最近、仕事でMicrosoft 365 Copilotを使うようになりました。
ChatGPTをはじめ、生成AIそのものは以前から使っていました。
ただ、実際の仕事の中にAIが入ってきて感じたのは、単に「便利なツールが増えた」ということではありません。
数字の集計やグラフ作成などの「作業」に使う時間が減り、その分、考える・分析する・伝える部分に時間を使いやすくなったこと。
これが、私がMicrosoft 365 Copilotを使って感じた一番大きな変化です。
AIに仕事を全部任せられるようになったわけではありません。
一方で、これまで人が時間をかけていた仕事の中には、AIに任せやすい部分もあるのだと実感しました。
この記事では、数字の整理やデータ集計に時間を取られていた私が、Copilotを使って仕事のどこに変化を感じたのかを整理します。
Copilotで変わったのは、仕事の量より時間の使い方
先に結論を書くと、Microsoft 365 Copilotを使ったことで、仕事そのものがなくなったわけではありません。
変わったのは、仕事を進める中での時間の使い方です。
以前は、分析や説明を始める前に、次のような工程がありました。
- 必要な数字を集める
- 集めた数字を整理する
- 項目ごとに集計する
- 比較できる形に整える
- グラフを作成する
- 可視化された内容を見る
- そこから考え、分析し、説明する
もちろん、どの工程も仕事を進めるうえで必要です。
ただ、数字から何が読み取れるのかを考える前に、集計やグラフ作成といった準備にも時間を使っていました。
Copilotを使うようになってからは、この前半部分の負担が減ったと感じています。
これまでは集計から説明まで自分で組み立てていた
数字を使って何かを説明するためには、ただデータを見るだけでは終わりません。
必要な情報を集め、数字を整理し、比較する項目をそろえ、見やすい形に整える必要があります。
さらに、数字の違いや変化を確認し、その理由を考え、相手に伝わる順番へ組み立てていきます。
以前は、この流れを最初から最後まで自分で進めていました。
分析や説明は人が考える部分ですが、その手前には、数字をそろえたり、集計したり、グラフを作ったりする作業があります。
一つひとつは特別な作業に見えなくても、積み重なると負担になります。
私がCopilotを使って便利だと感じたのは、この「考える前の準備」を進めやすくなったことでした。
一番便利だったのは、数字を扱う「作業」が減ったこと
私が実際の仕事で特に変化を感じたのは、次のような場面です。
- 散らばっていた数字を集計する
- 数字を整理する
- グラフを作成して可視化する
これまでは、数字を集めることや、集計すること、グラフを作ること自体にも時間を使っていました。
Copilotを使うことで、こうした作業にかかる負担が減り、業務を進めやすくなったと感じています。
Microsoftの公式情報でも、Copilot in Excelは数式や表、書式の編集、計算やデータ分析などを支援する機能として案内されています。
ただし、この記事で伝えたいのは、機能を網羅的に紹介することではありません。
私にとって重要だったのは、機能が多いことよりも、これまで自分で手を動かしていた作業の一部を任せられるようになったことです。
作業が減ると、考える部分に入りやすくなる
グラフを作ることと、グラフから何を読み取るかを考えることは、似ているようで役割が異なります。
集計やグラフ作成は、情報を扱いやすい形に整える作業です。
一方で、可視化された数字を見て、
- どの数字が変化しているのか
- 何と何を比較するべきか
- なぜ違いが生まれているのか
- 相手に何を伝える必要があるのか
と考える部分は、その先にあります。
以前は、この「考える部分」に入るまでにも時間がかかっていました。
Copilotを使うことで前半の作業負担が減ると、可視化された内容を見て考えるところから仕事を始めやすくなります。
AIによって考えなくてよくなったのではありません。
むしろ、考える前に必要だった作業が減ったことで、本来考えるべき内容に向き合いやすくなった、という感覚に近いです。
AIを使っても、人が確認する仕事は残る
Copilotが便利だったからといって、出てきた集計やグラフをそのまま使えばよいとは考えていません。
仕事で使う以上、元の数字と合っているか、比較する範囲は適切か、グラフが伝えたい内容と合っているかといった確認は必要です。
また、可視化された数字をどのように受け取り、何を説明するかは、目的や状況によって変わります。
数字を整理するところまではAIに任せやすくても、その数字をどう判断するかまで、すべて自動的に決まるわけではありません。
私が今回感じたのは、「AIが人の仕事をすべて代わりに行う」という変化ではありませんでした。
AIに任せられる作業が増えたことで、人が確認し、考え、伝える部分に時間を使いやすくなった。
これが、実際の仕事でCopilotを使って感じた変化です。
「AIに仕事を任せる」より「何を任せるか」を考える
生成AIの話になると、「仕事がなくなるのか」「人が考えなくなるのか」という大きな話になりがちです。
しかし、実際に仕事で使ってみると、私にとってはもう少し身近な変化でした。
数字を集める。
集計する。
整理する。
グラフを作る。
これまで自分で行っていた一連の流れを見直し、その中からAIに任せやすい作業を切り分けられるようになったことです。
すべてをAIに任せる必要はありません。
反対に、これまで自分で行ってきたからという理由だけで、すべての作業を人が続ける必要もないのかもしれません。
大切なのは、「AIを使うか、使わないか」だけで考えるのではなく、自分の仕事のどこに時間を使うべきかを見直すことだと思います。
まとめ
Microsoft 365 Copilotを仕事で使って、私が一番便利だと感じたのは、数字の集計や整理、グラフ作成といった「作業」の負担が減ったことです。
仕事そのものがなくなったわけでも、考える必要がなくなったわけでもありません。
作業に使う時間が減ったことで、可視化された内容を見て考える、分析する、相手に伝えるといった部分に時間を使いやすくなりました。
AIに何を任せ、人がどこを確認し、何を考えるのか。
その分け方に、誰にでも当てはまる一つの正解があるとは思いません。
ただ、自分が普段行っている仕事を振り返り、「これは本当に自分が時間を使うべき作業なのか」と考えてみる。
それだけでも、AIを仕事で使う意味が少し見えやすくなるのではないかと感じています。
※本記事の機能に関する記述は2026年9月時点のMicrosoft公式情報を参考にしています。利用できる機能は、契約プランや利用環境によって異なる場合があります。参考：Microsoft Excel公式ページ
※本記事の機能に関する記述は2026年9月時点のMicrosoft公式情報を参考にしています。利用できる機能は、契約プランや利用環境によって異なる場合があります。参考：Microsoft Excel公式ページ
