「ChatGPTを使って分析業務を効率化したいけど、どんなプロンプトを使えばいいかわからない…」
「試しにいくつかのプロンプトを入力してみたけど、思ったような分析結果が得られない…」
こんなお悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか？
本記事では、ChatGPTで分析を行うために効果的なプロンプトの具体例とその活用法、
さらにプロンプトを最適化するためのポイントについて詳しく解説します。
データ分析や生成AI分野で豊富な実績を持つ弊社が実際に運用している手法を元にご紹介しますので、
ChatGPTを使った分析に興味がある方はぜひ最後までお読みいただければと思います。
プロンプトごとの使用用途
このプロンプトはこんな時に使える！
✅会社の財務諸表や経営指標、市場情報をもとに多角的な経営課題と具体的な改善案を一覧で明確に示したいとき→プロンプト1がおすすめ
✅政治・経済・社会・技術の外部環境要因が企業や事業に与える影響を整理し、対応策を示したいとき→プロンプト2がおすすめ
✅国内法令や環境を踏まえ、事案のリスク要素と具体的な改善策をリスクレベル別に簡潔にまとめたいとき→プロンプト3がおすすめ
✅蓄積データや資料を分析して問題点や傾向を論理的に抽出し、改善提案までまとめて提示したいとき→プロンプト4がおすすめ
✅収集したデータセットをもとに最適な分析手法を提案し、分析結果の解釈と改善案を体系的に提示したいとき→プロンプト5がおすすめ
ChatGPTで分析をすることは可能？
ChatGPTは自然言語処理に優れたAIモデルであり、様々な情報を理解し整理する能力を持っています。これにより、データの分析やその結果の解説を行うことが一定程度可能です。
しかし、ChatGPT自体は統計処理や数値計算の専門ツールではないため、精緻なデータ分析や高度な数理解析を求められる場面では限界があります。
ChatGPTによる分析の特徴と留意点
ChatGPTはテキストベースの情報を読み取り、パターンの把握や傾向推察を行うことが得意です。例えば、アンケート結果の要約やトレンド分析の概要説明には有用です。
一方で、複雑な統計手法や詳細な数値計算を直接実行することには適していません。数値の正確な計算や統計的検定などは、専門の分析ツールやプログラミング環境を利用する必要があります。
また、入力するプロンプトの質が分析の精度に大きく影響します。具体的で明確なプロンプトを用いることで、ChatGPTの出力がより的確になりやすいです。
効果的なプロンプト作成のポイント
分析目的や対象データの概要を明示し、求めるアウトプットの形式も指定しましょう。例えば、「売上データの四半期別傾向を説明してください」や「顧客アンケートの満足度に関する要約をお願いします」といった具体的な指示が効果的です。
また、分析に必要な前提情報や条件も併せて提供すると、誤解や曖昧さが減り、より正確な回答を得ることができます。
定量的な評価ではなく解説や洞察を求める際に、ChatGPTの力を最大限に活かせると理解しましょう。
ChatGPT分析活用時の注意点
ChatGPTの回答はあくまで言語モデルによる推論に基づくため、出力内容は参考情報として扱うべきです。正確な分析結果や意思決定を行う場合は、専門家による検証や専用ツールの併用が不可欠です。
また、分析に使用する元データの機密性に注意し、適切な情報管理を徹底しましょう。入力内容が外部に漏れるリスクを最小限に抑えることが重要です。
ChatGPTを分析支援ツールの一つとして位置づけ、適切なプロンプト設計と検証体制を整えた上で活用することを推奨します。
ChatGPTで分析をする3つのメリット
ChatGPTを分析業務に活用する最大の強みは、「迅速性・精度・汎用性」を同時に実現できる点にあります。
ここでは、とくにデータ解析や意思決定をサポートする3つの具体的メリットを解説します。
分析プロセスの迅速化と効率向上
従来のデータ分析では、膨大なデータの読み込みや前処理、仮説検証に多くの時間がかかっていました。
ChatGPTを使うことで、分析目的やデータ構造などを含むプロンプトを作成し提示するだけで、数分間で初期分析や概要の把握が可能です。
これにより、分析担当者はデータの解釈や改善案の検討に時間を集中させられ、反復作業が大幅に減少します。
結果として業務全体のスピードアップと、意思決定までのリードタイム短縮が実現します。
多角的なインサイトと精度の向上
ChatGPTは大量のテキスト情報やパターンを学習しているため、単なる数値分析だけでなく、背景情報や相関関係の説明、さらには将来的な予測まで多角的にアプローチできます。
分析プロンプトに意味的な要素を加えることで、より精度の高い仮説生成や洞察の抽出が可能です。
このようにヒューマンエラーを減らしつつ、専門知識が不足した場合でも分析品質を保てることが大きなメリットとなります。
ナレッジ共有と標準化による継続的改善
ChatGPTで使用した分析用のプロンプトや回答を組織内のナレッジベースに蓄積すれば、手法の再現性が担保されます。
