ChatGPTによるデータ分析の強化:包括的な概要

2022年のChatGPTの発表後、その驚くべきテキスト生成能力で世界を席巻した。プロンプト」に基づいて人間のようなテキストを生成する能力は、他のあらゆるAI生成モデルを凌駕している。

GPT-3.5モデルを使用しており、ほとんどの機能が進化している。これに対して、GPT-4モデルは単にテキストベースの回答を生成するだけにとどまらない。

動的なGPT-4は、単純なタスクから複雑なタスクまで解決することができ、コードを書いたりデバッグしたり、プラグインを使用したり、DALL-E 3を使用して画像を生成したり、ファイルのアップロードやダウンロードを処理することもできます。

高度なGPT-4では、ユーザーはインターネットをブラウズし、ファイルをアップロードし、データを分析することができます。2022年7月6日、OpenAIはChatGPT Code Interpreterの一般提供を発表した。

Code Interpreterは、Pythonコードを実行し、ファイルのアップロード、データの可視化、結果のダウンロードをシームレスに行うことができる拡張機能です。

ChatGPTの高度なデータ解析とは何ですか？

高度なデータ解析とは、ChatGPTに直接データをアップロードして、データを探索したり、コードを作成したり、経験的な問題を解決したりできるGPT-4の機能です。

この機能により、ChatGPT上でコードを実行することで、モデルの有意性や出力を向上させることができます。

高度なデータ解析は、PDF、テキスト文書、画像、音声、動画、コード、その他のデータファイルを含む複数のファイル形式をサポートしています。高度なデータ分析機能は、特に.csvや.txtのようなファイルタイプのために設計されています。

現在、高度なデータ解析はPythonを使用して動作しますが、基礎となるChatGPTモデルは他のプログラミング言語も理解し解読することができます。

ユーザーは、他のプログラミング言語間でコードを効率的に変換したり、Python以外の言語のファイルを理解することができます。

ChatGPTのビッグデータ処理・分析方法

高度な自然言語処理（NLP）機能を統合することが、ビッグデータのデータ分析に対するChatGPT独自のアプローチが従来の手法と大きく異なる主な理由です。生データはまず取り込まれ、前処理されます。これは構造化データセットにも非構造化データセットにも適用できます。

この段階で、ChatGPTは慎重に情報を選別し、詳細な調査に不可欠なテーマ、パターン、態度を見つけます。

ChatGPTのパフォーマンスの基盤は、データの文脈と重要性を理解し、異なる種類の情報とそれらの可能な結果を区別する能力を与えるトランスフォーマー設計にあります。

この専門知識により、洞察、予測、提案を生成することがより身近になります。ChatGPTは人間のような文章を理解し、作成する能力があるため、複雑なデータ分析結果を表示することができます。

ChatGPT 高度なデータ解析アプリケーション

ChatGPTの高度なモデルでは、写真を読み込んだり、テーブルを処理したり、ディレクトリを解凍することもできます。ここでは、データ可視化、解析、コード解釈、計算、メディア編集など、ChatGPTが真に輝く主要な分野にスポットを当ててみましょう。

画像の最適化：圧縮、トリミング、強調

ユーザーは高度なデータ分析機能を利用して、あるファイル形式から他のファイル形式への変換、背景画像の除去、リサイズ、さらには画像やロゴからカラーパレットを抽出するなどの画像処理を行うことができます。

ChatGPTにCopilotロゴのカラーパレットとその16進数値を抽出してもらいました。

また、ChatGPTにJPEG画像をPNGに変換してもらい、新しいフォーマットでダウンロード可能なファイルを返しました。

データ分析タスク

高度なデータ分析機能は、.csvやExcelスプレッドシートのようなファイルの構造化データを扱います。大きなデータセットを使ってチャートを作成したり、データを分析したり、.csvデータからマップを作成したりすることができます。

ChatGPTは、エラーや不正確なデータのチェック、外れ値の検出などができる、あなた専用のデータ分析アシスタントになります。

レポートしたい大規模なデータセットがある場合は、ファイルをアップロードし、ChatGPTに実行させたいアクションをリクエストするだけです。

金利スワップ取引の現状を知るために、日本の統計の公式ポータルサイトであるe-Statにアクセスしました。与えられたプロンプトは、データを見て、データセットの行数と列数を教えてくださいというものでした。-+

