Claude 3.5 SonnetとGPT-4oのデータ分析性能の比較
6月21日、Anthropic社が新しい言語モデルのClaude 3.5 Sonnetを発表しました。また、同時に新機能のArtifacts（成果物）も公開しました。
Artifactsは、Claudeが生成した成果物を画面右側のワークスペースに表示する機能であり、グラフ、文書、SVG画像など様々なコンテンツを表示することができます。
この新しいモデルと機能によって、簡単にゲームアプリやスライドやWebサイトを作成することができるとSNSで話題になっています。
今回は、その中でも、相当性能が向上したと言われるデータ分析機能について、その性能をGPT-4oと比較してみました。
１．グラフ描画の性能
最初に、どんなグラフを描けるかClaudeに聞いてみました。
Claudeは直接グラフを描画することはできませんが、グラフを描くためのコードやマークダウンを生成することはできます。主に以下の2つの方法でグラフの作成をサポートできます:
1. Mermaidを使用したグラフ作成:
Mermaidは様々な種類のグラフやダイアグラムを作成できるマークダウン形式のツールです。以下のようなグラフを生成できます:
- フローチャート
- シーケンス図
- ガントチャート
- クラス図
- 状態図
- 円グラフ
- ER図
2. Reactコンポーネントを使用したグラフ作成:
Reactと recharts ライブラリを使用して、以下のようなインタラクティブなグラフを作成できます:
- 棒グラフ
- 折れ線グラフ
- 面グラフ
- 円グラフ
- 散布図
- レーダーチャート
これらの方法を使って、様々な種類のグラフやチャートの作成をサポートできます。特定の種類のグラフについて詳しく知りたい場合や、実際にグラフを作成したい場合は、お知らせください。
(1) 棒グラフ（Bar Chart）
ClaudeはReactコンポーネントを使用したアニメーション付きのインタラクティブなグラフを描きます。また、マウスでグラフに触れると、ポップアップで数値が表示されます。
GPT-4oのようにマウスの操作だけでグラフの色を変更することはできませんが、「グラフの色を赤色に変えて」などと指示を入力することにより、グラフを修正することはできます。
（GPT-4oの棒グラフ）
アニメーション付きのインタラクティブなグラフです。マウス操作で簡単にグラフの色を変更したり、拡大画面を表示したりできます。
(2) 折れ線グラフ（Line Chart）
ClaudeはReact使用のインタラクティブなグラフを描きます。
（GPT-4oの折れ線グラフ）
アニメーション付きのインタラクティブなグラフです。マウス操作で簡単にグラフの色を変更したり、拡大画面を表示したりできます。
(3) 円グラフ（Pie Chart）
ClaudeはReact使用のインタラクティブなグラフを描きます。
（GPT-4oの円グラフ）
アニメーション付きのインタラクティブなグラフです。マウス操作で簡単にグラフの色を変更したり、拡大画面を表示したりできます。
(4) 散布図（Scatter Plot）
ClaudeはReact使用のインタラクティブなグラフを描きます。
（GPT-4oの散布図）
アニメーション付きのインタラクティブなグラフです。マウス操作で簡単にグラフの色を変更したり、拡大画面を表示したりできます。
(5) 面グラフ（Area Chart）
ClaudeはReact使用のインタラクティブなグラフを描きます。GPT-4oは、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、散布図の４種類しかインタラクティブなグラフに対応しておらず、それ以外のグラフを描く場合は、通常のグラフになります。また、インタラクティブなグラフでない場合は、日本語フォントを追加しないと日本語表示ができません。
（GPT-4oの面グラフ）
インタラクティブではなく、アニメーションも付きません。グラフの色も変更できません。また、そのままでは日本語表示ができません。
(6) レーダーチャート（Radar Chart）
ClaudeはReact使用のインタラクティブなグラフを描きます。GPT-4oは、インタラクティブでないグラフになります。
（GPT-4oのレーダーチャート）
インタラクティブではなく、アニメーションも付きません。グラフの色も変更できません。また、そのままでは日本語表示ができません。
(7) 複合チャート（Composite Chart）
ClaudeはReact使用のインタラクティブなグラフを描きます。GPT-4oは、インタラクティブでないグラフになります。このような複雑なグラフでも、アニメーション付きのインタラクティブなグラフになるのがClaudeの凄いところです。
（GPT-4oの複合チャート）
インタラクティブではなく、アニメーションも付きません。また、そのままでは日本語表示ができません。
(8) 箱ひげ図（Box Plot）
ClaudeはReact使用のインタラクティブなグラフを描きます。箱ひげ図として間違ってはいないようですが、あまり分かりやすいサンプルではありません。
（GPT-4oの箱ひげ図）
インタラクティブではありませんが、外れ値も考慮した分かりやすくてよくできたサンプルです。
(9) 3Dグラフ（3D Chart）
HTMLアーティファクトでvis.jsをインポートすれば、Claudeで3Dグラフを描くことができます。vis.jsはネットワークグラフなどを作成するためのJavaScriptライブラリです。
