Microsoft 365 Copilotを使えば、Excel上で自然言語によるデータ分析が可能になります。実際に試してみたのですが、内部でPythonコードが動いているようで、Excel単体では難しかった統計解析もサクッと実行できることが分かりました。使い慣れたExcelの延長線上で、これほどの分析ができるとは驚異的です！
今回は、ピープルアナリティクスを題材に、Excel × Copilotによる分析の様子をデモ動画にまとめました。まずはこちらをご覧くださいませ。
使用したデータは当サイトで公開中のHRトイデータです。コンピテンシー項目に着目し、主成分分析で次元削減を通して隠れたパターンを探索しています。
使い慣れたExcelを使いながら自然言語で高度な分析を指示できるのは魅力的で、ピープルアナリティクスの内製化の切り札になるのではないかと感じました。その理由は次の通りです。
- 自然言語で指示ができ、分析に関するコーティングの手間を大幅に削減できる。
- 多くの企業に普及しているMicrosoft 365上で動作するため、Pythonの実行環境の準備が不要になる。
- Pythonコードを含めた分析結果をExcelシート残してくれる。Python in Excelの仕組みを使って、後からカスタマイズすることも可能。
- Power QueryやPower BIと連携する統一した分析環境を手軽に構築できる。
一見すると「自然言語で分析ができる」点に注目が集まりがちですが、地味ながら重要なのは2.の環境面ではないでしょうか。
会社・組織がMicrosoft 365およびMicrosoft 365 Copilotのライセンスを購入していれば、特別な準備をしなくてもPythonの実行環境が手に入ってしまうからです。これは、Python in Excelも同様ですが、そこに自然言語での分析指示ができるということで強力な連携になっています。
最近は、人事部内でデータ分析をやれるようになりたいというご要望をいただくことが増えてきました。つまり、外注ベースの分析から脱却してデータ分析を内製化したいというご相談です。
内製化に向けての課題は様々ですが、概ね以下の3点に集約されます。
- 業務に直結するテーマを見つけること（テーマ設定）
- Pythonを含む分析スキルを身につけること（スキル）
- 分析環境を整えること（環境）
このうち最も重要なのは一つ目のテーマ設定ですが、実際に立ちはだかるのは3.「環境」の壁であることも珍しくありません。
人事部門のようなコーポレート部門で独立したデータ分析環境を持っているケースは少ないですし、もし構築できたとしてもメンテナンスが大変です。
本格的に分析を進めようとすると、Power BIのようなBIツールだけでは限界があり、いずれはPythonを使いたくなる場面も出てきます。しかし、Pythonをローカルにセットアップするのは大変です。かといって、Azure Machine LearningやVertex AIなどのクラウド環境を構築することもコーポレート部門では難しいでしょう。
もっともお手軽なのはGoogle Colabですが、学習環境としては良くともセキュリティ面で実務で利用するのが難しい企業が多いはずです。
こうした現実的な障壁を取り払ってくれるのが、「Excel × Copilot」なのです。
あなたの組織でも、「Excel × Copilot」がピープルアナリティクスの第一歩になるかもしれません。
