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[【関連記事】Pythonで自動化できること7選！面倒な作業を効率化してより便利に](https://and-engineer.com/articles/YRn2KRAAACIA6YPW)

*[【マイナビITエージェント】あなたの転職活動を無料でサポートいたします](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=banner&utm_campaign=acv01)*

*Anacondaとはプログラム記述がシンプルで人気が高いPythonの実行環境*で、データサイエンスに必要とされる各種ツールやライブラリを提供するプラットフォームです。Anacondaには数値計算やデータ解析に必要なライブラリがセットで組み込まれており、利用者は**インストール後すぐに開発作業を開始できる**メリットがあります。

Anacondaとは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

Anacondaを使う準備として*Anacondaモジュールをインストール*しておきます。

「Anaconda」はAnacondaの公式サイトからインストーラをダウンロード後、インストーラを起動しインストールします。公式ダウンロードには以下のOSでインストーラが提供されています。

・*Windows用*
　64ビット版、並びに32ビット版

・*macOS用*
　64ビット版（GUI・CUIインストーラ）

・*Linux用*
　64ビット版（x86・Power・AWS Gravitor2・IBM Z）

参考：[ANACONDA Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

なおPythonはAnacondaに含まれており、バージョンを指定したインストールも可能です。

とても簡単！Anacondaのインストール手順を機種別に解説

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

**Anacondaはコマンドラインインターフェース（CUI）とグラフィカルユーザインターフェース（GUI）が用意されています。**Anacondaを使うには以下のコマンドを用います。

・*GUIツール - Anaconda Navigator*
　condaのパッケージ管理が可能でアイコンクリックで起動します。扱いやすいのでおすすめの方法です。

・*CUIツール - conda*
　WindowsのAnaconda Prompt on Windowsや、macOS・Linuxのターミナルで動作します。Anacondaの詳細設定を行う場合や作業手順の自動化をする場合に使います。

「Anaconda Navigator」と「conda」は共にパッケージ管理や環境設定に用いることができます。

Windowsの使い方は*スタートメニューから「Anaconda Navigator」をクリックするだけです。*

　画像引用：[Anaconda Getting started with Anaconda](https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/getting-started/)

MacOSの使い方は*「Launchpad」から「Anaconda Navigator」アイコンをクリックし起動します。*

「Linux」はターミナルから以下のコマンドを起動します。

なお「CentOS」や「ubuntu」も「Linux」と同じ使い方です。*公式ダウンロードサイトからモジュールをインストールすることで利用できます。*

*「Navigator」は環境作成のために「conda」を使用しています。*「Navigator」の「Environmentsタブ」をクリックすると最初の環境作成のダイアログが表示されます。ここで名称とバージョンを設定し「Create」をクリックすると環境が作成されます。

### NavigatorによるPythonの管理は？

**最初に作成される環境のPythonはAnacondaをインストールした際のPythonバージョンです。**

もし異なるPythonのバージョンが必要であれば「Navigator」の「Environmentsタブ」をクリックしPythonパッケージバージョンを「3.8」・「3.7」・「3.6」・「3.5」・「2.7」から指定し「Create」をクリックして作成します。

### Navigatorによるパッケージの管理は？

インストール済み「Installed」のパッケージは検索する環境をクリックすると表示されます。同様に*プルダウンで「Not Installed」・「Updatable」・「Selected」・「All」の表示選択が可能です。*

インストールしたいパッケージはパッケージ検索ボックスを使います。パッケージ検索ボックスにパッケージを入力することで、「Anacondaリポジトリ」から情報を入手し表示してくれます。

インストールする場合は検索結果のパッケージ名をチェックし「Apply」ボタンをクリックすることでインストールすることができます。

**Pythonでは開発プロジェクトを複数作成する際に仮想環境を作成します。**仮想環境により他のプロジェクトへ影響を与えずにモジュールを追加したり、異なるバージョンのモジュールを使用したりできます。

Pythonの標準コマンドでは最初に「venv」コマンドを用いて仮想環境を作成し、次に「pip」コマンドを用いて仮想環境へパッケージをインストールします。

参考：[Python Docs venv --- 仮想環境の作成](https://docs.python.org/ja/3/library/venv.html)

