ChatGPTソラ先生と学ぶ！中級者のためのAI実践講座【第16回】ChatGPTでExcelデータ分析を始める方法｜売上集計・グラフ作成・傾向分析から業務改善まで実践
こんにちは、ソラ先生です。
前回は、ChatGPTを使って仕事の標準化を進め、品質を安定させながら改善を続ける方法を学びました。
今回は、仕事で日々蓄積されている「数字」に注目してみましょう。
テーマは「データ分析」です。
皆さんは、こんな経験はありませんか？
「Excelに売上データは保存しているけれど、集計するだけで終わっている」
「グラフを作ってみたものの、何を読み取ればよいのか分からない」
「売上が増えた理由を知りたい」
「作業時間を記録しているのに、改善へ活用できていない」
「数字を見て原因を説明したら、実際には違う理由だった」
データ分析というと、統計学やプログラミングの専門知識が必要だと思うかもしれません。
もちろん、高度な分析には専門的な知識が必要です。
しかし、日常業務で蓄積されているデータを整理し、変化を確認し、問題を考えることから始めることもできます。
ChatGPTには、ExcelやCSVなどのファイルを読み込み、集計やグラフの作成、データの比較を支援する機能があります。
今回は、「データを確認する → 整理する → 集計する → 可視化する → 傾向を読み取る → 原因を考える → 改善につなげる」 という流れを、実際の仕事を想定しながら学んでいきましょう。
1．そもそもデータ分析とは何でしょうか？
データ分析とは、集めた情報を整理し、比較や計算を行い、そこから特徴や傾向を見つけることです。
例えば、会社の売上データを考えてみましょう。
1月の売上は500万円。
2月は550万円。
3月は600万円。
この数字を見ると、3か月連続で売上が増加していることが分かります。
しかし、ここで疑問が生まれます。
なぜ売上が増えたのでしょうか。
新しいお客様が増えたのでしょうか。
既存のお客様からの注文が増えたのでしょうか。
一つの大きな案件があったのでしょうか。
それとも、販売価格を変更したのでしょうか。
売上金額だけでは、その理由を特定できません。
つまり、データ分析では、確認できる事実と、そこから考えられる原因を分けることが重要です。
数字が増えたことは確認できても、増えた理由まで分かるとは限らないのです。
2．ChatGPTへExcelファイルを送ってみよう
ChatGPTには、利用環境によってExcelやCSVなどのファイルをアップロードして分析する機能があります。
例えば、売上管理表が保存されたExcelファイルです。
ChatGPTの入力欄にあるファイル追加の操作から、対象のファイルを選択します。
ファイルが読み込まれたら、次のように質問してみましょう。
実践プロンプト①
「添付したExcelファイルについて、最初にシート名、列名、データ件数、日付の範囲を確認してください。まだ分析や結論を出さず、どのようなデータが含まれているのか整理してください」
ここで重要なのは、ファイルを読み込ませた直後に、いきなり売上分析を依頼しないことです。
まず、どのようなデータが含まれているのかを確認します。
例えば、売上日、顧客名、品番、数量、単価、売上金額などの項目があるかもしれません。
また、複数のシートに分かれている場合もあります。
ChatGPTがすべてのシートや列を意図どおり読み取ったか、確認することが大切です。
なお、実際の取引先名や売上情報などを扱う場合は、会社の情報管理ルールを確認し、必要に応じて架空データや匿名化したデータを使用しましょう。
3．実践用の売上データを用意する
今回は、簡単な売上データを使って分析を体験します。
次の数字は、説明用に作成した架空のデータです。
| 月 | 売上金額 | 受注件数 |
|---|---|---|
| 1月 | 500万円 | 40件 |
| 2月 | 550万円 | 42件 |
| 3月 | 600万円 | 48件 |
| 4月 | 580万円 | 46件 |
| 5月 | 650万円 | 50件 |
| 6月 | 720万円 | 54件 |
このデータをExcelに入力してみましょう。
A列に「月」。
B列に「売上金額」。
C列に「受注件数」。
売上金額は、単位を万円として、500、550、600という数値で入力します。
このように、項目を列ごとに整理しておくと、集計や分析がしやすくなります。
