既存の数式の解説を求める
Excel業務において、避けて通れない最大の壁の一つが「他人が作成した複雑怪奇な数式」の解読です。前任者から引き継いだファイルを開くと、そこにはIF関数が幾重にもネストされ、VLOOKUPとMATCHが複雑に絡み合った、まるで暗号のような数式が並んでいることがあります。あるいは、インターネットで見つけた便利な数式をコピペしてみたものの、エラーが出てしまい、どこを直せばいいのか皆目検討がつかないという経験はないでしょうか。
これまでのExcel業務では、こうした「ブラックボックス化した数式」を前にして、分厚い参考書を片手に一つ一つの関数の意味を調べ、カッコの対応関係を目で追うという、途方もない時間と労力を費やす解読作業が必要でした。しかし、AIという強力なパートナーを得た今、その苦労は過去のものとなりつつあります。
本記事では、AIを活用して既存の複雑な数式を瞬時に解読し、そのロジックを完全に理解するためのテクニックを解説します。「この数式は何をしているか解説して」というシンプルな依頼から始まり、エラーの原因特定、さらにはより効率的な記述への書き換え提案まで、AIを「専属の翻訳家」兼「技術顧問」として活用する方法を学びます。これにより、あなたは単に数式をコピペして使うだけのユーザーから、数式の意味を理解し、管理・運用できる真の「開発者」へとステップアップすることができます。
ブラックボックス化した「魔の数式」が引き起こす業務リスク
企業内で長年使い回されているExcelファイルには、作成者本人ですらロジックを忘れてしまったような「魔の数式」が潜んでいることが珍しくありません。一見すると正しく動いているように見えるこれらの数式ですが、その中身がブラックボックス化している状態は、組織にとって極めて大きなリスク要因となります。
まず、ビジネス環境の変化に対応できないというリスクがあります。消費税率の変更、組織変更による部署コードの刷新、集計ルールの変更などがあった際、数式のどこにそのロジックが含まれているかが分からなければ、修正を行うことができません。結果として、手計算で修正値を上書きしたり、別のシートで再計算したりといった「継ぎ接ぎ」の運用が発生し、業務効率は著しく低下します。また、誤った修正を行ってしまった場合でも、誰もその間違いに気づけないまま、誤った経営数値が報告され続けるという恐ろしい事態も招きかねません。
さらに、属人化の問題も深刻です。「このファイルが壊れたら、あの人しか直せない」という状況は、その担当者の退職や異動とともに業務停止のリスクを招きます。開発者としての責任を持つならば、自分が扱うツールの中身を透明化し、誰でもメンテナンス可能な状態にしておく必要があります。AIを使って数式を解説させることは、単なる学習のためだけではありません。それは、組織に潜むこれらのリスクを洗い出し、解消するための「監査」プロセスそのものなのです。AIによる客観的な解説文をドキュメントとして残すことで、将来の自分やチームメンバーを守る資産を構築しましょう。
数式解説のためのプロンプトエンジニアリング：文脈の共有
AIに数式の解説を依頼する際、単に数式だけをポンと投げて「これ何？」と聞くのは、あまり賢いやり方ではありません。もちろん、SUM関数のような単純なものであればそれでも通じますが、実務で使われる数式は、特定のシート構造やデータ配置に依存していることがほとんどだからです。
例えば、=VLOOKUP(A2, 'Master'!$A:$D, 3, 0) という数式があったとします。これをそのままAIに見せれば、「MasterシートのA列からD列の範囲で、A2セルの値を検索し、3列目の値を返します」という一般的な解説は返ってきます。しかし、これだけでは「3列目」に何が入っているのか、「A2」にはどんなデータが入っているのかという、業務上の意味までは分かりません。
より深く、実務に即した解説を引き出すためには、プロンプトに「文脈（コンテキスト）」を含めることが重要です。「この数式は売上管理表で使われています。Masterシートには商品マスタがあり、3列目は単価です」といった背景情報を添えて依頼しましょう。するとAIは、「この数式は、売上管理表に入力された商品ID（A2）をもとに、商品マスタ（Masterシート）を検索し、該当する商品の『単価』を引っ張ってくる処理を行っています」というように、業務の言葉で翻訳してくれます。
