現場で「使われないDX」を終わらせる。
Excelの属人化・管理不能な業務から抜け出し、
再現性のある仕組みで現場を回す。

Excel VisionaryのDX思想を一言で定義すると

DXとは、
「すべてを自動化すること」ではなく、
人・既存機能・プログラミング・RPA・AIを
“適材適所”で組み合わせる設計思想である

以上が軸です。

無理な提案や押し売りはしません。
まずは状況だけ聞かせてください。

お問い合わせ

こんな悩み、ありませんか？

• 毎日の作業がいつまで経っても変わらない
• 業務を引き継げない不安がある
• ミスしたら頼れる人がいない
• Excelが属人化していて、触れる人が限られている
• マクロはあるが、作った人しか分からない
• DXを進めたいが、現場が忙しくて回らない
• 外注すると高額・ブラックボックスになりがち
• 結局「人が頑張る」状態から抜け出せない

その違和感は、あなただけのものではありません。

なぜ、多くのDXは失敗してしまうのか？

DXがうまくいかない理由は、
ツールや技術の不足ではありません。

よくある原因

• ツール導入がゴールになっている

• 現場業務を理解しないまま設計されている

• 教育・引き継ぎが想定されていない

• 再現性より「一発解決」を優先している

本質的な問題

DXが失敗する最大の理由は、
「人と業務を無視した設計」もしくは「ある人しかできない業務構造」
にあります。

Excel Visionary が大切にしている考え方

コンセプト

DX × 現場理解 × 再現性

Excel Visionary は、
最新ツールを無理に押し付けることはしません。

• Excel

• VBA

• Power Automate（Desktop含む）

これらを組み合わせ、
現場にとって“ちょうどいいDX” を設計します。

特徴

• 現場業務を理解した上での設計

• 属人化しない構造づくり

• 引き継ぎ・改善を前提とした仕組み

「現場に根づくDX」 を最優先に考えます。

Excel Visionary が考える「DX」とは何か

DXという言葉は、
「すべてを自動化すること」
「人の手を完全に排除すること」
として語られることがあります。

しかし、現場で実際に業務を回してきた経験から、
私はその考え方に違和感を覚えてきました。

私が考えるDXは、
すべてを自動化することではありません。

• 人が判断・確認する部分

• Excelの既存機能で十分な部分

• プログラミングを活用すべき部分

これらを一つの「島」として捉え、
必要なところだけをつないでいく。

この考え方を、役割ごとに整理すると次のようになります。

※ 技術の優劣ではなく、「どこで何を使うか」や「企業や個人が中心となり、明確な方針を持って、DXの各要素に柔軟にアクセスできる」という事を整理したイメージです。

その島と島をつなぐ橋や船としてRPAを使い、
形になったデータをAIによる生成・予測に活かす。
そして、最後は必ず人が確認する。

場所ごとに
使うツールも、役割も、意味も違う。
それが、私の考えるDXです。

「全部やってDX」ではないという考え方

目的に対して、
Power Query や Power Pivot など
Excelの既存機能だけで完結するなら、
それも立派なDX です。

重要なのは
何を使うかではなく、何を達成したいか。

DXは新しい思想ではなく、
業務をより良く回すための手段に過ぎません。

「脱Excel」への考え方

近年、「脱Excel」という言葉を耳にすることがあります。
しかし、Excelが完全になくなることはないと考えています。

なぜなら、
Excelは誰もが使い慣れ、見慣れているツールだからです。

私が考える「脱Excel」とは、
Excelの帳票の中で、
データ入力や完結作業を行うことをやめる
という意味です。

• データや情報の蓄積は、データベースで管理する

• Excelは「見せるためのフォーマット」として使う

• 必要なデータだけを、決められたセルに読み込む

この考え方によって、

• 正確なデータ管理

• 帳票作成の自動化

• レポートの自動生成

が可能になります。

この仕組みは、
