PythonでExcel業務を自動化する入門ガイド｜openpyxl＆pandas実践【2026年版】
n2syscon
「毎日のExcel作業をもっと効率化したい」
「VBAでは限界を感じているけど、Pythonなら何が変わるの？」
そんな方に向けて、本記事ではPythonでExcel業務を自動化する方法をやさしく解説します。
初心者でも迷わないよう、環境構築から基本操作、実務に使える自動化スクリプトまで1つの記事で完結できる内容です。
1. なぜPythonでExcel自動化なのか？
Excel自動化といえば従来はVBAが中心でしたが、Pythonには次のような大きな強みがあります。
- 汎用性が高い： Excel以外にもWebスクレイピング・自動化・分析へ横展開可能
- 豊富なライブラリ： pandas や openpyxl で大量データも高速処理
- 読みやすいコード： 初心者でも理解しやすく、保守もラク
2. Excel自動化に必要な環境構築
まずは必要なライブラリをインストールしましょう。
pip install openpyxl pandas
👉 *pandas は大量データ処理が得意、openpyxl はセル操作に強いという違いがあります。 両方インストールしておくと便利です。*
3. 基本操作：Excelファイルの読み書き
openpyxl を使った基本サンプルです。
import openpyxl
# 新規ファイル作成
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
ws["A1"] = "売上"
ws["B1"] = 1000
wb.save("sample.xlsx")
# 既存ファイルを読み込み
wb2 = openpyxl.load_workbook("sample.xlsx")
ws2 = wb2.active
print(ws2["B1"].value) # 1000
👉 セル単位の操作は openpyxl が得意ですが、
表形式データ（行列）を扱うなら次に紹介する pandas が圧倒的に便利です。
4. pandasでデータ処理を効率化
大量データ・集計処理は pandas の圧勝です。
import pandas as pd
# Excel読み込み
df = pd.read_excel("sample.xlsx")
# データ加工
df["税込価格"] = df["売上"] * 1.1
# 書き出し
df.to_excel("output.xlsx", index=False)
👉 計算・加工・結合・集計など「Excelで複雑に感じる作業」は pandas なら数行で完了します。
5. 実践例：月次レポートを自動生成する
import pandas as pd
# 売上データ読み込み
df = pd.read_excel("sales.xlsx")
# 担当者別に集計
report = df.groupby("担当者")["売上"].sum().reset_index()
# 保存
report.to_excel("monthly_report.xlsx", index=False)
print("レポートを出力しました！")
👉 毎月の面倒な集計作業が、Pythonならワンクリックで完了。 他の Excel ファイルとの結合処理なども簡単に応用できます。
6. Excel自動化の活用例（業務で即使える）
- 毎日の売上データを自動集計してフォーマット化
- 複数ファイルの統合レポートを自動生成
- 部署別・担当者別の集計を毎月バッチ処理
- 定型報告書をテンプレートから自動作成
まとめ：PythonでExcel業務は“最強の時短スキル”になる
PythonによるExcel自動化は、VBAより拡張性が高く、Web・分析・AIとも組み合わせやすいのが最大の魅力です。
まずは openpyxl と pandas の基本操作から始めて、
自分の業務に少しずつ取り入れてみましょう。
習得すれば、副業案件や社内での評価アップにもつながる強力なスキルになります。
