ChatGPT×Excelで作業時間90%削減【関数不要のプロンプト集20個】
はじめに：Excel地獄から解放された方法
こんにちは。大手企業でDX推進責任者をしています、DX推進コンサルタントです。
この記事では、ChatGPTを使ってExcel作業時間を90%削減した具体的な方法を全て公開します。VLOOKUPもピボットテーブルも不要。プロンプトをコピペするだけで、すぐに使えます。
この記事で分かること
- ✅ ChatGPTで削減できたExcel作業と時間（月40時間→4時間）
- ✅ 実際に使った20個のプロンプト（そのままコピペOK）
- ✅ Excel関数が不要になった理由
- ✅ 失敗した5つのパターンと対処法
- ✅ 実務で使える応用テクニック
対象読者
- Excelの定型作業に毎日時間を取られている方
- VLOOKUP、ピボットテーブル、マクロに苦手意識がある方
- ChatGPTをExcel業務に活用したい方
- データクレンジングや集計作業を効率化したい方
1. 導入前：Excel作業で月40時間を浪費
私のExcel地獄（2024年初頭）
DX推進責任者として、以下のExcel作業を毎月行っていました：
- 📊 顧客データのクレンジング（月8時間）
- 📈 複数シートの集計・結合（月10時間）
- 📉 売上データの分析・レポート作成（月12時間）
- 🔍 データの検索・照合（VLOOKUP地獄）（月6時間）
- 🎯 ピボットテーブルでの集計（月4時間）
合計：月間約40時間
Excel関数やマクロを覚える時間もなく、毎回手作業で対応していました。
転機：ChatGPTでExcel革命（2024年3月）
「ChatGPTでExcel作業ができる」という情報を知り、試してみることに。
結果：月40時間 → 4時間（90%削減）に成功。
2. ChatGPT×Excel 活用プロンプト20選
プロンプト1: データクレンジング（表記統一）
課題: 顧客名簿の表記揺れ（株式会社/㈱、全角/半角数字）
Before：手作業で2時間
- 検索・置換を繰り返す
- 見落としがあり完璧にならない
- 毎回同じ作業の繰り返し
After：ChatGPT活用で5分
使用プロンプト：
以下のExcelデータの表記を統一してください。
【統一ルール】
- 「株式会社」「(株)」「㈱」→「株式会社」
- 「有限会社」「(有)」→「有限会社」
- 全角数字→半角数字
- 全角英字→半角英字
- 全角カタカナはそのまま
【データ】
[Excelデータをコピペ]
【出力形式】
Excelに貼り付けられる形式（タブ区切り）で出力してください。
実際の使用例：
【入力データ】
㈱山田商事 東京都港区 ０３-１２３４-５６７８
(株)佐藤工業 大阪府大阪市 ０６-９８７６-５４３２
株式会社田中製作所 愛知県名古屋市 ０５２-１１１１-２２２２
【ChatGPT出力】
株式会社山田商事 東京都港区 03-1234-5678
株式会社佐藤工業 大阪府大阪市 06-9876-5432
株式会社田中製作所 愛知県名古屋市 052-1111-2222
月間削減時間：約7時間
プロンプト2: VLOOKUP代替（データ結合）
課題: 商品マスタと売上データの結合
Before：手作業で1時間
- VLOOKUPの構文を調べる
- エラー処理に時間がかかる
- データ範囲の指定ミス
After：ChatGPT活用で3分
使用プロンプト：
以下の2つのテーブルを商品IDで結合してください。
【商品マスタ】
商品ID 商品名 単価 カテゴリ
101 商品A 1000 電化製品
102 商品B 2000 家具
103 商品C 1500 日用品
【売上データ】
商品ID 数量 売上日
101 5 2025-01-15
102 3 2025-01-16
103 8 2025-01-17
【出力形式】
商品ID、商品名、単価、カテゴリ、数量、売上日、売上金額（単価×数量）
Excelに貼り付けられる形式（タブ区切り）で出力してください。
月間削減時間：約5時間
プロンプト3: 重複データの抽出と削除
課題: 顧客リストから重複を削除したい
使用プロンプト：
以下のExcelデータから重複を削除してください。
重複の判定基準は「メールアドレス」です。
重複がある場合は、最新の登録日のデータを残してください。
【データ】
[Excelデータをコピペ]
【出力】
1. 重複削除後のデータ（タブ区切り）
2. 削除された重複データの件数
3. 削除されたデータのリスト
実際の効果：
