ChatGPTでデータ分析する方法 できること・手順・プロンプト例と注意点を解説

「売上のデータを分析したいが、表計算のソフトの関数やグラフの作り方が難しい」「ChatGPTでデータ分析ができると聞いたが、どうやって使えばよいのかわからない」。データの活用に取り組む企業から、こうした相談をよくいただきます。

ChatGPTでは、表計算のファイルなどを読み込ませて、データの要約、集計、表やグラフの作成、統計の分析などを依頼できます。分析の一部では、ChatGPTがPythonのプログラムを書いて実行し、その結果をもとに回答します。専門のツールの操作を覚えなくても、普段の言葉で分析を依頼できるのが大きな特長です。

本記事では、OpenAIの公式のヘルプの情報をもとに、ChatGPTでのデータ分析でできること、対応するファイル、データの準備の方法、分析の手順、そのまま使えるプロンプトの例、精度を高めるコツ、業務で使うときの注意点までを整理します。

確認したいポイント	結論	詳細
ChatGPTでデータ分析できる？	ファイルを読み込んで分析できる	表計算のファイルなどを読み込ませると、集計、傾向の把握、表やグラフの作成、統計の分析などができます。
どんなファイルに対応するの？	表計算・PDF・テキストなど	公式のヘルプでは、xls・xlsx・csvの表計算のファイル、PDF、jsonやtxtなどのファイルに対応しているとされています。
精度を高めるコツは？	データを整えて目的を伝える	1行目に列の名前、1行に1件のデータの形に整え、知りたいことや使う列、グラフの種類を具体的に伝えます。
注意点は？	結果の確認と情報の扱い	分析の方法や結果は必ず確認します。社外秘のデータは、会社として管理された環境で扱うことが大切です。

この記事でわかること

• ChatGPTのデータ分析でできることと、対応するファイル
• 分析の精度を高めるためのデータの準備の方法
• データ分析の手順と、そのまま使えるプロンプトの例
• グラフの作成や、分析の方法の確認のポイント
• 分析の結果の確認や情報の扱いなど、業務で使うときの注意点

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ChatGPTのデータ分析とは

最初に、ChatGPTのデータ分析でどのようなことができるのかを確認しておきましょう。

ファイルを読み込ませて分析を依頼できる

OpenAIの公式のヘルプによると、ChatGPTは、読み込んだファイルを分析し、データについての質問に答え、必要に応じて表やグラフを作ることができます。

表計算のソフトの関数やグラフの作り方を知らなくても、「月別の売上の推移をグラフにして」のように依頼するだけで、分析を進められます。

分析の結果について、「この結果から何が言えるか」「次に何を調べるべきか」を質問することもできるため、データの分析に慣れていない人でも、考えを深めやすいのが利点です。

ChatGPTのデータ分析でできること

公式のヘルプで紹介されている、ChatGPTのデータ分析でできることを表で整理します。

できること	内容（公式のヘルプより）
データの要約	行や列、傾向、外れ値などを要約する
表の作成	1行ずつ確認するための表を作る
グラフの作成	読み込んだデータからグラフを作る
計算・統計の分析	Pythonを使って、計算、データの変換、統計の分析を行う
結果の説明	前提、結果、次に考えられる手順を説明する

Pythonで計算を行う仕組み

公式のヘルプによると、データ分析の一部では、ChatGPTがPythonのプログラムを書き、状態を保持するJupyterのノートブックの環境で実行します。この環境では、会話の中で使えるファイルを利用でき、必要に応じて、データを操作しやすい表の形で表示することもできます。

ChatGPTは文章だけで答えるのではなく、実際にプログラムで計算した結果をもとに回答するため、集計や統計の計算に役立ちます。

プログラムの内容は確認できるため、どのような計算をしたのかを後から確かめられるのも安心できる点です。プログラムの知識がなくても、「どのような計算をしたか説明して」と依頼すれば、言葉で説明してもらえます。

