Pythonで業務を効率化・自動化しよう【プログラミング未経験でも大丈夫】

マルチタスクの女性(薄緑) Python
スポンサーリンク
スポンサーリンク

「この単調な作業、何とかならないかなぁ…。」

「プログラミング未経験でも出来るのかな?」

「Pythonで具体的に何が自動化できるの?」

上記の疑問にお答えします。

日々の単調な作業、繰り返しのルーチンに疑問を感じたことはありませんか?

「仕事に優劣はない」とよく言われますが、実際には「本当にこの作業、私がやる意味があるのだろうか?」と思う瞬間があります。時間を費やしても、成果や満足感が伴わない作業に、心からのモチベーションを感じるのは難しいですよね。

そこで、あなたの代わりに退屈なルーチンワークを引き受ける救世主が「Python」です。

このプログラミング言語が、あなたの仕事を劇的に変えるかもしれません。

この記事では、具体的に次のことを解説します。

  • 業務効率化の基本:「ムリ・ムダ・ムラ」の理解
  • 業務効率化におけるPythonの役割
  • Pythonで自動化できること
  • Pythonを使用した業務効率化の実践ガイド
  • Pythonによる業務効率化の課題とその解決策
  • Pythonによる業務効率化のおすすめ教材

 

「偉そうに語るおまえは誰やねん。」と思われるので、私のことも少し紹介させてください。

たいらーのプロフィール

  • 文系四大出身。ソフトウェア開発の経験はなしですが、IT業界に身を置いています。
  • 開発者やユーザーとのパイプ役など、業務にプログラミングスキルを活かす。
  • Pythonは独学で習得。スクレイピングや作業の自動化などに勤しんでいます。

 

この記事では、Pythonを使ってどのように日常の業務を効率化できるのかを示します。

具体的な効果がイメージできたら、ぜひ挑戦してみてください。理想は全体最適化ですが、まずは身近なところから始めてみましょう。

 

1.業務効率化の基本:「ムリ・ムダ・ムラ」を理解しよう

業務効率化は、ビジネスの生産性を高める鍵です。ここでは、その基本概念「ムリ・ムダ・ムラ」を簡単に解説します。

ムリ:能力を超える負荷(例:期限内に不可能な量の仕事を抱える。)
ムダ:不要な工程(例:形骸化した会議や無駄な手続き。)
ムラ:業務の偏り(例:年末の忙しさによる生産性の変動。)

これらを改善することで、以下のメリットがあります。

  • 企業のコスト削減
  • 社員の業務負担、およびストレスの軽減
  • 顧客満足度の向上

 

業務効率化は、社員のモチベーション向上やパフォーマンスの向上にも繋がり、結果的に企業の売上やブランドイメージの向上に貢献します。

次回は、Pythonを使った具体的な業務効率化の方法についてご紹介します。まずは、自社の「ムリ・ムダ・ムラ」を洗い出してみましょう。

 

2.業務効率化におけるPythonの役割

業務効率化には多くの方法がありますが、Pythonはその中でも特に強力なツールです。

では、なぜPythonが業務効率化に適しているのでしょうか。

 

Pythonの特徴

  • コンパイルが不要
  • オープンソースである
  • 開発環境が主要OSに対応

Pythonは、コンパイルという、プログラムを実行する前に特別な準備が必要ないので、:即座にプログラムを実行できます。

また、誰でも無料で使えるのでプログラミング言語です。

Windows、Mac、Linuxなど、主要なOSで利用できるので、ご自身が使っているパソコンでPythonを使うことができます。

Pythonについては、『Pythonのメリットとデメリット【将来性についても解説】』で詳しく解説しているので、気になる方はご覧ください。

 

Pythonのビジネスへの応用

Pythonは、以下のビジネスツールに対応する豊富なライブラリ(様々な機能をひとまとめにしたもの)を持っています。

ツール主なライブラリ
WordPython-docx
ExcelOpenPyXL
PowerPointPython-pptx
PDFPDFMiner、pdf2docx
メールsmtplib、imaplib
ブラウザSelenium、BeautifulSoup

これらのライブラリを活用することで、日常の繰り返し作業を自動化し、効率を大幅に向上させることができます。

また、開発に必要な機能を一からつく必要がなくなるので、効率よく開発を進めることができます。

 

Pythonの学習のしやすさ

Pythonは、「読みやすく、効率のよいコードを簡単に書けるようにする。」というプログラムの思想を反映してつくられたため、文法がシンプルで可読性の高いプログラミング言語です。

そのため、プログラミング未経験者でも理解しやすく、関連する書籍やWebサイトも多く情報収集しやすいため、初心者にとって学習ハードルの低いプログラミング言語だといえます。

 

【結論】Pythonで業務効率化しよう!

