BB.ASK(プロンプト)は、プロンプトの内容に応じて、AIに続きのテキストを補完させる関数です。たとえば、A1セルに「こんにちは」と入力後、A2セルに次のように入力してください。

=BB.ASK(A1)

「こんにちは」は挨拶なので、続きとして「こんにちは！どのようなことでお手伝いできますか？」といったテキストが生成されるはずです。

BB.CATEGORIZE(<テキスト>,<分類>)は、テキストをAIで分類する（ラベルを付ける）ための関数です。たとえば、A1セルに「東京都」、A2:A4セルに「東北」「関東」「中部」と入力し、A5セルに次のように入力してください。

=BB.CATEGORIZE(A1,A2:A4)

この中では「東京都」は「関東」に近いので、「東京都」を「関東」に分類できます。

テキストを分類できれば、IF関数を使った条件指定などができるようになります。

カテゴリーはセルの範囲指定以外に「{"東北","関東","中部"}」のようにも記述できます。

BB.CHAT(<役割列>,<内容列>)は、AIに会話の続きを補完させる関数です。たとえば、A1:B5を以下のように入力してください。

2〜4行目までの会話内容を踏まえて、文脈上「その場所」が東京であるとして回答が生成されています。

A列のsystemはAIが動作するときの役割を指定しています。具体的な役割をB列で指定すると、生成されるテキストが変わります。2行目以降のA列は話者の指定です。userは人間、assistantはAIのことで、B列のテキストは話者の発した内容です。

※注意　長い会話をサーバーに送信すると、通常はその分費用がかかります。一連の会話の文脈から生成させる必要がないときは、BB.ASK()関数を使ってください。

BB.LOOKAT(<プロンプト>,)は、AIにURLで指定した画像を見せて、テキストの続きを補完させる関数です。たとえば、A1セルに「この画像内に炎か煙がありますか？「はい」か「いいえ」で答えてください。」、A2セルに火災現場の写真のURLを入力し、A3セルに次のように入力してください。

=BB.LOOKAT(A1,A2)

AIが画像を読み取り、炎や煙を検出すれば「はい」という応答があるはずです。

※注意　一般的に画像認識はテキスト生成より費用がかかります。

生成AIツール for Excelは、ChatGPTの ファインチューニング 用の訓練データをExcelで用意し、OpenAIのサーバーにアップロードできます。下記範囲（A1:B21）のように、質問と回答のセットをuserとassistantの受け答えとして最低10セット用意してください。

ファインチューニング用の訓練データは、BB.CHAT関数用のデータ形式と同じです。下記のように訓練データに続けて質問を用意し、次行にBB.CHAT関数で問い合わせることで、サーバーにアップロードする前に訓練データによる性能向上を確認できます。

なお、訓練データによる性能向上は、数セットでは確認できません。初期段階では50セット程度の訓練データを用意し、回答品質の変化を確認することをおすすめします。

※注意　BB.CHAT関数にはモデルによる最大トークン数の制限があるため、大きな訓練データは扱えません。より大きなトークン数を扱えるモデルに変更するか、確認用に訓練データを分割してください。