拓海先生、最近部下が「Excelの式をAIで直せます」と言い出して困っております。要するに、現場の誤った計算やエラーを自動で直してくれるという話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、確かにAIはExcelの誤りを検出し、修正提案を提示できるんですよ。しかし大事なのは、どのようなケースで正しく直せるか、評価する基準が整っているかという点なんです。
評価の基準ですか。現場では「とにかく動けば良い」と言う人もいますが、経理や品質では間違いが許されません。その基準が曖昧だと導入に踏み切れません。
その通りですよ。ここで鍵となるのは三点です。まず、現実的で多様な誤りの例を揃えたデータセットを作ること。次に、モデルの提案が元の意図と合っているかをチェックする仕組み。最後に、式を実行して検算するフェーズを入れることです。
なるほど。で、具体的にはどうやって多様な例を用意するのですか。現場のミスは玉石混交で、全部集めるのは非現実的に思えます。
素晴らしい着眼点ですね！現場データだけに頼らず、少量の『代表例（seed samples）』を用意して、その周りを合成的に広げる方法が有効なんです。少量の質の高い例を出発点にして、LLM（Large Language Models 大規模言語モデル）を使い、類似の誤りを生成するのです。
これって要するに、少ない実例を元にコンピュータが似たような失敗例を作ってくれるということ？それで評価用の大きなデータセットを作る、と。
その通りですよ。ただし生成だけでは不十分です。生成した例が本当に意図に沿っているかを判定する『LLM-as-a-Judge（JudgeとしてのLLM）』と、実際に式を評価する実行ベースのチェックを組み合わせることで品質を担保できます。要点は三つ、1) 少量の高品質種子、2) LLMによる拡張生成、3) LLM判定＋実行検算です。
分かりました。最後に、これを社内で導入するとして、どのモデルを使えば良いか迷うのですが、実際のところどのくらい差が出るものですか。
良い質問ですよ。実験では複数の最先端モデルを比較し、プロンプト設計とコンテキストの与え方で性能が大きく変わることが分かりました。モデル選定は性能だけでなく、コスト、応答速度、社内運用のしやすさも含めた総合判断が必要です。
なるほど。要点を自分の言葉で整理しますと、少量の代表例を出発点にAIで似た誤りを増やし、AI自身に判定させつつ式を実行して検算することで高品質な評価データを作れる。導入は性能、コスト、運用性の三点で判断する、という理解でよろしいですか。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りですよ。大丈夫、一緒に段階を踏めば必ずできますよ。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。Excelの式（formula）に関する意味的な実行時エラーをAIで自動的に検出・修正する取り組みにおいて、現状の最大の障壁は高品質な評価用データの欠如である。本研究はそのギャップを埋めるため、少量の手作業で精選した種子サンプルを出発点として、LLM（Large Language Models 大規模言語モデル）を用いた合成的データ生成パイプラインと、高信頼性の判定・検算による検証フローを提示することで、実運用に近いベンチマークを提供する点で貢献した。
基礎的背景として、スプレッドシートは多くの業務プロセスで核となるが、関数の誤用や意図の取り違えが原因で計算ミスが頻発する。既存研究は自然言語から式を生成するNL-to-Formula（NL2F）や、コンテキストを取り込むアプローチに焦点を当ててきたが、実行時に発生する意味的エラーの自動修復という課題は未解決のままである。ここで提示されたデータ生成の考え方は、学習や評価を現実的なケースに近づけるための基盤を提供する。
本研究の価値は二つある。一つは、実務的に重要な『意味の整合性』を評価する仕組みを組み込んだ点。もう一つは、種子から拡張することで希少なエラー種類を効率的にカバーし、モデル比較を可能にしたことだ。これにより、単なる生成精度だけでなく、実際の計算結果や意図との整合性を重視した評価が可能になる。
経営視点での意義は明瞭だ。表計算の誤りはしばしば意思決定や会計に直結するため、修復の自動化が進めば人的工数の削減と誤りによるリスク低減の両立が期待できる。したがって、本研究はツール導入の初期判断やPoC（Proof of Concept 実証実験）の設計に直接活用できる性質を持つ。
以上を踏まえ、以降では先行研究との差分、技術要素、評価手法と成果、議論と制約、そして実務に向けた次の一手について段階的に解説する。
2.先行研究との差別化ポイント
これまでの研究はNL-to-Formula（NL2F 自然言語から式への変換）や、スプレッドシートのコンテキストを取り込むモデル開発が中心であった。代表的な流れは、テキストベースの要件から関数や参照を生成するアプローチであり、予測精度の改善やデータ拡張が主な焦点であった。しかしこれらは主に合成やサンプル駆動の生成精度を測るに留まり、実行時に意味的に正しいか、つまり意図と結果が一致するかどうかの評価に踏み込んでいない。
本研究の差別化は二つの側面にある。第一に、生成と並行して生成物の『意味的一貫性』を検証するプロセスを設計した点である。具体的には、LLMを判定者（Judge）として活用し、さらに式を実際に実行して期待値と照合するステップを組み込むことで、単なる文法的修正にとどまらない品質担保を行っている。
