ChatGPTでデータ分析する方法｜初心者向けの実例とプロンプト5選

「データを集めたけれど、何を分析すればいいか分からない」

「Excelで集計はできても、数字から改善点を見つけられない」

このような悩みを解決する手段の一つが、ChatGPTを活用したデータ分析です。

ChatGPTは、データの整理方法を考えたり、集計結果を解釈したり、追加で確認すべきポイントを洗い出したりする際に役立ちます。

ただし、AIが出した分析結果をそのまま信じるのではなく、元データや計算結果を確認することも重要です。

この記事では、初心者向けにChatGPTでデータ分析を進める手順を、売上データの例とプロンプト5選を使って解説します。

1. ChatGPTでデータ分析すると何ができる？

ChatGPTは、データ分析のさまざまな段階で活用できます。

データの整理方法を考える

データに空欄や重複がある場合、分析する前に整理する必要があります。

ChatGPTに列名やサンプルデータを伝えれば、確認すべき項目や整理方法の候補を提示してもらえます。

例えば、売上データなら次のような項目です。

• 注文日
• 商品名
• 販売数量
• 売上金額
• 地域

日付の形式が統一されているか、売上金額が数値として扱われているかなどを確認しましょう。

数字の傾向を見つける

売上の合計を計算するだけでは、改善につながる情報を十分に得られないことがあります。

例えば、次のような視点で分析できます。

• 月ごとの売上推移
• 商品別の売上構成
• 地域ごとの売上比較
• 売上が増減した時期
• 追加で調査すべき項目

ChatGPTは、こうした分析の切り口を考える補助役として使えます。

分析結果から次の行動を考える

分析の目的は、数字を眺めることだけではありません。

例えば、ある商品の売上が減少していた場合、販売数量、価格、販売地域、在庫状況など、原因を調べるための候補を整理できます。

ただし、売上が減少したという事実だけで原因を断定することはできません。原因を判断するには、追加データや検証が必要です。

2. ChatGPTを使ったデータ分析の手順

STEP1：分析の目的を決める

最初に、何を知りたいのかを明確にします。

例えば、売上データを分析するなら、次のような目的が考えられます。

• 売上が伸びている商品を見つける
• 売上が減少している地域を確認する
• 月ごとの売上の変化を把握する
• 販売戦略を検討するための材料を集める

目的が曖昧なままだと、分析しても何を判断すればよいか分からなくなります。

STEP2：データを整理する

分析対象のデータについて、次の点を確認しましょう。

• 空欄がないか
• 同じデータが重複していないか
• 日付や金額の形式が統一されているか
• 数値に誤りがないか
• 分析に必要な項目がそろっているか

ChatGPTにデータの一部を提示し、どのような確認が必要か質問する方法もあります。

実際の業務データを使う場合は、個人情報や社外秘情報を入力しないように注意してください。

データ分析の前に、空欄や重複データを整理したり、Excelの関数で集計したりすることも重要です。Excelでのデータ整理や加工方法を詳しく知りたい方は、ChatGPTでExcel作業を効率化する方法も参考にしてください。

STEP3：集計して全体像を把握する

次に、売上合計や商品別の売上など、基本的な数字を確認します。

例えば、次のような架空のデータを使います。

月	商品A	商品B	商品C
1月	100,000円	80,000円	60,000円
2月	120,000円	75,000円	70,000円
3月	140,000円	90,000円	65,000円

この表からは、商品Aの売上が3か月連続で増加していることが分かります。

一方、商品Bは2月に減少した後、3月に増加しています。商品Cは2月に増加し、3月に減少しています。

ただし、3か月分のデータだけでは、長期的な傾向や売上変動の原因までは判断できません。

データベースに大量のデータが保存されている場合、SQLを使って必要なデータを抽出・集計すると、分析を進めやすくなります。WHEREによる条件指定やGROUP BYによる集計方法を学びたい方は、ChatGPTでSQLを学ぶ方法をご覧ください。

STEP4：ChatGPTに傾向を分析してもらう

集計したデータをChatGPTに渡し、数字から読み取れることを整理してもらいます。

例えば、次のように質問できます。

「商品ごとの売上推移を比較し、データから直接分かる事実と、追加調査が必要な仮説を分けて説明してください」

このように指示すると、事実と推測を区別して整理しやすくなります。

分析した傾向をグラフやレポートにまとめると、結果を他の人にも伝えやすくなります。Power BIを使った可視化やダッシュボード作成を学びたい方は、ChatGPTでPower BIを学ぶ方法も参考にしてください。

