ExcelにAIが融合！日本語で指示するだけで複雑な分析ができるCOPILOT関数が登場
「もしExcelが日本語を理解してくれたら...」その夢が現実に
2025年8月19日（現地時間）、Microsoft社から驚くべき発表がありました。
「ExcelにAI機能『COPILOT関数』を正式導入」
これまで「=SUM()」「=VLOOKUP()」といった英語の関数を覚えるのに苦労していませんでしたか？
COPILOT関数なら、普通の日本語で「やりたいこと」を書くだけでAIが処理してくれます。
実際どれくらい簡単なのか？
従来のExcel：複雑な関数の組み合わせが必要
=IF(AND(AVERAGE(B2:F2)<60,COUNTIF(B2:F2,"<50")>=2),"要サポート","")
COPILOT関数：日本語で指示するだけ
=COPILOT("この成績データから学習に困難を抱えている生徒を特定して", A1:D100)
プログラミング知識ゼロでも、データ分析のプロ並みの結果が得られる――これがCOPILOT関数の革命的な点です。
2. 2025年8月発表の正式リリース情報について
正式版リリースの詳細
2025年8月19日の発表により、COPILOT関数は以下の環境で利用可能になります。
Windows版
- 必要バージョン：Version 2509 (Build 19212.20000) 以降
Mac版
- 必要バージョン：Version 16.101 (Build 25081334) 以降
正式版への移行スケジュール
Microsoftの発表によると：
- 2025年前半：段階的に正式版として展開予定
- 教育機関向け：Microsoft 365 A3/A5ライセンスで優先提供の可能性
- 機能追加：フィードバックを基に継続的な改善
LABS.GENERATIVEAI関数からの進化
実は、COPILOT関数には前身があります。Excel Labsアドインで試験的に提供されていた「LABS.GENERATIVEAI」関数です。COPILOT関数はこの実験的機能を基に、以下の点が改善されています。
- 安定性の向上：エラー発生率が大幅に減少
- 処理速度：OpenAI GPT-4.1-miniモデルによる高速処理
- 統合性：Excel本体への直接統合によるシームレスな動作
- セキュリティ：エンタープライズレベルのデータ保護
- 計算エンジン統合：データ変更時の自動更新対応
3. COPILOT関数とは何か
基本的な仕組み
COPILOT関数は、OpenAIの大規模言語モデル（LLM）技術をExcelのセル関数として利用できるようにしたものです。構文は驚くほどシンプル：
=COPILOT(プロンプト, [コンテキスト1], [プロンプト2], [コンテキスト2], ...)
- プロンプト：AIへの指示を日本語で記述
- コンテキスト：分析対象のセル範囲やデータ
従来のExcel関数との決定的な違い
| 従来の関数 | COPILOT関数 |
|---|---|
| 決められた計算のみ | 自然言語で柔軟な処理 |
| 数値処理が中心 | テキスト生成・分析が得意 |
| 単一の結果を返す | 複雑な分析結果を生成 |
| プログラミング知識必要 | 日本語で指示するだけ |
4. 教育機関における導入メリット
時間削減の具体的な数値
実際の教育現場での試算にしてみます。
| 業務内容 | 従来の所要時間 | COPILOT関数使用時 | 削減率 |
|---|---|---|---|
| 成績処理・評価 | 120分/クラス | 15分/クラス | 87.5% |
| 個別コメント作成 | 5分/生徒 | 30秒/生徒 | 90% |
| 保護者向けレポート | 30分/生徒 | 3分/生徒 | 90% |
| 授業計画作成 | 60分/週 | 10分/週 | 83.3% |
年間換算で約400時間の業務時間削減が可能になります。
教育の質向上への貢献
単なる時間削減だけでなく、教育の質そのものが向上します。
