AIは「魔法の杖」ではなく「パートナー」
Excel業務の自動化において、AIツールの導入は革命的な変化をもたらしています。しかし、多くの初心者が陥りがちな最大の誤解は、AIを「何でも願いを叶えてくれる魔法の杖」だと思い込んでしまうことです。プロンプトという呪文さえ唱えれば、完璧なマクロが一瞬で完成し、自分の仕事がすべてなくなるという幻想を抱いてはいけません。現実のAI、特に2025年12月現在のChatGPT（GPT-5.2）やGeminiは、魔法使いというよりも「超優秀だが、まだ業務知識の浅い新人アシスタント」に近い存在です。
このステップでは、AIを活用して成果を出し続けるために不可欠な「開発者（Developer）」としてのマインドセットを確立します。AIに丸投げするのではなく、AIが下書きし、人間が監督・修正するという協働関係を築くことこそが、真の業務効率化への近道です。この章を読み終える頃には、あなたはAIを単なるツールとしてではなく、頼れる右腕として迎え入れる準備が整っているはずです。
開発者（Developer）という新たな役割の定義
かつて、システム開発や複雑なマクロの作成は、IT部門や専門のプログラマーだけが許された領域でした。現場の担当者が「ここの転記作業を自動化したい」と思っても、予算の壁や技術の壁に阻まれ、手作業を続けるしかありませんでした。しかし、生成AIの登場により、その壁は崩壊しました。プログラミングの専門知識がない現場のビジネスパーソン自身が、AIという強力なパートナーと手を組み、自らの手で業務アプリや自動化ツールを開発できる時代が到来したのです。これが「開発者」という概念です。
開発者になるために必要なのは、難解な構文を暗記することではありません。必要なのは、業務の流れを論理的に整理し、それをAIに伝える「言語化能力」と、AIが生成した成果物を責任を持って管理する「監督者としての視点」です。マッキンゼー・アンド・カンパニーなどの調査でも示唆されている通り、生成AIはソフトウェア開発の生産性を劇的に向上させますが、それは人間が思考停止して良いという意味ではありません。むしろ、人間は「どのようなロジックで問題を解決するか」という設計業務や、AIが作ったものが正しいかどうかの判断業務といった、より上位の工程に注力することになります。
Excel業務において開発者となるあなたは、現場の課題を誰よりも深く理解しているはずです。「毎月の請求書作成でミスが起きやすい」「在庫管理表の更新に時間がかかりすぎる」といった具体的な痛みを、AIという技術を使って治療する医師のような役割を担います。AIは処方箋（コード）を書くことはできますが、診察（課題発見）と経過観察（運用管理）は人間にしかできません。この役割分担を明確に意識することが、AI導入の第一歩です。
優秀な「新人アシスタント」としてのAIの性格を理解する
AIをパートナーとして扱う際、彼らを「入社したての超優秀な新人」だと擬人化して考えると、コミュニケーションが非常にスムーズになります。彼ら（ChatGPTやGemini）は、膨大な知識データベースを持ち、計算も速く、24時間365日文句も言わずに働いてくれます。しかし、彼らには致命的な弱点もあります。それは「空気を読めない」ことと、「嘘を自信満々に言うことがある」ことです。
例えば、あなたが「売上データをまとめて」と曖昧に指示したとします。人間のベテラン部下なら「あ、いつもの月次報告のフォーマットですね。B列の担当者ごとに集計しておきます」と気を利かせてくれますが、AIという新人はそうはいきません。「まとめる」の意味が定義されていないため、単純に合計値を出すだけかもしれないし、勝手な解釈で不要なグラフを作り始めるかもしれません。あるいは、もっともらしい顔をして、存在しないデータや関数を捏造することさえあります（ハルシネーション）。
したがって、上司であるあなたには、新人に対する丁寧な指導（プロンプトエンジニアリング）が求められます。「売上データとは、Sheet1のA列からF列にあるデータのことだ」「まとめるとは、担当者別に売上金額を合計し、降順に並び替えることだ」と、手取り足取り教える必要があります。また、新人が提出してきた成果物（VBAコード）に対しては、「よくやった」と鵜呑みにするのではなく、「本当に計算は合っているか？」「例外的なデータが入った時にエラーにならないか？」と厳しくチェックする必要があります。この「優秀だが危なっかしい新人」を一人前の戦力に育て上げるプロセスこそが、AIとの協働なのです。
80対20の法則：AIが下書きし、人間が仕上げるワークフロー
Excel VBAの開発において、AIに100点満点のコードを一発で出力させようとすると、多くの人は挫折します。どれほど高性能なGPT-5.2を使っても、複雑な業務要件を一度の指示で完璧に満たすことは困難です。そこで推奨したいのが、「AIに80%の下書きを作らせ、残りの20%を人間が修正・調整する」というワークフローです。これを徹底するだけで、開発効率と精神的な余裕が大きく変わります。
