2023/10/13

本日の構成

データ分析における
ChatGPTの実践的活用とAIのブラックボックス性への対応
中部大学 生命健康科学部 生命医科学科
AI数理データサイエンスセンター
新谷正嶺
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前半(メイン)
2023年10月2日に行った高校生向けのAI授業
後半(＋α)
研究者向けのAI活用の紹介※前半も後半も、「今までAIを活用したことのない方」を対象として想定しています。
大学全体のAIリテラシー向上を目指して、AI数理の実践を通して一人でも活用できる人を増やすことが目的です。

1

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2

授業の目標
それでは早速本日のメインである
前半

現在AIの活用は一般にも広く知れ渡り注目を集めています。
しかし、実際にAIの特性を理解し使いこなしている人はどれほどいるでしょうか？

「2023年10月2日に行った高校生向けのAI授業」の発表を始めます。

本講義では、AIの中でも今話題のChatGPTを例として挙げ、実際に皆さんに解析を行って頂き、AIの持つメリットやデメリットを実感してもらいます。
その後、特にAIの持つデメリットであるブラックボックス性の危険性について考えます。そこでこのデメリットを排除する為、私が提唱したAI2L(AI to Learn：AIを自身の学習に使う)という指針を紹介します。
これにより、AIの正しい使用方法の理解を深めることを目的とします。

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2023/10/13

授業の概要項目①ChatGPTの使い方

ChatGPTの基本的な使い方を説明します。

①ChatGPTの使い方②ChatGPTの使用例

まず、「GPT-4」を選択します。

③データ解析におけるChatGPTの実践～例題にて練習～

次に、この欄に質問
したいことや、命令
したいことを入力します。

④データ解析の練習～データ解析の基本であるExcelも練習～⑤ ChatGPTにてデータ解析の練習～Excelの練習にて使用した問題を使用～

早速次のスライドで簡単な練習をしてみましょう。

⑥ChatGPT使用時の注意点⑦AIを使いこなすための新たな指針(AI2L)⑧まとめ
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5①ChatGPTの使い方

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6①ChatGPTの使い方
質問内容を入力します。
今回は例として「日本の首都」について質問してみます。

質問に対する回答がこちらに表示されます。
ChatGPTは、前の会話の流れを踏まえて質問を続けることが出来るので、続けて質問してみます。

質問内容を入力したら、こちらの実行ボタンを押します。

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2023/10/13①ChatGPTの使い方②ChatGPTの使用例
追加の質問と、それに対する回答が得られます。

先ほどはChatGPTの基本的な使用方法について学びました。
では、社会では具体的にどのような使用例が挙げられるでしょうか？
有名な使用例は、「日本語→英語」の翻訳とその解説です。
次ページにて説明します。

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Copyright © 2023 Seine A. Shintani Chubu Univ. All Rights Reserved「私は日本人です。
ピアノを弾くのが好きです。
あなたはどこの国から来ましたか？」という文章を英語に翻訳し、その翻訳の文法的な解説をした上で、再度日本語に逆翻訳するという使用例があります。

質問

これまでネット上の情報は英語が主流で、日本語の情報の数十倍といわれており、情報収集において、言語による障壁が大きな問題でした。
回答

しかし、ChatGPTの翻訳、解説機能により、英語の学習教材としてのみならず、アクセスしたい情報や英語の情報
を簡単に翻訳し、文法的なチェックを行うことがより簡
単になりました。
詳細を次ページに示します。

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ChatGPTの回答詳細了解しました。まず、提供された日本語の文章を英語に翻訳します。
私は日本人です。
ピアノを弾くのが好きです。
あなたはどこの国から来ましたか？
翻訳:
I am Japanese.
日本語から英語への翻訳
I like playing the piano.
Where are you from?
文法的な説明:"I am" は主語と動詞を組み合わせたもので、自分の国籍や職業などの自己紹介に使います。"Japanese" は日本人を意味する
形容詞です。
"I like" は好きであることを表す表現です。"playing the piano" は動名詞の形を取っており、ピアノを弾く行為を指します。
"Where are you from?" は相手の出身地や国籍を尋ねる一般的な表現です。

文法的な解説次に、上記の英語を再度日本語に逆翻訳します。
再度日本語に逆翻訳した結果は以下の通りです。
私は日本人です。
ピアノを弾くのが好きです。
あなたはどこの国から来ましたか？
この結果を見ると、元の日本語の文章と同じ内容になっています。

再度英語から日本語へ逆翻訳し、元の文章との違いを検証

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2023/10/13③データ解析におけるChatGPTの実践～例題にて練習～④データ解析の練習～データ解析の基本であるExcelも練習～

前項ではChatGPTの実用例について紹介しました。

今後、皆さんが大学に進学したり、会社に就職した際に、データ解析の能力はとても役に立ちます。

現在、翻訳・校正の分野でChatGPTは広く活用されています。
ただし、本講義では、ChatGPTの「解析」における活用方法を学習します。会社
や学校など各事業体で、様々なデータを取り扱う際にもChatGPTは有効に使用することが出来ます。自身の仕事や研究で長年培った知見と併せて、ChatGPTを活用することで、さらに深い解析を可能にします。
受講生の皆さんの持つ経験や専門性に、ChatGPTという「AI」を上手く活用する
ことにより、「鬼に金棒」の「金棒」の部分を提供する授業を目指します。
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13④データ解析の練習～データ解析の基本であるExcelも練習～
コンビニには様々な商品が売られています。
また、同じ「酒」「たばこ」「雑誌」でもメーカーが多く種類も様々です。
今回はそのように複雑なデータから現状を理解するための解析として何が出来るのかを学んでいきます。
次ページにてあなたのコンビニの売上データを提示しますので、一度じっくりと見てどのようなことが分かりそうか考えてみてください。

では、具体的にどのような内容で練習するのが良いでしょうか？
本講義では、皆さんにも馴染みのあるコンビニを例として使用します。
【設定】
あなたは、あるコンビニの店長です。
より売上を上げるためにはどのような商品を積極的に仕入れれば良いか？何をすればいいのか？について悩んでいます。
まずは、現状を理解するための解析を行ってみましょう。
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14～例題にて練習～ コンビニの売上データ
2023年7月1日～31日のコン
ビニの売り上げデータを使用します。(Excel形式)
・購入日時
・顧客ID
・購入額
・性別
・年齢層
・天気
・購入商品
上記のデータが入力されています。

まずは、データの確認を行いましょう。
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2023/10/13

コンビニの売上データ:Excel内容の確認

コンビニの売上データ:Excelの解析

購入日時
顧客ID 購入額 (¥) 性別 年齢層 天気
購入商品
2023-07-01 04:54:00
11378 女性 50代以上 曇り 雑誌2、タバコ2
2023-07-01 04:36:00
2944 男性 50代以上 曇り 雑誌2、スナック5
2023-07-01 10:46:00
32080 男性 10代
曇り 雑誌3、弁当2、タバコ42023-07-01 16:19:00
4
102 男性 20代
曇り アイスクリーム42023-07-01 16:13:00
5806 女性 20代
曇り タバコ5、お茶4
2023-07-01 17:40:00
61011 女性 30代
曇り 雑誌4、インスタント食品52023-07-01 15:16:00
71385 女性 40代
曇り アイスクリーム1、弁当5、酒1
2023-07-01 10:02:00
8
126 男性 20代
曇り お茶52023-07-01 05:21:00
9
159 男性 50代以上 曇り スナック5
2023-07-01 08:26:00
10
1973 男性 10代
曇り 酒5、おにぎり5、雑誌1、アイスクリーム52023-07-01 14:39:00
111496 男性 10代
曇り タバコ1、アイスクリーム3、スナック4、酒4

