ChatGPT OpenAi APIを使用した顧客製品レビューの分析：感情分析からビジネス洞察を抽出するためのステップバイステップガイド パート1

ChatGPTの使い方に必要なこと

ChatGPTおよびGPT-4は、自然言語処理などの高度なタスクにおいて人間のような能力を持つ、大規模言語モデル（LLM）と呼ばれる人工知能ニューラルネットワークの一種です。GPTとは「generative pre-trained transformer」の略で、ユーザーからの入力およびキーワードコマンド（プロンプトと呼ばれる）に基づいてテキスト応答を生成できることを示しています。openaiによって開発され、チャットボットインターフェースまたは、このチュートリアルで見るように、はるかに強力なアプリケーションプログラミングインターフェース（API）として利用可能です。技術的に聞こえるかもしれませんが、APIを使用することは難しくありません。無料のAPIキーを取得して、必要な入力データをアプリに提供するだけで、AIの魔法は背後で起こり、数秒で結果を出力します。

ChatGPTはどのように動作しますか？

ChatGPTは、ユーザーがAIシステムと会話することを可能にするAIパワーの対話型テクノロジーです。自然言語処理（NLP）アルゴリズムを使用して、ユーザーの入力を理解し、対応するタスクを実行することで機能します。このチュートリアルでは、顧客レビューの感情を検出し、長いレビューを要約するように依頼します。ChatGPTは、大量の知識とデータでトレーニングされており、幅広いクエリや質問に応答できるようになっています。もっとも多くのインタラクションが行われるほど、ChatGPTは学習し、応答力が向上します。これは、機械学習として知られています。システムの柔軟性により、組織や個人は、その機能を特定のニーズに合わせて調整できます。要約すると、ChatGPTは、チャットボットまたはAPIインターフェースを通じて非プログラマーが強力なAI自然言語技術に簡単にアクセスできる方法を提供し、行われるデータ分析の種類を根本的に変えます。

ChatGPTを使って顧客フィードバックデータを分析することが会社の助けとなる理由

ChatGPTを利用して顧客のフィードバックを分析し、顧客体験を改善することは、確実に貴社に利益をもたらすでしょう。人工知能モデルを利用することで、ChatGPTは貴社が蓄積した膨大なデータを、有効に活用することができます。既存の企業データを活用して洞察を得ることにより、顧客の忠誠心を高め、顧客を維持し、収益を増やすことができます。 ChatGPT APIを使用することで、貴社は正確かつ高速に顧客フィードバックを分析することができます。企業のデータマイニングの品質を向上させることにより、より迅速かつ効果的なデータに基づく意思決定を行うことができます。

ChatGPTは人工知能を使った言語生成タスクに優れています

ChatGPTは人間らしいテキストを生成することに優れた言語生成ツールであり、コンテンツ作成のタスクや論理と創造性が必要なその他のナラティブスタイルのレポートに最適です。人間と似たようなテキストを生成できる能力により、ブログやソーシャルメディア、ウェブサイトの魅力的で多様なコンテンツを生成するのに役立ちます。 ChatGPTのテキスト補完機能により、ユーザーはわずかなキーワードを入力するだけで、AIがそれらのキーワードに基づいて完全な文または段落を自動的に生成できます。これにより、コンテンツ作成プロセスが簡単で時間がかからず、ビジネスは迅速かつ効率的にコンテンツを生成できます。このチュートリアルでは、最初にChatGPT APIを使用してレビューを分析し、後続のチュートリアルで、製品の長所と短所の詳細なリスト、および重要度と実装の容易さに基づいてランク付けされた製品の改善提案を作成するために、ChatGPTのテキスト生成機能を利用することができます。

AIによる分析活用事例：openAI ChatGPT APIを使った感情分析による顧客製品レビューからの洞察を抽出する

なぜ感情分析が必要なのか？

センチメント分析は、人々がオンライン上で自由に意見を表明する現代社会において、ますます重要になっています。センチメント分析とは、書かれたテキストを分析し、そのトーンを肯定的、否定的、または中立的に分類することを意味します。この技術は、マーケターが消費者の行動や嗜好に関する貴重な洞察を提供し、ビジネスが製品やサービスを改善したり、顧客体験を改善したり、より良い顧客サポートを提供したりするために活用できます。以前は、調査や顧客フォーカスグループを実施して、顧客が何を考えているかを知ろうとしていましたが、そのようなデータ収集の過程が意見をある方向に偏らせないように願っていました。今では、人々がオンライン上に書いたことを活用して、製品がどのように認識されているかをすばやく理解することができます。センチメント分析は、ビジネスで使用するために、特定のトピック、イベント、製品、さらには競合他社の公的な意見をモニターするためにも使用できます。

