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2025.11.28

社員ブログ

君もPythonをやらないか？――AI時代に“選ばれるエンジニア”になるための最強武器

まっちゃん

お疲れ様です！まっちゃんです。

みなさん、最近のGitHubのレポート「Octoverse 2025」見ましたか？
ついに TypeScript がPythonを抜いて、GitHubのコントリビューター数ベースのランキングで1位になったんです。

「TypeScriptすげぇ！」と素直に称賛したい反面、私の推し言語Pythonが去年1位になって舞い上がっていただけに、正直ちょっと悔しい気持ちもあります（笑）。

ただ、このランキング変動を見て、「あぁ、Pythonの時代もそろそろ終わりかな…？」なんて感じた人もいるかもしれません。
でも、ちょっと待ってください。現場で毎日コードを書いている私からすると、「いやいや、むしろPythonの価値はこれからもっと上がるでしょ！」 と声を大にして言いたいんです。

フロントエンドやフルスタック開発の現場でTypeScript採用が一気に進んだ結果、その勢いがランキングにそのまま出ています。だからといって、Pythonの人気が落ちたわけじゃありません。むしろ、AI時代においてPythonの存在感は、以前にも増して大きくなっています。

今回は、そんな「今だからこそPythonを選ぶべき理由」について、現場目線で語っていきたいと思います。

「どうせ機械学習なんてやらないし」と思っていませんか？

正直、今、心の中でこう思いませんでしたか？
「自分はWebアプリ開発がメインだし、機械学習なんてやらないからPythonは関係ないよ」って。

正直に言います。その考え、めちゃくちゃもったいないです！

実は私も、最初は「Python＝AIの研究者が使う言語」というイメージを持っていました。でも、実際に触ってみると、その認識は完全に覆されました。
Pythonは、AI開発だけでなく、日々の面倒な業務を自動化したり、サクッとツールを作ったりするのに、これ以上ないくらい便利な「最強の武器」 なんです。

2位でも揺るぎない！Pythonの6つの魅力

私が現場でPythonを使っていて感じる「ここが凄い！」というポイントを6つに絞ってみました。

1. AI/ML領域の絶対王者

これは言うまでもありませんが、AIや機械学習の世界ではPythonが共通言語です。PyTorch や TensorFlow など、主要なライブラリはすべてPythonファースト。

さらに、生成AIを「扱う・組み込む」場面でも、Pythonは事実上必須です。
LangChain などのフレームワークはPython中心ですし、OpenAI, Anthropic, Cohere といった主要サービスのAPIクライアントもPythonが公式サポートされています。AIの波に乗るなら、Pythonは避けて通れません。

2. 自動化の神ツール

Excelの集計作業、ファイルのリネーム、Webからの情報収集…。こういった「地味だけど時間がかかる作業」を、Pythonなら数行のコードで自動化できます。
「とりあえず作ってみよう」の精神でサクッと作って、30分のルーティンワークを数秒で終わらせたときの快感はたまりませんよ。

3. データ分析の標準語

Pandas や Matplotlib を使えば、データの加工から可視化まで自由自在です。SQLで抽出したデータをちょっと分析したいとき、Pythonが手元にあるだけで仕事のスピードが段違いになります。

4. 実は何でも作れる多用途性

Webアプリ（Django / FastAPI）、IoT、科学計算、さらにはゲーム開発まで。Pythonは、何でも作れます。私も以前、Raspberry PiとPythonで遊んでましたが、ハードウェア制御も簡単なんですよね。

5. 型安全性の進化（Pydanticが最高！）

「Pythonは動的型付けだから、大規模開発には向かない」なんて言われていたのは過去の話。
今は typing モジュールや mypy、そして何より Pydantic があります。
Pydanticを使えば、実行時のデータバリデーションまで自動でやってくれるので、堅牢なアプリケーションが作れます。最近のAIエージェント開発（PydanticAIなど）でもPydanticは必須級ですね。OpenAI SDKの型定義もPydanticベースなので、非常に相性が良いんです。

