Contents
- 1 この記事の要点と結論
- 2 ChatGPTでExcel作業を自動化する基本ステップ
- 3 テクニック1：関数を自動生成する
- 4 テクニック2：VBAマクロを生成する
- 5 テクニック3：データ整形・レポート作成
- 6 テクニック4：Excel＋外部ツール連携
- 7 実務でそのまま使えるプロンプト集（関数編）
- 8 実務でそのまま使えるプロンプト集（VBA編）
- 9 メリットとデメリット
- 10 安全に使うための注意点
- 11 ケーススタディ：定型Excelの“ワンクリック化”
- 12 検証テンプレート（そのまま使える）
- 13 参考：成功事例ダイジェストと出典
- 14 よくあるつまずきと回避プロンプト
- 15 導入ロードマップ（30日プラン）
- 16 まとめ
- 17 参考サイト
- 18 初心者のための用語集
- 19 編集後記
- 20 AI副業をもっと深く知りたい方へ
- 21 免責事項
- 22 ◇無料相談のご案内◇
この記事の要点と結論
結論：関数生成・マクロ作成・データ処理をChatGPTに任せるとExcel業務が数倍速くなります
- 関数の自動生成で数式の調べ物不要
- マクロやVBAコードを瞬時に作れる
- データ整形やレポートをワンクリック化できる
ChatGPTは、自然文から関数やVBAを生成し、毎日の定型作業を自動化します。関数の構造説明や修正指示にも対応するため、試行錯誤の時間が大幅に減ります。安全策としては、必ずテスト環境で検証し、業務データは匿名化して扱うことが基本です。
ChatGPTでExcel作業を自動化する基本ステップ
| ステップ | 具体例 | 期待効果 |
|---|---|---|
| ①要件を自然文で記述 | 「A列の日付で月次を集計し、担当者ごとに合計を出したい」 | 要件の抜け漏れ防止 |
| ②関数 or VBAの選択 | 条件が多い時はVBA、単発ならSUMIFSなど | 最短ルートの提示 |
| ③生成→小規模で検証 | サンプル5〜10行で結果確認 | 誤動作の早期発見 |
| ④運用化と再利用 | 共通マクロ化、テンプレ保存 | 継続的な時短 |
- 関数を自然文で依頼
- 処理の流れを説明 → VBA生成
- 繰り返し処理を自動化
まずは「やりたいこと」を自然文で書き、関数とVBAのどちらが適切かをChatGPTに判断させます。生成物は少量データでの検証を徹底し、問題なければテンプレ化します。出典：効率化プロセスの実践報告（2025年4月、ZTMブログへの整理を参考）
テクニック1：関数を自動生成する
| 用途 | 依頼文（例） | 生成される関数例 |
|---|---|---|
| 日付処理 | 「B列のシリアル日付をYYYY-MM形式に」 | TEXT(B2,”yyyy-mm”) |
| 条件集計 | 「1月分だけ担当者田中の売上合計」 | SUMIFS(C:C,A:A,”>=2025/1/1″,A:A,”<2025/2/1″,B:B,”田中”) |
| 検索 | 「商品コードE2をマスタから単価検索」 | XLOOKUP(E2,A:A,B:B,””) または VLOOKUP |
| 一意カウント | 「A1:A100のユニーク件数」 | SUMPRODUCT(1/COUNTIF(A1:A100,A1:A100)) |
- 日付処理：TEXT, TODAY
- 条件集計：SUMIFS, COUNTIFS
- 検索：VLOOKUP, XLOOKUP
ポイントは「列・範囲・条件」を具体化して伝えることです。複数条件はリスト化して依頼すると、最初から最短の関数が返りやすくなります。成功事例と効果測定の例は、techgym.jp ほか（2025年6月取得、参照URLは本文末の表や出典リンクを参照）。
テクニック2：VBAマクロを生成する
| 用途 | 依頼プロンプト例 | 生成コードの骨子 |
|---|---|---|
| シート間コピー | 「Sheet1のA:Dを条件日付で絞ってReportへ追記」 | AutoFilter→可視セルコピー→最終行取得→貼付 |
| 重複削除 | 「顧客IDの重複行を最新日付だけ残す」 | 辞書構造 or RemoveDuplicates＋日付比較 |
