20231112_ChatGPTの活用によるデータサイエンス人材の育成

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ChatGPTの活⽤によるデータサイエンス⼈材の育成 2023/11/12 NOB DATA株式会社代表取締役⼤城信晃

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. ⾃⼰紹介⼤城信晃(twitter @doradora09) NOB DATA株式会社代表取締役社⻑ / データサイエンティスト協会九州⽀部⽀部⻑・住まい沖縄 -> 東京 -> 福岡・職歴ヤフー-> DATUM STUDIO -> LINE Fukuoka -> NOB DATA(株) 創業・運営コミュニティ・Tokyo.R(2010-2016) ・fukuoka.R、PyData.Fukuoka、オモシロAIごった煮勉強会、ChatGPT部、他２つ 2022/12/5からChatGPTは利⽤ (利⽤から11ヶ⽉くらい)

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. 企業紹介企業情報 • 社名 ︓NOB DATA株式会社 • 設⽴年⽉⽇ ︓2018年9⽉ • 代表取締役 ︓⼤城信晃 • 所在地 ︓〒812－0013 福岡市博多区博多駅東2-5-19 サンライフ第3ビル 6F • 事業内容 ︓データ活⽤に関するコンサルティング､受託分析､⼈材育成､セミナー､執筆など • Webサイト : https://nobdata.co.jp/ ü リモート&副業を中⼼としたのべ30名程のメンバーにて、AI・データ分析プロジェクトのプロフェッショナル集団として⽇本企業のDXの推進⽀援を⾏っております ü 全国どこでも、ビッグデータやAI技術の恩恵に預かれる環境づくりを⽬指しています

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. 現時点での所感 • 思ったより、⽇本では普及していない • ⽇本語、英語の性能差 (プログラミング⾔語ユーザーは利⽤率⾼) • $20の壁 (GPT-4を触ったことがあるかどうか) • 直近数年はおそらく⼤丈夫だが、⿊船が来る可能性も • 知的労働分野 • ⾔語の壁や⽂化の壁はChatGPTである程度カバーできる可能性 ( ⾳声対話もここ1ヶ⽉で実装済み ) • ⼀⽅で、ユーザーとして教育やDXへの活⽤といったポテンシャルは⼗分ある => ChatGPTを活⽤したDS教育と⾔う観点で本⽇はお話

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. ChatGPTとは • OpenAI社が開発した⼤規模⾔語モデル (LLM) と呼ばれるAI https://openai.com/blog/chatgpt • 無料版(GPT-3.5)と有料版(GPT-4)、あと APIがある • 2022年11⽉末にリリースされ、わずか２ヶ⽉で1億ユーザーを獲得する今⼀番ホットなサービス

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. ChatGPTの利⽤画⾯ (旧IF, 2023/11/7以前) • 初回はユーザー登録が必要です(無料登録可能) • その後、ログインすると以下のような画⾯が出ます (私は有料版を使っているので、GPT-3.5に加えて GPT-4も使える状態) • なお、こちらは旧IFの画⾯となります (順次update) ここに依頼事項(プロンプト)を⼊⼒して ChatGPTと対話する

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. 追記：ChatGPTの利⽤画⾯ (新IF, 2023/11/7以降順次) • ⽇本時間11/7のOpenAI 社のDevDay以降、UIが変更となりました • ⼤きな変更点の１つとしてGPT-4のデフォルトの機能に画像⽣成、検索、分析の機能が統合されています • なお本資料では旧IFをベースとした解説となりますのであらかじめご了承ください機能が統合された

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. 何ができるのか？：要約 • 記事の要約もできる • 例えば以下のNEWS (修正前は2400字程度) • 岸⽥⾸相「チャット GPT」アルトマンCEO と⾯会学習へ悪影響懸念の声もある中萱野⽒「”禁⽌ではなく活⽤”模索が重要」 • https://news.yahoo. co.jp/articles/8a6df ecf0dfc9b46adf3732 b0c2034118760aee4

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. 何ができるのか？：データ分析や考察 • データを渡して考察、というのもすぐできる (ただし、計算はまだ苦⼿) • 例えば右は⼈⼝分布のデータを与えて考察してもらった例 • 0歳から100歳以上まで、１歳区切りのデータデータソース：https://www.stat.go.jp/data/jinsui/2021np/index.html

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. ChatGPT活⽤の注意点３つ情報漏洩に気をつける • ChatGPTの無料版は学習データに使われる可能性があるため、個⼈情報や秘密の情報などは投稿しないように気を付けてください ChatGPTのウソに騙されない • ChatGPTは確率的に⽂章を作成しているため、たまに間違った回答もします(not 検索エンジン) • 結果を鵜呑みにするのではなく、批判的思考、またエビデンスを⾃分で探すなどの検証能⼒が重要になります情報が古い事に留意する • ChatGPTは2022年1⽉(※1)までのデータを基に学習をしているため、それ以降のNEWSについては疎いです • ただし、後述するChatGPT-4のプラグインを使えば検索も可能となります (※1) . .2023/11/7現在のGPT-3.5。随時変わります。なお11/7のupdatedでGPT-4は23年4⽉までの情報を保持している

