Python初心者必見！よくあるエラー10選と解決方法まとめ

「また赤い文字が出た…」「なんでエラーが出るの？」「もうPythonをやめたい…」

Pythonを始めたばかりの頃、この絶望的な気持ちになったことはありませんか？実は、多くのプログラマーが通る道なのです。エラーメッセージを見ただけで心が折れそうになるのは、決してあなただけではありません。

でも安心してください。エラーは敵ではなく、あなたの味方なのです。エラーメッセージは、コンピューターがあなたに「ここを直せば動くよ！」と親切に教えてくれているメッセージなのです。

この記事では、Python初心者が99%の確率で遭遇する代表的なエラー10選を厳選し、それぞれの原因と解決方法を分かりやすく解説します。この記事を読み終える頃には、エラーメッセージを見ても慌てることなく、冷静に対処できるようになっているはずです。

なぜPython初心者はエラーに悩まされるのか？

プログラミング学習の最大の壁は「エラーとの戦い」です。統計によると、プログラミング初心者の約70%がエラーの解決に時間を費やし、そのうち30%が挫折してしまうと言われています。

しかし、エラーを理解することで、あなたのPythonスキルは飛躍的に向上します。なぜなら、エラーの原因を理解することで、Pythonの仕組みそのものを深く学べるからです。

それでは、実際によくあるエラーを見ていきましょう。

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【第1位】SyntaxError: invalid syntax – 文法エラー

このエラーが出る理由

print("Hello World"

発生頻度: ★★★★★ (ほぼ全員が経験)

SyntaxErrorは、Pythonの文法ルールに違反しているときに発生します。上記の例では、括弧の閉じ忘れが原因です。

主な原因

1. 括弧の閉じ忘れ – ()、[]、{}
2. コロン(:)の付け忘れ – if文、for文、関数定義
3. インデントの誤り – スペースとタブの混在
4. クォートの閉じ忘れ – "や'

解決方法

# ❌ エラーのコード
print("Hello World"

# ✅ 正しいコード
print("Hello World")

# ❌ エラーのコード
if x > 10
    print("大きい")

# ✅ 正しいコード
if x > 10:
    print("大きい")

予防策

• エディタのシンタックスハイライト機能を使用する
• 括弧の対応を確認する習慣をつける
• コードを書いたらすぐに実行して確認する

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【第2位】NameError: name ‘variable’ is not defined – 未定義変数エラー

このエラーが出る理由

print(messege)  # messegeは定義されていない

発生頻度: ★★★★★ (初心者の90%が経験)

NameErrorは、存在しない変数や関数を使おうとしたときに発生します。変数名のスペルミスや、変数を定義する前に使用することが主な原因です。

主な原因

1. 変数名のスペルミス
2. 変数を定義する前に使用
3. スコープの問題 – 関数内外での変数の扱い
4. importの忘れ – モジュールの読み込み忘れ

解決方法

# ❌ エラーのコード
print(messege)

# ✅ 正しいコード（変数を先に定義）
message = "Hello World"
print(message)

# ❌ エラーのコード
print(math.sqrt(16))

# ✅ 正しいコード（モジュールをimport）
import math
print(math.sqrt(16))

予防策

• 変数名の一貫性を保つ
• 使用前に必ず定義する
• IDEのオートコンプリート機能を活用する

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【第3位】IndentationError: expected an indented block – インデントエラー

このエラーが出る理由

if x > 10:
print("大きい")  # インデントが足りない

発生頻度: ★★★★☆ (特に初心者)

Pythonはインデント（字下げ）でコードブロックを識別します。他の言語と異なり、{}ではなくインデントで構造を表現するため、初心者が戸惑いやすいポイントです。

主な原因

1. インデントの不足 – if文、for文、関数定義後
2. インデントの不統一 – スペース数の違い
3. スペースとタブの混在
4. 不要なインデント – 通常の文での字下げ

解決方法

# ❌ エラーのコード
if x > 10:
print("大きい")

# ✅ 正しいコード
if x > 10:
    print("大きい")  # 4スペースのインデント

# ❌ エラーのコード（インデント不統一）
def my_function():
    x = 1
        y = 2  # インデントが深すぎる

# ✅ 正しいコード
def my_function():
    x = 1
    y = 2  # 同じレベルのインデント

予防策

• エディタでインデントを可視化する
• 4スペースまたは1タブで統一する
• 自動インデント機能を使用する

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【第4位】TypeError: unsupported operand type(s) – 型エラー

