ChatGPT「Code interpreter」とは？使い方やできること・導入方法を解説

最終更新日:2025/06/06

Code interpreterについて解説

ChatGPTのCode Interpreterは、プログラミング知識がなくても高度なデータ分析やファイル処理を可能にする革新的な機能です。

この記事では、Code Interpreterの基本的な使い方から実践的な活用法まで詳しく解説します。ビジネスパーソンや研究者、学生の方々が日常業務や学習において作業効率を大幅に向上させ、これまで専門知識が必要だった複雑なタスクを簡単に実行できるようになります。

Code Interpreterとは

Code Interpreterは、2023年7月にOpenAIがリリースしたChatGPT Plusの革新的な機能で、月額20ドルの有償サービスとして提供されています。

この機能は後に「Advanced Data Analysis」という名称に変更されましたが、多くのユーザーには元の名称で親しまれ続けています。

Code Interpreterの最大の特徴は、プログラミングスキルを持たない一般ユーザーでも、自然言語による指示だけで高度なプログラミング処理を実行できる点です。

従来のプログラミングでは複雑なコードの記述が必要だった作業も、Code Interpreterなら「このデータをグラフにして」「この画像を変換して」といった簡素な指示で完了します。

この機能により、データ分析、ファイル処理、画像編集などの専門的な作業が、誰でも簡単に行えるようになりました。

GPT-4oとの連携の仕組み

Code Interpreterは当初GPT-4をベースとして公開され、現在では後継のGPT-4oに引き継がれています。Code InterpreterとGPT-4oの連携は、OpenAIが開発した高度な言語モデルGPT-4oを基盤として動作する革新的なシステムです。

この仕組みでは、ユーザーがチャット画面で入力した質問や指示を受け取ると、GPT-4oがその内容を解析し、必要に応じてPythonコードを自動生成します。生成されたコードは、OpenAIのサーバー上に構築された仮想的なPython実行環境で安全に処理され、実行結果がリアルタイムでユーザーに返されます。

この技術的な背景により、ユーザーの端末にPythonや関連ライブラリをインストールする必要がなく、Webブラウザさえあれば誰でも高度なプログラミング機能を利用できるのです。

さらに重要なのは、チャット画面での自然言語による質問から回答・結果表示までの一連の流れがスムーズに統合されており、プログラミング初心者でも直感的に操作できる点です。

この連携により、従来は専門知識が必要だったデータ分析やファイル処理、グラフ作成などの作業を、誰でもお手軽かつ安全に実行できる環境が実現されています。

従来のChatGPTとの主な違い

従来のChatGPTでは、ユーザーからの質問に対してコードを生成することはできましたが、そのコードを実際に実行することは、少なくとも公式プラグインではできませんでした。

しかし、Code Interpreterの登場により、この根本的な制約が解消され、生成したコードをその場で実行して結果を確認できるようになったのです。

この変化は単なる機能追加ではなく、ChatGPTの活用方法を劇的に変える革新的な進歩といえます。

さらに、Code Interpreterではファイルのアップロードと処理が可能になり、ExcelファイルやCSVデータ、画像ファイルなどを直接ChatGPTに読み込ませて分析や変換を行えるようになりました。

これにより、データ分析やグラフ作成、統計処理といった高度な作業も自然言語での指示だけで実現できるようになったのです。

従来は専門的なプログラミング知識が必要だった複雑な処理も、「このデータを棒グラフにして」「売上データの傾向を分析して」といった日常的な言葉で指示するだけで完了します。

また、Code Interpreter内ではPandasやMatplotlib、NumPyなどの豊富なライブラリが利用できるため、処理できる範囲が大幅に拡張され、従来のテキストベースの対話では不可能だった実践的なタスクの自動化が現実のものとなりました。