**Anacondaを用いる場合は「condaコマンド」を用いて仮想環境の作成とパッケージインストールを行います。**実行環境となるConda環境の作成と有効化の方法は以下の通りです。

(base) $ conda create --name env37 python=3.7

(env37) $ conda create --name env36 python=3.6

*使用例では有効化されているConda環境に対して「conda install」コマンドによってパッケージがインストールされます。*

Conda環境ごとに異なるバージョンのパッケージをインストールすることが可能です。利用する際には該当するConda環境を有効化することで指定バージョンのソフトウェアが利用できます。

**「conda」はAnacondaの「CUI」です。**以下の代表的な処理を行うことができます。

・*conda install*
　パッケージ・Pythonのインストール

・*conda update*
　パッケージ・Pythonやパッケージマネージャのアップデート

・*conda remove*
　パッケージのアンインストール

・*conda activate*
　Conda環境の有効化

・*conda deactivate*
　Conda環境の無効化

・*conda search*
　利用可能なパッケージの検索

・*conda install*
　パッケージ、パッケージマネージャのインストール

・*conda list*
　インストール済みパッケージの表示、ファイル保存

参考：[conda Command reference](https://conda.io/projects/conda/en/latest/commands.html)

## Anacondaのライブラリの使い方

Anacondaでは豊富な公開ソフトウェアのライブラリ管理とインストール管理が可能です。特に**データサイエンスを中心としたライブラリの大半はパッケージで提供されており、その数は7,500種類以上とも言われています。**Anacondaでは「GUI」として「Anaconda Navigator」・「CUI」として「conda」が利用可能です。

インストールされたライブラリはアイコンをクリックしたり、コマンドライン実行したりすることで利用できます。

**「Spyder」とは統合開発環境（IDE）の1つです。**「spyder」を使う準備を含め、以下の流れで作業を進めます。

・*準備*
（1）Anaconda Navigatorを起動します。

（2）Anaconda Navigatorのホームスクリーンのアプリケーション一覧よりSpyderを探します。

（3）Sypderの”Install”をクリックしインストールを行います（インストール済みの場合はスキップします）。

・*使い方*
（1）Spyderインストールが完了すると”Launch”ボタンが表示されますのでクリックします。

（2）Spyder起動後、新規作成から試しにprint(“Hello World”)等を入力します。

（3）「File」・「Save As」でファイルを保存すると「xxx.pyファイル」が作成されます。

（4）三角の再生記号をクリックすることで実行できます。

（5）実行結果は右下のコンソール枠に表示されます。

### AnacondaのJupyterNotebookの使い方

**「Jupyter Notebook」も「Spyder」同様に統合開発環境（IDE）の1つです。**使う準備を含め、以下の流れで作業を進めます。

（2）Anaconda Navigatorのホームスクリーンのアプリケーション一覧よりJupyter Notebookを探します。

（3）Jupyter Notebookの”Install”をクリックしインストールを行います（インストール済みの場合はスキップします）。

・*使い方*
（1）Jupyter Notebookインストールが完了すると”Launch”ボタンが表示されますのでクリックします。

AnacondaはPythonの実行環境で、データサイエンスに必要とされる各種ツールやライブラリのインストール管理から起動まで統合管理できます。ここでは各OSでの使い方をAnacondaのNavigatorやcondaを用いて説明していきます。

Anacondaとはプログラム記述がシンプルで人気があるPythonの実行環境

AnacondaはWindows・macOS・Linuxで利用可能

AnacondaにはGUIのNavigator、CUIのcondaが用意されている

Anacondaの使い方は？Python環境の利用方法を解説！

システム開発に携わっていると、必ず直面するのがメンテナンスやバージョンアップです。それらに対応するために、従来は開発機と本番機を分ける構成が当たり前でした。

しかし、近年の仮想化技術の進展やハードスペックの向上によって、今では**同じ物理マシンに複数の仮想環境を構築して運用することが当たり前になっています。**

また、Pythonにも独自に仮想環境を構築することができる仕組みが備わっており、1つのマシン上で開発・テスト・本番稼働まで無理なく利用可能です。ここでは、Pythonの仮想環境について紹介します。

