chatGPTでマクロ開発するためのTips集
私がchatGPTでマクロ開発した際のちょっとしたノウハウを備忘録としてメモしているページです。私のような非エンジニアでもchatGPTを使えば、業務にマクロ導入することは可能だと思いますが、コツや手法を知っていると生産性も上がると思いますので、皆さんのお役に立てれば幸いです。
そもそもなぜ非エンジニアである私がマクロ開発するに至ったかは、このブログでは割愛しますが、興味がある方は以下ブログもご覧ください。
このブログでは、chatGPTでマクロ開発を進める上で、コツや手法等の私の経験に基づいたTipsを紹介させていただきます。
1. マクロ生成するとき
- マクロ化したい作業の一つ一つ言語化する。その上で、プロンプトは箇条書きにフローを示す（作業が長い場合は特に推奨）。
- 具体的に示す（列や行、作業対象となるテーブルのヘッダー、セル番地、何をするのか等）
- 作業が複雑な場合は、最初から全フローを言語化しマクロ生成するのではなく、作業ブロックに分けて生成する
- もしこんな書き方でというマクロコードのイメージがある場合は、そのコードを示した上で、そのコードのどこをカスタマイズしてほしいか示す
- 生成されたマクロの意味が分からない場合は、chatGPTに不明なマクロの詳細を説明してもらう。意図した動作になっていなければ、修正内容を指示し、マクロをモディファイしてもらう。
- マクロの関数や文法を理解したい時に、具体的な事例も交えて説明してもらう（私の場合、クラスの作成方法やクラス間で変数をやり取りする方法を教えてもらいました）。
2. エラー対応をするとき
- エラーが発生した場合は、エラーコメントとエラーが発生しているステートメントから修正方法を提案させる。
- 作成したマクロで発生しうるエラーを考えさせ、その対策を講じたマクロにモディファイさせる。
3. chatGPT以外で情報収集するとき
- フレームワークで開発コードのサンプル入手
イメージする完成形があれば、そのコードをもとにchatGPTと協働でのマクロ開発は効率化します。webサイトから探すのも良いですが、情報がまとまっているフレームワークを利用することが望ましいと思います。
Excel VBA Framework - 英語で情報収集
海外ではPythonやデータサイエンス系もそうですが、マクロに関する情報は日本語よりずっと豊富なため、分からないことが日本語で見つからなければ英語検索することをお勧めします。 - 掲示板の活用
どうしても分からないことがあれば、サクッとweb上の掲示板を利用して分からないことを教えてもらいましょう。理想像は英語版の掲示板ですが日本語サイトでも問題ないかと。注意点としては、何をしたいのか、何で困っているのか、言語化出来ないと回答の精度下がります（または回答なし）
4. chatGPTでマクロ開発するにあたっての心構え
- chatGPTは万能ツールでないと理解すること
相手は機械です。人間と違い、阿吽の呼吸や一を聞いて十を知るということはありません。期待する結果を得るには、過不足なく言語化することが大切ですが、現実的にはその作業は難しいと思います。大切なことは、一度のやり取りで完璧なものを求めず、chatGPTと根気よくやり取りと繰り返しながら、機能するマクロを仕上げることです。 - 業務を見直す
そもそもマクロに頼らないのがベストです。作業量を0に出来なくても、従来作業のムダやダブリを少しでも改善して、マクロに取り掛かることは、マクロ開発の効率化に繋がるだけでなく、業務そのものの生産性向上に繋がると思います。
以上