【2026年5月最新】スプレッドシートのAI関数を使ってみてわかった！設定方法から活用例・限界まで徹底解説
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「スプレッドシートにAI関数ってあるらしいけど、どうやって使うの？」——この記事を読んでいるあなたは、そんな疑問を持っているはずです。
2024年以降、GoogleスプレッドシートにはGemini AIを直接セル内で呼び出せるAI関数（=AI()）が追加されました。セルに数式を入れるだけでAIが応答してくれる——聞いただけだと夢のような機能に見えます。
しかし実際に触ってみると、「英語プロンプトしか使えない」「自動更新されない」「できることが意外と限られる」という現実が見えてきます。この記事では、AI関数の設定方法から、実際に使ってみてわかった限界まで、忖度なしでお伝えします。さらに、本格的な業務自動化を目指す場合にClaude Codeがどう使えるかも、弊社（株式会社GENAI）の実運用データとともに解説します。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、次のことが明確になります。
01 WHAT IS IT スプレッドシートのAI関数とは何か Gemini AIをセル内で直接呼び出せる新機能の全体像
まずは「AI関数」が何者かを整理しましょう。GoogleスプレッドシートのAI関数とは、セルに「=AI("プロンプト")」と入力するだけで、Gemini AIが応答を返してくれる機能です。
従来、AIを業務に組み込むには「ChatGPTを別のタブで開いて、コピーして、貼り付けて……」という手作業が必要でした。AI関数はその手間を省き、スプレッドシートの中でAIが動く体験を実現します。
📚 用語解説
AI関数（=AI()）：GoogleスプレッドシートでGemini AIを呼び出す専用の関数。「=AI("要約して", A1)」のように書くと、A1のデータをAIが処理して結果を返してくれます。2024年にWorkspace Labs経由で提供開始、2025年以降は段階的に利用対象が拡大されています。
1-1. AI関数の基本的な書き方
AI関数の基本構文は以下のとおりです。
基本構文
=AI("プロンプト")
=AI("プロンプト", セル参照)
=AI("プロンプト", 範囲)
例えば、A列に顧客のアンケート回答が入っている場合、B列に「=AI("Classify as positive, neutral, or negative", A1)」と入力すれば、AIが自動的にポジティブ・ニュートラル・ネガティブに分類してくれます。
この「セルに数式を書くだけ」という体験が多くの人の注目を集めている理由です。コードを書く必要もなく、スプレッドシートを使える人なら誰でも試せるのが最大の特徴と言えます。
ExcelやLibreOffice Calcにはこのような組み込みAI関数はありません（2026年5月時点）。MicrosoftはCopilot機能を別途提供していますが、セル内で直接呼び出す形式ではなく、ポップアップ形式での補助になります。
1-2. どんな人に向いているか
AI関数は以下のような人・用途に特に向いています。
| 向いているケース | 向いていないケース |
|---|---|
| スプレッドシートで日常業務を管理している | 日本語プロンプトで使いたい（現状不可） |
| 大量データの一括分類・感情分析をしたい | 処理結果を自動更新・リアルタイムで反映したい |
| プログラミング不要でAIを試したい | 複数ステップの複雑な業務を自動化したい |
| アンケートや問い合わせの一括処理 | 外部APIや他サービスと連携したい |
AI鬼管理山崎
02 SETUP GUIDE AI関数を使うための設定方法 Workspace Labs登録から最初のAI関数実行まで
AI関数を使うには、まず利用できる状態にするための設定が必要です。2026年5月時点での手順を順番に解説します。
2-1. 利用できる条件
AI関数を使うには、以下の条件を満たす必要があります。
2025年9月時点の検証では、日本語のプロンプトを入力した場合、「この言語はサポートされていません」というエラーが返るか、応答精度が著しく低下します。英語でプロンプトを書くことが現実的な運用条件です。これはAI関数の最大のボトルネックの一つです。
2-2. Workspace Labsへの参加手順
labs.google.com/workspace
にアクセス
「参加」ボタンを
クリック
利用規約に
同意
Googleスプレッドシートを
開き直す
