チャートは作れたけど言葉にできない。Exploratoryのチャート解釈機能が変える表計算分析
- 「今年の売上、累積でいつ目標達成した？」
- 「移動平均で見たトレンドは？」
- 「前年同月比で本当に成長してる？」
Exploratoryの表計算機能を使えば、累積合計値、移動平均、合計値に対する割合、前年同月比などの複雑な計算をしたチャートも数クリックで作れます。
でも、そこから先が問題です。
作成したチャートを前に、こんな悩みを抱えていませんか？
言語化に時間がかかる: チャートは作れたが、そこから何が読み取れるのか、言語化するのに時間がかかってしまう。
正確さに自信がない: 「この解釈で本当に合っているの？」チャートから読み取れる結果を正しく説明ができているか不安になる。
パターンを見落とす: 人間の目では気づきにくい季節性や異常値を見逃してしまう。
説明が難しい: 専門的な内容を、上司や他部署の人にわかりやすく説明できない。
しかし、心配ありません。Exploratory v14から加わった「AIチャート解釈機能」を使えば、こうした問題や不安を解決することができます。
AI ノートエディターのチャート解釈機能により「専門知識、言語化にかかる時間」も不要
ExploratoryのAI ノートエディターに搭載されている「チャートの解釈」機能は、最先端の大規模言語モデルの力を、あなたの表計算分析に届けます。
チャートを理解する上で必要な知識も、チャートの解釈を言語化する作業も不要。必要なのは、たった一つ。チャートをノートに追加して、AIに解釈を依頼するだけです。
使い方も驚くほど簡単です。
ノート左上のプラスボタンから作成した「チャート」を挿入します。
編集画面の上部にある「AI エディター」のボタンをクリックします。
「カスタムプロンプトを実行」を選択し、「チャートの解釈をして」と指定して実行します。
すると、すぐにチャートの解釈文が自動で生成されます。
表計算を使ったチャートの解釈例
累積合計値による目標達成分析
累積合計値は、ある期間における値の累積を示す表計算で、目標達成までの進捗を追跡したり、成長の軌跡を可視化したりする際に非常に有効です。
以下は2020年1月から12月までの月次売上累積合計値を可視化したバーチャートです。チャート側には「今年度の目標金額は300万ドル」というコメントが追加されています。
これをAI ノートエディターの「チャートの解釈」機能を使って解釈を出力します。
AIによる解釈結果
累積合計値の解釈において、AIはチャートに付与されたコメント情報（目標金額300万ドル）を考慮した上で、具体的な達成時期である「2020年10月」を正確に特定しています。さらに、最終的に12月の売上では431万ドルに達しており、売上目標を大幅に達成していることを説明しています。
移動平均によるトレンド分析
移動平均は、日々の変動を平滑化し、全体的なトレンドを把握するための表計算です。短期的なノイズを除去することで、データの本質的な動きを見やすくします。
以下は2024年7月から12月にかけての日次注文数と30日移動平均を可視化したラインチャートです。
これをAI ノートエディターの「チャートの解釈」機能を使って解釈を出力します。
AIによる解釈結果
移動平均の解釈において、AIは「日々の注文数には大きな変動がある」という生データの特性と、「30日移動平均線は緩やかな上昇傾向」という平滑化されたトレンドを明確に区別して説明しています。これは移動平均の本質的な目的である「ノイズの除去とトレンドの可視化」を正確に理解していることを示しています。
さらに重要なのは、AIが時期別の比較を行い「7月上旬の約18.9件から11月下旬の約38.4件まで着実に増加している」という定量的な分析を提供している点です。単に「増加している」というだけでなく、具体的な数値レンジを示すことで、変化の大きさを明確にしています。
加えて、AIは「週末（土日）には注文数が大幅に減少する」という周期的なパターンも発見して報告しています。
合計値に対する割合による構成比分析
合計値に対する割合は、全体の中で各要素がどの程度の割合を占めているかを示す表計算で、構成比の分析や異なるグループ間の比較に有効です。
以下は各マーケットにおける返品の有無（TRUE/FALSE）が売上全体に占める割合を示したバーチャートです。
これをAI ノートエディターの「チャートの解釈」機能を使って解釈を出力します。
AIによる解釈結果
合計値に対する割合の解釈において、「北米マーケットが7.43%と最も高い返品率」であることを説明しています。さらに「北米市場における製品品質、顧客期待、または返品ポリシーに関する課題が存在する可能性を示唆しています。」というビジネス上の意味も解説しています。
また、「アフリカマーケットは3.53%と最も低い返品率」であることも説明しており、返品率の高いマーケットと低いマーケットを対比して説明してくれています。
前年同月比による成長パターン分析
前年同月比は、季節性の影響を排除しながら年間の成長を評価するための表計算です。前月比では季節変動の影響が大きいため、前年同月との比較がより適切な成長指標となります。
以下は2017年1月から2020年12月までの月次売上合計の推移と、前年同月比の売上を比較したラインチャートです。
これをAI ノートエディターの「チャートの解釈」機能を使って解釈を出力します。
AIによる解釈結果
前年同月比の解釈において、AIは「売上は年々増加傾向にあり」という長期的なトレンドを識別しています。
さらに重要なのは、AIが季節性のパターンを正確に捉えている点です。「毎年11月と12月に売上がピークに達し、1月と2月に大きく落ち込む」という記述は、複数年のデータから一貫した季節パターンを抽出していることを示しています。
また、「2020年11月には555,279ドル、12月には503,143ドルの売上を記録しており、これは前年同月の売上を大幅に上回っている」という具体的な比較により、単に季節的な上昇ではなく、前年同期と比較しても成長していることを明確にしています。
このように、AIは表計算の意味を正確に理解した上で、ビジネスにとって意味のある洞察を提供しています。
「AIチャート解釈機能」で表計算をもっと身近に
Exploratory v14で追加された「AIチャート解釈機能」は、チャートを追加してAIに依頼するだけでチャートから意味のある洞察を瞬時に言語化できる革新的な機能です。
この記事で紹介した「累積値からの目標達成特定」、「移動平均のトレンド分析」、「割合による構成比分析」、「前年同月比の季節性評価」は、どれもビジネス現場で日常的に使われているものです。
AIは人間が見落としてしまうパターンを識別し、それをわかりやすい言葉で言語化してくれるため、チャートを理解する上での知識も、解釈を言語化するための労力は不要となります。
これにより、チャートの解釈を言語化するために費やされていた時間を、本質的な洞察の発見や、具体的な次のアクションの提案といった、より付加価値の高い業務に時間を充てることが可能になります。
今すぐ、その威力を体験してみませんか？
言葉で説明するより、実際に体験していただくのが一番です。
Exploratoryは30日間の無料トライアルをご用意しています。クレジットカードの登録も不要です。
AI ノートエディターに搭載された「チャートの解釈」機能を実際に使って、あなたのデータでぜひ試してみてください。
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