AI, ChatGPT, ブログ

【時短術】会議の議事録が面倒？ChatGPTで録音データから要約を作成する方法

2025年9月12日管理者コメントする

会議が終わった後に必ずついて回る「議事録作成」。
内容を思い出しながらまとめるのは手間がかかり、時間を大きく消費します。特に複数の会議が重なると「議事録地獄」に陥ることも…。

そこで役立つのが ChatGPTを使った自動要約術 です。
録音データをもとに議事録を効率的にまとめれば、会議後の作業時間を大幅に削減できます。

本記事では、録音データからChatGPTで要約を作成する具体的な方法を紹介します。

録音データを活用するメリット

正確性の向上：人の記憶に頼らず、録音内容を元にすることで漏れや誤解を防止。
時短効果：議事録の「ゼロから書き起こし」が不要。
誰でも再利用可能：音声を残しておけば、後から別の担当者が議事録化できる。

ChatGPTを活用した要約作成の流れ

1. 会議を録音する

スマホやPC、Zoom・Teamsなどの録画機能を利用して会議を録音しておきます。
※社内規定やコンプライアンス上の確認は必須です。

2. 音声を文字起こしする

ChatGPT単体では直接音声ファイルを処理できないため、まずは文字起こしツールを使います。
おすすめの方法：

Whisper（OpenAI提供）：精度が高く無料で利用可能
Google Meet / Zoom の自動字幕機能：会議と同時に自動で文字化
Otter.ai / Notta：日本語対応の文字起こしSaaS

3. ChatGPTで要約を依頼

文字起こししたテキストをChatGPTに入力し、以下のようなプロンプトを使います。

例：

すると、数分で「読みやすい議事録要約」が生成されます。

ChatGPTを使うときのコツ

フォーマットを指定する
「箇条書き」「表形式」「決定事項とタスクを分ける」など、希望する形を明確に伝えると精度が上がります。
長文は分割して入力
長時間の会議では文字起こしが数万文字になることも。ChatGPTに入れる際は分割して要約→最後に統合要約を依頼すると効率的です。
機密情報の扱いに注意
クラウドにアップロードする場合は、機密性の高い情報は伏せ字や編集をしてから利用しましょう。

実際のアウトプット例

入力（抜粋）

ChatGPT要約例

議題：来月のイベント準備
- デザイン：完了、印刷は今週末入稿予定
- 会場：予約済み
- 備品レンタル：未確定、次回会議までに確認
アクションアイテム
- Cが備品レンタルを確認

このように、数行で分かりやすい議事録が完成します。

まとめ

議事録作成は「録音データ × ChatGPT要約」で大幅に効率化できます。

録音で正確性を担保
文字起こしツールでテキスト化
ChatGPTで要約 → 決定事項・タスクが即整理

これまで1時間以上かかっていた作業も、わずか数分で完了。
会議後の時間を、よりクリエイティブな業務に充てられるようになります。

「議事録が面倒だ」と感じている方は、ぜひ今日からこの時短術を試してみてください。

HULFT, Web開発, ブログ

HULFTで日付付きファイルを配信元ファイル名のまま受信する方法

2025年9月11日管理者コメントする

HULFTを使ったファイル連携では、バッチ処理などで日付が付与されたファイル名を扱うケースが多くあります。
例えば、送信側で以下のように日付が付与されたファイルを生成する場合です。

sales_20250911.csv
sales_20250912.csv

受信側でもこのファイル名をそのまま維持して保存したい、という要件はよくあります。
本記事では、その場合に利用できる HULFTの動的パラメータ $SNDFILE を使った方法を解説します。

`$SNDFILE`とは？

HULFTには送受信時に利用できる動的パラメータが用意されています。
その中の一つが $SNDFILE で、これは 「送信元ファイル名」 を表します。

つまり $SNDFILE を指定することで、送信側が持つ実際のファイル名を受信側でそのまま利用することが可能です。

設定例

受信側（集信定義）の「受信ファイル名」に $SNDFILE を指定します。

C:\recv\$SNDFILE

この設定を行うと、送信されたファイル名のまま受信先に保存することが出来ます。

例：送信元のファイルが `sales_20250911.csv` の場合

配信元： /data/sales_20250911.csv
受信定義： C:\recv\$SNDFILE
保存結果： C:\recv\sales_20250911.csv