Pythonは、その多様なライブラリと学習のしやすさから、ビジネスにおける業務効率化に最適な言語です。

Pythonを学ぶことで、業務の自動化や効率化を実現し、ビジネスの生産性を高めることができます。

 

3.Pythonで自動化できること

ここからは、Pythonで具体的に何が自動化できるかを解説します。

Pythonを使えば、次のアプリケーションを自動化することができます。

・Word
・Excel
・PowerPoint
・PDF
・メール
・ブラウザ

 

・Word

PythonでWordを扱う場合、python-docxというライブラリを使用します。

python-docxを使えば次のようなWordの操作を自動化することができます。

  • 文書の新規作成
  • 文書の読み込み
  • 文書の保存
  • 文章作成やスタイル設定
  • 表の値の変更、スタイル設定
  • 図の追加、サイズ変更

など

 

例えば、他のファイルに転記する作業が自動化できそうですね。

 

・Excel

PythonでExcelを扱う場合、OpenPyXLというライブラリを使用します。

Excelを操作するライブラリは、他にもいくつかありますが、OpenPyXLがよく使われています。

OpenPyXLを使えば次のようなExcelの操作を自動化することができます。

  • ワークブックの新規作成
  • ワークブックの読み込み
  • ワークブックの保存
  • シートの新規作成、読み書き
  • セル編集
  • 画像の挿入

など

 

Excelで自動化といえば、VBAとマクロが有名ですが、このOpenPyXLでも同じように、データ集計などを自動化することができます。

また、OpenPyXLは他のツールと連携して自動化することもできるので、アイデアはふくらむかもしれません。例えば、前出のWordのpython-docxと一緒に使うことで、ExcelのデータをWordに入力するなど、ツールを横断して自動化することができます。

 

・PowerPoint

PythonでPowerPointを扱う場合、python-pptxというライブラリを使用します。

python-pptxを使えば次のようなPowerPointの操作を自動化することができます。

  • プレゼンテーションの新規作成
  • プレゼンテーションの読み込み
  • プレゼンテーションの保存
  • スライドの追加
  • テキストボックスの追加と編集
  • 図形の追加と編集

など

 

定例会などで使用する資料なんかは、数字や報告内容だけ更新することが多いと思います。

根拠となる数字をExcelやCSVなどで集計しているなら、そのデータを転記するなどの単純作業は自動化できそうです。

 

・PDF

PythonでPDFを扱う場合、PDFMinerやpdf2docxというライブラリを使用します。

PDFMinerは、PDFのテキスト抽出するためのライブラリです。このライブラリを使えばテキストの抽出作業や転記作業が自動化できます。

pdf2docxは、PDFをWordに変換するためのライブラリです。このライブラリを使えば、たとえ大量のPDFであっても、プログラムするだけで複数のWordに変換することができます。

 

 

・メール

Pythonでメールを扱う場合、smtplibやimaplibというライブラリを使用します。

それぞれメールサーバーに接続して、次のような操作を自動化することができます。

・メール作成
・メール送信
・メール受信

 

特定のメールアドレスに定型文を返信している場合など、自動化ができそうです。

 

・ブラウザ

Pythonでブラウザを扱う場合、SeleniumやBeautifulSoupというライブラリを使用します。

Seleniumを使えば次のようなブラウザの操作を自動化することができます。

・ログイン
・クリック
・フィールドへのテキスト入力
・フォームの送信
など

 

よくWeb開発界隈では、開発中や実装後に行われるテストの自動化に使われます。

人が付き切りでやる必要がないので、長時間、昼夜問わずテストすることができます。

BeautifulSoupは、Webサイトの掲載情報を収集、加工するときに使用されるライブラリです。

このWebサイトからデータを取得、加工する技術のことをWebスクレイピングといいます。

大量のデータを集め、分析する市場調査やマーケティングなどで役立ちます。

 

