はじめてのR言語 with Gemini CLI

インストールから始める、AIアシスタントと歩むデータ分析の第一歩

masanori nishimoto

2025-11-15

イントロダクション

自己紹介

個人事業としてデータ分析を行う（2014年～）
資格: 情報処理安全確保支援士（登録番号第025010号）
趣味
- 数学: 1年に1冊数学書を丁寧に読む
- 読書: データサイエンス、セキュリティ、ビジネス書など
- DIY: メンテナンス中心。第二種電気工事士の免許を取得し、電気関係もDIY
Web: TriFields

今日のゴール

R言語とGemini CLIで何ができるか分かる
- データ分析の「最強コンビ」をご紹介します。
AIに指示してデータ分析する流れを体験する
- 難しいコードはAIにお任せ。あなたは「分析の司令塔」です。
「これなら自分にもできそう！」と感じる
- プログラミングの新しい学び方を体験しましょう。

なぜ「R言語 + Gemini CLI」なの？

R言語： データ分析界のパワフルな「エンジン」。無料で高機能。
Gemini CLI： あなたの言葉をRのコードに翻訳してくれる「超優秀な通訳兼プログラマー」。
最強コンビが実現すること：
- あなたは「やりたいこと」を日本語で伝えるだけ。
- Gemini CLIがR言語のコードを考え、作成してくれる。
- プログラミングの壁を気にせず、データと向き合うことに集中できます！

お伝えすること

3つの道具を知ろう
1. R(R言語)とは？
2. RStudioとは？
3. Gemini CLIとは？
3つの道具を準備しよう
1. Rのインストール
2. RStudioのインストール
3. Gemini CLIのインストール
RStudioでプロジェクトを作ろう
RStudioでGemini CLIを使えるようにしよう
Gemini CLIと分析をはじめよう
Gemini CLIの諸注意
まとめ

3つの道具を知ろう

Rとは？

Rは、統計解析とデータ処理に特化した無料の環境です。

これは、R言語で書いたプログラムを実行し、データを読み込み、計算し、結果のグラフを表示する「作業場」のようなものです。

主な役割

R言語の実行:
- R言語のコード（命令）を読み込み、コンピューターに処理を実行させます。
データの管理と計算:
- Excelファイルやテキストファイルなどからデータを読み込み、コンピューターのメモリ上でデータを管理し、統計計算や分析を行います。
結果の出力:
- 計算結果を数字の表として表示したり、指定されたグラフを作成して画面に出力したりします。

R言語とは？

R言語は、「統計解析」と「データ分析」に特化したプログラミング言語です。大量のデータを分析したり、結果を分かりやすいグラフにしたりするのが非常に得意なツールだと思ってください。

専門的な分野に特化しているため、一般的なWebサイトやアプリケーション開発にはあまり使われませんが、データサイエンスの分野では非常に重要な役割を果たしています。

R言語の特徴

簡単なコードで高度な分析:
- 回帰分析、仮説検定、機械学習モデルの作成など、統計学で使うような複雑な計算や分析を、比較的短いコードで簡単に実行できます。
高品質なグラフ作成:
- データを視覚的に理解しやすくするための、美しく質の高いグラフ（棒グラフ、散布図、ヒストグラムなど）を簡単に作成できます。
「パッケージ」が豊富:
- 世界中のユーザーが作った便利な機能のセット（パッケージ）が大量に公開されています。これを使えば、自分で一からコードを書かなくても、最新の分析手法やグラフ作成機能などをすぐに利用できます。

RStudioとは？

RStudioは、R言語専用の統合開発環境と呼ばれるソフトウェアです。

R言語のプログラムを実行する「R」というソフトウェア自体は、少し地味で使いにくい部分があります。RStudioは、そのRを裏側で動かしながら、データ分析に必要なすべての機能（コードを書く、データを見る、グラフを描く、ヘルプを探すなど）を一つの画面にまとめて提供してくれます。

RStudioの特徴

作業効率が抜群に良い:
- 分析に必要な情報やツールがすべて整理された画面に配置されているため、あちこちのウィンドウを開き直す必要がありません。
コードが書きやすい:
- コードの補完機能や、コードの誤りを教えてくれる機能があり、初心者でもスムーズにプログラミングができます。
グラフの確認が簡単:
- 作成したグラフがすぐに専用のパネルに表示されるため、結果をすぐに確認・保存できます。

Gemini CLIとは？

Gemini CLIは、「文字だけで動く、Googleの強力なAI」です。

Gemini CLIの特徴

Rコードの生成:
- 「R言語で、データフレームの平均値を計算するコードを書いて」のように指示するだけで、mean(df$column) のような実行可能なRコードをすぐに生成します。
エラー原因の解析:
- Rのコンソールに出たエラーメッセージをGemini CLIに貼り付ければ、AIが分析し、「データフレーム内に欠損値（NA）があります」のように具体的な原因を特定してくれます。
ファイル名を指定するだけ:
- Rの分析スクリプト全体をコピー＆ペーストする手間なく、ファイル名の前に「@」を付けるだけで、AIがそのRスクリプト全体を読み込み、内容を理解してくれます。

3つの道具を準備しよう

R - ダウンロード(1)

The Comprehensive R Archive Network にアクセスして、「Download R for Windows」をクリックします。

R - ダウンロード(2)

「base」をクリックします。

R - ダウンロード終了

「Download R-4.5.1 for Windows」をクリックするとファイルがダウンロードされますので、お好きな場所に保存してください。

R - インストール(1)

先ほどダウンロードしたファイルを実行します。

R - インストール(2)

「OK」をクリックします。

R - インストール(3)

「次へ」をクリックします。

R - インストール(4)

「次へ」をクリックします。

R - インストール(5)

「次へ」をクリックします。

R - インストール(6)

「次へ」をクリックします。

R - インストール(7)

「次へ」をクリックします。

R - インストール(8)

「次へ」をクリックします。

R - インストール(8)

しばらく待ちます。

R - インストール終了

「完了」をクリックします。これでRがインストールされました。

RStudio - ダウンロード(1)

Posit のサイトにアクセスして「FREE & OPEN SOURCE」をクリックします。

RStudio - ダウンロード(2)

「DOWNLOAD RSTUDIO」をクリックします。

RStudio - ダウンロード(3)

下の方にスクロールします。

RStudio - ダウンロード(4)

「DOWNLOAD RSTUDIO DESKTOP」をクリックします。

RStudio - ダウンロード(5)

「DOWNLOAD RSTUDIO」をクリックします。

RStudio - ダウンロード(6)

下の方にスクロールします。

RStudio - ダウンロード終了

「DOWNLOAD RSTUDIO DESKTOP FOR WINDOWS」をクリックして、お好きな場所にファイルをダウンロードします。

RStudio - インストール(1)

先ほどダウンロードしたファイルを実行します。

RStudio - インストール(2)

「次へ」をクリックします。

RStudio - インストール(3)

「インストール」をクリックします。

RStudio - インストール(4)

しばらく待ちます。

RStudio - インストール終了

「完了」をクリックします。これでRStudioがインストールされました。

Gemini CLI - Node.jsのインストール(1)

Gemini CLIはNode.js環境で動くため、まずはNode.jsをインストールします。

Windowsメニューをクリックし、「cmd」と検索してから「コマンドプロンプト」をクリックします。

Gemini CLI - Node.jsのインストール(2)

黒い画面が起動するので、次のコマンドを入力してエンターキーを押します。

winget install OpenJS.NodeJS.LTS

Gemini CLI - Node.jsのインストール(2)

「Y」を入力してエンターキーを押します。

Gemini CLI - Node.jsのインストール(2)

しばらく待ちます。

Gemini CLI - Node.jsのインストール終了

「インストールが完了しました」と表示されれば、Node.jsのインストールが終了です。

Gemini CLI - インストール(1)

続いて、Gemini CLIをインストールします。次のコマンドを入力してエンターキーを押します。

npm install -g @google/gemini-cli

Gemini CLI - インストール終了

最終行に「>」が表示されていればインストール終了です。

Gemini CLI - 認証のために起動

さらに続けてGemini CLIを起動します。

gemini

Gemini CLI - 認証(1)

「1. Login with Google」が選択状態にあることを確認して、エンターキーを押します。

Gemini CLI - 認証(2)

ブラウザが起動しますので、Googleアカウントでログインします。「メールアドレス」と「パスワード」が必要になります。

Gemini CLI - 認証(3)

「ログイン」をクリックします。

Gemini CLI - 認証終了

「認証成功」が表示されればGemini CLIを使うことができます。ブラウザはログアウトしても構いません。

Gemini CLI - 終了

「/quit」と入力することで、geminiを終了します。

/quit

準備完了！

お疲れ様でした！これであなたのPCに最強のデータ分析環境が整いました。

R（エンジン）
RStudio（表示画面）
Gemini CLI（AIアシスタント）

の3つの道具が揃った状態です。

RStudioでプロジェクトを作ろう

プロジェクトとは？

一言でいうと、分析や作業ごとの「専用の仕事部屋」です。新しい分析を始めるとき、Rのスクリプト、データファイル、生成したグラフなど、たくさんのファイルができます。プロジェクト機能を使わないと、これらのファイルがパソコンのあちこちに散らばってしまいがちです。

プロジェクトの特徴

setwd()のおまじないが不要になる！:
- プロジェクトを作ると、そのプロジェクトのフォルダが自動的にRの「現在地（作業ディレクトリ）」になります。
ファイルがスッキリ整理整頓される:
- プロジェクトは、特定の分析に関連するすべてのファイル（Rスクリプト、データ、レポート、図など）を1つのフォルダにまとめてくれます。
作業の再開がスムーズになる:
- プロジェクトを閉じて、後日またそのプロジェクトを開くと、RStudioは前回開いていたスクリプトや表示していたデータなどを復元してくれます。

RStudio - プロジェクト作成(1)

Windowsメニューをクリックし、「rstudio」と検索してから「RStudio」をクリックします。

RStudio - プロジェクト作成(2)

RStudioが起動します。

RStudio - プロジェクト作成(3)

メニューバー「File」から「Now Project」をクリックします。

RStudio - プロジェクト作成(4)

「New Directory」をクリックします。すでにフォルダがある場合は「Existing Directory」をクリックします。

RStudio - プロジェクト作成(5)

プロジェクトの種類を選択します。ここでは「New Project」をクリックします。

RStudio - プロジェクト作成終了

新しく作成するフォルダ名を「Directory name」に入力し、「Browse」からフォルダをどこに保存するのかを指定します。最後に「Create Project」をクリックします。

RStudioでGemini CLIを使えるようにしよう

RStudioの起動(1)

先ほど作成したフォルダ内にある「*.Rproj」をダブルクリックするとRStudioがこの場所を起点に立ち上がります。

RStudioの起動(2)

RStudioにターミナルを追加

RStudio内からGemini CLIを使えるようにターミナルタブを追加します。メニューバー「Tools」から「Termiinal」、そして「New Terminal」を表示させ、クリックします。

RStudioにターミナルでGemini CLIを起動

ターミナルタブから「gemini」と入力してエンターキーを押します。

RStudioにターミナルでGemini CLIを起動終了

RStudio内でGemini CLIが起動しました。

Gemini CLIと分析をはじめよう

R Markdown: データ分析のコードとレポート作成を一つにまとめる魔法のノート

R Markdownは、データ分析のコード、その実行結果（グラフや表）、そして文章や考察を、すべて一つのファイルにまとめて管理できる非常に便利な文書形式です。

料理に例えるなら、「レシピ（コード）」「調理過程の写真（実行結果）」「料理の紹介文（文章）」が全部入った、一冊の料理本のようなものを作るためのツールだと考えてください。

主な役割

コードと実行結果の統合:
- Rのコードを直接書き込み、その実行結果（グラフや表など）をレポート内に自動で埋め込めます。
多様な出力形式:
- 同じファイルからHTML、PDF、Word、スライドなど、様々な形式のドキュメントをワンクリックで生成できます。
簡単な記述:
- Markdown記法をベースにしているため、#で見出し、*で箇条書きなど、簡単な記号で文章を構造化できます。

分析の主役「データフレーム」

データ分析では、Excelのような「表形式のデータ」を扱います。
Rの世界ではこれを データフレーム と呼びます。

Geminiに指示を出すときも、この「表」をイメージすることが大切です。

データの準備

今回は次のデータを使います。

「2024年度中小企業における情報セキュリティ対策に関する実態調査」報告書について¹

概要

本調査では、全国の中小企業4191社を対象にウェブアンケートを行い、情報セキュリティ対策への取り組みや被害の状況、対策実施における課題、取引先を含む情報セキュリティ対策の状況などを調査しました。

このサイトの「アンケート調査結果のローデータ(Excel:4.0 MB)」をダウンロードして、今回作成したプロジェクトに入れておきます。
ダウンロードしたファイル名は「sme-raw-data2024.xlsx」です。

