たくさんのデータを、複数の AI モデルでまとめて処理・評価できる「バッチシート」をリリースしました。

Excel のようなシート画面に CSV や Excel のデータを取り込むと、翻訳・要約・分類などの一括処理から、AI による自動採点、人の目での最終チェックまでを 1 枚のシートで完結できます。「モデルを乗り換えても品質は落ちないか」「プロンプトを直して悪くなっていないか」という判断を、勘ではなくデータで下せるようになります。

使い方

• サイドバーの「＋ 新規作成」から「バッチシート」を選び、目的に合ったプリセット（一括翻訳・一括要約・分類・タグ付け・モデル乗り換え判定・プロンプト回帰テスト・候補案レビュー）を選択します。列構成・プロンプト・採点基準まで初期設定された状態で始められます
• CSV / Excel をアップロードすると、データの列とシートの入力列が自動で対応付けられます（手入力にも対応）
• シートの列が処理のステップになります。プロンプトの中で {{列名}} と書くだけで前の列の内容を参照でき、1 つの列に複数モデルを割り当てて横並びで比較したり、1 つのモデルで複数パターンの案出しをしたりできます
• 採点列を追加すると、生成結果を AI が採点基準に沿って自動採点し、スコアと理由を記録します
• 実行前には推定コストを自動でチェック。実行中は一時停止・再開ができ、失敗したセルだけをまとめて再実行することもできます
• 実行が終わると「結果」タブで、品質×コストの散布図、モデル別の判定サマリ、モデル間で差が大きかった行のピックアップを確認できます。「傾向を要約」ボタンを押すと、低スコアだった原因の傾向を AI が要約します
• 結果は CSV / Excel でエクスポートできます

人の目で最終判断を下す「人評価」

AI の採点だけでは決めきれない場面のために、「人評価」列を用意しました。セルをクリックすると比較画面が開き、複数モデルの出力やパターン案を 1 画面で見比べながら、行ごとに「どれを採用するか」を決められます。

AI 採点があるときはスコアが最も高い候補があらかじめ選ばれた状態で開き、数字キーと Enter だけで次々に評価を進められます。採用結果だけを抜き出したエクスポートにも対応しています。

ご利用にあたって

• シートの作成・実行・人評価にはメンバー権限以上が必要です。閲覧権限のユーザーは結果の閲覧とエクスポートのみ利用できます
• 実行には通常のチャットと同じコスト上限が適用され、上限に達すると実行は自動で一時停止します
• 取り込めるデータにはサイズ・行数の上限があります