ExcelをAIで効率化する15レシピ｜Copilot・ChatGPT活用

ExcelのAI活用は、関数生成・データ整形・グラフ化の3領域から始めるのが近道です。Copilot in Excelは2024年9月に一般提供が始まり（Microsoft公式 2024年）、2026年4月のアップデートではPythonを使った高度な編集「Edit with Copilot」まで進化しました（Microsoft Excel公式ブログ 2026年4月）。一方で中小企業の生成AI導入率はまだ20.4%（中小企業基盤整備機構 2026年3月調査）。本記事では、今日からコピペで使える15のレシピを具体的なプロンプト付きで解説します。

ExcelのAI活用とは

ExcelのAI活用とは、Microsoft 365 CopilotやChatGPT・Claudeなどの生成AIに対して、関数の作成・データの整形・グラフや分析の下準備を日本語の指示文（プロンプト）で任せ、Excel作業の時間を圧縮する働き方です。

ポイントは「Excelの知識をAIの知識に置き換える」のではなく、「日本語で要件を説明する力」に置き換えることです。VLOOKUPの引数の順番を覚えていなくても、「A列の社員番号をキーに、別シートの単価表から単価を引っ張りたい」と説明できれば、AIが関数を書いてくれます。

中小企業基盤整備機構の2026年3月調査では、中小企業の生成AI導入率は20.4%にとどまります。裏を返せば、約8割の企業はまだExcel作業を手作業で続けており、先に導入した企業から事務処理のスピード差がつき始めている段階です。

Excel×AIの3つの手段を比較する

Excelを効率化するAIの選択肢は、大きく3つに整理できます。

CopilotはExcelの「中」で手を動かすAI、ChatGPT・Claudeは「外」で頭を貸すAIと考えると役割分担が明確になります。3社の一般的な使い分けはChatGPT・Claude・Gemini業務別使い分けガイドで詳しく解説しています。

ここからは、当社のAI研修で実際に受講企業へ提供しているレシピの中から、汎用性の高い15本をプロンプト付きで公開します。

【関数生成】レシピ1〜5

レシピ1：日本語の要件から検索関数を生成する

VLOOKUPやXLOOKUPの引数を覚える必要はありません。要件を日本語で渡します。

Excelの関数を作ってください。
・Sheet1のA列に社員番号、B列に氏名がある
・Sheet2のA列の社員番号をキーに、Sheet1から氏名を引きたい
・見つからない場合は「該当なし」と表示したい
XLOOKUPを使い、式と引数の意味も説明してください。

ポイントは「シート名・列・見つからない場合の挙動」の3点を伝えることです。CopilotはXLOOKUPやSUMIFなどの関数提案に対応しているため（Microsoft公式）、シートを開いたままチャット欄に同じ依頼を書けば、対象セルへの挿入まで進められます。

レシピ2：複数条件の集計式（SUMIFS/COUNTIFS）を作る

売上一覧（A列:日付、B列:担当者、C列:商品分類、D列:金額）から、
「2026年5月」かつ「担当者が佐藤」かつ「分類が保守契約」の
合計金額を出すSUMIFS式を書いてください。
日付条件の書き方（以上・未満の組み合わせ）も解説してください。

日付の範囲指定（>=2026/5/1と<2026/6/1の組み合わせ）はミスの多発地帯です。AIに「解説つき」で書かせると、そのまま社内の手順メモになります。

レシピ3：既存の式にエラー処理を追加する

次のExcel式を、エラー時に空欄を返すように改善してください。
=VLOOKUP(A2,単価表!A:C,3,FALSE)
また、#N/Aが出る典型的な原因を3つ挙げてください。

IFERRORで包むだけの単純作業こそAI向きです。原因の列挙まで頼むと、表記ゆれ（後述のレシピ6）など根本問題の発見につながります。

レシピ4：他人が作った複雑な式を解読する

次のExcel式が何をしているか、初心者にわかる日本語で
ステップごとに説明してください。改善余地があれば指摘も。
=INDEX(C:C,MATCH(1,(A:A=F2)*(B:B=G2),0))

