AnthropicのClaudeがMicrosoft Excelに直接統合され、財務分析の世界に革命を起こしている。わずか10分で11タブにわたる詳細な財務モデルを構築できるこのツールは、従来数週間かかっていた作業を劇的に短縮する。ノルウェー政府系ファンドはすでに21万3000時間の節約を実現しており、月額20ドルで全ユーザーに開放されたこの機能は、知識労働の本質的な変化を象徴している。重要なのは、AIモデルの性能競争から、ワークフローへの統合とデータパートナーシップへと競争軸が移行している点である。ClaudeはLSEG、Moody’s、S&P Capital IQなど主要金融データプロバイダーとの提携により、他のAIが容易にアクセスできない情報源を確保した。MicrosoftとAnthropicの300億ドル規模の協業関係は、インフラ層では協力し製品層では競合するという前例のない競争構造を生み出している。AIの未来は単一の万能システムではなく、特定領域に最適化された複数の専門AIシステムが共存する世界であり、勝者はモデル性能ではなく業界との永続的な関係構築で決まる時代に突入している。
ClaudeがExcelに統合された衝撃
ClaudeがExcelに侵入し、容赦ない攻勢をかけています。私は全米のすべての郵便番号にわたって、住宅購入と賃貸を比較する11タブの財務モデルをわずか10分で構築しました。美味しいコーヒーを淹れるのにかかる時間です。そしてもし疑問に思っているなら、そうです、それは非常に詳細なものでした。感度分析も含まれていました。
S&P 500のリターンと比較した機会費用の分析もありました。まだまだ続けられます。実際のポイントは、その特定のスプレッドシートの詳細ではありません。このビデオの後半でお見せしますが、重要なのは、私がこれまでどんなAIともできなかった方法で、Claudeと真にパートナーシップを組んでこれを達成したということです。
Claude自身がこれらのタブのいくつかを提案し、そしてデータを取得して構築することができました。これは段階的な改善ではありません。これは知識労働が本当に何を意味するかという点での相転移であり、私はそれを皆さんに紹介するためにここにいます。しかしまず、ExcelにClaudeがいることがどれほど奇妙なことかを理解する必要があります。
Excelは世界で最も人気のあるビジネスツールです。MicrosoftはすでにCopilotにClaudeを活用する契約を結んでいますが、それでもAnthropicチームにとっては十分ではありません。なぜなら、彼らは独自のデータパートナーシップと独自のハーネス(モデルをデプロイする際にそれを取り囲む足場)を通じて、より多くのものを提供できることを知っているからです。
そしてClaudeは今、Microsoft Excelの内部で開くことができるサイドバーとして直接埋め込むことができます。そして独自のデータフィードにアクセスできます。Microsoftがアクセスできないものです。これについては少し後で触れますが、Claudeは非常に興味深い問題セットのために直接データを取得できるのです。
そしてこれは本当にすべての人のためのものです。金曜日、Anthropicは一部の企業顧客との非常に限定的なベータ版から、月額20ドル以上のプロティアの誰もが使えるように、Claude in Excelを開放しました。そして彼らがこれを行ったのは、企業展開から目を見張るような結果を目にしていたからだと思います。ノルウェーの政府系ファンドはしばらくの間Claude in Excelを使用しています。
彼らはすでに21万3000時間を節約したと推定しています。これは小さな数字ではありません。そしてこれは、基盤モデルを構築する競争がこの時点では少し気を散らすものであることを思い出させます。本当の競争は、インテリジェンスをワークフローに埋め込むことだからです。私たち全員が日々の仕事をより良く行うのに役立つワークフローに、どのようにインテリジェンスを埋め込むことができるでしょうか。そして、モデルが私たちの周りの世界のデータを最大限に活用できるように、データパートナーシップでそれらを支援することをどのように確実にできるでしょうか。
それがまさにClaudeが世界で最も強力なビジネスアプリケーションであるExcelで行ったことです。さて、ローンチのメカニクスについて説明し、次に戦略について、そしてスプレッドシートをお見せします。まず、Claude in Excelは、ワークブックを完全に認識するMicrosoft Excelの内部に存在するネイティブサイドバーアドインです。
