Pythonを使って自動化・業務効率化ツールを作成したい方へ





「Pythonで自動化・業務効率化ツールを作成したいけど、作り方が分からない、、」というお悩みを持たれている方がいらっしゃいます。

近年ではPythonによる自動化や業務効率化が流行っており、本屋さんでも「Pythonで作業を自動化・業務効率化しよう!」といった内容の本が多く見受けられます。

しかし、実際にPython学習に取りかかって自動化・業務効率化ツールを作成しようと試みるものの、どう作ればいいのか、どのライブラリを使えばいいのかなど分からない事だらけだと思います。

 

 

なので、今回はそういったお悩みを解決できる内容となっております。

また、筆者自身クラウドソーシングサイトであるランサーズにてコンスタントに毎月10万円を稼ぎ、プログラミング業務にて2021年6月に最高報酬額である30万円を突破しました。

年間報酬額も100万円突破するなど、実務的なプログラミングの活用方法や具体的な稼ぎ方について、一定の記事信頼を担保できると思います。

プログラミングは習得することで、本業/副業に十分活かせる武器になると先にお伝えしておきます。

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Pythonが選択される理由

今では自動化・業務効率化といったらPythonと代表的になっていますが、なぜPythonが選ばれているのでしょうか?

自動化・業務効率化は別にPython以外のプログラミング言語でも可能です。

勘違いする方がいるかもしれませんが、プログラミング言語というものは機械に指示を出すためのものであって、得意不得意があれど自動化・業務効率化はどのプログラミング言語でも可能です。

人間でも勉強が得意な人もいれば、スポーツが得意な人もいたりと千差万別です。

では、なぜPythonが自動化に使われるのか理由を列挙していきます。

・コードがシンプル

・ライブラリが豊富

・多くの情報がネット上に落ちている

一つ一つ解説していきたいと思います。

コードがシンプル

一つはPythonはコードがシンプルで分かりやすい事が挙げられます。

Pythonはインタプリタ型言語とも呼ばれ、「人間が理解しやすいコード」のことを指します。

プログラミングは機械に指示を出しますが、機械は人間の言葉が理解できず機械語しか分かりません。

機械語などの説明は本記事内容と脱線してしまうので、割愛させていただきますが、インタプリタ型であるPythonは人間でも分かりやすいコード設計になっている事だけ理解して頂ければ幸いです。

コードがシンプルだと何がいいのかというと誰かにPythonで書かれたコードを共有した時にも説明がしやすく、チーム開発に向いています。

また、二人が同じ内容のプログラムを作成する時にも基本的に同じコードになるので、非常に読みやすく書きやすい言語となっています。

ライブラリが豊富

Pythonは海外企業が多く採用されているので、その企業ごとに開発されたライブラリが多数存在します。

例えば、Tensorflow(テンソルフロー、テンサーフロー)はGoogleが開発された機械学習ライブラリであり、オープンソースとして誰でも使えるようにGoogleから提供されています。

また、ディープラーニング向けに開発されたChainerも日本の企業であるPreferred Networksが開発されています。

このように、データを処理するためのライブラリが多数あるので、1からコードの記述をしなくても良い点が挙げられます。

多くの情報がネット上に落ちている

今となってはプログラミング言語Pythonもある程度の認知を獲得している言語だと思います。

そのため、ネット上に多くの情報が散らばっています。

これも重要なポイントの一つで、多くの人がプログラミングに取り組む際に情報がたくさんあることは有益なプログラミング言語であることが頷けます。

また、たとえSEやPGといった職種の人でなかったとしても、多くの人が取り組んだ数が多ければ、それだけ有益な情報が落ちている可能性も拡がることになります。

そのため、誰もが触れることのできる、あるいは取り組むことができるほどの簡易性をもつプログラミング言語Pythonは、自動化や業務効率化に利用するだけの価値が存在することになります。

Pythonで自動化・業務効率化できるもの

自動化・業務効率化といっても目的に応じて様々な手法があります。

今回はPythonを利用する代表的な自動化・業務効率化の方法をご紹介していきます。

Pythonだけでなくノーコードで今すぐにでもTwitterを始め、様々なデータ収集を効率化したい人は、「【ノーコード】仕事を効率化するIFTTTの使い方と自動化ツール作成方法」を実践することをおすすめします。