- 10,000件のデータから重複削除：手作業30分 → ChatGPT 1分
プロンプト4: 条件付き集計（SUMIF代替）
課題: 商品カテゴリ別の売上集計
使用プロンプト：
以下の売上データを商品カテゴリ別に集計してください。
【売上データ】
[Excelデータをコピペ]
【集計内容】
1. カテゴリ別の売上合計
2. カテゴリ別の売上件数
3. カテゴリ別の平均売上単価
4. 構成比（%）
【出力形式】
集計表（タブ区切り）と、簡単な分析コメント
プロンプト5: 日付データの整形
課題: バラバラな日付形式を統一したい
使用プロンプト：
以下のExcelデータの日付を「YYYY-MM-DD」形式に統一してください。
【現在の日付形式】
- 2025/1/15
- 令和7年1月15日
- 2025年1月15日
- 1/15/2025
- 2025.01.15
【データ】
[Excelデータをコピペ]
【出力】
統一した日付形式のデータ（タブ区切り）
プロンプト6: 複数シートの統合
課題: 支店別の売上データを1つに統合したい
使用プロンプト：
以下の3つの支店の売上データを1つの表に統合してください。
各行に「支店名」列を追加してください。
【東京支店】
[データをコピペ]
【大阪支店】
[データをコピペ]
【名古屋支店】
[データをコピペ]
【出力形式】
支店名、商品ID、商品名、売上金額、売上日
（タブ区切り、日付降順でソート）
プロンプト7: ピボットテーブル代替（クロス集計）
課題: 商品×月別の売上クロス集計
使用プロンプト：
以下の売上データを、商品×月別のクロス集計表にしてください。
【売上データ】
[Excelデータをコピペ]
【出力形式】
- 行：商品名
- 列：月（2025年1月、2月、3月...）
- 値：売上金額の合計
- 最終列に「合計」を追加
- 最終行に「月別合計」を追加
タブ区切りで出力してください。
プロンプト8: データの分割
課題: 住所データを都道府県・市区町村・それ以降に分割したい
使用プロンプト：
以下の住所データを「都道府県」「市区町村」「それ以降」に分割してください。
【住所データ】
[Excelデータをコピペ]
【出力形式】
元の住所、都道府県、市区町村、それ以降の住所
（タブ区切り）
【注意点】
- 東京都、大阪府、京都府、北海道なども正しく分割
- 市区町村は「○○市」「○○区」「○○町」「○○村」まで
プロンプト9: 数値データの正規化
課題: 金額表記のばらつきを統一したい
使用プロンプト：
以下の金額データを数値に変換してください。
【現在のデータ】
- ¥1,000
- 1000円
- 千円
- 1,000.00
- 1000
【データ】
[Excelデータをコピペ]
【出力】
数値のみ（カンマなし、通貨記号なし）
タブ区切りで出力
プロンプト10: 異常値の検出
課題: 売上データの異常値を見つけたい
使用プロンプト：
以下の売上データから異常値を検出してください。
【売上データ】
[Excelデータをコピペ]
【検出条件】
- 平均値±3σ（標準偏差の3倍）を超えるもの
- 0円以下のもの
- 前月比で±50%以上変動しているもの
【出力】
1. 異常値のリスト（タブ区切り）
2. 各異常値の理由（統計的説明）
3. 対処の推奨事項
プロンプト11: 文字列の結合
課題: 姓と名を結合してフルネームにしたい
使用プロンプト：
以下のデータの「姓」と「名」を結合して「氏名」にしてください。
【データ】
[Excelデータをコピペ]
【出力形式】
元のデータ + 氏名列を追加
間にスペースを入れて結合
タブ区切りで出力
プロンプト12: 上位N件の抽出
課題: 売上上位10件の商品を抽出したい
使用プロンプト：
以下の売上データから、売上金額が高い上位10件を抽出してください。
【売上データ】
[Excelデータをコピペ]
【出力】
1. 売上金額降順でソート
2. 上位10件のみ抽出
3. 順位列を追加（1位、2位...）
4. タブ区切りで出力
プロンプト13: 条件分岐による分類
課題: 売上金額に応じてランク分けしたい
使用プロンプト：
以下の売上データに「ランク」列を追加してください。
【ランク分け基準】
- 100万円以上：Sランク
- 50万円以上100万円未満：Aランク
- 10万円以上50万円未満：Bランク
- 10万円未満：Cランク
【売上データ】
[Excelデータをコピペ]
【出力】
元のデータ + ランク列を追加
タブ区切りで出力
プロンプト14: 月次推移データの作成
