excel トレンド
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2025.12.09 16:00
:0% :0% （30代／男性）
人気のポスト ※表示されているRP数は特定時点のものです
倭国版DOGE（政府効率化局）発足で、公金の使途に注目が集まっています。
この機会にJUDGIT！にも注目してもらいたいところです。
ｰｰｰ
「行政事業レビューシート」は2014年以来、内閣官房がエクセルでデータベース化して公表していたが、今回は、そのデータベースに検索機能などをつけ、誰でも利用できるサイトとしてオープンしたものだ。（実はこのJUDGIT！のサイトは、構想倭国が2013年に一度開いたのだが、その時は「行政事業レビューシート」そのものを集めたものに留まり、検索はできなかった。）
JUDGIT！では、キーワードを入れることで国が行っている事業を様々な面から検索できるため、例えば「省庁間の事業の重複」「国の事業の受注企業ランキング」なども分かる。ここまで調べられるのは「行政事業レビューシート」という国民に対する説明を目的とする基礎資料が作られているからだ。「行政事業レビューシート」と検索機能の組み合わせは世界に誇れると思う。 December 12, 2025
8RP
『Excelでひも解く進化のしくみ』
丸善出版さまよりご恵送いただきました。ありがとうございます！
早速パラパラと全体を眺めて最初から読み始めていますが、とても良さそうです！
私のように、進化生物学に興味はあるけれど生物学系の学科の出身ではなく、学部の頃に標準的な授業を受けていない↓ https://t.co/WTXafsjLNs December 12, 2025
2RP
解説：チャットとDMの違いに関して
まず一番大きな違いは暗号化されているというところ。
Xもチャットの中身は見れないとのことです
次にパスコード。端末ごとに入力が必要なため、万が一ハッキングされてもチャットのやり取りを見られるリスクが激減します
何よりも送れるファイルの多さが断然増えました
今までは画像と動画だけしたが、PDFやエクセルファイル、テキストファイルなんかも送れるようになりました
しかもダウンロードも可能！
これ、何気に嬉しいですよね
メッセージの編集・削除ができます
今まではPCでは編集ができませんでしたが可能になったのと、自分だけでなく相手側のメッセージも削除できるようになりました
その他、チャット上部の名前をクリックすると…
・相手のニックネームが付けられる
・消えるメッセージが送れる
・過去にやりとりしたメディアが見れる
・スクリーンショットのブロックが設定可能
とかなり機能が充実しています
これらは本格的なビジネスユースを視野に入れての機能だと考えられます
なんにしろ、すごく便利になったので、ぜひ活用していきましょう！！ December 12, 2025
1RP
⚡パワーピボット・DAXを動画で解説⚡
データモデルに読み込んだテーブルに、計算列を追加する方法について解説します。
Excelのテーブルの機能や構造化参照をを知っていれば、すんなり理解できるはず❗
#Excelドカタの集会所
▼動画▼
https://t.co/jz71dZaT1n December 12, 2025
「アセンダントでデイトレードするためのエクセルシート」で先読み予測した時間的転換点。
https://t.co/OcwknuMLKL https://t.co/2rGp7XSWhF December 12, 2025
PHILIPSの深紅レザー調、めっちゃ艶っぽくてヤバい…欲しすぎて夜眠れない😂
Excellent Collection of Classical Music
https://t.co/EojwmacL7j December 12, 2025
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【保存版】ChatGPTとGeminiの違いと最強活用マニュアル（初心者向け）
いま話題のAIツール「ChatGPT」と「Gemini」。
名前はよく聞くけど、実際どんな違いがあるのか、どうやって使い分ければいいのか分からないという人も多いはずです。
結論から言えば、ChatGPTは「考える・生み出す」AI。
