Power BI レポートにおける条件【初級編】

Power BI レポートに条件をかける

Power BI は複数のデータからでもすぐにレポートを作成し、視覚化してくれます。ですが「条件を絞った場合の結果が見たい。」「レポートの量が膨大すぎてどこから見たらいいかわからない。」ということも多々あるかと思います。

そんなときに利用する機能が、条件を絞りフィルタリングをかけた状態で表示することができるフィルターやスライサーです。

この記事ではレポートに条件をかけ、絞り込むことができる機能であるフィルターやスライサーの作成や編集、ドリルアップ、ドリルダウンについて解説していきます。

なお、本記事で行う編集、作成は2022年4月時点でPower BI Desktop のみで使用できる機能であり、Power BI サービスでは操作のみ行うことが可能です。

 

Power BI フィルター

フィルターは、データフィールドに入れることでその条件のもと、好きな項目で絞り込むことが可能な機能のこと。フィルターにはそれぞれ「このページでのフィルター」と「すべてのページのフィルター」というものがあります。効果は以下のようになっています。

 

 

 

 

このページでのフィルター:項目を入れるとそのページ内でのみフィルターがかかる

すべてのページでのフィルター:項目を入れると、すべてのページに共通してフィルターがかかる

 

フィルターにフィールドから項目を入れ、詳細マークを選択すると項目が出てくるので、細かく条件を絞れます。もちろん複数のフィルターをかけ、項目も複数選択することも可能になります。

 

 

Power BI スライサー

Power BI フィルターは条件を絞ることができ、同様にスライサーでも条件を絞ることができます。

スライサーはレポート上に作成することができ、フィルターと同じように複数の条件で絞ることができる機能です。フィルターを作成できないPower BI サービスなどでも操作することができます。

スライサーは視覚化のビジュアルのビルドからスライサーを選択すると、レポート上に作成することが可能です。

 

 

作成したては何も条件が入っていませんが、そこにフィールドから好きな項目を入れることで特定の条件が選べるスライサーを作成することができます。

 

また、スライサー項目の詳細マークを選択すると、ドロップダウンか一覧などビジュアルを変更することも可能です。

 

Power BI ドリルアップ・ドリルダウン

Power BI のグラフでは複数の要素を軸に含めることができます。複数の要素を含めたグラフにするか、はたまた1つだけの要素を取り出したグラフにするかカスタマイズすることができるのがドリルダウンとドリルアップです。

ドリルダウンは主に2つのパターンに分けられることに。1つは下矢印が2つ並行であるドリルダウンです。これは軸の階層の1番上のものを反映させず、1つ下の階層のみを反映させたグラフを表示させます。

2つ目はトーナメント表のような形をした下矢印であるドリルダウン。これは1つ上の階層の要素を引き継ぎながら下の階層も反映させたグラフを作成することができます。

そして上矢印はドリルアップ。これはドリルダウンしたものを解除し、1つ上の階層に戻ることができる機能です。ドリルアップを押し続けると、1番上の階層のみを反映させた状態に戻ることもできます。

レポートに条件が付けられビジュアルを変更する機能を解説してきました。条件を絞り込むことができ、レポートに反映させる要素を変えると、全く違う結果を見ることもできます。Power BI を使いこなしてどんどん分析していきましょう。

次回はPower BI ブックマークの作成・編集などを解説していきます。お楽しみに!


