現代のビジネスシーンにおいて、Excel（エクセル）はデータ管理や集計に欠かせないツールです。しかし、膨大なデータから有益な洞察を引き出すエクセルの分析作業には、専門的な知識や多くの時間が必要でした。日々の業務で、もっと手軽にデータを活用したいと考えている方も少なくないかもしれません。ここで注目されているのが、チャットgpt（ChatGPT）を活用したデータ分析の手法です。AIの進化により、チャットgptでエクセルの読み込みや高度な分析が可能になるのではないかと期待が高まっています。
例えば、chatgptでのデータ分析のやり方がわかれば、これまで数時間かかっていたレポート作成が数分で終わる可能性も秘めています。チャットgptでエクセル作成まで自動化できれば、業務効率は飛躍的に向上するでしょう。AIでエクセルの分析を無料で試す方法や、chatgptでのデータ分析を無料で行うことは可能なのか、その具体的な手順や活用方法に関心が集まっています。この記事では、チャットgptを使ったエクセルのデータ分析について、その基礎知識から具体的なステップ、そして効果的なchatgptでのデータ分析のプロンプトまで、幅広く解説していきます。
この記事を読むことで、以下のようなメリットが期待できます。
・ChatGPTでExcelデータを分析する基本的な概念が理解できる
・データ分析のための具体的な準備や手順がわかる
・無料プランと有料プラン（Advanced Data Analysis）の機能の違いがわかる
・効果的なプロンプトの例や分析時の注意点がわかる
チャットGPTでエクセル分析を始めるための基礎知識
ここではチャットgptでエクセルの分析を始めるための基礎知識について説明していきます。AIを使ったデータ分析は新しい分野であり、まずはその可能性と基本的な仕組み、そして注意点を理解することが重要です。順に見ていきましょう。
ChatGPTとは？AIがデータ分析を変える可能性
チャットgptでエクセル分析は無料でできる？
チャットgptでエクセル読み込みは可能か？
分析前のデータ準備と前処理の重要性
chatgptでのデータ分析のやり方の概要
セキュリティと機密情報の取り扱いの注意点
ChatGPTとは？AIがデータ分析を変える可能性
ChatGPT（チャットGPT）とは、OpenAIによって開発された高度な対話型AIモデルのことを指します。人間のように自然な文章を生成し、質問に答えたり、文章を要約したり、翻訳したりと、非常に多様なタスクをこなす能力を持っています。この技術の根幹にあるのは「大規模言語モデル（LLM）」と呼ばれるもので、膨大なテキストデータを学習することで、文脈を理解し、複雑な指示にも応えられるようになっています。
では、なぜこの対話型AIがデータ分析の分野で注目されているのでしょうか。従来、Excelでのデータ分析といえば、関数やVLOOKUP、ピボットテーブル、マクロといった専門的なスキルが必要でした。データを集計し、グラフ化し、そこから傾向を読み取る作業は、知識と経験が求められるものでした。
しかし、ChatGPT、特に特定の機能（後述するAdvanced Data Analysisなど）を活用することで、このプロセスが劇的に変わる可能性があります。例えば、「このデータの月別売上を集計して」「最も売れている商品のトップ5を教えて」「この二つの変数の関係性をグラフにして」といった自然な言葉での指示（プロンプト）を出すだけで、AIが背後でデータ処理を実行し、結果を提示してくれることが期待されます。
これは、データ分析のハードルを大きく下げるものです。専門家でなくても、自分が知りたいことをAIに問いかけることで、データに基づいた意思決定が行いやすくなるかもしれません。AIが面倒な集計作業やグラフ作成を代行してくれることで、人間はより本質的な「データの解釈」や「次のアクションの決定」に集中できるようになる可能性があります。このように、ChatGPTはデータ分析のあり方を根本から変え、誰もがデータサイエンティストのように情報を扱える時代を切り開く可能性を秘めていると言えるでしょう。
チャットgptでエクセル分析は無料でできる？
チャットgptでエクセルの分析を無料で試したい、あるいはchatgptでのデータ分析を無料で行いたいと考える方は非常に多いでしょう。結論から言えば、無料プラン（例えばGPT-3.5など）でも「ある限定的な形」での分析は試みることが可能です。しかし、多くの人が期待するような「Excelファイルをそのままアップロードして高度な分析をさせる」ことは、無料プランでは基本的にできません。
