季節性と周期を見つける

お店の売上やウェブサイトのアクセス数を見ていると、「夏になると増える」「月曜は少ない」といった繰り返しのパターンに気づくことがあります。こうした繰り返しを季節性（＝データが一定の周期で上がったり下がったりする傾向）と呼びます。

この Atom では、AIチャット（ChatGPT や Claude など）にデータを貼り付けて「季節性はありますか？」と聞くだけで、繰り返しパターンを見つけて報告書にまとめる方法を学びます。統計の知識やプログラミングは一切不要です。

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スーパーのアイスクリーム売り場を想像してください。夏は棚が空になるほど売れますが、冬はほとんど動きません。これが季節性です。1年だけでなく、「毎週金曜に注文が増える」「月末にアクセスが跳ねる」など、さまざまな周期があります。

季節性を見つけると、こんなことができるようになります。

• 在庫を「増える時期」の前に多めに準備できる
• 広告を「下がる時期」に集中して底上げできる
• 上司への報告で「なぜ先月は数字が落ちたのか」を根拠付きで説明できる

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ポイント: データが3か月分しかないと、たまたまの変動なのか本当の季節性なのか区別がつきません。できれば1年以上、理想は2年分を用意しましょう。

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ステップ1: データをコピーする

Excel やスプレッドシートで、分析したい列（例: 月、売上額）を選択してコピーします。ヘッダー行（「月」「売上」などの見出し）も一緒にコピーしてください。

良い例:

月,売上
2024-01,320
2024-02,280
2024-03,310
...
2024-12,450

悪い例:

320
280
310

→ 見出しや日付がないと、AIは何のデータか分からず的外れな回答をします。

ステップ2: AIに質問する

AIチャットを開き、以下のようにデータを貼り付けて質問します。

プロンプト例（そのままコピーして使えます）:

以下の月別売上データに季節性（繰り返しのパターン）はありますか？ あれば、どの時期に高く・低くなるか教えてください。 グラフで可視化もお願いします。

（ここにコピーしたデータを貼り付け）

AIは通常、次のような回答をしてくれます。

• 「7〜8月にピークがあり、1〜2月が底です」のような周期の説明
• 折れ線グラフやヒートマップでの可視化
• 前年同月比での増減パターン

ステップ3: 周期の長さを確認する

季節性が見つかったら、「周期」がどのくらいの長さか確認しましょう。

追加プロンプト例:

このデータの周期は何か月ですか？ 12か月周期（年単位）以外に、もっと短い周期（週単位、四半期単位など）もありますか？

ステップ4: 報告用にまとめる

見つかった季節性を、上司やチームに共有できる形にまとめます。

プロンプト例:

今の分析結果を、以下の形式で報告書としてまとめてください。

• 結論（1〜2文）
• 季節性パターンの詳細
• ビジネスへの示唆（何をすべきか）
• 注意点・データの限界

AIが出力した文章をそのままドキュメントにコピーすれば、報告書の完成です。

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以下の3つができていれば、この Atom は完了です。

• AIにデータを渡して、季節性があるかどうかの回答を得た
• 周期の長さ（年単位、月単位など）を特定できた
• 分析結果を報告書形式のドキュメントにまとめた

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「季節性は見つかりませんでした」と言われた

本当に季節性がないデータもありますが、以下を確認してみてください。

• データ期間が短すぎないか: 6か月未満だと検出しにくいです
• 集計単位が粗すぎないか: 年単位の合計では月ごとの変動が消えてしまいます。月別や週別に分解してみましょう
• 外れ値がないか: 1か月だけ極端に大きい数字があると、全体のパターンが隠れます。「外れ値を除いて再分析してください」とAIに頼んでみましょう

グラフが文字化けする・表示されない

AIツールによってはグラフ生成に対応していない場合があります。その場合は「数値の表で周期を示してください」と依頼するか、AIが出した数値をスプレッドシートに貼り付けて自分でグラフを作りましょう。

季節性と「トレンド」の違いが分からない

• 季節性: 上がって→下がって→また上がる、の繰り返し（波のような動き）
• トレンド: 全体として右肩上がり、または右肩下がりの傾向

両方が同時に起きることもあります。「季節性とトレンドを分けて説明してください」とAIに聞くと、切り分けてくれます。