導入部｜「分析疲れ」してませんか？
「データは手元にあるけど、まとめるのがしんどい」「Pythonコード、毎回ググってる」「グラフ作るだけで半日かかる」――。そんな悩み、抱えていませんか？
いま、ビジネス現場の多くで求められているのは「分析スキル」ではなく、分析のスピードとアウトプットの質。データを使って何がわかったか？それをどう伝えるか？が重要視されるようになってきました。
そこで注目されているのがChatGPT×データ分析という新しいワークスタイルです。膨大なコードやグラフ作成、そして複数データの統合まで、ChatGPTがサポートしてくれることで、分析者は本来の「考える仕事」に集中できるようになります。
今回紹介するのは、そんな新しい働き方を後押ししてくれる書籍『データ分析者のためのChatGPTデータ分析・可視化術』（著：白辺陽）。Python、Excel、JavaScriptを使ったデータ可視化と業務効率化を、ChatGPTのプロンプトでどう支援するかを徹底解説した一冊です。
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ノビオ：マツ姐、オレ最近ずっとExcelでグラフ作ってるんだけど、正直、作業がめんどくさすぎて泣きそう…
マツ姐：だったらChatGPTに頼ればいいじゃない。“秒”でやってくれるわよ、あなたの苦行。
第1章｜ChatGPTで変わる！秒で実感するデータ分析革命
要旨
ChatGPTは、データ分析と可視化を「速く」「美しく」「正確に」仕上げてくれる、最強のパートナーである。
本文
Chapter1では、ChatGPTを使ったデータ分析・可視化の基本的な全体像が紹介されています。最大の特徴は、とにかく作業が速いこと。
これまで、Excel関数を調べながら関数を書き、Pythonでmatplotlibの文法を調整し、最終的にはPowerPointに貼り付ける――そんな工程に何時間もかけていた分析作業が、ChatGPTにプロンプトで指示を出すだけで、秒単位で進みます。
たとえばこんな感じです：
「このCSVファイルの中から都道府県別の売上を集計し、棒グラフで可視化してください。Pythonのコードも併記して」
このような1行プロンプトで、ChatGPTはすぐにPandasを使った読み込みコード、groupby処理、棒グラフのmatplotlib出力まで生成してくれます。さらに「ラベルを日本語にしたい」「色をブルー系にしたい」と追加すれば、即反映。まさに“対話する分析”が実現するのです。
そして本書が優れているのは、ただ技術的な使い方を紹介するだけでなく、分析者がどこに悩むのかを的確に捉えている点にあります。たとえば、「データのどこから手をつけていいかわからない」「分析の目的をどう定めるかが難しい」など、ありがちな壁に対して、ChatGPTを活用して整理・思考する方法も書かれています。
つまりこの章で言いたいのは、ChatGPTは単なる作業代行ではなく、分析者の“右腕”になるということ。
もちろん完璧な答えが最初から出るわけではありません。大切なのは、ChatGPTと試行錯誤しながら「思考を形にする」姿勢。本書ではそのプロセスを、図解や具体例を交えてとても分かりやすく説明しています。
ノビオ：えっ…じゃあオレ、あの棒グラフ作るのに3時間かかったの、ChatGPTなら5分でいけるってこと！？
マツ姐：下手すりゃ30秒ね。その時間で、もっとクリエイティブなことに頭を使いなさい。
第2章｜プロンプトが命！基本操作とすぐ使えるTips
要旨
ChatGPTの性能を最大限引き出すには、「何を・どう聞くか」がカギ。精度の高い分析も、美しいグラフも、すべてはプロンプト設計次第。
本文
ChatGPTは万能の魔法使いではありません。正しい言葉で指示を出さなければ、欲しい結果は得られません。本書のChapter2では、その「言葉の設計＝プロンプト構築力」に焦点を当て、具体的な活用ノウハウが紹介されています。
たとえば、単に「この表をグラフにして」とだけ言っても、ChatGPTはどの列を軸に取るのか、どういうグラフが適切か分かりません。だからこそ重要なのが、目的・条件・出力形式を明確に含んだプロンプトです。
以下は、本書で紹介されているプロンプト設計の基本構造です：