Twitterによる利用例と使い方を網羅的に解説しています。

ウェブサイトからデータを抽出する(スクレイピング)

まず、Pythonといったらスクレイピングだと思います。

スクレイピングを使用することにより、自分が欲しい商品の価格や株価などの情報を取得する事ができて逐一Webサイトをクリックして確認する手間が省くことができます。

Pythonにてスクレイピングをする際の代表的なライブラリがBeautiful Soup4RequestsScrapyになります。

これらのライブラリを駆使して、スクレイピングを行なっていきます。

スクレイピングについてやBeautiful Soupの使い方に興味がある方はこちらの記事をご覧ください。

【コード公開】【初心者のPython入門】Webスクレイピングとクローリング

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【コード公開】【Python】スクレイピングで特定URL内の画像を丸ごと収集

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ブラウザを操作する

Pythonでは人の手を借りずにブラウザを操作することも可能です。

自分の欲しいデータがWebサイト内にある場合、クリックしないと取得できないこともあるので、BeautifulSoupなどのライブラリだけでは完結しません。

ブラウザ操作にはSeleniumというライブラリによって、自動化する事ができます。

これにより、スクロールやクリック、ブラウザバックと基本的な操作であれば誰でも操作する事ができ、自分が欲しいデータがあるページまでたどり着く事が可能になるので、より高度なスクレイピングツールを作成する事ができるのです。

Seleniumはスクレイピング技術と相性がいいので、簡易的なスクレイピングツールを作成できたら、ぜひブラウザ操作を加えたスクレイピングにチャレンジしてみてください。

Seleniumについてや使い方に興味がある方はこちらの記事をご覧ください。

【初心者のpython入門】seleniumでログイン自動化!〜Twitter編〜

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【初心者のpython入門】seleniumでフォロー自動化!〜Twitter編〜

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【初心者のPython入門】SeleniumでGoogle mapsのデータをスクレイピング

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Excelの操作

会社員の方は馴染みのあるExcelですが、こちらもデータの入力など自動化・業務効率化する事ができます。

Excelの中にも合計をだすsumなど簡易的な関数が搭載されていますが、残念ながら紙媒体に書かれたデータをExcelに入力するといった事は人間の手を使う必要があります。

上述したように、考えずともできる反復的な作業は自分の人生という限られた時間の中でやるべきタスクではありません。

PythonにてExcelを操作するには、OpenPyXLというライブラリを使用します。

ブラウザの検索バーにて「Python Excel」と入力すれば、自動化する様々なWebサイトが出てくるので是非試してみてはいかがでしょうか?

また、今後もプログラミングに取り組み続けていく中で、実務に利用できる学びを身につけていかなければなりません。

業務効率化・自動化を実現するために、実務のヒントとなったおすすめのPython本は以下のものになります。

・退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング

画像を編集する

Pythonを利用する以前に、ネット上で利用される基本的なデータは3つあります。

分類として、画像・動画データ、テキストデータ、数値データの3つです。

そして、PillowやOpenCVを利用することで、とても簡単に画像編集/加工が行えます。

Web APIを利用する

PythonではAPIを使って、自動化することも可能です。

APIとは、「Application Programming Interface」の頭文字をとった略語のことであり、最後のインターフェイスとは、「何か」と「何か」をつなぐものという意味を持ちます。

例えば、USBも「パソコン」と「周辺機器」をつなぐものですので、インターフェイスの一つです。

企業が開発したアプリケーションによって、商業目的などによってAPIが提供されている事があります。

Twitterであればいいねやフォローといった機能がありますが、Twitter APIを利用するとこれらの機能がTwitter上だけでなくPythonなどのプログラミング言語からも使えるようになります。

つまり、Twitterを開かなくてもプログラム側からTwitterの機能を使えるということです。

APIを使った自動化について興味がある方はこちらの記事をご覧ください。

【コード公開】【Python】twitter APIによるフォロー・アンフォロー自動化ツール

2017.12.04

【Python】YouTube Data API v3を利用した特定チャンネルの動画情報取得

2020.05.12

※予め、Twitter API、YouTube APIを取得されている方限定になります。取得方法については記事に掲載しております。

就職支援実績あり!おすすめオンラインプログラミングスクール

独学でプログラミング学習の限界を感じている人におすすめのオンラインプログラミングスクールをご紹介します。

ただし、注意する点として『スクールの質が高い=あなたに最適なスクール』には必ずしもならないため、必ずカウンセリングを受けてください。

カウンセリングを受けないで決めてしまうとお金を無駄にする可能性があります。

おすすめプログラミングスクール
スクール名最短受講期間料金(税込)スクールの概要
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CodeCamp2ヶ月198,000円マンツーマンでPythonを学べ、レッスン対応時間が長く、早朝・深夜の時間帯もオンラインで受講可能/無料カウンセリングあり

