Copilot in ExcelのOpus 5・GPT-5.6対応を解説|表計算でのAI活用ポイント

結論からいうと、Copilot in Excelでは作業に応じてモデルを使い分けます。日常分析にはGPT-5.6、複雑で重要なモデリングにはClaude Opus 5を選べます。

以下では、モデル選択機能、2モデルの使い分け、引用や社内データ連携などの新機能を整理します。各テーマの詳細は関連記事もご覧ください。

Copilot in Excelにモデル選択機能が追加された

GPT-5.6の日常的な分析や集計と、Claude Opus 5の複雑で重要度の高いタスクを左右に比べた図
作業の複雑さや影響度が、モデルを選ぶ目安になります。

2026年7月時点で、Copilot in Excelのモデル選択画面からGPT-5.6とClaude Opus 5を切り替えられます。作業内容に合わせてユーザーがモデルを選べます。

GPT-5.6は引き続き既定モデル

GPT-5.6は知識労働向けに最適化され、多段階の推論に強いモデルとされています。Excelでは少ないトークンで深い分析をこなせるとされ、データから示唆を得る作業を速められます。

Copilot in Excelの既定モデルとして、日常的な分析や集計の大部分をカバーします。料金改定の背景はGPT-5.6値下げで扱った通り、Luna・Terraの料金改定も進んでいます。

料金改定により、コストを抑えながら使いやすいモデルになっています。

Claude Opus 5は複雑・高難度タスク向けの選択肢

Claude Opus 5は、2026年7月24日にAnthropicがリリースしたモデルです。同月中にMicrosoft 365 Copilotへも展開されました。

  • 展開先:Word・Excel・PowerPoint・Copilot Chat・Copilot Cowork・Copilot Studioで利用できます。
  • 得意な作業:高品質なモデリングや洗練されたワークブック作成に強みがあるとされます。
  • 活用場面:長時間・複雑で、重要度や影響の大きいタスクに向く位置づけです。

Microsoftは、GPT-5.6が日常業務の大半をこなす一方、Opus 5は長く複雑で影響の大きい仕事で真価を発揮すると説明しています。

展開はWork IQと組み合わされ、組織固有のコンテキストに基づく結果を返せる点も特徴です。

ポイント

GPT-5.6が日常分析の既定モデルを担い、複雑で影響の大きい作業にはClaude Opus 5を選べます。モデルを切り替えることで、業務の性質に合わせた分析ができます。

2つのモデルをどう使い分けるか

モデル選択により、Excelでの分析は作業内容に応じてモデルを選ぶ形に変わります。判断の軸は作業の複雑さと、結果を意思決定にどこまで使うかです。

日常の集計・分析はGPT-5.6で十分

繰り返し発生する日常業務は、既定モデルのGPT-5.6で進めるのが基本です。処理速度とコストのバランスが良く、日次・週次の運用に向いています。

  • 売上集計:定型的な数値の取りまとめに使えます。
  • レポート作成:定型レポートの下書きを作れます。
  • データ整形:データの整形やピボットの提案に活用できます。

意思決定に関わるモデリングはOpus 5へ

誤りが事業判断へ直結する作業では、Opus 5への切り替えを検討します。処理時間やコストが増えても、品質を優先すべき場面に向く選択です。

  • 計画のモデリング:予算計画や事業計画を扱います。
  • 複雑な数式設計:複数シートにまたがる設計を行います。
  • 経営会議の資料:経営判断に使う資料を作成します。

生成AI活用事例のように、作業ごとに使ったモデルを記録すると、社内の選定ルールを育てやすくなります。

ポイント

繰り返し行う集計や定型業務はGPT-5.6、判断の誤りが事業へ響く計画やモデリングはOpus 5が候補です。品質と処理時間・コストの優先度を基準に選べます。

モデル以外の新機能:引用・コネクタ・Power BI

回答の参照元、Excelに取り込む社内データ、Power BI連携の行レベルセキュリティを3枚のパネルで示す図
根拠の確認とアクセス範囲への配慮が並ぶ機能構成です。

2026年7月のExcel向けアップデートでは、モデル選択に加え、回答の検証や社内データとの接続を強化する機能も追加されました。

インライン引用で回答の根拠を確認できる

「インライン引用」を使うと、Copilotの回答から参照元の該当箇所まで遡って確認できます。生成された数値や説明の根拠となったデータの位置を確かめやすくなります。