第二の差別化は、少数の手作業で選んだ高品質な種子データから、LLMによるfew-shot（少数例）プロンプトを通して多様なエラー例を合成する点である。これにより希少で現場特有のエラーまで含めた網羅性を確保しつつ、データ収集のコストを抑える工夫がなされている。
結果として、既存のモデル比較が単に生成正解率を示すだけであったのに対し、本研究は『修復が意味的に正しいか』を評価軸に据え、実務導入に近い観点でモデルの妥当性を検証している。これはツール採用判断に必要なエビデンスを提供する点で実務家にとって有益である。
3.中核となる技術的要素
本研究の技術核は三段構えである。第一に種子サンプルの精選とfew-shotプロンプトによる合成生成、第二にLLM-as-a-Judgeによる意味整合性チェック、第三に実行ベースの検算による結果検証である。ここで用いるLLM（Large Language Models 大規模言語モデル）は、自然言語理解と生成の力を利用して誤りの多様性を作り出し、また判定にも活用される。
少量の種子サンプルからの拡張は、単純なデータ増強と異なり意図に基づいた変換を重視する。たとえば関数の引数の誤配置や参照範囲のずれ、集計方法のミスといった実務的な失敗パターンを模倣して生成するため、生成された例は現場で遭遇するケースに近い特徴を持つ。
LLMを判定者として用いる点は興味深い。ここではチェーン・オブ・ソート（chain-of-thought 思考過程）のような内部推論を活用し、生成された修復案が与えられた意図に沿っているかを言語的に判断させる。これにより、単純に式が構文的に正しいだけでなく、意味的に適切かを確認できる。
最後に、式を実行して得られる結果を期待値と照合する実行ベースのチェックが最終防波堤となる。これにより、言語的な判定で見落とされがちな端数処理や参照不整合といった実務上の落とし穴を発見できる。
4.有効性の検証方法と成果
検証は複数の観点から行われた。まず合成データの品質評価として、人手によるラベリングとLLM判定の一致率を確認し、次に生成データを用いて学習した修復モデルの修復成功率を実行ベースで計測した。モデル比較には複数の最先端モデルを用い、プロンプトやスプレッドシートのコンテキストの違いが性能に与える影響を詳細に分析した。
実験結果は示唆に富む。適切なプロンプトとコンテキスト提示があれば、LLMベースの修復は高い有効性を示す一方で、コンテキスト情報が不十分だと誤修復や意図逸脱が増加することが分かった。また、LLM-as-a-Judgeと実行ベース検算を組み合わせることで、誤検出率を大幅に低減できることが示された。
これにより、従来の単純生成評価では見えなかった実用上のリスクが可視化され、モデル選定や運用設計に有効な指標が得られた。さらに、公開されたベンチマーク（FoRepBench）は他の研究者や実務家が比較検証を行うための基盤を提供する点で重要である。
ただし、完全自動化の適用範囲や誤修復時のアラート設計など実運用の細部は依然課題として残る。これらは次節で議論する。
5.研究を巡る議論と課題
議論の中心は信頼性と運用性である。高い修復率を達成しても、現場での誤修復が重大な不利益を生めば導入は難しい。したがってツールは単独で決定を下すのではなく、人間のレビューと組み合わせるハイブリッド運用が現実的である。さらに、モデルは学習データに依存するため、業界や業務特有のルールを反映させる必要がある。
また、LLMを判定者として用いる手法は強力だが、LLM自身が誤った推論を行うリスクもある。これを緩和するために、多様な判定基準や実行結果の検算を組み合わせる冗長性設計が求められる。コスト面でも、商用API利用時の課金やオンプレ運用のハードウェア要件は導入判断に大きく影響する。
プライバシーとデータガバナンスも見逃せない論点である。実際のスプレッドシートには機密情報が含まれるため、クラウドベースでの処理を行う際には適切な匿名化や社内保護策が必須である。加えて、長期的にはモデルの継続学習と評価データの更新ループを如何に運用に組み込むかが鍵となる。
最後に、ベンチマーク自体の普遍性も議論される。現場ごとの差分をどの程度カバーするかは課題であり、業種別の拡張や利用ケースごとの検証が今後必要である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究・実務検討は三つの方向が重要である。第一に業務特化型の種子データ収集・精選である。業界ごとの典型的なエラーパターンを取り込み、合成生成がその多様性を反映するようにすることが求められる。第二に、判定と実行検証の自動化ワークフローを整備し、誤修復リスクを低減する運用設計を確立することだ。
第三に、運用面の学習ループを確立すること。ユーザーからのフィードバックを取り込み、ベンチマークとモデルを定期的に更新することで、時とともに変化する業務ルールや表現に追随できる。これには実務担当者の関与と評価基準の明文化が不可欠である。
検索に使える英語キーワードとしては、”Excel formula repair”, “benchmark dataset generation”, “LLM as a judge”, “few-shot prompt engineering”, “execution-based validation” などが有用である。これらを参照して社内でのさらなる調査やPoC設計を進めると良い。
会議で使えるフレーズ集
「本提案は、少数の代表例を起点にAIで類似エラーを合成し、AI判定と実行検算で品質担保する点が肝です。」
「導入判断は単純な精度だけでなく、コストと運用性、そして誤修復時の回復手順を含めた総合評価で行いましょう。」
「まずは小さな業務を対象にPoCを回し、現場のフィードバックをループさせる段階的導入を提案します。」
