自分の投稿を見返してみると、画像生成やら漫画やら最近の私はだいぶエンタメ寄り。
ならばそろそろやってもいいんじゃない。
Geminiを使った本格的な『資料の分析』というものを。
いよいよAIに本気を出させるときが来たようだ・・・
AIに分析してもらおう
AI初心者の私は思ってました。
Geminiに資料を添付して『分析して結果教えて』だけで分析は終わるものだと。
今考えれば、この丸投げは時間の無駄だった・・・。
1ヶ月半AIを触って考えは変わりました。
『分析して結果教えて』はさすがにダメ。
AIに『あなたは優秀な○○である』と明確な役割を与えないといけない。
例えば目的が『AIに分析させたい』のであれば『あなたは優秀な分析者です』とすればいい。
・・・
ここまではできるけど、分析の時なんて質問すればいいんだ？
1. AIは「計算」はできても「心」は読めない
「全部丸投げ」してしまうとAIは教科書通りの回答を出してくるだけになってしまいます。
なぜなら、AIは数字の計算はできても、「私が何に困っているのか（目的）」を知らないから。
例えば、AIに家計簿のデータを渡したとして、
- 丸投げの場合： 「食費は全体の30%です」と報告される。（「へぇ、そうなんだ」で終わり）
- 目的を伝えた場合： 「旅行に行くために貯金したい」と伝えると、「外食を週1回減らせば、3ヶ月で目標達成できます」と提案してくれる。
この違いが大きいわけです。
2. 素人でも「目的（ゴール）」だけは人間が決める
分析手法（どうやるか）はAIに考えてもらってもいいが、目的（何を知りたいか）は人間が決めなきゃいけない。
最低限以下のものは用意してAIの前に座りましょう。
背景： これは何のデータか？（例：自分のブログのアクセス数、家計簿 など）
目的・悩み： 最終的にどうなりたいか？（例：もっと読者を増やしたい、無駄遣いを減らしたい など）
目的が決まればあとはAIに分析方法のプロンプトを出して貰えばOK。
あなたは優秀な分析者です。
私のブログのアクセス解析データを添付致します。
読まれている記事とそうでない記事の差が激しいのですが、その要因を教えてほしい。
この結果を得るための適切な分析方法と出力方法をプロンプトで出してください。
必要があれば他のデータも提出できます。
このような感じで聞けば、『資料渡すので分析して結果教えて』よりも結果が出ることは明らかでしょう。
3. 元営業マン直伝！ 答えから逆算する『仮説検証』テクニック
私もかつては営業畑の人間で、会社の会議で部門別売上だの推移だの対策だの発表しないといけない場が多々あったんですよね。
その時によく使ってたのが逆算。
結果を先に見てから分析を始める「仮説検証型アプローチ」という方法です。
AIの分析に当てはめるならこんな感じでしょうか。
例：グーグルトレンドのCSVファイル分析
あなたは優秀な分析者です
このCSVデータはグーグルトレンドのデータです
検索語句は『ChatGPT』で、1ヶ月以内、1年以内、5年以内の上位の語句と増加傾向の語句のデータです
まだ分析はしなくていいので、この資料から見える分析者ならではの結果をまずは5つ示してください
まだ分析させません。
このように指示するとAIは資料を見て結果だけを5つ示してくれます。
自分の探している、もしくは関心がある結果があれば『○番の結果について何故そうなったのか添付の資料を参考に詳しく分析して』と言えばOKです。
また上記の場合5つの結果が出てきますが、その結果に対してAIに何を分析したいか投げかけることもできます。
優秀なあなた（分析者）はこの5つの結果とCSVファイルから、どのような分析をしてみたいと思いましたか？ 3つあげてください。
この投げ掛けにAIはこう答えてきました。
優秀な分析者として、予備的な分類（カテゴリ分析）を行った上で、以下の3つの分析を追加で行うことを強く提案します。
なぜなら、手元のデータをざっと分類したところ、「競合比較」に関する検索が5年前の3.4%から直近では25.9%へと約8倍に急増しており、ユーザーの関心が「ChatGPTとは何か」を知ること（認知）から、「他と比べてどれを選ぶべきか」を判断すること（選定）へ劇的にシフトしていることが判明したからです。
提案1：競合比較における「決定打」の要因分析
（内容省略）
提案2：製品ラインナップの「誤認」と収益機会の損失分析
（内容省略）
提案3：検索意図の「深化」に基づく次世代ユースケース発掘
（内容省略）
グーグルトレンドのCSVデータだけで、ここまでしてくれるんですよ。
凄いよね。
あとは『提案1の分析をお願い』と言えば詳しい分析がスタートします。
4. AI＝正解ではない、常に疑え
これで分析結果が出てきて『はい、終了』・・・ではいけませんね。
このままこの分析を会社などで報告したら突っ込みの嵐でしょう。
予防策は用意すべきです。
この2点はしっかり聞き返しましょう。
1点目が分析が出た直後に
・その分析を否定するデータはありませんでしたか？
・嘘や憶測で話してはいませんか？
と必ず聞き返しましょう。
皆さんも同僚や友達からデータを貰った時に『ありがとう、仕事早いなぁ。部長に出すけど間違ってない？』くらい聞きますよね。
それと一緒でAIを触る時は友達感覚でいいので必ず『嘘や憶測で話してないか』の確認をすることが大事です。
2点目が結果にツッコミ所がないかを確認しましょう。
AIに『分析結果について分析者からみてツッコミどころはありませんか？』
と投げ返してみるのもOK。
大概『ありました』って言って疑問点を挙げてきます。
ここで人間の目でチェックしてあげると同時に、もう一度AIに『ではそのツッコミに対してどう返答しますか？』と投げ掛ければ、『答え』に近づけるはずです。
まとめ
今回は初歩として、AIによる分析の入り口を紹介しました。
初心者にとっては、これだけでもかなり奥深い内容だったはずです。
AIに対してどのようなプロンプトで分析をさせるか。
慣れてくれば独自の分析方法を生みだせるのも面白い。
手元に適当な資料がなければ、グーグルトレンドや政府の統計資料などをダウンロードして色々試してみましょう。
