オートフィルターを駆使したデータ選定(ExcelVBA)

概要

弊社(現部署)での主な作業の一つである、求人データの選定作業となります。

下記のような求人データから、
応募数獲得が見込める選定ロジックに則って、オートフィルターを駆使して指定件数分データを選定する


というものです。

※左側:データ抽出、選定画面
※右側:選定エリア×選定数

今回は以下選定ロジックにて、
応募数獲得が見込める求人を「案件選定数確認」シートに記載されている
都道府県毎×アルファベット(D~A)件数分、選定致します。

※「東京都」ならば以下件数分となります。
D3件
C100件
B300件
A200件

選定ロジック

※前提:時給降順で選定
 →D列「時給」を降順ソート

  1. B列「都道府県」にて選定したい都道府県を抽出
    →「東京都」を選定する場合は「東京都」で抽出
  2. 応募数1以上(降順)
    →C列「応募数」を1以上で抽出して選定
  3. 未経験OK 
    →E列「未経験」を「●」で抽出して選定
  4. 職種未経験OK
    →F列「職種未経験」を「●」で抽出して選定
  5. 時給降順
    →最初にD列「時給」が既に降順ソートされている為、上行から選定
  6. 1~5作業を選定したい都道府県全てに対し繰り返す
    ※上記画像の場合「東京都」「神奈川県」「埼玉県」「千葉県」の4エリア分繰り返す

文章だけでは「どのように作業するのか」がピンと来ないと思いますので、
動画で「東京都」のみ手作業で選定した動画を載せております。

下記動画をご確認頂けますと、内容が理解し易くなると思います。

※手作業の為、作業がたどたどしい箇所があります。

プログラムを作成した理由

上記のような求人の選定作業が現部署での主な作業の一つであり、
私の初業務となりましたが、

2万件以上ある求人データから、合計で5000件選定
※47都道府県全てに対し、選定上限数が決められている
※選定ロジックは1~10にも及ぶ


という面倒かつ、
膨大な単純作業の繰り返しというものでした。

慣れない作業という事もあり、
毎日6時間かかっておりました…!
※作業ミスもあり、何度も先輩社員に叱られました…( ;∀;)

毎日虚無を感じながら、
手が腱鞘炎になるかと思うくらいオートフィルターを駆使して
選定していたのですが、

「こんな何のスキルにもならない単純作業を毎日毎日6時間かけてるのか…」
と本当に嫌気がさしました…

入社当時はExcelVBA素人でしたが、
「こんな拷問みたいな作業やってられるか…!!!自動化してやる!!!」
と強く決心したのがキッカケです。

ソースコード

導入方法

実際にマクロを動かしたい方、ツールを見たい方は
以下からダウンロードして実行してみて下さい。

ダウンロードしたツールのプロパティを開く

「セキュリティ」の「許可する」にチェックし、
「適応」「OK」ボタンを押す

この作業を行う事でツールが動くようになります。

感想

マクロを実行するだけで全エリア(都道府県)が選定完了する為、
作業時間が 6時間 → 1分 と大幅に作業時間が削減されました。

作業時間短縮だけでなく、
作業ミスが発生しなくなった事よる安心感も大きかったです。

※文字通り、一瞬で選定が完了している事が分かるかと思います。

拷問のような作業から解放されて喜んだのも束の間、

「選定作業自動化出来るのですね、じゃあこの選定も自動化お願い致します」
と幾重にも及ぶ選定作業の自動化を行う羽目になりました( ;∀;)

様々なタイプの選定作業の自動化がありましたが…

数年間、ExcelVBAを使い続けていくうちに
「オートフィルターする列や内容(数値、文字)が違うだけでほぼ過去ツールのコピペ」
で済むようになりました。

余談

当初は頼られる事にやりがいを感じておりましたが、
次第に「毎日毎日同じツール作成の繰り返し…この世(現部署)は腐っている」
と退屈に感じてやる気を無くしていきました←

「やる気低下を自覚してながら、新しい行動をしないのは精神的に良くない」と感じ、
「何か興味のあるプログラム言語、自動化はないかな?」とyoutubeで検索したところ、

「Pythonを使ってブラウザからファイルを自動ダウンロード」している下記動画を見て

「Python全然知らないけど、これなら私にも出来そう!」
「現部署で革命が起こせるぞ!」

とPythonにハマっていったので、結果的には良かったのかも知れません(笑)

↑Pythonに目覚めるキッカケとなった動画です。ありがとうございます!

Pythonに出会って約2年、ダウンロードだけでなく、アップロードも出来るようになりました!
ご興味のある方は下記記事をご覧下さい。

編集履歴

2021/01/09 新規作成

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