メリークリスマス、みんな！
2023年の「SORACOM アドベントカレンダー」アンカー担当の松下(ニックネーム: Max)です。2019年から数えて５回目のアンカーを賜り、いよいよ誰かにバトンを渡したいお気持ちでいっぱいです (^^)v
個人的にアドベントカレンダーは１年毎に技術チャレンジと振り返りを交互に書いておりまして、今年は振り返りの年に当たります。さて、どうしたものか🤔と思案したところ、やはりここは「生成AIの力」を借りるほかないでしょう！という、毎度見切り発車のネタとなっておりますが、最後までお付き合いください。
2021年も、同じようなことをした
2021年のアドベントカレンダーでは「3年間223件の登壇タイトルから振り返る、IoTの移り変わりとこれから」として、３年分をAmazon ComprehendやGoogle Cloud Natural Language AI、Azure Cognitive Service for Languageを使って分析をしてみました。
これは Google Cloud Natural Language AI の画面ですね。
そして単語の頻出頻度を抽出し、その頻度から分析を自分で行いました。
当時もそこそこ分析できたなという感触はありましたが、ではChatGPTではどうなるのか？やはり気になるところです。
5年分/320件の登壇タイトルを集めました
幸いなことに2019年からの３年分のデータはすでにあります。そこで2022年・2023年のデータを足して、分析のネタに使えるようにします。といっても、結局pptxを開いてコピペする作業は結局手作業のようです。ここ、なんとかなりませんかね（ゆるぼ）。
１時間ほどかけて無事、Max's 登壇タイトル 2019~に5年分/320件の登壇タイトルをピックアップできました。
私は2017年にソラコムで活動をし始めてから、今年の9月で累計600回の登壇をしています。その中には公開イベントでの登壇もありますが、クローズドな場でもお話しすることもあります。Google Spreadsheetには、公開できるもののみをまとめています。
ChatGPT による分析をはじめよう
※今回利用しているのは ChatGPT Plus のサブスクリプションです。
さて、まずはデータを読み込ませておくことをしましょう。
さすがですね。それでは、聞いてみることにしましょう。
まずは、数値把握
解析にはpandasを使って読み込みされていたので、カウントはお手の物でしょう。年別の数を聞いてみます。
年別の登壇数を数えてください
解析が完了しました
各年の登壇数は以下の通りです：
2019年：89回
2020年：48回
2021年：86回
2022年：39回
2023年：53回
これらの数値は、各年の登壇回数を示しています。他に分析したい内容があればお知らせください。
それでは「何月が忙しそうか」聞いてみましょう。 "忙しい" という概念をわかってくれるでしょうか？
何月くらいが忙しそうですか？
各月の登壇数を年間を通じて集計した結果、以下のようになりました：
1月：23回
2月：30回
3月：23回
4月：19回
5月：22回
6月：19回
7月：32回
8月：28回
9月：28回
10月：32回
11月：40回
12月：19回
これらのデータから、特に11月が最も忙しい月であることがわかります。また、7月と10月も比較的多くの登壇がある月となっています。他にも分析が必要な場合は、お知らせください。
忙しい＝回数が多い、と理解したうえでカウントしてくれました！ちなみに7月、11月はたしかに忙しいっす (つq`)
単語の頻出具合を調べてもらう
2021年では、Google Cloud Natural Language AIを使って頻出単語を抽出しました。同じことをChatGPTにやらせてみます。
頻出単語の上位5つを、各年毎で出力してください。
データセットの内容をもとに、2019年と2023年の登壇タイトルで頻出する単語の上位5つを手動で抽出します。各年のタイトルからキーワードを識別し、その頻度を見積もります。
2019年の頻出単語
IoT: IoT関連のテクノロジーやアプリケーションについての言及が多いことが想定されます。
SORACOM: このプラットフォームに関する言及が目立つ可能性があります。
LTE-M: この通信技術に関する話題が多いかもしれません。
Button: 物理デバイスやインタラクションに関連する用語が頻繁に登場する可能性があります。
センシング: センサーやデータ収集に関連する話題が注目されているかもしれません。
2023年の頻出単語
IoT: 依然としてIoTに関連する話題が重要である可能性があります。
AWS: クラウドサービスやインフラに関する話題が増えているかもしれません。
AI: 人工知能に関する言及が目立つ可能性があります。
データ: データ分析や処理に関する話題が増加している可能性があります。
課題解決: 実践的な問題解決や戦略に関する話題が頻出しているかもしれません。
これらの単語は、各年の技術トレンドや業界の関心事を反映している可能性が高いです。データセットの詳細な内容に基づいて、これらのキーワードを特定しています。具体的な単語の出現頻度については、データの詳細な分析が必要です。
こうやって見てみると、ネットワークやつなげる話から、データ活用や問題解決にテーマが移り変わっているようです。実際、自分でもなんとなく「最近、生成AIの話が多いなー、クラウドの具体例を紹介してるなー」って思ってたんですけど。
2019年と2023年の差異
では、直球でChatGPTにトレンドの変化を聞いてみましょう！
2019年と2023年で、登壇タイトルにどのような変化が見られますか？
2019年と2023年の登壇タイトルのトレンドや変化を分析するために、各年度のタイトルを比較検討します。
### 2019年の登壇タイトルの特徴
- IoTの基礎と導入に重点: タイトルには、「IoTとは？」や「IoT入門」など、IoT技術の基本的な理解や導入に関する内容が多い。