前職の現場でも実際に実装・運用してきました。

データをどう「溜めるか」という現実的な話

Excelを「見せるための道具」として整理すると、
次に考える必要があるのが
「では、データはどこに溜めるのか？」という点です。

理想を言えば、
専用システムやクラウドデータベースが望ましい。
しかし、現場のすべてが
そこに十分な予算や体制を持っているとは限りません。

こうした現実を踏まえ、
必要に応じて Access などの
ローカルデータベースを裏側で活用するケースもあります。

Accessは、
「最先端の技術」ではありません。
しかし、

・データを正しく溜める
・構造を持たせて管理する
・Excelの負荷を下げる

といった点において、
今でも現場で十分に役割を果たせる道具です。

将来的な拡張や移行も視野に入れつつ、
まずは「今の業務が無理なく回る形」を優先する。

それが、Excel Visionary の考える
現実的なDXの進め方です。

「仕組み」より難しいのは「人」だった

こうした仕組みを導入する中で、
最も難しかったのは、
ツールや技術そのものではありません。

技術よりも難しかったのは、
人の理解と納得でした。

考えを伝えることに、
多くのエネルギーを使いました。

当時は、
LPも動画もなく、
考えを伝えること自体が大きな壁でした。

そこで、

• 小さなグループで試作を回す

• ロールモデルを複数用意する

• 毎週、操作説明会を行う

といった工夫を重ねてきました。

仕組みは、
人が使って初めて意味を持つ。

この経験が、
「寄り添うDX支援」という
Excel Visionary の支援スタイルの原点です。

「属人化」をどう捉えているか

業務の属人化は、
単純に「悪いもの」として語られることが多くあります。

しかし、現場でDXや効率化を進めてきた中で、
私自身は少し違う未来像を感じています。

効率化や自動化が進めば、
将来的に関連業務に携わる人員は確実に減っていきます。
その結果、一人ひとりが担う役割や判断の幅は、
むしろ広がっていきます。

つまり、
「本人にしか分からない領域」は、
なくなるどころか、今後さらに増えていく
というのが、現場で実感してきた現実です。

だからこそ重要なのは、
「人に任せない仕組み」を作ることではなく、
個人のレベルアップを前提とした仕組みづくりだと考えています。

自分たちが日々使うツールは、
誰かに任せるのではなく、
自分たちで理解し、扱える状態を目指す。

それが、DXや効率化の“土台”になると考えています。

人が自然に動ける「仕組み」のつくり方

仕組み化というと、
「手間が増える」「管理が大変」「入力が面倒」
と感じられることも少なくありません。

私が現場で大切にしてきたのは、
人に努力を求めすぎない仕組みです。

例えば、

• 何かをやったら、同時に処理が終わっている

• ある作業をしたら、次の作業も自然に完了している

• 「これをやったら、これもセットで行われる」流れをつくる

といった、連続性のある設計を意識してきました。

日常生活に例えるなら、

• 手洗いが面倒なら、帰宅後すぐ洗面台へ向かう動線をつくる

• 歯磨きが苦手なら、シャワーのついでに磨けるようにする

そんな小さな工夫の積み重ねです。

業務でも同じで、
無理なく続けられる流れをつくることが、
継続性・再現性につながると考えています。

寄り添いを重視したサポート

これまで、

• 年代の異なる方

• パソコンが得意な方・苦手な方

• スキルレベルが大きく異なる現場

さまざまな環境でのサポートを経験してきました。

だからこそ、
「できないこと」を責めるのではなく、
どうすれば自然に使えるか
どうすれば続けられるか
を一緒に考える姿勢を大切にしています。

机上ではなく「現場」で培った経験

Excel Visionary の強みは、
現場で実際に使われてきた仕組みづくりにあります。

• 60分かかっていた作業が→15分に
• ボタン1つで出力が完了
• 担当者以外でも操作可能
• 何度も手動ミスが → 自動安定化
• 自動車部品メーカーでの業務DX
• 実験・評価・開発現場でのExcel自動化
• 複数部門を横断する進捗・管理ツール構築
• 属人化を解消し、再現性を高める仕組み化

