こんにちは、山崎です。

UiPathの製品「UiPath Communications Mining」の基本的な使い方をハンズオン方式でご紹介するシリーズ記事をお届けしています。

その第3回目で、データをアップロードする方法をご紹介しましたが、実際にアップロードしてお試し出来るデータがないと、なかなか実際に手を動かして試してみるのは難しいと思います。

そこで、この記事では、サンプルデータの作り方をご紹介します。

「勉強のために試せる丁度いいデータがない」
「データを作るのには時間がかかるので、何か提供してほしい」

こんな方はぜひこの記事をご活用ください。

※ただ、データのアップロード時にはAIユニットが消費されてしまいますし、実際のデータで作成した方がより実践的なAIモデルが作成できますので、基本は実際のデータ利用が推奨となります。

　

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目次

1. Pythonのインストール
2. 必要なライブラリのインストール
3. Pythonスクリプトの作成
4. Pythonスクリプトの実行
5. おまけ ～GPT4oでのコード作成プロンプト～
6. 最後に

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1. Pythonのインストール

Pythonがインストールされていない場合は、まず、Pythonをインストールします。

Pythonの公式サイト（https://www.python.org/downloads/）からダウンロードしてインストールしてください。

　

トップページにある「Download Python」ボタンをクリックして、最新バージョンのPythonをダウンロードします。

　

ダウンロードしたインストーラーを実行し、「Add Python to PATH」というチェックボックスにチェックを入れてから、「Install Now」をクリックします。

これでPythonのインストールが完了しました。

　

2.必要なライブラリのインストール

次に、必要なライブラリをインストールします。今回は、以下のライブラリが必要です：

• pandas
• faker

これらのライブラリをインストールするために、コマンドプロンプト（Macであればターミナル）を開いて、以下のコマンドを入力して実行します：

pip install pandas faker

「Successfully」の文字がコマンドに出てきたら、ライブラリのインストールが完了です。

　

3.Pythonスクリプトの作成

テキストエディタ（メモ帳など）を開いて、以下のコードをコピーし、貼り付けます。そして、このファイルを generate_sample_data.py という名前で保存したら、Pythonスクリプトの完成です！

import pandas as pd
import random
from faker import Faker
from datetime import datetime, timedelta

fake = Faker('ja_JP')

# メールの種別と件名のテンプレート
email_types = [
    ("Communications Miningの詳細資料のお願い", "Communications Miningについてもっと詳しく教えてほしいとの要望を頂きました。つきましては、よい資料などあれば頂ければと思います。"),
    ("Document Understandingの見積もり依頼", "弊社ではDocument Understandingの導入を検討しております。見積もりをお願いできますでしょうか。"),
    ("Test Suiteの資料請求", "Test Suiteについての資料を頂けますでしょうか。"),
    ("緊急の対応について", "緊急の対応が必要です。"),
    ("製品に関する問題の報告", "先日ご提供いただいた製品についていくつか問題が発生しましたので、ご確認いただけますでしょうか。"),
    ("Test Suiteの見積もり依頼", "Test Suiteの見積もりをお願いできますでしょうか。"),
    ("Document Understandingについての問い合わせ", "Document Understandingについての問い合わせです。"),
    ("Communications Miningの資料請求", "Communications Miningの資料を頂けますでしょうか。"),
    ("緊急対応のお願い", "緊急の対応が必要です。"),
    ("製品の不具合に関するご連絡", "先日購入した製品に関して問題が発生しましたので、ご確認をお願いいたします。"),
    ("資格試験に関する資料請求", "資格試験についての資料を頂けますでしょうか。"),
    ("その他の見積もり依頼", "その他の見積もりをお願いできますでしょうか。"),
    ("その他についての問い合わせ", "その他についての問い合わせです。"),
    ("その他の資料請求", "その他の資料を頂けますでしょうか。")
]

senders = [f"xxx@sample.company{i}" for i in range(1, 11)]
receivers = ["xxx@sample.demo", "sales@sample.demo", "support@sample.demo"]
cc_list = [f"cc{i}@sample.com" for i in range(1, 11)]

data = []

for i in range(1, 10001):
    email_type = random.choice(email_types)
    sender = random.choice(senders)
    receiver = random.choice(receivers)
    cc = random.choice(cc_list)
    thread_id = random.randint(100, 200)
    timestamp = fake.date_time_between(start_date='-1y', end_date='now').strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S")
    customer_name = fake.company()
    customer_number = str(fake.random_int(min=100000, max=999999))
    message = f"株式会社xx\n佐藤様\nお世話になっております。{customer_name}の{fake.name()}です。\n\n{email_type[1]}\n顧客番号：{customer_number}\n\nお手数ですが、何卒よろしくお願いいたします。"
    
    data.append([i, message, timestamp, email_type[0], sender, receiver, cc, thread_id])

df = pd.DataFrame(data, columns=["ID", "Message", "Timestamp", "Subject", "Sender", "To", "CC", "Thread ID"])

# CSVファイルとして保存
df.to_csv("sample_emails.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')

print("サンプルデータの生成が完了しました。")

　

4. Pythonスクリプトの実行

次に、コマンドプロンプト（Macであればターミナル）を開き、以下のように入力して、スクリプトを保存したディレクトリに移動します：
※Windows でデスクトップに先ほど作成したスクリプトがある場合

cd %UserProfile%\Desktop

　

その後、以下のコマンドを実行してスクリプトを実行します：

python generate_emails.py

　

スクリプトの実行が完了すると、デスクトップにsample_emails.csvという名前のCSVファイルが生成されます。

これで、CSV形式のサンプルデータを1万件生成することができました！

　

5. おまけ ～GPT4oでのコード作成プロンプト～

余談ではありますが、今回のこのスクリプトは、社内で利用しているAI チャット(GPT-4o)で生成したものです。プロンプトは以下となります。

　

6. 最後に

以上が、PythonでUiPath Communications Miningの為の、サンプルデータを作成する方法となります。

1万件ものデータを用意するのは中々大変なので、お役立ていただければ幸いです。

それでは、また、次回の記事でお会いしましょう。