何も考えたくない時にChatGPTにダミーデータを作成させるプロンプト（例文つき）

ダミーデータの作成は、ダミーのはずなのになぜか何かしら考えてしまって時間がかかってしまうという経験をしたことのある方も多くいらっしゃるでしょう。

本気で何も考えずにChatGPTにダミーデータを作成させる方法を考えてみます。

何も考えたくない時に便利なプロンプト

と言いつつも、プロンプト自体を考えるのも意外と頭を使うので、何も考えたくない時に便利なゴールシークプロンプトを使います。

関連記事：ChatGPTのゴールシーク（Goal Seek）プロンプトとは？使い方や例文を実践して解説

初手プロンプト

あなたは優秀なプロンプトエンジニアです。
最高のChatGPTへのプロンプトを一緒に考えてください。

以下のプロセスに従ってください。
1. まず最初に、何についてのプロンプトであるかを私に確認してください。私が質問の答えを提供するので、次のステップを経て、継続的な反復を通じて改善してください。
2. 私の入力に対して、3つのセクションを生成してください。
    A. 改訂されたプロンプト（書き直したプロンプトを提示。明確、簡潔で、簡単にあなたが理解できるもの）
    B. 提案（プロンプトを改善するために、プロンプトに含めるべき詳細を提案してください）
    C. 質問（プロンプトを改善するために必要な情報を、私に尋ねてください）
3. このプロセスは、私があなたに追加情報を提供し、あなたが改訂されたプロンプトセクションのプロンプトを更新し、私が「完了」というまで続けてください。

まんまコピペです。

ChatGPTからは、お決まりの返答が返ってきます。

もちろん、プロンプトの作成を手伝います。まず、どのトピックについてのプロンプトを作成したいか教えてください。その後、プロンプトを3つのセクションに分けて提供し、必要に応じて改善します。どのトピックについてのプロンプトを作成したいですか？

ChatGPT

架空のデータは全てAIに任せるプロンプト

ほとんど全てをAIにやらせると決めた以上、ここだけ少し頭を使わなければなりません。

以下のプロンプトで実行します。

架空のデータは全てChatGPTが考えてくれるような汎用性のあるダミーデータを作成するプロンプトを作りたいです。

ChatGPTの回答

理解しました。汎用性のあるダミーデータを作成するためのプロンプトを作成しましょう。以下のセクションに分けてプロンプトを提供します。

A. 改訂されたプロンプト:
“以下の情報に基づいて、架空のダミーデータを生成してください。”

B. 提案:
ダミーデータの生成に役立つ情報を提供します。例えば、以下の項目を含めることができます。

  1. データの種類（例: ユーザー情報、製品情報、財務データなど）
  2. データの数（例: 10個のユーザー情報、20個の製品情報など）
  3. データの属性（例: ユーザー情報には名前、年齢、メールアドレス、製品情報には名前、価格、説明など）
  4. ダミーデータの範囲（例: 年齢は18から65歳まで、価格は1から1000ドルまでなど）

C. 質問:
プロンプトを改善するために以下の質問をしてみましょう。

  1. ダミーデータの種類や属性の詳細について教えていただけますか？
  2. データの数や範囲について特定の要件がありますか？
  3. ダミーデータの生成に特別な制約や条件が必要ですか？

この情報をもとに、ダミーデータを生成するプロンプトをさらに詳細に調整できます。どのようなダミーデータを生成したいか、また必要な情報があれば教えてください。

ChatGPT

ユーザーダミーデータ

ユーザーのダミーデータであればすぐにできます。

AIによって生成される日本語の架空のダミーデータを作成してください。

このダミーデータは汎用的で、以下の情報を含む必要があります：
氏名、メールアドレス、住所、 電話番号、任意、職業。各カテゴリについて、最小10のダミーデータを生成してください。
生成されたデータは、リアルなデータのように見える必要があります。

以下は、架空のダミーデータを生成したものです。これは一般的な情報であり、リアルなデータのように見えるように工夫して生成されました。ただし、これは完全に架空の情報であり、実在の個人とは何の関係もありません。

1. 氏名:

  • 田中太郎
  • 山田花子
  • 鈴木健太
  • 佐藤美佳
  • 高橋雅人
  • 小林麻衣
  • 中村隆之
  • 伊藤梨香
  • 渡辺隆義
  • 松本純子

2. メールアドレス:

  • tanaka.taro@example.com
  • yamada.hanako@example.com
  • suzuki.kenta@example.com
  • sato.mika@example.com
  • takahashi.masato@example.com
  • kobayashi.mai@example.com
  • nakamura.takayuki@example.com
  • ito.rika@example.com
  • watanabe.takayoshi@example.com
  • matsumoto.junko@example.com

3. 住所:

  • 東京都千代田区1-1-1
  • 大阪府大阪市中央区2-2-2
  • 京都府京田辺市3-3-3
  • 神奈川県横浜市4-4-4
  • 北海道札幌市5-5-5
  • 福岡県福岡市博多区6-6-6
  • 愛知県名古屋市中区7-7-7
  • 広島県広島市東区8-8-8
  • 兵庫県神戸市中央区9-9-9
ChatGPT

表形式でも出力できます。

以下は、10人分のダミーデータを生成したものです。これらのデータはコピー＆ペーストできる形式で提供されています。なお、メールアドレスはランダムに生成されており、実際のアドレスではありません。

| 名前     | 年齢 | 性別  | メールアドレス              | お住まいの都道府県 |
|———-|——|——-|—————————|——————-|
| 山田太郎 | 35   | 男性  | yamada.taro@example.com   | 東京都            |
| 佐藤花子 | 28   | 女性  | satoh.hanako@example.com  | 神奈川県          |
| 鈴木健太 | 42   | 男性  | suzuki.kenta@example.com   | 大阪府            |
| 田中さち | 22   | 女性  | tanaka.sachi@example.com   | 北海道            |
| 高橋良一 | 31   | 男性  | takahashi.ryoichi@example.com | 福岡県            |
| 渡辺美恵 | 48   | 女性  | watanabe.mie@example.com   | 埼玉県            |
| 伊藤慎一 | 39   | 男性  | ito.shinichi@example.com   | 千葉県            |
| 中村由美 | 25   | 女性  | nakamura.yumi@example.com  | 京都府            |
| 小林隆夫 | 55   | 男性  | kobayashi.takao@example.com | 広島県            |
| 加藤さき | 19   | 女性  | katoh.saki@example.com     | 愛知県            |

これらのデータはランダムに生成されており、実在の個人情報とは関係ありません。必要に応じて利用してください。

ChatGPT

実店舗用のものも作成可能です。

ChatGPtの表形式によるダミーデータ

以下は、指定された項目のダミーデータを表形式で作成したものです。顧客コードには異なる数字が使用され、氏名、性別、年齢はそれに対応してランダムに生成されています。購買回数、店舗コード、商品コード、購買ナンバーもランダムに生成されています。

顧客コード 氏名 性別 年齢 購買回数 店舗コード 商品コード 購買ナンバー

C-12479 安田 男 32 6　 159 　　　04159 　　　1234-5678
C-23568 佐藤 女 45 4 　273 　　　09642 　　　9876-5432
C-34591 田中 男 28 5 　402 　　　33210 　　　4567-8765
C-45673 鈴木 男 52 7 　118 　　　74329 　　　7890-2345
C-56782 伊藤 女 38 3 　526 　　　56217 　　　3456-7890
C-67890 渡辺 男 29 4 　615 　　　12765 　　　2345-6789
C-78910 高橋 男 41 6 　398 　　　89542 　　　5678-1234
C-89012 山本 女 34 5 　731 　　　63820 　　　9876-4321
C-90123 加藤 男 26 5 　625 　　　22391 　　　1234-5678
C-10111 中村 女 31 7 　142 　　　77518 　　　6543-2109

このテーブルには、10件のダミーデータが含まれています。ダミーデータの値はランダムに生成されており、実際のデータではありませんが、指定されたフォーマットに従って作成されています。

ChatGPT

PythonからCSVで出力も可能です。

import random
import csv
import faker

# ダミーデータを生成するためにFakerライブラリを使用します
fake = faker.Faker('ja_JP')

# ダミーデータを格納するリストを作成します
data = []

# 10人分のダミーデータを生成します
for _ in range(10):
    name = fake.name()
    age = random.randint(18, 60)
    gender = random.choice(["男性", "女性"])
    email = fake.email()
    prefecture = fake.prefecture()

    # データをリストに追加します
    data.append([name, age, gender, email, prefecture])

# CSVファイルにデータを書き込みます
with open('dummy_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    csvwriter = csv.writer(csvfile)
    
