こんにちは、広告代理店でメディアプランナーをしているRyoです。
この記事では、完全に文系出身＆非エンジニアの僕が、Pythonを学び、実際の業務にどう活かしたか、そしてそれがキャリアにどんな影響を与えたかを率直に書いてみます。
はじめに：「Pythonなんて自分にできるわけない」と思っていた
広告代理店で統合メディアプランナーとして働く中で、
「データ活用は、これから絶対に重要になる」
そんな危機感はなんとなく感じていました。
でも、文系出身の僕にとって、
Pythonのコードをチラッと見ただけで頭が痛くなりそうだったのも事実です。
「無理だ。俺にはできない」
心の中で、そう直感的に思っていました。
学習前｜Excelでの集計作業に限界を感じていた
僕の仕事は、クライアントの広告出稿に伴うメディアプランを作成し、配信結果をレポートにまとめることです。
媒体別に広告予算やimp数、CV数、CPM、CPC、CVRなどを毎回Excelでまとめる作業を繰り返していました。
正直、この作業がめちゃくちゃ非効率で。
条件に応じて列をフィルターしたり、ピボットで集計したり、VLOOKUPが壊れたり、Excelファイルが重くなって落ちたり…。
そしてなによりも！
配信結果から何か新しい示唆を得ることできず、、
ただ配信結果を定型レポートにまとめて終わり。
そんな何も生産性のない作業に退屈さと強烈な焦りを感じていました。
「このままではずっと“作業員”のままかも」と思い始めた頃に出会ったのがPythonでした。
最初のハードルは「意味がわからないコードの羅列」
いざPythonを触ってみようと思っても、最初は絶望しかありませんでした。
意味不明な記号と呪文のようなコード。
「やっぱり無理だわ」と何度も思いました。
でも、あるときX（旧Twitter）で、「Google Colabなら簡単にPythonが扱えます！」といった投稿を見かけたのをきっかけに、言われた通り「Google Colab」とやらを開いてみたんです。
ご覧の通り、画面は黒いし、呪文のようなコードが並んでいて「うわ、無理」となったのを今でも覚えています。
はっきり言って「騙された！」と思いましたね笑
でも、ネットで「Python CSV 読み込み」と検索して出てきたコードをそのままコピペしてみると…
import pandas as pd
df = pd.read_csv(‘sample.csv’)
df.head()
なんと、自分のExcelデータがPythonで表示されたのです。
これが、「Pythonって誰でも使えるかも」という小さな成功体験でした。
Pythonを学んで変わった5つのこと
1. データに対する発想の幅が広がった
Pythonを勉強し始めてから、
データを見たときに「この手法を使えば何かわかるかも」という発想が自然と浮かぶようになりました。
全部を完璧に覚えているわけじゃない。
でも、「できるかもしれない」と思えるだけで、仕事の幅が大きく変わりました。
発想の幅の具体例
例えば、過去にPythonを活用して以下のような分析をしたことがあります。
- ロジスティック回帰
➡️媒体ごとのリーチ率推計し、リーチ率に対する想定CV数を予測可能 - 共分散構造分析
➡️KPI構造を可視化可能 - 各広告メディアの最適予算配分を自動算出
➡️広告接触によって態度変容の可視化が可能 など、、
これまでは “配信の結果どうだったか” までしか話せていなかったものが、では、次回以降 “どの媒体にいくら出せばどんな結果を得られるのか” や “そもそもKPIの設計は正しいのか？” が、Pythonを通して“より示唆の富んだ提案”を考えることができるようになりました。
戦略設計が”直感”ではなく”仮説検証”ベースになった
以前は “なんとなく” 、どこかの定型化された社内資料を使い回していた気がしますが、
仮説を立て→データで検証する
というサイクルに変わりました。
これだけで、提案の精度と説得力が圧倒的に上がったと感じます。
クライアントや上司との会話の”武器”が増えた
データドリブンな視点で話せるようになると、
「この人、ちゃんと考えてるな」と評価される機会が増えました。
議論もより本質的になり、「提案を通す力」も確実に高まったと思います。
自己肯定感が爆上がりした
Pythonを動かせるようになったことそのものよりも、
「自分にもできることがまだまだある」
そう思えたことで、仕事への前向きさが格段に変わりました。
キャリアの可能性が広がった
今までは「統合メディアプランナー」という枠組みしか考えていなかったのが、
- データマーケター
- デジタルコンサルタント
- データサイエンティスト（ライト版）
など、未来の選択肢が一気に広がったと感じています。
実際に、Pythonで業務を自動化してみた
冒頭でお話した、広告配信結果のCSVを毎回コピペしていたレポート業務。
Pythonを使って、以下のような自動処理を実現できました。
- CSVを読み込み、自動で日別・媒体別に集計
- 各KPI（CVR、CPM、CPC）を一括で算出
- 週単位・月単位の平均を自動計算
- KPIをグラフ化してGoogleスライドに貼るだけの状態に
コードは20行ほど。コピペで動かし、少しずつ意味を理解していった感じです。
この仕組みを1回作ってしまえば、毎回CSVを入れ替えるだけで最新のレポートが出力できるようになります。
コピペでOK！
実際、どのように自動化したのかについてはこちらの記事で詳しくまとめてます👇
▶️ 広告代理店の業務をPythonで自動化してみた｜CVR・CPM・CV単価を一括処理
文系でもPythonはできる。コピペから始めればいい。
僕は理系出身ではありません。大学ではマーケティングを学び、統計すら避けてきました。
でも、Pythonは「覚える」のではなく、「動かす」ことから始められました。
今では、社内でも「データ分析ができるメディアプランナー」として一目置かれる存在に。
エンジニアではないけど、現場で数字を使って提案できる武器を手に入れた感じです。
そんな僕が学んだこと。
それは、、
文系出身でも、プログラミング未経験でも、Pythonはできます！ということ。
最初は、ネットで転がっているコードをコピペするだけで十分です。
実際、プロのエンジニアだって、
「コードを暗記しているわけじゃない」
「やりたいことをネットで調べながら組み合わせて作っている」
そんなものです。
最初は完璧じゃなくていい。
むしろ、見よう見まねでいいから一歩踏み出すことが大事なんです。
まとめ：Pythonは、あなたに「できる未来」を見せてくれる
もし、今のあなたが
- データ分析に興味がある
- でもプログラミングに苦手意識がある なら、
まずは1行、コピペして動かしてみてください。
それだけで、世界の見え方が少し変わります。
そして、その先には
仕事の幅も、キャリアの可能性も、きっと広がっています。
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