Pythonで為替レートを自動取得してExcelに保存する方法【初心者向け】

はじめに｜Pythonで為替レートを自動取得するってどういうこと？

「毎日の為替レートをチェックして、表にまとめるのが面倒…」
「手作業じゃなく、自動でレートを取り込めたらラクなのに…」

そんな悩み、ありませんか？
実は、Pythonを使えば、最新の為替レートをWebから取得して、Excelファイルに自動で書き込むことができるんです！

この方法は、経理・財務・輸入業務などで外国通貨を扱う方にとって、非常に役立ちます。
しかも、今回は**「API」という仕組みを使って為替レートのデータを取得**します。プログラミング初心者にとっても、APIの基本的な使い方を体験できる絶好のチャンスです。

さらに、取得したデータを Excelファイルに自動で書き込むので、「スプレッドシート作業を自動化したい」という方にもピッタリ！

このページでは、以下のことをやさしく解説していきます：

• Pythonの環境構築とライブラリの準備
• 為替APIの使い方と取得方法
• Excelファイルへの自動書き出し
• 実務にも使えるコードの全体像

コードの意味もしっかり解説するので、「なんとなくコピペするだけ」にならず、**「理解しながら学べる」**記事を目指しています！

さっそく、Pythonで為替レートの自動取得を始めてみましょう！

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1. Pythonで為替データを扱うメリット

Pythonは、**「データを集めて、加工して、出力する」**という一連の流れを、とてもシンプルに書けるプログラミング言語です。
この特性が、為替レートの自動取得＆Excelへの書き出しという作業にピッタリなんです。

ここでは、Pythonを使うことで得られる具体的なメリットをいくつか紹介します。

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✅ 毎日の作業が自動化できる

たとえば「毎朝、為替レートを調べて、Excelに入力する」…こんなルーチン作業、ありませんか？

Pythonを使えば、その作業をボタン1つ、あるいは時間指定で自動化できます。人の手を使わないので、入力ミスも防げて一石二鳥！

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✅ 無料APIを活用して最新データを取得

多くの為替レート提供サイトでは、「API」という仕組みでレート情報を提供しています。
Pythonでは requests というライブラリを使うことで、数行のコードでAPIからデータを取得することが可能です。

しかも、APIの多くは無料プランを用意しており、登録不要で使えるものもあります（例：exchangerate.host など）。

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✅ 取得したデータをそのままExcelに保存

Pythonには openpyxl というライブラリがあり、Excelファイル（.xlsx）の作成・編集が自由自在。
今回のように、「為替レートを日付とともに記録する表」を自動で作るのも簡単です。

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✅ 業務でも通用するスキルが身につく

APIの使い方やExcel連携の知識は、業務で使える実践的なスキルです。
特に、財務・経理・データ分析・エンジニア職などでは、こうしたスキルが評価される場面も多くなっています。

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2. 必要な環境とライブラリ

Pythonで為替レートを取得してExcelに書き込むには、準備がとても大切です。
ここでは、実際にプログラムを書く前にやっておきたい2つの準備――仮想環境の作成とライブラリのインストールについて説明します。

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🔧 Python仮想環境の作成

まずは、作業ごとに独立したPython環境をつくっておきましょう。これを**「仮想環境」**といいます。

✅ なぜ仮想環境を使うの？

Pythonにはたくさんのライブラリがありますが、全部をごちゃまぜに使っていると、
「どのツールがどのライブラリを使っていたっけ？」
「他のツールとバージョンがぶつかって動かない…」
なんてことが起きやすくなります。

