Excelは研究室の「共通ライブラリ」になれるか？ .basモジュールで育てるデータサイエンス環境

「Excel Advent Calendar 2025」3日目の記事です。

• 学部・大学院の学生
• 研究者
• 社会人・教育関係者

あたりを主な読者として想定しています。

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TL;DR

• Excel は「誰でも持っている軽量なプログラミング環境」
• .bas モジュールを 1 つ配るだけで、研究室標準の 統計・データ前処理ライブラリ を配布できる
• ユーザー定義関数 (UDF) で
  • 重み付き平均や z スコア、ロジット変換を「セル関数」として呼べる
  • 単回帰モデルを =LinRegPredict(...) で呼べる
• マクロで
  • 調査データのクリーニング
  • CSV エクスポート
    を ワンクリック で再現可能にできる

Excel は、単なる表計算ではなく、
「軽量なデータサイエンス IDE」 として使えます、という話です。

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はじめに：Excel は「全員がすでにインストールしている IDE」

理系の教育現場や研究室で学生に「プログラミング環境」を用意してもらうとき、よくぶつかる壁があります。

• Python / R を入れようとしてつまずく
• OS ごとに環境構築手順が違う
• バージョン差で動かないサンプルが出る

その一方で、ほぼ全員がすでに持っている のが Excel です。

• GUI でデータを触りながら
• 数式で計算ロジックを記述し
• VBA / LAMBDA / Python 連携などで自動化もできる

という意味では、Excel は

「表形式に特化した DSL (Domain Specific Language) 付きの IDE」

と見ることもできます。

本記事では、この Excel を

研究室独自の「データサイエンス用ライブラリ」

として育てるアイデアを示します。
配布単位は .bas ファイル 1 つ。
学生に配ってインポートしてもらうだけで、「研究室標準関数」が Excel に生えます。

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なぜ .bas ファイルなのか？

最近の Excel には

• FILTER
• LET
• LAMBDA

など、かなり強力な関数群が入りました。
これらももちろん使い倒したいのですが、複数 PC への配布 や バージョン差 を考えると、

• 素の VBA モジュール (.bas)
• ユーザー定義関数 (UDF)
• 単純なマクロ

の組み合わせは、まだまだ現役です。

.bas で配布する利点は：

• テキストファイルなので Git で管理しやすい
• 研究室サーバや LMS に置いておけば、学生が簡単にダウンロードできる
• Excel のバージョン差に比較的強い（関数名さえ気をつければ）

ということで、この記事では .bas モジュールとして

1. 統計 / データサイエンス用 UDF 集
2. 単回帰モデルの関数化
3. データクリーニング + CSV エクスポートのマクロ

を作ってみます。

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Step 1: 統計・データサイエンス用 UDF を追加する

まずは「よく使うけれど、毎回関数を組み立てるのは面倒」な処理を
UDF (User Defined Function) としてまとめます。

ここでは例として、以下を実装します。

• 重み付き平均 WeightedAverage
• z スコア ZScore
• ロジット変換 Logit

modStatsUDF.bas の全体コード

.bas として保存できるよう、標準モジュールを丸ごと載せます。

' ===== modStatsUDF.bas =====
Option Explicit

'-----------------------------------------------
' 重み付き平均
'   =WeightedAverage(値の範囲, 重みの範囲)
'   例: =WeightedAverage(B2:B11, C2:C11)
'-----------------------------------------------
Public Function WeightedAverage(ByVal values As Range, _
                                ByVal weights As Range) As Variant
    Dim sumVW As Double
    Dim sumW As Double
    Dim c As Range
    Dim i As Long
    
    If values.Count <> weights.Count Then
        WeightedAverage = CVErr(xlErrRef)
        Exit Function
    End If
    
    i = 0
    For Each c In values.Cells
        i = i + 1
        
        If IsNumeric(c.Value) And IsNumeric(weights.Cells(i).Value) Then
            sumVW = sumVW + CDbl(c.Value) * CDbl(weights.Cells(i).Value)
            sumW = sumW + CDbl(weights.Cells(i).Value)
        End If
    Next c
    
