Code Interpreter とは

ざっくり言うと

ChatGPT では「Advanced Data Analysis(旧名 Code Interpreter)」、Claude では「コード実行ツール(code execution tool)」という名前で提供されています。呼び名は違っても、やってることは似ています。

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正確には

OpenAI のヘルプセンターでは、ChatGPT の Advanced Data Analysis(以前は Code Interpreter という名前で提供されていた機能)について、ファイルをアップロードして、Python を使ったデータ分析・可視化・ファイル変換などを ChatGPT 上で実行できる機能として説明されています。

Anthropic の公式ドキュメントでも、Claude の code execution tool が紹介されており、サンドボックス環境で Python コードを実行してデータ分析や数値計算を行える機能として位置づけられています。

LLM 単体だと何が苦手なのか

そもそも、なぜわざわざプログラムを呼び出す必要があるのでしょうか。LLM(大規模言語モデル)は「次に来そうな単語を予測する」のが本職です。文章を作るのは得意ですが、正確な四則演算や、長い数列の処理、ファイルの中身を厳密に扱うのは苦手です。

作業	LLM 単体	Code Interpreter あり
雑談・要約・翻訳	得意	同じく得意
「13桁 × 7桁」の正確な計算	怪しい(それっぽい数字を出すことがある)	正確(プログラムが計算)
CSV ファイルの集計	苦手(中身を眺めるだけ)	得意(Python で読み込んで処理)
グラフの画像生成	不可	可(matplotlib などで描画)
PDF からテキスト抽出	制限あり	可(ライブラリで処理)

よく使われる場面

OpenAI の公式説明や Anthropic のドキュメントから、典型的な使い道を挙げると:

• データ分析: CSV や Excel をアップロードして、合計・平均・並べ替え・フィルタなどを実行
• 可視化: 集計したデータからグラフ(棒・折れ線・散布図など)を作る
• ファイル変換: PDF → テキスト、画像のリサイズ、CSV → Excel などの変換
• 数値計算: 統計処理、シミュレーション、複雑な数式の評価

「プログラマーが Python でやるような作業を、自然言語の指示だけで頼める」というのが大きな価値です。

Function Calling との違い

似た仕組みに Function Calling があります。どちらも「AI が外の道具を呼び出す」点は同じですが、立ち位置が少し違います。

用語	やってること
Code Interpreter	AI が その場でプログラムを書いて実行する(コード自体を生成して走らせる)
Function Calling	AI が あらかじめ用意された関数(API)を呼び出す(コードは開発者が書いてある)

ざっくり「自分でコードを書いて走らせる派 = Code Interpreter」「用意された関数を呼ぶだけ派 = Function Calling」と覚えておけば、最初は十分です。

個人事業主にとっての使いどころ

注意点

やってみよう

関連用語として、AI が道具を呼び出す仕組み全般については Function Calling、複数の道具を使い分けて自律的に動くタイプの AI については AI エージェント の記事もあわせてどうぞ。