-
個別最適化された学習支援
- 生徒一人ひとりの学習特性を分析
- パーソナライズされた学習計画の自動生成
- 早期の学習困難発見と介入
-
データドリブンな教育実践
- 感覚ではなくデータに基づく指導
- 効果測定と継続的改善
- エビデンスベースの教育方法確立
-
教員の創造的業務への集中
- ルーティンワークから解放
- 生徒との対話時間の増加
- 授業研究・教材開発への注力
導入障壁の低さ
COPILOT関数の最大の魅力は、導入のハードルが極めて低いことです。
- 新しいシステム不要：既存のExcelファイルがそのまま使える
- 学習コスト最小：日本語で指示を書くだけ
- 段階的導入可能：まず成績処理だけ、といった部分導入もOK
- 既存データ活用：過去の蓄積データも即座に分析対象に
5. 実際に使ってみた！教育現場でのCOPILOT関数活用例
こんなに簡単！40名の生徒データを一瞬で分析
「本当にそんなに簡単なの？」と思われるかもしれません。
実際に小学5年生40名分のデータを使って、COPILOT関数の威力を体験してみましょう。
入力データ
入力データとしては、以下のようなデータを使用します。
| 列 | 項目名 | 説明 | データ例 |
|---|---|---|---|
| A | 生徒名 | 生徒の氏名 | 青木太郎 |
| B-F | 教科テスト点数 | 国語、算数、理科、社会、英語 | 75, 82, 88, 70, 68 |
| G | 授業態度 | A-C評価 | A |
| H | 発言回数 | 週平均回数 | 8 |
| I | 質問回数 | 週平均回数 | 3 |
| J | 宿題提出率 | パーセント | 95 |
| K | 遅刻・欠席日数 | 月間日数 | 0 |
| L | 集中継続時間 | 分 | 25 |
| M | 得意な学習形式 | 視覚/聴覚/体験 | 視覚 |
| N | 友人関係 | 良好/普通/課題 | 良好 |
| O | 家庭学習時間 | 分/日 | 45 |
| P | 習い事・部活動 | 活動名 | サッカー |
| Q | 観察メモ | 見取り記録 | 図を描いて理解するタイプ... |
| R | 認知スタイル | 視覚優位/聴覚優位/体感覚優位 | 視覚優位 |
| S | 学習ペース | 速い/標準/ゆっくり | 標準 |
| T | 思考タイプ | 論理的/直感的/創造的 | 論理的 |
| U | コミュニケーション | 積極的/受動的/社会的 | 積極的 |
| V | 動機づけ | 内発的/外発的/社会的 | 内発的 |
| W | 困難時対応 | 質問する/試行錯誤/回避する/助けを求める | 質問する |
| X | 学習環境 | 集団/個別/柔軟 | 集団 |
| Y | フィードバック受容 | 受容的/抵抗的/否定的 | 受容的 |
COPILOT関数の実践例
以下にCOPILOT関数の実践例を示します。
1. 基本的な個別分析
' 1行目の生徒（青木太郎）を分析
=COPILOT("この生徒の学習特性を分析し、個別指導のポイントを3つ提案", A2:Y2)
2. 包括的分析（観察メモ込み）
' 成績と観察メモを統合分析
=COPILOT("成績データと観察メモを統合し、この生徒に最適な学習方法を提案", A2:Y2)
3. 複数生徒の比較分析
' 上位生徒と支援が必要な生徒の比較
=COPILOT("優秀な生徒と学習困難な生徒の特徴を比較し、効果的な指導法を分析", A2:Y5, A26:Y29)
4. 学習スタイル別分析
' 視覚優位型の生徒のみ抽出分析
=COPILOT("視覚優位型の生徒の共通特徴と、視覚的教材を活用した指導法を提案", A2:Y41)
驚きの分析結果！AIが生成した個別指導プラン
たった1行の関数でここまで分析できる
実際にCOPILOT関数を使って、生徒一人ひとりの学習特性を分析してみました。
使用した関数（たったこれだけ！）