これはチャットウィンドウにセルを貼り付ける認識ではありません。実際の構造的な認識です。すべてのタブを知っています。すべての数式を知っています。すべてのセル参照を知っています。お分かりでしょう。スプレッドシートでモデルがどのように機能するかを説明するよう求めると、セルレベルでスプレッドシート内の実際の数式関係をトレースできます。
前提条件を更新するように求めると、数式の依存関係を保持しながらセルを修正します。お分かりでしょう。すべてのアクションは透明な変更履歴に記録されます。これは退屈に聞こえるかもしれませんが、Excelであるため、財務モデルは監査されることになるということを認識するまではです。懐疑的な同僚によってレビューされます。ロジックを理解する必要がある後任者に引き継がれます。AI支援による変更がどのように行われたかを実証する能力。
これは、展開できるツールと、コンプライアンスが決して承認しないであろう負債との違いです。これすべてを可能にしているのは何でしょうか。基盤となるエンジンはOpus 4.5です。これはAnthropicのこれまでで最も強力なモデルです。
複雑な複数タブのワークブックでは、コンテキストウィンドウ内に構造全体を保持し、複数のタブ依存関係にわたって推論できるモデルが必要です。Opus 4.5はそれを非常にうまく行います。私が話した11タブのワークブックを構築したとき、実際にチャットウィンドウのコンテキストが最大になりました。
しかし興味深いのは、その時点でモデルが回復した優雅さです。なぜなら、チャットをクリアしなければならず、何が起こるか分からなかったからです。6つのタブが完成していて、5つが完成していませんでした。しかしOpus 4.5は既存の構造を見て、タブを見て、中断したところから再開する以外に何も言わずに、タブが何についてであるべきかを推論し、残りのタブを構築することができました。
そして、コンテキストウィンドウの制限があったとしても、Opus 4.5は、中断したところから続けてワークブックを完成させることができるほど知的なモデルだったことが分かりました。これは、特にExcelの内部に埋め込まれた場合、このモデルがどれほど強力であるかを示す非常に強力なシグナルです。
さて、どこで機能し、どこで機能しないかについて正直に話しましょう。変革のスピードを売り込みたいのですが、途中でいくつかの凸凹が見えるところについて明確にしたくないわけではありません。まず、何が変革的でしょうか。コア機能は本当に数週間から数分へと早いです。以前は数週間かかっていたかもしれないスプレッドシートで、わずか数分で構築、説明、デバッグ、反復を行うことができます。特にデータの取得においてです。
Claudeは複数タブのアーキテクチャをうまく処理できます。私の経験では、3〜4タブのモデルを単一のプロンプトで非常に簡単に構築でき、8タブ以上のモデルはチャット内での簡単な引き継ぎか、2つのプロンプトで実現します。郵便番号別の住宅価格、過去のS&Pリターン、標準的なベンチマークなど、特定のデータを自分で検索して入力します。
私が求めていない分析を提案してくれます。これは重要です。より速い実行を得るだけではありません。最終的に、Claudeはデータと共に考えるので、セルのレベル、数式のレベル、そしてシート全体の構造のレベルで問題を考え抜くAIを得ることになります。そして、実際に非常に知的な、あなたが見逃していたかもしれない考慮事項を表面化します。
今でも人間の入力が必要な部分があります。簡単に公開されていない特定の専門データを見つけることができませんでした。例えば、AI自律タスクベンチマーキングのためのMETRベンチマークデータを手動で取得して貼り付けなければなりませんでした。計算トレーニングスケールの完全なデータセットを取得しなければならず、ClaudeがExcelから検索したときには5、6、7行しか得られませんでした。
Claudeが時々取得する必要がある原材料は確かにあります。私の考えでは、タスク全体を5分や10分で完了させることは、それだけの価値が十分にありました。チャート作成は別の興味深い領域です。Claudeは確実に可視化のためにデータを構造化します。適切な列、適切な範囲、正しい参照があります。
