- Pythonで作りたいものがない人
- そもそもネタ探しでアイデア出しすらうまくできない
- いまいち作り方のきっかけが掴めない
- 手を動かすよりも悩んで時間だけ溶かしてしまう
上記の悩みを含めて、Pythonで作りたいものがない時の原因と解消法のヒントを具体的に解説します。
Pythonで作りたいものがない原因
Pythonに限らず、プログラミング未経験/初心者にとって常に付きまとう悩みが「作りたいものがない」状態になります。
結論、作りたいものがない状態の悩みに対する原因は以下になります。
原因を理解することで、作りたいものがない状態から抜け出すヒントにつながります。
- Pythonの利用領域が広いため技術選定に迷う
- そもそも開発したいアイデアが思い浮かばない
- 開発に対する技術的なスキル不足
特に、トレンド言語の一つとして確立されたPythonは利用領域が膨大であるため、何から手を付ければよいかわからない状態になりやすいです。
まずは、各原因から「なぜ作りたいものがない」状態になるか把握していきましょう。
Pythonの利用領域が広いため技術選定に迷う
- Webアプリケーション開発
- 機械学習系アプリケーション開発
- データ分析系アプリケーション開発
- デスクトップアプリケーション開発
他にも様々な業界/業種で利用領域を拡大しているため、大分類として上記にまとめています。
主なアプリ開発の分類からも分かる通り、各開発領域の中でもベストプラクティスなライブラリ/フレームワークが異なります。
また、個人利用の場合でも学習進捗度や保有スキル状況によって自身の実現可能な技術が変遷するため、作りたいものがない状態になりやすい原因の一つになります。
そもそも開発したいアイデアが思い浮かばない
開発したいアイデアが思い浮かばない状態は、以下の状態に振り分けられると考えます。
- アイデアのきっかけすら掴めない
- そもそも自身で作りたいものがない
どちらにおいても共通するのが、開発のネタ探しやアイデアは自身の体験から見つけることが重要です。
人は、興味関心が無ければ「知ることすら実施しない」ことがほとんどです。
また、知るために情報収集を実施しても、近年のネット情報から膨大な情報量を精査する必要があります。
そのため、アイデアの取っ掛かりとしておすすめなのが体験を起点に想起/連想することです。
しかし、プログラミングはコードやインフラ環境/スキル状況も関与するため、アイデア枯渇と知識不足により「作りたいものがない」状態になりやすい原因の一つです。
開発に対する技術的なスキル不足
Pythonは基本的な文法や概念など比較的簡単に理解できます。
しかし、現実のアプリ開発を実施する際に、利用するライブラリ/フレームワーク特有のメソッドや記述方法が新たに出現します。
そのため、言語基礎学習とは明確に線引きされるほど、アプリ開発特有の経験値や学習が必要になります。
開発スキルが不足している状態は、たとえアイデアがぼんやり思いついても手を付けられない可能性があります。
やはり知識/開発スキル及び経験不足は、「作りたいものがない」状態に陥りやすい原因の一つです。
Pythonで作りたいものがない時の解消法
Pythonで作りたいものがない時の解消法として、今すぐ取り組めるのは以下になります。
- アイデア領域を限定する
- めんどくさいものを洗い出す
- 既存アプリ/サービスをマネする
- サンプルアプリを探して改良する
各対処方法を具体的に解説していきます。
アイデア領域を限定する
作りたいものがない場合、アイデア領域を限定することで開発のヒントになります。
ここでは例として、ライブラリやフレームワークからアイデア出しの方法を記載します。
情報収集系ライブラリ
| ライブラリ | 概要 |
|---|---|
| requests | HTTPリクエストを簡単に送信できるライブラリ。 WebページやAPIからデータを取得するのに便利。 |
| BeautifulSoup | HTMLやXMLを解析し、特定の要素を抽出しやすくするライブラリ。 スクレイピングに広く使われる。 |
| Selenium | Webブラウザを自動操作できるライブラリ。 動的なWebページのスクレイピングやテスト自動化に利用される。 |
例えば、上記のライブラリ群を利用することで業務の自動化や効率化を図ることができます。
また、場合によって1ファイルのみで作成出来る点も、取り組みやすいプログラムとして重宝されます。
