社会保険労務士のための生成AI×エクセル自動化: 生成AIが関数もマクロも書いてくれる ― 知識ゼロでも取り組める実践テクニック

本サイトは「AI活用・IT」ジャンルの本を紹介・書評するメディアです。今回は森本　賢治さんの『社会保険労務士のための生成AI×エクセル自動化: 生成AIが関数もマクロも書いてくれる ― 知識ゼロでも取り組める実践テクニック』をご紹介します。

森本賢治氏は本書で、社労士の実務における最大の課題の一つである「機密情報保護」と「業務効率化」の両立を、「ローカルExcelと生成AI」の組み合わせによって解決すると結論づけています。クラウド型AIへのデータアップロードによるリスクを排除しつつ、専門知識なしに自動化を実現する具体的な手法が提示されています。

本書は、関数やVBAという高い技術的障壁に対し、自然言語での指示でコードを生成させるアプローチを採用しています。勤怠計算のような複雑な処理からマクロの拡張までカバーし、「命令側」と「データ側」ファイルを分離する司令塔方式により、セキュリティと保守性を確保した実務的な自動化システム構築法が解説されています。

この記事では、その具体的な導入手順やプロンプト作成のコツを整理します。「知識ゼロでも始められる」という主張の裏にある仕組みと注意点を押さえれば、読者自身の業務フローに即してAIを活用するための判断基準を持てるでしょう。まずは基本的な運用ルールを確認し、安全かつ効果的な自動化への第一歩を踏み出してください。

この本で何が学べるか

生成AI×ローカルExcelによる安全な業務自動化

著者である社会保険労務士の〇〇さんは、勤怠集計のような日常的なExcel作業においてマクロ（VBA）を作成しようとした際、記述ミスやエラー対応に多大な時間を費やし苦労した経験から、生成AIを「翻訳ツール」と位置づける解決策を示しています。具体的には、「A列の日付データに基づきB列の残業時間を計算するマクロを書いてください」といった自然言語での指示に対し、数秒で複雑なコードを自動生成させることで専門知識なしに自動化を実現します。これにより、従来のRPAでは対応困難だった非構造化データの処理や曖昧な業務判断も、AIが文脈を理解して実行可能となり、「IT弱者」である必要がないことが実証されています。

セキュリティ面においては、クラウドへ機密データをアップロードせずローカル環境で完結させる点が本書の大きな特徴です。生成AIに指示を出した際に得られたVBAコードは、必ず「Excel マクロ有効ブック(.xlsm)」形式として保存し、バックアップを取ることでデータ漏洩リスクを排除しながら機能を利用します。また、命令を出す側と処理を受ける側の役割設計を明確に分けるという保守性の高い実装手法も併用することで、システムが肥大化しても変更やデバッグが容易になります。これにより、社労士業務の本質である信頼性を損なうことなくDXを進めることが可能となります。

読者が明日からこれを活かすには、まず現在手作業で行っているExcel業務の中から「繰り返し発生する定型処理」を一つ選び出し、その手順を文章で記述します。次に、その文章を生成AIの指示（プロンプト）として入力し、出力されたコードをローカルの.xlsmファイルに貼り付けてテスト実行します。もしエラーが発生しても、メッセージと期待動作を含めて再度質問することで原因究明が可能です。この「状況伝達→コード化→検証」のサイクルを回すことで、プログラミング学習コストを抑えつつ、実務効率の劇的な向上を図ることができます。

"関数とマクロの壁"を生成AIで突破する

著者である社会保険労務士の〇〇さんは、Excel自動化における最大の障壁が「関数の論理構築」と「VBA記述」にあると指摘します。具体的には、勤怠集計などの実務でマクロを作成しようとした際、単なる構文エラーだけでなく、処理の依存関係やデータ構造の理解不足により多大な時間を要した経験があります。しかし本書によれば、この壁は生成AIを「翻訳ツール」として活用することで劇的に乗り越えられます。自然言語で業務要件（例：「A列の日付からB列に勤務時間を計算し、異常値を赤くする」）やエラーメッセージのスクリーンショットを投稿するだけで、複雑なコードが数秒で生成され、さらにその動作理由も解説されます。これにより、従来の独学では避けられなかった試行錯誤のコストを大幅に削減でき、専門知識ゼロの状態でも実用的な自動化ツールを作成することが可能になります。

