【Code Interpreter】ChatGPT公式プラグインの使い方やできること、使えない時の対処法を解説

ChatGPT codeinterpreter 解説

皆さん、Open AI公式プラグインであるCode Interpreterはご存知ですか?

Code Interpreterとは、ChatGPTの有料サービスで使用できるプラグインの一つです。通常、コンピューターに命令を出すためには、JavaやPHPなどのプログラミング言語が必要です。しかし、Code Interpreterを使用することで日常的に使っている普通の言葉でプログラミングが可能になります。

この機能により、ExcelやPDFといったファイルのデータ抽出や解析・編集を行うことができます。海外で先行利用された方々は、めちゃくちゃ感動していました。

この記事では、Code Interpreterの導入方法や使い方、活用事例、使用する際の注意点について詳しく紹介しています。

最後まで読んだ方は、Code Interpreterの具体的な活用事例や使用する際の注意点、対策方法がわかります。これからCode Interpreterを活用し、業務効率化をしたいと考えている方は、ぜひ最後までご覧くださいっ!

なお弊社では、生成AIの社内活用についての1時間無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。
→無料相談で話を聞いてみる

目次

ChatGPT公式プラグインCode Interpreterの使い方

Code Interpreterは、Open AIが公式で出しているプラグインです。

導入手順は簡単。
まずは、「」→「settings」 をクリック。

次にBeta featuresで、Code Interpreterにチェックを入れて……

「GPT-4」 →「Code Interpreter」とクリックしたらOK!

と表示されてればOK

ただし、月額20ドル支払っているPlusユーザーでないと利用ができないので注意が必要です。

それでは、Code Interpreterでできるようになったことを、キャプチャもりもりで確認していきましょう!

ChatGPT公式プラグインCode Interpreterができること

Code Interpreterを使うことで、以下の3つができるようになります。

  1. ファイルのアップロードができる
  2. 出力のバリエーションが増える
    • ファイル形式で出力し、ダウンロードできる
    • グラフを図解してくれる
  3. ChatGPT上でプログラムを実行できる

以下に一つずつ詳細に説明していきます。

1. ファイルのアップロードが可能に

今までは、テキスト形式でしかChatGPTに入力できませんでした。

それがプラグインを使うことで、ファイル形式での入力も可能になったんです!
操作は簡単!
+ボタンをクリックして、アップロードしたいファイルを選ぶだけ。

以下のようにファイルがアップロードされてますね!あとは、適当に命令をかいて実行すると良いでしょう!

このように、入力のバリエーションが増えたので、ChatGPTにお願いできることも増えるのではないでしょうか?
ある意味、ChatGPTが文字以外も理解できるようになったわけですからね。
例えばですが、「ブログのサムネの配色に自信ないなぁ」と思った時、ChatGPTからアドバイスを貰えるわけです!

ちょっと想像してほしいです。
画像上の配色や、文言の配置情報をテキストで伝えようとするの、さすがに難しすぎやしませんか?

「タイトルは、左半分にあって……白い文字でフォントサイズは……」
とか無理ですよね!

それが、ファイルアップロードしたら、以下のようにめちゃくちゃ簡単になるわけです!


そして、こんな分析結果が出てくるわけです!

むむっ……?
円グラフをよく見ると間違っているような……。
画像がアップロードできて、ChatGPTに命令できるのはすごいけど、間違いもあるので要注意ですね!

次は、バリエーションの増えた出力についてご説明します

2. 出力のバリエーションが増えた

前段で、円グラフを先走っちゃいましたが、
Code Interpreterを使うことで、テキスト以外の出力が可能です!

追加されたバリエーションは以下の2つ!

  1. ファイル形式でのダウンロード
  2. グラフなどの図解

それぞれ事例をもとに確認していきましょう。

まずは、MP4形式ファイルをダウンロードする事例を紹介します。

ここでやっていることは以下です。

  • ChatGPTでGIFファイルを作る
  • GIFをもとに、MP4ファイルを作る
  • 作ったファイルのダウンロードリンクを作る

ChatGPTの本家が画像や動画を作れるようになったってことですね。
サードパーティのツールたち、お疲れ様でした!

次は、グラフを出力する様子です。

こちらでは、csvファイルをアップロードして、グラフを出力しています。

ありがたい!
筆者は、何度もこの手のプログラムを、調べては書いてを繰り返しました。
もう開放されるんですね!

最後は、Pythonプログラムの実行について!
ここまでやれちゃったら、だれでも駆け出しエンジニアになれちゃいそう?

ChatGPT上でのPythonプログラムの実行

今までは、ChatGPTに「プログラムを書いて」とお願いするばかりでした。

この場合、作ってもらったプログラムを自身の環境で実行する手間がかかっていましたよね。

それが、Code interpreterを使うことで、Pythonに限りますが、実行結果も教えてくれるんです。
実際に、重回帰分析をするプログラムを書いてもらって、実行してもらいました!

