googleも大量解雇に。

この時期の大量解雇。GAFAが歩調を合わせるかのような解雇劇。IT企業に一体何が？

ここにも、ロシア、ウクライナ戦争が影を落としている。戦争は経済の歩みを阻害する。

先行きの不安感、世界大戦への懸念。GAFAも人の子。世界的な大量解雇時代の始まりでないことを祈る。

アマゾン、マイクロソフトなど多人数のリストラ。

自動倉庫等で無進化を既に実現済みのアマゾン。トランプ前合衆国大統領の横やりで、5000人規模の雇入れを過去に行ったことごある。余剰人員の発生は当然だったか。

マイクロソフトの場合、根本的なワークフローの変化が原因のリストラと見られる。

ソフト開発にAiを本格的な使用を始めたか。

いずれも、1万人超のリストラとなる。

我が国では、金融機関の大量リストラが始まっている。

ダイソーさん 頑張ってます。スマホ用BLUETOOTH無線イヤホン 500円

最近のダイソーさん、スマホ関連の商品が充実しています。

iPhone用である、無線イヤホンが各種取り揃っている。片耳用モノラルが300円。両耳用ステレオが500円、1,000円。

500円の物を購入。

最近スマホをAppleからgoogleに変えたので、iPadに接続してみた。

簡単に繋がった。イヤホン自体の充電は2時間半。使用は7時間半可能。音質は良好。そこまでは良いのだが、通信量が増えたのか、ギガ数の減りが若干多いようだ。

ブルーレイをめぐる2社の対応。パナソニックとパイオニア。

2023年2月に生産を修了させるパナソニック。

一方、100年の保存を謳ったブルーレイディスクとレコーダーを発表したパイオニア。

撤退する企業と、発展させる企業。

それぞれの企業戦略の相違だ。

マスク氏のツイッター買収

　米電気自動車大手テスラのイーロン・マスク最高経営責任者（CEO）が、米ツイッター社の買収手続きを完了した。「世界一の富豪」とされるマスク氏が、2億人以上の利用者を持つSNSのオーナーとなる。ツイッターはどう変わるのか。

　米サンフランシスコ中心部にあるツイッター本社。マスク氏が訪れた26日、記者が訪ねると、ロビーには数人の姿があった。建物から出てきた従業員に話しかけると、「特に話すことはない」と足早に去った。

　「私がツイッターを買収した理由は、文明の未来にとってデジタルの公共の広場を持つことが重要だからだ」

　マスク氏は27日に公開したツイッターの広告主向けの書簡で、そう強調した。

　「ソーシャルメディアはいま、憎悪と社会の分断を生む極右と極左のエコーチェンバー（共鳴空間）に分裂する大きな危険がある」と指摘。「向こう見ずにクリック数を追求することで、多くの伝統メディアはこうした極端な人たちをあおってきた」として、「だから私はツイッターを買った」と語った。

衛星ネット「スターリンク」日本で利用可能に。KDDIは法人や自治体への提供を発表

スペースXは日本時間2022年10月11日に、同社の衛星インターネットサービス「スターリンク（Starlink）」の提供を日本で開始したと発表しました。

スターリンクとは、地球低軌道へ投入された「スターリンク衛星」による衛星コンステレーション（多数の衛星で構築されたネットワーク）によって実現した高速・低遅延の衛星インターネット接続サービスです。2022年10月6日時点でスターリンク衛星の総数は「3451機（プロトタイプを含む）」で、スペースXは将来的に衛星の数を最大4万2000機まで増やすことを計画しています。

■東日本と北海道の一部から提供開始　Starlinkキットは7万3000円・月額利用料は1万2300円

スターリンクを利用できるようになった地域は日本全国どこでもというわけではなく、サービス提供開始時点では東日本や北海道の一部などに限られています（2022年10月12日時点）。詳細は公式サイトで確認可能で、非対応の地域も2022年第4四半期から提供開始予定と案内されています。

スターリンクの導入には、Starlinkキット（ハードウェア）の購入が必要です。キットにはフェーズドアレイ（位相配列）アンテナの「Starlink」をはじめ、「ベース（土台）」「WiFiルーター」「電源コード」「接続ケーブル」などが含まれます。また、iOSやAndroid用の「Starlinkアプリ」が用意されていて、スターリンクの設定やアップデートの受信、ダウンロード速度や遅延・稼働時間などのリアルタイム表示ができるとのことです。

価格はStarlinkキットが7万3000円で、月額利用料は1万2300円。注文は各提供地域内で先着順に受付されていて、30日間の無料お試し期間も設けられています。

※スターリンクのサービス一覧には「レジデンシャル」「ビジネス」「RV」「マリタイム」とありますが、2022年10月12日現在は住居用を意味する「レジデンシャル」のみ注文可能となっています。