htmlとvis.jsで3D Surface Graph、3D Line Graph、3D Dot Graph、3D Bar Graphのサンプルを作成して
（GPT-4oの3Dグラフ）
GPT-4oも3Dグラフを描くことができます。
(10) フローチャート（Flowchart）
ClaudeはMermaidにも対応しているため、フローチャートなど様々なダイアグラムを作成できます。これらはReactコンポーネントのようにインタラクティブではありませんが、自由に拡大縮小することができます。
（GPT-4oのフローチャート）
Graphvizを使用して、ChatGPTでフローチャートを作成することができます。以下のようなFizzBuzzのフローチャートも作成できます。
GPTsを使用すれば、さらに簡単にフローチャートを作成できます。
(11) マインドマップ（Mind Map）
ClaudeはMermaidを使用してマインドマップを作成することができます。以下は、健康な生活をテーマにしたマインドマップです。
（GPT-4oのマインドマップ）
上記(10)と同じGPTsのDiagrams ‹Show Me›で作成したマインドマップです。
GPTsのWhimsical Diagramsで作成したマインドマップです。
Claude 3.5 SonnetもGPT-4oも共にグラフ描画の性能はかなり高いということが分かります。
棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、散布図などの基本的なグラフについては、どちらもアニメーション付きのインタラクティブなグラフを簡単に作成することができます。但し、グラフの色変更が簡単にできる点はGPT-4oが勝っています。
それ以外のグラフについては、Claudeの方が複雑なグラフをインタラクティブなグラフとして描くことができます。Claudeの複合チャートは、非常に見やすくて、分かりやすいと感じました。GPT-4oはデフォルトで3Dグラフに対応しており、Claudeもvis.jsをインポートすれば、HTMLで3Dグラフを描くことができます。
フローチャートなどの図表の作成については、そのままでは、Mermaidを使用できるClaudeが勝っていますが、ChatGPTには、よりカラフルで分かりやすい図表を作成できるGPTsが揃っています。
２章からは、Claude 3.5 SonnetとGPT-4oのデータ分析の性能を比較します。
２．スターバックスの店舗数の分析
都道府県別のスターバックスの店舗数や都道府県人口との相関関係について分析します。
(1) Claudeによるデータ分析
データをアップロードして、「分析して」とだけ入力します。
はい、このデータを分析いたします。このCSVファイルには、日本の各都道府県におけるスターバックス店舗数が記載されています。以下に主な分析結果をお示しします：
1. 総店舗数:
全国のスターバックス店舗数の合計は1,582店舗です。
2. 店舗数トップ5の都道府県:
1. 東京都: 379店舗
2. 愛知県: 125店舗
3. 大阪府: 124店舗
4. 神奈川県: 119店舗
5. 埼玉県: 80店舗
3. 店舗数最少5の都道府県:
1. 鳥取県: 4店舗
2. 島根県: 4店舗
3. 徳島県: 5店舗
4. 高知県: 6店舗
5. 山口県: 7店舗
4. 地域別の特徴:
- 大都市圏（東京、大阪、名古屋）に店舗が集中しています。
- 人口の多い都道府県ほど、店舗数も多い傾向があります。
- 北海道は44店舗で、単独の道県としては比較的多くの店舗があります。
- 沖縄県は24店舗で、人口規模を考慮すると比較的多くの店舗があります。
5. 地方別の分布:
- 関東地方（東京、神奈川、埼玉、千葉、茨城、栃木、群馬）が全体の約46%を占めています。
- 近畿地方（大阪、京都、兵庫など）も多くの店舗があります。
- 東北地方や四国地方は、相対的に店舗数が少ない傾向にあります。
この分析から、スターバックスの出店戦略は人口密度や都市化の度合いと強い相関があることがわかります。大都市圏や観光地に重点を置いていると推測されます。
さらに詳しい分析や視覚化が必要でしたら、お申し付けください。例えば、人口当たりの店舗数や地図上での分布などを作成することができます。
このように非常に詳しい分析結果が返ってきました。
次に「視覚化して」と入力します。
このグラフは日本の各都道府県におけるスターバックスの店舗数を視覚的に表現しています。以下は、このグラフから読み取れる主な特徴です：
1. 東京都が圧倒的に多い店舗数（379店）を持っており、グラフの上部に大きな差をつけて表示されています。
2. 上位5都府県（東京都、愛知県、大阪府、神奈川県、埼玉県）が特に目立っており、これらの地域でスターバックスの展開が集中していることがわかります。
3. 大都市圏や人口の多い都道府県ほど、店舗数が多い傾向が明確に見て取れます。
4. 一方で、鳥取県や島根県など、人口の少ない地方では店舗数が非常に少ないことが視覚的に理解できます。
5. 北海道や沖縄県は、その地理的特性や観光地としての側面から、他の地方県と比べて比較的多くの店舗を持っていることが分かります。
このグラフを通じて、スターバックスの日本における出店戦略が、人口密度や都市化の度合い、そして観光需要と強い相関関係にあることが視覚的に理解できます。
さらに詳細な分析や別の角度からの視覚化が必要でしたら、お申し付けください。例えば、人口当たりの店舗数や地域別の円グラフなど、異なる視点からのデータ表現も可能です。
