総仕上げ:エンドツーエンド分析
すべてを統合する。問いからレコメンデーションまで、学んだすべてを使って完全な分析を実践する。
プレミアムコースコンテンツ
このレッスンはプレミアムコースの一部です。Proにアップグレードすると、すべてのプレミアムコースとコンテンツを利用できます。
- すべてのプレミアムコースを利用
- 1,000以上のAIスキルテンプレート付き
- 毎週新しいコンテンツを追加
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:
| レッスン | 学んだこと |
|---|---|
| 1. マインドセット | AIは思考ではなくメカニクスを加速する |
| 2. 問いの立て方 | 具体的・測定可能・アクショナブル・比較を含む問い |
| 3. データ探索 | プロファイリングと品質チェック |
| 4. 可視化 | メッセージに合ったチャートタイプの選択 |
| 5. インサイト | 記述→診断→予測→処方の4レベル |
| 6. レポート | オーディエンスに合わせたピラミッド構成 |
| 7. 自動化 | 再利用可能なテンプレートとプロンプト |
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。
理解度チェック
まず上のクイズを完了してください
レッスン完了!