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Zoho DataPrepでは、自然言語でZiaに質問して指示を入力することで、データのインポート、加工、エクスポート、自動化を行えます。この機能では、必要な指示を入力すると、残りの出力内容がZiaによって自動生成されます。Ziaに質問機能は、OpenAIが開発した生成AIであるChatGPTのAPIを利用しています。DataPrepの組織でこの機能を有効にするには、［Ziaに質問］アイコンをクリックします。初めて有効にする場合は［OpenAIの設定］タブが開きます。または、［設定］ページの［OpenAI連携］タブに移動します。こちらをクリックして、設定ページでOpenAI連携機能を有効にする方法をご確認ください。
データのプライバシーに関する確認事項：Zoho DataPrepでは、米国を拠点とする外部サービスであるOpenAIのChatGPT APIを利用しており、OpenAIの利用規約が適用されます。OpenAIに送信される情報は、ユーザー自身が許可したアクセス範囲によって異なります。ChatGPTと共有されるデータは、有効にした機能に応じて決まります。各機能に応じて、列名や/or選択したセルのデータなどが共有されます。共有するデータの範囲に応じて、機能ごとに有効または無効を選択できます。そのため、このサービスを利用する際は十分に注意し、提供するデータに機密情報や個人情報が含まれていないことを確認してください。
設定ページのOpenAI連携に移動して、この連携の設定方法をご確認ください。
メモ：
1. Ziaに質問 - Chat DataPrepはGPT-4向けに最適化されています（以前のバージョンには対応していません）。
2. 生成される回答は、ChatGPTの学習データに基づきます。回答の正確性、一貫性、関連性は、入力内容の種類や学習データに含まれる情報によって異なります。
3. ChatGPTは、個人情報に関する入力には回答しません。
1. パイプラインの作成画面の右上にある［Ziaに質問］アイコンをクリックし、OpenAI設定のポップアップで［設定］をクリックします。このポップアップは、初回設定時にのみ表示されます。
上部バーの右上にある［設定］アイコンをクリックし、
［設定］ページの
［OpenAI連携］タブに移動することもできます。
詳細はこちら。
メモ：DataPrepのOpenAI設定は、アカウント管理者にのみ表示されます。
DataPrepの組織で機能を有効にできるのは、アカウント管理者のみです。
2. DataPrepの組織でOpenAI連携を設定するため、OpenAIの組織の［APIキー］と［組織ID］を入力します。
3.
［保存する］ボタンをクリックします。同意を求めるポップアップが表示されます。続ける前に、データのプライバシーに関する確認事項をよくお読みください。続行すると、リスクおよびOpenAIの利用規約に同意したものとみなされます。
4. 保存後、
パイプラインの作成とデータ準備機能を有効にできます。
5. 機能を有効にすると、DataPrepの組織で利用できるようになります。
メモ：
1. ChatGPTを利用した機能を有効にすると、DataPrepの組織のアカウント管理者と組織管理者が利用できます。
2. 入力したAPIキーは、設定した組織にのみ適用されます。複数のZoho DataPrepの組織に所属している場合でも、APIキーが組織間で共有されることはありません。
3. 入力したAPIキーはZoho DataPrep専用であり、他のZohoサービスとは共有されません。
OpenAIの組織IDとAPIキー
1. 組織名とIDを取得するには、OpenAIの設定ページに移動します。次の画像を参考にしてください。
OpenAIの詳細情報
2. APIキーを取得するには、
［組織］セクションの
［APIキー］タブに移動します。次の画像を参考にしてください。
OpenAIの詳細情報
Ziaに質問を使用したパイプラインの作成と自動化
パイプラインの作成画面のZiaに質問を使用すると、さまざまなインポート元からデータをインポートし、加工処理を適用して、各種エクスポート先にエクスポートできます。Ziaに質問を使用して、パイプラインをスケジュール設定することもできます。
1. パイプラインの作成画面の右上にある［Ziaに質問］アイコンをクリックします。
2. コマンド入力欄に、データのインポート、加工、エクスポートに関する指示を自然言語で入力します。たとえば、「amazons3に連携し、leads2025バケットの／フォルダーからWebLeads.csvをインポート」のように入力します。
Ziaに質問に簡単な指示を入力して、パイプラインをスケジュール設定することもできます。
対応するデータ連携：すべてのクラウドデータベース、FTP、Zoho Analytics、Zoho CRM、Zoho Creator、クラウドストレージ（Zoho WorkDriveを除く）。
パイプラインの作成画面のZiaに質問では、結合、追加、ピボット、列から行に変換の加工処理を実行できます。250種類以上の加工処理を利用するには、DataPrepのStudioページで
Ziaに質問を使用してください。
3. Enterキーまたは 
アイコンをクリックすると、加工が適用される場合は、ChatGPTによって生成されたデータのプレビューが表示されます。インポート、エクスポート、またはスケジュール設定の場合は、確認メッセージが表示されます。
4. ［加工を適用］をクリックして、データ全体に加工を適用します。
情報。
1. ［Ziaに質問］画面を閉じると、すべてのプロンプトや解釈結果を含むチャットの内容がメモリから消去されます。
2. 各プロンプトは個別に処理されます。以前のプロンプトの文脈が使用されるChatGPTとは異なり、［Ziaに質問］では毎回プロンプトを最初から入力する必要があります。［Ziaに質問］のDataPrepチャット機能では、会話のスレッドは保持されません。
メモ：入力したプロンプトのみがChatGPTとの共有対象になります。
プロンプトの例
1. Webサイトで収集し、Amazon S3に保存されている見込み客データを取り込みます。以下は、プロンプトと出力内容の画面例です。
プロンプト：Amazon S3に連携し、leads2025バケットの／フォルダーからWebLeads.csvをインポートする。
2. コールセンターで収集し、Amazon RDS PostgreSQLに保存されている見込み客データを取り込みます。以下は、プロンプトとインポートの確認画面の例です。
プロンプト：Amazon RDSのデータ連携からCallLeadsをインポートする。
3. オフラインのマーケティングキャンペーンで収集し、Google ドライブにスプレッドシートとして保存されている見込み客データをインポートします。以下は、プロンプトとインポートの確認画面の例です。
プロンプト：
1. 利用可能なGoogle ドライブのデータ連携をリスト表示する。
2. 2番目のデータ連携のルートフォルダーからBookSyncをインポートする。
4. インポートした3つの見込み客データセットを主キーの列「LeadID」に基づいて結合し、統合された見込み客データセットを作成します。以下は、プロンプトと出力内容のプレビューの画面例です。
プロンプト：leadID列を使用して、すべてのデータセットを結合する。
5. ピボット加工を実行し、地域とデータ元別に見込み客を集計します。以下は、プロンプトと出力内容のプレビューの画面例です。
プロンプト：最終的に結合されたデータセットをピボットし、国とデータ元別に見込み客の合計を集計する。
6. 集計した見込み客データをレポート用ダッシュボードにエクスポートするため、エクスポート先としてZoho Analyticsを追加します。以下は、プロンプトとインポートの確認画面の例です。
プロンプト：ピボットしたデータセットを、Zoho Analyticsのジルカー組織内の営業ワークスペースにエクスポートする。以下は、プロンプトとエクスポートの確認画面の例です。
メモ：キーは暗号化され、Zoho DataPrepに安全に保存されます。OpenAIから組織IDとAPIキーを取得する方法