ChatGPTを使うと初心者でもどこまで分析できるのか

ChatGPTを利用すれば、データ分析の専門知識がない初心者でも、数字の集計や比較、変化の傾向を調べるといった基本的な分析に取り組めます。分析したいデータを入力し、日本語で何を調べたいのか伝えるだけで、計算結果を表にまとめたり、グラフを作成したりできるためです。

OpenAIの公式ヘルプ「ChatGPT によるデータ分析」によると、ChatGPTはExcelやCSV（データをカンマで区切って保存するファイル形式）などのファイルを読み込み、データの集計、傾向の分析、グラフ作成、プログラミング言語のPythonを使った統計分析などを実行できます。無料プランでもデータ分析機能を利用できます。

身近な利用場面を考えてみましょう。家計簿のデータを使えば、食費や光熱費が以前と比べてどのくらい増えたのかを調べられます。会社員なら日々の業務にかかった時間を集計し、どの作業に時間を費やしているのかを確認できますし、個人事業主なら商品別の売上を比較して、売れている商品や売上が落ち込んだ時期を調べることもできます。

これまではExcelで数式を入力したり、データを整理してグラフを作成したりする必要があった作業も、ChatGPTに依頼できるようになりました。特に、数字を調べたいけれど、どのように集計すればよいのか分からない人にとって、AIはデータ分析を始めるきっかけになります。

もっとも、AIを利用する場合も、何を知りたいのかを決めることや、分析結果が正しいかを確かめることは必要です。そのためにも、まずはデータ分析の基本的な意味と方法を知っておきましょう。

データ分析とは何をすることなのか

データ分析とは、集めた数字や記録を整理し、比較したり、その変化や関係を調べたりすることで、現状や問題点を明らかにする取り組みです。企業では売上や顧客の動向を調べるために利用されていますが、私たちの日常生活でも同じ考え方を使うことができます。

毎月の生活費が高くなったと感じたとき、家計簿を見て支出の合計を調べるだけでも、データ分析の第一歩になります。さらに、食費、光熱費、通信費などに分けて過去の支出と比較すれば、どの費用が増えているのかを調べられます。家族で家計を見直す際にも、数字があれば、どの支出から検討するかを具体的に話し合えます。

仕事の場合も同様です。店舗の売上が減少したときには、月ごとの売上に加え、販売した商品や購入客数、平均購入金額などを調べることで、売上のどの部分に変化があったのかを確かめられます。

こうした分析は、「何が起きているのかを調べる」「変化した理由を探る」「次にどうするかを考える」という流れで進められます。分析する目的が明確になると、必要なデータや調べる方法も選びやすくなります。

代表的なデータ分析の手法とそれぞれの特徴

データ分析には、調べたい内容に応じてさまざまな手法があります。

総務省統計局の「データに基づく分析」では、データの全体像を把握することから、条件別の比較、変化や関係の分析、将来の予測へと進む考え方が紹介されています。

代表的な分析方法を整理すると、次のようになります。

最も身近なのは、合計や平均を調べる方法です。1週間の食費を合計すれば、その週にいくら使ったのかが分かります。さらに、1か月前と比較すれば増減も調べられるため、基本的な計算だけでも支出の見直しに役立ちます。

時系列分析は、時間の経過に伴う変化を調べる方法です。ホームページのアクセス数を毎月記録していれば、訪問者が増えた時期や減った時期を確認でき、その前後に行った広告やSNSでの情報発信と照らし合わせることができます。

相関分析では、2つの数値の動きに関係があるかを調べます。広告費を増やした月に売上も伸びているか、広告費を減らした月には売上がどう変化したかなどを比較します。

回帰分析は、ある数値が別の数値とどのように関係しているかを数式で表す方法です。商品の価格、販売数量、広告費などのデータを利用して売上との関係を調べ、将来の売上を予測するモデルを作ることもできます。こうした予測では、データの量や分析に使う条件によって結果が変わるため、予測の精度も確認します。

初心者が最初に取り組むなら、集計、比較、時系列分析の3つがおすすめです。身近な数字を使って変化を調べることができ、ChatGPTでも結果を確認しやすいため、データ分析の基本を体験するのに向いています。

これまでのデータ分析はどのような手順で行われてきたのか

企業や個人がデータを分析する際には、Excelなどの表計算ソフトや統計ソフトが広く使われてきました。売上データを分析する場合は、日付や商品名、売上金額を表に整理し、関数で合計や平均を計算したり、商品別の売上をまとめる機能「ピボットテーブル」を使ったりして、必要な情報を取り出します。

