ChatGPTを活用してRedmineのデモ用データのCSVを編集してみた

2023.10.18

Redmineのデモデータ用のCSVファイルを作成するのにGoogle Colaboratoryを利用
PythonのコードをChatGPTで作成
デモデータを編集する手間が減った

今回のブログ担当は杠です。今回のブログではChatGPTを活用してCSVを編集を行なった方法を紹介します。

プロジェクト管理ツール「Redmine」のデモ環境を用意するために、チケットの情報が入力されたCSVファイルを作成しています。Redmineでは、複数のタスクをCSVインポートで一括して登録できますが、CSVファイルを準備するのに時間がかかっています。時短のためにChatGPTでPythonコードを生成し、Google ColaboratoryでCSVを編集する方法を試しました。

CSVをChatGPTとGoogle Colaboratoryで編集

これまでデモ用のCSVの編集は手作業で行なっていましたが、この作業をGoogle Colaboratoryを使用することで時短を図りました。Google Colaboratoryはブラウザ上でPythonを記述、実行できるツールです。記述するPythonのコードはChatGPTで生成しました。

次の流れでCSVの編集を行いました。

手順①：Pythonのコードの生成のためのChatGPTへのプロンプトを考える

Google ColaboratoryでCSVを編集するためのコード生成のためにプロンプトを考えます。今回issues.csvというファイルの開始日と期日を次の条件で編集し、編集後のデータを新しいCSVで出力するというプロンプトを考えました。

編集の条件

一番古い開始日は指定日に変更する
指定日を基準に他の開始日を変更する
開始日から期日までの日数は変更しない

手順②：ChatGPTでプロンプトを送信、Pythonコードを作成

送信したプロンプトと、出力された結果が表示されたChatGPTの画面です。条件に漏れがあったり、手順②でChatGPTに意図が伝わらなかったりで何度も文を考え直しました。プロンプトを考えるのに一番時間を使ったと思います。

出力されたコードはコピーしてそのまま利用

手順③：Google ColaboratoryでPythonコードを実行、編集したデータを取得

Google Colaboratoryに元となるCSV(今回の場合はissues.csv)のアップロードし、Pythonコードをペーストして実行しました。ファイルのアップロードは、サイドバーのファイルアイコンから行えます。

追加したコードの横にあるアイコン

をクリックして実行

実行後、エラーが表示されてしまいました。

ChatGPTに表示されたエラーの内容を送信すると、修正したコードを返してくれました。

修正後の内容で再度実行したところエラーは発生せず完了。

をクリックすると、左にあるファイルの一覧が更新され出力されたファイルを表示します

Google Colaboratoryで思い通りのCSVファイルが出力されないときは、途中の計算結果を確認したり、ChatGPTに質問して指定した条件がコードに反映されているか確認しました。条件が違うCSVファイルを出力するコードをChatGPTが出していた場合、プロンプトを考え直し手順②→手順③→手順①を繰り返しました。

Google Colaboratory上で出力されたCSVはファイル名をクリックして確認できます。アップロードしたCSVと、出力されたCSVを比較すると開始日と期日が更新されています。指示の条件にもあっているため問題なさそうです。

意図通りにCSVファイルが編集できた

ChatGPTでPythonコードを生成できたので、次回からデモ用のCSVファイルをGoogle Colaboratoryで一瞬で良い感じに作成できるようになりました。

プロンプトの工夫と気づき

ChatGPTでは何度もプロンプトを変えて試しました。曖昧な表現があると違う解釈をされてしまうからです。条件を明確することが、より正確なコードの生成につながることに気づきました。

場合によっては処理手順の指示をあえて出さず、ChatGPTに任せるとうまくいくことがあると気づきました。最初は手順を詳細に指示して試していました。例えば「1.全ての行で開始日と期日までの差を計算し保持する」「2. 一番古い開始日を保持する」のような指示です。生成されたコード実行した時、エラーにつまずくことが多かったです。元々指示した手順自体が非効率な方法で、その方法を条件としたことが良くなかったのかもしれません。

ChatGPTを活用してみて良かったこと・まとめ

Google Colaboratoryで出力されたエラーをChatGPTにそのまま送信すると、エラーの原因や修正したコードを出力してくれました。コードの生成からエラーの原因など、ChatGPT上で一度に確認ができたことがブラウザの別タブでエラーを検索する手間がかからず良かったです。

ChatGPTの活用で、デモ用のCSVを編集する手間を削減できました。また、プロンプトの工夫で思い通りの結果を得られるかどうかのカギになることが分かりました。

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