Pythonで自動化できるExcel操作例を紹介！VBAとの違いとPythonを使うメリットとは
suuku今回は、このようなテーマで記事を書きました！！
Pythonで自動化できるExcel操作例を紹介！VBAとの違いとPythonを使うメリットとは
について紹介します！
〜執筆者の自己紹介〜
・大学3年生(21)
・プログラミングの基礎を執筆
〜みなさんのお悩み〜
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・PythonでExcelを自動化できる？
・PythonとVBAの違いは？
・自動化できる具体的な業務例は？
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こんな悩みを解決できる記事を用意しました！
この記事で紹介する「Pythonで自動化できるExcel操作」を実践していただければ、自動化をPythonでする理由を知ることができますよ！
記事前半では「Pythonで自動化する理由」について、後半では「PythonでExcelを自動化できる業務例」を解説しますので、ぜひ参考にしてくださいね！
それではさっそく見ていきましょう！
Pythonとは
Pythonは多様性と柔軟性に富む言語であり、その使用範囲はAIからWeb開発まで広がっています。
そのため、将来性も高いと言えます。ただし、Pythonを使いこなすためには、他の技術や理論についての知識も必要とされるので、初学者は独学だけではなく、教育プログラムを活用することも推奨されています。
Pythonの広範な利用は、その利便性と強力な機能性から来ています。Pythonの文法は直感的で読みやすく、また豊富なライブラリとフレームワークが存在します。
具体的には、以下の分野で活躍しています。
・AIと機械学習
・Web開発
・スクリプティングと自動化
また、IndeedのジョブリストでPythonに関連するジョブの増加率が高い（Indeed）といったデータによって、Pythonの需要が増していることが裏付けられています。
私たちの身近な具体的な使用例としては以下のようなものがあります。
・Google、Netflix、Dropboxなどの大手テクノロジー企業は、Pythonを活用
・NASAやCERNなどの科学的研究機関は、データ分析とシミュレーションのためにPythonを使用
・Pythonは流行りのフィンテック業界でのPythonの利用
・AIの分野では、GoogleのDeepMindやOpenAIなどがPythonを基本言語として採用
Pythonはその読みやすさ、多様な応用性、強力なコミュニティとライブラリが特徴的であり、AIや機械学習、Web開発など、さまざまな分野で幅広く活用されています。
初心者から経験豊富なプロの方まで、多くのエンジニアがPythonの柔軟性とパワフルさを活用できるようになるでしょう。
しかし、Pythonをフルに活用するには、関連する知識や技術を身につけることが重要です。これには、具体的なフレームワークの使用方法、機械学習の理論、データ構造やアルゴリズムなど少し難しそうな要素が含まれます。Pythonの基礎的な文法など一定の知識を習得できたら、これらの側面も視野に入れれば大丈夫そうです。
今後もPythonの需要は増え続けると予想され、Pythonスキルを持つエンジニアはますます価値を持つでしょう。しかし、Pythonだけでなく、他の技術や理論についても知識を深めておくことが求められます。このバランスを考慮に入れてPythonを学習することで、より広い視野と高い技術力を得ることができるでしょう。
PythonでExcelを自動化できる？
結論として、Pythonを使用してExcelを自動化することは可能です。
これはExcelの直接操作やExcelファイルに対する操作のどちらにも適用できます。Pythonは、Excelデータの読み書き、グラフの作成、マクロの実行など、Excelに関連する様々なタスクを効率的に実行するためのツールを作り出せます。
以下に、PythonでExcelを操作する際のポイントを解説します。
PythonでExcelを自動化するとは？
Pythonでマクロを使うとは、Pythonを利用してExcelや他のアプリケーションの操作を自動化することを指します。
これは、一般的にExcel内蔵のマクロ機能のように、特定の作業を自動的に行うプログラムを作成するという概念です。
Pythonとマクロの違いとは？
Pythonとマクロの違いについて理解するために以下の比較が参考にしてみてください。
マクロは、主にExcelのような特定のソフトウェアに組み込まれている簡易的なプログラミングツールと考えられます。この機能を用いると、一連の作業を自動化することができます。
