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▼目次
00:00 データ利活用ならBIツールよりPythonがおすすめ
00:28 データ利活用ならBIツールよりPythonをすすめる理由1
01:36 データ利活用ならBIツールよりPythonをすすめる理由2
03:25 データ利活用ならBIツールよりPythonをすすめる理由3
05:14 ＜宣伝＞キノクエストなら生成AIもPython可視化もダッシュボード構築も学習できます
05:52 データ利活用ならBIツールよりPythonをすすめる理由のまとめ
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▼動画で話している内容
今日は「会社でデータ利活用をするならBIツールではなく、Pythonを勧める3つの理由」というテーマでお話しします。
データ分析や可視化というと、多くの企業ではBIツールを使っていることが多いですよね。
でも実は、Pythonを使った方がずっと効率的で、将来性があるんです。
今日はその理由を3つご紹介します。
## 理由1：生成AIの登場でプログラミングが民主化された
まず1つ目の理由は、生成AIの登場によってプログラミングが民主化されたことです。
「プログラミングは難しい」というイメージがあるかもしれませんが、今はその常識が変わりました。
例えば、このExcelファイルを見てください。
これを分析したいとき、以前なら自分でコードを書く必要がありましたが、今は違います。
「このExcelデータをPythonで分析して、時系列グラフを作成してください」と生成AIに頼むだけでOKなんです。
ほら、こんな感じでコードを生成してくれました。
このコードを実行すると…あっという間にグラフができましたね！
これって、すごいことだと思いませんか？
以前なら100時間以上の学習が必要だったプログラミングが、今では基本を5時間程度学ぶだけで実務に活かせるようになりました。
生成AIが、プログラミングをみんなのものにしてくれました。
## 理由2：生成AIの登場で学習コストが逆転し、費用対効果が抜群になった
2つ目の理由は、生成AIの登場によって学習コストが大幅に下がり、費用対効果が抜群になったことです。
以前は、BIツールの方がプログラミングより学習コストが低いと言われていました。
確かに、BIツールは直感的な操作で、比較的短時間で使いこなせるようになります。
でも、生成AIが登場したことで、この状況が大きく変わりました。
今では、プログラミングの学習時間が大幅に短縮されています。
エラーの修正程度であればプログラミングの学習もせずに対応ができます。
そのコードが何をやっているのか解説してもらうのも、学習は要りません。
やりたいことが複雑になれば、プログラミングの基礎学習は必要ですが、それでも数時間から数十時間、学習すればデータの可視化や分析はできるようになります。
一方で、BIツールの学習コストは変わらず、むしろ新しい機能が追加されるたびに学習が必要になります。
つまり、学習コストの面では、プログラミングとBIツールが同じレベルか、場合によってはプログラミングの方が低くなった、とも言えます。
さらに重要なのは、できることの範囲です。
BIツールは主にデータの可視化に特化していますが、プログラミングはそれだけではありません。
データの可視化、分析、業務自動化、さらにはアプリ開発まで、幅広い用途に対応できます。
例えば、データ分析の結果を基に自動でレポートを生成したり、分析結果をWebアプリとして公開したり、他のシステムと連携させたり。
これらはBIツールだけでは実現困難です。
つまり、同じ学習コストで、はるかに多くのことができるようになったんです。
費用対効果という観点で見ると、プログラミングの方が圧倒的に優れていると言えます。
（続く）
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#python #生成AI #データ利活用 #BI
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