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title: "ExcelでAI関数を自作する｜LM Studio×ローカルLLMを検証し全社展開を見送った理由"
excerpt: "Excelのセルから直接AIを呼び出す「AI関数」を、LM StudioのローカルLLMと繋いで自作しました。技術的には動作したものの、高スペックPCが必須で全社展開は非現実的と判断し不採用に。機密データを外に出さずに処理できるという利点と、実用化するならクラウドAPIに切り替えるべきという結論をまとめています。"
author: "AI活編集部"
author_username: ai-katsu-editorial
published_at: 2025-07-05T00:00:00+00:00
verified_at: 2025-07-05T00:00:00+00:00
tools: ["Excel"]
tasks: ["開発・エンジニアリング", "ツール検証"]
canonical_url: https://ai-katsu.jp/articles/excel-ai-poc
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# ExcelでAI関数を自作する｜LM Studio×ローカルLLMを検証し全社展開を見送った理由

Excelのセルに `=AI("この文章を要約して", A1)` のような関数を書いて、そのままAI処理ができたら便利です。しかも社外にデータを出さずに。この発想でローカルLLMとExcelを繋ぐ仕組みを作り、**技術的には動作したものの、全社展開は見送りました。**

見送りの理由は精度でも機能でもなく、PCスペックでした。同じ構成を検討している方に向けて、判断の経緯を共有します。

## この検証の概要

| 項目 | 内容 |
| --- | --- |
| 検証時期 | 2025年7月（7/5〜7/11） |
| 使用ツール | Microsoft Excel + LM Studio（ローカルLLM） |
| やりたかったこと | Excel内から直接AIを呼び出す「AI関数」を作り、データ整理などの日常業務を効率化する |
| 結論 | 技術的な実現性は確認できたが、動作が重く高スペックPCが必須。**全社展開は非現実的と判断し不採用** |
| 判定 | 導入見送り（検証終了） |
| 得られた知見 | 実用化を目指すならクラウドAPI（Azure OpenAIなど）に切り替えるべき |

> 本記事は自社での検証記録です。処理速度は「重い」という定性評価にとどまり、秒数などの定量測定は行っていないため数値は掲載していません。

## 結論：動くが、配れない

**仕組み自体は完成しました。**Excelシート上から自作のAI関数を呼び出し、セル内のデータに対してAI処理を実行できています。技術的な実現性という意味では、検証は成功と言えます。

それでも見送ったのは、**この構成が「配布できるもの」にならなかったからです。**ローカルLLMを動かすには相応のPCスペックが必要で、そこがボトルネックになりました。

全社員のPCにLM Studioを入れて回してもらう、という運用は現実的ではありません。**一部の人しか使えないツールは、業務改善の手段としては成立しにくい**という判断です。

## 作ったもの

```
Excel（セルに数式を入力）
    ↓  マクロ
LM Studio のローカルAPI
    ↓
ローカルLLMで処理
    ↓
Excelのセルに結果を返す
```

ExcelマクロからAPI経由でLM Studioを呼び出す構成です。LM StudioはローカルPC上でLLMを動かすツールで、APIサーバーとしても起動できます。**この構成の要点は、データが一度もPCの外に出ないこと**です。

## この構成の価値：機密データを外に出さずに処理できる

見送りはしましたが、**ローカルLLMを使う最大の利点は確認できました。**

クラウドのAIサービスを使う場合、処理したいデータは必ず外部に送信されます。顧客情報や未公開の数値を含むExcelファイルでは、そこが導入の壁になることがあります。ローカルLLMならこの問題が発生しません。

**「セキュリティ要件が厳しくてクラウドAIを使えない」という制約下では、ローカルLLMは有力な選択肢になります。**今回の検証は、その可能性を確認できた点に意味がありました。

## つまずいたこと：推奨スペックの壁

不採用の直接の理由はこれです。

**ローカルPCでLM Studioを起動するには、高いPCスペックが求められます。**動作は重く、一般的な業務用PCで快適に回せるものではありませんでした。導入時のLM Studioインストール自体もハードルが高い部類に入ります。

技術的に可能でも、**全社員に配れないなら業務改善のツールとしては成立しません。**「一部の高スペックPC保有者だけが使える効率化」は、組織全体で見ると効果が限定的です。

## 実用化するなら：クラウドAPIに切り替える

同じ「ExcelからAI関数を呼ぶ」構成を本気で実用化するなら、**呼び出し先をローカルLLMからクラウドAPI（Azure OpenAIなど）に変えるべき**というのが今回の結論です。

| 項目 | LM Studio（ローカル） | Azure OpenAI（クラウド） |
| --- | --- | --- |
| データの保管場所 | ローカル。外部に出ない | クラウドへ送信される |
| 環境構築 | 高スペックPCが必須 | 環境構築が不要 |
| 全社展開 | 非現実的 | 現実的 |

クラウドAPIならPCスペックに依存しないため、配布可能な仕組みになります。**データを外に出せるかどうかで、選ぶべき構成が変わる**という整理です。

## 残した可能性

全社展開は見送りましたが、適用先を絞れば話は変わります。追加で確かめたいのは、**高スペックPCを持つエンジニア部門に限定した、ニッチな作業効率化**です。

この条件なら「スペックの壁」は最初から存在しません。機密データを扱う分析作業などでは、噛み合う場面がありそうです。

## よくある質問

### ExcelのAI関数は自作しないと使えませんか？

今回はマクロからAPIを呼び出す方式で自作しました。Microsoft自身もExcelへのAI機能統合を進めているため、標準機能で足りるかを先に確認するほうが早い場合があります。**今回検証したのは、自前でローカルLLMに繋ぐ構成です。**

### どのくらい重かったですか？

**この検証では処理速度の定量測定を行っていないため、秒数などはお答えできません。**定性評価として「重い」「高スペックPCが必要」という判断に至った、というのが記録の全てです。

### ローカルLLMは業務では使えないということですか？

そうではありません。**今回の「全社員のPCで動かす」という前提と噛み合わなかっただけです。**機密データを扱う特定部門に絞る、あるいはサーバー側で動かして社内から呼ぶ構成にするなど、前提を変えれば選択肢に残ります。

## まとめ

-   Excel + ローカルLLMのAI関数は**技術的には動作した**が、全社展開は見送り
-   理由は精度や機能ではなく**PCスペック**。動作が重く、配布可能な仕組みにならなかった
-   ローカルLLMの価値は**機密データを外に出さずに処理できる**点。ここは確認できた
-   実用化を目指すなら**クラウドAPI（Azure OpenAIなど）に切り替える**のが現実的

社内ツールの検討では「動くかどうか」より「全員に配れるかどうか」で結論が決まる場面が少なくありません。今回はその典型例でした。

株式会社AI棒では、こうしたAI活用の検証を日々行い、企業の業務効率化とAI導入を支援しています。自社の環境に合う構成のご相談は[お問い合わせフォーム](/contact)から、継続的な伴走支援については[AI参謀](/ai-sanbo)をご覧ください。