--- title: "Excel・データ分析へのAIの使い方｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-data-analysis/ description: "ExcelやスプレッドシートのAIは、数式づくり・集計・傾向の読み取りの手間を減らせます。データを表の形に整え、入れてよい情報かを確かめ、結果を人が検算する3点を押さえると、はじめての方でも安心して使えます。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- はじめる[柱：ユースケースと効果](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/)[柱：データ](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/) # Excel・データ分析へのAIの使い方 執筆：[桐谷彰人](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#kiritani)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 5件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 ExcelやスプレッドシートのAIは、数式づくり・集計・傾向の読み取りの手間を減らせます。データを表の形に整え、入れてよい情報かを確かめ、結果を人が検算する、の3点を押さえると、はじめての方でも安心して使えます。 自社の「ユースケースと効果」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 売上の集計、アンケートの整理、在庫の一覧づくりなど、Excelの作業は多くの職場で毎日のように発生します。表計算ソフトにAIの機能が加わり、ふだんの言葉で頼むだけで数式やグラフの案が出てくるようになりました。この記事では、データ分析にAIを使うときの進め方と、つまずきやすい点を整理します。 この記事でわかること - ExcelやスプレッドシートのAIで頼みやすい作業と、人が確かめる作業の分け方 - AIに渡す前のデータの整え方と、入れてよい情報の確かめ方 - 結果を検算し、手順を残して社内で使い回す方法 ## 表計算ソフトのAIで、何ができますか？ 主な表計算ソフトには、AIに話しかけて作業を頼める機能があります。製品によって名前や対象の契約が異なるため、ここでは公開されている説明から、代表的な例を2つ挙げます。 - **Microsoft の Excel の Copilot**：数式の作成、グラフやピボットテーブルの作成、書式の設定、並べ替えや絞り込み、データの変換などを頼めます。ブックを直接変える「編集」、変える前に計画を示す「プラン」、回答をチャットに出す「チャット」の使い分けが説明されています。 - **Google スプレッドシートの Gemini**：表や数式の作成、データの分析を助ける機能として、続きの値を予測する入力の補助、文章の生成・要約・分類に使える関数、データを表の形に整える機能などが案内されています。 どちらも、使えるかどうかは契約の種類や、会社の管理者の設定によって変わります。Microsoft の説明では、.xlsx などの新しい形式でファイルを保存することや、Copilot がブックを編集するには計算の設定が「自動」になっている必要があることも挙げられています。まずは自社の契約で使える機能を、情報システムの担当者に確かめるところから始めると迷いません。 ## 何をAIに頼み、何を人が確かめればよいですか？ AIは「作業の案を早く出す」ことが得意です。一方で、Microsoft の説明でも、AIの出力には誤りが含まれることがあるため、内容を確かめ、直し、検証してから使うよう案内されています。頼む作業と、人が確かめることを組にしておくと安心です。 | 頼みやすい作業 | 人が確かめること | |---|---| | 数式・関数の作成（「部署ごとの平均を出して」など） | 対象の範囲が合っているか、いくつかの行を手で計算して照らす | | 集計表・ピボットテーブル・グラフの作成 | 合計の値や件数が元のデータと一致するか | | 自由記述（アンケートの回答など）の分類・要約 | 分類の基準が目的に合っているか、数件を読んで確かめる | | 傾向の読み取り（「前年より増えた商品は」など） | AIの説明が数字の裏づけと合っているか | | 既存の数式の意味の説明 | 説明と実際の計算が合っているか | **AIが示した数字や理由は「たたき台」として扱い、会議の資料や取引先への報告に使う前に検算する**、という決まりを部署で共有しておくと、取り違えを防ぎやすくなります。 頼む作業と、人が確かめることを組にします - **数式・関数の作成**：対象の範囲が合っているか、いくつかの行を手で計算して照らします - **集計表・グラフの作成**：合計の値や件数が元のデータと一致するかを見ます - **自由記述の分類・要約**：分類の基準が目的に合っているか、数件を読んで確かめます - **傾向の読み取り**：AIの説明が数字の裏づけと合っているかを見ます AIが示した数字や理由は**たたき台**として扱い、資料や報告に使う前に検算します。 ## どのような手順で始めればよいですか？ ① **知りたいことを一文にします。** 「どの商品の売上が落ちているか」「問い合わせの多い内容は何か」のように、問いを先に決めます。問いがあいまいなまま頼むと、AIも一般的な集計しか返せません。 ② **データを表の形に整えます。** 見出しは1行目だけ、1つのセルに1つの値、結合したセルや途中の空白行はなくす、日付や金額の書き方をそろえる、といった整え方をすると、AIも人も読み違えにくくなります。詳しい手順は「[Excelのデータを、AIで使える形に整える](https://www.ai-ready.jp/guide/excel-data-cleanup/)」をご覧ください。 ③ **入れてよい情報かを確かめます。** 社内の利用ルールと、使うサービスでの入力した情報の扱いを確かめます（次の節）。 ④ **小さく頼み、結果を見て直します。** 「この表の売上を月ごとに合計して」のように1つずつ頼み、結果を見て「担当者別にも分けて」と足していきます。どの列を使うかを列名で伝えると、取り違えが減ります。 ⑤ **検算してから使います。** 合計や件数を別の方法でも出して照らします。グラフは、軸の単位や期間が意図どおりかを見ます。 ⑥ **うまくいった頼み方を残します。** 使った指示の文と確かめ方を、部署の共有の場所に残しておくと、ほかの人も同じ品質で使えます（「[社内のプロンプト集の作り方と育て方](https://www.ai-ready.jp/column/growing-a-prompt-library/)」参照）。 