脱Excelの進め方｜中小企業のデータ基盤づくり入門

脱Excelとは、顧客・商品・取引先といった基本データ（マスタ）と受注や請求などの日々の記録をExcelファイルの外にある1か所のデータベースへ移し、Excelを集計と帳票の道具に戻すことです。

「最新版はどのファイル？」と聞くたびに担当者の席まで歩いて確かめている会社では、売上も在庫も顧客名簿もそれぞれ別のExcelに入っています。決めなければならないのは道具の名前ではなく、どのファイルを・誰が・どこまで移し、どのExcelはそのまま残すかという順番です。その順番を、担当者の名前を書き込めばそのまま動き出す3段階の表にしました。

白書から引いた企業の事例は白書の記述をそのまま要約したもので、株式会社SAIが関与した案件ではありません。数値は中小企業庁の2026年版中小企業白書（元データは帝国データバンクの調査）・総務省の令和8年版情報通信白書・IPA「DX動向2026」・Microsoftのサポートページの4つの一次資料で、本文か図表を照合できたものだけを使っています。

Excelの限界は行数の上限ではなく、同じ事実が2つ以上のファイルに書かれた時点で来る

Excelが壊れる前に会社の運用が先に壊れる、という順番を最初に押さえておきます。Microsoftの公式仕様では、1枚のワークシートに置ける大きさは1,048,576行×16,384列で、1つのセルには32,767文字まで入ります（Microsoft「Excel の仕様と制限」・2026年9月16日確認）。行数の上限に当たる前に、別の限界が先に来ます。

限界を先に決めるのは、同じ事実が何か所に書かれているかです。Microsoftはデータベース設計の原則として「それぞれの事実は常に1度のみ記録します」と定め、情報の重複（冗長データ）は「エラーや不整合を発生させる可能性を高くするので、好ましくありません」と説明しています（Microsoft「データベース設計の基本」・2026年9月16日確認）。営業のExcelにも請求のExcelにも在庫表にも同じ顧客名が手入力されている状態は、この原則の正反対にあります。どれか1つを直したときに残りが古いままになる仕組みを、会社が自分の手で作っていることになります。

複数人で同時に編集する機能は、いまのExcelにも共同編集として備わっています。Microsoftは複数人で1つのブックを編集する「共有ブック」を「以前の機能」とし、「多くの制限があるため、共同編集に置き換えられました」と案内しています（Microsoft「共有ブック機能について」・2026年9月16日確認）。同時に編集できることと、誰がどの値に責任を持つかを業務の単位で管理できることは別の話です。

限界のサインは、次のどれかが日常になっているかで判定できます。

• 同じ顧客名や商品情報を、2つ以上のファイルに手で入力している
• 「◯◯_最終_修正2.xlsx」のようなファイル名の中から最新版を探している
• 特定の担当者が休むと、数字が出ないか請求書が作れない
• 月次の集計や報告資料を、毎月コピーと貼り付けで組み立てている
• 過去のデータを見たいのにファイルが分かれていて、集計する前に諦めている

2つ以上当てはまるなら、データはファイルに閉じ込められて互いにつながっていません。次の節で見るとおり、ツールは入ったがデータ分析には至っていない段階が中小企業の多数派です。

中小企業の多くはデジタルツールへ移した段階で止まっており、脱Excelはその次の一歩にあたる

2026年版中小企業白書は、中小企業のデジタル化を4つの段階で測っています。段階1は「紙や口頭による業務が中心で、デジタル化が図られていない状態」で、段階2は「アナログな状況からデジタルツールを利用した業務環境に移行している状態」です。段階3は「デジタル化による業務効率化やデータ分析に取り組んでいる状態」で、段階4は「デジタル化によるビジネスモデルの変革や競争力強化に取り組んでいる状態」です。

回答した12,215社のうち段階2が57.3%と最も多く、段階1が15.4%でした。段階3は24.5%で、段階4は2.8%にとどまります（2026年版中小企業白書 第1部第1章第5節 第1-1-31図・元データは帝国データバンク「令和7年度中小企業の経営課題と事業活動に関する調査」・2026年4月24日閣議決定）。段階2の定義を読み直すと、ツールは入っているがデータの分析には至っていない状態です。白書はExcelの分断や二重入力そのものを測ってはいませんが、Excelが全部署に行き渡りファイルは増えたがつながっていない会社は、この段階2の定義に重なります。

IPA「DX動向2026」も同じ方向を示しています。データを「全社で利活用している」「事業部門・部署ごとに利活用している」と答えた企業を合わせた割合は、従業員規模別では1,001人以上の企業が75.3%に対し100人以下の企業は38.6%にとどまります。規模が小さいほど、ツールは入ってもデータは使われていない状態にあります（IPA「DX動向2026」3.8 データの利活用状況・調査期間2026年4月中旬〜6月中旬・有効回答1,799社・2026年7月30日公開）。同じ報告書はデータ整備・管理・流通の課題として「人材の確保が難しい」51.2%に続き、「データの標準化が難しい」36.8%と「管理システムが整備されていない」32.6%を挙げています。標準化と管理システムは、そのままマスタとデータベースの話です。

