ChatGPT利用によりPython実用化が一気に進む

 Practical use of Python advances at a stretch by using ChatGPT

I am creating a Python script using ChatGPT. As a result, the troublesome computer work has decreased rapidly, so I made a note of it. This is an innovation that happened to me who was uncertain about Python's py character until around spring. Read the unlearned sutras of the boy in front of the gate.

ChatGPTを利用してPythonスクリプトを作成しています。それにより面倒なパソコン作業が急減しているのでその様子をメモしました。春頃まではPythonのパの字も不確かだった自分に起こったイノベーションです。門前の小僧習わぬ経を読む。

1　ChatGPTでPythonスクリプトを作成したキッカケ

ChatGPT入力前画面

4月頃ChatGPTの話題をテレビなどでよく見るようになり、生成AIに興味を持ちました。画像生成AIサイトImage Creator（Microsoft Bing…ChatGPTを利用しているサイト）を利用して考古学切手をデザインして遊びました。

2023.04.03記事「Image Creatorによる考古学切手のデザイン」

この遊びの中でYouTubeにChatGPTを活用してPythonスクリプトを生成する動画が多数あることを知りました。Pythonを本格的に学習したいという気持ちが強く、Python学習書を読みだした自分にとってChatGPTでPythonが使えるようになるかもしれないという希望のともしびが灯りました。

YouTubeでChatGPTやBlenderPythonというキーワードで見つけた動画を見て真似すると、確かに実用Pythonスクリプトが出来てしまします。

2023.04.17記事「ChatGPTでBlenderPythonのコード生成」

しかし、自分には生成したPythonスクリプトの細部を理解する能力はありません。英語がしゃべれないのに、外国人とコミュニケーション出来てしまうような不思議な感覚です。この不思議な感覚は今でもつづいています。でも、それはどうでもよいことで、Pythonが使えるようになったという実力向上感覚が自分の自信を深めます。QGISにあこがれ、最初はちんぷんかんぷんだったけれども、いつの間にか実用的に使えるようになり、自信を深めたことがあります。それと同じです。QGISは使えるようになりましたが、その仕組み（アルゴリズム）はほとんど理解していません。ChatGPT生成Pythonスクリプトも同じで、実用できればよいのであって、その仕組み（スクリプトの詳細）を理解できることは必ずしも必要ではないと割り切ります。

2　これまでにChatGPTで生成したPythonスクリプト

これまでに次のようなPythonスクリプトを生成しています。

2-1　BlenderPythonスクリプト

・CUBEエンプティを所定空間に隙間なく多数配列する

・所定空間にCUBEをランダムに配置する

・干渉色colorrampを生成する

・色付きCUBEを生成する

・選択CUBEに画像テクスチャ貼り付けを含むマテリアルノードセットを付与する

・選択オブジェクトの5ｍ範囲密集値を計算して、所定の区分でマテリアルベースカラーを設定する

・同上（画像テクスチャ貼り付けを含むマテリアルノードセットを付与）

・テキストで指定した多数座標に所定オブジェクトを配置する

・オブジェクトに等高線縞模様を描く

・平面にカラーグラデーションを描く

2-2　Pythonスクリプト

・テキストで指定した多数の名称のフォルダーを生成する

・テキストで指定した多数フォルダーにファイルを一括生成する

・テキストで指定した多数フォルダーに複数ファイルを一括コピーする

・画像座標読み取り

・画像から座標を読み取り、所定の計算方法で変換する（Blender3D空間プロット用）

3　Pythonスクリプトの効果例

3-1　多数点がプロットされた分布図から座標を読み取る活動の超効率化

趣味活動（考古学習活動）で多数点がプロットされた分布図から座標を読み取り、その座標から3D座標を生成してBlender3D空間にプロットする場面が多くあります。これまでは電子化紙資料をIllustratorの座標読み取り機能を使って座標を読みとっていました。とても面倒くさい作業で10点、20点作業すればうんざりです。しかしPythonスクリプトを使えば、クリックするだけで正確な座標を読み取れる（電子的にコピーできる）ので作業が超効率化しました。座標読み取りが楽しく、どんなに点が沢山あっても作業が続けられそうです。

