# Power Queryと生成AIはどっちを使う?向き不向きと組み合わせ方

> Excelのデータ取込・整形はPower Queryと生成AIのどちらが向くのか。定型作業はPower Query、非定型・判断込みの作業は生成AIという住み分けと、両者を組み合わせる実務的な方法を解説します。

発行: 株式会社ウェステリア(https://westeria.jp) / カテゴリ: Excel×AI自動化 / 出典: https://westeria.jp/guide/power-query-ai/

Excelのデータ取込・整形を自動化したいとき、標準機能のPower Queryと生成AIのどちらを使うべきか迷う場面が増えています。毎回同じ手順の定型作業と、判断の混ざる非定型作業とでは、向いている道具が異なります。両者の住み分けと、実務で効く組み合わせ方を整理します。

## 結論

- 「毎月同じ形のデータを、同じ手順で取り込んで整形する」作業はPower Queryが向いています。一度設定すれば、以後は更新ボタンだけで同じ処理が再現されます
- 「形がバラバラ」「表記ゆれの判断が要る」「今回限り」の作業は生成AIが向いています。ルール化しにくい判断を任せられるのが強みです
- 対立するものではなく、「AIに手順を設計させてPower Queryで毎月回す」など、組み合わせて使うのが実務では有効です

## Power Queryとは何か

Power Queryは、Excelに標準で搭載されているデータの取込・整形機能です(追加費用は不要です)。CSVや他のExcelファイル、フォルダ内の複数ファイルなどを読み込み、「不要な行を削除」「列を分割」「表を縦につなげる」といった整形手順を記録しておけます。

最大の特徴は、手順が保存され、何度でも同じ処理を再現できることです。翌月に新しいデータが来ても、更新操作をするだけで同じ整形が実行されます。マクロ(VBA)と違ってプログラミングは不要で、画面操作の積み重ねで処理を組み立てられます。

一方で、Power Queryは「決められた手順を忠実に繰り返す」仕組みなので、元データの形が変わると途端に動かなくなります。列名が変わった、シート名が変わった、といった変化に自動では対応できません。

## 生成AIが得意なのは「判断が混ざる作業」

ChatGPTやClaudeなどの生成AIは、Power Queryとは逆の性質を持ちます。決まった手順の反復は不得意(毎回結果が揺れる可能性がある)ですが、ルールとして書き切れない判断を含む作業に強みがあります。

こうした作業は、人間なら見ればわかるのにルール化しようとすると例外だらけになる領域です。ここが生成AIの出番です。

- 「㈱ウェステリア」「ウェステリア(株)」「(株)ウエステリア」を同じ会社として扱う
- フォーマットの違う支店別ファイルの列を「これは同じ意味の列」と対応付ける
- 自由記述のメモ欄から「金額」「日付」らしき情報を抜き出す

## 向き不向きの比較

判断の目安はシンプルです。「毎回同じ」ならPower Query、「毎回違う・判断が要る」なら生成AI。そして毎月続く業務であれば、最終的にPower Queryなどの「再現性のある仕組み」に寄せていくのが安定します。

| 観点 | Power Query | 生成AI |
| --- | --- | --- |
| 得意な作業 | 定型の取込・整形の反復 | 非定型・判断込みの整形 |
| 再現性 | 同じ手順が毎回正確に再現される | 実行のたびに結果が揺れることがある |
| データ形式の変化 | 形が変わると止まりやすい | 多少の変化には柔軟に対応できる |
| データ量 | 数十万行規模でも実用的 | 一度に渡せる量に制限がある |
| 費用 | Excelに標準搭載で追加費用なし | 無料枠あり。業務利用は有料プランが現実的 |
| 機密データの扱い | 社内(自分のPC)で完結 | 社外サービスに渡す場合は要確認 |
| 習得 | 画面操作で学べるが独特の考え方に慣れが必要 | 日本語で頼めるので入口は易しい |

## 実務で効く組み合わせ方

どちらか一方を選ぶ必要はありません。よく使われる組み合わせを3つ紹介します。

避けたいのは、毎月の定型作業を毎回AIに丸投げすることです。実行のたびに結果が揺れる可能性があり、検算の手間が毎回発生します。定型化できた作業は再現性のある仕組みに移す、が原則です。

- AIに設計させて、Power Queryで回す。「こういうデータをこう整形したい」と生成AIに相談し、Power Queryでの手順(どの機能をどの順で使うか)を提案させます。Power Queryには「M言語」という内部の記述言語があり、AIにこのコードを書かせて貼り付ける、という使い方もできます。設計はAI、毎月の実行はPower Query、という分担です
- 前処理だけAIに任せる。支店ごとにフォーマットが違うファイルが集まる場合、まずAIに列の対応付けや表記ゆれの統一をさせて形を揃え、揃った後の集計はPower Queryやピボットテーブルで行います。「ぐちゃぐちゃを揃えるのはAI、揃った後は既存機能」という分担です
- エラー時の相談相手にする。Power Queryが翌月突然動かなくなったとき、エラー内容をAIに貼り付けて原因を聞く使い方です。「元データの列名が変わった」といった原因の見当が付きやすくなり、詳しい人が社内にいなくても復旧しやすくなります

## よくある質問

### Power Queryは無料で使えますか?

ExcelにはPower Queryが標準搭載されており、追加費用なしで使えます(お使いのバージョンでの利用可否は公式情報をご確認ください)。「データ」タブの「データの取得」から利用できます。

### Power Queryとマクロ(VBA)はどう違いますか?

Power Queryは「データの取込・整形」に特化した機能で、プログラミングなしで手順を記録できます。VBAはExcel全般の操作を自動化できる分、コードを書く必要があります。データを取り込んで表の形を整えるだけなら、まずPower Queryを検討するほうが習得も保守も軽く済むことが多いです。

### 会社のデータを生成AIに渡しても大丈夫でしょうか?

サービスや契約プランによって、入力データの扱い(学習への利用有無など)が異なります。顧客名や個人情報を含むデータは、学習に使われない設定・プランを確認してから使うのが基本です。なお「手順の設計だけAIに相談する」使い方なら、実データを渡さずに済みます。詳しくは機密情報の扱いに関する記事もご覧ください。

## 関連ページ

- https://westeria.jp/guide/excel-aggregation-ai/
- https://westeria.jp/guide/excel-cleaning-ai/
- https://westeria.jp/guide/excel-merge-ai/
- https://westeria.jp/guide/power-automate-excel/

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