Pythonが活かせる仕事とは？将来性や習得方法を徹底解説

こんにちは、ITプロマガジンです。

「Pythonを習得して仕事に活かしたい」「Pythonエンジニアになりたい」と考えている人も多いのではないでしょうか？

Pythonは長年にわたり人気のプログラミング言語の1つであり、Webアプリケーション開発やデータ分析・データサイエンス、機械学習・AI開発など、さまざまな分野で採用されています。一方で、モバイルアプリ開発やフロントエンド開発、処理の高速化といった、Pythonが選ばれにくい領域も存在します。

本記事では、Pythonを使った具体的な仕事内容や必要なスキル、学習方法、そして年収相場や将来性について詳しく解説します。

Pythonのプログラミング言語としての特徴

Pythonは、シンプルで可読性の高いコードが特徴のオブジェクト指向プログラミング言語です。C言語やJavaと比較すると記述量が少なく済み、動的型付けであるため開発の柔軟性が高く、初心者でも扱いやすいという特徴があります。

また、Pythonは豊富なライブラリとフレームワークを備えており、さまざまなジャンルで活用できます。例えば、Webアプリ開発ではDjango、Flask、FastAPIが利用され、データ分析にはNumPy、Pandas、Matplotlibなどが便利です。さらに、機械学習・AI分野ではTensorFlow、scikit-learn、Transformerといったライブラリが不可欠となっています。

こうした背景から、Pythonは幅広い業界で利用され、仕事を見つけやすい言語です。特に、データサイエンスやAIエンジニア、Web開発者などの分野ではPythonのスキルが求められる機会が多く、エンジニアが習得しておいて損はないプログラミング言語と言えるでしょう。

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Pythonが得意な仕事

Pythonは、Webアプリケーション開発、データ分析、機械学習、ゲーム開発など、多様な分野で活用されているプログラミング言語です。以下では、Pythonが特に得意とする仕事の具体例を紹介します。

Webアプリケーション開発

Pythonは、Webアプリケーション開発のバックエンドとして広く利用されており、簡易なシステムから大規模なものまで、効率的に開発できます。

特にDjango、Flask、FastAPIといったフレームワークは、ルーティングや認証、データベース管理、セッション管理など、Webアプリ開発に必要な機能を備えており開発に便利です。

例えば、Pythonは以下のようなWebアプリケーション開発で用いられています。

• ECサイト
• 業務効率化システム
• チャットアプリ
• SNS

ゲーム開発

Pythonはゲーム開発にも利用され、特にプロトタイピングや小規模な2Dゲームの開発が得意です。「Pygame」や「Godot Engine」などのPython対応のゲームエンジンもあり、スクリプトベースでゲームのロジックを実装できます。

Pythonを活用したゲーム開発の例として、以下のようなものがあります。

• 教育向けゲーム開発
• シンプルな2Dゲームの開発
• ゲーム分析・解析機能の開発

Pythonはゲームのデータ解析やプレイヤーの行動分析にも用いられ、UnityやUnreal Engineと組み合わせて、AIを活用したゲーム設計も可能です。

Webクローリング

Pythonは、Webクローリングやスクレイピングの分野でも広く活用されており、データの自動収集や解析を効率的に行えます。特に、BeautifulSoupやSeleniumといったライブラリを活用することで、静的・動的ページの情報を抽出したり、ブラウザ操作を自動化したりすることが可能です。

PythonのWebクローリング技術を持ちいた仕事の例として、以下のようなものがあります。

• 価格比較ツールの開発
• SNSのトレンド分析
• 求人情報の収集・整理
• ニュース記事の自動収集・要約

データ分析・データサイエンス

Pythonは、統計解析やデータの可視化、機械学習を活用した分析など、データサイエンス全般にも活用できます。代表的なライブラリにはNumPy、Pandas、Matplotlibなどがあり、データの効率的な分析・処理に便利です。

Pythonを活用したデータ分析の例として、以下のようなものがあります。

• 売上・顧客データの分析と予測
• 異常検知システムの開発
• BIツール開発

近年は、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進の影響で、Pythonを活用したデータ分析の案件数は底固い傾向にあります。

機械学習・AI開発

Pythonは、機械学習・AI開発の分野で最も利用されている言語であり、TensorFlow、scikit-learn、Transformerなどの優れたモジュールが豊富に揃っています。

Pythonを活用したAI開発の例として、以下のようなものがあります。

• 需要予測システム
• 異常検知モデル
• レコメンドエンジンの構築
• 画像認識・音声認識システム

近年の生成AIブームにより、大規模言語モデル（LLM）の開発も活発化しています。「GPTs」「Gemini」のようなモデルの学習やカスタマイズにおいてもPythonは役立ち、AIエンジニアとしてのキャリアを目指すうえで、Pythonの知識は非常に重要です。

