AI活用ナビAIの変化を、使える知識に。
記事一覧

仕事術

AIでExcel・CSVを分析する前処理と確認手順

ExcelやCSVを生成AIで分析する前に、列名、1行1レコード、欠損、単位、個人情報を整え、集計結果と計算方法を確認する具体的な手順を解説します。

執筆・検証AI活用ナビ編集部

公開日
最終検証
次回確認
確信度
HIGH
生成AIExcelCSVデータ分析
表データがグラフと確認済みの分析へ変わるカラフルなイラスト

この記事で分かること

  • Excel・CSVをAIへ渡す前に整える表の形
  • 欠損、単位、分母、集計粒度を先に決める方法
  • AIへ計算方法まで示させる分析依頼プロンプト
  • 表計算ソフトで集計結果を再計算する方法

注意： 顧客名、メールアドレス、社員番号、自由記述などを含むファイルは、そのまま外部サービスへアップロードしないでください。組織の利用規程とサービスのデータ取扱条件を確認し、必要なら削除、仮名化、集計化します。

先に結論

AI分析で最初に整えるべきものはグラフではなく、元データです。列名を明確にし、1行を1レコードに統一し、欠損、単位、分母、集計単位を定義します。

分析後は、AIに使った列、除外条件、計算式、対象件数を出させます。そのうえで、代表的な集計をExcelなどで再計算します。答えがもっともらしいかではなく、同じ条件で再現できるかを確認してください。

表データを前処理してAI分析を検算する流れ 表の構造と定義を固定してから集計し、最後に別の方法で再計算する流れを示している。

手順1：分析したい問いを1つに絞る

「売上を分析して」では、AIが都合のよい指標やグラフを選ぶ余地が大きくなります。最初は、次のように対象、指標、比較軸、期間を決めます。

  • 2026年4〜6月の売上金額を地域別に比較する
  • 問い合わせ件数に占める解決件数の割合を月別に確認する
  • 商品別の返品率を比較し、母数が30件未満の商品を分けて表示する

「売上」が受注額、出荷額、請求額、入金額のどれかも定義します。同じ言葉でも社内で計算方法が異なる場合は、正本となる定義書を確認してください。

手順2：悪いCSVの構造を見つける

人には読みやすくても、分析に向かない表があります。

2026年度 東日本売上表
単位：万円,,,
地域,4月,5月,6月
東日本,120,95,集計中
西日本,80,,110
合計,200,95,110
注：返品分は担当者が後日調整,,,

問題点は次のとおりです。

  • タイトル、単位、注記、明細、合計が同じ表にある
  • 月が列方向に広がり、新しい月のたびに列が増える
  • 「集計中」と空欄の意味が違うのに、同じ欠損として扱われやすい
  • 合計行があり、AIが明細と一緒に再合計する可能性がある
  • 金額が売上総額か返品控除後か分からない

結合セル、色だけで意味を表すセル、非表示行、複数の表を1シートに置く構成も避けます。

手順3：1行1レコードの良いCSVへ直す

先ほどの表を、分析用に縦長へ直すと次のようになります。

record_id,month,region,sales_man_yen,status,include_in_total
R001,2026-04,東日本,120,確定,TRUE
R002,2026-05,東日本,95,確定,TRUE
R003,2026-06,東日本,,集計中,FALSE
R004,2026-04,西日本,80,確定,TRUE
R005,2026-05,西日本,,未提出,FALSE
R006,2026-06,西日本,110,確定,TRUE

この例では、1行が「1地域・1か月」の記録です。列名に単位を含め、欠損理由を status へ分け、集計対象かどうかを include_in_total で明示しています。合計行は置かず、分析時に計算します。

実際の売上が円単位なら、整数の円で統一する方が安全です。万円と円、税込と税抜、件と千件などが混ざる場合は、変換後の列を作り、変換式を記録します。

手順4：欠損の意味を決める

空欄を自動的に0へ置き換えてはいけません。

状態 意味 一般的な扱いの例
0 実績がゼロと確認済み 集計へ含める
空欄・未提出 値がまだない 分母・合計から除外し件数を報告
集計中 後で確定する 暫定集計から除外
該当なし その項目自体が適用されない 指標定義に従い除外
エラー 形式不正や取得失敗 修正するまで集計しない

