PythonでExcelを自動化するには？初心者向けサンプルコードと活用例5選

「毎日のExcel作業、もっとラクにならないかな…」

そんな声に応えてくれるのが、Pythonを使った“Excelの自動化”です。

専門的なスキルがないと難しそうに見えるかもしれませんが、Pythonには初心者でもすぐに動かせるライブラリやサンプルコードが数多く用意されています。

実は、ちょっとしたコピー＆ペーストだけで、日々の面倒な業務が一気に時短できるケースも少なくありません。

本記事では、そんな「Python×Excel自動化」の世界を、コード例つきでわかりやすく解説していきます。

 

なぜ「Python×Excel自動化」が注目されているのか？

業務効率化の切り札として注目される理由

Excelでのルーティン業務に時間を取られている人は少なくありません。

毎日似たような作業を繰り返すうちに「これ、自動でできたらな…」と感じたことがある方も多いはずです。

そんな悩みに応えるのが、PythonによるExcelの自動化です。

Pythonを使えば、以下のような反復作業を一瞬で終わらせることができます。

これらは単なる時短だけでなく、人的ミスの削減や“しくみ化”による再現性の確保にもつながります。

企業の業務改善・副業での業務代行・個人の学習成果の可視化としても、有用性がどんどん高まっているのです。

Excelの自動化にPythonが選ばれるワケ

「Excelを自動化するならVBA（マクロ）じゃないの？」

そう思う方も多いかもしれません。

確かに、VBAはExcel内で動く便利なツールですが、PythonにはVBAにはない大きな強みがあります。

✅ Pythonが選ばれる3つの理由

💡 VBAとPythonの違い

つまり、Excel自動化のためだけにPythonを学ぶ人も増えているのです。

一度習得してしまえば、Excelだけでなく「業務全体の自動化」へと広げていける点が、Pythonの圧倒的な魅力です。

初心者でも扱いやすい！Pythonのライブラリとは？

PythonでExcelを自動化する際は、「ライブラリ」と呼ばれる便利ツールを使うのが基本です。

これにより、面倒な処理も数行のコードで完了させることができます。

✅ Excel自動化に役立つ主要ライブラリ

💡 初心者におすすめは「openpyxl」＋「pandas」

• openpyxl：ファイルを作成・保存する基本機能を備えた入門向けライブラリ

• pandas：データ分析でも使える定番ライブラリ。Excelとの連携もスムーズ

どちらもインストールから数分で環境構築でき、サンプルコードも豊富です。

「複雑そう…」と思っても大丈夫。

実は「Excelのセルに“こんにちは”と書く」だけのコードなら、10行未満で書けてしまいます。

すぐに試せる！Python×Excel自動化の例とサンプルコード5選

Excelにデータを書き込むコード【openpyxl】

最もシンプルなExcel自動化は、「新しいファイルを作って、セルに値を入力する」こと。

この基本操作に強いのが、初心者向けライブラリ openpyxl です。

✅ できることの一例

• 新規でExcelファイル（.xlsx）を作成

• セル指定で文字や数値を入力

• ファイル名をつけて保存

💻 サンプルコード（コピペOK）

from openpyxl import Workbook

# 新しいExcelワークブックを作成
wb = Workbook()
ws = wb.active

# A1セルに「こんにちは」と入力
ws['A1'] = 'こんにちは'

# Excelファイルを保存
wb.save('sample.xlsx')

💡 ここがポイント！

• Workbook() で新しいExcelファイルを作成

• ws['A1'] のように直接セルに値を入力できる

• save() で簡単に保存完了！

こうしたシンプルな自動化からスタートすることで、Pythonによる業務効率化の手ごたえを実感できます。

既存のExcelを読み取って加工する【pandas】

業務では「既にあるExcelファイルを加工したい」というニーズが多くあります。

そんなときに役立つのが、表データの扱いに特化したpandasです。

✅ できることの一例

• Excelファイルの読み取り・表示

• 条件付きの抽出・加工・並び替え

• 加工後の新しいExcelファイルへの書き出し

💻 サンプルコード（既存ファイルを読み取り＆加工）

import pandas as pd

# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('sales_data.xlsx')

