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【完全保存版】データ分析で使えるプロンプト集100選！コピペで業務効率が劇的に変わる最強ガイド

データ分析と聞くと、難しい数式や複雑なプログラミング、そして終わりの見えないExcel作業を想像してしまいませんか？

実は、生成AIの登場によってその常識は覆されました。これまで数時間かかっていたデータの整形、分析、そしてグラフ化までの工程が、適切な「プロンプト（指示文）」を入力するだけで、わずか数分で完了する時代になったのです。

この記事では、明日からの業務ですぐに使えるデータ分析用プロンプトを100本厳選しました。初心者の方でも迷わず使えるよう、コピペ可能な形式でまとめています。

データクレンジングから高度な統計解析、そして上司を唸らせるレポート作成まで。このプロンプト集を武器に、あなたの業務効率を劇的に変革させましょう。

第1章：まずはここから！データの整形・クレンジング（15選）

データ分析において最も時間がかかるのが、バラバラのデータを整える「前処理」です。AIに面倒な単純作業を任せて、最短ルートで分析可能な状態に持っていきましょう。

形式の統一・変換

データの表記揺れや形式の違いを一瞬で修正させます。

  1. 日付形式の統一Plaintext以下のデータにある日付の形式を「YYYY/MM/DD」に統一して出力してください。元のデータ：[ここにデータを貼り付け]
  2. 全角・半角の統一Plaintext以下のテキストデータに含まれる英数字をすべて半角に、カタカナをすべて全角に統一してください。
  3. JSONからCSVへの変換Plaintext以下のJSON形式のデータを、Excelで読み込めるCSV形式に変換してください。ヘッダーも含めて出力をお願いします。
  4. 区切り文字の変更Plaintextこのデータはカンマ区切りですが、タブ区切りに変更してください。
  5. 不要なスペースの削除Plaintext各セルのデータの前後に入っている余分な空白（スペース）をすべて削除した状態でリスト化してください。

データの欠損・異常値対応

分析の精度を下げる「ノイズ」を取り除きます。

  1. 欠損値の補完提案Plaintextこのデータセットには空欄（欠損値）があります。データの傾向から推測して、平均値または中央値で埋めるべきか、あるいは削除すべきか、理由とともに提案してください。
  2. 異常値の検出Plaintext以下の売上データの中で、統計的に見て明らかに異常と思われる数値（外れ値）を特定し、その理由を教えてください。
  3. 重複データの削除Plaintext以下のリストから重複している項目を探し、重複を除外したユニークなリストを作成してください。
  4. 表記揺れの名寄せPlaintext「株式会社」「(株)」「KK」などが混在しています。これらをすべて削除し、企業名のみに統一して名寄せを行ってください。
  5. 単位の統一Plaintext「千円」「万円」「円」が混在しています。すべて「円」単位に換算して数値を揃えてください。

構造化・抽出

非構造化データ（文章など）から必要な情報を抜き出します。

  1. テキストからの要素抽出Plaintext以下の顧客からの問い合わせ文章から、「日付」「商品名」「不満の内容」の3点を抽出して表形式でまとめてください。
  2. 住所の分割Plaintext以下の住所リストを「都道府県」「市区町村」「それ以降」の3つの列に分割してください。
  3. 氏名の分割Plaintext以下の氏名リストを「姓」と「名」に分けて出力してください。スペースがない場合も推測して分割してください。
  4. カテゴリ分類の付与Plaintext以下の商品リストを読み取り、適切な「大カテゴリ」と「小カテゴリ」を自動で付与して表にしてください。
  5. ダミーデータの生成（テスト用）Plaintextデータ分析の練習用に、架空の「日付」「商品名」「単価」「個数」「売上」を含むCSVデータを20行分作成してください。

