ChatGPTのAdvanced Data Analysis(旧Code Interpreter)でデータを分析する

ざっくり言うと

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正確には

OpenAI公式ヘルプによると、ChatGPTのデータ分析機能はファイルをアップロードすると自動で起動し、裏側で Python コードを書いて実行する仕組みです。この機能はもともと Code Interpreter という名前で公開され、その後 Advanced Data Analysis に改名されました。今でもユーザー側のメニューや会話の中で両方の呼び名を見かけることがありますが、指している機能は同じです。

やってみよう

読者向けの実用パターン3つ

パターン1: 売上データの分析(月別+商品別)

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+グラフ+所感」をセットで頼むのがコツ。普通のExcel作業を、1回の指示で全部進めるイメージです。

パターン2: 顧客アンケートの傾向分析

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、文章の分類を同じ会話の中で同時に頼めるのが Advanced Data Analysis の強み。

パターン3: 経費の月別グラフ + 異常値検出

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ちょっと統計っぽい処理も、日本語で頼めばPython側でやってくれます。

注意点(ここを外すとトラブルになりやすいです)

締めに

Advanced Data Analysis は、ChatGPT を「文章を返す道具」から「ちゃんと計算して、表とグラフまで作る道具」に変える機能です。読者的には、売上の月別集計・顧客アンケートの分析・経費の異常値チェックあたりがハマりどころ。

最初は機微情報を抜いた練習用ファイル(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)で慣れて、慣れてきたら実データ(マスキング済み)に広げる。この順で進めるのが、安全かつ最短ルートです。