利用上の注意点

受信先でファイル名を固定して指定すると上書きされる
例えば C:\recv\sales.csv のように固定名を指定した場合、複数ファイルを送信すると最後のファイルで上書きされてしまいます。
→ $SNDFILE を使うことで、送信元ファイルごとに別々のファイルとして受信できます。
動的パラメータが有効になっている必要がある
$SNDFILE はHULFTの動的パラメータ機能を利用するため、システム環境設定で動的パラメータが有効化されていることを確認してください。
ディレクトリは固定、ファイル名だけ動的
C:\recv\ 部分は固定ですが、ファイル名部分に $SNDFILE を置くことで柔軟に対応可能です。

まとめ

$SNDFILE を使うことで、送信元のファイル名をそのまま受信側に引き継げる。
日付付きファイルや動的に生成されるファイル名を扱う場合に便利。
受信定義に C:\recv\$SNDFILE のように設定するだけで利用可能。

HULFTの運用では「配信元のファイル名をそのまま使いたい」という要件は多いため、覚えておくと便利なテクニックです。

Oracle, データベース, トラブル対応, ブログ

Oracleユーザー作成時にORA-00959エラー発生！指定された表領域が存在しない場合の対処法

2025年9月9日管理者コメントする

はじめに

Oracle Databaseでユーザーを作成する際に、以下のようなエラーが発生することがあります。

このエラーは、指定した表領域（tablespace）が存在しない場合に発生します。本記事では、原因の解説と実際の解決方法をまとめます。

エラーの原因

ORA-00959 は 「指定した表領域が存在しない」 ことを意味します。

例えば以下のSQLを実行した場合を考えます。

このとき、環境に USERS という表領域が作成されていなければ、ORA-00959 が返されます。

よくある原因

インストール時にデフォルトの USERS 表領域が作成されなかった
他の管理者が不要と判断し削除してしまった
マルチテナント環境（CDB/PDB）で表領域の有無が異なる

対処法

1. 既存の表領域を確認する

まずは現在存在している表領域を確認します。

ここで USERS が表示されなければ、エラーの通り存在していないことが確認できます。

2. 表領域を作成する

存在しない場合は新たに表領域を作成します。

※ データファイルのパスは環境に応じて修正してください。

3. 既存の表領域を指定してユーザーを作成する

新しく表領域を作成せず、既存の表領域を利用する方法もあります。

ただし、SYSTEM を業務用に利用するのは推奨されないため、専用の表領域を作成する方がベストです。

4. ユーザー作成後の権限付与

ユーザー作成が成功したら、最低限以下の権限を付与します。

必要に応じて他の権限も付与してください。

まとめ

ORA-00959 は 「指定した表領域が存在しない」 ことが原因
DBA_TABLESPACES ビューで表領域の存在を確認
必要に応じて新規作成、または既存の表領域を指定する

