はじめに｜生成ai 使い方 エクセルで何が変わる？

まず、読者の「あるある」な疑問を3つ提示します。

• Excelの関数が苦手で、毎回ググって時間が溶ける…
• 集計・ピボット・グラフが遅くて、報告作業が終わらない…
• データが汚くて（空白・表記ゆれ・数値形式バラバラ）、整形だけで疲れる…

次章では「生成ai とは」を、Excelに必要な範囲だけ（難しい数学なし）で整理します。

生成ai とは？Excel初心者にもわかる基本概念

生成ai とは「作るAI」テキスト生成・分類・要約が得意

生成ai とは、文章や要約、分類ラベル、説明文などを「生成」するタイプのAIです。 Excel作業でいうと、次のような用途と相性が良いです。

• 関数の作成（例：IF、XLOOKUP、LET、LAMBDA）
• 数式の説明（「この式、何してるの？」を日本語化）
• 集計案の提案（ピボットの設計、集計軸のアイデア）
• 自由記述の要約（アンケート、日報、問い合わせログ）
• 表記ゆれの修正（住所、社名、商品名など）

生成ai とは「正解を保証する機械」ではない

Excelで失敗しないための考え方「AIは部下、あなたは監督」

生成ai とは、上手く使うと「作業の8割」を短縮できますが、最後の2割（検算・体裁・根拠確認）は人間が握るのが鉄則です。 これは心理学でいう認知負荷（Cognitive Load）の軽減にもつながります。 「覚える」より「確認する」へ切り替えると、Excelが一気にラクになります。

次章では、生成AIの仕組み（機械学習・ディープラーニング）を、Excelユーザー向けに超要点だけ解説します。

生成AIの仕組みと技術的背景｜機械学習・ディープラーニングの要点

機械学習とディープラーニングの関係をざっくり整理

生成ai とは、機械学習の中でも大量のデータからパターンを学び、文章や表現を組み立てる領域で力を発揮します。 その中心にあるのがディープラーニングです。 Excelユーザーが知るべきポイントは「AIは過去の傾向から推測している」という点です。

Excelで起きやすい誤差の理由（数字・日付・参照範囲）

理論的根拠：人間の意思決定を助ける「外部化」

生成ai とは、あなたの頭の中にある「こうしたい」を言語化し、手順や式として外部化してくれる相棒です。 行動科学的には、作業を分解して外部化するとミスが減り、習慣化もしやすいと言われます。 Excelの仕事は「考える」と「手を動かす」が混ざりがちなので、AIで分離すると速くなります。

次章では、Excelで使える生成AIツール（Copilot、COPILOT関数、Python in Excel、ChatGPT連携）を、目的別に比較します。

生成AI×エクセルの種類と代表ツール｜Copilot・COPILOT関数・ChatGPT連携

Excel内で使える「Copilot」とは（公式機能）

Microsoft系の代表は、Excelに統合されるCopilotです。 公式情報として、Copilot in Excelは「数式の作成・理解」「データ分析」「インサイト抽出」などを支援し、外部データの取り込みにも使えるとされています。 生成ai とは何かを理解していると、「どこまで任せて、どこを自分が確認するか」が決めやすくなります。

COPILOT関数（=COPILOT / COPILOT function）という新しい使い方

2025年以降の流れとして、Excelセルにプロンプト（指示文）と参照範囲を渡して、AIの出力を“関数”として扱うCOPILOT関数が登場しています。 これは「表の中で分類・要約・抽出」を回しやすくなる発想で、生成ai とは“表計算で再現可能な形に落とす”方向へ進んでいます。

Python in Excel（エクセルでPython）と生成AIの相性

Python in Excelは、Excelのグリッド上でPythonを使って分析・可視化を行うアプローチです。 実行はクラウド上の安全な環境で行われる、といった説明も公開されています。 生成ai とは何かを踏まえると、Pythonは「厳密な計算・再現性の担保」、生成AIは「案出し・下準備・説明」の役割分担がしやすくなります。

