【ステップ1】Excel基礎で“数字に強い20代”になる｜データ・AI学習ロードマップ
「データやAIを学びたい」と思ったとき、最初のステップとして一番コスパが良いのがExcel（もしくはスプレッドシート）の基礎固めです。
- 今の仕事ですぐに使える
- どの会社でもほぼ必ず使われている
- SQLやBIツール、Pythonなど次のステップにも直結する
にもかかわらず、「なんとなく使っているだけで、ちゃんと体系的に学んだことはない」という人がほとんどです。
この記事では、データ・AI学習ロードマップのステップ1（約1ヶ月）として、
- どこまでできれば「Excelは武器になった」と言えるのか
- 何をどんな順番で学べばいいのか
を元外資コンサルの実務目線で整理していきます。
このステップで目指すゴール
まずはゴールからはっきりさせておきましょう。
ステップ1のゴール
- 仕事で渡された表データを自分で整理・集計・グラフ化できる
- 「とりあえずExcelで試してみるか」と思えるくらい、基本操作に抵抗がなくなる
- 「平均値・合計・比率・増減」を数字で説明できる
ここでは、いきなり高度なマクロやVBAを目指す必要はありません。
「自分の仕事で出てくる数字を、Excelでサクッと整理して説明できる人」になる
これがステップ1のゴールです。
まず押さえたい：Excelの役割と限界
Excelは、データ・AI世界の「入口」と「試作の場」という位置づけで考えると良いです。
- 入口： まずはExcelで集計・可視化の感覚をつかむ
- 試作の場： 「この切り口で見ると面白いかも？」をすぐに試せる
ただし、行数が非常に多いデータや複雑な処理をするには限界があります。
そのときはSQLやPython、BIツールへバトンを渡すイメージです。
なので、
「Excelだけ極めればすべて解決！」ではなく、最初の1〜2歩目をしっかり踏めるようにする」のが狙い
くらいの感覚でOKです。
1週目：Excelに慣れる（基本操作＋ショートカット）
やることのイメージ
- 行・列の追加／削除
- オートフィル（セルをドラッグしてコピーする）
- 書式設定（数値・パーセンテージ・小数点表示など）
- フィルタ機能（条件で絞り込む）
- よく使うショートカット
- Ctrl＋C / V / Z / Y
- Ctrl＋矢印キー（データの端まで移動）
- Ctrl＋Shift＋L（フィルタON/OFF） など
学び方のコツ
- 公式のチュートリアルや入門本を見ながら、実際に自分の手で同じ操作をやってみる
- 可能なら仕事で使っているファイルをコピーして練習すると実感が湧きます。
1週目の到達イメージ
- 「セルの結合」や「色付け」などの見た目だけでなく、フィルタや書式設定を使ってデータを扱えるようになってきた感覚があればOKです。
2〜3週目：よく使う関数で“集計できる人”になる
ここからは、関数を使って数字を処理する力をつけていきます。
覚えたい基本関数
最低限、次のあたりは押さえておきたいところです。
- SUM（合計）
- AVERAGE（平均）
- MAX / MIN（最大・最小）
- COUNT / COUNTA（件数）
- IF（条件分岐）
- SUMIF / COUNTIF（条件付き集計）
学び方のポイント
- いきなり全部覚えようとせず、「1つの関数につき、1つの実務っぽい例」を作ることを意識してください。
- 例）
- 部署ごとの売上合計 → SUMIF
- 「目標を達成した行だけ抽出」 → IF
2〜3週目の到達イメージ
- 上司に「このデータ、部門別・月別でまとめてくれる？」と言われたときに、関数を組み合わせて、ある程度形にできる
完璧である必要はありません。
「どの関数を使えばよさそうか当たりがつく」状態なら、次のステップに進んで大丈夫です。
4週目：ピボットテーブルとグラフで「見える化」する
最後の1週間は、ピボットテーブルとグラフで一気に“見える化”の力を伸ばします。
ピボットテーブルでやりたいこと
- 部門別・月別など、切り口を変えて集計してみる
- 行／列／値にフィールドをドラッグ＆ドロップしながら、 「どの見せ方が一番わかりやすいか？」を試す
- 「フィルタ」「スライサー」を使って、条件で絞り込めるようにする
グラフでやりたいこと
- 棒グラフ・折れ線グラフを中心に、「比較」「推移」が分かるグラフを作る
- タイトル・軸ラベル・凡例を整えて、何を伝えたいグラフなのか一目で分かるようにする
- 彩りよりも「読みやすさ」を優先する
4週目の到達イメージ
- 1つのテーマ（売上、案件数、問い合わせ数など）について、1枚のシートに「ピボット＋グラフ」をまとめ、3〜5分で説明できる
ここまでできれば、
- 「Excelを使ってデータを整理し、相手に伝わる形で見せる人」として十分戦えます。
よくあるつまずきポイントと対処法
① 関数を「丸暗記」しようとして挫折する
→ 対処：
- 「関数名」ではなく、「どんな場面で使うか」をセットで覚える
- 実務に近いミニ課題を自分で作る 例）「部署別の合計を出す」「目標達成した行だけ抽出」など
② 書式や見た目にこだわりすぎる
→ 対処：
- まずは計算・集計が正しいかを優先する
- 色や装飾は最後にまとめて整えればOK
③ ピボットテーブルが「難しそう」に見えて手を出せない
→ 対処：
- 最初は「行」「列」「値」の3つだけ触る
- 元データが変わっても「更新」ボタンひとつで集計が変わる便利さを体感する
次のステップ：Excelを武器にして、SQLへ進む
ここまでの1ヶ月で、
- 基本操作
- よく使う関数
- ピボットテーブルとグラフ
を一通り経験できていれば、ステップ1は十分クリアです。
次のステップでは、
【ステップ2】SQL入門｜SELECT〜JOIN〜集計で“データを取りに行ける人”になる
に進みます。
Excelで「行・列・集計・フィルタ」のイメージができていると、SQLの学習が一気にスムーズになります。
データ・AI学習の全体像（ステップ0〜6）をまだ読んでいない方は、先にこちらの記事から全体の地図をチェックしてみてください。
→ 社会人のデータ分析ロードマップ｜Excel→SQL→BI→Pythonで半年〜1年の全体像
この記事を読み終えたら、まずは
- 今の自分が「どの関数まで使えるか」
- ピボットテーブルを触ったことがあるか
を振り返ってみてください。
そのうえで、足りない部分を1ヶ月で埋めていくイメージで、教材を選んでいきましょう。
小さな積み重ねでも、半年〜1年後には「数字に強い20代」になっているはずです。
