VBAとPythonの違い｜できること・難易度・向いてる人を結論比較
【この記事で分かること】
- VBAとPythonの違い（できること／苦手なこと）
- 難易度と“向いてる人”の結論
- 実務で失敗しにくい使い分け（最短ルート）
※会社PCの制限、Officeのバージョン、OSによって最適解は変わります。ここでは「現場での実用性」を軸にまとめます。
結論：Excel内で完結するならVBA、外に広げるならPython
まず結論です。Excelの中だけで完結する改善なら、VBAが最短で成果が出やすいです。
一方で、大量データ・分析・複数ファイル処理・外部サービス連携まで視野に入れるなら、Pythonが圧倒的に強いです。
- 入力・整形・集計・帳票・PDF化など「Excel内で完結」 → VBA優先
- 大量データ／分析／複数ファイル／API連携など「Excelの外」 → Python優先
- 現場の鉄板：まずVBAで即効改善 → 伸びしろをPythonで拡張
PythonとVBAの違い（まずは全体像）
ざっくり言うと、VBAは「Excelの中で最速」、Pythonは「Excelの外まで拡張できる」言語です。
| 項目 | Python | VBA |
|---|---|---|
| 開発元 | オープンソース | Microsoft |
| 主な用途 | 自動化 / データ分析 / AI / Web / アプリなど | Excel/WordなどOfficeの自動化（マクロ） |
| 実行環境 | Windows / Mac / Linux（幅広い） | Office内（環境差が出やすい） |
| 学習コスト | やや高め（自由度が高い） | 比較的低め（Excelユーザーが入りやすい） |
できること・向いてる人（結論比較）
迷う人は、ここだけ見ればOKです。
| 観点 | Pythonが向いてる | VBAが向いてる |
|---|---|---|
| できること | 分析 / 大量処理 / 複数ファイル / API連携 / 自動化の幅が広い | Excel操作 / 帳票 / UI操作 / 社内Excel運用の改善が速い |
| 難易度 | 環境構築が壁になりやすい（ここを超えると伸びる） | Excel前提なので始めやすい（ただし保守が属人化しやすい） |
| 向いてる人 | 「データを武器にしたい」「Excelの外にも広げたい」 | 「今すぐExcelの作業を減らしたい」「社内PC制限が厳しい」 |
実務例：VBAが強いケース／Pythonが強いケース
VBAが強い：Excel業務の“即効改善”
たとえば、複数人が提出する週報を自動集計してPDF化する仕組みをVBAで作ったことがあります。以前は担当者が1つずつ手作業でまとめていましたが、ボタン1つで完了するようになり、作業時間を大きく削減できました。
また、品番入力 → フォルダ内図面チェック → 承認者へ通知のような「社内フローがExcel中心」の運用は、VBAが刺さります。現場で回すまでが速いのが強みです。
Pythonが強い：分析・大量処理・外部連携
一方Pythonでは、過去の見積データを横断して集計し、上昇率や妥当レンジを分析して意思決定に使える形へ整える仕組みを作りました。
データを横断して集計／統計／可視化するならPythonのほうが柔軟です。さらにAPI連携（Googleスプレッドシート・Slack通知など）まで繋げると、Excelの外側まで自動化できます。
分野別：できること比較（詳細）
| 分野 | Python | VBA |
|---|---|---|
| Excel操作 | ◎（openpyxl / pandas / xlwings等） | ◎（ネイティブで強い。即対応） |
| データ分析・統計 | ◎（pandas / numpyで本格） | △（関数・ピボットで簡易は可能） |
| グラフ・可視化 | ◎（自由度が高い） | ○（Excelグラフを活用） |
| ファイル操作（CSV/JSON/PDF） | ◎（ライブラリが豊富） | △（CSVは得意、他は工夫が必要） |
| 外部連携（API/Web） | ◎（requests等で柔軟） | ×（基本向かない） |
| AI・機械学習 | ◎（実装が容易） | ×（基本非対応） |
苦手・できないこと（つまずきポイント）
- ExcelのUI（UserForm等）はVBAが楽。Pythonで同等に作ると工数が増えやすい
- 社内PC制限（Pythonインストール不可等）があるならVBAが導入しやすい
- Mac/Windows混在ならPythonが有利（VBAは差分が出やすい）
迷ったときの使い分け（実務の現実解）
- Excel内で完結、既存マクロ資産を活かす → VBA優先
- 大量データ・分析・外部連携が必要 → Python優先
- 最短ルート：VBAで“改善1個”→ Pythonで“横展開”
なおPythonを選ぶ場合、最初の壁はほぼ「環境構築」です。ここで止まる人が多いので、先に手順だけ押さえるのがおすすめです：
【初心者向け】Python環境構築の手順まとめ（Windows/Mac対応）
導入と学習の進め方（おすすめ）
- 目的を決める：「Excelのルーチン自動化」or「分析・大量処理・拡張」
- Excel中心ならVBA：マクロ記録 → 少し編集 → “よく使う型”を増やす
- 分析・大量処理ならPython：pandas基礎 → Excel入出力 → 自動処理の定番へ
- 余裕が出たら両方：Pythonで処理してExcelへ戻す（運用が安定しやすい）
本や記事だけだと続かない人は、「1本だけ動画で手順を見て真似する」のが一番早いです（環境構築～最初の動作確認まで一気に進みます）。
「何から手を付ければいいか分からない」なら、次の順番が最短です。
よくある質問（FAQ）
Q. VBAから入って、後からPythonに移っても遅くない？
遅くないです。むしろ現場では「VBAで成果を出してからPythonに拡張」が多いです。まず改善できる場所を1つ作ると、次の学習が一気に進みます。
Q. PythonでExcel操作できるなら、VBAはいらない？
いらないとは言い切れません。ExcelのUI操作や帳票出力などはVBAが速いことがあります。「Pythonで処理 → Excelに書き戻す」「最後の仕上げだけVBA」の分担がうまくいきやすいです。
Q. 会社PCでPythonが入れられない場合は？
その場合はVBAが現実的です。Pythonを使うなら、社内ルールに沿ってIT部門と調整が必要になります。まずはVBAで改善し、運用価値を見せてから相談する流れがスムーズです。
Q. どっちを選んでも“無駄にならない”学び方は？
おすすめは「Excelの改善を1個作る→再利用できる型にする」です。VBAでもPythonでも、業務の型（読み込み・整形・集計・出力）を作れるようになると強いです。
まとめ（結論）
PythonとVBAは対立ではなく補完関係です。
- Excel業務を即効で効率化したければVBA
- 分析・大量データ・外部連携など拡張性を求めるならPython
迷うなら「VBAで1つ成果」→「Pythonでスケール」が、いちばん失敗しにくいルートです。
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