セルに=AI()を
入力して確認
Workspace Labsへの参加は無料で、個人のGoogleアカウントで申請できます。承認は即時ではなく、数日〜1週間程度かかるケースも報告されています。申請後すぐに使えない場合は、数日待ってから再度試してみてください。
2-3. スプレッドシートの言語設定変更
Workspace Labsへの参加が承認されたら、スプレッドシートの言語設定を英語に変更します。
メニューから「ファイル」を開く
「スプレッドシートの設定」をクリック
「全般」タブの言語を「English」に変更
「設定を保存して再読み込み」をクリック
言語を英語に変更すると、セルの区切り記号や日付形式が英語基準に変わります。これが気になる場合は、AI関数専用のシートを別途作成して、そのシートだけ英語設定にする方法も有効です。
2-4. 最初の動作確認
設定が完了したら、空のスプレッドシートで以下を試してみましょう。
動作確認用の最初の入力
=AI("Say hello in Japanese")
// 期待される返答: 「こんにちは」など
上記を入力してEnterを押すと、しばらく（5〜30秒程度）待ったあとにAIの応答がセルに表示されます。これが動けば、AI関数が正しく有効化されています。
📚 用語解説
Workspace Labs：Googleが提供する試験的機能の先行体験プログラム。AI関数のような実験的な機能を、一般公開前に試せる枠組みです。無料で参加でき、フィードバックを提供することで機能改善に貢献できます。
03 CAPABILITIES 実際に使えること・使えないこと AI関数で動く4つの機能と、サポートされていない機能の整理
AI関数ができることはシンプルです。主に4つのカテゴリに分けられます。
3-1. できること（4つのカテゴリ）
| カテゴリ | 説明 | 具体例 |
|---|---|---|
| テキスト生成 | 入力データをもとに文章を生成 | 商品名からキャッチコピーを作成 |
| 要約 | 長い文章を短くまとめる | 会議メモを3行に要約 |
| 分類 | データをカテゴリに振り分ける | アンケートをポジ・ネガ・中立に分類 |
| 感情分析 | 文章のトーン・感情を判定 | 顧客レビューの感情スコアを出力 |
これらは本質的に「セルの値を入力として、AIが別の値を出力する」という仕組みです。つまり、Excelで言えば「VLOOKUP」の代わりに「AI」が参照元になるイメージです。
3-2. できないこと（重要）
「できること」以上に重要なのが「できないこと」です。
AI関数はデータを自動で処理し続けるわけではありません。新しいデータが追加されるたびに、手動でセルをコピー・貼り付けするか、スクリプトを別途用意する必要があります。「AI関数を入れれば全部自動化」というイメージは、実際とのギャップが大きいので注意が必要です。
3-3. AI関数に向いている・向いていないタスク
| AI関数が向いているタスク | AI関数では難しいタスク |
|---|---|
| 一覧データを一括で感情分析したい | 毎日自動でデータを更新・集計したい |
| 英語で書いたコンテンツを分類したい | 日本語のテキストをそのまま処理したい |
| スプレッドシート内で完結する単純処理 | 複数のサービスをまたいだワークフロー |
| アンケート結果を素早くタグ付けしたい | 処理精度や応答速度を安定させたい |
代表菅澤
04 USE CASES 業務別の活用例と入力プロンプト例 英語プロンプトの書き方から、実際の業務シナリオまで
実際にAI関数が使える業務シナリオと、そのプロンプトの書き方を紹介します。プロンプトは英語で書く必要があるため、コピーしてそのまま使えるようにしています。
4-1. アンケート・問い合わせの感情分析
最もAI関数が活きるユースケースの一つが、大量のテキストデータの感情分析です。顧客アンケートや問い合わせメールをスプレッドシートに貼り付け、以下のプロンプトで一括分類できます。
感情分析プロンプト（A列にテキスト、B列に入力）
=AI("Classify the following customer feedback as 'Positive', 'Neutral', or 'Negative'. Reply with just one word.", A1)
このプロンプトをB1に入力してB列全体にコピーすれば、何百行ものアンケートが「Positive / Neutral / Negative」の3分類で整理されます。COUNTIFで集計すれば、ネガティブ回答の割合も瞬時に把握できます。
📚 用語解説
