ほぼテク7月15日GPT-4 Code InterpreterでG20の人口成長率を分析してみたら新しい気づきをくれました!
ほぼテク読者の皆様、いつも大変ありがとうございます!
我妻裕太です。
本日もよろしくお願いいたします。
GPTに関する連続投稿約80日目です!
ついに80日目がきました!目指す100日まであと20日です!ドキドキ・・・
今回はGPTの最新機能のCode Interpreterでリアルなデータを分析してみました!
何かの参考になれば幸いです。
国連から公開されているデータでG20の人口の推移を分析
今回は世界の潮流やこれからを予測しながら新しい市場はどこにあるか?世界の中心はどこにあるのかを分かりたい!っということでオープンデータでGPTに分析してもらいました。
データは以下のデータをダウンロードして使用しました。
World Population Prospects 2022
「World Population Prospects」は、国際連合が発行する人口推計と予測の重要な報告書です。これは世界の人口動態に関する包括的な調査で、各国と地域の出生率、死亡率、移民率、年齢構成、性別比などの主要な人口パラメータについて詳細に分析しています。また、この報告書は通常、今後数十年間の人口動向についての予測を含んでいます。
それぞれの新しい版は前のデータと予測を更新し、新たな人口動向や変化を反映します。これは、社会科学者、政策立案者、経済学者など、様々な分野の専門家が世界の人口動向を理解するための重要なリソースとなっています。
イメージが上記のようなデータなのですが、とにかく色んなデータがたくさん含まれていて扱うのがちょっと・・・なやつです。
で、今回は以下のプロンプトで分析しました!
【プロンプト】
あなたは弊社の優秀なアナリストです。
アップロードしたデータからG20の人口の推移を分析してください。
アップロードしたデータは「World Population Prospects 2022(2022年版世界人口展望)」と呼ばれるデータで国連人口部によって発表された人口の推計および予測の報告書です。この報告書は、国連の人口部門である人口部が準備し、世界の人口に関する包括的な情報を提供しています。
アップロードしたデータの列の説明は以下の通りです。
・Total Population, as of 1 January (thousands) 説明:1月1日時点の総人口(千人)・Total Population, as of 1 July (thousands) 説明:7月1日時点の総人口(千人)
・Male Population, as of 1 July (thousands) 説明:7月1日時点の男性人口(千人)
・Female Population, as of 1 July (thousands) 説明:7月1日時点の女性人口(千人)
(大分省略)
・Female Mortality between Age 15 and 60 (deaths under age 60 per 1,000 females alive at age 15) 説明:正味の移民数(千人)
・Net Number of Migrants (thousands) 説明:正味の移民率(1,000人当たりの正味の移民数)
・Net Migration Rate (per 1,000 population) 説明:
実際の結果は以下の通りです。
一部抜粋しながらスクリーンショット共有させていただきます。
早速スタートします!
まず最初はG20の国を整理するところから開始しました。それにしてもすごいな。
作業を勝手に停止する場合は「そのまま分析を進めてください。」のようなコンティニューコマンドを実行すると再開してくれます。
そのまま分析を進めてください。で作業再開!
これから分析をする内容の詳細な説明を開始してくれます。
ただ、説明だけで終わってしまったので、コンティニューコマンドを継続するように指示しています。
さっそくグラフがでてきました!
出ました!こちらが最初の分析結果です。
ちょっとグラフがみんな同じなので見づらいですが、高齢化や出生率の低下などの観点も含めて解説してくれています。
面白い。
これはどうなんだろうか?
ちょっと違うような?これからよく確認しなくてはいけないのですが、サウジアラビアとドイツに着目していますね。
ん~なるほど。
さらに掘り下げた分析結果が?
おぉ、このグラフは面白いですね。全体から詳細まで落ちてきています。
説明してくれている内容の精査は必要ですが、単純に可視化してくれているという点ではとっても便利ですね。
見やすく修正してくれました!
で、最後はグラフが緑ベースでしたので、分かりやすく変えてもらいました!
これではっきり分かるようになってきました。
まとめ
っということでいかがでしたでしょうか。
今回はよりリアリティのあるオープンデータで可視化と分析をしてみました。
分析結果の内容はちょっと精査が必要ですが、グラフを一瞬で作ってくれるのはとても便利で分析業務を効率化してくれますね。
もっと色んなデータを可視化して色々と考察してみたいと思います。
今回の記事がみなさまの何かの参考になりましたら幸いです。
今回も最後までお読みいただきありがとうございました。
また次回お会いしましょう。
原稿執筆
株式会社GROWTH JAPAN TECHNOLOGIES 我妻裕太
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