วิธีใช้เทคโนโลยี AI ใน Excel ของ Office 365

วิธีใช้เทคโนโลยี AI ใน Excel ของ Office 365

ในปี ค.ศ. 1979 (พ.ศ. 2522) เมื่อซอฟต์แวร์สเปรดชีตรุ่นแรกชื่อ VisiCalc ออกสู่ตลาด มันสั่นสะเทือนวงการนักบัญชีมาก หลายคนคิดว่ามันคือจุดจบของวิชาชีพ แต่สิ่งที่นักบัญชีกลัวก็ไม่ได้เกิดขึ้น เรายังมีนักบัญชีอยู่ มหาวิทยาลัยก็ยังมีหลักสูตรสอนผลิตนักบัญชีอยู่เหมือนเดิม 

สิ่งที่ VisiCalc มีอิทธิพลกับวงการบัญชีจริง ๆ คือการลดงานบางอย่างของการทำบัญชี เช่น งานบันทึกข้อมูลการบัญชี (Bookkeeping) งานเสมียน (Clerk) ถูกแทนที่ด้วยสเปรดชีต คนที่ทำงานในตำแหน่งเหล่านี้ตกงานแน่นอน ถ้าดูจากสถิติแรงงานในสหรัฐอเมริกา งานบันทึกบัญชีและงานเสมียนลดลงไป 400,000 ตำแหน่ง แต่ตำแหน่งงานนักบัญชีเพิ่มมากขึ้นถึง 600,000 ตำแหน่ง นั่นเป็นเพราะ VisiCalc ทำให้งานบัญชีทำได้เร็วขึ้น ง่ายขึ้น ใช้คนน้อยลง 

ผลก็คือเจ้าของธุรกิจสามารถตั้งคำถามเกี่ยวกับต้นทุนกำไรและรู้คำตอบได้ทันที ถ้าร้านค้าปรับราคาขายสัก 2 เปอร์เซ็นต์จะเกิดอะไรขึ้น ถ้าธนาคารปรับอัตราดอกเบี้ยเงินฝากเพิ่มขึ้น หรือถ้ามีการควบรวมสองบริษัทจะเกิดอะไรขึ้น สิ่งเหล่านี้แทบจะเป็นไปไม่ได้ในสมัยก่อนเพราะมันต้องใช้เวลาและทรัพยากรมากมายในการออกแบบและคํานวณตัวเลขมากมาย แต่สเปรดชีตทำให้เรื่องเหล่านี้กลายเป็นเรื่องง่าย ทำได้ในเวลาไม่นาน และสิ่งที่ตามมาคือสถาบันการศึกษาที่ผลิตนักบัญชีก็มีหลักสูตรการเรียนซอฟต์แวร์สเปรดชีตเช่นกัน นักบัญชีรุ่นใหม่ก็ต้องเรียนซอฟต์แวร์สเปรดชีต

แต่ก็แน่นอนว่าในช่วงเวลาของการเปลี่ยนแปลงแบบนี้ คนที่ทำงานมานาน คนที่ไม่พร้อมจะเรียนรู้เพิ่มเติมและปรับวิธีการทำงานก็ไม่สามารถจะไปต่อได้ สเปรดชีตก็มีส่วนให้หลายคนต้องถูกเลิกจ้าง

วันนี้เรามาถึงหัวเลี้ยวหัวต่อสำคัญอีกครั้งเมื่อ AI กำลังเข้ามามีบทบาทในภาคธุรกิจมากขึ้นเรื่อย ๆ การเตรียมทักษะและเตรียมใจให้พร้อมกับการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้จะช่วยให้เราไปต่อได้ เริ่มด้วย AI ที่มากับซอฟต์แวร์ใกล้ตัวกันอย่าง Excel เลย

AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลใน Excel

ซอฟต์แวร์สเปรดชีตใน Microsoft 365 ที่เราคุ้นเคยกันมาช้านานอย่าง Excel ก็ได้รับการอัปเกรดเพิ่มพลัง AI เข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับการทำงานเหมือนกัน หนึ่งในความสามารถที่น่าสนใจมากของ AI ใน Excel คือ Analyze Data (ชื่อเดิมคือ Ideas เหมือนของ PowerPoint)

