Excel×AI実践ガイド｜関数・分析・マクロを自動化【2026】

「このCSV、毎週手で貼り付けて集計してるんですけど…これ、AIでなんとかなりませんか？」

先日、ある中小企業（卸売業・従業員80名規模）の経理研修で、担当の方からこんな相談を受けました。聞けば、取引先からバラバラの形式で送られてくる売上データを、毎週Excelに手作業で転記して、SUMIFやVLOOKUPを思い出しながら集計し、最後に部門別の表にまとめる——その一連の作業に、毎週まる半日近くを費やしているとのことでした。関数を「覚えている人」が一人しかおらず、その人が休むと業務が止まる、という典型的な属人化も起きていました。

正直に言うと、これはExcel×AIがいちばん効く領域です。AIは万能ではありませんが、「関数を組む」「データを整える」「ざっくり分析する」「VBAの下書きを作る」といった作業は、人間がゼロから手を動かすより圧倒的に速い。しかも2026年に入ってから、ChatGPTもClaudeも「Excelの中で直接動く」公式アドインを出してきて、状況が一段変わりました。もう「AIに聞いてコピペで戻す」だけの時代ではなくなりつつあります。

ただ、ここで大事なのは「どのAIをどの作業に使うか」という設計です。ツールを間違えると、機密データをうっかり外部に出してしまったり、出てきた関数が微妙に間違っていて気づかず使い続けたり、といった事故につながります。研修先でよく聞かれるのが「結局、ChatGPTとCopilotってどっちを買えばいいんですか？」という質問なのですが、これは「どちらが優れているか」ではなく「あなたの会社が何を扱っていて、すでに何を契約しているか」で答えが変わる問いなんです。だからこそ、最初に用途とデータの性質を整理することが何より大事になります。

この記事では、私が100社以上の研修・導入支援で見てきた現場の感覚をベースに、Excel×AIの使い分けを、コピペできるプロンプトつきで実務目線で整理します。「関数が思い出せない」「毎週のデータ整形がしんどい」「VBAを書ける人がいない」といった、中小企業の現場で本当によくある詰まりどころから順に解いていきます。AIエージェントを業務にどう組み込むかという全体像はAIエージェント導入完全ガイドで体系的にまとめているので、あわせてどうぞ。

用途別おすすめ早見表（関数／整形／分析／マクロ）

まず結論を先に出します。「自分の作業はどれに当たるか」を見て、使うべきツールを決めてください。下の表は2026年5月時点の各サービスの公式仕様をもとにした、Uravationとしての推奨です。

ポイントは、「機密データそのものをAIに渡すかどうか」で安全な使い方が変わることです。社外サービスにデータを直接貼るのが不安なら、後述するようにデータの構造（列名と処理内容）だけを伝えて関数やコードを作らせ、データ本体は手元のExcelで処理するという使い方が一番事故が少ない。これは研修でも必ず最初に伝えているポイントです。

もう一つ補足すると、上の表の「第一候補」はあくまで出発点です。たとえば関数生成はChatGPTを第一候補にしていますが、Excelに直接統合されているCopilotを全社で使っている会社なら、わざわざ別のツールを開かずCopilotで完結させた方が運用はラクです。逆に、まだ何も契約していない個人や小チームなら、無料で試せるChatGPTから入るのが現実的。「ツールの優劣」よりも「いま手元にある環境でいちばん摩擦が少ない選択」を取るのが、定着のコツです。研修現場でも、高機能なツールを契約したのに誰も使わなくなった、という失敗を何度も見てきました。使われないツールは、どんなに優秀でもゼロ点なんです。

用途を見極める3つの質問

自分の作業がどの用途に当たるか迷ったら、次の3つを自問してください。

• 「答えが1つに決まる作業」か「解釈が入る作業」か——関数・データ整形・VBAは答えがほぼ1つに決まる作業なので、AIの下書きをそのまま検算すれば済みます。一方、分析は「どう読むか」に解釈が入るので、AIの出力は仮説として扱い、人の判断を必ず重ねます。
• 機密データの本体をAIに見せる必要があるか——必要ないなら、ほぼすべての用途で「構造だけ伝える」方式が使えます。見せる必要があるなら、社内テナント内で完結するCopilotか、データ扱い条件の明確な業務プランに限定します。
• 1回きりか、毎週くり返すか——1回きりなら関数や手順をその場で作らせれば十分。毎週くり返すなら、VBAやマクロ、あるいはアドインでの定型化を視野に入れると、回を追うごとに効いてきます。

