「ExcelでPythonを動かしたいけど、環境構築でつまずいてやめた」という経験はありませんか？

この記事で紹介するxlwings Liteは、Python本体のインストールもpipも要らずに、Excelの中でPythonを動かせる無料アドインです
公式は、これをVBAの体験を現代化するものと位置づけていて、VBAを触ってきた方にもなじみやすい立ち位置になっています

ただ、名前が似ている「pip版のxlwings」や、マイクロソフト純正の「Python in Excel」と混同しやすいのも事実です
この記事では、まずそこの違いをほどいてから、料金・できること・制約・VBAとの関係・導入手順までを、初心者の方向けに広く浅くまとめていきます

ジャベ雄

「環境構築が要らないPython」って、最初のハードルがぐっと下がります

xlwings Liteとは Excel内で動くPython

結論から言うと、xlwings LiteはPython本体をインストールしなくてもExcelの中でPythonを動かせる無料アドインです
Excelにアドインを1つ追加するだけで、Pythonでカスタム関数を作ったり、pandasでデータを処理したりできるようになります

なぜPython本体が要らないのかというと、xlwings LiteはPyodideという仕組みを使っているからです
Pyodideは、ざっくり言うと「ブラウザの中で動くPython」で、WebAssembly(ウェブブラウザが理解できる低レベルな実行形式)の上でPythonを走らせます

最近のExcelアドインは、内部にブラウザの部品を持っています
その中でPythonが動くので、パソコンにPythonを入れていなくてもコードが実行できる、という理屈です

pip版のxlwingsとは別物です

ここが最初につまずきやすいポイントです
同じ「xlwings」という名前でも、昔からあるpip版のxlwingsと、今回のxlwings Liteは仕組みが違います

pip版のxlwingsは、パソコンにインストールしたPython本体とExcelを橋渡しするライブラリです
pip installでの導入とPython 3.9以上が必要で、「外にあるPythonからExcelを操作する」スタイルになります

一方のxlwings Liteは、Excelの中でPythonが完結するので、Python本体もpipも要りません
同じブランドですが、「外のPythonと繋ぐ(pip版)」か「Excelの中で完結する(Lite)」かで役割がまったく違う、と押さえておくと混乱しません

通常のPythonをパソコンに入れて使う方法が気になる方は、Pythonのインストール手順を解説した記事もあわせてどうぞ
xlwings Liteは、その導入自体が要らない点が大きな違いです

コードはワークブックの中に保存される

xlwings Liteで書いたPythonコードは、そのExcelのワークブックの中に一緒に保存されます
だから、ワークブックを誰かに渡すと、受け取った人も同じxlwings Liteアドインを入れればそのまま動かせます

VBAでいう「マクロ有効ブック」に近い立ち位置ですが、コードの実行を担うのはアドインそのものです
コードだけ入っていてもアドインが無いと動かないので、配布相手にもアドインの導入は必要になります

ジャベ雄

「コードがブックに同梱される」から、配布が楽なんです

対応環境と料金 買い切りOfficeでも無料

xlwings Liteの魅力は、対応する環境の広さと料金の分かりやすさです
まず対応環境から見ていきます

公式によると、xlwings LiteはWindows・macOS・Excel for the web(ブラウザ版)で動きます
しかもMicrosoft 365だけでなく、買い切り版(Office 2021以降)にも対応しています

ここが後で出てくるPython in Excelとの大きな差です
Python in Excelはサブスクリプション専用ですが、xlwings Liteは買い切りのOfficeでも使えるので、月額を払っていない方にも門戸が開いています

さらに、無料のオンライン版Excel(office.comにブラウザでログインして使う版)でも試せます
WindowsではOffice 2019も特定の条件付きで対応していますが、その条件の中身は本記事では未確認なので、詳しくは公式の対応状況ページを確認してみてください

ブラウザの部品を内部で使う仕組み上、比較的新しいバージョンのモダンブラウザが必要です
macOSのデスクトップ版はmacOS 13(Ventura)以降が目安とされますが、この記事の読者はWindowsが中心なので、Mac要件は軽く触れる程度にとどめます

ストア版は個人も商用も無料

料金はとてもシンプルです
Excelのアドインストア経由で入れるxlwings Liteは、個人利用も商用利用も無料で、登録やログインも要りません(2026年7月時点)

公式FAQでも「制限なく個人・商用で使える」と明記されています
将来ずっと無料であることを保証する記述までは無いので、あくまで2026年7月時点では無料、という前提で読んでください

有料になるのはセルフホスト版(自前のサーバーで動かす版)だけです
これはxlwingsの有料プランに含まれていて、公式の料金ページではProfessionalの年1,600ドルからとなっています、金額はプランや条件で変わるので正確な額は公式の料金ページで確認してみてください

ジャベ雄

買い切りOfficeで無料、はVBA派にとって嬉しい条件です

Python in Excelとの違いを比較表で整理

次に多い混同が、マイクロソフト純正のPython in Excelとの違いです
どちらも「ExcelでPythonを動かす」機能ですが、中身はかなり性格が違います

いちばん大きいのは実行される場所です
Python in Excelはマイクロソフトのクラウド(Azure)上で計算され、実行のたびにワークブックの内容がクラウドへ送られます

対してxlwings Liteは、利用者のパソコン上で計算が完結します
そのため原則としてデータが外部に送信されません

ただし1つだけ例外があります
カスタム関数で画像(図)を返す場合は、その処理でデータが外に出ます
これはセルフホストにすると回避できます

料金・対応Excel・機能面も含めて、主な違いを1枚の表にまとめます
横に長いので、スマホでは横スクロールして見てください

料金の欄を補足します
Python in Excelは365のBusiness/Enterpriseなら標準の計算資源を追加料金なしで使えますが、高速な計算資源(プレミアムコンピュート)や計算モードの切替を得るための有料アドオンが月24ドル(1ユーザーあたり)です

この月24ドルという額は、マイクロソフトの解説記事で示されている数値です
年に直すと24ドル×12で年288ドル相当になります、なお、この額はマイクロソフトのライセンスFAQ本文に書かれているわけではない点も添えておきます

Excelのオブジェクトを直接触れるかどうか

VBAを触ってきた方に効くのが、この違いです
xlwings LiteはExcelのオブジェクトモデル(セルやシート・ブックをコードから直接操作する仕組み)にアクセスできます

VBAでRangeやWorksheetを直接触るあの感覚を、Pythonで再現できるイメージです
一方のPython in Excelはグリッドに数式のように書くスタイルで、オブジェクトを直接操作するタイプではありません、ここは質的な違いになります

結局どちらを選べばいい?

ここは私の見立てとしての整理です(公式が一文で断言しているわけではありません)
ざっくり、次のような使い分けが分かりやすいと思います

• データを外に出したくない・買い切り版や無料オンライン版のExcelを使う・自作関数やオブジェクト操作をしたい → xlwings Lite
• Microsoft 365を使っていて、クラウドの潤沢な計算資源を数式感覚で使いたい → Python in Excel

なお、公式の比較ページはxlwings側が書いたものなので、多少はLite寄りの見方になっている点は念頭に置いておくと公平です
Python in Excelの新機能まわりは、Microsoft 365のExcel新機能をまとめた記事でも触れているので、あわせて読むと全体像がつかめます

xlwings Liteでできること

ここからは、xlwings Liteで実際にできることを見ていきます
広く浅く言うと、Pythonの力をExcelの中に持ち込めるのがポイントです

できることを大きく並べると、次のようになります
どれも「Pythonでいつも書いていること」をExcelから使える、という方向性です

• カスタム関数(UDF) … 自作のワークシート関数をPythonで定義できる
• ストリーミング関数(RTD) … 値がリアルタイムに更新される関数を作れる
• Matplotlibでの作図 … Pythonでグラフを描いてExcelに返せる
• pandasでのデータ処理 … 表データの加工・集計をPythonで
• Excelオブジェクトの操作 … セルやシートをコードから直接いじれる
• Web APIへのアクセス … 外部サービスからデータを取ってくる

用語を1つ噛み砕いておきます
RTD(ストリーミング関数)は、株価のように随時変わる値を、関数の結果としてリアルタイムに更新し続けられる仕組みです、xlwings Liteでは2026年6月のアップデートで対応しました

UDF(ユーザー定義関数)は、自分で作るワークシート関数のことです
Pythonで書いた処理を、セルに =MYFUNC(A1) のように呼び出せるイメージだと思ってください

直近の目玉は、2026年7月1日の更新でMatplotlibの図の正式サポートが入ったことです
この機能はpip版xlwingsライブラリの0.36.8以上を必要とします(2026年7月時点)

簡単なカスタム関数のイメージも載せておきます
下は「引数を2倍にして返すだけ」の最小サンプルです(実際のコードはこの記事のあとで導入手順を追ってから書く流れになります)

from xlwings import func

@func
def double(x):
    return x * 2

このように書いておくと、Excelのセルで =DOUBLE(A1) のように呼び出せる、という感覚です
細かい書き方は更新で変わることもあるので、実際に使うときは公式のドキュメントも見てみてください

ジャベ雄

「Pythonの関数がExcelの関数になる」って、けっこう楽しいです

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できないこと・注意点も先に知っておく

便利な一方で、xlwings Liteには苦手なことや制約もあります
期待して入れてから「あれ、動かない」とならないよう、先に押さえておきましょう

これらの多くは、土台であるPyodide(ブラウザ内で動くPython)の制約から来ています
1つずつ見ていきます

動かないライブラリがある(Polarsなど)

まず、すべてのライブラリが使えるわけではありません
公式の制約ページでは、Polarsは動作しないと明記されています

理由は、Polarsがマルチスレッド・マルチプロセッシング(複数の処理を同時並行で走らせる仕組み)に依存していて、現状のPyodideではそこがうまく動かないためです
データ処理でよく使われるpandasは使えるので、まずはpandasで組むのが無難です

ほかにも、C言語で書かれた高速部分を持つパッケージは、Pyodide向けに特別なビルドが要ります
そのため、たとえばPyTorchのような重い機械学習ライブラリは、現状は使えないものに含まれます

メモリ・データベース・重い処理の制約

ほかにも押さえておきたい制約がいくつかあります
まとめて並べます

• メモリ上限は2GB … Pyodideの制限のため、大きなデータ処理には向かない
• データベース接続に制約 … TCP/IP接続が使えず、PostgreSQLなどへ直接繋げない(SQLiteは使える)
• デバッガが現状なし … 込み入った処理の追跡はしづらい
• Python・パッケージのバージョンは自由に選べない … Pyodideの配布に依存する

ざっくり言うと、軽い作業には向くけれど、重い処理や厳密なバージョン固定が要る業務には弱いという整理になります
大量データのゴリゴリした集計や、特定バージョンで固めたい本番処理は、別の手段のほうが向くこともあります

初回や新しいライブラリを入れるときはネットが要る

ここは誤解されやすいので分けて説明します
xlwings Liteの計算はローカルで完結し、データは外に出ません、ここは前に書いたとおりです

ただ、Pyodide本体や新しく使うPythonパッケージは、既定ではネット越しにダウンロードして取得します
そのため初回や新しいライブラリを入れるときはインターネット接続が必要です

「データが外に出ない」ことと「初回はネットが要る」ことは、別の話として両立します
だから「完全にオフラインで使える」と言い切るのは少し不正確で、完全なオフライン運用にはセルフホストなどの設定が必要になります

ジャベ雄

「計算は手元・取得はネット」と分けて覚えると混乱しません

VBAとの関係 乗り換えか併用か

VBAを使ってきた方が気になるのは、「これはVBAの後継なの?」という点だと思います
まず公式の言い方を正確に確認しておきます

公式サイトの表現は「VBAの体験を現代化する(brings the VBA experience into the modern age)」です
つまり「VBAはもうダメ」と切り捨てる言い方ではなく、VBAでやってきたことを、今どきの形で置き換えるという位置づけになっています

VBAと比べて良い点として整理できるのは、次のあたりです
いずれも個々の事実には裏付けがあります

• 言語がPythonなので、pandasなどの豊富なライブラリを使える
• Excelのオブジェクトモデルにも、Pythonからアクセスできる
• コードがワークブックに入るので配布しやすい
• 実行はローカル完結で、原則データが外に出ない

とはいえ、VBAがすぐに要らなくなるわけではありません
ここは私の見立てですが、当面は「乗り換え」より「用途で併用」が現実的だと思っています

理由はシンプルで、xlwings Liteには前の章で見た制約(重いライブラリが使えない・2GBメモリ・アドインが前提など)があるからです
すでにある膨大なVBA資産や、アドインを入れられない環境、軽いイベント駆動の処理では、VBAのほうが手堅い場面が残ります

これからVBAの基礎から触ってみたい方は、VBAのループ処理を解説した記事やVBAの変数と定数の記事から入ると流れがつかめます
VBAとPython、どちらも引き出しにあると選択肢が広がります

ジャベ雄

どちらか一択でなく、得意なほうを場面で使い分ける感覚です

xlwings Liteの導入手順

それでは導入手順です
登録もログインも要らず、アドインを入れるだけで使い始められます

下の手順は骨子です
ボタンの日本語表記はExcelのバージョンで少し変わるので、英語のボタン名も併記しておきます(実際の画面はこのあとキャプチャで確認できるようにします)

STEP

アドインの一覧を開く

Excelを開き、リボンの「ホーム」タブ(古い版では「挿入」タブ)にある「アドイン」ボタン(Add-ins)を押します
ストアの画面が開いたら、必要に応じて「その他のアドイン」(More Add-ins)を選びます

STEP

xlwingsを検索して追加

ストアの検索欄に「xlwings」と入力して検索します
xlwings Liteが出てきたら「追加」(Add)を押します

STEP

エディタを開く

追加が終わると、「ホーム」タブの右端にxlwings Liteのボタンが出ます
それを押すと、画面の右側に作業ペイン(エディタ)が開きます

STEP

最初のコードを書いて実行

エディタにPythonのコードを書いて、実行してみます
まずは前に載せたような、小さなカスタム関数から試すと感覚がつかめます

ライブラリの追加はrequirements.txtに書く

pandasなど追加のライブラリを使いたいときは、pip installの代わりの操作があります
エディタのrequirements.txtタブに、使いたいパッケージ名を書き足すと、自動でインストールが始まります

編集したあとはxlwings Liteの再起動が要る点だけ覚えておいてください
「pip installの代わりにrequirements.txtに書く」と捉えると、pip版との違いがイメージしやすいです

ジャベ雄

「入れるだけ・消すだけ」なので、まず試してみるのがおすすめです

コードはAIに書いてもらう手もあります

「Pythonのコードを自分で書くのはまだ不安」という方も多いと思います
そういうときは、やりたいことを日本語で伝えて、コードはAIに書いてもらうのも十分アリです

たとえば、次のような頼み方をすると、xlwings Lite用のカスタム関数の下書きが返ってきます
返ってきたコードは、内容を確認してから貼るのが安全です

xlwings LiteのカスタムUDFを作りたいです
・やりたいこと:（例）A1の金額に消費税10%を足して返す関数
・関数名：（例）ADDTAX
Python本体は使わずxlwings Liteで動く前提で、
@func デコレータを使った最小のコードを書いてください
書き込む前に、コードの内容を私に説明してから提示してください

AIにコードを書いてもらう流れの雰囲気は、AIでアプリを作ってみた体験記でも紹介しています
「まず動かしてみる」に、AIはかなり相性が良いです

まとめ どんな人に向くか

最後に、xlwings Liteがどんな人に向くかを整理します
ここまでの内容をぎゅっとまとめると、次のようになります

• Python本体やpipの環境構築でつまずいた・そこを飛ばしたい方
• 買い切り版Officeや無料オンライン版のExcelでPythonを試したい方
• データを外に出したくない業務でPythonを使いたい方
• VBAの次の一手として、自作関数やオブジェクト操作をPythonでやってみたい方

逆に、大量データのゴリゴリした処理や、Polarsのような一部ライブラリ、厳密なバージョン固定が要る場面は苦手です
そこは無理せず、VBAや通常のPython環境と用途で使い分けるのが現実的だと思います