購入日時
顧客ID 購入額 (¥) 性別 年齢層 天気
購入商品
2023-07-01 04:54:00
11378 女性 50代以上 曇り 雑誌2、タバコ2
2023-07-01 04:36:00
2944 男性 50代以上 曇り 雑誌2、スナック5
2023-07-01 10:46:00
32080 男性 10代
曇り 雑誌3、弁当2、タバコ42023-07-01 16:19:00
4
102 男性 20代
曇り アイスクリーム42023-07-01 16:13:00
5806 女性 20代
曇り タバコ5、お茶4
2023-07-01 17:40:00
61011 女性 30代
曇り 雑誌4、インスタント食品52023-07-01 15:16:00
71385 女性 40代
曇り アイスクリーム1、弁当5、酒1
2023-07-01 10:02:00
8
126 男性 20代
曇り お茶52023-07-01 05:21:00
9
159 男性 50代以上 曇り スナック5
2023-07-01 08:26:00
10
1973 男性 10代
曇り 酒5、おにぎり5、雑誌1、アイスクリーム52023-07-01 14:39:00
111496 男性 10代
曇り タバコ1、アイスクリーム3、スナック4、酒4

本講義では一般的にデータ解析でよく使用されるExcel
形式のデータを用います。
先ほどのデータの内容を、一部を抜き出して確認してみましょう。

どのぐらいの年齢層の人(男性or女性)がいつ、どんな天気の時に何を買ったのかを知ることができます。

本講義では、単にChatGPTの使用方法をレクチャーするだけ
でなく、データ解析の考え方についても触れていきます。
まずは、渡されたデータを理解し、どのようなことが分かるかを想像して解析してみましょう。

・お題：このデータを「解析して分かったこと」を報告する。

※データ情報の補足事項：
・「雑誌1」や「雑誌2」は雑誌を買った個数ではなく、雑誌の種類を示しています。
・今回のデータでは練習用として簡単にするために、同じ商品を複数買うことはなく、一つの商品を一個だけ購入した場合のデータになっています。よって、複数の別の商品を同時に購入することはあっても、各商品の購入個数は1個です。
つまり、「雑誌2、タバコ2」の場合、「雑誌2」を1個、「タバコ2」を1個買ったことになります。

どのような項目に注目して進めていけばいいのでしょうか？
着目すべき点について、一度自分自身で考えてみてください。

もし、このデータを「解析して分かったこと」を報告するように依頼されたら、どのような項目に注目して進めていけばいいのでしょうか？
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コンビニの売上データ:Excelの解析

コンビニの売上データ:Excelの解析
購入日時
顧客ID 購入額 (¥) 性別 年齢層 天気
購入商品
2023-07-01 04:54:00
11378 女性 50代以上 曇り 雑誌2、タバコ2
2023-07-01 04:36:00
2944 男性 50代以上 曇り 雑誌2、スナック5
2023-07-01 10:46:00
32080 男性 10代
曇り 雑誌3、弁当2、タバコ42023-07-01 16:19:00
4
102 男性 20代
曇り アイスクリーム42023-07-01 16:13:00
5806 女性 20代
曇り タバコ5、お茶4
2023-07-01 17:40:00
61011 女性 30代
曇り 雑誌4、インスタント食品52023-07-01 15:16:00
71385 女性 40代
曇り アイスクリーム1、弁当5、酒1
2023-07-01 10:02:00
8
126 男性 20代
曇り お茶52023-07-01 05:21:00
9
159 男性 50代以上 曇り スナック5
2023-07-01 08:26:00
10
1973 男性 10代
曇り 酒5、おにぎり5、雑誌1、アイスクリーム52023-07-01 14:39:00
111496 男性 10代
曇り タバコ1、アイスクリーム3、スナック4、酒4

このデータを眺めて、あなたはどのようなことを調べてみたいと考えたでしょうか？

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売れ筋のランキング調査
それでは、Excelデータに戻って、「一番売れている商品をランキング形式で調べる」ために、従来の解析方法を具体的に学びましょう。

「解析」は自由な発想で切り口を見つけることが大切です。

購入商品の欄を見ると、1人当たりの購入商品が1つだけとは限らず、複数の場合もあることが分かります。
今回のデータでは、一人当たり1～4個までの商品を購入していました。
各商品をカウントするためには1つのセル(枠)の中のデータを複数ではなく、一つずつに分ける必要があります。
次ページにて購入商品の区分けを行います。

・お題：このデータを「解析して分かったこと」を報告する。
あなたはどのようなことを調べたいと考えましたか？
以下に、解析の切り口の例を挙げます。
例)①一番売れている商品をランキング形式で調べる。
②性別や年代別に売上金額の違いを調べる。
③天気によってよく売れる商品がないか調べる。

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今回は簡単な練習として例①の「一番売れている商品をランキング形式で調べる」に取り組んでみましょう。

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2023/10/13

コンビニの売上データ:Excelの解析

売れ筋のランキング調査②

コンビニの売上データ:Excelの解析

売れ筋のランキング調査

まず、①のように、「購入商品」の列を選択します。

「区切り位置」のボタンを押すとこのような画面が出てきます。

そして、②の「区切り位置」のボタンを押します。

これは、セル(枠)の中に複数のデータが含まれる
ときに、それを別々のデータに分けるのに便利な機能です。

①①①の「コンマやタブなどの区切り文字によってフィールドごとに区切られたデータ」を選択し、②の「次へ」のボタンを
押します。

②

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コンビニの売上データ:Excelの解析

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売れ筋のランキング調査①

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コンビニの売上データ:Excelの解析

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売れ筋のランキング調査

次の画面が出てきます。

次の画面が出てきます。

今回は、「雑誌2、タバコ2」のように複数の商品が「、」で区切られているデータなので区切り文字を①の「その他」の欄で「、」に指定します。

この画面では何も設定せずにそのまま「次へ」のボタンを押します。

②の「次へ」のボタンを押します。
②

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コンビニの売上データ:Excelの解析

売れ筋のランキング調査

コンビニの売上データ:Excelの解析完了すると、このような画面になり、1つのセル(枠)に複数記載されていた商品が、「、」によって分解され、各商品が別々のセル(枠)に表示されます。

売れ筋のランキング調査①

今回のデータは最大でも1人当たり4個種類までしか購入していないので左図のようにG～J列までの4列を選択します。
①そして、カーソルをJ列の横に合わせてダブルクリックをします。

この状態にすれば各セル(枠)に入力されている商品は1つだけになるのでカウントするのが簡単になります。
ただ、この状態だと見ずらいので各セル(枠)の幅を綺麗にそろえましょう。