プロンプトの構成としては、以下の要素を含めると精度が高まります。 ・対象の数式: 解説してほしい数式をそのまま貼り付けます。 ・データの構造: 参照しているシート名や列に何が入っているか（例：A列は日付、B列は顧客名）。 ・現状の課題: 理解したいだけなのか、エラーが出て困っているのか、修正したいのか。 このように情報を構造化して伝えることで、AIは数式の構文解析だけでなく、その数式が業務の中で果たしている「役割」までを読み解き、あなたの腹落ちする言葉で説明してくれるようになります。
ステップ・バイ・ステップでの構造分解とCoTの応用
複雑にネスト（入れ子）された数式、例えばIF関数の中にVLOOKUPがあり、さらにその検索値としてMATCH関数が使われているような長い数式を理解するには、それを要素ごとに分解して考える必要があります。AIに対しても、一度に全体の要約を求めるだけでなく、「ステップ・バイ・ステップで分解して解説して」と指示することが有効です。
これは、プロンプトエンジニアリングにおける「Chain-of-Thought（思考の連鎖）」の手法を応用したものです。AIに対して、いきなり結論を出させるのではなく、中間的な思考プロセスを順を追って出力させることで、論理的な誤りを防ぎ、解説の解像度を高めることができます。
具体的には、「この数式を、内側の関数から順に、計算のプロセスごとに箇条書きで解説してください」と依頼します。するとAIは以下のように解説してくれます。
1. まず、MATCH関数部分: MATCH(B1, Header, 0) は、ヘッダー行からB1セルの項目名を探し、それが何列目にあるかを数値で返します。
2. 次に、INDEX関数部分: INDEX(DataRange, ...) は、先ほどのMATCH関数の結果を使って、データ範囲から特定の位置にある値を取り出します。
3. 最後に、IFERROR関数: もし上記の検索で見つからなかった場合（エラーの場合）、空欄（””）を表示するように処理しています。
このように分解された解説を読むことで、複雑に見えた数式も、実は単純な部品の組み合わせであることを理解できます。それぞれの部品がどのような値を返し、それが次の関数の引数としてどう渡されているのかというデータの流れ（データフロー）を追うことができるようになり、開発者としての解析能力が養われます。
引数の意味と参照先を特定させる：抽象から具体へ
関数の解説を求めたとき、初心者が最もつまずきやすいのが「引数（ひきすう）」の理解です。「第一引数は範囲、第二引数は検索条件です」と言われても、具体的にそれが自分のシートのどこを指しているのかが直感的に分からないことがあります。そこで、AIには「抽象的な定義」だけでなく、「具体的な参照先」に結びつけた解説を求めましょう。
プロンプトで、「この数式の中にある『A1:D100』や『FALSE』といった引数が、具体的にどういう役割を果たしているのか、初心者にもわかるように説明してください」と指示します。 特に、絶対参照（$マーク）と相対参照の使い分けや、VLOOKUPの「TRUE/FALSE（近似一致/完全一致）」の違いなどは、トラブルの元になりやすいポイントです。AIにこれらを明示的に解説させることで、「なぜここでは絶対参照にしているのか（コピーしたときに範囲がずれないようにするため）」「なぜここはFALSEなのか（IDの完全一致が必要だから）」といった、作成者の「意図」まで汲み取ることができます。
また、名前定義された範囲（例：=SUM(売上)）が使われている場合、その名前が実際にどのセル範囲を指しているのかは数式バーを見ただけでは分かりません。そのような場合は、AIに「この数式で使われている『売上』という名前定義は、通常どのような範囲設定を想定していますか？」と質問することで、一般的な慣習や文脈から推測される範囲（例えば、金額が入力されている列全体など）を教えてもらうこともできます。引数の一つ一つを曖昧にせず、完全に理解することが、バグのない堅牢なシステムを作る第一歩です。
