データ分析と聞くと、プログラミングの知識が必要で敷居が高いと感じる方も多いはず。しかし、今の時代、ChatGPTを活用すれば、専門的なスキルなしでも簡単に高度なデータ分析ができるんです。本記事では、ChatGPTの「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」機能を使って、誰でもデータ分析を行う方法を実践的に解説します。
これを読めば、データをもとに戦略的な意思決定をするスキルを、わずか数分で身につけることができます。難しいコードを書く必要はありません。必要なのは、あなたのアイデアとChatGPTへの指示だけです。
ChatGPTでデータ分析のハードルを大幅に下げる方法

AIのイメージ
データ分析は本来、エンジニアやデータサイエンティストに頼らなければできなかった作業でした。しかし、ChatGPTの登場によって、非エンジニアでも自然言語で簡単にデータを分析できる時代が来たのです。例えば、売上データを月別に集計し、グラフにするだけでなく、より複雑な予測モデルまで作成することができます。
Advanced Data Analysisの基本機能
Advanced Data Analysisを利用すれば、以下のようなタスクが簡単に実行できます。
- データの読み込み – CSV、Excel、JSON、画像や音声など、あらゆる形式のデータに対応
- データの要約 – 平均や中央値、最小値・最大値を計算し、数値を要約
- グラフや可視化 – 棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、箱ひげ図など、多様な可視化が可能
- 予測モデルの構築 – 回帰分析や時系列分析を使って、未来の売上予測ができる
これらの作業を、コードを書かずに、単に指示を出すだけで完了できます。
データ分析に必要なプロンプト設計のポイント
ChatGPTを活用する上で重要なのが、「プロンプト設計」です。プロンプトとは、ChatGPTに対して出す指示のことです。ここで少しの工夫をするだけで、出力される結果の質が大きく変わります。では、実際にどのようなプロンプトを使えばいいのでしょうか?
プロンプト設計の基本
- 具体的で簡潔に指示を出す – あいまいな指示ではなく、求めている結果を明確に伝える
- データ形式を明確にする – 「売上データのCSVファイルを使って、月別の売上平均を計算してほしい」など、具体的なデータ形式を指定
- 結果の形式を指定 – 結果を「表形式」や「グラフ」といった具体的な形式で指定する
このようにして、目的に応じたデータ分析結果を引き出すことができます。
ChatGPTでデータ分析を行う具体的なステップ
ここでは、実際にChatGPTを使用してデータ分析を行う手順を紹介します。これを参考にすれば、誰でも簡単にデータ分析を始められます。
ステップ1: データをアップロードする
まず、分析に使用するデータをChatGPTにアップロードします。例えば、売上データを含むCSVファイルを用意し、それをChatGPTに渡すだけです。
ステップ2: 分析目的を決める
分析目的を明確にしましょう。例えば、「月別の売上推移を可視化する」「特定の商品カテゴリーの売上傾向を調べる」など、具体的なゴールを設定します。
ステップ3: プロンプトを入力する
目的が決まったら、次にプロンプトを入力します。例えば、
- “売上データのCSVを読み込んで、月別の平均売上を棒グラフにしてください”
- “製品別の売上データを使って、最も売れた商品をランキング形式で表示してください”
- “過去3ヶ月間の売上データを使って、来月の売上予測をしてください”
このように、具体的に求める結果を指示するだけで、ChatGPTが自動的に処理してくれます。
ChatGPTデータ分析に関する疑問解決
ここでは、読者が抱きがちな疑問に対して、実用的な回答を提供します。
Q1: データをアップロードする際、セキュリティは大丈夫ですか?
ChatGPTは外部クラウド上でデータを処理しますので、機密性が高いデータを扱う場合には注意が必要です。機密データや個人情報を扱う場合は、データの匿名化や暗号化を行ってからアップロードすることをおすすめします。
Q2: プログラミングの知識がなくても本当に分析できますか?
はい、ChatGPTを使うことで、プログラミングの知識は全く必要ありません。自然言語で指示を出すだけで、高度なデータ分析が可能です。
Q3: 大規模データでも問題なく分析できますか?
ChatGPTは大規模なデータにも対応していますが、無料プランでは1回のセッションで5時間あたり最大10回のリクエスト制限があります。頻繁に大規模なデータを分析する場合は、有料プランを検討することをおすすめします。
まとめ
ChatGPTを使ったデータ分析は、初心者でも非常に簡単に始められるのが大きなポイントです。これまでプログラミングが必要だと思われていたデータ分析も、自然言語での指示で簡単に行えるようになりました。これにより、データ分析のハードルが劇的に下がり、誰でも自分のビジネスに役立つデータをすぐに活用できる時代が到来しました。
ぜひ、この記事で紹介した方法を参考にして、あなたのビジネスに役立つデータ分析を始めてみてください。
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