Excel::Cyta.jp https://cyta.jp Cyta.jpのExcelの講師がブログを通じて、Excel情報を発信! 048_AIとRPAの監査ってどうなるのだろう https://cyta.jp/excel/b/93976 <br>AIとRPAで動く企業の業務監査と税務監査への心配です RPA化されたりAIによるアウトプットを 日常の業務で使うようになった場合 監査人や税務調査官は正当性をどう判断し評価するのだろう 監査や税務調査に於いて 今まで人間がやっていた監査方法はどう変化するのだろうか 業務の入り口部分のデータの正当性の確認はどうする (オンプレミスかクラウドか) そのデータが処理される手続の正当性の確認はどうする 今までのように帳票を見るだけでは監査はできないでしょう データをリレーショナルデータベースに流し込み テーブル内のデータを付け合わせたりして データ処理の正当性を確認する必要があるでしょう この辺りのスキルを身に付ける必要があるのでは システム監査人の出番でしょうか? それとも従来の監査人や税務調査官が データ処理のスキルを習得する必要があると思います。 Excel Thu, 05 Dec 2019 16:52:48 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::事務職向け実践Access講座 松井 恒夫 047_PowerQueryはExcel操作の中に増える新たな操作力(Power)? https://cyta.jp/excel/b/93730 <br>PowerQueryを知りたくてネット検索を続けています しかし、 わからないことだらけ いろいろな使い方が知らされていて 何のためにPowerQueryが出てきたのか未だにわかりません AccessとExcelが共存している世界でExcelに Accessの機能を追加してExcel側でできるようにしたという事でしょうか? そうなれば、今まで以上にExcel操作にパワーと時間が必要ということです。 ExcelのデータをPowerQueryで加工してまたExcelに書き出す例が ありました。 それから、 「PowerQueryの強力な機能をVBAから利用する方法」とか PowerQueryで出来たデータをExcelVBAで加工するなんて いう難しそうな例もありました。 こんなこと事務職に普通に理解できることだろうか!? 理解力(Power)もかなり要求されるでしょう! PowerQueryに望むことは「クエリのAI化」です。 大量データをSQL言語でデータ加工する作業のAI化です。 Excel Tue, 19 Nov 2019 19:31:36 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::事務職向け実践Access講座 松井 恒夫 046_SQL文を作ってAccessの凄さをアピール https://cyta.jp/excel/b/93606 <br>海外ではSQL文で引き出したデータをExcelで分析しているけど 日本人はSQL文が苦手とのこと。 と、海外駐在勤務の方から聞いています。 しかし、それとは反対に、来年からPowerBIを担当するので 言語PythonやSQL言語を学ぶ予定ですという 受講者も現れたのでAccessの凄さをアピールしたいと考えました。 PythonもビッグデータからSQL言語で抽出したテキストデータを使うと思うので Accessクエリで作ったSQL文の利用は受けるのではと考えました。 SQL文をAccessクエリで作って、 そのSQL文をAccessVBAで実行するという内容を AccessVBA講座の中に加えました。 Accessを習得するとリレーショナルデータベースを学べます さらに、日本人には苦手のSQLにも触れることもできます。 Excel Wed, 13 Nov 2019 16:27:54 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::事務職向け実践Access講座 松井 恒夫 045_PowerBIとPowerQuery でも Access https://cyta.jp/excel/b/93491 <br>PowerBIは企業が蓄積しているデータを分析し、得られた知見を あらゆる活動に活かせるツール。 次元の高いAIツールという結論です。 PowerQueryはAccessクエリの使いやすさをExcelの入口に提供したもの。 大量データを扱うExcel技術者の作業時間を大幅に削減させるもの。 なぜ、AccessクエリとExcelの連携を推奨しないのだろう? Accessはリレーショナルデータベースを備えた経理・事務職向けのスーパーデータベースソフトです。 業務アプリ作成、データ分析などあらゆるデータ処理に対応できるスーパーソフトです。 