Pythonはやめとけといわれる理由は？習得のメリットとデメリット、向いている方を解説
「Pythonはやめとけ」という声を耳にして、学習を躊躇していませんか？
実は、こうした否定的な意見の多くは、言語そのものではなく働く環境や案件選びの問題に起因しています。
Pythonは世界的に人気が高く、AI開発やデータ分析の分野で高い需要を誇るプログラミング言語です。
本記事ではSESエンジニアの視点から「やめとけ」といわれる理由を冷静に整理し、実際のメリットやデメリット、そしてどのような環境でPythonスキルを活かせるかを解説します。
目次
Pythonはやめとけといわれる理由
Pythonに対して否定的な意見が存在するのは事実ですが、その多くは特定の状況や誤解に基づいているケースが少なくありません。
インターネット上では、実際の経験に基づかない情報や、一部の極端な事例が拡散されやすい傾向です。
処理速度の問題や用途の限界などの技術的な制約を理由に「やめとけ」という意見が見られますが、これらは案件の性質や開発領域によって影響度が大きく異なります。
ここでは、よく挙げられる理由を整理し、実際にどのような条件で問題になりやすいのかを明確にしていきます。
Pythonが一概に悪いわけではなく、使いどころや環境の問題であることの理解が重要です。
実行速度が遅い
Pythonはインタープリタ型言語であるため、コンパイル言語であるC++やJavaと比較すると処理速度が劣るような指摘があります。
特に大量のデータを扱う処理や、リアルタイムで高速な計算が求められるシステムでは、この速度差が顕著に現れることがあります。
しかし実際には、NumPyやCythonなどのライブラリの活用で処理速度を大幅に向上させることも可能です。
特にNumPyは内部的にC言語で実装されており、大規模な数値計算でも高速に動作します。
SESエンジニアとして案件に参画する際は、求められる処理速度とPythonの特性がマッチしているかを見極めることが重要です。
Webアプリケーション開発やデータ分析など、多くの実務案件では処理速度が致命的な問題になることは少なく、むしろ開発効率の高さが評価されるケースがあるといえます。
並列処理における制約（GILなど）
PythonにはGIL（Global Interpreter Lock）と呼ばれる仕組みがあり、マルチスレッド処理への制約が生じることが知られています。
GILは一度に1つのスレッドしかPythonバイトコードを実行できないようにする仕組みで、CPUを複数コア活用する並列処理の制限です。
ただし、この制約が実務で問題になるケースは限定的です。
I/O処理が中心のWebアプリケーション開発では、GILの影響はほとんど受けません。
データベースへのアクセスや外部APIとの通信などの処理では、I/O待ち時間の方が支配的であるため、GILによる性能低下は体感できないレベルです。
また、マルチプロセッシングの利用で、GILの制約の回避も可能です。
用途によっては他言語の方が適している
Pythonは汎用性が高い言語ですが、すべての開発領域で適切なわけではありません。
例えば、モバイルアプリ開発ではSwiftやKotlin、ゲーム開発ではC++やC#が一般的に使用されます。
組み込みシステムやリアルタイム処理が求められる分野でも、Pythonは第一選択肢にはなりにくいでしょう。
しかし、これはPythonに限った話ではなく、どのプログラミング言語にも得意・不得意な領域が存在します。
重要なのは、Pythonが強みを発揮する分野を理解し、そこで経験を積むことです。
AI開発やデータ分析、Webアプリケーション開発などの領域では、Pythonは圧倒的な強さを持っています。
私たちテクニケーションでは、エンジニアが目指すキャリアに合わせて自由に案件を選べる案件選択制を採用しています。
Pythonの強みを活かせるAI開発やデータ分析、Webアプリケーション開発など、スキルアップしたい分野や興味のある技術領域に合わせてプロジェクトの選択が可能です。
また、単価給与連動制により、案件単価に応じた報酬アップも可能です。
Pythonエンジニアとして着実にキャリアを築きたい方は、ぜひ一度私たちテクニケーションの専門アドバイザーと無料相談でお話ししましょう。
簡単30秒！
専門アドバイザーに相談する
履歴書はもちろん不要。今のメンバーも
みんな最初は雑談からでした。
ぜひお仕事以外にも趣味や
好きなことのお話で繋がりましょう！
Pythonスキル単体では仕事につながるとは限らない
「Pythonを学べばすぐに仕事が見つかる」という期待を持つ方もいますが、実際にはPythonスキル単体で案件を獲得するのは難しい場合があります。
