アタラ合同会社データコンサルタントの村田です。
皆さんは、昨年末にリリースされ日本でも話題になっているAIチャットボット・ChatGPTをご存じでしょうか？

便利な機能や非常に精度の高い回答の事例が、日々SNSや各種メディア上で取り上げられています。
様々なことに活用できそうで、可能性を感じてはいるけれど、具体的にどんな業務に役立てられるのかイメージがつかない、という方も多いのではないでしょうか。

そこで今回は、データ分析担当者が日々行う業務シーンに着目し、どのような使い方ができるかの一例を画面のサンプルを交えて紹介します。

最後の章ではTIPSのまとめと、私がChatGPTを使って感じた「データ分析担当者とAIとの付き合い方の提案」を紹介しています。最後まで読み進めていただけると嬉しいです。

ChatGPTとは？

ChatGPTは、2022年11月にOpenAIがリリースした対話に特化した言語モデル、および
このモデルを使った対話型AIチャットボットのサービスです。

公式サイトの中では、不正確または無意味な回答を返すこともあり、今後フィードバックが蓄積されていくことにより精度が向上していくと説明されています。また、質問の言い回しによっても回答内容が異なる場合があると記載されており、少なくとも現時点では完全なものではなく、使い方にも慣れと工夫が必要だと感じられます。

しかし11月のサービスリリース直後から、質問に対する正確な回答や対応が大きな話題となり、日本でも競うようにSNS等で使い方の例などが紹介されています。

例えば、ChatGPTについての質問をChatGPTに対して行った際の回答画面は以下の通り。紫のNAのアイコン欄のテキストが私の質問、緑のアイコン欄のテキストがChatGPTの回答です。

ChatGPTは正解がある問いに対し真価を発揮する

ChatGPTに関する記事やSNS投稿をよく目にするようになった頃、社内のチャットグループでも「こんなことをやってみました」という投稿が飛び交い始めました。

印象的だったのはこちらのやりとり。

こちらの回答に対して、社内でのSlackの会話。

私は最近のポケモンには詳しくないので内容自体はよく理解できませんでしたが（笑、どうやらゲームの攻略法のように特定の解がないものや、場合によって回答が異なるものはAIチャットボットには向かないようです。

一方、Go（=CEO杉原）からの最初の返信にもあるように、資格試験問題のような特定の解があるものに対しては、すでに人間を軽々と超えているそうです。

※この論文で、確かに米国医療免許試験の合格基準に達したと報告されています。

このやりとりをきっかけに、ChatGPTは“正解がある問いに対し真価を発揮するもの”なのだとすれば、日々業務で扱っているデータの処理や、最適な分析手法の選び方にこの技術を活用できるのでは？と考えるようになりました。

いくつかの例を試したところ、回答内容は完全ではないながらも、私たちの日々の業務シーンで非常に便利に使えるものであると実感することができました。そこで今回の記事では、ExcelやSQLなど、データ分析のシーンでよく遭遇する困りごとをChatGPTに質問してみた例を紹介します。

※ちなみに、“正解がある問いに対し”と書くと、答えが明確にあれば何でも教えてくれる魔法のチャットのように感じますが、犯罪・危険につながる質問の回答には制限がかかっているようです。SF映画などではよく、AIあるいはAIを手にした悪者が暴走して世界を滅ぼしてしまうテーマが扱われることもありますが、そうならないよう良識あるサービス提供がされているようで安心しました。

例1.Excelで使うべき関数を調べる・関数の書き方を調べる

Excelを使い始めて間もない頃、このような悩みを持ったことはないでしょうか。

• Excelでデータの変換を行いたいけど、どんな関数を使えばいいかわからない。

• 使う関数はイメージできるけど、どう書けばいいかわからない。

• やりたいことをうまく言語化できないので、ワード検索してもイメージしている答えを得られない。

特に最後に挙げた悩みは非常にもどかしいものです。私もExcel初心者のころ時に、わからないことに遭遇するたびに詳しい先輩に画面を見せながら助けてもらい、とても心苦しい思いをした経験があります。

ChatGPTに悩んでいる内容をそのまま質問として投稿すると、関数の説明だけでなく、関数の書き方例も回答が返ってきます。

例2.SQLやスクリプトの書き方を調べる

例1.と同様の内容を、“SQLで”と書き加えて質問したところこのような回答が返ってきました。

一例として書かれているものなので、コピーしてそのまま使えるものにはなっていませんが、BIツールの計算フィールド上で行う処理など、考え方・書き方の理解を助けるのに非常に役立ちます。

