Pythonでできること10選+具体例50個！現役DSが解説

そう思っているうちに、なんとなくPythonの勉強を始めて、数ヶ月後に「結局何を作ればいいのかわからない」と迷子になる、このパターンがPython学習で一番多い挫折の原因です。

本記事では、Pythonでできること10選と具体例50個を、向いている分野・向いていない分野・活かせる職種・将来性まで含めて徹底解説します。

僕自身、社会人から未経験でPython学習を始め、8ヶ月でフリーランスのデータサイエンティストとして独立しました。

現在はTechFrontier（テクフロ）で400名以上のPython・データサイエンス学習をサポートしています。ぜひ最後まで読んでみてください。

Pythonとは

Pythonとは、オープンソースで開発されたプログラミング言語。シンプルな文法で高機能、かつ初心者でも習得しやすいのが最大の特徴です。

他のプログラミング言語と比べてコードが読みやすく書きやすいため、プログラミング未経験の方でも取り組みやすい言語として知られています。さらに、AIから業務自動化まで幅広い用途に対応できる汎用性の高さも、人気を集める大きな理由です。

Python入門レベルの基礎は、下記の動画1本で身につけることができます。これからPythonを学ぼうとしている方は、ぜひご活用ください。

Pythonで開発された有名サービス一覧

「Pythonって本当に実用的なの？」という疑問には、実績で答えるのが一番です。世界中で使われている有名サービスの多くにPythonが使われています。

サービス名	Python活用箇所
YouTube	動画配信システム・レコメンドエンジン
Instagram（初期）	バックエンド全般（Django使用）
Dropbox	クライアント・サーバーの中核部分
Netflix	コンテンツレコメンド・データ分析
Reddit	Webアプリケーション全般
Spotify	楽曲レコメンドの機械学習モデル

あなたが毎日使っているサービスの裏側にも、Pythonが動いています。

Pythonでできること10選【具体例50個付き】

Pythonでできることは下記の10選です。YouTubeでも実際に動かしながら解説しているので、動画でも確認してみてください。

AI・機械学習

機械学習とは、大量のデータをコンピューターに学習させ、パターンを認識して判別や予測を行う技術のこと。

PythonはAI・機械学習の分野で最もよく使われているプログラミング言語です。判別・予測のどちらにも対応でき、活用範囲はとても広くなります。

機械学習で使うPythonの主なライブラリは、scikit-learn（機械学習の基礎）・TensorFlow・PyTorch（深層学習）の3つです。

実際に画像認識プログラムを動かしてみると、人・バスの判別がたった数行のコードで実現できます。「難しそう」と感じている方も、動いているものを見るとイメージが変わるはずです。

データ分析

Pythonでできることの2つ目は、データ分析です。

例えばAppleの株価グラフは、10行程度のPythonコードで作成できます。しかも銘柄名を1箇所変えるだけで、Amazonの株価グラフに切り替えることも可能です。

データ分析で使うPythonの主なライブラリは、numpy（数値計算）・pandas（データ加工）・matplotlib / seaborn（可視化）の4つです。

業務効率化・自動化

Pythonでできることの3つ目は、業務効率化・自動化です。Excel・Word・PDF・メール・ブラウザ操作など、ありとあらゆる業務を自動化できます。

「これ、うちの会社で使えそう」と思ったものがあるはずです。Pythonの自動化事例については、下記の動画でさらに詳しく解説しています。

Webスクレイピング

Webスクレイピングとは、Web上のデータを自動で取得する技術のこと。

業務効率化・自動化の一部ですが、特に活用場面が多いため独立して紹介します。Requests / BeautifulSoup / SeleniumといったPythonツールを使うと、以下のようなことができます。

また、スクレイピングの副業案件は需要が高く、TechFrontier（テクフロ）の受講生は7〜8時間の稼働で月5万円を稼いでいます。副業としての活用も十分に現実的です。

Webアプリ開発

WebアプリとはChromeやSafariなどのブラウザを使って動かすアプリのこと。

Flask / Django / FastAPIといったPythonツールを使うと、以下のようなWebアプリを開発できます。

初期のInstagramはPythonのDjangoで開発されていました。なお、Webアプリ専門のエンジニアを目指す場合は、JavaScript・TypeScriptのほうが案件数が多いため、目的に合わせて選ぶことをおすすめします。

デスクトップアプリ開発

デスクトップアプリとはパソコンにインストールして使うアプリのこと。Excel・Word・Slack・Notionなどが代表例。

tkinter / PySimpleGUIといったライブラリを使えば、40行程度のコードでファイル検索システムが完成します。今の会社業務に活かせるツールをPythonで自作している方も多くいます。

