Copilot による Excel データ クリーニングの効率化:ワンクリックで解決される 7 つの一般的な問題

 

乱雑なデータが 1 つの大きなエラーによって台無しになることはほとんどありません。通常、それは小さなものの積み重ねです。さまざまなスタイルで入力された名前、混合形式で入力された日付、余分なスペース、重複した行、列間でぎこちなく分割されたテキストなどです。 Excel の Microsoft 365 Copilot を使用すると、手動の数式、検索と置換、または Power Query よりも劇的に高速にデータ クリーニングを行うことができます。専用のクリーンデータ機能を使用すると、余分なスペース、一貫性のない大文字の使用、数値の書式設定などの一般的な問題に対して、ワンクリックで AI による提案が提供されます。正確な制御と特定のクリーニングを行うには、[コパイロット] ペインを選択できます。

このチュートリアルでは、Copilot を使用して Excel 内の乱雑なデータをクリーンアップする方法を示します。すぐに使えるプロンプトを使用して、両方の方法を並行して使用して、7 つの一般的な問題を解決します。

前提条件

Copilot が有効になっている Microsoft 365 サブスクリプションが必要です。

Excel の Copilot は、次の 2 つの異なる方法で役立つようになりました。

• クリーンデータ 機能は、スペース、書式設定、スペル、テキストの不一致、数値形式の問題などの問題をスキャンします。バージョンの問題により表示されない場合があることに注意してください。
• 副操縦士内 ペインでは、平易な英語のプロンプトを使用して、より柔軟な方法でデータのクリーニング、標準化、分割、結合、フラグ付けを行うことができます。
• コパイロットはファイルに自動保存がある場合にのみ機能します。 オンになっています。

Copilot 用のデータを準備する

データを Excel テーブルにフォーマットします。 Microsoft では、Copilot がデータセットを正しく理解して操作できるように、テーブルまたはサポートされている範囲を使用することをお勧めします。

• データを選択してください
• 挿入に移動します タブ>> テーブルを選択します またはCtrl + T を押します。
• 「テーブルにヘッダーがある」 にチェックを入れます。
• [OK] をクリックします。
• テーブル デザインに移動します。 タブ>> テーブル名ボックスを選択します>> テーブルに SalesData という名前を付けます。
• 必ず自動保存してください。 オン (左上隅)

Excel のコパイロット ウィンドウはテーブルを操作し、平易な英語の指示に応答し、数式の生成、編集、並べ替え、フィルター処理、およびデータ変換を支援します。 Excel の新しいアップデートにより、リクエストから関連するテーブルまたは範囲を推測する Copilot の機能も向上しました。

1.不正スペース (先頭、末尾、追加)

クリーンデータ方法:

• テーブルを選択
• データに移動します。 タブ>> [データのクリーンアップ] をクリックします。
• 副操縦士はすぐに「余分なスペースが検出されました」というフラグを立て、提案カードを表示します
• [適用] をクリックします。 影響を受ける列（またはすべて）
• 先頭、末尾、余分なスペースはすべて自動的に削除されます

コパイロット ペイン プロンプト:

より具体的なクリーニングが必要な場合は、[コパイロット] ペインを使用できます。

• ホームに移動します タブ>> 副操縦士を選択します
• 次のプロンプトを入力するか、コピーして貼り付けることができます

"Remove all leading, trailing, and repeated spaces in the SalesData table without changing the meaning of the text."

• 修正内容を確認し、[完了] をクリックします。
• Copilot は SalesData テーブルを自動的に更新します

追加のヒント: Copilot が値を直接置換する代わりにヘルパー列を挿入する場合でも、それは役に立ちます。新しく洗浄したカラムを確認し、満足したら元のカラムを交換します。

2.大文字と小文字の区別が一貫していない

クリーンデータ方法:

• データに移動します。 タブ>> [データのクリーンアップ] を選択します。
• Copilot は、一貫性のないテキストの大文字と小文字 (例:「ニューヨーク」と「ニューヨーク」) を検出し、「タイトルの大文字と小文字を標準化する」または「適切な大文字と小文字を区別する」を提案します。
• 前後のプレビューを確認する>> [適用] をクリックします。

コパイロット ペイン プロンプト:

• 次のプロンプトを入力します。

"Standardize capitalization in the SalesData table. Make customer names, cities, products, and sales rep names use proper capitalization, but keep email addresses lowercase."

このプロンプトは、一般的な「大文字の修正」リクエストよりも制御されています。これは、どのフィールドを標準化するか、どのフィールドを変更しないようにするかを Copilot に指示します。また、プロンプトで言及されていないにもかかわらず、州の略語も標準化されています。Copilot はこの問題を自動的に検出し、解決しました。

3.混合日付形式

Clean Data は日付を自動的に修正しません (テキスト、数値、スペースに重点を置きます)。混合日付は列全体の解釈と標準化が必要になることが多いため、コパイロット ペインを使用します。

コパイロット ペイン プロンプト:

"Standardize the Order Date column in the SalesData table to one Excel date format: dd-mmm-yyyy. Convert text dates into real Excel dates where possible."