ChatGPT連携（アドイン等）の立ち位置

ExcelにChatGPT系をつなぐ方法としては、アドイン（Officeアドイン）などの選択肢があります。 ただし“誰の環境で”“どこにデータが送られるか”が運用の肝なので、会社利用では管理部門のルールに合わせて導入判断しましょう。

次章では、2026年の現場で“実際に起きている”Excel業務効率化の事例を、使い方の視点で紹介します。

生成AIのビジネス活用事例【2026年最新】Excel業務効率化の現場

事例1：数式の作成・説明で教育コストを下げる

生成ai とは、初心者がつまずきがちな「数式の意味」を日本語で解説し、学習の壁を下げるのが得意です。 例えば、複雑なIFやXLOOKUPの式を「何を判定して、どの値を返すか」まで言語化してくれると、引き継ぎが速くなります。

事例2：データクリーニング（空白・表記ゆれ・数値形式）を半自動化

Excel業務で地味に重いのがデータ整形です。 Copilot系では、スペースや大文字小文字、書式の不整合などを整える「クリーンアップ」系の支援が案内されています。 生成ai とは“見た目の統一”も得意なので、集計前の前処理に効きます。

事例3：複数ステップ作業をまとめて進める（エージェント的な支援）

近年は「一つの質問で、複数手順をまとめて進める」方向の進化も見られます。 例えば、壊れた式の修正、列の追加、整形、集計表作成などを、対話で進めるイメージです。 生成ai とは“手順の束ね役”としても価値が出やすいです。

次章では、初心者でも迷わない「生成ai 使い方 エクセル」ロードマップを、手順で解説します。

生成AIでExcel（エクセル）を効率化する基本手順｜使い方ロードマップ

手順1：目的を1行で固定する（例：集計したい、分類したい）

生成ai とは、目的が曖昧だと出力もブレます。Excelでの使い方はまず「何を出したいか」を固定しましょう。

• 「売上を地域×四半期で集計して、トップ5を出す」
• 「アンケート自由記述をカテゴリ分類して件数を出す」
• 「この表から請求漏れっぽい行を抽出する」

手順2：制約条件を先に書く（Excelで事故るポイントを先回り）

手順3：小さく試す→OKなら拡張（心理学的に“失敗コスト”を下げる）

行動科学では「小さな成功」を積むほど継続しやすいと言われます。 Excelで生成AIを使うときも同じで、いきなり全データに適用せず、まず10行で検証しましょう。 生成ai とは、サンプル提示に強く反応します。

手順4：成果をテンプレ化（再現性＝最強の自動化）

生成ai とは“その場の会話”で終わらせると、次回また同じ苦労をします。 うまくいった指示文（プロンプト）をテンプレとして保存し、Excel作業の標準手順に組み込みましょう。

次章では、すぐ使える「実務テンプレ」を10個、具体的な使い方で紹介します。

生成AI×エクセル実務テンプレ10選｜関数・集計・文章・分類

テンプレ1〜3：関数作成（XLOOKUP/IF/LET）を最短で

1. XLOOKUP：「商品コード（A列）から単価（マスタB列）を引き、見つからない場合は空白」
2. IF＋例外：「C列が0なら空白、そうでなければB/Cを小数2桁」
3. LETで可読性：「長い式をLETで分解して、変数名も提案して」

テンプレ4〜6：集計（ピボット級）を“質問”で作る

• 「合計」「平均」「中央値」「前年比」など、指標を明示するとブレにくい
• “表”で出してから、次に“グラフ案”を依頼すると手戻りが減る

テンプレ7〜8：自由記述（アンケート/問い合わせ）を分類・要約

生成ai とは、文章の要約・分類が得意です。Excelでは、カテゴリ列を作ると集計まで一気通貫になります。

テンプレ9〜10：データ整形（表記ゆれ/空白/形式）をまとめて整える

次章では、上のテンプレがさらに当たりやすくなる「プロンプト（指示文）の型」を、コピペで使える形で渡します。

生成AIプロンプト集｜Excelで失敗しない指示の作り方

プロンプトの黄金構成「目的→範囲→制約→出力→検算」

生成ai とは、情報の欠けを“それっぽく埋めてしまう”性質があります。 だからこそ、最初に必要情報を並べるのがコツです。

関数生成用プロンプト（例：XLOOKUP/IF/LET/LAMBDA）

• 「Excelの関数で。VBAは使わない。参照がずれないように絶対参照も提案して」
• 「式の説明も日本語で。初心者が理解できる粒度で」
• 「想定される例外（0除算、空白、#N/A）に対応した式にして」

