Pythonで毎日圧倒的に効率化している業務自動化術5選　【非エンジニアでもできます】

「Pythonって具体的にどんなことが自動化できるの？Pythonの自動化の学習法ってどんなものがあるの？」

Pythonは本当に便利なので、ノンプログラマーでも書けると仕事が効率化できます。

Python本当に便利だ。

・毎日の自分の記事の検索順位を自動取得してSlackに通知
・Web上のデータを抜き出して、営業顧客リストを毎日自動作成
・ツイッターでインフルエンサーのRTが多いツイートを自動取得してCSVにダウンロードしてデータ分析

マーケターが使えると超いいね。

— DAI (@never_be_a_pm) July 21, 2018

実際、この記事を読んでいるあなたは、「膨大なデータを手動でスプレッドシートに打ち込む・・・」「決まった時間にメールを送る等の定型業務」そんなめんどくさいこと自動化したい！と思ってますよね？

Pythonの学習に関しては、それぞれどんなことをしたいかで話が変わってくるのですが、基本的には、Pythonの基礎を固めて、チュートリアルでクローンアプリ作りつつプロからフィードバックをもらうことが効率的に学習を進めるコツです。

Pythonって実は難しくない…？

ほとんどの方は、この記事を読んでいるときにプログラミング経験がないと思うので、

• Pythonって難しそう

とおもわれているかたも多いのではないでしょうか。

でも安心してください。Pythonの設計思想では、プログラマーではない人でもコードが書けるように、ほかのプログラミング言語よりも圧倒的にシンプルに書かれています。

なので、もしこの記事を読んでよさそうであれば、ぜひ学習を進めてみてくださいね。

僕がPythonで毎日圧倒的に効率化させている業務自動化の例

ではでは、さっそく僕がPythonで業務自動化しているものの例をご紹介します。

①Web上でバズった記事のデータを10万件自動ダウンロードしてデータ分析

僕自身がライターなので、

• どういう記事のタイトルだったらバズるんだろう

ってよく考えるですよね。例えば「Python」について書くとしたら、どんな記事がバズるんだろうっていうときに、Pythonを使って過去にバズった記事のURL、タイトルを15年分抽出して、それをデータ分析するようなことも可能です。しかも、こんな数行のコードで。

from selenium import webdriver  
from pandas import * 
import time

#Access to page

browser = webdriver.PhantomJS()  # DO NOT FORGET to set path
url = "http://b.hatena.ne.jp/search/text?safe=on&q=Python&users=50"
browser.get(url)
df = pandas.read_csv('trend.csv', index_col=0)
#Insert title,date,bookmarks into CSV file

page = 1 #This number shows the number of current page later

while True: #continue until getting the last page
    if len(browser.find_elements_by_css_selector(".pager-next")) > 0:
        print("######################page: {} ########################".format(page))
        print("Starting to get posts...")
        #get all posts in a page
        posts = browser.find_elements_by_css_selector(".search-result")
        
        for post in posts:
            title = post.find_element_by_css_selector("h3").text
            date = post.find_element_by_css_selector(".created").text
            bookmarks = post.find_element_by_css_selector(".users span").text
            se = pandas.Series([title, date, bookmarks],['title','date','bookmarks'])
            df = df.append(se, ignore_index=True)
            print(df)

        #after getting all posts in a page, click pager next and then get next all posts again
        
        btn = browser.find_element_by_css_selector("a.pager-next").get_attribute("href")
        print("next url:{}".format(btn))
        browser.get(btn)
        page+=1
        browser.implicitly_wait(10)
        print("Moving to next page......")
        time.sleep(10)
    else: #if no pager exist, stop.
        print("no pager exist anymore")
        break
df.to_csv("trend1.csv")
print("DONE")

