Excelの売上データ、ChatGPTだけで分析できる？実際の600件で検証してみた

Excelに売上データはたまっているけれど、

「毎月の売上を集計するのが面倒」
「どの商品が売れているのか分からない」
「数字はあるけど、そこから何を読み取ればいいのか分からない」

ということはないでしょうか。

Excelの関数やピボットテーブルを使えば分析できますが、慣れていない人にとっては、集計表やグラフを作るだけでも意外と時間がかかります。

そこで今回は、600件の売上明細が入ったExcelをChatGPTにそのまま渡して、どこまで集計・分析できるのかを検証してみました。

さらに、あらかじめ正解データも用意し、ChatGPTの集計結果が本当に合っているのか答え合わせします。

同じExcelと同じ指示をGeminiにも渡して、結果の違いも確認しました。

先に結論を書くと、

ChatGPTは主要な集計を正確に行い、約2分でグラフ付きの分析済みExcelまで作成できました。

ただし、こちらが意図的に入れていた売上傾向の一部には気づきませんでした。

一方のGeminiはさらに短時間で詳細な分析レポートを作りましたが、回答文の一部に実際のExcelと異なる数値や、データだけでは断定できない解釈も含まれていました。

実際の結果を詳しく見ていきます。

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今回、ChatGPTに任せる仕事

今回用意したのは、架空の会社の売上データです。

期間は2025年9月〜2026年8月の12か月間で、全部で600件の売上明細を用意しました。

Excelには、

• 売上ID
• 販売日
• 商品ID
• 商品名
• カテゴリ
• 担当者
• 地域
• 数量
• 単価
• 売上金額

という項目が入っています。

商品はノートPCやモニター、キーボード、マウス、Webカメラなど全部で8種類。

担当者は5人です。

今回は単純に集計できるデータを作るだけでなく、ChatGPTが自分でデータの特徴を発見できるか確認するため、いくつかの傾向も意図的に入れています。

ただし、その内容はChatGPTには伝えません。

実際に600件の売上明細をChatGPTに渡してみる

今回は「売上明細」だけが入ったExcelをChatGPTに添付しました。

正解データや、こちらが意図的に入れた特徴については一切渡していません。

そして、以下のプロンプトを送りました。

売上データを管理しているExcelがあります。

このExcelを実際に確認したうえで、売上の集計・分析をしてください。

以下について対応してください。

1. 月別の売上を集計してください。
2. 商品別の売上を集計し、売上が多い商品・少ない商品を確認してください。
3. 担当者別の売上を集計し、担当者ごとの特徴を確認してください。
4. 売上が大きく増えている月・減っている月など、気になる変化があれば見つけてください。
5. 商品や担当者について、売上データから読み取れる傾向や特徴があれば教えてください。
6. 分析結果が分かりやすいように、必要に応じてグラフを作成してください。
7. 集計結果やグラフをまとめた分析済みExcelファイルを作成してください。

分析するときは、Excel内の実際の数値を確認し、計算結果をもとに判断してください。

データから判断できないことについては推測で断定せず、「分からない」としてください。

最後に、
・売上全体の傾向
・特に注目すべき月
・注目すべき商品
・担当者ごとの特徴
・このデータから考えられる改善ポイント
を、Excelに詳しくない人にも分かるようにまとめてください。

ポイントは、「8月を調べて」「この商品を確認して」といった具体的なヒントを与えていないことです。

ChatGPTが600件のデータから、どこまで自分で特徴を見つけられるのかも確認します。

ChatGPTは2分2秒で分析済みExcelを作成

プロンプトを送信してから結果が出るまでにかかった時間は、2分2秒でした。

※処理時間は今回の検証時に計測した参考値です。ファイルの内容やサイズ、利用環境などによって変わる可能性があります。

ChatGPTは600件の売上明細を分析し、

年間売上：36,853,900円

と集計。

さらに、

最高売上月：2026年8月　5,061,000円
最低売上月：2026年1月　2,189,400円
商品売上1位：ノートPC B　16,256,000円
担当者売上1位：佐藤さん　9,567,400円
取引件数1位：田中さん　143件

