## Pythonでエクセルの自動化ができる？

*機械学習やAI関連で注目を浴びるプログラミング言語のPythonですが、その豊富なライブラリにはエクセル自動化のライブラリがあります。*

今やエクセルは事務作業を行う上では必須のツールです。プログラミング言語が普及するまで、会議資料の作成、データの集計や分析に加え、従来はエクセルマクロやVBAを利用して、業務の効率化を図るのが一般的でした。

その流れは変わらず、さまざまなシステムの開発と、システム化による業務の効率化と並行してエクセル文化が定着し、アプリケーションとエクセルが共存しているのが現状です。そんな中、Pythonを利用したエクセルの自動化が注目されています。

ここでは、Pythonでできることとして、エクセルの自動化について紹介します。

Pythonでできることは？初心者が作れるものや実用例を紹介

Pythonで自動化できること7選！面倒な作業を効率化してより便利に

企業がエクセルを導入した当時、エクセルは一部の人のツールでした。あくまでも表計算がメインで、経営計画や会議のための資料作成に使われていましたが、エクセルの便利さが伝わると、経理部門や人事部門もこぞってエクセルを使うようになりました。

請求書の発行・売掛金の管理・人事情報の管理など、さまざまな局面でエクセルが使われ、続いてエクセルのマクロ機能やVBAを用いて、エクセル操作の自動化も進みました。しかし、VBAにもできることに限界があります。

他システムとの連携・データベース操作・Webアプリとの連動など、VBAだけでは難しいことが数多く出現しましたが、定着したエクセル文化を捨てることもできません。そうした限界を乗り越え、**更なる業務の効率化を図る方法の1つとしてPython×Excelが注目をされているのです。**

エクセルは分かるけれど、VBAは触ったことがないという方も多いでしょう。VBAとは（Visual Basic for Applications）の略称で、Microsoft Officeのアプリ拡張機能です。

**VBAはプログラム言語の1つですが、VBAを利用してエクセルのみならず、Word・Access・PowerPointなどのOffice製品でも利用できるのが特徴です。**

エクセルなどにはマクロ機能があり、マクロに操作を記録すると同じ操作を実行させることができますが、このマクロはVBAプログラムに変換され、マクロの裏ではVBAが動いているのです。

企業では、各部門の予算入力・集計・売上入力・集計・レポート作成などをエクセルとVBAを利用して実現している例が数多くあり、エクセルとVBAは切っても切れない関係になっています。

### Python×エクセルによる最速仕事術

Pythonを使うと、VBAと同様にエクセル関係の仕事を効率化することが可能です。

効率化できる作業や操作は多岐にわたりますが、分かりやすいところでは以下のような作業を自動化できます。

*【Pythonをエクセルと連携させてできること】*

- 外部データのエクセルへの読み込み
- 読み込んだデータの集計や加工
- 処理した結果をデータベースなどへの書き込み
- 処理結果をグラフ化
- Pythonでエクセルの（VBA）マクロの実行
- エクセルのアウトプットの印刷設定

つまり、**VBAで行えることはほぼ全てPythonで行えます。**VBAでは難しいこともPythonでは容易に実現できます。また、これらのことはPythonでゼロからプログラミングする必要はありません。Pythonにはエクセル向けのライブラリが揃っているため、それらを利用すれば比較的簡単にエクセル操作・自動化が実現できます。

これらによって、眼に見えて仕事の効率化が図れるでしょう。これまで、エクセルに長けた人しかできなかった業務が誰でもできるようになります。まさに、Python×Excelは最速の仕事術となるのです。

Pythonでできることは？仕事で活かせる職種や将来性を解説

## Pythonによるエクセル操作のメリット

Pythonでエクセルの操作や、エクセル作業の自動化ができることは分かりました。では、Pythonによるエクセル操作はどのようなメリットがあるのか見ていきましょう。

Pythonの用途とは？できること・実用例・学習方法を紹介！

### プラットフォームの制約が少ない

大きな企業では事務系はWindows、デザイナー系やDTM系ではMacというところも少なくありません。MacにもMac版のMicrosoft Officeがあるため、共通ソフトとしてエクセルを使う分には特に問題はありませんが、エクセル VBAに関しては非共通部分もあり、両方を同時にコントロールするのは無理があります。

