概要
Code interpreterツールは、AIがPythonコードを書くことによって、高精度な計算・データの分析などを実行することができるツールです。
Code interpreterツールの活用事例
高度な計算
Code interpreterツールはPythonコードを実行することによって、より高精度な計算を行うことができます。
<プロンプト>
<前提>
新規のSaaS事業を立ち上げます。毎月の純増ユーザー数や解約率（チャーンレート）は一定ではなく、変動します。
・初期投資: 5,000万円
・月額単価: 5,000円 / 1ユーザー
・月間純増ユーザー数: 平均500人（標準偏差100人の正規分布）
・月間解約率: 平均3%（2%〜5%の間でランダムに変動）
・月間運営コスト: 200万円（ユーザー増に伴い1ユーザーあたり500円増加）
<質問>
1.この事業が 2年以内（24ヶ月以内）に単月黒字化 する確率は何%か、1万回のシミュレーションで算出してください。
2.累積損失が 1億円 を超えたら撤退するというルールを設けた場合、5年以内に撤退に追い込まれるリスクを可視化してください。
<実行結果>
シミュレーション結果は以下の通りです。
【質問1】 2年以内に単月黒字化する確率
シミュレーションの結果、**2年以内に単月黒字化を達成する確率は約85.34%**です。
これは、1万回のシミュレーションのうち8,534回において、24ヶ月以内に「月間売上」が「月間運営コスト」を上回るシナリオが実現したことを意味します。多くのケースで事業が比較的早期に軌道に乗る可能性を示唆しています。
【質問2】 5年以内に撤退に追い込まれるリスク
累積損失が1億円を超えた場合に撤退するというルールを設けた場合、**5年以内に事業から撤退するリスクは約31.95%**です。
リスクの増加: 事業継続期間が長くなるにつれて、累積損失が膨らみ、撤退に至る可能性が高まっていきます。
初期の安定: 事業開始から最初の1年程度は、初期投資の範囲内で事業運営ができており、撤退リスクはほとんどありません。
リスクの顕在化: 2年目以降、ユーザー数の伸び悩みや解約率の悪化といったネガティブなシナリオが重なった場合に累積損失が大きく膨らみ始め、撤退リスクが顕著になります。5年目（60ヶ月目）には、約32%のシナリオが撤退条件に合致しました。
まとめ
このSaaS事業は、約85%の高い確率で2年以内に単月黒字化を達成できるポテンシャルを持っています。一方で、ユーザー獲得や解約率の変動によっては、約32%の確率で5年以内に累積損失が1億円を超えて撤退に至るリスクも存在します。
この結果は、事業のポテンシャルとリスクの両面を浮き彫りにしています。今後は、特にユーザー獲得の安定化や解約率を低く抑えるための施策が、事業の長期的な成功の鍵を握ると言えるでしょう。エクセルデータの集計・分析
Code interpreterはPythonコードを実行することによって、エクセルデータの集計や分析が可能です。
<プロンプト>
#命令
下記の#依頼に基づいて、#エクセルファイルを分析して。
#依頼
カテゴリごとに売上を集計したうえで、分析を行ってください。
#エクセルファイル
{エクセルファイル}添付したファイル
<実行結果>
ご依頼いただいたエクセルファイルの分析が完了しました。
カテゴリ別売上集計
カテゴリ 売上金額
PC・周辺機器 2,687,700円
家具 856,000円
オフィス機器 484,000円
モバイル 375,500円
分析
最も売上が高いカテゴリ: 「PC・周辺機器」が2,687,700円と、全体の売上を大きく牽引しています。
最も売上が低いカテゴリ: 「モバイル」が375,500円と、最も売上が低くなっています。
総評: 全体の売上において「PC・周辺機器」が突出しており、他のカテゴリとの差が顕著です。事業の主力カテゴリと言えるでしょう。次に「家具」が続きますが、「PC・周辺機器」の約3分の1程度の売上です。「オフィス機器」「モバイル」はさらにその下を行く売上規模となっています。
さらに詳細な分析（例：製品ごとの売上分析、時系列での売上推移など）も可能です。ご希望の場合はお申し付けください。