Copilot in Excel（有償：2026年5月現在）は、表計算スキルに依存せず、自然言語で集計や分析を依頼できる機能です。製造業の生産データ分析でも活用余地が大きい一方、効果を引き出すにはプロンプト設計の工夫が必要です。本稿では、その実用的な考え方を整理します。
Copilot in Excelで実現できる主な機能
Copilot in Excelの主な機能は、データの集計、トレンド分析、フィルタリング、グラフ作成、特定列の数式生成、テーブル化などです。多くの場合、関数やピボットテーブルの知識がなくても、目的を伝えるだけで結果が得られます。
製造業の文脈では、不良率推移の集計、設備別の稼働率分析、ライン別の生産実績比較、シフト別の不良傾向分析などが、実務的な活用例として想定されます。
実用的なプロンプト設計の考え方
効果を引き出すプロンプトには、共通する要素があります。第一に、データの内容説明です。Copilotが扱う対象データの種類、列の意味、単位を明示することで、誤解釈を防げます。例えば「A列は設備番号、B列は日付、C列は不良率（％）」と説明することで、後の指示が通りやすくなります。
第二に、目的の明確化です。「不良率の傾向を知りたい」だけでは指示が曖昧であり、「過去三か月の設備別不良率の平均値と最大値を求めたい」のように、目的・粒度・必要な数値を具体的に指定します。
第三に、出力形式の指定です。表形式、グラフ形式、新しいシートへの出力など、求める形式を明示することで、後工程の手間が減ります。
実務利用上の留意点
留意点として、まずデータの品質確保が挙げられます。Copilotは入力データの誤りを自動的に補正してくれません。元データの形式が整っていない場合、結果も信頼できないものになります。
また、Copilotの出力を絶対視せず、抽出条件や集計方法を必ず確認する姿勢が必要です。重要な意思決定の根拠とする場合は、別途検算を行うことが推奨されます。
機密情報を含むデータの取り扱いについては、組織のポリシーに従う必要があります。
まとめ
Copilot in Excelは、製造業の現場担当者が自ら分析業務に取り組めるようにする可能性を持つツールです。プロンプト設計の工夫が、その効果を大きく左右します。オートノマスは、現場・現物・現実に立脚し、お客様の業務に共感しながら、持続可能なKAIZENを支える活用設計をご支援しています。