Promptrepo
Mailrecipe LLC · コーディング
Promptrepoは、Google Sheetsのデータをそのまま使えるAIモデルに変えるコード不要のAIファインチューニングツールだ。入力列と出力列を選んでAIモデルを学習させ、スプレッドシートから公開する。AIモデルを学習させる手順は驚くほど単純だ。
Promptrepo について
What Is Promptrepo
Promptrepoは、コードを書かずに自社向けのAIモデルを学習させられるツールだ。Google Sheetsのアドオンとして動くので、すでにシートに置いてあるデータがそのまま学習データになる。入力列を選び、出力列にテキストや数値、カテゴリといった型を指定すれば、学習は同社のサーバー上で進む。Google SheetsのAIモデルづくりを、プログラミングなしでAI学習まで進められるのが強みだ。
このツールが埋めるのは現実のすき間だ。汎用モデルは広いタスクでは強いが、会社固有の仕事になると弱く、専用モデルを作ろうとするとエンジニアを巻き込むことになりやすい。Promptrepoはその作業を、データを一番よく知る担当者に渡す。サポートでも運用でも研究でも同じだ。学習済みモデルは元データの隣に置いておける。
制約は守備範囲にある。Promptrepoは汎用チャットアシスタントでも、何でも試せる白紙のキャンバスでもない。構造化された表計算のタスク向けに作られており、自由形式の実験や複雑なパイプラインは得意分野の外にある。
Getting Started
- Google Sheetsを開き、モデルに学習させたいデータセットを追加またはインポートする。
- 「拡張機能」メニューを開き、Promptrepoをクリックし、Train AIを押してサイドバーを表示する。
- モデルに名前を付け、入力列と出力列を選び、それぞれに型を指定する。
- 詳細設定でOpenAI、Mistral、LLaMAのいずれかを選び、タスクを説明するシステムメッセージを加える。
- Publishをクリックして学習を開始し、数式、画面、API呼び出しのいずれかでモデルを試す。
AIツール情報
Promptrepoの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- プログラミングをしない業務の専門家：自分の表計算データを動くモデルに変えられ、エンジニア待ちの列に並ばずに済む。
- サポートと運用のチーム：実際の会話をSheetsに記録し、回答精度を上げながら1件あたりのコストを下げられる。
- 小さなプロダクトチーム：機械学習のエンジニアを雇わず、手持ちのデータでAI機能を出せる。
タスク
- 分類：食品の種類、チケットの優先度、リードの質など、決まったカテゴリに振り分ける。
- 構造化抽出：メールや文書、フォームから氏名、金額、日付といった項目を抜き出す。
- コンテンツ生成：返信文や要約を書き、例が増えるほど精度を上げていく。
シーン
- 担当者が入力する時間を取れないとき、アップロードした文書からGoogleフォームを自動で埋める。
- 記録しておいたOpenAIの呼び出しを学習済みモデルに変え、本番で汎用モデルを置き換える。
- 表計算レベルの予算に収める：自分のAPIキーを持ち込めば、無料プランで最大10モデルを学習できる。
主な機能
Google Sheets内で完結するコード不要のモデル作成
作業はすべて、すでに使っている表計算の中で進む。データをインポートし、「拡張機能」からPromptrepoのサイドバーを開き、名前、入力列、出力列の順にたどるだけだ。ターミナルもPythonファイルも要らない。非技術者にとってはそこが肝心だ。
白紙ではなく、実用的なAIモデル作成ツール
AIモデル作成ツールは、入力側でテキスト、ファイル、JSONを受け付け、出力列はテキスト、数値、はい／いいえ、カテゴリ一覧、配列、JSONから選べる。型を指定することがファインチューニングを律儀に保つ。サポートチケットの分類器が長文エッセイを書き始めたりはしない。
複数のベースモデルから選択
OpenAI、Mistral、LLaMAで学習できる。既定はOpenAIで、MistralとLLaMAはまだベータ版だ。好みの提供元やコスト上限があるチームにはここが効く。新しい選択肢を使うには、サポートに連絡して解放してもらう必要がある。
数式・画面・APIで評価
モデルはSheetsの数式の中でも、サイドバーからでも、API呼び出しでも試せる。表の中で試せば、非エンジニアでも信頼している行と結果を見比べられる。APIの道を使えば、開発者は同じモデルをアプリに組み込める。
本番連携のためのAPI
REST APIがあれば、学習済みモデルをアプリやサイト、社内ツールから呼び出せる。実際の使い方として、標準のOpenAIモデルを自分のモデルに差し替えると、精度が上がりコストが下がる。コードの変更は小さく、出力品質への効果ははっきりしている。
組み込みのバージョン管理
Promptrepoは構築の過程とモデルのバージョンを追ってくれる。精度が動いたとき、どの学習に対応するのかをたどれる。どのデータや設定が本番モデルを生んだのかを推測せずに済む。複数人がデータに触るチームでは重要な点だ。
メリットとデメリット
メリット
- 学習データとファインチューニングの流れを、見慣れた1つの表計算にまとめられる。
- プログラミングをしない人でも専用モデルを作って公開できる。
- 分類、抽出、生成の3タスクを1つのツールでこなせる。
- APIがあるので、学習したモデルをテストだけでなく実製品で動かせる。
- 自分のAPIキーを持ち込めば、無料プランで10モデルまでカバーできる。
デメリット
- 無料プランがなく、7日間の試用後は有料の契約が要る。試用期間は無料の回答が20件までに限られる。
- Google Sheetsに縛られるため、ExcelやAirtableを使うチームはデータを移さないと同じ流れを再現できない。
- MistralとLLaMAのベースモデルはまだベータ版で、使うにはサポートにメールして解放してもらう必要がある。
よくある質問
無料ではない。Promptrepoは有料製品で、7日間の無料トライアルに最初の20件の回答が含まれる。トライアル後は続けるために契約が要る。最大10モデルを作れる無料の学習プランはあるが、自分のAPIキーを持ち込む場合に限る。
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