【2025年最新】ChatGPT Code Interpreter(Advanced Data Analysis)とは？無料での使い方から活用事例まで徹底解説

Code Interpreterとは？ChatGPTを「専属データ分析官」にする画期的な機能

ChatGPTのCode Interpreter（コードインタープリター）は、ChatGPTがまるであなた専属のデータ分析官になる、画期的な機能です。専門的なプログラミング知識がなくても、普段使っている言葉で指示するだけで、ChatGPTがPythonコードを自動で生成・実行し、高度なデータ処理を行ってくれます。

具体的には、ExcelやCSVファイル、画像、PDFといった様々な形式のファイルをアップロードし、データの分析、グラフ作成、ファイル形式の変換、簡単な動画編集まで、幅広いタスクを任せられます。これまで専門ツールやスキルが必要だった作業を、チャット画面での対話だけで完結できる、まさに魔法のようなツールです。

名称が「Advanced Data Analysis」に変更

もともと「Code Interpreter」という名称で提供されていましたが、2023年頃に「Advanced Data Analysis」へと名称が変更されました。これは、この機能が単にコードを解釈・実行するだけでなく、より高度で実践的なデータ分析能力を持っていることを明確に示すための変更です。

機能自体に大きな変更はなく、従来のCode Interpreterの強力な性能はそのまま引き継がれています。現在でも旧称の「Code Interpreter」で広く知られていますが、正式名称は「Advanced Data Analysis」であると覚えておくと良いでしょう。

GPT-4oの登場で無料ユーザーも利用可能に

これまで「Advanced Data Analysis」は、月額20ドルの有料プラン（ChatGPT Plus）限定の機能でした。しかし、2024年5月に発表された高性能モデル「GPT-4o（ジーピーティーフォーオー）」の登場により、この機能が無料ユーザーにも開放されるという、大きな変化がありました。

これにより、アカウントを登録すれば誰でも気軽に高度なデータ分析機能を試せるようになりました。ただし、無料プランの場合は後述するメッセージ回数の制限があるため、その点には注意が必要です。

無料プランと有料プラン(Plus)の機能比較

GPT-4oの登場で無料プランでも「Advanced Data Analysis」が使えるようになりましたが、有料プラン（ChatGPT Plus）との間にはいくつかの違いがあります。最も大きな違いは、メッセージの回数制限と、利用できるAIモデルの性能です。

ビジネスシーンで本格的に活用したい場合や、より高度な分析をストレスなく行いたい場合は、有料プランのメリットが大きくなります。ここでは、無料プランと有料プランの具体的な違いについて見ていきましょう。

メッセージ回数の制限

無料プランでGPT-4oを利用する場合、メッセージの送信回数に制限が設けられています。具体的な回数はサーバーの混雑状況などによって変動しますが、一般的に数時間あたりに送信できる回数が決まっており、上限に達すると一時的に利用できなくなります。

一方、有料プランであるChatGPT Plusでは、無料プランに比べて大幅に多くのメッセージを送信することが可能です。頻繁にデータ分析を行ったり、長時間の対話が必要だったりする場合には、回数制限が緩和される有料プランが適しています。

利用できるモデルと機能の違い

無料プランと有料プランでは、利用できるAIモデルの種類や機能にも差があります。無料ユーザーは主にGPT-4oを利用できますが、有料プラン（Plus）のユーザーは、より高性能なモデルへ優先的にアクセスできる権利や、最新機能を先行して利用できるメリットがあります。

Advanced Data Analysisの基本的な機能は無料プランでも利用できますが、画像生成（DALL-E 3）やWebブラウジング機能、自分だけのChatGPTを作成できる「GPTs」といった高度な機能は、有料プランの方が利用回数や性能面で優遇されています。安定した速度と高い性能を求めるなら、有料プランが有利です。

項目	無料プラン	有料プラン（Plus）
料金	無料	月額20ドル
主な利用モデル	GPT-4o（回数制限あり）	GPT-4o, GPT-4（優先アクセス）
メッセージ制限	あり（変動制）	大幅に緩和
Advanced Data Analysis	利用可能	利用可能
GPTsの利用・作成	利用可能（制限あり）	利用・作成可能
Webブラウジング	利用可能	利用可能
画像生成（DALL-E 3）	利用可能（制限あり）	高機能・高優先度