第2章：脱・Excel初心者！関数・数式生成（15選）

「この計算、どうやるんだっけ？」と検索する時間はもう不要です。やりたいことを伝えるだけで、最適な関数やマクロをAIが書いてくれます。

基本的な関数作成

  1. VLOOKUPの代替PlaintextシートAの「商品ID」を使って、シートBの「価格」を参照したいです。VLOOKUP関数、もしくはXLOOKUP関数の記述方法を教えてください。
  2. 条件付き合計（SUMIFS）PlaintextA列が「東京」、かつB列が「4月」の場合の、C列（売上）の合計値を出すExcel関数を教えてください。
  3. 日付から曜日を出すPlaintextA1セルに入っている日付から、B1セルに「月曜日」のような形式で曜日を表示させる関数を教えてください。
  4. 文字の結合PlaintextA列の「姓」とB列の「名」を結合し、間にスペースを入れてC列に表示する関数を教えてください。
  5. 条件による判定（IF）Plaintext点数が80点以上なら「A」、60点以上なら「B」、それ以外は「C」と表示するIF関数の入れ子構造（ネスト）を書いてください。

応用・効率化

  1. 重複のカウントPlaintextA列にあるデータの中で、重複している値がいくつあるかをカウントする数式を教えてください。
  2. 加重平均の算出Plaintext単価と数量のデータから、全体の加重平均価格を算出する数式を教えてください。
  3. ピボットテーブルの解説Plaintextこの売上データから「地域別」「月別」のクロス集計を行いたいです。ピボットテーブルの具体的な設定手順をステップバイステップで教えてください。
  4. 文字列の切り出しPlaintextメールアドレスの「@」より前の部分だけを抽出する関数を教えてください。
  5. エラー値の非表示Plaintext計算結果がエラー（#N/Aなど）の場合に、空白を表示させるIFERROR関数の書き方を教えてください。

マクロ・VBA・Google Apps Script (GAS)

  1. PDF化の自動化マクロPlaintext現在開いているシートをPDFとして保存するExcel VBAのコードを書いてください。保存先はデスクトップにしてください。
  2. シート分割マクロPlaintextA列に入っている「部署名」ごとにシートを分割して保存するVBAコードを作成してください。
  3. 最終行の取得Plaintextデータが増減しても対応できるように、A列のデータが入っている最終行までを選択するVBAの記述を教えてください。
  4. GASでのメール自動送信PlaintextGoogleスプレッドシートのA列にアドレス、B列に本文があります。ボタンを押すと自動でGmailを送信するGoogle Apps Scriptのコードを書いてください。
  5. スプレッドシートの翻訳関数PlaintextGoogleスプレッドシートで、A列の日本語をB列に英語翻訳して表示するGOOGLETRANSLATE関数の書き方を教えてください。

第3章：データの傾向を掴む！要約・統計分析（20選）

数字の羅列を眺めていても何もわかりません。AIに「要するにどういうこと？」と問いかけ、データの核心を突くインサイト（洞察）を引き出しましょう。

基礎集計・要約

  1. データの全体像把握Plaintext以下のデータを分析し、データの件数、平均値、最大値、最小値、標準偏差を表形式でまとめてください。
  2. トレンドの要約Plaintext以下の月次売上推移を見て、上昇傾向にあるのか、下降傾向にあるのか、または季節性があるのかを要約してください。
  3. 相関関係のチェックPlaintext「広告費」と「売上」のデータがあります。この2つに相関関係があるか分析し、相関係数を計算した上で、言葉でわかりやすく解説してください。
  4. トップ3の特定Plaintext最も売上が高い商品トップ3と、逆にワースト3を特定し、それぞれの特徴を分析してください。
  5. 80対20の法則（パレート分析）Plaintext売上の8割を占めている上位の商品はどれですか？パレート分析の観点から重要な商品をリストアップしてください。