5つのオブジェクトと言語AccessVBAを習得すると 事務系データ分析とデータサイエンティストとの違いや、言語Pythonへの対応も SQL言語への対応もスムーズではないかと思います。 Accessを習得するとデータ駆動社会で自分の力を活かせると思います。 事務系の部課長さんにAccessスキルをお薦めします。 関連ブログ 041_「Power BI」を知りたくて調べた言葉と結論 042_「Power Query」を調べていて同感と更なる要調査を感じたこと 043_少しずつ解ったつもりの「Power Query」、私の中では理想の世界のもの Excel Thu, 07 Nov 2019 17:57:26 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::事務職向け実践Access講座 松井 恒夫 044_AIの時代もアナログ的でがんばろう https://cyta.jp/excel/b/93367 <br>対話力、豊富な業務経験とアナログ的情報技術力で AIの時代でも頑張って生き抜こう AIに合わせるだけではなく、 自分の考えを情報活用でパワーアップ 相手に応じた情報を提供できる情報処理スキルを身に付けましょう 職場のデータをAccessに取り込み、Accessクエリで分析 データとデータはそれぞれのコードで簡単に紐づけできます Accessクエリは都度デザインビューとデータシートビューの切り替えで 処理結果を確認しながら仕事を進行できます 最後は自信もって結果を示せるんです これぞ、自信満々のアナログ的なAccessクエリの使い方です。 ※「034_データ駆動社会の展望㊤(日経2019/7/17 Analysis)で思うこと」   もご覧ください。 Excel Thu, 31 Oct 2019 16:00:00 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::事務職向け実践Access講座 松井 恒夫 043_少しずつ解ったつもりの「Power Query」、私の中では理想の世界のもの https://cyta.jp/excel/b/93120 <br>「Power Query」を解りやすく説明している 参考ページを紹介します。 参考ページ 『Qiita_コミュニティ_ExcelでPowerQueryを使ってデータ収集分析 https://qiita.com/mosugi/items/71df310b35db81722d1e#powerquery%E3%81%A8%E3%81%AF ExcelでPowerQueryを使ってデータ収集分析 PowerQueryとは 2016年に公開されたMicrosoft製のデータ分析用Excelアドインであり、 Excel2010以降に対応しています。 ファイル・DB・Webサービス等からデータを読み込み、変換・加工して Excelのシートに出力できます。 Excel内に全ての情報を格納するため、一つのファイルで完結し他の ツールは必要ありません。 中間処理は全てメモリ上で行われ、処理が非常に高速であることが特徴です。 ファイルに出力されるのは最終の出力結果のみであるため、ファイルサイズも 少なく済みます。』参考ページここまで 以上を読んで、 Excelの事前編集(A4サイズ1枚化作業)が無くなるのでは? と、思いました。 私の感想   AIが本格的に動き出すのはERP(統合基幹業務システム)が機能している   ほんの一握りの企業からではないでしょうか?   特に「Power BI」は理想の世界の話に思えてしまいます(041_「Power BI」を   知りたくて・・・)をご参照ください。   実際にどのくらいの人がAIのことを知っているか?   大規模企業からの受講者に「Power Query」と「Power BI」を知っていますか?   と、尋ねましたが全員が知っているわけではないようです。 Excel Thu, 17 Oct 2019 17:07:09 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::事務職向け実践Access講座 松井 恒夫 042_「Power Query」を調べていて同感と更なる要調査を感じたこと https://cyta.jp/excel/b/93003 <br>https://analytic-vba.com/power-queryって何%ef%bc%9f%ef%bc%9f5/ 【Excellent仕事術】というPageの内容です 以下の内容に同感します 『言うまでもなくエクセルは便利なツールです 但し、問題点が一つあります ”他人の作成したエクセルファイルはとても分かりにくいのです” コメントが無い記録マクロ・・・ネストの中にネストを繰り返したIF関数・・・ などなど例を上げたらきりがありません 一方、Power Queryでは、Power Queryエディターを開けると、 作成されたクエリ(出力内容)の中味と、出力されるまでの履歴が、 