必ずしも美しいチャートを作るわけではありませんが、非常に機能的なチャートを作ります。本当に美しいExcelチャートを作りたい場合は、今のところ最後の1マイルを自分で行うことになります。そしてそれは、既存のチャートを取り、約5分のフォーマット作業を行うことです。11タブのスプレッドシートモデルの構築で数週間節約できたかもしれないことを考えると、私が受け入れるトレードオフだと思います。
先ほど述べたように、メモリの制限は要因です。複雑な構築ではチャットウィンドウが最大になります。そしてそれが起こったとき、最も簡単なのは新たに始めて、Claudeに既存の作業を調べて、そこから確認できる構築計画を推論するように指示することです。そしてそれが非常に効果的だと思います。私たちが話している変革の規模では、ここで議論している制限のほとんどは、正直に言って、丸め誤差のように感じます。
誰かがExcelでの作業負荷を1000倍圧縮することを提案したが、時々いくつかのデータを貼り付ける必要があるとしたら、あなたは一日中そのトレードを受け入れるでしょう。そしてそれが私たちが生きている世界です。もう少し広く話したいと思います。このローンチに関して誰も話していないシフトは何でしょうか。これらのローンチは、より大きなパターンの一部としてではなく、個別のローンチとして描かれることが多いように感じるからです。
モデル競争からワークフロー統合への転換
この3年間、AI競争は非常に明確でした。より大きなモデルをトレーニングし、ベンチマークでより高いスコアを獲得し、より速い推論を提供し、そして繰り返します。OpenAIとAnthropicとGoogleはすべて、他の全員がリーダーボードを見ている間に、より良い推論エンジンを構築するために競争しました。競争は本物で重要であり、能力の向上は確かに目を見張るものがありましたが、モデルの世界の中だけにとどまり、ワークフローに触れなければ、常に収穫逓減に達するはずでした。そして最終的な
質問は、基盤モデルが私たちが毎日行うタスクに十分に良くなるかどうかではありませんでした。それらが十分に良くなったときに何が起こるか、そしてモデルからワークフローへのジャンプをどのように行うかでした。私たちは今、その瞬間に生きています。最先端のモデルはすべて有能なコードを書くことができます。文書を分析できます。
複数ステップの問題を推論できます。長い会話にわたって一貫したコンテキストを維持できます。GPT-4.5とClaude Opus 4.5とGemini 3の間の違いは、ほとんどの実用的なタスクでは、特定のモデルが例外的な強みを与える方法でトレーニングされた領域を見つけない限り、わずかです。それは研究者には目立つことが多く、仕事を終わらせようとするユーザーには見えません。
モデルがこのように収束し始めると、競争上の堀は他の場所から来なければなりません。Anthropicの答えは、競争上のモードはデータパートナーシップに支えられたワークフロー統合だということです。より良いモデルを構築するだけでなく、仕事が行われる場所にそれを埋め込み、競合他社がアクセスするのが困難な情報に接続します。Excelは非常に明白な最初のターゲットでした。
スプレッドシートが特にセクシーだからではなく、Excelが世界中のビジネスの運用神経系だからです。すべての投資銀行、すべてのアセットマネージャー、すべてのFP&Aチーム、すべてのSaaSビジネス、すべてのコンサルタント、すべての起業家、彼ら全員がある時点でExcelに触れます。Microsoftの40年前のソフトウェアで維持されているセルと数式を通じて、数兆ドルの決定が流れています。
そのワークフローのデフォルトのインテリジェンスレイヤーになることができれば、ベンチマークスコアよりもはるかに永続的な何かを獲得したことになります。そしてClaude in Excelを特に興味深くしているのは、Claudeがデータソースにどのように接続するかです。昨年の夏以来、ほとんどの人はこれに注意を払っていませんが、Anthropicはプロフェッショナル金融が実際に依存している機関データプロバイダーとのライセンスパートナーシップを組み立ててきました。
モデルコンテキストプロトコル、AIからシステムへの接続のためのオープンスタンダードを通じて、Claudeは今、ライブ市場データのためにLSEGから、6億以上のエンティティにわたる信用格付けと企業情報のためにMoody’sから取得できます。財務のためにS&P Capital IQを取得できます。リサーチのためにFactSetとMorningstarを取得できます。プライベート企業インテリジェンスのためにPitchbookを取得できます。
