ChatGPTもGeminiも読めない、“Excel罠”の正体

AIが「読めない」のではなく、そのExcelが“データではなく、見た目＋暗黙ルールの塊”だから。
色・結合セル・複数ヘッダー・別タブ参照・独自略語・単位混在…が、AI/人間どちらにも誤読を生む。
解決は物理（表構造）／意味（語彙）／判断（例外）の3層で設計し直すこと。最後に“人の判断ログ”を学習させて例外を潰す。

なぜLLMがExcelでつまずくのか

「貼れば読んでくれる」は幻想です。LLMは文章理解に強い一方、現場Excelは次のような暗黙の意味付けを多用します。

• 色＝意味（黄色＝別途、赤＝要確認 など）
• 結合セル／段組みで階層表現（親工種／子明細）
• 複数ヘッダー行＋途中で列増減
• セル内改行で複数値が混在
• 別シート参照やVLOOKUP依存、外部リンク切れ
• 合計行・小計行が明細と同じ表に混在
• 単位・税込/税抜・通貨が列外（セル注記や色で表現）
• 表記ブレ（型番／カタログ番号、会社名のゆらぎ、全角半角）
• 社内方言・略語（“折込”“別紙”“一式”）

LLMにとっては“見た目ルール”が説明されていない未定義仕様。だから誤読・取りこぼし・二重計上が起きます。

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典型的な失敗例と原因

1. 数量×単位の誤解釈
   　例：「12（m）」「12m」「12 ｍ」が混在 → 列分割・正規化が必要。
2. 小計・合計の二重計上
   　合計行が明細と同じ列にある → 集計対象から除外フラグ必須。
3. 親子階層の崩落
   　結合セルで親工種、下に子明細 → 機械可読な階層キー列が必要。
4. “別途/除外/値引”の判定漏れ
   　色や注記だけで表現 → ルール列（別途区分・値引区分）を明示。
5. 税込/税抜の混在
   　行ごとに税扱いが違う → 税区分・税率の独立列＋計算式を統一。
6. 似た会社名の紐づけ間違い
   　「(株)」「株式会社」表記、旧社名 → 正規化辞書＋同義語辞書。
7. 別タブ参照で欠落
   　見積No.や得意先が別シート → マスタ化してJOIN前提に。
8. “一式”の扱い
   　数量・単価が空欄だが金額だけ → 集計除外 or 特殊カテゴリ化の判断ルール。
9. 画像/PDF貼り付け
   　セルに非テキスト → OCR→構造化の前処理が必要。
10. 日時・通貨の地域設定地獄
    　システム文化圏が混在 → ISO形式（YYYY-MM-DD, ISO通貨）へ統一。

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解き方は「3層アーキテクチャ」

1) 物理層（表の形をデータにする）

• 結合セル禁止、単一ヘッダー、列は意味1つだけ
• 階層は列で表現（工種レベル1/2/3…）
• 単位・税区分・通貨を独立列に
• 小計/合計は別テーブル（ファクトとサマリを分離）

2) 意味層（語彙・辞書を整える）

• 会社名・型番・工種などの正規化辞書／同義語辞書
• “折込/別途/除外/一式/仮設”など業界語の定義
• 単位変換表（m↔mm、枚↔箱×入数…）と丸め規則

3) 判断層（例外・優先順位を学習）

• 「この表現は〇〇扱い」「△△が空なら□□を見る」等のIF/優先順位
• ベテランの勘所（“このメーカーはこの型番体系”など）をルール化しログ化
• 実運用の修正履歴（判断ログ）を学習して精度を上げる

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“今日からやめる”Excel作成ルール（現場チェックリスト）

• 結合セルで階層表現しない（列で持つ）
• 色に意味を持たせない（必ず列でフラグ化）
• 複数ヘッダー行をやめ、1行に統一
• 小計/合計は明細と別のテーブル or 列で区分
• 単位・税・通貨は独立列に必ず記入
• 別紙・備考依存をやめ、リンク先のキーを列で持つ
• 表記ゆれ（全角/半角、(株)/株式会社）を避ける or 受入時に正規化
• 画像/PDF貼り付けはしない（原本は別保管＋キー連携）

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正規化スキーマ例（見積明細）

見積番号, 行番号, 親行ID, 工種L1, 工種L2, 品目名,
型番, メーカー, 数量, 単位, 単価, 金額,
税区分, 税率, 通貨, 別途区分, 値引区分, 一式区分,
マスタ得意先ID, ソースファイルID, 備考

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※ “区分”は色や注記でなく列で表現。親子は親行IDで明示。

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“プロンプトで無理やり読む”が失敗する理由

• 見た目ルールが無限に増えるため、プロンプトが肥大化して維持不能
• Excelの例外パターンは現場ごとに異なり、静的な指示では追いつかない
• 一度きれいに物理・意味・判断を分離しておけば、再利用性と監査性が担保される

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導入ステップ（最短ルート）

1. 現状診断（Excel罠スキャン）
   　結合セル・複数ヘッダー・色意味・単位混在を棚卸し
2. 仕様化（ルール表＆辞書作成）
   　“別途は別テーブルへ”“一式は集計外”など判断優先順位を文書化
3. 変換（パイプライン化）
   　OCR→構造化→正規化→辞書置換→例外判定→出力
4. 検収（差分チェック）
   　旧Excel vs 正規化データの突合／差異レポート
5. 運用・学習（判断ログの蓄積）
   　修正をログ化→学習し、翌日には例外を潰す

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現場ケース：建設バックオフィスの“最後の1割”

AI-OCRやLLMで8〜9割は読めても、“別途扱い”“一式”“仮設”“相見積の選定基準”など人の判断が残りがち。
ここを判断ログとして残し、次回以降は自動で同じ判断を再現できるかが生産性の分水嶺です。

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まとめ：Excelを“読む”のではなく、“設計し直す”

• 見た目依存→列で表す
• 方言→辞書化
• 例外→判断ログを学習
  この順で“Excel罠”は外れます。LLMは最後にきれいに整ったデータへ推論・要約・照合をかけてこそ真価を発揮します。

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付録：ルール記述ミニテンプレ（例）

# 列マッピング
工種階層:
  L1: A列
  L2: B列
区分:
  別途: セル背景=黄色 → 別途区分=1
  値引: 文字列に"値引"含む → 値引区分=1
単位:
  "ｍ","m"," M " → "m"
税:
  "税込" → 税区分=税込, 税率=10%
集計:
  行タイトルが"小計","合計" → 集計区分=1, 集計対象外

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※ 最初は粗くてOK。運用で出る例外を追記していくことが肝。

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（参考）Connected Baseの役割

• AI-OCR＋独自AIで抽出→正規化→辞書置換
• “人の判断ログ（例外処理）”を学習して翌日から自動再現
• シート間・ファイル間の突合／差異検出、税/単位の補正、監査トレイルまで一気通貫

「どんなソフトを入れても、結局“人がExcelを整える”仕事が残る」
その“最後の1割”を、設計＋ログ学習で消すのが近道です。

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おまけ：10分セルフ診断（スプレッドシートでOK）
該当した数×10点

• 結合セルがある
• ヘッダーが2行以上
• 色で意味を表している
• 単位が列外（セル文字列）
• 小計/合計が明細と同じ表
• “一式”が金額に混在
• 税込/税抜が混在
• 会社名・型番に表記ゆれ
• 別タブ参照が前提
• 画像/PDFが貼られている

50点以上なら要再設計。
「設計し直してからAI」を合言葉に、“Excel罠”から抜け出しましょう。

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