ChatGPTデータ分析プロンプト例｜CSV・Excelの集計と検算

ChatGPTでデータ分析をするプロンプトは、列の意味・単位・期間を伝え、データ確認→集計→検算の順に依頼すると組み立てやすくなります。この記事では、CSV・Excelに使えるプロンプト例と、クロス集計・前年比・グラフ化の手順を紹介します。AIの出力を人が確認しながら進めるやり方です。

ChatGPTでデータ分析を始める前の準備

最初に「何を判断したいか」を1文にします。「売上を分析して」より、「前年同月から売上が変わった商品区分を特定したい」と伝えると、必要な集計が明確になります。

元ファイルのコピーを作り、次の点を整えます。

• 氏名、メール、電話番号、住所などの個人情報列を削除します。
• 集計に必要な識別子は仮のIDに置き換え、対応表は渡しません。
• 自由記述欄やメモにも、個人情報・機密情報が残っていないか確認します。
• Excelでは対象シートを決め、見出しを1行にし、合計行と明細行を分けます。

名前を消しても、所属や日付、少数の取引の組み合わせで個人が分かる場合があります。必要に応じて日別を月別にまとめ、社内の利用ルールに沿って渡す列と行を絞ってください。

ファイルをアップロードできるかは利用環境で確認します。使えない場合は、許可された範囲のCSVを列名付きで貼り付けます。一部だけ渡すときは「サンプル」と明記し、全体の合計や傾向を断定させないことが大切です。

データ確認に使うChatGPTプロンプト例

まず、データの概要と品質を確認します。以下は月別売上の例です。目的、期間、列名、単位、1行の意味を自分のデータに合わせて置き換え、データと一緒に送ってください。

次のCSVまたはExcelを確認してください。
目的：売上が前年同月から変わった商品区分を特定する。
対象期間：2024年1月〜2025年12月の確定データ。
1行の意味：1か月×1商品区分の集計。取引明細ではない。
列の意味・単位：
・年月：YYYY-MM形式の売上計上月
・商品区分：商品の分類名
・売上円：税抜・返品控除後の売上合計（円）
・件数：受注件数（件）。顧客数ではない

まだ集計せず、次を表にしてください。
1. 読み取れたシート名、行数、列名、列の型、対象期間
2. 列別の欠損数、日付・数値の変換エラー
3. 年月×商品区分の重複、抜けている月、表記ゆれ
4. 売上円・件数の最小値、最大値、負値、外れ値候補と判定基準
問題のある行は元データの位置が分かる形で示してください。
欠損を0とみなさず、重複・外れ値を勝手に削除しないでください。
確認できた事実と、判断に必要な質問を分け、私の回答を待ってください。
データを読めなければその旨を伝え、数値を推測しないでください。

「1行＝1受注」と「1行＝月別集計」では、行数の意味が異なります。件数列がある集計表で行数を数えても、受注件数にはなりません。金額が税込か税抜か、返品を含むかも先に決めます。

確認結果を見て、欠損の補完や重複の扱いを人が判断します。たとえば「売上が空欄の行は除外し、除外行数を報告。ただし月全体が欠けている場合は比較を止める」と返します。外れ値は大口受注など正しい記録の可能性もあるため、値が大きいだけで削除しません。

集計・クロス集計・前年比・グラフ化のプロンプト

確認が済んだら、同じ会話で次を送ります。期間や対象月は実データに合わせます。AIデータ分析のプロンプトでは、計算式と例外処理まで指定すると、結果を照合しやすくなります。

確認結果と私が承認した処理方針に従って分析してください。
未解決の問題が計算に影響する場合は、先に質問してください。
対象：2024年1月〜2025年12月。両年の同じ月を比較する。
指標：売上合計、件数合計、売上合計÷件数合計で求める1件当たり売上。
件数合計が0なら1件当たり売上は算出不可とする。

以下を順番に出してください。
1. 月別集計表と、行＝年月・列＝商品区分・値＝売上合計のクロス集計表
2. 前年同月との差額と増減率。増減率＝（当年÷前年−1）×100。
   前年が0・欠損なら増減率は算出不可とし、0%で埋めない。
3. 売上の増減傾向と、全体の増減に対する商品区分別の差額
4. 月別売上の折れ線グラフと、2025年12月の商品区分別の前年同月差額の棒グラフ。
   タイトル、軸名、円単位、凡例を付ける。
   作図できなければ、グラフ用集計表とExcelでの作成手順を示す。
5. 結論／原因の仮説／追加確認が必要なデータを分ける。
   各結論に根拠となる年月・商品区分・数値を添え、因果関係は断定しない。
6. 対象行数、除外条件、欠損の扱い、計算に使ったコードまたは式、丸め方。
   実行したコードと未実行の提案コードを区別する。
7. 元データ合計と、月別・商品区分別集計の総合計の照合結果。
途中計算では丸めず、表示時のみ円は整数、率は小数第1位に丸めてください。
実行に制約があれば、処理できた範囲を明記してください。

