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概要
この記事では、メーカー勤務においてPythonを学ぶことの重要性が説かれています。プログラミングに詳しい人が少ない業界において、自動化やアプリケーション開発による課題解決が求められ、これが成果や信頼関係の構築につながるといった内容が展開されています。
要約の箇条書き
- Pythonを学ぶ意義: プログラミングに詳しい人が少ないため、自動化やアプリ開発のチャンスが多い。
- 課題発掘・提案・実装ができる人が少ない: 自動化を学ぶことで自らの価値を高められる。
- 定型業務の自動化: 多くの面倒な仕事があり、Pythonでの自動化が有効。
- 周囲に喜ばれるアプリ開発: 独自のアプリを開発することで評価が上がり、信頼関係が築ける。
- 経験の積み重ねが重要: 小さな改善を積むことで大きな改善につながることが期待できる。
- プログラミングの普遍性: プログラミングスキルはあらゆる業界で求められ、勉強が無駄ではない。
- 今後の必要性: DX（デジタルトランスフォーメーション）の浸透により、Pythonスキルがますます重宝されると予想される。
— ノムオ (@nomu_chem) May 16, 2025
また『pythonを学ぶ意義』を理解していれば、今まさに独学してる人のモチベアップにも繋がりそうな気がしていて、ワクワクしています。
早速書いていきます。
メーカーではITやプログラムに詳しい人が多くない
というより、IT関連の会社で働いている人以外は、プログラミングに精通している人は殆どいないんじゃないかな？と思ったりしてます。
私も機械学習を独学するまでプログラミングなんて全く知識なかったですし。。
てか「別にpython（プログラミング）なんてできなくてもよくない？」と思われてる方もいると思うので、
プログラムを組めることに意義があるのか？についてメーカーで仕事をしている1人として書いていきます。
というのも、仕事をしていると、
外注するほどではないけど、面倒な仕事が大量にあるから
そうなんです。。これ人間がやるの？っていう仕事が沢山あります。
Excelファイルのデータの結合だったり、定型ファイルの名前を変更したり、所定のフォルダにファイルを格納したり、グラフを作ったり・・・
サラリーマンをしているとこのような仕事が沢山でてきます。
そしてこのような定型の仕事は大抵の場合、プログラムを組めば自動化できます。
ルールを変更する（例えば今回の場合ですと、その仕事をやらなくていいようにする）というやり方もありますが、実務担当者レベルではルールを変更するというのは難しいです。シノゴと言わずやれ！って感じですね笑
すなわち、1度プログラムを組んで自動化すれば、人間が時間を使ってやらなくても済みます。
なおメーカーにも情報部門はいますが、基本的に会社の基盤システム関連の対応をしていて、
それ以外のところは基本的に対応してくれません。
もし対応してくれたとしても、部署を跨いだ仕事の依頼は、依頼書を書いて承認をもらって、、みたいな感じで面倒が更に増えるだけのことが多いです。。
また情報部門の人も意外とpythonなどの特定のプログラミング言語に精通している人は少なく、
「システム会社とコミュニケーションをとって社員が問題なく仕事をできる環境を整えるのが仕事！」みたいな人が多い印象です。
だから、プログラムを組める人が少ないです。
なので、本来こういった面倒な仕事（人間がやり続けるべきではない仕事）は、その現場の社員でどんどん自動化して改善していくべきなんですが、
中々そういった改善活動ができず、結局は面倒ということすら忘れてしまい、そのうち時間をかけてやるのが当たり前だ！みたいな感じになってしまいます。
働く時間は有限なので、もっと創造的なことに時間・労力を割くべきだと思っています。
でないと折角頑張って毎日仕事をしているのにスキルが身に付かなかったり、成果が得られず、評価されなかったりしてしまいます。
ちょっとした自作アプリでもめちゃくちゃ感謝される
それぞれの職場に応じたアプリの外注は難しいので、pythonでプログラムを組んでアプリ化できれば、周囲に非常に喜ばれます。
（勿論VBAなどでもOK）
