AIでデータ分析が「誰でもできる」時代に
これまでデータ分析は、統計の知識やプログラミングスキルが必要な専門家の仕事でした。しかし、ChatGPTやCopilotの登場により、自然言語で「これを分析して」と言うだけで、グラフの作成からトレンドの発見、改善提案までAIが行ってくれます。
準備：分析するデータを整える
AIにデータを渡す前に、最低限の準備をします。列の見出しを明確にする（「売上」「日付」「商品名」等）、空白セルや明らかなエラーデータを除去する、1つのシートに必要なデータをまとめる。この3つだけで、AIの分析精度は大幅に向上します。
分析例1：売上トレンド分析
月別の売上データをChatGPTに渡し、「月別の売上トレンドを分析し、前年同月比で大きな変動がある月とその原因仮説を3つ挙げてください」と指示。AIが数値の増減パターンを読み取り、季節性や外部要因の仮説まで提示してくれます。
分析例2：顧客セグメント分析
顧客の購買データ（購入金額・頻度・最終購入日）をAIに分析させ、RFM分析を自動実行。「優良顧客」「離反リスク顧客」「新規顧客」などのセグメントに分類し、各セグメントへのアプローチ方法まで提案してもらえます。
分析例3：経費の異常検知
月次の経費データをAIに渡し、「通常と異なるパターンの経費を検出してください」と指示。AIが過去の傾向から逸脱した支出を自動的にフラグし、確認すべき項目をリストアップします。
AIデータ分析のコツ
分析の精度を上げるポイントは3つです。①質問を具体的にする（「分析して」ではなく「前月比で10%以上変動した項目を抽出して」）、②データの背景情報を伝える（業界、季節要因、キャンペーンの有無等）、③AIの分析結果を鵜呑みにしない（現場の感覚と照合して検証する）。
まとめ
AIを使えば、データ分析はもはや「専門家の仕事」ではありません。手元のExcelデータからでも、すぐにAI分析を始められます。まずは身近なデータで試してみてください。