【初心者向け】Code Interpreterの基本的な使い方3ステップ

Code Interpreter（Advanced Data Analysis）の使い方は非常に直感的で、プログラミングの知識は一切必要ありません。基本的には「ファイルをアップロードして、やってほしいことをお願いする」だけで、誰でも簡単に使い始められます。

ここでは、初めて使う方でも迷わないように、基本的な使い方を3つのステップに分けて分かりやすく解説します。この3ステップを覚えれば、あなたも今日からデータ分析を始められます。

ステップ1：ファイルをアップロードする

まず、分析や処理をしてほしいファイルを用意します。ChatGPTのチャット画面を開き、メッセージ入力欄の左側にあるクリップ（📎）のアイコンをクリックしてください。

クリックするとファイル選択画面が表示されるので、お使いのPCからアップロードしたいファイルを選びます。また、ファイルを直接チャット画面にドラッグ＆ドロップすることでもアップロードが可能です。ExcelやCSV、PDF、画像ファイルなど、様々な形式のファイルに対応しています。

ステップ2：プロンプト（指示）を送信する

ファイルがアップロードされたら、次は何をしてほしいのかを具体的に指示します。この指示のことを「プロンプト」と呼びます。例えば、売上データが入ったExcelファイルをアップロードした場合、「このデータを分析して、商品別の売上トップ5を棒グラフで表示してください」のように入力します。

指示は具体的で分かりやすいほど、ChatGPTはあなたの意図を正確に理解し、期待通りの結果を返してくれます。曖昧な指示ではなく、「何を使って」「何をして」「どう出力してほしいか」を明確に伝えるのがコツです。

ステップ3：実行結果を確認しダウンロードする

プロンプトを送信すると、ChatGPTがバックグラウンドでPythonコードを実行し、分析や処理を開始します。処理が完了すると、分析結果のテキストやグラフ、表などがチャット画面に表示されます。

もしグラフ画像や加工後のファイルなど、新しいファイルが生成された場合は、その下にダウンロード用のリンクが表示されます。このリンクをクリックするだけで、生成されたファイルを自分のPCに保存することができます。結果が不十分な場合は、追加で「このグラフの色を変えて」「さらに詳しく分析して」といった指示を出すことも可能です。

Code Interpreterでできることとは？実践的な活用事例12選

Code Interpreter（Advanced Data Analysis）は非常に多機能で、アイデア次第で様々なことに活用できます。データ分析やグラフ作成といった基本的な使い方から、ビジネス資料の作成、ファイル形式の変換、さらには簡単な画像・動画編集まで、その可能性は無限に広がります。

ここでは、具体的な活用イメージが湧くように、実践的な活用事例を「基本編」と「応用編」に分けて12個ご紹介します。これらの事例を参考に、あなたの業務や日常の作業を効率化するヒントを見つけてみてください。

【基本編】プログラミング知識不要でできること

まずは、プログラミングの知識がなくても誰でもすぐに試せる基本的な活用事例です。日常的なちょっとした作業や、資料作成の手間を大幅に削減できます。

• データ分析とグラフ作成
  ExcelやCSVの売上データをアップロードし、「月別の売上推移を折れ線グラフにして」と指示するだけで、自動でデータを集計し、グラフを生成してくれます。
• ファイル形式の変換
  「このJPEG画像をPNGに変換して」と頼むだけで、ファイル形式を手軽に変換できます。WordからPDFへの変換なども可能です。
• 画像や動画の簡単な編集
  画像のサイズ変更やトリミング、動画からGIFアニメーションを作成するといった簡単な編集作業もこなせます。
• QRコードの生成
  「このURLのQRコードを作成して」とURLを伝えるだけで、瞬時にQRコード画像を生成してくれます。
• PDF資料の要約
  数十ページあるPDFの報告書をアップロードし、「この内容を300字で要約して」と指示すれば、長文を読む手間を省けます。
• プレゼン資料の構成案作成
  「AI活用」というテーマでプレゼンの構成案を依頼すると、タイトル、目次、各スライドで話すべき内容のアウトラインを自動で作成してくれます。

