Pythonでできること：初心者向けの活用例と実践分野を解説

Published on: 2025-08-05 | Last updated: 2025-08-05

最近よく聞かれるんだけど、「Pythonで結局なにができるの？」って。範囲が広すぎて、逆に分かりにくいんだよね。正直、ウェブサイトからデータ分析、日々の雑用自動化まで、マジで何でも屋。だから、ちょっと頭の中を整理する感じで、主要な分野をざっと書き出してみる。

WebサイトやWebアプリ開発、これが王道だよね

まず一番イメージしやすいのがこれかな。普段みんなが見てるWebサイトの裏側（バックエンドってやつ）を作るのに、Pythonはめちゃくちゃ使われてる。

特に有名なのが、[Django] と [Flask] っていう2つのフレームワーク。料理で例えるなら、Djangoが「全部入りの豪華なコース料理」。ユーザー認証とか管理画面とか、サイト作るのに必要なものが最初からだいたい揃ってる。だから大規模で複雑なものを作るのに向いてる。逆にFlaskは「好きなものを好きなだけ頼めるアラカルト」。最低限の機能しかついてないから、すごく身軽。小さいアプリとか、ちょっと特殊なことやりたい時に便利。どっちもちゃんとしたWebアプリが作れる。

試しにFlaskで「Hello, web!」って表示するだけなら、コードはこれだけ。ほら、なんかできそうでしょ？

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def home():
    return "Hello, web!"

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

あ、ちなみに最近は [FastAPI] っていうのも人気。名前の通り、とにかく速いのがウリ。API作るなら今はこっちを選ぶ人も多いかも。

GUIアプリ、つまりPCで動く普通のウィンドウ付きソフトも作れる。[Tkinter] とか [PyQt] っていうライブラリを使えば、ボタンとかテキストボックスがある画面をデザインできる。昔ながらのツール開発とか、自分専用の便利ツール作るのには今でも全然アリ。

データ分析とか機械学習、Pythonの独壇場

これはもう、今のPythonを象徴する分野だよね。科学者からマーケターまで、数字を扱う人ならだいたいPythonを使ってるイメージ。

なんでかっていうと、便利なライブラリが揃いすぎてるから。

NumPy: これがないと始まらない。大量の数値を高速に計算するための土台。
Pandas: Excelをプログラムでグリグリ操作する感じ。CSVファイルとか読み込んで、データの整理・加工・集計…もう何でもできる。とりあえずデータ見るときはまずこれ。
Matplotlib / Seaborn: データをグラフにするやつ。数字の羅列じゃ人間わかんないからね。グラフにして初めて「あ、ここが伸びてるな」とか分かる。

PandasでCSV読んで、基本的な統計量（平均とか中央値とか）を見るだけならこんな感じ。

import pandas as pd

# data.csvっていうファイルを読み込む
df = pd.read_csv("data.csv")

# データの要約情報を表示
print(df.describe())

で、その先にあるのが機械学習（AI）。これもPythonが圧倒的に強い。

[scikit-learn] っていうライブラリがすごくて、有名な機械学習の手法がだいたい入ってる。これ使うと、例えばアヤメの花のデータを特徴（がくの長さとか）から3種類に分類するモデルを作ったりできる。なんか難しそうに聞こえるけど、コードにすると意外と短い。

もっと本格的なディープラーニングの世界だと、Googleの [TensorFlow] とかFacebook（Meta）の [PyTorch] が二大巨頭。これもPythonで使うのが一般的。正直、データサイエンスやりたいならPython以外は考えにくいかな、今は。

地味だけど最強、作業の自動化（スクレイピングとか）

個人的には、プログラミングを学ぶ一番のメリットってこれかもしれない。毎日やってる退屈な作業を、PCにやらせるやつ。

例えば、

Webサイトを巡回して、特定の情報（株価とか、ニュースの見出しとか）を引っこ抜いてきてExcelにまとめる。（Webスクレイピングってやつ）
フォルダの中にある大量の画像ファイルの名前を、ルールに従って一括で変更する。
毎朝決まった時間に、レポートメールを自動で送信する。

