はじめに
Power Appsには、プロンプトからDataverseのテーブルを作成するという非常にCoolな機能が追加されています。
サンプルデータを作成してくれることは、ありがたい・・・。
なんだかんだこういったサンプルデータを活用するシーンって多いなと感じています。
少なくとも自分で一から考えるのは大変です。
GPTを活用すればいいのでは？
もちろんChatGPTを使えば一発で解決する話です。
サイトにアクセスしてプロンプトを打てばOK!!
ChatGPTにアクセスして、プロンプトさえ渡せば解決するんです。
ただそれがもう手間。
表データの取り扱いは、Excelでなんだかんだ調整するシーンが多いため、この機能をExcelにも追加したい！
そこでGPT-4oのAPIをたたく際に、JSON フォーマットを指定すれば、うまい具合にパースできるのでは🧐という仮説を立てたため、今回検証してみました🐟
この記事は2024.06.16時点の記事です。Copilot for Microsoft 365にありそうな機能ですが、使えない状況の個人利用を想定しています。
標準で配置されそうな機能ですが、もう今必要なもの！ということでアウトプットします！
Excelからのシナリオを考える
先日のQiitaの記事でも紹介させていただきましたが、Excelからデスクトップアプリ、ブラウザ問わず、Power Automateを実行できます。
[ 自動化 ]タブの[ 作業の自動化 ]、[ このブック内のフロー ]から、
Power Automateが起動できます。
-
Excelからサンプルデータが欲しいテーマを指定し -
Power Automateでプロンプトを作成、GPT-4oからサンプルデータであるJSONを取得 -
Office ScriptsでJSONを解析し、ブックに追加
上記のアプローチで進めてみましょう。
Excelの準備
前述のとおり[ 自動化 ]タブの[ 作業の自動化 ]、[ このブック内のフロー ]から、Power Automateが起動できます。
テンプレートをクリックし、Excelから呼び出すPower Automateフローの準備をします
例
- テンプレートのうち
Send Bulk Emailsを選択、作成をクリック
-
このブック内のフローに追加された場合、Power Automateの画面でフローを編集できます
Office Scriptsの解説は後述します
Power Automateの準備
前述で追加したPower Automateフローを全部消去します。
フローの流れ
- フローを手動でトリガーする -
Excelの画面から作成したいデータのテーマを受け取る - 作成 -
JSON配列入力のスキーマをGPT-4oで作成するためのプロンプトを作成 - シークレットの取得[Azure Key Vault] -
Azure Key Vaultに格納したOpenAIのAPIキーを取得 -
HTTP 要求でGPT-4oのAPIを使用し、サンプルデータのJSON Schemaを作成 - 作成 - サンプルデータを取得するためのプロンプトを作成
-
HTTP 要求でGPT-4oのAPIを使用し、サンプルデータを作成 -
Office ScriptsでExcelにシートを追加し、サンプルデータを追加
GPT-4oのAPIを2回使用しています。
様々なデータのスキーマの定義もGPT-4oにやってもらおう！という思想の元です。
ここもできてしまうわけですから、GPT-4oはとんでもないなと思います。
1. フローを手動でトリガーする - Excelの画面から作成したいデータのテーマを受け取る
文字列の入力を追加するのみです。
2. 作成 - JSON配列入力のスキーマをGPT-4oで作成するためのプロンプトを作成
GPT-4oで利用するためのプロンプトです。
JSON Schema {\"type\":\"string\"}}と指定することにより、サンプルデータを作成するときのためのJSON Schemaがエスケープ文字込みの状態で、うまい具合に作られます。
{
"model": "gpt-4o",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "与えられたプロンプトに対して、ダミーデータをJSONで作成します。配列入力のスキーマを提供してください。"
},
{
"role": "user",
"content": "@{起動時に受け取るデータのテーマ}のダミーデータのスキーマを作成してください。 ## JSON Schema {\"type\":\"string\"}}"
}
],
"temperature": 0.8,
"max_tokens": 2000,
"response_format": {
"type": "json_object"
}
}
3. シークレットの取得 [Azure Key Vault] - Azure Key Vaultに格納したOpenAIのAPIキーを取得
Azure Key Vaultの取得は以前からブログで複数回取り上げているため、割愛します
4. HTTP 要求でGPT-4oのAPIを使用し、サンプルデータのJSON Schemaを作成
私のQiita記事では最高に反響があった記事のアプローチと同様です。
■ HTTP
| キー | 値 |
|---|---|
| URI | https://api.openai.com/v1/chat/completions |
| Method | POST |
ヘッダー
| キー | 値 |
|---|---|
| Content-Type | application/json |
| Authorization | Bearer @{outputs('シークレットの取得')?['body/value']}
|
Bodyは前述の(2)作成アクションで作成したJSON
@{outputs('Prompt')}
5. 作成 - サンプルデータを取得するためのプロンプトを作成
(4)でGPT-4oから取得したJSON Schemaはbody('CreateSchema')?['choices'][0]?['message']?['content']に格納されます。
※ CreateSchemaは私の設定したJSONスキーマを作成するためのアクション名です。
こちらを活用して、あらためてプロンプトを作成!!