*Pythonであれば、Windows版とMac版に大きな違いはなく、簡単な修正だけですぐに同時に使えます。*そのため、同一企業内でWindowsとMacが混在しているところでは、VBAよりはPythonを利用した方が管理しやすいでしょう。

Python入門：MacOSの開発準備から環境構築まで解説！

### Pythonは効率化できる幅が広い

PythonはVBAと比較して汎用性が高く、さまざまな連携が可能です。例えば、Googleスプレッドシートのデータとエクセルを連携させたり、Webからスクレイピング（収集）したデータをエクセルに書き出したりすることが可能です。このように、*エクセル以外のアプリやデータベースとの連携が容易に行える点はメリットです。*

*Pythonは元々科学技術計算に用いられるほど、計算は得意分野です。*またエクセル関数が使えるライブラリもあり、両者の良いとこ取りをし、相互に補完することで相乗効果を得られます。

Pythonの関数：基本的な使い方と組み込み関数を解説！

Pythonはエクセル操作が可能なだけではなく、Webアプリの開発・機械学習・AI開発・ゲーム開発などあらゆる分野で利用されています。

*将来性という観点でも、プログラミングの学習においてPythonはおすすめの言語です。*その際、VBAからPythonへの移行案件をこなすには、VBAの解読ができた方が効率的に対応できるため、PythonとVBAの両方を学んでおいて損はありません。

## Pythonによるエクセル操作のデメリット

ここまで、Pythonにおけるエクセル操作のメリットを紹介しました。ここでは、デメリットとなるポイントについて解説します。

PythonはMicroSoft Officeのように、*最初から業務用PCにはインストールされていません。*しかも、企業であればインストールするためには、システム部門の承諾が必要でしょう。この壁が大きなネックです。

### 非定型業務、非日常業務には向かない

エクセルでも自動化が容易な反復作業や定型業務は、Pythonで対応が可能です。しかし、*非定型業務は対応できません。*また、年に1度程度の非日常業務も、費用対効果の観点から考えると、わざわざPythonで自動化する必要性は低いでしょう。

とはいえ、非日常業務や非定型業務などを放置すると、そこが業務効率化の足かせになる可能性があります。

非日常業務や非定型業務の棚卸を行い、自動化するのか・廃止するのかについて判断する必要があります。また、非日常業務や非定型業務でも重要かつ必要な業務であれば、AI技術によって対応することが可能であり、それも選択肢となります。

このように自動化においては、業務を1つずつ、丁寧に見直しをしていくことが求められます。

## エクセル操作系のPythonライブラリ

Pythonの標準ライブラリには、素晴らしいパッケージやモジュールが豊富にあります。その中にはエクセル操作に関するライブラリがありますので、利用しない手はありません。エクセル系には次のようなライブラリがあります。

**「OpenPyXL」は、主にエクセル（拡張子が.xlsxのファイル）の読み書きを行うパッケージです。**

例えば、以下のようなことができます。

- エクセル上のセルの値をPythonで読んだり、書いたりする
- 異なるエクセルのファイル間で、エクセル内部のデータを交換する
- グラフを自動作成する

**Pythonでよく利用されるエクセル系ライブラリとしては、「xlwings」があります。**Pythonから直接エクセルを呼び出すことができます。また、反対にエクセルからPythonを呼び出すことも可能です。

他にも以下のような特徴があり、VBAユーザには馴染みやすいパッケージであることが分かります。

- VBAに書き方が似ている
- 既存のエクセルマクロを使える

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

pipとは？Pythonのライブラリ管理方法を分かりやすく解説！

## 2023年8月公表の「Python in Excel」とは

前述したライブラリの他にも、*2023年8月にパブリックプレビュー版が公表された「Python in Excel」でもPythonにおけるエクセルの操作が可能です。*ここでは、Python in Excelについて概要や導入方法を紹介します。

Python in Excelでは、エクセル単一シート上でエクセルとPythonをシームレスに組み合わせることが可能になるため、**これまでエクセルが苦手としていた高度なデータ処理や分析、可視化もPythonと組み合わせて効率的に行うことができます。**Pythonの持つ機械学習や予測分析をエクセルでも活用できます。

