コラム

データ分析

用語解説

chatGPT

​ChatGPTの「Advanced Data Analysis」は、プログラミングの知識がなくても、自然言語での指示に基づきPythonコードを生成し、複雑な数値計算やデータ分析、グラフ作成などを実行できる革新的な機能です。 ​これにより、ビジネスデータの解析や視覚化が容易になり、データドリブンな意思決定をサポートします。 ​本記事では、chatgpt advanced data analysisの基本的な内容と具体的な活用方法を詳しく解説します。

ChatGPTの「Advanced Data Analysis」機能で実現する高度なデータ解析とその活用方法

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primeNumber編集長

TROCCO blog®

自然言語からPythonコードを自動生成する仕組み

ExcelやCSVとの連携・グラフ作成・統計分析

データの読み込み・加工・可視化までの具体的な流れ

マーケティング・売上予測・レポート作成での活用事例

◎マーケティングにおけるChatGPT-ADA活用事例

◎売上予測におけるChatGPT-ADAの活用

◎レポート作成における活用事例

Advanced Data Analysisを使うための前提条件

効果的に使うためのプロンプト設計と入力のコツ

セキュリティや個人情報取り扱いのリスク管理

イベントレポート

TROCCO

ChatGPTなどのLLMが、話題となっています。LLMを用いたチャットボットの開発とデータ基盤の構築、データ

LLMを最大限活用するデータ分析基盤とは～チャットボット×LLMで、データの価値を最大化する～ | TROCCO®(トロッコ)

LLMを最大限活用するデータ分析基盤とは～チャットボット×LLMで、データの価値を最大化する～

TROCCO ライター

SECTION1：LLMを最大限活用するデータ分析の基盤とは

LLMを最大限活用するデータ分析基盤とは

ChatGPTの背後にある大規模言語モデル

OpenAIが大規模言語モデルのAPIを開放

大規模言語モデルはどのようなことに使えるのか？

Hakky事例｜補助金申請書類作成をAIでサポート

第二部：LLMを活用したチャットボットで出来ること

従来のチャットボットと大規模プロダクト連携との比較

大規模言語モデルでできるようになったこと

大規模言語モデル連携による自然な応答の表現

使用例：社内申請サポートチャットボット

LLM搭載型チャットボットを扱ったプロジェクト例

テレビ制作現場向けのデータ分析チャットボットを開発

システム開発とレポーティング

第三部：貯めたデータを最大限活かすデータ基盤の構築

ベクトルデータベースによる外部知識の活用

データ基盤との接続による高度化

SECTION2：TROCCO®の概要とユースケース

そもそも、なぜデータ分析基盤が必要なのか？

部署をまたいで、ビジネス効果を可視化できる

インサイドセールスのダッシュボード作成が可能

データ分析基盤に必要なものとは

データ分析基盤の構築・運用でよくある課題

TROCCO®なら、その課題を解決できます

データ分析基盤構築でのTROCCO®の役割

TROCCO®なら、データエンジニアリングの課題を解決できます

TROCCO®により簡単にデータ分析が可能

データパイプライン

データマネジメント

BigQuery

第21回では「Azureのデータ分析サービスの現在と未来」と題して、日本マイクロソフト株式会社の武田雅生氏と中

Data Engineering Study #22 5社のデータエンジニアが振り返る2023 | TROCCO®(トロッコ)

Data Engineering Study #22 5社のデータエンジニアが振り返る2023

LT1「生データを最速で取り込むチャレンジ～LayerXデータ基盤成長物語part1～」

バクラクシリーズラインナップ

生データの取り込みは依然として難易度が高い

EventBridge→Cloud Pub/Sub→BigQueryの構成

EventBridge→Cloud Pub/Sub→BigQueryのメリット

EventBridge→Cloud Pub/Sub→BigQueryの注意点

S3→GCS→Cloud Workflows→BigQueryの構成

S3→GCS→Cloud Workflows→BigQueryのメリット

S3→GCS→Cloud Workflows→BigQueryの注意点

Debezium with Beam on Managed Flinkの構成

より一層事業貢献ができるデータ組織へ

LT2「2023サンフランシスコ出張報告　〜ダッシュボードが自動生成される時代に、データ人材に求められる働き方を考える〜」

非構造化を構造化データに変換

データベースからコンテンツを生成

データベースに対するクエリの作成補助

ダッシュボードを自動生成する

データエンジニアリング分野のセッションが多々開催

現地でデモを見たり関係者と話したりした所感

現時点でのイラストAIのFit＆Gap

イラストAIから予想しうるGenerative BIのアンマッチなケース

イラストAIから予想しうるGenerative BIのマッチするケース

キャリアの方向性①：王道プラン

キャリアの方向性②：分析特化プラン

キャリアの方向性③：上流工程プラン

キャリアの方向性④：活用支援プラン

キャリアの方向性⑤：生成AI担当プラン

キャリアの方向性を決める前に

LT3「Dataplexとdbt-osmosisを活用した「がんばらない」データカタログとメタデータ管理の運用」

最近の課題：データディスカバリー

データディスカバリーが課題になった背景

さまざま要因によりデータディスカバリーが課題に

データカタログやメタデータの導入が必要

Dataplexはデータリネージがわかる

継続的なメタデータの管理が課題

人手によるカラムdescriptionのメンテナンスは大変

dbt-osmosisによるカラムdescriptionの伝播

自社運用に適用できるよう、dbt-osmosisに貢献

10Xはデータエンジニアやアナリティクスエンジニアを募集中

LT4「デジタル庁のデータ分析基盤「sukuna」の立ち上げと発展　〜 Agile&FragileからTrust&Robustへ」

データ分析基盤についてはデジタル庁公式ノートにて掲載中

政策データダッシュボードで情報透明化

そもそも中央省庁のデータはどうなっているのか

省庁にデータは溜まっているのか

省庁のデータは使いやすい状態か

省庁のデータ活用は進んでいるのか

中央省庁のデータ活用状況まとめ

EBPM遂行のためには、『使える』『活用できる』を優先

今後はTrustかつRobustなデータ分析基盤が求められる

利用者の期待値の変化に追従しよう

時には大胆にパイプラインを作り替える

LT5「データエンジニアリングの現在地とData Developer Platform」

データエンジニアを取り巻く環境

データエンジニアの担当領域は広がっている

プロダクトとしてのプラットフォーム

データ基盤を利用したアプリケーション・プロダクトの開発が拡大

Data Developer PlatformはPlatform Engineeringのデータ基盤バージョン

Data Developer Platformの5つのコアケイパビリティ

過去のData Engineering Studyのアーカイブ動画

#LLM

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LLMを最大限活用するデータ分析基盤とは～チャットボット×LLMで、データの価値を最大化する～

Data Engineering Study #22 5社のデータエンジニアが振り返る2023