こんな感じでデータが自動収集されるスクリプトが起動されて

その結果をCSVにダウンロードして

これらのデータを、Pythonで分析できるJupyter Notebookを使って、毎年どんなキーワードが入っているタイトルがバズりやすいのか調べればいいわけです。こんな感じで、2017年度の日付を、ブックマーク数ごとに並び替えてあげれば。。。

year2017 = df[df["date"].str.contains("2017/", na=False)]
year2017.sort_values(by=["bookmarks"], ascending=False)

こんな感じで、過去数万件のタイトルから、2017年のタイトルだけ取得できます。

実際にこんな感じでデータ分析した結果、

• どの年度でも、初心者向けの記事がはやりやすい
• 「まとめ」ははやりやすい
• 2015年度以降は、自動化・スクレイピング・データ分析などのデータサイエンスよりのキーワードがはやっている

ということがわかり、このキーワードを使って【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ というタイトルでQiitaに書いてみたところ

みごとに186 Contirubutionsを獲得したり。

このように、面倒5時間かかるリサーチも、たった5分でデータ収集できてしまうのが、Pythonの大きなメリットです。

» 関連　Python初心者向けのチュートリアルまとめ

②他社のECサイトの在庫データを毎日Botで自動確認し、足りない場合はリストでメールで通知

例えば、海外のECサイトから毎日在庫情報を確認して、輸入して販売しているみたいな場合にも、Pythonは使えます。毎日在庫情報を確認するBotを作って、在庫がなければメール通知して足りないものを通知するようなBotを作成することができます。

ほかにも例えば、チケットを譲ってくれる人を見つけられるサイトがあるそうで、自分の見たいタイトルの舞台の名前を入れると、そのチケットを渡してくれる人を探すことができるそうなのですが、毎日検索して確認するのが面倒だそうなので、これを毎日プログラムが取得して、まとめたデータをSlackに通知してくれるようなプログラムを書いたりすることができます。

③SEO対策で必要なキーワードを自動でマイニング

ほかにも、例えばSEO対策をしているコンテンツマーケターにもPythonは役に立ちます。例えば、キーワードの並び順によってキーワードボリュームが違ったり、競合性が変わったりしますよね。そういうキーワードを手入力で全部調べていくのは非常に手間です。

そういったときに、Pythonを利用してキーワードを自動で入れ替え、検索ボリュームを自動でAPIを利用して取得し、それをCSVにエクスポートすることも、ワンクリックで可能になります。

④Googleの検索結果から、検索順位とそのページのアフィリエイトタグを埋め込み、アフィリエイターの競合分析

個人のアフィリエイターでもPythonで自動化ができます。例えば、ある特定のキーワードでGoogle検索の結果、存在するアフィリエイトコードを自動で抜き出して、そのコードからどういう商品が売れるのかを予測したりすることができます。これを自分の力で一つ一つやっていたら相当時間がかかりますが、秒速で終わらせることができます。

任意のキーワードで検索したときに、上位10記事のサイトから、アフィリエイトサイトのコードを抽出するスクリプト書いた。この悩みだったらこれがいける！みたいなのが記事書く前のリサーチでできるので、便利そう。（世界の闇を感じる） pic.twitter.com/adpof7qVXd

— DAI (@never_be_a_pm) September 25, 2018

⑤会社の打刻忘れを防止するためにブラウザ自動操作で打刻

これは実際に僕がやったわけではありませんが、毎日会社で打刻するのが面倒くさくて、Pythonでパソコンを起動した瞬間に打刻を自動化するプログラムを組んでいる人がいました。

Pythonの自動化を独学で学習していくときに知っておきたい3ポイント

Pythonの自動化を独学で学習していくのであれば、以下のことに注意しましょう。

• 作りたいものから逆算して学ぶことを決めておく
• Progateなどの基礎学習は2周ほどにする
• 基礎からチュートリアルに進む時にわからないことが増え、大体みんな詰まる

例えば、スクレイピングを学習して、Web上から自動でデータを収集したいのであれば、以下のような学習ステップになります。

• Pythonの基礎
• HTML,CSSの基礎
• Pythonの環境構築
• PythonでHTTP通信ができるRequestsの利用方法
• PythonのライブラリであるBeautifulSoup,Pandasの利用方法

