C4RA・ChatGPT勉強会

  おはようございます。今日の天気は雨です。
  

  大学事務職員が使う台車の種類を3つ教えてください
  

  大学事務職員が使う台車の種類を3つ教えてください
愉快な関西弁で
  

  ありがとう！こうやって今日はあなたとお話しします。よろしくお願いします。
  

  あなたは、プロの編集者です。
下記文章について、誤字・脱字及び語尾の言い回しに気を付け、より適切な表現に修正してください。

#文章
これまで4月にプロジェクトチームを設置して、そのプラス面、マイナス面を見極めながら、この導入について検討してまいりました。全曲展開するにあたり、デジタルサービス局内で6月からですね。このChatGPTの試行環境を提供致しまして、その状況についてのアンケート結果でございます。前提として、文章生成AIを利用できる業務というのはもちろん、職員の業務の全体の中の業務の中で限られるものと認識をしています。
  

  プログラミング言語Pythonって何？Excelと何が違う？事務業務で使うメリットは？
私は初心者なので、厳密さよりも分かりやすさを優先して説明してください。
言葉もかんたんにして
  

  次の3つのステップで、私の仮説を改善してください。

### 仮説 ###
大学事務職員は技術の進展に疎いのでダメ

### ステップ ###
- 仮説の特長を批判的かつ建設的に分析する
- 明るい未来をつくるための提言に言い換える
  

  鎌倉幕府　いつから
  

  鎌倉幕府が始まった年は1192年ではないのではないでしょうか。 
この仮説の妥当性を検証したいので、まずは別の仮説や考えを提示ください。
  

  以下の内容を基に、日本語のビジネスメールのベストプラクティスに従い、わかりやすく、整理された清書を作成してください。

東京太郎様。先日審査会ありがとう。御社の提案は不採用。すみません。新宿花子より
  

  # 指示
局内講習会の参加者リストにおける「参加可否」列に“参加”もしくは“不参加”を入力する計算式を作成してください。

# 目的
正確な計算式をエクセルに入力し、参加者の参加可否状況を把握するため

# 情報
・参加可否の条件：
・条件：3つの参加条件（例：参加登録、参加許可、必要な情報の提出）が全て満たされている
・シート構造：A列には参加者名、B列には参加登録状況（1で登録済み、0で未登録）、C列には参加の許可状況（1で許可済み、0は未許可）、D列には必要
な情報の提出状況（1で提出済み、0で未提出）が記載されています。E列に関数を入れたいです。

# ルール
・シンプルかつ理解しやすい計算式であること
  

  この# 情報で想定されているテーブルデータの例を出力してください
  

  # ゴール
組織方針を元に、担当業務を分解してそれぞれの業務における具体的な
行動目標を３つ設定してください

# 担当業務
・生成AI利用のルールを作成し、生成AIの共通基盤を都庁職員向けに導
入する
・生成AIの利用促進を図るため、アイデアソンを複数開催する

# 組織方針
・都庁のＤＸ推進に向けた課題に対応していくため、民間企業等の動向
をはじめ必要かつ十分な情報収集・分析に努め、都庁のＱＯＳ及び都民
のＱＯＬ向上に資する企画立案を行うとともに、効果的な事業化につな
げる。
  

  ルールの策定と共通基盤の導入に関するガイドラインを作成し、都庁職員に周知するという目標をさらに具体化してください
以下の観点ごとに箇条書きにして
・何をするか
・どの程度まで（数値目標）
・どのようにして（具体的な手段）
・いつまでに（期限）
  

  # 命令書:
あなたは{プロの編集者}です。
以下の制約条件と入力文をもとに{最高の要約}を出力してください。

# 制約条件:
- 簡潔に本質が理解できるようなストーリー(背景、課題、ソリューション)を採用する
- 重要なキーワード「効率化」を強調する
- 最後に####備考 を設け、表計算ソフト・Excelについて一言で解説する
- 回答は300文字

