総務でPythonを使うと何ができるか【コード付き、業務別の自動化事例7選】

月初になると決まって同じルーティンがあります。

勤怠データをExcelに転記
集計、ミスを探す
勤怠データを管理職に送る

ファイル名の変更作業だけでも15分使たりしませんか。「この時間、絶対どこかで削れるはずなのに」と思いながら、ずっと同じ作業を繰り返してきた方は多いのではないでしょうか。

「Pythonって総務の自分でも使えるの？」という疑問、私もまったく同じように思っていました。

正直、最初は「エンジニア以外には関係ないだろう」と完全に諦めていました。ところが、ひとつの小さなスクリプトを動かしてから、考えが変わりました。

みなさんのWindowsでも、たった10分で動かすことができるのです。

この記事では、総務、社内Sを経験した私が、実際に業務で使ってきたPythonの活用場面を7つ、具体的なコード例とともに紹介します。「何ができるか」をまず理解したうえで、自分の業務に使えるか判断できるよう書きました。

読み終えたとき、「自分の〇〇業務でもPythonが使えそう」と感じてもらえるはずです。

まだPythonが使えるようになっていない人はこちらから設定してください。→WindowsPCでPythonを始める方法【実例付き｜現場社員向け】

総務担当者がPythonで自動化できる業務7選

総務の仕事はPythonと非常に相性がよいです。

理由は単純で、繰り返しの多い定型業務が多いからです。

Pythonが得意とするのは「毎回同じ手順でやる作業を自動でやってくれること」なので、総務の日常業務にはまりやすいのです。

私が実際に使ってきた7つを紹介します。

定型メールの自動送信（月次通知・年度更新案内など）
勤怠データのCSV集計とチェック
ファイル名の一括変換・フォルダ整理
重複データの自動チェック
備品台帳・管理Excelの差分チェック
PDF・書類のテキスト変換
社内通知の自動化（メール送信との組み合わせ）

1. 定型メールの自動送信（月次通知・年度更新案内など）

毎月末に送る「勤怠締め日のお知らせ」や、年度切り替え時の「各種手続き案内」など、内容はほぼ同じなのに毎回手打ちしているメール、ありませんか？

Pythonなら、宛先リストを読み込んで、月・氏名などの変数を自動で差し込み、一括送信まで自動化できます。

私の部署では月次の勤怠確認メールをこれで自動化し、送信作業が毎月40分→5分以下になりました。

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

def send_notice(to_address, name, month):
    body = f"{name} さん\n\n{month}月の勤怠入力の締め日は明日です。\n未入力の方は本日中にご対応をお願いします。\n\n総務部"
    msg = MIMEText(body, 'plain', 'utf-8')
    msg['Subject'] = f'【勤怠】{month}月締め日のご案内'
    msg['From'] = 'soumu@example.com'
    msg['To'] = to_address
    # SMTP設定・複数宛先への展開は以下の記事を参照

Outlookへの対応や複数宛先への展開方法はこちら。
→ 定型メールを自動化する方法｜Gmail・Outlook別に総務担当がステップで解説

2. 勤怠データのCSV集計とチェック

勤怠管理システムからCSVを出力して、Excelに貼り付けて、合計を出して、45時間超えの社員を探して上長に報告する…。

この流れを毎月手作業でやっている会社は今でも多いです。残業管理が年々厳しくなってますからね。

Pythonを使えば、CSVを読み込んだ瞬間に集計・異常値の抽出・レポート出力まで一気に終わります。

私の職場でも毎月この処理を走らせていますが、手作業で2時間かかっていた月次集計が10分以内で完了するようになりました。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('kintai_202604.csv', encoding='shift_jis')

# 月別の残業時間合計
monthly_summary = df.groupby('部署')['残業時間'].sum().reset_index()

# 45時間超の社員を抽出
over45 = df[df['残業時間'] > 45][['氏名', '部署', '残業時間']]

print("【要確認】45時間超の社員一覧")
print(over45)

pandasというライブラリを使います。

難しそうに見えますが、Excelのフィルターと合計を組み合わせたものと考えてもらえれば大丈夫です。
→ CSVのデータクレンジング方法｜Excel操作手順とPythonコードを総務担当が解説