2026年7月時点では、更新がかなり活発なプロダクトです
2026年上半期だけでもストリーミング関数・オブジェクト操作・Python 3.14系への更新・Matplotlib対応と、短い間に機能が増えています

その分、まだ発展途上で仕様が変わりうる面もあります
料金やバージョン番号はこの記事の時点(2026年7月)のものなので、実際に使う前には公式サイトで最新を確認してみてください

環境構築のハードルなしにExcelの中でPythonを試せるのは、初心者の方にとって大きな一歩です
まずは無料のストア版を入れて、小さなカスタム関数から触ってみるのがおすすめです

ジャベ雄

「まず入れて、小さく試す」から始めると失敗しにくいです

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noteはmarkdownを貼るだけで形になる

最初は手で書いていたんですが、調べてみるとnoteの新しいエディタにはMarkdownショートカットという機能があって、markdownで書いたテキストを貼り付けると見出しや箇条書きとして解釈してくれることが分かりました

つまりAIに記事をmarkdownで書いてもらって、それをnoteにコピペするだけでそれっぽい体裁の記事ができあがります

貼り付けで反映される代表的な記法はこのあたりで、どれも記号のあとに半角スペースを入れるのがコツです

• # で見出し(##・### で見出しの深さも変わる)
• **テキスト** で太字
• – で箇条書き、数字+ピリオドで番号付きリスト
• > で引用

実際の流れはこんな感じで、慣れると数分で1記事の下地ができます

でもコピペだけだと足りない

手軽で良いのですが、コピペ運用にはそこそこの限界もあります

• 画像は貼り付けでは入らないので、結局1枚ずつ手でアップロードする
• 「ここから先は有料」の有料エリアの設定は手動でやるしかない
• 表はそもそも対応しておらず貼っても変換されない、凝った装飾も崩れることがある
• 毎回コピペ→画像アップ→有料設定…を繰り返すのが地味に手間

単発ならいいんですが、競馬予想はレースがあるたびに毎週続くので、この手作業の繰り返しが一番きついところでした

特にAIに作ってもらった買い目の表をスクショして貼って…とやっていると、本文より画像の差し替えに時間がかかったりして、何のための自動化なんだか分からなくなってきます

ジャベ雄

毎週これを手作業でやるのか…と思うとちょっと萎えますよね

というわけで、ここからはもう一歩進んで全自動にできないかを考えていきます

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目指すのは”下書きまで全自動”

全自動にしたいところですが、まず押さえておきたい前提があります

それはnoteには一般公開された公式のAPIが無いということ(2026年時点)で、プログラムから正規の窓口で投稿する手段が用意されていません

ネットを見ると非公式なやり方やブラウザの自動操作で投稿している人もいますが、それなりのリスクもついて回ります

そこで私がたどり着いた落とし所が下書きまでを自動・公開は自分で最終確認して手動というラインです

公開ボタンだけ人が押す形にしておけば、変な記事がそのまま世に出る事故も防げますし、前回のスクレイピングと同じで節度を持って付き合えます

具体的な流れはこんなイメージです

やってみるとnoteの画面はときどき作りが変わるので、自動操作はその都度ちょっとした手直しが要ります、それでも毎週ゼロから手作業するよりはずっと楽です

この全自動用に自分でアプリを作りました

上の「下書きまで自動」を自分でやるために、Windows用のツールを作ってアプリ庫に無料で置いています

できることはざっくりこんな感じです

• 見出し・段落・箇条書き・引用・コード・画像・有料エリアの流し込みに対応
• Claude Codeと組み合わせて会話だけで下書きを作る使い方ができる
• markdownのファイルから投稿する使い方にも対応
• 動くのはWindows11 + Chrome + noteアカウント(Macは非対応)

方針は安全重視で、あくまで下書きまでを自動・公開は手動にしてあります

これも仕組みとしてはブラウザの自動操作なので、さっきの注意と同じく投稿数を増やしすぎない、節度を持った範囲で使うのが前提です

有料エリアにも対応しているので、競馬予想を有料noteで出すような使い方もできます、配布や詳しい使い方はアプリ庫のページにまとめてあるので、気になる方はこちらをどうぞ

次回について

これでデータ収集とnoteへの投稿、外側の仕組みはだいたい揃ってきました

残るは本命の競馬AI本体なので、次回はそのあたりをまとめていく予定です、追いかけてもらえると嬉しいです

ジャベ雄

外側が固まると、いよいよ本命の中身に集中できますね

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Outlook (new)に切り替わってから、いつものVBAでメールをExcelに出そうとしたらマクロがまったく動かなくなった、という方に向けた記事です

結論から言うと、Outlook (new)ではVBAやCOM操作が使えません、これはバグでも設定ミスでもなく、Microsoftがそういう作りにしたためです

とはいえメールをExcelに落とす手段がなくなったわけではないので、この記事ではMicrosoftが公式に代替として案内しているPython(Microsoft Graph)とPower Automateの2つを、設定の流れとコードつきで紹介していきます

なぜOutlook (new)でVBAが使えないのか

まず「なぜ動かないのか」をはっきりさせておきます、ここを理解しておくと、無駄に設定をいじって時間を溶かさずに済みます

Outlook (new)は、これまでのOutlook (classic)(デスクトップ版)とはまったく別の作りになっています、中身はWeb技術(WebView2)ベースで、ブラウザで動くOutlook on the webに近いものです

VBAでメールを取得するときは、Outlook.Application や GetNamespace(“MAPI”) といったCOMという仕組み(アプリ同士をつなぐWindowsの仕掛け)を経由してOutlookのデータにアクセスしていました

ところがOutlook (new)には、このCOMの窓口そのものが用意されていません、だから CreateObject(“Outlook.Application”) の時点で失敗してしまい、これまでのマクロが軒並み動かなくなるわけです

Outlook (classic)に戻せばVBAは今までどおり動く

ここで1つ逃げ道もお伝えしておきます

もし手元の環境でOutlook (classic)に戻せるなら、Outlookウィンドウ右上のトグルで切り替えるだけで、これまでのVBAマクロがそのまま使えます、Outlook (classic)は2026年時点でまだサポートが続く見込みです

「とりあえず今までのマクロをもう一度動かしたいだけ」という場合は、Outlook (classic)に戻すのが一番手っ取り早いです、VBAでメールをExcel化する具体的なコードはOutlookのメールデータをExcelに取得するマクロでまとめているので、そちらをどうぞ

会社の方針などでOutlook (classic)に戻せない、あるいは将来を見据えてVBA以外でやっておきたい、という方はこの先の2つの方法に進んでください

方法1 Pythonで取得する(Microsoft Graph API)

1つめはPython + Microsoft Graph APIです、Microsoftが用意しているメール取得用のAPI(外部からデータを取りに行く窓口)をPythonから叩いて、メールをまとめてExcelに書き出します

こちらは設定にひと手間かかりますが、過去メールも含めて全件取得できるのが強みです、日付や件名でフィルタしたり、取得項目を自由に選べたりと、細かい制御が効きます

ステップ1 必要なライブラリを入れる

使うライブラリは3つです、認証用のmsal、API通信用のrequests、Excel書き出し用のopenpyxlを入れます

pip install msal requests openpyxl

ステップ2 Azure AD(Microsoft Entra ID)にアプリを登録する

Graph APIを使うには、自分のアプリをMicrosoft側に登録してCLIENT_ID(アプリの身分証のようなもの)をもらう必要があります、ここが今回いちばんの山場なので、画面ごとに区切って進めていきます

作業するのはMicrosoft Entra管理センター(entra.microsoft.com)です、以前はAzureポータル(portal.azure.com)の「Azure Active Directory」と呼ばれていた場所で、今はMicrosoft Entra IDに名前が変わっています、どちらから入っても同じ設定にたどり着けます

STEP

アプリの登録から「新規登録」を開く

Entra管理センターにサインインして、「Entra ID」→「アプリの登録」→「新規登録」と進みます

STEP

名前とアカウントの種類を選んで登録する

新規登録の画面には、上から「名前」「サポートされているアカウントの種類」「リダイレクトURI(任意)」の順で入力欄が並んでいます

• 名前:あとから変えられるので、自分が分かる名前でかまいません(例 outlook-mail-export)
• サポートされているアカウントの種類:迷ったら「任意のEntra IDテナント + 個人用Microsoftアカウント」を選ぶと、個人のOutlook.com(Hotmail/Live)でも会社のMicrosoft 365でも同じ手順で動きます、選んだ種類でコードのTENANT_IDが変わるので、下のメモもあわせて見てください
• リダイレクトURI(任意):ここは空のままでOKです、次のステップの「認証」で設定します

入力できたら「登録」をクリックします

STEP

クライアントIDとテナントIDを控える

登録が終わると「概要」画面が開きます、ここに表示されるアプリケーション(クライアント)IDをコピーしておきます、これがコードのCLIENT_IDです

同じ画面のディレクトリ(テナント)IDも控えておきます、こちらは「シングルテナントのみ」を選んだ場合だけコードのTENANT_IDに入れます(commonや個人用を使うなら不要です)

STEP

リダイレクトURIを設定する

左メニューの「認証」(画面によっては「Authentication (Preview)」と表示されます)を開き、「リダイレクトURI構成」タブの「リダイレクトURIの追加」から「モバイルアプリケーションとデスクトップアプリケーション」のタイルを選びます

リダイレクトURIにhttp://localhostを指定して「構成」で保存します(推奨候補に出ていなければカスタムとして入力します)、これを入れておかないと、ログイン画面が返ってこずにエラーになります

STEP

APIのアクセス許可でMail.Readを追加する

左メニューの「APIのアクセス許可」→「アクセス許可の追加」→「Microsoft Graph」→「委任されたアクセス許可」と進み、Mail.Readを探して追加します

これで自分のメールを読む権限がアプリに付きます

ステップ3 認証してメールを取得する

準備ができたらコードに進みます、まずは認証してアクセストークン(API利用の通行証)をもらう部分です

import msal

CLIENT_ID = "ここにアプリケーション(クライアント)ID"
TENANT_ID = "common"  # 個人でも会社でも動く、会社のアカウント専用なら控えたテナントID、個人専用なら consumers
SCOPES = ["https://graph.microsoft.com/Mail.Read"]

# パブリッククライアント(デスクトップアプリ)として認証する
app = msal.PublicClientApplication(
    CLIENT_ID,
    authority=f"https://login.microsoftonline.com/{TENANT_ID}",
)

# ブラウザが立ち上がってMicrosoftのログイン画面が出る
result = app.acquire_token_interactive(scopes=SCOPES)
token = result["access_token"]

このコードを実行するとブラウザが立ち上がり、いつものMicrosoftのログイン画面が出ます、ログインが終わるとトークンが手に入ります

続いてGraph APIを叩いてメール一覧を取ります、ポイントはページング処理です

Graph APIは一度に全件は返してくれず、続きがある場合は応答の中に@odata.nextLinkという「次のページのURL」が入ってきます、これが無くなるまでループで取りに行きます

import requests

# Prefer ヘッダーで本文をHTMLでなくプレーンテキストで受け取る
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {token}",
    "Prefer": 'outlook.body-content-type="text"',
}

# $top で1ページの件数、$select で欲しい項目だけに絞る
url = ("https://graph.microsoft.com/v1.0/me/messages"
       "?$top=50"
       "&$select=subject,from,toRecipients,ccRecipients,receivedDateTime,isRead,hasAttachments,body")

all_messages = []
while url:
    resp = requests.get(url, headers=headers).json()
    all_messages.extend(resp.get("value", []))
    # 次のページがあれば nextLink が入る、無ければループ終了
    url = resp.get("@odata.nextLink")

print(f"{len(all_messages)} 件取得しました")

$selectで欲しい項目だけに絞ると、通信量が減って取得も速くなります、今回は件名・差出人・宛先・CC・受信日時・既読フラグ・添付の有無・本文を取っています、ほかにどんな項目が取れるかはmessageリソースの公式リファレンスに一覧があります

ステップ4 Excelに書き出す

最後にopenpyxlでExcelに書き出します、差出人・宛先・CCはどれも入れ子の構造で、メールによってはaddressが無くnameだけのこともあるので、取り出す部分をaddr_ofとaddr_listという小さな関数にまとめておくと扱いやすいです

import openpyxl

# 差出人・宛先・CCを取り出すヘルパー(address が無ければ name を使う)
def addr_of(person):
    ea = (person or {}).get("emailAddress", {})
    return ea.get("address") or ea.get("name", "")

def addr_list(people):
    # toRecipients や ccRecipients は複数なので ; でつなぐ
    return "; ".join(addr_of(p) for p in (people or []))

wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
ws.append(["件名", "差出人", "宛先", "CC", "受信日時", "既読", "添付", "本文(先頭500字)"])

for msg in all_messages:
    ws.append([
        msg.get("subject", ""),
        addr_of(msg.get("from")),
        addr_list(msg.get("toRecipients")),
        addr_list(msg.get("ccRecipients")),
        msg.get("receivedDateTime", ""),
        "既読" if msg.get("isRead") else "未読",
        "あり" if msg.get("hasAttachments") else "",
        msg.get("body", {}).get("content", "")[:500],
    ])

wb.save("outlook_mail.xlsx")
print("outlook_mail.xlsx に保存しました")

本文は長くなりがちなので、ここでは先頭500字だけ取り出しています、全文が欲しい場合は[:500]を外してください

ここまでをひとつのファイルにまとめたものを置いておきます、CLIENT_IDとTENANT_IDを自分の値に書き換えれば、そのまま動かせるはずです

import msal
import requests
import openpyxl

CLIENT_ID = "ここにアプリケーション(クライアント)ID"
TENANT_ID = "common"  # 個人でも会社でも動く、会社のアカウント専用なら控えたテナントID、個人専用なら consumers
SCOPES = ["https://graph.microsoft.com/Mail.Read"]

# --- 認証(ブラウザでMicrosoftにログインする) ---
app = msal.PublicClientApplication(
    CLIENT_ID,
    authority=f"https://login.microsoftonline.com/{TENANT_ID}",
)
result = app.acquire_token_interactive(scopes=SCOPES)
token = result["access_token"]

# --- メール一覧を取得する ---
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {token}",
    "Prefer": 'outlook.body-content-type="text"',
}
url = ("https://graph.microsoft.com/v1.0/me/messages"
       "?$top=50"
       "&$select=subject,from,toRecipients,ccRecipients,receivedDateTime,isRead,hasAttachments,body")

all_messages = []
while url:
    resp = requests.get(url, headers=headers).json()
    all_messages.extend(resp.get("value", []))
    url = resp.get("@odata.nextLink")

print(f"{len(all_messages)} 件取得しました")

# --- Excelに書き出す ---
def addr_of(person):
    ea = (person or {}).get("emailAddress", {})
    return ea.get("address") or ea.get("name", "")

def addr_list(people):
    return "; ".join(addr_of(p) for p in (people or []))

wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
ws.append(["件名", "差出人", "宛先", "CC", "受信日時", "既読", "添付", "本文(先頭500字)"])

for msg in all_messages:
    ws.append([
        msg.get("subject", ""),
        addr_of(msg.get("from")),
        addr_list(msg.get("toRecipients")),
        addr_list(msg.get("ccRecipients")),
        msg.get("receivedDateTime", ""),
        "既読" if msg.get("isRead") else "未読",
        "あり" if msg.get("hasAttachments") else "",
        msg.get("body", {}).get("content", "")[:500],
    ])

wb.save("outlook_mail.xlsx")
print("outlook_mail.xlsx に保存しました")

受信トレイだけ・期間で絞りたいとき

上のコードはメール全体を取りますが、対象を絞りたいこともあると思います、URLのところを少し変えるだけで対応できます

受信トレイだけに絞るならme/mailFolders/inbox/messagesにします、受信日時で絞るなら$filterを足します、たとえば2026年1月以降だけなら次のような形です

# 受信トレイの、2026年1月以降のメールに絞る例
url = ("https://graph.microsoft.com/v1.0/me/mailFolders/inbox/messages"
       "?$top=50"
       "&$select=subject,from,toRecipients,ccRecipients,receivedDateTime,isRead,hasAttachments,body"
       "&$filter=receivedDateTime ge 2026-01-01T00:00:00Z")

