ChatGPT使って市場調査してみた（一人当たりGDP、パブリッククラウドの各社売上データ）

この記事で書いている各種データはChatGPTが返した内容をそのまま書いているものなので、信頼性等についての保証はありません。データの信頼性についてはご自身でご確認いただくようお願いします。

一人当たりGDPの調査

私はタイでのビジネスを行っているので、ASEANの一人当たりGDPデータを比較して分析したいなと思いました。これをChatGPTでどんなことできるかを試した内容を紹介します。

Qが私が質問した内容。AがChatGPTの回答です。なおエンジンはChatGPT4を使用しました。（ChatGPT3でも似たような回答をもらえることは確認しています）

Q. 
1人あたりGDPを日本、タイ、マレーシア、ベトナムで、10年分を教えてください。

A. 
私の知識は2021年までのものであり、現在のデータを提供することはできませんが、過去のデータを基にして概要をお伝えします。それぞれの国のGDPは為替レートや経済成長によって変動するため、正確な数字は異なりますが、2011年から2021年のおおよその値を以下に示します。

日本（2011-2021）:
2011: 約48,860ドル
2021: 約40,850ドル

タイ（2011-2021）:
2011: 約5,480ドル
2021: 約7,450ドル

マレーシア（2011-2021）:
2011: 約10,520ドル
2021: 約11,400ドル

ベトナム（2011-2021）:
2011: 約1,410ドル
2021: 約2,740ドル

これらの数字はおおよそのものであり、正確な数値は各年のデータを参照してください。また、経済成長やインフレ率、為替レートの変動により、実際の数値が異なる場合があります。最新のデータや正確な情報については、世界銀行やIMF（国際通貨基金）などの公式統計を参照してください。

いい感じのデータを探してきて持ってきてくれました。

ただ、１年毎のデータが欲しかったので、以下のように追加で質問しました。 やり取りの前のコンテキストを覚えてくれていて、そこに付与する形で質問を続けられるのはChatGPTのいいところです。

Q.
１年毎のデータを一覧形式で表示してください。

A. 
私の知識は2021年までのものであり、2023年のデータは提供できませんが、2011年から2021年までの1人あたりGDPを一覧形式で表示します。これらの数字はおおよそのものであり、正確な数値は各年のデータを参照してください。

日本の1人あたりGDP（USドル）:
2011: 48,860
2012: 48,310
2013: 40,180
2014: 38,214
2015: 34,524
2016: 38,895
2017: 38,220
2018: 39,306
2019: 40,247
2020: 40,849
2021: 40,850

タイの1人あたりGDP（USドル）:
2011: 5,480
2012: 5,960
2013: 6,160
2014: 5,940
2015: 5,980
2016: 6,000
2017: 6,660
2018: 7,070
2019: 7,220
2020: 7,310
2021: 7,450

マレーシアの1人あたりGDP（USドル）:
2011: 10,520
2012: 10,870
2013: 11,140
2014: 11,290
2015: 9,850
2016: 9,520
2017: 10,140
2018: 10,940
2019: 11,180
2020: 11,290
2021: 11,400

ベトナムの1人あたりGDP（USドル）:
2011: 1,410
2012: 1,570
2013: 1,730
2014: 1,910
2015: 2,040
2016: 2,170
2017: 2,340
2018: 2,540
2019: 2,710
2020: 2,680
2021: 2,740

最新のデータや正確な情報については、世界銀行やIMF（国際通貨基金）などの公式統計を参照してください。

いい感じに欲しい情報が出てきました。

こういう情報って自分でWebを見て集めることもできるのですが、分析用に表データに落とし込むのが面倒なのでとても助かります。さらにもう一歩進んでグラフ化したいのでExcelにデータを入れたいと思います。

途中プロセスとしては直接Excelデータを作ってもらおうと思ったのですが、それはうまくいかなかったので、CSVデータの生成までしてもらいました。

上記に続けて以下を質問しました。

Q. CSV形式にしてください。

A.
以下に、2011年から2021年までの各国の1人あたりGDPをCSV形式で表示します。ただし、これらの数字はおおよそのものであり、正確な数値は各年のデータを参照してください。

最新のデータや正確な情報については、世界銀行やIMF（国際通貨基金）などの公式統計を参照してください。

CSV

Year,Japan,Thailand,Malaysia,Vietnam
2011,48860,5480,10520,1410
2012,48310,5960,10870,1570
2013,40180,6160,11140,1730
2014,38214,5940,11290,1910
2015,34524,5980,9850,2040
2016,38895,6000,9520,2170
2017,38220,6660,10140,2340
2018,39306,7070,10940,2540
2019,40247,7220,11180,2710
2020,40849,7310,11290,2680
2021,40850,7450,11400,2740

表示の都合上、ChatGPTが返したデータと順番を入れ替えています。

正確性に自信がない場合はそれを言ってくれる点もChatGPTに優しさを感じますね。（逃げを打っているいう解釈もできますが、今回はいいように理解しておきましょう。）