白書が載せた企業の事例も、同じ症状から始まっています。愛知県の高瀬金型では業務フローに沿って情報を可視化したところ、受注・在庫情報は基幹システム・製造実績は複数のExcel・不良率データは紙で管理されており、二重三重の入力作業が浮き彫りになったと記されています。石川県の岡田研磨でも図面をはじめとする情報が紙やExcelで管理され、工場担当者が作った資料を事務担当者が別の資料へ転記・集計していました（2026年版中小企業白書 第2部第2章第2節 事例2-2-14・2-2-15・2026年4月24日閣議決定）。基幹システムがある会社でも、その外側でExcelと紙が育てば同じ問題が起きます。

脱Excelは基幹システムの刷新を待たず、マスタ・入力・見る場所の3か所を順に一本化する小さな基盤から始められる

脱Excelを基幹システムの導入と同じ意味で受け取ると、見積の桁を見た時点で止まります。ここで作るのは、次の3か所だけを一本化する小さな基盤です。

段階	誰が	何を	どこまでいけば完了か
1. マスタの一本化	経営者が宣言し、業務を最もよく知る担当者1名が移す	顧客・商品・取引先の3表	社内の誰に聞いても「正はここ」と同じ場所を答える
2. 入力の一本化	現場の入力担当と、仕組みを作る技術側の2人	受注から請求までの1業務	同じ受注情報を手で入力する回数が1回になる
3. 見る場所づくり	経営者と各部門の責任者	毎日見る数字を1画面	月次の報告資料をコピーで組み立てる作業がなくなる

Excelはこの基盤の外に残ります。集計や試算・帳票の整形は引き続きExcelの仕事で、やめるのは「Excelをデータベースとして使う」使い方だけです。道具はクラウドのデータベースやスプレッドシート系の共有サービスで足ります。中小企業のクラウド利用そのものは広がっており、中小企業白書は情報処理・通信費の増加内訳で「クラウドサービス使用料」が増えていることを示しています（2026年版中小企業白書 第1部第1章第5節 第1-1-34図・2026年4月24日閣議決定）。

以下では各段階について、誰が・何を・どこまでやるかを分けて書きます。

ステップ1：マスタは経営者が「唯一の正」を宣言し、担当者1名が顧客・商品・取引先の3表を1か所へ移す

最初に動くのは合意です。顧客・商品・取引先の3表について「ここにあるものだけが正しい」と経営者が宣言し、以後はその場所以外にある同じ項目を正として扱わないと決めます。宣言のない移行では、移した後も各自のExcelが「本当の最新版」として生き残ります。

誰が。 移す作業を担うのは、いまそのExcelを一番よく知っている担当者1名です。IT部門の有無は問いません。「この列は営業と請求で意味が違う」と気づける業務の知識が要るからです。経営者の役割は宣言と、担当者が移行に使う時間を業務として認めることの2つです。

何を。 3表のうち最初に手をつけるのは顧客です。営業・請求・在庫の各ファイルに散った顧客の列を並べ、社名の前後の「株式会社」や全角半角の違いを1つの表記に決めます。IPAの調査で課題の2番目に挙がった「データの標準化」は、この突き合わせの作業そのものです。顧客が終われば商品と取引先を同じ手順で続けます。移す先がクラウド上になるため、誰がどの表を見られるかの権限と生成AIに入れてよい情報の線引きは、この段階で生成AIの社内利用ルールとあわせて決めておきます。

どこまで。 到達点は2つです。社内の誰に聞いても正の場所が同じ答えになること、そして各自のExcelに残った顧客の列が手入力のコピーではなくマスタからの参照に置き換わることです。この2つがそろうと、「どれが最新版か」という問いと二重入力の大半が消えます。

ステップ2：入力はデータが生まれる瞬間に1回だけにし、転記先のExcelは自動で埋まる出力へ置き換える

マスタが1か所になったら、データが生まれる瞬間に目を向けます。受注が入ったとき、誰が・どこに・何回入力しているかを実際に数えてください。営業の受注表・請求管理・在庫表に同じ受注情報を別々に打ち込んでいるなら、その回数がこの段階で減らす数です。

誰が。 2人で進めます。1人は現場の入力担当で、入力の順番と必須項目を決め、実際の受注データで試します。もう1人は仕組みを作る技術側で、社内にいなければ外部の支援で補います。技術側だけで作った入力画面は現場で使われず、現場だけで決めた項目は後で連携できません。

