直感でわかる!Excel で機械学習(チョッカン デ ワカル エクセル デ キカイ ガクシュウ)

本書では、難しい数式をできるだけ避け、 Excel を通じて機械学習アルゴリズムの動きを理解できるようにしました。第 1 部では、機械学習の基礎や全体像、ビジネスへの活用を説明します。第 2 部では、それぞれの機械学習アルゴリズムについて解説します。 Excel への展開も紹介しながら、線形回帰、ロジスティック回帰、クラスタリングなどの仕組みを具体的に理解できるようにしていきます。アルゴリズムのメリット／デメリット、向き／不向きがわかれば、ビジネスへの応用も見えてくるでしょう。機械学習を理解していく最初の一歩として本書をご活用ください。

機械学習を学ぼうとして Python の環境構築でつまずき、そのまま挫折した経験がある人は少なくないはずです。本書はその入口のハードルを極限まで下げ、 Excel のセル操作だけで回帰・分類・クラスタリングといった代表的なアルゴリズムを体験させるという、異色のアプローチを採っています。

扱うのは線形回帰、ロジスティック回帰、 k-means 、決定木など基本的な手法で、それぞれの計算過程をスプレッドシート上で一つひとつ追える構成です。数式がセルの中で動いている様子を目で確認できるため、ブラックボックスになりがちなアルゴリズムの内部構造が直感的につかめます。プログラミング経験がなくても取り組める反面、 Excel での操作に終始するため、ここから実務の機械学習パイプラインへ直結するわけではありません。

位置づけとしては、 Python や R を使った本格的な機械学習書に進む前の「概念をつかむためのゼロ段階」です。数学やコードへの抵抗が大きい人がまず一歩を踏み出すための助走として機能します。逆に、すでに scikit-learn 等で手を動かしている人にとっては物足りない内容になるため、自分のステージに合わせて選ぶことが大切です。