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コンビニの売上データ:Excelの解析

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売れ筋のランキング調査

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コンビニの売上データ:Excelの解析

売れ筋のランキング調査

すると、左図のように、各セル(枠)の幅が綺麗に整います。

左図のように、各セル(枠)の幅が綺麗に整います。

今回のデータは1人当た
り1～4つの商品を購入しているデータです。

早速、購入商品1～4の商品をカウントして一番売れている商品をランキン
グ形式で解析してみましょう。

購入した商品は左のセル(枠)から順に表示されています。
また、商品の後ろに表記されている数字は個数ではなく、商品の種類です。
各商品1～5種類あります。
例えば「雑誌2」の場合は雑誌を2冊買ったという意味ではなく、雑誌の「2」という種類を1冊買ったことを意味します。

次ページから各列の商品をカウントする方法を提示します。
今回は「ピポットテーブ
ル」という方法でカウントを行います。
「ピポットテーブル」は便利な方法なので是非覚えてください。
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コンビニの売上データ:Excelの解析

売れ筋のランキング調査

コンビニの売上データ:Excelの解析

売れ筋のランキング調査

購入商品をカウントするために「ピポットテーブ
ル」を使用します。

「ピポットテーブル」を選択すると、左図のような画面が出てきます。

まず左図のようにデータの記載されている範囲を全て選択してください。

そのまま、「OK」のボタ
ンを押します。

そして、「挿入」メ
ニューの中の「ピポットテーブル」を選択します。

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コンビニの売上データ:Excelの解析

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売れ筋のランキング調査

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コンビニの売上データ:Excelの解析

売れ筋のランキング調査
まず、購入商品1の商品の数をカウントするために、①「行」の部分に「購入商品1」をドラッグします。
②次に、「値」の部分に「顧客ID」をドラッグします。

そうすると、左図のように、新しいシートにピポットテーブルの画面が出現します。
そして、右側にピポット
テーブルを操作するためのメニュー画面が表示されます。
今回は、「購入商品1」～「購入商品4」の列に記載されている商品をカウントしたいので、各列に各商品がいくつあったかをそれぞれカウントしていきます。

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30

②
①

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そうすると、左図のように各商品に対する、顧客IDの数
量の合計が出てきます。しかし、ここで注意していただきたいのは、ここに出てきた合計の数字は「顧客IDのナンバー」をそのまま合計してしまっている点です。
例えば顧客IDが「10」の人と「132」の人が購入したのであれば、購入数は2人の「2」にならなければならないはずですが、このままでは、「10＋132」の「142」と表記されてしまいます。
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コンビニの売上データ:Excelの解析

売れ筋のランキング調査

コンビニの売上データ:Excelの解析

売れ筋のランキング調査

そこで顧客IDのナンバーの合計ではなく、購入した顧客の人数の合計を計算するために、「顧客ID」の値の設定を変更します。

そこで顧客IDのナンバーの合計ではなく、購入した顧客の人数の合計を計算するために、「顧客ID」の値の設定を変更します。

①「合計/顧客ID」をクリッ
クし、「値フィールドの設定」のボタンを押します。

①設定を「合計」→「個数」に変更して「OK」を押しま
す。

①

①

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コンビニの売上データ:Excelの解析

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売れ筋のランキング調査

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コンビニの売上データ:Excelの解析

売れ筋のランキング調査

値の設定を変更したことにより、各商品を購入した人数の合計が表示されるようになりました。

左図のように別のシートを作成し、ピポットテーブルから得られたデータをコピーしました。
また、「個数/顧客ID」という表記では分かりにくいので、各セル(枠)に「購入商品1～4」と記入しました。

今回のデータでは、購入客は違う商品を複数買うことはあっても、同じ商品を複数買うことはないので、購入人数をそのまま購入個数としてカ
ウントして構いません。

ここで、「購入商品1～4」の商品を確認すると、全ての購入商品の欄に、「アイスクリーム1～5」のように、各商品1～5が抜けもれなくあるデータであることが分かります。
今回のデータでは、偶然にも購入商品1～4に全ての商品が最低でも1回は購入されたため、例えば「スナック3」は無しという状況が発生しなかったようです。

得られた結果を別のシートにコピーして、残りの購入商品
2,3,4についても同様の作業を繰り返します。

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コンビニの売上データ:Excelの解析

売れ筋のランキング調査

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コンビニの売上データ:Excelの解析

コンビニの売上データ:Excelの解析

売れ筋のランキング調査

しかし、最後の方を見ると、「購入商品1」には「(空白)」の欄がありません。
これは、購入客が最低でも1個の商品を購入しているため、「購入商品1」に空白欄が生じなかったためです。

左図のように(空白)欄を作成
し、「0」という数字を入力しました。

よって、データの並びをそろえるために、「購入商品1」にも「(空白)」の欄を作成し、「0」という数字を入力します。

データ処理において、同じ
データをずれなく表記することは思わぬ間違いを防ぐ大切な作業なのでよくチェックすることを癖づけてください。

37

売れ筋のランキング調査

これにより、「購入商品1～4」の各項目が完全に一致しました。

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コンビニの売上データ:Excelの解析

売れ筋のランキング調査

それではいよいよ各商品の購入回数を合計して一番売れている商品を調査しましょう。

数式により、左図のように「489」と合計の数字が出力されます。

左図の赤枠のように「計算用行ラベル」を追加し、「購入数合計」の列を作ります。

①全ての商品について同様の計算を行うため「489」の計算結果を選択し、セル(枠)の右下でカーソルが✚になる部
分に合わせてダブルクリックを行います。

✚①

そして、購入商品1～4の数を合計する数式を入力します。

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コンビニの売上データ:Excelの解析

売れ筋のランキング調査

コンビニの売上データ:Excelの解析

売れ筋のランキング調査

左図のように全ての行に購入
商品1～4の購入数の合計が出力されました。
最後に、この購入数合計の数
字を大きい数字から順にランキング形式に並べ替えれば、目的である「一番売れている商品をランキング形式で調べる」という目的に対する答えの完成です。

ランキング形式への並べ替えには少し注意が必要です。

①②

あと最後の一息です。頑張りましょう。
左図のようにたくさんある数
字を大きい順から順番に並べ替える方法を次ページにて説明します。

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コンビニの売上データ:Excelの解析

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売れ筋のランキング調査

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コンビニの売上データ:Excelの解析

そのため別の場所に貼り付け直します。
②その際にセル(枠)の中の計算式を除去し、数字のみの情報にするために「貼り付けのオプション」を左図のように「値」を選択して貼り付けます。
42

売れ筋のランキング調査

貼り付けが終わると左図のように見た目の上では全く同じ
内容がコピーされました。

①①まず、得られた合計の部分をコピーして別の場所に貼り付け直します。
なぜ、貼り付け直すかというと、購入数合計の数字は、表
記上は「489」などの数字ですが、そのセル(枠)の中には足し算の計算式が入力されているので、そのままランキン
グ処理をすると間違った順番になってしまいます。

「計算用行ラベル」と「購入数合計」のセル(枠)を選択した状態のまま、ホームメ
ニューの中の「並べ替えとフィルター」を押し、「フィルター」を押します。

ただし、右のデータには数式が含まれておらず純粋な数字のデータなのでランキング形
式に並べ替えることが出来ます。
次ページにて並べ替えの方法を説明します。
①まず、「計算用行ラベル」と「購入数合計」のセル(枠)を選択します。