ChatGPT／Claude vs Copilot in Excel 比較表（2026年5月時点）

2026年に入って、Excel×AIの選択肢が一気に整理されました。これまでは「ChatGPTのチャット画面に貼って、結果をExcelに戻す」という手間のかかる使い方が主流でしたが、いまは主要3サービスがいずれもExcelの中で直接動く形に進化しています。具体的には、OpenAIが「ChatGPT for Excel」を2026年3月5日にベータ提供し、5月5日に全プランで一般提供を開始。Anthropicも「Claude for Excel」というサイドバー型のアドインを出し、Microsoftは元からExcelに統合されたCopilotを提供しています。つまり、どのサービスを選んでも「Excelを開いたまま指示できる」時代になったわけです。

その上で、3つのサービスは得意分野とデータの扱い方が少しずつ違います。下の表で、料金・できること・データの扱い・推奨ケースを並べて比較します。

注：以下は2026年5月時点の各社公式情報に基づく比較です。AI分野は更新が速く、料金・機能は変わります。導入前に必ず各社の最新の公式ページで再確認してください。ドル建ての料金はレート変動があるため円換算していません。

ざっくり言えば、「個人や小さなチームでまず試す」ならChatGPT、「数字の根拠をきっちり示したい分析・モデリング」ならClaude、「全社で統制を効かせて社内データと連携」ならCopilot、という整理です。どれか1つに絞る必要はなく、実際の研修現場でも「関数の下書きはChatGPT、財務分析はClaude、社内資料との連携はCopilot」と用途で使い分けている企業は珍しくありません。AIをどのツールから入れるべきかという全体戦略はAI導入戦略の完全ガイドで詳しく解説しています。

料金で迷ったときの考え方

料金表だけ見ると「Copilotが一番高い」ように見えますが、判断は単純な月額比較ではありません。整理すると次のようになります。

• すでにMicrosoft 365を全社契約しているなら、Copilotは「いまの契約にアドオンで足す」発想になります。新しいツールを別契約して管理コストを増やすより、既存環境に乗せる方がトータルでは安く済むこともあります。Businessはプロモ価格で年払い1ユーザー月18ドル（2026年6月30日まで、通常21ドル）が目安です。
• まだ何も契約していない／個人で試したいなら、ChatGPTやClaudeのPro（いずれも月20ドル前後）から始めるのが入りやすい。1人分から契約でき、合わなければすぐ止められます。
• 「まず無料でどこまでできるか確かめたい」なら、ChatGPTの無料プランで「列構成だけ伝えて関数を作らせる」使い方から試すのが、お金をかけずに効果を体感できる最短ルートです。

大切なのは、AIツールの費用は「月額」ではなく「削減できる作業時間 × 人件費」と並べて見ることです。毎週半日の集計作業が1〜2時間に縮むなら、月数十ドルの投資はあっという間に回収できます。逆に、効果測定をしないまま全社展開すると「契約したけど使われていない」コストだけが残ります。だからこそ、後述する「まず1つの作業で試す」アプローチが効くんです。

Excel×AIの使い方ステップ（はじめての人向け）

「どこから手をつければいいか分からない」という方向けに、最初の一歩を5ステップで整理します。アドインを入れなくても、ステップ1〜3はブラウザのChatGPT／Claudeだけで今日から試せます。

ステップ1：いちばん時間がかかっている定型作業を1つ書き出す

毎週・毎月くり返している作業の中で、「関数や転記で手が止まる」ものを1つだけ選びます。最初から全部をAI化しようとすると挫折します。研修でも「まず一番イヤな作業を1つだけ」と伝えています。

ステップ2：データそのものではなく「構造」をAIに伝える

機密データを直接貼るのではなく、「A列：日付、B列：取引先名、C列：金額…」のように列の意味と、やりたい処理だけを伝えます。これだけで関数やコードの下書きは十分に作れます。データ本体は手元のExcelで処理すれば、外部に出ません。

ステップ3：出てきた関数・コードを「テスト用のコピー」で試す

本番ファイルにいきなり貼らないこと。必ずファイルを複製して、コピーの方で動作を確認します。AIが出す関数やVBAは、9割合っていても残り1割が微妙にずれていることがあります。

