11 Positron・Quarto・Copilotを使ったデータ分析

研究プロセスの省力化と再現性の担保

Author

佐久間智広

Published

2026/06/19

Modified

2026/06/23

0.1 はじめに

この回では，分析環境を整えて，効率的に研究・レポート作成を行うための3つのツールを紹介します。

Positron：分析環境（エディタ）
Quarto：分析結果をレポート・スライドに変換するツール
GitHub Copilot：コード作成を補助するAI
Zotero：文献管理ツール

共通のテーマは省力化と再現性

慣れるまでに時間はかかるが，一度使いこなせると作業効率が大きく変わる
特に，分析→修正→報告のサイクルを何度も繰り返す研究・学習において効果が大きい

1 Part 1｜Positron

1.1 Positronとは

Positron は，RStudioを開発しているPosit社が作った次世代のデータサイエンスIDE（統合開発環境）

2025年7月に正式版（v1.0）リリース，現在 v2026.06.0
無料で使える
RStudioの後継として位置づけられているが，RStudioはなくならない

1.2 RStudioとの比較

観点	RStudio	Positron
対応言語	R中心	R + Python（対等）
UIの基盤	独自	VSCode系
拡張機能	限定的	VS Code拡張が使える
Gitとの連携	標準搭載	より扱いやすい
AI補助の選択肢	Copilotのみ対応	Copilot以外のAIツールも拡張機能で接続可
安定性・成熟度	高い（14年の実績らしい）	正式版（急速に発展中）

VSCode（Visual Studio Code）とは

Microsoftが開発・無償公開しているテキストエディタ。

拡張機能が豊富で，R・Python・Git・AIアシスタント（Copilot等）など様々なツールを追加できる
- PositronはこのVSCodeのオープンソース版（Code-OSS）をベースに作られているため，VSCodeに慣れた人はすぐに使いこなせる
- RStudioしか使ったことがない人でも，基本的な操作感はRStudioに近くなるよう設計されている。

1.3 Positronの主な特徴

RStudioから乗り換えやすい

データビューア，変数パネル，プロットパネルなど，RStudio的な機能をそのまま搭載
RStudio のプロジェクト構造も引き続き使える

VSCodeの利点も得られる

PythonがRと同じように使える
Gitとの連携がより直感的
VS Code拡張経由でCopilot以外のAIツール（Claude等）とも接続できる

1.4 どちらを使うべき？

RStudio で問題なく作業できている→ 今すぐ乗り換える必要はない
Pythonも使いたい・Copilot以外のAIも使いたい→ Positronを使い始める価値あり

1.5 Positronの画面構成（例）

パネルの配置は自由に変えられる。最初はRStudioと同じ外観に設定しておくと乗り換え時の抵抗が少ないかも？

1.6 Positronの始め方

インストールの流れ

positron.posit.co からダウンロードしてインストール，もしくは
- Mac（Homebrew）: brew install --cask positron
- Windows（winget）: winget install Posit.Positron
起動後，Rがインストールされているか自動検出される
必要な拡張機能を左サイドバーの「拡張機能」アイコンから追加
- 正直必要な機能は最初から入っているので，特に追加しなくても大丈夫

2 Part 2｜Quarto

2.1 Quartoとは

ところで，

この資料は全てPositron内で作成しています。
何なら，最近は論文自体も全部Positron内で作成しています。

これらは，Rstudio，Positronと同じPosit社が提供するQuartoというサービスで実現されます。

文書なら

html形式（.html）
ワード形式（.docx）
$\LaTeX$ 形式（.tex）
pdf形式（.pdf）

スライドなら

html形式 (Revealjs)（.html）
パワーポイント（.pptx）
beamer（.pdf）

その他にも

webサイト
電子書籍（ebook）

などなど色々な形で出力できます

また，

R
Python
Julia

といった様々なプログラミング言語での分析結果を含めることができます

詳しくはQuarto公式ページ

2.2 .qmdファイルの構造

Quartoのファイル（.qmd）は，3つのパーツが1つのファイルに同居している

① YAMLヘッダー

ファイルの一番上，--- で囲まれた部分
タイトル・著者・出力形式などを設定

② Markdownテキスト

普通の文章・見出し・箇条書きなど
書式を気にせず「内容」だけ書く

③ コードチャンク

{r} や {python} で囲まれたブロック
ここに分析コードを書くと，実行結果（図・表・数値）がそのまま出力に埋め込まれる

---
title: "分析レポート"
author: 佐久間
format: html
---

## 結果

ここに**文章**を書く。

\```{r}
library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) +
  geom_point()
\```

R Markdownを使ったことがある人へ

QuartoはRMarkdown（.Rmd）の後継・上位互換。書き方はほぼ同じで，R以外の言語にも対応し，単一の統一フォーマットになった。既存の.Rmdファイルもほぼそのまま動く。今から習得するなら絶対Quarto