課題: 日次データを月次集計に変換したい
使用プロンプト：
以下の日次売上データを月次集計に変換してください。
【日次売上データ】
[Excelデータをコピペ]
【集計内容】
- 年月（YYYY-MM形式）
- 売上合計
- 売上件数
- 平均単価
- 前月比（%）
【出力】
月次集計表（タブ区切り、時系列順）
プロンプト15: パーセンテージ計算
課題: 構成比を計算したい
使用プロンプト：
以下のカテゴリ別売上データに「構成比」を追加してください。
【売上データ】
[Excelデータをコピペ]
【計算方法】
- 各カテゴリの売上 ÷ 全体の売上 × 100
- 小数点第1位まで表示（例：25.3%）
- 合計が100%になるように調整
【出力】
元のデータ + 構成比列を追加
タブ区切りで出力
プロンプト16: データの転置（行列入れ替え）
課題: 縦持ちデータを横持ちに変換したい
使用プロンプト：
以下のデータの行と列を入れ替えてください。
【現在のデータ】
[Excelデータをコピペ]
【出力】
転置後のデータ（タブ区切り）
【注意点】
- ヘッダー行も正しく転置
- 数値データは数値のまま
プロンプト17: 空白セルの補完
課題: 空白セルに適切な値を入れたい
使用プロンプト：
以下のデータの空白セルを補完してください。
【データ】
[Excelデータをコピペ]
【補完ルール】
- 数値列：前後の平均値で補完
- 文字列列：「N/A」で補完
- 日付列：前のセルと同じ日付で補完
【出力】
補完後のデータ（タブ区切り）
補完した箇所の一覧
プロンプト18: フィルタリング（複数条件）
課題: 複数条件でデータを絞り込みたい
使用プロンプト：
以下のデータから、以下の条件に合致するデータを抽出してください。
【抽出条件】
- 売上金額が10万円以上
- 売上日が2025年1月1日以降
- カテゴリが「電化製品」または「家具」
【データ】
[Excelデータをコピペ]
【出力】
抽出されたデータ（タブ区切り）
抽出件数の表示
プロンプト19: 売上予測データの作成
課題: 過去データから簡易的な予測をしたい
使用プロンプト：
以下の過去12ヶ月の売上データをもとに、今後3ヶ月の売上を予測してください。
【過去の売上データ】
[Excelデータをコピペ]
【予測方法】
- 移動平均法（過去3ヶ月の平均）
- 前年同月比トレンド
【出力】
1. 予測値（タブ区切り）
2. 予測の根拠（簡単な説明）
3. 信頼区間（最小値〜最大値）
プロンプト20: レポート用サマリーの作成
課題: データから経営層向けサマリーを作成したい
使用プロンプト：
以下の売上データから、経営層向けのサマリーレポートを作成してください。
【売上データ】
[Excelデータをコピペ]
【サマリー内容】
1. 主要KPIの一覧表（タブ区切り）
- 総売上
- 前月比
- 前年同月比
- 平均顧客単価
- 顧客数
2. カテゴリ別トップ3
3. 注目すべきポイント（箇条書き3〜5点）
4. 推奨アクション（箇条書き3点）
3. 実践で役立つ応用テクニック
テクニック1: データ量が多い場合の対処法
課題: 10,000行のデータは一度に貼り付けられない
解決策：
- データを1,000行ずつに分割
- 最初の100行でプロンプトを確認
- 残りのデータを分割して処理
- 最後にChatGPTで結合
使用プロンプト：
これから10,000行のデータを10回に分けて送信します。
まず1回目のデータを送るので、処理方法を確認してください。
確認後、残り9回のデータを順次送信します。
【1回目のデータ（1〜1000行）】
[データをコピペ]
テクニック2: 複雑な計算式をChatGPTに作ってもらう
課題: 複雑なExcel関数が必要
解決策：
ChatGPTにExcel関数を作ってもらう
使用プロンプト：
以下の計算をするExcel関数を作成してください。
【やりたいこと】
商品IDをキーに、商品マスタから商品名と単価を取得し、
数量×単価で売上金額を計算する。
商品IDが見つからない場合は「該当なし」と表示。
【データ配置】
- A列：商品ID
- B列：数量
- 商品マスタはSheet2のA列〜C列（商品ID、商品名、単価）
【出力】
Excel関数（C列に入れる数式）
テクニック3: エラーが出た時の対処法
よくあるエラーと対処法：
出力がおかしい
- プロンプトに「タブ区切りで出力」を明記
- サンプル出力を見せて「この形式で」と指示
計算が間違っている
- 計算ロジックを具体的に指示
