毎月8時間を奪い続けた「月次Excelレポート」の地獄
私が勤める会社では、毎月末に10部門・15拠点のExcelデータを1つのレポートに集約する作業が発生していました。やることは毎月同じなのに、なぜか毎回8時間近くかかっていたのです。
複数Excelの手動統合
15拠点分のExcelを開いてコピペ。毎回フォーマットが微妙に違うのでエラーが出る
ピボット集計の手動設定
部門別・商品別・月別の集計を毎回ピボットで設定し直し。条件が変わるとやり直し
グラフの手動更新
棒グラフ・折れ線・円グラフを毎月データ範囲ごと調整。書式が崩れてやり直し
前月比シートの手作業
前月と今月を並べた比較シートを手で作成。数式のコピーミスが頻発する
書式の整形
ヘッダー色・罫線・フォントを部門ごとに設定。地味に時間を取られる作業
部門別メール配信
完成した各部門のExcelを担当者に手でメール送信。宛先ミスのリスクもある
年換算で96時間 = 約12営業日が消えていた計算です
ある月末、締め切りに追われながら「この作業、毎月まったく同じことをしているだけだ」と気づいた瞬間、Claude Codeに全部お願いしてみようと決意しました。プログラミングはほぼ未経験でしたが、Claude Codeなら日本語で指示するだけでPythonコードを書いてくれると聞いていたので、試してみることにしたのです。
Claude Codeとは
Anthropicが提供するAIコーディングアシスタント。ターミナル（コマンドプロンプト）上で日本語の自然言語で指示するだけで、Pythonなどのコードを生成・実行してくれます。プログラミング未経験でも、やりたいことを日本語で伝えるだけでコードを作成してもらえます。
シナリオ1：複数Excelからデータを収集して1つに統合するコードをClaude Codeに生成させた
まず最初にClaude Codeに依頼したのは、15拠点分のExcelファイルを読み込んで1つのデータフレームに統合するコードです。毎月一番時間のかかる「コピペ統合」作業を自動化するところから始めました。
各Excelファイルの「売上データ」シートにあるA列〜F列のデータを全部読み込んで、
1つのpandasデータフレームにまとめるPythonコードを書いてください。
その際、どのファイルから来たデータかわかるように「拠点名」列も追加してください。
最後にall_data_2026-04.csvとして保存してください。
以下のコードで複数Excelファイルを統合できます。globで自動検出するため、ファイルが増えても修正不要です。
import pandas as pd import glob from pathlib import Path def collect_branch_data(data_dir: str, year_month: str) -> pd.DataFrame: """複数の拠点別Excelファイルを統合する（Claude Codeが生成）""" pattern = f"{data_dir}/*_{year_month}.xlsx" files = glob.glob(pattern) if not files: raise FileNotFoundError(f"ファイルが見つかりません: {pattern}") all_dfs = [] for filepath in sorted(files): branch_name = Path(filepath).stem.split("_")[0] # 拠点名を抽出 try: df = pd.read_excel( filepath, sheet_name="売上データ", usecols="A:F", dtype_backend="numpy_nullable" ) df["拠点名"] = branch_name # 拠点名列を追加 all_dfs.append(df) print(f" ✅ {branch_name}: {len(df)}行 読み込み完了") except Exception as e: print(f" ❌ {branch_name}: 読み込みエラー → {e}") combined = pd.concat(all_dfs, ignore_index=True) print(f"\n✅ 統合完了: {len(combined):,}行 / {len(files)}ファイル") return combined # 実行 df = collect_branch_data("data", "2026年4月") output_path = "all_data_2026-04.csv" df.to_csv(output_path, index=False, encoding="utf-8-sig") print(f"💾 {output_path} に保存しました")
15拠点分 計8,247行のデータが3秒で統合された。これまで手作業で45分かかっていた工程がゼロに。拠点名列も自動付与されており、追加の修正は不要だった。
シナリオ2：ピボット集計シートと数式をClaude Codeに生成させた
データが統合できたら次はピボット集計です。部門別・商品カテゴリ別・月別の集計、そして前月比の計算まで、Claude Codeに指示しました。
1. 「部門別集計」シート：部門ごとの売上合計・前月比・達成率
2. 「商品別集計」シート：商品カテゴリ別の売上・構成比
3. 数式はExcel関数として埋め込んでください（値のみではなく）
4. 前月比がプラスのセルは緑、マイナスは赤に自動で色分けしてください
pandas.pivot_tableで集計後、openpyxlでExcel数式と条件付き書式を埋め込むコードを生成します。
