Excel・CSVの面倒な集計をAIエージェントとPythonで自動化【2026】コピペ作業を1コマンドに

sales-report/
├── data/                  ← 支店から届いた原本（読むだけ・絶対に書き換えない）
│   ├── 渋谷店_売上.xlsx
│   ├── 新宿店_売上.xlsx
│   └── 横浜店_売上.xlsx
├── output/                ← スクリプトが作る結果（何度でも作り直せる）
│   ├── 月次売上集計.xlsx    （シート：支店×月／商品別／統合データ）
│   ├── 月次売上グラフ.png
│   └── 除外した行.csv       （読めなかった行の記録）
├── merge_sales.py         ← AIが書いた集計スクリプト
├── check_totals.py        ← 検算スクリプト
├── 集計する.bat / 集計する.command  ← ダブルクリック用
└── CLAUDE.md              ← AIへの「このフォルダのルール」

# Windows（python.orgのインストーラーで入れた場合は py コマンドが使える）
py --version
py -m pip install pandas openpyxl matplotlib

# Mac
python3 --version
python3 -m pip install pandas openpyxl matplotlib

mkdir sales-report
cd sales-report
mkdir data output
# ここで data/ に支店のExcelを「コピー」して置く（原本は元の場所に残す）
git init          # 変更履歴を記録する準備（やり直しできるようにする）
claude            # Claude Code を起動

data/ にある売上ファイル（.xlsx、各ファイルに月ごとのシートがある）を全部まとめて、
次のものを output/ に出すPythonスクリプト merge_sales.py を作ってください。

- 支店×月の売上合計表（行：支店、列：月、合計つき）
- 商品別・月別の売上合計
- 支店別の月次売上の棒グラフ（PNG）
- 支店名はファイル名の「_」より前（例：渋谷店_売上.xlsx → 渋谷店）

守ってほしいこと：
- data/ の中のファイルは絶対に書き換えない（読むだけ）
- pandas と openpyxl を使う
- まず data/ のファイルの中身（シート名・列名）を確認して報告し、
  作り方の計画を見せてから書き始めてください

data/ に3ファイル、各2シート（7月・8月）がありました。列は「日付・商品・売上」です。
計画：
 1. glob で data/*.xlsx を列挙し、read_excel(sheet_name=None) で全シートを読む
 2. ファイル名から支店列を追加して1つの表に連結
 3. groupby / pivot_table で集計し、to_excel で output/ に書き出す
 4. matplotlib で棒グラフを保存
この計画で進めてよいですか？

import glob
import pandas as pd

frames = []
for path in glob.glob("data/*.xlsx"):
    sheets = pd.read_excel(path, sheet_name=None)  # 全シートを辞書で読む
    for name, df in sheets.items():
        df["支店"] = path.split("/")[-1].split("_")[0]
        frames.append(df)

df = pd.concat(frames, ignore_index=True)
print(df.groupby("支店")["売上"].sum())

Traceback (most recent call last):
  File "merge_sales.py", line 12, in <module>
    print(df.groupby("支店")["売上"].sum())
  ...
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

エラーの原因を、Excelしか使ったことがない人にも分かるように説明してから直してください。
同じ種類の問題がほかのファイルやシートにもないか、全ファイル・全シートを確認してください。
data/ の原本は変更しないこと。

原因は3つありました。
1. 新宿店の7月シートに「１２，５００」「８８００円」のような全角数字・円付きの値があり、
   Excelでは数値に見えても実際は「文字」として入っています。数値と文字は足せないのでエラーになりました。
2. 横浜店だけ列名が「売上金額」でした。このまま連結すると、横浜店の「売上」列が空になり、
   エラーは出ないまま横浜店の合計が 0 円になります（こちらのほうが危険です）。
3. 新宿店の8月シートに空行と、最終行に「合計」という行がありました。
   合計行を足すと二重計上になります。

対応：列名の対応表で「売上金額」→「売上」にそろえ、全角→半角変換（NFKC）と「,」「円」の除去をしてから
数値に変換します。日付として読めない行（合計行など）は集計から外し、output/除外した行.csv に記録します。

$ python merge_sales.py
[除外] 日付か売上が読めない行: 1件（output/除外した行.csv を確認）
月     2026-07   2026-08        合計
支店
新宿店   77722.0  113880.0  191602.0
横浜店   99021.0   95381.0  194402.0
渋谷店  115136.0   98052.0  213188.0
合計   291879.0  307313.0  599192.0
保存しました: output/月次売上集計.xlsx

