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】

「Pythonで業務効率化ができるって聞くけど、なぜPythonなの？」

「私が担当している、この単調な作業、何とかならないかなぁ…。」

「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。

日々の業務に潜む、単調な作業や繰り返し作業は、Pythonを使って効率化することができます。

「仕事に優劣はない。」とは、よく耳にしますが、実際に担当する人は、「これ、私がやる必要あるのかな。」と感じながら、とりあえず作業。

当然、モヤモヤする仕事にモチベーションが湧くはずがありません。

そんな誰もやりたがらないルーチンワークなら、Pythonに任せましょう。

この記事では、Pythonによる業務効率化について、具体的に次のことを解説します。

• そもそも業務効率化とは
• 業務効率化・自動化になぜPythonなのか
• Pythonによる業務効率化に必要なこと
• Pythonによる業務効率化の課題
• 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。

この記事を書いている私は、プログラミング歴は約６年で、一応ＩＴ業界に身を置いています。

本職での開発経験はありませんが、今でもPythonやWeb系のプログラミングを勉強しつつ、プログラミングスキルを活かして仕事の効率化を図ったり、ゲームをつくったりしています。

この記事を読んで、効果がイメージできたものがあれば取り組んでみてください。

理想は、全体最適化することですが、難しければ身近なところか始めてみましょう。

１．業務効率化とは

Pythonによる業務効率化を説明する前に、「そもそも業務効率化って何だっけ？」と思われた方に向けて、業務効率化について整理しておきます。

業務効率化とは、簡単にいうと、「業務プロセスのムリ・ムダ・ムラをなくすこと。」です。

分かるような分らんような話だと思うので、それぞれ、ざっくりと説明します。

・業務における「ムリ」

業務における「ムリ」とは、「人や設備にかかる負荷が能力を超えた状態」のことです。

仕事量の見積もりが甘く、設定した期限が厳しくなり、締め切りに追われて作業している状態を想像してもらうと分かりやすいと思います。

・業務における「ムダ」

業務における「ムリ」とは、「不要な工程や業務にコストを払い、資源が有効活用できていない状態」のことです。

形骸化している会議や業務など、「なんでこれが必要なの？」と多くの人が感じながらも、誰も理由を説明できない業務が該当します。

・業務における「ムラ」

業務における「ムラ」とは、「時期や人によって業務の偏りがあり、生産性が一定でない状態」のことです。

期末や年末の職場をイメージしてもらうと分かりやすいかもしれません。

普段は平穏だった職場も、納品やら決算やら、特定の時期になると必要な業務が上積みされて、みんなヒイヒイいっている状況が該当します。

・業務効率化とは「ムリ」、「ムダ」、「ムラ」を改善すること

「ムリ」、「ムダ」、「ムラ」をまとめると、次のようになります。

業務効率化とは、これらをなくして業務を改善するということになります。

「ムリ」、「ムダ」、「ムラ」の改善は、社員や会社の双方にとってメリットは大きく、具体的には次のようなことが挙げられます。

社員が「単調で面白くない。」や「作業量が多くてつらい。」など、意欲が湧かないまま作業に取り組むことは、後回し、やり忘れ、入力ミスといった人的なミスを誘発しかねません。

業務効率化を進めることは、負担になっていた業務から社員を解放し、能力が発揮できる業務につける機会を増やすことができます。

結果的に社員のモチベーションやパフォーマンス向上につながります。

社員のモチベーションやパフォーマンス向上は、クレームが低減など、最終的には顧客満足度の上昇に結びつき、企業としても売上やブランドイメージの向上が期待できるのです。