- APIによる特定サービスデータ収集ツール
- Webサイトから企業データのスクレイピングツール
- 機械学習データとして利用する画像収集ツール
- 自動化されたメール送信/SNS投稿ツール
特に、特定サイトのスクレイピングや特定サイトのブラウザ操作による自動化で利用されます。
データ分析系ライブラリ
| ライブラリ | 概要 |
|---|---|
| openpyxl | Excelファイル（.xlsx）の読み書きができるライブラリ。 セルの編集や書式設定も可能。 |
| pandas | データ分析や処理に特化したライブラリ。 データフレーム（表形式データ）の操作が容易。 |
| matplotlib | グラフや図を描画するためのライブラリ。 折れ線グラフ、ヒストグラムなど多様な可視化が可能。 |
| numpy | 高速な数値計算をサポートするライブラリ。 多次元配列（ndarray）の操作が得意。 |
| scikit-learn | 機械学習のためのライブラリ。 分類、回帰、クラスタリング、次元削減などをサポート。 |
| pillow | 画像処理のためのライブラリ。 画像の読み込み、変換、フィルタ処理が可能。 |
| opencv | 画像や動画を処理するためのライブラリ。 画像処理や顔認識、物体検出などができる。 |
上記のライブラリ群はデータ整理/処理あるいは可視化/検知など、データに対して様々な処理を実行できるのが利点です。
例えば、PC業務が比較的多い人もしくはまとまったデータを扱う事が多い人であれば、〇〇％の削減が実現できるいずれかの作業が見つかるはずです。
openpyxlを活用したツール
- Excelデータクリーナー（データの整形や不要な値の削除）
- Excelフォーマットチェンジャー（特定のフォーマットに変換）
- 売上レポート自動作成ツール（売上データを自動集計）
- 在庫管理システム（Excelで在庫の追加・削除・分析）
- 経費管理ツール（経費データをExcelで管理し、分析）
pandasを活用したツール
- CSVデータクレンジングツール（欠損値の処理・異常値の検出）
- 顧客データ分析ツール（年齢や購買履歴から傾向を分析）
- 売上予測ダッシュボード（過去データから売上の推移を予測）
- データ結合＆マージツール（複数のデータソースを統合）
- マーケット分析ツール（市場データを解析しグラフ化）
matplotlibを活用したツール
- グラフ自動生成ツール（CSVやExcelデータから可視化）
- 時系列データの可視化ツール（株価や天気データをグラフ化）
- ヒートマップジェネレーター（データの分布を視覚化）
- KPIモニタリングツール（業績指標をリアルタイムで表示）
- 競合比較チャート作成ツール（企業の業績を比較し可視化）
numpyを活用したツール
- 数値データ解析ツール（統計値の計算や分布の解析）
- データ補間ツール（欠損データを推測して補完）
- 行列計算ツール（行列の演算や数値処理）
- 画像フィルタリングツール（数値計算を使った画像処理）
- 乱数生成シミュレーション（確率分布に基づいたデータ生成）
scikit-learnを活用したツール
- 機械学習モデル構築ツール（分類・回帰モデルの簡単作成）
- スパムメール分類ツール（メール本文を解析してスパム判定）
- 需要予測システム（過去データから商品の需要を予測）
- クラスター分析ツール（顧客データをクラスタリング）
- 異常検知システム（異常な取引を検出）
pillowを活用したツール
- 画像リサイズ＆圧縮ツール（大量の画像を最適化）
- QRコード生成ツール（データからQRコードを作成）
- 画像の色調補正ツール（明るさやコントラストを調整）
- ウォーターマーク追加ツール（画像に透かしを入れる）
opencvを活用したツール
- 顔認識＆モザイクツール（画像や動画内の顔を自動検出/モザイク処理）
- 手書き文字認識ツール（文字を認識しデジタルテキストに変換）
- 物体検出＆カウントツール（画像/動画内の特定の物体を検出し個数カウント）
- 動作検出ツール（Webカメラの映像を解析し動きを検出してアラート）
- 画像補正＆ノイズ除去ツール（ぼやけた画像やノイズの多い画像を補正）
実務上、企業内リソースを利用し様々な業務削減が実現できる可能性があります。