例えば平均売上を計算するとき、未提出を0にすると平均が不当に下がります。一方、実績ゼロを除外すると平均が上がります。欠損処理は分析後の修正ではなく、分析前のルールです。

自由記述の「なし」「-」「N/A」「未確認」も、意味を確認して統一します。元データを直接上書きせず、分析用コピーに変換列を追加すると変更を追跡できます。

手順5：データ辞書を作る

AIにはCSVだけでなく、各列の意味を渡します。

データ辞書
- record_id：行を識別する一意のID
- month：対象月。YYYY-MM形式
- region：営業地域
- sales_man_yen：返品控除後・税抜の確定売上。単位は万円
- status：確定／集計中／未提出
- include_in_total：確定値として集計可能ならTRUE

集計ルール
- include_in_total=TRUEの行だけを金額集計する
- 欠損値を0へ置換しない
- 地域別合計とともに、対象行数・除外行数を示す
- 期間は2026-04から2026-06まで

ここで「返品控除後」「税抜」のような定義が不明なら、分析を始めずデータ所有者へ確認します。

手順6：AIへ集計を依頼する

次のプロンプトは、結論だけでなく再現情報を出させるためのものです。

添付CSVを、以下のデータ辞書と集計ルールに従って分析してください。

目的：2026年4〜6月の確定売上を地域別に比較する。

必須の出力：
1. 読み込んだ行数、列名、期間の最小値・最大値
2. 列ごとの欠損数とstatus別件数
3. 適用した除外条件
4. 地域別の売上合計、対象行数、除外行数
5. 計算式または使用した処理手順
6. 元データのrecord_idで追跡できる集計対象一覧
7. 解釈上の注意点

禁止事項：
- 欠損を0と仮定しない
- 単位を推測しない
- 対象件数が少ない結果を一般化しない
- データにない原因を断定しない

計算前に、理解した列定義と集計条件を短く再掲してください。

成功の目安は、分析開始前にAIが対象期間、集計列、除外条件を正しく言い直し、結果に対象件数と除外件数が付くことです。列名を取り違えていたら、その時点で止めて修正します。

ChatGPTで実行する場合の確認順

ChatGPTは、対応するCSVや表計算ファイルを読み込み、表やグラフを作成できます。一部の分析ではPythonコードを生成し、実行します。ただし、アップロードできたことだけでは、全行を意図どおり解釈した証明になりません。最初の依頼では傾向や原因を求めず、行数・列数・列名・推定データ型・先頭数行だけを出させます。続いて、列ごとの欠損数、主キー候補の重複数、カテゴリ値の種類、日付の最小値と最大値を確認してから集計へ進みます。

集計後は、実際に使った抽出条件、型変換、グループ化、構成比の分母、対象件数と除外件数を示すよう依頼します。コードが表示される場合も、説明を読むだけで終えず、抽出後の代表行と既知の小計を表計算ソフトで再計算します。OpenAIの公式説明では、データ分析用のPython環境は外部WebリクエストやAPI呼び出しを行えません。外部の最新値が必要な場合は、利用権限を確認したファイルをアップロードするか、アカウントで利用可能な接続元を明示的に選びます。

手順7：表計算ソフトで再計算する

良いCSVのサンプルをExcelへ読み込んだとします。列がA〜Fで、region がC列、sales_man_yen がD列、include_in_total がF列なら、東日本の確定売上は次の式で確認できます。

=SUMIFS($D$2:$D$7,$C$2:$C$7,"東日本",$F$2:$F$7,TRUE)

対象行数は次の式です。

=COUNTIFS($C$2:$C$7,"東日本",$F$2:$F$7,TRUE)

サンプルでは東日本の対象はR001とR002なので、合計は215万円、対象行数は2、除外行数は1です。これは記事内の例示データから得られる確認値であり、実在の事業データの実測値ではありません。

結果が一致しない場合は、次の順に確認します。

  1. AIとExcelで対象行が同じか
  2. TRUEが真偽値ではなく文字列になっていないか
  3. 金額列に文字や異なる単位が混ざっていないか
  4. 期間の端を含むか
  5. 欠損や重複行の扱いが同じか
  6. 丸める前と後のどちらを合計したか