対応するファイルとデータの取り込み方

ここでは、ChatGPTのデータ分析で使えるファイルと、データの取り込み方を紹介します。

対応する主なファイル

公式のヘルプによると、ChatGPTのデータ分析は、表計算のファイル（.xls、.xlsx、.csv）、PDF、テキストやデータのファイル（.json、.xml、.yaml、.txt、.md）などに対応しています。

使えるファイルの種類は、モデル、プラン、ワークスペースの設定、アカウントの機能によって異なる場合があるとされています。

連携したサービスからファイルを取り込む

公式のヘルプでは、アカウントやワークスペースでコネクターが使える場合は、Googleドライブ、OneDrive、SharePointなどの連携したサービスからファイルを添付できると案内されています。

連携したアプリを使う場合、ChatGPTは連携したアカウントとアプリの権限を使います。ワークスペースの管理者が、使えるアプリを管理している場合もあります。

連携したサービスのファイルを使えば、ファイルを一度パソコンに保存してからアップロードする手間が省けます。

ファイルの数や大きさの上限

公式のヘルプによると、1つの会話で扱えるファイルの数の上限は、アップロードの種類、モデル、プラン、ワークスペースの設定、残りのアップロードの利用枠によって異なります。

また、ファイルのアップロードが成功しても、大きすぎる、複雑すぎる、画像が多い、構造が整っていないといった理由で、すべてを分析できない場合があるとされています。

分析の精度を高めるデータの準備

ChatGPTで正確な分析をするためには、読み込ませるデータを整えておくことが大切です。公式のヘルプで案内されているポイントを紹介します。

表計算のファイルで守りたいこと

公式のヘルプでは、表計算のファイルについて、1行目にわかりやすい列の名前を入れる、1行に1件のデータを入れる、列の名前はわかりやすい言葉にすることが勧められています。

たとえば、列の名前が「A」「B」のような記号だけの場合は、「受注日」「顧客名」「売上の金額」のように、中身がわかる名前に変えておくと、ChatGPTが列の意味を正しく理解しやすくなります。

避けたいこと

一方で、1つのシートに関係のない複数の表を入れる、データを分断する空の行や列を入れる、分析に必要な数値を画像の中に入れることは避けるよう案内されています。

会議の資料のように、見た目を整えるために結合したセルや空の行を多く使った表は、分析の前に、データだけのシンプルな表に整え直すと、精度が上がります。

データを整える作業そのものも、ChatGPTに「分析しやすい形に整えて」と依頼できる場合があります。整えた結果が元のデータと一致しているかを確認してから、分析に進みましょう。

スキャンしたPDFや画像の表は避ける

公式のヘルプでは、画像の形式の表やスキャンしたファイル、複雑な見た目のファイルからは、正確な数値を確実に取り出せない場合があると案内されています。正確な数値が重要な場合は、表計算やテキスト形式のファイルを読み込ませましょう。

ChatGPTでデータ分析する手順

ここでは、ChatGPTでデータ分析を行う基本の手順を紹介します。

ステップ1｜データを整えてファイルを読み込ませる

前述のポイントに沿ってデータを整え、ChatGPTの入力欄からファイルを添付します。連携したサービスがある場合は、そこからファイルを選ぶこともできます。

ファイルを添付する前に、分析に不要な列や、個人を特定できる情報が含まれていないかを確認しておきましょう。

ステップ2｜まずデータの概要を確認する

いきなり分析を依頼する前に、データの中身を正しく読み込めているかを確認しましょう。

このファイルのデータの概要を教えてください。

列の名前と、それぞれの列のデータの種類、行の数、空の値があるかを確認してください。

ステップ3｜知りたいことを具体的に伝える

公式のヘルプでは、ファイルから何を知りたいのかを伝え、使う列、計算、グループの分け方、グラフの種類を具体的に指定するよう勧められています。

このデータを使って、月別・商品のカテゴリ別の売上の合計を集計してください。

・使う列：日付、カテゴリ、売上の金額

・結果は表にまとめ、売上の多い順に並べてください

・最後に、カテゴリ別の売上の推移を折れ線グラフにしてください

ステップ4｜分析の方法と結果を確認する

公式のヘルプでは、ChatGPTがPythonを使って分析した場合は、作られたプログラム、出力、前提を確認してから結果を使うよう案内されています。答えが特定の方法に左右される場合は、その方法を見せてもらったり、調整してもらったりしましょう。

