Geminiのグラフ作成｜プロンプト例と見やすく整えるコツ

Geminiのグラフ作成を試したいのに、どこから始めればいいのか分からない。無料版でもできるのか、有料版が必要なのか、Googleスプレッドシートと連携すると何が変わるのか。こういう不安、よく分かります。

特に、グラフって「作れたら終わり」じゃなくて、実際は“見やすく整える”“数値が合っているか確かめる”“社内共有や資料に貼れる形にする”までがワンセットなんですよね。ここ、気になりますよね。

この記事では、Geminiのグラフ作成を「作り方」だけで終わらせず、Geminiスプレッドシートの読み込みと分析、ExcelやPDFのアップロード、Python実行による可視化、NanoBananaでの画像生成、Canvasでの編集と出力、Deep Researchでのインフォグラフィック作成まで、実務でつまずきやすいポイントをまとめて整理します。

さらに、スプレッドシートにGeminiが出てこないケースや、グラフ作成の失敗エラーが続くケースも、原因の切り分けと対策を具体化します。あなたが「必要なときに、必要な方法で」最短で形にできる状態を目指しましょう。

Geminiのグラフ作成でできること

まずは、Geminiで「どこまで」グラフ作成ができるのかを俯瞰します。無料版での範囲、スプレッドシート連携の強み、ファイルアップロード、Python実行、画像生成、Canvas編集まで、使い分けの全体像を固めます。

ここでのゴール

あなたの目的に対して「最短でうまくいく作り方」を選べるように、手段ごとの向き・不向きをハッキリさせます。迷いが減ると、作業スピードが一気に上がりますよ。

無料でのグラフ作成は可能？

結論から言うと、Geminiのグラフ作成は無料でも「試せます」。ただし、無料で常に同じ品質・同じ安定性が出るとは限りません。ここを期待しすぎると、最初にガッカリしやすいです。

無料で触るときに大事なのは、「無料でもできること」と「無料だとブレやすいところ」を分けて考えることです。無料版は、たとえば少量データの棒グラフや円グラフなど、まず“たたき台”を出す用途に向きやすいです。一方で、データが複雑だったり、何回も微調整したり、きっちり資料品質に仕上げたい場合は、途中で限界を感じることがあります。

無料で“ちゃんと前に進む”ための考え方

私が現場でよく見るのは、無料版で十分なケースと、早めに有料版を検討した方がいいケースがハッキリ分かれることです。前者は「少量データの簡易グラフ」「一発で見た目のたたき台を作る」用途。後者は「何度も作り直す」「資料品質まで仕上げる」「チームで再現性が必要」な用途です。

ここでのコツは、無料でやるなら“最初から完璧を狙わない”ことです。まずは最小要件で成功させて、そこから条件を足していく。これだけで成功率が上がります。たとえば最初は「この表で月別売上の棒グラフを作って」だけにして、出せたら「タイトルは日本語」「単位を明記」「ラベルを大きく」みたいに追加していくイメージです。

無料版でも事故を減らす“最短ワークフロー”

無料で回すなら、私は次の順番をおすすめします。いきなりグラフを作らせるより、ワンクッション置く感じですね。まず「データの構造を説明させる（列名・単位・期間）」→次に「集計表を出させる」→最後に「その表を元にグラフ」。この順だと、途中で数値のズレに気づけます。グラフだけ作ると、ズレても気づきにくいんですよ。

無料で向く／有料が向く（目安）

なお、料金や機能範囲は更新されることがあります。正確な最新情報は公式サイトをご確認ください。契約や導入の最終判断は、必要に応じて専門家や社内の担当者にご相談ください。

スプレッドシート連携で作成

Googleスプレッドシートと連携してグラフを作る方法は、体感の「実用度」が一気に上がります。理由はシンプルで、データがすでに表として整っているからです。コピー＆ペーストの事故が減り、修正も同じ画面で完結しやすくなります。

スプレッドシート側でGeminiを使える環境なら、サイドパネルから「この範囲でグラフを作って」と自然文で指示できるので、関数に詳しくなくても前に進めます。さらに、グラフができたあとに「凡例を短く」「軸ラベルを日本語」「折れ線に変更」みたいに、会話で仕上げられるのが強いです。

