生成AI VBAを使うメリットとは？簡単な手順も解説

AINOW（エーアイナウ）編集部です。生成AIとVBA（Visual Basic for Applications）の融合が、業務プロセスの自動化と効率化を革新的に推進しています。本記事では、生成AIおよびVBAの基本的な概要から、両者を組み合わせた具体的な利用例、実践的なコード生成のフロー、成功事例、メリット・デメリット、そして将来の展望に至るまで、詳細に解説します。

読者は、本記事を通じて、最新の自動化技術の背景、具体的な実装方法、そして業界における実用事例も把握できるため、生成AI技術への理解を深め、実務での活用についてのヒントを得ることができます。

生成AIは、テキスト、画像、音声、コードなどの多種多様なデータを自動生成する革新的な技術です。VBAは、Microsoft Officeアプリケーション、特にExcelやWordなどの業務ツールを操作・自動化するためのプログラミング言語です。これら二つの技術の組み合わせは、業務プロセスの自動化をこれまで以上に強力にサポートしており、実際に多くの企業で導入が進んでいます。

たとえば、ChatGPTの活用によって、具体的なVBAコードの自動生成が行われ、企業の自動化効率向上を実現している事例もあります (ChatGPTの活用)。

生成AIとVBAの基本概要

まずは、生成AIとVBAが持つそれぞれの技術的特性や背景について理解し、その組み合わせによって期待されるメリットについて解説します。生成AIは、大量のデータを学習し、その知識を基に新たなコンテンツを生み出すアルゴリズムを指し、生成AIの基本に関する基礎知識も併せて把握することができます。一方、VBAは、企業の定型作業の自動処理やプロセスの効率化に利用されているため、これら二つの技術が相互補完することで、従来は手間がかかっていたタスクが自動化される点が大きな魅力です。

下記の各セクションで、具体的な定義や技術背景、そして実際の応用方法を詳細に見ていきます。

生成AIとは何か？

生成AIは、機械学習手法の一環として知られ、ビッグデータを活用して、学習済みのパターンに基づき、新規のデータやコンテンツを自動的に生成する技術です。この技術によって、テキスト文章、画像や動画、音楽、さらにはプログラムのコードまで多岐にわたる出力が可能になります。具体的には、自然言語処理、画像認識、音声合成などの分野で利用されることが多く、近年はStable Diffusionのような画像生成技術も注目されています。

生成AI技術の進化は、従来のルールベースのシステムを凌駕し、柔軟性や創造性を持ったアウトプットが可能となり、企業やクリエイターの作業効率を飛躍的に高めています。

VBAとは何か？

VBAは、Microsoft Office製品、特にExcel、Word、PowerPointなどを自動化するために設計されたプログラミング言語です。定型的なデータ処理や複雑な作業の自動化を実現するために、多くの企業で導入されており、業務効率や正確性の向上に大きく寄与しています。具体的な例では、Excelのシート操作、グラフの自動作成、データの抽出や分析などがあり、業界ではVBAを活用した自動化システムが標準的なツールとして定着しています。

Microsoft生成AIの取り組み (Microsoft生成AI) との連携が進む中、VBA自体も新たな展開を迎えています。

生成AIとVBAの組み合わせのメリット

生成AIとVBAを組み合わせることにより、従来の単純な自動化だけでなく、より戦略的かつ柔軟な業務プロセスの自動化が可能になります。例えば、生成AIがVBAコードを自動生成することで、手作業によるプログラミングの負担が軽減され、正確かつ効率的なコード作成が実現されます。さらに、生成AIは大量のデータの中からパターンを抽出し、分析する能力を持つため、VBAが処理する業務データの質を向上させる役割も果たします。

これにより、企業は企業の生成AI活用事例に見られるように、業務効率化とコスト削減を同時に達成することが可能となります。

生成AIを使ったVBAの具体的な使用例

生成AIとVBAの組み合わせによる自動化は、実践的なシーンで多く利用されています。以下では、具体的な利用例を詳細に解説し、それぞれのユースケースにおけるプロセスや効果について掘り下げてみましょう。これにより、読者は自分の業務に応用できる具体的なアイデアを得ることができます。

日次レポートの自動生成

日次レポートの作成は、多くの企業にとって定型業務のひとつですが、これを自動化することで担当者の負担を大幅に軽減できます。生成AIに対して、必要なデータセットやレポートのフォーマット、さらには必要な計算ロジックを学習させると、VBAコードが自動生成され、Excel上で日々の売上やその他のデータを瞬時に集計し、フォーマットに沿ったレポートを出力することが可能です。実際に、Azure生成AIサービス (Azure生成AI) を取り入れる企業では、この仕組みを採用し、業務の精度と効率が劇的に向上したと報告されています。