とても簡単に分かるようになっています』 ・・●この問題点を防ぐ手段は現時点ではAccessクエリでも可能です   ●分析とA4サイズへの絞り込みはAccessクエリでも充分です しかし! データ分析のあらゆる開始部分から「Power Query」や「Power BI」 を仕掛けることができれば全ての分析と出力でAIが絡むことになり Excel職人の出番はなくなるのでは??? Accessはデータの集積とAI出力結果の検証での出番が有るかも??? AI化とBI化後のExcelとAccessと事務職の存在価値は??? Excel Thu, 10 Oct 2019 19:57:08 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::事務職向け実践Access講座 松井 恒夫 041_「Power BI」を知りたくて調べた言葉と結論 https://cyta.jp/excel/b/92893 <br> 私なりに解ったつもりの内容(結論) 当初、BIはビジネス インテリジェンスなので ExcelやPowerPointを人間が操作するのではなくAIで 美しいレポートを作成できます。という簡単なことだと思って 「Power BI」を調べ始めました。 その結果 「Power BI」は組織全体のデータを可視化するツールということ が、わかりました。 「Power BI」が対象とするインプットは データ件数無制限、数千兆バイトという。 つまり、組織全体のデータが対象と言う事です。 数千兆バイトの定性データを分析してビジュアルなアウトプットを提供することが 出来るツールです。 最少はExcelで扱えるような極少データをビジュアルなアウトプット提供も可能です。 こうなるとExcel職人やパワポ職人を対象としたAIではなく事務職全体を対象にした AIということになるんじゃないでしょうか? 特に大規模企業で活躍している受講者が危機感を感じて 「Power BI」や「Power Query」 を口にしているのではないかと感じました。 調べた言葉(知ってるつもりの言葉もあります) Excel_テク_ピボットテーブル&クロス集計 Hadoopとは Sparkとは オンプレミスとは ブラウザとは ペタバイト_petabyte ITリテラシーとは Excel Thu, 03 Oct 2019 23:19:18 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::事務職向け実践Access講座 松井 恒夫 040_「PowerQuery」への複雑な心境と疑問 https://cyta.jp/excel/b/92748 <br>「最終資料は、A4サイズ1枚で」という言葉をご存知でしょうか この言葉は、昔、ソフトバンクの孫正義社長の言葉として ビジネス書で学びました 私はこの言葉をAccessとExcelの使い分けに活かしてきました つまり、情報の絞り込みをAccessでおこない その結果をExcelで分かりやすくアピールできるように 最終結果をA4サイズ1枚で表現するというやり方です。 A4サイズへのデータの絞り込みはAccessクエリを使えば万全です A4サイズへの絞り込み後はExcelかPowerPointで見やすくできます どちらも業務経験を活かした説得力ある結果を出せます 「PowerQuery」にどんな出番があるのだろうか? 「Power BI」はアウトプットの表現部分のAI化だろうか? ネットを検索して調べるも説明文がわかりにくいです。 自信を持って言えるAccessクエリの凄さ ・ 断トツの速さと正確さでビッグデータをA4サイズへ絞り込めます ・ クエリは絞り込みの過程で自分の考えを試行し結果を確認しながら   「よしっ!」と言える最終結果を出せます   その結果は、AIの結果より自信を持って出すことができます。 「PowerQuery」は日本のホワイトカラーの生産性を上げることが できるのだろうか? 「PowerQuery」と「Power BI」について引き続きネット検索を続けます。 Accessクエリの凄さを知るには市販書籍で3か月ほど必要ですが 「実践Access」講座の実習で半日で知ることができます。 Excel Wed, 25 Sep 2019 09:43:36 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::事務職向け実践Access講座 松井 恒夫 039_新たに「PowerBI」と「PowerQuery」の勉強をしています https://cyta.jp/excel/b/92687 <br>データ経済時代・データ駆動社会、どんどん新しいものに興味を持ち 勉強している受講者たち。 受講者から出てくる言葉は何かどこか繋がっている感じがします 「PowerBI」も「PowerQuery」もデータ分析に関係が有るので 実践Access講座の講師は知らないでは済まないので調べました。 