# イントロ 新刊書籍の発売のご案内と、本書を予約していただいた方へ限定のウェブセミナーを開催し、実務に使える便利なExcelマクロをAIツールCopilotで作る実況解説という内容を本書を予約していただいた方に限定でご案内したいと思います。 ウェブセミナーは見逃した方にもアーカイブ、録画を配信します。 それに伴ってですね、ExcelのAI機能であるCopilot、これにちょうど昨夜、新しいアップデート機能更新のニュースがありましたので、それも解説したいと思います。 Excelに搭載されているAI機能Copilotが新しい関数に対応したり、Python in Excelというプログラミング言語、Pythonを実行できる機能、これについてもCopilotが正式にサポートを始めるという大きな変化がありましたので、解説したいと思います。 # 【URL有】新刊書籍と、Amazon予約者セミナーのお知らせ おはようございます。ExcelとAIで人生を自動化して楽にするラジオ縦林順です。週末は経路の日を含む3連休でしたので、保育園の送り迎えでのいつものVoicyの収録ができず、少し間が空いてしまったのですが、久しぶりでの配信となります。 まずこのチャプターでは新刊書籍のお知らせ、そしてAmazonでこの本を予約していただいた方には限定のウェブセミナーを特典として配信しますというお知らせをします。 限定のウェブセミナーなんですが、このチャプターのURL欄に貼り付けたフォームで申請をしていただくと、そのウェブセミナーを見ることができるご案内をメールにて返信しますという形になっていますので、本書をご予約いただいた上で申請フォームから申し込みをいただければなと思います。 まず書籍についてなんですが、Excel×Copilot AI仕事術というタイトルの書籍、日経BPからの発売となります。一言で言うと、Excel実務をAIであるCopilotに手伝ってもらう秘訣といった話ですね。 Copilotというのは、マイクロソフト社がリリースしているChatGPTのようなチャット型の生成AIのツールです。Excelの様々な実務をこのCopilotにサポートしてもらう、この秘訣について全般的に解説したのが本書となります。 本書を検討していただく方に一つ知っておいていただきたいことがあります。それは、このAIツールであるCopilot、これは無料版と有料版があるということなんですね。無料版は、いわゆるChatGPTみたいにオンライン上でAIにチャットをして質問したり、調べ物をしたり、ウェブ検索をさせたりということができます。 有料版になりますと、Copilot in Excelという機能が使えて、Excelのサイドバーに直接そのCopilotが入ってきます。そして、数式を書いてとかグラフを作ってといったら、Excelを直接Copilotが操作してくれるという機能があります。これは有料版の機能です。 本書について重要になってくるのが、無料版のCopilotを使うのか、有料版のCopilotを使うのかという内容になってきます。ここで重要なんですが、本書で解説している内容の約4割くらいは無料のCopilotでできる内容、そして6割くらいが有料のCopilotでできる内容についての解説となります。 ですので、本書はそのつもりで読んでいただくことをお勧めしたいんですね。そのことを知らずに本書を買うと、すべてが無料でできると思っていたのに、半分以上が有料版のCopilotでしかできないことだったという残念な気持ちになってしまう人もいると思ったので、ここで補足をさせていただきました。 ここで、無料のCopilotしか使わないよという方にも朗報があります。それはですね、本書のページ数で言うと第7章、CopilotにMacro VBAを作らせる。ここの章が実は一番多くページ数を割いており、ここは無料のCopilotでできる内容を解説しております。 エクセルマクロ、VBAの初心者でもCopilotの無料版を利用してAIにコードを書かせて、実務の自動化に役立つマクロを作るという内容について詳しく解説をしております。全体の中でもこの章が一番ページ数を多くされております。 そして限定のWebセミナーのご案内ということですね。本書の予約者限定のWebセミナーでは、この第7章のエクセルマクロを作るという内容についてライブ授業で解説をするという内容なんですね。では次のチャプターで詳しく説明します。 # 予約限定セミナー（仕事に役立つExcelマクロをCopilotで作る） ではこのチャプターでは、本書をAmazonで予約していただいた方向けにご案内する限定ウェブセミナーについての説明をします。 Amazonで予約していただき、このチャプターのリンク先にある申し込みフォームから申請をしていただくと、9月27日金曜日の夜10時に放送する限定のウェブセミナーを配信いたします。 