ChatGPTには次のように質問できます。
実践プロンプト②
「この6か月の売上データについて、売上合計、月平均売上、最大売上月、最小売上月を計算してください。計算に使用した数値と計算方法も示してください」
今回の架空データでは、6か月の売上合計は3,600万円です。
月平均売上は600万円。
最大売上月は6月の720万円。
最小売上月は1月の500万円です。
まずは、このような基本的な集計から始めてみましょう。
4．データの間違いや欠損を確認する
実際の仕事で使用するデータには、入力間違いや空欄が含まれている場合があります。
例えば、売上金額を入力する際に、500000と入力するつもりが、5000000と入力してしまった場合です。
また、同じ注文が二重に登録されている可能性もあります。
こうしたデータをそのまま集計すると、分析結果が大きく変わってしまうことがあります。
そこで、集計する前にデータの状態を確認します。
例えば、次の項目です。
- 空欄になっているセル
- 数字として認識されていない金額
- 同じ注文番号の重複
- 通常と大きく異なる数値
- 日付形式の不一致
- 計算式のエラー
ChatGPTには次のように依頼します。
実践プロンプト③
「添付した売上データについて、空欄、重複、数値形式の不一致、極端に大きい値や小さい値、計算式のエラーを確認してください。問題の可能性があるデータは一覧にしてください。ただし、私の確認なしに元データを修正しないでください」
ここで大切なのは、通常と大きく異なる数字が、必ず間違いとは限らないことです。
例えば、普段より大きな売上があった場合、実際に大型案件を受注していた可能性があります。
そのため、異常に見える数字でも、元の記録を確認してから判断する必要があります。
5．売上の増減率を計算する
次に、売上がどの程度増減したのか計算してみましょう。
例えば、1月の売上が500万円、2月が550万円だった場合です。
増加額は50万円です。
増加率は、次の式で計算できます。
増減率（％）＝（当月売上－前月売上）÷前月売上×100
今回の場合、
（550－500）÷500×100＝10％
となります。
つまり、2月の売上は1月と比べて10％増加しています。
では、ほかの月はどうでしょうか。
| 比較 | 売上増減額 | 前月比 |
|---|---|---|
| 1月→2月 | ＋50万円 | ＋10.0％ |
| 2月→3月 | ＋50万円 | ＋9.1％ |
| 3月→4月 | －20万円 | －3.3％ |
| 4月→5月 | ＋70万円 | ＋12.1％ |
| 5月→6月 | ＋70万円 | ＋10.8％ |
このように、金額と割合の両方を確認すると、売上の変化を理解しやすくなります。
ただし、増減率が大きいからといって、必ず重要な変化とは限りません。
もともとの売上規模や、季節による変動なども考慮する必要があります。
6．ChatGPTでグラフを作ってみよう
数字を表で確認するだけでは、変化を直感的に理解しにくい場合があります。
そこで役立つのがグラフです。
例えば、今回の売上データを折れ線グラフにしてみましょう。
実践プロンプト④
「この6か月の売上金額を、月を横軸、売上金額を縦軸とした折れ線グラフにしてください。単位は万円で表示し、各月の数値も確認できるようにしてください」
グラフにすると、1月から3月にかけて増加し、4月に一度減少した後、5月と6月に増加していることが分かります。
しかし、ここでも注意が必要です。
グラフの形だけで、原因を判断することはできません。
例えば、4月に売上が減少した理由は何でしょうか。
営業日数が少なかったのでしょうか。
受注件数が減ったのでしょうか。
高額案件の納品が翌月になったのでしょうか。
売上グラフだけでは、その理由は分かりません。
7．売上金額と受注件数を比較する
今回のデータには、売上金額だけでなく、受注件数も含まれています。
そこで、両方を比較してみましょう。
例えば、1月は売上500万円、受注40件でした。
単純に売上金額を受注件数で割ると、1件あたり12.5万円になります。
6月は売上720万円、受注54件です。
同じ方法で計算すると、1件あたり約13.33万円になります。
この結果を見ると、1件あたりの売上金額が増えていることが分かります。
ただし、ここで気をつけたいことがあります。
