ChatGPTのコード・インタープリターはデータ・アナリストに取って代わるか？
コード・インタープリターがデータ分析に与える影響について議論する
数週間前、OpenAIはChatGPT Plus加入者向けにコード・インタープリター機能をリリースし、テック界に波紋を呼んだ。 もしあなたが、コード・インタープリターとは何か、その可能性をまだ知らない技術関係者なら、あなたは正しい場所に来たのだ。 この記事では、コード・インタープリターがデータ・アナリストに与える影響と、実際にコード・インタープリターがデータ・アナリストを完全に置き換えることになるのかどうかを議論する。
目次
コード・インタープリターとは？
OpenAIがChatGPTのコード・インタープリター機能を開始したとき、私たちはそれが何であり、どのように機能するかについて記事を書きました。 その記事はこちらでチェックできる。 コードインタープリターとは何か簡単に説明すると、ChatGPTで生成されたコードを実行し、最終的な出力を提供するpythonサンドボックスです。 コードの実行は再帰的に行われ、コンテキストはほぼチャット中持続される。 再帰的実行とは、満足のいく応答が生成されるまで、コードの出力がサンドボックスにフィードバックされることを意味する。 これはコードのデバッグにも当てはまる。
また、コード、文書、画像、データセットなどのファイルをアップロードすることもできる。 バックエンドのコンテキストウィンドウやライブコンテナのマイグレーションにより、コンテキストが失われることがある。 このような場合、ファイルを再アップロードする必要があるかもしれませんが、コード・インタープリターが残りを処理します。
コード・インタープリターを起動するには？
ChatGPT用コード通訳を有効にするには、ChatGPT Plusに加入する必要があります。 加入後、3つの点をクリックし、次のページに進みます。 設定＆ベータ > ベータ機能. コード・インタープリターを有効にする。
新規チャットを作成し、コードインタープリター付きGPT-4を選択する。
データ解析のためのコード・インタープリターの使用
コード・インタープリターの可能性を説明し、表示するために、データ解析の領域を探ります。データ解析は、コードを生成する以上のプログラミングの多面性を含んでいるからです。 正確なデータ分析には、データとその属性をよく理解する必要がある。 コード・インタープリターを使ってデータ分析を始めるには、データセットをアップロードし、自然言語でクエリーを実行するだけです。
ここでは、コード・インタープリターが輝き、データ分析ワークフローを強化できる使用例をいくつか紹介する：
データクリーニング
データ分析のこの段階は重要だが、特にデータ分析／データサイエンスの旅を始めたばかりの初心者の場合、かなり退屈になる。 コード・インタープリターは、プロセス全体を効率化し、データセットを閲覧して理解する時間を大幅に節約するのに役立つ。 LLMは頻繁に幻覚を見る傾向があるからだ。 プロセス全体を常にチェックすることが必要だ。
コード・インタープリターは、次のような様々なデータ・クリーニングに役立ちます：
- データセットを理解する
- 欠落値/無効値の処理
- 誤ったデータ型をチェックし、修正するための解決策を提案する。
データ分析手法の学習
データ分析は、技術業界への入り口として現在最もトレンドのある仕事の一つであり、多くの人がこの分野に入る準備をしている。 データ・アナリストになるために受講できるオンライン・コースには、さまざまなものがある。 しかし、データ分析やデータサイエンスの専門知識は、数十のコースをこなしただけでは身につかない。 実践的で、さまざまなデータセットを分析／実験し続ける必要があり、時には自分でデータセットを作ることもある。
GPT-4の論理的な推論は、コードインタプリタを使ったコードのライブ実行と調和して、ChatGPTをデータ分析における無数の用語を理解するためのメンターとして機能させることに他なりません。 ChatGPTで同じことができます。 ある程度の双方向性を持たせることは、常に学習能力を向上させ、特定の領域を裏から理解するのに役立つ。
さまざまな解決策を探る
データ分析の基本的な枠組みはさておき、データセットから推論を見出すためのチェックリストは定義されていない。 データ分析とプログラミングは一種の芸術である。 芸術は人それぞれであり、他の芸術を探求して初めて上達する。 ChatGPTを使えば、あなたが思いもつかないような正当な理由のある様々なソリューションにアクセスすることができます。 コード・インタープリターが追加されたことで、ChatGPTは作業するコンテキストが追加され、ソリューションが劇的に改善されました。
データの可視化
これはコード・インタープリター（またはChatGPT Plus）の現在最高の機能の一つです。 データセットを視覚化することで、属性を理解するプロセス全体がより迅速になる。 外れ値を見つけるためのさまざまな方法を列挙するという前回の使用例を拡張して、箱ひげ図とヒストグラムを使って同じことをグラフで示すことができる。
上のスクリーンショットでは、Code Interpreterがエラーをセルフデバッグし、外れ値の可視化を生成していることもわかる。
既存のコードを理解する
特にコメントがなかったり、コメントが不十分だったりすると、コードを読むのに多くの時間がかかる。 コードインタープリタを使えば、pythonやjupyterのノートブックファイルをアップロードするだけで、ChatGPTにコードを要約してもらうことができます。 コードについて質問することもできる。 以前は可能だったが、シームレスではなかったし、コンテキストの制限もあった。 このユースケースは、トレーニングやコラボレーションの際に大いに役立つ。
コード・インタープリターはデータ・アナリストに取って代わるのか？
これはAIベースのツールのほんの始まりに過ぎず、さらなる機能やより大きなコンテクスト・ウィンドウによって改良され続けるだろう。 AI革命は多くの仕事を置き換えるだろうが、我々がまだ想像もしていないような仕事を2倍も生み出すだろう。 Code Interpreterのようなツールは、面倒で冗長なタスクを処理し、データアナリストがデータ品質の向上と、より多くの情報に基づいた意思決定に集中できるようにする。 さらに、ChatGPTは既存のデータアナリストのスキルアップを支援し、キャリアアップを支援します。
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