作る前の下準備（ここが地味に効きます）

まず、データの列名（見出し）が整っているかを確認します。列名があいまいだと、Geminiが「どれが日付で、どれが数値か」を誤解しやすいんですよね。日付列は日付形式、金額列は数値形式、単位は列名に書いておく（例：売上（円））など、ちょっと整えるだけで精度が上がります。

次に「分析したい範囲」を決めます。全データをいきなり投げるより、まずは直近3か月、あるいは代表的なカテゴリだけ、みたいに小さく始めると成功率が上がります。

基本手順（迷ったらこれ）

私がすすめる基本手順は次の流れです。まず、グラフ化したいセル範囲をはっきり決めます。次に、Geminiサイドパネルで「何を比較したいか」を言語化します。最後に、出力されたグラフの前提（軸・単位・集計条件）を目視で確認します。

公式の手順や、どんなプロンプトが使えるかはGoogleの案内が一番確実です。機能の前提条件や操作の流れは、まず一次情報で確認しておくと安心ですよ。（出典：Google公式ヘルプ「GoogleスプレッドシートでGeminiを使用する」）

指示のコツは「用途」を先に言う

同じデータでも、会議用・社内共有用・外部提出用で最適な見せ方は変わります。そこで私は、冒頭に用途を入れます。たとえば「提案資料に貼るので16:9で」「推移を見たいので折れ線で」「構成比なら円で」などです。用途が入るだけで、手戻りが減ります。

覚えておくと楽な指示テンプレ

「この範囲のデータで、目的は◯◯です。X軸は◯◯、Y軸は◯◯。グラフ種類は◯◯。凡例とタイトルは日本語。資料に貼るので横長でお願いします。」

最後に絶対やるチェック（ここ、サボると危ないです）

スプレッドシート連携は便利ですが、出力が常に正しいとは限りません。数値の整合性と軸の意味は必ずチェックしてから使ってください。特に多いのが「合計の列をY軸にしたつもりが、平均との差分を拾っていた」とか「日付が文字列扱いで順番が崩れる」といったやつです。

私はいつも、グラフの前に“確認用の小さな表”を作ります。上位5件だけ、直近10行だけ、などでいいので、元データと一致しているかを見る。これを入れるだけで、外部に出す資料の事故率が一気に下がります。

Excel・PDFをアップロード

ExcelやPDFをアップロードしてグラフ化する方法は、「データがスプレッドシートに入っていない」場面で効きます。たとえば、外部から受け取ったExcel、統計資料のPDF、会計レポートのPDFなどです。

このパターンで一番大事なのは、Geminiに“いきなりグラフを描かせない”ことです。私も最初はやりがちだったんですが、いきなり「グラフ作って」で走ると、列の解釈ミスや単位の読み違いが起きやすいんですよ。特にPDFは、見た目は表でも内部はテキストの並びだったりして、読み取りがズレることがあります。

私が必ず挟む「前提固め」ステップ

私がまずやるのは、いきなりグラフを作らせないことです。先に「どの列が項目で、どの列が数値か」「単位は何か」「欠損や注釈がないか」をGeminiに整理させて、前提を固めます。前提が固まると、グラフ作成が安定します。

Excelは「余計な飾り」を落とすと勝ちやすい

Excelは便利なんですが、罫線・結合セル・注釈・複数表の混在があると、分析が不安定になりがちです。もし可能なら、分析に必要な表だけを別シートにコピーして、列見出しを1行目に揃える。これだけで成功率が上がります。「面倒だな…」と思うかもしれませんが、あとで直すより早いことが多いです。

PDFは「出典の場所」を言わせると検算が楽

また、PDFは数字の参照ミスが起きやすい領域です。グラフにした数値が元のページのどこから来たかを明示させると、検算が一気に楽になります。たとえば「参照したページ番号と表の行名も書いて」と言うだけで、確認がかなりスムーズになります。

Excelを扱う具体例は、別記事でより細かくまとめています。ファイル形式や準備のコツも含めて確認したい場合は、GeminiでExcelを読み込む使い方も参考になります。

アップロードするデータに、個人情報や社外秘が混ざっていないかは必ず確認してください。利用中のプランや設定によって取り扱いが変わる可能性があります。正確な情報は公式サイトをご確認ください。最終的な判断は、必要に応じて専門家や管理者にご相談ください。

