Advanced Data Analysisの使い方【活用例9選】

2024年3月4日 2024年4月17日

谷田　朋貴

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

株式会社アドカル代表取締役

谷田　朋貴

一橋大学卒業後、伊藤忠丸紅鉄鋼株式会社、Web専業広告代理店を経て、株式会社電通デジタルに入社。アカウントプランナーとして国内の大手クライアントに対し、運用型広告を中心にデジタル全体のプロモーション施策の戦略立案・実行に従事。2023年12月、株式会社アドカルを創業。

ChatGPTのAdvanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）とは
ChatGPTのAdvanced data analysis（旧：Code Interpreter）で実施可能なこと
ChatGPTのAdvanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）の使い方
ChatGPTのAdvanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）の利用例9選
ChatGPTのAdvanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）を使用する際の注意点4つ
ChatGPTのAdvanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）に関するよくある質問
- Q.Advanced Data Analysisはスマホで利用可能？
- Q.日本語で利用可能？
まとめ

ChatGPTのAdvanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）とは

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（旧：Code Interpreter）で実施可能なこと

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（旧：Code Interpreter）の使い方

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。

ChatGPTのAdvanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）の利用例9選

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。

①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。

②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。

・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。

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。

③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。

④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