リストは続きます。これらは、PMのチームによって寄せ集められたAPI統合ではありません。主要な金融データプロバイダーがClaudeの推論への情報フローを可能にした実際の正式なパートナーシップです。そしてこれが重要なのは、どの言語モデルもSUMIF数式を書くのを手伝うことができるからです。今日では当たり前のことです。
汎用モデルができないことは、今朝のロンドン証券取引所からの価格を取得し、現在のMoody’sの信用格付けと相互参照し、S&Pのファンダメンタルズと照合し、あなたがすでに作業に慣れているアプリケーション内の1つの流動的なワークフローで、比較可能な企業分析を更新することです。
それには、公共のインターネット上に存在しないデータへのアクセスが必要です。そして率直に言って、スプレッドシート形式でそれをうまく使用するためのインテリジェンスが必要です。戦略的論理は本当にシンプルです。AI出力の品質は、入力の品質に完全に依存します。Anthropicは基本モデル能力でOpenAIをトレーニングで上回ることはできないかもしれませんが、彼らは接続で上回ることができます。ワークフローで上回ることができます。
これらのデータパートナーシップを確保することで、Anthropicは競合他社が最善でも複製に時間がかかる能力を構築しました。MicrosoftやGoogleやOpenAIが技術的能力を欠いているからではなく、複製には、すでに他の誰かにコミットしている機関プロバイダーとこれらのライセンスを交渉する必要があるからです。
関係は複利で増え、それによってAnthropicのモートは時間とともに深まります。コネクタに加えて、Anthropicはジュニアアナリストが日々を費やしているワークフローを製品化する6つの事前構築されたエージェントスキルもパッケージ化しました。割引キャッシュフローモデルや比較可能企業分析のようなものです。これらは意図的に選ばれました。なぜなら、それぞれがプロンプトに圧縮された何時間ものアナリストの単調作業を表しているからです。
モデルには人間のレビューが必要です。Claudeはここで最初の下書きが得意です。しかし生産性の乗数は本物であり、それがノルウェーの政府系ファンドが節約した21万3000時間という大きな数字に至る方法です。そして今、従来の競争分析を本当に破壊する部分です。MicrosoftとAnthropicは現在、Anthropicが大規模なAzureコンピュート容量を購入することを約束した300億ドルのパートナーシップにあります。
MicrosoftはAnthropicのモデルをホストし、インフラ収益を集めることができます。CloudはCopilot Studio内で利用可能になり、企業はMicrosoftのプラットフォーム上でClaudeを搭載したエージェントを構築できます。そしてClaude OpusはMicrosoft 365 Copilot内のMicrosoftの研究者エージェントを、OpenAIの代替として駆動します。
したがって、Microsoftは同時に、Claudeをフラッグシップ生産性スイートの代替モデルとしてホストし、独自のCopilot for Excelと競合し、AzureインフラのためにAnthropicから数十億を集めています。これは歴史的前例のない規模での競争と協力です。企業はインフラ層ではパートナーであり、製品層では競合であり、勝ち負けがほとんど無意味なカテゴリーになるような方法で絡み合っています。
製品のオーバーラップを調べると、ダイナミクスはさらに奇妙になります。Copilot for Excelは、自動保存が有効になっているOneDriveに保存されたファイルを必要とするため、すべての変更が即座にクラウドにコミットされます。多くの金融チームはこれを本当に嫌います。なぜなら、作業がいつ保存されるかを制御し、永続的な変更を加えずに実験する能力が欲しいからです。
Claude in Excelはローカルファイルで動作します。これは技術的制限ではありません。これは、Microsoftのクラウドファーストの戦略と、ユーザーがいる場所でユーザーに会うというAnthropicの意欲を反映した製品決定です。Microsoftの独自の戦略的選択が、競合他社がMicrosoft独自のアプリケーションの内部から利用できるギャップを作り出しました。