「理論だけのDX」ではなく、
現場で回るDX を重視しています。

なぜ、この仕事をしているのか

私自身、

• 正しい手順が共有されない

• 属人化した業務に頼らざるを得ない

• 「これで合っているのか分からない」不安

そんな環境で悩んできました。

だからこそ、
同じ思いをする人を減らしたい。

• 誰が見ても分かる

• 誰でも引き継げる

• 改善し続けられる

そんな仕組みを、
現場と一緒につくりたいと考えています。

「脱Excel」とPythonの関係

PythonとVBAをどう考えているか

近年、
「VBAよりPythonを学ぶべき」
「最初からPythonをやるべき」
といった声をよく耳にします。

しかし、現場で人の成長や挫折を見てきた中で、
私はその考え方に違和感を持っています。

VBAとPythonを同時に学ぼうとして、
最初からPythonに触れた結果、
意味が分からず挫折してしまう。

これは、よくある話です。

理由はシンプルで、
Pythonは「何でもできる」反面、
業務の文脈やゴールが見えないまま触ると、
学ぶ意味を見失いやすいからです。

私の考えでは、

• Excelの中で
  「何を自動化したいのか」
  「どこが苦しいのか」
  を理解できるようになること。

• VBAで
  業務と処理の関係性を掴むこと。

この順序を踏んだ上で、
Excelの外に処理を逃がしたくなったときに
Pythonを使う。

これが、
最も挫折しにくく、実務に結びつく順序だと考えています。

Pythonは、
Excelを捨てるための道具ではありません。

Excelではやらない仕事を、
裏側で引き受けるための道具です。

今すぐ主軸として入れる必要はない。でも「触れる価値」はある

Pythonは“新しい武器”じゃなく「補助エンジン」として考えるのが正解。

• Excel（関数・PQ・PP）

• VBA

• RPA（考え方・一部実装）

• DX思想（人／仕組み／再現性）

ここまで揃うと、次に見えてくるのが

「これ、Python使ったら楽になる場面もあるよな…」

これは レベルが上がった人だけが抱く悩み。

Pythonを「入れたくなる理由」を分解すると

多分、頭の中はこのどれか👇

1. AI・データ分析と相性がいい

2. 将来性がありそう

3. Excelだけだと限界を感じる場面がある

4. 「DXやってます」と言うなら必要な気がする

全部、間違ってない。

ただし重要なのは
Pythonは“代替”ではなく“分業”。

よくある誤解：

❌ PythonにしたらExcel VBAはいらない
❌ Python＝上位互換

Excel Visionaryの思想だと正しくは

• データは関数・PQ・PP・VBA・Pythonで処理してもいい

• でも見せる・確認する・渡すのはExcelや相性の良いフォーマット

つまり、

手段で処理
見せるで理解

島の整理

• 人がやる島
  判断・確認・責任

• Excel既存機能の島
  日常業務・帳票・見える化

• VBAの島
  Excel内部の自動化・UI制御

• RPAの橋
  アプリ間・人操作の代替

• Pythonの島 ←ここ
  大量データ処理・API連携・AI／分析

• AIの島
  判断・整理・生成・予測を補助する

Pythonは「Excelを捨てる島」じゃない
Excelではやらない仕事を引き受ける島

• 人：判断・責任・確認

• Excel：理解・可視化・帳票

• VBA：Excel内の自動化

• Python：Excel外の処理

• RPA：島と島をつなぐ橋

• AI：整理・生成・予測の補助

全部そろってDXではない
必要な島だけ使ってDX

「どれが上か」ではなく「どこで使うか」

AIをどこで使うかという考え方

近年、
「AIですべて解決できる」
「AIに任せれば判断はいらない」
といった表現を目にすることが増えました。

しかし、現場で業務を回してきた立場から見ると、
AIもまた 使いどころを間違えると負担になる道具 だと感じています。

私が考えるAIの役割は、
判断を代替することではありません。

• 情報を整理する

• 文章やレポートの下書きを生成する

• 数値の傾向や予測を補助する

こうした作業をAIに任せ、
最終的な判断や責任は人が持つ。

これが、現場で無理なく使えるAIの位置づけです。

AIは、
ExcelやPython、RPAによって整えられた
「きれいなデータ」や「整理された流れ」があって初めて力を発揮します。

だからこそ私は、
AIを最初から主役にするのではなく、
最後に活かす“島”として考えています。

提供サービス

• Excel業務改善・自動化

• VBAマクロ設計・再構築

• Power Automate Desktop 連携

• 業務フロー整理・可視化

• マニュアル作成・教育支援

• 既存Excel診断

※単発／継続対応可
※小規模案件歓迎

開発現場ではRPAを使う場面が限られるため、
必要に応じて学びながら最適な形を模索します。

「必要に応じてExcel外の処理も対応」
「裏側でPythonを使うこともあります」

よくあるご質問（FAQ）

まずは、今の状況を聞かせてください

無理な提案や押し売りはしません。
「何が課題なのか分からない」という状態でも構いません。

👉 無料相談はこちら

文章だけでは伝わりきらない方へ

読む時間がない方や、
第三者に説明したい方向けに
3分で全体像が分かる解説動画をご用意しました。

👉 🎥 Excel Visionary 解説動画を見る(只今準備中です)

サムネ位置