予定があって見れない方や見逃してしまった方にはアーカイブ版、つまり録画版を無期限で見れるようにしております。 このセミナー内容だけで本書の書籍代をペイできるぐらい有料級の内容をお伝えしたいと思っていますので、興味のある方は本書を予約いただければなと思います。 これは先ほど説明した本書の第7章、コパイロットを活用してExcelを自動化するマクロ、そのVBAのコードをAIに書かせて作っていくという内容となります。 本書で解説している内容の中で、実務に役立つ5つのマクロがあるんですね。 これらについて実際に私が画面の中でコパイロットに命令をしながら、その便利マクロを作っていく過程を詳しく解説していくというセミナーになります。 その便利マクロはどんなものが作れるのかということを説明しますね。 グループで分けると大きく分けて2つとなります。 1つ目のグループがシートを一括処理するマクロですね。 2つ目のグループがユーザー定義関数を作るというものになります。 では1つ目のグループです。 テーマを4つ言っていきますね。 1つ目が全てのシート名の先頭に新整備をつける。 2つ目がシートをグループ化して色をつける。 3つ目が全てのシートの空白セルや重複データをチェックする。 4つ目が特殊なフォーマットのデータを日付に変換するといった内容です。 これはマクロの醍醐味でもあるですね。 いろんなシートがありますが、シートを連続で同じ処理を自動実行していきましょうと。 いわゆるシートの一括処理というものを行うというマクロですね。 作っていくという内容になりますね。 2番目のグループ、どんなことができるか。 ユーザー定義関数というものを作るというテーマなんですが、 具体的なテーマ名が置換リストをもとに文字列を一括置換という内容になりますね。 まずユーザー定義関数って何なのかと言いますと、関数を作ることができるということになります。 Excelには例えばサム関数とか様々な関数がもともと備わっていますが、 業務の内容によってはその関数だけでは対応できないこともあります。 そこで自分の業務を自動化するために新しい関数を自分で作るということもあるんですが、 それをマクロを使って作ることができるのがユーザー定義関数という概念なんですね。 その中でも今回の本書で扱っている内容としては、 置換リストをもとに一括置換するという内容なんですが、 業務で使うような例えば特定のキーワード、こういったものを一つ一つ置き換えたい、 そういった処理をあらかじめ対応表みたいなものを作っておいてですね、 置換リストみたいのを作っておいて、それに従って自動的に置き換えた結果を返してくれるような、 そういった関数を作りましょうということになります。 これらはExcelマクロやVBAのそれなりの知識やスキルを必要とするようなマクロ作りとなるんですが、 こちらをコパイロット、AIツールに手伝ってもらい、コードを書いてもらったりするという内容となりますね。 ちなみに第7章、本書で解説しているのは、こうやってですね、AIにマクロを書かせるというだけではなくて、 エラーがないかどうか、動作確認をする方法とか、また初心者が最低限でも知っておきたいVBAの文法やルールについての解説、 全くゼロからでもマクロというものを初めて使っていくための解説なども含まれております。 そしてマクロについて、自分で独学で学習していくときの、いわゆるどのようにコパイロットなどのAIを活用して自分の学習に手助けしていくのか、 といった内容も含まれています。 といった内容になっているので、先ほども言ったように第7章、このマクロの章が一番本書でページ数を最低という内容になるわけですね。 以上のような本書で収録している便利マクロを実際にコパイロットを用いて作っていく過程について、限定セミナーの中で解説をしていきますので、 ぜひ本書を予約していただいて、限定セミナーを視聴いただければなと思います。 また、セミナーを見れなかった方に向けた見逃し録画版も配信いたします。 本書のチャプターのリンクから、限定セミナーの受け取りを申し込みいただければと思います。 # 最新情報: 「Copilot Wave 2」機能追加、Python in Excelとの統合 ここからはエクセルのコパイロット関連の最新のニュースをお届けします。 日本時間の本日9月17日12時からですね マイクロソフトがコパイロットのWave2アップデートの発表を行いました。 Wave2というのは第2の波ということで、マイクロソフトによる いわゆる有料版のコパイロット、Copilot for Microsoft 365というサービス全体についての大きなアップデートについての発表だったんですね。 