# 生成AIでデータ分析する方法｜できること・ツール・活用例を解説

- URL: https://www.waltsu.co.jp/magazine/marketing/generative-ai-data-analysis/
- カテゴリ: マーケティング > データ分析
- 執筆: 藤井 俊輔（代表取締役）
- 公開日: 2026-08-18 / 最終更新日: 2026-10-29
- 発行: waltsu株式会社（waltsu MAGAZINE）

## こんな人におすすめ

- 生成AIでどこまで分析できるか知りたい
- ExcelやCSVの分析を効率化したい
- 専門知識がなくデータを活かせない

「データは溜まっているのに、分析できる人がいない」。多くの企業が抱えるこの悩みに、生成AIは大きな変化をもたらしています。ExcelやCSVを渡して日本語で指示するだけで、集計・グラフ化・傾向の抽出までこなせるようになりました。 先に結論をお伝えすると、生成AIでデータ分析は十分に可能です。ただし、「AIで分析すること」と「データを活用できること」は別です。生成AIは答えを出す自動販売機ではなく、分析を一緒に深掘りする相手として使うことで、はじめて成果につながります。 本記事では、生成AIでできるデータ分析の範囲、メリットと注意点、やり方の6ステップ、プロンプトの書き方と実例、主なツール、活用例までを解説します。

**この記事のゴール（読了目安 約9分）**：生成AIでできるデータ分析の範囲と限界を理解し、目的に合ったツールとプロンプトで、自社データの分析を始められるようになる。

## この記事の結論

- 生成AIはデータの整理から集計・可視化・原因の仮説出しまで対応できる
- 価値は分析の自動化だけでなく、分析と改善の回数を増やせること
- 誤分析・データ品質・機密情報・因果の判断には人の確認が必須
- 目的→データ準備→分析→検証→施策の順で、対話で深掘りしながら進める

## 生成AIでデータ分析はできる？

![生成AIでデータ分析はできる？](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/08/generative-ai-data-analysis-1.png)

結論、できます。生成AIはデータファイルを読み込み、集計・可視化・傾向の抽出・レポート作成までを日本語の指示でこなします。まずは、従来の分析やBIツールと何が違うのかを整理しておきましょう。

### 従来の分析との違い

従来のデータ分析は、ExcelやSQL、専用ツールの操作スキルを前提としていました。生成AIは、その操作を**「日本語での対話」に置き換えます**。「先月と比べて売上が落ちた商品は？」と聞けば、集計から答えの提示までを自動で行う。専門知識の壁を大きく下げたのが最大の違いです。

### BIツールとの違い

BIツール（データを可視化・監視する専用ツール）は、決まった指標を継続的にダッシュボードで見るのが得意です。一方、生成AIは**その場の疑問に柔軟に答え、原因の仮説まで一緒に考えられる**のが強みです。定点観測はBI、深掘りの探索は生成AI、と使い分けると効果的です。

## 生成AIでできること

![生成AIでできること](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/08/generative-ai-data-analysis-2-e1787018819366.png)

データ分析の工程に沿って、生成AIができることを6つ紹介します。

### データを整理する

表記ゆれの統一、欠損データの検出、不要な列の削除など、分析前の面倒な下ごしらえ（データクレンジング）を任せられます。従来は最も時間のかかっていた工程です。

### データを集計する

「地域別・月別の売上合計」のような集計を、関数やピボットテーブルを組まずに指示できます。集計軸を変えたい場合も、言い直すだけです。

### グラフを作る

「推移が分かる折れ線グラフにして」と伝えれば、適した形式で可視化します。どのグラフが適切か分からない場合は、AIに提案させるのも手です。

### 傾向を見つける

大量のデータから、伸びている項目、落ちている項目、相関しそうな要素などのパターンを抽出します。人が見落としがちな傾向に気づけることもあります。なお、過去の実績から将来の数量を継続的に見込みたい場合は、汎用の生成AIより[AIによる需要予測](https://www.waltsu.co.jp/magazine/ai/ai-demand-forecasting/)の仕組みのほうが適切です。

### 原因を考える

「なぜこの数値が変化したのか」という問いに対して、データにもとづく仮説を複数提示させられます。ここが、単なる集計ツールとの決定的な違いです。

### レポートを作る

分析結果を、要点をまとめた文章レポートに整えられます。「経営会議向けに3行で」など、用途に応じた形式で出力できます。

## 生成AIを使うメリット

導入で得られるメリットは、次の4つです。

### 分析時間を短縮できる

データ整理・集計・可視化・レポート化にかかっていた時間が大幅に短縮されます。分析の準備ではなく、**結果の解釈と施策**に時間を使えるようになります。

### 専門知識を補える

関数やプログラミング、統計の専門知識がなくても、一定水準の分析は可能です。「分析できる人がいない」中小企業にとって、大きな戦力になります。

### 分析の幅を広げられる

分析の切り口が広がるのは、思いつかなかった集計軸や視点をAIが提案してくれるからです。1人で考えるより、検討の幅が増えます。

### 改善を速く回せる

分析が速くなると、施策の検証サイクルが速くなります。成果に直結するのは、**月1回だった振り返りを週1回・毎日回せる**ようになることです。

## デメリット・注意点

![生成AIのデータ分析には注意すべき点](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/08/generative-ai-data-analysis-3.png)