Code Interpreterの導入と初期設定

Code Interpreterを実際に利用するためには、適切な導入手順と初期設定が必要です。

まず、ChatGPT Plusまたは有料プランへの加入が前提条件となり、無料版では利用できません。

さらに、初回利用時にはPythonライブラリの読み込みやファイルアップロード機能の確認など、基本的な動作テストを行うことで、スムーズな活用につながります。これらの準備を整えることで、Code Interpreterの強力な機能を最大限に活用できる環境が構築されます。

導入に必要な条件

Code Interpreterを利用するためには、まずChatGPT Plus（月額20ドル）への加入が必須条件となります。無料版のChatGPTでは、この高度な機能にアクセスすることができません。

次に、安定したインターネット接続環境が不可欠で、特にファイルのアップロードやダウンロード、リアルタイムでのコード実行を行う際には、高速で安定した通信環境が求められます。Webブラウザについては、Chrome、Firefox、Safari、Edgeなどの主要なモダンブラウザであれば問題なく動作しますが、最新版にアップデートしておくことが推奨されます。

ただし、現時点ではWeb版でのみ全機能が利用可能であり、モバイルアプリ版では一部機能に制限があることを理解しておくことが必要です。特にファイルのアップロード機能や複雑なデータ処理については、スマートフォンやタブレットのアプリでは十分に活用できない場合があるため、本格的な作業にはパソコンでのWeb版利用が最適です。

有効化の具体的な手順

2025年5月現在、Code InterpreterはChatGPTに標準機能として組み込まれているため、特別な有効化設定を行う必要はありません。ChatGPT Plus（有料版）にログインするだけで、自動的にCode Interpreterの機能が利用可能になります。

具体的には、ChatGPTの会話画面でファイルをアップロードしたり、データ分析やプログラミングに関する質問を投げかけたりするだけで、システムが自動的にCode Interpreterを起動します。従来のように設定メニューから機能を有効化する手順は不要となり、よりシームレスな利用体験が実現されています。

ただし、一部の企業向けプランでは管理者による機能制限が設定されている場合があるため、利用できない場合は組織の管理者に確認することをおすすめします。

Web版と各種アプリでの利用方法の違い

Code Interpreter（現在の「Advanced Data Analysis」）は、Web版とモバイルアプリ版の両方で利用可能ですが、いくつかの機能面で違いがあります。

Web版では、ファイルアップロードやPythonコードの実行、グラフ作成、データ処理などのすべての機能がフルに提供されており、最も安定した利用環境です。一方、iOSおよびAndroidのモバイルアプリでも、Plusプラン以上のユーザーであればファイルのアップロードを含むAdvanced Data Analysis機能が利用可能です。

ただし、アプリでは画面サイズや処理性能、通信安定性の関係から、大規模なファイル処理や複雑な分析を行うには不向きです。

また、モバイル環境ではセッションが切れやすく、ファイルの保持時間も短くなることがあり、途中で処理が中断されるケースもあります。このため、本格的な作業にはWeb版の利用が推奨されます。

アプリでも新規チャットの作成やファイル添付は可能で、Webで作成したチャットの続きをシームレスに確認・操作できます。こうした特性を活かして、データ分析やプログラミング作業はWeb版で行い、モバイルでは出先での確認や軽微な修正に使うといった使い分けが効果的です。

Code Interpreterでできること

Code Interpreterは、ChatGPTに統合されたPythonコード実行環境として、従来のテキストベースの対話を大きく拡張する革新的な機能です。この機能により、ユーザーはファイルのアップロードから始まり、データの分析、可視化、プログラムの実行まで、幅広いタスクを一つのプラットフォーム上で完結できるようになりました。

具体的には、ExcelやCSVファイルの処理と形式変換、統計データの分析とグラフ作成、Pythonプログラミングの学習とリアルタイムでのコード実行、さらには画像の編集や生成といったマルチメディア処理まで対応しています。

これらの機能は相互に連携しており、例えばデータ分析の結果を即座にグラフ化し、そのグラフを画像として出力するといった一連の作業を、プログラミング知識がなくても自然言語での指示だけで実現できます。