Pythonは機械学習やデータ分析などの専門性の高い領域で活用されることが多く、こうした案件では数学や統計の知識、ドメイン知識も必要とされます。
しかし、これは裏を返せば、専門性を高めることで案件にアクセスしやすくなるということです。
時代遅れと誤解を受けやすい
Pythonは1991年に誕生した言語であるため、古い言語＝時代遅れという誤った認識を持たれることがあります。
しかし実際には、Pythonは常に進化を続けており、AI分野や生成AIの分野で今なお使用されています。
GitHubのランキングやTIOBE Indexなどの指標を見ても、Pythonは世界的に人気の高いプログラミング言語です。
SESエンジニアとして市場価値を高めたい方にとって、Pythonは将来性のある選択肢です。
Python習得のメリット
「やめとけ」という意見がある一方で、Pythonには学ぶ価値のある多くのメリットが存在します。
懸念されることは、ネガティブな情報ばかりに注目してしまうと、本当に重要な判断材料を見失ってしまうことです。
世界中の多くの企業や開発者がPythonを選択している背景には、学習の容易さや豊富なリソース、そして高い需要には明確な理由があります。
ここでは、SESエンジニアの視点から、Pythonの習得で得られる具体的な利点を解説します。
学習しやすさや案件数、特定分野での強みなど、Pythonならではの強みを理解することで、学ぶ価値を現実的にとらえることが可能です。
初学者でもコードを理解しやすい
Pythonの特徴は、シンプルで読みやすい文法にあります。
ほかのプログラミング言語と比較して、不要な記号やルールが少なく、英語に近い直感的な記述が可能です。
例えば条件分岐を書く際も、if文の条件式に括弧をつける必要がなく、コロンとインデントで処理のまとまりを表現します。
このシンプルさは、プログラミング初心者にとって大きなメリットです。コードの意図が理解しやすく、学習初期の挫折を防ぐ効果があります。
SES企業で複数名のチーム体制で案件に参画する場合、こうした可読性の高さは大きな武器になります。
新しいメンバーがプロジェクトに参加しても、すぐにコードを理解できるため、期待されるのがチーム全体の生産性向上です。
学習環境が整っている
Pythonは世界中で広く使用されているプログラミング言語であるため、豊富な学習リソースが存在します。
Coursera・Udemy・Progateといったオンライン学習サービスで体系的に学べるほか、Stack OverflowやGitHubなどのコミュニティで疑問の解決も容易です。
日本語の情報も充実しており、英語が苦手な方でも学習を進めやすい環境が整っています。
また、Django・Flask・Pandas・NumPyなど目的に応じたツールを選択できるため、実務で即戦力として活躍できるスキルを身につけやすい言語です。
転職に有利になる可能性がある
Pythonエンジニアの需要は年々高まっており、転職市場でも有利な立場に立てる可能性があります。
レバテックキャリアのデータによれば、Python案件の求人数はJava・JavaScriptに続く3番目の多さであり、プログラミング言語別の平均年収ランキングでも上位に位置しています。
特にAI開発やデータサイエンス分野では、Pythonは事実上の標準言語となっており、こうした専門性の高い分野では年収10,000,000円を超える案件も珍しくありません。
企業のDX推進が加速するなかで、データ分析やAI技術を活用できるエンジニアの市場価値は急速に高まっています。
私たちテクニケーションでは、単価給与連動制を採用しており、Pythonエンジニアとしての市場価値を報酬にしっかり反映できる環境を整えています。
会社間の案件単価に応じて報酬がアップするため、実力のあるエンジニアほど高収入を得やすいシステムです。
また案件選択制により、AI開発やデータ分析など、さらに市場価値を高められる分野への挑戦も可能です。
Pythonのスキルを活かして納得感のある報酬を得たい方は、ぜひ一度私たちテクニケーションの専門アドバイザーと無料相談でお話ししましょう。
簡単30秒！
専門アドバイザーに相談する
履歴書はもちろん不要。今のメンバーも
みんな最初は雑談からでした。
ぜひお仕事以外にも趣味や
好きなことのお話で繋がりましょう！
Python習得のデメリット
メリットだけを見て判断するのは危険です。
Pythonを学ぶ際には、事前に知っておくべき注意点やデメリットも存在します。
学習時間の投資や競争の激しさ、そして習得後の市場での立ち位置など、現実的な課題を理解しておくことが重要です。
ここでは、後から後悔しないために理解しておくべきポイントを正直にお伝えします。
習得に時間がかかる
Pythonは初心者でも学びやすい言語といわれますが、実務レベルで使いこなせるようになるまでには数百時間の学習時間が必要です。
