ChatGPTはExcelの関数を正確に作れますか？

よく使われる関数の構文は概ね正確ですが、複雑な入れ子や業務固有の条件が絡む場合は誤りが含まれることがあります。必ず自分でテストしてから使ってください。

ChatGPTにExcelファイルを送って分析させることはできますか？

ファイルを渡す機能はプランや設定によって異なります。機密情報・個人情報・社外秘のデータは社内ルールを確認してから判断してください。

VBAマクロをChatGPTで作ったら使えますか？

動作することもありますが、マクロの内容によっては誤りや非効率な書き方が含まれます。コードの意味をある程度理解した上で使い、本番環境で実行する前にテストしてください。

ChatGPTでExcel作業を減らす｜関数・マクロを任せる範囲の見極め方

結論から言うと、ChatGPTはExcelの「考える手間」を肩代わりするのに向いています。ただし、計算結果の正しさを保証させたり、機密データを渡したりするのは、私には怖くてできません。

私はExcelを週に何度か使いますが、昔から関数の書き方を忘れるたびに検索していました。IFSの条件順序、VLOOKUPとXLOOKUPの使い分け、SUMIFS の引数の並び。ChatGPTに聞くようになってから、この「調べる時間」がほとんどなくなりました。使い方を整理しておきます。

結論

✅ ここだけ読めばOK

関数・数式の下書きはChatGPTが得意。構文を忘れても説明で出してもらえる
エラー原因の説明も向いている。メッセージを貼るだけで何が起きているか分かる
計算結果そのものと機密データは自分で管理する。AIに依存しない部分

Excelにおける生成AIの使い方は大きく「作らせる」「説明させる」「整形させる」の3つです。それぞれ向いている使い方と限界があります。

任せてよい作業・自分でやる作業

まず対比表で整理します。

作業	ChatGPTに任せる	自分でやる
関数の構文を調べる	✅ 向いている	最終テストは自分
数式エラーの原因説明	✅ 向いている	修正後の動作確認は自分
VBA・マクロの下書き	✅ 下書きとして使う	内容理解と動作確認は自分
データ整形の指示文作成	✅ 手順案として使う	実際の操作は自分
計算結果の確認	❌ 任せない	自分が数字を確認する
機密データの分析	❌ 渡さない	社内の適切な手段を使う
業務上の最終判断	❌ 任せない	人が責任を持つ

この表が作業判断の基準になります。ChatGPTを使って速くなるのは「考える工程」であって「正確さの保証」ではありません。

関数の構文を作らせる

引数の順番や書き方を忘れたとき、検索するより早く済みます。

たとえば「売上が5万円以上で、かつ地域が東京のセルだけSUMIFSで合計したい」と書いて渡すと、そのまま使える構文を出してくれます。「A列に日付、B列に売上、C列に地域が入っている」という構造を伝えると精度が上がります。

私がよく使う聞き方はこれです。

A1からA100に日付、B1からB100に売上、C1からC100に担当者名が入っています。
担当者が「田中」の今月分の売上合計を出したいです。
SUMIFS関数の式を書いてください。

こう渡すと、セル参照も含めた式を出してくれます。あとはそのままシートに貼ってテストするだけです。

ただし、複雑な入れ子や配列数式が絡む場合は誤りが混じることがあります。「動いた気がするが結果がおかしい」は一度経験しました。出てきた式を使う前に、サンプルデータで試すのが安全です。

エラーメッセージを渡して原因を説明させる

#VALUE! #REF! #N/A 。これらのエラーメッセージと、使っている関数の式を一緒に貼ると、何が起きているか説明してくれます。

実際には「この式を使ったら#N/Aが出ました」と書いて、式を丸ごと貼るだけです。「参照先の列がずれている」「テキストと数値の型が違う」「空白セルがある」など、自分では気づかなかった原因を指摘されることが多いです。

私は以前、VLOOKUPでずっと#N/Aが出て原因が分からず、1時間ほど悩んだことがあります。ChatGPTに式を貼ったら「検索値に全角スペースが含まれている可能性があります」と即指摘されました。確認したらその通りでした。検索と自力デバッグの時間が大幅に減ります。

💬

エラーの理由を「説明してもらう」だけでも、時間の節約になります。原因が分かれば直すのは自分でできます。

VBA・マクロの下書きを作らせる

VBAを一から書く必要がなくなるわけではありませんが、下書きとして使うと作業時間が減ります。

やりたい操作を日本語で説明して、「VBAコードにしてください」と渡します。

Sheet1のA列に入力されたデータを、B列の値でフィルタして、
条件に合う行だけをSheet2へコピーするVBAを書いてください。

このくらいの粒度で書くと、動作するコードが出てきます。そのまま使える場合もありますが、変数名・シート名・列の指定が固定されていることがあるので、自分の環境に合わせた確認が必要です。

⚠️ 注意点

マクロを本番ファイルで使う前に、必ずバックアップを取ってからテストしてください。削除や上書きを伴うマクロは一度実行すると元に戻せないことがあります。

コードの意味をある程度理解していないと、問題が起きたときに修正できません。「VBAを全部任せる」のではなく「下書きを出してもらって自分で理解する」という使い方が実務では安全です。

データ整形の指示文を作らせる

大量データの加工手順を自分で考えるのが面倒なとき、ChatGPTに「手順を教えてください」と聞く使い方もあります。

たとえば「氏名と住所が一つのセルに入ったデータを、氏名・住所を別々の列に分けたい」という場合、具体的にどの関数やデータ区切り機能を使えばいいかを説明してもらえます。

ただしこれも、出てきた手順を鵜呑みにせず、自分でステップを追ってやる姿勢は変わりません。

機密データを渡してはいけない

個人情報、顧客情報、未公開の財務データ、社外秘の資料をAIに渡すことは、社内のルールや情報管理の観点から慎重に判断が必要です。

私が実務で取っているルールはシンプルです。

氏名・連絡先・住所が含まれるデータはAIに渡さない
顧客の取引情報・契約内容もAIに渡さない
分析のやり方を聞くときは、サンプルデータか架空のデータを使う

「この操作は何の関数でできますか」「この計算式はどう書きますか」は、実データを渡さなくても答えが返ってきます。方法を聞くのと、データを渡すのは別の行為です。

会社によっては生成AI利用に関するガイドラインを出しているところもあります。使う前に確認しておくのが安全です。

社内資料の文章チェックに使うとき

Excelとは少し話が変わりますが、資料の文章品質を上げたいときに書き方チェックツールを使う人もいます。数字の根拠確認は自分でやりながら、文章の表現や読みやすさを別のツールに任せるという分業です。

文章のわかりやすさや推敲は、AIが得意な領域の一つです。

文章の品質チェックを専門に作られたツールに興味があれば、確認してみる価値があります。

文賢の詳細を見る公式サイトへ移動します

私の使い方

ChatGPTを使ってExcel作業が速くなったのは、「関数を調べる時間」「エラーの原因を考える時間」が減った部分です。以前は関数の引数を忘れるたびに検索して試して、という繰り返しでした。今は目的を日本語で書いて下書きを出してもらい、テストして使うというフローになっています。

一方で、計算結果の正しさは自分が最後に確認する。機密データはAIに渡さない。この2点は変えていません。AIを使って速くなるのは「考える工程」であって、「正確さと情報管理の責任」は人の側にある、と考えるとちょうどいい距離感で使えます。