Pythonで作る業務自動化ツール10選｜ITコンサルが実務で使うスクリプト集【動くコード付き】

はじめに

「Pythonで業務を自動化したい」

この記事では、ITコンサルタントとして実務で使っている業務自動化スクリプト10選を、動くコード付きで紹介します。

Python初〜中級者がそのまま使えるものを厳選しました。

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自動化ツール一覧

#	ツール	削減できる作業
1	Excelレポート自動生成	毎週のレポート作成
2	メール一括送信	定型メールの送付
3	PDFからテキスト抽出	契約書・資料の読み込み
4	Webスクレイピング	情報収集・価格監視
5	ファイル整理・リネーム	フォルダ管理
6	Slack通知ボット	チームへの定時報告
7	Google Sheets自動更新	数値の転記作業
8	画像の一括リサイズ	資料・SNS用画像処理
9	CSVデータ集計・可視化	売上・KPI分析
10	AI要約ボット（Claude連携）	議事録・長文の要約

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① Excelレポート自動生成

import openpyxl
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment
from openpyxl.chart import BarChart, Reference
from datetime import datetime

def create_weekly_report(data: list[dict], output_path: str):
    wb = openpyxl.Workbook()
    ws = wb.active
    ws.title = "週次レポート"

    # ヘッダー設定
    headers = ["日付", "売上", "件数", "平均単価"]
    for col, header in enumerate(headers, 1):
        cell = ws.cell(row=1, column=col, value=header)
        cell.font = Font(bold=True, color="FFFFFF")
        cell.fill = PatternFill(fgColor="1F4E79", fill_type="solid")
        cell.alignment = Alignment(horizontal="center")

    # データ入力
    for row, d in enumerate(data, 2):
        ws.cell(row=row, column=1, value=d["date"])
        ws.cell(row=row, column=2, value=d["sales"])
        ws.cell(row=row, column=3, value=d["count"])
        ws.cell(row=row, column=4, value=d["sales"] // d["count"] if d["count"] else 0)

    # 棒グラフ作成
    chart = BarChart()
    chart.title = "週次売上推移"
    data_ref = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_row=len(data)+1)
    chart.add_data(data_ref, titles_from_data=True)
    ws.add_chart(chart, "F2")

    wb.save(output_path)
    print(f"レポート出力: {output_path}")

# 使用例
sample_data = [
    {"date": "2026-08-25", "sales": 1200000, "count": 15},
    {"date": "2026-08-26", "sales": 980000,  "count": 12},
    {"date": "2026-08-27", "sales": 1450000, "count": 18},
]
create_weekly_report(sample_data, "weekly_report.xlsx")

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② メール一括送信（宛先リストから自動送信）

import smtplib, csv
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart

def send_bulk_email(csv_path: str, subject: str, body_template: str,
                    smtp_user: str, smtp_pass: str):
    with smtplib.SMTP_SSL("smtp.gmail.com", 465) as server:
        server.login(smtp_user, smtp_pass)

        with open(csv_path, encoding="utf-8") as f:
            for row in csv.DictReader(f):
                body = body_template.format(**row)
                msg = MIMEMultipart()
                msg["From"]    = smtp_user
                msg["To"]      = row["email"]
                msg["Subject"] = subject
                msg.attach(MIMEText(body, "plain", "utf-8"))
                server.send_message(msg)
                print(f"送信完了: {row['email']}")

# CSVフォーマット: name,email,company
# 本文テンプレートに {name} {company} を埋め込める
body = "{name} 様

{company}へのご案内です..."
send_bulk_email("contacts.csv", "【重要】ご案内", body, "[e-mail]", "password")

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③ PDFからテキスト抽出

import pdfplumber, re

def extract_pdf_text(pdf_path: str, pages: list[int] = None) -> str:
    text_parts = []
    with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
        target = [pdf.pages[i] for i in pages] if pages else pdf.pages
        for page in target:
            text = page.extract_text()
            if text:
                text_parts.append(text)
    return "\n".join(text_parts)

def extract_tables_from_pdf(pdf_path: str) -> list:
    all_tables = []
    with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
        for page in pdf.pages:
            tables = page.extract_tables()
            all_tables.extend(tables)
    return all_tables

# 使用例
text = extract_pdf_text("contract.pdf")
tables = extract_tables_from_pdf("financial_report.pdf")

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④ Webスクレイピング（価格監視）

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
from datetime import datetime

def scrape_price(url: str, css_selector: str) -> dict:
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")
    element = soup.select_one(css_selector)
    price_text = element.get_text(strip=True) if element else "取得失敗"
    return {
        "url": url,
        "price": price_text,
        "checked_at": datetime.now().isoformat()
    }

def monitor_prices(targets: list[dict], history_file: str = "price_history.json"):
    history = []
    try:
        with open(history_file) as f:
            history = json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        pass

    for target in targets:
        result = scrape_price(target["url"], target["selector"])
        result["name"] = target["name"]
        history.append(result)
        print(f"{result['name']}: {result['price']}")

    with open(history_file, "w") as f:
        json.dump(history, f, ensure_ascii=False, indent=2)

