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AI-POWERED EXCEL

生成AI×Excelで、
意思決定できる
分析資料に変える

月次分析・売上分析・予実分析など、数字は出せるのに「なぜ?」「次どうする?」で止まる。
生成AI(ChatGPT / Copilot など)をExcel業務に組み合わせて、会議で使える分析へ進めます。

"作業を増やす"のではなく、見る順番と説明の筋道を先に整える。だから、判断が前に進みます。

  • 異常値検出:怪しい数字を先に特定し、確認を短くする
  • ばらつき分析:影響の大きいところから、優先順位を決める
  • シミュレーション:選択肢を比べて、判断材料をそろえる

※小売・製造・SaaS・物流などの具体例を紹介

※分析の相談30分・無料(オンライン)|クリック後、予約の案内(このページ内)へ移動します

生成AI×Excel
会議で使える分析資料へ
Excel分析イメージ
Excel分析

そのExcelの「分析業務」
どこか物足りなさを感じていませんか?

数字は見ているのに、判断につながらない。
そんな状態に陥りがちです。

月次分析・売上分析・予実分析・KPI分析・顧客分析など、Excel業務は回せているのに「次の判断」に届かない。

会議中にExcelの分析資料を前に悩んでいるビジネスパーソン
01

月次売上分析(前年差・前年比)は出せる。でも「なぜ?」が説明できない

でも、会議で「なぜこの数字になったの?」と聞かれた瞬間、原因を説明できずに困ってしまう。

例:前年比分析/前年差分析

02

差分(店舗間比較・予実比較)は見つかる。でも優先順位が決められない

でも、どれから対応すべきか分からず、結局すべてを「要確認」にしてしまう。

例:店舗別比較/予実分析/KPI比較

03

報告資料は作れる。でも「次の打ち手」が提案できない

でも、「で、次は何をするの?」と聞かれると、明確な答えが出せない。

例:月次レポート作成/顧客分析の報告

この"止まり方"は、やり方ではなく「考え方」が変わったことで、解決できるようになりました。

生成AIの力で、Excelの「分析業務」は
意思決定できる資料に変わります

集計・確認で終わっていたExcel分析に、生成AIの視点を加えることで、
「なぜ起きたか」「次に何をするか」まで示せるようになります。

月次分析・売上分析・予実分析・KPI分析などのExcel業務でも、同じ変化が起こります。

3つの変化を、Before→Afterで比較します。

Before

前年比は出せる

でも「なぜ変わった?」を説明できない。

Before

差分は見つかる

でも「どれを優先すべきか」決められない。

Before

報告はできる

でも「次の打ち手」を提案できない。

生成AI × Excel

After

変動要因まで分かる分析資料

数字の変化を「どの要因が影響しているか」まで説明できる。

After

優先順位がついた打ち手

影響の大きいポイントから見るべき順番が決まる。

After

意思決定できる提案

複数案の比較と根拠を揃え、会議で決められる資料になる。

この3つの変化を、具体例(ケース)でイメージしてください。

① 変動要因

変動要因が分かると、説明が通る

会議で分析資料を説明している様子
原因まで言える

現場の声

前任者から引き継いだ月次の前年比分析を何年も変えずに回していました。生成AI×Excelで数値同士の関係や変動要因が見えるようになり、他部署にも説明しやすい資料になりました。

— 月次レポート担当

改善ポイント

  • 「なぜ」を説明できる
  • 会議の質問に答えられる
  • アクションが明確になる

前年比→変動要因まで説明できる資料へ

前年比 理由?

