ChatGPTのデータ分析(Code Interpreter)
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ざっくり言うと
Advanced Data Analysis（旧Code Interpreter）は、ChatGPTにデータ分析をまかせられる機能です。Pythonというプログラミング言語のコードを裏で書いて実行し、集計・グラフ作成・統計処理までやってくれます。
こちらはコードを書きません。「このCSVを月別に集計してグラフにして」と、日本語で頼むだけです。計算が得意な担当者がChatGPTの中にいて、頼んだ仕事をその場で片づけてくれる。そんなイメージで大丈夫です。
イメージ
正確には
OpenAIの公式ヘルプによると、ファイルをアップロードすると、この分析機能は自動で立ち上がります。そのうえで、裏側でPythonのコードが書かれて実行されます。
もともとはCode Interpreterという名前で公開され、そのあとAdvanced Data Analysisに改名されました。今でも画面や会話の中で両方の呼び名を見かけますが、指しているものは同じ機能です。
頼めること
公式ヘルプ「Data analysis with ChatGPT」では、アップロードしたデータに対して次のことができると案内されています。
- 中身の確認（列名・行数・データ型・欠損のチェック）
- 集計と要約（月別・カテゴリ別・顧客別など、観点は自由に指定できます）
- 集計表とグラフの作成
- コードを使った分析と、その結果の見直し
ChatGPTが裏できちんと計算するぶん、行数が多いデータでも集計の取り違えが起きにくくなります。
使ったコードは、自分の目で見られます
会話の中に「分析を表示」「コードを表示」といったボタンや、コードそのものが出てくることがあります。どんなコードでデータを処理したのかが、見えるようになっているのです。公式ヘルプも、生成されたコード・出力・前提を確認したうえで結果を信頼するよう勧めています。
コードが読めなくても大丈夫です！「今どんな手順で計算したの？」「どの列を集計したの？」と会話で聞き返せば、日本語で説明し直してくれます。
計算する場所は、インターネットにつながっていません
公式ヘルプによると、データ分析で使うPythonの実行環境からは、外部へのWebリクエストやAPI呼び出しができません。
Python実行環境から外部サイトへ直接データを送ることはできません。ただし、アップロードしたファイルはOpenAIのサービス上で処理されます。機密情報を入れてよいという保証ではないため、顧客情報や社外秘は伏せてから使ってください。
開発者向けの資料では、今もCode Interpreter
OpenAIの開発者向けプラットフォーム（API）の資料では、今もCode Interpreterという名前で説明されています。サンドボックスの中でコードを書いて実行するツール、という位置づけです。
- ChatGPTの画面
基本的にAdvanced Data Analysis（古い文章ではCode Interpreterのままのことも） - API・開発者向けの資料
Code Interpreter
呼び名が2つあるだけで、中身は「サンドボックスでPythonを動かしてデータを分析するツール」で同じです。ここだけ押さえておけば混乱しません。
ファイルの上限と対応形式
注意点
上限や対応形式は改定されます
上に挙げた数字は、2026年7月29日時点の公式値です。容量も回数も対応形式も、あとから条件が変わることがあります。大きなファイルを扱う前に、OpenAI公式ヘルプ「File Uploads FAQ」 と 「Data analysis with ChatGPT」 で最新の条件を確かめてください。
やってみよう
売上を月別と商品別で見る
添付したCSVは、私の事業の売上明細です。
1. 月別×商品カテゴリ別の集計表を作ってください
2. 月別売上の推移を折れ線グラフにしてください
3. 売上トップ5の商品を棒グラフで出してください
4. 気になる傾向(伸びている月・落ちている月)があればコメントしてください
集計とグラフと所感を、ひとまとめで頼むのがコツです。ふだんのExcel作業を、1回の指示でまとめて進められます。
顧客アンケートの傾向を調べる
添付したのは顧客アンケートのCSV(年代・性別・満足度・自由記述)です。
1. 年代別の満足度を集計して、棒グラフにしてください
2. 満足度が低かった人の自由記述だけを抜き出して、共通する不満を3つに分類してください
3. 改善の優先度が高そうな項目を、件数+影響度の観点でランキングしてください
数値の集計と、文章の分類。この2つを同じ会話でまとめて頼めるのが、この機能の強みです。
経費のグラフと、極端な月の洗い出し
添付したのは経費の入力シートです。
1. 月別の合計を表にして、折れ線グラフにしてください
2. 3か月移動平均を同じグラフに重ねてください
3. 平均から大きく外れている月(極端に多い・少ない月)を指摘してください
4. それぞれ何が原因か推測できそうな列(例：勘定科目)があれば、内訳もコメント
3か月移動平均のような、少し統計寄りの処理も日本語で頼めます。計算はPythonがやってくれます。
答えがいまひとつのときの、聞き直し方
データ分析は、1回で終わらないのがふつうです。会話で詰めていきましょう。
- 「今の集計の手順を、ステップごとに説明して」（検算に使えます）
- 「グラフの軸ラベルを日本語に直して」
- 「外れ値・欠損があるかチェックして、見つかったら表にして」
- 「この分析を、Excelで再現する手順も教えて」（自分で計算し直したいとき）
- 「結果のCSVをダウンロードできる形で出して」
最後の頼み方は特に便利で、整形済みのファイルを作ってくれることがあります。
締めに
Advanced Data Analysisは、ChatGPTを「文章を返す道具」から「計算して、表とグラフまで作る道具」に変えてくれます。売上の月別集計、顧客アンケートの分析、経費の極端な月さがし。このあたりが出番です。
まずは、自分で作ったダミーCSVやWebから落とせる公開データなど、大事な情報を含まないファイルで慣れてください。慣れてきたら、名前や金額を伏せた実データへ広げましょう。この順で進めるのがいちばん安全で、結局は近道です。
よくある質問
- Q. ChatGPTのデータ分析機能は、どんな作業に向いていますか?
- A. 売上の月別集計、顧客アンケートの傾向調べ、経費の推移グラフなどです。集計表とグラフと所感を、日本語の指示ひとつでまとめて頼めます。
- Q. ChatGPTでデータ分析を使うには、何か設定が要りますか?
- A. 特別な設定はいりません。入力欄の添付ボタンからExcelやCSVをアップロードすると自動で立ち上がります。コードは書かず、集計の観点を日本語で伝えるだけです。
- Q. ChatGPTのCode InterpreterとAdvanced Data Analysisは何が違いますか?
- A. 呼び名が違うだけで、同じ機能です。ChatGPTの画面ではAdvanced Data Analysis、開発者向けの資料ではCode Interpreterと呼ばれています。
- Q. データ分析で出た集計結果は、そのまま使っていいですか?
- A. 検算してから使ってください。列名や単位、期間の条件を取り違えることがあります。総合計が元データと合うか見るだけでも、致命的な間違いは防げます。
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参考ソース
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