Excel の AI プロンプトは永遠に時間がかかることがあるので、この 7 ステップのショートカットを作成しました

私は最近、ChatGPT、Gemini、Claude、その他の AI ツールを Excel でテストするのに多くの時間を費やしましたが、際立っていることが 1 つあります。それは、より関連性の高い詳細を提供するほど、回答の修正に費やす時間が短縮されるということです。しかし、優れた AI プロンプトを作成するには、Excel タスクを自分で実行するよりも時間がかかる可能性があり、これでは意味がありません。そこで、手間を省くために、最初から作成しなくても Excel プロンプトを作成できるように、便利な Excel プロンプトの重要な部分を分解しました。

これらは 7 つのルールではなく、構成要素として考えてください。各セクションをコピーして貼り付け、シナリオに合わせて詳細を入力し、それらを 1 つのプロンプトに結合します。必ずしもすべてのパーツが必要なわけではなく、ワークブックに応じて調整できます。

ステップ 1: AI に必要なコンテキストを与える

通常、コンテキストが増えると、後の修正が少なくなります

どの程度の詳細が必要かは、使用しているモデルとその操作方法によって部分的に異なります。 Excel の Copilot は使用しているブックを操作できますが、汎用チャットボットではデータの説明やファイルのアップロードが必要な場合があります。

AI が私のワークブックを閲覧できる場合でも、私はワークブックの全体像を把握します。 AI を示すワークブック 何 存在しますが、必ずしも存在するとは限りません なぜ 私はそのようにしてそれを構築してきた、または私が達成しようとしていること。また、プライバシーと、データが増えれば自動的により良い答えが得られるわけではないため、私は自分のワークブックをできるだけアップロードしないようにしています。機密情報を含むワークブックをアップロードする場合は、アップロードする前にワークブックを削除するか、ダミー データに置き換えてください。

私は通常、次のようにプロンプ​​トを開始します。

私は取り組んでいます（ワークブックとその用途について説明してください）。 （Windows/Mac）で（Excel版）を使用しています。該当するデータは（テーブル/範囲名）の（ワークシート名）にあります。これには (列、データ、または構造を簡単に説明します) が含まれます。 （問題や達成したいことを説明しようとしています）。 (Excel のスキル レベルまたは関連する機能について説明してください)。 (重要な詳細、制限、またはすでに試したことがある場合は追加します。)

ステップ 2: AI にあなたが望むものを正確に伝える

曖昧な要求では仮定の余地が多すぎる

AI がワークブックを理解したら、次のパートでは AI に実行させたい具体的なジョブについて説明します。 「これを改善してください」や「スプレッドシートを修正してください」などのフレーズは避けてください。代わりに、実際の結果を説明してください。

考えられる解決策が複数ある場合は、何が最も重要かを説明してください。おそらく、わかりやすい数式、数千行を処理できるソリューション、またはデータを追加しても機能し続けるものが必要な場合があります。

次に追加するのは次のとおりです。

あなたのタスクは (特定の Excel タスクまたは問題を説明する) です。結果が欲しいです（何が起こってほしいかを正確に説明してください）。

必要なソリューションの種類を絞り込むこともできます。

VBA よりも数式ベースのソリューションを好みます。必要な機能と私のバージョンの Excel との互換性を維持しながら、ソリューションをできるだけシンプルにしてください。

ステップ 3: ガードレールを追加する

AIに何をすべきか、何をすべきではないかを伝える

AI は、単独では機能するがワークブックの残りの部分には適合しないソリューションを喜んで提案します。ここは AI に何を伝えるかです ない to do (否定的なプロンプト) が役立つ場合があります。

通常は次のような処理が行われます。

解決策は必ず必要です（要件）。 (したくないことは)しないでください。必要に応じて（優先機能または機能）を使用します。

ステップ 4: AI に言いたいことを示す

説明よりも例の方がわかりやすい場合があります

結果が特定の形式またはパターンに従う必要がある場合は、AI の例を示します。これは、少数ショット プロンプトと呼ばれることもあります。AI に 1 つまたは 2 つの例を与えて、成功した結果がどのように見えるかを示します。

たとえば、(入力例を説明する) の場合、(結果) は (期待される出力を説明または表示する) になると予想します。残りのデータについてもこれと同じパターンに従います。

ステップ 5: AI に不確実性への対処方法を指示する

推測する前に質問するようにする

AI と Excel に対する私の最大の不満の 1 つは、あいまいな状況の処理方法です。あなたが別のことを指示しない限り、AI は完全に合理的な仮定を立てますが、それがあなたの状況にとって完全に間違っていることが判明する可能性があります。

したがって、次のような内容をプロンプトに追加します。

私が提供していない情報が必要な場合は、推測する前にフォローアップの質問をしてください。有効なアプローチが複数ある場合は、違いを簡単に説明し、要件に最も適したアプローチを推奨します。

ステップ 6: 出力を指定する

実際に使用できる形式で回答を得る

AI が Excel の問題を正しく解決したとしても、その答えはイライラするほど長かったり、形式が間違っていたりすることがあります。応答をどのように構成したいかを指定します。

まず解決策を教えてください。数式を指定する場合は、コピーできるようにコード ブロックに入れてください。次に、それがどのように機能するかを簡単に説明し、重要な制限事項や確認する必要がある事項を示します。説明（簡潔/詳細）を保持してください。

何をしているかに応じてこれを調整してください。学習中の場合は、より詳しい説明を求めてください。理解している式を修正する場合は、修正された式と短い説明だけが必要な場合があります。

ステップ 7: 最終チェックを組み込む

答えを使用する前に明らかな問題を把握する

注意深く作成されたプロンプトであっても、正しい答えが保証されるわけではありません。私は AI に、ある例では完璧に機能する式を生成させましたが、別の例では失敗したことがあります。

重要な数式については、AI のソリューションを使用する前に、エッジ ケースを考慮するように AI に依頼します。

最終的な解決策を提示する前に、それが要件をすべて満たしていることを確認し、空白セル、欠損値、テキスト形式の数値、重複値、新しく追加された行などの一般的なエッジ ケースを考慮してください。あなたが立てた仮定を説明してください。

答えが間違っていても、必ずしも最初からやり直す必要はありません。 AI に何が問題だったかを正確に伝えます。

この数式は (例) に対しては機能しますが、(特定の状況) の場合は (エラー/結果) を返します。問題を診断し、（要件を）変更せずに解決策を修正します。

ピースを組み合わせるとうまくいきました

AIは私が求めたすべてをカバーしました

これら 7 つのステップを 1 つのプロンプトに結合すると、ChatGPT はまさに私が探していたものを提供してくれました。それ：

• 機能する公式を提供しました。

• 私の要件と制限をすべて考慮しました。

• 結果がどのように機能するか、およびこのアプローチを選択した理由を説明しました。

• 一般的なエッジケースと考えられます。

• その前提を説明した。

• ワークブックに直接コピーできるソリューションが提供されました。

タスクに基づいてプロンプトを作成します

Excel の問題ごとにすべての手順を実行する必要はありません。単純な数式の質問の場合、おそらくステップ 1、2、および 6 のみが必要です。複雑なワークブックの場合は、7 つすべてから恩恵を受ける可能性があります。

重要なことは、AI が何を扱っているのか、何を望んでいるのか、何を避けるべきなのか、どのように答えを求めているのかを理解するのに十分な情報を AI に与えることです。完璧なプロンプトはありません。適切な表現は、使用しているワークブック、タスク、AI ツールによって異なります。目標は、メンテナンスが別のタスクになるのではなく、時間を節約する便利な開始点を作成することです。