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「データ分析」と聞くと、その背後には専門的な知識を持つデータサイエンティストが必要というイメージがありますが、実は既にその常識を覆し始めています。 特に、ChatGPTのようなAIを活用したデータ分析ツールがその最前線に立っており、これらのツールにより誰もが容易にデータ分析を行える時代が幕を開けています。 そこで、本記事では、その中でも特に注目のデータ分析ツールをピックアップし、それぞれの機能や魅力を詳しく解説します。 これからの時代の波に乗り遅れないように、ぜひチェックしてみてください！ Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter) 現時点において、データ分析において革命を起こす可能性が一番高いツールはChatGPTの公式プラグイン「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」です。 このプラグインを利用するこ

手書きのイラストからサイトを生成するtldrawの「makereal」とは？料金や始め方・使い方などを徹底解説！ Webデザインとフロントエンド開発の分野では、効率化と革新が常に重要な要素となっています。 この記事では、そうした要求に応えるための革新的ツール「tldraw」とその関連サービス「makereal」に焦点を当て、その特徴から実用的な使用方法までを詳細に解説します。 makerealは、tldrawで描かれたラフなデザインを素早くHTMLに変換する驚くべき能力を持っており、プログラミングやデザインの専門知識がない方でも、直感的にWebページをデザインし、実際に動作するHTMLコードを生成することが可能です この記事を通じて、tldrawとmakerealがWeb開発のプロセスをどのように変えるのか、その全体像をお届けします。 tldrawとmakerealとは 引用：https:

近年、ChatGPTの登場により生成AIの活躍が話題となっており、特にコーディングの世界では「GitHub Copilot」の登場によりエンジニアのこれからの働き方が大きく変わることが予想されています。 そこで、この記事では私自身が実際にGitHub Copilotを使用してみた経験に基づき、その使い方や機能について詳しく解説します。最後までぜひお読みいただければ幸いです。 GitHub Copilotとは GitHub Copilotは、AIを活用したペアプログラミングツールで、コメントやコードのオートコンプリート機能により開発者の生産性を向上させます。 このツールの主な機能は、大量の公開ソースコードから学習したAIが提供する高精度なコード補完で、これまでのコード、コメント、関数名などからあなたが次に書きたいと思っているコードを予測し、自動で書き出します。 例えば、実装したい関数の内容を

こちらのページでは、ChatGPTの開発元であるOpenAIの公式サイトに掲載されている「GPT best practices」を基に、ChatGPTを活用するためのプロンプトのコツを7つご紹介します。 これからの時代、ChatGPTを効果的に使いこなすスキルは、仕事の生産性を大きく左右する要素となります。 特に、プロンプトエンジニアリングの技術は、そのキーとなる要素であるため、これからChatGPTをしっかりと活用していきたいという人はぜひ参考にしてみてください。 こちらのページで紹介している内容はスライドにもまとめているので、ぜひご自身の勉強はもちろんのこと、社内や学校での講義資料としてもお使いいただければと思います。 資料のダウンロードは、以下のリンクからも可能です。（個人情報の登録などは不要） プロンプトのコツ①：詳細な説明をする ChatGPTには高度なAIが使われていますが、さ

このデータ分析コンペティションは、ある会社の社員の給与を予測するという課題に取り組むものです。具体的には、人事担当者が給与規定と一部の社員の給与情報を紛失したという設定で、与えられた社員の情報を基に失われた給与情報を予測することが求められます。 データは訓練データとテストデータの2つに分けられています。訓練データには社員の情報とその社員の給与が含まれており、これを使って機械学習モデルを訓練します。一方、テストデータには社員の情報は含まれていますが給与は含まれておらず、訓練したモデルを使ってこれらの社員の給与を予測します。 社員の情報は以下のような項目から成り立っています： 役職（役職なし、主任、係長、課長、部長） 年齢 勤務地 性別（男性、女性） 配偶者の有無 子供の人数 最終学歴（高校、短大専門学校、大学、修士、博士） 勤続年数 一週間あたりの勉強時間 通勤時間 一ヶ月あたりの残業時間

