20時から REIONE のオンラインイベント。REIONE は私も所属しているコンサル団体で、地方創生や事業開発、DX などに強みを持っている人たちの集まり。
REIONE のオンラインイベント
私は去年の9月から参加していて、今年の2月、3月は実際に業務に関わっていました。また 6 〜 10 月にかけても業務に携わる予定ですね。
今回のイベントは REIONE のメンバーが REIONE 内での活動を報告するなどといった内容。
ふだん基本的にはオンラインでしか交流がないので、と言って今回もオンラインだったのですが、他のメンバーさんとじっくり話す機会が少ないなか、今回のイベントは他のメンバーさんの活動を知れて貴重な機会になりましたね。
運動
オンラインイベントが22時過ぎまであって、それから運動。ランニングと筋トレ。
ChatGPT 4o でデータ分析
運動の後、ChatGPT 4o を使ってデータ分析。
農作物の収穫量予測ですね。
ChatGPT 以前は収穫量予測をするために R や Python を使わなければならず、長い時間をかけて行動書いた割にエラーになってしまいそのたびにまた時間をかけてインターネットで調べて修正して。みたいなのを繰り返していたのですが、ChatGPT でデータ分析できるようになってからはそういった点がかなり効率化されるようになりましたね。
最近 ChatGPTのモデルが 4o になったということで、かなり能力が向上したということで、どれぐらい向上したのか。試してみました。
結論から言うと長いプロンプトを書いたときのエラーが少なくはなったのですが、まだまだ処理は遅いし、実務で本格的に使うには難ありかなと。補助的に使う分には最強のツールですね。
あとやはり Python のライブラリをもっとたくさん使えるようにしてほしい。要するに環境構築が弱すぎです。
この辺をクリアしないと、本格的なデータ分析にはChatGPT は使えないかなと。思いますね。
本格的なデータ分析とは、どの程度のレベルなのかと言うと、とは言え私の場合なのですが。収穫量の予測をするといった場合、例えば時系列解析を採用するのですね。
時系列解析にも様々な手法があるのですが、例えば ARIMA というモデルを使う場合。プログラミングで時系列解析で計算は自動だ！ とは完全にはならず、パラメーターの設定は手動が基本。とは言え最近は、パラメーターの設定も自動で探索してくれるようなそういったライブラリもあって。ChatGPTではなく普通にPythonを使う場合はそういったライブラリを使うのですが。「ARIMA のパラメータを自動探索するライブラリ」といったようなあまり一般的でないライブラリはChatGPTではまだ使えません。
なので結局ChatGPTが手動でパラメータを探索するのですが。「ChatGPTが手動」というよくわからない概念が爆誕してしまうわけです。ここで。
というわけでChatGPT 4o 、データ分析能力がかなり向上したのですが、これだけで実務で。と言うのはまだまだ難しいですね。
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