「データ分析での創発的AIの解放」

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はじめに

生成AIは、新しいデータを生成し、コーディングや分析などのタスクを簡素化することにより、データ分析を向上させます。GPT-3.5などの大規模言語モデル（LLMs）は、データからSQL、Python、テキスト要約、および可視化を理解および生成することにより、これを実現します。しかし、短い文脈やエラーの扱いなどの制限は依然として存在しています。将来の改善では、特化したLLMs、マルチモーダルな能力、および効率的なデータワークフローのためのより良いユーザーインターフェースに焦点を当てています。TalktoDataなどのイニシアティブは、使いやすい生成AIプラットフォームを通じてデータ分析をよりアクセス可能にすることを目指しています。目標は、誰にでもデータ分析を簡素化し、普及させることです。

学習目標：

  • 生成AIのデータ分析における役割を理解する。
  • 大規模言語モデル（LLMs）のデータ分析での応用を探る。
  • データ分析における生成AIの制限と解決策を特定する。

生成AIの定義：その機能と重要性の理解

生成AIは、テキスト、イメージ、音声、ビデオ、および合成データにおいて優れたコンテンツ生成を行うAIのサブセットです。事前定義されたパラメータに基づいて分類や予測を行う従来のAIモデルとは異なり、生成AIはコンテンツを生成します。これはディープラーニングの範疇で操作され、与えられた入力に基づいて新しいデータラベルを生成する能力によって自己を区別しています。

その印象的な違いは、構造化されていないデータを処理する能力であり、事前に定義されたパラメータにデータを合わせる必要がないことです。生成AIは与えられたデータからの理解と推論の可能性を持っています。したがって、データ分析において画期的なイノベーションとなります。

データ分析における生成AIの応用

特にGPT-4やGPT-3.5などのLLMsを通じて、生成AIにはデータ分析における数多くの応用があります。最も影響力のあるユースケースの一つは、データプロフェッショナルがコードを生成する能力です。SQLやPythonの公開されたコードスニペットを学習したLLMsは、データ分析タスクに大きく貢献するコードを生成することができます。

これらのモデルは、推論能力を持ち、データ内での洞察の抽出と相関の作成が可能です。さらに、彼らはテキストの要約、可視化の生成、グラフの変更なども行い、分析プロセスを向上させます。彼らは単純な回帰や分類などの従来の機械学習タスクだけでなく、データセットを直接分析するために適応します。これにより、データ分析が直感的で効率的に行われます。

LLMsの能力と実世界での使用の公開

データ分析にLLMsを活用する場合、OpenAIのGPT 3.5、LLaMA Index、関連するフレームワークなど、さまざまなライブラリを使用して、CSVファイルやSQLデータベース上でデータ分析を行います。

コード:

#OpenAIとAPIキーのインポート
import os
import openai
from IPython.display import Markdown, display
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
#PandasとLlamaインデックスのPandasクエリエンジンのインポート
import pandas as pd
from llama_index.query_engine import PandasQueryEngine
#サンプルCSVファイル（Titanicデータセット）の読み込み
df = pd.read_csv("titanic.csv")
df.head(5)

出力：

LLMの主な意義は、自然言語のクエリに基づいてコードを生成する内在能力にあります。これにより、ユーザーはデータから洞察をシームレスに求めることができます。たとえば、CSVファイルをPandasのクエリエンジンに読み込むことで、ユーザーは「生き残った乗客は何人いますか？」などの自然言語で質問することができます。LLMは対応するコードを生成し、正確な結果を提供します。

コード：

response = pd_query_engine.query("総生き残った乗客は何人ですか？",)display(Markdown(f"<b>{response}</b>"))

出力：

コード：

response = pd_query_engine.query("男性と女性の人口の平均、最大、最小年齢は何ですか？",)display(Markdown(f"<b>{response}</b>"))

出力：

このシームレスなインタラクションはSQLデータベースにも適用されます。LLMは提供されたメタデータに基づいてSQLクエリを生成し、特定の国から売り上げのトップアルバムを取得するなどの複雑な問い合わせが可能になります。メタデータはデータ分析においてLLMの効果的な活用に重要な役割を果たします。SQLデータベース内では、メタデータはテーブル、主キー、外部キー、列名、それらのデータ型に関する重要な情報を提供します。このメタデータはLLMのガイドとして機能し、データベースの構造を理解し、これらの事前定義されたパラメータに基づいてSQLクエリを生成することを可能にします。

コード：

# SQLデータベースをロードfrom sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, String, Integer, select, column# サンプルデータベース# https://www.sqlitetutorial.net/sqlite-sample-database/engine = create_engine("sqlite:///Chinook.db")metadata_obj = MetaData()# LlamaインデックスからSQLクエリエンジンを使用するsql_database = SQLDatabase(engine)# クエリエンジンを作成するfrom llama_index.indices.struct_store import NLSQLTableQueryEnginequery_engine = NLSQLTableQueryEngine(sql_database=sql_database)query_str = ("データベース内のすべてのテーブルは何ですか？")response = query_engine.query(query_str)print(response)

出力：

コード：

response = query_engine.query("Albumテーブルの最初の5行を教えてください")print(response)

