ChatGPTに業務自動化を相談するたびにPythonを勧められるが、会社のPCには展開できなかった話｜現場で使える技術を自分で選ぶための判断基準

ChatGPTに「業務を自動化したい」と相談した回数は、もう覚えていないほどです。でも確実に言えることは――毎回、本当に毎回Pythonを勧められました。10回以上、いや20回以上かもしれません。

「こういう作業を自動化したいんです」と説明すると、ChatGPTの答えはほぼ決まっていました。「それはPythonで実装できます」「Pythonを使えば簡単に自動化できます」「Pythonで〇〇というライブラリを使えば……」

まず、一度や二度なら「そういうものか」と受け流せたかもしれません。だけど10回、20回と繰り返されると、さすがに疑問が浮かびました。ChatGPTはなぜそんなにPythonを推すのか。本当にPythonが最適な選択肢なのか、と。

実際には、Pythonで実装することになった。最終的には

実際には、Pythonで実装することになりました。最終的には。でもそこに至るまでのプロセスは、ChatGPTの提案をそのまま受け入れるわけにはいかない現実の連続でした。

Pythonが選ばれる理由

次に、Pythonが毎回推薦される理由は、Pythonそのものの特性にあると考えられます。汎用性が高く、データ処理・ファイル操作・Web連携のどれも得意だからです。ライブラリが豊富で、業務自動化に関するコード例がインターネット上に大量に存在するのも理由でしょう。

AIは学習データから最適度が高い答えを返します。だから「業務自動化」と聞けば、学習データに最も多く存在するパターン——Pythonを使った実装例——を提示してくるのだと思います。AIに悪意はありません。ただ、AIが参照しているのは「一般的な環境」を前提にしたデータに過ぎないのです。

現場を阻むITセキュリティの壁

セキュリティポリシーが厳しい会社がどんな制限をかけているか、同僚たちが新しいツールにどんな抵抗感を持つか。そういった「現場固有の制約」は、学習データには含まれていません。だからAIは今日も「Pythonを使えば」と答え続けるのでしょう。

一方で、Pythonを勧められて、最初にぶつかった壁は非常に明確でした。IT部門に「Pythonをインストールしたいです」と申請したのです。

返ってきた答えは「出来ません」というものでした。

理由を聞くと「セキュリティポリシー上、スクリプト言語の一括インストール環境での稼働は禁止」とのことでした。つまり、社内PCのどのマシンにも、Python本体をインストールするための権限がなかったのです。

そのため、Pythonだけではありませんでした。他の同僚たちも、各自のタスク自動化に悩んでいました。IT部門の制限は厳格で、「個別申請は可」という抜け道もありましたが、承認には数週間かかります。それを待つ余裕はありませんでした。

Pythonなし、非エンジニアの選択肢

だから次に考えたのが「ならばPython以外で」という選択肢でした。

Webアプリ（HTMLとJavaScript）、GAS（Google Apps Script）、VBA。そしてEXE化（PyInstaller）など、実装方法はいくつか考えられました。ChatGPTは「Python」を推しますが、私が直面しているのは「Pythonを使えない環境」という制約です。その中で、本当に機能する選択肢は何かを見極める必要がありました。

しかし、ChatGPTにPythonを勧められても、会社のセキュリティポリシーが壁となる現実は厳しく立ちはだかります。それでも業務効率化を諦める必要はありません。Pythonが使えない環境下で、非エンジニアの総務・経理・人事担当者が実際に「手を出せる」選択肢はいくつか存在します。

Webアプリ・GASによる業務自動化の魅力と注意点

まず挙げられるのが、Webアプリ（HTMLとJavaScript）やGAS（Google Apps Script）です。これらはWebブラウザ上で動作するため、PCへの特別なソフトウェアインストールが不要という大きな利点があります。会社のIT部門がスクリプト言語のインストールを制限している場合でも、ブラウザさえ使えれば動かせる可能性が高いからです。

特にGASは、Google Workspaceを導入している企業であれば、すでに環境が整っている場合がほとんどでしょう。GoogleスプレッドシートやGmail、Googleドライブといった既存サービスと連携し、データの自動集計やメールの自動送信、特定ファイルの整理といった定型業務を驚くほど簡単に自動化できます。GASはJavaScriptをベースにしているため、

