重要な気づきを言語化する

データを見て「なんとなく傾向はわかるけれど、ひとことで説明できない」――そんな経験はありませんか？

この Atom では、データから**一番伝えたい気づき（＝インサイト）**を、AI の力を借りて明確な文章にする練習をします。15分以内で「自分の言葉で気づきを伝えられた！」という手応えを持ち帰れます。

料理にたとえましょう。あなたが市場で新鮮な野菜をたくさん買ってきたとします。そのままではただの「野菜の山」ですが、どう調理してどう盛り付けるかを決めて初めて「一皿の料理」になります。データも同じで、数字の山から「一番おいしい部分」を抜き出して、相手に伝わる形に整えるのがこのレッスンのゴールです。

• なんらかのデータ（スプレッドシートやグラフ）をすでに手元に持っていること
• AI チャットツール（＝対話型の AI サービス。例：ChatGPT、Claude など）を使える状態であること

プログラミングの知識は一切不要です。スマホからでも OK です。

あなたが持っているデータをざっと眺めて、「おや？」と感じた点を 箇条書きで 3〜5 個 メモしましょう。紙でも、スマホのメモアプリでも構いません。

良い例：

• 「先月比で売上が 20% 増えている」
• 「20代の購入者が減っている気がする」
• 「水曜日だけアクセスが急に跳ね上がっている」

悪い例：

• 「データにいろんな数字がある」（←何がどうなっているか具体性がない）
• 「とりあえず全部見た」（←感想だけで方向性がない）

良い例は「何が」「どう変わったか」がひとめでわかります。

書き出した中から 一番気になる 1 つ を選んでください。そして AI に次のように聞いてみましょう。

プロンプト例 A ― まず 1 文にまとめてもらう

次のデータの気づきを、関係者にそのまま伝えられる1文にまとめてください。

気づき：20代の購入者が減っている
データの期間：2024年1月〜3月
含まれる項目：年齢別購入者数、購入チャネル（PC / スマホ）

ポイント: 「データの期間」と「含まれる項目」を添えると、AI がより正確な文を作ってくれます。

プロンプト例 B ― 深掘り質問を出してもらう

この気づき「20代の購入者が前年同月比15%減」について、
原因を探るために確認すべき観点を3つ教えてください。

AI が返してくれた観点のうち、手元のデータで確認できるものがあればチェックしましょう。新しい発見があれば、もう一度ステップ 2 のプロンプト A に戻って文章を更新します。

AI の回答で確認すること

良い回答例：

• 「2024年3月時点で、20代の購入者数が前年同月比 15% 減少しており、特にスマホ経由の購入が大きく減っている」

悪い回答例：

• 「若者が減ってるかも」（←数字がなく曖昧）
• 「なんか数字が下がってます」（←誰にも伝わらない）

良い回答には「誰が」「どれくらい」「どう変わったか」の 3 要素が入っています。足りない要素があれば、AI に「○○を追加して」と頼みましょう。

AI が出してくれた文章を、次の 3 つのチェックポイントで確認します。

すべて「はい」になったら完成です。一つでも「いいえ」なら、表の右列のプロンプトで AI にもう一度お願いしましょう。2〜3 回のやり取りで十分仕上がります。

• AI がもっともらしいウソをつくことがあります（ハルシネーション＝AI が事実でないことを自信満々に言う現象）。必ず元のデータで数字を裏打ちしてください。AI はあくまで「言葉を整える助手」であり、データの正しさを保証してくれるわけではありません。
• 一度で完璧な文章にならないのは正常です。2〜3 回のやり取りでブラッシュアップするのがコツです。「もう少し具体的にして」「数字を足して」のように短い追加指示を出しましょう。
• 気づきが多すぎて選べないときは、「いま一番意思決定に必要なもの」を 1 つだけ選ぶと迷いません。
• データが手元にない／少ない場合: サンプルデータ（たとえば家計簿の先月分や、好きなお店のレビュー評価一覧など）でも十分練習できます。大事なのは「気づきを言葉にする」プロセスを体験することです。

AI と一緒に作った最終版の「1文の気づき」と、その根拠となるデータの箇所をスクリーンショット（＝画面の写真）で撮って保存しましょう。

完了チェックリスト

以下をすべて満たしていれば、この Atom は完了です。

• 「1文の気づき」に 誰が・どれくらい・どう変わったか の 3 要素が入っている
• 元データの数字と照らし合わせて事実に誤りがない
• データを知らない人に見せても意味が伝わる
• スクリーンショットを保存した