データの概要

様々な質問項目があるが、ここでは「Q80」を中心に使います。

【列名一覧】

SAMPLENUM
SC1．あなたがお勤め・経営されている企業の業種を教えてください。
SC1sq．あなたがお勤め・経営されている企業の業種（分類）を教えてください。
SC2．あなたがお勤め・経営されている企業の総従業員数を教えてください。 ※2024年度当初の人数
SC3．貴社の資本金について教えください。 ※直近会計年度の金額
SC4．あなたがお勤め・経営されている企業において、あなたご自身の役職・担当業務をお教えください。
SC5．あなたがお勤め・経営されている企業において、あなたは自社のサイバーセキュリティ対策の投資にどのように関与しているか教えてください。
Q1. 貴社の所在地（本社所在地）を教えてください。※地域分類
Q2．貴社の総売上高（単体）について教えください。 ※直近会計年度の金額
Q3．貴社は業界団体（貴社の業種に関連する業界団体、商工会議所、商工会・中小企業団体中央会等）に加入していますか。
Q4．貴社がグループ会社の場合、親会社のセキュリティ方針に沿った対応を行っていますか。
Q5．電子メール（フリーメール・汎用ドメイン等）
Q5．電子メール（貴社独自ドメイン）
Q5．顧客管理システム（CRM）
Q5．Webサイト、ホームページの開設
Q5．インターネットを活用した流通・決済（例：ネット販売等）
Q5．会計システム・アプリケーション
Q5．人事システム・アプリケーション
Q5．給与システム・アプリケーション
Q5．出退勤管理システム
Q5．稟議システム
Q5．文書管理システム
Q5．生産管理システム
Q5．コミュニケーションツール
Q5．オンライン会議システム
Q5．クラウドストレージ・無料
Q5．クラウドストレージ・有料
Q5．クラウドファンディング
Q5．VPN
Q5．IoT機器
Q5．その他（具体的に
Q5．特に活用していない
Q6項目1．IT投資額（情報セキュリティ対策投資額を含む）
Q6項目2．情報セキュリティ対策投資額（IT機器や社員への教育等も含む）
Q7．前問で情報セキュリティ対策投資額について「投資をしていない」とお答えになった一番の理由について教えてください。
Q8．サイバーセキュリティ被害にあうと思わないため
Q8．重要情報を保有していないため
Q8．事業の継続に大きな影響がないため
Q8．他社とのネットワーク接続がないため
Q8．既に十分な対策がとられているから
Q8．その他（具体的に
Q9．法令の制定や改訂への対応
Q9．業界基準の制定、業界団体の呼びかけ
Q9．取引先からの要請
Q9．自社社員からの要請
Q9．自社のサイバーインシデント
Q9．他社のサイバーインシデント（ニュースを含む）
Q9．対外（取引先、ユーザ等）へのアピール
Q9．セキュリティベンダーやIT機器営業等からの勧奨
Q9．同業他社の対策状況をみたこと
Q9．マイナンバー制度の開始
Q9．IT関連業者・専門家（商工会議所・商工会・中小企業団体中央会等）
Q9．重要情報（個人情報、営業秘密、技術情報等）の保持
Q9．その他（具体的に
Q9．対策の必要性を感じたことがない
Q10．従業員の情報セキュリティへの意識向上
Q10．対処すべきリスクの特定
Q10．ISMS・プライバシーマーク等の認証取得
Q10．サイバーインシデントによって発生するコスト削減
Q10．データの棚卸等による業務効率化の実現
Q10．データ利活用の推進
Q10．既存の取引先からの信頼獲得
Q10．取引機会（新規）の増加
Q10．高度な情報管理が求められる新規事業の実現
Q10．助成金・補助金の獲得
Q10．その他（具体的に
Q10．特になし
Q12．ウイルス対策ソフト・サービスの導入
Q12．ウェブ閲覧のフィルタリングソフトウェア
Q12．ファイアウォール
Q12．VPN
Q12．暗号化製品（ディスク、ファイル、メール等）
Q12．ソフトウェアライセンス管理/IT資産管理製品
Q12．ワンタイムパスワード、ICカード、USBキー、生体認証等による個人認証
Q12．アイデンティティ管理/ログオン管理/アクセス許可製品
Q12．セキュリティ情報管理システム製品（ログ情報の統合・分析、システムのセキュリティ状態の統合的な管理機能）
Q12．クライアントPCの設定・動作・ネットワーク接続等を管理する製品（検疫ネットワークを含む）
Q12．メールフィルタリングソフトウェア（誤送信防止対策製品、スパムメール対策製品を含む）
Q12．その他（具体的に
Q12．特に導入しているものはない
Q13．ウイルス対策ソフト・サービスの導入
Q13．ウェブ閲覧のフィルタリングソフトウェア
Q13．ファイアウォール
Q13．VPN
Q13．暗号化製品（ディスク、ファイル、メール等）
Q13．ソフトウェアライセンス管理/IT資産管理製品
Q13．ワンタイムパスワード、ICカード、USBキー、生体認証等による個人認証
Q13．アイデンティティ管理/ログオン管理/アクセス許可製品
Q13．セキュリティ情報管理システム製品（ログ情報の統合・分析、システムのセキュリティ状態の統合的な管理機能）
Q13．クライアントPCの設定・動作・ネットワーク接続等を管理する製品（検疫ネットワークを含む）
Q13．メールフィルタリングソフトウェア（誤送信防止対策製品、スパムメール対策製品を含む）
Q13．その他（具体的に
Q13．わからない
Q14．パッチを適用している
Q14．パッチの適用が悪影響を及ぼすリスクを避けるため適用していない
Q14．パッチ適用以外の手段が有効であるため適用していない
Q14．パッチを適用しなくても問題ないと判断したため適用していない
Q14．パッチの評価や適用に多大なコストがかかるため適用していない
Q14．その他（具体的に
Q15．経営者への報告
Q15．責任者への報告
Q15．本人、関係者、取引先への連絡
Q15．業界団体への報告
Q15．官公庁への報告
Q15．その他（具体的に
Q15．報告先は決まっていない
Q15．わからない
Q16．情報の隔離
Q16．ネットワーク診断
Q16．サービスの停止
Q16．専門家への相談
Q16．原因の究明
Q16．再発防止策の策定
Q16．世間への発表
Q16．その他（具体的に
Q16．対応方法は決まっていない
Q16．わからない
Q17．委託していない
Q17．情報セキュリティ/BCPコンサルティングサービス（ISMSやプライバシーマークの取得などを含む）
Q17．CSIRT構築支援サービス
Q17．情報セキュリティ検査・監査サービス
Q17．Webアプリケーションぜい弱性検査サービス
Q17．ウイルス監視サービス
Q17．ファイアウォール運用管理サービス
Q17．不正アクセス監視サービス
Q17．統合セキュリティ監視サービス
Q17．DDoS攻撃対策サービス
Q17．メールセキュリティサービス
Q17．イベントログ管理サービス
Q17．情報セキュリティ教育・トレーニングサービス
Q17．メール標的型攻撃訓練サービス
Q17．セキュアファイル交換サービス
Q17．電子認証サービス
Q17．その他（具体的に
Q17．わからない
Q18．情報セキュリティ/BCPコンサルティングサービス（ISMSやプライバシーマークの取得などを含む）
Q18．CSIRT構築支援サービス
Q18．情報セキュリティ検査・監査サービス
Q18．Webアプリケーションぜい弱性検査サービス
Q18．ウイルス監視サービス
Q18．ファイアウォール運用管理サービス
Q18．不正アクセス監視サービス
Q18．統合セキュリティ監視サービス
Q18．DDoS攻撃対策サービス
Q18．メールセキュリティサービス
Q18．イベントログ管理サービス
Q18．情報セキュリティ教育・トレーニングサービス
Q18．メール標的型攻撃訓練サービス
Q18．セキュアファイル交換サービス
Q18．電子認証サービス
Q18．その他（具体的に
Q18．わからない
Q19．従業員の情報セキュリティへの意識向上
Q19．対処すべきリスクの特定
Q19．ISMS・プライバシーマーク等の認証取得
Q19．トラブル未然防止による潜在的なコスト削減
Q19．サイバーインシデント発生時の復旧コスト削減
Q19．データの棚卸等による業務効率化の実現
Q19．データ利活用の推進
Q19．既存取引先からの信頼獲得
Q19．取引機会（新規）の増加
Q19．高度な情報管理が求められる新規事業の実現
Q19．助成金・補助金の獲得
Q19．その他（具体的に
Q20．経営者のサイバーセキュリティリスク意識向上
Q20．従業員の情報セキュリティ意識向上
Q20．従業員への情報セキュリティ対策実践教育
Q20．企業内の体制整備
Q20．情報セキュリティ対策技術の習得・向上、対策ツールの利用・啓発
Q20．地域での支援者育成や確保、サポートセンターの充実
Q20．その他（具体的に
Q20．特にない
Q21．経営層向けの手引書
Q21．経営層への教育（セキュリティ対策の重要性の理解）
Q21．業界ごとの情報セキュリティガイドライン
Q21．中小企業向け情報セキュリティ対策に関する定期的な情報発信
Q21．他の中小企業の取組状況や実態についての情報共有
Q21．中小企業向けセキュリティ製品の情報を掲載したWebサイト等
Q21．企業専属のセキュリティコンサルティングサービス
Q21．地域密着型の相談窓口サービス
Q21．オンライン・電話での窓口相談サービス
Q21．中小企業のセキュリティ対策の可視化サービス
Q21．その他（具体的に
Q22．貴社の情報セキュリティ対策はどのような体制で行われていますか。
Q23．社内の担当者
Q23．社外のIT関連業者・営業
Q23．社外の中小企業診断士
Q23．社外のITコーディネータ
Q23．社外の情報処理安全確保支援士（登録セキスペ）
Q23．中小企業団体
Q23．業界団体
Q23．情報処理推進機構（IPA）
Q23．その他（具体的に
Q23．特にない
Q24．社内の担当者
Q24．社外のIT関連業者
Q24．社外の中小企業診断士
Q24．社外のITコーディネータ
Q24．社外の情報処理安全確保支援士（登録セキスペ）
Q24．IT機器等の営業
Q24．業界団体
Q24．情報処理推進機構（IPA）
Q24．新聞・雑誌
Q24．テレビ
Q24．インターネット
Q24．無料のセミナー・実務研修
Q24．有料のセミナー・実務研修
Q24．その他（具体的に
Q24．特にない
Q25．関連情報の周知（社内メール・回覧・掲示板など）
Q25．eラーニング
Q25．訓練（標的型攻撃訓練メール、インシデント対応訓練など）
Q25．外部講習会やセミナーの聴講
Q25．社内の研修や勉強会
Q25．特に実施していない
Q26．情報セキュリティの基礎知識
Q26．会社のセキュリティポリシーと遵守事項
Q26．メール利用時の注意点
Q26．情報漏洩防止
Q26．標的型攻撃訓練メール
Q26．インシデント対応訓練
Q26．その他（具体的に
Q27．貴社は情報セキュリティ人材を育成するために外部研修を活用している、または活用する意向がありますか。
Q28．貴社では情報セキュリティ人材育成のための外部研修に年間どの程度の期間をかけていますか。
Q29．貴社では情報セキュリティ人材育成のための外部研修に年間どの程度の費用をかけていますか。
Q30．オンライン
Q30．対面
Q30．ハイブリッド
Q30．1～2ヶ月程度の終日
Q30．週5日の集中的な演習
Q30．働きながら夜間・週末等に受講できる演習
Q30．その他（具体的に
Q30．わからない
Q31．貴社では外部研修を年間どの程度の期間をかけることが望ましいと思いますか。
Q32．貴社では情報セキュリティ人材育成のための外部研修に年間どの程度の費用をかけることが望ましいと思いますか。
Q33．適切な演習がない・わからない
Q33．費用が高い
Q33．人的リソースが割けない
Q33．その他（上記に当てはまらないものについて具体的に記載してください
Q34．コンピュータウイルス感染
Q34．ランサムウェア攻撃
Q34．不正アクセス
Q34．標的型攻撃
Q34．DoS・DDoS攻撃
Q34．外部委託先に起因するサービスの停止・情報漏えい
Q34．内部者（委託者を含む）の不正に起因する情報漏えい、システムの悪用等の情報セキュリティ上のトラブル
Q34．被害にあっていない
Q34．その他（具体的に
Q35．データの破壊
Q35．個人情報の漏えい
Q35．業務情報（営業秘密を除く）の漏えい
Q35．営業秘密の漏えい
Q35．ウイルスメール等の発信
Q35．ネットワークの遅延
Q35．システム停止・性能低下
Q35．パソコン単体の停止
Q35．関連部門の業務停滞
Q35．個人の業務停滞
Q35．取引先への感染拡大
Q35．その他（具体的に
Q35．特になし
Q36．サービスの障害、遅延、停止による逸失利益
Q36．個人顧客への賠償や法人取引先への補償負担
Q36．原因調査・復旧にかかわる人件費等の経費負担
Q36．裁判、調停等にかかわる人件費等の経費負担
Q36．個人顧客や法人取引先に対する信頼の失墜
Q36．その他（具体的に
Q36．特になし
Q37．ID・パスワードをだまし取られてユーザになりすまされたことによる不正アクセス
Q37．ぜい弱性（セキュリティパッチの未適用等）を突かれたことによる不正アクセス
Q37．SQLインジェクション
Q37．取引先やグループ会社等を経由して侵入
Q37．その他（具体的に
Q37．手口はわからない
Q38．自社Webサイトが改ざんされた
Q38．自社Webサイトのサービスが停止、または機能が低下させられた
Q38．業務サーバの内容が改ざんされた
Q38．業務サーバのサービスが停止、または機能が低下させられた
Q38．貴社が提供するネットワークサービスにおいて、第三者のなりすましによる不正使用があった
Q38．取引先の企業や個人に被害が拡大した
Q38．個人情報が盗まれた
Q38．業務情報（営業秘密を除く）が盗まれた
Q38．営業秘密が盗まれた
Q38．ランサムウェアによる身代金の要求を受けた
Q38．標的型攻撃による不正アクセスを受けた
Q38．ビジネスメール詐欺による金銭被害を受けた
Q38．その他（具体的に
Q38．サイバー攻撃を受けたが、被害には至らなかった
Q39_1．過去3期、サイバーインシデントの発生で生じた被害額の総額、サイバーインシデントの発生回数、復旧するまでに要した最大の期間について教えてください。（0以上の半角数字で入力してください。）  - 被害総額
Q39_2．過去3期、サイバーインシデントの発生で生じた被害額の総額、サイバーインシデントの発生回数、復旧するまでに要した最大の期間について教えてください。（0以上の半角数字で入力してください。）  - 発生回数
Q39_3．過去3期、サイバーインシデントの発生で生じた被害額の総額、サイバーインシデントの発生回数、復旧するまでに要した最大の期間について教えてください。（0以上の半角数字で入力してください。）  - 期間
Q40．サイバーインシデントの経験を踏まえて、情報セキュリティ対策を強化しましたか（当該被害経験は、対策を強化するきっかけとなりましたか）。
Q41．他社との取引において、貴社の主要な事業に最も大きいリスクと考えていることを教えてください。 
Q42項目1．【a】取引先が販売先（発注元企業）の場合
Q42項目2．【b】取引先が仕入先（委託・協力企業）の場合
Q43項目1．【a】取引先が販売先（発注元企業）の場合
Q43項目2．【b】取引先が仕入先（委託・協力企業）の場合
Q44．貴社の社内ネットワークは販売先（発注元企業）や仕入先（委託・協力企業）のネットワークと接続していますか。
Q45．貴社は販売先（発注元企業）や仕入先（委託・協力企業）とのネットワーク接続がある場合、アクセス権限や範囲を適切に設定していますか。
Q46．貴社は販売先（発注元企業）から貴社への情報セキュリティに関する要請を受けた経験はありますか。
Q47．秘密保持
Q47．証跡の提示、監査協力等
Q47．情報セキュリティに関する契約内容に違反した場合の措置
Q47．サイバーインシデントが発生した場合の対応
Q47．可用性（稼働率の水準、目標復旧時間等）
Q47．認証（ISMS等）取得の依頼/要件化
Q47．新たな脅威（ぜい弱性）が顕在化した場合の情報共有・対応
Q47．再委託の禁止または制限
Q47．契約終了後の情報資産の扱い（返却、消去、廃棄等）
Q47．セキュリティ機器の設置（UTM等）
Q47．その他（具体的に
Q48．販売先（発注元企業）から貴社への情報セキュリティに関する要請に対して、貴社の行ったセキュリティ対策の具体的な内容について教えてください。またどの程度の費用が掛かりましたか。
Q49．貴社は販売先（発注元企業）から要請された情報セキュリティ対策を行ったことが取引先との取引につながった大きな要因だと思いますか。
Q50．情報セキュリティ対策に関する販売先（発注元企業）との契約内容の明確化
Q50．対策費用（具体的な対策と費用）の用意、費用負担の検討
Q50．専門人材の確保・育成
Q50．情報セキュリティ認証制度の取得
Q50．損害保険付保
Q50．その他（具体的に
Q50．特になし
Q51．販売先（発注元企業）からの情報セキュリティに関する要請・推奨に対応するための、貴社の費用負担について教えてください。
Q52．貴社では販売先（発注元企業）から情報セキュリティ対策の要請を受けたら対策を行いますか。
Q53．貴社では販売先（発注元企業）から要請された情報セキュリティ対策を行わなかったことにより取引先との取引につながらなかったことがあると思いますか。
Q54．貴社では販売先（発注元企業）から「情報セキュリティ対策を行わない企業とは取引できない」と言われた場合、対策を行うと思いますか。
Q55．貴社は仕入先（委託・協力企業）に対して情報セキュリティ対策の要請をしたことがありますか。
Q56．仕入先（委託・協力企業）は要請に応じましたか。
Q57．貴社では要請した情報セキュリティ対策を取引先が行ったことが取引先との取引につながった大きな要因だったと思いますか。
Q58．貴社では要請した情報セキュリティ対策を取引先が行わなかったことが取引先との取引につながらなかった大きな要因と思うことがありましたか。
Q59．貴社では仕入先（委託・協力企業）への情報セキュリティ対策を要請するための貴社のガイドライン等はありますか。
Q60．貴社は独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の施策である「SECURITY ACTION」という制度を知っていますか。
Q61．貴社は「SECURITY ACTION」の一つ星（または二つ星）を宣言していますか。
Q62．補助金や助成金の申請要件
Q62．顧客や取引先からの要求
Q62．経営層の意識向上
Q62．サイバー攻撃被害に遭った
Q62．業界標準や法規制の変化
Q62．その他（具体的に
Q63．「SECURITY ACTION」の宣言に関して、貴社の現在の状況を教えてください。
Q64．予算の確保
Q64．専門知識を持った人材の確保
Q64．経営層の関与
Q64．担当部署の設置・体制の整備
Q64．その他（具体的に
Q65．コストが高い
Q65．専門知識の不足
Q65．情報セキュリティ対策の人材がいない
Q65．情報セキュリティへの意識が低い
Q65．リソースの制約
Q65．既存のシステムが十分だと考えている
Q65．サイバーインシデントの経験がない
Q65．投資対効果が不明確
Q65．他の優先事項がある
Q65．その他（具体的に
Q66．貴社の職員から「SECURITY ACTION」の取組状況は確認できますか。
Q67．共有するためのポリシーがない
Q67．共有するためのシステムがない
Q67．職員に周知させる必要性を感じていない
Q67．その他（具体的に
Q68．リソース不足
Q68．情報セキュリティ対策を実施できる人材がいない
Q68．優先度が低い
Q68．手続きが煩雑
Q68．内容が理解できない
Q68．費用対効果が不明確
Q68．必要性が感じられない
Q68．知らなかった
Q68．その他（具体的に
Q69．顧客や取引先からの要求
Q69．法規制や業界標準の変化
Q69．サイバー攻撃の被害経験
Q69．補助金・助成金制度の確立
Q69．経営層の意識向上
Q69．これから実施しようと思う
Q69．分かりやすい説明があれば実施できる
Q69．対応できる人材がいれば実施できる
Q69．その他（具体的に
Q70．独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施している「サイバーセキュリティお助け隊サービス制度」をご存じですか。 
Q71．貴社は「サイバーセキュリティお助け隊サービス」を導入されていますか。
Q72．補助金や助成金の申請要件
Q72．顧客や取引先からの要求
Q72．経営層の意識向上
Q72．サイバー攻撃被害に遭った
Q72．業界標準や法規制の変化
Q72．その他（具体的に
Q73．ワンパッケージでの情報セキュリティ対策
Q73．導入が容易
Q73．緊急時の対応
Q73．コストの削減
Q73．顧客や取引先からの信頼向上
Q73．その他（具体的に
Q74．リソース不足
Q74．優先度が低い
Q74．手続きが煩雑
Q74．費用対効果が不明確
Q74．必要性が感じられない
Q74．自社の規模に見合ったサービスではない
Q74．サービスレベルが低い
Q74．IPAホームページの案内が分かりづらい
Q74．その他（具体的に
Q75．「サイバーセキュリティお助け隊サービス」を導入したいと思いますか？
Q76．リソース不足
Q76．優先度が低い
Q76．手続きが煩雑
Q76．費用対効果が不明確
Q76．必要性が感じられない
Q76．自社の規模に見合ったサービスではない
Q76．サービスレベルが低い
Q76．IPAホームページの案内が分かりづらい
Q76．その他（具体的に
Q77．ISMS認証を取得済み
Q77．プライバシーマーク（Pマーク）取得済み
Q77．その他（具体的に
Q77．特になし
Q78．リスクアセスメントの実施
Q78．情報セキュリティポリシーの策定と更新
Q78．従業員のセキュリティ教育と訓練
Q78．アクセス制御の強化
Q78．インシデント対応計画の策定
Q78．定期的なセキュリティ監査の実施
Q79．中小企業の情報セキュリティ対策ガイドライン
Q79．サイバーセキュリティ経営ガイドライン
Q79．NIST Cyber Security Framework
Q79．業界独自のガイドライン（具体的に
Q79．その他（具体的に
Q80項目1．1. パソコンやスマホなど情報機器のOSやソフトウェアは常に最新の状態にしていますか？
Q80項目2．2. パソコンやスマホなどにはウイルス対策ソフトを導入し、ウイルス定義ファイルは最新の状態にしていますか？
Q80項目3．3. パスワードは破られにくい「長く」「複雑な」パスワードを設定していますか？
Q80項目4．4. 重要情報に対する適切なアクセス制限を行っていますか？
Q80項目5．5. 新たな脅威や攻撃の手口を知り対策を社内共有する仕組みはできていますか？
Q80項目6．6. 電子メールの添付ファイルや本文中のURLリンクを介したウイルス感染に気を付けていますか？
Q80項目7．7. 電子メールやFAXの宛先の送信ミスを防ぐ取り組みを実施していますか？
Q80項目8．8. 重要情報は電子メール本文に書くのではなく、添付するファイルに書いてパスワードなどで保護していますか？
Q80項目9．9. 無線LANを安全に使うために適切な暗号化方式を設定するなどの対策をしていますか？
Q80項目10．10. インターネットを介したウイルス感染やSNSへの書き込みなどのトラブルへの対策をしていますか？
Q80項目11．11. パソコンやサーバーのウイルス感染、故障や誤操作による重要情報の消失に備えてバックアップを取得していますか？
Q80項目12．12. 紛失や盗難を防止するため、重要情報が記載された書類や電子媒体は机上に放置せず、書庫などに安全に保管していますか？
Q80項目13．13. 重要情報が記載された書類や電子媒体を持ち出す時は、盗難や紛失の対策をしていますか？
Q80項目14．14. 離席時にパソコン画面の覗き見や勝手な操作ができないようにしていますか？
Q80項目15．15. 関係者以外の事務所への立ち入りを制限していますか？
Q80項目16．16. 退社時にノートパソコンや備品を施錠保管するなど盗難防止対策をしていますか？
Q80項目17．17. 事務所が無人になるときの施錠忘れ対策を実施していますか？
Q80項目18．18. 重要情報が記載された書類や重要なデータが保存された媒体を破棄する時は、復元できないようにしていますか？
Q80項目19．19. 従業員に守秘義務を理解してもらい、業務上知り得た情報を外部に漏らさないなどのルールを守らせていますか？
Q80項目20．20. 従業員にセキュリティに関する教育や注意喚起を行っていますか？
Q80項目21．21. 個人所有の情報機器を業務で利用する場合のセキュリティ対策を明確にしていますか？
Q80項目22．22. 重要情報の授受を伴う取引先との契約書には、秘密保持条項を規程していますか？
Q80項目23．23. クラウドサービスやウェブサイトの運用等で利用する外部サービスは、安全・信頼性を把握して選定していますか？
Q80項目24．24. セキュリティ事故が発生した場合に備え、緊急時の体制整備や対応手順を作成するなど準備をしていますか？
Q80項目25．25. 情報セキュリティ対策（上記1～24など）をルール化し、従業員に明示していますか？

