ChatGPTでデータ分析！初心者からプロまで活用できる最強テクニックを解説

2025-06-18

データ分析の世界が、大きく変わろうとしています。ChatGPTの登場によって、誰でも高度なデータ分析ができるようになりました。従来はプログラミングスキルや統計学の知識が必要でしたが、ChatGPTを使えば自然言語で簡単に分析できます。

こんな方におすすめ

データの可視化やレポート作成を効率的に行いたい方
ChatGPTを含むデータ分析ツールの特徴を知りたい方
AI活用の具体的な事例を探している方

本記事では、ChatGPTを活用したデータ分析やメリットについて詳しく解説します。学生から社会人まで、データ分析に興味がある人におすすめです。

ChatGPTは“会話AI”から“分析AI”へ進化

ChatGPTは単なる会話AIではなく、高度なデータ分析機能も備わっています。特にすごいのが、「Advanced Data Analysis」という機能です。以前は「Code Interpreter」と呼ばれていたもので、ChatGPT Plusユーザーが使えるサービスです。

この機能を使えば、データの前処理から可視化、統計分析・機械学習まで幅広い作業ができます。プログラミングの知識がなくても、自然言語で指示するだけで複雑な分析が可能です。

なお、ChatGPTの仕組みや使い方、活用方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

データ分析にChatGPTを使うメリット

ChatGPTを活用したデータ分析には、多くのメリットがあります。ここでは、ChatGPTを活用したデータ分析について、どのようなメリットがあるのかをご紹介します。

時間と労力の削減

ChatGPTなら、プロンプトと分析したいデータを入力するだけで、瞬時に分析結果を返してくれます。表計算ソフトやプログラミング等での操作が不要となるため、データ分析にかかる時間・労力を大幅にカットできることでしょう。

スキル・知識を補ってもらえる

ChatGPTを使えば、専門的なスキルや知識を持っていなくてもデータ分析が可能です。プログラミングや統計学に深い知識がない人でも、自然言語で指示するだけで、複雑な分析が簡単にできます。

例えば「この売上データから傾向を分析して」と指示すれば、ChatGPTが適切な分析手法を選び、コードを生成し結果を出力します。これにより、データ分析の専門家でなくても、データの背後に隠されたストーリーを発見できるのです。

自然言語だけで高度な分析ができる

ChatGPTの最大の特徴は、自然言語でのコミュニケーションです。データ分析においても、この特徴が活かされています。例えば「売上データの時系列を分析して、将来の予測を出して」と指示するだけで、高度な分析が可能です。専門用語や複雑なコマンドを覚える必要がなく、直感的に操作できます。

また分析の途中で「この部分をもう少し詳しくして」といった追加指示もできるので、対話するように分析を進められます。

分析結果の要約・解釈もしてくれる

ChatGPTは単にデータを分析するだけでなく、その結果を分かりやすく解釈し、要約してくれます。複雑な統計用語や数値データを、ビジネスの観点から意味のある表現に翻訳してくれるのです。

例えば、回帰分析の結果を「売上は広告費と強い相関があり、広告費を10%増やすと売上が約5%上昇する傾向を有する」といった説明をしてくれます。データに詳しくない人でも、分析結果を正しく理解して、適切な意思決定を下せます。

データ分析でChatGPTを使うとこんな場面で威力を発揮

ChatGPTをデータ分析に活用する際、特に威力を発揮するシーンを代表して3つご紹介します。

CSVの一括クリーニング

日々更新される売上CSVに欠損や極端な数値が混在していると、集計のたびに手作業で整形するのは大きな負荷です。

そこで、ChatGPTに例えば「欠損値は中央値で補完し、外れ値を3σ基準で除外して」と伝えるだけで、pandasを用いた前処理コードを自動生成し、アップロードしたファイルを即座にクレンジングしてくれます。

処理後の行数や要約統計も併せて提示されるため、前後比較や修正漏れの確認までワンステップで完了します。これまで数十分かかっていた前処理が数秒に短縮され、本来注力すべき分析や考察に時間を回せるのが最大のメリットです。