Python実行で正確に描画

「見た目のグラフ」ではなく、「数値的に正しいグラフ」を作りたいなら、Python実行ベースのアプローチが強いです。Geminiの環境やプランによっては、内部でPythonを使った集計・描画に近い形で結果を出せることがあります。

ここでのキモは、グラフだけを作るんじゃなくて、集計→確認→可視化の順にすることです。グラフがズレる原因の多くは、実は「集計の前提」がズレているからなんですよね。Pythonを意識すると、途中の集計表を挟めるので、ズレに気づきやすくなります。

私は最初に「分析者の役割」と「手順」を固定します

ポイントは、Geminiに“分析者の役割”を与えて、データ処理の手順を先に固定することです。私は次の3点を必ず指定します。

途中結果（集計表）を出すだけで信頼性が上がる

Python実行を意識すると、途中結果（集計表）を一度出してからグラフに進められます。これが重要で、集計表で数値が合っていれば、グラフの信頼性が上がります。私は「トップ5だけ表示」「合計行を追加」「平均との差分も併記」などを入れて、目視確認できる形にします。

（例）グラフ作成の“型”をコードで固める

ここでは雰囲気が伝わるように、よくある型を置いておきます。あなたはそのままコピペしなくてもOKで、「こういう手順で組むと事故が減るんだな」くらいで見てください。

（イメージ）
1) データを読み込む
2) 日付を日付型にする・欠損を処理する
3) 週次や月次で集計する
4) 集計表を表示して確認する
5) 折れ線や棒グラフで描画する
6) タイトル・単位・注釈を入れる

注意

AIの出力は、計算や参照を誤る可能性があります。重要な判断に使う場合は、必ず元データと照合し、必要なら専門家に確認してください。

あと地味に大事なのが、「どのライブラリで描く想定か」を揃えることです。環境やモデルによって、提案される描画方法が違うことがあります。なので私は「まず集計表を確定」「次にグラフの種類を確定」「最後に体裁を整える」の順で、前提をズラさないように進めています。

NanoBananaで画像生成

「グラフを画像として欲しい」「記事やスライドに貼れる一枚絵が欲しい」なら、NanoBananaの画像生成を使う手があります。表データを渡して、棒グラフ・円グラフ・折れ線グラフなどを“画像として”出すイメージです。

ここ、便利なんですが、注意点もハッキリあります。画像生成は“見た目が整う”反面、数値の厳密さは別問題になりがちです。つまり「それっぽいグラフ」は出るけど、目盛りや割合の整合がズレることがある、というやつです。なので私は、画像生成グラフを「最終成果物」にする場合ほど、確認を厚くします。

まず表で数値を確定してから画像にする

私は、画像生成グラフを使うときは次の順序を守ります。ここを守るだけで事故が減ります。

プロンプトは「デザイン要件」まで言うと仕上がりが安定

画像生成で「使えるグラフ」にしたいなら、私はデザイン要件を必ず入れます。たとえば「背景は白」「余白多め」「日本語フォント」「凡例は右」「タイトルは短く」「数字は小数第1位まで」みたいに、実務で必要な要件を先に詰めます。ここを曖昧にすると、派手すぎたり、文字が小さすぎたりして、結局使えないことが多いです。

画像生成グラフの指示テンプレ（例）

「以下の表データをもとに、横長の棒グラフ画像を作成してください。背景は白、文字は日本語、タイトルと凡例を入れて、軸ラベルと単位も明記。ビジネス資料にそのまま貼れる、シンプルで読みやすいデザインにしてください。」

「無料だと回数制限が気になる」「急に生成できなくなった」という相談も多いです。上限や対処の考え方は、Geminiの画像生成回数制限の目安で詳しく整理しています。

画像生成は便利ですが、外部公開する場合は権利面の配慮も必要です。加えて、AIが作ったグラフは数値がズレる可能性があるので、元データと必ず照合してください。最終的な公開判断は、社内ルールや専門家の助言に従ってください。

Canvasで編集と出力

グラフ作成が「作って終わり」にならないために、Canvasは相性が良い機能です。私がCanvasを推す理由は、作業が“編集前提”で設計できるからです。グラフや文章、レポートの骨子を一度まとめて、修正指示を繰り返す流れが作れます。

実務のグラフって、だいたい最後に「読みやすさ調整」が入りますよね。文字が小さい、凡例が邪魔、色が強い、タイトルが弱い、注釈がない…この“最後の詰め”を短時間で回せるのがCanvasの価値だと思います。

