【読了】面倒なことはChatGPTにやらせよう
生成AIによって、プログラミングができなくてもチャットでデータ分析できるようになった
（データ分析用のソースコードを生成してくれるようになった）
はじめに
サポートサイト
【Part1 基礎知識】
1章 ChatGPTの基礎知識
1.1 ChatGPTの概要
Generative：生成する
Pretrained：学習済み
Transformer：自然言語処理用の機械学習アルゴリズム
1.2 拡張機能の紹介
Browsing：web検索
Advanced Data Analysis （Code Interpretor）：データ処理、計算処理（GPT3.5だけだと間違える）
DALL-E：画像生成
GPT-4V：画像認識
1.3 ChatGPTの便利なところ
略
1.4 ChatGPTを使うときの注意点
・最新データでは学習されてない
・使用回数に制限がある
・ハルシネーション（Hallucination）：確率的に尤もらしい文書を生成しているだけ
・生成結果の著作権
・秘密情報の漏洩：ChatGPTのトレーニングに使われてしまうため
ChatGPTサービスのステータス確認
2章 ChatGPTの基本的な使い方
2.1 基本的な使い方
略
2.2 効果的なプロンプトの書き方とコミュニケーションのヒント
・簡潔に、具体的に
・気にいる出力が出るまで何度か繰り返す
次の要求を伝えるメールを送りたい。内容をドラフトして。
ただし、以下を満たして。
・1文20文字以内、合計5文で。
・ビジネスメールの言葉遣いで。
・相手は忙しいので、気遣う文章も含めて。
・中国語で。
・要求：恐れ入りますが、この依頼を完了させるには2週間と60万円かかります。着手しますか。
2.3 カスタム指示
略
3章 ChatGPT Plusのセットアップ
3.1 拡張機能を使うためには
略
3.2 ChatGPTの拡張機能の動作確認
略
4章 ファイルのアップロードとダウンロード
4.1 アップロード・ダウンロード
略
4.2 扱うことができるファイル
.pyファイルをADA上で実行することも可能
ADAではSQLite3環境があるため、.sqlファイルも読み込める
.zipファイルも読み込める
【Part2 日常業務に活用する】
5章 繰り返し作業を一瞬で
5.1 文字列操作
以下の文章のうち、検索文字列を指定した色でハイライトして、HTMLファイルを出力して。
・文章：””
・検索文字列：猫（赤色）、犬（青色）
以下の2つの文章を、pythonのdifflibモジュールを使って比較して。異なる部分を色付けして、HTMLファイルを出力して。
・文章A：彼女は猫が好き。私は嫌い。
・文章B：彼女は犬が好き、私も好き。
5.2 正規表現でのパターンマッチ
正規表現を使って、以下の文章からメールアドレスを抽出して。
5.3 ファイルの一括操作
インプットしたい情報がファイルにまとまっているなら、ファイル丸ごと渡した方が便利
以下の処理を実行して。
①このzipファイルを解凍
②中の全てのファイル名を変更
例：1.csv→001.csv
③zip化して出力
5.4 QRコード作成
略
6章 画像の多彩な生成・加工
6.1 基本的な画像処理
画像処理：ADA
・リサイズ
・拡張子変更
・モノクロ化
・ドット絵化
画像生成：DALL-E
画像認識：GPT-4V
6.2 画像生成
著作権に注意
6.3 画像認識
この画像から、dlibを使って顔を検出して、モザイク処理して。
この画像に部品が何個あるか数えて。
部品の位置を赤枠で囲って。
この画像について説明して。
この画像から文字を検出して、Excelファイルとして出力して。
6.4 高度な画像処理
日本語フォントは、例えばGoogleが公開しているNoto Sans Japaneseをダウンロードして読み込ませればOK
OpenCVを使って
という指示を含めるとうまくいくことが多い
7章 手軽に音声ファイル処理
7.1 音声ファイルの読み込み
略
7.2 音声ファイルの可視化
この音声ファイルの波形を可視化して。
この音声ファイルの最初の10秒間を、SciPyを使ってスペクトログラムにして。
7.3 音声ファイルの編集
この音声ファイルから無音部分をカットして保存して。
この音声ファイルをピッチシフトして。上に3度。
この音声ファイルをタイムストレッチして。2倍の長さに。
8章 丸投げ！ PowerPointスライド作成
8.1 スライドの作成
〇〇の特徴を1枚のPowerPointスライドにまとめたい。Pythonを使って書き出して。
このpptファイルのうち「XXX」の項目を更に詳細化して、2スライド目にまとめて。
このpptファイルから目次のスライドを作成して、最後のスライドに追加して。
このpptファイルを読み込んで、追加した方が良い画像を提案して。
8.2 Webサイトを要約してスライドにする
このサイトの内容を要約して.pptファイルを作成したい。まず各スライドのタイトルとキーメッセージを提案して。
9章 マニュアル不要でExcel操作
9.1 Excelファイルの読み込みとデータの確認
このExcelファイルの内容を説明して。
9.2 行と列の操作
略
9.3 グラフを描く
openpyxlライブラリを使うように指示しないと、他のpythonライブラリを使ってグラフ描画してしまうので注意