Pythonに関して、エンジニアの皆さんはよくご存じかと思いますが、改めて確認しましょう。

**Python言語はAIの機械学習の開発に使われることで知られていますが、実はWebアプリの開発やビッグデータの解析、さらにはゲームアプリの開発にまで利用されるほどの人気の言語**です。次に学びたい言語としては、C言語やJavaを抑えて1位となる人気ぶりです。

【参考】[Welcome to Python.org](https://www.python.org/)

一般的に**「仮想環境」とは、サーバーやパソコンといった1つのマシンの中に仮想的に異なる環境を構築したもの**を指します。例えば、1つのマシンにWindows環境とLinux環境を併存させて利用するような場合に、仮想環境が構築されます。

*マシンの物理的スペックを変えず、CPUやメモリを仮想環境にそれぞれ論理的に割り当て、あたかも異なる物理環境があるかのように利用できます。*このように、仮想化技術によってマシンを効率的に利用することが可能です。

Pythonでシステム開発を進める際に、*1つのマシンでテストや本番稼働を同時に行うことはさまざまなリスクや制約を伴います。*

また、本番稼働中のシステムのメンテナンス、バージョンアップなどを行う際にも、同一マシン上でこれを行うにはさまざまな問題が発生します。**こうしたリスクや問題、制約を解消してくれるのが、「Python仮想環境」です。**

**Pythonにおける「仮想環境」とは、マシンにインストールしたモジュール・パッケージ、あるいは異なるPythonのバージョンごとに、それぞれが分離された環境**を意味します。

例えば、Pythonで開発作業を行う際にPython2系で利用していたパッケージがPython3系では使えない場合があり、それぞれのバージョンの違いによって問題が生じます。

こうした問題を解決する方法として、同じマシン上にPythonの仮想環境を作る必要があるのです。もちろん、バージョン毎にマシンを分ける方法もありますが、物理的にも作業的にも非常に無駄が多くなります。*Pythonの仮想環境はリスクや制約の回避以外にも、こうした物理的・作業的無駄を省くという効果もある*ため、仮想環境を利用しないという手はありません。

### Pythonのインストール（Windowsの場合）

ここでは、**Pythonのインストール方法について解説**します。

次のURLへアクセスして下さい。
・https://www.python.org/

画面の上部にあるメニューから「Download」にマウスを合わせるとメニューが表示されるので、そこからWindows向けのPythonをダウンロードします。*現時点（2022.3）の最新バージョンは、Python3.10.2です。*ダウンロードしたファイルをダブルクリックするとインストールが開始します。

【参考】[Windows版Pythonのインストール: Python環境構築ガイド - python.jp](https://www.python.jp/install/windows/install.html)

Pythonのインストール方法：初心者向けインストール方法を1から解説！

## Pythonの仮想環境利用のメリット

Pythonの仮想環境を利用する必要性については分かりましたが、では**仮想環境を利用する具体的なメリットは何なのでしょうか？**Pythonエンジニアを目指す方は、*Pythonの仮想環境は必須知識となる*ため、仮想環境のメリットについてはよく理解しましょう。

Pythonの環境構築：公開ソフトウェアを活用した環境整備を解説

仮想環境が必要だということは分かっても、仮想環境の構築作業が難しい場合には、仮想環境の構築自体が足かせになってしまいがちです。しかし、**Python仮想環境は、ソフトを使えば作るのも削除するのもコマンド1つで簡単にできます。**コストも手間も掛からないため、これを利用しない手はありません。

### 異なるバージョンのPythonを利用できる

**仮想環境を使うメリットとしては、異なるバージョンのPythonを同時に使用できる**ということが挙げられます。バージョンアップの際に、新たなマシン環境を用意することなく、同一マシン上で新旧バージョンを併存させながらテストや移行ができます。エンジニアにとっても大変便利な機能です。

### モジュールの追加や更新ができる

Python上で新たなモジュールの追加やモジュールの更新が必要になる場合に、*モジュールの追加・更新が本番環境に影響を及ぼす*ことがあります。しかし、**仮想環境を利用すれば、本番環境への影響を気にすることなく、モジュールの追加や更新が可能**となる点も仮想環境のメリットの1つです。

