Advanced Data Analysisの使い方【活用例9選】

ChatGPTに興味を持って調べている中で、

「Advanced Data Analysisって何?」
「Advanced Data Analysisで何ができるの?」
「Advanced Data Analysisはマーケティングに活用できる?」

といった疑問を持たれている方向けに下記の内容について解説します。

・Advanced Data Analysisの基本や出来ること
・Advanced Data Analysisの利用例について
・Advanced Data Analysisを使用する際の注意点


ぜひ最後までご覧ください。

この記事の監修者

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ChatGPTのAdvanced Data Analysis(ADA)機能は、GPT-4の枠組み内で提供される革新的なツールであり、ユーザーがデータを直接アップロードし、コードを書いたりテストしたりできるように設計されています。

この機能は有料のGPT-4アカウントでのみ利用可能で、テキスト、画像、PDF、コードファイル、オーディオ、ビデオなど多様なファイル形式をサポートしています。主にPythonを使用しており、データの読み込み、記述、クリーニング、変換などのプロセスを簡単に実行できます。

Advanced Data Analysisを使用することで、データの可視化、コード間の変換、数学的問題の解決など、幅広い分析作業が可能になります。しかし、この機能を使用する際には、大量のデータや複雑なコードの取り扱いに関する制限があるため、適切なデータサイズや精度の確認が推奨になります。

ChatGPTのAdvanced Data Analysis機能を使用することで、幅広い分析作業を簡単に実行できます。この機能は、データの読み込み、記述、クリーニング、変換から始まり、複雑なデータの可視化、統計的回帰分析など、高度な分析タスクにも対応しています。

また、Pythonを中心に、他のプログラミング言語で書かれたコードの理解や変換も可能で、特にデータ処理や分析に関連するコードの生成とテストに強みを持っています​​。

さらに、Advanced Data Analysisはデータのグラフ化、計算問題の解決など、様々な用途に利用できます。例えば、世界銀行のCO2排出量データセットを使用したデータの読み取り、クリーニング、パネルデータセットへの変換のプロセスや、各国の出生率のデータを地理的にマッピングできるなどの例があります​。

これらの例からもわかるように、Advanced Data Analysisはデータ分析のプロセスを大幅に簡素化し、より効率的かつ効果的なデータ分析が実施可能です。

ChatGPTのAdvanced Data Analysis (ADA) 機能の活用は、データ分析やコードテストを効率的に行うための強力なツールです。この機能を使用するには、まずChatGPTの有料アカウントが必要であり、有料アカウントであればデフォルトで機能は常に有効になっています。

次に、分析したいデータファイルやコードをChatGPTにアップロードします。ファイルは、テキスト、CSV、画像など、様々な形式が対応しています。

アップロード後、ChatGPTに対して具体的な分析タスクを指示します。例えば、「データを読み込んで概要を示す」「特定のデータポイントの傾向を分析する」「コードを実行して結果を提供する」などの指示が可能です。ChatGPTは、これらの指示に従って分析を実行し、結果をユーザーに提供します。

重要なのは、分析結果の精度を確認し、必要に応じて追加の質問や調整を行うことです。このプロセスを通じて、ChatGPTのAdvanced Data Analysis機能はデータ分析の複雑さを軽減し、より速く、より正確なインサイトを提供することができます。

Advanced Data Analysisを使用する際には、大量のデータや特定のコードに関するChatGPTの制限を理解し、適切なデータサイズや問題の範囲を調整することが推奨されます。また、プライバシーに関するガイドラインを遵守し、機密情報を含むデータのアップロードは避けるべきです。

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ChatGPTのAdvanced Data Analysisの具体的な活用例を9選とりあげます。

マーケティングへの活用も可能です。

データ分析

ChatGPTのADAを使用することで、ユーザーは複雑なデータセットを迅速に分析し、重要な洞察を抽出できます。例えば、顧客データを分析して購買行動のパターンを特定することが可能です。この活用により、効果的なマーケティング戦略を立案できるようになります。

データのグラフ化

Advanced Data Analysisを用いることで、データセットからグラフやチャートを生成し、データの視覚化を簡単に行うことができます。これにより、データのトレンドや相関関係を直感的に理解し、資料やレポートでも使用が可能です。

例としてXでのポストの投稿時間とエンゲージメントの関係を分析してみます。

Twitter X プロンプト


・プロンプト例

ポストの投稿時間帯と平均エンゲージメントの関係を棒グラフにしてください。縦軸は平均エンゲージメント、横軸は日本時間でお願いします。日本語での出力でお願いします。グラフは英語でも問題ないです。

