ChatGPT Plusでデータ解析 できること、できないこと


# 概要
ChatGPTがデータ分析ができるということで、どんなデータが扱えるのか、どういう分析をしているのか、2025年５月現在の状況をまとめた。
# ChatGPTのデータ分析
「データを分析」とは、収集したデータに対して、目的に応じた処理・整理・解釈を行い、有用な情報や意味・傾向・関係性を導き出す行為をいう。

## ■ 構造的定義（要素別）
 1. データ
　  事実・数値・観測値・記録など、未加工の素材。
 2. 分析
　分解して構造を明らかにし、意味や因果・関係を抽出すること。

## ■ 分析の代表的なプロセス
 1. 目的の明確化
　例：「売上が下がった理由を知りたい」「顧客の傾向を把握したい」
 2. データ収集
　例：アンケート、センサーデータ、業務ログ、外部統計資料
 3. 前処理・整形
　例：欠損値処理、フォーマット統一、異常値除去
 4. 集計・可視化
　例：平均、分布、クロス集計、グラフ生成
 5. 関係・傾向の抽出
　例：相関、回帰分析、クラスタリング、因果推論
 6. 解釈・結論
　例：「この属性の人は購入率が高い」「この工程がボトルネック」
 7. 意思決定への活用
　例：マーケティング戦略の見直し、システム改善
## ■ 目的による分類
| 種類        | 目的         | 例         |
| --------- | ---------- | --------- |
| **記述的分析** | 何が起きたかを記述  | 月別売上推移    |
| **診断的分析** | なぜ起きたかを探る  | 返品増加の原因分析 |
| **予測的分析** | 将来を予測する    | AIによる需要予測 |
| **処方的分析** | 最適な意思決定を示す | 配送ルート最適化  |



# どんなデータが解析できる？
結論から言うと、直接扱えない形式のものはcsvにして対応
## Excel
.xlsm,.xlsb以外は読み取れる。
### ■ 対応可能な操作例
 - 内容の表示（表形式）
 - 特定列・条件の抽出
 - 集計・フィルタ
 - グラフ生成
 - Markdown形式で整形
 - CSV・JSONなど別形式での変換
### ■ ファイルの読み取り対応形式
| 拡張子     | 内容                              |
| ------- | ------------------------------- |
| `.xls`  | 古いExcelバイナリ形式（Excel 2003以前）     |
| `.xlsx` | 新しいExcel形式（2007以降）              |
| `.csv`  | カンマ区切りのテキスト形式                   |
| `.ods`  | OpenDocument形式（LibreOffice）※要変換 |


## 読み取り可能なDBファイル形式一覧
| 拡張子               | フォーマット名        | 説明                           | 備考                       |
| ----------------- | -------------- | ---------------------------- | ------------------------ |
| `.mdb`            | Access DB（旧）   | Microsoft Access 2003以前のDB形式 | テーブルを抽出する。 クエリ・フォーム等は読込不可。テーブル抽出が中心 |
| `.accdb`          | Access DB（新）   | Access 2007以降。`.mdb`の後継形式    | 通常は外部ツール経由でCSV等に変換が必要    |
| `.sqlite` / `.db` | SQLite         | 組込用途で多用される軽量DB               | **直接解析・SQL発行可能**         |
| `.parquet`        | Parquet        | 列指向の高速フォーマット                 | 分析処理に強い。Apache Arrow系と連携 |
| `.feather`        | Feather        | Python/R連携の高速形式              | 小型だがメモリ効率が高い             |
| `.csv`            | CSV（厳密にはDBでない） | データベースのテーブルを模したテキスト          | 実質的にテーブルと同じ操作が可能         |
| `.json`           | JSON（構造化）      | ノーSQL的構造も含む                  | 階層構造の解釈が必要だが処理可          |
| `.xlsx` / `.xls`  | Excelファイル      | 行列形式で疑似DB的に扱える               | シート=テーブルとして扱える           |
| `.tsv` / `.txt`   | TSV/テキスト表      | CSVの変種（タブ区切りなど）              | 文字コード注意（Shift\_JISなど）    |

## mdb
### ChatGPTの対応
- ユーザーが .mdb ファイルをアップロード
- ChatGPT側で Python＋pyodbc or pandas_access 等を使用し、テーブル一覧の抽出
- 指定されたテーブルを CSV/表形式で表示、整形、分析、変換 など可能