社内のデータの活用を進めたい方へ 扱っているデータの種類や分析したい内容を伺い、ChatGPTなどの生成AIを使ったデータ分析の進め方や、安全な利用環境、業務の自動化の仕組みづくりを無料でご提案します。オンラインで30分からご相談いただけます。 相談予約はこちら

グラフを作成する

ChatGPTでは、データからグラフを作ることもできます。

静的なグラフと操作できるグラフ

公式のヘルプによると、ChatGPTは画像形式の静的なグラフを作れます。また、一部のグラフは、操作できる（インタラクティブな）グラフとして表示することもできます。

操作できるグラフが使える場合は、「Switch to interactive chart」を選ぶと切り替えられ、「Switch to static chart」で画像の形式に戻せます。操作できるグラフは、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、散布図に対応しており、ほかの種類のグラフは画像として作られる場合があるとされています。

グラフの種類を指定する

公式のヘルプでは、ChatGPTが最初の回答で、意図と異なる分析の方法やグラフの種類を選ぶことがあると案内されています。特定の方法が必要な場合は、使う方法、グラフの種類、グループの分け方、列を指定しましょう。

地域別の売上の割合を円グラフにしてください。

凡例は売上の多い順に並べ、それぞれの割合をパーセントで表示してください。

データ分析のプロンプトの例

ここでは、業務でよく使うデータ分析のプロンプトの例を紹介します。

傾向と外れ値を見つける

このデータの全体の傾向を要約してください。

あわせて、ほかと比べて大きく外れている値があれば、行と理由の候補を挙げてください。

前年との比較

今年と昨年の月別の売上を比較し、増減の金額と増減の割合を表にまとめてください。

大きく増えた月と減った月について、考えられる要因の候補も挙げてください。

アンケートの集計

このアンケートの結果を集計してください。

・選択式の質問は、回答の割合を表とグラフで示してください

・自由記述の回答は、内容ごとに分類し、多い意見の順にまとめてください

データの整理

このデータの表記の揺れ（全角と半角、会社名の表記の違いなど）をそろえてください。

整えたデータをファイルとしてダウンロードできるようにしてください。

分析の精度を高めるコツ

ChatGPTでのデータ分析の精度を高めるためのコツを紹介します。

目的と前提を伝える

何のための分析か、データにどのような前提があるかを伝えると、目的に合った分析になりやすくなります。たとえば、「売上の金額は税抜き」「データは2026年4月から9月まで」といった前提を伝えましょう。

分析の結果を誰に見せるのかを伝えるのも効果的です。経営者向けなら要点を短く、現場の担当者向けなら具体的な数字を中心に、といったように、結果のまとめ方を調整してもらえます。

一度に多くを求めず、段階的に進める

集計、比較、要因の検討のように、分析を段階に分けて少しずつ進めると、途中で結果を確認しやすくなります。一度に多くを依頼すると、意図とずれた分析になることがあります。

同じ会話の中で分析を続けると、前の結果を踏まえて次の分析を進めてもらえるため、1つの会話の中で段階的に深めていくのが効率的です。

一部しか分析されない場合は範囲を絞る

公式のヘルプでは、結果が一部しか分析されていないように見える場合は、特定のシート、行、列、部分を確認するよう依頼するか、ファイルを小さく分けるよう案内されています。

たとえば、「このファイルのうち、売上のシートだけを分析して」のように、対象を明確にすると、分析の精度が上がります。

外部のデータは自分で用意する

公式のヘルプによると、データ分析に使われるPythonの環境は、外部のWebへの接続やAPIの呼び出しができません。外部のデータが必要な場合は、そのデータをアップロードするか、利用できるサービスを連携してから分析を依頼しましょう。

