みなさま、こんばんは🌙
木曜日のお仕事や家事など、今日も一日本当にお疲れ様でした😌
突然ですが、
Excelに数字はたくさん入っているのに、「結局どこを見ればいいの？」と思ったことはありませんか？
売上。
在庫。
商品別実績。
月別データ。
店舗別データ。
Excelにはたくさんの数字があります。
しかし、数字を集めただけでは仕事は終わりません。
むしろ本当に大切なのは、
「どの商品が伸びているのか？」
「いつから売上が変化したのか？」
「他と比べておかしい数字はないか？」
と考えることですよね。
そこで今夜ご紹介するのが、Copilot Excelデータ分析です💻🤖✨
Copilot in Excelを活用すると、データについて自然な言葉で質問しながら、傾向や外れ値を探したり、グラフやピボットテーブルを作ったりできます。
つまり、難しい数式を最初からすべて自分で考えなくても、
「このデータから何が分かる？」
というところから分析を始めやすくなるんです。
昨日はPower Queryを使って、複数のExcelを一つのデータへまとめる方法をご紹介しました。
そして今日は、その集めた数字をAIと一緒に読む方法を見ていきましょう✨
🌿 Copilot Excelデータ分析とは？
まず、Copilot in ExcelはExcelのデータを使いながら、作業や分析をサポートしてくれるAI機能です。
たとえば、
「月別売上の傾向を教えて」
「売上が特に落ち込んでいる月を探して」
「商品別売上を比較するグラフを作って」
といった内容を自然な言葉で依頼できます。
さらに、Microsoft公式では、Copilotが表、グラフ、ピボットテーブル、数式などExcel本来の機能を使いながら処理を行う仕組みが案内されています。
Microsoft公式｜Copilot in Excelを使い始める
数字を「集める」から「読む」へ
これまでExcelでは、まずデータを作ることに多くの時間を使っていました。
しかし、Power Queryなどでデータをまとめられるようになると、次に必要なのは分析です。
そこでCopilot Excelデータ分析を使います。
たとえば月別の売上表に対して、
「売上が大きく伸びた月を教えて」
と質問します。
すると、どこに注目すれば良いのかを考えるきっかけを作れます。
つまり、人は数字を探す時間を減らし、なぜ変化したのかを考える仕事へ集中しやすくなります。
📊 Copilot Excelデータ分析でできること
では、実際にどのような使い方ができるのでしょうか。
まずは、仕事で使いやすい例を見てみましょう。
① 売上の傾向を探す
たとえば、1月から12月までの売上データがあるとします。
そこで、
「年間売上の傾向を要約して」
と質問します。
さらに、
「前月より大きく増えた月を教えて」
と続けることもできます。
このように質問を重ねれば、データを見る視点を増やせます。
また、自分では気づかなかった変化を探すきっかけにもなります。
② 異常値や目立つ数字を探す
次に便利なのが、外れ値の確認です。
たとえば普段の出荷数量が100前後なのに、一日だけ1,000になっていたとします。
もちろん、本当に注文が多かった可能性もあります。
一方で、入力ミスかもしれません。
そこで、
「他の日と大きく違う値を探して」
と質問します。
その結果を確認することで、見落としていた数字へ気づきやすくなります。
ただし、AIの指摘だけでミスと決めつけず、必ず元データを確認してください。
📈 グラフ作成もAIへ相談できる
数字だけの表は、情報量が多くなるほど分かりにくくなります。
そこでグラフを使います。
Copilot in Excelでは、データからグラフを作成するよう依頼できます。
たとえば、
「月別売上を折れ線グラフにして」
という形です。
また、
「商品別売上を比較しやすいグラフにして」
と伝えることもできます。
Microsoft公式でも、Copilotを使ったグラフ作成が案内されています。
Microsoft公式｜CopilotでExcelグラフを作成する
グラフにすると変化が見えやすい
たとえば数字だけを見ると、
105
112
108
145
151
という並びです。
しかし、グラフにすると上昇するタイミングが視覚的に分かります。
そのため、
「なぜこの月から増えたのだろう？」
という次の質問につながります。
つまり、Copilot Excelデータ分析は、答えを出して終わりではありません。
人が次の問いを考えるための入口
として使うと便利です。
🤖 自然な日本語で質問するコツ
AIへ質問するときには、少し具体的に伝えることが大切です。
たとえば、
「分析して」
だけでは、何を知りたいのかが曖昧です。
そこで条件を足します。
良い質問は「対象＋知りたいこと」
たとえば、
「2026年の月別売上から、前月比で大きく増減した月を教えて」
と伝えます。
また、
「商品別売上から上位5商品を見つけ、比較できるグラフを作って」
という形でも良いですね。
さらに、
「店舗別データから平均より売上が低い店舗を探して」
と質問できます。
このように、
どのデータから、何を知りたいのか
を入れると、AIも意図を理解しやすくなります。
🔗 Power QueryでまとめたデータをCopilotで分析する
ここで昨日の記事とつながります。
昨日ご紹介したのは、Power Query Excel自動化でした。