仮想環境を使えば、1つのツール＝1つの専用環境として管理できるので安心です。

✅ 仮想環境の作り方（Windows/Mac共通）

ターミナル（またはコマンドプロンプト）で以下のコマンドを入力します：

python -m venv venv

すると、venv という名前の仮想環境が作成されます。

✅ 仮想環境の起動方法

• Windowsの場合：

venv\Scripts\activate

• Mac/Linuxの場合：

source venv/bin/activate

うまくいくと、ターミナルの先頭に (venv) と表示されます。これで仮想環境の中に入った状態です！

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📦 ライブラリのインストール

今回使うライブラリは以下の2つです：

ライブラリ名	用途
requests	為替レートAPIからデータを取得する
openpyxl	Excelファイルの読み書きを行う

✅ インストールコマンド（仮想環境の中で実行）

pip install requests openpyxl

✅ ライブラリのインポート方法

Pythonコードの最初に以下を記述して、ライブラリを使えるようにします：

import requests
from openpyxl import Workbook

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3. 為替APIの仕組みとエンドポイント設定

いよいよここから、為替レートのデータを取得するための準備に入ります。
そのカギを握るのが、「API」と呼ばれる仕組みです。

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🌐 APIってなに？

APIとは「Application Programming Interface（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）」の略です。

……ちょっと難しく聞こえますが、ざっくり言うと、

「他のサービスから情報を自動で受け取るための窓口」

と考えてください。

たとえば、天気情報・ニュース・為替レート・株価などを自分のプログラムに取り込むには、
その情報を提供してくれる「APIのURL」にアクセスして、機械が読み取れる形式でデータを受け取るのが一般的です。

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💱 為替APIとは？

今回使う為替APIは「exchangerate.host」という、無料で使える便利なAPIサービスです。

アクセスするURLの例：

https://api.exchangerate.host/latest

このURLにアクセスすることで、**「今日の為替レート（EURを基準）」**がJSON形式で返ってきます。

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📌 エンドポイントって？

APIで使われる「エンドポイント」とは、情報を取得するためのURLのことです。
サービスごとに、さまざまなエンドポイントが用意されています。

たとえば：

エンドポイント	内容
/latest	最新の為替レート
/timeseries	過去の為替レート履歴
/convert	通貨変換（例：USD → JPY）

今回はもっともシンプルな 「最新のレート」を取得する /latest を使います。

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✅ 通貨を指定したい場合は？

URLの末尾にパラメータをつけて、取得したい通貨を絞り込むことも可能です。

たとえば、「USD（米ドル）を基準に、JPY（日本円）のレートを取得したい」なら、こんなURLになります：

https://api.exchangerate.host/latest?base=USD&symbols=JPY

このように、**クエリパラメータ（?〜）**を使って情報をカスタマイズできるのがAPIの面白さです！

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ここまでの内容をまとめると、次のようなコードで為替データが取得できます：

import requests

url = "https://api.exchangerate.host/latest?base=USD"
response = requests.get(url)
data = response.json()
print(data)

このコードを実行すると、USDを基準とした通貨レートの一覧が表示されます。

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4. APIから為替レートを取得するPythonコード

ここからは、いよいよ実際に為替レートのデータをPythonで取得するコードを書いていきます！

今回は「USD（米ドル）」を基準に、複数の通貨レートを取得する例で進めます。

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🧪 まずはAPIにアクセスしてみよう！

以下のコードをPythonファイルに書いてみてください：

import requests

# APIのURL（USDを基準）
url = "https://api.exchangerate.host/latest?base=USD"

# データ取得
response = requests.get(url)

# JSON形式でデータを取り出す
data = response.json()

# 内容を確認してみよう
print(data)

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🔍 解説：このコードで何をしているの？

行番号	処理内容
1行目	requests ライブラリを読み込んで、Webからデータを取得できるようにします。
4行目	APIのエンドポイントURLを設定します。ここでは「USDを基準にした最新の為替レート」を取得しています。
7行目	requests.get() で指定したURLにアクセスし、Webからデータを取得します。
10行目	response.json() で、取得したデータをPythonの辞書（dict）型に変換します。
13行目	print()で、実際に取得できたデータを確認しています。