一方で、生成AIのデータ分析には注意すべき点があります。4つ押さえてください。

### 分析を間違えることがある

生成AIは、集計ミスや誤った解釈を、もっともらしく提示することがあります。**重要な数値は、必ず人が検算・確認する**ことが前提です。

### データ品質に左右される

入力データが不正確・不完全なら、分析結果も信頼できません。「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出る）」は生成AIでも同じです。[自社で集めたデータ](https://www.waltsu.co.jp/magazine/marketing/first-party-data/)の整備が前提になります。

### 機密情報に注意する

顧客情報や個人情報、機密データの入力は、ツールの設定や規約によってはリスクになります（[個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」](https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/)）。**入力してよいデータの範囲を、[社内ルール](https://www.waltsu.co.jp/magazine/security/generative-ai-guidelines/)で事前に決めておく**必要があります。

### 因果関係は判断しにくい

生成AIは相関（一緒に動く傾向）は見つけられますが、それが因果（原因と結果）かどうかの最終判断は苦手です。「AだからB」なのか「たまたま連動しただけ」なのかは、人が業務知識で見極めます。

## データ分析のやり方

![生成AIを使った分析の進め方](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/08/generative-ai-data-analysis-4.png)

生成AIを使った分析の進め方を6ステップで解説します。ポイントは、AIに渡す前の準備です。

### 目的を決める

「何を知りたいのか」を先に決めます。「売上を分析する」ではなく「先月落ちた売上の原因を知りたい」まで具体化すると、分析がぶれません。

### データを用意する

分析に必要なデータをExcelやCSVで用意します。1シートに整理された、きれいな表形式が理想です。

### データを確認する

AIに渡す前に、明らかな入力ミスや欠損、単位の不統一がないかを確認します。ここを飛ばすと、誤った分析の土台になります。

### AIに分析させる

目的と、データの意味（各列が何を表すか）を伝えて分析を依頼します。プロンプトの書き方は次章のテーマです。

### 結果を検証する

出てきた結果を鵜呑みにせず、重要な数値は検算し、仮説は業務知識と照らして妥当性を確認します。

### 次の施策を決める

分析で終わらせず、「では何をするか」まで落とし込みます。**施策につながらない分析は、時間をかけただけになります**。

## プロンプトの作り方

分析の質は、指示（プロンプト）の質で決まります。構成する要素は4つです。

### 目的を伝える

「このデータで何を知りたいのか」を最初に伝えます。目的が明確なほど、的を射た分析が返ってきます。

### データの意味を伝える

伝えるのは、各列が何を表すか（例:「A列は日付、B列は商品名、C列は売上金額」）です。AIはデータの背景を知らないため、この説明が精度を左右します。

### 分析内容を指定する

「月別の推移を出して」「上位10商品を抽出して」など、してほしい分析を具体的に指定します。指定が曖昧だと、返ってくるのは当たり障りのない結果です。

### 出力形式を指定する

「表で」「グラフで」「3行の要約で」など、欲しい形式を伝えます。用途に合った形で受け取れると、そのまま次に使えます。

## プロンプト例

そのまま応用できる例は、次の5つです。データの内容に合わせて調整してください。

### 売上分析

添付の売上データ（A列:日付、B列:商品名、C列:売上金額、D列:地域）を分析してください。まず月別・地域別の売上推移を表にし、前月比で大きく落ちた商品を抽出。その商品の売上が落ちた原因の仮説を3つ挙げてください。

### 広告分析

添付の広告レポート（媒体・費用・表示回数・クリック・CV）を分析してください。媒体別のCPA（獲得単価）を計算し、費用対効果の高い順に並べたうえで、改善すべき媒体と改善案の仮説を提示してください。

### 顧客分析

添付の顧客データ（購入履歴・購入金額・頻度）から、優良顧客の共通点を分析してください。優良顧客とそれ以外で、購入商品や頻度にどんな違いがあるかを整理してください。

### アンケート分析

添付のアンケート自由記述（100件）を分析してください。内容を5〜7個のカテゴリに分類し、それぞれの件数と代表的な意見を要約。特に多かった不満と要望を教えてください。

### アクセス解析

添付のアクセスデータ（ページ・セッション・直帰率・CV）を分析してください。CVに貢献しているページと、離脱が多い改善候補ページを特定し、それぞれの改善仮説を挙げてください。

