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【2025年版】EXCEL女子が解説!VBAはまだ必要?AI×Python時代の最新トレンド

更新日:2025.09.04

【2025年版】EXCEL女子が解説!VBAはまだ必要?AI×Python時代の最新トレンド

目次

はじめに:VBAについて思うこと

「ExcelといえばVBA」
—— 長らくそう言われてきました。

定型業務を効率化したり、複雑な処理を自動化したりと、多くの現場で頼りにされてきた存在です。私たちEXCEL女子も、日々の業務の中でVBAに助けられ、ときにはエラーに悩まされながらも、「仕事を前に進める武器」として使い込んできました。

ですが、2025年の今、Excelの世界は大きな転換点を迎えています。
AIアシスタントが一瞬で関数やマクロを提案し、Pythonが公式にExcelに組み込まれたことで、VBAの役割に改めて疑問を持つ方も増えてきました。「もうVBAは必要ないのでは?」という声すら聞かれるようになっています。

では本当にVBAは役目を終えたのでしょうか。それとも、AI×Python時代だからこそ活きる場面が残されているのでしょうか。

このコラムでは、EXCEL女子の現場感覚を交えながら、最新トレンドを踏まえた「これからのExcel仕事術」について解説していきます。

 

業務自動化 ✖ EXCEL女子の解決事例

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Excelの進化が止まらない!AI × Python時代の幕開け

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Excelは「表計算ソフト」という枠をとっくに超え、ビジネスの現場に欠かせない“情報プラットフォーム”へと進化してきました。2025年、その進化はさらに加速しています。

大きなキーワードは 「AI」と「Python」

  • AIアシスタント(CopilotやChatGPT for Excel)
    関数や数式の提案、VBAコードの自動生成、グラフや資料の下書きまでを自然言語で実現できるようになりました。これまで「関数がわからない」「マクロが書けない」と立ち止まっていた場面が、AIとの対話で一気に解決できる時代に突入しています。

  • Python in Excel
    統計処理や機械学習、データ可視化といった“高度な分析”を、これまでのアドインや外部連携なしにExcel内で直接実行可能になりました。pandasやmatplotlibといったライブラリを使いこなせば、従来のピボットテーブルや関数では難しかった大規模データの処理も、より直感的かつ高速に行えます。

さらにMicrosoftは、AI機能を日常業務に浸透させるべく継続的にアップデートを提供しており、「Excelはもう完成されたソフト」というイメージを大きく覆しています。

つまり2025年のExcelは、「作業効率化ツール」から「知的生産のための共創ツール」へと進化しているのです。
そして、その変化は、「VBAはまだ必要か?」という問いを改めて投げかけています。

VBAはまだ使える?現場からのリアルな声たち

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AIやPythonが台頭する中で、「もうVBAは古いのでは?」という声が出るのは自然な流れです。
しかし、実際の現場に目を向けると、VBAは今なお根強く活躍しています。

例:経理部門

毎月の請求書や帳票を整形し、所定のフォルダに振り分けてメール送信する
そんな定型処理は今もVBAマクロが担っています。

例:営業部門

取引先リストを更新したり、商談データを加工してグラフ化する作業
VBAで自動化しているケースは少なくありません。

AIやPythonを導入するには「セキュリティ承認」「環境整備」「学習コスト」といったハードルがあり、現場では「すぐに動かせるVBA」が重宝され続けているのです。さらに、AIが生成したコードや数式を「本当に正しいか?」と検証するためには、VBAの基礎知識が欠かせません。あるユーザーはこう語っています。

AIにマクロを書かせるのは便利だけど、エラーが出たときに修正できなければ意味がない。
VBAを知っているからこそ、AIの提案を自分の業務にフィットさせられる。

また、外部システムとの連携や、ボタンひとつで複数の処理を一括で動かすといった「現場ならではの痒いところ」に手が届くのもVBAならではの強みです。

PythonやAIが得意とするのは分析や高度な予測処理ですが、「毎日繰り返す作業を一瞬で終わらせたい」というニーズには、依然としてVBAが最適解になる場面が多いのです。

つまり、2025年の今もVBAは「過去の遺産」ではなく、“現場の即効薬”として生き残っている技術だと言えるでしょう。そして、AIやPythonの普及によってむしろ「VBAを理解できる人材の価値」は高まっているのです。

 

