はじめに

今回は2024年5月13日（米国時間）にOpenAIから発表されたGPT-4oだけを使ってデータを可視化・分析をします。データをもとに横軸縦軸を指定し、グラフのプロットをChatGPTにお願いするだけでグラフを簡単に作ってもらおうというものです。

これによって関数などわからなくても直感的に欲しいグラフの作成が可能になるかもしれないという検証記事です。

注意点として、このGPT-4oは無料ユーザーでも使用は可能ですが一日の回数制限があり同じように作成するのはかなり難しいと思います。実際にGPT-3.5では全然違う結果が返されたりしました。

ChatGPTとは何か

ChatGPTは、OpenAIによって開発された自然言語処理モデルの一つです。GPT（Generative Pre-trained Transformer）アーキテクチャに基づいており、膨大な量のテキストデータを学習することで、文脈に応じた自然な文章を生成する能力を持っています。

生成AIのしくみ

学習プロセスと生成プロセスに分けて生成AIのしくみを説明します。

1. 学習プロセス

生成AI、特にChatGPTは、以下のようなプロセスを通じて学習します：

大規模データセットの使用：インターネット上の大量のテキストデータを収集し、これを元にモデルをトレーニングします。これにより、モデルは多様なトピックや文脈に対応する能力を獲得します。
トランスフォーマーアーキテクチャ：GPTはトランスフォーマーと呼ばれるニューラルネットワークの一種を使用しており、これにより文脈を考慮した文章生成が可能になります。
自己教師あり学習：モデルは、部分的なテキストから次に来る単語やフレーズを予測するタスクを通じて学習します。これにより、文脈を理解し、自然な文章を生成する能力が向上します。

2. 生成プロセス学習が完了した生成AIは、以下のようにして新しい文章を生成します：

入力の理解：ユーザーからの入力（プロンプト）を解析し、その文脈や意図を理解します。
適切な応答の生成：学習データを元に、最も適切な応答を生成します。この際、文脈に沿った自然な文章を作成することを目指します。
リアルタイム処理：入力から応答の生成までのプロセスは非常に高速で、リアルタイムでの対話が可能です。

何がすごいの？

生成AI、特にChatGPTが注目される理由は大きく分けて５つあります。

1. 自然な対話能力

ChatGPTは、ユーザーの入力に対して自然な言語で応答する能力があります。これにより、人間との対話のようなスムーズなコミュニケーションが可能となります。

2. 多用途性

ChatGPTは多様なトピックや用途に対応できます。例えば、質問応答、文章生成、要約、翻訳、さらにはクリエイティブな文章作成など、幅広い用途で利用されています。

3. 効率の向上

生成AIは、大量のデータを迅速に処理し、的確な情報を提供することができます。これにより、業務の効率が大幅に向上します。例えば、カスタマーサポートでの応答時間の短縮や、コンテンツ制作のスピードアップが実現します。

4. 学習と適応

生成AIは、継続的な学習と適応が可能です。新しいデータやフィードバックを取り入れることで、常に最新の情報を提供し、精度を向上させることができます。

5. クリエイティブなサポート

生成AIは、創造的な作業を支援する力を持っています。新しいアイデアの発想や文章の作成など、人間の創造性を補完するツールとしても活躍しています。

ChatGPTをはじめとする生成AIは、その高い言語理解力と生成能力により、さまざまな分野で革新的な役割を果たしています。今後もさらに進化し、より多くの応用が期待されています。

成果物

本記事で作成したダミーデータをみてもらいます。

カフェの支払手段別売上を想定しました。

ダミーデータより一部抜粋

date	total_sales	cash	credit	transport	paypay	id_pay	quickpay	coffee	latte	cake	sandwich	smoothie
2013-01-06	101800	12600	38500	24400	7800	9300	9200	8400	21100	24700	15700	37000
2013-01-07	56800	8800	20300	12400	6500	3900	4900	11000	16100	17800	15200	11000
2013-01-09	64400	9000	19700	14900	10400	5700	4700	12500	19400	26700	13800	16100
2013-01-10	88600	18900	32200	17900	9200	5800	4600	6900	15400	11300	21000	30600
2013-01-11	79300	16500	29800	11300	10800	6500	4400	12200	15100	16100	17000	17700
2013-01-12	105000	17400	33500	21600	11700	10600	10200	14300	21000	26700	30100	23100
2013-01-13	123300	18700	39200	32300	17000	8300	7800	17100	14600	43900	34300	23300
2013-01-14	83700	19100	26200	21600	5800	4200	6800	12300	10900	19200	18900	13300
2013-01-16	62100	14200	15200	13500	7900	6900	4400	6700	14500	12000	22400	16200
2013-01-17	64100	9800	25400	11700	5200	5600	6400	6400	12300	14400	16000	23800

今回使用しているデータは以下の記事でダミーデータとして生成しています。
作り方などを知りたい方はこちら

【GPT-4o】店舗売り上げのダミーデータを作ってみた

▼年間売上の棒グラフ

▼一年ごとの売上の折れ線グラフ

▼10年間の売り上げの折れ線グラフ

もちろん完璧なものではありませんが、短い時間でダミーデータを作成するという効率性としてはとても有意義だと思います。

プロンプトを知ろう

まず、ChatGPTを使う上で一番気にしなくてはいけないことはプロンプトです。

プロンプトとはユーザーがシステムに対して入力する、いわゆる指示・命令です。

相手によって物事の頼み方が違うように、ChatGPTにはChatGPTに伝わる頼み方があるということです。

ただ、プロンプトについては至ってシンプルです。

「より細かく言語化」すればいいだけです！

シンプルですね。（これがむずかしめなのですが…。）

良いプロンプトを書くためのコツ

1. 具体的なデータ要件を示す:
生成したいデータの種類（例：名前、住所、電話番号、メールアドレス、製品情報など）。
データの形式（例：CSV、JSON、Excelなど）。
各データ項目の詳細（例：名前はフルネーム、住所は市区町村と郵便番号、メールアドレスは有効な形式など）。

2. データ量を明示する:
生成したいデータの件数（例：100件の顧客データ、500件の注文データなど）。

3. 特定の条件や制約を設定する:
特定の範囲や条件に基づくデータ（例：特定の期間内のデータ、特定の地域のデータなど）。
必要なユニーク性（例：メールアドレスや電話番号は重複しない）。

4. データの多様性を確保する:
複数のカテゴリやバリエーションを含むデータ（例：異なる職業や年齢層の人物データ）。

5. 使いやすい形式にする:
必要に応じて、特定のフォーマットやテンプレートに従う（例：住所は「都道府県、市区町村、番地」の形式にする）。

ここまで示すとかなり思っているものに近づけた形式にChatGPTも返してくれますね。

さらに解像度を良くしたい場合は