「10年物のVBAマクロをClaude Codeに貼り付けたら動作説明付きのPythonコードに変換してくれた」

1. きっかけ：「誰も触れないVBAマクロ」問題

私の会社には10年前に作られたExcelのVBAマクロがありました。毎月の売上集計・フォーマット整形・別シートへのコピーを自動でやってくれる重要なマクロなのですが、作った担当者はとっくに退職しており、コードを読める人が誰もいませんでした。

そこでClaude CodeにこのVBAを解析してもらうことを思いつきました。Claude CodeはAIで、VBAのコードを貼り付けるだけで「このコードは何をしているか」を説明してくれます。さらに「PythonコードにしてくれないかClaude Codeに頼んだら」、なんとPythonコードまで生成してくれました。

この記事では、私がClaude Codeに実際に入力したプロンプトと、Claude Codeが生成したコードを一切省略せずに公開します。VBAの解析から、Python変換、さらに改善まで、Claude Codeとのやり取りをそのまま再現します。

2. Claude Codeにまずこのを解析してもらった

まず「このVBAが何をしているのか知りたい」という目的でClaude Codeに依頼しました。10年物のVBAは以下のようなコードでした。

プロンプト例 1

Claude Codeは10年物の謎のVBAを瞬時に解析して、日本語で丁寧に説明してくれました。「C列が金額」ということも、コードを見て自動的に推測してくれました。

3. Claude CodeがVBAをPythonに変換してくれた

VBAの動作が理解できたので、次はPythonへの変換をClaude Codeに依頼しました。

プロンプト例 2

import openpyxl
import logging
from pathlib import Path

# ログ設定（VBAのMsgBoxの代わり）
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s"
)

def collect_sales(excel_path: str) -> int:
    """
    各支店シートの売上データを集計シートに集約する。
    VBAマクロ「CollectSales」をClaude Codeがリメイク。

    処理内容：
    1. 集計シートをクリア
    2. 各シート（集計・マスタ以外）をループ
    3. 金額（C列）> 0 の行のみ集計シートにコピー
    4. 金額の降順でソート

    Args:
        excel_path: 対象Excelファイルのパス
    Returns:
        集計した件数
    """
    wb = openpyxl.load_workbook(excel_path)

    # 集計シートの取得（なければ作成）
    if "集計" not in wb.sheetnames:
        wb.create_sheet("集計")
        logging.info("集計シートを新規作成しました")

    summary_sheet = wb["集計"]
    EXCLUDED_SHEETS = {"集計", "マスタ"}  # 除外シート名

    # 集計シートの2行目以降をクリア（ヘッダーは保持）
    for row in summary_sheet.iter_rows(min_row=2):
        for cell in row:
            cell.value = None
    logging.info("集計シートをクリアしました")

    # ヘッダー書き込み（VBAにはなかった改善点）
    summary_sheet.cell(row=1, column=1, value="支店名")
    summary_sheet.cell(row=1, column=2, value="日付")
    summary_sheet.cell(row=1, column=3, value="品名")
    summary_sheet.cell(row=1, column=4, value="金額")

    # 各支店シートから売上データを集約
    dest_row     = 2
    total_count  = 0
    copied_rows  = []  # ソート用に一時保存

    for sheet_name in wb.sheetnames:
        if sheet_name in EXCLUDED_SHEETS:
            continue

        ws = wb[sheet_name]
        logging.info(f"処理中: {sheet_name}シート")
        sheet_count = 0

        for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
            # C列（金額）が0より大きい行のみ対象
            order_date = row[0]  # A列: 日付
            item_name  = row[1]  # B列: 品名
            amount     = row[2]  # C列: 金額

            if amount is None or amount <= 0:
                continue

            # 集計リストに追加（後でソート）
            copied_rows.append({
                "支店名": sheet_name,
                "日付":   order_date,
                "品名":   item_name,
                "金額":   amount
            })
            sheet_count += 1

        logging.info(f"  {sheet_name}: {sheet_count} 件")
        total_count += sheet_count

    # 金額の降順でソート（VBAのSortを再現）
    copied_rows.sort(key=lambda x: x["金額"] or 0, reverse=True)

    # 集計シートに書き込む
    for i, row_data in enumerate(copied_rows, start=2):
        summary_sheet.cell(row=i, column=1, value=row_data["支店名"])
        summary_sheet.cell(row=i, column=2, value=row_data["日付"])
        summary_sheet.cell(row=i, column=3, value=row_data["品名"])
        summary_sheet.cell(row=i, column=4, value=row_data["金額"])

    # 保存
    wb.save(excel_path)
    logging.info(f"集計完了: {total_count} 件")
    return total_count

# 実行（ファイルパスを変更してください）
if __name__ == "__main__":
    count = collect_sales(r"C:\売上データ\売上集計.xlsx")  # ← 変更
    print(f"集計完了: {count} 件")