##♯ 制限事項・注意点
| 項目        | 内容                         |
| --------- | -------------------------- |
| パスワード保護付き | 非対応（読み取れません）               |
| フォーム/マクロ  | 対象外（Access GUIに依存）         |
| クエリ       | 一部読み取り可能（保存クエリは不可の場合あり）    |
| テーブル名     | 日本語でも可能だが、文字化けする場合は事前連絡を推奨 |

## 間接的に対応可能
| 形式                       | 概要     | 備考                         |
| ------------------------ | ------ | -------------------------- |
| MySQL / MariaDB          | サーバ型DB | `mysqldump`でCSV/SQLに変換すれば可 |
| PostgreSQL               | 同上     | `pg_dump`で変換してアップロード       |
| Oracle DB                | 大規模業務用 | CSV書き出しが必要                 |
| MongoDB（`.bson`）         | NoSQL型 | JSON変換が前提                  |
| Firebird / dBase（`.dbf`） | 古典的DB  | Python経由で対応可能な場合あり         |

### ■ 補足：読み取りの実際の処理方式
 - **構造認識**：テーブル一覧、カラム型、件数、主キーなど
 - **データ抽出**：全件取得、フィルタ付き抽出、集計処理
 - **出力変換**：CSV, Markdown表, JSON, SQLite変換 など

## :anger_right: R言語

| 拡張子               | 種類               | 内容              | chでの直接解析    | 備考                                 |
| ----------------- | ---------------- | --------------- | ----------- | ---------------------------------- |
| `.RData` / `.rda` | Rデータ保存形式         | 複数オブジェクトをバイナリ保存 | **不可（変換要）** | `.RData` → `.csv` または `.rds` へ変換推奨 |
| `.rds`            | RDS形式            | 単一オブジェクト保存      | **不可（変換要）** | Rでの読み込み → `.csv`等で出力を推奨            |
| `.feather`        | Apache Arrow連携形式 | RとPython両対応     | **対応可**     | 高速な列指向。`.parquet`と類似               |
| `.sav` / `.dta`   | 他言語（SPSS, Stata） | Rで読み込めるが、chでは不可 | **不可**      | Rで変換後なら可                           |

## :x: XML
### ■ XMLファイルの概要
| 項目     | 内容                                       |
| ------ | ---------------------------------------- |
| フォーマット | 階層構造をもつ汎用マークアップ言語                        |
| 拡張子    | `.xml`                                   |
| 目的     | データ交換、構造記述、設定ファイル、地理情報、論文メタデータなど         |
| 代表例    | RSS, Atom, KML, SVG, JATS, GPX, XBRLなど多数 |

### ■ :x: ChatGPTで可能なHTML処理（構造別）
| 処理内容                 | 対応      | 説明                           |
| -------------------- | ------- | ---------------------------- |
| **XML構造のパース**        | ○       | タグ構造を認識し、ツリーとして読み取れる         |
| **ノード抽出（要素・属性）**     | ○       | 任意のタグ名・属性でフィルタ／抽出可能          |
| **整形出力（Markdown/表）** | ○       | `<record>`ごとに表形式で出力など可能      |
| **XPaths風の探索**       | ○（擬似対応） | `/root/item/name`のような指定に対応可能 |
| **JSON形式への変換**       | ○       | XML → JSON変換（階層保持）可能         |
| **マルチ名前空間対応**        | △       | `xmlns:`付きはやや注意必要（可読性優先）     |
### ■ :x:XMLの読み取り例（例：書籍データ）
```xml
<library>
  <book id="001">
    <title>日本語の構造</title>
    <author>山田太郎</author>
    <year>2020</year>
  </book>
</library>
```
:arrow_down_small: 
表形式に変換
:arrow_down_small: 
| id  | title  | author | year |
| --- | ------ | ------ | ---- |
| 001 | 日本語の構造 | 山田太郎   | 2020 |

### ■ :x:特殊用途XMLも対応可（例）
| タイプ      | 説明                | 対応               |
| -------- | ----------------- | ---------------- |
| **KML**  | Google Earth用地理情報 | ◎（前述）            |
| **GPX**  | GPSトラックログ         | ◎（緯度経度抽出など）      |
| **JATS** | 論文メタデータ（PubMed等）  | ◎（タイトル・著者・要旨の抽出） |
| **XBRL** | 財務報告用             | △（複雑構造。要整理）      |


