ますます重要度をPython〜その実情と将来性に迫る
2017年以降、日本でもマシンラーニング（機械学習）やAIの利用が拡大してきました。
その中で重要性を増しているのが、これらをプログラミングする際に利用するPythonという言語。
今回は、そんなPythonの将来性について、歴史や需要動向なども含めてご紹介します。
Pythonの歴史
Pythonが産声を上げたのは、今から30年ほど前の1991年。
元々はAmoebaと呼ばれるOS用に開発されたものですが、その後対応環境を増やし、現在ではWindows・macOSをはじめとする主要なOSに幅広く対応しています。
また、後述する特徴から、現在ではGoogleが社内で使用する3大プログラミング言語の1つにもなっており、世界中でさまざまなアプリやサービスの開発に利用されていることも注目すべき点の1つでしょう。
なお、言語自体はオープンソースとなっており、多くのバージョンを有しています。
Pythonの特徴
ここからは、Pythonという言語の特徴についてご紹介しましょう。
プログラミングしやすい
Python最大の特徴が、ソースコードが短く、読みやすくなるよう設計されていること。
いわゆる「可読性が高い」言語に分類されます。
これは、Pythonの設計段階で「学びやすさ」と「生産性の高さ」を重視して設計された事によるものです。
結果として、登場から約30年が経過した現在でも、学びやすく扱いやすい言語として第一線で活躍しているのです。
既存のライブラリが多い
Pythonでは、用途に合わせて様々なライブラリが作成・公開されています。
プログラマーはこうした大量のライブラリの中から、自分の行っている作業に適した物を活用することで、より効率的にプログラムを組むことが出来るのです。
ライブラリという仕組み自体は他の言語にも存在しますが、Pythonでは一般に公開されたライブラリの数が非常に多いことが特徴の1つです。
数が多いということは、それだけ幅広い作業に対応できるということでもあります。
コンパイル不要のインタープリタ言語
プログラム言語は、大きく分けてコンパイル型とインタープリタ型の2つがあります。
コンパイル式は、ソースコード（プログラムの設計図）を書いた後、それをコンパイラと呼ばれるアプリに通してコンピューター用の機械語のファイルに変換するタイプのものです。
コンパイルが必要なので作成に手間は掛かりますが、完成したアプリの起動時に毎回機械語に翻訳しなくて済む分、理論上の実行速度はインタープリタ式より速くなります。
対するインタープリタ式は、アプリの実行の度にソースコードを1行ずつその都度機械語に変換するタイプです。
コンパイル作業を介さず手軽に使える一方、毎回機械語に翻訳している為、理論上の実行速度はコンパイル式よりも遅くなることが弱点といえるでしょう。
どちらを使うのが適切かは、プログラムの内容や開発に割けるリソース（人やお金・時間など）により異なります。
ちなみに、Pythonは後者のインタープリタ式です。
Pythonの実情とビジネスサイドから見た魅力
ここからは、Pythonを取り巻く実情とビジネスの面でどのような魅力をもっているのかを、いくつかご紹介しましょう。
多くのWebサイトやアプリで使われている
先にも述べたとおり、PythonはGoogle3大言語の1つとして、同社の多くのサービス開発に使われています。
当然、Google以外の企業でもWebサイト開発用として採用されており、こうした分野で仕事をするなら欠かせないスキルの1つとなりつつあるのです。
AI開発に利用できる
Pythonは今話題のAIや、その発展に必要な機械学習に活用しやすいことが特徴として挙げられます。
とはいえ、単純な処理速度ではコンパイル式の言語（例えばCなど）の方が上であり、高度な処理を行うAIにPythonは向いていないように感じる方も多いはず。
ところが、実際の開発環境ではPythonがメインとなっています。それは何故か？
答えは簡単で、Pythonは機械学習に向いた（＝AIの開発に向いた）ライブラリを多数もつ言語だったからです。
Pythonは元々教育向けに作られた言語でもある為、科学研究などの計算に使われるライブラリが多く存在します。
当然、それらは多数の統計処理や複雑な計算を必要とする機械学習と相性が良く、結果としてPythonが他の言語よりこの分野で一歩抜きん出る存在となった訳です。
もちろん、将来的にPythonよりさらに優れた言語が登場する可能性はありますが、当面はAIの開発にはPythonが有利と考えて差し支えないでしょう。
導入・維持がしやすい