ここではコパイロット全体での性能の向上や、OutlookとかExcel、PowerPointにおけるコパイロットの機能強化などが発表され、 他にもCopilot Agentとかそういった新しい機能なども発表されたんですが、このVoicyでは特にExcelのコパイロット、機能としてはCopilot in Excelと呼ばれていますが、それについてのアップデートを紹介したいと思います。 まずCopilot in Excel、今回私が書いた書籍でもメインの内容となっておりますが、このExcelのサイドバーにAIツールとして出てくるCopilotですね。 これが今年の初めにリリースされてからずっとプレビュー版と言われていたんですが、これが正式リリースとなるようです。 何が変わったというわけではないんですが、今まではずっと画面にはプレビュー版みたいなことが表示されていて、お試しというかフィードバック皆さんくださいね、みたいな感じだったんですが、それが表示が消えて正式版になるようですね。 正式にExcelの機能として組み込まれるみたいです。 最初の方の発表では、今のところできる現状の機能などをおさらいするような内容が説明されていました。 複数のデータに対してCopilotで分析したり、グラフを作れますよという話だったり、あと強調表示ですね。データの強調表示をすることができますとかがありましたが、新しい機能として発表されたのがテキストデータの分析。 これは大きいなと思いました。よくアンケートとかフィードバックなどが文章でデータとしていっぱいあるということがありますね。 アンケートの自由回答なんかは、お客さんが自由な文章で回答を書いてあります。 そうした内容をExcel内で表示したときに、Copilotに全体的な概要を説明してみたいなことを言ったり、気をつけるべきポイントはありますかみたいな、そういったものを抽出させることができます。 これつまり自然言語処理といって、データに書かれている文章全体を要約したり把握したり、注意すべきポイントを解釈してCopilotが回答してくれるということですね。 これは今までのCopilotでできなかったので注目の内容だと思いました。 それからプログラミング言語、Pythonとの統合ですね。 これはPython in Excelという機能で、今年の夏頃からこの機能が徐々にロールアウト、Excelに機能追加されてきていたんですが、 このPython in Excelの機能をCopilotに命令すれば利用できますよという機能発表でしたね。 これはとても大きなニュースでした。 要するにPythonという言語があまりわからない人でも、Copilotにこんなデータ分析をPythonで行ってくださいと自然な言葉で命令するだけで、 CopilotがPythonのコードを書いてくれて、そしてExcel上でその結果を表示してくれるということですね。 これによりPythonのコーディング知識がなくても、高度な分析や予測モデリングが可能になりますということですね。 例えば売上予測、顧客ランキング、データの可視化などを行うことができますということですね。 この機能はCopilot in Excel with Pythonというふうにですね、長い名前で紹介されていました。 これについてはずいぶん前から予告されており、ちょうど去年ぐらいの秋からですね、 いつかCopilotはPython in Excelと統合されますよ、みたいなことが言われていたのですが、ついに統合が確約されましたってことですかね。 ちなみに私の手元のアカウントでCopilotを試してみたんですが、今のところは私のアカウントでは機能が有効化されていませんでした。 ですが、ロールアウト、徐々にみんなのアカウントに使えるようにしていくということでしたので、いずれ使えるようになるんでしょう。 以上のような機能追加が発表されております。 ちなみにリリース時期というか、この最新機能はいつから使えるようになるのかということなんですが、具体的にはよくわかりませんでした。 なのですが、ロールアウトという言葉が使われていましたので、徐々にMicrosoft 365版のCopilotで利用ができるようになってくるかと思われます。 # おわりに/まとめ ということで今回のお知らせは以上です。 前半はですね、書籍の説明となりました。 それから予約者限定のウェブセミナーの内容をお届けしました。 本書の書籍代をペイできるような限定セミナーをするつもりですので、ぜひ本書を予約して参加 いただければなと思います。 それからこの放送の終盤では、つい昨夜に発表された Copilot Wave 2という発表内容についてアップデート情報を紹介しました。 一番大きかったのはPython in ExcelとCopilotとの統合ですね。 