データ分析と報告書

データを「情報」に変える

🔄 前のレッスンで会議の効率化——アジェンダ作成から議事録、フォローアップまでのワークフローを学んだ。会議で議論するための「データ」をどう準備するか、今回はその部分を深掘りする。

Excelに数字は並んでいる。でもそれを「だからこうすべき」という報告書にまとめるのが大変。数字の羅列から意味を読み取り、構造化された報告書にする——この「翻訳」作業にChatGPTは非常に強い。

データ分析のプロンプト

以下の売上データを分析してください。

月 | 売上（万円） | 前年比
1月 | 1,200 | +5%
2月 | 980 | -8%
3月 | 1,500 | +12%
...

以下を教えてください：
1. 全体のトレンド（成長？横ばい？下降？）
2. 特に注目すべきポイント（急変化、異常値）
3. 考えられる原因仮説（3つ）
4. 報告書用のサマリー（3行）

報告書の構成パターン

以下のデータ分析結果を、経営層向けの報告書に
まとめてください。

分析結果：[ChatGPTの分析結果]
伝えたい結論：[例）Q2は予算の15%増額が必要]
読み手：執行役員
形式：A4で1枚に収まる長さ
構成：結論→根拠（主要データ3点）→提案→リスク

✅ Quick Check: ChatGPTでデータ分析したとき、必ずExcelで検証すべきものは？計算結果（合計、平均、増減率など）。ChatGPTは「数字の解釈」は得意だが「計算の正確さ」は保証しない。

グラフの提案

以下のデータを可視化する場合、
最も効果的なグラフの種類を3パターン提案してください。

データ：[データの概要]
伝えたいメッセージ：[例）売上の季節変動パターン]
使用ツール：[Excel/PowerPoint/Google Sheets]

各パターンに「なぜこのグラフが適切か」を説明してください。

Key Takeaways

• ChatGPTは「データの解釈と言語化」が得意——数字のトレンド分析、原因仮説、報告書サマリーを高速で作れる
• 計算の正確さは保証しない——合計、平均、増減率などはExcelで必ず検証する
• 報告書は「読み手」で構成が変わる——経営層は結論ファースト、現場チームはアクションファースト
• データは「必要な部分だけ、テキスト形式で、分析の目的付き」で渡すのが最も効果的
• ChatGPTに「最適なグラフの種類」を相談すると、可視化の選択肢が広がる

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