コラム
目次
私はクラウド型RPAサービス「Coopel」のカスタマーサポート担当です。
前回のアップデートで新たに、「Google Gemini でテキストを生成」アクションが登場しました。
これにより、RPAによる定型的な作業に加えて、非定型的作業に対しても柔軟に対応することが可能になります！
この新アクションを用いた活用例として、「Google Gemini を用いてデータの分割を行う」シナリオを紹介します。
たとえば以下のような文字列情報があったとします。
東京都品川区西五反田８丁目１−１０ ヒキタカ五反田ビル 3F
このような情報から、私たちは都道府県は「東京都」で、市区町村が「品川区」などと推測することができます。しかし、従来の RPA ではこのような推測を行うことができません。そこで、AI を用いたアクションを用いることで、データを適切に推測し、分割することが可能になります。
実際に住所の分割を行った際の流れは以下のようになります。
１．住所情報の準備
２．シナリオ作成
３．結果
まずは分割されていない住所データを Google Spreadsheet に5個準備します。今回は、このデータから都道府県、市区町村、番地、建物名で分割することができれば成功となります。また、番地に関しては様々な書き方を用いていますが、プロンプトで適切な指示を出すことで形式を統一することが可能です。
実際に以下のようなシナリオを作成しました。
データが格納されたGoogle Spreadsheet を開き、特定セルに書かれた内容をコピーすることによってデータを取得します。
Google Gemini にプロンプトを送り、結果として帰ってくるテキストを受け取ります。
それによってデータを分割し、適切なセルに格納します。
a. カウンタ
カウンタは、後ほど指定するペースト対象のセルを指定する際に用いるために設定します。
b. Google Gemini でテキストを生成
適切にプロンプトを設定することで、正しい分割やデータ成形を行うことができます。
このアクションのプロンプトは以下のように設定しています。
プロンプト
前提:
分割結果だけのアウトプットを期待してます。余計な文字は不要です。区切り文字は | を使用してください
依頼内容:
下記の住所を、都道府県、市区町村、丁目番地、建物名の4つに分割してください。また、番地に関しては○○丁目○○番地のようにデータを成形してください。漢数字も同様に数字に直してください。もし区であれば、市区町村に町の表記は入りません。
[各要素について繰り返す]
[各要素について繰り返す]部分は部分参照を使って記載します。
c. 文字列を分割する
b.のプロンプトの指示で、区切り文字を” | ” にしているため、ここでは以下のように設定しています。
d. セルをペースト
分割されたデータを適切なセルにペーストします。
カウンターを部分参照することによって、行番号が指定され、データを適切に格納することができます。
結果は以下のようになりました。想定通りの分割がなされており、データの形式も統一されていることがわかりますね。
今までは、データ成形をするうえでアクション数が増えてしまうことや複雑な処理ができないことなどの問題がありましたが、AI アクションを用いることでデータの成形がいままでより格段に楽にできることがわかりました。また、テキスト生成AIへのプロンプトの内容によって出力が異なってくるので、適切な指示を記述することが、アクションを使いこなすうえでより重要となってくると感じました。
今回は新しく登場した「Google Geminiでテキストを生成」アクションを紹介しました。今回紹介した「データの分割や成形」以外にも、たくさんの活用法がある便利な機能です。ぜひお試しください！
