NVIDIAの無料API（DeepSeek V4 Pro）を使用したJMP Python統合によるJSLコード生成の大量生産みなさん、こんにちは。
JMPのデータ操作機能と、NVIDIAの無料APIプラットフォーム（NIM）上で動作する最新のAIモデルのパワーを連携させた、私が開発した非常に効率的なワークフローをご紹介したいと思います。
核心となるアイデアは、JMP内で実行可能なPython/JSLスクリプトの生成を自動化し、データ分析タスクのための「コンテンツファクトリー」を効果的に構築することです。
技術的なワークフロー：
データ取り込み：まず、JMPデータテーブル内で特定の分析トピックまたはクエリを直接定義します（例：「西遊記の哲学的論理」、「紅楼夢の文化的背景」）。
AIオーケストレーション：JMPに組み込まれたPythonスクリプトが、主要な処理を担います。このスクリプトは、NVIDIAのAPI（NIMを介してdeepseek-ai/deepseek-v4-proモデルを使用）を呼び出して、これらのクエリを処理します。
コード合成：単にテキストによる要約を返すのではなく、JMPのグラフビルダーやその他の統計ツールとシームレスに連携するように設計された構造化されたPythonコードスニペットを生成するようにモデルが促されます。
自動出力：生成されたPythonコードはローカルファイルとして保存されるか、直接実行されるため、手動でコーディングすることなく、即座に視覚化やさらなる統計分析を行うことができます。
確認された主なメリット：
驚異的なスピード：NVIDIAの最適化された推論スタックを活用することで、APIは驚くほど高速に応答します（複数の複雑なクエリを数秒で処理します）。
大量生産：この方法ではバッチ処理が可能です。数百もの分析インテントをシステムに入力するだけで、すぐに実行できるスクリプト一式が自動的に生成されます。
クローズドループ自動化：自然言語入力→AIによる解釈→実行可能コード→視覚的出力まで、JMP環境から離れることなくシームレスなループを作成します。
この設定により、特に定性データや複雑な比較研究を扱う場合、探索的データ分析に必要な時間が劇的に短縮されました。NVIDIA NIMや同様の大規模モデルをJMPスクリプトワークフローに直接統合する実験を行った方は他にいますか？
ありがとう！ 
自動化とスクリプト作成
