最終更新日:2021/06/11
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「Pythonって具体的にどんなことが自動化できるの?Pythonの自動化の学習法ってどんなものがあるの?」

DAI
この記事では、実際に僕がPythonを使って自動化してる具体例とそのやり方、学習方法について解説しています。

Pythonは本当に便利なので、ノンプログラマーでも書けると仕事が効率化できます。

実際、この記事を読んでいるあなたは、「膨大なデータを手動でスプレッドシートに打ち込む・・・」「決まった時間にメールを送る等の定型業務」そんなめんどくさいこと自動化したい!と思ってますよね?

Pythonの学習に関しては、それぞれどんなことをしたいかで話が変わってくるのですが、基本的には、Pythonの基礎を固めて、チュートリアルでクローンアプリ作りつつプロからフィードバックをもらうことが効率的に学習を進めるコツです。

DAI
学習をする上での注意点などは実際に自動化している事例を紹介しつつ本編で解説していますので、ぜひお付き合いください!

Pythonって実は難しくない…?

ほとんどの方は、この記事を読んでいるときにプログラミング経験がないと思うので、

  • Pythonって難しそう

とおもわれているかたも多いのではないでしょうか。

でも安心してください。Pythonの設計思想では、プログラマーではない人でもコードが書けるように、ほかのプログラミング言語よりも圧倒的にシンプルに書かれています。

なので、もしこの記事を読んでよさそうであれば、ぜひ学習を進めてみてくださいね。

僕がPythonで毎日圧倒的に効率化させている業務自動化の例

ではでは、さっそく僕がPythonで業務自動化しているものの例をご紹介します。

①Web上でバズった記事のデータを10万件自動ダウンロードしてデータ分析

僕自身がライターなので、

  • どういう記事のタイトルだったらバズるんだろう

ってよく考えるですよね。例えば「Python」について書くとしたら、どんな記事がバズるんだろうっていうときに、Pythonを使って過去にバズった記事のURL、タイトルを15年分抽出して、それをデータ分析するようなことも可能です。しかも、こんな数行のコードで。



from selenium import webdriver  
from pandas import * 
import time

#Access to page

browser = webdriver.PhantomJS()  # DO NOT FORGET to set path
url = "http://b.hatena.ne.jp/search/text?safe=on&q=Python&users=50"
browser.get(url)
df = pandas.read_csv('trend.csv', index_col=0)
#Insert title,date,bookmarks into CSV file

page = 1 #This number shows the number of current page later

while True: #continue until getting the last page
    if len(browser.find_elements_by_css_selector(".pager-next")) > 0:
        print("######################page: {} ########################".format(page))
        print("Starting to get posts...")
        #get all posts in a page
        posts = browser.find_elements_by_css_selector(".search-result")
        
        for post in posts:
            title = post.find_element_by_css_selector("h3").text
            date = post.find_element_by_css_selector(".created").text
            bookmarks = post.find_element_by_css_selector(".users span").text
            se = pandas.Series([title, date, bookmarks],['title','date','bookmarks'])
            df = df.append(se, ignore_index=True)
            print(df)

        #after getting all posts in a page, click pager next and then get next all posts again
        
        btn = browser.find_element_by_css_selector("a.pager-next").get_attribute("href")
        print("next url:{}".format(btn))
        browser.get(btn)
        page+=1
        browser.implicitly_wait(10)
        print("Moving to next page......")
        time.sleep(10)
    else: #if no pager exist, stop.
        print("no pager exist anymore")
        break
df.to_csv("trend1.csv")
print("DONE")

こんな感じでデータが自動収集されるスクリプトが起動されて

その結果をCSVにダウンロードして

これらのデータを、Pythonで分析できるJupyter Notebookを使って、毎年どんなキーワードが入っているタイトルがバズりやすいのか調べればいいわけです。こんな感じで、2017年度の日付を、ブックマーク数ごとに並び替えてあげれば。。。


year2017 = df[df["date"].str.contains("2017/", na=False)]
year2017.sort_values(by=["bookmarks"], ascending=False)