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. プラグインで外部サービス連携 (データ分析&可視化) ・Noteableプラグイン、がかなり強⼒。プログラムを外部で実⾏可能・データ分析の依頼やモデル構築、データ可視化なども可能 => 次のパートではこの辺りを深掘り https://app.noteable.io/f/a48e1977-3e15-4754-bd46- ed65ec0227dc/Decision_Tree_Demo.ipynb

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. データ可視化を依頼 (2/4) • データをURLから取得させる⽅法(Noteable & WebPilotプラグインを利⽤) ■依頼事項 noteableプラグインを使って、福岡県の交通事故のデータの可視化をお願いします。ライブラリはleafletを利⽤し、クラスター表⽰してください。 ■データセット https://ckan.open- governmentdata.org/dataset/572a4d15- 5f63-4c51-b717-73deb6d04aaa Noteableプラグインで⾃動コーディング

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. ChatGPTのコード実⾏環境２つ ChatGPT Plusには「Advanced Data Analytics」(旧Code Interpreter) というPython のプログラムを実⾏できる環境があります (ただし、pip installは不可) また、Noteableプラグインを使うと外部ライブラリの pip installやR⾔語の利⽤も可能です

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. Kaggleのタイタニック問題について(4/n) 決定⽊モデルを可視化した場合のイメージ⼥性 or 男性⼥性の場合男性の場合年齢分岐 6.5歳以上 6.5歳以下客室の等級 1, 2等客室 3等客室 373名⾮⽣存 72名⽣存 5名⾮⽣存 125名⽣存 444名⾮⽣存 268名⽣存 59名⾮⽣存 56名⽣存 7名⾮⽣存 15名⽣存 380名⾮⽣存 87名⽣存 64名⾮⽣存 181名⽣存

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. プロジェクトを選択式でロールプレイ ChatGPTはロールプレイも可能。例として５ターン制でスコアを競うデータサイエンスプロジェクトのロールプレイを実施(ひとりテーブルトークRPG) https://chat.openai.com/share/404328f7-5b24-489c- a258-b3842b90dfcb

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. 応⽤：ここまでの流れを架空データを作ってデモ「ここまでの結果をサマリしてください」とすることで、他のセッションに内容を概要レベルで引き継ぐことが可能。その上で、データを⽤いたデモを依頼。 https://chat.openai.com/share/70a80347-7a3e-487f- 8f0b-b94d54255e3e

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. 補⾜：分析だけがデータサイエンティストの仕事ではないデータが⼿元にあり、モデルを作ったり可視化をするのは当然仕事ですが、「ステークホルダーとの調整」「仮説の構築」「分析後のアクションの提⽰」などが企業で働くデータサイエンティストには求められます⼀番良いのは先輩社員に相談したり、コミュニティで⽣の現場の仕事の話を聞くことですが、難しい場合は書籍やChatGPTを⽤いたロールプレイなどで想像の範囲を広げてみるのも良いのではと思います。 https://www.amazon.co.jp/dp/4297117584

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. ChatGPT部、と⾔う部活動 • 毎週⼟曜⽇の午前10-11時に有志によるオンライン勉強会 (160名程度、常連は20名) • 活動内容のレポートをnoteに記載 • うち、ChatGPTを活⽤して勉強をしている事例を２つご紹介 https://chatgptclub.connpass.com/ https://note.com/chatgpt_nobdata/

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. ⽇本経済⼤学の原⽥さん・Python学習 x ChatGPT • ChatGPTにカリキュラムを作成させ、問題作成、採点をシリーズで実施 • ⾃⾝のPython学習にChatGPTを活⽤ ( ⾃分で指⽰して教材を作る時代がくるとは・・） https://note.com/chatgpt_nobdata/n/n63d730f93f44

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. ８８歳のiOSエンジニア、トミ爺さん私が知っている限り、国内では最⾼齢のChatGPTユーザー & iOSアプリエンジニア (10作品リリース) ⼩泉勝志郎さん主催のシニアプログラミングネットワーク( https://senior-programming.net/ )に所属。 60歳を過ぎてからプログラミングを勉強 https://www.amazon.co.jp/s?i=stripbooks&rh=p_27%3A%E9%88%B4% E6%9C%A8%E5%AF%8C%E5%8F%B8&s=relevancerank&text=%E9%88 %B4%E6%9C%A8%E5%AF%8C%E5%8F%B8&ref=dp_byline_sr_book_1

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. ChatGPTを活⽤した教育に関しての所感 • ChatGPT x 教育、はまだ試⾏錯誤が多い分野ですが、「プログラミング」や「データ分析」とは⾮常に相性が良いように感じます。 ( ⼈間とコンピュータやデータの間をChatGPTが取り持ってくれる ) ( また、その場でコード実⾏することで検証が可能 ) • 私は普段は社会⼈向けにDXの⽂脈でデータサイエンスやChatGPTの使い⽅をレクチャーすることが多いのですが、それ以外にもChatGPT部の活動などを⾒ると学⽣から８８歳の⽅まで、年齢問わず幅広く扱えるツールだなという印象を持っています • 少なくとも「聞く相⼿がいなくて⼿が⽌まる」と⾔う状況の回避には⼀役買ってくれている気がします