TechAcademyなどのプログラミングスクールでは、無料メンタリングをやっているので、先に相談しておくと、学習がスムーズに進められるので利用しておきましょう。

また、基礎学習を終えて、チュートリアルへ移行すると、分からないことやエラーが増え、一気に難易度が上がります。実際、このフェーズで時間をかなり使いますし、一気に挫折率が高まります。

効率よく最短でPythonやAIを利用して業務自動化する方法を学ぶには？

なるべくわからないことやエラーに割く時間を減らしてなるべく早く業務に生かすには、メンターをつけて学習することが大切です。

周りにPythonに明るいエンジニアの方がいるならメンターになってもらいましょう。

もし周りにおらず、プログラミングスクールを利用して、講師をあなたのメンター代わりにすると良いかもしれません。

• 学習に専念できる環境で、最短で成果物を作りたい方
• 本格的にPythonを学んでAIや機械学習に携わりたい方

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コースの特徴

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実際、受講した方の生の声を見てみても、非常にポジティブなものばかりでした。（受講された方のレビューはこちらから）

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実際の講座を受講前に体験することができる

キカガクでは、無料体験を申し込むだけでUdemy上で高い評価を得たコースを実際に体験することができます。

受講できるコースは以下の2つで、合計20時間分の学習動画無料になります。

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そのため、キカガクを受講するなら以下のような方がおすすめです。

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Aidemyは、東大発の完全にAIに特化したプログラミングスクールです。

東証一部上場企業のAI研修なども行っている、日本最大級のAI教育サービスを提供しています。

AIを本格的に学べるプログラミングスクールの中では最もハイレベルでしっかりしたスクールです。

そのAidemyがAIエンジニアを育成するために提供しているのが、Aidemyのプログラミングスクールのサービスです。

Aidemyが提供しているAI系のコースには以下のようなものなどがあります。

• データ分析コース
• 自然言語処理コース
• AIアプリ開発コース
• LINE チャットボット開発コース
• AIマーケティングコース

Aidemyを受講するなら、以下のような希望の方にオススメです。

• ある程度Web系のプログラミングを学んでいる
• AIについて本格的に仕事にしたいと思っている

実際に、AidemyはRettyのデータを分析した結果を成果として出すと、Rettyで一次面接突破できるという就職先紹介制度があり、それだけ実務でも通用する能力があることを信頼されているサービスです。

Aidemyでは無料カウンセリングをやっているみたいなので、ぜひ受けてみるのがよいかと思います。

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TechAcademy：低価格でPythonを学びたいなら！オリジナルアプリ開発までサポート

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TechAcademyは完全オンラインのプログラミングスクールです。

特徴としては、専任のエンジニアがマンツーマンでメンターとしてサポートしてくれます。

TechAcademyでAIを学べるコースとしては

• AIコース
• データサイエンスコース

があります。

AIコースとデータサイエンスコースのポイント

AIコースは、Python  x AIを専門に学びたい人におすすめです。

具体的には、

• 機械学習
• ディープラーニング
• クラスタリング

などを、Pythonのライブラリで実装していきます。

一方で、データサイエンスコースは、Python x 統計学を学びたい人におすすめですね。

より本格的に

• 統計学の理解
• 統計モデリングの理解

などを行っていきます。

	AIコース	データサイエンスコース
学習内容	Python 機械学習 ディープラーニング クラスタリング	プログラミング 機械学習 数学・統計学 モデルの構築
価格/受講期間	社会人149,000円 / 1カ月 社会人199,000円 / 2カ月	社会人149,000円 / 1カ月 社会人199,000円 / 2カ月
公式ページ	https://techacademy.jp/ai-bootcamp	https://techacademy.jp/datascience-bootcamp

