• 作成日 : 2026年2月26日

ChatGPTのPython機能とは？使い方や業務効率化の手順など解説

ChatGPTとPythonを組み合わせれば、プログラミング経験がなくても、業務内容を言語化できればExcel集計やデータ分析を大幅に自動化できます。

本記事では、指示一つで複雑な計算や資料作成を代行させるChatGPTのPython機能の使い方を徹底解説します。業務効率化を実現する具体的な手順や、VBA不要でエラー対応すらAIに任せられる活用術を、実務視点で分かりやすく紹介します。

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AIを使いたくてもChatGPTやGeminiなど色々あり、それぞれにどんな特徴があるのか？どういったことが得意なのか？などわからずお困りではないでしょうか。

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ChatGPTのPython機能（Advanced Data Analysis）とは？

ChatGPTのPython機能とは、一言で言えば「AIにプログラミング実行環境を与え、計算やファイル操作を代行させる機能」のことです。

通常、AIは言葉を生成するだけですが、この機能を使うことで、Excelの集計やグラフ描画といった実務的な作業を正確に実行できるようになります。

ChatGPT上でPythonコードが動く仕組み

ChatGPTは、ユーザーの指示を受けると、その場で必要なPythonコードを自動生成し、内部の安全な環境で実行します。

従来のチャットボットとの最大の違いは、AIが「計算機」を持っている点です。ユーザーが「売上の平均を出して」と頼むと、AIは確率で言葉をつなげるのではなく、実際にプログラムを書いて計算し、その正確な結果を回答として返します。この機能は以前「Code Interpreter」として提供されていましたが、現在は「Advanced Data Analysis（高度なデータ分析）」という名称に統合され、現在は「Advanced Data Analysis（高度なデータ分析）」として統合され、ファイルのアップロードや分析が可能になっています。

ビジネスにおける自動化のメリット

あらゆるビジネスシーンにおいて、この機能は「専属のデータアシスタント」を雇うのと同等の効果を発揮します。

VLOOKUP関数やマクロ（VBA）を覚える必要がなく、自然な日本語で指示するだけでデータ処理が完結するからです。万が一処理中にエラーが発生しても、多くのケースでは、AIがエラー原因を推測して修正案を提示してくれるため、基本的なエラー対応の負担を大きく減らせます。

例えば、表記がバラバラなデータの修正や、複数のファイルの結合といった、手作業では時間がかかる単純作業を簡単に処理できます。その結果、データの確認や戦略策定など、より付加価値の高い業務へ注力できるようになります。

ChatGPT×Pythonで具体的に何ができるのか？

ChatGPTでPythonを使うと、Excel操作から資料作成まで、多岐にわたるオフィスワークを自動化できます。

ここでは、特にバックオフィス業務で役立つ3つの主要な活用シーンを紹介します。

Excelデータの集計とグラフ作成の自動化

最も強力な機能の一つが、ExcelやCSVファイルを読み込み、複雑なクロス集計やデータの可視化を行うことです。

ChatGPTが分析に必要なライブラリ機能を参照しながらPythonでコード生成するため、数万行あるデータでも数秒で処理できます。「月別の経費推移を棒グラフにして」「部署ごとの残業時間をヒートマップで可視化して」と指示すれば、AIがデータを解析し、そのまま会議資料に使える画像形式のグラフを出力します。ピボットテーブルを作成する手間すら不要になります。

PDFや画像からの文字起こしとデータ抽出

スキャンされたPDFや画像データから文字を抽出し、表形式に整理することは、レイアウトや画質などの条件が整っていれば可能です。

この機能を活用することで、紙資料の内容をExcelに転記する作業を大幅に効率化できます。ただし、手書き文字や複雑なレイアウトの場合は、結果の確認や修正が必要になります。

PowerPoint資料の下書きとファイル生成

分析したデータをもとに、プレゼンテーション用のPowerPointファイル（.pptx）そのものを自動生成させることもできます。

「今の分析結果を基に、報告用のスライドを5枚作成して」と指示すると、AIはPythonを使ってスライドの構成、タイトル、箇条書きのテキスト、さらにはグラフの配置まで行い、ダウンロード可能なファイルとして提供してくれます。デザインの微調整は必要ですが、資料作成の初稿にかかる時間を劇的に短縮できるでしょう。

ChatGPT PythonとExcel VBA・マクロの違いとは？

ChatGPTでのPython活用は便利ですが、既存のExcel機能やVBA（マクロ）と比べて何が違うのか、使い分けのポイントを解説します。

それぞれの特性を理解することで、業務に適したツールを選択できるようになります。

Excel VBAとChatGPT Pythonの違い

定型業務の自動化にはVBAが適していますが、非定型な分析やスポット的なタスクにはChatGPT Pythonが圧倒的に有利です。

VBAは「毎月完全に同じフォーマットの請求書を処理する」といった固定的な業務に強い反面、少しでも列がズレるとエラーになります。一方、ChatGPTは「列名が変わっていても中身を見て判断する」といった柔軟性があり、アドホック（その場限り）な分析要請に即座に応えられます。

通常のPythonプログラミングとChatGPTの違い

通常のPython開発では環境構築やライブラリ管理が大変ですが、ChatGPTならそれらがすべてセットアップ済みですぐに使えます。

エンジニアがPythonを使う場合、PCへのインストールやエラー対応に多くの時間を割く必要があります。しかし、ChatGPTのPython機能はサンドボックス（隔離された安全な環境）で動作しており、ユーザーは環境設定を気にする必要がありません。バックオフィス担当者が「プログラミングの恩恵」だけを手軽に享受できる最適な形と言えます。

