八百茄子 は ソフトウェアエンジニア１名による小さな工房です
週末に スキルアップ と 八百茄子 向けのコンテンツ作成に勤しんでおります
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knowhow にて、
2x年の組込み系ソフトウェア開発エンジニアとして得た知識・ノウハウに
7年以上 管理職を務めてて得た知識・ノウハウ、
個人開発（ぺーぺー）で得た知識・ノウハウを記録・共有します
エンジニアは技術が命
技術を磨いて、実績を積み上げて、自身の市場価値を高めていきましょう！！
得られた経験やアウトプットしたコンテンツで
みなさまの誰か一人にでも喜ばれる何かができたらいいな、と思います (・∀・)
子どもたちの未来が少しでもよりよいものとなりますように (*´ω｀*)
よろしくお願い致します (´・ω・`)
python で json形式のタスク情報から html形式のガントチャートを作成するプログラムを作ってみました
特に説明はなしです 💦
実際に動かして試してみて楽しんでみてください ('ω')ノシ
ちゃんと動けば、gantt.html が出力されて、ブラウザに読み込ませると下図のようになります (*´ω｀*)
ではでは・・・
まずは anaconda 環境に必要なライブラリのインストールする
pip install pandas
pip install plotly
sample.json という名前のタスク情報を記したファイルを作成する
{
"title": "戦国時代（+450年）",
"tasks": [
{
"id": "task1",
"name": "織田信長",
"start": "1984-06-23",
"end": "2032-06-21",
"owner": "織田信長",
"progress": 70,
"summary": "",
"memo": "",
"milestones": []
},
{
"id": "task2",
"name": "豊臣秀吉",
"start": "1987-03-17",
"end": "2048-09-18",
"owner": "豊臣秀吉",
"progress": 40,
"summary": "",
"memo": "",
"milestones": [
{"name": "天下統一", "date": "2040-01-01"}
]
},
{
"id": "task3",
"name": "徳川家康",
"start": "2043-01-31",
"end": "2066-06-01",
"owner": "徳川家康",
"progress": 90,
"summary": "",
"memo": "",
"milestones": [
{"name": "征夷大将軍就任", "date": "2053-01-01"},
{"name": "大坂夏の陣", "date": "2065-01-01"}
]
}
]
}
肝心かなめのプログラムはこちらです
これで動かしてみてください ('ω')ノシimport json
import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from datetime import datetime
# -----------------------------
# JSON読み込み
# -----------------------------
with open("sample.json", encoding="utf-8") as f:
root = json.load(f)
TITLE = root["title"]
data = root["tasks"]
rows = []
completed_rows = []
remaining_rows = []
milestones = []
# -----------------------------
# データ整形
# -----------------------------
for t in data:
start = pd.to_datetime(t["start"]).normalize()
end = pd.to_datetime(t["end"]).normalize()
duration = end - start
progress_end = (start + duration * (t["progress"] / 100)).normalize()
# hover用情報
rows.append({
"Task": t["name"],
"Start": start,
"Finish": end,
"Owner": t["owner"],
"Summary": t["summary"],
"Memo": t["memo"],
"StartStr": start.strftime("%Y-%m-%d"),
"FinishStr": end.strftime("%Y-%m-%d")
})
# 完了部分
if progress_end > start:
completed_rows.append({
"Task": t["name"],
"Start": start,
"Finish": progress_end
})
# 未完了部分
if progress_end < end:
remaining_rows.append({
"Task": t["name"],
"Start": progress_end,
"Finish": end,
"Owner": t["owner"]
})
# マイルストーン
for ms in t["milestones"]:
ms_date = pd.to_datetime(ms["date"]).normalize()
milestones.append({
"Task": t["name"],
"Date": ms_date,
"Label": f'{ms["name"]}\n{ms_date.strftime("%Y-%m-%d")}'
})
df = pd.DataFrame(rows)
completed_df = pd.DataFrame(completed_rows)
remaining_df = pd.DataFrame(remaining_rows)
