レッスン1：Python とは何か——「読みやすく、動かしやすい」言語の発想

このレッスンで学ぶこと

Python が「読みやすく、動かしやすい」言語と呼ばれる理由を理解する
Python の誕生から 2026 年 6 月時点までの歴史を概観する
業界での使われ方（データ処理・AI・自動化・Web・教育・科学計算）を把握する
JavaScript・Excel との位置づけをフラットに整理する
開発環境の選択肢（ブラウザで動かす方法とローカル環境）を理解する
はじめての Hello World を動かす
本コースの守備範囲（言語基礎と業務自動化の入口）を把握する

「Python」という言葉を、業務の場面でも教育の場面でも、よく耳にするようになりました。データ分析の研修で名前が出る、AI 関連のニュースで「Python で書かれている」と紹介される、生成 AI のサンプルコードが Python で書かれている、社内の自動化スクリプトが Python だと聞いた——名前は知っていても、「いざ何から始めればよいか」がつかみにくい言語の代表格です。本レッスンでは、本コースの前提として、Python の発想と歴史、業界での位置づけ、開発環境の選択肢、そしてはじめての Hello World を一通り扱います。

Python の定義と特徴

Python（パイソン）は、1991 年に公開された汎用プログラミング言語です。本コースでは、業務向けの Python を次のように位置づけます。

「読みやすさ」を最優先に設計された汎用プログラミング言語で、データ処理・自動化・AI・Web・科学計算など、幅広い用途で使われる。

ここで強調したいのは、3 つの特徴です。

1. 読みやすさを最優先に設計されている

Python の最大の特徴は、「コードが英語の文章に近い見た目」になることです。インデント（字下げ）でコードのまとまりを表現する文法、シンプルな予約語、短い記述で意図が伝わる構造——これらが「読みやすい」という評価を支えています。

例えば、1 から 10 まで足し合わせるコードは、次のように書けます。

total = 0
for number in range(1, 11):
    total = total + number
print(total)

上から下へ読むだけで、何をしているのかがおおよそつかめます。

2. 用途が広い「汎用」言語

Python は、特定の領域に特化していません。データ処理（pandas）、AI と機械学習（PyTorch・TensorFlow・scikit-learn）、Web 開発（Django・FastAPI・Flask）、業務自動化（openpyxl・requests）、科学計算（NumPy・SciPy）、教育（小中高〜大学）、研究（生物学・天文学・経済学）——多様な領域で使われています。

3. 大きなエコシステム

Python には、世界中のエンジニアが作った無料のライブラリ（部品集）が膨大にあります。これを取り入れることで、自分でゼロから書く必要がない処理が多くあります。PyPI（パイピーアイ、Python Package Index）と呼ばれる公式のレポジトリには、30 万件を超えるパッケージが公開されています（2026 年 6 月時点）。

💡 ポイント Python は「読みやすさを最優先」「用途が広い」「大きなエコシステム」の 3 つを特徴とする汎用プログラミング言語です。エンジニア専用の道具ではなく、業務を担う方々も「読み書きそろばん」の延長として扱える設計になっています。

Python の歴史

Python の歴史を、本コースに必要な範囲でざっくり整理します。

誕生と発展

1989 年：オランダの計算機科学者 Guido van Rossum（グイド・ヴァン・ロッサム）が、クリスマス休暇を使って Python の開発に着手
1991 年：Python 0.9.0 として最初に公開
2000 年：Python 2.0 リリース
2008 年：Python 3.0 リリース。2 系との互換性を断ち切る大きな変更
2020 年 1 月：Python 2 の公式サポート終了
現在：Python Software Foundation（PSF、非営利団体）が言語の運営を担当

「Python」という名前は、Guido が好きだったイギリスのコメディ番組『モンティ・パイソン』に由来します。蛇のニシキヘビ（Python）の意味も後から重なって、ロゴやマスコットに登場します。

2020 年代以降の進化

バージョン	リリース	主な変更
3.10	2021 年 10 月	match 文（パターンマッチング）、エラーメッセージの改善
3.11	2022 年 10 月	実行速度の向上、例外グループ
3.12	2023 年 10 月	型ヒントの改善、エラーメッセージのさらなる改善
3.13	2024 年 10 月	新しい対話シェル、JIT コンパイラの実験的導入
3.14	2025 年 10 月	GIL のオプション無効化（実験的）、テンプレート文字列の改善など