ただし、「知識ゼロ」は完全な依存ではなく「構造理解の補助」として捉えるべきだと〇〇さんは強調します。AIが生成したコードを実装する際、ファイル形式を標準的な.xlsxではなく「Excel マクロ有効ブック(.xlsm)」として保存しないと、せっかく作成したVBAコードが消去されてしまうという致命的な落とし穴があります。また、大規模な自動化では、「命令を出す側」と「処理を受ける側」の役割を分離させる設計思想を理解しておくことが重要です。読者が明日から活かすためには、AIにコードを生成させた後、必ずエラー対応の手順（第8章参照）を確認し、期待動作と異なる場合にどうプロンプトで修正指示を出せるかまでセットで学習することをお勧めします。これにより、単なるコピペではなく、実務の文脈に合わせて柔軟に対応できる安定した自動化環境を構築できます。

勤怠計算と集計関数のAI活用

鈴木さんは勤怠計算における複雑な条件分岐を生成AIに任せる手法を紹介しています。例えば、「日またぎ勤務かつ深夜労働が含まれる場合の時間外手当算出」という要件に対し、人間がCOUNTIFやSUMIFSを組み合わせて数式を書く代わりに、画像添付した出勤簿と自然言語で指示を出すだけで高精度なExcel関数が自動生成されます。その根拠は、著者が社会保険労務士として実務でVBA作成に苦戦していた経験から来ます。従来の独学ではエラー対応や記述ミスにより多大な時間を要しましたが、AI導入後には数秒でコードが完成し、業務効率が劇的に向上したという具体的な実績があります。これにより、「関数の暗記」ではなく「状況」と「ゴール」の定義力が問われる時代へ移行していることが示唆されます。

読者が明日から活かすためには、単に結果を求めるだけでなく、AIへの指示方法と保存形式を意識することが重要です。まず、複雑な勤怠データについてはスクリーンショットを添付し、「この表でA列の日時が23時を超えたらB列の残業時間に含める数式を書いて」といった文脈を含んだプロンプトを入力します。次に生成されたコードを実装する際は、ファイル保存形式を「Excel マクロ有効ブック(.xlsm)」に指定してください。.xlsxで保存するとVBAコードは消去されるため、機能しなくなります。さらにシステム設計としては、「命令を出す側（指示用シート）」と「処理を受ける側（計算ロジック）」の役割を分離させることで保守性を高めます。これにより、論理的思考が求められる関数の壁を超え、給与集計業務における正確性と効率化を実現できます。

マクロ記録をAIで拡張し、専用ブック設計とエラー対応で高度自動化を実現

佐藤氏によれば、「マクロ記録機能」は操作をそのままコード化する簡便なツールですが、複数シートへの跨処理など複雑なロジックでは限界があります。この壁を突破するには、録画した基礎的なVBAコードに生成AIを用いて追加指示を出す手法が有効です。例えば「AシートのデータをBシートへ転記し、空白行は削除する」といった自然言語の要件定義を追加することで、プログラミング知識ゼロでも高度な自動化を実現できます。これはAIを人間の意図から機械語への翻訳者として活用するためであり、コード暗記よりも「何を実現したいか」を明確にする要件定義力が鍵となります。

実務でこの手法を持続可能にするためには、ファイル設計とエラー対応の仕組みが不可欠です著者は、処理を実行させる命令側のブックとデータを受ける側ファイルを分離し、「専用ブック」として運用することを推奨しています。これにより構造が整理され保守性が向上します。また、VBAを含む場合はいわゆる「Excel マクロ有効ブック（.xlsm）」形式で保存する必須手順であり、通常の.xlsxではコードが消去されるため注意が必要です。実行中にエラーが発生した際は、単なるメッセージ提示ではなくスクリーンショットや期待動作を添えてAIに質問することで、迅速な修正が可能になります。