BI ダッシュボード下書き

経営会議向けのダッシュボードを作る際、最初の可視化プロトタイプを用意するだけでも複数ツールを行き来しがちです。

そこで、ChatGPTに「この可視化をTableau形式でエクスポートするPythonコードを書いて」と依頼すると、matplotlibやseabornで生成したグラフをTableauが読み込める .hyperファイルに変換するスクリプトを即座に提示してくれます。

必要なライブラリのインストール手順やカラム型のマッピングまでセットで示されるため、コピーして実行するだけでプロトタイプ共有が完了します。

エラー解析

pandasでデータフレームを加工していると頻出するのが「SettingWithCopyWarning」というエラーですよね。原因を理解しないまま無視すると、後工程で値が更新されず思わぬバグにつながります。

そこで、ChatGPTに「SettingWithCopyWarningが出た原因と修正コードを教えて」と尋ねれば、チェーンインデックスの仕組みをわかりやすい日本語で解説し、.locでコピーを回避する安全な書き換え例を提示してくれます。

さらに、処理速度への影響や簡易テストコードまで示してくれるため、初心者でも理由を腹落ちさせたうえで確実に修正を適用可能です。

データ分析にChatGPTを使う際の注意点

ChatGPTを適切に使えば、データ分析において強力なツールとなります。ここでは、ChatGPTを使ったデータ分析の注意点を説明します。ぜひチェックしてください。

機密情報や個人情報の分析は避ける

ChatGPTにデータを入力する時は、機密情報や個人情報の取扱いに注意してください。AIは入力されたデータを学習してしまう可能性があるので、企業秘密や顧客情報などの機密データを扱うのは避けましょう。

ChatGPTには入力データを学習に利用させないオプトアウト設定があります。この機能を活用して、法的問題を防ぎましょう。分析前に、データの匿名化や加工を施すことも有効な対策です。

分析ミスのリスクがある

ChatGPTを使用したデータ分析には、分析ミスのリスクがあります。AIが出力する結果は入力データの質に大きく依存するので、不適切なデータや不十分な前処理は、誤った分析結果を招く可能性があります。

またChatGPTが出力した結果を解釈する際は、慎重さが必要です。一見有益な情報でも、背後にある理由や因果関係を理解しないと、誤った結論に導かれる危険性があります。

分析結果をうのみにしないで、常に疑う視点を持ってください。

高度な分析にはスキル・知識を要する

ChatGPTは便利なツールですが、高度なデータ分析には専門的なスキルや知識が必要です。統計学や機械学習の基礎知識がないと、適切な分析手法の選択や結果の解釈が難しくなります。

業界特有の知識や経験も欠かせません。ChatGPTは一般的な知識を備えていますが、特定分野での深い分析には限界があります。

ChatGPTを補助ツールとして使いながら、専門家の知見も組み合わせて活用してください。

なお、ChatGPTをデスクトップアプリで使う方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

法人で使うならChatGPT Teamsが安全

法人利用で最も心配される「機密情報の漏えい」を排除できるのがChatGPT Teamsです。

Teamsプランは入力・出力データを既定でモデル学習に用いないポリシーを採用し、管理者は保持期間を7〜30日などに細かく設定することが可能です。

専用ワークスペースにロールベースのアクセス制御が組み込まれ、SAML SSOと多要素認証で社内ID基盤とも安全に連携できます。

さらに、SOC 2 Type II監査、AES-256/TLS 1.2+暗号化をクリアし、法務・情シス部門の要求水準を満たしています。管理コンソールではユーザー追加・退職者削除・利用ログ出力をワンクリックで行うことができ、コンプライアンス証跡もしっかり残せます。

加えて、Google DriveやSharePointなど社内ストレージと安全に接続できる「コネクタ」機能、議事録を自動生成する「レコードモード」も利用可能です。セキュリティ面を担保しつつ生産性を高められる点が、法人利用におすすめできる最大の理由です。