【例文】 「この売上データを元に、月別の推移を折れ線グラフで表示してください。PythonのPandasとmatplotlibを使用し、凡例とタイトルを含めてください。」
このように「いつ」「何を」「どのように」表現したいかを明確に伝えることで、ChatGPTは驚くほど高品質なアウトプットを返してくれるようになります。
また、本書の優れている点は、「人間が何を忘れやすいか」まで考慮してくれていることです。たとえば、以下のようなTipsが紹介されています：
- 「データ型の指定を忘れずに伝える（例：日付形式に変換）」
- 「日本語フォント指定を明記しないと、グラフが文字化けすることがある」
- 「どこまで自動で任せて、どこから手動で微調整すべきか？」の判断軸
さらにChatGPT-4o（GPT-4 turbo）では、処理能力と読み込み容量が大幅に向上しており、より大きなデータや複雑な指示にも対応可能になっています。本書はその点も踏まえ、GPT-4o向けのプロンプト調整術も紹介しています。
中でも注目したいのは、「思考の分解→言語化→実行」のプロセスをChatGPTと一緒に行うスタイル。単なるコマンドではなく、考えながらプロンプトを磨いていく対話型プロセスは、分析者にとってまさにリスキリング（再教育）の機会でもあります。
「自分の問いが、相手（AI）に正しく届いているか？」。これを意識すること自体が、伝える力＝アウトプットスキルの向上につながるのです。
ノビオ：マツ姐、オレ最近やっと気づいたよ。「プロンプト」って、AIへの呪文みたいなもんだね！
マツ姐：その通り。いい呪文ほど、いい魔法が返ってくる。あなた、だんだん賢くなってきたじゃない。
第3章｜Python・JSで本格可視化！美しく魅せる分析力
要旨
ChatGPTは、コードが書けない分析者の“味方”にも、エンジニアの“時短ツール”にもなる。PythonやJavaScriptでのビジュアライズも、プロンプトで自在に操れる時代へ。
本文
「Pythonでグラフ描くのは面倒」「JavaScriptの書き方なんて覚えてない」──そんな声、データ分析の現場ではよく聞きます。けれど本書のChapter3と4を読むと、その悩みが驚くほど軽くなるはずです。
ChatGPTは、PandasやMatplotlibなどのPythonライブラリに加えて、D3.jsやChart.jsといったJavaScriptの可視化フレームワークにも対応しており、プロンプト一つでそれらのコードを生成できます。
たとえば、以下のような指示を出すだけでOKです：
「以下のデータを円グラフで表示してください。Pythonでmatplotlibを使用し、日本語フォントでラベルを表示、色はブルー系にしてください。」
すると、ChatGPTは必要なインポート文からデータフレーム作成、プロット関数、レイアウト調整までを一括で返してくれます。さらに、「Jupyter Notebook用に整形して」や「HTMLで埋め込み可能なJSコードに変えて」などの要望にも柔軟に対応。
本書では、こうした対話型コード生成のプロセスを、実際のデータとともに丁寧に解説しています。特に秀逸なのは、「そのコードが“なぜそう書かれるのか”」まで解説されていること。つまり、初心者にとっては学習書として、経験者にとっては時短ツールとして機能する内容なのです。
また、可視化の「美しさ」にもこだわりがあります。色使い、フォント、余白、ラベルの工夫…。そういった視覚的デザイン要素にもChatGPTは十分対応可能であり、本書ではプロンプトでその指定方法まで教えてくれます。
特に印象的だったのは、「あなたのグラフは、データの価値を伝えきれているか？」という問い。本書は、単に「描く技術」ではなく、「伝える技術」としての可視化にフォーカスしており、これはまさに分析者が身につけるべき視点です。
ノビオ：マツ姐…これなら俺でも、かっこいいグラフ作れそうな気がしてきた！
マツ姐：見た目が整えば、伝わり方も段違い。コードが書けなくても、“魅せ方”はプロになれるわよ。
第4章｜実務応用：複数データ・相関・社内利用まで全部できる！
要旨
ChatGPTは、データ分析の「本当に面倒な部分」まで支援してくれる。複雑な前処理・統合・相関分析・社内データ対応まで、現場で即使える実践スキルが満載。