このあたりを自由にいじれるのが、Pythonで取る方法のいちばんの魅力かなと思います、$filterや$orderbyで指定できる条件はList messagesのリファレンスにまとまっています

方法2 Power Automateで新着メールをExcelに追記する

2つめはノーコードでできるPower Automateです、プログラムを書かずに「メールが届いたらExcelに1行追記する」という流れ(フロー)を組めます

Microsoft 365のアカウントがあれば、無料の枠でも基本的な自動フローは作れます、コードを書きたくない方はこちらの方が手軽です

事前準備 OneDriveにExcelを置いてテーブル化しておく

フローを作る前に、書き込み先のExcelを用意します、ここを先にやっておかないと後の設定でつまずきます

• OneDrive(またはSharePoint)にExcelファイルを置く ※ローカルPCのExcelは連携できません
• 1行目に「件名」「差出人」「受信日時」などの見出しを入れる
• 見出しを含めて範囲を選び、Excelの「挿入」→「テーブル」でテーブルに変換しておく

Power Automateの「行の追加」アクションはテーブルにしか書き込めないので、ただ見出しを打っただけのシートだと選択肢に出てきません、ここはハマりやすいポイントです

フローを作る手順

準備ができたら、Power Automate(make.powerautomate.com)でフローを組みます、流れはとてもシンプルです

あとはメールが届くたびに、自動でExcelの最終行に1件ずつ積み上がっていきます、手作業のコピペから解放されるのは地味にうれしいポイントです

本文も列に入れたい場合は本文プレビューを割り当てると扱いやすいです、本文全文はHTMLタグが混ざることがあるので、用途に合わせて選んでください

どちらを選ぶか(比較)

2つの方法を表にまとめておきます、ざっくり言うと過去メールも全部欲しいならPython、これからのメールを自動で貯めたいならPower Automateです

「溜まった問い合わせメールを一気にExcelで分析したい」のような一括処理ならPython、「届いたメールを台帳に自動で記録していきたい」のような運用ならPower Automate、という住み分けがしっくりくると思います

もちろん両方を組み合わせてもいいです、過去分はPythonで一気に吸い出して、これから先はPower Automateで貯めていく、という使い方も現実的です

まとめ

Outlook (new)でメールをExcel化する方法を整理しました、最後にもう一度ポイントをまとめておきます

• Outlook (new)はVBA・COM非対応(Microsoft公式が明言、将来サポート予定もなし)
• 今までのマクロを動かしたいだけなら、Outlook (classic)に戻すのが最短
• 過去メールも全件・条件指定で取りたいなら Python + Microsoft Graph
• 新着メールを自動で貯めたいなら Power Automate(ノーコード)

VBAが使えなくなったと聞くと身構えてしまいますが、代わりの道はちゃんと用意されています、自分の目的に合う方を選んでもらえればと思います

Outlook (classic)でVBAを使う具体的なコードはOutlookのメールデータをExcelに取得するマクロでまとめています、戻せる環境の方はこちらもあわせてどうぞ

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「AIに記事を書かせて、そのままWordPressに下書き保存できたら楽なのに」と思ったことはないですか？

今回は Claude Code と MCP を使って、XserverのWordPressに記事を自動で下書き投稿する仕組みを作ったので、その作り方と使い方をまとめておきます

AIにブログの下書きを書いてもらう人は増えてきましたが、出来上がった文章を管理画面にコピペして、見出し整えて、カテゴリ付けて…という地味な作業は意外と面倒です

そこに「MCP（Model Context Protocol）」という新しい仕組みを噛ませると、Claudeに頼むだけで下書きが管理画面に届くようになります

今回のMCPサーバー自体、私がPythonを一行ずつ書いたというよりClaude Code本人に「こういうサーバーを作って」と頼んで作ってもらったものです

なのでこの記事は、完成したコードを丸ごとコピペする話というよりClaudeにどう頼めばMCPサーバーができあがるのか、どうテストすれば安心して使えるのかを中心にまとめていきます

Claude CodeでWordPress自動投稿｜何ができるようになるか

まずは完成形のイメージから紹介します

セットアップが終わると、Claude Codeに対してこんなお願いができるようになります

「VLOOKUP関数について、初心者向けに1000字くらいで解説記事を書いて、下書きで保存しておいて」

これだけで、WordPress管理画面の「投稿一覧」に下書きの記事が勝手にできあがっています

主に次のようなことができるようになります

• テーマを伝えるだけで記事の下書きをWordPressに自動投稿
• アイキャッチ画像のアップロードと設定
• カテゴリ・タグの設定（既存から選ぶ・足りなければ新規作成）
• メタディスクリプション（SEO用の説明文）の登録
• テーマ独自のブロック（SWELLのステップ・FAQ・注意ボックスなど）での装飾
• 記事ごとのカスタムCSS（SWELLの投稿別CSS欄）の設定
• 既存記事の取得・編集も会話で完結（タイトル変更・本文追記など）
• 下書き一覧を出してもらって、書きかけ記事の整理も簡単

要するに 下書きから装飾までの面倒な手作業をAIとの会話で済ませられるようになります

もちろん公開前のプレビュー確認は管理画面で行いますが、それ以外の編集作業をブラウザでぽちぽち進めなくて済むのが地味に効きます

テーマ独自のブロックは「見本ページ」を読ませて覚えさせる

1つだけコツがあります、「SWELLのステップブロックで書いて」と頼むだけでは、Claudeはあなたのテーマの正確なブロックの形までは分かりません、ブロックの中身（HTML）はテーマごとに違うからです

そこで効くのが、使いたいブロックを並べた見本用の固定ページを1枚だけ作っておく方法です

その見本ページをClaudeに読み取らせると、実際のブロックのHTMLを覚えて、同じ形を記事の中で再現できるようになります

私の場合は、ステップ・FAQ・吹き出し・各種ボックスなどを1ページにまとめた見本を作って、それをClaudeに読ませてから装飾してもらう、という流れにしています

逆に苦手なこと｜任せきれない部分は人がやる

万能ではないので、苦手なところも正直に書いておきます

いちばんはっきりしているのが画像です、「この記事に合うスクショを貼って」と頼んでも、AIは記事の見た目を見ているわけではないし、必要なスクショを自分で撮ることもできません

ローカルの画像をアップロードするにしても、メディアライブラリから選ぶにしても、「どれが適切か」の判断はAIには難しいです、特に、まだ存在しないスクショを用意することはできないので、ここは人の出番になります

代わりに「キャプチャのメモ」を入れてもらう

まるごと任せられないだけで、下ごしらえは頼めます

「ここにスクショを入れる」という場所と、「何を写したスクショにするか」のメモを、該当箇所に書いておいてもらう使い方です、そうすれば人は、メモ通りにスクショを撮って貼るだけで済みます

実際この記事の画像も、先にAIが「ここにアプリケーションパスワード発行画面のスクショ」とメモを置いておいて、その場所に私が撮ったものを入れています

WordPress REST APIにないことはできない

このMCPはWordPressのREST API（記事・固定ページ・メディア・カテゴリなどを操作する窓口）を通して動いているので、そこに用意されていないこと——サイト全体に効くCSSやJavaScript、プラグインの設定、メニューやサイト構成の変更などは反映できません（記事1本ごとのCSSのほうは、後で触れる補助プラグインを入れれば設定できます、JSも技術的には可能ですが、安全のためおすすめしません）

「こう変えたい」と相談すれば書き方や手順の提案はしてくれますが、実際に反映するのはテーマ・カスタマイザー・プラグイン側の作業で、MCPの守備範囲の外になります

あえて「触れる範囲」は絞っている

逆に、REST API経由で触れるメタ情報（SEOのディスクリプションなど）は、できる中でもあえて最小限に絞っています、SEOのタイトルやog:imageなども、開放すればMCPから設定できるようにはできます、ただ自動で書き換えられる範囲が広いほど、うっかり上書きや、認証情報が漏れたときの被害も大きくなります、なので「実際に自動化したいものだけ開けておく」のが安全だと考えています

具体的には、SEOプラグインのメタディスクリプションやSWELLの投稿別CSSは、標準のWordPressでは外部から書き込めません、これらを書き込めるようにするための補助プラグインを、Claudeに作ってもらって自分で設置しています

置き場所は通常のプラグインフォルダではなく、mu-plugins（must-use plugins）という特別なフォルダです、ここに置くと管理画面に項目すら出ないうえに、置くだけで自動で有効化されて、テーマやプラグインの更新でも消えません、自作の小さな仕組みを安全に常駐させる用途にちょうど良い場所です（普通にブログを運営しているとフォルダ自体が無いことも多いので、その場合は wp-content/ の下に新しく mu-plugins フォルダを作って置きます）

このあたりの「Claudeに作ってもらって自分で置く」流れは、MCPサーバー本体を作るときと同じです、補助プラグインは1ファイルの短いPHPなので、依頼すればすぐ作ってもらえます

それから、これは「できない」というより最後は人が見ておきたいところですが、仕上がりの見た目です、AIはブロックのHTMLを組むところまでで、テーブルの幅やモバイルでの崩れといった実際の表示までは見えていません、ファクトの裏取りと同じ感覚で、公開前にプレビューでさっと目視しておくのが安心です

もう1つ、これはMCPというよりAIに記事を書かせるとき全般のコツですが、「リストには下線を付ける」「画像は影付きスタイルにする」のような自分ルールを決めておくと、AIはそれに合わせて作ってくれます、このあたりのAI執筆側のコツは、機会があったら別記事でまとめようと思います

そもそもMCPって何｜AIと外部サービスを繋ぐ共通規格

「MCP」はModel Context Protocolの略で、Anthropic（Claudeを作っている会社）が提唱しているAIアシスタント業界の新しい標準仕様です

ざっくり言うと、AIに外部のサービスを操作させるための共通言語のようなものになります

MCPで何が変わるのか

これまでもAIに「○○をやって」と頼むことはできましたが、AI自身は実際にWordPressを操作したりファイルを読み書きしたりはできませんでした

MCPサーバーを間に挟むことで、AIから外部システムを「ツール」として呼び出せるようになり、AIが実作業まで進められるようになります

今回作る仕組みの全体像

図にするとこんな流れになります

[あなた] ⇄ [Claude Code] ⇄ [MCPサーバー] ⇄ [WordPress REST API] ⇄ [WordPress]

• Claude Code が「下書きを保存して」というあなたの指示を理解する
• MCPサーバー（自分のPCで動く小さなプログラム）がそれをWordPressが分かる形に翻訳する
• WordPress REST API が実際に記事を作成する

WordPress公式のMCPサーバーはまだ無いので、今回はPythonで自作しました、といっても最初は200行ほどの小さなものをClaudeに作ってもらって、そこから少しずつツールを足していった形です

Claude Code自体の基本的な使い方はまた別記事で書こうと思いますが、その前段としてClaudeの使い方を初心者向けに解説した記事もあるので、Claudeに触ったことがない人はそちらから読んでもらえると入りやすいです

Claudeに「WordPress操作のMCPサーバーを作って」と頼む

ここがこの記事の本題です、MCPサーバーは自分でゼロからコードを書かなくてもClaude Code本人に作ってもらえます

コツは一度に全部を作らせないことで、1つのツールを作る → 動かしてテスト → 次のツールを足すという小さいサイクルで育てていくと失敗しにくいです

最初に「接続確認だけするツール」を作ってもらうと、すぐ動作確認できて手応えがつかめます

最初の依頼：土台と接続確認だけ

まずはこんなふうに、使う技術と認証の方針を伝えて土台を作ってもらいます

PythonでWordPressを操作するMCPサーバーを作りたいです
・FastMCP（mcp.server.fastmcp の FastMCP）を使う
・WordPress REST API（/wp-json/wp/v2/）を叩く
・認証はアプリケーションパスワードで、認証情報は .env から読む（python-dotenv）
・まずは接続確認のツール（サイト名とログインユーザーを返す）だけ作って

ここで認証情報は .env から読むと最初に指定しておくのが地味に大事です、こうしておくとコードの中にパスワードが残らないので、あとでそのまま公開しても問題ない形になります

ツールを1つずつ足していく

接続確認が通ったら、記事を作るツールから順番に足していきます

接続確認が通ったので、記事を下書き保存するツール create_post を追加して
デフォルトのstatusはdraft、publishは明示したときだけにして

同じ調子でlist_posts（一覧取得）、update_post（更新）、get_post（取得）と1つずつ頼んでいきます、カテゴリやタグの一覧取得・新規作成も同じやり方で足せます

うまく作ってもらうための小さなコツ

• 一度に全機能を作らせない、1ツールずつ作ってテストしてから次を足す
• 認証情報は最初に「.envから読む」と指定する（コードに直書きさせない）
• 接続確認のツールから作ると、最初の動作確認がすぐできる
• エラーが出たらエラーメッセージをそのまま貼ると、原因を見つけて直してくれる
• 「デフォルトはdraft」のような安全側の仕様も、最初の依頼文に入れておく

Claude Code×WordPress自動投稿のセットアップ手順

ここから実際の構築手順です

用意するもの

Claude Codeは有料プラン専用なので、無料で試したい場合はClaudeのコネクタ機能を使う代替手段もあります

Step1：プロジェクトフォルダを作る

任意の場所にフォルダを作ります、私はデスクトップに作りました

C:\Users\ユーザー名\Desktop\blog\

Step2：必要なファイルをClaudeに作ってもらう

前の章で作ってもらったwp_mcp_server.pyに加えて、動かすために次の3ファイルが必要です、いずれもClaudeに頼めばそのまま作って配置までやってくれます

• requirements.txt（必要なライブラリ一覧）
• .mcp.json（Claude CodeにMCPサーバーの場所を教える設定）
• .env（WordPressの認証情報を書く、中身は次のステップで自分で書く）

こんな感じで頼めばまとめて作ってくれます

このサーバーを動かすのに必要な requirements.txt と .mcp.json も作って、同じフォルダに置いて
.env は中身が認証情報なので、空のテンプレート（WP_BASE_URL / WP_USERNAME / WP_APP_PASSWORD の3つを書く枠）だけ作っておいて

.envの中身（=認証情報）だけは人が書きます、ここはClaudeに渡さない情報なので、空のテンプレートだけ作ってもらって、値は次のステップで自分で埋めるのが安全です

Step3：Pythonライブラリのインストールも頼める

requirements.txtができたら、ライブラリのインストールもClaudeに頼めます

requirements.txt のライブラリをインストールして

これで mcp、requests、markdown などのパッケージが入ります、自分で実行したい場合は、PowerShellで次のコマンドでもOKです

cd C:\Users\ユーザー名\Desktop\blog\
python -m pip install -r requirements.txt

Step4：WordPressでアプリケーションパスワードを発行

ここが今回の肝になる部分です、普段のログインパスワードではなく API専用の使い捨てパスワードを発行します

1. WordPress管理画面にログインして「ユーザー → プロフィール」を開く
2. ページ最下部にある「アプリケーションパスワード」欄まで移動
3. 名前を入力（例：Claude MCP）して「新しいアプリケーションパスワードを追加」をクリック
4. xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx 形式の文字列が表示されるのでコピー

Step5：.envファイルに認証情報を書く

Step2でClaudeに枠だけ作ってもらった.envファイルを開いて、次の3つの値を自分で埋めます

WP_BASE_URL=https://あなたのドメイン
WP_USERNAME=WordPressのログインユーザー名
WP_APP_PASSWORD=xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx

アプリケーションパスワードはスペース込みのままで大丈夫です、わざわざスペースを削る必要はありません

Step6：Claude Codeで動作確認

このフォルダでClaude Codeを起動すると、.mcp.json が自動で検出されてMCPサーバーの起動許可を求められます、「Allow」を押してください

その後Claude Codeに次のように頼みます

「WordPressの接続確認をして」

サイト名とログインユーザー名が返ってくれば接続成功です、お疲れさまでした

作ってもらったサーバーの動作テスト手順

MCPサーバーのテストはClaudeに実際に実行させて、会話で結果を確認するのが一番早いです

ツールを1つ足すたびに次の流れを回しておくと、どこかが壊れた瞬間に気づけます、本格的なテストコード（pytestなど）を書くのは仕様が固まってからで十分です

この「会話で1ツールずつ叩く」テストの積み重ねが、結局いちばん速くて確実でした

Claude Codeで実際に記事を投稿する流れ

セットアップが終わったら、基本はチャットで会話しながら書いてもらうだけです

「ExcelのVLOOKUPについて、初心者向けに1000字程度で解説記事を書いて、下書きで保存しておいて」

これだけで、Claudeが記事本文を生成してcreate_postツール経由でWordPressに下書きとして投稿してくれます

あとは管理画面でプレビューして、必要なら手直しして「公開」を押すだけです

運用上の3つの注意点

便利な仕組みですが、AIに丸投げで運用する前にいくつか注意点があります

特にハルシネーション対策は Claudeの使い方記事 でも書いた通り、生成AI全般で気をつけたいポイントです

まとめ｜AIに任せる作業と人間がやるべき作業

今回作った仕組みを整理するとこんな感じになります

最初のセットアップでは認証まわりで少し手こずりましたが、一度動いてしまえば「テーマを伝える → 下書きが管理画面にできてる」という流れがとても快適です

個人的に思うのは、「AIに全部任せる」じゃなくて、手間のかかる部分をAIに渡して、最後の判断は人間がする、この役割分担がちょうど良い距離感でした

ここまで読むと細かい手順や注意点が多く見えるかもしれませんが、実際にはこの記事で書いたほど細かく指示しなくても、Claudeが自分で判断してよしなに進めてくれる場面が多いです、必要なら途中で「ここはこうして」と相談すれば直してくれます、まずは小さく頼んで動かしてみるところから始めてみてください

同じくWordPress×AIの自動投稿を試したい方の参考になれば嬉しいです

コード本体と仕組み｜GitHubにサンプル公開しました

参考までに、今回作ったMCPサーバーの主要な構成も載せておきます

記事に載せているのは説明用に切り出した一部で、実際に動く完全版（18個のツール・840行ほど）はGitHubで公開しました

javeo2022/wordpress-mcp-server（GitHub）

そのまま使う場合は.env.exampleをコピーして.envを作り、自分のサイトのURLとアプリケーションパスワードを書けば動きます、.env自体は.gitignoreで除外してあるので、認証情報がうっかり一緒に公開される心配はありません

requirements.txt

mcp>=1.2.0
requests>=2.32.0
python-dotenv>=1.0.0
markdown>=3.6
python-frontmatter>=1.1.0

.mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "wordpress": {
      "command": "python",
      "args": ["C:\\path\\to\\wp_mcp_server.py"],
      "env": {}
    }
  }
}

wp_mcp_server.py（主要部分の抜粋）

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import os, requests
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
WP_BASE_URL = os.getenv("WP_BASE_URL", "").rstrip("/")
WP_USERNAME = os.getenv("WP_USERNAME", "")
WP_APP_PASSWORD = os.getenv("WP_APP_PASSWORD", "")
API_BASE = f"{WP_BASE_URL}/wp-json/wp/v2"

mcp = FastMCP("wordpress")

@mcp.tool()
def create_post(title: str, content: str, status: str = "draft") -> dict:
    """新しい記事をWordPressに作成する（デフォルトは下書き）"""
    resp = requests.post(
        f"{API_BASE}/posts",
        auth=(WP_USERNAME, WP_APP_PASSWORD),
        json={"title": title, "content": content, "status": status},
        timeout=30,
    )
    resp.raise_for_status()
    return resp.json()

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

短いコードですが、仕組みのポイントはこのあたりです

• FastMCP(“wordpress”) でサーバーを1つ定義する
• @mcp.tool() を付けた関数が、そのままClaudeから呼べるツールになる
• 関数の説明文（docstring）が「このツールは何をするか」のClaude向けの説明になるので、日本語で丁寧に書いておく
• 認証・タイムアウト・エラー処理は共通の関数にまとめて、各ツールはそれを呼ぶだけにすると見通しが良い
• 接続先のサイトを引数で切り替えられるようにすると、複数サイトの運用にも対応できる

完成版ではこの形で、create_postやupdate_post、upload_mediaなど合計18個のツールを登録しています

このサーバーをそっくり真似しなくても、「こういうツールが欲しい」とClaudeに伝えて1つずつ足していくやり方なら、自分の運用に合った形が作れます

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最近は Claude Code を事務職や企画職の方にも配って、日々の作業を手伝ってもらう会社が増えてきましたよね

ただ、何の準備もせずにそのまま配ってしまうと、思わぬところで事故が起きやすいんです

例えば、認証情報の入ったファイルを読まれてしまったり、消したくないフォルダを巻き込んで操作されてしまったり、といった場面が考えられます

この記事では、Claude Code を一般の社員に配るときのガードレール設計を、情シスや管理者の目線で一通りまとめます、設定ファイルの中身も具体的なコード付きで紹介していきます

「会社で配る予定はないけど、個人で使っていて事故が心配」という慎重派の方にも、そのまま真似できる構成にしているので、肩の力を抜いて読んでみてください

Claude Code のセキュリティの全体像はClaude Code Desktop 初心者向けセキュリティ5選、設定ファイルそのものの整理はClaude Code 設定ファイル早見表でも扱っているので、土台から知りたい方は合わせてどうぞ

なぜ「初期設定なしで配る」と事故るのか

Claude Code は、お願いした内容に応じて自分でファイルを読み書きしたり、裏でコマンド(プログラム命令)を実行したりできます

この自走できる力が便利さの源なんですが、配り方を間違えると、同じ力がそのままリスクにもなります

とくに、コマンドや設定ファイルに慣れていない方が使う場合、こんな場面が起こりがちです

• パスワードやAPIキーの入った .env ファイルを読み込んで、その中身が会話履歴に残ってしまう
• デスクトップやドキュメントなど、消したくないフォルダの中で作業させてしまい、関係ないファイルまで巻き込む
• 「許可をバイパス」する設定をうっかり有効にして、確認なしで何でも実行できる状態になる
• 認証情報をそのまま Git にコミットして、社外に出してはいけない情報が共有リポジトリに載る

どれも「使う人が気をつければ防げる」と言えなくはないんですが、毎回・全員が気をつけ続けるのは現実的じゃないですよね

AIならではの落とし穴もある

ここまでは、普通のソフトでも起こりそうな事故の話でした、ただ、AIを使う以上は、AIならではのリスクも頭に入れておきたいところです

1つめが プロンプトインジェクション です、これは、AIに読ませた文章(PDF・メール・Webページなど)の中に、こっそり別の命令が仕込まれていて、AIがそれを指示として受け取り、変な動きをしてしまう手口です

押さえておきたいのは、AIにとって文章は「情報」であると同時に「命令」にもなりうるという点です、ここが、普通のシステムを入れるときとの大きな違いになります

2つめが 権限の渡しすぎ です、AIの回答がただ間違っているだけなら、人が気づいて止められます、でも、ファイルの削除・メール送信・外部への公開といった「実際に動く権限」まで渡していると、先ほどのプロンプトインジェクションと組み合わさったときに、そのまま実害につながってしまいます

対策の考え方はシンプルで、人と同じようにAIにも必要最小限の権限だけ渡す、そして消す・送るといった大事な操作の前には人が確認する、この2つです、このあと出てくる permissions の deny(禁止)と ask(都度確認)が、まさにこれを設定で実現する道具になります

3つめが コネクターやMCPの扱い です、Google DriveやSlackをつなぐコネクター、外部のツールとつなぐ MCP(外部連携の共通規格)は便利なんですが、つなぎ先の権限設定が雑だと、AI経由で本来見えてはいけない情報まで引き出せてしまいます

つなぐときは、読み込み(閲覧)は許可しても、書き込みは安易に許可しないというふうに、できることを分けて考えるのがおすすめです

だからこそ、使う人の注意力に頼らず、仕組み側であらかじめ守るという発想が大事になります

ハーネス(枠組み)で守るという考え方

ここで言うハーネスは、使う人を包む安全の枠組みくらいに考えてください、車のシートベルトのように、意識しなくても勝手に守ってくれる仕掛けのことです

具体的には、管理者があらかじめ設定ファイルや作業フォルダを用意しておき、使う人はその枠の中で操作する、という形を作ります

この記事で紹介するガードレールは、おおまかに次の6つです、上から順に効果が広いものになっています

1. managed-settings.json で、上書きできない管理ポリシーを配る
2. settings.json の permissions で、できる操作とできない操作を線引きする
3. セキュリティ系プラグインで、書かれたコードを自動でチェックする
4. 作業フォルダの固定で、どこでも実行できる状態を避ける
5. .gitignore の標準配布で、認証情報をうっかり共有させない
6. 初期CLAUDE.md の配布で、社内ルールを最初から読ませる

ここまでやると「ちょっと過剰かな」と感じる場面もあると思います、ただ、事故が心配な環境なら、最初は厚めに守っておいて、慣れてきたら緩めるくらいがちょうどいいんじゃないでしょうか

1. managed-settings.json で上書きできないポリシーを配る

ガードレールの土台になるのが managed-settings.json です、これは管理者が配る「上から決めた設定」で、使う人が自分の設定で上書きできないのが大きな特徴です

Intune や Jamf といった MDM(端末を一括管理する仕組み)を使って、全社員のパソコンに同じファイルを配る、という運用が想定されています

置き場所はOSごとに決まっている

managed-settings.json は、置く場所がOSごとに決まっています、2026年6月時点の公式ドキュメントだと次の通りです

同じ場所に managed-settings.d というフォルダを作って、複数の設定ファイルに分けて置くこともできます、チームごとにポリシーの断片を分担したいときに便利です

中身は通常のsettings.jsonと同じ書き方

ありがたいことに、ファイルの中身は普通の settings.json と同じ書き方で大丈夫です、管理者として「これだけは守らせたい」という最小限のポリシーから始めるのがおすすめです

{
  "permissions": {
    "disableBypassPermissionsMode": "disable",
    "deny": [
      "Read(.env)",
      "Read(**/.env)",
      "Read(**/.env.*)",
      "Read(**/*.pem)",
      "Read(**/*.key)",
      "Read(**/id_rsa)",
      "Read(**/credentials.json)"
    ]
  }
}

この例だと、認証情報が入りがちなファイルの読み込みをまとめて禁止しつつ、確認なしで何でも実行する「許可をバイパス」モードも封じています、それぞれの中身はこのあとの章で順番に説明します

managed-settings.json に書いた内容は、使う人の設定では上書きできません、なので本当に外してほしくない守りだけをここに集約するのがコツです

読み込み禁止が効く範囲には条件がある

ここで、配る前に押さえておきたい条件が2つあります、どちらも公式ドキュメントに明記されているもので、知らないと「守ったつもり」になりやすいところです

1つめが どこまでのフォルダが対象になるか です、Read(.env) や Read(**/.env) のような書き方が止めるのは、起動したフォルダとその配下にある .env だけです、親フォルダや別プロジェクトの .env は対象外になります

先頭を // にすると、パソコン全体を対象にできます、全社ポリシーとして「どこに置いてある .env でも読ませない」を徹底したいなら、こちらの書き方にしてください、逆に、次の章で紹介する作業フォルダの固定とセットにする前提なら、上の相対的な書き方でも狙いどおりに働きます

2つめが 誰の読み書きを止められるか です、Read と Edit の禁止が効くのは、Claude 自身のファイル操作と、Claude が把握しているファイル系コマンド(cat・head・tail・sed など)までになります

とはいえ、これは「deny が無意味」という話ではありません、うっかり読ませてしまう事故はこれで大きく減らせますし、非エンジニアに配る前提ならスクリプトを書いて回避する場面自体が多くありません、どこまで守れているかを情シス側が正確に把握しておくための条件、と捉えてください

設定の優先順位を押さえておく

Claude Code の設定は何層かに分かれていて、ぶつかったときにどれが勝つかが決まっています、優先順位は上が強いです

大事なのは、禁止(deny)はどの層から付けても効くという点です、ある層で禁止したものは、別の層で許可しても解除されません

つまり管理者は、managed の層で禁止を盛っておけば、使う人がどんな設定をしても穴が開かない、という安心感が得られます

2. permissions で操作範囲を線引きする

次は、Claude Code が「何をしていいか」を細かく決める permissions の話です、ガードレールの中でも一番こまかく効くところです

permissions は3つのリストでできています、それぞれの役割はこんな感じです

判定の順番は deny → ask → allow です、最初に deny にあたれば、後ろで allow に書いてあっても禁止が優先されます、なので禁止したいものは deny に書くのが確実です

危険なコマンドを deny で止める

まず止めておきたいのが、影響範囲の大きいコマンドです、ファイルを一括で消すような命令や、ネットへ自由にアクセスする命令を deny に入れておきます

{
  "permissions": {
    "deny": [
      "Bash(rm *)",
      "Bash(curl *)",
      "Bash(wget *)",
      "Bash(git push *)"
    ],
    "defaultMode": "default"
  }
}

Bash というのは、Claude が裏で実行するコマンド(プログラム命令)のことです、ここでは削除の rm、勝手なダウンロードに使われがちな curl と wget、共有リポジトリへの送信になる git push を止めています

ここで大事なのが Bash(rm *) の書き方です、コマンドの照合は前方一致なので、この形だと rm で始まるコマンドをまとめて止められます

WebFetch でアクセス先のドメインを絞る

WebFetch は、Claude がWebページを読みにいく機能です、ここを野放しにすると、どこへでも情報を取りにいけてしまうので、許可するドメインだけ絞るやり方が安心です

{
  "permissions": {
    "allow": [
      "WebFetch(domain:docs.claude.com)",
      "WebFetch(domain:github.com)"
    ],
    "deny": [
      "WebFetch"
    ]
  }
}

書き方は WebFetch(domain:許可したいドメイン) です、この例だと、ドキュメントとGitHub以外への読み込みを止めつつ、業務で必要なところだけ通せます

「許可をバイパス」モードを封じる

Claude Code には、確認をすっ飛ばして次々に実行する「許可をバイパス」モードがあります、便利ではあるんですが、慣れていない方が使うと、止める間もなく操作が進んでしまう危険があります

これを管理者側で封じるのが disableBypassPermissionsMode です、値を “disable” にすると、設定からもコマンドからもこのモードが使えなくなります

{
  "permissions": {
    "disableBypassPermissionsMode": "disable"
  }
}

さらに徹底したいなら、allowManagedPermissionRulesOnly を true にすると、許可・確認・禁止のルールを管理者の設定だけに限定できます、使う人が勝手に許可を増やすのを防げます

「自動モード」を許すかどうかも情シスが決める

「許可をバイパス」と混同されやすいのが 自動モード です、たしかに別物なんですが、安全側のモードだから止めなくていい、と考えるのは正確ではありません

公式ドキュメントのモード一覧を見ると、自動モードで確認なしに実行される範囲は すべて(裏で安全チェックが走る)と書かれています、確認を挟まずに動ける範囲そのものは広いということです

その「裏の安全チェック」を担当しているのは、分類器と呼ばれる判定用のモデルです、あらかじめ決めた許可リストと突き合わせているわけではなく、依頼の内容から外れた操作・見覚えのない接続先・読み込んだ文章に誘導された気配がある操作などを、その都度モデルが判断して止めています

そのうえで、管理者として確実に言えることが1つあります、deny はどのモードでも効くという点です、なので deny に書いた操作は、自動モードでも実行されません

裏を返すと、deny に挙げていない操作は確認なしで走りうるということでもあります、だからこそ、自動モードを許す運用にするなら、deny の作り込みが前提になります

ジャベ雄

自動モードは「確認が減るモード」であって「安全なモード」ではない、と分けて覚えるのがよさそうです

止める判断をした場合は、管理者側で permissions.disableAutoMode を “disable” にすると、組織単位で自動モードを使えなくできます、書き方は「許可をバイパス」を封じるときと同じで、managed-settings.json に並べて書けます

{
  "permissions": {
    "disableBypassPermissionsMode": "disable",
    "disableAutoMode": "disable"
  }
}

