- Pythonの将来性が期待できる理由
- そもそもPythonとは？
- 他言語との比較から見るPythonエンジニアの将来性
- Pythonを学ぶメリット・デメリット
- Pythonエンジニアの平均年収
- Pythonエンジニアに関するよくある質問
- まとめ
Pythonの将来性が期待できる理由
Pythonは、国内外の企業やITエンジニアから将来性が期待されているプログラミング言語です。その理由は、飛躍的に進化するAIや機械学習、データサイエンスの分野に適しており、先端分野で高い需要があるからです。
また、Pythonの需要の高さと比例して、Pythonエンジニアの市場需要や将来性も高まっており、求人数も年々増加傾向にあります。ここでは、Pythonの将来性について、さまざまな角度から解説します。
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Pythonは世界で利用されているため
開発者向けのナレッジ共有サイトStack Overflowが世界中の開発者約6万人を対象に行った調査Developer Survey Results 2024によると、Pythonは51％の回答者から採用率と支持を獲得しています。
また、TIOBEが2024年10月に発表した月間プログラム言語人気ランキング「TIOBE Index」では、Pythonの順位は2年連続の1位です。
さらに、Googleにおける言語チュートリアルの検索回数を分析・ランキング化するPYPL（PopularitY of Programming Language）の2024年10月発表では、Pythonの検索回数が最も多く、去年に引き続き1位の座をキープしています。
これらの調査結果から、Pythonは世界中の開発者に利用されており、世間からの関心度も高い言語であることが証明されています。
データサイエンス分野での需要が高いため
Pythonは、統計やデータ分析に強く、データサイエンス分野で高い需要があります。データ分析では、外れ値や欠損値の除外・補完、データの結合・分割などの前処理が必要です。Pythonには、Pandasなどのデータ処理に優れたライブラリがあるため、データサイエンスに応用しやすいとされています。
データサイエンスは、ビッグデータの活用が盛んになり注目されています。企業が蓄積してきた膨大なデータを、今後の事業計画やマーケティングに活用するには、抽出や解析などの処理が必要です。Pythonはこれらに対応できるプログラミング言語であるため、将来性が期待されています。
AI開発や機械学習に適している
AI開発や機械学習に強いというのもPythonの特徴の1つです。Pythonには、TensorFlowやscikit-learnなどのAI開発や機械学習に適したライブラリやフレームワークが充実しており、機械学習や統計処理などに応用できます。
形態は画像認識や文章の規則抽出だけではありません。最近は自動車の自動運転にも活用されており、5Gの普及により、AIを活用したIoTが広範囲にわたって活性化されるのが予測されています。それに伴い、Pythonの需要も拡大する見込みがあります。
日本市場でもPythonは大きく期待されている
日本国内でも、海外から優秀なエンジニアを採用するために、Pythonを主要なプログラミング言語として採用する企業が増えています。レバテックキャリアが2024年3月に発表したプログラミング言語別求人案件数ランキングでも、Pythonが第5位に入っています。また、同記事内の「フリーランス案件数ランキング」では、PythonはJavaとJavaScriptに次ぐ第3位に入っています。この傾向からも、Pythonの需要はますます高まっていると考えられるでしょう。
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そもそもPythonとは？
世界中の開発者から人気のプログラミング言語Pythonですが、そもそもどのようなプログラミング言語で、何ができるのでしょうか。Pythonを使ったことがない方にとっては、気になることでしょう。ここでは、Pythonでできることについて解説します。
Pythonでできること
Pythonは、さまざまな用途で利用されています。Pythonの使用用途としては、以下が挙げられます。
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・AI開発／機械学習
・データ分析／解析
・ブロックチェーンの開発
・WebアプリケーションやWebサービス開発
・Web上の画像やテキストデータの自動収集
・組み込みアプリケーション作成
ここでは、これらPythonでできることについて詳しく解説するので参考にしてください。
関連記事：Pythonとは？特徴やできること、学習方法を分かりやすく解説！
AI開発・機械学習
Pythonは、AI開発や機械学習分野において充実したライブラリがあり、簡潔なコードで高度なAI開発や機械学習が可能です。Pythonの代表的なAI開発・機械学習ライブラリには、TensorFlowやscikit-learnが挙げられます。
Rubyも可読性が高く、習得ハードルが低いなど、多くの共通点がありますが、AI開発や機械学習分野のライブラリの数ではPythonが上回っているため、Rubyよりも適性が高いとされています。