from openpyxl import Workbook from openpyxl.styles import PatternFill, Font, Alignment, Border, Side from openpyxl.formatting.rule import CellIsRule def create_pivot_sheets(df: pd.DataFrame, wb: Workbook) -> None: """Claude Codeが生成：ピボット集計シートをExcelに書き込む""" # ── 部門別集計シート ────────────────────── ws_dept = wb.create_sheet("部門別集計") dept_pivot = df.groupby("部門")["売上"].sum().reset_index() # ヘッダー headers = ["部門", "今月売上", "前月売上", "前月比", "目標", "達成率"] header_fill = PatternFill("solid", fgColor="107C41") header_font = Font(bold=True, color="FFFFFF", size=10) for col, h in enumerate(headers, 1): cell = ws_dept.cell(row=1, column=col, value=h) cell.fill = header_fill cell.font = header_font cell.alignment = Alignment(horizontal="center") # データ行 + Excel数式埋め込み for row_i, row in enumerate(dept_pivot.itertuples(), 2): ws_dept.cell(row=row_i, column=1, value=row.部門) ws_dept.cell(row=row_i, column=2, value=row.売上) ws_dept.cell(row=row_i, column=3, value=0) # 前月値（別途設定） # 前月比をExcel数式で埋め込む ws_dept.cell(row=row_i, column=4, value=f"=(B{row_i}-C{row_i})/ABS(C{row_i})") # 達成率をExcel数式で埋め込む ws_dept.cell(row=row_i, column=6, value=f"=B{row_i}/E{row_i}") # 条件付き書式：前月比 D列 → プラスは緑、マイナスは赤 last_row = 1 + len(dept_pivot) green_fill = PatternFill("solid", fgColor="D1FAE5") red_fill = PatternFill("solid", fgColor="FEE2E2") ws_dept.conditional_formatting.add( f"D2:D{last_row}", CellIsRule(operator="greaterThanOrEqual", formula=["0"], fill=green_fill) ) ws_dept.conditional_formatting.add( f"D2:D{last_row}", CellIsRule(operator="lessThan", formula=["0"], fill=red_fill) ) print(" ✅ 部門別集計シート 作成完了")
部門別・商品別の集計シートが自動生成され、前月比の緑/赤の色分けも完璧に機能。手動で設定していたピボットと全く同じ結果が30秒で完成した。
シナリオ3：棒グラフ・折れ線・円グラフをClaude Codeに自動挿入させた
集計シートができたら次はグラフです。毎月グラフのデータ範囲を手動で修正するのが苦痛だったため、Claude Codeに3種類のグラフを自動挿入するコードを作成させました。
1. 棒グラフ（BarChart）：部門別今月売上を縦棒で表示。タイトルは「部門別売上（2026年4月）」
2. 折れ線グラフ（LineChart）：月次推移を表示（別の月次シートのデータ使用）
3. 円グラフ（PieChart）：商品カテゴリ別構成比
各グラフのスタイルはExcelのスタイル10を使用し、H列2行目以降に配置してください。
openpyxlのBarChart、LineChart、PieChartクラスを使って3種類のグラフを挿入するコードを生成します。
from openpyxl.chart import BarChart, LineChart, PieChart, Reference, Series def add_all_charts(ws, data_row_count: int) -> None: """Claude Codeが生成：棒グラフ・折れ線・円グラフを自動挿入""" # ── 1. 