表領域の存在を確認してからユーザー作成を行うことで、エラーを回避できます。

❓よくある質問（FAQ）

Q1. ORA-00959エラーはなぜ発生するのですか？

A. 指定した表領域（tablespace）が存在しない場合に発生します。ユーザー作成時の DEFAULT TABLESPACE に指定した名前が、データベース内に存在しないことが原因です。

Q2. 表領域が存在するかどうかを確認するには？

A. 以下のSQLで確認できます。

ここに指定した名前が含まれていなければ、新しく表領域を作成する必要があります。

Q3. SYSTEM表領域を代わりに使っても良いですか？

A. 技術的には可能ですが推奨されません。SYSTEM はOracle内部で利用される表領域であり、業務用のオブジェクトを置くとパフォーマンスや管理に悪影響が出る可能性があります。専用の表領域を作成しましょう。

Q4. 表領域を作成するときのファイルパスはどう決めればいいですか？

A. 通常はOracleデータベースのデータファイル格納ディレクトリ（例：/u01/app/oracle/oradata/ORCL/）に置きます。環境ごとの構成ポリシーに従い、十分な容量のあるディスクを指定してください。

Q5. マルチテナント環境（CDB/PDB）でも同じ対応ですか？

A. はい。ただしCDB直下とPDB配下で表領域の有無が異なることがあります。ユーザーを作成するPDBに接続し直し、そのPDB内で表領域を確認・作成してください。

AI, ChatGPT, Excel, ブログ

ChatGPTにExcelマクロを書かせてCSVを自動処理｜初心者でもできるフィルタリング自動化

2025年9月9日管理者コメントする

はじめに

業務でCSVデータを扱う機会は多いですが、毎回手作業でフィルタリングするのは大変です。
そんなときに便利なのが Excelマクロ（VBA）による自動処理。

しかも今は、ChatGPTに「CSVを読み込んでフィルタリングするマクロを書いて」と依頼するだけで、即座にマクロコードを生成してくれます。

この記事では、その手順を実際の例で紹介します。

手順①：ChatGPTに依頼する

ChatGPTに次のように入力します。

プロンプト例：

CSVファイルを読み込んで、列Bが「完了」のデータだけを新しいシートに表示するExcel VBAマクロを書いてください。

👉 条件（例：「列Bが完了」）は自由に変更できます。

手順②：ChatGPTが生成したマクロコード

ChatGPTは以下のようなコードを生成してくれます。

Sub ImportAndFilterCSV()
    Dim ws As Worksheet
    Dim importWs As Worksheet
    Dim filePath As String
    Dim lastRow As Long
    Dim i As Long
    Dim outputRow As Long
    
    ' CSVファイルのパスを指定
    filePath = "C:\Users\YourName\Documents\sample.csv"
    
    ' 新しいシートを作成
    Set importWs = Sheets.Add
    importWs.Name = "CSV_Import"
    
    ' CSVファイルを読み込み
    With importWs.QueryTables.Add(Connection:="TEXT;" & filePath, Destination:=importWs.Range("A1"))
        .TextFileParseType = xlDelimited
        .TextFileCommaDelimiter = True
        .Refresh BackgroundQuery:=False
    End With
    
    ' フィルタリング結果を出力するシートを作成
    Set ws = Sheets.Add
    ws.Name = "Filtered"
    
    lastRow = importWs.Cells(importWs.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
    outputRow = 1
    
    ' 列Bが「完了」の行だけコピー
    For i = 2 To lastRow
        If importWs.Cells(i, 2).Value = "完了" Then
            importWs.Rows(i).Copy ws.Rows(outputRow)
            outputRow = outputRow + 1
        End If
    Next i
End Sub

Sub ImportAndFilterCSV()

Dim ws As Worksheet

Dim importWs As Worksheet

Dim filePath As String

Dim lastRow As Long

Dim i As Long

Dim outputRow As Long

' CSVファイルのパスを指定

filePath = "C:\Users\YourName\Documents\sample.csv"

' 新しいシートを作成

Set importWs = Sheets.Add

importWs.Name = "CSV_Import"

' CSVファイルを読み込み

With importWs.QueryTables.Add(Connection:="TEXT;" & filePath, Destination:=importWs.Range("A1"))

.TextFileParseType = xlDelimited

.TextFileCommaDelimiter = True

.Refresh BackgroundQuery:=False

End With

' フィルタリング結果を出力するシートを作成

Set ws = Sheets.Add

ws.Name = "Filtered"

lastRow = importWs.Cells(importWs.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row

outputRow = 1

' 列Bが「完了」の行だけコピー

For i = 2 To lastRow

If importWs.Cells(i, 2).Value = "完了" Then

importWs.Rows(i).Copy ws.Rows(outputRow)

outputRow = outputRow + 1

End If

Next i

End Sub

手順③：Excelに貼り付ける

Excelを開き、Alt + F11でVBAエディタを起動
「挿入」→「標準モジュール」を選択
上記コードを貼り付け
CSVファイルのパス（filePath）を自分の環境に合わせて変更