無料プランで可能なのは、主にテキストベースでのやり取りです。具体的には、Excelシート上のデータをコピーし、それをChatGPTのチャット欄に貼り付けて、そのデータに関する質問や集計を依頼するという方法です。例えば、数十行程度の単純な売上データ（日付、商品名、金額など）をコピペし、「このデータの合計金額を計算してください」「商品ごとの売上をまとめてください」といった指示を出すことはできます。
ただし、この方法には大きな制約があります。まず、一度に扱えるデータ量に限りがあります。数千行、数万行といった大規模なデータをコピペするのは現実的ではありません。また、データの形式が崩れたり、AIがデータの構造を正しく認識できなかったりする可能性もあります。さらに、グラフの作成や複雑な統計分析は期待できません。
一方で、AIでエクセルの分析を無料で行う他の選択肢として、例えばGoogleスプレッドシートが提供するAI機能（関数や探索機能）や、小規模なデータ分析に特化した他の無料AIツールも存在します。しかし、ChatGPTの対話型インターフェースの手軽さとは異なる場合が多いです。
したがって、「チャットgptでエクセルの分析を無料で」と考える場合、それはあくまで「テキストデータを貼り付けて行う簡易的な集計や要約」のレベルであると認識しておくのが良いでしょう。本格的なExcelファイルの直接分析を期待する場合は、後述する有料プランの機能が必要になる可能性が高いです。
チャットgptでエクセル読み込みは可能か？
チャットgptでエクセルの読み込みが直接できるかどうかは、ChatGPTの利用において最も関心の高い点の一つです。前述の通り、無料プランではExcelファイル（.xlsxや.csv）を直接アップロードして読み込ませる機能は提供されていません。
しかし、ChatGPTの有料プラン（ChatGPT Plusなど）に加入することで利用可能になる「Advanced Data Analysis」（以前はCode Interpreterと呼ばれていました）という機能を使えば、これが可能になります。この機能は、ChatGPTの対話インターフェース内で、Pythonプログラムを実行できる環境を提供するものです。
利用者がExcelファイルやCSVファイルをアップロードすると、ChatGPT（Advanced Data Analysis）は内部でPythonのデータ分析ライブラリ（PandasやMatplotlibなど）を駆使して、そのファイルを読み込みます。利用者は「アップロードしたファイルを読み込んで、最初の5行を表示してください」「列の見出し一覧を教えてください」といった指示を出すだけで、AIがデータの内容を把握し始めます。
この機能が強力なのは、単にファイルを読み込むだけでなく、その後のデータクリーニング、集計、統計分析、さらにはグラフ作成までを一貫して対話形式で依頼できる点です。例えば、「売上列に欠損値があるか確認し、あれば0で補完してください」「地域別と商品カテゴリ別でクロス集計表を作成してください」といった複雑な処理も、自然な言葉で指示できる可能性があります。
つまり、チャットgptでのエクセルの読み込みは、「有料プランの特定の機能（Advanced Data Analysis）を使えば可能」というのが答えになります。この機能の登場により、チャットgptでのデータ分析は、単なるテキストの要約から、実際のデータファイルを扱える本格的な分析ツールへと進化しつつあると言えるでしょう。ただし、有料である点、そしてAIがデータを正しく解釈できるよう、明確な指示が必要である点には留意が必要です。
分析前のデータ準備と前処理の重要性
ChatGPT、特にAdvanced Data Analysis機能を使ってエクセルの分析を行う場合、AIが非常に強力であるとはいえ、読み込ませるデータの質が結果を大きく左右します。「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出る）」という言葉は、AIによるデータ分析においても変わらず当てはまります。AIがデータの意味を正しく理解し、的確な分析を行うためには、分析前のデータの準備、すなわち「データ前処理」が極めて重要です。
例えば、Excelデータによく見られる問題として、以下のようなものが挙げられます。
・セルの結合：人間が見やすいように結合されたセルは、AIがデータを読み込む際に行や列の認識を誤る原因となりがちです。
・データの表記揺れ：「株式会社A」と「(株)A」、「東京」と「東京都」など、同じ意味でも表記が異なると、別々のデータとして集計されてしまいます。
・欠損値や空白セル：データが入力されていないセルが「0」を意味するのか、単なる「不明」なのかをAIが判断できない場合があります。