「Power BI」とは(出所:https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/) Microsoftによるビジネス分析サービスです。 かつてないビジネス インテリジェンス・・・ データから洞察を得るまで数分です。 任意のデータに、任意の方法で、すべての場所から。 そして、すべてを 1 つのビューで。 データから洞察を得て、すばやく対応。 多様なソースに接続し、データを容易に作成し、 美しいレポートを作成できます。しかも、数分間で。 分析結果を魅力的なビジュアルに変換し、 あらゆるデバイスで同僚と共有できます。 私は「Power BI」はAIの世界の存在ではないかと思っています。 今も継続調査中です。 「PowerQuery」は 受講者の方にExcelでもデータ数無制限のデータ分析ツールがあると 紹介されました。 早速ネット検索したところ 2016年に公開されたMicrosoft製のデータ分析用Excelアドインであり、 Excel2010以降に対応しています。と、いう記事がありました。 Accessクエリが存在するのになぜ「PowerQuery」を薦めるのだろう? という疑問符が付く結論です。 今後の「PowerQuery」の実績に関心を寄せたいと思います。 「実践Access」講座は 経理やデータ分析で役立つAccessの使い方を実習しながら学べます! Accessクエリの良さがとてもよくわかる講座です。 Accessは何のためにあるのだろうという疑問にもお答えします。 受講後はいろいろなAccessの使い方に挑戦したくなります。 Excel Sat, 21 Sep 2019 20:18:20 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::事務職向け実践Access講座 松井 恒夫 038_「Python」で収穫を得られた夏休みでした https://cyta.jp/excel/b/92561 <br>「Python」と「Excel職人」という言葉を知ったのは 昨年の夏でした 今年の夏はその言葉で講座中の雑談が盛り上がりました それぞれの言葉は去年、別々の受講者から教えていただきました 今年は「Python」と「Excel職人」という言葉を餌にして 受講者とのお互いの知識を高めあいました Accessは、個人で勉強してもわからないので どう勉強すればよいか?受講することにも躊躇しました という受講者が多いです 数万件のデータ処理で困っている事務職がいかに多いか 我慢しながらExcelでやり続けている人が多いかということ さらに、データ経済時代・データ駆動社会に後れを取らないように データサイエンティストに関心を持たれている受講者が多いです データ分析の話題の中で、ある海外駐在職のかたは 現地の人がSQL言語を多用しているという話をしてくれました 私は「事務系Access職人」で、Accessを使いこなせれば断トツと 思っていましたが「Python」という言葉を聞いた後の勉強で データサイエンティストを勉強したり SQL言語の存在の凄さを知らされたり これからも受講者との関係がWin-Winになるよう 情報交換を楽しもうと思います Excel Thu, 12 Sep 2019 17:00:28 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::事務職向け実践Access講座 松井 恒夫 037_「Python」を勉強していて「SQL」の凄さを知る https://cyta.jp/excel/b/92410 <br>「Python」は、 事務職が日常のデータ分析で使うプログラミング言語ではないようです。 テキストマイニングなど科学者的なデータ分析に使うもののようです。  ・Pythonは人工知能開発やWebアプリケーション開発を中心に、 全部で8つの分野の開発が可能な汎用性の高い言語です。とのこと  出所:【https://www.sejuku.net/blog/3863      Pythonでできることって何!?】 Pythonの勉強を始めてすぐ、データの読み込みと書き出しが気になりました。 さらに、Pythonは分析するデータをどうやってデータベースから取り込む のだろうかと、事務職の私は疑問を抱きました。 そこを追求していったらSQLにたどり着いたわけです。 そして事務職なりの結論は 「SQLで抽出し.txtファイル化したものをPythonで分析する」のではと。 私にとってSQLは久しぶりの勉強になりました。 Accessをクライアントサーバー方式で使った時以来、久々です。 以下のSQL情報は  出所:【発注ナビ株式会社      https://hnavi.co.jp/knowledge/blog/sql/】 SQLはデータベース言語の中で、最も普及している言語の一つです。 