動化し、業務を効率化できます。具体的には膨大なデータを人間が見やすい形に整理して出力することや、エクセル上のデータから必要な箇所だけを抽出することなどが挙げられます。

    手動で行うと数時間かかる作業も、自動化によって業務効率化を図れるのです。
    Pythonは、これらを行うための数値計算を行う「NumPy」や、データ解析支援が可能な「Pandas」、配列や行列の演算処理する「SciPy」といったライブラリが充実しています。

    Web上の画像やテキストのデータの自動収集

    「BeautifulSoup」や「Selenium」などのライブラリによって、Webスクレイピングが可能です。

    スクレイピングとは、取得したHTMLから任意の情報だけを自動で抽出する技術のことです。例えば、競合他社のサイトから株価や業績に関連する情報のみを自動取得し、求めている画像だけを拾ってくることができます。

    従来はWeb上の膨大なデータを人間が参照しつつ、必要なものを収集していましたが、これでは多大な労力と時間がかかります。スクレイピング技術によってこのような業務を削減できるため、企業が行うマーケティング戦略などに注力できます。

    WebサービスやWebアプリケーションの作成

    Pythonは、WebサービスやWebアプリケーションの開発にも広く使われています。前述の「Django」「Flask」によるWebアプリ開発や、ゲーム開発用ライブラリ「Pygame」、2Dゲーム開発用フレームワーク「Cocos2d」などです。

    そのため、Pythonによって独自のSNSや通常業務で使うWebサービス、ブラウザゲームの開発も可能です。

    「Instagram」「Dropbox」「Pinterest」といった有名なWebサービスも、Pythonで作成されています。「Instagram」のように多数の動画を伴うサービスでも動作は滑らかであり、Webアプリ開発においてPythonが他言語に劣ることはありません。

    組み込みアプリケーションの作成

    「組み込みアプリケーション」とは、機械や電子機器を動作させるために組み込まれているアプリケーションのことです。

    私たちの周りにはPCやスマートフォンだけでなく、炊飯器や電子レンジ、冷蔵庫といった電子機器がたくさんあります。多くの場合、動作が速いC言語やC++が使われますが、実はPythonはそれらの言語と親和性が高く、PythonでC言語の処理を出力できます。

    よって、今後組み込みアプリにPythonが併用されるケースが増えることも考えられます。また、「Raspberry Pi」という学習用の超小型パソコンにもPythonが使われています。

    フィンティック・ブロックチェーン技術の開発

    フィンテック業界に代表されるブロックチェーン技術の根幹にも、Pythonが採用されています。なぜなら、Pythonにはブロックチェーンの作成に使えるライブラリが豊富にあるからです。

    例えば、ブロックチェーンには入力したデータをランダムに変換するハッシュ関数が必須ですが、Pythonなら「hashlib」という標準ライブラリによって容易に実装できます。また暗号の公開鍵の作成に使える「ecdsa」や、送付先のアドレス生成に役立つ「Base58」などのライブラリもブロックチェーンに必須の機能を提供します。

    ブロックチェーン技術は仮想通貨でよく知られていますが、本質的には信頼性を担保する技術であり、物流や医療だけでなく、取引が存在するビジネスにおける広範な活用が検討されています。

    まとめ

    AIや機械学習、ブロックチェーンといった技術がますます浸透していくことを考えると、それらの開発に適したPythonは非常に将来性の高いプログラミング言語といえます。

    また、需要に対してPythonに精通した人材が少ないため、Pythonの学習は社会的意義も高いといえるでしょう。

    専門性を高めていくことで、PythonエンジニアはAI開発者やデータサイエンティストとして活躍することもできます。これからプログラミングを学習しようと考えている人は、Pythonを検討してみてはいかがでしょうか。

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