スプレッドシートのデータをAIで分析する

このレシピでできること

スプレッドシートのデータをAIにコピペで渡して、傾向分析・異常値検出・グラフの提案まで自動で行うワークフローです。データ分析の専門知識がなくてもインサイトを得られます。

Step 1: データをCSVまたはコピペで渡す
スプレッドシートのデータをCSV形式でダウンロードするか、直接コピーしてAIに貼り付ける。GPT-4のCode Interpreterモードならファイルアップロードも可能。

Step 2: 分析の目的を明示する
「このデータから〇〇を知りたい」と目的を具体的に伝える。例：「売上の月別推移」「アクセスが多い曜日・時間帯」「売れ筋商品TOP10」など。

Step 3: インサイトを引き出す
「このデータで気になる傾向や異常値を教えて」「前月比でどう変化しているか」「このデータから言えることを3点まとめて」と質問を重ねる。

Step 4: 可視化・レポート化する
「このデータをグラフにするならどんな形式が最適か提案して」「この分析結果を上司に報告する文章にまとめて」と続けて成果物に変換する。

入力：（月別アクセス数・PV数・直帰率のCSV、12行）

出力：

主な傾向
- 3月・4月にアクセスが急増（前月比+40%）→ 春のコンテンツ需要と一致
- 直帰率が高い月（65%以上）は記事の流入キーワードと内容のミスマッチが疑われる
- 火曜・水曜のアクセスが他曜日比20%高い → この曜日に更新・告知が効果的

推奨アクション
- 直帰率が高い上位5記事の冒頭1000字を改善する
- 火・水に合わせて新規記事の公開スケジュールを調整する

① 売上予測：「この売上推移から、来月の売上を予測して。根拠も説明して」と予測分析に使える

② 異常値アラート：「今月のデータで先月から大きく変化した項目を赤字でハイライトして」と報告書として使える

③ Notion・Slack連携：分析結果をコピーしてNotionに貼るか、「Slack用に要点だけ3行で」と変換してそのまま共有できる

失敗①「データが多すぎてAIに貼れない」
→ 対策：集計済みの月別・週別サマリーだけを渡す。生データ全部は不要

失敗②「分析が表面的で使えない」
→ 対策：「このデータから今すぐ取れるアクションを3つ具体的に教えて」と行動につながる問いに変える

失敗③「毎回同じような分析になる」
→ 対策：「先月の分析と比較して、今月新しく気づいたことは何か」と差分分析の問いに変える

活用例はこれから拡充予定です

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