ChatGPTチャットボットインターフェースではなく、OpenAI APIを使用する理由は何ですか？

OpenAI APIを使用することで、各レビューをChatGPTに切り取って貼り付けるという煩わしいタスクを自動化することができます。Pythonで単一のコマンドを使用するだけで、ChatGPTに顧客のレビューを分析し、各々の感情を判断するよう指示できます。これが完了すると、chatgptを使用して結果を画面上に表示し、ExcelとWordに保存して安全に保管し、チームとのさらなる議論のために使用できます。このコードは、レビューのうちどの程度がポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルであったかをパーセンテージで分析結果を表示することもできます。APIはまた、分析の出力の1つの部分（つまり、このチュートリアルのパート1）を次のステップ（つまり、次のチュートリアルのパート2、3、4）の入力として使用し、チャットボットインターフェイスだけで行うことが困難、あるいは不可能な、わかりやすい製品改善分析を作成することができます。

ステップバイステップ機械学習による感情分析

前提条件

1. openai APIを使用するには、APIアクセスキーが必要です。まだ持っていない場合は、以下の手順に従って3か月間の無料アカウントを作成してください。
2. 無料のGoogle Colabアカウントをお持ちです。

ステップ1：Google Colabに必要なPythonライブラリをインストールする

openaiAPIにアクセスして、リクエストを送信するために使用されます
!pip install pandas openai requests APIの呼び出し中に進捗状況を追跡するために使用されます
!pip install tqdm結果をWord形式で出力するために使用されます
!pip install python-docx

ステップ 2: ColabでopenAI API環境を準備する

1. あなたのプライベートなopenAI APIアクセスキーを囲んでいる " " を残すように、<REPLACE THIS TEXT WITH YOUR OPENAI API ACCESS KEY> と書かれた部分を置き換えてください。
2. 古いgpt-3 APIよりも使用コストがより低く、ソフトウェアの最新バージョン「chatGPT」を使用していることを確認するために、チャット/補完APIエンドポイントを使用します。

ステップ3: レビューデータセットをロードする

ここでは、レビューが "reviews.csv" という名前のCSVファイルに含まれていると仮定しています。レビューは "Product_Review" という単一の列に含まれており、1行に1つのレビューが含まれています。

この例では、おそらく自社のビジネスからサンプルの製品レビューを使用しています。しかし、競合他社の製品やサービスの製品レビューを使用して、ユーザーが競合他社の製品をどのように認識しているかを理解することもできます。

すべてが正しくロードされていることを確認するために、データフレームを出力します。

ステップ4：ChatGPTを使用して各製品レビューの感情を判定し、結果をExcelとWordに出力する

注意：OpenAIの無料トライアルアカウントを使用している場合、APIにデータを送信できる回数に制限があります。この制限を解除するために、以下のコードの各リクエストの間に数秒の遅延を挿入します。OpenAIのペイアズユーゴーアカウントを使用している場合は、コードからこの遅延タイマーtime.sleep(4)を削除できます。

openAI APIは時々エラーが発生するか、他のユーザーからのリクエストで混雑することがあります。これが起こってもコードが失敗しないように、コードにwhile節を導入してAPI呼び出しを3回リトライします。通常、これで十分です。

現在、この種の分析に最も速く、最も安価で、最も能力のあるモデルとしてopenAIが推奨しているgpt-3.5-turboを使用していることがわかります。

これは私たちがChatGPTに与えるプロンプト（またはコマンド）であり、製品の感情分析ツールとして機能して、レビューが肯定的か、否定的か、中立的かを判断するように指示しています。

あなたは製品レビューの感情を分析して検出するために訓練されたAI言語モデルです。次の製品レビューを分析し、感情がポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルであるかを判断してください。単語を一つだけ返し、POSITIVE、NEGATIVE、またはNEUTRALのいずれかです。"You are an AI language model trained to analyze and detect the sentiment of product reviews."

ステップ5：ChatGPTを使用して各レビューを要約し、結果をExcelおよびWordに出力する

注意：以前のコードと同様に、APIコールの間に4秒の遅延を導入して、APIコールの無料トライアルアカウントの制限を超えないようにします。OpenAIアカウントを支払って持っている場合は、time.sleep(4) 行を削除できます。

これは私たちがChatGPTに製品レビューを要約するように指示するために使用しているプロンプトです。

あなたは製品レビューを分析して要約するためにトレーニングされたAI言語モデルです。以下の製品レビューを要約し、利点と欠点を強調してください。

ステップ6: ユーザーレビューから製品の長所と短所のリストを自動生成するPart 2に進んでください

Part 2のリンクはこちらです。そこでは、長所・短所リストを作成し、優先度の高い製品改善提案のリストを派生させる方法について詳しく説明します。

結論

このチュートリアルが役に立ったことを願っています。ご質問があれば、お答えいたします。

このチュートリアルが役に立ったことを願っています。ご質問があればお答えいたします。

今後のPart2を見逃さないように、 Medium で私をフォローしてください。そこでは、ChatGPTを用いて製品の改善戦略を提案するチュートリアルが行われます。

何かコメントや質問があれば、上記のコードのどの部分でも詳しく説明していただけるようコメント欄にお知らせください。

また、NLPを使用した他のビジネス事例があれば、コメントまたは直接メッセージで教えていただければ次にそのことを書きたいと思います。ありがとうございます！