ピボットテーブルも便利ですが、フィルター条件が見えにくくなることがあります。検算では、対象行を絞り込んだ画面と計算式を一緒に保存します。

手順8：グラフより先に分母を確認する

割合を比較するときは、分子だけでなく分母を表へ出します。

例えば返品率なら、返品件数 ÷ 出荷件数 なのか、返品数量 ÷ 販売数量 なのかで意味が変わります。キャンセルを分母へ含むか、同月返品か購入月基準かも決めます。

グラフには、指標名、期間、単位、分母、除外条件を添えます。差が大きく見えても、対象件数が少ない場合は「傾向」と断定しません。

期待結果と確認方法

分析完了時に、次の5点が残っていれば再現性を確認しやすくなります。

  • 入力したCSVの版または保存日時
  • データ辞書と欠損ルール
  • AIへ渡したプロンプト
  • 使用した計算・除外条件
  • Excelなどによる検算結果

別の担当者が同じCSVと条件を使い、同じ合計と対象件数を得られるか確認します。結果だけが一致しても、対象行が違えば偶然の一致かもしれないため、record_idも比較します。

失敗しやすい点と対処

合計行を明細へ混ぜる

AIが明細と合計を再合計する可能性があります。分析用CSVから小計・合計行を外します。

欠損を自動で0にする

未提出と実績ゼロを分け、欠損数も結果へ出します。

日付が文字列になっている

2026/7/1、7月、Julyが混ざらないよう、ISO形式などへ統一します。変換後に最小日と最大日を確認します。

AIの説明だけを検算とみなす

AIが自分の計算を説明しても、独立した検算ではありません。表計算ソフト、SQL、別担当者の手計算など、別の経路で代表値を確認します。

グラフから原因を断定する

売上低下と問い合わせ増加が同時に起きても、因果関係は確定しません。「関連が見える」「追加検証が必要」と事実と仮説を分けます。

利用条件と採用しない条件

ファイルアップロード機能、対応形式、容量、回数は、サービス、プラン、モデル、組織設定によって変わります。アップロードできない場合は、上限回避のために機密ファイルを別サービスへ移すのではなく、承認された方法を確認してください。

データの定義が不明、個人情報を安全に除けない、欠損が多すぎる、正本を特定できない場合は、AI分析を採用しません。まずデータ所有者と前処理ルールを決めます。

AI活用ナビの判断

AI活用ナビの判断： AIは、欠損の一覧化、集計コードの作成、複数の切り口の探索に向いています。しかし、分母、単位、対象期間、除外条件を決める責任は利用者にあります。重要な判断へ使う集計は、対象行IDと計算方法を残し、別手段で再計算できる場合に限って採用するのが安全です。

確認日と公式情報

2026年7月29日に確認しました。

  • OpenAI「Data analysis with ChatGPT」：明確な列名、1行1レコード、空行や複数表を避ける準備、計算コード・出力・仮定を確認する必要性を確認しました。対応形式はモデル、プラン、ワークスペース設定等で変わると案内されています。
  • OpenAI「File Uploads FAQ」：ファイルアップロードの用途、保存・削除、データ利用、各種上限に関する案内を確認しました。数値上限は変更されやすいため、本記事では固定値を手順の前提にしていません。

この記事はChatGPTの画面上で利用できるファイル分析を含む一般的な手順です。APIキーやOpenAI APIは使用しません。

PRIMARY SOURCES

確認した一次情報

  1. Data analysis with ChatGPTOpenAI · 2026年8月22日
  2. File Uploads FAQOpenAI · 2026年8月22日

RELATED ARTICLES

この記事の内容を、実践・比較・安全確認へつなげる3本です。

仕事術

AIで企画書のたたき台を作る手順：根拠と仮説を分ける

生成AIで企画書を作るとき、目的、対象、課題、制約、評価指標を先に定義し、確認済み事実と未検証の仮説を分けてたたき台を作る方法を解説します。

記事を読む 仕事術

AIで業務マニュアルを更新する手順：差分と責任者を残す

古い業務マニュアルを生成AIで更新するとき、変更根拠、対象範囲、差分、確認者、施行日を残し、誤った手順の混入を防ぐ運用方法を解説します。

記事を読む 仕事術

AIで会議議事録を作る手順：決定事項と宿題を残す

会議の文字起こしから、決定事項、未決事項、担当者、期限、根拠発言を抽出し、参加者が確認できる議事録へ整える実践手順を紹介します。

記事を読む