拓海さん、最近の論文で「LLMがデータ可視化用のコードを書く」って話を聞いたんですが、現場で使えるレベルなんでしょうか。うちみたいな製造業でも役に立ちますか。
素晴らしい着眼点ですね！データ可視化に関する最近の研究は、LLM（Large Language Model 大規模言語モデル）を“プロトタイプ作成”や“可視化コードの自動生成”に活用できることを示していますよ。結論を先に言うと、よく使われるライブラリではかなり実用的なコードが出ますが、ライブラリの種類や指示の出し方で差がありますよ。
それは心強いですね。ただ、うちの現場では『すぐに動く完全なコード』が欲しい。部分的に書かれたコードをエンジニアが修正する時間もコストですから。投資対効果の観点でどう評価すればいいでしょうか。
良い視点です。評価の要点は三つです。第一に実行可能性、つまりそのまま動くか。第二に可視化の正確さ、意図した図が出るか。第三に保守性と学習コスト、エンジニアが修正しやすいか。これらを現場で小さく試して測ると見えてきますよ。一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。で、どのライブラリが安心なんですか。MatplotlibとかSeaborn、あとPlotlyというのも聞きますが、差があるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！今のところ、MatplotlibとSeabornには非常に強く、モデルがコンパイル可能で高評価のコードを生成することが多いです。Plotlyはインタラクティブ性が高い分、モデルの知識やAPIの詳細に依存するため、失敗率が高めですよ。
なるほど。つまり、現場導入はMatplotlibやSeabornで『まずは可視化を自動化』して、余裕が出たらPlotlyの自動化も考える、という進め方が現実的ということですか。
その通りですよ。要するに段階的導入です。まず既存のレポート作成フローに合わせて簡潔な自然言語指示を用意し、モデルに自動生成させるパイロットを回す。成功基準を最初に決めておくことも重要ですよ。
これって要するに『最初は既存の静的な図表から付加価値を取りに行く』ということですか。インタラクティブなダッシュボードは後回しにすると。
まさにその通りですよ。ROIを早く回収するには、まず失敗率が低い領域を自動化するのが合理的です。あとはデータの渡し方、プライバシー、ガバナンスをきちんと整理すれば導入は現実的になりますよ。一緒に整理して進めましょう。
分かりました。最後に確認ですが、導入を試すときの実務的な一歩と成功を測る指標を教えてください。エンジニアの工数削減とか、意思決定時間の短縮とかでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！実務的な一歩は、小さな代表的レポートを選んで自動化を試すことです。成功指標は、（1）生成コードの実行成功率、（2）図表が意図を満たす割合、（3）人手での修正時間の短縮、の三つで計測すると分かりやすいですよ。一緒に指標を作り、短期で実証していきましょう。
分かりました。じゃあ私の理解でまとめますと、まずはMatplotlibやSeabornで既存の静的な図表を自動化して、生成コードの実行成功率や修正にかかる時間で効果を測る。Plotlyのようなインタラクティブ領域は後で取り組む。導入は段階的に進め、データ管理とガバナンスを最初に整える、ということで間違いないですね。
完璧ですよ。素晴らしいまとめです。一緒に小さく成功体験を作っていきましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
