操作確認日：2026年10月4日｜最終更新：2026年10月12日｜実際のファイル操作を伴う試用記録
BionicにCSVを渡せば、不要な行を除いて集計し、成果物をファイルとして保存できるのでしょうか。前回のメモ整理・メール下書きの試用に続き、架空の作業時間ログを用意して、読み取り、集計、CSVと日本語レポートの作成まで試しました。
追加指示と読み取り許可の操作を経て、最終CSVの7件と合計200分は照合できました。ただし、初回は入力にないデータが保存され、途中には「保存しました」という返答と実際のファイルの有無が一致しない場面もありました。今回の結果は、成果物を開いて確かめる必要性を示す試用記録です。
テストデータの作成、Bionicの操作、成果物の照合、この記事の執筆はChatGPTが行いました。人が全内容を校閲した記事や、人自身が操作した体験談ではありません。入力はすべて架空で、実際の顧客や業務の情報は含めていません。
試した環境と作業範囲
- Windowsで起動済みのBionic 1.1.7（ビルド7、前回の設定画面で確認）。
- 選択モデル：Gemma 4 E4B、Q4_K_M。チャット入力欄のモデル表示で確認。思考は「オン」。
- 専用プロジェクト「マトリバ検証・作業ログ集計」を新規作成し、同じセッションで最初の依頼と4回の追加指示を実施。
- 入力：UTF-8のCSVとMarkdownのルール文書。成果物もCSVとMarkdown。
- Bionicには組み込みのファイル読み書き機能を使うよう指定。シェル、ターミナル、コード実行、外部検索は使わない条件にした。
この条件は、小さなデータを読み書きできるかを見るために設けました。Bionicのコード実行を含む全機能の評価ではありません。公式案内では、プロジェクト内で文書やファイルを扱い、右サイドバーでワークスペースを確認する流れが紹介されています。公式：Working with Documents
テストデータと集計ルール
work-log.csvはヘッダーを除いて13行。列はtask_id、date、category、status、minutes、noteです。カテゴリーは「文章」「メール」「調査」。重複や入力ミスが混じっても、指示した扱いを守れるかを確かめました。
- T003は同じ内容を2回記録。後の行だけを除外する。
- T004は「進行中」、T009は「中止」。完了した作業の集計から除外する。
- T006は時間が空欄、T008は−5、T011はabc。いずれも推測で埋めず、無効な時間として除外する。
aggregation-rules.mdには、まずtask_idの重複を除き、次に「完了」だけを候補にし、空欄・非数値・負数の時間を除外する順序を記しました。有効な行を元の6列の順で保存し、カテゴリー別件数と分数、全体件数と分数、除外理由を日本語レポートにまとめる依頼です。元CSVは上書きしない条件にしました。
検証用CSVをすべて表示
最初に送った指示文を表示
初回：ファイルはできたが内容が違う
Bionicは処理済みと返答し、合計8時間、「Project A」「Project B」という説明を出しました。実際にできたファイルを開くと、CSVは英語の作業名を含む3行で、元のヘッダーもありません。入力のT001などの行とは一致せず、集計成果物としては使えませんでした。
作成された実ファイルはscratchpad/temp_cleaned-work-log.csvとscratchpad/temp_work-summary.mdです。返答の「ワークスペースのルートにcleaned-work-log.csvとwork-summary.mdを保存」という説明とも一致しませんでした。この時点で確認できたのはファイル作成が行われたことだけで、入力に基づく集計の成功ではありません。
再試行：読み取り許可と保存漏れ
1回目の追加指示：再読込してもひな形にとどまった
入力にないデータが入ったことを指摘し、元のCSVとルールを再読込してやり直すよう依頼しました。操作履歴ではファイル読込を試し、ファイルが見つからない旨の説明が出ました。その後にできたcleaned-work-log.csvはヘッダーだけ、日本語レポートは数値の空欄を残したひな形でした。
また、最初の成果物を残すよう伝えていましたが、temp_work-summary.mdは書き換えられました。比較用のコピーはChatGPT側で別に保存しました。途中成果物の保存方法も確認が必要です。
2回目・3回目の追加指示：絶対パスと個別の読み取り許可
実ファイルの絶対パスを渡すと、CSVへの読み取り専用アクセスを求める画面が出ました。レビュー用CSVだけに「このセッションのみ」の読み取りを許可しました。次はルール文書へのアクセスで止まったため、もう一方にも個別の許可を求めるよう指示し、同様に今回のセッションだけ許可しました。
その後、チャットには元のT001などを含む7行と、カテゴリー別65分・30分・105分、全体200分が出ました。ここで初めて、入力から独立に計算した期待値と主要な集計値が一致しました。
4回目の追加指示：保存したという返答を実ファイルで確認
集計値が一致した段階でも、指定した新しい成果物は実在せず、右のファイル一覧にも増えていませんでした。レポートの元データ行番号にも誤りがありました。保存漏れを指摘してファイル作成ツールの実行と読み直しを依頼し、行番号の誤記も伝えました。
最後の追加指示の後に、verified-cleaned-work-log.csvとverified-work-summary.mdがscratchpad内に実際に作成されました。チャットへの出力とファイルへの保存を分けて確認したことで、この違いを見つけられました。