ステップ4：結果を自分の目で検算する

合計値や件数を、別の方法（手集計の一部・ピボット・目視）でクロスチェックします。「AIが出したから正しい」は禁物です。特に金額・件数・日付は必ず確認します。

ステップ5：使えると判断したらアドイン導入・チーム共有を検討する

ブラウザ運用で効果を実感できたら、ChatGPT for Excel や Claude for Excel のアドイン、あるいは全社ならCopilot in Excelの導入を検討します。ここで初めて「ライセンスとガバナンス」の話になります。アドインを入れると、Excelの中から範囲を指定して直接指示できるので、コピペで行ったり来たりする手間が消えます。ただし、その分「機密データをそのままAIに見せやすくなる」リスクも上がるため、導入と同時に社内ルールを決めるのが鉄則です。

事例区分：想定シナリオ
以下は100社以上の研修経験をもとに構成した典型的なシナリオです。

この5ステップで一番つまずきやすいのは、実はステップ1の「1つだけ選ぶ」です。AIに触れると「あれもこれも自動化できそう」と欲が出るのですが、最初に欲張ると、どれも中途半端になって結局やめてしまいます。研修先の経理担当の方も、最初は「月次決算まわり全部」を自動化しようとして手が止まっていました。そこで「毎週の売上集計だけ」に絞ってもらったところ、2回目には自分でプロンプトを応用して別の作業にも広げられるようになっていました。小さく始めて成功体験を作る——これがExcel×AI定着の唯一のコツと言っても言い過ぎではありません。

コピペで使える実践プロンプト5選

ここからは実際に研修やサポートで配っているプロンプトの考え方をベースにした、すぐ使える5本です。[ ] の部分を自分の状況に置き換えて使ってください。すべてに事故防止の一文を入れています——ここを省くとAIが勝手に前提を決めて、的外れな出力をしてくることが多いからです。

プロンプト1：関数作成（数式が思い出せないとき）

あなたはExcelの関数に詳しいアシスタントです。
以下の要件を満たすExcelの数式を作成してください。

- 使っているExcelのバージョン：[Microsoft 365 / Excel 2021 など]
- データの構造：[例：A列=日付, B列=部門名, C列=売上金額]
- やりたいこと：[例：部門ごとに、当月の売上合計を別シートに出したい]
- 出力先のセル：[例：集計シートのB2セル]

出力フォーマット：
1) 推奨する数式（コピペできる形で1つ）
2) その数式が何をしているかの一行解説
3) 注意点（エラーになりやすいケース）

不足している情報があれば、数式を作る前に必ず質問してください。
実データは渡していないので、列構成だけを前提に作成してください。

活用のコツ：このプロンプトは、出てきた数式をそのまま信じず「3) 注意点」を必ず読むことが肝心です。AIは「この数式はこういうケースでエラーになります」とちゃんと教えてくれることが多く、そこを読んでおくと本番での事故をかなり防げます。XLOOKUPやSUMIFSのように引数が多い関数ほど、注意点の価値が高くなります。

プロンプト2：データクレンジング（表記ゆれ・重複の整理）

あなたはデータ整形に詳しいアシスタントです。
以下の表記ゆれ・データの汚れを整理する手順を教えてください。

- データの構造：[例：A列=取引先名, B列=住所, C列=電話番号]
- 起きている問題：[例：会社名に「(株)」「株式会社」「㈱」が混在、全角半角がバラバラ]
- 使えるツール：[Excelの関数のみ / Power Query可 / マクロ可]

出力フォーマット：
1) 整理の手順（番号つき）
2) 各手順で使う関数 or 機能（コピペできる形）
3) 元データを壊さないための注意点

実データは渡しません。サンプルが必要なら自分でダミーを作って例示してください。
仮定した点は必ず「仮定」と明記してください。

活用のコツ：表記ゆれの整理は、関数だけで頑張るより、Power Query（取得と変換）を使った方が速いケースが多いです。「使えるツール」に「Power Query可」と書いておくと、AIがより実務的な手順を提案してくれます。研修でも、SUBSTITUTEを何重にも重ねて苦しんでいた方に、AIがPower Queryでの一括置換を提案して一気にラクになった、という場面がよくあります。

プロンプト3：集計・分析（傾向をつかみたいとき）

あなたはデータ分析に詳しいアシスタントです。
以下のデータから読み取れる傾向を分析する方法を提案してください。

- データの構造：[例：A列=月, B列=商品カテゴリ, C列=売上, D列=粗利率]
- 期間：[例：直近12か月]
- 知りたいこと：[例：どのカテゴリが伸びていて、どこが落ちているか]