=COPILOT("成績データ、行動記録、観察メモを統合し、この生徒の学習メカニズムと個別最適化された指導戦略を提案", A2:Y2)
AIが生成した分析結果の例（一部抜粋）
上田次郎さんは成績がやや低めで、特に机上学習に苦手意識がある一方、実験や体験活動には積極的です。体感覚優位でゆっくりとしたペースで学び、創造的な思考を持ち、友達思いで社会的な性格が特徴です。指導戦略としては、体験型学習や実験を中心に据え、ゆっくりとしたペースで進めることが効果的です。グループ活動や試行錯誤を取り入れ、創造性を引き出す課題を与え、受動的な態度を改善するために積極的な参加を促すことが望ましいです。抵抗的な面には共感を示しつつ、安心感のある環境を作ることも重要です。
久保田翔さんは成績が全体的に低めで、特に数学や国語で課題が見られます。行動記録や観察メモから、体感覚優位でゆっくりとしたペースで学習し、直感的かつ受動的な傾向があることがわかります。社会的な場面では回避的で集団に対して抵抗的な態度を示すこともあります。これらを踏まえ、学習メカニズムとしては体験を通じた具体的な学びが効果的で、感覚的な理解を重視する指導が適しています。個別最適化された指導戦略としては、ゆっくりとしたペースで進め、直感的な理解を促すために具体例や体験学習を多用し、安心できる環境で社会的な交流を少しずつ促すことが望ましいです。また、課題に対しては小さな成功体験を積み重ねることで自信を育て、抵抗感を減らす工夫が必要です。
野田七海さんは視覚優位の学習者で、英語が特に得意で国際的な視野を持っています。成績は全体的に高く、特に英語と関連する科目で優れています。行動記録からは積極的で質問をよくする姿勢が見られ、内発的動機付けが強いことがわかります。論理的思考と柔軟な対応力も持ち合わせています。指導戦略としては、視覚教材を多用し、英会話やテニスなどの興味を活かした実践的な学習機会を提供することが効果的です。また、質問を促す環境を整え、内発的動機付けをさらに高めるために自己主導的な課題設定やフィードバックを重視すると良いでしょう。
その他の分析例
COPILOT関数は、優秀な生徒から支援が必要な生徒まで、一人ひとりの特性に応じた具体的な指導法を提案してくれました。
なぜこれほど正確な分析ができるのか？
COPILOT関数が優れている理由：
- 24項目の多角的データを総合的に分析
- 教師の観察メモと定量データを統合
- 学習科学の知見に基づいた分析
- 個別最適化された具体的な提案
7. まとめ：Excel業務が劇的に変わる未来がすぐそこに
COPILOT関数がもたらす3つの革命
1. 時間の革命
従来120分かかっていた成績処理が15分で完了。年間400時間の削減により、教員は本来の教育活動に集中できます。
2. 質の革命
経験と勘に頼っていた指導が、データに基づく科学的な個別最適化指導へ。すべての生徒に最適な学習環境を提供できます。
3. アクセシビリティの革命
Excel関数の専門知識不要。日本語で指示するだけで、誰もがデータ分析のプロフェッショナルに。
今すぐ準備すべきこと
-
Excel最新版へのアップデート
- Windows: Version 2509以降
- Mac: Version 16.101以降
-
データの整理
- 既存のExcelファイルをCOPILOT関数で活用できるよう整理
- 観察記録のデジタル化
-
チームでの共有
- 同僚とCOPILOT関数の活用方法を共有
- 成功事例の蓄積
現実的な導入ステップ：スモールスタートのすすめ
まずは最小限のデータから
24項目すべてを一度に始める必要はありません。段階的に導入することで、無理なく始められます。
第1段階（1ヶ月目）：基本データのみ
- 成績データ（5教科）
- 出欠データ
→ たった6項目でも基本的な分析は可能
第2段階（2-3ヶ月目）：行動データを追加
- 宿題提出率
- 授業態度
- 発言・質問回数
→ 学習姿勢が見えてくる
第3段階（4ヶ月目以降）：質的データを充実
- 観察メモ（週1回程度から）
- 学習スタイル