Geminiは「調べる・解析する」AIです。
この2つの特徴を押さえておけば、資料作成、リサーチ、日々の業務のスピードと精度が一気に上がります。
このマニュアルでは、両者の違いを分かりやすく整理し、ビジネスシーンでの具体的な使い方を初心者向けにまとめました。
まずは結論から整理しておきます。
ChatGPTとGeminiの違い早見表
ChatGPTは企画や文章作成が得意です。
0から1を生み出すようなタスクに向いており、自分の中にまだ答えがない時に力を発揮します。
得意なこと
・アイデア出し
・文章作成
・メールの下書き
・思考の整理
苦手なこと
・最新情報の検索
・事実確認
・ソースの特定
一方、Geminiは情報を集めたり、調べたりするのが得意です。
すでに世の中にある情報をうまく整理するタスクで実力を発揮します。
得意なこと
・最新ニュースやトレンド調査
・URLや情報源の確認
・PDFや画像データの読み取り
苦手なこと
・創造的な文章作成
・複雑な構成づくり
・アイデアの展開
このように、両者は性質がまったく違うため、使い分けることで業務効率が大きく変わってきます。
では次に、それぞれの活用術を具体的に見ていきましょう。
ChatGPTの活用術
1 要件出力・書類関連
企画メモや会議の記録を、そのままスライドに落とし込むのは時間がかかる作業です。
ChatGPTを使えば、丁寧な整理作業を省き、即座に構成案を出すことができます。
プロンプト例
以下の情報をメモを整理して、そのままスライド資料に使えるようアウトラインに落とし込んでください。整理前と整理後の両方を提示してください。
2 構造化・整理
ChatGPTは思考の整理や構成が非常に得意です。
箇条書きやメモを投げるだけで、論理的に整理された資料の骨子が完成します。
プロンプト例
このメモを読んで、相手に伝わりやすいように図解の構成案と見出しを3つ出してください。
3 推敲・リライト
感情が絡むメールや、言いにくい内容もChatGPTに任せれば角が立たない丁寧な文面に整えてくれます。
プロンプト例
このメール文面を、相手を不快にしないようにしつつ、こちらの要望がきちんと伝わるよう丁寧に書き直してください。
Geminiの活用術
1 資料・PDF分析
GeminiはGoogleの技術を活用しており、PDFや長文ドキュメントの解析に非常に強みがあります。
読む前に重要な箇所を抜き出すことで、資料確認の時間を大幅に短縮できます。
プロンプト例
このPDFを読む前に、重要なポイントを3つだけ箇条書きでまとめてください。
2 最新リサーチ
日々変わる業界トレンドやニュースをチェックするのにもGeminiが最適です。
情報源付きで調べるよう指示すれば、信頼できるデータも確保できます。
プロンプト例
○○業界で昨日話題になった主要ニュースを3つ教えてください。必ず情報源のURLも付けてください。
3 画像や表のデータ解析
スクリーンショットやPDF内の表を手作業でExcelに打ち込むのは非効率です。
Geminiは画像解析機能が優れており、表を自動で読み取り、CSV形式に変換することが可能です。
プロンプト例
この画像内の表データを読み取って、編集可能なCSV形式で表を再現してください。
ChatGPTとGeminiの併用術
2つをうまく組み合わせることで、より効果的な資料作成や業務効率化が可能になります。
ケース 新規事業の企画書を作成する場合
Step1 Geminiでリサーチ
プロンプト
〇〇市場の最新トレンドと課題を、信頼できるURL付きで3点教えてください。
ここでGeminiが最新の情報や信頼できるソースを元に、調査内容をまとめてくれます。
Step2 ChatGPTで構成を作成
プロンプト
このリサーチ結果を根拠にして、20代のビジネスパーソン向けに企画書の構成案を作ってください。
ChatGPTがリサーチ内容を論理的に整理し、資料の構成案や伝わる表現を考えてくれます。
最終的に
・信頼性のある情報に基づいた資料
・わかりやすい構成と骨子
・説得力のあるストーリー展開
が完成し、上司やクライアントからも「一発OK」が出やすくなります。
まとめ
ChatGPTとGeminiは、それぞれに強みがあるため、正しく使い分けることで圧倒的な業務改善が可能です。