Power BI リレーションシップ【初級編】

Power BI のリレーションシップとは

Power BI ではグラフを作成・ビジュアルの変更・共有などさまざまな機能があり、私たちは用途に合わせた形で情報を視覚化させることができます。そんな機能の中の一つ、リレーションシップという機能をご存じでしょうか。

リレーションシップとは複合的なデータテーブルから分析を実行するために、相関関係を見つけリレーションシップを持たせることで分析を実行できる機能のことです。

つまりリレーションシップというのは、使用することで複数のデータテーブルからレポートを作成することができる、ということです。

なお、本記事で取り上げるリレーションシップは2022年4月時点でPower BI Desktop でのみ操作できる機能となっています。

 

リレーションシップ操作方法

Power BI のリレーションシップは、基本的に自動検出機能が実行するため簡単にリレーションシップが作成します。しかし場合によっては自動で検出できないときも。そんな時は手動で検出もできるのです。

ここではリレーションシップの自動検出機能の使い方と、手動でのリレーションシップ機能の使い方を紹介します。

 

リレーションシップの自動検出機能

Power BI の自動検出機能を使用するためにまず、左側に縦3つに並ぶアイコンの中から1番下のモデルを選択します。その後、その画面上部からリレーションシップの管理を選択します。

 

そうすると以下のような画面に移ります。そこから画面下部にある自動検出を選択するとリレーションをもつ値が出てくるので、チェックを付けアクティブ化します。これでリレーションシップの操作が完了しました。

リレーションシップの手動検出機能

Power BI のリレーションでは自動で検出されないこともあります。そのような事態になった際は以下のような手順でリレーションシップを行えます。

まずは左側に縦3つに並ぶアイコンの中から1番下のモデルを選択します。すると読み込んだ各テーブルがあるので、その中からリレーションを持たせたい値を別のテーブルの値へドラッグすることで、手動でリレーションを持たせることができます。

 

リレーションシップの効果

複数のデータを使用していても、Power BI のリレーションシップならば自動でも手動でも簡単にリレーションを検出し、持たせることができます。そのため多くのデータテーブルをまたいでレポートを作成することができます。

リレーションシップされていないと別のデータとみなされ、分析にもレポート作成にも時間がとられてしまいます。ぜひリレーションシップを活用し、Power BI をさらに使いこなしましょう。

次回はスライサーやフィルターなどについて解説します。お楽しみに!


Power BI グラフのビジュアル変更【初級編】

Power BI のビジュアルを変更する

 

複数のデータテーブルからデータを読み取り、簡単に可視化してくれるPower BI 。有料版はもちろんですが、無償化もすすんでおり、ほとんど制限なく使用することができます。

しかし、使用できるツールが多いからこそ「なんだか使い方がよくわからない。 どこで何が変更できるかわからない。」と目的に沿ったものがなかなか見つからないことも。

今回はそんなPower BI のグラフの作成からグラフの形状・色・タイトル・レイアウトといった、主にグラフのビジュアル変更をまとめて解説します。

なお、本記事で扱うグラフの作成・ビジュアルの変更等は2022年4月時点でPower BI Desktop のみで操作できる機能となっています。

 

Power BI のグラフ作成

まずは最初 の一歩といっても過言ではないグラフの作成から解説します。

今回はデータの取得はすでに行っているものとし、進めていきます。データの取得から知りたい方は、 Power BI からAzure SQL Server に接続し、商品・売上のデータを扱うこちらの記事をご覧ください。

データを取得できたら、まずは作成したいグラフの形を視覚化のビジュアルのビルドのマークから選択 します。

 

以下の画像では集合縦棒グラフが選択されていますが、どのグラフの形状でも構いません。

ここのグラフには、フィールドから入れたいデータを選択し、視覚化の下部にある値や凡例に入れることでグラフ化することが可能です。取り込んだデータをもとに、軸や値、凡例を入れていきましょう。

 

 

Power BI グラフの色変更の方法

グラフを作成したら、 次は色を変更していきます。グラフを作成する際に触れた視覚化の分野から、並んでいるマークの中心にあるビジュアルの書式設定を選択しましょう。

中心のアイコンを選択するとビジュアルと全般が出てくるので、ビジュアルの中から列を選択します。そこを展開すると、色を変更することができるようになります。

 