まずはデータを読み込ませよう

データを読み込まないことには何もできません。なので、まずはデータを読み込むようにGemini CLIに頼みましょう。

Gemini CLIへの指示

「@sme-raw-data2024.xlsx」をデータフレームに読み込むR言語コードをrmarkdown形式で作成してください。ファイル名とタイトルは、「analysis」としてください。

Gemini CLIからの返答

了解しました。「analysis.Rmd」というファイル名で、R Markdownを作成します。内容は、「sme-
  raw-data2024.xlsx」をデータフレームに読み込むコードです。
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  WriteFile Writing to analysis.Rmd                                                 │
│                                                                                      │
│     1 ---                                                                            │
│     2 title: "analysis"                                                              │
│     3 output: html_document                                                          │
│     4 ---                                                                            │
│     5                                                                                │
│     6 ```{r setup, include=FALSE}                                                    │
│     7 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)                                             │
│     8 library(readxl)                                                                │
│     9 ```                                                                            │
│    10                                                                                │
│    11 ## データ読み込み                                                              │
│    12                                                                                │
│    13 ```{r}                                                                         │
│    14 df <- read_excel("sme-raw-data2024.xlsx")                                      │
│    15 head(df)                                                                       │
│    16 ```                                                                            │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ 「analysis.Rmd」を作成しました。このファイルには、「sme-raw-data2024.xlsx」を読み込み、
  最初の6行を表示するRコードが含まれています。

Gemini CLIからの確認

ファイルの追加や変更などがあった場合、Gemini CLIが許可を求めてきます。

以降の処理では毎回「1. Yes, allow once」を選択しています。

データの読み込みコードの実行しよう

下図の赤枠で囲ったところを上から順に押していきます。押された箇所がRプログラムとして実行されます。

データフレームを表示しよう

ちゃんとデータフレームとして読み込まれたか確認します。

右上の「df」を推すと、左上に表が表示れます。この表が読み込まれたデータフレームです。

グラフを作成しよう

データを眺めても、ただの数字の羅列でよくわからないので、グラフにしてみましょう。

ここでは「Q80」をグラフ化してみます。

Gemini CLIへの指示

列名に「Q80」が含まれている列が複数同時に表示された100%積み上げ横棒グラフを作成するコードを追加してください。

Gemini CLIからの返答

✦ 承知いたしました。analysis.Rmdに、列名に「Q80」が含まれる複数列の回答を100%積み上げ横棒
  グラフで可視化するコードを追加します。データの整形にはdplyrとtidyr、グラフの作成にはggpl
  ot2ライブラリを使用します。
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  ReadFile analysis.Rmd                                                             │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ 承知いたしました。analysis.Rmdに、Q80の回答を可視化するコードを追加します。
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  WriteFile Writing to analysis.Rmd                                                 │
│                                                                                      │
│     6   ```{r setup, include=FALSE}                                                  │
│     7   knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)                                           │
│     8   library(readxl)                                                              │
│     9 + library(dplyr)                                                               │
│    10 + library(tidyr)                                                               │
│    11 + library(ggplot2)                                                             │
│    12   ```                                                                          │
│    13                                                                                │
│    14   ## データ読み込み                                                            │
│    15                                                                                │
│    16   ```{r}                                                                       │
│    14 - df <- read_excel("sme-raw-data2024.xlsx")                                    │
│    15 - head(df)                                                                     │
│    17 + answers <- read_excel("sme-raw-data2024.xlsx")                               │
│    18 + head(answers)                                                                │
│    19   ```                                                                          │
│    20 +                                                                              │
│    21 + ## Q80の回答の可視化                                                         │
│    22 +                                                                              │
│    23 + ```{r}                                                                       │
│    24 + # "Q80"を含む列を選択し、データを整形                                        │
│    25 + q80_data <- answers %>%                                                      │
│    26 +   select(starts_with("Q80")) %>%                                             │
│    27 +   pivot_longer(everything(), names_to = "question", values_to = "answer")    │
│    28 +                                                                              │
│    29 + # 100%積み上げ横棒グラフの作成                                               │
│    30 + ggplot(q80_data, aes(y = question, fill = factor(answer))) +                 │
│    31 +   geom_bar(position = "fill") +                                              │
│    32 +   scale_x_continuous(labels = scales::percent) +                             │
│    33 +   labs(                                                                      │
│    34 +     title = "Q80の回答分布",                                                 │
│    35 +     x = "割合",                                                              │
│    36 +     y = "質問項目",                                                          │
│    37 +     fill = "回答"                                                            │
│    38 +   ) +                                                                        │
│    39 +   theme_minimal()                                                            │
│    40 + ```                                                                          │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ analysis.Rmd ファイルを更新し、Q80の設問の回答を100%積み上げ横棒グラフで表示するRコード
  のチャンクを追加しました。

  このコードは以下の処理を行います。

   1. 必要なライブラリ（dplyr, tidyr, ggplot2）を読み込みます。
   2. answers データフレームから Q80 で始まる列を選択します。
   3. データをグラフ作成に適した形式（ロング型）に変換します。
   4. ggplot2
      を使用して、100%積み上げ横棒グラフを作成し、各質問項目の回答の割合を可視化します。

コードを見てみよう

最初は何が書いてあるのか分からなくても大丈夫です。

もし詳しく知りたいなら、Gemini CLIにその都度訊いてみましょう。

実行、そしてエラー！！！

さっそく、今回のコード実行すると、今度はエラーが出てしまいました。

エラーが出てきたときは・・・

慌てずに、エラー内容をそのままGemini CLIへ放り込みましょう。

エラー文の先頭に「!」があるときは「!」を消しておきましょう。Gemini CLIにとって先頭に「!」がある文は特別な処理になってしまいます。

Gemini CLIへの指示

library(tidyr) でエラー: ‘tidyr’ という名前のパッケージはありません。となりました。どうすればよいですか？

Gemini CLIからの返答

✦ tidyrパッケージがインストールされていないため、エラーが発生しています。問題を解決するた
  めに、analysis.Rmdにパッケージをインストールするコードを追加します。

  まず、現在のanalysis.Rmdファイルを読み込みます。
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  ReadFile analysis.Rmd                                                             │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ 承知いたしました。analysis.Rmdファイルの先頭に、必要なパッケージ（readxl, dplyr, tidyr,
  ggplot2）がインストールされているか確認し、なければインストールを実行するRコードのチャン
  クを追加します。これにより、tidyrパッケージがないというエラーを解決します。
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  WriteFile Writing to analysis.Rmd                                                 │
│                                                                                      │
│     3   output: html_document                                                        │
│     4   ---                                                                          │
│     5                                                                                │
│     6 + ```{r package_install, include=FALSE}                                        │
│     7 + if (!require("readxl", quietly = TRUE)) {                                    │
│     8 +   install.packages("readxl")                                                 │
│     9 + }                                                                            │
│    10 + if (!require("dplyr", quietly = TRUE)) {                                     │
│    11 +   install.packages("dplyr")                                                  │
│    12 + }                                                                            │
│    13 + if (!require("tidyr", quietly = TRUE)) {                                     │
│    14 +   install.packages("tidyr")                                                  │
│    15 + }                                                                            │
│    16 + if (!require("ggplot2", quietly = TRUE)) {                                   │
│    17 +   install.packages("ggplot2")                                                │
│    18 + }                                                                            │
│    19 + ```                                                                          │
│    20 +                                                                              │
│    21   ```{r setup, include=FALSE}                                                  │
│    22   knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)                                           │
│    23   library(readxl)                                                              │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ analysis.Rmdファイルを更新しました。ファイルの先頭に、readxl、dplyr、tidyr、ggplot2とい
  った、処理に必要なRパッケージを自動的にインストールするコードを追加しました。

  これにより、tidyrパッケージが見つからないというエラーは解消されるはずです。このファイル
  を再度実行してみてください

再度実行

Gemini CLIがエラーを回避するコードを追加してくれたので、再度上から順に実行してみましょう。

グラフ完成？？？

今度はエラーもなく、下図が表示できるようになりました。

回答を変更したい！

回答が1～4だと分かり難いので、数字ではなく日本語に変換してもらいましょう。

Gemini CLIへの指示

グラフの回答1～4を次のように変更してください。

- 1 => 実施している
- 2 => 一部実施している
- 3 => 実施していない
- 4 => わからない

Gemini CLIからの返答

✦ 承知いたしました。グラフに表示される回答の数値を、指定されたテキストラベル（「実施してい
  る」「一部実施している」など）に変更します。

  この処理のために、analysis.RmdファイルのQ80の回答の可視化のコードチャンクを更新します
  。dplyrのcase_when関数を使って値を変換します。

