おらが町ブログ　こみつクリエイティブ: Go言語とPython、どっちが“分析・リサーチ向き”なのか本気で考えてみた

結論から言うと、「分析・リサーチそのもの」には圧倒的にPython有利、
「分析結果を高速でガチ運用したい」ならGoが光る、という棲み分けになります。

ブログっぽく整理してみますね。

タイトル

Go言語とPython、どっちが“分析・リサーチ向き”なのか本気で考えてみた

1. そもそも「分析・リサーチ向き」ってどういう意味？

ここでいう「分析・リサーチ」は、ざっくりこんな作業をイメージします。

WebやSNSからデータを集める（スクレイピング、API取得）
ExcelやCSV、ログファイルを読み込んで集計
グラフ化・可視化して傾向を見る
統計的に検定したり、機械学習モデルを試してみる
研究・企画のために、仮説を立ててデータで検証してみる

つまり、

「アイデアを思いついたときに、すばやくコードを書いて
データを触って、仮説をサッと検証する」

このスピード感に向いているかどうか、という観点で
GoとPythonを比べていきます。

2. Python：分析・リサーチ界の“標準語”

2-1. ライブラリの厚みが圧倒的

Pythonが分析・リサーチ向きと言われる最大の理由は、
ライブラリとコミュニティの厚さです。

代表的なものだけでも、こんな感じ：

数値計算：NumPy
データ分析：pandas
統計解析：statsmodels、SciPy
機械学習：scikit-learn
深層学習：PyTorch、TensorFlow など
可視化：matplotlib、seaborn、plotly
ノートブック環境：Jupyter Notebook / JupyterLab

「新しい分析手法を試したいな」と思ったら、
だいたい誰かが先にライブラリを作ってくれていて、
pip install するだけで試せてしまう、という世界観です。

2-2. 試行錯誤の速さ

Pythonはインタプリタ言語なので、

ちょっとコードを書いて実行
その場で結果を見て、また少し書き換え
ノートブックでメモしながら、仮説をバンバン試す

この「ぐりぐり触りながら考える」スタイルにかなり向いています。

研究者・データサイエンティストだけじゃなく、

個人投資家のチャート分析
ブロガーのアクセス解析
クリエイターのSNSデータ研究

みたいな用途でも、「とりあえずPythonに投げてみるか」が成立するのが強みです。

3. Go：高速＆堅牢な“システム構築”言語

3-1. Goの得意分野

Go言語は、Google発のコンパイル言語で、

高速な実行速度
シンプルな文法
強力な並行処理（goroutine, channel）
静的型付けでバグを早期に潰せる

といった特徴から、

Webサーバー
マイクロサービス
高負荷なバックエンドシステム
大量ログのストリーミング処理

などでよく使われています。

3-2. 分析・リサーチにGoは向いてないの？

「向いてない」と言い切るわけではありませんが、

データ分析用のライブラリは、Pythonに比べるとかなり少ない
- 数値計算：gonum など
- 機械学習：いくつかはあるが、まだニッチ
グラフ描画・統計解析・機械学習などを
一気通貫でこなすには、かなり工夫が必要

……というのが現状です。

ただし、Goが輝く場面もあって、

大量のサイトを高速スクレイピングする
並行処理でAPIからデータをガンガン集める
すでに完成した分析ロジックを、
「24時間365日落ちないサービス」として運用する

こういった“運用・インフラ寄り”の仕事にはものすごく強いです。

4. 観点別に比較してみる

4-1. ライブラリ・ツールの充実度

Python
- 分析・統計・機械学習・可視化・自然言語処理……
  欲しいものはたいてい揃っている。
- 論文で出た新しい手法も、まずPython実装が出がち。
Go
- 数値計算や機械学習のライブラリはあるものの、
  Pythonほどメジャーではない。
- 分析よりも、Webサーバー・ツール開発・インフラ構築向き。

👉 「分析・リサーチ」限定で見ると、Python圧勝。

4-2. 試行錯誤のしやすさ

Python
- REPL（対話モード）やJupyter Notebookで
  一行ずつ実行しながら試せる。
- 「とりあえず書いて動かしてみる」が簡単。
Go
- コンパイル言語なので、基本は
  - コードを書く
  - go run する
- 最近はPlaygroundやVSCode拡張で試しやすくなったとはいえ、
  Pythonほど“ノート感覚”ではない。

👉 アイデア検証・仮説の試行ではPythonが圧倒的にラク。

4-3. 実行速度・スケーラビリティ

Python
- 単体のスクリプトとしては、Goより遅いことが多い。
- ただし、NumPyなどは内部がC実装なので、
  数値計算のみならかなり速い。
- 重い処理はC/C++やRustに逃がす設計もよくある。
Go
- コンパイルされたバイナリが高速に動く。
- goroutineで数万単位の並行処理を回しやすい。
- バックエンドとして、大量リクエストを捌くAPIを作るのに◎

👉 「重い分析処理をサービスとして公開したい」ところでGoが生きる。

4-4. デプロイ・運用のしやすさ

Python
- ランタイムやライブラリのバージョン管理がやや面倒。
- 仮想環境（venv, condaなど）を正しく使わないと依存関係地獄に。
- ただし、最近はDockerなどで環境ごと固めるのが主流。
Go
- 単一バイナリにコンパイルできるのが超ラク。
- サーバーにアップロードして叩くだけ、みたいな運用がしやすい。

👉 本格運用フェーズでは、Goの気持ちよさが光る。

5. 結論：「分析・リサーチ」はPython、「プロダクト化」はGo

整理すると、

データを集める
結果を可視化して考える
統計や機械学習で仮説を検証する

といった “研究・分析そのもの” に向いているのは、

✅ Python

一方で、

膨大なリクエストを捌く分析API
並行処理でログやメトリクスをストリーミング処理するサービス
ツールとして配布するコマンドラインアプリ

など、**「分析ロジックを本番運用のシステムに組み込む」**段階では、

✅ Goも非常に強力な選択肢

になります。

6. ベストは“Python＋Go”の二刀流

実務でも個人開発でも、かなり王道なのがこのパターンです。

Pythonでリサーチ・分析
- pandasでデータ加工
- Jupyterでグラフを描きながら仮説検証
- scikit-learnなどでモデルを試す
うまくいったロジックだけを
- Goに書き直して、
- 高速なWeb APIやバッチ処理として本番運用

こうすると、

アイデア段階 → 試行錯誤の速さ重視（Python）
実用段階 → スピード＆安定性重視（Go）

という、両方の世界の良いとこ取りができます。

7. これから学ぶなら、どっちを先にやる？

「分析・リサーチ」が主目的なら：

まずは Pythonから入る のが圧倒的におすすめです。
- データ分析、AI、機械学習、Webスクレイピング……
  なんでも揃っているので、学んだ分だけすぐ遊べる・稼げる領域。

「将来的に高速なサーバー・ツールも書きたい」なら：

Pythonで分析の基礎を掴んだあと、
Goを2言語目として追加する と、かなり強いです。
- バックエンド
- 分析バッチ
- CLIツール
  など、仕事の守備範囲が一気に広がります。

まとめ

分析・リサーチそのものに向いているのは、
➤ Pythonがほぼ一択レベルで強い
Goは
➤ 「分析結果を、高速で安定したサービスとして運営したい」
フェーズで真価を発揮
ベストは
➤ 「Pythonで考え、Goで本番運用」 という二刀流

という結論になります。

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2025年11月27日木曜日