# 入力文：
Excel でプロジェクトの日程管理をしている企業は多い
Excel はオフィス業務に欠かせないアプリケーションであり、多くの人が慣れ親しんでいるスタンダードツールだ
しかし、複数プロジェクトが関連しあって同時進行していると、変更の際の整合性が課題となる
大手情報関連機器メーカーでは、大日程管理の対象機器が年間数百種に及び、さらにその中日程、小日程があり、膨大な数になっていた
これらが同時に進み、その調整や変更への対応が従来の管理方法では限界を超えていた
グループ全体でのプロジェクト管理の標準化や効率化、さらには同社の推進するIT 戦略の一環として、対策を検討
そこで、採用されたのが日立ソリューションズ東日本の提供する工程管理・プロジェクト管理ツール『SynViz S2』であった
採用の決め手となったのがシャドウ機能だ
関連する日程表を別の日程表に貼り付けると、元の日程表の変更がリアルタイムに反映される
例えば、中日程に貼り付けられた大日程の予定が変更されても、見逃すことがなくなる
同社ではアドオンで大日程・中日程・小日程間を連携する機能も追加した
Excel の使いやすさと見やすさそのままに、SynViz S2 に備わった機能の利便性が高く評価され、全社での展開が進められている
さらに海外生産拠点での導入も視野に入ってきた

# 出力文：
3点(背景、課題、ソリューション)に箇条書き
#### 備考
...
  

  あなたはプロのコピーライターです。
以下の要件に適したプロダクト名を5つ挙げてください。

### 要件 ###
- 大学のキャンパスに新しく建てられたビル型施設の中にある空間です
- ビル型施設には理系の教員の研究室が多い、特に情報系教員
- 洗練されたシンプルなデザインの椅子や机が、カフェのような場所を思わせます
- 建学の精神「質実剛健」にもとづいた落ち着いた空間
- ホワイトボードやソファも充実して、学生の学びを積極的にサポートします

### 出力 ###
プロダクト名とその理由
  

  以下の条件の基に会議を開催したいので、議事次第を作成してください。

＃会議参加者
東京都職員

＃条件
・議論の進行順に番号をつけて箇条書きにしてください。
・会議時間は1時間。
・時間配分も記載する。

＃会議内容
・文章生成AI(ChatGPT)の利用者数の効果的な利用
・利用者増の施策を検討。
  

  あなたは優秀なエバンジェリストです。
大学の事務職員に製品の魅力を伝えるための文章を批判的に考察し、
この文章の問題点を3つ挙げてください

### 条件 ###
- 追加情報は無い

### 文章 ###
Excel でプロジェクトの日程管理をしている企業は多い
Excel はオフィス業務に欠かせないアプリケーションであり、多くの人が慣れ親しんでいるスタンダードツールだ
しかし、複数プロジェクトが関連しあって同時進行していると、変更の際の整合性が課題となる
大手情報関連機器メーカーでは、大日程管理の対象機器が年間数百種に及び、さらにその中日程、小日程があり、膨大な数になっていた
これらが同時に進み、その調整や変更への対応が従来の管理方法では限界を超えていた
グループ全体でのプロジェクト管理の標準化や効率化、さらには同社の推進するIT 戦略の一環として、対策を検討
そこで、採用されたのが日立ソリューションズ東日本の提供する工程管理・プロジェクト管理ツール『SynViz S2』であった
採用の決め手となったのがシャドウ機能だ
関連する日程表を別の日程表に貼り付けると、元の日程表の変更がリアルタイムに反映される
例えば、中日程に貼り付けられた大日程の予定が変更されても、見逃すことがなくなる
同社ではアドオンで大日程・中日程・小日程間を連携する機能も追加した
Excel の使いやすさと見やすさそのままに、SynViz S2 に備わった機能の利便性が高く評価され、全社での展開が進められている
さらに海外生産拠点での導入も視野に入ってきた
  

  挙げていただいた問題点を参考に、元の文章を改善してください。
  

  # 以下の仕様を満たすPythonプログラムを作成してください

## 仕様
- CSVファイル `data.csv` を読み込む
- CSVファイルには `id`, `name`, `age`, `score` の4つのカラムがある
- `score` が80以上の行のみを抽出する
- 抽出した行を `id` の昇順で並べ替える
- 並べ替えた結果を `result.csv` として出力する