STEP5：分析結果を検証する

ChatGPTが提示した数値や説明が正しいかを確認します。

特に、合計値、平均値、増減率などは元データと照合しましょう。

また、分析結果だけを見て原因を断定せず、必要に応じて販売数量、価格、在庫、広告施策などの関連データを確認してください。

3. そのまま使える分析プロンプト5選

プロンプト1：データを整理する

あなたはデータ分析のアシスタントです。

次のデータを分析する前に、確認すべき問題点を整理してください。

データの列名：

• 日付
• 商品名
• 販売数量
• 売上金額

以下の項目を確認する方法を教えてください。

1. 空欄
2. 重複データ
3. 日付や数値の形式
4. 異常な値
5. 分析に必要な追加項目

実際のデータを確認できていない部分は、問題があると断定しないでください。

プロンプト2：売上の傾向を分析する

次の売上データを分析してください。

ここに集計済みのデータを貼り付ける

以下の順番で説明してください。

1. 全体の傾向
2. 商品ごとの違い
3. 増加・減少している項目
4. データから直接分かる事実
5. 追加調査が必要な仮説

データに含まれていない情報を推測で補わないでください。

プロンプト3：追加で分析すべき項目を考える

私は売上データを使って、売上が増減した理由を調べたいと考えています。

現在利用できる項目：

• 注文日
• 商品名
• 販売数量
• 売上金額

原因を調べるために、追加で分析するとよい項目や比較方法を提案してください。

それぞれについて、分かることと、分からないことを説明してください。

プロンプト4：ExcelやPower BIで可視化する

次のデータを分析するために、適切なグラフを提案してください。

分析目的：月ごとの売上推移と商品別売上の比較

利用できる列：

• 月
• 商品名
• 売上金額

グラフの種類、選ぶ理由、必要なデータ項目、読み取れる情報を説明してください。

ExcelとPower BIのどちらでも実現できる方法を優先してください。

プロンプト5：分析結果から改善案を考える

次の分析結果をもとに、今後の調査や改善の方向性を考えてください。

分析結果：

ここに確認済みの分析結果を貼り付ける

次の項目に分けて説明してください。

1. データから分かる事実
2. 考えられる仮説
3. 仮説を検証するために必要な追加データ
4. 実行できる改善案
5. 改善効果を測定する方法

根拠が不足している場合は、原因を断定しないでください。

4. Excel・SQL・Power BIとの使い分け

ChatGPTだけですべてのデータ処理を行う必要はありません。目的に応じてツールを使い分けると、作業を整理しやすくなります。

ツール	主な役割
ChatGPT	分析方法の相談、コード作成の補助、結果の解釈
Excel	表計算、集計、データの確認
SQL	データベースからの抽出・集計
Power BI	データの可視化、レポート作成

例えば、大量のデータがデータベースにある場合はSQLで必要な情報を抽出し、Power BIでグラフを作成し、ChatGPTで分析の切り口や説明文を整理する、といった流れが考えられます。

Excelでデータを整理したい方へ

売上データの重複整理や関数による集計を学びたい場合は、ChatGPTでExcel作業を効率化する方法も参考になります。

SQLで必要なデータを取得したい方へ

データベースから条件に合うデータを抽出したり、集計したりする方法を学ぶなら、ChatGPTでSQLを学ぶ方法で基本構文を確認できます。

Power BIで分析結果を可視化したい方へ

集計結果をグラフやレポートにまとめたい場合は、ChatGPTでPower BIを学ぶ方法で、DAXやグラフ選びの学習方法を紹介しています。

5. ChatGPTでデータ分析するときの注意点

数値の正確性を確認する

ChatGPTは、数値の計算やデータの解釈を誤ることがあります。

重要な集計値はExcelやSQLなどで再計算し、元データと照合しましょう。

相関関係と因果関係を混同しない

例えば、広告費が増えた月に売上も増えていたとしても、広告費の増加だけが売上増加の原因とは限りません。

季節要因、価格変更、在庫状況など、ほかの要因も考える必要があります。

機密データを入力しない

顧客情報、個人情報、社外秘の売上データなどを入力する前に、組織のルールを確認してください。

必要に応じて、架空のデータや個人・企業を特定できないように加工したデータを使いましょう。

分析の目的を見失わない

多くのグラフや数値を作成しても、判断や改善につながらなければ十分な分析とはいえません。

「何を知りたいのか」「分析結果を何に使うのか」を意識して、必要な項目に絞ることが大切です。

6. まとめ

ChatGPTは、データ分析の目的を整理し、集計結果を解釈し、次に調べるべき項目を考える際に役立ちます。

基本的な流れは次のとおりです。

1. 分析の目的を決める
2. データを整理する
3. 基本的な数値を集計する
4. 傾向と仮説を整理する
5. 結果を検証して次の行動を考える

ChatGPTに分析を任せきりにするのではなく、Excel・SQL・Power BIなどを組み合わせて、数値と根拠を確認しながら活用しましょう。

まずは小さなサンプルデータを用意し、今回紹介したプロンプトから一つ試してみてください。