HTMLとJavaScriptでWebアプリ開発の経験がある方にとっては学習コストも低めです。一方で、Googleサービスへの依存度が高まる点や、外部サービスとの連携にはAPIキーの管理といったセキュリティ面での注意が必要となります。

VBAの可能性と限界

次にVBA（Visual Basic for Applications）は、Office製品に特化した自動化ツールです。多くの企業でExcelやAccess、Outlookが日常的に使われているため、VBAは非常に身近な存在と言えます。既存のOfficeファイルにマクロとして組み込むため、新たなソフトウェアのインストールは一切不要です。

Excelでの複雑なデータ処理やAccessでのデータベース操作、Outlookでのメール仕分けなど、Office内での定型業務であればVBAは強力な武器になります。長年の歴史があるため、学習リソースも豊富です。しかし、VBAは基本的にOffice製品の枠内でしか動作しません。Web上のデータ取得やクラウドサービスとの連携は苦手とする場面が多いのです。

また、マクロを含むファイルの共有方法によっては、セキュリティ警告が表示され、情報システム部門から一時的に利用を止められる可能性も考慮すべき点です。

Microsoft主力企業にPower Automate

さらに、Microsoft製品を主力とする企業であれば、Power Automateも有力な選択肢です。これはMicrosoftが提供するノーコード・ローコードの自動化プラットフォームです。OutlookやSharePoint、TeamsといったMicrosoft 365サービスとの連携が非常に強力で、クラウドフローとして自動化を実現できます。

PCにインストールするPower Automate Desktopを使えば、Webサイトの操作やデスクトップアプリの操作まで、幅広い業務を自動化することが可能です。Power Automateの魅力は、直感的なインターフェースで「トリガー」と「アクション」を組み合わせるだけで自動化フローを構築できる点にあります。プログラミングの知識がなくても視覚的に自動化のシナリオを組み立てられるため、

非エンジニアには非常に扱いやすいツールと言えるでしょう。ただし、機能に応じたライセンス費用が発生する場合があり、組織的な導入には情報システム部門との密な連携が不可欠です。

Python EXE化の困難、現実的選択

PythonのコードをEXEファイルに変換するPyInstallerのような方法は、セキュリティポリシーの壁にぶつかりやすい傾向があります。EXEファイルは実行可能ファイルであり、社内PCでの実行には厳格なチェックが行われるからです。ウイルス対策ソフトの誤検知や、承認されていないソフトウェアの実行禁止といった制限により、結局は利用できないケースが多いのです。IT部門が許可しない限り。

EXE化したとしても「勝手に利用する」のは極めてリスクの高い行為となります。

結局のところ、Pythonが使えない状況では、既存のITインフラ内で動作する、またはWebブラウザ経由で利用できるツールに目を向けるのが現実的です。どのツールを選ぶかは、会社のIT環境、自動化したい業務の内容、そして情報システム部門の承認基準によって大きく左右されます。

情シス視点：現場自動化の壁と対話術

さらに、現場の担当者がいくら業務の自動化を望んでも、情報システム（情シス）部門の協力がなければ、その実現は極めて難しいものです。彼らは単に「Yes/No」を告げるだけでなく、企業のITインフラ全体を管理し、セキュリティを維持する重要な役割を担っています。彼らがPythonのインストールを拒否するのも、単なる意地悪ではなく、明確な理由と責任に基づいた判断なのです。

現場ツールのリスクと情シス連携

情シス部門の視点からすれば、現場が「便利だから」という理由だけで新たなソフトウェアを導入することは、潜在的なセキュリティリスクや運用コストの増大につながります。例えば、Pythonのようなスクリプト言語は、一度インストールされれば様々なライブラリを追加できるため、意図しない形でマルウェアが実行されたり、機密情報が流出したりするリスクを孕んでいます。

また、特定の社員が個人的に導入したツールが壊れた場合、そのメンテナンス責任は情シス部門に降りかかります。多くの会社で限られた人員でITインフラを支えている情シスは、一つ一つの申請に対応する時間も、その後のサポート体制も確保できないのが実情なのです。

だからこそ、現場が自動化を進める上で最も重要なのは、情シス部門との建設的な対話です。まず、自動化したい業務が具体的に何であり、それが自動化されることでどのような効果が期待できるのかを明確に伝える必要があります。単に「楽になる」だけでなく、「月に〇時間の削減が見込める」「手作業によるエラーが〇％減少する」といった具体的な数値目標を提示すれば、情シス部門も業務改善のメリットを理解しやすくなるはずです。

