20251014_Pythonを実務で徹底的に使いこなした話

>100 Views

October 14, 25

スライド概要

通信インフラ業界での約3年間での業務改善経験です。

業務の中で、人力ではキツイとなったときに、
「Pythonが使えるのでは？」と
使ってみて、実際に改善できた事例を共有します。

発表で紹介した追加の資料はこちら↓
https://github.com/m-ippei/AskAI-Python

下記、イベントにて発表した資料です。
https://supporterz-seminar.connpass.com/event/370484/

森田　一平

@m-ippei

スライド一覧

フリーランスシステムエンジニア ■経歴エンジニア下積み歴10年、実務歴約3年専門学校2年→アルバイト1年半→システムエンジニア約3年→語学学習1年→フリー ■経験実務約3年間でインフラエンジニア,フロントエンジニア,バックエンドエンジニア,サーバサイドエンジニア,ツールエンジニア,ネットワークエンジニア,RPAエンジニア,基幹システムの運用導入習熟調整対応全般,関連部・開発ベンダ折衝等をすべて兼任 ■Python開発実績通信インフラの受託開発時にPythonを使った業務用内製ツールを数百種類以上開発。 ■Python開発事例大規模Excel操作ツール,デスクトップアプリ,RPAツール,入力支援ツール,REST APIサーバー,データチェック分析ツール,データ変換ツール,業務効率化ツール...etc。

またはPlayer版

埋め込む »CMSなどでJSが使えない場合

ダウンロード

関連スライド

20250910_エンジニアの成長は自覚するところから_サポーターズ勉強会

森田　一平 >100

猫でも分かるUnreal Engineの学び方 - 超初心者向け編 - 2023 v1.0

ue4 ue5 ue-beginner

エピックゲームズジャパン 1.6M

Unreal Engine5 Lumenの仕組みと肝心なところ

ue5 ue-rendering ue-lumen

エピックゲームズジャパン 1.3M

Meta XR SDK(V66-74)でQuestアプリを開発

spatial anchor unity quest pro shaperecognizeractivatestate oculus integration transformfeaturestateprovider building blocks transformrecognizeractivestate ovrsemanticclassification jointdeltaprovider ovrscenemanager jointvelocityactivestate オクルージョン sequenceactivestate scene manager ambisonic depth api metaxraudiosource playerlocomotor meta xr sdk quest3 ovrplayercontroller マルチモーダル meta haptics studio direct touch ui meta xr haptics sdk ovrspatialanchor ovrtrackedkeyboard hapticclipplayer fingerfeaturestateprovider hapticclip ワイドモーションモード wmm mruk mr utility kit voice sdk jointrotationactivestate meta horizon os ui set asw application spacewarp ovr metrics tool unityscene manager colocation discovery コロケーション mx ink passthrough camera api hand tracking microgestures webcamtexturemanager passthroughcamerautils cameraviewermanager hand pose selector recorder

あうぜん 1.1M

UE5レンダリングフロー総おさらい(2024) 基礎編！[CEDEC+KYUSHU 2024]

ue5 unreal engine ue-rendering

エピックゲームズジャパン 1.1M

最新の6.0で学ぶ！初めてのひとのためのSpring Security

java spring security

tada 1M

各ページのテキスト

10.

11.

12.

13.

どういった現場で働いていたのか？その２システム規模が大きい・関係者が多い・複雑かつ広範な業務領域により、現場のSEは、その立場もさることながら仕事量が非常に多い範囲対象は日本全域のネットワークシステム関係者既に全社・全国規模で相互に連携・展開するシステムだらけ客先のグループ全体従業員数だけで30万人以上 +協業会社??万人+ベンダー??万人ネットワークサービス例えば、6両編成800人乗りが240本分で20万人設計システム管理システム監視システムが業務レイヤー別、EoLのリプレイス、だけでなくこれらをまとめる集約システム系もある →一般的な開発サイクル・規模を超える 13 © 2025 Ippei Morita

14.

開発の流れ新しい通信速度(400G)に対応するネットワークを構築するのと同時にネットワーク管理システムをアジャイルで構築する 1.ネットワーク網の構築 2.管理網の構築 3.増設対応・情報連携増設スイッチ NWコントローラー連携 NW管理システム担当領域増設・変更したら、機器情報更新が必要他システム →収容管理システムはある、増設対応・連携機能はある、収容反映はどうやって？ 14 © 2025 Ippei Morita

15.

