ChatGPTは、AI技術を活用してユーザーとの対話を可能にするツールとして知られています。最近、このツールに「コード インタープリター」という新機能が追加されました。この記事では、この新機能を使用してデータを生成、分析し、Excelに出力する方法について詳しく説明します。
コード インタープリターとは？
定義: コード インタープリターは、ChatGPTを拡張する新機能で、Pythonのコードを直接実行することができます。
利点:
- データの生成や分析を直接行うことができる。
- ファイルのアップロードやダウンロードが容易。
- データの可視化やファイル形式の変換など、多岐にわたる活用が期待されている。
ダミーデータの生成方法
コード インタープリターの起動
- ChatGPT+のユーザーインターフェースを開きます。
- 左下の3点リーダーをクリックし、セッティングを選択。
- データフューチャーズからコードインターをオンにします。
ダミーデータの生成
Pythonのコードを使用して、必要なダミーデータを生成します。例えば、以下のようなコードで1000行のランダムな数字を持つCSVファイルを生成できます。
pythonCopy code
import pandas as pd import random data = {"数字": [random.randint(1, 100) for _ in range(1000)]} df = pd.DataFrame(data) df.to_csv("dummy_data.csv", index=False)
データの分析
生成したダミーデータを使用して、基本的なデータ分析を行います。
データの読み込み
pythonCopy code
df = pd.read_csv("dummy_data.csv")
基本的な統計情報の取得
pythonCopy code
df.describe()
このコードで、データの平均、中央値、最大値、最小値などの基本的な統計情報を取得できます。
Excelへの出力
分析したデータをExcelファイルとして出力する方法について説明します。
pythonCopy code
df.to_excel("analyzed_data.xlsx", index=False)
このコードを実行すると、分析結果がExcelファイルとして保存されます。
ChatGPTのCode Interpreterを使ってデータからグラフを簡単に作成する方法
ChatGPTは、OpenAIが提供する先進的な言語モデルであり、多くの機能が組み込まれています。その中でも、Code Interpreterという機能を使用すると、テキスト入力から簡単にグラフを作成することができます。このブログポストでは、その方法を詳しく解説していきます。
ChatGPT（チャットGPT）の事前設定
コードインタープリター機能をONにする
- ChatGPTのダッシュボードにアクセスします。
- 左下のアカウントアイコンをクリックして、セッティング&ベータを選択します。
- ベータフィーチャーズの中からコードインタープリターを見つけ、それをオンにします。
テキスト入力（プロンプト）からのグラフ作成
円グラフの作成
- ChatGPTに「円グラフを作成してください」というような指示を送ります。
- 必要なデータやパラメータを指定して、円グラフを生成させます。
作成されたグラフの文字化けをなおす方法
フォントの指定
- グラフの文字が文字化けしている場合、特定のフォントを指定することで解消できます。
- 例：「ドロイドサンズフォールバック」や「デジャブサンズボールド」などのフォントを指定して、文字化けを解消します。
フォントデータをアップロードする
- ChatGPTに直接フォントデータをアップロードすることで、文字化けを解消することができます。
- アップロードするフォントファイルは、OTFやTTF形式が推奨されます。
Excelデータを読み込ませてそこからグラフを作成させる方法
棒グラフの作成
- ExcelのデータをChatGPTにアップロードします。
- 「棒グラフを作成してください」という指示を送り、データに基づいた棒グラフを生成させます。
作成した棒グラフの棒データが順々に表示される動画の作成方法
- ChatGPTに「棒グラフのデータを動画で表示してください」という指示を送ります。
- ChatGPTは、指定されたデータを元に、棒データが順々に表示される動画を生成します。
ChatGPT Code Interpreterを使ったExcel処理7事例
Excelはビジネスの現場で欠かせないツールの一つですが、その操作や処理をより効率的に行うための新しい方法が登場しています。それが、ChatGPTの「コードインタープリター」機能を使用したExcelの処理です。このブログでは、その魅力的な7つの事例を紹介します。
集計・分析の丸投げ
- ExcelのデータをChatGPTにアップロードするだけで、集計や分析を自動で行ってくれます。
- 月別や商品別など、さまざまな条件での集計が可能。
- グラフやチャートの生成も簡単に行える。
数式を挿入させる
- 複雑な数式もChatGPTが自動で生成。
- 数式の提案や最適な計算方法の提供も。
- ユーザーは結果を確認するだけでOK。
全シートをファイル分割
- 大量のシートを持つExcelファイルも、一括で個別のファイルに分割。
- ファイル名や保存形式も指定可能。
CSVファイルの処理
- CSVファイルの読み込み、変換、出力がスムーズに。
- Excelとの相互変換も簡単に実行。
データの前処理(データ整形、クリーニング)
- 不要なデータの削除や、欠損値の補完などのデータクリーニングを自動で。
- データの形式変更や、特定の条件に基づくデータの抽出も可能。
複雑な文字列操作(正規表現)
- 文字列の検索や置換を正規表現を使用して高度に行う。
- 複雑なパターンの文字列も簡単に操作。
ダミーデータの大量生成
- テストデータやサンプルデータの生成が簡単に。
- 任意の条件や形式でのダミーデータの生成が可能。
Excelマクロは不要になるのか？
Excelマクロは長らく、Excelの高度な操作や自動化のための主要なツールとして利用されてきました。しかし、近年の技術の進化や新しいツールの登場により、その必要性についての議論が増えてきました。この記事では、Excelマクロの現在の役割と、今後の展望について考察します。
Excelマクロの現在の役割
自動化: ルーチンワークの自動化や、繰り返しの作業を効率的に行うためのツールとしての役割。
カスタマイズ: ユーザー独自のニーズに合わせた機能の追加や、特定の業務フローに合わせたカスタマイズが可能。
データ処理: 大量のデータを一括で処理するためのスクリプトの実行。
新しい技術の影響
AIとの統合: AI技術の進化により、データ分析や予測などの高度な作業がExcel内で可能に。
クラウドベースのツール: オンラインでの共同作業や、リアルタイムでのデータ共有が容易に。
コードインタープリター: ChatGPTのようなコードインタープリターを使用することで、高度な処理や自動化が手軽に実行可能。
今後の展望
- マクロの役割の変化: 新しい技術の導入により、マクロの役割はより高度なカスタマイズや特定のニーズに特化したものに変わる可能性がある。
- 技術の統合: マクロと新しい技術の統合により、より多機能で効率的なツールの開発が期待される。
- 教育と研修: 既存のマクロユーザーには、新しい技術への移行や、新しいスキルの習得が求められるかもしれない。
まとめ
ChatGPTの新しい「コード インタープリター」機能は、データの生成から分析、そしてExcelへの出力までの一連の作業を簡単に行うことができる強力なツールです。この機能を活用することで、データ分析の作業効率を大幅に向上させることが期待されます。
注意: この機能は現在、有料版のChatGPT+のユーザーのみが利用可能です。興味がある方は、公式サイトで詳細情報を確認してください。