列と行の数を正しく判断した。次に、ファイルに含まれるデータの種類を検出するように指示した。これが出力である。

データ解析の例を説明するために、日本の一般的な死亡率の統計を使い、ChatGPTにデータセットに含まれる衝撃的で致命的なものを解析するように依頼しました。

ChatGPTは日本の自殺、肺炎、気管支炎、腎不全、心臓病、そして自殺など様々な病気や死因を検出しました。

また、ChatGPTには様々な業種の従業員の労働時間を棒グラフにしてもらいました。データの可視化はできましたが、分類は業種コードで行いました。

プロンプト例一人当たりGDPの上位10カ国と下位10カ国の棒グラフを作成してください。

QRコードの生成

ChatGPTに任意のURLを入力すると、QRコードを生成します。この機能は、ほとんどのブラウザで利用可能ですが、他の目的にも使用できるツールに組み込まれていることは便利です。

例えば、他のプラグインでウェブを検索してURLにアクセスしたり、ビデオのトランスクリプトからページを特定することができます。

我々はChatGPTにURLを提供し、製品のカラーパレットに基づいてピンク色のQRコードを生成するように依頼しました。

コードの解釈

コード・インタープリタは、コードを書くだけでなく、実行もします。このツールは、コード・スニペットと詳細な解説を提供し、さまざまな問題解決方法の探求を支援するように設計されています。

コードを共有すると、コード・インタープリターはそれを批評し、改良を提案し、間違いを修正し、結果を示すために実行することもできる。

しかし、ChatGPT環境はある制限の中で動作していることに注意する必要があります。この制限は、新しいライブラリを取得できないことを意味し、取り組める問題の範囲は、プリインストールされたライブラリで解決可能なものだけに制限されます。

プロンプト蛇ゲームのpythonコード例を示してください。

数学の問題を解く

ChatGPTの高度な機能は、数式や数値も含む単純なものから複雑なものまで解くことができます。方程式を含む画像、文書、PDFをアップロードすると、ChatGPTがそれを解いてくれます。

例として、ChatGPTにsin、cos、tanのプロットグラフを作成してもらいました。

また、因数分解のような簡単な多項式関数をChatGPTに解いてもらうこともできます。高度なデータ解析では一般的に Python を使って数学的な問題の答えを計算します。

ChatGPT 高度なデータ解析の制限

ChatGPTの高度な解析機能は、標準的なGPT-4モデルよりもエラーが少なく、堅牢で信頼性の高い機能を提供します。しかし、一定の制限があります。

まず、セキュリティの観点から、コードインタープリタはインターネットやAPIに接続することができず、環境内でライブデータフィードを使用することができません。

さらに、多くの組織でデータ集約の主要な方法となっているデータベースへの直接接続もできない。これを回避するには、ユーザーは必要なデータセットをダウンロードし、CSVまたはExcelファイルとしてChatGPTインターフェースにアップロードする必要があります。

また、アップロードできるファイルサイズにも制限があり、数百メガバイトを超えるような大きなファイルは困難です。大きなファイルのアップロードに成功しても、コード・インタープリター内で利用できる計算能力は、処理能力がやや制限されているため、高性能なタスクのために設計されていません。

環境内の各コード実行セルには時間的な制約があり、割り当てられた時間内にコードが完了しないと動作が停止します。つまり、大規模なデータセットに対する複雑な操作は実行できない可能性がある。

さらに、ユーザーはセッション時間の制限に注意しなければならない。セッションがタイムアウトしたり終了したりすると、ファイル、リンク、コードブロックなど、それまでの作業はすべてアクセスできなくなる。会話を続けることはできますが、これらの要素の機能は影響を受けます。

最も重要なことは、コード・インタープリターは一般的にエラーが少ないとはいえ、バグがないわけではないということです。

最良の結果を得るためには、特によく構造化されたデータと明確なタスクの場合、AIにステップ・バイ・ステップで結果を出力させることが望ましい。このプロセスにより、ユーザーは問題を迅速に特定し対処することができ、AIによる必要な修正や調整が可能になる。

ChatGPT vs BERT のデータ分析

評価しますBERTに対するChatGPTのデータ分析スキル(Transformers からの双方向エンコーダー表現) を理解するには、基礎となるテクノロジー、利点、およびデータ分析設定におけるそれぞれの予想される用途を理解する必要があります。どちらの形式も変圧器の設計に基づいていますが、異なる用途やアクティビティに合わせて変更されています。

