同じ処理を何度も書くのは非効率でバグの原因です。「関数」を使えば、一連の処理を再利用可能な「部品」としてまとめ、プログラムをクリーンで管理しやすくできます。これは、優れたプログラムの基本原則です。
一連の処理をひとまとめにし、名前を付けた「部品」です。材料となるデータ（引数）を渡すと、中の処理を実行し、結果（戻り値）を返します。
再利用性: コピペ不要で何度も呼び出せます。
可読性: 処理内容が名前で明確になります。
保守性: 修正が関数定義の1箇所で完了します。
defキーワードで関数を定義し、returnで結果を返します。定義した関数は、名前で呼び出し、引数を渡して実行します。
はじめに：コードを「部品化」する魔法、関数
皆さん、こんにちは。前回の講義では、if文とforループを学び、プログラムに「判断力」と「勤勉さ」を与える方法を身につけましたね。これで、複数の患者さんのデータを順番に処理し、条件に応じて異なる対応ができるようになりました。私たちのプログラムも、かなり賢くなってきた気がします。
しかし、ここで一つ、新たな課題が持ち上がります。もし、「BMIを計算して、その値から肥満度を判定する」という一連の処理を、プログラムのあちこちで何度も行う必要があったらどうでしょう？そのたびに、同じようなコードを何度もコピー＆ペーストするのは、面倒なだけでなく、もし後から計算式を少し修正したくなった場合に、全ての箇所を忘れずに直さなければならず、間違いやバグの温床になってしまいます。
これは、優れたプログラミングの原則である「DRY (Don’t Repeat Yourself – 同じことを繰り返すな)」に反してしまうんですね。
そこで登場するのが、一連の処理を一つの「部品」としてまとめ、それに名前を付けて、いつでも何度でも呼び出せるようにする仕組み、関数 (Function) です。関数は、プログラムを整理整頓し、再利用可能で、読みやすいものにするための、最も基本的で強力な道具の一つです。今回は、この関数の作り方と使い方を、医療現場で役立つ具体例と共に学んでいきましょう。
1. 関数とは？ 〜処理をまとめる「便利な道具箱」〜
関数とは、特定の仕事をするための一連のコードをひとまとめにした「便利な道具箱」のようなものです。
例えば、「BMIを計算する」という名前の道具箱を作っておけば、私たちは「身長」と「体重」という材料をその箱に入れるだけで、箱が自動的に中身を計算してくれて、「BMIの値」という完成品を返してくれます。私たちは、箱の中で具体的にどんな計算が行われているかを毎回気にする必要はありません。ただ、必要な材料を入れて、出てきた結果を使えば良いのです。
関数の概念図
+----------------------------------+
材料 (引数) --> | | --> 完成品 (戻り値)
| 関数という名の「道具箱」 |
| (中には一連の処理が書かれている) |
+----------------------------------+
なぜ関数を使うのでしょうか？ 主に3つの大きなメリットがあります。
- 再利用性 (Reusability): 一度作れば、同じ処理を何度でも呼び出せます。コピー＆ペーストはもう必要ありません。
- 可読性 (Readability):
calculate_bmi(weight, height)というコードは、複雑な計算式がそのまま書かれているよりも、何をしているかが一目で分かります。プログラムが物語のように読みやすくなります。 - 保守性 (Maintainability): もしBMIの計算ロジックを変更する必要が出た場合、修正箇所はその関数の中の一か所だけで済みます。これにより、修正漏れがなくなり、バグの発生を劇的に減らすことができます。
2. 関数の作り方と使い方
Pythonで関数を作るには、def（defineの略）というキーワードを使います。基本的な構造は以下の通りです。
def 関数名(引数1, 引数2, ...):
"""
この関数が何をするのかを説明する文章（Docstringと言います）。
"""
# このインデントされたブロック内に、関数が行う処理を書きます。
処理1
処理2
...
# return文で、関数の実行結果（完成品）を呼び出し元に返します。
return 戻り値
重要な用語:
- 定義 (Definition):
defを使って、関数の設計図を作ること。 - 呼び出し (Calling): 作った関数を、名前を使って実際に実行すること。
- 引数 (Argument/Parameter): 関数に渡す「材料」となるデータ。
- 戻り値 (Return Value): 関数が処理を終えて返す「結果」となるデータ。
returnがない場合、関数はNoneという「何もなし」を意味する値を返します。
Pythonコード例：簡単なBMI計算関数
では、身長と体重を受け取ってBMIを計算して返す、という簡単な関数を実際に作って使ってみましょう。
# --- 1. BMIを計算する関数を「定義」する ---
# defキーワードで、calculate_bmiという名前の関数を作り始めます。
# この関数は、weight_kg と height_m という2つの「引数」を受け取ります。
def calculate_bmi(weight_kg, height_m):
"""
体重(kg)と身長(m)からBMIを計算して返す関数。
"""
# BMIの計算式: 体重(kg) / (身長(m)の2乗)
# ** 2 は2乗を意味します。
bmi_value = weight_kg / (height_m ** 2)
# 計算したBMIの値を、この関数の結果として「戻り値」に設定します。
return bmi_value
# --- 2. 作成した関数を「呼び出し」てみる ---
# ある患者さんの体重と身長のデータを用意します。
patient_weight = 70.0 # kg
patient_height = 1.75 # m
# calculate_bmi関数を、具体的な値を引数として渡して呼び出します。
# 関数が返した値（戻り値）が、変数 calculated_bmi に代入されます。
calculated_bmi = calculate_bmi(weight_kg=patient_weight, height_m=patient_height)
# --- 3. 結果を表示する ---
# f-stringを使って、結果を分かりやすく表示します。
# :.2f は、小数点以下2桁まで表示するという書式指定です。
print(f"体重{patient_weight}kg, 身長{patient_height}m の患者さんのBMIは {calculated_bmi:.2f} です。")