このエラーが出る理由

result = "5" + 3  # 文字列と数値の足し算

発生頻度: ★★★★☆ (データ型の理解不足)

TypeErrorは、異なるデータ型同士で適切でない操作を行おうとしたときに発生します。Pythonは動的型付け言語ですが、型の混在には厳格です。

主な原因

1. 文字列と数値の演算
2. リストと文字列の演算
3. None型との演算
4. 関数の引数の型違い

解決方法

# ❌ エラーのコード
result = "5" + 3

# ✅ 正しいコード（型変換）
result = int("5") + 3
# または
result = "5" + str(3)

# ❌ エラーのコード
my_list = [1, 2, 3]
result = my_list + "4"

# ✅ 正しいコード
my_list = [1, 2, 3]
result = my_list + [4]

予防策

• type()関数で型を確認する習慣をつける
• 型変換関数を活用する – int(), str(), float()
• 変数の型を意識してコードを書く

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【第5位】IndexError: list index out of range – インデックス範囲外エラー

このエラーが出る理由

my_list = [1, 2, 3]
print(my_list[3])  # インデックス3は存在しない

発生頻度: ★★★★☆ (リスト操作時)

IndexErrorは、存在しないインデックスにアクセスしようとしたときに発生します。Pythonのインデックスは0から始まることを忘れがちです。

主な原因

1. インデックスの範囲外アクセス
2. 空のリストへのアクセス
3. ループでの範囲指定ミス
4. 負のインデックスの誤用

解決方法

# ❌ エラーのコード
my_list = [1, 2, 3]
print(my_list[3])

# ✅ 正しいコード
my_list = [1, 2, 3]
print(my_list[2])  # 最後の要素は[2]

# ❌ エラーのコード
for i in range(len(my_list) + 1):
    print(my_list[i])

# ✅ 正しいコード
for i in range(len(my_list)):
    print(my_list[i])

予防策

• len()関数で長さを確認する
• 範囲チェックを行う
• try-except文で例外処理を行う

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【第6位】KeyError: ‘key’ – 辞書のキーエラー

このエラーが出る理由

my_dict = {"name": "田中", "age": 25}
print(my_dict["address"])  # "address"キーは存在しない

発生頻度: ★★★☆☆ (辞書使用時)

KeyErrorは、辞書に存在しないキーにアクセスしようとしたときに発生します。APIレスポンスの処理などでよく遭遇します。

主な原因

1. キー名のスペルミス
2. 存在しないキーへのアクセス
3. 動的に生成されるキーの取り扱い
4. 大文字小文字の区別

解決方法

# ❌ エラーのコード
my_dict = {"name": "田中", "age": 25}
print(my_dict["address"])

# ✅ 正しいコード（get()メソッド使用）
my_dict = {"name": "田中", "age": 25}
print(my_dict.get("address", "住所不明"))

# ✅ 正しいコード（事前チェック）
if "address" in my_dict:
    print(my_dict["address"])
else:
    print("住所が登録されていません")

予防策

• keys()メソッドでキーの存在確認
• get()メソッドでデフォルト値指定
• in演算子での事前チェック

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【第7位】ValueError: invalid literal for int() – 値エラー

このエラーが出る理由

number = int("abc")  # "abc"は数値に変換できない

発生頻度: ★★★☆☆ (型変換時)

ValueErrorは、適切な値ではない引数を関数に渡したときに発生します。特に文字列を数値に変換する際によく起こります。

主な原因

1. 文字列の数値変換失敗
2. 空文字列の変換
3. ユーザー入力の検証不足
4. ファイルデータの想定外の値

解決方法

# ❌ エラーのコード
user_input = "abc"
number = int(user_input)

# ✅ 正しいコード（例外処理）
user_input = "abc"
try:
    number = int(user_input)
    print(number)
except ValueError:
    print("数値を入力してください")

# ✅ 正しいコード（事前チェック）
user_input = "123"
if user_input.isdigit():
    number = int(user_input)
else:
    print("数値ではありません")

予防策

• isdigit()メソッドで数値チェック
• try-except文での例外処理
• ユーザー入力の妥当性検証

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【第8位】AttributeError: ‘type’ object has no attribute – 属性エラー

このエラーが出る理由

my_string = "Hello"
my_string.append("World")  # 文字列にappendメソッドはない

発生頻度: ★★★☆☆ (メソッド使用時)

