公共工事1,327件を、AIへの指示2回でCSVにした話

kotaroInoue

2026年5月16日 17:04

はじめに

愛知県の公共工事 1,327件のリストが、AIへの指示2回でCSVになりました。

1回目: 「愛知県の発注予定をスクレイピングして」
2回目: 「全シートを統合してCSVにして」

それだけです。コードは書いていません。ボタンも押していません。

私は元・愛知県庁の土木職員（神奈川県在住）。退職してから、ひとりで AI（Claude Code）を使って小さなプロダクトを作る挑戦をしています。その途中で起きた1日を、コードと数字と「詰まったところ」も含めて全部残します。

この記事を読み終わったら、あなたが手に入れるもの

自治体の発注予定を自分で集める、AIへの「指示の出し方」
1,327件のリアルな分布（入札方式・工種・四半期）── 自社の営業計画と照らせる数字
「Python だけは入れておけ」と私が言い切る理由
AIに丸投げした時に 動いたところ／詰まったところ の本音
中小建設会社の経営者・営業担当で「発注予定の情報収集に毎月数日使っている」方

こんな方に読んでほしい

土木業界で「AIを業務に取り入れたいけど、どこから手をつければいいか分からない」方
「スクレイピングって聞いたことはあるけど、自分には関係ないと思っていた」方

── スクレイピングは「AIが世に出る前からある技術」

「スクレイピング」を1行で言うと、「Webで公開されている情報を、コンピューターに取りに行ってもらうこと」です。
手作業で1ページずつコピペしている内容を、プログラムが代わりにやってくれます。これはAIのディープリサーチ的なものではなくて、AIが世に出るずっと前からある技術です。プログラミング（Python）でコンピューターにやらせる作業で、一昔前はエンジニアでないと手が出せませんでした。
それが、いまは Claude Code に 日本語で指示するだけ で動いてくれる時代になりました。

何を頼んで、何が起きたか

私が Claude Code にした指示は、おおまかに2回だけ。

「愛知県の発注予定をスクレイピングして」
「全シートを統合してCSVにして」

これだけで、Claude Code はスクリプトを組んで勝手にやってくれました。

動いた3つ・詰まった2つ（両面提示）

うまくいったところだけ書くと「魔法」みたいになるので、両方書きます。

✅ 動いた3つ

公開状況の自動調査 ── 「愛知県の発注予定はどこにある？」と聞いたら、Claude Code がWebを見て公開ページを見つけてくれた
Excelファイルのダウンロード ── curl で1リクエストだけ。利用規約を確認した上で実行
14シートの一気統合 ── ヘッダ行が3行目だったり、空白列が混ざっていたり、というExcelあるあるを Claude Code が全部処理

⚠️ 詰まった2つ

最初は別の自治体で試して詰まった ── 横浜市の建築保全公社は PDF のみで、Excelより難易度が一段上がる。今回は愛知県（Excel配布）に切り替えて成功
「番号」列の判定がシートによって違った ── 一部のシートは「番号」列が文字列で入っていて、最初は集計から漏れた。pd.to_numeric(..., errors="coerce").notna() で揃えて解決

結論: AIに丸投げ＝完成、ではありません。「データの形を見て、AIに伝え直す」 の作業は人間側に残ります。ここが楽しいところでもあります。

まず分かったこと ── 自治体の発注予定は Excel が多い

Claude Code が最初に調査してくれた結果、自治体の公開状況はこんな感じでした。

愛知県建設部門：Excel ＋ PDF
愛知県住宅供給公社：PDF のみ
横浜市建築保全公社：PDF のみ
横浜市入札のとびら：Web検索システム
（多くの自治体）：Excel または PDF

HTMLの表として直接見られる形は、少数派でした。Excel または PDF で配布されているケースが大多数。
Claude Code は自分で Web を見て「Excel配布だ」と判断したら、コードを組み直してしっかり取り直してくれます。

取れた結果 ── 1,327件のCSV

愛知県の建設部門が公開している「令和8年度第1回公共工事発注見通し一覧表」が今回の対象。
建設部門公共工事等の発注見通し情報 - 愛知県
このExcelファイル1つに、14シートあって、合計1,327件の工事予定が入っていました。

