【AI】ChatGPT（GPT-4）のCode Interpreterとは？どう使う？

■ChatGPTのPlus会員（月$20の有料会員）が使用できるGPT-4にCode Interpreter機能が7月上旬に搭載された．これは，Pythonのプログラムコードの実効，デバッグ，改善を支援するものである．また，Pythonコードを走らせることにより，ファイルをアップロードしてのデータ分析，機械学習，問題解決のためのコード生成が可能で，従来ChatGPTが苦手であった数学の機能ももちろん可能である．また，プログラミングの学習にも利用できる．以下にCode Interpreterについて解説する．

1．Code Interpreter機能を使うには？

■ChatGPTでCode Interpreter機能を使うには以下のように行う．

①ChatGPT Plus会員になる（月$20の有料会員）．
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②ChatGPTを開き，チャット記録の一番下にあるアカウント名をタップorクリックし，一番下の[Setting]を選択する．
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③[Setting]から[Beta features]を選択し，Code Interpreterをonにする．
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④ChatGPTの画面に戻り，[GPT-4]を選択すると，[Code Interpreter Beta]が表示されるので選択する．

2．Code InterpreterとChatGPT連携のメリット，主な機能

■前述の通り，Code InterpreterはPythonの機能とChatGPTが連携したものである．この連携のメリットとしては以下のことがあげられる．

強化された問題解決能力：Code Interpreterでは，Pythonのコード実行機能とChatGPTの言語理解能力を組み合わせることで，様々な問題を解決することができる．これには，数学的な問題の解答，データ分析，機械学習のタスクなどが含まれる．また，Pythonプログラムの知識がなくても使用しやすいものとなっている．

エラーの自動修正：回答生成の際にPythonコード実行でエラーが発生した場合，ChatGPTがエラーメッセージを解釈し，自動的にエラーの修正を行った上で修正後のコードを再実行する．

コード解説：Code Interpreterは，実行したPythonコードの結果を説明したり，特定のコードスニペットが何を行っているのかを説明したりすることができる．これは，コードの理解を深めたり，デバッグの助けとなることがある．

学習支援：Code InterpreterはPythonやその他の技術的な概念の学習を支援する．Pythonの構文や概念，または特定のPythonライブラリの使用方法などを説明することができる．

コード生成：特定のタスクを解決するためのコードスニペットを生成することができる．これは，ある種の問題を解決するためのPythonコードを素早く取得したいときに特に有用である．

動的インタラクション：ユーザーは質問を投げかけ，それに対する応答を即座に得ることができる．このインタラクションは，コードの理解や問題解決に役立つ．

■Code Interpreterの主な機能等について以下にマインドマップを示す．以下，各項目を解説していく．
3．データの操作と分析

■データの操作と分析には，データの分析，ファイル操作，機械学習，データマイニングがある．医学・医療分野でCode Interpreterを使用する場合はこの機能を主に活用することになるだろう．

（1）データの分析
以下の機能は，ユーザーがデータを効果的に分析し，洞察を得るための支援を提供する．これによりユーザーはデータの理解を深め，データ駆動の意思決定を行うことができる．

データのロードと分析：CSVやExcelなどのフォーマットのデータをロードし，それを分析するための機能を提供する．これにはデータの読み込み，前処理（例：欠損値の処理，データ型の変換など），基本的な統計分析（例：平均、中央値、標準偏差などの計算）などが含まれる．

データ分析のためのPythonライブラリの使用：Code Interpreterはデータ分析のためのPythonライブラリの使用をサポートしている．これには，Pandas（データ操作と分析のためのライブラリ），NumPy（数値計算のためのライブラリ），SciPy（科学的計算のためのライブラリ）などが含まれる．これらのライブラリを使用することで，データのフィルタリング，ソート，変換，集約などの高度な操作を行うことができる．

データの視覚化：Code Interpreterは，データの視覚化のためのライブラリの使用をサポートしている．これには，Matplotlib（基本的なデータ視覚化ライブラリ）やSeaborn（高度な統計的データ視覚化ライブラリ）などが含まれる．これらのライブラリを使用することで，ヒストグラム，散布図，箱ひげ図，ヒートマップなどのさまざまな種類のグラフを作成し，データのパターンや傾向を視覚的に理解することができる．

