「分析しといて」にAIで答える方法：集計・分析・示唆の違いと問いの5パターン

「このデータ、分析しといて」と言われて、エクセルを開いて合計を出し、前年と比べてグラフにして——「で、これで何を言えばいいんだろう」と手が止まる。多くの人はここで「自分は数字が苦手だ」と結論づけますが、足りないのは統計の知識ではありません。

なぜ「分析しといて」で手が止まるのか？

「分析しといて」が指示になっていないからです。 料理でいえば「なんか作っといて」と言われているのと同じで、誰が食べるのか、何が食べたいのか、いつまでに必要かが分からなければ、プロの料理人でも手が止まります。足りないのは計算力ではなく「何を聞かれているか」の特定です。

集計・分析・示唆は何が違う？

集計は数字をまとめること、分析はなぜそうなったかを分解すること、示唆は「だから何をすべきか」を言うことです。

上司が「分析して」と言うとき、本当に欲しいのはたいてい示唆です。ところが多くの人は集計を提出して「で？」と返される。そして重要なのは、集計はもうAIがやってくれること。これから人に求められるのは、分解する力と「だから何を言うか」の力です。

分析の「問い」はどう立てる？（5パターン）

問いは5パターンしかありません。この5つを覚えれば、自分で問いが立てられます。

1. 比較：AとBで違いはあるか（店舗別、担当別）
2. 変化：時間でどう動いたか（月次推移、前年比）
3. 内訳：何が全体を構成しているか（商品別構成比）
4. 関係：2つの数字は連動しているか（広告費と売上）
5. 異常：おかしいところはどこか（急な落ち込み、外れ値）

分析は問いで8割決まります。「分析しといて」と言われたら、まず「比較・変化・内訳・関係・異常のどれを知りたいですか」と聞き返すか、自分で当たりをつけます。

AIにはどう頼めばいい？

データを貼って「問いのパターン」を指定し、「傾向を3つ」「異常値は？」「グラフにするなら？」「だから何をすべきか」の4点を聞きます。

以下は直近6ヶ月の売上データです（列：月、商品カテゴリ、地域、売上額）。
問い：地域別の売上の「変化」と「内訳」を知りたい。

1. このデータから読み取れる傾向を3つ挙げてください
2. 異常値や気になる点があれば指摘してください
3. 上司への報告でグラフにするなら、どのグラフで何を見せるべきですか
4. 「だから何をすべきか」の示唆を、根拠つきで2つ提案してください

（データ貼り付け）

見出し行ごと貼ること、そして貼る前に個人名や取引先名を置き換えることを忘れずに（匿名化のやり方）。

AIの分析結果は、どこまで信じていい？

傾向の読み取りは信頼してよく、合計や件数などの重要な数字は1つ自分で検算してください。 AIの分析は「優秀な部下の報告」で、最終確認はあなたの仕事です。加えて、間違った結論を避けるための落とし穴が3つあります——平均の罠、相関と因果の混同、サンプル数の罠。統計の数式は要りませんが、この3つだけはAI分析の落とし穴3つで押さえてください。

顧客データをそのままAIに渡していい？

渡してはいけません。個人名・会社名・メールアドレス・社員名を置き換えてから渡します。 匿名化しても分析の精度はほとんど落ちません。AIが必要としているのは関係性と構造で、実名ではないからです。手順は顧客データをAIに渡す前の匿名化へ。

毎月の集計はどうすればラクになる？

レポートではなくダッシュボードにします。 スプレッドシート＋関数（0円）で毎月更新される表を一度作れば、以後は数字を貼るだけで集計が終わります。BIツール（無料枠のあるもの）に接続すればグラフも自動更新になります。関数はAIに書かせればよく、考え方は自動化の始め方と同じです。

よくある質問