生成AIによるコード生成とCode Interpreter活用ハンズオン with PLATEAU

はじめに

OpenAIが7月に公開したプラグイン「Code Interpreter」によってソフトウェアやデータサイエンスの世界に衝撃が走っています。今後、生成AIによるコード生成やCode Interpreterは、人々の仕事の領分や内容を大きく変える可能性があります。今までコードとは無縁だった人たちも、ダイナミックにデータを分析加工できるようになるからです。そうした背景を踏まえ、今回のハンズオンでは、以下のような内容をお届けします。

1. ChatGPTのコード生成やCode Interpreterをはじめるための導入案内
2. Code Interpreterを使ったCityGMLや点群データ解析を行うハンズオン

CityGMLは、国土交通省が推進する3D都市モデル「Project PLATEAU」でも採用されている標準規格です。

今回のハンズオンは、PLATEAUに関わる方々を中心にご案内していますが、単純に、ChatGPTによるコード生成をやってみたいという方、Code Interpreterの実践的な使い方を知りたい方にも役立つ内容になります。

「ChatGPTによるコード生成」では以下のようなことが可能になります。

• プログラミングをほとんどやってない人でも一定の動くコードが作れる
• エラーメッセージの解釈や改善コードの提案、テストデータ生成など生産性の向上
• アルゴリズムの提案・解説・解釈（リファクタリングにも応用可能）

「ChatGPTのプラグインであるCode Interpreter」によって以下のことが可能となります。

• 数値などのデータや画像をアップロード可能
• プロンプトで与えた課題やデータをもとにPythonコード生成実行して分析を行う
• 自ら結果を評価してゴールが得られるまでトライを繰り返す

Code Interpreterは、とくにデータサイエンス分野などで注目されていますが、ソフトウェア開発の生産性やさまざまな分野のクリエイティビティを劇的に変えると思われます。

タイムスケジュール（予定）

ハンズオン内容（予定）

ChatGPTによるコード生成とCode Interpreter 導入案内（10分）

1. ChatGPTによるコード生成とは
2. Code Interpreterとは

Code Interpreter活用ハンズオン（120分）

1. ハンズオン 　CityGMLや三次元点群データ、その他GISデータの分析処理など
2. 質疑応答

※ハンズオン情報共有用リポジトリ 　https://github.com/furuhashilab/chatgpt4plateau

登壇者

古橋大地氏　青山学院大学　地球社会共生学部 教授

青山学院大学 地球社会共生学部 教授、マップコンシェルジュ株式会社 代表取締役社長、NPO法人クライシスマッパーズ・ジャパン理事長、東京大学空間情報科学研究センター 協力研究員、オープンストリートマップ・ファウンデーション・ジャパン/OSGeo財団日本支部所属。東京大学大学院新領域創成科学研究科修了（環境学修士）。専門は森林リモートセンシング。地理空間情報の利活用を軸に、Googleジオサービス、オープンソースGIS(FOSS4G)、オープンデータ(OpenStreetMap)、デジタルツインの技術コンサルティングや教育指導を行なっている。「一億総伊能化」をキーワードにみんなで世界地図をつくるOpenStreetMapに熱を上げ、GPS、パノラマデバイス(GigaPan)、無人航空機(UAV/Drone)を駆使して、地図を作るためにフィールドを駆け巡っている。国土交通省都市局 Project PLATEAUや東京都デジタルツインプロジェクトの有識者会議委員を担当。

遠藤諭　株式会社角川アスキー総合研究所 主席研究員

株式会社角川アスキー総合研究所 主席研究員、『MITテクノロジーレビュー日本版』アドバイザー。プログラマを経て1985年に株式会社アスキー入社。月刊アスキー編集長、株式会社アスキー取締役などを経て、2013年より現職。「AMSCLS」（LHAで全面的に使われている）や「親指ぴゅん」（親指シフトキーボードエミュレーター）などフリーソフトウェアの作者。2018、2019年に日本基礎心理学会の「錯視・錯聴コンテスト」で２年連続入賞。その錯視を利用したアニメーションフローティングペンを作っている。著書に、『計算機屋かく戦えり』（アスキー）、『頭のいい人が変えた10の世界 NHK ITホワイトボックス』（共著、講談社）など。

事前準備

下記をご確認の上ご参加ください。

• ChatGPT plus（20ドル／月）の有料プランの加入。
• Pythonの動作環境（Python 3.9以上、単体でOK＝Anacondaでも可）

参考情報：

https://ascii.jp/elem/000/004/140/4140826/

https://ascii.jp/elem/000/004/144/4144542/

https://www.facebook.com/groups/plateaunetwork/posts/1324581418135853/

※ChatGPTによるコード生成やCode Interpreterの活用についてお知らせください

ChatGPTなど大規模言語モデルによるコード生成、画像生成、およびCode Interpreterをデータ分析やソフトウェア開発に活用されている方は、申込時のアンケート欄にてお知らせください。とくにPLATEAUやGIS関連での活用事例を歓迎します。

PLATEAU とは

PLATEAUは、国土交通省が進めている、3D都市モデルの整備・活用・オープンデータ化のプロジェクトです。

3D都市モデルとは、実世界（フィジカル空間）の都市を、仮想的な世界（サイバー空間）に再現した三次元の都市空間情報プラットフォームです。建物や道路等の都市空間に存在する様々なオブジェクトの三次元形状と、それらのオブジェクトの意味情報（建築物の名称や用途、建設年などの属性情報）をパッケージでデータ化することにより、都市空間そのものを再現するデジタルツインを実現できます。

PLATEAUでは、全国の3D都市モデルを整備し、オープンデータとして公開することで、誰もが自由に都市のデータを活用し、防災、まちづくり、AR・VRなど様々な場面で活用できるようにしています。

実際の活用事例など、詳細はPLATEAUウェブサイトをご覧ください。

https://www.mlit.go.jp/plateau/

PLATEAU NEXT 2023とは

PLATEAU NEXTとは、PLATEAUの社会実装を加速させるための一連のコミュニティイベントです。2023年度は、アプリコンテスト、ライトニングトーク、ハッカソン、ハンズオン、ピッチイベント、アクセラレーションプログラム、子ども向けイベントなど様々な切り口で開発者コミュニティにおける実装のきっかけ作りを進めていきます。様々な領域のエンジニアやクリエイター、プランナーが自らの技術と3D都市モデルのデータを組み合わせ、新たな価値を生み出すことを期待しています。

https://www.mlit.go.jp/plateau-next/

開催体制

主催：国土交通省

運営：角川アスキー総合研究所（ASCII STARTUP）