また、RubyからPythonのコードやライブラリを利用できるブリッジライブラリとしてPycallがあります。しかし、パフォーマンスの低下を招くなどの理由から、現時点ではこの分野において最適な選択肢とはなっていません。
AIや機械学習分野は近年加速度的に需要が高まっており、今後もこの傾向は続くことが予想されます。
データ分析・解析
データサイエンスが事業に影響を与える要素の1つとして、AI・機械学習のほかに、データ分析・解析を通してビジネス改善の示唆を得るというものがあります。Pythonは、PandasやNumPyなどの豊富なデータ分析ライブラリを備えています。また、MatplotlibやSeabornなどのデータを視覚化するライブラリを用いるとグラフやチャートを簡単に作成できるため、解析したデータを視覚的に把握することも容易です。
ブロックチェーンの開発
ブロックチェーンとは、分散型のデジタル台帳技術で、ビットコインなどの仮想通貨の基盤技術として採用されています。Pythonには、ブロックチェーン開発をサポートするライブラリやフレームワークが豊富です。特に、ハッシュ関数を備えるhashlibというものが重宝されています。
WebアプリケーションやWebサービス開発
Pythonは、Webアプリケーション開発のために、Djangoというフレームワークを備えています。高度なデータ分析やAIを使ったPythonによるアプリケーションを、手軽にWebアプリケーション化して全世界に公開できることは、Pythonの大きなアドバンテージです。Webサービス大手の『Youtube』や『Instagram』も、Pythonを使って開発されています。
Web上の画像やテキストデータの自動収集
Pythonは、ライブラリやフレームワークを使用したスクレイピングで、Web上の画像やテキストデータの自動収集が可能です。スクレイピングとは、HTML上にある指定した情報を自動抽出する技術を指します。
スクレイピングの例としては、企業サイトから株価や業績情報を自動取得して、求める情報だけを抽出できます。従来のやり方では、人力で参照から収集までの作業が必要でした。スクレイピング技術は、企業にとって負担であった業務を削減できるため、ほかの業務に注力できます。
自動収集が行えるPythonのライブラリやフレームワークとしては、BeautifulSoupやSeleniumが代表的です。
組み込みアプリケーション作成
組み込みアプリケーションとは、電子機器や機械を動かすために組み込まれたアプリケーションです。組み込みアプリケーションに使用される言語は、処理速度が早いC言語やC++が多いです。Pythonは、C言語やC++と高い親和性があり、これらの言語の処理を出力できます。そのため、今後は組み込みアプリケーションにもPythonが採用されると予想されています。
他言語との比較から見るPythonエンジニアの将来性
レバテックキャリアが2024年3月に発表したプログラミング言語別求人案件数ランキングでは、需要が高いプログラミング言語として、JavaやPHP、Rubyが、2019年度の調査に引き続き上位にランクインしています。以下では、Pythonとの共通点の多いRuby、国内市場では圧倒的に需要が高いJavaとPythonの比較を通して、Pythonエンジニアの将来性を解説します。
RubyはWebサービス開発に強くデータサイエンスに弱い
Rubyは日本発のプログラミング言語であり、日本発祥の言語としては初めてIECで国際規格として認められました。現在は世界中に愛用者がおり、国内外で強く支持されている言語の1つです。
Pythonと同じスクリプト言語で、可読性や保守性に優れており、初心者にとっても学習しやすいのが特徴です。SNSや口コミ情報サービスなどのWebサービス開発に広く採用されており、私たちにとって身近なサービスの多くがRubyで開発されています。
また、フレームワークを使った短時間での開発が可能なため、開発サイクルが回りやすく、スピード重視のベンチャー企業やスタートアップ企業からも注目されています。
RubyとPythonとは異なる領域に長けている言語で、今後はともに需要が高いでしょう。ただし、Pythonには豊富なライブラリが備わっていることから、さらなる飛躍が期待されている人工知能や機械学習の領域においては、Pythonのほうが汎用性が高く、将来性があるといえます。
関連記事：RubyとPythonを比較！選ぶポイントや学習方法も解説
Javaは依然として需要が高いが学習難易度は比較的高い
Javaは、多くの業務系システムやWebサービス開発で使われる言語で、高い安全性と信頼性が評価され、開発現場で広く採用されています。
IPAが発行しているソフトウェア開発分析データ集2022によると、システム開発で使用された言語のうち、Javaが実に42.4％を占めています。調査対象の企業には、大規模システムを開発する大手企業が多いことも勘案すべきですが、Javaの国内での需要が高いことは間違いないでしょう。
また、Javaは実行の前にソースコードを一括して機械語に翻訳するコンパイラ言語です。一方、PythonやRubyは実行するタイミングでソースコードを1行ずつ機械語に翻訳するインタプリタ言語であるため、少ない手間でプログラムを実行できます。また、JavaはC系の言語に基づいており、文法が比較的厳格です。そのため、JavaとPythonやRubyを比較すると、Javaは学習難易度が比較的高いとされます。