（2）ファイル操作
以下の機能は，ユーザーが自分のデータに対してPythonコードを効果的に実行するための支援を提供する．これにより，ユーザーは自分のデータを効果的に分析し，その結果を保存することができる．

ユーザーがアップロードしたファイルのロード：Code Interpreterのモードでは，ChatGPT上にユーザーがファイルを直接アップロードすることが可能である（プロンプト入力欄の左端にプラスマークがあるのでそこをクリックorタップするとファイルのアップロードが可能）．アップロードしたファイルはCode Interpreterで直接ロードすることができ，このデータに対してPythonコードを実行することが可能である．これは，Pythonの組み込み関数やライブラリを使用して行うことができ，以下のように多くの一般的なファイル形式をサポートしている．ただし，ライブラリを有していないため出力等一部のアクションが不能な場合がある．
　テキストファイル（.txt）
　CSVファイル（.csv）
　Excelファイル（.xlsx）　JavaScript Object Notation（.json）
　Wordファイル（.docs）　PDFファイル（.pdf）　Pythonファイル（.py）
　バイナリファイル（.bin）
　ZIPファイル（.zip）
　SQLiteデータベースファイル（.db）
　マークダウンファイル（.md）
　YAMLファイル（.yaml or .yml）
　INIファイル（.ini）
　ログファイル（.log）
　Jupyter notebookファイル（.ipynb）

さまざまなファイル形式の読み書き：Code Interpreterはさまざまなファイル形式の読み書きをサポートしている．これらの操作はPythonの組み込み関数やPandasなどのライブラリを使用して行うことができる．また，読み込んだデータに対して分析や操作を行った後，その結果を新しいファイルとして保存することも可能である．

（3）機械学習
以下の機能は，ユーザーがデータを効果的に利用し，機械学習モデルを訓練し，その性能を評価するための支援を提供する．これにより，ユーザーは機械学習を利用してデータから洞察を得ることができる．

機械学習のためのデータ前処理：機械学習のためのデータ前処理は，モデルの訓練と予測の精度を大きく影響する．Code Interpreterは，欠損値の処理，カテゴリカル変数のエンコーディング，特徴のスケーリング，特徴選択や抽出など，機械学習のための一般的なデータ前処理手順をサポートする．これらの手順は，Pandas，Scikit-learn，NumPyなどのライブラリを使用して実行することができる．

機械学習モデルの訓練：Code Interpreterは，さまざまな種類の機械学習モデルの訓練をサポートしている．これには，線形回帰，ロジスティック回帰，決定木，ランダムフォレスト，サポートベクターマシン，ニューラルネットワークなどのモデルが含まれる．これらのモデルは，Scikit-learn，TensorFlow，Kerasなどのライブラリを使用して訓練することができる．

モデルの評価と予測：モデルが訓練された後，その性能を評価し，新しいデータに対する予測を生成することが重要である．Code Interpreterは，様々な評価指標（例：正確度，再現率，適合率，F1スコア，AUC-ROCなど）を計算し，モデルの性能を評価する機能を提供する．また，訓練済みのモデルを使用して新しいデータに対する予測を生成することもサポートしている．

（4）データマイニング
以下の機能は，ユーザーがデータを効果的に探索し，知識を抽出するための支援を提供する．これにより，ユーザーはデータから有用な洞察を得ることができる．

データクリーニングと変換：データマイニングの第一歩はデータのクリーニングと前処理である．これには欠損値の処理，異常値の検出と処理，データの正規化やスケーリング，カテゴリ変数のエンコーディングなどが含まれる．Code Interpreterはこれらのタスクをサポートしており，Pandas，NumPy，Scikit-learnなどのライブラリを使用してこれらのタスクを実行する．

データマイニング手法の適用：データが適切に前処理されたら，次にデータマイニング手法を適用する．これには分類，クラスタリング，関連性分析（例えばアソシエーションルール学習），異常検出などが含まれる．Code Interpreterは，Scikit-learn，SciPy，Statsmodelsなどのライブラリを使用してこれらのタスクを実行する．

結果の評価と解釈：データマイニング手法が適用された後，結果を評価し解釈することが重要である．これはモデルの性能評価（例：混同行列，精度，再現率，適合率，F1スコアなどの計算），クラスタリングの結果の解釈（例：クラスタの特性の分析），関連性分析の結果の解釈（例：アソシエーションルールの信頼性とリフトの計算）などを含む．Code Interpreterはこれらのタスクをサポートし，結果の理解を深めるための解釈を提供する．