自然言語処理

Pythonは、自然言語処理（NLP）の分野でも圧倒的なシェアを誇り、MeCab、spaCy、Transformerといった便利なモジュールが豊富です。こういったモジュールは、テキストデータの解析（テキストマイニング）やAI開発に活用されています。

自然言語処理分野におけるPythonの活用例として、以下のようなものがあります。

• SNSやレビューサイトの投稿データ分析
• 検索エンジン開発
• 機械翻訳・チャットボット開発
• テキスト分類・スパム検出

近年は、GPTsなどの大規模言語モデル（LLM）の開発が注目されており、自然言語処理技術はますます用いられています。それ以外にも、検索エンジンの最適化やカスタマーサポートの自動化など、幅広い分野の開発で活用されています。

Pythonが向いていない仕事

Pythonは汎用性の高い言語ですが、苦手とする仕事・分野もあります。ここでは、Pythonが向いていない仕事について解説します。

モバイルアプリ開発

Pythonはモバイルアプリ開発にも利用可能ですが、モバイルアプリ開発の主要言語であるSwift（iOS）やKotlin（Android）と比べると適しているとは言えません。モバイルアプリの開発では、パフォーマンスの最適化やネイティブAPIの利用が求められるため、Pythonは選ばれにくいのが現実です。

Pythonでモバイルアプリを開発する手段として、「Kivy」や「BeeWare」といったクロスプラットフォームのツールがあります。しかし、動作の最適化やネイティブ機能の利用に制約があり、実用的なモバイルアプリを開発するには不向きです。

モバイルアプリ開発において、SwiftやKotlinと比較するとPythonの案件数は非常に少なく、仕事を探すのが難しいという点もデメリットになります。

フロントエンド開発

PythonはWeb開発のバックエンドでは広く利用されているものの、フロントエンド開発ではほとんど使用されません。現在のフロントエンド開発では、React.jsやVue.jsなどのJavaScript/TypeScriptライブラリ・フレームワークが主流です。

DjangoやFlaskを使ってWebアプリケーションを開発する場合でも、バックエンド部分のみをPythonで構築し、フロントエンドはJavaScriptなどの言語で実装することが一般的です。そのため、フルスタックエンジニアとしてWeb開発を行うなら、Pythonに加えてJavaScriptやTypeScriptの学習が必須となります。

もしフロントエンド開発に特化したい場合は、Pythonではなく、JavaScriptやTypeScriptのフレームワークを学習すると仕事の選択肢が広がるでしょう。

処理の高速化

Pythonはインタプリタ言語であるため、CやC++、Rustといったコンパイル言語と比べると処理速度が遅いというデメリットがあります。そのため、リアルタイム処理やハードウェア制御、大規模データの即時処理など、高速処理が求められる分野には向いていません。具体的には、以下のような場面です。

• 組み込みシステム開発
• ゲームエンジン開発
• 金融システム開発

こういった即時・効率的なパフォーマンスが求められる分野では、C++やRustといった高速処理に強い言語が選ばれる傾向にあります。

Pythonエンジニアの年収相場

ITエンジニア向け転職・就職・学習プラットフォームを提供するpaiza社の「プログラミング言語に関する調査（2024年版）」によると、Pythonエンジニアの求人（雇用形態）で提示されている平均年収は663.6万円でした。これは数あるプログラミング言語のなかでも6位であり、Pythonは他の言語と比べても相対的に高い年収が期待できます。

弊社「ITプロパートナーズ」に掲載されているフリーランスのPythonエンジニア向け案件では、単価70万〜90万円程度のものが多く見られました。これを年収換算すると840万〜1,080万円程度であり、フリーランスでも高い年収が期待できることがわかります。

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Pythonエンジニアの仕事に必要なスキル・経験

Pythonエンジニアとして活躍するためには、一定の実務経験や特定分野のスキルが欠かせません。ここではPythonエンジニアとして活躍するために必要な主なスキルや経験を紹介します。

3年以上の開発経験

一人前のPythonエンジニアとして活躍するには、3年以上の実務経験が目安となります。Pythonの言語仕様・文法を理解していることはもちろん、実装スキルに加え、設計や開発・テストからリリース保守運用といった一連のシステム開発の流れを経験していることも必須です。

また、チーム開発を進めるにあたっては、Git/GitHubといったソースコード管理ツールを活用したバージョン管理の知識や、コードレビューのスキルも求められます。このような点からも、単に自身でPythonを扱えるだけでなく、実務での応用力も大切なのです。

対応領域・ライブラリの専門スキル

Pythonは汎用性が高い言語ですが、分野ごとに異なるスキル・知識が必要になることがあります。そこで、活躍したい分野のライブラリやフレームワークは一通り習得しておくことが欠かせません。