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💡 JSON形式のデータとは？

APIから取得できるデータは、基本的に**「JSON形式」**です。
これは「キー（名前）と値（データ）」がセットになった、人間にも読めるシンプルな形式です。

例として、こんな形で表示されるはずです：

{
  "base": "USD",
  "date": "2025-06-18",
  "rates": {
    "JPY": 157.35,
    "EUR": 0.91,
    "GBP": 0.78,
    ...
  }
}

この中の "rates" の部分が重要で、ここに各通貨のレートが格納されています。

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✅ 必要な情報だけ取り出すには？

JSONデータは辞書型なので、Pythonの辞書のようにキー指定で中身を取り出せます。

たとえば、すべての通貨レートを取得したい場合は次のように書きます：

for currency, rate in data["rates"].items():
    print(f"{currency}: {rate}")

このコードを実行すると、次のような出力になります：

JPY: 157.35
EUR: 0.91
GBP: 0.78
...

これで、APIから取得した為替データをPythonで自由に扱えるようになりました！

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5. 取得したデータをExcelに書き込む

APIから取得した為替レートのデータを、次はExcelファイルに書き込んで保存してみましょう。

ここでは openpyxl ライブラリを使って、以下のような作業を行います：

• 新しいExcelファイルを作成
• ワークシートを準備
• 為替レートのデータを1行ずつ書き込む
• ファイルとして保存

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📘 Excelファイルを作るには？（Workbook）

まずはExcelファイルの「本体」となる**ワークブック（Workbook）**を作ります。以下のコードを追記してみましょう：

from openpyxl import Workbook

# 新しいExcelファイルを作成
wb = Workbook()

# アクティブなシートを取得
ws = wb.active

# シートの名前を変更（任意）
ws.title = "Exchange Rates"

ここまでで、空っぽのExcelファイルとシートが1枚できた状態です。

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🏷️ ヘッダーを追加する（append）

次に、**列のタイトル（ヘッダー）**を書き込みます。

# ヘッダーを追加
ws.append(["通貨コード", "為替レート"])

これで、1行目に「通貨コード」「為替レート」という見出しが入りました。

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🔄 通貨とレートを1行ずつ追加（forループ＋append）

ここからは、前のステップで取得した data["rates"] をfor文でループして、1行ずつExcelに追加していきます：

# 取得したレート情報を書き込む
for currency, rate in data["rates"].items():
    ws.append([currency, rate])

これで、各通貨コード（例: USD, JPY, EUR）と、その為替レートが行ごとにExcelファイルに追加されていきます。

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✅ append()とは？

append() は、Excelファイルに行単位でデータを追加するためのメソッドです。

ws.append(["USD", 1.00])  # 「USD | 1.00」という行が追加される

リストの形で渡すと、そのまま左から右に順番に書き込まれます。

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💡 補足：複数回appendすれば、表形式になる

ws.append(["通貨", "レート"])
ws.append(["USD", 1.00])
ws.append(["JPY", 157.35])
ws.append(["EUR", 0.91])

こんな感じで書き込むと、Excelでは以下のように見えます：

通貨	レート
USD	1.00
JPY	157.35
EUR	0.91

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6. Excelファイルの保存と出力の確認

ここまでで、為替レートのデータをExcelのワークブック（Workbook）に書き込む処理が完成しました。
最後の仕上げは、作成したExcelファイルを保存して、ユーザーに完了を伝える出力メッセージを表示することです。

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💾 Excelファイルを保存する（.save()）

Excelファイルを保存するには、以下のように .save() メソッドを使います。

# ファイル名を指定して保存
wb.save("exchange_rates.xlsx")

このコードを実行すると、スクリプトを実行したフォルダに「exchange_rates.xlsx」ファイルが生成されます。

✅ ファイル名は自由に変えてOKですが、拡張子 .xlsx を忘れずにつけましょう！

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✅ 保存できたかどうかを知らせるメッセージ

プログラムの最後に、処理が正常に終わったことをユーザーに知らせる出力メッセージを加えておくと、親切で実務的です。

print("為替レートのExcelファイルが保存されました！")