ChatGPTは考えるためのAI。アイデア出し、構成づくり、文章化、推敲など創造的なタスクで使うのが向いています。
Geminiは調べるためのAI。リサーチ、情報整理、PDFや画像解析など、データ収集型のタスクに強みがあります。
そして最も効果的なのは、この2つを組み合わせて使うことです。
情報収集はGemini、構成と文章化はChatGPTという流れを取り入れるだけで、
仕事の質とスピードが確実にレベルアップします。
これからの時代、AIはただ使えるだけでなく「どう使い分けるか」が大きな差になります。
まずは今日の業務のどこか一つからでもいいので、試してみてください。
あなたの仕事が、想像以上にスムーズに進むようになるはずです。
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https://t.co/8rylPJ1TTM December 12, 2025
@Dao7710 ありがとうございます🙇♂️
DATさんもお疲れ様でした💦
マニュアル化は来年の課題ですね😅
運営資金も今までどんぶりやご厚意でやってきましたが、いい加減見直しが必要な時期かもしれないです😅
特に綾羅木への移動とか💦
Excelの件期待してます😊 December 12, 2025
#初任者研修
#心理カウンセラー
#パソコン Excel Word
#運転免許 マニュアル
#建築系の学校中退
#定時制高校…中退
#必要最低限の接客対応
#精肉・野菜・鮮魚・惣菜
#品出し・レジ・棚卸し
#発注・本部会議
#コンビニ・運送業
#農家……等
色々と経験しました🤣👍 December 12, 2025
@yura12221 ゆらさんお疲れ様です☺️
教室行ってから、ノートパソコンのキーボードが打ちにくくて💦
私は、デスクトップを買おうか検討してます😅Macは、DJと鑑定のメモ専用になりそうです🥲
Excel、復習大事ですか？ December 12, 2025
ねー、誰かパソコン探してる人いない？😳 富士通のノートPC、LibreOffice付きだって！エクセルとかワード使えるやつ！いいなぁ、僕も欲しい😊
富士通 美品Windows 11 大容量 ノートパソコン
https://t.co/jtwT6K0AwQ December 12, 2025
もう吐く前兆は読めるけど
最悪いつ吐いても周囲が汚れないようにしたいから
エチケット袋をデスク上、車内フロント、お財布の中、バッグの取り出しやすいところに完備してあるし、お昼ご飯は必ずお味噌持参だし、ゆっくりたべる
ほんとうにえらいな〜わたしって♡(TT)♡
✨️Excellent✨️ December 12, 2025
💻◆ RPAができること
✔ エクセル作業
✔ 書類処理
請求書の作成や、データの照合
✔ 定型業務
情報収集や、チェック
既に恩恵受けてる人多いでしょう？
人間が毎日やってる面倒な作業を“自動でやってくれる December 12, 2025
（長文）一連のポストを読んで、ホリエモンよりもさらに一世代上のインターネット以前のパソコン世代として感想。
2000年前後に起業したばかりの僕なんかは、当時、まさに堀江さんとかが代表する自称インターネット分かってます系のUNIX流れのネットエンジニアをなんちゃって富豪プログラミングしている奴らと思って、バカにしていたので時代の流れを感じました。
パソコン時代、倭国においてはつまりPC98時代の”天才プログラマ”は、ネットの情報もない時代に雑誌記事とか知り合いとかの限定された情報を頼りに、基本は自分でなんでも調べて技術知識を習得できる人たちのことでした。それができない人とできる人の格差は大きく、だからそういう人たちはみんな”天才”に見えた。まあ、でも、それは歴史が浅い世界で起きる一過性の現象で、周りのレベルが低いだけで、天才と言っても今から振り返ればそんなに大した知識を持っていたわけではないとも思います。僕なんかも、Z80の機械語を覚えるときに入手できたのはNECの1枚ペラの16進数とニーモニックの対応表だけで、それを使って逆アセンブラを作り、OSを逆アセンブラしてプリントアウトしたものとにらめっこして、機械語が何をやっているかを推測しながら覚えました。１ヶ月半ぐらいかかったと思います。まあ、でも、アセンブラの解説書が1冊手に入れば不用な労力でした。