システム適合と情シス連携

次に、提案する自動化ソリューションが、会社のセキュリティポリシーや既存のITインフラにどのように適合するかを説明します。例えば、Google Workspaceを導入している会社であれば、GASを活用することで新たな環境構築が不要な点を強調するのも良いでしょう。Power Automateであれば、すでにMicrosoft 365のライセンスに含まれている可能性や、

情シス部門が統制しやすいプラットフォームであることをアピールします。自分たちで勝手にツールを選定・導入しようとするのではなく、情シス部門が推奨する、あるいはすでに導入実績のあるツールがないかを事前にヒアリングするのも有効な手段です。

情シス連携と自動化運用計画

さらに、導入後の運用計画も提示します。誰がその自動化ツールを管理するのか、問題が発生した際の対応フローはどうするのか、といった点を明確にすることで、情シス部門の懸念を払拭できる場合があります。場合によっては、少人数でのパイロット運用（PoC: Proof of Concept）から始め、その効果と安全性を実証していくことも有効なアプローチです。

情シス部門は、現場の業務を円滑に進めるためのサポート役であると同時に、会社のデジタル資産とセキュリティを守る守護者でもあります。彼らの立場と役割を理解し、一方的に要求するのではなく、協力者として情報共有と合意形成に努めること。これが、Pythonが使えないという壁を乗り越え、現場の業務自動化を本当に加速させる賢いアプローチだと言えるでしょう。

情シス視点：勝手導入のリスクと責任

まず、情シス部門の視点からすれば、現場が「便利だから」という理由だけで新たなソフトウェアを導入することは、潜在的なセキュリティリスクや運用コストの増大につながります。例えば、Pythonのようなスクリプト言語は、一度インストールされれば様々なライブラリを追加できるため、意図しない形でマルウェアが実行されたり、機密情報が流出したりするリスクを孕んでいます。

また、特定の社員が個人的に導入したツールが壊れた場合、そのメンテナンス責任は情シス部門に降りかかります。多くの会社で限られた人員でITインフラを支えている情シスは、一つ一つの申請に対応する時間も、その後のサポート体制も確保できないのが実情です。

VBA自動化：Office完結の限界

Office製品に特化した自動化ツールです。ExcelやAccessを使っている事務職の方なら、一度は「マクロ」という言葉を聞いたことがあるかもしれません。VBAは、これらのOfficeアプリケーション内で動作するため、新たなソフトウェアをインストールする必要がありませんでした。マクロの記録機能を使えば、自分の操作をそのままコードとして保存できるので、プログラミング初心者でも取り組みやすいと感じました。

しかし、VBAにも限界がありました。Webサービスと連携したり、会社の外部システムと繋いだりするような複雑な処理には向いていませんでした。私の業務では、社内システムからデータを取得してExcelで加工し、その結果をWebフォームに入力するという一連の作業があったため、VBAだけでは全てを自動化することが難しい状況でした。あくまでOffice製品の中での完結が基本となるため、

私の業務全体をカバーするには不足していたのです。

EXE化の壁

そこで次に出てきたのが、Pythonで作ったプログラムを「EXEファイル」として変換してしまう方法でした。PyInstallerというツールを使えば、PythonがインストールされていないPCでも、作成したプログラムを単独で実行できるようになります。これならIT部門にPython本体のインストールを申請する必要がなくなるのではないかと、一筋の光明が見えた気がしました。

しかし、このEXEファイルにもまた別の壁がありました。IT部門にEXEファイルの展開を申請したところ、これもまたセキュリティスキャンの対象となり、承認に時間がかかるとのことでした。さらに、プログラムを修正するたびにEXEファイルを再生成し、再度申請し直す手間がかかるため、頻繁な改修が必要な業務自動化には向かないという結論になりました。

セキュリティ上の懸念は、EXEファイルでも解消されなかったのです。

制約下の複合自動化戦略

結局、私の場合は複数の方法を組み合わせる形になりました。一部の単純なデータ処理はVBAで、Web連携が必要な部分はGASを使い、そしてどうしてもPythonが必要な部分については、IT部門と交渉を重ねて限定的な環境を構築したり、クラウドサービスを利用したりすることで対応することになったのです。ChatGPTが勧めるPythonは魅力的でしたが、会社の制約の中で試行錯誤する毎日でした。

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