 

4.Pythonを活用した業務効率化の実践ガイド

Pythonで業務効率化を進めるためには、次のことが必要です。

ここからは、Pythonでの効率化の実際の手順について、具体的な内容を紹介します。

  1. 業務の全体像を把握
  2. 自動化できる業務を特定
  3. Pythonの習得
  4. Pythonでコーディング
  5. 業務への導入と運用

 

1.業務の全体像を把握

Pythonを使った業務効率化には、まず業務の全体像を把握することが重要です。

次の方法で業務の全体像を把握しましょう。

  • フローチャートやマインドマップを使用して業務プロセスを可視化
  • 業務の時間、コスト、ボトルネックを分析
  • 売上データや在庫データなどの収集と分析

 

2.自動化できる業務を特定

業務の全体像が把握できたら、自動化できる業務を特定します。

例としては、次のようなことが自動化に向いています。

  • 反復作業やデータ処理が多い業務
  • 社内の情報共有やナレッジ管理のデジタル化

自動化に向いている/向いていないは、企業や業務によっても違いがあるので、費用対効果を考えつつ、丁寧に検討しましょう。

 

3.Pythonの習得

ご自身や社内でチームを立ち上げて取り組む場合、Pythonの習得が必要になります。

プログラミング初心者であれば、まずPythonの基礎から取り組むことになります。

具体的には、次のことを身につけます。

Pythonの概要/文法/文字列/変数/四則演算/データ型/条件分岐/ループ処理/リスト/辞書/関数/クラス/例外処理

 

上記のようなPythonの基礎が身についたら、自動化したい業務にあわせてライブラリの学習も進めましょう。

初めのうちは、どう取り組めばわからないことが多いと思います。

独学を検討されている方には、『Pythonの独学ロードマップ【独学方法の経験談有り】』で学習のロードマップが参考になると思いますので、ぜひご覧ください。

 

4.Pythonでコーディング

必要な文法とライブラリをマスターしたら、次のステップは自動化プログラムの開発です。

あなたが学んだ文法とライブラリに関する知識を活かし、自動化したい業務を具体的なプログラムに落とし込んでみましょう。

ここで、重要なのはプログラムのテストです。

プログラムを実際の業務に適用する前に、必ずテストを行いましょう。これは、プログラムが意図した通りに機能するかを確認し、もし問題があれば修正するために不可欠です。

テストを怠ると、データの損失や業務への悪影響など、予期せぬトラブルに直面するリスクがあります。

プログラムが正確に動作することを確認し、安心して業務に導入できるようにするために、テストは絶対に行ってください。

 

5.業務への導入と運用

プログラムのテストが無事に完了し、業務での使用が可能と判断されたら、実際の業務に取り入れてみましょう。

最初は小規模なプロジェクトや部分的な業務から始めるのがおすすめです。

導入初期はスムーズに進むこともありますが、運用を続ける中で予期せぬ問題が発生することもあります。

そのため、定期的にプログラムの運用状況をチェックし、問題が見つかったら迅速にコードの更新や修正を行い、エラーに対応することが重要です。

また、テクノロジーは日々進化しています。

使用しているプログラムが時代遅れにならないよう、最新の技術動向に目を光らせ、必要に応じてプログラムのアップデートやメンテナンスを行いましょう。

これにより、プログラムの効率性と安全性を維持し、長期的な業務効率化を実現できます。

 

Pythonを使った業務効率化は、計画的に進めることが成功の鍵です。

各ステップを丁寧に実行し、業務の自動化を実現しましょう。

 

5.Pythonによる業務効率化の課題とその解決策

業務効率化を目指すPythonの導入は、いくつかの課題を伴います。

これらの課題を理解し、適切に対処することが重要です。

  • 学習コスト(導入コスト)
  • メンテナンス

 

・学習コスト(導入コスト)

Pythonを使った業務効率化を自社の人材で行う場合、学習と育成には一定のコストがかかります。社内での研修や教材購入など、スキルアップには投資が必要です。

もう一つの選択肢は、外部からPythonに精通した技術者を採用することです。

しかし、この方法も採用プロセスにかかる費用や、新しい従業員の給与といった追加コストを考慮する必要があります。

個人レベルでの学習についても、同じことが言えます。

独学でPythonを学ぶ場合、教材の費用は抑えられるかもしれませんが、学習には多くの時間を要します。

例えば、プログラミング未経験者がPythonの基礎を身につけるだけで、200~300時間は必要とされています。実践レベルに達するには、さらに多くの時間が必要です。