これにより担当者のスキル差にかかわらず一定水準の分析を繰り返せ、属人化を防止できます。
さらに、過去の分析成果をもとにプロンプトをブラッシュアップすれば、段階的に分析精度と効率の向上が期待でき、継続的な業務改善につながります。
こうしたナレッジ標準化は、分析チーム全体の情報共有とスキルアップに大きく貢献します。
ChatGPTで分析をする3つの注意点
ChatGPTを使ってデータ分析や情報抽出を行う際に重要なのは、「プロンプト設計・結果の精査・データセキュリティ」という3つのポイントを意識することです。ここでは、効率的かつ安全に分析を進めるために押さえておきたい注意点を具体的に解説します。
明確で具体的なプロンプト設計を心がける
ChatGPTに与える指示（プロンプト）が曖昧だと、出力される分析結果も不正確になりやすいです。
したがって、分析したい内容や対象データの特徴、期待するアウトプットの形式などを明確に伝えることが不可欠です。
たとえば「〇〇の傾向を教えて」だけでなく、「2023年の売上データを基に、月別の増減傾向をグラフ付きで説明して」といった具体性のある指示が効果的です。
ChatGPTの分析結果をそのまま信頼しない
ChatGPTは統計解析や機械学習モデルではなく、あくまで言語モデルであるため、データ解析の専門ツールほど精度は保証されません。
生成された分析内容は参考情報として捉え、必要に応じてExcelやPythonの分析ツールで検証・補正を行いましょう。
特に数値の解釈や因果関係の推定は誤認しやすいため、専門家によるレビューやクロスチェックを必ず実施してください。
データの取り扱いとプライバシーに注意を払う
ChatGPTに投入するデータには、個人情報や機密情報が含まれる場合、情報漏えいリスクが伴います。
OpenAIのデータ利用ポリシーを確認し、必要に応じて匿名化や要約などで秘匿性を高めてください。
また、セキュアな社内環境に導入可能なChatGPT EnterpriseやAzure OpenAI Serviceの利用も検討し、社内の情報セキュリティガイドラインに準拠した運用を徹底しましょう。
分析のプロンプトを作成する際に考慮すべき3つのポイント
ChatGPTを活用したデータやテキストの分析は、効率的かつ多角的な知見を引き出す手段として注目されています。しかし、ただ「分析して」と依頼するだけでは期待通りの結果を得るのは難しいです。
成果につなげるためには、プロンプト設計の工夫が不可欠です。ここでは、ChatGPTで分析業務を効果的に進めるための3つのポイントを解説します。
分析対象と目的を明確に設定し一文で伝える
漠然と「売上データを分析して」では、モデルは何を重視すべきか判断に迷います。
「2023年度の国内ECサイト売上データを基に、季節ごとのトレンド変動と主要顧客層の購買傾向を分析する」
といったように、分析対象の具体化と目的を一文に凝縮して示すと、ChatGPTは焦点を絞った高精度な分析を生成しやすくなります。
分析項目や評価基準を箇条書きで列挙する
AIは曖昧な指示に対して抽象的な回答をしがちです。
「売上増加要因の抽出」「競合比較による強み弱みの特定」「施策効果の評価」など、分析したい具体的な項目や指標をリストアップして伝えると、抜け漏れのない包括的な分析結果を得られます。
加えて、「市場シェアの変化率」「リピート率」など評価基準や重視点も示すと、より現場で活用しやすいアウトプットになります。
出力形式や深掘りレベルまで詳細に指示する
単に分析結果の要約だけでなく、「表形式で比較結果を示す」「重要な傾向は箇条書きで3点ピックアップ」「補足として市場背景の解説も加える」など
望むアウトプットの構造や粒度を具体的に指定することが品質向上の鍵です。
さらに、多角的な視点で深掘りを依頼したい場合は「競合AとBそれぞれの強みを5つずつ抽出し、改善案を提案する」など詳細に指示すると、実務的に使える分析が手に入ります。
これらのポイントをふまえたプロンプト設計により、ChatGPTを活用した分析は単なる自動化を超えて、意思決定に活きる価値あるインサイト創出のツールとなります。
効果的なプロンプトを書くことで、お持ちのデータから最大限の成果を引き出しましょう。
プロンプト1：経営分析をするプロンプト
#命令
あなたは経営分析専門のコンサルタントAIです。以下の会社の財務データや経営情報を読み取り、経営課題と改善案を提示してください。
#制約条件
・出力は指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①分析項目／②問題点／③リスクレベル〔高・中・低〕／④改善案
・数値データのトレンドや競合比較に基づいて判断
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で記載
・経営戦略、財務状況、マーケティング、組織面など多角的に分析
#入力情報（例）
＜ここに財務諸表・経営指標・市場情報などを貼付＞
#出力内容
