近年、日常生活やビジネスを問わず、生成 AI が情報収集の手段として注目されています。
生成 AI とは、簡単な対話で文章や画像といったコンテンツを表示してくれる優れた技術です。利用の幅が広くデータ分析にも活用され始めています。
生成 AI を使いこなすことで、初心者でもデータ分析について学びやすくなるほか、スキルを効率的に習得して実績を積むことも可能になってきました。
今回は、生成 AI をデータ分析に活用する事例についてご紹介します。これからデータ分析を始めたいと思っている方、効率的にデータ分析スキルを磨きたい方などはぜひ参考にしてみてください。
<h1>生成 AI をデータ分析に活用する事例</h1>
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生成 AI はデータ分析との相性がよく、さまざまな活用事例が検討できるようになってきています。
早速、生成 AI はデータ分析の可能性をどのように広げてくれるのか、活用事例をいくつかご紹介します。
なお、生成 AI の意味やデータ分析の概要などからおさらいしたい方は、必要に応じて下記の記事もお読みください。
<a href="https://bdlab.or.jp/5ae04a2785a849aba20f3d815b1483e8">ジェネレーティブ AI とは？代表的なモデル・サービスは？業務への活用方法・注意点を紹介！</a>
<a href="https://bdlab.or.jp/2a0530c06309492b907b4cacbd06c4c7">データ分析とは？何を解決できる？どう進める？目的や手法、メリットを徹底解説！</a>
<h2>活用事例 1．データ分析の学習に使う</h2>
データ分析に興味がある方であれば、まずはどのように勉強すればよいのか気になるでしょう。ひとまず、データ分析に Python といったプログラミング言語が必要と聞いたことがあっても、具体的にどう活用すべきかイメージしづらいです。
そこで、生成 AI にデータ分析のやり方を質問すると具体的な流れを教えてくれます。
たとえば、「Python でデータ分析を行うためのプロセスを教えてください」というプロンプトを入力すると、下記の通りデータ分析のプロセスを提示してくれます。
① データの収集
② データの前処理
③ データの可視化
④ データ分析
⑤ 結果の解釈と報告
各プロセスとともに具体的に行う処理についても説明してくれます。
たとえば、データの前処理については、収集したデータに欠損値や異常値が含まれていることがあり、修正が必要であることを補足してくれます。また、データの可視化では matplotlib でグラフを作成できるといった情報も表示してくれます。
続いて「matplotlib についてよくわかりませんでした」と入力すれば、Python でグラフや図を描画するための非常に強力なライブラリであることまで教えてくれるのが親切です。実際に簡単なグラフを作成するためのプロセスについても表示してくれます。
生成 AI と対話を繰り返すだけでも、プログラミング言語を用いたデータ分析の流れがイメージしやすくなるので、メンターに相談するよう気軽に質問してみるとよいでしょう。
Python の概要や学習方法などを詳しく知りたい方は下記の記事も参考にしてみてください。
<a href="https://bdlab.or.jp/accreditation/python">データサイエンティストに必要な Python とは？学習方法や R・SQL とどっちを学ぶべきかを解説！</a>
<h2>活用事例 2．プログラムの確認</h2>
生成 AI の強みは、文章だけでなくプログラミングのコードまで生成できることです。データ分析に関するサンプルコードを表示させられます。
たとえば、「Python で株価を予想する簡単なプログラムを表示してください」といったプロンプトを入力すると、必要なライブラリや株価データの取得、データの全処理、モデルの訓練、予測と可視化などのプロセスがわかるように、具体的なプログラムを提案してくれます。
内容が必ずしも正しいとは限りませんが、コードを目で追っていくだけでプログラミングの理解が深まりますし、自力で考えるよりもコーディングの方向性が浮かびやすくなるでしょう。
<h2>活用事例 3．規則性や入力ミスの発見・修正</h2>
生成 AI はコンテンツを表示という機能に加えて分析機能も備えています。
たとえば、生成 AI に「1 3 5 7 9 11 の数字の羅列について規則性を見つけてください」といったプロンプトを入力すれば、数列はすべて奇数で等差数列になっていることを発見してくれます。
また、「りんご　 10 個　みかん　個　洋ナシ　 8 個といったデータがあります。欠損値のあるくだものを教えてください」といったプロンプトを入力すれば、みかんの個数が欠けている値になっていることを伝えてくれます。
「みかんの数は 20 個です。データを補完して表示してください」といったプロンプトを入力すれば、「りんご：10 個　みかん：20 個　洋ナシ：8 個」という結果を新たに表示してくれます。
このように生成 AI を活用すれば、データの規則性や入力ミスの発見・修正などができるので、データ分析業務にも役立つ可能性があるでしょう。
<h2>活用事例 4．データ分析が活かせる課題探し</h2>
役に立たないテーマについてデータ分析をしても自己満足で終わってしまいます。データ分析を実務に活かしたいのであれば、社会課題をテーマに分析するのが合理的です。
ただ、世にはびこる課題は膨大であり、データ分析で解決できる課題がうまく思い浮かばない方もいるでしょう。
生成 AI であれば、データ分析が活かせる課題について簡単にリストアップしてくれます。
たとえば、「データ分析で解決できそうな環境問題をリストアップしてください」というプロンプトを入力すると、「気候データを分析して将来の気候変動を予測して対策を講じられるようにする」「廃棄物の量や種類を分析してリサイクルやリデュースの戦略を立てる」といったアイデアを表示してくれます。
たくさんリストアップしてもらえば、データ分析で取り組んでみたい課題がいくつか見つかるでしょう。