業務課題その１管理システム開発担当としては、順次、運用部門に引き渡す予定だったが、東西共同かつ東先行・状況で話が進んだため、西の要件がおいてけぼりに本来/想定実際(西現場) NW管理システム NW管理システム NW設定投入装置サービス開始しているし、情報を入れなきゃ各方面に影響が… NW装置情報管理我々(開発) ギャップ GUIで直接参照・直接管理そんなこと言われたって聞いてないけど ※後にこれも大変ということがわかる各ブロック・各地域でそれぞれの設計システムがある開通担当者はまた別部署論理設定担当者はまた別部署各ブロック・各地域のNW装置設計者・管理者運用部結果、開発担当が装置情報を収集してデータ投入をすることに 15 © 2025 Ippei Morita

16.

業務課題その2 装置データ登録ギャップから東で新たなツールが発生、西には開発体制がないので、ソースコードをもらうも動かないためデータが入らない設計方針の相違と暫定オペレーション装置担当(東) 装置担当(西) 東はNW装置設計をExcelで管理してるから、それを内製ツールでNW管理システムにいれることにする(！新情報！) インポートツール別システムソースコードをもらって西用にカスタマイズ設置入力してもらう担当領域西用インポートツール NW装置情報 ※後に私がリバースエンジニアリングで解決し西の保守開発もする (Python＆Node) 課題:データに不備あるし、ツールも動かない我々(開発) 別管理Excel 手入力東NW管理システム課題:ベースが手動Excel情報なので初期データ構築に苦労 NW装置情報西はExcel使ってないし、各部門ごとで違うシステムを使ってる (本来は開発だけれども) データ入れたいので、このフォーマットに装置情報入れてくれないでしょうか RESTシーケンス西NW管理システム GUI操作で入れるしかない 16 © 2025 Ippei Morita

17.

前提部分のまとめ日本最大規模のインフラ事業部門で働きはじめたが、基幹システムと手運用の間におちる仕事(データ)を大量に扱うような現場に入ることになった。 • 自分は受託開発のエンジニアなので現場レベルで対応するしかない。 • 状況は、上司と先輩がExcelと管理システムを往復して、手作業でデータを修正している状況、ツールもエラーで一部しか動いていない。 • 自身のスキルとしては、Web開発知識+コーディング問題をPythonによる基礎訓練を積んでいるも、実務経験がない状態 • よって、いくらでも仕事とデータがある環境で0からPythonの活用範囲を探りながらつぎつぎと業務改善した事例をこれからお話する 17 © 2025 Ippei Morita

18.

19.

目次 • 現場のPython -実践部分• Excel編 • • • • • Excel操作にPythonスクリプトがある世界たった5行から始められるPython×Excel Pythonは実務要件でもシンプルになりうるか？実際にあったシチュエーション openpyxl と xlwings の使い分け • 自動化編 • Pythonにおける自動化 • どうやってGUI操作をPythonから？ • GUI操作例ログイン自動化 4編にわけてお話します。 • REST編 • REST APIサーバーの作成 • RESTクライアント • データ編 • 業務課題再掲詳細版 • 業務課題にどのように取り組んだのか？ • Python処理の業務効率化を3段階アップ 19 © 2025 Ippei Morita

20.

目次 • 現場のPython -実践部分• Excel編 • • • • • Excel操作にPythonスクリプトがある世界たった5行から始められるPython×Excel Pythonは実務要件でもシンプルになりうるか？実際にあったシチュエーション openpyxl と xlwings の使い分け • 自動化編 • Pythonにおける自動化 • どうやってGUI操作をPythonから？ • GUI操作例ログイン自動化 • REST編 • REST APIサーバーの作成 • RESTクライアント • データ編 • 業務課題再掲詳細版 • 業務課題にどのように取り組んだのか？ • Python処理の業務効率化を3段階アップ 20 © 2025 Ippei Morita

21.

Excel操作にPythonスクリプトがある世界人の感覚で量が多い、毎回同じことしているのなら、Pythonスクリプトにしない理由がない手動操作 Pythonスクリプト大量のデータ処理遅い速い再現性/エラームラ/人為的なミス毎回同じ結果変化対応すべて手動修正スクリプト修正のみ効率単純作業自動化コスト作業員確保、エラーコスト初期はかかるが、長期的には削減データ集計時間がかかる瞬時に実行可能レポート作成手入力で時間がかかる自動生成異常値検出人の手で確認が必要ルールベースで自動化処理を代行複雑なノウハウの伝達スクリプトの実行依頼 21 © 2025 Ippei Morita

22.

23.

24.

