05_実践開発（スクレイピング・データ分析・生成AI活用） 第5章：実践開発（スクレイピング・データ分析・生成AI活用）
現代のPython開発において最も需要が高まっているのが、「Webからのデータ自動収集」「データの前処理と可視化」「LLM（生成AI）を活用したインテリジェントなアプリ構築」の3分野です。本章では、実務で即使えるパイプラインの構築手法をソー...
05_実践開発（スクレイピング・データ分析・生成AI活用）
05_実践開発（スクレイピング・データ分析・生成AI活用） 5-1. Webスクレイピングと業務自動化（RPA） 5-1. Webスクレイピングと業務自動化（RPA）
静的HTMLの解析（requests + BeautifulSoup4）サーバーから返されるHTMLテキストを直接解析する最も軽量なスクレイピング手法です。Pythonimport timeimport requestsfrom bs4 i...
5-2. データ分析・ダッシュボード作成の実務 5-2. データ分析・ダッシュボード作成の実務
実際のビジネス現場や個人開発で収集するデータは、そのままでは分析に使えない「散らかった状態（ノイズ、欠損値、表記ゆれ）」であることがほとんどです。また、集計した結果を関係者やユーザーに分かりやすく共有するためには、インタラクティブなWebダ...
5-3. 生成AI（LLM）API連携アプリケーション開発 5-3. 生成AI（LLM）API連携アプリケーション開発
主要LLM API（OpenAI / Gemini）の利用法各AIベンダーのPython SDKを利用し、プログラムから推論結果を取得します。Python# Google Gemini API の例import google.generat...
５章まとめ まとめ
本章では、スクレイピングによる自動収集から、pandas・Streamlit によるダッシュボード構築、そして最新の生成AI APIとRAGを組み合わせた高度なAIアプリ構築までを実践的に解説しました。Pythonの強力なエコシステムを組み...