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Excelに「=COPILOT」関数が追加、セル内で自然言語プロンプトを実行可能に

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MicrosoftがWindowsおよびMac版Excelに「=COPILOT」関数を追加しました。セル内に自然言語で指示を書き、データ範囲を指定するだけで、テキストの分類や要約、表の生成をAIが直接セル上で実行します。参照データが変われば自動で再計算される仕組みですが、2026年9月14日に提供を終了しサイドペイン型へ一本化される予定です。

Excelに「=COPILOT」関数が追加、セル内で自然言語プロンプトを実行可能に
画像:techcommunity.microsoft.com

ExcelでAIを使う際、これまでは画面右側のCopilotサイドバーを開き、テキストをコピー&ペーストしてやり取りするのが一般的でした。元データが更新されるたびに手動でプロンプトを投げ直す必要があり、スムーズな作業とは言えませんでした。

マイクロソフトは今回、大規模言語モデルの機能をセル内に直接組み込む新関数「=COPILOT」を発表しました。WindowsおよびMac版ExcelのBetaチャネル向けに提供が始まっています。

セルに関数を書くだけでAIがテキストを処理

使い方は通常のExcel関数と変わりません。基本構文は「=COPILOT(指示文, [参照セル範囲])」となっており、自然言語によるプロンプトとセル参照を組み合わせます。

例えば、D4からD18のセルにコーヒーメーカーのユーザーレビューが並んでいる場合、「=COPILOT("Classify this feedback", D4:D18)」と入力するだけで、AIが各コメントを分類・分析して結果を出力します。製品仕様をもとにしたテキスト生成や、長文データの要約、さらには複数行・複数列にまたがるテストデータの自動生成(スピル出力)にも対応します。

最大のメリットは、Excelの計算エンジンに直接組み込まれている点です。参照元のセル値が変更されると自動で再計算が行われるため、スクリプトを実行し直したりアドインを更新したりする手間が省けます。IFやSWITCH、LAMBDAといった既存の関数とネストして組み合わせることも可能です。

制限事項と利用条件

The Vergeの報道によると、本機能はOpenAIの「gpt-4.1-mini」モデルをベースにしており、2023年に試験導入された「LABS.GENERATIVEAI」の後継にあたります。The Decoderは、将来的にさらに上位のモデルへのアップグレードが予定されていると伝えています。

現時点での利用には制限があります。対象はBetaチャネルでMicrosoft 365 Copilotライセンスを保有するユーザーに限られ、Windows版バージョン2509(ビルド19212.20000)以降、Mac版バージョン16.101(ビルド25081334)以降が必要です。Web版は今後Frontierプログラムを通じて展開される予定です。

利用頻度にも上限が設定されており、10分間に100回、1時間に300回までの呼び出しに制限されます。マイクロソフトは、1セルごとに個別に関数を書くのではなく、配列として範囲指定して1回の呼び出しでまとめて処理することを推奨しています。

また、現行バージョンでは外部のWeb検索や社内ファイルへの直接アクセスは行えず、必要な情報はあらかじめブック内にインポートしておく必要があります。出力結果はすべてプレーンテキストとして扱われます。マイクロソフトは、数値計算やコンプライアンスに関わる重大な意思決定にこの関数を使用しないよう注意を促しています。なお、入力されたデータがモデルの学習に使用されることはありません。

なぜ重要か

AIを単なる「チャットアシスタント」から、スプレッドシートの「基本関数」へと落とし込んだ点は、実務におけるAI活用を大きく前進させると考えます。

これまでは、数万行とは言わないまでも数百件のアンケートや問い合わせを感情分類する際、PythonでAPIを叩くか外部ツールにデータをエクスポートする必要がありました。COPILOT関数を使えば、一般的なビジネスユーザーが普段の関数入力の延長で自然言語処理を完結できます。10分で100回という制限があるため大規模バッチには向きませんが、日常的な定性データの整理には今すぐ試す価値があります。

競合関係で見れば、6月にセル埋め込み型のAI機能を導入したGoogleスプレッドシートへの明確な対抗策と言えます。Officeの牙城を守るためにも、Excelの計算エコシステムにAIをネイティブ結合させることは必須のステップでした。

一方で懸念されるのは、スプレッドシートが本来持つ「再現性の担保」との矛盾です。Excelの強みは、同じ入力を与えれば常に同じ計算結果が返ってくる決定論的な信頼性にあります。そこに確率論で動くLLMを持ち込むと、再計算のたびに出力が微妙に揺れたり、ハルシネーションが紛れ込んだりするリスクが生じます。定性的なテキストの下処理には強力な武器になる一方、正確性が求められるレポーティング業務でどこまで信用してよいか、現場での運用ルール作りが問われることになりそうです。

情報源 (3)

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    techcommunity.microsoft.com(新しいタブで開きます)原文techcommunity.microsoft.com
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