【応用編】ビジネスを効率化する高度な使い方

次に、ビジネスシーンでの活用を想定した、より高度な使い方をご紹介します。データに基づいた意思決定や、マーケティング施策の立案に役立ちます。

• 市場調査データの分析
  市場調査のアンケート結果を分析し、顧客層ごとのニーズの違いや満足度の傾向を可視化します。
• 顧客データのセグメンテーション
  購買履歴データを基に顧客をグループ分け（セグメンテーション）し、優良顧客層の特徴を抽出します。
• 大量データの整形・クリーニング
  データセットに含まれる表記ゆれや欠損データを自動で検出し、分析しやすいようにデータを整形（クリーニング）します。
• 売上予測のシミュレーション
  過去の売上データから将来の売上を予測する簡単なモデルを作成し、今後のビジネス計画の参考にします。
• SEOパフォーマンス分析
  Google Search Consoleからエクスポートしたデータを分析し、どのキーワードがウェブサイトへの流入に貢献しているかを明らかにします。
• アンケートの自由回答分析
  アンケートの自由回答欄に書かれた大量のテキストデータを分析し、顧客の意見や要望の傾向を把握します（テキストマイニング）。

Code Interpreterを利用する上での注意点

非常に便利なCode Interpreter（Advanced Data Analysis）ですが、利用する際にはいくつか知っておくべき注意点があります。特に、セキュリティや情報の取り扱いに関しては、正しく理解しておくことが重要です。

また、ファイルの保存期間や処理の精度にも限界があります。これらの注意点を事前に把握し、安全かつ効果的にツールを活用しましょう。

機密情報や個人情報の入力は避ける

最も重要な注意点は、セキュリティに関するものです。ChatGPTにアップロードしたデータは、デフォルト設定ではOpenAIのAIモデルの学習に使用される可能性があります。設定で学習をオフ（オプトアウト）にすることも可能ですが、万が一の情報漏洩リスクをゼロにすることはできません。

そのため、企業の内部情報、顧客リスト、個人情報といった機密性の高いデータは絶対にアップロードしないようにしてください。分析を行いたい場合は、個人を特定できないようにデータを加工・匿名化してから利用することを徹底しましょう。

ファイルの保存期間は一時的

Code Interpreterにアップロードしたファイルや、処理の結果として生成されたファイルは、永続的にサーバーに保存されるわけではありません。これらのファイルは、現在のチャットセッション内でのみ有効です。

セッションが終了すると（例：ブラウザを閉じる、一定時間操作しないなど）、アップロードしたファイルは削除されます。そのため、分析結果として生成された重要なファイルは、忘れずに自身のPCなどにダウンロードしておく必要があります。

PDFの読み取り精度はファイル形式による

PDFファイルの読み取り機能は便利ですが、その精度はPDFの作り方に大きく依存します。元々Wordなどで作成され、テキスト情報が埋め込まれているPDFであれば、高精度で内容を読み取ることができます。

しかし、紙の書類をスキャンして作成したような「画像ベース」のPDFの場合、文字を正確に認識できないことがあります。また、複雑な表やグラフが多く含まれるレイアウトのPDFも、正しく内容を解釈できない場合があるため注意が必要です。

グラフの日本語が文字化けする可能性がある

Code Interpreterにグラフの作成を指示した際、グラフのタイトルや軸のラベルに含まれる日本語が「□□□」のように文字化けしてしまうことがあります。これは、内部でグラフ描画に使用されているPythonライブラリが、標準では日本語フォントに対応していないために起こる現象です。

この問題が発生した場合は、追加で「日本語が文字化けしたので、日本語フォントをインストールしてグラフを再作成してください」といったプロンプトを送ることで解決できる場合がほとんどです。一手間かかりますが、覚えておくとスムーズに対応できます。

うまく使えない・動かない時の対処法

Code Interpreterを使っていると、時々エラーが発生したり、指示通りに動いてくれなかったりすることがあります。このような場合でも、慌てる必要はありません。多くは簡単な対処法で解決できます。