Pythonでjupyter notebookを使ったことがある人へ

Quartoはjupyter notebookと似た構造。書き方はほぼ同じ。既存の.ipynbファイルもほぼそのまま動く。ただし，Quartoはjupyter notebookよりも出力の自由度が高い。あと，RもPythonも両方使える。

ここからは，

慣れたらワードやパワポよりも便利
分析→修正を繰り返すとき超時短になる
再現性のある分析に寄与する

って話をした後で

Markdown形式で書く
Quartoでレポート作成

について簡単に説明します

2.3 慣れたらワードやパワポよりも便利

ワード文書は，文書の形式（フォントの種類とか大きさとか枠とか）を調整することと，中身書くことを同時にやることになります。
パワポではさらに複雑で，文書や文字，図表の配置と中身を考えることを同時にやります。

これってすごく非効率では？

それぞれの作業に人間の限られた注意力を分散させてしまっている？
Quartoを使うと，中身はテキスト形式で書いていけます。
- スライドなら基本箇条書きです

箇条書きで中身を考える
文書とかスライドにして，形式を整える

というふうに作業を分割できます。

使い回しもしやすいです

テキスト形式で記録されているので，コピーしやすい

文献の引用→文献リスト作成も自動でできるように設定可能

Zoteroというサービスと統合させると，文献リストを簡単に挿入できます。

数式の挿入はワードよりはるかに便利

$ で囲むだけ $y = ax +b$

スライドのレイアウトはほぼ自動

設定ファイルに沿って自動レイアウトしてくれるので，文字の大きさや配置等，いちいち調整しなくてもいい
一括設定なので，全体的に調和の取れた形で作れる

2.4 分析→修正を繰り返すとき超時短になる

普通？分析の結果はスライドや文書ファイルにまとめる。その際分析結果の図表をRなどの分析環境からコピーして貼る

通常分析はやってみて検討してやり直してを繰り返す

面倒臭いし間違いも増える

Quartoなら

分析コードを変えるだけ。結果だけ変わった図表が出力される

2.5 再現性のある分析に寄与する

データ分析において重要なことの一つが「再現性」

他の人がやっても同じ結果が再現できるようにする
データ分析の処理方法を第三者が検証可能な形にしておく

Quartoを使って分析からレポート作成までしておくとコードとその出力結果を一つのドキュメントにまとめることができます。

どんなデータを読み込んで
どんな統計処理をして結果を出して
どんなふうに結果を解釈してレポート・スライドを作ったのか

といったことが明確に記録される

これにより、どのようなコードが実行され、どのような結果が得られたかを一目で確認でき、他の人が同じコードを実行することで同じ結果を再現できます。

2.6 Quartoでレポート作成

Quartoでレポートやスライドを作るにあたって，分析コード（RとかPythonとか）以外に必要なのが，Markdown記法に関する知識

ただし，RstudioとかPositronを使うのであれば，ほとんどの操作はワードとかと同じようにショートカットでもできる

特にスライドやWebページを作るとき，デザインに凝りたいならhtmlやcssの知識が必要です
- 特にこだわらないならなしでも大丈夫です。
- そしてhtmlやcssはAIに聞いたら調整してくれるからもはや知識も必要ないかも

2.6.1 Markdown記法の基本

見出し

「#」の後に半角スペースで見出しになります。「##」のように増やすと小見出しになります。

箇条書き

「-」の後に半角スペースで箇条書きになります。

「1.」の後に半角スペースで番号付きリストになります。

太字と斜め字

「*」で囲むとその間の文字が「斜めに」（⌘ + Iでも）

「**」で囲むとその間の文字が太字になります。（⌘ + Bでも）

コード

「`」で囲むとその間の文字がコードになります（⌘ + Dでも）「```」と打つとコードブロックが作れます

数式

「$」で囲むと数式になります : $y = ax +b$

「$$」で囲むと真ん中寄せの数式に

\[y = ax +b\]

横線

「-」を3つ連続で打つと横線が出ます

文書の一番上，囲まれている部分はyamlヘッダーとかいって，タイトル，著者情報，日付なんかを入れられる。
スライドの細かい設定もここをいじったらできる（めちゃくちゃ色々設定できる）

---
title: "タイトル"
format:
    revealjs:
        width:  1280
        height: 800
        slide-number: true
        footer: "経営データ分析"
        theme: sky
author: あいうえお
date: today
---

完成したら，Previewボタンを押す

ページ分けはレベル2以上の見出し（##）か，水平線
その他色々できます（公式サイト）

3 Part 3｜GitHub Copilot

3.1 GitHub Copilotとは

GitHub Copilot は，GitHubとOpenAIが共同開発したAIコードアシスタント

エディタ上でコードの補完・生成をリアルタイムに提案してくれる
R・Python・QuartoのQMDファイルにも対応
PositronはVSCode系なので，VS Code拡張としてそのまま使える
RStudioでもCopilotは使えるが，Positronでは他のAIツールも拡張機能で接続できる