出力フォーマット：
1) おすすめの集計軸（ピボットの行・列・値の設計）
2) 注目すべき指標とその理由
3) グラフにするなら何が適切か

数字の解釈には必ず「これは仮説です」と添えてください。
実データは渡していないので、分析の設計手順を中心に答えてください。

活用のコツ：分析系のプロンプトでは、AIの出力をそのまま結論にしないことが何より大事です。AIは「売上が落ちています」とは言えても、「なぜ落ちたか」は現場の文脈を知らないと当てられません。だからこのプロンプトは「集計軸の設計」「見るべき指標」を出させるところまでをAIに任せ、解釈は人がやる、という分担にしています。Claude for Excelを使うと、根拠になったセルを引用しながら答えてくれるので、後から「この数字どこから来た？」と確認しやすいのが利点です。

プロンプト4：VBA／マクロ下書き（定型処理の自動化）

あなたはExcel VBAに詳しいアシスタントです。
以下の定型処理を自動化するVBAコードの下書きを作成してください。

- 処理内容：[例：指定フォルダ内の全Excelファイルを開き、特定シートのA1:D100を1つのシートに統合]
- 入力ファイルの場所：[例：C:\work\input]
- 出力先：[例：新規ブックのまとめシート]
- 使っているExcel：[Microsoft 365 / Excel 2021 など]

出力フォーマット：
1) VBAコード（コメントつき）
2) コードの実行手順
3) 実行前に必ず確認すべき注意点（バックアップ等）

このコードは必ずテスト用のコピーファイルで先に検証する前提で作ってください。
不明な前提があれば、コードを書く前に質問してください。

活用のコツ：VBAは「コメントつき」で作らせるのがポイントです。何をしているか分からないコードをそのまま実行するのは、中身を見ずに薬を飲むようなものです。コメントを読んで処理の流れを理解してから、テスト用コピーで実行する。この順番を守るだけで、マクロ事故はほとんど防げます。ファイルパスのバックスラッシュなど、環境依存でエラーになりやすい箇所も、コメントがあれば直しやすくなります。

プロンプト5：エラー解決（数式・マクロが動かないとき）

あなたはExcelのトラブル解決に詳しいアシスタントです。
以下のエラーの原因と解決策を教えてください。

- 起きている現象：[例：VLOOKUPが #N/A になる / マクロが「実行時エラー1004」で止まる]
- エラーメッセージ：[表示されているメッセージをそのまま貼る]
- 使っている数式 or コード：[該当部分だけを貼る（実データは伏せる）]
- 直前にやったこと：[例：列を1つ挿入した]

出力フォーマット：
1) 考えられる原因（複数あれば優先度順）
2) それぞれの確認方法と修正案
3) 再発防止のためのチェックポイント

数式・コードに固有名詞や個人情報が含まれていたら、その部分は伏せ字で構いません。

活用のコツ：エラー解決のプロンプトでは、「直前にやったこと」を伝えるのが効きます。Excelのトラブルは、列を挿入した・セルの書式を変えた・参照範囲がずれた、といった直前の操作が原因のことが多いからです。AIは複数の原因を優先度順に挙げてくれるので、上から順に潰していけば、たいていのエラーは自力で解決できるようになります。これができるようになると、「詳しい人に聞かないと進まない」という属人化が一気に解消されます。

【要注意】Excel×AIでやりがちな失敗パターン

ここは研修で一番反響がある部分です。実際に現場で見てきた「もったいない失敗」を4つ挙げます。どれも「知っていれば防げた」ものばかりなので、チームで共有しておくことをおすすめします。

失敗1：機密データをそのままAIに貼り付ける

❌ 顧客リストや売上明細をそのままChatGPTに貼って「これ集計して」と頼む
⭕ 列名と処理内容だけを伝え、数式・手順だけ作らせて、データ本体は手元で処理する

なぜ重要か：外部サービスに入力した情報がどう扱われるかは、利用プランや設定によって変わります。顧客の個人情報や社内機密を含むデータを安易に貼ると、流出リスクが生じます。「構造だけ伝える」習慣をつけるのが最も安全です。

失敗2：出てきた関数・コードを検算せずに本番で使う

❌ AIが出したSUMIFSをそのまま本番ファイルに貼り、合計が合っているか確認しない
⭕ テスト用のコピーで動かし、別の方法で数字をクロスチェックしてから本番に反映