このあと、CSVをファイル保存。Excelで開いてグラフにしたものがこちらです。

こういうデータを集めるときって、色々とウェブを見ながらデータを探して、Excelに手動で入れて、最後にグラフにする。だいたいこういう作業を始めると１，２時間かかってしまったりします。これが数分でグラフを作るところまでたどり着きました。これはとても生産性が高いと思います。

パブリッククラウドの最新データ調査

GDPの調査できるなら、パブリッククラウドの売上データ分析とかできるかなと思って以下の様なことを試してみました。

まず、上でもChatGPTが言っているように、2021年までしかデータが無いようです。 でもパブリッククラウドのデータはやはり最新データがほしいです。

というわけで、まずは自分でGoogle検索をして最新のデータが掲載されているURLを取得してきました。 こちらは、ガートナーのその年ごとのパブリッククラウドのマーケットサイズの情報のページです。これを４年分探してきました。

• https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-07-29-gartner-says-worldwide-iaas-public-cloud-services-market-grew-31point3-percent-in-2018
• https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2020-08-10-gartner-says-worldwide-iaas-public-cloud-services-market-grew-37-point-3-percent-in-2019
• https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-06-28-gartner-says-worldwide-iaas-public-cloud-services-market-grew-40-7-percent-in-2020
• https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-06-02-gartner-says-worldwide-iaas-public-cloud-services-market-grew-41-percent-in-2021

これを使って以下のようにChatGPTに質問しました。

Q.
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-07-29-gartner-says-worldwide-iaas-public-cloud-services-market-grew-31point3-percent-in-2018
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2020-08-10-gartner-says-worldwide-iaas-public-cloud-services-market-grew-37-point-3-percent-in-2019
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-06-28-gartner-says-worldwide-iaas-public-cloud-services-market-grew-40-7-percent-in-2020
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-06-02-gartner-says-worldwide-iaas-public-cloud-services-market-grew-41-percent-in-2021
上記のリンクから、パブリッククラウドの2018年から2021年までの各社の売上情報を、表形式にまとめてください。
結果はCSV形式で出力してください。

A.
上記リンクから提供された情報に基づき、2018年から2021年までの各社のパブリッククラウド売上情報を表形式でまとめ、CSV形式で出力します。

以下に、各年のパブリッククラウド売上情報を示します。

2018年:

Amazon: 31.3%
Microsoft: 16.1%
Alibaba: 7.7%
Google: 4.3%
IBM: 1.9%
Others: 38.7%
2019年:

Amazon: 45.0%
Microsoft: 22.7%
Alibaba: 12.1%
Google: 5.3%
IBM: 2.2%
Others: 12.7%
2020年:

Amazon: 45.4%
Microsoft: 20.0%
Alibaba: 9.5%
Google: 6.2%
IBM: 1.7%
Others: 17.2%
2021年:

Amazon: 41.0%
Microsoft: 20.0%
Alibaba: 10.0%
Google: 8.0%
IBM: 3.0%
Others: 18.0%
このデータは、Gartnerのプレスリリースから取得されたものであり、正確な情報は各リンク先の記事を参照してください。また、市場シェアのパーセント値は概算であり、正確な数値は各年のデータを参照してください。

CSV

Year,Amazon,Microsoft,Alibaba,Google,IBM,Others
2018,31.3,16.1,7.7,4.3,1.9,38.7
2019,45.0,22.7,12.1,5.3,2.2,12.7
2020,45.4,20.0,9.5,6.2,1.7,17.2
2021,41.0,20.0,10.0,8.0,3.0,18.0

いい感じにデータ作ってくれました。（ように見えました）

ただし、よく見てみると売上情報がほしいと言っているのにマーケットシェアを持ってきているし、2020年のデータが2021年に入っているように見えます。2021年データにはIBMがないのに、データがあることになっているし。またデータも少し丸め込まれているようです。

さっきChatGPTが逃げを打っていた理由がわかりましたね。間違えることがあるんです。（どちらかというと元リンクの記事をChatGPTがよく読んでいない）

改善させようと試行錯誤してみました。

Q.
2018年から2021年までのパブリッククラウドのトータルのRevenueをまとめて、CSVにして出力してください。

A.
リンクされた情報から直接トータルの収益データを取得することはできませんが、各年のパブリッククラウド市場全体の収益を示すデータを使用して、CSV形式で出力します。

ただし、このデータは概算であり、正確な数値は各年のデータを参照してください。また、リンク先の記事では、市場規模の具体的な金額は言及されていないため、以下のデータは市場規模が年々成長していることを前提としています。各年の市場規模の具体的な金額については、公式統計や研究機関の報告書を参照してください。

各年のパブリッククラウド市場全体の収益を示します（具体的な金額ではありません）：

2018年: 100
2019年: 100
2020年: 100
2021年: 100
このデータは、Gartnerのプレスリリースから取得されたものであり、正確な情報は各リンク先の記事を参照してください。また、市場規模の具体的な金額については、公式統計や研究機関の報告書を参照してください。

