ChatGPTをデータ分析へ活用する方法を解説！プロンプト例も紹介

データ分析は様々な業界で重要な役割を果たしていますが、ChatGPTを活用することで分析作業の効率化と自動化が可能になります。

本記事では、ChatGPTがデータ分析に役立つ機能や具体的な活用方法について解説し、プログラミングの知識がない方でも、AIの力を借りてデータからインサイトを引き出す方法を提案します。

ChatGPTを上手に活用することで、データ分析のハードルを下げ、ビジネスの意思決定や問題解決に役立てることができます。

ビジネスアナリストやデータサイエンティストだけでなく、データ分析に興味がある全ての方に有益な情報が詰まった記事となっていますので、ぜひ最後までお読みください。

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ChatGPTでデータ分析する方法

ChatGPTを使ってデータ分析を行う際には、「Advanced Data Analysis」というChatGPT Plsu限定の機能を活用します。

Advanced Data Analysisは、ChatGPTの高度な自然言語処理能力とプログラミング言語の解釈機能を組み合わせた強力なツールです。データの前処理、可視化、統計分析、機械学習など、幅広いデータ分析のタスクに対応しています。

ChatGPTの新機能Code Interpreterが凄すぎる

ChatGPTにデータをアップロードできて、分析したいことを指示すれば、分析結果を返してくれます

これからのデータサイエンティストは、適切なプロンプトを書ける統計知識や日本語力が問われそう#ChatGPT #CodeInterpreter pic.twitter.com/amaRBly0f6

— おっさん50＠Python | 生成AI・LLM| 金融系 (@noa_capm) July 8, 2023

この機能を使うことで、ユーザーはプログラミングの知識がなくても、自然言語でデータ分析のタスクを指示することができます。
例えば、「売上データを読み込んで、月別の平均売上を棒グラフで表示してください」といった指示を与えるだけで、ChatGPTが自動的にコードを生成し、指定された分析を実行してくれます。

また、分析結果の解釈やインサイトの提供も行ってくれるため、データ分析の全工程をChatGPTに任せることができます。

【関連記事】
➡️Advanced Data Analysis(Code Interpreter)とは？その機能や活用例を解説

ChatGPTを活用したデータ分析のやり方

1. サンプルデータをKaggleのデータセットから取得します。
   今回は有名なタイタニックのデータを使います。

titanic machine learning from disasterの画面

データ取得画面

2. データを取得したらChatGPTに添付し、分析を依頼します（ChatGPT4からのみ添付が可能です）。

今回はシンプルに以下のように聞いてみました。

【プロンプト】

code interpreterを使ってこの結果を分析して

ChatGPTにデータを添付

それだけでも、画像のようにデータがどのようなデータ含んでいるのか、データの数値がどのような意味を示しているのか（今回の場合だと亡くなったのかどうか、乗客ID）、基礎統計（生存した乗客の割合、データ数）などが示されています。

3. さらに深ぼった解析を依頼する

色々なデータ分析の方向が可能ですが、わかりやすく有益なものとしてグラフの作成は有用です。
以下の様な簡潔なプロンプトだけでも、matplotlibなどのライブラリを使ったような高品質な可視化を簡単に実現できます。

【プロンプト】

グラフを作成して

グラフの作成

生成されたグラフのコードはこちらです。

ChatGPTが生成したmatplotlibのコード

このように、簡単にデータ分析を始めることが可能です。初期分析にも有用ですね。

さらに高度なデータ分析の例

データが少ない中の分析でシンプルな結果のご紹介になったのでデータを追加し、もう少し掘り下げてご紹介します。

分析ファイルの追加

チケットの値段が生存率にどう影響したか分析

このグラフは、性別とチケットクラス別の生存率を示しています。色分けされた棒グラフは、1等船室（青）、2等船室（オレンジ）、3等船室（緑）の乗客の生存率を性別ごとに表示しています。

チケットの値段と生存率

生存率の予測

今回はロジスティック回帰分析を選択して解析をしてくれました。分析結果および、それに対する解釈も示してくれます。

ヒートマップの作成

ロジスティック回帰モデルの正規化された混同行列をヒートマップで簡単に表示してくれました。

ヒートマップの作成

対話形式で進めていくことで、自身の理解も深まるので是非一度試してみてください。

ChatGPTのデータ分析における活用例とプロンプト

ここでは、ChatGPTを使ったデータ分析の具体的な活用例を紹介し、それぞれのタスクを実行するためのプロンプトの例を紹介します。

任意のデータを用意して分析してもらう

1. データの準備
   分析したいデータセットの概要を用意します。例えば、顧客情報、売上データ、商品情報などです。
   
   
2. 分析リクエスト
   「このデータを使用して年齢別の平均購入額を教えてください」や「最も人気の商品カテゴリーとその理由を分析してください」といった具体的な分析リクエストをします。

ChatGPTで実際にデータ分析している例はいくつも報告されています。

ChatGPT+Noteableが超絶便利だったので、Irisデータセットを分析させてみる。標準統計量、ペアプロット、5つの予想モデル作成、次元削減&クラスタリングとベタな分析notebookが会話していくだけ一瞬で出来上がって、やはり超便利だった。データ分析の初手が変わってきそう!!1https://t.co/u3XuKTTXMX pic.twitter.com/1VvJOar8Vh

— セコン (@hotchpotch) May 27, 2023

分析のためのExcelの関数を作ってもらう

1. 問題点を特定する
   Excelで解決したい具体的な課題を明確にします。例えば、「複数のシートにわたる売上データの合計値を求めたい」といった課題です。
   
   
2. 関数の要望を詳細に説明する
   必要な関数の機能や、期待する結果を具体的に説明します。関数を適用したい具体的なデータの例を提供した上で、「複数シートの同一セル範囲にある数値の合計を求める関数が欲しい」と依頼します。