業務でのデータ分析の活用例

ここでは、業務でのChatGPTのデータ分析の活用例を紹介します。

営業のデータの分析

顧客別・商品別の売上の集計、売上の推移のグラフ、目標との差の確認などに活用できます。定例の会議の資料づくりの時間を減らせます。

作ったグラフや表は、報告の資料にそのまま使える形で整えてもらうこともできます。

問い合わせやアンケートの分析

問い合わせの内容の分類や、アンケートの自由記述の整理にも役立ちます。多い意見や改善の要望を把握し、施策の検討につなげられます。

分類の結果は、いくつかの回答を自分でも読んで、分類が適切かを確かめると安心です。

経費や在庫のデータの確認

経費の部門別の集計や、在庫の推移の確認などにも活用できます。気になる動きがあれば、その原因の候補を挙げてもらい、詳しい確認につなげましょう。

数字の変化の理由は、現場の担当者に確認して初めてわかることも多くあります。ChatGPTの分析は、確認すべき点を絞り込むための手がかりとして使いましょう。

AIで業務を効率化する方法の全体像は、AIで業務効率化する方法とは？活用例・おすすめツール・導入手順を解説でも紹介しています。

関連記事：AIで業務効率化する方法とは？活用例・おすすめツール・導入手順を解説

部署別のデータ分析の使い方の例

ここでは、部署ごとのChatGPTのデータ分析の使い方の例を紹介します。

営業の部署

担当者別や顧客別の売上の集計、受注の確度ごとの案件の整理などに使えます。会議の前に、数字の要点と気になる動きをまとめてもらうと、準備の時間を減らせます。

顧客の名前を含むデータは、会社として管理された環境で扱うことが前提です。

マーケティングの部署

広告の成果の比較、アクセスの数の推移、キャンペーンの前後の比較などに使えます。グラフにして傾向を確認し、次の施策の検討に役立てましょう。

複数の施策の結果を並べて、どの施策が効果的だったかを比較してもらうと、予算の配分の見直しにも役立ちます。

管理部門

経費の部門別の集計、勤怠のデータの確認、取引先ごとの支払いの整理などに使えます。個人の情報を含むデータは、必要な列だけに絞ってから分析しましょう。

集計の結果は、会計のシステムの数字と照らし合わせて確認しておくと安心です。

人事の部署

社員のアンケートの集計や、研修の受講の状況の整理などに使えます。個人を特定できる情報は、分析の前に取り除くことが大切です。

アンケートの自由記述は、前向きな意見と改善の要望に分けて整理してもらうと、次の取り組みを考えやすくなります。

表計算のソフトとの使い分け

ChatGPTのデータ分析は便利ですが、表計算のソフトと使い分けることも大切です。

ChatGPTが向いている作業

データの全体像をつかむ、傾向や外れ値を見つける、分析の方法を相談する、表記の揺れを整えるといった作業は、ChatGPTが得意です。普段の言葉で依頼できるため、分析の入り口として便利です。

「このデータで何がわかりそうか」と相談するところから始めると、分析の切り口を見つけやすくなります。

表計算のソフトが向いている作業

毎月同じ形式で更新する集計表や、多くの人で共有して編集する表は、表計算のソフトで管理するのが基本です。ChatGPTには、関数やグラフの作り方を相談するといった形で手伝ってもらうと効率的です。

ChatGPTで見つけた分析の方法を、表計算のソフトの関数やピボットテーブルで再現しておくと、次回からは自分で更新できるようになります。

業務でデータ分析に使うときの注意点

ChatGPTのデータ分析を業務で使う場合は、結果の正確さと情報の扱いに注意が必要です。

分析の方法と結果を必ず確認する

ChatGPTの分析の結果は、前提や方法によって大きく変わることがあります。公式のヘルプでも、プログラム、出力、前提を確認してから結果を使うよう案内されています。重要な判断に使う場合は、表計算のソフトで検算するなど、別の方法でも確かめましょう。

また、ChatGPTが挙げる「要因の候補」は、あくまで仮説です。データだけでは原因を断定できないことを理解して使いましょう。

社外秘のデータや個人情報の扱い

売上や顧客のデータには、社外秘の情報や個人情報が含まれることが多くあります。個人向けのプランでは、設定によって、入力した内容がモデルの改善に使われる場合があります。