ChatGPTの新機能「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」にアパレル店舗の売上分析をお願いしたらデータサイエンティストが不要になった 2023年7月7日頃に日本でも利用できるようになったChatGPTの新機能「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」が凄いと話題なので、架空のアパレル店舗の売上データを元に売上を上げるための分析を依頼してみました。 どうせデータ分析の専門家でないと使いこなせないんだろうなと全然期待していなかったのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 「Advanced Data Analysis」の基本的な機能やどんなことができるかは以下のページでまとめているので、「Advanced Data Analysis」について知りたい人はこちらをご覧

ChatGPTプラグインとは ChatGPTプラグインは、ChatGPTをサードパーティのアプリケーションと連携させるツールです。 これは、GoogleスプレッドシートのアドオンやGoogle Chromeの拡張機能と同様に、公式だけでなく第三者の開発者が作成した機能をChatGPTに追加することで機能を拡充できるものとなっています。 具体的には、プラグインを利用することで、ChatGPTに以下のような機能を追加できるようになります。 リアルタイムの情報を取得：スポーツのスコアや株価、最新のニュースなどを確認 ナレッジベースの情報を取得：企業の文書や個人のメモなどを閲覧 ユーザーの代わりにアクションを実行：フライトの予約や食事の注文などを行う ChatGPTプラグインの料金 ChatGPTでプラグインを利用するためには、ChatGPTの有料版であるChatGPT Plus（月額20ドル）に

データサイエンティストの仕事を奪うと話題の「code interpreter」とは？日本での始め方や有効な使い方も解説します。 近年、AI技術の発展によりデータサイエンティストの仕事が変わりつつあります。 特に、つい先日アルファ版がリリースされた「code interpreter」というツールが「データサイエンティストの仕事を奪うのではないか？」と注目されています。 そこで、今回の記事では、「code interpreter」がどのようにデータサイエンティストの仕事に影響を与えるのか、また日本での始め方や効果的な使い方について詳しく解説していきます このツールがデータサイエンティストの仕事を本当に奪うことになるのか、それともより良い働き方に貢献することができるのか、この記事を読んで一緒に考えていきましょう。 code interpreterとは 「code interpreter」とは、C

ChatGPT「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」でデータ分析！使い方や活用事例・料金について徹底解説 2023年7月、ChatGPTの有料版（ChatGPT Plus）を利用しているユーザーに向けて、新機能「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」の提供を開始しました。 「Advanced Data Analysis」とは、ChatGPT-4が提供する高度なデータ分析機能です。 例えば、売上データを管理しているExcelをアップロードして、ChatGPTにそのデータを使ってデータ分析やグラフ作成を依頼できます。 従来は有料ユーザーのみが使える機能でしたが、現在（2024年6月4日時点）は、ChatGPT-4oを利用すれば、無料ユーザーもこの機能を利用できます。 この記事では、ChatGPT「Ad

近年、AI技術が進化する中で、データサイエンティストの作業効率や生産性の向上が大きな関心を集めています。 特に、ChatGPTをはじめとした生成AIの進歩は、データサイエンティストの仕事の仕方を大きく変える可能性があります。 さらに注目すべきは、ChatGPTの新機能「Code interpreter（コードインタープリター）」です。この機能のおかげで、専門知識がない方でも、自分の言葉で要望を伝えるだけで簡単にデータ分析を実施することができるようになりました。 そこで、本記事では、データサイエンティストがChatGPTを活用して、データ分析からモデル構築、そして結果の解釈までの流れを効率よく進める方法を詳しくご紹介します。 Code interpreterとは まず、最初に簡単にChatGPTの新機能「Code interpreter（コードインタープリター）」について解説していきます。