Python Excel活用ガイド｜基本操作から業務効率化まで徹底解説

この記事では、Excel上で直接Pythonコードを実行できる「Python in Excel」の概要、導入方法、活用メリットや注意点、Power Queryとの連携事例までを解説し、データ分析や業務効率化の具体的なヒントが得られます。

Python in Excelの概要

Python in Excelとは何か

Python in Excelは、Microsoft Excelのセル上で直接Pythonコードを記述・実行できる革新的な機能です。この機能により、従来はExcelの数式やピボットテーブルでは扱いづらかったデータ分析や複雑な計算処理を、Pythonの豊富なライブラリを活用して実行可能になります。特にデータサイエンスや機械学習の分野でよく使われるpandasやNumPyなどのライブラリをExcel上で利用できるため、「Excelの操作性」と「Pythonの柔軟性」を同時に享受できるのが特徴です。

ユーザーは専用の関数（例：=PY()）を使ってセルにPythonスクリプトを埋め込み、その結果をExcelの表やグラフとして直接活用できます。そのため、日々のレポート作成やデータ分析のワークフローを大幅に効率化することが可能です。

VBAや他のExcel拡張機能との違い

Excelでは従来からVBA（Visual Basic for Applications）による拡張や、Power Queryなどのデータ変換ツールが利用されてきました。これらとPython in Excelの大きな違いは、最新のデータ分析技術を即座に利用できる点です。

• VBAとの比較: VBAはExcel操作やマクロ実行に優れていますが、機械学習や高度なデータ可視化には別途ライブラリや外部連携が必要です。Python in Excelでは、こうした機能が標準搭載ライブラリでまかなえます。
• Power Queryとの比較: Power QueryはETL処理（抽出・変換・ロード）に強く、GUIで直感的に操作可能です。一方、Python in Excelはコードベースでの柔軟な処理が可能で、複雑な条件分岐やアルゴリズムの適用が容易です。

結果として、Python in ExcelはVBAやPower Query「だけ」では実現しづらい高度な処理を、シンプルかつ高速に取り込める新しい選択肢となっています。

対応プラットフォームと利用条件

Python in ExcelはまずMicrosoft 365の最新バージョンを利用しているユーザー向けに提供され、Windows版Excelから順次展開されています。将来的にはMac版やWeb版Excelへの対応拡大も予定されていますが、現時点では対象プラットフォームやInsiderプログラムの加入条件が設定されています。

利用条件としては以下のようなものがあります。

1. Microsoft 365の有効なサブスクリプション
2. 対象バージョンのExcel（最新更新プログラム適用済み）
3. 機能が提供される地域・アカウント環境であること

これらの条件を満たすことで、Excelの更新後に「Python in Excel」が有効化され、数式バーやリボンから利用開始できます。

Python処理の実行環境（クラウド実行の仕組み）

Python in Excelの実行環境はクラウドベースであり、ローカルPC上で直接Pythonを動かすわけではありません。ユーザーがExcelで記述したPythonコードはMicrosoftの安全なサーバー環境に送信され、そこで実行された処理結果がExcelに返されます。

このクラウド実行方式には以下の利点があります。

• ローカルにPythonの環境構築やライブラリインストールが不要
• 常に最新かつ統一されたライブラリバージョンを利用可能
• 環境依存の不具合が起きにくい

一方で、インターネット接続が必須であることや、クラウド実行のため外部ファイルアクセスや特定のライブラリ利用に制限がある点には注意が必要です。こうした仕組みにより、安全かつ一貫性のあるPython実行環境がExcelユーザーに提供されています。

Python in Excelの導入方法

機能を有効化する手順

Python in Excelを利用するためには、まずExcelのバージョンやアカウント環境を確認し、対象となる機能が有効になっている必要があります。新機能の特性上、段階的に提供が行われているため、最新版のExcelを利用することが重要です。

1. Microsoft 365アカウントでExcelを開き、更新プログラムが最新であることを確認します。
2. メニューの「ファイル」から「オプション」を開き、「ベータ機能」または「プレビュー機能」にアクセスします。
3. 「Python in Excel」またはそれに類する項目にチェックを入れて有効化します。
4. Excelを再起動し、数式バーで=PY()と入力してPythonコードが認識されるか確認します。