| 自動グラフ | 「月次売上の折れ線と前年同月比の棒を同軸」 | PivotCache→ChartObjects→系列2軸化 |
- シート間のデータコピー
- 重複データの削除
- 自動グラフ生成
ChatGPTは処理手順を書けば、そのままVBAに落とし込めます。可読性の高いコメントやエラーハンドリングの挿入も依頼しましょう。実例はLinkedIn・YouTube解説（2024〜2025年、取得月は末尾の資料一覧参照）。
テクニック3：データ整形・レポート作成
| 用途 | ChatGPT活用例 | 効果 |
|---|---|---|
| 文字列整形 | 「全シートで全角英数を半角に」「YYYY/MM/DDに統一」 | 表記ゆれの撲滅、集計精度向上 |
| 不要列削除 | 「列名に‘備考’を含む列を一括削除」 | 分析対象の明確化、軽量化 |
| 月次レポート | 「担当者×商品カテゴリで集計表と前月比列」 | 定期レポートの自動化 |
- 文字列整形・不要列削除
- 売上データ集計と表作成
- ピボットテーブル用下準備
整形は関数の組合せやPower Queryでも可能ですが、仕様変更が多い現場ではVBA化が安定です。レポートは「表の形」「列順」「並び替え・書式」まで指定して依頼します。実務事例はnoteや専門ブログに多数（2024〜2025年、出典は本文末）。
テクニック4：Excel＋外部ツール連携
| 連携ツール | 活用方法 | メリット |
|---|---|---|
| Python | ChatGPTにpandasやopenpyxlコード生成を依頼 | 巨大CSVや複数ブックを高速処理 |
| Power Automate | Excel行追加→承認→Teams通知を自動化 | 人手ゼロの定型フロー |
| Googleスプレッドシート | 移行手順や関数対応表の生成を依頼 | マルチ環境運用が容易 |
- PythonコードをChatGPTで生成
- Power Automateと接続
- Googleスプレッドシート移行
大規模処理はPython、ワークフローはPower Automateが強力です。ChatGPTは接続手順や例外処理も併せて提示できます。参考：Microsoft LearnのPower Automateガイドや各種連携解説（2024〜2025年公開）。
実務でそのまま使えるプロンプト集（関数編）
| 目的 | 依頼テンプレート | 備考 |
|---|---|---|
| 月次合計 | 「A列日付、C列売上。2025年1月の合計式を教えて」 | SUMIFS＋期間条件 |
| 担当者別集計 | 「B列担当者、C列売上。氏名をE2に入れて合計式」 | SUMIF or SUMIFS |
| マスタ検索 | 「コードをE2、マスタA:B。単価取得式を」 | XLOOKUP推奨 |
| ユニーク件数 | 「A1:A100の一意件数を関数で」 | SUMPRODUCT方式 |
- 列名・範囲・条件は具体化
- 結果の型（数値・文字）を明示
- 期待サンプル値を添付
ChatGPTは条件の曖昧さに弱いので、範囲や条件を明確化し、期待する出力例を1行添えると精度が上がります。業務ブログ・学習サイトの実例でも効果確認済み（2024〜2025年）。
実務でそのまま使えるプロンプト集（VBA編）
| 目的 | 依頼テンプレート | 生成コードの要件 |
|---|---|---|
| 抽出と貼付 | 「Sheet1から当月分だけReport末尾に追記するマクロ」 | 最終行計算、ヘッダー行スキップ、例外処理 |
| 重複整理 | 「顧客ID重複は最新日付だけ残すマクロ」 | ソート→グループで1行残す、ログ出力 |
| 月次グラフ | 「月別合計を折れ線と前年同月比の棒で2軸」 | 系列名、軸書式、保存先 |
- 対象シート名・列・キー項目を列挙
- ログとエラーハンドリングを要求
- 最後に「改善提案」も出させる
「コードの後に、想定エラーと改善案も列挙して」と追記すると、現場導入が滑らかです。出典：実務適用の成功事例まとめ（2024〜2025年、各リンクは末尾）。
メリットとデメリット
| メリット | デメリット | 対策 |
|---|---|---|
| 作業時間の大幅短縮、属人化の解消 | 誤った関数・コードの混入 | 小規模テスト、ダブルチェック |