Python in Excelを利用するには、「Microsoft 365 Insider Program」に参加してベータチャネルのInsiderレベルを選択します。なお、Python in ExcelはWindowsのみに対応しており、MacやWeb、iPhone、iPad、Androidでは使用できません。

また、Python in Excelは現在パブリックプレビュー版が公開されているため（2024年1月時点）、フィードバックに基づいて変更される場合があるようです。詳細はMicrosoftの公式サイトをチェックしましょう。

【参考】：[Excel のオープンソース ライブラリと Python - Microsoft サポート](https://support.microsoft.com/ja-jp/office/excel-%E3%81%AE%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%B3%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%82%B9-%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%96%E3%83%A9%E3%83%AA%E3%81%A8-python-c817c897-41db-40a1-b9f3-d5ffe6d1bf3e)

【excelでpythonが使える】Python in Excelの使い方や活用例を解説！

**Python in Excelを利用するには、まずは「Python in Excel」のInsiderビルドをインストールしてセットアップを完了させます。**

ExcelでPythonを使うには、Excelのセルに”=PY”と入力すると、関数オートコンプリート メニューから「PY」を選択できます。もしくは、関数に”=PY()”とカッコを追加することで直接記述も可能です。セルでPythonが有効になると、そのセルに緑の「PY」アイコンが表示されてPythonが入力できることが確認できます。

また、Python in Excelのインストールが完了すると、Anacondaによって提供される標準のPythonライブラリセットが搭載されます。コアライブラリは、matplotlib、numpy、pandas、seaborn、statsmodelsです。

Anaconda（アナコンダ）とは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

Matplotlibでグラフ描画が簡単に？pipのインストール手順を解説！

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

## Python×エクセルのおすすめ本

Pythonとエクセルをうまく使うと、エクセルに関わる業務を大きく改善できそうなことが分かりました。では、「Python×エクセル」に関して、どう学ぶべきか気になるところでしょう。

ネット上には、「Python×エクセル」に関する情報が豊富にありますが、体系的に学びたいなら、入門書で学ぶのが間違いないでしょう。ここでは「Python×エクセル」に関するおすすめの入門書を2冊紹介します。

### めんどうな作業が秒速で終わる！Excel×Python自動化の超基本

本書は、**Pythonのことはよく分からないけど、エクセルの自動化をしたい・実践を通じてPythonを学んでみたい人におすすめです。**

Pythonによるエクセルの操作、自動化と聞くと、Pythonに関するプログラミングのスキルが必要だと思いがちですが、この本は「超基本サンプル」を中心に例が多く載せられています。

Pythonを知らなくとも簡単に学べ、「超基本サンプル」のコードをそのまま打ち込み、指示通りにいくつかの操作をすればエクセルの自動化ができます。

▪著者：伊沢 剛
▪ページ数：224ページ
▪出版社：宝島社
▪発売日：2020/08/19

【参考】：[めんどうな作業が秒速で終わる！Excel×Python自動化の超基本](https://tkj.jp/book/?cd=TD008152)

### Python×Excelで作る かんたん自動化ツール

本書は、**Pythonの基礎知識をはじめ、エクセルと組み合わせて仕事で使える自動化ツールを作成する方法を学べます。**

本書を読み解いていくことで、Excelを使った入力・設定方法や、Pythonがインストールされていない環境でのプログラム実行方法、エラーメッセージの書き方などが理解できるようになります。

▪著者：リブロワークス
▪ページ数：216ページ
▪出版社：日経BP
▪発売日：2022/06/27

【参考】：[Python×Excelで作る かんたん自動化ツール](https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/22/06/07/00219/)

Python学習ならこの本がおすすめ！厳選22冊をレベル別に紹介

Pythonは機械学習やAI開発・Webアプリ開発が得意で人気の言語の1つです。Pythonの豊富なライブラリの中には、エクセルの自動化パッケージがあります。 この記事では、Pythonでのエクセル操作について、できることや自動化、導入方法などを解説します。

