Pythonでどんな業務を効率化できるのか。具体例や難易度を解説。

公開：2023年10月27日更新：2024年4月24日

だーだい

フリーランスWebライター兼Web製作者。Webライターとしてガジェットメディアやプログラミングに関する記事を執筆する傍ら、LP制作とWordPressの改修案件もこなしつつ、活動しています。 profile

国を挙げての取り組みであるDX推進に伴い、業務効率化という言葉を耳にするようになった方も多いのではないでしょうか。

業務効率化は名前の通り、日々の仕事を効率化する方法です。中でもデジタルに関する業務の効率化は、Pythonというプログラミング言語を用いることで自動的に処理できることから注目を集めています。

この記事では、Pythonでできる業務効率化の具体的な内容や難易度、効率化するメリットについて解説します。

pythonを利用する難易度

Pythonの利用難易度は、他の言語に比べて比較的低いと考えられます。その理由は下記の通りです。

文法がシンプル
情報が多い
学習教材が充実している

各内容について解説します。

文法がシンプル

Pythonは初学者にとって扱いやすい設計がされており、直感的で理解しやすい文法を採用しています。難解な文法や複雑な構造を使わずにプログラムできることから、プログラミングの基本概念を理解しやすいのが特徴です。

たとえば、Pythonで「"HelloWorld!"」と出力する場合「print("HelloWorld!")」という記述だけで実装できます。

このように、Pythonのシンプルな文法は初心者が短期間でプログラムを書き始める手助けとなるため、比較的簡単に学習を始められるのが魅力です。

情報が多い

Pythonはプログラミングの中でも人気が高く、多くの開発者が具体的な学習方法やサポート情報を共有しています。

たとえば、コンピューターやプログラミングに関する技術や知識を共有するコミュニティである「Stack Overflow（スタックオーバーフロー）」では、Pythonに関する質問が4,700件投稿されています。

Stack Overflowより

もし、Pythonで業務効率化を試みているときにわからないことがあれば、Stack Overflowに投稿することで具体的な回答を得ることも可能。これらの情報源を利用することで、Pythonによる業務効率化をよりスムーズに進めることができます。

学習教材が充実している

Pythonの人気と利用範囲の広さから、初心者向けから専門的なトピックまでさまざまな学習教材が開発されています。

たとえば、オンライン学習プラットフォーム「Udemy」では、Pythonに関する学習教材が1万件以上公開されています。

Udemyより

これらの豊富な教材を利用することで、Pythonの基礎から具体的な業務効率化の方法について学習できます。

Pythonで仕事を効率化できる具体例

Pythonで業務を効率化できる具体例は下記の通りです。

スクレイピング
ExcelやGoogleスプレッドシートの自動化
ファイルやフォルダの自動操作
デスクトップ操作
APIの利用
メール関連
データ分析、レポート作成の自動化
ブラウザ操作
画像編集
PDF操作

各内容について詳しく解説します。

スクレイピング

Pythonを使用することで、Webサイトから情報を取得（スクレイピング）できます。

PythonにはBeautifulSoup（ビューティフルスープ）やSelenium（セレニウム）というスクレイピングに特化したライブラリがあり、これらを使用することで容易にWebサイトから情報を取得できるのが特徴です。

たとえば、ニュースサイトやブログから必要な情報を定期的に収集し、情報の更新を自動化できます。ほかにも、手動でWebサイトを見る時間が削減され、効率的に情報収集することが可能です。

Excelの自動化

Openpyxlやxlwingsを使うと、ExcelやGoogleスプレッドシートの操作を自動化できます。定期的に行うレポート作成や複数のシートからのデータ収集など、手作業で行うと時間のかかる作業を短時間で完了させることが可能となります。

Pythonには、Excelデータやマクロ操作できるライブラリがあり、これらを使用することでExcelの操作を自動化できます。

たとえば、Openpyxlライブラリを利用して、多数のExcelファイルから同じ位置のセルの情報を抽出し、新たな報告書を作成する作業を自動化できます。ほかにも、データの読み込みや整形、そして新しい形式での出力を自動化することも可能です。

