「集める」を武器にする。データ収集のキホン－第6回：文系でもデキる！AIと作る自分専用の収集ツール【データリテラシーをやさしく解説】

この記事のポイント

・AIは プログラミングの「翻訳機」、コードを1から書く必要はない
・自分専用ツールを作る 3ステップ
・依頼の精度を上げる プロンプトの型
・エラーは恐れず、AIに丸投げで直してもらう

「ノーコードだけだと、もう一歩足りない」と感じたら

前回、クリックだけでデータを集める拡張機能を紹介しました。でも、使ってみると 「毎日決まった時間に自動実行したい」「独自の形式で保存したい」 という、あと一歩のこだわりが出てきます。

これまでなら、その「あと一歩」のために何ヶ月もかけて Python を勉強する必要がありました。いまは違います。第4回の生成AIに「こんなツールを作って」と 日本語で頼むだけ で、自分専用のプログラムが完成します。

AIはプログラミングの「翻訳機」

図1：AIを使ったプログラム生成

最初の誤解を解いておきます。あなたがコードを1から書けるようになる必要はありません。役割は「日本語でやりたいことを正確に伝えるディレクター」です。

プログラミング言語は、コンピュータに指示を出すための「外国語」のようなもの。これまではその外国語を覚える必要がありましたが、いまはAIが 「日本語 ⇄ プログラミング言語」の通訳 をしてくれます。

AIと一緒にツールを作る3ステップ

ステップ	やること	使うツール
1. 目的と場所を伝える	「何を、どこから、どんな形で出力したいか」を日本語で書く	ChatGPT / Claude / Gemini
2. コードを実行する	AIが書いたコードをコピペして実行	Google Colaboratory（無料・ブラウザだけで動く）
3. エラーをAIに丸投げ	エラーメッセージをコピペし「直して」と頼むだけ	同じAI

ステップ1の依頼例

悪い例：
「ニュースサイトから情報を集めるコードを書いて」

良い例：
「ニュースサイト（URL: https://example.com/news）から、
『記事のタイトル』と『公開日時』を抽出する
Pythonコードを書いてください。
結果はExcelファイル（.xlsx）で保存したいです。
サーバー負荷対策で、各記事の取得間に2秒の待ち時間を入れてください」

具体的に伝えるほど、AIは実用的なコードを返します。

依頼の精度を上げる「プロンプトの型」

図2：AIに指示するときに必要な項目

項目	具体的に伝えること
対象サイト	情報を集めたいサイトのURL
欲しい項目	価格・商品名・URL・レビュー数など
出力形式	Excel・CSV・Googleスプレッドシートなど
特別なルール	「3秒おきに実行」「最大100件まで」など
動作環境	Google Colab／自分のPC など

エラーは「失敗」ではなく「AIとの対話」

初心者が一番怖いのは、実行ボタンを押して「赤い文字（エラー）」が出ること。でも、データリテラシーが高い人は、エラーを失敗だとは思いません。

エラーは AIにとっての「ヒント」 です。パソコンの環境やサイト構造はそれぞれ違うので、1回で完璧に動く方が珍しい。エラーが出るたびに そのままコピーしてAIに貼り、「直して」と頼むだけ。AIは「ここを直しました」と新しいコードをくれます。

明日からできる3つのアクション

① Google Colabのアカウントを開いてみる
Googleアカウントがあれば即使えます。ブラウザだけで動くので環境構築は不要。

② 「日常で繰り返しているデータ作業」を1つAIに依頼してみる
「毎週やる集計」「定期的なリスト更新」など、面倒な作業をAIに依頼してコードを作ってもらう。最初の1本ができれば、感覚が一気に変わります。

③ エラーが出ても触らずAIに渡す癖をつける
赤い文字を恐れず、コピーして「これ直して」。3往復くらいで動くようになるのが普通です。

今回のまとめ

「自分でプログラムを書く」必要はありませんが、「AIにプログラムを書かせる」スキル は、これからの必須教養です。コピペ作業に奪われていた時間を、AIと一緒に作ったツールで取り戻しましょう。

収集の技術が揃いました。強力な武器を持つと、責任も伴います。次回は重要なテーマ「知らないと怖い！守るべきデータの法律とマナー」を解説します。

<文/岡崎 凌>