■KDDIが法人企業や自治体を対象にスターリンクのネットワーク提供を発表

また、KDDIは2022年10月12日に『国内の法人企業や自治体への衛星ブロードバンドインターネット「Starlink」提供に関する契約の締結』を発表しました。同社のプレスリリースによると、安定・高信頼な通信を求める法人企業や自治体に対して、同社は「認定Starlinkインテグレーター」としてスターリンクの高性能なネットワークを提供できるようになるとのこと。山間部や島しょ地域といった通信環境の構築が課題だったエリアや、自然災害の発生時などが想定されています。

KDDIとスペースXは2021年9月にも、スターリンクをau基地局のバックホール回線（基地局と基幹通信網をつなぐ回線）に利用することで契約を締結しています。KDDIは同年から国内にてスターリンクの技術検証に取り組み、サービス品質と性能の実証を行ってきたといいます。法人企業・自治体向けのスターリンク提供とバックホール回線へのスターリンク利用について、同社はいずれも2022年内の開始を目指すとコメントしています。

忙しい中にも・・・忙中閑あり。

この所、。忙しい毎日を過ごしています。
新課程の準備を進めています。
これがなかなか時間を取ります。

GIGAスクール構想の結果。
小中の結果と高校のそれはほぼ同じだろうと思われます。
ザックリ言うと、chromebook　 　50％強
　　　　　　　　Ipad 25%強
Surface Pro 25%弱

Googleの一人勝ち！？
NECと富士通がchromebookを分け合う形です。

恐るべし、chromebook !!

情報処理学会：高等学校情報科教員のためのMOOC教材を提供します －文部科学省「情報I」教員研修教材に対応－

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2021年8月1日
報道関係者各位
プレスリリース
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　一般社団法人　情報処理学会

　一般社団法人情報処理学会（会長：徳田 英幸）は、高等学校「情報科」の教員研修や授業、生徒・学生の自習に活用できる動画教材（一部は Python 言語の実習を含む）を制作し、2020年7月から順次、講座として無料で公開してきました。この度、制作予定のすべての動画教材が整い公開しましたので、お知らせします。これらの動画教材は、本会会員の研究者・教員らにより、文部科学省、および情報サービス産業界からの支援、協力を得て制作したものです。

　本会は、この教材を利用する自習講習を支援しております。また、全国の教育委員会などの依頼に応じ、高等学校「情報科」の教員研修への講師推薦もいたしております。

動画教材は、実習を伴う研修用MOOC（ムーク）*2教材で、本会会員の研究者・教員らにより、文部科学省、および情報サービス産業界からの支援、協力を得て制作したものです。本会は、この教材を利用する講習を支援し、また、全国の教育委員会などの依頼に応じ、高等学校「情報科」の教員研修への講師推薦もいたしております。
*1: 高等学校情報科「情報Ⅰ」教員研修用教材（本編）
⇒ https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/1416756.htm
*2: MOOCとは、Massive Open Online Coursesの略で、大規模な公開オンライン講座のことです。

Pythonで機械学習を学ぶ前に知っておきたいこと

AI（人工知能）開発をするならPythonと機械学習の習得は必須項目ですよね。これまで開発された多くのAI（人工知能）にはPythonと機械学習が使用されています。

AI（人工知能）の開発を行うためには、AI（人工知能）の中心技術である機械学習ができることが必須です。その機械学習を最も効率的にできる言語が、Pythonです。そのためAI（人工知能）開発をするならPythonで行う機械学習の習得が必要です。

そしてPythonでの機械学習を勉強する前に「Pythonと機械学習について」と「Pythonと機械学習がAI（人工知能）で多用されているのはどうしてか」を知っておくと、学習内容も理解しやすくなるに違いありません。そこで今回はPythonと機械学習の概要や、2つをAI（人工知能）に用いるメリットなど、知っておくと有利なことについてお伝えします。

目次

機械学習とは何か
Pythonてどんな⾔語
Pythonで機械学習をするメリット
Pythonはインタプリタ型のプログラミング言語
高度な計算が行えるライブラリが数多く備わっている
機械学習の種類とは
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
Pythonで機械学習を始めるための環境を整えよう
Pythonで機械学習を勉強できるおすすめ参考書3つ
スッキリわかるPythonによる機械学習入門
Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第2版
現場で使える! NumPyデータ処理入門
Pythonで機械学習を学ぶ場合の注意点
Pythonのプログラミング知識が必要
数学・統計学の知識が必要

機械学習とは何か
機械学習とは、AI（人工知能）にデータを学習させて人間のような知的能力を実現させるための技術です。機械学習によってAI（人工知能）はデータや環境から学習し分類や予測などができるようになります。

機械学習の起源はアメリカの科学者アーサー・サミュエルが1952年に機械学習について、次のように定義したのがはじまりです。

「明示的にプログラムしなくても学習する能力をコンピュータに与える研究分野」

これは言い換えると、コンピュータが自動的に学習するようになる研究です。

アーサー・サミュエルはこの定義をコンピュータゲームのチェッカーで形にしました。このコンピュータの開発に用いたのは、コンピュータ自身に数千回もゲームをさせて勝ちパターンと負けパターンを学習させる方法です。この方法でアーサー・サミュエルはコンピュータに数多くのパターンを学習させることで機械学習を形にしました。
現在、多くのAI（人工知能）に用いている機械学習は、パターンではなく大量のデータをAI（人工知能）に学習させる方法です。機械学習が定義された当時はデータを収集するのが難しい時代でしたが、2000年代に入りインターネット網が整備され、そこから大量のデータを収集できるようになりました。それにともなって機械学習で大量のデータを学習に用いることが可能になりAI（人工知能）が進化します。

