生成AI活用研究
VBA開発の現場で生成AIはどう使う? そのメリットと潜むリスク

Geminiを中心に生成AIの活用と研究の記録
公開日:2025-05-11 最終更新日:2025-05-11

VBA開発の現場で生成AIはどう使う? そのメリットと潜むリスク


はじめに

Microsoft Office製品の自動化ツールとして、VBA(Visual Basic for Applications)は長年にわたりビジネスの現場で活用されてきました。特にExcel、Access、Outlookなどを利用した定型業務の効率化やデータ処理の自動化において、VBAは多くの業務担当者にとって不可欠なスキルであり、今なお多くの現場で現役で稼働しています。VBAによって構築されたシステムは、しばしば「シャドーIT」として、公式な情報システム部門の管理外で重要な業務を支えています。

近年、急速に進化し普及が進む生成AIは、その創造的な能力により、様々な分野で人間の創造性や生産性を飛躍的に高めるツールとして注目されています。この生成AIの波は、VBA開発の現場にも確実に押し寄せており、「コードの自動生成」「エラーの診断」「既存コードの処理内容の説明」「新しい実現方法の提案」など、多岐にわたる支援が期待されています。AIを活用することで、VBA開発の効率化、属人化の解消、そして新たな自動化の可能性が開かれると見られています。

しかし、新たな技術には常に利便性とリスクが共存します。生成AIの導入は、開発プロセスの変革を促す一方で、潜在的なリスクもはらんでいます。本レポートでは、VBA開発に携わる現場担当者が生成AIをどのように活用できるのか、その具体的なメリットを掘り下げつつ、現場で直面しうる「潜むリスク」にも焦点を当て、AIとの共存の最適な在り方について考察します。


第1章:VBA開発現場における生成AI活用のメリット

VBA開発の各工程において、生成AIは強力なアシスタントとして機能し、生産性向上に大きく貢献する可能性を秘めています。

1.1 コードの自動生成と補完で工数削減

生成AIは、自然言語による指示を理解し、それに基づいたVBAコードのひな型やスニペットを迅速に生成できます。たとえば、「指定したフォルダにあるすべてのExcelファイルを順番に開いて、各ファイルのA1セルの値を読み取り、別シートに一覧としてまとめたい」といった具体的な要望をテキストで伝えるだけで、処理の骨子となるコードが提示されます。これにより、ゼロからコードを書き始める手間が省け、開発の初期段階でのスピードアップが図れます。

また、コードの記述中に行き詰まった際に、特定の機能(例:「ファイルの存在チェックを行う関数」や「日付フォーマットを変換するコード」)について問い合わせることで、適切な構文やAPIの利用方法を含むコード例を得られます。これは、業務知識は豊富だがVBAの文法やオブジェクトモデルに不慣れな現場担当者にとって、特に強力な支援となります。

1.2 デバッグ支援とトラブル対応の迅速化

VBAコードの実行中に発生するエラーは、開発者にとって大きな負担となります。生成AIにエラーメッセージやエラーが発生したコード部分を提示することで、エラーの原因に関する示唆や、具体的な修正方法の提案を得られるケースが増えています。特に、以下のようなケースでその効果が顕著です。
  • 実行時エラーの原因特定: 「実行時エラー '1004': RangeクラスのSelectメソッドに失敗しました」といったエラーメッセージに対し、その原因として考えられる状況(シートがアクティブでない、対象セル範囲が存在しないなど)や、デバッグのステップ(変数の中身を確認する、ブレークポイントを置くなど)を提示してくれます。
  • 複雑なロジックの追跡: 入れ子のループ処理や複数の条件分岐を含むコードで意図しない結果になった場合、コードとその挙動の説明をAIに求めることで、論理的な誤りや考慮漏れを発見する手がかりが得られます。
  • 特定の関数やオブジェクトの使い方に関する疑問: エラーの原因が特定の関数やオブジェクトの誤った使い方にある場合、AIにその正しい使い方や関連する情報(引数、戻り値など)を問い合わせることで解決につながります。
これにより、エラー解決にかかる時間を大幅に短縮し、トラブル対応の迅速化が期待できます。

