メリット1信頼性と汎用性の高さから人気

Pythonとは、1991年に誕生したプログラミング言語で、現在はオープンソースで公開されています。主にAI（人工知能）関連の開発やWebアプリ開発などに用いられ、その汎用性の高さから学習する人が増えています。多くの開発現場で使用されている信頼性から、今後も幅広い業界・業種で使用されると考えられます。

メリット2機械学習に特化したライブラリが充実している

Pythonには、「ライブラリ」と呼ばれるシステムが充実しています。ライブラリとは、そのプログラミング言語で頻繁に使用される関数やパッケージが、まとめられたものです。ダウンロードするだけで簡単に利用できるため、スムーズな開発を実現できます。

Pythonのライブラリには、機械学習の開発に使用できるものも充実しています。便利なライブラリを利用することで、短期間で実用的な機械学習のシステムを開発可能です。

メリット3Pythonは初心者でも学びやすい

Pythonは多くの研修や学習サイトがあるため、初心者でも学びやすいプログラミング言語です。幅広い領域で活用できることから、最初に学ぶ言語としても人気があります。Pythonと機械学習について学びつつ、少しずつ学習範囲を広げてAI関係のスキルを身につけていくことも考えられます。

参考：初心者におすすめのPython研修

Pythonは多くの企業で活用されていて、さまざまな取り組みにつなげられています。例えばPythonを使って機械学習システムを構築し、社内の業務をAIに一任するケースも増えています。そのほか、AIを使って職場環境を見直し、DX推進の取り組みに活用している企業も多いです。

機械学習は幅広い業界・業種で利用されていて、例えば以下のような活用事例があります。

製造業：機械学習で不用品を検知し、自動で仕分けを行う
小売業：ECサイトにチャットボットを導入し、AIによるサポートを実施している
飲食業：顧客の入り具合を分析し、仕入れの量やタイミングをコントロールする
不動産業：機械学習を用いてマンションの価格査定を自動化している
医療業：画像認識の機能を活用して見落としを減らす

従業員のPythonスキルを向上させるには、研修での学習にメリットがあります。Pythonの研修では基本的な概要から、実際にプログラミングを行うまで、段階的に学べます。機械学習の構築に必要な知識・技術を体系的に習得できるため、実用的なPythonスキルを従業員に教えられます。

Pythonは独学でも学べますが、従業員のモチベーションや学習環境によっては、効率的なスキル習得は難しいです。そのためPythonのスキルを向上させるのなら、研修を使った方法がおすすめです。

従業員にPython研修を実施する場合、事前に具体的な進め方を把握しておくのがポイントです。以下では、Python研修の進め方・流れを解説します。

POINT1学ぶために必要な前提知識

Python研修では、まず「学ぶために必要な前提知識」の習得を目指します。Pythonのプログラミングを実現するには、さまざまな前提知識が必要です。IT・プログラミング・機械学習などのAI分野に関する知識がないと、スムーズな学習が困難となります。

そのためPython研修では、まず学習を進めるための前提知識を身につけることから始めます。

POINT2ITリテラシーのレベルに合わせた研修を

ITリテラシーのレベルに合わない高度な研修をはじめから実施しても、実用化は難しいです。Python研修は、初学者でも理解し易い言語といわれていますが、他のプログラミング言語を知らなくてよいという事ではありません。

最終的な目的に合わせ、「Python言語」をどう使用するか？ という点が大切です。

例として、KENスクールでは以下の講座を受講できます。

• Python（パイソン）入門
• Python（パイソン）で学ぶ 機械学習入門
• Python（パイソン）で学ぶ 人工知能

KENスクールでは、お客様の課題を解決できる適切な研修をご提案いたします。まずは、研修を実施したい背景や、目的など、なんでもご相談ください。

Pythonを使った機械学習では、さまざまな機能を実行できます。各機能を事業で応用することで、業務効率化や生産性の向上など、さまざまなメリットにつなげられます。以下では、Pythonを使った機械学習でできることを解説します。