こういう「ルールが決まってる単純作業」は、Pythonの得意分野。[requests] と [BeautifulSoup] を使えばWebスクレイピングができるし、[openpyxl] でExcelを操作できる。ファイル操作は標準機能で十分。

例えば、特定のWebサイトの見出しを全部取ってくるコードはこんな感じ。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# とあるニュースサイトにアクセス
response = requests.get("https://news.ycombinator.com/")
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

# classが"titleline"の要素を全部探して表示
for title in soup.select(".titleline"):
    print(title.get_text())

一度こういうスクリプトを組んでおけば、あとは実行するだけでPCが働いてくれる。自分の時間を生み出す魔法みたいなもんだね。

ロボットとか電子工作もいける

ソフトウェアだけじゃなくて、物理的なモノを動かすのもPythonの守備範囲。特に [Raspberry Pi]（ラズパイ）の登場が大きいかな。小さなコンピューターなんだけど、これにPythonを入れてモーターやセンサーを制御するのが定番になってる。

ラズパイでLEDをチカチカさせる（Lチカって呼ばれる電子工作のHello World）コードはこれ。すごく直感的。

from gpiozero import LED
from time import sleep

led = LED(17) # GPIO 17番ピンに繋いだLED

while True:
    led.on()  # 点灯
    sleep(1)  # 1秒待つ
    led.off() # 消灯
    sleep(1)  # 1秒待つ

もっと小さいマイコン（ESP32とか）で動く [MicroPython] っていう軽量版Pythonもあって、ホビー用途から製品のプロトタイプまで幅広く使われてる。本格的なロボット開発で使われるROS (Robot Operating System) も、中身はC++だけど、Pythonから操作するのが一般的。複雑な動きの制御ロジックとか、画像認識みたいな「頭脳」の部分をPythonで書くことが多い。

で、結局どれから手をつければいいの？

まあ、色々できるのは分かったけど、じゃあどこから？ってなるよね。ちょっと独断と偏見でまとめてみた。

分野	一言でいうと	こういう人に向いてる	最初の壁（個人的感想）
Web開発	見えるものを作る楽しさ。ユーザーが直接触るものを作れる。	サービスやアプリのアイデアがある人。ものづくりが好きな人。	うーん…HTML/CSSとかDBとか、Python以外の知識も結構いることかな。
データ分析	数字の裏にある物語を読む探偵仕事。ビジネスの意思決定に直結する。	論理的に考えるのが好きな人。数字に強い人。なんで？って思う癖がある人。	ちょっと数学とか統計の知識がないと「何やってるか」が分からなくなりがち。
作業の自動化	自分の時間を増やす魔法。一番、実生活で役立ちやすいかも。	面倒くさがりな人（最高！）。効率化を考えるのが好きな人。	「何を自動化したいか」を見つけること自体が、意外と難しいかもしれない。
電子工作/ロボット	デジタルとリアルを繋ぐ面白さ。プログラムが現実世界に影響を与える。	とにかく手を動かしたい人。夏休みの工作が好きだった人。	はんだごてとか回路とか…純粋なプログラミング以外のハードルがあること。

逆にPythonがそんなに得意じゃないこと

何でもできるって言ったけど、もちろん苦手なこともある。正直、これを知っておくのは結構大事。

スマホアプリ開発: これは専門外かな。[Kivy]みたいなライブラリもあるけど、やっぱりiOSならSwift、AndroidならKotlinっていうネイティブ言語で作るのが普通。パフォーマンスも開発のしやすさも全然違う。
超高速な処理が求められるもの: 例えば、ガチの3Dゲームエンジンとか、金融取引のミリ秒を争うシステムとか。こういうのはC++みたいな、もっとハードウェアに近い言語の出番。Pythonは実行速度では一歩劣る。
OSとかドライバ開発: コンピュータの根幹部分をいじるような、超低レイヤーな開発も向いてない。これもC言語とかアセンブリの世界だね。

要するに、「人間にとっての分かりやすさ・書きやすさ」を優先した言語だから、その分「マシンにとっての極限のパフォーマンス」は少し譲ってる感じ。でも、ほとんどの用途ではPythonの速度で十分すぎるんだけどね。