基本的な文法を理解するだけでなくライブラリの使い分けやフレームワークの理解、実務での応用力など、習得すべき内容は多岐にわたります。
特にPythonの特徴的なインデント記法や豊富なライブラリの使い分けは、初心者にとって複雑に感じられる部分がほとんどです。
学習初期の段階で内容の複雑さに直面し、挫折してしまう方も少なくありません。
しかし、挫折率の高さはPythonに限った問題ではなく、ほかのプログラミング言語でも共通の課題です。
適切な学習環境や継続的なサポートがあれば、初心者でも着実にスキルを身につけることは十分に可能です。
エンジニア市場において競争が激しい
Pythonは人気の高いプログラミング言語であるため、競争相手も多い現実があります。
Python単体のスキルだけでは、ほかのエンジニアとの差をつけるのが難しい場合があります。
データサイエンスの知識や機械学習の実務経験、特定業界のドメイン知識など、プラスアルファのスキルを持つことで競争力を高めることが可能です。
ただし、これは見方を変えればスキルを高めていけば案件にアクセスしやすくなることでもあります。
Pythonの習得に向いている方
自分がPython向きなのか判断できず、他人の意見に振り回されていませんか？
Pythonは汎用性が高い言語ですが、特に強みを発揮する領域があり、そうした分野に興味を持つ方にとっては適切な選択となります。
ここでは、Pythonと相性のよい志向や目的を具体的に示します。
データ分析が好きな方
データから傾向やパターンを見つけ出すことに興味がある方にとって、Pythonは効果的な選択肢です。
PandasやNumPyなどの強力なデータ分析ライブラリが充実しており、大量のデータを効率的に処理できます。
企業のDX推進が進むなかで、データドリブンな意思決定がますます重要視されています。
売上分析や顧客行動分析、マーケティング施策の効果測定など、あらゆるビジネスシーンでデータ分析の需要が高まっているのが傾向的です。
AIに興味がある方
AI技術や機械学習に関心がある方にとって、Pythonは事実上の標準言語です。
TensorFlowやPyTorch、scikit-learnなどの機械学習フレームワークは、いずれもPythonをベースに開発されています。
生成AIの台頭により、AI技術を活用したビジネスが急速に拡大しています。AIエンジニアは専門性が高く、案件にアクセスしやすい職種です。
Webアプリケーション開発に興味がある方
PythonはWebアプリケーション開発でも広く使用されています。DjangoやFlaskなどのフレームワークを使えば、効率的に高品質なWebアプリケーションを構築できます。
特にECサイトやSaaSプロダクトの開発では、Pythonが採用されるケースが増加している状況です。
Webアプリケーション開発は、SES案件のなかでも案件数が多く、安定的に仕事を得やすい分野となります。
仕事の幅を広げたい方
現在のスキルセットに加えて新しい武器を身につけたい方にとって、Pythonは汎用性の高い選択肢です。
すでにJavaでのバックエンド開発経験がある方が、Pythonでデータ分析スキルを習得すれば、フルスタックエンジニアとして市場価値を高められます。
複数の言語を扱えることで、より多様な案件にアクセスできるようになります。
Pythonの習得に向いていない方
向いていない可能性から目を背けたい気持ちもあるかもしれませんが、効率よくキャリアを築くためには自己分析が重要です。
学習スタイルや時間的制約、キャリアの優先順位など、個人の状況によってはほかの選択肢の方が適している場合もあります。
ここでは、Pythonの学習に向いていないケースを正直にお伝えします。
勉強を継続するのが苦手な方
Pythonに限らず、プログラミングスキルの習得には継続的な学習が不可欠です。
技術は日々進化しており、新しいライブラリやフレームワークが次々と登場します。
特にPythonはライブラリが豊富であるため、目的に応じて適切なツールを選択し、使いこなす力が必要です。
ただし、資格取得支援制度や定期的な勉強会を実施しているSES企業であれば、環境が学習をサポートしてくれます。
明確な習得目的がない方
「なんとなくPythonが人気だから」といった曖昧な理由で学習を始めると、挫折しやすい傾向があります。
Pythonを学ぶ前に、「どのような案件に関わりたいのか」「どのようなエンジニアになりたいのか」というキャリアビジョンを明確にすることが重要です。
目的が明確であれば、学習の方向性も定まり、効率的にスキルを身につけられます。
タイムパフォーマンスを重視したい方
短期間で成果を出したい方にとって、Pythonは適切な選択肢とはいえません。
