ChatGPT データ分析のやり方完全ガイド｜初心者向け手順と活用法

ChatGPTのデータ分析のやり方を検索している方の多くは、「データ分析に興味はあるけど、何から始めればいいのかわからない」と感じているのではないでしょうか。特に、CSVファイルの取り扱いや、グラフの生成、売上予測といった分析業務は一見難しそうに思えます。しかし、ChatGPTを使えば、ExcelやPythonのスキルがなくても自然言語で直感的にデータ分析が行えるようになります。この記事では、ChatGPTを活用したデータ分析の基本的なやり方から、プロンプトの工夫、視覚化、セキュリティ対策、副業への応用方法までを初心者にもわかりやすく解説します。Plusプランの利便性や、マーケティング・Deep Research機能の実用性にも触れながら、これからデータ分析を始めたいあなたの第一歩をサポートします。

ChatGPT データ分析のやり方を基礎から学ぶ手順

ChatGPTのデータ分析 初心者のステップ

ChatGPT データ分析 やり方を初めて学ぶ初心者にとって、最も重要なのは「全体の流れを理解すること」です。これができると、どの段階から手を付ければよいかが明確になります。

ChatGPTを活用したデータ分析は、以下の5ステップで進行します。

初心者の方は、まず無料プランから試してみるのがおすすめです。ただし、無料版ではリクエスト回数に制限（例：1日10～50リクエスト）があり、ファイルアップロードはできません。ChatGPT Plus（月額20ドル）へのアップグレードを検討すると、制限が緩和され、Deep ResearchやGPT-4Oを活用した高度な分析が可能となります。

たとえば、売上データを分析したい場合、PlusプランでCSVファイルをアップロードし、「月別売上の推移を棒グラフで表示してください」とプロンプトに入力することで、視覚的なグラフを生成できます。このように、ChatGPTの強みは自然言語で指示を出せる点にあり、初心者でも簡単にデータの傾向を把握できます。

分析ツールに不慣れな初心者でも、ExcelやPythonの専門知識がなくても、手軽にデータの全体像やパターンを捉えることが可能となります。たとえば、副業でライティングを行う際、ChatGPTでデータ分析を行い、ブログ記事のテーマ（例：売上トレンド）を効率的に作成できます。

データ準備｜ChatGPTのアップロード 手順

データ分析を成功させるには、ChatGPTに渡す「データの準備」が重要な鍵となります。特に、CSVファイル形式でのアップロードが最もシンプルかつ実践的な方法です。

ChatGPTでデータ分析を行う際の基本的な手順は以下の通りです。

たとえば、「このCSVの欠損値がある列をリスト形式で教えてください」と指示することで、ChatGPTは該当列と件数を表形式で表示します。

ただし、無料版ではファイルアップロード機能が利用できません。ChatGPT Plusへのアップグレードが必要で、フリープランではデータの一部（例：4,096トークン、約3,000文字まで）をコピー＆ペーストして分析する方法が代替策となります。この場合、データ量が多すぎると途中でカットされるため、たとえば「sales_data.csv」の最初の100行のみを貼り付けるなどの工夫が必要です。

このように、データ準備はシンプルながらも、分析の成功を大きく左右する段階です。最初の準備を丁寧に行うことで、その後の分析が格段にスムーズになります。たとえば、副業で売上データを分析する場合、CSV形式で整理しておけば、ChatGPTでの処理が迅速に進みます。

プロンプト｜ChatGPTのデータ分析 サンプル紹介

ChatGPTのデータ分析において、プロンプト（命令文）の質が結果の精度を大きく左右します。つまり、「どのように指示するか」が有益な洞察を得られるかの分かれ目となります。

たとえば、以下のようなプロンプトが効果的です。

これらは一例ですが、重要なのは「具体的かつシンプル」に指示することです。あいまいなプロンプト（例：「売上を分析して」）や長すぎる質問（例：2,000文字以上の指示）は、ChatGPTの出力精度を下げる原因となります。たとえば、10～20%の誤差が生じる場合があり、結果の確認が必須です。精度を高めるには、「200トークン以内で」とトークン数を指定するのも効果的です。

また、ChatGPT PlusのDeep Research機能では、複数の条件を組み合わせた分析やPythonコードの生成が可能です。たとえば、「2024年の売上データを基に、2025年の売上をランダムフォレストモデルで予測し、精度（R²スコア）を計算してください」と指示することで、高度な予測分析を行えます。フリープランではPythonコード生成に制限があるため、Plusプランへのアップグレードが現実的です。

さらに、分析の精度を向上させるには、データの前提条件や目的を明記することが有効です。たとえば、「このデータはECサイトの売上で、2023年1月～12月を含みます。売上の季節変動を分析してください」と付け加えることで、ChatGPTはより的確な結果を提供します。

