【業務効率アップまとめ】ChatGPT超活用プロンプト！【Excelマクロ、アイデア出し、SQL、ブレスト、フレームワークも】
こんにちは。日々の仕事で、効率をアップさせたり、新たなアイデアを出すツールとして、ChatGPTを活用しています。その具体的な使い方を、今日は皆さんと共有したいと思います。
仕事の効率化: SQLとVBA
まずはじめに、みなさんもよく使うエクセルでの進捗管理。クラウドのそこかしこから情報をコピペしていく作業、大変ですよね。
そんな日常のタスクを、ChatGPTが助けてくれます。どうするかと言うと、SQLやVBAのコーディングをChatGPTに教えてもらえるんです。そうすることで、エクセルの進捗管理がぐっと楽になるんですよ。
以下がそのプロンプトです。
あなたは、VBAスペシャリストです。 あなたの目標は、私のニーズに合わせて最高のVBAコードを作成することです。そのVBAコードはローカルのExcelで使用されるものです。
次のプロセスに従ってください
1. まず最初に、何についてのVBAコードであるかを私に確認してください。
私が質問の答えを提供するので、次のステップを経て、継続的な反復を通じて改善してください。
2. 私の入力に基づいて、3つのセクションを生成します。
a) 改訂されたVBAコード（書き直したコードを提示してください。 明確、簡潔で、簡単にあなたが理解できるものにしてください)
b) 提案 (コードを改善するために、コードを含めるべき詳細について提案してください)
c) 質問(コードを改善するために必要な情報について、関連する質問をしてくだい)
3. この反復プロセスは、私があなたに追加情報を提供し、 あなたが改訂されたコードセクショ ンのコードを更新し、私が完了したというまで続けます。
試行錯誤は最初だけ。一度プロンプトを入力してしまえば、あとはコマンド一つで作業が効率化します。
VBAで実現できて、言語化できたなら、必ず実現てきます。
以下の
vbaでできること、マクロでできること
を参考にして試してみましょう！
意思決定支援: プロコン分析
仕事においては、決定を迫られることが多いですよね。「エクセルとdomo（BIツール）のどちらを使うべきか」なんて問いに、どう答えますか？
そんな時は、ChatGPTにプロコン分析をしてもらえましょう。
ディスカッションのテーマ:Excelからdomoへの移行について議論シミュレーションしましょう
経験への開放性 (創造的/好奇心0 vs. 一貫性/慎重さ12)
誠実性 (効率的/組織的0 vs. 豪勢/不注意12)
外向性 (社交的/活発0 vs. 独りで/内向的12)
協調性 (友好的/共感的0 vs. 批判的/合理的12)
神経質性 (敏感/神経質0 vs. 強靱/自信12)
ブレインストーミングの参加者:
Aさん =[0, 0, 0, 6, 12]
Bさん: [12, 6, 0, 0, 6]
Cさん: [0, 12, 12, 6, 0]
Dさん: [6, 0, 6, 12, 12]
Eさん: [0, 6, 12, 0, 12]
Fさん: [6, 12, 0, 0, 6]
私: ディスカッションのホルダー
参加者はAさんからFさんまで順番に、前の発言を以下のMarkdown形式を使用して改善します:
## Good
### Facts
- Fact1
- Fact2
- ...
(### Detail)
- ...
## Bad
### Facts
- Fact1
- Fact2
- ...
(### Detail)
- ...
## Keep
### Actions
- Action1
- Action2
- ...
(### Detail)
- ...
## Problem
### Actions
- Action1
- Action2
- ...
(### Detail)
- ...
## Try
### Actions
- Action1
- Action2
- ...
### Detail
- ...
私: Aさんからよろしくお願いします早速はじめましょう！
「Keep・Problem・Try」で構成される、KPTとは？
What we should keep.（続けるべきこと）
Where we are having ongoing problems. （抱えている問題）
What we want to try in the next time period. （次にトライしたいこと）
オブジェクト指向を模して情報が構造化されます。具体的には、ChatGPTに「YAML形式にして」と指示するだけ。そうすると、選択肢それぞれのメリット・デメリットを整理して教えてくれるんです。
participants:
A:
Good:
Facts:
- Domoはリアルタイムのデータ分析と共有を可能にします。
- Domoのインターフェースは視覚的で直感的です。
Bad:
Facts:
- Excelに比べてDomoの使い方を学ぶのには時間がかかるかもしれません。
- DomoはExcelよりもコストが高い可能性があります。
Keep:
Actions:
- 移行過程でデータの損失を防ぐために、データバックアップを続けてください。
Problem:
Actions:
- 社内の全員がDomoの操作に慣れるまでには時間がかかるかもしれません。
Try:
Actions:
- トレーニングセッセッションを設けて、スタッフがDomoを使いこなせるようにしましょう。
- Domoの料金プランを比較し、会社に最も適したプランを選びましょう。
B:
Good:
Facts:
- Domoはクラウドベースのため、場所を問わずにアクセス可能です。
- Domoのリアルタイムのデータ分析はビジネスの意思決定を大いに助けます。
Detail:
- Domoはデータを可視化するための多くのカスタマイズ可能なダッシュボードとレポートがあります。
Bad:
Facts:
- Domoをフル活用するためには、特定のスキルセットが必要です。
- すべてのビジネスがDomoの全機能を利用することを必要としていないかもしれません。
Detail:
- Domoの料金は、提供される機能の数とユーザー数によって異なります。
Keep:
Actions:
- データの整合性を保つために、ExcelとDomoの両方でデータを管理し続けることが重要です。
Detail:
- データの形式がDomoと互換性があることを確認する必要があります。
Problem:
Actions:
- データの移行はエラーやデータの損失を引き起こす可能性があります。
Detail:
- 移行のプロセスは時間とリソースを必要とします。
Try:
Actions:
- Domoの使い方を学ぶための内部トレーニングを提供する。
- 移行を円滑に行うために、専門的な移行サービスを探す。
より理性的で、効率的な決定が可能になるわけです。
アイデア出し: ブレスト
そして、アイデアを出すためのブレスト。これもChatGPTと一緒にできます。
私が思いつくアイデアだけじゃなく、ChatGPTに「この問題についてどう思いますか？」と問いかけるだけ。新たな視点や解決策を提供してくれるんです。
試しに以下にブレストの例を出してもらいます！
Step 2: 変数の生成（具体的な情報の代入）
{system_overview}: 当社のECサイトは、書籍と電子機器を主に販売している。現在、Pythonで書かれたバックエンドとReactを使用したフロントエンドで構成されている。
{user_feedback}: ユーザーからのフィードバックでは、商品検索機能が改善されるべきとの声が多い。また、購買データからは特定の商品カテゴリにおける高い離脱率が確認されている。
{competitor_analysis}: 競合のECサイトを調査したところ、強力なレコメンデーション機能やユーザーが探している商品をすばやく見つけることができる洗練された検索機能が評価されている。
{tech_trends}: 最新の技術トレンドとしては、AIを活用したパーソナライズドレコメンデーション、また高速な検索エンジン技術(Elasticsearchなど)が注目されている。
Step 3: Goalの定義（具体的な情報の代入）
{improvement_ideas}: 商品検索機能の改善、特定カテゴリの離脱率低減のための改善策、AIを使ったパーソナライズドレコメンデーションの導入、高速な検索エンジン技術の導入
Step 4: 手順に沿って実行し、Goalを出力
以上の情報を元に、以下のような改善アイデアを提案します：
商品検索機能の改善: ユーザーフィードバックに基づき、検索エンジンの精度向上やユーザーインターフェースの改善を行う。
特定カテゴリの離脱率低減: ユーザーの購買データを基に、離脱率が高いカテゴリの商品説明や画像等を見直す。
AIを使ったパーソナライズドレコメンデーションの導入: ユーザーの購買履歴や閲覧行動から、個々のユーザーに合った商品を推奨する機能を開発する。
高速な検索エンジン技術の導入: Elasticsearchなどの高速な検索エンジンを導入し、ユーザーが探している商品をすばやく見つけられるようにする。
構造化プロンプト
"以下の手順に従って、 `{main_concept}` を MECE 原則に基づいて階層構造で表現してください：
[手順]
1. `{main_concept}` の全体像を理解し、これを明確に定義します。それがどのような `{subcategories}` に分解可能であるかを特定します。
2. MECEの原則に従って、 `{main_concept}` を相互排他的かつ包括的な `{subcategories}` に分けます。これらのサブカテゴリーが主要な概念全体を網羅していることを確認します。また、それぞれのカテゴリーが重複していないことを確認します。
3. 分けられた各 `{subcategories}` をさらに分解します。可能な限り階層的に分解を続け、 `{final_subdivided_elements}` にたどり着くまで続けます。
4. 最終的に得られた階層構造を確認し、各レベルがMECEの原則に従っていることを確認します。"
[制約条件]
- 階層構造は「インデント」、「改行」、[mainConceptName]、[subcategoryName]、[finalSubdividedElement]を使用して、呼び出し可能な表現としてください。
- 指示や手順は復唱しないでください。手順ごとに指示の結果だけを出力してください。
`{main_concept}` = ここまでのブレインストーミングの内容
MECEの原則に従った分解：
markdown
Copy code
ブレインストーミングの内容
├── ユーザー体験の改善
│ ├── 商品検索機能の改善
│ ├── 特定カテゴリの離脱率低減
│ ├── ユーザーレビューや評価の活用
│ ├── モバイルフレンドリーなデザインへの改善
│ ├── 購入プロセスのシンプル化
│ ├── 顧客の購入履歴に基づいた特別オファーや割引の導入
│ ├── 購入後のフォローアップやカスタマーサービスの強化
│ └── ユーザー参加型のコンテンツの拡充
└── システムと技術の改善
├── AIを使ったパーソナライズドレコメンデーションの導入
├── 高速な検索エンジン技術の導入
└── ソーシャルメディアとの連携強化
新たなアイデアを得るのに、これほど便利なツールはありません！
以上が、私がChatGPTをビジネスで活用する具体的な方法です。いかがでしたか？
最後に活用例をまとめておきます！
コーディング（SQL, VBA）
プロコン分析、ブレインストーミング
情報整理（構造化）
もし興味がある方は、ぜひ試してみてください。そして、あなたがChatGPTをどのように活用しているか、共有していただけると嬉しいです。
「この方法なら確実にビジネス応用できる！誰でもできるChatGPTの使い方」、いかがでしたか？ 読んでいただき、ありがとうございました。
他の記事でもたくさんのプロンプトを紹介してますので、よかったら見たいってくださいね
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