Javaは大規模な開発に多く使われる言語である一方、Pythonは新興分野での需要が高いため、それぞれの言語において活躍する場が異なりますが、両者とも学習しておいて損はないでしょう。
C言語は汎用性が高いが、学習難易度が高い
C言語は幅広い分野で使用されていて、そこまで使用頻度の多くないWeb開発でも実はC言語を使用することは可能です。昔ながらのシステムはWebシステムでもC言語が使用されている場合があります。このようにC言語は汎用性が高いのですが、別の言語が選択されることも多いです。その理由は、C言語の学習難易度が高いからです。ほかの言語では標準で実装されている部分もC言語では自力で実装しなければなりません。
C++は実行速度が速いが、学習難易度が高い
Pythonはインタプリタ言語であることもあり処理速度は比較的遅いので、コンパイラ言語であるC++のほうが速度面では分があります。しかし、ほかのC系の言語同様にC++も学習難易度が高く、可能な場合はほかの言語が使用されることが多いです。
Pythonを学ぶメリット・デメリット
Pythonは、これまで挙げてきたほかにも、さまざまな特徴を持つプログラミング言語です。多くの分野でPythonは活用されており、ITエンジニアからの注目も高いです。一方で、用途によってはほかのプログラミング言語を習得したほうが良い場合もあります。ここでは、これからPythonを学ぶ方に向けて、Pythonのメリット・デメリットを紹介します。
Pythonを学ぶメリット
Pythonを学ぶメリットは、どのようなことがあるでしょうか。Pythonは初心者でも学習しやすいことやミスやエラーを見つけやすいこと、開発環境の準備がしやすい、ライブラリやフレームワークが充実していることなどが挙げられます。ここでは、これらのPythonのメリットについて具体的に紹介します。
初心者でも勉強しやすい
Pythonは近年急速に需要が高まり、エンジニアの数も増加しているプログラミング言語です。Pythonは教える人も多くいるため、初心者にとっては学習しやすい環境となっています。また、Pythonはインタプリタ言語であり、コンパイルの必要がないため、勉強のしやすさを後押ししています。インタプリタ言語は、コードを書いて実行するだけで動作結果が確認できるため、初めて学習するプログラミング言語として最適です。
また、Pythonには一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会によるPython試験があるため、学習の道筋として資格取得を検討することもおすすめです。
関連記事：Pythonエンジニアに役立つ資格一覧！勉強法やメリットも解説
コードがシンプルでソースコードが読みやすい
Pythonはコードがシンプルで、ソースコードが読みやすいため、初心者でも他人の書いたコードの理解が比較的容易です。また、ライブラリが豊富であることから、手作りの複雑で長い構文が比較的少なくなることも、Pythonのコードが読みやすい要因の1つです。ライブラリを学ぶことで、さまざまな処理を効率的に実装できます。
ミスやエラーを発見しやすい
Pythonではエラーメッセージが詳細に表示されます。発生箇所と原因が明確に表示されるため、ミスやエラーの特定が容易です。
また、Pythonの利用者が多いため、インターネット上の情報サイトやコミュニティには、Pythonに関する情報が多数掲載されています。ミスやエラーでつまづいたときに、こうしたサイトを参照することで、すぐに修正の糸口が見つけられます。
開発環境の準備をしやすい
開発環境の構築は、プログラミング言語の学習を始める多くの人が戸惑うポイントです。プログラミング言語によっては、コンパイラの選択やビルドツールの設定、コンパイルや依存関係などのルールを記述するMakefileの準備などに時間を要するものもあります。一方、Pythonはインターネット上からパッケージをダウンロードするだけで、すぐに利用開始できます。そのため、Pythonは比較的開発環境の準備がしやすいといえるでしょう。
ライブラリやフレームワークが充実している
Pythonが機械学習やデータサイエンスの分野で強い理由は、豊富なライブラリがあるためです。ほかのプログラミング言語では、機械学習やデータサイエンス関連の実装には複雑なコードが必要ですが、Pythonではライブラリが充実しているため、シンプルなコードで実装できます。
Pythonを学ぶデメリット
世界中の開発者から人気のPythonですが、もちろんデメリットもあります。デメリットとしては、独自のルールや実行速度の遅さ、スマホアプリ開発に不向きなどが挙げられます。ここでは、Pythonを学ぶデメリットについて具体的に紹介するので参考にしてみてください。
独自のルールがある
Pythonには、条件分岐や繰り返しで実行内容を指定するときに、プログラムのソースコードをインデントを使った「ブロック」という形で表現するという独特の決まりがあります。こうした独自のルールは、ほかのプログラミング言語に慣れている方は戸惑う可能性があるでしょう。
実行速度が遅い