売上計上と受注のタイミングが一致していない場合、売上金額をその月の受注件数で割っても、厳密な受注単価にはなりません。
今回のような簡単な練習データでは計算できますが、実際の会社のデータでは、集計対象をそろえる必要があります。
実践プロンプト⑤
「売上金額と受注件数の関係を分析したいです。両方の集計期間や対象が一致しているか確認し、比較できる条件を整理してください。単純に割り算してよいかどうかも検討してください」
このように、計算できることと、その計算に意味があることを区別する必要があります。
8．数字から確認できる事実と、推測を分ける
データ分析では、ここが非常に重要です。
例えば、先ほどの6か月のデータを確認すると、1月から6月までの売上は500万円から720万円へ増加しています。
これは、与えられたデータから確認できる事実です。
しかし、
「営業活動が成功したため売上が増えた」
と説明するには、追加の情報が必要です。
営業活動の内容。
新規顧客の増減。
既存顧客からの注文。
製品の販売価格。
大型案件の有無。
こうした情報を確認する必要があります。
そこでChatGPTに、次のように質問します。
実践プロンプト⑥
「この売上データから確認できる事実と、原因について考えられる仮説を分けて整理してください。データだけでは判断できないことも明確にしてください」
この質問は、さまざまな分析に応用できます。
例えば、ホームページの閲覧数、製品の不良率、作業時間、問い合わせ件数などです。
数字の変化を確認することと、その理由を理解することは別なのです。
9．実践例｜売上が増えた理由を調べる
ここからは、もう少し本格的な分析を考えてみましょう。
先ほどの売上データでは、6月の売上が720万円でした。
1月の500万円と比較すると、220万円増加しています。
増加率は44％です。
ここで、
「なぜ売上が増えたのか」
を考えてみます。
まず、ChatGPTに原因の候補を整理してもらいます。
利用者：
「1月と比較して6月の売上が44％増加しました。考えられる理由を整理してください」
ChatGPTの回答例：
「受注件数の増加、1件あたりの売上金額の変化、製品構成の変化、新規顧客の獲得、大型案件の影響などが考えられます」
この回答は、原因の候補を示しています。
しかし、実際にどれが原因なのかは分かりません。
そこで、次のように質問します。
利用者：
「原因を調べるために、どのような追加データが必要でしょうか？」
ChatGPTの回答例：
「顧客別売上、製品別売上、受注日と売上計上日、案件ごとの売上金額、価格変更履歴などがあると、売上変化の内訳を確認しやすくなります」
このように、必要な情報を一つずつ追加していきます。
重要なのは、AIに理由を想像させて終わるのではなく、実際のデータで確認することです。
10．顧客別・製品別にデータを分ける
売上全体が増えていても、すべてのお客様からの売上が増えているとは限りません。
例えば、ある顧客からの大きな注文によって、全体の売上が増えている可能性があります。
また、製品によって売上の変化が異なる場合もあります。
そこで、顧客別や製品別に集計する方法があります。
例えば、次のように質問します。
実践プロンプト⑦
「添付した売上データを顧客別と製品別に集計してください。売上金額、構成比、前月からの増減を整理し、全体の売上変化に大きく関係している項目を確認してください」
このようにすると、全体の数字だけでは分からなかった特徴が見つかる場合があります。
ただし、顧客別に集計する場合、顧客名の表記が統一されているか確認する必要があります。
例えば、同じ会社でも、
「株式会社○○」
「（株）○○」
「○○株式会社」
などの表記が混在していると、別の顧客として集計される可能性があります。
そのため、集計前にデータを整理することが大切です。
11．売上が増えても、利益が増えたとは限らない
ここで、もう一つ考えてみましょう。
売上が増加していたら、会社の経営状態も良くなっているのでしょうか。
必ずしもそうとは限りません。
例えば、売上が増えた一方で、材料費や外注費が大きく増えている場合です。
また、納期対応のために残業や追加費用が発生しているかもしれません。
そのため、売上金額だけで経営状態を判断することはできません。
必要に応じて、原価や利益などの情報も確認する必要があります。
例えば、次のような分析が考えられます。
売上金額の増減。
材料費の増減。
外注費の増減。