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コンビニの売上データ:Excelの解析

売れ筋のランキング調査①

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コンビニの売上データ:Excelの解析

売れ筋のランキング調査「フィルター」を設定すると
左図のようにセル(枠)の右側に「▼」の印が表示されます。

「購入数合計」の「▼」をクリックすると、このような画面になります。

①今回は購入数の合計を多い順に表示させたいので、「購入数合計」の「▼」をクリックします。

①今回は、数字の大きい順にランキングをしたいので、「降順」のボタンを押し、順番を並べ替えます。

①

45

売れ筋のランキング調査「降順」の処理を終えると左図のように数字の大きい順に並べ替えられます。
「総計」と「(空白)」は商品ではないので無視して、それより下の部分を見ると「弁当1」518個「スナック5」516個「アイスクリーム3」509個・・・の順に売れていることが分かります。
これにより、どの商品がどの順番でいくつ売れていることが分かりました。
目的とする「一番売れている商品をランキング形式で調べ
る」を調べることが出来ました。

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コンビニの売上データ:Excelの解析

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コンビニの売上データ:Excelの解析
売上ランキング
1位
2位
3位
4位
5位
6位
7位
8位
9位
10位

購入商品
弁当1
スナック5
アイスクリーム3
タバコ4
お茶3
インスタント食品4
酒4
弁当3
酒5
アイスクリーム1

個数
518
516
509
508
506
500
496
494
491
489

46

売れ筋のランキング調査

左図がこのコンビニの2023年7月の1か月間で売れた商品のランキングです。
実際にExcelで解析操作をしてみてどう感じたでしょうか？
ただ単に、売上のランキングを作成するだけでも、かなりの労力を割くことを実感できたのではないでしょうか。
Excelでの解析方法は様々なため、ランキングを作成する方法は今回の方法に限りませんが、なるべく多くのExcel機能を紹介できる方法でランキングを作成しました。
では、本題であるChatGPTを使用するとどれぐらい簡単に出来るでしょうか？また、その結果は本当に正しいものでしょうか？
次ページより早速見てみましょう。

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2023/10/13⑤ ChatGPTにてデータ解析の練習～Excelの練習にて使用した問題を使用～⑤ ChatGPTにてデータ解析の練習～Excelの練習にて使用した問題を使用～
それでは、いよいよ
ChatGPTでデータ解析をしてみましょう。

先ほどまでの講義で、「あるコンビニの1か月間の売上データから一番売れた商品をランキング形式で表示する」方法をExcelを使用して学びました。
「Excel」を現在よく使用される従来の解析方法とすると、「ChatGPTによる解析」は新しい方法です。

「添付したコンビニの売り上げデータを以下の通り分析して答えを教えてください。
・最も売り上げの多い商品順にランキング形式でExcel表にして提出してください。」

先ほどのお題をChatGPTで解析した場合どれくらい簡単に結果までたどり着けるでしょうか？

②次に命令文に目的の解析を行うように文章を入力します。

どのくらい便利になるでしょうか？
従来のExcelによる解析①②※見ずらいので次ページより拡大した画面を表示します。

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ChatGPTによる解析
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49⑤ ChatGPTにてデータ解析の練習～Excelの練習にて使用した問題を使用～⑤ ChatGPTにてデータ解析の練習～ChatGPTの回答～

指示
指示

了解しました。まずは、提供されたデータを確認してみましょう。データの構造や内容を把握した上で、売上の多い商品順にランキングを作成します。
データを確認しました。各行には以下の情報が含まれています：
購入日時
顧客ID
購入額 (¥)
性別
年齢層
天気
購入商品

拡大
回答

ChatGPTの回答が長いので、少しずつ説明します。
まず①の部分でこちらが与えたデータの内容をChatGPTが確認していることが分かります。

①

ChatGPTはデータ分析において、その手順を説明しながら解析するのでこちらが確認するのに役立
ちます。

回答

次ページ
から分解
して解説

※見ずらいので拡大した画面で表示しています。
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Copyright © 2023 Seine A. Shintani Chubu Univ. All Rights Reserved①まず、「＋」のボ
タンを押し、解析するデータを添付します。
今回はExcel形式のデータなので、そのデータを添付します。

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2023/10/13⑤ ChatGPTにてデータ解析の練習～ChatGPTの回答～⑤ ChatGPTにてデータ解析の練習～ChatGPTの回答～②「購入商品」の列には、複数の商品とその数量が組み合わさった形で記録されています。最も売り上げの多い商品をランキング形式で提供するためには、まずこの「購入商品」の列を分解して、各商品の売り上げを集計する必要があります。

先ほどのExcel操作でいうと、Excelのこのセルの部分に記入された複数の商品を一つ一つのセルに分解した操作と同じようなことをしようとしています。

②の部分で、先ほど
Excelで行った作業のように、1つのセルに複数表示されている商品を、一つず
つカウントできるよ
うに、1つのセルにある複数の商品を分割しようとしていることが分かります。

以下の手順で分析を進めます：(1) 「購入商品」の列を分解して、商品名と数量に分ける。
(2) 各商品の売り上げを集計する。
(3) 売り上げの多い順にランキングを作成する。
(4) 結果をExcel表として保存する。

③

手順(1)
それでは、手順1の「購入商品」の列を分解してみましょう。
「購入商品」の列を成功的に分解しました。各行には商品名とその数量が記録されています。

※しかし、この表現
から、商品名の後ろの数字、例えば「おにぎり2」の「2」をおにぎりの種類ではなく、数量として認識していることが分かります。
ChatGPTに指示を与えるときはしっかりと前提条件を伝える必要があります。

しかし、「複数の商品とその数量」という表現から「おにぎり2」の「2」を数量として認識していることが推察されます。
※見ずらいので拡大した画面で表示しています。

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53⑤ ChatGPTにてデータ解析の練習～ChatGPTの回答～
手順(2)次に、手順2で各商品の売り上げを集計します。ここでの「売り上げ」とは、各商品の購入数量の合計を指します。

ChatGPTに指示した命令文を振り返ってみると・・・「添付したコンビニの売り上げデータを以下の通り分析して答えを教えてください。
・最も売り上げの多い商品順にランキング形式でExcel表にして提出してください。」

この表現は解釈によっては売り上げの「個数」ではな
く、「金額」にもなりうる。

Copyright © 2023 Seine A. Shintani Chubu Univ. All Rights Reserved③の部分で、分析の手順を(1)～(4)に分けて説明をしています。
手順(1)の作業を実行し商品名と数量に分けることに成功しています。

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54⑤ ChatGPTにてデータ解析の練習～ChatGPTの回答～
手順(3)
手順(2)の作業を実行しています。
ここで、「売り上げ」の定義を確認しています。
今回の「売り上げ」とは「購入数」であることを確認しています。与えたデータの中には「購入額(¥)」もあるため、解釈によっては「売上金額」のランキン
グを作成される可能性もありました。今回はこちらの意図の通り購入数をカウントしていますが、ここでも指示不足がありました。
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各商品の売り上げを集計し、売り上げの多い順にソートしました。上位5商品の売り上げは以下の通りです：インスタント食品: 7208個
お茶: 7196個
酒: 7185個
アイスクリーム: 7146個
タバコ: 7140個
次に、この結果をExcel表として保存します。
手順(4)売り上げの多い商品順にランキングを作成し、Excel表として保存しました。
このExcelファイルをクリックしてダウンロードしてください。何か他に質問や要求があれば、お気軽にお知らせください。
こちらの指示不足により「おにぎり2」という表記を「おにぎり2」を1個買った訳ではなく、「おにぎり」を2個買ったものとしてカウントしています。他の「インスタント食品」「お茶」なども同様に間違えています。この部分を修正して再度正しい答えを出してもらいましょう。
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手順(3)の作業を実行しています。
結果の一部を表記しています。
手順(4)にて、こちらの指示通りExcel
形式でランキングの結果を出力しています。
以上が、最初の命令文によって得られた
結果です。
しかし、先ほどから指摘しているように、今回のランキングは数量に誤りがあります。ChatGPTに再度指示を出して修正した結果を出力させ
ましょう。
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14