これにより、Excelのセル上でPythonコードを直接記述し、データ処理や分析を行える「python excel」環境が整います。

必要なMicrosoft 365サブスクリプションの種類

Python in Excelは、すべてのMicrosoft 365ユーザーが利用できるわけではありません。現時点では、特定のサブスクリプションプランに限定して提供されており、主に以下のプランでの対応が確認されています。

• Microsoft 365 Personal（プレビュー版が利用可能な地域限定）
• Microsoft 365 Family
• Microsoft 365 E3 / E5（法人向けプラン）
• Microsoft 365 Business Standard / Business Premium

利用可能なプランは、Microsoftの提供ポリシーや地域により異なる場合があります。法人利用の場合は、管理者が機能を有効化する必要があるため、IT部門との連携が重要です。

アドオン版Pythonとの違いと選び方

これまでExcelでPythonを使う方法としては、「アドオン」や「外部ツール連携」が主流でした。たとえば、AnacondaやPyXLLなどの外部アドインを利用すれば、ローカル環境でPythonスクリプトを実行できます。しかし、Python in ExcelはMicrosoft公式の統合機能であり、クラウド実行型でセキュリティと互換性が担保されている点が大きく異なります。

どちらを選ぶかは、「安全性・簡便性を重視するならPython in Excel、自由度やカスタマイズ性を重視するならアドオン版」という基準で判断するのがおすすめです。

Python in Excelの基本的な使い方

Pythonコードの挿入方法

Python in Excelでは、Excelのセル内に直接Pythonコードを書き込むことで、データ分析や自動化処理を手軽に実行できます。コードを挿入するには、対象セルを選択し、数式バーに=PY( )関数を入力します。括弧内にPythonコードを記述することで、その結果がExcelシート上に反映されます。

例えば、セルA1に=PY("sum([1, 2, 3])")と記入すると、Pythonが処理を行い、その結果6が返されます。この方法を使えば、複雑な関数やロジックもExcel上で直接実行可能です。

セルや範囲との組み合わせ

Pythonコードは、Excelのセル参照や範囲と組み合わせることで、動的なデータ処理が実現できます。セル参照はxl()関数を用いることで可能となります。

=PY("sum(xl('A1:A10'))")

この例では、Excel上のA1からA10の範囲をPythonリストとして取得し、その合計を計算します。これにより、セルの値が変更されると自動的にPythonの計算結果も更新されます。

数式バーを活用した編集

数式バーはPythonコードの編集において非常に重要な役割を果たします。直接セルを編集するよりも見やすく、改行やインデントを付けた複雑なコードも管理しやすくなります。長いコードを書く際は、数式バーのサイズを拡張して見やすくし、可読性を高めましょう。

実行結果や出力の確認方法

Python in Excelでは、コードの実行結果が直接セルに表示されます。数値や文字列だけでなく、DataFrameや配列などもExcel上で確認できます。DataFrameは表形式としてセル範囲に展開されるため、既存のExcel機能（フィルターや並べ替え）と組み合わせることが可能です。

もし結果が予想と異なる場合は、コードや参照セルを見直すことで原因を明確化できます。

コンソール出力の利用

Pythonのprint()文を使用すると、コンソールウィンドウにログやデバッグ情報を出力できます。これにより、実際のセル出力には表示しない中間結果やエラーメッセージなどを確認でき、開発効率が向上します。

=PY("
for i in range(3):
    print(f'処理中: {i}')
i ** 2
")

このように、コンソール出力はデバッグや処理の進捗確認に有効であり、本番運用前のコード検証にも役立ちます。

利用可能なPythonライブラリ

コアライブラリの概要

Python in Excelでは、外部環境を準備しなくてもすぐに利用できる標準的なPythonライブラリがあらかじめ組み込まれています。これらは数値演算やデータ処理に不可欠な機能を提供し、スクリプトや関数の基盤として活用できます。特にmathやstatisticsなどの組み込みライブラリは軽量で高速なため、日々の集計や簡易的なデータ加工に適しています。

• math：加減乗除や三角関数などの基本的な数学演算
• statistics：平均値・中央値・分散など統計計算
• datetime：日付や時間の計算、フォーマット変換