集計した結果をグラフで表示する場合も、使用するデータの範囲を指定し、棒グラフや折れ線グラフなどを選びます。さらに複雑な分析では、PythonやRといったプログラミング言語を利用し、大量のデータを処理したり、統計モデルを作成したりする方法も使われています。

こうしたツールは現在も利用されており、決まった計算を繰り返す業務や、大量のデータを管理する場面などで役立っています。Excelでも基本的な集計やグラフ作成はできますが、分析内容によっては関数や集計機能の使い方を覚える必要があり、初心者にとっては操作方法を学ぶことが最初の壁になります。

また、どのツールを使う場合でも、調べたい内容に合うデータを選び、適切な計算方法や比較条件を決める作業が必要です。データ分析では、数字を処理する技術と、数字から何を調べるのかを考える作業が組み合わされています。

AIを使うとデータ分析の作業はどう変わるのか

ChatGPTなどの生成AIを利用すると、これまで関数やプログラムを使って行っていた集計やグラフ作成を、日本語で依頼できるようになります。売上データを入力して「商品別の売上を集計し、月ごとの変化をグラフにしてください」と指示すれば、AIが依頼内容に沿って計算や表示方法を選び、結果を作成します。

従来の方法とAIを利用する方法では、主に作業の進め方が変わります。

最初の分析結果を見て疑問が生まれたら、続けて「売上が減った商品だけを調べてください」「前年と比較してください」と質問できるため、初心者でも段階的に分析を進められます。

AIを利用したデータ分析はChatGPT以外にも広がっています。Microsoftの「Copilot in Excel でデータ分析情報を取得する」では、Excel上で普段の言葉を使って質問し、データの傾向や外れ値（ほかの数値から大きく離れた値）を調べたり、グラフやピボットテーブルを作成したりする機能が紹介されています。利用できる機能はMicrosoft 365の契約や組織の設定によって異なりますが、普段からExcelを利用する企業でも、AIを使って分析作業を進められるようになっています。

こうした変化によって、営業や経理、販売、Webサイト運営など、日常的に数字を扱う担当者も自分でデータを調べやすくなります。分析担当者に依頼する前の現状整理や、会議資料に使う数値の比較にもAIを活用できます。

最初に何を分析するか、どうやって決めればよいのか

データ分析を始めるときは、まず自分が何を知りたいのかを考えてみましょう。最初から難しい分析テーマを探す必要はありません。日頃の生活や仕事で気になっていることや、改善したいと思っていることを出発点にすると、分析するテーマを決めやすくなります。

毎月の生活費が増えていると感じるなら、「以前と比べて、どの支出が増えているのか」を調べることができます。仕事が忙しくて時間に余裕がない人なら、「どの作業に最も時間がかかっているのか」、個人事業主で売上が伸び悩んでいるなら、「どの商品の売上が減っているのか」という疑問が分析テーマになります。

ここで意識したいのは、漠然とした悩みを、数字を使って調べられる具体的な質問にすることです。「売上を増やしたい」という悩みなら、まず「最近3か月で売上が減った商品はどれか」を調べることで、売上のどこに問題がありそうなのかを考える出発点になります。

分析するテーマが決まったら、次はその疑問に答えるために、どのようなデータを集めればよいのかを考えます。

分析に必要なデータがない場合はどうすればよいのか

データ分析を始めようと思っても、そもそも必要なデータを持っていない人もいるでしょう。また、何を知りたいのかは決まっていても、そのためにどのような数字を集めればよいのか分からないこともあります。

そんなときは、データを分析する前に、必要なデータの種類や集め方をChatGPTに相談してみましょう。解決したい問題を具体的に伝えれば、記録する項目や収集方法、どのくらいの頻度で記録すればよいのかを提案してもらえます。

個人事業主がホームページからの問い合わせを増やしたい場合なら、次のように質問できます。

このように質問すれば、目的に関係するデータの候補を整理できます。提案された項目が多すぎると感じた場合は、「毎週10分以内で記録できる方法にしてください」「自動的にデータを集められるツールを優先してください」と追加で依頼することもできます。

