デジタル庁、Harunobuを紹介 Excelの機械可読性を採点

デジタル庁は2026年10月21日、Excelなどのデータを機械が扱いやすい形式かどうか判定する「Harunobu」を公式noteで紹介しました。同庁のファクト＆データユニットのエンジニアが内製したツールで、採点結果からデータ整備が必要な箇所を確認できます。元データを自動で修正する機能ではありません。

Excel・CSV・TSVを採点し、違反箇所と理由を表示

Harunobuは、「行政データにおける機械可読性に関するルール」を基準に、Excel・CSV・TSVを100点満点で採点します。機械可読性とは、データをプログラムで読み取り、処理しやすいかという観点です。人が見たときの読みやすさだけを評価するものとは区別して使う必要があります。

ブラウザ画面では複数ファイルを選んで点検できます。表の範囲や、項目名を示すヘッダーなどの配置を自動推定し、軽量チェック・標準チェック・詳細チェックから点検方法を選びます。結果にはレベル別の得点と、違反したルール、箇所、理由を表示します。重大なルール違反があるレベルは強制的に0点となり、その理由も示されます。

基本は、決められたルールに沿う判定です。同じ入力には同じ結果を返すとしています。結果はJSONまたはCSV形式で出力できるため、点数だけでなく、どこを直すべきかをデータの作成担当者に伝える材料として使えます。

ただし、Harunobuはルールの実装例であり、判定ロジック自体がルールではありません。回答コード表の添付やデータ定義・更新履歴の記載など、一部のルールは判定対象外です。一部の判定には独自解釈もあり、表の範囲外の情報がデータに関係するかといった意味の判断はしません。採点結果だけで、ルールへの適合をすべて確認したことにはできません。

ローカル実行が可能、AI判定補助は外部送信を伴う

デジタル庁はHarunobuをGitHubで公開しています。実行にはPythonなどの環境構築が必要で、手順はGitHubのREADMEに掲載されています。ブラウザ画面に加え、コマンドで操作するCLI、プログラムから呼び出すPython APIの3種類で利用できます。判定ロジックは共通で、Python APIを使ってデータ処理システムに組み込むこともできます。

利用者のローカル環境で実行でき、任意設定のAI判定補助を有効にしなければ、ファイル内容は外部に送信されないとしています。一方、AI判定補助を有効にすると、利用者が設定した外部AIサービスのAPIへデータを送ります。デジタル庁は、所属組織のセキュリティポリシーに従うよう求めています。

同庁は、採点結果を基にAIに整形プログラムを作らせる手順も紹介しています。ただし、Harunobu自体の処理は採点までです。導入を検討する際は、点検とデータ修正を別の工程として考える必要があります。

影響する会社・しない会社

• 影響する: Excel・CSV・TSVを扱い、行政データの機械可読性ルールを基準に点検したい会社です。違反箇所と理由を、データ作成担当者との修正相談に使えます。
• 影響する: AI判定補助を使う会社です。通常のローカル実行と異なり、外部AIサービスへのデータ送信を前提に、利用可否を判断する必要があります。
• 影響しない: 元データの自動編集だけを求める業務は、このツールだけでは置き換わりません。編集機能はありません。
• 影響しない: 判定対象外のルールや、情報の意味を確認する作業は不要になりません。対応するExcelの版や会社規模による条件は、発表には書かれていません。

情シスが今日やること

1. 試行前に、データ作成部署と点検対象を決めます。Excel・CSV・TSVのどれを扱うか、採点結果を誰が確認し、誰が元データを修正するかを整理してください。
2. 環境を用意する担当者は、GitHubのREADMEでPythonなどの設定手順を確認します。画面で試すか、CLIやPython APIで処理に組み込むかを、準備を始める前に決めます。
3. ファイルを点検する前に、AI判定補助を有効にするか確認します。有効にする場合は、送信先の外部AIサービスと送信対象のデータを情報セキュリティ担当者へ伝え、社内ルールに照らして利用を判断してください。
4. 初回の点検後、得点だけでなく違反箇所と理由をデータ作成部署に共有します。必要に応じてJSONまたはCSVで結果を出力し、修正担当と再点検の時期を決めます。回答コード表、データ定義、更新履歴など、ツールが判定しない項目も別途確認してください。