・データ形式の不統一：日付が「2025/11/10」と「令和7年11月10日」で混在していたり、数値であるべき列に文字列（例：「1,000円」）が含まれていたりすると、計算エラーの原因となります。
・不要なヘッダーやフッター：レポートタイトルや集計日などがデータ本体と同じシートに含まれていると、AIがそれらも分析対象のデータとして誤認識する可能性があります。
AIに分析を依頼する前に、Excel側でこれらの問題を解消しておくことが望ましいです。具体的には、セルの結合を解除する、表記揺れを統一する（「検索と置換」機能など）、欠損値の扱い（削除または特定の値で補完）を決めておく、データ形式を統一する（セルの書式設定）、分析に必要なデータ本体だけをクリーンな状態にするといった作業です。
このようにデータを整えることで、AIはデータの構造を迅速かつ正確に把握でき、分析の精度が格段に向上する可能性があります。面倒な作業に思えるかもしれませんが、この一手間が、後の分析の質と効率を大きく決定づけると言っても過言ではないでしょう。
chatgptでのデータ分析のやり方の概要
chatgptでのデータ分析のやり方は、従来の分析ツールとは異なり、対話を通じて進めていくのが最大の特徴です。ここでは、特に有料プランのAdvanced Data Analysis機能を利用することを想定した、大まかなステップを紹介します。
- 分析目的の明確化まず最初に、データ分析を通じて何を知りたいのか、どのような課題を解決したいのかを明確にします。例えば、「どの商品が売上の大半を占めているのか知りたい」「特定のキャンペーンがWebサイトの訪問者数にどう影響したか見たい」といった具体的な目的です。この目的が曖昧だと、AIへの指示も曖昧になり、望む結果が得られにくくなります。
- データの準備とアップロード前述の通り、分析に適した形にデータを前処理します。不要な情報を取り除き、表記を統一し、クリーンなExcelファイル（.xlsx）やCSVファイル（.csv）を準備します。そして、ChatGPTのチャット画面にあるアップロード機能（クリップアイコンなど）を使い、対象のファイルをアップロードします。
- プロンプトによる指示（分析の実行）ここがchatgptでのデータ分析の核となる部分です。ファイルがアップロードされたら、AIに対して自然な言葉で指示（プロンプト）を出します。・まずはデータの確認：「ファイルを読み込みましたか？列の一覧と各列のデータ型を教えてください。」・次に基本的な集計：「『売上』列の合計値、平均値、最大値、最小値を計算してください。」・さらに詳細な分析：「『商品カテゴリ』別に『売上』を集計し、降順で並べてください。」・視覚化の指示：「上記の集計結果を棒グラフで作成してください。」
- 結果の解釈と対話的な深掘りAIは指示に基づいて処理を実行し、結果（集計表、テキストでの要約、グラフ画像など）を返します。その結果を見て、人間が解釈を行います。そして、さらに知りたいことがあれば、対話（追加のプロンプト）を続けます。「グラフを見るとBカテゴリの売上が突出していますね。Bカテゴリの内訳を月別で見せてください」といった形で、分析を深掘りしていくことができます。
- 結果の出力最終的に得られた分析結果、例えば作成されたクロス集計表などを、新しいExcelファイルとして出力させることも可能です。「分析結果の表を『analysis_result.xlsx』という名前のExcelファイルとして出力してください」と指示すれば、ダウンロードリンクが生成される場合があります。これがチャットgptでのエクセル作成の一例です。
このように、chatgptでのデータ分析のやり方は、一方的な命令ではなく、AIというアシスタントと対話しながら、探索的に答えを見つけていくプロセスと言えるでしょう。
セキュリティと機密情報の取り扱いの注意点
ChatGPTの分析機能は非常に強力ですが、エクセルデータをAIにアップロードするという行為は、セキュリティと機密情報の観点から最大限の注意を払う必要があります。特にビジネスで利用する場合、このリスクを正しく認識し、対策を講じることが不可欠です。
第一に理解すべきは、ChatGPT（特にWebインターフェース版）に入力またはアップロードされたデータは、原則としてOpenAIのサーバーに送信されるということです。OpenAIは、モデルの改善やトレーニングのために、ユーザーが入力したデータを利用する可能性があるとしています（ただし、設定でオプトアウトできる場合や、API経由、企業向けプランではポリシーが異なる場合があります）。
