最新情報

デジタル庁「神Excel」判定ツール公開、100点満点で採点

記事のイメージ:デジタル庁は10月21日、Excel・CSV・TSVの機械可読性を100点満点で評価する「Harunobu」を紹介

デジタル庁は2026年10月21日、Excelなどの表データがコンピューターで処理しやすい形になっているかを調べるツール「Harunobu」を公式noteで紹介した。同庁のファクト&データユニットが開発し、ソースコードをGitHubで公開している。Excel、CSV、TSV形式のファイルを読み込み、「行政データにおける機械可読性に関するルール」に基づいて100点満点で採点する。問題のあるセルやルール違反の理由も確認できる仕組みだ。

「神Excel」のどこを検査するのか

印刷時の見栄えを優先してセルを結合したり、複数の表を一枚のシートに並べたりしたファイルは、人が読むには便利でもプログラムによる集計には不向きな場合がある。Harunobuは、セル結合、1セルへの複数データの記載、改行や空白による体裁調整、書式だけで意味を表す構造などをチェックする。判定結果には、該当するシートやセル範囲、違反したルールが表示され、修正すべき場所を探しやすくなる。

政府が2026年3月に決定した機械可読性のルールは3段階で構成される。レベル1は閲覧・転記、レベル2は集計・分析、レベル3はデータ間連携や自動処理を想定したものだ。Harunobuには軽量・標準・詳細のチェックモードがあり、結果をJSONやCSVで出力できる。もっとも、採点はルールへの適合度を示すもので、ファイルに記載された統計値や文章そのものの正確性を保証するわけではない。

ブラウザ・CLI・Pythonの3方式に対応

利用形態は、Streamlitによるブラウザ画面、コマンドライン、Python APIの3種類。画面からファイルを選んで採点するほか、CLIで複数ファイルを定型処理したり、既存のデータ処理プログラムに組み込んだりできる。動作にはPythonなどの環境準備が必要で、誰でもWebサイトにファイルを送るだけで使えるクラウドサービスというわけではない。詳しい導入手順は公開リポジトリで案内されている。

同庁が重視したのは、同じ入力に対して同じ判定結果を返す再現性だ。基本部分はAIの推測ではなく、あらかじめ定めたルールに沿って機械的に判定する。通常は利用者のローカル環境で処理され、入力データを外部サーバーへ送信しない。一方、任意のAI判定補助を有効にした場合は、設定した外部AIサービスへデータが送られるため、機密情報を扱う際は設定と組織の利用規程の確認が必要になる。

AIによる修正は別工程、万能ではない

Harunobu自体が元のExcelを自動修正するわけではない。デジタル庁は、採点結果をAIに渡して整形用プログラムを作成させ、そのプログラムでデータを修正し、再度チェックする方法を紹介している。AIに直接表を書き換えさせるのではなく、処理手順をコードとして残すことで結果の再現性を高める狙いがある。ただし、外部AIを使う場合のデータ取り扱いと、修正後の値の検証は利用者側に残る。

判定には限界もある。例えば、別ファイルに記載されたコード表の有無や、データの意味を踏まえた注釈の妥当性など、一部の項目は対象外だ。デジタル庁も実装を公式ルールの完全な代替ではなく、一つの実装例と位置付ける。表を機械で扱いやすくするための課題を可視化するツールとして有用だが、採点だけでデータ品質のすべてが担保されるわけではない。

みんなの反応

55件
  1. 神Excelを点数で見せるの、発想がわかりやすい。

  2. うちの職場のファイルを採点したら何点になるんだろうw

  3. セル結合を検出してくれるだけでも助かる。

  4. Excel自体が悪いわけじゃないのは大事な話。

  5. 見た目重視の表って集計するとき本当に困る。

  6. 100点満点っていう基準があると改善しやすそう。

  7. これを作ったのがデジタル庁の内製チームなのか。

  8. まずはサンプルデータで試してみたい!

  9. ブラウザ版もローカル実行なのは意外だった。

  10. Pythonの準備が必要なら一般職員には少し難しそう。

  11. CLI対応なら定期チェックの仕組みに組み込めるね。

  12. JSON出力できるのがエンジニアにはありがたい。

  13. CSVも対象なのは使い道が広そうだな。

  14. 複数の表が同じシートにある問題、よく見る。

  15. 印刷用の表と分析用の表は分けるべきかも。

  16. 採点結果から修正箇所まで分かるのは便利。

  17. 修正まで自動だと思ったら採点だけなのね。

  18. AIに整形コードを作らせる流れは合理的。

  19. 自動変換後に元データとの照合は必要だと思う。

  20. 100点でも中身の数値が正しいとは限らない。

  21. 機械可読性と情報の正確性は別の問題だよね。

  22. ルールが3段階なのは段階導入しやすい。

  23. レベル1から順番に直す運用がよさそう。

  24. 既存の帳票を全部直すのは相当大変そうだ。

  25. ローカル処理なら機密データでも検討しやすい。

  26. AI補助をオンにした時の外部送信は要注意。

  27. 設定次第で送信先が変わるのは周知が必要だね。

  28. 同じファイルで毎回同じ点数なのがいい。

  29. AI判定だけだと結果が揺れる問題は確かにある。

  30. 行政以外の企業データにも応用できそう。

  31. 古いExcel資産が多い組織ほど需要ありそう。

  32. 部署ごとの平均点を出したら議論になりそうw

  33. 採点で責めるより改善の優先順位に使いたい。

  34. 現場の印刷文化が変わらないと根本解決しないかも。

  35. 帳票の見やすさも必要だから両立が難しい。

  36. 人間向けと機械向けの両方を考えたいね。

  37. 1セル1データ、基本だけど徹底が難しい。

  38. 色だけで意味を表す表は機械には厳しいよな。

  39. 別添のコード表は判定対象外なのか。

  40. 判定できない項目を明示しているのは好印象。

  41. オープンソースなら改良に参加する人もいそう。

  42. GitHubにあるなら導入前に中身を確認できる。

  43. Streamlit採用なのは試作しやすさ重視かな。

  44. 大量ファイルを一括採点する用途が気になる。

  45. 行政データの公開品質が上がるといいな。

  46. データ分析の前処理を減らせるなら価値が大きい。

  47. 機械可読性って一般にはまだ馴染みが薄い言葉。

  48. 点数だけじゃなく違反理由が見えるのが重要。

  49. 現場に広めるなら説明資料も必要になりそう。

  50. 外部AIに渡す前に匿名化の検討もしたい。

  51. 自動整形のコードを残す運用は監査にも向いてそう。

  52. 手作業の修正とどのくらい時間差が出るんだろう。

  53. 検出できないルールがある点は覚えておきたい。

  54. 最終確認を人がする設計なら安心感は増す。

  55. 名前が浮世絵師由来なの、ちょっと面白いw

情報元

#Excel #Harunobu #オープンソース #デジタル庁 #データ整備 #機械可読性 #神Excel

AI・ITの関連記事

あなたもコメントする ↓

JOIN THE CONVERSATION

あなたはどう思う?

コメントは投稿後すぐに公開されます。個人情報や不適切な内容は投稿しないでください。

コメント

まだコメントはありません。