スナップグループで快適マルチタスク！Windows11の新機能解説

2025年10月3日管理者コメントする

Windows11では、ウィンドウ整理を効率化する新機能として 「スナップレイアウト」 と 「スナップグループ」 が導入されました。これらを活用することで、複数のアプリや作業画面を直感的に管理でき、マルチタスク作業が一段と快適になります。この記事では、両機能の特徴と使い方、活用シーンを詳しく解説します。

スナップレイアウトとは？

まず基礎となるのが スナップレイアウト です。
ウィンドウを画面端にドラッグすると、自動的に左右や上下に分割表示できる機能は従来のWindowsにもありましたが、Windows11ではさらに進化しました。

ウィンドウを最大化ボタン（右上の□）にカーソルを合わせるとレイアウト候補が表示
2分割だけでなく、3分割・4分割など多彩な配置パターンを選択可能
画面解像度に応じて最適化されたレイアウトを提示

これにより、複数のウィンドウを瞬時に整列させられます。

スナップグループとは？

スナップグループ は、スナップレイアウトで配置したウィンドウを「ひとまとまり」として扱える機能です。

たとえば、次のような場面で活躍します。

左側にブラウザ、右側にWordを並べて作業中
他のアプリに切り替えたあとでも、タスクバーから元の組み合わせにワンクリックで戻れる

つまり、スナップレイアウトで作った「作業環境セット」を保存・呼び出せるようになったのが スナップグループ です。

スナップグループの使い方

スナップレイアウトでウィンドウを並べる
例：左にブラウザ、右にExcelを配置。
タスクバーを確認
配置したアプリごとにアイコンが表示され、さらにその組み合わせ（グループ）も並んで表示されます。
グループをクリックして復元
他のアプリを操作していても、タスクバーからワンクリックで元の作業環境に戻せます。

これにより、アプリを一つずつ切り替えて整列させ直す手間がなくなります。

活用シーン例

資料作成：ブラウザで調べものをしながらWordにまとめる
データ分析：ExcelとPower BIを並べて数値確認
リモートワーク：Teamsの会議画面とOneNoteを同時表示
クリエイティブ作業：画像編集ソフトとブラウザを並べて参考資料をチェック

作業環境を「セット化」して切り替えられるので、場面ごとに効率よくマルチタスクを進められます。

まとめ

Windows11の スナップレイアウト と スナップグループ は、デスクトップ作業を大幅に効率化する強力な新機能です。

スナップレイアウト → ウィンドウを自由に整列
スナップグループ → レイアウトをグループ化してワンクリック復元

複数アプリを同時に扱う方にとっては、まさに「ウィンドウ整理の新常識」といえるでしょう。ぜひ日常の作業に取り入れて、快適なマルチタスク環境を体験してみてください。

Python, プログラミング

ゼロから学ぶ！Pythonで気軽にデータ分析入門

2025年10月3日管理者コメントする

「Pythonでデータ分析を始めたいけど、難しそう…」
そんな初心者の方でも大丈夫！この記事では、家計簿や売上のような身近なデータを題材にして、Pythonで「データを読み込む → 集計 → グラフにする」までを体験します。

まずは小さな一歩から。ゲーム感覚で数字を扱っていくうちに、自然とデータ分析の基礎が身につきます。

サンプル環境

本記事の内容は以下の環境で動作確認しています。

項目	バージョン / ツール
OS	Windows 11 Pro 24H2
Python	3.12.6
pip	24.2
エディタ	PowerShell / VS Code
ライブラリ	pandas 2.x / matplotlib 3.x / openpyxl 3.x

Pythonとは？

Python（パイソン） は、シンプルで分かりやすいプログラミング言語です。

文法がやさしい → 初めてでも読みやすい
豊富なライブラリ → 家計簿、売上管理、グラフ化などすぐ活用できる
学習者が多い → ネットに解説記事や質問回答がたくさん

今回は「pandas」「matplotlib」を使って、データを簡単に扱う方法を学びます。

1. Pythonをインストール

Windows 11なら Microsoft Store からインストールするのが簡単です。

スタート → Microsoft Store → 「Python」で検索
今回は最新版の「Python 3.13」をインストールします
※ダウンロードすると自動的にインストールされます。

2. 動作確認

PowerShellで次を実行：

3. 必要なライブラリをインストール

successfullyと上記の様に表示されればインストール正常終了してます。

4. サンプルデータ

家計簿や売上のようなシンプルなデータを用意します。

sales.csv

5. Pythonで分析！4つの出力を体験

パターン① コンソール出力（数字で確認）

ファイル名を sample.py にして、わかりやすい場所（例：C:\Users\〇〇\Documents\python\）に保存します。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv")
daily_sales = df.groupby("date")["sales"].sum()
print(daily_sales)

