GoogleスプレッドシートでGPT関数を使う方法

TL;DR

GoogleスプレッドシートにGPT for Sheetsを追加し、OpenAIのAPIキーを設定すれば、セルから質問、表作成、文章編集、分類を実行できる。質問文と対象セルを組み合わせて数式をコピーすると、複数企業の調査や大量の情報整理を効率化できる。

Transcript

こんにちはリモートワーク研究所池友です 本日はチャットjptをスプレッドシート の関数で使う調査や情報収集のあり方が超 効率化すると題してお届けします今日の 内容は結構すごいですこれ知っていただく とこれからの仕事の在り方って本当に劇的 に変わるんだろうなというのを快感 いただけると思います何がそんなにすごい のか実際の使って様子をご覧ください さて何の変哲もないスプレッドシートで これ企業ごとの強みであったり 競合だったりその企業の分類なんかをやっ ていますでこういうの作ろうと思うと当然 みんな 企業に対して実際デスクトップで調べて 情報を入れていくとで得意な人もいれば 遅い人もいるこんな感じで仕事をしていた わけなんですけれども皆さんお気づきと 思うんですがこれを全部チャットGPT 正確... Read More

Key Insights

• GPT for Sheetsの導入は、アドオンのインストール、OpenAIのAPIキー取得、アドオンへのキー設定という3段階で完了する。利用可能かどうかは無料枠または支払い設定の状況にも左右される。
• GPT関数は、括弧内にプロンプトを直接書くか、質問文が入ったセルを指定するだけで回答を取得できる。質問と回答を別々の列に置けば、調査項目を一覧として管理しやすい。
• セル参照の連結は、企業名などの調査対象と共通の質問文を組み合わせる方法である。共通部分の行をドル記号で固定してコピーすれば、複数対象への同一調査を展開できる。
• GPT関数の温度設定は、プロンプトへの忠実さと創造的な解釈の度合いを調整する値である。動画では0を忠実、1を創造的、0.5をその中間として紹介している。
• 最大トークン数は、返される文章量を調整する引数である。動画では標準値を250と説明し、長すぎる応答による時間超過やデータ使用量を考慮して500以下を推奨している。
• GPT_TABLE関数は、質問への回答を見出し付きの表として展開できる。競合企業と各社の特徴を10件求める例では、企業名と特徴が複数のセルへ整理されている。
• GPT_EDIT関数は、元の文章と編集指示を渡して、校正や文体変更を行う関数である。「もっとフォーマルに」のような指示を加えれば、既存の回答を目的に合う表現へ修正できる。
• GPT_CLASSIFY関数は、文章とカテゴリー群を指定して自動分類する関数である。ただし実演では分類ミスも確認されており、生成された分類結果には人による確認が必要である。
• 🎬 このチャンネルの他の動画:
  • GPT Storeで専用AIを検索・公開する方法
  • AI時代に必要な学び方と規制とは？
  • AIサービスの学習設定を安全に見直す方法
• 📺 このチャンネル: いけともch

Questions & Answers

Q: GoogleスプレッドシートでGPT関数を使う方法は？

拡張機能のアドオン取得画面からGPT for Sheetsをインストールし、OpenAIのアカウントで作成したAPIキーをアドオンへ設定します。設定後はセルに「=GPT」と入力し、括弧内へ質問文または質問文が入ったセルを指定すると、回答がセルへ返されます。

Q: OpenAIのAPIキーをGPT for Sheetsに設定する方法は？

OpenAIへログインし、アカウントメニューのAPIキー画面から新しいシークレットキーを作成してコピーします。その後、スプレッドシートの拡張機能からGPT for SheetsのAPIキー設定を開き、コピーしたキーを貼り付けて設定します。キーは後から表示できないため、作成時にコピーする必要があります。

