コラム
近年、業務効率化の手段として「Pythonによる自動化」が注目を集めています。
書店やWebでは「初心者でもできる」「誰でも簡単」といった言葉が並び、手軽に始められる印象を受けます。しかし、本当にプログラミング未経験のビジネスパーソンにとって、Pythonは最適な選択肢なのでしょうか？
この記事を読めば、Pythonによる自動化のリアルな姿がイメージできます。
非エンジニアにとって、より現実的な「もう一つの選択肢」として、RPAツールの「Coopel」も紹介するので、ぜひ最後までご覧ください。
Pythonは、幅広い業務を自動化できるプログラミング言語です。ここでは、代表的な5つの自動化事例を紹介します。
Pythonでは以下のようなExcel自動化ができます。
手作業では数時間かかる集計処理も、Pythonなら短時間で完了します。
インターネット上の情報を自動で収集・整理できます。
通常であれば数時間かかるリサーチも、Pythonなら短時間で最新データをまとめられます。
毎日行うメール送信や返信作業も、自動化できます。
Pythonによるメール自動化により、対応漏れを防ぎながら、作業時間を削減できます。
日々の業務で発生するファイル整理も、以下のように自動化できます。
大量のファイル・フォルダを扱う場合は、Pythonによる自動化が効果的です。
Webブラウザ上で行う定型作業も自動化できます。
ブラウザ操作の自動化で、毎日のルーチン作業を自動化できます。
Pythonは「汎用性」「拡張性」が高い一方で、「誰でも簡単」ではありません。実際、業務自動化を目指して学び始めたものの、途中で挫折するケースが多く見られます。その理由は、非エンジニアが直面する「3つの壁」にあります。
Pythonを扱うには、変数・条件分岐・ループなど、基本的なプログラミング概念の理解が必要です。さらに、作業内容に応じて「ライブラリ」を使いこなす必要があります。
ライブラリとは、プログラミングを効率的に行う「部品」のようなもので、Excel操作には「pandas」、Web操作には「Selenium」などがあります。
また、エラーメッセージは英語で表示され、「ドキュメントの読み解き」や「原因リサーチ」といった「自己解決力」も求められます。結果として、Pythonを扱うには少なくとも、2～3か月程度の学習期間が必要です。
Pythonを使うには、まず自分のPCに「Python本体」をインストールする必要があります。そのうえで、「pip」などのパッケージ管理ツールを使い、必要なライブラリ追加が必要です。
また、プロジェクトごとに環境を分けて管理する「仮想環境」の仕組みも理解しなければなりません。仮想環境を設定しないと、各ライブラリのバージョンが競合し、「昨日まで動いていたのにエラーが出る」といったトラブルが起こります。
さらに、会社PCではセキュリティポリシーの制約により、インストールが許可されない場合もあります。
作成したスクリプトは、書いた本人しか理解できないことが多く、属人化に陥ります。コード作成者が異動や退職すると「ブラックボックス化」し、だれもメンテナンスできなくなるケースが多いです。
また、Web操作などを自動化している間はPCが占有され、他の作業ができない制約もあります。
Pythonによる自動化の壁は、Coopelであれば解決できます。この章ではRPAツール「Coopel」を紹介します。
Coopelは、プログラミングの知識がなくても業務を自動化できるRPAツールです。
Coopelの主な特徴は次の2つです。
ノーコード(No-Code)：コードを書く必要がなく、画面操作だけで自動化シナリオを作成可能
クラウド型RPA：PCにソフトのインストールが不要で、Webブラウザ上で利用可能
これらの特徴により、Coopelは専門知識がなくてもすぐに業務自動化を始められます。
Python活用の「専門知識」「環境構築」「運用」という壁を、Coopelでは以下のように解決できます。
専門知識の壁 → 直感的な画面操作でシナリオ作成
Coopelは専門知識が不要で、非エンジニアに向けたツールとなっています。「クリックする」「文字を入力する」などの命令ブロックを組み合わせるだけで、自動化シナリオを作成できます。プログラミングの学習は一切不要です。
環境構築の壁 → クラウドだからサインアップ後5分で開始
Pythonのような、インストールや複雑な設定は一切ありません。
Webサイトから申し込むだけで、すぐに利用を始められ、環境構築に時間はかかりません。
運用の壁 → クラウド実行でPCを占有せず、チームで共有可能