必要なデータが分かったら、次は収集方法を考えます。データを集める作業に負担を感じる人は、家計簿アプリや作業時間を記録するツール、アクセス解析ツールなどを利用することで、記録の手間を減らせます。

何を調べたいのかによって適したツールは異なります。身近な用途ごとに整理すると、次のようになります。

家計の支出を調べたい人には、家計簿アプリが便利です。「マネーフォワード MEの自動家計簿機能」では、銀行口座やクレジットカードの利用履歴を取り込み、食費や光熱費などに分類して記録します。「Zaim」も銀行やカードとの連携に対応しており、レシートを撮影して支出を記録する機能があります。どちらも基本機能は無料で、家計簿を手入力する負担を減らせます。

仕事の作業時間を調べたい場合は、TogglやClockifyなどの時間記録ツールが役立ちます。作業を始めるときにタイマーを開始し、終わったら停止すると、その間の時間が作業記録として残ります。Web制作の仕事なら、デザイン、コーディング、修正対応、打ち合わせなどに分類して記録すれば、作業ごとに費やした時間が分かります。両サービスとも無料プランがあり、記録した時間の集計機能も備えています。

ホームページの集客状況を調べるツールには、Google アナリティクス（GA4）やGoogle Search Consoleがあります。Googleの「アナリティクスで新しいウェブサイトまたはアプリのセットアップを行う」に従って計測環境を整えると、訪問者の動向や閲覧されたページなどが継続して記録されます。Search Consoleでは、Google検索でサイトが表示された回数やクリック数、検索に使われたキーワードなどを確認できます。

家計簿アプリや作業時間の記録ツールでは集められないデータが必要な場合は、GoogleフォームとGoogleスプレッドシートを組み合わせる方法が便利です。アンケートなどで使われるGoogleフォームを、日々の業務データを入力するツールとして活用します。記録する項目は自由に設定できます。Googleの公式ヘルプ「フォームの回答の保存先を選択する」では、フォームに入力した回答をスプレッドシートへ保存する方法が説明されています。

仕事の作業時間を記録するなら、日付、作業内容、作業時間の3項目を入力するフォームを用意します。作業内容を選択式にしておけば、スマートフォンから短時間で記録でき、入力したデータはスプレッドシートに蓄積されます。Excelを持っていなくても利用できるため、初心者が記録をとる方法としても適しています。

今回の記事ではChatGPTによるデータ分析を紹介していますが、家計簿アプリや作業時間の記録ツールには、サービス内で集計結果を確認できる機能もあります。さらにChatGPTで詳しく分析したい場合は、記録したデータをCSVなどの形式で取り出せるかを確認するとよいでしょう。ClockifyではCSV・Excel形式のレポート出力が有料プランの機能となっており、Zaimの無料プランでも履歴ダウンロードに制限があります。

Googleフォームに記録したデータはCSV形式でダウンロードでき、そのファイルをChatGPTに読み込ませて分析できます。記録したデータを使って「どの項目が最も多いのか」「先月と比べて何が変わったのか」と質問するところから始められます。

日々の記録が負担になる場合は、自動収集できるデータを優先し、自分で入力する項目を必要なものに絞ると継続しやすくなります。最初は知りたいことに関係する2～3項目から始め、分析を進める中で新たな疑問が生まれたら、記録する項目を追加していく方法がよいでしょう。

AIで分析するために、なぜ日頃からデータを蓄積する必要があるのか

AIを利用すれば、これまでより簡単にデータ分析を始められます。ところが、分析に使うデータを日頃から記録してきた人と、記録してこなかった人では、AIを使って調べられる内容に違いが生まれます。

会社で売上や業務時間を記録してきた人は、これまで蓄積したデータをChatGPTで分析できます。家計簿を長年つけている人なら、過去の支出を比較することもできるでしょう。こうした記録があれば、現在の状況だけでなく、過去からどのように変化してきたのかを調べられます。

私はWebデザインの仕事をしていますが、個人事業主の中には、ホームページを作っただけで満足してしまい、その後の運用や改善まで考えていない人がいます。ホームページを公開し、XなどのSNSでも情報を発信しているのに、実際に何人がホームページを訪問し、どのページを見て、問い合わせにつながったのかを調べていないケースがあります。

もちろん、ホームページを制作したり、SNSで情報を発信したりすることは集客のために必要な活動です。私が問題だと感じるのは、公開後の成果を調べる仕組みを作らないまま、情報発信を続けてしまうことです。

