GPT-4を利用したMBAで良く出てくるフレームワークのウェブアプリの作成方法

MBAで良く出てくるフレームワークを利用して、GPT-4の力を借りて会社分析を行うウェブアプリをStreamlitで作成してみました。

MBA Framework Powered by GPT-4は、ウェブアプリの名前を考えた時に、OpenAIのブランドガイドラインを参考にネーミングしてます。

フレームワークとして、19個を選んでいます。将来的にGitHubにもアップロードしたいと考えているので、表記は英語にしております。

19個のフレームワーク

また、言語も英語、日本語、中国語、スペイン語と選択できるようにしております。

表示言語の選択

使用方法としては、枠内に会社名を入力して、Analyzeボタンを押すとその会社の分析が行われます。

初期画面

例えば、OpenAIについて、SWOT Analysis(SWOT分析)をしてもらいます。左側で、LanguageはJapanese、MBA Frameworkは、SWOT Analysisを選択し、右側の枠にOpenAIを入力し、Analyzeをクリックします。

OpenAIのSOWT分析結果

今回のコードは、以下です。app.pyとして保存してください。また、Your-API-Keyには、OpenAIで取得したAPIキーを記載ください。

import os
import openai
import streamlit as st


openai.api_key="Your-API-Key"

#Title
st.title('🤗 MBA Framework Powered by GPT-4')
prompt = st.text_input('Input the company name here')

#Select the language
sel_language=st.sidebar.radio("Language", ["English","Japanese","Chinese","Spanish"])

#Select the framework
sel_framework = st.sidebar.radio(
    "MBA Framework",
    ("PESTEL Analysis","Porter's Five Forces Analysis","SWOT Analysis","Ansoff's Growth Matrix","BCG Matrix","GE McKinsey Matrix",
     "VRIO Analysis","Blue Ocean Strategy","7S Framework","Balanced Scorecard","Lean Startup","Business Model Canvas",
     "Customer Journey Map","5C Analysis","4P's (Product, Price, Place, Promotion)","STP (Segmentation, Targeting, Positioning)",
     "RACI Matrix (Responsible, Accountable, Consulted, Informed)","OKR (Objectives and Key Results)","PDCA Cycle (Plan, Do, Check, Act)"
     )
)

#Push the button to run the model
if st.button('Analyze'):
    st.write('Analyzing the company...')
    # OpenAI
    response1=openai.ChatCompletion.create(
                model="gpt-4",
                messages=[
                    {"role":"user", "content": f"Analyze {prompt} using {sel_framework} in {sel_language}. "}
                ]
            )
    responseOpenAI=response1['choices'][0]['message']['content']
    st.write( f"Company name is {prompt}: {responseOpenAI}")

次に実行方法です。

python -m venv venv
venv\Scripts\Activate
pip install streamlit
pip install openai
streamlit run app.py

下記の画面が自動で開きます。

初期画面

今後も色々とこのアプリをベースに改良していこうと考えています。フレームワーク単体だと使いものにならないので、Limitationや実際の財務諸表なんかの情報とかも取得して対応できると面白くなるのかなと思っています。また、GPT-4だけじゃなく、Google Bardも利用してみるのも更なる発見になるかと思っています。