ChatGPT とは何でしょうか? と尋ねると、OpenAI 言語モデル GPT-3 上に構築された AI 搭載チャットボットであると答えるでしょう。さらに詳しく説明しますが、基本的に知っておく必要があるのは、質問すると単に答えが返ってくるということだけです。
しかし、どのような種類の質問があるのでしょうか? 休暇の計画がまだ決まっていない場合。ChatGPT に、5,000 ドルを持っていて、リラックスするために南米のどこかに旅行したいと伝えます。次にどんな本を読めばよいかわからない場合（リラックスした休暇には重要ですね）。ChatGPT に、好きなジャンルや、読んだ本の例をいくつか説明します。リラックスした休暇を過ごした後は、新たなスタートを切りたくなるかもしれません。ChatGPT に自分自身に関する情報を提供し、履歴書の作成または更新を依頼します。これで、AnyLogic を使用してシミュレーション モデルを開発するという夢の仕事に就くことができるかもしれません。
冗談はさておき、この新しい仕事にChatGPTを活用できるでしょうか？AnyLogic で作業する際にサポートできるでしょうか？このブログ記事とウェビナーでは、これらの質問への答えを探り、シミュレーションモデリングの分野でChatGPTがいかに役立つかを説明します。
AnyLogic を初めて使用しますか?
初めてのユーザー、または AnyLogic に不慣れでモデルを作成したことがないユーザーにとって、ChatGPT は役立ちます。モデリングや AnyLogic でのモデルの作成方法について質問すると、AnyLogic を開いて結果を分析するまでのステップバイステップのガイドが表示されます。コンテキストは非常に重要なので、ご自身が何をしているのかを明確にし、間違った方向に進んだり、道に迷ったりした場合は、新しいウィンドウを開いてやり直しましょう。
ウェビナーでは、AnyLogic チームが ChatGPT に、BASS拡散モデルのシステム ダイナミクス シミュレーションを構築するための簡単な指示を与え、生成された結果はほぼ完璧でした。表示されたプロンプトと右側の詳細な応答をご確認ください。ChatGPT では、何をすべきか、どのようにすべきかが非常に明確に示されています。
Java 入門
Java (AnyLogic でスクリプト拡張に使用) について何も知らない場合は、ChatGPT に情報を提供するよう依頼してください。もちろん、適切な質問をするために、事前に少し知識があれば便利ですが、必ずしも必要というわけではありません。これは、プログラミングを学びながら同時に使用する、非常にインタラクティブな方法です。
既存モデルに関するクエリ
ご自身または他の誰かが作成したモデルがすでにあり、コードに関して理解できないことや忘れてしまったことがある場合は、記述されている内容をコピーして ChatGPT に貼り付けることができます。このコードの説明を求める簡単な質問を作成すると、回答が得られます。
まだ不明な点がある場合は、さらに理解を深めるために質問を続けましょう。ポイントは、入力した数式や作成した数式について ChatGPT にコメントを依頼し、それをモデルに記入して、将来、参照できるようにすることです。
モデルに新しい機能を追加する
AnyLogic を従来の方法で使用する場合、実際には多くの Java は必要ありませんが、上級ユーザーはより詳細で複雑なモデルを開発するために Java を使用する場合があります。ウェビナーでは、AnyLogic チームが画面上のエージェント配置のカスタマイズの例を使用してこれを説明しました。ChatGPT は、コードの生成と発生したエラーの修正に役立ちました。
もう 1 つの興味深い例は、HyperSQL クエリを構築して複数テーブルのカスタマイズされたビューを作成するというものでした。これで、HyperSQL の知識を持つか、クエリの構築方法についてハンドブックを参照するか、または主キーや外部キー、さまざまなテーブルなどの制約を含む、持っている知識を ChatGPT に簡単に説明することができます。次に、必要なクエリを書き込むように指示します。これをコピーしてモデルに貼り付け、機能するかどうかを確認します。また、正確であることの確認も忘れないようご注意ください。
最後に、AnyLogic でサードパーティ ライブラリを使用する例を示します。従来、モデル内でデータ接続を行うには、外部データベースまたは Excel ファイルを参照する必要がありました。しかし、この例では、パブリック API を使用して、モデルの起動時に必要な情報を自動的に提供するサービスにアクセスできます。その結果、この API にアクセスしてこの情報を照会し、処理し、適切なエージェントをモデルに追加して初期化する関数が必要になります。
ご覧のとおり、ChatGPT を使用する手順は毎回ほぼ同じです。いくつかの情報を提供し、AnyLogic で Java がどのように動作するかについていくつかのルールを伝え、AnyLogic で作業するときに必要なその他の情報を提供します。その後、探しているものに関する詳細な指示が表示されます。通常どおり、コードをコピーしてモデルに貼り付け、実行します。エラーが発生した場合は、ご自身で修正するか、より簡単な方法で ChatGPT に送り返して修正してもらうことができます。
未来は言語モデルにある
ChatGPT は、AnyLogic でのシミュレーション モデリングの基本的な理解を深めたり、すでに経験がある場合には次のレベルに引き上げるのに非常に役立つ優れたツールです。また、このツールは現在最も話題になっていますが、同じ機能を実行できる その他の言語処理ツールはたくさんあります。他のツールを試して比較してみましょう。
答えが常に 100% 正しいとは限らないことを覚えておくことが重要です。したがって、見たものに盲目的に従わないようご注意ください。与えられたことを理解し、すべてを検証するようにしましょう。結局のところ、言語処理ツールは AI であり完璧ではありません。
以下のウェビナーでは、このブログ記事で紹介されている例の詳細な説明や、ビデオの説明でプロンプトの例やモデルなどの追加資料もご覧いただけます。
また、AnyLogic Personal Learning Edition をダウンロードし、ChatGPT 使用の有無にかかわらずソフトウェアをさらに詳しく学びましょう。
AnyLogic をマスターするためのすべてのヒントとコツを理解したら、ぜひお試しください。
