ChatGPTがまたまたすごいものをリリースしてきた！
ChatGPT Code Interpreterだ。
正確にはこの記事投稿時の2023年5月9日時点では、まだ一般にはリリースされておらず、あくまでアルファ版だ。
アルファ版とはソフトウェア開発用語で、まだ機能が足りない開発途上の段階で、少人数の人にテストしてもらうためのバージョンである。
ちなみにもう少し開発が進んで完成間近になると、ベータ版としてより多くの人にテストしてもらう。
話を戻すと、ChatGPT Code Interpreterのアルファ版が限定的にリリースされて、それがTwitterの各所で話題になっている。
使った人の動画を見てみると、確かにすごく、これが完成されてリリースされると本当に凄そうなので、いち早く共有することにした。
よろしくお願いします！
- 現時点でChatGPT Code Interpreterについてわかっていること
- 使い方事例１７選
- 事例１：音楽業界の市場分析→戦略立案
- 事例２：ビットコインの価格分析
- 事例３：灯台の場所がキラキラ光る地図GIF生成
- 事例４：Spotifyプレイリストの主成分分析
- 事例５：サンフランシスコの犯罪分析
- 事例６：無料会員→有料会員のコホート分析
- 事例７：不動産物件情報の分析
- 事例８：国毎のNetflixコンテンツ分析
- 事例９：マトリックスのようなGIF生成
- 事例１０：GIFからmp4の動画を生成
- 事例１１：明細の仕分け
- 事例１２：画像から配色パレット生成
- 事例１３：飛行機の遅延&キャンセルを地図上で可視化
- 事例１４：ビルボードトップ100の３Dグラフ化
- 事例１５：歩数のヒートマップ化
- 事例１６：全米UFO目撃地図生成
- 事例１７：世界平均寿命地図生成
- まとめ：ChatGPT Code Interpreterはとにかくすごい
現時点でChatGPT Code Interpreterについてわかっていること
まだ開発途中なのと自分自身触っていないので、その全容はわからないけれど、エクセル、CSV、PDFなど各種ファイルの読み込み、読み込んだファイル内のデータ分析、グラフ作成、基本的な動画生成、Pythonコード生成など、かなり広範に渡る具体的な作業ができるようだ。
まだアルファ版なので、世界的にもアクセスできている人は少なく、どのような機能を持ち、いつリリースされるかも発表されていないので、今後の動きに注目するしかないのが現状だ。
早速使い方の事例を見ていきたい。
使い方事例１７選
それではChatGPT Code Interpreterの使い方事例を１７個紹介したい。
どれもすごいデータの量を処理しており、ただただすごいww
また使い方の事例を一覧表にしたので、よければメモ代わりに今後思い出すためや、誰かにドヤるためのカンペなどに使ってもらいたい笑
| 事例 | 概要 |
|---|---|
| 事例１ | 音楽業界の市場分析→戦略立案 |
| 事例２ | ビットコインの価格分析 |
| 事例３ | 灯台の場所がキラキラ光る地図GIF生成 |
| 事例４ | Spotifyプレイリストの主成分分析 |
| 事例５ | サンフランシスコの犯罪分析 |
| 事例６ | 無料会員→有料会員のコホート分析 |
| 事例７ | 不動産物件情報の分析 |
| 事例８ | 国毎のNetflixコンテンツ分析 |
| 事例９ | マトリックスのようなGIF生成 |
| 事例１０ | GIFからmp4の動画を生成 |
| 事例１１ | 明細の仕分け |
| 事例１２ | 画像から配色パレット生成 |
| 事例１３ | 飛行機の遅延&キャンセルを地図上で可視化 |
| 事例１４ | ビルボードトップ100の３Dグラフ化 |
| 事例１５ | 歩数のヒートマップ化 |
| 事例１６ | 全米UFO目撃地図生成 |
| 事例１７ | 世界平均寿命地図生成 |
事例１：音楽業界の市場分析→戦略立案