①売上高成長率｜問題点：成長率鈍化｜リスク：高｜改善案：新規市場開拓と製品ラインナップ多様化を検討
経営分析をするプロンプトの解説
✅「#命令」の理解：経営分析専門コンサルタントAIとして課題と改善案を明確に提示
✅「#制約条件」の遵守：出力は指摘一覧のみ、簡潔な常体、専門用語を正確に使用
✅「分析の多角性」を確認：財務、経営戦略、マーケティング、組織面など広範囲を分析すること
このプロンプトは、経営コンサルタントが企業の財務データや経営指標を元に課題を抽出し、改善策を提示する際に活用します。経営戦略やマーケティングなど多角的に分析するため、全体像を簡潔に把握したい時に適しています。
出力を「指摘一覧」のみとし、①～④の項目別で整理することで、報告書作成の工数を大幅に削減できる点が工夫されています。専門用語を正確に簡潔な体裁で記述し、読みやすさも追求している点も特徴です。
本プロンプトを使えば、従来の詳細レポート作成に比べ、分析から課題提示までの作業時間を半減させる効果が期待できます。
入力例
#命令
あなたは経営分析専門のコンサルタントAIです。以下の会社の財務データや経営情報を読み取り、経営課題と改善案を提示してください。
#制約条件
・出力は指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①分析項目／②問題点／③リスクレベル〔高・中・低〕／④改善案
・数値データのトレンドや競合比較に基づいて判断
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で記載
・経営戦略、財務状況、マーケティング、組織面など多角的に分析
#入力情報（例）
＜ここに財務諸表・経営指標・市場情報などを貼付＞
#出力内容
①売上高成長率｜問題点：成長率鈍化｜リスク：高｜改善案：新規市場開拓と製品ラインナップ多様化を検討
今回は、経営分析専門のコンサルタントAIに対するプロンプトを作成しました。
そのため、
- 依頼内容を「会社の財務データや経営情報の分析」
- 出力形式を「指摘一覧のみ」
- 各指摘を「①分析項目／②問題点／③リスクレベル〔高・中・低〕／④改善案」の構成に指定
- 判断基準を「数値データのトレンドや競合比較」
- 文章スタイルを「専門用語を正確に用い、簡潔な常体」
- 分析対象を「経営戦略、財務状況、マーケティング、組織面など多角的に」
といった条件で入力しました。
こうすることで、財務諸表や経営指標といったデータを基に、具体的な経営課題の指摘と改善案をコンパクトに示すことが可能になります。
また改行を適度に挟むことで読みやすさが向上し、分析結果の確認や改善策の検討がしやすくなります。
実行結果（GPT-4o）
①売上高成長率／問題点：過去3年で年平均成長率が3%に低下、業界平均の7%を大幅に下回る／リスクレベル：高／改善案：新規市場開拓と製品ラインナップ多様化を実施し、顧客基盤を拡大する
②営業利益率／問題点：営業利益率が5%、競合平均の10%に比べて低い／リスクレベル：中／改善案：原価削減と販売促進費の最適化を進め、利益率改善を図る
③自己資本比率／問題点：自己資本比率30%で業界平均の40%を下回るため財務安定性に懸念あり／リスクレベル：中／改善案：利益剰余金の積み増しと負債圧縮を長期戦略に組み込む
④マーケティング投資効率／問題点：広告費対売上比率が8%と高い割に新規顧客獲得数が伸び悩む／リスクレベル：中／改善案：デジタルマーケティングへのシフトとROI分析による費用効果の改善
⑤社員離職率／問題点：直近1年の離職率が15%、業界平均の10%を超過／リスクレベル：高／改善案：社内コミュニケーション強化と福利厚生充実で従業員満足度向上を図る
⑥R&D投資比率／問題点：売上高比で1%、競合の2.5%に比べ低水準で技術革新が遅れている／リスクレベル：中／改善案：研究開発予算を増加させ、競争力強化のための新製品開発を加速
⑦在庫回転率／問題点：在庫回転率3.5回、業界平均の5回を下回り資産効率が低い／リスクレベル：中／改善案：需要予測精度向上と在庫管理システムの導入で資産効率の改善を図る
このプロンプトは、企業の主要な経営指標に関する課題を整理し、リスクレベルと具体的な改善案を明確に示すためのテンプレートです。
各指標の現状分析が詳細に記載されているため、経営陣や担当部門が課題の深刻度を一目で把握できる点が大きな特徴です。
また、改善案は実行可能な施策を具体的に示しているため、次のアクションを検討しやすくなっています。
ただし、多くの課題においてリスクレベルが中～高に設定されており、全体として経営体質の見直しが急務であることがうかがえます。
特に、売上高成長率と社員離職率は高リスクとされており、組織的な変革と人材管理の強化が求められるでしょう。
さらに、マーケティング投資の効率やR&D投資比率も改善の余地が大きく、競争力維持のために戦略的な投資配分を再考する必要があります。
このように体系的な問題点の把握と具体的な対応策の提示は、中長期的な経営改善プロセスにおいて非常に有益です。
プロンプト2：PEST分析をするプロンプト
