【Python】社内DXにおける業務効率化＆自動化ツールの作成と事例

Pythonによる業務効率化/自動化は、社内DXあるいは個々人にとって有益です。

ここでは、以下の悩みをお持ちの方に読み進めていただきたいです。

これらの悩みを解決しながら、具体的な業務効率化/自動化ツールの事例を解説します。

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Pythonによる業務効率化/自動化とは

会社にてPC業務に従事する人であれば、間違いなく業務タスクに対して業務効率化/自動化の実現を考えた経験があるはずです。

AIによる社内DXを中心に現在多くの企業が業務効率化/自動化の実現を求めるようになりました。

実務で利用されるPythonによる業務効率化/自動化の例は以下になります。

たとえ業務タスクの一部であっても、Pythonにて業務効率化/自動化を実現できればプログラミングのメリットを享受できます。

Pythonは業務効率化/自動化の実現でなぜ人気なのか

業務効率化/自動化の実現において、「なぜPythonが人気なのか？」は以下の理由が挙げられます。

特に、Pythonの特徴から「記述性」「可読性」「柔軟性」が挙げられプログラミング初心者も直感的に学習しやすい言語と言えます。

Pythonによる業務効率化/自動化のメリット

Pythonによる業務効率化/自動化の主なメリットは以下になります。

特に、個人に割り当てられたピンポイント業務は世の中にある既存サービス/ツールだけでは代替できないことが多いです。

残念ながら手作業のPC操作やショートカットキーを駆使して特定業務を解決し疲弊する人がほとんどかと思います。

そのため、Pythonを利用し1分でも作業を効率化/自動化することは繰り返し作業になるほどメリットになるでしょう。

Pythonの業務効率化/自動化ツールを作成するには

例えば、以下のような手作業を実施している人は少なくないはずです。

オンライン会議などの議事録や企業/専門用語などのリサーチは、AIによってかなり代替されてきています。

しかし、唐突に振られた業務やそもそも業務過多の状態であれば、考える時間がなく手作業によるマンパワーで乗り切る人は多いです。

そこで、Pythonの業務効率化/自動化ツールを作成することで多くの作業が代替できる可能性があります。

ただし、Pythonの業務効率化/自動化ツールを作成するには、以下を理解しておく必要があります。

特に、生成AIが当たり前になってきた現代でAIコーディングを実施しても基礎知識がない初心者だと難しいです。

乏しい文脈によるプロンプト指示は、無駄なラリーが膨大になり解決どころか取り組みが霧散します。

逆に、Pythonの基礎知識獲得と開発環境を整備できれば、一部の単純業務だけでもAI活用によってツールにおける効率化/自動化実現の可能性が高まります。

最低限のPython学習によって、これからの全ての同作業における時短化が見込めるのであればツール作成は重要になります。

Python製デスクトップアプリによる自動化のおすすめ

Python製デスクトップアプリ開発は、業務の効率化/自動化において様々なメリットがあります。

例えば、PythonによるWebアプリ開発であれば「Django, HTML, CSS, TypeScript, Next.js, PostgreSQL」さらにはクラウド環境選定など多くの組み合わせるべきシステムを考慮しなければなりません。

しかし、自分だけが使うデスクトップアプリであれば、「tkinter」ぐらいを理解すれば問題なく、必要なら「SQLite」などちょっとしたDB機能ぐらいでピンポイント業務用アプリは開発できます。

つまり、上記の学習時間さえ確保できれば、誰でも比較的簡単にツール開発へ着手できます。

また、時間さえあればと前置きしましたが、デスクトップアプリ開発まで着手したくても見合った無料学習教材を探すのも面倒です。

そのため、筆者が僭越ながら無料学習教材を作成しまとめたものがあるので、興味関心があれば以下からお受け取りください。

Pythonの業務効率化ツール事例

ここでは、筆者自身がPythonによる業務効率化を実務で実現したツールを紹介します。

「汎用性が高く誰でも利用できるツールやサービス」を作ることだけがプログラミング学習あるいはアプリ開発とは限りません。

重要なのは、「自分だけの業務を1分でも効率化すること」で自身の実務パフォーマンスを高めることです。

Python業務効率化ツール｜CSV

ここでは、CSVに関する処理を実施するPython業務効率化ツール事例を解説します。

利用しているデータは生成AIにてシードデータを作成しイメージとして表示しています。

実務において、業務フローの中で準備や調整といった絶妙な修正作業が発生することが多々あります。

「数分から10分程度であれば手作業で終わらせてしまうか。」といったちょっとした面倒な作業を効率化したことでファイル管理と効率化ツールの良さが分かります。

Python業務効率化ツール｜Excel

ここでは、Excelに関する処理を実施するPython業務効率化ツール事例を解説します。

利用しているデータは生成AIにてシードデータを作成しイメージとして表示しています。

基本的に業務上のデータは、CSVあるいはExcelにて管理されていることが多いです。

そのため、CSVとExcelに関する業務効率化ツールを保持しておくと今後の作業効率化高まります。

Python業務効率化ツール｜議事録の要約

ここでは、主に社内外の報連相に関するPython業務効率化ツール事例を解説します。

利用しているデータは生成AIにてシードデータを作成しイメージとして表示しています。

要は、コミュニケーションツールで重要なスラックチャンネルやオンライン会議時に録音した議事録をテキストファイル化しておき、要約/言い換え/誤字脱字チェックできます。