- サンプルデータで検算させる
日本語の処理がおかしい
- 「全角/半角」を明確に指示
- サンプルを見せる
テクニック4: 繰り返し作業の効率化
課題: 毎月同じ処理をする
解決策：
プロンプトをテンプレート化
テンプレート作成プロンプト：
今後、毎月同じ形式のデータで同じ処理をします。
以下のプロンプトをテンプレート化してください。
【今回のプロンプト】
[使用したプロンプトをコピペ]
【テンプレート要件】
- データ部分は[ここにデータ]と明記
- 月の部分は[YYYY年MM月]と明記
- 繰り返し使えるようにする
テクニック5: データの可視化指示
課題: グラフの元データを作りたい
使用プロンプト：
以下のデータから、棒グラフを作成するためのデータを整形してください。
【元データ】
[Excelデータをコピペ]
【グラフ仕様】
- X軸：月（2025年1月〜12月）
- Y軸：売上金額
- 系列：カテゴリ別（3カテゴリ）
【出力】
1. グラフ用データ（タブ区切り）
2. Excelでのグラフ作成手順
4. 失敗から学んだ5つの教訓
失敗1: データをそのまま貼り付けて失敗
失敗内容：
10,000行のデータを一度に貼り付けたら、途中で切れた
対処法：
- データを分割して処理
- サンプルデータでテスト
失敗2: 曖昧な指示で意図しない結果
失敗内容：
「データを整理して」と指示したら、勝手に列を削除された
対処法：
- 具体的に指示（何をどうするか明記）
- 出力形式を明示
- サンプル出力を見せる
失敗3: 数値の丸め誤差
失敗内容：
小数点の計算で誤差が発生
対処法：
- 小数点以下の桁数を明記
- 四捨五入/切り上げ/切り捨てを指定
失敗4: 日付のフォーマット崩れ
失敗内容：
日付が数値に変換されてしまった
対処法：
- 日付フォーマットを明示（YYYY-MM-DD）
- 文字列として出力を指示
失敗5: 特殊文字でエラー
失敗内容：
タブや改行が含まれていてエラー
対処法：
- 事前にクレンジング
- 特殊文字の扱いを指示
5. さらに効率化するための組み合わせ技
組み合わせ1: ChatGPT + Excel + Power Automate
やり方：
- ChatGPTでデータ処理
- 結果をExcelに貼り付け
- Power Automateで自動送信
削減効果：
月5時間 → 30分
組み合わせ2: ChatGPT + Python + Excel
やり方：
- ChatGPTにPythonコード生成を依頼
- コードでExcel処理を自動化
- 繰り返し実行
プロンプト例：
以下の処理をするPythonコードを作成してください。
【処理内容】
1. ExcelファイルA.xlsxを読み込み
2. 商品IDをキーに結合
3. 集計
4. B.xlsxに出力
【ライブラリ】
pandas、openpyxlを使用
組み合わせ3: ChatGPT + Google Sheets
やり方：
- Google SheetsにデータをコピペしやすくするためChatGPTで整形
- Apps Scriptで自動化
- 定期実行
6. 実務での活用事例
事例1: 月次売上レポート作成
Before：手作業で8時間
- データの収集（2時間）
- クレンジング（2時間）
- 集計（2時間）
- レポート作成（2時間）
After：ChatGPT活用で1時間
- データの収集（30分）
- ChatGPTで処理（15分）
- 確認とレポート作成（15分）
削減時間：7時間/月
事例2: 顧客データベースの統合
Before：手作業で20時間
- 3つのシステムからエクスポート（2時間）
- 表記統一（10時間）
- 重複削除（5時間）
- 最終チェック（3時間）
After：ChatGPT活用で2時間
- エクスポート（1時間）
- ChatGPTで処理（30分）
- 最終チェック（30分）
削減時間：18時間/月
事例3: 在庫データの異常検知
Before：手作業で5時間
- 目視でチェック（3時間）
- 異常値の抽出（1時間）
- レポート作成（1時間）
After：ChatGPT活用で30分
- ChatGPTで異常検知（10分）
- 確認（10分）
- レポート作成（10分）
削減時間：4.5時間/月
7. よくある質問（FAQ）
Q1: ChatGPTは有料版が必要ですか？
A: 無料版でも使えますが、以下の理由で有料版（ChatGPT Plus）を推奨：
- より高速
- より高精度
- データ量が多くても対応可能
Q2: データのセキュリティは大丈夫？
