主なポイント:
- 「wide」あるいは「crosstab」形式（月ごとのカテゴリが列に広がっている）はよく見かけるが、Excelでフィルター、並べ替え、分析するのが非常に難しい。
- 伝統的には Power Query がデータの unpivot を行うツールだが、習得のハードルが高く、複数ステップが必要で面倒だと感じる人が多い。
- Excel の AI ツール、例えば Excelmatic はこの一連のデータ変換を自動化する。英語で「unpivot my data」と頼むだけで、数秒で分析可能なテーブルが得られる。
- Excelmatic を使うと大幅な時間短縮になるだけでなく、新しく整形されたデータに対してその場で追加の質問をしてインサイトを得られるため、会話を中断する必要がない。
問題の背景と課題
あなたが購買担当マネージャーや財務アナリストだと想像してください。毎月、複数のサプライヤーへの支出を追跡しています。スプレッドシートは一見きちんと整理されているように見えます。最初の列にサプライヤー名、2列目に支払条件、その後に各月の列が並んでいて、Jan、Feb、Mar…と12月まで続いています。
表は次のように見えます:
この形式は、一般に「wide」や「crosstab」テーブルと呼ばれ、視覚的には便利です。たとえば「Supplier A」に対して3月に何を支払ったかはすぐに分かります。しかし、本格的な分析をしようとすると問題が起きます。
上司から「6月に支払った全サプライヤーのリストを出して」と頼まれたら？あるいは「前払い（PIA）を要求するサプライヤーの合計支出はいくら？」と聞かれたら？このようにデータが構造化されていると、単純にフィルターや数式で済む話ではありません。「June」列を手作業でスキャンするか、「PIA」でフィルターしてから12列に渡る値を手動で合計する必要があります。時間がかかり、ミスが起きやすく、スケールしません。
適切な分析を行うには—たとえば支払条件ごとの支出をまとめるために creating a pivot table を作る、あるいは年間の支出トレンドを可視化する chart を作る—まずこのデータを再構成する必要があります。wide 形式から long 形式に変換し、各行が単一の観測値（サプライヤー1件、月1件、支出額1件）を表すようにする必要があります。この処理を unpivoting と呼びます。
伝統的な Excel の解決法：手順と制限
経験ある Excel ユーザーにとって、unpivot を行う定番ツールは Power Query（別名 "Get & Transform Data"）です。Power Query は現代の Excel に組み込まれた強力なデータ変換エンジンで、この作業を完璧にこなせますが、独自の課題もあります。
通常 Power Query を使って行う手順は次の通りです:
- Load Data into Power Query: まずデータ範囲を選択してリボンの
Dataタブに移動します。そこからFrom Table/Rangeをクリックします。これで Power Query Editor が開き、Excel のメイングリッドとは別のインターフェースが表示されます。
Select Columns to Unpivot: Power Query Editor 内で、変換したいすべての列を特定して選択する必要があります。例では "Jan" から "Dec" までの列を選びます。
Execute the Unpivot Command: 月ごとの列を選択したら、
Transformタブに移動してUnpivot Columnsボタンを探します。これをクリックするとデータが再構成されます。Rename New Columns: Power Query は通常 "Attribute"（月名が入る）と "Value"（支出額が入る）という2つの新しい列を作成します。それぞれの列ヘッダーを右クリックして、"Month" や "Expense" のような分かりやすい名前に変更する必要があります。
Close & Load: 最後に
Close & Loadボタンを押します。これで Power Query Editor が閉じられ、変換済みの long テーブルが新しいワークシートに読み込まれます。
これでデータは分析可能になりました。しかし、この伝統的な方法にはいくつかの重大な制約があります:
- 習得のハードルが高い: 多くの Excel ユーザーは Power Query Editor を開いたことすらありません。強力なツールですが、そのインターフェース、M 言語で書かれた関数、およびワークフローは VLOOKUP や SUMIF を常用する人には敷居が高いです。
- チーム内では「ブラックボックス」になりがち: Power Query のワークフローを設定しても、同僚が変更や更新方法を理解できない可能性があります。単純な数式ほど透明ではありません。
- ちょっとした質問には柔軟性が低い: Power Query は構造化され繰り返し実行するプロセス向けで、素早い一時的な質問には向いていません。たとえば一時的に6月の合計だけ見たい場合でも手間が大きすぎます。
- 利用発見性の問題: ユーザーは「この処理が unpivot と呼ばれる」とすら気づかないかもしれません。データが「横向きで扱いにくい」としか分からず、何を検索すればよいか、Excel のどこにその機能があるか分からないでしょう。
新しい解決法：Excel AI エージェント（Excelmatic）の使用
メニューや新しいインターフェース、専門用語をすべて飛ばせるとしたらどうでしょう？自分の言葉で Excel に頼むだけで済むとしたら？それが Excelmatic のような Excel AI エージェントの目的です。
Excelmatic ではデータファイルをアップロードして、その内容について会話するだけで済みます。問題を説明すれば AI が分析を実行し、数式を生成し、今回のようにデータを完全に再構成してくれます。
ステップバイステップ：Excelmatic でのデータの unpivot
同じサプライヤー支出の問題を Excelmatic で解いてみましょう。プロセスは格段にシンプルです。
1. Excel ファイルをアップロード
まず Excelmatic にサインインして、wide 形式のサプライヤー支出データを含む Excel ファイルをアップロードします。ドラッグ＆ドロップで直接アップロード可能です。Excelmatic はデータを読み込み、プレビューを表示します。
2. 自然言語で目標を説明
ここが魔法の部分です。メニューをクリックする代わりに、チャットボックスにリクエストを入力するだけです。「unpivot」という単語を知らなくても大丈夫です。
使えるプロンプトの例:
- 「この表は列に月が並んでいます。サプライヤーごと月ごとに1行になるように再構成できますか？」
- 「このデータを wide 形式から long 形式に変換してください。Jan から Dec の列を取り、'Month' と 'Expense' の2列にまとめてください。」
- 「月ごとの支出列を unpivot してください。」
3. 結果を確認して繰り返す
Excelmatic はあなたのリクエストを即座に処理し、変換済みの long データテーブルを提示します。
しかしそれで終わりではありません。これは会話型のワークフローです。新しく整形されたデータを基にすぐ次の質問ができます:
- 「いいですね。ではこれを 6 月の支出だけ表示するようフィルターしてください」
- 「Payment Term ごとの合計を示す pivot table を作成してください」