本コースは Python 3.10 以降を前提とします。2026 年 6 月時点の最新安定版は Python 3.14 です。多くの環境（社内 PC、教育機関、クラウドの実行環境）はすでに Python 3.10 〜 3.14 のいずれかが使えます。

💡 ポイント Python は 1991 年公開、2026 年 6 月時点で 30 年以上の歴史を持つ言語です。最新は Python 3.14（2025 年 10 月リリース）で、本コースは Python 3.10 以降を前提に進めます。

業界での使われ方

Python は、業界の幅広い領域で使われています。本コースの読者と関わる範囲を、6 つに整理します。

1. データ処理・データ分析

表形式のデータ（CSV・Excel）を読み込み、集計し、グラフ化する場面で、pandas（パンダス）・openpyxl・matplotlib などのライブラリが圧倒的によく使われます。「Excel ではつらい量のデータ」「Excel でやると遅い処理」を Python に任せると、数分が数秒になる場面が多くあります。

2. AI・機械学習

ChatGPT・Claude・Gemini などの生成 AI のバックエンドや、機械学習モデルの開発・学習・推論で、Python が標準的な言語です。PyTorch・TensorFlow・scikit-learn・LangChain・Hugging Face Transformers など、業界の主要なツールはほぼ Python ベース。生成 AI の API（OpenAI・Anthropic・Google）も、最初に Python のサンプルコードが提供されるのが一般的です。

3. 業務自動化

Excel ファイルの読み書き、PDF からのテキスト抽出、Web スクレイピング、メール送信、定期実行のスクリプトなど、繰り返し業務の自動化に Python が広く使われています。RPA（Robotic Process Automation）の代替や補完として、中堅企業でも導入が広がっています。

4. Web 開発（サーバーサイド）

Web サイトやアプリケーションの「裏側」（サーバーサイド）の言語として、Django・FastAPI・Flask などのフレームワークで Python が選ばれます。Instagram・Pinterest・Reddit・Dropbox など、世界の大規模 Web サービスでも Python が使われてきた歴史があります。

5. 教育

小中高、専門学校、大学、社会人研修の幅広い場面で、最初のプログラミング言語として Python が選ばれることが増えています。「読みやすさ」が、初学者の心理的障壁を下げる役割を果たしています。

6. 科学計算・研究

物理学、生物学、天文学、経済学、医療など、研究領域で Python が広く使われています。NumPy・SciPy・SymPy などの科学計算ライブラリと、Jupyter Notebook の組み合わせで、研究者が日常的に分析を回しています。

💡 ポイント Python は「データ処理」「AI」「業務自動化」「Web」「教育」「科学計算」の 6 つの大きな領域で使われている汎用言語です。本コースは「業務自動化と、データ処理・AI への入口」を中心に進めます。

JavaScript・Excel との位置づけ

Python の位置づけを理解するには、近隣の道具と比べるとつかみやすくなります。3 つを並べて整理します。

道具	得意な領域	苦手な領域
Python	データ処理・AI・自動化・Web サーバー側・教育・科学計算	ブラウザの中で動かす、リッチな UI 制作
JavaScript	Web ブラウザの中で動かす UI、Web フロントエンド、Node.js でサーバー側	データ分析の大規模処理（無理ではないが Python の方が定番）
Excel	表計算、グラフ作成、簡易な集計、関数とピボット	大量データ（数十万行以上）、Web からの自動取得、複雑な条件分岐

3 つは「優劣」ではなく「適性」が違います。同じ業務でも、毎月の売上集計（Excel で十分）、Web 上のデータ取得（Python が向く）、社内アプリの UI（JavaScript が向く）など、場面によって最適解が変わります。

「Excel から Python に乗り換える」ではない

業務での Python 活用は、「Excel をやめて Python に乗り換える」ではなく「Excel に Python を足す」発想がうまくいきます。日々の集計は Excel、月次や定型の重い処理は Python、というすみ分けが現実的です。本コースの後半（レッスン 7）で、openpyxl を使った「Python から Excel ファイルを読み書き」する方法を扱います。

💡 ポイント Python・JavaScript・Excel は「優劣」ではなく「適性」が違う道具です。Python は Excel を置き換えるのではなく、足す形で使うと、業務がいちばん軽くなります。