嬉しいことに、どのSQLかという指定はしていないのに、気を利かせて代表的な種類のSQL構文を複数提示してくれています。「検索してヒットした解説記事を見ながら書いてみたのに、実は違う言語だったのでそのままでは使えなかった」という経験を私は何度もしましたが、そのようなガッカリ体験もなくなります。

また同じスレッドに対して連続で質問を送ることができるので、以下のように追加で質問を記入することで、背景や条件の説明なく投稿することが可能です。

検索してヒントが見つかり、画面を戻し検索ワードを微修正し再度検索する、という小さなストレスがなく、掘り下げながら質問を繰り返すことができるのです。

さらに、Google Apps Script（通称GAS）についても、同様に回答を得ることができました。
この例の場合は質問がやや曖昧だったためか、多少の書き換えが必要なコードが回答されました。しかしコードのサンプルとしては十分で、「やりたいことを上手に言語化できないので、検索して調べてもイメージしている答えが得られない」というExcelと同様によくあるケースも乗り越えることができそうです。

特に便利だと感じたのが、「●●の時はA、○○の時はB」といった条件分岐を書きたいシーンです。

これまでは頭の中でロジックを整理し何度も確認しながら関数を書く必要がありましたが、ChatGPTの力を借りれば、文章でやりたいことを書くだけでコードの例が返ってきます。人の手に代わり記述してくれるのも地味ながら嬉しいポイントです。条件分岐のパターンが10以上あるようなテキスト量の多い記述を書く場合にも、面倒な作業を代行させることができるのです。

またExcelのIF文でまずサンプルを提示させ、内容を確認し問題がなければ、SQLで同様の処理の方法を質問する、という使い方も可能です。

例3.関数やSQLの間違いを修正する

Excel関数やSQLのコードを書いたが、エラーが返ってしまい実行ができない。エラー内容の意味もよく分からず、どう調べていいかもわからない…。

そうしたケースにもよく遭遇しますが、書いたコードをそのまま貼り付けて、ChatGPTに点検させることもできます。

しかもこの例では、「間違いはありませんが、●●という場合があります」と、想定できていなかったデータが入った場合にも対応できる安全な書き方を提示しています。

解説だけでなく修正例も、厚かましく追加で求めてみたところすぐに回答が返ってきました。

例4.ダミーデータを作成する

デモ用・練習用にデータを準備する際に、ダミーデータと呼ばれる架空の情報を必ず作成します。これがまた非常に大変ですよね。意味がないものをつくるのに手間がかかるのはとっても悲しい。

ChatGPTは下記のような雑な注文に対しても、即座にサンプルを返してくれます。

ちなみに、ChatGPTは日本語対応をしているものの、データ例に関しては英語で返ってくる例が多く見られました。この例の場合アメリカの例だったので、「日本の場合で」と追送し修正してもらいました。言語とエリアを指定をするのがポイントです（それでも、姓と名が逆になってしまっていますが）。

日本よりさらに狭いエリアを指定したらどうなるか？を検証するために大阪と指定してみたところ、ちゃんと正しそうなデータが返ってきました（ここで姓と名の逆転が正されています。ニーズに対するこうした精度はまだ伸びしろがありそうです）。

例5.ChatGPTが欲しい回答を返してくれない！そんな時は？

難易度が高く複雑な関数の処理の場合、どこまで対応できるのか？と試してみたところ、すぐに回答を得ることはできず、質問の仕方にコツが必要なことが分かりました。いくつかの失敗例を元に紹介します。

実験に使ったのは、住所から都道府県名を抜き出す例です。都・道・府・県と、区切りの目印にする文字も複数あり、文字数も指定できないケースです。

まず以下のような質問をしたところ、不十分な回答であることに加え、赤字でエラーが表示されてしまいました。

「どうしたらいい？」という質問が漠然としていたのではと考え、「どんな関数を使ったらよい？」と文末を変更しました。一見それらしいですが、不十分な回答が返ってきました（これでは神奈川県や和歌山県など、2文字でない県名に対応できない）。