- 得意な学習形式
→ より深い個別分析が可能に
データ入力の時短テクニック
- 既存データの活用：成績管理システムからエクスポート
- 音声入力の活用：観察メモは音声入力で素早く記録
- 定型文の準備：よく使う観察コメントをテンプレート化
- 分担入力：学年団で項目を分担して入力
最初は5項目程度から始めて、効果を実感しながら徐々に充実させていきましょう。
保護者の理解を得るために
AIを活用した指導の説明ポイント
COPILOT関数を使った分析について、保護者から質問を受けることもあるでしょう。以下のポイントを押さえて説明しましょう。
1. データの安全性について
- すべてのデータは校内のみで使用し、外部には一切出しません
- Microsoft 365の厳重なセキュリティで保護されています
- AIの学習には使用されません
2. AIの役割について
- AIの分析はあくまで参考情報です
- 最終的な判断は必ず教師が行います
- AIは教師の判断を支援する道具に過ぎません
3. 導入の目的について
- より個別最適な指導を実現するため
- 教師が生徒と向き合う時間を増やすため
- データに基づく客観的な視点を加えるため
保護者への説明例
「COPILOT関数は、エクセルの新しい機能で、成績や学習状況を分析する際の補助ツールです。
AIが判断するのではなく、先生がより良い判断をするための参考情報を提供してくれます。
これにより、お子様一人ひとりに合った指導方法を見つけやすくなります。
もちろん、最終的な指導方針は、私たち教師が責任を持って決定いたします。」
まとめ：教師が主役、AIは優秀な助手
大前提：最終判断は必ず教師が行う
COPILOT関数がどれほど優れた分析を提供しても、教育の最終判断は必ず教師が行わなければなりません。
🚨 重要な注意事項 🚨
生成AIが作ったものはあくまでも参考情報です。
最後に添削し、判断するのは先生の仕事です。
なぜ教師の判断が不可欠なのか
AIには理解できない要素があります：
- 生徒の表情や声のトーン
- その日の体調や気分
- 家庭環境の急な変化
- クラスの雰囲気や人間関係の機微
- 地域性や文化的背景
これらの数値化できない要素こそが、教育において最も重要な場合があります。
正しいAI活用のための役割分担
| COPILOT関数ができること | 教師にしかできないこと |
|---|---|
| 大量データの高速分析 | 分析結果の妥当性判断 |
| パターンの発見と提示 | 個別の事情を考慮した選択 |
| 複数の選択肢の生成 | 教育的価値に基づく最終決定 |
| 客観的な傾向の把握 | 感情や状況に配慮した対応 |
| 定型業務の効率化 | 創造的な教育活動 |
データ収集が開く新たな可能性
質の高い「見取り」（観察記録）を蓄積することで、COPILOT関数は今まで一人では気づけなかった示唆を提供します：
- 「集中時間が短い生徒は、体験型学習で高い成果を出す傾向」
- 「特定の組み合わせの生徒が協働すると相乗効果が生まれる」
- 「質問のタイミングと理解度の相関関係」
しかし、これらの示唆を実際の指導に活かすかどうかは、教師の専門的判断に委ねられます。
教師の専門性がより重要になる時代
COPILOT関数の登場により、教師に求められる能力が変化します。
従来の教師の仕事
- データの手動集計 → AIが代替
- 定型的な分析作業 → AIが代替
- ルーティンワーク → AIが代替
これからの教師の仕事
- AIの分析結果を批判的に検証する力
- データと現実を統合して判断する力
- 生徒一人ひとりに寄り添う共感力
- AIを適切に活用する判断力
最後に：責任ある教育のために
COPILOT関数は強力な支援ツールですが、教育の主役は常に教師です。
AIが示す分析や提案を鵜呑みにせず、必ず教師自身の経験と専門知識で検証し、生徒にとって最善の判断を下してください。
教師の責任と誇りを持って、AIを「道具」として賢く活用し、より良い教育を実現していきましょう。