生成AIの時代
表計算AIの可能性と実用例
１．表計算ソフトのわずらわしさ
ビジネスにおいては、さまざまな局面でエクセルなどの表計算ソフトを活用しデータを加工する機会があるだろう。表計算の関数やプログラミングなどのスキルが必要なこともあるため、多くの人は参考図書を購読したり、講座を受講したりしながら１歩１歩それらのスキルを習得している。中には途中であきらめて、必要以上に時間をかけて作業することになるなど、データ加工が得意な同僚や部下にそれらの作業を頼んでしまっている人もいるのではないだろうか。
そのような中、近年のAIの急激な進化に伴い、表計算ソフトの関数やプログラミングを学ぶことなく、データ加工を行える技術が登場している。最近注目を集めているChatGPTは、チャットボットや検索エンジン、翻訳システムなどに利用されるAIだが、表計算AIはそれをプラグインとして表計算ソフトに組み込んだものである。
本稿では、その表計算AIについて概観し、その可能性について解説する。
２．表計算AIとは
現在、データ加工を行うには、多様な関数やプログラミングに関するスキルが必要になることがある。表計算AIは、作業内容を文章主体の命令文として入力することによりデータ加工ができる仕組みで、これを活用すれば、メールやチャットを書くように、文章主体の命令文でデータ加工を行える。
そこで、実際に具体的なケースとしてビジネスに馴染みのあるEメールアドレスデータ、電話番号データ、顧客レビューデータの３つを題材とし、表計算AIを動作させ、その性能を検証してみた。
まず、Eメールアドレスデータを題材として、表計算AIの編集能力を検証してみた。表１のA列にあるEメールアドレスデータの中から「john.smith★email.com」の名前部分だけを抽出したい場合、B2のセルに「（「A2は、Eメールアドレスです。この人の名前は？」）」と表計算AIの入力ルールに基づいて文章主体の命令文を記載すればよい。その結果、B2のセルに「John.Smith」と生成したいデータが表示される。この命令文をB3からB11までコピーすることで、複数のEメールアドレスから名前を抽出できる。また、Eメールアドレスからドメインだけを抽出したい場合、C2のセルに「（「A2は、Eメールアドレスです。このEメールのドメインは？」）」と表計算AIに文章を記載すれば、その結果、C2のセルに「email.com」とドメイン情報が生成される。この命令文をC3からC11までコピーすることで、複数のEメールアドレスからドメインのみのデータが生成される。
次に、電話番号データに対して処理を加えてみた。フォーマットが統一されていない電話番号データを「（XXX）XXXXXXX」という統一された形式にするために表計算AIが活用できる。まず、表２にある表計算シートA2に記載されている「123-456-7890」を統一された形式となる「（123）456-7890」とB2に手動入力する。また、表計算シートA3に記載されている「555.555.1212」を統一された形式となる「（555）555-1212」とB3に手動入力する。
そしてA4からA11の電話番号データに対して命令文「（「A2、A3とB2、B3の関係性を考慮し、A4からA11のデータを推論してください」）」を表計算AIに与えると、B4からB11のセルに統一されたフォーマットの電話番号が生成される。さらに、統一されたフォーマットのB列のデータに対して「電話番号からどの州かを教えてください」という命令文に入力すれば、表２赤枠①のようにどの州の電話番号かもデータとして生成してくれる。最後に、顧客レビューデータに対してデータ加工処理を加えてみた。表３赤枠②の顧客レビューに対して、C2のセルに「（「A2の内容に対して短い返信文を書いてください」）と表計算AIが定める入力フォーマット通りに文章を入力すれば、表計算AIは瞬時に返信文を生成してくれる。この命令文をC3からC11までコピーすることで、それぞれ意見の異なる顧客レビューに対して表計算AIは瞬時に返信文を生成する。
