表計算とデータ作業
表の整理、データ分析、グラフ作成、ワークフローの測定、出力の構造化。
13件のコンテンツ (記事6件 · 動画7件)
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8 分の読書スプレッドシートでのAI活用：データのクリーニング、分析、グラフ作成
乱れたデータのクリーニング、数式の作成、ピボットテーブルの構築、数字の羅列から明確な答えを導き出す方法まで、AIでスプレッドシートを扱うための実践ガイドです。Excel、Google Sheets、またはChatGPT単体で利用できます。
初心者
10 分の読書非エンジニアのための評価：AIワークフローが改善しているか悪化しているかを把握する
AI出力の品質を体系的に測定する評価は、通常、エンジニアリング上の課題として扱われます。しかし、AIワークフローを運用するすべてのチームに必要であり、基本はコードなしでも実践できます。その方法を解説します。
中級者このトピックの他の記事
7 分の読書Household Budget Scenarios: What-If Math Without Financial Advice
Build transparent what-if scenarios from your own verified household figures — a job loss, a rent increase, a new baby — and see the arithmetic clearly. No investment tips, no debt strategy, no numbers that did not come from your own documents.
初心者
6 分の読書Finding Subscription Drift Without Exposing Your Bank History
Review a locally redacted transaction export for recurring charges and drift, without ever connecting an AI tool to your bank account. A confidence-flagged merchant list, and a cancellation checklist a human actually executes.
初心者
56 分HPEの最高財務責任者（CFO）が語る財務部門のAIエージェント
CXOTalk. HPEのCFOであるMarie Myersが、3,600人規模の財務組織全体にエージェント型AI（同社の「Alfred」プラットフォーム）を展開した方法を、記事が提唱する規律に沿って説明します。直接的ROIと間接的ROIを分けるフレームワーク、各ユースケースを継続するか中止するか決めるステージゲート、必須の人間参加型品質管理、週次レビュープロセスの手作業を約90%削減した例など、ワークフロー単位の指標を扱います。導入状況をツールへのログイン数ではなく、仕事の変化として測定しています。
上級者
9 分の読書AIのROIと成熟度：実際に機能する導入効果の測定方法
AI導入は、ChatGPTを試した人数で測るべきではありません。ワークフローのROI、品質、リスク、成熟度、規模拡大への準備状況を測定するための実践的なフレームワークです。
上級者
13 分の読書構造化出力と関数呼び出し：本番運用のパターン
構造化出力と関数呼び出しは、「テキストを生成するLLM」から「作業を実行するシステム」への橋渡しとなります。本番環境で重要なのは、JSONモードだけではなく、スキーマ、エラー処理、冪等性、グレースフルデグラデーションのパターンです。
上級者
18 分ChatGPTでExcelスキルを高める方法
Leila Gharani. 古い動画（2023年初頭）ですが、実際のExcelに関する質問をChatGPTに貼り付け、SUMPRODUCTまたは条件付き書式を使った回答を受け取り、最初の数式が完全には適合しない場合にモデルとのやり取りを重ねる例として、今でも最も分かりやすいものです。モデルは大幅に進歩しましたが、彼女が紹介するプロンプトの作業手順は、現在使うものと変わりません。
初心者
12 分Excelの新しいAI関数が画期的（Copilot関数）
Leila Gharani. 記事で説明しているような乱雑な実データに、新しい`=COPILOT()`関数を使う実演です。シフト引き継ぎメモを構造化されたアクション表に変換し、自由記述のレビューに感情ラベルを付け、不統一な役職名をマスターリストに合わせて正規化します。また、限界も明確に指摘しています。正確さが必須の用途には使わず、作業が完了したら結果を値として固定してください。
初心者
107 分AI評価がプロダクト開発者の注目スキルである理由｜Hamel Husain、Shreya Shankar
Lenny's Podcast. Hamel HusainとShreya Shankarが、実際の不動産管理AIアシスタントを使って評価ワークフロー全体を解説します。トレースの確認、エラーのオープンコーディングとアキシャルコーディング、作業を終了するタイミングの判断、LLM-as-a-judgeの構築、人間の判断に照らした検証まで扱います。MLエンジニアではなく、プロダクトマネージャーやチームリーダーを真に対象とする貴重な長編対談であり、記事が推奨する「セットアップ後は週30分」という進め方にも対応しています。
中級者
3 分Anthropic Consoleでプロンプトを評価する
Anthropic. Workbench内で実際の評価を行う方法をAnthropicが3分で解説します。現実的なテストケースの自動生成、出力の採点、プロンプトの調整、同じテスト一式の再実行と並列比較を扱います。視聴回数は通常の基準を下回りますが、「コードを書かずに実際にどう評価するのか」を示す最も分かりやすい公式デモです。より戦略的なHusainとShankarの対談を適切に補完します。
中級者
41 分OpenAI DevDay 2024｜信頼性の高いアプリケーションのための構造化出力
OpenAI. `strict: true`、従来のJSONモードとの違い、拒否の処理、関数呼び出しとレスポンス形式のスキーマを組み合わせる方法を順に解説しています。APIが提供する契約を説明しており、記事の本番パターンはその契約の上に構築されているため、特に有用です。
上級者
18 分必要なのはPydanticだけ：Jason Liu
AI Engineer. 「Pydanticモデルを定義してLLMに渡し、残りは検証に任せる」という現代的なパターンを確立した講演です。ネストしたオブジェクト、ハルシネーションによるURLを検出するバリデーター、型付きフィールドとしての思考の連鎖など、具体例を紹介しています。記事のバリデーターに関する節を読み直す前に視聴すれば、再試行と拒否のルールがどこから来たのかを理解できます。
上級者