Googleから「Gemini」がリリースされ、Bardにて使用可能になりました。
＊本記事執筆時点では言語の設定が日本語では使用することができないため、Googleアカウントの管理→個人情報→言語設定にてEnglishにした後、Bardを立ち上げると使用できます。使用後は言語の設定を日本語に戻します。
さて、早速、このブログで掲載するとすれば・・・「技術者 ChatGPT メリット」というキーワードを狙ったブログについてBardにて会話したところ、以下の内容の提案がありました。
- AIを活用した設計の効率化方法
- イノベーションを創出するための設計手法
- 品質管理による不具合の防止とコスト削減
- AI、イノベーション、品質管理の最新動向
本日は、上記の３に関連した「品質管理」との関わりについて述べていきます。
品質管理とAIとの関わりは、画像認識による不具合検出はメジャーですが、ここでは、品質改善や異常の予兆を検知するためにデータ解析を用いるシーンで使用する決定木分析を取り扱います。
決定木分析に関しては、過去にこのブログでは、データマイニングソフトwekaを使用した「Wekaを起動する」シリーズの記事で紹介してきました。ここで紹介したデータを用いて、ChatGPT（GPT-4）で決定木分析を指示するとどうなるのか見ていきます。＊過去記事での結果
過去記事での分析は、J48アルゴリズムによるものなので、ChatGPTでの指示も「目的変数：playを目的にJ48のアルゴリズムで決定木分析してください。」としました。
＊データは、天気、温度、湿度、風の有無、そして目的変数であるplay（yes or no）という列が含まれています。厳密にはJ48のアルゴリズムかどうかは？です。
過去記事でのツリーを見ると、まず「天気」から分岐しているので、大きく影響するものかと推定できます。
解析の会話後、「この結果の場合、最も留意しなければならない因子は何ですか？」と質問したところ、以下の回答がありました。
決定木分析の結果、最も留意すべき因子は「outlook」（天気）です。この因子は決定木の根に位置しており、外で遊ぶかどうかを決定する上で最も重要な役割を果たしています。つまり、'play'（外で遊ぶかどうか）の予測において、天気の状態が最も影響を与える要素となります。
もちろん、当該解析に種々の設定や留意事項があり、一概に会話だけで解析された内容を鵜呑みにしにくいですが、逆に会話だけである程度ステップを進めていけることを考えると、もうAIなしでは・・・は時間の問題かと痛感しました。
・・・（企業での利用は）使うか使わないかの話ではなく、どのように使うかなんですね。