エクセル内にある音楽市場のデータを基に市場分析を行い、戦略立案をする。
エクセルを読み込むと、データが各国・地域毎の人口、音楽市場の売上、フィジカル・デジタル別の売上、国民１人当たりの音楽売上と年率推移、国民１人当たりのフィジカル・デジタル別の売上と年率推移であることをChatGPTがまずは確認。
その後に「音楽業界で成長のための魅力的なカテゴリーを知りたい」と指示を出すと、具体的なステップ出し、データ分析を含めた各ステップを実行し、カテゴリー抽出を行う。
そして、「戦略書いて」と指示を出すと、先に抽出した各カテゴリー毎に戦略を秒で書いてくれる。
それをまとめたものが、下のツイートの「Clustering music markets」と「A growth strategy for each cluster」だ。
さすがにこれらのスライドは、ツイート主のDavidさんが自作したようだ。
ただ、今後スライド作成も早晩にChatGPTができるようになると思う。
事例２：ビットコインの価格分析
ベッドで寝そべりながら、iPhoneにダウンロードしたビットコインの価格データをChatGPT Code Interpreterで分析。
自然対数による価格推移、季節感分析、1週間での平均価格からの各曜日の乖離・各月の平均価格、自然対数分布、移動平均、日次価格変動分布の各数値を分析してグラフ化。
すごい。。。
事例３：灯台の場所がキラキラ光る地図GIF生成
アメリカの全ての灯台の場所データが記載されているCSVファイルをアップロードして、「暗くて灯台の場所がキラキラ光るgif地図を作成して」として指示。
数秒後に指示通りの灯台がある場所がキラキラ光るアメリカの地図GIFを生成した。
事例４：Spotifyプレイリストの主成分分析
Spotifyで３００時間分のプレイリストを使って、主成分分析を実施。
ユーザーの音楽への嗜好に関して１１の主成分を見つけて、具体的なユーザーの特徴を文章化した。
他にも音楽的機能同士の相関関係のヒートマップ化や平均的なプレイリストの特徴のレーダーチャート化をアウトプットした。
事例５：サンフランシスコの犯罪分析
アメリカ・サンフランシスコの犯罪データのCSVファイルをChatGPTにアップロードして、「このデータセットでできるトレンド、視覚化、分析のアイディアを10個教えて」と指示。
出てきた10個のアイディアに対して「全部やって」とお願いするだけで、全てデータをグラフ・視覚化した。
ちなみに10個のアイディアは以下。
１、週あたり曜日毎犯罪分析
２、時間毎犯罪傾向
３、季節毎犯罪傾向
４、警察管轄区域分析
５、犯罪解決率
６、犯罪カテゴリーランキング
７、犯罪カテゴリー別傾向
８、犯罪発生場所クラスタリング
９、場所毎の犯罪種類比較
１０、相関分析
事例６：無料会員→有料会員のコホート分析
ツイート主が運営するサービスにおいて、無料会員から有料会員に切り替えたユーザーのコホート分析。
ChatGPT Code Interpreterはデータを基に、週毎の無料→有料会員切り替え成約率の推移を表した折れ線グラフを生成した。
ちなみにコホート分析とは、ユーザーを一定の条件でグループに分類し、それぞれの時間経過に伴う行動や定着率の変化を分析する手法のことである。
事例７：不動産物件情報の分析
広さ、ベッドルームの数、お風呂場の数、郵便番号、建築年、価格などの物件情報が入った不動産データのCSVファイルをChatGPTにアップロードして、ファイル内のデータを基に物件のトレンドや相関分析を行う。
また、分析後に分析結果から見られる洞察を要約してくれる。
事例８：国毎のNetflixコンテンツ分析
Netflixのコンテンツ種類（映画/テレビ）、タイトル、監督、キャスト、国のデータをChatGPTにアップロードして、そのデータを基にChatGPT Code Interpreterに国毎に見れるコンテンツを可視化して、PDFでダウンロードできるように指示。