こうしたコアライブラリを活用することで、Excel上のデータに対して即座に計算処理を行える柔軟性が得られます。

データ分析・可視化向け主要ライブラリ

pandas

pandasはPythonにおけるデータ分析の中心的ライブラリであり、Excelとの相性も非常に高いです。DataFrameやSeriesといったデータ構造を用いて、大規模な表形式データを効率的に操作できます。フィルタリング、集計、結合、欠損値処理などをセル内のPythonコードだけで実行でき、手作業の表操作を大幅に削減します。

Matplotlib

Matplotlibは豊富なグラフ作成機能を提供する可視化ライブラリで、棒グラフ、折れ線グラフ、散布図など多様なプロットが可能です。Python in Excelでは、生成したグラフ画像をExcelシートに直接表示させることもでき、分析結果を視覚的にわかりやすく共有できます。

NumPy

NumPyは高速な数値計算ライブラリで、配列（ndarray）を用いたベクトル演算や線形代数処理が可能です。大量の数値データを効率的に処理する場面で活躍し、統計分析や機械学習の前処理にも広く利用されています。特にExcel内での行列計算や高度な統計処理の自動化に有用です。

利用できないライブラリと制限事項

Python in Excelでは、セキュリティやクラウド実行環境の制約から、すべてのPythonライブラリが自由に利用できるわけではありません。外部APIアクセスやローカルファイル操作を行うライブラリは使用不可となっており、Webスクレイピングやネットワーク通信を伴う処理は制限があります。また、C言語拡張モジュールに依存する一部のライブラリは動作しない場合があります。

• 未サポートの外部ライブラリはインストール不可
• ファイルシステムやOSコマンドに直接アクセスする機能の制限
• 実行時間やメモリ使用量に関する上限あり

これらの制限を理解しておくことで、Python in Excelに適したコード設計を行い、安定した動作を確保できます。

高度な活用方法

グラフ作成と可視化

Python in Excelでは、Matplotlibやpandasなどの可視化ライブラリを活用することで、高度でカスタマイズ性の高いグラフを直接Excel上に描画できます。単なる棒グラフや折れ線グラフにとどまらず、ヒートマップや箱ひげ図などの統計的可視化も可能で、データ分析の説得力を大きく高めます。特に「python excel」をキーワードに検索している方は、この機能を活用すれば業務報告書や分析資料の質を飛躍的に向上させることができます。

• 時系列データをトレンドライン付き折れ線グラフで表示
• カテゴリ別比較を色分けした棒グラフで表現
• 大量データをヒートマップとして直感的に可視化

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({
    "月": ["1月","2月","3月","4月","5月"],
    "売上": [150, 200, 170, 220, 180]
})

# グラフ作成
plt.figure(figsize=(6,4))
plt.bar(df["月"], df["売上"], color="skyblue")
plt.title("月別売上推移")
plt.xlabel("月")
plt.ylabel("売上")
plt.tight_layout()
plt.show()

上記のコードをPythonセルで実行すれば、Excelシート内に棒グラフが出力されます。VBAや通常のExcelグラフ機能と比べ、Pythonではロジックを含めた一貫した可視化処理が書けるため、データ更新時にも自動的に最新状態のグラフを描画できる点が大きなメリットです。

日本語フォント設定のポイント

Pythonで生成するグラフに日本語を含める場合、フォント設定を適切に行わないと文字化けが発生することがあります。「python excel」の環境でも同様で、特にMatplotlibでは日本語用のフォントを明示的に指定することが推奨されます。Windows環境であれば「MS Gothic」や「Meiryo」、Mac環境であれば「Hiragino Sans」などのシステムフォントが利用可能です。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams

# 日本語フォント指定（Windows例）
rcParams['font.family'] = 'MS Gothic'

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.title("売上推移")
plt.show()

フォント設定はスクリプト冒頭で行えば全グラフに適用でき、チームで共有する際の文字化けトラブルを防げます。また、Excelシート上の他のグラフとの統一感を持たせることで、資料全体のクオリティも向上します。

関数やロジックの分割・再利用

複雑なデータ処理や分析ロジックを1つのセルにまとめてしまうと、可読性や保守性が低下します。Python in Excelでは、ユーザー定義関数や外部スクリプトの組み合わせによって、ロジックを適切に分割し再利用することができます。これにより、処理をモジュール化し、複数のExcelブックやプロジェクトで流用可能になります。