Python in Excelがもたらす新たな可能性

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2023年にプレビュー版として発表された「Python in Excel」は、2025年の今では正式に実務活用できる段階に入りました。これまでExcelだけでは難しかった「大規模データの分析」や「機械学習の導入」が、追加ソフトなしでセル上から直接できるようになったのは大きな革新です。

Python in Excelの強みは、なんといっても 「分析の幅が一気に広がる」 ことです。

  • pandas
    何十万行ものデータを一瞬で集計・加工。従来のピボットテーブルや関数処理では重くなっていた作業が、圧倒的にスムーズになります。

  • matplotlib ・ seaborn
    Excel標準のグラフよりも美しく・高度な可視化を作成可能。
    マーケティングや経営分析の資料作成に大きく貢献します。

  • scikit-learn
    需要予測や顧客セグメントのクラスタリングなど、いわゆる「データサイエンス」領域の仕事もExcel上で完結できます。

Excelひとつで完結するワークフロー

従来は「Excelで集計 → Pythonで分析 → PowerPointに貼り付け」と分断されていた業務フローが、Python in Excelにより 「Excelひとつで完結」 するようになりました。

これは現場のユーザーにとって非常に大きな時短効果をもたらしています。

Python in Excelの弱点と限界

ただし万能ではなく、弱点も存在します。
Python in Excelはクラウド環境で処理が実行されるため、不向きな業務もあります。

不向き:業務自動化

✔ 社内ファイルサーバーの直接操作
✔ メール送信やシステム連携といったRPA的処理
✔ 細かなユーザーインターフェースの作り込み

 ここは、依然としてVBAやPower Automateの出番になります。

VBAとのすみ分けがカギに

つまり、「分析・予測のPython」×「自動化のVBA」 というすみ分けが現実的であり、現場のExcelユーザーは両者を適材適所で使い分けることが求められるのです。

2025年のExcelは、単なる表計算ではなく「データ分析プラットフォーム」として進化しました。
Python in Excelの普及は、データサイエンティストだけでなく、「普通のExcelユーザーがデータ活用の最前線に立てる」 ことを意味しています。

AIアシスタント(Copilot/ChatGPT for Excel)で『未来のExcel仕事術』へ

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「もうAIやPythonがあるから、VBAは勉強しなくてもいいのでは?」
—— 2025年の今、多くのExcelユーザーが一度はそう考えたことがあるかもしれません。

確かに最新のツールは便利で、業務を大きく効率化してくれます。
しかし、VBAを学ぶことには依然として大きな価値があります。

1. 現場の業務自動化に即効性がある

多くの企業では、依然としてVBAが組み込まれたExcelファイルが日々の業務を支えています。

✔ 受発注データの自動整形
✔ 月次レポートの定型出力
✔ 社内システムから吐き出されたCSVファイルの加工

 こうした業務は、PythonやAIを導入するよりも「既存のVBAマクロを動かす方が速い」ケースが少なくありません。VBAスキルを持つ人材は、今も現場の即戦力として求められているのです。

2. AIコードを“使いこなす”ために必須

CopilotやChatGPTが生成するVBAコードは便利ですが、常に正確とは限りません。

エラーが出たときや、業務に合わせた微調整をする場面では「コードを読んで直せる」力が不可欠です。
つまりVBAは、AIを“鵜呑みにする”のではなく、“活かしきる”ための基盤スキルとも言えます。

3. プログラミングの入門として優れている

VBAはExcelという馴染みある環境の中で動くため、初心者でも抵抗なく学び始められます。

✔ 変数の扱い
✔ ループ処理
✔ 条件分岐

といった基本的なプログラミング思考を身につけられるので、PythonやRPA、さらには本格的なシステム開発へとステップアップする「入り口」として最適です。

4. キャリア価値が高まっている

意外かもしれませんが、「VBAが書ける人材」は2025年の今も採用市場で需要があります。

理由はシンプルで、AIやPythonを導入する前に「VBAで動いている資産」がまだまだ膨大に存在しているからです。VBAを理解している人材は、レガシー環境と最新ツールの“橋渡し役”になれるため、組織にとって貴重な存在といえるでしょう。

VBAを学ぶ意味は、単に古い技術を守ることではなく、AIやPythonをより効果的に活用するための基礎体力を養うことにあります。

現場即応力 × AI活用力 × キャリア資産——この3つを同時に得られるのが、VBAというスキルなのです。


落とし穴と対策:AI依存とセキュリティへの注意点

AIやPythonを取り入れることでExcel業務は劇的に効率化されますが、そこには見逃せない 落とし穴 も存在します。便利さの裏側に潜むリスクを理解しておくことは、これからのEXCEL女子にとって欠かせません。

