予測の基準線を作る

レストランで新しいメニューを考えるとき、まずは「素材そのものの味」を確かめますよね。素材の味を知っていれば、「どこを工夫すればもっと良くなるか」がわかりやすくなります。

データの予測でも同じです。複雑な分析に入る前に、まずは**シンプルな予測の基準線（ベースライン）**を作ります。これは「過去の平均をそのまま未来に伸ばす」という一番シンプルな予測です。この基準線があれば、あとで凝った予測方法を試したときに「どれくらい良くなったか」を数字で比べられるようになります。

このレッスンを始める前に、次の準備ができていることを確認してください。

• ChatGPT（＝AIと会話できる無料のウェブツール）のアカウントを持っている
• 手元に予測したいデータがある（たとえば月ごとの売上データ）

データがない場合はこちら：ChatGPT を開いて、次のメッセージをそのまま送ってください。

サンプルの月次売上データを12か月分作ってください。
列は「月」と「売上（万円）」の2列で、CSV形式で出力してください。

AI が架空のデータを作ってくれるので、それをコピーしてメモ帳に貼り付け、sample.csv という名前で保存すれば準備完了です。

1. ブラウザで ChatGPT（https://chat.openai.com）を開く
2. 手元の CSV ファイルをチャット欄にドラッグ＆ドロップする（チャット欄の左にあるクリップのアイコンからも添付できます）
3. 「このデータは月ごとの売上データです」と一言添えて送信する

これだけで AI がデータの中身を理解してくれます。

次のプロンプト（＝AIへの指示文）をそのままコピーして ChatGPT に送ります。

この売上データをもとに、次の3か月の売上を予測するシンプルな基準線を作ってください。
方法：過去12か月の平均値をそのまま未来の予測値として使う。
出力形式：月ごとの予測値を表で表示し、最後に「平均値 = ○○万円」と一行まとめてください。

良い例と悪い例を比べる

良いプロンプトの例：

「過去12か月の平均を使って、次の3か月を予測して。表形式で出して」

→ 「何を使って」「どう予測するか」「どんな形で出すか」の3点が明確です。

悪いプロンプトの例：

「売上を予測して」

→ どういう方法で予測してほしいかが不明確で、AI が勝手に複雑な方法（移動平均や回帰分析など）を選んでしまう可能性があります。今回はシンプルな基準線を作りたいので、方法を指定することが大切です。

ChatGPT が表を出力したら、次の3つのポイントを順にチェックしましょう。

成果物を保存する

確認できたら、次のように成果物を保存してください。

1. ChatGPT が出力した表をすべて選択してコピーする（Ctrl+C / Cmd+C）
2. メモ帳やGoogleドキュメントに貼り付ける
3. 先頭に「## 予測の基準線（ベースライン）」という見出しをつける
4. 末尾に「使った方法：過去12か月の単純平均」と一行メモを書く

この保存したドキュメントが、このレッスンの成果物（＝完成した作品）です。

次のすべてに「はい」と言えたら、このレッスンは完了です。

• ChatGPT に売上データを読み込ませることができた
• 「過去の平均」を使った基準線の予測値を表で受け取れた
• 予測値が正しいか（3か月とも同じ値か）を自分で確認できた
• 成果物をドキュメントとして保存した

これで予測の基準線が完成しました。次のステップでは、この基準線と比べながらもっと精度の高い予測に挑戦する方法を学びます。「基準線よりどれだけ良くなったか？」が数字で見えるようになるので、分析の手応えがぐっと増しますよ。