2025 年に Python が人気を集めている理由とは？
他のプログラミング言語が登場しては消えていく一方、Python は時の支援に耐え、初心者から熟練のプロに至るあらゆるレベルの開発者から最もよく選ばれる言語としての地位をしっかり固めてきました。
インテリジェントなシステムやデータ駆動のワークフローを扱う場面など、Python はソフトウェアの構築、拡張、最適化において重要な役割を果たしています。
「2025 年開発者エコシステムアンケート」を含む多くの調査では、Python の継続的な人気が確認されています。 ここで気になるのは、Python が開発者から選ばれ続けている理由です。この記事ではそこを探っていきます。
初めての言語を選んでいる方であれ、本番レベルのサービスを構築している方であれ、この記事は Python が開発者から最も選ばれている言語であり続けている理由を知るのに役立ちます。
2025 年の Python の人気度は？
JetBrains の 2025 年開発者エコシステムアンケートでは、Python は過去 12 か月間で最も使用されているプログラミング言語で第 2 位にランクインし、57% の開発者が使用していると回答していました。
3 分の 1 以上（34%）が Python を主要プログラミング言語として回答しています。 これは、主な使用と言う点では JavaScript、Java、および TypeScript を超える数値です。 また、比較的最近のシステムやニッチな分野のツールとの激しい競争にもかかわらず、健闘しています。
これらの統計から、熟練のバックエンドエンジニアから初心者のデータアナリストまでの多様な開発者セグメントで関連性が維持されていることが分かります。
この継続的な成功は、ユーザーとともに成長する Python の特性に起因するものです。 Python は最初のステップを踏み出すのに貢献するだけでなく、高度な環境においても価値を付加し続けます。そのため、開発者はキャリアを通じてスキルと経験を積むことができます。
それでは、Python が 2025 年 も人気を維持している理由を探ってみましょう。
1. AI と機械学習における優位性
最近公開された 2025 年 Python の現状レポートでは、Python 開発者の 41% がこの言語を機械学習の分野で特に使用していることが分かりました。
これは、Python が自然言語処理、コンピュータービジョン、レコメンドシステムなどの分野のイノベーションを推進しているためです。
この分野における Python の強みは、プロトタイピングから本番環境に至るプロセスの全段階でサポートを提供する点にあります。 また、柔軟性が高く、最小限の手間で機械学習運用（MLOps）パイプラインに統合することもできます。
Python の人気を最もよく説明している理由の 1 つには、表現力が豊かで読み取りやすく、動的な構文が挙げられます。 この構文によって、開発者はボイラープレートに手間取ることなく、トレーニングループを作成し、テンソルを操作し、ワークフロー全体を調整することができます。
しかしながら、Python を不可欠な存在にしているのはそのエコシステムです。
中核となるフレームワークには以下が含まれます。
- PyTorch – リサーチ指向のディープラーニングに好適
- TensorFlow – 本番環境のデプロイと拡張に好適
- Keras – 迅速なプロトタイピングに好適
- scikit-learn – 従来型の機械学習に好適
- Hugging Face Transformers – 自然言語処理および生成モデルに好適
これらのフレームワークは成熟しており、十分なドキュメントと相互運用性を備えており、迅速なオープンソース開発と大規模なコミュニティによる貢献による恩恵を受けています。 GPU アクセラレーションや分散トレーニングからモデルのエクスポートや量子化に至るすべてをサポートしています。
Python は、pandas と NumPy によるデータの前処理から FastAPI や Flask 経由のモデルの提供、さらには vLLM による LLM の推論の提供に至るまで、機械学習（ML）パイプライン全体にも円滑に取り込めます。
これらすべてが組み合わさることで、実際に Python の外部で作業しなくても実用的な AI ソリューションを提供できるソリューションを得られます。
2. データサイエンスと解析における強み
解析ダッシュボードから ETL スクリプトに至るまで、Python の柔軟性はあらゆる業界ですぐに解釈可能なインサイトをもたらします。 特に、時系列解析などの複雑なデータの処理に適しています。
2025 年 Python の現状では、51% の回答者がデータの探索と処理に関わっていることが分かりました。 これには以下のようなタスクが含まれます。
- データ抽出、変換、ロード（ETL）
- 探索的データ解析（EDA）
- 統計および予測モデリング
- 可視化およびレポート作成