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⑤ ファイル自動整理

import os, shutil
from pathlib import Path
from datetime import datetime

RULES = {
    ".pdf":  "Documents/PDF",
    ".xlsx": "Documents/Excel",
    ".docx": "Documents/Word",
    ".png":  "Images",
    ".jpg":  "Images",
    ".mp4":  "Videos",
    ".zip":  "Archives",
}

def organize_folder(target_dir: str):
    target = Path(target_dir)
    moved = 0
    for file in target.iterdir():
        if file.is_dir():
            continue
        dest_sub = RULES.get(file.suffix.lower(), "Others")
        dest = target / dest_sub
        dest.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
        shutil.move(str(file), str(dest / file.name))
        moved += 1

    print(f"{moved}件のファイルを整理しました")

organize_folder(r"C:/Users/user/Downloads")

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⑥ Slack通知ボット

import requests
from datetime import datetime

def post_slack(webhook_url: str, message: str, channel: str = None):
    payload = {"text": message}
    if channel:
        payload["channel"] = channel
    resp = requests.post(webhook_url, json=payload)
    return resp.status_code == 200

def daily_report_to_slack(webhook_url: str, metrics: dict):
    now = datetime.now().strftime("%Y/%m/%d %H:%M")
    lines = [f"*日次レポート {now}*"]
    for key, val in metrics.items():
        lines.append(f"  {key}: {val}")
    post_slack(webhook_url, "\n".join(lines))

# 使用例（Incoming Webhookを事前に設定）
WEBHOOK = "https://hooks.slack.com/services/xxx/yyy/zzz"
daily_report_to_slack(WEBHOOK, {
    "売上": "¥1,234,567",
    "新規ユーザー": "42名",
    "エラー件数": "3件",
})

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⑦ Google Sheets自動更新

import gspread
from google.oauth2.service_account import Credentials

def update_google_sheet(sheet_id: str, worksheet_name: str,
                         data: list[list], creds_path: str):
    creds = Credentials.from_service_account_file(
        creds_path,
        scopes=["https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets"]
    )
    gc = gspread.authorize(creds)
    ws = gc.open_by_key(sheet_id).worksheet(worksheet_name)
    ws.clear()
    ws.update(data)
    print(f"{len(data)}行を更新しました")

# 使用例
update_google_sheet(
    sheet_id="スプレッドシートのID",
    worksheet_name="Sheet1",
    data=[["日付", "売上"], ["2026-08-30", 1200000]],
    creds_path="service_account.json"
)

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⑧ 画像一括リサイズ

from PIL import Image
from pathlib import Path

def batch_resize(input_dir: str, output_dir: str,
                 max_size: tuple = (1200, 630), quality: int = 85):
    src = Path(input_dir)
    dst = Path(output_dir)
    dst.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    for img_path in src.glob("*.{jpg,jpeg,png,webp}"):
        with Image.open(img_path) as img:
            img.thumbnail(max_size, Image.LANCZOS)
            out = dst / img_path.name
            img.save(out, optimize=True, quality=quality)
            print(f"リサイズ完了: {img_path.name} -> {img.size}")

batch_resize("./original", "./resized", max_size=(1200, 630))

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⑨ CSVデータ集計・可視化

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams["font.family"] = "MS Gothic"

def analyze_sales_csv(csv_path: str, output_dir: str = "."):
    df = pd.read_csv(csv_path, parse_dates=["date"])

    # 月次集計
    monthly = df.groupby(df["date"].dt.to_period("M")).agg(
        sales_sum=("sales", "sum"),
        count=("sales", "count")
    ).reset_index()

    # グラフ出力
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))

    ax1.bar(monthly["date"].astype(str), monthly["sales_sum"] / 1e6)
    ax1.set_title("月次売上（百万円）")
    ax1.tick_params(axis="x", rotation=45)

    ax2.plot(monthly["date"].astype(str), monthly["count"], marker="o")
    ax2.set_title("月次件数")
    ax2.tick_params(axis="x", rotation=45)

    plt.tight_layout()
    plt.savefig(f"{output_dir}/sales_chart.png", dpi=150)
    print(monthly.to_string())

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⑩ Claude連携AI要約ボット

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

def summarize_with_claude(text: str, style: str = "議事録") -> str:
    prompts = {
        "議事録": "以下のテキストから議事録を作成してください。決定事項・アクションアイテム・次回予定を明記してください。",
        "要約": "以下のテキストを200文字以内で要約してください。重要なポイントを箇条書きで示してください。",
        "英訳": "以下の日本語テキストを自然な英語に翻訳してください。",
    }
    system = prompts.get(style, prompts["要約"])

    msg = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-5",
        max_tokens=2048,
        messages=[{"role": "user", "content": f"{system}\n\n{text}"}]
    )
    return msg.content[0].text

# 使用例
long_text = "会議の書き起こしテキスト..."
summary = summarize_with_claude(long_text, style="議事録")
print(summary)

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まとめ：自動化の優先順位

高頻度 × 単純作業 から始めるのが鉄則

優先度高：
  ✅ 毎日やっているコピペ・転記作業
  ✅ 定型フォーマットのファイル生成
  ✅ 定時に行う報告・通知

優先度中：
  ✅ 週次・月次のレポート作成
  ✅ データの収集・整形

後回し：
  ⬜ 例外処理が多い複雑な業務
  ⬜ 人の判断が必要な意思決定

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