【基礎知識】生成AIによるデータ分析とは？おすすめツール7選と活用事例

「データはあるのに、どう活用すればいいか分からない」

「分析レポートの作成に時間がかかりすぎている」

こうした悩みを抱えるビジネスパーソンは少なくありません。生成AIによるデータ分析は、専門知識がない担当者でも、自然言語での対話を通じて高度なインサイトを得られるため、解決策として注目されています。この記事を読めば、生成AIがデータ分析をどう変革するのか、そして自社に最適なツールを選び、ビジネスを加速させる方法が分かります。AIの力を借りて、データドリブンな意思決定を実現するための第一歩を踏み出しましょう。AX CAMPでは、AI導入を成功に導くための資料を無料で提供しています。

生成AIによるデータ分析とは？

結論から言うと、生成AIによるデータ分析とは、ChatGPTなどに代表される大規模言語モデル（LLM）を活用し、データからビジネスに役立つ知見を引き出すプロセスです。従来の分析ツールと大きく異なるのは、プログラミングや統計の専門知識がなくても、日常会話のような自然言語でAIに指示を出すだけで分析が完結する点にあります。データの集計や可視化、さらにはビジネス上の示唆の抽出までを対話形式で実行できるため、これまで専門家に依存していた高度な分析が、より多くのビジネスパーソンにとって身近なものになります。（出典：生成AIによるデータ分析とは何か？　その仕組みとメリット／デメリット、活用事例を解説）

基本的な仕組みと従来のデータ分析との違い

従来のデータ分析は、専門家がBI（ビジネスインテリジェンス）ツールやプログラミング言語を駆使し、仮説検証を繰り返すプロセスが主流でした。これにはSQLなどの専門スキルや統計知識が不可欠で、分析作業に多くの時間と手間を要したのが実情です。一方、生成AIは、ユーザーが「売上が最も高い商品は何？」「顧客の離反率と関連する要因を教えて」といった自然言語で質問するだけで、AIが意図を汲み取り、自動でデータを処理・分析して回答を生成します。この対話的なアプローチによって、試行錯誤のサイクルが劇的に速まり、誰もがデータに基づいた洞察を得やすくなるのです。

テキストや画像など非構造化データも扱える強み

生成AIが持つもう一つの大きな強みは、数値データだけでなく、テキストや画像、音声といった「非構造化データ」を扱える点にあります。従来の分析手法では困難だった、顧客からの問い合わせメール、SNSの投稿、コールセンターの通話記録といった膨大なテキストデータから、顧客の感情やニーズを抽出・分析できます。例えば、顧客レビューのテキストデータを分析し、「価格」に関するネガティブな意見と「デザイン」に関するポジティブな意見のどちらが多いかを瞬時に把握することも可能です。これにより、企業はこれまで見過ごされてきた貴重な顧客の声を、製品開発やサービス改善に直接活かせます。

生成AIをデータ分析に活用するメリット

生成AIをデータ分析に活用する最大のメリットは、業務効率の大幅な向上と、データに基づいた意思決定の迅速化です。これまで専門家が数日かけて行っていた分析作業を数分で完了できるため、企業は変化の速い市場環境に素早く対応できます。これにより、新たなビジネスチャンスの創出や競争力の強化に繋がります。（出典：生成AIで“データ分析”はこう変わる）

分析作業の自動化と専門知識への依存度低下

生成AIは、データ収集、前処理、集計、グラフ作成といった一連の分析作業を自動化します。ユーザーは分析したいデータを用意し、AIに目的を伝えるだけで、必要なアウトプットを得られます。この変革により、データアナリストやエンジニアではない企画担当者やマーケティング担当者でも、自らデータを分析し、施策立案に活かすことが可能になります。専門知識への依存度が下がることで、組織全体でデータ活用を推進する「データドリブン文化」の醸成も期待できるでしょう。

予測精度の向上とコスト削減

生成AIは、膨大なデータの中から人間では見つけにくい複雑なパターンや相関関係を捉え、高精度な未来予測を可能にします。例えば、過去の販売実績や天候データ、SNSのトレンド情報などを統合的に分析し、将来の製品需要を高い精度で予測できます。これにより、企業は過剰在庫や品切れのリスクを最小限に抑え、最適な生産・販売計画を立てることが可能です。結果として、在庫管理コストや機会損失が削減され、収益性の向上に直接的に貢献します。

生成AIデータ分析ツールの主な機能

生成AIを搭載したデータ分析ツールは、従来のBIツールが持つ機能に加え、自然言語での対話を通じて分析プロセス全体をシームレスに実行できる点が最大の特徴です。データの準備から分析、可視化、そしてレポート作成まで、これまで複数のツールや専門スキルを要した作業を、一つのプラットフォーム上で完結させることができます。