開発環境の選択肢

Python を動かす環境には、大きく 2 つの選択肢があります。

選択肢 A：ブラウザで動かす（最も手軽）

Web ブラウザだけで Python を動かせるサービスを使う方法です。インストール不要で、すぐに試せます。

サービス	特徴
Google Colab（Colaboratory）	Google アカウントで使える無料サービス。Jupyter Notebook 形式
Replit（リプリット）	ブラウザ完結の統合開発環境
Python の公式オンライン実行ページ	Python の公式サイトに用意された実行環境

本コースを初めて学ぶ方には、Google Colab を推奨します。Google アカウントがあれば無料で、本コースのすべてのサンプルコードを動かせます。

選択肢 B：ローカル環境（本格的に使う場合）

自分の PC に Python をインストールして、エディタで書いて実行する方法です。継続的に業務で使う場合は、最終的にこちらに進みます。

必要なもの	内容
Python 本体	python.org からダウンロード、または macOS の場合は標準で入っていることも
エディタ	Visual Studio Code（VS Code）が無料で広く使われている
仮想環境ツール	venv（Python に標準）または uv（高速・モダン）

ローカル環境の詳細は、本コースの最後（レッスン 8）で改めて扱います。最初のうちはブラウザで動かして、文法とデータ構造を身につけてから、ローカル環境に移るのが学習効率の良い順序です。

💡 ポイント Python の開発環境は「ブラウザで動かす」（Google Colab を推奨）と「ローカル環境」（VS Code + Python）の 2 種類が代表です。学習の初期はブラウザで十分、業務で本格的に使うときにローカル環境を整える順序を推奨します。

はじめての Hello World

伝統的に、新しい言語を学ぶときの最初のコードは「Hello, World!」を画面に表示することです。Python では、たった 1 行で書けます。

print("Hello, World!")

Google Colab や Python の対話モード（REPL）で実行すると、次のように表示されます。

Hello, World!

1 行を読み解く

たった 1 行ですが、Python の重要な要素が詰まっています。

print は「画面に表示する」ための組み込み関数
( と ) は関数を呼び出すときの括弧
"Hello, World!" は文字列（文字の集まり）。シングルクォート ' でも書ける
末尾に余分な記号（セミコロンなど）が要らないのが Python の特徴

対話モードと REPL

Python には「対話モード」と呼ばれる入力受付環境があります。コマンドラインで python と入力するか、Google Colab のセルに直接コードを書くと、1 行ずつコードを試せます。この対話モードは、READ-EVAL-PRINT-LOOP の頭文字を取って REPL（レプル） と呼ばれます。「読む（READ）→ 評価する（EVAL）→ 表示する（PRINT）→ 繰り返す（LOOP）」の意味です。

>>> print("Hello")
Hello
>>> 2 + 3
5
>>> name = "Python"
>>> print(name)
Python

REPL は、最初の学習でとても役に立ちます。「短いコードを書いて、すぐに結果を見る」を繰り返すと、文法が身につきやすくなります。

💡 ポイント Python では、print("Hello, World!") の 1 行で最初のコードが完成します。対話モード（REPL）を活用して、「書いて、見て、確かめる」を繰り返すのが、最初の学習でいちばん近道です。

本コースの守備範囲

本コースは、Python を 8 レッスンで扱います。守備範囲を明確にしておきます。

扱う範囲

言語の基礎（変数、型、制御構造、データ構造、関数、モジュール）
ファイル入出力と例外処理
業務で使えるライブラリの入口（pandas、openpyxl、requests）
仮想環境、PEP 8、AI 駆動開発の現在地、修了後の学習方向

扱わない範囲

クラスとオブジェクト指向プログラミングの詳細（軽く触れる程度）
非同期処理（async／await）
マルチスレッド・並行処理
機械学習・深層学習のアルゴリズム
Web フレームワーク（Django・FastAPI・Flask）の詳細
GUI アプリケーション開発（Tkinter・PyQt）
ゲーム開発（Pygame）

本コースのスタンス

本コースは、Python を「エンジニア専用の道具」とも「コピペで業務を回す道具」とも見なしません。業務を担う方の隣で、繰り返し業務を少しずつ軽くし、AI と一緒にコードを読む手を育てる、地に足のついた言語として扱います。最初の Hello World が動いた瞬間、変数と関数の発想がつながった瞬間、CSV を読み込んで集計できた瞬間——一歩ずつ感動を積み上げる構成にしました。

