Claude(Anthropic)おすすめ
強み
データパイプラインのコードも解説も最高水準で、注意点の指摘も慎重。サンドボックスでコードを実行できます。
弱点
短いクエリではChatGPTより遅めです。
使いどころ
SQL、pandasパイプライン、アナリスト向けの解説。
通常とは異なるアクティビティが検出されたため、このセッションにフラグが付けられました。
続行するには、人間であることをご確認ください。
CSVの読み込み、SQLの作成、Excel関数の作成、そして数値が何を意味するかの解説。
1 つのプロンプトに 4 つの回答を並べて表示:Compare Mode での ChatGPT、Claude、Gemini、Grok
データ作業は3つの層に分かれます。コードの作成(SQL、Python pandas)、データセットが示す内容の説明、そして結果にまつわるストーリー(グラフや解説)の作成です。4つのモデルは、これらの層をそれぞれ異なる形でカバーしています。
4つのモデルはいずれもチャットに貼り付けた小さなCSVを読めますが、読むことと計算することは別物です。本格的な分析では、モデルにコードを書かせて実行し(MultipleChatでは、ChatGPTとClaudeがアップロードしたファイルに対してサンドボックス内でコードを実行できます)、その後で解説を求めましょう。
Claudeは最も信頼性の高いデータパイプラインのコード(SQL、pandas、dplyr)を書き、結果についての解説も最も読みやすく仕上げます。「なぜこの数値になるのか」という問いにも、最も厳密に取り組みます。
このプロンプトを試す
強み
データパイプラインのコードも解説も最高水準で、注意点の指摘も慎重。サンドボックスでコードを実行できます。
弱点
短いクエリではChatGPTより遅めです。
使いどころ
SQL、pandasパイプライン、アナリスト向けの解説。
強み
アップロードしたデータでコードを実行するため、数値は予測ではなく実際に計算されます。
弱点
解説で指摘される注意点はClaudeより少なめです。
使いどころ
1つのチャット内で完結する分析、CSVの手早い探索。
強み
Google自身のアプリに組み込まれ、スプレッドシートやBigQueryと連携できます。
弱点
デフォルトでは出力が冗長になりがちです。
使いどころ
Google系ツール中心のワークフロー、スプレッドシート上での分析。
強み
歯切れがよく率直な解釈。
弱点
複雑なデータ整形では信頼性が劣ります。
使いどころ
すでに済ませた分析へのセカンドオピニオンを手早く得たいとき。
このランキングは2026年10月に、各プロバイダーの現行フラッグシップモデル(OpenAI GPT-6.1 SolおよびGPT-6 Astra、Anthropic Claude Opus 5.5およびSonnet 5.5、Google Gemini 4 Argon、xAI Grok 4.7)を対象に見直しました。スコアはデータ分析における典型的な結果に対する当編集部の判断であり、公開ベンチマークではありません。
SQL/pandasのコードが、あなたのスキーマで実際に動きますか?
バイアス、サンプルの問題、エッジケースを指摘できますか?
数値の意味を、アナリストでない人にも説明できますか?
あなたのファイルでコードを実行できますか?それとも、コードが何をするかを説明するだけですか?
クエリの作成ならClaudeです。アップロードしたファイルで分析を実行するには、MultipleChatのサンドボックスでChatGPTまたはClaudeを使用してください。
4つのどれでも構いません。いずれもExcelやスプレッドシートの関数をうまく扱えます。確認できるよう、各部分について1行ずつ説明を求めましょう。
見落とすこともあります。必ず「最も可能性の高いアーティファクト(見せかけの結果)は何ですか?」と明示的に尋ねてください。どのモデルもプロンプトで一押しすると精度が上がります。
判断の部分は代わりになりません。データエンジニアリングの細かな作業は短縮できますが、どの分析を行うべきかを決めるのは引き続きあなたです。
Compare Modeは1つのプロンプトをChatGPT、Claude、Gemini、Grokに送り、回答を並んだ列で表示するので、このランキングをご自身のデータで確かめられます。月額$20のProプランには、この4つに加えてPerplexityも含まれます。
プランを見る関連ページ:数学に最適なAI · どのAIを使うべき?(診断クイズ)· その他のタスクに最適なAI · 職業別のAI
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同じプロンプトを複数のモデルに送り、どの回答が通用するか確かめられます。
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