ExcelとVBAで、機械学習を実装しましょう。
データを機械学習で分析するスキルは、これからのビッグデータ時代に不可欠です。
機械学習には高度なプログラミング技術が必要と思われがちですが、実は身近なExcelとVBAで利用できます。
ここでは、ExcelとVBAを組み合わせた、機械学習モデルの具体的な実装方法を紹介します。音楽ジャンルの分類から競馬データの分析まで実践的な例を紹介するので、ExcelとVBAで機械学習を実装したい人は必読です。
特に、以下のような疑問や悩みを持っている方に役立つ内容です。
- 機械学習を始めたいが、どこから手をつければいいか分からない
- プログラミングや数学が苦手で、機械学習の学習が難しそうに感じる
- Excelは得意だが、それを活用して機械学習に触れる方法を知りたい
データの準備からモデルの構築、予測結果の分析まで３ステップで解説しますので、機械学習に興味があるけれど自信がない方でも簡単にマスターできます。
初心者でも基本をマスターできる内容となっていますので、機械学習に興味があるけれど一歩が踏み出せない方は、この機会にぜひチャレンジしてみてください。
- ExcelとVBAを使った機械学習のメリットとは？
- 機械学習モデルの構築に必要なデータの前処理手順
- ExcelとVBAを組み合わせた機械学習モデルの具体的な実装方法
- 簡単なモデルを使った予測と、結果の評価方法
機械学習にExcelとVBAを使用するメリット
ExcelとVBAを活用することで、機械学習プロジェクトを実装できます。
Excelはデータの収集、整理、分析に広く利用されており、直感的なインターフェースと豊富な機能は多くのビジネスパーソンにとって親しみやすいものです。
VBAはExcelに組み込まれているプログラミング言語で、Excelの機能を拡張し、自動化できます。
ExcelとVBAの組み合わせにより、専門的な知識を必要とせずに、機械学習モデルの基本的な実装が可能なのです。
例えば、データの前処理、簡単な分析、予測モデルの構築まで、ExcelとVBAだけで実行できます。
ExcelとVBAを組み合わせて差を付ける
ExcelとVBAを組み合わせることで、他のツールやプラットフォームでは難しい解析が可能になります。
また、ExcelとVBAを使うことで、データの視覚化も容易です。Excelには強力なチャート作成ツールが備わっており、機械学習モデルの結果をチャート表示できます。
さらに、VBAを使って各チャートを動的に更新することで、モデルのパフォーマンスをリアルタイムでモニタリングも可能です。
ExcelとVBAの組み合わせは、機械学習プロジェクトを手軽に始めるための強力な手段です。特に機械学習の初心者や、プログラミングに自信がない人にとっては、大きなメリットがあるでしょう。
機械学習の基本的なプロセスを実践的に学び、より高度な技術へステップアップできます。
以下の記事ではVBAの学習の仕方について解説しています。
ExcelとVBAで機械学習を始めよう
機械学習を始めるにあたって、ExcelとVBAは強力なツールです。Excelは多くのビジネスユーザーにとって馴染み深く、簡単に利用できます。
Excelはデータの管理と分析に優れており、VBAは各プロセスを自動化し、カスタマイズする強力なプログラミング環境を提供します。
VBAの基礎
VBAは、マイクロソフト・オフィス製品をカスタマイズし、自動化するプログラミング言語です。Excel内でＶＢＡを使用することで、反復的なタスクを自動化し、複雑な計算やデータ分析を実行するマクロを作成できます。
VBAの基本的なコンセプトには、変数、ループ、条件文が含まれ、データ処理のロジックを構築します。
VBAエディターはExcelに組み込まれており、開発タブからアクセスできます（表示されていない場合は、オプションから追加する必要があります）。
開発タブを表示するには、「リボンのユーザ設定」→「開発」にチェック→「OK」ボタンを押します。
Excelデータの準備
機械学習モデルを効果的に実装するためには、適切に準備されたデータセットが必要です。
Excelでデータを処理するには、まず不要な情報を削除し、欠損値を処理しましょう。Excelの豊富なデータクリーニングツールを活用することで、プロセスを簡単に実行できます。
データを整える主な対象と処理方法は、次の通りです。
1. 欠損値の処理
問題: データセット内の一部のセルが空であること。
処理方法:
空白セルの特定: 「Ctrl + G」を押して「移動」ダイアログボックスを開き、「特定」を選択し、「空白セル」を選択して「OK」をクリックします。
