導入

月次レポートや営業KPIの集計を毎回Excelで手作業していませんか。ピボットや関数を組み直すたびに時間がかかり、集計はできても「示唆」まで書けないという課題を抱えている方も多いでしょう。

本記事では、ChatGPTの「高度なデータ分析（Data analysis / Advanced Data Analysis）」を使い、Excel/CSVをアップロードして集計・簡易グラフ・要点整理(文章化)までを短時間で形にする手順を初心者向けに解説します。

前提知識と用語のやさしい定義

高度なデータ分析（Data analysis）

ChatGPTにファイル（CSV/Excelなど）を渡すと、データの構造を把握し、必要に応じて計算や集計を行って回答を作る機能です。画面や名称、利用条件はプランや更新で変わる可能性があるため、表示が異なる場合は公式ヘルプを参照してください。

CSV / Excel

CSV：表データを「カンマ区切りのテキスト」で保存した形式。機械処理に適しています。
Excel(.xlsx)：表計算ソフトの形式。結合セルや複数シートがあると読み取りが難しくなることがあります。

スキーマ（schema）

「この列は日付」「この列は金額」「この列は担当者名」のような列の意味・型のこと。列名や単位が曖昧だと誤解が起きやすくなります。

準備（必要なアカウント/料金プラン/権限/注意点）

アカウント/プラン

ChatGPTのアカウントが必要です。
ファイルアップロードやデータ分析機能の可否、回数制限、ファイルサイズ上限は、プラン・地域・時期により異なります。最新の公式FAQで必ず確認してください（記事末尾の「参考」参照）。

社内利用の注意点（最初に決めること）

アップロードするデータの分類(機密/個人情報/取引先情報) を確認し、社内規程に従ってください。
迷う場合は、次のいずれかで開始することをお勧めします：
- (a) 匿名化（氏名・メール・顧客ID等を削除/置換）
- (b) サンプル化（期間や件数を絞る）
- (c) 集計済みデータのみ（生データを入れない）

手順（画面操作を想定したステップ＋コピペできるプロンプト例）

ここでは「月次売上のCSVから、KPIと要点をまとめる」流れを例に説明します。

Step 0：データを"AIが読みやすい形"に整える（重要）

1行目をヘッダー（列名）にする
列名に意味を入れる（例：order_date, amount_jpy, product, channel）
できれば「1シート・結合セルなし」
単位（円/千円、税込/税抜）をメモしておく

Step 1：ChatGPTで新しい会話を作る

通常のチャット画面で問題ありません。毎月繰り返す用途なら、会話やファイルをまとめられる機能（名称は環境により異なる）を使うと管理しやすくなります。

Step 2：ファイルをアップロードする

入力欄付近の添付ボタン（クリップ等）からCSV/Excelを添付します。

Step 3：最初の指示（プロンプト）を送る

最初に「列の意味」「期間」「出したい成果物」を明確にします。

プロンプト例（テンプレート）

あなたは事業会社のデータアナリストです。添付の売上データを分析してください。

前提：
- 期間：直近12か月
- 金額の単位：円（税抜）
- 目的：経営向けの月次サマリーを作る

やってほしいこと：
1) データの列（スキーマ）をあなたの理解で要約し、不明点があれば最初に質問してください
2) 月次の売上合計・注文数・平均単価を集計してください
3) 前月比と前年差（可能なら）を出してください
4) 変化の大きい要因候補（商品/チャネル/地域など）を上位3つ、根拠の数値つきで示してください
5) 最後に、経営向けに200〜300字で「結論→根拠→次アクション」の順で文章化してください

Step 4：前提確認のやり取り（精度を上げるコツ）

ChatGPTが列を取り違えそうな場合は、こちらから列定義を固定します。

追加プロンプト例（列の意味を固定）

補足します。
- 注文日：order_date（YYYY-MM-DD）
- 金額：amount_jpy
- 注文ID：order_id
- 商品名：product_name
- チャネル：channel（EC/代理店/直販）
この定義で集計し直してください。

Step 5：検算と再現性（“根拠の見える化”）

「それっぽいが合っているかわからない」を防ぐため、次をセットで依頼します：

前処理（欠損/重複/除外条件）
KPIの算出式（平均単価などの定義）
主要数値のサンプル突合の方法（Excelでの確認手順）

追加プロンプト例（検算）

集計の前処理（欠損/重複/除外条件）を箇条書きで説明し、
売上合計・注文数・平均単価の定義（算出式）も明記してください。
主要KPIはExcelで検算できるよう、検算手順も提案してください。