Pythonの充実したライブラリの中にはエクセル系のパッケージがあり、エクセル業務の効率化に活かせる

Pythonによるエクセル関連業務の効率化は、従来のVBAからPythonへの移行がおすすめ

Pythonのエクセル操作や自動化を学ぶには、サンプルの豊富な解説本があり、実践を通じて本で体系的に学ぶのがおすすめ

Pythonでのエクセル操作とは？できることや自動化、導入方法を紹介

[【関連記事】【Pythonのライブラリ管理ツール】pipインストールを徹底解説！Windowsでも簡単？](https://and-engineer.com/articles/YcJyaRAAACMAl3BX)

[【関連記事】PythonのコードをEXE化するには? PyInstallerやその他ツールの特徴や使い方](https://and-engineer.com/articles/ZDZ41BEAAH-qRRlT)

[【関連記事】Anacondaの使い方は？Python環境の利用方法を解説！](https://and-engineer.com/articles/YRsidxAAACRz7tnv)<br>

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Pythonの記事（1ページ目）

## Pythonの自動化でできることとは

**Pythonは構文がシンプルで読みやすく、書きやすいプログラミング言語であるため初学者でも習得しやすい言語です。**Pythonでは機械学習やデータ分析などさまざまなことができますが、会社で使う場合にはPythonの自動化ツールが活躍してくれます。

この記事では、Pythonの自動化でできることを1つ1つ詳しく解説していきます。そもそもPythonとはどういう言語なのか、どういった人に需要のある言語なのか、Pythonエンジニアの年収について解説します。Pythonを学ぶ初心者の方は、入門編としてぜひこの記事を参考にしてください。

Pythonでできることとは？Pythonのメリットも詳しく紹介

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)</center>

Pythonはあらゆる開発やシステムの自動化を得意としています。ここでは、Pythonで自動化できることを7つまとめました。

Pythonは人工知能開発に使えることで有名ですが、人工知能とまではいかなくても、ちょっとした自動化ツールを開発するのにも向いています。これらのツールは個人でも作成することができるため、Pythonを習得済みの方はぜひ作ってみてください。

Pythonでできること・できないことは？自動化のための入門編

Pythonで自動化できることの1つ目は、スクレイピングです。スクレイピングとは、*Webサイトから情報を収集する作業のことです。*Webサイトの中には毎日更新されるものもあり、更新される度に情報を手動で収集するのはかなりの手間です。そこでPythonを使ってスクレイピング作業を自動化させます。

PythonはWebサイトのHTMLコードを読み込み、分解して綺麗にまとめることができます。Pythonプログラムを毎日決まった時間に作動させるようにすれば、スクレイピング作業を自動化できます。

Pythonを使って、*ExcelやWordなどMicroSoft製品の操作の自動化も可能です。*といってもPython単体ではこれらのアプリを扱うことはできません。Excelを操作する場合、「OpenPyXL」というライブラリが必要です。このライブラリをインストールすることで、Excelで表を作成したり、テンプレートからデータを作成したりすることが可能です。

また、「Python-docx」というライブラリを使うことでWordの操作ができます。Wordで文章を新規作成・内容を変更・画像の貼り付けが可能です。さらに2つのライブラリを組み合わせることによって、Excelの文章をWordに書き起こすなどアプリを跨いだ操作も行えます。

Pythonによって*ブラウザ操作も自動化することが可能です。*ブラウザ操作を自動化する場合は「Selenium」というライブラリを使います。Webサイトへログインしたり、フォームへ入力したりといった面倒な作業を自動化できます。

Pythonでは画像編集のような複雑な作業も自動化可能です。**画像編集を自動化する場合は「Pillow（PIL）」というライブラリが必要です。**「Pillow（PIL）」を使えば、画像のサイズや色を変更したり、画像の容量を圧縮したり、といった作業が自動化できます。

画像編集を仕事で頻繁に行う場合は、Pythonによって業務効率化できるかもしれません。

仕事で特定のアドレスに毎日同じメールを送っている方もいるかと思います。そういったメール関連の作業もPythonで自動化できます。「smtplib」や「imaplib」といったライブラリを使うことで、SMTPやIMAPのサーバに接続できます。*メールを作成して送信するところまで自動化可能です。*

