革新的！「ChatGPT Code Interpreter」を使ってみた！—[［バレーボールデータ分析］スタッツ（統計）データについて]改訂の件

　　今回の記事では２つのことをお伝えします。一つ目は前記事「［バレーボールデータ分析］スタッツ（統計）データについて」改訂の件、二つ目は改訂に先立って行った分析手順についてです。

「［バレーボールデータ分析］スタッツ（統計）データについて」改訂の件

　　以前の記事では「アタックエラー(Attack Error)について、VNL2023スタッツデータに被ブロック失点が含まれるかは現時点で不明です。追って調べます。」の旨を記載しました。今回VNL2023スタッツデータの分析を行いました。

　　そして自チームの「アタックエラー数」と相手チームの「ブロックポイント数」間に、下図の通り、はっきりとした相関が見られるため、

　　　◇「アタックエラー」に被ブロック失点（=相手チームのブロック得点）が含まれる

を結論としました。

ChatGPT Code Interpreterを使うことでpythonプログラムを書かなくてもpythonを利用できる

　　実は7月上旬にChatGPTに「Code Interpreter」と言う機能が追加され、これを使用して、上記の散布図を作成してみたというわけです。手順は下記のとおりです。

(1)　散布図の元データが含まれるexcelファイルをChatGPT「Code Interpreter」にアップロード
(2)　excelファイル上の該当データを指定し、散布図を作成するようChatGPTに依頼（日本語で）
(3)　ChatGPTは(2)の依頼内容を実現するpythonコードを生成、実行し、散布図を作成。

と言うものです。今回は非常に単純なタスクですが、「Code Interpreter」は「pythonプログラミングができない人にもpythonが実現する機能を利用できる」という画期的なものです。これまでは「python学習」⇒「pythonプログラム作成」⇒「python利用」というフローを経なければならなかったのですが、いきなり「python利用」ができてしまうというわけです。

　　とはいえ、制限もあるため、これで「python学習が不要になる」と言うことはありませんが、「Code Interpreter」は非常に便利なものです。今後、随時、利用事例を本ブログで共有しようと考えています。

　　ちなみに今回、自前でpythonプログラムを書かずに「Code Interpreter」を使った理由ですが、今回の散布図が今後継続的に作成するものではなく、単発で必要だったため、pythonプログラム作成という面倒な工程を経たくなかったためです。このようにpythonプログラム作成スキルのある人にも「Code Interpreter」は非常に有用です。