    If sumW = 0 Then
        WeightedAverage = CVErr(xlErrDiv0)
    Else
        WeightedAverage = sumVW / sumW
    End If
End Function

'-----------------------------------------------
' zスコア
'   =ZScore(対象値, サンプル範囲)
'   例: =ZScore(A2, $A$2:$A$101)
'-----------------------------------------------
Public Function ZScore(ByVal x As Double, _
                       ByVal sampleRange As Range) As Variant
    Dim mu As Double
    Dim sigma As Double
    
    On Error GoTo ErrHandler
    
    If sampleRange.Count < 2 Then
        ZScore = CVErr(xlErrNA)
        Exit Function
    End If
    
    mu = WorksheetFunction.Average(sampleRange)
    sigma = WorksheetFunction.StDev_S(sampleRange)
    
    If sigma = 0 Then
        ZScore = CVErr(xlErrDiv0)
    Else
        ZScore = (x - mu) / sigma
    End If
    
    Exit Function
ErrHandler:
    ZScore = CVErr(xlErrValue)
End Function

'-----------------------------------------------
' ロジット変換
'   =Logit(p)
'   0 < p < 1 以外ではエラー
'   例: =Logit(0.3)
'-----------------------------------------------
Public Function Logit(ByVal p As Double) As Variant
    If p <= 0 Or p >= 1 Then
        Logit = CVErr(xlErrNum)
    Else
        Logit = WorksheetFunction.Ln(p / (1 - p))
    End If
End Function

使い方イメージ

例えば、学生の成績データが次のようにあるとします。

学籍番号	得点	単位数(重み)
A001	80	2
A002	90	1
...	...	...

このとき、重み付き平均 GPA をセルに出したければ、

=WeightedAverage(B2:B11, C2:C11)

と書くだけで済みます。

z スコアも

=ZScore(B2, $B$2:$B$101)

のように、統計教科書に出てくる記号そのまま の感覚で書けます。
Logit を使えば、ロジスティック回帰の前処理などで登場する
ロジット変換を Excel のセルの中だけで完結させることもできます。

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Step 2: 単回帰モデルを Excel 関数として生やす

次に、もっとデータサイエンス寄りの例として 単回帰モデル を関数化してみます。

やりたいこと

• 説明変数 X、目的変数 Y のデータから
  • 傾き b1
  • 切片 b0
• さらに、新しい x_new を入力すると
  • 予測値 ŷ = b1 * x_new + b0 を返す

つまり、Excel のセルで

=LinRegSlope($A$2:$A$101, $B$2:$B$101)
=LinRegPredict(C2, $A$2:$A$101, $B$2:$B$101)

のように書けるようにします。

modRegression.bas の全体コード

' ===== modRegression.bas =====
Option Explicit

'-----------------------------------------------
' 単回帰の傾き
'   =LinRegSlope(X範囲, Y範囲)
'-----------------------------------------------
Public Function LinRegSlope(ByVal XRange As Range, _
                            ByVal YRange As Range) As Variant
    Dim coefs As Variant
    
    If XRange.Count <> YRange.Count Then
        LinRegSlope = CVErr(xlErrRef)
        Exit Function
    End If
    
    On Error GoTo ErrHandler
    ' LinEst は {傾き, 切片; …} のような配列を返す
    coefs = WorksheetFunction.LinEst(YRange, XRange, True, True)
    LinRegSlope = coefs(1, 1)
    Exit Function
    
ErrHandler:
    LinRegSlope = CVErr(xlErrValue)
End Function

'-----------------------------------------------
' 単回帰の切片
'   =LinRegIntercept(X範囲, Y範囲)
'-----------------------------------------------
Public Function LinRegIntercept(ByVal XRange As Range, _
                                ByVal YRange As Range) As Variant
    Dim coefs As Variant
    
    If XRange.Count <> YRange.Count Then
        LinRegIntercept = CVErr(xlErrRef)
        Exit Function
    End If
    
    On Error GoTo ErrHandler
    coefs = WorksheetFunction.LinEst(YRange, XRange, True, True)
    LinRegIntercept = coefs(1, 2)
    Exit Function
    