データ準備から自然言語での分析実行

多くの生成AIデータ分析ツールには、データのクレンジングや整形といった前処理を自動化する機能が備わっています。しかし、その精度は万能ではありません。例えば、欠損値の検出や重複削除は得意ですが、業界特有の用語の統一や複雑な表記揺れの修正には、依然として人間の判断や微調整が必要です。準備が整ったデータに対し、「主要な顧客セグメントを5つに分類して」と自然言語で指示すればAIは分析を実行しますが、最終的な手法の選択や結果の妥当性検証は、分析目的を理解した人間が監督すべきです。（出典：予測AI）

データの可視化とレポートの自動生成

分析結果を分かりやすく伝える上で、データの可視化は不可欠です。生成AIツールは、「このデータを棒グラフにして」「地域別の売上を地図上にプロットして」といった指示だけで、最適なグラフやチャートを自動で作成します。さらに、単にグラフを作るだけでなく、そのグラフが何を示しているのか、どのようなインサイト（洞察）が得られるのかを文章で要約し、レポートとして自動生成する機能も備わっています。これにより、月次報告や経営会議向けの資料作成にかかる工数を劇的に削減できるのです。

生成AIデータ分析ツールの選び方 3つのポイント

生成AIデータ分析ツールを選ぶ際は、自社の目的、データの種類、そして利用者のスキルレベルを考慮することが重要です。多機能なツールが必ずしも最適とは限りません。現場の担当者がスムーズに使いこなし、継続的に成果を出すためには、いくつかの重要なポイントを押さえておく必要があります。

1. 分析したいデータの種類と目的への適合性

まず、どのようなデータを分析し、何を知りたいのかを明確にする必要があります。例えば、Excelの売上データから傾向を掴みたいのであれば、スプレッドシートツールにAI機能が統合されたものが適しています。一方で、顧客からの問い合わせログ（テキストデータ）を分析してサービス改善に繋げたい場合は、自然言語処理に強いツールを選ぶべきです。また、将来的に大規模なデータを扱う可能性があるなら、クラウドベースで拡張性の高いプラットフォームが候補となるでしょう。

2. セキュリティ対策と情報漏洩リスク

データ分析では機密情報を扱うため、セキュリティ対策は最も重要な選定基準の一つです。サービスごとにデータの取り扱いは異なるため、契約書やプライバシーポリシーで明確に確認する必要があります。特に、データの保存場所、暗号化の有無、そしてAIの学習に利用されるか否かは、必ず書面で確認してください。多くのサービスでは、入力された情報をAIの再学習に利用しない設定が用意されているため、機密情報を扱う前には必ずこの設定を有効にしましょう。（出典：Consumer Privacy at OpenAI）

3. 操作性（UI）とサポート体制の充実度

専門家でなくても使えることが生成AIツールのメリットであるため、直感的に操作できるユーザーインターフェース（UI）は非常に重要です。無料トライアルなどを活用し、実際に現場の担当者が使いやすいと感じるかを確認しましょう。また、導入後に不明点やトラブルが発生した際に、迅速に対応してくれるサポート体制が整っているかも重要なポイントになります。日本語でのドキュメントが充実しているか、問い合わせ窓口があるかなどを事前に確認しておくと安心です。

【2025年】データ分析におすすめの生成AIツール7選

2025年現在、データ分析に活用できる生成AIツールは多岐にわたります。ここでは、Excelのような身近なツールから専門的なプラットフォームまで、目的やスキルレベルに応じて選べる7つの代表的なツールを紹介します。自社の状況に最適な選択肢を見つけるための参考にしてください。（出典：生成AIとは？使い方やできること、無料のおすすめツールを紹介）

ツール名	提供元	主な特徴	向いている用途
Advanced Data Analysis (最新GPTモデル)	OpenAI	対話形式でデータ分析、グラフ作成、予測が可能。Pythonコードを自動生成・実行。	ExcelやCSVファイルの探索的データ分析、簡単な可視化。
Gemini (Google AI)	Google	GoogleスプレッドシートやBigQueryと連携。マルチモーダル対応で画像や音声データも扱える。	Googleエコシステム内でのデータ分析、多様なデータソースの統合分析。
Copilot in Excel	Microsoft	Excel内で自然言語の指示だけでデータの集計、分析、グラフ作成を自動化。	既存のExcel業務の効率化、Excelユーザーの高度なデータ分析支援。
Tableau (Tableau AI / Pulse)	Salesforce	高度なデータ可視化に強み。自然言語での問いかけや自動インサイトを提供する機能群。	インタラクティブなダッシュボード作成、経営層へのレポーティング。
Power BI	Microsoft	Microsoft 365との親和性が高く、コストパフォーマンスに優れる。AIによるインサイト自動検出機能。	中〜大規模組織での全社的なデータ活用、定型レポートの自動化。
Databricks	Databricks Inc.	データエンジニアリングから機械学習、BIまでを統合したプラットフォーム。大規模データ処理に強い。	専門家による高度なデータ分析、AIモデル開発、ビッグデータ基盤の構築。
Rows	Rows Inc.	AIを統合した次世代スプレッドシート。多様なAPIと連携し、リアルタイムでデータを自動収集・分析。	Web上のデータを活用したマーケティング分析、業務プロセスの自動化。