Pythonは習得に時間がかかる言語であり、特に案件にアクセスするには、データサイエンスや機械学習といった専門知識も必要です。
短期間でWeb開発の仕事を始めたいのであれば、PHPやJavaScriptの方が案件数も多く、初心者向けの案件にアクセスしやすいかもしれません。
オープンソースに抵抗がある方
Pythonはオープンソースのプログラミング言語であり、多くのライブラリやフレームワークもオープンソースで提供されています。
実務でPythonを使う際に、自分のコードを公開する必要はありません。
また、日本語コミュニティも充実しているため、英語が苦手でも問題なく学習を進められます。
私たちテクニケーションでは、チーム制を導入しており、経験が浅い方でもPython開発に取り組める環境が整っています。
ベテランエンジニアからのサポートを受けられるため、実務を通じて効率的なスキルアップが可能です。
また、資格取得支援制度も充実しており、学習意欲のあるエンジニアを積極的に後押ししています。
「サポートを受けながら着実に成長したい」という方は、ぜひ一度私たちテクニケーションの専門アドバイザーと無料相談でお話ししましょう。
簡単30秒！
専門アドバイザーに相談する
履歴書はもちろん不要。今のメンバーも
みんな最初は雑談からでした。
ぜひお仕事以外にも趣味や
好きなことのお話で繋がりましょう！
Pythonを習得する際の注意点
学ぶと決めた場合、何に気をつけるべきでしょうか？
単に文法を覚えるだけでは、実務で通用するスキルは身につきません。
どのような環境で実務経験を積むかによって、成長速度は大きく変わります。
ここでは、言語単体ではなく、案件領域や実務経験と結びつける重要性を解説します。
Pythonを学ぶ際、文法やライブラリの知識だけを身につけても、実務で活躍できるとは限りません。
学んだ知識を実際のプロジェクトにどのように活かすかが重要です。
まず、ポートフォリオの作成をおすすめします。
GitHubなどで自分の成果物の公開で、採用担当者やクライアントに実力を示すことが可能です。
実際に動くアプリケーションやデータ分析プロジェクトの作成で、学習の定着度も高まります。
次に、実務経験を積める環境を選ぶことが重要です。
SES企業のなかには、チーム制でベテランエンジニアのサポートを受けながら成長できる環境を整えているところもあります。
また、データ分析・AI開発・Web開発など自分が興味を持てる領域を見つけ、そこで専門性を高めることで市場価値を高められます。
最後に、単価や報酬の仕組みの理解も重要です。
単価給与連動制を導入している企業であれば、自分のスキルアップが直接報酬に反映されるため、モチベーションを維持しやすくなります。
Pythonを習得すると年収はあがるのか
Pythonを学べば本当に収入が上がるのか、半信半疑の方もいるでしょう。
Python習得＝高収入という単純な図式を信じて学習を始める方もいますが、現実はそれほど単純ではありません。
参画する案件の単価や企業の還元率、そして自分の専門性の深さなど、複数の要素が組み合わさって年収が決定されます。
ここでは、年収が上がるかどうかは言語よりも案件単価や還元構造に左右されることを解説します。
結論からいえば、Pythonの習得自体が直接的に年収アップにつながるわけではありません。
どのような環境で、どのような案件に参画するかが重要な点です。
レバテックキャリアのデータによれば、Pythonエンジニアの平均年収は約8,430,000円と、ほかの言語と比較しても高水準です。
これはあくまで平均値であり、個人の経験やスキル、働く環境によって大きく異なります。
年収を上げるためには、案件にアクセスできる環境を選ぶことや単価給与連動制を採用している企業を選ぶこと、そして継続的なスキルアップが重要です。
SES業界では、エンジニアの単価に対する還元率が企業によって大きく異なります。
高還元SESと呼ばれる企業では、エンジニアの単価を開示し、高い還元率で報酬を支払う仕組みを整えています。
こうした環境であれば、Pythonスキルを活かして年収を上げることが可能です。
Pythonは将来性があるのか
数年後もPythonが使われているのか不安を感じている方もいるでしょう。
技術の世界は変化が激しく、今人気の言語が数年後には廃れていることも珍しくありません。
しかしPythonの場合は単なる一時的なブームではなく、AI・機械学習分野での圧倒的な存在感やデータサイエンスへの標準言語としての地位など、複数の領域で強固な基盤を持っています。
ここでは、AIやデータ分野など、今後も需要が続く領域を整理します。
Pythonの将来性への結論を述べると、今後も高い需要が続くことは間違いないでしょう。
生成AIの台頭により、AI技術を活用したビジネスが急速に拡大しています。