深掘り分析

  1. 要因分析Plaintext3月に売上が急増しています。以下のキャンペーン実施データや天候データと照らし合わせて、最も可能性の高い要因を推測してください。
  2. 顧客セグメンテーションPlaintext以下の顧客購買データを基に、顧客を「優良顧客」「離反予備軍」「新規顧客」などのセグメントに分類するための基準を提案してください。
  3. クロス集計の解釈Plaintext「年代」×「購入商品」のクロス集計結果が以下です。ここから読み取れるターゲット層の購買行動の特徴を3つ挙げてください。
  4. 異常検知の理由付けPlaintextある日のアクセス数が通常の10倍になっています。考えられる外部要因（祝日、ニュース、SNSトレンドなど）の仮説を5つ挙げてください。
  5. リピート率の分析Plaintext初回購入から2回目購入までの平均日数を計算し、リピート率向上のための施策を考えるためのヒントをください。
  6. 価格弾力性の推測Plaintext価格を上げた時期と下げた時期の販売数の変化から、この商品の価格弾力性（価格変更に対する需要の敏感さ）が高いか低いか教えてください。
  7. コンバージョン率（CVR）分析Plaintextアクセス数に対して購入数が少ないページがあります。以下のページ構成情報から、CVRが低い原因の仮説を立ててください。
  8. 解約（チャーン）分析Plaintext解約したユーザーに共通する行動パターン（例：ログイン頻度の低下、サポート利用の有無）を、以下のデータから見つけ出してください。
  9. バスケット分析Plaintext「商品A」を買う人が同時によく買っている商品は何ですか？併売率の高い組み合わせを見つけてください。
  10. 時系列予測Plaintext過去12ヶ月のデータに基づき、来月の数値を予測してください。季節性を考慮した大まかな予測値で構いません。

比較・評価

  1. 予実管理（予算対実績）Plaintext予算に対する達成率を計算し、達成していない部門については、あとどれくらい必要か具体的に示してください。
  2. ABテストの結果判定PlaintextパターンAとパターンBのクリック率の結果が以下です。統計的に有意な差があると言えるか、判断してください。
  3. 競合比較Plaintext自社データ（A）と市場平均データ（B）を比較し、自社の強みと弱みを客観的に分析してください。
  4. ROI（投資対効果）の計算Plaintextかかった費用と得られた利益からROIを算出し、この施策が成功だったかどうか評価してください。
  5. 成長率の計算（CAGR）Plaintext初年度と最終年度の数値から、年平均成長率（CAGR）を算出してください。

第4章：プログラミングで高度分析！Pythonコード生成（20選）

「Excelではデータ量が多すぎて固まる」「もっと高度なグラフを描きたい」という場合は、プログラミング言語Pythonの出番です。コードが書けなくても、AIに書いてもらえば実行するだけです。

データ読み込み・前処理コード

  1. CSV読み込みの基本PlaintextPythonのPandasライブラリを使って、'data.csv'というファイルを読み込み、最初の5行を表示するコードを書いてください。
  2. 日本語文字化け対策PlaintextCSVを読み込む際、日本語が文字化けしてしまいます。エンコーディング（Shift-JISなど）を指定して読み込むコードを教えてください。
  3. 欠損値の削除Plaintextデータフレーム内の欠損値（NaN）が含まれる行をすべて削除するPythonコードを書いてください。
  4. 特定の列の抽出Plaintextデータフレームから「売上」と「利益」の列だけを抽出して、新しい変数に格納するコードを書いてください。
  5. 条件フィルタリングPlaintext「性別」が「男性」で、かつ「年齢」が「30以上」のデータだけを抽出するPandasのコードを書いてください。

データの可視化（グラフ作成）

  1. ヒストグラムの作成PlaintextMatplotlibを使って、データの分布を確認するためのヒストグラムを描画するコードを書いてください。
  2. 散布図と回帰直線PlaintextSeabornを使って、身長と体重の散布図を描き、そこに回帰直線を重ねて表示するコードを書いてください。
  3. 時系列折れ線グラフPlaintext横軸を日付、縦軸を売上とした折れ線グラフを描画してください。x軸の日付が重ならないように回転させて表示するコードも含めてください。
  4. ヒートマップ作成Plaintext各変数の相関係数を計算し、Seabornのヒートマップで可視化するコードを書いてください。
  5. 棒グラフの並び替えPlaintext売上の多い順に並び替えた棒グラフを描画するコードを書いてください。
  6. 複数グラフの表示Plaintext1つの画像内に、売上の推移グラフと利益の推移グラフを上下に並べて表示する（subplotを使う）コードを書いてください。
  7. 3Dグラフの描画Plaintext3つの変数を用いた3次元の散布図を描画するPythonコードを書いてください。