何を。 受注から請求までの1業務に絞ります。フォームで受注を入力するとデータベースに記録され、請求データと在庫表がそこから自動で作られる流れです。請求書の発行や仕訳の下書きまで機械に任せて人は確認に回る組み方は、バックオフィス自動化の進め方に経理・総務の実務として書いています。ここは軽い自動化の実装が要る領域です。先に引いた岡田研磨の事例では、非エンジニアの専務が生成AIとの出会いから約2年間で1,000時間以上の対話を重ね、社内の統合管理システムを自作したと白書に記されています（2026年版中小企業白書 第2部第2章第2節 事例2-2-14・2026年4月24日閣議決定）。ここで扱うのは受注から請求までの1業務なので規模は違いますが、社内に技術側がいなくても外部の支援か本人の学習で埋められる役割だという点は同じです。

どこまで。 同じ受注情報を手で入力する回数が1回になり、請求書と在庫表が受注データから作られる状態が完了の目安です。転記のためのExcelは残っていても差し支えありませんが、その中身がデータベースからの出力になっていることを確かめてください。

ステップ3：見る場所は月次資料の代わりに毎日更新される画面を1枚作り、資料づくりの作業をやめる

データがつながったら、経営者と現場が毎日見る画面を1枚作ります。今月の売上・受注残・在庫の警告のように、経営者が朝に確かめたい数字を3つ程度に絞るところから始めます。BIツールでもスプレッドシートのグラフでも足ります。

誰が。 見たい数字を決めるのは経営者と各部門の責任者で、画面を作るのはステップ2と同じ技術側です。作った画面の数字が現場の実感と違うときに「違う」と言えるのは現場だけなので、公開後の最初の数週間は現場からの指摘を集める期間として扱います。

何を。 月次報告のためにコピーと貼り付けで組み立てていた資料を、自動で更新される画面に置き換えます。資料の見た目を再現することが目的ではありません。判断に使っていた数字だけを残し、誰も見ていなかった表は作り直さずに捨てます。

どこまで。 月次の報告資料をコピーで作る作業がなくなった時点で完了です。ここで浮いた時間が、この取り組みで最初に目に見える成果になります。

AI向けに学習データを整備できている企業はまだ少数で、整備した企業のほとんどが期待どおり以上の効果を得ている

いま整備する理由は、AIの効果がデータの状態で決まるからです。IPA「DX動向2026」がAI利活用に向けた学習データの整備状況を尋ねたところ、「整備しておりAIに活用している」は7.0%にとどまりました。「整備しているが十分ではない」が28.4%で、「必要性は認識しているができていない」が27.6%です。同じ図表をAI導入効果別に見ると、学習データを整備してAIに利活用している企業のほとんどが期待と同等かそれ以上の効果を得ていると報告されています（IPA「DX動向2026」3.5 AI利活用に向けた課題 図表3-15・調査期間2026年4月中旬〜6月中旬・2026年7月30日公開）。整備した企業がもともとAIに熱心だった可能性は残るため因果とまでは言えませんが、整備と効果が同じ方向を向いていることは読み取れます。

国際比較では、日本と他の3か国の差がこの項目で最も大きく開いています。総務省の令和8年版情報通信白書が生成AI活用の環境整備を尋ねた設問で、「生成AIに社内データを学習させたり、生成AIが参照可能なデータベースを構築したりしている」と答えた割合は日本が24.5%でした。米国は57.2%・ドイツは54.4%・中国は73.0%で、白書本文もこの項目について他の3か国が5割を超え日本より大幅に高いと述べています。日本では4社に1社に満たず、社内データをAIに渡せる形にした会社はまだ少数派です（令和8年版情報通信白書 第Ⅰ部第2章第1節（2）図表Ⅰ-2-1-5・出典は総務省（2026）「国内外における最新の情報通信技術の研究開発及びデジタル活用の動向に関する調査研究」・2026年9月16日確認）。

社内文書に答えるAI（RAG）を検討している会社にも同じことが当てはまります。RAGの精度はAIの性能よりも文書の準備で決まり、共有フォルダの新旧が入り混じった状態では答えの根拠が定まりません。RAGの仕組みと導入手順では文書の棚卸しを先に置いていますが、数値データについてはステップ1〜3がその棚卸しにあたります。「AIに売上分析をさせたい」という要望は、マスタが1か所にあり受注データが自動で集まっている会社なら画面を1枚足す作業で済みます。バラバラのExcelの山を前にすると、AIも人と同じ場所で止まります。