6. 学習コストの低さと将来性

コードが読みやすく、初心者でもすぐに動くものが作れます。それでいて奥が深い。キャリアアップを考える上でも、Pythonスキルは間違いなく強力な武器になります。

最初の数行でわかる、Pythonの破壊力

「便利って言うけど、実際どうなの？」という方のために、よくあるユースケースをコードで紹介します。

📄 Excel集計の自動化を“数行で”

例えば、売上データが入ったExcelファイルを集計する場合。

import pandas as pd

# Excelを読み込む
df = pd.read_excel("sales.xlsx")

# 商品ごとに売上を集計する
summary = df.groupby("商品")["売上"].sum()

# 結果を新しいExcelに保存
summary.to_excel("summary.xlsx")

たったこれだけです。VBAと格闘していた時間が嘘みたいですよね。
実務ではもう少し前処理が必要なこともありますが、基本はこれだけで動きます。

🌐 Webリサーチの自動収集

Webサイトからニュースのタイトルを取得するのも簡単です。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

html = requests.get("https://example.com/news").text
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

# h2タグのタイトルを5件取得して表示
for title in soup.select("h2")[:5]:
    print(title.text)

※実際に使うときは、サイトの利用規約を確認しましょう。（URLは例としてダミーを使っています）

🤫 個人的推し：Streamlitでアプリ化

そして、私が一番推したいのがこれ！ Streamlit です。
HTMLやCSS、JavaScriptを一切書かずに、PythonだけでWebアプリが作れちゃいます。

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

st.title("売上ダッシュボード")
st.write("ここにグラフやデータを表示できます！")

# ダミーデータのグラフを表示
data = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 3), columns=["A", "B", "C"])
st.line_chart(data)

これだけでブラウザ上で動くアプリができるんです。
「動くものすぐに作れますよ～」と言って、ササッとプロトタイプを見せると、みんな驚きますよ。分析アプリやツールを作るなら、Streamlit一択と言っても過言じゃありません。

AI時代、Pythonを武器にする理由

あと、もう一つだけ現場目線で伝えたいのが、GitHub Copilot や Claude Code といった「AIコーディングツール」との相性の良さです。

最近、「Vibe Coding（バイブコーディング）」なんて言葉を見かけませんか？
ざっくり言うと、「AIに指示をして、コードをガッと書かせて、人間は『うん、だいたい合ってるね』とチェックして先に進む」という、ノリと勢いを重視した開発スタイルです。

正直、これ、Pythonだとめちゃくちゃやりやすいんです。

私は昔、C++でロボット制御を書いていた時期があるんですが、静的型付け言語だと、AIが書いたコードでも型定義やカッコが多くて、パッと見で「ロジックが合ってるか」を判断するのに少し気合がいります。
でもPythonなら、まるで英語を読む感覚でスッと頭に入ってくるので、「AIの成果物をサクッとレビューする」のがとにかく楽なんですよね。

「AIに書かせたら勉強にならない？」
いえいえ、逆です。AIが出してきたコードを見て「へぇ、こういう書き方があるのか」と学ぶ。そうやってAIを「優秀な後輩」みたいに使い倒しながら一緒に成長できるのも、読みやすいPythonならではのメリットだと思います。

そして、開発スタイルだけでなく、私たちが「作るもの」もAI中心に変わってくると思っています。

これからの時代、エンジニアには「AIを作るスキル」だけでなく、「AIを使いこなして価値を生み出すスキル」 が求められます。
LLM（大規模言語モデル）をアプリに組み込み活用したり、AIエージェントを作ったりするとき、その土台となるのは間違いなくPythonです。

AIにコードを書かせる時代だからこそ、エンジニアには「レビュー力」が求められ、AIを活用したプロダクトを作る時代だからこそ、その標準語であるPythonが求められる。

つまり、Pythonを使えるということは、「AIを使う側のエンジニア」への最短ルート にいるということなんです。