ChatGPTをはじめとする大規模言語モデルの開発や画像認識、自然言語処理など、AI技術の中核にはPythonが使用されています。
OpenAIやGoogleをはじめとする大手テクノロジー企業が、Python人材のオファーを積極的に行っていることも、Pythonの将来性を裏付ける事実です。
また、企業のDX推進が加速するなかで、データドリブンな意思決定がますます重要視されています。
ビッグデータ解析やビジネスインテリジェンス、マーケティングオートメーションなど、あらゆる分野でデータ活用が進んでおりPythonエンジニアの需要は高まり続けています。
さらにPythonはプログラミング教育の現場でも広く採用されており、初心者でも学びやすい言語特性から、今後もPythonを学ぶ方は増え続けるでしょう。
ただし、将来性があるからといって安心してはいけません。
技術は常に進化しており、新しいライブラリやフレームワークが次々と登場します。
Pythonエンジニアとして市場価値を維持するためには、継続的な学習が不可欠です。
Pythonに関連する資格
資格が本当に意味を持つのかわからず、取得に迷っている方もいるでしょう。
エンジニア業界では「資格よりも実務経験」という意見もあれば、「資格は客観的な証明になる」という意見もあり、判断に迷うのは当然です。
資格は万能ではありませんが、適切に活用すれば大きな武器になります。
ここでは、資格は補助的な材料であり、案件経験と組み合わせて評価されることを解説します。
Pythonに関連する資格はいくつか存在しますが、有名なのはPython 3 エンジニア認定試験です。
この試験には基礎試験とデータ分析試験があり、Pythonの基本的な知識やデータ分析スキルを証明できます。
資格取得のメリットとして、特に未経験者や経験の浅いエンジニアにとって、資格は自分のスキルを客観的に証明する材料になります。
採用選考やクライアントへのアピールにも有利に働く可能性があり、資格試験の勉強を通じて、Pythonの知識を体系的に整理することが可能です。
独学では見落としがちな基礎知識も、試験対策を通じて習得できます。明確な目標があることで、学習のモチベーションを維持しやすくなります。
ただし、資格だけでは実務で通用するとは限りません。
資格取得後の活用方法が重要です。
私たちテクニケーションでは、資格取得支援制度と案件選択制を組み合わせ、資格と実務経験の両面からエンジニアの成長を後押ししています。
資格取得で得た知識を、実際のプロジェクトですぐに活かせる環境が整っているため、スキルを着実に定着させることができます。
また単価給与連動制により、スキルアップに応じた報酬アップの検討も可能です。
資格と実務経験を両立させながらキャリアを築きたい方は、ぜひ一度私たちテクニケーションの専門アドバイザーと無料相談でお話ししましょう。
簡単30秒！
専門アドバイザーに相談する
履歴書はもちろん不要。今のメンバーも
みんな最初は雑談からでした。
ぜひお仕事以外にも趣味や
好きなことのお話で繋がりましょう！
Pythonを習得してキャリアチェンジに活かそう
記事を通して理解は深まりましたが、次に何をすべきか迷っていませんか？知識を得ることと、それを実際のキャリアに活かすことは別の話です。
Pythonという武器を手に入れても、それを活かせるフィールドを選ばなければ意味がありません。
単価が不透明な環境や、案件を選べない環境では、いくらスキルを磨いても報われない可能性があります。
ここでは、Pythonを活かすには案件選択ができ、単価が開示される環境が重要であることをまとめます。
Pythonはたしかに将来性があり、学ぶ価値のあるプログラミング言語です。しかし、言語スキルだけで成功できるわけではありません。
Pythonスキルをどう活かすか、どのような環境で働くかが重要です。
SESエンジニアとしてPythonを活かすには、単価給与連動制を導入している企業や案件選択制がある企業、そしてチーム体制で働ける環境を選ぶことが重要です。
私たちテクニケーションは、まさにこうした理想的な環境を提供しています。
案件選択制により自分のキャリアに合ったプロジェクトを選べ、単価給与連動制と会社間単価の開示により納得感を持って働けます。
さらに、チーム制を導入しているため、ベテランエンジニアのサポートを受けながら安心感を持って業務に取り組めます。
Pythonのスキルを正当に評価されやすい環境、着実にキャリアアップを目指せる環境で働きたい方は、ぜひ一度私たちテクニケーションの専門アドバイザーと無料相談でお話ししましょう。
簡単30秒！
専門アドバイザーに相談する
履歴書はもちろん不要。今のメンバーも
みんな最初は雑談からでした。
ぜひお仕事以外にも趣味や
好きなことのお話で繋がりましょう！