こんな感じで、過去数万件のタイトルから、2017年のタイトルだけ取得できます。


実際にこんな感じでデータ分析した結果、

  • どの年度でも、初心者向けの記事がはやりやすい
  • 「まとめ」ははやりやすい
  • 2015年度以降は、自動化・スクレイピング・データ分析などのデータサイエンスよりのキーワードがはやっている

ということがわかり、このキーワードを使って【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ~Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた~ というタイトルでQiitaに書いてみたところ

みごとに186 Contirubutionsを獲得したり。

このように、面倒5時間かかるリサーチも、たった5分でデータ収集できてしまうのが、Pythonの大きなメリットです。

» 関連 Python初心者向けのチュートリアルまとめ

②他社のECサイトの在庫データを毎日Botで自動確認し、足りない場合はリストでメールで通知

例えば、海外のECサイトから毎日在庫情報を確認して、輸入して販売しているみたいな場合にも、Pythonは使えます。毎日在庫情報を確認するBotを作って、在庫がなければメール通知して足りないものを通知するようなBotを作成することができます。

ほかにも例えば、チケットを譲ってくれる人を見つけられるサイトがあるそうで、自分の見たいタイトルの舞台の名前を入れると、そのチケットを渡してくれる人を探すことができるそうなのですが、毎日検索して確認するのが面倒だそうなので、これを毎日プログラムが取得して、まとめたデータをSlackに通知してくれるようなプログラムを書いたりすることができます。

③SEO対策で必要なキーワードを自動でマイニング

ほかにも、例えばSEO対策をしているコンテンツマーケターにもPythonは役に立ちます。例えば、キーワードの並び順によってキーワードボリュームが違ったり、競合性が変わったりしますよね。そういうキーワードを手入力で全部調べていくのは非常に手間です。

そういったときに、Pythonを利用してキーワードを自動で入れ替え、検索ボリュームを自動でAPIを利用して取得し、それをCSVにエクスポートすることも、ワンクリックで可能になります。

④Googleの検索結果から、検索順位とそのページのアフィリエイトタグを埋め込み、アフィリエイターの競合分析

個人のアフィリエイターでもPythonで自動化ができます。例えば、ある特定のキーワードでGoogle検索の結果、存在するアフィリエイトコードを自動で抜き出して、そのコードからどういう商品が売れるのかを予測したりすることができます。これを自分の力で一つ一つやっていたら相当時間がかかりますが、秒速で終わらせることができます。

⑤会社の打刻忘れを防止するためにブラウザ自動操作で打刻

これは実際に僕がやったわけではありませんが、毎日会社で打刻するのが面倒くさくて、Pythonでパソコンを起動した瞬間に打刻を自動化するプログラムを組んでいる人がいました。

Pythonの自動化を独学で学習していくときに知っておきたい3ポイント

Pythonの自動化を独学で学習していくのであれば、以下のことに注意しましょう。

  • 作りたいものから逆算して学ぶことを決めておく
  • Progateなどの基礎学習は2周ほどにする
  • 基礎からチュートリアルに進む時にわからないことが増え、大体みんな詰まる

例えば、スクレイピングを学習して、Web上から自動でデータを収集したいのであれば、以下のような学習ステップになります。

  • Pythonの基礎
  • HTML,CSSの基礎
  • Pythonの環境構築
  • PythonでHTTP通信ができるRequestsの利用方法
  • PythonのライブラリであるBeautifulSoup,Pandasの利用方法
DAI
独学だと、開発したい成果物に対して、どんな知識が必要なのか判断するのが難しいです。ですので、まずはしっかりと調べるところから始めましょう。

TechAcademyなどのプログラミングスクールでは、無料メンタリングをやっているので、先に相談しておくと、学習がスムーズに進められるので利用しておきましょう。

また、基礎学習を終えて、チュートリアルへ移行すると、分からないことやエラーが増え、一気に難易度が上がります。実際、このフェーズで時間をかなり使いますし、一気に挫折率が高まります。

DAI
実際、業務を自動化しようと、プログラミングを学習するも作りたいものが作れず、他の勉強した方がキャリアアップできた…というパターンはあるあるです。

効率よく最短でPythonやAIを利用して業務自動化する方法を学ぶには?

