ChatGPTが複雑な関数をうまく生成できない原因と正確な対応方法を徹底解説

Excelで複雑な関数を作るとき、「ChatGPTに関数式を作らせたのに、うまく動かない」「ChatGPTの提案が正しそうに見えて、実際にはエラーになる」という悩みを抱える方は多いのではないでしょうか。

特に、VLOOKUP × IFERROR × MATCH のような複合関数や、複雑な条件分岐を含む数式では、ChatGPTが 一見正しそうな式を提案してくるものの、実際に動かすと不完全 なケースが頻繁に発生します。

この記事では、ChatGPTが複雑な関数を正確に生成できない理由と、実務で精度を高めるための具体的な対応方法 を徹底解説します。Excel業務を効率化したい方、ChatGPTの出力精度を上げたい方は必見の内容です。

✅ ChatGPTが複雑な関数を生成すると間違いやすい理由

ChatGPTが複雑な関数を作成するとき、次のような特有の理由で誤りが発生することがあります。

・理由1：ChatGPTは「Excelの実行環境」を持っていない

ChatGPTはExcelの計算機能を持っていないため、「計算結果をその場で確認する」ことができません。

そのため、

• 並び順の誤り
• 参照範囲のズレ
• 関数の組み合わせの不整合
• 括弧の閉じ忘れ

といった小さいミスが発生しやすくなります。

ChatGPTはそれらを「試して修正する」というプロセスがないため、複雑な関数ほど不具合が起こりやすくなるのです。

・理由2：曖昧な指示では“推測”して生成してしまう

指示が少し曖昧だと、

• 「この条件はこういう意味だろう」
• 「この列はたぶんこの用途だろう」

とAIが勝手に推測して関数式を構築します。

人間が見ると自然な推測でも、Excelの式は1つのズレが大きなエラーにつながります。

・理由3：複数の要件を同時に満たす式が苦手

Excel関数は、要件が増えるほど入れ子が深くなり、

• IF の多重ネスト
• FILTER で複数条件
• INDEX × MATCH × MATCH
• XLOOKUP の 4条件検索
• SUMIFS の複数条件構成

のように、式が急激に複雑になります。

ChatGPTはこうした「複数要素の組み合わせ」が苦手で、途中で矛盾が生じることがあります。

・理由4：新しいExcel関数が正確に使えない場合がある

LAMBDA、LET、XLOOKUP など、比較的新しい関数に関して、

• 文法の誤り
• パラメータの順番の誤解
• サポート環境を理解していない

といったミスが起きやすくなります。

・理由5：例示されたデータを前提に式を組んでしまう

ChatGPTは「与えられた例」をベースに思考します。
しかし実務では、例と異なるデータ構造になることが多いため、式がうまく動かなくなります。

✅ ChatGPTが複雑な関数を生成するときに起こる代表的な誤り

・誤り1：参照範囲のずれ（A2なのかA3なのか）

Excelで最も多いミスが参照範囲のズレです。

=VLOOKUP(E2,A2:B100,2,FALSE)

と書くべきところを、

=VLOOKUP(E2,A3:B100,2,FALSE)

のように1つズレるケースがよくあります。

・誤り2：括弧の数が合わない

特に IF 多重のときに発生します。

=IF(A1>100,"高",IF(A1>50,"中","低"))

ChatGPTはこの閉じ括弧の数を間違えることが多く、

=IF(A1>100,"高",IF(A1>50,"中","低")

