データの乱れを見つける

スプレッドシートを使っていて、「あれ、合計が合わない」「同じ会社なのに名前が微妙に違う」と感じたことはありませんか？　これがデータの乱れです。料理にたとえると、冷蔵庫の中に賞味期限切れの食材や、ラベルのない容器が混ざっている状態です。そのまま料理を始めると、味がおかしくなったり、お腹を壊したりしますよね。データ分析も同じで、乱れたデータのまま集計すると、間違った結論にたどり着いてしまいます。

このレッスンでは、AIチャット（ChatGPTやClaude）にデータを渡して、「どこがおかしいか見つけて」とお願いする方法を学びます。あなた自身が1行1行チェックする必要はありません。AIに聞き方のコツを覚えれば、15分もかからずデータの問題点リストが手に入ります。

このレッスンを始める前に、以下が済んでいることを確認してください。

• AIチャットツール（ChatGPT・Claude など）にログインできる
• 「データを読み込んで中身を確認する」レッスンを終えている（データの貼り付け方がわかる）
• 確認したいデータがある（サンプルでもOK。10〜100行くらいの表がちょうどいい）

データの乱れは、大きく5つのパターンに分かれます。まずはどんな種類があるか頭に入れておきましょう。

ステップ1：データを貼り付ける

スプレッドシートやCSVから、確認したい範囲を選んでコピーし、AIチャットに貼り付けます。100行を超えるデータは、最初の50行だけでも十分です。

ステップ2：「乱れを見つけて」とお願いする

以下のプロンプト（＝AIへの指示文）をコピーして、データのあとに貼り付けてください。

以下のデータの品質をチェックしてください。
次の5つの観点でそれぞれ問題がないか調べて、表形式でまとめてください。
1. 欠損（空欄やnullがある行）
2. 表記ゆれ（同じ意味なのに書き方が違う値）
3. 型まちがい（数字の列に文字が混じっているなど）
4. 重複（まったく同じ行や、キーが重複している行）
5. 外れ値（他と比べて極端に大きい・小さい値）

問題が見つかったものだけ、「どの列・どの行・何がおかしいか」を具体的に教えてください。
問題がない観点は「問題なし」と一言で構いません。

良い例：

• データを先に貼り、そのあとにプロンプトを書く → AIが表の構造を把握した上で分析してくれる
• 「表形式でまとめて」と出力形式を指定する → 結果が見やすくなる

悪い例：

• 「データをチェックして」だけ書く → 何を調べるか曖昧で、AIの回答がばらつく
• 1000行をまるごと貼る → AIの処理が遅くなったり、途中で切れたりする

ステップ3：結果を読み取る

AIが返してくれた結果を確認します。こんな形の表が返ってくるはずです。

見つかった乱れを「どう直すか」のメモとして残しましょう。以下のテンプレートをコピーして使えます。

# データ品質チェックメモ
- 対象: ○○○のデータ（○行 × ○列）
- チェック日: 2026-XX-XX

1. 欠損: ○行目の「○○」列が空欄 → 対応: 担当者に確認 / 削除
2. 表記ゆれ: 「○○」と「○○」が混在 → 対応: ○○に統一
3. 重複: ○行目と○行目が完全一致 → 対応: 片方を削除

• ○○を修正する
• 修正後、もう一度AIでチェックする

このメモが、このレッスンの**成果物**（＝あなたが作るもの）です。

「問題なし」と返ってきたけど、本当に大丈夫？」 → 10行程度のきれいなサンプルだと乱れが少ないのは自然です。実際の業務データや、意図的に乱れを入れた練習データで試してみてください。

「結果が長すぎて読みきれない」 → AIに「上位5件だけ教えて」と追加で聞きましょう。全部を一度に直す必要はありません。影響が大きいものから対処するのがコツです。

「表記ゆれかどうか自分では判断できない」 → AIに「この2つの値は同じ意味ですか？」と聞き返せば、判断材料をくれます。最終判断はあなたがすればOKです。

以下がすべて「はい」なら、このレッスンは完了です。

• AIにデータを渡して、5つの観点でチェックを依頼できた
• 結果を読み取り、どの列・行に問題があるか把握できた
• 「データ品質チェックメモ」を作成できた