また、データ収集→データ処理/整理→データ可視化/出力といった一連化も実現できれば、社内展開なども実現できます。
個々人や企業によってAIやWeb情報にアクセス制限がある場合でも、自作したツールであれば問題も回避できることがあります。
Webアプリ系フレームワーク
| フレームワーク | 概要 |
|---|---|
| Flask | 軽量なWebフレームワーク。 シンプルで拡張性が高く、小規模なアプリやAPI開発に適している。 |
| Django | 大規模なWebアプリ開発向けのフルスタックフレームワーク。 セキュリティ対策や管理機能が充実している。 |
| FastAPI | 高速なAPI開発向けフレームワーク。 非同期処理に対応し、自動的なドキュメント生成機能が特徴。 |
PythonフレームワークによるWebアプリ開発では、上記のフレームワークが代表的です。
Flaskを活用したWebアプリ開発例
- シンプルなブログアプリ（投稿・編集・削除ができる軽量なブログ）
- タスク管理アプリ（ToDoリストや進捗管理機能付き）
- 天気情報アプリ（APIから天気データを取得し可視化）
- チャットアプリ（WebSocketを使ったリアルタイムチャット）
- 簡易APIサーバー（データ提供・収集用のREST API）
Djangoを活用したWebアプリ開発例
- ECサイト（商品管理、カート機能、決済機能付き）
- SNS風アプリ（ユーザー登録、フォロー機能、投稿・コメント）
- 社内管理システム（従業員管理やプロジェクト管理）
- オンライン学習プラットフォーム（コース管理、動画配信、クイズ機能）
- 求人・応募管理サイト（企業・求職者向けのマッチング機能）
FastAPIを活用したWebアプリ開発例
- 高速なデータ提供API（JSONデータを返すAPIサーバー）
- AIモデル提供API（機械学習モデルをAPI経由で利用）
- リアルタイム株価データAPI（非同期処理を活用し株価データを配信）
- ユーザー認証API（JWTを用いた認証システム）
- 画像処理API（アップロードされた画像の加工・分析を行う）
それぞれのPythonフレームワークにおける特徴によってWebアプリ開発の領域が異なるため、目的を明確化した上で個人開発を進める必要があります。
サービスに昇華するためにはユーザー獲得する必要があるため難易度が高くなりがちですが、個人利用から考えることでWebアプリ開発の学習に最適です。
自身が学びたい技術かつ身に付けたいスキルとして合致してることを前提に、ライブラリ/フレームワークの特徴からアイデア出しする方法になります。
めんどくさいものを洗い出す
筆者自身が実務として経験していますが、以下はまだまだ手動のままになっている業務だと感じます。
- 分析やマーケティングに必要な膨大なCSVファイル作成
- 社内調整で必要な多人数会議予約やZOOM会議室作成とパスワード
- 自動で記述する音声認識の議事録作成ツール
- マジで無駄なメール返信作業
- 提案資料などの情報整理
- 技術マニュアル作成やテンプレート作成
近年では、AIによる業務効率化や時間削減が実施されつつありますが、まだまだ手動による業務は残っているはずです。
なぜなら、AIの出力自体に処理の揺れ幅（毎回同じ出力とは限らない）があるケースや企業内リソースの利用制限がDX化を妨げる場合があります。
さらに、AIサービスが現時点の実務内容に適してないこともあるため、めんどくさい手作業がPC業務においてもたくさんあります。
そのため、ピンポイントかつ特殊なケースに対応するためには自身のツール/アプリ開発がまだまだ優先されるので、実務上のネタ探しもよいと考えます。
既存アプリ/サービスをマネする
次に、既存アプリ/サービスのマネを実施することでプログラミング学習やアプリ開発のレベルを段階的に上げていく方法です。
特に、AIによるコーディングサポートが開発時間を大幅に削減してくれることにより、個人開発の市場も活発化しています。
- 構想段階のアプリケーションの要件洗い出し（ChatGPT, Gemini, Claude）
- 画面設計におけるフロントエンド開発（Figma→Bolt.new）
- 機能実装におけるバックエンド開発（Cursor→Github Copilot）
開発領域ごとにAIを組み合わせながら実装することでコーディングを大幅に削減できるほか、0→1ベースの開発ではなくなるためアイデア出しも任せることができます。