空白セルの置換: 「ホーム」タブの「検索と選択」から「置換」を選択し、置換タブで「何も入力しない」を検索して、置換する値（例: “0”、”N/A”）を入力します。
2. 重複データの削除
問題: データセットに同一の情報を持つ行が複数存在すること。
処理方法:
「データ」タブの「重複の削除」を選択し、重複をチェックしたい列を選択して「OK」をクリックします。
3. 表記の揺れの統一
問題: 同じ項目が異なる表記で記載されていること（例: “USA”と”U.S.A.”、”ユーザー”と”ユーザ”）。
処理方法:
検索と置換: 「Ctrl + H」を押して検索と置換ダイアログを開き、揺れのある表記を「検索する文字列」に、統一したい表記を「置換後の文字列」に入力して「すべて置換」をクリックします。
フラッシュフィル: 一貫した表記を1つ以上のセルに手動で入力し、下にあるセルを選択して「データ」タブの「フラッシュフィル」を使用して自動的に残りの部分を埋めます。
4. データの標準化
問題: 同じ種類のデータが異なる形式で入力されていること（例: 日付や電話番号の形式）。
処理方法:
データの形式設定: セルを選択して右クリックし、「セルの書式設定」から適切なカテゴリを選択して形式を設定します。
テキスト関数: `LEFT`、`RIGHT`、`MID`などのテキスト関数を使用してデータを標準化する形式に変換します。
5. エラー値の処理
問題: 数式がエラー値（例: `#N/A`、`#DIV/0!`）を返すこと。
処理方法:
条件付き書式: エラー値を持つセルを視覚的に強調表示します。
`IFERROR` 関数: エラー値を別の値に置換するために `IFERROR` 関数を使用します。例えば、`IFERROR(A1, “エラーなし”)` 式は、セル A1 にエラーがある場合に “エラーなし” と表示します。
`ISERROR` 関数: エラーをチェックし、条件式の中で使用します。例えば、`IF(ISERROR(A1), “エラーあり”, A1)` 式は、セル A1 にエラーがある場合に “エラーあり” を、エラーがない場合には A1 の値を返します。
6. データの分析準備
問題: 分析を始める前にデータセットが適切に整理されていないこと。
処理方法:
テーブルの作成: 「Ctrl + T」を押して選択したデータ範囲をテーブルに変換し、データの管理と分析を容易にします。
ピボットテーブル: 「挿入」タブから「ピボットテーブル」を選択し、データの集計、分析、要約に使用します。
7. データのフィルタリングとソート
問題: 特定の条件に基づいてデータを表示したい場合や、特定の順序でデータを整理したい場合。
処理方法:
フィルタ: 「データ」タブの「フィルタ」を使用して、特定の条件を満たすデータのみを表示します。
ソート: データを昇順または降順に並べ替えます。列の見出しをクリックしてソートオプションを選択するか、「データ」タブの「並べ替え」を使用します。
データが整ったら、特徴量の選択に移ります。モデルのトレーニングに使用するデータの特性（列）を選択するプロセスです。
適切な特徴量を選択することで、モデルのパフォーマンスが大きく向上します。Excelのピボットテーブルやフィルタリング機能を使用すると、特徴量の選択と評価が容易になります。
Excelの各機能を利用して。データを整えましょう。各ステップを踏むことで、初心者でも機械学習プロジェクトの実装が可能です。
ExcelとVBAで機械学習モデルの具体的な実装
機械学習モデルの実装手順は、データの理解から始まり、問題解決に必要なモデルの設計、実装、評価となる流れです。
ExcelとVBAを使用することで、各ステップを効率的かつ直感的に実行できます。
特に、データの前処理、分析、モデルの初期テストでは、Excelの強力なデータ処理能力とVBAの柔軟なプログラミング機能が活かされます。
機械学習を用いた音楽ジャンルの分類
ExcelとVBAで機械学習モデルを実装する例として、音楽ジャンルの分類を取り上げましょう。
音楽ファイルから特徴を抽出し、機械学習モデルがジャンルを予測します。
３ステップに分けて説明するので、機械学習の基本的な流れを学び、経験を積むのに最適です。
ステップ１：音楽データの特徴と使用する分類モデルの選定
音楽トラックの特徴（ビート、テンポ、リズムなど）と属するジャンル（ロック、ジャズ、クラシックなど）をデータとして扱います。
分類モデルは、決定木やロジスティック回帰を選定します。比較的簡単な分岐ロジックに基づいた分類です。
- サンプルデータの作成
VBAコードで、サンプル音楽データをExcelシートに作成しましょう。