3. ファイル名の一括変換・フォルダ整理

「請求書_〇〇社_2026年4月.pdf」を「2026_04_請求書_〇〇社.pdf」に変換するような作業、手作業でやると件数が多いときに地味に時間がかかりますよね。

Pythonなら指定フォルダ内のファイルを一括でリネームできます。ルールさえ決めれば、100件でも1秒です。

from pathlib import Path
import re

folder = Path('請求書_2026')
for f in folder.glob('*.pdf'):
    # 「請求書_」を「2026_invoice_」に置換
    new_name = re.sub(r'^請求書_', '2026_invoice_', f.name)
    f.rename(folder / new_name)
    print(f'{f.name} → {new_name}')

フォルダ整理を詳しく知りたい方はこちら。
→ フォルダ整理を自動化する方法4選｜ルール設計から設定手順まで総務担当が解説
→ ファイル名を一括変更する方法5選｜用途・件数・スキル別に最適手順を解説

4. 重複データの自動チェック

従業員台帳・備品台帳・取引先リストなど、Excelで管理している名簿類に気づいたら重複が入り込んでいた、という経験はないでしょうか。人が手で入力する以上、どうしても起きてしまうのです。

Pythonで定期的にチェックを走らせれば、重複が入ったタイミングで気づけます。私の部署では毎月1回このスクリプトを実行していて、以前は月に2〜3件見逃していた重複が、導入後1年間でゼロになりました。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('従業員台帳.xlsx')

# 社員番号が重複しているレコードを抽出
dupes = df[df.duplicated(subset=['社員番号'], keep=False)]

if len(dupes) > 0:
    print(f"重複が {len(dupes)} 件見つかりました")
    print(dupes[['社員番号', '氏名', '入社日']])
else:
    print("重複なし")

より詳しくはこちら。→ Pythonで重複チェックを自動化する方法｜データ・ファイル別コピペコードと定期実行の設定手順

5. 備品台帳・管理Excelの差分チェック

新旧データの照合、これ以外と大変ですよね。

備品の入出庫を記録するExcelが複数あって、月末に突き合わせるのが大変、という声をよく聞きます。Pythonなら2つのExcelを読み込んで、差分だけを抽出することができます。

import pandas as pd

# 今月と先月の台帳を読み込む
today = pd.read_excel('備品台帳_2026_04.xlsx')
last_month = pd.read_excel('備品台帳_2026_03.xlsx')

# 今月に新しく追加されたアイテムだけ抽出
new_items = today[~today['管理番号'].isin(last_month['管理番号'])]
print("今月追加された備品：")
print(new_items[['管理番号', '備品名', '取得日', '数量']])

「先月にはあったのに今月ない」という消えた備品の検出にも応用できます。

6. PDF・書類のテキスト変換

紙でもらった書類をスキャンしてPDFにはしたけれど、そこからデータを取り出すのは結局手打ち…という状況はよくあります。

PythonのpdfplumberというライブラリをPythonで使えば、PDFからテキストを自動で取り出せます。

スキャンした画像PDFの場合はOCR処理が別途必要になります。テキストが埋め込まれたPDFなら上記だけで動きます。

import pdfplumber

with pdfplumber.open('契約書_〇〇社_2026.pdf') as pdf:
    for i, page in enumerate(pdf.pages):
        text = page.extract_text()
        if text:
            print(f'--- {i+1}ページ ---')
            print(text)

スキャン書類のデジタル化全体の流れは、こちらの記事で解説しています。
→ 書類をデータ化するOCRの方法｜スキャナーなし・無料でできる手順を総務担当が解説
→ 紙書類のデジタル化手順｜総務担当が一人で進めるための全ステップと実例

