業務効率化から機械学習まで!Pythonのできることまとめ

Python
  • Pythonは何ができるのか知りたい
  • Pythonでできる業務効率化の事例を知りたい
  • Pythonでできる機械学習の事例を知りたい

こんなふうに考えている方はいませんか?
近年、機械学習技術が広く知られるようになりました。

その影響もあり、機械学習に適したプログラミング言語であるPythonの認知度も上昇し、無料のオンライ講座も多くあります。

しかし、Pythonでどんなことができるのか、よく分かっていない方も多いのではないでしょうか。
この記事では、Pythonでできる業務効率化と機械学習について解説します。
この記事を読めば、Pythonを使いこなすための知識を獲得できます。

ぜひ最後までご覧ください。

Pythonでできる業務効率化

まずは、Pythonでできる身近な業務効率化の事例を紹介します。

今回ご紹介するのは、以下の3つの事例です。

  • Excelの自動化
  • API連携
  • Web上の情報収集

それぞれ詳しく解説していきます。

Excelの自動化

1つ目の業務効率化の事例は、Excelの自動化です。

Pythonを用いるとExcelのデータ操作を自動化できます。
例えば、経費の管理やタスク管理など、大量のデータを扱う場合に役立ちます。

なぜなら、Pythonはデータ処理に適した多くのライブラリが利用可能だからです。
また、数値計算や集計だけではなく、グラフ化して画像として出力するといった処理もできます。

なお、PythonでExcelを処理するには、「OpenPyXL」というライブラリが定番です。

API連携

2つ目の業務効率化の事例は、API連携です。

APIとは、特定のアプリケーションの機能を切り出して、他のアプリケーションでその機能を使えるように共有されるもののことです。
APIを利用すれば、データ入力等のデータ処理の自動化が簡単にできます。

例えば、Googleなどの有名サービスもAPIを提供しています。
実際に、Google Map APIを利用すれば、運送業者向けに最適な配達ルートを提案するサービスを実装できます。

なお、APIを利用する際には、「REST API」のフレームワークを利用すると実装しやすいです。

Web上の情報収集

3つ目の業務効率化の事例は、Web上の情報収集です。

Pythonには「Requests」というライブラリがあるため、Webサイトの情報を収集し、その情報を加工して情報を作成できます。
具体的には、以下のようなことができます。

  • 複数のニュースサイトから見出しを取得して、世間で人気なニュースを分析できる
  • 株価や経済指標を収集して、株価の予測を行える

これらは手作業でもできますが、労力がかかってしまいます。

Pythonを用いることで、情報収集などの時間を節約できるのです。

Pythonでできる機械学習

次に、Pythonの強みである機械学習の事例を紹介します。

今回ご紹介するのは、以下の3つの事例です。

  • 画像処理
  • 自然言語処理
  • データ分析

それぞれ詳しく解説していきます。

画像処理

1つ目の機械学習の事例は、画像処理です。

画像処理とは、写真などの画像から「画像に写っているのは犬か、猫か、判断する」などの画像情報を解析できる技術を指します。
実際には、病院のレントゲン写真からの病気の発見などに利用されています。

画像処理のプログラムを作成したい場合は、「OpenCV」のライブラリを利用するのがおすすめです。
OpenCVはインテルが開発・公開したオープンソースのライブラリです。

画像処理を行うための幅広い機能が実装されているため、画像処理の初心者でも簡単に実装できます。

自然言語処理

2つ目の機械学習の事例は、自然言語処理です。

自然言語とは、人間が普段読み書きする日本語や英語のことです。
自然言語処理では、人間が読み書きする曖昧性のある自然言語を、コンピュータによって処理します。

例えば、日本語から英語への翻訳や、Siriなどの音声入力などに用いられています。
日本語の自然言語処理を行いたい場合には、「GiNZA」というライブラリがおすすめです。

多くの自然言語処理のライブラリは日本語に対応していません。
しかし、GiNZAは日本語に対応している数少ない自然言語処理ライブラリの1つです。

データ分析

3つ目の機械学習の事例は、データ分析です。

Pythonは数あるプログラミング言語の中でも、統計処理が得意なプログラミング言語となります。
なぜなら、データを行う際に欠かせない配列計算を行う「Scipy」などのライブラリが豊富だからです。

大量のデータを分析して、分類や整理などの処理を行って、価値のある情報に変換できます。
そのため、顧客の購買データを機械学習による分析を行い、最適なマーケティングを行うための企画立案などができるのです。

まとめ

この記事では、Pythonを用いてできることについて具体的にまとめました。

Pythonを用いることで、機械学習などの技術的な分野に取り組めるだけでなく、日常業務を効率化して生活を楽にできます。
様々なライブラリを利用できるPythonを使いこなしていきましょう。

Pythonは、YouTube上に優良な動画が多くあり、無料で学ぶことが出来ます。
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