集計が正しいか確かめたいです。元ファイル・シートごとの行数と売上合計を出し、
集計表の総合計と一致するかを確認する check_totals.py を作って実行してください。
新宿店7月の「１２，５００」の行が 12500 として入っているかも見せてください。

"""検算：元ファイル・シートごとの合計と、集計表の総合計が一致するかを確かめる"""
import pandas as pd

df = pd.read_excel("output/月次売上集計.xlsx", sheet_name="統合データ")
by_source = df.groupby("元ファイル")["売上"].agg(["count", "sum"])
print(by_source)
print("統合データの合計:", int(df["売上"].sum()))

monthly = pd.read_excel("output/月次売上集計.xlsx", sheet_name="支店×月", index_col=0)
print("集計表の総合計  :", int(monthly.loc["合計", "合計"]))

                count     sum
元ファイル
新宿店_売上.xlsx/7月      8   77722
新宿店_売上.xlsx/8月      8  113880
横浜店_売上.xlsx/7月      8   99021
横浜店_売上.xlsx/8月      8   95381
渋谷店_売上.xlsx/7月      8  115136
渋谷店_売上.xlsx/8月      8   98052
統合データの合計: 599192
集計表の総合計  : 599192

グラフの日本語が□になります。WindowsでもMacでも日本語が表示されるように、
OSに入っている日本語フォントを使う設定にしてください。

ここまでの変更をGitにコミットしてください。data/ と output/ はコミットに含めないよう
.gitignore に追加してください。コミットメッセージは日本語で、何を直したか分かるように。

"""data/ の売上Excel（全ファイル・全シート）を統合し、月次集計表とグラフを output/ に出力する"""
from pathlib import Path
import unicodedata

import pandas as pd
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")  # 画面を開かずに画像だけ保存する
import matplotlib.pyplot as plt

DATA_DIR = Path("data")
OUT_DIR = Path("output")

# 列名の揺れを吸収する対応表（左の名前が来たら右に統一）
COLUMN_ALIASES = {
    "売上金額": "売上", "売上高": "売上", "金額": "売上",
    "年月日": "日付", "販売日": "日付",
    "品名": "商品", "商品名": "商品",
}
REQUIRED = ["日付", "商品", "売上"]


def normalize_text(value) -> str:
    """全角英数字・全角記号を半角にそろえ、前後の空白を消す"""
    return unicodedata.normalize("NFKC", str(value)).strip()


def to_number(value):
    """'１２，５００' や '8800円' のような値を数値にする。変換できなければ NaN"""
    if pd.isna(value):
        return float("nan")
    text = normalize_text(value).replace(",", "").replace("円", "").replace("¥", "")
    return pd.to_numeric(text, errors="coerce")


def load_all() -> pd.DataFrame:
    frames = []
    for path in sorted(DATA_DIR.glob("*.xlsx")):
        if path.name.startswith("~$"):  # Excelで開いている間にできる一時ファイルは除外
            continue
        branch = path.stem.split("_")[0]  # 「渋谷店_売上.xlsx」→「渋谷店」
        for sheet_name, df in pd.read_excel(path, sheet_name=None).items():
            df = df.rename(columns=normalize_text).rename(columns=COLUMN_ALIASES)
            missing = [c for c in REQUIRED if c not in df.columns]
            if missing:
                print(f"[スキップ] {path.name} / {sheet_name}: 列が足りません {missing}")
                continue
            df = df[REQUIRED].copy()
            df["支店"] = branch
            df["元ファイル"] = f"{path.name}/{sheet_name}"
            frames.append(df)
    if not frames:
        raise SystemExit("data/ に読み込める .xlsx がありません")
    return pd.concat(frames, ignore_index=True)


def clean(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    df = df.dropna(how="all", subset=REQUIRED)  # 完全な空行を除く
    df["売上"] = df["売上"].map(to_number)
    df["日付"] = pd.to_datetime(df["日付"], errors="coerce")  # 「合計」行などは NaT になる
    bad = df[df["日付"].isna() | df["売上"].isna()]
    if len(bad):
        print(f"[除外] 日付か売上が読めない行: {len(bad)}件（output/除外した行.csv を確認）")
        OUT_DIR.mkdir(exist_ok=True)
        bad.to_csv(OUT_DIR / "除外した行.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
    df = df.drop(bad.index)
    df["月"] = df["日付"].dt.strftime("%Y-%m")
    return df


def main():
    OUT_DIR.mkdir(exist_ok=True)
    df = clean(load_all())

    monthly = df.pivot_table(index="支店", columns="月", values="売上",
                             aggfunc="sum", margins=True, margins_name="合計")
    by_item = df.groupby(["月", "商品"], as_index=False)["売上"].sum()

    out_xlsx = OUT_DIR / "月次売上集計.xlsx"
    with pd.ExcelWriter(out_xlsx, engine="openpyxl") as writer:
        monthly.to_excel(writer, sheet_name="支店×月")
        by_item.to_excel(writer, sheet_name="商品別", index=False)
        df.to_excel(writer, sheet_name="統合データ", index=False)