【データ分析編】ChatGPTでできること

ChatGPTは、データ分析において多彩な機能をユーザーに提供しています。ここでは、ChatGPTが有する機能の特徴や活用方法を説明します。

Googleドライブ&OneDriveからのファイルアップロード

ChatGPTは、GoogleドライブやOneDriveと直接連携し、クラウド上のファイルを簡単にアップロードできます。対応ファイル形式は、スプレッドシートやドキュメント・スライド・Excel・Word・PowerPointです。

連携方法は簡単で、ChatGPTにログインした後で左側のメニューから「ファイルアップロード」を選択し、使用するクラウドサービスを選んでアクセス許可を与えるだけです。

スプレッドシートの関数・マクロの生成

ChatGPTは、スプレッドシートの関数やマクロを効率的に生成できます。複雑な計算式や条件分岐を含む関数も、自然言語で説明するだけで、適切なコードを提案してくれます。

たとえば売上データの集計や顧客情報の分析など、ビジネスで頻繁に使用する処理を簡単に自動化可能。マクロの作成も同様に目的を伝えるだけで、VBAコードを生成してくれるので、プログラミングスキルがなくても高度なスプレッドシート操作ができます。

ソースコードの生成

ChatGPTは、多様なプログラミング言語のソースコードを生成可能です。PythonやC言語、HTMLはもちろん、Mermaid記法やMarkdownにも対応しており幅広いニーズに応えます。ユーザーが自然言語で要件を説明すると、ChatGPTが適切なコードを提案します。

たとえばデータ分析用のPythonスクリプトや、ウェブサイトのHTMLコード、フローチャートを表現するMermaid記法など、様々な用途に活用可能です。

データの可視化・図表作成

ChatGPTには高度なデータ可視化機能が備わっているので、ユーザーが自然言語で指示すれば、以下のような図表を作れます。

棒グラフ
折れ線グラフ（ラインプロット）
円グラフ
散布図
マインドマップ
ヒートマップ
ヒストグラム
箱ひげ図
3Dグラフ

ChatGPT PlusユーザーはAdvanced Data Analysis（旧Code Interpreter）機能を使って、図表のリアルタイム編集も可能です。

たとえば売上データの時系列変化を折れ線グラフで表示したり、顧客セグメントを円グラフで表現するなど、データの特性に応じて専門的な見栄えのグラフを提案してくれます。

数式・コードの実行

ChatGPTは、複雑な数式やコードを実行する能力を持っています。この機能を使えば、以下のような高度な統計分析や機械学習モデルの構築も可能です。

ロジスティック回帰分析
A/Bテスト
標準偏差
相関分析
予測モデル

また、テキストデータのネガポジ分析や機械学習モデルの構築も、ChatGPTの得意分野です。定量分析

ではデータの傾向や特徴を数値で表現し、定性分析ではテキストデータから重要な情報を見つけ出せます。

分析結果の解釈・説明

ChatGPTは単にデータを分析するだけでなく、その結果を分かりやすく解釈し、説明する能力も持っています。複雑な統計用語や数値データを、ビジネス的な観点から意味のある形に翻訳可能です。

技術的な専門知識がなくても分析結果の本質を理解できるよう、簡単な言葉でかみ砕いて説明してくれます。また分析結果から実際に役立つ”気づき”を見つけ出して、具体的に何をすべきかを提案してくれるので、経営判断や戦略立案に役立ちます。

データ分析にも使えるChatGPTの料金体系

ChatGPTのデータ分析機能を利用するには、料金プランを選択する必要があります。ChatGPT Plusは月額20ドルで、Advanced Data Analysis機能を含む、高度な分析ツールが使えます。※1

企業向けには、ChatGPT Teamが用意されています。チーム内でのデータ共有や高度なセキュリティ機能が付いていて、月額25ドルからの料金設定です。

大規模な組織向けには、ChatGPT Enterpriseというカスタマイズ可能な高機能版があります。料金は要相談となっています。

プラン名	料金	主な機能
無料版	0円	基本的な会話機能
ChatGPT Plus	月額20ドル	Advanced Data Analysis、GPT-4利用可
ChatGPT Team	月額25ドル～	データ共有、高度なセキュリティ
ChatGPT Enterprise	要相談	カスタマイズ可能な高機能版