ChatGPTでPythonを使って業務効率化する手順は？

実際にChatGPT上でPythonを活用し、業務データを分析するための手順を3つのステップで解説します。

特別なソフトのインストールは不要で、ブラウザ上の操作だけで完結します。

ステップ1：分析したいファイルの準備とアップロード

まずは、ChatGPTの入力画面にあるクリップアイコン（またはプラスアイコン）をクリックし、分析したい対象のファイルを選択します。

Excel、CSV、PDF、画像ファイルなど、一般的なビジネス文書であればほとんどの形式に対応しています。複数のファイルを同時にアップロードし、「ファイルAとファイルBを比較して」といった指示を出すことも可能です。

ステップ2：Canvas機能を選択してPython実行を促す具体的な指示出し

ファイルをアップロードしたら、AIに対して「何をさせたいか」を動詞で明確に指示します。この際、「Pythonを使って」と一言添えるのがコツです。

曖昧な指示だと、AIが一般的な知識だけで回答しようとして計算ミスや誤回答が起きる可能性があります。「このデータのA列とB列を用いて、Pythonで合計値を計算してください」のように、処理手順や使うべきデータを具体的に指定することで、AIは確実にプログラムを実行し、正確な回答を導き出します。

ステップ3：結果の確認と修正ファイルのダウンロード

AIが出力したコードは、画面右上の「コードを実行」から実行できます。実行すると、生成したプログラムが動き計算や表作成を行います。実行後は生成された回答やグラフを確認し、必要に応じて修正を指示したり、成果物をダウンロードしたりすることが可能です。。

グラフが表示された場合、右上のダウンロードボタンから画像を保存できます。また、データの加工を依頼した場合は、「処理結果をExcelファイルとして出力して」と頼むことで、ダウンロードリンクが生成されます。一度の指示で完璧でなくても、「グラフの色を変えて」「集計単位を週別にして」と対話しながら修正できるのがChatGPTの強みです。

ChatGPT Python利用時における注意点は？

業務データを扱う以上、情報漏洩や計算ミスのリスクには十分な対策が必要です。 ChatGPTでPythonを安全に業務活用するために、必ず押さえておくべき4つのポイントを解説します。

ChatGPTへのデータ入力時の機密情報管理と学習オプトアウト

個人情報や企業の機密情報（売上詳細、顧客リストなど）をアップロードする際は、データの匿名化や設定の確認が不可欠です。

通常のChatGPT設定では、入力データがAIの学習に利用される可能性があります。企業利用の場合は、学習データとして利用されない「ChatGPT TBusiness」や「Enterprise」プランを契約するか、設定からデータコントロールに行き、「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにしてください。また、アップロード前に固有名詞を「A社」「B氏」のようにマスキング処理することも有効な自衛策です。

Python実行結果の正確性確認とハルシネーション対策

Pythonによる計算自体は正確ですが、AIが「指示をどう解釈してコードを書いたか」については確認が必要です。

稀に、AIが意図と異なる列を集計対象にしたり、条件設定を間違えたりすることがあります。業務で利用する数字については、出力された結果を鵜呑みにせず、必ずサンプリング検算（一部のデータを手計算で確認する）を行ってください。生成されたコードを確認することで、計算ロジックに間違いがないかチェックすることも可能です。

アップロードファイルの保持期間とPython環境の有効期限

ChatGPTのPython実行環境（サンドボックス）は一時的なものであり、アップロードしたファイルや生成されたデータは一定時間で削除されます。

基本的に1つのチャットセッション（会話）内でのみファイルは有効で、会話が長時間途切れたり、セッションがリセットされたりすると、アップロードしたファイルへのアクセス権が失われます。「ファイル置き場」としては利用できないため、生成された成果物はこまめにダウンロードしてローカル環境に保存することを推奨します。

ChatGPT Plus等の回数制限と大量データ処理時の注意

高精度な「GPT-5.2」モデルを利用してPythonコードを実行する場合、一定時間ごとのメッセージ送信回数に上限がある点に注意が必要です。

有料プラン（Plus）であっても、短時間に大量のファイルを連続して分析させようとすると、制限にかかり一時的に利用できなくなる場合があります。膨大なデータを処理する際は、一度にまとめて指示を出す工夫をするか、Businessプランなど制限が緩和されているプランの利用を検討してください。

ChatGPTとPython活用で業務を変革しよう

ChatGPTでPythonを活用することは、単なるツールの導入ではなく、バックオフィス業務の進め方そのものを劇的に変える力を持っています。

これまで数時間かかっていたExcel集計や資料作成が、「ファイルをアップロードし、日本語で指示する」だけで数分に短縮されます。プログラミングの壁を超え、誰もが高度なデータ分析の力を手に入れられるこの「ChatGPT Python（Advanced Data Analysis）」機能を、まずは日常的に行っている集計作業など、身近な業務から活用してみてください。

• 監修：高萩雄空輝（ITエンジニア/IT・AIメディアライター/SEOコンサルタント）

  ITエンジニアとして、Javaによる業務アプリケーション開発やデータベースの保守・運用に従事。その後、IT分野の知見を基盤として、AI・機械学習・生成AI分野を専門的に学習し、SEOコンサルタント／Webライターとして独立。専門性を生かし、大手プログラミングスクールにて、トレンドや最新情報を反映したIT技術・AIに関する記名記事を多数執筆している。現在は、ITとAIの基礎理解を前提としたファクトチェックや表現の妥当性検証、過度な自動化を避けたAI活用設計を強みとし、生成AI活用記事の監修や品質基準の策定も行っている。