そして現在に至るAI（人工知能）を飛躍的に進化させたのが、ディープラーニングです。ディープラーニングとは、人間の脳神経細胞の仕組みを模倣した計算システムのニューラルネットワークを用いた機械学習技術の1つです。

機械学習の場合はAI（人工知能）が行うデータの学習に必要な特徴量（データを認識するための基準）を人間が選んでAI（人工知能）に与え学習させていました。しかしディープラーニングはこの特徴量をAI（人工知能）自身が選んで自動で学習します。そのため従来の機械学習よりも高精度な分類・予測が実現できるようになり、現在ディープラーニングはAI（人工知能）開発の主流技術になってAI（人工知能）を急速に進化させています。

そのため、最先端技術のディープラーニングを行いたいなら、まず基本である機械学習について学ぶことが必要です。
Pythonてどんな⾔語

現在あるプログラミング言語は200以上も存在しているといわれています。その中で多くのプログラム開発に使用されているプログラミング言語の1つがPythonです。

Pythonは、他のプログラミング言語よりもルールや記述量も少ないのでプログラミングがしやすい特徴を持っています。これはPythonが「書きやすさ・読みやすさ」を重視して設計されているからです。またWebアプリやゲーム・組み込み系プログラムなど幅広いプログラム開発で使用されており、高い汎用性もあります。

そのためPythonは世界中のエンジニア・プログラマーから支持される大人気のプログラミング言語になっているのです。そのことを証明できる調査結果として、オランダのTIOBE Software社が毎月出している最新のプログラミング言語人気ランキングでPythonは3位でした。（2021年4月の結果）また同ランキングで過去の順位を見てもPythonは常に上位に入っており、これは他の機関が行っている調査結果でも同じです。
そしてPythonの人気が高い理由には先ほどの特徴や高い汎用性などが含まれていますが、近年の一番大きな要因になっているのはAI（人工知能）開発に使用されていることです。

では「なぜPythonがAI（人工知能）で重用されているのか」と考えますよね。実はAI（人工知能）開発においてPythonを使用すると大きなメリットがあるからです。

Pythonで機械学習をするメリット

他のプログラミング言語でもAI（人工知能）開発はできますが、事実としてPythonがディファクトスタンダード（事実上の標準）のプログラミング言語になっています。その理由は、Pythonが現在のAI（人工知能）開発で主流技術になっている機械学習に適しているからです。

具体的にはこれまでさまざまなプログラム開発で使用された実績からの信頼と先ほど紹介した特徴、そしてPythonで機械学習を行う大きな2つのメリットの存在があります。

Pythonはインタプリタ型のプログラミング言語
Pythonは、インタプリタ型のプログラミング言語です。コンピュータにプログラムを実行させるためには2進数の0と1で構成された機械語にコンパイル（翻訳）する必要があり、その方法でプログラミング言語は大きくコンパイラ型とインタプリタ型に分類されます。コンパイラ型とはプログラムをすべて完成させてからコンパイルして実行する方法で、プログラムを1行ごと翻訳しながら実行していくのがインタプリタ型です。

そしてAI（人工知能）開発は試行錯誤をしながら進めます。そこでインタプリタ型のPythonを使用すればプログラムをその都度確認しながら開発を効率よく進めることができます。

高度な計算が行えるライブラリが数多く備わっている
AI（人工知能）は大量のデータを学習してそれを分析し予測や分類をします。その過程の機械学習ではデータを処理する高度な計算プログラムが必要です。Pythonには機械学習で必要な科学技術計算が行える高度なプログラムを集めたライブラリが数多くあります。

その代表的なライブラリには数値計算ができるNumpyやデータ解析が行えるPandasなどがあり、Pythonを使用すればこれらのライブラリをプログラム上で呼び出すだけで利用できます。
2つのメリットのうち特にライブラリは他のプログラミング言語で用意するのは難しく、多くのAI（人工知能）がPythonで機械学習を行っている大きな理由です。これら紹介したPythonが持つ特徴やメリットは総合的に見て機械学習にとても都合がよく、そのためPythonはAI（人工知能）開発で主流のプログラミング言語になっています。

機械学習の種類とは

機械学習はデータの種類や状況で「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに分類されます。ではそれぞれの学習について紹介しましょう。

教師あり学習
AI（人工知能）に正解データを学習させる方法が、教師あり学習です。この学習でAI（人工知能）は正解データから正解のルールやパターンを学習して特徴量（データを認識するための基準）を把握します。これによって例えば猫の画像データを学習させると、さまざまな画像の中から猫の画像だけを検出することが可能になるなど、予測や分類ができるようになります。

