ChatGPTでCSVデータを読み込み分析する方法は？手順・活用案・注意点を徹底解説！

ChatGPTは、これまで専門スキルが必要だったCSVデータの分析・活用を、より身近で直感的なものへと進化させています。CSVファイルを直接読み込んで分析やグラフ化が誰でも簡単に行えるようになりました。

この記事では、ChatGPTでCSVデータを読み込む具体的な手順から、マーケティング分析、顧客データ整理、定期レポート自動化といった実践的な活用法、さらには文字化けなどのエラー対処法まで徹底解説。専門知識不要で今日からデータ活用を加速させる方法をお届けします。

AI MarketではChatGPTをはじめとするLLMの導入・カスタマイズ支援に強いAI会社の選定・紹介を行っています。貴社に最適な会社に手間なく数日で出会えます。貴社の要望に応えることが可能な企業複数社の紹介が可能で、相見積もり・比較もすぐに実施可能。

プロのAIコンサルタントが貴社の代わりに数社選定しますので、開発会社の選定に迷ったり、相談方法がわからなかったら、累計1,000件以上の相談実績を持つAI Marketへ、いつでもお気軽にご相談ください。

【無料】ChatGPTの導入支援に強いAI会社選定を依頼する

自分でChatGPTの導入に強いAI会社を探したい方はこちらの記事で特集していますので併せてご覧ください。

なぜChatGPTでCSVデータを扱うのか？

企業活動において、売上データ、顧客情報、アンケート結果など、様々なデータがCSV形式で保存・管理されています。従来、これらのCSVデータを分析するには、Excelの高度な機能や、場合によってはプログラミングスキル、BIツールといった専門的な知識や環境が必要でした。

しかし、ChatGPTという強力なAIツールを活用することで、これまで専門知識や複雑なソフトウェアが必要だったCSVデータの分析・活用が、誰でも簡単に行えるようになりました。

自然言語で指示を出すだけで、CSVファイルを直接読み込んで分析やグラフ化が可能になり、データ活用の敷居が大きく下がっています。

関連記事：「ChatGPTのファイル読み込み機能とは？手順や活用法を徹底解説！」

ChatGPTでCSVデータを分析する仕組み

ChatGPTがCSVデータを分析する能力は、Advanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）とバックエンドで動作するプログラミング言語「Python」によって実現されています。

Advanced Data Analysisは、ChatGPTの有料プラン（Plus、Team、Enterprise）ユーザーに提供される高度な機能モジュールです。近年、無料版ユーザーにも一部機能が限定的に提供されています。

Advanced Data Analysisは、ユーザーがアップロードしたCSVファイルなどを対象に、データ分析、可視化、コード実行といったタスクを対話形式で実行する環境を提供します。以前はベータ機能として設定画面から有効化する必要がありましたが、現在では標準機能の一部として、特別な有効化操作なしに必要なときに自動で機能が呼び出されます。

ChatGPTは、ユーザーからのデータ分析に関する指示（プロンプト）を解釈すると、その指示内容を実行するためのPythonコードを動的に生成します。Pythonは、その豊富なライブラリ群と構文の可読性の高さから、データサイエンスや機械学習の分野で広く採用されています。

この仕組みにより、ユーザーはPythonのプログラミングスキルを直接持っていなくても、自然言語で指示するだけで高度なデータ分析を実行できます。

ChatGPTが企業データ活用にもたらす実務的メリット

ChatGPTを活用したCSVデータ分析は、従来の表計算ソフトを使った分析と比較して、多くの実務的メリットをもたらします。

• 専門知識不要で高度な分析
• 業務効率の大幅な向上
• データのビジュアライズ化
• 新たな洞察の発見

まず最も大きな利点は、専門知識不要で誰でも手軽にデータ分析が可能になる点です。これまでデータ分析には統計学やプログラミングの知識が必要でしたが、ChatGPTを使えば自然な言葉で指示するだけで高度な分析が可能になります。