事務所別の件数

尾張建設：182件
東三河建設：152件
西三河建設：148件
豊田加茂建設：144件
新城設楽建設：133件
公共建築課：108件
知多建設：107件
一宮建設：105件
知立建設：94件
海部建設：78件
公営住宅課：30件
三河港務所：24件
衣浦港務所：17件
航空空港課：5件
合計：1,327件

中身のサンプル（先頭3件）

1. 県営名古屋空港エプロン舗装等補修工事

事務所：航空空港課
場所：西春日井郡豊山町
入札方式：指名競争
時期：第1四半期
規模：4,800万円以上3億円未満

2. 県営名古屋空港滑走路ゴム除去工事

事務所：航空空港課
場所：西春日井郡豊山町
入札方式：指名競争
時期：第2四半期
規模：800万円以上3,000万円未満

3. 県営名古屋空港航空灯火・電力監視制御設備更新工事

事務所：航空空港課
場所：西春日井郡豊山町
入札方式：一般競争
時期：第2四半期
規模：8,400万円以上6億円未満

これが1,327行ぶん、CSVとして取り込めました。

取れたデータから見えた、3つの傾向

1,327件を眺めてみると、面白い分布が出てきました。営業計画の組み立てに直結する数字です。

傾向1: 指名競争が61%、一般競争より多い

指名競争：809件（61.0%）
一般競争：512件（38.6%）
随意契約：6件（0.5%）

公共工事のイメージは「一般競争」かもしれませんが、件数ベースでは 指名競争のほうが多い。指名願いを出しておく価値が、この1つの数字だけでも見えます。

傾向2: 土木一式工事が65%、市場の太さがそのまま件数に

土木一式工事：860件（65%）
舗装工事：119件
電気工事：72件
建築一式工事：50件

土木一式が3分の2を占めます。「土木屋の市場の太さ」が、そのまま件数に出ています。

傾向3: 上半期に約8割が集中、年度後半は3%

第1四半期：441件（33%）
第2四半期：577件（44%）
第3四半期：273件（21%）
第4四半期：36件（3%）

上半期に約8割が集中。年度の前半が、受注機会の山。「年度末に取り急ぎ」のイメージとは逆で、営業の最盛期は4〜9月ということが、数字で出ました。

Python、使ってますか？

Claude Code はスクレイピングにおいて Python（パイソン） というプログラミング言語を使います。Python が、Excelを開いて、データを取り出して、CSVを書き出してくれた、というイメージです。
自分で書く必要はないけれど、Python が動く環境はパソコンに必要です。 ここだけ、最初の一回だけ、頑張る価値があります。

Pythonをパソコンに入れる方法（初心者向け）

Python を知らない方へ。Python は、Claude Code で仕事をするうえで必須と言える道具です。実感として、いま私は Excel がなくても仕事はできるけれど、Python がないと仕事にならない と感じています。
Windowsの場合

公式サイト https://www.python.org/ にアクセス
「Downloads」から最新版をクリック
ダウンロードしたファイルをダブルクリックでインストール
インストール画面の最下部にある「Add Python to PATH」のチェックを必ず入れる（ここ大事）
「Install Now」をクリック

Macの場合
最新のMacには Python が最初から入っています。ターミナルを開いて

python3 --version

と打って、バージョン番号が出たらOK。
確認
Windows なら「コマンドプロンプト」、Mac なら「ターミナル」を開いて、

python --version

と打ってみてください。Python 3.x.x のような文字が出れば、インストール成功です。
ここまで来れば、あとは Claude Code が全部やってくれます。

なぜ Python が必要か ── Excelより重要なツールになりつつあります

「自分はExcelで十分」と思っている方こそ、ぜひ Python を触ってみてほしいです。

Excelで「無理」だったことが、Pythonで普通にできる

100個のExcelファイルを一気に開いて、特定の情報だけ抜き出す
ネット上のデータを定期的に自動取得する
数千行のデータを瞬時に集計する
グラフ・レポートを毎月自動生成する
AIと組み合わせて、文章や画像を扱う