どちらが正解というものではなく、事務職や企画職の方に配る前提なら「自動モードも止めておく」、ある程度分かっている人が使うなら「deny を固めたうえで自動モードは許す」といった具合に、情シスが判断する対象の1つとして扱ってください

permissions まわりをもう少しじっくり知りたい方は、Claude Code 設定ファイル早見表で各ファイルの役割を確認しておくと、どこに何を書けばいいか迷わなくなります

3. セキュリティ系プラグインで自動チェックを足す

設定で操作を縛るだけでなく、書かれたコードそのものを自動でチェックする仕組みも入れておくと安心です、ここで役立つのが公式のセキュリティ系プラグインです

2026年5月に公開された security-guidance は、Claude が書いたコードに危なっかしいパターンが混じっていないかを自動で見てくれるプラグインです、たとえば外部からの入力をそのまま実行してしまう書き方などを拾ってくれます

導入は Claude Code Desktop のプラグイン画面から数クリックで済みます、無料で、どのプランでも使えて、入れたあとは自動で動いてくれるので、配る側としても手間がかからないのが嬉しいところです

security-guidance の検出パターンや、deny リストとの組み合わせ方はsecurity-guidance とは 使い方と運用のコツでくわしくまとめているので、入れる前にざっと目を通しておくと運用イメージがつかみやすいです

プラグインの配布元を管理者で固定する

プラグイン自体は便利なんですが、誰がどこから入れられるかを野放しにすると、出どころの怪しいものが混ざる心配もあります

会社で配るなら、managed-settings.json 側で「入れていいプラグインの棚」を絞っておくのがおすすめです、公式の棚だけ許可しておけば、使う人は安心して選べます

4. 作業フォルダを固定して「どこでも実行」を避ける

地味ですが効くのが、作業する場所をあらかじめ決めておくという対策です

Claude Code は、起動した場所のフォルダを起点に動きます、なので、もしデスクトップやドキュメントの直下で起動してしまうと、大事なファイルが並ぶ場所で操作が走ることになります

そこで、MDM で全社員のパソコンに 所定の作業フォルダ を自動で作っておく、という手を打ちます、たとえばこんな構成です

C:\Users\(ユーザー名)\ClaudeWork\
  ├─ .gitignore        ← 認証情報を除外するリスト
  ├─ CLAUDE.md         ← 社内ルールを書いた初期ファイル
  └─ work\             ← ここで作業する

このフォルダの中で作業してもらうように案内しておけば、関係ないファイルを巻き込むリスクをぐっと減らせます、後で出てくる .gitignore や CLAUDE.md も、最初からこの中に置いておけます

さらに、Claude が触れてよいフォルダを設定で限定したいときは、additionalDirectories という項目で、追加で使ってよい場所をリスト化できます、明示した場所以外には基本的に手を出させない、という運用も組み立てられます

5. .gitignore を標準配布して認証情報を守る

つづいて、.gitignore の標準配布です、これは認証情報のうっかり共有を防ぐための、地味だけど大事な一手です

.gitignore は、Git に「このファイルは管理しないでね(=共有リポジトリにもアップしないでね)」と伝えるためのリストです、ここに書いたファイルは、コミットの対象から外れます

パスワードやAPIキーが入る .env などをここに書いておけば、Git 経由で社外に出てしまう事故を防げます、配布する雛形はこんな内容で十分です

# 認証情報
.env
.env.*
*.pem
*.key
id_rsa
credentials.json

# ローカル設定
.claude/settings.local.json

# 一時ファイル
*.log
tmp/

ポイントは、これを全員に同じ内容で配ることです、一人ひとりに「.gitignore を書いてね」とお願いしても抜けが出ますが、雛形を配ってしまえば、最初から同じ守りが効きます

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6. 初期CLAUDE.mdを配って社内ルールを読ませる

最後は 初期CLAUDE.md の配布です、ここまでが仕組みで縛る守りだったのに対し、これは「Claud に最初から読ませておく社内ルール」という、もう一段やわらかい守りになります

CLAUDE.md は、Claude Code が作業前に読み込む指示書のようなファイルです、ここに会社のルールや禁止事項を書いておくと、毎回それを踏まえて動いてくれます

配布する雛形には、作業フォルダの説明・やってほしくないこと・困ったときの相談先あたりを入れておくと親切です

# 社内Claude Code 利用ルール

## 作業する場所
- 作業は ClaudeWork\work フォルダの中で行ってください
- このフォルダの外にあるファイルは、勝手に触らないでください

## やってほしくないこと
- .env や鍵ファイル(*.pem / *.key)の中身を会話に出さない
- 共有リポジトリへの送信(git push)はしない
- 設定ファイルを書き換えるときは、内容を私(利用者)に見せてから書く

## 困ったとき
- 操作に迷ったら止まって、情報システム部に相談してください
- 連絡先: jyoshi@example.com

ここで1つ気をつけたいのは、CLAUDE.md はあくまで「お願い」であって、強制力はないという点です

本当に守らせたい禁止は、これまで紹介した managed-settings.json の deny で仕組みとして縛る、CLAUDE.md は方針や心構えを伝える、という役割分担で考えると分かりやすいです

入力していい情報・ダメな情報を3段階で決める

ここまでは「操作」を縛る守りでした、もう1つ、配る前に決めておきたいのが 何を入力していいか の線引きです、これは設定ファイルではなく、社内ルールとして決めておくものになります

細かく決めすぎると運用が回らなくなるので、ざっくり3段階に分けるのがおすすめです

真ん中の「条件つきでOK」は、入力した内容がモデルの学習に使われない契約で、かつアクセス権が守られている範囲で、という前提つきです、Anthropicの公式ドキュメントによると、2026年6月時点では、Team・Enterprise・API といった法人(コマーシャル)契約では、Claude Codeに送ったコードやプロンプトを既定でモデル学習には使わない、とされています(ただし管理者が Developer Partner Program などに自分から参加した場合は、学習の対象になりえます)

それと、学習とは別の話として、やり取りの履歴は手元のパソコンにしばらく残ります(既定で30日ほど)、なので「原則NG」のパスワードや鍵は、学習に使われるかどうか以前に、最初から入力させないのが基本です

この3段階は、先ほどの 初期CLAUDE.md に書いておくと、配るだけで全員に同じ基準が共有できます

ここは設定では止められないと割り切る

1つ、はっきりさせておきたいことがあります、この線引きは 設定で縛れる話ではないという点です

前に紹介した deny の読み込み禁止が止めてくれるのは、あくまで Claude が .env などのファイルを読みにいく動きです、使う人がパスワードを会話欄に直接打ち込む行為は、deny では止まりません

なので、配る前に打ち込んでしまったときの初動まで決めておくのがおすすめです、起きる前提で手順を用意しておくと、現場が慌てずに済みます

ジャベ雄

手元の平文記録は見落としがちです、鍵を替えて会話を消して終わり、にしないところが肝心です

設定のプライバシー画面で学習と位置情報を確認する

前の章は「契約として学習に使われるかどうか」という制度の話でした、ただ、個人プラン(Free・Pro・Max)の方が実際に学習を止めたいときは、設定画面のトグルを一度確認しておくのが早いです

場所は 設定 → プライバシー です、Claude Code Desktop の設定を開いて、左メニューの プライバシー を選ぶと、データの扱いに関する項目がまとまっています

この画面の「設定」という区画に、確認しておきたいトグルが2つ並んでいます

肝になるのが AIモデルの改善にご協力ください です、ここをオンにしていると、個人プランではチャットやコーディングセッションが将来のモデル学習に使われます(Claude Code 経由のやり取りも含みます)、オフにすると、それ以降の新しいやり取りは学習に使われなくなります

同じプライバシー画面を下にスクロールすると あなたのデータ という区画もあります、ここから、これまでのデータのエクスポートや、共有したチャット・アーティファクトの管理ができます、共有したまま忘れていた履歴を見直したいときに開いてみてください

ジャベ雄

契約で守られていても、個人プランはトグル1つで扱いが変わります、配る前にこの画面をそろえておくと安心です

個人でも真似したい最小セット

ここまで会社向けの話をしてきましたが、「うちは会社じゃないし、そこまではいらないかな」という方も多いと思います

そこで、個人で使う慎重派の方が真似する価値のある最小セットを、3つに絞ってまとめておきます

• settings.json の deny に .env 系と危険コマンドを入れる:認証情報の読み込みと一括削除を止める、これだけで事故の多くが防げます
• .gitignore に認証情報を書く:Git を使うなら、.env や鍵ファイルを最初に除外しておく
• 作業フォルダを1つ決める:専用のフォルダの中だけで Claude Code を使うようにして、大事なファイルから離す

managed-settings.json や MDM 配布は会社向けの仕組みですが、個人なら自分の settings.json に同じ deny を書くだけで近い効果が得られます、管理者がいない分、自分が管理者のつもりで一度だけ設定しておく、というイメージです

設定が不安なら Claude 自身に頼む手もある

「設定ファイルを自分でいじるのは怖い」という方は、Claude 自身に書いてもらうのも手です、やりたいことを言葉で伝えれば、中身を用意してくれます

たとえば、こんな感じで頼んでみてください

このプロジェクトの settings.json を作りたいです。
次の方針でお願いします。

・.env や鍵ファイル(.pem / .key)の読み込みを deny で禁止
・rm の一括削除と git push を deny で禁止
・「許可をバイパス」モードは使えないようにする

書き込む前に、設定内容を一度わたしに見せてから保存してください。

最後の「書き込む前に見せてね」の一言がポイントです、内容を確認してから保存すれば、知らないうちに変な設定が入る心配もありません

よくある質問

まとめ

事務職や企画職の方に Claude Code を配るときは、使う人の注意力に頼らず、仕組みで守るのが基本でした

この記事で紹介したガードレールを、もう一度おさらいしておきます

• managed-settings.json:MDMで配る、上書きできない管理ポリシー
• permissions の deny:危険コマンドと認証情報の読み込みを止める
• セキュリティ系プラグイン:書かれたコードを自動でチェックする
• 作業フォルダの固定:どこでも実行できる状態を避ける
• .gitignore の標準配布:認証情報の共有を防ぐ
• 初期CLAUDE.md:社内ルールを最初から読ませる

あわせて、AIならではのリスク(プロンプトインジェクションや権限の渡しすぎ)を頭の片隅に置きつつ、入力していい情報の線引きを社内で決めておくと、守りがぐっと固くなります

それと、設定では止めきれない部分が2つありました、「自動モード」を許すかどうかの方針と、認証情報を打ち込んでしまったときの初動です、どちらも配ったあとに決めようとすると間に合わないので、配る前に情シス側で答えを出しておいてください

会社で配る予定がなくても、deny・.gitignore・作業フォルダの3つは個人でも真似する価値があります、慎重派の方ほど、最初に一度だけ仕込んでおくと、後がずっと気楽になりますよ

関連する話として、Claude Code Desktop 初心者向けセキュリティ5選では使い始めの守り方を、security-guidance とは 使い方と運用のコツではプラグインによる自動チェックをくわしく扱っています、合わせて読むと、自分の環境に合った守りを組み立てやすくなると思います

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SeleniumやスクレイピングでWebページを自動操作するとき、最初の関門になるのが「狙った要素をどう指定するか」です、ボタンを押す・文字を入力する・値を読み取る、どれも先にその要素を特定することから始まります

そのときの「住所」にあたるのがCSSセレクタです、ページの中の「ここの要素」を文字列で言い当てるための書き方で、これが書けると自動化はぐっとラクになります

CSSセレクタというとWebデザイン(見た目をつける)の文脈で出てくることが多いんですが、この記事では自動化で要素を狙う視点に絞ってまとめます、同じセレクタでも、デザインで便利な書き方と自動化で効く書き方は少しズレるので、そのあたりも整理していきます

使用例はPython版のSeleniumで書きますが、セレクタの構文そのものは言語やツールに依存しません、VBA版のSeleniumでも、BeautifulSoupのようなスクレイピングでも、UiPathやPower Automate DesktopといったRPAツールでも、Web要素を指す手段としてCSSセレクタが使えます、Pythonを使っていない方も、セレクタの部分はそのまま読み替えられます

実際にブラウザを動かす操作コード(クリックや入力、待機、ループなど)は言語ごとの記事にまとめているので、この記事は「セレクタの書き方そのもの」に集中します、たとえばSeleniumVBAでの実装なら「SeleniumVBAの使い方 実践コード集」にあります

デザイン用のCSSと、自動化のセレクタは何が違う？

セレクタの具体的な書き方に入る前に、まずここを押さえておくと迷いません、同じCSSセレクタでも、見た目をつける(デザイン)目的と、要素を特定する(自動化)目的では、効くものと効かないものが違うんです

大きく分けると、違いは次の4つです

違い1 状態・装飾むけの擬似クラス・擬似要素は要素特定に効かない

デザインでよく使う ::before や ::after(擬似要素)は、自動化では使えません、これは見た目の上では存在しても、DOM(ページの構造)には実体のノードが無いからです

大事なのは、これがエラーになるのではなく常に「空」が返るという点です、MDNにも、擬似要素を含むセレクタは返り値が常に空になると明記されています、つまり「見つからない」のではなく「最初から取れない」ので、原因に気づきにくいハマりどころです

同じく :hover / :focus / :active のような操作状態の擬似クラスも、自動化での要素特定にはほぼ使えません、構文としては有効ですが、「その瞬間その状態の要素」しか返さないので、静的に要素を狙う用途には向かないんです、フォーカス中の要素が必要なら、セレクタではなく activeElement を使うのが定石になります

違い2 判定基準は「見た目に効くか」ではなく「querySelectorAllが解釈できるか」

ここが一番のキモです、自動化で使えるセレクタかどうかの判定基準は、そのセレクタをブラウザの querySelectorAll が解釈できるかどうかです

というのも、SeleniumでCSSセレクタ指定(By.CssSelector)を使うと、内部ではブラウザの querySelectorAll が呼ばれます、これはW3CのWebDriver仕様で定義されている動きです、要素1つを取る指定は先頭の1件、複数取る指定は当てはまる全件が返ります

つまり、querySelectorが解釈できるセレクタ＝Seleniumで使えるセレクタと考えてOKです、ブラウザのDevToolsのコンソールで document.querySelectorAll(“セレクタ”) を試して、ちゃんと要素が返ればSeleniumでも同じく使えます、これは自分でセレクタを検証するときにも役立つ考え方です

違い3 「中の文字」では選べない

自動化だと「『送信』と書かれたボタンを押したい」のように、表示テキストで要素を狙いたい場面がよくあります、ところがCSSセレクタには、これがありません

:contains() という書き方を見かけることがありますが、これはjQuery独自の非標準セレクタです、ブラウザの querySelectorAll に渡すとエラー(SyntaxError)になるので、Seleniumでも使えません

テキストの中身で要素を選びたいときは、CSSではなくXPathの出番です、XPathなら text() や contains() が使えて、たとえば //button[contains(., ‘送信’)] のように「『送信』を含むボタン」を狙えます、このあたりの実装は実践コード集の方でも触れているので、後ほどリンクします

違い4 「壊れにくさ」という評価軸が増える

デザイン用のCSSは、自分のサイトのHTMLに対して書くので、構造が変われば自分でセレクタも直せます、ところが自動化は他人のサイト(自分で変えられないHTML)を相手にすることが多いです

すると、そのセレクタが「ページの作りが少し変わっても壊れにくいか」という、装飾CSSには無かった評価軸が出てきます、同じ要素を狙うのにも、壊れにくい書き方と壊れやすい書き方があって、自動化では前者を選ぶ意識が要ります、この観点は後半のTipsでも具体的に見ていきます

基本のセレクタ(id・class・タグ)

まずは土台になる基本のセレクタからです、ここは自動化でもデザインでも共通で、一番よく使うところです

ポイントになるのが、下2つの組み合わせです、.btn.primary のようにクラスをくっつけて書くと「両方のクラスを持つ要素」を狙えます(AND)、間にスペースを入れないのがコツで、スペースを入れると意味が変わるので注意です