例えば、Web開発ではDjangoやFlask、FastAPIといったフレームワークがよく使われています。一方、データ分析の分野では、PandasやNumPy、Matplotlibといったライブラリが必須です。機械学習やAI開発に携わるなら、TensorFlowやscikit-learn、Transformerなどのスキルが欠かせません。

また、クラウド環境やインフラ管理の分野では、Pythonスキルに加えてAWS LambdaやGoogle Compute Engineといったクラウド技術の知識があると、より幅広い案件に対応できます。

このように、同じPythonを扱うエンジニアであっても、分野によって求められるスキルは大きく異なるため、必要な技術を磨くことが大切です。

統計・数学の知識

Pythonを使ってデータ分析や機械学習の分野で活躍したい場合は、統計・数学の知識が不可欠です。データ解析や予測モデルの開発では、単にプログラムを書くだけでなく、統計的な手法を理解し、それを適用する能力が求められます。

機械学習モデルを構築する際には、線形代数や確率論、微分積分の知識が必要になります。例えば、勾配降下法によるパラメータ最適化や、ベイズ推定を用いた確率モデルの構築といった場面では、数学的な理解が欠かせません。

こうした知識があると、単にデータを処理するだけでなく、精度の高い分析手法の開発もできるようになります。データサイエンティストやAIエンジニアを目指すなら、Pythonのスキルとあわせて数学的な知識も磨くことが重要です。

オブジェクト指向の理解

Pythonはオブジェクト指向プログラミング（OOP）言語であり、大規模な開発や、保守性の高いコードを書くためには、その概念を理解することも欠かせません。クラスとインスタンスの関係、継承、カプセル化といった基本概念に加え、正しいクラス設計の考え方を身につけることが重要です。

Djangoのようなフレームワークでは、データモデルをクラスとして定義し、それをもとにデータベースを操作するのが一般的です。オブジェクト指向の考え方を理解していれば、こうしたフレームワークをスムーズに扱うことができ、開発の効率や安全性・保守性も向上します。また、エンタープライズ向けのシステム開発では、オブジェクト指向の設計を前提にしたプロジェクトが普通のため、このスキルがあると、大規模案件にも対応しやすくなります。

未経験からPythonを仕事で使えるレベルにするための習得方法

Pythonを習得すれば、さまざまな分野での仕事に挑戦できる可能性が広がり、エンジニアとしての収入アップやキャリアアップの面でも魅力的です。ここでは、Python未経験の状態から実務レベルのスキルを身につけるための方法を紹介します。

独学する

Pythonは、公式ドキュメントのほか、書籍、Webサイト、YouTubeなど、多様な教材が出回っており、自分に合う教材で独学できます。Pythonの公式ドキュメントは英語ですが、有志によって翻訳された日本語版も存在し、初心者が勉強する際にも便利です。また、Pandasといった特定のライブラリにも充実した公式ドキュメントがあり、学習時に随時参考にできます。

独学は、自分のペースで学習を進められる点が魅力です。別のプログラミング言語の知識がある方や、自分で計画を立てて学習するのが得意な方は、まず独学するのもよいでしょう。

オンライン学習サービスで学ぶ

オンライン学習サービスは、場所や時間を問わず学習できる点が魅力です。以下に代表的なサービスを紹介します。

Progate

Progateは、初心者からプログラミングを学べるオンライン学習サービスです。「スライド学習」が中心で、視覚的・直感的に学べる点が特徴となっています。

ブラウザ上でコードを書いて結果を確認できる環境が整っており、環境構築の手間が不要です。また、経験値やレベルのシステムが導入されており、ゲーム感覚で楽しく継続的に学習できます。

Pythonに関しては、基礎から応用までのコースが用意されており、初心者でも段階的にスキルを習得できます。

Aidemy

Aidemyは、AIやデータ分析に特化したオンライン学習サービスです。Python入門や機械学習、深層学習、データ分析など、最新の技術を学べるコースが豊富に揃っています。

Pythonを用いたAI開発やデータサイエンスのスキルを習得したい方には便利でしょう。

AI Academy

AI Academyは、AI技術の普及と人材育成を目的としたオンライン学習プラットフォームです。機械学習や深層学習、データ分析などのコースが提供されており、実践的なPythonスキルを習得できます。初心者から上級者まで、幅広いレベルに対応したカリキュラムがあります。

PyQ

PyQは、Pythonに特化したオンライン学習サービスで、実践的なコーディング演習を通じてスキルを身につけられます。基礎的な文法から高度なプログラミング技術まで、幅広いトピックがカバーされています。また、「Python3エンジニア認定基礎試験」の対策コンテンツもあり、資格取得を目指す方にも適しています。