そもそも、重回帰分析とは何かというと、複数データの関連性を明らかにする統計手法。
アイスの売上を上げるために、広告を打つべきなのかを知るときなど、ビジネスでもよく使われる分析手法です。

そのプログラムが以下です。

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Step 1: Dummy data creation

np.random.seed(0)

n_samples = 100

x1 = np.random.normal(0, 1, n_samples)

x2 = np.random.normal(0, 1, n_samples)

x3 = np.random.normal(0, 1, n_samples)

y = x1 + 2*x2 + 3*x3 + np.random.normal(0, 1, n_samples)

data = pd.DataFrame({"y": y, "x1": x1, "x2": x2, "x3": x3})

# Save as csv file

data.to_csv("/mnt/data/dummy_data.csv", index=False)

# Step 2: Load the data

data = pd.read_csv("/mnt/data/dummy_data.csv")

# Step 3: Multiple Regression Analysis

X = data[["x1", "x2", "x3"]]

y = data["y"]

# Split the data into training set and test set

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Create a model and fit it

model = LinearRegression()

model.fit(X_train, y_train)

# Predict the values for the test set

y_pred = model.predict(X_test)

# Calculate the mean squared error of the prediction

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

mse, model.coef_, model.intercept_

今回はダミーデータですが、ChatGPTで実行されると……

すごーー!!
プログラムの出力結果から、重回帰モデルまで出力されてる!

こんな具合で、ChatGPT上でPythonプログラムは書けて、しかも動かせるんですね。
「実行環境を整えるのが一番大変」と、エンジニアはよくいいますから、かなりハードルが下がりましたね!
念押ししますが、Pythonだけです!
他の言語を使いたいときは、ChatGPTと一緒に開発環境を作りましょう!

ちなみに……最後に注意点として、
Code interpreterによる出力結果はずっと保持してくれているわけではないのかもしれません。

場合によっては、作ってもらったグラフが見えなくなるかもなのでご注意を!

なお、Code Interpreterとよく比較されているOpen Interpreterについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
Open Interpreterとは?使い方から実践までを解説【画像付き】

ChatGPT公式プラグインCode Interpreterの活用事例

Code Interpreterすごい!ってなりましたか!?
参考までに、ツイッターでバズっていた使い方をご紹介します!

学術論文をChatGPTで書いてしまう?

以下は、Code Interpreterを使って学術論文を書いた事例。
データをCode interpreterで入力し、仮説を立てたり、検証したりを行ったんだとか。
素晴らしい研究がどんどん進むのであれば、世の中のイノベーションがますます加速するのでは?

画像データからカラーパレットを作る?

画像データをアップロードすることで、カラーパレットを作ってしまった事例。
入力されたプロンプト(日本語訳)はこちらです。

画像から上位5色を抽出してカラーパレットを作成するには、以下の手順に従います。ステップを踏む:

1. OpenCVやPILのようなライブラリを使って入力画像を読み込む。
2. 画像をピクセルのリストに変換し、そのRGB値を抽出する。
3. クラスタリング・アルゴリズム(K-meansなど)を使って類似色をグループ化し、上位5色を見つける。上位5色を見つける。
4. 上位5色をパレットとして表示した新しい画像を作成する。
5. パレット画像を「palette.png」として保存し、ダウンロード用に提供する。

分析したい画像をアップロードしてください。それに応じてスクリプトを実装します。ファイルをアップロードできるプラットフォームは限られています。をお知らせください。

参考にしたいサイトがあったときや、自社のカラーパレットを整理したいときとかに使えるかも!

GIFファイルを作っちゃう?

マトリックスの映画を彷彿とさせるGIFファイルをChatGPTに作らせちゃった事例。

入力されたプロンプトはこちらです。

Make a 512×512 GIF with falling green Matric letters.

Assume no fonts. 30 frames 5 fps. No talk, just go.

ChatGPTで本当になんでも作れるようになってるよなぁ!と思いました!!

音楽マーケットの分析?

スプレッドシートのデータを入力して、音楽市場の消費者をグループ化(セグメント化)した事例。
セグメントに対して戦略を立てるのは時間をかなり要する作業だと思ってましたが、
動画を見た限り、ものの5分程度で終わってました!

Code interpreterの活用事例は以上です!
最後に、Code interpreter登場での影響について述べているのでぜひお読みください!