AI Analyze Data ตัวนี้ทำขึ้นเพื่อเป็นผู้ช่วยวิเคราะห์ให้เราโดยแท้ ถ้าเรามีข้อมูลก็แค่กดปุ่ม “Analyze Data” AI ก็จะวิเคราะห์ตัวเลขเพื่อหาข้อมูลเชิงลึก (Insight Data) ซึ่ง ณ ปัจจุบันนี้ AI สามารถเลือกข้อมูลที่น่าสนใจมาแสดงได้หลายแบบมาก 

เตรียมข้อมูลให้พร้อม

ถ้าอยากจะใช้ความสามารถนี้ เราต้องเตรียมตารางข้อมูลให้พร้อมก่อน นั่นคือต้อง ทำให้ตารางเราสะอาดที่สุด ไม่มีข้อมูลรบกวน เรื่องนี้ "เทพเอ็กเซล" สรุปไว้ดีมากดังนี้ครับ

ไม่ควรทำหัวตาราง 2 แถวซ้อนกัน 

ไม่ควรมีข้อมูลรวมแทรกระหว่างแถว

ไม่ควรรวมเซลข้อมูล (Merge) 

ไม่ควรเว้นช่องว่าง

เรื่องที่กล่าวมาข้างต้นเป็นประเด็นการจัดหัวตารางและป้ายข้อมูลหัวแถวซึ่งเป็นเรื่องที่อธิบายยากอยู่ นั้นเป็นเพราะผู้ใช้ก็มองว่าทำแบบนี้มันเข้าใจง่ายดี สะอาดตาดี แต่จริง ๆ แล้วข้อมูลแบบนี้ทำ PivotTable ไม่ได้ พูดง่ายๆ คือมันอาจจะง่ายกับคน แต่เครื่องมันอ่านไม่ได้

เรื่องอื่นที่เป็นประเด็นด้านการจัดเก็บข้อมูลก็มีด้วย เช่นไม่ควรแยกข้อมูลเรื่องเดียวกันไว้หลายคอลัมน์ (เช่นจัดเก็บจำนวนสินค้าแบ่งตามหมวดหมู่รายการ มีอาหาร เครื่องดื่ม ของอุปโภค ก็ไม่ควรแยกไปคนละคอลัมน์ วิธีการที่ถูกคือควรแยกเอาหมวดหมู่สินค้าเหล่านี้มาวางเป็นคอลัมน์ "หมวดหมู่" แทน โดยข้อมูลคอลัมน์นี้ก็จะมีทั้งอาหาร เครื่องดื่มและของอุปโภค)

• ไม่ควรแยกข้อมูลเรื่องเดียวกันไว้หลายคอลัมน์

• รวมข้อมูลเรื่องเดียวกันไว้ในคอลัมน์เดียว

เมื่อข้อมูลเราพร้อมแล้วก็ต้องปรับรูปแบบข้อมูลให้เป็นตาราง (format as Excel table) โดยจากเมนู Home ในกลุ่ม Styles ให้เลือกคำสั่ง “Format as Table” เพื่อให้ Excel เข้าใจว่าเรากำหนดข้อมูลเราเป็นตารางที่พร้อมใช้ในการวิเคราะห์

การทำตารางให้อยู่ในรูปแบบนี้ ทางเทคนิคแล้วเรียกว่า Denormalized table คือข้อมูลจะเก็บซ้ำ ๆ กันไปเรื่อย ๆ (ต่างกับการออกแบบตารางในฐานข้อมูลที่เป็นแบบ Normalized tables) โดย AI ของ Excel จะอ่านข้อมูลจากตารางแบบ "Denormalized Table" นี้ได้สะดวกมาก

AI ช่วยวิเคราะห์อะไรได้บ้าง ?