2023/10/13⑤ ChatGPTにてデータ解析の練習～ChatGPTの回答～
指示⑤ ChatGPTにてデータ解析の練習～ChatGPTの回答～

それでは、正しい結果を得られるように再度指示を出しましょう。

申し訳ございません、誤解しました。
指定された方法で再計算を行い、結果をExcelファイルに保存します。

最初の方でお伝えしたようにChatGPTは会話を続けた場合、前の文脈を踏まえて回答する性質を備えています。

まず、商品名とその種類の数字を分けずに、商品ごとのカウントを行います。
各商品の購入回数を集計し、売り上げの多い順にソートしました。上位5商品の購入回数は以下の通りです：弁当: 2413回②
インスタント食品: 2392回
お茶: 2386回
アイスクリーム: 2385回
タバコ: 2375回①よって、再度「Send a message」の欄に

回答

結果の数量に誤りがあります。今回のデータの「おにぎり2」の「2」は個数ではなくおにぎりの種類を意味しています。つまり、「雑誌２、タバコ2」の場合、「雑誌2」を1個、「タバコ2」を1個買ったことになります。そのような分類で再度計算しなおして結果をExcelファイルで提出してください。
と入力し、訂正を促しました。ChatGPTはどのように回答するでしょうか？
次ページに示します①

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57⑤ ChatGPTにてデータ解析の練習～ChatGPTの回答～

回答

この結果をExcel表として保存します。
申し訳ございません、指定された方法に従って再計算しました。
商品売り上げランキング(修正版)をダウンロード①指示内容を理解し、再度計算しなおしています。
②しかし、再計算の結果である上位5商品の内容を見てみると「弁当」「インスタント食品」・・・となっており、「弁当1」や「インスタント食品2」などの表現が無いことから、こちらの意図を誤解し続けていることが分かります。
もう一度指示をして、正しい回答を得られ

このExcelファイルをクリックしてダウンロードしてください。何か他に質問や要求があれば、 るように挑戦してみましょう。
お気軽にお知らせください。
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58⑤ ChatGPTにてデータ解析の練習～ChatGPTの回答～①再度「Send a message」の欄に指示①

結果が間違っています。
弁当やインスタント食品にはそれぞれ違う種類の商品として「弁当1」や「弁当2」などの種類があります。
それぞれの商品、つまり「弁当1」や「弁当2」を違う商品としてそれぞれカウントして再度ランキング形式でエクセル形式で提出してください。
と入力し、訂正を促しました。ChatGPTはどのように回答するでしょうか？
次ページに示します①
申し訳ございません、再度正確に計算いたします。
商品名とその種類（例：「弁当1」「弁当2」）を分けずに、それぞれの商品のカウントを行います。そして、カウントの多い順にランキングを作成します。

①指示内容を理解し、再度計算しなおしています。

申し訳ございません、前回の説明が不十分でした。正確に各商品（「弁当1」「弁当2」などの種類を区別して）の購入回数を集計しました。
上位5商品の購入回数は以下の通りです：②
弁当: 2413回
インスタント食品: 2392回
お茶: 2386回
アイスクリーム: 2385回
タバコ: 2375回②しかし、再計算の結果である上位5商品の内容を見てみると未だに、「弁当1」や「インスタン
ト食品2」などの表
現が無いことから、こちらの意図を誤解し続けていることが分かります。

各商品の売り上げランキングをダウンロード

もう一度指示をして、正しい回答を得られ

このExcelファイルをクリックしてダウンロードしてください。何か他に質問や要求があれば、 るように挑戦してみましょう。
お気軽にお知らせください。

①
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2023/10/13⑤ ChatGPTにてデータ解析の練習～ChatGPTの回答～⑤ ChatGPTにてデータ解析の練習～ChatGPTの回答～①再度「Send a message」の欄に指示提出されたExcelファイルは未だに間違っています。
「弁当1」や「弁当2」を別々の商品として認識
し、それぞれについてカウントしてランキングを計算し、エクセル形式で提出してください。
と入力し、訂正を促しました。ChatGPTはどのように回答するでしょうか？
次ページに示します

回答①
申し訳ございません、再度、指定された方法で計算を行います。
「弁当1」、「弁当2」など、商品名とその種類を合わせた名前ごとにカウントを行い、ランキングを作成します。
再度計算しましたが、結果が以前と同じになってしまっています。お手数をおかけして申し訳ございません。
②
エラーの原因を特定し、修正いたします。正確に「弁当1」や「弁当2」などの商品名とその種類を区別してカウントを行い、ランキングを作成します。
申し訳ございませんが、正確に計算しました。
上位5商品の購入回数は以下の通りです：
弁当1: 518回
スナック5: 516回
アイスクリーム3: 509回
タバコ4: 508回
お茶3: 506回③①指示内容を理解し、再度計算しなおしています。
②再計算が上手くい
かずエラーの原因を探し再計算しています。
③結果を見ると「弁当1」や「スナック5」と表記されており、どうやら正しい
結果のようです。

④結果をExcel形式①
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61④で出力しているので正確な商品売り上げランキングをダウンロード
このExcelファイルをクリックしてダウンロードしてください。何か他に質問や要求があれば、 ダウンロードして確認しましょう。
お気軽にお知らせください。
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62⑤ ChatGPTにてデータ解析の練習～ChatGPTの回答～⑤ ChatGPTにてデータ解析の練習～ChatGPTの回答～

左図の「正確な商品売り上げランキングをダウンロード」をクリックすると、指示した通りExcel形式のファイルがダウンロードされます。

左図に「自分で計算した結果」と「ChatGPTが計算した結果」を比べました。
少し見ずらいので二つの結果を横に並べました。

自分で計算した結果とChatGPTが計算した結果を比べて、ChatGPTが正しい
答えを導き出せているか確認しましょう。

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どうでしょうか？
同じ個数の売上の場合、表示の順番に違いはあるものの、結果は最後までピッタリ同じ結果になりました。

Excelで自分で計算した結果ChatGPTが出した結果

Excelで自分で計算した結果ChatGPTが出した結果

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ChatGPTを使用すると最初の指示を含めてたった4回の指示で欲しい結果を簡単に得ることが出来ました。
時間もかなり短縮して答えを得られました。
これがChatGPTによる解析
援助の例として挙げられると
思います。
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2023/10/13⑥ChatGPT使用時の注意点⑥ChatGPT使用時の注意点

