Excelの勉強を目的にしなくていい理由｜AI時代の学び方と確認

僕は、仕事でExcelやGoogleスプレッドシートをよく使います。休日にも触っているので、趣味なのか仕事なのか、自分でもよく分からないところがあります。

そんな僕が最近思うのは、「Excelを勉強すること自体を、目的にしなくてもいいんじゃないかな」ということです。

ちょっと矛盾して聞こえますよね。でも、僕がExcelを覚えたときも、出発点は「Excelに詳しくなりたい」ではありませんでした。目の前の仕事を、もう少しどうにかしたかったんです。

Excelを覚えたのは、仕事で必要だったから。

最初からパソコンやExcelが得意だったわけではありません。営業から営業事務へ移ったあと、先輩にCOUNTIFSやSUMIFSを教えてもらったのがきっかけでした。

当時は、電話の結果を紙に書いて、電卓で集計して、リーダーに報告するような仕事がありました。「これ、入力したら勝手に集計されないかな」と思って、Googleスプレッドシートで仕組みを作りました。

関数を覚えることがゴールだったのではなく、集計の手間を減らしたかった。そのために必要なものを、その都度覚えていった感じです。

だから今も、「何の関数を使おう」より先に、「何に困っているんだろう」と考えるようにしています。

今は、式や処理を考えるときにAIにも相談しています。僕の場合、インバウンド関連の翻訳作業が約2時間から30分に、分析作業が1〜2日から約3時間になった経験がありました。

これは僕が担当した作業での話で、どんな仕事でも同じだけ短くなるという意味ではありません。それでも、「全部自分で作れるようになってから取り組む」以外の進め方がある、と感じるには十分でした。

以前なら、やりたいことにたどり着くまでに関数やコードを一つずつ調べていたところを、まずAIにたたき台を作ってもらえる。僕は、この変化は大きいと思っています。

その分、Excelやプログラミングを仕事と切り離して、先に一通り覚えておく必要性は下がっていくんじゃないかな、と考えています。必要になったところから学ぶ形でもいい。

もちろん、Excelそのものが好きで勉強するのもいいと思います。僕も休日に触っている側なので、そこは止められません。

ただ、AIに作ってもらったものを、そのまま正解にするのは別の話です。

実際に、AIに作ってもらったアクセス推移の資料で、集計値が間違っていたことがありました。見た目は自然なんですよね。資料としてはそれらしくできている。でも、数字が違う。

きれいにまとまっていると、つい「できた」と思いたくなります。僕もそうです。だからこそ、見た目とは別に確認する時間が必要だと思っています。

AIを使えば確認がいらなくなる、というより、作る時間が短くなったぶん、確かめるところに力を使いたいんです。

たとえば集計表なら、こんな順番で確かめます。これは、これからAIを仕事に取り入れるときにも使えると思います。

AIに「合っていますか？」と聞くだけで終わらず、元のデータに戻ってみる。全部を一度に理解できなければ、小さな範囲に分けて確認する。分からない部分は、得意な人に見てもらうのもいいと思います。

仕事のデータをAIに渡すときは、勤務先のルールや利用できる環境も確認したいところです。試すだけなら、架空のデータに置き換えて相談する方法もあります。

僕が言いたいのは、何も理解しなくていい、ということではありません。作ったものを確認したり、直したりするための知識は、やっぱり助けになります。

ただ、最初に分厚い知識を全部そろえなくてもいいんじゃないかなと思っています。

まず、何を楽にしたいのかを言葉にする。AIや検索、人の力を借りて、小さく試す。分からなかったところを調べる。結果を確かめて、直す。必要な知識は、その途中で少しずつ増やしていけばいい。

もし今、「Excelが苦手だから、この仕事はどうにもできない」と感じているなら、まずは時間がかかっている作業を一つだけ書き出してみてください。「何を作るか」がまだ分からなくても、そこから話を始められます。

ExcelでもAIでも、人に聞くことでも。使えるものを使って、目の前の困りごとを一つ進める。Gridderでは、そんな進め方を一緒に考えていきたいと思っています。

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