という誤式が返ってくることがあります。

・誤り3：MATCH関数の並び順が間違っている

MATCHの第3引数（照合の種類）を誤ることが多いです。

特に「部分一致」「完全一致」を逆にしてしまうケースが頻発します。

・誤り4：IFERRORの範囲が不適切

IFERROR の外側に置くべきか、内側に置くべきかを混乱するケースがよくあります。

・誤り5：複数条件の書き方が間違っている

AND、OR の組み合わせや、比較演算子の位置を誤るケースもあります。

✅ 複雑な関数をChatGPTに正確に作らせるための指示方法

複雑な関数を正確に生成させるためには、指示の与え方が重要です。

以下は、ChatGPTに関数を作らせるときの「最適プロンプト」です。

・ステップ1：データ構造を具体的に伝える

例）

A列：商品ID  
B列：商品名  
C列：売上  
D列：日付  

これだけで精度が一気に上がります。

・ステップ2：最終的に求めたい結果を明確に記述

例）

「E列に、商品IDを元に商品名を表示したい」

「C列の売上が10,000以上の場合のみ“対象”と表示したい」

・ステップ3：使用可能な関数を限定する

例）

「INDEX と MATCH のみを使用してください」

「XLOOKUP を使った方法で作成してください」

使用関数を限定すると推測が減り、安定します。

・ステップ4：条件を箇条書きで明示

例）

• 商品IDが一致
• 日付が同じ
• 売上が 5,000 以上
• 一致しない場合は空白を返す

このように分類すると、ChatGPTが「整理された条件」に基づいて式を構築しやすくなります。

・ステップ5：想定データの例を追加

例）

ID | 売上
A1 | 15000
A2 | 9000

例を一緒に投げると精度が上がります。

参考：【ChatGPT】Excelデータを分析する方法と実践プロンプト集

✅ ChatGPTが生成した複雑な関数を「正確に検証する方法」

・方法1：関数を段階的に分解する

いきなり最終式を検証するのではなく、

• 条件①のみの式
• 条件②を追加した式
• 条件③を追加した式

のように分割して確認することで、誤りを特定しやすくなります。

・方法2：Excelの「数式の検証」機能を使う

Excelの「数式タブ → 数式の検証」を使うことで、

• 中間結果
• 参照範囲
• 計算順序

を可視化でき、間違いに気づきやすくなります。

参考：ChatGPTで使えるデータ分析プロンプト集｜Excel・BI・統計解析を強化するテンプレート

・方法3：ChatGPTに“再チェック”させる

ChatGPTに「自分自身の式をレビューさせる」と、精度が大幅に向上します。

プロンプト例：

この関数式のエラーや非効率な部分をレビューし、改善してください。

✅ ChatGPTに複雑な関数を作らせる最強テンプレート（コピペで使える）

・テンプレ①：複雑な検索系関数

次のデータ構造に基づいて、◯◯を返す複雑な関数を作成してください。

A列：商品ID
B列：商品名
C列：単価
D列：売上
E列：日付

【求めたい結果】  
◯◯の条件に合致する行から◯◯を返す。

【条件】  
- ID一致  
- 日付一致  
- 単価が◯◯以上  
- 一致しない場合は空白  

使用関数：XLOOKUPのみ  

・テンプレ②：複数条件の合計

次のデータ構造で、条件に合致する合計値を返すSUMIFS関数を作成してください。

【条件】  
- 売上 > 10000  
- 商品種別 = "A"  
- 日付が当月  

結果が正しくなるように数式を生成してください。

・テンプレ③：IF多重ネスト

次の条件分岐に基づき、適切に分類するIF関数を作成してください。

【条件】  
- 売上 >= 100000 → "Sランク"
- 売上 >= 50000 → "Aランク"
- 売上 >= 20000 → "Bランク"
- 上記以外 → "Cランク"

括弧の数を間違えないようにしてください。

✅ 実務でChatGPTの関数生成精度を最大化する運用ポイント

・ポイント1：必ず例データと条件を同時に渡す

例があるだけで精度が跳ね上がります。

・ポイント2：使用する関数を限定する

ChatGPTは可能な関数すべてを使おうとするため、制限を書くと正確になります。

・ポイント3：複雑条件は階層構造で渡す

条件は「平面」ではなく「階層」にすると理解しやすくなります。

・ポイント4：完成した関数は必ずレビューさせる

ChatGPTに自己改善させることで、ミスを補正できます。

・ポイント5：複雑な関数は“段階式”にする

1つの長い式ではなく、2段階・3段階に分けて作らせると成功率が高まります。

参考：ChatGPTで使えるExcel関数生成プロンプト集｜複雑な関数も一発で作成できる実践ガイド

✅ まとめ：ChatGPTは強力だが「指示次第」で精度が変わる

• ChatGPTはExcelの実行環境を持たず、推測で式を構築する
• 複雑な関数ほどミスの可能性が高くなる
• しかし、正しい指示方法（プロンプト）を使うことで精度は大幅に改善する
• データ構造・条件・使用関数・例を具体的に伝えることが最重要
• 完成した関数は ChatGPT自身にレビューさせるとさらに精度が上がる
• 実務では「段階式」で関数を作ると安定しやすい

ChatGPTを正しく使えば、複雑なExcel関数の生成は大幅に時短でき、生産性が飛躍的に向上します。