総仕上げ：エンドツーエンド分析

すべてをつなげる

🔄 これまでの7レッスンで、分析ワークフローの各ステップを個別に学んできた。今回は、そのすべてを1つの一気通貫の分析として実践する。

ここまで学んだことの全体像：

これを実際のシナリオで統合しよう。

キャップストーン演習：四半期ビジネスレビュー

シナリオ

あなたはオンラインSaaS企業の事業企画担当だ。CEOからQ3のビジネスレビューを依頼された。利用可能なデータは、月次の売上・顧客・解約データ。

ステップ1：問いを定義する（レッスン2）

曖昧な依頼「Q3のビジネスを分析して」を、アクショナブルな問いに変換する。

AIに聞く：

SaaS企業のQ3ビジネスレビューを行います。
CEOが知りたいことを想定し、
5つのアクショナブルな分析問いを提案してください。
各問いには比較ポイントを含めてください。

想定される問い：

• Q3のMRRはQ2と比べてどう変化したか？成長率はターゲットを達成したか？
• セグメント別（Enterprise/SMB/個人）の解約率はどう推移したか？
• 新規獲得のCAC（顧客獲得コスト）はチャネル別にどう変化したか？

ステップ2：データを探索する（レッスン3）

5分間ルーティンを実行する。AIにデータを渡して基本情報、品質、初期パターンを確認。

ステップ3：分析してインサイトを抽出する（レッスン5）

4レベルを意識して深掘りする：

• 記述的： Q3のMRRは2,400万円（Q2比 -3%）
• 診断的： 原因はEnterprise解約率の上昇（8%→14%）。SMBは健全（解約率3%）
• 予測的： 現行トレンドでは、Q4にEnterprise顧客がさらに2社離脱の可能性
• 処方的： カスタマーサクセスチーム強化とEnterprise向け四半期レビュー制度の導入を提案

ステップ4：可視化する（レッスン4）

各インサイトに最適なチャートを選ぶ：

• MRR推移 → 折れ線グラフ（月次、前年比較付き）
• セグメント別解約率 → 棒グラフ（Q2 vs Q3の比較）
• CAC推移 → 折れ線グラフ（チャネル別）
• 顧客セグメント構成 → 積み上げ棒グラフ

ステップ5：レポートを構成する（レッスン6）

CEOへの報告なので、ピラミッド原則で構成する。結論を冒頭に。

✅ Quick Check： ここまでの演習を振り返ろう。問い→探索→分析→可視化→レポートの各ステップで、それぞれ何を行ったか？各ステップでAIをどう活用したか？

エンドツーエンドの実践演習

自分のデータ（または仮想データ）で以下を実践してみよう：

1. 問いを3つ立てる

• 具体的、測定可能、比較を含むか確認
• So Whatラダーで深掘りレベルをチェック

2. 5分間データ探索を実行する

• AIにプロファイリングを依頼
• 品質の問題を3つ以上特定

3. セグメント分析でインサイトを発見する

• 最低2つのセグメント軸で分解
• 全体平均に隠れたパターンを探す

4. チャートを3つ作成する

• 各チャートに1メッセージ
• タイトルは結論を述べる

5. 1ページサマリーを書く

• ピラミッド原則：結論→根拠→詳細
• 対象者を設定して構成を調整

コースを通じたフレームワーク

今後のあらゆるデータ分析で使えるフレームワーク：

┌─────────────────────────────────────┐
│  1. 問い                            │
│  「何を理解しようとしているか？」    │
│  → 具体的・比較を含む・アクション志向│
├─────────────────────────────────────┤
│  2. 探索                            │
│  「このデータに何がある？」          │
│  → プロファイリング・品質チェック    │
├─────────────────────────────────────┤
│  3. 分析                            │
│  「どんなパターンがある？」          │
│  → セグメント・トレンド・相関       │
├─────────────────────────────────────┤
│  4. 可視化                          │
│  「どう見せると伝わるか？」          │
│  → 1チャート=1メッセージ            │
├─────────────────────────────────────┤
│  5. 解釈                            │
│  「これは何を意味するか？」          │
│  → 記述→診断→予測→処方             │
├─────────────────────────────────────┤
│  6. 伝達                            │
│  「誰にどう伝えるか？」             │
│  → ピラミッド原則・オーディエンス別  │
└─────────────────────────────────────┘

Key Takeaways

• データ分析は問いで始まり、伝達で終わる完全なプロセス
• 各ステップでAIを活用できるが、解釈と判断は人間が担う
• フレームワーク（問い→探索→分析→可視化→解釈→伝達）をあらゆる分析に適用する
• セグメンテーション、比較、ピラミッド原則は日常的に使える最強のツール
• 分析は一度で終わりではない——テンプレート化して継続的に改善する

おめでとう。8レッスンを通じて、AIを活用したデータ分析の全プロセスを身につけた。次は実践だ。手元のデータに、今日学んだフレームワークを適用してみよう。