💡 ポイント 本コースは Python の言語基礎と業務自動化の入口を 8 レッスンでカバーします。オブジェクト指向の詳細・非同期処理・機械学習アルゴリズム・Web フレームワークの詳細は守備範囲外です。

講師の現場メモ：「Java しか書けなかった私が、Python に救われた金曜の夜」

私（平野）が、新卒で大手 SI 企業に入ってから 5 年目のことです。当時の私は、Java と COBOL で勘定系の業務システムを書いていました。Python という言語は知っていましたが、「自分の業務には関係ない、研究室の人が使う言語」だと思っていました。

転機は、金曜の夜にやってきました。お客さま先で、月次決算前の集計ジョブが落ちました。原因は、夜間バッチで動いていた COBOL プログラムが、想定外の入力データで止まったこと。修正自体は 30 分でできましたが、問題は、止まったジョブから出力された大量のログファイル（合計 50 GB ほど）の中から、エラーの原因になった 1 行を特定する作業でした。Java で書けば書けるが、書く時間が 3 時間はかかる。お客さまの夜間運用担当の方は焦っていて、「いつ復旧できるか」と何度も電話をくれます。

その場にいた若手の同僚が、「平野さん、Python ならすぐ書けますよ」と提案してきました。彼は当時 Python を独学で始めていて、テキスト処理を Python でよく書いていました。私は「Java しかできないから、書き方がわからない」と返したのですが、彼は隣のディスプレイで 5 分ほどでスクリプトを書き、私が見ている前で 50 GB のログを 90 秒で処理し、エラー行を特定しました。

その夜、復旧後にお客さまから感謝の言葉をいただいたあと、私は同僚に「あのスクリプト、見せてもらえないか」と頼みました。20 行ほどのコードで、for で 1 行ずつ読み、特定のキーワードを if で判定し、当てはまる行を print する——ただそれだけでした。「これなら自分にも書けるかもしれない」と、私は初めて Python に手を伸ばしました。

翌月から、私は Python を独学で始めました。Java の経験はあったので、文法を 1 か月ほどで身につけ、最初の半年で、社内の自動化スクリプトを 30 本ほど書きました。夜間バッチの監視、ログの集計、テストデータの生成、ドキュメントの一括変換——「Java で書けば書けるが、面倒で後回しにしていた処理」が、Python なら気軽に書けることに気づきました。

このとき私が学んだのは、Python は「Java や COBOL の代わり」ではなく「Java や COBOL の隣にいる小さな相棒」だ、ということです。Java で書く本番システムはそのまま、運用・調査・前処理のスクリプトを Python で書く——役割分担ができると、業務全体が軽くなります。本コースで「業務の隣にいる小さな相棒」と繰り返し述べるのは、この経験が原点になっています。皆さんも、Excel や既存のシステムを置き換えなくてよいので、その隣に Python を置く発想で取り組んでください。

まとめ

このレッスンでは、以下のことを学びました。

Python は「読みやすさを最優先」「用途が広い」「大きなエコシステム」の 3 特徴を持つ汎用プログラミング言語
1991 年に Guido van Rossum が公開、現在は Python Software Foundation が運営、2026 年 6 月時点の最新は Python 3.14
業界での使われ方：データ処理・AI・自動化・Web・教育・科学計算の 6 領域
JavaScript・Excel との位置づけ：優劣ではなく「適性」が違う道具。Python は「足す」発想でうまく機能する
開発環境：ブラウザで動かす（Google Colab を推奨）とローカル環境（VS Code + Python）の 2 種類
はじめての Hello World は print("Hello, World!") の 1 行。対話モード（REPL）を活用するのが学習の近道
本コースは言語基礎と業務自動化の入口を 8 レッスンでカバー。オブジェクト指向の詳細・非同期処理・機械学習アルゴリズム・Web フレームワークは守備範囲外

次のレッスンでは、Python で最初に出会う「変数とデータ型」を扱います。整数・浮動小数点・文字列・bool の 4 つの基本型、文字列の操作、型変換、そして「何もない」を表す None を学びます。

確認クイズ

このレッスンの理解度をチェックしましょう。