プログラミング作業の中で最も時間がかかり、精神的な負荷が高いのは、「ゼロからイチを生み出す」工程です。変数を宣言し、ループ処理の構文を書き、シートの指定を行う……といった基礎的なコーディングは、人間がやると退屈でミスも起きやすい作業です。しかし、AIはこの「下書き」作業が圧倒的に得意です。「A列のデータをB列に転記するマクロの骨組みを作って」と頼めば、数秒でベースとなるコードが出来上がります。この時点で、作業の80%は完了しています。
残りの20%は、人間の出番です。AIが作ったコードを実際のExcelファイルで動かしてみると、「セルの指定が1行ずれている」「シート名が微妙に違う」「エラー処理が甘い」といった微細な問題が見つかります。これらを人間が微調整するのです。あるいは、この修正作業自体もAIに指示して直させることも可能です。重要なのは、最初から完璧を求めないことです。「たたき台」があれば、人間はそれを修正するだけで済みます。白紙のキャンバスに向かう恐怖から解放され、修正作業に集中できることこそが、AIパートナーシップの最大の恩恵と言えるでしょう。
盲信のリスク：データ消失と無限ループの恐怖
AIをパートナーとする際、決して忘れてはならないのが「リスク管理」です。AIが生成したコードを内容も理解せずに盲目的に実行することは、目隠しをして高速道路を走るようなものです。特にExcel VBAには、強力な操作権限が与えられています。AIが悪気なく書いた一行のコードが、あなたの会社の貴重なデータを一瞬で消し去る可能性があることを肝に銘じておく必要があります。
具体的なリスクとして最も恐ろしいのが、「Delete（削除）」や「Clear（消去）」コマンドの誤用です。AIに「データを整理して」と頼んだ結果、AIが「不要と判断した行を削除する」コードを含めてしまうことがあります。もしその判断基準が間違っていたら、必要なデータまで消えてしまい、Excelの「元に戻す」機能でも復旧できません。また、条件設定のミスによる「無限ループ」も頻発します。処理が終わらずExcelが固まり、強制終了せざるを得なくなり、未保存の作業内容が失われる事故です。
さらに、Outlookと連携したメール送信マクロなどは、一歩間違えれば「誤送信」による情報漏洩事故に直結します。テスト環境で動かしたつもりが、本番の顧客リストを読み込んでしまい、数百人にテストメールをばら撒いてしまう。このような悪夢を防ぐためには、人間による「コードの監査」が不可欠です。コードの中に「Delete」や「Send」といった危険な単語がないかを目視で確認する、あるいはAI自身に「このコードに危険な操作は含まれていませんか？」とセルフチェックさせる。こうした慎重さが、開発者には求められます。
2大AIの使い分け：ChatGPTという「実務家」とGeminiという「顧問」
パートナーを選ぶ際、その相手の得意分野を知ることは重要です。現在、Excel業務効率化の文脈では、OpenAIの「ChatGPT」とGoogleの「Gemini」が2大巨頭ですが、この二人は全く異なる性格を持っています。これらを適材適所で使い分けることが、最強のチームを作る鍵となります。
ChatGPTは、極めて実直で優秀な「プログラマー」です。文脈理解力が高く、指示された要件に対して素直で正確なコードを書く能力に長けています。「この処理を行うVBAを書いて」と頼めば、余計なおしゃべりはせずに、動くコードを提示してくれます。特に複雑な論理構造を持つマクロを作成する場合や、以前の指示を踏まえて修正を繰り返すような場面では、ChatGPTの右に出るものはいません。実務におけるコーディング担当として、メインで起用すべきパートナーです。
一方、Geminiは知識豊富で説明好きな「顧問アドバイザー」のような存在です。コードを書かせると、時折マニアックな書き方をしたり、文脈を忘れたりすることもありますが、その真価は「説明力」と「Google連携」にあります。エラーが出た時に「なぜこのエラーが起きたのか」を初心者にもわかる言葉で解説してくれたり、実現困難な要件に対して「それはVBAでは難しいので、関数で対応しましょう」と代替案を提案してくれたりします。また、Googleスプレッドシートとの連携はGeminiの独壇場です。学習フェーズやアイデア出し、Google環境での作業にはGeminiを起用しましょう。
構造化思考（SCoT）の導入：AIに「考え方」を教える技術
AIに的確な指示を出すためには、人間側が「プログラミング的な思考」を身につけ、それをAIに伝える必要があります。これを学術的には「Structured Chain-of-Thought（構造化された思考の連鎖）」と呼びますが、簡単に言えば「処理を順序立てて、構造化して伝える」技術です。
単に「集計して」と言うのではなく、処理を「順次（順番に行う）」「分岐（条件によって分ける）」「反復（繰り返す）」の3つの基本構造に分解して伝えます。例えば、「1. まずA列の最終行を取得する（順次）」→「2. 1行目から最終行まで以下の処理を繰り返す（反復）」→「3. もしB列の値が100以上なら、C列に”OK”と書く（分岐）」といった具合です。