Power BI のタイトル変更の方法

Power BI はグラフを作成すると、タイトルがデフォルトで出るように設定されています。しかし最初に出てくるのは入力したデータの名前のままです。そこで、タイトルの名前の変更の仕方、有無やX軸Y軸のタイトルについても解説します。

まずはグラフのタイトルの編集の仕方についてです。右側にある視覚化から3つに並ぶアイコンから中心を選択し、全体を選びます。全体を選択するとタイトルという項目が出てくるのでさらにタイトルを展開し、そこから名前を変更することが可能です。

もちろん文字だけではなく、フォントや色、文字の配置などを編集することもできます。タイトル自体を消したいときは、タイトルの隣のアクションを切るだけ。簡単に変更することができます。

同様にX軸やY軸タイトルを変更したいときは、視覚化の中心のマークであるビジュアルの書式設定を選択し、そこからビジュアルを選択するとX軸、Y軸が出てきます。変更したい項目を選ぶことで、文字や色の編集、タイトル自体を消すことができます。

凡例を消したいときも同様に行えば、消すことができます。

 

Power BI グラフのレイアウト変更の方法

「スモールマルチプルで分けたけど表示グラフが多すぎて分かりにくい!」「もっとグラフのレイアウトを変更したい」というときに使用するのは、表示するグラフの行列が変えられる小さな複数グリッドです 。視覚化の中心のマークである、ビジュアルの書式設定を選択します。その下部のビジュアルを選択すると、小さな複数グリッドがあります。そこを展開するとレイアウトが出てくるので、レイアウトをさらに展開することで行や列を変更することが可能になります。

行や列を変更すると、Power BI グラフのレイアウトが変更できます。

いかがでしたでしょうか。ここまでPower BI グラフのビジュアルの変更の仕方について詳しく紹介しました。次回は、Power BI のリレーションシップについて紹介していきます。お楽しみに!


Power BI とは?基礎から応用まで【初級編】

はじめに

本記事はPower BI を初心者が触れたうえではじめに知りたかった情報や基礎的な操作方法をまとめた記事になります。すでに基礎を知り尽くしている方やPower BI についての活用法・事例はこちらの記事をどうぞ。  

 

Power BI とは?

 まず大前提となるPower BI とは一体何かというお話からします。Power BI とは複数のデータからも構築することができ、主にビジュアル、データセット、レポート、ダッシュボード、タイルの5つの要素から構成された統合的な機能のこと 

 

 つまりPower BI とはあらゆるデータを取り込み用途に合わせ様々なタイプにデータを可視化し、共有しあえる便利なサービスになりますそんな便利なPower BI ですが、Power BI と一言でまとめてはいますが、Power BI にはいくつか種類が存在します。 

 

 

 

Power BI は3つのサービスで構成される

 Power BI と一言で言っても実はPower BI 3種類のPower BI サービスが存在します。 

1つ目アプリケーションをダウンロードすることでデータの取得やレポート作成・変換処理など行える Power BI Desktop 。このPower BI Desktop はPower BI の中でもビジュアルを作成したりデータをモデリングしたりと、データ作成の根幹となることが操作できます。 

 2つ目は、デスクトップからログインすることで使用できるPower BI サービス。Power BI Desktop のようなデータ取得やレポート作成はできませんが、フィルターなど操作するほか、データを共有するための URL を発行・PDFやPower point などにエクスポートすることができます。ただし、共有するには一部有料ユーザーでなければ使えないものもあるので注意が必要です。 

 3つ目は、モバイル端末によるレポートの閲覧が可能なPower BI Mobileデータの加工や共有といった操作は基本行えません。そのためPower BI サービスで共有されたデータを閲覧する用途として使用します。 

 

 

用途に合ったPower BI の使用 

Power BI の概要には3つの種類があります。それぞれの用途に合った使い方をすることで、Power BI での可能性はさらに広がります 

Power BI でグラフを作成したいけど、作成の仕方がわからないという方はこちらから。 

次回もお楽しみに! 