実際にあったシチュエーションルールをPythonに落とし込めば、確実かつ速く処理ができて、使いまわしや修正も容易書き換え依頼・特定のセルを固定で書き換える・ある場所のセルを他セルの状況によって書き換える業務背景対象Excelファイルが数百以上あって、管理システム投入用のツールは、データ不備が原因だと思うから、こういった条件で一括で書き換えて欲しい結果 • ツール活用の実用性を証明できた • 他にも手動でやっている人がいたが、やらなくてよくなった 24 © 2025 Ippei Morita

25.

openpyxl と xlwings の使い分け Excelデータの読み込みには、openpyxlを使い、 Excelデータの書き込みには、xlwingsを使うのがおすすめ比較 openpyxl xlwings 読込スピード普通遅い書きこみスピード普通遅い書きこみ書きこむとファイルサイズが変わる場合があった特に問題なし仕組み Excelファイルを直接読み書き裏でExcelを起動する動作条件ライブラリがあれば問題ない Excelがインストールされていること ※私のプロジェクトの場合。要件によって使い分けるとよい 25 © 2025 Ippei Morita

26.

27.

目次 • 現場のPython -実践部分• Excel編 • • • • • Excel操作にPythonスクリプトがある世界たった5行から始められるPython×Excel Pythonは実務要件でもシンプルになりうるか？実際にあったシチュエーション openpyxl と xlwings の使い分け • 自動化編 • Pythonにおける自動化 • どうやってGUI操作をPythonから？ • GUI操作例ログイン自動化 • REST編 • REST APIサーバーの作成 • RESTクライアント • データ編 • 業務課題再掲詳細版 • 業務課題にどのように取り組んだのか？ • Python処理の業務効率化を3段階アップ 27 © 2025 Ippei Morita

28.

29.

どうやってGUI操作をPythonから？ Pythonのライブラリのインストールと数行のコードだけで RPAツールを使わずに画像認識を使うパソコン操作ができてしまう 1. ライブラリのインストール(初回のみ、opencv-pythonはconfidenceオプションを使うため) 2. クリックしたいパーツをスクショしてトリミング 3. 右のコードを書いて▷RUN 4. 一瞬で画面上のOKボタンまで飛んでクリック OK 29 © 2025 Ippei Morita

30.

GUI操作例ログイン自動化下記のライブラリを組み合わせると、ログイン認証のようなアプリ起動→VPN キー取得→パスワード入力→ログインのような多段階認証も自動化可能になる活用できるライブラリクリップボード操作自動化キー監視 pyperclip PyAutoGUI pynput Webスクレイピングアプリ起動 Beautiful Soup subprocess ※ログインツール開発においては、セキュリティに注意。例としてこういったものを組めるようになると、ノウハウの転用が可能になるということ 30 © 2025 Ippei Morita

31.

32.

目次 • 現場のPython -実践部分• Excel編 • • • • • Excel操作にPythonスクリプトがある世界たった5行から始められるPython×Excel Pythonは実務要件でもシンプルになりうるか？実際にあったシチュエーション openpyxl と xlwings の使い分け • 自動化編 • Pythonにおける自動化 • どうやってGUI操作をPythonから？ • GUI操作例ログイン自動化 • REST編 • REST APIサーバーの作成 • RESTクライアント • データ編 • 業務課題再掲詳細版 • 業務課題にどのように取り組んだのか？ • Python処理の業務効率化を3段階アップ 32 © 2025 Ippei Morita

33.

34.

35.

36.

目次 • 現場のPython -実践部分• Excel編 • • • • • Excel操作にPythonスクリプトがある世界たった5行から始められるPython×Excel Pythonは実務要件でもシンプルになりうるか？実際にあったシチュエーション openpyxl と xlwings の使い分け • 自動化編 • Pythonにおける自動化 • どうやってGUI操作をPythonから？ • GUI操作例ログイン自動化 • REST編 • REST APIサーバーの作成 • RESTクライアント • データ編 • 業務課題再掲詳細版 • 業務課題にどのように取り組んだのか？ • Python処理の業務効率化を3段階アップ 36 © 2025 Ippei Morita

37.

業務課題再掲詳細版元情報が手入力された情報を様々なツールを経て、Excelファイルに転記される。そして、頻度と量が非常に多い上に、常にデータ分析が要求される Excelファイル日本全国の新規switch 設計情報 • 物理接続先(switch名・ポート) • 竣工日 • 工事状況 • ポートモジュール別システム入力してもらう ↓手動管理データは値の不備が入るインポートツール別管理Excel 手入力 ↓エラートレースはデータ分析必要 NW管理システム NW装置情報その上、2週間に一回、3000件ほどExcelが送られてくる 37 © 2025 Ippei Morita

38.

39.

