実際の入力
- 問いと伝えたい内容
- 配送時間の中央値が月ごとに改善したか、またNorthとSouthが同じ傾向を示したかを伝えます。
- データの形と値
- 2026年1〜6月。RegionはNorthとSouth。MedianDeliveryDaysは2.8〜4.6。月間注文数nは80〜450。Month × Regionごとに1行、合計12行です。
- 読み手と媒体
- 経営層向けスライド1枚とPDFで使用します。グレースケールで印刷した場合や、一般的な色覚特性がある場合にも読み取れる必要があります。
尺度や不確実性を歪めず、比較の目的とデータの形に合うグラフを選ぶ. 入力するもの: 問いと伝えたい内容, データの形と値, 読み手と媒体. 期待される結果: 推奨グラフ、データ配置、ラベルのルール、採用しない代替案.
テキストはこのブラウザ内に留まります。AILesson Prompts は、そのテキストをモデルやサーバーに送信しません。
未入力のフィールドはプレースホルダーとして表示されたままなので、プロンプトをコピーして編集できます。
次の表計算結果に適したグラフを提案してください。
問いと伝えたい内容:
[message]
データのフィールド、カテゴリ、期間、単位、値の範囲、サンプルサイズ:
[data]
読み手、媒体、アクセシビリティ上の制約:
[audience]
目的が、比較、傾向、分布、関係、構成、流れのどれに当たるかを特定してください。その問いに答えられる最も単純なグラフを提案し、正確な元データ表の配置、軸と尺度のルール、並び順、ラベル、基準線、不確実性またはサンプルサイズの注記を示してください。一見使えそうな代替案を2つ挙げ、それらが劣る理由を説明してください。3D効果は避け、不可欠でない限り二重軸を使わず、差を誇張するように定量軸を切り詰めず、色だけで区別しないでください。Playgroundで試す入力から結果へ
具体的なコンテキストを加えると、このレシピが実用的な結果になる様子をご覧ください。
目的が順序のある時間変化と傾向の比較であるため、マーカー付きの2系列折れ線グラフを使います。元データは1列目をMonth、別々の列をNorthとSouthの中央値とし、隣接する表に各月のnを注記用として残してください。
横軸には月を時系列順に置き、縦軸は「配送日数の中央値」1つだけにします。値が低いほど良いことを副題に明記してください。Northは丸マーカー付きの実線、Southは四角マーカー付きの破線にして、グレースケールでも区別できるようにします。すべての値へラベルを付けず、各系列の最後の点を直接ラベル付けし、nが例外的に小さい月だけを注記します。サービス目標が存在する場合は、細い基準線を1本追加します。観測範囲を含み、適切な背景が分かる一貫した尺度を使ってください。最小値がゼロでない場合は明示し、3Dは使用しません。
集合縦棒グラフでは月ごとの推移を追いにくくなります。2つのグラフに分けると、地域間を直接比較しにくくなります。2系列の単位は同じなので、二重軸は不要です。小さな情報源注記として、「月次中央値、n=80〜450。中央値だけでは分布のばらつきは分からない」と記載してください。
比較の目的を分類することで、意味を伝えるためではなく装飾のためにグラフを選ぶことを防げます。
尺度と注記のルールを明示することで、小さな差とサンプル上の限界を誠実に示せます。
読み手は追加説明がなくても、そのグラフから提示された問いに答えられますか?
尺度、並び順、ラベルは差を比例どおりに表していますか?
色だけに頼らず、各グループを見分けられますか?
安心して使うために
このレシピをいつ使うか、何を用意するか、どの場面で人による確認が依然として重要かについての実践的な回答です。
「表計算データに適したグラフを選ぶ」を使う前に、「問いと伝えたい内容」「データの形と値」「読み手と媒体」を準備してください。プレースホルダーは、確認できる情報だけで置き換えます。不明な点はモデルに推測させず、不明であることを明示してください。
結果が、提供された根拠からページ記載の成果である「推奨グラフ、データ配置、ラベルのルール、採用しない代替案」をまだ実現していない場合、または未解決の仮定、未取得の承認、捏造された詳細に依存している場合は、使用できません。チェック項目を公開可否の基準として使い、根拠のない出力を磨くのではなく、入力元を修正するか、氏名と権限が明確なレビュー担当者を割り当ててください。
2026-08-28時点で、「表計算データに適したグラフを選ぶ」の公開テスト記録にはChatGPTが掲載されています。これは実行記録があることを示すだけで、後の製品バージョンでの互換性や同一結果を保証するものではありません。別のツールやバージョンを使う場合は、すべての制約を明示したまま、使用前に結果のチェックをもう一度行ってください。
作業を前に進める
スプレッドシート分析
検証済みの指標を、証拠を誇張せずに意思決定、変化、リスク、依頼事項へまとめる
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データセットと意思決定を、既存の項目で実際に答えられる問いへ変換する
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分布に適した方法で異常な値を示し、削除する前に調査する
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