ファイルの処理と変換

Code Interpreterの最も実用的な機能の一つが、多様なファイル形式の処理と変換です。Excel、CSV、Word、PowerPoint、PDF、画像ファイル（JPEG、PNG、GIF）など、ビジネスや学習で頻繁に使用される主要なファイル形式に対応しており、これらのファイルを直接ChatGPTにアップロードして処理できます。

ファイルのアップロードは、チャット画面のクリップアイコンをクリックするだけの簡単な操作で行え、アップロード後は自動的にファイル内容が解析されます。特に便利なのが、ExcelファイルをCSV形式に変換したり、PDFからテキストデータを抽出したりする変換機能で、「このExcelファイルをCSVに変換してください」といった自然言語での指示だけで実行できます。

複数のファイルを同時に処理したい場合は、ZIPファイルにまとめてアップロードすることで一括処理が可能になり、大量のデータ処理作業を効率化できます。処理完了後は、変換されたファイルや分析結果を直接ダウンロードでき、従来なら複数のソフトウェアを使い分けていた作業を一つのプラットフォームで完結させることが可能です。

ファイル形式	主な処理内容
Excel (.xlsx/.xls)	データ読み込み、分析、集計、グラフ化
CSV	データ読み込み、統計処理、グラフ化
Word (.docx/.doc)	テキスト抽出、要約
PowerPoint (.pptx/.ppt)	テキスト抽出
PDF	テキスト抽出、要約（精度に制限あり）
画像ファイル (.jpeg/.png)	サイズ変更、フォーマット変換
JSON	データ読み込み、分析、統計処理
XML	データ読み込み、抽出、グラフ化
ZIP (圧縮ファイル)	複数ファイルの一括アップロード、解凍

データ分析とグラフ作成

Code Interpreterのデータ分析とグラフ作成機能は、複雑な統計処理を誰でも簡単に実行できる革新的なツールです。CSVやExcelファイルをアップロードするだけで、瞬時にデータを読み込み、平均値や中央値、標準偏差といった基本統計量から高度な相関分析まで幅広く対応します。

特に注目すべきは、折れ線グラフや棒グラフ、円グラフなどの多様な可視化が、プログラミング知識なしで作成できる点です。日本語データを扱う際の文字化け問題も、適切なフォントファイルをアップロードすることで解決でき、美しい日本語表示のグラフが作成可能です。

これらの可視化により、データに隠れたトレンドやパターンを発見し、ビジネス判断に活かせる貴重なインサイトを得ることができます。背景では、pandas、matplotlib、seabornといった強力なPythonライブラリが動作しており、専門的な統計分析や機械学習の前処理まで対応できる本格的な分析環境が提供されています。

プログラミングの学習とコード実行

Code Interpreterは、プログラミング学習において革新的な学習環境を提供します。自然言語で「円周率を計算するアルゴリズムを作って」と指示するだけで、Code InterpreterがPythonコードを自動生成し、同時に各行の処理内容を詳しく解説してくれるため、初心者でもアルゴリズムの仕組みを直感的に理解できます。

生成されたコードは即座に実行され、結果が視覚的に表示されるため、理論と実践を同時に学習できる点が大きな魅力です。さらに、自分で書いたコードをアップロードして実行テストを行うことも可能で、エラーが発生した場合は原因と修正方法まで提案してくれます。

プログラミング初心者は基本的な構文や概念の理解に、中級者はアルゴリズムの最適化や新しいライブラリの習得に、上級者は複雑なデータ処理や機械学習モデルの実装検証に活用でき、それぞれのレベルに応じた学習体験を実現します。

画像生成とマルチメディア処理

Code Interpreterは、Pythonの画像処理ライブラリ（主にPillowやMatplotlib）を活用して、シンプルな画像描画や基本的な編集処理を実行することができます。

たとえば、テキストを画像上に描画したり、グラフやチャートを画像形式で出力したりといった作業が、自然言語による指示だけで実現可能です。色の指定、フォントの変更、座標の調整なども柔軟に行うことができ、Web用の簡易画像や説明資料向けのビジュアルをその場で生成できます。

