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Advanced Data Analysis(Code Interpreter)とは?その機能や活用例を解説

この記事のポイント

  • この記事は、ChatGPT-4に統合された「Code Interpreter」として知られる「Advanced Data Analysis」機能について解説しています。
  • データの読み込み、分析、グラフ作成など、多様なデータ処理をプログラミング知識不要で行えるサービスです。
  • Code Interpreterの実際の使い方や注意点について具体的な例を交えて説明し、ビジネスシーンでの応用方法も提案しています。

監修者プロフィール

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

プログラミングの知識がなくても、日本語の指示だけで複雑なデータ処理が行える時代が到来しました。ChatGPT-4に統合された「Advanced Data Analysis」(旧:Code Interpreter)は、その可能性を大きく広げる新たなサービスです。

本記事では、Code Interpreterがどのようにデータの読み込みや分析、グラフの作成などを可能にするのかを解説し、プログラミングに詳しくない人でも簡単にデータ関連作業を行える方法をお伝えします。
また、実際の使用例や注意点にも触れ、ビジネスシーンでの応用方法まで幅広く紹介します。

Code Interpreterを活用することで、プログラミングの知識がなくても本格的なデータ分析が行えるようになります。この画期的な機能に興味がある方は、ぜひ本記事をご一読ください。

最新モデル、ChatGPT4o(GPT-4o)について詳しく知りたい方は、こちらの記事もご覧ください⬇️
ChatGPT-4o(GPT4 omni)とは?使い方、料金など詳細を徹底解説!

Advanced Data Anaylysis(旧:Code Interpretr)とは?

Advanced Data Analysis(旧称Code Interpreter)はChatGPT-4に統合された機能です。

これを使うことで、プログラミング知識がなくても、日本語の指示だけでデータの読み込みから分析、グラフの作成や複雑な計算といったデータ関連の多岐にわたる作業を行うことが可能になります。


Advanced Data Anaylysisでできること

ここでは、主な機能として挙げられる「データの読み込み・編集」、「データの分析」、「グラフ作成」の3つについて説明します。

データの読み込み・編集

Advanced Data Analysisを通じて、CSV、Excel、PDFといった様々な形式のファイルを直接読み込むことができます。この機能により、データの取り込みが容易になり、さらには読み込んだデータの編集も行えます。

これには、データのクリーニング(不正確なデータの修正や削除)、データの結合(異なるソースからのデータを一つにまとめる)、データの変換(データ形式の変更や新しい変数の作成)などが含まれます。
このプロセスを通じて、分析に適したデータセットを準備することができます。

【関連記事】
➡️ChatGPTにPDFを読み込ませる方法を解説!要約や翻訳にも活用可能

データの分析

データが準備できたら、統計分析、機械学習、時系列分析など、さまざまな高度な分析手法を適用することが可能です。統計分析では、データセット内のトレンドやパターンを明らかにし、関連性や因果関係を探求します。

機械学習を用いれば、分類、予測、クラスタリングなどのタスクを自動化し、データから学習するモデルを構築できます。時系列分析を通じては、時間によるデータの変化を追跡し、将来の傾向を予測することができます。

【関連記事】
➡️ChatGPTをデータ分析へ活用する方法を解説!プロンプト例も紹介

グラフ作成

データの視覚化は、分析結果を理解しやすくするために不可欠です。Advanced Data Analysisでは、折れ線グラフ、棒グラフ、散布図など、さまざまなタイプのグラフを簡単に作成することができます。

これにより、データのトレンド、パターン、異常値などを直感的に把握することが可能になります。

【関連記事】
➡️ChatGPTでグラフを作成する方法!プラグイン不要でエクセルにも活用!


Advanced Data Anaylysisの使い方

  1. ChatGPTトップページ左上の、モデル切り替えボタンからGPT-4を選択します。
    Advanced Data Anaylysisの使い方1モデルの選択

  2. 実行したい内容(グラフ作成・コード生成)を自然言語で入力するか、分析したいデータ(ファイル)を添付します。
    Advanced Data Anaylysisの使い方2指示の入力

  3. すると、ユーザーの指示に従ってChatGPTが生成・分析を行ってくれます。

Advanced Data Anaylysisの使い方3(出力の一部)ChatGPTの応答


Advanced Data Anaylysisの活用例

ここでは、Advanced Data Anaylysisの活用例と、実際の使用例について紹介していきます。

ヒストグラムを用いた顧客満足度スコアの視覚化

ヒストグラムを使った顧客満足度のスコア分布の視覚化は、企業にとって非常に価値があります。このグラフを通じて、企業は顧客が提供するフィードバックの全体的な傾向を瞬時に理解することができます。