作成したシナリオは、Coopelのサーバー上で実行されるため、自分のPCが占有されることはありません。
また、作成シナリオはチームで共有・管理できるので、ツール運用の属人化を防げます。
業務自動化の中でも最も需要が高い「Excel自動化」。
ここでは「Excelレポート作成」をテーマに、PythonとCoopelの違いを比較します。
PythonとCoopelの違いを以下の表で見てみましょう。
| 項目 | Python | Coopel |
| 学習コスト | 高い(プログラミング習得が必要) | 低い(直感的にシナリオ作成可能) |
| 開発スピード | 遅い(コード打ちや修正に時間かかる) | 早い(10分程度で自動化が完了) |
| 実行環境 | ローカルPC(PCを占有) | クラウド型(PCを占有しない) |
| 得意なこと | 複雑な計算やデータ解析、システム開発 | 単純作業の自動化、データ収集 |
Pythonは複雑な処理やシステム開発に向いていますが、習得や環境構築に時間と労力がかかります。一方、Coopelは専門知識がなくても自動化を実現できるため、日常業務の効率化に最適です。
まずはPythonで、以下のシナリオを想定します。
①以下のような「売上Excel（またはスプレッドシート）ファイル」を対象とし
②月次レポート（集計表）を作成する
Pythonで自動化を行う場合は、以下のコード記述が必要です。
import pandas as pd
# 各店舗の売上データを読み込み
shop1 = pd.read_excel(“sales_data/店舗①.xlsx”)
shop2 = pd.read_excel(“sales_data/店舗②.xlsx”)
# 2つの店舗データをまとめる
data = pd.concat([shop1, shop2])
# 月ごとの売上・経費・利益を集計
report = data.groupby(“Month”).sum()
# 月次レポート(集計表)として出力
report.to_excel(“月次レポート(集計表).xlsx”)
print(“月次レポート(集計表)の作成が完了しました。”)
このコーディングを行うには、pandasライブラリの使い方やエラーハンドリング、ファイル操作の基礎を学ばなければなりません。
一見、簡単そうにも見えますが、慣れないうちは何度もエラー修正が必要です。
一方、Coopelで集計作業を自動化する場合、コードを書く必要はありません。実際の手順を見てみましょう。
(１)ファイルを開く
Excel(もしくはスプレッドシート)ファイル・シート・セルを指定します。
(２)集計シートにデータをコピペ
各店舗のデータをコピーし、集計用シートに貼り付けて、各店舗の合計値を集計します。
実際に作成したシナリオは以下のとおりであり、(１)(２)を繰り返すだけで完了します。
Pythonでコードを書く場合と同じ結果を、1行のコードも書かずにマウス操作だけで実現できます。
Coopelでは、画面操作のみで自動化が実現できるため、プログラミング知識がなくても、すぐに業務自動化を始められます。
ここでは、企業が作業を自動化し、成果を上げた事例をご紹介します。
導入前の課題
A社は新規取引を行う際に「取引先チェック業務」を行っていました。
作業の流れは、「取引先を専用サイトで検索→結果をキャプチャーして保存」というものです。
この作業はすべて手作業で行われており、1か月あたり約100件、合計で2時間半ほどの時間がかかっていました。
Coopel導入の決め手
コーディングが必要な自動化ツールも検討しましたが、非エンジニアでも操作できる「Coopel」が採用されました。
ブラウザ上で直感的にシナリオを作成でき、非IT部門のスタッフでロボットを構築できた点が大きな決め手でした。
導入後の成果
Coopelを活用した結果、取引先チェック業務はわずか15分で完了するようになり、月あたり約2時間を削減しました。
担当者は空いた時間でデータ分析や改善提案といった「コア業務」に集中できるようになりました。
Pythonは柔軟性が高く、複雑な処理にも対応可能ですが、専門知識が必要です。一方で、Coopelは簡単に使い始められるRPAツールで、ブラウザ操作やExcelを中心に自動化ができます。
「学習コストをかけずに成果を出したい」非エンジニアの方は、まずはCoopelのようなRPAツールから始めるのが最適な選択肢となります。
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ぜひ自分に合った方法で、業務自動化を始めてみてください。