また例え外注できたとしても、メンテナンスができなかったり、お金がかかったりと、外注するのも難しいイメージです。
また、こういったアプリを一緒に作っていくと、自然と周囲との信頼関係が築けますし、プログラムを作れる人は積極的にやっていくべきだと思っています。
特に「仕事で機械学習を活用すべきテーマが全く見つからない」みたいな場合には、
pythonが使えるという武器で他者貢献（組織への貢献）していくのもアリだと思います。
何が言いたいのかというお、
機械学習の手段として勉強している『python』も使い方を考えれば、別の武器にだってなりえるという話です。
課題発掘→提案→実装まで、一人で全部やれる
仕事では、意外と『課題発掘→提案→実装』の全てを経験している人は少ないんじゃないでしょうか。
私もメーカーで開発していますが、仕事は色んなところから大量に降ってきますし、
課題発掘・提案なんて、実務担当者レベルでは中々経験できないんじゃないかなと思っています。
（上ですり合わせされて降ってきた仕事を淡々とこなす感じの人も多いんじゃないでしょうか）
一方で、与えられた仕事だけをこなし続けても、なかなか人材としての価値は上がりませんし、若いうちから課題発掘・提案・実装と一通り全て経験しておくべきだと思います。
（私のを読みにきてくれるくらいですから、皆さんは『向上心の塊』みたいな人だと想像してます）
そのような経験ができるという観点では、python（プログラミング）による自動化なんかは、
周囲にできる人がいないからこそ、お勧めです。
そして個人的には、
「たとえ大きな改善でなくても、小さな改善を積み重ねれば、やがてそれは大きな改善になりうる」と思っています。
python（プログラミング）による自動化は、聞いただけだとそんなに大した成果じゃないやんと思われがちですが、
小さな改善を積み重ねれば、やがて大きな改善になりえます。
特に機械学習初学者の人はこういった小さな改善活動から周囲の信用を集めて、
より利益に繋がる大きな改善活動や、本来の目的である機械学習の有用なテーマ探索に繋げていくやり方もありなんじゃないかなと思っています。
というのも、皆さんにお尋ねしたいのが、上司以外の周囲の人の役に立っていますか？周囲の人の仕事を手助けできてますか？
普段から周囲との協力関係を築いておかないと、
いざ協力を要請した際に、協力してもらえないのは当たり前だと個人的には思っています。
会社で機械学習を活用するにしても、大きな改善には、必ず誰かしらを巻き込んでやっていく必要はありますし、
その時に「こいつが言うんやったら、協力したろか！」くらいの心情でないと誰も進んで協力なんてしてくれません。
だからこそ、pythonによる自動化なんかは、周囲に恩を売るじゃないないですけど、そういう視点でも有益なんじゃないかなと思いますし、
例え上手くいかなかったとしても、pythonを使ってこんなことができないかな？とより大きな改善につながる提案が出てくるかもしれない。
現に私の元にはそういった提案がチラホラ出てきていますし、
組織への新しい技術の浸透というのはゆっくりとですが、確実に浸透していくのかな〜と思ったりしています。
いろいろ話しましたが、ここまでお話しして何が伝えたかったかというと、
Pythonを学ぶ意義って、単に『機械学習の手段』であるだけではなく、
・周囲に喜ばれる（貢献できる）経験ができる
・仕事というものを俯瞰して考える経験ができる
こう考えるとpython（プログラミング）ができるというのは物凄く大きなメリットだということです。
そして今やDXという言葉がバズワードになっていますし、今後ますます人材として重宝されるはずです。
最後になりますが、
プログラミングは『どこでも使えるスキル』なので、
今勉強している人は決して時間の無駄になんてならないので、自分を信じてこのまま続けてほしいなと思っています。
また勉強のモチベ下がりつつある人は、もう一度自分と見つめ合って、
「自分の時間を投じて何を得たいのか？得たかったのか？」を考えてみるキッカケになればと思います。
今回のお話は以上です。
皆さんのpythonの独学がさらに進むことを心より願っています。
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