類推するための文章を考えてくれるOpenAI「Analogy maker」を試してみた - 日本一詳しいOpenAI入門

Microsoft Ignite 2021の基調講演で発表された「Azure OpenAI Service」。公式ページにある通りOpenAIでOpenAI APIを発行してもらったのでExpamplesにある49個のアプリから「Analogy maker」をPythonから実行して試行錯誤します。 

 

OpenAIExpamplesにあるAnalogy makerとは 

公式の説明ではCreate analogies. Modified from a community prompt to require fewer examples.」とあり、“アナロジーを作る。コミュニティのプロンプトから、より少ない例を必要とするように変更。”となります。 

 

公式のタグではGenerationの1つが付与されています。 

プログラムを見るとエンジンは「Davinci」となっています。

 

サンプルコードでは1行目に「Ideas are like balloons in that: they need effort to realize their potential.アイデアは、その点では風船と同じです。その可能性を実現するために努力が必要です。)」となっており、参考として「類推する文章」例を入力します。 

 

 

早速使ってみた 

公式にあるコードを参考に、好きな文章を入れられるように str という変数に会話を入れて実行できるようにします。 

 

[crayon-628630f6cb325942914954/]

 

 

キーワードに対する類推するための文章を教えてくれる 

サンプルではキーワードに対して実行しています。 

実行すると「they need a target to make sense.ターゲットがないと意味がない。」と返ってきました。 

 

他にも試してみる 

  • → 風船を飛ばします。 
  • → 問いかけが必要です。 
  • → 好奇心がなければ、花は咲かない。 
  • コード → クリエイティブの扉を開く鍵なのです。
  • テレビ → 世界を見せてくれるでしょう。 

のように返ってきました。 

 

どんなときに使えるのか? 

ビジネス的に活用できるわけではないのですが、アイディア連想やクイズ的なものでアイディアを創出するときに使えそうです。決まりきった表現だけでなく、様々な言い回しや内容で説明してくれるので文章を作る時にも活用できそうです。

 

皮肉を言う「しぶしぶ答えるチャット」 とも通づるものがあり、AI=真面目(必要なことを言う)というイメージから外れて、会話ややり取りを豊かにするようなユーモアのある内容を答えてくれます。 


文中から住所を抜粋するOpenAI「Extract contact information」を試してみた - 日本一詳しいOpenAI入門

Microsoft Ignite 2021の基調講演で発表された「Azure OpenAI Service」。公式ページにある通りOpenAIでOpenAI APIを発行してもらったのでExpamplesにある49個のアプリから「Extract contact information」をPythonから実行して試行錯誤します。 

 

OpenAIExpamplesにあるExtract contact informationとは 

公式の説明ではExtract contact information from a block of text.」とあり、“テキストブロックから連絡先情報を抽出します。”となります。 

 

公式のタグではTransformation」「Generation」の2つが付与されています。 

プログラムを見るとエンジンは「davinci-instruct-betaとなっており、instruct系はアイディアを出してくれたり指示を出してくれるようなケースが多いですが、今回は文章から必要な情報を抽出するために使われています。 

 

サンプルコードでは1行目に「このメールから送付先を抽出する。Extract the mailing address from this email:)」となっており、電子メールで文中にある住所を自動的に抽出してくれます。 

 

早速使ってみた 

公式にあるコードを参考に、好きな文章を入れられるように str という変数に会話を入れて実行できるようにします。 

 

[crayon-628630f6cbd03481748467/]

 

 

文章から住所情報を抽出してくれる。 

サンプルでは

Dear Kelly, 

 

It was great to talk to you at the seminar. I thought Jane's talk was quite good. 

Thank you for the book. Here's my address 2111 Ash Lane, Crestview CA 92002 

 

Best, 

Maya

となっており、

「セミナーでお話できてよかったです。ジェーンの話はなかなかよかったと思います。本の件、ありがとうございました。私の住所はこちらです 2111 Ash Lane, Crestview CA 92002

とお礼メールの中に本を送る先の住所を連絡しています。 

 

実行すると「2111 Ash Lane, Crestview CA 92002となっており、住所部分のみ抽出してくれます。 

 

どんなときに使えるのか? 

