概要

Power AutomateとPythonの両方でExcel業務を自動化・高速化する

想定読者

ExcelやOffice系ツールの手作業を減らしたいビジネスパーソンで、Power AutomateかPythonのどちらか一方は触ったことがあり、もう一方にも踏み出したい人

こんな人には向いていない

• すでにPythonとPower Automateを両方使いこなしており、実務の業務自動化を問題なく回せている人には既知の内容が多い
• プログラミング経験ゼロで言語の基礎から体系的に学びたい人には、要件定義・フローチャート先行の進め方が合わない場合がある
• Excelを使わないバックエンド・インフラ系エンジニアには対象ミッションが実務と乖離する

読了後にできるようになること

• 業務課題を要件定義とフローチャートで整理してからコードに落とす設計思考
• Power Automateを使ったExcelデータ操作・自動フロー構築の基本
• PythonによるExcelファイルの読み書き・加工・出力の実装
• 同一ミッションをPower AutomateとPythonの両手段で解く比較力
• WebアプリケーションへのデータをAPIや自動化ツールで一括登録する連携パターン
• 複数キー検索など実務で頻出する応用シナリオへの対処法

本書のキー概念(章解説)

• 第 1 章 Excel自動化の準備 — 環境整備章。Power AutomateとPythonそれぞれのセットアップを確認する
• 第 2 章 基準に満たない項目のリストを作る — 条件抽出という最も基本的なミッションで両ツールの基礎を並列習得する起点
• 第 3 章 在庫が基準を下回った商品の発注書を自動作成 — データ判定→書類生成の典型パターン。実務直結度が高い
• 第 4 章 特定の日付の時点で基準年齢の人をリストアップ — 日付計算ロジックを含む中程度難易度のミッション
• 第 5 章 複数の売上伝票から売上一覧を作成する — 複数ファイルのマージ操作。Power AutomateとPythonの得意不得意の差が最も出やすい章
• 第 6 章 作成した売上一覧をWebシステムに一括登録 — Webアプリ連携まで扱う点が他のExcel自動化本との差別化要素
• 第 7 章 複数のキーで検索するプログラムを作る — 応用ミッション群の1つ。汎用性の高い検索ロジックを身につける

ハイライト

• 重要なのは、そのミッションを解決するにはどのようなデータをどのように扱うか、そして何をどの順番で処理していくか、です。本書ではそこを、要件定義とフローチャート作りで整理します(ツール習得ではなく問題解決の思考順序を教えるという本書の独自設計方針が端的に示されている)
• プログラミングするのは最後の仕上げ段階に過ぎません。なのでまずは要件定義から始めて、フローチャートの作成を目指します(コード先行ではなく設計先行というアプローチが、両ツールを並列習得するうえでの実質的な差別化点)

編集メモ

Qiita記事での本書への直接言及は確認できず(ISBN検索・タイトル検索でヒットなし)。Rakutenランキング情報なし。外部シグナルが乏しいため supplementary とする

読む前に押さえておきたいこと

• Excelの基本操作(セル参照・フィルター・関数の初歩)
• WindowsでのPython実行環境の構築経験(pip、仮想環境の概念)
• Power Automate DesktopまたはPower Automate(クラウド版)のアカウント登録と基本画面の把握

学習のコツ

• 第1章で環境を整えたあと、第2章と第3章を先に両方のツールで解き比べると、どちらが自分の職場環境・スキルに合うか早期に判断できる
• 第6章のWebシステム連携は難易度が上がるため、第2〜5章を完走してから取り組むと詰まりにくい
• フローチャートを描いてからコードに移る手順を、最初の2〜3ミッションで意識的に守ると、7章以降の応用ミッションで自然にこの思考が身につく
• Power AutomateとPythonの両方が必須というわけではなく、どちらかを優先したい場合はそのツール側のコードだけ読み進めることも可能