また、アップロードした画像に対してサイズ変更、回転、トリミング、フォーマット変換（JPEG、PNG、WebP など）といった基本的な加工処理も実行可能です。複数の静止画像を合成してGIFアニメーションを生成することも技術的には可能で、視覚的な訴求を強化した資料作成などに活用できます。

さらに、画像ファイルから主要な色を抽出するカラーパレット分析のような処理も、ユーザーが自然言語で明示的に指示すれば実現可能です。

ただし、これらはCode Interpreterに専用機能として組み込まれているわけではなく、あくまで汎用的なPythonライブラリを組み合わせて実行する形になります。

なお、現在のCode Interpreterには画像の内容を意味的に解析するような高度な画像認識（例：物体検出やOCR）は実装されておらず、画像の構造的・技術的な処理が中心となります。実用にあたっては、処理対象となる画像のサイズ・解像度・ファイル形式を事前に確認し、負荷のかかりにくい構成で指示することがスムーズな処理の鍵となります。

Code Interpreterの実践的な活用法

Code Interpreterは単なるプログラミングツールではなく、様々な分野で実践的な価値を発揮する多機能なソリューションです。ビジネス分野では、売上データの分析から予測モデルの構築、マーケティング資料の自動生成まで、日常業務の効率化に直結する活用が可能となります。

学術研究においては、大量の実験データの統計処理や論文用のグラフ作成、研究結果の可視化など、研究プロセス全体をサポートする強力な助手として機能します。クリエイティブな分野でも、デザイン素材の一括処理、アート作品のデータ分析など、創作活動の新たな可能性を広げています。

さらに、日常的なタスク自動化では、家計簿の分析からスケジュール管理、写真の整理まで、個人レベルでも大幅な時間短縮を実現できるのです。これらの活用法を理解することで、Code Interpreterの真の価値を最大限に引き出すことができるでしょう。

ビジネスシーンでの活用

現代のビジネス環境において、データ処理と分析の効率化は企業競争力の重要な要素です。Code Interpreterは、この課題を解決する強力なAIツールとしても注目を集めています。

まず挙げられるのが、手作業で行われてきた複雑なExcel作業が劇的に改善される点です。大量のデータ整形、複雑な計算、売上集計などの作業が、瞬時に正確に処理できるようになります。

これにより、以下のメリットが生まれます。

人的エラーの大幅な削減
作業時間の劇的な短縮
データ処理の一貫性と正確性の向上

さらに、ビジネスデータの分析と可視化においては、売上データから傾向を読み取ったり、顧客の購買行動をセグメント別に分析したりすることで、戦略的な判断材料を効率的に作成できます。特に注目すべきは予測モデルの作成機能で、過去の売上データから将来の需要を予測したり、季節性を考慮した在庫計画を立てたりすることが可能になります。

また、プレゼンテーション資料作成では、データから自動的にグラフを生成し、視覚的に分かりやすい資料を短時間で作成できるため、提案活動の質と速度が向上します。複数のExcelファイルを統合する際も、従来は手作業で行っていた煩雑な作業を自動化でき、ダミーデータの作成によってシステムテストや新サービスの検証も効率的に実施できます。

なお、ビジネスシーンで活用できる他のAIツールとして、Googleが提供するGemini（ジェミニ）も注目されており、Code Interpreterと併用することでより幅広い業務改善が期待できます。

学術研究での活用

学術研究においても、研究プロセス全体を大幅に効率化する強力なツールとして活用できます。まず、研究データの分析と統計処理では、ExcelやCSVファイルをアップロードするだけで、複雑な統計解析や回帰分析を瞬時に実行し、研究者が手作業で行っていた時間のかかる計算を自動化できます。

論文や研究資料の作成支援においては、実験データから美しいグラフや図表を自動生成し、研究結果を視覚的に分かりやすく表現することで、論文の説得力を大幅に向上させることができます。研究仮説の検証段階では、仮説に基づいた統計的検定を実行し、p値や信頼区間の計算を正確に行うことで、科学的根拠に基づいた結論導出をサポートします。

