ExcelのCOPILOT関数とは？要約・分類デモと基本4スキル

COPILOT関数とは？

COPILOT関数は、Microsoft 365のExcel上でCopilot（生成AI）を呼び出す関数です。セルに=COPILOT(...)と書き、プロンプト（指示文）と対象範囲を指定すると、結果がセルに返ります。

講座では次の点が強調されました。

• プロンプトを先に書き、続けて対象セル範囲を選ぶだけで使える
• 角かっこで囲まれた引数は省略できる、というExcel関数の基本がここでも当てはまる
• 形式が決まっていない自由記述を、列ごとのCSV風の出力に直すといった作業に向く

利用にはMicrosoft 365のCopilot付き環境が必要です（2026年11月時点。公式の最新条件を確認してください）。

講座ではどんなデモを見せた？

デモは次の3つでした。

1. 問い合わせメールの要約と分類：混在した文面から要点と重要度を列に出す
2. 顧客クレームから改善案を作る：クレーム文を材料に、次の打ち手のたたき台を出す
3. 売上コメントの自動作成：数値の変化を踏まえた短いコメント案を生成する

前段では請求書やアンケートのように1セルに複数情報が混ざったデータを例に、「手入力でそろえる」「関数で頑張る」以外の選択肢としてCOPILOT関数が紹介されました。仕組み側（入力フォームの設計）を変えられない現場でも、後処理として使える、という文脈です。

AI関数の限界はどこにある？

便利さの一方で、そのまま業務の正にするには不安が残る点も整理されました。

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• 表記ゆれ・固有名詞：同じ相手でも表記がぶれることがある
• 禁止語・体裁の厳密さ：社内ルールどおりに毎回そろえるのは苦手
• 再現性の揺れ：同じ入力でも結果が少し変わることがある
• 監査・トレーサビリティ：なぜその答えになったかを後から追いづらい

講座の結論は「AIは設計と発想の拡張に使い、正のデータ整形はExcelの基本スキルで固める」という整理でした。

データ整形でまず何を直す？

ピボットテーブルや集計が崩れる典型として、次が挙げられました。

• 1行1件になっていない：セル結合で上が埋まっているように見えて、下が空判定になる
• 横に伸びる表（クロス集計の素）：商品や月が列に並び、新しい項目が増えるたびに列が伸びる

見た目はきれいでも、機械が読める「縦長の1行1レコード」になっていないと、後工程がつらくなります。

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ピボットテーブルはどう使う？

挿入メニューからピボットテーブルを作り、行・列・値にフィールドを置く基本が復習されました。結合セルや横長表のまま当てると、空白行が合計に混ざったり、項目が値側に散らばったりする例が示されています。

正しい形に直してから集計する、というのが繰り返しのメッセージでした。

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Power Queryとは？

Power Queryは、ファイルやフォルダからデータを取得し、加工してシートへ出す仕組みです。「更新」ボタンで同じ手順をやり直せます。

講座ではフォルダ内の複数Excel／CSVをまとめて取り込む流れが紹介されました。毎月同じ形式のファイルが来る業務では、手作業のコピー＆ペーストを減らせます。

Excel業務の基礎になる4スキルは？

AIに丸投げする前に押さえる基礎として、次の4つが示されました。

1. データ整形：1行1件・セル結合なし。見た目より機械が読める表にする
2. ピボットテーブル：切る軸と見る指標をはっきりさせる
3. Power Query：取得・加工・出力を自動化する
4. マクロ（VBA）：定型クリックを記録して減らす

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どんな現場に向く？

• 問い合わせやクレームの自由記述を、まず列に分けたいとき
• 週次の数値コメントのたたき台が欲しいとき
• 毎月同じフォルダ構成のファイルをまとめたいとき

一方で、監査要件が厳しい数値の正や、禁止語を絶対に出してはいけない対外文は、人間の確認を前提にした方がよいとされました。

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定型の作業をAIに任せる考え方はAIエージェントの使い方｜フォルダ整理から見積もり・動画マニュアルまで、AIとの作業で疲れをためない工夫はAI疲れを減らす6つの方法｜Claude Codeの並列作業で認知負荷を下げる工夫で扱っています。

まとめ

COPILOT関数は、形式がそろっていない文章をセル上で要約・分類・コメント化するのに便利です。ただし表記ゆれや再現性、監査の観点では限界もあるため、1行1件の整形・ピボット・Power Query・マクロという基礎と組み合わせるのが講座の骨子でした。