Tableauを用いて人事領域の課題を解決する！を最近のテーマにしています。
しかし、練習用なので、実際の会社のデータは、もちろん私用パソコンでは使えません。
そこでサンプルデータを用意するために、ChatGPTに頼んでみましたが、雇用区分がアルバイトなのに役職が取締役になっていたり、色々と調整が必要でした。
本日は、その私が苦労した結果、ようやく手に入れたサンプルデータを、一発でChatGPTに依頼するためには、どうすれば良かったのかをお伝えします！
欲しかったデータ
一般的な会社の人事データが欲しかったです。
社員番号があり、入社日や生年月日、組織コードがある一般的なサンプルデータです。
どこかでダウンロードできないかなと思ったのですが、探しても無かったので、自分で作成することにしました。
一から作成するのは大変ですので、ChatGPTに依頼することにしました。
依頼方法
前提として、私が利用しているのは、有料版のChatGPT 4oです。
ChatGPTとのやり取りのあと、ようやく私の意に沿ったデータを手に入れたわけなんですが、結構説明するのが難しく、15分くらい会話しました。
役員の給与が20万だったり、人事グループなのに営業本部の組織だったり・・・。
いやいや、現実的なデータにしてほしい！
最後に聞いてみたのですよ。
今までの会話をせずに、どうやって依頼すれば良かったのですか？と。
以下が、その答えでした。
依頼例
CHATGPT
1000人分の従業員サンプルデータを以下の要件で作成してください。
データの列:社員番号（7桁）、氏名、性別、生年月日、入社日、雇用区分、役職、基本給、組織コード（8桁）、本部、部、課、グループ
役職ごとの賃金範囲:
取締役: 100万円〜200万円
部長: 80万円〜120万円
課長: 60万円〜90万円
主任: 40万円〜60万円
一般社員: 25万円〜40万円
アルバイト: 20万円前後
嘱託社員: 30万円〜40万円
役職の割合:
取締役: 2%
部長: 5%
課長: 15%
主任: 20%
一般社員: 58%
嘱託社員: 全体の5%
組織の構造:
本部（例: 経営本部、営業本部、技術本部、管理本部）
部（例: 経営企画部、営業一部、開発部、総務部）
課（例: 企画課、国内営業課、ソフトウェア課、総務課）
グループ（例: 企画グループA、国内営業グループA、ソフトウェアグループA、総務グループA）
組織コードの設定:
本部コード（2桁）
部コード（2桁）
グループコード（2桁）」
このように、具体的で詳細な指示を一度に出していただけると、スムーズにデータを作成することができます。
なるほど・・・！
最後に、今までの会話なしに依頼する方法をフィードバックしてもらうのは、とても有益ですね。
とても最初からこの依頼は出来ないので、最初にどのように依頼すれば良いのかをChatGPTに聞いておけば良かったなと思いました。
これでデータ元は出来ました～。
色々と分析出来て、Tableau面白いです！
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