月別ファイルや店舗別ファイルを一つずつ開いてコピーするのではなく、複数ファイルをまとめる方法です。
Power Query Excel自動化｜複数ファイルをまとめる仕事術
そして今日、その一つになったデータをCopilotで分析します。
ここまでの流れ
まず8月30日は、AIとExcel・VBAを使った自動化でした。
次に8月31日は、AI OCRで紙書類をデータ化しました。
さらに9月1日は、Power Automateで仕事同士をつなげました。
Power Automate自動化｜メール・Excel・保存をAIでつなぐ仕事術
そして9月2日は、Power Queryで複数データを一つにしました。
そのため、今日はいよいよ、
集めたデータをAIで分析する
ところまで進みます✨
💡 たとえば売上データなら何を質問する？
実際の仕事を想像してみましょう。
商品名。
販売数量。
売上金額。
日付。
店舗。
担当者。
こうしたデータがあるとします。
そこで、Copilotへ質問します。
商品について質問する
まず、
「売上金額が高い商品を上位5つ教えて」
と聞きます。
次に、
「数量は多いのに売上金額が低い商品はある？」
と聞いてみます。
すると、単純なランキングだけではなく、違う視点からデータを見るきっかけになります。
時間について質問する
さらに、
「売上が伸びている月を教えて」
と質問できます。
また、
「曜日によって販売数量に違いがある？」
といった分析も考えられます。
結果として、自分では気づかなかった特徴が見つかるかもしれません。
📉 在庫データにも活用できる
売上だけではありません。
在庫データも分析対象になります。
たとえば、
商品名。
現在庫。
一週間の出荷数量。
入荷数量。
という表があるとします。
そこで、
「出荷ペースに対して在庫が少ない商品を探して」
という視点で考えます。
ただし、AIから出た結果だけで発注量を決めるのは危険です。
季節。
入荷予定。
販売予定。
最低在庫。
こうした条件もあります。
そのため、Copilotは判断材料を整理するサポートとして使うことが大切です。
⚠️ Copilotの分析結果は必ず確認する
ここは非常に重要です。
Copilotは便利ですが、AIです。
そのため、結果が常に正しいとは限りません。
Microsoft公式でも、Copilotが生成した内容は確認・編集・検証するよう案内されています。
Microsoft公式｜Copilot in Excel FAQ
特に重要な数字は元データを見る
たとえば、
売上。
利益。
請求金額。
在庫。
給与。
こうした重要な数字については、AIの回答だけで判断しないようにします。
まずAIで気になる場所を探します。
そして、実際のExcelデータを確認します。
さらに必要なら、元帳票やシステムと照合します。
つまり、
AIで発見 → 人が確認 → 最終判断
という流れがおすすめです。
🔐 Copilotを使えない場合もある
また、すべてのExcelで同じようにCopilotを使えるわけではありません。
利用しているMicrosoft 365の契約。
会社の管理設定。
アプリのバージョン。
ファイルの保存場所。
こうした条件によって利用できる機能が異なる場合があります。
そのため、Copilotボタンが表示されない場合には、Microsoft 365の契約内容や会社の管理者へ確認してみてください。
Microsoft公式でも、契約や組織設定によってCopilotが利用できない場合があると案内されています。
🌿 AIは「答えを出す人」ではなく「気づきを増やす人」
データ分析というと、少し難しく感じます。
統計。
ピボットテーブル。
関数。
グラフ。
こうした知識が必要だと思ってしまいますよね。
しかし、AIが身近になったことで、
「この数字から何が分かる？」
というところから始めやすくなりました。
もちろん、AIが経営判断までしてくれるわけではありません。
一方で、
「ここが変化しています」
「この数字が目立っています」
というヒントをもらうことはできます。
そのため、人はその理由を考えます。
つまり、
AIは答えを決める存在ではなく、気づきを増やす存在
として使うと、とても相性が良いと思います☺️
🕊️ 終わりに
今夜は、Copilot Excelデータ分析についてご紹介しました。
これまでのシリーズでは、
Excelを自動化する。
紙をAI OCRで読み取る。
Power Automateで仕事をつなげる。
Power Queryでデータをまとめる。
という流れを作ってきました。
そして今日は、
集めたデータをAIと一緒に読む
ところまで進みました✨
データを集めること自体が目的ではありません。
大切なのは、
「この数字から何が分かる？」
「次に何を変えたほうが良い？」
と考えることです。
そこで、AIに最初の気づきを手伝ってもらいます。
そして最後は、人が実際の数字を確認して判断します。
この役割分担ができれば、Excelは単なる入力表から、
仕事を考えるための道具
へ少しずつ変わっていくと思います。
みなさまも、明日Excelを開いた時に、
「このデータ、AIにどんな質問ができるかな？」
と一度考えてみませんか？☺️
木曜日、本日も一日本当にお疲れ様でした。
明日は金曜日ですね。
週末までもう少し、無理をしすぎずご自身のペースで進んでくださいね🌙✨
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