Excelの関数、どうやって覚えたらいいの？」
「複雑な計算式を作りたいけど、どうすればいいのかわからない…」
そんな悩みを抱えているビジネスパーソンは多いのではないでしょうか？
実は今、そんな悩みを一瞬で解決できる「魔法の呪文」があります。それが「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれる技術です。
この記事では、AIを使ってExcel関数を自在に操る方法を、具体的なプロンプト例とともに紹介します。読み終わる頃には、あなたもExcelのプロフェッショナルに一歩近づいているでしょう！
AI×Excelの革命：もはや関数を覚える必要はない
「Excel関数は500種類以上ある」という話を聞いたことがあるでしょうか？
その通り、現在のExcelの関数は500種類を超えています。これらすべてを覚えるのは、IT専門家でも至難の業です。
「やりたい処理があるけど、どんな関数を使えばいいか分からない…」「Excelは初級～中級レベル。得意になりたいが、関数をひとつずつ学ぶのは大変…」
このような悩みを持つ方は少なくありません。しかし、ChatGPTやBardなどの生成AIの登場により、この状況は一変しました。
もはや関数を覚える必要はないのです。必要なのは「AIに適切に指示を出す能力」だけ。
「Excelの関数を使うと一瞬で処理が完了するけど、関数ってなんだかよくわからない。そんなときは、生成AIに関数を作成してもらうことをおすすめします。」
AIを活用することで、複雑な関数やVBAコードも、自然言語での指示だけで簡単に作成できるようになりました。これはまさに、Excel業務における革命と言えるでしょう。
AIにExcel関数を作らせる7つの黄金テクニック
AIに効果的にExcel関数を作成してもらうには、いくつかのコツがあります。ここでは、特に効果的な7つの黄金テクニックを紹介します。
1. 具体的な目的を伝える
AIに関数を作成してもらう際には、何を達成したいのかを明確に伝えることが重要です。「何かいい関数を教えて」ではなく、「A列の売上データから月次の平均値を求めたい」のように具体的に伝えましょう。
2. データの形式や範囲を指定する
どの列やセルにどのようなデータがあるのかを詳しく伝えると、より正確な関数を生成してもらえます。「A1:A30にある数値の合計を求めたい」のように具体的に伝えましょう。
3. 条件分岐や例外処理の要件を伝える
単純な計算だけでなく、「もし〜ならこうする、そうでなければこうする」といった条件分岐が必要な場合は、その条件も詳しく伝えましょう。
4. 出力形式の指定を忘れない
結果をどのような形式で表示したいかも重要です。パーセント、通貨記号、小数点以下の桁数など、出力の形式も明確に指定しましょう。
5. サンプルデータを提示する
可能であれば、実際のデータの一部をサンプルとして示すことで、AIはより正確に要件を理解できます。
6. 一度に複数の機能を盛り込みすぎない
一つのプロンプトで複数の複雑な機能を要求すると、精度が落ちることがあります。機能ごとに分けて質問すると良いでしょう。
7. 結果をチェックして改善する
AIが生成した関数をそのまま使うのではなく、小さなデータセットでテストして、期待通りの結果が得られるか確認しましょう。問題があれば、その内容をAIに伝えて修正してもらうことも可能です。
これらのテクニックを活用することで、AIからより正確で効率的なExcel関数を引き出すことができるようになります。
実践！具体的なプロンプト例と解説
それでは、実際に使えるプロンプト例をいくつか紹介します。これらのプロンプトは、そのままコピー＆ペーストで使用できます。
プロンプト例1：VLOOKUP関数の作成
「ExcelでA列のIDを基にB列の名前を検索するVLOOKUP関数を作って」
このプロンプトを使うと、IDを基に別の情報を検索する関数を簡単に作成できます。例えば、商品コードから商品名を自動表示させたい場合などに役立ちます。
プロンプト例2：条件分岐のIF関数
「Excelで売上げが10,000円以上なら’合格’、未満なら’再評価’と表示するIF関数を作成して」
売上実績や成績評価など、条件によって表示を変えたい場合に便利です。閾値や表示文字列は自由に変更できます。
プロンプト例3：特定条件のデータカウント
「Excelで’東京’と入力されているセルの数をカウントするCOUNTIF関数を教えて」
地域別の集計や、特定の条件に合致するデータの数を瞬時に把握したい場合に役立ちます。
プロンプト例4：文字列の結合
「ExcelでA列の姓とB列の名を結合してフルネームを作る関数を教えて」
姓名の結合、住所の統合など、複数のセルのテキストを結合したい場合に活用できます。
プロンプト例5：重複データの削除
「ExcelでC列の重複データを削除し、ユニークな値だけを取得する関数を教えて」
顧客リストなどから重複を除外し、ユニークな値だけを抽出したい場合に使えます。
プロンプト例6：より複雑な関数の作成
「Excelで、A列に入力された日付がB列の期限日を過ぎている場合は’遅延’、当日なら’締切当日’、まだ先なら残り日数を表示する関数を作成して」
日付関連の処理など、より複雑な条件分岐を含む関数も、自然言語で簡単に作成できます。
プロンプト例7：マクロ・VBAコードの生成
「Excelで、シート内のすべての数値データを抽出して新しいシートに集計するVBAコードを作成して」
マクロやVBAコードも、専門知識がなくてもAIに自然言語で依頼するだけで作成できます。
これらのプロンプト例は、ぜひあなたの業務に合わせてカスタマイズしてみてください。AIは、あなたの言葉で指示すれば、それに応じた関数を生成してくれます。
AIとExcelを連携させる方法
AIの力をさらに活用するために、AIとExcelを直接連携させる方法もあります。主に以下の3つの方法があります。