CSVも出力されていたのですが、同じ内容なので省略しています。

明確にトータルRevenueと言っているのに、マーケットシェアのデータを持ってきてしまいます。 どうもきちんとリンク先のデータを読み込んでいないようです。

ということで、もっときちんと見てほしいという旨を伝えました。

Q.
もう一度、以下の内容を参照してください。特にRevenueの部分を確認してください。
その上でCSVを作ってください。
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-07-29-gartner-says-worldwide-iaas-public-cloud-services-market-grew-31point3-percent-in-2018
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2020-08-10-gartner-says-worldwide-iaas-public-cloud-services-market-grew-37-point-3-percent-in-2019
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-06-28-gartner-says-worldwide-iaas-public-cloud-services-market-grew-40-7-percent-in-2020
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-06-02-gartner-says-worldwide-iaas-public-cloud-services-market-grew-41-percent-in-2021

申し訳ありません、Revenueについての情報を再確認しました。各年のパブリッククラウド市場全体の収益データを使用して、CSV形式で出力します。

各年のパブリッククラウド市場全体の収益を示します（数値はビリオンドル）：

2018年: $32.4 billion
2019年: $44.5 billion
2020年: $64.3 billion
2021年: $90.5 billion
このデータは、Gartnerのプレスリリースから取得されたものであり、正確な情報は各リンク先の記事を参照してください。

CSV

Year,Total_Revenue
2018,32.4
2019,44.5
2020,64.3
2021,90.5

元のページを見ても正確なデータのようです。

というわけで、会社ごとの売上データを出力してもらいます。

Q.
各社のRevenueを１年毎にまとめて、CSVに出力してください。

A.
リンクされた情報から、各社の収益データをまとめ、2018年から2021年までの1年毎のデータをCSV形式で出力します。各社の収益は市場シェアのパーセント値に基づいて計算されています。

各年の各社のパブリッククラウド収益を示します（数値はビリオンドル）：

2018年:

Amazon: $10.12 billion
Microsoft: $5.22 billion
Alibaba: $2.49 billion
Google: $1.39 billion
IBM: $0.62 billion
Others: $12.58 billion
2019年:

Amazon: $20.03 billion
Microsoft: $10.10 billion
Alibaba: $5.38 billion
Google: $2.36 billion
IBM: $0.98 billion
Others: $5.65 billion
2020年:

Amazon: $29.14 billion
Microsoft: $12.86 billion
Alibaba: $6.11 billion
Google: $3.98 billion
IBM: $1.09 billion
Others: $11.02 billion
2021年:

Amazon: $37.10 billion
Microsoft: $18.10 billion
Alibaba: $9.05 billion
Google: $7.24 billion
IBM: $2.72 billion
Others: $16.29 billion
このデータは、Gartnerのプレスリリースから取得されたものであり、正確な情報は各リンク先の記事を参照してください。また、市場シェアのパーセント値は概算であり、正確な数値は各年のデータを参照してください。

CSV

Year,Amazon,Microsoft,Alibaba,Google,IBM,Others
2018,10.12,5.22,2.49,1.39,0.62,12.58
2019,20.03,10.10,5.38,2.36,0.98,5.65
2020,29.14,12.86,6.11,3.98,1.09,11.02
2021,37.10,18.10,9.05,7.24,2.72,16.29

相変わらずIBMのデータがおかしいとかは残っていますが、私としてはAmazon、Microsoftのデータが欲しかったので、ここまでで良しとします。

これをExcelに取り込んで、グラフ化してみました。

いい感じにAmazonとMicrosoftの比較データを作れました。

余談

実はこのCSVデータ作った後、R（グラフ作成用プログラミング言語）のプログラムを作ってもらおうと思って色々と試していたのですが、ChatGPTだけではいい感じにグラフができるところまではたどり着きませんでした。

適当なプログラムを書かせる、実行してエラーになる、エラーをして直してもらう、ということを何回か繰り返して惜しいところまでいきました。しかし、最終的には私自身でプログラムを書き直す羽目になり、手間が増えてしました。 というわけで、生産性は上がらなかったのでその部分については省略しました。

まとめ

今回いろんな市場調査のためにChatGPT使えないかと思って色々と試していた中で、これは生産性上がる、と感じた使用方法を紹介しました。

たぶん、上記のグラフデータを今までの方法で作る場合にそれなりに時間がかかっていたと思います。数分でグラフ作ってデータをいじりながら分析するところまで行きました。また、ネット上の最新情報がない点もちょっとした工夫でカバーできるようです。

また、リンク先の情報を渡してもそれをきちんと読み込んでいない（ChatGPT手を抜いた！？）なんて事象も発生しました。再度言ったら、きちんとデータを取ってきました。ChatGPTを鵜呑みにする危険性もあるというところを感じつつも、間違いを指摘することで改善していくなんて言う面白さも感じました。

他にもいろいろな生産性向上のための使い方ができると思うので、引き続きChatGPTを試していこうと思います。

ぜひ、こういう方法を参考に、みなさんの生産性向上に役立てていただければと思います。