### 同じモジュールで異なるバージョンが使用できる

Python上で使用する複数のアプリケーションが同じモジュールの異なるバージョンを必要としている場合、仮想環境があると便利です。通常、同じモジュールの異なるバージョンを同時にインストールすることはできないため、すべてのアプリケーションに対応することは困難です。

しかし、**仮想環境を使用すれば同じモジュールの異なるバージョンをインストールできるため、複数のアプリケーションに対応できます。**

### 開発・テスト作業の効率が上がる

Pythonを使ったプログラムの開発・テストをする場合、異なるOSやPythonのバージョンでの動作を確認する必要があります。**実機の場合は何台もパソコンを用意する必要がありますが、仮想環境だと1台のパソコンに複数の環境を作成することができます。**そのため、環境構築にかかるコストを大幅に削減できます。

## Pythonの仮想環境はvenvがおすすめ

Pythonの仮想環境を構築するためのソフトはいくつか種類があります。特に初心者の方は何を選択すれば良いのか迷うでしょう。ここでは、**Pythonの代表的な仮想環境ソフトとしてvenvをおすすめ**します。

【参考】[venv --- 仮想環境の作成](https://docs.python.org/ja/3/library/venv.html)

**venvとは1つのシステム環境の中に、異なるPython環境を作れるソフトウェアの名称**です。コマンド1つで仮想環境を作る、仮想環境を削除するなどができます。

### venv以外のソフト（virtualenv・conda・pyenv）

**Pythonの主な仮想環境ソフトとしては、venv以外にvirtualenvとcondaがよく知られています。**

・virtualenvはサードパーティ製のPythonライブラリで、利用する場合は新たにインストールする必要があります。

・condaは機械学習関係のライブラリやツールが豊富な、Pythonディストリビューション（distribution）であるAnacondaに含まれるメジャーなPython仮想環境ソフトです。Anacondaをインストールしないと使えません。
【参考】[Conda —Condaのドキュメント](https://docs.conda.io/en/latest/)

・pyenvはPythonで使える仮想環境ソフトウェアですが、Windowsをサポートしていないため、Windowsユーザは使えません（Windows版のpyenv-winはありますが、特に推奨理由が見当たりません）。
【参考】[GitHub - pyenv/pyenv: Simple Python version management](https://github.com/pyenv/pyenv)

エンジニアの方は、仮想環境ツールとしてdockerを利用されている方もいるでしょう。では、dockerとvenvとは何が違うのでしょうか？

**venvは、Python依存関係のみをカプセル化するのに対し、 DockerはOS全体をカプセル化します。**例えば、DockerはLinux環境・Windows環境・Mac環境それぞれでPythonアプリを動かす場合などに利用します。

【参考】[Docker ドキュメント](https://docs.docker.jp/)

venvの前身はvirtualenvです。venvはPython 3.3 以降に標準機能として取り込まれました。そのため、**venvは新たにソフトウェアをインストールしなくてもすぐに使用できるので、手軽に仮想環境を構築・管理できます。**

Python2系でvirtualenvを利用していた方も、Python3系はvenvを選択すると良いでしょう。機能的に両者はほとんど差がなく、使い勝手が良いからです。以下に、venvをおすすめする理由を挙げます。

1.Python公式venvはPython3.5以降で、Python公式の推奨仮想環境となりました。

2.venvは主流Python資格の試験対策チュートリアルでも、venvが前提となっています。

3.pipが使えるpipはPythonのパッケージを管理するツールです。venvではpipをそのまま使え、トラブルの心配も不要です。

## venvを使って仮想環境を作ってみよう

**venvはPython3系では標準機能の1つ**だとお伝えしました。では、実際にvenvを使ってみましょう。

ここでは、**Windows環境での仮想環境の作り方について簡単に解説**します。仮想環境ソフトウェアvenvは、Python3.4以降であればすぐに使えます。まず、インストールされている pythonのバージョンを確認しましょう。なお、以下はコマンドプロンプトを使った手順を紹介しますが、VScodeを使用することもできます。

*1.Pythonのバージョンを確認する*
Windows10であれば、デスクトップ画面左下の「ここに入力して検索」の欄に"cmd"と入力します。
*コマンドプロンプト画面が表示されたら、"python -V"と入力すると、Pythonのバージョンが表示*されます。Python3.4以降であれば、venvをすぐに利用できます。

