データ分析・活用応用

PR-179 自社データだけでなく、業界統計や公的データと掛け合わせた分析をしたことがない——外部公開データと自社データを掛け合わせて分析する方法

ClaudeChatGPT

こんな悩みはありませんか?

自社のSoVや言及率の推移は記録しているものの、それが業界の中でどのあたりに位置するのかを、公開されている調査データと掛け合わせて見たことがない——という悩みはありませんか。自社の数字だけを眺めていても、それが良いのか悪いのか、相場観が分からないままです。

この記事でできるようになること

自社データと、出典を明記した外部公開データ(業界調査等)を並べて、自社の相対的な位置づけを整理できるようになります(複数の公開データがある場合は、調査時期・母集団の違いを踏まえて幅を持って解釈します)。

使うプロンプト

入力に必要な素材

  • 自社データ。列例: 月, 自社指標値
  • 外部公開データ。列例: 出典名, 公表時期, 数値, 対象母集団・調査条件
あなたはAIO計測データと外部公開データの比較分析担当です。外部公開データは調査元・調査時期・対象母集団によって数値が大きく異なりうるという前提のもと、以下のデータをもとに分析してください。

# 事前確認
【自社データ】【外部公開データ】のいずれかが空欄の場合は分析を進めず不足項目を指摘してください。外部公開データに出典名・公表時期・対象母集団のいずれかが欠けている行がある場合、その行は比較対象から除外し「出典情報不足のため除外」と明記してください。

# 自社データ
【月・自社指標値の列を持つCSVを貼り付け】

# 外部公開データ
【出典名・公表時期・数値・対象母集団や調査条件の列を持つ形で貼り付け(複数の調査がある場合は全て併記)】

# 分析してほしいこと
1. 自社データと外部公開データを並べた比較表を作成する
2. 自社の数値が、外部データのレンジ(複数調査がある場合はその幅)の中でどのあたりに位置するかを整理する
3. 複数の外部データがある場合、それぞれの調査時期・母集団が異なる点を明記し、単純平均や断定的な結論を避ける
4. 貼り付けられていない外部データの数値を、AI自身が検索したり創作したりしないこと。渡された範囲内でのみ分析すること
5. 出典が明記されていない外部数値は比較に含めないでください

# 検算のために必ず出力してほしいこと
- 比較表に転記した自社データ・外部データの数値と、貼り付けた元データの数値が一致しているかの確認結果

# 出力形式
- 自社データ×外部公開データの比較表(出典・調査時期つき)
- 自社の位置づけの整理(レンジの中でどのあたりか)
- 検算結果(転記数値と元データの一致確認)

実行手順

  1. 自社データを用意する
  2. 参考にしたい外部公開データを、出典・公表時期・数値をセットで用意する(複数の調査を並べてレンジとして扱う)
  3. プロンプトの【】へ貼り付けて実行する
  4. AIが比較表に転記した自社データ・外部データの数値が、元の入力と一致しているか(桁や単位の誤りがないか)を検算する
  5. AIが入力していない外部の数値を勝手に補って出力していないか確認し、もし補っていたら出典不明として除外する

結果の読み解き方

  • 外部公開データは、調査元・調査時期・対象母集団によって数値が大きく異なることがあります。同じテーマでも調査により数値に大きな開きが出ることがあるため、単一の数値を絶対視しないでください。
  • 自社データが外部データのレンジの中でどのあたりかを見るのは、あくまで「相場観」をつかむための参考であり、優劣の断定材料ではありません。
  • 業界全体の傾向と、自社固有の事情(商材・地域・顧客層の違い)が混ざって見えることがあるため、単純な比較で結論を出さないでください。

注意点

  • 外部公開データを引用する際は、必ず出典・調査時期を明記し、AIに新しい統計や数値を作らせないでください。AIが出典のない数値を提示してきた場合は、その部分を分析から除外してください。
  • 自社データに顧客単位の情報が含まれる場合は、匿名化・マスキングした上で月次・期間集計値のみを渡し、個人が特定できる情報は含めないでください。
  • 外部データの利用にあたっては、著作権・利用規約の範囲内で行い、調査元の許諾が必要なデータを無断で転載しないよう注意してください。

関連レッスン・関連パターン

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. 複数の外部公開データがある場合、それぞれの調査時期・母集団が異なる点を明記し、単純平均や断定的な結論を避けるべきとされている。

Q2. このプロンプトが明確に禁止しているAIの振る舞いはどれか

Q3. 自社の数値が外部データのレンジの中でどのあたりかを見ることは、この記事ではどう位置づけられているか

よくある質問

Q. 自社データだけを見ていると何が分からないままになりますか?

自社の数字が業界の中でどのあたりに位置するのかという相場観が分からないままになります。

Q. 複数の外部調査データで数値に開きがある場合、どう扱うべきですか?

調査元・調査時期・対象母集団によって数値が大きく異なることがあるため、単一の数値を絶対視せず、幅を持って解釈する必要があります。

Q. 外部データを引用する際に必ず明記すべきことは何ですか?

出典・調査時期を必ず明記し、AIに新しい統計や数値を作らせないようにする必要があります。

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