では、これはAIがどこに向かっているかについて何を教えてくれるでしょうか。第一に、モデルプロバイダーとプラットフォームが分離しています。Microsoftはもうモデル戦争に勝つ必要はありません。複数のモデルを提供し、市場に決めさせることができます。OpenAI、Anthropic、次に来る誰でも。どれかが勝てばMicrosoftが勝つのです。なぜならMicrosoftが配布面を制御しているからです。
これは、Windowsを支配的にした同じ戦略です。なぜなら、誰もが構築するプラットフォームが利益を得るプラットフォームだからです。Microsoftは、モデル層がコモディティ化しつつあることに賭けています。一方、Anthropicはアプリケーション層がコモディティ化しつつあることに賭けています。第二に、垂直統合が今、競争が起こっている場所です。
したがって、Anthropicはより良い汎用アシスタントを構築することでCopilotを打ち負かそうとしているのではありません。彼らは、モデル能力をドメイン固有のデータとワークフローと組み合わせることで、Microsoftが提供できるものよりも金融に適した専門ツールを構築しています。Microsoftは、Microsoftエコシステムの残りの部分とのネイティブ統合を持っています。
しかしAnthropicは独自のデータフィードを持っています。Opus 4.5とハーネスがテーブルにもたらすインテリジェンスを持っています。異なる利点、異なるモード。両方とも勝つことができます。なぜなら、彼らは異なる次元で競争しているからです。第三に、すべてを支配する1つのAIというテーゼは、千の切り傷の死を遂げ続けています。未来は、異なるドメインとワークフローのために最適化された複数の専門AIシステムのように見えます。
金融のためのCloud、クイック編集のためのCopilot、法的作業のための何か他のもの。問題は必ずしもどのAIが最高かではなく、このデータを使ったこのコンテキストでのこの特定の仕事にどのAIが最適かです。これは、選択と専門化を得る企業にとっては良いニュースです。AI企業にとっては非常に複雑なニュースです。彼らは、特定の業界と水平に対垂直にいつどこで競争するかを決定しなければなりません。
第四に最後に、どのAIモデルが成功するかに関係なく、インフラプロバイダーが勝ちます。MicrosoftはAnthropicからAzure収益を集めます。AmazonはAWS上でAnthropicをホストします。Googleは独自のモデルを持っていますが、他者ともパートナーを組んでいます。ハイパースケーラーは、どのモデルプロバイダーが支配するかに関係なくAIから利益を得るように位置付けています。なぜなら、すべてのモデルプロバイダーが大規模なコンピュートを必要とするからです。
そしてこれがおそらく最も重要な構造的洞察です。AI戦争は、ほとんどの投資家がおそらく想定しているよりも、インフラリターンにとって重要ではないかもしれません。Claudeを使って私が構築したものを見せることで、これを具体的にしましょう。これは賃貸対購入計算機です。住宅所有の決定を適切に考え抜く11タブのモデルです。
推奨事項を含むサマリーダッシュボードがあります。頭金をS&P 500のリターンと比較する機会費用分析があります。これが感度分析タブです。数字に長く留まりたくありません。私が指摘するのは、これをフォーマットするために何もしなかったので、到達するにつれて調整する必要があるこれらの小さな構造的列の問題があります。
そしてはるかに重要なことを指摘します。感度分析自体は、この全体的な視点を強くすると思うClaudeによって開発されたアイデアでした。これが私が言及していたサマリータブです。これはニューヨークとマンハッタンに合わせられていますが、明らかに入力タブで好きなものに調整できます。特に感謝しているのは、これらすべての部分が入力に基づいて調整されるように事前に構築されていることです。
したがって、例えば、税分析タブは、セルB72の入力に基づいているため、実際に他の項目別経費と控除を記述して、モデルが賃貸対購入の税の影響を推定するのに役立つ方法で行うことができます。これは非常に詳細な分析であり、このスプレッドシートを使って、Lovableのような別のツールを使用して、完全な個人的な賃貸対購入アプリを構築できます。
それがOpusができた詳細さです。そして複雑さがどうだったか疑問に思っているなら、はい、それは長いチャットですが、Claudeは簡単にしました。これは私が長いプロンプトを生成しているのではありません。これはClaudeが自分自身と話し、これらの部分を構築しているのです。そして実際に使用しているパラメータを見ることができます。
