PowerQueryでニューラルネット

PowerQueryはMicrosoftExcelの標準機能として、データ取り込みや整形を担当するツールです。通常はデータの加工・クレンジング用ですが、この記事で紹介されているのは、PowerQuery内で独立したニューラルネットワークを実装し、実際に機械学習の学習と推論を実行する取り組みです。行列演算・活性化関数・逆伝播といったニューラルネットの要素をすべてPowerQueryの言語（M言語）で記述し、XOR問題などの分類タスクで動作確認まで行っています。

これは本来の用途を完全に逸脱した遊びですが、非常に興味深い示唆を含んでいます。一つには「言語が優れていれば何でも実装可能」という事実です。PowerQueryは統計処理やリスト操作の機能が揃っており、高階関数も使えるため、理論的には任意の計算が可能です。つまり、多くの企業で使われているツールに既に「AIを構築できる仕組み」が内蔵されていたわけです。もう一つの重要な点は、企業のIT部門や経営層が「Excelは古い、新しい技術を導入しないと遅れる」と焦る心理に対する有効な反論になることです。既存ツール内の可能性をまず使い切る方が、外部ツール導入の費用対効果の検討よりも先に来るべき考え方ではないでしょうか。

Excel管理の現場では、複雑な予測処理や判定ロジックをVBAマクロやPythonで外部実装していたかもしれません。ただし、PowerQuery内で完結させられれば、データセキュリティの問題も減り、メンテナンスも簡単です。ディープラーニングが必要な案件は稀ですが、データの傾向判定や簡易的な分類処理であれば、PowerQueryの機能だけで検討する価値があります。「新しいツール＝高い投資」という固定観念から解放される機会になるでしょう。