② 優先順位

優先順位がつくと、迷いが減る

優先順位を決めてデータを整理している様子
順番が決まる

現場の声

数字は見ているのに、どれも気になって手が止まる。まず"影響が大きいところから"見る順番を作り、少しずつ改善した結果、分析が前に進むようになりました。

— 営業データ分析担当

改善ポイント

  • 見るべき箇所が先に決まる
  • 資料の質が上がる
  • 判断のスピードが上がる

「どれから見るか」が決まる

③ 意思決定

意思決定できると、会議が変わる

会議で意思決定のための提案をしている様子
比べて決められる

現場の声

報告資料づくりに追われ、会議では沈黙が多かった。生成AI×Excelで選択肢を比較できる資料にしたことで、会議が「意思決定の場」に変わりました。

— 営業企画(小売)

改善ポイント

  • 選択肢を並べて比較できる
  • 会議で即答できる
  • 決定までが早くなる

比較して決められる資料へ

売上 利益
A 120 45
B 100 40

次は、あなたの業務へ

Excel分析や生成AI活用を、自分の業務にどう当てはめるか。
事例を見るだけでなく、整理してみませんか?

生成AIの登場で、Excelの分析は
"考え方"から変わり始めています

これまでのExcel分析では、「正確に集計すること」自体が価値でした。しかし今、意思決定に求められているのは「数字を出すこと」ではなく、「次に何をするかを決めること」です。

データの量は増え、変化のスピードは上がり、人がすべてを考え切ることは現実的ではなくなっています。

生成AI(例:ChatGPT / Gemini / Copilot)が広がったことで、分析は"一部の専門家だけの仕事"ではなくなりました。

人が考えるべきこと(見る順番・仮説・判断基準)と、AIに任せられること(整理・比較・要約)を分けることで、Excel分析は、会議で意思決定を前に進める武器になります。

月次レポート、予実管理、KPI分析、顧客分析などでも、同じ変化が起きています。

Excel分析を見直し、意思決定について考えるビジネスパーソン
意思決定へ前に進む分析へ

Before

これまで

  • 専門知識がないと、説明が止まる
  • ツール習得が前提になりやすい
  • 時間とコストの壁で手が止まる

Now

  • 生成AIが整理と比較を補助する
  • 人×AIで、役割分担できる
  • Excel業務の延長で始められる

こうした変化は、すでに多くの業界で起きています。

INDUSTRY EXAMPLES

課題→解決→意思決定まで。
業界別の「完成形」を見比べられます

使うデータ(POS/顧客/工程/ログ/配送)は違っても、
詰まる場面と前に進め方は共通です。左右に切り替えて、あなたの業界の"課題→解決→意思決定"を確認してください。

USE CASE

Excel分析で手が止まる瞬間は、
だいたい決まっています

数字は出せる。前年比も計算できる。月次分析やKPI集計もこなしている。

でも「なぜ?」「次どうする?」で、手が止まる——。

それはスキル不足ではなく、「見る視点」が足りないだけです。

難しく感じるかもしれません。でも大丈夫です。

次のセクションで、生成AI(ChatGPT / Copilot / Gemini)を使えば、これらが「楽」になることを示します。

Excel分析で手が止まり悩むビジネスパーソン
会議前、「なぜ?」で止まる瞬間

Excel分析で手が止まる、3つの瞬間

手が止まる瞬間
理由を説明できない
分析の改善による効果
「なぜ変わったのか」を、数字で説明できるようにする。まず「どこがいつもと違うか」を特定し、次に「なぜそうなったか」を要因に分けます。
理由を説明できない場面のイメージ
手が止まる瞬間
優先順位が決められない
分析の改善による効果
全部を追わずに、優先順位を決められるようにする。ばらつきや偏りを見て、影響が大きいところから手を付けられる形にします。
優先順位が決められない場面のイメージ
手が止まる瞬間
次の一手が選べない
分析の改善による効果
報告で終わらせず、次の打ち手を「選べる状態」をつくる。複数の選択肢を並べて、判断できる材料をそろえることです。
次の一手が選べない場面のイメージ

