プログラミング学習の新視点：面倒な作業を自動化し、スキルアップを図ろう！

プログラミングで作りたいものがない！

そんなお悩みを抱える社会人のあなたに向けてこの記事を書きました。

「簡単なゲームを作ろう！」とか「ToDoアプリを作ろう！」とか言われたって、プログラミングのモチベーション上がりませんよね。

だって、すでにアプリでゲームもToDoアプリもいいやつあるんだから。

それ使えばいいじゃんって話ですよ。

では、どうしたらプログラミングの学習モチベーションを維持し、スキルアップを実現できるのでしょうか。

答えは簡単。

自分の日常生活や仕事における「面倒な作業」をプログラミングで自動化することです。

この記事を読むことで、自分の仕事を効率化し、思考により時間を費やすことができるようになる手法を学ぶことができます。

そして、それはあなたのキャリアにおける成長と収入増加につながる可能性があるのです。

わたし自身、会計系の管理職サラリーマンとして働きながら、「仕事のめんどくさい作業をプログラミングでなんとか効率化したい！」という思いからPythonとExcel VBAの学習を始めました。

その結果、面倒なデータ集計やレポート作成などの作業を自動化することができ、より思考する作業に自分の時間を使うことができるようになりました。

その結果、仕事のパフォーマンスが向上し、収入UPを果たすことができたのです。

プログラミングスキルの習得は、ただ新しい言語を学ぶだけではなく、自分の生活や仕事をより良くするための強力なツールとなります。

それはまた、プログラミング学習の新たなモチベーションとなるでしょう。

それでは、一緒に学習していきましょう！

プログラミングによる作業自動化の例

それでは具体的な作業自動化の例をいくつかご紹介しましょう。

これらの例は、私が実際に仕事で経験した問題をPythonで解決したものです。

以下にその具体的なケースを述べ、それぞれの手作業にかかる時間と自動化による時間の短縮を比較します。

月次で分割されている経費Excelファイルを自動集計して月次推移グラフを作成する

概要・めんどくさいポイント
毎月受け取る分割された経費Excelファイルを一つひとつ手作業で開いてデータを集計し、その結果を基に月次推移グラフを作成する作業は非常に時間がかかります。
また、手作業だとミスの可能性もあるため、精度も問題になります。

Pythonによるプログラミングコード例
Pythonのpandasとmatplotlibのライブラリを活用します。
pandasでExcelファイルを読み込み、データを集計します。
その後、matplotlibで集計結果を基に月次推移グラフを作成し、Excelファイルに出力します。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel("経費データ.xlsx")
monthly_expenses = df.groupby("月")["経費"].sum()

plt.figure(figsize=(10,6))
monthly_expenses.plot(kind='bar')
plt.title("月次経費推移")
plt.ylabel("経費")
plt.savefig("経費推移グラフ.png")

自動化による効果
この作業を手作業で行うと、例えば3時間かかっていたものが、プログラムを利用することで15分に短縮できました。
また、作業ミスがなくなったことで精度も向上しました。

定型メールをメールのフォーマットファイルとExcelの宛先リストファイルから自動生成する

概要・めんどくさいポイント
同じ内容のメールを複数の宛先に送る際に、一つ一つメールアドレスをコピー&ペーストしてメールを送るのは時間がかかりますし、送り忘れる可能性もあります。

Pythonによるプログラミングコード例
Pythonのsmtplibとemail.mime.textライブラリを使って、定型メールを自動生成し、Excelファイルから読み込んだ宛先リストに一斉送信します。

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
import pandas as pd

# メールの宛先リストを読み込む
df = pd.read_excel("宛先リスト.xlsx")

# メールの内容を読み込む
with open("メールフォーマット.txt") as f:
    mail_body = f.read()

# SMTPサーバーを設定
smtp_obj = smtplib.SMTP("smtp.example.com", 587)
smtp_obj.login("user@example.com", "password")

for address in df["メールアドレス"]:
    msg = MIMEText(mail_body)
    msg["Subject"] = "定型メールの件名"
    msg["From"] = "user@example.com"
    msg["To"] = address
    smtp_obj.send_message(msg)

smtp_obj.quit()

