メインコンテンツへスキップ
レッスン一覧に戻る

atom.data-analyst.solve-analysis-case

売上改善ケースを分析する

売上改善ケースを分析する 料理で考えてみましょう。冷蔵庫にある食材(=データ)をそのまま並べても、まだ食事にはなりません。「何を作りたいか」を決めて、レシピ(=分析のしかた)にそって手を動かしてはじめて、一品が完成...

analyze-business-case-with-aianalyze-business-case-with-ai「analyze business case with ai」に関するスキルがこのレッスンで身につきます。
想定時間未設定公開状態: draft
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: basic_manual_check_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)。

screenshot

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。

diagramscreen_capture

レッスン本文

売上改善ケースを分析する

料理で考えてみましょう。冷蔵庫にある食材(=データ)をそのまま並べても、まだ食事にはなりません。「何を作りたいか」を決めて、レシピ(=分析のしかた)にそって手を動かしてはじめて、一品が完成します。

このレッスンでは、あなたが**AIチャットツール(=質問すると答えてくれるAIサービス。例:ChatGPT、Claude)**を使い、売上が落ちているお店のケースを分析して、改善案をまとめたレポートを1つ作れるようになります。所要時間は約15分です。

分析の全体フロー


前提を確認する

始める前に、次の2つを用意してください。

  • AIチャットツールにログインしていること(ChatGPT、Claude、Gemini など、どれでもOKです)
  • テキストエディタ(メモ帳や Google ドキュメントなど、文字を書けるものなら何でもOK)

まだAIチャットツールを使ったことがない方は、先に「AIチャットをはじめて使う」レッスンを済ませておくとスムーズです。


ケースのお題を把握する

今回は、架空のカフェ「コーヒー豆の木」のケースを題材にします。

お題:コーヒー豆の木では、ここ3か月間、平日の午後(13時〜17時)の売上が毎月10%ずつ減っている。メニュー変更はなし。近隣に競合カフェが1件オープンした。オーナーは「なぜ減っているのか、どうすればいいのか」を知りたがっている。

まずはお題をじっくり読んで、「どこがわからないか」「何が気になるか」を自分の言葉で1〜2行、メモしておきましょう。これが分析の出発点になります。

  • 良い例:「午後の客数が減っているのか、客単価が下がっているのか、どっちか不明」
  • 良い例:「競合カフェのオープン時期と売上減少の時期は一致している?」
  • 悪い例:「売上が減ってる」— これだけだと、次に何を調べればいいか見えません

AIに分析を依頼する

AIチャットに、お題と質問をセットで渡します。ポイントは「役割」「ケースの具体情報」「出力の形式」の3つを伝えることです。

ステップ1:プロンプト(=AIへの指示文)を書く

次の内容をAIチャットにそのまま貼り付けて、送信してください。

あなたは売上分析の専門家です。
次のケースを分析し、原因の仮説と改善案を3つずつ提案してください。
出力は「原因の仮説」「改善案」「次にとるべきアクション」の3セクションでまとめてください。

ケース:
- 店舗:カフェ「コーヒー豆の木」
- 問題:平日13〜17時の売上が3か月連続で月10%減少
- 条件:メニュー変更なし、近隣に競合カフェが1件オープン
- オーナーの質問:なぜ減っているのか、どうすればいいのか

何をしているか:AIに「分析の専門家」として振る舞ってもらい、原因と改善案の両方を構造的に出してもらうよう依頼しています。

  • 良いプロンプト:役割・ケースの箇条書き・出力形式の3つが揃っている
  • 悪いプロンプト:「売上減少の原因を教えて」だけ — 答えが一般的すぎて、このケース固有の分析になりません

AIへの指示と回答の画面

ステップ2:AIの回答を深掘りする

AIから最初の回答が返ってきたら、そのまま終わりにしないでください。次のような追加の質問を送ることで、分析の質がぐっと上がります。

深掘りプロンプト例①:改善案を具体化する

改善案の中で、最も効果が出やすいものを1つ選び、
実施にかかる費用・期間・必要な人手を見積もってください。
予算は月5万円以内とします。

深掘りプロンプト例②:別の角度から検証する

先ほどの原因仮説に対して、「もしその仮説が間違っていたら」
どんなデータを見れば確認できるか教えてください。

コツ:AIとの会話は1回で終わらせず、2〜3回やりとりすると分析の精度が上がります。まるで上司に相談するように「もう少し詳しく」「別の視点では?」と聞いてみましょう。


AIの回答を読んで整理する

AIとのやりとりが一通り終わったら、回答全体を見渡して、次の3つの観点でチェックします。

チェック観点確認すること具体例
原因のもっともらしさケースの事実と矛盾していないか「メニュー変更なし」なのに「メニューが原因」とあったら矛盾
改善案の具体性「〇〇をする」と行動が書かれているか✅「午後限定セットを作る」 ❌「頑張る」
アクションの実行可能性明日からできる内容になっているか✅「来週中にアンケートを作成」 ❌「大規模なマーケティング調査を実施」

どれかが足りないと感じたら、遠慮なくAIに追加の質問をしましょう。


レポートをまとめる

いよいよ成果物づくりです。AIの回答を読み込んだら、あなた自身の言葉でレポートを書きます。次のテンプレートをテキストエディタに貼って、埋めてください。

# コーヒー豆の木 — 平日午後の売上分析レポート

分析の背景

(お題のポイントを1〜2行で自分の言葉でまとめる)

原因の仮説

  1. (AIの回答を参考に、自分の言葉で1行)
  2. (同上)
  3. (同上)

改善案

  1. (改善案を1行で。対応する原因の番号を添える)
  2. (同上)
  3. (同上)

次にとるべきアクション

  • いつ:(具体的な時期)
  • 何をする:(具体的な行動)
  • 確認方法:(どうなったら成功か)

所感

(この分析を通じて気づいたこと、感じたことを1〜2行)


> **ポイント**:AIの文章をそのままコピーするのではなく、自分の言葉で言い換えることで「本当に理解した」ことの証明になります。友達に口頭で説明するつもりで書くと、自然な言葉になります。

---

検証する

レポートを書き終えたら、次のチェックリストで最終確認をしましょう。

  • 原因の仮説が2つ以上書かれている
  • 改善案が3つ書かれていて、それぞれ具体的な行動になっている
  • 次のアクションが「いつ・何をする・確認方法」の形になっている
  • AIの文章をそのまま貼り付けていない(自分の言葉に言い換えている)
  • レポート全体を読んで、「このお店のオーナーに渡せるレベルか」を確認した

すべてにチェックが入ったら、このレッスンの成果物は完成です。おめでとうございます!


つまずきポイントに対処する

つまずきよくある原因対処法
AIの回答が一般的すぎるプロンプトにケースの具体情報が足りない「平日13〜17時」「月10%減」「競合オープン」など数字や条件を箇条書きで追加する
原因と改善案がかみ合わないAIが別々に生成しているため「原因1に対応する改善案を教えて」と、紐づけを明示して聞き直す
自分の言葉に言い換えるのが難しいAIの文章が堅くて、どう崩していいかわからないまずAIに「小学生にもわかるように言い換えて」と頼み、それを参考に自分で書く
レポートの長さがわからない完璧を目指しすぎている「原因3行・改善案3行・アクション2行」を目安に。まず短く書いて、あとから足す
AIに何回質問していいかわからない1回で終わらせなきゃと思っている2〜3回のやりとりが標準です。むしろ1回で終わるほうが浅い分析になりがちです
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: basic_manual_check_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

diagramscreen_capture
前提 atom

必須

なし

あると楽

なし

学習完了