## 主なAIツール

データ分析に使える主なツールを紹介します。以下の表は、それぞれの特徴をまとめたものです。

| ツール | 特徴 | 向いている場面 |
|---|---|---|
| ChatGPT | ファイル分析・グラフ生成に対応 | 汎用的な分析・可視化全般 |
| Gemini | Googleサービスとの連携 | スプレッドシート中心の業務 |
| Microsoft Copilot | Excel等との統合 | Excelで完結させたい業務 |
| Claude | 長文・大きめのデータの扱い | 大量テキストや資料の分析 |

※対応ファイル・分析機能・料金は変化が速いため、導入前に必ず各公式サイトで最新情報を確認してください。まずは無料〜低価格の汎用ツールで、自社データとの相性を試すのがおすすめです。

## 生成AIの活用例

部門別に、生成AIデータ分析の活用イメージを紹介します。

### マーケティング

広告・SEO・Webサイトの数値から、傾向や改善ポイントを分析します。CPAの変動要因の深掘りや、流入とCVの関係の分析などが代表例です。分析以外も含めた[マーケティング業務での生成AI活用](https://www.waltsu.co.jp/magazine/marketing/generative-ai-marketing/)は、別記事で解説しています。

### 営業

商談・受注・失注データから、成果の高いパターンを探します。見つけられるのは、「受注につながりやすい商談の共通点」などです。

### 顧客分析

購買履歴や問い合わせデータから、顧客の特徴やニーズを分析します。優良顧客の傾向把握やセグメント分けに役立つ分析です。

### 経営

売上・利益・[KPI](https://www.waltsu.co.jp/magazine/marketing/marketing-word45/)を整理し、意思決定に必要な情報を抽出します。数字の羅列を、判断できる形の要約に変えられます。

### アンケート

自由記述を分類・要約し、ユーザーのニーズや不満を整理する使い方です。手作業では大変な定性データの集計を高速化できます。

## 分析精度を高めるポイント

最後に、生成AIの分析を「それっぽい結果」で終わらせないための5つのポイントです。

- **問いを具体的にする**: 「分析して」ではなく「何を知りたいか」を明確に。問いの質が分析の質を決める
- **データを整える**: きれいなデータほど正確な分析になる。整備は遠回りに見えて近道
- **分析を一度で終わらせない**: 1回の回答で満足せず「なぜ？」を重ねて深掘りする
- **根拠を確認する**: 重要な数値は検算し、仮説は業務知識で妥当性を検証する
- **施策まで落とし込む**: 分析はゴールではない。「だから何をするか」まで決めて初めて価値になる

特に大切なのが3つ目です。**生成AIは「答えを出すツール」ではなく「分析を一緒に深掘りする相手」**。「CPAが上がった」で止めず、「なぜ→どの媒体→いつから→どの広告→どう改善」と対話で掘り下げることで、AIの価値は最大化します。

## まとめ

生成AIによって、データ分析は「専門家だけのもの」ではなくなりました。しかし、データを渡して結果を受け取るだけでは、宝の持ち腐れです。大切なのは、AIと対話しながら「なぜ」を掘り下げ、分析を施策と改善のサイクルにつなげること。

まずは、自社にある使いこなせていないデータを1つ、生成AIに渡して「気づいたことを教えて」と聞くところから始めてみてください。waltsuでは、データ分析からマーケティング改善までのご支援を承っています。

## よくある質問

**Q. 無料の生成AIでもデータ分析できますか？**  
A. 基本的な分析は無料プランでも可能です。ただし、扱えるファイルサイズや高度な分析機能は有料プランで拡張されることが多いため、業務で本格的に使う場合は有料プランを検討してください。

**Q. ExcelやCSVをそのまま分析できますか？**  
A. 多くのツールが対応しています。ファイルをアップロードして指示するだけで分析が可能です。ただし、1シートに整理されたきれいな表形式のほうが、正確な分析につながります。

**Q. どの生成AIがデータ分析に向いていますか？**  
A. 汎用的にはファイル分析・グラフ生成に対応したツールが扱いやすいです。Excel中心ならExcelと統合されたツール、Google中心ならGoogle連携ツール、と業務環境に合わせて選ぶのが実用的です。

**Q. 専門知識がなくても分析できますか？**  
A. できます。関数やプログラミングの知識がなくても、日本語の指示で分析可能です。ただし、結果の妥当性を判断する業務知識と、AIの誤りを疑う姿勢は必要です。

**Q. 社内データをAIに入力しても大丈夫ですか？**  
A. ツールの設定や規約によります。入力データが学習に使われない設定があるツールもあります。顧客情報・機密情報の扱いは、社内ルールを定めたうえで、規約を確認して判断してください。

## 執筆者

**藤井 俊輔**（代表取締役）ベンチャー企業の外部CMOや水族館のマーケティング担当などに従事。オンライン/オフライン問わず集客を中心としたマーケティング施策に強み。

プロフィール: https://www.waltsu.co.jp/magazine/supervisor/shunsuke-fujii/

この記事は waltsu 公式ブログの記事（https://www.waltsu.co.jp/blog/generative-ai-data-analysis/）をもとに再編集したものです。