エラー原因の特定とデバッグ：なぜ動かないのかを問う
既存の数式を扱う際、最も頭を悩ませるのがエラーへの対処です。「#N/A」「#VALUE!」「#REF!」といったエラーコードが表示されたとき、その原因は多岐にわたります。データ型が違うのか、参照先が消えているのか、あるいは引数の数が足りないのか。これらを自力で特定するのは困難ですが、AIを使えば瞬時に診断が可能です。
エラーが出ている数式と、表示されているエラーコードをセットにしてAIに入力しましょう。「この数式を入力したら #VALUE! エラーが出ました。考えられる原因と、修正方法を教えてください」と相談します。 AIは、関数の仕様とエラーコードの組み合わせから、可能性の高い原因をリストアップしてくれます。 「SUM関数の中で文字列を含んだセルを計算しようとしている可能性があります」 「VLOOKUPの検索値と、参照範囲のデータ型（数値と文字列）が不一致の可能性があります」 「参照していたセルが行の削除によって消滅し、#REF!になっています」
さらに重要なのは、AIに修正案を書かせるだけでなく、「どうすればそのエラーを防げたのか」という根本原因を解説してもらうことです。データクレンジング（データの掃除）が必要なのか、IFERROR関数でエラー回避すべきなのか、数式のロジック自体を見直すべきなのか。AIとの対話を通じてデバッグを行うプロセスは、まさに開発者が経験を積むための最良のOJT（実務訓練）となります。エラーを単なるトラブルとして処理するのではなく、システムの弱点を発見するチャンスと捉え、AIと共に解決策を探りましょう。
レガシー関数からモダン関数への書き換えと学習
古いファイルには、現在では推奨されない古い記述方法や、非効率な関数が使われていることがよくあります。例えば、条件によって処理を分けるためにIF関数が10重にもネストされていたり、VLOOKUP関数で列番号をハードコード（直接数値で指定）していたりするケースです。これらは読みにくく、修正ミスの温床となります。
AIに数式の解説を求めたついでに、「この数式を、最新のExcel環境（Microsoft 365など）で使える、より効率的で読みやすい関数に書き換えることはできますか？」と聞いてみましょう。 AIは、複雑なIFのネストを「IFS関数」や「SWITCH関数」ですっきりさせたり、VLOOKUP関数をより柔軟な「XLOOKUP関数」に置き換えたりする提案をしてくれます。
このプロセスは、最新技術の学習機会としても非常に優れています。「なぜXLOOKUPの方がいいのですか？」と聞けば、「列の挿入・削除に強い」「デフォルトで完全一致検索になる」「検索範囲と戻り値の範囲を分離できる」といったメリットを解説してくれます。 自分の知識の引き出しになかった新しい関数を、自分の手持ちのデータを使った具体的な事例として学ぶことができるため、理解の定着度が段違いです。既存資産のモダナイズ（近代化）と自身のスキルアップを同時に行える、一石二鳥のアプローチと言えます。
可読性を高めるための数式整形：LET関数の活用
複雑な数式を理解しにくくしている要因の一つに、「同じ計算が何度も登場する」ことや「式が長すぎて構造が見えない」ことがあります。開発者としてメンテナンス性の高い数式を書くためには、可読性への配慮が不可欠です。
AIに対して、「この数式は長くて読みにくいので、LET関数を使って変数化し、整理してください」と依頼してみましょう。LET関数は、数式内で変数を使えるようにする比較的新しい関数です。 例えば、=IF(VLOOKUP(...) > 1000, VLOOKUP(...) * 0.9, VLOOKUP(...)) のように、同じVLOOKUPが3回も出てくる数式があったとします。これをAIに整理させると、 =LET(価格, VLOOKUP(...), IF(価格 > 1000, 価格 * 0.9, 価格)) というように、「価格」という名前（変数）を定義して、数式を劇的に短く、分かりやすく書き換えてくれます。