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. ChatGPTの性能向上 [ほぼ確実] • 現在はChatGPT-4が最新モデルですが、今後GPT-5, 6, 7のようにある程度まではさらなる性能向上が期待されています(少なくとも、2024年中は進化) • ⼀度に扱えるデータ量も11/6のDevDayの発表でGPT-4の32kトークンから128k トークン(約6.4万⽂字)まで拡張されました • 学習データの鮮度も2022年1⽉から2023年4⽉まで拡張 [確度中程度] • おそらく、学習や対策を重ねるにつれ、現在最⼤の問題であるハルシネーション(幻覚症状)によるウソの出現確率も低減されるものと思われます [個⼈的な予想] • ⼀⽅で、テキストを中⼼としたWeb上で学習できるコンテンツの量は有限のため、視覚情報や⾳声情報などのマルチモーダルでの学習、と⾔う⽅向性に進んでいるように思われます • データ収集タスクの価値が上がる可能性があります(IoTやデータエンジニア等)

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. LLMの軽量化、ロボット接続、エッジ化 [ほぼ確実] • ChatGPTのモデルは何度かチューニングや軽量化が⾏われている節があります (いわゆる、重要な部分だけを残した蒸留モデルでダウンサイジング) • また画像認識や⾳声認識の機能とロボットを組み合わせると、⾃⽴⾏動可能なロボット型のエージェントがおそらく出てくるものと思われます (ゲームやバーチャル空間上ではすでにChatGPTを搭載した⾃⽴型のNPCキャラクターが登場) [確度中程度] • OpenAI社関係者⾃⾝も述べているように、いずれはネット接続なしの「ポータブルなモデル」が実⽤レベルに達する可能性が⾼いです(数年スパン) • 最近ではGPUだけでなく、CPUを4bit化することでローカル版LLMが⾼速に動作する、というような話も聞こえてきます

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. 企業ではMSの躍進、⼀⽅でLLM開発には膨⼤なコスト • ChatGPTの登場でどこが儲かったか？と⾔うと間違いなくマイクロソフトさん (OpenAI社に対して１兆円規模の投資を実施したと⾔われていますが、7-9⽉の売り上げは13%増の8.5兆円、最終利益は27%増の3.4兆円) • ⼀⽅で、ChatGPTのようなLLMの開発には学習⽤の環境を整えるだけでも1000億円以上かかる、と⾔われているほど⾼コストとなっています ( LLMの性能がスケール則に従う間は、いかに資⾦を投下できるかの勝負の側⾯も ) ( ⼩さなモデルでもファインチューニングを１回回すのに1000万かかる、となると個⼈レベルではどうしようもない・・ ) • 国内もLINEヤフー・ソフトバンク系列やNTT関係者などが国産LLMに着⼿していますが、資⾦や計算リソースの観点ではMS・OpenAI連合には全く敵わないのでは、と思っています。 (とはいえ、GPT-3.5レベルには近づいていると思います) (正⾯からぶつからない⽣き残り戦略も必要。個⼈的には⼈材育成・DX・半導体製造)

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. データサイエンティストはどうすべきか？ • トップを⽬指す：OpenAI社に誰か⾏って技術習得 (平均年俸１億円との噂) • ニッチ領域に特化：⽇本語ならでは、や特定のジャンルに特化 (ただし、⼈⼝半減に備える必要あり) • 守備範囲を広げる：例えば狭義の予測モデルのチューニングのタスクから、前後のデータ整備やDevOps でのシステム実装。もっと範囲を広げるとプロジェクトのPMとして全体のマネジメント • DXをやる：アナログ->デジタルの部分などはまだまだ⼤量にタスクがあります (どちらかというとクラウドエンジニア、インフラエンジニア、BIアナリストが必要) • 他の領域に⾏く：3次産業->2次産業->1次産業。 ChatGPTの影響が少ない分野を探す

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. ビジネス界への影響 : ゴールドマンサックスの予想 • ３億⼈の仕事をAIが奪い、世界のGDPを7%程度引き上げるという予測 • 2019年の世界のGDPが86 兆ドル程度なので、7%とすると6兆ドル(=800兆円規模)のインパクト引⽤元 : https://gigazine.net/news/20230330-generative-ai-risk/

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Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. 学⽣さんに向けて • ChatGPTはある種の「家庭教師」「メンター」としての使い⽅が可能です • 「何を⽬指したいか」がある程度明確であれば、そのステップの登り⽅ChatGPTに相談して先に進むことができます(ワクワクするテーマ・分野が⾒つかるとベスト) • １社終⾝雇⽤の時代もすでに変わっていますので、まずは１分野である程度の実績を積んだのち、シナジーの効く業界にピボットする、というフットワークの軽さがあっても良いと思います • 変化の激しい時代ですが、テクノロジー的には⾯⽩い時代だと思います。⼀緒に頑張っていきましょう。