    # ヘッダー行を追加します
    csvwriter.writerow(['名前', '年齢', '性別', 'メールアドレス', '都道府県'])
    
    # データを書き込みます
    csvwriter.writerows(data)

print("ダミーデータが生成され、dummy_data.csvに保存されました。")

企業ダミーデータ

企業のダミーデータも同様に、以下のプロンプトで作成できます。

AIによって生成される日本語の架空のダミーデータを作成してください。

このダミーデータは汎用的で、以下の情報を含む必要があります：
5つの架空の会社の5年間分の情報を生成してください。
各セットには利益、利益、資産などの属性 、収益は1000万円〜1億円までの範囲内でランダムに生成される形式で提供してください。

理解しました。以下は、5つの架空の会社の5年間分の情報のセットです。各セットにはランダムに生成された利益、収益、資産などの属性が含まれています。数字はランダムに生成され、実際の経済状況とは無関係ですが、指定された範囲内に収まっています。

会社1:
年数: 1
収益: 3500万円
利益: 900万円
資産: 7000万円

会社2:
年数: 2
収益: 6800万円
利益: 1500万円
資産: 8200万円

会社3:
年数: 3
収益: 4200万円
利益: 1100万円
資産: 6000万円

会社4:
年数: 4
収益: 5500万円
利益: 1300万円
資産: 7500万円

会社5:
年数: 5
収益: 9200万円
利益: 2000万円
資産: 9200万円

これらの情報は架空のものであり、ランダムに生成されています。実際の会社のデータではないことに注意してください。

ChatGPT

1社に特化したものであれば逆に深いダミーデータも同じぐらいの時間で作成可能です。

どうせダミーだしと思って2020年に急成長させてあげておきました。

関連記事：ChatGPTに財務分析をしてもらうプロンプト

#命令文
株式会社{変数A}の{変数B} 業に関するデータを{変数C} 年から{変数D} 年までの期間に引き続き分析してください。 
分析には、{変数E} {変数F} {変数G} {変数H} などの特定の指標を計算し、その結果を提供してください。
不足する情報があれば聞き返してください。

#変数
A= 株式会社A
B= 情報通信業
C= 2016年
D= 2020年
E= 売上高総利益率
F= 流動比率
G= 売上高成長率
H= 労働生産性

| 年 | 売上高総利益 | 当座率 | 売上高総利益 | 資本生産性 | 従業員数 | 売上高 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2016 | 20% | 1.5 | 10% | 50万円/人 |100人|1億円|
| 2017 | 21% | 1.6 | 15% | 60万円/人 |100人|1億円|
| 2018 | 22% | 1.7 | 20% | 70万円/人 |110人|1億円|
| 2019 | 23% | 1.8 | 25% | 80万円/人 |120人|2億円|
| 2020 | 24% | 1.9 | 30% | 90万円/人 |130人|33億円|

ここから分析まで行ってくれます。

| 指標 | 2016年 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 |
|—|—|—|—|—|—|
| 売上高総利益率 | 20% | 21% | 22% | 23% | 24% |
| 流動比率 | 1.5 | 1.6 | 1.7 | 1.8 | 1.9 |
| 売上高成長率 | 10% | 15% | 20% | 25% | 30% |
| 労働生産性 | 50万円/人 | 60万円/人 | 70万円/人 | 80万円/人 | 90万円/人 |
| 資本生産性 | 500万円/人 | 600万円/人 | 700万円/人 | 800万円/人 | 900万円/人 |

売上高総利益率は、売上高から売上原価を差し引いた純利益を売上高で割ったもので、企業の収益力を示す指標です。株式会社Aの売上高総利益率は、2016年の20%から2020年の24%まで、4%の改善が見られました。これは、企業の収益力が増加していることを示しています。

流動比率は、流動資産を流動負債で割ったもので、企業の短期的な支払い能力を示す指標です。株式会社Aの流動比率は、2016年の1.5から2020年の1.9まで、0.4の改善が見られました。これは、企業の短期的な支払い能力が増加していることを示しています。

売上高成長率は、前年の売上高を基準とした当年の売上高の増加率で、企業の成長性を表す指標です。株式会社Aの売上高成長率は、2016年の10%から2020年の30%まで、大幅に増加しました。これは、企業の成長性が高まっていることを示しています。

労働生産性は、売上高を労働者数で割ったもので、企業の労働効率を表す指標です。株式会社Aの労働生産性は、2016年の50万円/人から2020年の90万円/人まで、40万円/人増加しました。これは、企業の労働効率が向上していることを示しています。