業務効率化についての解説は以上です。

Pythonによる業務効率化に取り組む際には、まず、ご自身や組織の「ムリ」、「ムダ」、「ムラ」を洗い出しておきましょう。

２．業務効率化・自動化になぜPythonなのか

ここまで、そもそも論にお付き合いいただきました。

では、なぜ業務効率化にPythonなのか。その理由について解説していきます。

・Pythonとは？

まずは、Pythonとは何かについて、少し触れておきます。

Python（読み：パイソン）とは、1991年に登場した言語で、プログラミング言語の歴史なかでは比較的新しいプログラミング言語です。

特徴としては、次の３つがあります。

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、気軽に使えます。

また、誰でも無料で使えるオープンソースのプログラムであり、パソコンの種類に関係なく、自分が使っているパソコンでPythonを使うことができます。

これらの理由から、Pythonの人気は高く、開発者だけでなくプログラミング初心者にとっても、学ぶべきプログラミング言語として優れた選択肢となっています。

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。

・なぜPythonなのか

業務効率化・自動化になぜPythonを用いるのか。

理由は３つあります。

・主要OSに対応している

Pythonの開発環境はマルチプラットホームに対応しているので、主要なOSであるWindows、Mac、Linuxで使うことができます。

Windowsのパソコンを導入している企業が多いと思われますが、どのOSを使っているかに関わらずPythonを使うことができます。

・ビジネスツールに対応したライブラリが豊富

ライブラリとは、様々な機能をひとまとめにしたものです。Pythonにはたくさんのライブラリが用途に応じて準備されています。

ビジネスシーンで使われるツールとして、次のツールが挙げられると思いますが、それぞれ対応するPythonのライブラリが存在します。

具体的な説明はこの後しますが、ライブラリを使うことで、面倒な作業を自動化することが可能です。

また、ライブラリ使うことで、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。

・学習のハードルが低い

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。

以上のように、Pythonは代表的なビジネスツールのライブラリが揃っており、自動化に向いています。

また、導入や学習にかかる手間やコストも他の言語に比べ少ないので、内製やメンテナンスもしやすいです。

・Pythonで自動化できること

Pythonは、ビジネスで使用するアプリケーションと連携できることが強みであることを、先ほど取り上げました。

そこで、ここでは、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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

３．Pythonによる業務効率化に必要なこと

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する

Pythonを使った業務効率化には、多様なアプローチや手法があります。

ただし、業務の全体像を把握せずに行うと、本来の目的から外れた結果になるため、業務の全体像を把握することは、非常に重要です。

具体的な方法は３つあります。

・業務プロセスの可視化

業務プロセスを可視化することで、どのような業務があるか、それらの業務がどのような順番で実行されているか、またどの部署がどの業務を担当しているかといった情報が得られます。

フローチャートやマインドマップなどのツールを使って、業務プロセスを可視化することができます。

・業務の分析

業務の分析を行うことで、業務にかかっている時間やコスト、ボトルネックとなっている部分などが明らかになります。

業務の分析には、アンケート調査やインタビュー、タイムスタディーなどの手法を使うことができます。

・データの収集と分析

業務に関連するデータを収集し、分析することで、業務の全体像がより明確になります。

例えば、売上データや在庫データを分析することで、どの商品が売れ筋なのか、どの商品が在庫過剰なのかといった情報が得られます。

データの収集や分析には、Pythonを使ったデータ分析が有効です。

以上の方法を使うことで、業務の全体像を把握することができます。

業務の全体像を把握することで、どのような業務効率化が必要か、どのような手順で業務効率化を進めればよいかといったことが明確になります。

２．自動化できる業務を特定する

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。

Pythonに限らず、人手による反復作業、膨大なデータ処理などは、プログラミング向きの仕事です。

また、分散していた情報の統合と共有も向いている仕事です。

例えば社内のナレッジや業務フローをデジタルで見える化することで実現できます。

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。

上記のようなPythonの基礎が身についたら、Pythonのライブラリを学習しましょう。

以前にも少し触れましたが、ライブラリを利用することで、手軽に自動化プログラムを作成することができます。

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。

まだ学習方法を検討されている方は、こちらの『【Udemy／本／オンライン学習／スクール】特徴と費用を比較して最適な学習方法を選ぼう』を参考にしてみてください。

あなたに合った方法が見つかります。

４．Pythonで実際にコーディングする

Pythonの基礎的な文法を学習したら、次は自動化プログラムを作成します。

Pythonは、シンプルで扱いやすい言語であるため、自動化に必要な処理を実装することが容易です。

習得した文法やライブラリの知識をフル活用して、自動化したい業務を形にしてください。

ここで一つ注意してほしいことがあります。

プログラムを作成したら、必ずテストを行ってください。

ぶっつけ本番ほど怖いものはありません。

ちゃんと意図通りに動くか、プログラムの正確性を確認し、問題があれば修正しましょう。

扱っているデータが消える、壊れるなど、ご自身の仕事や他の業務に悪影響が出ないようにするためにも、テストは重要です。

５．業務に導入し、運用する

テストを終え、業務に耐えられそうであれば実際の業務で使用してみましょう。

大きな問題がなければ継続使用することになります。

ただ、導入後も全く問題がでないことはないので、運用状態を確認しつつ、問題が発覚したら、コードの更新や修正、エラー対応を行います。

時間経過とともに、当時の技術も古くなっていくので、情報収集を怠らず、定期的にメンテナンスしましょう。

４．Pythonによる業務効率化の課題

業務の効率化・自動化は素晴らしいことですが、課題がないわけではありません。

この課題を認識しつつ、Pythonによる業務効率化を行うか判断しましょう。

・学習コスト（導入コスト）

Pythonによる業務効率化を、自社の人材で対応する場合、人を育てるための学習コストがかかります。

外から技術者を採用する方法もありますが、この場合も、採用前の求人広告、採用後の人件費といった費用はかかります。

個人レベルで考えた場合も同様です。

仮に独学でPythonを身につける場合、教材の費用は安く抑えることができるかもしれませんが、時間というコストはそれなりに必要です。

例えば、プログラミング未経験がPythonの基礎部分を身につけるだけでも、200～300時間の学習が必要です。

自動化などの実践レベルに到達するためには、それ以上の学習時間が必要になります。

だからこそ、闇雲に進めることはおすすめしません。

つまるところ「費用対効果を意識しなさい。」ということになりますが、先行事例があれば参考にする、かけた費用が将来どのくらいで回収できるか見積もるくらいのことはしてから判断しましょう。