そして、ディープラーニングはこの教師あり学習から進化した技術です。

教師なし学習
教師なし学習は、教師あり学習のように正解がある教師データを与えません。その代わりに与えたデータを学習してその構造や特徴を見つけ出して、データのグループ分けや情報の要約が行えるようになります。教師なし学習でさまざまな動物画像データを学習させると、犬・猫・鳥など動物を種類ごとにグループ分けできるAI（人工知能）の開発ができます。

強化学習
教師あり学習・教師なし学習は与えられたデータをもとに学習する方法でした。強化学習はそれとは異なりデータから学習するのではなく、AI（人工知能）が与えられた環境で試行錯誤しながら学習を行っていきます。

これはAI（人工知能）がおこなった複数の行動結果から一番適した行動を学習していく方法です。例えば、お掃除ロボットがこれに当たります。

Pythonで機械学習を始めるための環境を整えよう

Pythonで機械学習を行うためにはそれに適した開発環境を整えなければなりません。その開発環境を構築する方法は複数ありますが、中でも比較的簡単に開発環境を手に入れられるのがAnacondaをインストールする方法です。

AnacondaとはPythonや機械学習に必要な複数のライブラリやツールがまとめてあるプラットフォーム（動作環境）です。Pythonや機械学習をはじめる場合にAnacondaは他の方法よりも簡単に開発環境を構築できて使いやすいので多くの人が利用しています。また一般に使用されているWindowsやMacOS、LinuxのパソコンのOSで使用できます。

そしてAnacondaのインストールは公式サイトよりダウンロードして行います。その方法についてはPythonのコミュニティサイト「python Japan」に詳しい内容が掲載されているのでご参照ください。

Pythonで機械学習を勉強できるおすすめ参考書3つ

これからPythonで機械学習を勉強するなら指標になる参考書が必要です。ここではPythonの機械学習が学べる参考書を3冊紹介します。

スッキリわかるPythonによる機械学習入門
機械学習はプログラミングやライブラリ・数学など勉強しなければならない分野が多くあります。そのため初めて勉強する方にとっては「どこから勉強すればいいのだろうか」と迷ってしまいますよね。

「スッキリわかるPythonによる機械学習入門」では機械学習で習得が必要な多くの分野を個別に学ぶのではなく、機械学習の全体像が把握できる構成にしてあります。内容はやさしい題材から初めて段階的にレベルを上げているので初心者でも少しずつ理解できていく参考書です。初めて機械学習を学ぶ人や、他の参考書で挫折した人におすすめする1冊です。


Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第2版
先ほどの参考書は初心者向けでした。次はエンジニア向けの参考書「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第2版」を紹介します。

エンジニア向けの機械学習の参考書は他にも複数出版されていますが、その中でもこの参考書はエンジニアの向けとしては丁寧な説明で学びを進められる内容です。前半部分ではPythonと機械学習や必要な数学の基本について解説し後半から本格的に機械学習の勉強に入っていきます。

またディープラーニングについても解説してあり、エンジニアが最初に選ぶPythonによる機械学習の入門書には最適です。これから機械学習に取り組もうと考えている現役エンジニアにおすすめします。


現場で使える! NumPyデータ処理入門
Pythonで行う機械学習でNumpyは多く使用されているライブラリです。またNumpyは、同じく機械学習で使用されるPandasやScipyなど他のライブラリに演算機能を提供しています。そのため、他のライブラリも理解しやすくなるのでNumpyの習得は必須です。

そのNumpyについて「現場で使える! NumPyデータ処理入門」は、Numpyのインストール方法、基礎知識から実践で使用できる方法までを解説しています。最初はNumpyの難しいコードになれない人もいるでしょうが、本書は熟読することで徐々に理解できる内容です。これからNumpyを学習する人が最初に選ぶ参考書としておすすめします。


今回紹介した3冊は初心者向け・エンジニア向けのレベルと、Numpyの学習に合わせた参考書です。それぞれは初学に内容が適しているので参考にしましょう。

Pythonで機械学習を学ぶ場合の注意点

Pythonによる機械学習は、勉強が必要な分野が多岐にわたります。そのため、学ぶ場合に注意点が2つあります。

Pythonのプログラミング知識が必要
1つ目は、Pythonのプログラミング知識が最低でも必要だということです。

Pythonで機械学習を行うためには、Pythonでプログラムを組んで必要なライブラリを呼び出せることができなければなりません。またエラーが発生すれば自分で解決できることも必須です。そのために必要なのはPythonのプログラミング知識であり、なければPythonで機械学習をするのは不可能です。

これからPythonで機械学習をしようと考えていても「プログラミングの経験がない」「かじった程度の経験だけ」の人たちもいるでしょう。Pythonは扱いやすく学びやすいプログラミング言語です。そのためプログラミング経験がない人でも習得しやすいので、まずはPythonを勉強してから機械学習に取り組むことをおすすめします。

