プロンプト例：今まではプログラミング学習というものは非常に敷居が高いものでした。プログラミングの書籍を購入したり、実務で利用しようとしても経験が数年以上はないとなかなか、入ることのできない分野だったかと思います。
ところが、生成AI,特にChatGPTの登場により、人間がうまく指示すればプログラムも爆速で作成できる時代になりました。具体例を見てみましょう。
具体例1: シンプルなウェブサイトの作成
例えば、ウェブサイトを作成する場合、従来であればHTML、CSS、JavaScriptの基本を学び、それらを手動でコーディングする必要がありました。しかし、ChatGPTを使用すれば、以下のような指示を出すだけで、基本的なウェブサイトのコードを生成することができます。
"シンプルなポートフォリオサイトのHTMLとCSSのコードを生成してください。"
この指示により、ChatGPTは以下のようなコードを提供します。
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>ポートフォリオ</title>
<style>
body {
font-family: Arial, sans-serif;
margin: 0;
padding: 0;
background-color: #f4f4f4;
}
header {
background-color: #333;
color: #fff;
padding: 10px 0;
text-align: center;
}
section {
margin: 20px;
padding: 20px;
background-color: #fff;
border-radius: 8px;
}
footer {
text-align: center;
padding: 10px 0;
background-color: #333;
color: #fff;
position: fixed;
width: 100%;
bottom: 0;
}
</style>
</head>
<body>
<header>
<h1>私のポートフォリオ</h1>
</header>
<section>
<h2>自己紹介</h2>
<p>こんにちは、私はWeb開発者です。</p>
</section>
<footer>
© 2024 私のポートフォリオ
</footer>
</body>
</html>
このように、簡単な指示を与えるだけで、即座に動作するコードを取得できるのです。
具体例2: データ分析の自動化
データ分析も、生成AIの大きな恩恵を受ける分野の一つです。例えば、Pythonを使ったデータ分析では、PandasやMatplotlibなどのライブラリを駆使してデータの読み込みや可視化を行う必要がありますが、ChatGPTを利用することで、必要なコードを自動生成することができます。
plaintextコードをコピーする"CSVファイルを読み込み、基本的な統計情報を表示し、グラフを作成するPythonコードを教えてください。"
この指示により、ChatGPTは以下のようなPythonコードを提供します。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# CSVファイルの読み込み
df = pd.read_csv('data.csv')
# 基本的な統計情報の表示
print(df.describe())
# グラフの作成
df.plot(kind='bar')
plt.title('Data Overview')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Values')
plt.show()
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