*2.仮想環境を作る*
同じく、コマンドプロンプト画面で、"python -m venry  ●●●"と入力します。●●●は作成する仮想環境の名前で、任意の名前を入れます。ここでは仮に"kasou"とします。

*3.仮想環境を有効にする*
仮想環境を実行するには、\Scripts\activateコマンドを使います。
コマンドプロンプト画面で、"kasou\Scripts\activate"と入力します。

*4.仮想環境を無効にする*
仮想環境を無効にするには、コマンドプロンプト画面で、"deactivate"と入力します。これで仮想環境の"kasou"は無効化されました。改めて仮想環境を有効にするには、コマンドプロンプト画面で、"kasou\Scripts\activate"を入力します。

### 仮想環境を活用してPythonを上手く使おう

ここではPythonの仮想環境とは何か、Pythonにおける仮想環境の作り方、そのメリットなどについて、主にPython仮想環境ソフトウェアの「venv」をベースに解説しました。

Pythonで仮想環境を構築することが、拍子抜けするほど簡単だということがわかりました。**仮想環境を利用することで、バージョンにとらわれず自由にプログラムを実行させられるメリットは、実際にPythonプログラミングを行ったときに実感できる**でしょう。

Pythonの開発に携わるとシステムの改修やバージョンアップの問題に直面します。その際、Python仮想環境を利用すると、コマンド1つで簡単に開発・テスト環境を入手することができます。ここではPythonの仮想環境について、メリットや作り方を解説します。

Pythonはコマンド1つで仮想環境を構築する機能が備わっている

Pythonは仮想環境を利用することで、システム改修やバージョンアップを同一マシン上で簡単に行える

Python仮想環境構築に利用するソフトウェアは、Python標準の「venv」がおすすめ

Pythonの仮想環境とは？利用のメリットやおすすめの仮想環境をご紹介

[【関連記事】Anacondaの使い方は？Python環境の利用方法を解説！](https://and-engineer.com/articles/YRsidxAAACRz7tnv)

*Python関連記事はこちらから↓*

Pythonの記事（1ページ目）

## Pythonの自動化でできることとは

**Pythonは構文がシンプルで読みやすく、書きやすいプログラミング言語であるため初学者でも習得しやすい言語です。**Pythonでは機械学習やデータ分析などさまざまなことができますが、会社で使う場合にはPythonの自動化ツールが活躍してくれます。

この記事では、Pythonの自動化でできることを1つ1つ詳しく解説していきます。そもそもPythonとはどういう言語なのか、どういった人に需要のある言語なのか、Pythonエンジニアの年収について解説します。Pythonを学ぶ初心者の方は、入門編としてぜひこの記事を参考にしてください。

Pythonでできることとは？Pythonのメリットも詳しく紹介

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Pythonはあらゆる開発やシステムの自動化を得意としています。ここでは、Pythonで自動化できることを7つまとめました。

Pythonは人工知能開発に使えることで有名ですが、人工知能とまではいかなくても、ちょっとした自動化ツールを開発するのにも向いています。これらのツールは個人でも作成することができるため、Pythonを習得済みの方はぜひ作ってみてください。

Pythonでできること・できないことは？自動化のための入門編

Pythonで自動化できることの1つ目は、スクレイピングです。スクレイピングとは、*Webサイトから情報を収集する作業のことです。*Webサイトの中には毎日更新されるものもあり、更新される度に情報を手動で収集するのはかなりの手間です。そこでPythonを使ってスクレイピング作業を自動化させます。

PythonはWebサイトのHTMLコードを読み込み、分解して綺麗にまとめることができます。Pythonプログラムを毎日決まった時間に作動させるようにすれば、スクレイピング作業を自動化できます。

Pythonを使って、*ExcelやWordなどMicroSoft製品の操作の自動化も可能です。*といってもPython単体ではこれらのアプリを扱うことはできません。Excelを操作する場合、「OpenPyXL」というライブラリが必要です。このライブラリをインストールすることで、Excelで表を作成したり、テンプレートからデータを作成したりすることが可能です。