1.3 コードの解説・リファクタリング提案

既存のVBAコードは、記述した本人以外には理解が難しい「レガシーコード」となっていることが少なくありません。生成AIは、VBAコードを読み解き、その処理内容や目的を簡潔な言葉で説明できます。これは、他の担当者が作成したコードの引き継ぎや、古いコードのメンテナンスを行う際に非常に役立ちます。

さらに、生成AIはより効率的で可読性の高いコードへの「リファクタリング」を提案することも可能です。たとえば、
  • 冗長な条件分岐をSelect Case文に置き換える提案
  • 繰り返し出現する処理をサブルーチン化する提案
  • Withブロックを活用してオブジェクトへのアクセスを簡潔にする提案
  • 配列やDictionaryオブジェクトを使ったよりスマートなデータ処理方法の提案
など、コードの構造的な改善やベストプラクティスに基づいた書き方を提示してくれます。これにより、コードの可読性と保守性の向上に貢献し、将来的な改修や機能追加が容易になります。

1.4 学習・スキル向上の教材としての活用

VBAの新しい機能や、特定のタスクを実現するための具体的なコードの書き方を学習する際に、生成AIは非常に優れた対話型の教材となります。「Excelの特定のシートにあるテーブルデータをAccessデータベースにインポートするVBAコードの例を教えてください」「ADO(ActiveX Data Objects)を使ってデータベースに接続する方法をステップバイステップで説明してください」といった具体的な質問に対して、目的達成に必要な構文、オブジェクト、メソッド、プロパティなどの情報を含む実践的なコード例や詳細な解説を得られます。

従来、参考書を読んだり、Webサイトを検索したりして情報を集める必要がありましたが、生成AIとの対話を通じて、自分の理解度や疑問点に合わせてカスタマイズされた学習体験が得られます。生成されたコードを実際に動かし、その仕組みをAIに質問することで、理論と実践を結びつけながら効率的にスキルを向上させることが可能です。

1.5 ノンプログラマーの参入障壁を下げる

VBAによる自動化に興味はあるものの、「プログラミングは難しそう」「どこから手を付けて良いか分からない」と感じている業務担当者は少なくありません。生成AIは、このようなノンプログラマーにとって、自動化の世界への入り口を提供します。

自然言語で実現したい業務プロセス(例:「毎日朝9時に特定のフォルダにある最新のCSVファイルを開き、必要なデータを抽出してメールで送信する」)を伝えるだけで、そのタスクを自動化するためのVBAコードのたたき台が生成されます。生成されたコードの内容をAIに解説してもらうことで、VBAの基本的な構文や考え方を学ぶきっかけにもなります。これにより、専門的なプログラミング知識がなくても、まずは身近な業務の自動化から始めてみることが可能になり、業務の現場での自動化の裾野を広げる可能性を秘めています。


第2章:VBA開発現場に潜む生成AI活用のリスク

生成AIは多くのメリットをもたらす一方で、その利用には慎重な検討が必要な潜在的なリスクも存在します。これらのリスクを十分に理解し、適切な対策を講じることが重要です。

2.1 生成コードの信頼性と動作確認の重要性

生成AIは常に正確なコードを生成するわけではありません。生成されたコードが、指示内容を完全に満たしていなかったり、特定の条件下でしか正しく動作しなかったりする可能性があります。たとえば、以下のような問題が含まれることがあります。

誤った構文やAPIの使用: 最新のVBA仕様やOfficeのバージョンによって非推奨となったメソッドや、存在しないプロパティを使っている可能性があります。
環境依存の問題: 32bit版Officeと64bit版Officeでの参照設定の違いやAPI宣言の違いなど、実行環境によってエラーが発生するコードが生成されることがあります。
考慮漏れ: 想定されるすべての例外ケース(ファイルが見つからない、データ形式が異なるなど)に対するエラー処理が不十分であったり、ユーザーへの適切なフィードバックが欠けていることがあります。
非効率なコード: 処理速度が遅い、メモリを大量に消費するなど、パフォーマンスに問題があるコードが生成される可能性もあります。
生成されたコードはあくまで「たたき台」として捉え、必ず実際の環境で十分な動作確認とデバッグを行う必要があります。AIが出力したコードを鵜呑みにせず、なぜそのように書かれているのかを理解しようとする姿勢が不可欠です。

