GPT + Excel AI: 不良データのクレンジングと可視化の最適な方法

以下の内容を英語から日本語に翻訳します。すべてのフォーマットを保持します：

誰かがExcelファイルを送ってきて「これでチャートを作ってくれない？」と言うときのあの感じ、わかりますよね？でもデータがぐちゃぐちゃで...。

同じです。以前は分析を始める前に何時間もデータ整理が必要でした。

今ではこんなショートカットを使っています：

• ChatGPTでデータの整理・再構築・有用な列の抽出
• Excelmaticで整理済みデータをチャートやサマリーに変換

実際の例でこの組み合わせの使い方を紹介します。

シナリオ1：顧客フィードバックデータの整理（とテーマ別チャート作成）

元のExcelスニペット：

ステップ1：ChatGPTで整理

与えたプロンプト：

「このフィードバック表を標準化できますか？名前を大文字化、地域を統一、日付形式をYYYY-MM-DDに修正、フィードバック内容に基づき感情をPositive/Neutral/Negativeに分類してください」

ChatGPTの出力：

ステップ2：Excelmaticにアップロード

整理済みテーブルをアップロードし、以下を入力：

「地域別の感情分布チャートと主要パターンの要約を表示」

Excelmaticの出力：

• 積み上げ棒グラフ（地域別Positive/Neutral/Negative）
• 要約：

WEST地域は明確にポジティブな感情が優勢で、ネガティブフィードバックの2倍のポジティブ評価がある

EAST地域にはポジティブフィードバックがなく、ネガティブとニュートラルが混在

両地域にネガティブフィードバックがあるため、改善が必要な領域が示唆される

✅ 合計2分未満で完了

シナリオ2：販売ログエクスポートの修正（と売れ筋分析）

元データ（CSVダンプから抜粋）：

同じ商品なのに、表記がバラバラです。

ChatGPTで解決：

プロンプト：

「商品名を標準化（例：'red t-shirt medium'）、合計を数値に統一、同一商品を集計」

📄 出力：

🎯 Excelmaticにアップロードし質問：

「商品カテゴリ別の販売数と売上チャート＋分析文を表示」

📈 結果：シンプルな棒グラフとトレンドライン＋売上分析

シナリオ3：部門別四半期支出（データが混乱）

ChatGPTプロンプト：

「この予算表を整理：通貨形式統一、部門名正式化、差異列追加」

整理済み結果：

Excelmaticプロンプト：

「部門別予算対実績チャートと超過支出を表示」

結果：棒グラフと分析：

「HRとOperations部門は予算を超過（それぞれ300と200）。Marketing部門は予算内」

この組み合わせが効果的な理由

単体でも有用なChatGPTとExcelmatic。 組み合わせるとまさに魔法のよう。

• ChatGPTはぐちゃぐちゃデータを整理するのに最適
• Excelmaticは整理済みデータからインサイトを生成するのに最適

乱雑なExcelファイルを扱う仕事なら、このワークフローで時間・手間・エネルギーを節約できます。

次に誰かが汚いCSVを渡してきたら、試してみてください。

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