Canvasが効くのは「修正回数が多い」とき

グラフ周りでよくあるのは、「小さくて読めない」「凡例が邪魔」「色が微妙」「タイトルが弱い」などの“最後の仕上げ”です。Canvasなら、表示領域が広く、修正ポイントを具体的に指定しやすいので、手戻りを減らせます。

画像が不安定なら「別の出し方」に切り替える

それでも画像表示が不安定なときは、グラフを“画像として出す”発想を一度捨てて、後から再現できる形で出すのも手です。たとえば「後から同じグラフを再現できる手順を文章で」「再現に必要な条件を箇条書きで」など、出力形式を変えるだけで安定することがあります。

また、環境によっては「グラフを作るための設計書（データ列、軸、系列、集計条件）」を先に作っておいて、最終的な描画はスプレッドシート側の標準グラフでやるのが一番堅い場合もあります。AIに任せる範囲を“決める”のも、実務では大事なんですよね。

Geminiのグラフ作成を成功へ

ここからは「実際にやると詰まりやすいところ」を潰します。プロンプトの型、出てこないときの原因、失敗エラーの切り分け、料金と機密情報の考え方まで、再現性を上げる運用面に寄せて解説します。

ここでのゴール

“たまたま成功”じゃなくて、“毎回だいたい成功”に寄せることです。手順と指示の型を持つと、グッとラクになりますよ。

プロンプト例と指示の型

Geminiのグラフ作成は、プロンプトの質でほぼ決まります。私がいつも言うのは、グラフ作成は「お願い」ではなく「仕様書」に近い、ということです。曖昧だと、曖昧なグラフが返ってきます。ここ、気になりますよね。

まずは「指示の4ブロック」で迷子を防ぐ

私は、指示を4ブロックに分けるだけで精度が上がると感じています。理由は単純で、AIはあなたの頭の中の前提を読めないからです。前提を分解して渡すと、ブレが減ります。

よく使う“たたき台”と、失敗しにくい書き方

以下は、私がよく使うたたき台です。あなたのデータに合わせて差し替えてください。ポイントは「列の意味を明示」「途中で表を出す」「最後に体裁」。この3点です。

あなたはデータ分析担当です。
目的：〇〇を把握して、次の打ち手を検討したい
対象：添付データ（〇年〇月〜〇年〇月、A列＝日付、B列＝売上、C列＝チャネル）
手順：
1) 欠損や異常値があれば指摘
2) 週次で集計し、表で出力
3) 折れ線グラフで推移を可視化（X軸＝週、Y軸＝売上）
体裁：タイトルは日本語、凡例は短く、読みやすい文字サイズで

目的別に「最初の一言」を変えると強い

グラフ作成で迷うときは、目的を“グラフの種類”に落とし込むのが早いです。私はだいたい、次の対応で考えています。あなたもこの対応表を頭に入れておくと、プロンプトが短くなって楽ですよ。

目的→おすすめグラフ（目安）

この型に慣れると、「何をどう直せば良いか」も言語化しやすくなります。結果的に、修正往復の回数が減ります。

出てこない原因と設定

スプレッドシートでGeminiが出てこないとき、焦ってしまいがちですが、原因はだいたいパターン化できます。私の切り分けは「権限」「設定」「環境」「障害」の4つです。

まず確認するチェックリスト

• 利用しているアカウントが対象プランか（個人かWorkspaceか）
• 組織アカウントの場合、管理者側で機能が有効化されているか
• ブラウザ・拡張機能・ログイン状態に問題がないか
• 一時的なサービス障害が起きていないか

切り分けのコツ：あなたが触れる範囲／触れない範囲を分ける

ここ、地味に大事です。あなたが自力で直せるのは「ブラウザ環境」「ログイン状態」「表示上の不具合」あたりが多いです。一方で、Workspaceの管理ポリシーや組織の契約条件は、あなたの操作ではどうにもならない場合があります。だから私は、最初に“自分が触れる範囲”から潰して、ダメなら早めに管理者にエスカレーションします。ここで粘りすぎると時間が溶けます。

現場で多い落とし穴

個人アカウントでは使えるつもりでいたのに、実際はWorkspaceの設定が必要だったり、逆にWorkspace側の管理ポリシーで制限されていたりします。あなたの操作で解決できない制約もあるので、その場合は管理者に相談するのが最短です。