そのため、Pythonの学習や導入は計画的に進めることが重要です。

「費用対効果を意識する」ということが鍵となります。先行事例を参考にしたり、投資した費用が将来どれだけの効果をもたらすかを見積もることが大切です。

全社的な取り組みとして、もし自社がIT分野に詳しくない場合は、外部の専門家に協力を求めるのも一つの方法です。

初期投資は必要ですが、専門家に依頼することで、失敗のリスクを減らし、効率的な導入が期待できます。

 

・メンテナンス

Pythonによる業務効率化を行う際に、メンテナンスが問題となることがあります。

具体的には次のような点が挙げられます。

  • コードの保守性
  • バージョン管理
  • パッケージ管理

 

・コードの保守性

Pythonで書かれたプログラムは、その高い可読性とコンパクトなコードで知られています。これにより、プログラムの理解とメンテナンスが容易になります。

ただし、複数の開発者が同じコードに取り組む場合、異なるスタイルやアプローチが混在することで、コードの可読性が低下し、結果として保守性が損なわれることがあります。

これは、チーム内でコーディング規約を統一することで対処できます。

さらに、Pythonは動的型付け言語であり、変数の型がコード上で明示されていないことが多いです。これは、後からコードを修正する際に、型に関連するエラーや不具合が発生するリスクを高めます。

この問題に対処するためには、型ヒントやドキュメントの充実、適切なテストの実施が有効です。

 

・バージョン管理

Pythonは定期的にアップデートされ、新機能が追加されることが多いです。そのため、プロジェクトにおけるPythonのバージョン管理は非常に重要です。

プロジェクトによっては、古いバージョンのPythonが使用されていることがあります。

新しい機能を利用するためには、Pythonのバージョンをアップデートする必要があります。しかし、このアップデートには慎重に取り組む必要があります。

なぜなら、バージョンを更新することで、既存のプログラムが正しく動作しなくなる可能性があるからです。

バージョンアップを行う際には、まずは小規模なテスト環境でアップデートを試し、既存のプログラムとの互換性を確認することが重要です。

問題が発見された場合は、それを修正するか、プロジェクトの要件に合わせて適切なバージョンに留めておく必要があります。

 

・パッケージ管理

Pythonの大きな利点の一つは、その豊富なパッケージにより、プログラム開発が容易になることです。これらのパッケージを活用することで、開発時間を短縮し、より複雑な機能も簡単に実装できます。

ただし、パッケージ管理には注意が必要です。

異なるパッケージ間でバージョンが競合すると、プログラムが正常に動作しなくなることがあります。また、新しいパッケージを追加する際には、セキュリティリスクが伴うこともあります。

Pythonを使用した業務効率化では、これらのメンテナンスの側面を考慮することが重要です。

パッケージの競合を避けるためには、環境ごとに依存関係を管理するツール(例:virtualenvやDocker)の利用が効果的です。

セキュリティリスクに対しては、定期的なセキュリティチェックとアップデートが必要です。

また、プロジェクトの進行に伴い、使用しているパッケージとそのバージョン、変更履歴を明確に記録するドキュメンテーションの作成も、長期的なメンテナンスには不可欠です。

 

6.Pythonによる業務効率化のおすすめ教材

最後に、Pythonによる業務効率化を進めるにあたって、おすすめの教材を紹介します。

  • 独学で身につけるPython〜基礎編〜【業務効率化・自動化で残業を無くそう!】
  • 爆速で5つのPython Webアプリを開発
  • umano-ie.com(本サイト)

 

独学で身につけるPython〜基礎編〜【業務効率化・自動化で残業を無くそう!】

業務効率のためにPythonの学習を始めてみようかなという方には、『独学で身につけるPython〜基礎編〜【業務効率化・自動化で残業を無くそう!】 icon』は最適のコンテンツです。

項目内容
コース概要Pythonの基礎知識からExcelやブラウザ操作の自動化などが学べる。
講師安井 亮平
こんな人におすすめ・プログラミング未経験者でPythonに興味がある方
・Pythonを習得してビジネス活用したい方