機械学習・統計モデル

  1. 線形回帰モデルPlaintextScikit-learnを使って、重回帰分析を行う基本的なコードを書いてください。説明変数はX、目的変数はyとします。
  2. 決定木による分類Plaintext決定木（Decision Tree）を使って分類モデルを作成し、どの変数が重要か（Feature Importance）を表示するコードを書いてください。
  3. K-meansクラスタリングPlaintext顧客データを3つのグループに分けるクラスタリング（K-means法）を実行し、結果を散布図で色分け表示するコードを書いてください。
  4. ロジスティック回帰Plaintextある顧客が商品を購入するかどうか（0か1）を予測するロジスティック回帰モデルの構築コードを書いてください。
  5. 時系列予測（Prophet）PlaintextFacebook製のライブラリProphetを使って、将来30日分のデータを予測するコードのテンプレートを書いてください。
  6. 主成分分析（PCA）Plaintext多次元データを2次元に圧縮して可視化するために、主成分分析を行うコードを書いてください。
  7. 自然言語処理（WordCloud）Plaintextテキストデータから頻出単語を可視化するワードクラウドを作成するPythonコードを書いてください（日本語フォント対応版）。
  8. 相関行列の出力Plaintextデータセット内のすべての数値項目間の相関行列を計算し、CSVとして出力するコードを書いてください。

第5章：ビジネスを動かす！マーケティング・戦略立案（15選）

分析結果が出たら、次は「アクション」です。数字をビジネスの言葉に翻訳し、具体的な戦略に落とし込むためのプロンプトです。

ペルソナ・ターゲット設定

  1. ペルソナ生成Plaintext以下の購買データの特徴（30代女性、週末に購入、健康食品が中心）に基づき、具体的なターゲット顧客のペルソナ（人物像）を詳細に作成してください。
  2. カスタマージャーニーマップPlaintextこの商品を購入する顧客が、認知から購入、リピートに至るまでのカスタマージャーニーマップを想定して作成してください。
  3. インサイトの言語化Plaintext「機能」よりも「デザイン」に関する口コミが多いというデータから、顧客が本当に求めている潜在的なニーズ（インサイト）を言語化してください。

施策・アイデア出し

  1. キャッチコピー案Plaintext20代の男性にターゲットを絞った際、このデータの強み（コスパが良い）を活かした広告キャッチコピーを10個提案してください。
  2. キャンペーン企画Plaintext過去のデータから夏に売上が落ちることがわかりました。夏の売上低下を防ぐためのキャンペーン企画を3つ提案してください。
  3. クロスセル戦略Plaintextパソコンを購入した顧客に対し、同時に提案すべき関連商品をデータ（マウス、ソフトなど）に基づいてリストアップし、おすすめのトークスクリプトを作成してください。
  4. メルマガ件名作成Plaintext開封率を高めるために、この分析結果（リピーターはお得情報に弱い）を踏まえたメルマガの件名を5パターン考えてください。
  5. SNS投稿カレンダーPlaintextターゲット層がアクティブな時間帯（21時以降）に合わせて、1週間分のSNS投稿スケジュールと投稿テーマ案を作成してください。

改善・PDCA

  1. 離脱改善案Plaintextカートに入れた後の離脱率が高いです。一般的なECサイトでの原因と、改善するためのUI/UX施策をリストアップしてください。
  2. クレーム対策Plaintext配送遅延に関するクレームが増加傾向にあります。短期的な対応策と、長期的な再発防止策を提案してください。
  3. KPIの設定Plaintext新しいWebサイトの目標は「ブランド認知」です。これを測るために追うべき適切なKPI（重要業績評価指標）を3つ提案してください。
  4. 競合差別化Plaintext競合他社と比較して「価格」では負けていますが「サポート」で勝っています。この強みを活かしたマーケティング戦略を立案してください。
  5. 価格設定の再考Plaintext現在の価格設定だと利益率が低いです。値上げをする場合の顧客への伝え方、または付加価値をつけて単価を上げるアイデアを出してください。
  6. SWOT分析Plaintextこれまでの入力情報に基づき、このプロジェクトのSWOT分析（強み、弱み、機会、脅威）を表形式でまとめてください。
  7. 優先順位付けPlaintext提案された施策案の中で、最も「低コスト」かつ「高インパクト」が見込めるものをアイゼンハワーマトリクスを用いて選定してください。