このように都道府県別の店舗数の棒グラフと、グラフから読み取れる特徴の解説が表示されます。グラフには、一部の都道府県名しか表示されていませんが、実際の画面でマウスでグラフに触れると、触れた部分の都道府県名と具体的な店舗数の数字が表示されます。
最後に「インサイトを抽出して」と入力します。
はい、このデータからさらにインサイトを抽出いたします。スターバックスの店舗分布から、以下のような洞察が得られます：
1. 都市集中戦略:
- 上位5都府県（東京、愛知、大阪、神奈川、埼玉）で全店舗の52%を占めています。これは、スターバックスが大都市圏に焦点を当てた出店戦略を取っていることを示唆しています。
- この戦略は、高い人口密度、オフィス街の存在、観光客の流入など、都市部の特性を活かしていると考えられます。
2. 地域格差:
- 都市部と地方の間で大きな店舗数の差があります。例えば、東京都（379店舗）と鳥取県・島根県（各4店舗）の差は顕著です。
- この差は、人口分布や経済活動の集中度を反映していると同時に、地方でのビジネス展開の難しさを示唆しています。
3. 観光地戦略:
- 北海道（44店舗）や沖縄県（24店舗）は、人口当たりの店舗数が比較的多いです。これは、観光客向けの戦略的出店を示唆しています。
- 京都府（38店舗）も同様に、その歴史的・文化的な観光地としての特性を活かした出店が行われていると考えられます。
4. 経済規模との相関:
- 店舗数は各都道府県のGDPとも強い相関があると推測されます。例えば、愛知県（125店舗）は自動車産業を中心とした経済規模の大きさが反映されていると考えられます。
5. 競合状況の示唆:
- 大都市圏での多数の出店は、これらの地域でのコーヒーチェーン間の競争が激しいことを示唆しています。
- 一方、地方での少ない店舗数は、競合が少ないか、あるいはマーケットそのものが小さい可能性を示しています。
6. 潜在的な成長機会:
- 店舗数の少ない地方都市や中規模都市は、今後の成長の余地がある可能性があります。特に、地方創生や観光促進の政策と連動した展開が考えられます。
7. ブランド戦略の反映:
- 全国的な店舗展開は、スターバックスが日本全体でブランド認知度を高めようとしている戦略を反映しています。
- 同時に、地域によって大きく異なる店舗数は、各地域の市場特性に応じた柔軟な戦略を示唆しています。
8. 社会経済的要因の影響:
- 店舗分布は、各地域の所得水準、生活様式、コーヒー文化の浸透度などの社会経済的要因を反映している可能性があります。
これらのインサイトは、スターバックスの日本における事業展開戦略を理解する上で重要な視点を提供しています。また、これらの洞察は、他の小売チェーンや飲食業界全体の動向を分析する際にも参考になる可能性があります。
さらに深い分析や特定の視点からの考察が必要でしたら、お申し付けください。
わずかこれだけの作業で、これほど詳しいデータ分析が行えることに驚きです。
(2) GPT-4oによるデータ分析
ファイルのみをそのまま送信すると、ChatGPTが英語で回答してくるので、「日本語で分析して」と指示します。
GPT-4oもしっかりと分析結果を返してくれますが、Claudeと比べると、分析の深さと詳しさにおいて見劣りがします。但し、グラフは、全ての都道府県名を最初からきちんと表示したGPT-4oの方が勝っていたと言えるでしょう。
次は少し複雑に、スターバックスの店舗数のファイルと都道府県の人口に関するファイルを同時に分析してもらいます。
(3) Claudeによる相関分析
2つのデータをアップロードして、「分析して」とだけ入力します。
すると、以下の文章が右側のワークスペースに表示されました。
# スターバックス店舗数と人口の分析
## 基本統計
1. 総スターバックス店舗数: 1,744店
2. 日本の総人口: 約125,360,000人
## 主な発見
1. **店舗数トップ5の都道府県**
1. 東京都: 379店
2. 愛知県: 125店
3. 大阪府: 124店
4. 神奈川県: 119店
5. 埼玉県: 80店
これらは人口の多い都道府県と一致しています。
2. **人口10万人あたりの店舗数トップ5**
1. 東京都: 2.71店
2. 沖縄県: 1.63店
3. 京都府: 1.48店
4. 愛知県: 1.66店
5. 神奈川県: 1.29店
東京都が突出していますが、沖縄県や京都府も人口比で多くの店舗があります。
3. **店舗数が最も少ない都道府県**
- 鳥取県と島根県: 各4店
4. **人口と店舗数の相関**
- 人口と店舗数には強い正の相関があります。人口が多い地域ほど、店舗数も多い傾向にあります。
5. **地域別の特徴**
- 大都市圏（東京、大阪、名古屋）に店舗が集中しています。
- 北海道は面積が広いにもかかわらず、比較的多くの店舗（44店）があります。
- 沖縄県は人口の割に店舗数が多く、観光の影響が考えられます。
## 結論
スターバックスの出店戦略は主に人口密度と都市化に基づいていると推測されます。しかし、沖縄県や京都府のような観光地では、人口以外の要因も考慮されているようです。地方部では店舗数が少なく、出店の余地がある可能性があります。
これだけでかなり詳しい分析結果が返ってきます。
次に「視覚化して」と入力します。
この視覚化コンポーネントでは、以下の3つのグラフを作成しました：
1. **店舗数トップ10の都道府県**:
このグラフは、スターバックスの店舗数が最も多い10都道府県を示しています。東京都が圧倒的に多く、次いで愛知県、大阪府が続いています。
2. **人口100万人あたりの店舗数トップ10**:
このグラフは、人口に対する店舗数の比率を示しています。これにより、単純な店舗数だけでなく、人口規模を考慮した店舗の密度がわかります。
3. **人口と店舗数の相関**:
この散布図は、各都道府県の人口（X軸）と店舗数（Y軸）の関係を示しています。これにより、人口と店舗数の間に強い正の相関があることが視覚的に確認できます。
これらのグラフから、以下のような洞察が得られます：
- 店舗数は大都市圏に集中しているが、人口当たりの店舗数で見ると、必ずしも人口の多い都道府県が上位とは限らない。
- 人口と店舗数には明確な正の相関があるが、完全な線形関係ではなく、都道府県ごとに特徴がある。
- 東京都は店舗数、人口当たりの店舗数ともに突出している。
この視覚化を通じて、スターバックスの店舗展開戦略や各地域の特性をより深く理解することができます。さらに詳細な分析や別の角度からの視覚化が必要な場合は、お申し付けください。
３つのグラフとその解説が表示されました。相関関係を表す散布図には、10個の点のみが打たれていますが、これは人口10位までの都道府県ということのようです。
次に、作業が重複しますが、「都道府県別のスターバックス店舗数と人口の相関分析をして」と入力します。
この分析から、以下の主要な洞察が得られました：
1. **強い正の相関**:
ピアソンの相関係数は約0.9893で、これは人口とスターバックス店舗数の間に非常に強い正の相関があることを示しています。
2. **線形関係**:
散布図を見ると、全体的に線形の関係が観察されます。つまり、人口が増えるにつれて、店舗数もほぼ比例して増加する傾向があります。
3. **外れ値と特殊なケース**:
- 東京都は特に顕著な外れ値で、人口に対して非常に多くの店舗があります。
- 大阪府、愛知県、神奈川県なども、人口に対して比較的多くの店舗を持っています。
- 人口の少ない都道府県では、店舗数の差異が小さくなっています。
4. **出店戦略の示唆**:
この分析結果は、スターバックスの出店戦略が主に人口に基づいていることを示唆していますが、同時に他の要因も考慮されていると考えられます。例えば：
- 都市化の度合い
- 観光需要
- 経済活動の規模
- 地域の文化や消費傾向
5. **地域差**:
大都市圏と地方部で異なる傾向が見られます。大都市圏では人口に対して多くの店舗があり、地方部では比較的少ない傾向があります。
この分析は、スターバックスの全国的な出店戦略を理解する上で重要な洞察を提供しています。ただし、この相関関係は必ずしも因果関係を意味するものではなく、他の要因も考慮に入れる必要があります。
さらに詳細な分析や、特定の地域や要因に焦点を当てた追加の分析が必要な場合は、お申し付けください。
今度は、47都道府県全部の散布図とその解説が表示されました。ワークスペースに表示されたピアソンの相関係数が0.9179、Claudeの回答の方が約0.9893と数字が違いますが、これは、後者の方が外れ値となる東京都のデータを外して計算したためだと考えられます。
いずれにせよ、スターバックスの店舗数と人口の間には、非常に強い正の相関があることが分かりました。また、それ以外の要素についても、とてもよく分析が行われています。
(4) GPT-4oによる相関分析
2つのデータをアップロードして、「分析して」と入力すると、少し修正が必要でしたが、都道府県ごとの人口当たりのスタバ店舗数を計算し、以下のような2つのデータを結合した表が作成されました。
次に、日本語フォントを追加して、グラフを描くように指示します。すると、都道府県名が文字化けしていますが、以下のような都道府県別人口当たり店舗数の棒グラフが表示されました。
次に「都道府県別のスターバックス店舗数と人口の相関分析をして」と入力します。
回帰直線が引かれて、店舗数と人口の相関関係がより分かりやすく表現されています。
最後に「インサイトを抽出して」と入力します。
最終的に、同じような分析結果になりましたが、Claudeの方が全体的に分析が深く丁寧で、スムーズに分析が進むように感じました。
３．ポケモンデータの分析
次は趣向を変えて、ポケモン図鑑のデータを分析してもらいます。このデータファイルは、900匹以上のポケモンのステータスなどについてまとめています。
(1) Claudeによるデータ分析
データをアップロードして、「分析して」とだけ入力します。
CSVファイルのデータは68.7KBで問題なくアップロードできましたが、以下のように会話の長さ制限を超えていると表示されて、分析してもらえませんでした。
この会話の長さ制限はかなり厳しく、多くのデータがこの制限にかかって分析できませんでした。課金してClaude Proに加入すれば、この制限は緩和されるようです。
(2) GPT-4oによるデータ分析
GPT-4oの方は、問題なくデータ分析ができました。
あなた
日本語で分析して
ChatGPT
データセットが正しく読み込まれました。このポケモンのステータスデータには、以下のカラムが含まれています：
１．図鑑番号 (図鑑番号)
２．ポケモン名 (ポケモン名)
３．タイプ１ (タイプ1)
４．タイプ２ (タイプ2)
５．通常特性１ (通常特性1)
６．通常特性２ (通常特性2)
７．夢特性 (夢特性)
８．HP
９．こうげき (攻撃)
10．ぼうぎょ (防御)
11．とくこう (特攻)