できること1言葉を認識する「自然言語処理」

自然言語処理とは、人間の言葉をコンピュータが理解し、適切に処理する技術を指します。文章を「トークン」と呼ばれる単位に分割し、大量の情報を参考に関連性を見出して、文章の前後関係や構造を分析・把握します。言語の学習がスムーズに行えるため、機械学習を通してAIでの自動応答などが可能となります。

できること2膨大なデータを活用した「未来予測」

Pythonを使った機械学習では、膨大なデータを分析して未来予測を行うことも可能です。実際に機械学習は、株価の予想や天気予報など、先の未来を予測するさまざまなシーンで活用されています。機械学習は、過去のデータを使って規則性や法則を分析できます。

過去のパターンを考慮して現在の変化を分析することで、人間が行うよりも正確で信頼できる未来予測が可能です。

できること3不正やイレギュラーをチェックする「異常検知」

Pythonを使った機械学習は、不正な対応やイレギュラーな問題をチェックする異常検知にも活用されています。例えば向上で規格外の製品を検知して排除したり、クレジットカードの決済次に不正利用を検出して報告したりと、幅広い領域で実用化に結びついています。

できること4画像から情報を読み取る「画像認識」

Pythonを使った機械学習では、画像からさまざまな情報を取得する画像認識も可能です。画像認識は医療現場で診察結果を確認する際に用いられたり、顔認識でセキュリティを高めたりといった形で使用されています。

できること5音声情報を把握する「音声認識」

機械学習は音声情報を認識して分析する、音声認識の分野でも活用されています。人の発する言葉の意味を認識して、指令通りにプログラムを動かすといった使い方が考えられます。スマートフォンやスマートスピーカーと連動して、日常生活で活用することも増えています。

できること6自動車の「自動運転」

Pythonを使った機械学習は、自動車の自動運転の開発にも用いられています。ハンドルを握らなくてもコンピュータがすべての挙動を制御するため、安全な走行を可能としています。自動運転の技術は日々進化を続けているため、今後はより身近なシステムとして実用化が進められるでしょう。

できること7情報収集や不要な情報の除外ができる「自動分類」

自動分類とは、特定の情報の収集や除外を自動化するシステムです。自動分類も Pythonの機械学習によって実用化されていて、多くのシーンで活用できます。例えばGmailなどのサービスは、自動分類を使ってスパムメールを認識し、自動で排除しています。

Pythonで機械学習を学ぶ際には、専用のライブラリについて知ることも重要です。ライブラリを応用できれば、よりスムーズにPythonで機械学習のシステムを構築できます。以下では、Pythonの機械学習ライブラリを紹介します。

機械学習のライブラリ1pandas

「pandas」とは、数表や時系列データなど、「テーブル型データ」と呼ばれるものを使用できるPythonのライブラリです。機械学習における精度を高めるには、不要なデータを排除するプロセスが必要です。pandasはデータセット処理をスムーズ化して、表形式でのデータ操作が行えるライブラリとして活用されています。

参考：github.com/pandas-dev/pandas（GitHub）

機械学習のライブラリ2Numpy

「Numpy」は、数学的な計算を可能とするPythonのライブラリです。Pythonの数値計算に特化しているため、さまざまなシーンでの応用が考えられます。NumpyはC言語などを使って作られているため、処理速度が早い点も特徴です。配列処理の能力も高いため、画像認識や音声認識の処理にも役立ちます。

参考：github.com/numpy/numpy（GitHub）

機械学習のライブラリ3matplotlib

「matplotlib」は、データの可視化を可能とするPythonのライブラリです。学習したデータを活用してさまざまなグラフを作成し、画像データによる表示が行えます。先のpandasでもデータの可視化はできますが、matplotlibの方がより特化システムとなっています。

表現豊かなシステムであるため、見やすくて理解しやすいグラフの作成が可能です。

参考：github.com/matplotlib/matplotlib（GitHub）

機械学習のライブラリ4SciPy

「SciPy」は、配列や行列演算などの数学的要素のほか、科学計算や信号処理、統計などのデータを取り入れたライブラリです。高度な科学計算が可能なため、専門的な領域でPythonの機械学習を導入できます。