ここでは、うまく使えない・動かない時に試すべき基本的な対処法を3つご紹介します。問題が発生したら、まずはこれらの方法を試してみてください。

プロンプトを具体的・明確にする

期待通りの結果が得られない最も一般的な原因は、指示（プロンプト）が曖昧であることです。AIは文脈を察するのが苦手なため、「いい感じに分析して」のような抽象的な指示では意図を汲み取れません。

「どのファイルの、どのデータを使って、何をしてほしいのか」を具体的かつ明確に伝えることが重要です。一度に多くのことを指示せず、タスクを細かく分けて一つずつ依頼するのも効果的な方法です。

ブラウザのキャッシュをクリアする

ChatGPTの動作が不安定な場合、お使いのWebブラウザに溜まった古いデータ（キャッシュやCookie）が原因である可能性があります。一時的な不具合の多くは、ブラウザのキャッシュをクリアすることで解決することがあります。

お使いのブラウザの設定画面から閲覧履歴データの削除を選び、「キャッシュされた画像とファイル」を削除してから、再度ChatGPTのページを読み込み直してみてください。

一度ログアウトして再ログインする

ブラウザのキャッシュクリアでも改善しない場合は、一度ChatGPTからログアウトし、再度ログインし直す方法も有効です。これにより、現在のセッション情報がリセットされ、問題が解消されることがあります。

これは多くのWebサービスで共通して使える基本的なトラブルシューティング手法です。動作がおかしいと感じたら、まずはリロード、次にキャッシュクリア、そして再ログインを試してみましょう。

Code Interpreterをさらに使いこなすには？

基本的な使い方に慣れてきたら、次のステップとしてCode Interpreter（Advanced Data Analysis）をさらに深く使いこなす方法を探求してみましょう。このツールは非常に奥が深く、少しの工夫で活用の幅が大きく広がります。

ここでは、より高度な活用を目指すための2つのアプローチ、「Pythonの基礎知識を学ぶこと」と「GPTsと連携させること」について解説します。これらを実践することで、あなただけの強力な分析ツールを構築できます。

Pythonの基礎知識を学ぶメリット

Code Interpreterは内部でPythonというプログラミング言語を動かしてデータ処理を行っています。そのため、Python、特にデータ分析でよく使われるライブラリ（PandasやMatplotlibなど）の基礎知識があると、AIとの対話がよりスムーズになります。

例えば、AIが生成したコードを見て、処理内容を理解したり、エラーの原因を推測したりできるようになります。これにより、より的確な修正指示を出せるようになり、複雑な分析も思い通りに進められるようになります。AIに任せきりにするのではなく、自ら主導権を握ってツールを使いこなすレベルを目指せます。

GPTsと連携して自分だけの分析ツールを作成する

「GPTs」は、特定の目的に特化したオリジナルのChatGPTを作成できる機能です。このGPTsを作成する際に、Code Interpreter（Advanced Data Analysis）の機能を有効にすることができます。

例えば、「毎月提出する売上レポートのフォーマットに合わせて、アップロードしたExcelデータを自動で集計・グラフ化してくれるGPT」や、「自社で使っている特定の形式のアンケートデータを分析するための専門GPT」などを作成できます。定型的な分析業務を自分専用のGPTに任せることで、作業を大幅に自動化・効率化することが可能です。

まとめ：Code Interpreterを使いこなし、データ活用の第一歩を踏み出そう

本記事では、ChatGPTの強力な機能であるCode Interpreter（Advanced Data Analysis）について、その概要から具体的な使い方、活用事例、注意点までを網羅的に解説しました。このツールは、データ分析の専門家でなくても、誰もが手軽にデータと対話し、そこから価値ある情報を引き出すことを可能にします。

特にGPT-4oの登場により無料ユーザーにも開放された今、データ活用のハードルは劇的に下がりました。もちろん、機密情報の取り扱いなどの注意点を守る必要はありますが、それを理解した上で活用すれば、あなたのビジネスや学習においてこれ以上ないほど強力な武器となるでしょう。まずは簡単なファイルの分析から始めて、データに基づいた意思決定の世界に足を踏み入れてみてください。