ErrHandler:
    LinRegIntercept = CVErr(xlErrValue)
End Function

'-----------------------------------------------
' 新しい X に対する予測値
'   =LinRegPredict(x, X範囲, Y範囲)
'-----------------------------------------------
Public Function LinRegPredict(ByVal x As Double, _
                              ByVal XRange As Range, _
                              ByVal YRange As Range) As Variant
    Dim b1 As Variant
    Dim b0 As Variant
    
    b1 = LinRegSlope(XRange, YRange)
    b0 = LinRegIntercept(XRange, YRange)
    
    If IsError(b1) Or IsError(b0) Then
        LinRegPredict = CVErr(xlErrValue)
    Else
        LinRegPredict = b1 * x + b0
    End If
End Function

授業・研究での使いどころ

• 学部の実験レポートで「検量線を引いて、未知試料の濃度を推定せよ」という課題
  • X：既知濃度
  • Y：測定信号
  • LinRegSlope, LinRegIntercept, LinRegPredict で 線形フィットと推定をセルで再現
• 卒論・修論の初期解析で
  「とりあえず単回帰で傾向だけ見たい」時に
  Python / R を立ち上げる前の試行錯誤用として

もちろん真面目に統計解析するなら R / Python に行くべきですが、
「とりあえずやってみて直感を掴む」 段階では、Excel のグリッドとグラフ機能は非常に強力です。

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Step 3: クリーニングとエクスポートをワンクリックにする

データサイエンスの現場では、

モデルより前に、まず前処理で死ぬ

ことがよくあります。
Excel で CSV を少しだけ整えてから R / Python に渡す、というフローはよく見かけますが、

• 空行削除
• 文字列の前後空白削除
• CSV エクスポート

を 毎回手作業でやっている と、再現性も効率も悪いです。

そこで、これらをまとめてやってくれるマクロを用意しておきます。

modDataCleaning.bas の全体コード

' ===== modDataCleaning.bas =====
Option Explicit

'-----------------------------------------------
' アクティブシートの簡易クリーニング
'   1. 2行目以降の「完全に空の行」を削除
'   2. 文字列セルの前後空白を削除
'-----------------------------------------------
Public Sub CleanSurveyData()
    Dim ws As Worksheet
    Dim lastRow As Long
    Dim lastCol As Long
    Dim r As Long
    Dim c As Long
    
    Set ws = ActiveSheet
    
    Application.ScreenUpdating = False
    
    lastRow = ws.Cells(ws.Rows.Count, 1).End(xlUp).Row
    lastCol = ws.Cells(1, ws.Columns.Count).End(xlToLeft).Column
    
    ' 末尾から空行を削除（上から消すと行番号がずれるため）
    For r = lastRow To 2 Step -1
        If Application.WorksheetFunction.CountA(ws.Rows(r)) = 0 Then
            ws.Rows(r).Delete
        End If
    Next r
    
    ' 空行削除後の最終行を取り直し
    lastRow = ws.Cells(ws.Rows.Count, 1).End(xlUp).Row
    
    ' 文字列セルの前後空白を削除
    For r = 2 To lastRow
        For c = 1 To lastCol
            With ws.Cells(r, c)
                If VarType(.Value) = vbString Then
                    .Value = Trim(.Value)
                End If
            End With
        Next c
    Next r
    
    Application.ScreenUpdating = True
End Sub

'-----------------------------------------------
' アクティブシートをUTF-8のCSVとしてエクスポート
'   ・ファイル名: シート名_yyyymmdd_HHMMSS.csv
'   ・元ブックはそのまま
'-----------------------------------------------
Public Sub ExportCurrentSheetAsCsv()
    Dim ws As Worksheet
    Dim filePath As String
    Dim tempBook As Workbook
    
    Set ws = ActiveSheet
    
    If ThisWorkbook.Path = "" Then
        MsgBox "まずブックを保存してください。", vbExclamation
        Exit Sub
    End If
    
    filePath = ThisWorkbook.Path & "\" & _
               ws.Name & "_" & Format(Now, "yyyymmdd_HHMMSS") & ".csv"
    
