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Python × Excel 業務効率化シリーズ #1 ─毎日の定型作業を"3つの魔法"で自動化しよう！

KOH

こんにちは！今回は、Excel業務の自動化についてお話しします。「プログラミング」と聞くと難しそう...と思われる方も多いと思いますが、実は私たちが普段行っているExcel作業と同じ考え方でできるんです！

なぜ今、Excel業務の自動化なのか？

みなさんは、こんな経験はありませんか？

  • 毎日同じような単純作業に追われている

  • 大量のデータ処理でミスが心配

  • 「作業時間を短縮したい」けど方法が分からない

実は、これらの悩みは「Pythonによる自動化」で解決できます！

自動化の基本は「3つの魔法」

プログラミングの世界では、複雑な作業も3つの基本的な「魔法」で実現できます。

1️⃣ 第一の魔法：順次処理（順番に作業を進める魔法）

🌟 例えば...営業部の田中さんの場合

田中さんは毎日こんな作業をしています：

  1. 売上データのExcelを開く

  2. 各商品の消費税を計算

  3. 新しいファイルとして保存

これを自動化すると...たったこれだけ！

import pandas as pd

# Excelを開く（普段マウスでクリックしている作業）
売上データ = pd.read_excel('4月売上データ.xlsx')

# 消費税計算（普段の計算作業）
売上データ['税込金額'] = 売上データ['売上金額'] * 1.1

# 保存（普段の保存作業）
売上データ.to_excel('4月売上データ_税込.xlsx')

2️⃣ 第二の魔法：選択処理（条件で作業を変える魔法）

🌟 例えば...経理部の鈴木さんの場合

鈴木さんはお客様の売上金額によって対応を変えています：

  • 100万円以上 → 大口顧客として特別対応

  • 50万円以上 → 中規模顧客として通常対応

  • それ以下 → 小規模顧客として簡易対応

これを自動化すると...

def 顧客区分判定(売上金額):
    if 売上金額 >= 1000000:
        return '大口顧客'
    elif 売上金額 >= 500000:
        return '中規模顧客'
    else:
        return '小規模顧客'

# お客様ごとに自動で判定
顧客データ['顧客区分'] = 顧客データ['売上金額'].apply(顧客区分判定)

3️⃣ 第三の魔法：反復処理（同じ作業を繰り返す魔法）

🌟 例えば...営業企画部の佐藤さんの場合

佐藤さんは毎月末にこんな作業を：

  • 全支店の売上ファイルをチェック

  • それぞれの合計と平均を計算

  • 結果をまとめる

これを自動化すると...

def 支店売上集計():
    # すべての支店のファイルを自動で処理
    for ファイル in glob.glob('支店売上_*.xlsx'):
        データ = pd.read_excel(ファイル)
        
        # 自動で集計
        合計 = データ['売上金額'].sum()
        平均 = データ['売上金額'].mean()
        
        # 結果を保存
        集計結果 = pd.DataFrame({
            '売上合計': [合計],
            '売上平均': [平均]
        })
        集計結果.to_excel(f'{ファイル}_集計.xlsx')

🎯 自動化で得られる4つの魔法の効果

⚡️ 作業時間の劇的短縮

  • 1時間→数分へ

  • 空いた時間で価値の高い業務へ

🛡️ ミスのない正確な処理

  • 人間の入力ミスをゼロに

  • 計算間違いの心配なし

📊 完璧な一貫性

  • 誰が実行しても同じ結果

  • 品質の標準化が実現

🔄 簡単な再現性

  • 過去の作業を正確に再現

  • 作業手順の可視化

さいごに：自動化への第一歩

「プログラミングは難しそう...」

そう思われた方も多いのではないでしょうか？でも、実は普段のExcel作業と同じ考え方でできるんです。

最初の一歩として、自分の定型作業を3つの魔法に分解してみましょう：

  1. どんな順番で作業しているか？（順次処理）

  2. どんな場合分けをしているか？（選択処理）

  3. どんな作業を繰り返しているか？（反復処理）

この整理ができれば、もうあなたはプログラミング的思考の入り口に立っています！

🎯 選択・反復処理で使える「演算子の技」

📊 比較演算子：データを比べる技

Excelでフィルターをかけるように、Pythonでも様々な条件でデータを比較できます。

よく使う比較演算子

# 等しい（=）
if 部署 == '営業部':
    print('営業部のデータです')

# 等しくない（≠）
if 支払状態 != '完了':
    print('未払いがあります')

# より大きい（>）
if 売上金額 > 1000000:
    print('目標達成！')

# より小さい（<）
if 在庫数 < 100:
    print('発注が必要です')

# 以上（≧）
if 取引年数 >= 5:
    print('優良顧客です')

# 以下（≦）
if 欠品率 <= 0.01:
    print('品質基準クリア')

🔄 論理演算子：条件を組み合わせる技

複数の条件を組み合わせて、より詳細な条件分岐ができます。

よく使う論理演算子

# かつ（AND）
if 売上金額 >= 1000000 and 取引回数 >= 10:
    print('VIP顧客です')

# または（OR）
if 支払遅延 == True or 与信スコア < 60:
    print('要注意先です')

# ではない（NOT）
if not 入金確認:
    print('入金が確認できていません')

💡 実践例：条件を組み合わせた顧客分析

def 顧客ステータス判定(顧客データ):
    # 取引金額と取引回数の条件を組み合わせる
    if 顧客データ['年間取引金額'] >= 10000000 and 顧客データ['取引回数'] >= 12:
        return 'プレミアム顧客'
    elif (顧客データ['年間取引金額'] >= 5000000 or 顧客データ['取引回数'] >= 6) and not 顧客データ['支払遅延あり']:
        return 'ゴールド顧客'
    else:
        return 'レギュラー顧客'

# 全顧客データに適用
顧客リスト['ステータス'] = 顧客リスト.apply(顧客ステータス判定, axis=1)

✨ 演算子を使いこなすコツ

  1. シンプルに始める

    • 最初は単純な条件から

    • 徐々に条件を追加していく

  2. 条件の優先順位を意識

    • 重要な条件を先に

    • 例外処理は後に

  3. テストを忘れずに

    • 極端なケースでも動くか確認

    • 予期しない入力値にも対応

次回は、実際のライブラリについて、より具体的にお話ししていきます。「いいね」「フォロー」をお願いします。

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