12．とくぼう (特防)
13．すばやさ (素早さ)
14．合計 (合計)
次にどのような分析を行いたいですか？例えば、特定のポケモンのステータスの比較や、タイプごとの分布など、具体的な分析の要望を教えてください。
あなた
タイプごとのステータスの特徴について分析して
ChatGPT
タイプごとの平均ステータスを分析すると、以下の特徴が見られます：
１．HP（ヒットポイント）
最も高い平均HPを持つタイプは「ドラゴン」（85.1）。
最も低い平均HPを持つタイプは「むし」（57.5）。
２．こうげき（攻撃）
最も高い平均攻撃を持つタイプは「ドラゴン」（108.6）。
最も低い平均攻撃を持つタイプは「フェアリー」（61.2）。
３．ぼうぎょ（防御）
最も高い平均防御を持つタイプは「はがね」（125.2）。
最も低い平均防御を持つタイプは「ノーマル」（60.5）。
４．とくこう（特攻）
最も高い平均特攻を持つタイプは「エスパー」（98.0）。
最も低い平均特攻を持つタイプは「むし」（56.6）。
５．とくぼう（特防）
最も高い平均特防を持つタイプは「フェアリー」（88.3）。
最も低い平均特防を持つタイプは「かくとう」（64.9）。
６．すばやさ（素早さ）
最も高い平均素早さを持つタイプは「ドラゴン」（106.2）。
最も低い平均素早さを持つタイプは「フェアリー」（53.6）。
７．合計
最も高い平均合計ステータスを持つタイプは「ドラゴン」（544.1）。
最も低い平均合計ステータスを持つタイプは「むし」（386.3）。
これらの統計から、タイプごとのポケモンの特徴が浮かび上がります。ドラゴンタイプは全体的に高いステータスを持ち、特に攻撃と素早さが際立っています。一方、むしタイプは全体的にステータスが低めです。はがねタイプは防御が非常に高く、フェアリータイプは特防が高いことがわかります。
あなた
視覚化して
ChatGPT
タイプごとのステータスの平均値を棒グラフとしてまとめました。このグラフでは、各タイプごとのHP、攻撃、防御、特攻、特防、素早さ、および合計の平均値が一目で分かります。
このグラフから、各タイプの特徴がさらに明確に把握できると思います。他に分析したい内容や、他の種類のグラフについての要望があれば教えてください。
あなた
ランキング6位までのポケモンを比較して
ChatGPT
トップ6のポケモンのステータスを比較した棒グラフを作成しました。このグラフでは、各ポケモンのHP、攻撃、防御、特攻、特防、素早さのステータスを比較しています。
各ポケモンのステータスが一目で分かるようになっており、どのポケモンがどのステータスで優れているかを視覚的に把握することができます。他に分析したい内容や追加の要望があれば教えてください。
４．売上データの分析
売上のサンプルデータについて、グラフを描いて分析します。
(1) Claudeによるデータ分析
データをアップロードして、「月ごとの総売上の変動、カテゴリごとの売上の比率、店舗別の売上について分析して」と入力します。
承知しました。2023年の販売データに基づいて、月ごとの総売上の変動、カテゴリごとの売上の比率、そして店舗別の売上について分析を行います。
まず、データを整理して分析を進めていきます。
１．月ごとの総売上の変動
月ごとの総売上の変動を分析すると、以下のような傾向が見られます：
１．最も売上が高かったのは5月で、約1,605,687円でした。
２．最も売上が低かったのは2月で、約1,224,239円でした。
３．全体的な傾向として、年の前半（5月まで）と後半（10月以降）に売上が増加する傾向が見られます。
４．夏季（6月から9月）にかけて若干の売上減少が見られます。
２．カテゴリごとの売上の比率
カテゴリごとの売上比率を分析すると、以下のような結果が得られました：１．家電: 26.1%
２．スポーツ: 21.4%
３．食品: 19.4%
４．ファッション: 19.0%
５．日用品: 14.1%
家電製品が最も高い売上比率を示しており、全体の約4分の1を占めています。一方、日用品の売上比率が最も低くなっています。
３．店舗別の売上
店舗別の売上を分析すると、以下のような結果が得られました：
１．大阪: 4,401,572円 (29.4%)
２．福岡: 3,611,967円 (24.1%)
３．東京: 3,519,746円 (23.5%)
４．名古屋: 3,475,326円 (23.0%)
大阪店が最も高い売上を記録しており、他の店舗と比較して約20%以上高い売上を達成しています。一方、名古屋店の売上が最も低くなっていますが、東京店と大きな差はありません。
総括:
１．月別売上では、5月と10月が特に好調で、2月が最も低調でした。季節性や特定のイベントがこの変動に影響している可能性があります。
２．製品カテゴリでは、家電製品が最も高い売上比率を示しており、重点的に販売戦略を立てる価値があるかもしれません。
３．店舗別では、大阪店が突出した成績を示しています。大阪店の成功要因を分析し、他の店舗に適用することで、全体の売上向上につながる可能性があります。
これらの分析結果を基に、製品ラインナップの調整、マーケティング戦略の見直し、店舗運営の改善などを検討することができます。
一度の指示できちんとデータ分析が行われ、総括まで説明したのは大変優秀だと言えるでしょう。なお、最初の月別総売上グラフは、折れ線グラフにした方が変化が分かりやすかったと思います。
次に「インサイトを抽出して」と入力します。
1. 季節性の影響
- 春季（3-5月）に売上のピークがあり、冬季（特に1-2月）に低下する傾向が見られます。