業務効率の観点からも、ChatGPTの活用は大きなメリットをもたらします。手作業で行っていた集計作業やグラフ作成などが、ChatGPTへの指示一つで瞬時に完了するため、分析にかかる時間を大幅に短縮できます。これにより、浮いた時間をより創造的な業務や戦略立案に充てることができるようになります。

さらに、分析結果をグラフや表形式で出力する指示も簡単に行えるためデータを視覚的に把握しやすくなり、関係者への説明もスムーズに行えるようになります。例えば、「添付のCSVファイルの内容についてデータ分析し、表やグラフで出力してください」といった簡単な指示だけで分析結果を視覚的に表示してくれます。

また、ChatGPTは人間では思いつかないような分析軸や切り口でデータを分析することで、新たな視点や意外な気づきをもたらすこともあります。これは特に市場動向の把握や顧客行動の分析において価値を発揮し、ビジネス戦略の立案に新たな視点を提供してくれます。

定型的なデータ分析業務をChatGPTに任せることで、人間はより創造的な業務に集中できるようになるというメリットも見逃せません。日々の反復作業から解放されることで、社員の業務満足度向上にもつながります。

関連記事：「データ分析とは？メリット・デメリット・21手法の特徴・導入方法・データ事例・ビッグデータ活用を徹底解説！」

▼累計1,000件以上の相談実績！お客様満足度96.8%！▼

【無料】ChatGPTの導入支援に強いAI会社選定を依頼する

ChatGPTでCSVを読み込んで分析する手順

ChatGPTにCSVファイルを読み込ませる手順は非常にシンプルで、特別な技術知識は必要ありません。以下に具体的な流れを説明します。

1. まず、ChatGPTの画面を開き、新しいチャットを開始します。
2. メッセージ入力欄の左側にある「添付マーク」（クリップのようなアイコン、または＋マーク）をクリックします。すると、ファイルのアップロード方法として以下の選択肢が表示されます。
   「アプリから追加する」：Google DriveやMicrosoft OneDriveからファイルをアップロードする
   「写真をファイルを追加する」：ローカルのコンピューターからアップロードする
3. 分析したいCSVファイルを選択します。
   ファイルのアップロードが完了するまで少し待ちます。ファイルサイズが大きい場合は、アップロードに時間がかかることがあります。
4. ChatGPTにCSVファイルの内容確認を指示します。例えば以下のようなプロンプトを入力します。

   添付のCSVファイルの内容について解説してください。

5. CSVファイルの内容を解析して説明してくれます。これによって、データの構造や内容を把握した上で、より具体的な分析指示を出すことができます。
6. 内容確認後、具体的な分析指示を出します。

   添付のCSVファイルの内容についてデータ分析し、表やグラフで出力してください。

より詳細な分析を行いたい場合は、以下のようなプロンプトも有効です。

添付のCSVデータから顧客セグメント別の購入傾向を分析し、最も効果的なマーケティング戦略を提案してください。

このように、ファイルのアップロードから具体的な分析指示まで、わずか数ステップでChatGPTによるCSVデータの分析が可能です。

無料プランでも使える

無料プランでも利用制限はありますが、csvファイルのアップロード、分析を利用できます。一定期間内に利用できる回数（メッセージ数や処理回数）に厳しい制限があり、高頻度で利用したり、複雑な処理を連続して行ったりするとすぐに上限に達してしまう可能性があります。

利用制限なしで利用したい場合は、ChatGPT Plus、Team、Enterpriseといった有料プランに加入する必要があります。

有料プランに登録していれば、データ分析を利用する際に追加料金は発生しません。

▼累計1,000件以上の相談実績！お客様満足度96.8%！▼

【無料】ChatGPTの導入支援に強いAI会社選定を依頼する

主要業務シーン別・ChatGPT×CSV分析活用案

ChatGPTとCSVデータの組み合わせは、様々な業務シーンで強力なソリューションとなります。こでは、実際のビジネスシーンにおいて、ChatGPTとCSVデータをどのように組み合わせて活用できるのか具体的な事例と実践方法を紹介します。

