VBA vs Python

Excel業務の自動化、VBAとPythonどちらを選ぶべきか迷っていませんか?

VBA vs Python:業務自動化にはどちらを選ぶべきか?

この記事では、それぞれの特徴を比較し、状況に応じた選び方を解説します。

VBAとPythonの概要

VBA(Visual Basic for Applications)

特徴

  • Microsoft Office内蔵のプログラミング言語
  • Excelとの親和性が高い
  • 追加インストール不要
  • 学習コストが比較的低い

Python

特徴

  • 汎用プログラミング言語
  • 豊富なライブラリ
  • データ分析・AI連携に強い
  • クロスプラットフォーム

詳細比較

環境・実行

項目 VBA Python
実行環境 Excel/Office必須 どこでも
インストール 不要 必要
OS Windows中心 Windows/Mac/Linux
配布 マクロ付きExcel スクリプトファイル

機能・性能

項目 VBA Python
Excel操作 ◎ 得意 ○ 可能
大量データ △ 遅い ◎ 高速
ファイル操作
Web連携 △ 制限あり ◎ 容易
AI/機械学習 ×
データベース

学習・保守

項目 VBA Python
学習コスト
学習リソース 豊富 非常に豊富
デバッグ
コード管理 ◎(Git等)
将来性 低下傾向 上昇傾向

処理速度の比較

【10万行のデータ処理】

VBA:数分〜数十分
Python:数秒〜数十秒

※処理内容により変動

選択のポイント

VBAを選ぶべきケース

VBAが向いている場面

  • Excel内で完結する処理
    → 他システムとの連携が不要
  • 既存のVBAマクロを改修
    → 新規にPythonで書き直すコストが合わない
  • 非エンジニアが保守する
    → Excelユーザーなら理解しやすい
  • すぐに使いたい
    → 環境構築不要
  • Office以外のソフトを入れられない
    → セキュリティポリシーの制約

Pythonを選ぶべきケース

Pythonが向いている場面

  • 大量データを処理する
    → VBAでは処理時間がかかりすぎる
  • 複数システムと連携する
    → API連携、データベース接続
  • AIや機械学習を使いたい
    → VBAでは不可能
  • 将来的な拡張性を重視
    → スキルの汎用性
  • クロスプラットフォーム対応が必要
    → Mac/Linuxでも動作
  • コード管理を厳密にしたい
    → Gitでのバージョン管理

ケース別おすすめ

ケース1: 日次レポートの自動化

要件
  • Excelファイルを開いて集計
  • 結果を別シートに出力
  • 1ファイルのみ処理

おすすめ:VBA

  • Excel内で完結
  • 処理データ量が少ない
  • 保守が簡単

ケース2: 複数ファイルの一括処理

要件
  • フォルダ内の100ファイルを処理
  • 各ファイルからデータを抽出
  • 集計結果を出力

おすすめ:Python

  • 大量ファイルの処理が高速
  • ファイル操作が簡単
  • エラーハンドリングが容易

ケース3: WebAPIとの連携

要件
  • WebAPIからデータを取得
  • Excelに出力
  • 定期的に実行

おすすめ:Python

  • requestsライブラリで簡単に実装
  • JSON処理が得意
  • スケジュール実行も容易

ケース4: 既存マクロの改修

要件
  • 既存のVBAマクロに機能追加
  • 現在の担当者がVBA経験あり
  • 大きな変更なし

おすすめ:VBA(継続)

  • 書き直しコストが高い
  • 既存資産を活用
  • 保守の継続性

ケース5: データ分析・可視化

要件
  • 大量データの統計分析
  • グラフ・レポート生成
  • 将来的にAI活用も検討

おすすめ:Python

  • pandas、matplotlibが強力
  • Jupyter Notebookで試行錯誤
  • AI連携への発展性

移行の考え方

段階的な移行

【Phase 1】
新規開発はPythonで
既存VBAはそのまま運用

【Phase 2】
重要なVBAを順次Pythonに移行
効果の高いものから

【Phase 3】
VBAを縮小
Pythonに集約

移行時の注意点

4つのポイント

  • 一度に全部移行しない
    → 段階的に進める
  • 動作検証を十分に
    → VBAと同じ結果が出るか
  • 保守担当者のスキル
    → 教育も並行して
  • 移行コストと効果のバランス
    → 費用対効果を検討

共存パターン

パターン VBA Python
完全分離 Excelの簡単な処理 複雑な処理、連携処理
Pythonメイン 順次移行 新規はすべてPython
xlwings活用 PythonとVBAを相互に呼び出し

コード比較

データ集計の例

VBA:

vba
Sub SumData()
    Dim total As Double
    Dim lastRow As Long
    Dim i As Long

    lastRow = Cells(Rows.Count, 1).End(xlUp).Row
    total = 0

    For i = 2 To lastRow
        total = total + Cells(i, 2).Value
    Next i

    Cells(lastRow + 1, 2).Value = total
End Sub

Python:

python
import pandas as pd

df = pd.read_excel("data.xlsx")
total = df["売上"].sum()
print(f"合計: {total}")

複数ファイル処理の例

VBA:

vba
Sub ProcessFiles()
    Dim folder As String, filename As String
    Dim wb As Workbook

    folder = "C:\data\"
    filename = Dir(folder & "*.xlsx")

    Do While filename <> ""
        Set wb = Workbooks.Open(folder & filename)
        ' 処理
        wb.Close False
        filename = Dir()
    Loop
End Sub

Python:

python
import os
import pandas as pd

folder = "data/"
for filename in os.listdir(folder):
    if filename.endswith(".xlsx"):
        df = pd.read_excel(os.path.join(folder, filename))
        # 処理

まとめ

選択の目安

VBAを選ぶ

  • Excel内で完結
  • 少量データ
  • すぐに使いたい
  • 非エンジニアが保守

Pythonを選ぶ

  • 大量データ
  • 他システム連携
  • AI/データ分析
  • 将来の拡張性

結論

「どちらか一方」ではなく「使い分け」がベスト。簡単な処理はVBA、複雑な処理はPython、そして段階的にPythonへ移行していくのがおすすめです。

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最終更新: 2025年1月