Map Imagesからデータを抽出するためにGPT-4を促す：うまく機能していますか？

Map Imagesからデータを抽出するためにGPT-4にアピール：効果的な機能を発揮している？

コロプレスマップ画像の分析と解釈

GPT-4の比較的新しい機能の1つは、チャートや地図を含む画像から数量データを抽出する能力です。

過去数日間にわたり、GPT-4インターフェースはかなり大きな変更を経験しました。別々のツールやプラグイン（たとえば、Advanced Data Analysisツールなど）がメインのGPT-4チャットインターフェースに統合されました。

これにより、GPT-4を使用してデータサイエンスタスクを自動化するプロセスがさらに簡素化されました。

それでは、GPT-4プロンプトのみを武器に、元々CSVファイルから作成したいくつかの地図画像をこのツールでテストすることにしました。

• インストゥルメンタル変数の理解
• 「グラフ彩色問題：正確な解とヒューリスティックな解」
• 予測メンテナンスの理解-ユニットルートと安定性

1. 1970年から2010年までの各国の国別1人当たりの平均排出量データ
2. 2021年の各国の幸福度レベル

それでは、早速GPT-4がこれら2つの地図画像をどのように処理するか見てみましょう

地図1 — 全球排出量マップからのデータの抽出

GPT-4の画像解析機能は、コロプレスマップとはどれほどうまく機能するのでしょうか？さあ、確かめてみましょう！

以前の記事から（こちらで公開されています）、GPT-4に1970〜2010年の国別の平均1人当たりの全球排出量（平均）に基づいてコロプレスマップを生成するPythonコードを作成してもらいました。

GPT-4は快くコロプレスマップを作成してくれました。では、この地図を最初の分析に利用しましょう：

GPT-4へのプロンプト：

GPT-4はそれを実現します！そして、それをかなりうまく行い、各国のデータの含まれる包括的なCSVファイルを作成します。

以下は取得したデータの一部です：

Country, 平均1人当たりの排出量（1970-2010）USA, 44Canada, 44Mexico, 24Greenland, 44Brazil, 12Argentina, 12Peru, 12Chile, 24UK, 28…

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