プロンプト設計は、使い込むほど精度が向上するスキルです。たとえば、副業でマーケティングレポートを作成する場合、「ポジティブな顧客コメントの割合を計算」と指示し、結果を基に戦略を立てられます。分析目的に合わせて最適なプロンプトを探求してみてください。

データクリーニング｜ChatGPT 欠損値の補完方法

ChatGPTでデータ分析を行う際、正確な結果を得るためには「データクリーニング」が欠かせません。中でも「欠損値の補完」は非常に重要な工程です。

理由としては、欠損値があるまま分析を進めると、平均値や傾向に歪みが生じ、誤った結論につながる可能性があるからです。ChatGPTは自然言語で指示することで、データクリーニングを効率的に行えますが、Pythonベースの処理（例：欠損値補完、データ変換）を利用するにはChatGPT Plus（月額20ドル）へのアップグレードが必要です。

たとえば、以下のプロンプトで欠損値の処理が可能です。

このように、手作業では時間がかかる工程も、ChatGPT Plusなら迅速に処理できます。さらに、処理の過程や使用した手法をわかりやすく説明してくれるため、初心者でも安心して利用可能です。

ただし、すべてのケースに万能な補完方法は存在しません。補完方法の選択は、データの種類や欠損パターン（ランダムか、条件付きか、完全にランダムか）によって異なります。たとえば、売上予測では「過去の平均」を使うと単純すぎて精度が下がる場合があり、中央値やK近傍法（KNN）の方が適しているケースもあります。顧客情報では「最頻値」が適切な場合もありますが、データの分布や欠損の理由を確認することが重要です。

このように、ChatGPTを使ったデータクリーニングは手軽で実用的ですが、補完方法の選定にはデータの背景や目的を考慮した人間の判断が欠かせません。分析の精度を保つためにも、クリーニングは丁寧に行いましょう。

視覚化｜ChatGPTでグラフを生成する方法

データ分析の結果を視覚化することで、より直感的に「傾向」や「異常値」を理解することができます。ChatGPTは、簡単なプロンプトを入力するだけで、棒グラフや折れ線グラフなどを生成する支援を行いますが、グラフ生成にはChatGPT Plus（月額20ドル）が必要です。

たとえば、以下のようなプロンプトが有効です。

ChatGPT Plusでは、これらの指示に対し、Pythonのmatplotlibやseabornライブラリを使用してグラフ生成のコードを自動作成し、画像形式で出力します。無料版ではグラフ生成ができないため、コードを生成した後に自身でPython環境（例：Google Colab）で実行する必要があります。その場合、生成されたグラフをCanvaなどの外部ツールでデザイン調整することで、さらに視覚的な魅力を高めることが可能です。

また、視覚化には「伝えたいメッセージに合ったグラフを選ぶ」ことが大切です。たとえば、時間の流れを示すには折れ線グラフが適しており、カテゴリー間の比較には棒グラフが適しています。一方、割合を強調したい場合には円グラフが効果的です。

ただし、グラフが複雑すぎると、かえって理解を妨げる場合があります。たとえば、10以上のカテゴリーを1つの円グラフに詰め込むと見づらくなるため、必要最小限の情報に絞り、シンプルな見た目を心がけることが重要です。

このように、ChatGPT Plusによる視覚化は、プレゼン資料やマーケティングレポートなど、さまざまな場面で活用できます。わかりやすいアウトプットを目指すためにも、積極的に活用してみましょう。

予測分析｜ChatGPTで売上予測するには

未来の売上を予測することは、ビジネスの意思決定において非常に重要です。ChatGPTを活用すれば、過去データをもとに売上予測を行うことが可能となります。

理由として、ChatGPT Plusの「Deep Research」機能（旧Advanced Data Analysis）では、Pythonコードを生成し、回帰分析や時系列予測を支援するからです。自然言語で指示できるため、専門的な知識がなくても扱えます。ただし、ARIMAやLSTMのような複雑な時系列モデルを直接生成する機能はなく、Pythonコードを通じてこれらのモデルを実装する支援を行います。

たとえば、以下のプロンプトで予測が可能です。

これにより、ChatGPT PlusはPythonコードを生成し、たとえば線形回帰やランダムフォレストモデルを用いて予測値を提示します。場合によっては、予測値の信頼区間（例：±5%の範囲）を示すコードも生成できますが、これはデータの質や量に依存します。

ただし、限られたデータや欠損値が多いデータでは、予測の精度が下がる可能性があります。たとえば、欠損値が30%以上ある場合、予測誤差が大きくなる傾向があります。この場合、事前のデータクリーニングや補完（例：中央値補完、KNN補完）が必要となります。