- これは、新年度開始や新生活シーズンに伴う需要増加、および年末年始の消費低迷を反映している可能性があります。
- 夏季の売上減少は、バーゲンシーズンによる単価低下や、夏季休暇による購買活動の減少が影響している可能性があります。
2. 製品カテゴリの戦略的重要性
前述のカテゴリ別売上比率から以下のインサイトが得られます：
- 家電製品が売上の26.1%を占め、最も重要なカテゴリとなっています。これは、高単価商品が多いことや、技術革新による買い替え需要が影響していると考えられます。
- スポーツ用品（21.4%）と食品（19.4%）も重要なカテゴリです。これらは日常的に需要があり、安定した売上を支えている可能性があります。
- 日用品の売上比率が最も低い（14.1%）ですが、これは単価の低さが影響している可能性があります。数量ベースでは重要な役割を果たしているかもしれません。
3. 地域別パフォーマンスの差異
店舗別売上から以下のインサイトが得られます：
- 大阪店が他店舗を大きく上回る売上を記録しています。これには以下の要因が考えられます：
1. 効果的な店舗運営やマーケティング戦略
2. 有利な立地条件（人口密度、商圏の大きさなど）
3. 地域特性に合わせた商品展開
- 福岡店が2位の売上を記録しているのは興味深い点です。九州地方の中心都市として、広域からの集客が寄与している可能性があります。
- 東京店と名古屋店の売上が相対的に低いのは予想外かもしれません。これには以下の要因が考えられます：
1. 競合店舗の多さによる競争激化
2. 高い運営コスト（家賃など）による利益率の低下
3. 地域ニーズとの不一致
4. 高単価商品の重要性
- 5000-10000円の価格帯の商品が売上全体の約51.5%を占めており、最も重要なセグメントとなっています。
- 10000円以上の高額商品は数量が少ないにもかかわらず、売上の13.8%を占めています。これは利益率にも大きく貢献している可能性があります。
- 1000円未満の低価格商品は売上の2%程度しか占めていませんが、来店頻度や顧客満足度の向上には重要な役割を果たしている可能性があります。
これらのインサイトを基に、以下のような戦略的示唆が得られます：
1. 季節に応じた販売戦略の最適化（例：春季の販促強化、冬季の需要喚起策）
2. 家電製品とスポーツ用品を中心とした品揃えの強化
3. 大阪店の成功要因分析と他店舗への展開
4. 5000-10000円価格帯の商品ラインナップの拡充
5. 高額商品の販売促進による利益率の向上
6. 低価格商品の戦略的活用による顧客満足度と来店頻度の向上
これらの戦略を適切に実行することで、全体的な売上と収益性の向上が期待できます。
更にグラフを2つ追加して、かなり詳しいデータ分析が行われ、今後の販売戦略も示してくれました。Claudeのデータ分析は相当優秀であると認めざるを得ないでしょう。
(2) GPT-4oによるデータ分析
データをアップロードして、「月ごとの総売上の変動、カテゴリごとの売上の比率、店舗別の売上について分析して」と入力します。
データの分析結果は以下の通りです。
１．月ごとの総売上の変動：
グラフから、各月の総売上の推移が視覚化されており、月ごとの売上変動が確認できます。
２．カテゴリごとの売上の比率：
カテゴリごとの売上比率を円グラフで示しました。各カテゴリの売上が全体に占める割合が一目で分かります。
３．店舗別の売上：
店舗ごとの総売上を棒グラフで示しました。店舗別の売上の違いが明確に分かります。
必要に応じて、さらに詳細な分析や追加の情報提供が可能です。
3つのグラフとその簡単な説明が表示されました。グラフの簡単な説明のみであり、具体的なデータ分析は行われませんでした。
次に「インサイトを抽出して」と入力します。
以下に、データ分析から得られる主要なインサイトを示します：
１．月ごとの売上変動：
売上のピークは特定の月に集中している可能性があります。例えば、年末年始やボーナスシーズンの影響で特定の月に売上が急増していることが考えられます。
一方で、売上が低迷している月もあり、これらの月に対するプロモーション活動やマーケティング戦略の再考が必要かもしれません。
２．カテゴリごとの売上比率：
主要カテゴリとして家電やファッションが大きな割合を占めていることがわかります。これらのカテゴリが店舗全体の売上に大きく貢献しているため、在庫管理や新製品の投入に注力することが重要です。
比較的売上の少ないカテゴリについても、成長の可能性を探るための市場調査や顧客ニーズの分析が有益です。
３．店舗別の売上：
大阪店舗が最も高い売上を上げており、他の店舗と比較して顕著な差があります。大阪店舗の成功要因を他店舗にも適用することで、全体の売上を向上させる可能性があります。
名古屋や東京店舗も一定の売上を維持していますが、福岡店舗と比較すると若干低めです。地域特性や顧客の嗜好に応じたカスタマイズされたアプローチが必要です。
行動提案
売上の低迷月への対策：プロモーションやキャンペーンを強化し、顧客の購買意欲を喚起する施策を導入。
人気カテゴリの強化：家電やファッションカテゴリの商品ラインナップを拡充し、顧客のニーズに応える。
低売上カテゴリのテコ入れ：市場調査を行い、需要がある製品を見極めて商品戦略を再構築。
店舗ごとの戦略：大阪店舗の成功事例を分析し、他店舗への展開を検討。特に名古屋や東京の売上向上策を実施。
このようなインサイトと行動提案を基に、具体的なマーケティング戦略や運営方針を策定することで、全体の売上向上が期待できます。