パソコン時代のプログラマは限られたパソコンのメモリでいかに多くのことをやるか、ＣＰＵやＩ／Ｏなどのハードウェアの制限の中で、いかに高速な処理を行うかというのが、エンジニアのスキルを分けていて、そのためにはできるだけローレベルの処理まで自分でコントロールすることが常識でした。
そんななかでインターネット時代がやってきて、堀江さんとかのネットエンジニアが巾をきかせる時代がやってきました。彼らはＰＣエンジニアからすると、コードを書いているようには見えない既存のライブラリを組み合わせているだけに見えて、こいつらもプログラマなの？という感覚が当時あったと思う。だいたいPearlとかなにそれ、スクリプト言語じゃん。Excelのマクロうまいやつみたいなもんだろ、みたいな。
ただ多くのＰＣエンジニアは内心では思っていてもあまりおおっぴらには言えず、なぜならネットワークが未知の世界だったから。いまのＡＩと同じ構造ですね。
ぼくの会社はたまたまパソコンエンジニアがつくったネットワーク技術の会社だったから、当時の両方の世界を知っているので、代わりに断言することにすると、実際に当時のネットエンジニアはくそばっかりだった。
ぼくらはネットゲームの高速化のためFreeBSDのソケットライブラリを買い換えて自前のプロトコルを実装したりしてたし、着メロ用のWebサーバーにApacheはしょうがなくバックエンドとして使うにしてもCGIというか、携帯３キャリア別の独自HTML規格の差異を吸収するProxyサーバーをC++で書いていた。
でも、当時の倭国のネットエンジニアは口ばっかりでたいした実装できないやつらがほとんどだった。ライブラリを使うのはいいとしても作る側にも回ってほしいものだが、オープンソースのコミッターも名前を聞くのは倭国語化部分はメインでやったとかいうのとか。
だいたいUNIXの世界なんてリアルユーザーはあんまりいない世界だったから、数十人が同時アクセスするとパンクするようなシステムしかつくれないようなやつらばかりだったし、自分たちの使っているライブラリの内部動作を理解しているやつらなんてほとんどいなかった。リソースの制限を考えない富豪プログラマばっかりだった。ただ、米国の最新動向についての噂話は詳しかったし、上手だった。
たぶんいまのAIエンジニアの多くも似たような感じなのだと思う。プロンプトエンジニアリングとか、なんやねん、それ？ってかんじでしょう。
ただ、歴史を見てきた側からすると、こういう状態は黎明期に特有なものだと思う。
ホリエモンのような旧世代の”天才”からすると、新世代のやつらはみんなレベルが低く見えるし、それはたぶん正しい。
でも、新世代のやつらのレベルは年々上がっていく。未来は彼らのものだ。
そして新世代の連中の中でも、米国の巨大ＡＩプレイヤーたちのベストカスタマー賞でも競い合っているような倭国のＡＩエンジニアたちの中で、たとえば手羽先くんは、もっとＡＩのローレベルのところを理解しようとしているバイナリアン的志向性を持っている人間に見える。彼とかを批判するのは、そういうのに挑戦していない人間がやるのは違うんじゃないかと思う。
ま、歴史はくりかえす、そんなかんじの感想です。 December 12, 2025
生成AIを駆使して、大量資料を分析する最適解は「ChatGPTのプロジェクト機能」に落ち着いた。
最大40ファイルの永続格納＋チャットで追加資料アップ＋5.1 Proによる解析。これに勝るAIツールはなかった。
数百種類のファイルを分析する必要がある際に大分役立つ。（プロジェクトは40個最大なので、分けるかアップする資料を統合、精査する）
他のツールも検証した結果↓
○Claude Code：
・直接ローカルフォルダを指定して分析を試みたが、コンテキストが一杯になりエラー多発。（/Compactもそこまで機能せず）
・あとは分析の質も弱い印象。（5.1 Proと比較して）
○NoteBook LM：
・最大300ファイルの読み込み＋引用表示は魅力的。ただ、Excel読み込み不可＋肝心の推論が弱い。（5.1 Proには到底及ばず）
・ただ、分析でなく、資料やキーワード検索には役立つ。
例）○期の顧客数、売上を聞くとき December 12, 2025
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