思いつきとしては悪くなく、アプローチも筋が良い、
にもかかわらず結果がパッとしないことがあります。
残念ですが、前進していく過程ではつきものです。
過程のとらえ方や後の展開に期待していきます。
フレンチラベンダーでリラックス
行き詰まり 企みは悪くない
まずは思いつき・ハッタリ、次に実行と考えています。
「e-Gov法令検索」を手元で検索・Googleスプレッドシートに保存
というアイデアを考えてみました。
税理士業は税法やその他の法律と向き合う仕事なので、
業務上の必要性と効率性を達成できる仕組みには魅力があります。
外注する選択は早々にスルーして、生成AIを活用することにしました。
(内製化と外注を矛盾なく取り入れる！)
私から生成AIに期待する仕様を指示して、仕組みやコードを生成する
といった展開を期待したわけです。
手抜きではなく(笑)、AIの活用による業務の効率化です。
行き詰まり エラーは出なかったが…
当初ChatGPTが生成したコードを利用することにしました。
期待していた仕組みは以下の通りです。
- Googleドライブに格納した法令のXMLフォルダを
- Google ColaboratoryからPythonを使ってキーワード検索し、
- 結果をGoogleスプレッドシートに保存する
素人目にはカンタンに実現しそうだと思っていたのですが…
実行してみるとエラーが出てしまいストップ。
ChatGPTにエラーの修正を依頼して、修正を繰り返すだけでなく、
Google Colabによる修正も加えることに。
結果として、エラー表示は出なくなり無事検索開始！
問題は検索開始後、いつまで経っても検索が完了しないことでした(笑)。
(画像とは別に1時間以上検索してもやはり完了せずでした)
今度はGeminiに原因を質問してみたところ、以下の回答がありました。
- XMLファイルのサイズが大きい
- ファイルの数が多い
- キーワードの出現頻度が高い
- Google Colabのリソース制限
- 非効率な検索方法
原因だけでなく、解決方法を提示してくれました。
- 検索対象の要素を絞り込む
- より効率的なXML処理ライブラリを使用する
- ファイルサイズの削減や分割
- キーワードの最適化
技術的に打開策はあるようですが、実行するかは別の問題です。
行き詰まり ハッキリ方針転換
ITを利用しての検索の魅力は、
- 網羅性
- スピード
- 後工程でのデータの利用
といった点にあります。
今回私が行き詰まった検索の仕組みは調整次第では
検索機能を実行できるかもしれません。
他方、検索で得られる網羅性やスピードが不十分である場合には
かえって非効率な仕組みになります。
便利な仕組みには期待ありですが、作成やメンテナンスに
時間をかけ続けるわけにもいきません。
行き詰まりは残念ですが、方向転換のきっかけととらえます。
e-Gov法令検索のサービスが今後変更されることもあれば、
他のアプローチでの利用の機会もあるかもしれません。
関心を持つことでも情報収集の感度は強まりますが、
試行錯誤を経ているとさらに反応が強まります。
課題の保留・棚上げはスッキリしませんが、
方針転換をハッキリさせることはできます。
試行錯誤を経て方針転換を明確にした後は、
次の機会、別の機会に期待して前進です。
蛇足
アイキャッチ画像は「フレンチラベンダー」です。
花穂の形状と色に特徴があります。
ラベンダーの和名は「薫衣草」だそうです。
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投稿 行き詰まりが見えたらハッキリ方針転換！？<br>AIを利用して法令検索の再検討 は ひみつきち発信 に最初に表示されました。
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