【Claude vs Copilot】検証！ Excelに同じ指示を出してみた

「Excelで使うならCopilotが断然有利。」
同じMicrosoftだから互換性は間違いないです。

Copilotの便利なポイントは、Excelの画面内に"居ること"。
セルを選択して指示できるから便利ですよね。

ちなみに、Claudeでも同じことができるって知ってましたか？
拡張機能を使えば、Copilotと同じ位置にClaudeを置けます。

同じ土俵に上がったところで、比べてみましょう。
果たして、どんな違いが見えてくるのか。

今回の検証の前提
ClaudeとCopilot。それぞれに、同じExcelファイル・同じ指示文を送る。

検証内容
・真っ白な状態から、何かを作らせる
・間違いを、自分で見つけられるか試す
・複雑な数式を、正しく読み解けるか試す

それでは検証結果を見ていきましょう。

指示文①

「経費精算フォーマットを作成してください。」

真っ白な状態から、何かを作らせる為に、データは、一切渡していません。
この一言だけで、何を作成してくれるのか。

【Copilot】

Copilotは、
冒頭に案内文を入れ、
「登録済み口座」のチェックボックスや、
明細に「支払方法」の列、
「金額（税込）」という表記まで、
使う人への配慮が行き届いた作りにしていました。

【Claude】

Claudeは、
タイトル→申請者情報→明細ヘッダー→税率設定→明細展開→消費税計算→合計・仮払金・差引精算額、
という順番で、段階を追って組み立てていきました。

指示していないのに、
勘定科目のプルダウン（9種類）や、
消費税の自動計算、仮払金との差引精算額まで、
自分の判断で補ってきたのには驚きました。

検証結果①

正直、"ほぼ差が出ないだろう" と思っていたお題でした。

でも実際は、
Copilotは「使う人への親切さ」寄り
Claudeは「経理処理の正確さ」寄り
という、はっきりした個性の違いが出ました。

案内文やチェックボックスといった気配りと、
消費税や仮払金の自動計算といった正確さ。
どちらも、実務で助かるポイントです。

指示文②

「これ、チェックして」

月次売上表に、3つの罠を仕込みました。

・3月の前月比が、2月ではなく1月と比較されている（参照ミス）
・8月の売上だけ、桁が1つ多い（入力ミス）
・合計が、11月と12月を含んでいない（範囲漏れ）

どこにミスがあるのか、ヒントは一切出していません。

これが3つの罠が仕込まれた月次売上表の元データです
（数字だけ見ると違和感が少ない状態）

これに対して「これ、チェックして」と一言指示を出しました。

結果は、
両者とも3つとも見抜きました。

でも、気づいた後の動き方が対照的でした。

Copilotの結果

Copilotは、
2つの明確なバグはその場で即座に修正。
異常値については黄色でハイライトしつつ、
「もし8月が530,000円の誤入力なら、年間合計は6,680,000円です」
と、仮定に基づいた参考値まで提示してきました。

Claudeの結果

Claudeは、
明確なバグ（参照ミス・範囲漏れ）は修正を提案しつつ、

正しい数値が分からない異常値については、
「正しい数値を教えていただければ一緒に直します」
と、ユーザーの判断を待ちました。

気づく力は、互角でした。

でも、そこから先の “判断” に差が出ました。

Copilotは「先に動いて、見せる」実行派
Claudeはから「確認して動く」慎重派
という、対応スタイルの違いがくっきり出ました。

スピーディに手を動かしてほしい時はCopilot、
判断を委ねてから進めてほしい時はClaude。

場面によって、頼りたい相手が変わりそうです。

指示文③

「このシートが何をしているか説明して」

今回は営業インセンティブを計算するシートを渡しました。

達成率に応じて、支給率が0%・3%・5%・8%と
段階的に変わる仕組みが、数式に組み込まれています。

しかも一つ、見落としやすい条件を仕込みました。
契約社員だけは、達成率に関係なく、
支給率が一律2%になる、という例外です。

これに気づいて、説明できるかを見てみました。

Copilot

Copilotも、
契約社員の例外条件を見落とさず、

「契約社員だけは達成率によらず一律2%になる点が、
このシートの重要なルールです」
と、最後にしっかり念押ししてきました。
さらに、
鈴木さん・山本さんの計算過程を、数値つきで再現した上で、
「12名のインセンティブ合計は、計算上約1,334,038円です」
と、実務でそのまま使えそうな集計値まで出してきました。