指摘を加えたものを追加で投稿したところ、さらに細かく書かれた関数例が返ってきました。

「書き方を教えて」という質問だと途中までの例までだったので、「例文を書いて」と変更して追送しました。

人力で書くと大変な長文のコードですが、すぐに返ってきました。ですがよく見ると47都道府県まではいかず、書きかけの状態で回答が止まってしまいました。処理量が多い場合は完全にはできないのかもしれません。

最初の質問に対して提案されていた正規表現を盛り込んだ質問を追返しました。だいぶそれらしくなってきましたが、やはり47都道府県すべてを網羅できていません。

改めて丁寧に書いたところさらに精度が上がりました。ですがこの回答では県以外の都道府に対応できない点が問題です。また、可能であればVBAマクロを使わない方法を採用したいので、もう一歩です。

その後も何パターンかの失敗があり、最終的に納得できたのがこの回答でした。

• REGEXMATCHという関数名を指定した

• 「全都道府県を」「正確に」と完璧を求める書き方で指定した

• 「どうしたらいい？」ではなく「抽出する関数を書いて」と必要なアウトプットを指定した

これらを盛り込むことで、正確な回答を得ることができました。

最後に

ChatGPTの便利な使い方・コツまとめ

今回取り上げた例を通じて見えてきた、ChatGPTの便利な使い方・コツを以下にまとめました。

• 深掘り質問を繰り返すことで、質問内容と回答の解像度を高めることができる。

• 背景や条件の説明を加えると、より詳しい回答が返ってくる。

• 質問の出し方を工夫すると、方法を調べるだけでなく、実際のコードや関数を書かせることも可能。

• 「この状況をどう説明・テキスト化して検索したらよいかがわからない」という時には特に便利。

• 使い慣れているツールに対しての質問をまず行う。回答に対して、実際に加工をしたいツールでの質問を重ねて投稿することも可能（例：Excelで〇〇をするには？→同じことをSQLで書くとどうなる？）。

• 曖昧な相談ではなく、指示を出すつもりで処理させたい内容を直接的に書く（例：どうしたらいい？ではなく、〇〇を書いて、など）。

AIが台頭しても、使い手に必要なリテラシーは変わらない

上記のまとめを端的に書くと「質問の仕方に工夫が必要だ」ということなのですが、この箇条書きを見て改めて感じたことがあります。それは「データ初心者の頃に先輩や上司に対して質問をするときにも、そういえば同じことを考えていた」ということです。

何度もChatGPTに質問を繰り返すうちに、何を目的として確認をするのか？前提として把握しておくべきことは何か？考慮しなければいけない点は何か？と、対話をしながら徐々に頭の中が整理されていく感覚がありました。

AIの精度や便利さが増していくにつれ、業務を奪われてしまうのでは、という悲観的な声も耳にします。確かに、手間のかかる作業や調査など、一部の業務は人間以上のスピードと精度で対応できるでしょう。しかし、少なくともデータ関連の業務においては、求めている結果や、答えやヒントを導き出すためには、前段階の“要件の下準備”が必要です。

正しい手順を知ることや、最適な手順で作業を進めることに必要な“要件の下準備”は、AIを使う上でも必須のリテラシーであり、人間の介在価値として残り続ける。そしてそのことは、相手がAIであっても人間であっても、本質的な視点としてこれからも変わらない。

そう感じました。

データ初心者向けトレーニングにも活用できる

一方で、“要件の下準備”のリテラシーを高めるためのトレーニングとしても、ChatGPTは活用できるのではないでしょうか。

ChatGPTに質問を繰り返していくことは、Excelを熟知している多忙な先輩に声をかけて、事前に考えた質問をドキドキしながら尋ね、逆に深掘り質問と整理をしてもらっていたシーンに似ていました。先輩や同僚に手間をかけてもらい、場数を踏みながら身に着けるしかなかった“要件の下準備”の方法について、ChatGPTを相手に同様の経験を得ることができるのでは、と感じます。

尋ねたことを教えてはくれるが、尋ねたこと“しか”教えてくれないChatGPTとの対話は、質問力を高めるトレーニングとしても活用できます。

何を聞いても嫌な顔せず、怒りもせず、馬鹿にすることもせず、相談に乗ってくれます。データ初心者にとってはありがたい相談相手かもしれません。

ぜひ、日々の業務を助けてくれる相談相手として、ChatGPTを活用してみてください。

また弊社ではChatGPTのほか様々なツールを用いて、データ活用全般の困りごとを解消する支援を行なっております。ぜひこちらのサービス紹介も、あわせてご覧ください。

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