欠損と空欄を整理する

たとえば、あなたがイベントの参加者リストを整理しているとします。「名前」はあるのに「電話番号」が空っぽ……そんな行があちこちに散らばっていると、集計も連絡もスムーズにいきません。

この Atom では、データ（＝表形式の情報）の「空欄・欠損（＝値が入っていないセル）」を見つけて、扱いやすい形に整理する方法を学びます。AI ツールの力を借りて、手作業では何時間もかかる作業を数分で終わらせましょう。

この Atom を進める前に、次の準備が整っていることを確認してください。

• 手元に CSV ファイル（＝カンマ区切りの表データ。Excel で「名前を付けて保存」→「CSV」を選ぶと作れます）がある
• ChatGPT や Claude などの AI チャットツールにブラウザからアクセスできる

特別なソフトウェアのインストールは不要です。ブラウザで AI ツールを開くだけで始められます。

サンプルデータで試したい方へ: 手元に CSV がない場合は、AI に「練習用の参加者リスト CSV を 20 行ぶん作ってください。名前・年齢・電話番号・住所の 4 列で、空欄や N/A を 5 箇所ほど混ぜてください」と頼むと、すぐに練習用データが手に入ります。

データの空欄には、大きく分けて 3 つのパターンがあります。料理にたとえると、「材料がまるごと買い忘れ」「一品だけ足りない」「賞味期限切れの材料が混ざっている」のようなイメージです。

1. まるごと空欄 — その列の値が最初から存在しない（例: 「電話番号」列が全行空っぽ）
2. 一部だけ空欄 — ある行だけ値が抜けている（例: 3 行目だけ年齢が空）
3. 見た目は埋まっているが中身がおかしい — 「N/A」「不明」「-」「該当なし」など、実質的に空欄と同じ値が入っている

良い例: 「年齢」列に 25, 30, （空欄）, 40 と並んでいる → 3 行目が「一部だけ空欄」と分かり、その行だけ対応を考えればよい

悪い例: 空欄を自分で 0 と埋めてしまう → 「本当は未回答なのに 0 歳扱い」になり、平均年齢の計算結果が大きく崩れる

実際の手順を進めましょう。ここでは ChatGPT を例に説明しますが、Claude でも同じ流れで使えます。

ステップ 1: AI にファイルを渡して調べてもらう

1. ChatGPT（または Claude）を開く
2. CSV ファイルを添付する（チャット入力欄の「+」やクリップのアイコンをクリック）
3. 次のプロンプト（＝AI への指示文）をコピーして貼り付け、送信する

添付したCSVファイルの中から、空欄・「N/A」・「不明」・「-」・「該当なし」となっているセルをすべて見つけてください。
結果は次の形式で教えてください:
1. 列ごとの欠損数（例: 電話番号 → 12件）
2. 全体の欠損率（欠損セル数 ÷ 全セル数 × 100）
3. 欠損が多い列トップ3

この指示を送るだけで、AI があなたの代わりに全データをチェックしてくれます。

ステップ 2: AI の回答を読み解く

AI が返してきた一覧を見て、次の 3 点をチェックします。

• 欠損率は何 % か？ — 5% 未満なら影響は小さい。20% 以上なら慎重に対応を考える
• すぐ埋められるものはないか？ — 自分が知っている情報なら手で埋める方が確実
• 空欄に意味はあるか？ — 「未回答」という事実自体に価値がある場合もある

良い例: 「『電話番号』列に 12 件の空欄、『住所』列に 3 件の空欄があります。全体の欠損率は 3.8% です」 → 具体的で次の対応が決めやすい

悪い例: 「データに欠損があります」だけの回答 → どこに・どれくらいあるか分からず対応できない。この場合は「列ごとの件数も教えてください」と追加で聞き返しましょう

欠損の扱い方には、代表的な 3 つの方法があります。どれを選ぶかは「そのデータをどう使いたいか」で決まります。

どの方法を選ぶか迷ったら、AI に相談できます。

このデータの欠損状況を踏まえて、各列の空欄をどう処理するのがベストか提案してください。理由も教えてください。

良い例: 参加者 100 人のうち 2 人だけ住所が空欄 → 「2 行を削除」で全体への影響はほぼゼロ

悪い例: 参加者 100 人のうち 40 人が年齢未回答 → 「40 行を削除」でデータが半減し、集計結果が信用できなくなる

方法が決まったら、AI に具体的な指示を出して実行してもらいましょう。

次のルールでデータを整理してください:
- 「電話番号」列の空欄がある行 → 行ごと削除
- 「備考」列の空欄 → 「特になし」で埋める
- 「年齢」列の空欄 → 列全体の平均値（小数点以下は四捨五入）で埋める

整理後のデータをCSV形式で出力してください。
変更した箇所の一覧（何行目の何列をどう変えたか）も教えてください。

ポイントは「変更箇所の一覧も教えてください」という一文です。これがあると、あとで検証するときにどこが変わったかすぐ分かります。

AI が出力した整理済みデータを受け取ったら、次のチェック項目で確認します。

1. 行数の変化: 削除した行数分だけ全体の行数が減っているか
2. 空欄ゼロ確認: 意図して残した空欄以外はすべて埋まっているか
3. データの崩れ: 列がずれたり、文字化けしたりしていないか
4. 埋めた値の妥当性: 平均値で埋めた列の数値が極端に偏っていないか

AI に検証を手伝ってもらうこともできます。

整理後のCSVについて、以下を確認してください:
1. 空欄がゼロになっているか
2. 整理前と整理後の行数の差
3. 「年齢」列の平均値が整理前後で大きく変わっていないか

良い例: 整理前 200 行 → 整理後 195 行。空欄は「備考」列の「特になし」のみ。年齢の平均値は整理前 32.1 歳 → 整理後 32.3 歳でほぼ変わらない

悪い例: 整理前 200 行 → 整理後 50 行。削除しすぎてデータとして使えない → 方法の選択に戻って見直す

よくあるつまずきと対処法をまとめます。

次のチェックリストがすべて OK なら、この Atom は完了です。

• CSV ファイルを AI に渡して、欠損箇所の一覧を取得できた
• 各列の欠損に対して「削除・埋める・残す」のどれにするか判断できた
• AI に整理を実行してもらい、整理済み CSV を手元に保存できた
• 整理後のデータに意図しない空欄が残っていないことを確認できた

この Atom では、データの空欄・欠損を見つけて整理する基本手順を学びました。

1. AI に欠損を一覧してもらう
2. 整理方法（削除・埋める・残す）を選ぶ
3. AI に実行してもらい、結果を検証する

この「見つける → 判断する → 実行する → 検証する」の 4 ステップは、データ整理のあらゆる場面で使える基本パターンです。次は、この整理済みデータを使って分析やレポート作成に進みましょう。