INCUDATA Magazine

生成AIによるデータ分析とは？できること・進め方・注意点 -

2026年11月09日

データ活用コンサルティングのINCUDATA（インキュデータ） / INCUDATA Magazine / 生成AIによるデータ分析とは？できること・進め方・注意点

生成AIによるデータ分析とは、自然言語の指示で、データの集計・可視化・示唆出しを支援してもらう使い方です。専門的なツールを操作しなくても、やりたいことを言葉で伝えれば、集計や要約、分析結果を返してくれます。一方で、返ってきた結果をそのまま信じてよいわけではなく、生成AIでできることと、生成AIの限界を分けて理解することが実務では欠かせません。

本記事では、生成AIで実際にできるデータ分析、進め方、精度と限界、安全に使うための注意、そして従来のデータ分析との役割分担までを、実務目線で解説します。

生成AIでできるデータ分析

生成AIでのデータ分析の進め方

生成AIが得意なのは、文章の要約や示唆出し、そして「データを集計・可視化するためのプログラムの生成と実行」です。人が方針を決め、AIに手を動かしてもらうイメージが近いといえます。

表1. 生成AIでできるデータ分析

できること	内容
集計・要約	数値の集計や、長い文章・レビューの要約を素早く行う。
可視化の下書き	グラフの種類や見せ方を提案し、可視化のたたき台を作る。
示唆・仮説出し	データの傾向から、考えられる要因や仮説を挙げる。
コード生成	Pythonなどの分析用コードを生成し、集計・加工を補助する。

いずれも「下書き」を速く作れることが価値です。ゼロから作る手間を減らし、人は方針の決定と結果の検証に時間を使えるようになります。データ分析に生成AIを生かすには、指示の出し方も重要になります。

進め方（データ準備→指示→検証→示唆出し）

進め方の基本は、目的を明確にした後、データを準備し、目的に沿った明確な指示を与え、結果を検証してから示唆にまとめることです。この順序を踏むほど、出力の精度と使いやすさが上がります。

データ準備

目的に合わせてデータの粒度（集計する期間や単位）を揃えます。
生成AI等に渡して問題ないデータ範囲かセキュリティや取り扱い条件を確認します。

指示を出す（プロンプト入力）

何を知りたいのかを具体的に言語化します。
集計軸、比較条件、出力形式まで詳細に伝えることで、狙い通りの結果を引き出せます。

出力の検証

数値や集計結果が正しいか確かめます。
誤りがある場合は、生成AIの集計プロセスを確認し、前提条件や計算方法について具体的に修正指示を出します。

示唆出し・まとめ

確認できた結果を、実際の意思決定や次のアクションに使える「示唆」として整理します。

上記のように、各プロセスにおけるポイントを意識して進めることが大切です。分析全体のより詳しい進め方については、次の記事もあわせてご覧ください。

データ分析の手順を5ステップで解説！主な手法や成功ポイント

データ分析プロジェクトの進め方とは？失敗の原因と対策・成功ポイント

精度と限界

押さえておきたいのは、生成AIは数値を誤ることがあり、出力の正しさは人が確かめる必要があるという点です。正しい回答であるように見えても、集計や計算が間違っている場合があります。

生成AIは、事実と異なる内容を自然な文章で生成することがあります。データ分析の文脈では、集計値の取り違えや、存在しない傾向の断定として現れます。そのため、重要な数値ほど元データと突き合わせて確認し、根拠が曖昧な示唆は鵜呑みにしないことが大切です。分析の出発点となる要件を明確にしておくと、検証もしやすくなります。要件定義の考え方は、次の記事もあわせてご覧ください。