手順④：マクロを実行する

Excelに戻り、Alt + F8を押して「ImportAndFilterCSV」を実行
新しいシート「Filtered」に、列Bが「完了」のデータだけが表示される

これでCSVのフィルタリングが自動化できました！

応用ポイント

条件を「完了」以外に変えることで、自由にフィルタリング可能
複数条件もIf文を追加すれば対応できる
定期的に同じCSVを処理する場合は、処理時間を大幅に短縮できる

まとめ

ChatGPTを活用すれば、複雑に思えるCSV読み込み＋フィルタリング処理も、たった1行の依頼でマクロコードが完成します。

毎日の業務で繰り返しCSV処理をしている方は、ぜひChatGPTにコード生成を任せてみてください。

👉 次回は「条件付きでセルに色をつけるマクロ」をChatGPTで生成する方法を紹介予定です。

AI, ChatGPT, Excel, ブログ

👉 ChatGPTでできるExcel自動化の基本4ステップ｜列A＋Bを合計して列Cに表示する方法

2025年9月9日管理者コメントする

毎日のExcel作業で「同じ計算を繰り返すのが面倒…」と感じていませんか？
実はChatGPTを使えば、数行の依頼だけでExcelマクロを自動生成でき、作業を一気に効率化できます。

この記事では、列Aと列Bを合計して列Cに表示するシンプルなマクロをChatGPTに作らせる手順を紹介します。
初心者でもコピペで使えるので、今日からすぐに実践可能です。

手順①：ChatGPTに依頼するプロンプト例

まずはChatGPTを開き、次のように指示を入力します。

プロンプト例：

手順②：ChatGPTが生成したマクロコード

ChatGPTからは以下のようなコードが返ってきます。

Sub SumColumns()
    Dim lastRow As Long
    lastRow = Cells(Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
    
    Dim i As Long
    For i = 1 To lastRow
        Cells(i, 3).Value = Cells(i, 1).Value + Cells(i, 2).Value
    Next i
End Sub

Sub SumColumns()

Dim lastRow As Long

lastRow = Cells(Rows.Count, "A").End(xlUp).Row

Dim i As Long

For i = 1 To lastRow

Cells(i, 3).Value = Cells(i, 1).Value + Cells(i, 2).Value

Next i

End Sub

このコードは、

列Aの最終行を取得
1行目から最終行まで繰り返し
列A＋列Bの値を列Cに出力

という処理を自動で行ってくれます。

手順③：Excelに貼り付ける

Excelを開き、Alt + F11 を押してVBAエディタを開く
「挿入」→「標準モジュール」を選択
ChatGPTが出力したコードを貼り付ける
Ctrl + Sで保存

手順④：マクロを実行する

Excelに戻り、Alt + F8 を押す
「SumColumns」を選択して実行
列Cに、列A＋列Bの合計が自動で入力される

これで完成です！

まとめ

ChatGPTを活用すれば、たった1行の依頼でExcelマクロを自動生成できます。
今回の例では「列A＋列Bの合計 → 列Cに表示」というシンプルな処理でしたが、応用すればデータ加工やレポート作成も自動化できます。

👉 さらに詳しい応用例（CSV加工や条件付き処理など）は別記事で紹介予定です。

業務の時短にぜひ活用してみてください！

CSV, エディタ, ブログ

CSVファイルの「BOMあり」、「BOMなし」とは？

2025年9月8日管理者コメントする

はじめに

CSVファイルを扱っていると、「BOMあり」「BOMなし」という言葉を目にすることがあります。
特にExcelで開いたときに文字化けしてしまった経験がある方は、この違いが大きな意味を持つことを知っておくと便利です。
この記事では、BOMの基礎から、Excelやシステムでの扱い方、確認方法まで解説します。

BOMとは？

BOM（Byte Order Mark）は、テキストファイルの先頭に付与される特殊な「目印」です。
文字コードを示すために使われ、特にUTF-8では以下の3バイトがBOMになります。