COPILOT関数向けプロンプト（セル内で使う前提）

“人がラクになる”心理学的テクニック：評価基準を先に渡す

生成ai とは、評価基準がないと出力の「良し悪し」が揺れます。 たとえば分類なら「カテゴリ定義」、文章なら「文体（です・ます）」「文字数」「NGワード」などを先に決めると、あなたの確認負荷が下がります。

次章では、生成AIのデメリットとリスク管理を、Excel実務のルールとして落とし込みます。

生成AIのデメリットとリスク管理｜Excelでやりがちな落とし穴

リスク1：数式ミス（参照範囲・日付・単位）が静かに混ざる

リスク2：機密データの取り扱い（社内ルールが最優先）

ChatGPT系アドインなど外部連携を使う場合、どのデータが送信され、どこに保存される可能性があるかは運用設計の中心です。 会社利用では、情報システムや管理部門のガイドラインに従いましょう。

リスク3：属人化の逆（AI任せで“理解が落ちる”）

生成ai とは、便利すぎて「自分が何をしているか分からない」状態にもなり得ます。 そこでおすすめなのが、出力とセットで説明を必ず要求する運用です。

Excelで安全に回すチェックリスト（最低限）

次章では、2026年のトレンドを踏まえ「これからExcelで何が起きるか」を、現実的に予測します。

2026年の生成AIトレンドと未来予測｜エクセルはどう進化する？

トレンド1：セルの中にAIが入る（関数としての生成AI）

COPILOT関数のように、生成ai とは“チャットの外”へ出て、セルの計算モデルに近づく流れがあります。 これにより、分類・要約・抽出が「一度作れば再計算できる」形になり、Excelの強み（再現性）と相性が良くなります。

トレンド2：説明・修正が“その場”で完結（数式理解の高速化）

複雑な数式を“グリッド上で説明する”発想が進むと、引き継ぎが劇的にラクになります。 生成ai とは何かを理解している人ほど「説明を監査する」視点が持てるので、現場での事故が減ります。

トレンド3：Python in Excelで分析が一段深くなる

Python in Excelが使える環境では、可視化や統計処理が強化されます。 生成ai とは、Pythonコードの下書きや分析設計のたたき台作りにも使えるため、役割分担が進みます。

YouTubeで学ぶ（動画2本）｜生成AI×エクセルの使い方を最短で理解

※学習用の参考動画です。内容・画面はアップデートで変わる可能性があります。

次章で、ここまでの内容を「今日から始められる行動」に落としてまとめます。

まとめ

最後に、生成ai 使い方 エクセルの要点を、5〜7個に絞って整理します。 生成ai とは何かを理解したうえで使うと、Excelの時短効果が“積み上がる”のが最大の魅力です。

• 生成ai とは「作るAI」。Excelでは関数作成・説明・要約・分類・整形が強い
• Copilot in Excelは、数式作成・理解、データ分析、インサイト抽出などを支援する方向で進化
• COPILOT関数の発想は「AI出力を関数化」し、再計算・再利用をやりやすくする
• Python in Excelは“厳密な分析”、生成AIは“下準備と提案”で分業すると強い
• Excelでの成功は「目的→制約→出力→検算」をプロンプトに入れること
• 最大のリスクは“静かなミス”。サンプル検証・差分確認・検算を必ず入れる
• うまくいった指示文はテンプレ化して、業務フローに固定するのが最短の自動化

注意書き

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