参考：github.com/scipy/scipy（GitHub）

機械学習のライブラリ5scikit-learn

「scikit-learn」は、機械学習に関するあらゆるシステムが導入されているライブラリです。Pythonで機械学習を学ぶのなら、まずダウンロードすべきライブラリの1つとして有名です。公式ガイドのほか、サンプルとなるデータセットやコードも入っているため、スムーズな学習に活用できます。

参考：github.com/scikit-learn/scikit-learn（GitHub）

Pythonで機械学習をプログラミングする際には、基本となる手順とポイントの把握が重要です。以下では、Pythonで機械学習を構築する際の基本的な流れを解説します。

POINT1Pythonで機械学習のプログラミングが行える環境を構築する

Pythonで機械学習の作成を始めるには、まずプログラミングが行える環境を構築します。具体的にはPythonのプログラミを実行するためのソフト、機械学習のライブラリ、コードを記述・実行する開発環境が必要です。

「Anaconda」というパッケージをダウンロードすることで、これらの開発環境を簡単に構築できます。

参考：Anaconda Distribution Free Download（英語サイト）

POINT2Pythonの基礎について学ぶ

Pythonで機械学習をプログラミングするには、Pythonを基礎から学ぶ必要があります。Pythonとはどんなプログラミング言語なのか、どのような開発環境で使用されているのか、今後はどういった形で普及するのかなど、Pythonについての基本を学ぶのが重要です。

POINT3Pythonの学習サイトを活用するのもポイント

Pythonを学ぶ際には、学習サイトの活用もポイントです。Pythonを基礎から簡単に学べる学習サイトは多数あるため、プログラミング初心者でも手に馴染みやすいです。機械学習について学べるサイトも豊富です。予習や復習にうまく利用するとよいでしょう。

POINT4実際に機械学習のプログラミングを実行する

Pythonの基本を学んで学習環境を整えたら、実際に機械学習のプログラミングを始めます。ライブラリを活用することで、初めてでもスムーズに機械学習の実用化を目指せます。

分からないことが出てきたら、Pythonの機械学習についての情報を発信しているWebサイトや、関連書籍、公式のドキュメントなどを参考にすることで解決を目指せます。

POINT5企業規模での学習には法人研修サービスの活用がおすすめ

企業規模でPythonの機械学習を学ぶのなら、法人向けの研修サービスの活用がおすすめです。外部研修なら、短時間で効率よくPythonの機械学習に関するスキルを習得させられます。学習に必要な基礎や前提知識もまとめて習得できるので、効果的です。

NO3Python（パイソン）入門

現在人気急上昇中のプログラミング言語「Python」の基礎を学習します。人気の理由などPythonの概要、anacondaを用いた環境開発構築から、変数・データ型・制御構文・モジュールとパッケージ、などの基本的な文法を習得いただきます。

NO4Python（パイソン）で学ぶ 機械学習入門

今般のAI（人工知能）人気を支える機械学習について、様々な手法の理論を基礎から学習します。機械学習分野で圧倒的な人気を誇るプログラミング言語「Python」での扱い方を学ぶことで、知識だけでなく実践力が身につきます。

SS4Python（パイソン）で学ぶ 人工知能

PythonとTensorFlowを用いて、強化学習、人工知能の学習を行います。

KENスクールでは、お客様の課題を解決できる適切な研修をご提案いたします。
まずは、研修を実施したい背景や、目的など、なんでもご相談ください。

Pythonを使った機械学習は、今後も多くの業界・業種で活用されることに期待されています。今から従業員にPythonと機械学習のスキルを身につけさせることで、将来的に大きなメリットを生み出す可能性があるでしょう。

まずはPythonの機械学習に関する基本を確認し、「KENスクール」が実施するPython研修で、スムーズなスキルアップを目指してみてはいかがでしょうか。