集計や分析などデータを使った業務に関わっていると、次のようなことを考えることが少なからずあります。

「合計と表とグラフをつくるだけなのに、なんでこんなに時間かかるんだろう」

日報、月報、社内報告、プレゼン資料……
一見するとシンプルな表作成ですが、実際は意外と手間がかかりがちです。

たとえば：
− 複数のCSVを開いて
− 不要な行を削除して
− データ形式を整えて
− 関数を書いて集計して
− グラフにして装飾して
− コメントをつけて完成……

1つひとつは簡単でも、やることが多すぎて思った以上に時間がかかるのが現実。

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CopilotとPythonで、毎月の「定例業務」を一気に時短

この繰り返し作業、実はCopilotとPython in Excelを組み合わせると5分で終わるようになります。

Copilotにやってもらえることの例：
・「この表を月ごとに集計して」
・「商品カテゴリ別に並べ替えてグラフを作って」
・「前年比を出してコメントをつけて」

自然言語で指示すれば、必要な関数やグラフをAIが自動で組み立ててくれるだけでなく、「そのグラフから何が読み取れるか」「結果に基づいて何をするべきか」までを明らかにすることができます。

図１：Copilotによる関数生成とグラフ作成

Python in Excelなら「複数ファイルをつなげて一括処理」も可能

たとえば3つのCSVに月ごとの売上データが入っている場合、

Pythonでは：
− ファイルを読み込んで
− データを1つの表に結合し
− 必要な列（日付や商品名）を抽出
− 商品別・月別に合計し
− 欠損値を処理し
− 最終的に整形された表をExcelシートに戻す

といった“人が毎回やっていた面倒な作業”を、
ワンクリックで再現できるようにスクリプト化できます。

図２：自動化による作業時間の短縮

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定例レポート、どこまで自動化できる？

以下はCopilot＋Python in Excelで自動化できる処理の例です：

・売上明細のファイルをフォルダから読み込み結合
・日付や商品カテゴリで分類・集計
・前年比・前月比の差分を追加
・棒グラフ＋コメント＋アラート付き報告書の雛形を生成

これらは元のExcelに直接出力されるため、ユーザーは「整った状態」だけ確認すればよく、
「いじって壊す」ことも防げます。

しかも1度スクリプトを作ってしまえば、来月以降は新しいCSVを放り込むだけで自動処理が可能です。

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ミスが多い処理ほどAIとの相性がいい

Excelあるあるな人的ミス：
・SUMIFSの範囲がずれて計算が狂う
・「1月」「01」「Jan」など表記ブレがある
・行の挿入削除で数式参照がおかしくなる

こうした問題も、AIがルールベースで処理してくれることで発生しません。

「間違えない人がやる」より、「間違えようのない処理を作る」が今の業務効率化です。

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まとめ：Copilot × Pythonで、作業は「再現性」重視に

毎月のExcelレポート、
「人が頑張る」から「AIがやる→人がチェック」に変えるだけで、

・所要時間は10分の1に
・表もグラフも整った状態で出力
・間違いを防ぎ、再利用も簡単

最初は一部の作業からでもOK。
よく使う報告書やレポートこそ、真っ先にAIで置き換えてみましょう。

次回は、「数字を見る」から「意味を読み解く」ための分析パターンへと進みます！

<文/岡崎 凌>