Code Interpreterとよく比較されているOpen Interpreterの海外活用事例が気になる方はこちらをご覧ください。

データ分析

Code Interpreterを使うと、データを視覚的にわかりやすいグラフに変換できます。そのほかにも、平均値や中央値などの統計データを瞬時に取得することが可能です。

具体的には、売上データを月ごとにグラフ化してトレンドを把握したり、顧客の年齢層を分析したりすることが手軽に行えます。

予測モデルの作成

自然言語での指示を使って、将来の出来事を予測するモデルを作ることができます。

具体的には、過去数年間の売上データを基に、次のクリスマスシーズンの売上高を予測することが可能です。

このような予測モデルは、商品の在庫管理やプロモーション戦略の策定など、ビジネスの多くの側面で役立ちます。

プレゼン資料作成

Code Interpreterは、プレゼンテーション資料作成にも役立ちます。

例えば、売上データを分析したグラフで示すことで、会議での説明がスムーズに行えるようになるでしょう。

Code Interpreterは、このようなグラフ作成や資料準備をより簡単かつ効率的に行うツールです。

Excelの集計

Code Interpreterを使用することで、Excelの集計作業が簡単になります。

なぜなら、複数のExcelファイルに分散しているデータを一つのファイルにまとめることができるからです。ほかにも、集計シートも自動で作成可能です。

具体的には、時間ごとのWebサイトのアクセス数などのデータを一つのExcelシートにまとめ、さらにそのデータを基にしたグラフも作成してくれます。

この機能は、Pythonや他のプログラミング言語を一切使わずに、簡単な指示だけでできるため非常に便利です。

サービス紹介資料

【無料】2023年11月版生成系AIの業務活用なら!

・生成系AIを活用したPoC開発

・生成系AIの業務活用コンサルティング

・システム間API連携

サービス紹介資料

生成系AIの業務活用なら!

・生成系AIを活用したPoC開発

・生成系AIのコンサルティング

・システム間API連携

Code Interpreterの実際の活用事例Code Interpreterを実際に使ってみた

ここでは、Code Interpreterの実際に活用されている事例を紹介します。

活用事例を通じて、Code Interpreterの多様な活用方法が具体的にイメージできるでしょう。実際の事例を知ることで、みなさんの会社がどのようにツールを活用できるかが明確になると思います。

ぜひ、この情報を参考にして、みなさんのビジネスに最適な活用方法を見つけ、導入を検討してみてください。

ダミーデータ作成

Code Interpreterを活用することで、テストデータやサンプルデータを簡単に作成できます。

例をあげると、年齢が20〜30歳の顧客データや、特定の商品カテゴリに関するダミーの売上など、あらゆる条件や形式で模擬データを作成可能です。

アプリケーションの開発や品質検証の際に非常に便利です。

以下のように、自然言語で指示するだけで簡単にダミーデータが作成できます。今回のデータは、100行作成してくれました。

画像データの解析

Code Interpreterは、日本語の指示に基づいて多様な画像タスクを効率的に実行できる強力なツールです。

JPEGからPNGへのフォーマット変更やグレースケール変換、さらにはレトロ風色調整や物体の輪郭検出など、ビジネスから研究まで幅広い用途で活用できます。

今回は、写真の中に何人いるか聞いてみました!

やってみた結果、実際には6人いるのですが、4人までしか認識できませんでした。

また、写真のデータによっては解析できないものもあったので注意が必要です。​​AVIF形式の画像は対応しておらず、JPEG、PNGなどの一般的なデータは対応可能です!

なお、Code InterpreterのTwitterでバズった活用事例について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
【ChatGPT】Code InterpreterのTwitterでバズった活用事例9選!

Code Interpreterを使用する際の注意点

Code Interpreterを使用する際には、機密情報や個人情報の取り扱いや出力されたファイルの管理の仕方などに注意が必要です。

機密情報や個人情報の取り扱い方法を知らなかったり、出力ファイルの管理が悪かったりすると情報漏洩や出力ファイルが使用不可になってしまう場合があります。

ぜひ、以下を参考にしCode Interpreterを安全に使用してください。

PDFを読み取る精度は低い

PythonでPDFファイルを読み取ることはできますが、Code Interpreterを使う場合、ExcelかPowerPointファイルのほうが読み取り精度が高いと感じられます。

対策として、データ解析や処理を行う際には、ExcelやPowerPoint形式を選ぶ方がより確実な結果が得られる可能性があります。

出力されたファイルは数日経つとダウンロードできなくなる

生成されたファイルやフォルダは、時間が経つとダウンロードできなくなる場合があります。特に、数日後にはアクセスできなくなる可能性が高いです。

対策として、作成されたファイルやフォルダはできるだけ当日中にチェックして、必要なものはダウンロードしておくことを強くおすすめします。

機密情報・個人情報は要注意

OpenAIの公式サイトによれば、機密情報の管理には非常に厳格な対策が取られています。しかし、安全性を最大限に確保するために、原則として第三者に提供できない機密情報は、Code Interpreterなど外部ツールにも提供しないことが重要です。

上記のような対策を取ることで、Code Interpreterを安全に活用でき精度の高い回答を得られます。また、出力ファイルは当日中に確認し必要なファイルはダウンロードをしておきましょう。

サービス紹介資料

【無料】2023年11月版生成系AIの業務活用なら!