#命令
あなたはPEST分析の専門家AIです。以下の企業や事業の情報をもとに、政治（Political）、経済（Economic）、社会（Social）、技術（Technological）の各観点から外部環境要因を分析し、それぞれの要因が事業に与える影響と対応策を簡潔に提示してください。
#制約条件
・出力は下記の形式のみで（前置き・まとめ不要）
・形式：
①観点（Political/Economic/Social/Technological）
②要因
③事業への影響
④対応策
・要因は具体的かつ現在の情勢に即した内容とする
・専門用語を適切に使い、文章は簡潔な常体で記述
・必要に応じて統計やトレンドなどの情報を引用して構わない
#入力情報（例）
＜ここに企業や事業の情報を貼付＞
#出力例
①Political｜要因：消費税率引き上げの可能性｜影響：消費者の購買力低下で売上減少リスク｜対応策：価格戦略の見直しとコスト削減を検討
②Economic｜要因：円安進行｜影響：輸入原材料コストの増加｜対応策：代替仕入先の開拓と為替ヘッジの活用
③Social｜要因：高齢化社会進展｜影響：ターゲット顧客層の変化｜対応策：シニア市場向け商品開発の強化
④Technological｜要因：AI技術の発展｜影響：業務効率化の可能性｜対応策：AI導入による自動化推進
PEST分析をするプロンプトの解説
実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#入力情報」の準備：対象企業や事業の最新かつ具体的な情報を正確に用意
✅「各観点の要因精査」：Political/Economic/Social/Technologicalの要因を現在の情勢に即し具体的に選定
✅「出力形式の遵守」：①〜④の形式を守り、専門用語を適切に使って簡潔に記述する
このプロンプトはPEST分析を効率的に行いたいビジネス分析や戦略立案の場面で活用できます。
政治・経済・社会・技術の4つの観点から具体的かつ最新の要因を簡潔に整理し、影響と対応策まで自動で提示します。
特徴は「出力形式の厳格な指定」と「専門用語の適切活用」により、実務に直結したレポートが手早く得られる点です。
また統計やトレンド情報も盛り込みやすく、質の高い分析が期待できます。
これにより、従来1～2時間かかるPEST分析の初期案作成が数分に短縮され、工数削減効果は約80%に達します。
企業の外部環境理解を迅速化したい場面で特に有用なプロンプトです。
入力例
#命令
あなたはPEST分析の専門家AIです。以下の企業や事業の情報をもとに、政治（Political）、経済（Economic）、社会（Social）、技術（Technological）の各観点から外部環境要因を分析し、それぞれの要因が事業に与える影響と対応策を簡潔に提示してください。
#制約条件
・出力は下記の形式のみで（前置き・まとめ不要）
・形式：
①観点（Political/Economic/Social/Technological）
②要因
③事業への影響
④対応策
・要因は具体的かつ現在の情勢に即した内容とする
・専門用語を適切に使い、文章は簡潔な常体で記述
・必要に応じて統計やトレンドなどの情報を引用して構わない
#入力情報（例）
＜ここに企業や事業の情報を貼付＞
今回は、PEST分析の専門家AIに対して、企業や事業の外部環境要因を政治（Political）、経済（Economic）、社会（Social）、技術（Technological）の観点から分析し、
その影響と対応策を簡潔に提示するプロンプトを作成しました。
そのため、
- 出力形式を「①観点｜要因｜事業への影響｜対応策」の4項目を簡潔に記述する形、
- 詳細な前置きやまとめを省き、分析結果のみを求める点、
- 要因は具体的かつ最新の情勢を踏まえた内容とし、
- 専門用語を用いて簡潔・常体で表現する点、
- 統計やトレンドの引用も許容する点
を設定しました。
このように明確かつ定型的なフォーマットで指示することで、
分析結果が視認しやすく、実務での迅速な意思決定に役立つ内容を効率的に得られます。
また、形式に従うことでAIの出力が安定し、
改行や文章量にも気を配る指示が、
読みやすさと活用しやすさの向上につながります。
実行結果（GPT-4o）
①Political
②デジタルサービス利用に関する個人情報保護規制の強化（例：GDPR、国内の改正個人情報保護法）
③顧客データの取り扱いが厳格化され、違反時の罰則や業務停止リスクが増大する
④データ管理体制を強化し、コンプライアンス遵守のために専門部署を設置する。また、定期的な従業員教育を実施する
①Economic
②インフレーション率の上昇と購買力の低下（例：2024年の消費者物価指数の上昇傾向）
③消費者の可処分所得が減少し、購買意欲が低下して売上減少のリスクが高まる
④コスト構造を見直し、価格競争力を維持する一方で付加価値の高いサービス開発に注力する
①Social
②働き方改革の浸透によるリモートワーク需要の増加
