ChatGPTで様々なファイル形式を扱って作業効率化: 表、テーブル、HTML、JSON、CSV形式

ChatGPTでは実は様々なファイル形式を扱うことができます。例えば、

ChatGPTの結果出力はテーブル形式をお願いするとテーブル形式になります。また、コレを貼り付けると表になります。その逆もOK。

本記事では、構造化されたコンテンツの作成、異なるデータ形式の取り扱いを紹介し、さまざま作業で便利になるような方法を紹介します。

ChatGPTで構造化されたコンテンツを作成する

ChatGPTでは表形式、テーブル形式のコンテンツを生成することができるので、情報を簡単に整理することができます。

例えば、SEOをテーマとしたブログ記事のタイトルやH2, H3の見出しを考えてもらってその結果をテーブル形式や箇条書きにしてもらうこともできます。

HTML表示にも対応ということで便利ですね。テキスト以外にも出力してくれることを覚えておくと便利ですよ。

HTML出力

HTMLに出力することもできます

<h1>SEOについて</h1>
<h2>SEOとは何か</h2>
<h3>キーワードとは</h3>
<h3>メタタグとは</h3>
<h2>リンクのインポートンス</h2>
<h3>インバウンドリンク</h3

JSON出力

JSON出力にすることもできます

<h1>SEOについて</h1>
<h2>SEOとは何か</h2>
<h3>キーワードとは</h3>
<h3>メタタグとは</h3>
<h2>リンクのインポートンス</h2>
<h3>インバウンドリンク</h3>　これをJSONに出力してください。

{
"h2": [
{
"text": "SEOとは何か",
"h3": [
{"text": "キーワードとは"},
{"text": "メタタグとは"}
]
},
{
"text": "リンクのインポートンス",
"h3": [
{"text": "インバウンドリンク"}
]
}
]
}

他の言語などもすぐにできるので、ChatGPTはプログラミングにはめちゃくちゃ恩恵を感じます。

CSV形式ファイルの扱いは強い

CSVファイルの直接読み込みはできないのですが、CSVデータを直接インプットに貼り付けて1行目にテーブル形式にして下さいとお願いすると

テーブル形式にしてください
SepalLength,SepalWidth,PetalLength,PetalWidth,Name
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa
5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa
4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa
5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa
4.4,2.9,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa
・・・・

このままコピペしてエクセルやCSVファイルにしてしまってもよいです。

ただし、ChatGPTでは長いデータは入力に制限があるのと。途中で出力がとまってしまうので大きなデータは扱うことができません。

Pythonのpandasなどで扱った方がよいです。やり方を教えてくれます

import csv

with open('output.csv', mode='w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['SepalLength', 'SepalWidth', 'PetalLength', 'PetalWidth', 'Name'])
    writer.writerow([5.1,3.5,1.4,0.2,'Iris-setosa'])
    writer.writerow([4.9,3.0,1.4,0.2,'Iris-setosa'])
    writer.writerow([4.7,3.2,1.3,0.2,'Iris-setosa'])
    #...他の行...

簡単な計算もできる

5+4	100-43
3+2	5*3
6+1	6*7

9,57
5,15
7,42

という感じで計算も大丈夫です

まとめ

ChatGPTでは表、テーブル、HTML、JSON、CSV形式を扱うことができます。様々な作業の効率化に役立てましょう。