はじめに
生成型の対話ツールは、質問の仕方ひとつで答えの質が大きく変わります。
特に業務でデータを扱う場面では、正確で再現性のある回答を引き出すためのコツが欠かせません。
この記事では、プロンプト作成の基本からデータ分析への応用までを体系的に解説します。
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ChatGPTが得意なことと苦手なこと
得意なこと
大量の文章を高速で要約できる。
既存の情報から例示やストーリーを生成できる。
複数の視点を同時に示すことで発想を広げられる。
苦手なこと
最新の統計値や固有名詞の正確さは保証されない。
計算過程を省略して誤答を示すことがある。
曖昧な依頼文では意図を取り違えやすい。
プロンプト作成5つの基本
1. 目的を最初に宣言する
「売上データを週次で集計したい」と一文で示すと、回答の方向性が安定します。
2. 背景情報を短く整理する
データの期間や単位など、判断材料を箇条書きで与えます。
3. ゴールの形式を指定する
「表形式で3列にまとめて」と指示すれば、後処理の手間が減ります。
4. 例示で方向性を示す
理想の出力例をひとつ添えると、誤解が大幅に減ります。
5. 段階的に質問を細分化する
いきなり複雑な指示を渡すより、小さな問いを連続して投げる方が精度が上がります。
データ分析で使えるプロンプトの雛形
集計をお願いする場合
「このCSVの売上列を商品カテゴリごとに合計し、上位5件を教えてください。」
ポイントは「入力の種類」「集計方法」「出力範囲」を明示することです。
傾向を抽出する場合
「月別売上の推移から季節要因を推測し、理由を3つ挙げてください。」
理由まで求めることで、次の施策に直結する洞察が得られます。
可視化を指示する場合
「表データをもとに折れ線グラフの軸ラベルと凡例の例を示してください。」
図の作成自体は手動でも、要素の設計を自動化できます。
よくある失敗と改善策
依頼が長すぎる
解決策は段落や箇条書きで情報を整理し、読みやすくすることです。
質問が抽象的すぎる
「詳しく分析してほしい」ではなく、「異常値を検出して外れ値一覧を出してほしい」と具体化しましょう。
答え合わせをしない
小規模なサンプルで試してから本番データに移ることで、誤答を早期発見できます。
実務でのチェックリスト
1. 目的・背景・ゴールの3要素を書いたか。
2. 出力形式を具体的に示したか。
3. 段階的に質問を分けたか。
4. 小規模なテストで内容を検証したか。
5. 生成結果を必ず人が確認したか。
まとめと次のステップ
正しいプロンプト作成は、ChatGPTの能力を最大限に引き出し、データ分析の時間を大幅に短縮します。
まずは小さな問いから始め、出力を確認しながら改善を繰り返してください。
慣れてくると、複数の工程を一度にこなす複合的な指示も扱えるようになります。
この記事のチェックリストを手元に置き、日々の業務で試行錯誤することが最良の学習法です。