なぜ重要か：AIの出す数式は「それっぽく正しい」ことが多く、だからこそ間違いに気づきにくい。条件の範囲指定が1行ずれているだけで集計が狂います。私が支援した現場でも、検算を飛ばして月次レポートの数字がずれていた、というヒヤリハットがありました（事例区分：想定シナリオ）。

失敗3：VBAをバックアップなしで実行する

❌ 生成されたマクロをいきなり本番ブックで実行する
⭕ 実行前に必ずファイルを複製し、OneDrive／SharePointのバージョン履歴も確認しておく

なぜ重要か：マクロによる変更は「元に戻す（Ctrl+Z）」が効かないことが多く、データを上書きしてしまうと復旧が大変です。実行前のバックアップは絶対です。

失敗4：曖昧な指示で「いい感じにして」と頼む

❌「この表をいい感じに分析して」
⭕「A列の月別に、B列のカテゴリごとの売上合計を出し、前月比が10%以上落ちたカテゴリを教えて」

なぜ重要か：AIは「いい感じ」の定義を持っていません。データ構造・やりたいこと・出力形式を具体的に指定するほど、出力の精度が上がります。これはExcel用途に限らず、AI活用全般の鉄則です。

セキュリティと社内ルールの考え方

Excel×AIを「個人の便利ワザ」で終わらせず、組織として安全に使うために、最低限おさえたいルールを整理します。研修先で実際に配っているチェックリストの考え方です。

• 機密データは「構造だけ」を渡す原則を徹底する——顧客の個人情報、未公開の財務数値、取引先の機密などは、AIに本体を貼らない。列名と処理内容だけ伝えるルールを社内文書化する。
• 使ってよいツール・プランを会社が指定する——「無料版はNG、業務利用はBusiness／Enterpriseプランのみ」など、データの取り扱い条件が異なるため、会社として使うサービスとプランを決める。
• 出力は必ず人がレビューしてから使う——特に対外資料・金額・契約に関わる数字は、AI出力を最終とせず、人の検算・承認を挟む。
• 誰が何に使っているかを把握する——シャドーIT化を防ぐため、業務でのAI利用を申告制にし、トラブル時に追えるようにする。
• Microsoft 365を全社契約している場合はCopilotの活用を検討する——社内データが自社テナント内で完結しやすく、組織のガバナンスと相性が良い。外部サービスに機密を出すことへの不安が大きい企業ほど有効な選択肢になります。

生成AIを組織で安全に使うための社内ルールづくりは、Excelに限らず全業務で必要になります。利用ガイドラインの作り方は別記事でも詳しく扱っていますが、まずは「機密は構造だけ」「出力は人がレビュー」の2つを徹底するだけでも、事故の大半は防げます。

もう少し踏み込んで言うと、ルールは「禁止リスト」だけにしないことが大事です。「これはダメ、あれもダメ」とNGばかり並べると、現場は萎縮して結局誰も使わなくなる。研修で効果的だったのは、「これならOK」という安全な使い方をセットで示すやり方でした。たとえば「顧客名簿そのものを貼るのはNG。でも『A列に会社名、B列に金額がある表で、会社名ごとの合計を出す関数』と聞くのはOK」というように、ダメな例と良い例を並べて見せる。こうすると、現場の人も「ああ、構造だけ伝えればいいのか」と腹落ちして、安全に使い始められます。

そして、ルールは一度作って終わりではありません。AIのサービスは2026年だけ見ても、ChatGPT for Excelがベータから一般提供へ、Claude for ExcelがOpus 4.6対応へ、Copilotの料金がプロモから通常価格へ——と、数か月単位で状況が変わっています。社内ルールも、半年に一度は「いま使っているツールとプランで本当に大丈夫か」を見直す前提で運用するのが現実的です。AIを「導入して終わり」にせず、運用し続けられる体制を作ることが、結局いちばんの投資効果につながります。

企業が今日から始める3つのアクション

1. 今日やること：いちばん時間がかかっているExcelの定型作業を1つ選び、「プロンプト1（関数作成）」を使って、データ本体ではなく列構成だけを伝えて関数の下書きを作らせてみる。テスト用コピーで検算まで行う。
2. 今週中：その作業を担当チームに共有し、「機密は構造だけ渡す」「テストコピーで検算する」という2つのルールを口頭でも全員に伝える。VBAを使うなら必ずバックアップを取る運用にする。
3. 今月中：効果を実感できた業務について、ChatGPT for Excel・Claude for Excel・Microsoft 365 Copilot in Excel のうち、自社の既存ライセンスとデータの扱い方針に合うものを1つ選び、有料プラン・アドイン導入と社内ルールの文書化を進める。