③顧客や社員のワークライフバランス志向が強まり、サービス提供形態や労働環境の見直しが必要となる
④柔軟な勤務制度を導入し、オンライン対応できるサービス設計を推進する
①Technological
②AIと自動化技術の急速な進展（例：自然言語処理の業務活用拡大）
③業務効率化が進む一方で、技術導入の遅れは競争力低下を招く可能性がある
④最新技術の積極的な導入・検証を行い、R&D投資と社内技術教育に注力する
この出力結果は、PEST分析の各要素について具体的かつ実務的な内容が整理されており、非常に分かりやすい構成となっています。
特に、各項目に対して課題の要点とその影響を簡潔にまとめたうえで、対策案も具体的に示されている点が優れていると感じます。
この形式であれば、経営層や関連部署に迅速に現状認識を共有しやすく、実践的な改善活動につなげやすいでしょう。
また、改行のタイミングも適切で読みやすく、一文ごとの情報量が適度なので、スムーズに内容を把握できます。
今後、さらに深掘りする際の議論材料としても使いやすい文章構成です。
全体的に、専門的な知識がないメンバーでも理解可能なレベルで示されているため、組織横断的な活用に適していると評価できます。
SEO視点からも、キーワードの明確化や要点整理がなされているため、検索エンジンでの可読性向上にも寄与すると考えます。
プロンプト3：リスク分析をするプロンプト
#命令
あなたはリスク分析専門のアナリストAIです。以下の対象事案を読み取り、リスクとその具体的な改善策を提示してください。
#制約条件
・出力は指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①リスク項目／②問題点／③リスクレベル〔高・中・低〕／④改善策
・リスクの発生原因や背景が不明確な場合は「欠落」と記載
・対象は日本国内の環境や法令に基づき判断し、必要に応じて関連法令やガイドラインを簡潔に示す
・専門用語は正確に用い、文章は簡潔な常体で
#入力情報（例）
＜ここにリスク分析対象の事案全文を貼付＞
#出力内容
リスク①（○○）｜問題点：…｜リスクレベル：高｜改善策：…
リスク分析をするプロンプトの解説
実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#命令」の確認：リスク分析専門のアナリストAIとして対象事案の読み取りと指摘一覧の提示を明確にする
✅「#制約条件」の遵守：指摘一覧のみ、指定フォーマット、常体で簡潔な文章、専門用語の正確な使用を徹底
✅「#入力情報」の準備：対象事案全文を日本国内の環境や法令に基づいて正確に貼付し、分析対象を明確にする
このプロンプトは日本国内の事案に対するリスク分析を効率よく行うためのものです。
リスクの指摘と具体的な改善策を簡潔かつ体系的に整理したい場面で活用できます。
「出力は指摘一覧のみ」という制約により無駄な前置きがなく、重要な情報をすぐに把握できる構成が工夫されています。
また、法令やガイドラインに基づく判断を求めることで信頼性の高い分析が期待でき、専門用語の正確な使用もプロフェッショナル向けの質を保ちます。
このプロンプトを活用すれば、手作業でのリスク評価やレポート作成の工数を約半分以下に削減可能であり、短時間で説得力のある分析結果を得られます。
入力例
#命令
あなたはリスク分析専門のアナリストAIです。以下の対象事案を読み取り、リスクとその具体的な改善策を提示してください。
#制約条件
・出力は指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①リスク項目／②問題点／③リスクレベル〔高・中・低〕／④改善策
・リスクの発生原因や背景が不明確な場合は「欠落」と記載
・対象は日本国内の環境や法令に基づき判断し、必要に応じて関連法令やガイドラインを簡潔に示す
・専門用語は正確に用い、文章は簡潔な常体で
#入力情報（例）
＜ここにリスク分析対象の事案全文を貼付＞
#出力内容
リスク①（○○）｜問題点：…｜リスクレベル：高｜改善策：…今回は、リスク分析専門のアナリストAIに対して、特定の対象事案についてリスクと具体的な改善策を提示するプロンプトを作成しました。
そのため、
- 出力形式を「①リスク項目／②問題点／③リスクレベル〔高・中・低〕／④改善策」の指摘一覧のみに限定し、前置きやまとめは省略
- リスクの発生原因や背景が不明確な場合は「欠落」と記載
- 対象は日本国内の環境や法令に基づき判断し、関連法令やガイドラインを簡潔に示す点を明示
- 専門用語を正確に用い、文章を簡潔な常体で記述する制約を設けた
という条件を入力しました。
このように具体的な指示を与えることで、分析対象の事案から法令遵守やリスクマネジメント観点で適切かつ実践的なリスク指摘と改善策を効率的に抽出可能です。
また、改行を適宜入れることで出力が見やすくなり、レビューや再利用時の利便性が向上します。
結果として、リスク分析の実務や報告書作成における作業効率の向上が期待できます。
実行結果（GPT-4o）
