かの ChatGPTの公式プラグイン「Code Interpreter（コードインタープリター）」がスゴいんだぜっ！ ということで。その入門編として、サクッと銀行分析なんぞをやってみようかとおもいます、という記事です。
もう ChatGPTは飽きちゃいましたか？
きょうは、2023年７月11日。ちまたでは、「Code Interpreterがスゴいんだぜっ！」なんてハナシで盛り上がっていたりするのはご存知でしょうか。Code Interpreter（コード インタープリター）は、かのChatGPTの公式プラグインです。
って、もうChatGPTは飽きちゃいましたか？ すでに利用のピークを超えた、なんてニュースもありますしね。ところが、まだまだ、ChatGPTの進化はこれからじゃね？ というのが、Code Interpreterだったりするわけです。
で、その Code Interpreterについて、「人間の自然言語とプログラミング言語の間の橋渡しを果たすツール」といった説明を見かけます。要は、話し言葉でプログラミングができちゃいますよ、ということで。
もう少し具体的にいうと、「ChatGPTを通じて、Pythonコードの実行や、ファイルのアップロード・ダウンロードができる」みたいな。御託を並べるのはそれくらいにして、実際に使ってみることにしましょう。
わたしはふだん、銀行融資・銀行対応のお話を多くしているので、そこにからめて、銀行分析なんかをしてみようとおもいます。Code Interpreterの「入門編」ということで、さっそくはじめていきましょう。
Code Interpreterを使えるように設定しよう
まずは、Code Interpreterを使えるように設定しましょう。といっても、あっと言う間です↓
- 有料プラン「ChatGPT Plus」に入る（月額 20ドル）
- メニューから「Settings → Beta features」とたどり、Code InterpreterのトグルをONにする
- チャット前に、「GPT4」「Code Interpreter」を選択する（下記の画像を参照）
これで、準備は完了です。それでは、Code Interpreterを使った銀行分析をはじめていきましょう。
Code Interpreter、いざ実践
金融庁のサイトからデータを拝借
Code Interpreterは、「ファイルのアップロード」ができる、と前述しました。というわけで、分析の対象になるファイルを用意します。が、じぶんでつくるのはおっくうなので、金融庁のサイトから拝借します↓
ここに、「地域銀行（地方銀行のこと）」と「信用金庫・信用組合」の情報ファイル（Excel）があります。今回は「地域銀行」のほうをダウンロードして、使うことにしてみましょう↓
ファイルをアップロードする
では、金融庁のサイトからダウンロードしたファイルを、Code Interpreter（ChatGPT）にアップロードします。難しいことはなにもありませんので、チャット入力欄の左にある「＋」のマークをクリックするだけです↓
あとは、ファイルが保存してある場所を選択して、アップロードしましょう。ファイルが読み込まれるまでに、少し時間がかかります。その後、ChatGPTからメッセージが返ってきたら、アップロードはおしまいです。
なにやら英語で返ってきて意味不明… でも、日本語になおしてもらいましょう。ChatGPTはお利口さんなのです↓
まずは小手調べを
それでは、小手調べです。読み込んだファイルから、「預金額が大きい順」に並べてもらいましょうか。と言っても、なにも構える必要はありません。相手が人間だとおもって、ふつうにお願いをすればよいのです↓
すると、ChatGPTはなにやら、しばらく考えモードにはいります。が、堰を切ったように、怒涛の回答をはじめたようすがこちらです↓
というわけで、サンプル的に10行ほどを並べてくれました。こんなのは、お茶の子さいさいといったふうです。「ほかにも欲しい情報があったら言ってよね」ということなので、次の質問を投げてみましょう↓
預貸率とは、「貸出金 ÷ 預金」で計算できる、銀行分析には欠かせない指標の１つです。ちなみに、貸出金と預金の額については、金融庁から拝借したファイルのなかに掲載があります。が、預貸率までは掲載されていません。
デキる部下は気が利いている
そこで、預貸率については何の説明もなしに「預貸率を計算することはできますか」とたずねてみたわけですが。ChatGPTは、こともなげに「もちろんです」と返してきました。やっぱりスゲーな、ChatGPTは↓
というように、預貸率の算式を示してくれたのはもちろん、勝手に預貸率の計算もはじめて、またまたサンプルを10行ほど並べてくれています。このあたりはもう「デキる部下」といった感じです。
しかも、「まだまだできまっせ」という感じでもあるので、さらに分析を続けることにしましょう。「ベスト10と、ワースト10を教えて」とお願いしてみました↓
ま、余裕しゃくしゃく、といったところです。でもさ、これくらいなら人間にだってできる（時間はかかるけど）。それに、Excelでだってできるんだし。もうちょっと、Code Interpreterのスゴいところ見せてくれよ。というわけで…
考察だってできるんだもん
預貸率トップ10の結果をふまえて、ちょっと考察をしてもらうことにしました↓
なお、自己資本比率と不良債権比率については、金融庁サイトから拝借したファイルに掲載されています。で、ChatGPTの回答が次のとおりです↓
実際の具体例（銀行名）もふまえて、考察をしてくれている点がなかなか… 考察の内容についても、とくにおかしなところはありません。
では、もう少し実践的に。預貸率ワースト10の銀行について、「自社が融資を受けるにあたっての注意点」を聞いてみました↓
正直、あまり期待はしていなかったのですが、「わたし的」には衝撃的な回答が返ってきました。それがこちらです↓
ChatGPTが挙げてくれた４つのポイントは、かなり的を射ている… と、いってよいでしょう。銀行融資を考える社長にとっても「勉強になるわー」という内容です。
ようし！ それなら、もうちょっと。４つのポイントをもとに、各銀行を「点数で評価できたりする？」とたずねてみました↓
これに対する、ChatGPTの回答やいかに…？
またしても、「もちろんです」と、デキる部下は違います。そして、さっそく「スコアの計算を行ってみましょう」と、やる気はまんまんです↓
４つのポイントのうち、１つは忘れてしまったのか、意図的に忘れたフリをしているのかは、あえて追求せず。そこはご愛嬌、ということかもしれませんので。ひとまず、結果を確認です↓
たしかに、点数化をしてくれました。はじめのデータファイル１つから、ここまで「会話」だけで進めることができるのは、ChatGPTや Code Interpreterのスゴさでしょう。わたし自身はほとんど手を動かしていません。
なんなら、アタマもあんまり動かしていないという… それはそれとして、ChatGPTは上記の結果について「注意点」までアドバイスをしてくれました↓
というわけで、数字だけを真に受けて、うかつに判断してはダメですよ、と。おっしゃるとおりでございます。
なお、金融庁のサイトには、「地域銀行」と「信用金庫・信用組合」の２つのファイルがありました。その両方ともを、Code Interpreterにアップロードして、１つのデータベースにしてもらうこともできます。
そのうえで、地方銀行と信用金庫・信用組合をあわせて、銀行分析をしてみるのもよいでしょう。そのあたりについては、機会をあらためて、お話ができればとおもいます。では、きょうはここまで。
まとめ
かの ChatGPTの公式プラグイン「Code Interpreter（コードインタープリター）」がスゴいんだぜっ！ ということで。その入門編として、サクッと銀行分析できなんぞをやってみましたが、いかがでしたでしょうか。
わたしもさらに使ってみて、本記事の続編についてもお届けできればと考えています。なんにせよ、まずは、実際にさわってみる、いじってみるのが大切です。百聞は一見にしかず、と言いますし。
