【Python】ValueErrorとは？初心者でもわかるエラー原因と対処方法を解説

プログラミング言語•2025/2/17

はじめに

Pythonで開発を始めると、ValueError というエラーに出会うことがあります。
このエラーは、渡された値が無効な場合に起こるという特徴がありますが、初心者の方だとどのように対処すれば良いのか分からずに戸惑うかもしれません。

実際のところ、ValueErrorは意外な場面で発生しやすいです。
ちょっとした数値変換のミスやリストの要素操作など、初心者だけでなく経験のある方でも、予期せず遭遇してしまうことがあります。

そこでこの記事では、ValueErrorの原因と対処方法を初心者向けにわかりやすくまとめました。
コード例や実務での活用シーンとあわせて解説しますので、ぜひチェックしてみてください。

この記事を読むとわかること

ValueError が起こる代表的なパターン
コード例 を使ったエラー発生のメカニズム
エラーの回避方法 と 例外処理 の基本
実務での開発シーンを踏まえた 注意点

ここから先は、初心者の方でも理解しやすいようにシンプルな言葉で説明していきます。
専門用語にはなるべく簡単な補足を入れますので、落ち着いて読み進めてみてください。

Python valueerrorとは何か

PythonのValueError は、プログラムに渡された値が想定している型や範囲ではない場合に起こります。
具体的には、数値だと思っていた変数の中身が文字列になっているなどのケースが考えられます。

例えば、文字列を整数に変換するときに文字列が数字以外を含んでいると、Pythonはその変換ができずにValueErrorを発生させます。
数値変換以外にも、リストやタプルなどの要素アクセスで不適切な値が指定されるときにも起こりやすいです。

もしValueErrorが発生した場合は、コード内で 「どこで」「どんな値が」 使われているのかをしっかり確認しましょう。
初心者の方によくあるのは、ユーザーから入力されたデータを直接変換しようとして、思わぬ文字列が混ざっているパターンです。

厳密には、Pythonにはタイプ（型）に関連するエラーとして TypeError も存在しますが、ValueErrorは「型そのものは正しいが、その値が問題」という場合に主に見られます。
このようなエラーの性質を理解しておくと、トラブルシューティングがしやすくなるのではないでしょうか。

ValueErrorが発生する典型的なケース

数値変換で起こるValueError

Pythonで文字列を数値に変換する場合は、int() や float() といった組み込み関数を使います。
ところが、変換の対象が数字として無効な場合はValueErrorが発生します。


# これはValueErrorを引き起こす例です
value_str = "abc"  # 数字として認識できない文字列
num = int(value_str)  # ここでValueErrorが発生

こういったケースでは、文字列が本当に数字であるかどうかをチェックする仕組みを入れることが大切です。
具体的には、正規表現を使ったり、文字列の中身を1文字ずつ確認したりする方法が考えられます。

リストやタプルへの誤った値の挿入

リストやタプルなどのデータ構造において、予期せぬ値が存在するとValueErrorを引き起こす場合があります。
例えば、数値のみを想定して計算を行う処理の中に文字列が混ざっているケースなどです。


data_list = [10, 20, "xyz", 40]

total = 0
for item in data_list:
    # ここでint()変換すると"xyz"の部分でValueErrorが発生する
    total += int(item)

この例では、リスト内の要素が混合しているため、そのまま数値演算を行うとエラーになる可能性があります。
データの前処理や型チェックの段階で、ValueErrorを防止する工夫が重要です。

ValueErrorを回避する方法

バリデーションで値を検証する

ValueErrorを避けるためには、値が正しいかどうかを 受け取る前 に確認することが大切です。
データが外部から入力される場合、とくにユーザー入力や外部APIのレスポンスを扱うときは、値が想定している形式かどうかをしっかり検証しましょう。

例えば、ユーザーが数値を入力するフォームを用意しているときは、コード側でもチェック機能を追加します。
もし文字列が混ざっていたら、「数値を入力してください」とエラーを返すように実装できます。

このようなチェックをコードに組み込むと、ValueErrorが発生する前に問題を見つけられます。
初心者の方は少し面倒だと感じるかもしれませんが、後で出てくるエラー原因の切り分けが非常に楽になるでしょう。

try-except構文で例外処理を行う

バリデーションを入れることは重要ですが、どうしてもValueErrorが起こりうる場面は存在します。
そのような場合には、try-except 構文を使ってエラーを捕捉し、適切な対処を行うのがPythonの基本です。


value_str = "100a"

try:
    num_value = int(value_str)
    print("変換結果:", num_value)
except ValueError:
    print("値が数値として無効なため、変換できません。")