  まず、現在のファイル内容を読み込みます。
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  ReadFile analysis.Rmd                                                             │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ 承知いたしました。analysis.Rmdのグラフ描画部分を更新し、回答の数値を指定のテキストに置き
  換えます。
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  Edit analysis.Rmd: # "Q80"を含む列を選択し、データを整形... => # "Q80"を含む列を… │
│                                                                                      │
│    41     select(starts_with("Q80")) %>%                                             │
│    42     pivot_longer(everything(), names_to = "question", values_to = "answer")    │
│    43                                                                                │
│    44 + # 回答の値をラベルに変換し、凡例の順序を指定                                 │
│    45 + answer_levels <- c("実施している", "一部実施している", "実施していない",     │
│       "わからない")                                                                  │
│    46 +                                                                              │
│    47 + q80_data <- q80_data %>%                                                     │
│    48 +   mutate(answer = case_when(                                                 │
│    49 +     answer == 1 ~ "実施している",                                            │
│    50 +     answer == 2 ~ "一部実施している",                                        │
│    51 +     answer == 3 ~ "実施していない",                                          │
│    52 +     answer == 4 ~ "わからない",                                              │
│    53 +     TRUE ~ as.character(answer)                                              │
│    54 +   )) %>%                                                                     │
│    55 +   mutate(answer = factor(answer, levels = answer_levels))                    │
│    56 +                                                                              │
│    57   # 100%積み上げ横棒グラフの作成                                               │
│    45 - ggplot(q80_data, aes(y = question, fill = factor(answer))) +                 │
│    ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════ │
│    58 + ggplot(q80_data, aes(y = question, fill = answer)) +                         │
│    59     geom_bar(position = "fill") +                                              │
│    60     scale_x_continuous(labels = scales::percent) +                             │
│    61     labs(                                                                      │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ analysis.Rmdファイルを更新しました。

  グラフ作成のコードチャンクを修正し、Q80の回答が数値（1〜4）から指定されたテキスト（「
  実施している」など）に変換されるようにしました。また、グラフの凡例が指定の順序で表示さ
  れるように設定しました。

完成したコード - パッケージ追加

完成したコード実行してみます。ここでは特に何も出力されません。

if (!require("readxl", quietly = TRUE)) {
  install.packages("readxl")
}
if (!require("dplyr", quietly = TRUE)) {
  install.packages("dplyr")
}
if (!require("tidyr", quietly = TRUE)) {
  install.packages("tidyr")
}
if (!require("ggplot2", quietly = TRUE)) {
  install.packages("ggplot2")
}

完成したコード - パッケージ読み込み

完成したコード実行してみます。ここでは特に何も出力されません。

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
library(readxl)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)

完成したコード - データ読み込み

完成したコード実行してみます。読み込んだデータの最初の方のデータを表示しています。

answers <- read_excel("sme-raw-data2024.xlsx")
head(answers)

完成したコード - グラフ作成

完成したコード実行してみます。下のコードはGemini CLIが作成したグラフ作成のコードです。

コード

# "Q80"を含む列を選択し、データを整形
q80_data <- answers %>%
  select(starts_with("Q80")) %>%
  pivot_longer(everything(), names_to = "question", values_to = "answer")

# 回答の値をラベルに変換し、凡例の順序を指定
answer_levels <- c("実施している", "一部実施している", "実施していない", "わからない")

q80_data <- q80_data %>%
  mutate(answer = case_when(
    answer == 1 ~ "実施している",
    answer == 2 ~ "一部実施している",
    answer == 3 ~ "実施していない",
    answer == 4 ~ "わからない",
    TRUE ~ as.character(answer)
  )) %>%
  mutate(answer = factor(answer, levels = answer_levels))

# 100%積み上げ横棒グラフの作成
ggplot(q80_data, aes(y = question, fill = answer)) +
  geom_bar(position = "fill") +
  scale_x_continuous(labels = scales::percent) +
  labs(
    title = "Q80の回答分布",
    x = "割合",
    y = "質問項目",
    fill = "回答"
  ) +
  theme_minimal()

グラフの保存

せっかくなので、グラフを保存してもらいましょう。

Gemini CLIへの指示

グラフを4000×2000でdpiが300の「graph.png」として保存してください。

Gemini CLIからの返答

╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  ReadFile analysis.Rmd                                                             │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  Edit analysis.Rmd: ggsave("graph.png", plot, widt... => ggsave("graph.png", plot… │
│                                                                                      │
│    66     ) +                                                                        │
│    67     theme_minimal()                                                            │
│    68                                                                                │
│    69 + ggsave("graph.png", plot, width = 4000, height = 2000, units = "px", dpi =   │
│       300)                                                                           │
│    70   ```                                                                          │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ This command will execute the R script analysis.Rmd, which will generate the plot and
  save it as graph.png with a resolution of 4000x2000 pixels and a DPI of 300.
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  Shell R -e "rmarkdown::render('analysis.Rmd')"                                    │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    R version 4.4.1 (2024-06-14 ucrt) -- "Race for Your Life"                         │
│    Copyright (C) 2024 The R Foundation for Statistical Computing                     │
│    Platform: x86_64-w64-mingw32/x64                                                  │
│                                                                                      │
│    R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY.                         │
│    You are welcome to redistribute it under certain conditions.                      │
│    Type 'license()' or 'licence()' for distribution details.                         │
│                                                                                      │
│      Natural language support but running in an English locale                       │
│                                                                                      │
│    R is a collaborative project with many contributors.                              │
│    Type 'contributors()' for more information and                                    │
│    'citation()' on how to cite R or R packages in publications.                      │
│                                                                                      │
│    Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or                       │
│    'help.start()' for an HTML browser interface to help.                             │
│    Type 'q()' to quit R.                                                             │
│                                                                                      │
│    [Previously saved workspace restored]                                             │
│                                                                                      │
│    > rmarkdown::render('analysis.Rmd')                                               │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    processing file: analysis.Rmd                                                     │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    output file: analysis.knit.md                                                     │
│                                                                                      │
│    "C:/Program Files/RStudio/resources/app/bin/quarto/bin/tools/pandoc" +RTS -K512m  │
│    -RTS analysis.knit.md --to html4 --from markdown+autolink_bare_uris+tex_math_sing │
│    le_backslash --output analysis.html --lua-filter "C:\Users\m-nis\AppData\Local\R\ │
│    win-library\4.4\rmarkdown\rmarkdown\lua\pagebreak.lua" --lua-filter "C:\Users\m-n │
│    is\AppData\Local\R\win-library\4.4\rmarkdown\rmarkdown\lua\latex-div.lua" --embed │
│    -resources --standalone --variable bs3=TRUE --section-divs --template "C:\Users\m │
│    -nis\AppData\Local\R\win-library\4.4\rmarkdown\rmd\h\default.html" --no-highlight │
│     --variable highlightjs=1 --variable theme=bootstrap --mathjax --variable "mathja │
│    x-url=https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML" │
│     --include-in-header "C:\Users\m-nis\AppData\Local\Temp\RtmpoLUpKA\rmarkdown-str2 │
│    b4427b837f1.html"                                                                 │
│                                                                                      │
│    Output created: analysis.html                                                     │
│    >                                                                                 │
│    >                                                                                 │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ グラフを4000x2000の解像度、DPI 300で「graph.png」として保存しました。

