簡単！5分でできる！ Google 機械学習をスプレッドシートで使う方法を解説

機械学習があらゆるところで使われだしています。
その分、導入が比較的簡単になっていているものも増えています。
Google の機械学習のサービスの１つに、 Prediction API があります。
このPrediction API は教師学習を行うAPIで、機械学習の導入を簡単にしてくれます。

ですが、それでもまだ難しいと感じませんか？
これ以上できないくらい簡単に機械学習を試せる方法があります。

「 Smart Autofill 」という、 Google スプレッドシートのアドオンとして使えるサービスです。
今回は、データに機械学習でよく使われる「iris」のデータを使用し、アドオンの使い方を説明します。

まずはスプレッドシートを開いて、アドオンを導入していきましょう。

　アドオン　＞　アドオンを取得　＞　「Smart Autofill」検索　＞　「＋ 無料」ボタン
この流れで追加できます。（ここからでも追加可能）

アドオンを使う前に「 iris 」データを見ておきます。
iris は アヤメ という花で、その中でも品種があり、がく片や花弁の形状で品種が分類できます。
データには「 setosa 」「 versicolor 」「 virginica 」の3品種が含まれています。

要は、品種データを穴抜けにしておき、 Smart Autofill を使ってがく片・花弁の形状から、品種を見分けてもうらおうということです。
今回は、3つの行の品種を穴抜けにして試しています。

ここからは以下の４ステップで完了です。
　・ステップ１ 範囲を選択する
　・ステップ２ 予測する列を選択する
　・ステップ３ 学習が完了するのを待つ
　・ステップ４ 結果が出力される

ステップ１　範囲を選択する

追加したアドオンのメニューから「 Start 」を押下すると、サイドバーに Smart Autofill のメニューが現れます。

予測可能な列は1列だけです。
予測に使用する列は1列以上であればよく、空白を含んでも大丈夫です。
データのタイトルを除いて、予測したい空白を含む列を含めてスプレッドシートの範囲を選択します。
その後「 Next 」ボタンを押しましょう。

ステップ２ 予測する列を選択する

選択している列の候補がでますので、予測したい列を選択します。
今回はAを選択しました。

チェックを付けると、予測したセルの色が変わります。

設定が完了したら、「 Start 」ボタンを押しましょう。

ステップ３ 学習が完了するのを待つ

待ちます。。。
私の環境では、30秒程度で、次のステップに移動しました。

ステップ４ 結果が出力される

　Estimated accuracy　：　推定精度
　Number of row filled　：　SmartAutofill で自動入力された選択範囲内の行数
　Number of labeled rows　：　選択範囲のすでにラベル付けされており、SmartAutofil で変更されなかった行数
　Number of empty rows　：　選択範囲の完全に空で、SmartAutofil がスキップした行数

私の環境では、3つの行を穴抜けにしましたが、全て正しい判定結果が反映されていました。
これは凄い！！

いかがでしたでしょうか？
思った以上に簡単だったのではないでしょうか？
対象とするデータはよく考えて選ばないといけませんが、データさえ決まれば使うのはとても簡単です。

Google Cloud Platform のサイトでは、別のデータを使ったサンプルも公開されています。
業務への利用も考えられそうです。