また、Gmailを使う場合は専用のAPIを使う手もあります。GmailのAPIを使うことで、Gmailならではの機能をPythonに利用させることが可能で、さらに便利になるでしょう。

**簡単なファイル操作もPythonで自動化できます。**Pythonには「OS」というライブラリが標準で用意されており、こちらを使うことで、ファイルを作成したり削除したり、といった作業の自動化が可能です。こういった細かい作業もPythonで自動化することで、業務効率化に繋がるでしょう。

PDF操作も自動化が可能ですが、やり方が少し複雑です。PDF操作を行う場合、「ReportLab」「PyPDF2」「pdfminer」といった複数のライブラリが必要です。

これらのライブラリを使うことで、*PDFファイルを作成したり、ファイルから必要な部分のみを抜き出したりすることが可能です。*難易度は若干高いですが、PDF操作を多く行う方は自動化してみましょう。

ここでは、Pythonの特徴とPythonエンジニアの年収について参考例を紹介します。

### ライブラリの豊富さとコードの少なさが特徴的

Pythonの特徴は、「ライブラリが豊富なこと」や「少ないコードでプログラムが簡単に書けること」です。**長いコードを記述する必要がなく、読みやすさや書きやすさを重視して作られた言語のため、誰が書いても同じようなコードになります。**

また、汎用性の高いコードをまとめたプログラムをライブラリといいますが、Pythonには豊富なライブラリがあります。1から全て作成せずとも、ライブラリを自分のプログラムに落とし込むことで、効率的なプログラムの作成が可能です。

現在Pythonで公開されているライブラリの数は数万以上あるため、組みたいプログラムに合わせてライブラリを自由に選ぶことができます。

Pythonは短いコードでの記述が可能、文法が覚えやすいなどの理由で初心者の方でも扱いやすい言語の1つです。数あるプログラミング言語の中でも文法が覚えやすいため、*近年ではプログラミングの入門として小学生が学ぶことも増えてきています。*

また、参考書の活用や自分でコードを読み書きするのはもちろんのこと、他の人が書いたコードを読んで勉強することもできるためさまざまな勉強方法があります。

Pythonエンジニアには、Pythonを活用する「AIエンジニア」「Webアプリケーションエンジニア」「データサイエンティスト」などの職種があります。ここでは、データサイエンティストに近いアナリストの年収例を参考に紹介します。

「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は824万円、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、アナリストは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

このように、**Pythonエンジニアはデータサイエンティストなどにキャリアアップすることで、高収入を得られる可能性が高まります。**自分の特性や進みたいキャリア像を明確にし、スキルを活かした転職を行いましょう。

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/finance01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方

【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

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Pythonを扱う場合、自動化するプログラムの開発に時間がかかってしまい、「ここまでしてPythonを使う必要があるのか」と思うこともあるでしょう。しかし、たとえ開発に時間がかかっても、Pythonを使うメリットは多くあります。

ここでは、Pythonで作業を自動化するメリットについて事例を参考にみていきましょう。

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**Pythonで自動化ツールを作成すれば、単純に労働時間が短縮されます。**例えば、Excelに毎日入力する作業を自動化すれば、その作業は人間はやらなくて良い訳です。時間のかかる作業はPythonにやらせてしまうのが良いでしょう。

コンピュータは人間と違ってミスをすることがありません。*そのためPythonで自動化ツールを作成することは、人的ミスの減少にも繋がります。*例えば、Wordで請求書を作成する際、手動で入力すると金額などを間違って打ってしまうこともあるでしょう。Pythonは毎日決まった作業を行うため、間違えることはありません。

もちろんPythonプログラムにバグがあれば正しく動かないため、自動化ツールを運用するまでに正しく動作するかの確認は必要です。

### つまらない作業をやらなくて良くなる

*面倒な作業を自動化することで、コア業務に集中できるようになります。*仕事に直接関係のない雑務が多すぎて、やりたい作業に集中できない、という方は多いでしょう。毎日決められた作業を淡々と行うのはつまらないですよね。つまらない作業は、Pythonに代行させることを試してみてはいかかでしょうか。

