数字の整理と分析をAIに任せる：傾向と検討案を出す

01どんな場面で使うか

数字は手元にあるのに、見る時間がない場面です。

売上の表。問い合わせの記録。数字は、毎月たまっていきます。けれども、じっくり見る時間はありません。分析が得意な人も、社内にいません。

• 表が、月ごとに別のファイルになっている
• 合計は見ているが、内訳の変化までは見ていない
• 数字を見て、次に何をするかを決められていない
• 集計するだけで、時間が終わる

この記事は、Luna AI の活用シーン（想定の使い方）の紹介です。

02向いている会社

向いているのは、数字はあるのに、見る人がいない会社です。

• 売上などの数字を、表計算で管理している
• 月ごとの集計に、時間がかかっている
• 数字を見て、次の手を決める場がない

03Luna AI への頼み方

ファイルを渡して、知りたいことを普段の言葉で頼みます。

• 「この売上の表から、前月と比べて動きの大きい項目を挙げて」
• 「商品ごとの傾向を整理して、考えられる理由を挙げて」
• 「検討できる打ち手を3つ、根拠と一緒に出して」

渡すものは、手元にある表計算のファイルです。分析の用語を知らなくても、頼めます。

04進め方

1. ファイルを渡す。何を知りたいかを伝える
2. Luna AI が整理する。数字を表にまとめ、項目ごとの増減を出す
3. 傾向と検討案が出る。動きの大きい項目、考えられる理由、検討できる案を挙げる
4. 人が確認する。数字を元のデータで確かめ、理由が実態に合うかを見る
5. 判断と結果を記録する。どの案を採り、どうなったかを残す

たとえば、ある月に売上が落ちた場面です。Luna AI に表を渡すと、落ちたのは特定の商品だけだとわかります。前年の同じ月にも、同じ動きがありました。担当者は、季節の要因かどうかを、現場の感覚と照らして確かめられます。

05最初の1回を、具体的に

• 渡す: 売上の表のファイル
• 整理を頼む: 「商品ごと、月ごとに、表にまとめ直して」
• 傾向を聞く: 「前月と比べて、動きの大きい項目を挙げて」
• 理由を確かめる: 「考えられる理由を挙げて。数字の根拠も示して」
• 残す: 「今回は、季節の要因と判断した。来月も同じ見方で確かめる」

06AIが担うこと・人が決めること

Luna AI が挙げる理由は、数字から考えられる仮説です。本当の原因は、現場を知っている人が確かめます。

Luna AI は、数字・条件・選択肢を、判断の材料として揃えます。決めるのは人です。外部に出す資料に数字を使うときは、元のデータで確認してから使います。

07続けると何が残るか

残るのは、数字の見方と、判断の経緯です。

• どの数字を、どの切り口で見るか
• 過去に、数字を見てどう判断したか
• その判断の結果は、どうだったか

経緯が残っていれば、翌月は「先月と同じ見方で」と頼めます。前の判断がうまくいったかどうかも、振り返れます。

数字の見方が残ると、分析を担当する人が替わっても、同じ切り口で見続けられます。

08一般的なチャットAIで行う場合との違い

違いは、前提の説明がいるかどうかと、直した内容が次に残るかどうかです。

一度きりの集計なら、一般的なチャットAIで足ります。同じ数字を毎月見る会社ほど、Luna AI が向いています。

09つまずきやすい点と対処

• 元の数字を確かめない。集計の誤りは、判断の誤りになります。合計などの要所は、元のデータで確認します
• 仮説を結論にする。数字からわかるのは、起きたことです。なぜ起きたかは、現場で確かめます
• 見方が毎回変わる。切り口が変わると、月ごとに比べられません。見る数字と切り口を、決めておきます

10始める前に決めること

1. 見る数字。まず1つ、毎月見たい数字を選ぶ
2. 元のデータの場所。どのファイルが正しい数字かを決める
3. 判断する人。分析の結果を見て、誰が決めるか