こんにちは、キノコードです。
今日は「会社でデータ利活用をするならBIツールではなく、Pythonを勧める3つの理由」というテーマでお話しします。
データ分析や可視化というと、多くの企業ではBIツールを使っていることが多いですよね。
でも実は、Pythonを使った方がずっと効率的で、将来性があるんです。
今日はその理由を3つご紹介します。
この記事の執筆・監修
テクノロジーアンドデザインカンパニー株式会社のCEO。
日本最大級のプログラミング教育のYouTubeチャンネル「キノコード」や、プログラミング学習サービス「キノクエスト」を運営。
著書「あなたの仕事が一瞬で片付くPythonによる自動化仕事術」や、雑誌「日経ソフトウエア」や「シェルスクリプトマガジン」への寄稿など実績多数。
理由1：生成AIの登場でプログラミングが民主化された
まず1つ目の理由は、生成AIの登場によってプログラミングが民主化されたことです。
「プログラミングは難しい」というイメージがあるかもしれませんが、今はその常識が変わりました。
例えば、このExcelファイルを見てください。
これを分析したいとき、以前なら自分でコードを書く必要がありましたが、今は違います。
「このExcelデータをPythonで分析して、時系列グラフを作成してください」と生成AIに頼むだけでOKなんです。
ほら、こんな感じでコードを生成してくれました。
このコードを実行すると...あっという間にグラフができましたね！
これって、すごいことだと思いませんか？
以前なら100時間以上の学習が必要だったプログラミングが、今では基本を5時間程度学ぶだけで実務に活かせるようになりました。
生成AIが、プログラミングをみんなのものにしてくれました。
理由2：生成AIの登場で学習コストが逆転し、費用対効果が抜群になった
2つ目の理由は、生成AIの登場によって学習コストが大幅に下がり、費用対効果が抜群になったことです。
以前は、BIツールの方がプログラミングより学習コストが低いと言われていました。
確かに、BIツールは直感的な操作で、比較的短時間で使いこなせるようになります。
でも、生成AIが登場したことで、この状況が大きく変わりました。
今では、プログラミングの学習時間が大幅に短縮されています。
エラーの修正程度であればプログラミングの学習もせずに対応ができます。
そのコードが何をやっているのか解説してもらうのも、学習は要りません。
やりたいことが複雑になれば、プログラミングの基礎学習は必要ですが、それでも数時間から数十時間、学習すればデータの可視化や分析はできるようになります。
一方で、BIツールの学習コストは変わらず、むしろ新しい機能が追加されるたびに学習が必要になります。
つまり、学習コストの面では、プログラミングとBIツールが同じレベルか、場合によってはプログラミングの方が低くなった、とも言えます。
さらに重要なのは、できることの範囲です。
BIツールは主にデータの可視化に特化していますが、プログラミングはそれだけではありません。
データの可視化、分析、業務自動化、さらにはアプリ開発まで、幅広い用途に対応できます。
例えば、データ分析の結果を基に自動でレポートを生成したり、分析結果をWebアプリとして公開したり、他のシステムと連携させたり。
これらはBIツールだけでは実現困難です。
つまり、同じ学習コストで、はるかに多くのことができるようになったんです。
費用対効果という観点で見ると、プログラミングの方が圧倒的に優れていると言えます。
理由3：Pythonなら一気通貫でデータ処理ができ、属人化しない
3つ目の理由は、Pythonならデータの取得から集計、グラフ化まで一気通貫ででき、しかも属人化しないということです。
皆さんの会社では、データ分析のためにどんな作業をしていますか？
おそらく、こんな流れではないでしょうか。
まず、データベースやExcelからデータを取得します。
次に、そのデータをExcelやBIツールで集計します。
そして、グラフを作成し、最後にPowerPointでレポートにまとめる。
この一連の作業、結構大変ですよね。
しかも、複数のツールを使うので、データの受け渡しも面倒です。
でも、Pythonならこれらすべてを一つのプログラムで完結できるんです。
データの取得から、集計、グラフ化、レポート作成まで、すべてをPythonで自動化できます。
さらに、Pythonは属人化しないという大きなメリットがあります。
担当者がいなくなると、新しい担当者が一からBIツールを覚え直さなければなりません。
BIツールは、学習コストが低いと言えども、数時間から数十時間の学習時間が必要です。
エラーを1つ修正するだけでも、大変です。
しかも、ツールによって操作方法が全然違います。
マニュアルを作ったり、引き継ぎに時間がかかったりした経験がある方もいるのではないでしょうか。
一方、Pythonは英語と同じように「言語」です。
コードを見れば、何をしているのか理解しやすいですし、生成AIもPythonに関しては非常に詳しいです。
引き継ぎの際も、コードとコメントがあれば、次の担当者もすぐに理解できます。 ちょっとしたエラーなら、生成AIが修正をしてくれます。
これって、組織にとって大きなメリットだと思います。
まとめ：Pythonでデータ活用を始めよう
1つ目は、生成AIの登場でプログラミングが民主化されたこと。
2つ目は、生成AIの登場で学習コストが逆転し、費用対効果が抜群になったこと。
3つ目は、Pythonならデータ処理を一気通貫ででき、属人化しないこと。
以上、会社でデータ利活用をするならBIツールではなく、Pythonを勧める3つの理由をお話ししました。
もちろん、BIツールにも良いところはたくさんあります。
でも、長期的な視点で見ると、Pythonを導入する方が組織のデータ活用能力を高められると思います。
特に生成AIの時代では、Pythonの敷居はグッと下がっています。
ぜひ、この機会にPythonでのデータの利活用にチャレンジしてみてください。
きっと、あなたの仕事や組織に大きな変化をもたらすはずです。
それでは、今日はここまでです。
最後まで視聴いただき、ありがとうございました！