AttributeErrorは、オブジェクトに存在しない属性やメソッドにアクセスしようとしたときに発生します。データ型ごとに使用できるメソッドが異なることが原因です。

主な原因

1. データ型の混同 – リストと文字列のメソッド
2. None型オブジェクトへのアクセス
3. モジュールの属性間違い
4. カスタムクラスの属性不足

解決方法

# ❌ エラーのコード
my_string = "Hello"
my_string.append("World")

# ✅ 正しいコード
my_string = "Hello"
my_string = my_string + "World"
# または
my_list = ["Hello"]
my_list.append("World")

# ❌ エラーのコード
result = None
print(result.upper())

# ✅ 正しいコード
result = None
if result is not None:
    print(result.upper())

予防策

• dir()関数で利用可能な属性確認
• 公式ドキュメントでメソッド確認
• None チェックの習慣化

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【第9位】ImportError / ModuleNotFoundError – インポートエラー

このエラーが出る理由

import numpy  # numpyがインストールされていない

発生頻度: ★★★☆☆ (外部ライブラリ使用時)

ImportErrorやModuleNotFoundErrorは、必要なモジュールが見つからないときに発生します。特に外部ライブラリを使用する際によく遭遇します。

主な原因

1. モジュールの未インストール
2. モジュール名のスペルミス
3. パッケージの破損
4. 仮想環境の問題

解決方法

# ❌ エラーの状況
# ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'

# ✅ 解決方法（モジュールインストール）
pip install numpy

# ❌ エラーのコード
import numpyy  # スペルミス

# ✅ 正しいコード
import numpy

予防策

• requirements.txtでパッケージ管理
• 仮想環境の適切な使用
• pip listで確認

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【第10位】ZeroDivisionError: division by zero – ゼロ除算エラー

このエラーが出る理由

result = 10 / 0  # ゼロで割り算はできない

発生頻度: ★★☆☆☆ (計算処理時)

ZeroDivisionErrorは、数値をゼロで割ろうとしたときに発生します。数学的に不可能な操作のため、エラーが発生します。

主な原因

1. 直接的なゼロ除算
2. 変数がゼロになる場合の未考慮
3. ユーザー入力でのゼロ値
4. ループ処理での計算ミス

解決方法

# ❌ エラーのコード
dividend = 10
divisor = 0
result = dividend / divisor

# ✅ 正しいコード（事前チェック）
dividend = 10
divisor = 0
if divisor != 0:
    result = dividend / divisor
else:
    print("ゼロで割ることはできません")

# ✅ 正しいコード（例外処理）
try:
    result = dividend / divisor
except ZeroDivisionError:
    print("ゼロ除算エラーが発生しました")
    result = 0

予防策

• 除数のゼロチェック
• try-except文での例外処理
• 入力値の妥当性検証

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エラーデバッグのプロテクニック

1. エラーメッセージを恐れない

エラーメッセージはあなたの味方です。赤い文字に怯えず、しっかりと読みましょう。

2. 最後の行から読む

Pythonのエラーメッセージは最後の行が最も重要です。エラーの種類と原因が明記されています。

3. 行番号を確認

エラーメッセージには行番号が表示されます。まずはその行を確認しましょう。

4. 小さく分けて実行

複雑なコードでエラーが出たら、小さく分けて実行し、どの部分でエラーが発生するかを特定しましょう。

5. print()でデバッグ

変数の値をprint()で確認することで、想定外の値が入っていないかチェックできます。

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まとめ：エラーは成長の機会

この記事では、Python初心者が遭遇する代表的なエラー10選とその解決方法を詳しく解説しました。

重要なポイント：

• エラーは敵ではなく、コードを改善するための貴重な情報
• エラーメッセージをしっかり読む習慣をつける
• 基本的なエラーパターンを覚えておく
• 予防策を実践して、エラーを未然に防ぐ

プログラミングは「エラーとの戦い」と言われることもありますが、実際は「エラーとの対話」です。エラーメッセージを理解し、適切に対処することで、あなたのPythonスキルは確実に向上していきます。

最初は難しく感じるかもしれませんが、これらのエラーパターンを覚えておけば、99%のエラーは解決できるようになります。

今日からできること：

1. エラーが出ても慌てずに、まずはエラーメッセージを読む
2. この記事をブックマークして、エラーに遭遇したときの参考にする
3. 実際にコードを書いて、エラーを体験してみる

あなたのPythonライフが、この記事によって少しでも楽になることを願っています。エラーに負けず、楽しいプログラミングライフを送ってください！

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