C#エンジニアがPythonを3ヶ月使ったら、C#に戻れなくなった話

はじめに

はじめまして。DIVE IN株式会社でエンジニアをしている森です。
C#とTypeScriptをメインに5年ほど開発をしてきましたが、現在はDIVE INでCursorを活用したAI駆動開発を日々実践しています。

前回のおさらい

前回の記事（【DIVE IN Tech Blog #1】C#エンジニアが、CursorでPythonを書き始めたら想像以上にスムーズだった話）では、C#5年のキャリアを持つ私が、DIVE IN入社直後にPythonを書くことになった話を書きました。

「AIに書いてもらって、読んで覚える」という学習スタイルで、思っていたよりずっとスムーズに実務コードが書けるようになった、という内容でした。

今回はその続きです。

あれから3ヶ月。

いつの間にか、Pythonの方がC#より先に手が動くようになっていました。

最初のきっかけは「スクリプト」だった

Pythonにはまり始めたのは、Lambda関数の実装よりも、ちょっとしたスクリプト作業がきっかけでした。

「このデータ、一括で変換したいな」
「ファイルをまとめて処理したい」

そういうちょっとした作業を、Pythonでサクッと書けることに気づいたんです。

C#でも書けないことはないですが、コンソールアプリを作って、プロジェクト設定して…という手順を踏む必要があります。

Pythonだと、ファイル1つ作って、数行書けば動く。

この「始める際のハードルの低さ」が、最初にじわじわ効いてきました。

<!-- 画像挿入ポイント：CursorでPythonスクリプトをサクッと書いている画面のスクリーンショット -->

コードが「短い」というのは、思った以上に快適だった

C#に慣れていると、Pythonのコードを最初に見たとき「なんか物足りない」と感じます。

型もない。セミコロンもない。`{}`もない。

でも実際に書いていくと、これが圧倒的に快適でした。

例えば、リストの中身を条件で絞り込むとき。

C#だとLINQを使ってこう書くところを、

// C#
var result = items.Where(x => x > 10).ToList();

Pythonだとリスト内包表記で1行です。

# Python
result = [x for x in items if x > 10]

最初は「こんな書き方でいいの？」と思いましたが、慣れるとC#の書き方の方が冗長に感じてくる。

「意図をそのままコードにできる」感覚が、Pythonにはあります。

ライブラリの豊富さに、素直に驚いた

C#でもNuGetでパッケージは使えますが、Pythonの世界のライブラリの量と種類は別次元でした。

特に感じたのは、AI・データ処理系の充実度です。

Gemini API、OpenAI、pandas、boto3（AWS SDK）。

「やりたいこと」を検索すると、ほぼ必ずライブラリが存在している。

DIVE INではGemini APIを使った機能開発に関わっているのですが、Pythonでのサンプルコードや情報量が圧倒的に多く、「まずPythonで試す」が自然な選択になっていきました。

C#で同じことをやろうとすると、情報が少なくて手が止まる場面が増える。

気づいたら「新しいことを試すならPython」が自分の中での標準になっていました。

<!-- 画像挿入ポイント：Gemini APIやboto3などのライブラリを使っているコードや、pip installの様子など -->

「使いやすさ」の正体は、摩擦の少なさだと思う

3ヶ月使って感じたPythonの「使いやすさ」を一言で言うなら、摩擦が少ないということです。

書き始めるまでのハードルが低い。
コードが短くて読みやすい。
試したいことに対応するライブラリが必ずある。

C#は「ちゃんとしたシステムを作る」ための言語として今でも信頼しています。型安全で、大規模開発に向いていて、Visual Studioのサポートも強い。

ただ「ちょっと試したい」「とにかく動くものを作りたい」という場面では、Pythonの方が圧倒的に速い。

この使い分けの感覚が身についてから、開発の選択肢が増えた気がしています。

まとめ

「C#に戻れなくなった」というタイトルをつけましたが、正確には「C#の出番が変わった」という感覚に近いかもしれません。

大規模な設計や型安全性が必要な場面 → C#
スクリプト・AI連携・素早く試したい場面 → Python

この使い分けが自然にできるようになったことが、3ヶ月で一番大きな変化でした。

そしてこの変化は、Cursorがなければ起きていなかったと思っています。
「まず動かしてみる」サイクルが速くなったことで、Pythonに触れる機会が格段に増えた。

新しい言語を習得するより先に、CursorやClaude Codeといった生成AIツールとの向き合い方を覚えた方が早いかもしれない。

「新しい言語、いつかやろう」と思いながら踏み出せていない方がいたら、AIを相棒にすれば思っている何倍も速く形になります。私がそうでした。

私がこれを実現できたのは、DIVE INという環境があったからだと思っています。AIを当たり前のように使いながら、実務で新しい技術に挑戦できる場所。
同じように「新しいことにチャレンジしたい」と感じているエンジニアがいれば、ぜひ一緒に働きましょう。

次回は 「Python 歴3ヶ月で AI 機能を実装した話──Cursor がいたから言えた Yes」 を書く予定です。

実際にGemini API × Pythonで機能を実装した体験をもとに、「AI開発って、思ったよりずっと始めやすい」という話を書きます。お楽しみに。

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