データ分析・活用基礎

PR-177 毎回同じ集計作業をExcelで手作業でやっていて時間がかかる——生データから分析ダッシュボードの土台をAIに作らせる方法

Claude

こんな悩みはありませんか？

毎月、同じような集計作業をExcelやスプレッドシートで手作業で繰り返していて、時間がかかっている——という悩みはよくあります。集計の型さえ一度固まれば、翌月以降は同じ列構成のデータを用意するだけで済むはずなのに、その型を作る最初の一手間がなかなか取れない、という状態です。

この記事でできるようになること

集計元の生データから、Visibility(可視性)・Authority(権威性)・Outcome(成果)の3層に整理されたダッシュボードの土台（集計済みテーブルと、スプレッドシートへの転記用データ）をAIに作らせられるようになります。

使うプロンプト

入力に必要な素材

集計元の生データ(CSV)。列例: 日付, 項目(指標名), 数値, 出典元ツール名(分かれば)

あなたはAIO計測データのダッシュボード設計担当です。毎月の手作業集計を減らすため、以下の生データをもとに、翌月以降も使い回せる集計テーブルの土台を作成してください。

# 事前確認
データが空欄、または「日付・項目(指標名)・数値・出典元ツール名」の列が揃っていない場合は作成を進めず不足箇所を指摘してください。

# データ
【日付・項目(指標名)・数値・出典元ツール名の列を持つCSVを貼り付け】

# 作成してほしいこと
1. 渡されたデータの各項目を、Visibility(可視性。例: SoV・言及率)・Authority(権威性。例: 引用率・センチメント)・Outcome(成果。例: AIチャネル流入・コンバージョン数・指名検索ボリューム)の3層に振り分ける
2. 振り分けた根拠を、項目ごとに一言ずつ添える(人間がチェックできるように)
3. 各層ごとに、月別の集計テーブルを作成する
4. 3タブ構成のスプレッドシート（Visibilityタブ・Authorityタブ・Outcomeタブ）にそのまま転記できる形（タブ名｜列見出し｜データ）で出力する
5. データにない項目・数値を推測で補完しないでください

# 検算のために必ず出力してほしいこと
- 3層に振り分けた項目数の合計
- 貼り付けたデータに含まれる項目の総数
- 両者が一致するかの確認結果（分類漏れがないかの確認）

判断に迷う項目があれば、無理に3層のどれかへ割り振らず「分類保留」として別途報告してください。

# 出力形式
- 3層振り分け一覧表(項目名｜層｜根拠)
- 3タブ形式の集計テーブル(タブ名｜列見出し｜データ)
- 検算結果(振り分け項目数の合計と総項目数の一致確認)

実行手順

集計元の生データをCSVで用意する(Visibility/Authority/Outcomeの3層に対応しそうな指標を含める)
プロンプトの【】へ貼り付けて実行する
AIが振り分けた「Visibility/Authority/Outcome」の分類が、指標の一般的な定義と食い違っていないか確認する(特にAI独自の判断で誤分類しやすい項目がないか)
各層の合計項目数を数え、元データの総項目数と一致するか検算する
問題なければ、3タブ形式のスプレッドシートへそのまま転記する

結果の読み解き方

一度作った土台をそのまま毎月使い回せるよう、次月以降は同じ列構成のCSVを用意するだけで済むようにしておくと、繰り返し作業の時間が大きく減ります。
AIの分類はあくまで叩き台です。自社独自の指標(業界特有の呼び方をしているもの等)は、正しい層に入っているか必ず人間が最終確認してください。
ダッシュボードの土台ができても、更新を続けなければ意味がありません。月次の更新ルールとセットで運用してください。

注意点

生データに顧客の個人情報(氏名・連絡先・問い合わせ内容の詳細等)が含まれている場合は、集計・匿名化してから渡してください。個人が特定できる状態のデータをそのままAIに貼り付けないでください。
AIによる自動集計・自動分類には誤りが起こり得ます。特に金額や件数の合計は、必ず元データと突き合わせて検算してください。
「土台を作らせる」ことと「そのまま経営会議に出す」ことの間には、人間による最終チェックの工程が必要です。

確認テスト

選択肢をクリックすると、その場で正誤と解説が表示されます。

Q1. 判断に迷う項目があれば、無理にVisibility/Authority/Outcomeのどれかへ割り振らず「分類保留」として別途報告させる設計になっている。

Q2. 生データを振り分ける3層に含まれないのはどれか

Q3. ダッシュボードの土台を作った後、運用上重要とされていることはどれか

よくある質問

Q. 生データはどのような3層に振り分けられますか？

Visibility(可視性)・Authority(権威性)・Outcome(成果)の3層に振り分けられ、振り分けの根拠も項目ごとに一言添えられます。

Q. AIの分類をそのまま最終版として使ってよいですか？

いいえ。AIの分類はあくまで叩き台であり、自社独自の指標(業界特有の呼び方をしているもの等)は正しい層に入っているか必ず人間が最終確認する必要があります。

Q. ダッシュボードの土台を作った後、何をし続ける必要がありますか？

土台ができても更新を続けなければ意味がないため、月次の更新ルールとセットで運用する必要があります。