さらに、ファイル名や日付を表示しておくと、ログとしても便利です。

from datetime import datetime

today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
print(f"[{today}] exchange_rates.xlsx に書き出しが完了しました。")

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🔁 全体の流れをまとめると…

これで、次のような流れが完成しました：

1. APIで為替レートを取得
2. データをExcelに書き込み
3. .xlsxファイルとして保存
4. ユーザーにメッセージで通知

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📂 実行後の確認方法

スクリプトを実行した後は、次の点を確認してみてください：

• フォルダ内に exchange_rates.xlsx ファイルがあるか？
• 開いてみると、通貨コードとレートの一覧が正しく書かれているか？
• 保存メッセージがターミナルに表示されたか？

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7. おまけ：日付や時間も一緒に書き込む（発展応用）

ここまでで、為替レートの一覧をExcelに書き込む基本的なスクリプトは完成しました。
でも、**「このレート、いつ取得したデータだろう？」**と後から見返すこともありますよね。

そこでおすすめなのが、日付や時刻も一緒にExcelに記録しておく方法です。
Pythonの datetime モジュールを使えば、とても簡単に追加できます。

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🕒 現在の日付・時刻を取得するには？

以下のように、datetime.now() を使って、今の日時を取得できます。

from datetime import datetime

# 現在日時を取得（例：2025-06-18 15:42:00）
now = datetime.now()

# 日付のみ取り出す（例：2025-06-18）
date_str = now.strftime("%Y-%m-%d")

# 日時付き（例：2025-06-18 15:42:00）
datetime_str = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

strftime() を使うことで、表示フォーマットを好きな形に変換できます。

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📝 Excelの表に日付列を追加するには？

「通貨コード」「レート」だけでなく、「取得日付」も一緒に書き込めるようにしてみましょう。

✅ ヘッダーを修正：

ws.append(["通貨コード", "為替レート", "取得日"])

✅ データの書き込み部分を変更：

for currency, rate in data["rates"].items():
    ws.append([currency, rate, date_str])

これで、次のような表がExcelに記録されます：

通貨コード	為替レート	取得日
USD	1.00	2025-06-18
JPY	157.35	2025-06-18
EUR	0.91	2025-06-18

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📈 毎日データを記録するログとしても使える！

この書き方は、毎日為替レートを記録するような自動スクリプトにも応用できます。
日付を残しておけば、あとで時系列でグラフを作ることもできますし、データの変化を追うのにも便利です！

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✅ 補足：時間まで記録したい場合は？

日付だけでなく、時間も記録したいなら datetime_str を使えばOKです：

ws.append(["通貨コード", "為替レート", "取得日時"])

for currency, rate in data["rates"].items():
    ws.append([currency, rate, datetime_str])

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8. まとめ

今回は、Pythonを使ってWebから為替レートを自動取得し、Excelに書き込む方法を解説してきました。

実際にやってみると、たった数十行のコードで、

• 最新の為替レートを無料APIから取得
• Excelファイルに整形して出力
• 日付付きの記録も可能

といった、実務でも使える便利なツールが作れてしまいます。

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💡 この記事で学べたこと

ステップ	内容
環境構築	仮想環境の作成とライブラリのインストール（requests / openpyxl）
API活用	為替API（exchangerate.host）からのデータ取得方法
Excel操作	openpyxlによるワークブック生成・データ書き込み
応用	日付や時間の記録でログ管理にも対応可能

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📌 自動化の一歩として最適なテーマ！

「手作業でやっていた作業をPythonで効率化したい」
「APIの扱い方を基礎から学びたい」
「Excelとの連携方法を実践したい」

そんな方にとって、今回の内容はまさに初めの一歩にピッタリのテーマだったのではないでしょうか？

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