ChatGPTでデータ分析をやってみた！

ChatGPTの実力を体感するために、実際にデータを分析してみましょう。Kaggleから取得した分析用のデータセットを使って、ChatGPTのAdvanced Data Analysis機能で分析を進めます。

分析1.図表の作成

ChatGPTを開き、クリップのマークをクリックして、ダウンロードした分析用データセットのファイルを選択します。

次に、『アップロードしたデータセットを使用して、[特定の変数]の分布を示す棒グラフを作成してください』と入力し、Enterを押してください。

すると、以下のような返答が返ってきました。

ジャンル別の分布を依頼すると、このようなグラフが表示されました。

青字の［>_］の部分を押すと、コードが表示されます。ぜひ確認してください。

分析2.計算式の実行

ここでも分析したい計算について、自然言語で指示してみましょう。『データセット内の[変数A]と[変数B]の相関関係を計算してください』と、ChatGPTに指示します。

すると、ChatGPTから変数Aと変数Bを教えてほしいと返ってきました。ここでは、メッセージを送信するときころに自動で準備されている2いた2つの返答のうち、1つ「JP_SalesとGlobal_Salesの相関を見たい」を選択します。すると、具体的な相関係数と、ChatGPTがどのように解釈したのかが分かりました。

分析3.結果の要約

分析結果の要約を依頼してみましょう。ChatGPTに、『実行した分析の主要な発見事項を3つのポイントにまとめてください』と指示します。すると、以下の答えが返ってきましたよ！

特定の観点からの解釈を求めることも可能です。『この分析結果が[ビジネス/研究]にどのような影響を与える可能性があるか説明してください』と指示してみましょう。

と回答してくれました。この機能のおかげで、コーディングスキルがなくても包括的なデータ分析ができました！

なお、月額3万円のChatGPT Proについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

ChatGPTによるデータ分析の活用シーン

ここからはChatGPTによるデータ分析の活用シーンを3例お届けします。以下、詳しくみていきましょう！

顧客データの分析

ChatGPTなら、顧客データの分析が可能。単にデータを計算・図式化してくれるだけでなく、顧客の特徴を抽出して言語化までしてくれます。Web媒体であれば流入経路等、多角的にデータ分析が行えるかもしれません。

販売データの予測

POSレジの販売データをChatGPTに読み込ませることで、販売データの予測が行えます。こちらは現実の店舗の状況を踏まえた柔軟な予測ができて、さらに自然言語による予測結果の説明やAdvanced Data Analysisによる結果の図式化も可能です。

業務フローの最適化

ChatGPTであれば、業務フローの生成も行えます。現時点での業務内容と課題をChatGPTに読み込ませることで、より効率的な業務フローが組めるでしょう。

2025年最新導入事例

ここでは、2025年最新版のChatGPT×データ分析の導入事例を3つご紹介します。

楽天グループ：ADA×BigQuery連携で売上速報を90％高速化

国内最大級のオンラインモール「楽天市場」を運営する楽天グループでは、売上速報の更新に従来はBigQueryへの手書きSQLと複数ダッシュボードを跨ぐ確認作業が必要で、集計完了まで平均10分を要していたそうです。

そこで、2025年初頭にChatGPT Advanced Data Analysisを試験導入し、営業部門が自然言語で「昨日のカテゴリ別GMVを出して」と指示するとADAが最適なSQLを自動生成しBigQueryへ送信、結果セットをLooker Studioへストリーム表示するフローを構築しました。

さらに異常値検知ロジックもADA側に実装し、しきい値超過時にはSlackに自動アラートが飛ぶ仕組みを整えたことで、集計時間は1分未満に短縮されたそうです。

結果として月間300時間以上の分析工数が削減され、販促キャンペーンの在庫・広告調整サイクルも大幅に高速化。OpenAI社との共同検証を経て、2025年4月からは全事業部門へ段階的に展開されています。（※2）