### ■ :x: 注意点

| リスク要素             | 説明                                 |
| ----------------- | ---------------------------------- |
| **文字コード**         | UTF-8が基本。Shift\_JISやUTF-16は事前変換推奨  |
| **巨大XML（10MB以上）** | 分割処理を推奨。メモリ処理制限に注意                 |
| **CDATA / コメント**  | 認識可能だが、ノイズになる場合あり                  |
| **複雑なネスト**        | 深い階層や属性構造は「flatten（平坦化）」指定が必要な場合あり |

## :green_book:HTML
HTML（.html / .htm）形式もこのChatGPT環境で読み取り・解析が可能。
ただし、目的（表データ抽出、構造解析、本文要約など）によって処理方法が異なる。
### ■ :green_book:HTMLファイルの概要
| 項目     | 内容                                                  |
| ------ | --------------------------------------------------- |
| 拡張子    | `.html` / `.htm`                                    |
| フォーマット | タグ構造を持つマークアップ文書（Webページ）                             |
| 主な目的   | 表（`<table>`）、本文（`<p>`）、見出し（`<h1>`〜）、リンク（`<a>`）などの抽出 |
### ■ :green_book:ChatGPTで可能なHTML処理（構造別）
| 処理対象                      | 内容                            | 対応状況          |
| ------------------------- | ----------------------------- | ------------- |
| **表データ（`<table>`）**       | テーブル構造を抽出 → Markdown／CSV形式に変換 | ◎ 完全対応        |
| **本文（`<p>`, `<div>`）**    | 文章を抽出・要約・整形                   | ◎ 抽出＋再構成可能    |
| **見出し階層（`<h1>`〜`<h6>`）**  | アウトライン構造を構築                   | ◎ 目次自動化にも対応   |
| **リンク一覧（`<a href=...>`）** | URL・リンクテキスト抽出                 | ◎ 構造付き一覧生成可   |
| **フォーム（`<form>`）**        | 入力項目解析                        | ○（構造把握用）      |
| **スクリプト・スタイル**            | JavaScriptやCSS                | △（抽出のみ。解析は限定） |

### ■ :green_book: 実務応用例

 - HTMLの議事録やレポートをMarkdownに変換
 - 旧システムのHTML帳票からCSV化
 - リンク切れ検出用のURL一覧抽出
 - ウェブページ本文の要約／見出し構造抽出

### ■ :green_book: 結論
 - HTMLは構造的に完全対応（`<table>`, `<p>`, `<h1>`など）	
 - 表・本文・リンクなどをMarkdown・CSVで整形可能	
 - UTF-8で保存された静的HTMLが最も安定	
 - JavaScriptで生成された要素や外部ファイル参照は処理不可（オフラインHTML前提）
 - 整形されていない、tdであいまいなものは対応できない場合がある。

### ■ :green_book:注意点
| 項目                    | 内容                             |
| --------------------- | ------------------------------ |
| **文字コード**             | UTF-8推奨。Shift\_JIS等では文字化けリスクあり |
| **インラインJS/CSS**       | 表示上は無視。解析対象にはならない              |
| **JavaScriptによる動的生成** | サーバーレス環境では**処理不可**（静的HTMLのみ対応） |
| **iframeや外部リンク**      | **外部ページの中身は読めない**。埋め込み元が必要     |

# CSV
## ■ chで大きなCSVを扱うための方針（実践）
<ol>
<li>ファイル分割</li>
<ul>
<li>1ファイル5〜10MB（最大5万行以下）を目安に分割
<li>行単位での均等分割が基本（Python/Powershell対応可能）
</UL>
<li>2. 列の削減</li>
 使う列だけに絞る（最初に列名一覧を表示し、抽出を指示）
<li>3. 事前加工（例：Accessで絞ってCSV化）</li>
</ol>

