ChatGPT Plusでデータ解析 できること、できないこと

概要

ChatGPTがデータ分析ができるということで、どんなデータが扱えるのか、どういう分析をしているのか、2025年５月現在の状況をまとめた。

ChatGPTのデータ分析

「データを分析」とは、収集したデータに対して、目的に応じた処理・整理・解釈を行い、有用な情報や意味・傾向・関係性を導き出す行為をいう。

■ 構造的定義（要素別）

1. データ
   　 事実・数値・観測値・記録など、未加工の素材。
2. 分析
   　分解して構造を明らかにし、意味や因果・関係を抽出すること。

■ 分析の代表的なプロセス

1. 目的の明確化
   　例：「売上が下がった理由を知りたい」「顧客の傾向を把握したい」
2. データ収集
   　例：アンケート、センサーデータ、業務ログ、外部統計資料
3. 前処理・整形
   　例：欠損値処理、フォーマット統一、異常値除去
4. 集計・可視化
   　例：平均、分布、クロス集計、グラフ生成
5. 関係・傾向の抽出
   　例：相関、回帰分析、クラスタリング、因果推論
6. 解釈・結論
   　例：「この属性の人は購入率が高い」「この工程がボトルネック」
7. 意思決定への活用
   　例：マーケティング戦略の見直し、システム改善

■ 目的による分類

種類	目的	例
記述的分析	何が起きたかを記述	月別売上推移
診断的分析	なぜ起きたかを探る	返品増加の原因分析
予測的分析	将来を予測する	AIによる需要予測
処方的分析	最適な意思決定を示す	配送ルート最適化

どんなデータが解析できる？

結論から言うと、直接扱えない形式のものはcsvにして対応

Excel

.xlsm,.xlsb以外は読み取れる。

■ 対応可能な操作例

• 内容の表示（表形式）
• 特定列・条件の抽出
• 集計・フィルタ
• グラフ生成
• Markdown形式で整形
• CSV・JSONなど別形式での変換

■ ファイルの読み取り対応形式

拡張子	内容
.xls	古いExcelバイナリ形式（Excel 2003以前）
.xlsx	新しいExcel形式（2007以降）
.csv	カンマ区切りのテキスト形式
.ods	OpenDocument形式（LibreOffice）※要変換

読み取り可能なDBファイル形式一覧

拡張子	フォーマット名	説明	備考
.mdb	Access DB（旧）	Microsoft Access 2003以前のDB形式	テーブルを抽出する。 クエリ・フォーム等は読込不可。テーブル抽出が中心
.accdb	Access DB（新）	Access 2007以降。.mdbの後継形式	通常は外部ツール経由でCSV等に変換が必要
.sqlite / .db	SQLite	組込用途で多用される軽量DB	直接解析・SQL発行可能
.parquet	Parquet	列指向の高速フォーマット	分析処理に強い。Apache Arrow系と連携
.feather	Feather	Python/R連携の高速形式	小型だがメモリ効率が高い
.csv	CSV（厳密にはDBでない）	データベースのテーブルを模したテキスト	実質的にテーブルと同じ操作が可能
.json	JSON（構造化）	ノーSQL的構造も含む	階層構造の解釈が必要だが処理可
.xlsx / .xls	Excelファイル	行列形式で疑似DB的に扱える	シート=テーブルとして扱える
.tsv / .txt	TSV/テキスト表	CSVの変種（タブ区切りなど）	文字コード注意（Shift_JISなど）

mdb

ChatGPTの対応

• ユーザーが .mdb ファイルをアップロード
• ChatGPT側で Python＋pyodbc or pandas_access 等を使用し、テーブル一覧の抽出
• 指定されたテーブルを CSV/表形式で表示、整形、分析、変換 など可能

##♯ 制限事項・注意点

項目	内容
パスワード保護付き	非対応（読み取れません）
フォーム/マクロ	対象外（Access GUIに依存）
クエリ	一部読み取り可能（保存クエリは不可の場合あり）
テーブル名	日本語でも可能だが、文字化けする場合は事前連絡を推奨

