Claude 3.5 HaikuがAPI以外でも利用可能に！

以下が要約です：

Claude 3.5 Haikuが、Claude.aiのウェブ版とモバイルアプリで利用可能になりました。このモデルはコーディング、情報処理、短文作成に優れています。現在はテキストのみの対応で、画像処理が必要な場合はClaude 3 Haikuに自動的に切り替わります。

さらに、以下の機能が追加されました：

• 分析ツールを使用することで、Excelファイルの直接分析や30MBまでの大規模スプレッドシートの処理が可能になりました
• iOSとAndroidアプリで分析ツールが利用可能になり、モバイルでのデータ分析が可能に
• iOSアプリでスタイル機能をサポート（Androidは近日対応予定）

以下は、提供された英語テキストの日本語要約です：

Anthropicは、新世代の高速モデルであるClaude 3.5 Haikuを、ウェブサイトとモバイルアプリで利用可能にしました。このモデルは、コーディング、情報処理、短文コンテンツ作成において優れた能力を持っています。現在、テキストのみのモデルであり、画像処理が必要な場合は、自動的にClaude 3 Haikuに切り替わります。

また、Claude.aiのファイル処理とモバイルサポートを拡張し、以下の機能を追加しました：

豊富な分析のための高度なファイルサポート

プレビュー機能のある分析ツールにより、Claudeは以下が可能になりました：

• Excelファイルを直接分析し、データ抽出、数式評価、フォーマットされたスプレッドシートのアーティファクト再作成など
• 最大30MBの大規模スプレッドシートを即座に分析し、売上、顧客行動、市場トレンドを追跡

モバイル版Claudeの機能向上

• iOSとAndroidアプリで分析ツールが利用可能になり、どこからでもデータに基づいた意思決定が可能
• iOSアプリでスタイル機能をサポート（Androidは近日対応予定）

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

class BenfordAnalyzer:
    def __init__(self):
        # Benfordの法則による理論的な確率分布
        self.benford_dist = {str(d): np.log10(1 + 1/d) for d in range(1, 10)}
        
    def generate_dummy_data(self, size=1000, type='natural'):
        """
        分析用のダミーデータを生成する
        
        Parameters:
        size (int): データ数
        type (str): 'natural' (自然に従うデータ) または 'uniform' (一様分布)
        """
        if type == 'natural':
            # 指数分布を使用してBenfordの法則に従うようなデータを生成
            data = np.exp(np.random.exponential(size=size))
        else:
            # 一様分布からランダムな数値を生成
            data = np.random.uniform(1, 1000, size=size)
            
        return data
    
    def get_first_digits(self, numbers):
        """数値の最初の桁を抽出"""
        return [str(n)[0] for n in numbers if str(n)[0].isdigit()]
    
    def analyze_data(self, data):
        """
        データを分析しBenfordの法則との適合度を検証
        
        Parameters:
        data (array-like): 分析対象の数値データ
        
        Returns:
        dict: 分析結果
        """
        # 最初の桁を抽出
        first_digits = self.get_first_digits(data)
        
        # 実際の分布を計算
        digit_counts = pd.Series(first_digits).value_counts().sort_index()
        observed_dist = digit_counts / len(first_digits)
        
        # 理論値との比較用にデータを整形
        expected_dist = pd.Series(self.benford_dist)
        
        # カイ二乗検定
        chi2_stat, p_value = stats.chisquare(
            f_obs=digit_counts,
            f_exp=[len(first_digits) * self.benford_dist[str(d)] for d in range(1, 10)]
        )
        
        return {
            'observed': observed_dist,
            'expected': expected_dist,
            'chi2_stat': chi2_stat,
            'p_value': p_value
        }
    
    def plot_comparison(self, results, title="Benford's Law Analysis"):
        """分析結果を可視化"""
        plt.figure(figsize=(12, 6))
        
        # 観測値と期待値をプロット
        width = 0.35
        x = np.arange(9)
        
        plt.bar(x - width/2, results['observed'], width, label='Observed', color='skyblue')
        plt.bar(x + width/2, results['expected'], width, label='Expected (Benford)', color='lightgreen')
        
        plt.xlabel('First Digit')
        plt.ylabel('Frequency')
        plt.title(f"{title}\nP-value: {results['p_value']:.4f}")
        plt.xticks(x, range(1, 10))
        plt.legend()
        plt.grid(True, alpha=0.3)
        
        plt.show()

# デモンストレーション
if __name__ == "__main__":
    analyzer = BenfordAnalyzer()
    
    # Benfordの法則に従うデータを生成
    natural_data = analyzer.generate_dummy_data(size=10000, type='natural')
    natural_results = analyzer.analyze_data(natural_data)
    analyzer.plot_comparison(natural_results, "Natural Data")
    
    print(f"自然データの分析結果:")
    print(f"カイ二乗統計量: {natural_results['chi2_stat']:.2f}")
    print(f"P値: {natural_results['p_value']:.4f}")
    
    # 一様分布のデータを生成
    uniform_data = analyzer.generate_dummy_data(size=10000, type='uniform')
    uniform_results = analyzer.analyze_data(uniform_data)
    analyzer.plot_comparison(uniform_results, "Uniform Random Data")
    
    print(f"\n一様分布データの分析結果:")
    print(f"カイ二乗統計量: {uniform_results['chi2_stat']:.2f}")
    print(f"P値: {uniform_results['p_value']:.4f}")

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import random

def generate_benford_data(num_samples=10000, distribution_type='power_law'):
    """
    Generate dummy data that follows or deviates from Benford's Law.
    