• データ読込処理、集計処理、可視化処理を関数として独立
• 同一フォーマットのデータに対して関数呼び出しだけで再利用
• チーム内で関数モジュールを共有し、開発効率を向上

def load_data(path):
    import pandas as pd
    return pd.read_excel(path)

def summarize_data(df):
    return df.groupby("カテゴリ")["売上"].sum()

df = load_data("sales.xlsx")
summary = summarize_data(df)
print(summary)

このように関数化することで、Excelのセル内コードの可読性も高まり、将来的な仕様変更にも柔軟に対応できます。

セルの実行順序管理

Python in Excelでは複数のPythonセルを配置できるため、依存関係のある処理では実行順序を意識する必要があります。セルの上から順に実行されるわけではなく、Excelの計算順序や依存グラフに基づいて評価されます。そのため、依存セル間の関係を明示し、不要な再計算を減らす工夫が求められます。

• 依存するデータや関数は先に定義するセルにまとめる
• 不要な変数や中間処理を減らし、計算負荷を軽減
• 成果物として出力するセルを末尾に配置

特に大規模データセットを扱う際は、実行順序の最適化により、処理時間短縮と安定性向上が見込めます。

外部ツール（例：Power Query）との組み合わせによる効率化

Python in Excelは単体でも強力ですが、Power Queryなどの外部ツールと組み合わせることで業務効率はさらに向上します。Power Queryでデータの取得・整形を自動化し、その結果をPythonで高度な分析や可視化にかけるワークフローは、ビジネスインテリジェンスの現場でも有効です。

1. Power Queryでデータソース（CSV、データベース、APIなど）を取得・前処理
2. 処理済みデータをExcelシートにロード
3. Pythonセルで分析・可視化を実施

これにより、定期的なレポート作成がほぼワンクリックで完了する環境を構築できます。「python excel」を活用するなら、外部ツール連携は業務フロー全体の生産性を底上げする重要な鍵となります。

業務におけるメリット

データ分析をExcel上で完結できる

従来は、本格的なデータ分析を行う際に、データ抽出はExcelで行い、その後PythonやRなどの外部ツールへ移して処理を行う必要がありました。しかし、Python in Excelを活用することで、Excelのワークブック内で直接Pythonコードを実行し、データ加工・分析・可視化までを一気通貫で行うことが可能になります。これにより、ファイル間のデータ受け渡しやフォーマット変換といった手間が削減され、分析スピードが大幅に向上します。

例えば、Excel上の売上データに対してpandasで集計を行い、Matplotlibでグラフを作成する、といった処理をシームレスに行えるため、初心者から上級者まで効率的な分析環境を構築できます。

業務効率化と自動化の推進

Python in Excelは、複雑な処理や繰り返し作業の自動化にも大きく役立ちます。標準のExcel機能やVBAでは実装が難しい高度なロジックや外部データとの統合も、Pythonの柔軟なプログラミング機能を使えば短時間で実装可能です。例えば、以下のような自動化が考えられます。

• 大量データのクレンジングや欠損値補完を自動化
• 定期レポートの集計・グラフ化をスクリプト一つで実行
• 機械学習モデルによる予測と結果出力を定型タスク化

これにより、手作業によるヒューマンエラーを減らし、分析担当者はより高度な意思決定や戦略立案に時間を割けるようになります。

豊富なPythonエコシステムの活用

Python in Excelの最大の魅力のひとつは、豊富なPythonエコシステムをそのまま活用できる点です。データ加工のpandas、数値計算のNumPy、可視化のMatplotlibやSeabornなど、世界中で利用されている実績あるライブラリを直接Excelのセルから呼び出せるため、ビジネスデータ分析の幅が飛躍的に広がります。

さらに、統計解析、自然言語処理、機械学習などの高度な分析手法もExcel内で試すことが可能になり、社内のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進にも貢献します。これにより、IT部門やデータサイエンティストだけでなく、現場の担当者もデータドリブンな意思決定を行える環境が整います。

注意点とセキュリティ対策

コードをシンプルに保つ

Python in Excelを利用する際は、複雑すぎるロジックや必要以上に長いコードを避け、できるだけシンプルに記述することが重要です。Excel上でのPythonは、表計算との連携に適したシナリオで使うことで最大の効果を発揮します。複雑な処理をセル内で直接実装すると、可読性や保守性が低下し、エラー発生時の原因特定が困難になる可能性があります。