DBMS(データベース管理システム)上でデータやデータベースを制御するための 言語であり、ユーザーやシステムからの命令を受けてRDB(リレーショナルデータ ベース)にクエリ(問い合わせ)を行い、結果を返します。返ってきた結果は モニターなどに表示されます。 SQLの使えるデータベースには、Oracle社のOracle Database、 Microsoft社のMicrosoft SQL ServerやAccess、オープンソースのMySQLやPostgreSQL などがあり、それぞれ異なるデータベース・エンジンを搭載していますが、どれもSQLで 操作可能です。 「データベース言語」はデータを管理して、ユーザーが指定した条件に合致するものを 見つけ出すためのもので、それ以上の機能はありません。 「プログラミング言語」はデータベース言語よりも複雑で、COBOL、C言語、Javaなど、 多くの種類があります。数千種類あるともいわれていて、環境やマシンによって使い分け られます。 と、いうことで データベース言語とプログラミング言語というくくりを知りました。 SQLを知っているとデータ分析の入口を掴めた気分になり データを使うぞー!!という元気が出そうです。 追伸 Accessもすごいです SQLの使えるデータベースの仲間として存在しています。 Oracle社のOracle Database、Microsoft社のMicrosoft SQL Serverに続いています。 実際にAccessの中でSQLを使ったことがあり Accessクエリより素早くデータのやり取りができた経験があります。 データ分析でご活躍されるみなさま Accessを習得する価値あり!です。 Excel Tue, 03 Sep 2019 13:50:19 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::事務職向け実践Access講座 松井 恒夫 コーチ活動を再開しました! https://cyta.jp/excel/b/92345 <br>長らく、お休みしていたサイタのコーチ活動を再開いたしました! 本業(大学の非常勤講師)が忙しかったのと家族の介護のために時間がとれず、開店休業のようなカタチになっていましたが、少し余裕がでてきたので再開することにいたしました。 転居にともないレッスン会場を変更し、絞り込んでおりますが、日程・状況により臨機応変に対応したいと思いますので、ご要望がありましたらぜひお問い合わせくださいませ。 また、レッスン時間帯も同様です。 10月以降は、大学の講義が始まりますので、時間帯が変更になると思いますが、移動時間等もありますので、移動の道すがら、自宅最寄り以外の場所や普段お受けしない時間帯でも対応可能な場合もあります。 会社の近くで、ご自宅の近くで通勤途中で・・・などなど、色々と柔軟に対応いたします。 どうぞよろしくお願いいたします。 Excel Sat, 31 Aug 2019 07:38:02 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::エクセルふれあいスクール 坂口 紫 036_「COBOLに罪はない」というタイトルで思うこと https://cyta.jp/excel/b/92300 <br>日本経済新聞2019年8月12日Opinion欄に掲載の記事より まず、日経の記事で注目した「変われない日本を象徴する文言」は①~③です。 ①「日本の活力の低下の一因はデジタル化の出遅れにある。 まず手を着けるべきは、古びた情報システムの刷新だろう。」 ②COBOL言語は、1959年に業務用に開発され、金融機関などの基幹システムでは 依然として現役だ。 ③どうシステム化するか決める要件定義などができる人材がユーザー企業に足りない。  ITで事業を変えようとするとき発注の「丸投げ」が起きる 私は基幹システム側より情報を利用する側に視点を置きました。 データ経済時代とかデータ駆動型社会と言われる今、 業務スキルの高い人に活躍していただきたいです 情報活用をトップにアピールしていただきたいです データを活かした業務提案や商品の提案を活発にしてほしいと思っています。 それによって基幹システムの改善を進めたほうが良い形になると考えます。 そのためには現場の方々は情報活用のスキルを身に付ける必要があります。 つまり、自ら情報を活用し素早く行動するための情報処理スキルが必要です。 これらのことが当たり前のように行われる事務の現場を望んでいます。 「どうシステム化するか決める要件定義などができる人材」も 同時に自然に育つと考えます。 情報を使う側こそ活躍しつつ新しさを求めてほしいと思います。 事務の現場の情報処理スキル向上を目指して 「実践Access」講座を開催し 速く正確にデータ分析できるAccessクエリの使い方のご紹介と 100万件でも数秒で検索できることと データの紐づけが簡単にできることを実習で知っていただいております。 