เรื่องที่ผมชอบที่สุดของการใช้ Analyze Data คือมันสามารถช่วยดูข้อมูลให้เราแล้วลองเสนอแนะผลวิเคราะห์เชิงลึก (Insight) ให้เราหลายแบบ ณ วันนี้ (Q4 ค.ศ.2021 (พ.ศ. 2564)) มันสามารถหาข้อมูลแบบเรียงค่าลำดับ (Rank) แนวโน้ม (Trend) ค่าผิดปกติ (Outlier) และค่าหมู่มาก (Majority) โดยทั้งหมดนี้ เพียงคลิกเดียวเท่านั้นครับ มาดูตัวอย่างกันเลย 

ข้อมูลที่เราจะใช้มีหน้าตาประมาณนี้นะครับ

เป็นข้อมูลการสั่งซื้อสินค้าในรอบ 3 ปี ตั้งแต่ 2561 - 2563 แต่ละแถวข้อมูลคือรายละเอียดการสั่งซื้อสินค้าแต่ละตัว จะสังเกตได้ว่ารหัสการสั่งซื้อจะมีซ้ำกัน เพราะการสั่งซื้อหนึ่งครั้ง ลูกค้าสั่งหลายรายการ และมีการซ่อนแถวไว้ด้วยคือกระโดดจากแถวที่ 7 มาแถวที่ 1020 และจากแถวที่ 1025 ไป 2862 เลย คือข้อมูลจริง ๆ มีเกือบ 3 พันแถว จัดเรียงตามข้อแนะนำที่ให้ไว้ในช่วงแรกเรียบร้อย 

เหลือแค่คลิกเดียวครับคือการกดสั่ง “Analyze Data” จาก "เมนู Home" ในกลุ่ม Analysis 

เพียงเท่านั้น AI ของ Excel จะเข้าไปดูว่าข้อมูลเรามีเรื่องราวอะไรน่าสนใจบ้าง แล้วสร้างเป็นตารางหรือกราฟให้เราดู 

เรียงค่าลำดับ (Rank) 

หนึ่งในกราฟที่ Excel AI ทำได้ดีมาก ๆ การกราฟแสดงค่าลำดับ เพราะเป็นการแสดงภาพข้อมูล หรือ Data Visualization ตามแนวปฏิบัติที่เป็นเลิศ (Best Practice) คือ จัดเรียงจากมากไปหาน้อย ไม่ได้เรียงตามตัวอักษร และมีการเน้นสีที่ควรเป็นจุดสนใจทั้งในคำบรรยายและแท่งกราฟ 

ข้อมูลที่หายไปจากหน้า Preview ของ Analyze Data นี้คือป้ายข้อมูลของกราฟแต่ละแท่ง ซึ่งถ้าเรากด “+ Insert PivotChart” มันก็จะแทรกชีตใหม่ให้เราและโชว์ข้อมูลครบถ้วนให้

ค่าผิดปกติ (Outlier) 

อีกหนึ่งเรื่องที่ AI ค้นพบคือข้อมูลชุดนี้มีค่าผิดปกติอยู่ และแผนภาพการกระจาย หรือ Scatter Plot ที่ AI สร้างให้ก็ถือว่าดูดีเลยครับ เพราะนอกจากจะเน้นสีให้เราเห็นชัดแล้วยังเชื่อมโยงความหมายไว้ให้กับคำบรรยายภาพด้วย (เลข 5 มีสีเดียวกับจุดค่าผิดปกติ)

เรื่องอื่น ๆ ที่ AI รายงานให้เราทราบก็มีพวกข้อมูลความถี่ต่าง ๆ เช่นความถี่ของ “ราคาต่อหน่วย” และความถี่ของ “จำนวนที่สั่ง” ซึ่งแสดงเป็นฮิสโตแกรมธรรมดา ๆ เลยครับ 

