Excel業務の自動化で月3万円：社内案件の作り方｜“60分→10分”を商品化して社内受注する

毎週のExcel定型作業（集計・整形・レポート化）をPythonで自動化し、月3万円の運用費（または評価/手当）を安定的に社内受注するための実践ガイドです。
鍵は以下の4点。

1. 時間削減を数値で示す（ROI） — 例：60分→10分、週1回×4名＝13.3時間/月
2. “納品の型”を先に決める（再現性×検収） — フォルダ構成・config・ログ・README
3. 稟議テンプレ×SOW（運用合意） — 期待値と範囲を明文化
4. 2週間パイロット — 小さく作って早く検証→本運用へ

この記事は「業務棚卸し → 要件定義 → 自動化 → 検収 → 運用」まで、コピペOKのテンプレと最小実装コードつきで解説します。

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なぜ“Excel地獄”は終わらないのか？

• 同じ列入替・結合・ピボットを、複数人で毎週60分かけていませんか？
• 属人化・引き継ぎの度に崩壊・検証の手間…会議直前にヒヤッとした経験、あるあるです。
• 実は障壁は技術より運用と合意形成。KPI／検収／運用手順を先に決めておけば導入はスムーズ。

以降は、現場で失敗を避ける合意形成ファーストの進め方をテンプレ付きで示します。

現場で効いた鉄板フロー（著者の実績ベース）

著者はデータ/マーケティングサイエンティストとして10年、定例レポート自動化50件超を伴走。うまくいく案件は例外なく次の順番です。

1. 時間削減を数値化：例「60→10分×週1×4人＝13.3h/月」
2. SOWと検収基準を先に合意：「納品の型」を定め、ズレを消す
3. 2週間パイロット：最小機能で素早く試す
4. 月額運用へ移行：監視・軽微改修を“商品化”

実例：営業本部の週次レポート（4名×60分）を2週間で自動化。1回10分運用に短縮し、月3万円の運用費で合意。決め手はログと検収表を最初に提示したこと。

2週間パイロットの設計図（営業日10日）

スケジュール

• Day1-2：要件ヒアリング → SOWドラフト（対象データ/出力粒度/締切/責任）
• Day3-4：データ理解 → 疑似データ作成／最小実装
• Day5：検収テスト（サンプル3本）→修正
• Day6-7：PDF/メール自動化 と ログ整備
• Day8：利害関係者レビュー（15分）
• Day9-10：稟議・引き継ぎ資料 と 運用手順を確定

excel_automation/
  README.md           # 目的/使い方/検収基準
  config.yaml         # 入出力/列マッピング/日付範囲
  main.py             # 実行ファイル（CLI）
  requirements.txt    # 依存
  templates/
    report_template.xlsx
  outputs/
  logs/
  tests/
  scheduler.md        # 予約実行（タスクスケジューラ/cron）

ROIを先に作る：月3万円の根拠

計算式

月間削減工数（h） × 人件費（円/h） × 対象人数 × 運用率（0.6〜0.8）

例：60分作業→10分（-50分）×週1×4人

(50/60)×4週×4人 = 13.3h 削減／月

時給 2,500円 → 33,250円/月 ＝ 月3万円の妥当性

ROIシートの項目：作業名／頻度／現状所要／自動化後所要／人数／時給換算／削減額／提案運用費

先に数字を置くと、稟議と合意形成が速くなります。

ミニ実装（pandas＋openpyxl）

ここでは**「複数CSVを連結→月次・店舗×カテゴリで集計→Excel出力」**を最小コードで実装します。
目的・流れ・ポイントを併記したので、そのまま社内PoCに使えます。

1) config.yaml（設定を外出し）

ねらい：列変更・出力先・集計軸をコードを書き換えずに変更できるようにする。

効果：仕様変更に強く、運用担当でも扱える。

# 入力ファイルパターン（例：data/sales_2025-*.csv）
input_csv: data/sales_*.csv
# 日付列名（自動で月に丸める）
date_col: date
# 集計の次元（店舗×カテゴリ×月）
dimensions: [store, category]
# 集計する数値列
value_col: amount
# 出力するExcelファイルとシート名
output_excel: outputs/monthly_report.xlsx
sheet_name: 集計

2) main.py（最小の実行スクリプト）

ねらい：CLIで--configを切り替え、ログに実行結果を出す。

ポイント：openpyxlをExcelWriterに使い、Excelテンプレにも対応。

import argparse
import glob
import os
from datetime import datetime


import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook # ExcelWriter用
import yaml