データセットには、仮想の「ビートの強さ」と「テンポ」の２つの特徴が含まれ、それぞれのトラックには「ロック」または「ジャズ」ジャンルが割り当てられます。
Sub CreateSampleData()
Dim ws As Worksheet
Set ws = ThisWorkbook.Sheets.Add(After:=ThisWorkbook.Sheets(ThisWorkbook.Sheets.Count))
ws.Name = "MusicData"
' タイトル行の設定
ws.Cells(1, 1).Value = "ビートの強さ"
ws.Cells(1, 2).Value = "テンポ"
ws.Cells(1, 3).Value = "ジャンル"
' サンプルデータの挿入
Dim sampleData As Variant
sampleData = Array(Array(5, 120, "ロック"), Array(3, 140, "ジャズ"), Array(4, 130, "ロック"), Array(2, 150, "ジャズ"))
Dim i As Integer
For i = LBound(sampleData) To UBound(sampleData)
ws.Cells(i + 2, 1).Value = sampleData(i)(0)
ws.Cells(i + 2, 2).Value = sampleData(i)(1)
ws.Cells(i + 2, 3).Value = sampleData(i)(2)
Next i
End Sub実行すると、AからC列にサンプルデータが挿入されます。
ステップ２：音楽データの取り込みとExcelでの前処理手順
ステップ２では、作成したサンプルデータを前処理します。以下のVBAコードは、データに空のセルがないことを確認する例です。
Sub CheckForEmptyCells()
Dim ws As Worksheet
Set ws = ThisWorkbook.Sheets("MusicData")
Dim dataRange As Range
Set dataRange = ws.Range("A2:C5") ' サンプルデータの範囲を指定
Dim cell As Range
For Each cell In dataRange
If IsEmpty(cell) Then
MsgBox "空のセルがあります。 " & cell.Address, vbExclamation
Exit Sub
End If
Next cell
MsgBox "空のセルはありません。", vbInformation
End Sub実行すると、空のセルの有無を判定します。
ステップ３：VBAを使った機械学習モデルの実装
では、VBAで機械学習モデルを実装してみましょう。
上記の例では、「ビートの強さ」が４以上で「テンポ」が１３０以上ならば「ロック」と判断するルールを実装しています。
Sub SimpleClassification()
Dim ws As Worksheet
Set ws = ThisWorkbook.Sheets("MusicData")
Dim lastRow As Long
lastRow = ws.Cells(ws.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
Dim i As Long
For i = 2 To lastRow
Dim beatStrength As Double
Dim tempo As Double
beatStrength = ws.Cells(i, 1).Value
tempo = ws.Cells(i, 2).Value
If beatStrength >= 4 And tempo >= 130 Then
ws.Cells(i, 4).Value = "ロック"
Else
ws.Cells(i, 4).Value = "ジャズ"
End If
Next i
End Sub実行すると、結果がD列に記入されます。
これで、ExcelとVBAで機械学習が実装できました。としてもシンプルでわかりやすかったと思います。
- 予測結果の評価方法とモデルの調整
ステップ３までで機械学習の実装は完了ですが、応用例として機械学習が適切かモデルを評価し、必要に応じて調整する手順を紹介しましょう。
ここでは、予測結果と実際のジャンルを比較して、正解率を計算する機能を実装します。
Sub EvaluateModel()
Dim ws As Worksheet
Set ws = ThisWorkbook.Sheets("MusicData")