2.2 セキュリティ・情報漏洩リスク

生成AIの多くは、ユーザーが入力したプロンプト(指示やデータ)を学習データとして利用したり、モデルの改善に役立てたりする場合があります(利用規約によります)。業務で使用しているVBAコードの一部、処理対象のデータ、または業務の深いロジックをAIに問い合わせる際に、意図せず機密情報や個人情報、顧客情報などの重要な情報を外部のAIサービスに提供してしまう危険性があります。

特に、個人情報保護法(PIPRA)やGDPRなどのデータプライバシーに関する規制がある場合、安易な機密情報の入力は法令違反につながる可能性があります。利用する生成AIサービスがどのようなデータポリシーを持っているのか、プロンプトとして入力されたデータがどのように扱われるのかを事前に確認することが極めて重要です。社内には、生成AIを利用する上での情報入力に関する明確なガイドラインとチェックリストの策定が求められます。匿名化やデータマスキングなどの手法を用いて、機密情報を伏せて問い合わせる工夫も必要です。

2.3 著作権・ライセンスに対する不透明さ

生成AIが学習に使ったデータには、インターネット上の様々なコードやテキストが含まれています。そのため、生成されたVBAコードが、既存のオープンソースコードや、特定のライセンスを持つコードと酷似している可能性があります。このようなコードを業務で利用したり、ましてや第三者に提供したりする場合、知らず知らずのうちに著作権侵害やライセンス違反を犯してしまうリスクが伴います。

特に商用利用や再配布を前提とするシステム開発においては、生成コードの著作権の所在や利用条件の確認が非常に困難です。法務部門への相談や、生成コードが既存の著作物と重複していないかの確認といった、慎重な対応が必要です。現状では、生成AIによって生成されたコードの著作権に関する法的な整理が途上の段階であり、このリスクは今後も注視していく必要があります。

2.4 環境や既存コードとの整合性の問題

生成されたVBAコードは、必ずしも既存のプロジェクトや組織内のコーディング規約に沿っているとは限りません。変数名の命名規則、エラーハンドリングのスタイル、コメントの記述方法などが既存コードと異なると、コード全体の整合性が損なわれ、保守性が低下します。

また、Officeのバージョンやインストールされている参照設定(ライブラリ)の違いによって、生成されたコードがそのままでは動作しない場合があります。たとえば、ADOやDAOを使ったデータベースアクセス、FileSystemObjectを使ったファイル操作などは、参照設定が適切に行われている必要があります。生成コードを既存のプロジェクトに組み込む際には、これらの環境要因や既存コードとの整合性を十分に確認し、必要に応じて手修正を行う作業が不可欠です。

2.5 スキル低下とブラックボックス化

生成AIに頼りすぎてしまうと、VBAに関する自身の思考力や問題解決能力が低下する可能性があります。エラーが発生した際に、自分で原因を分析し、デバッグするのではなく、すぐにAIに丸投げする習慣がついてしまうと、VBAに関する深い理解が進まなくなります。

また、生成されたコードの内容を十分に理解しないまま業務システムに組み込んでしまうと、その部分が「ブラックボックス」化してしまいます。後になって仕様変更やバグ修正が必要になった際に、コードの仕組みが分からないため対応に膨大な時間がかかったり、誰も修正できなくなったりするリスクが見逃せません。生成AIを「思考停止」のツールとして使うのではなく、「思考を補助」するツールとして活用する意識が必要です。

2.6 保守性の低いコード生成の危険性

生成AIは、必ずしも常に保守性の高い、洗練されたコードを生成するとは限りません。冗長な記述、マジックナンバー(意味不明な定数)の多用、不適切な変数スコープ、不十分なエラー処理など、長期的な運用においてバグの温床になりやすいコードが生成されることがあります。