一方、Pythonは本格的なプログラミング言語であり、その用途はExcelのマクロを遥かに超えています。
マクロそのものは、様々なプログラミング技術（メタプログラミング、抽象構文木など）を用いて、複雑な作業を自動化する能力があります。しかし、その詳細は今回の話題からは逸脱するので、ここでは深くは触れません。
Pythonでマクロのように使うとは、Pythonを使ってExcelなどの様々なアプリケーションを自動的に操作することを意味します。Pythonは多くのライブラリなどを持ち、それらを用いて様々なアプリケーションの操作を自動化することが可能です。
以上の事から、Pythonを使ってExcelや他のアプリケーションの操作を自動化することは、単純な作業の効率化だけでなく、複雑な作業の自動化もできるようにする大きな可能性があると言えます。
PythonでExcelを自動化するメリット
多くの組織や企業では、Excelを用いた定型的で単純な作業が頻繁に発生します。
Pythonを使用してExcel操作を自動化することで、以下のような利点が得られます。
業務に専念する時間を増やすことができる
この記事を来てくださっている理由に、PythonでExcelを自動化したいためという方も多いはずです。
以下に、Pythonで業務の一部を自動化させることで生まれるメリットを3選紹介します。
作業時間の短縮: 自動化により、繰り返し行う作業を効率化し、作業時間を大幅に削減することができます。
人件費の削減: 自動化されたタスクは人力を必要としないため、人件費の節約につながります。
ヒューマンエラーの削減: 自動化は、人間が行う作業中に発生する可能性のあるミスを排除します。
これらはExcel操作の自動化だけでなく、一般的な業務自動化でも見受けられる主要なメリットです。
組織全体として、または個々の従業員として、より深い「思考」を必要とする業務に専念する時間を増やすことが可能となります。これにより、より重要な業務に集中し、成果を最大化することが可能になります。
次に、Pythonでマクロを組むメリットについてみていきましょう。Pythonでマクロを組むメリットは次の3点があげられます。
PythonでWindowsもMacもExcel業務効率化！
Microsoft Officeを使用している方々であれば、Excel VBAを利用したマクロによって作業を効率化することができます。Pythonが流行る前は、Excel VBAから学び始める方が多かった印象です。
しかしながら、Excel VBAには欠点が存在します。Windows環境では問題なく動作するプログラムでも、Mac環境下ではExcel VBAが使用できないケースが存在することです。
ここで、Pythonが役立ちます。
Pythonを用いることで、Mac環境でもExcelを含めたMicrosoft Officeの操作を効率化することが可能となります。WindowsとMacで完全に同一のプログラムが動作するわけではありませんが、大幅な修正を必要とせずにWindows OSとMac OSでプログラムを使い回すことが可能です。
このように、Pythonの利用は、Mac環境下でのExcelを含むMicrosoft Officeの作業を効率化する一つの有効な手段となるのです。
Pythonは効率化できる作業の幅が広い
Pythonはその適用範囲の広さから多くの作業効率化を実現できます。
その理由として、Pythonは非常に豊富なライブラリを備えている点が挙げられます。ライブラリについては後ほど詳しく解説します。
これによってPythonでは、Microsoft OfficeとGoogleアプリケーションの連携も可能になります。
私も実際に使用していますが、「Googleスプレッドシートのデータを使ってOutlookからメールを送信する」ことや、「Google ChromeからスクレイピングしたデータをExcelに出力する」ことなどの作業が自動化できます。
このような作業効率化の幅広さは、Pythonを利用する一つの特徴と言えるでしょう。
Pythonは将来性が広がる
Pythonを使うと、機械学習からWebアプリケーションの開発まで、さまざまな領域での応用が可能となります。
VBAは非常に有用なツールですが、その応用範囲は主にMicrosoft Officeの操作の効率化に限定されています。
確かに、機械学習やWebアプリケーションの開発には、一定の学習と実践が必要になります。しかし、VBAだけを使用している場合、そのような新たな可能性を開く機会はほとんどありません。
この観点から見ると、Pythonの学習は新たな可能性を広げられるものであり、その意味でPythonは大きな将来性を秘めていると言えます。
PythonでExcelを自動化するデメリット
次に、Pythonで業務を効率化させる際に知っておくべきデメリットを紹介します。
