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Pythonトータルプラン～ゼロから身につく、自動化・分析の実践スキル

25/12/29 更新

新入社員

若手層

中堅層

ベテラン

初級管理職

中級管理職

上級管理職

プランの概要

Pythonを「エンジニアのもの」と思っていませんか。
実は、非エンジニアこそPythonで「仕事の手数」を減らせます。

本プランでは、
①業務を自動化するPython活用術
②スクレイピングで情報収集を効率化
③データ分析で意思決定をスピードアップ
④話題の生成AIと「バイブコーディング」による自動コード生成
を、実務で「すぐ使える」ように凝縮してお届けします。

「こう動かしたい」とAIに伝えるだけで、仕組みが自動で完成。
Python×生成AIで、仕事のスピードと価値が上がります。

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※下記をタップすると各研修詳細までスクロールします

（初心者向け）Python学院～Excel自動化入門編（２日間）

1．Pythonプログラミングを始める前に
2．アルゴリズムの基本
3．Python基礎
4．Excel自動操作
5．【参考】業務自動化の際によく使う便利な技術
6．【参考】自動化テクニック集
7．現場でPythonを活用するために

（半日研修）スクレイピング研修～Pythonによる情報収集とブラウザ操作

1．スクレイピングとは
2．スクレイピングの注意点
3．知っておきたい基礎知識
4．Seleniumを使った情報収集
5．Seleniumを使ったスクレイピング実践
6．Seleniumを使ったブラウザ操作
7．現場でPythonを活用するために

Python学院～データ分析編／統計の基礎とPandasライブラリの活用（１日間）

1．データ分析とは
2．要約統計量～データ分析における代表的な値
3．Ｐｙｔｈｏｎにおけるデータ分析でよく使うライブラリ
4．Ｐａｎｄａｓを使ってデータを把握する
5．Ｐａｎｄａｓを使ってデータを処理する
6．Ｐａｎｄａｓを使って相関分析を行う
7．Ｐａｎｄａｓを使って回帰分析を行う
8．現場で活用するために

（半日研修）ChatGPTによるプログラミング効率化研修～活用事例とプロンプトを学ぶ

1．ChatGPTはプログラマーの「相談相手」
2．コードの生成と改善
3．コードレビューとデバッグ

（半日研修）（中級者向け）Python学院～業務活用実践編

1．仮想環境を作る～プログラム開発用環境（venv）
2．インターフェースを作る～入出力機能（tkinter）
3．関数を自作する～よく行う処理をまとめる（def）
4．実行ファイルを作成する～ワンクリックで動かす（pyinstaller）
5．定期実行を設定する～プログラムを自動で動かす（タスクスケジューラ）
6．まとめ

（初心者向け）Python学院～Excel自動化入門編（２日間）

Pythonによる業務効率化スキルを身につけ、ビジネス現場で活用する

カリキュラム

１．Pythonプログラミングを始める前に
（１）プログラミングとは
（２）プログラミングで自動化しやすい業務について
【ワーク】自組織内で自動化できそうな業務の洗い出し①
（３）Pythonの特徴
（４）Pythonでどんなことができるか
（５）Python動作イメージの獲得
（６）Jupyter Notebookの使い方

２．アルゴリズムの基本
（１）アルゴリズムとは
（２）アルゴリズムとプログラムの関係
（３）アルゴリズムの3つの基本形～順次・選択・反復
【ワーク】身近なところからアルゴリズムを考える

３．Python基礎
（１）データ構造～変数・リスト・辞書
（２）条件分岐の処理
（３）繰り返しの処理
【ワーク】条件分岐と繰り返し処理を使い、簡単なプログラムを作成する
（４）関数とメソッド
（５）モジュールとライブラリ
（６）サードパーティー製パッケージ
【ワーク】基本文法を振り返る演習問題
【ワーク】受講者同士で協力して、少し複雑なプログラムを作成する

４．Excel自動操作
（１）Excel自動操作ツール「openpyxl」について
（２）ワークシートの操作
（３）セルの読み込みと書き込み
【実践編①】顧客名簿に載っている顧客へのはがきDM自動作成
【実践編②】複数ファイルに散らばっているデータを１つのファイルにまとめる
【ワーク】プログラムに潜んだエラーを探し出す

５．【参考】業務自動化の際によく使う便利な技術
（１）データ分析～Pandas

６．【参考】自動化テクニック集
（１）ダイアログの活用
（２）実行ファイルの作成
（３）マウス・キーボードの自動操作

７．現場でPythonを活用するために
【ワーク】自組織内で自動化できそうな業務の洗い出し②
【ワーク】Pythonの活用プランを作成する

スケジュール・お申込み

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（半日研修）スクレイピング研修～Pythonによる情報収集とブラウザ操作

Webブラウザを自動操作し、定型作業の効率化に繋げる

カリキュラム

１．スクレイピングとは
（１）スクレイピングとは
（２）スクレイピングの基本的な流れ

２．スクレイピングの注意点
（１）利用規約を確認する
（２）robots.txtを確認する
（３）サーバーに過度な負荷をかけない
（４）取得した情報の利用目的を見直す

３．知っておきたい基礎知識
（１）HTMLとCSS
（２）Webの「リクエスト」と「レスポンス」
（３）開発者ツールの使い方

４．Seleniumを使った情報収集
（１）Seleniumを利用したスクレイピングの体験
（２）Seleniumでよく使うメソッド

５．Seleniumを使ったスクレイピング実践
（１）ワーク１～講座ページからキャッチコピーを取り出す
（２）ワーク２～複数の講座ページから研修タイトルを取り出す
（３）ワーク３～複数の講座ページからタイトルとキャッチコピーを取り出す