特に複雑な業務ロジックや、大規模なデータ処理を伴うVBAコードを生成させる場合、AIの理解力には限界があります。生成されたコードをそのまま本番環境に投入することは危険であり、人手による厳格なコードレビューとテストが不可欠です。可読性、再利用性、堅牢性といった観点から、生成コードを評価し、必要に応じてリファクタリングする体制の構築が重要となります。


第3章:現場で生成AIを適切に活用するために

生成AIのリスクを管理し、そのメリットを最大限に引き出すためには、現場での適切な活用戦略とルール作りが不可欠です。

3.1 「アシスタント」としての立ち位置を明確にする

生成AIは、人間の創造性や生産性を高めるための強力な「アシスタント」です。最終的な判断、コードの品質保証、および業務遂行に関する責任は、常に人間である担当者が持つべきです。生成AIが生成したコードはあくまで「たたき台」「参考情報」として捉え、それを基に自分自身の知識と経験を用いてコードを完成していく、あるいは検証・修正するという意識が必要です。AIに任せきりにせず、あくまで人間の「相棒」として捉えることが、リスクを抑えつつ効果的に活用するための第一歩です。

3.2 検証・レビューを必ず行う

生成AIが生成したコードは、必ずテスト環境や開発環境で十分な動作確認を行う必要があります。想定される様々な入力データや例外ケース(エラーとなるべきケースも含む)を用いて、意図した通りに動作するか、エラー処理が適切に行われているかなどを詳細にテストします。

さらに、生成コードを既存システムに組み込む前に、他の開発者や業務担当者によるコードレビューを実施することが推奨されます。レビューでは、コードの正確性、効率性、可読性、保守性、そしてセキュリティ上の問題がないかなどを多角的にチェックします。「AIペアプログラミング」のように、AIが生成したコードを人間がレビューし、AIに修正を指示するという共同作業のスタイルも有効です。

3.3 プロンプト設計とガイドライン策定

生成AIから質の高い、そして安全な出力を得るためには、AIへの指示である「プロンプト」の設計が重要です。漠然とした指示ではなく、実現したい機能、入出力の形式、満たすべき条件、使用してはいけない構文などを具体的に記述することで、より精度の高いコードが得られやすくなります。

また、社内で生成AIを安全に利用するためのガイドラインを策定することが不可欠です。
  • 機密情報入力に関するルール: プロンプトとして入力可能な情報のレベルを明確に定め、個人情報や顧客情報などの機密性の高い情報を入力しない、または匿名化・データマスキングを徹底するルールを設けます。
  • 利用するAIサービスの選定: データの取り扱いやセキュリティポリシーが明確で信頼できる生成AIサービスを選定します。
  • 生成コードの取り扱いに関するルール: 生成されたコードはそのまま利用せず、必ずレビューとテストを行うことを義務付けます。著作権やライセンスに関する懸念がある場合は、利用を控えるなどのルールも必要です。
  • 利用状況の記録: どのような目的で生成AIを利用し、どのようなプロンプトを入力し、どのような結果が得られたかを記録することで、問題発生時の追跡や、より効果的な活用方法の共有に役立ちます。
このようなガイドラインは、従業員の情報セキュリティ意識を高め、組織全体として生成AIのリスクを管理するために不可欠です。

3.4 適材適所での使い分け

生成AIは万能ではありません。得意なことと苦手なことがあります。定型的なタスク(例:ファイル操作、データ形式変換、特定のパターンの繰り返し処理)や、既存コードの簡単な修正・解説などはAIに任せるのに適しています。一方で、複雑なビジネスロジックの設計、システムの全体設計、高度なエラーハンドリング、既存のレガシーシステムの大規模な改修など、業務に関する深い理解や複雑な状況判断を要する作業は、人間が主導して行うべきです。