国内大学院：授業で CSV ハンズオンを実施、学生満足度 4.8／5

早稲田大学大学院のAI教育研究所では、統計演習の一環としてChatGPT ADAを導入しました。

受講生は自分のPCからCSVをアップロードし、「欠損値処理→可視化→回帰分析」を全て対話形式で実践したそうです。教員は課題データを3種類用意し、ADAが自動生成したPythonコードを投影しながら解説することで、「コードを写経させる」従来授業より理解度が向上しました。

期末アンケートでは“実践的で面白い”との声が多数寄せられ、5点満点中4.8の高評価を獲得したそうです。講義後も学生が自主的に研究データをADAへ持ち込み、仮説検証を高速に回す動きが活発化しており、指導教員の負担軽減にもつながっています。（※3）

バイオ医薬大手 Moderna：ChatGPT Enterprise で臨床試験資料作成を 70% 短縮

mRNAワクチンで知られるModerna社は、全社員3,000名にChatGPT Enterpriseを展開し、その中核機能としてADAを活用しています。

臨床試験の用量選択や規制当局への回答文書作成をADAに下書きさせ、研究者がチェックするフローに変えることで、1件あたり平均10時間かかっていた統計解析結果のサマリー作成を3時間に短縮しました。

入力データは社内専用環境で暗号化され、モデル学習にも使われないため、機密性を保ったまま業務効率を大幅に向上しました。（※4）

ChatGPTを用いたデータ分析でよくある質問

無料版でもファイル分析はできますか？: いいえ。ファイルアップロードとPython実行環境はAdvanced Data Analysis（Plus 以上）に限定され、無料版ではテキスト入出力のみの対応です。
大量データでタイムアウトします。対策は？: 1行目で必要列だけ抽出し、100万行超は事前にサンプリングか集計済み表へ変換しましょう。ADAには100MB／90秒程度の処理上限がある点も要確認です。
CSV以外にどんなファイル形式を扱えますか？: Excel、JSON、PDF、画像（PNG/JPG）など主要フォーマットをサポートしています。複合ファイルはZIP圧縮可能ですが、合計100MBを超えるとアップロード不可です。
分析結果を社外に共有しても安全ですか？: Teams／Enterprise なら入力・出力が学習対象外で暗号化し保存してくれます。無料／Plusは共有先の閲覧権限に注意し、機密データは匿名化してから配布してください。
ADAが生成したコードを再利用できますか？: 可能です。返答内の「>_」ボタンで Python スクリプトを展開し、そのままColabやVS Codeに貼り付けて再実行できます。ライブラリ要件も自動で明示されます。

ChatGPTがデータ分析の未来を変える

ChatGPTは、データ分析の方法を大きく変えています。プログラミングの知識がなくても、自然言語を使って高度な分析が可能。Advanced Data Analysis機能を使えば、データの整理からグラフ作成、統計分析まで幅広い作業が簡単に行えます。

分析結果を正しく理解するためには、人間の専門知識や判断力も重要です。ChatGPTを上手に使って、ビジネスに役立つ情報をどんどん手に入れてください！

【ChatGPTでできること】

複雑なデータを分かりやすく可視化
統計分析や機械学習モデルを簡単に作成
自然言語でコードを生成、実行
分析結果の要約
ビジネスに役立つ提案

最後に

いかがだったでしょうか？

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参考記事

※1：ChatGPT料金設定 | OpenAI

※2：楽天、OpenAIと提携し、消費者と企業向けの最先端のAI体験を開発

※3：AI 教育研究所（早稲田大学田中博之研究室）

※4：モデナ社、OpenAIのGPTがほぼすべてを変えている – THE WALL STREET JOURNAL

【監修者】田村洋樹

株式会社WEELの執行役員として、AI導入支援や生成AIを活用した業務改革を中心に、アドバイザリー・プロジェクトマネジメント・講演活動など多面的な立場で企業を支援している。

これまでに累計25社以上のAIアドバイザリーを担当し、企業向けセミナーや大学講義を通じて、のべ10,000人を超える受講者に対して実践的な知見を提供。上場企業や国立大学などでの登壇実績も多く、日本HP主催「HP Future Ready AI Conference 2024」や、インテル主催「Intel Connection Japan 2024」など、業界を代表するカンファレンスにも登壇している。