このように構造化された指示（SCoT）を与えられると、AIは迷うことなく正確なコードを生成できます。逆に言えば、人間がこの構造をイメージできていない段階で、AIに丸投げしても良い結果は得られません。AIにコードを書かせる前に、まずは日本語で箇条書きのメモ（擬似コード）を作る。このひと手間が、結果として手戻りを防ぎ、品質の高いツールを生み出します。SCoTは、人間とAIが共通言語で対話するためのプロトコルなのです。
エラーは「失敗」ではなく「対話のきっかけ」と捉える
AIを使って開発をしていると、必ずエラーに直面します。赤い文字で「実行時エラー」と表示されたり、思った通りの結果にならなかったりすると、初心者は「失敗した」「やっぱり自分には無理だ」と落ち込みがちです。しかし、開発者のマインドセットにおいて、エラーは失敗ではありません。それはAIからの「情報が足りません」「指示が具体的ではありません」というメッセージであり、対話を深めるためのきっかけに過ぎません。
エラーが出たら、そのエラーメッセージと、エラーが出た箇所のコードをそのままAIに投げ返してください。「このコードでこのエラーが出ました。修正案を出して」と伝えるだけで、AIは即座に原因を分析し、修正コードを提示してくれます。時には「シート名が間違っている可能性があります」と、人間側のミスを指摘してくれることもあります。
この「エラー発生」→「AIに相談」→「修正」→「再実行」というサイクル（デバッグ作業）こそが、開発の本質です。プロのエンジニアでさえ、一発で完璧なコードを書くことは稀です。エラーが出るたびに、AIはあなたの業務環境や意図をより深く学習し、あなた自身もVBAの仕組みを理解していきます。エラーを恐れず、むしろ「AIを鍛えるチャンス」と捉えて、粘り強く対話を続けてください。
「自分の頭で考える」ことの重要性：0に何を掛けても0
「AIがあれば勉強しなくていい」という考えは、非常に危険です。Excel兄さん（たてばやし淳氏）が指摘するように、「知識ゼロの人がAIを使っても、0に何を掛けても0のまま」です。AIはあくまで「掛け算」のツールであり、あなたの基礎知識（10や100）があって初めて、成果が1000にも10000にもなるのです。
AIが生成したコードが何をしているのか、全く理解できない状態（ブラックボックス）で運用することは、時限爆弾を抱えているのと同じです。トラブルが起きた時に対処できず、業務が停止してしまうからです。最低限、「変数が何を指しているか」「どこで条件分岐しているか」「どこのセルを参照しているか」といったコードの概要を読み解く力は必要です。
幸いなことに、AIはその学習のための最高の教師でもあります。「このコードのこの部分は、何をしているの？」「初心者向けに解説して」と聞けば、AIは喜んで教えてくれます。コードを書かせるだけでなく、コードを解説させることで、あなたのスキルは飛躍的に向上します。AIを活用しながら、自分自身のスキルもアップデートし続ける。この「共進化」の姿勢が、開発者としての寿命を延ばします。
セキュリティと倫理観：組織を守るゲートキーパーになる
開発者には、自由と共に責任が伴います。その最たるものが「セキュリティ」です。AIに入力した情報は、学習データとして外部に漏れるリスクがゼロではありません（設定によります）。顧客の個人名、未公開の売上データ、社内システムのパスワードなどを、安易にプロンプトに入力してはいけません。
必ずデータを「A社」「商品B」「数値」といったダミーデータに置き換える「マスキング処理」を行ってください。AIが必要としているのは「リアルなデータ」ではなく「データの構造とロジック」です。抽象化された情報さえあれば、AIは機能するコードを書くことができます。
また、作成したマクロが組織のセキュリティポリシーに違反していないか、シャドーIT（会社の管理外のツール）になっていないかを確認することも重要です。便利なツールを作ったつもりが、セキュリティホールを作ってしまっては本末転倒です。AIという強力な力を扱うからこそ、誰よりも高い倫理観とセキュリティ意識を持ち、組織を守るゲートキーパーとしての自覚を持ってください。
未来への展望：AIと共に進化し続ける働き方
AI技術は日進月歩、いや秒進分歩で進化しています。今日できなかったことが、明日のアップデートで可能になる世界です。しかし、どれほどAIが進化しても、変わらないものがあります。それは「業務の目的を定義し、価値を判断する」という人間の役割です。
AI×Excelによる自動化は、単なる「サボり」ではありません。それは、人間を単純作業から解放し、本来人間がやるべき「創造的な仕事」「対人コミュニケーション」「意思決定」にリソースを集中させるための戦略的な活動です。AIパートナーと共にルーティンワークを極限まで効率化し、そこで生まれた時間で新しい企画を考えたり、顧客と向き合ったりする。そうすることで、あなたの市場価値は飛躍的に高まります。
「魔法の杖」を探すのはもうやめましょう。目の前にあるAIという「頼れるパートナー」と手を取り合い、一歩ずつ業務変革の道を歩み始めてください。失敗しても構いません。AIは何度でも修正に付き合ってくれます。さあ、Excelを開き、AIに最初の指示を出してみましょう。あなたの「開発者」としてのキャリアは、今ここから始まります。