おはようございます！マネジメントオフィスいまむらの今村敦剛です。
客観的事実やデータに基づいて意思決定をすることはとても大切です。しかしデータの分析って結構難しいですし、時間と労力もかかります。そうしたデータ分析をAIにサポートしてもらえないかということを試してみたいと思います。
動画でも解説しています（無料・登録不要）
分析に使う不良データ
今日の分析に使う不良データを解説していきましょう。こちらのEXCEL形式になっている表です。これは機械加工業を想定していて、2025年の6月から2025年の8月まで、こんな不良がありましたよというものを一覧形式にまとめたものです。
全部で50件の不良データがあります。項目を見ていくと、日付、発生工程、報告者不良の事象不良の原因を知って是正処置と、こういう内容が書かれていますね。
ただ、今回はちょっとデータ分析の検証用ですので、不良の事象は同じ表現のものをいくつか固めて書いています。実際の報告書だと、こんなふうに全く同じ不良の事象が何度もたくさん出るということはないですが、今日は検証用なので簡単に作っています。
【前準備】フォントの読み込み
今回の分析で使うのは、ChatGPT O3というモデルです。有料でないと使えない分析力の高いモデルですね。いろいろ試してみたんですけども、正直これでないとあまり良い分析結果が出ないかなと思いました。
最初に何をやるかというと、フォントの読み込みからやります。
これから日本語を使ったインフォグラフィックを作ってもらいます、このフォントを読み込んでください
このプロンプトとあわせて、ネットにアップされている日本語フォントをChatGPTに添付します。
今回は、分析結果をグラフなどを使ったレポート形式でまとめてもらおうと思っているんですけれども、グラフを作ってもらうときに、フォントをあらかじめアップロードしておかないと、グラフのラベル等が文字化けしてしまうことがあるんですね。なので前準備としてこういう作業をやります。
このフォントのダウンロードリンクはこちらです。
【今回使ったフォント】IPAexゴシック(Ver.001.02)/IPAexGothic(Sans serif)(Ver.001.02) ipaexg00102.zip(3.93 MB)
【前準備】EXCELファイルの確認
次は先ほどお見せしたEXCELファイルの読み込みです。こういうプロンプトを投げかけます。
添付のExcelファイルを読み込んで、データの概要を教えてください。
具体的には、以下の5点を教えてください。
– 各列の項目名
– データ件数
– データ型
– 欠損値（空のセル）の有無
– データの文字化けの有無
ということで、先程のEXCELファイルを添付します。いきなり分析をしてもらうわけではなくて、このEXCELのスプレッドシートをChatGPTがちゃんと読めるかどうかという確認をするという作業ですね。
チェック結果がこれです。
まとめ（ご指定の 5 点）
各列の項目名 ― 上表のとおり 6 列。
データ件数 ― 全列とも 50 行。
データ型 ― 日付列は日時型、それ以外は文字列型。
欠損値の有無 ― 6 列すべて欠損 0 件（空白セルなし）。
文字化けの有無 ― 置換文字（�）や不正バイトは検出されず、日本語は正常に読めます
ちゃんと読み取ってくれているっぽいですね。
これでEXCELデータをしっかり読み込むことができましたし、日本語フォントのインストールもできたので、分析とレポート作成の準備が整いました。実際の分析は次回トライします。