自動化による効果
この作業を手作業で行うと2時間かかっていたものが、プログラムを利用することで10分に短縮できました。
また、送り忘れがなくなったことで作業の信頼性も向上しました。

ファイル名に特定の文字を含むファイルを、特定のフォルダに移動させる

概要・めんどくさいポイント
ファイルの整理整頓は業務の中でも手間がかかる作業の一つです。
特に、ファイル名に特定の文字を含むファイルを見つけ出して、特定のフォルダに移動させる作業は、ファイル数が増えるほど大変です。

Pythonによるプログラミングコード例
Pythonのosとshutilライブラリを使って、特定の文字列を含むファイルを見つけ出し、別のフォルダに移動します。

import os
import shutil

# ファイルを検索するディレクトリとキーワードを指定
search_dir = "/path/to/your/directory"
keyword = "特定の文字"

# 指定したディレクトリ内のファイルを一つずつチェック
for filename in os.listdir(search_dir):
    if keyword in filename:
        # 特定の文字を含むファイルを新しいフォルダに移動
        shutil.move(os.path.join(search_dir, filename), "/path/to/destination/directory")

自動化による効果
この作業を手作業で行うと、例えば1時間かかっていたものが、プログラムを利用することで5分に短縮できました。
また、作業ミスがなくなったことで精度も向上しました。

ウェブサイトから情報を収集（商品情報やニュース記事を収集してExcelに保存）

概要・めんどくさいポイント
ウェブサイトから情報を収集し、Excelに保存する作業は時間がかかります。
また、情報が更新されるたびに手作業で収集するのは大変です。

Pythonによるプログラミングコード例
PythonのBeautifulSoupとpandasライブラリを使って、ウェブサイトから情報を収集し、Excelに保存します。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# スクレイピング対象のURL
url = "https://www.example.com"

# HTMLを取得
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 必要な情報を取得
data = []
for item in soup.select('.item'):
    title = item.select_one('.title').text
    price = item.select_one('.price').text
    data.append([title, price])

# 取得した情報をデータフレームに変換し、Excelに保存
df = pd.DataFrame(data, columns=["商品名", "価格"])
df.to_excel("商品情報.xlsx")

自動化による効果
この作業を手作業で行うと2時間かかっていたものが、プログラムを利用することで15分に短縮できました。
また、最新の情報を常に取得できるようになり、情報の精度も向上しました。

これらの例から学ぶこと：スキルアップと時間の節約

これまでに紹介したプログラミングによる作業自動化の例からわかるように、プログラミングスキルを習得することで仕事の効率を大幅に向上させることが可能です。

それでは、プログラミングスキルをどのように学んでいくのが良いのでしょうか。

プログラミングスキルの学習方法

基本的には、プログラミングスキルの学習方法としては2つあります。

どちらの方法も一長一短がありますが、私のおすすめはプログラミングスクールに通う方法です。

プログラミングスクールをおすすめする理由

プログラミングスクールには以下のようなメリットがあります。

もちろん、費用は一定の負担となりますが、それを考えるときには自動化によって節約できる時間や労力、スキルアップによる自己成長とのバランスを考えると良いでしょう。

私自身もプログラミングスクールで学んだ経験がありますが、そのおかげで今の効率的な仕事のスタイルを持つことができています。

ここまで読んだあなたは「じゃあ、具体的にどのプログラミングスクールがおすすめなの？」と思うかもしれませんね。

そんなあなたに、実際に私が体験したり、リサーチしたプログラミングスクールの評価と詳細をまとめた記事、

「【社会人向けプログラミングスクール】効率的にプログラミングを学ぶための選択ガイド」と題して、それぞれのスクールの特性やメリット、デメリットを詳しく解説しています。

この記事を読むことで、皆様が自身の目的や予算に合ったプログラミングスクールを選ぶための参考になることでしょう。

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