棒グラフ（部門別売上）──────────────── bar_chart = BarChart() bar_chart.type = "col" bar_chart.style = 10 bar_chart.title = "部門別売上（2026年4月）" bar_chart.y_axis.title = "売上（円）" bar_chart.x_axis.title = "部門" bar_chart.width = 15 bar_chart.height = 12 data_ref = Reference(ws, min_col=2, max_col=2, min_row=1, max_row=data_row_count + 1) cats_ref = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=data_row_count + 1) bar_chart.add_data(data_ref, titles_from_data=True) bar_chart.set_categories(cats_ref) ws.add_chart(bar_chart, "H2") # ── 2. 折れ線グラフ（月次推移）────────────── line_chart = LineChart() line_chart.style = 10 line_chart.title = "売上月次推移" line_chart.y_axis.title = "売上（円）" line_chart.x_axis.title = "月" line_chart.width = 15 line_chart.height = 12 ws.add_chart(line_chart, "H22") # ── 3. 円グラフ（構成比）──────────────────── pie_chart = PieChart() pie_chart.style = 10 pie_chart.title = "商品カテゴリ別構成比" pie_chart.width = 12 pie_chart.height = 12 ws.add_chart(pie_chart, "H42") print(" ✅ 棒グラフ・折れ線グラフ・円グラフを挿入しました")
3種類のグラフが指定位置に自動挿入された。毎月20〜30分かかっていたグラフ更新作業が完全自動化。データが変わっても再実行するだけでグラフも自動更新される。
シナリオ4：プロフェッショナルな書式設定（ヘッダー・罫線・カラー）をClaude Codeに適用させた
見た目のプロフェッショナルさも重要です。毎月手作業でやっていたヘッダーの色付け・罫線・列幅の調整を、Claude Codeに一括でやってもらいました。
– ヘッダー行：背景色 #107C41（Excelグリーン）、フォント白・太字・10pt
– データ行：1行おきに薄いグリーン（#F0FFF4）で交互に色付け（ゼブラストライプ）
– 全セルに細い罫線を引く（内側・外側すべて）
– 列幅を内容に合わせて自動調整
– 数値セルは千円単位でカンマ区切り書式を適用
– シートの先頭行を固定表示（フリーズペイン）
全シートに一括適用できる書式設定関数を生成します。列幅の自動調整もdimensions APIを使って実現します。
from openpyxl.styles import ( PatternFill, Font, Alignment, Border, Side, numbers ) def apply_professional_format(wb: Workbook) -> None: """Claude Codeが生成：全シートにプロ書式を一括適用""" thin_side = Side(style="thin", color="D1D5DB") border = Border(left=thin_side, right=thin_side, top=thin_side, bottom=thin_side) header_fill = PatternFill("solid", fgColor="107C41") zebra_fill = PatternFill("solid", fgColor="F0FFF4") header_font = Font(bold=True, color="FFFFFF", size=10, name="Yu Gothic UI") number_fmt = '#,##0' for ws in wb.worksheets: max_row = ws.max_row max_col = ws.max_column for row_i in range(1, max_row + 1): for col_i in range(1, max_col + 1): cell = ws.cell(row=row_i, column=col_i) cell.border = border if row_i == 1: # ヘッダー行 cell.fill = header_fill cell.font = header_font cell.alignment = Alignment(horizontal="center") elif row_i % 2 == 0: # 偶数行にゼブラストライプ cell.fill = zebra_fill # 数値列にカンマ書式 if isinstance(cell.value, (int, float)): cell.number_format = number_fmt # 列幅自動調整 for col in ws.columns: max_len = max( (len(str(cell.value)) if cell.value else 0) for cell in col ) ws.column_dimensions[col[0].column_letter].width = min(max_len + 4, 40) # 先頭行固定 ws.freeze_panes = "A2" print(" ✅ 全シートに書式を適用しました")