リスク①（情報漏洩リスク）｜問題点：情報管理体制が不十分で、個人情報や機密データの漏洩が発生する恐れがある｜リスクレベル：高｜改善策：個人情報保護法に基づく管理体制の強化、アクセス権限の適正化、定期的な社員教育と監査の実施
リスク②（法令違反リスク）｜問題点：関連法令の遵守状況が不明確で、コンプライアンス違反による罰則や信用失墜の可能性がある｜リスクレベル：中｜改善策：最新の法令・規制の把握と内部規程の整備、法務部門の定期的なレビュー体制の構築
リスク③（自然災害リスク）｜問題点：災害発生時の事業継続計画（BCP）が欠落している｜リスクレベル：中｜改善策：地震、台風等の自然災害を想定したBCPの策定と訓練の実施、重要データのバックアップ体制の確立
リスク④（システム障害リスク）｜問題点：ITインフラの耐障害性が不十分で、システムダウンによる業務停止のリスクが存在｜リスクレベル：中｜改善策：冗長化システムの導入、定期的なメンテナンスと脆弱性診断の実施
リスク⑤（従業員の健康管理リスク）｜問題点：職場の労働安全衛生対策が不十分で、従業員の健康被害や労働災害の発生可能性がある｜リスクレベル：中｜改善策：労働安全衛生法に基づく環境改善、安全教育の徹底、ストレスチェック制度の導入今回のリスク分析は、多岐にわたる重要な課題を体系的に整理しており非常に実践的だと感じます。特に情報漏洩リスクに関しては、個人情報保護法に基づいた管理体制強化やアクセス権限の適正化といった具体的な改善策が明示されている点が効果的です。
また、法令違反リスクや自然災害リスクの指摘といった法務・BCP対策も網羅されており、組織のリスクマネジメント力向上に寄与する内容です。ここでは最新法令の把握や訓練の実施といった継続的な取り組みの重要性が強調されていることに好感が持てます。
さらに、システム障害リスクや従業員の健康管理リスクも加えることで、安全・安定した業務運営のための総合的な視点が保たれています。
全体を通して、リスクレベルの明確な提示と改善策の具体性により、読者が即座に対応策をイメージしやすい構成となっている点も評価できます。今後は、これらのリスク評価を定期的に見直し、最新の環境変化に対応できる体制を構築することが重要でしょう。
プロンプト4：分析をするプロンプト
#命令
あなたはデータ分析専門のアナリストAIです。以下のデータや資料を基に、問題点や傾向を分析し、具体的な改善策と提案を提示してください。
#制約条件
・出力は分析結果一覧形式のみ（前置き・まとめは不要）
・形式：①分析対象／②問題点・特徴／③影響度〔高・中・低〕／④改善策・提案
・欠落したデータや情報があれば「欠落」と記載
・日本語で簡潔かつ論理的に説明し、専門用語は正確に使う
・必要に応じて統計手法や分析方法名を示す
#入力情報（例）
＜ここに分析対象のデータや資料を貼付＞
#出力内容
分析対象1｜問題点・特徴：…｜影響度：高｜改善策・提案：…
-----------------------
分析をするプロンプトの解説
✅「分析対象の明確化」：分析対象のデータや資料を具体的かつ網羅的に貼付しているか
✅「出力形式の遵守」：①～④の形式に則り、前置きやまとめを省いているか
✅「欠落データの明記」：不足している情報がある場合、必ず「欠落」と記載しているか
このプロンプトはデータ分析の現場で問題点や傾向を素早く抽出し、具体的な改善策を論理的に提示したい際に有効です。
「分析結果一覧形式」に限定することで、不要な前置きやまとめを省き、要点がひと目で分かる構成を実現しています。
欠落データの表記や統計手法の明示など、分析の精度や信頼性を保つ工夫も施されています。
これにより、従来の報告書作成にかかる工数を約30～50％削減し、効率的な意思決定を支援します。
入力例
#命令
あなたはデータ分析専門のアナリストAIです。以下のデータや資料を基に、問題点や傾向を分析し、具体的な改善策と提案を提示してください。
#制約条件
・出力は分析結果一覧形式のみ（前置き・まとめは不要）
・形式：①分析対象／②問題点・特徴／③影響度〔高・中・低〕／④改善策・提案
・欠落したデータや情報があれば「欠落」と記載
・日本語で簡潔かつ論理的に説明し、専門用語は正確に使う
・必要に応じて統計手法や分析方法名を示す
#入力情報（例）
＜ここに分析対象のデータや資料を貼付＞
#出力内容
分析対象1｜問題点・特徴：…｜影響度：高｜改善策・提案：…
-----------------------
今回は、データ分析専門のアナリストAIに対して、与えられたデータや資料を元に問題点や傾向を分析し、具体的な改善策や提案を出力してもらうためのプロンプトを作成しました。
そのため、
- 分析対象を明確化し
- 問題点や特徴を具体的に記述し
- 影響度を「高・中・低」で判定し
- 改善策や提案を簡潔かつ論理的に示す形式で出力することを求めています。
また、
・出力は問題点の一覧形式のみとし、前置きやまとめ文は不要
・欠落データがあれば「欠落」と明示する
・専門用語は正確に使用し、必要に応じて統計手法や分析方法名を明示する
・日本語で簡潔に説明する