数学・統計学の知識が必要
2つ目は、機械学習には数学・統計学の知識が必要なことです。機械学習は実行の過程でデータの計算処理と分析を行います。そのため機械学習には、線形代数や微分積分などの数学知識とデータ分析に必要な統計学の知識が必須です。

これらの知識について高校数学まで学んでいる人であれば、ほとんど心配はないでしょう。もし自信がない場合やエンジニア以外の人は、機械学習に必要な数学・統計学の事前学習をおすすめします。

紹介した2つはPythonで機械学習を学ぶために必要な知識です。もし自信がないなら機械学習勉強をはじめる前に「Pythonのプログラミング知識」と「数学・統計学の知識」を学んでおきましょう。

まとめ
さて、今回はPythonで機械学習を行う前に知っていただきたいことについてお伝えしました。

現在までに開発された多くのAI（人工知能）に用いられている技術が機械学習です。機械学習とはAI（人工知能）がデータや環境から学ぶための学習方法です。この学習でAI（人工知能）は特徴やパターン・最適な方法を学び分類や予測などができるようになります。

そんなAI（人工知能）の開発で多用されているプログラミング言語がPythonです。その理由には開発の進めやすさや高い信頼性などがありますが、中でも高度な計算プログラムのライブラリを備えていることが一番に挙げられます。

機械学習では高度な計算プログラムが必要です。他のプログラミング言語だと用意するのは難しいですが、Pythonを使用すると呼び出すだけでそれらのライブラリを使うことができます。これがAI（人工知能）開発でPythonが主流のプログラミング言語になっている大きな理由です。

そして機械学習には「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類あります。

実際にこれらの機械学習を行うためには開発環境が必要です。その構築方法はいくつかありますが、中でも紹介したAnacondaは比較的簡単に開発環境を手に入れることが可能です。また開発環境が整ったら紹介した参考書で実践してみましょう。

スッキリわかるPythonによる機械学習入門：分かりやすい構成なので、機械学習が初めてでも理解できる初心者向けの内容
Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第2版：機械学習について、丁寧に解説してあるエンジニア向けの入門書
現場で使える! NumPyデータ処理入門：Numpyの基礎から実践までを学ぶことができる初学者向けの参考書
そしてPythonで機械学習を行うには前提としてPythonのプログラミング知識が必要です。そのため中にはプログラミング経験がない人や、プログラミングが難しいというイメージからあきらめようと考える人もいるかもしれませんが、その必要はありません。初心者でもPythonは学びやすく習得がしやすいプログラミング言語なので、まずはPythonを学んでから機械学習に取り組んでいきましょう。

以上　AIZINEより

【2021年版】超初心者がPythonを独学するために読みたい専門書9選

　最近は、ITやゲーム業界だけでなく、世代を超えてさまざまな人たちがプログラミングを学び始めていますよね。しかも独学でマスターする人も多いです。そんな中で注目されているのが、「Python」。

Pythonは、最近とくに人気のプログラム言語でWebサービス・アプリの開発、組み込みアプリの作成、ビッグデータ分析など、大変活用範囲が広いのが特徴です。文法が簡単で初心者でも学びやすいうえ、機械学習を使った最新のAI（人工知能）開発まで可能とあって、世界中で評価が急上昇しています。

この記事では、Pythonについて基礎からわかりやすく解説するだけでなく、プログラミングやPythonを学ぶにあたっておすすめの専門書も紹介します。よって、Pythonを独学したい超初心者だけでなく、デジタルスキルの向上、キャリアアップを狙っている人にも大いに役立つに違いありません。

そこで今回は、Pythonの基礎知識やプログラミング初心者がPythonを独学するメリット、独学のために読みたい専門書をお伝えします。

目次

Pythonて良く聞くけど何言語？
コンパイルが不要
文法が簡単
ライブラリとフレームワークが豊富
プログラミング初心者がPythonを独学するメリット
簡単な割に汎用性が高い
最先端の仕事ができる
就職、転職、キャリアアップに役立つ
習得するまでのコストが安い


まずはプログラミングの基本が学べる専門書3選

『教養としてのプログラミング講座』清水亮（中央新書ラクレ）
『アイディアを実現させる最高のツール　プログラミングをはじめよう』池澤あやか（大和書房）
『プログラミングを、はじめよう』立山秀利（インプレス）
Pythonの初歩が学べる専門書3選
『Python 1年生 体験してわかる！会話で学べる！プログラミングのしくみ』森 巧尚（翔泳社）
『3ステップでしっかり学ぶ　Python入門』山田祥寛・山田奈美（技術評論社）
『スラスラ読める　Pythonふりがなプログラミング』リブロワークス（株式会社ビープラウド）
Pythonがわかってきたら読みたい専門書3選
『退屈なことはPythonにやらせよう＿＿ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』AI Sweigart著　相川愛三　訳　（オラリー・ジャパン）
『Python基礎ドリル　穴埋め式』Grodet Aymeric、松本翔太、新居雅行（オーム社）
『Python実践データ分析　100本ノック』下山輝昌、松田雄馬、三木孝之（秀和システム）
Pythonを習得した次にやってみるべきこと
Pythonて良く聞くけど何言語？
プログラミングのイメージ

