12日、マイクロソフトは新しい大規模言語モデルをリリースし、Excel、Google Sheetsなどのスプレッドシートアプリに対しお薦めのAI大規模言語モデル、SpreadsheetLLMを開発する計画を発表しました。

マイクロソフトは論文で、SpreadsheetLLMは新しいAIモデルであり、複雑なスプレッドシートデータを理解し処理するために広く使用されていると述べています。

SpreadsheetLLMは、スプレッドシートデータの管理と分析を変える可能性があり、より賢く効率的なユーザーインタラクションの道を開拓しています。

これにより、会計士やデータアナリストたちは自身の将来の職務に不安を抱くかもしれません。SNS上では、「カレンの仕事はもうすぐ人工知能に取って代わられるかもしれない」と冗談を言うコメントが寄せられています。

「カレンはすぐに失業するかもしれない」と言われています。

研究者によると、現在のスプレッドシートアプリは機能が多彩で、レイアウトやフォーマットに関して多くの選択肢をユーザーに提供しています。これにより、伝統的なAI大規模言語モデルはスプレッドシート処理において十分な機能を発揮することが難しくなっていました。これに対し、SpreadsheetLLMはスプレッドシートアプリ向けに設計されたAIモデルです。

また、マイクロソフトはSheetCompressor（スプレッドシートを圧縮する）ツールも開発しており、SpreadsheetLLMがスプレッドシートデータをより理解しやすく処理できるようサポートしています。

研究者によると、SpreadsheetLLMの潜在的な応用範囲は非常に広く、日常的なデータ分析タスクの自動化からスプレッドシートデータに基づくインテリジェントな洞察や提言を提供することまで、様々な分野にわたります。SpreadsheetLLMは、財務レポートの自動生成、データ内の異常やトレンドの識別、カスタマイズされた製品やサービスの推薦などに使用できます。

そのため、SpreadsheetLLMは企業がデータを処理する方法を完全に変える可能性があります。

あるユーザーは「私たちが知っているように、SQLを書くことができるLLMによって、データ工程の業界全体が死に至るでしょう」と主張しています。

別の人は「SaaSは深刻な問題に陥っています」と書いています。

「これによって金融界に巨大な影響がある」と述べられています。

ペンシルバニア大学ウォートン商学部のEthan Mollick准教授はTwitterで「これは再度示しています。構造化または非構造化のスプレッドシートデータを処理することができるLLMがすぐに登場します。これにより多くのユースケース（予測、財務、バリュエーションなど）が開かれ、スプレッドシートの真のソースを持つことは錯覚を減らす傾向にあるでしょう」と述べています。

SpreadsheetLLMの動作原理は？

SpreadsheetLLMは、スプレッドシートデータをLLMで理解できる形式にエンコードすることで、LLMがスプレッドシートデータを推論、データに関する質問に答える、または自然言語の指示に従って新しいスプレッドシートを生成することができるようになります。

SpreadsheetLLMの核心は「SheetCompressor」と呼ばれるフレームワークで、これにより、スプレッドシートデータがよりLLMに処理しやすくなるよう、データを効果的に圧縮してエンコードすることができます。SheetCompressorには3つのモジュールがあります。

▲構造アンカーに基づく圧縮：データ構造をLLMが理解できるようにするために、「構造アンカー」をスプレッドシート全体に配置します。

▲逆索引翻訳：スプレッドシートをよりコンパクトな形式に変換し、冗長なデータを排除します。

▲データ形式感知集約：隣接するセルを数字の形式やデータタイプに基づいてグループ化します。

SHEETCOMPRESSORフレームワークのイメージ（写真：マイクロソフト）

Microsoftは、SpreadsheetLLMが電子スプレッドシート検出タスクのパフォーマンスを大幅に向上させ、GPT4の文脈学習設定では通常の方法より25.6％高い成果を上げ、トークンの使用コストを96％削減し、より良い処理結果を提供できると発表しています。

現時点で、MicrosoftはSpreadsheetLLMを一般に公開する予定は発表されていません。この論文によれば、このモデルにはまだいくつかの制限があり、複雑または高度に構造化されたデータに対する理解力には限界があり、SheetCompressorは自然言語のセルを含まないセルを圧縮することができないなどの制限があります。