Synced Copilotコネクタで社内データを直接取り込む

Excelに社内データをつなぐ機能として、次の連携が用意されています。

  • Synced Copilotコネクタ:一般提供され、チケットやCRMレコードなどの社内データをExcelのグリッドへ直接取り込めます。
  • Power BI連携:グラウンディングが強化され、行レベルのセキュリティを保って分析に活用できます。

社内システムとの接続はAIエージェントの権限設計にも関わります。利用前にアクセス範囲の設定を確認しておくと安心です。

ポイント

回答の参照元を確認できる引用機能に加え、社内データを取り込むコネクタとPower BI連携が加わりました。データの根拠を確かめつつ、権限範囲を踏まえて分析に活用できます。

GPT-5.6とClaude Opus 5を比較する

項目GPT-5.6Claude Opus 5
Copilot in Excelでの位置づけ既定モデル選択可能な追加モデル
得意な場面日常の集計・多段階分析をトークン効率よく処理複雑・長時間・重要度の高いモデリング
展開範囲(M365 Copilot)Word・Excel・PowerPoint等で既定Word・Excel・PowerPoint・Copilot Chat・Cowork・Studio
API参考料金(100万トークン)Terra:入力2ドル・出力12ドル入力5ドル・出力25ドル
提供開始2026年7月、Copilotの既定モデルに2026年7月24日リリース、同月中にCopilotへ展開

API単体の参考料金では、GPT-5.6 Terraの方がClaude Opus 5より安価です。ただしCopilot上の体感コストは、ライセンス形態やトークン消費量によって変わります。

料金だけでなく、モデリングの品質や処理時間も実際の業務データで比較することをおすすめします。

ポイント

API参考料金は100万トークンあたりGPT-5.6 Terraが入力2ドル・出力12ドル、Opus 5が入力5ドル・出力25ドルです。Copilotの実コストはライセンスや消費量にも左右されるため、業務データで品質も比べます。

実務での導入ポイント・注意点

代表的なExcel業務の選定から両モデルの試行、結果比較へ進む導入手順の図
試行結果を見比べてから、社内の選定ルールを整えます。

モデル選択を業務に取り入れる際は、代表的なExcel業務を洗い出し、GPT-5.6とOpus 5の両方で試して結果を比較します。

ブランドキットやテーマデザインスキルなどの体裁自動化機能も活用すると、社内資料の統一に役立ちます。

地域やテナントの設定により、機能の展開時期が異なる場合があります。自社環境で使えるか、管理者に確認してください。

ポイント

まず代表的なExcel業務で両モデルを試し、用途に合う結果を比較してから運用ルールを整えます。体裁の自動化も資料統一に使えますが、機能の提供状況は管理者への確認が必要です。

まとめ:モデルを選べるExcelは「使い分け」が前提になる

Copilot in ExcelでGPT-5.6とClaude Opus 5を選べるようになりました。表計算のAI活用は、単一モデルへの依存から作業に応じた使い分けへ進んでいます。

日常業務にはGPT-5.6、重要な意思決定モデリングにはOpus 5を使う方法があります。インライン引用やコネクタも組み合わせ、自社の業務フローに合う運用ルールを作りましょう。

よくある質問(FAQ)

Q. Copilot in Excelで使えるモデルは何ですか?

2026年7月時点で、OpenAIのGPT-5.6(既定モデル)とAnthropicのClaude Opus 5を選択できます。

Q. GPT-5.6とClaude Opus 5はどう使い分ければよいですか?

日常の集計や分析はGPT-5.6で十分カバーできます。予算計画や複雑なモデリングなど、意思決定に直結する高難度な作業ではClaude Opus 5への切り替えが有効です。

Q. Claude Opus 5はExcel以外でも使えますか?

Word・PowerPoint・Copilot Chat・Copilot Cowork・Copilot Studioにも展開されています。地域やテナント設定により、提供時期が異なる場合があります。

Q. インライン引用やコネクタはどんな機能ですか?

インライン引用は、Copilotの回答から参照元の該当箇所まで遡って確認できる機能です。

Synced Copilotコネクタは社内システムのデータをExcelのグリッドに直接取り込めます。Power BIとの連携も強化されています。

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執筆者プロフィール
張田谷凌央
張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。