保存されたグラフ

保存されたグラフは下図になりました。

グラフを読み取ってもらおう

項目が多いので、グラフの読み取りをGemini CLIに助けてもらいましょう。

Gemini CLIへの指示

@graph.pngは100%積み上げ横棒グラフです。このグラフから得られる重要な示唆を箇条書きで3つ教えてください。

Gemini CLIからの返答


╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  ReadFile analysis.Rmd                                                             │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  WriteFile Writing to insight_analysis.R                                           │
│                                                                                      │
│     1                                                                                │
│     2 library(readxl)                                                                │
│     3                                                                                │
│     4 library(dplyr)                                                                 │
│     5                                                                                │
│     6 library(tidyr)                                                                 │
│     7                                                                                │
│     8                                                                                │
│     9                                                                                │
│    10 # Load data                                                                    │
│    11                                                                                │
│    12 answers <- read_excel("sme-raw-data2024.xlsx")                                 │
│    13                                                                                │
│    14                                                                                │
│    15                                                                                │
│    16 # Process Q80 data                                                             │
│    17                                                                                │
│    18 q80_data <- answers %>%                                                        │
│    19                                                                                │
│    20   select(starts_with("Q80")) %>%                                               │
│    21                                                                                │
│    22   pivot_longer(everything(), names_to = "question", values_to = "answer")      │
│    23                                                                                │
│    24                                                                                │
│    25                                                                                │
│    26 # Convert answer values to labels                                              │
│    27                                                                                │
│    28 answer_levels <- c("実施している", "一部実施している", "実施していない",       │
│       "わからない")                                                                  │
│    29                                                                                │
│    30                                                                                │
│    31                                                                                │
│    32 q80_data <- q80_data %>%                                                       │
│    33                                                                                │
│    34   mutate(answer = case_when(                                                   │
│    35                                                                                │
│    36     answer == 1 ~ "実施している",                                              │
│    37                                                                                │
│    38     answer == 2 ~ "一部実施している",                                          │
│    39                                                                                │
│    40     answer == 3 ~ "実施していない",                                            │
│    41                                                                                │
│    42     answer == 4 ~ "わからない",                                                │
│    43                                                                                │
│    44     TRUE ~ as.character(answer)                                                │
│    45                                                                                │
│    46   )) %>%                                                                       │
│    47                                                                                │
│    48   mutate(answer = factor(answer, levels = answer_levels))                      │
│    49                                                                                │
│    50                                                                                │
│    51                                                                                │
│    52 # Calculate proportions                                                        │
│    53                                                                                │
│    54 proportions <- q80_data %>%                                                    │
│    55                                                                                │
│    56   group_by(question, answer) %>%                                               │
│    57                                                                                │
│    58   summarise(n = n()) %>%                                                       │
│    59                                                                                │
│    60   mutate(freq = n / sum(n))                                                    │
│    61                                                                                │
│    62                                                                                │
│    63                                                                                │
│    64 # Print proportions to help identify insights                                  │
│    65                                                                                │
│    66 print(proportions)                                                             │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ This command will execute the R script insight_analysis.R to calculate the answer
  proportions for each question. I will then use these proportions to derive the insights.
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  Shell Rscript insight_analysis.R                                                  │
│                                                                                      │
│    Warning message:                                                                  │
│    package 'readxl' was built under R version 4.4.3                                  │
│                                                                                      │
│    Attaching package: 'dplyr'                                                        │
│                                                                                      │
│    The following objects are masked from 'package:stats':                            │
│                                                                                      │
│        filter, lag                                                                   │
│                                                                                      │
│    The following objects are masked from 'package:base':                             │
│                                                                                      │
│        intersect, setdiff, setequal, union                                           │
│                                                                                      │
│    Warning message:                                                                  │
│    package 'dplyr' was built under R version 4.4.3                                   │
│    Warning message:                                                                  │
│    package 'tidyr' was built under R version 4.4.3                                   │
│    `summarise()` has grouped output by 'question'. You can override using the        │
│    `.groups` argument.                                                               │
│    # A tibble: 100 ﾃ  4                                                              │
│    # Groups:   question [25]                                                         │
│       question                                                   answer     n  freq  │
│       <chr>                                                      <fct>  <int> <dbl>  │
│     1 Q80鬆 岼10  10. 繧､繝ｳ繧ｿ繝ｼ繝阪ャ繝医ｒ莉九＠縺溘え繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒繧ТNS縺ｸ縺ｮ │
│    譖ｸ縺崎ｾｼ縺ｿ縺ｪ縺ｩ縺ｮ繝医Λ繝                                                      │
│    繝ｫ縺ｸ縺ｮ蟇ｾ遲悶ｒ縺励※縺 ∪縺吶°窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1159 0.277               │
│     2 Q80鬆 岼10  10. 繧､繝ｳ繧ｿ繝ｼ繝阪ャ繝医ｒ莉九＠縺溘え繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒繧ТNS縺ｸ縺ｮ │
│    譖ｸ縺崎ｾｼ縺ｿ縺ｪ縺ｩ縺ｮ繝医Λ繝                                                      │
│    繝ｫ縺ｸ縺ｮ蟇ｾ遲悶ｒ縺励※縺 ∪縺吶°窶ｦ 荳 驛ｨ螳滓命縺冷 ｦ   948 0.226              │
│     3 Q80鬆 岼10  10. 繧､繝ｳ繧ｿ繝ｼ繝阪ャ繝医ｒ莉九＠縺溘え繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒繧ТNS縺ｸ縺ｮ │
│    譖ｸ縺崎ｾｼ縺ｿ縺ｪ縺ｩ縺ｮ繝医Λ繝                                                      │
│    繝ｫ縺ｸ縺ｮ蟇ｾ遲悶ｒ縺励※縺 ∪縺吶°窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1504 0.359               │
│     4 Q80鬆 岼10  10. 繧､繝ｳ繧ｿ繝ｼ繝阪ャ繝医ｒ莉九＠縺溘え繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒繧ТNS縺ｸ縺ｮ │
│    譖ｸ縺崎ｾｼ縺ｿ縺ｪ縺ｩ縺ｮ繝医Λ繝                                                      │
│    繝ｫ縺ｸ縺ｮ蟇ｾ遲悶ｒ縺励※縺 ∪縺吶°窶ｦ 繧上°繧峨↑縺  ｦ   580 0.138               │
│     5 Q80鬆 岼11  11. 繝代た繧ｳ繝ｳ繧 し繝ｼ繝舌 縺ｮ繧ｦ繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒縲∵腐髫懊ｄ隱､ │
│    堺ｽ懊↓繧医ｋ驥崎ｦ∵ュ蝣ｱ縺ｮ                                                        │
│    豸亥､ｱ縺ｫ蛯吶∴縺ｦ繝舌ャ繧ｯ繧｢繝  繧貞叙窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1436 0.343         │
│     6 Q80鬆 岼11  11. 繝代た繧ｳ繝ｳ繧 し繝ｼ繝舌 縺ｮ繧ｦ繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒縲∵腐髫懊ｄ隱､ │
│    堺ｽ懊↓繧医ｋ驥崎ｦ∵ュ蝣ｱ縺ｮ                                                        │
│    豸亥､ｱ縺ｫ蛯吶∴縺ｦ繝舌ャ繧ｯ繧｢繝  繧貞叙窶ｦ 荳 驛ｨ螳滓命縺冷 ｦ  1077 0.257        │
│     7 Q80鬆 岼11  11. 繝代た繧ｳ繝ｳ繧 し繝ｼ繝舌 縺ｮ繧ｦ繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒縲∵腐髫懊ｄ隱､ │
│    堺ｽ懊↓繧医ｋ驥崎ｦ∵ュ蝣ｱ縺ｮ                                                        │
│    豸亥､ｱ縺ｫ蛯吶∴縺ｦ繝舌ャ繧ｯ繧｢繝  繧貞叙窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1182 0.282         │
│     8 Q80鬆 岼11  11. 繝代た繧ｳ繝ｳ繧 し繝ｼ繝舌 縺ｮ繧ｦ繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒縲∵腐髫懊ｄ隱､ │
│    堺ｽ懊↓繧医ｋ驥崎ｦ∵ュ蝣ｱ縺ｮ                                                        │
│    豸亥､ｱ縺ｫ蛯吶∴縺ｦ繝舌ャ繧ｯ繧｢繝  繧貞叙窶ｦ 繧上°繧峨↑縺  ｦ   496 0.118         │
│     9 Q80鬆 岼12  12. 邏帛､ｱ繧 尢髮｣繧帝亟豁｢縺吶ｋ縺溘ａ縲 ㍾隕∵ュ蝣ｱ縺瑚ｨ倩ｼ峨＆ │
│    後◆譖ｸ鬘槭ｄ髮ｻ蟄仙ｪ剃ｽ薙                                                         │
│    譛ｺ荳翫↓謾ｾ鄂ｮ縺帙★縲∵嶌蠎ｫ縺ｪ縺ｩ縺ｫ螳俄 ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1104 0.263        │
│    10 Q80鬆 岼12  12. 邏帛､ｱ繧 尢髮｣繧帝亟豁｢縺吶ｋ縺溘ａ縲 ㍾隕∵ュ蝣ｱ縺瑚ｨ倩ｼ峨＆ │
│    後◆譖ｸ鬘槭ｄ髮ｻ蟄仙ｪ剃ｽ薙                                                         │
│    譛ｺ荳翫↓謾ｾ鄂ｮ縺帙★縲∵嶌蠎ｫ縺ｪ縺ｩ縺ｫ螳俄 ｦ 荳 驛ｨ螳滓命縺冷 ｦ  1079 0.257       │
│    # 邃ｹ 90 more rows                                                                │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  WriteFile Writing to get_colnames.R                                               │
│                                                                                      │
│    1 library(readxl)                                                                 │
│    2 excel_data <- read_excel("sme-raw-data2024.xlsx")                               │
│    3 print(colnames(excel_data))                                                     │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ This command will execute the R script get_colnames.R to print the column names from the
   Excel file. This will help me determine if the character encoding issue is with the
  terminal or the data processing script.
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  Shell Rscript get_colnames.R                                                      │
│                                                                                      │
│    ... first 908 lines hidden ...                                                    │
│    [431] "Q80鬆 岼7  7. 髮ｻ蟄舌Γ繝ｼ繝ｫ繧ЁAX縺ｮ螳帛 縺ｮ騾∽ｿ｡繝溘せ繧帝亟縺仙叙繧顔ｵ│
│    繧貞ｮ滓命縺励※縺 ∪縺                                                              │
│    縺具ｼ "                                                                           │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    [432] "Q80鬆 岼8  8. 驥崎ｦ∵ュ蝣ｱ縺ｯ髮ｻ蟄舌Γ繝ｼ繝ｫ譛ｬ譁 ↓譖ｸ縺上 縺ｧ縺ｯ縺ｪ縺上 │
│    莉倥☆繧九ヵ繧｡繧､繝ｫ縺ｫ                                                           │
│    譖ｸ縺 ※繝代せ繝ｯ繝ｼ繝峨↑縺ｩ縺ｧ菫晁ｭｷ縺励※縺 ∪縺吶°  "                        │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    [433] "Q80鬆 岼9  9. 辟｡邱哭AN繧貞ｮ牙 縺ｫ菴ｿ縺 ◆繧√↓驕ｩ蛻 ↑證怜捷蛹匁婿蠑上 │
│    螳壹☆繧九↑縺ｩ縺ｮ蟇ｾ遲                                                             │
│    繧偵＠縺ｦ縺 ∪縺吶°  "                                                            │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    [434] "Q80鬆 岼10  10. 繧､繝ｳ繧ｿ繝ｼ繝阪ャ繝医ｒ莉九＠縺溘え繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒繧ТNS縺 │
│    ｸ縺ｮ譖ｸ縺崎ｾｼ縺ｿ縺ｪ縺ｩ縺ｮ繝                                                       │
│    繝ｩ繝悶Ν縺ｸ縺ｮ蟇ｾ遲悶ｒ縺励※縺 ∪縺吶°  "                                       │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    [435] "Q80鬆 岼11  11. 繝代た繧ｳ繝ｳ繧 し繝ｼ繝舌 縺ｮ繧ｦ繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒縲∵腐髫懊ｄ│
│    隱､謫堺ｽ懊↓繧医ｋ驥崎ｦ∵ュ                                                         │
│    蝣ｱ縺ｮ豸亥､ｱ縺ｫ蛯吶∴縺ｦ繝舌ャ繧ｯ繧｢繝  繧貞叙蠕励＠縺ｦ縺 ∪縺吶°  "            │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    [436] "Q80鬆 岼12  12. 邏帛､ｱ繧 尢髮｣繧帝亟豁｢縺吶ｋ縺溘ａ縲 ㍾隕∵ュ蝣ｱ縺瑚ｨ倩ｼ │
│    ＆繧後◆譖ｸ鬘槭ｄ髮ｻ蟄仙ｪ                                                          │
│    菴薙 譛ｺ荳翫↓謾ｾ鄂ｮ縺帙★縲∵嶌蠎ｫ縺ｪ縺ｩ縺ｫ螳牙 縺ｫ菫晉ｮ｡縺励※縺 ∪縺吶°  "   │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    [437] "Q80鬆 岼13  13. 驥崎ｦ∵ュ蝣ｱ縺瑚ｨ倩ｼ峨＆繧後◆譖ｸ鬘槭ｄ髮ｻ蟄仙ｪ剃ｽ薙ｒ謖√■│
│    ｺ縺呎凾縺ｯ縲∫尢髮｣繧 ｴ                                                            │
│    螟ｱ縺ｮ蟇ｾ遲悶ｒ縺励※縺 ∪縺吶°  "                                                │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    [438] "Q80鬆 岼14  14. 髮｢蟶ｭ譎ゅ↓繝代た繧ｳ繝ｳ逕ｻ髱｢縺ｮ隕励″隕九ｄ蜍晄焔縺ｪ謫堺ｽ │
│    懊′縺ｧ縺阪↑縺 ｈ縺 ↓縺                                                          │
│    縺ｦ縺 ∪縺吶°  "                                                                  │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    [439] "Q80鬆 岼15  15. 髢｢菫り  ｻ･螟 縺ｮ莠句漁謇 縺ｸ縺ｮ遶九■蜈･繧翫ｒ蛻ｶ髯舌＠│
│    縺 ∪縺吶°  "                                                                     │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    [440] "Q80鬆 岼16  16. 騾 遉ｾ譎ゅ↓繝弱 繝医ヱ繧ｽ繧ｳ繝ｳ繧 ｙ蜩√ｒ譁ｽ骭 菫晉ｮ｡ │
│    ｋ縺ｪ縺ｩ逶鈴屮髦ｲ豁｢蟇ｾ遲                                                         │
│    繧偵＠縺ｦ縺 ∪縺吶°  "                                                            │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    [441] "Q80鬆 岼17  17. 莠句漁謇 縺檎┌莠ｺ縺ｫ縺ｪ繧九→縺阪 譁ｽ骭 蠢倥ｌ蟇ｾ遲悶ｒ螳│
│    命縺励※縺 ∪縺吶°  "                                                             │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    [442] "Q80鬆 岼18  18. 驥崎ｦ∵ュ蝣ｱ縺瑚ｨ倩ｼ峨＆繧後◆譖ｸ鬘槭ｄ驥崎ｦ√↑繝  繧ｿ縺 │
│    ｭ倥＆繧後◆蟐剃ｽ薙ｒ遐ｴ                                                            │
│    譽 ☆繧区凾縺ｯ縲∝ｾｩ蜈 〒縺阪↑縺 ｈ縺 ↓縺励※縺 ∪縺吶°  "                  │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    [443] "Q80鬆 岼19  19. 蠕捺･ｭ蜩｡縺ｫ螳育ｧ倡ｾｩ蜍吶ｒ逅 ｧ｣縺励※繧ゅｉ縺  ∵･ｭ蜍吩ｸ│
│    衍繧雁ｾ励◆諠  ｱ繧貞､夜Κ                                                           │
│    縺ｫ貍上ｉ縺輔↑縺 ↑縺ｩ縺ｮ繝ｫ繝ｼ繝ｫ繧貞ｮ医ｉ縺帙※縺 ∪縺吶°  "                  │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    [444] "Q80鬆 岼20  20. 蠕捺･ｭ蜩｡縺ｫ繧ｻ繧ｭ繝･繝ｪ繝 ぅ縺ｫ髢｢縺吶ｋ謨呵ご繧 ｳｨ諢丞繭│
│    襍ｷ繧定｡後▲縺ｦ縺 ∪縺吶°                                                           │
│      "                                                                               │
│                                                                                      │
│    [445] "Q80鬆 岼21  21. 蛟倶ｺｺ謇 譛峨 諠  ｱ讖溷勣繧呈･ｭ蜍吶〒蛻ｩ逕ｨ縺吶ｋ蝣ｴ蜷医│
│    繧ｻ繧ｭ繝･繝ｪ繝 ぅ蟇ｾ遲悶ｒ                                                        │
│    譏守｢ｺ縺ｫ縺励※縺 ∪縺吶°  "                                                      │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    [446] "Q80鬆 岼22  22. 驥崎ｦ∵ュ蝣ｱ縺ｮ謗亥女繧剃ｼｴ縺 叙蠑募 縺ｨ縺ｮ螂醍ｴ 嶌縺ｫ縺ｯ│
│    ∫ｧ伜ｯ ｿ晄戟譚｡鬆 ｒ隕                                                             │
│    遞九＠縺ｦ縺 ∪縺吶°  "                                                            │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    [447] "Q80鬆 岼23  23. 繧ｯ繝ｩ繧ｦ繝峨し繝ｼ繝薙せ繧 え繧ｧ繝悶し繧､繝医 驕狗畑遲峨〒│
│    蛻ｩ逕ｨ縺吶ｋ螟夜Κ繧ｵ繝ｼ繝                                                         │
│    繧ｹ縺ｯ縲∝ｮ牙 繝ｻ菫｡鬆ｼ諤ｧ繧呈滑謠｡縺励※驕ｸ螳壹＠縺ｦ縺 ∪縺吶°  "               │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    [448] "Q80鬆 岼24  24. 繧ｻ繧ｭ繝･繝ｪ繝 ぅ莠区腐縺檎匱逕溘＠縺溷 ｴ蜷医↓蛯吶∴縲∫ｷ│
│    ･譎ゅ 菴灘宛謨ｴ蛯吶ｄ蟇ｾ                                                          │
│    蠢懈焔鬆 ｒ菴懈 縺吶ｋ縺ｪ縺ｩ貅門ｙ繧偵＠縺ｦ縺 ∪縺吶°  "                        │
│                                                                                      │
│                                                                                      │
│    [449] "Q80鬆 岼25  25. 諠  ｱ繧ｻ繧ｭ繝･繝ｪ繝 ぅ蟇ｾ遲厄ｼ井ｸ願ｨ 1  24縺ｪ縺ｩ 峨ｒ│
│    ｼ繝ｫ蛹悶＠縲∝ｾ捺･ｭ蜩｡縺ｫ                                                          │
│    譏守､ｺ縺励※縺 ∪縺吶°  "                                                         │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ The terminal's character encoding is preventing me from reading the Japanese question
  text. I'll proceed by analyzing the answer proportions from the insight_analysis.R
  script, referencing the answers by their numerical labels (1-4) since the text is
  garbled, and I will re-run the script to focus on the freq and answer columns for
  insights.
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  Shell Rscript insight_analysis.R                                                  │
│                                                                                      │
│    Warning message:                                                                  │
│    package 'readxl' was built under R version 4.4.3                                  │
│                                                                                      │
│    Attaching package: 'dplyr'                                                        │