Pythonの魅力の1つは、先に触れたようにシンプルで扱いやすいことです。
同じプログラムを書く場合でもPythonなら他言語よりも短く、そして読みやすいコードで書けるため、新たに導入する際のハードルが低くなります。
また、エンジニアが転職や退職等で社内から離れた場合でも、Pythonなら他の言語と比べてわかりやすい分、引き継ぎしやすいというのも企業にとってはありがたいメリットです（あくまで理屈上ではありますが……）。
Pythonエンジニアは人気の職種の1つ
以上のような背景から、Pythonは近年急激に需要を増やしている言語の1つです。
ただ、AI開発が盛んになる以前は今ほど注目される言語ではなかったこともあり、業界全体の需要に対してエンジニアが不足しがちなのが2019年現在の状況と言えるでしょう。
当然、Pythonをきちんと扱えるエンジニアは引く手数多ですし、報酬も他言語のエンジニアより高くなる傾向にあります。
今後需給バランスが整えばこの状況も変わってくるでしょうから、もしPythonを覚えようとしているなら、今すぐ、そしてなるべく早く習得してしまうのが得策です。
今後のPython需要をつかむならどんな経験が必要？
Pythonエンジニアの需要は高まっていますが、単にPythonでプログラムを組めるだけでは、ライバルとの競争に打ち勝つことはできません。
ここでは、既にPythonを習得されている方も含め、今後どのような知識や経験が必要とされていくのかをご紹介しましょう。
ライブラリやフレームワークの習得
何度も言うようですが、Python最大の武器は無数に存在するライブラリ達です。
・どこでどのようなライブラリが公開されているのか
・それを使うとどういったメリットがあるのか
という知識を出来るだけ沢山仕入れておくことが、作業の生産性を上げ、ひいてはライバルに差を付ける強みとなります。
また、自分が仕事をする分野だけでなく、一見関係ないような分野の知識もそれなりにもっておくのが大事なポイント。
本来Aという分野向けに作られたものが、実はBという分野の開発でも便利に使えるものだったという事は、プログラミングに限らずよくある話です。
AIやビックデータを利用した開発経験
こちらは今後特に重要視される部分と言えるでしょう。
現在のAIはビッグデータを機械学習で処理して賢くなる仕組みになっている為、実は両者は切っても切り離せない存在です。
逆の言い方をすれば、双方を扱った経験が多いほど、（少なくともAI開発の分野では）有利になると言えます。
ただし、現状でビッグデータを扱う経験を積める場所は、大企業や大学の研究室など、ごく限られているのが悩みどころでしょうか。
逆にこうした環境に居る方は、チャンスを活かしてビッグデータ活用の経験を積んでおくのがお勧めです。
Pythonの将来性
どれだけ優れた言語でも、将来性に欠けるのでは覚える意味がありません。
その点、Pythonは以下の点で優れています。
既に多くの環境で使われている
余りに使われることのない言語は、どれだけ優れていても廃れてしまいます。
しかし、Pythonは前述の通り多くの環境で使われている為、そう簡単に消えることはないでしょう。
将来の当たり前をプログラムする言語
AIを作る上で、現在の言語ではPythonが最適解の1つとなっていることは、ここまでご覧頂いた方ならおわかり頂けたと思います。
このAIは、これから少なくとも数十年単位で、世の中の”当たり前”として浸透する技術です。
電気や車、テレビやPCのように、それがないと社会が成り立たない存在になっていくと思われます。
そして、コンピューターに関する技術に限れば、最初の開発時に使われたプログラミング言語が、その後何十年も残り続けることは決して珍しくありません。
金融機関におけるCOBOLのように、コストや確実性を重視するなかで、AI分野のPythonもまた置き換えが進まず生き残り続ける可能性は十二分に考えられるでしょう。
まとめ
今回はプログラミング言語Pythonの重要性と将来性について、初心者の方向けに解説させて頂きました。
2020年度からは、日本の小学校でもプログラミング教育が開始され、いずれ一億総プログラマーという時代がやってくるかもしれません。
仕事上のスキルだけでなく、家族の会話の種として、この機会にプログラミングを始めてみては如何でしょうか？
参考
https://mayonez.jp/topic/1555#num_61032
https://www.cuc.ac.jp/~miyata/classes/prg1/02/2way.html
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