例えば、以下のようなベストプラクティスが推奨されます。

• 一つのセルに記述するPythonコードは短く保つ
• 関数や処理をわかりやすく分割し、必要に応じて別セルに配置する
• コメントや変数名で処理意図を明確化する

このようにコードを最小限に抑えることで、後から見る人が理解しやすく、プロジェクト全体のメンテナンス性も向上します。

外部アクセスやファイル操作の制限

Python in Excelでは、セキュリティ上の理由からローカルファイルへの直接アクセスや、任意の外部サーバーへの接続は制限されています。これは、意図せぬデータ漏えいや不正アクセスを防ぐための重要な仕組みです。

例えば以下のような動作は制限されます。

• ローカルPC内のファイル読み書き
• 任意のHTTPやFTPによる外部アクセス
• OSのシステムコマンド実行

もし外部データを扱う必要がある場合は、Microsoft 365が提供する公式のデータ接続機能や、安全が確認されたAPIなどを経由する方法を選択しましょう。これにより、不必要なリスクを避けつつ、データ連携を実現できます。

セキュリティリスクへの対処方法

Python in Excelを安全に活用するためには、潜在的なセキュリティリスクを理解し、事前に対策を講じることが不可欠です。特に、共有ワークブックや複数のユーザーが編集する環境では、細心の注意が求められます。

具体的な対策としては以下が挙げられます。

1. 信頼できるソースコードやスクリプトのみを使用する
2. 不必要な外部ライブラリや未知のコード断片は実行しない
3. Microsoft 365やExcelの最新セキュリティパッチを常に適用する
4. ワークブックやシート単位でのアクセス権限管理を徹底する

これらの方法は、Python in Excelの利便性を保ちながら安全性を確保するための基本策です。特にビジネスシーンでは、セキュリティポリシーと整合した運用ルールの策定が高い効果を発揮します。

Python in Excelでできないこと

ローカル環境での実行不可

Python in Excelは、Microsoftが提供するクラウド上の実行環境を利用してPythonコードを処理します。そのため、自分のPCのローカル環境で直接Pythonスクリプトを実行することはできません。これは、従来のPython開発環境（例：Anaconda、PyCharm、ローカルのJupyter Notebook）とは大きく異なる点です。

例えば、普段ローカルマシンでインストールしている独自のPythonライブラリやツールは、Python in Excelではそのまま使えません。また、クラウド実行環境の特性上、処理速度やメモリ制限もローカルPCとは異なるため、大規模データ処理には制約が生じる可能性があります。

• 自分のPython仮想環境や設定は反映されない
• ローカルで利用しているパッケージは直接追加できない
• インターネット接続が必須で、オフラインでは動作不可

この仕様により、Python in Excelはあくまで「Excelに統合されたクラウド型Python機能」として位置づけられ、ローカル実行型の開発環境の代替ではない点に注意が必要です。

外部ファイルやシステムへの直接アクセス不可

Python in Excelでは、ローカルディスクのファイルやPC内のシステムへの直接アクセスはできません。これはセキュリティと安定性を確保するための仕様であり、ユーザーのPCやネットワーク資源を無断で操作するリスクを回避しています。

そのため、次のような処理は制限されます。

• ローカルフォルダ内のCSVやExcelファイルの直接読み込み
• 外部データベースやAPIへの直接接続（許可されていない場合）
• PCのレジストリやシステムコマンド実行

外部データを利用する場合は、Excelの標準機能であるインポート機能やPower Queryを活用し、必要なデータをワークシート内に読み込んでからPythonコードで処理するアプローチが推奨されます。こうした設計方針により、Python in Excelは安全性を重視しつつも、データ分析や可視化に特化した環境を提供しています。

実践的な活用事例とベストプラクティス

データ前処理は一元化して行う

Python in Excelを活用する上で、最も効果的なアプローチのひとつが「データ前処理の一元化」です。Excel上で直接Pythonを呼び出せるメリットを活かし、バラバラのセルやシートで行っていたクリーニング処理を、ひとつのPythonスクリプトにまとめることで、作業の一貫性と再現性が大幅に向上します。