これが意味するのは、会社の機密情報（未発表の財務データ、顧客リスト、個人情報、独自の技術情報など）を、何の対策もせずにそのままアップロードすることは、重大な情報漏洩リスクを伴う可能性があるということです。もしデータがモデルの学習に使われた場合、他のユーザーへの回答にその情報の一部が（意図せずとも）利用されてしまう可能性もゼロとは言い切れません。
したがって、ChatGPTでエクセルの分析を行う際には、以下の対策を検討することが強く推奨されます。
- 機密情報を含まないデータを使用する最も安全な方法は、公開されても問題ないデータや、学習用のダミーデータのみを使用することです。
- データの匿名化・仮名化どうしても実データに近いものを使いたい場合は、個人名、会社名、住所、電話番号、金額などを特定できない形に加工（匿名化・仮名化）する処理が必要です。例えば、顧客名を「顧客A」「顧客B」に置き換えたり、売上金額をランダムな数値でマスクしたりするなどの対応です。
- 社内ポリシーの確認所属する組織がAIツールの利用に関してどのようなガイドラインを定めているかを確認し、それに従う必要があります。無断で業務データを外部のAIに入力することは、就業規則違反やセキュリティインシデントにつながる可能性があります。
- 企業向けプランの検討OpenAIが提供するChatGPT Enterpriseなどの企業向けプランでは、入力されたデータがモデルの学習に使われず、より高度なセキュリティ管理機能が提供される場合があります。本格的な業務利用を検討する場合は、これらのプランの導入が選択肢となります。
便利さの裏側にあるリスクを軽視せず、データを守る意識を持ってAIを活用することが重要です。
チャットGPTでエクセル分析を実践する具体的ステップ
ここではチャットgptでエクセルの分析を実践する具体的ステップについて説明していきます。基礎知識を理解した上で、実際にどのようにAIと対話しながら分析を進めていくのか、より踏み込んだ内容を見ていきましょう。
Advanced Data Analysis機能の使い方（有料）
chatgptデータ分析のプロンプト基本形
実践例1：売上データの集計と要約
実践例2：データの傾向分析とグラフ作成
分析結果をExcelファイルに出力させる方法
チャットgptでのエクセル分析のまとめ
Advanced Data Analysis機能の使い方（有料）
チャットgptでエクセルの分析を本格的に行うための鍵となるのが、有料プラン（ChatGPT Plusなど、月額料金が発生します）で提供される「Advanced Data Analysis」（略称ADA、旧Code Interpreter）機能です。この機能なくして、Excelファイルの直接的な読み込みや高度な分析は難しいと言えます。
まず、この機能を利用するには、ChatGPT Plusにサブスクライブしている必要があります。サブスクライブ後、ChatGPTの設定画面（通常は画面左下のユーザー名からアクセス）に進み、「Settings & Beta」や「設定」といった項目から「Beta features」または「機能」セクションを探します。そこに「Advanced Data Analysis」のトグルスイッチ（オン・オフ切り替え）がある場合、それを有効（オン）にする必要があります。
設定が完了すると、新しいチャットを開始する際に、モデル選択（GPT-3.5、GPT-4など）の部分で「Advanced Data Analysis」を選択できるようになります。これを選択した状態のチャットルームが、分析の舞台となります。
使い方の流れは非常に直感的です。
- チャット入力欄の左側（または付近）にある「+」ボタンやクリップ（添付）アイコンをクリックします。
- PCのローカルストレージから、分析したいExcelファイル（.xlsx）やCSVファイル（.csv）、その他対応するファイル（テキストファイル、PDF、画像ファイルなど多岐にわたります）を選択し、アップロードします。
- ファイルがアップロードされると、チャット欄にファイル名が表示されます。
- あとは、そのファイルに対して実行したい分析内容を、通常のチャットと同じようにプロンプトとして入力するだけです。
例えば、「今アップロードしたsales.xlsxファイルを読み込んでください。まずはどのようなデータか、列の名前と最初の10行を見せてください」と入力します。
すると、ChatGPT（ADA）は内部でPythonコードを生成・実行し、ファイルを読み込み、指定されたタスク（この場合はデータの内容表示）を実行し、その結果をチャットに返します。この「AIが裏側でプログラミング（コーディング）を実行している」というのがADAの最大の特徴であり、これにより単なる対話AIを超えた、強力なデータ分析能力を実現しています。chatgptでのデータ分析は無料ではありませんが、この機能によってその価値が大きく高まっていると言えるでしょう。