Step 6：成果物を"社内で使える形"に整える

用途に合わせて出力フォーマットを指定すると、社内共有しやすくなります。

プロンプト例（会議資料向けの体裁）

出力を次の体裁に整えてください。
- 見出し：今月のサマリー（3行）
- KPI表：売上/注文数/平均単価/前月比/前年差
- 論点：変化要因（箇条書き3つ、各1行で根拠数値つき）
- 次アクション：2つ（担当ロールも添えて）

ビジネスでの具体例（職種別）

営業（Sales）

案件/受注データから「失注理由トップ」「停滞ステージ」を抽出し、次週の重点フォロー先を作る
週次の数値報告を「結論→根拠→打ち手」に整形して、報告品質を平準化する

マーケティング

広告のCSV（媒体×日付×費用×CV）から、CPA悪化の要因を媒体/曜日/キャンペーン単位で切り分ける
キャンペーン終了後に、数値サマリー＋学び（次回改善案）を文章化してナレッジ化する

経営企画/管理部門

月次KPIをまとめ、前年差・前月比と「なぜ増減したか」の説明文を下書きする
部門別のKPIから異常値候補を拾い、確認依頼の文面（誰に何を確認するか）まで用意する

よくある失敗と回避策

1. 列の意味を誤解される- 回避策：列定義（税抜/税込、通貨、日付形式、返品の扱い）を最初に明記する2. Excelが複雑(結合セル/複数シート)で読み取りが崩れる- 回避策：分析用に「1シート」「ヘッダー1行」「結合なし」に整形し、必要ならCSV化する3. 指標定義がズレる(平均、件数、ユニーク数など)- 回避策：KPIの算出式を文章で固定し、前処理（重複除外、欠損扱い）も指定する4. 結果がそれっぽいが、検算できていない- 回避策：主要KPIはサンプル抽出してExcelで突合し、矛盾が出たら前処理条件を見直す5. 制限で途中停止し、作業が途切れる

回避策：最初に「必要な出力」を一度に依頼する。回数・容量などの上限は公式FAQで最新情報を確認する

セキュリティ/コンプライアンス観点（社内利用の注意）

データ最小化（Minimization）

生データをそのまま入れず、可能なら「必要な列・必要な期間」だけに絞る
個人情報は原則、匿名化または除外（社内規程が許容する場合のみ例外）

学習利用（トレーニング）とデータコントロール

サービスの種類（個人/組織）や設定によって、会話やデータの扱いは変わり得ます
社内利用では、必ず「データが学習に使われるか」「履歴の保存」「管理機能」を確認し、情報システム/法務の承認プロセスに沿って運用してください

監査・説明責任（Accountability）

レポートに使う数値は、算出条件（フィルタ/除外/定義）を残す
"AIが言ったから"ではなく、最終成果物の責任者と確認手順を明確にする

FAQ

**Q1. 無料でも使えますか？**利用可否や制限（回数・容量・同時処理など）はプランや時期により変わる可能性があります。最新の公式FAQを確認してください。**Q2. ExcelとCSV、どちらが向いていますか？**基本的にはCSVが安定します。Excelを使う場合は、結合セル・複数シート・装飾が多い状態を避け、可能なら分析用に簡素化してください。**Q3. 出力された数値はどこまで信用できますか？**まずは「定義」「前処理」「フィルタ条件」を明示させ、Excelでサンプル突合して妥当性を確認してください。重要なKPIは二重チェックが前提です。Q4. 社内データを入れる場合の最初の一歩は？

匿名化・サンプル化・集計済みデータから始めるのが安全です。社内のデータ分類と規程に照らし、情報システム/法務のルールに従ってください。

まとめ（次のアクション）

ChatGPTの高度なデータ分析は、Excel/CSVを渡して「集計→要因→文章化」までを短時間でつなげられるのが強みです。一方で、列定義の曖昧さと社内データの取り扱いが失敗の主因となります。

次のアクション（おすすめ順）

公開して問題ないサンプルCSVで、テンプレートプロンプトをそのまま試す
自社KPI定義（売上、粗利、受注数など）をプロンプトで固定し、毎月の"型"を作る
社内利用は、データコントロールとデータ分類、確認手順（検算・承認）を明文化する

参考（公式・一次情報中心）

※本記事は一般的な情報提供であり、法務・監査の個別助言ではありません。最終判断は社内ルールおよび専門家にご確認ください。