4．制限事項

■Code Interpreterでは，ChatGPTにおけるセキュリティ，プライバシー，パフォーマンス，安定性の観点から機能の制限もあり，これが欠点ともいえる．

インターネットアクセス（あるは外部アクセス）の制限：Code Interpreterではセキュリティとプライバシーの観点からインターネットへのアクセスが制限されている．これは，Code Interpreterからウェブ上のリソースにアクセスしたり，API呼び出しを行ったりすることはできないことを意味する．同様に，インターネットから新たにライブラリをダウンロードすることもできず，既にインストールされているライブラリのみが利用可能である（このためpdfファイルは扱えない）．また，特定のPython機能，特にシステムリソースに直接アクセスするもの（例えばOSモジュールなど）は使用できない可能性がある．

コード実行の時間制限：Code Interpreterはコードの実行に時間制限があり，約120秒である．これは，特定のコードブロックの実行が長時間にわたって続くと，そのコードブロックの実行が自動的に停止されることを意味する．この制限は，リソースの公平な利用を確保し，システムのパフォーマンスを維持するために設けられている．

極端に大規模なデータセットの取り扱い不能：Code Interpreterは非常に大規模なデータセットの取り扱いに制限がある．これは利用可能なメモリやストレージの制限により非常に大きなファイルの読み込みや処理が困難であることを意味する．この制限はシステムのパフォーマンスと安定性を維持するために設けられている．また，インターネットに接続することができないため、クラウドベースの解決策は提供できない．

利用回数の制限：これはChatGPT-4そのものの制限であるが，GPT-4は3時間あたり25回の回答生成までしか利用できず，この回数に達すると一定時間利用できなくなる．これが次に説明するセッションタイムアウトとも関連すると使用しづらい面がある．

セッションタイムアウト：一定時間（約10分？）ユーザーからの入力がなかった場合，セッションが自動的にタイムアウトしてしまう．これは，プライバシーとセキュリティを保つための仕組みの一部で，他のユーザーやセッションからその情報にアクセスできないようにするためのものである．セッションがタイムアウトすると，オレンジ色のボックスが現れ，「This code interpreter (beta) chat has timed out. You may continue the conversation, but previous files, links, and code blocks below may not work as expected.」と表示される．タイムアウトが発生すると，セッション中に生成された全ての情報（変数，関数，アップロードされたファイル，出力されたファイルなど）は破棄され，次のセッションではアクセスできなくなる．このため，コードの実行結果を保存するか，必要なファイルを再度アップロードするなど，新しいセッションを開始する際には再度準備を行う必要がある．なお，セッション中に実行されたコードはそのスレッド（会話履歴）に残る．これには，ユーザーが入力したコード，そのコードの実行結果，およびそれに対するChatGPTの応答が含まれる．

5．コーディングとデバッグの支援

■コーディングとデバッグ支援については，コード実行，コード解説，デバッグ支援，コードの改善，コーディング問題の解決がある．これらは，実際にプログラムコードを作成する人向けの機能ではあるが，医学・医療に応用する上では，いくらプログラミング知識がなくとも扱うことが可能とはいえ，その方法論として何をどのように行っているのかを理解してプレゼンテーション（あるいは論文執筆）する上では必要な部分となるため，把握はしておく方がよい．

（1）コードの実行について

Pythonコードの実行：Code InterpreterはPythonコードの実行をサポートしている．Pythonの基本的な構文（例えば，変数の定義，制御フロー，関数の定義と呼び出し，クラスの定義と使用など）から，より高度な概念（例えば，ジェネレータ，デコレータ，コンテキストマネージャなど）までPythonの幅広い機能を利用することができる．

Python標準ライブラリのサポート：Pythonの標準ライブラリには多くの有用なモジュールとパッケージが含まれている．Code Interpreterはこれらの標準ライブラリの使用をサポートしている．これには，データ型（例えば，collections）、ファイルI/O（例えば，os，io），データのシリアライズとデシリアライズ（例えば，json，pickle），データベース接続（例えば，sqlite3），テスト（例えば，unittest）など，様々なタスクのためのモジュールが含まれる．

