ChatGPTに自分の経歴書を整理してもらいつつお勧めの職業を聞いてみる(大城)
こんにちは、ChatGPT部(チャットGPT部)、部長の大城です。お盆と合わせての夏休みが終わりまして、本日から業務再開です。
私の方は普段はNOB DATAという会社でデータ分析チームの立ち上げ支援を行なっているのですが、自己紹介や提案など色々文章を書く機会が多いため、何かこの辺りを自動化できないかなと最近考えております。
今回はChatGPTに簡単な職務経歴を読み込ませての作文 & Web検索をしての情報拡張、またお勧めの職業についてのアドバイスを求めてみましたので長めの自己紹介も兼ねましてそちらのネタ投稿となります。
まずは大城の経歴書(自分で作成分)
こちらをinputにChatGPTに読み込ませます。次回、このnoteの記事をChatGPTで参照できるように、一旦全文載せておきますね。(ちょっと長い・・)
▪️大城経歴書.txt
▪️職歴
・2009年 ヤフー株式会社 Webエンジニアとしてヤフーショッピングやヤフーオークションなどのサービスの開発に関わる
ヤフー株式会社 部署異動により、ヤフーDMPの設計・開発、また広告主のためのユーザー分析などの業務に従事(データエンジニア)
・2015年 DATUM STUDIO株式会社にて、データサイエンティストとしてのキャリアをスタート。
不動産、自動車、人材派遣、広告、ゲームなど様々な業種・業界のデータ分析に取り組む。
・2017年 福岡に拠点を移し、LINE Fukuoka株式会社にてデータサイエンティストとしての活動。主に自社サービスのグロースハックの
ための分析に従事。ニュースやライブ動画、スタンプ審査の効率化などに携わる。
・2018年9月 NOB DATA株式会社を福岡にて起業。現在は経営もしつつ、データサイエンティストとしての活動もする
プレイングマネージャーの役割を果たしている。電力、鉄道、ガス、通信などのインフラ各社のデータ分析チームの
立ち上げ支援を軸に活動を展開中。
▪️著書
・AI・データ分析プロジェクトのすべて(2020)
・データ分析失敗事例集(2022)、他２冊
▪️関連コミュニティ
・Tokyo.R初代運営メンバー (2010年〜2016年)
・fukuoka.R運営メンバー (2017年〜現在)
・PyData.Fukuoka、意思決定のためのデータ分析勉強会、主催・運営
・オモシロAIごった煮勉強会、ChatGPT部、主催・運営
▪️強み
・マルチ・ビッグカンパニーであるヤフーやLINEのデータ分析経験
・2010年のデータサイエンス黎明期からのデータ分析のノウハウ獲得と人脈構築(Tokyo.R)
・東京各社のデータ活用事例
・地方各社のDX推進事例
・エンジニアとしての観点
・上記を組み合わせたデータ活用のアイディア
▪️参考リンク
・NOB DATA株式会社 https://nobdata.co.jp/
・書籍「AI・データ分析プロジェクトのすべて」https://gihyo.jp/book/2021/978-4-297-11758-0
・書籍「データ分析失敗事例週」https://www.kyoritsu-pub.co.jp/book/b10032587.html
・Tokyo.R https://tokyor.connpass.com/
・ChatGPT部(connpass) https://chatgptclub.connpass.com/
・ChatGPT部(note) https://note.com/chatgpt_nobdata
ChatGPTに情報をまとめてもらう
では早速作文といきましょう。プロンプトはこんな感じですね。
ChatGPTからのoutputはこちら。まぁ表に整理してもらった感じですね。
ChatGPTに考察してもらう
ここからがある意味本題です。先ほどの情報をもとに、「データ活用」「DX推進」「漁師居酒屋」のおすすめ度を聞いてみました。
①データ分析タスクに関する大城のおすすめ度
以下、書き起こし。
大城：
ありがとうございます。これらの過去の経験が「データ活用」という文脈で、どのように役立ちそうかを記載してもらえますか？必要に応じてWebの検索を実行してもらっても構いません。
ChatGPT：
Used WebPilot
大城さんの過去の経験を「データ活用」という文脈で考えると、以下のような点が役立ちそうです。
多岐にわたる業界経験: 大城さんはヤフー、DATUM STUDIO、LINE Fukuoka、そして自身の会社であるNOB DATA株式会社での経験を持っています。これらの経験は、さまざまな業界やビジネスモデルにおけるデータの活用方法を理解する上で非常に有益です。