3.2 何が便利か

コメントから自動生成

「# 平均を計算する」とコメントを書くと，コードを提案してくれる
関数の引数や使い方を調べる手間が減る

エラー・修正の補助

エラーメッセージを貼ると修正案を提示
「このコードを説明して」と聞ける（Copilot Chat機能）

3.3 教育機関向けの無料プラン

学生向け：GitHub Copilot Student

GitHub Educationで学生認証すれば無料で使える
大学のメールアドレスで申請
github.com/education/students

2026年4月以降，新規申し込みが一時停止されている場合があります。申請前に公式サイトで最新状況を確認してください。

3.4 Copilot Studentで使えるモデル

Copilot Studentプランでは，主要なAIモデルを無料で切り替えて使える

Studentプランで使える主なモデル

GPT-4o（OpenAI）
GPT-5 mini（OpenAI）
Claude Haiku 4.5（Anthropic）
Gemini（Google）

Copilotの画面からモデルを選び切り替えて使える

Studentプランの制限

一部プレミアムモデルは除外（Claude Sonnet/Opus，GPT-5.4等）
月ごとにモデル内容は変更される場合あり
1ヶ月ごとに学生認証が再評価される

コード補完は使い放題なので，データ分析のコード記述には十分強力。最新の対応モデルはGitHub公式ドキュメントで確認。

3.5 注意点

出力を鵜呑みにしない：Copilotが提案したコードは必ず動作確認・内容確認をすること
再現性の責任は自分に：どんなコードを使ったかは自分で把握・管理する必要がある
学習の代替ではない：Copilotは道具。コードの意味を理解せずに使うと，エラーの原因特定ができなくなる

3.6 余談｜ローカルモデルも動かせる

Ollama を使うと，AIモデルを自分のPC上で完全ローカルで動かせる

Ollamaとは

オープンソースのローカルLLM実行ツール（ollama.com）
Mac・Windows・Linux対応・無料
コマンド1つでモデルをダウンロードして起動できる

# 例：Llama 3をダウンロードして起動
ollama run llama3

主なモデル：Qwen, Llama, Gemma など。その中にも大きさがたくさんあるので自分のパソコンにあったものを選ぶ。

ローカルモデルをPositronで使う

OllamaはOpenAI互換のAPIをローカルで提供する
Positron Assistantで使える

ローカル実行のメリット

APIキー不要・使用量制限なし（無料乞食の佐久間は単純作業等をさせるのに使ってます）
データがクラウドに送信されない（機密データに安心）
オフライン環境でも動く

モデルの性能はクラウド版より劣ることが多い（特に大規模モデル）
ローカルで動かすにはある程度のPCスペックが必要

4 Part 4｜Zotero

4.1 Zoteroとは

Zotero（ゾテロ）は，文献を収集・整理・引用するための無料の文献管理ソフト

オープンソース・完全無料で使える（zotero.org）
Windows・Mac・Linux対応
現在バージョン9.0（2026年4月リリース）

4.2 Zoteroの使い方イメージ

「論文・レポートで参考文献を記載する」作業が自動化する

今までのワード・パワポでの手順…

論文の参考文献情報を手入力
本文中に「（佐久間 2024）」と手で入れる
文末に引用文献リストを一つずつ手で書く
引用スタイル（APA・MLAなど）の書式を手で整形
論文の修正のたびに番号やリストを手動で更新

→ 一文献削除または追加するたびに全部やり直し…

Zotero + Quartoだと…

Zoteroに論文を登録しておく
本文中に [@Sakuma2024] と書くだけ
Renderすると自動で…
- 「（佐久間 2024）」と本文内に挿入される
- 文末の参考文献リストに自動追加される
- 順番・書式も指定のスタイルに従って自動整形

主な機能

ブラウザから論文・書籍・ウェブページをワンクリックで保存（ブラウザ拡張機能）
PDFの自動取得・整理
9,000以上の引用スタイル対応（APA・Chicago・カスタム等）
Word / LibreOffice / Google Docsへの引用挿入プラグイン
クラウド同期で複数デバイス間で文献を共有

なぜZoteroか

Mendeley・EndNote等と比べて完全無料
PDFに直接メモ・ハイライトが入れられる内蔵リーダー
Quartoとの連携が強力
コレクション・タグで柔軟に分類できる

4.3 QuartoとZoteroの連携

ZoteroとQuartoを組み合わせると，引用→文献リスト生成を自動化できる

連携の流れ

ZoteroにBetter BibTeXプラグインを追加
ZoteroライブラリをBibファイルとして自動エクスポート
QuartoのYAMLに bibliography: references.bib を1行追加
本文中で [@著者年] と書くだけで引用が挿入される
Renderすると引用スタイルに合わせた文献リストが自動生成

これで不要になること

文献情報の手入力
引用番号の手動管理
文献リストの手動作成・並び替え
引用スタイルの手動整形

RStudio / Positronのビジュアルエディタでも直接Zoteroの文献を検索して挿入できる（別途設定不要）。

5 まとめ

	Positron	Quarto	GitHub Copilot	Zotero
役割	エディタ（分析環境）	執筆・出力ツール	コード補助AI	文献管理
何をするもの	R/Pythonを書く場所	レポート・スライド作成	コード提案・補完	引用・文献リスト自動化
再現性	△	◎	△（要注意）	◎

