2025.05.27

AIツール

ChatGPT Code Interpreterとは？使い方や活用事例・注意点まで徹底解説

業務での「データ集計」や「レポート作成」に時間がかかっていませんか？

特にマーケティングや営業、企画などの現場では、「Excelファイルの整理」「グラフの作成」「簡易的なデータ分析」といった作業が多くあります。とはいえ、Pythonなどの専門知識がないと、自動化や効率化のハードルは高く感じられるものです。

そんな中、注目を集めているのがChatGPTのAdvanced Data Analysis (旧:code Interpreter)機能です。

GPT-4（Proプラン）で利用できるこの機能は、CSVやExcelなどのファイルを読み込み、コードの自動生成によってデータ処理・分析・可視化を一括して行ってくれる優れたツールです。しかも、対話型で操作できるため、専門知識がなくても使えるのが大きな魅力となっています。

本記事では、そんなChatGPTのAdvanced Data Analysis (旧:code Interpreter)の機能概要から、実際の活用シーン、使用にあたっての注意点をわかりやすく解説します。

ChatGPT Advanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）とは

ここでは、ChatGPTのAdvanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）とは何か、この機能によって何ができるようになるのか、他ツールとの比較を解説します。まず、Advanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）の概念を理解していきましょう。

Advanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）の概要

ChatGPTのAdvanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）は、GPT-4 Proユーザー向けに提供される、高度なデータ解析機能です。以前は「Code Interpreter」として知られていましたが、よりデータ分析に特化した機能としてAdvanced Data Analysisになりました。Advanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）を使えば、CSVやExcelファイルをアップロードし、データの集計、グラフ作成、数値分析を即座に行うことができます。従来の業務プロセスでは時間がかかっていたデータ処理を、数分で完結できるため、業務効率化に繋がります。

Advanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）にできること

ChatGPTのAdvanced Data Analysis(旧:Code Interpreter)では、CSVやXLSX、JSONなどの一般的なデータファイルを読み込んで、欠損値の処理やデータ整形など、基本的な前処理を簡単に行うことができます。また、棒グラフ、折れ線グラフ、ヒストグラム、円グラフなど、さまざまな形式のグラフを作成できます。さらに、利用者が自然言語で指示を出すだけで、Pythonコードを自動生成し、複雑なデータの前処理や統計分析、データ変換なども実行できるのが特長です。分析だけでなく、データ要約やプレゼン資料等も生成可能で、レポート作成の時間を大幅に短縮できます。加えて、データから得られた洞察を、AIが文章形式でわかりやすく要約し、報告書のたたき台を自動作成できるため、日々の業務における強力なサポートツールとなっています。

他ツールとの比較（Excel、BIツール、Python）

ChatGPTのAdvanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）は、既存のExcelやBIツール、Pythonと比べても、導入のしやすさと手軽さが大きな魅力です。専門的な知識がなくても、自然言語でデータ分析等が行えるため、初心者や非エンジニア層でもすぐに利用することができます。一方で、多人数での共同作業やリアルタイムでのデータ共有、大規模データの継続的な管理などの領域では、BIツールやPythonの方が適している部分もあるでしょう。そのため、Advanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）はあくまで日常的なデータ集計やレポートのたたき台作成など、シンプルな分析に適しており、継続的なデータ管理やチーム全体でのデータ活用体制を構築する場合には、他ツールとの併用を検討すべきです。

ChatGPT Code Interpreterと他ツールの比較表

どんな業務で役立つ？活用シーン別ユースケース5選

Advanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）は、「どんな場面で使えるの？」「自分の業務にどう活かせるの？」という疑問を持つ方も多いでしょう。実は、データ分析だけでなく、日々のルーティン業務や資料作成、マーケティング施策の改善など、幅広いシーンで効果的です。ここでは、実際にビジネスシーンで使われている代表的な5つの活用例を紹介します。どれも明日から実践できる内容なので、ぜひ自社業務に置き換えてイメージしてみてください。

