ビジネストランスレーター x ChatGPTで広がる世界 2023/05/15 NOB DATA株式会社 代表取締役 ⼤城 信晃

Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. エグゼクティブサマリ • 現場とデータサイエンティストを繋ぐ役割として近年注⽬を集めているのが「ビジネストランスレー ター」という役割 • 簡単なエクセルでの集計や重回帰分析などから、⼀歩先に⾏こうとすると⼀気に難しくなるのがデータサ イエンス領域でしたが、「データ分析でどういうことができるのか」「ビジネス側の課題は何か」を把握 している⼈材であれば、「こういう分析をしてほしい」「分析結果からこういう施策が打てるかもしれな い」と⾔った、いわゆるデータドリブンなビジネス活動のキーマンになり得ます ( データ分析寄りのDX⼈材 ) • またたとえばGoogle Colab x Pythonなどの環境についても少し慣れておけば、昨今ではChatGPTに質問 しながら簡単な分析コードを書いたりデータを可視化したりすることができ、⼀気に世界が広がります • まずは「こういう概念があるんだな」「少し遊びで始めてみるか」と⾏ったところから興味を持っていた だき、「意外と簡単にビジネスでも使えるかも」という部分を感じて頂ければ幸いです • こちらのスライドでは全体の概念を説明し、また別の資料で個別具体のお話をします。

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 委員⻑ ・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 ・過去 ・Tokyo.R(2010-2016) ・現在 ・fukuoka.R、PyData.Fukuoka、 意思決定のためのデータ分析勉強会、 データ分析系勉強会サテライトビューイング、 オモシロAIごった煮勉強会、ChatGPT部 最近はDXにChatGPTをどう利⽤するか、 という点に興味あり

Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. ビジネストランスレーターがいない場合 ・ビジネストランスレーターはビジネスサイドとデータ分析者サイドの橋渡し的な役割 ・従来は広義のデータサイエンティスト側がビジネスを理解していましたが、こちらはビジネスサイド側が データ分析を理解するという流れで誕⽣してきた職種 (⾊々な呼び名があります。データプランナー、アナリストなど) ビジネスサイド データ分析者サイド 課題： データ分析で何ができ るのかがわからない 課題： ビジネス側の課題と実 ⾏可能な施策が不明 距離があり、双⽅の歩み寄 りまでに結構時間がかかる (半年から１年くらい)

Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. ビジネストランスレーターがいる場合 ・こういう場合はこうしましょう、といういわゆるビジネスサイドとデータ分析者の「通訳」としてのビジ ネストランスレーター ・ビジネス側の知識もあるので、分析プロジェクトの道筋を⽴てやすい ・また簡単な分析なら⾃分でもできるので、⼩回りが効く ビジネスサイド データ分析者サイド 橋渡し役としての ビジネストランス レーター (いわゆるDX⼈材) 双⽅の通訳としての役割 簡単な分析なら⾃分でも できる データ分析の使い所が わかる ビジネス上役に⽴つ分 析ができる

Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. スキルアップのイメージ • まずは簡単なツールから⼊り、たとえば決定⽊分析ではこういうことがこういう場⾯でできる、というの を知る(この状態で、分析者に依頼⾃体は可能) • もっと⾼度な分析に踏み込みたい場合は統計学やデータサイエンスを勉強 エクセルなどの ツールの利⽤ ビジネストランスレーター としての学習 データサイエンティストと しての学習 データ活⽤⼒の向上(DXのイチ側⾯)

Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. 新たな学習の⽅法・ChatGPTを先⽣にする • 従来は専⾨のデータサイエンティストやビジネス トランスレーターでのレクチャーを受けたり、書 籍や動画で学ぶスタイルしかありませんでしたが 昨今話題のChatGPTはデータ分析のレクチャー も可能です • ⼀⽅で、ChatGPTはたまにしれっと「嘘をつ く」ため、基礎は教科書や講師・メンターから学 び、相談役としてのChatGPTの活⽤をおすすめ します • なおChatGPTは企業によって利⽤ポリシーが異 なりますので、その辺りはご注意ください (NOB DATA側としてはLINEのbotでよろしけれ ば無料でChatGPT-3.5が使えるAIおしゃべりロボ をご案内可能です。ChatGPT-4ベースのAIおりこ うロボは有料なので要相談) https://openai.com/blog/chatgpt

Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. 例：決定⽊分析を題材にChatGPTに聞いてみる • 視覚的にデータを把握できるおすすめの分析の⼀つに「決定⽊分析」があります • ChatGPTに決定⽊分析について聞いてみると、以下のように回答があります

Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. 例：決定⽊分析を題材にChatGPTに聞いてみる • Wikipediaの問題を例にすすめてみましょう • https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B1%BA%E5%AE%9A%E6%9C%A8 • 問題の設定としては「週間天気予報に基づいて、客がいつゴルフクラブにやってくるのかを予測し、 従業員の勤務体 制を最適化したい。 つまり、⼈がゴルフをやりたくなる理由を知りたい。 」

Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. 例：決定⽊分析についてChatGPTにコード例を作ってもらう • ChatGPTに先ほどのデータセットを渡して、プログラミングしてもらう • データセットはCSVなどで⽤意し、ChatGPT-4に質問してPythonコードを出⼒してもらう • その後Google Colabで動かして検証

Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. 例：出⼒されたコードをGoogle Colabで実⾏ • そのまま貼り付けただけ • ⽂字化けなどする場合は「⽂字化けしますよ」とChatGPTに伝えてあげる 決定⽊分析の結果 (ただし、⽇本語部分は⽂字化け)

Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. 例：⽂字化けの解消依頼 • ChatGPT-4に対して「⽂字化けを直して欲しい」と伝えると以下のようになります • ⼀発でうまくいかない場合もありますが、なんどかやりとりすると⼤抵解決します • それでもうまくいかない時は普通にWebのサンプルコードを調べたり、周りの有識者に相談するのが早い です

Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. 余談：ChatGPTの出⼒が途中できれる場合 • ChatGPTは⻑⽂の出⼒だと途中で出⼒が⽌まることがあります • 「続けてください」「xxの部分から続けてください」などと伝えると続きを確認できます。

Copyright © 2023 NOB DATA All Rights Reserved. ⼤事なこと：何をどのように解きたいのか • ⼈間のデータサイエンティストに依頼する場合も、ChatGPTなどに依頼する場合も「何をどのように解き たいのか」「何が課題なのか」といった「質問⼒」は重要となってきます • 分析⼿法の詳細はわからなくても、「決定⽊分析でこういうことができる」「出⼒結果の⾒⽅がわかる」 という部分を浅くでも幅広に把握しておくと、ビジネスにおけるデータ活⽤がスムーズに進むことが期待 できます • 他にも⾊々な分析⼿法がありますので、ぜひビジネストランスレーターの第１歩⽬として有識者によるア ドバイスの他、ChatGPTやGoogle Colabなども活⽤し、学習を進めていきましょう。

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