# 売上が10万円以上のデータを抽出
filtered = df[df['売上'] >= 100000]

# 結果を新しいファイルに保存
filtered.to_excel('filtered_sales.xlsx', index=False)

💡 ここがポイント！

• read_excel() で元データを簡単に読み込み可能

• 条件抽出（フィルタリング）も1行でできる

• to_excel() で再保存まで自動化できる

このようにpandasを使えば一度の操作で数百件のデータを瞬時に処理することが可能です。

日報作成・月次レポート・帳票出力の自動化にもぴったりの技術です。

複数ファイルの一括処理で手作業をゼロに

Excel業務でよくあるのが「複数ファイルの同じ作業を繰り返す」という手間。

Pythonなら、10ファイルでも100ファイルでも、一括で処理できます。

✅ できることの一例

• フォルダ内のExcelファイルをすべて読み取る

• 同じ形式のデータを結合・抽出・加工

• まとめて保存や別名書き出しも可能

💻 サンプルコード（複数Excelを1つに統合）

import pandas as pd
import glob

# フォルダ内のExcelファイル一覧を取得
file_list = glob.glob('data/*.xlsx')

# 各ファイルを読み込み、リストに追加
df_list = [pd.read_excel(file) for file in file_list]

# すべてを1つのDataFrameに結合
combined_df = pd.concat(df_list)

# 結果を新しいExcelファイルに保存
combined_df.to_excel('merged_output.xlsx', index=False)

💡 ここがポイント！

• globを使えば複数ファイルの取得も自動化

• pd.concat()で簡単に結合

• ファイルの数が増えても手間は同じ！

この処理を毎月の売上集計・アンケート集計などに応用すれば、“人がやる必要のない作業”をどんどんPythonに任せることが可能になります。

スプレッドシートも対象？GAS連携の可能性

「社内ではExcelじゃなく、Googleスプレッドシートを使っている」

そんな環境でも、Pythonは活躍できます。

Pythonだけでスプレッドシートと直接やり取りするには、GoogleのAPI設定が必要ですが、実用性は十分です。

また、Google Apps Script（GAS）と併用する方法もあります。

✅ 活用パターンの例

💡 Google連携は“副業”でも使われている！

• スプレッドシートでの勤怠集計や経費管理の自動化

• Googleフォームで集めた回答を整形してレポート化

• クライアントとの情報共有もクラウドベースで完結

こうした処理は、中小企業や個人事業主の業務改善ニーズともマッチするため、副業スキルとしても非常に価値があります。

アプリ操作・定型業務も自動化できる？pyautoguiの活用

PythonはExcelの内部操作だけでなく、画面上の“人間の操作”を再現することも可能です。

それを実現するのが、pyautoguiというライブラリ。

✅ どんなことができる？

💻 サンプルコード（電卓アプリを起動して操作）

import pyautogui
import time
import os

# アプリ起動（例：Windowsの電卓）
os.system('start calc')
time.sleep(2) # 起動待機

# 数字と演算子を入力
pyautogui.write('123+456')
pyautogui.press('enter')

💡 注意点

• 画面の構成が変わると動かなくなることがある

• 安定性重視の業務では補助的に使うのが無難

ただし、pyautoguiはExcel以外の業務アプリやブラウザ操作にも対応可能なため、

「人がやっていたルーチンをまるごと置き換える」用途には非常に有効です。

Python×Excelの活用事例｜副業・本業への応用アイデア

PythonでのExcel自動化は、「単なる便利ツールの域」を超えた可能性を秘めています。

ここでは、実際に活用されている具体例を見てみましょう。

✅ よくある業務改善の活用事例

💼 副業としても活かせる理由

• 「定型業務を効率化したい中小企業」は非常に多い

• コーディング初心者でも「ニッチ×自動化」で重宝される

• 「Python×Excel」で完結する案件も豊富に存在

💡 実際にある案件（クラウドソーシング例）

• 「売上ExcelをPDFにして毎週メール送信（自動化希望）」

• 「アンケートExcelをきれいなレポートに整えるスクリプト作成」

• 「100件以上のCSVを月次で結合＆整形したい」

このように、Python×Excelは“自分の業務”にも“副業にも”直結するスキル。

特に「毎回同じ作業をしている…」と感じる方ほど、導入の効果は絶大です。

初心者でも安心！学習ステップと環境構築のコツ

「Pythonって難しそう…」

