ChatGPTによるPythonプログラミング入門 ―AI駆動開発で実現する社内業務の自動化―

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※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。生成AI・プロンプトでPythonプログラムを作るChatGPTをはじめとした生成AIは、プロンプトと呼ばれる自然な言葉で問いかけることにより多種のプログラムを作りだせ、AI駆動開発と呼ばれています。データ分析、AIプログラミング、グラフ描画、Webスクレイピング、Excel作業、Word化、PDF化など業務上様々な便利なプログラムを簡単に作ることができ、ChatGPTでプログラム作りの超時短を実現します。本書では、業務で使うPythonプログラムを例に、その作り方・プロンプト・改良のコツを解説します。なお、読者ご自身の業務で繰り返して使いやすいように、ChatGPT内でのプログラム実行とはせずに、自分のPCで動かします。解説にはChatGPT plus(GPT 4)を使いましたが、無料版や他の生成AIでも応用可能です。はじめに利用したChatGPTについて用語説明本書の対象読者本書の動作環境第1章 AI駆動開発について1.1 AI駆動開発とは1.2 AI駆動開発の簡単な例第2章 ChatGPTとPythonの基本2.1 ChatGPTとプログラミング支援機能2.1.1 ChatGPTとは2.1.2 Data Analysis機能(高度なデータ分析)とは2.2 ChatGPT Plus(有料プラン)2.2.1 GPT-4とは2.2.2 画像や音声を使ったチャットとは2.2.3 画像の生成2.3 ChatGPT Plusの利用を始めるセットアップ2.4 実行環境のセットアップ2.4.1 Visual Studio Codeのインストール2.4.2 Pythonの拡張機能のインストール2.4.3 使用するライブラリのインストールと動作確認第3章 毎日のExcel作業を自動化! PythonでExcelを動かしてデータ処理のプロになろう3.1 日々のExcel作業の課題とPythonによる解決策3.2 自動化に必要なPythonの基礎知識 PythonでExcelを扱うための必須スキル3.2.1 データ型や変数3.2.2 pandasライブラリの基本3.2.3 Excelファイルの読み込みと書き込み3.2.4 データの操作と集計(カテゴリごとにExcelのシート化)3.3 実習1:定例ミーティング用の資料作成を自動化・自動集計とグラフ作成で時間を節約3.3.1 集計作業の自動化3.3.2 matplotlibを使用したグラフの作成3.3.3 seabornを使用したグラフの作成3.4 実習2:業務報告の自動化 Excelデータから自動でレポート作成3.4.1 reportlabでのPDFレポート作成3.4.2 Python-docxでのWordレポート作成第4章 データ分析とグラフ化で誰でもデータサイエンティストに! 公開統計データの活用法を身につけてデータサイエンティストへの第一歩を踏み出そう4.1 公開統計データの有効活用:データ分析の基本から応用まで4.1.1 ステップ1:データファイルの読み込み4.1.2 基本的なデータ集計4.1.3 グラフの作成4.1.4 レポートの作成4.2 データ分析とPythonの親和性 Pythonと公開統計データを使った分析の可能性4.2.1 北海道の人口動態をグラフ化する4.2.2 関東地方の都県の人口動態をグラフ化する4.3 実習1:地域別人口動態の分析 -人口増減と高齢化率の関係を解明する4.3.1 グラフの作成と分析4.4 実習2:地域別産業構造の分析 -就業者数と主要産業の関連性を探る4.4.1 データの絞り込み4.4.2 グラフの作成と分析4.5 実習3:地域特性と公共サービスの提供4.5.1 データの絞り込み4.5.2 グラフの作成と分析第5章 PythonでWebスクレイピング!情報収集のプロになろう ニュースリリースを把握し、競争力向上力を身につけよう5.1 業界の最新ニュースの追跡とその重要性5.2 WebスクレイピングとPythonの関わり Pythonを活用したWebスクレイピングの可能性5.3 PythonでのWebスクレイピングの基礎知識5.4 実習1:経済産業省のニュースリリースの収集5.4.1 Webページからのデータ取得・BeautifulSoupの基礎5.4.2 特定のキーワードに関するニュースの抽出5.5 実習2:ニュース情報の定期的な収集5.5.1 定期的な業界ニュース収集の重要性5.5.2 Pythonでニュース情報収集のスケジューリング第6章 Pythonで始めるテキストデータの処理と分析! 問い合わせ対応の効率化で顧客満足度を向上しよう6.1 カスタマーサポートの課題とその解決策6.2 実習1:問い合わせテキストデータの解析6.3 実習2:問い合わせテキストデータの分類6.4 実習3:問い合わせテキストデータを用いたサポート業務改善おわりに AI駆動開発で非エンジニアでもエンジニアのような仕事ができるようになるか付録索引

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