※各ツールの機能は2025年9月時点の情報です。最新の提供内容は公式サイトをご確認ください。

生成AIを用いたデータ分析の具体的な活用事例

生成AIによるデータ分析は、すでに多くの企業で導入され、具体的な成果を上げています。ここでは、AX CAMPの研修を通じて業務効率化や新たな価値創出を実現した企業の事例（※顧客提供情報に基づく一例であり、成果を保証するものではありません）を3つ紹介します。

【Route66様】コンテンツ制作の効率化

マーケティング支援を手掛けるRoute66様は、コンテンツ制作における原稿執筆の効率化が課題でした。AX CAMPの実践型研修を通じてAIライティングツールを導入した結果、1本あたり24時間かかっていた原稿執筆がわずか10秒で完了できるようになり、生産性を劇的に向上させました。（出典：【AX CAMP】たった10秒で記事を自動生成！原稿執筆時間を99%削減し、月間1,000万impの自社メディアを構築したRoute66社のAI活用術）

【WISDOM合同会社様】採用2名分の業務負荷をAIで軽減

SNS広告やショート動画制作を行うWISDOM合同会社様は、事業拡大に伴う人材採用コストと業務負荷の増大に悩んでいました。AX CAMPの研修でAI活用スキルを習得し、業務自動化を推進したところ、採用予定だった2名分の業務をAIが完全に代替することに成功し、コスト削減と既存メンバーの生産性向上を両立させました。（出典：【AX CAMP】AI導入で採用2名分の人件費を削減！WISDOM合同会社が実現した「AI社員」との協業術）

【エムスタイルジャパン様】月100時間以上の業務削減を達成

美容健康食品の製造販売を行うエムスタイルジャパン様では、コールセンターの履歴確認や手作業での広告レポート作成に多くの時間が割かれていました。AX CAMPの研修でGAS（Google Apps Script）とAIを組み合わせた業務自動化を学んだ結果、コールセンターの確認業務（月16時間）がほぼゼロになるなど、全社で月100時間以上の業務削減を達成しました。（出典：【AX CAMP】月100時間以上の“ムダ業務”をカット！エムスタイルジャパン社が築いた「AIは当たり前文化」の軌跡）

生成AIでデータ分析を始めるためのステップ

生成AIを使ったデータ分析は、4つのシンプルなステップで始めることができます。重要なのは、いきなり高度な分析を目指すのではなく、小さな成功体験を積み重ねながら、徐々に活用の幅を広げていくことです。

ステップ1・2：目的の明確化とデータ・ツールの選定

最初のステップは、「何のためにデータ分析を行うのか」という目的を明確にすることです。「売上を向上させたい」「顧客満足度を高めたい」「業務コストを削減したい」といったビジネス上のゴールを設定します。次に、その目的を達成するために必要なデータ（例：売上データ、顧客アンケート結果、ウェブサイトのアクセスログなど）を特定し、用意します。目的とデータが定まったら、それらに最も適した生成AIツールを選定するという流れです。

ステップ3・4：プロンプト設計と結果の評価・反映

ツールを選んだら、AIへの指示である「プロンプト」を設計します。これは、AIに何をしてほしいのかを具体的かつ明確に伝える作業です。例えば、「過去1年間の月別売上データをグラフ化し、最も売上が伸びた月とその要因を分析して」のように指示します。AIから得られた分析結果は、鵜呑みにせず、必ず内容を吟味し、ビジネスの文脈と照らし合わせて評価することが重要です。そして、得られた洞察を次のアクションに反映させ、その効果を再びデータで検証するというサイクルを回していきます。

生成AIでのデータ分析における注意点とリスク

生成AIはデータ分析を強力に支援する一方で、いくつかの注意点やリスクも存在します。これらの特性を正しく理解し、人間が適切に管理・監督することが、AIを安全かつ効果的に活用するための鍵となります。

ハルシネーション（誤情報）への対策

ハルシネーションとは、AIが事実に基づかないもっともらしい情報を生成してしまう現象です。分析結果に誤りが含まれている可能性を常に念頭に置き、重要な意思決定に利用する際は、必ず元のデータや他の情報源と照らし合わせてファクトチェック（事実確認）を行う必要があります。特に、数値の計算ミスや、因果関係の誤った解釈には細心の注意が求められます。