マーケティングデータの分析と意思決定支援

マーケティングや営業部門では、日々大量のデータが蓄積されていますが、そのデータから有益な洞察を得ることが課題となっています。ChatGPTを活用することで、専門知識がなくても高度なデータ分析が可能になり、データドリブンな意思決定をサポートします。

例えば、顧客の購買履歴データをCSVで用意し、ChatGPTに読み込ませることで、顧客セグメント別の購買傾向分析が可能になります。例えば以下のようなプロンプトを入力するだけで、ChatGPTは顧客の購買頻度、平均購入金額、好みの商品カテゴリなどを分析し、効果的なマーケティング戦略を提案してくれます。

このCSVデータから顧客の購買パターンを分析し、最も効果的なターゲティング戦略を提案してください

購買履歴データからRFM分析を行い、優良顧客セグメントを特定してください

また、広告キャンペーンのパフォーマンスデータをCSVで用意し、以下のように指示することで、ROI（投資収益率）の高いチャネルを特定し、広告予算の最適な配分方法を導き出すことができます。

このCSVデータから最も費用対効果の高い広告チャネルを分析してください

広告キャンペーン前後の売上データを比較し、効果をレポートしてください

さらに、競合分析においても、市場シェアや価格データをCSVで整理してChatGPTに分析させることで、競合との差別化ポイントや価格戦略の改善点を見出すことができます。以下のようなプロンプトが有効です。

このCSVデータから当社と競合他社の価格戦略を比較分析し、改善点を提案してください

営業データの分析

営業活動報告CSV、失注案件リストCSV、顧客問い合わせ履歴CSVから、営業データの予測分析も可能です。例えば、過去の営業データをCSVで用意して以下のように指示することで、ChatGPTは過去のトレンドを分析し将来の売上予測を提供してくれます。

このCSVデータから来月の売上予測を行い、その根拠を説明してください

各営業担当者の案件進捗状況をフェーズ別に集計し、ボトルネックを特定してください

失注案件データから、最も多い失注理由とその傾向を分析してください

成約案件データから、共通する顧客属性やアプローチ方法を洗い出してください

これにより、営業目標の設定や営業リソースの配分を最適化することができます。

EC・小売で商品・顧客・注文データの一括編集・自動整理

商品管理、顧客管理、注文管理などの業務では、データの整理や編集に多くの時間が費やされています。ChatGPTを活用することで作業を効率化し、人的ミスを減らすことができます。

商品データの整理では、不統一な商品名や説明文をCSVで用意し、ChatGPTに以下のように指示することで、一貫性のある商品データを作成できます。

このCSVファイルの商品名と説明文を統一したフォーマットに整理してください

例えば、同じ商品でも「ノートPC」「ノートパソコン」「ラップトップ」など表記が異なる場合に統一された表記に自動変換することが可能です。

また、顧客データの重複排除や統合も容易になります。以下プロンプトで名前や住所の微妙な違いを識別し、同一顧客のレコードを統合することができます。

このCSVファイルから重複する顧客レコードを特定し、統合してください

注文データの分類や整理も効率化できます。以下のように指示することで地域ごとの注文量を分析し、効率的な配送計画を提案してくれます。

このCSVファイルの注文データを配送地域ごとに分類し、最適な配送ルートを提案してください

商品カタログの自動生成も可能です。商品データをCSVで用意して以下のように指示することで、ChatGPTは各商品の特徴を活かした魅力的な商品説明文を自動生成します。

このCSVデータから商品カタログのテキストを生成してください

これにより、カタログ作成の工数を大幅に削減できます。

定期レポート・業務プロセス自動化への応用

多くの企業では、定期的なレポート作成や業務プロセスの実行に多くの時間とリソースが費やされています。ChatGPTとCSVデータを組み合わせることで、これらの業務を自動化し、効率化することができます。