Pythonを使うために環境構築をしなければならない
PythonでExcelを操作するためには、まずPythonをインストールし、適切な環境を構築する必要があります。この作業がPython利用の一つのデメリットともいえます。
Python自体のインストールは一般的なアプリケーションのインストールと同じように簡単に行うことが可能です。
しかしながら、問題は必要なのはライブラリのインストールや、Pythonのバージョン管理です。
ライブラリのインストールには、コマンドラインで動作するpipというツールを用いる必要があります。また、Pythonのバージョンはライブラリのバージョンやコードの書き方に影響を及ぼすため、複数のPythonバージョンがインストールされている場合、その管理はテクニカルな知識を要求されます。
さらに、各プロジェクトに適した環境を提供するための「仮想環境」の設定や管理も必要となるでしょう。
これらの要素は、Pythonの初心者にとっては挑戦的な課題となります。そのため、環境構築の難しさは初心者が挫折する一因となり得ます。
非定型業務や非日常業務は自動化が困難
Excelのように、反復的で定型的な業務については、Pythonを用いた自動化が効率的です。
しかしながら、自動化できる業務は全て自動化すればいいというわけではありません。
非定型業務については、Pythonによる自動化が難しい場合があります。また、年に1度程度の業務についても、その自動化をPythonで行う必要性は、一般的には低いと言えます。
この理由として、その自動化に要するコストと得られる効果のバランスから、手作業の方が適切である場合が多いからです。
それでも、非日常業務や非定型業務が放置されると、それらが業務効率化の障害となる可能性があります。そうした業務については、定期的に見直しを行い、自動化するべきか、それとも廃止するべきかの判断を下すことが重要です。
さらに、非日常業務や非定型業務でも、その業務が重要であり、かつ必要なものであれば、AI技術を用いてそれらを自動化する選択肢も考慮に入れるべきです。
つまり、自動化を適用する業務を選定するには、各業務を丁寧に見直すことが求められます。
PythonとVBAの違い
PythonとVBAは共にプログラミング言語であり、各々異なる利点を持つことから、使用する言語はその利用目的や必要性により変わります。以下に、それぞれの特徴と利用状況を述べます。
Pythonの特徴
- 将来性: Pythonはその汎用性から幅広い分野で利用され、特にAIやデータサイエンスの分野での需要が高まっています。これらの技術の進歩とともに、Pythonの将来的な需要はさらに増加すると考えられます。
- 広範な利用可能性: Pythonは豊富なライブラリを持ち、データ分析からWeb開発まで多岐に渡るタスクをこなすことができます。この汎用性は、Pythonが持つ大きな魅力の一つです。
- 求人市場での需要: Pythonのスキルを持つと、転職や副業での機会が増えます。特にデータ分析やAI、Web開発における求人が多く、これらの分野での需要は増加傾向にあります。
- Google系ツールとの互換性: Googleのアプリケーションと連携させる場合、Pythonは適した選択肢となります。GoogleのAPIはPythonとの連携が容易であり、Googleを中心にシステムを構築する企業にとっては有益です。
VBAの特徴
- 普及度: VBAはMicrosoft Office内で利用でき、特にExcelを使った業務での自動化に威力を発揮します。このため、Officeを主に使用する企業での普及度は高いです。
- 環境構築の容易さ: VBAはMicrosoft Officeに内蔵されているため、環境構築の手間がほとんどありません。初心者にとっては、これが大きな利点となるでしょう。
- Microsoft Officeとの連携: VBAはMicrosoft Officeの各アプリケーション（Excel、Word、Outlookなど）の操作を自動化するのに特化しています。Office製品を中心に業務を行う企業にとっては、VBAの利用は必然的になることも多いです。
PythonとVBAは共に作業効率化のツールですが、目的や応用範囲が異なります。
したがって、PythonとVBAをどちらを選択するか、あるいはどちらを先に学ぶかは、あなたの目的、現在の業務の内容、および将来のキャリアゴールに大きく依存します。あなたのニーズに最も適したプログラミング言語を選択し、その学習を進めることをおすすめします。
PythonでExcelで効率化できる業務例
PythonをExcelと組み合わせることで、多様な作業の自動化が可能となります。例えば、以下のような操作が挙げられます。
・外部からのデータのExcelへのインポート
・インポートしたデータの集計や加工
