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ChatGPTでスクラム開発? データ変換? アイアンマンのサポートAI作成? エンジニアが考えた新たな活用法を一挙紹介

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 世界中で話題になっているChatGPTは、ITエンジニアの仕事にどのように活かせるだろうか。今回はChatGPTの活用にフォーカスを当てたFindyのイベントから、ChatGPTによるスクラム開発、データ変換、論文要約AIに関するセッションの様子をお届けする。

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PDFの内容がJSONに! ChatGPTによるデータ変換のインパクト

 トップバッターは山梨でソフトウェア開発会社を営む西見公宏氏(@mah_lab)。ChatGPTをデータ変換に利用した事例を通して、データ変換ツールとしての大規模言語モデルの可能性について語った。

登壇者の画像/キャプション
プログラマー/システムデザイナー 西見公宏氏

 ChatGPTといえば、自然言語処理における大規模言語モデルの1つだ。しかし西見氏は「データを生み出しているのではなく、プロンプトを入力してデータを変換するモデルであるという仮説を考えました。プロンプトという非定型なデータであっても、ChatGPTを用いて変換することで、意図したデータを生成できるのであれば、あらゆるデータ変換に活用できるかもしれない」と語る。

 もしこの仮説が正しければ、無秩序な非構造化データを秩序ある構造化データに変換することも可能だ。西見氏はLangChainなどのライブラリを使い、この仮説の検証を行った。

 まず西見氏は、簡単な構造化データから構造化データへの変換を試みた。ノーコード開発ツール「kintone」のデータ定義をコンテキストとして与えたうえで、実現したいアプリのデータ定義を生成してもらう。

構造化データから構造化データへの変換
構造化データから構造化データへの変換

 今回は例として、作業管理アプリを作成。名前や性別、誕生日、電話番号といった必要な項目をプロンプトとして与えたところ、図のようにデータ定義が生成された。

 「つまり、言語モデルはコンテキストとして与えられたもののパターンを理解し、そのパターンに沿って要求通りに変換することができます。この発想でいけばノーコードツールにおける自動アプリ生成は可能ではないかと思います」

 続いて、本題となる非構造化データから構造化データへの変換についての解説に移る。例えば、PDFで提供されている行政文書をテキストに変換した場合、下図中央のように、無秩序なテキストだけが反映される。これをコードを書いて、JSONに変換するのはなかなか骨が折れる。

非構造化データから構造化データへの変換
非構造化データから構造化データへの変換

 「まず構造のパターンが読みにくい。そして図左下の4象限にあるように、データとして標準化されておらず、アドホックなデータになっている。しかも表によってデータ形式も違うので、毎回分析して書かないといけない。これをちゃんとデータに変換できれば非常に役に立つだろうなと思いました」

 行政文章のようにデータ量が多い場合、コンテキストの部分が長くなってしまう。そこで、プロンプトを英語で記述し、「0歳から108歳までのデータを抽出してほしい」と具体的に指定するなど工夫したところ、無事JSON形式で生成することができた。

 西見氏は「このように、大規模言語モデルを活用したデータ変換が可能になると、これまで活用されてこなかったデータも活用対象になりうると思います。与えられたデータに対するパターン分析が非常に優れているので、人間では見分けがつかないようなパターンにも気がつき即座に処理を行ってくれます。トークン数など制限もありますが、ChatGPTの性能が上がれば解決されていくと思うので、可能性はどんどん拡がると思います」と期待を述べ、発表を終えた。

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この記事の著者

小林 真一朗(編集部)(コバヤシシンイチロウ)

 2019年6月よりCodeZine編集部所属。カリフォルニア大学バークレー校人文科学部哲学科卒。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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CodeZine(コードジン)
https://codezine.jp/article/detail/17859 2023/06/19 11:00

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