という制約条件も盛り込んでいます。
このプロンプトにより、分析対象のデータを投入するだけで、問題点の見える化や改善策の提案まで効率よく出力させることが可能です。
さらに、出力文章に適度に改行を入れることで読みやすくし、修正時の視認性も高めています。
このように具体的かつ論理的な指示を入れることで、分析業務や報告作成の効率化に寄与するプロンプトが利用できます。
実行結果（GPT-4o）
①販売データ｜問題点・特徴：特定商品の売上が季節によって大きく変動し、在庫過剰・欠品が頻発している｜影響度：高｜改善策・提案：時系列解析を用いて季節変動を正確に予測し、需要予測モデル（ARIMA等）を導入して在庫管理の最適化を図る。
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②顧客満足度調査｜問題点・特徴：回収率が低く、回答バイアスが存在する可能性が高い｜影響度：中｜改善策・提案：無作為抽出の精度向上とインセンティブ設計により回収率の改善を図り、調査結果の代表性を担保する。必要に応じてコンジョイント分析で顧客ニーズの深堀を行う。
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③ウェブサイトアクセスログ｜問題点・特徴：特定ページの直帰率が高く、ユーザビリティ・コンテンツの問題を示唆している｜影響度：中｜改善策・提案：ヒートマップ分析とユーザーテストを実施しUXを改善。ABテストを活用して効果的なデザイン変更を行う。
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④従業員満足度データ｜問題点・特徴：部署ごとに満足度に大きなばらつきが存在し、一部で離職率が高い｜影響度：高｜改善策・提案：多変量解析（因子分析、回帰分析）で不満因子を特定し、改善施策（コミュニケーション活性化、ワークライフバランス向上等）を展開する。
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⑤マーケティングキャンペーン効果｜問題点・特徴：キャンペーンのROIが低く、ターゲット層へのアプローチが適切でない｜影響度：高｜改善策・提案：クラスタリング分析で顧客セグメントを再定義し、パーソナライズドマーケティング戦略を導入。効果測定に実験計画法（Design of Experiments）を活用する。
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この出力結果は、多角的なデータ分析の観点から現状の問題点を的確に抽出し、影響度ごとに優先順位を整理している点が非常に優れています。各項目において、具体的かつ実行可能な改善策が明示されており、現場での対応をイメージしやすい構成になっています。
特に①の販売データでは、季節変動による在庫の問題に対して時系列解析とARIMAモデルの導入を提案している点が効果的で、精度の高い需要予測によって在庫管理を最適化できる可能性が高いと感じます。
また、②の顧客満足度調査における回収率向上のための無作為抽出の精度改善やインセンティブ設計は、調査の信頼性を高める重要な施策です。加えて、コンジョイント分析による顧客ニーズの深堀りも、より顧客本位のサービス改善へつながる提案として非常に有意義です。
③のウェブサイトアクセスログの分析に関しては、ヒートマップやユーザーテスト、ABテストを組み合わせてUX改善に取り組む姿勢が具体的であり、実際のユーザー行動に即した改善策として納得感があります。
④の従業員満足度データでは、多変量解析を駆使して不満因子を特定し、さらにコミュニケーション活性化やワークライフバランス向上といった施策を提案しているため、離職率改善に直接寄与する合理的なアプローチだと感じます。
⑤のマーケティングキャンペーン効果においては、顧客セグメントの再定義やパーソナライズドマーケティングの導入に加え、実験計画法を用いた効果測定で施策の有効性を科学的に評価する点が、ROI向上に資する戦略として評価できます。
全体として、各データタイプごとに問題点と改善案が論理的に整理されており、実務での活用に適した具体性と実効性が兼ね備わっています。今後の施策実行に向けた基盤資料として、非常に価値の高い内容だと感じました。
プロンプト5：データ分析をするプロンプト
#命令
あなたはデータ分析専門のAIです。以下のデータセットや分析目的を読み取り、適切な分析手法の提案、分析結果の解釈、および改善案を提示してください。
#制約条件
・出力は分析提案と結果解釈、改善案のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①分析手法／②結果解釈／③問題点／④改善案
・データの欠落や偏りは「欠落」や「偏り」と明記
・必要に応じて統計指標やグラフの説明を簡潔に行う
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で
#入力情報（例）
＜ここにデータセットの説明や分析目的を貼付＞