7. 社内通知の自動化（メール送信との組み合わせ）

「〇月〇日は工場棟の電源点検のため、16時以降は設備を使用しないでください」のような通知文を毎回ゼロから作っているなら、Pythonで自動化できます。

通知文の生成だけであれば数行のコードで済みますが、実際の「送信」まで自動化するには、1番で紹介したメール送信と組み合わせるのが最も実用的です。

通知文の自動生成からメール送信・Teamsへの投稿まで一連の流れは、以下の記事で詳しく解説しています。
→ 定型メールを自動化する方法｜Gmail・Outlook別に総務担当がステップで解説
→ 社内通知を自動化するツール5選｜総務担当がノーコードで今日から始める設定手順

Pythonを使う前に知っておくべきこと

向いている業務・向いていない業務

Pythonが得意な業務と、そうでもない業務があります。学習を始める前に整理しておくと、期待値のズレを防げます。

向いている業務	向いていない業務
毎月・毎週など定期的に繰り返す作業	一度しかやらない単発作業
データの集計・加工・チェック	上司への報告・説明・折衝
ファイルの一括操作	複雑な判断が必要な業務
メール・通知の定型送信	感情・文脈を読む必要がある業務
重複・エラーの検出	クリエイティブな企画立案

「Pythonで全部解決できる」わけではありません。

ただ、上表の左側に当てはまる業務が1つでもあれば、試してみる価値は十分あります。

「Excelでいいんじゃないの？」という疑問への回答

これはよく聞かれます。私も最初はそう思っていました。実際、シンプルな集計ならExcelで十分です。

ただ、VBAで変数、クラス化まで利用した私の感覚ではありますが、以下のケースになるとExcelでは限界が来ます。

処理するファイルが複数にまたがる（フォルダ内の全ファイルを一括処理したい）
ファイル数が増えるにつれて動作が重くなる
同じ処理を別のPCでも再現したい（セキュリテイ問題）
毎朝自動で実行したい（タスクスケジューラーとの連携）
メール送信・通知まで自動でやりたい

ExcelのVBAでもできないことはありませんが、Pythonの方がコードがシンプルで、Web上の情報も豊富です。

「困ったときに検索したら答えが見つかる」というのは、独学で進める非エンジニアにとって大きなメリットです。

📝 業務別のコードテンプレートをNoteにまとめています。
メール送信・勤怠集計・重複チェックなど7業務分のコードを、変数を変えるだけで動く状態でまとめる予定です。公開時にサイト内でお知らせします。

総務初心者がPythonを始める最短ルート

「使えそうな場面がわかった。じゃあどこから始めるか？」という段階になったら、以下の3ステップが最短です。無料でできてしまう時代が怖いですね。

まずWindowsにPythonを入れる（約30分）
会社のPCがWindowsの場合、インストールから最初のスクリプト実行まで10分あれば終わります。IT部門の許可が必要かどうかを事前に確認しておくと安心です。
→ WindowsPCでPythonを始める方法【実例付き｜現場社員向け】
「自分の業務」に近いスクリプトから試す
最初から学習ロードマップを組むより、自分が困っている業務に近いコードをコピペして動かしてみる方が早いです。動いたときの感触が、学習継続の一番の動機になります。私が最初に試したのは「フォルダ内の全ファイル名をリスト化してCSVに保存するスクリプト」でした。20行くらいのコードでしたが、「本当に動いた」という体験が、その後の学習のエンジンになりました。
ChatGPTをコーチにする
Pythonを独学で進めるとき、一番の壁はエラーが出たときです。エラーメッセージをChatGPTにそのままコピペして「このエラーは何が原因ですか？」と聞くと、ほぼ解決できます。「〇〇という業務を自動化するコードを書いて」と依頼して、出てきたコードを理解しながら自分の業務に合わせて修正する方法が、総務担当者の独学には向いています。

→ 総務初心者がPythonを始める方法｜来週月曜から使えるようになる手順
→ Python + ChatGPTで業務ツールを自作する方法【総務部で活用した経験】