さらに、ChatGPTは予測の根拠や結果の解釈も補足してくれるため、社内報告書などにそのまま活用できます。たとえば、「売上が増加傾向にあるのは購買頻度の上昇が原因」と説明してくれる場合があり、戦略立案に役立ちます。この機能をうまく活かすことで、経営者やマーケターがより戦略的な判断を下せるようになるでしょう。

ChatGPT データ分析 やり方の実践と注意点

副業｜ChatGPT データ分析の活用法とは

ChatGPTを使ったデータ分析は、今や副業としても注目を集めております。その理由は、専門スキルがなくても効率的に高品質な分析を行い、月数万円の収益を得る可能性があるからです。

副業活用の具体例としては、以下のようなものがあります。

これらは、ChatGPTの自然言語処理能力を活かし、短時間で高品質なアウトプットを作成できるからこそ成立します。たとえば、マーケティングデータの分析や売上レポートの自動生成など、業務効率を高める分野で特に重宝されます。Lancersやココナラでは、データ分析案件が1件3,000～10,000円程度で取引されており、月に5件こなせば1.5～5万円の収入が可能です。

一方で、副業として成立させるには「信頼性」や「セキュリティ」への配慮が欠かせません。個人情報を扱う場合、データの匿名化（例：顧客名やIDをマスク）が必須です。ローカル環境での作業は現実的でない場合も多いため、クラウド上で安全に処理する（例：Google Driveの共有設定を限定）方法が推奨されます。

このように、ChatGPTによるデータ分析は、収益化の入り口として非常に魅力的です。時間や場所に縛られない働き方を求める方にとって、有力な副業の選択肢となるでしょう。

制限｜ChatGPT データ分析での注意点

ChatGPTを使ったデータ分析はとても便利ですが、いくつかの「制限」があるので注意が必要です。特に無料プランでは、データ処理で予想外の制約に直面することがあります。

まず、無料プラン（GPT-3.5やGPT-4O）では、1日に使用できるリクエスト数に制限があります。多くの場合、10～50リクエストが目安ですが、サーバーの混雑状況によっては変わることもあり、超えると一時的に利用が停止されます。また、ファイルアップロード機能は有料のChatGPT Plus（月額20ドル）限定なので、無料プランではCSVなどのデータをコピー＆ペーストで貼り付けて対応する必要があります。

それから、トークン数（入力と出力を合わせた文字数）にも制限があります。無料プランでは4,096トークン（約3,000文字）、Plusプランでは128,000トークン（約96,000文字）が上限です。大きすぎるデータを一度に読み込ませると、途中で処理が止まったり、正確に分析できない場合があります。例えば、10,000行のCSVデータを無料プランで処理しようとすると、データが途中でカットされる可能性が高いです。

このような問題を避ける方法としては、次のようにするのがおすすめです。

実際に、副業や業務でChatGPTを毎日使いたい場合、Plusプランに切り替えると生産性がぐっと上がります。例えば、1日に100リクエスト以上必要だと、無料プランではすぐに制限に達してしまい、作業が中断するリスクがあります。

制限をしっかり理解して使えば、ChatGPTの分析能力は大きな武器になります。無理なく効果的に活用するためにも、事前に制約条件を押さえておきましょう。

ChatGPT データ分析のセキュリティ対策

ChatGPTにデータを渡して分析を行う際、ユーザーが最も不安に感じるのが「セキュリティ」です。特に企業の売上データや個人情報を扱う場合、そのリスクを事前に理解しておくことが大切です。

まず、OpenAIのポリシーでは、アップロードしたデータは「チャット履歴オフ」設定（設定→データ管理）で学習に使用されないようにできます。ただし、一時的な処理のためにサーバー上でデータが扱われるため、完全な非利用を保証するものではありません。安全を確実に保つためには、データの利用範囲を制限する設定（例えば、カスタムGPTのデータ利用オフ）を活用することがおすすめです。

セキュリティ対策として有効な手段は次の通りです。

また、企業や副業でクライアントのデータを扱う場合、必ず利用規約や守秘義務契約を確認しましょう。ChatGPTは便利ですが、クラウドベースのAIなので、データ漏洩のリスクはゼロではありません。例えば、誤って公開リンクを含むデータをアップロードすると、第三者に見られる可能性があります。

正しい使い方と基本的な対策をすれば、安全かつ効果的にChatGPTでデータ分析ができます。特に副業では「セキュリティ配慮」が信頼獲得のポイントになります。例えば、クライアントに「匿名化済みデータのみ使用」と伝えることで、信頼を築けます。

Deep Research｜ChatGPT データ分析 2025の展望

2025年現在、ChatGPTの「Deep Research」機能は、従来のデータ分析の枠を超える進化を遂げています。単なる数値の読み取りを超えて、トレンド予測や市場洞察までを一気通貫で行えるようになりました。