1.ExcelやCSVの自動処理

営業報告や月次管理表、問い合わせ履歴などのCSVファイルをそのままアップロードし、データの整形や不要データの削除、日付フォーマットの統一を自動で実行できます。これまでExcelを使って手作業で行っていた不要データの削除や整え直しや集計作業が、Advanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）なら数分で完了するため、担当者は煩雑な処理を行う必要がなく、より高度な分析やレポート作成等に時間を使えるようになります。特に、月次レポートや日次報告など、繰り返し行われる作業においては、圧倒的に業務時間を短縮できます。

2.グラフ作成やデータの見える化

経営会議や営業会議、社内プレゼンなどで必要な売上推移や地域別シェア、トレンド分析を即座にグラフ化できます。Advanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）ならデータを読み込ませ、「月別売上を棒グラフで」と入力するだけで、Pythonベースの高品質なグラフを自動で生成します。グラフの色や形式もプロンプトでカスタマイズできるため、エクセルよりもスピーディーに資料を作成できます。

3.マーケティングレポートや分析補助

マーケティング活動の効果測定や施策改善においてもAdvanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）は効果的です。SNS投稿データ、広告クリックデータ、Webサイトアクセスデータなどを取り込み、CTR（クリック率）、CVR（コンバージョン率）、ROAS（広告費用対効果）など重要指標を自動で計算・グラフ化します。さらに、結果をわかりやすい文章に要約し、レポートのたたき台を短時間で作成できます。データ分析初心者でも、Advanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）を使えば、レポート作成における初期分析を簡単に行えるため、マーケティング担当者の業務効率化に繋がります。

4.会議用データの整理とアウトプット

会議で使うデータの整形、指標の抽出、要約文作成までを一気通貫で自動化できます。たとえば、売上推移データをアップロードし、「月別売上推移をグラフにし、今月のトピックをまとめてください」と入力するだけで、グラフと共に、今月の傾向や改善ポイントまで文章でまとめてくれます。これまで会議資料作成に数時間かかっていた作業が、Advanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）を活用すれば、わずか数分で完了します。

5.業務マニュアルや手順書の作成補助

業務フローや作業一覧などのCSVデータをもとに、手順書や業務マニュアルのドラフトを自動作成することもできます。たとえば、工程管理表やチェックリストを読み込ませ、「この作業一覧をマニュアル形式でまとめてください」と依頼すれば、Advanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）がポイントごとに整理されたマニュアルを作成してくれます。これにより、新人研修資料や引き継ぎ用資料の作成工数が大幅に削減され、バックオフィス業務の効率化にもつながります。業務標準化の第一歩としても有効です。

実際に使ってみよう｜基本的な使い方と手順

ここでは、利用条件から実際の導入手順、よくあるエラーとその対処法まで、初心者でも迷わず始められるよう丁寧に解説します。事前に確認すべきポイントを押さえておけば、スムーズにAdvanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）を使いこなすことができます。

利用条件と対応プラン

Advanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）はOpenAIが提供するGPT-4 Proプラン専用の機能であり、無料プランでは利用できません。加えて、ファイルアップロードや分析機能は、ChatGPTのWeb版およびデスクトップ版のみが対応しており、モバイルアプリではファイルアップロード機能が制限されている場合があります。そのため、事前に利用する環境を確認し、必要があればデスクトップ環境を準備しておくことをおすすめします。また、社内での利用時には、セキュリティポリシーに沿った運用ルールを策定することも重要です。

実際の導入手順

現在、Advanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）は、GPT-4を使用していれば自動的に利用可能な仕様になっています。別途機能をオンにしたり、設定を切り替える必要はありません。利用できるのは、ChatGPT Plus、Pro、Team、Enterpriseプランのユーザーのみで、無料プランでは利用できません。また、ファイルのアップロードやデータ分析機能は、ChatGPTのWeb版およびデスクトップアプリ限定となっており、モバイルアプリでは対応していない場合があるため注意が必要です。

以下、利用の流れです。

ChatGPTのWeb版またはデスクトップ版にログインし、GPT-4を選択する。
チャット画面下部のクリップアイコンからファイルをアップロード（対応形式：CSV、XLSX、JSONなど）。
ファイルアップロード後、自然言語でプロンプトを入力。「このデータを月別売上で棒グラフにしてください」など、具体的な指示を入れます。
出力された分析結果やグラフを確認し、必要に応じて追加の指示で細かい調整を行います。