30秒ほどで無料体験に申し込むと、

• HTML / CSSの学習コースを無料で体験できる
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CodeCamp：価格を抑えながらマンツーマンでPython・データ収集を学びたいなら！

CodeCamp（公式）：
https://codecamp.jp

CodeCamp（コードキャンプ）は、完全オンライン・マンツーマンレッスン型のプログラミングスクール。

「Pythonデータサイエンスコース」を紹介しますね。

データサイエンス領域の「データ収集」を重視したカリキュラム

Pythonが活躍するデータサイエンスの世界には、

• 「データ収集
• 「データ加工」
• 「モデル構築」

の3つのフェーズがあります。

データサイエンスコースでは、その中でも「データ収集」フェーズに重きをおいた学習内容となっています。

PythonのWebスクレイピングテクニックを使ってWeb上から必要なデータを抽出し、Excelやcsvの形に整理するというような、実務で役立つスキルを会得できるでしょう。

このスキルを会得すれば、面倒な単純作業をPythonにやらせることができるようになります。

気になる人は、無料体験レッスンで内容を体験してみてください。

	データサイエンスコース
料金 / 期間	受講料金 148,000円(税抜) / 2ヶ月 + 入学金 30,000円(税抜)
学習内容	Pythonを利用したデータ収集
公式	https://www.lp.codecamp.jp/python

CodeCamp（公式）：
https://codecamp.jp

Pythonを無料で学べるサービス

• Pythonで簡単なアプリを開発してみたい
• でもまずは無料で勉強してみたい
• ただの基礎ではなく、応用が聴くような技術を身に付けたい

という方向けにおすすめのサービスをご紹介します。

Manajob

公式：https://www.manajob.jp

Manajobは、株式会社インディバースが運営する動画＋テキストでIT系全般を学習できる越境型IT学習サービス。

• Pythonを利用した自動化
• Web制作

など、幅広いジャンルのコンテンツを、無料で学習することができます。

実際に

• ブログサイトのデータ収集
• 自動ログインによる定期実行
• データ分析
• エステサロンのホームページ作成

など、ゴールから逆算して学習することができるのでおすすめです。

Manajobに無料登録して学習をはじめる

また、僕のYoutubeのチャンネルの以下の動画を見ればPythonで自動化できることが分かりやすく解説されているので、こちらもご覧ください。

プログラミングを書かずにスクレイピングをするなら Octoparse

公式サイト：https://www.octoparse.jp/

『Octoparse』は、無料かつプログラミング不要のWebスクレイピングツールです！

「Octoparse」のいいところは、数えたらきりがないのですが、絞ると以下の3点です！

• 無料版できることがかなり多い。
• プログラミング経験が全くない人でも、データの取得を自動化できる。

無料版できることがかなり多い。

Octoparseは、無料版でも以下のようなデータを簡単に取得することができます。

• ECサイトの検索結果や、商品詳細などのデータ
• メディアやニュースサイトなどの記事データ
• SNSの投稿データ

有料版と無料版の違いは、いくつかありますが代表的なものは以下の2つです。

• タスクの定期実行ができない。
• APIを使うことができない。

プログラミング経験が全くない人でも、データの取得を自動化できる。

また、Octoparseを利用する一番のメリットは、プログラミング経験が全くない人でもスクレイピングをして、データ取得を自動化できるということです。

通常、プログラミング完全未経験の方がスクレイピングをしようとすると、以下のような課題に直面します。

• HTML、CSS、JavaScript、Pythonなど、複数の言語を学習しなければならない。
• PC上で環境構築などをしなければならない。
• 定期実行をしたい場合は、仮想サーバーなどの知識もつける必要がある。

そもそも、自分でやってみたもののエラーがでてほしいデータが取得できないなどの事態に陥る場合もあり、結局時間をかなり浪費してしまう…ということもあり得ます。

※有料版を使えば、データ取得の定期実行なども可能なため、プログラミングを学習しなければできなかったことの多くをOctoparseを使えばクリックだけで置き換えることが可能になります。

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