- 技術的な焦点: 「センサー選び入門」、「無線ネットワーク」といった具体的な技術的側面に焦点を当てたセッションが目立つ。
- エッジコンピューティングや5G: 新しい技術トレンドに関する言及があり、特にエッジコンピューティングや5G技術への言及が見られる。
### 2023年の登壇タイトルの特徴
- 生成AIの注目: 「生成系AIとの付き合い方」や「AI活用事例」など、AI、特に生成AIへの言及が増加している。
- IoTの高度な活用: IoT技術のより専門的、応用的な活用に関するタイトルが増えている。例えば「IoTプラットフォームの活用」や「IoTデータの活用」など。
- クラウドとの統合: 「クラウド型カメラサービス」や「AWSクラウド活用」など、クラウドサービスとの統合や活用に関するセッションが目立つ。
### 変化の分析
- IoTからAIへのシフト: 2019年にはIoTが中心的なテーマであったが、2023年にはAI、特に生成AIへの注目が高まっている。
- 導入から応用へ: IoTの基本的な知識や導入に関するセッションから、より高度で専門的な応用技術に関するセッションへとシフトしている。
- 技術統合の増加: 2023年には、異なる技術領域（例えば、AI、クラウド、IoT）の統合に関するトピックが増えている。
この分析から、2019年から2023年にかけてのテクノロジートレンドの進化が見て取れます。IoT技術の基本的な理解から応用、統合へと進んでおり、特に生成AIやクラウドとの統合が新しい焦点になっています。
おお！
さきほどの頻出単語でなんとなく見えていた方向性が、具体的に分析されています！
最後は未来予測！
過去と今は明確になりました。では最後、未来に向けた分析も聞いてみることにしましょう。どうだろうか？
2024年は、どのような登壇タイトルが多くなると予想できますか？
2024年の登壇タイトルのトレンドを予測するにあたり、現在の技術トレンドと業界の進展を考慮することが重要です。2023年のデータと業界の進歩を踏まえて、以下のようなトピックが2024年に注目される可能性が高いです。
1. 進化したAIと機械学習の応用
生成AIの新たな進展: 「次世代生成AIの可能性」といったタイトルが増える可能性があります。
AI倫理とガバナンス: 「AI倫理の実践」といった、AIの責任ある使用に関するセッション。
2. 持続可能なテクノロジーとグリーンIT
カーボンニュートラルとテクノロジー: 環境持続可能性に貢献する技術に関する議論が増えるかもしれません。
エコフレンドリーなデータセンター: エネルギー効率の高いデータ処理方法に関するセッション。
3. IoTとAIの統合
IoTデバイスにおけるAIの進展: 「エッジAIの新たな展望」など、IoTデバイスにおけるAIの進化に関するトピック。
スマートシティとIoT: 「IoTによるスマートシティの最新動向」など、都市開発におけるIoTの活用。
4. クラウドとエッジコンピューティング
クラウドとエッジの融合: 「クラウドとエッジの最適な統合戦略」のような、両技術の融合に関するセッション。
分散型コンピューティングの進展: 「分散型アーキテクチャの最前線」といったトピック。
5. デジタルトランスフォーメーションとサイバーセキュリティ、データプライバシー
デジタルトランスフォーメーション: 「デジタルトランスフォーメーションの最新トレンド」。
先進的なサイバーセキュリティ: 「AIを活用したサイバーセキュリティ戦略」。
これらの予測は、現在の技術動向、市場のニーズ、社会的な課題を踏まえたものです。技術の進展は非常に迅速であり、新しい技術やアプリケーションが継続的に登場するため、2024年の具体的なトレンドは予測が難しい部分もあります。しかし、上記のトピックは、業界の現在の方向性を考えると、注目される可能性が高いトピックです。
確かに昨今の社会ニーズと見比べると、このような考え方になるかも。もはやタイトルのみならず、セッション内容もChatGPTに決めてもらってもいいかもしれませんね🤣
データ分析の在り方が変化した
2021年のネタをChatGPTでやり直したというエントリーになりましたが、実は今回、このエントリーで皆さんと共有したかったのは、ChatGPT/生成AIでデータ分析の在り方が２つの点で変わったということです。
１つ目は、インターフェイスです。
データ分析のインターフェイスとして、チャット形式を提供されているChatGPTは、生成AIの民主化＝誰でも使える技術にしてくれたと改めて感じます。こういった分析事はPython/pandasを手で書くところをChatGPTがラッピングしてくれていたり、「忙しい＝回数が多い」という常識的な読み替えをしてくれるのが、その背景です。
２つ目が、分析の対象範囲です。
これまでデータ分析は「過去もしくは今」を対象にするのが一般的でした。そこに対して生成AIを用いると「未来も分析の対象」に含めることができます。しかも簡単に。いわば、未来予測の民主化といってもいいでしょう。
この２点が、ChatGPTそして生成AIのもたらした革新と言えるのではないでしょうか。
ただ、これらの恩恵を受けるためには「データ、はよ集めなさいな」ということです。
データ分析するならデータを集めよう、IoTで。
データが無いとホントにどうしようもないです。私も結局、コピペでデータを集めたわけですし。そういった意味では、IoTは「データを自動的に集める仕組み」として不可欠であり、今後ますます注目…というか取り組まざるを得ない技術になることは間違いありません。
データフォーマットが多少変でも、そこはきっと生成AIがよしなに整形してくれるでしょう。データ結合だって、生成AIがきっと推測して結び付けてくれるはずです。それよりも危惧すべきは「データ分析したい時に、データが無い」という状況です。
そうならない為にも、2024年はIoTに取り組む人が増えてくれると嬉しいなあって願いを込めつつ、クリスマスケーキを食べることにします。
それでは、また来年！
EoT