Copilot in ExcelがPythonを使うようになって、分析力が大幅UP!自然言語で、Excelに「この表を分析して」と指示してみましょう!

2026年9月29日

（この画像は、生成AIにより作成されています）

あなたはもう、Microsoft 365 Copilotの2026年8月25日付リリースノートを読みましたか?
まだ?
ならば、今すぐ1〜2分時間をとって、サッと目を通してみましょう。

新機能追加に関するレポートが淡々と記されているだけですが、その内容を知っておくのと知らないのとでは、今後の業務効率に大きく差が出る可能性があるアップデートなんですよ。

ココ↓です。

URL: https://learn.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365/copilot/release-notes?tabs=all

〔とても重要なので、上記URLより、主要部分を転記します〕

2026 年 8 月 25 日

Updates は 2026 年 8 月 11 日から 2026 年 8 月 25 日の間にリリースされました。

Excel

Copilot in Excel で編集時に Python を使用する [Windows、Mac、Web]

Copilot で編集を使用すると、高度な分析、自動化、データ変換のために Python コードを実行し、結果がブックに直接出力され、Python in Excel で作業できるようになります。

詳細:

変更内容: [Copilot で編集] を使用して、ブックデータで高度なデータ分析 (統計、シミュレーション、高度な視覚化など) を実行できるようになりました。既存のセキュリティおよび実行制御は引き続き、コードの実行方法を管理するのに役立ちます。

理由:

Python は、データ分析、視覚化、自動化に広く使用されています。 Copilot 支援 Python 編集を Excel に導入すると、ユーザーはツールを切り替えることなく、意図分析から作業分析にすばやく移行できます。

次の操作を試してください。

分析するデータを含む Excel ブックを開きます。

[Copilot で編集] を開きます。

傾向の要約、データのクリーニング、Python を使用した視覚化の作成などのタスクを完了するように Copilot に依頼します。

Excel で出力を確認し、結果を調べます。

これが重要な理由:

これにより、Python の柔軟性と Copilot の支援、Excel の使い慣れたワークスペースを組み合わせることで、高度な分析がより親しみやすくなります。

ビジネス面外:

Teams により、Excel でのレポート、分析、反復可能なデータワークフローを高速化できるため、手動作業が減り、一貫性が向上します。

個人への影響:

Copilot の助けを借りて、Excel でより高度なデータタスクを完了できます。

これのどこが重要なのでしょうか?

ごく簡単に言ってしまうと、「Excelでのデータ分析が、ものすごく簡単にできるようになったことがわかるから」です。言いかえると、Microsoft 365 CopilotがExcel資料分析に必要なPythonプログラムを自動的に記述・実行してくれるようになったということです。

このことをユーザー目線から見ると、Excelだけを使うビジネス・パーソンなら、データ分析用人気プログラミング言語であるPythonの構文を覚えなくても、Pythonによるデータ分析の恩恵を受けられるということです。

これまでは、Excel上の大量の数値データを解析するためには、プログラミング言語Pythonを覚え、それを実際に書く必要がありました。しかし、今後は、Excelワークシート上の右下にいるコイツ

に「Pythonを使ってデータ分析しておいて」と指示すれば、Excelが勝手にデータ分析しておいてくれるようになった、という変化なのです。

このちがいは、大きいと思いませんか?

もちろんAIづかいには必須の注意事項である、「AIはまちがうことがあり、最終データの正誤判断は必ず人間がおこなう必要がある」というただし書きは常につきまといます。それでも、プログラミング言語を覚えるところからはじめるよりは、自然言語で最終結果に近い分析結果をえられる方がはるかに手軽であることは、まちがいありません。

それでは、２つの例でシン・Excelの具体的な挙動を見てみましょう。

サイドパネルのCopilotに「データを分析しておいて」プロンプトだけで、Excelワークシート上のデータの羅列が、ダッシュボードに大変身!!