といった結果を出しました。

さらに、分析結果をまとめたExcelファイルも作成されました。

ChatGPTが作成した分析サマリー。集計結果だけでなく、注目すべき月・商品・改善ポイントまでまとめられている。

集計結果を正解データと比較してみる

ここからが今回の重要なポイントです。

ChatGPTがそれらしい分析結果を出していても、実際の数字が間違っていれば業務では使えません。

そこで、あらかじめ用意していた正解データと比較しました。

項目	正解	ChatGPT
年間売上	36,853,900円	36,853,900円
最高売上月	2026年8月 5,061,000円	2026年8月 5,061,000円
最低売上月	2026年1月 2,189,400円	2026年1月 2,189,400円
商品売上1位	ノートPC B 16,256,000円	ノートPC B 16,256,000円
担当者売上1位	佐藤 9,567,400円	佐藤 9,567,400円
取引件数1位	田中 143件	田中 143件

今回確認した主要な集計結果については、すべて正解データと一致しました。

月別・商品別・担当者別の集計についても確認しましたが、今回の検証では大きな計算ミスは見つかりませんでした。

集計だけでなく、売上の変化にも気づいた

ChatGPTは単純に数字を合計しただけではありませんでした。

特に注目していたのが、2026年8月の売上急増です。

7月の3,416,400円から、8月は5,061,000円まで増加。

ChatGPTはこれを**前月比+48.1％**と計算し、12か月の中でも特に注目すべき変化として取り上げました。

ChatGPTが作成した月別売上集計。月ごとの売上と前月比が集計され、売上推移のグラフも作成された。

また、担当者についても、

売上額1位：佐藤さん
取引件数1位：田中さん

という違いを発見。

佐藤さんは取引件数が最も多いわけではないものの、1明細あたりの売上が約95,674円と高いことまで分析していました。

単純な売上ランキングだけではなく、「売上額」と「取引件数」を分けて分析できているのは良かったポイントです。

担当者別では、売上金額だけでなく販売数量・明細件数・1明細あたりの売上まで集計された。

「なぜ売上が増えたのか」は勝手に断定しなかった

今回特に良かったのが、売上が増えた理由についての回答です。

2026年8月は大きく売上が伸びています。

しかし、今回のExcelには、

「キャンペーンを実施した」
「広告を増やした」
「営業日数が増えた」

といった情報は入っていません。

ChatGPTも、

キャンペーン・顧客数・営業日数などの情報がExcelにないため、売上が増えた理由そのものは分からない

と説明しました。

数字から確認できる事実と、データだけでは分からない原因を分けて回答できていた点は、実務で使ううえでも重要だと感じました。

ただし、仕込んでいた売上傾向を1つ見逃した

一方で、ChatGPTがすべての特徴を発見できたわけではありません。

商品別の集計自体は問題なくできています。

商品別では、売上金額・構成比・販売数量・明細件数が集計され、売上金額のグラフも作成された。

今回のテストデータには、Webカメラの売上が期間後半になるほど弱くなる傾向を意図的に入れていました。

実際には月ごとの上下があり、8月には売上が再び増えているため、「毎月下がり続けている」というデータではありません。

それでも期間前半と後半を比較すると、Webカメラの売上が弱くなっている傾向は確認できます。

しかし今回、ChatGPTはこの変化について特に触れませんでした。

プロンプトでは、

商品や担当者について、売上データから読み取れる傾向や特徴があれば教えてください。

と依頼しています。

それでも見逃したことから、AIに「分析して」と頼めば、データに存在する特徴をすべて自動的に見つけてくれるわけではないことが分かりました。

グラフ付きの分析済みExcelまで作成できた