逆にカンマで区切ると「どちらかに当てはまる要素」をまとめて取れます(OR)、複数種類のボタンをいっぺんに集めたいときなどに便利です

Python版のSeleniumだと、こんな感じで指定します、find_element の第2引数に、上のセレクタ文字列をそのまま渡すだけです

from selenium.webdriver.common.by import By

# id が search の要素を探す
driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#search")

# class が btn かつ primary の要素(両方のクラスを持つもの)
driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".btn.primary")

# input タグを全部取る(find_elements は複数形・リストで返る)
driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "input")

セレクタの文字列が同じなら、VBA版のSeleniumでも考え方は同じです、VBAなら driver.FindElement(By.CssSelector, “#search”) のようにメソッド名や書き方は変わりますが、渡すセレクタ文字列(#search)はまったく同じものを使えます

属性セレクタ(動的id・class対策の主役)

ここからが、自動化でとくに頼りになるセレクタです、属性セレクタは、要素が持つ属性(name・type・href・id・classなど)を手がかりに要素を狙う書き方です

このうち、自動化でとくに重宝するのが前方一致(^=)・後方一致($=)・部分一致(*=)の3つです、なぜかというと、最近のサイトは id=”btn-8f3a2″ のように、毎回ランダムに変わるid・classを持っていることが多いからです

こういう「変わる部分」を完全一致で書くと、ページを開き直すたびに壊れます、そこで、変わらない部分だけを前方一致や部分一致で拾うと安定します、たとえば btn- の部分が固定なら、後ろのランダム文字は無視して [id^=’btn-‘] で狙う、という具合です

# name 属性が q の要素(完全一致)
driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "[name='q']")

# id が btn- で始まる要素(後ろがランダムでもOK・前方一致)
driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "[id^='btn-']")

# class に primary を含む要素(部分一致)
driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "[class*='primary']")

# href が .pdf で終わるリンクを全部取る(後方一致)
driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "[href$='.pdf']")

ちなみに、値の大文字・小文字を無視したいときは、閉じカッコの直前に i を付けます、[type=’text’ i] のように書くと、TEXT でも Text でもマッチします、地味ですが、サイトによって表記がそろっていないときに効きます

結合子(子孫・直下・隣接・一般兄弟)

セレクタ同士をつないで「位置関係」で絞り込むのが結合子です、似た要素がたくさんあるページで、狙った1つに寄せるときに効いてきます

このうち、子孫(スペース)と直下の子(>)は基本でよく使うので、ここでは軽めにいきます、ざっくり言うと、スペースは「ずっと下まで含めて探す」、> は「すぐ下の階層だけに限定する」です

むしろ覚えておきたいのが、後半の2つ、隣接兄弟(+)と一般兄弟(~)です、これは「ある要素の横(同じ親の中の並び)」を狙う書き方で、フォームのラベルと入力欄のような「隣り合った要素」を取るときに便利です

+ は「直後の兄弟1つだけ」、~ は「後ろに続く兄弟すべて」を指します、たとえば「label のすぐ後ろの input」を狙うなら label + input、「ある見出しより後ろにある段落を全部」なら h2 ~ p という具合です

# .list の中にある .item をすべて(子孫・何段下でもよい)
driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".list .item")

# .list のすぐ下の .item だけ(直下の子)
driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".list > .item")

# label の直後にある input(隣接兄弟・1つだけ)
driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "label + input")

# .title より後ろに並ぶ .row をすべて(一般兄弟)
driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".title ~ .row")

位置・除外で狙う(:nth-child・:not とFindElements+indexの使い分け)

「上から何番目」や「これは除く」という狙い方もあります、構造系の擬似クラスと呼ばれるもので、自動化でも普通に使えます、ただ、ここはSeleniumならではの選択肢もあるので、その使い分けまで含めて見ていきます

除外できる :not() はCSSの強み

まず、自動化でも素直に役立つのが :not() です、これは「カッコ内のセレクタに当てはまらないもの」を狙う書き方で、「○○以外」をセレクタ1本で表現できます

たとえば input:not([disabled]) と書くと、「無効化されていない入力欄だけ」を取れます、押せないボタンや入力できない欄を最初から除けるので、自動化のエラー回避にそのまま効きます、これはVBA側でループして弾く手間が省けるので、CSSセレクタならではの便利さです

# 無効化(disabled)されていない input だけを取る
driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "input:not([disabled])")

:nth-child は「使えるけど、集めてループでも同じ」

「上から○番目の要素」を狙うのが :nth-child(n) です、ほかにも :first-child(最初)、:last-child(最後)、:nth-of-type(n)(同じタグの中で○番目)があります

これらは確かに使えるんですが、自動化ではFindElements で全部集めてから、index(番号)やループで取り出しても同じことができます、どちらが正解というより、両方できると知っておくのが良いです

# 方法A セレクタで「2番目の li」を直接狙う
driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "li:nth-child(2)")

# 方法B 全部集めてから index で2番目を取る(リストは0始まりなので [1] が2番目)
els = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "li")
print(els[1].text)   # [0]が1番目、[1]が2番目

むしろ :nth-child には、知らないとハマるクセがあります、これは「すべての兄弟をひっくるめて数えた○番目」を見るので、たとえば li:nth-child(2) は「2番目の子が li ならそれ」という意味です、もし li の前に別のタグが混じっていると、番号がズレて狙いが外れます

「同じ種類のタグの中での○番目」が欲しいなら、:nth-of-type の方が直感に近いです、ただ、このあたりの数え方の混乱もあって、自動化ではFindElements で集めてindexやループで取り出す方が、結果が読めて安全な場面が多いと感じます、番号がズレる心配がなく、コードを見ても何番目を取っているかが分かりやすいからです

ついでに、CSSで「親に近いこと」をやりたいなら :has() という擬似クラスもあります、div:has(> img) で「imgを直下に持つdiv」のように、中身を条件にして親側を狙えます、ただし:has() は比較的新しい機能(Chrome・Edgeは105、Safariは15.4、Firefoxは121以降)なので、古いブラウザを自動操作する場合は注意してください

自動化での実践Tips

最後に、セレクタを実際に書くときに効いてくるコツを、いくつかまとめておきます、ここを意識すると、壊れにくくて読みやすいセレクタが書けるようになります

一意に絞るコツ … 属性やclassを組み合わせる

狙った1つに絞れないときは、条件を足して組み合わせるのが基本です、タグ＋属性、class＋属性、親の中の子…と重ねていくと、似た要素の中から目的のものを言い当てられます

# タグ + 属性 + 親で絞り込む(検索フォームの中の送信ボタンなど)
driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "form.search button[type='submit']")

動的id・classは部分一致で逃がす

さっきの属性セレクタの章ともつながりますが、毎回変わるid・classを相手にするときは、完全一致を避けて前方一致・部分一致で「変わらない部分」だけを拾います、これは動的なページを自動操作するときの定番テクニックです

DevToolsの「Copy selector」は鵜呑みにしない

ブラウザのDevToolsには、要素を右クリックして「Copy selector」でセレクタをコピーできる機能があります、便利なんですが、出てくるのは body からの長い nth-child パスになりがちで、これがけっこう脆いんです

こういう「上から数えていく」パスは、ページの作りがちょっと変わるだけで簡単に壊れます、なので、コピーしたものをそのまま使うより、ユニークなidやclassを見つけて手で書き直す方が、ずっと壊れにくいセレクタになります、Copy selectorは「とっかかり」くらいに考えておくのがちょうどいいです

テキスト・親方向で狙うときはXPath

ここまで見てきたとおり、CSSセレクタには2つだけ苦手があります、表示テキストで選ぶことと、子から親へ遡ることです、この2つはXPathの担当だと割り切ると、迷わなくなります

テキストで探す書き方(全要素を集めてループで文字一致を見る方法)や、親へ遡る “..” の使い方は、「SeleniumVBAの使い方 実践コード集」でVBA版の実際のコード付きで紹介しています、CSSで狙えるところはCSSで、苦手なところだけXPathで、と分担させるのが組みやすいです

まとめ

自動化で要素を狙うCSSセレクタの書き方を、ひととおり整理してみました、最後にポイントをまとめておきます

• 自動化で使えるセレクタかどうかは「querySelectorAllが解釈できるか」が判定基準、::before などの擬似要素は常に空が返る、:contains() は非標準で使えない
• 基本は #id / .class / タグ、複数クラスのANDは .a.b、ORは カンマ区切りで書ける
• 毎回変わるid・class対策には、属性の前方一致(^=)・部分一致(*=)が主役、結合子は子孫(スペース)・直下(>)・隣接兄弟(+)・一般兄弟(~)
• 「○○以外」は :not()、位置で狙う :nth-child は使えるが番号のズレに注意、FindElements で集めてindex・ループの方が安全な場面も多い
• DevToolsの Copy selector は脆いので手で書き直す、テキスト・親方向はXPathに任せる

セレクタの書き方そのものは、ここまでの内容でだいたいカバーできます、あとは実際にブラウザを動かすコード(クリック・入力・待機・ループなど)と組み合わせるだけです、SeleniumVBAでの実装は「SeleniumVBAの使い方 実践コード集」に、導入から知りたい方は「Excelでもブラウザ操作！SeleniumVBAの使い方」にまとめてあります

Python版で「結局どのByを使えばいいの？」というところは「Seleniumのfind_elementの使い方」が、要素が出てくるまで待つ書き方は「Selenium WebDriverWaitの使い方」が参考になります、Chromeの起動オプションまわりは「SeleniumのOptionsとServiceまとめ」も合わせてどうぞ

セレクタが書けるようになると、自動化でできることが一気に広がります、まずは身近なページで、DevToolsの document.querySelectorAll() を使ってセレクタを試してみるところから始めてみてください

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SeleniumVBAを入れてみたものの、「やりたい操作のコードはどう書くの？」というところで止まっていませんか？

導入と基本の流れは前の記事「SeleniumVBAの使い方 インストールからブラウザ操作まで」で書いたので、この記事は実際に書くコードに集中した実践編です、導入はそちらで済んでいる前提で進めます

あわせて読みたい

SeleniumVBAの使い方 インストールからブラウザ操作まで ExcelやAccessのVBAからブラウザを自動操作できるSeleniumVBAの使い方をまとめました、xlamアドインのインストール手順から基本コードの流れ、ドライバーの自動更新まで、ブラウザ自動化が初めての方にも分かるように順を追って解説します

クリックや入力、待機、要素の存在チェック、プルダウン、複数要素のループ、スクショ、JavaScript実行…と、ブラウザ自動化で「結局これ毎回書くよね」というコードをまとめました、私が普段よく使う書き方をベースにしているので、コピペして手を入れながら使ってもらえればと思います

最初に一番だいじな「要素の探し方」から見ていきます、ここを By.CssSelector に寄せておくと、あとがぐっとラクになります

要素の探し方は By.CssSelector に寄せる

SeleniumVBAで要素を探すときは FindElement(By.X, “値”) という形で書きます、この By には id・class・name・タグ名・CSSセレクタ・XPath…と何種類か指定できるんですが、初心者のうちは全部覚えようとしなくて大丈夫です

個人的なおすすめは、基本は By.CssSelector ひとつに寄せるやり方です、CSSセレクタはWeb制作でも使う書き方で、id・class・属性・子孫…とだいたいの探し方をこれ1本でカバーできます、覚えることが減るぶん、つまずきにくくなります

「探したいもの」と「CSSセレクタの書き方」を対応表にするとこんな感じです

そして、これらをスペース(子孫)や「>」(直下の子)でつなげられるのがCSSセレクタの強みです、階層をたどって狙った要素をピンポイントに指定できるので、似た要素がたくさんあるページほどここが有効です

属性での絞り込み([id^=]など)や :not・:nth-child といったCSSセレクタ自体の書き方は、別記事「CSSセレクタの書き方 自動化で要素を狙う指定方法」に詳しくまとめたので、狙った要素がうまく取れないときはこちらもどうぞ

たとえば id が “search” の検索ボックスを探すなら、こう書けます、By.Name や By.ID を使い分けなくても、CSSセレクタの書き方を変えるだけで済むのがラクなところです

' id が search の要素を探す
Dim el As WebElement
Set el = driver.FindElement(By.CssSelector, "#search")

' name 属性が q の要素を探す(Googleの検索ボックスなど)
Set el = driver.FindElement(By.CssSelector, "[name='q']")

ちなみに FindElementByCssSelector(“#search”) のように、Byを書かずに呼べるショートカットのメソッドも用意されています、どちらでも結果は同じなので、書きやすい方で大丈夫です

CSSで足りないとき … テキスト検索はループ、親だけXPath

正直に書いておくと、CSSセレクタは「要素の中の文字で探す」のと「子から親へさかのぼる」のが苦手です、SeleniumVBAには By.LinkText や By.XPath もあるので手っ取り早くはそれを使えばいいんですが、By.CssSelectorに寄せ切りたいなら、テキスト検索は独自functionで再現できます

考え方はシンプルで、CSSで候補を集めて、VBAでループしながらtext一致を探すだけです、まずはリンクを表示文字で探す関数、全aタグを集めてループするので、これで By.LinkText の代わりになります

' リンクを表示文字で探す(全aタグをループしてtext一致・LinkTextの代わり)
Public Function FindLinkByText(driver As WebDriver, ByVal keyword As String) As WebElement
    Dim els As WebElements, el As WebElement
    Set els = driver.FindElements(By.CssSelector, "a")
    For Each el In els
        If InStr(el.GetText, keyword) > 0 Then
            Set FindLinkByText = el
            Exit Function
        End If
    Next el
    Set FindLinkByText = Nothing   ' 見つからなければ Nothing
End Function

同じ考え方を、リンク以外の要素にも広げたのがこちらです、探す範囲のCSSセレクタとキーワードを渡すと、その中からtext一致の要素を返します、「送信」という文字のボタンのような、By.XPath でやりがちなテキスト検索を、CSSとループだけで書けます

' 指定CSSの要素をループして表示文字で探す(XPathを使わずtext一致)
Public Function FindByText(driver As WebDriver, ByVal cssSel As String, _
                           ByVal keyword As String) As WebElement
    Dim els As WebElements, el As WebElement
    Set els = driver.FindElements(By.CssSelector, cssSel)
    For Each el In els
        If InStr(el.GetText, keyword) > 0 Then
            Set FindByText = el
            Exit Function
        End If
    Next el
    Set FindByText = Nothing
End Function

' 使い方(button の中からテキスト「送信」を探す)
' FindByText(driver, "button", "送信").Click

これで、リンク文字もテキスト一致も By.CssSelector ＋ループで書けるので、覚える By を増やさずに済みます

そして、CSSでもループでも唯一どうにもならないのが、子から親へさかのぼる逆引きです、CSSは子孫しか選べないので、ここだけは By.XPath の “..”(親を表す書き方)を使います

' 見つけた要素から親をたどる(CSSでは無理・XPathの ".." を使う)
Dim child As WebElement, parent As WebElement
Set child = driver.FindElement(By.CssSelector, "#price")

' その要素を起点に ".." で親要素を取る
Set parent = child.FindElement(By.XPath, "..")