これについては私自身もずっと待っていた機能でもありますし、 願わくば本書の中にも書きたかった内容なんですよね。 ですが残念ながら今回の機能については本書には収録することができませんでした。 またPython in ExcelやCopilotとの統合についての解説は別の書籍やオンライン講座などで解説ができればなと思っております。 それではご静聴いただきありがとうございました。 # 英文日記:Hume AIを試して 今日の英文日記です。英文日記を書いている理由は、最近AIが自然に人間と会話できるようになってきて、チャットGPTのアドバンスドボイスモード、ジェミンのジェミニーライブ、そして今回紹介するヒュームAIなど、英会話を自由に練習できるAIはどんどん出てきました。 そうしたAIと英会話を楽しんでみたいため、拙い英語力を向上するべく日々取り組んでいます。 英文日記を書いた後、チャットGPTに検索してもらった後、レッスンをしてもらい、ネイティブ音声読み上げアプリ、ナチュラルリーダーで読み上げながら、シャドーウィングや音読を繰り返した後、収録をしております。 それが今日の日記のテーマです。人間並みに会話できるヒュームAIについて。 まずは、エンファセティックボイスインターフェースの2番目のバージョンです。 このAIは、ユーザーの感情を彼らの声に基づいて、500ms程度に回答できます。 それは、オープンAIのGPT-4ALLのアドバンスボイスフィーチュアを思い出しました。 しかし、GPT-4ALLはまだアルファで、感情認識を支援していません。 ヒュームのiOSアプリは、今、販売されています。 そのため、いろいろなAIアバターと会話するのが簡単です。 しかし、今は英語だけが販売されています。 さらに、デベロッパーは、AIの会話機能をAPIで簡単にインテグレートできます。 日本語訳です。 昨日は、ヒュームAIという、人間のような声で会話できるAIを試しました。 ヒュームAIのAIモデルは、EVI2というものにアップデートされ、 それは、Empathetic Voice Interface、共感音声インターフェースの第2バージョンです。 このAIモデルは、ユーザーの声を元に感情を理解し、素早く返答をします。 500msという短い間隔で返答するということです。 これは、オープンAI社のGPT-4Oのアドバンストボイスモードを彷彿とさせましたが、 しかし、GPT-4Oのアドバンストボイスモードは、まだアルファ版であり、感情の認識はサポートしていません。 ヒュームAIのiOSアプリは、今すでに利用することができ、いくつかのAIアバターと会話することが可能です。 ただし、今のところは英語のみ対応している状況です。 そして、アプリケーション開発者はAPIを通して、この会話機能を簡単に自分の開発するアプリに統合することが可能となっています。 日本語訳は以上です。 ヒュームAIはiOSアプリで試してみたのですが、これはデモ版みたいなものです。 実際に英語で会話をしてみた映像をXにアップロードしたので、そちらもリンクを貼っておくので、興味のある方は見てみてください。 声のトーンでこちらの感情を理解しながら、向こうもAIの方もトーンを調整しながら喋っていて、 私はExcelのインストラクターなので、Excelについての会話をしていたのですが、 その会話していたアバターは結構ギークな人というか、技術などが大好きなキャラクターになっていて、 Xルックアップ関数という関数の話をした時にすごいエキサイトしていましたね。 僕使っているよみたいな感じのリアクションをしてくれて、かなり面白かったです。 ヒュームAIは基本的にはAPIを通してアプリ開発者が自由に自分のアプリにその会話機能を盛り込むことができるということを主眼に置いていて、 iOSアプリで試しに会話できるのはあくまでデモの一つに過ぎないというスタンスですね。 あくまで業務用というところみたいです。 その一方でユーザー向けのアプリは無料で利用できるという状況なので、興味のある方はぜひ試してみていただければなと思います。 本当にGemini Liveもそうですし、ヒュームAIもそうなんですが、レベルの高い会話のできるAIツールがどんどん出てきていて、 ChatGPTのGPT-40だけじゃなくなってきたというところで選択肢がどんどん増えてきましたね。 ヒュームAIは今のところ英語のみ対応ですが、今後ファインチューニング、どんどん調整をかけていって、学習、追加学習をしてですね、 他の他言語にも対応していくつもりだというふうに発表されているので、今後の動きに期待したいと思います。 # 英文日記:敬老の日を含む3連休 次の日記です。収録する順番が実は前後してしまったのですが、いきます。 三連休の初日。 それでは日本語訳です。 本日は三連休の初日でした。 