ちらの記事では、ChatGPTで見積もりやレポートの作成を自動化するVBAを作成する方法を紹介しています。ぜひ合わせてお読みください。
【関連記事】
➡️ChatGPTでVBAマクロを作成する方法をわかりやすく解説！

コードを生成してもらう

1. 使用言語の選択
   分析に使用したいプログラミング言語を指定します。例えば、「Pythonでのデータ分析を希望します」と伝えます。
   
   
2. タスクの説明
   何を実現したいかを具体的に説明します。例えば、「CSVファイルを読み込んで、特定の条件を満たす行のみを抽出したい」といったタスクです。

また、ChatGPTはコードの生成だけでなく、コードレビューやデバッグといった作業においても高いパフォーマンスを発揮します。

【関連記事】
ChatGPTをプログラミングに活用するコツを解説！対応言語や使用例も

データを可視化する

1. データの概要提供
   可視化するデータの概要を提供します。どのカラムを使うのか、どのようなフィルタリングを行うのかなど、必要な情報を伝えます。
   
   
2. 使用ツールの指定
   可視化に使用したいライブラリやツールを指定します。例えば、「PythonのMatplotlibを使用してください」と指定します。
   
   
3. 具体的な要望
   棒グラフ、折れ線グラフ、散布図など、希望するグラフの種類や、特定の色やスタイルの指定があればそれも伝えます。

これらの活用例とプロンプトを参考に、ChatGPTを使ってデータ分析のタスクを自動化し、効率的に洞察を得ることができるでしょう。プログラミングの知識がなくても、適切な指示を与えることでChatGPTの力を借りてデータ分析に取り組むことができます。

ChatGPTをデータ分析に活用するメリット

ChatGPTをデータ分析に活用するメリットは、主に以下の3つに分けられます。

1. 時間と労力の削減

• 自動化と効率化
  ChatGPTはデータの前処理、分析、結果の解釈までを支援することができます。これにより、手作業や複雑なプログラミングが必要だった作業を自動化し、大幅に時間を節約できます。
  
  
• 即時のフィードバック
  プログラミングや統計に関する疑問が生じた際に即座に解決策やアドバイスを得ることができ、学習プロセスを加速し、分析作業の停滞を防ぐのに役立ちます。

2. アクセシビリティの向上

• 技術的障壁の低減
  ChatGPTは専門的なプログラミング知識がない人でもデータ分析を行うことを可能にします。自然言語で質問や指示を行うことで、複雑なデータ分析タスクに取り組むことができます。
  
  
• 幅広いユーザー層への対応
  データサイエンティストだけでなく、ビジネスアナリスト、マーケティング担当者、学生など、さまざまな分野の人々がデータ分析を利用してインサイトを得ることができます。

3. 洞察の深化

• 複合的な分析の支援
  ChatGPTは、複数のデータソースからの情報を統合し、それらに関する複雑な質問に答えることができます。これにより、より深いレベルの分析と洞察の獲得が可能になります。
  
  
• クリエイティブな問題解決
  ChatGPTはデータに隠されたパターンや相関関係を提示することで、新しい視点や解決策を提案することができます。従来の分析手法では見落としていた可能性のあるインサイトを発見できます。
  
  

ChatGPTをデータ分析に活用する際の注意点

ChatGPTをデータ分析に活用することで業務の効率化を図れますが、以下の点に注意が必要です。

1. データのプライバシーとセキュリティ

ChatGPTはユーザーの入力データを学習する様に設計されているため、特に社内や組織での利用には注意が必要です。
データのプライバシーとセキュリティを守るために、ChatGPTに機密性の高い情報を共有しないよう注意し、データ保護規制に従うことが必須です。

また、ChatGPTには入力データを学習に利用させないための、オプトアウト設定という機能があります。
これにより、情報漏洩のリスクを避け、法的な問題を防ぐことができます。

【関連記事】
➡️ChatGPTのオプトアウトとは？入力データを学習させない為の設定方法

2. 分析の正確性と限界の理解

ChatGPTを用いたデータ分析には一定の限界があり、提供される結果の正確性や妥当性を自ら確認する必要があります。

また、データの文脈を正しく理解しないと誤った解釈につながる可能性があるため、注意が必要です。

【関連記事】
➡️ChatGPTの問題点とは？その危険性や社会に与える影響を解説

3. カスタマイズと精度の向上

ChatGPTによる分析結果を改善するには、明確な質問とフィードバックを通じて、より正確で有用な情報を得るためのプロセスを最適化することが重要です。

また、プロンプトエンジニアリングも有効な手段です。プロンプトエンジニアリングとは、人工知能モデルに与えるプロンプト(入力文)を工夫することで、より適切な出力を得る技術のことを指します。

プロンプトエンジニアリングの詳細については、以下の記事でくわしく解説しています。

【関連記事】
➡️プロンプトエンジニアリング完全ガイド！ChatGPTで使える例文も紹介

まとめ

この記事では、ChatGPTを活用したデータ分析の手法について詳しく説明しました。ChatGPTは、大量のデータから重要なパターンや関係性を見つけ出すのに役立ちます。また、自然言語でのやりとりを通じて、分析結果をわかりやすく説明してくれます。

ただし、ChatGPTによる分析結果は人間の専門家による解釈と組み合わせることで、より確かなものになるでしょう。

データ分析におけるChatGPTの適切な活用は、業務の効率化と高度化に大きく貢献する可能性を秘めています。本記事が、データ分析業務の生産性向上の一助となれば幸いです。