デジタル庁、Excelの採点ツール公開

デジタル庁は、ExcelやCSVのデータが「機械で読み取りやすい形」になっているかを、100点満点で採点するツール「Harunobu（ハルノブ）」を、GitHub（プログラムの公開場所）で公開しました。違反している場所と理由も表示されるため、どこを直せばよいかが分かります。報道によると、発表は2026年10月21日です。AIを使う前のデータ整理に役立つツールですが、使うにはパソコンの環境づくりが必要です。公式情報をもとに整理します。

【出典元】機械可読性ルール適合チェックツール「Harunobu」（デジタル庁）／行政データにおける機械可読性に関するルールをコード化する取組み（デジタル庁）

データを100点満点で採点するツール

Harunobuは、手元のデータが「行政データにおける機械可読性に関するルール」にどれだけ合っているかを点検して、点数をつけるツールです。対象のファイルは、Excel、CSV、TSVの3種類です。

採点だけでなく、違反している場所と、その理由も示します。結果を見ながら、データの直し方を考えられます。ルールは、行政機関だけでなく、民間企業や研究者も使えるよう、公開されています。

機械可読性とは機械が読める形のこと

機械可読性とは、人が見て分かるだけでなく、プログラムやAIが正しく読み取れる状態のことです。たとえば、1つのExcelのシートに表が複数並んでいたり、見栄えのためにセルを結合していたりすると、人には読めても、機械は読み間違えることがあります。ただし、この例は私たちの説明で、公式の例ではありません。

デジタル庁のルールは、2026年3月31日の合同会議で決まりました。ルールの内容は、機械が読める形式（JSONとCSV）でも公開されています。

ルールは3段階で整理されている

ルールは、データをどこまで使えるかによって、3つのレベルに分かれています。公式ページが挙げる例は、次のとおりです。

公式ページは、確認を「照合」「指摘」「修正」の順で進め、決まった作業はツールやAIで自動化することを想定しています。

使い方は3種類から選べる

Harunobuは、使う人に合わせて、3つの形で提供されています。

• ブラウザの画面：画面で確認したい実務担当者向けです。ファイルを入れて、データを見て、レイアウトを検出し、チェックして、結果を見る、という5つの手順で採点します
• コマンドライン：文字でコマンドを打って実行します。結果は、JSONまたはCSVで出力できます
• Python API：ほかのシステムに組み込みたいエンジニア向けです

導入の手順は、GitHubのREADME（説明書き）に書かれています。必要なのは、Python 3.10以上の環境です。

点検の深さは3段階で選ぶ

点検のレベルは、画面では「軽量」「標準」「詳細」から選びます。GitHubの説明では、次のように対応しています。

公式ページの画面例では、重大な違反があるレベルは「強制0点」になります。1つでも重大な違反があると、そのレベルの点数が0点になるため、点数の見方には注意してください。

通常は手元だけで動きAIは任意

Harunobuは、通常は利用者の手元のパソコンで動き、ファイルの内容は外部に送信されません。

ただし、任意の「AIによる判定補助」を有効にすると、設定した外部のAIサービス（Gemini、ChatGPT、Claudeなど）のAPIにデータが送られます。利用するときは、所属する組織のセキュリティの方針に従う必要があると、公式は説明しています。AIの補助を使うには、AIサービスのAPIキー（利用の鍵）も必要です。

導入前に知っておく制限

公式ページには、次の注意が書かれています。

• 判定はルールそのものではない：Harunobuの判定は、ルールをもとにした実装例です
• 機械で判定しにくいルールは対象外：一部のルールは、点検の対象になっていません
• 環境づくりが必要：Pythonなどを使える状態にする必要があります
• 既知の制限は別に公開：GitHubのlimitations.mdにまとめられています

ライセンスは、ツール部分がMITライセンス、ルールのJSON・CSVと文書は公共データ利用規約（第1.0版）です。

まとめ

デジタル庁の「Harunobu」は、ExcelやCSVのデータが機械で読み取りやすいかを、100点満点で採点して、直す場所まで示すツールです。通常は手元で動き、AIの補助は任意ですが、有効にするとデータが外部に送られます。点数はルールの実装例による目安なので、結果を鵜呑みにせず、直す場所を探す道具として使うのがよいでしょう。本記事は2026年11月3日時点の公式情報に基づいています。