Pythonで製造現場の“ルーチンワーク”を自動化する方法｜現場が最速でラクになるDX入門

Excel・報告書・集計が“数秒で終わる”現場DX入門

製造現場の仕事は、現物を動かすだけでは終わらない。
むしろ現実は、Excel入力・転記・報告書整形・集計・フォーマット合わせが仕事の大半を占める。

日報に同じ項目を毎日コピペ
月次報告の表をテンプレ通りに整形
CSVを開いて列を並べ替えて保存
異常値を目視で探して色を付ける
PDFの数値をExcelへ転記する

こういう作業はどの会社にも必ずある。そして、地味に時間を溶かす。
ただ、ここで断言する。

そのルーチン、人間がやる必要はない。
Pythonなら、驚くほど短いコードで自動化できる。しかも“速い”だけではなく、ミスが減り、品質が安定し、標準化が進む。

この記事では、製造現場にありがちな作業を「どこでも再現できる形」に一般化して、Python自動化の考え方と実装例をまとめる。

製造現場にルーチンワークが増える理由
なぜPythonが製造業と相性がいいのか
Pythonで自動化しやすい“鉄板ルーチン”7選（製造現場向け）
自動化の本当の価値は「時短」だけではない
製造現場でPython導入するときの現実的な進め方
よくある不安：Pythonって現場で使って大丈夫なのか？
まとめ：Pythonは製造現場の“最強の時短ツール”だ

製造現場にルーチンワークが増える理由

製造業は品質と安全が最優先だ。
その結果、現場では「記録」「証跡」「報告」が増える。これは正しい。しかし副作用がある。

記録が増える → 入力が増える
証跡が必要 → 手作業のスクショ・コピペが増える
報告が必要 → 同じ表を毎回作ることになる

つまり、現場ほど“ルール化された単純作業”が積み上がる構造になっている。
ここがPythonの得意分野ど真ん中だ。

なぜPythonが製造業と相性がいいのか

1) Excel作業を「完全に再現」できる

pandas / openpyxl を使えば、Excelで人がやっている操作をそのまま置き換えられる。

並べ替え、フィルタ、欠損処理
列の分割、単位換算、書式統一
テンプレートへの転記
集計表の自動生成

「毎日30分」を「数秒」にできるのは、この領域だ。

2) 製造現場は手順が決まっている＝自動化しやすい

プログラミングで重要なのは、才能よりルール化だ。
製造現場ほど、手順が固まっている職場は珍しい。だから自動化は刺さる。

3) 現場経験者が一番強い

Pythonの文法を知っているだけでは弱い。
強いのは、どこが面倒で、どこが事故りやすく、どこを自動化すれば価値が出るかを理解している人だ。
つまり現場にいる人間が最強になれる。

Pythonで自動化しやすい“鉄板ルーチン”7選（製造現場向け）

ここからは、どの現場にもある作業だけに絞る。
「これ、うちにもある」と思ったところから手をつければいい。

●① 日報・月報のテンプレ転記（Excel→Excel）

同じ項目を毎回コピペしているなら即対象だ。

入力用Excel（生データ）から必要列だけ抜く
テンプレートに同じ位置で貼る
ファイル名を日付で保存する

import pandas as pd

df = pd.read_excel("input.xlsx", sheet_name="data")
out = df[["日付", "ロット", "温度", "時間", "結果"]]

with pd.ExcelWriter("report_2026-01-02.xlsx", engine="openpyxl") as w:
    out.to_excel(w, sheet_name="日報", index=False)

Code language: Python (python)

② CSVの整形（列順の統一・不要行削除・文字整形）

製造現場はデータがいろんな形で落ちてくる。
**“読みやすい形に揃える作業”**が毎回発生するならPythonで終わらせられる。

新しいタブでプレビュー

import pandas as pd

df = pd.read_csv("raw.csv", encoding="utf-8")
df = df.dropna(subset=["value"])                # 欠損行削除
df["lot"] = df["lot"].astype(str).str.strip()   # 文字整形
df = df[["date", "lot", "value", "judge"]]      # 列順統一
df.to_csv("clean.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
Code language: PHP (php)

③ 単位換算・しきい値チェック（合否判定の自動化）

電卓・目視チェックは事故る。
判定ルールが決まっているなら100%自動化対象だ。

df["temp_K"] = df["temp_C"] + 273.15
df["NG"] = df["value"] > df["upper_limit"]
Code language: JavaScript (javascript)

「NGだけ抽出して一覧を作る」まで一気にできる。

④ 報告文の整形（定型文＋数値差し込み）

文章が面倒な現場は多い。
「結果をコピペして文章に貼る」作業は、テキスト生成で消える。

template = """【日報】
日付：{date}
ロット：{lot}
結果：{result}
特記事項：{note}
"""

text = template.format(date="2026-01-02", lot="ABC123", result="適合", note="なし")
print(text)
Code language: PHP (php)

⑤ グラフの自動作成（トレンド・傾向管理）

毎回Excelでグラフ作ってるなら、Pythonで固定化した方が速い。
matplotlibで一括生成できる。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(df["date"], df["value"])
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.savefig("trend.png", dpi=200)
Code language: JavaScript (javascript)