よく使う操作コード集

ここからは、見つけた要素に対して「何をするか」のコードをまとめていきます、どれも前の記事の基本コード(StartChrome → OpenBrowser → NavigateTo でページを開いたあと)の流れの中で使う想定です

クリックする・文字を入力する

クリックは Click、文字入力は SendKeys です、入力欄に元から入っている文字を消したいときは、SendKeys の clearBeforeTyping を True にするか、先に Clear を呼びます

' ボタンをクリック
driver.FindElement(By.CssSelector, ".btn-search").Click

' 入力欄に文字を打ち込む
driver.FindElement(By.CssSelector, "[name='q']").SendKeys "SeleniumVBA"

' 元の文字を消してから入力(clearBeforeTyping)
driver.FindElement(By.CssSelector, "#keyword").SendKeys "新しい値", clearBeforeTyping:=True

' 入力欄を空にするだけ
driver.FindElement(By.CssSelector, "#keyword").Clear

' フォームを送信する
driver.FindElement(By.CssSelector, "#keyword").Submit

テキスト・属性・CSSを取り出す

表示テキストを取るのは GetText、リンク先(href)などの属性は GetAttribute、文字色などの見た目は GetCSSProperty で取れます、メソッド名を間違えやすいところなので、ここはまとめて覚えておくと安心です

Dim el As WebElement
Set el = driver.FindElement(By.CssSelector, "#title")

' 表示テキストを取る
Debug.Print el.GetText

' 属性を取る(リンク先の href など)
Debug.Print el.GetAttribute("href")

' 見た目のCSS値を取る(文字色など)
Debug.Print el.GetCSSProperty("color")

' 中のHTMLやタグ名を取りたいとき
Debug.Print el.GetInnerHTML
Debug.Print el.GetTagName

' 表示・有効・選択の状態を真偽値で取れる
Debug.Print el.IsDisplayed
Debug.Print el.IsEnabled
Debug.Print el.IsSelected

待機する(ImplicitMaxWait が基本)

ブラウザ自動化でハマりやすいのが「要素がまだ表示されていないのに探しにいって失敗する」パターンです、対策の基本が ImplicitMaxWait です

これを設定しておくと、以降の FindElement が、要素が出てくるまで自動でリトライしながら待ってくれます、ページ表示がもたつくサイトでも、これだけでだいぶ安定します

' 以降の FindElement は、最大10秒まで要素を待つ(ミリ秒指定)
driver.ImplicitMaxWait = 10000

' 単純にその場で止めたいだけなら Wait(ミリ秒)
driver.Wait 1000   ' 1秒待つ

ImplicitMaxWait は「要素が出るまで待つ賢い待機」、Wait は「とにかく指定ミリ秒止まる」だけのシンプルな待機です、基本は ImplicitMaxWait を最初に1回セットしておき、どうしても固定で待ちたい場面だけ Wait を足す、という使い分けがおすすめです

要素があるか確認する(IsPresent)

覚えておきたいのが、FindElement は要素が見つからないとエラーになる、という点です、なので「あるかどうか分からない要素」を相手にするときは、いきなり FindElement しないほうが安全です

そこで使うのが IsPresent です、これは要素があるかどうかを True / False で返してくれるので、エラーで止まらずに分岐できます、第3引数で「この要素は最大何ミリ秒待つか」も指定できます

' 要素があるかを True / False で確認する
If driver.IsPresent(By.CssSelector, ".alert") Then
    Debug.Print "アラートが出ています"
End If

' 待ち時間を指定しつつ、見つかった要素を受け取る
Dim el As WebElement
If driver.IsPresent(By.CssSelector, "#result", 5000, , el) Then
    Debug.Print el.GetText   ' 見つかったときだけ使う
End If

最後の引数に ByRef で変数を渡すと、見つかった要素をそのまま受け取れます、「あるか確認 → あれば使う」を1回で書けるので、意外と便利です

プルダウン(select)を選ぶ

プルダウン(select要素)は、専用のメソッドで選べます、表示文字で選ぶ SelectByVisibleText、値で選ぶ SelectByValue、順番で選ぶ SelectByIndex の3つを覚えておけば十分です

Dim sel As WebElement
Set sel = driver.FindElement(By.CssSelector, "#prefecture")

' 表示されている文字で選ぶ
sel.SelectByVisibleText "東京都"

' value 属性の値で選ぶ
sel.SelectByValue "13"

' 上から数えた順番で選ぶ(0始まり)
sel.SelectByIndex 0

複数の要素をまとめて取る・ループする

1つではなく、条件に合う要素を全部取りたいときは FindElements(複数形)を使います、これは要素のコレクションを返すので、For Each でぐるっと回せます、一覧ページから値をまとめて拾うときの定番です

Dim els As WebElements
Dim el As WebElement

' class="item" の要素を全部取る
Set els = driver.FindElements(By.CssSelector, ".item")

For Each el In els
    Debug.Print el.GetText
Next el

表をまるごとExcelに取り込む

VBAでブラウザを動かす一番のうまみが、取ってきた値をそのままExcelに書き出せることです、ページの表(table要素)なら、TableToArray で2次元配列にできるので、シートへの貼り付けがかなりラクになります

' ページの表を2次元配列にして、シートに一気に貼る
Dim tbl As WebElement
Set tbl = driver.FindElement(By.CssSelector, "table#data")

Dim arr As Variant
arr = tbl.TableToArray

Range("A1").Resize(UBound(arr, 1) + 1, UBound(arr, 2) + 1).Value = arr

' 1セルずつ書きたいときは For Each で
Dim els As WebElements, el As WebElement, r As Long
Set els = driver.FindElements(By.CssSelector, ".price")
r = 1
For Each el In els
    Cells(r, 1).Value = el.GetText
    r = r + 1
Next el

逆に、Excelの一覧を読みながらページを順に開く、という回し方もできます、A列に並べたURLやIDを For で回して、そのつど NavigateTo でページを開けば、Excel主導のブラウザ自動化が組めます

スクリーンショットを撮る

画面の証跡を残したいときは SaveScreenshot です、ページ全体・特定の要素だけ・縦に長いページの全体…と撮り分けられます

' 表示中の画面を保存
driver.SaveScreenshot "C:\temp\shot.png"

' 縦に長いページ全体を保存(fullScreenShot)
driver.SaveScreenshot "C:\temp\full.png", , fullScreenShot:=True

' 特定の要素だけ保存
Dim el As WebElement
Set el = driver.FindElement(By.CssSelector, "#chart")
el.SaveScreenshot "C:\temp\chart.png"

iframe・タブを切り替える

ページの中に別ページが埋め込まれている iframe の中身は、そのままだと操作できません、SwitchToFrame で中に入って、終わったら SwitchToDefaultContent で元に戻ります

' iframe の中に入る
Dim frame As WebElement
Set frame = driver.FindElement(By.CssSelector, "iframe#content")
driver.SwitchToFrame frame

' iframe 内の要素を操作したあと、元のページに戻る
driver.SwitchToDefaultContent

タブやウィンドウの切り替えは Windows 経由で行います、タイトルやURLで目的のタブに移ったり、新しいタブを開いたりできます

' タイトルやURLで目的のタブへ切り替える
driver.Windows.SwitchToByTitle "注文一覧"
driver.Windows.SwitchToByUrl "https://example.com/orders"

' 次のタブへ・新しいタブを開く
driver.Windows.SwitchToNext
driver.Windows.SwitchToNew windowType:=svbaTab

JavaScriptを実行する・スクロールする

標準のメソッドだけだと届かない操作は、ExecuteScript でJavaScriptを直接走らせて片付けられます、戻り値も受け取れるので、ちょっとした計算やページ内の値取得にも使えます

JS側では、VBAから渡した引数を arguments[0] の形で受け取れます、よく使うのは「目的の要素まで画面をスクロールする」用途です

' JSを実行して戻り値を受け取る(5 * 10 = 50)
Dim ret As Variant
ret = driver.ExecuteScript("return arguments[0]*arguments[1];", 5, 10)
Debug.Print ret

' 指定した要素までスクロールする
Dim el As WebElement
Set el = driver.FindElement(By.CssSelector, "#footer")
driver.ExecuteScript "arguments[0].scrollIntoView(true);", el

' 画面を下に1000pxスクロールする
driver.ExecuteScript "window.scrollBy(0,1000);"

エンターキーなどの特殊キーを送る

検索ボックスに文字を打って、そのままエンターで検索したい…というのもよくあります、特殊キーは WebKeyboard を用意して、SendKeys の文字とつなげて送ります

Dim k As New WebKeyboard
Dim box As WebElement
Set box = driver.FindElement(By.CssSelector, "[name='q']")

' 検索語を打ってエンターキーで送信
box.SendKeys "SeleniumVBA" & k.ReturnKey

' Ctrl + A で入力欄を全選択する
box.SendKeys k.Chord(k.CtrlKey, "a")

ヘッドレス・起動オプションを付ける

画面を出さずに裏で動かす(ヘッドレス)や、起動時のオプションを足したいときは、StartChrome のあとに CreateCapabilities で設定オブジェクトを作って、OpenBrowser に渡します

Dim driver As New WebDriver
driver.StartChrome

Dim caps As WebCapabilities
Set caps = driver.CreateCapabilities

' 画面を出さずに動かす(ヘッドレス)
caps.RunInvisible

' 起動オプションを足す
caps.AddArguments "--start-maximized"

' ダウンロード先と確認ダイアログの設定
caps.SetDownloadPrefs downloadFolderPath:="C:\dl\", promptForDownload:=False

' 設定を渡してブラウザを開く
driver.OpenBrowser caps

ヘッドレスにすると画面が出ないぶん動作が軽くなるので、定期実行や大量処理のときに向いています、ただ動作確認のうちは、画面を出したまま挙動を見ながら作るほうが安心です

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便利なヘルパー関数を用意しておく

同じような書き方を毎回くり返すなら、自分用の小さな関数(ヘルパー)にまとめておくと、コードがぐっと読みやすくなります、ここでは私がよく使うものを紹介します、どれも検証済みのメソッドだけで組んでいるので、そのままコピペして使えます

TryFind … 無ければ Nothing を返す(エラーを出さない)

さっき書いたとおり FindElement は要素が無いとエラーになります、TryFind は IsPresent を使って、見つかれば要素を、無ければ Nothing を返します、「あるかどうか分からない要素」を扱うときの土台になります

' 存在チェック付き取得(無ければNothing・エラーを出さない)
Public Function TryFind(driver As WebDriver, ByVal sel As String, _
                        Optional ByVal waitMS As Long = 3000) As WebElement
    Dim el As WebElement
    If driver.IsPresent(By.CssSelector, sel, waitMS, , el) Then
        Set TryFind = el
    Else
        Set TryFind = Nothing
    End If
End Function

WaitFor … 出るまで待って、ダメなら明示エラー

WaitFor は逆に、「この要素は確実に出るはず」という場面用です、時間内に出れば返し、出なければ「何のセレクタで失敗したか」が分かるエラーを出します、原因が分からないまま止まるより、メッセージが残るぶんデバッグがラクになります

' 要素が出るまで待って取得(ダメなら明示エラー)
Public Function WaitFor(driver As WebDriver, ByVal sel As String, _
                        Optional ByVal timeoutMS As Long = 10000) As WebElement
    Dim el As WebElement
    If driver.IsPresent(By.CssSelector, sel, timeoutMS, , el) Then
        Set WaitFor = el
    Else
        Err.Raise vbObjectError + 513, , "要素が見つかりません: " & sel
    End If
End Function

Css … By.CssSelector を短く書くラッパー

毎回 driver.FindElement(By.CssSelector, “…”) と書くのは長いので、Css(driver, “…”) だけで済むようにしたラッパーです、CSSセレクタに寄せる方針と相性がよく、本文のコードがかなりスッキリします

' By.CssSelector 短縮ラッパー
Public Function Css(driver As WebDriver, ByVal sel As String) As WebElement
    Set Css = driver.FindElement(By.CssSelector, sel)
End Function

' 使うとこう書ける
' Css(driver, ".btn-search").Click

SafeClick … 存在・表示・有効を確かめてからクリック

クリックは、要素はあっても「まだ表示されていない・押せない状態」だと失敗することがあります、SafeClick は IsPresent で存在を確かめ、さらに IsDisplayed と IsEnabled が True のときだけ Click します、押せないときに止まらず素通りするので、流れが安定します

' 安全クリック(存在＋表示＋有効を確認してClick)
Public Sub SafeClick(driver As WebDriver, ByVal sel As String, _
                     Optional ByVal waitMS As Long = 5000)
    Dim el As WebElement
    If driver.IsPresent(By.CssSelector, sel, waitMS, , el) Then
        If el.IsDisplayed And el.IsEnabled Then el.Click
    End If
End Sub

スクロール系 … 最下部まで・要素を画面中央へ

スクロールまわりも、ExecuteScriptでJavaScriptを走らせる独自functionにしておくと便利です、よく出番があるのが、遅延読み込みや無限スクロールのページで最下部まで自動で送って中身を出し切る処理と、目的の要素を画面の真ん中まで持ってくる処理です

' 最下部までオートスクロール(無限スクロール・遅延読み込み対策)
' 高さが伸びなくなったら読み切ったとみなして止まる
Public Sub ScrollToBottom(driver As WebDriver, _
                          Optional ByVal maxLoops As Long = 30, _
                          Optional ByVal waitMS As Long = 800)
    Dim lastH As Double, newH As Double, i As Long
    lastH = driver.ExecuteScript("return document.body.scrollHeight;")
    For i = 1 To maxLoops
        driver.ExecuteScript "window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);"
        driver.Wait waitMS
        newH = driver.ExecuteScript("return document.body.scrollHeight;")
        If newH = lastH Then Exit For
        lastH = newH
    Next i
End Sub

' 対象の要素を画面の中央へスクロール
Public Sub ScrollToCenter(driver As WebDriver, el As WebElement)
    driver.ExecuteScript "arguments[0].scrollIntoView({block:'center', inline:'center'});", el
End Sub

ScrollToBottomは、ページの高さが伸びなくなったら「もう読み切った」と判断して止まる作りなので、件数の読めない無限スクロールでも空回りしません、ScrollToCenterは要素を上端ではなく中央に置くので、固定ヘッダーに隠れて押せない…みたいなクリック事故も減らせます

ハマりどころとTips

最後に、書きはじめのうちにつまずきやすいところを、軽くまとめておきます

• 閉じ忘れに注意 … 処理の終わりに CloseBrowser → Shutdown を呼ばないと、裏でWebDriverが残ることがあります、処理の最後に毎回呼ぶ形にしておくのがおすすめです
• まず ImplicitMaxWait をセット … 「要素がまだ無い」系のエラーは、最初に ImplicitMaxWait を入れておくだけでかなり減ります
• 存在チェックは IsPresent で … 無いかもしれない要素を FindElement で取りにいくとエラーになります、迷ったら IsPresent で分岐するのが安全です
• メソッド名の取り違えに注意 … 探すのは By.CssSelector(By.Cssではない)、テキストは GetText、CSS値は GetCSSProperty です、名前が紛らわしいので、ここはコピペで間違いを防ぐのがラクです

このあたりを押さえておけば、たいていの「動かない…」はかなり減らせると思います、あとは作りたい処理に合わせて、ここまでのコードを組み合わせていく感じです

まとめ

SeleniumVBAの実践コードを、ひととおり並べてみました、最後にポイントを整理しておきます

• 要素の探し方は By.CssSelector に寄せると覚えることが減る、リンク文字やテキスト検索はCSS＋ループの独自functionで再現でき、XPathが要るのは親への逆引き(“..”)だけ
• 操作は Click / SendKeys / GetText / GetAttribute が基本、待機は ImplicitMaxWait をまずセット
• 無いかもしれない要素は IsPresent で確認、プルダウンや複数要素・スクショ・JS実行も専用メソッドで書ける
• よく使う処理は TryFind / WaitFor / Css / SafeClick のようにヘルパー関数化しておくと読みやすい

まだ導入が済んでいない方は、まず「Excelでもブラウザ操作！SeleniumVBAの使い方」で土台を作ってから、この記事のコードを動かしてみてください

ドライバーの更新まわりで困ったときは「VBAでChromeDriverを自動更新する方法」、これまでの定番だったSeleniumBasicから入りたい方は「SeleniumBasicの導入方法」も合わせて読んでもらえると、VBAでのブラウザ自動化がだいぶ見通しよくなると思います

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VBAやPythonで業務を自動化したり、Seleniumでスクレイピングを組んだり——そういうことが自分でできるなら、そのスキルは転職市場でちゃんと武器になります

ただ正直なところ、「業務の延長で書いている」状態と「実務のエンジニアとして働く」状態の間には、まだ少し差があります、そこを埋めないまま飛び込むと苦労しがちなんですね

この記事では、私自身も業務の自動化から入った立場で、今あるスキルを武器にPython職へ転職するための道筋——何が足りなくて、どう補強して、どう動くか——を順番にまとめてみました

業務で自動化してるスキルは転職の武器になる

まず大前提として、あなたが普段やっている自動化は、世間で思われているよりずっと価値があります

VBAでExcel業務を自動化する、Pythonでデータを集めて整形する、Seleniumでブラウザ操作を自動化する——こういうのは実務でそのまま需要があるスキルです、現場には「コードは書けないけど業務は分かる」人が大多数なので、「業務を理解したうえで自動化できる」人材は普通に重宝されます