前年比は比較する期間をそろえます。当年が途中までなら、前年も同じ月までに絞ります。「前年比120%」と「前年比20%増」は表現が違うため、上の例では増減率に統一しています。前年が負値の場合は率だけでは読み違えやすいため、差額と元の金額も確認してください。

1件当たり売上も、行ごとの単価の単純平均ではなく、売上合計を件数合計で割ります。指標の定義を固定することが、比較の前提になります。

入力例と出力例：架空の月別売上を分析する

練習用として、架空のA社の集計表を使います。この例だけは対象期間を2024年・2025年の各12月に、グラフを商品区分別の差額のみに変更してください。通年や月次推移を示すデータではありません。

入力例は次のCSVです。

年月,商品区分,売上円,件数
2024-12,区分A,100000,10
2024-12,区分B,200000,20
2025-12,区分A,120000,12
2025-12,区分B,180000,15

出力例は次のようになります。数値はこの4行から計算したものです。

結論： 全体売上は前年同月と同額です。区分Aの増加と区分Bの減少が相殺されています。全体の件数は30件から27件に減り、1件当たり売上は10,000円から約11,111円になっています。

仮説： 商品構成や価格の変化が、1件当たり売上に影響した可能性があります。ただし、この表だけでは原因を確定できません。

追加確認： 商品別の数量、価格、値引き、返品の内訳を調べます。区分Bの売上減少を、そのまま顧客離れと判断しないようにします。

計算結果を検証するやり方

コードや式を出させても、それだけで正しさが保証されるわけではありません。人が手元のExcelで同じ範囲を再計算します。

上のCSVをA1:D5に貼り付けた場合、次の式で2025年12月の売上合計と増減率を照合できます。年月列は文字列として貼り付けてください。

=SUMIF(A2:A5,"2025-12",C2:C5)
=SUMIF(A2:A5,"2025-12",C2:C5)/SUMIF(A2:A5,"2024-12",C2:C5)-1

結果は売上合計が300,000、増減率が0です。2つ目のセルはパーセント表示にします。この式は前年売上が0でない今回の検算用です。

実データでは、全体合計に加えて特定の月・区分を抜き取り、対象行と計算式を追います。総合計が合っていても分類を取り違えている場合があるためです。報告に使う前に、抽出条件や結論の妥当性も人が確認します。

うまくいかないときのコツと注意点

• 日付や金額を読めない： 日付形式、文字コード、桁区切り、通貨記号を確認し、変換できない値を一覧にさせます。商品コードの先頭の0は消さないよう指定します。
• Excelと合計が違う： 対象シート、期間、合計行の混入、非表示行やフィルターの扱い、数式の計算結果を確認します。
• 分析が抽象的： 「根拠となる集計表の行と数値を示して」と追加します。データにない説明は仮説に分けます。
• グラフが読みにくい： 比較対象を絞り、軸の単位と期間を明示します。元の集計表と照合し、棒グラフの数値軸は原則0から始めます。

一度に処理できなければ、列の定義と確認、単月の集計、比較の順に分けます。サンプルだけの結果や未実行のコードを、全件で検証済みの結果として扱わないでください。

よくある質問

ChatGPTのデータ分析プロンプトは何から書けばよいですか？

目的、1行の意味、列の定義・単位、対象期間から書きます。その後に欠損・外れ値・型の確認を依頼し、処理方針を決めてから集計に進みます。

CSVとExcelのどちらで渡せばよいですか？

単一の表ならCSV、複数シートを扱うなら対象を明示したExcelが候補です。どちらも利用環境で扱えるか確認してください。CSVでは先頭の0や日付の形式変換、Excelでは対象シートや数式の扱いに注意します。

ChatGPTの分析結果をそのまま報告に使えますか？

検算と事実確認をしてから使います。コードや式、除外条件を確認し、元データの一部を手元で再計算してください。結論と仮説を分け、根拠のない原因説明は確定事項として載せません。