chatgptデータ分析のプロンプト基本形
chatgptでのデータ分析のプロンプトは、分析の成否を分ける非常に重要な要素です。chatgptでのデータ分析のやり方において、AIにこちらの意図を正確に伝え、望む結果を引き出すための「指示書」がプロンプトにあたります。特にAdvanced Data Analysis機能を使う場合、AIはPythonコードを実行するため、指示が明確であればあるほど、AIは適切なコードを生成しやすくなります。
「悪いプロンプト」の例は、「このデータ分析して」といった非常に曖昧なものです。これではAIは何をすべきか判断できず、一般的な統計情報（平均、中央値など）を返すか、あるいは「どのような分析をしますか？」と聞き返してくるだけでしょう。
一方で、「良いプロンプト」は、以下の要素を具体的に含む傾向があります。
- 役割（ペルソナ）の指定（任意だが効果的）「あなたはプロのデータアナリストです。」と最初に定義することで、AIがその役割に沿った専門的な回答をしようと試みる可能性があります。
- 対象データの明確化「今アップロードした『sales_data.csv』ファイルを使用してください。」と、どのデータを扱うかを明示します。
- データの定義（文脈の提供）AIがデータの内容を誤解しないよう、重要な列の意味を説明します。「このデータはECサイトの売上履歴です。『CustomerID』は顧客ID、『Amount』は購入金額（円）、『Date』は購入日を示しています。」
- 実行したいタスクの具体的な指示ここが最も重要です。何を、どのようにしてほしいのかを具体的に記述します。・（悪い例）：「売上を見て」・（良い例）：「『Date』列を月ごとに集約し、各月の『Amount』の合計値を計算してください。」・（良い例）：「『ProductCategory』（商品カテゴリ）別の売上合計を計算し、売上が高い順に並べ替えてトップ5を表示してください。」
- 出力形式の指定（任意）「結果は表形式で示してください。」「結果を棒グラフで視覚化してください。」「計算結果を『summary.csv』という名前でファイルに出力してください。」
これらを組み合わせたchatgptでのデータ分析のプロンプトの基本形は、以下のようになります。
「あなたはプロのデータアナリストです。アップロードした『sales_data.csv』（[データの定義や文脈を説明]）を分析します。まず、[実行したい具体的なタスク1：例「データ全体の概要統計量を計算して」]。次に、[実行したい具体的なタスク2：例「月別の売上推移を折れ線グラフで示して」]。最後に、[実行したい具体的なタスク3：例「顧客ID別の購入金額合計ランキングを作成して」]。結果は[希望する出力形式：例「グラフと表で示して」]ください。」
このように、段階的かつ具体的に指示を出すことが、chatgptでのデータ分析を成功させる鍵となります。
実践例1：売上データの集計と要約
チャットgptとAdvanced Data Analysis機能を使ったエクセルの分析の具体的な実践例として、最も一般的である「売上データの集計と要約」を見ていきましょう。
（仮定）
手元に「sales_report.xlsx」というExcelファイルがあるとします。このファイルには「日付」「支店名」「商品カテゴリ」「売上金額」「担当者名」という列が含まれています。
ステップ1：ファイルのアップロードと基本情報の確認
まず、Advanced Data Analysisが有効なチャットで「sales_report.xlsx」をアップロードします。
- プロンプト（指示）:「アップロードした『sales_report.xlsx』を読み込んでください。まず、全ての列の名前（ヘッダー）と、各列のデータ型（数値、テキスト、日付など）、そしてデータ全体の行数と列数を教えてください。また、欠損値（空のセル）が各列にいくつあるか確認してください。」
- 期待されるAIの応答（概要）:AIがファイルを読み込み、「列名リスト：[日付, 支店名, …]」「データ型：日付=datetime, 売上金額=float, …」「行数：1500行」「列数：5列」「欠損値の数：売上金額列に3件, …」といった基本情報を返してきます。
ステップ2：基本的な集計
データの全体像を掴んだら、次に基本的な集計を依頼します。
- プロンプト（指示）:「ありがとうございます。では、『売上金額』列に関する基本的な統計量を計算してください。具体的には、合計、平均、中央値、標準偏差、最小値、最大値を知りたいです。」
- 期待されるAIの応答（概要）:「売上金額の統計量は以下の通りです。合計：XXXX円, 平均：XXXX円, …」といった形で数値が返されます。