ビッグデータ解析の知見: NOB DATA株式会社では、さまざまなビッグデータ解析に携わった経験があり、要因解析や分析モデル活用に関する豊富な知見を持っています。これは、新しいプロジェクトや業界においても迅速にデータ活用の方針を立てる上で役立ちます。
データ活用の具体的なサービス: NOB DATA株式会社では、ChatGPTの活用、DXプロジェクトの支援、データ活用コンサルティング、データ分析/AI開発サービスなど、具体的なデータ活用のサービスを提供しています。これらのサービスは、他の企業やプロジェクトでのデータ活用の際の参考やモデルとして活用できます。
データサイエンスのコミュニティ活動: Tokyo.Rやfukuoka.Rなどのコミュニティ活動を通じて、データサイエンスの最前線の動向やノウハウを常にキャッチアップしています。これにより、最新の技術や手法を迅速に取り入れることができます。
著書を通じた知識の共有: 「AI・データ分析プロジェクトのすべて」や「データ分析失敗事例集」などの著書を通じて、データ活用のノウハウや失敗事例を広く共有しています。これにより、他者の失敗を繰り返さず、効果的なデータ活用が期待できます。
エンジニアリングの背景: ヤフー株式会社でのWebエンジニアとしての経験は、データ活用の際の技術的な課題やボトルネックを理解し、それを解決するためのアプローチを考える上で役立ちます。
これらの経験や知識を活かすことで、大城さんはデータを効果的に活用し、ビジネスの成果を最大化することができるでしょう。
結構いい感じで作文してくれました。
②DXタスクに関する大城のおすすめ度
大城：
ありがとうございます。次に、「DX推進」という文脈ではいかがでしょうか？
ChatGPT：
大城さんの経歴と経験を「DX推進（デジタルトランスフォーメーションの推進）」という文脈で考えると、以下のような点が役立ちそうです。
多岐にわたる業界でのデータ活用: 大城さんはヤフー、DATUM STUDIO、LINE Fukuoka、そしてNOB DATA株式会社での経験を通じて、多岐にわたる業界でのデータ活用のノウハウを蓄積しています。これは、DX推進の際に、さまざまな業界やビジネスモデルにおけるデジタル化の方針や戦略を考える上で非常に有益です。
DXプロジェクトの具体的な支援: NOB DATA株式会社ではDXプロジェクトの支援を行っており、戦略立案から体制構築、実行までの一連の流れをサポートしています。これにより、DX推進の際の戦略や実行計画の策定、そしてその実行において、確実な成果を上げることが期待できます。
データ活用コンサルティング: データを活用したビジネス改革や新しいビジネスモデルの構築に関するコンサルティングを提供しています。これは、DX推進の中心となるデータの活用方針や戦略を考える上での大きな強みとなります。
エンジニアリングの背景: ヤフー株式会社でのWebエンジニアとしての経験は、DX推進の際の技術的な課題やボトルネックを理解し、それを解決するためのアプローチを考える上で役立ちます。
データサイエンスのコミュニティ活動: Tokyo.Rやfukuoka.Rなどのコミュニティ活動を通じて、データサイエンスの最前線の動向やノウハウを常にキャッチアップしています。これにより、DX推進の際にも最新の技術や手法を迅速に取り入れることができます。
教育と人材育成: NOB DATA株式会社ではデータサイエンティスト育成講座を提供しており、社内の人材育成や共通理解の醸成に役立つ研修メニューを持っています。DX推進には、組織全体の理解と協力が不可欠であり、このような教育プログラムはそのための大きな武器となります。
これらの経験や知識を活かすことで、大城さんはDX推進の際にも、デジタル化の戦略や実行計画を確実に進め、その成果を最大化することができるでしょう。
まぁこれも無難な感じですね。
③漁師居酒屋タスクに関する大城のおすすめ度
次に、私がAIに仕事を奪われたらいつかやりたいなーと思っている漁師居酒屋についてきいてみました。
大城：
ありがとうございます。「漁師居酒屋」という文脈ではいかがでしょう？
ChatGPT：
「漁師居酒屋」という文脈で大城さんの経歴や経験を考慮すると、直接的な関連性は低いかもしれませんが、以下のようなアプローチや視点で役立ちそうな点を考えてみました。
データ活用によるビジネス改善: 大城さんのデータ分析の経験を活かして、漁師居酒屋の売上データや顧客データを分析し、ビジネスの改善点や新しいサービスの提案を行うことができます。
顧客の動向分析: データサイエンティストとしての経験を活かし、顧客の来店頻度、注文傾向、満足度などのデータを分析して、顧客のニーズや要望を把握し、サービスの向上や新しいメニューの開発を提案することができます。