- リアルタイムデータ解析
- インサイトの伝達
pandas、NumPy、Matplotlib、Plotly、Jupyter Notebook などの主なライブラリは、強力なドキュメントと活発なコミュニティ開発を後ろ盾とする成熟したエコシステムを形成しています。
Python には、他にはないバランスの良さがあります。 非エンジニアにも十分な使いやすさを備えながら、本番運用レベルのパイプラインにも耐える能力があります。 また、クラウドプラットフォームと統合可能で、複数のデータ形式をサポートし、SQL および NoSQL データストアとシームレスに連携することもできます。
3. 単純かつ拡張可能な構文
Python の最も明らかな強みは、その可読性にあります。 開発者は最初に Python を採用して長期的に愛用する理由として、その参入障壁の低さと構文の簡潔さをよく挙げています。 Python では、モデルのトレーニング構文も平易な英文のように読み取れます。
def train(model):
for item in model.data:
model.learn(item)
このようなコードスニペットを解読するのに特別なスキルは必要ありません。 この分かりやすさは初心者に優しいだけでなく、メンテナンス費の削減、オンボーディング期間の短縮、および多様なスキルレベルで構成されるチーム全体のコミュニケーションの改善にも役立ちます。
この可読性の高さには現実的なメリットがあります。 ロジックの解読にかかる時間が短縮されるため、より多くの時間を機能の改善に費やすことができ、 バグをより早い段階で発見できます。 また、レビューはよりスムーズに行われ、 開発者でない担当者でも、支援を得ることなく Python スクリプトを読めることも少なくありません。
2025 年 Python の現状では、50% の回答者の合計コーディング経験年数が 2 年未満であることが分かりました。 また、ホビイストや教育環境でも 3 分の 1 以上（39%）が 2 年以下しか Python のコーディングを経験していません。
これが Python が本当に優れている点です。 構文が単純であるため、新米コーダーにとって理想的な入門言語である上、ユーザーのスキルに応じて成長するため、高い使用率を維持しています。 プロジェクトが複雑になるほど、Python の単純さは制限ではなく強みとなるのです。
これに加えて、Python は複数のプログラミングパラダイム（手続き型、オブジェクト指向、関数型）をサポートしていることから、可読性が重要な理由が明確化します。 これにより、開発者は手間を感じることなく手法を切り替えることができます。
4. 成熟した汎用性の高いエコシステム
Python の力の源は、モダンなソフトウェア開発のほぼすべての分野を網羅する広範なライブラリ一式にあります。
JetBrains の調査では、開発者はウェブアプリケーションと API 統合からデータサイエンス、自動化、テストに至るあらゆる場面で Python を使用していることが分かっています。
ツールセットは機能豊富で活発に保守されているため、Python を本番環境のすべての段階で使用することができます。
以下は、Python の中核をなすドメインと開発者が使用している主なライブラリの一部です。
| 分野 | 一般的なライブラリ |
| ウェブ開発 | Django、Flask、FastAPI |
| AI と ML | TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Keras |
| テスト | pytest、unittest、Hypothesis |
| 自動化 | Click、APScheduler、Rich |
| データサイエンス | pandas、NumPy、Plotly、Matplotlib |
この幅広さにより、迅速に適応することが可能になっています。 開発者は言語やツールを変更することなく、バックエンド API と機械学習パイプラインの間を行き来することができるのです。 高いレベルのラッパーでプロトタイピングし、必要に応じてより低いレベルでの制御に移行できます。
重要なのは、pip、conda、poetry などの Python のパッケージと依存関係の管理システムが、モジュール開発と複製可能な環境をサポートしていることです。 Python は API 用の FastAPI、テスト用の pytest、データ処理用の pandas などのフレームワークと組み合わせることで、他にはない拡張性を実現します。
5. コミュニティのサポートと知識の共有
Python の人気が持続しているのは、エンゲージメント率の高いグローバルな開発者コミュニティに大きく起因しています。
個人の学習者から企業のチームまで、Python ユーザーはオープンフォーラム、質の高いチュートリアル、強力なメンターシップの文化による恩恵を受けることができます。 コミュニティは単に役立つだけでなく、活発でインクルーシブであり、あらゆるレベルの開発者が歓迎される環境が培われています。
