Python未経験者の方向けにPythonを簡単に紹介

最終更新日: 2026年8月7日

プログラミングで有名な開発言語にはJavaやC言語などがあり、初学者やプログラマーになろうと思っている方であれば耳にしたことがあるのではないでしょうか。現在はAI開発が進んでおりその際に使用される言語にPythonというものがあります。PythonはAI・機械学習をはじめ民間企業などのさまざまな場面で幅広く活用されており、具体例としては人工知能や機械学習を導入したシステムの開発などに使用されています。本記事では、Python未経験者の方向けにPythonの基本をわかりやすく紹介します。

Python未経験でも始めやすい理由

プログラミング言語と聞くと難しいと感じるかもしれません。確かに初学者にとっては覚えることが多く取り組みにくいでしょう。しかしPythonはプログラミング初学者の方や未経験の方でも他の主流言語と比較すると難易度は低くなっており、コーディングする量も少ないので負担も減ります。コードを2行以上記入しないと正しく処理を実行できないJavaやC言語などと違い、最低1行のコードだけで処理を実行することが可能なほどPython言語の文法はシンプルであり、ユーザー自身が解読しやすくなっています。

PythonとJavaのコーディング比較

Javaの場合(Hello Worldという文字を表示させるプログラム)

public class A {
public static void main(String[]args) {
System.out.println("Hello World");
}
}

Pythonの場合(Hello Worldという文字を表示させるプログラム)

print('Hello World')

二つのプログラミングコードを比較すると、Python言語の方ははるかに記述するコードが短い上、他人が見ても解読しやすいことが分かると思います。

Pythonのメリット

未経験でも学びやすい

上記でPythonとJavaのコーディングの違いを記述した通り、Pythonのコードは記述量が少なく読みやすくなっているためプログラミング初学者の方にお勧めです。

先端技術の開発案件に携わることができる

PythonはAI技術開発に適したプログラミング言語です。今後ますますAIの技術が進歩していくことによりプログラマー等の技術者が必要となっていきます。そのため先端技術開発に適した案件に携わることができます。

AI機能に適したライブラリが豊富である

Pythonは機械学習や分析機能などのライブラリが豊富であり統計や自動機能システムの開発に適したものとなっています。代表的なライブラリとしてはscikit-learn(機械学習)、TensorFlow・PyTorch(ディープラーニング)、Pandas・NumPy(データ処理)などがあります。

SNSなどはPythonでも開発することができる

YouTubeやInstagramなどといった若者向けのSNSにもPythonが使用されています。ユーザーが投稿した動画や画像などといった大量のデータを処理するときにPythonプログラムが使用されております。

Pythonのデメリット

案件が限られてくる

Pythonを習得するとAIといった先端技術やデータ分析の業務に携わることができますが、その反面で案件が限られてしまうということがデメリットに挙げられるかもしれません。外注案件やエンジニア向けの転職サイトを見てみるとデータ解析業務などの案件が多く見られ、数字や数学に抵抗力が高い方には厳しいでしょう。Javaなど以前から主流となっている開発言語は案件が多く内容も多岐にわたります。デメリットとは言いましたが、習得している言語が多ければ自身のアピールにつながるのでもちろん学習するメリットは大きいです。

Pythonの特徴

Pythonは対話機能がありユーザーが使用しているパソコンのコマンドプロンプトからでもPythonを使用することが可能です。他にもJupyterといったPython開発に適した実行環境もあります。

Pythonプログラムはロボット開発にも使用されており、おそらく皆様にも馴染みの深いペッパー君にもこの技術が使用されています。

Python未経験者の学習方法

未来の先端技術や自動機能プログラムを作成してみたいという気持ちはあっても、初学者だと何を利用して勉強すればいいのか悩むことがあるかと思います。Pythonに関する入門書などは複数あり、Javaと比べると参考書は厚くないので取り組みやすいでしょう。書籍だと画像やイラストが掲載されてはいますが、その一方リアルな動きを見ることができないので初学者、未経験の方は動画を見ながら実際にプログラミングすることをお勧めします。なぜなら無料で見ることができたり、月額有料ですが初心者向けのプログラミング解説動画などたくさんあるので分かりやすいからです。またサイトによっては質問などもできるので疑問点などを解消することができるでしょう。

学習方法 メリット デメリット
書籍(入門書) 体系的に学べる・手元で確認できる リアルな動きが見えない・質問できない
動画学習(YouTube等) 無料・実際の動作が見える・繰り返し視聴可 質の差があり選定に時間がかかる
有料スクール・プラットフォーム 質問できる・カリキュラムが体系的 月額費用がかかる
実践(自分でプログラムを作る) 最も実力がつく・ポートフォリオになる エラー解決に時間がかかる場合がある

よくある質問

Q. Pythonを始めるには何が必要ですか?
A. パソコンとインターネット環境があれば始められます。公式サイト(python.org)からPythonをダウンロードして無料でインストールできます。コードを書く環境としてはVS Code(無料)が初心者にも使いやすくおすすめです。また、インストール不要でブラウザ上でPythonを実行できるGoogle Colabも初学者の入門に最適です。
Q. Pythonを独学で習得するのにどのくらいの期間がかかりますか?
A. 基礎文法(変数・条件分岐・ループ・関数)は毎日1〜2時間学習すれば1〜2ヶ月で習得できます。データ分析(pandas・matplotlib)まで含めると3〜6ヶ月、機械学習(scikit-learn)の基礎まで含めると6〜12ヶ月が目安です。JavaやC言語など他言語の経験がある場合は文法習得が早く進みます。
Q. PythonのJupyterとはどのようなツールですか?
A. Jupyter Notebookは、コード・実行結果・メモ(Markdownテキスト)を1つのファイルにまとめて管理できる対話型の開発環境です。データ分析や機械学習でよく使われます。コードをセルに分けて少しずつ実行・確認できるため、学習や実験的なコーディングに向いています。Google ColabはJupyterベースの無料クラウド環境で、セットアップ不要で使えます。
Q. Python案件の単価はどのくらいですか?
A. フリーランス案件でPythonを使うデータ分析・機械学習エンジニアの月単価は60〜100万円以上が相場です。Web開発(Django/Flask)では50〜80万円程度。AI・LLM活用の案件はさらに高単価になる傾向があります。未経験からの第一歩は小規模な業務自動化(スクレイピング・Excel自動化)案件で実績を積み、データ分析・機械学習へステップアップするルートが一般的です。

まとめ

  • Pythonは「最低1行のコードで処理を実行できる」ほど文法がシンプルで、JavaやC言語と比較して初学者・未経験者が始めやすいプログラミング言語
  • Hello Worldの表示がJavaで6行必要なのに対しPythonなら1行で済む。記述量が少ないほどバグになりにくく、他人のコードも読みやすい
  • メリットは「学びやすさ」「AI先端技術案件への参入」「豊富なライブラリ(機械学習・データ分析)」「YouTube・Instagram等の大規模SNSでも採用」
  • デメリットはデータ分析・AI系に案件が偏りやすく、数学・統計への抵抗がある場合は取り組みにくい案件も多い点(ただし複数言語を習得することでカバー可能)
  • 学習方法は「動画を見ながら実際にコーディングする」が最も効果的。Google Colab(無料・ブラウザのみ)から始めると環境構築不要で今日から学習を開始できる

▼ アクロビジョンについて

👔

一緒に働きましょう

一人ひとりのキャリアに向き合い、
活躍できる現場をご紹介します。

採用サイトを見る →
💻

システム開発のご依頼・ご相談

コンサルティングから運用保守まで、
ワンストップで対応します。

まずはお気軽にご相談ください →