# === ここから下が上記のprint文による実際の出力 ===
# 体重70.0kg, 身長1.75m の患者さんのBMIは 22.86 です。
3. 実践的な関数の設計 〜医療データで考える〜
関数の真価は、前回の講義で学んだif文やforループと組み合わせることで、さらに発揮されます。
Pythonコード例：BMIから肥満度を判定し、複数人を一括処理する
次に、先ほど作ったBMI計算関数を利用して、BMIの値から肥満度を判定し、さらに複数の患者さんに対してその処理をループで適用してみましょう。
# --- 1. BMIを計算する関数（再掲） ---
# この関数は、先ほど定義したものと同じです。部品として再利用します。
def calculate_bmi(weight_kg, height_m):
"""体重(kg)と身長(m)からBMIを計算して返す。"""
# 身長が0または負の値の場合のエラー処理を追加すると、より頑健になります。
if height_m <= 0:
return None # 計算できない場合はNoneを返す
return weight_kg / (height_m ** 2)
# --- 2. BMIの値から肥満度カテゴリを判定する新しい関数を定義 ---
def get_obesity_category(bmi):
"""BMIの値に基づいて、肥満度のカテゴリ（文字列）を返す関数。"""
# if-elif-else文を使って、条件に応じたカテゴリを判定します。
if bmi is None:
return "計算不能"
elif bmi < 18.5:
return "低体重"
elif bmi < 25.0:
return "普通体重"
elif bmi < 30.0:
return "肥満（1度）"
else:
return "肥満（2度以上）"
# --- 3. 複数の患者データ（辞書のリスト）を用意 ---
patient_data_list = [
{"id": "P001", "weight": 70.0, "height": 1.75},
{"id": "P002", "weight": 55.0, "height": 1.60},
{"id": "P003", "weight": 85.0, "height": 1.70},
{"id": "P004", "weight": 48.0, "height": 1.65}
]
# --- 4. forループと関数を組み合わせて、全患者を処理 ---
print("--- 全患者の肥満度チェック ---")
# リストから患者データを一人ずつ取り出してループします。
for patient in patient_data_list:
# 辞書からID、体重、身長を取り出します。
p_id = patient["id"]
p_weight = patient["weight"]
p_height = patient["height"]
# 1つ目の関数を呼び出してBMIを計算します。
bmi_result = calculate_bmi(p_weight, p_height)
# 2つ目の関数を呼び出して、計算したBMIからカテゴリを判定します。
category = get_obesity_category(bmi_result)
# 結果を分かりやすく表示します。
# bmi_resultがNoneでない場合のみ、数値をフォーマットして表示します。
if bmi_result is not None:
print(f"患者ID: {p_id}, BMI: {bmi_result:.2f}, 判定: {category}")
else:
print(f"患者ID: {p_id}, BMI: 計算不能, 判定: {category}")
# === ここから下が上記のprint文による実際の出力 ===
# --- 全患者の肥満度チェック ---
# 患者ID: P001, BMI: 22.86, 判定: 普通体重
# 患者ID: P002, BMI: 21.48, 判定: 普通体重
# 患者ID: P003, BMI: 29.41, 判定: 肥満（1度）
# 患者ID: P004, BMI: 17.63, 判定: 低体重
どうでしょうか。calculate_bmiとget_obesity_categoryという2つの「部品」を定義したことで、メインのforループの中身が非常にスッキリし、何をしているかが一目瞭然になりましたね。これが、関数を使ってプログラムを構造化する大きなメリットです。
4. まとめと次のステップへ
今回は、プログラムを整理整頓し、再利用可能にするための強力な道具、関数について学びました。
- 関数: 特定の処理をひとまとめにした「部品」。
def: 関数を「定義」するためのキーワード。- 引数: 関数に渡す「材料」。
return: 関数が返す「結果」。
この「処理を部品化する」という考え方は、プログラミングにおける最も重要な思考法の一つです。ご自身の研究で行う定型的な計算やデータ処理も、一度関数として定義しておけば、いつでも正確に、そして簡単に再利用できるようになります。
さて、関数を使って、コードの「部品」を作れるようになりました。しかし、データ（例えば患者さんの体重や身長）と、そのデータを扱う処理（calculate_bmi関数など）は、まだ別々の場所にあります。もし、「患者」という単位で、その患者さん自身が持つデータ（属性）と、その患者さんに対して行える操作（メソッド）を、一つの大きな「設計図」としてまとめられたら、もっと直感的で管理しやすそうだと思いませんか？
次回、「1.6：AI開発に欠かせないオブジェクト指向 ― クラスとインスタンスの基本」では、まさにそれを実現する、クラスとオブジェクト指向という、さらに一歩進んだプログラムの整理術について学んでいきます。
参考文献
- Python Software Foundation. Python 3.9.7 documentation – Defining Functions. [Internet]. 2021 [cited 2025 Jun 6]. Available from: https://docs.python.org/3/tutorial/controlflow.html#defining-functions
- Martin R. Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall; 2008. Chapter 3, Functions.
- Lutz M. Learning Python. 5th ed. Sebastopol, CA: O’Reilly Media; 2013. Part IV, Functions and Generators.
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