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ChatGPTの便利ツール「Advanced Data Analysis」とは何か?特徴や使い方を解説

2026.01.16

Advanced Data Analysisとは、ChatGPTのデータ分析機能のこと。自然言語だけで分析ができ、Pythonコードは自動生成される。CSV・Excel・PDF・画像などのデータが読み込み可能。

データ分析は専門知識が必要だと思われがちだが、ChatGPTの「Advanced Data Analysis」によって状況が大きく変わろうとしている。これまで複雑だと感じていた統計処理やグラフ作成が、自然言語だけで実行できるようになったからである。

とくに、Excelの関数を使いこなせずに苦労していた人や、データの前処理だけで時間が消えていた人にとって強力な助けとなる。

本記事では、ADAの概要から特徴、使い方、実務で役立つ活用例まで、初心者でも理解しやすいようにまとめて解説する。

Advanced Data Analysisとは何か

まずは、Advanced Data Analysisがどのような仕組みを持つツールなのかを整理しよう。

■コード不要でデータ分析ができるChatGPTの機能

Advanced Data Analysis(ADA)とは、ChatGPTに搭載されたデータ分析支援機能である。以前は「Code Interpreter」という名称で提供されていたが、アップデートによって扱えるデータが増え、分析の幅がさらに広がった。

最大の特徴は、専門的なPythonコードを自動生成・実行し、データ読み込み、前処理、分析、可視化まで進めてくれる点である。利用者は「このCSVの売上推移を見たい」「月ごとの平均を計算して」といった自然な言葉を伝えるだけでよい。

■対応しているファイル形式

ADAでは次のような幅広い形式を扱える。

  • CSV
  • Excel(XLSX)
  • JSON
  • テキストファイル
  • PDF
  • 画像(OCRで文字抽出も可能)

データの中身が複雑であっても、多くの場合はAIが構造を推測し、グラフや統計量に落とし込んでくれる。

Advanced Data Analysisの主な特徴

ADAが注目される背景には、「誰でも扱えるデータ分析ツール」という性質がある。難しいプログラムを書かなくても、多様な分析をこなせる点に価値がある。

■自然言語だけで分析できる

ADAが優れている理由は、専門スキルを強制しない点である。「平均を求めて」「相関を調べたい」などの指示を伝えるだけで、Pythonコードを自動生成して実行する。

実際にできる主な分析は以下のとおりである。

  • 基本統計量の算出(平均・中央値・標準偏差など)
  • 相関分析
  • 回帰分析の実行 など

■データ加工からレポート生成までまとめて対応

ADAは単なる数値計算ツールではなく、業務プロセス全体を支援する仕様になっている。

たとえば以下のような流れを、一つの会話の中で完結させられる。

  • 欠損値の処理
  • 列追加や条件抽出
  • グラフ作成 など

Advanced Data Analysisの使い方

使い方は複雑ではなく、3つのステップを順番に進めるだけでよい。特別な準備や環境構築は不要であり、初心者でもすぐに扱い始められる。

■STEP1. データファイルをアップロードする

最初に分析したいデータをChatGPTに読み込ませる。

  1. ChatGPTの「写真とファイルを追加」ボタンを押す
ChatGPTの「写真とファイルを追加」ボタンを押す画面
  1. または、ファイルをドラッグアンドドロップする
ファイルをドラッグアンドドロップする画面
  1. 読み込ませたいデータを選択する

■STEP2. 分析したい内容を自然言語で伝える

次に、どのような分析をしたいのかを指示する。内容は難しくなくてよい。

指示例:

「データの概要を解説してください」

ChatGPTに「データの概要を解説してください」と伝えた場合の回答画面

「日毎の売上推移を折れ線グラフにしてください」

「日毎の売上推移を折れ線グラフにしてください」と依頼した場合の回答画面

■STEP3. 結果を確認しながら追加で質問する

一度で理想の結果に到達しなくても、対話を重ねればよい。

追加依頼の例:

「このグラフに平均線も追加して」

追加以来として「このグラフに平均線も追加して」と伝えた場合の回答画面

「重要なポイントを月次会議資料向けに文章でまとめてほしい」

「重要なポイントを月次会議資料向けに文章でまとめてほしい」と伝えた場合の回答画面

Advanced Data Analysisでできること

実務で活用しやすい機能を中心に、具体的なできることを紹介する。職種を問わず活用できるため、使い方の幅は広い。

■売上データの分析と傾向把握

もっとも利用シーンが多いのが売上データの分析である。

  • 月別・週別の売上推移の可視化
  • トレンドと季節性の把握
  • 異常値(急増・急減)の特定 など

■顧客データのセグメント分析

マーケティング分野でもADAは強力な助けとなる。

  • 購買頻度や金額にもとづくグループ分け
  • RFM分析の自動化
  • 顧客タイプ別の特徴抽出 など

■PDFやテキストの解析

表形式ではないデータにも対応している。

  • PDFの表の自動抽出
  • テキストを要約・分類
  • アンケートの自由回答の傾向分析 など

■レポート作成の自動化

分析だけでなく、まとめまで任せられる。

  • グラフ+解説文のレポート生成
  • Word/PDF調の文章構成の提案 など

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