| 手順の標準化、品質の均一化 | 仕様の曖昧さに弱い | 要件を箇条書きで具体化 |
| 外部連携で自動化が拡張 | 機密データの取り扱いリスク | 匿名化、API利用、権限管理 |
最短で効果が出る一方、確認プロセスは不可欠です。要件の粒度を揃え、レビューと検証の仕組みを運用に組み込みましょう。導入効果は各社の検証で平均的に高水準と報告されています（2024〜2025年の各種レポート）。
安全に使うための注意点
| 論点 | リスク | 回避策 |
|---|---|---|
| データ取り扱い | 個人情報や機微情報の流出 | 匿名化、サンプルデータ化、API利用 |
| 生成物の正確性 | 誤関数・誤VBAによるデータ破損 | テストブック、段階的導入、ステップ実行 |
| ツール依存 | アドインや外部連携の脆弱性 | 公式配布の利用、更新管理、最小権限 |
- 誤った数式・コードのリスク
- 個人情報の入力禁止
- 必ずテスト環境で動作確認
ChatGPTに本番データを直接渡さないのが原則です。APIや企業向けプランでは学習利用の設定を確認し、権限やログの管理を徹底します。参考：セキュリティ解説記事・各ベンダーのガイド（2025年時点の公開情報）。
ケーススタディ：定型Excelの“ワンクリック化”
| 現状課題 | ChatGPTへの依頼例 | 導入後の流れ |
|---|---|---|
| 毎月の売上データ整形とレポート作成に2〜3時間 | 「当月分抽出→担当者×カテゴリ集計→書式→グラフ→保存をVBAで」 | ショートカットで実行、10〜15分に短縮 |
| マスタ照合の人的ミス | 「XLOOKUPでブランク処理とエラー時の代替値も実装」 | 欠損や表記ゆれが減り再集計が容易 |
| 担当者ごとにファイル分割送付 | 「担当者名で別ブックへ自動保存、ファイル名規約も適用」 | 配布工数のゼロ化、誤送付防止 |
この一連は強い再現性があります。依頼時は「列名」「抽出条件」「並び順」「ファイル名ルール」まで書き、出力例を1件添えるのがコツです。社内標準の「雛形ブック」にマクロを移植すれば、他業務へ横展開しやすくなります。
検証テンプレート（そのまま使える）
| 観点 | チェック項目 | OK基準 |
|---|---|---|
| 正確性 | 意図通りの抽出・集計か | サンプル5〜10行で期待値一致 |
| 堅牢性 | 空白・欠損・文字化け時の挙動 | 異常時に停止せずログに残す |
| 保守性 | 列追加・名称変更に強いか | 列参照は見出し名ベースが望ましい |
| 可読性 | コメント・命名規則が明確か | 第三者が30分で理解可能 |
検証表を運用に組み込むと、属人化を防ぎ品質を一定に保てます。特に列増減や名称変更への耐性は、長期運用で効いてきます。ChatGPTには「将来の仕様変更に強い書き方」にも配慮させましょう。
参考：成功事例ダイジェストと出典
| 用途 | 関数・VBA例 | 成果 | 出典（年月） |
|---|---|---|---|
| 複雑IFの短縮 | IFネストの自動生成 | 2時間→12分 | TechGym（2025年6月） |
| VLOOKUP生成 | VLOOKUPまたはXLOOKUP | 30分→6分 | Youseful（2024年1月） |
| 月次売上集計 | SUMIFS期間条件 | 3日→1時間 | note: ai_worker（2025年4月） |
| 勤怠の実働計算 | 時刻差の補正 | 効率200%向上 | TechGym（2025年6月） |
| 横断集計の自動化 | VBAでフォルダ内結合 | 時短・ミス減 | HAI Magazine（2025年6月） |
| マクロ品質向上 | AIレビュー＋修正版 | バグ修正迅速化 | Members Medical（2024年7月） |
| Power Automate | 承認・通知自動化 | 処理時間75%短縮 | Microsoft Learn（2025年3月） |
掲載の時短値・導入効果は各出典の公開事例に基づくものです。環境や要件により効果は異なるため、必ず自組織のデータで検証してください。取得年月は各リンク先の公開情報をもとに整理しました。
よくあるつまずきと回避プロンプト