3-2　多数点のBlender3D空間プロットが超効率化

テキストに多数点の座標を書き込めば、BlenderPythonスクリプトを走らせて一瞬で3D空間にプロットできます。面倒というか不可能に近かった3Dプロット作業が快適活動に逆転しました。

3-3　多数点3D分布データの5ｍ範囲密集値計算と区分色分け

Blenderの多数点3D分布データを対象に5ｍ範囲密集値計算や所定区分による色分けが、BlenderPythonスクリプトを走らせることで一瞬でできます。条件を変えた計算や色分けの変更もスクリプトを書き換えることで直ぐに対応できます。このような活動はPythonスクリプト（あるいは別のプログラム言語）を使わなければ不可能です。

4　ChatGPT利用に関する感想

4-1　無料で気軽に利用できる

ChatGPTが無料で利用できることは驚きです。

また気軽に利用できることもとても重要だと思います。

Pythonスクリプトを作っても最後にうまく動作しないとき、もしだれかそれに詳しい人に教えてもらおうとすれば、何らかの「借り」がその人に出来てしまうことは必須です。しかし、ChatGPT利用はそのような心理的負担は一切ありません。気軽に利用できます。そして無料。

4-2　Pythonに詳しい

ChatGPTはPythonスクリプトには詳しい知識を有しているようです。ですから、Pythonスクリプト生成にChatGPTを利用することは理にかなっているようです。ChatGPTはBlenderPythonにも詳しいですが、Blenderというソフト自体の知識に強いのではなく、Pythonの一分野のBlenderPythonにも知識を有しているという感じです。ChatGPTはBlenderPythonのマニュアルや例示を全部暗記していて、それを回答につかっているという感じを受けます。

4-3　ChatGPTとは会話継続的に質問できる

ChatGPTとは会話継続的に質問ができます。ChatGPTの回答をBlenderで走らせ、エラーが出た場合、そのエラーを貼り付けると、そのエラーを回避する新たなスクリプトを提案してもらえます。2～3回のエラーを経て正解にたどり着くことが多いです。エラーがどうしても回避できない場合、条件を変えて質問することも気軽にできます。なお、日をまたぐと会話継続関係はリセットされます。

4-4　言葉には注意が必要

「Blenderで「選択」したオブジェクトに〇〇したいスクリプトを教えてください。」という質問をしたところ期待する結果が得られました。ところが、ある時ボーとしていて、「「Blenderで「指定」したオブジェクトに〇〇したいスクリプトを教えてください。」と質問したところ、期待する結果に結局たどりつけませんでした。「選択」と「指定」では意味が違うようです。人間なら「それは選択でしょ」と教えてくれるのでしょうが、ChatGPTではそれは無理です。自分が気が付かなければ、つまでも前に進めません。

4-5　Pythonスクリプトを使う場面を探している

ChatGPTによりPythonスクリプトがほぼ自由に使えるような感覚が生まれていますので、趣味活動のどの場面でPythonを活用できるか、探しています。「面倒くさい」作業があれば、即座にPythonスクリプトを作成するつもりです。ChatGPTとPythonのおかげで、趣味活動がイキイキしてきました。

4-6　門前の小僧習わぬ経を読む

Pythonの知識が超虚弱な私ですが、ChatGPTによるPythonスクリプト生成と活用を体験するなかで、スクリプトの構造とか、エラーの原因とか、条件を変更する場所とかが判る場合も増えています。門前の小僧習わぬ経を読むとは自分のことです。

●2023.07.20追記

今朝の日経新聞27面に「生成AIと経済社会（上）　低スキル労働者こそ恩恵

カール・フレイ オックスフォード大学准教授」という論説が掲載されています。

読むと、ChatGPTで恩恵を受けるのは誰かということが議論されています。結論は「意外にも最大の受益者はベテランではなく、作業効率が飛躍的に高まった未熟練の労働者だった。」としています。多数の事例で説明していて、納得できます。自分の趣味活動におけるPythonスクリプト生成もまさに、ChatGPTが低レベル未熟練労働者に大きな恩恵をもたらしている状況と同じ現象であると理解できました。

この論説では生成ＡＩ規制の本質が、技術進歩がエリート層の所得と影響力を脅かし始めていることと関連していると論じていて、興味ある視点となっています。