ChatGPTの進化がヤバい ―「画像入力機能」を使って論文解説をしてもらいました
（本日のお話 2856字／読了時間3分）
■おはようございます。紀藤です。
昨日は４件のアポイント。
また夕方から10kmのランニングでした。
体調を崩し気味でしたが、
ネックルール（首から下が大丈夫なら走ってよし）
に基づいて走ったところ元気になりました。
＊
さて、本日のお話です。
すっかり私の仕事の相棒となった「ChatGPT」。
しばしば（頻繁に？）もっともらしい嘘をつくので
細かいデータなどは見極める必要があるのですが、
それでも、仕事のスピードは格段に上がります。
最近、「画像入力の機能」が追加され、
早速活用してみたのですが、
それがやっぱり想像を超えてすごかったのでした（驚）
ということで、今日はその使い方の一例について
あまりにも感動をしましたので、
少し内容を共有させていただければ、と思います。
それではまいりましょう！
タイトルは
【ChatGPTの進化がヤバい ―「画像入力機能」を使って論文解説をしてもらいました】
それでは、どうぞ。
■ChatGPTを代表とする生成ＡＩ。
企業の中でも、
かなり活用が進んでいるようです。
気づけばこの話題が立ち上がったのは
約1年前の、2022年11月。
そこから約2ヶ月後の
2023年1月にはユーザー数が1億を突破。
史上最速で成長しているサービスとなりました。
■ちなみに、企業での活用も
大変な勢いで進んでいるようです。
最近の日経新聞から
「生成AI」を調べると、
＜富士通、生成AIで開発効率30倍 1カ月の作業を1日で＞
2023年10月11日
＜ベルシステム24、コールセンターに生成AI 業務自動化＞
2023年10月10日
＜生成AIスキルの求人増 回答引き出す技能、高額報酬も＞
2023年10月8日
などなど、
直近を調べるだけでも
活用事例や話題には枚挙に暇がありません。
■実際私も使っていて思うのが、まさに
「優秀なアシスタントがそばにいる感じ」
というイメージで
これがGPT４＝２０ドル（3,000円）で活用できるのですから
それは使いたくなるよな、、、と思います。
（もちろん、企業によって
企業内の情報開示について様々なルールがあることは
十二分に理解の上ですが）
■まあ、そのあたりは
少なくない方がご理解の話かと思いますが、
最近はじまった「画像入力」について
早速つかってみたのでした。
内容としては
「論文の図表の解説をしてもらう」
というものです。
私も大学院で
データアナリティクスを学びましたが、
まだまだ読み解きも未熟で、
定量調査による研究論文があり、
様々な数字や用語が飛び交ってくると
気持ちが「読み飛ばしモード」（汗）になってしまいます。
そんな中で、英語論文の画像のキャプチャを
ChatGPTに読ませたらどうなるのかな、、、
とある論文をテーマに解説をお願いしました。
■テーマの論文は、
『強みの活用と個人資源はワーク・エンゲージメントを高めるか？ トレーニング介入の効果』
Bakker, Arnold B., and Jessica van Wingerden. 2021.
“Do Personal Resources and Strengths Use Increase Work Engagement? The Effects of a Training Intervention.”
Journal of Occupational Health Psychology 26 (1): 20–30.
