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「Python in Excel」が機能リリースされたときのメリットを解説します

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先日、米Microsoft社が「Python in Excel」のパブリックプレビューを発表しました。

「Introducing Python in Excel: The Best of Both Worlds for Data Analysis and Visualization」https://techcommunity.microsoft.com/t5/microsoft-365-blog/introducing-python-in-excel-the-best-of-both-worlds-for-data/ba-p/3905482(参照日:2023年8月24日)

上記プレビュー記事を拝見する限り、パートナー企業さんからも好評を得ています。

この記事では、「Python in Excelに関するパブリックプレビュー」を拝見した際に、「魅力的だと感じた点」や「機能リリース後に、最大限メリットが得られるためにはどうしたら良さそうか」をまとめたものです。

内容は、Pythonやプログラミングに馴染みのない方にも、なるべく分かりやすくを意識しております。

※ なお、Python in Excelで搭載されている機能とその挙動については、筆者が調査した時点(参照: 2023/8/24)での内容に基づくものであり、今後のアップデート次第では内容の解釈が変わる可能性があること、ご承知おきください。

 

どんな機能が魅力的か?

まずは「Python in Excel」のプレビューにあたり、どのような機能が実装予定なのかを抑えておく必要があります。特に大きな魅力を感じた点を、以下2つ挙げました。

1.テーブルデータの選択から、データをインタラクティブに「DataFame」としても扱える
2.選択したセル内で「Pythonの処理コード」を実行できる

1.テーブルデータの選択から、データをインタラクティブに「DataFrame」としても扱える

そもそもとして、どういうことか。
イメージしやすいように、プレビュー記事には「動画が埋め込み」されておりますので、ざっと把握したい方は直接動画をご覧いただければ幸いです。(0:17~0:29あたり)

動画の該当箇所につき、DataFrameとして取り扱うまでの流れを言語化しますと、

1.Excelの関数を呼び出す要領で `=py` とセルに打ち込む
2.テーブルデータを範囲選択する
3.範囲選択されたテーブルデータが、DataFrameとして取り込まれる

上記のフローにて、DataFrameを扱えるようになっています!

DataFrameというのは、今回の説明の範囲内では「Pythonというプログラミング言語でデータ分析をしやすくするための、データのまとまり」くらいに抑えておけば、差し支えないです。

では、なぜDataFrameとして扱えるようになるとメリットがあるのかというと、ずばり「他のライブラリと連携しやすくなり、データの可視化や統計的分析に繋げやすくなる」からです。

こうした機能の追加により、「Excel上に眠っていたデータを、Excel上で操作しているユーザが主体で、データの可視化や統計的分析まで実行しやすくなる場が整備された」と言えるでしょう。

2.選択したセル内で「Pythonの処理コード」を実行できる

実行までの流れは、動画の1:00 ~ 1:10 で紹介されています。

Pythonの処理コード実行までのフローにおいて、他の実行環境(例. ブラウザ、コードエディタ、アプリ)に遷移することなく、Excelシート上で完結しており、かつPythonの処理コードが「明示的に記述」されていることにGoodボタンを押したくなりました!

ユーザがExcelに記録したデータに対し、機能側が割り込みで追加処理を提供し、「データ分析を行う前処理のイメージ」をつかみやすくするメリットが生まれる、といえるでしょう。

画像「Introducing Python in Excel: The Best of Both Worlds for Data Analysis and Visualization」https://techcommunity.microsoft.com/t5/microsoft-365-blog/introducing-python-in-excel-the-best-of-both-worlds-for-data/ba-p/3905482(参照日:2023年8月24日)より引用。(説明のため、一部文字による強調を入れております)

 

機能実装における「裏の狙い」を推察してみる

ソフトウェアやアプリケーションに限る話ではありませんが、何か新しい機能が実装される背景には「既存の機能のみだと技術的に問題がある」ので、「その問題を解決するために新しい機能が実装」されます。

Excelは30年以上もの歴史があるソフトウェアです。今回のような「大規模な機能実装」の背景には、筆者の予想だと「少なくとも4つの理由」があるのではないかと推察します。

1.Excelファイルに保持されたデータを、統計的分析に回すためのイメージが掴めていないユーザは多いのではないか?

2.Excelファイルを外部のプログラム・ライブラリで取り扱おうとしたときの、前提であるプログラム実行環境の構築でつまづくユーザは多いのではないか?

3.クラウド版Excelで保持されたデータの利活用が事例として少ないのではないか?(あるいは、まだまだ事例の浸透が確認できず、クラウド版Excelのメリットが見いだせていないユーザは多いのではないか?)

4.ネームバリューのあるExcelに、「ユーザからは見えない、割り込みの追加処理を機能として付与」したとしても、直接Pythonの処理コードが実行できるようになると幸せになるユーザは多いのではないか?

Python in Excelのような機能の実装は「ロードマップの序盤にすぎない」でしょうし、今後どのように展開していくのかは、大変興味深いです。

 

おわりに

最後に余談ですが、筆者のまわりから次のような質問を伺いまして、その回答を以下に載せておきます。
(類似の質問内容を複数個伺い、需要がありそうと判断したため、こちらに共有した次第です)

Q. Excelマクロ(VBA)とどう違うのか?

A. 少なくともプレビュー記事・動画を拝見した範囲内ではありますが、以下3点の点で「Python in Excelの機能のほうが優位性がある」と推察します。

1.実行に限り、記述言語の知識がほとんどなくても処理がまわる(≒ Pythonの文法の知識がなくても)

2.ユーザが見ているシート上で実行でき、プログラム・コマンド実行の画面(ターミナル、黒い画面)に遷移する必要がない

3.インタラクティブに処理を実行できている(マウス、キーボードで実行可能)

なお、これら優位性の違いは「記述言語の仕様に関わらず抽出されたもの」なので、「VBAとPythonの、どちらが優れているかを指摘していない」ことを、強調しておきます。

Q. Python in Excelの一般リリース後、機能のメリットを最大限に受け取るためにはどうしたらよいか?

A. Excelファイルにて保持されているデータを、「プログラムが処理しやすくなるように整理しておく」に尽きます。Pythonの処理コード実行は「ユーザからは見えない、割り込みの追加処理で行われる」としても、「Pythonの処理コードにデータとして渡す」ことに変わりはないので、処理側でエラーが発生しないように(思っていたのと違う結果にならないように)整理しておくと良さそうです。

たとえば、次の具体的なルールにもとづき「Excelのシート上に記録したデータ」を整理するとよいでしょう。

1.そのデータは、そもそも「データの可視化」「統計的分析」に渡す必要のあるデータか?(機能のお試しを除いて)

2.そのデータを用いて、何をさせたいかが明確か?(例. 経時変化を追跡したデータであり、データを可視化させたい。ある商品の月ごとの売上データであり、機械学習モデルの検証データとして利用したい、など。)

3.上記1.2.のクリアした上で、列指向型のテーブルデータとしての前処理がなされているか?(例. 列方向にまとめた商品価格のデータ(カラム)は、すべて半角であり、すべて数字であり(空白・記号などがひとつも入っていない)、すべて単位が揃っているかどうか、などを精査する。)

 

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現Webエンジニア/ 元ITベンチャー / 新規事業立ち上げ・DX・統計的分析/ 化学メーカー出身。大学院ではπ共役系分子を扱っていたり。化学メーカーまわりの話や、IT業界に接点がない方へのきっかけを作ることができればと考えております。よろしくお願いいたします。

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