ただし、まだまだAIのみの実装でアプリを実現できるわけではないため、コードを読み解きトライ＆エラーが必須であり、開発する成果物によって難易度は高まります。
また、「実装対象のロジックは理解しているがコードの記述が単にめんどくさい」といった状態であれば適切なAIとの壁打ちの末、実装がサクサク進みますがコーディング経験が浅い人は利用難易度は高めです。
サンプルアプリを探して改良する
上述した通り、AIによるコーディングもまだまだ不透明な部分は多大（プロンプトといった不確実性が残る指示）にあり、AIもテキスト/画像による指示をどれだけ読解し応答できるかが課題です。
AIエージェントあるいはAIサービスを利用するにしても、利用者のレベルによってプロンプト設定の質が高いかに依存する部分も考慮しなければなりません。
そのため、AIサポートがあるとはいえ個々人の技量を高めるプログラミング学習は、検証によって正常に動作したサンプルアプリを探し出し、写経やコード読解によるスキル学習が効果的だと考えます。
- 動作確認済みのサンプルアプリを起点に機能を考えられる
- サンプルコードの読解によって既存技術の理解が促進される
- サンプルコードに対し改良の余地に気付き新たな発見と学びが得られる
上記のメリットに加えて、やはり既に形にされたアイデアに対して機能を追加するほうが0ベースよりも圧倒的に開発が楽です。
様々な情報収集の中で、自身が手に入れたい技術やコードファイルが見つかれば積極的に獲得しにいきましょう。
Pythonで作りたいものがない人へ
ここからはプログラミング学習の状況について、さらに深堀りしていきます。
Pythonで作りたいものがない人は、改めて確認すべき項目があると考えます。
- なぜPythonを選択するのか
- ツール/アプリ開発の目的がどこに向けられているか
- 現時点での学習レベルの状況
- Pythonアプリ開発のアイデアが思いつかない
上記のような項目に対して、明確な目標があるほどプログラミング学習及びアプリ開発の継続につながります。
なぜなら、後述するPythonの基礎知識や個々人のスキル不足から、目標の有無によって「作りたいものがない」以前に「作れる」ものすら見つからないためです。
さらに、Pythonの特徴を再認識することで、Pythonの強みを活かしたアイデアに絞れるのも良さだと考えます。
なぜPythonを選択するのか
Pythonに限らず、プログラミング言語は数多く存在します。
ここではPythonがどれほどの分野を横断しているプログラミング言語か理解することで、アイデアのヒントになればと思います。
また、プログラミング言語選択の段階から迷っている人がいれば、同時に言語選択の迷いを解消できるよう解説します。
以下は、プログラミング未経験/初心者にとってPythonをおすすめする理由になります。
- 世界で最も人気のプログラミング言語の一つ
- Pythonは覚えやすく簡潔なプログラミング言語
- Pythonには便利なライブラリやフレームワークが豊富
- マルチプラットフォーム対応でインストールも簡単
- AIとの親和性が非常に高い
世界で最も人気のプログラミング言語の一つ
プログラミング言語Pythonは、世界で最も人気の言語であることです。
事実、定期的にプログラミング言語のトレンド調査は実施されており、様々なメディアサイトにてPythonが挙げられます。
また、プログラミング言語の人気指標を公開しているTIOBE INDEXによれば、2018年頃から上位で常に評価され続けています。
人気のあるプログラミング言語を選択する理由は以下になります。
- 人気の言語はメンテナンスが実施される可能性が常に高い
- 世界で利用される言語は様々な業界/業種に対して汎用性が高い
- 人気だからこそ参考資料が膨大になる
本サイトも例に漏れず、Pythonを扱うことで様々な恩恵を受け取っているわけです。
また、備忘録として残すことで様々な人の役立ち情報にもなり得るわけです。
人気のあるプログラミング言語を学習することは、自身のアイデアの実現に利用できる情報も他言語に比べて多いことが分かります。
Pythonは覚えやすく簡潔なプログラミング言語
プログラミング未経験/初心者にとってPythonが取り組みやすい理由があります。
- 文法/構文がシンプルで分かりやすい
- コードの可読性が高い
- 動的型付け言語
特にプログラミング初心者のメリットになるのは、理解しやすい/書きやすい/読みやすいといった部分です。