よくあるエラーと対処法

Advanced Data Analysisを利用する際、初心者が最もつまずきやすいポイントが、ファイルの読み込みやプロンプトの指定ミスによるエラーです。以下では、実際によく起こるエラーと、その具体的な原因、対処法を詳しく解説します。

ファイルが読み込めない・アップロードできない

Advanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）では、対応ファイル形式が主にCSVまたはXLSXとなっており、これ以外の形式やマクロ付き、パスワード保護されたファイルは正しく処理できないことがあります。また、ファイルサイズにも制限があり、大容量のデータはアップロードできずエラーになります。対処法としては、まずファイル形式を確認し、必要であればExcelからCSVやXLSX形式に変換しましょう。さらに、不要な列やデータを削除して、ファイルサイズを軽量化することで、アップロードエラーの発生リスクを抑えられます。

カラム名・データ指定ミスによるエラー

プロンプトで指定するカラム名が間違っている場合や、そもそも対象データが誤っている場合にもエラーが発生します。特に、カラム名の表記揺れや全角・半角の違い、存在しない列名を指定してしまうケースが多くあります。このようなエラーを防ぐためには、まず「このデータのカラム名を一覧表示してください」とAdvanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）に指示して、正しいカラム名を確認することを習慣化しましょう。また、プロンプトは「売上列を月別に集計してください」のように、対象列や目的を明確に示すことで、誤解を防げます。

処理が止まる・グラフや出力が表示されない

処理が途中で止まってしまう、もしくはグラフや出力が正しく表示されない原因としては、データ量が多すぎて処理が追いつかないケースや、欠損値・不正データが含まれている場合があります。
この場合、まず分析対象の行数や列数を絞って負荷を下げる、欠損値や異常データを事前に除去するなど、段階的な前処理をプロンプトで指示するのが効果的です。また、複数の分析を同時に頼むのではなく、集計→グラフ作成とプロセスを分割することで、処理を安定的に行うことができます。

初心者でもできる！伝わるプロンプトの書き方と実例集

本章では、初心者でも迷わず使えるプロンプト設計の基本ルールや、言い回しによる出力の違いを実験形式で解説します。さらに、実務で失敗しないためのチェックリストも紹介します。プロンプト設計のポイントAdvanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）を使ったデータ分析がぐっとラクになり、業務の時短に繋がります。

どんな言い方が伝わりやすい？プロンプトの基本ルール

Advanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）を使いこなすためには、AIに伝わりやすいプロンプトを入力することが重要です。プロンプトが曖昧だと、意図と異なる出力結果になるケースが非常に多く、最悪の場合、全く使えない結果となってしまいます。ポイントは、「何を」「どのデータを」「どんな形式で」出力してほしいのかを、できるだけ具体的に指示することです。たとえば、「このデータを分析してください」という表現では、AIはどの列を使い、どのような分析を求められているのか判断できません。しかし、「売上データの月別推移を棒グラフで表示してください」と指示すれば、対象データと目的、出力形式が明確になり、AIも意図を正確に読み取ってくれます。慣れないうちは「対象データ」「目的」「出力形式」の3つを常に入れることを意識すると、失敗を防げます。

プロンプトの言い回しによる出力の違い【比較実験】

実際にプロンプトの言い回しが異なるだけで、Advanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）が生成する出力の内容や質は大きく変わることを確認してみました。

仮のデータは様々な飲食店を営んでいる会社の各店舗の売り上げのデータです。

✅ 東京の飲食店・月別売上データ（単位：万円）

月	寿司魚一	カフェカノン	居酒屋たぬき
1月	480	310	550
2月	520	330	530
3月	600	370	620
4月	580	390	590
5月	620	420	610
6月	650	440	640

