SIerで働いていると、結局ほとんどの作業がExcelに集約されます。
設計書もWBSも管理表も、とりあえずExcel。
だからこそ、大学時代とかでPythonでデータ整理をしてきた若手が、 「Pythonのほうが良くない？」と思うのは自然です。

ただ、その疑問に対して結論を言うと、 SIerでの日常業務の大半は、Excelで十分です。 というより、Excelでやった方が速いし、通りがいい。

もちろんPythonが活躍する場面もありますが、それは“例外”に近いです。 この記事では、SIerの現場でExcelとPythonをどう使い分けるべきかを、現役SEの視点でまとめます。

🎯 結論：普段はExcel。Excelが悲鳴を上げたらPython。

SIerでは、殆どの資料がExcel前提で作られています。
つまり、Excelで処理できるならExcelでやった方が圧倒的にスムーズです。

  • 他の資料と突き合わせやすい
  • 共有しやすい
  • レビューも通る
  • チーム全員が扱える

この4つが揃う時点で、現場ではExcelが“標準装備”です。

一方で、Pythonは“大量データ”に強い。 ただし、それはExcelが苦しくなってから考えれば十分です。

🗂 ExcelがSIerにフィットする理由

Excelは、SIerの現場ととにかく相性がいい。 別の管理表・一覧を参照したり、フィルタで条件を変えながら確認したり、 上司に説明するために整えたり──
こういう作業はExcelのほうが圧倒的に速い。

そして大事なのはここ。

SIerにPythonを使えない人はいても、Excelを使えない人はいない。

SIerでExcelを使うのは、日本で日本語を使うのと同じです。
ExcelでできることをPythonでやるのは、例えるなら「日本人しかいない環境で英語を話す」ようなものです。 意味は通るけど、別にそうしなくてもいい。

🤖 Pythonが力を発揮する場面

Pythonの強みは明確です。
使うタイミングも分かりやすい。

  • データ量が多い（5万行以上）
  • 毎週同じ作業を繰り返す
  • ルールが明確で機械的な処理
  • 複数のファイルを一気に扱う

こうした場面はExcelの苦手領域です。
Pythonは速度・再現性・正確さの3つが揃っているので、一度書けばずっと使えます。

ただし、SIerでは“Pythonコードのレビュー文化”が薄いため、成果物として提出しづらいという問題もあります。 この文化的ハードルは意外と大きい。

その結果、Pythonは“個人で完結する作業”でしか使いづらい。 そしてSIerに、個人で完結する仕事はほとんどない。 だからPythonを使う機会が自然と減っていきます。

📌 現場でよくある「どっち？」の典型例

巨大CSVの分析

まず前提として、SIerの1次受が巨大CSVを直接触る場面はそこまで多くありません。
こういう“生データの整理”は、BP（2次受）に渡すケースがほとんどです。

ただ、もし自分で扱うのであればPython一択です。
Excelは開くだけで固まり、フィルタを触った瞬間に落ちます。
5万行を超えたらExcelは限界と思った方がいいです。

既存管理表の突合

こういった「他資料との連携」が必要な作業は、迷う必要なくExcelです。
理由は単純で、“相手がExcelだから”。
突合条件を変えながら状況を確認したり、レビュー用に整えたりする作業は、Excelの操作感が最も早いです。

Pythonでやると正確ですが、説明コストが一気に上がります。

毎週の定例作業

処理量が多い・時間がかかる・作業手順が明確。
この3つが揃うならPythonで自動化したほうが精神的に楽です。

逆に、5分で終わるような小さな作業ならExcelで十分。
Python化するための準備コストのほうが高くつきます。

現場では“何回繰り返すか”が一番大事な判断材料です。

上司への説明が必要な資料

Pythonで計算しても、最終的にはExcelで整えて提出します。
つまり、レビューの形がExcelになるなら、作り始めもExcelが無難 です。

「Pythonで作ってExcelに貼る」のは悪くないですが、
Python部分が説明できないと逆に突っ込まれます。

Excelでマクロを組めばPython要らなくない？とはならない

「マクロでできるならPythonはいらないのでは？」と思う人もいるかもしれません。
ですが、結論から言うとマクロはPythonの代用にはなりません。

一番の理由は、マクロを実行している間、Excelが完全に止まることです。
SEの仕事の9割はExcelなので、作業中にExcelが使えないのは致命的です。

Pythonはバックグラウンドで静かに処理してくれますが、
マクロは画面を占有してしまう。
この点だけでも、両者はまったく別物です。

📝 まとめ：Excelは主戦場、Pythonは“切り札”

SIerで働くなら、まずExcelが扱えれば仕事は回ります。
ただし、Excelが苦しみ始めた瞬間だけは、Pythonのほうが圧倒的に速い。

つまり、普段はExcel。限界だけPython。
この使い分けさえできれば十分です。

生成AIでPythonが身近になった今だからこそ、
「どこでPythonを出すか」を判断できる人の価値は上がっています。

あなたの現場でも、ぜひこの基準を持って使い分けてみてください。