- 「年間合計で最も支出が多いサプライヤーはどこですか？」
- 「Q1 と Q2 の合計支出を比較する棒グラフを作ってください」
この対話的・反復的なアプローチにより、生の煩雑なデータから実用的なインサイトへ一連の流れで移行できます。
4. 結果をエクスポート
必要なデータ、ピボット、チャートができたら、ワンクリックで新しいクリーンな Excel ファイルとしてダウンロードできます。unpivot されたデータや最終レポート、あるいは両方を取得可能です。
ダイアログ例
典型的な会話は Excelmatic では次のようになります:
ユーザー: 私のサプライヤー支出シートをアップロードしました。データは列に月が並んでいて、分析しにくいです。この状態を直してもらえますか？
Excelmatic: もちろんです。Jan から Dec までの列がある wide 形式を確認しました。これらの列を unpivot して 'Supplier', 'Payment Terms', 'Month', 'Expense' の4列からなる long テーブルを作成します。よろしいですか？
ユーザー: はい、それでお願いします。
Excelmatic: 完了しました。データを再構成し、22 サプライヤー×12 ヶ月で合計 264 行のクリーンなテーブルができました。このデータで次に何をしますか？たとえば集計レポートを作るか、特定情報でフィルターできます。
ユーザー: 'PIA' の支払条件のサプライヤー合計を見せて、それらの月別支出を示すチャートを作ってください。
Excelmatic: 承知しました。'PIA' サプライヤーの合計支出は $XX,XXX です。月別支出を示す棒グラフを作成しました。チャートと元データは新しい Excel ファイルとしてダウンロードできます。
伝統的な方法 vs. Excelmatic：簡単比較
| Feature | Traditional Method (Power Query) | Excel AI Agent (Excelmatic) |
|---|---|---|
| Time to Result | 10-30 minutes (including learning/research) | < 1 minute |
| Learning Curve | High (requires learning a new interface) | Almost zero (requires knowing your goal) |
| Flexibility | Rigid (structured for repeatable tasks) | High (conversational and iterative) |
| Discoverability | Low (must know the term "unpivot") | High (describe the problem in plain English) |
| Error Rate | Low if done correctly, but steps can be missed | Very low; AI handles the transformation logic |
FAQ
Q: Do I need to know technical terms like "unpivot" or "wide to long" to use Excelmatic?
A: Absolutely not. That's the main advantage. You can simply describe your data's structure and what you want to achieve, like "my table has months as columns, please fix it" or "stack all the monthly data into one column."
Q: Is Excelmatic replacing Power Query?
A: Not at all. Power Query is an essential tool for building complex, automated data pipelines (ETL). Excelmatic is designed for business users who need to perform rapid analysis, clean data on the fly, and get answers without a steep learning curve. They solve different scales of the same problem.
Q: What if my data isn't perfectly clean? For example, some cells are empty.
A: Excelmatic can handle imperfections. When it unpivots the data, rows corresponding to empty expense cells are often excluded by default, which is usually the desired behavior. You can also give specific instructions, such as "ignore any rows where the expense is zero or blank."
Q: Is my data secure when I upload it to Excelmatic?
A: Yes. Excelmatic is built with enterprise-grade security. Your data is encrypted in transit and at rest, and is not used for training AI models. For specific details, always refer to the official privacy policy and security documentation.
Q: Can I use the unpivoted data to build a dashboard later?
A: Definitely. You can ask Excelmatic to generate charts and pivot tables directly, or you can download the perfectly structured "long" data table and use it as a clean source for your own Excel dashboards or Power BI reports.
アクションのすすめ：今日から Excel ワークフローを変革しましょう
最後に扱いにくいスプレッドシートと格闘したのはいつですか？手作業でのコピペや再フォーマットにどれだけの時間を失いましたか？unpivot のような作業を手作業で続けるのは遅いだけでなく、洞察への障壁になります。
Excel AI エージェントを取り入れることで、データ準備は作業から会話へと変わります。データ構造と戦う代わりに、ビジネス上本当に重要な問いに集中できるようになります。
実際に試してみますか？Try Excelmatic for free today。その乱雑なサプライヤーレポートや他の wide テーブルをアップロードして、本記事のプロンプトのいずれかを使ってみてください。データが自然に機能する体験をしてください。