このコード例では、int(value_str) の部分でValueErrorが発生した場合、except ValueError: に処理が移ります。
エラーが起こったときにどのような対応をするのかを、あらかじめ決めておくと安心です。

代表的なコード例

条件付きでValueErrorを回避する

次の例は、ユーザー入力が正しい数値かどうかをチェックしてから計算する方法です。
これによって、ValueErrorが起こる可能性を最小限に抑えます。


def safe_division(value1, value2):
    # それぞれ文字列かもしれないので、事前にチェック
    if not (value1.isdigit() and value2.isdigit()):
        print("数値が無効です。計算を中止します。")
        return

    # 入力が数値だけなら、ここでint()に変換してもエラーは起きにくい
    num1 = int(value1)
    num2 = int(value2)

    if num2 == 0:
        print("0で割り算はできません。")
        return

    result = num1 / num2
    print("計算結果:", result)

# 正しい数値の場合
safe_division("24", "8")  # => 計算結果: 3.0

# 無効な数値の場合
safe_division("24a", "8")  # => 数値が無効です。計算を中止します。

# 0による割り算
safe_division("24", "0")  # => 0で割り算はできません。

ここでは isdigit() というメソッドで、文字列が数字のみで構成されているか確認しています。
無効な値が来たら早めに処理を中止し、エラーメッセージを出すことで、ValueErrorが表面化するのを防いでいます。

複数の例外を扱う場合

実務では、ValueErrorだけでなく、TypeErrorやZeroDivisionErrorなどさまざまなエラーを同時に扱うことがあります。
次のように複数のexceptブロックを並べる方法もよく使われます。


def convert_and_divide(val1, val2):
    try:
        # ここでValueErrorやTypeErrorが起こりうる
        num1 = int(val1)
        num2 = int(val2)

        # ここでZeroDivisionErrorが起こりうる
        result = num1 / num2
        print("割り算結果:", result)

    except ValueError:
        print("変換エラー: 数値として認識できません。")
    except ZeroDivisionError:
        print("0による割り算はできません。")
    except TypeError:
        print("型が不適切です。演算できません。")

convert_and_divide("100", "25")   # 正常に計算される
convert_and_divide("100a", "25")  # ValueError
convert_and_divide("100", "0")    # ZeroDivisionError
convert_and_divide(None, 10)      # TypeError

ValueErrorを特定のエラーとして捉え、それぞれのエラーで異なる処理を記述すると、問題の原因を見つけやすくなります。
実際のプロジェクトでも、ロギングを利用してエラーを記録しておくと後から分析する際にとても役立つでしょう。

実務での活用シーンと注意点

Pythonを使った実務では、ValueErrorは意外と日常的に登場します。
とくに、Webアプリケーションの開発やデータ処理の現場で、外部から取り込む情報が大量にある場合には注意が必要です。

たとえば、フォーム入力やCSVファイルの読み込み、外部APIのレスポンスを受け取る際など、いずれも値に対して期待できないデータが混ざることがあります。
こういった不正なデータが原因で、ValueErrorが発生することは珍しくありません。

開発を進めていると、プログラムのどの部分でValueErrorが起こっているのかが分からなくなるケースがあります。
あらかじめ try-except を使い、さらにエラーメッセージをわかりやすくしておくと、保守・運用がしやすくなります。

ValueErrorとTypeErrorの区別をあいまいにしてしまうと、根本原因を見落とす可能性が高まります。
エラーの種類ごとに対処方法が変わることを理解しておくと、あとからソースコードを読み返したときに困りにくくなるでしょう。

入力やデータを厳格に管理するほど、ValueErrorを未然に防ぐことができます。
ただし、エラーが起こるのをすべて阻止するのは現実的に難しいので、例外処理と組み合わせて柔軟に対応することが実務でのポイントです。

まとめ

ここまで、Python ValueError の原因や対処方法を中心に解説してきました。
数値変換における変換エラーや、リストへの予期しない値の挿入など、初心者でも遭遇しやすいケースがいくつも存在します。

ValueErrorが発生してしまったら、まずは該当箇所が「どんな値を想定していたのか」を振り返ってみてください。
そして、バリデーションやtry-exceptを活用することで、安全にプログラムを動かすことができます。

エラーを無理に放置すると、後々の大きな障害につながりかねません。
しっかり原因を見極めて、適切な対処方法を身につけることが大切です。

実際の開発現場でも、ValueErrorへの対応は避けて通れません。
ぜひ今回の内容を参考にして、エラーに強いPythonプログラムを作れるようになってみてください。