Pythonは、1991年にリリースされた、JavaやC++などと同じプログラミング言語の一種です。ただ、これらと異なる点がいくつかあるので、解説しましょう。

コンパイルが不要
Pythonの大きな特徴として、コンパイルが不要なスクリプト言語という点があります。コンパイルとは、書いたコードをコンピューター上で実行できる言語にまとめて変換するタイプです。一方、Pythonは、プログラムを書いたら翻訳しながらすぐに実行可能なインタープリタ言語です。よって、コードの確認がスムーズ、試行錯誤もしやすので大変使い勝手が良いでしょう。

文法が簡単
Pythonはコード量が少なく、文法が他の言語と比べて簡単なため、初心者でも独学で習得する人が多いです。例えば計算式一つ書くのもJavaなら数行必要なところ、Pythonならわずか1行で済むことも。しかもC言語などのように行頭に括弧ではなく、一文字下げるインテンドを使って命令ごとにブロック分けするやり方は、誰が書いても同じになります。よって、人により表記法に多様性がある他の言語より圧倒的に単純で覚えやすく、読みやすいでしょう。

ライブラリとフレームワークが豊富
さらにPythonは、ライブラリとフレームワークが豊富な点も見逃せません。ライブラリは、よく利用される機能を部品化したものです。例えば、Pythonには、mathというライブラリがあります。これは、乗数計算や平方根、四捨五入などさまざまな計算が行えるソースコードの集まりです。これを使えば、例えばプログラミングで平方根を使うプロセスは、mathを使えば短時間で完了。このようなライブラリが、Pythonには、数万個も組み込まれているので、それらを上手く活かせば、作業がとてもスムーズに行えます。

フレームワークは、Webサイトやアプリケーション開発を素早く行うためにあらかじめ用意された枠組みです。フレームワークを活かせば、コーディングの手間が省けるため、作業効率が上がり、開発までの時間が大幅に短縮されます。建物建設で例えると、高層ビルなのか学校なのか、あるいはマンションか戸建てか、モデルとなる設計枠が用意されているようなもの。あらかじめひな形があれば、そこから仕上げた方が、一から作るより時短になりますよね。

もちろん誰かと同じでは開発の意味がないので、必要に応じて建物の形状や階数、部屋数、機能性をアレンジするごとく、フレームワークはカスタマイズすることが可能です。Pythonには、ライブラリとフレームワークが豊富なため、プログラミングの単純化と多様化が同時に実現します。
プログラミング初心者がPythonを独学するメリット
勉強のイメージ
プログラミング初心者にとってPythonを独学するメリットは数多くあります。一つずつ具体的に説明しましょう。

簡単な割に汎用性が高い
Pythonは、文法が簡単で読み書きしやすいため初心者の独学にはうってつけです。しかもPCやスマホで誰もが知るWebアプリやサービスなどの開発にも使われている汎用性の高さが大きな魅力です。

YouTube、Instagram、Gmail、Spotify、Dropboxなど、おなじみのSNSやアプリが、数多くPythonを使ってリリースされています。つまり、Pythonをマスターすれば、需要の高いプラットフォームやコンテンツを自作できる可能性がグンと広がるでしょう。

最先端の仕事ができる
Pythonをマスターすれば、機械学習を使ったAI（人工知能）の開発も可能です。AI（人工知能）は、いまや世界の最先端技術をけん引するもっとも注目されるテクノロジーの一つでビジネス、医学、化学、生命工学、教育、行政、マーケッティングやドローンなどさまざまな分野でイノベーションに欠かせない存在といっても過言ではないでしょう。よって、Pythonを習得すれば、今後最先端のやりがいのある仕事につける可能性が広がるに違いありません。

就職、転職、キャリアアップに役立つ
Pythonエンジニアは、世間からの需要が高く、平均年収は600万円を超えます。デジタル人材不足が叫ばれるなか、AIエンジニア、アプリケーションエンジニア、データサイエンティスト、マーケッティングなど、Pythonエンジニアは引く手あまたのため、就職や転職、キャリアアップを強く後押しするでしょう。

習得するまでのコストが安い
Pythonは誰でも開発に参加できソースコードが無償公開されているオープンソースで、ダウンロードも無料です。また、Windows、Mac OS、Linux、Android、iOSなど幅広い環境で使えるので、誰でもパソコンさえあればすぐにでも利用可能。さらに、Pythonの基礎から解説された無料動画やサイト、専門書も数多く用意されているので、独学しやすい環境が整っています。よってPythonは、質が高いのに低コストで独学するにはとてもコスパの高いプログラミング言語でしょう。

まずはプログラミングの基本が学べる専門書3選
基本のイメージ
それでは、ここからプログラミングやPythonについて理解を深めるためにおすすめの専門書を紹介しましょう。まず、プログラミングの基本が学べる専門書3冊です。

