Python基礎 副業で稼ぐ

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

結論:社内のExcel定型作業(集計・整形・レポート化)Pythonで自動化し、月3万円の運用費(または評価/手当)を安定的に獲得するポイントは、①時間削減の定量化(ROI)、②納品の型(再現性と検収)、③稟議テンプレとSOW、④2週間のパイロットです。本記事では「業務の棚卸し → 要件定義 → 自動化 → 検収 → 運用」の流れを、コピペ可のテンプレ実装ミニコードつきで解説します。

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この記事でわかること

  • “60分→10分”の削減効果を数字で示すROIの作り方
  • 2週間パイロットの進め方(スケジュール/検収基準)
  • 納品の型(フォルダ構成・設定ファイル・ログ)
  • そのまま使える稟議テンプレ/SOWドラフト/案内文
  • pandas+openpyxlで動くミニ実装コード

なぜ“Excel地獄”は終わらないのか?

毎週・毎月の資料づくりで、同じ列入替や結合、ピボットを複数人で60分かけていませんか。手作業は属人化しがちで、引き継ぎのたびに再崩壊。さらに検証もしづらく、会議直前にヒヤっとすることも。実は障壁は技術より“運用と合意形成”。先にKPI/検収/運用手順を決めておけば、導入は驚くほどスムーズです。

現場で効いた進め方(ふみとの鉄板フロー)

筆者(ふみと)は大手企業のデータ/マーケティングサイエンティストとして10年、社内/社外あわせて定例レポート自動化を50件以上伴走しました。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“60→10分×週1×4人=13.3h/月削減”のように示す
  • ② SOWと検収基準:合意できる「納品の型」を先に決める
  • ③ 2週間パイロット:小さく作って素早く検証
  • ④ 月額運用へ移行:監視・軽微改修を“商品化”

    実例(ふみとの体験):営業本部の毎週レポート(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。
    ログと検収表を用意してから話し合ったのが決め手でした。

2週間パイロットの設計図

スケジュール(営業日10日)

Day1-2  要件ヒアリング & SOW草案
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 & 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 & 運用手順を確定

成果物(納品の型)

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)

検収基準(社内用)

  • サンプル3本でExcel出力が完全一致していること
  • 1回の処理が10分以内(PCスペック明記)
  • ログに入力件数/異常件数/実行時間を記録
  • READMEconfig.yamlだけで運用者が回せること

ROIを先に作る:月3万円の根拠

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円なら33,250円/月月3万円の運用費や改善手当の妥当性が説明できます。

ROIシート(項目例):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

ミニ実装(pandas+openpyxl)

config.yaml(例)

input_csv: data/sales_*.csv
date_col: date
dimensions: [store, category]
value_col: amount
output_excel: outputs/monthly_report.xlsx
sheet_name: 集計

main.py(最小)

import glob, pandas as pd
from openpyxl import load_workbook  # noqa: F401(ExcelWriterで利用可)
from datetime import datetime
import argparse, os, yaml

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add\_argument('--config', default='config.yaml')
args = parser.parse\_args()

with open(args.config, 'r', encoding='utf-8') as f:
cfg = yaml.safe\_load(f)

files = glob.glob(cfg\['input\_csv'])
df = pd.concat(\[pd.read\_csv(p, parse\_dates=\[cfg\['date\_col']]) for p in files])
df\['ym'] = df\[cfg\['date\_col']].dt.to\_period('M').astype(str)
agg = df.groupby(cfg\['dimensions'] + \['ym'], as\_index=False)\[cfg\['value\_col']].sum()

os.makedirs(os.path.dirname(cfg\['output\_excel']), exist\_ok=True)
with pd.ExcelWriter(cfg\['output\_excel'], engine='openpyxl') as w:
agg.to\_excel(w, index=False, sheet\_name=cfg\['sheet\_name'])
print(f"rows={len(agg)}, finished={datetime.now():%F %T}")

scheduler.md(Windows)

- 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

tests/test_basic.py

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)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([内部リンク:見積り・契約・著作権])
  • 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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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。→ [内部リンク:未経験転職の障壁を乗り越える]
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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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    ふみと

    このブログでは、データサイエンティストとして市場価値を上げる方法を独自にまとめて発信しています。

    【プロフィール】
    ・大手企業データサイエンティスト/マーケティングサイエンティスト(10年、年収900万円台)/案件100件以上
    ・資格:JDLA E資格(日本ディープラーニング協会主催)/JDLA Community(CDLE会員)/Advanced Marketer/ビジネス統計スペシャリスト/統計検定2級/TOEIC 805
    ・スキル:Python/Tableau/SQL/機械学習/Deep Learning/RPA

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