【大学生必見】データ分析が30秒！？ChatGPT の新機能 『Code interpreter』を大学生が使いこなすための取扱説明書
こんにちは。
大学生のためのレポート執筆支援AI【ふむふむ】の広報担当です！
私たちは、大学生の皆様がより質の高いレポートを作成できるように支援するAIサービス-ふむふむ- を開発・運営しています。
noteでは主に、AIの開発知見を活かして大学生向けの
「AIを活用した、より能率的な学習方法」
を発信しています。
今回はその中でも特に、
経済学部
経営学部
社会学部
を中心とした「数字を少しでも取り扱う科目」を履修している大学生に向けた記事となっています。
さて、これまでのChatGPTは「対話型生成AI」の名の通り、文章生成しかできませんでした。
しかしそんなchatGPTに最近、驚くべき「新機能」が追加されたことをご存知でしょうか？
その名も・・・
""Code interpreter""
- コードインタープリター -
「IS－LM分析をしてグラフを書きなさい。」
「統計資料を読みとり、問いに答えなさい。」
こういった複雑な問題も、『Code interpreter』を使えば簡単に解けてしまうのです。
どういうこと？
この驚異的な新しいGPTのサブ機能にいまいちピンときていない人へ、ふむふむの広報担当として、まずは実力試しがてらに
「ふむふむの公式Twitterをもっとバズらせてユーザーを増やすための戦略」
を、インタープリターに考えてもらいましょう。
ここの文章は読み飛ばしてもらって大丈夫なのですが、従来だとSNSのアカウントの分析はTwitterのアナリティクスから数字を確認し、それをもとにしながら「閲覧数に対するクリック数」「フォロワー数に対するインプレッションや反応率」「時間ごとの反応率」「A/Bテストのデータ収集」などかなり多くの専門的な数値をエクセルの関数や自社でのサービスを用いたりして、手作業で叩き出します。いわゆるSNSのアカウント分析というやつですね。これらの数値を出した後は、その事実に基づいて今後の運用方針や企画を決めてところまでをやったりします。全部の工程を含めて、厳密にやれば1アカウントで3時間以上は絶対にかかります。
・・・・はっきり言ってかなりめんどくさい作業です。
ですが、今回ご紹介の驚異的新機能、『Code interpreter』にデータを読み込ませ、ひとこと簡単にお願いすると・・・・
データを渡して分析まで出来るようになっています。
なんとここまで驚きの
30秒！？
今回の記事を読めば、だれでも
「Excel, pdfファイルなどのデータの読み込み、出力、分析」
が絡む、複雑な問題を解くことができるようになります！
さて、本題へ。
Code interpreterができる10のこと
これまでのChat GPTは、文章生成がメインの機能だったため、時折事実関係を間違えてしまったり、計算ミスがあったりと、少し人間よりも心許ない部分もありました。
しかし、この追加機能の登場によって出来ることの幅が大きく広がり事実を元にした推論や計算もできるようになりました。
以下に機能をまとめます。
Code interpreterで可能なこと
1. コードの理解と生成
プログラムコードを解読し、要望に応じて新たなコードを生成できます。
2. データ分析
エクセル・CSVデータから分析が可能です。いわゆる簡単な統計学のような作業を誰でもできるようになった、ということです。
3. グラフ・表の作成
データ分析の結果を視覚化するために、棒グラフや表など適したフォーマットで整理・出力することができます。経済学・社会学・心理学など幅広い分野に嬉しい機能ですね。
4. ファイルの編集
アップロードされたファイルの編集も可能です。これはどの科目でも活用できそうです。
5. 計算の実行
大学の学部・院レベルの難易度が高い計算を実行することも可能です。数字に弱い文系としてはかなり嬉しい機能です。
6. Pythonコードの実行
Pythonコードの実行が可能で、その結果をユーザーに提供します。これまで書いていた統計ソフトにおけるコード記述の手間がリアルに1/100くらいになったのではないでしょうか。
7. 学習ツールとしての利用
ユーザーがコードを学習したり、校正作業を行うことに役立ちます。もちろん、やろうと思えばPythonの勉強の強力な先生にも代わりますよ。
8. QRコード生成
これはプラグインでも既に生成可能です。わざわざ外部サービスを通す必要がないのは、地味に便利かもしれません。
9. 長期記憶
プロンプトや回答の履歴をテキストファイルとして保持する指示を出すことで、以降そのファイルを読み込ませることで長文の情報処理が可能になります。これ正直すごいです。
講義内容をメモ→入力することで、いわゆる「教授の代打の人」がいつでもPCに存在できるみたいな活用の仕方が考えられますね。
10. 画像処理
読み込ませた画像ファイルを、サイズ調整や拡張子の変換など簡単な処理や編集の実行をしてくれます。
Code interpreterの使い方
＜前提情報＞
Code interpreterを使うにはChat GPTの有料プランに登録する必要があります。$20/月ですが、あるのとないのとで正直、QOLまで変わってくると思います。（ふむふむ広報担当はもちろん課金ユーザーです。）
＜使い方＞
１. Chat GPTを開いて、左下のSettingsをクリック
２. Beta featuresをクリックし、「Code interpreter」を有効にします