すると、次のように出力されました。

ChatGPT Twitter X


データから、1時台、14時台、15時台にエンゲージメントが高くなっています。

該当の時間帯にエンゲージメントが高くなっている要因を分析する必要はありますが、ポストを行う最適な時間帯を考える上で参考になると思われます。

このように簡単にデータをグラフ化することも可能です。

ソースコードの分析

プログラマーはAdvanced Data Analysisを利用してソースコードの分析を行い、バグの特定や最適化の機会を発見することができます。これにより、コードの品質向上と開発プロセスの効率化が促進されます。

計算問題を解く

元々ChatGPTは計算問題に弱かったのですが、Advanced Data Analysis機能の登場により、数学的な計算問題や複雑な方程式の解を迅速に提供することが可能になりました。これは学術研究や工学的な問題解決において特に有用です。

下記は計算問題の出題とそれに対するChatGPTの回答になります。

・プロンプト

2 の方が 3 より多く各桁に現れるような正の整数を良い数とよび、3 の方が 2 より多く各桁 に現れるような正の整数を悪い数とよぶ。
たとえば、2023 には 2 が 2 回,、3 が 1 回現れるので、2023 は良い数であり、123 には 2 が 1 回、 3 が 1 回現れるので,、123 は良い数でも悪い数でもない。
2023 以下の良い数の個数と, 2023 以下の悪い数の個数の差を求めよ。

※引用:2023年日本数学オリンピック予選 第2問

・出力内容

2023以下の良い数の個数は462個、悪い数の個数は440個です。したがって、2023以下の良い数と悪い数の個数の差は22個となります。
これは、2の方が3より多く各桁に現れるような正の整数(良い数)と、3の方が2より多く各桁に現れるような正の整数(悪い数)の間の差を示しています。

・算出ロジック

ダミーデータの作成

開発中のアプリケーションやシステムのテストに必要なダミーデータを、Advanced Data Analysisを使用して簡単に生成することができます。これにより、テストプロセスがスムーズになり、開発サイクルを短縮できます。

簡易的な画像編集

Advanced Data Analysisを用いることで、基本的な画像編集作業を行うことができます。例えば、画像のリサイズやフィルターの適用などが可能です。

広告バナーの制作・修正にも活用できます。

下記は画像を300×300のサイズにリサイズした際の例です。

資料の草案作成

Advanced Data Analysisは、データ分析結果を基にしたプレゼンテーションの草案を作成するのにも利用できます。これにより、資料の作成時間を大幅に短縮できます。

ファイル変換

様々なファイル形式間での変換も、Advanced Data Analysisの機能の一つです。これにより、ファイル形式の互換性の問題を解決し、作業の効率を向上させることができます。

QRコード生成

Advanced Data Analysisを使用して、ウェブサイトや情報へのリンクを含むQRコードを簡単に生成することができます。これは、マーケティング施策やイベントでの利用に便利です。

下図はQRコードでの作成例になります。

ここではAdvanced Data Analysisを使用する際の注意点を4つ解説します。

①無料プランでは利用不可

この機能は有料アカウントでのみ利用可能であり、全てのユーザーがアクセスできるわけではありません。

②機密情報をアップロードしない

プライバシーとデータ保護に関する規則を厳守する必要があります。機密性の高い情報や個人を特定できる情報を含むデータのアップロードは避けるべきです。

③ファイルのアップロードに制限あり

サポートされるファイル形式やデータサイズには制限があります。特に大規模なデータセットや複雑なコードを扱う場合、パフォーマンスに影響を及ぼす可能性があるため、データを適切なサイズに分割するなどの対策が推奨されます。

Pythonを主言語として利用するため、他のプログラミング言語で書かれたコードの解析には限界がある点も理解しておく必要があります。

④出力内容が正しいか人の目で確認する

出力内容の精度に関しても、Advanced Data Analysisが提供する解析結果やコードの実行結果は必ずしも正確であるとは限らず、ユーザー自身での確認が必要です。エラーの可能性を考慮し、重要な意思決定プロセスでは人間の専門家の意見を参考にすることが推奨されます。

Q.Advanced Data Analysisはスマホで利用可能?

利用可能です。ブラウザ版もアプリ版もPCと同様の内容を利用できます。

Q.日本語で利用可能?

日本語での利用も可能です。ただし、出力されるグラフや図が日本語に対応していない場合もあるので、その際は日本語フォントのファイルをアップロードする必要があります。

ChatGPTのAdvanced Data Analysis(旧:Code Interpreter)の基本や実施可能なこと、実際の活用例、マーケティングへの活用法について解説しました。

当記事を参考にしていただき、Advanced Data Analysisを業務の中で活用してみてください。


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