ChatGPTのデータ分析で数値が合わない！現場で起きる集計ミスの原因と実践的な解決法

アンケート集計で発覚した「AIの落とし穴」

営業部のアンケート分析を任された田中さん（仮名）。顧客満足度調査100件のデータをChatGPTに投げて分析させたところ、「満足」と答えた顧客数が実際と3件ずれていました。

「AIって正確じゃないの？」

実は、これは多くの現場で起きている問題です。ChatGPTを使った集計では、無料版・有料版に関わらず、通常のチャットモードでは数値がずれることがあります。その衝撃的な原因と、明日から使える解決策を解説します。

なぜChatGPTの集計は「微妙にずれる」のか

衝撃の事実：ChatGPTは実は「数えていない」

通常のチャットモード（無料版・有料版とも）の処理方法

• データを1行ずつカウントする処理は行わない
• 「満足」「不満」といった単語の出現パターンを認識
• 学習データから「このパターンなら大体この割合」と推測
• つまり「数える」のではなく「推測」している

具体例：18行のデータで男性7名・女性11名が正解でも

• ChatGPTは「だいたい半々かな」と推測
• 「男性9名、女性9名」と答える可能性

なぜこうなるのか？技術的な理由

• ChatGPTは「言語モデル」であり計算機ではない
• 数字を「意味のある単位」として認識しない（トークン化の問題）
• 学習パターンから「次に来る文字」を予測する統計的推論
• データを「構造化された情報」ではなく「テキストの塊」として処理

有料版なら正確？いいえ、条件があります

有料版の「Advanced Data Analysis」機能を使った場合のみ

• CSVファイルを読み込んでPythonコードを生成・実行
• df['満足度'].value_counts() のように実際にカウント
• ExcelのCOUNTIF関数のような厳密な集計が可能

重要：通常の会話モードでは有料版も「推測」です

• Advanced Data Analysis機能を明示的に呼び出す必要がある
• 通常のチャットでは無料版と同じパターン認識による推測

Before/After：実践的な改善アプローチ

Before（よくある失敗パターン）

「このアンケートデータを分析して、満足度別の件数を教えてください」
→ 結果：満足42件、普通31件、不満27件（実際とは微妙にずれる）

After（改善された指示方法）

レベル1：検証プロセスを組み込む

「アンケートデータを分析してください。
1. 各行を番号付きでリスト化してください
2. 各行の満足度を明示してください
3. 最後に番号リストから件数を数えてください」

※完璧ではないが、推測より精度向上

レベル2：二段階アプローチ（最も実践的）

ステップ1（ChatGPTで実施）：
「このアンケートの回答を以下に分類してください
- 満足（とても満足、満足、まあ満足を含む）
- 普通（どちらでもない、普通を含む）
- 不満（やや不満、不満、とても不満を含む）
各回答の分類基準も明記してください」

ステップ2（Excelで実施）：
ChatGPTが作った分類ルールを使って、実際の集計はExcelで実施

現場で使える3つの実装パターン

パターン1：データ分割で精度向上

• データを20件ずつに分割して処理
• 少量なら推測精度が向上
• 各ブロックの結果を最後に手動で合算
• 処理時間：10分→15分（精度向上のトレードオフ）

パターン2：ハイブリッド活用法（推奨）

• 分類ルール作成：ChatGPT（5分）←言語理解は得意
• 実際の集計：Excel or Googleスプレッドシート（3分）←100%正確
• レポート作成：ChatGPT（5分）←文章生成も得意
• トータル時間：30分→13分（60%削減）

パターン3：Advanced Data Analysis活用の判断基準

• 月10回以上データ分析を行う
• 100件以上のデータを扱う
• 集計ミスのリスクが業務に影響する → これらが2つ以上該当なら有料版＋Advanced Data Analysis機能の活用価値あり

効果測定：実際の改善事例

地域密着型の人材派遣会社（従業員18名）の事例

導入前の課題：

• 週次の派遣スタッフアンケート（約80件）の集計に2時間
• ChatGPTで集計したら数値が合わず、結局手作業でやり直し

導入後の成果：

• ChatGPTで分類ルール作成（10分）
• Excelでピボットテーブル集計（5分）
• ChatGPTでサマリーレポート作成（10分）
• 作業時間：2時間→25分（80%削減）
• 集計ミス：月3-4件→0件

他部門への横展開のポイント

成功する展開手順

1. ChatGPTの得意・不得意を正しく理解
   • 得意：言語理解、分類、要約、文章生成
   • 不得意：正確な計算、カウント、数値処理
2. 段階的なツール化
   • Step1：役割分担の明確化（分類はChatGPT、集計はExcel）
   • Step2：プロンプトテンプレートの共有
   • Step3：将来的にはGPTsで専用ツール化
3. 失敗を防ぐルール設定
   • 50件以上のデータ：必ず検算する
   • 金額に関わる集計：Excelで再確認
   • 対外報告資料：Advanced Data Analysisまたは別ツールで処理

まとめ：AIは「計算機」ではなく「言語処理の専門家」

ChatGPTの集計ミスは「欠陥」ではなく「仕組み」です。言語モデルは数を数えるのではなく、パターンから推測しているだけ。この本質を理解すれば、適切に活用できます。

重要なポイント：

1. 通常のチャットモード（無料版・有料版とも）は「推測」で回答
2. 正確な集計にはAdvanced Data Analysis機能かExcelを使用
3. ChatGPTの得意分野（言語理解）と不得意分野（計算）を理解して使い分ける

「AIに丸投げ」ではなく「AIと協働」する。ChatGPTを「言語処理の専門家」として活用し、計算は適切なツールに任せる。この視点があれば、明日からのデータ分析業務は確実に改善できます。

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