私がやる“最短の再現テスト”

「表示されない＝使えない」と決めつけず、別ブラウザや新規シート、別端末で再現するかも見てください。原因が「環境依存」か「アカウント依存」かが分かるだけで、次の一手が明確になります。

たとえば、別端末でも同じならアカウントや権限の線が濃いです。逆に、別端末で出るなら、その端末のブラウザ拡張やキャッシュの影響かもしれません。こういう切り分けができると、相談するときもスムーズです。

グラフ失敗エラーの対策

グラフ作成の失敗エラーが続くときは、プロンプトの問題とシステム側の問題が混ざっていることが多いです。だからこそ、私は“順番に潰す”運用にしています。

ポイントは「最小成功」を先に作ること

ポイントは、最初から完璧なグラフを狙わないことです。まず成功体験を作り、そのチャットの“文脈”を育てると、その後の雑な指示でも通りやすくなるケースがあります。ここ、地味に効きます。

たとえば、最初は「この表を要約して」「カテゴリ別の合計を表で出して」だけにします。次に「その表を棒グラフにして」。最後に「横長」「凡例短く」「単位明記」。この順番が強いです。

表示が不安定なときの“逃げ道”を持つ

それでも表示が不安定なときは、ブラウザ側の描画や通信で詰まっている可能性もあります。そういうときは、グラフそのものより「再現できる条件」を出させるほうが安定する場合があります。たとえば「どの列をX軸にして、どの列をY軸にして、どの範囲で描くか」を仕様として出してもらって、最後の描画はスプレッドシートの標準機能でやる。これが一番堅いことも多いです。

エラー時に効くプロンプトの一言

「参照した数値の出典（どの列・どの行・どのページ）も併記して」

この一言を入れると、数値の追跡がしやすくなり、結果的に誤りの発見も早くなります。あと、エラーが続くときほど“原因のログ”を残すのもおすすめです。「どのデータで」「どの指示で」「どんな失敗になったか」を箇条書きにしておくと、次回同じ沼にはまりにくいです。

料金プランと機密情報

料金の話は避けて通れませんが、私は「金額」よりも「制限の種類」で判断します。グラフ作成に効いてくるのは、回数上限、混雑時の安定性、扱えるファイル、連携の範囲です。ここがあなたのボトルネックなら、有料化は“時短の投資”になりやすいです。

私が“課金を検討するサイン”として見ているもの

私がよく見るサインは次の4つです。ひとつでも当てはまるなら、有料にする価値が出てきます。

ざっくり比較（目安）

機密情報は「入力前」に勝負が決まります

機密情報については、ここだけは強めに言います。個人情報・社外秘・契約情報などは、入力前に必ず社内ルールを確認してください。業務アカウント（Workspace等）でも、設定や契約条件で扱いが変わる可能性があります。

私は、分析用にデータを渡す前に「マスキングできるか」「集計済みの数字だけで目的を満たせるか」を必ず考えます。たとえば顧客名が必要ないなら消す、メールアドレスが必要ないなら削る、売上の実数が不要なら指数化する。こういう工夫で、リスクを下げつつ同じ分析ができることが多いです。

重要

料金や仕様は変わりやすい分野です。正確な最新情報は公式サイトをご確認ください。契約や運用の最終判断は、必要に応じて専門家や管理者にご相談ください。

料金の考え方をもう少し広い視点で整理したいなら、Geminiの議事録作成と料金の考え方も参考になります。判断軸の作り方は、グラフ作成にもそのまま応用できます。

Geminiのグラフ作成まとめ

Geminiのグラフ作成は、「できるかどうか」より「どう運用すると安定するか」で差がつきます。私は、まず無料で小さく試し、スプレッドシート連携で再現性を上げ、必要ならPython実行やCanvasで仕上げる、という順番をおすすめします。

悩み別の“最短ルート”だけ最後に置いておきます

あなたの悩みに合わせて、今日からの動き方を一言でまとめるとこんな感じです。

最後にもう一度。AIは強力ですが万能ではありません。グラフは意思決定に直結しやすいので、人の目によるファクトチェックは必須です。正確な最新情報は公式サイトをご確認ください。契約や運用の最終判断は、必要に応じて専門家にご相談ください。