社内ChatGPTを使ったGASアプリ開発の完全解説！業務改善の高速化を実現 - MonotaRO Tech Blog

こんにちは。エンタープライズソリューショングループの石川です。大企業連携システムの基盤の開発や運用を担当していて、日々発生するエラーの監視や調査も行っています。今回は手間と時間がかかりがちだったエラー調査を、ChatGPTを使って改善した話をします。 エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 注文受付が影響を受ける理由とエラーの具体例 エラー発生時の調査手順 1. 注文受付へのリクエストがないか確認 2. 購買システムに注文情報を再送信する仕組みがあるか確認 3. 再送信の仕組みがない購買システムの場合は、社内の担当グループに対応依頼 MonoChatに聞きながらGASアプリケーションを作成 実現したかったこと 改善のためのアプリケーションを作成 改善の費用対効果 振り返り エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 大企業連携は、各企業様が持つ購買システ

[quality1]

こんぐらいならうまくいくのか。CSVで送られてくるログを差分更新してとか言ったら変なクエリ出してきて使いものにならんかったわ

[misshiki]

“これまでであれば「リファレンスを調べる→実装する→動作検証を行う」のプロセスで進めていた開発が、「ChatGPTに聞く→出力されたコードの動作を検証する」のプロセスに変わったことでスピーディに開発を進められ

[ackintosh]

"関係のないリクエストの処理も中断されてしまう"が気になって先に進めない

[hihi01]

GASアプリ、割と私もChatGPTで作っています。かなり生産性あがります。

[nism]

モノタロウのガス爆発とは無関係

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GetASFStream?

[mayumayu_nimolove]

東京ガス

[tourmalinecatseye]

GAsメモ

[Finding]

簡単に作れるGASアプリならChatGPTでもすぐ動く程度に作れると…ヤバいね