AIでデータ分析するには？——中小企業が手元のExcel・販売管理・顧客データで始めるやり方と数字の確かめ方

AIでデータ分析するとできること：手元のデータで始められる4つの分析

AIでデータ分析するというと、大がかりなシステムや専門家が必要に思えるかもしれません。しかし中小企業がまず取り組むべき分析の多くは、今あるExcelや販売管理システムから出したデータで始められます。AIは、表を読み取って集計し、目立つ変化を言葉で説明するのが得意です。次の4つは、どの業種でも手元のデータで始めやすい分析です。

表の最後の「問い合わせ内容の分類」は、数字ではなく文章のデータです。こうした文章を読んで種類に分ける作業は、これまで人が1件ずつ読むしかありませんでしたが、AIが特に得意とするところです。数字の集計と文章の分類を組み合わせると、「クレームが増えた商品は、粗利も下がっていた」のように、別々に見ていたデータのつながりにも気づきやすくなります。

AIのデータ分析で変わるのは「集計の手間」と「気づくまでの時間」

Excelでも同じ分析はできます。違いは、関数や集計表を組む手間がいらず、思いついた疑問をその場で言葉で聞けることです。「では、その得意先が減らした商品は何か」と続けて聞けば、すぐに次の表が出てきます。分析に詳しい人がいなくても、経営者や管理職が自分で疑問をたどれるようになるのが、AIを使ったデータ分析のいちばんの価値です。

データの準備：表の形・項目名・期間をそろえると、AIの分析は正確になる

AIのデータ分析がうまくいくかどうかは、渡すデータの形でほぼ決まります。人が見ればわかる表でも、AIは読み違えることがあります。分析を始める前に、データを次の形にそろえておきましょう。

基本は「1行に1件、1列に1項目」

売上なら1行に1つの取引、顧客なら1行に1社、問い合わせなら1行に1件を書き、列ごとに「日付」「得意先名」「商品名」「金額」のように1つの項目だけを入れます。見やすさのために作った表は、AIには読みにくいことがよくあります。

項目名と期間をはっきりさせる

列の名前は「金額」ではなく「売上金額（税抜・円）」のように、単位と税の扱いまで書くと読み違えが減ります。また、比べる期間は前年と同じ長さにそろえます。今年が10か月分、前年が12か月分のまま比べると、売上が減ったように見えてしまいます。

販売管理システムから毎月同じ形でCSV（カンマで区切られた表のファイル）を出せるなら、それがいちばん扱いやすい元データになります。出し方を一度決めておけば、翌月からは同じ準備を繰り返すだけで済みます。

AIへの聞き方：目的・データの説明・出してほしい形の3つを必ず伝える

同じデータでも、聞き方によってAIの答えの役立ち方は大きく変わります。「この売上データを分析して」とだけ頼むと、当たり障りのない感想が返ってきがちです。AIへの指示の文章（プロンプト）には、次の3つを入れましょう。

1. 何を決めるための分析か（目的）：「来期に力を入れる商品を3つに絞りたい」「取引が減っている得意先に、営業が訪問する順番を決めたい」のように、分析の先にある判断を書く
2. データの説明：どの期間の、何のデータか。各列が何を表すか。返品や社内取引を含むかどうか
3. 出してほしい形：「得意先別に、前年売上・今年売上・増減額・増減率の4列の表で」「上位10件まで」のように、表の列と件数を決める

聞き方の例：顧客ごとの変化を調べる

1回で完璧を求めず、続けて聞いていく

データ分析は、1つの答えから次の疑問が生まれるものです。「減少額の大きい上位5社は、どの商品の注文が減ったか」「その商品は、ほかの得意先でも減っているか」と、続けて聞いていくと原因に近づけます。最初から細かい分析を頼むより、まず全体の表を出させ、気になる行を深掘りするほうが、早く使える答えにたどり着きます。

AIの数字を鵜呑みにしない：分析結果を確かめる5つの方法

AIのデータ分析は便利ですが、出てきた数字をそのまま会議や取引先への説明に使うのは危険です。AIは、データを読み違えたり、集計の条件を取り違えたり、ときにはデータにない数字をそれらしく補ったりすることがあります（ハルシネーションと呼ばれる間違い）。次の5つの方法で、分析結果を確かめてから使いましょう。