このExcelファイルの金額を月毎に集計した棒グラフを作成して。openpyxlを使って、Excelファイルに埋め込んで。グラフは日本語を使って。
9.4 関数の入力
Excelに関数を自動生成してもらうことも可能だが、テストは自分で行う必要あり
10章 WordファイルとPDFファイルの便利技
10.1 テキストデータの読み込みとWordファイルの生成
略
10.2 PDFファイルの読み込み
日本語のPDFファイルを読み込む場合、以下のようにライブラリを指定する方が良い
これは日本語で書かれたPDFファイル。PDFMinerを使って読み込んで、テキストファイルとして出力して。
10.3 PDFファイルの内容を要約する
略
10.4 PDFファイルのページの結合、削除、回転
略
【Part3 データ分析に活用する】
11章 データからかんたんグラフ作成
11.1 データの可視化の重要性
ひとまず可視化してみる
可視化したほうが人間にとって解釈しやすい
解釈しやすい方が意思決定に使いやすい
11.2 基本的なデータ可視化技術
ChatGPT標準ではグラフに日本語が使えないため、以下のライブラリを使ってMatplotlibを日本語化する
japanize-matplotlib-master.zip
このファイルを展開して、このコードを実行して。
このExcelファイルを使って、金額を月毎に集計して棒グラフにして。グラフは青色で。合計金額をグラフ上に表示して。
11.3 さまざまな可視化技術
ChatGPTで使える可視化ライブラリ
・Matplotlib
・seaborn
ChatGPTで描けるグラフの種類を教えて。
このExcelファイルを使って、データを可視化したい。どんな可視化が良いですか？
・分析の目的：xxxx
正弦波のアニメgifを作成して。
11.4 表形式のデータ
合計金額についてのヒストグラムを作って。
11.5 センサデータ
このファイルをグラフ化して。
このデータを詳しく分析して。
11.6 世界地図・日本地図へのデータの可視化
GeoPandasライブラリが使える
日本地図を使いたい場合、japanmapライブラリのインストールが必要
11.7 ワークアウトデータ
日本の詳細な区域の地図を使いたい場合、Foliumライブラリをインストールが必要
11.8 時系列データ
Pillowライブラリを使うと時系列データをgifアニメにできる
12章 データからビジネスに役立つヒントを得る
データを読み込ませる時は、以下も併記する
分析観点が思い浮かばない場合は「インサイトを得たい」程度でOK
どんな観点が良いかをChatGPTに質問してみても良い
このデータを分析して、インサイトを得たい。どんな切り口で分析すれば良いか？
・データの概要説明：弊社の東京都内店舗の2023年の売上データ
12.1 売上データ
各店舗の時間帯による売上の推移がわかるように可視化して。
このデータを追加して分析を進めて。
・データの概要説明：2023年の天気と気温のデータ
12.2 X（旧Twitter）データ
略
12.3 金融データ（ビットコインの価格分析）
ビットコインの価格について分析したい。どんな分析ができる？
ボリンジャーバンドによる視覚化もできる
【Part4 さらに応用する】
13章 業務を効率化する
13.1 Excelデータからグループ分けし、メール文を自動生成する
略
13.2 Excelデータを別シートに集計し、分析結果をスライドにまとめる
このデータを可視化して、PowerPointファイルに出力して。
13.3 条件を満たしたシフト表をつくる
略
13.4 マインドマップを自動生成する
ChatGPTプラグイン「AI Diagram」を使う
PlantUML形式ファイルを作成できる
13.5 論文をガイドしてもらい読む
略
14章 ゲームで遊ぶ
14.1 国あてゲーム
略
14.2 推理ゲーム
略
15章 ブラウザアプリを作る
15.1 時計アプリケーション
略
15.2 ポモドーロアプリ
略
16章 PythonをChatGPTと勉強する
16.1 ChatGPTにPythonを教えてもらう
xxの初学者が勉強するためのカリキュラムを考えて。
カリキュラムの各トピックについて、練習問題と、それに対する3個の模範解答を作成して。
この回答を添削して、アドバイスを教えて。
16.2 コードをアップし解説・実行をしてもらう
ADA環境があるので、実行してもらうと理解が捗るかも
このソースコードの仕様書を作成して。以下を含んで。
・概要
・機能
・実行方法
・注意事項
16.3 コードを改善してもらう
このコードについて、改善点を教えて。
17章 アドバンスな活用法にチャレンジ
17.1 GPTsで自分専用のGPTを作る
GPTsやGoogle Colaboratoryを使うことで、自分専用のGPTを作れる
17.2 無料で使えるPython実行環境：Google Colaboratory
ADA環境で動かせない場合、ソースコードの自動生成だけしてもらって、実行はGoogle Colaboratory上で行う
Google Colaboratoryでは高度なライブラリも使えるため（LightGBMなど）
17.3 日本語での自然言語処理：ツイートの分析
日本語文書からワードクラウドを生成したい場合、「分かち書き」処理を事前にしておく必要あり（ADAではできない処理のため）
あとがき
略