画像や原稿、Excelのファイルを渡して、そのまま分析してもらえたら便利ですよね。

この回では、OpenAI公式のGPTs「Data Analyst」に、3種類のファイルを渡して、返ってきた答えを自分で答え合わせした結果を紹介します。

ファイルをAIに読ませたい方は、ぜひ読んで下さい！


Data Analystとは

「Data Analyst」は、OpenAIが作ったデータ分析用のGPTsです。

ファイルをアップロードすると、その内容を解析してくれます。

（原稿の執筆時の話。GPTsの終了予定は2026年12月で、ファイルの分析は、ChatGPT本体に直接ファイルを渡して頼めます）

公式のGPTsなので、利用者は多いと思われます。

3種類のデータで試し、答え合わせをしました。


画像：自作のイラストを解析させる

私の本に何度も出てくるマスコットキャラクターのイラストを渡しました。


アップロードした画像を解析してください。

髪の色コード、人物の特徴、このイラストの作者の制作歴は何年だと思うか（根拠も）を教えてください。


返ってきたのは、髪の色コードがおそらく#FF69B4（ピンク）、人物の特徴、そして制作歴は少なくとも3〜5年以上、という答えです。

根拠は、線の安定感、整った色使い、自然なプロポーションでした。

答え合わせは、次のとおりです。

  • 髪の色：ピンク → 正解（色コードは完全一致ではないが、かなり近い）
  • 髪型：ツインテール風 → ツインテールではないので、不正解
  • 目の色：青緑 → 正解
  • 服装：ピンクの制服の上着と赤いスカート → 正解
  • 表情：明るい笑顔 → 正解
  • アクセサリー：リボンのタイ → 正解

ほとんどが正解でした。

制作歴は、描き始めて10年以上ですが、本格的に始めたのは2020年ごろなので、いい線をいっています。

続けて、仕事ができるレベルまで上げたい前提で、改善点を聞きました。

出てきたのは、影のディテールとグラデーション、線の太さの使い分け、細部の描き込み、自然なポーズと背景の追加、服の素材感、光の反射（ハイライト）、デザインの一貫性、人体の構造の練習、リファレンスの活用、ソフトの機能の習熟です。

手厳しい指摘でしたが、自分でも改善が必要だと思っていた点ばかりでした。


Word：過去に出した本の原稿を要約させる

次に、以前に出版した本（現在は出版停止）の原稿ファイルを読み込ませました。

内容を正しく理解できるかを調べるためです。


原稿を解析してください。

内容を500文字前後で分かりやすくまとめてください。

また、この本はあまり売れなかったのですが、売れなかった原因と対策を5つ教えてください。


本書は、4か月で51冊のKindle本を出した経験をまとめたものです。

要約は、的確でした。

執筆時間、印税、売れる本と売れない本の違い、カテゴリー追加やSNSでの販促まで拾えていました。

売れなかった原因と対策は、次の5つです。

  • 内容の需要不足 → 出版前に市場調査をする
  • 宣伝不足 → SNSやブログ、メールマガジンで発信する
  • カテゴリー登録の不備 → Amazonのカテゴリー追加を活用する
  • 表紙とタイトルの魅力不足 → プロに依頼するか、人気書籍を参考にする
  • 品質管理の不徹底 → 校正と編集を徹底する

さらに、同じジャンルで出すなら、と体系的な手順を聞くと、市場調査とテーマ選定、構成、執筆と編集、表紙とタイトル、出版とプロモーション、フィードバック、継続的な出版とブランド構築の7段階で答えました。

私がすでに実践していたことや、見当外れの部分も多いのですが、初心者には参考になる内容です。


Excel：誤字の指摘は外した

最後に、Excelファイルを分析させました。

女性向けの美容・健康食品の商品開発課が使うマーケティングデータを想定した、私が作ったサンプルです（実在の商品ではありません）。

シートは、ダイエット・美容、商品紹介、お客様の声の3枚で、わざと誤字を入れてあります。

質問は5つです。

シートの枚数、全シートのタイトル、商品名、誤字脱字の指摘、お客様の声からの改善提案。

結果は、次のとおりです。

  • シートの枚数（3枚）→ 正解
  • シートのタイトル → 正解
  • 商品名（ダイエットサプリ、ヒトプラセンタジェル、ダイエットゼリー）→ 正解
  • 誤字脱字 → 不正解（句読点を指摘しただけ）
  • 改善提案 → 回答なし

質問の仕方を変えて、「3つすべてのシートで、誤字脱字と漢字の変換ミスを確認すること。句読点は無視すること」

「3枚目のC列のレビューをもとに、商品ごとに改善提案をすること」と頼み直しました。

それでも、誤字（「退社」と「代謝」、「原料」と「減量」）は見つかりませんでした。

改善提案も出ませんでした。


使い分けのまとめ

画像の特徴の把握、書籍の要約、シートの構成の確認は、得意です。

逆に、細かい誤字の検出や、短いレビューからの改善案のように、深く読む作業は、外すことがあります。

それでも、Excelファイルを開かずに、ざっくり内容をつかめるのは便利です。

まず試してみて、答え合わせをする習慣をつけて下さい。