東京でジャズライブを楽しめる名店をAIで探すワークフロー

こんにちは、テックライターの【名前】です。今回は、AIを活用して東京でジャズライブを楽しめる名店を探す方法についてご紹介します。この記事を通じて、読者の皆さんが実務でAIを活用し、自身の好みに合ったジャズライブハウスを探すことができます。

AIを使った調査・分析・制作ワークフロー

1. 検索キーワードの抽出

AIを使って情報を集めるには、明確な検索キーワードが必要です。今回の場合は、「東京 ジャズライブ 名店」が中心となります。

2. Webスクレイピングの実施

Webスクレイピングは、ウェブサイトから必要なデータを自動的に抽出する技術です。今回は、以下のサイトから情報を集めます。

• Tabelog
• Livehouse.com
• Bounce

プロンプト例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://tabelog.com/tokyo/rstLst/ja/all/?lstluc=0&tagcd=161&sortmode=1"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

設定の調整ポイント：

• スクレイピング対象のURLを正しく指定する
• BeautifulSoupのパーサーを適切に選択する（今回は"html.parser"を使用）

3. 抽出したデータの整形と整理

スクレイピングで得られたデータを、整形して整理します。今回は、店名、住所、ジャンル、評価点数、レビュー数を抽出します。

プロンプト例：

import pandas as pd

data = {
    "店名": [],
    "住所": [],
    "ジャンル": [],
    "評価": [],
    "レビュー数": []
}

for item in soup.find_all("div", class_="list-rst__rst-info"):
    name = item.find("div", class_="list-rst__rst-name").text
    address = item.find("div", class_="list-rst__rst-addr").text
    genre = item.find("div", class_="list-rst__rst-genre").text
    rating = item.find("div", class_="list-rst__rst-rating").text
    review_count = item.find("s

pan", class_="list-rst__rst-revcount").text

data["店名"].append(name)
data["住所"].append(address)
data["ジャンル"].append(genre)
data["評価"].append(rating)
data["レビュー数"].append(review_count)

df = pd.DataFrame(data)

### 4. 情報の分析

整理されたデータを分析し、ジャズライブハウスを探すための指標を作ります。今回は、評価点数とレビュー数を考慮し、以下の指標を作成します。

- 総合評価 = (評価点数 × レビュー数) / 100

プロンプト例：
```python
df["総合評価"] = (df["評価"].astype(float) * df["レビュー数"].astype(int)) / 100

5. ランキングの作成

総合評価の高いジャズライブハウスをランキング形式で表示します。これにより、読者の皆さんが好みの店を簡単に探すことができます。

プロンプト例：

ranked = df.sort_values("総合評価", ascending=False)
print(ranked[["店名", "総合評価"]])

法的・倫理的な注意点と安全な運用方法

Webスクレイピングは、サイトの利用規約に従い、サイトの負荷に過度な影響を与えないように行ってください。また、スクレイピングしたデータを不正利用しないように注意してください。

FAQ

Q1：Webスクレイピングで得られたデータを他サイトで表示するのはどうでしょうか？

A1：他サイトで表示する場合は、スクレイピング元のサイトの利用規約を確認し、許可を得てから行ってください。

Q2：スクレイピングしたデータを商用利用するにはどうすればいいですか？

A2：商用利用する場合は、スクレイピング元のサイトの利用規約を確認し、許可を得てから行ってください。また、データの利用に関する法的な問題も慎重に検討してください。

Q3：スクレイピングで得られたデータを加工して利用する場合、注意点はありますか？

A3：加工して利用する場合は、データの正確性と信頼性を確保し、不正な利用を防ぐための対策を講じてください。また、加工の過程でデータの意味が変化しないように注意してください。

以上、本記事ではAIを活用して東京でジャズライブを楽しめる名店を探すワークフローをご紹介しました。読者の皆さんも、このワークフローを参考に、自身の好みに合ったジャズライブハウスを探すのに役立ててください。

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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。