Pythonを活用しよう!

なぜ化学者にPythonが必要なのか？

はじめに

化学メーカーで研究職に従事していると、日々の実験結果のデータ整理や解析、雑務などの定型作業に時間を取られることが多いですよね。
また最近では、従来の実験だけでなく、データサイエンスやマテリアルズ・インフォマティクス（MI）と呼ばれるアプローチによるスピード感のある開発が求められています。

上記のような課題に対して、Pythonは手軽に使えて強力な機能を備えたプログラミング言語として、化学者や研究開発担当者の間で注目を集めています。

本記事では、なぜ化学の現場でPythonが必要とされるのか、その理由と具体的な利点について詳しく解説します。
Pythonに興味がある化学者向けの記事です。

化学の現場が抱える課題

クリエイティブな時間の創出

研究職では以下のような定型作業をやっていませんか？

• エクセルでの生データの加工、整形、転記、解析
• 画像データの加工、解析
• webページから必要な情報の取得、ダウンロード
• 消耗雑品の購入作業
• etc…

一つ一つの作業にはそこまで時間がかからなくても、「塵も積もれば山となる」。
定型作業にクリエイティブな時間、考える時間を奪われている方は多いのではないでしょうか。

「こんなの私の仕事じゃないのに…」と感じた方。正にその通り。自動化して機械にやらせるべきなのです。

非効率的な開発活動

やはり会社にいると短い時間で最大限の成果が期待されます。
「人もろくに与えてくれないのに、そんな開発スケジュールで目標設定されても厳しいよ」と皆様も一度は感じたことがあると思います。

そんな状況で、とにかく思いつく限りの条件ですべて実験するような絨毯爆撃的な手法を採用した結果、体力だけ消耗して目標性能には到達しなかった、なんて経験もあるのではないでしょうか。

そんな非効率的な開発ではなく、実験計画法（DoE）や機械学習によって最小限の実験回数で性能向上を達成することが可能です。

Pythonが最適な理由

上記のような課題の解決策として、業務の自動化や実験計画法、機械学習というキーワードが出てきました。

ここでは、そういったキーワードに対して、「なぜPythonなの？」について解説していきます。

シンプルかつ直感的なコード

Pythonは文法がシンプルで読み書きしやすい言語です。
そのため、初学者でも短期間で実務に応用できるという強みがあります。

筆者もPythonを勉強し始めて2ヶ月で、実際の現場の定型作業を自動化するプログラムを自作しました。
もちろん、それまでプログラミングを触ったことはありませんでした。（筆者の勉強法はそのうち記事にします）

豊富なライブラリ群

初学者にはいきなり「ライブラリ」という耳慣れない言葉が出てきましたが、ゲームの「パワーアップアイテム」のようなものと考えることができます。

ゲームを進める中で、特定のアイテムを手に入れると簡単に敵を倒せたり、高くジャンプできたりしますよね。
それと同じように、ライブラリはPythonに新しい能力を与えるアイテムのような存在です。
　
Pythonには様々なライブラリがあるため、複雑な処理の自動化や高度なデータ解析が誰でも簡単にできるのです。

• Excel操作ライブラリ：
  Openpyxl、xlwingsでエクセル操作がPythonで可能に。エクセル作業の自動化に必須。
• データ解析ライブラリ：
  NumPy、Pandas、SciPyで数値計算やデータ加工、統計解析を効率的に実現可能。
• 可視化ツール：
  MatplotlibやSeabornで得られたデータをグラフや図表に分かりやすく表現可能。

他ツールとの比較

Pythonと他のプログラミング言語やツールとの比較をまとめました。

この比較から、筆者は自動化やデータサイエンス、マテリアルズ・インフォマティクスを実装したい化学研究者にはPython一択だと考えています。

• 汎用性：ExcelやMATLABと比べても幅広い用途（業務自動化）に対応可能。
• 拡張性：化学者向けの特定ライブラリ（例えばRDKit）が豊富。
• コスト効率：無料で利用可能なのに強力。

実際の活用例

業務自動化の事例

筆者の事例です。以下のような自動化により、年間数百時間の作業時間を削減しました。
この取り組みが評価されて、社内人事評価で最高評価を得ることもできました。

• ケース①：以下のエクセル及びファイル作業をワンクリックで可能に
  測定生データ整形 → 所定のフィッティング → 解析結果整理 → ファイルを所定場所に保存
• ケース②：以下の試薬在庫管理をワンクリックで可能に
  試薬管理システムにアクセス → 有効期限超過試薬をリスト化 → 試薬更新アラートをメール送信

機械学習による予測モデル

こちらは企業の成功例です。

いずれのケースでも開発期間の短縮にデータサイエンスやマテリアルズ・インフォマティクス（MI）と呼ばれる手法が貢献しています。

• ケース①　住友化学：
  　耐熱性ポリマーの開発において、組み合わせは100万通りと実験するには無謀な数の実験系で、「ベイズ最適化」という機械学習の手法を採用。
  
  　結果、たった4サイクル（実際の実験回数はわずか10〜20回）で性能向上を達成。
  
  
• ケース②　東レ：
  　これまでの経験や勘に頼る開発から、「自己組織化マップ」と「マルチスケールシミュレーション」を連携するMI手法に切り替えて、従来は長期間かかっていた新素材の開発を短期間で達成。

まとめ

化学の現場では、多くの定型作業に追われながら、短期間での開発が求められるため、Pythonの導入はもはや「選択」ではなく「必須」のツールといえます。

シンプルで扱いやすく、多彩なライブラリを持つPythonを活用することで、業務効率化だけでなく、実験の質そのものを向上させることができます。

本ブログでは、初学者向けにさらに具体的なPythonの使い方や、導入の手順、現場での活用例について詳しく解説していきますので、ぜひご期待ください。