    Application.ScreenUpdating = False
    
    ' シートだけを別ブックにコピーしてから保存
    ws.Copy
    Set tempBook = ActiveWorkbook
    tempBook.SaveAs Filename:=filePath, FileFormat:=xlCSVUTF8
    tempBook.Close SaveChanges:=False
    
    Application.ScreenUpdating = True
    
    MsgBox "CSVを書き出しました:" & vbCrLf & filePath, vbInformation
End Sub

実運用のイメージ

1. Web フォームや Google フォームから CSV をダウンロード
2. Excel で開く
3. リボンに「クイックアクセスツールバー」をカスタマイズし、
   • CleanSurveyData
   • ExportCurrentSheetAsCsv
     をボタンとして配置
4. ボタンをポチッとすると
   • 余計な空行や空白が消え
   • 一定の命名規則に沿った CSV が書き出される

この CSV をそのまま R / Python のスクリプトに食わせれば、

「Excel でちょっと整える → スクリプトで解析 → 図表をレポートに貼る」

という 再現可能なパイプライン が簡単に作れます。

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.bas ファイルとして配布・再利用する手順

上で示した 3 つのモジュール

• modStatsUDF.bas
• modRegression.bas
• modDataCleaning.bas

を研究室や授業で配布する場合の手順です。

1. 教員側：.bas として保存

1. Excel で Alt + F11 を押して VBA エディタを開く
2. 「挿入」→「標準モジュール」でモジュールを追加
3. この記事のコードを丸ごとコピペする
4. プロジェクトエクスプローラで対象モジュールを右クリック
5. 「ファイルのエクスポート」で .bas として保存
   例: modStatsUDF.bas など

保存した .bas を

• GitHub / GitLab などのリポジトリ
• 研究室の共有フォルダ
• LMS (Moodle / Google Classroom など)

に置いておきます。

2. 学生・利用者側：インポート

1. .bas ファイルをダウンロード
2. Excel でブックを開き、Alt + F11 で VBA エディタへ
3. プロジェクトエクスプローラ上で
   • 目的のブックを選択し右クリック
   • 「ファイルのインポート」から .bas を選択
4. 元の Excel に戻ると、セルで
   • =WeightedAverage(...)
   • =ZScore(...)
   • =LinRegPredict(...)
     がそのまま使えるようになっています

これだけで

「研究室標準の関数群を、どの学生の Excel にも再現」

できるようになります。

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関数 (LET / LAMBDA) や Python との相性

本記事は VBA 中心でしたが、近年の Excel では

• LET で数式内に変数を導入
• LAMBDA で数式ベースの関数を作成
• Python 連携 (環境によっては Excel から直接 Python が呼べる)

といった発展も進んでいます。

個人的には、次のような使い分けがしっくりきます。

• VBA (.bas)
  • 研究室全体・授業全体で共有したい「標準ライブラリ」
  • ファイル操作や UI 操作（ボタンなど）を伴うワークフロー
• LAMBDA
  • そのブック内だけで完結するロジック
  • 他者の環境依存を避けたいとき（マクロ無効の環境など）
• Python / R
  • 本格的な統計モデリング・機械学習
  • 大規模データ / 高度な可視化

Excel を 窓口 として使いつつ、段階的に外部ツールへ接続していくと、学生にとっての学習コストも抑えやすくなります。

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まとめ

• Excel は「表計算ソフト」であると同時に、誰もが持っている プログラミング環境 でもある
• .bas モジュールを 1 つ配るだけで
  • 統計・データサイエンス向け UDF
  • 単回帰モデルの関数
  • データクリーニング & CSV エクスポート
    を研究室・授業の標準機能として配布できる
• これにより、Excel が
  • 手作業の道具 から
  • 再現可能なワークフローを記述するための「軽量 DSL」
    に一歩近づく

Excel Advent Calendar 2025 では、他の参加者の方が
FILTER / LET / LAMBDA / Python 連携 など、
もっと別の切り口から Excel の可能性を掘ってくださるはずです。

本記事が、「研究室や授業での Excel の使い方を、もう一段階だけ踏み込んでみる」きっかけになれば幸いです。