『教養としてのプログラミング講座』清水亮（中央新書ラクレ）
プログラミングの基礎中の基礎から学びたい人は、まずこの本を読みましょう。初心者には、プログラミングは難しくてとっつきにくいという印象が強いですよね。しかし、本著はパソコンの成り立ちやそれを動かすプログラミングの仕組みからひも解かれ、実生活そのものがさまざまなプログラミングでできていることを身近な例をあげて紹介しています。よって、プログラミングへのネガティブイメージが払しょくでき、独学へのハードルもグンと下げてくれるでしょう。

プログラミングの知識がなくても、理系が苦手な人でも、1時間ほどで読破可能です。小学生や中学生など、これからプログラミングを学ぶお子さんへの解説書としてもおすすめです。


『アイディアを実現させる最高のツール　プログラミングをはじめよう』池澤あやか（大和書房）
この本は定番ですが、プログラミングの初歩、本当に第一歩を踏み出そうとしている人におすすめです。なぜプログラミングが必要か、そしてどんな言語で何ができるのか、しやすいかについてわかりやすく解説しています。

プログラミングの独習でありがちなのが、ルールや理屈が理解できないでリタイヤすることですよね。しかし、本著では、「わからなかったらスルーして」というゆるくて優しいメッセージも込められています。プログラミングが嫌いにならずに確実に前に進んでいける珠玉の1冊です。

『プログラミングを、はじめよう』立山秀利（インプレス）
プログラミングの独学で行き詰ったり、すでに挫折した経験がある人におすすめです。通り一遍のマニュアル通りの解説に馴染めず、飽き飽きしているなら、この本を開いてみましょう。

たとえば、「処理」「分岐」「ループ」といったプログラミングの基礎パーツが何の役に立つのか、どう使うのか、がとてもわかりやすく解説してあります。ただ、機械的に覚えるのではなく、必要性をイメージしながら学べるため、読んでいるとパッとプログラミングへの世界が開けるかもしれません。これから本腰を入れてポジティブな気分で独学したいなら、ぜひ読みましょう。

Pythonの初歩が学べる専門書3選
初心者のイメージ
次は、いよいよPythonのイロハが学べるおすすめの専門書3冊です。

『Python 1年生 体験してわかる！会話で学べる！プログラミングのしくみ』森 巧尚（翔泳社）
この本も定番ですが、Pythonについてまったく何も知らないところからでも読める超初心者向けです。まず基本文法がこれ以上ないというくらい優しく丁寧に解説されています。さらに実際にアプリを作る形でサンプルが用意されているので、ただ字を目で追うだけでなくプログラミングを体験できるのもおすすめポイント。AI（人工知能）作成のさわりも学べるため、初心者にはとても良い刺激になるかもしれません。

この本はヤギ博士とフタバちゃんの会話形式で、まるで童話のように絵が多いので、とても読みやすいでしょう。読後には、「Pythonってて何？」という疑問が見事に解けているに違いありません。


『3ステップでしっかり学ぶ　Python入門』山田祥寛・山田奈美（技術評論社）
Python初心者のための解説書ですが、練習問題があって習熟度がはっきりとわかる点がおすすめです。「予習」「実践」「復習」の3ステップに分けて、変数と演算、分岐、繰り返し処理など、プログラミングの柱となる要素を余すところなく学べるので、何度か繰り返し目を通すとPythonの基礎が身につくでしょう。


『スラスラ読める　Pythonふりがなプログラミング』リブロワークス（株式会社ビープラウド）
Python初心者向けですが、とても実践的でおすすめです。この本が斬新なのは、プログラムの意味を日本語でとらえるように書かれている点です。例えば、「answer = 10」というコードを「変数answer　入れろ　数値10」という漢文訓読に「数値10を変数answerに入れろ」と読み下し文がつきます。すると英語と数字と記号のみという初心者にはとっつきにくいコードの羅列が、頭の中では日本語として読めるので、違和感なく理解できます。

このパターンで変数や条件分岐、繰り返し文、関数などを解説しているため、コツがつかめると、まさに名前のごとく「スラスラ」読めるようになるでしょう。そして、Pythonの独学が一気に楽で面白いと感じるに違いありません。


Pythonがわかってきたら読みたい専門書3選
専門的なイメージ
最後は、Pythonについて基礎が理解できてきた人向けにおすすめの3冊をご紹介しましょう。

『退屈なことはPythonにやらせよう＿＿ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』AI Sweigart著　相川愛三　訳　（オラリー・ジャパン）
ファイル計算や表計算のデータ更新など、何十、何百にものぼる繰り返し作業をPythonで自動処理する方法に特化した解説書です。

ファイル処理やメール送信、ドキュメント操作、スクレイピングなど、仕事ですぐに使えそうな作業の自動化について学べます。ボリュームのある実用書で、読破するには根気が必要かもしれません。（とくに前半）よって、Pythonの基本知識を身につけたうえで読むのがおすすめ。演習問題つきのため、習熟度を確認できる良書です。