現代では、生成AIに様々な作業を代替させる動きが多く見られますが、当然ツール作成ができるのなら自身のツールにAIを組み込むことも可能になります。

過去のやり取りなども保持しながらAI機能を利用することも可能であるため、自身が把握しきれていないあるいは忘れている内容も拾い上げ今後のコミュニケーションに利用できるようになります。

簡易的なツールであっても、ひとたびAIを組み込めば実現できる機能は様々なため、Python学習はおすすめです。

Pythonの自動化ツール事例

ここでは、筆者自身がPythonによる自動化を実務で実現したツールを紹介します。

自動化も同様に「業務フロー全ての自動化」を実現することだけが重要ではありません。

「一部の繰り返し作業だけでも自動化すること」で時間的コストの削減を実現しましょう。

Python自動化ツール｜サイト監視

ここでは、特定サイトを監視するPython自動化ツール事例を解説します。

静的サイトの場合は「requests + BeautifulSoup」、動的サイトの場合は「Selenium」にて開発を推奨します。

特にリアルタイム監視ツールは「効率化」「正確性」「即応性」を兼ね備えており、ビジネス用途から個人の情報収集まで様々な場面で価値を発揮します。

リアルタイム監視によって機会損失を防ぐツールは一部のビジネス業界で重宝されます。

Python自動化ツール｜Webスクレイピング

ここでは、Webスクレイピングに関するPython自動化ツール事例を解説します。

Webスクレイピングツールは情報収集の効率化/自動化・高精度なデータ取得・柔軟なカスタマイズ性を兼ね備えています。

様々な情報収集業務のデジタル化やデータ活用の促進に大きく貢献する技術であると言えます。

業務効率化/自動化における便利なPythonライブラリ

Pythonは業務効率化/自動化における便利なPythonライブラリが豊富です。

他にも数多くのライブラリがありますが、PyPIなどから検索してみるのもよいでしょう。

Excel操作/処理｜openpyxl

openpyxlとは、MicroSoft社が提供するExcelファイルをPythonで操作するライブラリです。

openpyxlを利用することで、Excelファイルのワークシート・行（row）・列（column）・セル（cell）等の作成が出来ます。

その他、データの作成・読み込み・書き込み・コピー＆ペーストなど、処理を加えることで様々なExcelファイルの業務効率化が実現できます。

openpyxlのインストール方法や具体的な使い方を知りたい人は「【Python】openpyxlのインストール方法や使い方を徹底解説！」を一読ください。

Webアクセス｜requests

Pythonのrequestsは、HTTP通信を利用したライブラリです。

HTTPは、クライアントとサーバーの間でデータをやりとりするためのプロトコル（規約）です。

requestsは、特にWebスクレイピングに利用されたり、WebAPI連携によるデータ取得などに利用されます。

requestsのインストール方法や具体的な使い方を知りたい人は「【Python】requestsとは？インストールから使い方まで徹底解説！」を一読ください。

HTML解析｜BeautifulSoup

BeautifulSoup4（bs4）は、先述した通りスクレイピング技術として多用されるケースが多いです。

また、本ライブラリはHTML/XML構造を持つデータに対して解析を実施するライブラリであることから、サイトデータ取得のrequestsライブラリと併用するのが一般的です。

BeautifulSoupのインストール方法や具体的な使い方を知りたい人は「【Python】 BeautifulSoup4とは？インストールから使い方まで徹底解説！」を一読ください。

ブラウザ操作/処理｜Selenium

Seleniumは、ブラウザを自動的に操作するライブラリであるため、自動化テストの実施やWebスクレイピングに利用されます。

また、SeleniumはWebサイト・Webアプリに対してブラウザ操作するため、静的ページで構成されたサイトだけでなく動的ページにも対応できます。

特に、SNS等のWebサイト・Webアプリも操作できるので、ログイン機能などが実装されるページにおいても対応できる利点があります。

Seleniumによる要素検索・要素抽出を詳しく知りたい人は、「【Python】SeleniumにおけるWebDriverの使い方を徹底解説！」を一読ください。

データ処理/分析｜pandas

近年、生成AIやAIエージェントに関するプロダクト/サービスが乱立し、機械学習/深層学習を始めデータ処理あるいはデータ分析が重要になっています。

pandasは社内データの整理/分析からAIのモデル精度向上まで、様々なケースのデータ処理で利用されるPythonライブラリです。

以下は、pandasの主な特徴になります。

様々なデータセットに対する操作/効率化などを実現する特徴があります。

padasのインストール方法や具体的な使い方を知りたい人は「【Python】pandasとは？インストールやSeriesとDataFrameの使い方を解説」を一読ください。