จะเห็นว่าข้อมูลชุดนี้ AI ของ Excel หาไม่เจอคือ แนวโน้ม (trend) และค่าหมู่มาก (majority) ทั้ง ๆ ที่ผมตกแต่งข้อมูลให้เกิดแนวโน้มด้วย คือให้ “จำนวนที่สั่ง” ของแต่ละปีมันเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ นั่นแปลว่า AI ก็มีข้อจำกัดของมัน ซึ่งเท่าที่สังเกตดูมีอยู่สองปัจจัยที่ทำให้ AI หาแนวโน้มไม่เจอ หนึ่งคือเวอร์ชันที่ใช้ เช่นใน Microsoft 365 บนเดสก์ท็อป อาจจะไม่อัพเดทเท่าเวอร์ชันออนไลน์ และอีกเรื่องคือการแสดงปีด้วย พ.ศ. แทนที่จะใช้ปี ค.ศ. อะไรประมาณนี้

และเมื่อเอาข้อมูลชุดเดียวกันนี้ไปวางบน Excel เวอร์ชันออนไลน์แล้วแปลงข้อมูลปีเป็น ค.ศ. ก็เจอแนวโน้มเลย 

เหมือนที่ Microsoft แจ้งไว้ในเว็บของผลิตภัณฑ์นั่นละครับ ว่าทีมเข้าพัฒนาต่อยอดไปเรื่อย ๆ เพื่อให้ประสบการณ์การใช้งานดีขึ้น

ถามอะไร AI ได้บ้าง

แต่ถ้าเรามีคำถามในใจอยู่แล้ว Analyze Data สามารถรับคำสั่งแบบ “การประมวลผลภาษาธรรมชาติ” หรือ Natural language queries ได้ด้วย มาลองดูกันครับ 

สมมุติผมอยากรู้ว่าจำนวนสินค้าแบ่งตามปีที่ขายไปเป็นอย่างไรก็พิมพ์ถามได้เลย แค่โยนชื่อคอลัมน์เข้าไปเช่น “จำนวน ประเภทสินค้า ปี” ให้ AI ก็จะสร้างกราฟให้โดยมันเข้าใจว่าเราหมายถึง 

Showing total ‘จำนวนที่สั่ง’ by ‘ประเภทสินค้า’ and ‘ปี’

การใส่ชื่อคอลัมน์เข้าไปแบบนี้ มันก็คือการลองให้ AI เอาข้อมูลเหล่านี้มาไขว้กัน คล้าย ๆ การทำ PivotChart นั่นละครับ 

ทีนี้ ถ้าเราไม่เห็น Trend จากข้อมูล หรืออยากจะลองดูเองว่าจริง ๆ มันมีแนวโน้มรายปีไหมก็ลองพิมพ์แบบว่า “จำนวน ปี” AI ก็จะเข้าใจว่าเราอยากได้ว่าหมายถึง 

Showing total ‘จำนวนที่สั่ง’ by ‘ปี’

นั่นละครับถึงจะเห็นว่ามันมีแนวโน้มตามที่ผมสร้างข้อมูลไว้

ถ้าไม่มีไอเดียเลย ลองดูคำแนะนำของ Analyze Data ก็ยังได้

สมมุติว่าเราไม่มีไอเดียวอะไรเลย คือได้ข้อมูลมาก้อนนึงจากเจ้านายแล้วบอกให้เราลองวิเคราะห์ดู พอกดเรียก Analyze Data แล้ว ดูกราฟและตารางที่ AI แนะนำแล้วก็ยังไม่ปิ๊ง จะเห็นว่ามันมีตัวเลือกอื่น ๆ ถัดลงมาจากกล่องข้อความที่เราป้อนคำถามได้ เป็นประโยคแนะนำไอเดียให้เราเลือกดูได้ เช่นจากข้อมูลที่ผมมี AI ก็แนะนำว่าลองเรียงชื่อสินค้าตามราคาดีไหม จะหาผลรวมของราคาสินค้าและจำนวนที่สั่ง หรือจะคำนวณร้อยละของข้อมูลก็ได้

ถ้าเราต้องวิเคราะห์ข้อมูลที่มีหลายคอลัมน์ แล้วปรากฎว่า AI มันวิเคราะห์ผิดเรื่องเราก็สามารถกดเลือกเพียงคอลัมน์ที่เราสนใจได้โดยกดปุ่มเกียร์ “Which fields interest you the most?” เท่านี้ AI ก็จะอัพเดทกราฟและตารางให้เราใหม่ได้ด้วย