本文
データ分析の本質は、「データをつなぎ、意味を見つけ、行動につなげる」ことです。しかし現実には、分析前の下準備に大きな手間と時間がかかっています。
本書のChapter5～9は、まさにその“地味だけど重要な工程”をChatGPTでどう効率化できるかにフォーカスしています。
●複数データの統合（Chapter5）
たとえば郵便番号と人口データを組み合わせて地域特性を可視化する場合、通常なら「コードを書いて結合条件を指定して、欠損を埋めて…」と面倒な処理が続きます。
しかし、ChatGPTに以下のように伝えると：
「郵便番号データと人口データをキー（市区町村コード）で結合し、人口密度を計算・可視化してください」
これだけで、結合から新しい指標の生成→グラフ出力まで一貫したコードを提示してくれます。
●テキストデータの加工（Chapter6）
さらに面倒なのが、住所から自治体名を抽出するような処理です。正規表現や文字列操作の知識が必要ですが、ChatGPTに「東京都世田谷区下馬1-2-3から“自治体名”を抽出して」と伝えると、即座に文字列処理を行うPythonコードを提示。
しかも、フォーマットがブレていても対応可能なように工夫された正規表現付き。
●相関分析（Chapter7）
「相関係数を出す」だけでなく、「どう解釈するか」にまで踏み込んでくれるのがChatGPTの強みです。以下のように聞けば、統計的なコメントまで返してくれます：
「年齢と健康診断の数値に相関があるか分析して、可視化と解釈もお願いします」 → 散布図＋相関係数＋“年齢が上がるにつれてやや数値が上昇傾向”などの自然言語解説も生成。
●Web情報の自動取得（Chapter8）
スクレイピングを行うためのPythonコード（requests＋BeautifulSoupなど）もChatGPTが生成できます。たとえば「都道府県別最低賃金の一覧を厚労省から取得してグラフにして」と言えば、データ取得から整形、可視化までスムーズに行えます。
●社内データの安全な扱い（Chapter9）
社内情報をChatGPTに直接入力するのが不安という人のために、本書では「機密データを前処理して匿名化する方法」や「EdgeのCopilot（企業アカウント向け）を使った閉域分析」など、現場で安心して使えるAI利用法にも言及しています。
ここまで対応できるのか…と感じるほど、分析実務に即した内容が詰め込まれており、「このまま仕事に使えるプロンプト例」が満載です。
ノビオ：やばい、ChatGPTって「お手伝いAI」じゃなくて、「スーパー分析秘書」じゃん…
マツ姐：その通り。“やるべき仕事”に集中するために、“やらなくていい仕事”はAIに任せなさい。
結論・CTA｜分析者にこそChatGPTが必要だ！
要旨
ChatGPTは、データ分析を「高速・高品質・低ストレス」に変える最強のパートナー。本書で紹介された技術は、すべて明日から業務に活かせる実践知だ。
本文
データ分析という仕事は、本来とてもクリエイティブで楽しいはずです。数字の意味を読み解き、社会やビジネスの「今」を伝える――そんな本質的な価値があるからです。
しかし現実には、「時間が足りない」「コードが複雑すぎる」「資料化が面倒くさい」といった悩みが山積み。そこに登場したのが、ChatGPTという新しい相棒です。
本書『データ分析者のためのChatGPTデータ分析・可視化術』は、そんな悩める分析者の背中を押してくれる一冊です。PythonもJavaScriptも、グラフも、社内データの扱いも、具体的なプロンプト例をそのまま使える実践書として構成されています。
そして何より、ただコードが書けるようになるだけではなく、分析の本質＝「伝える力」を育ててくれるのがこの本の魅力です。
ChatGPTは、ミスを責めることもなく、24時間あなたの質問に答え、アウトプットを手助けしてくれます。うまく使えば、それは「代行ツール」ではなく、「共創パートナー」に進化します。
今日、ChatGPTを使ってひとつの分析をやってみるだけで、明日からの仕事の質が変わるかもしれません。
まずは本書を手元に置いて、次のレポートから、ChatGPTとの共演を始めてみませんか？
マツ姐：さあ、準備はいい？あなたの仕事は、もう一人で抱える時代じゃないのよ。