Excel Tue, 27 Aug 2019 16:03:34 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::事務職向け実践Access講座 松井 恒夫 035_「昭和な職場」と 低成長 https://cyta.jp/excel/b/91883 <br>日経2019/7/8 Opinionに、 日本の競争力に関する記述がありましたのでご紹介します。 「語学力62位、経営幹部の国際経験63位、デジタルスキル60位、  データ活用力63位・・・スイスの有力ビジネススクール、IMDが  つくる19年版の競争力ランキングだ。  1990年代の日本の総合順位は1位だった」と、掲載されてました。 『IMD World Competitiveness ranking 2019 』という表に63か国しか 載っていないので、データ活用力は日本は最低・最下位ということになります。 日経新聞はデータ重視、データ活用推進をよく記事にしています。    そして、事務職の生産性の低さを嘆いています。 1.2016年はIoTにより蓄積されたデータを活かす元年   しかし、ビッグデータを分析できる人は少ない   2016年元旦日経新聞 2.ネスレ日本の高岡社長曰く   日本経済の問題点はホワイトカラーの生産性があがらないこと   (2016/2/1日経新聞.経営の視点)   関連記事(但し、約1年半後の 2017/5/6(土)日経の社説欄)    日本の問題のひとつは製造部門の人たちを除いたホワイトカラーの生産性の低さだ。 どうでしょう? 直近の3年間をみても生産性は良くなっていないのでは・・・ 私は実践Accessの講師として 事務の生産性を大幅に向上させる 3つのツールを薦めています。 調査・分析・資料作成を速く正確に済ませるツールです。 事務職の皆さん、日常業務で一番時間が掛かる作業が調べ事って知ってますか? もし、Accessって<img src="/p/common/emoji/f3f0.gif" alt="" border="0" class="emoji"/>どう使うんだろう?って思ったら Accessを簡単に使える方法を学んでみませんか。 Excel Wed, 31 Jul 2019 15:05:58 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::事務職向け実践Access講座 松井 恒夫 034_データ駆動社会の展望㊤(日経2019/7/17 Analysis)で思うこと https://cyta.jp/excel/b/91609 <br>まず、記事の概要です。 『6月21日に新しい成長戦略が閣議決定され、その中核は(途中省略) データ駆動社会の実現である。とのこと (途中省略) 全体を動かす原動力となる資源がデータである。 この場合のデータは、オープンデータ、パーソナルデータ、産業データの3つに 分けられる。』 と、記述されています。 以降は、データの詳しい説明と手に入れ方、官民連携の必要性等が記述されています。 また、活用においてはデータの相互運用性の確立、標準なき相互運用技術も必要など 臨機応変に対応することの必要性などが記述されています。 ここで感想ですが、今回も、私の持論を言わせていただければ 大事なスキルと道具は、 業務に詳しいこと・実務経験が豊富なこと・対人折衝などアナログ的なスキルです。 そして、そのスキルを活かせるのがAccessクエリの使いやすさと分かりやすさです。 と言わせていただきます。 データ駆動社会でもAIを使う前に目の前のデータをインポートし クエリで自力分析できます。 以前、データ経済時代という記事などでは 「Accessが有効ですよ」と、以下のブログでも発信してきました。 ご参照いただきたいです。 027_クリーンデータならAccessで簡単にデータ分析 028_「3月後半の日経」を読むと実践Access講座が気になります 029_Accessで100万件のデータを検索するとどうなるか 030_Accessを使うデータ分析職から見た「データサイエンティスト」とは Excel Wed, 17 Jul 2019 16:51:27 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::事務職向け実践Access講座 松井 恒夫 033_『AIと雇用という記事で「タスクの高度化」という結論』に思うこと https://cyta.jp/excel/b/91477 <br>日経2019/7/4Analysis AIと雇用㊦を読んで感じたこととは、 「AI導入により反復的な作業が減少し、複雑な問題への対処が増加するといった タスクの高度化がみられる。」 と、記述されています。 さらに、 「労働市場には様々なタスクが存在するので、転職を通じてルーティン要素の 小さいタスクへ徐々にシフトできる可能性はある。