この4つを組み合わせると，分析から発表資料まで効率的に作れる環境が整う

試してみる価値は十分あります。まずはQuartoから始めて，慣れてきたらPositronやCopilotにも手を伸ばしてみてください。

5.1 実習

5.1.1 課題

今回の授業で紹介した Quarto を実際に使ってみよう。

第10回の課題を，.qmd ファイルで作成・Renderして提出してください。

5.1.2 課題の内容

case2.xlsx は企業の財務データです（第10回で使ったものと同じ）。

やること

Positron（またはRStudio）で新しい .qmd ファイルを作成
YAMLヘッダーにタイトル・著者・日付を入れる
case2.xlsx を読み込み，パネルデータに加工するコードをコードチャンクに書く
結果を確認しながら Render ボタンを押す
出力された .html ファイルを提出

完成イメージ（目標のデータ形式）

shop	shop_id	売上高	売上原価	yearmonth
A	20	…	…	1604
A	20	…	…	1605
…
B	21	…	…	1604

--- title: "11 Positron・Quarto・Copilotを使ったデータ分析" subtitle: "研究プロセスの省力化と再現性の担保" author: 佐久間智広 date: 2026/06/19 format: html: df-print: paged revealjs: output-file: 11_n_quarto_slide.html echo: true df-print: paged code-fold: true simplemenu: scale: 0.85 flat: true draft: false --- ## はじめにこの回では，分析環境を整えて，効率的に研究・レポート作成を行うための3つのツールを紹介します。 - **Positron**：分析環境（エディタ） - **Quarto**：分析結果をレポート・スライドに変換するツール - **GitHub Copilot**：コード作成を補助するAI - **Zotero**：文献管理ツール ------------------------------------------------------------------------ 共通のテーマは**省力化**と**再現性** - 慣れるまでに時間はかかるが，一度使いこなせると作業効率が大きく変わる - 特に，分析→修正→報告のサイクルを何度も繰り返す研究・学習において効果が大きい ------------------------------------------------------------------------ # Part 1｜Positron {data-stack-name="Positron"} ## Positronとは **Positron** は，RStudioを開発しているPosit社が作った次世代のデータサイエンスIDE（統合開発環境） - 2025年7月に正式版（v1.0）リリース，現在 v2026.06.0 - 無料で使える - RStudioの後継として位置づけられているが，RStudioはなくならない ![](images/paste-1.png){fig-align="center"} ------------------------------------------------------------------------ ## RStudioとの比較 | 観点 | RStudio | Positron | |--------------------|--------------------------|--------------------------| | 対応言語 | R中心 | R + Python（対等） | | UIの基盤 | 独自 | VSCode系 | | 拡張機能 | 限定的 | VS Code拡張が使える | | Gitとの連携 | 標準搭載 | より扱いやすい | | AI補助の選択肢 | Copilotのみ対応 | Copilot以外のAIツールも拡張機能で接続可 | | 安定性・成熟度 | 高い（14年の実績らしい） | 正式版（急速に発展中） | ::: {.callout-note appearance="simple"} **VSCode（Visual Studio Code）とは** Microsoftが開発・無償公開しているテキストエディタ。 - 拡張機能が豊富で，R・Python・Git・AIアシスタント（Copilot等）など様々なツールを追加できる - PositronはこのVSCodeのオープンソース版（Code-OSS）をベースに作られているため，VSCodeに慣れた人はすぐに使いこなせる - RStudioしか使ったことがない人でも，基本的な操作感はRStudioに近くなるよう設計されている。 ::: ------------------------------------------------------------------------ ## Positronの主な特徴 ::::::: columns :::: {.column width="50%"} **RStudioから乗り換えやすい** ::: {} ------------------------------------------------------------------------ ::: - データビューア，変数パネル，プロットパネルなど，RStudio的な機能をそのまま搭載 - RStudio のプロジェクト構造も引き続き使える :::: :::: {.column width="50%"} **VSCodeの利点も得られる** ::: {} ------------------------------------------------------------------------ ::: - PythonがRと同じように使える - Gitとの連携がより直感的 - VS Code拡張経由でCopilot以外のAIツール（Claude等）とも接続できる :::: ::::::: ## どちらを使うべき？ - **RStudio で問題なく作業できている**→ 今すぐ乗り換える必要はない - **Pythonも使いたい・Copilot以外のAIも使いたい**→ Positronを使い始める価値あり ------------------------------------------------------------------------ ## Positronの画面構成（例） {data-stack-name="Positron画面構成"} ![](images/paste-4.png){fig-align="center" width="769"} ::: {.callout-tip appearance="simple"} パネルの配置は自由に変えられる。最初はRStudioと同じ外観に設定しておくと乗り換え時の抵抗が少ないかも？ ::: ------------------------------------------------------------------------ ## Positronの始め方 {data-stack-name="Positronの始め方"} **インストールの流れ** 1. [positron.posit.co](http://positron.posit.co/) からダウンロードしてインストール，もしくは - Mac（Homebrew）: `brew install --cask positron` - Windows（winget）: `winget install Posit.Positron` 2. 