Claude

Claudeは、
列ごとの役割を一つずつ説明した上で、

「契約社員の山田さんは達成率121%でも2%止まり（正社員なら8%）」

と、具体的な人物を挙げて、
見落としやすい条件を、的確に拾ってきました。

さらに、
支給ゼロの人数や最高額まで自主的に集計した上で、

「閾値が数式に直接書き込まれています。前提条件欄を作って
参照する形にした方が安全です。整理しましょうか？」

と、シートの設計そのものへの改善提案までしてきました。

読解力は、両者とも文句なしでした。

指示された「説明して」に対しても、
二つとも、満点の回答でした。

でも、そこから先の一歩が違いました。

Copilotは「理解した上で、具体的な数字で裏付ける」実証型。
Claudeは「理解した上で、より良くする」提案型。

同じ正解にたどり着いても、
そこにプラスする一手の方向性が、また違いました。

まとめ

3つの検証内容を通して見えてきたのは、こんな傾向です。

・真っ白から作る
Copilotは使う人への親切さ、Claudeは業務の正確さを重視した

・気づき力
両者とも見抜いたが、Copilotは先に動き、Claudeは確認してから動いた

・複雑な数式の読解
両者とも正確に読み解いたが、Copilotは数字で裏付け、Claudeは仕組みを改善しようとした

3つに共通していたのは、 単なる精度の差ではなく
「理解した後に、何を足すか」という個性の違いでした。

Copilotは、具体的な数字や気配りなど、
その場での分かりやすさを補ってくる。

Claudeは、確認や改善提案など、
一歩踏み込んだ言葉を添えてくる。

どちらが優れているというより、
「スピーディに、分かりやすい形で受け取りたい」ならCopilot、
「一歩先まで一緒に考えてほしい」ならClaude、
という使い分けが、現実的な答えなのかもしれません。

今回の検証はいかがだったでしょうか？

もし
「AIを業務に導入したいが、どれを選べばいいか分からない」
「社内のDX化でAIを使っているが、うまく使えていない」

など感じていたら、
ぜひ一度、お気軽に御社の業務について聞かせてください。
一緒に考え、解決します！

👉 AWLL Studio公式サイト：https://www.awll.jp/contact/

この記事が参考になったら、
ぜひ《スキ❤️》《フォロー》《コメント》をお願いします✨

AWLL Studioについて

AWLL Studioは、年間数千万円かかることも珍しくないシステム投資を、民主化するために生まれたサービスです。

これまで、業務に合ったシステムをつくるには、高度な要件定義と、それを形にする専門の人材と、長い開発期間が必要でした。その結果、システムを持てるのは一部の大きな会社に限られ、システムを入れた会社でも、そこに収まらない業務はExcelや担当者の頭の中に残り続けてきました。

AWLL Studioでは、高度な要件定義をしなくても、業務をいちばんよく知っている人が、その理解をそのままシステムに落とし込めます。お客様がご利用のClaudeなどの生成AIと一緒に、データベースや業務画面をつくり、業務が変わればその場で変えていけます。

それを支えているのが、特許第5901483号「データベースシステム生成装置」です。
売上やKPIといった定量の情報と、システムに乗らずにExcelや頭の中にだけあった属人的な情報。これまで別々の場所にあった2つを、業務の関係を保ったまま、1つの構造でつなげられるようになりました。

これによって変わるのは、システムのつくりやすさだけではありません。数字の裏にある「なぜそうなったか」「いま誰が何をしているか」が同じ画面でたどれるようになり、上長の「あの件、どうなってる？」という確認のために、メールやチャットを行き来したり、会議で聞き取ったりする手間を大きく減らします。

経営に必要な情報が、日々の業務の中で自然に集まり、つながり、使える形で残っていく。

AI時代の経営OS。それが、AWLL Studioです。