実験データを扱っている人なら、この流れはおなじみでしょう。.txt や .csv ファイルが入ったフォルダがあり、それを Excel にきれいな形式で取り込むには、Power Query と終わりのないコピー＆ペーストを混ぜて使うのが常でした。2026 年です、もうこんなことはやめるべきです。
私はちょうど Mica でワークフローを組み、この一連の流れを自動化しました。「データのインポート」メニューをたどる代わりに、やりたいことを普通の言葉で AI に伝えただけです。AI は実際にローカルのファイルシステムをたどり、生データを取り出し、計算までやってくれました。
使ったプロンプト：
「Documents\workdata の RawExperimentalData を Excel にインポートし、各温度における出力の平均と標準偏差を計算して。」見て：0 から完成したレポートまで数秒
複雑な部分をどう処理したか
最も印象的だったのはファイルのインポートではなく、数式のロジックでした。特定の温度条件で平均を計算するには、通常は面倒な絶対参照が要ります。Mica は静的な値を流し込んだのではなく、実際の数式をセルに書き込みました。
その場で生成した構文がこちらです：
=AVERAGEIF(ExperimentalData!$B$2:$B$47, A2, ExperimentalData!$C$2:$C$47)
「数式の忍者」ではない人にとってはかなりの難物ですが、AI は範囲の固定をきっちり決めました（あの $ の記号は間違えやすいものです）。全体の流れは驚くほど軽快でした。すべてがローカルのマシンに留まるので、会社のデータが公開 LLM の学習セットに漏れる心配もありません。
何時間も列のクリーンアップに費やす「Excel 担当」に飽きたなら、その仕事から自分を自動化で追い出すのが正解でしょう。時間は大幅に節約でき、結果も手作業よりずっと安定します。