さよならノーコード・ローコード、こんにちはLLM！

お疲れ様です。

日々、ChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）と対話を重ねています。

LLMが登場してから、文章の添削や要約や議論に使うことが多いですが、それ以外だとデータ分析分野で頻繁に活用しています。

例えば、「こういう処理をしたいんだよね。VBAで。」と伝えるだけで、LLMはサンプルコードを即座に出力してくれます。そのコードを基に、少し修正するだけで解決することが多いです。

私自身、データ分析に詳しいわけではありませんが、LLMを活用することで、これまで難しいと感じていたことが簡単に実現できる時代になったことに驚いています。

これまで、コーディングが苦手な人でもデータ分析ができるようにと、ノーコード・ローコードツールが普及してきました。

これらはブロックをつなげるだけでデータ分析ができ、視覚的に操作が分かりやすいという触れ込みで、多くの業界で注目されていたと思います。

しかし、ノーコード・ローコードツールには3つの壁があると感じます。

①新しいツールを使うことへの心理的ハードル
普段使い慣れたExcelやPowerPointとは異なる新しいツールを使うことに抵抗を感じる人も多いです。実際、私もその一人です。

②学習の手間
操作を覚える必要があります。チュートリアルは用意されていますが、それを理解するために時間を割くのは意外と手間がかかります。

③実務への適用
チュートリアル通りに操作できても、実際の業務に適用しようとするとエラーが発生しがちです。その原因を調べても、PythonやVBAと比べてネット情報が少なく、解決できないことが多いです。

こうした理由から、ノーコード・ローコードツールは「誰でも使いやすい」という第一印象に反して、実際には使いこなすのが難しいと感じる人が多かったのではないかと思います。

一方、LLMの素晴らしい点は、自然言語でやりとりできるため心理的ハードルが低く、エラーが出てもその理由を教えてくれる点です。例えば、エラー文を読み込ませれば「こういう理由でエラーが発生しています」と分かりやすく説明してくれるので、挫折するリスクが低くなります。

また、コードベースであれば、エラー文やコードのテキスト情報そのものをLLMに渡して、「このコードは何をしているの？」や「エラーの原因を教えて」といった質問に簡単に答えてもらえるのもメリットです。

これらを踏まえると、LLMの登場によって、ノーコード・ローコードからLLMを活用した新しいコーディングの文化の誕生するのではないかと感じています。

いずれにせよ、データ分析が誰でも気軽にできるようになるのは、とても喜ばしいことだなと思います。

最後までお読みいただきありがとうございました。