こんにちは！「コードなんて書けない」と思っていませんか？
若手社会人日記です。
「Pythonって名前は聞くけど、エンジニアじゃないし自分には関係ないよな…」と思ったことはありませんか？
正直、1年半前の私がまさにそうでした。マーケティングの仕事をしながら、毎週Excelで同じ集計作業を繰り返していて、「なんかもっと楽にならないかな」とは感じていたものの、「でもプログラミングなんて無理でしょ」と諦めていたんです。
そこから独学でPythonを触り始めて約1年。今では業務で使う集計レポートの一部を自動化できるようになりました。エンジニアではないので、コードはかなり素朴です。それでも「やってよかった」と心から思っています。
今回は、非エンジニアの社会人が業務自動化にPythonを使い始めるとどうなるか、リアルな体験をもとにお伝えします 😊
なぜ非エンジニアにもPythonが向いているのか
プログラミング言語にはいろいろな種類がありますが、Pythonが初学者に勧められることが多いのには理由があります。
- 文法がシンプル：英語に近い書き方で、他の言語に比べて読みやすい
- ライブラリが豊富：ExcelやCSVの操作、メール送信、Web取得など、すでに誰かが作った便利な部品をそのまま使える
- 情報量が多い：日本語の解説記事や動画が大量にあり、詰まっても調べやすい
- 業務でよく使う処理と相性がいい：表の集計・フォルダ操作・定期実行など、オフィスワークの「繰り返し作業」に強い
特に「Excelを毎週手作業で加工している」「同じフォーマットのファイルを大量にコピーしている」という経験がある方は、Pythonで最初に恩恵を感じやすいです。
私の場合、最初に自動化したのは「複数のCSVファイルを結合して整形する」という作業でした。毎週30分かかっていたこれが、スクリプトを走らせると2秒で終わるようになったときは、正直かなり感動しました。
実際に私がやっていること：ざっくり紹介
専門的なことは書けないので、あくまで「こういうことをやっている」という紹介です。
① Excelレポートの自動集計
毎週数十件のデータをまとめてピボット表に変換していた作業を、openpyxlとpandasというライブラリで自動化しました。正直、ライブラリの使い方を覚えるのに2週間かかりましたが、一度動き始めたら最高です。
② フォルダ整理の自動化
日付ごとにフォルダが乱立して毎月混沌としていたダウンロードフォルダを、Pythonのosモジュールで自動仕分けするようにしました。これはコード自体は20行くらいで、入門書の内容だけで書けました。
③ データの簡易チェック
施策レポートを出す前に「特定の列に空白がないか」「金額がマイナスになっていないか」をチェックする処理を書きました。これも手作業でやっていたときは見落としが出ていたのですが、自動チェックにしてから格段に安心感が増しました。
どれも「プロのコード」ではないと思います。でも動いているし、実際に時間が浮いています。それで十分だと思っています。
始めるときに実際につまずいた3つのポイント
独学でPythonを始めた際、個人的に詰まったポイントを正直に書いておきます。
① 環境構築が一番の難関だった
「まずPythonをインストール」という最初のステップで、バージョン違いやパス設定の問題が出てしまい、コードを1行も書く前に2日くらい消耗しました。今思えば、Anacondaを使えばよかったのですが、当時はそこに気づかなかったです。
② エラーメッセージを読む習慣がなかった
最初はエラーが出ると「わからない、終わり」とすぐ諦めていました。でもエラーメッセージをそのままコピーして検索すると、ほぼ必ず解決策が出てくることを知ってから、前に進めるようになりました。AIに貼り付けて「これどういう意味ですか？」と聞くのもかなり有効です。
③ 「完璧なコード」を目指しすぎた
最初のうちは「ちゃんとした書き方でないといけない」と思い込んで、なかなか動くものが作れませんでした。でも実際は「動けばいい」くらいの気持ちでとりあえず書いてみる方が上達は早かったです。業務自動化の目的はコードを綺麗に書くことではなく、作業を楽にすることなので。
よくある質問
Q. 文系・非IT職種でも本当に使えるようになりますか？
A. 私自身が文系のマーケティング職ですので、「使えるようになる」とはっきり言えます。ただ、「エンジニアと同じレベルになれる」という意味ではありません。あくまで「自分の業務の中の繰り返し作業を減らす」という目的であれば、入門レベルの知識で十分に到達できます。最初の1〜2ヶ月は覚えることが多く感じるかもしれませんが、一度コツをつかむと急に書けるようになる感覚があります。
Q. どのくらいの期間で業務に使えるようになりますか？
A. 私の場合、勉強を始めてから「実際に業務で動くスクリプトを作れた」と感じるまで約2ヶ月でした。ただし、毎日ではなく週2〜3回、1回あたり30〜60分程度のペースです。最初から大きなものを作ろうとせず、「このExcelの1作業だけを自動化する」という小さいゴールから始めると、モチベーションが続きやすいです。
まとめ：非エンジニアこそPythonをちょっとだけ触る価値がある
- PythonはExcel集計・ファイル操作など「オフィスの繰り返し作業」と相性がいい
- 環境構築やエラー対処など最初の壁はあるが、乗り越え方は調べれば出てくる
- 「完璧なコードを書く」より「動くものを作る」という割り切りが上達を早める
- AIを使いながら学ぶと、エラー解決や書き方の確認がスムーズになる
- 目的は「作業を楽にすること」。エンジニアになることが目標ではない
業務自動化に興味が出てきた方は、まず「自分の仕事の中で毎週繰り返している作業はどれか」を書き出してみるところから始めてみてください。意外と「あ、これ自動化できそう」と気づくものが見つかるはずです 😊
#PR