「Excelは使えるけど、Pythonって何が違うの？」「実際、どっちを使えばいいの？」
そんな疑問を持つ方、多いのではないでしょうか。
私自身も、ずっとExcelで業務を回していて、Pythonは「プログラマーが使う専門ツール」と思っていました。
でも、実際に使ってみると──
Excelでは面倒だった繰り返し作業やピボットの集計が、Pythonだと一瞬で終わる！
そんな体験をしてから、今では両方を目的に応じて使い分けるようになりました。
この記事では、私の実体験をもとに「ExcelとPythonの違い」と「どう使い分けるか」について、初心者の方にもわかりやすく解説します。
目次
⬆️Excelが得意なこととその限界
✨ Excelが得意なこと
- 少量〜中規模のデータ処理
- 表形式のデータ可視化（フィルタ、並べ替え、ピボット）
- 数式による簡易な分析（SUM, IF, VLOOKUPなど）
- GUIで直感的に操作できる
😕 限界・困っていたこと（私の実体験）
- 1万件超えるデータだとファイルが重く、動作が遅い
- 毎月同じような集計を手動で繰り返していた（特にピボット）
- 複数のCSVを結合するだけで時間がかかる
- 間違えて式を上書きするとデータ破損のリスクも
⬆️Pythonが得意なことと、Excelとの違い
✨ Pythonが得意なこと
- 複数ファイルや大量データの一括処理（自動ループ処理が強い）
- データ加工や条件分岐を柔軟にできる（if, for, pandasなど）
- グラフやレポートの自動作成（matplotlib, seabornなど）
- ボタン一つで「毎月同じ作業」を自動で終わらせられる
🎉 私の体験談
私は、毎月の営業データをExcelピボットで集計していたのですが、
手作業で条件を指定して…という作業が本当に面倒でした。
ある月、Pythonでpandasとmatplotlibを使い、
「読み込み→グループ化→グラフ出力」のスクリプトを作成。
すると、あれだけ苦戦していた作業が、数秒で完了するようになったんです！
⬆️ExcelとPythonの使い分け方【現場視点】
| 用途 | Excel | Python |
|---|---|---|
| 少量のデータを手作業で編集 | ◎ | △ |
| グラフをその場で確認・微調整 | ◎ | ○（Jupyter Notebook等なら） |
| 同じ作業の繰り返し処理 | △（マクロでも可） | ◎ |
| 数万件以上の大量データ処理 | △ | ◎ |
| フォルダ内のCSVをまとめる | △（PowerQueryでも可） | ◎ |
| 自動化・定期実行 | × | ◎（スケジューラで可能） |
⬆️まとめ：どちらも強い！目的に合わせて使い分けよう
「Excelは便利だけど、繰り返し処理や大量データには限界がある」
「Pythonは少しハードルがあるけど、慣れると一気に世界が変わる」
この2つは、対立するものではなく、お互いを補完する道具だと私は実感しました。
最初は、PythonでCSVを開いてグラフを出すだけでもOK。
簡単なスクリプトでも業務効率は大きく変わります。
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