退職者が残した「秘伝のシート」の解読は、AI活用の体感効果が最も大きい場面のひとつです。当社のAI研修でも、受講企業から最初に歓声が上がるのはこのレシピです。

レシピ5：文字列から品番・数値だけを抜き出す

A列に「ABC-1234_東京倉庫」のような文字列が入っています。
ハイフンとアンダースコアに挟まれた数字部分（1234）だけを
取り出す式を、TEXTBEFORE/TEXTAFTERを使って書いてください。
古いExcelでも動くMID+FIND版も併記してください。

「新しい関数版」と「古い環境でも動く版」の2本立てで頼むのがコツです。取引先に渡すファイルでは古い関数版が安全に機能します。

【データ整形】レシピ6〜10

レシピ6：表記ゆれを一括で統一する

B列の会社名に「(株)」「株式会社」「㈱」が混在し、
全角・半角スペースもばらばらです。
「株式会社」表記＋スペース削除に統一する手順を、
①関数でやる方法（SUBSTITUTE等）②Copilotに指示する場合の指示文
の2通りで提案してください。

名寄せの前処理は集計ミスの最大の原因です。関数化しておけば、毎月のデータ取り込みで同じ手順を再利用できます。

レシピ7：重複データの検出と名寄せ

顧客リスト（A列:会社名、B列:電話番号、C列:メール）で、
表記ゆれを含む重複候補を見つけたいです。
電話番号をキーにした重複チェック列の式と、
重複行に色を付ける条件付き書式の設定手順を教えてください。

「完全一致の重複」はExcel標準機能で消せますが、「ゆれを含む重複候補」の洗い出しはAIに手順を設計させると速く進みます。

レシピ8：縦持ち・横持ちの変換

月別売上が横に並んだ表（A列:商品名、B〜M列:1月〜12月）を、
「商品名・月・売上」の縦持ち（1行1データ）に変換したいです。
Power Queryのピボット解除を使う手順を、クリック操作レベルで
順番に書いてください。

ピボットテーブルやBIツールに渡す前の縦持ち変換は、Power Queryの「列のピボット解除」が定石です。操作手順の文書化をAIに任せれば、そのまま社内マニュアルになります。

レシピ9：ばらばらの日付形式を統一する

A列に「2026/6/1」「2026年6月1日」「R8.6.1」「20260601」が
混在しています。すべて日付型（yyyy/mm/dd）に統一する方法を、
パターン別に教えてください。文字列として入っているケースの
見分け方（ISTEXT等）もあわせて。

和暦・8桁数値・文字列日付の混在は、基幹システムからの出力データで頻発します。「パターン別に」と指定するのが網羅させるコツです。

レシピ10：テスト用ダミーデータを生成する

Excelの操作練習用に、架空の売上データを50行作ってください。
列は「日付（2026年4〜6月）、担当者（5名・日本人名）、
商品分類（3種）、数量、単価、金額」。
そのまま貼り付けられるタブ区切りで出力してください。

実データを使わずに研修・検証ができるため、情報管理の観点でも有効です。当社のAI研修でも、演習はすべてAI生成のダミーデータで実施しています。

【グラフ化・分析】レシピ11〜15

レシピ11：データに合うグラフをAIに選ばせる

（Copilot in Excelで表を選択して）
このデータの傾向が経営会議で伝わりやすいグラフを提案して、
作成してください。月別推移と商品分類別の構成が見たいです。

Copilot in Excelはグラフ・ピボットテーブルの作成と反復修正に対応しています（Microsoft公式）。「誰に・何を見せたいか」を添えると提案の精度が上がります。

レシピ12：ピボットテーブルの設計を相談する

売上明細（日付・得意先・商品分類・担当者・金額）から、
「得意先別×月別のクロス集計」と「担当者別の前月比」を
見たいです。ピボットテーブルの行・列・値に何を置くべきか、
2つのレイアウト案を提示してください。