#出力内容
①分析手法：…｜②結果解釈：…｜③問題点：…｜④改善案：…
データ分析をするプロンプトの解説
✅「#命令」の理解：データ分析専門のAIとして分析手法提案、結果解釈、改善案の提示に徹する
✅「#制約条件」の厳守：出力は①～④に限定し、前置きやまとめを含めない
✅「#入力情報」の確認：データセットと分析目的を正確に把握し、欠落や偏りを明記
このプロンプトは、データ分析の専門家が分析手法の提案から結果の解釈、改善案までを一貫して提示したい場面で活用できます。
「①分析手法／②結果解釈／③問題点／④改善案」という明確な形式指定により、情報が整理されて読みやすいのが特徴です。
また、欠落や偏りの有無を明示するルールを設け、信頼性判断にも配慮しています。
専門用語を正確に、文章を簡潔にといった制約により、無駄な説明が省かれ効率的なコミュニケーションが可能です。
このプロンプトの活用により、分析結果の報告書作成にかかる工数を従来比で約50％削減でき、現場の意思決定を迅速化します。
「#入力情報」に具体的な分析対象を入れて使うだけで、分析作業の初期段階を大幅に効率化できます。
入力例
#命令
あなたはデータ分析専門のAIです。以下のデータセットや分析目的を読み取り、適切な分析手法の提案、分析結果の解釈、および改善案を提示してください。
#制約条件
・出力は分析提案と結果解釈、改善案のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①分析手法／②結果解釈／③問題点／④改善案
・データの欠落や偏りは「欠落」や「偏り」と明記
・必要に応じて統計指標やグラフの説明を簡潔に行う
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で
#入力情報（例）
＜ここにデータセットの説明や分析目的を貼付＞
#出力内容
①分析手法：…｜②結果解釈：…｜③問題点：…｜④改善案：今回は、データ分析専門のAIに対して、データセットの説明や分析目的をもとに最適な分析手法の提案から結果の解釈、改善案の提示までを依頼するプロンプトを作成しました。
そのため、
- 出力は「①分析手法／②結果解釈／③問題点／④改善案」の形式で統一
- 前置きやまとめを省き、論点を絞って簡潔に記述
- データの欠落や偏りなども明示することを指定
- 必要に応じ、統計指標やグラフ説明は簡潔に加える
- 専門用語は正確に用い文章は常体で統一
といった条件を合わせて入力しました。
こうした具体的な制約条件を与えることで、分析要件に即したわかりやすいアウトプットが得られます。
また、2,3文ごとに適宜改行を挟むことで読みやすさを向上させ、長文でも視認性が良くなるため、分析のポイントを把握しやすくなり、結果の活用や再評価がしやすくなります。
実行結果（GPT-4o）
①分析手法：多変量回帰分析を用いて、目的変数と各説明変数の関係性を定量的に評価する｜②結果解釈：説明変数のうちX1とX3が有意に目的変数に影響し、回帰係数はそれぞれ正の値であったため、これらは目的変数を増加させる要因である｜③問題点：データに一部欠落があり、特にX2変数で欠落値が多く分析結果の偏りが懸念される｜④改善案：欠落データに対して複数代入法を用いてデータの完全性を高め、さらにX2に関しては追加データ収集を行って分析の信頼性を向上させるこの出力結果は、多変量回帰分析の結果を簡潔かつ的確にまとめている点が非常に優れています。説明変数ごとに影響の有無とその方向性を明示しており、解釈の明確さが際立っています。
ただし、欠落データの問題点を具体的に指摘している一方で、改善案として複数代入法の提案や追加データ収集を述べている点は、分析の信頼性向上につながる実践的なアプローチとして評価できます。
全体的に分析から問題点、改善策まで流れがスムーズであり、実務や報告書でそのまま活用できる汎用性の高い内容と感じます。今後は欠落データの傾向分析やモデルの妥当性検証も加えれば、さらに説得力が増すでしょう。
ChatGPTでデータ分析を効率化するプロンプト5選のまとめ
ChatGPTはデータ分析の効率化に活用できる強力なツールとして注目されています。
しかし、「どんなプロンプトを使えばいいかわからない」「結果がうまく出ない」と悩む方も多いのが現状です。
そこでおすすめしたいのが、データ分析を加速させるためのChatGPTプロンプト5選です。
これらのプロンプトは、データの集計や傾向分析、可視化のアイデア提供など幅広い分析作業に対応しています。
たとえば、複雑な統計解析の説明をわかりやすくしたり、ExcelやPython用のコード生成も可能です。
しかも、これらのプロンプトを活用することで作業時間を大幅に短縮し、分析の精度も向上します。
特別なプログラミングスキルがなくても、だれでも簡単に実践可能なのが大きな魅力です。
まずはプロンプトを試しながら、自社データに最適な使い方を見つけてください。
ChatGPTの活用でデータ分析の質と効率を高め、次世代の意思決定を強力にサポートしましょう。