あなたはコンビニの店長として、7月の1か月間の売上においてどの商品が売れているのかをランキング形式で知ることが出来ました。しかし、今回の講義を通して、「おや？結局ChatGPTの答え
を、自分のExcel計算による結果と比較して正しいかどうかを確認したということは、結局自分で計算する手間が発生するわけだか
らChatGPTによって楽になるわけではないのでは？少なくとも自分でやれないと意味がないのでは？」と思ったあなたは、鋭い感性をお持ちです。
結論から申し上げますと、その通りなのです。
実はこれこそが今回の講義で一番お伝えしたいメッセージの一つです。それは、ChatGPTで何でもできるわけではなく、そのチェック能力、つまりデータ分析力の基礎知識を持ち合わせていないと、ChatGPTを上手く活用できないのです。よって、
ChatGPTを使用した結果が間違っている場合に気が付かない、という問題が生じてしまうのです。
Excelで自分で計算した結果ChatGPTが出した結果

実際に今回のChatGPTとの対話でも何度も間違った答えを得ました。
今回は幸いにして、専門的な知識が無くともChatGPTの回答が以下のようにインスタント食品: 7208個
お茶: 7196個
酒: 7185個
アイスクリーム: 7146個
タバコ: 7140個という結果から「おや？なぜ『おにぎり1』『おにぎり2』などの表記出ないのだろう？？」という疑問を持って、得られた結果を疑うことが出来ましたが、もし、これが「おにぎり1」7200個「おにぎり2」7100個のような答えだったらどうでしょうか？
そのまま回答を信用して大量の仕入れをしてしまうことにつながっていたのではないでしょうか？実際の売り上げは500個程度にも関わらず10倍以上の仕入れをしてしまったら売れ残りが大量に生じ、大変な赤字になってしまいます。

⇒これがAIのブラックボックス性の良い例です。
Copyright © 2023 Seine A. Shintani Chubu Univ. All Rights Reserved【 AIの持つブラックボックス性について】65
Copyright © 2023 Seine A. Shintani Chubu Univ. All Rights Reserved⑥ChatGPT使用時の注意点

66⑥ChatGPT使用時の注意点【 AIの持つブラックボックス性について】では、結局ChatGPTで今回の回答を得るためには自分でExcelなどを使って計算するしかないのでしょうか？
そんなことはありません。

二回目の修正によっても弁当: 2413回
インスタント食品: 2392回
お茶: 2386回
アイスクリーム: 2385回
タバコ: 2375回

では、どのようにチェックするのでしょうか？
幸いにもChatGPTには、「Python 」のプログラムコードと実行結果を見られる機能がついています。
よって、各回答に対してどのように計算したのかを確認することが出来ますし、プログラムコードが分からなくても計算の根拠を計算方法を直接ChatGPTに聞けば回答してくれる機能があります。

という間違った結果を得られました。しかし、これも商品ラベルから間違えを推測するしかありませんでした。

⇒具体的にChatGPTの回答がなぜ7200個や2400個などと出てきたのかをチェックを通して考えてみましょう。

ChatGPTを人間との会話のように、その答えを盲目的に信用してしまうと間違えに気づけません。
AI全般に言えることですが、このようにAIがどのような計算過程を経てその答えを出したかを理解せずに使用してしまうとAIの中で何を計算しているのか分からず、誤った答えを見抜けません。
つまり、AIのブラックボックス性を排除できません。
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2023/10/13⑥ChatGPT使用時の注意点⑥ChatGPT使用時の注意点

ChatGPTには左図のように実行したプログラムをPythonコードで表示する機能がついているため、どのような過程で計算したのかを確認することが出来ます。

Pythonコードは左図のような内容になっていました。
Pythonの細かい説明は割愛しますが、左図を見ると、商品名とその後の数字をその商品の数量としてカウントしていることが分かります。

この部分をクリックして約7200個の回答を出力した際の計算内容をチェックしてみましょう。

つまり「おにぎり5」という表記があった際は、こちらは「おにぎり5」を1個買った、とカウントしてほしいわけですが、 ChatGPTは「おにぎり」を5個買ったという理解をしてカウントしている訳です。
では、2回目に間違えて約2400個の回答をしたのはなぜでしょうか？
⇒次ページにて確認していきましょう。

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69⑥ChatGPT使用時の注意点

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70⑥ChatGPT使用時の注意点

Pythonコードは左図のような内容になっていました。
ここでは「おにぎり1」や「おにぎり2」の違いを無視して「おにぎり」という一括りの数え上げをしています。

【AIのブラックボックス性の排除】よって、「おにぎり1」は「おにぎり」の後ろの「1」を無視して「おにぎり」を1個、「おにぎり2」は「おにぎり」の後ろの「2」を無視して「おにぎり」を1個とカウントして、最終的に「おにぎり1～5」の数をそれぞれ1個として「おにぎり」という概念で合計して算出したことが分かります。

ChatGPTに頼めばなんだか分からないけど回答を出してくれるからといって、その解析のプロセスを確認せずにブラックボックスを通して出した結果を使用してはいけません。

ですから、約7200→約2400と1/3程度に減ったわ
けです。
今回のデータは各商品1～5まで同程度に出現する
データなので、1～5の平均値である3で割った数になった訳です。
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このようにChatGPTには、「Python 」のプログラムコードと実行結果を見られる機能がついています。
よって、各回答に対してどのように計算したのかを確認することが出来ますし、プログラムコードが分からなくても計算の根拠や計算方法を直接ChatGPTに聞けば回答してくれる機能があります。

私は、このAIの持つブラックボックス性を排除して使用する方法をAI2L(AI to Learn：AIを自身の学習に使う)と名付けて、AIを「学習活用」として積極的に用いることを提唱しました。
今回の例でも分かるように、ExcelやPythonコードが分からなくてもAIを通して学ぶことも可能ですし、学習目的にAIを使用することは後述する様々な危険を阻止できるので有益だと考えています。

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2023/10/13⑥ChatGPT使用時の注意点⑥ChatGPT使用時の注意点【AI活用の危険なデメリット：情報の取り扱い】【指示内容の明瞭化：プログラミングの習得】

まず、注意点として「情報の取り扱い」が挙げられます。
これは、あらゆるパソコン操作に共通する感性ですが、先ほどのように、仮にあなたがコンビニの店長だとして、実際のコンビニの売上データをそのままChatGPTに計算してもらう、という方法は控えた方が良いでしょう。
なぜなら、企業として社外秘である「売上データ」をChatGPTに提供してしまい、最終的に情報流出を起こす可能性が有るからです(情報リテラシー)。

今回コンビニの売上ランキングを作成する際に、ChatGPTとの間で多くの言い方による解釈の齟齬が生じ、回答が間違っていました。ChatGPTに指示を与えるときはなるべく前提条件と、やって欲しい
内容を明確に伝える必要があります。

実際、今回の講義に使用した元データも、ChatGPTにコンビニの売上のダミーデータ(仮想データ)を作成するように指示して作成したものなのです。
実際のコンビニの売上データは使用していません。自分自身で大量のそれらしいデータを作成するのは手間なのでChatGPTにダミーデータの作成を依頼し、作成しました。しかし、データをよく見た方はお気づきかもしれませんが、一部現実的でない部分が含まれています。例えば、「酒2」や「タバコ3」などを10代の人が買ったデータがいくつか含まれています。これは違法行為ですから、コンビニでこのようなことが多々生じることは考えにくく、ダミーデータの出来栄えとしては不適切とは言えますが、今回は敢えて残しました。
ChatGPTを上手く使用するためには、明確な指示が必要となる良い例ですね。