直感的に理解しやすい/書きやすいプログラムは、自然とコードの記述性が高まります。
また、読みやすいプログラムは保守性やデバッグが容易です。
さらに、動的型付け言語であることから明示的なデータ型を指定する必要もなく、柔軟な点が初心者にとって嬉しいです。
こうした特徴からPythonがエンジニアの視点からも積極的に選択される要因になります。
Pythonには便利なライブラリやフレームワークが豊富
Pythonライブラリが充実しているため、開発者は必要な機能へのアクセスが簡単になります。
つまり、作りたいアプリさえ考えられればゼロから作る必要なく、用意されたライブラリの組み合わせで完成品まで辿り着きます。
もちろん、各ライブラリ特有のメソッドや使い方を理解する必要がありますが、豊富な情報から学びやすさも安定しています。
PyPIから取得できる一部ライブラリをまとめています。
| 分野 | ライブラリ名 |
|---|---|
| 計算や統計処理 | pandas, Numpy, Scipy |
| データの視覚化 | matplotlib, seaborn |
| 画像/動画処理 | opencv, pillow |
| 自然言語処理 | MeCab, Janome |
| 機械学習 | TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras, Langchain |
| Excel操作 | openpyxl |
| スクレイピング関連 | requests, BeautifulSoup, Selenium |
ユーザーの利便性を考慮し、ライブラリの集約サイトが用意されている点も、Python人気の一端だと考えます。
開発者視点から、検索から有益なライブラリを探し出し、アイデアの種にすることもできるでしょう。
マルチプラットフォーム対応でインストールも簡単
- Windows
- MacOS
- iOS（iPhone/iPad）
- Android
- 各種ブラウザ
- その他OS
Pythonをおすすめする強力な理由として、マルチプラットフォーム対応があります。
対応する環境が多いため、開発者視点からみてもサポートの厚さが魅力的です。
実際、OSごとに使える機能が違う場合がありますが、基本的な機能は各OSで同様の動作ができるよう工夫されています。
AIとの親和性が非常に高い
やはり、Pythonが突出して人気になった大きな要因は、AIとの親和性が非常に高い点です。
- TensorFlow
- PyTorch
- scikit-learn
- Keras
- Langchain
上記はPythonにおける有名な機械学習ライブラリですが、全てPythonのパッケージとして作成されています。
実際にこれらの機械学習ライブラリは、最先端のAIを実装するために利用されています。
「なぜ高度なAI開発にPythonが利用されたのか？」には、Pythonの特徴が理由にあります。
- 動的型付け言語だから柔軟に変数データを扱える
- データ処理能力が高いライブラリがある（Pandasなど）
- 科学計算や統計処理に特化したライブラリがある（Scipy, Numpyなど）
つまり、数学的で高度なライブラリがAI開発の土壌として利用しやすかった背景があったわけです。
そのため、これからAIを利用した高度な機能実装を実現することやAI関連ツールを手軽に扱うためには、Pythonが現時点の最適なプログラミング言語になります。
今後、高度な技術を要するアイデアでも実現したい人は、Pythonから始めておくのも無駄ではないと考えます。
ツール/アプリ開発の目的がどこに向けられているか
次に考えるべきは、自身のツール/アプリ開発の目的がどこに向けられているかです。
開発目的を一般的に大分類すると、以下の目的に分けられると考えます。
- 個人主体のツール/アプリ開発
- 就職or転職のポートフォリオ用ツール/アプリ開発
特に、就職or転職に関する開発目的は、企業/クライアントへの見せ方も重要になります。
個人主体のツール/アプリ開発
ツール/アプリにおける個人開発は究極的に自分主体で取り組めば良いため、「やりたいことをやりたいようにやる」で言いと思います。
ただ、せっかく取り組むのであれば、自己成長あるいは何かしらの課題解決につながると自身を助ける形になります。
- 実務を効率化/自動化できる課題
