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生成AIで表やデータを整理する

取引先ごとにフォーマットが異なる資料は、集計しようとするたびに毎回同じ整形作業が発生し担当者の負担になりがちなものです。
AI共創開発3分公開日 2026年7月4日更新日 2026年7月4日
生成AIで表やデータを整理するのアイキャッチ

執筆・監修

著者
山口 真フレアーズ合同会社 代表社員
監修
フレアーズ合同会社DX支援・ソフトウェア開発チーム

現場で起きやすい課題

手入力で蓄積された表も同様で、担当者が変わるとルールがあいまいになり、表計算ソフトの関数を駆使しても書式のばらつきまでは自動化しきれないという悩みもよく聞かれます。月末の集計作業のたびに同じ手直しを繰り返している会社も少なくありません。まず取り組みたいのは、整理したい表を一つ選び、どの項目を統一したいのかを明確にすることです。目的が定まると、生成AIへの指示も具体的になります。

最初に整理すること

仕組みとしては、表のデータを生成AIに渡し、列名の統一や表記ゆれの修正、不要な行の削除といった作業を一括で依頼する方法が有効です。処理結果は必ず元データと突き合わせて確認し、数値の抜け漏れがないかをチェックする工程を組み込んでおくと安心です。特に金額や日付など計算の基礎になる項目は、変換後の値を元データと照合する習慣を欠かさないことが重要です。定型化できた作業は手順書として残しておくと、次回以降さらに時間を短縮できます。

光の道具箱で広げる改善

表記ゆれのパターンを蓄積しておくと、判断の精度も上がっていきます。整ったデータが増えるほど、次の分析や比較にも取り組みやすくなります。この流れを整えておくと、データ整理にかかる時間が減り、本来注力すべき分析や判断に時間を使えるようになります。表の形が整うことで、経営判断に必要な数字もすぐに取り出せるようになり、集計のたびに人手をかけていた作業からの解放は担当者の負担軽減にも直結します。まずは月次で繰り返している集計作業を一つ選び、統一したい項目を洗い出すところから始めるとよいでしょう。

この記事の要点

  • 統一したい項目を先に明確化
  • 処理結果は必ず元データと照合
  • 定型作業は手順書として残す

この記事のテーマを、AI共創開発支援でどう進めるか

試作、設計レビュー、公開、保守まで一緒に確認できます。

AIで作る範囲、技術者が確認すべき範囲、公開後に保守する範囲を切り分けます。

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