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CodeInterpreterでできることを深堀ってみる

ChatGPTでついにCodeInterpreterが利用可能になったということで。
どんなことができるのかみていきたいと思います。

では、早速。
どんなことができるのかChatGPTに聞いてみましょう。

主にプログラミング言語を理解、説明する機能のようですね

コードの説明: 与えられたコードブロックの動作をステップバイステップで説明します。これには、各行が何を行っているか、変数がどのように変化しているか、ループや条件文がどのように動作するかなどが含まれます。
エラーの解析: コードがエラーを引き起こす場合、そのエラーが何であるかとその可能な原因を説明します。
コードの最適化提案: 与えられたコードを改善するための提案を行うことができます。これには、コードの効率性の向上、可読性の改善、またはベストプラクティスの適用が含まれます。
コードの出力予測: 与えられたコードが実行されたときに何が出力されるかを予測することができます。
コードの比較: 2つのコードスニペットを比較し、それらが何を行い、どのように異なるかを説明することができます。
パターンの認識と説明: コード内の一般的なパターンやアルゴリズムを認識し、それらが何であるかとどのように動作するかを説明することができます。
コードの実行: 与えられたコードを実際に実行し、結果を返すことができます(サポートされている環境と言語でのみ可能)。

ふむ。実行ができる。ということは、もっと色々活用できるはず。
もっと

やはりまだ隠し持っていましたね。
PDFや画像もプログラム実行ができれば読み込める。
色々活用できそうです。

ChatGPTに活用アイディアを出してもらいましょう。

プログラミング言語

  • コードの解析とデバッグ: CodeInterpreterは、プログラムの動作を理解するために役立つことができます。

  • 新しい言語の学習: CodeInterpreterを使用して、新しいプログラミング言語の構文や動作を理解することができます。

  • アルゴリズムの学習と理解: CodeInterpreterを使用して、特定のアルゴリズムがどのように動作するかを理解することができます。

テキストファイル

  • データの解析: Pythonのようなプログラミング言語を使用して、テキストファイルから情報を抽出し、分析することができます。

  • テキストマイニング: テキストファイルを解析して、特定のキーワードやパターンを抽出したり、感情分析を行ったりすることができます。

CSVファイル

  • データ分析: Pythonのpandasのようなライブラリを使用して、CSVデータの統計的解析を行うことができます。

  • 機械学習: CSVファイルのデータを使用して、機械学習モデルをトレーニングすることができます。

  • データの視覚化: matplotlibやseabornのようなPythonのライブラリを使用して、CSVデータをグラフやチャートで視覚化することができます。

HTMLファイル

  • ウェブスクレイピング: BeautifulSoupやScrapyのようなPythonのライブラリを使用して、HTMLファイルから情報を抽出することができます。

  • ウェブページの解析: HTMLファイルを解析して、特定の要素やパターンを見つけることができます。

画像ファイル

  • 画像処理: PIL(Pillow)やOpenCVのようなPythonのライブラリを使用して、画像の色調整、フィルタリング、変形などの操作を行うことができます。

  • 画像分析: 画像から特定のオブジェクトを検出したり、顔認識を行ったりするための機械学習モデルをトレーニングすることができます。

  • 画像からのテキスト抽出: OCR(光学的文字認識)ツールを使用して、画像からテキストを抽出することができます。

PDFファイル

  • PDFの解析: PyPDF2やPDFMinerのようなPythonのライブラリを使用して、PDFファイルからテキストや画像を抽出することができます。

  • PDFの生成: reportlabのようなPythonのライブラリを使用して、テキストや画像からPDFファイルを生成することができます。

  • テキストマイニング: PDFから抽出したテキストを解析して、特定のキーワードやパターンを抽出したり、感情分析を行ったりすることができます。

つまり、何ができるのか

ファイルをアップして、Python等のプログラミングで処理できるファイル形式だったらなんでもできる!!

例えばPDFだけでも。。。

  • PDFを読み取って要約する

  • PDFを複数読み取り、特定の観点で表形式に整理する

  • 中身を読んでトピックを抽出、テキストマイニング処理をする

  • 自動で分類、整理など。。

データ分析だとどうでしょう?

正しくデータを準備して、出力形式を定義できれば。。。活用の幅が広すぎて語彙力が追いつきません。

おまけ


他にもユースケースをあげてもらいました。

画像認識とかもできるのはすごいですね。

一旦、ここまでにして、具体的な利用例や活用術はまた追加していこうと思います。

-- 追加 -- 

動画や音声ファイルも扱えそうなのでアップデートです。

CodeInterpreterを使って画像から動画にする

めっちゃ簡単です。
横長の画像をアップして指示するだけ

難しいエフェクトはできないみたいなので、エフェクトお任せでやってみました

Zip形式で複数ファイルを一度に渡すこともできる

Zip形式でフォルダごと与えることができます。

これで動画を作ってみた。

フォルダ毎zipしてCodeInterpreterで1枚2秒の動画にして
これだけです!

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