この連休の一つの日は敬老の日と呼ばれており、日本では年配の人たちを敬う日です。 娘は保育園でおじいちゃんおばあちゃんへの手紙を書いたので、それを郵送しました。 昼ごはんには駅近くのレストランに行きました。 コンセプトは野菜ベースの料理とワインというコンセプトでした。 妻も私もアルコールは飲みませんでしたが、食事はとても美味しかったです。 ということで和訳は以上です。 敬老の日をどのように英語で表したらいいのかということで迷ったのですが、 チャットGPTに相談したところ、Respect for the age todayという表現を提案してくれました。 さらにその表現の別の言い方としては、When people honor their eldersといった表現もしてくれましたね。 あとですね、三連休という表現がなんて英語で言ったらいいんだろうというふうに思ったのですが、 これもチャットGPTに相談したらですね、Three day weekendという表現が良いということでしたね。 日常的なこのような用語について勉強になったなという今回の話でした。 # 英文日記: o1を試して 次の日の英文日記です。 オープンAI社の新モデルO1について。 日本語訳です。 昨日オープンAI社が新しいAIモデルOpenAI-01をリリースしました。 これはこれまでの現状のフラグシップモデルであるGPT-40よりもはるかに強力な推論能力を持っています。 O1は特に複雑な問題を解決することに優れており、 例えば分野としては科学、数学、プログラミングなどなどを含みます。 O1は推論するために時間をとることにより、チェーン・オブ・ソートというアプローチをとります。 タスク、考えることを複数に分けて、ステップバイステップで解いていくということです。 私自身はこのモデルをExcel VBAのプログラミングにまずは使ってみた後、他のビジネスタスクにも試してみたいと思います。 日本語訳は以上です。 近いうちこのO1についてもボイシーで説明しようとは思うのですが、まだ検証中というかね。 何しろ専門家向けのですね、科学分野とか博士号レベルとかですね、 プログラミングの競技とかですね、あと数学のオリンピックとかそういうレベルの実績を残しているモデルなので、 正直私のような凡人が試すにおいてはかなり実感するのが難しいというね。 凄さのレベルが凡人すぎて私には分からないというところが結構あったりするので、 そういったところを理解するのに今のところは時間がかかっているというところでもあります。 ここでは長くなるので以上です。 # 英文日記: o1でのVBAプログラミング 次の英文日記です。 O1を使ったVBAプログラミングについて。 O1はVBAプログラミングのコードを書いて、それぞれのデータを掃除することにしました。 その後、私はGPT-4-0、最新のモデルを使って、同じことをすることにしました。 しかし、誤解を起こしたコードが書かれていました。 私はGPT-4-0を使って、問題を数回解決することを試しました。 しかし、解決できませんでした。 最後に、私はO1に戻り、問題をすぐに解決しました。 その時、私はGPT-4-0よりもコーディングの方が良いと気づきました。 日本語訳です。 昨日、私はOpenAIの新しいAIモデルであるO1を試しました。 私はそのモデルをExcel VBAマクロのコードを書くために、 私の運転のドライビングデータを整形、クリーンアップするために用いました。 そのデータは、ガソリンを入れた日や、入れたガソリンのリッター数や、 累計の走行距離や、ガソリンの支払った金額などが含まれます。 最初に私はO1に、そのデータクリーニングをするためのVBAのコードを書いてもらいましたが、 綺麗にしてくれました。 次に、GPT-4-0、以前の最新のモデルについて、 全く同じことを開いしました。 しかし、GPT-4-0は、エラーを起こすコードを記述しました。 私は何度もGPT-4-0に、そのエラーの問題を修正するように言いましたが、 修正することができませんでした。 最終的には、O1に戻ってきて、そのエラーを修正することがすぐにできました。 このケースが、私がO1がプログラムのコーディングにおいて、 GPT-4-0より優れていると感じたエピソードでした。 ということで、日本語訳は以上です。 このケースについては、Xにも投稿していますので、 詳しいエピソードを知りたいという方は、そのリンクをたどってみてみてください。 O1はですね、プログラミングとか数学に長けているという部分もあり、 今回のケースはまさにO1が得意とするところだったのではないかなと思います。 今後はGPT-4-0などの従来のモデルでは解決できないプログラミングの問題があったら、 O1に聞いてみたいなと思ったエピソードでした。