TechAcademy(テックアカデミー)

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現役ITエンジニアのパーソナルメンター(講師)による学習サポートやチャットでの質問対応ができ、プログラミング未経験/初心者でも学びやすいと評判のオンラインスクールです。

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学べるコースはPython/はじめてのプログラミング/Web制作・システム開発系など多数のコースがあり、セット割引を利用して複数のセット受講も可能です。

現役エンジニアのメンターと週2回のメンタリング、直接プロからプログラミングやキャリアについて学べる学習環境があります。

また、毎日15時~23時の8時間はオンラインの質問対応、提出課題には丁寧なレビューがもらえるなど受講者の評判が良いオンラインプログラミングスクールです。

さらにメンタリング/チャットでの質問対応状況など、オンライン学習サービスを確認できる1週間の無料体験がおすすめです。

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TechAcademyの無料体験・無料メンター相談はこちらから確認することができます。

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CodeCamp(コードキャンプ)は、現役エンジニア講師のマンツーマンレッスンによる丁寧な指導が人気/評判のオンラインプログラミングスクールです。

累計受講者数3万人以上、研修導入企業300社以上など実績も豊富なスクールになります。

  • 面倒なデータ処理を自動化/業務効率化したい人
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これらを含め、Python/Webデザイン/アプリ開発/オーダーメイドなど、豊富なカリキュラム内容です。

マンツーマンレッスンの対応可能な時間帯は、毎日7時~23時40分と他のプログラミングスクールより長く、CodeCampは早朝や深夜でも受講できます。

そのため、仕事・学業をしながら受講しやすい点がおすすめと口コミで評価されています。

また、自分で講師を指名できる点、Pythonについての質問や講師にエンジニアとしてのキャリアや就職/転職の相談も可能です。

CodeCampに興味ある人は、詳しいレッスン内容や学習サービスについて確認でき、受講料金の1万円割引クーポンももらえる無料カウンセリングの利用がおすすめです。

無料カウンセリング窓口
CodeCampの無料カウンセリング申し込みはこちらから確認することができます。

Pythonロードマップを元に本格的な学習を始めたい人へ

おそらくプログラミング未経験からPythonあるいはプログラミング活用を図りたい人は、以下の考えが存在すると思います。

  • とにかくプログラミングがどのようなものか触れることで理解したい人
  • 現在の職種/業界の中でプログラミングを活用したい人(DX化/業務効率化など)
  • プログラミング未経験から就職/転職を考えて取り組みたい人

上記の悩みや課題をPythonロードマップとして言語学習から転職までを目標プロセスに落とし込んで作成しました。

あなたの考えるエンジニア像のゴールに合わせたオンラインプログラミングスクールが選べる情報も公開しているので、一度読んでみてください。

【Python】2022年最新!おすすめのオンラインプログラミングスクール

2020.01.14

まとめ

いかがでしたでしょうか?

今回は「Pythonで自動化・業務効率化ツールを作成したいけど、作り方が分からない、、」といった方に対して目的に応じた自動化・業務効率化のやり方をご紹介していきました。

・Webスクレイピング
・クローリング
・Excel操作
・画像・動画・テキスト・数値データの自動処理
・Web APIの連携

本記事を通して、Pythonの自動化・業務効率化ツールを作るきっかけとなれば幸いです。

最後まで一読していただき、ありがとうございました!



ABOUTこの記事をかいた人

sugi

大学卒業後、IT企業に就職を果たす。システム開発・人工知能に触れながら大手企業と業務をこなす。2年半後脱サラし、フリーランス活動経験を経て 2019年2月から起業し、今に至る。 自社サービス及び製品を開発、ブログ収入、クラウドソーシングなど、多方面で売り上げを立てている。