「Pythonを学んでみたいけれど、何から始めればいいのかわからない…」
という方も多いのではないでしょうか。
実はPythonは、初心者でも学びやすく、ちょっとした自動化からデータ分析まで幅広く使える“万能スキル”です。
この記事では、Pythonを初めて学ぶ人がまず押さえておきたい基本コード10選を紹介します。
すべて実務や日常の業務改善に直結する内容で、今日から手を動かしながら理解できるよう構成しています。
最初の一歩をしっかり身につけて、Pythonを「使えるスキル」にしていきましょう！
Python初心者が覚えたい基本コード10選
1. コメントと変数の基本
# コメント
# これはコメントです
# 変数の代入
name = "Yuki"
age = 30
# 出力
print("こんにちは", name)
【実務活用ポイント】
コメントや変数は、コードを「自分や他人が理解しやすくする」ための基本。
たとえば、ファイル処理スクリプトやデータ入力自動化などでコメントを残しておくと、後から修正・共有する際に役立ちます。
現場では「後で見返してわかるコード」が信頼されるコードです。
2. データ型と型変換
x = 10 # int y = 3.14 # float text = "Python" flag = True # 型変換 str_x = str(x) int_y = int(y)
【実務活用ポイント】
型変換はExcelやCSVデータを扱うときに必須のスキル。
数値を文字列に変えてファイル名にしたり、文字列から数値を抽出して売上を集計したりと、データ処理の基礎になります。
3. 条件分岐（if文）
score = 85
if score >= 90:
print("優秀！")
elif score >= 70:
print("合格！")
else:
print("不合格…")
【実務活用ポイント】
条件分岐は「状況に応じた判断」を自動化する仕組み。
例えば、「在庫が一定数以下ならアラートを出す」や「金額が指定以上なら割引を適用」といった業務ロジックを自動化できます。
業務改善スクリプトの中核になる構文です。
4. 繰り返し処理（for / while）
for i in range(5):
print(i)
count = 0
while count < 5:
print(count)
count += 1
【実務活用ポイント】
繰り返し処理は、大量のファイルやデータをまとめて扱う際に便利。
「フォルダ内の全ファイルを読み取る」「複数レポートを一括で作成する」など、定型作業の自動化に欠かせません。
5. 関数の定義
def greet(name):
print("こんにちは", name)
greet("Yuki")
【実務活用ポイント】
関数を使うと、同じ処理を何度でも再利用できます。
たとえば「日次データ整形処理」を関数化しておけば、担当者が変わってもワンクリックで同じ結果を出せるようになります。
6. リストと辞書
fruits = ["りんご", "バナナ", "みかん"]
print(fruits[0])
person = {"名前": "Yuki", "年齢": 30}
print(person["名前"])
【実務活用ポイント】
リストや辞書は、データを「整理して扱う」ための基本構造。
顧客情報・商品データ・アンケート結果など、あらゆるビジネスデータをPythonで管理できます。
7. ファイル操作（基本）
with open("sample.txt", "w") as f:
f.write("こんにちは、Python！")
with open("sample.txt", "r") as f:
content = f.read()
print(content)
【実務活用ポイント】
ファイル操作はレポートの自動作成やログ保存など、日常業務で頻出します。
たとえば「日報を自動でテキスト出力」「ファイルから顧客リストを読み込み」など、繰り返し業務を自動化できます。
8. 例外処理（エラー対策）
try:
num = int(input("数字を入力してください: "))
print(num * 2)
except ValueError:
print("数字を入力してください！")
【実務活用ポイント】
エラー処理を入れておくことで、スクリプトが途中で止まるのを防げます。
実務では「想定外の入力」や「ファイルが見つからない」などのトラブル対策が重要です。
安定して動くコード＝信頼される自動化につながります。
9. 標準ライブラリの活用
import math print(math.sqrt(16)) # 4.0
【実務活用ポイント】
標準ライブラリは、インストール不要で便利な機能が多数搭載。
たとえば「math」で数値計算、「datetime」で日付処理、「os」でファイル操作など、業務効率を一気に高める便利ツールです。
10. 簡単な自動化（ファイル名の一括変更）
import os
files = os.listdir("フォルダ名")
for i, file in enumerate(files):
new_name = f"file_{i}.txt"
os.rename(f"フォルダ名/{file}", f"フォルダ名/{new_name}")
【実務活用ポイント】
ファイル名の一括変更は、資料や画像データを整理する際に大活躍。
手作業でのリネームをなくすことで、ミスも減らせて作業時間を短縮できます。
“数分の作業を数秒に変える”、Pythonらしい自動化の第一歩です。
Pythonで業務改善！筆者が実際に作った自動化ツール3選
筆者もPythonを活用して、業務効率を大幅に改善するツールをいくつか開発しています。
- CSVから温度データを抽出するツール（GUI付き・エラー処理対応）
- 画像に著作権保護のウォーターマークを一括追加
- PDF・画像を一括結合するツール（ChatGPT連携対応）
これらはすべて数十行のPythonコードで実現できる実用的な自動化ツールです。
どのツールも、現場の「ちょっと面倒な手作業」をPythonで置き換えることを目的に開発しました。
初心者の方でも参考になる構成やGUI設計の工夫を、各記事で詳しく紹介しています。
次のステップ
ここまで学んだ基礎を踏まえ、業務改善に役立つライブラリにも挑戦してみましょう。
- pandas： データ処理の定番。売上分析・アンケート集計などに最適。
- openpyxl： Excelファイルを直接操作可能。請求書や帳票の自動作成に便利。
- os / glob： ファイル操作や検索を自動化。フォルダ整理の効率化に役立ちます。
まとめ
Pythonは初心者でもすぐに実務に応用できるプログラミング言語です。
今回紹介した基本コードを身につけることで、「小さな手作業の自動化」から業務改善への第一歩を踏み出せます。
まずはコードを動かしてみて、できることを一つずつ増やしていきましょう。
今後は「VBAからPythonへの移行ガイド」や「業務改善に使えるPythonレシピ集」なども紹介予定です。
ぜひブックマークして、いつでも学べるようにしておいてください！