    Args:
    - num_samples (int): Number of data points to generate
    - distribution_type (str): Type of data distribution
    
    Returns:
    - list: Generated data points
    """
    if distribution_type == 'power_law':
        # Power law distribution that tends to follow Benford's Law
        data = [int(10 ** (np.random.uniform(0, 6))) for _ in range(num_samples)]
    elif distribution_type == 'financial':
        # Simulated financial data (company revenues, transaction amounts)
        base_values = [random.uniform(1000, 1000000) for _ in range(num_samples)]
        data = [int(x) for x in base_values]
    elif distribution_type == 'uniform':
        # Uniform distribution that likely won't follow Benford's Law
        data = [random.randint(1, 1000000) for _ in range(num_samples)]
    else:
        raise ValueError("Invalid distribution type")
    
    return data

def calculate_first_digit_frequency(data):
    """
    Calculate the frequency of first digits in the dataset.
    
    Args:
    - data (list): Input data points
    
    Returns:
    - dict: Frequency of first digits
    """
    first_digits = {}
    for number in data:
        # Skip zero and negative numbers
        if number <= 0:
            continue
        
        # Extract first digit
        first_digit = int(str(abs(number))[0])
        first_digits[first_digit] = first_digits.get(first_digit, 0) + 1
    
    # Convert to percentages
    total = sum(first_digits.values())
    first_digit_percentages = {
        digit: (count / total * 100) for digit, count in first_digits.items()
    }
    
    return first_digit_percentages

def benford_expected_distribution():
    """
    Calculate the expected distribution according to Benford's Law.
    
    Returns:
    - dict: Expected percentages for first digits
    """
    return {d: math.log10(1 + 1/d) * 100 for d in range(1, 10)}

def chi_square_test(observed, expected):
    """
    Perform Chi-square goodness of fit test.
    
    Args:
    - observed (dict): Observed first digit frequencies
    - expected (dict): Expected first digit frequencies
    
    Returns:
    - float: Chi-square statistic
    - float: p-value
    """
    import scipy.stats as stats
    
    # Prepare data for chi-square test
    obs_values = [observed.get(d, 0) for d in range(1, 10)]
    exp_values = [expected[d] for d in range(1, 10)]
    
    # Normalize expected values to match total observations
    total_obs = sum(obs_values)
    exp_values = [total_obs * (v/100) for v in exp_values]
    
    # Perform chi-square test
    chi2_stat, p_value = stats.chisquare(obs_values, exp_values)
    
    return chi2_stat, p_value

def visualize_benford_comparison(observed, expected):
    """
    Create a bar plot comparing observed and expected distributions.
    
    Args:
    - observed (dict): Observed first digit frequencies
    - expected (dict): Expected first digit frequencies
    """
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    
    # Prepare data
    digits = list(range(1, 10))
    obs_percentages = [observed.get(d, 0) for d in digits]
    exp_percentages = [expected[d] for d in digits]
    
    # Create bar plot
    bar_width = 0.35
    plt.bar([d - bar_width/2 for d in digits], obs_percentages, 
            width=bar_width, label='Observed', color='blue', alpha=0.7)
    plt.bar([d + bar_width/2 for d in digits], exp_percentages, 
            width=bar_width, label='Expected (Benford\'s Law)', color='red', alpha=0.7)
    
    plt.xlabel('First Digit')
    plt.ylabel('Percentage')
    plt.title('Comparison of First Digit Distribution')
    plt.xticks(digits)
    plt.legend()
    plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
    plt.show()

def analyze_benford_law(data, distribution_type):
    """
    Comprehensive analysis of Benford's Law for given data.
    
    Args:
    - data (list): Input data points
    - distribution_type (str): Type of data distribution
    """
    print(f"Benford's Law Analysis for {distribution_type} Distribution")
    print("-" * 50)
    
    # Calculate observed first digit frequencies
    observed_freq = calculate_first_digit_frequency(data)
    
    # Get expected Benford's Law distribution
    expected_freq = benford_expected_distribution()
    
    # Print observed frequencies
    print("\nObserved First Digit Frequencies:")
    for digit in sorted(observed_freq.keys()):
        print(f"Digit {digit}: {observed_freq[digit]:.2f}%")
    
    # Visualize comparison
    visualize_benford_comparison(observed_freq, expected_freq)
    
    # Perform Chi-square test
    chi2_stat, p_value = chi_square_test(observed_freq, expected_freq)
    
    print("\nChi-square Goodness of Fit Test:")
    print(f"Chi-square statistic: {chi2_stat:.4f}")
    print(f"p-value: {p_value:.4f}")
    
    # Interpret results
    print("\nInterpretation:")
    if p_value > 0.05:
        print("The data is consistent with Benford's Law (fail to reject the null hypothesis).")
    else:
        print("The data significantly deviates from Benford's Law (reject the null hypothesis).")
    print("\n")

# Main demonstration
def main():
    # Test different distributions
    distributions = ['power_law', 'financial', 'uniform']
    
    for dist_type in distributions:
        # Generate data
        data = generate_benford_data(num_samples=100000, distribution_type=dist_type)
        
        # Analyze the data
        analyze_benford_law(data, dist_type)

if __name__ == "__main__":
    main()