## ■ まとめ：ChatGPTで扱うCSVファイルの実用的制限

 - 10MB未満
 - 10万行以下
 - 100列以下

日本語含む場合、より小さく分割推奨

# ChatGPTのcsvデータ解析支援のためのPython環境
- CSVは軽量かつ柔軟だが、構造化分析には環境整備が必要
- 本記事では、CSVを「簡易データベース」として扱うためのPython環境を構築する

## 1. :snake:使用するPythonライブラリ一覧（基本セット）

| ライブラリ名 | 主な用途 | 補足 |
|--------------|----------|------|
| csv         | Python標準のCSVリーダ | 	小規模ファイル向け。pandasより低機能、あるとcsvの前処理に便利|
| pandas       | 表データ処理の基幹       | 最重要。すべての基本になる。読み込み・フィルタ・集計、SQL風処理など |
| numpy        | 数値演算・統計処理       | 欠損処理・効率計算に使用 |
| matplotlib   | グラフ描画               | 可視化の基本,折れ線、棒グラフ、ヒストグラムなど|
| seaborn      | 統計的可視化             | 統計グラフ、ヒートマップ・分布など |
| pandasql     | SQL風クエリ操作         | SQL派にも便利 |

### ■ インストールサイズの内訳（概算）
| ライブラリ          | 実体サイズ（MB） | 主な依存                                              | 備考          |
| -------------- | --------- | ------------------------------------------------- | ----------- |
| **pandas**     | 約40MB     | `numpy`, `python-dateutil`, `pytz`                | 高速データフレーム処理 |
| **numpy**      | 約100MB    | Cベースの数値演算ライブラリ                                    | 単独でも大きめ     |
| **matplotlib** | 約80MB     | `cycler`, `kiwisolver`, `pyparsing`, `Pillow`など多数 | グラフ描画機能     |
| **seaborn**    | 約25MB     | `matplotlib`, `scipy`, `statsmodels`に依存           | 統計的可視化      |
| **pandasql**   | 約5MB      | `sqlalchemy`, `sqlite3`など                         | 非常に軽量       |

### ■ 合計サイズ（依存込み）
<ul>
<li>通常環境（すでにpip, setuptools, wheel等あり）</li>
　→ 約 250〜300MB

<li>完全な新規環境（venv直後など）</li>
　→ 約 350MB前後
</ul>
### ■ 補足
Windows/macOS/Linuxすべて共通で、バイナリ（wheel）で入れば早いが、ソースからビルドする場合はさらに容量が増加・インストール時間も長くなる。

numpyは最重量。これが入ればpandasやseabornの導入も軽くなる。

ディスク容量が問題になる場合、matplotlibやseabornを後回しにするのも有効。

### ■ まとめ
| 内容                                                       | サイズ目安                        |
| -------------------------------------------------------- | ---------------------------- |
| CSV解析5点セット（pandas, numpy, matplotlib, seaborn, pandasql） | **約250〜300MB**（pip install時） |
| 最小構成（pandas + numpy）                                     | **120〜150MB**                |



## 3. :snake:インポート確認コード（テンプレ）

```py
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandasql as ps

print("全ライブラリ読み込み成功")
```

## 4. :snake:ライブラリ別サイズと注意点
| ライブラリ      | 概算サイズ  | 備考            |
| ---------- | ------ | ------------- |
| pandas     | 約40MB  | numpyに依存      |
| numpy      | 約100MB | 最大の依存構成       |
| matplotlib | 約80MB  | Pillow等を含む    |
| seaborn    | 約25MB  | matplotlibに依存 |
| pandasql   | 約5MB   | 非常に軽量         |


→ 合計：約250〜300MB（通常環境で）

### 5. :snake:CSV処理に関する補足事項

 - ファイルサイズ：10MB未満推奨（chでの扱いを前提にする場合）
 - 行数・列数：10万行、100列が安全圏
 - 文字コード：UTF-8（BOMなし）推奨
 - 日本語CSVはShift_JIS→UTF-8変換を推奨
### 6. :snake:よくある問題と必要なチェック項目

