Pythonで自動化できる仕事を1つ見つけることから始めましょう

「毎日同じ作業を繰り返している」「Excelのコピペが苦痛」——こんな場面こそPythonの出番です。

Pythonは文法がシンプルで、業務自動化に必要なライブラリが豊富なプログラミング言語です。この記事では、実際に使える自動化スクリプトのパターンを紹介します。

Pythonで自動化できる代表的な作業

作業 使用ライブラリ
Excelの読み書き・集計 openpyxl / pandas
ファイル整理・移動 os / shutil / pathlib
Webスクレイピング requests / BeautifulSoup
ブラウザ自動操作 Selenium / Playwright
メール送受信 smtplib / imaplib
PDFテキスト抽出 pdfplumber / PyPDF2

実践例1：複数ExcelをPythonで1つにまとめる

import pandas as pd
import glob

# data/ フォルダ内の全Excelを読み込んで結合
files = glob.glob("data/*.xlsx")
df_list = [pd.read_excel(f) for f in files]
result = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

# 結果を保存
result.to_excel("output/combined.xlsx", index=False)
print(f"完了: {len(files)}ファイルを結合しました")

手作業で10分かかる作業が数秒で終わります。

実践例2：フォルダ内のファイルを日付ごとに自動整理

import os, shutil
from datetime import datetime

source_dir = "downloads"
for filename in os.listdir(source_dir):
    filepath = os.path.join(source_dir, filename)
    if os.path.isfile(filepath):
        mtime = os.path.getmtime(filepath)
        folder = datetime.fromtimestamp(mtime).strftime("%Y-%m")
        dest = os.path.join("sorted", folder)
        os.makedirs(dest, exist_ok=True)
        shutil.move(filepath, os.path.join(dest, filename))
print("整理完了！")

実践例3：Webページからデータを自動収集

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://example.com/news"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

# h2タグのテキストを全て取得
titles = [h2.text.strip() for h2 in soup.find_all("h2")]
for title in titles:
    print(title)

Python自動化を始めるステップ

  1. Pythonをインストール：python.orgから最新版をダウンロード
  2. VSCodeを用意：Python拡張機能を入れると開発が快適
  3. 「自分が繰り返している作業」を1つ決める
  4. ChatGPT・Claudeにコードを書いてもらう：「Pythonで〇〇を自動化して」と依頼
  5. コードを実行・改良する

まとめ

Pythonによる業務自動化は、最初の1スクリプトを動かすことから始まります。AIでコードを生成しながら学ぶことで、プログラミング経験が少なくても実用的なツールを早期に作れます。