| 症状 | 原因 | 回避のための追い依頼 |
|---|---|---|
| 意図と違う式が出る | 要件が曖昧 | 「列名・条件・期待例を明記して最短関数で」 |
| VBAが途中で止まる | 例外未処理 | 「エラー時はログに追記し続行、最後に要約」 |
| 列増減で壊れる | 列番号固定 | 「見出し名で列を特定する実装に変更」 |
| 速度が遅い | 逐次操作が多い | 「配列化と画面更新停止で高速化して」 |
回避策もChatGPTに書かせるのがコツです。「安全に速く」を繰り返し指示すれば、堅牢な雛形に近づきます。特に配列化や画面更新停止は速度改善に有効です。
導入ロードマップ（30日プラン）
| 期間 | 目標 | 実施内容 |
|---|---|---|
| 1週目 | 対象業務の棚卸し | 週次・月次の定型タスクを洗い出し、KPIと工数を測定 |
| 2週目 | 関数とVBAの試作 | 各1本ずつ作成し、5〜10行で検証と改善 |
| 3週目 | 運用テスト | 実データ前段での並行稼働、例外ログ収集 |
| 4週目 | 本番導入 | マクロ署名、権限とバックアップ運用を整備 |
短期スプリントで効果を可視化し、成功パターンを横展開します。ログとKPIを月次でレビューし、改善サイクルを回してください。出典：実務導入の一般的なベストプラクティス（2024〜2025年）。
まとめ
| 要点 | アクション |
|---|---|
| ChatGPTは関数・VBA・整形の三位一体で最大効果 | 要件を具体化し、小規模テストからテンプレ化 |
| 外部連携で自動化はさらに拡張 | Python・Power Automateを段階導入 |
| 安全と品質は運用で担保 | 匿名化、API利用、ログ、ダブルチェック |
Excel作業の「調べる・組む・繰り返す」をChatGPTに移譲すれば、数時間分の定型が十分分単位まで短縮できます。裏ワザの核心は、仕様を具体に書き、検証と改善を小刻みに回すことです。免責：本記事の手法は各環境で結果が異なります。業務データは必ず匿名化し、実行前にバックアップとテストを行ってください（2025年版、主要出典は上掲の各リンク）。
参考サイト
- Excel の AI 機能（Microsoft公式） — Copilot in Excel を使った数式生成やデータ分析機能について、Microsoft自身が解説している信頼できる解説ページ。
- Excel の Copilot の使用を開始する（Microsoft Support） — 実際の操作手順や対応環境が明記されており、導入時の参考になる公的情報。
- ChatGPTとExcelを連携する方法｜7つのAI関数と活用例も — 関数生成やコード自動化の具体例が載っていて、当記事の内容と重なる実践的な解説。
- ExcelとVBA×ChatGPT APIでアンケート分析を自動化【完全ガイド】 — VBAとChatGPT APIを組み合わせてExcel作業を自動化する具体的な手順と注意点を詳述。
- Excel業務のAIサポーター「GPTexcel」を使おう！① — Excel向けAIツール「GPTexcel」の紹介と使用例を載せており、関数自動化の切り口として参考になる。
- ChatGPTとExcelを連携する方法3選！具体的なAI関数や料金も徹底解説 — ChatGPT for Excel、Excel Labs、Numerous.ai などのアドイン比較と活用例がまとめられている最新情報。
- ChatGPTをExcel（エクセル）に連携する方法は？自動化や拡張案も — Python＋OpenAI API を使った連携や構成案まで触れられており、外部ツールとの統合視点でも補強になる記事。
- Excel VBAからChatGPTを呼び出す（Qiita） — 実際に Excel VBA から OpenAI API を呼び出す手順とコード例が載っており、実装面の信頼性を補強する技術記事。
- 【2025年最新版】無料で使えるAIエクセル補助ツール15選 — Excel・AIツールの最新動向とオススメツールが幅広く紹介されており、トレンド把握に役立つ。
初心者のための用語集
- 関数：Excelで計算や処理を自動化する仕組み。例：SUMは合計を求める。
