#4「ChatGPTを業務利用しているデータエンジニア3名の座談会」の登壇資料です。https://kazaneya.connpass.com/event/281108/風音屋TechTalkは、風音屋(@kazaneya_PR)のクライアントや社員が気になっているテーマについて有識者から話を聞いたり、最近の取り組みやテクノロジーについてカジュアルに話す勉強会です。第4弾となる今回は、風音屋のクライアントであるNE株式会社の熱田様、風音屋アドバイザーとして翻訳プロジェクトをリードしている打出さん、風音屋代表の横山(ゆずたそ)の3名でChatGPTの業務利用について話します。#4本資料の利用により発生したいかなる損害に対しても資料作成者はその責任を負いかねます。原則的に複数企業の事例を踏まえたダミー情報となります。特定企業の情報公開や称賛・批判を意図するものではありません。用語やツールの紹介は厳密ではありません。紹介内容と異なる場合は、適宜読み替えていただけると幸いです。マーク等は省略させていただいております。3名でChatGPTの業務利用について話します。ゆずたそ(@yuzutas0)が設立した会社。当面の目標は100社のデータ経営を実現し、各産業の活性化に貢献すること。版し、名実共に1人前のプロフェッショナルに成長できる環境を提供。者、OSSコントリビューター、元GAFAMなど)と一緒にベストプラクティスを開拓。良いので置き換えたいところです。サルティングすることに......。LLMが元から保有する知識を用いて具体例を生成できる。訳文に不安が残ることもある。最終的な訳文の品質担保の責任は訳者。慶應義塾大学にて金融・計量経済学を専攻。リクルートやメルカリにてデータ活用を推進、外資ITを経て、現職。広告配信の最適化や店舗営業のインセンティブ改善など、データ分析によって数億円規模のインパクトを創出。100社のデータ経営を実現して各産業の活性化に貢献すべく日々奮闘中。Cloneでローカルに取得。・ファイル構成をChatGPTに教えて、ファイル読み取りのスクリプトを作ってもらう。・スクリプトで取得した内容をもとに、各ページの概要を3行で翻訳&要約してもらう。・徹夜時など「頭は動かないけど手は動く」というときにブレインを肩代わりしてもらう。・(BIツールがあるので普段は使わない)Pythonでの可視化の方法を教えてもらう。・嘘をついたり動かないときは、要件を具体化していけば、徐々に答えに近づく。・Snowflakeなどのクラウドサービスの更新情報を簡単にキャッチアップできる。・リリースノートをコピペして翻訳&要約してもらう。・毎月のシステム運用保守レポートのAppendixに掲載。・採用候補者に「3ヶ月でデータ人材への転職を目指す講座」を提供中。・メッセージで「◯◯について困っています」相談をいただくことがある。・ChatGPTで一般的なアドバイスの草案を作った後に、自分なりに手直し。「自分の感情」が乗ってしまい、意思決定を歪めてしまう恐れがある。・ChatGPTは無慈悲かつ適当に「それっぽい一般的な正論」を言ってくれる。・質問にあたって、問題を言語化・一般化するので、その過程で状況を客観視できる。まで、スプレッドシート+GASで自動化済み。・Before:銀行名と銀行コードを手動入力する運用だったが入力ミスが発生。・After:プルダウンから選べるように改善。・記載内容やシート関数をChatGPTに教えてもらう。・ChatGPTの画面を投影しながら、登壇タイトルについてブレスト。Serviceにやってほしいところ。【Good】BigQueryやSnowflakeと似たコンソールで、使い勝手も同等。【More】MSSQLというMicrosoft独自のクエリに慣れが必要。1ヶ月くらい触れば慣れる。【Good】コンソールのIP制限など、基本的なセキュリティ設定は簡単に実現できる。【More】権限管理に慣れが必要。1ヶ月くらい触れば慣れる。・ざっくり機能比較表を作ると、ほぼ◯になる。・データのコピーだけならソフトウェアエンジニア以外も利用可能で、商用事例も多数。AWSのGlueやGCPのDataflowに比べてUX差が顕著に見える(※個人の感想です)。Analytics以外の他社DWHには対応していない。・他社クラウドDWHとVPC連携しようとするとハマりどころが一気に増える。(データの重力)観点ではDWH以上に転送ツールによる制約が大きい。Database(RDB)からのデータ取得なら対象テーブルを画面で選ぶだけ。・画面をポチポチと押していけば設定が完了する。keyを設定すれば簡単に構築できる。SaaSと同じようなUXと言える。データコピーのためにインスタンスでSparkの処理が走る。コンピュート不要なのにコンピュート想定のリソースを動かしてしまう。Dataflow、TroccoなどのSaaSも同じだが......。効率が悪いように見えてしまう。リネージや依存管理には不向き。一応、複数の処理をパイプラインとして実行できるが......。データ集計時にDWHのSQLではなくSparkの処理を走らせることになる。非ソフトウェアエンジニアが集計ロジックを作るのは難しいかも。プログラムやSQLを書く場合に比べて、GUIで設計/表現するのは難しいかも。テクノロジーの民主化を促している点が魅力的。今回紹介したChatGPTやAzureの検証は、@yuzutas0+シニア1名が約3人日で実施。ユースケース開拓やアーキテクチャ構成を優先した。細かいテクニックは後回し。有益記事が大量に出ているので順次取り入れたいところ。本資料で公開していないのは、処理パフォーマンスの計測やコストの試算。要件にもとづいて実施したが、具体的すぎるので割愛した。•あまりシステムコストはかかっていない。放置した分のXX万円が追加コスト(風音屋の自腹)となっており、これが一番痛い。風音屋で一緒に働きましょう。風音屋の仕事に関心がある人に向けて、カジュアルトークの場を設けております。採用ページから応募可能です。・ジュニア人材向けにスキルアップ講座を提供しています。・メインは社会人2-3年目を想定していますが、厳密には条件を設けていません。・今のところ受講者からの評価は「★5」のみで、レビューコメントも好評です。