【非エンジニア向け】Excel / Power QueryとLLM APIを接続して日次業務を完全自動化する手法

はじめに：現場のExcelシートをそのままAI駆動化する

多くの企業において、顧客アンケート、問い合わせ履歴、商品カタログなどのデータはExcel（.xlsx）やCSVで管理されています。

Python環境のインストールやサーバー構築を行わなくても、Excelの標準機能である「Power Query（パワークエリ）」のカスタム関数を使用すれば、シート内の数千行のデータを直接LLM API（GroqやGemini）に送信し、自動分類・要約・感情分析を実行できます。

1. Power Query M言語によるAPI呼び出し関数の作成手順

1. Excelの「データ」タブ →「データの取得」→「その他のデータソースから」→「空のクエリ」を選択。
2. 「詳細エディター」を開き、以下のM言語コードを貼り付ける。

M言語カスタム関数コード

(inputText as text) =>
let
    // Groq APIエンドポイント（Llama 3.3 70B）
    url = "https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions",
    
    // JSONボディの構築
    body = Json.FromValue([
        model = "llama-3.3-70b-versatile",
        messages = {
            [
                role = "system", 
                content = "テキストの問い合わせ内容を「契約変更」「不具合報告」「料金相談」「その他」の4つのいずれか1単語のみで分類してください。"
            ],
            [
                role = "user", 
                content = inputText
            ]
        },
        temperature = 0.1
    ]),
    
    // HTTP POSTリクエストの実行
    response = Web.Contents(url, [
        Headers = [
            #"Authorization" = "Bearer YOUR_GROQ_API_KEY",
            #"Content-Type" = "application/json"
        ],
        Content = body
    ]),
    
    // レスポンスJSONのパース
    jsonResponse = Json.Document(response),
    classifiedResult = jsonResponse[choices]{0}[message][content]
in
    classifiedResult

2. シートへの適用と注意点

1. 関数に ClassifyInquiry と名前を付けて保存。
2. 対象のデータテーブルで「カスタム列の追加」を選択し、= ClassifyInquiry([問い合わせ本文]) を呼び出す。
3. 数百〜数千行のデータが自動的に分類され、新しい列として追加されます。

非エンジニア部門でも即座に導入でき、日々の手動仕分け作業をゼロにする強力な業務ハックです。