1. イベント概要
先日の勉強会では、34名の方にご参加いただき、Open Interpreterを活用したテクニックとデータ解析について詳しく解説しました。主にPCの操作、スクレイピング、そしてデータ解析の実例を通じて、技術の可能性と制約についてご共有しました。
参加者の方に満足度を聞いたところ、参加者全員が、5段階評価で4以上を付けてもらいました。
2. Open InterpreterによるPC操作
- 特長: PythonやAppleスクリプトを活用したPCの操作や、ウェブサイトからのデータ抽出技術について紹介。
- デモ: Macのダークモードとライトモードの切り替えが示されたが、途中でエラーが発生。
- 制約: 複雑な操作、例えばウェブからの画像ダウンロード等は、まだ最適化されていない。
3. ウェブスクレイピング技術
- 方法: インタプレーターを用いてウェブサイトからデータを抽出。
- データ整形: スクリーピングしたデータを整形する際に、GPT-4が非常に有効。
- 制約: クラスを自動識別することは難しく、人の介入が必要。
4. GPT-4の活用と業務効率化
- 資料作成: GPT-4を用いて、高精度な資料の生成が可能。
- 業務例: 企業向けの研修資料作成やSEO順位のモニタリングなど。
- 制約: トークン数の制限や言語対応の課題が存在。
5. スーパーマーケットのデータ解析実例
- 分析内容: 性別、都市、曜日別の売上データに基づく解析。
- ビジネスインサイト: 高売上の都市や曜日に合わせた広告やプロモーションの最適化をしました。
6. YouTubeコメント解析
- 背景: piponが公開しているがん治療の患者体験アニメーションのコメントを解析。
- 発見: 視聴者の関心は、がん治療の自身の経験や感想の共有に集中。
- 結論: この解析をもとに、視聴者との関連を強化するためのコンテンツの改善提案が可能でした。
7. まとめ
今回の勉強会では、Open InterpreterやGPT-4の実用例とその可能性を深く理解することができました。これらの技術を活用することで、業務効率化やデータ解析の自動化が期待できます。
一番有用なのは、スーパーマーケットのデータ解析実例でお話しさせて頂いたのですが、データ集計とレポート作成までが自動で出来てしまうことだと思います。
広告代理店のレポート作成などはこの技術で自動化が十分できると思います。
次回のOpen Interpreter勉強会ではより実業務で使える事例をご紹介させていただくので、以下のConnpassのメンバーに登録頂けると幸いです。