公式のヘルプでは、アップロードしたファイルの保存や削除、データの使われ方について、それぞれの案内を確認するよう勧められています。業務のデータは、初期の設定で入力した内容がモデルの改善に使われない法人向けのプランなど、会社として管理された環境で扱いましょう。セキュリティを重視した生成AIの環境づくりについては、AOAIとは？Azure OpenAI ServiceとChatGPTの違い・導入の進め方を解説でも紹介しています。

関連記事：AOAIとは？Azure OpenAI ServiceとChatGPTの違い・導入の進め方を解説

必要な部分だけを渡す

個人を特定できる情報が分析に不要な場合は、名前や連絡先の列を削除してから読み込ませましょう。分析に必要な部分だけを渡すことで、情報の漏えいのリスクを減らせます。

名前の代わりに番号や記号に置き換えて分析し、結果を自分で元の名前と照らし合わせる方法もあります。

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さらに進んだデータの活用

ChatGPTでのデータ分析に慣れてきたら、さらに進んだ活用も検討しましょう。

ChatGPT Workで分析と資料の作成を任せる

公式のヘルプによると、ChatGPT Workでは、情報の分析と、表計算、プレゼンテーション、報告書の作成などをまとめて任せられます。データの分析から報告の資料の作成までを、1つの作業として依頼できます。

定期的な分析を自動化する

毎月の売上の集計や報告など、決まった分析を繰り返す場合は、データの取り込みから集計、報告までを自動化する仕組みづくりも検討しましょう。こうした仕組みづくりは、ネクストスケールのAI業務自動化・GAS開発でも支援しています。

社内のシステムと連携する

社内のデータベースや業務のシステムのデータを、APIを使って生成AIと連携させれば、より高度な分析の仕組みを作れます。AIを活用したシステムの開発は、ネクストスケールのAIシステム開発でも支援しています。

ChatGPTのデータ分析に関するよくある質問

最後に、ChatGPTのデータ分析についてよく寄せられる質問と、その回答を紹介します。

無料版でもデータ分析はできる？

公式のFAQによると、無料版でもデータの分析やファイルのアップロードを使えます。ただし、これらの機能にはチャットとは別の上限があり、有料のプランより厳しい場合があります。

データの分析を頻繁に使う場合は、有料のプランや法人向けのプランを検討しましょう。

Excelのファイルをそのまま読み込める？

.xlsxや.xlsの形式のファイルを読み込ませることができます。ただし、結合したセルや複数の表が混在しているファイルは、分析の前にシンプルな表に整えておくと、精度が上がります。

複数のシートがあるファイルは、どのシートを分析してほしいかを伝えるとスムーズです。

分析の結果をファイルで受け取れる？

集計の結果や整理したデータを、ファイルとしてダウンロードできる形で作ってもらうことができます。作られたファイルはすぐに期限が切れる場合があるため、必要なファイルは早めにダウンロードしておきましょう。

社員がデータ分析を含めて生成AIを使いこなせるよう、生成AI活用研修などで基礎をそろえておくのも効果的です。

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まとめ｜データを整え、目的を伝えて、結果を確かめよう

ChatGPTでは、表計算のファイルなどを読み込ませて、データの要約、集計、表やグラフの作成、Pythonを使った計算や統計の分析ができます。精度を高めるには、1行目に列の名前、1行に1件のデータの形に整え、知りたいことや使う列、グラフの種類を具体的に伝えることが大切です。

分析の方法と結果は必ず確認し、社外秘のデータは会社として管理された環境で扱いましょう。詳しくは、OpenAIの公式のヘルプ「Data analysis with ChatGPT」で確認できます。

ネクストスケールでは、AI活用の戦略設計から、データの活用や業務の自動化の仕組みづくり、利用ルールの整備、社員研修、現場への定着までを一気通貫で支援しています。支援の詳細はAIコンサル・AX伴走支援のページで紹介していますので、生成AIの活用をどこから進めるか迷っている場合も、お気軽にご相談ください。

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