はじめに

Excelの集計結果を分析するだけで一日が終わってしまうー
集計作業に追われ、本来の仕事である『データに基づく戦略的な提案立案・意思決定』に時間を使えていないー

そんな悩みを抱える方にとって、Difyを活用することによって24時間稼働するデータサイエンティスト兼・事務員のような役割を持つAIエージェントをご提供できるかもしれません。

本記事では、DifyとExcelを組み合わせ、週次報告や数値管理の一部を自動化するためのガイドをお届けします。DifyのAIチャットボットやデータの読み込みなど、基礎的な利用以外の応用した活用方法をお届けします。

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これまでのExcel

多くの企業がDX化を進める中、依然としてビジネスの現場はExcelなどの表計算ソフトで人による更新と作業によって回っています。VBAやPower Queryを駆使して自動化を試みた方も多いでしょう。表計算ソフトの数値管理と表やグラフなどの表現によって、数々のビジネスが前進してきた歴史があります。
しかし表計算ソフトの決定的な弱点は下記のようなものがあり、言葉の意味を理解して分析し、その分析結果を出力することまではできません。

• 数値が予算を下回ったとき、理由を探し出す

• 自由記述のアンケート結果をカテゴリー分けして集計する

• 会議資料に分析・考察文を添える

これらのような、数値の背後にある現象に対する分析や状況の解釈が必要なプロセスは、これまで人間の手に委ねられてきました。
そこにエージェンティックAIツールのDifyを組み込むことで、Excelは単なる数値集計を担う表計算ソフトから、考え報告する自律型AIエージェントへと変わります。

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Dify × Excelによる報告書作成の自動化

週次ミーティングなどの場で定期的に訪れる分析〜報告書作成を自動化する場合、Difyを中心とした以下の3ステップのフローを構築します。

1.インプット：データ収集

売上データ（CSV）、広告管理画面の数値、SNSの反応、あるいは現場スタッフがSlackに投稿した業務報告など、あらゆる形式のデータをDifyに集約します。

2.プロセス：分析と論理構築

Difyのワークフロー内で、LLM（大規模言語モデル）がデータを多角的に分析します。

「先週比での異常値はないか？」「目標未達成の原因は何か？」「特筆すべき成功事例は？」といった視点でデータを精査させます。

3.アウトプット：指定したファイル形式へ整形

AIが作成した文章や計算結果を、Excelが扱いやすいCSVやTSV形式に整形して出力します。

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報告レポートを生成するワークフロー構築

具体的に、Difyのダッシュボードでどのような設定を行えばよいかを解説します。

ナレッジ機能の活用

まず、過去の報告書や会社独自の用語集、KPIの定義などをDifyのナレッジに登録しておきます。これにより、AIが自社独自の基準や担当者のノウハウに基づいた報告書を書けるようになります。

例：『この数値が下がった時は、必ず競合A社のキャンペーンをチェックする』といった、ベテラン担当者特有の判断基準や暗黙知をAIに学習させることが可能です。

ナレッジの登録方法についてはこちらの記事を参考にしてください。
▶︎Difyではじめる自社専用AIツール〜チャットボット構築〜

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ワークフローの組み立て方

Difyのワークフロー画面で、以下のノードを連結します。

1. 開始ノード： 入力変数として「今週の数値データ」と「先週の振り返り」を設定します。

2. **LLMノード（分析用）：データを受けとり、分析をするプロンプトを設定します。
   プロンプト例
   **「以下の数値を比較し、乖離が大きい項目を特定してください。その後、ナレッジ内の過去事例と照らし合わせ、考えられる要因を3つ挙げてください。」

3. **LLMノード（執筆用）：**分析結果を受け取り、他者が読むためのフォーマルな文章に整えます。

4. コードブロック（整形用）： Pythonコードを使用して、結果をExcelの「セル」に対応する形に変換します。

Python

def main(summary: str, details: str, trend: str) -> dict:
    """
    summary: 全体概況
    details: 詳細分析
    trend: 来週の予測
    これらをExcelの各列に配置するためのTSV形式を生成
    """
    # ヘッダーと内容をタブ(\t)で区切り、行を改行(
)で区切る
    rows = [
        f"項目\t内容",
        f"全体概況\t{summary.replace('\
', ' ')}",
        f"詳細分析\t{details.replace('\
', ' ')}",
        f"来週の予測\t{trend.replace('\
', ' ')}"
    ]
    return {"result": "
".join(rows)}

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Excelへの流し込み

Difyが出力した result をコピーし、ExcelのA1セルを選択して貼り付けます。これだけで、見栄えの良い報告表が完成します。
APIや外部連携ツールを活用することで、始業前に分析が終わっている状況を作ることも可能でしょう。

