先生と生徒の会話形式で理解しよう

生徒

「Pythonで辞書の中にさらに辞書が入っているデータを見たことがあります。あれはどうやって使うんですか？」

先生

「それはネスト構造の辞書、別名『入れ子辞書』と呼ばれるものです。複雑なデータを整理して扱うときに便利です。」

生徒

「どうやって値を取り出したり更新したりするんですか？」

先生

「では、まず基本的なネスト辞書の構造と操作方法から見ていきましょう！」

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1. ネスト構造（入れ子辞書）とは？

Python（パイソン）の辞書（dictionary）は「キー」と「値」のペアでデータを管理します。値の部分にさらに辞書を入れることができ、このような構造をネスト構造（入れ子構造）と呼びます。

例えば、人物情報をグループごとにまとめる場合は次のように書けます。


team = {
    "Aチーム": {
        "リーダー": "山田太郎",
        "メンバー数": 5
    },
    "Bチーム": {
        "リーダー": "鈴木花子",
        "メンバー数": 4
    }
}

2. ネスト辞書の値を取得する

ネスト辞書の値を取り出すには、キーを順番に指定します。


leader_a = team["Aチーム"]["リーダー"]
print(leader_a)


山田太郎

このように、外側の辞書のキーを指定し、その結果得られた辞書からさらにキーを指定します。

3. ネスト辞書の値を変更する

値を更新するときも、取得と同じようにキーを順番に指定します。


team["Bチーム"]["メンバー数"] = 6
print(team["Bチーム"])


{'リーダー': '鈴木花子', 'メンバー数': 6}

ネストの深さに関係なく、この方法で値を変更できます。

4. 新しいキーと値を追加する

ネスト辞書に新しい項目を追加することもできます。


team["Aチーム"]["サブリーダー"] = "佐藤次郎"
print(team["Aチーム"])


{'リーダー': '山田太郎', 'メンバー数': 5, 'サブリーダー': '佐藤次郎'}

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5. ネスト辞書をループで処理する

ネスト辞書をループ処理すると、外側のキーと中の辞書を一度に扱えます。


for team_name, info in team.items():
    print(f"{team_name}のリーダーは{info['リーダー']}で、メンバー数は{info['メンバー数']}人です。")


Aチームのリーダーは山田太郎で、メンバー数は5人です。
Bチームのリーダーは鈴木花子で、メンバー数は6人です。

items()を使うと、外側の辞書からキーと値（内側の辞書）を同時に取り出せます。

6. 深いネスト構造へのアクセスを安全に行う方法

ネスト構造が深い場合、途中のキーが存在しないとエラーになります。そのようなときはget()メソッドを使うと安全です。


sub_leader = team.get("Cチーム", {}).get("サブリーダー", "未設定")
print(sub_leader)


未設定

この方法なら、途中のキーがなくてもエラーにならず、デフォルト値を返してくれます。

7. ネスト辞書の実用例：JSONデータの処理

Web APIなどから取得するJSON（ジェイソン）データは、ネスト辞書として扱えることが多いです。


user_data = {
    "id": 101,
    "name": "Taro",
    "profile": {
        "age": 25,
        "city": "Tokyo"
    }
}
print(user_data["profile"]["city"])


Tokyo

このように、Pythonの辞書操作を覚えておくと、外部データの処理にも応用できます。

まとめ

Pythonという言語は、初心者でも扱いやすい柔軟なデータ構造が特徴です。その中でも辞書型は、ひとつの情報を「キー」と「値」で整理して管理できる便利な仕組みですが、さらにその値の中に別の辞書を含めることで、複雑な情報を整理しながら扱えるようになります。今回扱ったネスト構造の辞書は、現実のデータに近い形で管理できるため、プログラミングの実践的な場面でも頻繁に登場します。たとえば人物情報や部署ごとの設定、外部サービスから受け取るデータなど、多くの状況でネスト辞書が利用されています。今回の記事のように、値の取得や更新、項目の追加だけでなく、安全にアクセスする方法やループで効率よく処理する方法も押さえておくと、データを扱う幅が大きく広がります。

特にネスト辞書は「キーを順番にたどる」という考え方が重要で、慣れていないと少し複雑に感じるかもしれません。ですが、細かい部分をひとつずつ理解していくと、その構造は驚くほど直感的であり、Pythonの良さを実感できる要素のひとつでもあります。深い階層へアクセスする場合には、その途中に存在しないキーが含まれている可能性もあるため、get()メソッドを組み合わせて安全にアクセスできる書き方を身につけると、エラーの少ない堅実なコードに仕上げることができます。また、items()を使ったループ処理は、ネストされた辞書の構造を保ったまま要素を読み解くことができ、整理された見通しの良いコードを書く練習にも適しています。

実際の開発現場では、外部サービスから受け取ったJSONデータを辞書として扱い、そこから必要な情報を取り出して加工するという流れがよくあります。そのため、ネスト辞書を自在に扱えるようになることは、初心者から一歩進んで実務的なプログラミングへ近づくための大切なステップです。Pythonの辞書は柔軟性が高いので、慣れてくると深い階層でも迷うことなく扱えるようになります。そして複雑なデータ構造に触れるたびに、辞書の強力さがよりはっきりと見えてきます。

ここまで学んだ内容を振り返りながら、簡単に動作確認できるサンプルコードを以下にまとめておきます。今回触れたネスト構造の基本操作、値の取得や更新、ループ処理、安全なアクセス方法などを総合的に試せる構成にしてありますので、理解を深めたい方はぜひ手を動かしながら確認してみてください。小さなデータから練習を繰り返すことで、複雑な構造でも自然に扱えるようになります。

復習用サンプルコード


team = {
    "Aチーム": {
        "リーダー": "山田太郎",
        "メンバー数": 5
    },
    "Bチーム": {
        "リーダー": "鈴木花子",
        "メンバー数": 4
    }
}

# 値の更新
team["Aチーム"]["メンバー数"] = 6

# 新しい項目の追加
team["Aチーム"]["サブリーダー"] = "佐藤次郎"

# ループ処理
for name, info in team.items():
    print(f"{name}のリーダーは{info['リーダー']}で、メンバー数は{info['メンバー数']}人です。")

# 安全なアクセス
sub = team.get("Cチーム", {}).get("サブリーダー", "未設定")
print(sub)

先生と生徒の振り返り会話

生徒：ネスト辞書って難しそうに感じていましたが、実際に触れてみると構造がはっきりしていて意外と扱いやすいですね。

先生：そうなんです。キーを順番に辿るという考え方さえ掴めれば、深い階層でも迷わず取り扱えるようになりますよ。

生徒：値の取得だけでなく、追加や更新も同じ書き方でできるので、統一感があって覚えやすかったです。

先生：辞書はPythonでも特に柔軟なデータ構造ですから、慣れることでデータ処理がぐっと楽になりますね。

生徒：get()で安全にアクセスできるのも便利でした。キーがないとエラーになりがちなので助かります。

先生：その通りです。安全に扱う書き方を覚えておくと、実践的なプログラムでも安心して使えるようになりますよ。

生徒：JSONを扱う場面でそのまま応用できるのも嬉しいです。これなら実務でも役立てられそうです。

先生：ぜひ今回覚えた内容をいろいろな場面で試して、自分の力として積み重ねていってください。