さらに、PDFの論文からテキストを抽出し、重要なポイントを自動要約する機能により、文献レビューの効率が飛躍的に向上し、先行研究の把握が容易です。複数の研究データセットを比較分析する際には、異なるフォーマットのデータを統一し、相関関係や傾向を明確に可視化することで、新たな知見の発見につながる可能性があります。

クリエイティブ作業での活用

Code Interpreterは、クリエイティブ作業において従来の複数のツールを一つに集約できる革新的な機能として注目されています。画像ファイルの編集では、サイズ変更やフォーマット変換といった基本的な処理から、より高度な加工まで幅広く対応可能です。

さらに、GIFアニメーションの作成も簡単なコードで実現でき、静止画から動的なコンテンツへの変換が手軽に行えます。ロゴデザインにおいても、シンプルな図形の組み合わせや文字デザインの生成が可能で、アイデアの具現化を迅速に進められます。

最大の魅力は、カラーツール、アニメーション作成ツールなど複数のアプリケーションを使い分ける必要があった作業を、Code Interpreter一つで完結できることです。

この統合性により、作業の中断やファイルの移行によるロスが大幅に削減され、クリエイティブフローの継続性が保たれ、結果として制作効率が飛躍的に向上します。

実用的なタスク自動化

Code Interpreterを活用することで、日常業務で発生する繰り返し作業を大幅に自動化できます。例えば、テスト用のダミーデータ生成では、指定した条件に基づいて数千件の顧客情報や売上データを瞬時に作成でき、開発やテストの効率が飛躍的に向上します。

CSVファイルの処理においては、複数のファイルを統合し、データの重複除去や形式統一を自動で実行できるため、手作業では数時間かかる作業が数分で完了します。Excel帳票の自動集計では、月次売上レポートや在庫管理表の統計処理を自動化し、グラフ作成まで一括で行えます。PDFファイルからのテキスト抽出機能を使えば、契約書や報告書から重要な情報を自動で抽出し、分析レポートとして整理することが可能です。

さらに高度な活用例として、Word文書の内容を要約したり、複数のデータソースを組み合わせた総合レポートを作成したりもできます。従来は1日かかっていた作業が30分程度に短縮され、その分をより創造的な業務に集中できるようになります。

Code Interpreter利用時の注意点と対策

Code Interpreterを効果的に活用するためには、技術的な制約、セキュリティ、トラブルシューティング、そしてPythonの基本的な知識が重要です。

例えばセッションとメモリの制限に注意し、大容量ファイルや長時間の計算では処理中断の可能性を認識する必要があります。機密データを扱う際は、事前にデータ取り扱い方針を慎重に確認し、セキュリティとプライバシーに十分配慮しなければなりません。

また、基本的なPython知識を身につけることで、エラー解決や高度な活用が可能となり、ツールの潜在能力を最大限に引き出すことができます。

技術的な制約と回避方法

Code Interpreterを利用する際には、いくつかの技術的な制約があることを理解しておく必要があります。最も重要な制約として、Code Interpreterはインターネットに直接アクセスできないため、リアルタイムデータの取得や外部APIとの連携ができません。

この制約に対しては、事前にデータをダウンロードしてファイルとしてアップロードするか、別途Web検索機能を併用することで対応できます。

また、一部のPythonライブラリでは日本語処理に制限があり、文字化けや処理エラーが発生する場合があります。

この問題は、適切なエンコーディング指定やライブラリの選択により解決可能です。画像処理においては、画像の意味的な内容を解析することはできないため、プロンプト内で「この画像には〇〇が写っています」など明示的な説明を付け加える必要があります。

さらに、モバイルアプリでも主要な機能は利用できますが、大規模なファイル処理や長時間のセッションにはWeb版の使用が推奨されます。PDFの読み取り精度についても完璧ではなく、複雑なレイアウトや画像が多いファイルでは正確な抽出が困難な場合があります。

