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継続率をコホートで見る

継続率をコホートで見る 「先月始めた人のうち、今月も続けている人は何割?」——これがコホート継続率(=同じ時期に始めたグループごとに、どれだけの人が残っているかを見る指標)です。たとえばカフェの新メニューを出したと...

build-cohort-retention-tablebuild-cohort-retention-table「build cohort retention table」に関するスキルがこのレッスンで身につきます。
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学習メモ

成果物成果物このレッスンが終わったとき、あなたの手元に残る具体的な成果物です(例: 公開済みの Web ページ、動作するフォームなど)。

種類: markdown_doc検証: cohort_retention_table_v1

証跡証跡成果物が正しく作れたことを確認するためのチェックリストです(例: ブラウザで動作する、フォーム送信で値が保存される)。

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メディアメディアレッスン内に出てくる図や動画のスロットです。実際の画面やイメージで理解を補助します。

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レッスン本文

継続率をコホートで見る

「先月始めた人のうち、今月も続けている人は何割?」——これがコホート継続率(=同じ時期に始めたグループごとに、どれだけの人が残っているかを見る指標)です。たとえばカフェの新メニューを出したとき、「1月にはじめて来た人が、2月・3月にも来てくれたか?」を月ごとに並べて見る表がコホート表です。

この Atom では、AI チャット(ChatGPT や Claude)に手伝ってもらいながら、スプレッドシート上にコホート継続率の表を 1 枚完成させます。所要時間はおよそ 10〜15 分です。

前提を確認する

  • Google スプレッドシートまたは Excel が使えること
  • ChatGPT・Claude など、どれか 1 つの AI チャットにアクセスできること
  • サンプルデータ(ユーザー ID・登録日・利用日の 3 列)を用意するか、AI に作ってもらう

ステップ 1: サンプルデータを AI に作ってもらう

まずは練習用のデータを用意しましょう。AI チャットに次のように聞いてください。

プロンプト例 「月額サブスクサービスのサンプルデータを作ってください。列は user_id, signup_month, active_month の 3 つ。2025 年 1 月〜6 月に登録したユーザーが合計 60 人、各月 10 人ずつ。各ユーザーの active_month は signup_month 以降のランダムな月を 1〜6 個含めてください。CSV 形式で出力してください。」

AI が返してくれた CSV をそのままスプレッドシートに貼り付けます。

良い例: 上のプロンプトのように列名・行数・期間を具体的に指定する 悪い例: 「なんかデータちょうだい」→ 列名やフォーマットがバラバラになる

ステップ 2: コホート表の「枠」を理解する

コホート表は、縦軸が「いつ登録したか(コホート月)」、横軸が「登録から何か月目か(Month 0, Month 1, …)」のマトリクスです。

コホート表の構造

イメージとしては、学校のクラス名簿を月ごとに分けて、「1 組(1 月入学)は 2 月にも何人来たか、3 月にも何人来たか…」を横に並べる感じです。

ステップ 3: AI にコホート表の作り方を聞く

スプレッドシートに貼り付けたデータを見ながら、AI に次のように聞きましょう。

プロンプト例 「以下の CSV データがあります(user_id, signup_month, active_month)。Google スプレッドシートでコホート継続率の表を作りたいです。縦軸を signup_month、横軸を Month 0〜Month 5 にして、各セルに『そのコホートのうち N か月後もアクティブだった人数の割合(%)』を入れる方法を、スプレッドシートの関数だけで教えてください。手順をステップごとにお願いします。」

AI は COUNTIFS 関数などを使った手順を教えてくれるはずです。

ポイント: プロンプトに「スプレッドシートの関数だけで」と書くのがコツです。こう書かないと Python コードを返されることがあります。

ステップ 4: スプレッドシートで表を組み立てる

AI の手順に沿って操作していきましょう。一般的な流れは次のとおりです。

  1. 集計シートを新しく作る — 元データと分けると見やすいです
  2. 縦に signup_month(2025-01, 2025-02, …)を並べる
  3. 横に Month 0, Month 1, Month 2, … を並べる
  4. 各セルに COUNTIFS 系の数式を入れる — 「signup_month が ○ で、かつ active_month が ○+N のユーザー数」を求めます
  5. 割合に変換する — Month 0 の人数を分母にして、各セルをパーセント表示にします

もし数式がうまく動かなければ、エラーメッセージをそのまま AI に貼り付けて聞いてください。

プロンプト例 「この数式を入れたら #VALUE! エラーが出ました。数式: =COUNTIFS(…) セルの値: … 原因と修正案を教えてください。」

完成したコホート表のスクリーンショット

ステップ 5: 読み取れることを言葉にする

表ができたら、数字を「意味のある文」に変換する練習をしましょう。AI に聞いてみます。

プロンプト例 「以下のコホート継続率の表を見て、特徴的な傾向を 3 つ箇条書きで教えてください。(表のデータを貼り付ける)」

AI の回答をそのまま使うのではなく、自分で表を見て「たしかにそうだな」と納得できるかを確認してください。これが「データを読む力」の第一歩です。

つまずきやすいポイント

よくあるつまずき対処法
active_month に同じ月が重複しているAI にデータを作ってもらう段階で「重複なし」を指定する
Month 0 が 100% にならないsignup_month 自体を active_month に含めていないか確認する
割合が 100% を超える分母が間違っている可能性大。Month 0 のセル参照を確認する
数式をコピーしたらずれる行・列の固定($マーク)が必要。AI に「コピーしてもずれない書き方にして」と聞く

完成チェックリスト

  • コホート月が縦に並んでいる
  • 横軸が Month 0, Month 1, … になっている
  • Month 0 の列がすべて 100% になっている
  • Month 1 以降の値が 100% 以下になっている
  • 表から読み取れる傾向を 1 つ以上、自分の言葉で書けた
成果物成果物このレッスンが終わったとき、あなたの手元に残る具体的な成果物です(例: 公開済みの Web ページ、動作するフォームなど)。

種類: markdown_doc

検証: cohort_retention_table_v1

証跡とメディア

証跡証跡成果物が正しく作れたことを確認するためのチェックリストです(例: ブラウザで動作する、フォーム送信で値が保存される)。

screenshot

メディア

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前提 atom

必須

なし

あると楽

なし

学習完了