週次や月次の売上レポート作成では、売上データをCSVで用意して以下プロンプトで指示することで、数分で専門的な分析レポートを生成できます。

このCSVデータから先月の売上分析レポートを作成し、主要な指標とトレンドを説明してください

過去3年間の月次売上データから季節変動指数を算出し、来期の売上を予測してください

ChatGPTは数値データを分析するだけでなく、そのデータから意味のある洞察を抽出し、ビジネス言語で説明してくれるため、誰でも理解しやすいレポートが完成します。

在庫管理レポートの自動化も可能です。在庫データをCSVで用意して以下プロンプトを使えば、在庫切れリスクのある商品を特定し、適切な発注量を提案してくれます。

このCSVデータから在庫状況を分析し、発注が必要な商品と推奨発注量を提案してください

顧客満足度調査の分析も効率化できます。アンケート結果をCSVで用意して以下のように指示することで、定量的・定性的データを総合的に分析し、顧客満足度向上のための具体的な施策を提案してくれます。

このCSVデータから顧客満足度調査の結果を分析し、改善すべき主要ポイントを特定してください

ユーザーレビューを感情分析し、ポジティブ/ネガティブな意見の傾向を教えてください

CSVデータ読み込み時のエラー対処法

ChatGPTでCSVデータを活用する際、様々なエラーや問題に遭遇することがあります。ここでは、実務でよく遭遇するCSVデータ読み込み時の問題と、その具体的な解決方法を解説します。

文字コード問題

CSVファイルの読み込み時に最も頻繁に発生する問題の一つが文字コードに関するものです。特に日本語を含むCSVファイルでは、文字化けや読み込みエラーが発生しやすくなります。

文字コードの問題を解決するための第一歩は、CSVファイルの現在の文字コードを確認することです。Windowsの場合、メモ帳でCSVファイルを開き、「名前を付けて保存」ダイアログで現在の文字コードを確認できます。

ChatGPTでの読み込みに最適な文字コードはUTF-8です。文字化けが発生した場合は、CSVファイルをUTF-8形式で保存し直すことで解決できることが多いです。具体的な手順としては、以下の方法があります。

1. メモ帳やNotepad++などのテキストエディタでCSVファイルを開く
2. 「名前を付けて保存」を選択
3. 文字コードの設定で「UTF-8」を選択して保存

Excelで保存したファイルは要注意

Excelで作成したCSVファイルを使用する場合は特に注意が必要です。Excelは保存時に基本的にShift-JISを使用するため、メモ帳やNotepad++などのテキストエディタで再度ファイルを開いてUTF-8に変換することをお勧めします。

また、BOM（Byte Order Mark）の有無も文字コード問題に影響します。

BOMはファイルの文字コードを示すファイルの先頭に付加される特殊な文字です。一部のシステムではBOMが原因でエラーが発生することがあります。

BOMの有無による問題が疑われる場合は、「UTF-8 BOMなし」での保存を試してみてください。

データサイズに注意

CSVファイルのサイズも重要な確認ポイントです。ChatGPTには入力の制限があるため、非常に大きなCSVファイルの場合は以下を検討しましょう。

• 必要な部分だけを抽出した小さなファイルを作成する
• 複数のファイルに分割する

間違った区切り文字

データの形式も確認が必要です。CSVは基本的にカンマ（,）で値を区切りますが、日本語環境ではタブ区切り（TSV）や、セミコロン（;）区切りが使われることもあります。

区切り文字が想定と異なる場合、データが正しく解析されません。

区切り文字の問題を解決するには、テキストエディタの検索・置換機能を使って、区切り文字を適切なものに変更します。例えば、セミコロン区切りのファイルをカンマ区切りに変更する場合は、すべてのセミコロンをカンマに置換します。

ただし、データ内にカンマが含まれている場合は、それらが誤って区切り文字として解釈されないように注意が必要です。

データ形式の最適化

CSVデータの形式が最適化されていないと、ChatGPTによる分析の精度や効率が低下する可能性があります。データ形式の最適化は、エラーを防ぐだけでなく、より質の高い分析結果を得るためにも重要です。

例えば、データ内の特殊文字も問題を引き起こす可能性があります。引用符（”）、改行コード、タブ文字などの特殊文字がデータ内に含まれているとCSVの構造が崩れることがあります。