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv")

daily_sales = df.groupby("date")["sales"].sum()

print(daily_sales)

「sample.py 」を保存したディレクトリに移動し、powershell でpython sample.pyと入力して実行すると以下の様に表示されます。

出力例：

👉 「今日は使いすぎた？」がすぐ分かります。

パターン② グラフ出力（見やすく可視化）

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データを読み込み
df = pd.read_csv("sales.csv")

# 日付ごとの合計を集計
daily_sales = df.groupby("date")["sales"].sum()

# 集計結果を表示
print(daily_sales)

# グラフで可視化
daily_sales.plot(kind="bar", title="Daily Expenses")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Sales")
plt.tight_layout()
plt.show()

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# データを読み込み

df = pd.read_csv("sales.csv")

# 日付ごとの合計を集計

daily_sales = df.groupby("date")["sales"].sum()

# 集計結果を表示

print(daily_sales)

# グラフで可視化

daily_sales.plot(kind="bar", title="Daily Expenses")

plt.xlabel("Date")

plt.ylabel("Sales")

plt.tight_layout()

plt.show()

出力イメージ：

👉 支出の増減がひと目で分かります。

パターン③ ファイルに保存（CSV・画像）

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データを読み込み
df = pd.read_csv("sales.csv")

# 日付ごとの合計を集計
daily_sales = df.groupby("date")["sales"].sum()

# 集計結果をCSVに保存
daily_sales.to_csv("result.csv")

# グラフを画像ファイルに保存
daily_sales.plot(kind="bar", title="Daily Expenses")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Sales")
plt.tight_layout()
plt.savefig("daily_expenses.png")  # ← PNGファイルで保存

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# データを読み込み

df = pd.read_csv("sales.csv")

# 日付ごとの合計を集計

daily_sales = df.groupby("date")["sales"].sum()

# 集計結果をCSVに保存

daily_sales.to_csv("result.csv")

# グラフを画像ファイルに保存

daily_sales.plot(kind="bar", title="Daily Expenses")

plt.xlabel("Date")

plt.ylabel("Sales")

plt.tight_layout()

plt.savefig("daily_expenses.png") # ← PNGファイルで保存

👉 結果をExcelや画像にして保存すれば、あとで見返したり人に見せたりできます。

パターン④ Notebookで出力

Jupyter Notebookを使えば、

ステップ1: Notebookを起動

PowerShell で以下を実行します：

pip install notebook
python -m notebook

1 2	pip install notebook python -m notebook

👉 ブラウザが開くので「File → New → Notebook → Python 3」で新しいノートブックを作ります。

ステップ2: セルごとにコードを書く

セル1: データ読み込み

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv")
df   # ← Notebookではprint不要。最後にdfと書けば表形式で出力される

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv")

df # ← Notebookではprint不要。最後にdfと書けば表形式で出力される

👉セルを選択し、Shift + Enterで実行すると表がセルの下にきれいに表示されます。

Notebookの特徴

print()不要 → 変数名だけで表や集計結果が表示される

グラフはセル下に直接描画

コード・結果・グラフが一つの画面でまとまって見やすい

✅ まとめると、記事で紹介したパターン④のコードはそのまま動きますが、Notebookではprintを省略して変数名だけ書けばOK という違いがあります。

👉 家計簿アプリ感覚で扱えて便利です。

まとめ

Pythonは初心者でも気軽に始められる
データ分析の出力には4パターンある
1. 数字で見る（コンソール）
2. グラフで見る（可視化）
3. ファイルに保存（CSV・PNG）
4. Notebookでまとめる
まずは「日ごとの支出」を分析してみるとイメージしやすい

Excel, ブログ

【Excel】INDEX＋MATCH関数で柔軟で高速なデータ検索を実現

2025年10月3日管理者コメントする

Excelでデータ検索や参照を行うとき、多くの方が最初に思い浮かべるのは VLOOKUP関数 ではないでしょうか。
しかし、VLOOKUPには「参照範囲の制約」「列番号の固定」、「大量データだと重い」など不便な面もあります。
そこでおすすめなのが、 INDEX関数とMATCH関数を組み合わせる方法 です。

