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」をお話しします。
データ分析にBIツールを使っている企業は多いですが、実はPythonの方がずっと効率的で将来性があります。
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
「プログラミングは難しい」というイメージは過去のものです。
「このExcelデータをPythonで分析して、グラフを作成してください」と生成AIに頼むだけでコードが生成されます。
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、今では基本を数時間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なさんのものにしてくれました。
理由2：学習コストが逆転し、費用対効果が抜群になった
生成AIの登場でプログラミングの学習時間が大幅に短縮されました。
BIツールの学習コストは変わらず、新機能が追加されるたびに学習が必要です。
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、Pythonはデータの可視化、分析、業務自動化、アプリ開発まで幅広く対応できます。
理由3：一気通貫でデータ処理ができ、属人化しない
Pythonなら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1つのプログラムで完結できます。
複数のツールを使い分ける必要がありません。
さらにPythonは属人化しません。
コードを見れば何をしているか理解しやすく、生成AIもPythonに詳しいので引き継ぎもスムーズです。
まとめ
生成AIでプログラミングが民主化され、学習コストが逆転し、費用対効果が抜群になりました。
Pythonなら一気通貫でデータ処理ができ、属人化しません。
この機会にPythonでのデータ分析にチャレンジしてみてください。