│                                                                                      │
│    The following objects are masked from 'package:stats':                            │
│                                                                                      │
│        filter, lag                                                                   │
│                                                                                      │
│    The following objects are masked from 'package:base':                             │
│                                                                                      │
│        intersect, setdiff, setequal, union                                           │
│                                                                                      │
│    Warning message:                                                                  │
│    package 'dplyr' was built under R version 4.4.3                                   │
│    Warning message:                                                                  │
│    package 'tidyr' was built under R version 4.4.3                                   │
│    `summarise()` has grouped output by 'question'. You can override using the        │
│    `.groups` argument.                                                               │
│    # A tibble: 100 ﾃ  4                                                              │
│    # Groups:   question [25]                                                         │
│       question                                                   answer     n  freq  │
│       <chr>                                                      <fct>  <int> <dbl>  │
│     1 Q80鬆 岼10  10. 繧､繝ｳ繧ｿ繝ｼ繝阪ャ繝医ｒ莉九＠縺溘え繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒繧ТNS縺ｸ縺ｮ │
│    譖ｸ縺崎ｾｼ縺ｿ縺ｪ縺ｩ縺ｮ繝医Λ繝                                                      │
│    繝ｫ縺ｸ縺ｮ蟇ｾ遲悶ｒ縺励※縺 ∪縺吶°窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1159 0.277               │
│     2 Q80鬆 岼10  10. 繧､繝ｳ繧ｿ繝ｼ繝阪ャ繝医ｒ莉九＠縺溘え繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒繧ТNS縺ｸ縺ｮ │
│    譖ｸ縺崎ｾｼ縺ｿ縺ｪ縺ｩ縺ｮ繝医Λ繝                                                      │
│    繝ｫ縺ｸ縺ｮ蟇ｾ遲悶ｒ縺励※縺 ∪縺吶°窶ｦ 荳 驛ｨ螳滓命縺冷 ｦ   948 0.226              │
│     3 Q80鬆 岼10  10. 繧､繝ｳ繧ｿ繝ｼ繝阪ャ繝医ｒ莉九＠縺溘え繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒繧ТNS縺ｸ縺ｮ │
│    譖ｸ縺崎ｾｼ縺ｿ縺ｪ縺ｩ縺ｮ繝医Λ繝                                                      │
│    繝ｫ縺ｸ縺ｮ蟇ｾ遲悶ｒ縺励※縺 ∪縺吶°窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1504 0.359               │
│     4 Q80鬆 岼10  10. 繧､繝ｳ繧ｿ繝ｼ繝阪ャ繝医ｒ莉九＠縺溘え繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒繧ТNS縺ｸ縺ｮ │
│    譖ｸ縺崎ｾｼ縺ｿ縺ｪ縺ｩ縺ｮ繝医Λ繝                                                      │
│    繝ｫ縺ｸ縺ｮ蟇ｾ遲悶ｒ縺励※縺 ∪縺吶°窶ｦ 繧上°繧峨↑縺  ｦ   580 0.138               │
│     5 Q80鬆 岼11  11. 繝代た繧ｳ繝ｳ繧 し繝ｼ繝舌 縺ｮ繧ｦ繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒縲∵腐髫懊ｄ隱､ │
│    堺ｽ懊↓繧医ｋ驥崎ｦ∵ュ蝣ｱ縺ｮ                                                        │
│    豸亥､ｱ縺ｫ蛯吶∴縺ｦ繝舌ャ繧ｯ繧｢繝  繧貞叙窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1436 0.343         │
│     6 Q80鬆 岼11  11. 繝代た繧ｳ繝ｳ繧 し繝ｼ繝舌 縺ｮ繧ｦ繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒縲∵腐髫懊ｄ隱､ │
│    堺ｽ懊↓繧医ｋ驥崎ｦ∵ュ蝣ｱ縺ｮ                                                        │
│    豸亥､ｱ縺ｫ蛯吶∴縺ｦ繝舌ャ繧ｯ繧｢繝  繧貞叙窶ｦ 荳 驛ｨ螳滓命縺冷 ｦ  1077 0.257        │
│     7 Q80鬆 岼11  11. 繝代た繧ｳ繝ｳ繧 し繝ｼ繝舌 縺ｮ繧ｦ繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒縲∵腐髫懊ｄ隱､ │
│    堺ｽ懊↓繧医ｋ驥崎ｦ∵ュ蝣ｱ縺ｮ                                                        │
│    豸亥､ｱ縺ｫ蛯吶∴縺ｦ繝舌ャ繧ｯ繧｢繝  繧貞叙窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1182 0.282         │
│     8 Q80鬆 岼11  11. 繝代た繧ｳ繝ｳ繧 し繝ｼ繝舌 縺ｮ繧ｦ繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒縲∵腐髫懊ｄ隱､ │
│    堺ｽ懊↓繧医ｋ驥崎ｦ∵ュ蝣ｱ縺ｮ                                                        │
│    豸亥､ｱ縺ｫ蛯吶∴縺ｦ繝舌ャ繧ｯ繧｢繝  繧貞叙窶ｦ 繧上°繧峨↑縺  ｦ   496 0.118         │
│     9 Q80鬆 岼12  12. 邏帛､ｱ繧 尢髮｣繧帝亟豁｢縺吶ｋ縺溘ａ縲 ㍾隕∵ュ蝣ｱ縺瑚ｨ倩ｼ峨＆ │
│    後◆譖ｸ鬘槭ｄ髮ｻ蟄仙ｪ剃ｽ薙                                                         │
│    譛ｺ荳翫↓謾ｾ鄂ｮ縺帙★縲∵嶌蠎ｫ縺ｪ縺ｩ縺ｫ螳俄 ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1104 0.263        │
│    10 Q80鬆 岼12  12. 邏帛､ｱ繧 尢髮｣繧帝亟豁｢縺吶ｋ縺溘ａ縲 ㍾隕∵ュ蝣ｱ縺瑚ｨ倩ｼ峨＆ │
│    後◆譖ｸ鬘槭ｄ髮ｻ蟄仙ｪ剃ｽ薙                                                         │
│    譛ｺ荳翫↓謾ｾ鄂ｮ縺帙★縲∵嶌蠎ｫ縺ｪ縺ｩ縺ｫ螳俄 ｦ 荳 驛ｨ螳滓命縺冷 ｦ  1079 0.257       │
│    # 邃ｹ 90 more rows                                                                │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ The output is garbled, but I can still work with the proportions. I'll write a new R
  script, insight_analysis_2.R, to calculate the average proportion for each answer, and
  to identify the questions with the highest and lowest "Implementing" and highest "Not
  Implementing" rates. Then I'll execute it.
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  WriteFile Writing to insight_analysis_2.R                                         │
│                                                                                      │
│     1 library(readxl)                                                                │
│     2 library(dplyr)                                                                 │
│     3 library(tidyr)                                                                 │
│     4                                                                                │
│     5 # Load data                                                                    │
│     6 answers <- read_excel("sme-raw-data2024.xlsx")                                 │
│     7                                                                                │
│     8 # Process Q80 data                                                             │
│     9 q80_data <- answers %>%                                                        │
│    10   select(starts_with("Q80")) %>%                                               │
│    11   pivot_longer(everything(), names_to = "question", values_to = "answer")      │
│    12                                                                                │
│    13 # Convert answer values to labels                                              │
│    14 answer_levels <- c("実施している", "一部実施している", "実施していない",       │
│       "わからない")                                                                  │
│    15                                                                                │
│    16 q80_data <- q80_data %>%                                                       │
│    17   mutate(answer = case_when(                                                   │
│    18     answer == 1 ~ "実施している",                                              │
│    19     answer == 2 ~ "一部実施している",                                          │
│    20     answer == 3 ~ "実施していない",                                            │
│    21     answer == 4 ~ "わからない",                                                │
│    22     TRUE ~ as.character(answer)                                                │
│    23   )) %>%                                                                       │
│    24   mutate(answer = factor(answer, levels = answer_levels))                      │
│    25                                                                                │
│    26 # Calculate proportions                                                        │
│    27 proportions <- q80_data %>%                                                    │
│    28   group_by(question, answer) %>%                                               │
│    29   summarise(n = n()) %>%                                                       │
│    30   mutate(freq = n / sum(n))                                                    │
│    31                                                                                │
│    32 # Calculate average proportions                                                │
│    33 avg_proportions <- proportions %>%                                             │
│    34   group_by(answer) %>%                                                         │
│    35   summarise(avg_freq = mean(freq))                                             │
│    36                                                                                │
│    37 print("Average Proportions:")                                                  │
│    38 print(avg_proportions)                                                         │
│    39                                                                                │
│    40 # Find question with highest "Implementing" rate                               │
│    41 highest_implementing <- proportions %>%                                        │
│    42   filter(answer == "実施している") %>%                                         │
│    43   arrange(desc(freq)) %>%                                                      │
│    44   top_n(1)                                                                     │
│    45                                                                                │
│    46 print("Question with highest 'Implementing' rate:")                            │
│    47 print(highest_implementing)                                                    │
│    48                                                                                │
│    49 # Find question with lowest "Implementing" rate                                │
│    50 lowest_implementing <- proportions %>%                                         │
│    51   filter(answer == "実施している") %>%                                         │
│    52   arrange(freq) %>%                                                            │
│    53   top_n(1)                                                                     │
│    54                                                                                │
│    55 print("Question with lowest 'Implementing' rate:")                             │
│    56 print(lowest_implementing)                                                     │
│    57                                                                                │
│    58 # Find question with highest "Not Implementing" rate                           │
│    59 highest_not_implementing <- proportions %>%                                    │
│    60     filter(answer == "実施していない") %>%                                     │
│    61     arrange(desc(freq)) %>%                                                    │
│    62     top_n(1)                                                                   │
│    63                                                                                │
│    64 print("Question with highest 'Not Implementing' rate:")                        │
│    65 print(highest_not_implementing)                                                │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ I've made the insight_analysis_2.R script. I'll run it now with Rscript
  insight_analysis_2.R to get the data needed for my three key insights.
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  Shell Rscript insight_analysis_2.R                                                │
│                                                                                      │
│    ... first 48 lines hidden ...                                                     │
│     6 Q80鬆 岼19  19. 蠕捺･ｭ蜩｡縺ｫ螳育ｧ倡ｾｩ蜍吶ｒ逅 ｧ｣縺励※繧ゅｉ縺  ∵･ｭ蜍吩ｸ顔衍│
│    雁ｾ励◆諠  ｱ繧貞､夜Κ縺ｫ貍                                                         │
│    繧峨＆縺ｪ縺 ↑縺ｩ縺ｮ繝ｫ繝ｼ繝ｫ繧貞ｮ医ｉ縺帚 ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1318 0.314        │
│     7 Q80鬆 岼3  3. 繝代せ繝ｯ繝ｼ繝 縺ｯ遐ｴ繧峨ｌ縺ｫ縺上＞縲碁聞縺上 阪 瑚､ 尅縺ｪ縲 │
│    ヱ繧ｹ繝ｯ繝ｼ繝峨ｒ險ｭ螳壹＠縺ｦ縺                                                   │
│    縺ｾ縺吶° 溪 ｦ窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1309 0.312                                   │
│     8 Q80鬆 岼15  15. 髢｢菫り  ｻ･螟悶 莠句漁謇 縺ｸ縺ｮ遶九■蜈･繧翫ｒ蛻ｶ髯舌＠縺ｦ縺│
│    縺吶° 溪 ｦ窶ｦ 螳滓命縺励※縺                                                      │
│    窶ｦ  1280 0.305                                                                   │
│     9 Q80鬆 岼9  9. 辟｡邱哭AN繧貞ｮ牙 縺ｫ菴ｿ縺 ◆繧√↓驕ｩ蛻 ↑證怜捷蛹匁婿蠑上ｒ險ｭ│
│    繧九↑縺ｩ縺ｮ蟇ｾ遲悶ｒ縺                                                            │
│    縺ｦ縺 ∪縺吶° 溪 ｦ窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1242 0.296                             │
│    10 Q80鬆 岼10  10. 繧､繝ｳ繧ｿ繝ｼ繝阪ャ繝医ｒ莉九＠縺溘え繧､繝ｫ繧ｹ諢滓沒繧ТNS縺ｸ縺ｮ │
│    譖ｸ縺崎ｾｼ縺ｿ縺ｪ縺ｩ縺ｮ繝医Λ繝                                                      │
│    繝ｫ縺ｸ縺ｮ蟇ｾ遲悶ｒ縺励※縺 ∪縺吶°窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1159 0.277               │
│    # 邃ｹ 15 more rows                                                                │
│    Selecting by freq                                                                 │
│    [1] "Question with lowest 'Implementing' rate:"                                   │
│    # A tibble: 25 ﾃ  4                                                               │
│    # Groups:   question [25]                                                         │
│       question                                                   answer     n  freq  │
│       <chr>                                                      <fct>  <int> <dbl>  │
│     1 Q80鬆 岼5  5. 譁ｰ縺溘↑閼 ｨ√ｄ謾ｻ謦  謇句哨繧堤衍繧雁ｯｾ遲悶ｒ遉ｾ蜀  譛峨☆│
│    慕ｵ ∩縺ｯ縺ｧ縺阪※縺 ∪                                                             │
│    縺吶° 溪 ｦ窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ   729 0.174                                      │
│     2 Q80鬆 岼25  25. 諠  ｱ繧ｻ繧ｭ繝･繝ｪ繝 ぅ蟇ｾ遲厄ｼ井ｸ願ｨ 1  24縺ｪ縺ｩ 峨ｒ繝ｫ │
│    蛹悶＠縲∝ｾ捺･ｭ蜩｡縺ｫ譏守､ｺ                                                        │
│    縺励※縺 ∪縺吶° 溪 ｦ窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ   758 0.181                          │
│     3 Q80鬆 岼24  24. 繧ｻ繧ｭ繝･繝ｪ繝 ぅ莠区腐縺檎匱逕溘＠縺溷 ｴ蜷医↓蛯吶∴縲∫ｷ頑 │
│    ゅ 菴灘宛謨ｴ蛯吶ｄ蟇ｾ蠢懈焔                                                       │
│    鬆 ｒ菴懈 縺吶ｋ縺ｪ縺ｩ貅門ｙ繧偵＠縺ｦ縺  ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ   774 0.185        │
│     4 Q80鬆 岼8  8. 驥崎ｦ∵ュ蝣ｱ縺ｯ髮ｻ蟄舌Γ繝ｼ繝ｫ譛ｬ譁 ↓譖ｸ縺上 縺ｧ縺ｯ縺ｪ縺上 ∵ｷ│
│    ☆繧九ヵ繧｡繧､繝ｫ縺ｫ譖ｸ縺                                                          │
│    縺ｦ繝代せ繝ｯ繝ｼ繝峨↑縺ｩ縺ｧ菫晁ｭｷ縺励※縺 ∪窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ   884 0.211      │
│     5 Q80鬆 岼16  16. 騾 遉ｾ譎ゅ↓繝弱 繝医ヱ繧ｽ繧ｳ繝ｳ繧 ｙ蜩√ｒ譁ｽ骭 菫晉ｮ｡縺吶 │
│    縺ｩ逶鈴屮髦ｲ豁｢蟇ｾ遲悶ｒ縺                                                        │
│    縺ｦ縺 ∪縺吶° 溪 ｦ窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ   919 0.219                             │
│     6 Q80鬆 岼14  14. 髮｢蟶ｭ譎ゅ↓繝代た繧ｳ繝ｳ逕ｻ髱｢縺ｮ隕励″隕九ｄ蜍晄焔縺ｪ謫堺ｽ懊′ │
│    ｧ縺阪↑縺 ｈ縺 ↓縺励※縺                                                          │
│    縺ｾ縺吶° 溪 ｦ窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ   930 0.222                                   │
│     7 Q80鬆 岼23  23. 繧ｯ繝ｩ繧ｦ繝峨し繝ｼ繝薙せ繧 え繧ｧ繝悶し繧､繝医 驕狗畑遲峨〒蛻ｩ │
│    逕ｨ縺吶ｋ螟夜Κ繧ｵ繝ｼ繝薙せ縺ｯ                                                     │
│    縲∝ｮ牙 繝ｻ菫｡鬆ｼ諤ｧ繧呈滑謠｡縺励※驕ｸ螳壺 ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1023 0.244        │
│     8 Q80鬆 岼22  22. 驥崎ｦ∵ュ蝣ｱ縺ｮ謗亥女繧剃ｼｴ縺 叙蠑募 縺ｨ縺ｮ螂醍ｴ 嶌縺ｫ縺ｯ縲∫│
│    ｯ ｿ晄戟譚｡鬆 ｒ隕冗ｨ九＠                                                          │
│    縺ｦ縺 ∪縺吶° 溪 ｦ窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1036 0.247                             │
│     9 Q80鬆 岼20  20. 蠕捺･ｭ蜩｡縺ｫ繧ｻ繧ｭ繝･繝ｪ繝 ぅ縺ｫ髢｢縺吶ｋ謨呵ご繧 ｳｨ諢丞繭襍ｷ │
│    繧定｡後▲縺ｦ縺 ∪縺吶° 溪 ｦ窶ｦ                                                    │
│    螳滓命縺励※縺  ｦ  1066 0.254                                                      │
│    10 Q80鬆 岼21  21. 蛟倶ｺｺ謇 譛峨 諠  ｱ讖溷勣繧呈･ｭ蜍吶〒蛻ｩ逕ｨ縺吶ｋ蝣ｴ蜷医 繧│
│    ｭ繝･繝ｪ繝 ぅ蟇ｾ遲悶ｒ譏守｢ｺ                                                       │
│    縺ｫ縺励※縺 ∪縺吶° 溪 ｦ窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1074 0.256                       │
│    # 邃ｹ 15 more rows                                                                │
│    Selecting by freq                                                                 │
│    [1] "Question with highest 'Not Implementing' rate:"                              │
│    # A tibble: 25 ﾃ  4                                                               │
│    # Groups:   question [25]                                                         │
│       question                                                   answer     n  freq  │
│       <chr>                                                      <fct>  <int> <dbl>  │
│     1 Q80鬆 岼16  16. 騾 遉ｾ譎ゅ↓繝弱 繝医ヱ繧ｽ繧ｳ繝ｳ繧 ｙ蜩√ｒ譁ｽ骭 菫晉ｮ｡縺吶 │
│    縺ｩ逶鈴屮髦ｲ豁｢蟇ｾ遲悶ｒ縺                                                        │
│    縺ｦ縺 ∪縺吶° 溪 ｦ窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  2022 0.482                             │
│     2 Q80鬆 岼25  25. 諠  ｱ繧ｻ繧ｭ繝･繝ｪ繝 ぅ蟇ｾ遲厄ｼ井ｸ願ｨ 1  24縺ｪ縺ｩ 峨ｒ繝ｫ │
│    蛹悶＠縲∝ｾ捺･ｭ蜩｡縺ｫ譏守､ｺ                                                        │
│    縺励※縺 ∪縺吶° 溪 ｦ窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  2010 0.480                          │
│     3 Q80鬆 岼24  24. 繧ｻ繧ｭ繝･繝ｪ繝 ぅ莠区腐縺檎匱逕溘＠縺溷 ｴ蜷医↓蛯吶∴縲∫ｷ頑 │
│    ゅ 菴灘宛謨ｴ蛯吶ｄ蟇ｾ蠢懈焔                                                       │
│    鬆 ｒ菴懈 縺吶ｋ縺ｪ縺ｩ貅門ｙ繧偵＠縺ｦ縺  ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1983 0.473        │
│     4 Q80鬆 岼5  5. 譁ｰ縺溘↑閼 ｨ√ｄ謾ｻ謦  謇句哨繧堤衍繧雁ｯｾ遲悶ｒ遉ｾ蜀  譛峨☆│
│    慕ｵ ∩縺ｯ縺ｧ縺阪※縺 ∪                                                             │
│    縺吶° 溪 ｦ窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1935 0.462                                      │
│     5 Q80鬆 岼14  14. 髮｢蟶ｭ譎ゅ↓繝代た繧ｳ繝ｳ逕ｻ髱｢縺ｮ隕励″隕九ｄ蜍晄焔縺ｪ謫堺ｽ懊′ │
│    ｧ縺阪↑縺 ｈ縺 ↓縺励※縺                                                          │
│    縺ｾ縺吶° 溪 ｦ窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1894 0.452                                   │
│     6 Q80鬆 岼8  8. 驥崎ｦ∵ュ蝣ｱ縺ｯ髮ｻ蟄舌Γ繝ｼ繝ｫ譛ｬ譁 ↓譖ｸ縺上 縺ｧ縺ｯ縺ｪ縺上 ∵ｷ│
│    ☆繧九ヵ繧｡繧､繝ｫ縺ｫ譖ｸ縺                                                          │
│    縺ｦ繝代せ繝ｯ繝ｼ繝峨↑縺ｩ縺ｧ菫晁ｭｷ縺励※縺 ∪窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1804 0.430      │
│     7 Q80鬆 岼22  22. 驥崎ｦ∵ュ蝣ｱ縺ｮ謗亥女繧剃ｼｴ縺 叙蠑募 縺ｨ縺ｮ螂醍ｴ 嶌縺ｫ縺ｯ縲∫│
│    ｯ ｿ晄戟譚｡鬆 ｒ隕冗ｨ九＠                                                          │
│    縺ｦ縺 ∪縺吶° 溪 ｦ窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1698 0.405                             │
│     8 Q80鬆 岼21  21. 蛟倶ｺｺ謇 譛峨 諠  ｱ讖溷勣繧呈･ｭ蜍吶〒蛻ｩ逕ｨ縺吶ｋ蝣ｴ蜷医 繧│
│    ｭ繝･繝ｪ繝 ぅ蟇ｾ遲悶ｒ譏守｢ｺ                                                       │
│    縺ｫ縺励※縺 ∪縺吶° 溪 ｦ窶ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1653 0.394                       │
│     9 Q80鬆 岼20  20. 蠕捺･ｭ蜩｡縺ｫ繧ｻ繧ｭ繝･繝ｪ繝 ぅ縺ｫ髢｢縺吶ｋ謨呵ご繧 ｳｨ諢丞繭襍ｷ │
│    繧定｡後▲縺ｦ縺 ∪縺吶° 溪 ｦ窶ｦ                                                    │
│    螳滓命縺励※縺  ｦ  1641 0.392                                                      │
│    10 Q80鬆 岼18  18. 驥崎ｦ∵ュ蝣ｱ縺瑚ｨ倩ｼ峨＆繧後◆譖ｸ鬘槭ｄ驥崎ｦ√↑繝  繧ｿ縺御ｿ晏│
│    ＆繧後◆蟐剃ｽ薙ｒ遐ｴ譽 ☆                                                           │
│    繧区凾縺ｯ縲∝ｾｩ蜈 〒縺阪↑縺 ｈ縺 ↓縺冷 ｦ 螳滓命縺励※縺  ｦ  1627 0.388        │
│    # 邃ｹ 15 more rows                                                                │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ このグラフから得られる重要な示唆は以下の3つです。