ChatGPT は、記述的な分析レポートを自動的に作成できる優れた機能を備えているため、レポート手順を最適化しようとしている企業にとって非常に貴重なツールです。また、データセットとインタラクティブなデータ探索のための Q&A インターフェイスも提供できるため、ユーザーは通常の言語でデータをクエリして明確な回答を得ることができます。

これにより、データ分析が簡素化され、技術的な専門知識のない人でも理解できるデータからの説明や洞察を簡単に作成できるようになり、幅広いユーザーがデータを利用できるようになります。

一方、BERT は、ドキュメントまたはデータセット内で詳細なセマンティック検索を実行することに非常に優れており、関連するデータを驚くほどの精度で見つけることができます。

言語の詳細を理解する能力は、研究論文や消費者のフィードバックから貴重な洞察を提供できるため、エンティティ抽出や感情分析などのアクティビティに不可欠です。

さらに、BERT はデータの分類と整理の精度を大幅に向上させることができるため、テキスト分類システムを改善する能力は顕著です。このため、情報の管理、処理、データの取得をより効果的に整理し、巨大なデータセットを管理するために不可欠なツールです。

特徴	ChatGPT	BERT
基盤技術	GPT アーキテクチャに基づいており、生成タスクと会話型 AI 向けに最適化されています。	トランスフォーマーアーキテクチャに基づいており、双方向処理を通じてテキスト内のコンテキストを理解できるように最適化されています。
主な強み	一貫した文脈に関連したテキストを生成する生成機能。	テキストの深い意味分析。文脈や言語のニュアンスの理解に優れています。
文脈の理解	拡張されたダイアログにわたってコンテキストを維持するため、会話型インターフェイスに最適です。	前後のテキストを分析することで、テキスト内の単語のコンテキストを理解します。これは、意味論的なタスクに不可欠です。
典型的なデータ分析アプリケーション	– 自動レポート生成<br>- インタラクティブなデータ Q&A<br>- 利害関係者向けの洞察生成	– データセット内のセマンティック検索<br>- エンティティの抽出とセンチメント分析<br>- テキストの分類と整理
ベストユースケース	テキストの生成またはデータとの会話による対話を必要とするタスク。	特定の洞察を抽出したり、情報を分類したりするなど、深い言語理解を必要とするタスク。

まとめ

ChatGPTの高度なデータ解析は、AIを単なるテキストベースのツールから、データ解析や高度な問題解決のような複雑なタスクを処理できる万能なアシスタントへと変貌させ、大きな飛躍を遂げた。

まだ実験段階であり、改良が必要ではあるが、この機能はAIとの関わりにおいて革命的な変化を約束するものである。この革新的なツールに飛び込んで、対話型AIの展開する未来の一端を担ってください。

よくある質問

ChatGPTの高度なオプションは何ですか？

ChatGPTでは、最新機能への早期アクセス、高トラフィック時の中断のないサービス、より高い精度と応答速度、コードインタプリタによるコーディングの簡素化、言語オプションの拡張、マルチモーダル機能、セキュリティの向上など、定評のある機能を紹介するまでもなく利用することができます。

ChatGPTの高度なデータ分析とは？

2023年7月にリリースされたChatGPT Advanced Data Analysisプラグイン（従来はCode Interpreter）は、ChatGPTにアップロードされたデータを解析、可視化、要約することができ、ユーザーにインサイト生成の強化された機能を提供します。

ChatGPTはデータアナリストの代わりになりますか？

ChatGPTは特定のデータアナリストのタスクを自動化することができますが、その能力は先進的ではあるものの、専門家の微妙な専門知識にはまだ及ばないため、完全に人間のアナリストに取って代わる態勢にはありません。

ChatGPTは既存のデータ分析ツールやソフトウェアと統合できますか？

はい、ChatGPTはAPI(Application Programming Interface)を通じて、多くの既存のデータ分析ツールやソフトウェアプラットフォームと統合することができます。これにより、ユーザーは現在のエコシステム内でChatGPTのNLP機能を活用し、データ処理、分析、インサイト生成を強化することができます。

ChatGPTはどのようなデータを分析できますか？

ChatGPTは主に、構造化テキストや非構造化テキストを含むテキストデータを分析するように設計されています。しかし、ChatGPTが処理できる形式に変換されていれば、他のAIモデルと組み合わせて数値データ、視覚データ、聴覚データを分析することも可能です。