ChatGPTをデータ分析で使用する際に最低でもExcelの知識やPythonなどのプログラム知識を必要とします。
特にExcelは教育や会社などでも一般的に用いられるソフトなので高校生の皆さんには基礎体力としてぜひ身に着けて欲しい分析力だと考えます。

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73⑥ChatGPT使用時の注意点

だたし、どこまで正確に伝えれば言語上の齟齬が起きずに処理できるかはやってみないと分からないことでもあるので、できればプログラミングの習得をすることが望ましいでしょう。

もし、Excelも触ったことがないという方であれば、まずはExcelに触れて様々な機能があることを習得
してください。

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74⑥ChatGPT使用時の注意点(まとめ)【 AI活用の危険なデメリット：指示内容からChatGPT利用者の興味関心が分かってしまう】
先ほど、ChatGPTを使用する側が実際のデータを使わないようにして情報流出を防いでくださいとお伝えしました。
しかし、利用者がそもそもChatGPTに特定の質問を多くすることによって、利用者の興味関心が
ChatGPT側に把握されてしまうことにも注意が必要です。

・ChatGPTが出した結果に対して自分自身で責任をもって内容をチェックすること。そのためのデー
タ分析の力を養うためにExcelやPythonなどのソフトやプログラミングを勉強すること。
・ChatGPTに限らず情報リテラシーとして、個人情報を安易に入力しないこと。
・ChatGPTに対して会話特有の解釈の齟齬が生まれないようになるべく具体的に指示を出すこと。

例えば質問者がある特定の分野の質問を繰り返すと、ChatGPT側に質問者の興味関心を把握される恐れがあります。

・あまりにも偏った質問ばかりをして自分自身の考えている内容を明らかにしすぎないこと。

皆さんもネット検索などで、自分の興味関心に沿った広告が出てくることを経験したことはないでしょうか？

・学習支援ツールとしてのAI活用としてAI２L(AI to Learn)のような上手い使い方をして自身の学習した内容の理解を深めるためのツールとして使用してみること。

ChatGPTもネットにつながっているので注意が必要です。

・ChatGPTの問題点ばかりを気にして使用しないのではなく、積極的に使用して自分のデータ解析の能力を向上させること。まずはダミーデータ作成などで練習すること。

次ページにChatGPTの使用時の注意点をまとめます。

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2023/10/13⑦AIを使いこなすための新たな指針(AI2L)⑧まとめ

ChatGPTを含むAIの使用例として上手い使用例としてはまず「教育、学習用」として使用するのが安全だと考えられます。

以上で本講義を終わります。
皆さんはどのような感想を持ちましたか？

今回のようなダミーデータの作成や自身が学習したい内容、例えば生物や物理の概念について、高校生
でも分かる言葉で100字以内に簡潔に説明してもらい、自分で教科書や参考書でチェックして学習支援ツールとして使用するのは、安全かつ有益な使用方法だと考えられます。

データ解析における簡便化をお伝えしたうえで、問題点もお伝えしましたが、実際のデータを使用した
い場合でも工夫次第でChatGPTを活用することは可能です。

質問者の興味関心が例えChatGPT側に伝わったとしても、教育や学習目的であればさほど個人情報を特定されたり、自分自身の考えを詮索される恐れがないためです。私はこれを学習支援ツールとしてのAI活用としてAI2L(AI to Learn)と名付けました。要は学習支援ツールとしてのChatGPTの活用です。
また、これは少し高度な話ですが、研究用でも繰り返しの作業や数式の法則探索には相性が良く有益な利用方法だと考えられます。
以上の注意点を踏まえて新しいChatGPTという新技術を上手く利用していただくことを期待しています。

研究におけるAI2L活用の実施例

近赤外光

筋節長

チタン板表面
熟練者じゃないと研磨が十分かどうかの判別
が難しい。

研
磨
不
足

を分類できる分類
AIを作成。その判断根拠を可視化。

分類AIのAI2L活用
学習の効率化

2.0

0.5

1.0

1.5

2.0

時間 (秒)

深層学習型シンボリック回帰
入力：実験データ、出力：数式
𝒚𝑨𝒎𝒑𝒍𝒊𝒕𝒖𝒅𝒆 =𝒙𝑪𝒐𝒏𝒕𝒓𝒂𝒄𝒕𝒊𝒐𝒏 𝑻𝒊𝒎𝒆− 𝟎. 𝟑𝟓
𝒙𝑷𝒆𝒓𝒊𝒐𝒅

回帰AIのAI2L活用
探求・発見の効率化

Time (s)隣同士の筋節の位相変化

上記の結果から特徴を学
べば、学習者が研磨不足部位を指摘可能になる。
言語化が難しかった専門的識別能力の習得・学習を速やかに行えるようにする！

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78

振幅や波形は変わるが、周期は一定⇒収縮リズム
恒常性

同じ周期
2.4

1.6
0.0

このように、少し手間かけることで、ChatGPTにやらせること、自分自身で抑えるべき情報を抑えて、便利な部分だけを、チェック機能を備えたうえで使用することが出来れば、理想的な使い方が出来るでしょう。(AI2L)
いきなりChatGPTを触らなくても、今回のExcelの練習問題を実際に自分で解いてみるのも十分勉強になると思いますので、是非活用してみてください。きっと、大学や職場で役立つと思います。
皆さんの学びに貢献できれば幸いです。
以上です。

以上が前半の授業内容です。

心筋細胞 温めると熱筋節振動(HSOs)が生じる(発見)

隣同士の筋節長の関係

チタン板表面77

10 μm

SL (μm)

研磨不足部位を指摘 研磨十分と不十分

対物レンズ

筋節長(μm)Copyright © 2023 Seine A. Shintani Chubu Univ. All Rights Reserved

たとえば、ある学校の先生が生徒の成績を点数の高い順に並べ替えたり、平均値や標準偏差を計算した
い際に、一覧表さえあればChatGPTで計算自体は出来ますが、生徒の氏名が入力されているため、情報流出につながります。しかし、生徒の名前を番号に置き換えて、得られた結果を最終的に生徒の名前に自分で突き合せれば個人情報の流出は防げるでしょう。

サルコメアカオス

振幅や速度
は不規則に
変化するが、
周期は一定

安定性と不安定性を併せ持った心筋の熱収縮リズムが頑強な心拍を実現する!