これがあるファイルを「BOMあり」、ないファイルを「BOMなし」と呼びます。

BOMありとBOMなしの違い

BOMあり

Excelなどで開くと文字化けしにくい
日本語環境のExcelではBOM付きの方が安全に扱える

BOMなし

Linux系のシステムやプログラムでは一般的
余計なバイトが含まれないためシステム連携や自動処理で好まれる

Sakuraエディタで違いが分からない理由

Sakuraエディタはとても優秀で、UTF-8のBOMがあってもなくても正しく解釈して表示します。
そのため、見た目では違いが分からないのです。
他のソフトでは「ï»¿」のような文字が先頭に表示されることもありますが、Sakuraではそうした問題は起きません。

BOMの有無を確認する方法

1. Sakuraエディタで確認

メニュー → ファイル → 文字コード指定して開く
「UTF-8」または「UTF-8 (BOM付き)」が表示される

2. バイナリエディタで確認

BOMあり：ファイル先頭に EF BB BF
BOMなし：すぐに「ID,名前,点数」などの内容が始まる

3. コマンドで確認

Windows (PowerShell)

PowerShell

Get-Content sample.csv -Encoding Byte | Select-Object -First 3

1

Get-Content sample.csv -Encoding Byte | Select-Object -First 3

→ BOMありなら 239 187 191 が表示されます
Linux

xxd -l 3 sample.csv

→ BOMありなら ef bb bf が確認できます

利用シーン別の使い分け

利用シーン	おすすめ設定	理由
ExcelでCSVを開く場合	BOMあり（UTF-8 BOM）	文字化けを防ぎ、正しく読み込める
プログラムやLinux環境で処理	BOMなし（UTF-8）	不要なバイトがなく安定処理できる
BOMの有無を確認したい場合	バイナリやコマンド	確実に判別可能

まとめ

CSVファイルの「BOMあり／なし」は目で見える違いはなく、特にSakuraエディタではどちらでも正しく開けます。
しかし、Excelでの文字化けやシステム連携時の不具合を避けるためには、利用シーンに応じた使い分けが重要です。

Excel → BOMあり
プログラム処理 → BOMなし

ぜひ状況に合わせて正しく選択してください。

BOMありのサンプル例

sample_bom

BOMなしのサンプル例

sample_no_bom

録音データを活用するメリット

ChatGPTを活用した要約作成の流れ

1. 会議を録音する

2. 音声を文字起こしする

3. ChatGPTで要約を依頼

ChatGPTを使うときのコツ

実際のアウトプット例

入力（抜粋）

ChatGPT要約例

まとめ

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$SNDFILEとは？

設定例

例：送信元のファイルが sales_20250911.csv の場合

利用上の注意点

まとめ

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はじめに

エラーの原因

よくある原因

対処法

1. 既存の表領域を確認する

2. 表領域を作成する

3. 既存の表領域を指定してユーザーを作成する

4. ユーザー作成後の権限付与

まとめ

❓よくある質問（FAQ）

Q1. ORA-00959エラーはなぜ発生するのですか？

Q2. 表領域が存在するかどうかを確認するには？

Q3. SYSTEM表領域を代わりに使っても良いですか？

Q4. 表領域を作成するときのファイルパスはどう決めればいいですか？

Q5. マルチテナント環境（CDB/PDB）でも同じ対応ですか？

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はじめに

手順①：ChatGPTに依頼する

手順②：ChatGPTが生成したマクロコード

手順③：Excelに貼り付ける

手順④：マクロを実行する

応用ポイント

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手順②：ChatGPTが生成したマクロコード

手順③：Excelに貼り付ける

手順④：マクロを実行する

まとめ

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BOMとは？

BOMありとBOMなしの違い

BOMあり

BOMなし

Sakuraエディタで違いが分からない理由

BOMの有無を確認する方法

1. Sakuraエディタで確認

2. バイナリエディタで確認

3. コマンドで確認

利用シーン別の使い分け

まとめ

BOMありのサンプル例

BOMなしのサンプル例

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「駑馬十駕」を信念に IT系情報を中心に調べた事をコツコツ綴っています。

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