{
"model": "gpt-4o",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "与えられたプロンプトに対して、ダミーデータを提供してください。日本の情報をベースに作成してください。"
},
{
"role": "user",
"content": "JSON配列入力形式で@{outputs('InputData')}のダミーデータを作成してください。配列のキー値はvaluesで統一してください。 ## JSON Schema {\"type\":\"array\",\"items\":@{body('CreateSchema')?['choices'][0]?['message']?['content']}]}}"
}
],
"temperature": 0.8,
"max_tokens": 2000,
"response_format": {
"type": "json_object"
}
}
6. HTTP 要求でGPT-4oのAPIを使用し、サンプルデータを作成
(4)と一緒ですね。
■ HTTP
| キー | 値 |
|---|---|
| URI | https://api.openai.com/v1/chat/completions |
| Method | POST |
ヘッダー
| キー | 値 |
|---|---|
| Content-Type | application/json |
| Authorization | Bearer @{outputs('シークレットの取得')?['body/value']}
|
Bodyは前述の(2)作成アクションで作成したJSON
@{outputs('CreateDataPrompt')}
このアクションの戻り値body('HTTP-CreateDummyData')?['choices'][0]?['message']?['content']をOffice Scriptsに渡して完了です。
Office Scripts
まずは手っ取り早くコードを載せてしまいます。
GPT様様で作成しています。
function main(workbook: ExcelScript.Workbook, jsonInput: string) {
// ネストされたオブジェクトをフラット化するヘルパー関数
function flattenObject(obj: Record<string, unknown>): Record<string, string | number> {
const toReturn: Record<string, string | number> = {};
for (const key in obj) {
// プロトタイプチェーン上のプロパティは無視
if (!Object.prototype.hasOwnProperty.call(obj, key)) continue;
const value = obj[key];
// プロパティがオブジェクトの場合,フラット化
if (typeof value === 'object' && value !== null) {
const flatObject = flattenObject(value as Record<string, unknown>);
for (const nestedKey in flatObject) {
if (!Object.prototype.hasOwnProperty.call(flatObject, nestedKey)) continue;
// ネストされたプロパティを結合して新しいキーを作成
toReturn[`${key}.${nestedKey}`] = flatObject[nestedKey];
}
} else {
// プロパティがオブジェクトでない場合、追加
toReturn[key] = value as string | number;
}
}
return toReturn;
}
// 新しいシート名を生成するヘルパー関数
function generateUniqueSheetName(baseName: string, workbook: ExcelScript.Workbook): string {
let newSheetName = baseName;
let counter = 1;
while (workbook.getWorksheet(newSheetName)) {
newSheetName = `${baseName} (${counter})`;
counter++;
}
return newSheetName;
}
try {
// 1. JSON文字列をオブジェクトに変換
const parsedJson = JSON.parse(jsonInput) as { values: Record<string, unknown>[] };
// 配列のキーはプロンプトで`values`に固定
const data = parsedJson.values;
if (!Array.isArray(data) || data.length === 0) {
throw new Error("Invalid or empty data array");
}
// 2. 新しいシート名を生成し、追加
const newSheetName = generateUniqueSheetName("Parsed Data", workbook);
const newSheet = workbook.addWorksheet(newSheetName);
// 3-1. 最初のデータオブジェクトをフラット化して、ヘッダー行を設定
const headers = Object.keys(flattenObject(data[0]));
newSheet.getRangeByIndexes(0, 0, 1, headers.length).setValues([headers]);
// 4. 各データオブジェクトをフラット化してシートに設定
const values = data.map(item => {
const flattenedItem = flattenObject(item);
return headers.map(header => flattenedItem[header]);
});
newSheet.getRangeByIndexes(1, 0, values.length, headers.length).setValues(values);
} catch (error) {
console.log("Error processing JSON input: ", error.message);
const errorSheetName = generateUniqueSheetName("Error", workbook);
const errorSheet = workbook.addWorksheet(errorSheetName);
errorSheet.getRange("A1").setValue(`Error processing JSON input: ${error.message}`);
}
}
- 受け取った
JSONを配列に変換 - シート名重複時対策に、シート追加の関数を追加
- 二次元配列に固定化するためのフラット化の関数を実行
- 新しいシートにサンプルデータを作成
上記のことを実施しています。
スクリプトの中でもparsedJson.valuesは、GPTが二次元配列のキーをvaluesに設定してくれなければ上手くいきません。
const data = parsedJson.values;
実際の挙動は・・・！
このアクションはWeb 用 Excelではないと、コンフリクトを起こし、失敗します。
実験するときはWeb 用 Excel でやりましょう。
フローを実行すると、プロンプトの入力画面がでます。
人事と打って、実行します。
おお！次は営業活動
経費精算
製品
なんだかんだ上手くいくものですね。
エラーも想定外に発生しません。
やっぱりGPT-4oは凄すぎる！！
今回も読んでくださり、ありがとうございました。🐟✨