今年の話題と言えば、chatGPTですね。

日常生活では使おうと思うことはほとんどないですが、overpass-turboのクエリを作るのに使ってみたというどなたかの投稿を見て、「なるほどそういうところでも使えるのね」と思い使ってみることにしました。以来いろいろ使っていますので、簡単な紹介を。

overpass-turboのクエリを作る

簡単なものであれば、ウィザードなどを使えばすぐにできますが、ちょっと凝ったことをしようと思うと、よくわからなくなったりして。 chatGPTはoverpass-turboのクエリについても教えてくれました。

例えば、「値が日本語になっているタグを検索するにはどうしたら良いか？」 一回で望むような回答にならなくても、何回か聞き方を変えるなどして答えがわかりました。

例えば、’cuisine’の場合は nwr["cuisine"~"[ぁ-んァ-ン一-龯]"] と書きます。このカッコ内の文字の範囲が日本語の範囲だそうです。

これで値が日本語になっているオブジェクトを検索できました。 これで検索して、”cuisine:ja”に変更したり、”cuisine”の方は英字の値に書き換えたりしてみました。(とりあえず西日本のみ)

プログラムを書く

GTFSやGBFSのファイルをOSMにインポートするために、適切なデータ形式に変換する必要があるのですが、手作業ではとてもじゃないけど無理ですね。

普段はプログラミングに縁がなく素人の自分は、昨年まではネットをいろいろ検索してpythonやGoogle Colaboratoryの使い方を調べながらなんとか少しずつ書いていたのですが、今年からはだいぶん楽になりました。

「こういうデータでこういう処理をしたい」とchatGPTに聞けば、すぐにコードを提示してくれます。 途中までコードを書いてこの先の処理を作りたい時は、途中までのコードとそこから先にやりたいことを書けば、教えてくれます。 自分のデータに合わせてコードを提示してくれるので、非常にわかりやすいですね。

一通り動くコードができあがったら、コード全体をコピペして、「改善すべき箇所があれば教えて下さい」と問えば、より適切なモジュールを使った形や汎用的な書き方を教えてくれます。

これで、素人でも比較的簡単にコードを書くことができるようになりました。

英文作成

インポートの手順の中でwikiページを作成したり、import-MLやコミュニティフォーラムでアナウンスする必要があるので、どうしても英語がついて回ります。

今まではGoogle翻訳などで、日本文を英文に翻訳したりしてなんとか凌いできましたが、英文としてはどうしてもブツ切りで稚拙な感じがするけど仕方ないなと思っていました。

chatGPTを使えば、英文が一通りできた時にそれをコピペして「直すべきところがあれば教えて」と問えば、より自然で文法的にも修正された英文を提示してくれます。

もちろん全部を鵜呑みにすることはできなくて、ちょっと言い回しがおかしいなと思うところは採用しなかったりしますが、これで英文の作成もより良いものになります。

以上、簡単な使用例でした。