感情分析（Sentiment Analysis）：テキストに含まれる感情・トーンを自動で判定する技術。「良い評価」「悪い評価」「中立」のような分類から、0〜100のスコアで感情の強度を数値化することも可能です。カスタマーサポートやブランド管理で広く使われています。
4-2. 顧客・リスト一覧のカテゴリ分類
営業リストや顧客一覧で、業種・規模・優先度を自動分類するのも有効な使い方です。
業種分類プロンプト（A列に会社名・事業内容、B列に入力）
=AI("Based on the following company description, classify into one of: IT, Manufacturing, Retail, Healthcare, Finance, Other. Reply with just the category.", A1)
会社名と事業概要を一列に並べてAI関数をかけると、数百社のリストが業種別に瞬時に整理されます。手作業で1社ずつ調べていたリサーチ作業が、大幅に短縮できます。
4-3. 会議メモ・テキストの要約
長い議事録や問い合わせメールを短文で要約するユースケースです。英語のテキストに対して特に精度が高くなります。
要約プロンプト（A列にテキスト、B列に入力）
=AI("Summarize the following text in one sentence in English.", A1)
日本語テキストを英語で要約させてから、別のセルで翻訳させる2段階方式が現実的です。「=AI("Summarize and translate to Japanese", A1)」のような1つのプロンプトは精度が安定しないため、要約→翻訳の2ステップに分けることを推奨します。
4-4. SNS投稿・コンテンツのバリエーション生成
商品名やサービス概要を入力として、SNS投稿のキャプションバリエーションを大量生成するのも得意なユースケースです。
SNSキャプション生成（A列に商品名、B列に特徴、C列に入力）
=AI("Write a short, engaging Instagram caption (under 100 words) for a product called "&A1&" with the following features: "&B1, "")
このように複数のセルを文字列結合してプロンプトに組み込む使い方もできます。商品リストが100件あれば、100種類のSNSキャプション案を一括で生成できます。
AI鬼管理山崎
05 REAL LIMITATIONS 使ってみてわかった3つの限界 AI関数の実際のボトルネックと、対処法の現実
AI関数を実際に業務で試した人が共通して感じる「限界」があります。ここでは正直に3つ挙げます。
5-1. 限界① 英語プロンプト必須で「すぐ使える」感じがない
最大のボトルネックは、現状の日本語プロンプト非対応です。スプレッドシートをメインに使うのは、多くの場合、非エンジニアの業務担当者です。その人たちに「英語でプロンプトを書いてください」というハードルは、想定以上に高い。
「英語で書けばいい」と言葉にするのは簡単ですが、毎日スプレッドシートを更新する担当者がプロンプトを英語で考えながら入力するというのは、実際には業務フローに組み込みにくい設計です。
Googleは日本語対応の具体的なスケジュールを公表していません。2026年5月時点でも英語プロンプト前提の設計が続いており、「いずれ日本語でも使えるだろう」という期待で業務設計をすることはリスクが高いです。
5-2. 限界② 自動更新されないので「自動化」ではない
AI関数のもう一つの限界は、データが更新されても関数が自動再実行されない点です。例えば毎日アンケートが追加される運用では、新しい行が追加されるたびに手動でセルをコピーするか、Apps Scriptで自動化スクリプトを書く必要があります。
つまり、「AI関数を入れたら自動化できた」ではなく、「AI関数 + スクリプト」があって初めて半自動化が実現できるのが現実です。「コードいらず」のイメージで飛びつくと、後でスクリプト開発が必要なことを知って落胆するパターンが多いです。
追加される
毎日の作業
再実行されない
手動 or スクリプト必要
手作業が残る
期待との乖離
5-3. 限界③ 精度・応答速度が業務レベルに達しないケースがある
3つ目は、応答精度と速度の不安定さです。同じプロンプトでも応答が毎回微妙に異なる、あるいはセルを読み込むのに30秒以上かかるケースがあります。数十行程度なら問題なくても、数百〜数千行の一括処理では、処理時間・精度・エラー率のどれかが問題になりやすいです。
| チェック項目 | AI関数の現状 | 業務利用での影響 |