起動後，Rがインストールされているか自動検出される 3. 必要な拡張機能を左サイドバーの「拡張機能」アイコンから追加 - 正直必要な機能は最初から入っているので，特に追加しなくても大丈夫 ------------------------------------------------------------------------ # Part 2｜Quarto {data-stack-name="Quarto"} ## Quartoとはところで， - この資料は全てPositron内で作成しています。 - 何なら，最近は論文自体も全部Positron内で作成しています。 ::: {layout="[1,1,1]"} ![Webサイトも](images/Screenshot%202024-06-06%20at%2018.03.06.png) ![スライドも](images/Screenshot%202024-06-06%20at%2018.04.39.png) ![pdfも](images/Screenshot%202024-06-06%20at%2018.05.19.png) ::: ------------------------------------------------------------------------ これらは，Rstudio，Positronと同じPosit社が提供するQuartoというサービスで実現されます。 ::: {layout-ncol="2"} ![](images/paste-1.png){width="400"} ![](images/clipboard-2661750054.png){width="400"} ::: ------------------------------------------------------------------------ ::::: columns ::: {.column width="50%"} 文書なら - html形式（.`html`） - ワード形式（.`docx`） - $\LaTeX$ 形式（.`tex`） - pdf形式（.`pdf`）スライドなら - html形式 (Revealjs)（.`html`） - パワーポイント（.`pptx`） - beamer（.`pdf`） ::: ::: {.column width="50%"} その他にも - webサイト - 電子書籍（ebook）などなど色々な形で出力できますまた， - R - Python - Julia といった様々なプログラミング言語での分析結果を含めることができます ::: ::::: ::: {.callout-note icon="false" appearance="simple"} 詳しくは[Quarto公式ページ](https://quarto.org/) ::: ------------------------------------------------------------------------ ## .qmdファイルの構造 {data-stack-name=".qmdファイルの構造"} Quartoのファイル（`.qmd`）は，3つのパーツが1つのファイルに同居している ::::: columns ::: {.column width="50%"} **① YAMLヘッダー** - ファイルの一番上，`---` で囲まれた部分 - タイトル・著者・出力形式などを設定 **② Markdownテキスト** - 普通の文章・見出し・箇条書きなど - 書式を気にせず「内容」だけ書く **③ コードチャンク** - {r} `や` `{python}` で囲まれたブロック - ここに分析コードを書くと，実行結果（図・表・数値）がそのまま出力に埋め込まれる ::: ::: {.column width="50%"} ``` markdown --- title: "分析レポート" author: 佐久間 format: html --- ## 結果ここに**文章**を書く。 \```{r} library(ggplot2) ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point() \``` ``` ::: ::::: ------------------------------------------------------------------------ ### {.unnumbered} ::: {.callout-note icon="false" appearance="simple"} ### **R Markdownを使ったことがある人へ** QuartoはRMarkdown（`.Rmd`）の後継・上位互換。書き方はほぼ同じで，R以外の言語にも対応し，単一の統一フォーマットになった。既存の`.Rmd`ファイルもほぼそのまま動く。今から習得するなら絶対Quarto ::: ::: {.callout-note icon="false" appearance="simple"} ### Pythonでjupyter notebookを使ったことがある人へ Quartoはjupyter notebookと似た構造。書き方はほぼ同じ。既存の`.ipynb`ファイルもほぼそのまま動く。ただし，Quartoはjupyter notebookよりも出力の自由度が高い。あと，RもPythonも両方使える。 ::: ------------------------------------------------------------------------ ここからは， 1. 慣れたらワードやパワポよりも便利 2. 分析→修正を繰り返すとき超時短になる 3. 再現性のある分析に寄与するって話をした後で 1. Markdown形式で書く 2. Quartoでレポート作成について簡単に説明します ------------------------------------------------------------------------ ## 慣れたらワードやパワポよりも便利 {data-stack-name="ワードやパワポより便利"} - ワード文書は，文書の形式（フォントの種類とか大きさとか枠とか）を調整することと，中身書くことを同時にやることになります。 - パワポではさらに複雑で，文書や文字，図表の配置と中身を考えることを同時にやります。 ![](images/clipboard-2539397751.png){fig-align="center" width="1040"} ------------------------------------------------------------------------ これってすごく非効率では？ - それぞれの作業に人間の限られた注意力を分散させてしまっている？ - Quartoを使うと，中身はテキスト形式で書いていけます。 - スライドなら基本箇条書きです 1. 箇条書きで中身を考える 2. 文書とかスライドにして，形式を整えるというふうに作業を分割できます。 ------------------------------------------------------------------------ ![](images/paste-2.png) ------------------------------------------------------------------------ 使い回しもしやすいです - テキスト形式で記録されているので，コピーしやすい文献の引用→文献リスト作成も自動でできるように設定可能 - Zoteroというサービスと統合させると，文献リストを簡単に挿入できます。数式の挿入はワードよりはるかに便利 - \$ で囲むだけ $y = ax +b$ スライドのレイアウトはほぼ自動 - 設定ファイルに沿って自動レイアウトしてくれるので，文字の大きさや配置等，いちいち調整しなくてもいい - 一括設定なので，全体的に調和の取れた形で作れる ------------------------------------------------------------------------ ## 分析→修正を繰り返すとき超時短になる {data-stack-name="修正サイクルの時短"} 普通？分析の結果はスライドや文書ファイルにまとめる。その際分析結果の図表をRなどの分析環境からコピーして貼る ::: {layout="[1,1,1]"} ![貼り付けて](images/Screenshot%202024-06-07%20at%201.17.15.png) ![大きさ調整して](images/Screenshot%202024-06-07%20at%201.17.27.png) ![罫線とかフォントとか弄る](images/Screenshot%202024-06-07%20at%201.18.17.png){width="928"} ::: ------------------------------------------------------------------------ 通常分析はやってみて検討してやり直してを繰り返す - 面倒臭いし間違いも増える ![](images/clipboard-1481369510.png){fig-align="center" width="915"} ------------------------------------------------------------------------ Quartoなら - 分析コードを変えるだけ。結果だけ変わった図表が出力される ![](images/clipboard-1267913924.png){fig-align="center" width="943"} ------------------------------------------------------------------------ ## 再現性のある分析に寄与する {data-stack-name="再現性"} データ分析において重要なことの一つが「**再現性**」 - 他の人がやっても同じ結果が再現できるようにする - データ分析の処理方法を第三者が検証可能な形にしておく Quartoを使って分析からレポート作成までしておくとコードとその出力結果を一つのドキュメントにまとめることができます。 - どんなデータを読み込んで - どんな統計処理をして結果を出して - どんなふうに結果を解釈してレポート・スライドを作ったのかといったことが明確に記録される - これにより、どのようなコードが実行され、どのような結果が得られたかを一目で確認でき、他の人が同じコードを実行することで同じ結果を再現できます。 ------------------------------------------------------------------------ ## Quartoでレポート作成 {data-stack-name="レポート作成"} Quartoでレポートやスライドを作るにあたって，分析コード（RとかPythonとか）以外に必要なのが，Markdown記法に関する知識 - ただし，RstudioとかPositronを使うのであれば，ほとんどの操作はワードとかと同じようにショートカットでもできる ![](images/clipboard-1964822487.png){fig-align="center" width="244"} ::: {.callout-note appearance="simple"} - 特にスライドやWebページを作るとき，デザインに凝りたいならhtmlやcssの知識が必要です - 特にこだわらないならなしでも大丈夫です。 - そしてhtmlやcssはAIに聞いたら調整してくれるからもはや知識も必要ないかも ::: ------------------------------------------------------------------------ ### Markdown記法の基本 ::::: columns ::: {.column width="50%"} **見出し** 「#」の後に半角スペースで見出しになります。「##」のように増やすと小見出しになります。 **箇条書き** 「-」の後に半角スペースで箇条書きになります。「1.」の後に半角スペースで番号付きリストになります。 **太字と斜め字** 「`*`」で囲むとその間の文字が「*斜めに*」（⌘ + Iでも）「`**`」で囲むとその間の文字が**太字**になります。（⌘ + Bでも） ::: ::: {.column width="50%"} **コード** 「\`」で囲むとその間の文字が`コード`になります（⌘ + Dでも）「\`\`\`」と打つとコードブロックが作れます **数式** 「\$」で囲むと数式になります : $y = ax +b$ 「\$\$」で囲むと真ん中寄せの数式に $$y = ax +b$$ **横線** 「-」を3つ連続で打つと横線が出ます ::: ::::: ------------------------------------------------------------------------ - 文書の一番上，囲まれている部分はyamlヘッダーとかいって，タイトル，著者情報，日付なんかを入れられる。 - スライドの細かい設定もここをいじったらできる（[めちゃくちゃ色々設定できる](https://quarto.org/docs/reference/formats/presentations/revealjs.html)） ::::: columns ::: {.column width="50%"} ``` --- title: "タイトル" format: revealjs: width: 1280 height: 800 slide-number: true footer: "経営データ分析" theme: sky author: あいうえお date: today --- ``` ::: ::: {.column width="50%"} ![](images/Screenshot%202024-06-07%20at%202.13.43.png){width="1199"} ::: ::::: ------------------------------------------------------------------------ 完成したら，`Preview`ボタンを押す - ページ分けはレベル2以上の見出し（##）か，水平線 - その他色々できます（[公式サイト](https://quarto.org/docs/presentations/revealjs/)） ------------------------------------------------------------------------ # Part 3｜GitHub Copilot {data-stack-name="Copilot"} ## GitHub Copilotとは **GitHub Copilot** は，GitHubとOpenAIが共同開発したAIコードアシスタント - エディタ上でコードの補完・生成をリアルタイムに提案してくれる - R・Python・QuartoのQMDファイルにも対応 - PositronはVSCode系なので，VS Code拡張としてそのまま使える - RStudioでもCopilotは使えるが，Positronでは他のAIツールも拡張機能で接続できる ![](images/GitHub_Copilot_Lockup_Black_Clearspace.svg){alt="" fig-align="center"} ------------------------------------------------------------------------ ## 何が便利か ::::: columns ::: {.column width="50%"} **コメントから自動生成** - 「# 平均を計算する」とコメントを書くと，コードを提案してくれる - 関数の引数や使い方を調べる手間が減る ::: ::: {.column width="50%"} **エラー・修正の補助** - エラーメッセージを貼ると修正案を提示 - 「このコードを説明して」と聞ける（Copilot Chat機能） ::: ::::: ------------------------------------------------------------------------ ## 教育機関向けの無料プラン **学生向け：GitHub Copilot Student** - GitHub Educationで学生認証すれば無料で使える - 大学のメールアドレスで申請 - [github.com/education/students](http://github.com/education/students) ::: {.callout-note icon="false" appearance="simple"} 2026年4月以降，新規申し込みが一時停止されている場合があります。申請前に公式サイトで最新状況を確認してください。 ::: ------------------------------------------------------------------------ ## Copilot Studentで使えるモデル {data-stack-name="Copilot Studentモデル"} Copilot Studentプランでは，主要なAIモデルを**無料で切り替えて使える** :::::: columns ::: {.column width="50%"} **Studentプランで使える主なモデル** - **GPT-4o**（OpenAI） - **GPT-5 mini**（OpenAI） - **Claude Haiku 4.5**（Anthropic） - **Gemini**（Google） Copilotの画面からモデルを選び切り替えて使える ::: :::: {.column width="50%"} **Studentプランの制限** - 一部プレミアムモデルは除外（Claude Sonnet/Opus，GPT-5.4等） - 月ごとにモデル内容は変更される場合あり - 1ヶ月ごとに学生認証が再評価される ::: {.callout-note icon="false" appearance="simple"} コード補完は使い放題なので，データ分析のコード記述には十分強力。最新の対応モデルは[GitHub公式ドキュメント](https://docs.github.com/copilot/reference/ai-models/supported-models)で確認。 ::: :::: :::::: ------------------------------------------------------------------------ ## 注意点 - **出力を鵜呑みにしない**：Copilotが提案したコードは必ず動作確認・内容確認をすること - **再現性の責任は自分に**：どんなコードを使ったかは自分で把握・管理する必要がある - **学習の代替ではない**：Copilotは道具。コードの意味を理解せずに使うと，エラーの原因特定ができなくなる ------------------------------------------------------------------------ ## 余談｜ローカルモデルも動かせる {data-stack-name="Ollamaローカルモデル"} **Ollama** を使うと，AIモデルを**自分のPC上で完全ローカルで動かせる** ::::: columns ::: {.column width="60%"} **Ollamaとは** - オープンソースのローカルLLM実行ツール（[ollama.com](http://ollama.com/)） - Mac・Windows・Linux対応・無料 - コマンド1つでモデルをダウンロードして起動できる ``` bash # 例：Llama 3をダウンロードして起動 ollama run llama3 ``` 主なモデル：Qwen, Llama, Gemma など。その中にも大きさがたくさんあるので自分のパソコンにあったものを選ぶ。 ::: ::: {.column width="40%"} ![](images/paste-5.png){fig-align="center" width="300"} ::: ::::: ------------------------------------------------------------------------ **ローカルモデルをPositronで使う** - OllamaはOpenAI互換のAPIをローカルで提供する - Positron Assistantで使える **ローカル実行のメリット** - APIキー不要・使用量制限なし（無料乞食の佐久間は単純作業等をさせるのに使ってます） - データがクラウドに送信されない（機密データに安心） - オフライン環境でも動く ::: {.callout-caution icon="false" appearance="simple"} - モデルの性能はクラウド版より劣ることが多い（特に大規模モデル） - ローカルで動かすにはある程度のPCスペックが必要 ::: # Part 4｜Zotero {data-stack-name="Zotero"} ## Zoteroとは {data-stack-name="Zoteroとは"} **Zotero**（ゾテロ）は，文献を収集・整理・引用するための無料の文献管理ソフト - オープンソース・完全無料で使える（[zotero.org](http://zotero.org/)） - Windows・Mac・Linux対応 - 現在バージョン9.0（2026年4月リリース） ![](images/paste-3.png){fig-align="center"} ------------------------------------------------------------------------ ## Zoteroの使い方イメージ {data-stack-name="Zotero使い方イメージ"} 「論文・レポートで参考文献を記載する」作業が自動化する ::::: columns ::: {.column width="50%"} **今までのワード・パワポでの手順…** 1. 