機密情報や個人情報の取り扱い

企業の売上データや顧客の個人情報など、機密性の高い情報を分析する際は、情報漏洩に最大限の注意を払う必要があります。利用するツールのセキュリティポリシーを十分に確認し、データがどのように扱われるかを理解しておくことが不可欠です。多くのエンタープライズ向けサービスでは、入力情報をAIの再学習に利用しない（オプトアウト）設定が標準ですが、サービスごとにポリシーは異なります。契約前に必ず利用規約やプライバシーポリシーを書面で確認し、自社のセキュリティ要件を満たすか検証することが不可欠です。（出典：Consumer Privacy at OpenAI）

分析結果の解釈と最終判断の重要性

AIはデータから相関関係を見つけ出すことは得意ですが、その背景にあるビジネス上の文脈や因果関係までを完全に理解しているわけではありません。例えば、「アイスの売上が伸びると、水難事故が増える」という相関が見つかったとしても、それは「気温の上昇」という共通の原因があるからです。AIが提示した分析結果を鵜呑みにせず、最終的には人間の専門家がその意味を解釈し、ビジネス上の意思決定を行うことが極めて重要です。

データ分析の精度を高めるプロンプトのコツ

生成AIから精度の高い分析結果を引き出すためには、指示（プロンプト）の出し方が非常に重要になります。AIがユーザーの意図を正確に理解し、期待通りのアウトプットを生成できるよう、いくつかのコツを押さえておきましょう。

分析の背景・目的を明確に伝える

単に「このデータを分析して」と指示するのではなく、「新商品の販売戦略を立てるために、過去の類似商品の売上データを分析し、成功要因を特定したい」のように、分析の背景や目的を具体的に伝えることが有効です。AIは背景情報を理解することで、より文脈に沿った、価値のある分析結果を生成しやすくなります。どのような役割（例：マーケティングアナリスト）として振る舞ってほしいかを指定する「役割設定」も精度向上に繋がります。

具体的な手法や形式を指示し、段階的に実行する

AIに対して、どのような分析手法を用いてほしいか、どのような形式でアウトプットしてほしいかを具体的に指示すると、より期待に近い結果が得られます。例えば、「顧客を年齢層でセグメント分けし、各セグメントの平均購入単価を算出して、結果を表形式でまとめてください」のように指定します。一度に複雑な分析をさせようとせず、「まずデータを要約して」「次にグラフを作成して」「最後に考察を述べて」というように、対話を重ねながら段階的に分析を進めることも、精度を高める上で効果的なアプローチです。

生成AIによるデータ分析を学ぶならAX CAMP

生成AIによるデータ分析を本格的に導入し、ビジネス成果に繋げたいと考えているなら、実践的なスキル習得が不可欠です。しかし、「どのツールをどう使えばいいのか分からない」「プロンプトの作り方が難しい」「社内にAIを推進できる人材がいない」といった課題に直面する企業は少なくありません。理論だけでなく、自社の課題を解決するための具体的な実践力が求められています。

AX CAMPは、そのような課題を解決するために設計された法人向けのAI研修・伴走支援サービスです。単なるツールの使い方を学ぶだけでなく、実務直結のカリキュラムを通じて、データ分析の目的設定からプロンプト設計、結果の評価、そして業務への実装までを一気通貫でサポートします。経験豊富なプロフェッショナルが、貴社の状況に合わせた最適なAI活用法を提案し、導入から定着までを徹底的に伴走します。

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まとめ：生成AIによるデータ分析でビジネスを加速させよう

本記事では、生成AIによるデータ分析の基本から、メリット、ツールの選び方、具体的な活用事例、そして実践のステップと注意点までを網羅的に解説しました。

重要なポイントを以下にまとめます。

• 生成AIは、専門知識がなくても自然言語で高度なデータ分析を可能にする技術です。
• テキストや画像などの非構造化データを扱えるため、分析の幅が大きく広がります。
• 業務効率化、コスト削減、予測精度の向上といった直接的なビジネスメリットがあります。
• ツール選定では、目的適合性、セキュリティ、操作性の3点が重要です。
• AIの回答を鵜呑みにせず、ハルシネーションのリスクを理解し、人間が最終判断することが不可欠です。

生成AIをデータ分析に活用することで、これまで一部の専門家に限られていたデータ活用の門戸が大きく開かれ、あらゆるビジネスパーソンがデータに基づいた意思決定を行える時代が到来しています。しかし、そのポテンシャルを最大限に引き出すためには、ツールの導入だけでなく、それを使いこなすためのスキルと組織的な取り組みが欠かせません。AX CAMPでは、貴社がAIを真の競争力に変えるための実践的な研修と伴走支援を提供しています。専門家のサポートを受けながら、データドリブンな組織への変革を加速させたい方は、ぜひ一度ご相談ください。