pythonベースのコンパイル言語はcythonの他にnumbaがあるので、
高速化案2として試してみた。
１．結論
簡単に変更できたが処理時間に変わりがなかったので、見送る事にした。
（１）処理時間を計測したEXCELシート
（２）処理時間
変更前（python）は１０．２秒。
変更後（一部をnumbaに変更し、pythonプログラムも一部変更）は１０．３秒。
３．具体的な変更方法
（１）前提条件
開発環境はpipenv+JupyterLabを使う。
（２）numbaのインストール
（３）最終的な変更内容
（Ａ）JupyterLabでnumbaを有効にする。
下記の命令を初めに実行する。
（Ｂ）１つの関数をnumbaにする。（cythonの場合と同じ関数）
変更は下線部分１ケ所を追記しただけ。
（Ｃ）pythonプログラムの一部変更
cythonの場合と同じ変更とEXCELデータの変更（文字データ化）を行う。
４．参考資料
下記のＷＥＢページにお世話になりました。ありがとうございます。
・Pythonで高速化処理！numbaとCythonの実行速度を比較してみた。
・numbaでpythonを高速化する
・numbaでざっくりPython高速化
・Python を高速化する Numba, Cython 等を使って Julia Micro-Benchmarks してみた
＜個人的な感想＞
cythonに比べて簡単に変更できたが、思ったよりも高速化が感じられない。
乱数の結果により士気チェック処理が追加になる場合があるなど
同一条件の比較とは言えないが、処理時間が余り変わないのは他に原因があるのかもしれない。
考えられるのは２つである。
１）検索処理でfor文による一致判定をしている事が処理時間を長くしている。
２）VBAの処理時間が長いので、python側の処理を早くしても効果がない。
次回は１）の対策を行ってみる。