AI データ分析
表の洗浄、異常検知、ダッシュボード出力を AI で回す実践手順。ChatGPT、Claude、Gemini の分担と限界を比べる。
表まわりの作業が滞る原因はモデルの性能ではなく、結合セル、タブごとに揺れるカラム名、人によって違う指標定義といったデータ側にある。本稿では洗浄、計算、作図という流れに沿って、ChatGPT のファイル分析が最短になる場面、Claude が結論まで書く分析担当のように働く場面、スプレッドシート上の表と相性の良い Gemini が活きる場面を整理し、人が数字を見直すべき境界も示す。