Python処理の業務効率化を3段階アップ最初の業務改善を大きな痛みのある順番で、手作業とデータ処理効率化を段階的に進めることで、開発要件と実業務のギャップを作らずに生産性アップ 1.Excel直接比較 2. 辞書型Pickle化 Excelの特定範囲を2次元配列にして、辞書型Pickle化旧 3.JSON⇔DB化→CSV → 装置単位新 openpyxlで両方のExcel情報をメモリ上に展開して、差分があれば、テキストファイルに書きだす。一度、辞書型Pickle化すれば、再度旧データを読み込まずに済むうえに、再度、特定データの読み出しもPickle ファイルから可能になるデメリット:再実行に時間がかかる。元情報は直接Excelを見なければならないデメリット:データが生の配列なので、構造化されておらずデータ分析のための加工が難しい ⇔ → 装置集約旧新 JSONに変換、SQLと相互変換、CSV化ツールを作成、これにより運用性能と汎用性の大幅向上メリット・JSON変換で情報が構造化される・SQL相互変換でクエリ発行可(CSVにも出来る) ・CSV同士の比較によって軽量かつ高速に・CSV化することで、特定データ分析が容易に 39 © 2025 Ippei Morita

40.

41.

42.

43.

44.

45.

その他応用例一覧基礎のアレンジをやっていくと、いつのまにか自分にとってこれが欲しいというツールを即座にピンポイントで自前で作れるように汎用処理のライブラリ化 • データの入出力処理があまりに多かったので自身が使いやすいようにライブラリ化した。 →https://github.com/m-ippei/pythondatautil シンプルなSQL操作のライブラリ化 • SQLの独立ファイルでシンプル操作するライブラリがなかったので、作った。 →https://github.com/m-ippei/pythondbutil その他 • 汎用コピペツール • 汎用多画面同時コマンド投入ツール • TeraTerm,WinSCPログイン簡素化起動ファイル作成ツール • 業務特化分析ツール • 基幹システム支援REST APIサーバ • 業務システム支援クライアントツールクライアントツール入力支援REST NW管理システム (新)実行業務ごとに切り出した ↑ シンプルAPI (新)非同期REST処理代行サーバ ↑(既)シーケンスを要求するローレベルREST API 45 © 2025 Ippei Morita

https://github.com/m-ippei/pythondbutil

46.

Python開発で苦労するポイントは？課題解決レベル相応に学ぶコストはあるが、やればやるほど長期的には学びの蓄積効果によって、スケールメリットがある実質的な壁それを具体的にどうやって実現するのか Pythonの書き方？ライブラリでできること？基本的な構文を扱える必要がある。けど暗記しないといけないわけじゃない。壁の突破方法いきなり理想的なコードを書こうとせずに、最も小さい要件でまず動くことを確認する本番データで色んな未確認処理を一度にすべて動かす。テストデータで、まずもっとも簡単な確認から積み重ねて動かすチャンス Pythonならそれが容易今なら生成AIに聞いて、処理を書いてもらってそれぞれのパーツで何をしてるか把握できたなら、適宜、修正/テストしてそれを採用できる 46 © 2025 Ippei Morita

47.

48.

49.

50.

今回の内容でカバーしきれていないところ内容と時間の都合上、別途、興味があれば著者に対して深掘り・質問していただければ、お答えします。応用例の解説プロジェクト・案件によりけり、どんな応用もシンプルの組み合わせ Pythonコードの細かいノウハウ今後また紹介できる機会があれば業務背景の詳細と効果 Pythonにまつわる話がテーマのため時間と内容の都合上省略使用ライブラリの詳しい解説今回は、Pythonでこんなことができるというところから説明 Pythonそのものについて深掘り生成AIの方が上手く説明するのでそちらに預ける。次ページ。 50 © 2025 Ippei Morita

51.

https://github.com/m-ippei/AskAI-Python

52.

53.

Pythonを実務で徹底的に使いこなしてみて流行りなどを受動的に学ぶ姿勢だと獲得できないことが、Pythonを活用しながら課題解決をすることで応用範囲が広がっていくことを知れた Pythonのエコシステムによって促された学習スタイル 1. 受動的学習スタイル(これまで) • 自分のスキルが教える人の技量に依存する • 流行りの技術は付加価値が出しづらい • 表層の技術習得は、移り変わりが激しい 2. 能動的学習スタイル(使ってみて) • Pythonで出来ることですぐに目の前の課題解決することで、生きたスキルを獲得できる • これができるなら、これもできるはずと仮説を立てるとそれに対する情報が出てくる • 手を動かして、たくさんのプログラムを作るとコードが洗練化・資産化してくる • 実践を通しての課題解決が、深部の仕組みの理解を要求され、さらに詳しくなれる 53 © 2025 Ippei Morita

54.

55.