生成AI×ETLならReckoner（レコナー）
ETL内で生成AIを活用し、非構造化データを構造化データに変換する方法
課題・現状
自社商品のカスタマーレビュー内容を分析し、商品改善や競合分析、市場動向などの解析をおこないたい。しかし、商品に対するコメントはフリーテキストで非構造化データのため、サポートメンバーが目視で確認、Googleスプレッドシートにフィールドを作成し、レビューコメントの感情をポジティブ、ネガティブ、ニュートラルに振り分け記載している。手作業でレビューコメントを構造化データに変換しているため、漏れや転記ミスのリスクもあるため、自動化したい。
Reckoner（レコナー）導入の効果
ノーコードで簡単データ変換＆連携
ETL（Reckoner）内で生成AIを活用することで、扱いづらい非構造化データを簡単に構造化でき、自動でGoogleスプレッドシートへ登録することが可能。
人的ミスの減少。
自社商品掲載サイトとGoogleスプレッドシートを自動で連携することで、カスタマーレビューを目視で拾って振り分け、転記する手作業が無くなった。
ETL内で生成AIを活用し、簡単に非構造化データを構造化データに変換する方法
STEP1
接続設定
Reckoner（レコナー）が、データソースとなる自社商品掲載サイトからデータを取得できるよう「HTTP」タスクを設定する。データ転送先となるGoogleスプレッドシートにアクセスできるようにするため、ログイン情報入力やOauth設定をおこなう。
STEP2
データ加工・変換
生成AIを活用して、Reckoner（レコナー）の画面上のマウス操作で、以下加工・整形をおこなう。
・「HTTPタスク」で生成AIのプロンプトを作成し、自社商品掲載サイトから、「レビューの感情」データを抽出、「ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル」に分け、json形式で出力する。
・「JSON展開」タスクを用いて、分けられたデータをGoogleスプレッドシートの各フィールドに登録する。
STEP3
ワークフロー作成・データ連携
検証環境を用意することなく、Reckoner（レコナー）の画面上で処理結果のプレビューをぱっと確認。バッチ制作不要で、自社商品掲載サイト（HTTP）と、Googleスプレッドシートを繋いでデータの流れを作成する。
Reckonerでの解決ポイント
ETL内で生成AIを活用！
ETLで生成AIのプロンプトを活用すれば、簡単に非構造化データも構造化データに変換したうえで、転送先に自動出力可能！