ホームページへのアクセスが少ないのであれば、検索エンジンやSNSから訪問者を増やす方法を考える必要があります。訪問者が多いのに問い合わせが少ないのであれば、サービスの説明や料金、問い合わせまでの流れなどに改善できる部分があるかもしれません。どちらの場合も、アクセス状況や問い合わせ件数などを記録していれば、現在の問題を調べる出発点になります。

アクセス解析などで訪問者数や閲覧ページを記録してこなかったホームページでは、後からAIを使おうとしても、過去のアクセス状況を詳しく分析できません。

これはホームページの運営に限った話ではありません。店舗の売上、顧客からの問い合わせ件数、日々の作業時間なども、継続して記録することで後から比較できるようになります。過去の数字が蓄積されていれば、売上が伸びた時期に何をしていたのか、作業時間が増えた時期に業務内容がどう変わったのかなど、当時の活動と照らし合わせて調べられます。

大企業には分析を専門とする部署がある場合もありますが、個人事業主や小規模企業では、経営者や担当者が自分で数字を調べる場面も多いでしょう。AIによって分析に取り組みやすくなるのであれば、規模の小さな事業者にとっても、データを蓄積する価値は高まります。

これからは、データを分析する技術だけでなく、将来の分析に使えるデータを日頃から蓄積しておく習慣も大切になると考えています。

売上データをChatGPTで分析する方法

ここからは、ChatGPTを使って実際にデータ分析を行う方法を紹介します。今回は、架空の店舗で販売している商品Aと商品Bの6か月分の売上データを使用します。データは12件なので、Excelなどの表計算ソフトを用意しなくても、ChatGPTの入力欄に直接貼り付けて分析できます。

以下は今回の分析用に作成したサンプルデータです。数字は説明のために設定した架空の売上金額で、単位は円です。

月,商品,売上金額
1月,商品A,120000
1月,商品B,80000
2月,商品A,125000
2月,商品B,85000
3月,商品A,118000
3月,商品B,92000
4月,商品A,135000
4月,商品B,90000
5月,商品A,130000
5月,商品B,70000
6月,商品A,142000
6月,商品B,68000

今回は、このデータから6か月間の売上合計、商品別の売上、月ごとの変化を調べ、グラフにまとめてみましょう。

ChatGPTの分析結果はどのように確認するのか

ChatGPTが作成した集計表やグラフを利用するときは、分析結果が元のデータと一致しているかを確かめましょう。今回の売上データなら、各月の商品Aと商品Bの金額を元データと照らし合わせ、入力した12件のデータが集計結果に反映されているかを調べます。

合計金額も検算できます。商品Aの6か月間の売上77万円と商品Bの48万5,000円を足すと、全体の売上125万5,000円になります。

増減率などの計算方法が分からないときは、ChatGPTに計算式を質問してみましょう。今回なら「4月から5月の売上減少率について、使用した数字と計算式を示してください」と入力します。4月の売上は225,000円、5月は200,000円なので、計算式は「（225,000－200,000）÷225,000×100」となり、減少率は約11.1％です。計算式が分かれば、電卓などを使って自分でも検算できます。

もう一つ確認したいのは、AIが数字から分かる事実と、原因や今後の見通しについての推測を区別しているかという点です。今回のデータから商品Bの売上が減少したことは確認できますが、その原因までは売上金額だけでは特定できません。ChatGPTが商品Aについて述べた「今後も成長が期待できます」という見通しも、6か月間の数字だけで判断するには情報が足りません。

分析結果の説明が気になるときは、「この分析結果について、売上データから確認できる事実と、追加の調査が必要な推測を分けて説明してください」と質問してみるといいでしょう。

分析結果から次に何を調べればよいのか

商品の売上金額は、基本的に販売価格と販売数量の掛け合わせで決まります。商品Bの売上が減った場合、販売数量が減ったのか、価格が変わったのかを調べることで、売上減少の背景を詳しく検討できます。値引きやキャンペーンを行っていたなら、その時期の販売実績と比較する方法もあります。

同じ考え方は、家庭や職場でも利用できます。家計簿の分析で食費が増えていることが分かったなら、購入回数や購入した商品の価格を調べることで、家族と支出の見直しについて話し合えます。職場で作業時間が長くなっている業務を見つけた場合は、処理件数や担当者ごとの作業内容を調べ、どこに時間がかかっているのかを確認できます。