ステップ3：特定の切り口での集計（ピボットテーブル相当）
次に、ビジネスでよく使われる、特定の切り口での集計を行います。これはExcelのピボットテーブル機能に相当する作業です。
- プロンプト（指示）:「次に、『支店名』別の『売上金額』合計を計算し、合計金額が多い順（降順）に並べて表形式で示してください。」
- 期待されるAIの応答（概要）:AIが集計を実行し、| 支店名 | 売上金額（合計） || :— | :— || 東京支店 | 5,000,000 || 大阪支店 | 3,500,000 || … | … |といった形式の表を返します。
ステップ4：クロス集計
さらに複雑な集計（クロス集計）も可能です。
- プロンプト（指示）:「今度は、『支店名』を行に、『商品カテゴリ』を列にして、それぞれの『売上金額』の合計が集計されたクロス集計表を作成してください。」
- 期待されるAIの応答（概要）:Excelのピボットテーブルで作成されるような、行に支店名、列にカテゴリが並び、その交点に売上合計が入った表が生成されます。
このように、対話形式で徐々に集計を深めていけるのが、chatgptでのデータ分析の大きな特徴です。チャットgptでのデータ分析は、指示が明確であればあるほどスムーズに進みます。
実践例2：データの傾向分析とグラフ作成
チャットgptでのエクセルの分析は、数値の集計だけでなく、データの傾向を視覚的に把握するための「グラフ作成」においてもその力を発揮します。Advanced Data Analysis機能は、内部でMatplotlibやSeabornといったPythonのグラフ描画ライブラリを使い、指示に基づいたグラフ画像を生成できます。
（仮定）
実践例1と同じ「sales_report.xlsx」データ（「日付」「支店名」「商品カテゴリ」「売上金額」列を含む）を使用しているとします。
ステップ1：時系列データの傾向分析（折れ線グラフ）
売上の推移など、時間の経過に伴う変化を見るには折れ線グラフが適しています。
- プロンプト（指示）:「『日付』列のデータを月単位で集約し、『売上金額』の合計が月ごとにどのように推移しているかを示す折れ線グラフを作成してください。グラフのX軸は『月』、Y軸は『売上金額合計』としてください。グラフタイトルは『月別売上推移』としてください。」
- 期待されるAIの応答（概要）:AIはまず「日付」列から月情報を抽出し、月別に売上を合計するデータ処理を行います。その後、その結果を基にした折れ線グラフの画像（.pngファイル）を生成し、チャット画面に表示します。「以下に『月別売上推移』のグラフを作成しました。」といったテキストと共にグラフが提示されます。
ステップ2：構成比の分析（円グラフ）
全体の内で、どの要素がどれくらいの割合を占めているかを見るには円グラフが便利です。
- プロンプト（指示）:「『商品カテゴリ』別の『売上金額』合計を計算し、各カテゴリが総売上に占める割合（構成比）を円グラフで示してください。各セグメントにはカテゴリ名とパーセンテージを表示してください。」
- 期待されるAIの応答（概要）:AIがカテゴリ別売上を集計し、総売上に対する比率を計算します。そして、その構成比を示す円グラフの画像を生成して表示します。
ステップ3：項目間の比較（棒グラフ）
複数の項目（例：支店）の数値を比較するには棒グラフが適しています。
- プロンプト（指示）:「実践例1で集計した『支店名』別の『売上金額』合計を、棒グラフで視覚化してください。売上が高い支店から順に並ぶように（降順）棒を並べてください。」
- 期待されるAIの応答（概要）:実践例1の集計結果に基づき、各支店の売上を比較する棒グラフ（通常は縦棒グラフまたは横棒グラフ）が生成されます。
ステップ4：グラフの修正・カスタマイズ
生成されたグラフに対して、修正を依頼することも可能です。
- プロンプト（指示）:「先ほどの棒グラフですが、色が見にくいので、青色系のカラースキームに変更してください。また、各棒の上に具体的な売上金額の数値を表示してください。」
- 期待されるAIの応答（概要）:AIはPythonコードを修正し、指定された通りのスタイル（色、数値ラベル）が適用された新しいグラフ画像を再生成しようと試みます。
このように、chatgptでのデータ分析は、集計から視覚化、そしてその修正までをシームレスに対話で行えるため、試行錯誤（探索的データ分析）が非常に容易になる可能性があります。
分析結果をExcelファイルに出力させる方法
