運営者情報

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サイト名: AIしごとラボ

URL: https://aishigotolab.blogspot.com/

運営開始: 2026年8月

連絡先: aishigotolab2026@gmail.com

このブログについて

AIしごとラボは、生成AIや自動化ツールを「実際に動かして、測って、確かめる」ことに特化した検証ブログです。仕事を効率化したい非エンジニアの方に向けて、次の3つのテーマを中心に発信しています。

  1. 生成AIの実務活用 — プロンプトの実例や業務テンプレート
  2. AI×スプレッドシート/GAS自動化 — コピペで動くツール
  3. AI×Python日常自動化 — プログラマーでなくても使える自動化

運営ポリシー

  • 記事に載せる検証結果は、実際に実行・計測したものだけを掲載します
  • 検証の再現に必要な条件(環境・バージョン・手順)を必ず記載します
  • 実施していない検証を実施したかのように書くことはありません
  • 誇大な表現や、根拠のない収益・効果の訴求は行いません

なお、当ラボは検証・執筆のプロセスにAIツールを積極的に活用しています。掲載する実測データと最終的な内容の確認は運営者の責任で行っています。

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【実測】CSVファイル100個の結合、Pythonなら平均3.8秒だった｜コピペで動くスクリプト付き

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AIしごとラボについて｜AI×業務効率化を“実測”で検証するラボを始めます

  「AIしごとラボ」は、生成AI(文章や表などを自動で作ってくれるAIのこと)や自動化ツールを 実際に手を動かして試し、その結果を数字と手順つきで公開する ブログです。カタログ的な紹介記事ではなく、「本当に動いたのか」「どれくらい時間が短縮できたのか」という一次情報だけを積み上げていきます。 このブログで扱う3つのテーマ 仕事の効率化に直結する、次の3本柱で記事を書いていきます。いずれも読者として想定しているのは「プログラミング経験のない、普通の会社員・フリーランスの方」です。 1. 生成AIの実務活用(プロンプト実例・業務テンプレート) ChatGPTやGeminiなどの生成AIを、メール作成・議事録の要約・資料の下書きといった日常業務でどう使うかを検証します。「こう聞くとうまくいく」という指示文(プロンプトと呼びます)を、実際に試した入力と出力のセットで紹介します。そのままコピーして使える業務テンプレートも作っていきます。 2. AI×スプレッドシート/GAS自動化 Googleスプレッドシートには、AIを呼び出せる機能や、GAS(Google Apps Script。スプレッドシートを自動で動かすための仕組み)があります。「コピペするだけで動く」状態まで作り込んだものを、動作確認済みの手順つきで公開します。表の集計や定型作業の自動化が中心です。 3. AI×Python日常自動化(非エンジニア向け) Python(無料で使える人気のプログラミング言語)を使った、ファイル整理やデータ集計などの小さな自動化を扱います。コードはAIに書かせて、人間は「動くか確かめて使うだけ」というスタイルです。専門知識ゼロの方でも再現できるよう、環境の準備からつまずきポイントまで省略せずに書きます。 検証ポリシー — このブログの約束 情報の信頼性を守るため、すべての記事で次の4つを守ります。 実際に動かして測る : 紹介するツールや手順は、必ず自分で実行します。かかった時間や成功・失敗の結果など、測れるものは数字で示します。 再現条件を必ず書く : 使ったツールのバージョン、日付、前提となる設定を明記します。読者が同じ手順をたどれば、同じ結果に近づけることを目指します。 やっていない検証は書かない : 試していないことを「試した」とは書きませ...
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CSVファイル1,000個(合計50,000行)を1つのExcelファイルに結合したところ、3回実測の平均は59.45秒でした。前回検証した100個(平均3.8秒)の「ちょうど10倍の38秒」にはならず、平均同士の比較では約15.6倍(59.45÷3.8)という結果です。 ただし中身を見ると話は単純ではありません。最も遅かった1回目は104.37秒、最速の2回目は32.31秒と大きな差があり、その理由も工程別の実測から見えてきました。この記事では、使ったスクリプトの全文、3回分の実測結果と前回との比較、つまずきやすいポイントまで、手元で検証した内容だけを書きます。 前回のおさらい:100個なら平均3.8秒だった 前回の記事では、CSVファイル100個(合計5,000行)を1つのExcelに結合して、同じPCで3回実測しました。結果は1回目6.2秒/2回目3.4秒/3回目1.9秒で、平均3.8秒。「コピペ1回でスクリプトを用意すれば、あとは数秒」という結論でした。 そこで今回の問いはこうです。 ファイル数を10倍の1,000個(行数も10倍の50,000行)にしたら、時間も10倍の約38秒(3.8秒×10の単純計算)で済むのか? 「データ量に比例して時間が延びるだけなら怖くない」のか、それとも「量が増えると別の壁が出てくる」のか。実測で確かめました。 検証環境とデータ内容 実測に使った環境とデータは次のとおりです。 OS: Windows 11 Pro(ビルド 10.0.26200) Python: 3.12.10(venv環境) pandas: 3.0.5 / openpyxl: 3.1.5 入力ファイル: CSVファイル1,000個(sales_0001.csv〜sales_1000.csv)、合計50,000行(1ファイルあたり50行) 列構成: 日付/商品名/数量/単価/金額の5列 データ内容: 文房具の売上ダミーデータ 前回と 同じ なのは、PC・列構成・「読み込み→結合→Excel保存」というスクリプトの流れです。 変えた のはファイル数(100個→1,000個)と合計行数(5,000行→50,000行)だけです。 なお、入力CSVはローカルのTempフォルダ(OneDrive同期の対象外)に置いて実行しました。OneDr...
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