| 問題 | 防止に必要な検証 |
| --- | --- |
| 行数が多すぎて処理不能 | **総行数の確認（例：10万行以内）** |
| 列数が多すぎて表示崩壊 | **列数の確認（例：100列以内）** |
| 文字コードで文字化け | **BOM/エンコーディングの検出（UTF-8推奨）** |
| セルの長文で応答打ち切り | **最大セル長の抽出・警告** |
| Shift_JISでの異常記号 | **機種依存文字の検出** |

```python
import csv
import chardet
import os

def inspect_csv(filepath, max_lines=100):
    # サイズ取得
    size_MB = os.path.getsize(filepath) / (1024 * 1024)

    # 文字コード判定（先頭数千バイト）
    with open(filepath, 'rb') as f:
        encoding_guess = chardet.detect(f.read(4096))['encoding']

    # 列数と長さ調査
    with open(filepath, 'r', encoding=encoding_guess, errors='ignore') as f:
        reader = csv.reader(f)
        max_cols = 0
        max_cell_len = 0
        row_count = 0
        for row in reader:
            row_count += 1
            max_cols = max(max_cols, len(row))
            max_cell_len = max(max_cell_len, max((len(cell) for cell in row), default=0))
            if row_count >= max_lines:
                break

    print(f"📁 ファイル名: {os.path.basename(filepath)}")
    print(f"📏 ファイルサイズ: {size_MB:.2f}MB")
    print(f"🔣 推定文字コード: {encoding_guess}")
    print(f"📄 総行数（推定）: {row_count}行以上")
    print(f"📐 最大列数: {max_cols}列")
    print(f"🧬 最長セル文字数: {max_cell_len}文字")

    # 注意喚起
    if size_MB > 10:
        print("⚠️ ファイルサイズが10MBを超えています")
    if max_cols > 100:
        print("⚠️ 列数が100を超えています")
    if max_cell_len > 1000:
        print("⚠️ 長すぎるセルがあります")

# 使用例
inspect_csv("yourfile.csv")

```

このようなチェックでPythonが必要となるのである。

# 200ドル出すと…
## 問題
 現在のChatGPTの課金体系（2025年5月時点）

|プラン|	月額	|使用可能モデル|	特典|
|:----|:--------|:------------|:------|
|無料プラン	|$0	|GPT-3.5|	低速・制限あり|
|ChatGPT Plus|	$20	|GPT-4（＝GPT-4-turbo）	|高速・長文・優先処理|
|Pay-as-you-go（API）|	従量制	|GPT-4o, GPT-4-turbo, GPT-3.5など|使った分だけ課金（$200課金も可）|

じゃあ、従量制(月に200ドル)コースだとこんなことはできるのでしょうか？
- ペタバイトのCSV一括読み込みブルーフォートアタックから方程式を見つける
- 区間推定のサンプル数が足りないとき、推計で補間する
- 動画を解析して飛行機の翼の形状の最適化

## 答え
■ 1. 「ペタバイトCSV一括処理」
→ 不可能（ChatGPTはメモリに乗る数百MBが限界）
→ 実現するには：Spark + 分散処理 + ベクトルDB + 専用GPU構成

■ 2. 「ブルーフォートアタックから方程式発見」
→ ChatGPTは暗号理論の全探索処理には向かない
→ 実現するには：数式処理（SymPy）＋数万回の反復試行＋ヒューリスティック

■ 3. 「サンプル数不足時の推計補完」
→ これは部分的に可能（統計補完、回帰補間、ブートストラップ等）
→ ただし「自動で最適推計」をやらせるにはプロンプト設計＋前提定義が必須

■ 4. 「動画から翼の形状を最適化」
→ ChatGPTは動画入力不可、OpenAIのWhisperやCLIP系＋CAE連携が必要
→ GPTだけでは不可能。これは**画像解析＋流体解析の統合環境（CFD＋AI）**の領域
<ol>
<li>月額$20でGPT-4-turboが利用可能</li>

 - $200払っても性能は変わらない
 - 上限回数などの緩和もなし

<li>OpenAI API（platform.openai.com）</li>

 - 従量課金制（Pay-as-you-go）
 - 200ドル＝「上限使用可能量が200ドル分まで増える」
 - GPT-4oでも1Mトークンあたり $5.00（入力）程度なので、大量処理用
 - 研究・アプリ開発・自動処理などに向け

<b>→ APIでは「性能」ではなく「使用量が増える」</b>

## よくある誤解
| 誤解                      | 実際                          |
| ----------------------- | --------------------------- |
| \$200払えばモデルの質が上がる？      | **上がらない**。モデルはGPT-4oなどで固定   |
| GPT-4とGPT-4-turboの違い？   | GPT-4-turboはより安価・高速・長コンテキスト |
| ChatGPT Plusを超えるプランがある？ | **現時点ではない**。APIの大量課金は別系統    |