・処理結果をデータベースへのエクスポート
・データの視覚化（グラフ作成など）
・PythonからExcelのマクロ（VBA）を実行
・Excel出力結果の印刷設定
これらの操作は、VBAでも実現可能ですが、Pythonではさらに簡便に、また効率的に実行できます。なお、これらの機能は全てPythonのライブラリを用いて実現できます。そのため、一からプログラムを書く必要はなく、ライブラリを適切に利用することで、Excelの操作や自動化を効率的に行うことが可能です。
これにより、従来Excelの熟練者しか対応できなかった作業も、多くの人が行うことができるようになります。その結果、業務の効率化が図られるでしょう。これこそが、PythonとExcelの組み合わせが提供する強力な効率化手段です。
PythonでExcel操作を自動化するライブラリ
Pythonでは、ライブラリを使うことで、非常に手軽にExcel操作の自動化を実現することができます。
「ライブラリ」とは、目的ごとに便利な機能がまとめられたものです。
OpenPyXL
「OpenPyXL」はPythonでExcelを操作する際に一般的に用いられるライブラリで、特に.xlsx形式のファイルの読み書きに優れています。
以下のような機能を持っています。
・Excelのセルの値を読み取る、または書き込む
・異なるExcelファイル間でデータを交換する
・グラフを自動生成する
これらの機能はExcelの操作を効率化し、自動化を可能にします。また、openpyxlの強みはその処理速度と利用者コミュニティの大きさにあります。
処理速度に関しては、openpyxlが他のライブラリに比べて顕著に優れています。マシンパワーだけでなく、このようなライブラリのパフォーマンスは処理速度に大きく影響します。たとえば、計算が非常に時間のかかる作業でも、openpyxlを利用することで計算時間を大幅に短縮できることが報告されています。
また、openpyxlは非常に広く使われているライブラリであるため、インターネット上には豊富な日本語の情報が存在します。PythonでExcelを操作する際には、細かな機能を利用することが多いので、これらの情報は非常に役立ちます。
以上の特徴から、PythonでExcelを操作する際にはopenpyxlの使用を強く推奨します。
pandas
「Pandas」はPythonのデータ分析用ライブラリで、Excelの操作も一部可能です。しかし、その本質的な目的はデータの整形や加工、解析を行うことにあります。
以下にPandasの主な特徴は以下の通りです。
・データフレーム（表形式のデータ）の操作が可能
・データのフィルタリング、ソート、集約などの基本的なデータ処理が容易
・欠損値の処理、異なるデータ形式の結合など、高度なデータ整形が可能
ただし、Pandasを使いこなすには、DataFrameといった独特の概念理解やデータ分析に対する基礎知識が必要です。そのため、初学者にとっては学習コストが高いと感じるかもしれません。
しかし、データ分析の業務がある場合や、ExcelデータをPythonで深く分析する必要がある場合には、Pandasの利用は非常に価値があります。データ分析に興味がある方は、Pandasの学習も視野に入れてみてください。
xlwings
「xlwings」はPythonからExcelを直接操作するためのライブラリで、その特性はExcelとPythonを密接に連携させることを可能にしています。
その主な特徴を以下にまとめます。
・Excelのマクロ(VBA)をPythonから実行可能
・VBAのコードスタイルが反映された書き方が可能
・ExcelからPythonの関数を呼び出すことができる
特にVBAに慣れ親しんだユーザーにとっては、xlwingsの使用は非常に理解しやすいでしょう。xlwingsを使うことで、Pythonの計算能力とExcelの視覚的な表現力を組み合わせることが可能になります。
しかし、その特性上、Excel自体を操作するため、Excelがインストールされていない環境（例えばLinux）では使用することができません。また、高速な処理を求める場合、openpyxlの方が優れているとされています。
それでも、VBAの知識を活かしつつ、Pythonの強力な機能を取り入れたいと考えるユーザーにとっては、xlwingsは非常に魅力的な選択肢となります。
最後までご覧いただきありがとうございました！
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・大学3年生(21)
・プログラミングの基礎を執筆
私の記事では、プログラミングの基礎知識から学習方法、具体的な演習までを包括的に解説しています。
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