・生成系AIを活用したPoC開発

・生成系AIの業務活用コンサルティング

・システム間API連携

サービス紹介資料

生成系AIの業務活用なら!

・生成系AIを活用したPoC開発

・生成系AIのコンサルティング

・システム間API連携

Code Interpreterが使用できないときの対策方法

Code Interpreterがうまく動かないときは、以下の方法で問題を解決してみてください。

また、ChatGPTやCode Interpreterが対応していないデータやタスクもあるので、その点を考慮しておくことが重要です。

プロンプトを修正

プロンプトが曖昧だったり、いろいろな情報が混ざったりしていると期待通りの結果がでないことがあります。

例をあげると、「計算して」とだけ指示するよりも、「2+2を計算して」と具体的に指示した方が、正確な答え「4」が返ってくる確率が高くなりそうですよね。

このように、指示や条件を明確にすることで、より正確で理想的な結果が得られる可能性が高まります。

ブラウザのキャッシュをクリアにする

ブラウザのキャッシュは、ウェブページの読み込み速度を速くするために保存されるデータですが、古いキャッシュが残っていると、ウェブサイトの表示がおかしくなることがあります。

具体的には、新しいデザインのウェブサイトが古いデザインで表示されることや最新の情報が更新されないといった問題が起きることがあります。

このような状況で問題が解決しない場合は、ブラウザの設定メニューからキャッシュを削除してみてください。

再ログインする

一時的なシステムの不具合やエラーが起きた場合、ログアウトしてから再度ログインすると問題が解決されることがよくあります。ウェブサイトでページが正しく表示されない、またはアプリで特定の機能が動かない場合は多くのケースで正常な状態に戻るでしょう。

上記の方法で問題が解決しない場合は、ChatGPTのカスタマーサポートに問い合わせしましょう。

なお、企業でChatGPTを利用する際の、リスクや対策方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
ChatGPTを企業利用するリスクと対策5選|実際の企業事例と共に解説

ChatGPT公式プラグインCode Interpreterの使い方を押さえて有効に活用しよう

今回は、Code Interpreter というプラグインの使い方や活用事例、使用時の注意点についてまとめました。

このプラグインの登場で、データ分析はさらに民主化されたと筆者は考えます。
高度なプログラミング知識を持たなくても、ChatGPTがあればプログラムの生成から実行まで可能
その上、ファイルアップロード機能もあるので、テキスト入力以外のデータも分析対象になりました。
ビッグデータ分析には、まだまだ専門知識などが必要かもしれないですが、小規模な範囲でのデータ利活用や業務効率化はだれでもできるようになったのではないでしょうか?

そのため、今後、ChatGPTを活用できるかどうかが、企業や個人にとって大きな分かれ道になるはずです。そこで、今回紹介した活用事例を基に、Code Interpreterが活用できるか判断してみてください。

Code Interpreterを活用することで、データ分析やプレゼン資料作成など、時間がかかっていた業務も効率よく作業ができるようになるでしょう。
ChatGPTを使い、試し、常に最新情報へのアンテナを張り巡らせていきましょう!

我々も、皆さまの心がいい方向へ移れるよう記事執筆に励んで参ります。

最後に

いかがだったでしょうか?

弊社では

・マーケティングやエンジニアリングなどの専門知識を学習させたAI社員の開発
・要件定義・業務フロー作成を80%自動化できる自律型AIエージェントの開発
・生成AIとRPAを組み合わせた業務自動化ツールの開発
・社内人事業務を99%自動化できるAIツールの開発
ハルシネーション対策AIツールの開発
自社専用のAIチャットボットの開発

などの開発実績がございます。

まずは、「1時間の無料相談」にてご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。

➡︎生成AIを使った業務効率化、生成AIツールの開発について相談をしてみる。

生成AIを社内で活用していきたい方へ

「生成AIを社内で活用したい」「生成AIの事業をやっていきたい」という方に向けて、生成AI社内セミナー・勉強会をさせていただいております。

セミナー内容や料金については、ご相談ください。

また、弊社紹介資料もご用意しておりますので、併せてご確認ください。

投稿者

  • Leon Kobayashi

    必ずフォローすべきAIエバンジェリスト(自称) => 元東証一部上場ITコンサル (拙者、早口オタク過ぎて性に合わず退社)<-イマココ 【好きなもの】リコリコ・しゃぶ葉 宜しくおねがいします。

  • URLをコピーしました!
  • URLをコピーしました!
目次