Copilot は、日付のようなテキストを実際の日付に変換し、列全体に 1 つの表示形式を適用します。 01/02/2026 のような行は、ロケールによってはあいまいになる可能性があります。 Copilot が支援した後、変換された日付をいくつか手動でスポットチェックし、日と月が正しく解釈されていることを確認します。

4.重複したエントリ

組み込みのクリーン データ機能は、フォーマットと一貫性の問題に焦点を当てています。重複は直接プロンプトを使用して処理する方が適切です。

コパイロット ペイン プロンプト:

"Find potential duplicate rows in the SalesData table based on Customer Name, Email, Order Date, Product, Qty, and Unit Price. Highlight them and create a separate list of suspected duplicates."

このプロンプトは、重複をすぐに削除するのではなく、まず重複を特定してから、重複エントリを含む新しいシートを作成するように Copilot に要求します。これにより、何かを削除する前に監査証跡が得られます。

一部の重複に近いものは正規のリピート注文である可能性があるため、その方が安全です。このアプローチは、組み込みの重複の削除よりも優れています。 重複を意識的に確認して削除できるため、

5.分割された名前 (または不適切な形式の名前)

よくある問題:名前が 1 列にあり、場合によっては「First Last」、場合によっては「Last, First」、場合によっては余分なスペースが含まれる場合があります。この場合、ワンクリックのクリーンアップよりも自然言語によるプロンプトの方が便利です。

コパイロット ペイン プロンプト:

"Create separate First Name and Last Name columns from Customer Name in the SalesData table. If a name is written as Last Name, First Name, rearrange it correctly. If only one name exists, keep it in First Name and leave Last Name blank."

Copilot は列を挿入し、正しく値を設定します。名前を分割すると、メールの並べ替え、フィルタリング、カスタマイズが可能になり、重複をより正確に検出できるようになります。

6.一貫性のない数値/通貨形式

Microsoft はサポートされる提案タイプとして数値形式の問題をリストしているため、クリーン データでは数値形式の不一致が検出される可能性があります。完全に制御するには、[コパイロット] ペインを使用します。

クリーンデータ方法:

• データに移動します。 タブ>> [データのクリーンアップ] を選択します。
• 「一貫性のない数値形式」（例:「$150.50」、「150」、「200 USD」）にフラグを立てます
• 通常、提案では「すべてを小数点以下 2 桁の通貨に変換」が提案されます
• [適用] をクリックします。

コパイロット ペイン プロンプト:

"Make Unit Price a consistent currency format in US dollars with two decimal places, and make Qty a whole number format."

フォローアップのプロンプト:

"Add a Total column that multiplies Qty by Unit Price for each row."

これにより、クリーンな価格設定列と、すぐに分析できる計算フィールドの両方が得られます。

7.スペル/略語の不一致

乱雑なデータには、ny、ny、ca、ca、tx、TX、ワイヤレス マウス、キーボード、ウェブカメラ、オフィスチェアなど、一貫性のないラベルやカテゴリが含まれることがよくあります。

単純なテキストの不一致の修正にはクリーン データを使用し、より厳格な標準化ルールにはコパイロット ペインを使用します。 Microsoft は、Clean Data は不整合なテキストの問題を検出するように設計されていると述べています。

クリーンデータ方法:

• データに移動します。 タブ>> [データのクリーンアップ] を選択します。
• 「テキストの不一致」で明らかなスペルのバリエーションが検出される場合があります。
• [適用] をクリックします。 表示されている場合

コパイロット ペイン プロンプト:

"Standardize the State column to two-letter uppercase abbreviations and standardize Product names to consistent title case across the SalesData table."

より強力なバージョン:

"If similar product names appear with different capitalization or spacing, keep only one standardized version."

これは、後でピボットテーブルや集計を作成するときに特に便利です。データはクリーンで一貫性があり、数時間ではなく数分で分析できるようになりました。指定されたプロンプトをコピーして貼り付けるだけです。

ボーナス:1 つのプロンプトで複数の修正を結合する

一度に 1 つの問題を解決する代わりに、次のように言うことができます。

"Clean this dataset by removing duplicates, fixing capitalization, trimming spaces, and standardizing dates."

ここで Copilot が強力になります。複数のステップのクリーニングを一度に実行でき、データセットを直接編集できるため、時間を大幅に節約できます。

成功のための最後のヒント

• クリーン データを使用する前、またはプロンプトを表示する前に、必ずテーブルを選択してください
• クリーンデータは、≤50,000 行、≤100 列で最適に機能します
• 列名 (「注文日列」など) を参照すると、コパイロット ペインのプロンプトがさらに適切に機能します
• クリーニング後は、重複の削除をセーフティ ネットとして使用します
• 常にプレビューを確認してください — Copilot は役に立ちますが、完璧ではありません

結論

上記の方法に従って、Copilot を使用して Excel 内の乱雑なデータをクリーンアップできます。最も賢明なアプローチは、1 つの機能だけに依存しないことです。一貫性のない大文字小文字の使用、不正なスペース、数値や通貨の書式設定の処理など、高速かつ低リスクのクリーンアップには、データのクリーンアップ機能が最適です。重複レビュー、列の分割、データの標準化などのよりスマートな修正を行うには、[コパイロット] ペインを使用します。この組み合わせにより、面倒なインポートが分析可能なデータに変わります。

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