最終成果物を照合した結果
ChatGPT側で元CSVの各行とルールから期待値を計算し、Bionicが作った実ファイルを読み取って照合しました。改行方式の違いをそろえると、最終CSVのヘッダー、列順、7行の全内容は期待値と一致しました。
行数と除外
元13行 → 重複T003の後の1行を除き12行 → 状態によってT004・T009の2行を除外 → 時間が無効なT006・T008・T011の3行を除外 → 最終7行。
カテゴリー別の件数と時間
- 文章：3件・65分（30＋15＋20）
- メール：2件・30分（20＋10）
- 調査：2件・105分（45＋60）
- 全体：7件・200分（3時間20分）
残ったtask_id
T001、T002、T003、T005、T007、T010、T012。元のメモを含めて一致し、架空行の追加はありませんでした。
日本語レポート
元13件、重複除外後12件、最終7件、カテゴリー別件数・分数、200分、状態と時間による除外ID・理由を確認できました。ただし状態で2件、時間で3件という小計は別々の数値で書かれず、「5件除外」にまとめられています。行番号の独立した列はなくなりましたが、正しい行番号は理由の末尾に残りました。主要な内容は一致しても、追加指示の細部まで完全に守ったとは評価していません。
元ファイル
元CSVの処理前後のSHA-256を比較し、一致を確認しました。少なくとも今回の元CSVは上書きされていません。
実務で使うなら確認したいこと
今回の範囲では、ファイルの読み取りと作成、少量のCSVの集計は実行できました。一方、最初から最後まで任せたままでは、誤った成果物や未保存に気づけません。最終結果が合ったという評価には、4回の追加指示と2ファイルへの許可操作、成果物の照合が含まれます。
- 処理前に、読めたヘッダーと数行の例を確認する。読込エラーがある状態で集計を進めない。
- 何件から何件になったか、除外したIDと理由を確認する。合計値だけで判断しない。
- 「保存した」という返答の後は、ファイル一覧と実際の保存場所を確認して開く。
- 元データと出力を分け、途中結果も必要なら別名やコピーで残す。
- 数量・時間・金額が判断材料になる仕事では、別の計算方法で照合する。
今回のようにファイル操作が可能なAIでは、文章の確認だけでなく、どのファイルを読めて、何を書いたかまで見る必要があります。権限は今回使うテストファイルに限定して進めました。
公式案内では、外部ファイルを編集すると元の場所にあるファイルへ直接変更が反映されます。実務で試す際は、原本のコピーをテスト用に用意し、許可する対象を確認してください。今回の元CSVが変わらなかったことは、あらゆるファイルが自動的に保護されることを意味しません。
同じCSV課題を再試行するときの手順
本文の『検証用CSVをすべて表示』『最初に送った指示文を表示』から入力を再利用できます。以下は再試行用の手順で、Bionicを今回再操作した結果ではありません。
試す条件・記録：入力：UTF-8のwork-log.csv、13行・6列／出力：元とは別名のCSVと日本語レポート／原本は上書きしない
- 本文のCSVを試験用ファイルへコピーし、ヘッダーと13行を確認する。task_idの重複→完了だけ→無効な時間を除外する順序をルール文書へ記載する。
- 必要なファイルだけ読める条件で指示を送り、入力を読み取れたかを先に確認する。期待する7件・200分は初回の指示へ追加せず、照合用に手元へ残す。
- 保存したCSVを開き、T001・T002・T003・T005・T007・T010・T012の7件と、カテゴリー別65・30・105分を照合する。本文の各行・列順・メモも比べる。
判断の目安：合計が200分でも、行やメモが変わっていれば同じ成果物とは評価しません。保存済みファイルの存在、除外理由、元CSVが変わっていないことを別々に確認します。試行回数や追加指示も残してください。
2026年10月12日：判断例・確認手順を追記。AIと運営者の役割・確認範囲。
今回の限界と参考情報
1つの小さな架空データを、1つのモデル設定で試した記録です。Gemma 4 E4B以外のモデル、クラウドモデル、コード実行を使う集計、大量データ、Excel・PDF、複数回の成功率は比較していません。初回の読込失敗や誤った生成が、モデル・添付の扱い・パス・権限のどれだけに起因するかは切り分けていません。
Bionicの各応答には36s、38s、44s、58s、22sという表示がありました。これはアプリの表示値で、許可操作や確認・修正を含む総作業時間ではありません。独立した時間計測、時間短縮率、PCのCPU・GPU・RAM構成、消費電力、ネットワーク通信の監査は行っていません。
公式情報の確認日：2026年10月6日（Working with Documentsのプロジェクト・外部ファイルの説明を再確認）。製品の一般的な説明と、今回実際に確認した結果を区別しています。
- 公式：Bionicの紹介
- 公式：Working with Documents（プロジェクト、生成ファイル、外部ファイルの扱い）
- あわせて読みたい：Bionic＋Gemma 4 E4Bでメモ整理とメール下書きを試した記録
更新履歴：2026年10月6日、元CSVと保存済みCSVを再照合し、7件・200分と各行の一致を確認。結果の要点と外部ファイルの扱いを補足しました。Bionicの再操作を実施した記録ではありません。
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