🧠Excelの機械学習の限界と制限

2021年8月23日 21:48

Excelで利用可能な簡易的な機械学習手法をいくつか紹介します。

これらは主にデータの基本的な分析や予測に役立ちますが、高度なモデリングやディープラーニングには向いていません。

線形回帰: Excelのデータ分析ツールキットを使って、二つの変数間の線形関係を分析することができます。これにより、予測モデルを作成し、新しいデータに対する予測値を得ることが可能です。
ロジスティック回帰: 二値の結果を予測するために使用されます（例えば、顧客が商品を購入するか否か）。Excelでは少し複雑ですが、追加のプラグインやマクロを使って実行することができます。
クラスター分析: ExcelにはK平均法などのクラスター分析をサポートする直接的なツールはありませんが、距離計算と中心点の更新を手動で行うことで、簡単なクラスタリングを実行することが可能です。
決定木: 決定木はカテゴリカルデータや数値データに基づいて予測モデルを構築するのに適しています。Excelでは直接的な機能は提供されていませんが、一部のアドインを通じて実装可能です。
移動平均や指数平滑: 時系列データの分析やトレンドの予測に使用できます。Excelの関数を使って簡単に計算できます。

これらの方法は基本的な機械学習の概念を理解するのに役立ちますが、大規模なデータセットや複雑なモデルを扱う場合はPythonやRのような専門的なデータサイエンスツールを使用することをお勧めします。これらのツールは機械学習ライブラリと統合されており、より多様で高度な手法を提供しています。

MNIST（エムニスト）

Azure ML アドオン

決定木

PCA

Excelで機械学習を実現するのは限定的ですが、基本的な手法やアプローチを使用して簡単な予測や分類が可能です。以下に、Excel内で実装可能な一部の機械学習の手法とそれらが教師あり/なし、線形/非線形かどうかをリスト化します。

線形回帰
- 教師あり
- 線形
  Excelの統計関数やグラフ機能を利用して、線形の関係を持つ2つの変数間の回帰直線を描画することができます。
ロジスティック回帰 (簡易的なもの)
- 教師あり
- 線形 (決定境界が線形)
  Excelのソルバー機能を利用して、分類問題のためのロジスティック回帰を簡易的に実装することができます。
k平均クラスタリング
- 教師なし
- 非線形
  データのクラスタリングを行うための方法。Excelでは、手動で反復的な計算を行うことでk平均クラスタリングを実装できます。
移動平均
- 教師なし (通常は時系列データの予測に使用されます)
- 線形
  Excelの組み込み関数を使用して、時系列データの移動平均を計算することができます。

これらは基本的な手法であり、実際の複雑な機械学習のタスクや高度な手法を実行するためには、専用のプログラムやライブラリを使用することが推奨されます。しかしながら、Excelを使うことで、データ解析の初歩や機械学習の基本的な概念に親しむことができます。

データ量の制限: Excelは、約104万行のデータ制限があります。ディープラーニングモデルは大量のデータを必要とするため、この行数制限はすぐに問題となり得ます。
計算能力: ディープラーニングは計算が非常に重いため、通常はGPUや専用のハードウェアが必要です。ExcelはCPU上で動作し、大規模な行列計算や並列計算を効率的に扱うための設計ではありません。
機能の欠如: ディープラーニングには、様々な種類の層（畳み込み層、プーリング層、正規化層など）や複雑な損失関数、最適化アルゴリズムが必要ですが、これらはExcelには組み込まれていません。
更新とスケーラビリティ: ディープラーニングモデルは、新しいデータが得られるたびに更新や再トレーニングが必要になる場合があります。Excelでこれを行うには、非効率的で時間がかかりすぎるプロセスになります。

Excelの列の上限は、バージョンにより異なる場合がありますが、最新のExcelバージョン（Excel 2007以降）では、列の上限は「XFD」で、これは16,384列までです。これはデータ分析や一般的な使用には十分な範囲ですが、大規模なデータセットやディープラーニングにおける高次元データには制限となる場合があります。

ディープラーニングでは、特に画像認識や一部の自然言語処理タスクにおいて、特徴量（次元数）がこの数をはるかに超えることがあります。例えば、一般的な画像サイズが256x256ピクセルであれば、それだけで65,536の特徴量があります。これはExcelの列上限をはるかに超えています。

このような場合、PythonやRのようなプログラミング言語と、TensorFlowやPyTorchのような専門のディープラーニングフレームワークを使用することが推奨されます。これらのツールは大規模なデータセットを扱うための高度なデータ処理と計算機能を提供し、Excelのような表計算ソフトウェアの制限を超えることができます。

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