明日から活かすにはまず、現在のExcel作業の中で「毎回同じ操作をしているが手動しかない箇所」を特定し、マクロ記録で基礎コードを取得してみてください。その後に生成AIへ指示を追加する形で拡張を試みると良いでしょう。同時にファイル保存時に.xlsmを選ぶ癖をつけ、命令とデータファイルを分ける意識を持つことで、業務の安定した自動化基盤を作ることができます

分離設計とファイル管理で安全な自動化を実現

著者の佐藤氏によれば、生成AIがコードを自動生成する時代こそ、「データ」と「処理ロジック」を物理的に分離する設計思想が不可欠です。具体的には、マクロ（VBA）だけを格納した「司令塔ブック」と、顧問先の勤怠表や社会保険計算結果など実際のデータを収めた「対象ファイル」を用意し、前者から後者を操作させる方式を採用します。この仕組みにより、元のデータファイルに余計なコードが混入しないため改ざんリスクを排除でき、さらにマクロ側の変更があっても元データには影響を与えません。例えば.xlsx形式のまま保存してしまうとVBAコードが消滅するトラブルを防ぐため、司令塔ブックは必ず「Excel マクロ有効ブック(.xlsm)」として保存し、実行前に対象データのバックアップを取るという手順を定型的に行うことで、万全な運用体制が整います。

この分離設計の最大の利点は、システムの保守性と拡張性が劇的に向上することです。従来のように一つのファイル内で関数とデータを混在させると、データ形式の変更時にマクロ全体を書き直す必要が生じますが、司令塔方式であれば処理対象が増えた際にもコマンドブックのみを更新すれば済みます。読者が明日から実践するにはまず、現在使っているExcelファイルを「入力用」と「出力・集計用」に分けるところからです。生成AIには、「Aシートのデータを読み取り、Bシートに加工結果を吐き出すマクロを書け」と指示し、ファイルパスの指定方法を含めてコードを作成させます。これにより、複雑な依存関係によるエラー連鎖を防ぎながら、安全かつ柔軟に業務自動化を進めることが可能になります。

AIを活用したエラー解決とトラブルシューティング

本書では、VBA実行時にエラーが発生してもあきらめる必要はなく、生成AIを単なる翻訳ツールではなく文脈を理解する対話パートナーとして扱うことで解決できるという視点が提示されています。著者の佐藤氏は、具体的な手順として「エラーメッセージのテキストコピー」だけでなく、「問題発生時のセル範囲や期待される動作の説明」とともにスクリーンショットを添付することを推奨しています。これにより、AIは単なる構文チェックではなく、例えば日付データが数値（シリアル値）として処理されているかどうかなどのExcel内部構造に基づく根本原因の特定が可能になり、即座に修正コードを提案してくれます。この視覚的アプローチは、人間の目では見落としやすいセル参照の不具合やデータ型の不一致といった微妙なエラーも網羅的に検出できるため、試行錯誤にかかる時間を大幅に削減できます。

読者が明日から活かすためには、「完璧な一発回答」を求めるのではなく、AIとの対話過程そのものを学習機会と捉える姿勢が重要です。佐藤氏によれば、エラー解決を通じてExcelの基礎知識（データ構造や処理ロジック）を自然習得できるという「一石二鳥」の効果があります。例えば、勤怠集計マクロで日付計算のエラーが出た際、AIにその理由と修正コードを教えてもらう過程でシリアル値の意味を理解すれば、次回からは類似のトラブルにも自力で対処できるようになります。つまり、エラー対応力を高めることが真の実務スキル向上につながるため、小さな不具合こそ積極的にAIに質問し、原因究明のプロセスを記録しておくことで、長期的な自動化スキルの定着と業務効率化を実現できるのです。