間接的に対応可能

形式	概要	備考
MySQL / MariaDB	サーバ型DB	mysqldumpでCSV/SQLに変換すれば可
PostgreSQL	同上	pg_dumpで変換してアップロード
Oracle DB	大規模業務用	CSV書き出しが必要
MongoDB（.bson）	NoSQL型	JSON変換が前提
Firebird / dBase（.dbf）	古典的DB	Python経由で対応可能な場合あり

■ 補足：読み取りの実際の処理方式

• 構造認識：テーブル一覧、カラム型、件数、主キーなど
• データ抽出：全件取得、フィルタ付き抽出、集計処理
• 出力変換：CSV, Markdown表, JSON, SQLite変換 など

R言語

拡張子	種類	内容	chでの直接解析	備考
.RData / .rda	Rデータ保存形式	複数オブジェクトをバイナリ保存	不可（変換要）	.RData → .csv または .rds へ変換推奨
.rds	RDS形式	単一オブジェクト保存	不可（変換要）	Rでの読み込み → .csv等で出力を推奨
.feather	Apache Arrow連携形式	RとPython両対応	対応可	高速な列指向。.parquetと類似
.sav / .dta	他言語（SPSS, Stata）	Rで読み込めるが、chでは不可	不可	Rで変換後なら可

XML

■ XMLファイルの概要

項目	内容
フォーマット	階層構造をもつ汎用マークアップ言語
拡張子	.xml
目的	データ交換、構造記述、設定ファイル、地理情報、論文メタデータなど
代表例	RSS, Atom, KML, SVG, JATS, GPX, XBRLなど多数

■ ChatGPTで可能なHTML処理（構造別）

処理内容	対応	説明
XML構造のパース	○	タグ構造を認識し、ツリーとして読み取れる
ノード抽出（要素・属性）	○	任意のタグ名・属性でフィルタ／抽出可能
整形出力（Markdown/表）	○	<record>ごとに表形式で出力など可能
XPaths風の探索	○（擬似対応）	/root/item/nameのような指定に対応可能
JSON形式への変換	○	XML → JSON変換（階層保持）可能
マルチ名前空間対応	△	xmlns:付きはやや注意必要（可読性優先）

■ XMLの読み取り例（例：書籍データ）

<library>
  <book id="001">
    <title>日本語の構造</title>
    <author>山田太郎</author>
    <year>2020</year>
  </book>
</library>

表形式に変換

id	title	author	year
001	日本語の構造	山田太郎	2020

■ 特殊用途XMLも対応可（例）

タイプ	説明	対応
KML	Google Earth用地理情報	◎（前述）
GPX	GPSトラックログ	◎（緯度経度抽出など）
JATS	論文メタデータ（PubMed等）	◎（タイトル・著者・要旨の抽出）
XBRL	財務報告用	△（複雑構造。要整理）

■ 注意点

リスク要素	説明
文字コード	UTF-8が基本。Shift_JISやUTF-16は事前変換推奨
巨大XML（10MB以上）	分割処理を推奨。メモリ処理制限に注意
CDATA / コメント	認識可能だが、ノイズになる場合あり
複雑なネスト	深い階層や属性構造は「flatten（平坦化）」指定が必要な場合あり

HTML

HTML（.html / .htm）形式もこのChatGPT環境で読み取り・解析が可能。
ただし、目的（表データ抽出、構造解析、本文要約など）によって処理方法が異なる。

■ HTMLファイルの概要

項目	内容
拡張子	.html / .htm
フォーマット	タグ構造を持つマークアップ文書（Webページ）
主な目的	表（<table>）、本文（<p>）、見出し（<h1>〜）、リンク（<a>）などの抽出

■ ChatGPTで可能なHTML処理（構造別）

処理対象	内容	対応状況
表データ（<table>）	テーブル構造を抽出 → Markdown／CSV形式に変換	◎ 完全対応
本文（<p>, <div>）	文章を抽出・要約・整形	◎ 抽出＋再構成可能
見出し階層（<h1>〜<h6>）	アウトライン構造を構築	◎ 目次自動化にも対応
リンク一覧（<a href=...>）	URL・リンクテキスト抽出	◎ 構造付き一覧生成可
フォーム（<form>）	入力項目解析	○（構造把握用）
スクリプト・スタイル	JavaScriptやCSS	△（抽出のみ。解析は限定）

■ 実務応用例

• HTMLの議事録やレポートをMarkdownに変換
• 旧システムのHTML帳票からCSV化
• リンク切れ検出用のURL一覧抽出
• ウェブページ本文の要約／見出し構造抽出