そのための鍵はスキル形成 であり、リカレント教育(学び直し)や自己研さんを通じてITスキルやAI リテラシー(知識)を高め、高度なタスクを遂行できるようになるかが課題だろう」 と、記述されています。 上記の記事を読んで感じたことは 『AI導入によるタスクの高度化』になっても 業務スキルが高いことと、社内に蓄積された情報を分析し活用の提案ができる 情報処理スキルがあれば、AIの時代でも仕事を楽しめるのではと感じました。 つまり、実践Accessで得られる情報処理スキルと高い業務スキルがあれば AIにより「タスクの高度化」の状態になってもうまく対応できるのではと 思っています。 これからも、事務で活かせる「実践Access」をお薦めしようと思っています。 Excel Wed, 10 Jul 2019 17:40:52 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::事務職向け実践Access講座 松井 恒夫 2019年8月のレッスンについて https://cyta.jp/excel/b/91425 <br>いつもレッスンのお申し込みありがとうございます。 2019年8月は出張で大阪にいないためレッスンの受付が行えません。 2019年7月28日〜8月29日はレッスンを行えませんのでご了承ください。 この前後は可能ですので、レッスンのご予約、体験レッスンのお申込みお待ちしております。 大阪 梅田・なんば・京都・神戸のExcel(エクセル)・Word・PowerPoint 個人レッスンコーチ 澤田 博明 Excel Mon, 08 Jul 2019 11:48:15 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::SWD パソコンLesson エクセル教室 澤田 博明 032_事務の現場では「RPAの勉強」も必要と感じています https://cyta.jp/excel/b/91177 <br>早速、 RPAツール「WinActor」のページを読んで   RPAの概要と導入事例の勉強を開始ししました。 最近、世の中の動きをみて感じるのは、 データ活用だけではなく、データ処理の迅速化の推進です。 RPA活用推進の記事を目にするようになっています。 企業内の事務の効率化と人員削減にRPAの活用が進められているようです。 この現状において「実践Access」の講座の役割について考えないと いけなくなってきました。 データサイエンティストやRPA、いずれの勉強に於いても 必要とされるのは情報処理スキルではないかと思います。 情報処理のスキルがポイントであり 情報処理のスキル次第で具体化が順調に進められると考えます。 幸い「実践Access」の講座は事務職向けであり 事務職の人に情報処理のスキルが身に付きやすいと言われています。 特に業務スキルの高い受講者には 「Accessは構想を形にしやすい」という点が データサイエンティストやRPA習得時に役に立つと思います。 「実践Access」の講座が 「データサイエンティストやRPA」と「AccessやExcel」との 関連について学べる講座になるよう努めて参ります。 Excel Wed, 26 Jun 2019 16:03:50 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::事務職向け実践Access講座 松井 恒夫 031_遂に言語「Python」に初挑戦!! その感想は・・・ https://cyta.jp/excel/b/90757 <br>遂に言語「Python」をさわってみました。 「データサイエンティスト」に必要なスキルに上がっていたこともあり 時間の許す限り勉強してみたいと思います。 図書館で「独習Python入門」湯本堅隆 著 技術評論社を借りて来て P60くらいまで読んで実習もしてみました。 つまり、Python のインストールと開発環境のセットアップをおこない if と else 辺りまでやってみました。 プログラミング言語の経験は アセンブラ【assembler】言語、COBOL言語、AccessBasic言語の3つを システム開発で使ってきました。 「Python」だってすんなりいけるのではないかと思っていましたが・・・ 事務職の観点からの感想は・・・ 「具体例に従った参考書を探したほうがよいのでは」と、感じています。 とりあえず、100頁くらい先に「ファイルの読み込み」というタイトルを 見つけたので焦らず頑張ろうと思います。 事務職はテキストファイルの入出力を伴うプログラミングが気になります。 「実践Access」のプログラミング講座の中で「Python」も語れるように なりたいと思っています。 Excel Wed, 05 Jun 2019 17:34:37 +0900 Excel(エクセル)使い方講座::事務職向け実践Access講座 松井 恒夫