例文では「my address」の後に記述があったり、文末まで住所といったわかりやすい状況になっていますが、従来であればその単語が住所なのか?や郵便番号といった、AIでは判断することが難しい部分を自動的に認識して住所のみ抽出してくれます。 

もっと長い文章から職業・年齢など、人が会話の中で類推できる内容等を抽出することもできるかもしれません。人以上に文章を理解することになっていきそうですね。 


JavaScriptのfunctionを1行にしてくれるOpenAI「JavaScript one line function」を試してみた - 日本一詳しいOpenAI入門

Microsoft Ignite 2021の基調講演で発表された「Azure OpenAI Service」。公式ページにある通りOpenAIOpenAIでOpenAI APIを発行してもらったのでExpamplesにある49個のアプリから「JavaScript one line function」をPythonから実行して試行錯誤します。 

 

OpenAIExpamplesにあるJavaScript one line functionとは 

公式の説明ではTurn a JavaScript function into a one liner.」とあり、“JavaScriptの関数をワンライナーにする。”となります。 

 

公式のタグではCode」「Transformation」「Translationの3つが付与されています。 

プログラムを見るとエンジンは「Davinci-codex」となっており、Codex系のエンジンであることが確認できます。 

 

サンプルコードでは1行目に「Use list comprehension to convert this into one line of JavaScript:リスト内包を利用して、これを1行のJavaScriptに変換する。)」となっており、いきなりトピックから入力します。 

 

リスト内包表記とは 

[式 for 変数 in イテラブルオブジェクト] 

のように表されるリスト中にfor文が組み込まれた書式となります。 

 

 

 

早速使ってみた 

公式にあるコードを参考に、好きな文章を入れられるように str という変数に会話を入れて実行できるようにします。 

 

[crayon-628630f6cc53b981732007/]

 

 

JavaScriptのリスト内包表記を1行に要約してくれる 

サンプルでは

 

dogs.forEach((dog) => { 

    car.push(dog); 

}); 

 

を1行に変換します。 

実行すると「dogs.forEach(dog => car.push(dog))」と返ってきました。 

 

他にも試してみる 

‘‘‘ 

var arr = [1,2,3,4,5] 

for (var i = 0; i < arr.length; i++) {  

  arr[i] = i; 

} 

’’’ 

を実行すると「arr.forEach(function(item, index) {item += index}」と返ってきました。 

 

 

どんなときに使えるのか? 

わざわざ1行にしなければいけないことも少ないとは思うので、ここで使えるというポイントは不明ですが、最初に宣言した通りの変換を行ってくれました。 

Codexはgithubにある大量のコードデータを教師データとしており、例以外の様々な変換や補填などもしてくれると思われます。Codexが浸透してくると人がプログラムを書く意味が大きく変わってきそうですね。 


文章から色を教えてくれるOpenAI「Mood to color」を試してみた- 日本一詳しいOpenAI入門

Microsoft Ignite 2021の基調講演で発表された「Azure OpenAI Service」。公式ページにある通りOpenAIでOpenAI APIを発行してもらったのでExpamplesにある49個のアプリから「Mood to color」をPythonから実行して試行錯誤します。 

 

OpenAIExpamplesにあるMood to colorとは 

公式の説明ではTurn a text description into a color.」とあり、“テキストの説明を色に変える”となります。情景などの文章からWebで使われているカラーコードに変換してくれます。 

 

公式のタグではTransformation」「Generation」の2つが付与されています。 

プログラムを見るとエンジンは「davinciとなっています。 

 

サンプルコードでは1行目に「The CSS code for a color like a **:(**を表現するCSSカラーコードです。)」となっており、そのあとに続くテキストからカラーコードを返すことが説明されています。 