データ分析にAIを使う手順 - **知りたいことを一文に**：問いを先に決めます - **表の形に整える**：見出しは1行目だけ、1セルに1つの値 - **入れてよいか確かめる**：社内の利用ルールと、サービスでの情報の扱い - **小さく頼んで直す**：1つずつ頼み、使う列は列名で伝えます - **検算してから使う**：合計や件数を別の方法でも出して**照らします** - **頼み方を残す**：指示の文と確かめ方を部署で共有します 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「ユースケースと効果」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 入れてよいデータは、どう判断すればよいですか？ 顧客や従業員の名前が入った表をAIに渡す場面では、個人情報の扱いに注意が要ります。個人情報保護委員会は、生成AIサービスに個人情報を含む指示を入力する場合は、特定した利用目的を達成するために必要な範囲内であることを十分に確かめること、また、入力した個人データをサービスの提供者が機械学習に使わないことなどを十分に確かめることを、事業者に求めています。 総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」も、AIを使う事業者に対して、個人情報や機密情報を不適切に入力しないよう注意を払うことを挙げています。 実務では、次のように考えると判断しやすくなります。 - **分析に要らない列は外します。** 売上の傾向を見るだけなら、顧客の名前や電話番号の列は要りません。 - **記号に置き換えます。** 個人を区別する必要があるときは、「顧客A」「顧客B」のような記号に置き換えてから渡します。 - **会社として承認したサービスを使います。** 入力した情報の扱いが契約で確かめられているサービスを使い、個人のアカウントでの業務利用は避けます。 - **入力してはいけない情報を一覧にしておきます。** ひな形「[入力してはいけない情報の一覧](https://www.ai-ready.jp/templates/prohibited-input-list/)」が使えます。 個人情報の扱いの全体像は「[生成AIと個人情報の扱い](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-and-generative-ai/)」にまとめています。 ## 使い続けるうえで、気をつけることはありますか？ - **変更の共有に気をつけます。** Microsoft の説明では、Copilot が加えた変更を保存すると、そのファイルを開ける人は誰でも変更を見られるとされています。共有のブックで試すときは、複製してから使うと安心です。 - **元のデータを残します。** AIに整えてもらった表と、元の表を分けて保存しておくと、あとで食い違いに気づいたときに戻れます。 - **言葉の精度に差があることを知っておきます。** Microsoft の説明では、主に英語のデータで学習されているため、ほかの言語では精度が下がる可能性があるとされています。日本語の自由記述を分類するときは、数件を読んで確かめる手間を省かないようにします。 - **重要な判断は人が行います。** AI事業者ガイドラインも、AIの出力を事業の判断に使う場合は、利用者が責任をもって判断することを挙げています。 ## どのような場面で、効果が出やすいですか？ はじめて使うときは、毎月くり返している作業や、手で数えていた作業を選ぶと、効果を感じやすくなります。 - **月次の売上の集計**：毎月同じ形の表を作っている場合、頼み方を一度決めておけば、翌月からは同じ指示で集計の案を作れます。 - **アンケートの自由記述の整理**：数百件の回答を一件ずつ読んで分類していた作業を、AIに分類の案を作らせ、人は分類の基準と数件の中身を確かめる形に変えられます。 - **在庫や顧客の一覧の点検**：同じ商品や取引先が別の書き方で登録されていないか、空欄が多い列はどこかを洗い出させると、データを整える手がかりになります。 - **数式の引き継ぎ**：前任者が作った複雑な数式の意味をAIに説明させると、引き継ぎの資料づくりが楽になります。説明が実際の計算と合っているかは、人が確かめます。 反対に、元のデータに誤りや抜けが多い場合は、AIを使っても結果は正しくなりません。効果が出にくいと感じたら、先にデータの整え方を見直すと近道になることがあります（「[データの品質を高める手順](https://www.ai-ready.jp/guide/data-quality-improvement/)」参照）。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [入力してはいけない情報の一覧](https://www.ai-ready.jp/templates/prohibited-input-list/) - [AIの出力の確認チェックリスト](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-output-review-checklist/) - [社内のプロンプト集](https://www.ai-ready.jp/templates/prompt-library-template/) ガイド - [Excelのデータを、AIで使える形に整える](https://www.ai-ready.jp/guide/excel-data-cleanup/) - [データの品質を高める手順](https://www.ai-ready.jp/guide/data-quality-improvement/) - [生成AIと個人情報の扱い：個人情報保護法と注意喚起から確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-and-generative-ai/) - [生成AIの利用ルールの作り方（ひな形つき）](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-usage-policy/) コラム - [Excelの業務とAIのこれから](https://www.ai-ready.jp/column/excel-and-ai/) - [プロンプトエンジニアリング入門 AIに伝わる頼み方の基本](https://www.ai-ready.jp/column/prompt-engineering/) 用語 - [コパイロット](https://www.ai-ready.jp/glossary/copilot/) - [データクレンジング](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-cleansing/) - [ハルシネーション](https://www.ai-ready.jp/glossary/hallucination/) - [BI（ビジネスインテリジェンス）](https://www.ai-ready.jp/glossary/business-intelligence/) ## よくあるご質問 Q関数やマクロに詳しくなくても、AIで集計できますか？ Aできます。「月ごと・担当者ごとに売上を合計して」のように、ふだんの言葉で頼むと、数式やピボットテーブルの案を作ってくれます。ただし、出てきた結果が正しいかは、いくつかの行を手で計算して照らし合わせて確かめてください。 Q顧客の名前が入った表を、そのままAIに渡してもよいですか？ Aまず社内の利用ルールと、使うサービスでの入力した情報の扱いを確かめます。個人情報保護委員会は、個人情報を含む指示を入力する場合は、利用目的の達成に必要な範囲内かを十分に確かめることを求めています。分析に名前が要らない場合は、列を外すか記号に置き換えてから渡すと安心です。 QAIが出した集計結果を、そのまま会議の資料に使ってよいですか？ A使う前に検算することをおすすめします。Microsoft の Excel の Copilot の説明でも、AIの出力には誤りが含まれることがあり、内容を確かめてから使うよう案内されています。合計の値や件数を別の方法で出して照らすだけでも、取り違えに気づきやすくなります。 ## この記事に出てくる用語 - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [分類（機械学習）](https://www.ai-ready.jp/glossary/classification/) - [プロンプト](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt/) - [個人情報保護委員会](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-commission/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [個人データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-data/) - [機械学習](https://www.ai-ready.jp/glossary/machine-learning/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [プロンプトエンジニアリング](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt-engineering/) - [データクレンジング](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-cleansing/) - [ハルシネーション](https://www.ai-ready.jp/glossary/hallucination/) - [BI（ビジネスインテリジェンス）](https://www.ai-ready.jp/glossary/business-intelligence/) - [コパイロット](https://www.ai-ready.jp/glossary/copilot/) ## 「ユースケースと効果」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) [広げる／ユースケースと効果AIの効果の測り方：時間・費用・品質の指標桐谷彰人2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/measuring-ai-impact/)[定着させる／ユースケースと効果AIの効果を測り続ける：全社に広げた後の指標の見直しと、続ける・広げる・やめるの判断嵐保憲2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/sustaining-ai-impact/)[はじめる／ユースケースと効果AIを使う業務の選び方：業務の棚卸しから優先順位まで石田誠2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/) ## 出典 1. [Microsoft サポート「Excel の Copilot とは」](https://support.microsoft.com/ja-JP/Excel/copilot/frequently-asked-questions-about-copilot-in-excel) 2. [Google Workspace 管理者ヘルプ「Google Workspace with Gemini の活用」](https://support.google.com/a/users/answer/15146419?hl=ja) 3. [個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」（2023年6月2日）](https://www.ppc.go.jp/news/press/2023/230602kouhou/) 4. [内閣府掲載資料「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」（個人情報保護委員会）](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_team/6kai/shiryouchuuikanki.pdf) 5. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（2026年3月31日）](https://www.soumu.go.jp/main_content/001099163.pdf) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. 表計算ソフトのAIで、何ができますか？ 2. 何をAIに頼み、何を人が確かめればよいですか？ 3. どのような手順で始めればよいですか？ 4. 入れてよいデータは、どう判断すればよいですか？ 5. 使い続けるうえで、気をつけることはありますか？ 6. どのような場面で、効果が出やすいですか？ 7. チェックリスト 8. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「ユースケースと効果」、あわせて「データ」 [ユースケースと効果の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/)[データの解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「Excel・データ分析へのAIの使い方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-data-analysis/