ms_df = pd.DataFrame(milestones)
# -----------------------------
# ガント（未完了）
# -----------------------------
fig = px.timeline(
remaining_df,
x_start="Start",
x_end="Finish",
y="Task",
color="Owner",
hover_data=[]
)
fig.update_yaxes(autorange="reversed")
# ★バー枠線なし
fig.update_traces(marker_line_width=0)
# -----------------------------
# hover情報追加
# -----------------------------
for _, r in df.iterrows():
fig.add_trace(go.Scatter(
x=[r["Start"]],
y=[r["Task"]],
mode="markers",
marker=dict(size=0),
showlegend=False,
hovertemplate=
f"<b>{r['Task']}</b><br>"
f"担当: {r['Owner']}<br>"
f"開始: {r['StartStr']}<br>"
f"終了: {r['FinishStr']}<br>"
f"概要: {r['Summary']}<br>"
f"メモ: {r['Memo']}<extra></extra>"
))
# -----------------------------
# 完了バー（グレー）
# -----------------------------
if not completed_df.empty:
fig_completed = px.timeline(
completed_df,
x_start="Start",
x_end="Finish",
y="Task"
)
for trace in fig_completed.data:
trace.marker.color = "lightgray"
trace.marker.line.width = 0
trace.showlegend = False
fig.add_trace(trace)
# -----------------------------
# マイルストーン
# -----------------------------
for _, r in ms_df.iterrows():
fig.add_trace(go.Scatter(
x=[r["Date"]],
y=[r["Task"]],
mode="markers+text",
marker=dict(size=12, color="red", symbol="diamond"),
text=r["Label"],
textposition="top center",
showlegend=False
))
# -----------------------------
# 今日ライン
# -----------------------------
today = pd.to_datetime(datetime.now()).normalize()
fig.add_shape(
type="line",
x0=today,
x1=today,
y0=0,
y1=1,
xref="x",
yref="paper",
line=dict(color="black", width=2, dash="dash")
)
fig.add_annotation(
x=today,
y=1,
xref="x",
yref="paper",
text="Today",
showarrow=False,
yshift=10
)
# -----------------------------
# 軸の日付表示形式
# -----------------------------
fig.update_xaxes(tickformat="%Y-%m-%d")
# -----------------------------
# タイトル
# -----------------------------
fig.update_layout(
title=TITLE,
title_x=0.5
)
# -----------------------------
# 出力
# -----------------------------
fig.write_html("gantt.html")
print("gantt.html を出力しました")
Excel の差分抽出を Excel で行う 際、
一見うまくいっているように見えるけど、実は正しく比較できていない
というケースは少なくないです
実務で頻発する落とし穴と、その対策を整理していきます ('ω')ﾉｼ
IF関数やセル比較は、「同じ行＝同じデータ」 という前提になります
しかし、実際には、
といったことが頻繁に起こります
この状態で単純比較を行うと、
実際には同一データであっても「すべて不一致」と判定されてしまいます ( ﾉД`)ｼｸｼｸ…
対策
Excel では、以下は見た目が似ていても意味が異なります
これを意識せず比較すると、
といった問題が発生します
対策
TRIM や IFERROR を併用する数値と文字列の違い、日付の表示形式の違いなども、差分判定の原因になります
例：
2026/01/01 と 2026-01-0100123 と 123対策
差分抽出で最も多い失敗原因は、行ズレを考慮していないこと です
そのため、次の考え方が重要です
差分抽出を行う場合、以下のような 一意に特定できる列 を必ず用意する
このキーを基準に、
という形で分類する
比較前に並び替えを頑張る必要はなし
この方が、作業ミスを防ぎやすくなります
| データ量 | 推奨手法 |
|---|---|
| 数十〜数百行 | XLOOKUP / COUNTIF |
| 数千行以上 | Power Query |
無理に関数で対応し続けると、
ファイルが重くなり、保守も難しくなります
差分抽出の目的は、
「差を見つけること」ではなく「差分を他人に伝えること」 です ✨✨✨
そのため、結果のまとめ方が重要になります
実務では、次の３つに分類すると分かりやすくなります