## 注意点
- プログラムにはコメントを付けて、処理の内容を説明してください
- 変数名やメソッド名は分かりやすい名前を使用してください
  

  
### -  プログラムを解説する


```
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

filtered_df = df[df['score'] >= 80]

sorted_df = filtered_df.sort_values('id')

sorted_df.to_csv('result.csv', index=False)
```

上記のPythonプログラムについて、コードの各部分の処理内容を解説してください。また、pandasを使用している利点についても説明してください。
  

  ```
import pandas as pd

# CSVファイルを読み込む
df = pd.read_csv('data.csv')

# scoreが80以上の行を抽出する
filtered_df = df[df['score'] >= 80]

# idの昇順で並べ替える
sorted_df = filtered_df.sort_values('id')

# 結果をCSVファイルに出力する
sorted_df.to_csv('result.csv', index=False)
```

上記のPythonプログラムを改善してください。以下の点を考慮してください。

* エラー処理を追加する
* コードをより読みやすくする
* 処理速度を向上させる
  

  ```
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
filtered_df = df[df['score'] >= 80]
sorted_df = filtered_df.sort_values('id')
sorted_df.to_csv('result.csv', index=False)
```

上記のPythonプログラムに、適切なコメントを追加してください。コメントは以下の基準を満たすようにしてください。

各処理の目的や内容を簡潔に説明する
変数名やメソッド名の意味を必要に応じて説明する
コードの重要な部分や注意点を強調する
  

  ```python
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
filtered_df = df[df['score'] > 80]
sorted_df = filtered_df.sort_values('id')
sorted_df.to_csv('result.csv')
```

上記のPythonプログラムを実行したところ、以下のエラーが発生しました。

```
Traceback (most recent call last):
  File "script.py", line 6, in <module>
    sorted_df.to_csv('result.csv')
  File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/generic.py", line 3463, in to_csv
    return DataFrameRenderer(formatter).to_csv(
  File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/io/formats/format.py", line 1105, in to_csv
    csv_formatter.save()
  File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/io/formats/csvs.py", line 241, in save
    self._save()
  File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/io/formats/csvs.py", line 256, in _save
    self._save_header()
  File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/io/formats/csvs.py", line 281, in _save_header
    writer.writerow(encoded_labels)
  File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/io/common.py", line 707, in writerow
    self.writer.writerow(self._encode_types(row))
UnicodeEncodeError: 'utf-8' codec can't encode characters in position 0-2: surrogates not allowed
```

このエラーの原因を特定し、修正方法を説明してください。
  

  以下のJSONデータをPythonのデータフレームに変換し、CSVファイルとして出力するプログラムを作成してください。

{
  "employees": [
    {
      "id": 1,
      "name": "山田太郎",
      "age": 30,
      "department": "営業部"
    },
    {
      "id": 2,
      "name": "鈴木花子",
      "age": 25,
      "department": "経理部"
    },
    {
      "id": 3,
      "name": "佐藤次郎",
      "age": 35,
      "department": "営業部"
    }
  ]
}

- JSONデータは `data.json` というファイル名で保存されているとします
- 出力するCSVファイルは `employees.csv` というファイル名にしてください
- CSVファイルのヘッダーは `id`, `name`, `age`, `department` としてください
  

  以下の仕様を満たすPythonプログラムを作成してください。

- Excelファイル `sales_data.xlsx` を読み込む
- Excelファイルには `商品ID`, `商品名`, `単価`, `数量`, `売上日` の5つのカラムがある
- `売上日` が2023年1月1日から2023年12月31日までのデータのみを抽出する
- 抽出したデータを `商品ID` と `売上日` でグループ化し、`数量` の合計を計算する
- グループ化した結果を `売上日` の昇順で並べ替える
- 並べ替えた結果を新しいExcelファイル `sales_summary.xlsx` として出力する

プログラムを作成する際、変数名やメソッド名、クラス名は適切で分かりやすい名前を使用してください。
  

  pandasの以下のメソッドについて説明してください。

1. read_csv()
2. groupby()
3. agg()
4. sort_values()
5. to_csv()

それぞれのメソッドについて、以下の点を説明してください。

- メソッドの目的と主な機能
- メソッドの引数とその意味
- メソッドの返り値
- メソッドの使用例