では、2つのプロンプトで出力結果を比較しましょう。

パターン1：「このデータを分析してください」

出力結果

■ 各店舗の売上推移

寿司魚一：1月から6月にかけて徐々に売上が増加しています。特に5月〜6月にかけて顕著な伸びが見られます。
カフェカノン：全体的に売上が安定して上昇傾向にあります。
居酒屋たぬき：3月にピークがあり、その後も高い水準を維持しています。

■ 全体の傾向

3店舗とも売上が徐々に増加しており、季節要因やプロモーション効果が考えられます。
特定の要因についてはデータからは読み取りづらいです。

パターン1では、このような出力結果となりました。プロンプトが、分析してくださいという指示だけなので、AIも何をどう分析し、最終的に何を出力したら良いのかわかりません。ここから読み取れることは少なく、資料に載せる分析結果としては不十分です。それではパターン2を見てみましょう。

パターン2：「あなたは経営コンサルタントです。以下の売上データをもとに、売上の傾向、繁閑差の要因、今後3ヶ月の売上改善策を提案してください。」

出力結果

1. 売上の傾向分析

◆ 寿司魚一

安定した上昇傾向（480万円 → 650万円）
高級店としての季節需要や観光ニーズに依存している可能性
5月以降の上昇はゴールデンウィーク需要の影響と推測される

◆ カフェカノン

徐々に売上上昇（310万円 → 440万円）
通年通して安定的に成長しており、立地や固定客層に強みがあると想定

◆ 居酒屋たぬき

3月に売上ピーク（620万円）以降、微減ながら高水準を維持
歓送迎会シーズンの影響が大きい。5月以降の伸び悩みは団体予約の減少と見られる

2. 繁閑差の要因考察

店舗名	繁忙期の特徴	閑散期の特徴	推定要因
魚一	5月〜6月	1月〜2月	観光／イベント需要、単価依存
カフェカノン	緩やか成長	1月	日常利用＋平日ランチ客の比率が高い
たぬき	3月	4月	歓送迎会依存、団体予約の影響大

3. 今後3ヶ月の改善施策（7〜9月想定）

🍣 寿司魚一

夏休み需要・外国人観光客を意識したプロモーション展開（英語メニュー、SNS施策）
平日昼間の閑散時間帯対策として限定ランチセットの導入

☕ カフェカノン

新作スイーツ・季節ドリンクの投入でリピーター増加
SNS経由での予約導線やテイクアウト販促強化（Googleマップ連携）

🍶 居酒屋たぬき

夏の宴会プラン強化（納涼会需要）＋飲み放題付きコースの拡充
8月のお盆前後に客数が落ちるため、個人客向けキャンペーンを実施

4. まとめ（要点）

各店舗とも右肩上がりだが、月ごとの変動に特定のイベント・季節性が大きく影響
来期も繁閑差を見据えた「短期施策」と「ファン育成」が鍵
特に夏〜秋の需要変動に備えて、商品企画・販促戦略の柔軟性が求められる

パターン2では、経営コンサルタントとして分析して欲しいという指示と共に、出力して欲しい内容が明確のため、的確なアウトプットが得られました。まず売り上げの傾向を分析し、次にその要因を考察、そしてその分析結果をもとに、改善策を考え、最後に全体のまとめがあるため、読みやすく、このまま資料に使えるようなアウトプットになっています。

このように、指示を具体的にすることにより、より業務に活かせる出力を得ることができるので、業務効率化につながります。プロンプトのコツについて知りたい方は、ぜひこちらの記事も参考にしてください。

プロンプト設計に迷ったときのチェックリスト5選

ChatGPTプロンプト設計に迷ったときのチェックリスト

Advanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）を使う際に、「どのように頼めば意図通りの出力が得られるのか」「いつも思った通りに結果が出ない」と感じた経験はありませんか？そんなときは、迷ったらこのチェックリストを確認する習慣をつけましょう。

1. 「目的（何をしたいか）」が明確になっているか？

プロンプトの出だしで、何を達成したいのかを明示しましょう。例：「売上の月別推移を確認したい」「広告データのCTRを分析したい」など、目的を明確にすることで、AIも迷うことなく、最適な処理を実行することができます。