また、「Python-docx」というライブラリを使うことでWordの操作ができます。Wordで文章を新規作成・内容を変更・画像の貼り付けが可能です。さらに2つのライブラリを組み合わせることによって、Excelの文章をWordに書き起こすなどアプリを跨いだ操作も行えます。

Pythonによって*ブラウザ操作も自動化することが可能です。*ブラウザ操作を自動化する場合は「Selenium」というライブラリを使います。Webサイトへログインしたり、フォームへ入力したりといった面倒な作業を自動化できます。

Pythonでは画像編集のような複雑な作業も自動化可能です。**画像編集を自動化する場合は「Pillow（PIL）」というライブラリが必要です。**「Pillow（PIL）」を使えば、画像のサイズや色を変更したり、画像の容量を圧縮したり、といった作業が自動化できます。

画像編集を仕事で頻繁に行う場合は、Pythonによって業務効率化できるかもしれません。

仕事で特定のアドレスに毎日同じメールを送っている方もいるかと思います。そういったメール関連の作業もPythonで自動化できます。「smtplib」や「imaplib」といったライブラリを使うことで、SMTPやIMAPのサーバに接続できます。*メールを作成して送信するところまで自動化可能です。*

また、Gmailを使う場合は専用のAPIを使う手もあります。GmailのAPIを使うことで、Gmailならではの機能をPythonに利用させることが可能で、さらに便利になるでしょう。

**簡単なファイル操作もPythonで自動化できます。**Pythonには「OS」というライブラリが標準で用意されており、こちらを使うことで、ファイルを作成したり削除したり、といった作業の自動化が可能です。こういった細かい作業もPythonで自動化することで、業務効率化に繋がるでしょう。

PDF操作も自動化が可能ですが、やり方が少し複雑です。PDF操作を行う場合、「ReportLab」「PyPDF2」「pdfminer」といった複数のライブラリが必要です。

これらのライブラリを使うことで、*PDFファイルを作成したり、ファイルから必要な部分のみを抜き出したりすることが可能です。*難易度は若干高いですが、PDF操作を多く行う方は自動化してみましょう。

ここでは、Pythonの特徴とPythonエンジニアの年収について参考例を紹介します。

### ライブラリの豊富さとコードの少なさが特徴的

Pythonの特徴は、「ライブラリが豊富なこと」や「少ないコードでプログラムが簡単に書けること」です。**長いコードを記述する必要がなく、読みやすさや書きやすさを重視して作られた言語のため、誰が書いても同じようなコードになります。**

また、汎用性の高いコードをまとめたプログラムをライブラリといいますが、Pythonには豊富なライブラリがあります。1から全て作成せずとも、ライブラリを自分のプログラムに落とし込むことで、効率的なプログラムの作成が可能です。

現在Pythonで公開されているライブラリの数は数万以上あるため、組みたいプログラムに合わせてライブラリを自由に選ぶことができます。

Pythonは短いコードでの記述が可能、文法が覚えやすいなどの理由で初心者の方でも扱いやすい言語の1つです。数あるプログラミング言語の中でも文法が覚えやすいため、*近年ではプログラミングの入門として小学生が学ぶことも増えてきています。*

また、参考書の活用や自分でコードを読み書きするのはもちろんのこと、他の人が書いたコードを読んで勉強することもできるためさまざまな勉強方法があります。

Pythonエンジニアには、Pythonを活用する「AIエンジニア」「Webアプリケーションエンジニア」「データサイエンティスト」などの職種があります。ここでは、データサイエンティストに近いアナリストの年収例を参考に紹介します。

「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は824万円、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、アナリストは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

このように、**Pythonエンジニアはデータサイエンティストなどにキャリアアップすることで、高収入を得られる可能性が高まります。**自分の特性や進みたいキャリア像を明確にし、スキルを活かした転職を行いましょう。

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/finance01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方

【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

データアナリストとは？仕事内容や向いている人の特徴を解説

Pythonを扱う場合、自動化するプログラムの開発に時間がかかってしまい、「ここまでしてPythonを使う必要があるのか」と思うこともあるでしょう。しかし、たとえ開発に時間がかかっても、Pythonを使うメリットは多くあります。