生成AIの得意な部分を活用しつつ、人間の創造性、論理的思考力、そして業務知識を必要とする部分を組み合わせることで、VBA開発全体の効率と品質を最大化することが可能です。どちらか一方に依存するのではなく、それぞれの強みを活かした役割分担が重要です。

3.5 学び続ける姿勢を持つ

生成AIを単なる「答えを教えてくれるツール」として使うのではなく、「学びの機会」として捉えることが、自身のVBAスキル向上につながります。生成されたコードを鵜呑みにするのではなく、「なぜこのようなコードが生成されたのか」「もっと良い書き方はないか」と問いを立て、生成AIに解説を求めたり、自分で調べたりする習慣をつけましょう。

生成AIとの対話を通じて、新しいVBAの機能、オブジェクトモデルの知識、効率的なコーディング手法などを学ぶことができます。AIによって得られた知識を自身の血肉とすることで、AIに「依存」するのではなく、AIを「活用」して自身の能力を高めていくという良い循環が生まれます。変化の速いITの世界において、常に新しい技術や知識を学び続ける姿勢こそが、生成AI時代におけるVBA開発者に求められる最も重要な資質と言えるでしょう。


第4章:生成AIとVBAの今後 ― 共進化に向けて

今後、生成AIの言語理解能力、コード生成精度、および外部システムとのAPI連携機能などがさらに向上するにつれ、VBAとの統合的な活用はより一層実用的になっていくと予想されます。Microsoft自身も、Office製品群に「Copilot for Microsoft 365」のようなAI機能を積極的に統合しており、自然言語で複雑な操作やデータ分析、ドキュメント作成などを指示できるようになっています。

将来的には、VBAという成熟した技術と、生成AIのような最新技術が融合し、より直感的かつ効率的に業務自動化や簡易システム開発が行える「ノーコード/ローコード」と生成AIのハイブリッド開発環境が一般化していくと考えられます。VBAコードの記述自体が減るとしても、生成AIに対して適切な指示を出す能力や、生成されたコードを理解し、カスタマイズ、デバッグできる能力は依然として重要であり続けます。

VBA開発の現場では、生成AIを単なる時短ツールとしてではなく、「人間と協働する新たな開発パートナー」として位置づける視点が求められます。AIに得意な定型作業やコード生成のひな形作りを任せつつ、人間はAIが苦手とする創造的な問題解決、複雑な業務ロジックの設計、そしてシステム全体の整合性の確保といった高度な役割を担う。このような「共進化」の関係を築くことが、VBAという技術を単なるレガシーとして終わらせることなく、次のフェーズへ進化させる可能性を秘めた挑戦でもあります。


おわりに

VBA開発の現場において、生成AIは強力なアシスタントとして、開発効率の向上、デバッグの迅速化、学習支援、そしてノンプログラマーの参入促進など、多くの恩恵をもたらします。これまでVBA開発にハードルの高さを感じていた人々にとって、生成AIは自動化を身近なものに変える可能性を秘めています。

一方で、生成コードの信頼性、セキュリティ・情報漏洩、著作権、既存システムとの整合性、そしてスキル低下といった、無視できない潜在的なリスクも孕んでいます。これらのリスクを管理するためには、生成AIを過信せず、「アシスタント」として適切に位置づけ、生成コードの厳格な検証・レビューを行い、社内での明確な利用ガイドラインを策定することが不可欠です。

生成AIを正しく理解し、VBAに関する自身の知識と経験を掛け合わせていくことで、より柔軟で強固な自動化の仕組みを構築することが可能になります。生成AIは、VBAを“置き換える技術”ではなく、“進化させる技術”です。AIの力を借りて、これまでのVBAでは難しかったこと、時間がかかっていたことを実現できるようになります。この共進化の時代において、生成AIを適切に活用し、自身の能力をアップデートできる人材こそが、これからの業務改革を担う存在となるでしょう。VBA開発の現場にとって、生成AIは脅威ではなく、可能性を広げるチャンスとして捉えるべき時が来ています。


※この記事の作成には生成AI(ChatGPTとGemini)を使用しています。





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