ビジネスの現場でデータを活用する重要性が高まる中、「誰でも簡単にデータ分析を行えるツール」が求められています。そこで注目されているのが、『ChatGPTのAdvanced Data Analysis機能（旧：Code Interpreter）』です。この機能は、自然言語での指示だけでPythonコードを自動生成し、複雑なデータ処理や分析、グラフ作成などを実現します。

これまで専門知識が必要だったデータ分析も、ChatGPTを使えば直感的に操作可能になり、業務の効率化と意思決定の質の向上につながります。本記事では、この「Advanced Data Analysis」が持つ可能性や活用方法を解説しながら、実際の使い方や導入前に準備すべきポイント、注意点までを網羅的に紹介します。

Advanced Data Analysisとは

『Advanced Data Analysis』はChatGPTに搭載された拡張機能の1つで、ユーザーの自然言語による指示からPythonコードを自動生成し、複雑なデータ処理や分析を可能にするツールです。OpenAIが提供するこの機能は、旧名称「Code Interpreter」として登場した後、非エンジニアでも直感的にデータを扱える環境を実現しています。

具体的には、CSVやExcelファイルの読み込み、データの加工・可視化・統計分析・グラフ作成まで、幅広い処理に対応しています。ビジネス領域でも活用の幅が広く、データドリブンな意思決定を支援する強力なツールです。

Advanced Data Analysisでできること

『Advanced Data Analysis』は、ChatGPTの持つ自然言語処理能力とPythonによるデータ解析機能を融合したツールです。この機能では、単なるテキスト応答にとどまらず、アップロードされたCSVやExcelファイルなどのデータをもとに、分析・可視化・統計処理・予測といった実務レベルの作業が可能になります。

たとえば、

  • 売上データのトレンド把握
  • ユーザー属性のセグメント分析
  • 時系列データの予測
  • マーケティング施策の効果測定

など、幅広いビジネス課題に対応できます。さらに、分析結果をその場でグラフや表として出力することもできるため、レポート作成の効率も大幅に向上します。

Advanced Data Analysisの仕組みと特長

ChatGPTのAdvanced Data Analysisは、自然言語からPythonコードを生成し、データ処理や分析を自動化します。ここでは、その仕組みと実力を見ていきます。

自然言語からPythonコードを自動生成する仕組み

Advanced Data Analysisの最大の特長は、ユーザーが自然言語で入力した指示をもとに、Pythonコードを自動で生成・実行できる点です。たとえば「この売上データの月別推移をグラフにして」と入力すると、適切なコードを書き、結果を出力してくれます。

これは、ChatGPTが自然言語処理とプログラミングの両方に精通しているからこそ可能な仕組みです。複雑な構文や関数を知らなくても、適切な処理を自然な形で実行してくれます。

また、生成されたコードはそのまま表示されるため、確認や編集も可能です。エンジニアにとっては業務短縮に役立つツールとして、非エンジニアにとっては学習や業務支援ツールとして活用できます。

ExcelやCSVとの連携・グラフ作成・統計分析

Advanced Data Analysisでは、CSVやExcelファイルをアップロードすれば、ChatGPTが中身を自動で認識し、適切な処理を提案・実行します。たとえば「このExcelの売上シートを読み込んで、日別に集計してグラフにして」と入力すれば、数秒でグラフが出力されます。

分析手法も多彩で、単純な集計から相関分析、回帰分析、分布分析などの統計処理まで対応。Pythonライブラリ（Pandas、Matplotlib、Seabornなど）を駆使し、高度な分析をバックグラウンドで行っています。

さらに、作成されたグラフや表はそのまま業務資料にも活用可能で、分析の手間やミスを大幅に削減できます。分析初心者でも、プロ並みの可視化が実現できる点が強みです。

Advanced Data Analysisの活用方法

ここでは、Advanced Data Analysisを実務でどう活用できるか、具体的な操作の流れやビジネス現場での活用事例を紹介します。

データの読み込み・加工・可視化までの具体的な流れ

Advanced Data Analysisの実践的な使い方として、まず基本となるのが「データの読み込み→加工→可視化」の流れです。最初にCSVやExcelファイルをアップロードすると、ChatGPTが自動でデータ構造を把握し、内容を簡潔に要約します。

次に、「不要な列を削除したい」「特定の条件でフィルターしたい」といった加工の指示を自然言語で入力すれば、即座に適切な処理が行われます。データ加工後は、棒グラフ・折れ線グラフ・ヒートマップなど、用途に応じた可視化も簡単に生成可能です。

この一連の流れをすべて自然言語で実行できるため、Excel作業や手動分析にかかる時間と労力を大幅に削減できます。

マーケティング・売上予測・レポート作成での活用事例

Advanced Data Analysisは、具体的なビジネスシーンでも高い効果を発揮します。業種を問わず、日常業務の中でデータ活用を加速させたい現場にとって、実用的なツールとなるでしょう。