### 不労所得を得られる可能性もある

Pythonで自動化ツールを作ることで、不労所得を得られる可能性もあります。例えば、**PythonでFXやビットコインの自動売買ツールを作成することも可能です。**こういったツールを開発すれば、全く手間をかけずにお金を得ることもできるでしょう。

もちろん、こういったツールの作成にはかなりの技術と知識が必要です。プログラミングのスキルだけでなく、仮想通貨などの知識も必要であり、初心者がいきなりこういったものに挑戦するのはおすすめできません。ある程度ツールの作成になれたら、チャレンジしてみるのもおすすめです。

また、このような自動化ツールの作成スキル以外の知識などは転職時にもアピール材料として有効です。Pythonエンジニアは需要があるため、上記のようなスキルは歓迎されるでしょう。

Pythonを活用できる仕事にはさまざまな職種があります。以下に5つまとめたので、参考にしてみてください。

### Webアプリケーションエンジニア

主要なWebブラウザで利用できるアプリケーションを開発する仕事です。（メール・SNS・オンラインショッピングアプリなど）また、限定的に使う企業系アプリケーションの開発も行っています。

PythonでのWebアプリ開発で使うフレームワークを解説！

AIの開発・AI機能学習・分析といった仕事がメインです。その他にも、AI関連の教育現場や大学や研究所のAI分野などでも活躍します。

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

アルゴリズムや統計などを活用して、さまざまなデータを収集・分析する仕事です。分析した結果をビジネスにどう活用するのかを提案し、企業の抱える問題解決のために役立てます。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

Pythonで作成されたアプリやWebサービスを担当する仕事です。業務は多岐にわたり、コーディングやPythonを使ったデータ解析なども含まれます。

前述の通り、ルーチンタスクの自動化やデータ解析・可視化を行うことで顧客へのさまざまな提案が可能になります。マーケティングには市場のデータ収集や分析が必要不可欠なため、データサイエンティストと通じる業務があります。

Pythonを活用できるようになると、Pythonエンジニアとして就職の可能性が広がるでしょう。しかし、実務経験が足りない場合、**普段からプログラミングの勉強を続けるなどしてキャッチアップに励み、入社後に活躍できる人材だとアピールすることが欠かせません。**

デジタルマーケティングとは？エンジニアにとっての重要性も確認

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## Pythonでの自動化を行うのに必要な知識

最後に、Pythonを行うのに必要な知識を解説します。Pythonでスクレイピングを行ったりExcelの操作を行ったりするのに必要なスキルをまとめました。自動化ツールを作成する前にこれらも勉強しておくと、ツールの作成がスムーズになるでしょう。

まず必要なのは、Pythonの基礎的な文法の知識です。**Pythonでループ処理や条件分岐、入出力など基礎的なことができることが必須です。**Pythonの文法はProgateやドットインストールなどの学習サイトで、時間をかけずスピーディーに学ぶことが可能です。

本記事ではPythonで自動化できることについて解説します。Pythonを使うことで身の回りの面倒な作業を自動化することが可能です。具体的にどんなことが自動化できるのか、自動化するには何を学ぶ必要があるのか、詳しくみていきましょう。

PythonならスクレイピングやExcel、Wordでの操作を自動化できる

Pythonで作業を自動化することで、労働時間を削減したり人的ミスを防げたりするメリットがある

Pythonで自動化ツールを作成する場合、Pythonの文法やライブラリの知識が必要

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*RPA*とはRobotic Process Automationの略で、人間の処理の中でホワイトカラーの事務作業とりわけ*定型業務の自動化*を行うソフトウェアロボット（ボット）やツールを指します。これまでは大企業を中心に採用が進んでいましたが、生産性向上により*劇的なコスト削減*が達成されました。そのため*中小企業*を含めて**導入が拡大**しています。

市場が拡大しているRPAとは？お勧めの資格を解説！

*RPA*は人間の特定のタスクを効率化するもので、定型業務の特徴である*単純作業*や*反復作業*に効果があります。そのためRPAは**人間との作業分担が可能**です。判断を要する作業は人間が担当することで効率性が高まるでしょう。