３項目のデータ分析の結果とそれを踏まえた行動提案が表示されました。しっかりとデータ分析ができていますが、Claudeの分析の方が深くて詳しいと感じられます。
５．企業の決算の分析
(1) ソフトバンクグループの2024年3月決算短信の分析
このファイルのページ数は80ページで、ファイルのサイズは714KBです。
① Claudeによるデータ分析
以下のように会話の長さ制限を超過して、データ分析を行うことができませんでした。
有料のClaude Pro及びAPIの制限は20万超トークン（約350ページ）ですが、無料版の制限は混雑具合によって変わるとされています。実際には、数十ページ程度で制限にかかることが多いようです。
② GPT-4oによるデータ分析
データをアップロードして、「グラフを使って簡単に説明して」と入力します。
こちらのグラフは、ソフトバンクグループの2023年3月期と2024年3月期の主要な経営成績の比較を示しています。以下の項目に関して、前期と当期の数値を視覚的に比較しています。
- **売上高**: 2023年3月期は6,570,439百万円、2024年3月期は6,756,500百万円で、約2.8%の増加。
- **税引前利益**: 2023年3月期は-469,127百万円（赤字）、2024年3月期は57,801百万円（黒字に転換）。
- **当期利益**: 2023年3月期は-789,801百万円（赤字）、2024年3月期は209,217百万円（黒字に転換）。
- **親会社の所有者に帰属する当期利益**: 2023年3月期は-970,144百万円（赤字）、2024年3月期は-227,646百万円（赤字減少）。
- **当期包括利益**: 2023年3月期は468,140百万円、2024年3月期は2,241,441百万円で、約378.8%の大幅増加。
これらのデータから、ソフトバンクグループの2024年3月期における経営成績が大幅に改善されていることがわかります。売上高が増加し、赤字だった税引前利益と当期利益が黒字に転換しています。また、当期包括利益も大幅に増加しています。
分かりやすいグラフで簡潔に説明してくれました。
(2) note株式会社の2023年11月期決算短信の分析
次はもう少しページ数の少ない決算短信で試してみます。
① Claudeによるデータ分析
データをアップロードして、「グラフを使って簡単に説明して」と入力します。
このグラフは、note株式会社の2023年11月期の主要な財務データを視覚化したものです。以下に簡単な説明を加えます：
1. 売上高と当期純損失:
- 売上高は2022年11月期の2,317百万円から2023年11月期には2,777百万円に増加しており、約19.9%の成長を示しています。
- 当期純損失は2022年11月期の756百万円から2023年11月期には414百万円に改善しています。
2. キャッシュ・フロー:
- 営業キャッシュ・フローは、2022年11月期の-660百万円から2023年11月期には-346百万円に改善しています。
- 投資キャッシュ・フローは、両期とも小規模なマイナスを維持しています。
- 財務キャッシュ・フローは、2022年11月期の2,000百万円から2023年11月期には158百万円に減少しています。これは前期に大規模な資金調達があったことを示唆しています。
全体として、売上高の成長と損失の縮小が見られ、事業の改善傾向が示されています。ただし、依然として営業キャッシュ・フローはマイナスであり、今後の収益性の向上が課題となっていることがわかります。
2つのグラフと解説が表示されました。コンパクトにまとまっていると思います。
次に「グラフを使って分析して」と入力します。
このグラフは、note株式会社の2022年11月期と2023年11月期の主要な財務指標を比較しています。以下にグラフの分析結果をまとめます：
1. 売上高:
- 2022年11月期: 2,317百万円
- 2023年11月期: 2,777百万円
- 前年比約19.9%増加しており、会社の成長を示しています。
2. 営業損失:
- 2022年11月期: 732百万円
- 2023年11月期: 380百万円
- 損失額が大幅に減少（約48.1%減）しており、経営効率の改善が見られます。
3. 経常損失:
- 2022年11月期: 742百万円
- 2023年11月期: 413百万円
- 営業損失と同様に大幅な改善（約44.3%減）が見られます。
4. 当期純損失:
- 2022年11月期: 756百万円
- 2023年11月期: 414百万円
- 純損失も大きく減少（約45.2%減）しており、全体的な財務状況の改善を示しています。
分析：
1. 売上高の増加：「note」サービスの利用者増加や「note pro」の成長により、売上高が順調に伸びています。
2. 損失の減少：すべての損失指標（営業損失、経常損失、当期純損失）が大幅に改善されています。これは、売上高の増加に加えて、コスト管理の改善や事業の効率化が進んでいることを示唆しています。
3. 成長と効率化のバランス：売上高の増加率（19.9%）に比べて損失の減少率（約45-48%）が大きいことから、会社が成長しながらも効率化を進めていることがわかります。
4. 継続的な投資：依然として損失を計上していることから、会社は成長のための投資を継続していると考えられます。特に人材採用やプロダクト開発に注力していることが決算短信から読み取れます。
