【要約】GitHub Copilot でデモ用の製造データを作る — Excel エージェントで分析デモがやりたい! [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
Excel Copilotのデモにおいて、分析結果に説得力を持たせる「意味のあるデータ」の準備は困難である。製造業のような構造的な複雑さや、特定の傾向を持つデータを手作業で作成するには多大な工数がかかる。
// Approach
GitHub Copilotに対し、ドメイン知識と制約条件を詳細にプロンプトとして与え、Pythonスクリプトを生成させる。親子関係や意図的な傾向を組み込むことで、分析価値の高いデータを効率的に構築する。
// Result
生成データを用いてExcel Copilotで分析した結果、仕込んだ傾向を正確に抽出できることが確認できた。AIを活用することで、デモの質を左右するデータの作成プロセスが大幅に効率化される。
Senior Engineer Insight
> 単なるランダム生成ではなく、分析結果から逆算して「意味のあるパターン」をデータに仕込む設計力が重要である。AIをドメイン知識を具現化するパートナーとして扱うべきだ。