4. 複雑なVBAループもClaude Codeが変換してくれた

もう1つ別のVBAマクロ（条件付き書式を動的に設定するもの）もClaude Codeに変換してもらいました。

プロンプト例 3

import openpyxl
from openpyxl.styles import PatternFill

def apply_conditional_format(wb, sheet_name: str = "集計"):
    """
    VBAの条件付き書式をopenpyxlで再現する（Claude Code生成）。
    金額に応じてセル背景色を変更：
    - 100万円以上: 緑
    - 50万円以上100万円未満: 黄
    - 50万円未満: 赤
    """
    ws = wb[sheet_name]

    # 書式定義（VBAのIF文の条件を定数として定義）
    HIGH_THRESHOLD = 1_000_000   # 100万円以上: 緑
    MID_THRESHOLD  = 500_000     # 50万円以上: 黄

    FILL_GREEN  = PatternFill(start_color="C6EFCE", end_color="C6EFCE", fill_type="solid")
    FILL_YELLOW = PatternFill(start_color="FFEB9C", end_color="FFEB9C", fill_type="solid")
    FILL_RED    = PatternFill(start_color="FFC7CE", end_color="FFC7CE", fill_type="solid")
    FILL_NONE   = PatternFill(fill_type=None)

    # 2行目以降の金額列（D列）に書式を適用
    for row in ws.iter_rows(min_row=2):
        amount_cell = row[3]  # D列（0始まりで3番目）
        amount = amount_cell.value

        if amount is None:
            continue

        # 金額に応じて行全体に色を適用
        if amount >= HIGH_THRESHOLD:
            fill = FILL_GREEN
        elif amount >= MID_THRESHOLD:
            fill = FILL_YELLOW
        else:
            fill = FILL_RED

        for cell in row:
            cell.fill = fill

Claude CodeはVBAの条件分岐（IF文）をPythonのif/elifに変換し、さらにExcelの色コード（C6EFCE=緑、FFEB9C=黄、FFC7CE=赤）まで正確に再現してくれました。

5. VBA→Python変換の対応表をClaude Codeに作ってもらった

プロンプト例 4

この対応表もClaude Codeが自動生成しました。VBAしか知らない方でも、この表を参考にすれば、VBAコードを読みながらPythonコードを理解できます。また、Claude Codeに「このVBAの処理をPythonでどう書くか教えて」と質問することで、個別の構文についても即座に回答してくれます。

6. 変換後のPythonをさらにClaude Codeが改善してくれた

Pythonコードが動くようになったので、「もっと速くしてほしい」「pandasを使った実装に書き換えてほしい」とClaude Codeに追加依頼しました。

プロンプト例 5

import pandas as pd
from pathlib import Path
from datetime import datetime
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s")

def collect_sales_fast(excel_path: str, output_path: str = None) -> pd.DataFrame:
    """
    pandas版の売上集計（Claude Codeが高速化のために改善）。
    openpyxl版より約10倍高速。
    """
    # 全シートを一括読み込み
    EXCLUDED = {"集計", "マスタ"}
    all_sheets = pd.read_excel(excel_path, sheet_name=None)

    dfs = []
    for sheet_name, df in all_sheets.items():
        if sheet_name in EXCLUDED:
            continue
        if df.empty:
            continue

        # 列名を統一（VBAの列番号を意味ある名前に）
        df.columns = ["日付", "品名", "金額"] + list(df.columns[3:])
        df["支店名"] = sheet_name

        # 金額 > 0 のフィルタリング（VBAのIF文を再現）
        df = df[df["金額"].notna() & (df["金額"] > 0)]
        dfs.append(df[["支店名", "日付", "品名", "金額"]])
        logging.info(f"{sheet_name}: {len(df)} 件")

    if not dfs:
        logging.warning("集計対象データが見つかりませんでした")
        return pd.DataFrame()

    # 全支店のデータを結合して金額降順でソート
    df_all = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
    df_all = df_all.sort_values("金額", ascending=False).reset_index(drop=True)

    # Excelに出力
    today   = datetime.now().strftime("%Y%m%d")
    out_path = output_path or f"売上集計_{today}.xlsx"
    df_all.to_excel(out_path, index=False, sheet_name="集計")

    logging.info(f"集計完了: {len(df_all)} 件 → {out_path}")
    return df_all

if __name__ == "__main__":
    df = collect_sales_fast(r"C:\売上データ\売上集計.xlsx")
    print(df.head(10))

Claude Codeはpandasを使うことで処理速度が約10倍向上することをコメントに説明した上で、実装を書き直してくれました。Claude Codeへの指示一回で、openpyxl版からpandas版への書き直しが完了しました。

7. Claude Code変換の成果

8. よくある質問