人気のあるサードパーティライブラリのサポート：Code Interpreterは，データ分析，機械学習，データ可視化，数値計算など，さまざまなタスクのための人気のあるサードパーティライブラリをサポートしている．これには，Pandas（データ分析と操作），NumPy（数値計算），Matplotlib（データ可視化），Seaborn（統計的データ可視化），SciPy（科学的計算），scikit-learn（機械学習）などが含まれる．

数学的問題の処理：Pythonのライブラリを使用すると，広範な数学的問題を解決することができる．これには，線形代数の問題（NumPy，SciPy），統計分析（SciPy，Pandas），最適化問題（SciPy），微分方程式の解（SciPy），記号計算（SymPy）などが含まれる．これらのライブラリはPythonコードの中で直接使用することができ，数学的な問題の解を求めたり，数学的なアルゴリズムを実装したりするのに役立つ．

（2）コード解説
■以下の機能は，ユーザーがPythonのコードをより深く理解し，効果的に問題を解決することができるのに役立つ．

コードスニペットの説明：Code Interpreterは，Pythonコードの特定のスニペットが何を行っているのかを説明する機能を持っている．これには，コードの各行が何を行っているか，特定の関数やクラスが何をするか，なぜ特定のエラーが発生するのかなど，コードの様々な側面についての説明が含まれる．これは，コードの理解を深めるのに役立つ．また，ある程度のコードのデバッグ支援も可能である．

特定のアルゴリズムの動作説明：Code Interpreterは，特定のアルゴリズムや手法がどのように動作するかを説明する能力も持っている．これは，機械学習のアルゴリズム（例：線形回帰，決定木，SVMなど），データ解析手法（例：平均，中央値，標準偏差などの統計量の計算），ソートや探索などの基本的なアルゴリズムなど，様々なアルゴリズムに対して適用できる．この機能は特定の手法を適用する際の理解を深めるのに役立つ．

（3）デバッグ支援
■デバッグとは，プログラムの誤り（バグ）を見つけ，修正することである．これにより，ユーザーはPythonのコードをより深く理解し，効果的に問題を解決することができる．

エラーメッセージの説明：Pythonコードを実行するとき様々なエラーメッセージが出ることがある．これらのエラーメッセージはコードの問題点を特定する重要な手がかりであるが，エラーメッセージが何を示しているのかを理解するのは難しいこともある．Code Interpreterはエラーメッセージが示す問題を説明し，そのエラーが発生した理由を明確にすることができる．これは，デバッグプロセスを助け，問題の理解を深める．

修正案の提案：エラーの原因が特定できたら次のステップはその問題を解決することである．Code Interpreterは，エラーを解消するための具体的な修正案を提案することができる．これには，コードの構文の修正，関数の使用法の修正，データ型の問題の解決，ロジックエラーの修正などが含まれる．これにより，ユーザーはエラーを効果的に解決し，コードを正常に動作させることができる．

（4）コード改善
■以下の機能により，ユーザーがPythonコードをより効果的に書くための支援を提供する．これにより，ユーザーはコードの品質を向上させ，他の開発者とのコラボレーションを容易にすることができる．

ベストプラクティスの提案：Pythonには一般的に推奨されるコーディングスタイルや慣習（「ベストプラクティス」）がある．これらはコードの可読性を向上させ，バグの導入を防ぎ，一貫性を保つために重要である．Code Interpreterはこのようなベストプラクティスを提案し，ユーザーのコードがこれらの慣習に従っているかを確認することができる．これにはPythonの公式スタイルガイド（PEP 8）の遵守，変数や関数の命名規則，適切なコメントの使用などが含まれる．

コードの可読性向上の提案：コードの可読性はソフトウェア開発において非常に重要であり，デバッグやメンテナンスが容易で，他の開発者が理解しやすい．Code Interpreterは，コードの可読性を向上させるための具体的な提案を行うことができる．これには，冗長なコードのリファクタリング，適切なインデントの使用，コードブロックの適切な分割，明確なコメントの追加などが含まれる．

（5）コーディング問題の解決
■以下の機能により，ユーザーが特定の問題を効率的に解決するための支援が可能である．これによりユーザーは問題解決のプロセスをスムーズに進め，より早く結果を得ることができる．

