【ChatGPT】Advanced Data Analysisの魅力と活用法6選！

Advanced Data Analysisとは？

Advanced Data AnalysisはChatGPT PLUS(有料版)のプラグインの一つで、データ分析のための高度な機能を提供しています。Pythonの知識が全くないユーザーでも、データの分析や解析を簡単に行うことができるのが特徴です。

他にも、コードの実行やグラフの描画など、Pythonを使って実行することが出来る様々なタスクの実行が可能です。

Advanced Data Analysisの使い方

Advanced Data Analysisは、ChatGPT PLUSで使うことの出来る機能ですが、β版の機能であるため、利用するにはそこからさらに手順が必要です。

しかし、利用手順はそこまで難しくありません。以下に利用手順を説明します。

①左下の「…」をクリックしてメニューを出します。

②「Setting ＆Beta」をクリックします。

③「Beta features」を選択し、「Advanced data analysis」のトグルをオンにします。

④チャット画面で、「GPT-4」にマウスオーバーを行い、「Advanced Data Analysis」にチェックを入れます。

これで、Advanced Data Analysisの準備は完了です。プロンプト入力欄の左端に「+」のマークがあることを確認してください。

Advanced Data Analysisの使い方6選！

長い文章の要約

通常、ChatGPTのプロンプトには一回で2500字程度しか入力することが出来ませんが、テキストファイルなどに長文を載せ、それをAdvanced Data Analysisに読み込ませれば、2500字をはるかに超える長文を読み込ませることが出来ます。これを利用して、長い論文、議事録、文書を短時間でChatGPTに入力し、要約や校正などのタスクを行わせることができます。

複雑な計算

一般的な数値計算を正確に行うことができるだけではなく、微積分や確率、統計などの問題について、高度な数学的解法を用いて答えを出すことが出来ます。

この例では、複雑な関数の微分と、ゲームのガチャに関する計算を行わせています。

ガチャに関する計算では、ChatGPTが試行錯誤を行いつつ最終的に解答にたどり着いていることがわかると思います。

グラフの作成

Advanced Data Analysisでは、グラフを描画することが出来ます。ヒストグラム、円グラフ、散布図、数式のグラフなど様々な種類のグラフを作成することが出来ます。

注意点として、Advanced Data Analysisが読み取りやすいように、Advanced Data Analysisにアップロードするデータには描画させたいグラフに必要な最低限のデータのみを載せるとよいでしょう。余計なデータがある場合、それをChatGPTが無理に読み取ろうとしてエラーが頻発する可能性があります。

以下の例では、統計庁のウェブサイトで公開されている日本の人口統計を整形したデータを用いて、ヒストグラムを描画しています。

統計データの処理

Advanced Data Analysisでは、統計的なデータ分析を行うことが出来ます。平均、中央値、標準偏差などの基本的な統計情報はもちろん、ある要素と相関が強い要素を検出する、などといったことが出来ます。

これにより、複雑なデータ分析をPythonやR言語の知識がなくても行うことが出来ますが。統計学上で陥りがちな誤り、たとえば「相関関係は因果関係とイコールではない」といったことには気を付けて使用してください。

舌の例では、独立行政法人　統計センターの「教育用標準データ」を用いて、出生率と相関がある要素を抽出しています。

ファイルを読み込ませ、簡単なプロンプトを書くだけで、誰でもデータ分析を行うことが出来るのがわかると思います。

コードの実行

Advanced Data Analysisでは、Pythonを中心としたコードの実行機能を有しており、分析や計算を直接行うことができます。

たとえば、以下の「Prime.py」という、100以下の素数を出力するコードを読み込ませて実行させてみます。:

def is_prime(n, primes_so_far):
    for prime in primes_so_far:
        if n % prime == 0:
            return False
    return True

def primes_up_to_100():
    primes = []
    for n in range(2, 101):
        if is_prime(n, primes):
            primes.append(n)
    return primes

print(primes_up_to_100())

実行結果は以下になります。25個の素数が出力されました。

画像処理

Advanced Data Analysisでは、グレースケール化などの簡単な画像処理を行わせることが出来ます。

ただし、OCR（光学文字認識）や画像生成など、高度なタスクはこなすことが出来ません。

例えば、以下の画像をグレースケール化してみます。

処理後の画像が以下になります。きれいにグレースケール化されたことがわかると思います。

まとめ

Advanced Data Analysisは、ChatGPT PLUSのプラグインとして提供されており、データ分析のための多岐にわたる高度な機能をユーザーに提供しています。このツールを使用すると、長文の要約から複雑な計算、グラフの作成、統計データの処理、コードの実行、さらには基本的な画像処理まで、幅広いタスクを簡単に行うことができます。特にPythonや統計学の専門知識がないユーザーでも、直感的に操作が可能です。

また、ここで触れられている機能は、Advanced Data Analysisが持つ機能の一部に過ぎません。すでに様々な活用法が存在し、新たな活用法が日々発見されています。

Advanced Data Analysisは、日々の業務や学習、研究活動を大いにサポートしてくれることでしょう。今後もこのツールのアップデートや新機能の追加が期待されます。