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この記事では、スプレッドシート内でAIが本当に得意とする3つのこと、すなわち乱雑なテキストのクリーニング、通常ならGoogleで検索するような数式の作成、自由形式のメモからの構造の抽出と、引き続き自分で行うべきことを説明しています。選んだ2本はいずれも、過去10年間にわたり専門職向けにExcelを教えてきたLeila Gharaniの動画です。彼女はAIにも同じ観点から向き合っています。
12:28Leila Gharani
記事で説明しているような乱雑な実データに、新しい`=COPILOT()`関数を使う実演です。シフト引き継ぎメモを構造化されたアクション表に変換し、自由記述のレビューに感情ラベルを付け、不統一な役職名をマスターリストに合わせて正規化します。また、限界も明確に指摘しています。正確さが必須の用途には使わず、作業が完了したら結果を値として固定してください。
このセクションから得られるもの: スプレッドシートのAIが乱雑なテキストを構造化し、データを分類する方法を確認したうえで、数式とラベルを慎重に検証できます。
視聴または事前に知っておくべきもの: Copilotを利用できるMicrosoft 365 Excelと、一般的な数式を扱える知識が必要です。
AI Expertの注記: 実演と同じくらい限界にも注目してください。「正確さが必須の用途には使わない」「結果を値として固定する」という彼女自身の注意点は、記事が示す境界線と同じです。
17:35Leila Gharani
古い動画（2023年初頭）ですが、実際のExcelに関する質問をChatGPTに貼り付け、SUMPRODUCTまたは条件付き書式を使った回答を受け取り、最初の数式が完全には適合しない場合にモデルとのやり取りを重ねる例として、今でも最も分かりやすいものです。モデルは大幅に進歩しましたが、彼女が紹介するプロンプトの作業手順は、現在使うものと変わりません。
このセクションから得られるもの: すべての結果をExcelで検証しながら、ChatGPTで数式の説明を受け、スプレッドシートのロジックを反復して改善できます。
視聴または事前に知っておくべきもの: Excelの基本操作ができれば十分です。AIの使用経験は必要ありません。
AI Expertの注記: 2023年初頭の動画なので、ChatGPTの画面は古く見えます。しかし、質問を貼り付け、数式を反復して改善するという作業手順は変わっていないため、引き続き選定しています。