与えられた問題を解決するアルゴリズムの提案：Code Interpreterは，ユーザーが提示した特定の問題を解決するためのアルゴリズムを提案することができる．これは，様々な問題に対して適用できる．例えば，特定のデータ構造の操作（例：配列やリストの操作），探索やソートの問題，特定の数学的問題（例：最小値や最大値の探索，統計的計算），または機械学習のタスク（例：データの前処理，モデルの訓練と評価）などである．この機能は，問題解決のための初期段階のガイダンスを提供し，適切な解決策を見つけるのに役立つ．

特定のタスクのためのコードスニペット生成：Code Interpreterは，特定のタスクを解決するためのPythonコードスニペットを生成することができる．これは，特定の問題に対する具体的な解答を提供するもので，ユーザーがそのコードをそのまま使用したり，自身のニーズに合わせて調整したりすることができる．この機能は，新しい問題を解決するためのスタートポイントを提供し，コーディングの時間を節約するのに役立つ．

6．学習支援とアドバイス

（1）学習支援
■以下の機能は，ユーザーがプログラミングや新しい技術を学ぶのを助け，その学習プロセスをスムーズに進めるのに役立つ．

プログラミング言語の概念の説明：Code InterpreterはPythonなどのプログラミング言語に関連する質問に対する説明を提供する．例えば，変数，データ型，制御構造，関数，クラスなどの基本的な概念から，デコレータ，ジェネレータ，リスト内包表記などのより高度な概念まで，あらゆるレベルのプログラミング概念について説明することができる．これにより，ユーザーはプログラミングスキルを向上させることが可能である．

新しい技術の学習ガイド：新しい技術やツールを学ぶ際には，導入から使用方法，ベストプラクティスまで，多くの情報が必要となる．Code Interpreterは，新しいライブラリ，フレームワーク，ツールまたはプログラミング言語を学ぶ際のガイドとなる情報を提供する．これは，ユーザーが新しい技術を効率的に学ぶのに役立つ．

（2）一般的な技術的質問と技術的なアドバイス
■以下の機能は、ユーザーがPythonとそのエコシステムをより深く理解し、効率的に使用するのに役立つ．

Python関連の質問への回答：Code InterpreterはPythonに関する広範な質問に対応している．基本的なPythonの構文やデータ型から，高度なトピック（例えば，メタクラス，デコレータ，ジェネレータなど）に至るまで，あらゆるPython関連の質問に回答することができる．また，Python標準ライブラリや一部のサードパーティライブラリ（numpy，pandas，matplotlibなど）に関する質問にも対応する．

特定のプログラミング概念の説明：Code Interpreterは，プログラミング全般に関する概念の説明を提供する．これには，データ構造，アルゴリズム，オブジェクト指向プログラミング，関数型プログラミング，並行性と並列性，デザインパターンなど，広範なトピックが含まれる．これらの概念は，Pythonだけでなく他の多くのプログラミング言語にも適用される．

特定のツールやテクノロジーに関するアドバイス：Code Interpreterは，特定のツールやテクノロジーの使用に関するアドバイスも提供する．たとえば，特定のPythonライブラリの使用方法、データ分析や機械学習ツールの最適な使い方，開発ツール（IDE，バージョン管理システムなど）のセットアップと使用に関するアドバイスなどが含まれる．

7．Noteableプラグインと比較してどうか？

■同じく，ChatGPT-4上でプログラムが扱えるものとして，Noteableプラグインがあり，機能はよく似ている．Noteableプラグインについては以下を参照されたい．

【AI】医学/医療でChatGPTのNoteableプラグインを使いこなすべし
https://drmagician.exblog.jp/30333493/

■Code Interpreterの欠点は上記の「4．制限事項」で解説した通りであり，これがある以上，扱いやすいのはNoteableプラグインである．Noteableプラグインの欠点としては，日本語データでは読み込みが不安定になったり結果表示がうまくいかなくなることである．

■また，同一データを解析させてみたが，Code Interpreterの方がエラーが多い印象があり，時間を要する．全体的なキャパシティを考えれば，Code Interpreterは個人でお試しに使うか，サンプル数が大きくないデータを扱うもので，研究で使用するならNoteableプラグインであろう．一方，プログラミングの学習をしたいならCode Interpreterがおすすめである．