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ChatGPT・Copilot時代のAccess開発

全般
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AIを活用して開発効率を劇的に向上させる方法

Microsoft Accessは、今でも多くの企業で利用されている業務システム開発ツールです。一方で、近年はChatGPTやMicrosoft Copilotをはじめとする生成AIの進化により、システム開発のあり方が大きく変わろうとしています。

結論から言うと、AIはAccessを置き換える存在ではなく、Access開発者の強力なパートナーです。

従来は数時間かかっていたVBAの作成やSQLの検討、エラー調査、ドキュメント作成などをAIが支援することで、開発効率は飛躍的に向上します。

本記事では、Access開発においてChatGPTやCopilotをどのように活用できるのか、具体例を交えながら解説します。

なぜ今、Access開発にAIが必要なのか

開発者不足が進んでいる

近年、多くの企業でシステム開発人材の不足が課題となっています。

特にAccessは、

  • 開発担当者が異動した
  • ベテランが退職した
  • VBAを理解できる人が少ない

といった状況が珍しくありません。

その結果、

「修正したいけど誰も触れない」

というシステムが社内に残ってしまいます。

AIはこうした課題を補う存在として注目されています。

Access開発者の仕事は意外と多い

Accessシステム開発では、

  • テーブル設計
  • クエリ作成
  • フォーム作成
  • レポート作成
  • VBA開発
  • 保守運用
  • ドキュメント作成

など多くの業務があります。

実はプログラミングそのものより、

  • 調査
  • 設計
  • 検証
  • 説明資料作成

の方に時間を取られることも少なくありません。

AIはこれらの作業を効率化できます。

AIが得意な作業とは

情報整理

例えば、

「AccessでCSV取込処理を作りたい」

という要件があった場合、従来はインターネット検索で情報収集を行っていました。

現在はAIへ質問するだけで、

  • 実装方法
  • 注意点
  • サンプルコード

まで提示してくれます。

調査時間を大幅に短縮できます。

コードの雛形作成

AIはVBAコードの作成を得意としています。

例えば、

「AccessでExcelを開いてA列を読み込みたい」

と指示すると、

Dim xlApp As Object

Dim xlBook As Object

Dim xlSheet As Object

Set xlApp = CreateObject("Excel.Application")

Set xlBook = xlApp.Workbooks.Open("C:\Test.xlsx")

Set xlSheet = xlBook.Sheets(1)

MsgBox xlSheet.Cells(1, 1).Value

xlBook.Close False

xlApp.Quit

Set xlSheet = Nothing

Set xlBook = Nothing

Set xlApp = Nothing

のようなコードを生成できます。

ゼロから書くより大幅な時間短縮になります。

Access開発でのChatGPT活用術

VBAコード生成

もっとも活用しやすいのがVBA開発です。

例えば、

指示例

Access VBAで選択したフォルダ内のCSVを

すべてインポートするコードを作成してください。

エラー処理も追加してください。

と依頼すると、

基本コードに加えてエラー処理も含めたサンプルを生成できます。

SQL作成支援

SQLに苦手意識を持つ方も少なくありません。

例えば、

売上テーブルから部署別の月次売上合計を

取得するAccess SQLを作成してください。

と依頼すれば、

SELECT

    部署,

    Format(売上日,’yyyy/mm’) AS 対象月,

    Sum(金額) AS 月次売上

FROM

    T売上

GROUP BY

    部署,

    Format(売上日,’yyyy/mm’);