ドットインストール

ドットインストールは、3分程度の短い動画でプログラミングを学べるオンライン学習サイトです。スキマ時間に学べるため、初心者でも無理なく勉強を続けられます。Pythonに関しても、基本的な構文や演算処理などを学べるコースが用意されており、着実に学習を進められます。

プログラミングスクール

より体系的かつ集中的に学習したい場合、プログラミングスクールを利用するという方法もあります。Pythonを学べる代表的なプログラミングスクールは以下の通りです。

• Aidemy Premium：Python特化型のオンラインスクールでAIやデータサイエンスの専門コースもある
• キカガク：AI人材育成に特化したスクールでPythonを用いた機械学習や深層学習のコースが充実
• テックアカデミー：Pythonの基礎から応用までを学べる多彩なコースが提供されている
• 侍エンジニア：マンツーマン指導が特徴のスクールで個々のニーズに合わせたカリキュラムが提供されている

これらのスクールは、未経験からでも実践的なスキルを習得できるように充実したサポート体制を整えています。スクールによってはカウンセリングや転職支援といった手厚いサポートを行っていることもあり、自身に合ったスクールを探してみましょう。

Pythonエンジニアの仕事に役立つ資格

Pythonエンジニアとして仕事で活躍するうえでは資格が役立つことがあります。ここではPythonの主な資格を3つ紹介します。

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2022.10.31

Python3エンジニア認定基礎試験

「Python3エンジニア認定基礎試験」は、Pythonの基本的な文法や概念の理解を問う試験です。Pythonの基礎知識を体系的に学びたい方や、プログラミング初心者で「Pythonが初めて学ぶプログラミング言語」という方に適しています。

試験内容は基礎的な範囲から出題されるため、合格のハードルは比較的低いのが特徴です。そのため、エンジニアとしての実務的なスキルを証明するというよりも、基礎を固めたい方や、これからPythonを学び始めたい場合に向いているでしょう。

Python3エンジニア認定データ分析試験

「Python3エンジニア認定データ分析試験」は、Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法についての知識を問う試験です。Pythonを用いたデータ分析の基礎知識を身につけたい方や、データサイエンス分野へのキャリアチェンジを考えている方に適しています。試験内容はデータ分析に特化しており、実務でのデータ処理や解析に役立つ知識を証明できます。

Python Certifications

「Python Certifications」は、OpenEDG Python Instituteが提供する国際的な資格です。国際的に通用する高度なPythonスキルを証明したい方に適しています。「Entry」「Associate」「Professional」の3つのレベルがあり、自身のスキルレベルに合わせてステップアップしていくことが可能です。

Pythonエンジニアの需要・将来性

Pythonは長年にわたり人気のプログラミング言語として、Web開発、データ分析、機械学習、AI開発など幅広い開発場面で選ばれており、実際の案件数も豊富です。

DjangoやFlaskをはじめとするWebフレームワーク、NumPyやPandasなどのデータ分析ライブラリ、TensorFlowやTransformerといった機械学習向けライブラリなど、多くのモジュールは開発者コミュニティが活発で継続的にアップデートされており、常に最新の技術トレンドに対応しやすく開発において今後も選ばれやすい点も見逃せないでしょう。

さらに、近年のAIブームにおいて、Pythonは主要な開発言語の1つです。また企業のデジタル化が進むなかで、データ活用の重要性が高まり、Pythonを活用したデータ分析・AI開発のニーズは今後さらに拡大すると予想されます。

これらの理由から、Pythonは今後も多くの場面で活用されることが期待でき、Pythonエンジニアの将来性は高いと言えるでしょう。

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まとめ

本記事では、Pythonのプログラミング言語としての特徴をはじめ、得意な仕事と向いていない仕事、Pythonエンジニアに必要なスキルや資格、さらには学習方法や年収相場、将来性について解説しました。

Pythonは習得しやすく汎用性も高いため、多岐にわたる領域で活用が進んでいます。機械学習やデータ分析のように高度な領域を扱う場合には、ライブラリや統計・数学の知識といった専門的知識・スキルが求められることもありますが、一方で未経験からでも学べる環境が充実している点も大きな魅力です。

仕事を探す方法としては、求人サイトやフリーランスエージェントを活用するなど、さまざまな選択肢があります。IT/Web分野に強いフリーランスエージェント「ITプロパートナーズ」では、週2～3日稼働OKやフルリモート対応の案件を豊富に取り扱っており、エンド直のため高単価案件も多数あります。専属スタッフが希望条件や、スキルセットをヒアリングしたうえでマッチする案件を紹介します。Pythonはじめ、エンジニアとして条件に合う案件を探している方はぜひご活用ください。

この記事を書いた人

ITプロマガジン

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