Pythonはインタプリタ言語で、コンパイルが不要な点が1つのメリットです。その反面、インタプリタ言語は、ほかの言語に比べて実行速度が遅いというデメリットもあります。インタプリタ言語のなかでもPythonは特に実行速度が遅く、スピードが重視される基幹システムの構築においては、採用するかどうか熟考する必要があります。それでもPythonは汎用性が高いプログラミング言語であるため、使い方によっては優れた成果を出せる場合もあるでしょう。
スマホアプリ開発には向いていない
スマホアプリ開発では、主に利用されるプログラミング言語はJavaやKotlin、Swiftなどです。
JavaはAndroidのアプリ開発で長年標準的に使用されている言語です。KotlinはJavaの進化版として開発された言語で、Javaに比べてコードが簡潔で非同期処理が容易に扱えるというメリットがあります。そしてJavaとKotlinの2つは、Androidのプログラミング言語としてGoogleが公式にサポートしています。
Swiftは、Appleが開発したiOSやmacOS向けの言語で処理の速さや充実したエラーハンドリングによる高い安全性がメリットです。Appleが公式に推奨している言語なので、iPhoneアプリの開発に最もよく使われています。
Pythonを利用したスマホアプリの開発も技術的には可能ですが、スマホOSの開発元がサポートするプログラミング言語がすでにあるなかで、あえてスマホアプリ開発にPythonが利用されることは滅多にありません。
日本語の情報が少ない
利用者が多いため、情報が比較的豊富に存在するPythonですが、日本で古くから使われているJavaや、開発元が日本であるRubyと比較すると、日本語での情報はまだまだ不足している状況です。これは、Pythonの日本での普及が海外と比べて遅れていたことが影響しているといえます。
Pythonエンジニアの平均年収
レバテックキャリアで「Python」の条件で検索し、表示された求人データから30件を抽出して、年収の上限、下限の中間値の平均を計算しました。その結果、Pythonエンジニアの平均年収は約761万円となりました。
職業情報提供サイトjobtagにおけるシステムエンジニアの平均年収は約577万円であるため、Pythonエンジニアの平均年収は高い傾向であることが分かります。求人を見てみると、Pythonのスキルだけでなく、プロジェクトマネジメント経験やAI・データ分析の知識やスキルがあると年収が高くなる傾向です。
Pythonエンジニアの求人・転職情報＞
関連記事：Pythonエンジニアの年収が高い理由は？需要と将来性も解説
Pythonエンジニアに関するよくある質問
Pythonエンジニアに関するよくある質問と回答を紹介します。ほかの言語との比較や需要について把握しておくことで、Pythonのスキル習得に力を入れるべきかどうかを判断できるでしょう。
Pythonに関するよくある質問としては、Pythonエンジニアの需要や、データサイエンス分野で需要が高い理由などについてが挙げられます。類似の疑問がある方は参考にしてみてください。
Q1. 世界でのPythonエンジニアの需要は?
Pythonは世界中の開発者に利用されており、世間からの関心度も高い言語です。開発者向けのナレッジ共有サイトStack Overflowが世界中の開発者6万人以上を対象に行ったDeveloper Survey Results 2024によると、Pythonは回答者の51％から支持を得ているため需要の高さがうかがえます。
Q2. 日本国内でのPythonエンジニアの需要動向は?
日本国内でも、Pythonをメイン言語として開発に採用する企業やサービスが引き続き増加傾向にあります。Pythonエンジニアの求人数も他言語に比較して多いことから、今後もPythonは人気の向上が見込まれる言語であることは間違いないでしょう。
Q3. Pythonがデータサイエンスの分野で需要が高い理由は?
Pythonがデータサイエンス分野で需要が高い理由は、AI・機械学習などに強いライブラリやフレームワークが充実しているからと考えられます。データの自動取得や視覚化のためのライブラリも豊富なことから、データサイエンスに必要なプロセスを一貫してサポートできるのが大きな強みです。
Q4. RubyやJavaと比較した、Pythonの将来性は?
Rubyは、機械学習やデータサイエンス領域における適性がPythonより劣ります。Javaは高い需要がありますが、学習難易度が比較的高いという特徴があります。このような理由から、人工知能や機械学習の領域においては、今後もPythonの需要が高いことが予想されます。
まとめ
この記事では、Pythonエンジニアの将来性を知りたい方に向けて、Pythonエンジニアの将来性や平均年収、Pythonのメリット・デメリットなどを解説しました。Pythonは、AI・機械学習やデータサイエンスなど、最先端技術に強いプログラミング言語であるため、高い将来性が期待できます。また、ほかのプログラミング言語に比べて習得の難易度が低いため、初心者にも学習しやすいです。
Pythonについて興味がある方は、この記事を参考にして、Pythonエンジニアへの転職を目指してみてはいかがでしょうか。
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