"見る視点"が増えると、判断までの距離が短くなります

この変化を支える「分析の引き出し」

※すべてを理解する必要はありません。気になる視点だけ、拾ってください。

状況を整理する
最初に"怪しい場所"を当てる
異常値検出
日次・週次・月次の推移や明細データの中から、通常の範囲を外れた点を見つけます。

これにより、会議では「どこが変わったか」を最初に示せるようになり、説明の入口がぶれなくなります。
時系列(売上/粗利/件数) 拠点別推移 取引明細
状況を整理する
説明できる"仮説"に分ける
要因整理
変化の理由を、思いつきの列挙ではなく「検証できる仮説」に分けて整理します。

これにより、「まずA→次にB」の順で確かめれば説明できる、という進め方に変わります。
売上/利益の内訳 顧客×商品×期間 原価・値引き明細
優先順位を決める
優先順位を"根拠"で決める
ばらつき分析
平均や合計だけでは見えない"安定度"を、分布やばらつきで捉えます。

これにより、「どこに手を入れると効くか」を感覚ではなく根拠を持って決められるようになります。
工数 原価 リードタイム 拠点別KPI
優先順位を決める
効く"一点"を先に特定
対象の整理
顧客・商品・拠点などを切り分けて、「効いているところ/効いていないところ」を見分けます。

これにより、全件対応ではなく「まずここから着手」が言えるようになり、実行に移る速度が上がります。
顧客別売上 商品別粗利 案件パイプライン 拠点別生産性
意思決定につなげる
選択肢を並べて比較
シミュレーション
条件を変えた複数のケースを並べ、結果の違いを比較します。

これにより、主張ではなく比較で話せるようになり、合意形成が進みやすくなります。
価格改定 施策別効果 採用/配員 在庫/発注 目標配分
意思決定につなげる
判断基準を"共通言語"に
基準づくり(代表値)
平均・中央値・分布などを使い、「通常状態(基準)」を定義します。

これにより、「どのくらい外れたら異常か」を共通言語にでき、判断が属人化しにくくなります。
日次KPI 品質指標 納期 問い合わせ件数 工程時間

ここまでは「考え方(視点)」の話でした。
次のセクションでは、これらを生成AI(ChatGPT / Copilot / Gemini)と組み合わせることで、 Excel分析の「詰まり」が一段ずつ楽になる体験を示します。

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AI-POWERED EXCEL

生成AI×Excelで、
何が「楽」になるのか

難しい手法を覚える前に、まず「詰まりやすい瞬間」をAIに渡してみてください。判断に必要な筋道が、先に整います。

月次の前年差は出せる。でも会議直前、「で、なぜ?」で手が止まる。

影響が大きいところから見たいのに、どこから確認すべきか分からない。

そんなとき、生成AIに“状況を言葉で渡す”だけで、 見る順番仮説が先に並びます。

「いまは“正解を当てる”より、比較できる材料をそろえるほうが早い」

Excel分析の相談・生成AI活用のイメージ(業務中のビジネスパーソン)

人が考えること

見る順番・仮説・判断基準

  1. 1 何を知りたいか決める
  2. 2 仮説の方向性を決める
  3. 3 最終的に判断する

AIに任せること

整理・比較・要約・手順化

  1. 1 異常値を洗い出す
  2. 2 要因候補を整理する
  3. 3 比較案を並べる

生成AIが助ける「8つの場面」

関数

関数

関数が怖い

Excel関数の意味がわからない

あなた:

目的(何を出したいか)を一言で伝える

AI:

この数式の意味と書き方を説明する

エラー解決

エラー解決

Power Queryのエラー

Mコードのエラーが出た

あなた:

エラーメッセージをそのまま貼り付ける

AI:

エラー箇所を特定し、修正案を提示する

前処理

前処理

データを整えたい

欠損・重複・表ゆれを直したい

あなた:

データの状態(どこがおかしいか)を伝える

AI:

クレンジング手順をExcel操作で説明する

可視化

可視化

ピボット/グラフの形

どう見せればいいか決まらない

あなた:

何を比較したいか、誰に見せるかを伝える

AI:

目的に合った軸・切り口・グラフ種別を提案する

異常値検出

異常値検出

確認が追いつかない

確認ポイントが多すぎて手が回らない

あなた:

「いつもと違う」基準を決める

AI:

怪しい箇所・外れ値から優先順位を付ける

要因分析

要因分析

要因を整理したい

「説明できる仮説」に分けたい

あなた:

「何が変わったか」の候補を出す

AI:

単価・数量・構成など、検証順まで整理する

示唆出し

示唆出し

会議で話せる言葉に

数字を説明に変えたい

あなた:

会議の目的と聞かれそうな質問を伝える

AI:

数字の変化を「何が起きたか/次どうするか」に翻訳する

資料作成

資料作成

1枚資料に要約したい

次アクションまで出したい

あなた:

資料の目的と誰に渡すかを決める

AI:

要約・論点・次アクションの構成案を作る

分析の相談をしてみる

※クリック後、予約ページ(30分無料)に移動します

よくある質問

ChatGPT、Copilot、Geminiの違いは何ですか?

それぞれ特徴があります。ChatGPTは汎用性が高く、Copilotは Microsoft製品との統合が強み、GeminiはGoogleのエコシステムと連携します。Excel分析では、どれを使っても基本的な分析は可能です。ご相談時に、お客様の環境に合わせた最適な選択をご提案します。

生成AI×Excelで何ができますか?

異常値検出、ばらつき分析、要因仮説の生成、シミュレーション、顧客分析など、従来のExcelでは時間がかかっていた高度な分析が短時間で可能になります。単なる集計作業から、意思決定に使える分析へと質を高めることができます。

Excel分析とは具体的に何を指しますか?

Excelを使ったデータの集計・比較だけでなく、統計的な分析(平均・中央値・標準偏差など)、異常値の検出、要因の分解、将来のシミュレーションまでを含みます。生成AIを組み合わせることで、これらの分析をより深く、速く行えるようになります。

異常値検出とは何ですか?

データの中から、通常とは異なる値を統計的に見つけ出す手法です。例えば、売上データの中で極端に高い・低い数値、取引データの中で不審なパターンなどを自動で検出できます。目視では見逃しやすい異常を効率的に発見できます。

シミュレーションで何が変わりますか?

複数の施策案について、データに基づいて効果を予測できるようになります。「価格を10%下げた場合」「広告費を20%増やした場合」など、様々なシナリオを比較し、最も効果的な打ち手を選べるようになります。

顧客分析に使えますか?

はい、顧客分析に非常に有効です。顧客をセグメント化し、購買傾向の分析、離脱リスクの予測、優先対応すべき顧客の特定などが可能です。全顧客を同じように扱うのではなく、データに基づいた優先順位付けができます。

データを生成AIに入れても大丈夫ですか?

セキュリティは重要な懸念点です。企業向けのChatGPT(ChatGPT Enterprise)やCopilot for Microsoft 365など、セキュアな環境で使える選択肢があります。また、データを匿名化してから使う方法もご提案できます。ご相談時に詳しくお話しします。

相談したら強く売り込まれませんか?

押し売りは一切しません。まずはお客様の現状をお聞きし、本当に生成AI×Excelが役立つかを一緒に考えます。無理に導入を勧めることはなく、必要ないと判断すれば正直にお伝えします。キャリアの相談だけでも歓迎です。

分析の質を上げたい人へ。まずは相談からで大丈夫です

キャリアの話も歓迎。押し売りはしません。

現状の棚卸し

今のExcel業務で何に困っているか整理

分析設計

どんな分析が必要か一緒に考える

改善手順と学び方提案

具体的な進め方と習得方法をご提案

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※ 30分程度のオンライン相談です。お気軽にどうぞ。

"相談して本当に良かったです。分析の視点が変わりました!"

— 製造業 商品企画担当