楽天イーグルスの歴代監督と在任期間をAIで調査・分析・制作する方法

この記事では、AIを活用して楽天イーグルスの歴代監督と在任期間を調査・分析・制作する方法を解説します。読者は、この技術を実務で活用して、チームの歴史と監督の在任期間を一覧表やグラフなどの可視化した資料を作成することができます。

AIを活用したワークフロー

1. 情報収集

AIを使って情報を収集するには、WebスクレイピングやAPIを利用することが一般的です。楽天イーグルスの歴代監督と在任期間を調べる場合、公式サイトやスポーツニュースサイトなどから情報を収集できます。

プロンプト例: 「楽天イーグルスの歴代監督と在任期間」を調べるためのWebスクレイピングのプロンプト

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.rakuten-eagles.com/team/manager/"  # 例:楽天イーグルス公式サイトの歴代監督ページ
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# ここで、必要な情報を抽出するコードを記述します

2. データ整形

収集したデータを整形して、分析や可視化に適した形式にします。例えば、監督名と在任期間を表形式に整形することができます。

プロンプト例: データ整形のプロンプト

import pandas as pd

# 収集したデータをDataFrameに格納
data = {
    '監督名': ['監督1', '

監督2', '監督3'], '在任期間': ['2005年 - 2008年', '2009年 - 2012年', '2013年 - 現職'] } df = pd.DataFrame(data)

在任期間を年数に変換

df['在任期間（年）'] = df['在任期間'].str.extract('(\d+)年').astype(int)

### 3. データ分析

整形したデータを分析することで、新しい発見や洞察を得ることができます。例えば、在任期間が長い監督や、在任期間が短い監督を特定することができます。

**プロンプト例:**
データ分析のプロンプト

```python
# 在任期間の中央値を計算
median_tenure = df['在任期間（年）'].median()
print(f"在任期間の中央値: {median_tenure}年")

# 在任期間が中央値より長い監督を特定
long_tenure_managers = df[df['在任期間（年）'] > median_tenure]['監督名']
print("在任期間が中央値より長い監督:")
print(long_tenure_managers)

4. データ可視化

分析した結果をグラフや図表にして、視覚的に表現します。例えば、監督の在任期間を棒グラフにすることで、在任期間の長さを比較することができます。

プロンプト例: データ可視化のプロンプト

import matplotlib.pyplot as plt

# 在任期間を棒グラフにする
df.plot(x='監督名

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*本記事はAI技術の安全な活用を推奨します。関連法規を遵守のうえご利用ください。*