# 使い方：python main.py --config config.yaml


def load_config(path: str) -> dict:
with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
return yaml.safe_load(f)


def build_dataframe(cfg: dict) -> pd.DataFrame:
files = sorted(glob.glob(cfg["input_csv"]))
if not files:
raise FileNotFoundError(f"入力が見つかりません: {cfg['input_csv']}")
dfs = [pd.read_csv(p, parse_dates=[cfg["date_col"]]) for p in files]
df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
# 月単位に丸める（文字列化してピボットしやすく）
df["ym"] = df[cfg["date_col"]].dt.to_period("M").astype(str)
return df


def aggregate_monthly(df: pd.DataFrame, cfg: dict) -> pd.DataFrame:
group_keys = cfg["dimensions"] + ["ym"]
agg = (
df.groupby(group_keys, as_index=False)[cfg["value_col"]]
.sum()
.rename(columns={cfg["value_col"]: "value"})
)
return agg


def export_excel(agg: pd.DataFrame, cfg: dict) -> str:
os.makedirs(os.path.dirname(cfg["output_excel"]), exist_ok=True)
main()

3) scheduler.md（Windowsの週次実行）

ねらい：configの必須キーが欠けてないかをチェック。タスク スケジューラ → 基本タスクの作成 → 週次

操作: python main.py --config config.yaml

終了コード0を確認、logs/に時刻付きログを保存

4) tests/test_basic.py（壊さないための最小テスト）

ねらい：configの必須キーが欠けてないかをチェック。

import yaml


def test_config_load():
with open("config.yaml", "r", encoding="utf-8") as f:
cfg = yaml.safe_load(f)
assert "input_csv" in cfg

補足：PDF化が必要なら、Excelテンプレの印刷設定を整え、Excel→PDF保存（社内PCのExcel COM）を pywin32 で実装します。

稟議を通す一枚テンプレ（コピペ可）

# 業務改善提案（Excel定例レポート自動化）
【背景】会議資料作成に60分/回。担当4名、週1回
【目的】所要時間を10分へ短縮、属人化の解消
【成果物】main.py、config.yaml、report_template.xlsx、README、scheduler.md
【検収】サンプル3本一致／処理≤10分／ログ出力
【費用/体制】初期 60,000円／月次運用 30,000円（監視・軽微改修）
【効果】月13.3h削減 ≒ 33,250円/月（時給2,500円換算）
【スケジュール】着手：◯/◯、納品：◯/◯（営業日10日）
【リスク/対策】列追加→configで吸収／担当離任→README＋5分動画
【お願い】試行2週間→レビュー→本運用可否判断

社内掲示（Slack/Teams）テンプレ

Excel定例資料（60→10分）にする自動化の試行を行います。
運用者不在でも回るよう、config/README/ログを整備します。
対象部門でご協力いただける方はDMください（匿名の疑似データで検証します）。

トラブルを避ける運用ルール（社内版）

• 入力データは共有フォルダでバージョン管理。メール添付は禁止
• API/鍵は環境変数（.env）で管理、リポジトリは非公開
• 個人情報は匿名化し、ログに残さない
• 変更要求はIssue＋Change Requestで合意
• 監視：失敗時メール通知／週次の差分レポート

月額3万円“商品”の仕様（社内向けSOWドラフト）

# SOW（月次運用：Excel自動化）
範囲：テンプレ維持、軽微な列追加（月2回以内）、失敗時の再実行、月1回の改修30分
SLA：一次24h/解決48h（営業日）、成功率≥99%
例外：仕様追加/新テンプレ/データ元変更は別見積
成果：稼働レポート（月次、失敗率/処理時間/改善提案）

発注者教育：最初の15分で揃える前提

• 自動化の限界：人の判断が必要な箇所は残す
• テンプレ固定：変更はCR票で管理
• ログ/検収：可視化して安心感を担保
• 引き継ぎ容易性：README／5分動画／サンプル入出力

よくある質問（社内）

• Q：マクロのままじゃだめ？
  A：規模が大きい・複数人運用なら、config外出しとログ/テストが効くPython構成が安全。
• Q：担当が異動したら？
  A：README＋5分動画＋サンプル入出力で30分引き継ぎ可能。
• Q：セキュリティは？
  A：API鍵は環境変数、個人情報のログ禁止、共有フォルダ運用。

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質問初動と差し戻しが速い環境は、社内パイロット→本運用の切り替えがスムーズ。
まずは無料カウンセリング/体験でレビュー頻度/基準を数字で確認し、最初の1本を一緒に作りましょう。

・株式会社キカガク：業務再現型課題×具体レビュー。Git/pytest/CIや運用SLAまで相談しやすい。
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ケース別：導入の第一歩

• 社会人（転職）：この社内案件を実務再現ポートフォリオに昇華→職務経歴書へ。
• 副業目的：社内で月3万円商品を実績化→外販へ展開。
• 主婦/夫（在宅）：非同期SLAを先に合意し、朝活/夜活で回す。

今日からやること（90分）

• ROIシートを作る（現状60→10分の試算）
• このページのフォルダ構成/検収基準をコピーしてリポジトリ作成
• 稟議テンプレを社内向けに1枚化→上長へ送付
• 2週間スケジュールをカレンダーに登録（Day1-10）

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