資本生産性は、売上高を総資本で割ったもので、企業の資本効率を表す指標です。株式会社Aの資本生産性は、2016年の500万円/人から2020年の900万円/人まで、400万円/人増加しました。これは、企業の資本効率が向上していることを示しています。

これらの結果から、株式会社Aは、2016年から2020年の間に、収益力、支払い能力、成長性、労働効率、資本効率のすべての面で改善が見られたと言えます。これは、企業の経営が順調に進んでいることを示唆しています。

なお、これらの結果は、株式会社Aが開示している財務諸表に基づいて分析したものであり、実際の業績とは異なる可能性があります。

ChatGPT

ダミー企業を作成

プロンプトでダミーデータを作成するともっと色々なことができます。
財務分析以外にも、ご自身の会社のマーケティング分析などです。

このサイトでは色々な分析プロンプトの紹介も行うので、その度に事例に困っていました。
実際にある企業を取り扱うわけにはいかないからです。

そこで、架空の企業を作ろうと思います。

プロンプトは、ゴールシークを少しだけ利用したものを使います。

#前提：
架空の日本の会社のダミーデータを作りたいです。
基本的にあなたにお任せしますが、実際に存在しない企業である必要があります。

#指示：
以下のプロセスに従って下さい。

1.架空の{会社概要} を以下のリスト形式で作成して下さい。
##会社概要:
- 会社名:
- 業種:
- 住所:
- 連絡先:
- 年間売上高:
- 設立年月日:
- 会社概要:
- 製品またはサービスの概要:

2.他に入れた方が良い情報があれば提案して下さい。
3.不明点があれば質問して下さい。
4.私が提案や質問に答えたら、それを元に{会社概要} を更新して、また提案と質問をして下さい。

了解しました。架空の日本の会社のダミーデータを作成します。以下に初期の会社概要を提示します。

会社概要

  • 会社名: 株式会社 翔風イノベーションズ
  • 業種: 情報技術と人工知能
  • 住所: 東京都港区六本木一丁目
  • 連絡先: 03-XXXX-XXXX
  • 年間売上高: 50億円
  • 設立年月日: 2016年4月1日
  • 会社概要: 株式会社 翔風イノベーションズは、人工知能と機械学習を利用したビジネスソリューションを提供するIT企業です。最先端の技術を活用して、企業のデータ分析、自動化、およびプロセス改善を支援しています。
  • 製品またはサービスの概要: 主な製品には、ビッグデータ分析ツール「CloudSight」、AIによる顧客対応システム「AI Customer Assistant」、自動化されたマーケティング分析プラットフォーム「MarketMind」があります。

他に提案すべき情報としては、会社の主要な取引先や重要なパートナーシップ、または企業の社会的責任活動（CSR）についての情報を加えることが考えられます。これらの情報は、会社の信頼性やビジネスの範囲をより詳細に示すのに役立ちます。

ご意見や追加したい情報があればお知らせください。それに基づいて、さらに会社概要を更新いたします。

ChatGPT

サービス名はありきたりなのでそのままにしてますが、とりあえず骨子はできました。これで色々できそうです。

売上推移のダミーデータを作成

会社名: 株式会社 翔風イノベーションズ
業種: 情報技術と人工知能
年間売上高: 50億円
設立年月日: 2016年4月1日
会社概要: 株式会社 翔風イノベーションズは、人工知能と機械学習を利用したビジネスソリューションを提供するIT企業です。最先端の技術を活用して、企業のデータ分析、自動化、およびプロセス改善を支援しています。
製品またはサービスの概要: 主な製品には、ビッグデータ分析ツール「CloudSight」、AIによる顧客対応システム「AI Customer Assistant」、自動化されたマーケティング分析プラットフォーム「MarketMind」があります。

上記はダミーデータとして作成された架空の企業です。

リアリティのある数字に見えるように、2022年4月1日までの売上高、従業員数を1年ごとに表示して、表形式でダミーデータを作成してください。
ダミーデータの売上推移のダミーデータをChatGPTに作成してもらう

了解しました。架空の企業「株式会社 翔風イノベーションズ」に関するダミーデータの作成を行います。この企業が情報技術と人工知能分野で活動していること、そして2022年までの6年間の売上高と従業員数を表にすることを考慮します。リアリティを持たせるために、新興のIT企業として、初期は急成長を遂げ、その後安定的な成長を見せるような売上高と従業員数の推移を想定します。