筆者自身も、こうしたプロセスが他言語からの導入を促進し、制度面での効果を実感しています。

データの抽出と分析の自動化

大量に蓄積されたデータから、必要な情報を抽出し、分析する業務は多くの企業で行われています。生成AIは、データの構造を学習し、指定された条件に従って必要な情報を自動でピックアップするプロセスを支援します。生成されたVBAコードは、Excel上でデータを整理し、集計やグラフ作成を行うほか、業界標準の分析ツールとしてもその実力を発揮します。

これはRAG技術との連携も期待され、実際に自然言語での指示に基づいたコード生成がスムーズに行われる事例も報告されており、現場での採用が急速に広がっています。個人的には、データ抽出の自動化により、従来時間を要していた分析作業が大幅に短縮できる点が特に魅力的だと感じます。

メールの自動送信

特定の条件が満たされた際に自動的にメールを送信するプロセスは、業務連絡や定期報告など様々なシーンで求められます。生成AIは、メール送信のルール、内容、送信先などのパラメータを学習し、VBAを利用して自動送信機能を実装するコードを生成します。これにより、時間に依存したタスクや人手によるミスを防ぐことが可能となり、企業全体のコミュニケーション効率向上に寄与します。

例えば、ECサイトの運営企業では、在庫数の急激な変動時に自動で在庫補充依頼のメールを送信する仕組みを導入している事例があり、こうした取り組みは全体の運営コストの削減にも繋がっています。

生成AIでVBAを作成する方法

生成AIを活用してVBAコードを生成する具体的な手順について、要件定義からテスト・デバッグに至るまでのプロセスを詳細に解説します。ここで紹介する方法は、実際の開発現場でも採用されており、効率化を目指す企業にとっては必須の知識と言えます。初学者からエキスパートまで、全ての開発者が理解しやすいように構成しているため、段階的に読み進めることをお勧めします。

要件定義の重要性

まず、どのようなVBAコードを生成するかを明確にするため、業務プロセスや自動化したいタスクの要件を詳細に記述することが先決です。これには、処理対象のデータ形式、入力と出力の仕様、そして期待される処理結果の詳細が含まれます。たとえば、Excelファイルから特定の値を抽出し、別シートに集計結果を表示する場合、その具体的な流れを文書化しておくことが必要です。

ここで、プロジェクトの成功を左右する鍵は、正確な要件定義にあり、これが後工程でのトラブル防止に直結します。

ChatGPTなどの生成AIツールの設定方法

ChatGPTなどの生成AIツールを利用してVBAコードを構築する場合、最初にAPIキーの登録や使用するモデルの選定を行い、生成対象の言語をVBAと指定することが求められます。各ツールには、生成プロセスを最適化するための設定項目が用意されており、適切なパラメータ設定がコード生成の精度や速度に影響します。たとえば、生成AIが誤った文法でコードを生成するリスクを抑えるため、事前にサンプルコードを提示しておくと効果的です。

こうしたツールの設定は、最新の技術動向を反映しており、Microsoft生成AI (Microsoft生成AI) の情報も参考にすると良いでしょう。

適切なプロンプトの書き方

生成AIに指示を出す際のプロンプトは、生成されるVBAコードの質に大きな影響を与えます。具体的かつ明確な指示が求められ、たとえば「ExcelのA列から数値データを抽出し、集計結果をB列に出力する」というように、プロセスの全体像を具体的な流れで記述することが必要です。さらに、使用する関数や変数の情報、サンプル出力例を含めると生成AIはより正確なコードを出力しやすくなります。

実際に、生成AIが自動生成したVBAコードには、ユーザーからの詳細なフィードバックが反映され、改善されていく事例が多数報告されています。実務上、生成AIの指示設定方法はChatGPTの活用にも共通する部分があり、その手法は非常に参考になるため、ぜひ検討してください。

生成されたコードのテストとデバッグ方法

生成AIが出力したVBAコードは必ずしも完全無欠ではないため、テストおよびデバッグは不可欠です。まず、コードを実行して各処理ステップが正しく動作しているかを確認し、エラーが発生した箇所に対しては逐一修正を加える必要があります。デバッグ作業においては、コードのステップ実行やブレークポイントの設定、イミディエイトウィンドウやウォッチウィンドウなどのツールを活用して、各変数の状態や処理の流れを詳細に確認します。