■ 結論

• HTMLは構造的に完全対応（<table>, <p>, <h1>など）
• 表・本文・リンクなどをMarkdown・CSVで整形可能
• UTF-8で保存された静的HTMLが最も安定
• JavaScriptで生成された要素や外部ファイル参照は処理不可（オフラインHTML前提）
• 整形されていない、tdであいまいなものは対応できない場合がある。

■ 注意点

項目	内容
文字コード	UTF-8推奨。Shift_JIS等では文字化けリスクあり
インラインJS/CSS	表示上は無視。解析対象にはならない
JavaScriptによる動的生成	サーバーレス環境では処理不可（静的HTMLのみ対応）
iframeや外部リンク	外部ページの中身は読めない。埋め込み元が必要

CSV

■ chで大きなCSVを扱うための方針（実践）

1. ファイル分割
• 1ファイル5〜10MB（最大5万行以下）を目安に分割
• 行単位での均等分割が基本（Python/Powershell対応可能）
2. 2. 列の削減
使う列だけに絞る（最初に列名一覧を表示し、抽出を指示）
3. 3. 事前加工（例：Accessで絞ってCSV化）

■ まとめ：ChatGPTで扱うCSVファイルの実用的制限

• 10MB未満
• 10万行以下
• 100列以下

日本語含む場合、より小さく分割推奨

ChatGPTのcsvデータ解析支援のためのPython環境

• CSVは軽量かつ柔軟だが、構造化分析には環境整備が必要
• 本記事では、CSVを「簡易データベース」として扱うためのPython環境を構築する

1. 使用するPythonライブラリ一覧（基本セット）

ライブラリ名	主な用途	補足
csv	Python標準のCSVリーダ	小規模ファイル向け。pandasより低機能、あるとcsvの前処理に便利
pandas	表データ処理の基幹	最重要。すべての基本になる。読み込み・フィルタ・集計、SQL風処理など
numpy	数値演算・統計処理	欠損処理・効率計算に使用
matplotlib	グラフ描画	可視化の基本,折れ線、棒グラフ、ヒストグラムなど
seaborn	統計的可視化	統計グラフ、ヒートマップ・分布など
pandasql	SQL風クエリ操作	SQL派にも便利

■ インストールサイズの内訳（概算）

ライブラリ	実体サイズ（MB）	主な依存	備考
pandas	約40MB	numpy, python-dateutil, pytz	高速データフレーム処理
numpy	約100MB	Cベースの数値演算ライブラリ	単独でも大きめ
matplotlib	約80MB	cycler, kiwisolver, pyparsing, Pillowなど多数	グラフ描画機能
seaborn	約25MB	matplotlib, scipy, statsmodelsに依存	統計的可視化
pandasql	約5MB	sqlalchemy, sqlite3など	非常に軽量

■ 合計サイズ（依存込み）

• 通常環境（すでにpip, setuptools, wheel等あり）
　→ 約 250〜300MB
• 完全な新規環境（venv直後など）
　→ 約 350MB前後

### ■ 補足 Windows/macOS/Linuxすべて共通で、バイナリ（wheel）で入れば早いが、ソースからビルドする場合はさらに容量が増加・インストール時間も長くなる。

numpyは最重量。これが入ればpandasやseabornの導入も軽くなる。

ディスク容量が問題になる場合、matplotlibやseabornを後回しにするのも有効。

■ まとめ

内容	サイズ目安
CSV解析5点セット（pandas, numpy, matplotlib, seaborn, pandasql）	約250〜300MB（pip install時）
最小構成（pandas + numpy）	120〜150MB

3. インポート確認コード（テンプレ）

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandasql as ps

print("全ライブラリ読み込み成功")

4. ライブラリ別サイズと注意点

ライブラリ	概算サイズ	備考
pandas	約40MB	numpyに依存
numpy	約100MB	最大の依存構成
matplotlib	約80MB	Pillow等を含む
seaborn	約25MB	matplotlibに依存
pandasql	約5MB	非常に軽量

