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スプレッドシートの条件付き書式を簡素化する

新しいシステムがユーザー例を使ってフォーマットルールを簡単にしたよ。

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目次

多くの人がExcelみたいなスプレッドシートを使ってデータを管理したり分析したりしてるよね。これらのプログラムの一つの便利な機能は、データの値に基づいてフォーマットルールを設定できること。たとえば、ユーザーは列のすべての負の数を赤にしたり、エラーがない行を太字にしたりしたいかもしれない。でも、プログラミングに慣れてないユーザーには、これらのルールを書くのが難しいことがあるんだ。

この問題を解決するために、ユーザーの例に基づいて自動的にフォーマットルールを作成できる新しいシステムが開発された。このシステムは、ユーザーからいくつかの例をもらって、残りのデータに適用できる最適なフォーマットルールを学ぶんだ。

条件付きフォーマットの課題

多くのユーザーがスプレッドシートで条件付きフォーマットルールを作るのに苦労してる。オンラインのヘルプフォーラムを検索すると、このトピックに関する質問が何千も出てくる。ユーザーが直面する主な問題は以下の通り:

  1. 知識不足:多くのユーザーは条件付きフォーマットルールを作れることを知らなくて、手動でスプレッドシートをフォーマットしちゃう。

  2. 誤ったルール:ユーザーが自分でルールを書こうとすると、間違えることが多い。たとえば、間違ったタイプの記号や論理を使って、ルールが失敗しちゃって、手でシートをフォーマットしなきゃならなくなる。

  3. 複雑なルール:うまくいくルールを書いたとしても、複雑すぎて理解や修正が難しくなることがある。新しいデータが追加されたときに、これらのルールが正しく適用されないこともある。

一般的な間違い

たとえば、ユーザーがセルを文字列の"5"と比較して、常に偽になるルールを作っちゃうことがある。結果として、どのセルも色が付かなくて、ユーザーは手動でシートをフォーマットする羽目になる。

新システム

新しいシステムは例からの条件付きフォーマットと呼ばれていて、ユーザーがいくつかの例から自動的にフォーマットルールを生成できるようにして、前述の苦労を減らす手助けをする。システムはユーザーの例を取り入れて、列の残りに適用できる最も可能性の高いフォーマットルールを学ぶ。

システムの仕組み

  1. ユーザーの例:ユーザーは、他のセルをフォーマットしたい方法でいくつかのセルをフォーマットするところから始まる。シンプルなフォーマットには1つの例で済むこともあるけど、数値の列にはもう少し例が必要かもしれない。

  2. ルールの提案:システムは提供された例に基づいてフォーマットルールを提案できる。ユーザーはトップ提案を適用するか、いくつかのオプションを見てどれが自分のニーズに合うかを選べる。

  3. 学習と更新:ユーザーはもっと例を与えることでルールを改善できる。最初のルールが期待に合わない場合、フォーマットを調整して新しい例を提供してシステムに学ばせることができる。

ユーザーインターフェース

このシステムのインターフェースは使いやすく設計されてる。Excelのアドインとして表示され、ユーザーは簡単に機能にアクセスできる。仕組みはこんな感じ:

  1. 例の提供:ユーザーは自分が望むように特定のセルをフォーマットする。たとえば、配達サービスに対してすべてのセルを黄色で埋めるかもしれない。

  2. フォーマットルールの学習:例が提供されたら、ユーザーはトップ提案からルールを選ぶか、システムが適用するのに最も合ったルールを全列に自動的に提案させることができる。

  3. ルールの更新:ユーザーはさらに例を追加したり、既存のルールを修正したりしてルールをどんどん洗練させることができる。

システムの利点

このシステムは、経験豊富なユーザーでも初心者でも役立ついくつかの利点がある:

  • 初心者向け:条件付きフォーマットに不慣れな人でも、システムの簡単な例やガイダンスを通じて簡単に学べる。

  • 経験者向け:もっと進んだユーザーは提案を出発点として活用し、ルールを書く細かい部分に煩わされることなく、より複雑なフォーマット作業に集中できる。

ルール生成のプロセス

システムはルールを効果的に生成し学習するためにいくつかのステップを踏んでる:

  1. 述語の生成:セルの値の特性を見て、どのようにフォーマットすべきかを説明する単純な文を作成する。たとえば、「10より大きいセルをハイライトする」ってルールを作るかもしれない。

  2. クラスタリング:システムは似たような例をグループ化して、データの異なるセクションにどのフォーマットが適用されるべきかをよりよく理解する。

  3. 候補ルールの作成:データに対してテストできる可能性のあるルールを生成して、どれくらい上手く機能するかを見る。

  4. ルールの順位付け:システムは、提供されたデータに対する適合度に基づいて生成されたルールをランク付けして、ユーザーに最良のオプションを提示する。

実際のアプリケーション

このシステムは、いろんな作業オーダーを含むワークブックを使ってデモが行われた。注文IDや場所、サービスの種類などの詳細が含まれてる。ユーザーはいくつかのフォーマットの例を提供して、すぐにデータセット全体に適用できるルールの提案を受け取った。

たとえば、特定の地区の作業オーダーをハイライトしたい場合、ユーザーは例としていくつかのセルをフォーマットして、システムに適切なルールを提案させる。これは、複雑なルールを一から書く従来の方法に比べてかなりの時間を節約する。

2つの異なるワークフロー

このシステムは主に二つの方法で動作する:

  1. ユーザーリクエストされた提案:ユーザーがフォーマットの例を積極的に提供し、システムがその例に基づいてルールを学ぶ。

  2. バックグラウンド提案:システムはユーザーがスプレッドシートを編集している間にバックグラウンドで動作する。ユーザーのアクションから十分に学んだら、明示的にお願いしなくてもルールを提案できる。このアプローチは、条件付きフォーマットのオプションに気づいていない場合のユーザーに特に役立つ。

結論

要するに、この新しいシステムはユーザーがスプレッドシートで条件付きフォーマットルールを簡単に作れる方法を提供してる。ほんのいくつかの例から学ぶことで、一般的な苦労を軽減して、データを効果的に管理・提示できるようにしてる。アクティブとパッシブな学習オプション両方があって、すべてのスキルレベルのユーザーがスプレッドシートでのフォーマット機能の向上を享受できる。

オリジナルソース

タイトル: Demonstration of CORNET: A System For Learning Spreadsheet Formatting Rules By Example

概要: Data management and analysis tasks are often carried out using spreadsheet software. A popular feature in most spreadsheet platforms is the ability to define data-dependent formatting rules. These rules can express actions such as "color red all entries in a column that are negative" or "bold all rows not containing error or failure." Unfortunately, users who want to exercise this functionality need to manually write these conditional formatting (CF) rules. We introduce CORNET, a system that automatically learns such conditional formatting rules from user examples. CORNET takes inspiration from inductive program synthesis and combines symbolic rule enumeration, based on semi-supervised clustering and iterative decision tree learning, with a neural ranker to produce accurate conditional formatting rules. In this demonstration, we show CORNET in action as a simple add-in to Microsoft Excel. After the user provides one or two formatted cells as examples, CORNET generates formatting rule suggestions for the user to apply to the spreadsheet.

著者: Mukul Singh, Jose Cambronero, Sumit Gulwani, Vu Le, Carina Negreanu, Gust Verbruggen

最終更新: 2023-08-14 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2308.07357

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2308.07357

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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