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それでは早速本日の＋αである
後半「研究者向けのAI活用の紹介」の発表を始めます。
研究者の自身の研究にも簡単に取り入れられ、かつ、研究時間の短縮につながると考えられる例を紹介します。
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2023/10/13

後半(＋α)の目標

後半の概要項目

AI数理の専門家以外の研究者はどれほどAIを活用しているでしょうか？

①実際のデータの提示、お題の設定

実はChatGPTの登場により、プログラミング知識の習得に対するハードルは格段に下がりました。

②ChatGPTによるダミーデータの作成③ダミーデータをChatGPTに解析させ、得たいプログラムコードを習得

本講演では実際に研究で得られたデータの解析を紹介し、ご自身の研究活動にAI数理を活用するメリットを実感していただくことを目的としています。
特に、AIの持つブラックボックス性や研究データの情報保護の観点から、AIのデメ
リットを排除する方法として私が提唱したAI2L(AI to Learn：AIを自身の学習に使う)という指針を紹介します。ご自身の研究に役立てていただければ幸いです。

Copyright © 2023 Seine A. Shintani Chubu Univ. All Rights Reserved④得られたプログラムコードの検証⑤ 実際のデータをChatGPTを通さずに解析⑥まとめ：AIを使いこなすための新たな指針(AI2L)81①実際のデータの提示、お題の設定

Copyright © 2023 Seine A. Shintani Chubu Univ. All Rights Reserved②ChatGPTによるダミーデータの作成

左図は脈波のデータです。

しかし、この実測データをそのま
まChatGPTに添付して解析してしまうと、研究者の命ともいえる
大切なデータの情報管理が十分に出来ません(情報リテラシー)。

研究者は、この脈波のデータから、大きい波のピークの値と、その間隔を測りたいと考えています。
このデータがテキスト形式で出力された場合、そのピーク位置を検出して、脈波の値とその時間軸の値を算出して表にするには少し手間がかかります。

お題：〇で示した心拍毎の大きいピークを検出して、その値と時間の値を表にまとめる。
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もしかすると、自分の意図しない組織間でデータを活用されてしまう恐れがあります。

お題：〇で示した心拍毎の大きいピークを検出して、その値と時間の値を表にまとめる。

そこで、絶対にネット上にあげた
くないデータを解析したい場合は、自身のデータを直接ChatGPTに解析させるのではなく、まず、ダミーデータを作成してから解析することをお勧めします。

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2023/10/13②ChatGPTによるダミーデータの作成②ChatGPTによるダミーデータの作成

早速ダミーデータを作成してみましょう。
左図はChatGPTにダミーデータ作成を依頼した場面です。
「周期的に振動するセンサー値のダミー
データのCSVファイルを作成してください。1列目は時間（単位は「秒」）、2列目はセンサーの値（0～1000）としてください。センサーの値の変動周期は訳１
秒周期、２０秒間のデータとしてください。」と入力し、ダミーデータを作成しました。
次ページにダミーデータ作成時のPython
コードを表示します。

Copyright © 2023 Seine A. Shintani Chubu Univ. All Rights Reserved85③ダミーデータをChatGPTに解析させ、得たいプログラムコードを習得
それでは、いよいよ得られたダミー
データをChatGPTに解析させ、目的である「〇で示した心拍毎の大きいピークを検出して、その値と時間の値を表にまとめる。」ための実行コードを得てみましょう。
※スムージングは波形データに生じるノイズの除去を意味しています。
今回は、ピーク検出の妥当性を確認するために図の作成も依頼しました。
次ページにてChatGPTの回答を確認しましょう。

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左図のようなフローでダミーデータを作成したことが確認できます。
本講演では、細かいPythonコードの説明は割愛しますが、ChatGPTの場合はPythonコードを一から勉強しなくても左図のようにプログラムコードを表示してくれるので、プログラミングの学習に対するハードルが格段に下がったことが実感できると思います。
また、Pythonは様々な作業を指示するコ
アとなるプログラミングコードをたくさんネットで検索できるのでプログラミン
グの勉強も頑張れば自力で出来るでしょう。もしくは、得られたプログラムコー
ドの意味をChatGPTに解説してもらうという方法で調べてもいいでしょう。
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86④得られたプログラムコードの検証
左図がChatGPTによって得られたピーク検出のプログラム
コードです。
細かい説明は割愛しますが、脈波の値が600以上の値に対してピーク検出を正しく行いピークを正しく検出できていることが分かります。
ここは、少しPythonの知識が必要とされる部分ですので、まだ習得されていない方はPython の本で勉強されるか、是非、
私の紀要論文の「生命医科学系分野の学生のためのプログラ
ミング・人工知能教育カリキュラム-Python言語の基本から,生成の人工知能アルゴリズムまで- 」を見てみてください。
次に、得られた「ピーク検出」が上手くいているかどうかを念のために確認するために作成させた図を表示します。

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88222023/10/13④得られたプログラムコードの検証⑤ 実際のデータをChatGPTを通さずに解析左図がChatGPTによって得られた「与えたダミー
データに対するピーク検出を図で示す」為の
Python コードです。
以下が、得られた図です。きちんとピーク検出できていることが確認できます。

それでは、いよいよ自身が実際に計測したデータに対して、
ChatGPTによって得られたピー
ク検出のコードを利用して、ピー
ク検出を行いましょう。
この方法のポイントは、
ChatGPTに実際の研究データを提供せずに、「ダミーデータを作成する」というプロセスを一つ追加するだけで、やって欲しいプロ
グラミングコードを取得し、それを自分のデータに適応させてオフラインの状態で解析が出来る点です。自身の研究データに関する情報管理の観点から安心して使用できます。

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89⑤ 実際のデータをChatGPTを通さずに解析
実際に左図の実測データに対して上手くピーク検出(〇)できるでしょうか。
早速やってみましょう。
次ページに得られたコードを実行する方法を示します。

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90⑤ 実際のデータをChatGPTを通さずに解析
左図は、ChatGPTから得たPython
コードをPython実行環境に貼り付け、実際の自身のデータを解析する画面です。
細かい説明は割愛しますが、脈波の値が600以上のピークを検出するコードになっているため、大きい波の方のピークを上手く検出できそうです。
結果を見てみましょう。

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2023/10/13⑤ 実際のデータをChatGPTを通さずに解析
左図が結果です。
Pythonのコードが600以上のピークを検出するコードになっているため、全てのピークを検出することが出来ませんでした。

⑤ 実際のデータをChatGPTを通さずに解析
もう一度Pythonコードに戻って閾値を600以上から530以上に設定しなおしました。
今度は上手くいくでしょうか？
次ページにて結果を見てみましょう。

再度、閾値を大きい
脈波のピークに合う
ように再度Python
コードを修正して試してみましょう。
上手くいくでしょうか？

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93⑤ 実際のデータをChatGPTを通さずに解析
左図が結果です。
今度は上手くいきました。
お題である「心拍毎の大きいピークを検出」する、という部
分まで完了しました。

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94⑤ 実際のデータをChatGPTを通さずに解析左図が目的とするピークに関する脈波の値とその時間の値の表です。
今回、研究者は脈波の値とその時間の間隔について調べたかったので無事に結果を得ることが出来ました。

最後に、その値と時間の値を表にまとめた結果を次ページに示します。

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2023/10/13⑥まとめ：AIを使いこなすための新たな指針(AI2L)
今回の講演では情報リテラシーに関してかなり厳密に情報管理する方法を紹介しました。
しかし、ダミーデータを作成するというワンステップをはさむことによって、自分の貴重なデータが第三者に利用されない安心感や、研究協力者の個人情報保護の観点からは重要な指針でした。
AI2Lでは、このように、自身の研究においてもピーク検出の為に膨大な時間やプログラムコードを作成する手間を相当省けたことが分かったかと思います。
また、今まで既存の計測機器に備え付けの解析ソフトにライセンスが切れる度に何十万円や何百万円も払っていたケースでも自分自身で解析が出来てしまうという利点があります。研究者にとって最も重要な「時間」「労力」「費用」を上手く効率化できる簡単な例として紹介しました。
大学のAI数理の利用者の数が増えることにより、大学全体の研究力向上と、皆様の研究に貢献できれば幸いです。
以上です。
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