ピボットは「作る」より「設計する」のが難所です。フィールド配置の設計図をAIに描かせてから手を動かすと、やり直しが激減します。

レシピ13：数字の変化に分析コメントを付ける

次の月次売上（前年同月比つき）を見て、経営報告書に載せる
分析コメントを3行で書いてください。断定しすぎず、
追加で確認すべき数字も1つ挙げてください。
（ここに表を貼り付け）

「コメント案＋追加で見るべき数字」をセットで出させると、報告書作成が下書きゼロから始まらなくなります。

レシピ14：条件付き書式で異常値を浮かび上がらせる

D列の金額について、「平均から大きく外れた値」と
「前月比±30%超の変動」を自動で色分けしたいです。
条件付き書式の数式設定を、設定手順つきで教えてください。

異常値検知は目視チェックの時間を大きく削れる領域です。CopilotはExcel内で条件付き書式の設定にも対応しています（Microsoft公式）。

レシピ15：Python in ExcelとCopilotで予測分析まで行う

（Edit with Copilotで）
この12ヶ月の売上データから、季節性を考慮して
今後3ヶ月の売上を予測し、実績と予測を1つのグラフに
まとめてください。使った手法の説明も添えてください。

2026年4月のアップデートで、CopilotはExcel内のPython（pandas、matplotlib、scikit-learn等）を使った予測・クラスタリング・統計検定などの高度な分析を、ブックを離れずに実行できるようになりました（Microsoft Excel公式ブログ 2026年4月）。「分析専任者がいない中小企業でも予測グラフまで作れる」のが、2026年のExcel AI活用の到達点です。

15レシピ早見表

ROI試算：5名導入で月いくら浮くか

Excel作業の長い部署（経理・営業事務など）5名にMicrosoft 365 Copilotを導入するケースで試算します。

削減率40%は仮定値ですが、当社のAI研修の現場では、レシピ1〜10のような定型作業ほど短縮幅が大きく、関数の調べ直しや表記ゆれ修正は導入初月から目に見えて減るのが定性的な傾向です。大切なのは導入前に「誰が・どのExcel作業に・月何時間使っているか」を計測しておくことで、この試算表を自社の実数で埋め直せば、稟議資料がそのまま完成します。

なおAI研修の費用対効果の考え方はAI研修の料金比較で、研修費用に使える助成金は助成金ガイドで詳しく解説しています。

失敗しない導入チェックリスト

導入前に、次の7項目を確認してください。

• Excel作業時間の長い部署・担当者を特定した（まず2〜5名から）
• 削減対象の作業を「関数・整形・グラフ」のどれかに分類した
• 機密情報の入力ルール（オプトアウト設定・匿名化手順）を明文化した
• 個人向け無料AIと法人契約AIの使い分けを決めた
• 本記事の15レシピから、自社業務に合う3本を選んだ
• 導入前の作業時間を記録した（効果測定の基準値）
• 1ヶ月後に削減時間をレビューする日を決めた

機密情報ルールの作り方は社内ガイドラインの作り方を、自社の準備度の確認はAI研修導入チェックリスト（無料ツール）をご活用ください。

まとめ：今日やる3つのこと

1. レシピ4を今すぐ試す — 社内で一番複雑なExcel式をAIに解読させ、効果を体感する（5分で終わります）
2. 作業時間を測る — Excel作業の多い担当者2〜3名の「月あたりExcel時間」をメモする（ROI試算の基準値になります)
3. 3レシピを選んで1週間運用する — 15レシピから自社業務に近い3本を選び、来週の定例で結果を共有する

「ツールは入れたが現場が使わない」を防ぐには、自社の実データ・実業務に即した演習と、定着までの伴走が効きます。当社のAI研修サービス（ライト：半日150,000円/人、スタンダード：1日300,000円/人、プレミアム：伴走型 月100,000円/人・3ヶ月〜）では、Excel業務の棚卸しからプロンプト集の社内展開、効果測定までを一気通貫で支援しています。

あわせて読みたい

• ChatGPT・Claude・Gemini業務別使い分け2026｜最適モデル選択
• AI研修の料金相場と比較ポイント
• AI研修に使える助成金ガイド