そう感じて始められない人は少なくありません。

ですが、Excel自動化レベルのPythonであれば、初心者でも十分に習得可能です。

ここでは、挫折しないための学び方と“動かすための準備”を紹介します。

🧭 学習ステップは「目的ありき」でOK

Pythonの学び方に“正解”はありません。

ただし、Excel自動化をやりたいなら、それに必要なことだけをピンポイントで覚えるのがベストです。

✅ 初心者向けのおすすめステップ：

1. Pythonの基本文法（print / if / for）を押さえる

2. ライブラリのインストール方法（pip）を理解する

3. openpyxl・pandasなど自動化系ライブラリに触れる

4. 「業務の困りごと」をPythonで解決してみる

💻 環境構築は“クラウド”でもOK！

アップロードすればすぐ実行でき、エラー原因も可視化しやすいため、初心者の強い味方となります。

このように「目的ドリブン」で学ぶことで、最短距離で“動くスクリプト”までたどり着けます。

“副業案件”で活かすには？

「せっかくPythonでExcel自動化を学んだなら、副業で使いたい」

そう考える方も多いはずです。

実は、Python×Excelの組み合わせは“ニッチで需要が高い”副業スキルとして注目されています。

✅ こんな副業案件に対応できる

💡 なぜ初心者にもおすすめなのか？

• 「Excel業務に困っている人」が明確なニーズを持っている

• プログラミング初心者でも“実務に直結”していることで喜ばれやすい

• スクリプトが動けばよいため、高度な設計より実用性が重視される

🎯 活かすためにやっておくべきこと

• 自分で簡単な自動化スクリプトをいくつか作ってみる（=ポートフォリオ）

• クラウドソーシングで「業務効率化」「Excel自動化」系案件をチェック

• GitHubやNotionに成果物をまとめておくと信頼度アップ

このように、Python×Excelスキルはすぐにでも副業デビューできる“即戦力ツール”にもなります。

自動化スキルを“転職・キャリア”にも活かす方法

PythonによるExcel自動化は、副業だけでなく本業のスキルアップやキャリア転換にも直結します。

特に「定型業務の見直し」「業務効率化」「DX推進」などが注目される今、“Pythonで手作業をなくせる人”は、多くの現場で求められています。

✅ 実務で活かされている現場の例

💼 転職・キャリアへのつながり方

• IT未経験でも「業務改善人材」として重宝される

• 「Pythonで○○を自動化した経験」が職務経歴書に書ける

• RPAやGASと並ぶ“自動化スキル”の一環として評価されやすい

🔍 学び＋実践＝アピール材料

Excelの延長で「現場に貢献できるPython人材」は、DX時代の“次世代型の事務職”としても注目されてきています。

“ツール化”して稼ぐには？

一度作った自動化スクリプトを、他の人にも役立つ形＝ツール化することで、副収入に変える動きが広がっています。

• 単なる「業務効率化」から

• 「仕組みとして売れる状態」＝“資産化”するステップへ

💡 例：ツール化して収益化する方法

✨ ポイントは「誰の困りごとをどう解決するか」

• 自分の業務で役立った自動化

• 他の人も困っていそうな領域

• 難易度ではなく“ニーズ”重視

この3点が揃うと、副業としての価値がぐっと高まります。

「やってよかった」と思える瞬間とは？

PythonでExcelや業務の自動化を実践していくと、“やってよかった”と実感できる瞬間がいくつもあります。

単に作業が楽になるだけでなく、スキルが資産になる・人に感謝される・評価が変わるなど、思いがけないポジティブな変化があるからです。

😊 よくある「やってよかった」体験例

🎯 すぐに見返りがなくても「積み上げ型」で花開く

Pythonの自動化スキルは、一度身につければ何度でも役立つ“再利用可能な武器”になります。

• 本業の効率化に

• 副業の入り口に

• 転職・キャリア形成に

• 他者への価値提供に

どこかで必ず「やってよかった」と思える瞬間が訪れるはずです。

“仕事の見え方”を変える瞬間とは？

Pythonによる自動化スキルを身につけると、それまで“こなすだけだった業務”が、まったく違う角度から見えるようになります。

単に「作業が楽になる」以上に、“仕事そのものの捉え方”が変わる瞬間が訪れるのです。

💡「作業」に“意味”が生まれる

たとえば、毎日手入力していたデータ集計を自動化できたとします。

• 単調だった業務に改善余地を見出せるようになり、

• 「なんでこの作業をしてるんだろう？」と“目的”を意識できるようになり、

• 結果として「業務全体を見渡す視点」が養われていきます。

→ 「任された仕事」から「自分で設計する仕事」へ。

そんな転換が、スキル習得を通じて自然と起き始めるのです。

👥 周囲からの“見られ方”も変わる

• 「あの人、自分でツール作ったらしいよ」

• 「何か困ったら〇〇さんに聞こう」

• 「チーム全体で使える仕組みにしませんか？」

Pythonを使って業務を改善していくと、“ただの作業者”から“頼れる存在”へとポジションが変化していきます。