→ 合計：約250〜300MB（通常環境で）

5. CSV処理に関する補足事項

• ファイルサイズ：10MB未満推奨（chでの扱いを前提にする場合）
• 行数・列数：10万行、100列が安全圏
• 文字コード：UTF-8（BOMなし）推奨
• 日本語CSVはShift_JIS→UTF-8変換を推奨

6. よくある問題と必要なチェック項目

問題	防止に必要な検証
行数が多すぎて処理不能	総行数の確認（例：10万行以内）
列数が多すぎて表示崩壊	列数の確認（例：100列以内）
文字コードで文字化け	BOM/エンコーディングの検出（UTF-8推奨）
セルの長文で応答打ち切り	最大セル長の抽出・警告
Shift_JISでの異常記号	機種依存文字の検出

import csv
import chardet
import os

def inspect_csv(filepath, max_lines=100):
    # サイズ取得
    size_MB = os.path.getsize(filepath) / (1024 * 1024)

    # 文字コード判定（先頭数千バイト）
    with open(filepath, 'rb') as f:
        encoding_guess = chardet.detect(f.read(4096))['encoding']

    # 列数と長さ調査
    with open(filepath, 'r', encoding=encoding_guess, errors='ignore') as f:
        reader = csv.reader(f)
        max_cols = 0
        max_cell_len = 0
        row_count = 0
        for row in reader:
            row_count += 1
            max_cols = max(max_cols, len(row))
            max_cell_len = max(max_cell_len, max((len(cell) for cell in row), default=0))
            if row_count >= max_lines:
                break

    print(f"📁 ファイル名: {os.path.basename(filepath)}")
    print(f"📏 ファイルサイズ: {size_MB:.2f}MB")
    print(f"🔣 推定文字コード: {encoding_guess}")
    print(f"📄 総行数（推定）: {row_count}行以上")
    print(f"📐 最大列数: {max_cols}列")
    print(f"🧬 最長セル文字数: {max_cell_len}文字")

    # 注意喚起
    if size_MB > 10:
        print("⚠️ ファイルサイズが10MBを超えています")
    if max_cols > 100:
        print("⚠️ 列数が100を超えています")
    if max_cell_len > 1000:
        print("⚠️ 長すぎるセルがあります")

# 使用例
inspect_csv("yourfile.csv")

このようなチェックでPythonが必要となるのである。

200ドル出すと…

問題

現在のChatGPTの課金体系（2025年5月時点）

プラン	月額	使用可能モデル	特典
無料プラン	$0	GPT-3.5	低速・制限あり
ChatGPT Plus	$20	GPT-4（＝GPT-4-turbo）	高速・長文・優先処理
Pay-as-you-go（API）	従量制	GPT-4o, GPT-4-turbo, GPT-3.5など	使った分だけ課金（$200課金も可）

じゃあ、従量制(月に200ドル)コースだとこんなことはできるのでしょうか？

• ペタバイトのCSV一括読み込みブルーフォートアタックから方程式を見つける
• 区間推定のサンプル数が足りないとき、推計で補間する
• 動画を解析して飛行機の翼の形状の最適化

答え

■ 1. 「ペタバイトCSV一括処理」
→ 不可能（ChatGPTはメモリに乗る数百MBが限界）
→ 実現するには：Spark + 分散処理 + ベクトルDB + 専用GPU構成

■ 2. 「ブルーフォートアタックから方程式発見」
→ ChatGPTは暗号理論の全探索処理には向かない
→ 実現するには：数式処理（SymPy）＋数万回の反復試行＋ヒューリスティック

■ 3. 「サンプル数不足時の推計補完」
→ これは部分的に可能（統計補完、回帰補間、ブートストラップ等）
→ ただし「自動で最適推計」をやらせるにはプロンプト設計＋前提定義が必須

■ 4. 「動画から翼の形状を最適化」
→ ChatGPTは動画入力不可、OpenAIのWhisperやCLIP系＋CAE連携が必要
→ GPTだけでは不可能。これは**画像解析＋流体解析の統合環境（CFD＋AI）**の領域

1. 月額$20でGPT-4-turboが利用可能
• $200払っても性能は変わらない
• 上限回数などの緩和もなし
2. OpenAI API（platform.openai.com）
• 従量課金制（Pay-as-you-go）
• 200ドル＝「上限使用可能量が200ドル分まで増える」
• GPT-4oでも1Mトークンあたり $5.00（入力）程度なので、大量処理用
• 研究・アプリ開発・自動処理などに向け