ゲーム開発

Pythonでできることの7つ目は、ゲーム開発です。pygame / kivyなどのライブラリを使うと、ゲームを開発できます。

ドラクエやポケモンのようなグラフィックに凝ったゲーム開発には向いていません。初期のスーパーマリオブラザーズレベルのシンプルなゲームを想定してください。

スマホアプリ開発

kivyというPythonライブラリを使うと、iPhone・Androidで使えるスマホアプリを開発できます。

ただし、見た目が豪華なアプリを作るのには向いていません。本格的なiOSアプリを開発するならSwift、Androidアプリを開発するならKotlinが一般的です。

組み込みアプリ・IoT開発

組み込みアプリ・IoT開発とは、家電・センサー・小型コンピューターなどのハードウェアと連携するソフトウェア開発のこと。

Raspberry Piという小型コンピューターを使うと、個人でも以下のような組み込みアプリを開発できます。

実際にくら寿司の座席案内システムでもRaspberry Piが活用されています。身近なところにPythonとIoTの組み合わせが普及しています。

画像処理・動画編集

Pythonでできることの10個目は、画像処理・動画編集です。OpenCVというPythonライブラリを使うと、プログラムで画像・動画を高度に処理できます。

医療・製造・セキュリティ分野での活用が多く、需要が高い技術領域です。

（参考）ブロックチェーンの操作

ブロックチェーンとは、データを分散して記録できるデータベース技術のこと。

Web3.pyというPythonツールを使うと、イーサリアムなどのブロックチェーンへのアクセスや仮想通貨の操作ができます。ただし活用場面は限られるため、参考程度に把握しておく程度で問題ありません。

Pythonが「特に向いている」4つの分野

ここまで10選を紹介しましたが、Pythonが他の言語と比べて圧倒的に強い分野は4つに絞られます。

なぜこの4つなのか。理由は3点あります。

1点目は情報量の多さです。Pythonには機械学習やデータ分析に特化したライブラリが豊富に整備されており、困ったときに参照できる情報がとにかく多くなります。

2点目は案件・求人数の多さです。大手フリーランスエージェントのLevtechフリーランスが抱える案件数を比較すると、Pythonは3,765件に対し、Rは63件（同時期調査）。AIやデータ分析の案件ではPythonが圧倒的に主流です。

3点目は学習難易度の低さです。他の言語と比較してもPythonは文法がシンプルで、未経験からでも取り組みやすくなってます。

Pythonでできないこと・向いていない分野

Pythonは万能ではありません。特に高速処理が必要なシステム開発には不向きです。

Pythonはインタプリタ型言語。ソースコードを1行ずつ機械語に変換しながら実行するため、コンパイル型言語と比べて処理速度が遅い。

分野別に「向いている言語」と「Pythonの適性」を整理すると以下のとおりです。

開発分野	向いている言語	Pythonは
高速処理のシステム	Java / C / C++	不向き
Webフロントエンド	JavaScript / TypeScript	不向き
iOSアプリ	Swift	可能だが不向き
Androidアプリ	Kotlin	可能だが不向き
グラフィック重視のゲーム	C# / C++	可能だが不向き
組み込みシステム（本格）	C++	可能だが不向き

ただし、WebアプリにAI機能を追加する場合は「AI部分だけPython、フロントはJavaScript」という組み合わせが実務では多くあります。YouTubeの関連動画やXのおすすめ機能も、その仕組みはPythonで作られています。

Pythonが注目される3つの理由

Pythonの注目度は高まり続けているのですが、その理由について解説します。

将来性が高いから

ビッグデータを活用する企業が増え続けているため、データサイエンティストやAIエンジニアの需要は今後も高騰すると予測されています。AIを活用できるデータサイエンティストは特に需要が増すため、収入の上昇にも期待できます。

初心者が習得しやすいから

Pythonは文法がシンプルで、コードの可読性が高いのが特徴です。プログラミング未経験の方でも学習しやすく、実際に未経験から数ヶ月で副業案件を獲得したり転職に成功したりしている方が多くいます。

汎用性と案件数が圧倒的だから

プログラミング言語の人気ランキングを公開しているTIOBEインデックスでは、2023〜2024年にかけてPythonが1位を獲得しています。AI・データサイエンス分野でのライブラリの充実度、そして前述のLevtech案件数（3,765件）を見ても、Pythonの圧倒的な存在感がわかります。

Pythonの将来性

「AIが普及したらPythonエンジニアの仕事はなくなる」という声もありますが、実際は逆です。

企業がAIを活用した課題解決を進めるためには、データを読み解き、ビジネスに結びつけられる人間が必ず必要です。AIを道具として使いこなせるPythonエンジニア・データサイエンティストの価値は、今後さらに高まると考えられます。