- VBA（Visual Basic for Applications）：Excelに組み込まれたプログラミング言語で、繰り返し処理や複雑な操作を自動化できる。
- マクロ：VBAで記録・作成した一連の操作手順。ボタン一つで実行できる。
- Power Automate：Microsoftが提供する自動化サービス。Excelの処理を他のアプリやサービスと連携できる。
- ピボットテーブル：大量データを集計・分類し、自由に分析できるExcelの機能。
- API：アプリやサービスをつなぐ仕組み。ChatGPTとExcelを連携する際に使われる。
- アドイン：Excelに追加機能をインストールして拡張する仕組み。ChatGPT連携用のアドインも存在する。
- ハルシネーション：AIがもっともらしいが誤った回答を生成する現象。ChatGPT利用時の注意点の一つ。
編集後記
今回の記事をまとめるにあたり、実際にChatGPTとExcelを業務に導入された「あるお客様」の体験談を参考にしました。その方は中堅規模の製造業に勤める経理担当者で、毎月の売上データや在庫情報をExcelで集計する業務を長年担当されていました。
導入前は、月末になると数十のファイルを突き合わせて手作業で集計し、さらに条件に応じたIF関数を組むのに数時間かかっていたといいます。特に複雑な条件分岐や複数条件のSUMIFSを作成する際には「ネットで検索しても見つからない」「参考書を開いても分かりにくい」という悩みがありました。
2024年後半からChatGPTを活用し始めた結果、状況は大きく変わりました。例えば「2024年1月から3月までの田中担当の売上合計を出す関数を作成して」と依頼すると、数秒で正確なSUMIFSが生成され、検証用の例文まで提示されました。そのおかげで、これまで1日がかりだった月次集計がわずか2時間で完了するようになったそうです。
さらにVBAマクロについても「複数のブックを一つにまとめて保存するコードを作成して」と指示するだけで、実務にすぐ利用できるコードが生成されました。これにより、従来3時間かかっていたデータ統合作業が10分程度で終わるようになり、社内で大きな驚きを呼んだとのことです。
このお客様は「ChatGPTは魔法ではないが、使い方を工夫すれば業務の負担が劇的に軽くなる」と語っていました。特に重要なのは、必ず小規模データで検証し、誤りがあれば修正を依頼するという二重チェックの習慣を持つことだと強調されています。
この記事を通じて、実際の利用者の声と成功事例を紹介できたことは大きな意義があると感じます。Excel業務に悩む方々が、少しでも新しい働き方のヒントを得られることを願っています。
AI副業をもっと深く知りたい方へ
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- 【2025年最新版】AI副業の始め方完全ガイド｜初心者でも月3万円を90日で稼ぐ5ステップ
- ChatGPTライティング副業の教科書｜高単価を狙うプロンプト50選
- 【2025年最新版】会社員向けAI副業10選｜朝30分で月3万円を稼ぐ完全ガイド
免責事項
本記事はAI活用および副業に関する一般的な情報提供を目的としたものであり、特定の手法・サービス・収益を推奨または保証するものではありません。記載内容は執筆時点の情報に基づきますが、AIツールや各種プラットフォームの仕様変更、法令・ガイドライン・税制の改定、市場環境やアルゴリズムの変動等により、内容が予告なく変更・陳腐化する可能性があります。当サイトでは記事タイトル・本文・URL等を適宜更新・修正する場合がありますが、最新性・正確性・完全性を保証するものではありません。副業の開始・契約・運用・税務申告等に関する最終判断と実行は、読者ご自身の責任で行ってください。また、就業規則（副業可否・競業避止義務）や各サービスの利用規約、著作権・商標・個人情報・データ取扱いに関する法令の遵守は必須です。万一、本記事の内容の利用により損失・トラブルが生じても、当サイト運営者および執筆者は一切の責任を負いかねます。法務・税務等の専門的判断が必要な場合は、必ず専門家へご相談ください。
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