今回ChatGPTが作成したExcelには、元の「売上明細」に加えて、

「分析サマリー」
「月別集計」
「商品別集計」
「担当者別集計」

のシートが追加されました。

月別売上の推移や、商品別・担当者別の売上を確認できるグラフも作成されています。

さらに集計表を確認すると、月別売上にはSUMIFS、商品別・担当者別にはSUMIFやCOUNTIFなどが使われていました。

つまり、単に計算結果をExcelに貼り付けただけではなく、元の売上明細を参照して集計するExcelとして作られていたのも特徴です。

ここまでを見ると、今回のChatGPTは、

「集計する → 特徴を分析する → グラフを作る → Excelにまとめる」

という一連の作業を、最初の1回の指示だけでかなり進めることができました。

ただし、集計が合っていたからといって、分析内容まですべて正しいとは限りません。

そこで次は、まったく同じ600件のExcelと同じプロンプトをGeminiにも渡して比較してみます。

同じExcelをGeminiにも分析してもらった

続いて、ChatGPTと比較するために、まったく同じ600件の売上明細をGeminiにも渡してみました。

使用したExcelもプロンプトもChatGPTの検証時と同じです。

つまり、AI以外の条件は変えていません。

Geminiが分析を完了するまでにかかった時間は、1分9秒でした。

ChatGPTは2分2秒だったので、今回の検証ではGeminiの方が短時間で結果を返しました。

ただし、処理時間は利用環境やモデル、ファイルの内容などによって変わるため、「Geminiの方が常に速い」という意味ではありません。

Geminiも600件のデータを読み取り、月別・商品別・担当者別の集計や分析を行い、最終的にExcelファイルまで作成しました。

さらにChatGPT版にはなかった「月×担当者」「月×商品」のクロス分析まで作られており、分析レポートの作り込みはかなり充実していました。

Geminiが分析を完了すると、回答だけでなく、集計結果やグラフをまとめたExcelファイルも作成されました。

生成されたExcelを開いてみると、最初のシートには売上全体の分析結果がまとめられています。

Geminiが作成した分析サマリー。売上全体の傾向から注目すべき月・商品・担当者、改善案までまとめられている。

Geminiが作成したExcelはかなり詳しく分析されていた

Geminiが作成したExcelは、ChatGPT版と比べても分析項目がかなり細かく作られていました。

月別集計では、12か月の売上金額だけでなく、販売数量・取引件数・1件あたりの客単価・前月比までまとめられています。

売上推移を確認できるグラフも自動で作成されました。

Geminiが作成した月別売上集計。売上金額・販売数量・取引件数・客単価・前月比と、売上推移のグラフがまとめられている。

商品別では、8商品の売上金額だけでなく、販売数量・取引件数・売上構成比まで集計されています。

ノートPC Bが16,256,000円で売上1位、ノートPC Aが11,368,000円で2位という結果も正しく集計されていました。

商品別では、売上金額・販売数量・取引件数・売上構成比が集計され、商品ごとの売上を比較するグラフも作成された。

担当者別の分析はさらに細かく、売上金額・取引件数・販売数量に加えて、1件あたり平均売上・商品平均単価・PCカテゴリ売上比率まで計算されています。

ここでも、売上1位の佐藤さんが9,567,400円、取引件数1位の田中さんが143件と、元データと一致しています。

担当者別では、売上金額や取引件数だけでなく、1件あたり平均売上やPCカテゴリ売上比率まで分析された。

さらに、ChatGPT版にはなかった「クロス分析」も作成されました。

ここでは、月×担当者と月×商品の売上が一覧になっています。

たとえば、「8月にどの担当者の売上が伸びたのか」「Webカメラの売上が月ごとにどう変化したのか」といった、単純な年間集計だけでは分かりにくい変化まで確認できる形です。