具体例としては、1から5までの満足度スコアに対する顧客の反応を棒グラフの形で表示し、どのスコアが最も多く選ばれたか、顧客の意見がどれだけ分散しているかを明らかにします。例えば、低いスコアが多い場合、サービスや製品の質に問題がある可能性が示唆され、企業はこの情報を基に改善策を講じることができます。

ヒートマップを用いたウェブサイトのページマップの作成

ウェブサイトのページビュー熱マップは、訪問者がサイト内のどのページやセクションに最も関心を持っているかを色の濃淡で示します。このツールを活用することで、ウェブサイトの管理者は、人気のコンテンツや訪問者の行動パターンを容易に把握することが可能になります。

特に、色の濃いエリアは訪問者の関心が高いことを示し、逆に色の薄いエリアは改善が必要なセクションを示唆します。このような洞察は、ウェブサイトの構造を最適化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるための重要な情報となります。

Xにて、扱うことのできるグラフの例が紹介されています。

線形回帰を用いた企業の売り上げ予測

Advanced Data Anaylysisを用いると、過去の売上データや市場の動向、経済環境、季節性などの要因を分析し、未来のある期間における企業の売上を予測することができます。

今回は、架空の「A社の財務データ(2020年1月~2023年12月)」というExcelファイルを用意し、売り上げ予測をしてもらいました。

まずは、このような形で指示を与えました。
売り上げ予測その1売り上げ予測の指示例

すると、第一段階としてデータの読み込み・編集を行ってくれました。
売り上げ予測その2応答その1

その後、データを分析しています。
売り上げ予測その3応答その2

最終的に「グラフを作って下さい」と指示するなど数回のやり取りを経て、線形回帰による売り上げ予測が完了しました。

売り上げ予測その4応答その3


今回は簡単に線形回帰を用いましたが、もちろん他の手法で予測してもらうことや手法もおまかせすることも可能です。


Advanced Data Anaylysis利用時の注意点

Advanced Data Anaylysisは非常に便利な機能ですが、使用時にはいくつかの注意点があります。

ブラウジング機能は利用不可

Advanced Data Analysisは、データの読み込み、編集、分析、グラフ作成といった機能を提供しますが、インターネット上の情報を直接検索するブラウジング機能は含まれていません
つまり、外部のウェブサイトからデータを直接取得したり、オンラインのリソースを参照したりすることはできません。

分析に必要なデータは、あらかじめ手元に用意しておくか、公開されているデータセットからダウンロードしておく必要があります。

【関連記事】
➡️ChatGPTをネット検索・接続をする方法は?プラグイン不要の方法も紹介!

スマホアプリ版は未対応

Advanced Data Analysisは、ブラウザ版のChatGPTでのみ利用可能です。つまり、スマートフォンやタブレットのアプリ版ではこの機能を使用することができません。
これは、データ分析やグラフ作成などの複雑な作業を扱うための高度なコンピューティングリソースやインターフェイスが、ブラウザ版でより適切に提供されるためです。

したがって、この機能を活用したい場合は、PCやラップトップを使用してWebブラウザからアクセスすることが推奨されます。

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複雑なタスクは処理できない場合がある

Advanced Data Analysisは多くのデータ分析タスクをサポートしていますが、非常に複雑な計算や大規模なデータセットに対する分析は、システムの処理能力の制限により実行できない場合があります。

特に、高度な機械学習モデルの訓練やビッグデータの処理には、専門的なソフトウェアやハードウェアリソースが必要になることがあります。したがって、非常に複雑な分析を行いたい場合は、専門的なデータ分析ツールやプラットフォームの使用を検討する必要があります。


まとめ

Advanced Data Analysisは、データの読み込み、編集、分析、グラフ作成といった多岐にわたる作業を指示すると行ってくれるChatGPT-4の強力な機能です。この記事ではAdvanced Data Analysisの特徴や使い方、活用例などを紹介しました。

この機能を駆使することで、プログラミング知識がない人でもデータ分析の可能性を広げることができます。この記事が、あなたの作業効率を高める助けになれば幸いです。

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監修者

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

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