Pythonの自動化でなにができる？作業を効率化できること5選

AI開発やディープラーニングの分野で人気を集めているPythonは、そもそも数学的なデータ処理を得意とする言語ですが、一方で作業の自動化などの場面でも活躍しています。

Pythonの特徴を活かして、自動的にデータを収集したり、ファイルを操作してデータ処理をするプログラムを作成することで、人が行うと時間がかかって間違いやすく面倒な作業を、大幅に効率化できます。

今回はPythonの自動化でなにができるのかを説明しながら、作業効率が良くなる分野を解説します。

なお、Pythonでできることについては、「Pythonでできること6選！仕事への活用方法から学習方法まで解説」も併せてご確認ください。

Pythonで自動化できる5つの作業

Pythonで自動化するのに利用するのに適した5つの作業を紹介します。Pythonは情報収集やアプリケーションの操作も得意としているので、例えばOffice系ソフトの操作などを自動化することによって、より効果的に作業効率を上げることができます。

Webスクレイピング

Webスクレイピングとは、Webサイト上で公開されている情報から、特定の情報だけを抽出して取得することを指します。

Pythonでは、外部ライブラリのRequestsを使うことでWebサイトのデータを取得してローカルで扱えるようにしたり、同じく外部ライブラリのBeautiful Soupで、WebページのHTMLから特定のタグを抜き出すことで、スクレイピングが可能になります。

Webスクレイピングを活用することで、気になる分野のニュースを切り出してまとめたり、競合他社のサイトの調査、Webショップの価格の比較など、必要に応じてさまざまなデータを自動的に取得することが可能です。

こうした作業は、人の手で行うと時間がかかりますが、Pythonで自動化することで、工数を圧縮し、定期的そして自動的にデータを収集し、見やすい形に加工してくれます。

ExcelやWordなどOffice系ソフトの操作

OpenPyXLやpython-docxのような外部ライブラリを利用することで、Office系のファイルを操作して、ファイルを開かずにテキストや数値を読み出したり、編集内容を適用できます。

自力で大量のWord文書やExcelファイルの編集、内容の検索を行うのは大変です。しかし、Pythonに任せれば特定の文字列を探し出して書き換えたり、まとめて書式を変更したり、特定の数値や文字列に関係するファイルだけを抽出することが可能になります。

画像編集

外部ライブラリのPillow（PIL）を使用することで、画像編集ソフトを使用せずに、リサイズや回転、トリミングなどができます。

単純な切り取りやリサイズだけでなく、特定の濃度で画像同士を合成したり、フォルダ内の画像を一枚に連結したり、画素値を反転したりと、複雑な処理も可能です。

例えば、大量にある画像の解像度やファイルサイズを一括で変更したあと、特定の位置でトリミング、リネームをして、決められたフォルダへ格納するような作業は、人が行うと非常に時間がかかります。しかし、Pythonであれば多少のコードを書くだけで実現が可能です。

ファイル操作

Pythonはさまざまなファイル操作ができます。ディレクトリ内に保管されているファイルを操作し、作成、削除、リネームするほか、例えば内容を取得して特定の内容が見つかったファイルだけをリスト化することも可能です。

また、外部ライブラリのOpenCVを利用して、動画や音声ファイルの再生時間を解析し、取得して、ファイルの再生時間をまとめて出力することもできます。

ブラウザ操作

SeleniumとChromeDriverというライブラリ、ツール群を利用することで、Webブラウザを自動操作できるようになります。

定期的に決まったWebサイトにログインして内容を確認したり、Webスクレイピングと同様に情報を収集したり、さまざまな使い方が可能です。

例えば、Gmailにログインし、特定の日時に定型文や指定フォルダに保存されているテキストを読み込んで、決められた相手に自動送信をしたり、受信したメールの内容を読み取ってフォルダを自動的に分類したりできます。