Excelでマクロを組めばできることもありますが、Python の方が圧倒的に簡単で、応用範囲が広いです。何より、Claude Code のようなAIと組み合わせたとき、本領を発揮します。

これからの仕事道具として、必須と思っていい

Python は、これからの仕事において、Excel よりも重要なツールになりつつあります。
理由は単純で、AIに「これやって」と頼むと、AIはたいてい Python で返してくるからです。AIが書いたコードを、自分のパソコンで動かせる環境さえあれば、できることは指数関数的に広がります。

一応、Pythonはこう書かれていました

参考までに、Claude Code が書いてくれたコードを少しだけ載せます。読み飛ばしてもらって構いません。「これだけのことを、AI が勝手にやってくれた」 という感覚だけ持ち帰ってもらえれば。

Excelをダウンロードする部分

curl -L -k -o "aichi_kouji_R8.xls" \\
  "<https://www.pref.aichi.jp/uploaded/attachment/614778.xls>"

Excelを読んで、14シートを統合する部分

import pandas as pd

xls = pd.ExcelFile("aichi_kouji_R8.xls")

all_df = []
for sheet in xls.sheet_names:
    df = pd.read_excel("aichi_kouji_R8.xls", sheet_name=sheet, header=2)
    df = df.dropna(axis=1, how="all")
    df = df[pd.to_numeric(df["番号"], errors="coerce").notna()]
    df["担当課名"] = df["担当課名"].ffill()
    df.insert(0, "事務所", sheet)
    all_df.append(df)

merged = pd.concat(all_df, ignore_index=True)
merged.to_csv("aichi_kouji_R8_全件統合.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")

全部で30行ほど。これを Claude Code が書いてくれて、私は「実行して」と言っただけです。

このデータ、何に使えるか

このCSVだけでも、たとえばこういう使い方が考えられます。

自社の地元（例: 尾張建設の管轄）に絞って、来期の工事候補を一覧化
自社の工種・規模感（例: 土木一式・1.5億〜3.6億円）でフィルタ
第1〜第2四半期に出る案件を時系列で並べて、営業優先順位を作る
過去の見通しと突き合わせて、本当に出た案件／出なかった案件を比較

「この情報、自社で集めるのは大変だけど、誰かが整えてくれていたら便利」というやつです。個人と AI で、こういう道具を一つずつ作りたい と思っています。

倫理メモ

念のため、今回の取り組みのスタンスを書いておきます。

取得したのは 公開されているExcelファイル1つ（1リクエスト）
ユーザーエージェントを明示
robots.txt と利用規約は事前に確認
取得したデータは、本記事内では集計値・先頭サンプルのみ掲載
個人や特定企業を不利にするような使い方はしない

公開してくれている情報を、便利な形に整えるだけ。これからも、この線を超えないように書いていきます。

まとめ

AIへの指示は 日本語で2回だけ、コードは Claude Code が書いた
1,327件の公共工事リストから、指名競争61% / 土木一式65% / 上半期8割集中 という傾向が見えた
Python を入れる「最初の一回だけ」を乗り越えれば、AI に丸投げできる範囲が一気に広がる
ただし「データの形をAIに伝え直す」人間側の仕事は残る（だから面白い）

「コードを書けるエンジニアだけが使える道具」だった時代は、もう終わっています。

プロフィール

井上浩太郎｜土木×AI研究家
神奈川県在住。元・愛知県庁の土木職員。退職後、AI（Claude Code）を使って、ホームページ制作・アプリ・Webプロダクトの制作に取り組んでいます。
AI（Claude Code）を使って、小さなプロダクトを作るのが好き。業界をほんの少しだけ変えるような道具を、ひとつずつ作っていくのがいまのテーマ。その挑戦の過程を、公開日記として note で連載中。
連絡先: [メール／問い合わせフォーム予定]

#公開日記 #土木 #土木業界 #土木DX #ClaudeCode #AI #スクレイピング #Python #愛知県 #公共工事 #個人開発