売上総利益の変化。
製品別の採算状況。
ただし、原価計算の方法や利益の定義は、会社によって異なる場合があります。
そのため、比較する数値の意味をそろえる必要があります。
実践プロンプト⑧
「売上が増加していますが、利益への影響も確認したいです。売上、材料費、外注費、加工費などのデータをどのように整理すればよいか考えてください。原価や利益の定義を確認するために必要な質問もしてください」
ChatGPTは、分析の進め方を整理する手助けができます。
ただし、実際の会社の原価情報や利益を、自動的に把握しているわけではありません。
12．データが少ない場合、どこまで判断できる？
今回の例では、6か月分のデータを使用しました。
しかし、6か月の数字だけで、長期的な成長傾向を判断できるでしょうか。
例えば、毎年6月に売上が増える会社だったとします。
その場合、今回の増加は季節的な要因かもしれません。
また、前年の同じ月と比較すると、実際には売上が減っている可能性もあります。
そこで、前年同月比や複数年の推移を確認する方法があります。
ただし、過去のデータが多ければ必ず正確に予測できるわけではありません。
事業内容や市場環境が変化している場合、過去と現在を単純に比較できないこともあります。
ChatGPTには次のように質問できます。
実践プロンプト⑨
「6か月分の売上データから、どこまで判断できるか整理してください。季節変動や長期的な傾向を確認するために、追加で必要なデータも説明してください」
このように、データの量と分析できる範囲を考えることが重要です。
13．グラフの見せ方によって、印象が変わる
データ分析では、グラフの作り方にも注意が必要です。
例えば、売上が500万円から550万円へ増加した場合です。
増加率は10％です。
しかし、縦軸を490万円から始めると、グラフ上では大きく増加したように見える場合があります。
一方、縦軸を0から始めると、変化は比較的小さく見えます。
どちらのグラフも、数字そのものが間違っているわけではありません。
しかし、見せ方によって受ける印象が異なります。
そのため、グラフを作成するときは、何を伝えたいのか明確にする必要があります。
例えば、売上規模を比較したいのか。
小さな変動を詳しく確認したいのか。
長期的な推移を見たいのか。
目的によって適切なグラフは変わります。
実践プロンプト⑩
「売上の変化をグラフで示したいです。棒グラフ、折れ線グラフなどの特徴を比較し、今回の目的に適した形式を提案してください。縦軸の範囲によって印象が変わる場合は、その点も説明してください」
重要なのは、見栄えのよいグラフを作ることではありません。
数字の意味を正しく伝えることです。
14．分析結果を業務改善へつなげる
データ分析によって、仕事の特徴や問題の候補が見つかったとします。
しかし、分析結果を眺めるだけでは、仕事は変わりません。
例えば、ある製品の加工時間が、ほかの製品より長くなっていることが分かったとします。
そこで、加工時間の内訳を確認します。
段取り時間が長いのか。
加工そのものに時間がかかっているのか。
測定や仕上げの工程に時間がかかっているのか。
こうした情報を整理すると、改善の方向が見えてくる場合があります。
ChatGPTには次のように依頼します。
実践プロンプト⑪
「加工時間のデータを分析したところ、特定の製品で作業時間が長い傾向がありました。原因を調べるために、段取り、加工、測定、仕上げの各工程で確認すべき項目を整理してください」
ここでも、AIが提案した原因をそのまま採用するのではなく、実際の工程を確認する必要があります。
15．今日の実践課題｜Excelの売上データを分析してみよう
今回は、ChatGPTを使って実際にデータ分析を体験してみましょう。
最初は、先ほど紹介した6か月分の架空の売上データで構いません。
ステップ① Excelで表を作成する
A列に月。
B列に売上金額。
C列に受注件数。
1月から6月までのデータを入力します。
ステップ② ChatGPTへファイルを送る
作成したExcelファイルをアップロードします。
ステップ③ データを確認する
「このExcelファイルに含まれるデータの構成、件数、数値の範囲を確認してください」
ステップ④ 売上を集計する
「月別売上の合計、平均、最大値、最小値、前月比を計算してください」
ステップ⑤ グラフを作成する
「月別売上の推移を折れ線グラフで表示してください」
