• 大村あつし

Power Query × AIでデータ処理を完全自動化！

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

もっと速く、もっと便利に、もっと簡単に

Excel Power Queryによるデータ処理を基礎から解説。AIを使ったクエリの生成、マクロ（VBA）と連携した完全自動化まで、これまでにない新しいPower Queryの活用方法を実践していきます。

日々の実務に役立つテンプレートも収録

※カバー画像が異なる場合があります。

第1章　生成AI時代のデータ処理のあるべき姿
　1-1　Power QueryでExcel業務が劇的に変わる
　1-2　Power Query×AIによる業務の進化
　1-3　本書のゴール ＝ Excel業務の完全自動化
第2章　まずはPower Queryの基本を理解する
　2-1　Power Queryで何ができるのか？
　2-2　Power Queryの操作を体験する
　2-3　クエリと外部データ範囲の関係を理解する
第3章　クエリを理解しM言語に触れる
　3-1　クエリを確実に理解する
　3-2　M言語に触れてみる
　3-3　AIを使用してM言語を作成する
第4章　AIでマクロとクエリを作成する
　4-1　マクロを動かすための準備をする
　4-2　AIが作成したマクロを実行してみる
　4-3　マクロを含むブックを保存する/開く　ほか
第5章　さまざまなデータを読み込んで処理する
　5-1　固定長テキストファイルを読み込む
　5-2　Accessのデータベースを読み込む
　5-3　PDFファイルから表を読み込む　ほか
第6章　より実践的なデータ処理の手法
　6-1　手作業のPower Queryを完全自動化する
　6-2　データを通常のセル範囲に展開する
　6-3　現在のブックのテーブルから抽出する
　6-4　指定したブックのテーブルから転記する
　6-5　ブック内の全テーブルを結合する
　6-6　フォルダ内の全ブックのデータを読み込む　ほか
第7章　業務シーンを想定した応用例
　7-1　売上データを他部署への提出用に加工する
　7-2　複雑な条件で売上データを分析する
　7-3　担当者別の売上金額ランキングを作成する
　7-4　顧客マスターから重複を除いて整える
　7-5　列の追加で見やすく使いやすい表に作り変える
　7-6　担当者別・商品別の合計、件数、平均を求める
　7-7　氏名を分割し、複数列を結合して会員コードを作成する
　7-8　会計データから部門別損益一覧を作成する
　7-9　注文日と納期から作業可能日数を求める
　7-10　売上金額と人数から1人あたりの売上金額を求める
　7-11　売上明細データから商品マスターに登録されていない商品を探す　ほか
第8章　エラー処理を取り入れた自動化処理
　8-1　読み込み元ファイルが見つからない場合
　8-2　クエリとテーブルがあるためにマクロが動かない
　8-3　M言語で行継続文字が制限を超えないように注意する
　8-4　「VBA×M言語」のPower Queryのトラブルシューティング　ほか 続きを読む

(C) 2026

マイポイントで購入できる作品について