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生成AI・プロンプトでPythonプログラムを作る
ChatGPTをはじめとした生成AIは、プロンプトと呼ばれる自然な言葉で問いかけることにより多種のプログラムを作りだせ、AI駆動開発と呼ばれています。データ分析、AIプログラミング、グラフ描画、Webスクレイピング、Excel作業、Word化、PDF化など業務上様々な便利なプログラムを簡単に作ることができ、ChatGPTでプログラム作りの超時短を実現します。本書では、業務で使うPythonプログラムを例に、その作り方・プロンプト・改良のコツを解説します。なお、読者ご自身の業務で繰り返して使いやすいように、ChatGPT内でのプログラム実行とはせずに、自分のPCで動かします。解説にはChatGPT plus（GPT 4）を使いましたが、無料版や他の生成AIでも応用可能です。

はじめに
利用したChatGPTについて
用語説明
本書の対象読者
本書の動作環境

第1章　AI駆動開発について
1.1　AI駆動開発とは
1.2　AI駆動開発の簡単な例

第2章　ChatGPTとPythonの基本
2.1　ChatGPTとプログラミング支援機能
2.1.1　ChatGPTとは
2.1.2　Data Analysis機能（高度なデータ分析）とは
2.2　ChatGPT Plus（有料プラン）
2.2.1　GPT-4とは
2.2.2　画像や音声を使ったチャットとは
2.2.3　画像の生成
2.3　ChatGPT Plusの利用を始めるセットアップ
2.4　実行環境のセットアップ
2.4.1　Visual Studio Codeのインストール
2.4.2　Pythonの拡張機能のインストール
2.4.3　使用するライブラリのインストールと動作確認

第3章　毎日のExcel作業を自動化！ PythonでExcelを動かしてデータ処理のプロになろう
3.1　日々のExcel作業の課題とPythonによる解決策
3.2　自動化に必要なPythonの基礎知識 PythonでExcelを扱うための必須スキル
3.2.1　データ型や変数
3.2.2　pandasライブラリの基本
3.2.3　Excelファイルの読み込みと書き込み
3.2.4　データの操作と集計（カテゴリごとにExcelのシート化）
3.3　実習1：定例ミーティング用の資料作成を自動化・自動集計とグラフ作成で時間を節約
3.3.1　集計作業の自動化
3.3.2　matplotlibを使用したグラフの作成
3.3.3　seabornを使用したグラフの作成
3.4　実習2：業務報告の自動化 Excelデータから自動でレポート作成
3.4.1　reportlabでのPDFレポート作成
3.4.2　Python-docxでのWordレポート作成

第4章　データ分析とグラフ化で誰でもデータサイエンティストに！ 公開統計データの活用法を身につけてデータサイエンティストへの第一歩を踏み出そう
4.1　公開統計データの有効活用:データ分析の基本から応用まで
4.1.1　ステップ1：データファイルの読み込み
4.1.2　基本的なデータ集計
4.1.3　グラフの作成
4.1.4　レポートの作成
4.2　データ分析とPythonの親和性 Pythonと公開統計データを使った分析の可能性
4.2.1　北海道の人口動態をグラフ化する
4.2.2　関東地方の都県の人口動態をグラフ化する
4.3　実習1：地域別人口動態の分析 -人口増減と高齢化率の関係を解明する
4.3.1　グラフの作成と分析
4.4　実習2：地域別産業構造の分析 -就業者数と主要産業の関連性を探る
4.4.1　データの絞り込み
4.4.2　グラフの作成と分析
4.5　実習3：地域特性と公共サービスの提供
4.5.1　データの絞り込み
4.5.2　グラフの作成と分析

第5章　PythonでWebスクレイピング！情報収集のプロになろう ニュースリリースを把握し、競争力向上力を身につけよう
5.1　業界の最新ニュースの追跡とその重要性
5.2　WebスクレイピングとPythonの関わり Pythonを活用したWebスクレイピングの可能性
5.3　PythonでのWebスクレイピングの基礎知識
5.4　実習1：経済産業省のニュースリリースの収集
5.4.1　Webページからのデータ取得・BeautifulSoupの基礎
5.4.2　特定のキーワードに関するニュースの抽出
5.5　実習2：ニュース情報の定期的な収集
5.5.1　定期的な業界ニュース収集の重要性
5.5.2　Pythonでニュース情報収集のスケジューリング

第6章　Pythonで始めるテキストデータの処理と分析！ 問い合わせ対応の効率化で顧客満足度を向上しよう
6.1　カスタマーサポートの課題とその解決策
6.2　実習1：問い合わせテキストデータの解析
6.3　実習2：問い合わせテキストデータの分類
6.4　実習3：問い合わせテキストデータを用いたサポート業務改善

おわりに　AI駆動開発で非エンジニアでもエンジニアのような仕事ができるようになるか
付録
索引