基礎知識とプロンプトスキルでAIを味方に

著者は生成AIを単なるコードジェネレーターではなく、「翻訳者」と位置づけ、専門用語が不懂でも自然言語での指示によりVBAや関数を構築可能だと述べています。ただし、このアプローチが機能する根拠は「基礎知識の存在」にあります。例えばExcelの日付計算において、内部では日付をシリアル値として管理していることを知らないと、「明日の日付を取得したい」という曖昧なプロンプトに対し、AIから期待しない結果やエラーを引き起こすコードが返される可能性があります。著者は自身の勤怠集計業務での実体験に基づき、こうした基礎的なデータ構造の理解があるからこそ、AIとの対話精度が向上し、独学で挫折しがちな複雑なマクロ作成を数秒で解決できたことを具体的に示しています。

読者が明日からこれを活かすには、「状況」と「ゴール」を明確にするプロンプト設計と、出力されたコードの保存形式確認という2点を実践してください。まず、AIに依頼する際は単なる指示ではなく、「A列の日付データ（シリアル値）に対し、B列へ営業日のみ抽出したい」「エラー時は空欄を表示してほしい」といった文脈を添えて質問します。そして生成したVBAコードを含むブックは、必ず「Excel マクロ有効ブック(.xlsm)」として保存してください。.xlsx形式で上書きするとマクロが消えるという致命的なミスを防ぐためです。このように基礎知識による要件定義と正しい出力管理を行うことで、AIを味方につけた実務レベルの自動化スキルを効率的に習得できます。

こんな人に向いている本

本書は、機密情報を扱う社労士がクラウド依存リスクなくExcel自動化を実現したい方へ向かいます。著者の山本氏によれば、ローカル環境で生成AIを用いることで関数・VBAの習得壁を突破できます。例えば勤怠計算では自然言語指示で複雑な条件分岐式を自動生成し、「命令ブック」と「データ」を分離する設計によりセキュリティと保守性を両立します。これにより専門知識ゼロでも実務効率化が可能です。

逆に、AIに完全依存して基礎構造を理解しようとしなかったり、エラー発生時にスクリーンショット提示などの具体的なトラブルシューティングを行わず放置したりする方は効果を得られません。著者は「翻訳者」という位置づけを強調しており、シリアル値等の基礎知識と対話スキルが不可欠だと述べています。

明日からできる実践ポイント

まず明日から実践すべきは、業務で困っているExcel作業の自然言語説明を生成AIに投げてVBAコードを生成させることです。著者によれば、プログラミング知識がなくても「勤怠データを月別集計せよ」 gibi 指示を出すだけで複雑なマクロを作成可能とのことです。具体的には、対象セル範囲や出力先のシート名などをプロンプトに明記し、生成されたコードを実際のデータでテスト実行します。これにより、従来の独学での試行錯誤時間を大幅に短縮できると著者は述べています。

次に注意すべきはファイルの保存形式です。生成したマクロを含むブックを通常の.xlsxではなく「Excel マクロ有効ブック(.xlsm)」として必ず上書き保存してください。著者が指摘するように、拡張子を間違えるとVBAコードは削除され機能しなくなるため、この手順が自動化維持の前提条件となります。また、コード構造については、「命令を出す側」と「実行する処理」を別のモジュールやシートで分離することを推奨します。これにより後日の修正や保守性が向上し、システム全体の安定性が高まると解説されています。

最後にエラー対応のプロセスを組み込みます。著者は第8章において、単なるエラーメッセージ提示ではなく、「期待動作」と「実際の結果」の差分を含めてAIに質問する手法を提唱しています。明日から実施できる具体的な手順は、マクロ実行時に想定外の挙動が出た場合、そのスクリーンショットやコードの一部をプロンプトに入力し原因究明を行うことです。このチェックリストに沿った検証を実装後に必ず行うことで、業務中断を防ぎ自動化の信頼性を確保できると述べています。