以下に、各分野での実際の活用事例を紹介します。

◎マーケティングにおけるChatGPT-ADA活用事例

・顧客セグメント分析とペルソナ生成

マーケティング施策のパーソナライズを加速するために、ADAの機能を活用して顧客データ（年齢、購買履歴など）をクラスタリング。得られた各クラスタに対して、ChatGPTが自然言語でリアルなペルソナを自動生成することで、マーケティング担当者がすぐに活用できる形で顧客像を可視化できるようになりました。これにより、直感的かつ戦略的な施策立案が可能となり、効果的なターゲティングが実現しています。

・広告コピーやキャンペーン案のA/Bテスト分析

複数の広告パターンに対して、CTR（クリック率）やCVR（コンバージョン率）などのデータをADAで統計解析。ChatGPTが有意差のあるコピーを抽出し、それをもとに次の施策案まで自動提案することで、PDCAサイクルのスピードが大幅に向上しました。結果として、マーケティング施策の精度と効果が飛躍的に高まっています。

◎売上予測におけるChatGPT-ADAの活用

・ExcelやCSVファイルからの時系列売上予測

日次のPOSデータなどをCSV形式でADAにアップロードし、自動的にデータをクリーニング。さらにトレンドや季節性を解析したうえで、将来の売上を予測する機能を活用しています。このプロセスにより、変動する需要に応じた在庫管理や人員配置が可能になり、従来のExcelベースでは把握しづらかった祝日や天候などの隠れた要因までも分析できるようになりました。

・売上に影響を与える要因の特定

プロモーション施策、SNSでの露出、外部イベントなどの様々な要因を入力し、多変量回帰分析やSHAP値を用いた相関分析を実施。これにより、売上の変動に影響を与えている要因を定量的に把握できるようになりました。結果として、マーケティング予算の配分をより合理的に設計でき、ROIの最大化につながっています。

◎レポート作成における活用事例

・自動レポート生成（PDF/Word対応）

CSVファイルやBIツールのデータをADAに読み込ませ、ChatGPTがナラティブ（文章）とグラフを組み合わせた週次・月次レポートを自動作成。PDFやWord形式での出力も可能で、マネージャーや経営層向けに要点が簡潔にまとめられた資料を数分で仕上げることができます。これにより、レポート作成にかかる人的工数が大幅に削減されました。

・ダッシュボードと連携した自然言語での説明

Looker StudioなどのBIツールと連携し、ChatGPTが「今月はなぜ売上が下がったのか？」といった問いに対して、データに基づいた直感的な説明を自然言語で出力します。これにより、データ分析に不慣れな非エンジニア層にもインサイトが伝わりやすくなり、社内でのデータドリブンな文化が定着しています。

Advanced Data Analysisの導入方法と準備

ここでは、Advanced Data Analysisを使い始めるための前提条件と、実際の活用時に重要となるプロンプト設計や入力のコツについて解説します。

Advanced Data Analysisを使うための前提条件

Advanced Data Analysisを利用するには、まずChatGPTの有料プラン「ChatGPT Plus」に加入する必要があります。これは月額20ドル（約3,000円・税込）で、GPT-4を搭載した高度な機能群の1つとして提供されています。

さらに、機能が自動でオンになっていない場合もあるため、「設定」メニューから「Beta features」内の「Advanced Data Analysis」が有効になっているか確認しましょう。また、ファイルのアップロード機能が使えるブラウザ環境（PC推奨）も必要です。

なお、アップロードするファイルは、機密情報や個人情報を含まないように注意しましょう。導入前に社内のセキュリティポリシーを確認しておくことも重要です。

以下に、ChatGPT Plusプランを含む料金表を日本語で分かりやすくまとめました（2025年4月時点）。参考元：ChatGPT公式料金ページ

〇ChatGPT 料金表（2025年4月時点）

プラン名月額料金（税込）利用可能なモデル主な機能
Free（無料）¥0GPT-3.5● 基本的なチャット機能 ● ファイルアップロード不可
ChatGPT Plus$20 / 月（約¥3,000）GPT-4（実際はGPT-4-turbo）● GPT-4-turbo搭載 ● 高速応答・優先アクセス ● Advanced Data Analysis（旧Code Interpreter） ● ファイルアップロード機能 ● カスタムGPTの利用

GPT-4プランで利用されるのは「GPT-4-turbo」という改良版モデルで、通常のGPT-4より高速かつコスト効率が高い仕様になっています。

効果的に使うためのプロンプト設計と入力のコツ

Advanced Data Analysisを最大限活用するには、「どう指示を出すか」が非常に重要です。まず、プロンプトは具体的かつ簡潔に書くことを意識しましょう。たとえば「このCSVの売上データを月別で集計して、グラフにして」といった形で、目的・処理内容・出力形式を明示します。

