ChatGPTでCSV・Excelを分析する方法

TL;DR

コードインタープリターを有効にしてCSVやExcelファイルをアップロードし、自然言語で集計、グラフ作成、傾向分析、報告文の作成を依頼します。ソースコードの解説や効率化、画像形式の変換にも使えますが、自由記述の分類や画像認識には限界があります。

Transcript

こんにちはリモートワーク研究所池本です 本日はチャットGPTの新機能コード インタープリターをご紹介しますちょっと 名前が難しい機能なんですがこれを使う ことによってファイルをアップロードして そのファイルに対する操作であったり分析 ができます 具体的にはExcelやCSVの分析 プログラミングのコードの分析また画像 データの活用とこういったことができる ようになります今日の内容ですがこのまず コードインタープリターとは何かそして どんな風に設定するのかを簡単にご紹介し ますこの上で活用方法の1CSVや Excelデータの分析 活用方法の2プログラミング 活用方法の3画像の読み込みは活用という ところをご紹介したいと思います特に活用 1がメインになるのでこちらは実データを 用いてしっかりとご... Read More

Key Insights

• コードインタープリターは、ChatGPTがコードを実行し、任意でアップロードされたファイルへアクセスして、分析や編集などを行う機能である。
• CSV分析は、ファイルをアップロードして内容を尋ねるだけで、列名だけでなく各列に記録された値の種類まで確認できる仕組みである。
• 複数選択式アンケートの集計は、選択肢ごとの件数を計算し、その結果をグラフとして表示するよう自然言語で依頼できる。
• 属性別分析は、性別、年齢、居住地、婚姻状況、子供の有無などを横断し、特定回答を選ぶ人の特徴を探る用途に使える。
• 自由記述の分類は、コメントから理由の傾向を抽出できる一方、分類語や精度が十分でない場合があり、人による確認も必要である。
• 分析結果の報告文は、それまでの集計や対話を踏まえて作成でき、調査結果を共有するための概要整理まで一連の会話で進められる。
• プログラム解析は、アップロードしたPythonコードの説明、構造化、効率的な書き換え、別言語への変換を依頼できる活用法である。
• 画像処理は、説明、メタデータ確認、形式変換、簡単なGIF化、QRコード作成に対応する一方、認識や高度な変換には制約がある。
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Questions & Answers

Q: ChatGPTでCSVやExcelを分析する方法は？

コードインタープリターを選択し、対象のCSVやExcelファイルをアップロードして、まず「どんなデータか」と質問します。その後、集計したい列、比較したい属性、作成したいグラフ、探したい傾向を自然言語で指定します。最後に、それまでの分析を基に報告内容を作るよう依頼すれば、集計から文章化まで進められます。

Q: コードインタープリターとは何ですか？

コードインタープリターは、ChatGPTがコードを実行し、アップロードしたファイルへアクセスできる機能です。動画では、データ分析、チャート作成、ファイル編集、数学計算を依頼できるものとして説明されています。CSVやExcelだけでなく、プログラムのソースコードや画像データも扱えます。

Q: コードインタープリターを設定する方法は？

動画公開時点の設定方法は、ChatGPTの設定画面を開き、ベータ機能にあるコードインタープリターをオンにする手順です。その後、新しいチャットでGPT-4へ切り替え、コードインタープリターを選択します。動画内では有料版ユーザー向けの機能として紹介され、無料版では利用できないと説明されています。

Q: アンケートの複数選択回答を集計する方法は？

CSVをアップロードし、対象列が複数選択式であることを伝えたうえで、選択肢別の結果を集計してグラフ表示するよう依頼します。実演では、広告ごとのクリック回答と「どれもクリックしない」という回答を数え、グラフ化しました。日本語ラベルが正しく表示されない場合があるため、項目名と数値の確認が必要です。

Q: 自由記述コメントを分類する方法は？

分析対象となる回答者を条件で絞り、その人たちの自由記述が入った列を指定して、内容を理由別に分類するよう依頼します。ChatGPTはPythonによる処理を実行し、分類結果と分析過程を示せます。ただし、実演では分類語が適切でない場面や、十分に分類できない場面もあり、目視確認のほうが精度が高い場合もあると評価されています。

Q: 回答者の属性別傾向を調べる方法は？

特定の回答を選んだ人について、性別、年齢、居住地、世帯構成などの特徴を調べるよう依頼します。実演では、広告1をクリックすると答えた人に、女性、既婚者、子供がいる人という傾向が示されました。仮説がなくても複数の属性を広く確認できるため、追加分析の着眼点を探す用途に向いています。

Q: 分析結果から報告文を作る方法は？

集計、グラフ化、理由の分類、属性別分析を行った同じ会話で、ここまでの結果を含む報告内容を作るよう依頼します。ChatGPTは、データとそれまでの議論を踏まえて概要を文章化できます。ただし、出力は動画内でも大まかな内容と評価されているため、元データとの整合性や表現を確認して仕上げる必要があります。

Q: アップロードしたプログラムコードで何ができますか？

アップロードしたPythonコードについて、何をしている処理なのかを説明させ、構造化や効率的な書き換えを依頼できます。同じ処理をより短い方法で示したり、別のプログラミング言語へ変換したりすることも可能です。ソースコードを読みながら説明を受けられるため、学習中の人が新しい書き方を確認する用途にも使えます。

Q: 画像データではどのような処理ができますか？

画像をアップロードすると、内容の説明、サイズなどのメタデータ確認、JPGへの形式変換を依頼できます。実演では、元画像を左右に揺らす簡単なGIFアニメに変換し、生成ファイルをダウンロードできました。また、URLを渡してQRコードを作る例も紹介されていますが、画像によっては内容を認識できない場合があります。

Q: コードインタープリターの分析で注意すべき点は？

出力をそのまま確定結果にせず、グラフのラベル、分類内容、元データとの対応を確認する必要があります。実演では日本語ラベルの文字化けや、自由記述をうまく分類できない場面がありました。仮説が明確な分析は自分で行い、未知の傾向や別の分析軸を広く探す補助として使う方法が示されています。

Summary & Key Takeaways

• コードインタープリターは、ChatGPTがコードを実行し、アップロードされたファイルを扱える機能として紹介されています。動画公開時点では、有料版で設定画面のベータ機能をオンにし、GPT-4で選択して利用します。データ分析、チャート作成、ファイル編集、数学計算などを自然言語で依頼できます。

• CSV分析の実演では、アンケートデータの列と値を読み取り、複数選択式回答の集計とグラフ化、広告を選んだ理由の分類、性別や年齢などの属性別傾向の探索、結果報告文の作成まで行いました。明確な仮説の検証だけでなく、自分が見落としていた分析軸や傾向の候補を広く探す用途に適しています。

• プログラムでは、アップロードしたPythonコードの処理内容を説明し、構造化、効率化、別言語への変換を依頼できます。画像では、内容の説明やメタデータ確認、JPG変換、簡単なGIFアニメ作成、URLからのQRコード作成が可能でした。一方、画像認識を断られる場合や、手書き画像をHTMLへ変換できない場合も示されています。