 

早速使ってみた 

公式にあるコードを参考に、好きな文章を入れられるように str という変数に会話を入れて実行できるようにします。 

 

[crayon-628630f6ccd67481048493/]

 

 

いろいろな状況に合わせた色を教えてくれる。 

サンプルでは「夕闇の青空a blue sky at dusk)」のカラーコードを聞いています 

実行すると「#6b8ecc」と返ってきました。 

 

 

他にも 

  • 燃え盛る太陽 #FF8C00(鮮やかなオレンジ) 
  • 燃え盛る太陽から2光年離れた場所 #FFFFFF(白) 
  • 夕食がすき焼きだと喜んだら、玉子にあたった #F9F9F9(白に限りなく近いグレー) 

のように、いろいろな文章から色を導いてくれます。 

色の説明ではない内容に対しても、その感情や状況に合った色を教えてくれるのが面白いですね。 

 

どんなときに使えるのか? 

Webサイトなどを作るときに、どんな色にしようかなと考えるステップで文章から色を教えてくれるので、その色をベースにカラースケールなどを使って配色を考えるなんてことができそうですね。Webカラーは全部で40憶通り以上あるので、人間が考えるよりOpenAIに聞く方が良いですね。 

また感情から色を教えてくれるので、「今日はブルーだな」というときに感情を正しく伝えることで、「今日はsteelblueだね」「昨日はシアンよりのブルーだねといった具合に曖昧だった色を正しく教えてくれます。 


お題に合わせたショートホラーを作るOpenAI「Micro horror story creator」を試してみた - 日本一詳しいOpenAI入門

Microsoft Ignite 2021の基調講演で発表された「Azure OpenAI Service」。公式ページにある通りOpenAIでOpenAI APIを発行してもらったのでExpamplesにある49個のアプリから「Micro horror story creator」をPythonから実行して試行錯誤します。 

 

OpenAIのExpamplesにあるMicro horror story creatorとは 

公式の説明ではCreates two to three sentence short horror stories from a topic input.」とあり、“お題の入力から2~3文のショートホラーストーリーを作成。”となります。 

 

公式のタグではTransformation」「Generation」「Translationの3つが付与されています。 

プログラムを見るとエンジンは「davinciとなっています。  

サンプルコードでは1行目に「Topic: Breakfastトピック 朝食)」となっており、いきなりトピックから入力します。 

 

 

早速使ってみた 

公式にあるコードを参考に、好きな文章を入れられるように str という変数に会話を入れて実行できるようにします。 

 

[crayon-628630f6cd585959395756/]

 

 

お題に沿った2文ホラーを返してくれる。 

サンプルでは

「お題:朝食 

2文ホラー:シリアルにミルクをかけると、いつも泣きやむんです。ただ、牛乳パックに自分の顔を映さないようにしないとね。

1つ目のお題への回答例を教師データとして「お題:風」への2文ホラーを聞いています。 

 

実行すると

The man said, "I'm sorry; it was an accident." 男は言った、"申し訳ない、事故だったんだ"。 

I wanted to believe him, but I couldn't.私は彼を信じたかったが、信じることができなかった。

と返ってきました。 

 

他にも 

  • 道を歩いていたら、風船を持った小さな子供を見かけました。とてもかわいかった。私はその子のそばに行って一緒に遊びたかったのですが、その子は歩くのがとても速かったんです。彼は何度も振り返っては私を見つめ、風船を指差して上下に跳ねさせていました。 
  • 砂漠の中に立っていると、風が私のシャツを吹き付けていることに気づきました。涼しいと感じたので、シャツを脱いでその場で走り始めました。数分後、風はただ吹いているのではないことに気づきました。風が私を押し返しているのです。 

