CSV集計を毎月手作業している会社が見直すべきこと

「毎月同じことをやっている」問題

多くの現場で見られるパターン：

1. 基幹システムからCSVエクスポート
2. ExcelにコピペしてVLOOKUP
3. ピボットテーブルで集計
4. 担当者がマクロを手動実行
5. 確認・修正・再実行…

この作業、1人しかできないことがほとんどです。

属人化が引き起こすリスク

• 担当者が不在だと業務が止まる
• 手順書がなく、引き継ぎが困難
• マクロの中身を誰も理解していない
• エラーが出ても原因がわからない

自動化への移行パターン

ステップ1：処理の文書化

まず「何をどの順番でやっているか」を言語化します。

1. sales_YYYYMM.csv を読み込む
2. 「キャンセル」ステータスの行を除外する
3. 取引先コードで集計し、売上合計・件数を算出
4. 前月比を計算する
5. 売上上位20社を抜き出す
6. Excel形式で output_YYYYMM.xlsx を出力する

ステップ2：Pythonスクリプト化

文書化した手順をPythonに落とし込みます。

import pandas as pd
from pathlib import Path
import sys

def process_monthly_csv(input_path: str, output_path: str):
    df = pd.read_csv(input_path, encoding='shift-jis')
    
    # ステップ2：キャンセル除外
    df = df[df['ステータス'] != 'キャンセル']
    
    # ステップ3：取引先別集計
    summary = df.groupby('取引先コード').agg(
        売上合計=('売上金額', 'sum'),
        件数=('売上金額', 'count')
    ).reset_index()
    
    # ステップ5：上位20社
    top20 = summary.nlargest(20, '売上合計')
    
    # ステップ6：出力
    with pd.ExcelWriter(output_path) as writer:
        top20.to_excel(writer, index=False)
    
    return len(df), len(top20)

if __name__ == '__main__':
    input_file = sys.argv[1]
    output_file = sys.argv[2]
    rows, top = process_monthly_csv(input_file, output_file)
    print(f"処理完了: {rows}件 → 上位{top}社")

ステップ3：実行の自動化

スクリプトができたら、次は「誰でも実行できる」仕組みを作ります。

• 社内ツール化：シンプルなWebUIをかぶせる
• スケジュール実行：毎月1日に自動実行
• AIアシスト：日本語で指示できるUIを追加

どこから始めるか

すべてを一度に自動化しようとすると失敗します。 まず「最も繰り返し頻度が高い1つの処理」を選び、そこだけを自動化する。

それが動いたら次へ——この積み上げが重要です。

SOFTBASEでできること

• 既存のCSV処理をPythonスクリプト化（受託開発）
• AIで自然言語から処理を実行できるWebツール化
• 既存Excelマクロの読み解き・リライト