第6章：結果を伝える！レポート・プレゼン作成（15選）

素晴らしい分析も、伝わらなければ意味がありません。上司やクライアントが一目で理解し、納得するレポート構成をAIに作らせましょう。

レポート構成・文章化

  1. エグゼクティブサマリー作成Plaintextこれまでの分析結果を要約し、忙しい役員が30秒で理解できる「エグゼクティブサマリー（要約）」を作成してください。
  2. 見出しの構成案Plaintext今回の分析結果を報告するPowerPoint資料の構成（目次）を考えてください。全10スライド程度で、ストーリー性を持たせてください。
  3. わかりやすい説明文への変換Plaintext「標準偏差」や「p値」といった専門用語を使わずに、この分析結果の信頼性を初心者に説明する文章を考えてください。
  4. 結論の強調Plaintextこのレポートで最も伝えたい結論は「A案を採用すべき」ということです。これを論理的に裏付けるための箇条書きを3点作成してください。
  5. ネガティブな結果の報告Plaintext売上が目標未達という悪い結果を報告しなければなりません。言い訳がましくならず、前向きな改善姿勢が伝わる報告文を作成してください。

プレゼン・ビジュアル

  1. グラフのタイトル案Plaintextこのグラフが示している「右肩上がりの成長」が一目で伝わるような、インパクトのあるグラフタイトルを考えてください。
  2. スライドのレイアウト案Plaintext「現状の課題」「原因」「解決策」を1枚のスライドで見せるための、効果的なレイアウトや図解のイメージを言葉で説明してください。
  3. 想定質問への回答Plaintextこの分析結果をプレゼンした際に、聴衆から出そうな「鋭い質問」を3つ想定し、それに対する模範回答を用意してください。
  4. アクションプランの提示Plaintext分析結果を踏まえて、来週からチームが取り組むべき具体的なアクションプランを「誰が」「何を」「いつまでに」の形式で表にしてください。
  5. 感情に訴えるストーリーPlaintext数字だけでなく、顧客の喜びの声などの定性データを交えて、この施策の意義を感情に訴えかけるようなスピーチ原稿を書いてください。

最終チェック

  1. 論理の飛躍チェックPlaintextこのレポートの「課題」から「解決策」への流れに論理的な飛躍や矛盾がないか、批判的な視点でチェックしてください。
  2. 誤字脱字・トーン修正Plaintext以下のレポート文章の誤字脱字を修正し、よりビジネスライクで洗練された文体にリライトしてください。
  3. 英語レポートへの翻訳Plaintext以下の分析レポートを、海外支社のメンバーにも共有できるよう、ビジネス英語に翻訳してください。
  4. メール本文作成Plaintextこの分析レポートを添付して上司に送る際のメール本文を作成してください。要点を簡潔に記載してください。
  5. タイトルの再考text レポートの中身を読まなくても重要性が伝わるような、魅力的でキャッチーなレポートのタイトルを3案出してください。

記事のまとめ：AIプロンプトでデータ分析は「クリエイティブ」な仕事になる

いかがでしたでしょうか。

これまでデータ分析といえば、Excelの関数と格闘したり、データの表記揺れを一つひとつ手作業で直したりと、「作業」の時間が大半を占めていました。しかし、今回ご紹介した100本のプロンプトを活用すれば、そうした単純作業はAIが一瞬で片付けてくれます。

空いた時間で、あなたは本来人間がやるべきことに集中できます。

それは、**「数字から物語を読み解くこと」であり、「未来を変える戦略を考えること」**です。

明日からのアクション:

まずは、**「第1章：データの整形・クレンジング」**にあるプロンプトを一つだけ、手持ちの汚れたデータで試してみてください。「えっ、もう終わったの？」という感動が、あなたのデータ分析業務を根本から変える第一歩になるはずです。

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