<h2>活用事例 5．データ分析コンペの利便性アップ</h2>
データ分析を極めるには実務を想定した分析経験が欠かせません。その点、近年はデータ分析を実践できるコンペ参加型のプラットフォームが注目されており、スキルを磨く手段として検討しやすくなっています。
ただ、海外製のプラットフォームだと日本語に対応していないことがあります。知名度が高くて機能性に富んでいても、英語が苦手な方だと利用しづらいでしょう。
その点、生成 AI で海外製プラットフォームをすべて自動翻訳して使いやすい独自アプリとして作成するなどの対応もできます。
加えて、コンペ情報を活用して生成 AI に質問に答えてもらえるようにすることで、コンペで上位を目指すのに必要な情報も入手しやすくできます。
独自アプリが作成できなくても身近な生成 AI で「データ分析コンペで上位入賞するには？」といったプロンプトを入力すると、「コンペの過去問に挑戦してみる」「最新論文でデータ分析の最新技術を学ぶ」などといった提案もしてくれます。
生成 AI を駆使することで、データ分析コンペの利便性、活用度をさらに高めることができるでしょう。
データ分析のコンペに参加できる海外製プラットフォームや、日本語に対応したプラットフォームについて興味がある方は下記の記事も参考にしてみてください。
<a href="https://bdlab.or.jp/accreditation/what-is-kaggle">Kaggle とは？ メリットや使い方、勉強法などを解説！【初心者向けのコンペ一覧も掲載】</a>
<a href="https://bdlab.or.jp/accreditation/what-is-signate">SIGNATE とは？始め方や勉強方法、Kaggle との違いがわかる比較情報を解説！</a>
<h1>生成 AI の ChatGPT でデータ分析ができる？</h1>
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生成 AI の代表格として知られる ChatGPT ですが、すでにデータファイルの読み込みに対応しており、データ分析に活用できるようになっていることが話題となっています。
データを読み込んだあとは、プロンプトで重複データを削除させたり、欠損値を検出させたりできます。さらにデータに基づき新たな表を作成できるだけでなく、グラフにして視覚化することも可能です。加えてグラフからわかることを分析させて解釈を文章で表示させることもできます。
身近なエクセルソフトではプロンプトを使えず、グラフ作成などをしたいときはファイル内で操作をする必要がありました。生成 AI であれば、ファイル内の操作をすることなく、対話をしながらデータ分析のほとんどのプロセスを実施できます。
今後は生成 AI を活用すれば誰でも直感的にデータ分析できる時代になっていきそうです。
ChatGPT の概要やできることを詳しく知りたい方は下記の記事もぜひお読みください。
<a href="https://bdlab.or.jp/e1ed7ae56257425aaa116f1dd3a2eb5f">ChatGPT とは？何ができる？ウソ回答にならない使い方解説</a>
生成 AI をデータ分析の学習や情報収集に活用するときには見過ごせない注意点があります。
たとえば、「中級者がデータ分析を学習するのに役立つ本が知りたい」というプロンプトを入力すると、具体的なタイトルや著者名、概要を表示してくれます。
ただ、実際に通販サイトを見てみると、存在していないことがあります。「本当に存在していますか？」と聞くと、存在していませんでしたと白状し始めるから厄介です。著作権の関係で具体的な本のタイトルを挙げることができないことが原因のようです。
「データ分析を学べる日本国内のプログラミングスクールを教えてください」と入力したところ、表示されたスクールを検索しても実在が確認できないケースもありました。
したがって、身近な生成 AI は必ずしもデータ分析の学習に役立つとは限らないこともわかります。あくまで有益な情報を得られるように効果的なプロンプトを模索することが重要です。
<h1>生成 AI をデータ分析に活用するならメンタリングも検討</h1>
生成 AI をデータ分析に活かす方法はたくさんあり、自分では使いこなせると思っている方でも、有効活用しきれていないケースは珍しくありません。
生成 AI をデータ分析の学習、業務にさらに活かすヒントを知りたい方は、AI やデータサイエンスの専門家からアドバイスを受けるのもおすすめです。
AI やデータサイエンスの専門家であれば、生成 AI の最新トレンド、現場で活用されている事例などに詳しく、生成 AI をデータ分析に活かす方法について提案できます。
ビッグデータラボでは、AI やデータサイエンスに詳しい専門家が個人の目標に応じて学習カリキュラムを提案するメンタリングプログラムを実施しています。
生成 AI をデータ分析に有効活用できる方法を学び、最短距離でキャリアにつなげるロードマップを描くことも可能です。
無料相談を受け付けているので、生成 AI をデータ分析に有効活用できる高度な IT 人材を目指している方はぜひ一度ご相談ください。
<a href="https://bdlab.or.jp/services/mentoring">ビッグデータラボのメンタリングプログラム</a>
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<h1>まとめ</h1>
今回は生成 AI とデータ分析に関連する活用事例をご紹介しました。生成 AI はデータ分析の学習に役立つほか、分析に関するアイデア出しやプログラム収集にも便利だということがおわかりいただけたでしょう。
生成 AI の利便性はますます高まっており、今後もさらにデータ分析の学習や業務に活用される機会が増えていくと予想できます。
早い段階から生成 AI をデータ分析に活かす練習をしておけば高度な IT 人材を目指せるようになるでしょう。
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