Dim lastRow As Long
lastRow = ws.Cells(ws.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
Dim correctCount As Long
correctCount = 0
Dim i As Long
For i = 2 To lastRow
If ws.Cells(i, 3).Value = ws.Cells(i, 4).Value Then
correctCount = correctCount + 1
End If
Next i
Dim accuracy As Double
accuracy = correctCount / (lastRow - 1) ' ヘッダー行を除外
MsgBox "正解率: " & Format(accuracy, "Percent")
End Sub実行すると、正解率をパーセント表示します。
各コードは、VBAを使用した基本的な機械学習の実装例です。
音楽ジャンルの分類は、ExcelとVBAを使った機械学習モデルを利用しやすく、トレーニングとして最適です。
競馬の自作指数を用いた機械学習の実装
実例の２つ目として、競馬の自作指数を用いた機械学習を実装してみましょう。
競馬の予測精度を高めるため、機械学習を活用して自作指数を作成し、予測力を試します。
ExcelとVBAで、プログラミングに不慣れな方でも手軽に機械学習を実装できます。
競馬データを活用して、独自の指数を作成し、機械学習モデルを実装するステップは次の通りです。
ステップ１：競馬データと使用する分類モデルの選定
まず、競馬の成績データを収集し、どの情報を特徴量として使用するかを決定します。
例として、馬のスピード指数、過去のレース成績、馬場状態などを考慮します。
分類モデルは、シンプルなロジスティック回帰モデルを選定しました。
- サンプルデータの作成
以下のVBAコードは、サンプルの競馬データをExcelシートに作成します。
データセットには、仮想の「スピード指数」、「過去の勝利数」、「馬場状態」と、「勝敗（1:勝ち、0:負け）」が実装されています。
Sub CreateHorseRacingData()
Dim ws As Worksheet
Set ws = ThisWorkbook.Sheets.Add(After:=ThisWorkbook.Sheets(ThisWorkbook.Sheets.Count))
ws.Name = "HorseRacingData"
' タイトル行の設定
ws.Cells(1, 1).Value = "スピード指数"
ws.Cells(1, 2).Value = "過去の勝利数"
ws.Cells(1, 3).Value = "馬場状態" ' 1: 良好, 0: 不良
ws.Cells(1, 4).Value = "勝敗" ' 1: 勝ち, 0: 負け
' サンプルデータの挿入
Dim sampleData As Variant
sampleData = Array(Array(85, 3, 1, 1), Array(78, 1, 0, 0), Array(90, 2, 1, 1), Array(70, 0, 0, 0))
Dim i As Integer
For i = LBound(sampleData) To UBound(sampleData)
ws.Cells(i + 2, 1).Value = sampleData(i)(0)
ws.Cells(i + 2, 2).Value = sampleData(i)(1)
ws.Cells(i + 2, 3).Value = sampleData(i)(2)
ws.Cells(i + 2, 4).Value = sampleData(i)(3)
Next i
End Sub実行すると、サンプルデータがAからD列に記入されます。
ステップ２：競馬データの取り込みとExcelでの前処理手順
作成した競馬データの前処理をしましょう。
VBAでデータクリーニング（空のセルの確認、データ型の検証など）を実装します。
Sub CleanHorseRacingData()
Dim ws As Worksheet
Set ws = ThisWorkbook.Sheets("HorseRacingData")
Dim dataRange As Range
Set dataRange = ws.Range("A2:D5") ' サンプルデータの範囲を指定
Dim cell As Range
For Each cell In dataRange
If IsEmpty(cell) Then