まず１件目のチャレンジでは、以前、日本語完全対応化で使いやすくなったGoogle Gemini✖️Googleスプレッドシートの組み合わせで試してみた同一のプロンプトを、Copilot in Excelに投げかけてみます。

つまり「アナタの会社は、大躍進する宇宙船か? それとも悲劇の沈没船か?Googleスプレッドシートに、【日本語で】聞いてみましょう」でご紹介した、”悲劇の豪華客船・タイタニック号の乗船名簿”を開いたExcelサイドパネルCopilotに、次のプロンプトを入力してみるのです。

「この表は、タイタニック号の乗船名簿と、生存・死亡の結果を一覧にまとめた資料です。この表に基づき、生存率の高い性別・客室等級・その他勘案すべき特殊要因などを分析してください。」

すると、

この無味乾燥なスプレッドシート形式の乗船名簿が、わずか3分たらずのCopilot with Pythonによる熟慮をへて、以下のような分かりやすい分析ダッシュボード（グラフ付き）に変身したのです。

“１つの事例だけで性能評価をするのがむずかしい”と考える方がいらっしゃるなら、もう1件、Copilot in Excelの強化されたデータ分析機能を活用した未来予測事例をご紹介しましょう。

総務省統計局のe-statにアップロードされている消費者物価指数のExcel表を開き、サイドパネルのCopilotへ、次のプロンプトを投げかけます。

「このワークシートは、総務省統計局のe-statよりダウンロードしてきた公開データ（2025年5月の消費者物価指数を100とした際に、その前後の月次指数がいくつになるかを時系列・品目別に整理したデータ）です。この表の行・列を分析して、2026年から2027年にかけての消費者物価指数が、どのような数値になるか推定してください。」

この事案についても、Copilot with Pythonは、約4分後には、次のようなダッシュボードを用意してくれました。

詳細な分析過程をここで解説することは割愛しますが、「直近傾向を徐々に減衰させる季節トレンドモデル」による将来推計手法により、2026年および2027年の消費者物価指数を以下のように予測してくれました。

Copilotは、2027年の消費者物価総合指数が2025年に比べて3ポイント強UP、食料やエネルギーにかぎっては6ポイントもの大幅増になる見込みだと試算しました。今後も生活者のおサイフ事情は、さらにきびしくなりそうですぅ〜（泣）。

Copilot with Python を Excelサイドパネルでで使う時の注意点

このようにラクで強力なデータ分析を可能にしたExcelサイドパネルのCopilot with Pythonですが、使用上は以下の点に気をつけておきましょう。

データ処理のセキュリティとクラウド送信

Pythonコードの実行や分析処理は、ローカルPC上ではなくMicrosoft クラウド（Python for Excel 環境）上で行われるようです。

機密情報や個人情報を分析にかける場合には、自社のデータ・セキュリティポリシーに適合しているかどうか、事前に確認しておくことが重要です。

動作速度と処理制限

大規模なデータセットや、非常に複雑な機械学習モデルの処理では、クラウドとの通信や計算処理に長時間かかることがあります。ローカルのPython環境や、標準機能による簡易分析との併用などが必要になるかもしれません。

生成されたコード・出力結果の確認

Copilotが自動生成したプロット図や予測値には、誤りの含まれる可能性が常にあります。

出力結果をそのまま業務や意思決定に使用するのではなくて、必ず担当者によるレビューや数値の整合性チェックを行ってくださいね。

まとめ；Copilot with Pythonは、Excel分析の新しい入口　Excel右下のCopilotボタンに、自然言語で「分析して」と聞いてみましょう

今回のアップデートによって、Excelは単に数値を入力・集計するための表計算ソフトから、自然言語で指示しつつ、より高度なデータ分析を進められる環境へ、さらに進化しました。Copilot with Pythonを使えば、Pythonの構文をゼロから学ばなくても、データの傾向分析や可視化、将来予測まで、Excel上だけで試すことができるのです。

ただし、AIが作成したコードやグラフ、予測値がつねに正しいとはかぎりません。

機密情報の取り扱いや分析条件、計算結果の妥当性などはこまめに確認し、「最終的な判断は必ず人間がおこなう」という意識をどうか忘れないでいてください。

そして、まずは公開データやダミーデータを使って、「何を知りたいのか」を具体的な言葉でCopilotへ伝えるところから始めてみましょう!