Claude Code x Python でRPA・ブラウザ操作・業務自動化を完全実現する完全ガイド

毎日の定型Web作業がPythonスクリプト1本で動くようになった

業務改善担当の川田です。毎朝、複数の社内システムにログインしてデータをコピーしてExcelに貼り付ける作業に1時間かかっていました。Claude CodeでPlaywright + pyautoguiのRPAスクリプトを作成し、完全自動化しました。

STEP 1：Playwrightで社内システムへの自動ログインを実装する

毎日の社内システムへのログイン・データ取得を自動化します。

from playwright.sync_api import sync_playwright
import csv, os
from datetime import date

SYSTEM_URL = "https://order-system.company.com"
USERNAME   = os.environ.get("SYSTEM_USER", "admin")
PASSWORD   = os.environ.get("SYSTEM_PASS", "password")

def scrape_daily_orders():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        ctx  = browser.new_context(viewport={"width": 1280, "height": 900})
        page = ctx.new_page()
        
        # ログイン
        page.goto(f"{SYSTEM_URL}/login")
        page.fill("#username", USERNAME)
        page.fill("#password", PASSWORD)
        page.click("#login-btn")
        page.wait_for_load_state("networkidle")
        print("ログイン完了")
        
        # 当日の受注一覧に移動
        today_str = date.today().strftime("%Y/%m/%d")
        page.goto(f"{SYSTEM_URL}/orders")
        page.fill("#date-from", today_str)
        page.fill("#date-to",   today_str)
        page.click("#search-btn")
        page.wait_for_selector(".order-table", timeout=10000)
        
        # テーブルデータを抽出
        rows = page.query_selector_all(".order-table tbody tr")
        orders = []
        for row in rows:
            cells = row.query_selector_all("td")
            if len(cells) >= 5:
                orders.append({
                    "受注番号": cells[0].inner_text(),
                    "顧客名":   cells[1].inner_text(),
                    "商品":     cells[2].inner_text(),
                    "数量":     cells[3].inner_text(),
                    "金額":     cells[4].inner_text(),
                })
        
        browser.close()
        
        # CSVに保存
        csv_path = f"orders_{date.today():%Y%m%d}.csv"
        with open(csv_path, "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f:
            writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["受注番号","顧客名","商品","数量","金額"])
            writer.writeheader(); writer.writerows(orders)
        
        print(f"受注データ取得完了: {len(orders)}件 → {csv_path}")
        return orders

orders = scrape_daily_orders()

STEP 2：複数サイトのデータを自動収集して統合する

複数の社内・外部システムからデータを自動収集して一つにまとめます。

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
import pandas as pd

async def scrape_system(url, username, password, table_selector, headless=True):
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch(headless=headless)
        page    = await browser.new_page()
        await page.goto(url)
        await page.fill("#username", username)
        await page.fill("#password", password)
        await page.click("#login-btn")
        await page.wait_for_load_state("networkidle")
        await page.goto(f"{url}/data/today")
        await page.wait_for_selector(table_selector)
        rows = await page.query_selector_all(f"{table_selector} tbody tr")
        data = []
        for row in rows:
            cells = await row.query_selector_all("td")
            data.append([await c.inner_text() for c in cells])
        await browser.close()
        return data

async def collect_all():
    tasks = [
        scrape_system("https://order-system.co.jp",    "user","pass", ".order-table"),
        scrape_system("https://inventory-system.co.jp","user","pass", ".stock-table"),
        scrape_system("https://delivery-system.co.jp", "user","pass", ".delivery-table"),
    ]
    # 並行実行
    results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
    print(f"3システムから並行取得完了:")
    for i, result in enumerate(results):
        if isinstance(result, Exception): print(f"  システム{i+1}: エラー {result}")
        else: print(f"  システム{i+1}: {len(result)}件")
    return results

order_data, stock_data, delivery_data = asyncio.run(collect_all())

# データ統合
orders_df   = pd.DataFrame(order_data,    columns=["受注番号","顧客","商品","数量","金額"])
stock_df    = pd.DataFrame(stock_data,    columns=["商品","在庫数","入荷予定"])
delivery_df = pd.DataFrame(delivery_data, columns=["受注番号","配送状況","到着予定"])

# 受注番号で統合
merged = orders_df.merge(delivery_df, on="受注番号", how="left")
print(f"統合完了: {len(merged)}件")

STEP 3：pyautoguiでデスクトップアプリを自動操作する

Excelなどのデスクトップアプリをpyautoguiで自動操作します。

import pyautogui, time, subprocess
import pygetwindow as gw

pyautogui.FAILSAFE   = True   # 左上角にマウスを移動で緊急停止
pyautogui.PAUSE      = 0.5    # 操作間の待機（秒）

def open_expense_app():
    subprocess.Popen([r"C:\Program Files\ExpenseApp\expense.exe"])
    time.sleep(3)
    # ウィンドウが開くまで待機
    for _ in range(20):
        windows = gw.getWindowsWithTitle("経費精算システム")
        if windows:
            win = windows[0]
            win.activate()
            return True
        time.sleep(1)
    return False

def fill_expense_form(expense_data):
    # 画像認識でフォームのフィールドを特定
    date_field = pyautogui.locateCenterOnScreen("templates/date_field.png", confidence=0.8)
    if date_field:
        pyautogui.click(date_field)
        pyautogui.hotkey("ctrl","a")
        pyautogui.typewrite(expense_data["日付"], interval=0.05)
    
    amount_field = pyautogui.locateCenterOnScreen("templates/amount_field.png", confidence=0.8)
    if amount_field:
        pyautogui.click(amount_field)
        pyautogui.typewrite(str(expense_data["金額"]), interval=0.05)
    
