AIデータ分析の始め方

AI分析は手軽なのに、なぜか納得のいく洞察が得られないとき

こんにちは、HEARTCOUNTマーケターのSUNです ☀️

AIツールが増えたおかげで、データ分析を「始める」こと自体は確かに簡単になりました。けれども、「本当に欲しい結果」を手に入れるのは、今もそう簡単ではありません。高度なツールは正確な答えをくれる一方で操作が難しく、逆に使いやすいツールほど、ゴールにたどり着くまでの道のりが意外と険しかったりします。「簡単そう」と思ってデータをアップしてみたら、自分の知っている内容とは全く違う見慣れない結果が出てきて、結局エクセルに戻ってしまった――そんな経験、一度はありませんか？

なぜそんなことが起きるのでしょうか？理由のひとつは、AIが「ユーザーが知らない基準」で勝手に分析を進めてしまうからです。分析がAI任せになると、欲しい答えが得られないだけでなく、「なぜその結果になったのか」がわからず、信頼することもできません。もちろん、「精度の高いプロンプトを短時間でつくること」が重要だという話はよく聞きます。ただし、データ分析をAIで始めようとする人にとっては、そもそも「どんな情報が必要なのか」を見極めること自体が難しいのが現実です。

HEARTCOUNTは、統計の知識がなくても「自分が知りたいこと」を明確に設定できるように設計されています。必要な条件さえ指定すれば、信頼できる分析結果を得ることができます。もしこれまで「AI分析はなんだか難しそう」と感じていたなら、ぜひこの文章を読むのに5分だけ使ってみてください。エクセルファイルが1つあるだけで、誰でも簡単に分析を始め、専門家レベルの結果を手に入れられる――その方法をお見せします 🙂

AIデータ分析を始める

ログインする

ログインページからアクセスしてみましょう。まだアカウントをお持ちでない場合は、Googleアカウントですぐに始めることができます。

キャンペーンを作成する（Excel・CSVデータセットをアップロードする）

HEARTCOUNTにログインすると、最初に「キャンペーン作成」画面が表示されます。

ExcelまたはCSVファイルをアップロードしてください。

「キャンペーン」という言葉に馴染みがない方も多いかもしれませんが、簡単に言えば「データをアップロードするステップ」と考えていただければ大丈夫です。

キャンペーンとは何ですか？

キャンペーンとは、HEARTCOUNTで使用される分析の単位で、1つのデータセットを意味します。
すべての分析は、この段階でアップロードしたデータセットを基準に進められます。

1つのキャンペーンには1つのデータセットだけをアップロードできます。
分析に使う元データをしっかり整理し、1つのデータセットとしてまとめてアップロードしてください。

なお、わかりやすさのために「アップロード」という表現を使っていますが、HEARTCOUNT Analyticsは皆さんご自身アップロードのボタンをしない限り基本は皆様のPC上、Webブラウザ内だけで分析が行われます。どのサーバーにもデータは送信されないのでご安心してください！ただし、この場合、ブラウザのウィンドウを閉じると分析内容はすべて消えてしまいますのでご注意ください。

まだデータセットをお持ちでない場合も心配はいりません。
売上、HR、アンケートなど、さまざまなサンプルデータをご用意しています。
まずはサンプルを使って機能を試し、その後でご自身のデータをアップロードして本格的な分析に挑戦してみましょう！

サンプルデータの活用法

データセットを確認する

データセットをアップロードし、右上の 次のステップ ボタンをクリックすると、本格的な分析を始める前の レビュー ステップに進みます。

HEARTCOUNTが認識したデータセットの構造が正しいかどうかを確認し、必要に応じて修正してください。2つ以上のシートが含まれている場合は、分析に使用するシートを自分で選択できます。

レビュー ステップで最も重要なポイントは、「変数の種類」を正確に指定しているかどうかを確認することです。
カラム名の左側にある ABC や # ボタンをクリックすると、カテゴリ型変数／数値型変数を切り替えることができます。

変数の種類とは？

ABC カテゴリ型変数：性別、地域名、商品カテゴリのように分類できるデータ
# 数値型変数：年齢、金額、件数のように数値計算が可能なデータ

たとえば、「3」と「4」という数値が年齢を表すなら数値型変数ですが、「3=男性・4=女性」というコードを意味するならカテゴリ型変数になります。
つまり、ユーザー自身が元データの意図に沿って必ず明確に指定する必要があります。この区分が正確であれば、AIはそれに応じて適切な統計手法や可視化方法を自動で選択できます。

レビューステップで解決が難しい部分がある場合は、元のファイルに戻って書式を整える必要があります。
たとえば、「日付」変数があるのに正しく認識されない場合は、Excelで該当列を選択し、右クリック → セルの書式設定 から日付形式に修正したうえで再アップロードしてください。

さらに詳しいヒントが必要な場合は、このコンテンツもぜひチェックしてみてください！

なぜ重要なのでしょうか？

多くのAIツールは、データを勝手に要約したり、存在しない情報を作り出してしまうことがあります。しかし、HEARTCOUNTは元のデータをそのまま正確に読み取り、レビュー のプロセスを通じてユーザー自身が確認できます。
このステップを踏むことで、分析結果への信頼性が高まり、「なぜその結果が出たのか」をより深く理解できるようになります。

AIデータ分析シナリオ（テンプレート）を選ぶ

レビュー が完了したら、右上の 次のステップ をクリックして本格的な分析を始めましょう。
最初に表示されるのは AI分析・ダイアログ のランディングページで、ここからさまざまな分析シナリオ（テンプレート）を選ぶことができます。
自分の知りたい内容や目的に合った方法を選んでください。

知りたいことを解き明かしてくれる AI分析 のダイアログ をクリックしてみましょう。

気になるテーマに合った分析シナリオ（テンプレート）を選んで数回クリックするだけで、すぐに可視化とともに専門家レベルの分析結果を得ることができます。シナリオ（テンプレート）ごとの分析結果がどのようなものか知りたい方は、ぜひ下の記事もご覧ください。

最も多くの方が活用しているシナリオ（テンプレート）は、時間の経過による売上変化の理由を自動で分析してくれる指標変動要因の特定です。
もし皆さんがお持ちのデータに「時系列の変化」が記録されているなら、ぜひ一度試してみてください 😉一番下の「あわせて読みたい記事」では、その具体的な例を見ることができます。