行き詰まりが見えたらハッキリ方針転換！？
AIを利用して法令検索の再検討

思いつきとしては悪くなく、アプローチも筋が良い、
にもかかわらず結果がパッとしないことがあります。

残念ですが、前進していく過程ではつきものです。

過程のとらえ方や後の展開に期待していきます。

行き詰まり　企みは悪くない

まずは思いつき・ハッタリ、次に実行と考えています。

「e-Gov法令検索」を手元で検索・Googleスプレッドシートに保存
というアイデアを考えてみました。

税理士業は税法やその他の法律と向き合う仕事なので、
業務上の必要性と効率性を達成できる仕組みには魅力があります。

外注する選択は早々にスルーして、生成AIを活用することにしました。
　(内製化と外注を矛盾なく取り入れる！)

私から生成AIに期待する仕様を指示して、仕組みやコードを生成する
といった展開を期待したわけです。

手抜きではなく(笑)、AIの活用による業務の効率化です。

行き詰まり　エラーは出なかったが…

当初ChatGPTが生成したコードを利用することにしました。

期待していた仕組みは以下の通りです。

• Googleドライブに格納した法令のXMLフォルダを
• Google ColaboratoryからPythonを使ってキーワード検索し、
• 結果をGoogleスプレッドシートに保存する

素人目にはカンタンに実現しそうだと思っていたのですが…

実行してみるとエラーが出てしまいストップ。

ChatGPTにエラーの修正を依頼して、修正を繰り返すだけでなく、
Google Colabによる修正も加えることに。

結果として、エラー表示は出なくなり無事検索開始！

問題は検索開始後、いつまで経っても検索が完了しないことでした(笑)。
　(画像とは別に1時間以上検索してもやはり完了せずでした)

今度はGeminiに原因を質問してみたところ、以下の回答がありました。

• XMLファイルのサイズが大きい
• ファイルの数が多い
• キーワードの出現頻度が高い
• Google Colabのリソース制限
• 非効率な検索方法

原因だけでなく、解決方法を提示してくれました。

• 検索対象の要素を絞り込む
• より効率的なXML処理ライブラリを使用する
• ファイルサイズの削減や分割
• キーワードの最適化

技術的に打開策はあるようですが、実行するかは別の問題です。

行き詰まり　ハッキリ方針転換

ITを利用しての検索の魅力は、

• 網羅性
• スピード
• 後工程でのデータの利用

といった点にあります。

今回私が行き詰まった検索の仕組みは調整次第では
検索機能を実行できるかもしれません。

他方、検索で得られる網羅性やスピードが不十分である場合には
かえって非効率な仕組みになります。

便利な仕組みには期待ありですが、作成やメンテナンスに
時間をかけ続けるわけにもいきません。

行き詰まりは残念ですが、方向転換のきっかけととらえます。

e-Gov法令検索のサービスが今後変更されることもあれば、
他のアプローチでの利用の機会もあるかもしれません。

関心を持つことでも情報収集の感度は強まりますが、
試行錯誤を経ているとさらに反応が強まります。

課題の保留・棚上げはスッキリしませんが、
方針転換をハッキリさせることはできます。

試行錯誤を経て方針転換を明確にした後は、
次の機会、別の機会に期待して前進です。

 

蛇足
アイキャッチ画像は「フレンチラベンダー」です。
花穂の形状と色に特徴があります。
ラベンダーの和名は「薫衣草」だそうです。

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