論文の参考文献情報を手入力 2. 本文中に「（佐久間 2024）」と手で入れる 3. 文末に引用文献リストを一つずつ手で書く 4. 引用スタイル（APA・MLAなど）の書式を手で整形 5. 論文の修正のたびに番号やリストを手動で更新 → 一文献削除または追加するたびに全部やり直し… ::: ::: {.column width="50%"} **Zotero + Quartoだと…** 1. Zoteroに論文を登録しておく 2. 本文中に `[@Sakuma2024]` と書くだけ 3. Renderすると自動で… - 「（佐久間 2024）」と本文内に挿入される - 文末の参考文献リストに自動追加される - 順番・書式も指定のスタイルに従って自動整形 ::: ::::: ------------------------------------------------------------------------ ::::: columns ::: {.column width="50%"} **主な機能** - ブラウザから論文・書籍・ウェブページを**ワンクリックで保存**（ブラウザ拡張機能） - PDFの自動取得・整理 - 9,000以上の引用スタイル対応（APA・Chicago・カスタム等） - Word / LibreOffice / Google Docsへの**引用挿入プラグイン** - クラウド同期で複数デバイス間で文献を共有 ::: ::: {.column width="50%"} **なぜZoteroか** - Mendeley・EndNote等と比べて完全無料 - PDFに直接メモ・ハイライトが入れられる内蔵リーダー - Quartoとの連携が強力 - コレクション・タグで柔軟に分類できる ::: ::::: ------------------------------------------------------------------------ ## QuartoとZoteroの連携 {data-stack-name="QuartoとZotero連携"} ZoteroとQuartoを組み合わせると，**引用→文献リスト生成を自動化**できる :::::: columns ::: {.column width="50%"} **連携の流れ** 1. ZoteroにBetter BibTeXプラグインを追加 2. ZoteroライブラリをBibファイルとして自動エクスポート 3. QuartoのYAMLに `bibliography: references.bib` を1行追加 4. 本文中で `[@著者年]` と書くだけで引用が挿入される 5. Renderすると引用スタイルに合わせた文献リストが自動生成 ::: :::: {.column width="50%"} **これで不要になること** - 文献情報の手入力 - 引用番号の手動管理 - 文献リストの手動作成・並び替え - 引用スタイルの手動整形 ::: {.callout-tip icon="false" appearance="simple"} **RStudio / Positronのビジュアルエディタでも直接Zoteroの文献を検索して挿入できる**（別途設定不要）。 ::: :::: :::::: ------------------------------------------------------------------------ # まとめ {data-stack-name="まとめ"} --- ### {.unnumbered} | | Positron | Quarto | GitHub Copilot | Zotero | |---------|---------------|---------------|---------------|---------------| | 役割 | エディタ（分析環境） | 執筆・出力ツール | コード補助AI | 文献管理 | | 何をするもの | R/Pythonを書く場所 | レポート・スライド作成 | コード提案・補完 | 引用・文献リスト自動化 | | 再現性 | △ | ◎ | △（要注意） | ◎ | : {"style=font-size: 0.85em;" tbl-colwidths="[14, 20, 24, 20, 24]"} この4つを組み合わせると，**分析から発表資料まで効率的に作れる環境**が整う \ \ 試してみる価値は十分あります。まずはQuartoから始めて，慣れてきたらPositronやCopilotにも手を伸ばしてみてください。 ## 実習 ### 課題今回の授業で紹介した **Quarto** を実際に使ってみよう。第10回の課題を，`.qmd` ファイルで作成・Renderして提出してください。 ------------------------------------------------------------------------ ### 課題の内容 `case2.xlsx` は企業の財務データです（第10回で使ったものと同じ）。 ::::: columns ::: {.column width="50%"} **やること** 1. Positron（またはRStudio）で新しい `.qmd` ファイルを作成 2. YAMLヘッダーにタイトル・著者・日付を入れる 3. `case2.xlsx` を読み込み，パネルデータに加工するコードをコードチャンクに書く 4. 結果を確認しながら `Render` ボタンを押す 5. 出力された `.html` ファイルを提出 ::: ::: {.column width="50%"} **完成イメージ（目標のデータ形式）** | shop | shop_id | 売上高 | 売上原価 | yearmonth | |------|---------|--------|----------|-----------| | A | 20 | ... | ... | 1604 | | A | 20 | ... | ... | 1605 | | ... | | | | | | B | 21 | ... | ... | 1604 | ::: ::::: ------------------------------------------------------------------------ ::: content-hidden ### 解答例 ``` javascript kadai <- here("data/case2.xlsx") |> read_excel() kadai <- kadai |> select(-合計) |> pivot_longer(cols = c(-shop_id, -shop, -himoku), names_to = "yearmonth") |> pivot_wider(id_cols = c(shop_id, shop, yearmonth), names_from = himoku, values_from = value) kadai ``` :::