ChatGPT Code Interpreter (ADA) の力：1 行もコードを書かずにデータビジュアライゼーションを作成する
- Name
- Rajiv Chandra
Updated on
長年にわたり、生のデータを意味のあるインサイトに変えるうえで最大の障壁となっていたのは「コーディングスキル」でした。しかし ChatGPT Code Interpreter（現在の正式名称は Advanced Data Analysis (ADA)）の登場によって、その障壁はほとんど消えつつあります。
2023 年に初めて導入され、その後 GPT-4o や GPT-5 モデルに深く統合された ChatGPT Code Interpreter は、誰でも自然な言葉で指示するだけで、データ分析を行い、Python コードを実行し、ビジュアル的に美しいグラフを瞬時に生成できるようにします。
Python、可視化ライブラリ、ファイルアップロード、データクレンジングツールなどを備えた、フル機能のデータ分析環境が ChatGPT の内部にそのまま埋め込まれていると考えてください。
ChatGPT Code Interpreter でデータビジュアライゼーションをシンプルにする
ビッグデータの時代において、データセットを視覚的なインサイトへと変換できるかどうかは非常に重要です。しかし従来のツールでは、次のような手順が必要でした。
- データをエクスポートする
- Python や SQL を書く
- スクリプトをデバッグする
- チャートライブラリを設定する
非エンジニアのユーザーにとって、これはほとんど不可能に感じられるプロセスです。
そこで登場するのが ChatGPT Code Interpreter (ADA) です。ADA は次のことが可能です。
- CSV、Excel、JSON、PDF など多様な形式の読み込み
- データの自動クレンジングと前処理
- セキュアなサンドボックス内での Python 実行
- 高品質なチャートの生成（Matplotlib、Seaborn、Plotly）
- 結果を画像やダウンロード可能なファイルとしてエクスポート
しかも、すべて 平易な英語での指示だけで 実行できます。
例：
ある期間のプロダクト別売上を可視化したいとします。従来なら SQL や Python を書く必要がありました。
ADA なら、こう伝えるだけで済みます。
「アップロードしたファイルを使って、2024 年第 1 四半期のプロダクト別売上を示す棒グラフを作成して。」
すると ChatGPT が、データの読み込み、集計、プロット、軸やラベルの調整、エクスポートまで、すべて自動で行ってくれます。
この仕組みは棒グラフだけでなく、次のような可視化にも利用できます。
- 折れ線グラフ
- 散布図
- ヒートマップ
- インタラクティブなビジュアライゼーション
- 統計プロット（ヒストグラム、ボックスプロット、回帰プロットなど）
まるで 専属のデータアナリスト が常にそばにいるような感覚です。
lab2.dev – Turn text prompts into Python apps. Build Streamlit apps instantly.→
ChatGPT Code Interpreter (ADA) がコーディングをどう変えたか
ADA 登場以前は、ユーザーは次のようなことを自分で行う必要がありました。
- Python の習得
- ライブラリのインストール
- 仮想環境や依存関係の管理
- エラーのデバッグ
今では、ただ「やりたいことを説明する」だけで良くなりました。
ADA は自然言語を実行可能なコードに変換し、次の処理を自動でこなします。
- データクレンジング
- データ変換
- 統計モデリング
- 回帰分析
- クラスタリング
- ビジュアライゼーション
すべて自動です。
これにより、技術的スキル と 分析的なクリエイティビティ のギャップが埋められ、マーケターから学生まで、誰もがコードの専門知識なしに高度な分析を実行できるようになります。
ChatGPT Code Interpreter を使ったデータビジュアライゼーションの実例
例 1：記述統計 + ビジュアライゼーション
Ethan Mollick 氏は XLS ファイルをアップロードし、ADA に次のように依頼しました。
- 「記述統計を出して。」
- 「主要なパターンを可視化して。」
- 「回帰分析と診断を実行して。」
するとモデルは自動的に次の出力を生成しました。
- サマリーテーブル
- ヒストグラム
- 散布図
- 回帰分析の結果
- インサイトと解説
これにより、ADA が自然言語プロンプトだけで複数ステップにわたる分析をこなせることが示されています。
例 2：感度分析 + 柔軟な問題解決
一時的にセッションデータが失われた場面でも、ADA は分析ロジックを再構築し、次のような能力を発揮しました。
- 欠損したデータ状況を推論する
- 中間ステップを再導出する
- 最初からやり直すことなく分析を継続する
これは、現実の「ごちゃごちゃした」ワークフローにおいても ADA が高い堅牢性を持つことを示す好例です。
例 3：UFO 目撃情報ヒートマップの可視化
生の状態でノイズの多いデータセットを渡したところ、ADA はデータをクレンジングしたうえで次のような結果を生成しました。
