続く異常気象と朝の思い
おはようございます。 この放送は、孫たちとの幸せな日々の記録、
自分の頭のせいせいとんや思いついたことの名門、 そして愛車JB64ジムニーの嫁山話など、
日記的ブログ的内容を話しております。
おはようございます。 今日も、
通勤途中、道の駅周辺、 朝散歩、歩きながら話しております。
聞こえましたかね? チュンチュンチュンチュンチュンチュン、チッチッチッチかな?
えっと、あれ、私、ずっとヒバリだと思ってるんですけども、 ヒバリの警戒音だと思ってるんですけど、
ヒバリ飛んでます。 今日は、
雨模様。 このところ、ずっとですね、日本列島周辺、行きやすの固まりというか、
4つも5つもありましたよね、台風含めて。 で、秋雨前線が刺激され、線上降水帯がそこそこにできて、
千葉の辺りはまた水が出て、いろんなところで、
秋なのに、 秋なのに、
まるで日本全国、 台風シーズンになったような、
そんな感じの雨が降っております。
もはや昭和の常識は通用しない以上気象っぷり、
暑さ寒さも飛岸までなんてのは、
そもそも、 ここ何年か、
全然、 なんでしょうね、それらしい気候ではありませんし、
夕立なんて趣のある、
夕方の、 一時的な雨、全然違います。
ゲリラ豪雨、 本当に豪雨ですわね。
という感じで、 全体的には、
気象の状態の異常な、 異常っぷりが目立つ、
今日この頃ですが、
自分自身は、 相変わらず、
平凡の極み、 とはいえ、
何度も言いますけど、 残された時間を25年と考えて、
そろそろ何かしら、 焦ることも焦っても無駄、
焦らず、 焦らず、ホイールもきっちりと、
何かしら変化をつけていきたい、 そんな風に思う朝です。
枕が長くなりましたが、 昨日ちょっと思ったこともあります。
人間向けデータをCSVに変換する仕事
今ですね、 仕事で、
職場の機関システムの、 立ち上げっていうか、もう2年ぐらいやってるんですけど、
いろいろありまして、
見ているシステムが、 マニュアルが全然充実してないとか、
言いたいことはいっぱいあって、 山ほどあって、
愚痴言いながら、 自分の健康のため、
一人ごと愚痴言いながら、 仕事をやっておりますが、
そんな中、
あるデータに関して、 準備するための別のデータ表、
表ですね、 表です。
縦軸に日付、横軸に、
いろんな項目がわっと並んだ、 二次元のカレンダー的なやつ、
これをいただいて、そこから、 必要なデータを取り出すという、
作業をやってるんですが、
元もらった表は、
人間が見やすいように作ってあります。
人間が一覧すると、
なるほど、こんな感じなのね、 というのを理解しやすい、
表になっているのですが、
この表から、必要な、
項目を取り出して、 一応カレンダー情報として、
システムに加わす、
CSV、カンマセパレテッドバリューか、
CSV形式のファイルに、 仕立て上げるのですが、
人が見やすいように、
一覧性を高めたようなデータというのは、
PC、コンピューター側からすると、
非常にまとまりの悪いデータになっておりまして、
そのままでは使えません。
こういうデータにするには、
どうしたらいいかというので、
手作業でやっていると、
データ変換という作業を、
手作業でやると時間がかかるので、
職場の仕事環境は、
Googleベースでございます。
Copilotでマクロを作る
最近AI開発競争で、
ちょっと出遅れ感がある、
ジェミニーごと、ジェミナイ君に、
データ変換、
マクロ、CSVでもらっていますので、
それをエクセルで開いて、
エクセルのマクロにして、
元のカレンダーから必要な情報だけ抜いた、
入力専用のカレンダーにしていくというのを、
作ってもらいましたが、
人力で一個一個とか、
一列一列コピペして作るよりは、
きっと早いと思っています。
トータルで1時間くらいか、
プロンプトと格闘して2時間くらいで、
いい感じのマクロが仕上がりまして、
違う、
昨日、ジェミナイ君ではなくて、
昨日お世話になったのは、
コパイロットでした。
マイクロソフトのものはマイクロソフトに聞け、
というのが私のAIの使い方で、
コパイロット365君が、
いろいろ教えてくれたんですけど、
彼もだいぶ個性が出てまいりましたね。
AI利用後の確認と機械向けデータ設計
ただ、昨日も、
昨日は一応一旦CSVというか、
Excelに入ったものを、
カレンダーを、
読ませたのに、読ませたんですが、
読ませてプロンプト書いたにも関わらず、
出来上がったコードがですね、
L列とJ列を何か勘違いしているような、
コードが出来上がってほしい出力が得られない、
よく見たら違ってたぞ、
みたいなことを指摘したら、
お礼を言われるかと思ったら、
さらっと流し上がりました、コパイロット。
そんなこんなで、
無事に機関システムに入れる、
インポートできるデータに、
愛になったわけですが、
出来上がったデータを細かく見ていると、
元のデータそのものが、
書式が合ってないというか、
項目名のルールが違う、
みたいなのが作られていて、
それはそれで、
結局最後は手で直すと、
分からないことは、
元のデータの出し主に、
聞くなんて作業が入ることになりまして、
今日はその残りの作業を、
やりましょうというところで、
終わりました。
AI使っても、
違うな、
元々人間が見やすい形に、
掲載を整えたデータは、
PCからすると、
関係がやや掴みづらい。
AIに頼むにしても、
このデータはこういう性格のもので、
これとこれを並べてほしい、
みたいなことを、
説明しなくてはいけない。
これからデータを作るには、
人間が見やすいデータよりは、
機械が理解しやすいデータにしておいた方が、
色々と便利だなと思いました。
ということを言いたかったのでした。
今日はこのへんで、
この声が届く皆様にも、
素敵な一日が訪れますように。
では、バイバイ。