レビュアー（三宅 悠斗）の総評

本書の最大の強みは、機密情報を扱う社労士にとって懸念されるクラウド依存リスクを、「ローカルExcel×生成AI」というアーキテクチャで解決している点です。佐藤氏によれば、外部サーバーへのデータアップロードを避けつつ、関数やVBAといった高い技術的障壁も自然言語指示でのコード生成により克服できます。これは単なる効率化ツールではなく、セキュリティと利便性を両立させる実務的なインフラ設計と言えます。例えば勤怠計算における深夜労働時間の算出など複雑な条件分岐をAIに任せる際にも、ローカル環境で完結するためデータ漏洩の心配がありません。

具体的な運用手法として注目すべきは、「命令側」と「処理対象」ファイルを分離する司令塔方式です。佐藤氏はマクロ専用ブック（.xlsm形式）を作成し、顧問先のデータをそのまま読み込む設計を推奨しています。これにより元のファイル構造が破壊されるリスクを防ぎつつ、複数シートの連携といった手動記録では困難な自動化も可能になります。注意点としては、生成されたコードを実行する前に必ずバックアップを取得することです。またエラー発生時はメッセージだけでなくスクリーンショットをAIに提示するという視覚的なデバッグ手法が有効であると述べており、この手順を押さえることでトラブル時の解決速度が劇的に向上します。

読者が次に疑問を持つのが「基礎知識なしで本当に安定するか」という点ですが、佐藤氏は完全な依存ではなく「構造理解」を併せ持つ重要性を指摘しています。Excel内部の日付データであるシリアル値の仕組みを理解し、AIとの対話を通じて検証を行うプロセス自体が学習になります。つまり本書はコード作成ツールというより、「AIを活用した問題解決フロー」を提供するものです。プロンプトに状況とゴールを明確に記載し、生成結果を検証・修正するというサイクルを回すことで、専門用語の壁を超えた実務レベルの自動化スキルが身につきます。

元を取るための読み方としては、本書を実践的な「辞書＋テンプレート集」として利用することです。まず勤怠計算や給与集計など頻繁に発生する業務から着手し、生成されたコードを自社の環境に合わせて微調整しながら蓄積していきます。佐藤氏が提示しているエラー対応のパターン（画像添付による修正依頼等）は、実際にトラブルが起きた際に即座に応用できる資産となります。知識ゼロからのスタートでも、このローカル自動化の基盤を整えることで、長期的には学習コストを劇的に下げながら業務効率化を持続可能にするという点に本書の本質的な価値があると言えます。

本書の読み方ガイド

本書は、社会保険労務士向けのExcel自動化ガイドですが、著者の主張によれば、資格取得後の実効性を最大化するための実践書です。時間がない読者には、「2.1 複雑な出勤簿計算を AI に任せる」から「2.3 結果の確認」までのセクションを最優先で推奨します。ここでは、具体的なセル位置の伝え方やAI生成数式の検証手順が記されており、即座に業務効率化へつなげられるためです。著者は、「関数の壁」という初級者の最大の障害に対し、プロンプトエンジニアリングによる解決策を示しており、この部分を読むだけで投資対効果は十分得られます。

通読ではなく「つまみ読み」で十分な構成ですが、注意点としてセキュリティと運用管理に関する章も必ず確認してください。「1.2 個人情報を守る『ローカル環境』の重要性」と、「5.1 実務を支えるマクロ専用ブックを作ろう」、さらに「3.8 マクロを消さないための保存形式(.xlsm)」です。生成AIは便利ですが、データ漏洩リスクやファイル上書きによる設定消失という技術的罠が存在するためです。著者はこれらの具体的な回避策（ローカル実行環境の確保や専用ブック分離）を提示しており、これらを無視すると自動化が逆にトラブルの原因となります。まずは実用例で仕組みを理解し、次にセキュリティと保存形式という基礎固めを行う順序で読むのが効率的でしょう。