ここでは、Pythonで作業を自動化するメリットについて事例を参考にみていきましょう。

最近話題の言語のPythonは何がすごい？メリット・得意分野を解説！

**Pythonで自動化ツールを作成すれば、単純に労働時間が短縮されます。**例えば、Excelに毎日入力する作業を自動化すれば、その作業は人間はやらなくて良い訳です。時間のかかる作業はPythonにやらせてしまうのが良いでしょう。

コンピュータは人間と違ってミスをすることがありません。*そのためPythonで自動化ツールを作成することは、人的ミスの減少にも繋がります。*例えば、Wordで請求書を作成する際、手動で入力すると金額などを間違って打ってしまうこともあるでしょう。Pythonは毎日決まった作業を行うため、間違えることはありません。

もちろんPythonプログラムにバグがあれば正しく動かないため、自動化ツールを運用するまでに正しく動作するかの確認は必要です。

### つまらない作業をやらなくて良くなる

*面倒な作業を自動化することで、コア業務に集中できるようになります。*仕事に直接関係のない雑務が多すぎて、やりたい作業に集中できない、という方は多いでしょう。毎日決められた作業を淡々と行うのはつまらないですよね。つまらない作業は、Pythonに代行させることを試してみてはいかかでしょうか。

### 不労所得を得られる可能性もある

Pythonで自動化ツールを作ることで、不労所得を得られる可能性もあります。例えば、**PythonでFXやビットコインの自動売買ツールを作成することも可能です。**こういったツールを開発すれば、全く手間をかけずにお金を得ることもできるでしょう。

もちろん、こういったツールの作成にはかなりの技術と知識が必要です。プログラミングのスキルだけでなく、仮想通貨などの知識も必要であり、初心者がいきなりこういったものに挑戦するのはおすすめできません。ある程度ツールの作成になれたら、チャレンジしてみるのもおすすめです。

また、このような自動化ツールの作成スキル以外の知識などは転職時にもアピール材料として有効です。Pythonエンジニアは需要があるため、上記のようなスキルは歓迎されるでしょう。

Pythonを活用できる仕事にはさまざまな職種があります。以下に5つまとめたので、参考にしてみてください。

### Webアプリケーションエンジニア

主要なWebブラウザで利用できるアプリケーションを開発する仕事です。（メール・SNS・オンラインショッピングアプリなど）また、限定的に使う企業系アプリケーションの開発も行っています。

PythonでのWebアプリ開発で使うフレームワークを解説！

AIの開発・AI機能学習・分析といった仕事がメインです。その他にも、AI関連の教育現場や大学や研究所のAI分野などでも活躍します。

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

アルゴリズムや統計などを活用して、さまざまなデータを収集・分析する仕事です。分析した結果をビジネスにどう活用するのかを提案し、企業の抱える問題解決のために役立てます。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

Pythonで作成されたアプリやWebサービスを担当する仕事です。業務は多岐にわたり、コーディングやPythonを使ったデータ解析なども含まれます。

前述の通り、ルーチンタスクの自動化やデータ解析・可視化を行うことで顧客へのさまざまな提案が可能になります。マーケティングには市場のデータ収集や分析が必要不可欠なため、データサイエンティストと通じる業務があります。

Pythonを活用できるようになると、Pythonエンジニアとして就職の可能性が広がるでしょう。しかし、実務経験が足りない場合、**普段からプログラミングの勉強を続けるなどしてキャッチアップに励み、入社後に活躍できる人材だとアピールすることが欠かせません。**

デジタルマーケティングとは？エンジニアにとっての重要性も確認

*まずは[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)に無料登録いただいて、キャリアアドバイザーにキャリアや転職に関する相談をしてみてはいかがでしょうか。*

<center>[*『マイナビIT エージェント』*なら、 IT業界に精通した専任アドバイザーと豊富な求人で、 あなたの転職活動を丁寧にサポートします。](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=banner&utm_campaign=acv02)</center>

## Pythonでの自動化を行うのに必要な知識

最後に、Pythonを行うのに必要な知識を解説します。Pythonでスクレイピングを行ったりExcelの操作を行ったりするのに必要なスキルをまとめました。自動化ツールを作成する前にこれらも勉強しておくと、ツールの作成がスムーズになるでしょう。

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