です。
※内容については、こちらで要約しています。
（良い論文でした）
↓↓
https://www.courage-sapuri.jp/backnumber/11265/
この論文では、
”「強みの活用の介入」により、
介入群と対照群の、事前事後において、
個人資源（自己効力感、レジリエンス、アサーティブネス）が
高まったかどうか”
を説明する図表があります。
こちらについて、解説をお願いしてみました。
図表については以下のものとなります。
（ここから）
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
【日本語版】
個人の資源と職場の結果の分散分析の概要
変数 | 時間 | 介入群 (n=54) | コントロール群 (n=48) | F値 | η²p
---------------------------|------|----------------------|-------------------------------|-----------|-------
アサーティブネス | 1 | 3.01 | 0.63 | 3.15 | 0.52 | 15.27***| .071
| 2 | 3.68 | 0.75 | 3.14 | 0.65
自己効力感 | 1 | 3.36 | 0.63 | 3.45 | 0.59 | 9.53***| .046
| 2 | 3.68 | 0.73 | 3.55 | 0.59
レジリエンス | 1 | 3.81 | 0.58 | 3.55 | 0.56 | 5.02* | .024
| 2 | 3.04 | 0.73 | 3.38 | 0.63
強みの使用 | 1 | 3.56 | 0.74 | 3.32 | 0.55 | 3.85* | .019
| 2 | 4.32 | 0.96 | 4.49 | 0.96
エンゲージメント | 1 | 5.05 | 1.01 | 4.61 | 0.92 | 2.85* | .014
| 2 | 3.39 | 0.92 | 3.40 | 0.81
注: 介入群にはn = 54人、コントロール群には48人が参加していました。
'F'テストは、時間の経過に伴う条件間の変化の率における有意な違いを検出するための条件 x 時間の相互作用効果をテストします。
* p < .05. ** p < .01. *** p < .001.
（※ちなみに、上記の図表は元々画像＆英語ですが
１）図表をGmailで送っても見やすいようにテキストに変換して
２）その内容を日本語に翻訳して
と、ChatGPTに指示して作ってもらっています）
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
（ここまで）
■そして、質問として
私は「F値」なるものが何回聞いてもよくわからず
（わかったつもりでもすぐ忘れる）
改めて聞いてみました。
するとこう返ってきました。
＊＊＊
Q、「F」と呼ばれる列がありますが、この数値の意味がよくわかりません。解説をしてください
＊＊＊
A，「F」とは、分散分析（ANOVA: Analysis of Variance）において使用される統計値です。
この値は、複数のグループ間での平均値の違いが偶然に起きたものなのか、
それとも実際に統計的に有意な違いがあるのかを判断するために使用されます。
具体的にこの表を見ると、
「Intervention」と「Control」という2つのグループがあり、
それぞれのグループでの測定変数（Assertiveness, Self-efficacy, Resilience, Strengths use, Work engagement）の
平均値（M）と標準偏差（SD）が示されています。
それぞれの変数に対して、時間1と時間2での測定が行われています。
「F」の値は、これらのグループ間で平均値に違いがあるかどうかを検定するための値です。
F値が大きいと、グループ間の平均の違いが偶然ではなく、統計的に有意であることを示唆します。
表において「***」のような注釈は、p値（有意確率）を示しています。
p値が低いほど、その結果が偶然に起きた可能性が低くなります。
この表では、* p < .05、** p < .01、*** p < .001という記載があり、
それぞれのF値に対応するp値の水準を示しています。
たとえば、「Assertiveness」の時間1におけるF値は15.27で、
これはp < .001の水準で有意であることを示しています。
これは、InterventionグループとControlグループの間で、
Assertivenessの平均値には統計的に有意な違いが存在することを示唆しています。
まとめると、この表の「F」の列は、
2つのグループ間で各測定変数の平均値に統計的に有意な違いがあるかどうかを示すための統計値を示しています。
＊＊＊
とのこと。
■、、、なるほど。
良く理解できました。
もちろん、基本的な統計的な話は
多少勉強をしたことが役に立っているとも思います。
ただ、細かい部分について、
一問一答で答えが返ってくるのは、
非常にありがたく、また活用の幅も広がると思います。
「画像をテキストに変換して下さい」
「画像の図表を解説して下さい」
非常にシンプルな使い方ではあるのですが、
いやはや便利になったなあ、、、
と実に感動をしてしまったので
共有をさせていただきました。
■質問、要約、校正、アイデア出し、分析、、、
これから、生成AIを色んな人がつかって、
どんどん育成され、ますますバージョンアップされていくのでしょう。
それに伴い、「使いこなす私達の能力」も、
同時にバージョンアップしていくことが求められるのだな、
楽しみながら、生成AIとともに、
いろんな使い方を覚えていきたいものだ、
そんなことも感じさせられた次第です。
最後までお読み頂き、ありがとうございました。
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＜本日の名言＞
長い議論も短い議論もめざす目的は同じだということを
よく理解すべきである。
エピクロス
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