のように更新するたびに新しいショートホラーを返してくれます。 

短すぎるので、怖いのかを判断できないものもありますが、お題に関する内容を返してくれます。むしろ、風に関して2文のショートホラーを考えてくれと言われても自信がありません。 

 

 

他のお題でやってみる 

  • キノコ vs タケノコ戦争
    庭のキノコを駆除しようとしたのですが、どうしても撃てなかったんです。あまりにかわいかったので。 
  • 君のような勘のいいガキは嫌いだよ(鋼の錬金術師の有名なセリフ)
    ベビーベッドから出る方法を考えるほど賢い子供の話を聞いたことがあります。そこまで賢いとは思えません。危険を冒すことができないんだ 。

 

なかなか面白い内容が返ってきますね。どんなお題でもホラー風に返してくれるのがすごいです。 

 

どんなときに使えるのか? 

今回のアプリでは、ホラーですがジョークや泣かせる話なんかも出来そうです。それどころか、サンプルにある程度長い文章を準備すれば、○○作家風の新作ショートストーリーなんかも作れそうですね。 

特に1から文章を考えることはとても大変ですが、どんどんアイディアを出してくれるのがすごいですね。こういった新しい文章やアイディアを創造するという内容もこれからどんどんAIがやっていくことになりそうですね。 


文法や人称まで理解するOpenAI「Third-person converter」で人称変換してみた - 日本一詳しいOpenAI入門

Microsoft Ignite 2021の基調講演で発表された「Azure OpenAI Service」。公式ページにある通りOpenAI でOpenAI APIを発行してもらったのでExpamplesにある49個のアプリから「Third-person converter」をPythonから実行して試行錯誤します。 

 

OpenAIExpamplesにあるThird-person converterとは 

公式の説明ではConverts first-person POV to the third-person. This is modified from a community prompt to use fewer examples.」とあり、“一人称視点を三人称視点に変換しています。これは、コミュニティ・プロンプトを修正して、より少ない例を使用しています”となります。 

 

公式のタグでは「Transformation」「Generation」「Translationと比較的珍しい3つが付与されています。 

プログラムを見るとエンジンは「davinciとなっています。 

サンプルコードでは最初にFirst-person to third-person一人称から三人称)」となっております。 

 

 

早速使ってみた 

公式にあるコードを参考に、好きな文章を入れられるように str という変数に会話を入れて実行できるようにします。 

 

[crayon-628630f6cddd0708457977/]

 

 

一人称を三人称に変換してくれる 

入力するデータは 

Input: I decided to make a movie about Ada Lovelace.(私はエイダ・ラブレスの映画を作ると決めた。) 

Output: He decided to make a movie about Ada Lovelace.彼はエイダ・ラブレスの映画を作ると決めた。) 

 

Input: My biggest fear was that I wasn't able to write the story adequately.私の最大の恐怖は、私が物語を適切に書くことができなかったことでした。 

Output: His biggest fear was that he wouldn't be able to write the story adequately.彼の最大の恐怖は、彼が物語を適切に書くことができなかったことでした。 

 

Input: I started researching my biology project last week.私は先週、生物学プロジェクトの研究を始めました。)」 

となっています。 

実行するとHe started researching his biology project last week.彼は先週、生物学プロジェクトの研究を始めました。」となりました。 

 

最初に「一人称から三人称」と宣言した上で、三人称が「彼」であることを2つの例文で示すことで最後の文章も彼という三人称に変換されています。 

また、単純にI→Heとしているだけでなく、myhisのように変換してくれていました。 

 

2つの例文をHe→Sheと変えると問題なく「彼女」に合わせた内容で変換されました。 

 

どんなときに使えるのか? 

これ自体は特に何に使えるということはありませんが、OpenAIが文章の内容だけでなく文法や人称といったことまで理解できていることがわかりました。応用することで文章のチェックや文法等を確認するといったことが可能です。 

以前紹介したOpenAI「Grammar correction」 と同様に、英語を扱う上での補助として活躍しそうです。