→ APIでは「性能」ではなく「使用量が増える」

よくある誤解

誤解	実際
$200払えばモデルの質が上がる？	上がらない。モデルはGPT-4oなどで固定
GPT-4とGPT-4-turboの違い？	GPT-4-turboはより安価・高速・長コンテキスト
ChatGPT Plusを超えるプランがある？	現時点ではない。APIの大量課金は別系統

■ 性能を「上げたい」と感じるときの処方箋

症状	推奨対応
応答が遅い	GPT-4-turbo（Plusプラン）を使う
長文・多段処理が必要	GPT-4-turboで対応。APIならcontext最大128k
モデルの誤応答が多い	プロンプト設計を改善する（課金では解決しない）
個別調整が必要	APIのfunction callingやsystem message活用を検討

逆に、ChatGPTでできること（CSVデータベース編）

• 構造の再認識と分類

  • ヘッダ名・カラム型の自動分類（数値／カテゴリ／日付など）
  • 欠損値や異常値の検出＋修正方法の提案

• 集計や条件抽出のプロンプト支援

  • 「この列で合計」「この属性でクロス集計」を自然言語で指示
  • pandas / SQL両方のコード生成が可能

• 分類と意味付け

  • ラベルがない場合でも、値のパターンに基づいてカテゴリ化を試みる
  • 例：「住所データ → 都道府県推定」「日付データ → 年度グループ化」

• 説明生成とMarkdown整形

  • 集計結果に対する意味付け（例：「20代女性が最多」）
  • Markdown形式やレポート風整形が可能

• 軽度な統計補間・推定

  • 平均、中央値、ロジスティック回帰、単回帰モデル程度なら処理・解説できる
  • 欠損の補間や簡単な予測も可能

• コードレビューやエラー修正

  • Pythonで書いた前処理・分析コードの検証、改善提案、冗長排除

→ つまり「計算させる」のではなく、「整理・理解・説明させる」のが本質

🧠 おまけ：ChatGPTデータ解析「誤解あるある」トップ5

～ 200ドル払えばなんでもできると思っていませんか？～

🥇 第1位：「金を積めば性能が上がる」

• 誤解：月に200ドル払えばGPT-4oがスーパーコンピュータに進化する
• 現実：課金で変わるのは**「使えるトークン量」だけ**。精度や機能は固定
• 本質：「金ではなく、プロンプトと設計で性能を引き出す」

🥈 第2位：「CSVを全部そのまま読ませればAIが勝手に判断する」

• 誤解：「100万行あるけど、AIなら意味を読み取ってくれるだろう」
• 現実：ChatGPTはメモリ処理制限あり（数MB〜数十MB）
• 本質：「分割・要約・列削減＝人間の準備力がAI性能を左右する」

🥉 第3位：「動画や画像を放り込めば、解析して答えを出してくれる」

• 誤解：「飛行機の映像から翼の形状最適化してくれるでしょ？」
• 現実：ChatGPTは動画を入力できないし、CAEや物理演算機能もない
• 本質：「ChatGPTは“意味の構造化”に強く、“物理の数値解”には向かない」

🏅 第4位：「SQLも統計も知らなくていい、AIが勝手にやってくれる」

• 誤解：「PythonもSQLも不要、AIに“このグラフ作って”で済む」
• 現実：AIは具体的な集計条件・軸・対象列の指示がなければ動けない
• 本質：「AIは雑な人間には雑にしか返さない。細かく言える人を強化する」

🎖 第5位：「ChatGPTは論文を読んで学習しているから信頼できる」

• 誤解：「2023年のNature論文も読んでるし、学習済みのはず」
• 現実：ChatGPTは2023年4月以降の論文は知らない（GPT-4-turboは2023年10月止まり）
• 本質：「知識に依存する設計ではなく、推論の構文設計が要」

🎁 総まとめ：ChatGPTは「賢いAI」ではなく、「構造化の達人」

• モデルは固定
• 知識は限定
• でも構造化・意味理解は超優秀

→ 魔法ではなく、“構造化された問い”に対して、“意味のある、あるいはありそうな整理”を返す仕組みがAI

次回があれば予告

「次回：ChatGPTにやらせてはいけないこと5選」