Q: 複数企業の強みをスプレッドシートで一括調査する方法は？

企業名を縦方向に並べ、別セルに「強みは何、具体的に知りたい」のような共通質問を用意します。GPT関数内で企業名のセルと質問文のセルを連結し、共通質問側の行参照をドル記号で固定して数式を下へコピーすると、企業ごとの回答を連続して取得できます。

Q: GPT_TABLE関数で表形式の回答を作る方法は？

GPT_TABLE関数のプロンプトに、取得したい項目と件数を具体的に記述します。動画の例では、Microsoftの競合企業と特徴を10個求めることで、「競合企業」と「特徴」の見出しを持つ表が生成されました。見出しを指定しない場合は、自動的に見出しが作られます。

Q: GPT_EDIT関数で文章を校正・修正する方法は？

GPT_EDIT関数へ編集対象の文章と、どのように直すかを示す指示を渡します。たとえば、企業の強みを説明したセルを指定し、「もっとフォーマルに」と加えることで、内容を目的に合う文体へ変更できます。編集指示を省略した場合は、通常の文章校正として処理されます。

Q: GPT_CLASSIFY関数で文章を分類する方法は？

GPT_CLASSIFY関数の第1の指定に分類対象の文章を置き、第2の指定にカテゴリーのセル範囲またはカンマ区切りの文字列を渡します。録画サービスへの意見を、容量制限、画質、通信ツールの使い勝手、その他へ振り分ける例が示されていますが、誤分類もあるため確認が必要です。

Q: GPT関数の温度、最大トークン、モデルは何を変える設定ですか？

温度は回答の解釈幅を調整し、動画では0をプロンプトに忠実、1を創造的、0.5を中間と説明しています。最大トークンは返答量を調整し、モデルは精度、速度、料金が異なる仕組みを選ぶ設定です。目的と費用を考えて各引数を指定します。

Q: GPT for Sheetsの利用料金はどのように発生しますか？

動画の説明では、GPT for Sheetsのアドオン自体は無料ですが、OpenAI APIでは送信した質問文と返された回答のトークン量に応じて料金が発生します。日本語では送受信の合計が約500文字で約1円という目安が紹介されていますが、これは話者が示した概算であり、利用するモデルや文章量にも左右されます。

Q: GPT for Sheetsの使いすぎや費用を抑える方法は？

返答に必要な最大トークン数を大きくしすぎず、用途に応じて料金と精度が異なるモデルを選ぶことが基本です。また、関数が不要に再実行されるとAPI利用が重なるため、取得済みの結果を値として扱うなど、同じ質問を繰り返し送らない運用が費用抑制につながります。

Q: GPT for Sheetsでは分類以外に何ができますか？

一覧を作るGPT_LIST、複数のタグを付けるGPT_TAG、文章からメールアドレスや会社名などを抜き出すGPT_EXTRACT、文章を要約するGPT_SUMMARIZE、翻訳、コード生成、データ形式の変換などが紹介されています。用途ごとの詳細は公式リファレンスで確認できます。

Summary & Key Takeaways

• 導入は、Googleスプレッドシートの拡張機能からGPT for Sheetsをインストールし、OpenAIのアカウントでAPIキーを作成して、アドオンの設定画面へ登録する流れである。APIキーは外部ツールからアカウントの機能を使うためのパスワードに相当し、不要になったキーは削除できる。

• 基本のGPT関数は、括弧内に質問文または質問が入ったセルを指定して使用する。企業名のセルと共通の質問文を連結し、参照位置をドル記号で固定して数式をコピーすれば、複数企業の強みや競合を一括調査できる。さらに、生成済みの回答を次の質問へ渡して分類する処理も可能である。

• 用途別には、表を生成するGPT_TABLE、文章を校正・変更するGPT_EDIT、指定カテゴリーへ分類するGPT_CLASSIFYなどがある。利用料は送受信するトークン量とモデルに関係するため、返答量や利用モデルを調整し、生成結果を値として保存するなど、再実行と費用を抑える運用が重要になる。