ステップ⑥ 傾向を整理する
「このデータから確認できる事実を整理してください。原因についての推測は、事実と分けて説明してください」
ステップ⑦ 追加調査を考える
「売上が変化した理由を調べるために、どのような追加データが必要でしょうか？」
ステップ⑧ 分析結果をまとめる
「ここまでの分析内容を、確認できた事実、考えられる仮説、未確認事項、次に調べる内容に分けて報告書として整理してください」
これで、データの確認から集計、可視化、分析、追加調査までの流れを体験できます。
16．ChatGPTの計算結果も確認する
ChatGPTには、数値の計算や表の作成を支援する機能があります。
しかし、分析結果が必ず正しいとは限りません。
例えば、Excelファイルに空欄が含まれている場合です。
また、売上金額の単位が円なのか万円なのかによって、結果が大きく変わります。
さらに、同じ注文が重複して登録されていた場合、売上合計が実際より大きくなる可能性があります。
そのため、重要な数値については、計算対象と計算方法を確認する必要があります。
例えば、
「合計に含めたデータは何件ですか？」
「空欄やエラーのある行は、どのように扱いましたか？」
「金額の単位は何ですか？」
「同じ注文番号が重複していませんか？」
といった質問です。
特に、経営判断や取引に関係する数字では、元の資料との照合が重要です。
AIが計算したから正しいのではなく、計算の前提と結果を確認できることが大切です。
17．データ分析は、結論を急がないことが重要
データ分析では、数字から何かを発見すると、すぐに結論を出したくなることがあります。
例えば、
「売上が増えたから、営業方法が成功した」
「不良率が下がったから、設備を変更した効果が出た」
「ホームページの閲覧数が増えたから、SEO対策が成功した」
こうした説明には、追加の確認が必要な場合があります。
数字の変化と、原因の特定は別だからです。
そのため、データ分析では次の順番を意識しましょう。
まず、数字を正しく確認する。
次に、どのような変化が起きたのか整理する。
そこから原因の仮説を考える。
必要な追加データを調べる。
実際の結果と照らし合わせる。
そして、判断や改善へつなげる。
ChatGPTは、この流れを整理する手助けができます。
しかし、実際の仕事の背景や、数字が持つ意味をすべて理解しているわけではありません。
人間が目的を明確にし、必要な情報を確認しながら分析を進めることが大切です。
まとめ｜数字を読む力が、仕事の改善につながる
今回は、ChatGPTを使ったExcelデータ分析の方法を学びました。
大切なポイントは、次のとおりです。
- 分析する前に、データの内容と構成を確認する。
- 空欄、重複、入力間違いなどを確認する。
- 合計、平均、増減率などの基本的な集計から始める。
- グラフを使って変化や傾向を分かりやすくする。
- 比較するデータの期間や条件をそろえる。
- 数字から確認できる事実と、原因についての推測を分ける。
- 必要に応じて顧客別、製品別、工程別などに分析する。
- 分析結果をもとに、追加調査や業務改善を考える。
データ分析というと、複雑な計算や高度な統計手法を想像するかもしれません。
しかし、最初から難しい分析を行う必要はありません。
毎日の仕事で蓄積されている数字を整理する。
以前の数字と比較する。
変化があれば、その理由を考える。
そして、実際の記録や現場の状況を確認する。
こうした積み重ねによって、これまで気づかなかった問題や改善の可能性が見つかるかもしれません。
ChatGPTは、集計やグラフ作成、分析方法の検討を手伝うことができます。
しかし、数字の意味を理解し、実際の行動へつなげるためには、人間の判断が必要です。
データ分析の目的は、数字をきれいに並べることではありません。現実に何が起きているのかを理解し、次の行動を考えることです。
AIと一緒に数字を整理し、変化を確認し、仮説を考える。
そして、現実の結果と照らし合わせながら、仕事の改善へつなげていきましょう。
次回【中級編・第17回】
「ChatGPTでデータの異常値を見つける方法｜入力ミス・外れ値・見落としを防ぐ実践講座」
次回は、Excelなどのデータに含まれる異常値や入力間違いを調べる方法を学びます。
単に平均値から外れた数字を削除するのではなく、なぜその値が発生したのかを確認し、正確な分析につなげる方法を考えていきましょう。