2. 「対象（どの列／どの値）」が具体的に指定されているか？

対象列や分析範囲を明示しましょう。「sales列」「region列」など、データのカラム名を正確に記載することで、意図しない列を使ったミスを防げます。また、分析対象期間やカテゴリも併せて指定すると、より精度が上がります。

3. 「出力形式（どう見せたいか）」まで指示しているか？

棒グラフ、折れ線グラフ、表形式、文章要約など、どのような形式で出力を希望するかを明確に伝えましょう。「グラフにしてください」ではなく、「月別売上を棒グラフで」と具体的に依頼することで、視覚的に分かりやすい結果が得られます。

4. データの前提を伝える補足があるか？

Advanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）は文脈や背景を自動で推測しません。たとえば「このデータは2024年度の売上データです」「欠損値はそのまま処理してください」など、データの前提や注意点を補足することで、意図とずれた出力を避けることができます。

5. 誤解を避けたい用語は定義しているか？

「売上」や「利益」など、あいまいな表現は特に注意が必要です。たとえば、「売上＝税込売上高」「利益＝粗利」など、自社用語や指標を明確に定義することで、AIの誤認識や社内トラブルを防げます。特に部門や案件ごとで異なる指標を扱う際は、必ず用語定義を入れる習慣を持ちましょう。

Advanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）の注意点

Advanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）は業務効率化の観点でとても強力なツールですが、企業利用や業務データを扱う場合は、いくつか注意すべき点があります。誤った使い方をすれば、情報漏洩や誤解に基づく判断リスクにもつながるため、以下の注意点を必ず押さえておきましょう。

個人情報や機密情報の取り扱いには注意が必要

Advanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）はOpenAIのサーバー上で処理を行います。アップロードしたファイルはモデルの学習には使われないとされていますが、あくまで一時的に外部サーバーに送信されることを理解しておくべきです。特に、顧客情報、契約データ、個人を特定できる情報などは、社内ポリシーで明示的に「アップロード禁止」とする、もしくはマスキング済みの擬似データを使うなど、社内の情報管理ルールとセットで運用しましょう。

アップロードできるファイルサイズには制限がある

Advanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）では、ファイルサイズの上限が100MB前後に設定されており、大量のデータを一度に処理しようとすると、エラーが発生する場合があります。また、データ行数が多すぎると処理が途中で停止したり、タイムアウトすることもあるため、対象データを必要な範囲だけに絞ってアップロードする、もしくは段階的に処理を分割して依頼するなど、工夫が必要です。

出力内容は常に人間が確認・検証する

Advanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）が生成した分析結果やグラフは便利ですが、必ずしも正確な情報とは限りません。データの前提や背景を正確に把握していない場合、誤った解釈をしてしまうこともあります。AI出力をそのまま鵜呑みにせず、人間が必ず内容を確認し、必要なら修正を加えるプロセスを社内ルール化することが重要です。特に、外部への報告資料や社内意思決定に使う場合は必ずチェックを行いましょう。

利用履歴・ログ管理の観点を忘れない

Advanced Data Analysis（旧:Code Interpreter）を利用した際、ChatGPTの有料ユーザーであってもチャット履歴は自動保存されます。デフォルトでは履歴は残り、社内での共有時や外部とのやり取りで意図せず機密データが残ってしまうリスクがあります。利用履歴を残したくない場合は、チャット履歴をオフにする設定を活用しましょう。また、組織内で誰が、どのデータを、いつ、どの目的でアップロードしたかを記録し、管理する仕組みを整えることも、業務での安全な活用には不可欠です。

まとめ

ChatGPTのAdvanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）は、誰でもデータ分析やレポート作成を簡単に行うことができる、非常に強力なツールです。これまで専門知識が必要だったデータ集計やグラフ作成も、プロンプト一つでスピーディにこなせるため、業務効率化や意思決定の質を高めます。しかし、情報漏洩リスクや出力内容の誤認といった注意すべきポイントもあります。特に、社内外の重要なデータを扱う場合には、適切なルール整備や使い方を理解し、安全な活用を心がけることが大切です。Advanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）などのChatGPTの運用を最大限に活かし、社内で安心して業務改善を進めるには、専門家の伴走支援を活用するのが近道です。

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