こうした手法は、大規模なシステムにも対応できるため、効率的な運用を実現します。なお、生成AI技術は進化中であり、最新のデバッグ方法についても常に情報収集することが大切です。

具体的なデバッグ手法は次のとおりです：

• ステップ実行: コードを一行ずつ実行し、変数の値を逐一確認する方法です。
• ブレークポイントの設定: 特定の処理箇所で実行を一時停止し、変数の状態や処理の流れを詳細に観察できます。
• イミディエイトウィンドウ: 変数の現在の値を表示し、簡単なコードをその場で実行可能な便利なツールです。
• ローカルウィンドウやウォッチウィンドウ: 特定の変数やオブジェクトの変化を監視しながら、コードの動作を精査するのに役立ちます。

生成AIを使ったVBA作成の成功事例集

生成AIを活用してVBAコードを作成し、業務効率化に成功した事例は数多く存在します。ここでは、具体的な3つの成功事例を取り上げ、そのプロセスや得られた効果について詳しく解説します。これにより、同様の技術導入を検討している企業にとって、実践的な参考資料となることでしょう。

事例1: レポートの自動生成

大手企業において、毎月の売上レポート作成業務は膨大なデータ処理が求められるため、生成AIとVBAの連携による自動生成システムが導入されました。生成AIは、過去の売上データやレポートのフォーマットを学習し、VBAコードを自動生成する仕組みを提供。実際に、このシステムをExcel上で稼働させることで、定型データの集計からレポート出力までを自動化し、作業時間の大幅な短縮とヒューマンエラーの軽減に成功しています。

事例2: 在庫管理の効率化

ある小売企業では、在庫管理業務の自動化を目指し、生成AIとVBAを組み合わせたシステムを導入しました。生成AIは、商品の販売データや在庫状況を学習し、必要なExcelベースの自動更新コードを生成。その結果、在庫データのリアルタイム管理が可能になり、欠品リスクの低減や発注プロセスの自動化に成功しました。

この手法は、業界内でも多くの企業において採用されており、業務効率化の成功事例として高く評価されています。

事例3: 顧客データの自動更新

ECサイト運営企業では、顧客データベースの正確性確保のため、生成AIとVBAを利用した自動更新システムが構築されました。生成AIは、顧客の注文履歴、配送先情報などを学習し、VBAコードでデータベース更新処理を自動化しました。結果として、顧客情報の管理精度が向上し、マーケティング施策やカスタマーサポートの質が高まるとともに、情報の属人化が解消されました。

こうした成功事例は、企業の業務改善において大きな示唆を提供しています。

生成AIを使ったVBA作成のメリットとデメリット

生成AIを利用したVBAコード自動生成は、業務効率や開発コストの削減といった数々のメリットをもたらす一方で、いくつかのデメリットも存在します。ここでは、それぞれの側面を具体的に分析し、利用時の注意事項と対策についても解説します。

メリット

• 開発時間の短縮: 生成AIが多くの定型コードを自動生成するため、従来の手作業によるコーディングと比較して開発時間が大幅に短縮されます。
• 開発コストの削減: 自動生成により、開発にかかる人件費や時間が圧縮され、結果としてコスト削減につながります。
• バグの減少: 人手に依存する場合と比較して、生成AIは均一な品質のコードを出力し、バグの発生リスクが低減されます。
• 属人化の防止: 特定のエンジニアに依存することなく、誰でも同じ基準で自動生成されるコードが利用できるため、再現性が高いです。

デメリット

• 生成AIの精度: 生成されたVBAコードは常に完璧なわけではなく、テストや手動での修正が必要となる場合があります。
• 学習データの品質: 高品質なコード生成には、十分な量と質の高い学習データが必要不可欠です。データが不十分な場合、生成されるコードの信頼性が低下します。
• セキュリティリスク: 機密情報を含むデータを生成AIに学習させる際は、情報漏洩のリスク管理を徹底する必要があります。

注意点と対策

• ツールはあくまで補助: 生成AIはあくまで補助ツールであり、最終的な判断や品質確認は人間が行う必要があります。
• テストを怠らない: 生成されたコードは必ず実行して動作確認を行い、必要に応じて手直しを加えてください。
• セキュリティ対策: 機密情報の利用には十分注意し、暗号化やアクセス制御などの対策を講じることが重要です。

高品質なVBAコードを生成するための工夫

生成AIを利用して高品質なVBAコードを生成するためには、いくつかの工夫とポイントがあります。これらは、単にコードを自動生成するだけでなく、その後の保守性や拡張性を考慮したものとなっています。ここでは、具体的なテクニックや注意点を解説し、実際の業務での活用方法についても掘り下げます。