|---|---|---|
| 応答速度 | 1セルあたり5〜30秒 | 1,000行処理で数時間かかる可能性 |
| 応答の一貫性 | 同一入力でも出力が毎回異なる | 分類軸を統一した一括処理に向かない |
| エラー処理 | エラー時は空欄になるのみ | 途中失敗を検知・再実行する仕組みが必要 |
| 日本語対応 | 英語プロンプト前提 | 日本語業務への直接適用が困難 |
代表菅澤
06 GENAI INSIGHT 【独自】GENAIが見たスプレッドシートAI関数の現実 Max 20x契約企業として見えたAI関数の「立ち位置」
弊社（株式会社GENAI）では、Claude Max 20xプラン（月額約30,000円）を契約して、経営・営業・広告・開発・経理・秘書業務まで全社でAIを活用しています。スプレッドシートのAI関数も実際に検証した上で、現在は「特定用途に限定して使う」という判断をしています。
6-1. 弊社での使い方：限定的なデータ前処理として
弊社でAI関数を使っているのは、主に以下の限定された用途です。
これらはいずれも「英語テキスト・一括処理・精度よりスピード優先」という条件が揃っているケースです。逆に言えば、この条件を外れた用途（日本語テキスト・リアルタイム処理・高精度が必要）にはAI関数を使っていません。
6-2. 日常業務の自動化にはClaude Codeを使っている理由
では、日常的な業務自動化には何を使っているかというと、弊社ではClaude Codeを中心にした仕組みに移行しています。理由は明快です。
| 比較軸 | スプレッドシートAI関数 | Claude Code |
|---|---|---|
| 日本語対応 | △（英語推奨） | ◎（日本語で問題なし） |
| 自動化の深さ | △（単一セル処理） | ◎（複数ステップ・ファイル操作まで） |
| 他サービス連携 | ✕（スプレッドシート内のみ） | ◎（API・メール・Slackまで） |
| 精度・安定性 | △（ケースバイケース） | ◎（Opus/Sonnetで業務レベル） |
| セットアップ難度 | ◎（簡単） | △（ターミナルに慣れが必要） |
| コスト | △（Workspace Labs枠内） | ○（Proプランで月$20〜） |
スプレッドシートのAI関数は「入口」として優秀ですが、弊社では週20時間かかっていた営業資料作成を週2時間に短縮、経理処理を月40時間→月5時間に削減という成果を出しているのは、Claude Codeを軸にした仕組みがあるからです。AI関数だけではここまでの削減は実現できません。
AI関数でAIの便利さを実感したら、次のステップとしてClaude Codeを試すのがスムーズな学習パスです。「スプレッドシートのセルで応答が返ってきた」という体験は、Claude Codeの「ターミナルでAIが動く」体験へのブリッジになります。
AI鬼管理山崎
07 COMPARISON スプレッドシートAI関数 vs Claude Code：どちらを選ぶか ユースケース別の使い分けガイドと、移行ステップ
「AI関数で十分なのか、Claude Codeが必要なのか」を判断するための基準を整理します。どちらが優れているという話ではなく、用途ごとの適材適所です。
7-1. スプレッドシートAI関数を選ぶべきケース
7-2. Claude Codeを選ぶべきケース
Workspace Labs
単純分類・要約
日本語・自動更新
複雑処理の壁
Proプランから
ターミナル利用
複数業務を
エージェントで回す
多くの人にとって、スプレッドシートのAI関数は「Claude Codeに向かうための最初の体験」として位置づけられます。AI関数を試して「もっと使いたい」「これだけじゃ足りない」と思ったタイミングが、Claude Codeを始める適切なサインです。
7-3. Claude Codeへの移行ステップ
「Claude Codeに移行したいが、どこから始めるか」という方向けに、最短ステップを整理します。
| ステップ | 内容 | 目安期間 |
|---|---|---|
| Step 1: アカウント作成 | claude.ai でProプラン（月$20）を契約 | 当日 |
| Step 2: デスクトップ版インストール | Claude Codeのデスクトップ版をDL・起動 | 30分 |
| Step 3: 最初の業務を1つ試す | 「未読メールの下書き作成」等、日常業務の一つを任せる | 初日〜1週間 |
| Step 4: 効果確認と横展開 | 削減時間を数値化、同種業務に拡大 | 1〜2ヶ月 |
| Step 5: 業務フロー全体に組み込む | 定期自動処理・複数サービス連携の設計 | 3ヶ月以降 |