   * 全体的にセキュリティ対策の実施率が低い傾向にある: 「実施している」と回答した割合の平
     均が約29%であるのに対し、「実施していない」の平均が約37%です。このことから、多くの項
     目においてセキュリティ対策が十分に実施されていない状況がうかがえます。
   * 対策によって実施率に大きなばらつきがある: 実施率が最も高い項目では52%以上が「実施して
     いる」と回答している一方で、最も低い項目では17%に留まっています。これは、対策の難易度
     や優先順位、認知度などに大きな差があることを示唆しています。
   * 「わからない」という回答が一定数存在する: 平均して約12%が「わからない」と回答しており
     、項目によっては20%近くに達するものもあります。これは、セキュリティ対策に関する知識や
     情報が必ずしも十分に行き渡っていない現状を反映していると考えられます。

Gemini CLIからの返答: 一部和訳


✦ This command will execute the R script get_colnames.R to print the column names from the
   Excel file. This will help me determine if the character encoding issue is with the
  terminal or the data processing script.
  
このコマンドは、Rスクリプト get_colnames.R を実行し、Excelファイルから列名を出力します。これにより、文字エンコードの問題がターミナルの問題なのか、データ処理スクリプトの問題なのかを判断できます。

✦ The terminal's character encoding is preventing me from reading the Japanese question
  text. I'll proceed by analyzing the answer proportions from the insight_analysis.R
  script, referencing the answers by their numerical labels (1-4) since the text is
  garbled, and I will re-run the script to focus on the freq and answer columns for
  insights.
  
ターミナルの文字エンコードが原因で、日本語の質問テキストが読めません。insight_analysis.R スクリプトから回答の割合を分析します。回答は数値ラベル（1～4）で参照されます（テキストが文字化けしているため）。その後、スクリプトを再実行して、頻度と回答の列に焦点を当て、洞察を得ます。

✦ The output is garbled, but I can still work with the proportions. I'll write a new R
  script, insight_analysis_2.R, to calculate the average proportion for each answer, and
  to identify the questions with the highest and lowest "Implementing" and highest "Not
  Implementing" rates. Then I'll execute it.

出力は文字化けしていますが、割合は操作可能です。新しいRスクリプト insight_analysis_2.R を作成し、各回答の平均割合を計算し、「実施中」と「未実施」の割合が最も高い質問と最も低い質問を特定します。そして、それを実行します。

文字化け対策

一度、次のコマンドをGemini CLIに入力してGemini CLIを終了させます。

/quit

次のコマンドで、ターミナルの文字コードをUTF-8に変更します。

chcp 65001

再度、Gemini CLIを起動させます。

gemini

chcpについて

chcpは、WindowsのコマンドプロンプトやPowerShellで使われる、文字コード（コードページ）を確認したり変更したりするためのコマンドです。日本語版のWindowsのターミナルは、デフォルトで「Shift_JIS (コードページ:932)」という昔ながらの日本語用文字コードを使っているため、文字が正しく表示されずに意味不明な記号（例: や縺薙・荳・）になってしまうことがあります。 chcpコマンドを使うと、ターミナルの文字コードを一時的に変更して、こうした文字化けを解消できます。

コードページ	文字コード	説明
932	Shif_JIS	日本語版Windowsの標準
65001	UTF-8	世界標準で、最も広く使われている文字コード

もう一度グラフを読み取ってもらおう

今度は、もう少し詳しく読み取ってもらいましょう。

Gemini CLIへの指示

@graph.png は100%積み上げ横棒グラフです。全体と個別に分けて考えた場合、このグラフから得られる重要な示唆を箇条書きで3つずつ教えてください。また、説得力を持たせるために、具体的な数値も入れてください。具体的な数値を求めるためのコードも作成し、実行してください。

Gemini CLIからの返答

✦ はい、承知いたしました。ご指示の通り、sme-raw-data2024.xlsx のデータから具体的な数値を算
  出するためのコードを作成・実行し、その結果に基づいてグラフの重要な示唆を解説します。

  まず、以下のRコードを insight_analysis.R として作成し、実行します。このコードは、Excelフ
  ァイルを読み込み、各質問項目・回答の割合（%）を計算します。

╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  WriteFile Writing to insight_analysis.R                                           │
│                                                                                      │
│    ... first 7 lines hidden ...                                                      │
│     4 - library(dplyr)                                                               │
│     5 -                                                                              │
│     6 - library(tidyr)                                                               │
│     7 -                                                                              │
│     8 -                                                                              │
│     9 -                                                                              │
│     6   # Load data                                                                  │
│    11 -                                                                              │
│     7   answers <- read_excel("sme-raw-data2024.xlsx")                               │
│     8                                                                                │
│    14 -                                                                              │
│    15 -                                                                              │
│    16 - # Process Q80 data                                                           │
│    17 -                                                                              │
│    18 - q80_data <- answers %>%                                                      │
│    19 -                                                                              │
│    20 -   select(starts_with("Q80")) %>%                                             │
│    21 -                                                                              │
│    22 -   pivot_longer(everything(), names_to = "question", values_to = "answer")    │
│    23 -                                                                              │
│    24 -                                                                              │
│    25 -                                                                              │
│    26 - # Convert answer values to labels                                            │
│    27 -                                                                              │
│     9 + # Define answer labels                                                       │
│    10   answer_levels <- c("実施している", "一部実施している", "実施していない",     │
│         "わからない")                                                                │
│    11                                                                                │
│    ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════ │
│    30 -                                                                              │
│    31 -                                                                              │
│    32 - q80_data <- q80_data %>%                                                     │
│    33 -                                                                              │
│    12 + # Process data to calculate percentages                                      │
│    13 + q80_summary <- answers %>%                                                   │
│    14 +   select(starts_with("Q80")) %>%                                             │
│    15 +   pivot_longer(everything(), names_to = "question", values_to =              │
│       "answer_code") %>%                                                             │
│    16 +   filter(!is.na(answer_code)) %>%                                            │
│    17     mutate(answer = case_when(                                                 │
│    ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════ │
│    35 -                                                                              │
│    36 -     answer == 1 ~ "実施している",                                            │
│    37 -                                                                              │
│    38 -     answer == 2 ~ "一部実施している",                                        │
│    39 -                                                                              │
│    40 -     answer == 3 ~ "実施していない",                                          │
│    41 -                                                                              │
│    42 -     answer == 4 ~ "わからない",                                              │
│    43 -                                                                              │
│    44 -     TRUE ~ as.character(answer)                                              │
│    45 -                                                                              │
│    18 +     answer_code == 1 ~ "実施している",                                       │
│    19 +     answer_code == 2 ~ "一部実施している",                                   │
│    20 +     answer_code == 3 ~ "実施していない",                                     │
│    21 +     answer_code == 4 ~ "わからない",                                         │
│    22 +     TRUE ~ as.character(answer_code)                                         │
│    23     )) %>%                                                                     │
│    24 +   mutate(answer = factor(answer, levels = answer_levels)) %>%                │
│    25 +   count(question, answer, name = "n") %>%                                    │
│    26 +   group_by(question) %>%                                                     │
│    27 +   mutate(percentage = n / sum(n) * 100) %>%                                  │
│    28 +   ungroup() %>%                                                              │
│    29 +   # Arrange for better readability                                           │
│    30 +   arrange(question, answer)                                                  │
│    31                                                                                │
│    ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════ │
│    48 -   mutate(answer = factor(answer, levels = answer_levels))                    │
│    49 -                                                                              │
│    50 -                                                                              │
│    51 -                                                                              │
│    52 - # Calculate proportions                                                      │
│    53 -                                                                              │
│    54 - proportions <- q80_data %>%                                                  │
│    55 -                                                                              │
│    56 -   group_by(question, answer) %>%                                             │
│    57 -                                                                              │
│    58 -   summarise(n = n()) %>%                                                     │
│    59 -                                                                              │
│    60 -   mutate(freq = n / sum(n))                                                  │
│    61 -                                                                              │
│    62 -                                                                              │
│    63 -                                                                              │
│    64 - # Print proportions to help identify insights                                │
│    65 -                                                                              │
│    66 - print(proportions)                                                           │
│    67 -                                                                              │
│    32 + # Print the full summary table, rounding percentages                         │
│    33 + options(digits = 3)                                                          │
│    34 + print(q80_summary, n = 100)                                                  │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓  Shell Rscript insight_analysis.R (R スクリプトを実行して、Excel データから各質問… │
│                                                                                      │
│    ... first 119 lines hidden ...                                                    │
│     56 Q80項目22．22. 重要情報の授受を伴う取引先との契約書には、秘密保持条項を規程し │
│    ていますか？…… わからない…   569      13.6                                        │
│     57 Q80項目23．23. クラウドサービスやウェブサイトの運用等で利用する外部サービスは │
│    、安全・信頼性を… 実施してい…  1023      24.4                                     │
│     58 Q80項目23．23. クラウドサービスやウェブサイトの運用等で利用する外部サービスは │
│    、安全・信頼性を… 一部実施し…   998      23.8                                     │
│     59 Q80項目23．23. クラウドサービスやウェブサイトの運用等で利用する外部サービスは │
│    、安全・信頼性を… 実施してい…  1561      37.2                                     │
│     60 Q80項目23．23. クラウドサービスやウェブサイトの運用等で利用する外部サービスは │
│    、安全・信頼性を… わからない…   609      14.5                                     │
│     61 Q80項目24．24. セキュリティ事故が発生した場合に備え、緊急時の体制整備や対応手 │
│    順を作成するなど… 実施してい…   774      18.5                                     │
│     62 Q80項目24．24. セキュリティ事故が発生した場合に備え、緊急時の体制整備や対応手 │
│    順を作成するなど… 一部実施し…   895      21.4                                     │
│     63 Q80項目24．24. セキュリティ事故が発生した場合に備え、緊急時の体制整備や対応手 │
│    順を作成するなど… 実施してい…  1983      47.3                                     │
│     64 Q80項目24．24. セキュリティ事故が発生した場合に備え、緊急時の体制整備や対応手 │
│    順を作成するなど… わからない…   539      12.9                                     │
│     65 Q80項目25．25. 情報セキュリティ対策（上記1～24など）をルール化し、従業員に明  │
│    示していますか… 実施してい…   758      18.1                                       │
│     66 Q80項目25．25. 情報セキュリティ対策（上記1～24など）をルール化し、従業員に明  │
│    示していますか… 一部実施し…   883      21.1                                       │
│     67 Q80項目25．25. 情報セキュリティ対策（上記1～24など）をルール化し、従業員に明  │
│    示していますか… 実施してい…  2010      48.0                                       │
│     68 Q80項目25．25. 情報セキュリティ対策（上記1～24など）をルール化し、従業員に明  │
│    示していますか… わからない…   540      12.9                                       │
│     69 Q80項目2．2. パソコンやスマホなどにはウイルス対策ソフトを導入し、ウイルス定義 │
│    ファイルは最新の状… 実施してい…  2184      52.1                                   │
│     70 Q80項目2．2. パソコンやスマホなどにはウイルス対策ソフトを導入し、ウイルス定義 │
│    ファイルは最新の状… 一部実施し…   807      19.3                                   │
│     71 Q80項目2．2. パソコンやスマホなどにはウイルス対策ソフトを導入し、ウイルス定義 │
│    ファイルは最新の状… 実施してい…   818      19.5                                   │
│     72 Q80項目2．2. パソコンやスマホなどにはウイルス対策ソフトを導入し、ウイルス定義 │
│    ファイルは最新の状… わからない…   382       9.11                                  │
│     73 Q80項目3．3. パスワードは破られにくい「長く」「複雑な」パスワードを設定してい │
│    ますか？…… 実施してい…  1309      31.2                                            │
│     74 Q80項目3．3. パスワードは破られにくい「長く」「複雑な」パスワードを設定してい │
│    ますか？…… 一部実施し…  1242      29.6                                            │
│     75 Q80項目3．3. パスワードは破られにくい「長く」「複雑な」パスワードを設定してい │
│    ますか？…… 実施してい…  1186      28.3                                            │
│     76 Q80項目3．3. パスワードは破られにくい「長く」「複雑な」パスワードを設定してい │
│    ますか？…… わからない…   454      10.8                                            │
│     77 Q80項目4．4. 重要情報に対する適切なアクセス制限を行っていますか？…… 実施して  │
│    い…  1083      25.8                                                               │
│     78 Q80項目4．4. 重要情報に対する適切なアクセス制限を行っていますか？…… 一部実施  │
│    し…   959      22.9                                                               │
│     79 Q80項目4．4. 重要情報に対する適切なアクセス制限を行っていますか？…… 実施して  │
│    い…  1561      37.2                                                               │
│     80 Q80項目4．4. 重要情報に対する適切なアクセス制限を行っていますか？…… わからな  │
│    い…   588      14.0                                                               │
│     81 Q80項目5．5. 新たな脅威や攻撃の手口を知り対策を社内共有する仕組みはできていま │
│    すか？…… 実施してい…   729      17.4                                              │
│     82 Q80項目5．5. 新たな脅威や攻撃の手口を知り対策を社内共有する仕組みはできていま │
│    すか？…… 一部実施し…   861      20.5                                              │
│     83 Q80項目5．5. 新たな脅威や攻撃の手口を知り対策を社内共有する仕組みはできていま │
│    すか？…… 実施してい…  1935      46.2                                              │
│     84 Q80項目5．5. 新たな脅威や攻撃の手口を知り対策を社内共有する仕組みはできていま │
│    すか？…… わからない…   666      15.9                                              │
│     85 Q80項目6．6. 電子メールの添付ファイルや本文中のURLリンクを介したウイルス感染  │
│    に気を付けていま… 実施してい…  1788      42.7                                     │
│     86 Q80項目6．6. 電子メールの添付ファイルや本文中のURLリンクを介したウイルス感染  │
│    に気を付けていま… 一部実施し…   945      22.5                                     │
│     87 Q80項目6．6. 電子メールの添付ファイルや本文中のURLリンクを介したウイルス感染  │
│    に気を付けていま… 実施してい…   963      23.0                                     │
│     88 Q80項目6．6. 電子メールの添付ファイルや本文中のURLリンクを介したウイルス感染  │
│    に気を付けていま… わからない…   495      11.8                                     │
│     89 Q80項目7．7. 電子メールやFAXの宛先の送信ミスを防ぐ取り組みを実施していますか  │
│    ？…… 実施してい…  1140      27.2                                                  │
│     90 Q80項目7．7. 電子メールやFAXの宛先の送信ミスを防ぐ取り組みを実施していますか  │
│    ？…… 一部実施し…   958      22.9                                                  │
│     91 Q80項目7．7. 電子メールやFAXの宛先の送信ミスを防ぐ取り組みを実施していますか  │
│    ？…… 実施してい…  1580      37.7                                                  │
│     92 Q80項目7．7. 電子メールやFAXの宛先の送信ミスを防ぐ取り組みを実施していますか  │
│    ？…… わからない…   513      12.2                                                  │
│     93 Q80項目8．8. 重要情報は電子メール本文に書くのではなく、添付するファイルに書い │
│    てパスワードなどで… 実施してい…   884      21.1                                   │
│     94 Q80項目8．8. 重要情報は電子メール本文に書くのではなく、添付するファイルに書い │
│    てパスワードなどで… 一部実施し…   939      22.4                                   │
│     95 Q80項目8．8. 重要情報は電子メール本文に書くのではなく、添付するファイルに書い │
│    てパスワードなどで… 実施してい…  1804      43.0                                   │
│     96 Q80項目8．8. 重要情報は電子メール本文に書くのではなく、添付するファイルに書い │
│    てパスワードなどで… わからない…   564      13.5                                   │
│     97 Q80項目9．9. 無線LANを安全に使うために適切な暗号化方式を設定するなどの対策を  │
│    していますか？…… 実施してい…  1242      29.6                                      │
│     98 Q80項目9．9. 無線LANを安全に使うために適切な暗号化方式を設定するなどの対策を  │
│    していますか？…… 一部実施し…   819      19.5                                      │
│     99 Q80項目9．9. 無線LANを安全に使うために適切な暗号化方式を設定するなどの対策を  │
│    していますか？…… 実施してい…  1528      36.5                                      │
│    100 Q80項目9．9. 無線LANを安全に使うために適切な暗号化方式を設定するなどの対策を  │
│    していますか？…… わからない…   602      14.4                                      │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ Rスクリプトの実行結果から、各項目の正確な割合が算出できました。この客観的な数値に基づき
  、グラフから得られる重要な示唆を以下にまとめます。