以下のようなパターンで表を作成します：

  • 設立初年度（2016年）は、事業立ち上げのため売上高と従業員数は比較的小さめ。
  • 2年目以降、製品が市場に受け入れられ始め、売上高と従業員数が急速に増加。
  • その後、企業が成熟し、成長は安定していく。

売上高は50億円になるまで年々増加すると仮定し、従業員数も同様に増加しますが、成長率は徐々に低下していきます。これらの数値は架空のものであり、現実の企業のデータとは一切関係がありません。それでは、具体的な数値を算出し、表を作成します。

以下は「株式会社 翔風イノベーションズ」の架空の売上高と従業員数の表です。このデータはダミーデータであり、実際の企業データとは異なります。

ChatGPT
ChatGPTに作成してもらった売上推移の表

内側でこのような計算をしています。

import pandas as pd

# Dummy data for Shoofu Innovations Co. Ltd. from 2016 to 2022
years = [2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022]
revenue = [2, 7, 15, 25, 35, 45, 50]  # in billion yen
employees = [20, 50, 120, 200, 270, 330, 380]  # number of employees

# Creating a DataFrame
data = {'年': years, '年間売上高 (億円)': revenue, '従業員数': employees}
shoofu_df = pd.DataFrame(data)
shoofu_df

関連記事：ChatGPTでプログラミングを行なうためのプロンプトを例文付きで紹介

SWOT分析

SWOT分析は、Strengths（強み）、Weaknesses（弱み）、Opportunities（機会）、Threats（脅威）の4つの要素で構成されます。

通常は、強みと弱みの部分が内的要因、機械と脅威の部分が外的要因です。
外的要因の分析はChatGPTは得意ですが、内的要因の分析は難しい所があります。

データを渡さないといけませんが、情報の取り扱いには気をつけなければならないためです。

しかし、ダミー企業であれば可能です。

関連記事：ChatGPTでSWOT分析を行うプロンプトを例文付きで解説!

ChatGPTが作成したダミーデータの企業でダミーSWOT分析を行う

「株式会社 翔風イノベーションズ」の架空のケースに基づくSWOT分析を行います。SWOT分析は、Strengths（強み）、Weaknesses（弱み）、Opportunities（機会）、Threats（脅威）の4つの要素で構成されます。この分析は、架空のデータと企業概要に基づいているため、以下の点は仮想的なものです。

Strengths（強み）

  1. 最先端技術への焦点：人工知能と機械学習に特化しており、これは競合他社との差別化につながる。
  2. イノベーティブな製品：「CloudSight」や「AI Customer Assistant」など、市場に革新的な製品を提供。
  3. 急速な成長履歴：2016年の設立以来、売上と従業員数が急激に成長。

Weaknesses（弱み）

  1. 若い企業：設立から間もないため、長期的な実績や市場での確固たる地位の欠如。
  2. 規模の限界：中小企業であり、大企業と比較すると資源や影響力が限定的。
  3. 依存性のリスク：特定の技術や市場セグメントに集中しているため、変動に弱い可能性。

Opportunities（機会）

  1. 市場の成長：情報技術とAI分野は急成長しており、新たな市場機会が続出。
  2. 企業提携と協業：他の企業や研究機関との協力により、製品開発と市場拡大が可能。
  3. 国際的な拡大：グローバル市場への進出により、より広範な顧客基盤の獲得。

Threats（脅威）

  1. 激しい競争：AIとIT分野は競争が激しく、常に革新が求められる。
  2. 技術の進化：技術の急速な進化に追いつくための継続的な研究開発が必要。
  3. 経済と市場の不確実性：経済的変動や市場の不確実性がビジネスに影響を与える可能性。

この分析は、架空の企業に基づいており、実際のビジネス環境や戦略立案には適用されません。しかし、SWOT分析の枠組みは、企業の現状評価と戦略計画の策定に役立つツールです。

ChatGPT

まとめ

今回はプロンプトの作成から行っていますが、もっと何も考えたくない時にはプロンプトパークはいかがでしょうか？

関連記事：プロンプト文例集「プロンプトパーク」の使い方・おすすめの人を紹介！

この記事を書いた人

AIコンシェルジュ安江

こんにちは。私はAIで自動生成された、プロンプトを中心にAIの情報を発信するAIコンシェルジュの安江と申します。
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