    # カテゴリのドロップダウン
    cat_dropdown = pyautogui.locateCenterOnScreen("templates/category_dropdown.png", confidence=0.8)
    if cat_dropdown:
        pyautogui.click(cat_dropdown)
        time.sleep(0.5)
        category_option = pyautogui.locateCenterOnScreen(
            f"templates/cat_{expense_data['カテゴリ']}.png", confidence=0.8)
        if category_option: pyautogui.click(category_option)
    
    # 申請ボタンをクリック
    submit_btn = pyautogui.locateCenterOnScreen("templates/submit_btn.png", confidence=0.8)
    if submit_btn:
        pyautogui.click(submit_btn)
        time.sleep(1)
        print(f"  申請完了: {expense_data}")

expenses = [
    {"日付": "2026/04/26", "金額": 1500, "カテゴリ": "交通費"},
    {"日付": "2026/04/25", "金額": 3200, "カテゴリ": "飲食費"},
]

if open_expense_app():
    for expense in expenses:
        fill_expense_form(expense)
        time.sleep(1)
    print(f"経費精算 {len(expenses)}件を自動入力完了")

STEP 4：Webスクレイピングで競合情報を自動収集する

競合他社の価格・製品情報を定期自動収集して分析します。

from playwright.sync_api import sync_playwright
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from datetime import datetime

COMPETITOR_SITES = [
    {"name": "競合A", "url": "https://competitor-a.com/products", "selector": ".product-item"},
    {"name": "競合B", "url": "https://competitor-b.com/catalog",  "selector": ".item-card"},
]

def scrape_competitor_prices(site):
    products = []
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page    = browser.new_page()
        page.goto(site["url"], wait_until="networkidle")
        
        # ページを最下部までスクロール（遅延読み込み対応）
        for _ in range(3):
            page.evaluate("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)")
            page.wait_for_timeout(1000)
        
        html = page.content()
        browser.close()
    
    soup  = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    items = soup.select(site["selector"])
    
    for item in items:
        name  = item.select_one(".product-name, .item-title, h2, h3")
        price = item.select_one(".price, .cost, [data-price]")
        stock = item.select_one(".stock, .availability")
        products.append({
            "会社":     site["name"],
            "商品名":   name.get_text(strip=True)  if name  else "",
            "価格":     price.get_text(strip=True) if price else "",
            "在庫":     stock.get_text(strip=True) if stock else "不明",
            "取得日時": datetime.now().strftime("%Y/%m/%d %H:%M"),
        })
    
    print(f"  {site['name']}: {len(products)}件取得")
    return products

all_products = []
for site in COMPETITOR_SITES:
    all_products.extend(scrape_competitor_prices(site))

df = pd.DataFrame(all_products)
df.to_excel(f"competitor_prices_{datetime.now():%Y%m%d}.xlsx", index=False)
print(f"競合情報収集完了: {len(all_products)}件")

STEP 5：全自動化フローをタスクスケジューラーで毎日実行する

毎朝8時にデータ収集→加工→レポート生成→Slack通知まで全自動で実行します。

import subprocess, sys, time, logging, requests
from datetime import datetime, date

logging.basicConfig(filename="rpa_log.log", level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s %(levelname)s %(message)s")

SLACK_WEBHOOK = "https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK"

def run_script(name, script_path, timeout=300):
    start = time.time()
    try:
        result = subprocess.run([sys.executable, script_path],
            capture_output=True, text=True, timeout=timeout)
        elapsed = time.time() - start
        if result.returncode == 0:
            logging.info(f"{name} 成功 ({elapsed:.0f}秒)")
            return True, result.stdout
        else:
            logging.error(f"{name} 失敗: {result.stderr}")
            return False, result.stderr
    except subprocess.TimeoutExpired:
        logging.error(f"{name} タイムアウト")
        return False, "タイムアウト"

def daily_automation():
    today = datetime.now()
    if today.weekday() >= 5: return  # 土日スキップ
    print(f"日次自動化開始: {today.strftime('%Y/%m/%d %H:%M')}")
    
    tasks = [
        ("受注データ収集",    "scrape_orders.py"),
        ("競合情報収集",      "scrape_competitors.py"),
        ("統合レポート生成",  "generate_report.py"),
        ("データベース更新",  "update_db.py"),
    ]
    
    results = {}
    for name, script in tasks:
        success, output = run_script(name, script)
        results[name] = "✅" if success else "❌"
    
    # Slackにサマリー通知
    summary = "
".join([f"{status} {name}" for name, status in results.items()])
    requests.post(SLACK_WEBHOOK, json={"blocks":[
        {"type":"header","text":{"type":"plain_text","text":f"🤖 日次RPA完了 {date.today()}"}},
        {"type":"section","text":{"type":"mrkdwn","text":summary}}
    ]})
    print("日次自動化完了")

daily_automation()
# schtasks /create /tn "日次RPA" /tr "python daily_rpa.py" /sc DAILY /st 08:00 /f

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