『Python基礎ドリル　穴埋め式』Grodet Aymeric、松本翔太、新居雅行（オーム社）
99問の穴埋め式問題集です。基礎問題から応用問題までレベルに合わせてトライできます。オーソドックスなタイプからひねった難問までありますが、簡単に解けそうなところはスキップして構いません。難しくてもクイズ形式のため、楽しんで読み進められるでしょう。解説が非常に丁寧なので、Pythonでプログラミングする感覚が徐々に研ぎ澄まされていくはずです。


『Python実践データ分析　100本ノック』下山輝昌、松田雄馬、三木孝之（秀和システム）
プログラミングが上達するには、一つでも多くのコーディングパターンを経験し、身につけることが大切です。本著は、Pandas、NumpyなどPython10個のライブラリについて、実践問題を通じて学べます。まさに100本ノックのように、次々と出題されますが、その分、ビジネスで必要なデータ分析の即戦力や応用力が身につくでしょう。

データと一言にいっても、ビジネスの現場では、完成度の高い使い勝手のよいものから、眉唾ものの怪しく信頼できないものまで、さまざまです。そんな中から価値ある宝を掘り出すためにどうすれば良いか、という実践感覚が学べるおすすめの1冊。


Pythonを習得した次にやってみるべきこと
データ分析のイメージ
Pythonの習得が進んだら、次はPythonを使って具体的にやりたいことを絞りこみましょう。例えば、Pythonでは、スクレイピング、テキストマイニング、データ分析、画像認識や画像処理などが行えます。これらの中から興味があって試してみたいと思うもの、学習過程で面白いと思った演習があれば、さらに具体的に掘り下げましょう。

例えば、スクレイピングは、配信されるニュースの中から「好きな俳優や歌手」「脱炭素」「ビーガン」など、特定のキーワードに関するデータを自動取得できます。そのためには、seleniumやbeautifulSoupなどのライブラリを利用すると良いでしょう。
また、PythonでMecabやgenimなどのライブラリを使ってテキストマイニングもできます。大量の文章の中から特定の単語や文節出現頻度や相関関係などを分析・解析するのに役立ちます。たとえば、サイトへのユーザーからの要望や苦情は、数字や数値とは違った意味の持つマーケティング上とても有益な情報ですよね。自社に何を求め、何が不足しているかをユーザーの微妙な言動やつぶやきから読み解くことは、今や経営で欠かせない大変重要な要素です。それらを上手くピックアップして戦略に活かしたり、対策を講じることで、業績を大きく左右することも可能でしょう。

このように、やりたいことを具体化し、数あるPythonのライブラリやフレームワークのどれを活用するかを決めたら、それらを使うためのルールやテクニックをどんどん会得していきましょう。そして、最初から大きな成功を望まず、トライ＆エラーを繰り返しながら小さな成功体験を積み重ねることが、Pythonエンジニアへの確実な一歩につながるに違いありません。

まとめ
さて、今回は、Pythonの基礎知識やプログラミング初心者がPythonを独学するメリット、独学のために読みたい専門書をお伝えしました。

Pythonは、Webサービス・アプリの開発、組み込みアプリの作成、ビッグデータ分析さらに機械学習によるAI（人工知能）の開発まで、大変活用範囲が広い人気のプログラミング言語です。コンパイルが不要、文法が簡単で読み書きしやすい、ライブラリとフレームワークが豊富、という理由から初心者でも独学でマスターしやすいでしょう。

さらに、初心者には「簡単な割に汎用性が高い」「最先端の仕事ができる」「就職、転職、キャリアアップに役立つ」「習得するまでのコストが安い」と多くのメリットがあります。

超初心者がPythonを独学するには、まずプログラミングとは何か、が学べる基本的な解説書に目を通すのがおすすめです。その点『教養としてのプログラミング講座』は、実生活とプログラミングを結びつけてわかりやすく解説しているので、プログラミングに苦手意識がある人でも、グンとハードルが下がるでしょう。

そして、プログラミングの基礎がわかったら、次はいよいよPythonの基礎を学ぶために、Python専門の基本的な解説書に進みます。漫画を多用して会話形式で学べる『Python 1年生 体験してわかる！会話で学べる！プログラミングのしくみ』はうってつけでしょう。

さらに、Pythonの基礎が理解できたら、次は、もう少しレベルアップ。『Python基礎ドリル　穴埋め式』のような実践形式の問題集、兼、解説書がおすすめです。Pythonの習得は、「習うより慣れろ」で、さまざまなパターンを経験し、体で覚えるのが近道です。

そして、Pythonの習得が進んだら、スクレイピング、テキストマイニング、データ分析、画像認識や画像処理など、興味があり、腕を磨きたいと思う分野をさらに掘り下げましょう。同じ分野でもPythonには複数のフレームワークがあるので、どれを使ってアプローチするのが自分に合っているか、を見極めるのも重要です。

途中で挫折しそうになっても大丈夫。Pythonには、わかりやすく解説した本や動画が山のように存在します。上手くいかなければ別の勉強法を試し、焦らず一歩一歩理解を進め、Pythonをマスターして栄えあるキャリアアップを目指しましょう。

以上AIZINEより