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制定日: 2026年8月11日

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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

結論からお伝えします。CSVファイル100個(合計5,000行)を1つのExcelファイルにまとめる作業を、Python(無料で使えるプログラミング言語)のスクリプトで実測したところ、3回の平均で3.8秒でした。手作業でコピペした場合の想定時間を「1ファイルあたり30秒」として計算すると約50分(あくまで推定です)なので、うまくいけば大幅な時間短縮が期待できる結果です。 この記事では、実際に使ったスクリプトの全文と、3回計測した生の数字、そしてつまずきやすいポイントまで、再現に必要な情報をすべて公開します。 背景: 毎月の「CSVコピペ結合」がつらい 日ごと・部署ごとに分かれた売上CSVを、月末に1つのExcelにまとめる。こうした作業を手作業でやると、「ファイルを開く→全選択→コピー→貼り付け→閉じる」を延々と繰り返すことになります。 仮に1ファイルあたり30秒かかるとすると、100ファイルで約50分。 この時間は実測していない推定値 ですが、件数が増えるほど負担が増え、貼り付け先の行がずれる・1ファイル飛ばすといったミスも起きやすくなります。そこで「Pythonに任せたら実際何秒で終わるのか」を計測してみました。 検証環境(2026年8月11日実施) 再現条件として、検証に使った環境を明記します。 OS: Windows 11 Pro(ビルド 10.0.26200) Python: 3.12.10 ライブラリ: pandas 3.0.5 / openpyxl 3.1.5(pandasは表データ処理、openpyxlはExcel書き出しに使う部品です) テストデータ: ダミーの売上データ100ファイル×各50行(合計5,000行) (sales_001.csv〜sales_100.csv)。列は「日付・商品名・数量・単価・金額」の5列で、文字コードはUTF-8(BOM付き)。実在の売上データではなく、検証用に自動生成した文房具の売上風データです 出力: 結合時に「元ファイル名」の列を追加するため、出来上がるExcelは6列×5,000行(+見出し1行)になります 手順: コピペで動くスクリプト全文 1. ライブラリのインストール(初回のみ) コマンドプロンプト(Windowsの黒い画面)で次を実行します。 pip install ...
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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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【実測】CSVファイル1,000個(50,000行)の結合、Pythonなら平均59.45秒だった｜100個の10倍にはならない?

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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