Geminiが作成したクロス分析。月×担当者、月×商品の売上を一覧で確認できる。

ここまでを見ると、かなり完成度の高い分析レポートに見えます。

しかし、正解データと照らし合わせてみると、見逃せない数値のズレがありました。

Geminiの分析結果を確認すると、数値のズレが見つかった

特に分かりやすいのが、先ほどの**画像⑨「分析サマリー」**です。

画像上部には、

会社総売上：36,853,900円
総販売数量：905

と表示されています。

これは、あらかじめ用意していた正解データと一致しています。

ところが、同じシートのすぐ下にある「売上全体の傾向」の文章を見ると、

総売上高：36,856,900円
販売数量：1,010点

と書かれていました。

正解と比較すると、

年間売上：3,000円多い
販売数量：105点多い

というズレです。

つまり今回のGeminiは、集計表そのものでは正しい数字を出しているのに、その数字を説明する文章では別の数字を回答していました。

実際、月別・商品別・担当者別の集計表について確認すると、今回チェックした主要な数値は正解データと一致しています。

そのため、「Excelの計算そのものに失敗した」というより、正しく集計した結果を文章にまとめる段階で数値の不整合が発生したと見るのが適切です。

これは実際の業務でAIを使うときにも注意したいポイントです。

見た目の整ったレポートが作成されていても、AIが文章で説明している数字と、実際の集計表の数字が一致しているとは限りません。

特に売上や数量などの重要な数字については、元データや集計表と照らし合わせて確認する必要がありそうです。

Geminiはデータから分からないことまで踏み込んでいた

数値のズレ以外にも、もう1つ気になった点がありました。

それは、今回の売上データだけでは判断できないことまで踏み込んで分析していたことです。

たとえば、担当者ごとの特徴についてGeminiは、佐藤さんを、

「高単価PCの大口・大型案件獲得に特化」

田中さんについては、

「フットワークが軽く、周辺機器も含めた多件数アプローチが特徴」

と分析しています。

売上データから、

佐藤さんは1件あたりの売上が高い
田中さんは取引件数が多い

ということまでは確認できます。

しかし、今回のExcelには、顧客との商談内容や営業方法、案件の規模、訪問回数などの情報は入っていません。

そのため、

「大口・大型案件を獲得している」
「フットワークが軽い」

といった部分までは、今回のデータだけでは判断できません。

さらにGeminiは改善案として、

「PC販売のノウハウ共有と横展開」

を挙げ、佐藤さんの販売手法を他の担当者へ共有することも提案していました。

しかし、そもそも今回のExcelには佐藤さんがどのような販売手法を使っているのかという情報がありません。

つまり、「佐藤さんのPC売上が高い」という事実から、存在を確認できない「販売ノウハウ」まで話を広げています。

今回のプロンプトでは、

データから判断できないことについては推測で断定せず、「分からない」としてください。

と明確に指示していました。

それでもこうした解釈が含まれたことから、AIの分析結果では「データから確認できた事実」と「AIがそこから推測した解釈」を分けて読む必要があると感じました。

一方、ChatGPTは8月に売上が増えた原因について、キャンペーンや顧客数などの情報がないため**「分からない」**と明記していました。

同じExcelと同じプロンプトでも、どこまでデータから踏み込んで解釈するかには違いが出ることが分かります。

ChatGPTとGeminiを比較するとどうだった？

ここまでの検証結果をまとめると、次のようになりました。

比較項目	ChatGPT	Gemini
処理時間	2分2秒	1分9秒
月別集計	正確	正確
商品別集計	正確	正確
担当者別集計	正確	正確
年間売上の記載	正確	説明文で3,000円のズレ
8月の売上急増	発見	発見
Webカメラの売上傾向	見逃した	見逃した
分析済みExcel	作成	作成
クロス分析	なし	あり
データにない原因・特徴	分からないと明記	一部で踏み込んだ解釈あり

今回の検証では、どちらも月別・商品別・担当者別といった基本的な集計は正確にできていました。

また、どちらも2026年8月の売上が大きく伸びていることに気づき、グラフ付きの分析済みExcelまで作成しています。

一方で、こちらが意図的に入れていたWebカメラの売上が期間後半に弱くなる傾向は、どちらも指摘しませんでした。

違いが大きく出たのは、分析結果の説明です。

ChatGPTは、データから原因を判断できない部分について「分からない」と明記しました。

GeminiはChatGPTより細かな分析表やクロス分析まで作成した一方で、正しく集計されている数字と説明文の数字が一致しない部分や、元データだけでは確認できない営業方法まで踏み込んだ解釈が見られました。

今回の結果から分かったのは、AIによって分析の細かさや説明の仕方には違いがあるものの、どちらを使う場合でも「AIが出した分析結果をそのまま正しいものとして使わない」ことが重要だということです。

特に売上金額などの重要な数字は元データと照合し、「なぜ売れたのか」「なぜ下がったのか」といった原因については、その判断に必要なデータが本当にExcelに入っているのかを確認する必要があります。

Excelの売上分析をAIに任せて大丈夫？

今回の検証では、600件の売上明細を渡すだけで、ChatGPTもGeminiも月別・商品別・担当者別の集計を行い、グラフ付きの分析済みExcelまで作成できました。