- ヒートマップ
- 地理的なビジュアライゼーション
- 外れ値の検出
これらはすべて、単一のインストラクションから行われました。
これらの例から、ADA が複雑な分析プロセスを「会話ベースのワークフロー」へと変換していることが分かります。
ChatGPT Code Interpreter (ADA) でデータビジュアライゼーションを行う方法
使い始める手順はとてもシンプルです。
- データセットをアップロードする（CSV、Excel、JSON、TSV、PDF のテーブル、ZIP ファイル など）。
- やりたいことを説明する：
「カテゴリごとに price と quantity の散布図を作成して。」
- ADA が、データの解析、プロット、エクスポートまでを処理。
- その結果に対して、会話形式で追加の質問や指示を行う。
コードは不要。ツールを切り替える必要も、セットアップも不要です。
そのため ADA は次のような用途に役立ちます。
- キャンペーンデータを分析するマーケター
- 公開データセットを調査するジャーナリスト
- リサーチに取り組む学生
- 内部指標をレビューするビジネスチーム
- ダッシュボード作成を加速したいアナリスト
ChatGPT Code Interpreter (ADA) のユースケース
ADA が対応できる主なタスクは次のとおりです。
✔ Exploratory Data Analysis (EDA)
- 要約統計量の算出
- 欠損値の検出
- 相関ヒートマップ
✔ Data Visualization
- 各種チャート（Matplotlib、Seaborn、Plotly、Altair）
- 統計プロット
- 時系列チャート
✔ Data Cleaning
- 重複データの削除
- 型の修正
- 外れ値検出
✔ Data Science Tasks
- 回帰分析
- クラスタリング
- 予測・フォーキャスティング
- 特徴量エンジニアリング
✔ File Automation
- CSV → Excel への変換
- 複数ファイルのマージ
- PDF からのテーブル抽出
平易な英語だけで操作できる、フル機能のデータサイエンスツールキットと言えます。
ChatGPT Code Interpreter (ADA) と機械学習
ADA は次のような能力を持つ機械学習モデルによって動作しています。
- ユーザーの意図を解釈する
- Python コードを自動生成する
- 出力を検査する
- エラーを自己修正する
- 結果が正しくなるまで反復する
これにより、人間のアナリストが行うようなフィードバックループが再現されています。
ADA の技術的背景についての詳細は、Nature のレポートを参照してください： https://www.nature.com/articles/d41586-023-01833-0 (opens in a new tab)
コーディングの未来：会話型 + ノーコード
ADA のようなツールは、次のものを融合しています。
- ノーコード
- ローコード
- 従来型プログラミング
- AI による推論
ユーザーは手作業でコードを書く代わりに、やりたいタスクを説明し、AI がその場で最適化されたコードを生成します。
これにより、より広範な ノーコード / AI アシスト分析 の流れが加速し、誰もがデータを扱えるようになりつつあります。
たとえば VizGPT や Visualize Airtable Data のようなソリューションは、プロンプトだけでダッシュボードやチャートを構築できるようにすることで、このムーブメントをさらに推し進めています。
FAQs
ChatGPT Code Interpreter (ADA) とは何ですか？
ChatGPT に組み込まれた AI ベースの Python 実行環境であり、ユーザーが自然言語で指示するだけでデータを分析し、ビジュアライゼーションを生成できるようにするものです。
どうやって使いますか？
ファイルをアップロード → やりたい分析内容を説明 → チャート、サマリー、コード実行結果が返ってきます。
どのプログラミング言語をサポートしていますか？
主に Python をサポートしており、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Plotly、NumPy、Scikit-Learn といったデータ分析・可視化ライブラリをフルに利用できます。
無料で使えますか？
ChatGPT Plus、Team、Enterprise などのプランに含まれています。
自分の環境では利用できません。代替はありますか？
VizGPT を利用すれば、テキストプロンプトだけでデータビジュアライゼーションを生成できます。
まとめ
ChatGPT Code Interpreter (ADA) は、人々のデータとの向き合い方を大きく変えつつあります。自然言語での対話と強力な Python 実行環境を組み合わせることで、ADA はデータビジュアライゼーションや分析、自動化における技術的な障壁を取り除きます。
初めてデータセットを触る初心者から、ワークフローを加速させたいプロフェッショナルまで、ADA はデータをインサイトへと変換する、より速く、シンプルで直感的な方法を提供してくれます。