指示通りに、国毎に見れる映画とテレビのコンテンツ数を棒グラフ化して、PDFのダウンロードリンクを生成した。
事例９：マトリックスのようなGIF生成
ChatGPT Code Interpreterに「512×512のGIFでマトリックスの緑色の文字が落ちる。３０フレームで１秒当たり５フレーム再生。黙ってやれ。」とだけ指示。
すると、映画マトリックスで見た緑色の文字が落ちるGIFがダウンロードリンクと共に、生成された。
事例１０：GIFからmp4の動画を生成
ChatGPT Code Interpreterに「GIFをアップロードしたから、５秒のmp4でドラマチックなスローズーム再生。黙ってやれ。」とだけ指示。
すると、ただ画面上に映っている顔のGIFがズームでアップになっているくmp4ファイルがダウンロードリンクと共に、生成された。
事例１１：明細の仕分け
クレジットカードの明細書をChatGPTにアップロードして、ChatGPT Code Interpreterに仕分けをするように指示すると、各支払いを会計上適切な仕分けをしてくれる。
事例１２：画像から配色パレット生成
ChatGPT Code Interpreterに「画像の中で最も使われている５色を抽出してパレットを生成するスクリプトを書いて」と指示。
そのままアップロードした画像で最も多く使われている５色のパレットをpng形式で出力。
事例１３：飛行機の遅延&キャンセルを地図上で可視化
ChatGPT Code Interpreterにフライト、空港、遅延&キャンセル情報などのデータをアップロードして、これらを乗り継ぎ便のルートとともに地図上に可視化することを指示。
１０分もせずに、遅延やキャンセルが発生している空港が量の大小含めて可視化され、乗り継ぎ便のルートとともに表示されている地図が生成された。
事例１４：ビルボードトップ100の３Dグラフ化
アメリカの音楽チャートであるビルボードトップ１００をChatGPTにアップロードして、インタラクティブな3Dグラフを作成。
グラフの内容は、時期、ランキングへの登場回数、ビルボード内のランキングで、その中で「夏の曲」を金色にハイライトしている。
ここですごいのが、ChatGPTが自分で「夏の曲」を「6月〜８月を夏としてその間にランキングのピークに入って一定期間以上ランクインした曲」と定義して、さらに「夏の曲」を毎年分抽出していることである。
事例１５：歩数のヒートマップ化
iPhoneの健康アプリでカウントされている日々の歩数データ数年分をChatGPT Code Interpreterに読み込んでヒートマップを作成。
すると、毎日の歩数がきれいにヒートマップ化されて、数年の間で毎日自分がどの程度歩いて、たくさん歩いた日と少ししか歩かなかった日が一目で分かる。
ただただすごい！
事例１６：全米UFO目撃地図生成
アメリカでUFOが目撃された場所のデータをChatGPT Code Interpreterに読み込ませて、ヒートマップを作成。
アメリカでUFOが目撃された場所が見事に地図になるとともに、可視化されている。
事例１７：世界平均寿命地図生成
ChatGPT Code Interpreterに、「何か面白そうなグラフを見せて」と指示。
すると、各国の平均寿命をヒートマップ化した世界地図を生成した。
まとめ：ChatGPT Code Interpreterはとにかくすごい
いかがだっただろうか。
わずか２ヶ月弱前にGPT-4が出て、テキストの回答精度が大幅に上昇したことに驚いたのが、遠い過去のような進化の具合である。
まだまだアルファ版ではあるものの、アルファ版が出てユーザーテストをしていることと、これまでのOpenAIの開発スピードを考えると、ほぼ年内、いやこれから６ヶ月以内には多くの人がChatGPT Code Interpreterを使えるようになっているはずである。
リリースを楽しみにしながら、今回紹介した事例を参考にしてもらいたい。
最後まで読んでくれて、ありがとう！
ではまた！