６．Seleniumを使ったブラウザ操作
（１）Webブラウザ操作について
（２）Seleniumを利用したWebブラウザ操作の体験
【参考】ヘッドレスモードの活用

７. Seleniumを使ったWebブラウザ自動操作実践
（１）ワーク１～ボタンをクリックしてページを移動する
（２）ワーク２～ページの移動とセレクトボックスからの選択
（３）ワーク３～検索フォームで検索し、検索結果の情報を取り出して加工する
【参考】Excel 操作とスクレイピングの組み合わせ

８．現場でPythonを活用するために

スケジュール・お申込み

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Python学院～データ分析編／統計の基礎とPandasライブラリの活用（１日間）

ビジネス現場で活用できるデータ分析の基礎と、Pythonを使ったデータ分析スキルを身につける

カリキュラム

１．データ分析とは
（１）データ分析のメリット
（２）データ分析でできること
（３）データの読み方を意識する
（４）データを扱う際の注意点

２．要約統計量～データ分析における代表的な値
（１）平均値
（２）中央値
（３）標準偏差
（４）最小値
（５）最大値
（６）第１四分位数
（７）第３四分位数

３．Ｐｙｔｈｏｎにおけるデータ分析でよく使うライブラリ
（１）ＮｕｍＰｙ（ナムパイ）
（２）Ｐａｎｄａｓ（パンダス）
（３）ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ（マットプロットリブ）
（４）ｓｅａｂｏｒｎ　（シーボーン）
（５）ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎ　（サイキット・ラーン）

４．Ｐａｎｄａｓを使ってデータを把握する
（１）データ分析
（２）Ｐａｎｄａｓにおける２つのデータ型
（３）データの表示
（４）データの確認
（５）データの抽出
（６）データの検索
（７）データの並べ替え
（８）データのグループ化
（９）データの集計
（１０）演習問題

５．Ｐａｎｄａｓを使ってデータを処理する
（１）欠損値の確認
（２）データの削除
（３）欠損値の補完
（４）列の追加
（５）データの結合
（６）演習問題

６．Ｐａｎｄａｓを使って相関分析を行う
（１）相関分析とは
（２）相関係数のイメージを掴む
（３）相関係数の注意点～疑似相関
（４）Ｐａｎｄａｓを使って相関係数を求める

７．Ｐａｎｄａｓを使って回帰分析を行う
（１）回帰分析とは
（２）単回帰分析と重回帰分析
（３）回帰分析の結果を読み解く
（４）回帰分析の活用例
（５）Ｐｙｔｈｏｎライブラリを使って回帰分析を行う

８．現場で活用するために
■職場での実践目標共有
【参考】これまでのルールを見直す～業務改善の仕方
【参考】似ているものを分類する(営業リストの整理など)
【参考】重回帰分析

スケジュール・お申込み

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（半日研修）ChatGPTによるプログラミング効率化研修～活用事例とプロンプトを学ぶ

生成AIをプログラム作成のパートナーにする方法を学び、開発スピードを向上する

カリキュラム

１． ChatGPTはプログラマーの「相談相手」
（１）対話型AIがプログラミングに与える影響
（２）プログラミングにおけるChatGPTの活用方法
（３）ChatGPTを用いてプログラミングを行うにあたっての注意点

２．コードの生成と改善
（１）ChatGPTによるコードの生成
（２）動作手順の分解と言語化
（３）プロンプトの作成方法
【ワーク】行いたい処理の手順を分解し、プロンプトを作成する
（４）作成したコードを修正・条件を追加する

３．コードレビューとデバッグ
（１）コードのレビュー担当としてのＣｈａｔＧＰＴ
（２）コードレビューを行う
【ワーク】作成したコードの最適化について質問する
（３）デバッグを行う
【ワーク】発生したエラーと解決方法について質問する

4．コードの説明
（１）コードの解説を行う
（２）コメントの追加を行う
【ワーク】初めて見るコードについて動作を説明させる
【参考】別言語へのコードの書き換え

5．まとめ

スケジュール・お申込み

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（半日研修）（中級者向け）Python学院～業務活用実践編

インターフェースや自作関数を使った実践的なプログラムを定期実行できるようになる

カリキュラム

１．仮想環境を作る～プログラム開発用環境（venv）
（１）Pythonの仮想環境とは～プログラム開発用環境の必要性
（２）仮想環境を活用するメリット
（３）仮想環境を作成し、有効化する
【ワーク】仮想環境を作成し、ライブラリをインストールする

２．インターフェースを作る～入出力機能（tkinter）
（１）インターフェースとは～入出力機能
（２）メッセージボックス～文章を表示させる
（３）選択ダイアログ～「はい」か「いいえ」を選ぶ
（４）入力ダイアログ～文章を入力する
（５）ファイル選択ダイアログ～ファイルを選択する
【ワーク】パスワード入力フォームを作る

３．関数を自作する～よく行う処理をまとめる（def）
※実際にＰＣを操作しながら学びます
（１）関数を自作するメリット
（２）関数を新たに作る～def
（３）自作した関数を呼び出す
【参考】関数に似た概念～プロシージャ

４．実行ファイルを作成する～ワンクリックで動かす（pyinstaller）
（１）実行ファイル（exeファイル）とは
（２）実行ファイルを作成するメリット
（３）実行ファイルを作成できるライブラリ～pyinstaller
（４）実行ファイルを作成する際のポイント
【ワーク】実行ファイルを作成し、ワンクリックでプログラムを実行する