監査し、何が起こっているかを理解するのが簡単になります。しかしClaudeはデフォルトでそれらを折りたたみます。したがって、チャットをスキャンするのは簡単です。これは本当に思慮深い製品設計です。なぜなら、Claudeがこれらを構築する際に取り組んでいる全体的な流れを見ることができるからです。そしてこれは速いです。私が共有したように、Claudeはこの11タブのスプレッドシート全体をわずか10分で構築しました。
私はこれらのそれぞれがどれほど動的であるかが大好きです。繰り返しますが、適切な場所から引き出しているので、入力タブで何かを変更すると、実際にこれがカスケードで流れるのを見ることができます。これをどのように構築するか、またはこのスプレッドシートをどのように取得するか疑問に思っているなら、このビデオに付随するSubstackに、スプレッドシートの構築に関する完全なガイド、そしてもちろんこのスプレッドシートと私が言及した他のものがあります。
これが10分でClaudeとExcelで構築できるものです。そして金曜日、その能力が月に20ドルを支払う意志のある全員に開放されました。そして、ほとんど誰もそれに気づいていないと思います。Anthropicが実際に構築したものを理解すれば、これがどれほど変革的であるかがわかるでしょう。問題はモデルが十分に良いかどうかではありません。
今の問題は、誰がワークフローを制御し、誰がデータ関係を所有し、誰が実際の作業が行われるExcelのような場所に埋め込まれるかです。これは私にとってAIウォッチャーとして、Claude MCPよりも、Claude Skillsよりも大きなローンチです。多くの主要なモデルローンチよりも大きいです。なぜなら、毎日Excelを使用する人の数、インストールベースは、AI世界で持っているものよりもはるかに高いからです。
WindowsがPhenomenal配布を持っているため、Excelには10億人以上の人々がいます。そしてそれらの数十億人の人々全員にとって、数週間の分析作業を数分で行うツールが、わずか月額20ドルのコストで今やアクセス可能です。そして率直に言って、正気の組織なら、もしあなたが組織を構築しているなら、財布を持ってAnthropicに駆け寄るでしょう。戦略的な意味は非常に明確だと思います。
AI戦略の新時代
モデル開発を待って計画を立てるのはもう待たないでください。代わりに、AIがコアツールに埋め込まれている場所を考え、複利の利点をもたらす独自のデータに接続してください。AIで製品を構築している場合、それは証明された前進の道です。そしてAIで製品を構築していて、そのワークフローネイティブ統合がない場合、データパートナーシップがない場合、本当に重要なワークフローポジションから締め出されることになるかもしれません。
AI業界にいる場合は、モデルレースはただの第1幕だったことを心に留めておいてください。そしてそれがまだ進行中であっても、それは全体の劇ではありません。能力は今、ワークフローレバレッジとデータモードがどのように複利で増えるかをめぐって収束しています。したがって、レースの次のフェーズの勝者は、誰が最高のモデルをトレーニングするかではありません。彼らがサービスを提供しようとする業界との最も永続的な関係を構築する人です。
スプレッドシートは数字が決定になる場所です。それは信じられないほど強力なレバレッジポイントです。そこに住み、依存関係を理解し、機関データに接続するAI、それはチャットボットではありません。それはインフラになったのです。そして金曜日の時点で、そのインフラは今、私たち全員、それを望む誰でも利用可能です。
そして私のあなたへの質問は、今Excelで数週間の作業をどこで節約していますか。私たち全員がその質問をすべきだからです。楽しんでください。Substackにこれについての完全な記事があります。Claudeで構築された複数のサンプルスプレッドシートを入手しました。今すぐ取り組むのが難しいものを含む、たくさんのヒントとコツがあります。
スピードアップは本物だと知っていますが、今の道路の凸凹がどこにあるかについても正直である必要があります。楽しんでください。そしてAnthropicチームにおめでとうございます。これは本当に出荷されました。
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