MsgBox "空のセルがあります。 " & cell.Address, vbExclamation
Exit Sub
End If
If Not IsNumeric(cell.Value) Then
MsgBox "数値でないデータが含まれています。 " & cell.Address, vbExclamation
Exit Sub
End If
Next cell
MsgBox "データのクリーニングが完了しました。", vbInformation
End Sub実行すると、データのクリーニング結果が表示されます。
ステップ３：自作指数とVBAを使った機械学習モデルの実装
では、VBAで機械学習の予測モデルを実装してみます。
以下のVBAコードは、スピード指数が80以上で、かつ馬場状態が良好であれば「勝つ」と予測するシンプルな予測モデルの例です。
Sub SimplePredictionModel()
Dim ws As Worksheet
Set ws = ThisWorkbook.Sheets("HorseRacingData")
Dim lastRow As Long
lastRow = ws.Cells(ws.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
Dim i As Long
For i = 2 To lastRow
If ws.Cells(i, 1).Value >= 80 And ws.Cells(i, 3).Value = 1 Then
ws.Cells(i, 5).Value = "予測: 勝ち"
Else
ws.Cells(i, 5).Value = "予測: 負け"
End If
Next i
End Sub実行すると、結果がE列に記入されます。
これで、機械学習の実装は完了です。意外と簡単だったのではないでしょうか？
- 予測結果の評価方法とモデルの調整
ステップ３までで機械学習の実装は完了ですが、ここでも応用例として、予測結果と実際の結果を比較してみましょう。
以下のコードは、正解数と予測の正確性を計算します。
Sub EvaluateModel()
Dim ws As Worksheet
Set ws = ThisWorkbook.Sheets("HorseRacingData")
Dim lastRow As Long
lastRow = ws.Cells(ws.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
Dim correctCount As Long
correctCount = 0
Dim i As Long
For i = 2 To lastRow
If (ws.Cells(i, 1).Value >= 80 And ws.Cells(i, 3).Value = 1 And ws.Cells(i, 4).Value = 1) Or _
(ws.Cells(i, 1).Value < 80 And ws.Cells(i, 4).Value = 0) Then
correctCount = correctCount + 1
End If
Next i
Dim accuracy As Double
accuracy = correctCount / (lastRow - 1)
MsgBox "モデルの正確性: " & Format(accuracy, "Percent")
End Sub実行すると、正確性がパーセント表示されます。
競馬の予想も、ExcelとVBAによる機械学習の実装例として分かりやすかったと思います。
まとめ：ExcelとVBAを使った機械学習の可能性
機械学習は、複雑さや専門的な知識が必要とされるため、多くの人にとって難解と思われがちです。
しかし、ExcelとVBAを使用した機械学習の実装は、高度な技術を身近なものに変えるツールとして有用です。
ExcelとVBAを組み合わせることで、データの前処理、分析、機械学習モデルの開発までを一貫して実装できます。
最大の利点は、特別なプログラミングスキルや外部のソフトウェアを必要とせず、馴染み深いExcelを使用して機械学習プロジェクトを実行できることです。
プログラミングに自信がない人々にとって、機械学習の世界への入口が広がります。
なお、大規模なデータセットや複雑なモデルを扱う場合、ExcelとVBAの性能や機能の限界も考慮する必要があります。PythonやRなど、より高度なデータ分析や機械学習に特化したプログラミング言語へのステップアップも検討しましょう。
以下の記事ではExcelを用いたデータ分析手法について解説しています。
