■ 2. 必要なデータの準備 自力：次に必要なデータを取り寄せる作業となる。通常なら、メールや文書で関係部署からデータを取り寄せる必要がある。データを組み合わせて使う場合に関数やマクロの処理、またデータ集計が必要だ。

データ準備の作業

ChatGPT：データ取り寄せ作業は人力で行う必要があるが、取り寄せの依頼メールの作成から読み込み方法までChatGPTに日本語で質問して作業を行わせることができる。

■ 3. データの不備を確認する 自力：入手したデータを扱う際には、データの漏れや明らかなエラー数値などをあらかじめ修正しておく必要がある。Excelを使う場合フィルターを使ったり、関数・マクロでデータを調べて修整したり。あるいは、箱ひげ図や標準偏差を使ったりしながらデータを置換する必要がある。

Excelでデータの不備を修正する方法を質問

ChatGPT：データの修正方法を質問したり、提示された作業を引き続きChatGPTに実行したりできる。

■ 4. データの要約と把握 自力：データの要約や集計、商品別の売上構成をExcelで行う場合は、ピボットテーブルなどを使う必要がある。

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データの概要の回答

ChatGPTなら月ごとの売上の集計も簡単に実行できる

ChatGPTなら簡単に商品別の売上構成を出せる

ChatGPT：要約、集計、商品別の売上構成も日本語で質問すれば簡単に結果を表示してくれる。トレンドや将来動向についても質問すると、答えが返ってくる。

■ 5. 課題設定と仮説検証 自力：課題設定と仮説検証には、通常ならデータから自分で課題を探し出したり、解決策を探ったりするため、知見が必要とされる。また、解決策の成果についてもデータを使って検証する必要がある。

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「課題教えて」と質問するとポイントを挙げて回答

発見した課題に対する解決策も回答可能

ChatGPT：「課題や課題への解決策を教えて」と依頼すれば、データを参照した上で課題を発見したり、その課題に対する解決策をかなりのボリュームで提案を戻したりしてくる。

■ 6. 統計と分析 自力：統計やグラフ化は、自分でやる必要がある。

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「販売単価の標準偏差」を教えてと質問すれば回答が得られる

「月ごとの売上予想」も回答してくれる

「売上金額の推移予測」も回答可能

「相関分析」もChatGPTでできる

ChatGPT：統計や分布も行える。たとえば「販売単価の標準偏差を出して」と質問すれば、以下のような回答が得られる。