1. はじめに
Excel 時代に経験した「マクロ職人依存 vs プロセス共有」の教訓は、AI 時代にそのまま拡大されます。個人ツールとしての AI で満足するか、業務プロセスに組み込み組織的な学習ループを構築するかで、数年後の競争力には決定的な差が生まれます。
そもそもExcelの情報というのは、どこからか入手したものを手で入れていることが多く、その処理に多くの条件を”後から”つけていることが多いです。
データを受け取る時に最初から条件をつけたり、データが変るときにデータのチェックを自動で入れるなどの処理をワークフローの中で行うことでまとめてマクロで処理する等が不要になります。
2. なぜAIで属人化が再来するのか
自分専用のプロンプト：各自が ChatGPT や Copilot に独自プロンプトを溜め込み、自分専用ワークフローを作成。退職・異動でノウハウが雲散霧消。
ブラックボックス化：生成結果の根拠（プロンプト／データソース）が共有されず、監査や改善が困難。
データ分散：フィードバックが個人端末やブラウザに閉じ、モデル改善に活かせない。
3. プロセス組み込み型のメリット
再現性と監査性：APIやプラットフォームの自動を活用し、ログを残すだけで監査対応が容易。
継続的学習：プロンプト・モデルをリポジトリ管理し、バージョン差分をトラッキング。
指数関数的スケール：全社データで学習するため改善速度が個人利用の比ではない。
比較表
観点 | 個人利用AI（Excelマクロ型） | プロセス組み込みAI（SaaS型） |
主な実装 | 各自がChatGPT／Copilotを直接利用 | プラットフォーム内/API/コネクターでワークフローに統合 |
知識共有 | 口頭・共有ファイル依存 | プラットフォームで プロンプト/モデルを管理 |
監査・ガバナンス | 困難：根拠が残らない | ログと権限管理で容易 |
改善サイクル | 個人の手作業 | 全社フィードバックで学習し改善 |
リスク | 退職＝ノウハウ消失 | プロセスに残るため継続可能 |
期待効果 | 短期的な効率 | 中長期で指数関数的成長 |
4. 次に取るべきアクション
ワークフローを構築できるSaaSの選定
業務マップ作成：AI を挟み込める既存フローを棚卸し。
PoC 実施：低リスク領域（例：定型レポート生成）から API 連携を試行。
教育とガバナンス：利用ガイドラインと監査ルールを策定。
「Excel マクロ沼」を経験した私たちは学びました。属人技に頼らずプロセスに落とし込んだ企業が勝つ――AI も全く同じです。