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GoogleスプレッドシートでAIを使ってデータを整える

表計算での集計や整形作業に手間を感じている担当者にとって、AIを補助的に使う工夫は日常業務に取り入れやすい選択肢のひとつです。
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
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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

売上データや在庫表、顧客リストなど、スプレッドシートで扱うデータは形式がまちまちで、集計の前に表記ゆれの修正や不要な行の削除といった下準備に時間がかかることがよくあります。関数や数式に不慣れな担当者にとっては、やりたい集計方法を式に組み立てること自体がハードルになっている場合も少なくありません。まずは日常的に繰り返している集計作業の中で、手作業の手間が大きいものを洗い出し、その作業をAIに手伝ってもらう形から試すと取り組みやすくなります。

最初に整理すること

AIに数式の提案やデータ整形の考え方を尋ねる際は、扱っているデータの形式や実現したい結果を具体的に伝えることが精度を高めるコツです。ただし、AIが提案した数式や集計結果をそのまま採用するのではなく、小さなデータで一度検算し、意図した通りの結果になっているかを確認してから本番のデータに適用することが欠かせません。特に金額や在庫数のように誤りが業務に直結する数値は、ダブルチェックの工程を省略しないようにしておくと安心です。

光の道具箱で広げる改善

この進め方に慣れてくると、これまで時間のかかっていた集計や整形作業を短時間で終えられるようになり、分析や判断に充てる時間を増やせます。よく使う数式や整形の手順は控えておき、次に似た作業をする際に再利用できるようにしておくと効率がさらに上がります。まずは手間のかかる集計作業を一つ選び、AIに考え方を相談しながら数式を組み立ててみるとよいでしょう。

この記事の要点

  • 手作業の手間が大きい集計から着手する
  • 小さなデータで検算してから適用する
  • よく使う数式や手順を控えておく

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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