1. AIの提案は“必ず正しい”とは限らない

AIが生成する数式やVBAコードは、時に誤りや非効率な処理を含むことがあります。

  • 意図と違う処理をする関数を提案される
  • 複雑すぎてメンテナンスが難しいコードを生成する
  • セル参照を間違えてデータを壊す

こうしたリスクを防ぐには、最低限のExcel基礎力やVBA知識を持ち、AIが出してきた答えを「検証する目」を養うことが重要です。

2. 機密情報の取り扱いリスク

CopilotやChatGPTにデータを入力すると、それがクラウド上で処理されるケースがあります。
顧客情報や財務データなどを不用意に扱うと、情報漏えいにつながる危険性も。

  • 社内ルールで「外部AIへの入力禁止」と定めている企業も増加中
  • 機密性が高いデータは ローカル環境での処理 or Azure OpenAIなどの企業向け環境 を利用するのが鉄則

3. AI依存による“スキル退化”

AIがあまりに便利なため、「自分で考えなくなる」リスクも見逃せません。

毎回AIに数式を聞いているうちに、基礎的なExcel関数を忘れてしまったり、単純なロジックが組めなくなったりすることもあります。

これを防ぐには、AIを先生ではなく“パートナー”と位置づけることが大切です。まず自分で考えてからAIに聞く、AIの提案を見て理解する、といった姿勢を意識することで、スキル退化を防ぎながら成長につなげられます。

4. 過度な自動化のリスク

AIやVBAを組み合わせれば、業務をどんどん自動化できます。
ただし、「ブラックボックス化した自動処理」はトラブル時に誰も直せなくなる危険性があります。

  • 誰が見ても理解できるコメントをコードに残す
  • バージョン管理を徹底する
  • 最低限のマニュアルを整備する

 といった “メンテできる仕組み” を作ることが肝心です。

AIを使えば、Excel仕事はこれまでにないスピードで進みます。しかし、「安全・正確・持続可能」でなければ本当の意味での効率化とは言えません。

EXCEL女子が目指すべきは、AIを正しく使いこなし、組織全体に安心して浸透させるリーダー役
そのために「リスクを知り、備える」ことが、未来のExcel仕事術に欠かせない視点なのです。

 

DX推進パートナー【 EXCEL女子 】へご相談ください。

まとめ:これから必要な視点とは

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2025年のExcelを取り巻く環境は、まさに大きな変革期にあります。

AIの登場により「誰でも高度な分析ができる」時代になり、Pythonの組み込みによってExcelは単なる表計算ソフトから「データ活用プラットフォーム」へと進化しました。その一方で、現場を支えてきたVBAの価値も依然として失われてはいません。

ここで大切なのは、「どの技術が生き残るか」を議論することではなく、「どの技術をどう組み合わせて活かすか」を考える視点です。VBAで日常業務を効率化し、Pythonで高度な分析を行い、AIアシスタントで作業を加速させる。これらを柔軟に組み合わせることで、Excelはこれまで以上に力強い武器になります。

そして、これからの時代に求められるのは “作業をこなす人材”ではなく、“仕組みを考え、活用できる人材” です。

EXCEL女子として現場を支えてきた経験や知識は、まさにその力の源泉。
新しい技術を取り入れると同時に、「なぜ必要なのか」「どう使えば組織に役立つのか」を見極められる視点を持つことで、AI時代における唯一無二の存在になれるはずです。

最後に——AIやPythonの進化に戸惑う必要はありません。
大切なのは「Excelを通じて、どう未来の働き方を描くか」。
EXCEL女子は、その先頭に立ってDXを推し進める存在になれると私たちは信じています。

“Excelをもっと自由に、もっと未来志向に。”
これが、2025年を生きるEXCEL女子の合言葉です。

VBAをどう活かすか、PythonやAIをどう取り入れるか
—— 答えは一つではありません。
だからこそ迷う場面も出てくると思います。

そんな時は、私たち EXCEL女子 にお任せください。
現場に寄り添い、一緒に課題を整理し、最適な方法を一緒に考えていきます。

Excelをもっと便利に、もっと未来志向に活用できるよう、私たちが伴走しながらサポートします。

 

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