    # グラフ（日本語フォントはOSに合わせて候補から使われる）
    plt.rcParams["font.family"] = ["Yu Gothic", "Meiryo", "Hiragino Sans",
                                   "Noto Sans CJK JP", "IPAexGothic", "sans-serif"]
    chart = monthly.drop(index="合計", columns="合計")
    ax = chart.T.plot(kind="bar", figsize=(8, 4.5))
    ax.set_title("支店別 月次売上")
    ax.set_ylabel("売上（円）")
    plt.tight_layout()
    plt.savefig(OUT_DIR / "月次売上グラフ.png", dpi=150)

    print(monthly)
    print(f"保存しました: {out_xlsx}")


if __name__ == "__main__":
    main()

# 売上集計プロジェクト

## 目的
data/ に届く支店別の売上Excelを統合し、output/ に月次集計表とグラフを出す。

## 絶対に守ること
- data/ の原本は読むだけ。上書き・移動・削除をしない
- 出力はすべて output/ に書く
- 集計ロジックを変えたら python check_totals.py で検算し、結果を報告する

## 実行方法
- 集計: python merge_sales.py
- 検算: python check_totals.py

## データの癖（わかっていること）
- 列名が支店によって違う（「売上」「売上金額」など）→ COLUMN_ALIASES に追加して吸収する
- 全角数字や「円」付きの金額が混ざる
- 末尾に「合計」行があるシートがある

{
  "permissions": {
    "allow": [
      "Bash(python merge_sales.py)",
      "Bash(python check_totals.py)",
      "Bash(git status)",
      "Bash(git diff:*)"
    ],
    "ask": [
      "Bash(git commit:*)"
    ],
    "deny": [
      "Edit(./data/**)",
      "Bash(rm:*)",
      "Bash(mv:*)"
    ]
  }
}

scans/ のPDFのファイル名を「YYYY-MM_会社名_請求書.pdf」にそろえるスクリプトを作ってください。
全角数字や全角スペースが混ざっています。「(株)」は「株式会社」にしてください。
いきなり変更せず、まず変更前→変更後の一覧を表示するだけのモードで動かして、私に見せてください。
同じ名前のファイルがすでにある場合は上書きしないこと。

"""scans/ のPDFのファイル名を「2026-08_株式会社ABC商事_請求書.pdf」形式にそろえる"""
import re
import sys
import unicodedata
from pathlib import Path

TARGET = Path("scans")
DRY_RUN = "--run" not in sys.argv  # 既定は「表示だけ」。--run を付けたときだけ実際に変更

for path in sorted(TARGET.glob("*.pdf")):
    name = unicodedata.normalize("NFKC", path.stem)  # 全角数字・全角スペースを半角に
    m = re.search(r"(\d{4})年(\d{1,2})月", name)
    if not m:
        print(f"[そのまま] {path.name}（年月が見つかりません）")
        continue
    ym = f"{m.group(1)}-{int(m.group(2)):02d}"
    company = re.sub(r"請求書|\d{4}年\d{1,2}月|\s+", "", name).replace("(株)", "株式会社")
    new_path = path.with_name(f"{ym}_{company}_請求書.pdf")
    if new_path.exists():
        print(f"[衝突] {new_path.name} は既にあるので変更しません")
        continue
    print(f"{path.name}  →  {new_path.name}")
    if not DRY_RUN:
        path.rename(new_path)

if DRY_RUN:
    print("\n※ 確認だけしました。問題なければ python rename_files.py --run で実行します")

$ python rename_files.py
請求書 ２０２６年８月 (株)ABC商事.pdf  →  2026-08_株式会社ABC商事_請求書.pdf
請求書　2026年7月　(株)XYZ.pdf  →  2026-07_株式会社XYZ_請求書.pdf

※ 確認だけしました。問題なければ python rename_files.py --run で実行します

@echo off
cd /d "%~dp0"
py merge_sales.py
pause

#!/bin/bash
# このファイルがあるフォルダに移動してから実行する
cd "$(dirname "$0")"
python3 merge_sales.py
read -p "Enterキーで閉じます"