*AI*は人工知能により人間と変わらない分析や判断が求められる場合でも、**自己対応**できることを目的に研究が進められています。*RPAとAI*は**相互連携が可能**です。そのためさらなる*自動化・高度化が可能*となります。

AIプログラマーとは？その年収や市場性について解説！

### RPAとITシステムとの違いは？

*RPA*は*プログラミングが不要*で、*業務の見直しなく活用できる*ことに特徴を持ちます。そのため、既存の**定型業務をそのまま自動化**できる強みを持ちます。

*ITシステム*は既存のITシステムを活用し*API連携*を行い、業務の見直しを伴います。したがって、より大がかりなBPR等による*プロセス*の**見直しが必要**となります。そのため業務手続の変更が不要な*RPAの活用*が進んできている一因となっています。

RPAは**定型業務の自動化**への導入が進んでいます。ここでは、*導入のメリット*や*デメリット*について考えていきます。同様に今後の*市場性*についても触れていきます。

RPAの導入*メリット*は人間の処理速度に比べて*大幅な業務処理速度の向上*にあります。同様に反復作業を得意としていますので、人間の単純ミスに相当する誤りが大幅に減少し、*正確性が高まる*ことが強みです。そのため、生産性が大幅に向上し*人件費の削減*が可能でしょう。また従来の作業を担当していた人間は、より高度で複雑な作業を担当することで適正な作業分担が図られます。

稼働状態はモニター可能ですので、**投資効果が即座に表れる**のが導入の最大のメリットとなります。

RPA導入の*デメリット*としては、ワークフローで定義した業務が*ブラックボックス化*されてしまいメンテナンスに手間がかかることが挙げられます。そのため、ビジネスプロセスリエンジニアリング等による業務プロセス変更時の対応の際は、ワークフローの再定義をきっちりと行う必要があるでしょう。

同様にワークフローに従った動作のみを実行しますので、*誤作動が発生した際の対応*が簡単ではありません。あらかじめ**作業手順をきっちりと確認する**必要があります。また、RPAのボットを標的としたセキュリティ攻撃に対してもきっちりとした*セキュリティリスク対策*が必要でしょう。

矢野経済研究所は2020年12月、*RPA市場に関する調査*を発表しました。それによると、RPAは成長ブームを終えて本格的な**利用拡大フェーズへ移行**していくとの予測がされています。市場規模は2020年度から2023年度の予測で倍増すると予測されています。そのため、RPA導入に関する知識吸収は急務と言えます。
参考：[矢野経済研究所 RPA市場に関する調査](https://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/2599)

導入拡大が進むRPAの事例は？適応効果を合わせて解説！

RPAで実装されている*ITや関連技術*はどのようなものがあるのでしょうか。ここでは、RPAを支えるITと各製品の**実装方法やツール**について紹介していきます。

RPAは*プログラミング不要*で、*既存の業務*をスクリーン上で*レイアウト設計*するだけで利用可能となります。その実装は大きく分けてデスクトップ型とサーバー型に分類されます。

*デスクトップ型*は、*各PC単位*でモニター表示・操作とロボット制御を行う形式です。PCがコントローラを兼ねていますので、*担当者レベル*で業務処理を制御します。特徴としては、*小規模な業務*に適しているため**安価にシステム導入可能**なことです。

*サーバー型*は、内部処理をサーバーが一括処理します。そのサーバーには操作モニターとロボットが接続されます。搭載サーバーは*性能が高い*ため*複雑な処理を高速に実行*します。そのため個々の定型業務のみならず、**業務横断的な管理が可能**となります。したがって、*全社レベルの定型業務自動化*に適しており、*大規模な導入*に適しています。難点としては、大規模システムであるため*導入コスト*がデスクトップ型に比較して*高額*となってしまうことが挙げられます。

### サーバー型RPAのツールの種類は？

*サーバー型*の実装形式であるRPAのツールは代表的なものとして、**BizRobot、Blue Prism、Automation Anywhere**があります。**WinActor、UiPath**はサーバー型およびデスクトップ型にそれぞれ対応可能のため、後ほど紹介します。

