ChatGPT APIのビジネス活用入門

内容紹介

目次

はじめに
　生成AIがマーケティングをより輝かせてくれる
　実際の業務で活用するために
　本書の対象読者
　未来を見据える
　本書の構成
　本書で扱うコードについて
　本書の表記法
　本書における業務削減時間
　謝辞

1章　ChatGPT APIが切り開くAIの世界
 1.1　ChatGPTとは
 1.2　APIでAIの力を自在に引き出す
　 1.2.1　APIってなに？
　 1.2.2　ChatGPT APIの利用料金
 1.3　ChatGPT APIであなたの仕事がこう変わる
　 1.3.1　ChatGPT APIを使うとこんなことができる
　 1.3.2　APIはこんなところで利用されている
 1.4　まずはChatGPTを使いこなそう
　 1.4.1　ChatGPTが得意な「アイデア出し」
　 1.4.2　検索・情報要約タスク
 1.5　プロンプトエンジニアリングの鉄則4箇条
もっと知りたい！：ChatGPT APIを使う上での注意点

2章　ChatGPT APIのセッティング
 2.1　ChatGPT APIを使えるようにしよう
　 2.1.1　登録方法
　 2.1.2　「支払い方法の登録」と「初期クレジットのチャージ」
　 2.1.3　APIキーの発行
　 2.1.4　APIを扱うときに気をつけること
 2.2　ChatGPT APIをPythonで使ってみよう
　 2.2.1　Pythonとは
　 2.2.2　Google Colaboratoryの設定方法
　 2.2.3　Pythonを使ってChatGPT APIをColab上で使用する
　 2.2.4　ChatGPT APIの使い方
　 2.2.5　関数を実際に使ってみる
もっと知りたい！：さらにChatGPT APIの理解を深めるために

3章　情報収集と競合分析で調査を楽にしよう
 3.1　情報を要約しよう
 3.2　情報を収集しよう
　 3.2.1　情報ソースの種類
　 3.2.2　e-Stat APIを使用したデータ収集
　 3.2.3　データの要約と分析
　 3.2.4　サイトコンテンツの収集と要約
　 3.2.5　検索結果の自動化と要約の応用
 3.3　競合分析をしよう
　 3.3.1　市場の理解
　 3.3.2　差別化戦略① 競合企業名の列挙
　 3.3.3　差別化戦略② 競合企業の利用料金の調査・要約
　 3.3.4　集めた情報を比較する
　 3.3.5　3C分析

4章　セールスコピーを考えてもらおう
 4.1　広告テキスト作成ツールを作ろう
　 4.1.1　広告テキストを生成するプロンプト
　 4.1.2　広告テキストを生成するプログラム
 4.2　広告テキスト作成ツールで利用する情報を用意しよう
　 4.2.1　誰にメッセージを届けるのか
　 4.2.2　訴求するポイントは何か
　 4.2.3　どのように表現するのか
　 4.2.4　参考事例での生成結果
 4.3　マンダラートでキーワードのアイデアを広げよう
 4.4　まとめ
もっと知りたい！：ChatGPT APIで実現するデザイン制作の効率化

5章　SQL文を生成してデータを抽出しよう
 5.1　データベースとテーブル
　 5.1.1　データベースの基本
　 5.1.2　データベースの強み
　 5.1.3　データの型
 5.2　SQLの基礎
　 5.2.1　ExcelとSQLの関係
　 5.2.2　SQLの役割
　 5.2.3　クエリの基本
　 5.2.4　クエリの例
 5.3　SQLをLLMで生成しよう
　 5.3.1　データベースにどんなデータが入っているのかを教える
　 5.3.2　データを日本語で指示して抽出する
 5.4　複雑なクエリの自動生成
 5.5　SQL生成の限界と工夫
　 5.5.1　LLMがSQL生成に失敗する主な理由
　 5.5.2　LLMがSQL生成に失敗する主な理由への解決策
 5.6　SQLで出てきたデータを可視化しよう
　 5.6.1　pandasとデータフレーム
　 5.6.2　データの分析――在庫価値の計算
　 5.6.3　データの可視化
　 5.6.4　可視化によるデータの理解

6章　複雑なデータを簡単に分析しよう
 6.1　定性データを分析しよう
　 6.1.1　景気動向を調査する
　 6.1.2　景気ウォッチャーのデータを取得する
　 6.1.3　LLMに好景気の業界とその理由を特定させる
　 6.1.4　LLMによる解釈結果をグラフで可視化する
　 6.1.5　定性データ分析をLLMで実施することの応用先
 6.2　定量データを分析しよう
　 6.2.1　データをダウンロードする
　 6.2.2　国ごとの注文数を分析する
　 6.2.3　売れ筋商品の国別注文数を分析する
　 6.2.4　定量データのクラスタリングと解釈
　 6.2.5　クラスタリング結果の可視化
　 6.2.6　定量データ分析をLLMで実施することの応用先

7章　会議音声から議事録を自動生成しよう
 7.1　音声認識モデルWhisperとは
 7.2　会議音声から議事録を自動作成してみよう
　 7.2.1　Whisper APIを使って文字起こし
　 7.2.2　書き起こしデータをChatGPTを使って議事録へ
 7.3　議事録作りの精度を上げるTIPS
　 7.3.1　会議の進行の仕方をAI向けに整理する
　 7.3.2　会議システムに実装されている文字起こしも参照する
 7.4　Podcastから最新情報を収集する
　 7.4.1　Podcastの記事化はワンクリックで自動作成
　 7.4.2　マルチメディア展開も可能に！？

8章　AIをStreamlitでWebアプリにしよう
 8.1　Streamlitの基本
　 8.1.1　Streamlitとは
　 8.1.2　App Galleryでイメージを膨らませよう
 8.2　ChatGPT風なUIをStreamlitで開発しよう
　 8.2.1　ローカルでの開発環境を作成する
　 8.2.2　LLMとチャットをする
 8.3　機能を拡張しよう
　 8.3.1　複数のページを作成する
　 8.3.2　パスワード認証の作成
 8.4　開発したアプリを公開する
　 8.4.1　Community Cloudで公開しよう
　 8.4.2　社内展開するには
もっと知りたい！：生成AIアプリケーションを全社プロジェクトへ