それは、副業や転職よりもずっと身近な「働き方の変化」です。

🧠 仕事が“つまらないもの”から“育てるもの”へ

スクリプトを書くたびに「どうすればもっと良くなるか」を考えるようになり、やがて、仕事そのものに“ゲーム感覚”が宿ります。

• タスクを仕組みに変える楽しさ

• 問題解決で感謝される喜び

• 小さな工夫が大きな成果につながる面白さ

こうした経験が重なることで、「スキルが人生を変える」ことの実感が芽生えはじめます。

自動化はツールであると同時に、「自分の頭で考え、工夫し、改善できる」ことの象徴でもあります。

Pythonがあなたの仕事観を、きっと静かに変えていくはずです。

“自分だけの働き方”をつくるヒント

Pythonで自動化を実現すると、作業効率が上がる以上に、「働き方の裁量」が増えていきます。

• 自分の時間を自分でコントロールできる

• 繰り返し作業に縛られない

• 頼られる場面が増える

こうした変化は、やがて「自分にとって心地いい働き方」をつくるベースになっていきます。

🔓 自動化は“自由”の選択肢を増やす技術

たとえば、こんな働き方も現実味を帯びてきます：

🌱 “自分の人生”を軸に働き方をデザインする

Python自動化は、単なるスキルではなく、「自分の時間とエネルギーの使い方」を見直すツールです。

「こう働きたい」という意志を持つことが、今の時代における最も重要なキャリア戦略。

“作業から解放された時間”を、自分の未来のために投資できることこそ、Pythonの真の価値ではないでしょうか。

よくある質問Q&A10選

Q1：PythonでExcelを自動化した“実例”にはどんなものがありますか？
A. たとえば「毎月の売上集計」「顧客リストの整理」「グラフ付きレポートの自動出力」など。手作業で繰り返す作業の多くがPythonで効率化可能です。

Q2：Pythonの自動化コードは、どれくらい実用的？
A. コピペで動くシンプルなコードでも、十分に業務で使えるレベルです。特にExcel関連の作業ならopenpyxlやpandasを使えばすぐに成果を実感できます。

Q3：初心者が最初に取り組むなら、どんな作業から始めるのが良いですか？
A. たとえば「複数ファイルを一つにまとめる」「定型レポートを自動生成する」などが◎。シンプルかつ“毎回やっている作業”が最適な入り口です。

Q4：Excelのマクロや関数ではダメなの？Pythonを使う理由は？
A. Excelの機能も便利ですが、Pythonは「複数ファイルの一括処理」や「外部サービスとの連携」が得意です。作業の幅が一気に広がります。

Q5：PythonでExcel自動化するには、どんなライブラリを使えばいい？
A. openpyxl、pandas、xlsxwriterなどが代表的です。用途に合わせて使い分ければ、読み込み・加工・保存・グラフ出力まで自在に行えます。

Q6：サンプルコードを見てもピンときません…自分にできるか不安です
A. 最初は理解より“動かす体験”が重要です。エラーが出ても、原因と向き合いながら1行ずつ学べば、自然と身についてきます。

Q7：作った自動化スクリプトは、仕事でも使えますか？
A. はい、再現性があり動作が安定していれば十分使えます。ログ出力や例外処理を加えることで、実務レベルに仕上げることも可能です。

Q8：Pythonでの自動化スキルは転職や副業にも活かせますか？
A. 十分に活かせます。特に「実務での自動化経験」は、職務経歴書やポートフォリオとしても評価されやすいスキルです。

Q9：Pythonでできる“自動化の具体例”をもっと知りたいです
A. Excel以外にも「メールの一括送信」「フォルダ整理」「Webデータの取得」「PDFレポート作成」など幅広く対応できます。応用範囲が広いのが魅力です。

Q10：興味はあるけど、自分にもできるのかまだ不安です…
A. 不安があって当然です。でも、まずは“サンプルコードを1つ動かす”だけで一歩前に進めます。そこから小さな成功体験を重ねましょう。

PythonでExcelを自動化するには？初心者向けサンプルコードと活用例5選のまとめ

• PythonはExcel作業の自動化に非常に適しており、初心者でも取り組みやすい

• 「openpyxl」「pandas」などのライブラリで表データの読み書きや集計が可能

• サンプルコードを“動かしてみること”が学習の第一歩になる

• 業務のルーチン作業（データ入力・レポート作成など）から着手するのが効果的

• 自動化スキルは転職・副業にもつながる“再現性の高い成果”になる

• Excel VBAと違い、Pythonは他ツール・外部サービスとの連携にも強い

• 実際の業務に役立つ「活用例」を持つことで、スキルのアピール力もアップ

• 作成したスクリプトはログ機能や例外処理を追加することで実務レベルに昇華

• 小さなタスクから始めて段階的に応用へ進めば“継続しやすい学習”になる

• 「自分にもできるか不安…」という気持ちは自然。まずは動くコードから始めよう

 

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