1. 合計と件数を元データと照らし合わせる：AIが出した売上の総額と行数が、販売管理システムやExcelで出した合計・件数と一致するかを最初に確かめる。ここがずれていれば、その後の分析はすべて信用できない
2. 計算のしかたを説明させる：「どの列を、どの条件で、どう集計したか」を書かせる。返品を引いたか、税込・税抜のどちらか、期間の区切りは正しいかを確かめる
3. 数件だけ手で計算してみる：上位の得意先や商品を2〜3件選び、Excelで同じ数字になるかを確かめる
4. 実感と合わない結果は理由を聞く：「この商品がいちばんもうかっている」など、現場の実感と違う結果が出たら、その理由と根拠になった行を示させる。原価の入力漏れなど、データの側に問題が見つかることも多い
5. 「なぜ」の説明は仮説として扱う：AIが書く「売上が減った理由」は、データから考えられる候補にすぎない。営業担当者に聞くなど、人が事実を確かめてから判断に使う

確かめ方の手順は、最初に一度決めておけば毎回同じことを繰り返すだけです。とくに1つめの「合計と件数の照合」は、数十秒でできて効果が大きいので、必ず習慣にしてください。

社外に出せないデータの扱い：入力してよいAIサービスと、渡す前に外す項目を決める

売上や原価、顧客の情報は、会社にとって社外に出せないデータです。AIでデータ分析をするときは、どのAIサービスに、どのデータを入れてよいかを先に決めておく必要があります。

入力してよいAIサービスかを確かめる

個人で登録した無料のAIサービスは、入力した内容がAIの学習に使われる設定になっている場合があります。業務のデータを分析するときは、法人向けの契約や設定で、入力したデータが学習に使われないこと、どこに保存されるか、誰が見られるかを確かめたうえで使います。

データの種類ごとに扱いを分ける

分析に氏名や電話番号が必要になることは、ほとんどありません。「顧客番号」だけ残して名前や連絡先の列を外しておけば、分析の結果は顧客番号で返ってくるので、社内で元の台帳と照らし合わせれば誰のことかがわかります。

個人情報の扱いには個人情報保護法などのルールがあり、使い方によって求められることが変わる場合があります。自社のやり方が当てはまるかは、個人情報保護委員会などの公式サイトで最新の情報を確認してください。社内のルールの作り方は「顧客情報・個人情報をAIで扱うときの注意点」の記事でくわしく説明しています。

AIのデータ分析を始める手順と、毎月の仕組みにする段階

AIのデータ分析は、最初から全部のデータで始める必要はありません。次の順番で、小さく始めて広げていくのがおすすめです。

1. 決めたいことを1つ選ぶ：「来期に力を入れる商品」「訪問すべき得意先」など、分析の先にある判断を1つ決める
2. 必要なデータを1つ出す：その判断に必要なデータだけを、販売管理システムやExcelから出す
3. 表の形をそろえる：2章のチェックリストにそって、1行1件・項目名・期間を整える
4. 目的・データの説明・出してほしい形を伝えて聞く：3章の聞き方で分析させ、気になる点を続けて聞く
5. 数字を確かめて、判断に使う：4章の方法で確かめ、結果をもとに人が決める

毎月繰り返す分析は「仕組み」にすると手間が消える

手作業でAIにデータを渡す使い方でも、分析の手間は大きく減ります。ただ、毎月同じ分析を繰り返すようになると、データを出す、形を整える、同じ指示を書く、結果を確かめる、という作業そのものが負担になってきます。この段階で役立つのが、データの取り出しから分析、確認までを自動で回す仕組みです。

当社自身も、社内の集計や報告などの業務をAIに任せる仕組みを作り、月に約480時間の作業を減らしてきました。当社のAI社員は、お使いの販売管理システムやExcelのデータの形に合わせて、データの取り込み、表の整形、分析、合計の照合、結果の通知までを一続きの仕組みとして作ります。社外に出せないデータの扱いも、ご相談のうえで決めていきます。料金は初期費用＋月5万円で、初期費用はヒアリング後にお見積もりします。最短2週間で稼働でき、運用中の分析内容の追加や相談にも回数の制限なく対応しています。「データはあるのに見られていない」という経営者の方は、まずどの判断のためにどのデータを使うかを一緒に整理するところからご相談ください。