Claudeで、Webアクセスの将来予測SQLを作成
すみません、屋上屋のようなタイトルで。前回の所長のBlogで「Webアクセス将来予測をAIを使って、将来予測をしよう」では、Google CloudのBigQuery MLを使って、過去のWebアクセス数のデータから、今後30日間のアクセス数(PageView)の予測のプログラム(SQL)を紹介しました。
何人から、ここまでSQL書くの、凄いと言われましたが、実はこのSQLもAIに生成させてみました。本来ならば、Google Cloudの中にある、Gemini in BigQueryを使って、SQLを開発するのですが、今回は、別な手法を使ってみたので、そちらを紹介します。
所長のBlog内の、Geminiに関するBlog記事
今回は、Google Geminiではなく、Claudeを使って、BigQuery用のSQLを開発しました。その手法は、とても簡単なので、皆さんも参考にしてみて下さい。
Claudeの紹介
生成AIは、本当に日進月歩で、日々新しいツールが登場しています。Google Geminiは、Webサイトなどからの「情報提供」が重視されていますが、Claudeは、ユーザーとの対話を重視し、多言語対応と、長文作成が強みです。
私にとって、Google Geminiは、テレビ広告で行っているように、新しい検索サービスとして便利です。つまり、今までの検索サービスが、Google Geminiに変わる日も来るのでしょう。
AIを使うユーザーの立場としては、AIの強みを理解して、今は、AIを使い分けをする時期なのでしょう。
さぁ、本題です。今回は、Claudeを使って、以下のようなプロンプトを作成して、聞いてました。
すると、本文の答えのほかに、コードも以下のように教えてくれます。
ここで、注目なのは、Claudeの場合、複数のステップに分かれる、プログラム・コードも、教えてくれることです。
ここまで、種明かしをすれば、賢明な皆さんは、自分の行いたいことを、AIに聞いて、試してみたくなりますよね。
AIと人の協働
このようなことを、記事に書くと、時々、「もうプログラマーはいらないよ」とか、「AIに仕事が取られる」という質問や懸念を聞こことがあります。私の答えは、「AIと人の協働」という考えが重要だと説明します。
人がいて、AIが動くのです。そして、以下の項目は、「人」が行うべきことです。
目的の設定:
AIは与えられたタスクを実行することはできますが、そもそも何を達成したいのかという大きな目的を決めるのは人間の役割です。AIを使って何を実現したいのか、どんな問題を解決したいのかを明確にするのは人間の仕事です。
適切な質問の設計:
AIに対して適切な質問を作ることは、人間にしかできない重要な仕事です。質問の仕方によって得られる回答の質が大きく変わるため、目的に沿った効果的な質問を考えるのは人間の役割です。
結果の解釈と評価:
AIが提供した情報や解答を正しく理解し、それが目的に合っているかを評価するのは人間の仕事です。AIの出力を鵜呑みにせず、批判的に考え、必要に応じて修正や再質問を行うことが重要です。
倫理的判断:
AIの使用に関する倫理的な判断は人間が行う必要があります。AIの出力が社会的に適切かどうか、誰かを傷つける可能性はないかなどを考慮するのは人間の責任です。
創造性の発揮:
AIは既存の情報を基に回答を生成しますが、全く新しいアイデアを生み出すのは難しいです。人間の独創的な発想とAIの能力を組み合わせることで、より革新的な結果を生み出すことができます。
コンテキストの理解:
AIは与えられた情報を処理することはできますが、人間社会の複雑な文脈や暗黙の了解を完全に理解することは困難です。人間の経験や直感に基づいて、状況に応じた適切な判断を下すことが重要です。
最終決定:
AIはあくまでも道具であり、最終的な意思決定は人間が行います。AIの提案を参考にしつつも、責任を持って判断を下すのは人間の役割です。
今回の、「Webアクセス将来予測をAIを使って、将来予測をしよう」で、Google CloudのBigQuery MLを使って、過去のWebアクセス数のデータから、今後30日間のアクセス数(PageView)の予測したいというのは、私が思いついたことです。この「やってみたいこと」を考え、それを「やって良いか判断」するのは、「人」の仕事ですからね。
皆さんが、Webアクセスのデータを使って、AIに行わせてみたいことは何ですか？サイト訪問者のクラスタリングですか？それともサイト訪問者へのコンテンツのレコメンデーションですか？
このように、行いたいことを考えるのが、とても大切なのです。
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