■ 性能を「上げたい」と感じるときの処方箋

| 症状         | 推奨対応                                     |
| ---------- | ---------------------------------------- |
| 応答が遅い      | GPT-4-turbo（Plusプラン）を使う                  |
| 長文・多段処理が必要 | GPT-4-turboで対応。APIならcontext最大128k        |
| モデルの誤応答が多い | **プロンプト設計を改善する**（課金では解決しない）              |
| 個別調整が必要    | APIのfunction callingやsystem message活用を検討 |


# 逆に、ChatGPTでできること（CSVデータベース編）

- **構造の再認識と分類**
  - ヘッダ名・カラム型の自動分類（数値／カテゴリ／日付など）
  - 欠損値や異常値の検出＋修正方法の提案

- **集計や条件抽出のプロンプト支援**
  - 「この列で合計」「この属性でクロス集計」を自然言語で指示
  - pandas / SQL両方のコード生成が可能

- **分類と意味付け**
  - ラベルがない場合でも、値のパターンに基づいてカテゴリ化を試みる
  - 例：「住所データ → 都道府県推定」「日付データ → 年度グループ化」

- **説明生成とMarkdown整形**
  - 集計結果に対する意味付け（例：「20代女性が最多」）
  - Markdown形式やレポート風整形が可能

- **軽度な統計補間・推定**
  - 平均、中央値、ロジスティック回帰、単回帰モデル程度なら処理・解説できる
  - 欠損の補間や簡単な予測も可能

- **コードレビューやエラー修正**
  - Pythonで書いた前処理・分析コードの検証、改善提案、冗長排除

→ つまり「計算させる」のではなく、「**整理・理解・説明させる**」のが本質

# 🧠 おまけ：ChatGPTデータ解析「誤解あるある」トップ5

～ 200ドル払えばなんでもできると思っていませんか？～

### 🥇 第1位：「金を積めば性能が上がる」

- **誤解**：月に200ドル払えばGPT-4oがスーパーコンピュータに進化する
- **現実**：課金で変わるのは**「使えるトークン量」だけ**。**精度や機能は固定**
- **本質**：「**金ではなく、プロンプトと設計で性能を引き出す**」

### 🥈 第2位：「CSVを全部そのまま読ませればAIが勝手に判断する」

- **誤解**：「100万行あるけど、AIなら意味を読み取ってくれるだろう」
- **現実**：ChatGPTは**メモリ処理制限あり（数MB〜数十MB）**
- **本質**：「**分割・要約・列削減＝人間の準備力がAI性能を左右する**」

### 🥉 第3位：「動画や画像を放り込めば、解析して答えを出してくれる」

- **誤解**：「飛行機の映像から翼の形状最適化してくれるでしょ？」
- **現実**：ChatGPTは**動画を入力できない**し、CAEや物理演算機能もない
- **本質**：「**ChatGPTは“意味の構造化”に強く、“物理の数値解”には向かない**」

### 🏅 第4位：「SQLも統計も知らなくていい、AIが勝手にやってくれる」

- **誤解**：「PythonもSQLも不要、AIに“このグラフ作って”で済む」
- **現実**：AIは**具体的な集計条件・軸・対象列の指示がなければ動けない**
- **本質**：「**AIは雑な人間には雑にしか返さない。細かく言える人を強化する**」

### 🎖 第5位：「ChatGPTは論文を読んで学習しているから信頼できる」

- **誤解**：「2023年のNature論文も読んでるし、学習済みのはず」
- **現実**：**ChatGPTは2023年4月以降の論文は知らない**（GPT-4-turboは2023年10月止まり）
- **本質**：「**知識に依存する設計ではなく、推論の構文設計が要**」

### 🎁 総まとめ：ChatGPTは「賢いAI」ではなく、「構造化の達人」

- モデルは固定
- 知識は限定
- でも構造化・意味理解は超優秀

**→ 魔法ではなく、“構造化された問い”に対して、“意味のある、あるいはありそうな整理”を返す仕組みがAI**

# 次回があれば予告
「次回：ChatGPTにやらせてはいけないこと5選」