これらの制約を補完するためには、処理前のデータ整理や複数の手法の組み合わせが効果的です。

なお、Code Interpreterが苦手なWeb検索や外部連携は、GeminiなどWeb接続型のAIツールと使い分ける必要があるでしょう。

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セキュリティとプライバシーの考慮点

Code Interpreterを利用する際には、セキュリティとプライバシーの観点からも重要な注意点があります。

OpenAIはアップロードしたデータがモデルの学習に使われることはないと表明していますが、セキュリティの観点からも機密情報のアップロードは避けるべきです。

特に企業の機密情報、顧客の個人情報、財務データなどの機密性の高い情報は絶対にアップロードしないよう徹底することが重要です。

また、Code Interpreterで生成されたファイルやコードは長期間保持されないため、重要な成果物は必ずローカル環境にこまめに保存する習慣を身につけましょう。セッションがタイムアウトすると作業中のデータが完全に消失するリスクもあるため、長時間の作業では定期的な中間保存が欠かせません。

セキュリティリスクを最小限に抑えるためには、サンプルデータや匿名化されたデータを使用し、実際の機密データは避けることが推奨されます。企業で利用する場合は、所属組織のプライバシーポリシーやデータ取り扱い規定との整合性を事前に確認し、必要に応じて情報セキュリティ部門との相談を行うことで、安全かつ効果的にCode Interpreterを活用できます。

トラブルシューティングの方法

Code Interpreterを使用中にトラブルが発生した場合、効果的な解決方法はプロンプト（指示）の修正です。曖昧な指示は予期しない結果を招くため、「データを分析して」ではなく「売上データのCSVファイルから月別の売上推移をグラフ化し、前年同月比を計算してください」のように具体的で詳細な条件を指定することが重要です。

次に技術的な問題が発生した場合は、ブラウザのキャッシュクリアを試してみてください。Chrome、Edge、Safariいずれでも設定メニューから「閲覧データの削除」を選択し、キャッシュとCookieを削除することで多くの表示エラーが解決されます。

それでも問題が続く場合は、一度ChatGPTからログアウトし、再ログインすることで機能がリセットされ、正常に動作することがあります。PDFファイルの読み取り精度が低い場合は、OCRを使って事前にテキスト抽出を行うなどの工夫が必要です。

また、日本語のグラフで文字化けが発生する際は、プロンプトに「日本語フォントを使用してグラフを作成してください」と明記することで解決できます。これらの対策を順番に試すことで、ほとんどのトラブルは解決可能です。

エラー/問題点	原因	解決策
グラフの日本語文字化け	標準で日本語フォントに対応していない	Google Fontsなどからフォントファイルをダウンロードし、CSVファイルと一緒にアップロードする
インターネットアクセスが必要なコードが実行できない	Code Interpreterはインターネットに接続できない	・必要なデータを事前にダウンロードしてアップロードする・オフラインで動作するコードに修正する
PDFからのテキスト抽出精度が低い	OCRライブラリが日本語に完全対応していない	・Excel/PowerPoint形式など別の形式を使用する・PDFMinerなど特定のライブラリを指定する
思った通りの結果が得られない	プロンプト(指示)が曖昧または不十分	より具体的かつ詳細に指示を出す（例：「2+2を計算して」のように明確に）
アプリ版で機能が制限される	アプリ版は全機能に対応していない	Web版を使用する
画像内容の認識に失敗する	画像認識機能の制限	ファイル名で内容を明示的に示す
セッションタイムアウトでデータが消失	長時間の非アクティブ状態	こまめに作業を保存し、重要なファイルはダウンロードしておく
動作が不安定になる	ブラウザのキャッシュ問題	ブラウザのキャッシュをクリアする
機能が突然使えなくなる	セッション問題またはシステム不具合	再ログインする
データの読み込みエラー	ファイル形式やデータ構造の問題	・CSVなど標準形式に変換する・半角・全角の統一など書式を整える
出力されたグラフが表示されなくなる	時間経過による一時ファイルの消失	作成したグラフや結果は即時にダウンロードする