特にChatGPTは、今回確認した主要な集計結果がすべて正解データと一致しています。

Excelの関数やピボットテーブルに慣れていない人でも、

「このExcelを分析して」

と指示するだけで、売上集計からグラフ作成まで進められるのはかなり便利です。

毎月手作業で集計表を作っている場合には、最初の集計や分析レポート作成をAIに任せるという使い方は十分考えられます。

ただし、今回の検証では注意点も見つかりました。

ChatGPTは、こちらが意図的に入れていたWebカメラの売上傾向を見逃しました。

Geminiでは、集計表の数字自体は正しいのに説明文では数字がズレていたり、元データだけでは判断できない営業方法まで踏み込んで解釈したりするケースがありました。

つまり、

集計できることと、分析結果をそのまま信用できることは別です。

実際の仕事で使うなら、

AIに集計・分析してもらう
→ グラフや分析資料を作ってもらう
→ 人間が重要な数字と分析内容を確認する
→ 問題がなければ業務で使う

という流れが現実的だと思います。

特に、売上金額や販売数量など業務上重要な数字については、AIの回答文だけを見るのではなく、元データや集計表と照らし合わせて確認することが重要です。

また、「なぜ売上が増えたのか」「なぜこの担当者の売上が高いのか」といった原因を分析したい場合は、売上明細だけでは情報が足りないこともあります。

キャンペーン情報や顧客情報、営業活動の記録など、原因を判断するためのデータも一緒に与えることで、より深い分析につなげられる可能性があります。

前回は「Excelの表記ゆれ」も検証しました

MUGIN AI LABでは、前回の記事でもChatGPTに実際のExcelファイルを渡して検証しています。

前回は、120件の顧客リストに含まれる会社名・担当者名・住所などの表記ゆれや重複を、ChatGPTだけで整理できるのかを試しました。

その結果、ChatGPTは大量のデータを短時間で整理できた一方で、別のデータを同一人物・同一会社としてまとめてしまう誤統合も5件発生しました。

今回の売上分析では主要な集計結果が正確だったのに対して、前回のデータ整理では判断を誤るケースもありました。

AIはExcel作業をかなり効率化できますが、作業内容によって得意なことと、人間による確認が特に重要なことがあるのが分かります。

「Excelの表記ゆれ、ChatGPTでまとめて直せる？実際の顧客リストで検証してみた」

まとめ：Excel分析はかなり任せられる。でも答え合わせは必要

今回は、600件の売上明細が入ったExcelをChatGPTに渡し、どこまで集計・分析できるのかを検証しました。

さらに、同じExcelと同じプロンプトをGeminiにも渡して結果を比較しました。

今回の検証で分かったことをまとめると、

• ChatGPTは主要な集計結果を正確に算出できた
• ChatGPT・Geminiともにグラフ付きの分析済みExcelまで作成できた
• 売上が大きく変化した月など、分かりやすい特徴は自動で発見できた
• 一方で、意図的に入れたWebカメラの売上傾向はどちらも見逃した
• Geminiでは、正しい集計表と説明文で数字が一致しないケースがあった
• データにない情報まで踏み込んで解釈する場合もあった

という結果になりました。

特に印象的だったのは、Excelを添付して指示するだけで、集計・分析・グラフ作成・分析済みExcelの作成まで一気に進められたことです。

これまでExcelの関数やピボットテーブルを使って手作業で行っていた集計も、AIを使えば作業の大部分を任せられる可能性があります。

ただし、今回の検証でも分かったように、AIが作った結果がそれらしく見えることと、その内容がすべて正しいことは別です。

重要な数字が元データと一致しているか。

分析の根拠となるデータが本当に存在するか。

見逃している変化や傾向がないか。

こうした部分は、最後に人間が確認する必要があります。

そのため現時点では、

「AIにExcel分析を丸投げして終わり」ではなく、「AIに分析作業を任せて、人間が最後に答え合わせする」

という使い方が現実的だと感じました。

Excel作業が苦手な人ほど、まずはAIにファイルを渡して、

「このデータを集計・分析して、分かりやすくまとめて」

と頼んでみるだけでも、これまでとはかなり違ったExcelの使い方ができると思います。