チャットgptでのエクセルの分析プロセスは、データをインプットするだけでなく、AIが処理・集計した結果を再びExcelファイル（やCSVファイル）としてアウトプットさせる（＝チャットgptでのエクセル作成）ことで完結すると言えるかもしれません。分析のために行った集計表や、クリーニング後のデータを手元に保存したいケースは多いでしょう。Advanced Data Analysis機能では、このようなデータの出力もプロンプトで指示することが可能です。
（仮定）
実践例1や2で、様々な集計（例：「支店名」と「商品カテゴリ」別のクロス集計表）を行ったとします。
ステップ1：出力したいデータフレーム（表）の指定
まず、AIが内部で保持しているどの分析結果を出力したいのかを明確に指示します。
- プロンプト（指示）:「先ほど作成した、『支店名』を行に、『商品カテゴリ』を列にした『売上金額』のクロス集計表を、新しいファイルとして保存したいです。」
ステップ2：ファイル形式とファイル名の指定
次に、どのようなファイル形式（Excel, CSVなど）で、どのような名前のファイルにするかを指示します。
- プロンプト（指示）:「このクロス集計表を、Excelファイル（.xlsx）として出力してください。ファイル名は『pivot_summary.xlsx』としてください。」
- （別パターン：CSVの場合）プロンプト（指示）:「このクロス集計表を、CSVファイル（.csv）として出力してください。ファイル名は『pivot_summary.csv』で、文字コードはUTF-8（またはShift_JISなど、必要に応じて指定）にしてください。」
ステップ3：AIによるファイルの生成とダウンロードリンクの提示
指示を受けたChatGPT（Advanced Data Analysis）は、内部でPythonコードを実行し、指定されたデータフレーム（表）を要求されたファイル形式（ExcelまたはCSV）でファイルに書き出します。
- 期待されるAIの応答（概要）:ファイルが正常に生成されると、AIは「『pivot_summary.xlsx』を作成しました。以下のリンクからダウンロードしてください。」といったメッセージと共に、生成されたファイルへのダウンロードリンクをチャット画面に提示します。
ステップ4：ダウンロードと確認
利用者はそのリンクをクリックするだけで、AIが作成したExcelファイルやCSVファイルを自身のPCにダウンロードできます。ダウンロードしたファイルを開き、意図した通りの集計結果が正しく出力されているかを確認します。
このチャットgptでのエクセル作成（出力）機能は非常に便利です。例えば、元データ（数万行）をAIに読み込ませ、複雑な集計やクリーニングを行わせた後、その結果（数十行のサマリーテーブル）だけをExcelファイルとしてダウンロードし、その後のレポート作成や別システムへの入力データとして活用する、といった効率的なワークフローが可能になります。AIでのエクセルの分析と作成が、チャットgptという単一のインターフェースで繋がる可能性を示しています。
チャットgptでのエクセル分析のまとめ
今回はチャットgptでのエクセルの分析についてお伝えしました。以下に、本記事の内容を要約します。
・ChatGPTは対話型AIでありデータ分析にも活用可能
・Excel分析の自動化や効率化が期待できる
・無料プランではExcelファイルの直接読み込みは基本的に不可
・無料プランではテキストのコピペで簡易分析が可能だが制約が多い
・有料プランのAdvanced Data Analysis機能がExcel分析の本命
・Advanced Data AnalysisではExcel（.xlsx）やCSVを直接アップロードできる
・チャットgptでのエクセルの読み込みは有料機能で実現する
・AIでのエクセルの分析を無料で試すには限界がある
・chatgptでのデータ分析のやり方は対話形式で進める
・分析前にはデータのクリーニングや前処理（表記揺れ、欠損値対応など）が重要
・機密情報や個人情報の取り扱いには最大限の注意が必要
・chatgptでのデータ分析のプロンプトは分析の成功の鍵
・プロンプトではデータの定義と分析目的を明確に指示する
・売上集計や傾向分析、グラフ作成（折れ線、棒、円）などが自動で実行可能
・分析結果をチャットgptでエクセル作成しダウンロードすることもできる
ChatGPTによるExcel分析は、データ活用の可能性を大きく広げる技術です。
特に有料機能の活用は強力ですが、まずは無料プランで何ができるか、テキストのコピペなどでその対話能力を試してみるのも良いでしょう。
本記事が、あなたのデータ分析業務を効率化し、新たなインサイトを得るための一助となれば幸いです。
これはCTAサンプルです。
内容を編集するか削除してください。