生成AIでの適切な指示方法

生成AIにVBAコード生成を依頼する際は、以下のポイントに留意し、具体的かつ明確な指示を行うことがポイントです。まず、使用するVBAのバージョンや対象のMicrosoft Officeアプリケーションを明記してください。さらに、入力データと出力データの形式、さらには処理の流れや計算方法を具体的に記述することで、生成されるコードの精度が向上します。

こうしたプロンプトの作成は、生成AIの出力精度に直結しており、ユーザーご自身の業務要求に応じた調整が必要です。個人的には、詳細なプロンプト設定により、生成コードの改善が一段と進む点が非常に興味深いと感じます。

コードの品質向上のためのポイント

生成AIによって出力されたVBAコードの品質をさらに向上させるためには、以下のポイントに注意することが大切です。コードの可読性を高めるために、適切なインデント、変数名の付け方、そして適所にコメントを挿入することが求められます。また、処理速度の向上やメモリ効率を考慮した設計、将来的なメンテナンス性や拡張性を考えた構造化も不可欠です。

こうした工夫により、コード全体の安定性が向上し、迅速なバグ修正やアップデートが可能となります。企業現場では、効率的なコード管理が業務全体のパフォーマンス向上に直結するため、ぜひ意識してください。

生成されたコードの最適化方法

生成AIが自動で作成したVBAコードは、必ずしも最適な状態で出力されるわけではありません。不要なコードの削除、変数や定数の適切な型指定、そしてループ処理の見直しなど、最適化を施すことで、処理速度やメモリ使用効率を向上させることができます。これらの最適化手法は、コード全体の保守性を高めるとともに、エッジケースへの対応力をも強化します。

実務においては、コードの最適化がしっかり行われることで、運用時のトラブルが大幅に減少し、長期的なシステムの信頼性につながります。

生成AIを使ったVBAの将来性

生成AIは、今後VBA開発の在り方を根本から変革する可能性を秘めています。業務自動化のニーズが高まる中、生成AIとVBAの融合は、さらなる効率化と高品質なシステム構築を実現するでしょう。ここでは、その将来の可能性と、技術進化がビジネス及び開発者に与える影響について掘り下げます。

ビジネスへの影響

生成AIによるVBA開発の自動化は、ビジネス現場での業務効率化を促進し、人手不足の解消とコスト削減に直結します。従来は数多くのマンパワーを必要としていたデータ処理や管理作業が、短時間で正確に実行されるようになるため、企業はより戦略的な業務に注力できるようになります。さらに、生成AI技術は新たなビジネスモデルの創出にも寄与し、競争力強化につながる可能性が大いにあります。

開発者へのインパクト

定型作業の自動化は、VBA開発者の日常業務に大きな変化をもたらします。生成AIは、単調なコーディング作業を自動で処理し、開発者は創造的で戦略的な課題へと集中できる環境が整います。しかしそれと同時に、生成AIを使いこなすための新たなスキルセットや、生成されたコードの評価・改善能力が求められるようになり、技術者の専門性がさらに重要となります。

筆者としても、生成AIツールを利用することで自らのスキルアップにもつながると感じています。

新しい活用方法の予想

生成AIとVBAの組み合わせは、従来の自動化の枠を超え、新たな活用方法を生むことでしょう。たとえば、自然言語で指示を与えることにより、自動的にVBAコードが生成される「自然言語によるVBA開発」、既存コードの自動リファクタリング機能、さらにはAIが開発プロセスを全面的にサポートする専用ツールの登場などが予想されます。こうした技術の進化は、企業の生産性を飛躍的に向上させると同時に、業界全体に新たなイノベーションをもたらすと確信しています。

まとめ

生成AIを活用したVBA開発技術は、業務の効率化・コスト削減、そして高品質なシステム構築にも大きく貢献する強力なツールです。具体的なコード自動生成、複雑なデータ処理の自動化、さらには業務全体のプロセス改革まで、さまざまな分野での活用が進んでいます。企業はこうした技術を積極的に導入することで、競争力強化と新たなビジネスチャンスの創出が期待できるでしょう。

生成AI技術は今後も進化を続け、VBA開発やその他自動化ツールのあり方に革新をもたらすはずです。具体例として、自然言語でのプログラミング指示やコードの自動最適化など、数多くの先進的な応用が考えられます。これらの変化は、開発者やビジネスパーソン双方にとって新たな可能性を示すものです。

業務プロセスの自動化を一層推進するため、生成AIツールの活用をぜひ積極的に検討してみてください。