その結果、大量のデータを手作業で操作する時間を大幅に削減し、作業の効率化を実現できます。

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ファイルやフォルダの自動操作

PythonのOSやshutilライブラリを利用すれば、ファイルやフォルダの作成、削除、移動、名前の変更などを自動で行うことができます。これにより、ファイル管理の時間を削減することが可能です。

たとえば、Pythonの組み込み関数やOS、shutilといったライブラリを使用すれば、ファイルのコピーや削除、ファイル間の移動といった操作を自動で行うことができます。

デスクトップ操作

PythonのPyAutoGUIライブラリを使うことで、マウスやキーボード操作といったデスクトップ上の操作を自動化できます。これにより、特定のソフトウェアを操作するルーチン作業を自動化できます。

PyAutoGUIライブラリでできることの具体例は下記の通りです。

マウス制御: 特定の画面上の座標にマウスを移動させたり、ボタンのクリックをシミュレートしたりできます。
キーボード制御:特定のキーの入力やテキストの入力、ショートカットキーの送信などを自動化できます。
画像認識: PyAutoGUIには画像認識機能が組み込まれており、画面上の特定の画像やパターンを検出して操作を行うことができます。これにより、特定の画像が表示されるまで待機したり、画像が現れたらクリックしたりすることが可能です。

APIの利用

APIは、外部のサービスやシステムの機能を連携して利用できる仕様のことです。Pythonの豊富なライブラリとモジュールがAPIの利用を容易にし、これまで手作業で行っていたデータ取得や更新作業を自動化することが可能になります。

たとえば、APIを介して株価データを取得して分析を行ったり、顧客情報を取得して自動的にレポートを生成したりできます。ただし、使用するAPIやデータに関連する規制や利用条件には注意が必要です。

メール関連

Pythonのライブラリであるsmtplibやimaplibを使用することで、メールの自動送信や受信ができるようになります。

ほかにも、Pythonのemailモジュールの中にあるMIMEMultipartやMIMETextなどのクラスを使用すると、メールにテキストやファイルを添付することも可能です。

データ分析、レポート作成の自動化

Pythonの強力なライブラリであるPandasとMatplotlibを利用することにより、膨大な量のデータを素早く分析し、視覚的にわかりやすいレポートを自動生成できます。

Pandasは、データの操作や分析を助ける機能を持つライブラリであり、大量のデータを効率的に取り扱うためのデータ構造を提供します。CSV、Excel、SQL データベース、HDF5フォーマットなど、多くの形式のデータを簡単に読み込めるのが特徴です。

Matplotlibは、データを視覚化するためのライブラリです。線グラフや棒グラフ、散布図などさまざまな種類のグラフを作成できます。さらに、これらのグラフはカスタマイズが可能で、グラフの色や形状、サイズなどを自由に調整できるのも魅力です。

これらのライブラリを組み合わせることで、CSVファイルからデータを読み込み、必要な処理を施した上で結果を視覚的なレポートとして出力する、といった一連の作業を自動化できます。これにより、時間と労力を大幅に節約することが可能となります。

ブラウザ操作

PythonのライブラリであるSeleniumを使用することで、ブラウザの操作を自動化して定期的にWebページをチェックするなどの作業を自動化できます。

SeleniumはWebページ上の要素の選択やクリック、テキストの入力、フォームの送信などを、実際のユーザーがブラウザを操作するように実行できるのが特徴。ほかにも、ページの読み込みが完了するまで待つ、要素が表示されるまで待つといった待機機能も提供しており、動的なWebページの操作にも対応しています。

Seleniumで自動化できる具体例として、Webページの定期的なチェックや特定の情報の収集、テストの自動化などのブラウザ操作を自動化できます。これにより、人間が手作業で行う時間を大幅に節約できるのが魅力です。