以下が中心的な役割を果たしています。
- Python Software Foundation: 教育、イベント、アウトリーチをサポートしています。
- Stack Overflow での活発な活動: 実際の問題に対して迅速な回答を提供しています。また、オープンソースプロジェクトやローカルユーザーグループに積極的に参加しています。
- 豊富なリソース（Real Python、Talk Python、PyCon）: 初心者とプロ開発者の両方に提供しています。
このネットワークは問題を解決するだけでなく、この言語をどのように進化させるかを方向付けています。 Python のエコシステムは、コラボレーション、継続的な改良、およびベストプラクティスの共有によって維持されています。
Python を選ぶと、言語とユーザー自身とともに経時的に拡大するナレッジベースにアクセスできるようになります。
6. 複数分野で利用できる汎用性
Python の適用範囲は AI と ML、またはデータサイエンスと解析のみにとどまりません。 自動化、スクリプト、ウェブ API、データワークフロー、およびシステムエンジニアリングでも同様に活用されています。 複数のプラットフォーム、ドメイン、デプロイターゲット間をシームレスに移動できるその特性により、多目的開発のデフォルトの言語となっています。
2025 年 Python の現状では、Python が幅広く開発者に利用されていることが示されています。
| 目的 | Python ユーザーの割合 |
| データ解析 | 48% |
| ウェブ開発 | 46% |
| 機械学習 | 41% |
| データエンジニアリング | 31% |
| 学術研究 | 27% |
| DevOps およびシステム管理 | 26% |
この広がりは、Python がさまざまな分野で柔軟に利用できることを示しています。 モデルのトレーニングに使用される言語が、給与計算業務の自動化、科学機器の制御、REST エンドポイントの提供にも使用されているのです。 開発者はツールを統合し、コンテキストスイッチングを減らし、チームのワークフローを合理化することができます。
この汎用性は、Python がプラットフォーム（Windows、Linux、macOS、クラウド、ブラウザー）に依存しないという特性によって強化されています。 堅牢なパッケージ管理エコシステムと複数ライブラリで一貫性のある標準を取り入れることで、迅速なプロトタイピングと企業の本番環境の両方に等しく適した言語となっています。
Python ほど適用範囲が広い言語はほとんどなく、このようにさまざまな分野で汎用的に使用できる言語となると、さらに少なくなります。 フロントエンドインターフェースからバックエンドロジックまで、Python は完全なソリューションを構築して提供するための 1 つの統合環境を開発者に提供します。
その完全性こそが、ユーザーが Python を使用し続けている理由の 1 つです。 一度使用し始めると、他の言語を試す必要はほぼなくなります。
インテリジェント開発の時代における Python
ソフトウェアの適応性、予測性、インテリジェント性がさらに高まるにつれて、Python はその人気を維持できる強力な立場にあります。
AI、ML、データ処理などの分野における能力と成熟したライブラリを備えているため、時間の経過とともに進化するシステムに最適な選択肢となります。
Python の人気は、プロジェクトやプラットフォームを横断して簡単に拡張できる特性に起因しています。 簡単な自動化スクリプトからエンタープライズ AI プラットフォームまで、あらゆる経験レベルの開発者とあらゆる規模のプロジェクトに最適な選択肢であり続けています。
さらに、PyCharm を使用する場合には、Python はインテリジェントで高速かつクリーンな選択肢となります。
より詳しい内容については、Python エキスパートであり、Talk Python to Me ポッドキャストのホストを務める Michael Kennedy の 2025 年 Python の現状をご覧ください。
Michael は 2024 年 Python 開発者アンケートの 30,000 件を超える回答を分析し、魅力的なインサイトを発見して最新のトレンドを特定しました。
初心者か経験豊富な開発者を問わず、2025 年 Python の現状では、この言語の現在の立ち位置と今後の動向について知ることができます。
Astral’s uv などのツールが示しているように、Python は比較的成熟しているものの、その進化はまだ終わっていません。 成長し続けるエコシステムと実証された持続力により、今後何年にもわたって開発者に人気のある選択肢となれる素晴らしい立ち位置にいます。
オリジナル（英語）ブログ投稿記事の作者：
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