私は何十年にもわたって Excel を専門的に使用してきましたが、ここが ChatGPT、Claude、Gemini ではまだ不十分な点です

私は Excel が、何を入力するかを正確に知らなければならないプログラムから、必要なことを記述して AI にそれを構築させることができるプログラムに移行するのを見てきました。最初は少し抵抗がありましたが、私はそれを受け入れました。でも、AIが作ったものを見て「これはExcelに任せたほうがいいのでは」と思うことは今でもあります。

何かを理解するのに助けが必要な場合は AI を使用しますが、適用したいルールがすでにわかっている場合は、Excel に適用させたいと思います。数式を使用すると、データを検査、再現し、データが変更されたときに再度実行できるものが得られます。

すでにルールが分かっている場合

最適なソリューションは AI ではなく、標準の Excel 関数である場合があります。

列を合計したりマージンを計算したりする必要がある場合、AI が計算する必要はありません。 Excel にルールを与えて計算を実行させ、基になるデータが変更されるたびに結果を更新したいと考えています。

データに対する単純な操作にも同じことが当てはまります。経費のスプレッドシートがあり、各トランザクションに関連付けられたカテゴリを別のテーブルから取得したいとします。 AI にルックアップを実行して、各トランザクションのカテゴリを返すように依頼できます。しかし、私はむしろ XLOOKUP を使用し、Excel に処理させたいと考えています。

その理由は、テーブル内でこのトランザクション ID を見つけて、対応するカテゴリを返すというルールをすでに知っているからです。 XLOOKUP では、そのルールをすべての行に一貫して適用できます。明日さらに 500 件のトランザクションを追加しても、式は引き続き機能します。この種の仕事の場合、AI に操作の実行を依頼することは、Excel がすでに一貫して再現可能に実行できるものに仲介者を追加するような感じです。

これが、結果を生成するために AI に依存するのではなく、数式の作成を支援するために AI が役立つと感じる理由でもあります。最近、ChatGPT、Claude、Gemini に同じ Excel の問題に対する「最適な」公式を尋ねたところ、3 人とも実行可能な答えが得られました。問題は、「最善」が何を意味するかについて彼らの意見が一致していないことであり、半年後も実際にどちらの方式を維持するかを私が決めることになった。

答えが自分の持っていない情報に依存する場合

プロンプトなしでは欠落した情報を補うことはできません

AI が確実に答えを決定できるのは、アクセスできる情報からのみです。答えがブック以外の何かに依存している場合、その情報が欠けていると結果が完全に変わってしまう可能性があります。

ブック内の 2 つの数字がなぜ一致しないのかを尋ねると想像してください。スプレッドシートには数値とそれを生成する数式が表示されている可能性がありますが、その不一致はブックの外部で発生した何かに依存している可能性があります。 AI は考えられる説明を提案できますが、その情報が欠落している場合、どれが正しいかを確実に判断することはできません。それでも完全に合理的に聞こえる答えが得られる可能性があり、それが制限を非常に見落としやすくしている原因です。

結果を確認したいとき

答えは検証と同じではない

AI が必要な情報をすべて持っているとしても、その答えは本当に正しいのかという別の疑問が残ります。

ここで Excel の数式が有利になります。それを検査し、その入力をトレースし、ソース データをチェックし、計算を再現することができます。また、ワークブックにチェックを追加して、結果が正しいとわかっている他のものと結び付いているかどうかを確認することもできます。

ChatGPT と Gemini にダッシュボードの構築を依頼したときにこれを確認しました。 Gemini は、基礎となるデータを反映した KPI カードとグラフを備えた説得力のあるワークブックを作成しました。一部の数式は正しく機能しましたが、他の数式は動的数式を特に要求した処理層でハードコーディングされていることがわかりました。さらに悪いことに、いくつかの式は、 した 作業はそれらのハードコードされた値を指していました。ダッシュボードは完成したように見えましたが、完成したように見えるダッシュボードが正しいと仮定するのではなく、ワークブックがどのように構築されているかを確認したために問題に気づいただけです。

だからこそ、私は、完成したように見えるワークブックを、基礎となる作業が正しいことを証明するものとして扱いません。 AI は答えを説明できますが、基礎となる作業は自分で検証する必要があります。

リスクが高くなるほど、検証の重要性が高まります。私は住宅ローンの申請を処理しているときにこれを直接見ています。私は定期的な支出を計算し、自分が支払える金額を確実に把握するために Excel スプレッドシートを作成しました。これらの数字を間違えると、私が余裕を持って支払える以上の借金を負うことになる可能性があるため、これを AI に任せて結果を単純に信頼するわけにはいきません。すべての数値を確認して、合計がどのように計算されたかを正確に理解できるようにしたいと考えています。

何でもAIを使うわけではないからこそ、AIは役立つのです。

数式に行き詰まった場合、関数に慣れていない場合、または何かにアプローチするより良い方法はないかと疑問に思った場合、最初に AI を頼りにすることがよくあります。 AI が Excel でより優れた技術を習得すればするほど、Excel が依然としてより優れたツールであることを知ることがより重要になります。