受け皿も意外と広くて、社内SEやDX推進の担当、データ周りのエンジニア、Pythonを使う開発職など、いきなりWebアプリのバリバリ開発でなくても入り口はいろいろあります

たとえばSeleniumのWebDriverWaitで待機処理を書くとか、VBAでJSONを扱うみたいなことが自力でできるなら、それはもう「ちょっと書ける」のレベルは超えています、自信を持っていいところです

ただ”業務の延長”だけだと足りない部分

とはいえ、自分用や社内用に書くコードと、仕事として納品するコードには差があります、ここを正直に把握しておくのが大事です

実務で求められて、独学だと抜けがちなのはこのあたりです

• 保守性（他人が読んで直せるコード、命名や構造の整理）
• テストやエラー処理（動けばOKでは済まない、想定外への備え）
• Gitでのバージョン管理とチーム開発の進め方
• 要件をヒアリングして設計に落とす力

逆に言えば、コードを書く土台はもうあるので、この”実務開発との差”を埋めれば一気に転職レベルに届きます、ゼロから始める完全未経験の人より、ずっと有利なスタート地点にいるわけですね

足りないスキルを効率よく補強する

足りない部分を埋める手段は、ざっくり「ピンポイントの講座」と「体系的なスクール」に分かれます、今の自分にどれくらい足りないかで選ぶといいです

弱点をピンポイントで埋めるなら：Coloso

「Gitだけ」「データ処理だけ」のように足りない分野が見えているなら、買い切りの動画講座が手軽です、Colosoは現役プロが教える講座が分野ごとに揃っていて、Python・データ・自動化・AIあたりも選べます

必要な分野だけ買い切りで学ぶ

Colosoは月額の縛りがない買い切り型なので、「この部分だけ」と割り切って補強するのに向いています、気になる講座があるか見てみるところからどうぞ

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体系的に学び直して転職支援も：Python Winner

「独学の穴が多そう」「転職活動も支えてほしい」なら、Python特化のスクールが安心です、Python WinnerはWinスクールが運営するPython・AI・データ分析特化のスクールで、マンツーマンレッスンなので自分の弱点に合わせて進められます

経済産業省のリスキリング講座（Reスキル講座）に認定されていて、条件を満たせば給付金で受講料が補助されます、dodaなど大手の転職エージェントと連携した就職・転職サポートがあるのも、未経験から動く人には心強いところですね

マンツーマン＋給付金で学ぶ

給付金の条件や金額は執筆時点のものなので、最新は公式で確認してくださいね、無料相談で自分が対象か聞いてみるのが早いです

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転職に振り切るなら：SHIFT TERAS CAMPUS

「短期で本気で転職まで持っていきたい」なら、転職特化のスクールという選択肢もあります、SHIFT TERAS CAMPUS（旧DMM WEBCAMP）は、チーム開発やオリジナル開発など実務に近いカリキュラムで、転職保証が付くコースも用意されています

料金は数十万円とそれなりですが、専門実践教育訓練給付金の対象で、条件を満たせば最大80%（上限64万円）が戻るので、実質負担はぐっと下がります（金額や条件は執筆時点なので公式で確認を）

転職保証付きで一気に

給付金を使えるか、どのコースが合うかは無料カウンセリングで相談できます、まず話を聞いてみて判断するのがいいと思います

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ちなみに、PythonそのものよりAIの活用側に広げたいなら、未経験からAIを学んで仕事に活かす講座もあります、自分の進みたい方向に合わせて選ぶといいですね

ポートフォリオは「作った自動化」を見せるだけでいい

転職で効くのが、口で「できます」と言うより動くものを見せることです、そして自動化を触ってきた人は、ここで出せる材料をすでに持っていることが多いです

• 業務で作った自動化ツールを、汎用化してGitHubに公開する（社内情報は消す）
• スクレイピングやデータ整形の小さな成果物をまとめる
• 作った経緯や工夫をブログに書く（説明できる力も伝わる）

「実務で困りごとを自動化で解決した」という話は、そのまま実績として刺さります、完全未経験の人が課題を提出するより、リアルで強いんですね

発信のイメージがわかない人は、私が書いているVBAでGmailを送るやPyInstallerの中身を見るのような記事も、「作ったもの・調べたことを公開する」一例として眺めてみてください

転職活動の動き方

スキルとポートフォリオが整ってきたら、実際の動き方です、ここはサービスの宣伝ではなく素直なところを書きます

求人を探すなら、転職エージェントと求人サイトを併用するのが定番です、エージェントは複数登録して相性のいい担当を見つけると進めやすいです、IT・Web系に強いところを選ぶと、自動化スキルの価値も伝わりやすいですね

職務経歴書では、「何を自動化して、どんな成果が出たか」を数字で言語化するのがポイントです、「手作業◯時間を◯分に短縮」のような具体が効きます、異業種や非エンジニアからの転職でも、ここが書ければ十分に戦えます

まとめ｜まずは棚卸しと、1つ補強から

Python転職の道筋を、4ステップで振り返っておきます

大事なのは、完全なゼロからではなく、すでにある自動化スキルの上に積むという意識です、いきなり全部やろうとせず、まずは棚卸しと、足りない所を1つ補強するところから始めてみてくださいね

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noteに記事を書くとき、見出しを付けて、段落を整えて、画像を貼って…という手作業、地味に時間が掛かりますよね

そのあたりをまるっと任せたくて、note自動投稿ツールnote Posterを作ってみました

Windowsで動く無料ツールで、しかも大半はClaude(AIアシスタント)に話しかけるだけで操作できます、「note 自動投稿」と聞くと身構えるかもしれませんが、note Posterが作るのは下書きまでです

この記事では、何ができて、どんな感じで使えるのかを広く浅く紹介していきます、詳しい導入手順やダウンロードは、別途用意したアプリ庫ページにまとめてあるので、最後にそちらへ案内しますね

note Posterを作ったきっかけ

きっかけは、ふだんの記事づくりの流れでした、Claudeに頼めば、情報を集めて記事のタタキ(下書きのたたき台)を作るところまでは、わりとすぐに用意できます

そこまでできるなら、最後のnoteへの下書き入稿までAIに任せた方が効率的じゃないか？と思うわけです、ところがClaudeに「noteに投稿して」とそのまま頼んでも、これがなかなかうまくいきません

noteのエディタはAIが直接ポチポチ操作できる作りではないので、あいだをつなぐ道具が要る、というわけでClaudeからの指示でnoteの下書きを組み立てる係として作ったのがnote Posterです

ちなみにAIでサクッとアプリを作る感覚は、以前AIでアプリ開発に挑戦した体験記でも書いているので、興味があればそちらもどうぞ

note Posterでできること

ざっくり言うと、note PosterはWindows上でnoteへの下書き作成を自動化するツールです

裏でChrome(ブラウザ)を動かして、noteのエディタに原稿を流し込む仕組みになっています、できることをまとめると、こんな感じです

• noteの記事の下書きを自動で組み立てる
• 見出し・段落・箇条書き・引用・コード・画像まで流し込める
• 有料エリアの区切り(ここから有料、という境界)も指定できる
• Claudeと組み合わせれば、会話だけで原稿づくりから下書き化まで頼める

note記事でよく使う要素は一通りカバーしているので、簡単なテキスト記事から画像入りの記事まで、わりと幅広く下書きにできます

Claudeから会話で使えるのが肝

note Posterのいちばんの推しポイントは、ここだと思っています

zipの中にはClaude向けの説明ファイル(CLAUDE.md)が同梱されていて、これがClaudeにnote Posterの使い方を教えてくれます、なので利用者は細かい操作を覚えなくても、Claudeに普通の言葉で頼むだけで大丈夫です

たとえば、こんな頼み方ができます

原稿のテーマだけ伝えれば、Claudeが本文を書いて、そのままnote Posterを呼び出してnoteの下書きにしてくれる、という流れですね

note Posterが用意するのは、本文と、頼めば「ここから有料」という区切りまでです、ハッシュタグや価格、公開するかどうかは、下書きができてからnoteの画面で自分で決めます

Claudeでの操作にあたってはClaude Codeを使います、Claude Code自体に不慣れな方は、Claudeの使い方を初心者向けにまとめた記事から雰囲気をつかんでおくと入りやすいと思います

基本はClaudeとセットで使うツール

ひとつ正直に書いておくと、note PosterはClaudeとセットで使うことを前提にしたツールです、単体でも動かせますが、その場合は自分でnoteに書いた方がたぶん早いと思います

一応、Claudeを使わない手動の方法もあります、テンプレートのarticle.jsonにタイトルや本文の要素を書き込んで、run.batをダブルクリックすれば下書きが組み上がります、書き方のサンプルはsamplesフォルダに入っています

ただ、JSONを手で書くくらいなら、Claudeに「こんな記事をnoteの下書きにして」と頼んでしまった方がずっとラクです、なのでこのツールは、本文づくりをClaudeに任せる使い方でこそ力を発揮します

使い方ダイジェスト

導入の流れも、ざっくりだけ触れておきます、細かい画面つきの手順はアプリ庫ページにまとめてあるので、ここでは全体像だけ眺めてもらえればと思います

動作に必要なのは、Windows 11・Google Chrome・noteアカウント・ネット接続、そしてClaudeから使うならClaude Codeです、特別な開発環境は要りません

公開の考え方と注意したいこと

最後に、使うときの心構えのような話を少しだけ

先にも書いたとおり、note Posterが作るのは下書きまでです、プレビューで中身を確かめてから、公開ボタンは自分の手で押す、という使い方を想定しています

それと、noteの規約まわりも軽く触れておくと、自動で下書きを作ること自体がはっきり禁止されているわけではありません、ただ、過度な投稿はやめておくのが無難だと思います

1日にたくさん投稿しすぎない、といった「ほどほど」を意識して、気持ちよく使えるといいですね

まとめ 詳しい手順とダウンロードはこちら

note Posterは、noteの下書き作成を自動化する無料ツールです、Claudeから会話で頼めるのが便利で、見出しや画像入りの記事も下書きまで一気に組めます

この記事では広く浅く紹介してきましたが、認証キーの発行・ダウンロード・画面つきの導入手順・よくある質問は、アプリ庫の専用ページにまとめてあります、実際に試してみたい方は、そちらから始めてみてください

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Pythonでバッチを組むと、処理結果やエラーをどこかに通知したくなります、メールだと埋もれがちなので、普段使っているチャットに飛ばしておくと見落としが減って便利です

会社のやり取りがTeams中心なら、Teamsに通知できると確認の手間が減ります、ただ少し前まで手軽だったIncoming Webhook(Office 365 コネクタ)は段階的に廃止が進んでいて、新しく作るなら今はPower Automate Workflowsで用意するのが公式の推奨です

以前ChatworkにPythonから通知する記事を書きましたが、今回はそのTeams版です、Workflowsで発行したWebアドレスにPythonからJSONをPOSTするだけなので、流れはChatworkのときと近いです、この記事ではWebhookの作り方から実際に送るサンプルコードまでまとめてご紹介します

Teams通知の仕組み

先に全体像をつかんでおきます、やることはシンプルで、Workflowsで作ったWebhook URL(専用のWebアドレス)宛てに、Pythonからメッセージの中身をJSONでPOSTすると、指定したチャネルにカードとして投稿される、という流れです

• TeamsのWorkflowsでWebhookを作る(Webhook URLが発行される)
• PythonからそのWebhook URLにメッセージをJSONでPOSTする
• 指定したチャネルにメッセージが投稿される

送るデータの形はAdaptive Cardという、Teamsが受け取れるカード形式のJSONです、見た目はあとから整えられますが、まずは1行のメッセージを送るところから作っていきます

WorkflowsでWebhookを作る

まずはTeams側でWebhookを用意します、公式に用意されているテンプレートを選ぶだけなので、プログラムの知識は要りません、手順は次のとおりです

Pythonのプログラム

Webhook URLが用意できたら、あとはPythonから送るだけです、URLはコードに直書きせず.envファイルから読み込む形にしています、こうしておけば値を差し替えるのも楽ですし、うっかり鍵を公開してしまう事故も防げます

まず読み込みに使うpython-dotenvを入れておきます

pip install python-dotenv

次にプロジェクトの直下に.envを作って、さっき発行されたWebhook URLを書いておきます、変数名はTEAMS_WEBHOOK_URLにして、値だけ(URLそのもの)を書きます

TEAMS_WEBHOOK_URL=発行されたWebhook URL

本体のコードがこちらです、ステータスコードが200か202かどうかで送信成功を True・False で返すようにしています

import os

import requests
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
TEAMS_WEBHOOK_URL = os.environ["TEAMS_WEBHOOK_URL"]


def send_to_teams(message, webhook_url=TEAMS_WEBHOOK_URL) -> bool:
    payload = {
        "type": "message",
        "attachments": [
            {
                "contentType": "application/vnd.microsoft.card.adaptive",
                "content": {
                    "$schema": "http://adaptivecards.io/schemas/adaptive-card.json",
                    "type": "AdaptiveCard",
                    "version": "1.4",
                    "body": [
                        {"type": "TextBlock", "text": message, "wrap": True},
                    ],
                },
            }
        ],
    }
    response = requests.post(webhook_url, json=payload)
    return response.status_code in (200, 202)

やっていることはシンプルで、発行されたWebhook URLに対して、メッセージを入れたJSONをPOSTするだけです、送るJSONはトップに type として message を置いて、その中の attachments にAdaptive Cardを入れる、という決まった形になっています、引数のmessageがそのままTextBlockの本文として表示されます

送り方のポイントが2つあります、まずjson=でデータを渡すと、Content-Typeがapplication/jsonに自動で設定されるので、ヘッダーを手で書く必要はありません、認証についてもWebhook URL自体に署名が含まれているので、追加の認証ヘッダやトークンは不要です

あとは send_to_teams('通知したいメッセージ') のように呼べば、バッチの好きなタイミングで通知できます、処理が終わったタイミングや、例外を捕まえたタイミングで呼ぶと、結果やエラーをそのままTeamsに流せます

使うときの注意点

つまずきやすいところを先にまとめておきます

• 投稿先に選べるのは標準チャネルだけ(非公開チャネルやチャットには直接送れない)
• 旧Incoming Webhookは廃止される流れなので、これから作るならWorkflowsで用意する
• 成功のステータスコードは200ではなく202になることがある
• 利用には職場・学校アカウント(Microsoft 365)が必要(個人アカウントではWorkflowsが使えない)

旧Incoming Webhook(Office 365 コネクタ)は段階的に廃止が進められてきて、公式の最新案内では2026年5月の更新で最終的な廃止とされています、期限は過去に何度も後ろ倒しされてきた経緯がありますが、これから新しく作るなら使えない前提で考えておくのが安全なので、Workflowsで用意するのが確実です、既存のWebhookがある人も最新の案内を確認しつつ早めに移しておくと安心です

権限まわりは環境によります、Power Automateは多くのMicrosoft 365環境で使えますが、組織の設定によってはWorkflowsの作成が制限されていることもあります、テンプレートが選べない、作成でエラーが出るといったときは、組織の管理者に確認してみてください

公式ドキュメント

もう少し踏み込みたいときは、↓の公式ドキュメントが参考になります、Workflowsからカードを投稿する話や、コネクタ廃止の経緯がまとまっています

• Microsoft Teams にアダプティブ カードを投稿するフローを作成する｜Microsoft Learn
• Retirement of Office 365 connectors within Microsoft Teams｜Microsoft 365 Developer Blog

あとがき

仕事のやり取りがTeams中心なら、処理結果やエラーがそのまま流れてくると見落としがぐっと減ります、Webhookを1つ作ってしまえば、あとはPythonから呼ぶだけなので、一度組んでおくと使い回しが効きます

同じ要領でChatworkに通知したい方は、PythonからChatworkに自動通知する記事もあわせてどうぞ、APIトークンとルームIDの取り方からまとめています、送り先が違うだけで、Pythonから通知する考え方は今回とほぼ同じです

Pythonの自動化つながりだと、Selenium WebDriverWaitの使い方でスクレイピングを安定させて、その結果をこのTeams通知に流す、といった組み合わせも便利です、作ったスクリプトを配りたいときは、PyInstallerでexe化する話もどうぞ

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