Excel VBAの知識はAI時代に不要になる？マクロの技術や秘伝コードが今後も役立つ理由を解説

AIによるコード生成が身近になり、Excel VBAのレシピ集や専門書で学んだ知識が不要になるのではないかと感じる人が増えています。しかし、VBAの細かなテクニックや業務改善の経験は、AI時代でも価値を失うものではありません。

むしろAIを活用する時代だからこそ、過去に身につけたプログラミング知識やExcelの深い理解が、生成されたコードを判断・改善するための重要な力になります。この記事では、Excel VBAの知識がAI時代にどのような価値を持つのかを解説します。

AI時代でもExcel VBAの知識が無駄にならない理由

AIはExcel VBAのコードを作成する便利なツールですが、目的や環境を理解して最適なコードを選ぶことはまだ人間の重要な役割です。

例えば「Excelの一覧表から条件に合うデータだけを抽出して別シートへ転記する」という依頼でも、単純なコードを書くことはAIにできます。しかし、実際の業務ではデータ量、処理速度、エラー処理、既存ファイルとの互換性など、多くの条件を考慮する必要があります。

長年VBAを扱ってきた人は、どの方法が効率的か、どこで問題が起きやすいかを判断できます。この経験はAIには代替しにくい部分です。

Excel VBAの専門書に掲載されている細かなテクニックは、一見するとAIがすぐ生成できるように感じられるかもしれません。しかし、実務で使える形に整理された知識には大きな価値があります。

例えば、複雑な処理を数十行ではなく1行で実現するコードや、Excelの内部仕様を利用した高速化テクニックなどは、単なる文法知識ではなく経験から生まれたノウハウです。

AIは大量の情報から候補を提示できますが、そのコードが本当に安全なのか、将来的にも保守できるのかを判断するには人間側の知識が必要になります。

これからのExcel作業では、すべてを手入力でプログラムするより、AIにコードの下書きを作らせて人間が修正する流れが一般的になると考えられます。

このとき重要になるのが、AIが出力したコードを評価する能力です。VBA経験がある人なら、「この書き方では処理が遅い」「この方法では大量データでエラーになる」といった問題を発見できます。

例えば、AIが作成したマクロが動作しても、毎日数万件のデータを処理する業務では処理速度が不足する場合があります。その際に、配列処理やDictionary、Power Queryとの使い分けなどの知識が役立ちます。

AI時代でも、Excelの自動化では一つの技術だけですべてを解決することはできません。VBA、Power Query、Power Pivot、それぞれに得意分野があります。

例えば、大量データの取り込みや整形はPower Queryが得意で、複雑な業務フローの自動化はVBAが向いています。また、データ分析や集計モデル作成ではPower Pivotの知識が役立ちます。

これらを理解している人は、AIに対しても「どの技術を使わせるべきか」という適切な指示を出せます。単純にコードを書く能力よりも、問題解決能力の価値が高まっています。

AIはコード生成能力に優れていますが、会社ごとの独自ルールや現場の事情を完全に理解しているわけではありません。

例えば、「毎月提出する営業資料を自動化したい」という依頼では、単にマクロを作るだけでは不十分です。どのデータが正しいのか、どの作業を残すべきか、利用者が扱いやすい形は何かを考える必要があります。

こうした業務経験と技術知識を持つ人は、AIを使うことでさらに高い成果を出せる存在になります。

今後VBAを学ぶ場合は、すべてのコードを暗記することよりも、仕組みや考え方を理解することが重要になります。

具体的には、オブジェクトの考え方、Excelのデータ構造、処理速度を改善する方法、エラー対応などの基礎知識は、AI時代でも長く役立ちます。

また、過去に集めたレシピ集や専門書も、AIに質問する際の参考資料として活用できます。AIから得た回答と自分の知識を比較することで、より正確で実用的なコードを作成できます。

Excel VBAの専門知識や、長年集めたレシピ集の情報は、AI時代になっても無駄になるものではありません。

AIはコード作成を効率化する強力な補助ツールですが、作成されたコードを評価し、業務に最適化する能力は人間の知識と経験によって支えられます。

これからは「自分で全部コードを書く人」よりも、「VBAの知識を活かしてAIを使いこなせる人」の価値が高まります。過去に身につけたマニアックなテクニックも、AI時代の大きな武器として活用できます。