1. ChatGPTなどのAIサービスを個別に利用する
最も手軽な方法は、ChatGPTやBardなどのAIサービスをブラウザで開き、必要な関数を質問して、その回答をExcelにコピー＆ペーストする方法です。追加費用なしで利用できるのが魅力ですが、都度切り替える手間がかかります。
2. ChatGPT for Excelを利用する
「ChatGPT for Excel」はExcelの拡張機能（アドイン）で、Excel上で直接ChatGPTを利用できるようになります。アドインのインストールは無料ですが、API利用には従量課金が発生します。
このアドインを使えば、Excel内で直接AIに質問でき、関数やVBAコードの生成、データ分析などがシームレスに行えます。
3. Microsoft Copilotを活用する
Copilot for Microsoft 365は、ExcelやWordなどの各種ワークツールと連携し、文章・表・グラフの作成や関数・VBAコードの生成、データ分析などを自動化することができます。
Microsoft 365の有料サブスクリプションが必要ですが、最も統合された体験を提供します。
それぞれの方法にメリット・デメリットがありますので、予算や使用頻度、必要な機能などを考慮して選択するとよいでしょう。
成功事例：AI活用で業務効率が120％アップした企業の秘密
実際にAIを活用してExcel業務を効率化した企業の事例を紹介します。
事例1：経理部門の月次レポート作成時間を80%削減
ある中堅企業の経理部門では、月次の売上分析レポートの作成に、担当者が3日間かかっていました。複雑なVLOOKUPやピボットテーブルを駆使した作業が必要だったためです。
AIを活用して必要な関数やマクロを自動生成することで、レポート作成時間を半日まで短縮。担当者はデータ分析により多くの時間を使えるようになり、より深い洞察を提供できるようになりました。
事例2：営業部門のデータ集計ミスをゼロに
別の企業の営業部門では、複数の担当者が作成した売上データを集計する際、手作業による転記ミスが多発していました。
AIが作成した高度な関数とVBAマクロを導入することで、データ集計プロセスを完全に自動化。ヒューマンエラーがゼロになり、正確性が大幅に向上しました。
事例3：中小企業の経営者が自らBI分析を実現
ITに詳しくなかった中小企業の経営者が、AIを活用してExcelの高度な分析関数を作成。自社の売上データやマーケットデータを組み合わせた経営ダッシュボードを独力で構築しました。
これにより、外部コンサルタントに頼ることなく、リアルタイムで経営判断ができるようになり、意思決定のスピードが飛躍的に向上しました。
これらの事例に共通しているのは、特別な専門知識がなくても、AIを活用することで高度なExcel機能を使いこなせるようになったという点です。技術的なハードルが下がったことで、より多くの人がデータの力を活用できるようになっています。
AI時代を生き抜くビジネスリーダーになるために
ここまで読んで、「なるほど、AIを使えばExcel業務が効率化できるのか」と思われたかもしれません。しかし、真のビジネスリーダーになるためには、単なる業務効率化を超えた視点が必要です。
AIネイティブ人材の重要性
プロンプトエンジニアリングは、各生成AIにおいて、少しずつテクニックは異なります。ChatGPTで簡単に使えるコツもありますが、これらの基本的な考え方は、他の生成AIに使えるコツにつながるものもあるので、覚えておくと便利です。
今や、AIを使いこなせる「AIネイティブ」な人材が、ビジネスの現場で圧倒的な差を生み出しています。プロンプトエンジニアリングの基本を理解し、様々なAIツールを使いこなせることが、これからのビジネスリーダーには不可欠です。
継続的な学習の重要性
継続的な学びと実践は、効果的なプロンプトエンジニアリングを学ぶためには欠かせません。近年、eラーニングや研修を利用した人材育成が注目されています。
AI技術は日々進化しており、学び続けることが競争力の維持につながります。特に、組織のリーダーがAIリテラシーを高めることは、チーム全体の生産性向上に直結します。
AIネイティブXになるための第一歩
では、AIネイティブなビジネスリーダーになるためには、どうすればよいのでしょうか？
それには、体系的な学習と実践が不可欠です。自己流の学習では限界があり、効率的に実践的なスキルを身につけるには、専門のプログラムを活用することが近道です。
私たちの「AIネイティブX」研修プログラムは、ビジネスリーダーがAIの力を最大限に活用できるよう設計されています。東大出身のAIのプロが内容を完全監修し、10時間の集中型プログラムで、実践的なプロンプトエンジニアリングスキルを習得できます。
「AIネイティブX」研修の特徴
- 東大出身のAIのプロが内容を完全監修
- 10時間集中型プログラムで効率的に学習
- ビジネスリーダー向けにカスタマイズされた内容
- 演習形式で実践的なプロンプトエンジニアリングを習得
- 導入後のアフターフォローも充実
- 助成金活用で受講料の最大75%が助成可能
さらに、無料カウンセリングでは、あなたの会社や部署の具体的な課題に合わせた活用方法や、導入事例、料金プランなどを詳しくご案内しています。
まとめ：あなたのExcel業務を変革する第一歩
この記事では、AIを活用してExcel関数を自在に操る方法を紹介しました。プロンプトエンジニアリングの基本を理解し、具体的なプロンプト例を活用することで、Excel業務の効率化を実現できます。
しかし、真の変革は個人の業務効率化だけではありません。組織全体がAIを活用できる環境を整え、ビジネスリーダー自身がAIネイティブになることで、会社の業績アップにつながります。
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