また、データの内容や構造を事前に一文で説明すると、ChatGPTの理解精度が高まります。例：「このCSVは店舗ごとの日別売上です」など。さらに、複数の処理を一度に頼むのではなく、ステップを分けて依頼することで、ミスの少ない出力が得られます。

必要に応じて「再実行して」「この部分を修正して」などの追加入力も有効です。会話型AIの強みを活かし、柔軟に対話を重ねていくのがコツです。

〇プロンプト例（良い例・悪い例）

◎良いプロンプトの例

role: マーケティングアナリスト
description: > あなたはデジタル広告に精通したマーケティングアナリストです。 広告データを用いてCVR（コンバージョン率）向上のためのボトルネックを分析してください。

task: CVR改善のためのデータ分析と提案
input_file: "ad_performance_data.csv"

workflow:
step: 入力ファイルから媒体別、キャンペーン別のCVRを集計する
step: 各指標（クリック率、インプレッション数、CPCなど）とCVRの相関関係を分析する
step: CVRが平均以下のキャンペーンを抽出する
step: 改善のための具体的な施策を3つ提案する

conditions:
分析結果には簡潔なグラフを含めること
提案には数値的根拠を含めること
出力は日本語で記述すること

output_format: type: report format: markdown include: summary, charts, action_items

解説（良い点）

  • 目的と役割：マーケティングアナリストとしての役割を明示している
  • 明確なタスク指示：ボトルネックの分析という明確な目標がある
  • ステップ形式の指示：作業手順が段階的に示されている
  • 条件の明示：出力形式と文体が具体的に規定されている
  • 応答の安定性が高い：一貫性あるアウトプットが得やすい

✖ 悪いプロンプトの例

この広告データ見て、何か改善点ありますか？

解説（悪い点）

  • 目的が曖昧：「改善点」とだけ言われても、何を基準にどう見ればよいかわからない
  • 役割が不明：アナリストなのか、マーケ担当なのか、立場によって視点が異なるため、出力にばらつきが出やすい
  • データ処理の範囲が不明：どの指標に注目するのか（CVR、CTR、CPCなど）が指定されていない
  • 分析粒度が不明：媒体別？キャンペーン別？セグメントがないと深掘りできない
  • 出力形式が不明：グラフを使っていいのか、レポート形式なのかがわからない

・補足アドバイス

  • 分析前に「このデータにはどんな特徴がありますか？」と聞いてもOK。
  • プロンプトに「わかりやすく」「ステップバイステップで」と加えると説明も丁寧になります。
  • 初めての処理はまず「概要を説明して」→「次に処理を依頼する」という流れが安定します。
  • データ分析系では、input_fileの形式・内容を明示するのが重要です
  • グラフ・可視化を含めたい場合は明確に指定しましょう
  • 出力形式（Markdown / JSON / 表 / グラフなど）を統一することで整った結果が得られます

Advanced Data Analysisの活用時に注意したいポイント

便利なAdvanced Data Analysisですが、活用にあたっては出力の信頼性やデータの取り扱いに注意が必要です。ここではそのリスクと対策を解説します。

出力結果の信頼性をチェック

Advanced Data Analysisは高精度なコード生成とデータ分析を行いますが、すべての出力が常に正確とは限りません。とくに複雑なデータ処理や統計分析では、前提条件の違いや解釈のズレによって誤った結果が表示される可能性があります。

そのため、出力されたコードやグラフ、分析結果は必ず内容を確認し、必要に応じて専門知識を持つ人のレビューを受けることが重要です。また、数式やロジックの整合性を手動でチェックすることも推奨されます。AIに任せきりにせず、人の目によるダブルチェックを基本としましょう。

セキュリティや個人情報取り扱いのリスク管理

ChatGPTのAdvanced Data Analysisは、アップロードされたファイルの中身を解析するため、機密性の高いデータを扱う際には注意が必要です。たとえば、顧客情報や社内の業績データなど、個人情報や企業秘密が含まれるファイルのアップロードは避けるべきです。

OpenAI側ではアップロードされたファイルを一時的に保持する可能性があるため、情報漏洩リスクを最小限に抑えるためには、匿名化やマスキング処理を施したデータを使うことが望ましいです。

また、社内ポリシーでAIツールの利用が制限されている場合は、必ず事前に確認し、ガイドラインに従うことが重要です。

まとめ

本記事では、ChatGPTのAdvanced Data Analysis機能について詳しく解説しました。自然言語で指示するだけで、Pythonによる本格的なデータ分析が可能になるこの機能は、ビジネスの現場で大きな武器になります。

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primeNumber編集長

primeNumberのブログを担当している編集長