世界規模でDX推進の動きが加速しており、日本でも政府・民間問わずデータ活用人材の育成に多額の投資が行われています。

Pythonを活かした職種と年収

Pythonを習得する上でに気にあるのが、活かせる職種と年収のはずです。ここでは、職種と年収をまとめて解説します。

データサイエンティスト

データサイエンティストとは、ビッグデータを分析して企業の課題解決に貢献するエキスパート。

日本でも世界でも需要が高く、年収600〜1,000万円を狙える職種です。データサイエンティストに必要なスキルセットについては下記の記事で詳しく解説しています。

データサイエンティストとしての転職・キャリア形成については下記の動画でも解説しています。

AI・機械学習エンジニア

AI・機械学習エンジニアとは、AIや機械学習を活用したシステムを設計・実装するエキスパート。

世界規模でAI活用が加速しているため、年収500〜900万円と高い水準にあります。グローバルで需要があるため、将来的には海外でのキャリアも視野に入れられます。

Webアプリケーションエンジニア

Webアプリケーションエンジニアとは、Webアプリの設計・開発をするエンジニア。

AIを組み込んだWebサービス開発が増えており、PythonとJavaScript双方を扱えるエンジニアへの需要が高まっています。なおデータサイエンティストへの転職方法については下記の記事も参考にしてください。

やりたいことが決まっていない人へ：おすすめの2択

「Pythonを学びたいけど、何をゴールにすればいいかわからない」という方は多いです。そういう方には迷わず次の2択から選んでください。

業務効率化・自動化は、今の会社業務にすぐ活かせる学習です。Excelや定型作業の自動化から始めて、スクレイピング副業案件の獲得も現実的なゴールになります。

データ分析・データサイエンスは、転職・フリーランス独立・年収アップを目指す方に特に向いています。AI・機械学習まで含めて学べるため、将来性の観点でも有利です。

なお、「Webエンジニアに転職したい」という明確なゴールがある方は、JavaScript・TypeScriptを推奨します。Pythonを選んだほうがいい理由がない限り、目的に合った言語を選ぶことが大切です。

Python初心者向けおすすめ学習方法

Pythonを学習する際は、以下2つがおすすめです。

YouTubeや書籍で学ぶ

Pythonの学習は、YouTubeや書籍を活用することで独学でも進められます。入門から実践まで質の高い無料動画が多く公開されています。

また、Pythonの学習ステップを体系的に知りたい方には下記の動画がおすすめです。

プログラミングスクールで学ぶ

独学でPythonを習得しようとすると、正しい学習順序がわからないまま2年以上かかるケースが多くあります。転職や副業など明確なゴールがある方には、スクールの活用が有効です。

TechFrontier（テクフロ）は、座学だけでなく実践を中心に学べるPython・データサイエンスのスクールです。Kaggleコンペへの参加や実データを使った演習がカリキュラムに組み込まれており、受講中から実績が積み上がります。

実際に数十名以上の受講生がコンペでメダルを獲得し、転職に成功しています。

データサイエンティストの勉強法についてはこちらの記事もあわせてご確認ください。

Pythonを活かした次の一歩【まとめ】

Pythonでできることをまとめると以下のとおりです。

中でもAI・機械学習・データ分析・業務効率化・Webスクレイピングの4分野は、Pythonが特に強みを発揮する領域です。

やりたいことが決まっていない方は、「業務効率化・自動化」または「データ分析・データサイエンス」の2択から始めてください。

Pythonスキルを最短で身につけて転職・副業・昇給を実現したい方は、まず公式LINEから詳細をチェックしてみてください。

Pythonに関するよくある質問

Pythonに関するよくある質問について回答します。

Pythonでできることの具体例は何ですか？

AI・機械学習、データ分析、業務効率化・自動化、Webスクレイピング、Webアプリ開発、デスクトップアプリ開発、ゲーム開発、スマホアプリ開発、組み込みアプリ・IoT開発、画像処理・動画編集など幅広い分野に対応しています。詳しくは本記事の「Pythonでできること10選」をご覧ください。

Pythonを使ってどんな仕事ができますか？

データサイエンティスト・AI/機械学習エンジニア・Webアプリケーションエンジニアが代表的な職種です。特にデータサイエンティストは年収600〜1,000万円を狙えるなど、Pythonスキルを活かした高年収のキャリアが現実的です。

Python初心者でも使えますか？

はい。Pythonは文法がシンプルで初心者でも習得しやすい言語です。プログラミング未経験から数ヶ月で副業案件を獲得したり、転職に成功したりしている方も多くいます。

何から学べばいいですか？

やりたいことが決まっていない方は「業務効率化・自動化」か「データ分析・データサイエンス」の2択から選んでください。目的を決めてから学習を始めることで、ゴールまでの最短ルートを歩めます。

PythonとRはどちらを学ぶべきですか？

データ分析・機械学習ならPythonをおすすめします。案件数がPython 3,765件に対しRは63件（Levtech調査）と大きな差があります。情報量・ライブラリの充実度・難易度の低さの面でも、Pythonのほうが初心者には適しています。