1. Pythonで業務を自動化！

1ヶ月目に入ってすぐ、業務の中で「もっと効率化できる部分があるのではないか」と感じた場面がありました。例えば、定期的なデータ処理や、ファイルの整理作業など、手作業で行うと時間がかかるタスクです。

そこで、Pythonを活用して、以下のタスクを自動化しました：

毎週、複数のExcelファイルからデータを集計する作業を、Pythonのライブラリであるpandasとopenpyxlを使って自動化しました。これにより、作業時間を大幅に短縮できただけでなく、人的ミスも減らすことができました。

サーバー内に保存されている大量のファイルを、日付やファイルタイプごとに整理する必要がありました。Pythonのosモジュールを使って、ファイルを自動で振り分けるスクリプトを作成しました。

この自動化の結果、手動で行っていた作業がスムーズに進むようになり、空いた時間を他の業務や学習に充てることができました。

2. Pythonを使った業務自動化で学んだこと

ツールやライブラリを使いこなす重要性
Pythonには非常に多くのライブラリが存在しており、今回のタスクでもいくつかのライブラリを活用しました。特に役立ったのは以下のものです：

pandas: データ処理において非常に便利で、大量のデータを短時間で処理することが可能です。
osモジュール: ファイルやディレクトリの操作を行う際に活躍しました。
datetimeモジュール: ファイル名やディレクトリ名を日付に基づいて整理する際に使用しました。

これらのツールを使いこなすことで、単純なスクリプトではなく、より汎用性の高いプログラムを作成できるようになりました。

自動化による効率化の影響
自動化することで、業務効率が向上しただけでなく、チーム内での評価も少しずつ上がっているのを感じました。また、自分の作ったプログラムが実際に使われているのを見ると、モチベーションが大きく向上しました。

・エラー処理の強化
作成したプログラムに、例外処理やエラー時の対応を追加することで、より信頼性の高いスクリプトを作りたいと思います。

・APIの活用
今後はPythonを使って外部のAPIと連携し、さらに高度な自動化を実現したいと考えています。例えば、SlackやGoogleスプレッドシートとの連携です。

・チームでの共有と拡張
自分だけでなく、チーム全体で使える汎用的なツールを作成し、プロジェクト全体の効率化に貢献したいと考えています。