のようなSQLを提案してくれます。

エラー調査

開発者が最も助かるのがエラー解析です。

例えば、

実行時エラー3021

現在のレコードがありません

という内容を入力すると、

  • 発生原因
  • 考えられる問題
  • 修正例

を解説してくれます。

従来なら検索に30分以上費やしていた作業が数分で終わることもあります。

Microsoft Copilotが活躍する場面

Excel連携開発

AccessシステムではExcelとの連携が頻繁に発生します。

Copilotを利用すると、

  • Excelデータ分析
  • ピボット集計
  • グラフ作成
  • データ整形

を迅速に行えます。

その結果、

Access側で必要な処理設計も容易になります。

ドキュメント作成

開発者が苦手とする業務の一つがドキュメント作成です。

例えば、

  • システム概要書
  • 操作マニュアル
  • テーブル定義書
  • 保守手順書

などです。

Copilotへ

Access顧客管理システムの

概要書を作成してください。

と依頼すると、ドラフトを短時間で作成できます。

メール作成

利用部門への説明メールも支援できます。

例えば、

  • 不具合報告
  • メンテナンス通知
  • リリース案内

などの文章作成に役立ちます。

開発者の負担を大幅に減らせます。

AI活用によって変わる開発工程

従来の開発

従来は以下の流れでした。

要件確認

↓

調査

↓

設計

↓

コーディング

↓

テスト

↓

資料作成

このうち、

  • 調査
  • コーディング
  • 資料作成

に多くの工数がかかっていました。

AI活用後

要件確認

↓

AIで調査

↓

AIでコード生成

↓

レビュー

↓

テスト

↓

AIで資料作成

となります。

人は

  • 設計判断
  • 品質確認
  • 利用者とのコミュニケーション

に集中できるようになります。

AIに任せてはいけないこと

AIは万能ではありません。

ここは非常に重要です。

業務要件の判断

AIは業務を理解しているわけではありません。

例えば、

  • 自社特有のルール
  • 顧客との契約条件
  • 業務フロー

は利用者が判断する必要があります。

データベース設計

テーブル設計はシステム品質を左右します。

AIは設計案を出せますが、

  • 正規化
  • 拡張性
  • 保守性

を考慮した最終判断は人が行うべきです。

コードの品質保証

AIが作成したコードには、

  • バグ
  • セキュリティリスク
  • 処理効率の問題

が含まれる可能性があります。

必ずレビューやテストを実施しましょう。

AIを使いこなすためのプロンプト例

良い回答を得るには質問の仕方が重要です。

悪い例

VBAを書いて

良い例

Access VBAで販売管理システムを開発しています。

フォームから選択したCSVファイルを

インポートする処理を作成してください。

要件

・UTF-8対応

・エラー処理必須

・処理件数を表示

・コメントを追加

このように具体的な条件を伝えると精度が向上します。

今後のAccess開発はどう変わるのか

生成AIは今後さらに進化していきます。

将来的には、

  • VBA自動生成
  • SQL最適化
  • フォーム設計提案
  • レポート作成支援
  • テストケース生成

などがより高度になるでしょう。

しかし最終的に必要なのは、

「業務を理解している人」

です。

AIがコードを書ける時代になっても、

  • 現場課題を把握し
  • 利用者と対話し
  • 最適な仕組みを考える

役割は人間に残ります。

Access開発者が身につけるべき新しいスキル

これからの時代は、

「VBAだけできる人」

よりも、

「AIを活用して業務改善できる人」

の価値が高まります。

特に重要なのは、

  • AIへの質問力
  • 業務分析力
  • データベース設計力
  • テスト力
  • 説明力

です。

AI時代だからこそ、技術と業務知識の両方を持つ人材が求められます。

まとめ

ChatGPTやMicrosoft Copilotの登場によって、Access開発の生産性は大きく向上しています。

特に、

  • VBAコード生成
  • SQL作成支援
  • エラー解析
  • ドキュメント作成
  • テスト支援

といった業務では高い効果を発揮します。

一方で、

  • 業務要件の整理
  • データベース設計
  • 品質保証

は引き続き人間の重要な役割です。

AIに仕事を奪われるのではなく、AIを活用できる開発者がより高い価値を発揮する時代になっています。

Accessもまた、AIと組み合わせることで新しい可能性を広げるツールへと進化しています。これからのAccess開発では、「VBAを書く力」だけでなく、「AIを使いこなす力」が大きな武器になるでしょう。

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