  全体から得られる示唆

   * 対策の実施レベルに最大34.2ポイントの開きがある: 全体的に、対策の実施状況は一様ではあ
     りません。「実施している」と回答された割合は、最も高い「Q80項目2.
     ウイルス対策ソフトの導入」で52.1%に達する一方、最も低い「Q80項目25. ルール化と明示」
     では18.1%に留まります。この34.2ポイントもの差は、組織のセキュリティ対策が体系的でなく
     、分野によって取り組みのレベルが大きく異なることを明確に示しています。

   * 多くの対策が「一部実施」で止まっている:
     ほとんどの項目で「一部実施している」の割合が20%〜30%を占めており、対策が組織全体で徹
     底されていない実態がうかがえます。例えば、「Q80項目3.
     パスワード設定」では29.6%、「Q80項目4. アクセス制限」では22.9%が「一部実施」と回答し
     ており、多くの重要施策が中途半端な状態です。

   * 従業員の1割以上は自社の対策を把握していない:
     ほぼ全ての項目で「わからない」の回答が10%以上を占めています。特に「Q80項目5.
     新たな脅威の共有」では15.9%に達しており、従業員への情報共有と教育に大きな課題があるこ
     とがわかります。

  個別項目から得られる示唆

   * ルール化やインシデント対応準備が決定的に不足している: 「Q80項目25.
     ルール化と明示」の実施率は18.1%、「Q80項目24. 緊急時対応準備」の実施率は18.5%と、2割
     を下回る極めて低い水準です。これは、多くの組織が場当たり的な対策に終始し、組織的・体
     系的なセキュリティ体制の構築が全く進んでいない危険な状態を示しています。

   * 基本的なPCの防御策は比較的浸透している: 「Q80項目2.
     ウイルス対策ソフトの導入」の実施率は52.1%、「Q80項目1.
     OS・ソフトの最新化」の実施率は51.6%と、両方とも5割を超えています。PCの基本的な防御策
     は、他の項目と比較して最も実践されている強みと言えます。

   * 「新たな脅威の共有」が形骸化している: 「Q80項目5.
     新たな脅威の共有」は、「実施していない」が46.2%と突出して高くなっています。これは、多
     くの組織で最新のサイバー攻撃に関する情報収集や注意喚起が行われておらず、未知の攻撃に
     対して極めて脆弱であることを示しています。

ネタバレ

今回のグラフは、「2024年度中小企業における情報セキュリティ対策に関する実態調査」報告書について ¹ にあるグラフ ² を真似しました。

次の分析の方向性を考えてもらおう

次にどのような分析をすればいいか思いつかないときは、Gemini CLIに訊いてみましょう。

Gemini CLIへの指示

@sme-raw-data2024.xlsxは、全国の中小企業4191社を対象にウェブアンケートを行い、情報セキュリティ対策への取り組みや被害の状況、対策実施における課題、取引先を含む情報セキュリティ対策の状況などを調査した結果です。この結果から、中小企業に対して情報セキュリティの向上を促すためのデータ分析案を3つ提案してください。

Gemini CLIからの返答

✦ 承知いたしました。中小企業の情報セキュリティ向上を促すためのデータ分析案を3つ提案します
  。

  ---

  分析案1：セキュリティ対策と被害状況の相関分析

   * 目的:
     どのセキュリティ対策が、どのような被害の軽減に効果的であるかを具体的に明らかにします。
   * 分析手法:
       1. 各セキュリティ対策（設問Q80など）の実施状況と、実際に発生したセキュリティ被害（被
          害の種類、被害額など）のデータを掛け合わせます。
       2. 対策を「実施している企業」と「実施していない企業」でグループ分けし、それぞれの被
          害発生率や平均被害額を比較します。
       3. 被害を効果的に軽減している対策をランキング形式で可視化します。
   * 期待される示唆:
       * 「この対策を実施すれば、マルウェア感染のリスクをX%低減できる」といった具体的な根拠
         を示せるようになり、中小企業が費用対効果の高い対策から優先的に着手できるよう支援し
         ます。
       * 対策の重要性を客観的なデータで示すことで、経営層の意思決定を後押しします。

  分析案2：セキュリティ成熟度のベンチマーク分析

   * 目的: 自社が同業他社や同規模の企業と比較して、どの程度のセキュリティレベルにあるのか
     を客観的に把握できる指標を提示します。
   * 分析手法:
       1. セキュリティ対策の実施状況から、企業の「セキュリティ成熟度スコア」を算出するモデ
          ルを構築します。
       2. 全企業のスコアを算出し、業種別、企業規模別にスコアの分布を可視化します。
       3. セキュリティ被害を経験した企業とそうでない企業の平均スコアを比較し、スコアと被害
          リスクの関係を明らかにします。
   * 期待される示唆:
       * 自社の立ち位置が明確になることで、セキュリティ対策への意識向上を促します。
       * 「同業種の平均スコアを上回る」といった具体的な目標設定が可能になり、計画的な対策
         強化につながります。
       * スコアが低い企業に対して、優先的に取り組むべき対策項目を提示する材料となります。

  分析案3：対策実施における課題と解決策の深掘り分析

   * 目的: 中小企業がセキュリティ対策を進める上で直面する共通の課題を特定し、その解決策を
     データに基づいて探ります。
   * 分析手法:
       1. セキュリティ対策を実施する上での課題（「コストが高い」「人材がいない」「何から手
          をつけて良いかわからない」など）に関する回答データを集計・分析します。
       2. 課題と、企業の属性（業種、規模）や被害経験の有無などをクロス集計し、特定の条件下
          で顕著になる課題を抽出します。
       3. 例えば、「コスト」を課題とする企業群に対して、実際の平均被害額データを提示し、対
          策コストと被害額を比較することで、投資の重要性を訴求します。
   * 期待される示唆:
       * 中小企業が抱える共通の悩みを明らかにすることで、国や支援機関が提供すべきサポート
         （補助金、人材育成プログラムなど）の方向性を具体化できます。
       * 課題を乗り越えて対策に成功している企業の事例を分析し、他の中小企業が参考にできる
         ベストプラクティスを提示します。

Gemini CLIの諸注意

Geminiは「とても優秀な新人のアシスタント」です

まず心構えとして、Gemini CLIは「魔法の杖」ではなく、「膨大な知識を持つが、あなたの状況は知らない新人アシスタント」だと考えてください。

あなたはそのアシスタントを監督し、最終的な判断を下す「先輩」や「マネージャー」です。

この関係性を理解することが、以降の注意点を把握する上で非常に重要になります。

ハルシネーション（もっともらしい嘘）に注意してください

ハルシネーションとは、AIが事実に基づかない情報や、存在しないものを、あたかも事実であるかのように生成してしまう現象のことです。「幻覚」という言葉の通りですが、平たく言えば「もっともらしい嘘」をつくことがある、と覚えてください。

なぜ起こるのか？
- Geminiは、質問に対して最も確率が高い（それらしい）単語の並びを予測して文章を生成します。そのため、正確な答えを知らない場合でも、学習した膨大なデータから「こう答えるのが自然だろう」と推測し、結果として事実と異なる内容を作り出してしまうことがあります。
具体例:
- 存在しない関数名やライブラリを「こうすれば解決できますよ」と提示してくる。
- 存在しない設定項目を「このファイルに追記してください」と指示してくる。
- 参考URLとして、リンク切れのページや無関係なページを提示してくる。
どう対処すべきか？
- 「Geminiの回答は、常に『検証が必要な下書き』と考える」ことが重要です。コードを実行する前、ファイルを変更する前には、それが本当に正しいのか、公式ドキュメントを参照したり、小規模なテストで試したりする習慣をつけましょう。決して鵜呑みにしないでください。

入力したデータは、学習に利用される可能性があります

あなたがGeminiに送信した会話データ（質問や貼り付けたコードなど）は、Googleによってサービスの改善・開発（AIのトレーニング）のために利用される可能性があります。

なぜ知っておくべきか？
- これは、「アシスタントとの会話は、品質向上のために記録・分析されることがある」と考えるのと同じです。つまり、あなたが入力した情報が、匿名化された上でGoogleの担当者によって閲覧される可能性があります。
絶対にやってはいけないこと:
- 個人情報、パスワード、APIキー、会社の機密情報、顧客データなど、いかなる機密情報も絶対に入力しないでください。
どう対処すべきか？
- 「Geminiのチャット画面は、公共の場である」という意識を持ちましょう。インターネットの掲示板に書き込んでも問題ない情報だけを扱うようにしてください。機密情報を含むコードについて質問したい場合は、その部分を一般的な名前に置き換える（例：API_KEY = “…” のようにマスキングする）などの工夫が必要です。

トークン数（会話の記憶量）の制限を意識してください

トークンとは、AIが文章を処理する際の最小単位のことです。日本語の場合、だいたい「ひらがな1文字＝1トークン」、「漢字1文字＝1〜2トークン」と考えてください。Geminiが一度に記憶できる会話の量には、このトークン数で上限が定められています。

なぜ知っておくべきか？
- これは「アシスタントの短期記憶（ワーキングメモリ）」のようなものです。上限を超えると、古い会話から忘れていってしまいます。
具体的にどうなるか？
- 非常に長い会話を続けると、初期の指示や文脈を忘れてしまい、ちぐはぐな回答をし始める。
- 巨大なファイルを読み込ませた後、たくさん会話をすると、そのファイルの内容を忘れてしまうことがある。
- 会話が複雑になりすぎると、混乱したような応答をすることがある。
どう対処すべきか？
- 一つのタスクが終わったら、新しいチャットを始める: これが最も簡単で効果的な方法です。アシスタントの記憶をリフレッシュできます。
- 会話が長くなったら、重要な指示を再確認する:「先ほどお願いした〇〇の件ですが、」のように、重要な文脈を改めて伝えることで、思いださせることができます。
- 一度に多くのことを頼みすぎない: タスクを小さなステップに分割して、一つずつ依頼していきましょう。

「実行確認」は必ず確認する

AIの特性（特にハルシネーション）によるリスクを回避するための最終防衛ラインが、コマンド実行前の「実行確認」です。

Geminiがファイルを変更したり、コマンドを実行しようとすると、必ずあなたの承認を求めます。

ハルシネーションで生成された危険なコマンド（例：rm -rf /）
意図しないファイルの書き換え

これらを実行する直前で止める最後のチャンスが、この確認画面です。面倒でも、必ず「何を実行しようとしているのか」を自分の目で確認し、理解できないものや意図しないものは決して承認しないでください。

まとめ

今日、私たちが体験したこと

最強コンビを知った
- データ分析の強力な「エンジン」である R言語
- 私たちの言葉をコードに変える「超優秀な通訳」の Gemini CLI
- この2つを組み合わせることで、プログラミングの壁を越えられることを学びました。
「司令塔」として分析を体験した
- 日本語で指示を出すだけで、データの読み込みからグラフ作成までをAIに任せられることを体験しました。
AIとの「協業」を体験した
- エラーが発生しても、AIに相談すれば解決できること。
- グラフの見た目の調整や保存、さらにはグラフから得られる「示唆」の抽出や「次の分析案」の提案まで、AIが分析のパートナーになることを確認しました。

これからのデータ分析で、本当に大切なこと

難しいコードを書くスキルも依然として重要ですが、AIアシスタントの登場で、それ以上に大切なものが明確になりました。

それは、

「データから何を知りたいのか？」
「どんな課題を解決したいのか？」

という「問いを立てる力」です。

R言語には、世界中の専門家が作った最新・最強の分析手法が詰まった膨大なパッケージ（＝便利な道具箱）が揃っています。

そしてGemini CLIは、あなたの「問い」に答えるために、その膨大な道具箱から最適なものを選び出し、使い方を教えてくれる超優秀なアシスタントです。

あなたが「分析の司令塔」となり、AIに的確な指示を出すことで、Rの持つ力を最大限に引き出し、誰もがデータから価値を生み出せる時代が始まっています。

さあ、あなた自身の分析をはじめよう！

「これなら自分にもできそう！」と感じた、その気持ちが一番の収穫です。ぜひ、次の一歩を踏み出してみましょう。

今日の分析を、もう一度自分でやってみよう
- まずは真似から。一通りの流れを自分の手で再現することで、自信が深まります。
身近なデータで遊んでみよう
- 政府の公開データ（e-Statなど）や、自分の趣味のデータを使って、自由にAIに話しかけてみましょう。「このデータをグラフにして」「特徴を教えて」と頼むだけでOKです。
エラーを恐れず、AIにたくさん質問しよう
- 分からないコード、出力を止められたエラーメッセージは、そのままAIに貼り付けて質問するチャンスです。対話を繰り返すことが、上達への一番の近道です。

参考文献

独立行政法人情報処理推進機構. 2025a. 「「2024年度中小企業における情報セキュリティ対策に関する実態調査」報告書について」. https://www.ipa.go.jp/security/reports/sme/sme-survey2024.html.

———. 2025b. 「「自社診断」25項目の実施状況（n=4191）」. https://www.ipa.go.jp/security/reports/sme/nl10bi000000eyfj-img/nl10bi000000eyrc.png.