本記事では、INDEX＋MATCH関数の使い方を基礎から応用まで解説します。

1. INDEX関数とMATCH関数の役割

INDEX関数

指定した範囲から「行番号・列番号」を基準に値を取り出す関数です。

例：
=INDEX(B2:D5, 2, 3) → 範囲B2:D5の「2行目3列目」の値を取得

MATCH関数

指定した値が「範囲の何番目にあるか」を返す関数です。

検索方法：0（完全一致）、1（以下）、-1（以上）

例：
=MATCH("東京", A2:A10, 0) → 「東京」がA2:A10の中で何番目かを返す

2. INDEX＋MATCHの組み合わせ

INDEXとMATCHを組み合わせると、「検索値に基づいて柔軟に値を取得」できます。

例：
社員名を検索して、その人の所属部署を取得する場合

検索値：セルE1（社員名）
検索範囲：A2:A6（社員名一覧）
参照範囲：B2:B6（部署一覧）

→ F2に入力した社員名に対応する部署が返る

3. VLOOKUPとの違い・メリット

参照範囲を左右どちらにも指定可能
VLOOKUPは「左端から右方向」にしか検索できませんが、INDEX＋MATCHなら左にも右にも対応できます。
列削除に強い
VLOOKUPは列番号で指定するため列構成が変わるとエラーになりますが、INDEX＋MATCHは柔軟です。
高速処理が可能
大量データを扱う場合でも、VLOOKUPだと処理が重くなって使えない事象が発生しますが、INDEX＋MATCHの方を使用することで安定して動作します。

4. 応用例：2次元検索

行と列の両方で一致する値を取得することも可能です。

G2に入力した「名前」
G1に入力した「科目」
→ G3で名前×科目に対応する点数を取得

5. まとめ

INDEX関数は「値を取り出す」
MATCH関数は「位置を探す」
2つを組み合わせることで 柔軟な検索・参照が可能

VLOOKUPでは対応できない場面でもINDEX＋MATCHなら解決できます。
Excelで効率的なデータ検索を行いたい方は、ぜひ活用してみてください。

ブラウザ, ブログ

在宅ワークに必須！Chromeのシークレットモード×Google Meet

2025年10月3日管理者コメントする

在宅ワークが日常化した今、オンライン会議ツールの活用は欠かせません。その中でも Google Meet はシンプルで使いやすく、多くの企業や個人が利用しています。
一方で、個人のアカウントでChromeにログイン中の状態でGoogle Meetに参加するとログイン中のアカウント名で参加となってしまうので「プライバシーを守りたい」「複数アカウントを使い分けたい」と感じて躊躇する方も多いかと思います。そこで便利なのが、Chromeのシークレットモード です。

この記事では、在宅ワークに役立つ シークレットモード×Google Meet活用法 をわかりやすく解説します。

シークレットモードとは？

Chromeのシークレットモードは、以下のような特徴を持つブラウジング機能です。

閲覧履歴が保存されない
Cookieやキャッシュが残らない
ログイン情報が引き継がれない

つまり、通常のブラウジングとは切り分けて利用できるため、仕事用アカウントとプライベートアカウントを安全に使い分けるのに最適です。

Google Meetをシークレットモードで使うメリット

1. 複数アカウントを簡単に切り替え

在宅ワークでは、会社用のGoogleアカウントと個人のアカウントを使い分けることがよくあります。シークレットモードなら、別のアカウントでログインできるため、わざわざログアウトする手間を省けるのです。

2. プライバシー保護

シークレットモードでは履歴やCookieが残らないため、家族と共用のPCでも安心。会議へのアクセス情報や履歴が残らないのでセキュリティ面でも有効です。

3. 一時的な環境でテスト可能

「会議リンクが正しく動作するか確認したい」ときも便利。シークレットモードでアクセスすれば、通常環境に影響を与えず、クリーンな状態で動作確認できます。

使い方：シークレットモードでGoogle Meetに参加する手順

Chromeを開く
右上の「︙（メニュー）」をクリック
「新しいシークレットウィンドウ」を選択（ショートカット：Ctrl + Shift + N）
開いたウィンドウから Google Meet にアクセス
使用したいアカウントでログインして会議に参加

これだけで、通常の環境を崩さずに会議参加が可能です。

在宅ワークをもっと快適にするTips

固定のショートカットを作成
Google Meet用にシークレットモードで開くショートカットをデスクトップに作っておくと便利です。
拡張機能との併用
通常モードでは必要な拡張機能を活用し、シークレットモードでは純粋に会議専用として切り分けることで、作業効率がアップします。
通信トラブル対策
シークレットモードではキャッシュが残らないため、もしMeetで動作が不安定なときに「リフレッシュ用」として試すのも有効です。