よくある質問（FAQ）

Q1. 無料でExcelをAIで自動化できますか？

関数やVBAの「下書きを作る」だけなら、無料のChatGPTでもかなりのことができます。実際、列構成だけ伝えて関数を作らせ、手元のExcelに貼る使い方は無料プランでも実用的です。ただし、CSV/XLSXのアップロードによる本格的なデータ分析や、Excel内で直接動くアドインを使う場合は、有料プラン（ChatGPT Plusの月20ドルなど）が前提になることが多いです（2026年5月時点）。

Q2. ChatGPTとClaude、Excel用途ならどちらが良いですか？

用途で分かれます。汎用的な関数生成・VBA下書きは実績の厚いChatGPTが入りやすく、財務モデリングやセル引用つきで根拠を示したい分析はClaude for Excelが向いています。両方とも公式のExcelアドインがあるので、まず無料〜低価格プランで両方触って、自社の作業に合う方を選ぶのが現実的です。

Q3. Microsoft 365 Copilot in Excel は何が違うのですか？

最大の違いは「最初からExcelに統合され、社内データと連携しやすい」点です。SharePointなど自社テナント内のデータを踏まえた分析がしやすく、組織のガバナンスとも相性が良い。料金はBusinessで年払い1ユーザー月18ドル（プロモ価格・2026年6月30日まで、通常21ドル）が目安で、別途Microsoft 365のライセンスが必要です。すでにM365を全社導入している企業には有力な選択肢です。

Q4. 機密データを含むExcelはAIに渡しても大丈夫ですか？

原則として、機密データの本体は外部AIサービスに貼らないことを強くおすすめします。安全な方法は「列名と処理内容だけを伝えて、関数やコードを作らせ、データ本体は手元のExcelで処理する」やり方です。どうしてもデータを扱う必要がある場合は、データの扱い条件が明確な業務用プラン（Business/Enterprise）や、自社テナント内で完結するCopilotの利用を検討してください。

Q5. AIが作った関数やマクロが間違っていることはありますか？

あります。AIの出力は「ほぼ正しいが一部ずれている」ことが珍しくありません。条件範囲が1行ずれている、想定外のデータ形式でエラーになる、などです。だからこそ、テスト用コピーで動かし、合計や件数を別の方法でクロスチェックしてから本番に使うことが必須です。「AIに丸投げ」ではなく「AIと協業」が正しいアプローチです。

Q6. VBAマクロをAIで作るとき、いちばん気をつけることは？

実行前のバックアップです。マクロによる変更はCtrl+Zで戻せないことが多く、データを上書きすると復旧が大変です。必ずファイルを複製し、OneDrive／SharePointに保存していればバージョン履歴も確認しておきましょう。コードはコメントつきで作らせ、何をしているか理解してから実行するのも大切です。

まとめ：用途と既存ライセンスで決める

Excel×AIは、「どのツールが最強か」ではなく「自分の用途とデータの扱い方に何が合うか」で決めるのが正解です。汎用的な関数・VBA下書きはChatGPT、根拠を示す分析はClaude、社内データ連携とガバナンスはCopilot——この使い分けさえ押さえれば、毎週半日かかっていた集計作業を、下書きベースで一気に短縮できます。大事なのは「機密は構造だけ」「テストコピーで検算」「VBAはバックアップ」の3つの安全運用を最初から徹底することです。

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参考・出典

• Introducing ChatGPT for Excel and new financial data integrations — OpenAI（参照日: 2026-05-30）
• ChatGPT for Excel and Google Sheets — OpenAI Help Center（参照日: 2026-05-30）
• Use Claude for Excel — Anthropic（Claude Help Center）（参照日: 2026-05-30）
• Microsoft 365 Copilot Plans and Pricing — Microsoft（参照日: 2026-05-30）
• Microsoft 365 Business Plans and Pricing With Copilot — Microsoft（参照日: 2026-05-30）

次回予告：次の記事では「AIでPowerPoint資料を半分の時間で作る」をテーマに、構成案から図解の指示出しまで、コピペできるプロンプトつきでお届けします。

著者：佐藤傑（さとう・すぐる）
株式会社Uravation代表取締役。X（@SuguruKun_ai）フォロワー約10万人。100社以上の企業向けAI研修・導入支援。著書『AIエージェント仕事術』（SBクリエイティブ）。SoftBank IT連載7回執筆（NewsPicks最大1,125ピックス）。

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