Deep Researchは、ChatGPTがウェブ上の最新情報や公開データにアクセスし、複雑な分析や調査を自動で行う機能です。従来の「静的データ分析」から「動的な意思決定支援」へと進化しており、次の特徴があります。

例えば、「この売上データと最新の業界ニュースを基に、2025年の市場動向を予測してください」と指示することで、ChatGPTは業界レポートやニュースを参照し、競合比較や成長予測を含む詳細なレポートを生成します。これにより、マーケティング戦略や経営判断において、リアルタイムのインサイトを得ることができます。特に経営者やフリーランスにとっては、大きな武器になるでしょう。

ただし、Deep Researchを活用するには、ChatGPT Plusの加入と適切なプロンプト設計スキルが必要です。例えば、Semrushのような専用ツールのデータは直接利用できませんが、公開データやウェブ情報を基にした間接的な分析が可能です。プロンプトが具体的でない場合（例えば、「市場動向を教えて」）、精度が下がるため、「2025年のEC市場動向を、最新の業界ニュースと売上データで分析」と詳細に指示することが成功の鍵です。

2025年のChatGPTは、単なるアシスタントではなく「思考のパートナー」へと進化しています。情報過多な時代において、的確に絞られた情報を基に判断を行うための強力なツールといえます。

ChatGPT データ分析 マーケティング応用法

マーケティングにおけるChatGPTのデータ分析活用は、成果を出す上で欠かせない要素です。特に少人数のチームや個人事業主にとっては、コストを抑えて高度な分析ができるので、大きな魅力があります。

ChatGPTは、次のマーケティング分析で効果を発揮します。

これらの分析を行うには、まずGoogle AnalyticsやX（旧Twitter）のデータをCSV形式で準備し、ChatGPT Plusでアップロードする必要があります。例えば、自然言語で「どの投稿が最もエンゲージメントを得たか分析してください」と依頼すると、ChatGPTがエンゲージメント率の高い投稿（例えば、いいね数、コメント数）をまとめたレポートを返してくれます。

さらに、分析結果をCanvaでビジュアル化することで、クライアント向けの提案資料や社内報告書としてそのまま活用できます。例えば、棒グラフや折れ線グラフをCanvaでデザインし、視覚的な訴求力を高めた資料を作成できます。

一方、マーケティングでは「データの解釈力」が求められるので、ChatGPTの回答に対する人間の判断が欠かせません。例えば、感情分析で「ネガティブ40%」と出た場合、その背景（例えば、商品の品質問題、配送遅延）を自身で読み解き、改善策を提案する必要があります。AIに頼りきるのではなく、出力結果を基に戦略を立てる力が重要です。

ChatGPTをマーケティングに応用することで、費用対効果を最大化し、継続的な改善を図ることができます。中小企業や副業ワーカーにとっては、差別化の鍵となる活用法といえます。

データ分析スキルを次のレベルへ：学びを深めるリソース

ChatGPTを使ったデータ分析は、ビジネスや研究で強力なツールですが、その可能性を最大限に引き出すには、AIやデータサイエンスの専門知識をさらに深めるのがおすすめです。ChatGPTはデータのクリーニング、分析、可視化を効率化しますが、複雑な統計モデルや高度なプログラミングには限界があります。ここでは、データ分析スキルを次のレベルに引き上げるためのリソースを紹介します。

まず、オンライン学習プラットフォームを活用する方法があります。CourseraやUdemyでは、データサイエンスやPythonを使った分析コースが豊富で、初心者から上級者まで対応。実務での応用を意識したプロジェクトベースのコースを選ぶと、ChatGPTのスキルを補完できます。また、Kaggleのようなデータ分析コミュニティに参加すれば、実際のデータセットを使った課題を通じて実践力を磨けます。

>> Udemy公式サイト

さらに、専門的なトレーニングを求めるなら、AIやデータサイエンスの就労移行支援が役立ちます。たとえば、
Neuro Diveは、実践的なカリキュラムを通じてスキル習得とキャリア形成をサポートします。

>> AIやデータサイエンスが学べる就労移行支援【Neuro Dive】

こうしたプログラムは、データ分析の基礎から応用までを体系的に学び、仕事に活かすための具体的な道筋を提供します。また、ChatGPTを補完するツールも活用しましょう。PythonやRを使ったスクリプト作成、Tableauでのデータ可視化、SQLでのデータベース操作を学ぶと、ChatGPTの限界を超えた分析が可能に。これらのスキルを組み合わせることで、ビジネスの意思決定や研究の精度をさらに高められます。

データ分析は、継続的な学びを通じて成長する分野です。ChatGPTを起点に、オンラインコース、コミュニティ、専門プログラムを活用し、2025年のAI時代に求められるスキルを身につけましょう。

ChatGPT データ分析 やり方のまとめポイント