AI อื่น ๆ อีกมากมายใน Excel

นอกจาก AI Analyze Data แล้ว Excel มีพลัง AI อีกหลายอย่างที่น่าสนใจคือ

แทรกตารางจากรูปภาพ

ในการประชุมหรือฟังการนำเสนอ บางครั้งเราเห็นตารางข้อมูลแต่ไม่สามารถขอไฟล์ต้นฉบับมาได้ หรือเราได้ข้อมูลมาในรูปแบบเอกสารแบบฉบับพิมพ์ (Hard Copy) ได้แค่นั้น แล้วอยากมาแปลงให้เป็นข้อมูลตารางจริง ๆ Excel ช่วยท่านได้ทั้งสองกรณีครับ

ถ้ามี Office App ในระบบปฏิบัติการ Android หรือ iOS ในแท็บเล็ตหรือสมาร์ทโฟนในมือ ก็สามารถเลือก "คำสั่ง Action" → "Convert text in images" → "Image To Table" ได้เลย

ให้ลองนึกดูว่าจะสะดวกแค่ไหนถ้าเราสามารถถ่ายรูปแล้วแปลงมันเป็นตารางข้อมูลได้เลย ดูวิธีการได้จาก YouTube นี้เลยนะครับ

ถ้าท่านไหนใช้ Excel บน macOS ก็สามารถเลือกคำสั่ง Data → Data From Picture → Picture From File ได้ แต่บนระบบปฏิบัติการ Windows นั้นยังไม่เห็นความสามารถนี้นะครับ

ยกเครื่องคำสั่ง LOOKUP 

คำสั่งตระกูล LOOKUP ได้แก่ VLOOKUP, HLOOKUP และ MATCH เป็นชุดคำสั่งยอดนิยมของผู้ใช้ Excel และตั้งแต่ปี ค.ศ. 2018 (พ.ศ. 2561) ทีมผู้พัฒนา Excel ได้ประกาศว่าคำสั่งในกลุ่มนี้ได้รับการยกเครื่องเพื่อรองรับการทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ คือสามารถทำงานได้เร็วขึ้น โดยทีมงานอ้างว่าจากที่เคยใช้เวลาเป็นนาที เหลือในระดับวินาทีเท่านั้น 

วิเคราะห์ความรู้สึก 

ของแถมนอกจากความสามารถหลักใน Excel แล้ว ถ้าผนวกเอาความสามารถของ Azure Machine Learning เข้ามา ก็สามารถวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis) ข้อความได้ด้วย แต่ตอนนี้ภาษาที่รองรับยังมีไม่มากครับ จีน ญี่ปุ่น เกาหลี น่ะมีแล้ว แต่ภาษาไทยยังทำไม่ได้ อาจจะต้องรอสักหน่อย

AI จะเป็นส่วนหนึ่ง ของการทำงานของคุณ

แนวคิดที่มนุษย์จะต้องทำงานร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ (Human-Machine Collaboration) นั้นมีมานานแล้ว แต่ ณ วันนี้มันเป็นเรื่องที่เลี่ยงไม่ได้อีกต่อไป สิ่งที่สำคัญกว่าการนำ เทคโนโลยี AI มาใช้คือการเปลี่ยนกรอบความคิด หรือ mindset ของคนทำงานในองค์กรให้เข้าใจว่า AI สามารถช่วยให้เราทำงานได้เร็วขึ้น มากขึัน และสามารถช่วยวิเคราะห์ข้อมูลได้ในหลายกรณี และสุดท้ายมันจะทำให้เราเกิดวิธีการทำงานใหม่ ๆ ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น 

ไมโครซอฟต์เองก็เติม ความสามารถของ AI ให้กับผู้ใช้ Excel ไม่น้อยเลย โดยเฉพาะเรื่องการช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกด้วย Analyze Data ที่สามารถแสดงตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นให้พนักงานทั่วไปเรียนรู้ได้