出力：

ただし、短い文脈制約、コード生成における潜在的なエラー、および計算オーバーヘッドなどの制約が存在します。SQLクエリコードの生成におけるコンテキスト理解と精度を向上させるためには、GPT-4のような高度なLLMの必要性は明らかです。さらに、将来はこれらのAIシステムをよりユーザーフレンドリーで直感的なものにし、さまざまなデータ分析ワークフローを処理できるようにすることが重要です。さらに、これらのシステムは将来のビジネスやユーザーが分析ツールとのインタラクションを革新的に変える可能性もあります。

特にGPT-3.5などの言語モデルモデルは、生成型AIの潜在能力を実世界のアプリケーションで具体的に示しています。Colabノートブックを使用した実用的なデモンストレーションでは、LLMがCSVファイルやSQLデータベースを分析するために使用され、一般的なユースケースにおけるデータ分析プロセスを簡素化する能力が明らかになりました。

サンプルCSVファイルと公開SQLデータベースを読み込むことにより、これらのLLMはデータに関する質問に回答を生成する能力を示しました。ユーザーのクエリを解釈し、テーブル構造を理解し、正確な応答を提供する能力を示しました。ただし、LLMの使用には一定の制約や欠点も確認されます。

データ分析における生成型AIの制約と欠点の克服

LLMs（言語モデル）は非常に優れた機能を持っていますが、制約も存在します。主な制約要因は以下の通りです：短い文脈、高いエラー率、計算オーバーヘッド、そしてエンドユーザーに直感的なインターフェースがないことです。大量のデータを提供するとオーバーフローエラーや、特に汎用のLLMsではエラー率が40％に達することもあります。

さらに、直感的なユーザーインターフェースの不足は、ビジネスユーザーに特にAPIやコーディングインターフェースに慣れていない方々の間で広く採用されることを制限しています。これらの制約に対処するためには、解決策と進歩が必要です。

生成型AIの制約と課題の理解

特にLLMsに関連する生成型AIの課題は、既存の制約を克服するために洗練されたモデルと改良された手法の必要性を指摘しています。短い文脈の問題、より高いエラー率、計算オーバーヘッド、直感的なユーザーインターフェースの不足は、データ分析でLLMの性能を最適化するために革新的な解決策が求められています。

データ分析のための生成型AIの将来的な発展と進歩

データ分析における生成型AIの未来は、有望な進展を予見しています。GPT-4やその他のモデルといったLLMの能力の向上は、現在の制約を解消することを目指しています。SQLのためのLLMの微調整や、テキスト、音声、画像の複数のモデルを統合することによる能力向上は、データ分析のワークフローを革新することになるでしょう。

さらに、UI/UXを重視したエンドユーザーアプリケーションの導入により、データ分析における生成型AIの使用が民主化され、より幅広いユーザーがその力を利用できるようになります。

現在の欠点への解決策：改良されたアプローチの一端

生成型AIの課題に対処するには、革新的なアプローチが必要です。TalktoDataでは、データ分析を簡素化するために特化したソリューションに取り組んでいます。このプラットフォームはデータ分析ワークフローに特化した直感的なユーザーインターフェースを提供し、SQLデータベースやさまざまなファイル形式を含む様々なデータソースの処理の複雑さに対応します。

各クエリごとに専用のJupyter Sandboxインスタンスを作成できる画期的な機能により、ユーザーはプラットフォームと対話し、洞察を得ることができます。コードの生成と実行も専用の環境内で行うことができます。これにより、従来のデータ分析ワークフローの複雑さが排除され、プロセスが簡素化され、シームレスなやり取りが可能となります。

TalktoDataのソリューションでデータ分析ワークフローに革新をもたらす

TalktoDataの解決策は、データ分析タスクの実施方法を革新する準備が整っています。生成型AIのパワーと直感的でユーザーフレンドリーなインターフェースを組み合わせることで、データ分析の複雑さとユーザーセントリックなアプローチのギャップを埋めることを目指しています。対話の簡素化、コードの生成、分析処理の実行といった機能により、このソリューションは様々な業界のデータ専門家を支援することを目指しています。

結論

GPT-3.5のようなLLMsを含む生成型AIは、データ分析を変革しています。これらのモデルは新しいデータを作成するだけでなく、複雑な分析タスクを効率化します。これらのモデルはフィールドを革新する可能性がありますが、重要な制約も存在します。これらの制約に対処するためには、改良されたモデルとよりユーザーフレンドリーなインターフェースが必要です。

要点

  • 生成型AIは、既存の事前分類や予測ではなくコンテンツの生成によって従来のモデルとは異なり、データ分析を革新します。
  • GPT-3.5などのモデルは、コードの生成、データの分析、可視化の作成などに優れており、データ分析プロセスを向上させます。
  • 短い文脈やインターフェースの複雑さなどの制約から、将来的には改良されたモデル、より良いUI/UX、マルチモーダルな機能が求められるでしょう。

よくある質問

著者について

ビノド・ヴァルマはデータサイエンスとアナリティクスの豊かなバックグラウンドを持つ経験豊富なデータ専門家です。2022年2月以来、Sager AIの共同創設者として同社のビジョン形成と成長推進に重要な役割を果たしてきました。Sager AIはジェネレーティブAIとデータの交差点に特化し、最先端の技術を活用した革新的なソリューションを提供しています。彼の広範な経験には、ドイツのケルンにあるHRSグループのデータサイエンティストとしてデータ駆動型の戦略に貢献していた役職も含まれています。

DataHourページ： https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/unleashing-generative-ai-in-data-analytics

LinkedIn： https://www.linkedin.com/in/vinod-varma-24/

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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