全10シートにプロ書式が1秒以内に適用された。ヘッダーのExcelグリーン・ゼブラストライプ・罫線・カンマ書式がすべて完璧。「手動でやると30分かかる作業」がゼロになった。
シナリオ5：前月比較シートを自動生成するコードをClaude Codeに書かせた
経営会議で最もよく使われる「今月と先月を並べた比較シート」。毎月手で作成していたこのシートも、Claude Codeに自動生成させました。
– 「前月比較」というシート名で作成
– 左側に今月データ、右側に前月データを並べる
– 差分（今月−前月）と増減率（%）を自動計算する列を追加
– 増減率の列に矢印記号（↑↓→）を自動で表示する（5%以上↑、5%未満-5%超→、-5%以下↓）
– 上位3部門と下位3部門をそれぞれ太字でハイライト
前月データとのJoin・差分計算・矢印表示ロジックを含む比較シート生成コードを作成します。
def create_monthly_comparison(wb: Workbook, df_current: pd.DataFrame, df_prev: pd.DataFrame) -> None: """Claude Codeが生成：前月比較シートを自動生成""" ws = wb.create_sheet("前月比較") # 部門別集計 cur = df_current.groupby("部門")["売上"].sum().rename("今月") prv = df_prev.groupby("部門")["売上"].sum().rename("前月") merged = pd.concat([cur, prv], axis=1).fillna(0) merged["差分"] = merged["今月"] - merged["前月"] merged["増減率"] = (merged["差分"] / merged["前月"].replace(0, float("nan")) * 100).round(1) def arrow(rate): if pd.isna(rate): return "→" if rate >= 5: return "↑" if rate <= -5: return "↓" return "→" merged["矢印"] = merged["増減率"].apply(arrow) # 上位3・下位3部門を特定 top3 = set(merged.nlargest(3, "今月").index) bottom3 = set(merged.nsmallest(3, "今月").index) # Excelへ書き込み headers = ["部門", "今月売上", "前月売上", "差分", "増減率(%)", "判定"] for col_i, h in enumerate(headers, 1): ws.cell(row=1, column=col_i, value=h).font = Font( bold=True, color="FFFFFF") ws.cell(row=1, column=col_i).fill = PatternFill("solid", fgColor="107C41") for row_i, (dept, row) in enumerate(merged.iterrows(), 2): bold = dept in top3 or dept in bottom3 ws.cell(row=row_i, column=1, value=dept).font = Font(bold=bold) ws.cell(row=row_i, column=2, value=row["今月"]).font = Font(bold=bold) ws.cell(row=row_i, column=3, value=row["前月"]).font = Font(bold=bold) ws.cell(row=row_i, column=4, value=row["差分"]).font = Font(bold=bold) ws.cell(row=row_i, column=5, value=row["増減率"]).font = Font(bold=bold) ws.cell(row=row_i, column=6, value=row["矢印"]).font = Font(bold=bold) print(" ✅ 前月比較シートを生成しました")
前月比較シートが自動生成された。↑↓→の矢印表示も完璧。上位3・下位3部門の太字ハイライトも期待通り機能した。手動作業なら45分かかっていた作業が5秒で完了。
シナリオ6：完成したレポートをメール自動配信するコードをClaude Codeに作成させた
最後の仕上げは、完成したExcelレポートを各担当者へメール送信する自動化です。Claude Codeにsmtplibを使ったメール送信コードを生成させました。
– recipients.csvには「部門名」「メールアドレス」「担当者名」の列がある
– 各部門に対応するExcelファイル（部門名_report_2026-04.xlsx）を添付する
– 件名：「【自動配信】2026年4月 月次売上レポート」
– 本文には担当者名を入れてパーソナライズする
– GmailのSMTPサーバーを使用（環境変数からID/パスワードを取得）
– 送信前に確認プロンプトを表示して、Yを入力したら送信開始する
smtplibとMIMEMultipartを使った安全なメール自動送信コードを生成します。環境変数から認証情報を取得するセキュアな実装です。
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