これらの問題を解決するには、特殊文字をエスケープするか、適切に引用符で囲む必要があります。

また、データの一貫性も重要です。同じ列内で異なるデータ型（数値と文字列の混在など）が使用されていると分析が困難になります。データ型の一貫性を確保するために、Excel等のスプレッドシートソフトで前処理を行うことをお勧めします。

データ形式の最適化に関して、ChatGPTに以下のようなプロンプトを使用することも効果的です。

添付のCSVファイルのデータ形式を分析し、ChatGPTでの処理に最適な形式に整えるための提案をしてください。

分析に適したデータ構造

ChatGPTでCSVデータを効果的に分析するためには、データ構造も重要な要素です。適切な構造のデータを用意することで、より精度の高い分析結果を得ることができます。

理想的なCSVデータ構造としては、1行目にヘッダー（列名）があり、各列が明確に定義されていることが望ましいです。また、システムを混乱させる可能性のある要約や脚注などの不要な行は削除することをお勧めします。

これにより、ChatGPTは各列の意味を理解しやすくなり、より的確な分析が可能になります。

例えば、「顧客ID」「購入日」「商品名」「金額」といった明確な列名を設定することでChatGPTはデータの文脈を理解しやすくなります。さらに、時系列分析を行いたい場合は日付列が適切にフォーマットされていること、カテゴリ分析を行いたい場合はカテゴリ列が明確に定義されていることが重要です。

セキュリティリスク対策

CSVデータをChatGPTにアップロードする際は、セキュリティリスクにも十分な注意を払う必要があります。特に企業データを扱う場合、情報漏洩や不正アクセスのリスクを最小限に抑えるための対策が重要です。

最も基本的なセキュリティ対策は、機密情報や個人情報の取り扱いに注意することです。CSVファイルに顧客の氏名、住所、クレジットカード情報などの個人情報が含まれている場合は、それらの情報をマスキングまたは匿名化してからアップロードすることをお勧めします。

例えば、実際の顧客名を「顧客A」「顧客B」のように置き換えたり、住所の一部を「***」でマスキングしたりする方法があります。

また、データの最小化も重要なセキュリティ対策です。分析に必要な最小限のデータだけをCSVファイルに含めることで、不要な情報漏洩リスクを減らすことができます。

例えば、顧客の購買履歴を分析する場合、顧客IDと購買データだけを含め、氏名や連絡先などの個人情報は除外するといった対応が考えられます。

企業内でChatGPTを利用する際のガイドラインを策定することも効果的です。どのようなデータをアップロードしてよいか、どのようなデータは取り扱わないかなどのルールを明確にし、従業員に周知することでセキュリティリスクを低減できます。

まとめ

ChatGPTを活用したCSVデータ分析は、専門知識不要で誰でも簡単に高度なデータ活用が可能になる方法です。アップロードからプロンプト入力までの3ステップで、マーケティング分析、顧客データ整理、定期レポート自動化など様々な業務効率化が実現できます。

文字コード問題やセキュリティリスクにも対処法があり、安全に活用可能です。

ただし、ChatGPTは万能ではありません。特に、非常に大規模なデータセットの扱いや、極めて高度で専門的な統計解析、あるいは企業の基幹システムとの密な連携といった領域では、ChatGPT単独での対応には限界があります。

また、分析結果の解釈や、それを戦略に落とし込む最終判断は、依然として人間の専門的な知見が不可欠です。

AI MarketではChatGPTをはじめとするLLMの導入・カスタマイズ支援に強いAI会社の選定・紹介を行っています。貴社に最適な会社に手間なく数日で出会えます。貴社の要望に応えることが可能な企業複数社の紹介が可能で、相見積もり・比較もすぐに実施可能。

プロのAIコンサルタントが貴社の代わりに数社選定しますので、開発会社の選定に迷ったり、相談方法がわからなかったら、累計1,000件以上の相談実績を持つAI Marketへ、いつでもお気軽にご相談ください。

【無料】ChatGPTの導入支援に強いAI会社選定を依頼する

chatgptでcsvデータを読み込みについてよくある質問まとめ