つまずきはツール選定から始める・一気に移す・現場を外すの3つで、白書で効果を得た事業者が有効だった取組の上位に挙げたのも現場の意見収集と段階的な導入である

止まり方は3つに集約されます。

ツール選定から始める。 「どのツールがいいですか」は最後の質問です。先に「どのデータを・誰が・いつ入力し・誰が見るか」を紙に書き出すと、必要な道具の条件はそこから決まります。順番を先に決めてから道具を選ぶ考え方は、AI導入の進め方8ステップの棚卸しの手順と同じです。

一気に全部やる。 3段階を全部署で同時に進めると、どの部署の誰が止まっているかが見えなくなります。まず受注から請求までの1業務で回し、小さな成功を隣の部署へ広げます。2026年版中小企業白書がITツール活用で想定どおり以上の効果を得た事業者に有効だった取組を尋ねたところ、「現場からの意見収集」が50.3%で最も高く、「段階的な導入」36.1%と「従業員への研修・勉強会」32.9%が続きました。「推進チーム等の設置」は25.0%です（2026年版中小企業白書 第2部第2章第2節 第2-2-97図・n=3,406・複数回答・2026年4月24日閣議決定）。小さく始めて広げる順番の考え方は、DXの始め方5ステップにも書いています。

現場のExcel職人を敵にする。 会社のデータを最もよく知っているのは、そのExcelを毎日開いている人です。「Excelを取り上げる」と伝えれば守りに入り、「コピー作業から解放する」と伝えれば設計の中心に座ってくれます。同じ白書の別の図表では、ITツールについて部門間で連携できている事業者（3,045社）のうち「想定した効果が得られなかった」は7.6%だったのに対し、連携できていない事業者（739社）では34.8%でした（同白書 第2-2-95図・2026年4月24日閣議決定）。白書はこの分析の前提として、日本企業が部門間連携の弱さから個別の業務プロセスを改善する「部分最適」にとどまる傾向を先行研究から引いています。営業のExcelと請求のExcelを別々に直すのは、まさにこの部分最適です。

脱Excelとデータ基盤づくりでよくある質問

Q. 脱ExcelはExcelを全部やめることですか？

いいえ。3か所の一本化の節で示したとおり、やめるのはExcelをデータベース代わりに使う運用だけで、集計・試算・帳票の整形はExcelの役割として残ります。移す対象を見分ける目安は「同じ事実が2つ以上のファイルに手入力されているか」で、当てはまるファイルだけが対象です。

Q. IT部門がない中小企業でも、データ基盤は作れますか？

作れます。3段階の表に書いたとおり、必要な役割は経営者の宣言・現場の担当者1名・仕組みを作る技術側の3つで、技術側は社内にいなければ外部の支援で補えます。IPAの調査でデータ整備の課題の筆頭に挙がったのは人材の確保で、データの標準化と管理システムの未整備がそれに続きます。筆頭の人材は外部で補え、残る2つはステップ1と2で扱う作業そのものです。

Q. 脱Excelはどの業務から始めるのがよいですか？

受注から請求までのように、同じ情報の手入力回数が最も多い1業務からです。ステップ2の節で書いた「誰が・どこに・何回」を数えると候補は自然に絞れます。白書でも段階的な導入は効果を得た事業者が有効だったと挙げた取組の上位にあり、1業務で回してから隣の業務へ広げる順番が安全です。

Q. 生成AIを先に入れて、データ整備は後からでもよいですか？

文書作成や要約のように個人の作業を助ける使い方なら、先に始めて問題ありません。ただし売上の分析や問い合わせ対応の自動化のように社内データを参照させる使い方は、AI向けのデータ整備の節で見たとおりデータの整備状況がそのまま効果に出ます。3段階のうちステップ1だけでも先に済ませておくと、AIに渡せるデータの範囲がはっきりします。

SAIの視点：脱Excelは、いちばん忙しいExcel職人の隣の席に座った日から動き出す

脱Excelを止めるのは技術ではなく、「あの人のExcelを取り上げる」と受け取られた瞬間の空気です。私たち株式会社SAIは、現場で毎日そのファイルを開いている担当者の隣で転記の回数を一緒に数え、その人が毎月転記している表を最初の設計図にします。転記の手間を最もよく知っているのはその人で、減って楽になるのも本人です。

広告代理店の事例では、広告の配信データを自動で集計し改善提案のたたき台までAIが作る状態にしました。担当者が判断と仕上げに集中できるようになった土台は、配信データが自動で集計される流れを先に作ったことにあります。ステップ3で作る画面も、考え方は同じです。

AI導入支援では業務の棚卸しから対象業務の選定・実装・定着までを扱い、マスタと入力の一本化はその棚卸しの中で決めます。エンジニアが現場に入って一緒に手を動かす進め方と契約の条件はFDE伴走開発に書いています。

社内で最も多くの人が開いているExcelの中身が、毎月どこへ何回転記されているか。その回数がいくつでも最初の1業務はそこから決まるので、ファイル名だけ添えてお問い合わせへお送りください。