全社的な取り組みである場合、自社がITとは畑違いなら、外部に協力を求めるのも一つの手です。

この方法も、費用はかかりますが、専門にしているエキスパートにお願いしたほうが、失敗する確率を減らすことができます。

・メンテナンス性

Pythonによる業務効率化を行う際に、メンテナンス性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

Pythonによるプログラムは、可読性が高く、短いコードで書くことができます。

しかし、複数の開発者がコードを開発している場合、コードの可読性が損なわれ、保守性が低下することがあります。

また、Pythonは動的型付け言語であるため、変数の型が明示されていないため、後からコードを修正する際に不具合が発生する可能性があります。

・バージョン管理

Pythonは頻繁にアップデートが行われるため、バージョン管理が重要です。

プロジェクトによっては、古いバージョンのPythonを使用している場合があり、新しい機能を使いたい場合には、バージョンを上げる必要があります。

しかし、バージョンを上げたことによって、既存のプログラムが動作しなくなることがあるため、注意が必要です。

・パッケージ管理

Pythonは、豊富なパッケージを利用することで、プログラムの開発が容易になります。

しかし、パッケージのバージョンが競合し、プログラムが動作しなくなることがあります。

また、パッケージを追加した場合には、セキュリティリスクが生じることがあります。

以上のとおり、Pythonによる業務効率化にはメンテナンス性が問われます。

これらの問題に対して、適切な開発手法やツールの利用、適切なドキュメンテーションの作成などが必要です。

５．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。

・Pythonの自動化を本で学ぶ

Pythonの自動化を本でじっくり学びたい方は、『社会人がPythonで仕事を自動化するときに読むべき本・書籍【実践に役立つ】』をご覧ください。

紹介する本は、どれも様々なアプリケーションを連携する内容になっているので、Pythonの自動化について、ある程度体系的に学ぶことができます。

・おすすめする本が取り扱うアプリケーションと自動化（一例）

本で学習できる内容はもちろんのこと、特徴とおすすめ理由もまとめています。

ぜひご覧ください。

社会人がPythonで仕事を自動化するときに読むべき本・書籍【実践に役立つ】

職場やご自身の仕事を自動化しようとしている方に向けて、役立つ本を紹介しています。実務に役立つように、事例が掲載されているなど実践的な本を３冊お伝えします。

umano-ie.com

2022.06.20

・Pythonの自動化を動画で学ぶ

本での学習に苦手意識がある方は、動画で学びましょう。

Pythonの自動化を動画で学ぶなら、『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！】』がおすすめです。

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。

仕事のために、プログラミングを始めてみようかなという方には、最適のコンテンツだと思います。

・Pythonのスクレイピングを学ぶ

Webスクレイピングとは、Webサイト上の情報を抽出・整形・解析する技術のことです。

上手く活用すれば、データの収集から解析まで自動化することも可能です。

仕事でデータの収集や解析をされている方には、非常に役に立つと思います。

そんなスクレイピングの学習教材としておすすめするのは、『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】』です。

自分のサイトで恐縮ですが、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。

umano-ie.com

2023.04.02

・Pythonのデスクトップアプリ作成を学ぶ

Pythonで作成したプログラムを配布するためには、デスクトップアプリを作成する必要があります。

個人だけでなく、部署内などで活用したいときに、デスクトップアプリの作成方法を知っておくと便利です。

これまた本サイトで恐縮ですが、『【Python】デスクトップアプリの作り方（GUI実装とexe化）』を教材としておすすめします。

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。

umano-ie.com

2023.01.16

６．まとめ

以上、Pythonを使った業務の効率化・自動化について解説しました。

Pythonが、ビジネスシーンにおいて有用であることがお分かり頂けたと思います。

Excelなどビジネスツールを操作できるライブラリが充実しているので、アイデア次第で自動化や効率化が可能です。

学習しやすいプログラミング言語でもあるので、ぜひ挑戦しみてください。

職場にあるルーチンワークを見直し、より良くしていきましょう。

Pythonの学習に興味を持たれた方は、『Pythonの独学ロードマップ【独学方法の経験談有り】』で詳しく解説しています。是非ご覧ください。

Pythonの独学ロードマップ【独学方法の経験談有り】

Pythonの独学ロードマップについて解説しています。プログラミング未経験だった私の経験をもとに、独学の進め方や学習に必要な情報を提供しています。

umano-ie.com

2023.03.03

ご清聴ありがとうございました。