３. 元の画面に戻り、「GPT-4」をクリックし「Code Interpreter」をクリック
４. Chat GPTのアイコンが紫色になっていれば、準備完了です！
実際にCode interpreterを試してみる
それでは、実際にCode interpreterを使って問題を解いてみましょう。
＜問題文＞
独立行政法人統計センターで公開されている「SSDSE（教育用標準データセット）」を参考にして、以下の問いに答えなさい。少子高齢化が最も進行している都道府県はどこか？分析の方法と、その理由を述べた上で答えなさい。
さっそく解いてみましょう。
まずはExcelファイルをダウンロード
ダウンロードしたExcel ファイル(SSDSE-E-2023)をCode interpreterにアップロードして
「添付のExcelファイルを参照して、以下の問いに答えなさい。少子高齢化が最も進行している都道府県はどこか？分析の方法と、その理由を述べた上で1000文字程度で答えなさい。」
と入力。
Code interpreterがExcelファイルを読み込み、自動的に分析を始めてくれます。
ただ、このままではそのまま提出できるような形式になっているとは言えません。
レポートの構成までChat GPTに考えてもらいましょう。
プロンプト
「この問いは大学のレポート課題で、文字数は1000文字程度という指示を受けています。以上の構成にしたがってそのまま大学に提出できるようなテキストに直して出力してください。」
最終的に、以下のレポートが完成しました。
＜完成レポート＞
序論
日本は、先進国の中でも特に少子高齢化が進行している国として知られています。少子高齢化は、労働力の減少、社会保障費の増大、地域社会の活力の低下など、社会全体に大きな影響を及ぼします。これらの問題に対処するためには、少子高齢化がどの地域で特に進行しているのかを理解することが重要です。
方法
本分析では、都道府県別の総人口、15歳未満人口、および65歳以上人口のデータを用いて、少子高齢化が最も進行している都道府県を特定しました。これらのデータは、総務省統計局の「統計で見る都道府県のすがた2023」から取得しました。各都道府県の15歳未満と65歳以上の人口割合を計算し、「高齢化指数」を算出しました。この指標は、高齢者の人口割合を子供の人口割合で割ったもので、この値が大きいほど少子高齢化が進行していると解釈できます。
分析結果
高齢化指数を計算した結果、最も高い値を示したのは秋田県でした。
分析結果の解釈
秋田県が最も高い高齢化指数を示したという結果は、秋田県における人口構造の特性を示しています。具体的には、秋田県の全体人口に対する高齢者の割合が高く、一方で子供の割合が低いという現象が観察されました。これは、秋田県における出生率の低下や若年層の流出などが影響している可能性があります。
結論
本分析から、秋田県が日本における少子高齢化が最も進行している都道府県であることが明らかになりました。この結果は、地域の人口政策や社会保障制度の改革に重要な示唆を与えています。具体的には、若年層の定住促進や出生率向上策を推進することが、秋田県のような少子高齢化が進行している地域にとって重要であることを示しています。また、高齢者の増加は、医療・介護サービスの需要増加を意味します。これらの課題に対応するためには、政策制定者が地域の人口動態を正確に把握し、適切な対策を講じることが求められます。
このレポートが大学にそのまま提出できる水準に達しているか、採点をして確かめてみましょう。
採点をしてみる
①内容理解：○
問題の趣旨を理解し、題意には答えられています。
②論理性：○
構成を用意したことでまとまりのある文章に仕上がっています。
③書き方と表現：○
言葉遣いが丁寧で、語尾も統一されています。
④引用と参考文献：x
独立行政法人統計センターで公開されている「SSDSE（教育用標準データセット）」を参照したはずなのに、総務省統計局の「統計で見る都道府県のすがた2023」を参照したということになっています。これはアウトです。
つい最近もTwitterで話題を呼んでいましたが、ChatGPTは引用や参照の情報ソースについて誤情報を生成してしまうことが多いので、完璧なテキストに仕上げたい人はこの点のみ留意する必要があります。
結果
かなり良い出来ではないでしょうか？
数字を使った分析の手間が大幅に減り、大幅な時間短縮に成功しました◎
参考文献という観点では修正が必要でしたが、Code interpreterの登場により、このレベルの分析を自動的に行えるようになったというのは間違いなく驚異的なアップデートと言えます。
最後に
Code interpreterを用いることでExcelファイルの分析が必要なレポート課題を簡単に処理できました。
Code interpreterの”スゴさ”を実感していただけたと思います。
なにより一番活用できそうなところは、問題やファイルの中身についてあまり理解していない状態であったとしても、Code interpreterで処理すれば、自動的に分析し、内容について教えてくれるところ。
Code interpreterは大学生活の心強い味方になってくれますよ。
みなさんもぜひ、Code interpreterやChat GPTを積極的に活用して、効率良く課題をこなしてみてください。
もし、Chat GPTを使ってもうまくレポートを書けない・・・。
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