特にpandasライブラリを使えば、欠損値処理や型変換、正規化、条件によるフィルタリングなどを短いコードで高速に実行できます。これにより、手作業によるミスを防ぎ、同じ処理を別データに対してすぐ適用できる環境が整います。

• 複数のシートやブックから読み込んだデータを統合
• フォーマットや単位の揺れを統一
• 不要な列やレコードを一括削除
• 外れ値や欠損値の自動検出と補完

このように前処理を一元化しておけば、その後の分析や可視化の工程での負荷やエラーを減らし、業務全体の効率アップにつながります。

見やすく保守しやすいコード設計

Python in Excelではスクリプトを直接セル内に記述できるため、短いコードになりがちですが、長期的な運用を考えると可読性と保守性を意識した設計が重要です。変数名や関数名は処理内容が明確になるように命名し、コメントやDocstringを活用してコードの意図を記載しましょう。

また、複雑な処理は一行に詰め込まず、適切に改行・関数化することで将来的な修正や再利用が容易になります。特にチームでPython in Excelを使う場合、統一されたコードスタイル（PEP8など）を採用すると、引き継ぎ時の負担を軽減できます。

1. 役割ごとに関数を分割する
2. 処理フローを段階的にコメントで説明
3. 変数名・関数名は英語ベースで意味のあるものに統一
4. 再利用できるロジックは別関数やモジュールとして管理

分析・可視化テンプレートの活用

繰り返し利用する分析や可視化は、テンプレート化しておくことで大幅な工数削減が可能です。Python in Excelでは、pandasで集計した結果をMatplotlibやSeabornでグラフ化し、そのコードを定型フォーマットとして保存すれば、データを差し替えるだけで同じスタイルのレポートを瞬時に作成できます。

例えば月次売上分析用のグラフテンプレートを作成しておけば、新しいデータを読み込むだけで過去の分析と同じ書式・配色で出力でき、関係者への報告資料作成も効率化できます。また、テンプレート化により分析結果の再現性が担保され、データドリブンな意思決定のスピードも向上します。

• 定型レポートやダッシュボードの自動生成
• 企業ブランドに合わせた配色やフォントの統一
• 頻出する分析パターンのコードスニペット化

このように、Python in Excelの中で再利用可能な分析・可視化テンプレートを整備することで、Excelユーザーでも高度なデータ分析を継続的かつ効率的に運用できます。

まとめと今後の展望

機能拡張の可能性

Python in Excelは、現状でもデータ分析や可視化、軽度の自動化に十分対応できる機能を持っていますが、今後さらなる機能拡張が予定されています。特に注目されるのは、対応ライブラリの拡充や処理速度の向上、クラウド連携機能の強化です。これにより、分析の幅だけでなくビジネスユースでの信頼性も一層高まるでしょう。

機能拡張の方向性としては、以下のような可能性が考えられます。

• 利用可能なPythonライブラリの追加（例：機械学習や自然言語処理系ライブラリ）
• オンプレミス環境との連携機能の検討
• より柔軟なデータ入出力設定
• Excel関数とのハイブリッド活用の強化

これらが実現すれば、Python in Excelは単なるデータ分析ツールに留まらず、本格的なアプリケーション開発や業務ワークフローの中心的役割を担うプラットフォームへと進化する可能性があります。

Excel×PythonによるDX推進の未来

企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速させる上で、ExcelとPythonの組み合わせは非常に有望な選択肢です。これまでExcel利用者が感じてきた「大量データの処理が重い」「高度な分析は外部ツールが必要」といった課題が、Pythonの統合によって大幅に解消されます。

今後、Python in Excelの普及が進めば、IT部門に依存せず各部門の担当者自身が迅速にデータ分析やプロトタイピングを行えるようになります。これにより、意思決定のスピードアップ、業務のボトルネック解消、新しいビジネスモデルの創出が期待できます。

また、生成AIやRPAなど他のDX技術との連携も容易になり、たとえば次のような応用も見込まれます。

• AIによる需要予測をExcel内で自動更新
• Python処理結果をRPAで自動レポート化
• クラウドBIツールとのリアルタイム連携による意思決定支援

総じて、Python in Excelは、既存の業務環境に革命をもたらすDX基盤として発展する未来が期待されます。データ活用の民主化と業務効率化の両立が可能となり、より柔軟でスピーディなビジネス展開を後押しするでしょう。