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ワークフロー活用術Tips

構築したワークフローを最大限活用できるようなTipsをご紹介します。

Tips 1：Excelテンプレートとの逆引き連携

Excel側で、あらかじめグラフや条件付き書式を設定した「報告書テンプレート」を作っておきます。Difyからはデータのみを特定の順番で出力するように設計すれば、貼り付けた瞬間にグラフが自動更新され、視認性の高い資料が出来上がります。

Tips 2：マルチLLMの使い分け

Difyの強みは、複数のAIモデルを使い分けられる点です。

• 計算や論理チェック： 緻密な「Claude 3.5 Sonnet」や「GPT-4o」を使用。

• 大量のテキスト要約： 処理の速い「GPT-4o mini」や「Llama 3」を使用。
  これらを1つのワークフロー内で組み合わせることで、コストを抑えつつ精度の高いレポートを作成できます。

LLMの性能とコストを最適化することで、外部コンサルタントや高単価なエンジニアに依存しない、現場の担当者がメンテナンスしながら改善できる、持続可能な自動化を実現できます。

Tips 3：エラー回避のための「バリデーション」設定

AIが稀に出すハルシネーションを防ぐため、Difyのワークフロー内に「数値チェックノード」を挟みます。「今週の合計値が、内訳の合計と一致しているか」をPythonコードで検証してから出力することで、報告書に偽りの数値がないか、事前に自律して確認する機構を設け、報告内容の信頼性を担保します。

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応用：数値管理の先にあるDX

ExcelとDifyの連携によって得られる恩恵は、単なる事務作業の削減だけではありません。
LLMとワークフローを通した機能との繋ぎ込みによって、誰が使っても同じ高品質な業務手順の型を用意することができます。

営業戦略の計画化

Excel上の過去3年分の受注データをナレッジとしてDifyに読み込ませて、「来月の目標達成率を10%上げるための、最も効率的な訪問リストを提案して」と問いかけます。Difyはデータの相関関係を分析し、Excel形式の優先アプローチリストを書き出します。
担当業務によって異なる視点を持った担当者がDifyと壁打ちを行うことで、新たな計画が立案されることもあるでしょう。

顧客満足度の可視化

Excelでまとめられたアンケートの結果をDifyが読み取り、感情分析（ポジティブ・ネガティブ）を数値化。それをExcelに戻して、ヒートマップとして可視化します。これにより、カスタマーサービス・サクセス部門からも納得感のある報告が可能になります。
報告や分析の属人化を撤廃し、組織の業務に対応できる人員の総合力を底上げすることに繋がります。

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導入におけるマインドセットと人らしさの残し方

自動化を進めると、「自分の仕事がなくなるのではないか」「AIの回答をそのまま信じていいのか」という不安が必ず生まれます。しかし、Difyを活用したDXは、人のリソースを単純作業以外の重要な意思決定に集中させることにあります。

• **8割自動・2割人間
  報告物はAIと人間が役割を分担して『8割自動・2割人間』で作成する考え方で捉えてみましょう。
  **Difyが作ったレポートは、あくまで下書きです。報告物として提出する前の10分で、ベテランの分析家が現場の空気感や特有の事情を加筆する。この最後のひと手間によって、報告書に人間味が加わって、組織が動くことになるでしょう。

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脱・手作業への第一歩

「いつか自動化したい」と思っているだけでは、時間は流れていきます。
まずは、毎週・毎月など定期的に負担と時間を要するExcelに向き合う1時間をDifyに任せてみることから始めてみませんか？

ノウハウやデータを正しくナレッジとして渡すことで、Difyが分析結果をヒントとして掬い上げてくれます。業務効率を大きく向上させるかどうかは、簡単で取り組みやすい仕組みをご自身の業務に合わせて試していただくことから始まります。ぜひ、その効果を体験してみてください。

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おわりに

この記事を読んで、自分の業務でも使えるかもしれないと思った方は、ぜひ以下の手順で第一歩を踏み出してください。

1. Difyにログインし、「ワークフロー」を作成する。

2. もっとも単純な「データの整形」から試してみる。

3. うまくいかない場合は、具体的なExcelの項目名を挙げて、AIにプロンプトの改善案を聞いてみる。

もし、具体的なワークフローの組み方や、複雑なExcel関数との組み合わせ方で迷ったら、いつでもご相談ください。
GMO即レスAIでは、様々な企業様の業務フローや体制に応じた、Difyを用いた最適な活用のご提案から導入支援までを行っております。

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最後までお読みいただきありがとうございました！