なるべくわからないことやエラーに割く時間を減らしてなるべく早く業務に生かすには、メンターをつけて学習することが大切です。

周りにPythonに明るいエンジニアの方がいるならメンターになってもらいましょう。

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僕の場合は、プログラミングスクールを運営している友人がいて途中からメンターになってもらい、ちょっとした自動化から業務効率化のためのWebアプリ開発までできるようになりました。

もし周りにおらず、プログラミングスクールを利用して、講師をあなたのメンター代わりにすると良いかもしれません。

DAI
プログラミングスクールでは、いつでも詰まったら質問でき、現役のエンジニアやデータサイエンティストから直接フィードバックがもらえます。ですので、以下の方にはおすすめです!
  • 学習に専念できる環境で、最短で成果物を作りたい方
  • 本格的にPythonを学んでAIや機械学習に携わりたい方

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実際、受講した方の生の声を見てみても、非常にポジティブなものばかりでした。(受講された方のレビューはこちらから)

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キカガクは大手企業の研修だけでなく、個人向けの講座でも高い評価を得ているのが分かりますね。

※また、キカガクは一度スクールに申し込むと、全ての講座を無期限で受講することができるのでかなりお得です。

実際の講座を受講前に体験することができる

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受講できるコースは以下の2つで、合計20時間分の学習動画無料になります。

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そのため、給付金とAmazonギフトカードは併用することも可能なため、もともと79万円するコースが実質18万円台で受講できるようになります。

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スクールに行くほどではないけどAIや機械学習に興味があるという方は、気軽に試してみるのがおすすめです。

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Aidemyが提供しているAI系のコースには以下のようなものなどがあります。

  • データ分析コース
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  • LINE チャットボット開発コース
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Aidemyを受講するなら、以下のような希望の方にオススメです。

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実際に、AidemyはRettyのデータを分析した結果を成果として出すと、Rettyで一次面接突破できるという就職先紹介制度があり、それだけ実務でも通用する能力があることを信頼されているサービスです。

Aidemyでは無料カウンセリングをやっているみたいなので、ぜひ受けてみるのがよいかと思います。

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TechAcademyでAIを学べるコースとしては

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があります。

AIコースとデータサイエンスコースのポイント

AIコースは、Python  x AIを専門に学びたい人におすすめです

具体的には、

  • 機械学習
  • ディープラーニング
  • クラスタリング

などを、Pythonのライブラリで実装していきます。

一方で、データサイエンスコースは、Python x 統計学を学びたい人におすすめですね。

より本格的に

  • 統計学の理解
  • 統計モデリングの理解

などを行っていきます。

AIコース データサイエンスコース
学習内容 Python
機械学習
ディープラーニング
クラスタリング
プログラミング
機械学習
数学・統計学
モデルの構築
価格/受講期間 社会人149,000円 / 1カ月
社会人199,000円 / 2カ月
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Pythonデータサイエンスコース」を紹介しますね。

データサイエンス領域の「データ収集」を重視したカリキュラム

Pythonが活躍するデータサイエンスの世界には、

  • 「データ収集
  • 「データ加工」
  • 「モデル構築」

の3つのフェーズがあります。

データサイエンスコースでは、その中でも「データ収集」フェーズに重きをおいた学習内容となっています。

PythonのWebスクレイピングテクニックを使ってWeb上から必要なデータを抽出し、Excelやcsvの形に整理するというような、実務で役立つスキルを会得できるでしょう。

このスキルを会得すれば、面倒な単純作業をPythonにやらせることができるようになります。

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学習内容 Pythonを利用したデータ収集
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また、僕のYoutubeのチャンネルの以下の動画を見ればPythonで自動化できることが分かりやすく解説されているので、こちらもご覧ください。

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例としては、YouTubeから特定のキーワードで検索した際の動画URLを取得したりIndeedなどの求人サイトから給与の情報を取得したりするなどがあります。

有料版と無料版の違いは、いくつかありますが代表的なものは以下の2つです。

  • タスクの定期実行ができない。
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