Claudeを使ってわかった大切なこと

最近、ClaudeとChatGPTを駆使してPythonプログラミングを楽しむのにはまっています。

仕事柄、社内SEとして日常的にAIは使っておりますが、何か自分の面倒なこと（例：SQLの一部分を書いてもらう、エラーの解析など）をお願いして業務効率化を図ることに使っております。
これだけだとなんかつまらない、、、
もっとAIの特性を活かして自分の没頭できることに活用したいと考えておりました。データの分析や可視化など大学時代に取り組んでいたこともあり、いつかまたやってみたいなと考えておりました。しかし、プログラミングが大の苦手、、、（なんでIT業界に10年以上入れるのか不思議なくらい、、）社内研修でPythonコードを勉強したり少しずつ理解を深めている段階でした。

生成AIを使えば自分の苦手を補助してもらうことができ、これは絶好のチャンスと思いました。（これでプログラミングと仲良くできるｗｗ）

そこで仕事以外でプライベートで遊びとして、ChatGPTと
最近話題となっているClaudeを使っていろいろデータの分析をしてみましたた。

わかったこと

①この両者を使ってみて思ったのが、同じAIでも役割を分けて使うと便利であるということ。

・ChatGPT（上流工程：人間との壁打ちで要件整理、基本設計まで担当）
・Claude（下流工程：主にプログラミングとバグ修正・成果物作成）

ChatGPTさんと要件を詰めて、そこでまとまった要件をClaudeに渡す用のプロンプトに変換し、それを受け取ったClaudeがPythonコードを生成したり、HTMLファイルやグラフなどの可視化結果をPDFといった指定した形式で出力してくれます。

②大量のデータを可視化を素早く可視化してくれる
本当にすべての処理が早く何十万件というデータも可視化してくれます。
おまけに考察も手伝ってくれるのですべての場面においてサポートしてくれます。

実際に分析したデータと結果

では何をどのように分析したのか？というと、自分の興味のある転職や不動産価格に関することで、無料で手に入るデータで実現できるものにしました。

①東京23区の浸水履歴や想定のマッピング
→東京都の浸水データを取得して、経度緯度情報×浸水履歴の有無　をもとに全可視化。（360,030地点のデータを可視化！）
データ：
https://catalog.data.metro.tokyo.lg.jp/dataset/t000014d0000000029

②23区の犯罪マップの可視化
→警視庁が公開しているオープンデータとして、23区の犯罪発生場所のデータを取得、マッピングした。
データ：https://www.keishicho.metro.tokyo.lg.jp/about_mpd/jokyo_tokei/jokyo/ninchikensu.html

③都内路線の駅周辺不動産価格の傾向分析（個人的にはこれが分析してて一番楽しかった）
25路線・230駅・156,605件の不動産データの実取引データを取得して分析して傾向をまとめました。Claudeがきれいなレポートにまでまとめてくれて感動です。
データ：
https://www.reinfolib.mlit.go.jp/realEstatePrices/

AIって楽しい

時間を忘れて没頭してしまいました。
できる→楽しい→いろいろ試してみる→さらに興味がわく　の循環で寝る間を惜しんでデータ解析に没頭しました。

本当に”すごいな”Claudeが出力してくる成果物を見ると感動してしまいました。また、ただ可視化するだけでなくそこから反直感的な発見があったり、意外な結果を発見することができ生成AIの能力を実感しました。

ここまで生成AIができると今後の仕事の進め方も変わりそうだなと感じました。

AI学習・利用で大切なこと

①まずはいろいろ試してみることが大切だと思います。
→ClaudeやChatGPTなど一言で生成AIと言ってもその特徴は異なります。自分との相性もあるので、いろいろ使い倒してうまく組み合わせて使っていくことが最大限活用していけることかなと思います。（量やらないと質は語れない的な感じですね）

②利用するデータの質も大切
→AIに取得してもらうこともできるが意外と泥臭くCSVで自分でデータをかき集めることで、お手頃で質の良い分析ができると思います。AIに取得をお願いすることもできますが、うまくDLできなかったです。

③継続して利用すること
→長く使うことで新たな発見やアイディアが生まれます。ぜひ、業務やちょっとした趣味のような感じで活用の幅を広げなるべく日常的に利用してみてください。

お読みいただきありがとうございました！