Pythonで作業を自動化することで得られる4つのメリット

Pythonで作業を自動化すると、人が行えば時間がかかり正確性を欠きやすい単純な作業を、簡単に処理できます。

そこで、Pythonの自動化によって得られる4つのメリットについて、具体的に見てみましょう。

労働時間を短縮できる

ファイルのリネームや内容の確認など、人が行うと非常に時間がかかる単純作業をPythonで自動化することで、労働時間が大幅に短縮します。

単純作業から解放された時間を他の業務や学習時間などに自由に振り分けられ、無駄な残業なども短縮できます。

ヒューマンエラーを防げる

単純作業の繰り返しは、人間が行うとどうしても一定の確率でエラーが起きてしまいます。そのため、作業内容に問題ないことを確認するために、さらに人員の追加が必要になります。

しかし、Pythonを利用して作業を自動化することで、人的ミスを減らせるだけでなく、不要な人的工数を削減できます。また、Pythonの自動化なら、書き換えなどを行う際の打ち間違いなども起きません。

ルーチンワークを自動化し、生産性の高い仕事に集中できる

Pythonで面倒な単純作業を自動化し、効率化することで、自分の時間をより生産性の高い仕事に集中できます。

人間が考えて処理する必要がある作業に時間を振り分けられることで、質の高い仕事ができるようになり、より効率的な時間の使い方が可能になります。

スキルアップにつながる

Pythonを利用した自動化には、プログラミングだけでなく、外部ライブラリの扱い方や、自動化したい作業に関するさまざまな知識が求められます。

そのため、単純作業を自動化するためのアプリケーションを作成することは、エンジニアとしてのスキルアップにもつながります。

Pythonでの自動化に必要な知識と環境の構築

Pythonで作業を自動化するには、Pythonの知識だけでなく、データをアウトプットするための言語（HTMLなど）や、利用したいライブラリの知識、開発環境の構築が必要になります。

自動化に必要になる知識や環境について、具体的になにが必要になるのか見てみましょう。

自動化に必要な知識とその理由

Pythonの文法を正しく理解し、記述できるだけでは、自動化はできません。

自動化はPython単体では難しいため、さまざまな外部ライブラリを利用します。そのため、利用したいライブラリの知識は必須といえます。

そもそも、Pythonの魅力は豊富なライブラリがあり、専門的なものが多数用意されているところにあります。似たような処理が行えるライブラリも多く、自分がしたいことに対して適切なライブラリを選ぶための知識も必要になります。

また、自動化ツールを外部に公開するには、見やすいようにデータの表示を整えるため、HTMLなどの知識も必要になります。

Pythonを実行する環境の構築の方法

Pythonのインストールには、AnacondaというPythonの実行環境と各種ツールやライブラリを提供するプラットフォームを利用するのがおすすめです。

Pythonを実行するには、実行環境を構築するのに必要なファイルをインストールする必要があります。公式サイトから必要ファイルをダウンロードできますが、その場合、標準ライブラリ以外のライブラリは、ひとつずつ自分で追加することになります。

Anacondaを利用すると、Python本体と共に、開発に必要な統合開発環境や、Pythonでプログラミングをするときに人気があるライブラリを、簡単にインストールできます。

今回、自動化に利用する外部ライブラリとして紹介したPillowやOpenPyXL、Requests、Beautiful Soupなども、Anacondaを使えば簡単にインストールでき、すぐに自動化ツールの作成を始められます。

Pythonの自動化に挑戦して面倒な作業を効率化しよう

Pythonは多くの使用者がいるため、サンプルやライブラリも多く、参考にできるテキストやサイトも豊富なので、習得しやすい言語です。

簡単なことから自動化に挑戦し、日々の面倒な作業を効率化しながらPythonの学習をすすめることで、プログラミングのテクニックも向上するはずです。

自分なりの自動化ツールを開発して、毎日の仕事を効率化し、時間的な余裕を作ってみてはいかがでしょうか。