また、「数式に改行やインデントを入れて、構造が見えるように整形してください」という指示も有効です。Excelの数式バーは改行（Alt+Enter）を受け付けます。AIに整形させたコードを貼り付けるだけで、プログラミングコードのように美しく整列された数式になり、後から見た人がロジックを一目で把握できるようになります。可読性は、チームで業務を行う上でのマナーであり、開発者の品質基準の一つです。
学習ツールとしてのAI：逆引き事典としての活用
既存の数式を解説してもらう中で、「もっと別のやり方はないのか？」という疑問を持つことは、開発者として非常に大切です。AIを単なる解説マシーンとしてだけでなく、アイデアの壁打ち相手や「逆引き事典」として活用しましょう。
「この数式ではSUMIFS関数を使っていますが、ピボットテーブルやDSUM関数を使う場合と比べてどのようなメリット・デメリットがありますか？」と質問を投げかけてみます。するとAIは、それぞれの機能の特性（計算速度、ファイルサイズ、更新の手間など）を比較し、現状の業務要件に最適なアプローチをアドバイスしてくれます。
また、「この部分の処理、もっと短く書く方法はない？」や「配列数式を使ったらどうなる？」といった技術的な探究心に基づいた質問も歓迎されます。AIは膨大な知識ベースを持っていますから、あなたが思いつかなかったようなアプローチ（例えば、FILTER関数とSORT関数の組み合わせなど）を提示してくれるかもしれません。 他人の数式をきっかけにして、関連する関数や機能を芋づる式に学んでいく。この能動的な学習姿勢こそが、AI時代に求められるスキルアップの方法です。
セキュリティとハルシネーションへの対策：情報のマスキング
社内の重要な数式をAIに入力する際、絶対に守らなければならないのが情報セキュリティです。数式の中に、具体的な取引先名、個人名、あるいは推測可能な機密データが含まれている場合、それをそのままAIに入力することは情報漏洩のリスクとなります。
数式の解説を求める際は、必ず「マスキング（秘匿化）」を行ってください。数式内の具体的な数値を「100」などのダミーに置き換える、固有名詞を「A社」「商品B」などに書き換えるといった処理です。 また、プロンプト自体も工夫が必要です。「A列に社員のマイナンバーが入っています」と書くのではなく、「A列にID（数値）が入っています」と抽象化して伝えます。AIが必要としているのはデータの「意味（機密情報）」ではなく、データの「型（数値か文字列か）」と「構造（配置）」です。
さらに、AIの解説が常に正しいとは限らない（ハルシネーション）ことも念頭に置く必要があります。AIが「この関数は〇〇を計算しています」と解説しても、実際にExcelで動かしてみると違う結果になることもあり得ます。解説を鵜呑みにせず、必ず実際のデータで検証し、手計算の結果と合致するかを確認する姿勢を持ってください。開発者としての責任は、最終的なアウトプットの正確性を保証することにあります。
「開発者」としてのスキルアップ：解説をドキュメント化する
AIを使って数式の意味を理解し、エラーを修正し、可読性を高めることができたら、最後に行うべき重要なタスクがあります。それは、得られた知見を「ドキュメント」として残すことです。
AIが出力した分かりやすい解説文を、Excelの「メモ」機能や「コメント」機能を使ってセルに貼り付けておきましょう。あるいは、数式の近くの空きセルにテキストボックスを配置し、ロジックの概要を記載しておくのも良い方法です。VBAであればコード内にコメントを残すのが常識ですが、複雑なワークシート関数においても、同様に「コメントを残す」という習慣は、将来のメンテナンスコストを劇的に下げます。
「なぜこの数式が使われているのか」「引数の意味は何か」「修正履歴」といった情報をファイル自体に埋め込んでおくことで、そのファイルは誰でも扱える「システム」へと昇華します。AIを使って得た知識を自分だけのものにせず、チーム全体の資産として還元する。これこそが、単なる作業者ではなく、組織の業務効率化を牽引する「開発者」としての振る舞いです。AIとの対話を記録し、活用し続けることで、あなたのExcelスキルと組織内での価値は飛躍的に向上していくでしょう。