・*BizRobo! *
BizRobo! は2008年にビズロボ事業部を発足し、会社分割を経て2013年に創業したRPAテクノロジーズ株式会社が事業を展開しています。特徴は複数のロボットをサーバー上で一元管理し、複数のロボットを同時稼働できることです。主に大企業向けの製品構成となっています。

・*Blue Prism*
Blue Prismは2001年イギリスに設立され、2005年いち早くRPA製品化を進めました。特徴は、全社統括管理型で内部統制を強化しています。そのため、業務結果の監査証跡やロボット自身の統制管理が可能です。製品では、多少プログラミング知識を要するために大企業向けの製品となります。

・*Automation Anywhere*
Automation Anywhereは、2003年イギリスで創業している会社で、大手企業を主要顧客としています。特徴は、従来のRPAに加えてAIの得意とする非構造データの読み取り等が可能となっており、機械学習機能を備えたボットも取り揃えていることが挙げられます。

RPAツールとは？その詳細やメリット・デメリット、選び方を紹介！

RPAツールを比較する際のポイントと主要なツールを紹介！

### デスクトップ型RPAのツールの種類は？

*デスクトップ型*の実装形式となるRPAのツールは、**WinActor、UiPath**が代表的な製品となります。この2つのツールはサーバー型にも対応しています。

・*WinActor*
WinActorは2010年NTTの研究所で開発、2014年NTTグループのNTTアドバンステクノロジ株式会社で販売している国産RPAとなります。特徴は、WindowsPC操作ロボットでOCRと連携し業務効率を向上させることで、主に中小企業向けの製品となります。

・*UiPath*
UiPathは、2005年にルーマニアで創業された会社です。特徴は、開発のしやすいこと・オープンなので拡張しやすいこと・小規模から大規模まで対応可能なことが挙げられます。また、あらかじめロボット開発を不要とする400種類以上の各種命令が準備されていますので、中小企業にも受け入れやすい構成となっています。

RPAには*3段階の自動化レベル*がクラスとして定義されており、日々高度な自動化の適応が進んでいます。

・*クラス1 RPA*（Robotic Process Automation）
　主な業務　定型業務の自動化
　具体的な作業範囲　情報取得や入力作業、検証作業といった定型的な作業
・*クラス2 EPA*（Enhanced Process Automation）
　主な業務　一部非定型業務の自動化
　具体的な作業範囲　　・RPAとAIの技術を利用した非定型作業の自動化
　　　　　　　　　　　・自然言語解析・音声解析・画像解析・機械学習技術
　　　　　　　　　　　・非構造化データの読み取りや知識ベースの活用
・*クラス3 CA*（Cognitive Automation）
　主な業務　高度な自律化
　具体的な作業範囲　　・プロセスの分析や改善、意思決定までを自動化し、意思決定
　　　　　　　　　　　・ディープラーニングや自然言語処理

*総務省の働き方改革*においても、RPA活用による生産性向上により人手不足を補いながら生産効率を挙げる方法として、*RPA活用*を意識した情報発信をしています。そのため、**活用範囲の拡大**とRPAの自動化により**高度なクラスの実用化**が求められていくでしょう。
出典：[総務省 RPA（働き方改革：業務自動化による生産性向上）](https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/02tsushin02_04000043.html)

## RPAの考え方をマスターし業務自動化を進めましょう

RPAは主に*定型業務の自動化*のためのソフトウェアロボットやツールです。その*導入効果は著しく*定型作業の*高速性と正確性*から、大幅な*生産性向上*をもたらします。その考え方を早期にマスターすることにより、今後の市場拡大においてシステム導入を担当するエンジニアとしての**スキルが身につく**でしょう。

RPAエンジニアとは？概要や仕事内容、必要なスキルを解説！

RPAとはホワイトカラーの事務作業の中で定型業務の自動化を行うロボットやツールを指します。近年働き方改革の推進により生産性向上が求められています。ここでは鍵を握る定型業務の自動化に焦点を当ててツールの導入効果について解説していきます。

RPAとは定型業務の自動化を行うロボットやツールを指します

RPA導入により大幅な生産性向上がもたらされます

RPAの考え方をマスターすることにより今後の市場拡大で求められるスキルが吸収できます

RPAとは？市場拡大が見込まれる業務自動化のポイントを解説！

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