まとめ

Chromeのシークレットモードは、ただの「履歴が残らないモード」ではなく、在宅ワークにおけるGoogle Meetの最強サポーターとも言えます。

複数アカウントをスムーズに使い分け
プライバシーを守りながら安心して会議参加
トラブル時の動作確認にも便利

在宅ワークをもっと快適に、効率的にするために、ぜひ今日から活用してみてくださいね

Windows, ブログ

Windows 11の「クイック設定」でよく使う機能を一瞬で呼び出す方法

2025年10月3日管理者コメントする

Windows 11では「アクションセンター」が廃止され、代わりに 「クイック設定」 が搭載されています。
Wi-FiやBluetooth、音量・明るさの調整といった操作を、わざわざ設定アプリを開かずにその場で切り替えられる便利な機能です。

ただ22H2以前はカスタマイズ可能でしたが、22H2からは標準では編集不可となっているので少々使い勝手が悪くなってます。。

クイック設定の開き方

クイック設定を開く方法はとても簡単です。

タスクバー右下の Wi-Fi／音量／バッテリーアイコンをクリック
または ショートカットキー：Windowsキー + A

このどちらでも同じクイック設定パネルが表示されます。

クイック設定でできること

クイック設定では次のような機能をワンクリックで操作できます。

Wi-Fi の接続切り替え
Bluetooth のオン／オフ
機内モード
夜間モード（ブルーライトカット）
モバイルホットスポット
アクセシビリティ機能
音量・明るさの調整

普段よく使う機能がここに集約されているため、PC操作がスムーズになります。

クイック設定のカスタマイズ方法（22H2以降）

Microsoft は Windows 11 24H2 から 「クイック設定の固定化」 を行い、ユーザーが自由にタイルを編集できないように仕様変更しました。
そのため24H2以前にあった「＋ボタン」や「鉛筆マーク」が存在せず、右クリックでも編集不可になっています。

レジストリ編集で編集機能を復活させる方法（自己責任）

Reddit ユーザーが共有している回避策として、レジストリを編集して クイック設定の編集機能を有効化 する方法があります。

手順

レジストリエディタを開く
- Win + R → regedit と入力 → Enter
以下のキーを探す

HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\PolicyManager\default\QuickActions\AllowCustomization
右ペインの value を 0 → 1 に変更
（DWORD値が存在しない場合は新規作成）
サインアウト or 再起動
クイック設定に再度アクセスすると、編集オプションが復活する可能性あり

注意点

この方法は 非公式の回避策 であり、Microsoft がサポートしていません。
将来のアップデートで無効化される可能性があります。
誤ったレジストリ編集はシステム不具合の原因になるため、必ずバックアップを取った上で自己責任で行ってください。

歯車アイコン（⚙）の役割

クイック設定の右下にある 歯車アイコン は「設定アプリ（Win + I）」へのショートカットです。
詳細なシステム設定やネットワーク管理を行いたいときに利用します。

ショートカットでさらに効率化

Win + A … クイック設定をすぐに開く
Win + N … 通知センターを開く（併用すると便利）

作業中でも一瞬で呼び出せるので、キーボード操作に慣れるとさらに快適です。

まとめ

Windows 11 のクイック設定は、よく使う機能をまとめた 簡易コントロールパネル
Win + A で一瞬で開ける
22H2からユーザーが自由にタイルを編集できないように仕様変更されている。

スナップレイアウトとは？

スナップグループとは？

スナップグループの使い方

活用シーン例

まとめ

関連記事

サンプル環境

Pythonとは？

1. Pythonをインストール

2. 動作確認

3. 必要なライブラリをインストール

4. サンプルデータ

sales.csv

5. Pythonで分析！4つの出力を体験

パターン① コンソール出力（数字で確認）

パターン② グラフ出力（見やすく可視化）

パターン③ ファイルに保存（CSV・画像）

パターン④ Notebookで出力

ステップ1: Notebookを起動

ステップ2: セルごとにコードを書く

Notebookの特徴

まとめ

関連記事

1. INDEX関数とMATCH関数の役割

INDEX関数

MATCH関数

2. INDEX＋MATCHの組み合わせ

3. VLOOKUPとの違い・メリット

4. 応用例：2次元検索

5. まとめ

関連記事

シークレットモードとは？

Google Meetをシークレットモードで使うメリット

1. 複数アカウントを簡単に切り替え

2. プライバシー保護

3. 一時的な環境でテスト可能

使い方：シークレットモードでGoogle Meetに参加する手順

在宅ワークをもっと快適にするTips

まとめ

関連記事

クイック設定の開き方

クイック設定でできること

クイック設定のカスタマイズ方法（22H2以降）

レジストリ編集で編集機能を復活させる方法（自己責任）

手順

注意点

歯車アイコン（⚙）の役割

ショートカットでさらに効率化

まとめ

関連記事

「駑馬十駕」を信念に IT系情報を中心に調べた事をコツコツ綴っています。

　関連記事

　関連記事

　関連記事

　関連記事

　関連記事