5. 将来の展望：損失額の減少傾向が続けば、近い将来に黒字化する可能性があります。ただし、新規事業やAI関連の子会社設立など、さらなる成長のための投資も計画されているため、短期的な黒字化よりも中長期的な成長を重視している可能性があります。
このグラフと分析から、note株式会社は成長段階にあり、売上を伸ばしながら同時に損失を抑制する努力をしていることがわかります。今後は、この成長トレンドを維持しつつ、いかに早く収益性を改善できるかが重要なポイントになるでしょう。
先程の説明よりも詳しい経営分析を説明してくれました。
② GPT-4oによるデータ分析
データをアップロードして、「グラフを使って簡単に説明して」と入力します。
上記のグラフは、2022年11月期と2023年11月期におけるnote株式会社の主要な業績指標を示しています。
1. **売上高**:
- 2022年11月期: 2,317百万円
- 2023年11月期: 2,777百万円
- 19.9%の増加を示しています。
2. **営業利益**:
- 2022年11月期: -732百万円
- 2023年11月期: -380百万円
- 営業損失は減少していますが、依然として赤字です。
3. **経常利益**:
- 2022年11月期: -742百万円
- 2023年11月期: -413百万円
- 経常損失も減少していますが、こちらも依然赤字です。
4. **当期純利益**:
- 2022年11月期: -756百万円
- 2023年11月期: -414百万円
- 当期純損失も減少していますが、まだ黒字化は達成されていません。
このグラフから、note株式会社が売上を増加させる一方で、利益面での改善が見られるものの、依然として赤字が続いていることが分かります。
少し文字化けしていますが、売上高、営業利益、経常利益、当期純利益の4種類のグラフが表示され、それぞれについての簡単な説明が行われました。
次に「グラフを使って分析して」と入力します。
上記のグラフを基に、note株式会社の業績を詳しく分析します。
### 1. 売上高
- **増加傾向**:
- 2022年11月期: 2,317百万円
- 2023年11月期: 2,777百万円
- 売上高は19.9%増加しており、note株式会社が事業拡大に成功していることを示しています。この増加は、noteやnote pro、法人向けサービス事業の成長によるものと考えられます。
### 2. 営業利益
- **改善傾向**:
- 2022年11月期: -732百万円
- 2023年11月期: -380百万円
- 営業損失は減少していますが、依然として赤字です。営業利益の改善は、売上高の増加に加え、コスト管理の改善が寄与している可能性があります。しかし、人材採用やプロダクト開発への投資が依然として高水準であるため、黒字転換には至っていません。
### 3. 経常利益
- **改善傾向**:
- 2022年11月期: -742百万円
- 2023年11月期: -413百万円
- 経常損失も減少しており、営業利益の改善と同様にコスト管理や収益性の改善が反映されています。経常利益の改善は、営業外収益や費用の影響も考慮する必要がありますが、全体的な経営状況の改善が見られます。
### 4. 当期純利益
- **改善傾向**:
- 2022年11月期: -756百万円
- 2023年11月期: -414百万円
- 当期純損失も減少していますが、依然として赤字です。純利益の改善は、営業利益と経常利益の改善に加え、特別利益や損失の影響も考慮されています。
### 総合評価
- **売上高の増加**: note株式会社の売上高は順調に増加しており、事業拡大が進んでいることが確認できます。
- **利益の改善**: 営業利益、経常利益、当期純利益のいずれも改善傾向にありますが、まだ黒字化には至っていません。これは、事業拡大に伴う先行投資が続いているためと考えられます。
- **今後の課題**: 引き続きコスト管理を強化し、売上増加を維持しながら、黒字化に向けた取り組みが必要です。
この分析から、note株式会社は着実に成長しているものの、収益性の向上と黒字化に向けたさらなる努力が必要であることが示されています。
新たにグラフは描かれませんでしたが、データ分析を踏まえ、先程よりは詳しい解説が行われました。ただ、Claudeの方がより突っ込んだ内容になっていると思います。
６．まとめ
Claude 3.5 Sonnet+Artifactsのデータ分析性能は、非常に高いです。GPT-4oでは、思い通りの出力結果を出すのに工夫が必要だったり、苦労したりする場合もありましたが、Claudeでは、細かい指示をしなくても、簡単に高度なデータ分析ができてしまいます。
ただ残念なのは、無料版の入力データの長さ制限が厳しく、少しデータが大きいと扱えなくなることです。やはり本格的な使用には、有料版に加入することが必須なのかもしれません。
また、デフォルトのグラフのデザインは、カラフルで見やすいGPT-4oの方が好きなのですが、Claudeは様々なグラフをインタラクティブに扱うことができるため、入力の際に注文を付ければ、もっと好みに合ったグラフにカスタマイズできるのではないかと思っています。複合チャートを使いこなせば、もっと分かりやすいグラフを作成できるでしょう。
今のところ、ChatGPTからClaudeに乗り換えるつもりはないのですが、Claudeは日本語の文章生成能力も高いため、このままChatGPTがバージョンアップしないのなら、Claude 3.5 Opusが公開される頃には乗り換えを考えてしまうかもしれません。