A: 以下の点に注意：
- 社外秘データは使わない
- 個人情報は削除してから使う
- 企業版ChatGPT（ChatGPT Enterprise）の利用を検討
Q3: Excel関数を覚える必要はありますか？
A: 基礎的な関数は覚えておくと便利：
- SUM、AVERAGE、COUNT
- IF、VLOOKUP（簡単なもの）
複雑な関数はChatGPTに任せてOK。
Q4: マクロやVBAは不要になりますか？
A: 単発の処理は不要になりました。
ただし、繰り返し実行する処理はマクロの方が効率的。
ChatGPTにマクロコードを作ってもらうのもあり。
Q5: どのくらいの規模のデータまで対応できますか？
A: 目安：
- 無料版：1,000行程度
- 有料版：10,000行程度（分割すればもっと可能）
- それ以上はPythonやマクロと併用
8. 2025年版：Excel効率化ツール比較
ChatGPT（本命）
メリット：
- 柔軟な対応
- 自然言語で指示
- 関数不要
デメリット：
- データ量制限
- セキュリティ懸念
おすすめ度：★★★★★
Microsoft Copilot for Excel
メリット：
- Excel内で完結
- セキュリティ安心
- Office 365連携
デメリット：
- 有料（高額）
- 日本語対応が弱い
おすすめ度：★★★☆☆
Python (pandas)
メリット：
- 大量データ対応
- 高速処理
- 完全自動化
デメリット：
- プログラミング知識必要
- 学習コスト
おすすめ度：★★★★☆
Power Query
メリット：
- Excelに標準搭載
- GUIで操作
- 無料
デメリット：
- 学習コスト
- 複雑な処理は難しい
おすすめ度：★★★☆☆
9. 今すぐできる実践ステップ
Step1: 簡単なデータから試す（今日）
- 自分のExcelファイルを開く
- 10行程度のデータをコピー
- プロンプト1を試す
所要時間：5分
Step2: 定型業務で使う（今週）
- 毎週やっているExcel作業をリストアップ
- プロンプト集から適用できるものを選ぶ
- テンプレート化
所要時間：30分
Step3: 本格活用（今月）
- 月次レポートで使う
- チームメンバーに共有
- フィードバックをもとに改善
所要時間：2時間
10. まとめ：Excel×ChatGPTで人生が変わる
削減効果のまとめ
時間削減：
- 月40時間 → 4時間（90%削減）
- 年間432時間の削減
金銭価値換算：
- 時給3,000円換算で年間129万6千円
- この時間を自己投資に使えば年収アップも可能
空いた時間の活用法
削減した月36時間で私がやったこと：
資格取得（月10時間）
- AWS認定資格3つ取得
副業開始（月15時間）
- コンサルティング案件受注
スキルアップ（月10時間）
- Python、データ分析学習
家族との時間（月1時間）
- ワークライフバランス改善
結果：年収大幅アップ＋QOL向上
最後に：まずは1つのプロンプトから
Excel×ChatGPTは、特別なスキル不要で今日から使えます。
今日やるべきこと：
- この記事のプロンプトを1つ選ぶ
- 自分のExcelデータで試す
- 5分で効果を実感
明日からの変化：
- Excel作業が楽しくなる
- 定時で帰れる
- 自己投資の時間が増える
この記事の要点まとめ
✅ ChatGPT×ExcelでExcel作業時間90%削減可能
✅ VLOOKUP、ピボットテーブル、マクロ不要
✅ プロンプト20個をコピペするだけ
✅ 月40時間→4時間の削減に成功
✅ 空いた時間でスキルアップ→年収アップ
✅ 今日から使える実践的テクニック
削減効果: Excel作業時間90%削減（月40時間→4時間）
#ChatGPT #Excel #業務効率化 #自動化 #データ分析
最終更新: 2025年11月9日
著者について
DX・AI推進コンサルタント
大手企業グループのDX推進責任者・顧問CTO | 長年のIT・DXキャリア | AWS・GA4・生成AI活用を専門に実践ノウハウを発信中
#DX推進 #IT戦略 #ビジネス変革
最終更新: 2025年11月9日
この記事を書いた人
nexion-lab
DX推進責任者・顧問CTO | IT業界15年以上
大手企業グループでDX推進責任者、顧問CTOとして活動。AI・生成AI活用、クラウドインフラ最適化、データドリブン経営の領域で専門性を発揮。 実務で培った知識と経験を、ブログ記事として発信しています。