この講座では、Pythonの基礎知識を習得し、ビジネス活用のとっかかりを学ぶことができます。

プログラミング未経験者を対象としているため、挫折しないようプログラミングの基礎や環境構築方法についても解説されています。

業務効率化については、よく使われるExcelとブラウザ操作の自動化など、受講者自身が転用しやすいような題材が選ばれています。

講師の安井さんは、独学でプログラミングスキルを習得されており、その経験を活かされて、講義は初心者にも分かりやすい内容となっています。

質問やレビューにも真摯に対応されているのも印象的です。

 

爆速で5つのPython Webアプリを開発

Pythonの基礎知識があることが前提になりますが、『爆速で5つのPython Webアプリを開発 icon』はPythonによる業務効率化の知見を広げてくれます。

項目内容
コース概要PythonによるWebアプリケーションの実装を短期間で学べる。
講師今西 航平
こんな人におすすめ・Pythonの基礎学習を終え、何か作ってみたい方
・Webアプリケーション開発に興味のある方

この講座では、Webアプリケーションの実装を短期間で学ぶことができます。

株価可視化アプリや音声生成アプリなど5つのアプリの実装をとおして、APIの扱い方やエラー解決などを実践的に学べる内容になっています。

APIの活用方法が身につくので、ご自身が使われている業務用アプリとの連携など、新たな改善のアイデアを生むきっかけとなるでしょう。

 

・umano-ie.com(本サイト)

手前みそですが、本サイトでも業務効率化に生かすことのできる記事をいくつか用意しています。

  • スクレイピング
  • デスクトップアプリ作成
  • ブラウザ操作自動化

 

スクレイピングとは、Webサイトを巡回して情報を取得し、その情報を加工して新たな情報を生成するためのプログラムです。

スクレイピングのやり方&学習方法教えます【プログラミング未経験からできる】』は、スクレイピングの習得に必要なことを、これからPythonを学ぶ方でも分かるようにまとめています。

具体的には、Beautiful SoupやPandasといったライブラリを使用した、スクレイピングの基礎を解説しています。

スクレイピングのやり方&学習方法教えます【プログラミング未経験からできる】
仕事のデータ分析に役立つWebスクレイピングを解説しています。Pythonによるスクレイピングのやり方や学習方法を初心者目線で説明しているので、今からスクレイピングを始める方は必読です。

 

デスクトップアプリ作成なら、『【Python】デスクトップアプリの作り方(GUI実装とexe化)』をおすすめします。

デスクトップアプリには、GUIの実装が欠かせないのですが、この記事ではGUIのライブラリである「tkinter」の他にPySimpleGUIについても解説しています。

サンプルコードも公開しているので、GUIの実装からexe化までを一通り学びたい方はご覧ください。

【Python】デスクトップアプリの作り方(GUI実装とexe化)
Pythonでデスクトップアプリの作る方法を解説。GUI実装は「Tkinter」と「PySimpleGUI」、exe化は「pyinstaller」と「ex_freexe」などライブラリについても解説。

 

ブラウザ操作の自動化は、データ入力や定期的なレポート作成などの作業に役立ちます。そんなブラウザ操作の自動化は、『PythonとSeleniumを使ったWebブラウザ操作の自動化【インストールから実践まで】』で学ぶことができます。

Teamsのメッセージ送信を例にPythonとSeleniumでの実装の仕方を解説しています。

PythonとSeleniumを使ったWebブラウザ操作の自動化【インストールから実践まで】
PythonとSeleniumでWebブラウザの操作を簡単に自動化。初心者向けにインストールから実践的な使い方まで詳しく解説し、日々の繰り返し作業を効率化。Webスクレイピングや自動テストにも最適です。

 

7.まとめ

Pythonを活用した業務の効率化と自動化についてご紹介しました。

Pythonがビジネスシーンでいかに有用であるか、その概要をお伝えできたと思います。

特に、Excelなどのビジネスツールを操作するためのライブラリが豊富にあるため、アイデア次第でさまざまな自動化や効率化が実現可能です。

また、Pythonは学習しやすいプログラミング言語としても知られていますので、ぜひこの機会に挑戦してみてください。

職場での日々のルーチンワークを見直し、より効率的で生産的な方法へと改善していくことができるでしょう。

 

ご清聴ありがとうございました。