株式会社ナナイロはBI/DWH/データ基盤、AWS, Python, php, Javascript を得意分野とする仙台のソフトウェア企業です。

生成AIにより大変革

これまで、データの可視化には大きく分けて2つの選択肢がありました。一つは高額なライセンス料を支払いBIツールを利用する方法、もう一つは無償ツールを使いつつ多少の不便を受け入れる方法です。しかし、近年の生成AI技術の進化により、この状況は大きく変わりつつあります。

生成AIを活用すれば、日本語で仕様を伝えるだけでプログラミングコードを自動生成できます。生成AIでは対応が難しい複雑な箇所や細部の調整だけをプログラマに依頼すれば、非プログラマでも有償のBIツール相当のデータ可視化を簡単に実現できるようになりました。

具体的な手順として、ChatGPTやGeminiといった生成AIに日本語で要件を伝え、Streamlit用のコードを生成させることが挙げられます。このプロセスには以下のようなメリットがあります。

メリット	概要
異次元のスピード感	StreamlitはWebアプリを生成できるプロトタイピングツールであり、生産性が非常に高い。
簡単なコード管理	コードが1つのPythonファイルに集約されるため、他の開発言語に比べて扱いが容易。
コストの最小化	ChatGPT/Geminiは無償で利用可能。StreamlitもOSS。

従来の方法：BIツール（OLD) 　も引き続き重要ではあるものの、DX　というキーワードで社内内製化を促進する時はStreamlit + 生成AIを推せる時代になった、と考えています。。

サンプル1

社内グループウェアで実装済みのページを真似ただけなので1時間弱です。

サンプル2

経理が入力した経理メモ（青枠）を形態素解析（赤枠）し、その結果で自動仕訳をします。
自動仕訳の結果と経理の仕分けが不一致だった場合にアラート表示します。
※こんな機能を自力で実装しようとすると1日では到底無理ですが、4時間程度で実装できました。

これまで経理の入力ミスがあり、訂正のやり取りが発生していたのですが、それがほぼゼロになっています。

サンプル3

弊社グループウェア(nanairowa) から請求書をお客様に送付する機能がありますが、顧客のダウンロード状況を可視化します。
※AgGridというライブラリを使っていますが、ChatGPTでは何度やってもエラーになってしまうコードを生成してしまうのですが、Geminiだと一発で解決しています。学習の対象やタイミングによっても生成のしやすさが異なることを痛感しました。

サンプル4

このページはかなり力が入っていることもあり、3日程度掛かっていますが、自力で実装すると10日は掛かるボリューム感です。
・様々なCSVから集約したデータを1つの表にまとめています。
・詳細を知りたい項目をクリックすると詳細をモーダルに表示します。
・事業計画書の解析結果と実際の売上データを比較し、社長視点でのコメントを生成させます。

最後に

データ分析ってやっぱり楽しい！！