DX推進: NOB DATA株式会社でのDXプロジェクトの支援経験を活かして、漁師居酒屋のオンライン予約システムの導入や、SNSを活用したマーケティングの強化など、デジタル技術を活用したビジネスの拡大をサポートすることができます。
エンジニアリングの背景: ヤフー株式会社でのWebエンジニアとしての経験を活かして、漁師居酒屋のウェブサイトやアプリの開発・改善をサポートすることができます。
データサイエンスのコミュニティ活動: Tokyo.Rやfukuoka.Rなどのコミュニティ活動を通じて、最新のデータ分析手法やツールを取り入れ、漁師居酒屋のビジネスに適用することができます。
地域活性化の視点: 福岡を拠点として活動している経験を活かして、地域の魅力や特色を活かしたプロモーションやイベントの提案を行うことができます。
これらの視点やアプローチを活かすことで、大城さんは「漁師居酒屋」というビジネスにおいても、新しい価値を提供し、ビジネスの成果を向上させることができるでしょう。
漁師居酒屋に関してはやや言葉を濁してますが、基本的にはChatGPTはポジティブですね。
それぞれの仕事を採点してもらう
では、ここまであげた３つの仕事についておすすめ度を聞いてみましょう。今回は通常のものと辛口とを用意してます。
通常モードの採点結果
表形式なのでここはスクショにて。漁師居酒屋も６点と結構高めにつけてます(ほんとかいな・・)
辛口モードの採点結果
続いて辛口モードにて。今度は漁師居酒屋は５点ですね。うーん、それでもまだ高い気がする・・(笑
「この分野に関しては、大城さんの経歴や経験が直接的に関連しているわけではありません。」をちゃんと言ってくれるのは偉いですね。一応、その後のフォローもしてくれています。
他にお勧めの仕事・おすすめではない仕事
ChatGPTは一般論ベースでの採点ができますので、こちらも聞いてみました。
うーん、お勧め職主はどれもChatGPTの影響がモロに来そうなドメインですね・・ ただChatGPTを使うための教育やコンサル、は世の中的に必要になるだろうなと思ってます(この10年くらいは)。
おまけ：漁師居酒屋に必要なスキル
最後に、ChatGPTにはお勧めされなかった漁師居酒屋を開店・経営する上で必要なスキルについても聞いてみました。
大城：
今後、AIに仕事が奪われた場合に他のドメインのスキルも身につける必要があるのではと思っています。「漁師居酒屋」を開こうと思った場合に、必要だと思われるスキルについて列挙してください。
ChatGPT：
「漁師居酒屋」を開業する際に必要となるスキルを考えると、以下のようなものが挙げられます。
魚介類の知識: 漁師居酒屋として、魚介類の種類、旬、調理法などの基本的な知識が必要です。また、鮮度の見分け方や保存方法なども重要です。
調理スキル: おいしい料理を提供するための基本的な調理技術や、魚のさばき方、焼き方などの専門的な技術が求められます。
接客スキル: 顧客とのコミュニケーション能力や、おもてなしの心を持つことが重要です。また、トラブル時の対応能力も必要です。
ビジネス運営スキル: 予算の管理、在庫の管理、人材の採用・教育、マーケティング戦略の策定など、店舗運営に関する幅広いスキルが求められます。
マーケティング・宣伝スキル: SNSを活用した宣伝や、地域との連携を通じたイベント企画など、集客を増やすための戦略や手法を知っていることが有利です。
酒の知識: 居酒屋として、日本酒や焼酎、ビールなどの酒の種類や特徴、ペアリングの知識も求められます。
衛生管理スキル: 食品の取り扱いには衛生管理が非常に重要です。食材の保存方法や調理場の清掃方法など、衛生的な店舗運営をするための知識とスキルが必要です。
地域との連携: 地域の漁師や市場との良好な関係を築くことで、新鮮な魚介類を安定的に仕入れることができます。
デジタルスキル: オンライン予約システムの導入や、データ分析を活用した売上分析など、デジタル技術を活用することで効率的な店舗運営が可能となります。
危機管理能力: 災害や事故、病気の発生など、予期せぬ事態に迅速かつ適切に対応する能力も重要です。
これらのスキルは、漁師居酒屋を成功させるための基本的なものとなります。ただし、実際の運営にはさまざまな課題や困難があるため、柔軟な思考や継続的な学びの姿勢も持っていることが大切です。
うーん、これは本業にするにはかなり大変そうです。
(お酒の知識は大丈夫ですが・・笑)
いずれにせよ魚介類の知識、調理については全くノウハウがないので、自分でやるか得意な人見つけて組むか、は必要かもですね。
ということで今日はChatGPTに経歴書を整理してもらいつつ、お勧めの職業を聞く、というお話でした。
みなさんもどうぞ良いChatGPTライフを・・！ (大城)
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