- 自分だけでも使いたいサービスの課題
特に、現時点で既に「時間がかかってしょうがない」「めんどくさい」など悩みがあれば、1作業でも効率化できれば個人開発の目安にしてよいと思います。
なぜなら、長期視点で見ると開発工数がかかったとしても、開発が終われば特定作業は今後一切無くなり奪われる時間が削減できるためです。
このことから、自身の状況を実務/プライベート含め、棚卸しする時間を設けると新たなアイデアも浮かぶと思います。
就職or転職のポートフォリオ用ツール/アプリ開発
趣味/興味関心による個人開発がある一方で、働き方や稼ぎ方を考慮した就職or転職を目指すための個人開発もあると考えます。
なぜなら、特定のIT企業を目指す上で求められるスキルを提示出来る方法がポートフォリオ（実際に開発した成果物）になるためです。
- 職務経歴書
- スキルシート
- ポートフォリオ
全てのIT企業が上記を満たすものではありませんが、少なくとも企業側が一部スキル/実務能力を測るには上記項目の確認要素がほとんどを占めるためです。
特に、「どんな課題をどう解決するために行動したか」がスキルセットとともに見られます。
また、就職or転職を考慮したツール/アプリ開発のアイデア探しを考えてる人は、様々な転職サイトの求人情報を確認するとよいです。
| 転職サイト/エージェント名 | 公開求人数 | Python検索時 | 未経験OK/歓迎の求人数 |
|---|---|---|---|
| レバテックキャリア | 39,416件 | 8,009件 | 754件 |
| ミドルの転職 | 331,532件 | 15,194件 | 777件 |
転職サイト/エージェントサービスで公開求人数は大きく異なりますが、大手求人サイトであれば非公開求人も数多くあるため、間違いなく上記数より数は増えます。
また、比較的20代が利用するレバテックキャリアと30~40代に特化したミドルの転職それぞれで数百件求人があるので狙える企業も必ずあると思います。
重要なのは、Pythonによるアプリケーション開発業務の詳細内容を確認して必要なスキルを把握することです。
企業ごとに求められるスキルは直結してビジネス課題で利用するスキルであるため、学習するべきスキルとアイデアにつながると考えます。
現時点での学習レベルの状況
次に考えるべきは、現時点のプログラミング学習レベルの状況です。
個人的に以下の学習レベルの状況によって「作りたいものがない」よりも「作れるもの」がそもそも変化すると考えます。
- プログラミング未経験
- プログラミング基礎学習終了
- 簡易アプリ開発を経験済み
おそらく未経験あるいは基礎学習終了時点では、「作りたいものがない」以前に「作れるものがない」が正しい気がします。
「作りたいものがない」はあくまでアイデアがない状態ですが、知識やスキル不足だとアイデアがあっても「作れるものがない」状態になります。
そのため、アイデア以前に今後作りたいものが現れた時に作れるだけの知識やスキルを習得する必要があります。
プログラミング学習を始めたばかりの人は、いきなりオリジナルアプリを考えるのは妄想で終わるのでやめましょう。
Pythonアプリ開発のアイデアが思いつかない
「これを作りたい」よりも「これなら作れるようになった」を増やすのがプログラミング経験が浅い人は大切です。
アイデアは、自身のスキルで作れるもの（たとえサンプルやコピーアプリであっても）が増えると自然と湧き上がるので安心してください。
そのため、以下の情報収集をプログラミング学習時と並行して取り組むことをおすすめします。
- 現在のあなたが感じる課題を洗い出す
- 課題を解決できる技術を情報収集する
- 解決できる技術が具体的に何か情報収集する
- 既に課題解決を実現してる、あるいは関連した参考情報がないか調査する
- サンプルアプリやコピーアプリから追加機能を考えてみる
上記を繰り返すことで、プログラミング知識や概念がコードベースで自然と理解でき始め、自身のアイデアも湧き上がり好循環を生みます。
残念ながら、ほとんどのアイデアは天才的な発想や突発的な閃きではなく、これまでの技術の積み重ねから得た知見と経験から生み出されます。
なぜかオリジナルを作らないといけない呪いが勝手に脳裏をかすめますが、リリースしなければ開発段階で気にすることはありません。
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