特に「更新」は、
が分かる形にすると、レビューや承認がスムーズになります
元データを直接加工するのではなく、
を 別シートとして分離 するのがおすすめです
これにより、
が容易になります
差分結果の表現方法も重要です
| 表現 | 用途 |
|---|---|
| 色 | 目視確認 |
| フラグ（追加／削除／更新） | 集計・フィルタ |
| コメント | 理由・補足説明 |
「人が見る用」と「集計する用」を意識して設計すると、
実務で非常に使いやすくなります
Excel で差分抽出を行う際は、
この3点を意識することで、
「動くけど使えない差分」から
「実務で信頼できる差分」へとレベルアップできます
差分抽出の手法そのものだけでなく、
前後の考え方まで含めて設計することが重要 です
を意識して設計すると、
実務で非常に使いやすくなります
Excel の差分抽出を行うツールを用意しておりますので、
是非お試しくださいませ ✨✨✨
https://yaonasu.blogspot.com/2025/11/ii-excel-diff.html
https://yaonasu.blogspot.com/2025/11/ii-exsh-diff.html
〜目的別に選べる７つのパターン解説〜
Excel で作成したデータを更新したあと、
と感じたことはありませんか？
本記事では、Excel初心者の方でも理解しやすいように、
Excel で差分を抽出する代表的な方法を「パターン別」に整理して解説します
差分抽出とは、
2つのデータ（更新前・更新後）を比較して、違いを見つけることです
例えば、
など、実務では頻繁に行われます。
ただし、差分抽出には複数の方法があり、
目的に合わない方法を選ぶと、正しく比較できません
まずは、Excelでよく使われる差分抽出の方法を一覧で見てみましょう
| No | 方法 | 特徴 |
|---|---|---|
| 1 | IF関数で比較 | 最もシンプル |
| 2 | 条件付き書式 | 色で差分を表示 |
| 3 | VLOOKUP / XLOOKUP | キーで突合 |
| 4 | COUNTIF / MATCH | 存在有無の確認 |
| 5 | Power Query | 大量データ向け |
| 6 | VBA | 自動化向け |
| 7 | 外部ツール | 技術者向け |
初心者の方は、1〜4を理解できれば十分 です
次に、それぞれの方法の違いを表で確認します
| 方法 | メリット | デメリット | 向いている場面 |
|---|---|---|---|
| IF関数 | 簡単・分かりやすい | 行ズレに弱い | 同じ形式の表 |
| 条件付き書式 | 見た目で確認できる | 一覧化しにくい | 目視確認 |
| XLOOKUP | 行順が違ってもOK | 関数がやや難しい | マスタ比較 |
| COUNTIF | 追加・削除が分かる | 内容比較は不可 | 件数チェック |
| Power Query | 大量データに強い | 学習が必要 | 定期作業 |
| VBA | 自由度が高い | 難易度が高い | 自動化 |
| 外部ツール | 高速・正確 | Excel外作業 | 技術者向け |
ここからは、よく使われる方法だけを具体的に紹介します
同じ行・同じ列構成の2つの表を、セルごとに比較する最も簡単な方法です
比較結果用の列を作成
以下の式を入力
下までコピー
差分を「抽出」するのではなく、色で分かりやすく表示する方法です
比較したい範囲を選択
条件付き書式 → 数式を使用
数式例（比較先の範囲の一番左で一番上のセル番号が A1 の場合の例）
塗りつぶし色を設定
商品コードなどの「キー」を使って、更新前後の差分を確認する方法です
「存在するかどうか」だけを確認する方法です
| 目的 | おすすめ方法 |
|---|---|
| とにかく簡単に | IF関数 |
| 見た目で確認 | 条件付き書式 |
| マスタ差分 | XLOOKUP |
| 追加・削除確認 | COUNTIF |
迷ったら、XLOOKUP が最も実務向き です
Excel の差分抽出には、目的に応じてさまざまな方法があります
初心者の方はまず、
この３つを押さえるだけで、多くの差分チェックに対応できます
「難しい方法を使うこと」よりも、目的に合った方法を選ぶことが、
正確な差分抽出への近道です
Excel の差分抽出を行うツールを用意しておりますので、
是非お試しくださいませ ✨✨✨
https://yaonasu.blogspot.com/2025/11/ii-excel-diff.html
https://yaonasu.blogspot.com/2025/11/ii-exsh-diff.html
Windows でショートカットを作成すると絶対パスで本体を示すショートカットが作成されます ('ω')
会社生活を長くやっていると
・サーバーが変わりました
・旧サーバーから新サーバーでファイル・フォルダ構成そのままでコピーされる
ってことがときどき起こりえます
このとき、サーバーに置かれていたショートカットがリンク切れを起こして困ってしまいます
あらかじめ、絶対パスではない、相対パスのショートカットを配置しておけば、困ることもないのかな？と
相対パスでショートカットを作成できないかを調べてみた 
ChatGPT 調べですが、Windows は標準では相対パスを推奨していないみたいで裏技的な技法らしいのですが、
リンクのプロパティからリンク先を以下のように指定したらよいらしいです ('ω')ノシ
%windir%\explorer.exe ..\ii-create-shortcut\icon.ico
実際、これをやろうとすると・・・ 以下のように、まぁまぁの手数が必要で かつ 相対パスを作り上げるのが面倒です
1. ショートカットを作成する（本体ファイルを右クリック → ショートカットの作成） ※Win11 なら右クリックの後もう１手が必要
2. ショートカットを適切なフォルダに移動させる
3. 相対パスの文字列を作成する
4. ショートカットのリンク先を変更する（ショートカットを右クリック → プロパティ → リンク先欄の修正）
ということで、
相対パス指定のショートカットを作成するアプリを作ってみました！！ ('ω')ノシ
こちら になります
どうぞお試しくださいませ