代表菅澤
08 CONCLUSION まとめ ── AI関数は「入口」、業務自動化は「Claude Code」で AI関数の正直な評価と、次のステップ
この記事では、GoogleスプレッドシートのAI関数について、設定方法から実際の活用例、限界まで整理しました。最後に要点を振り返ります。
AIを業務に取り入れる最初の一歩として、スプレッドシートのAI関数は非常に良い体験です。しかし、「AIで業務を変える」という目標に向かうためには、AI関数はスタート地点に過ぎません。
弊社が運営する「AI鬼管理」では、Claude Codeを使った業務自動化の設計から、実際の社内導入支援まで、非エンジニアの経営者・管理職の方をサポートしています。「AI関数は試したけど、もっと使いこなしたい」という方はお気軽にご相談ください。
代表菅澤
Claude Codeで業務自動化を本格的に始めたい方へ
スプレッドシートのAI関数の次のステップとして、Claude Codeを活用した業務自動化の設計を弊社がサポートします。
「何から始めればいいか分からない」という方も、無料相談で最初の一手を一緒に見つけましょう。
AI鬼管理山崎
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よくある質問
Q. スプレッドシートのAI関数は無料で使えますか？
A. はい、Workspace Labsへの参加と利用自体は現時点で無料です。ただしWorkspace Labsは試験的なプログラムのため、今後有料化・制限変更が行われる可能性があります。利用前に最新の利用規約を確認することをお勧めします。
Q. 日本語プロンプトで使えないのはなぜですか？
A. AI関数（=AI()）はGeminiをベースにしていますが、現時点では英語以外の言語でのプロンプト入力が正式にサポートされていません。Googleの日本語対応ロードマップは非公開であり、2026年5月時点でも英語プロンプト前提の設計が続いています。日本語テキストの処理は可能ですが、プロンプト自体は英語で書く必要があります。
Q. Excelでも同じようなAI関数は使えますか？
A. 現時点でExcelにはスプレッドシートのAI関数と同等のセル内AI呼び出し機能はありません。MicrosoftはCopilot機能をExcelに統合していますが、セルへの直接記述方式ではなくサイドパネル形式での補助になります。Excel + AIの自動化を目指すなら、VBAやPower AutomateとClaude APIを組み合わせる方法が一般的です。
Q. AI関数とGoogle Apps Script（GAS）はどう使い分けますか？
A. AI関数は「セルに直接書いてすぐ試せる」気軽さが強みです。一方、GASはトリガー（時間・フォーム送信など）で自動実行でき、より複雑な処理も書けます。「手動でたまに処理する」ならAI関数、「毎日自動で処理したい」ならGAS + AI APIの組み合わせが現実的です。
Q. AI関数でエラーが出て結果が返ってこない場合の対処法は？
A. 主な原因は3つです：①Workspace Labsへの参加が完了していない（数日待つ）、②言語設定が日本語のまま（英語に変更）、③プロンプトが日本語になっている（英語に書き直す）。これらを確認しても解決しない場合は、スプレッドシートをリロードするか、新しいシートで試してみてください。
Q. AI関数で処理できるデータの上限はありますか？
A. 公式な上限は明示されていませんが、1セルあたりのプロンプト＋入力テキストが長すぎると応答が返らないケースがあります。目安として1セルあたりのテキストは3,000文字以内に収めると安定します。大量処理（500行以上）は応答速度が極端に遅くなることがあるため、Google Apps ScriptでAI APIを呼ぶ方式も検討してください。
Q. 結局、スプレッドシートのAI関数とClaude Code、どちらから始めるべきですか？
A. AIを初めて業務に取り入れる方はAI関数から始めることをお勧めします。設定が簡単で、コードなしでAIの威力を体感できます。ただし、日本語テキストを使う・定期自動処理が必要・複数の業務をまたいで自動化したいという目標があるなら、最初からClaude Codeを試す方が遠回りになりません。迷う場合は無料相談でご状況をお聞きすることもできます。
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- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
