社長や経営層から突然、「今月の売上を前年同月と比較して」「商品別の利益を出して」「営業担当者ごとの受注状況を見たい」と言われ、そのたびにExcelや社内システムから数字を集めていないでしょうか。
必要なデータが複数のファイルやシステムに分かれていると、データを探す、集める、整える、集計する、確認するといった作業が発生します。さらに追加の質問が来れば、条件を変えて再び集計しなければなりません。
生成AIを活用すると、こうした数字の確認や集計を効率化できます。社内データを整理し、AIが適切な情報を参照できる環境を整えることで、「今月の売上は？」「前年同月と比べて何が変わった？」といった質問から必要な情報を確認できる仕組みを作れます。
ただし、生成AIにExcelを渡すだけですべてが解決するわけではありません。データの品質や数字の定義、アクセス権限、情報管理、AIが出した結果の確認方法まで考える必要があります。
この記事では、社長から「この数字出して」と言われるたびに時間を取られている企業に向けて、生成AIによるデータ集計・分析の仕組みや具体的な活用例、導入手順、注意点を分かりやすく解説します。
なぜ「この数字出して」のたびに半日潰れるのか
社長から数字を求められるたびに時間がかかる原因は、単にExcelの操作に時間がかかっているからではありません。
多くの場合、必要なデータが複数の場所に分かれていたり、集計方法が担当者に依存していたりすることが原因です。まずは、どこで時間がかかっているのかを整理する必要があります。
原因① 必要なデータが複数の場所に分散している
たとえば、「今月の売上を前年同月と比較して」と依頼された場合でも、必要な情報が一か所にまとまっているとは限りません。
売上データは販売管理システム、顧客情報は顧客管理システム、商品情報はExcel、経費情報は会計システムというように、確認したい数字によって複数のデータを集める必要があります。
この状態では、集計そのものよりも、必要なデータを探して集める作業に時間がかかります。
原因② 毎回Excelで同じ集計をやり直している
データを集めたあとも、すぐに数字を出せるとは限りません。
日付形式をそろえる、商品名の表記を統一する、不要なデータを削除する、複数のファイルをまとめるといった前処理が必要になる場合があります。
そのうえで、関数やピボットテーブルを使って集計し、数字を確認し、必要に応じて表やグラフにまとめます。
| 作業 |
内容 |
| データを探す |
必要なExcelやシステムを確認する |
| データを集める |
CSVやExcelを取得する |
| データを整える |
日付や項目名、形式をそろえる |
| 集計する |
関数やピボットテーブルで計算する |
| 確認する |
数字に間違いがないか確認する |
| 資料化する |
表やグラフにまとめる |
この一連の作業を依頼のたびに繰り返していると、単純な数字の確認でも大きな負担になります。
原因③ 数字の定義が担当者の頭の中にある
もうひとつの問題が、集計ルールの属人化です。
たとえば「売上」といっても、受注日を基準にするのか、請求日を基準にするのか、キャンセル分を含めるのかによって数字は変わります。
「新規顧客」についても、どの条件を満たした顧客を新規と判断するのかが決まっていなければ、担当者によって集計結果が変わる可能性があります。
こうしたルールが明文化されておらず、特定の担当者だけが理解している状態では、その担当者が不在になるだけで必要な数字を出せなくなることがあります。
原因④ 社長の質問が毎回少しずつ違う
社長や経営層からの依頼は、毎回同じとは限りません。
最初は「今月の売上を出して」という依頼でも、その後に「商品別では？」「地域別では？」「前年同月と比べると？」「新規顧客だけなら？」と追加の質問が続くことがあります。
条件が変わるたびに担当者がExcelへ戻って再集計していると、最初の数字を出したあとも作業が続きます。
数字を出す仕事が遅い会社に共通する課題
ここまでの問題を整理すると、数字を出す作業に時間がかかる会社では、次のような課題が重なっています。
| 課題 |
起こりやすいこと |
| データが分散している |
必要な情報を探すだけで時間がかかる |
| 集計作業が手作業 |
毎回同じ加工や計算を繰り返す |
| 数字の定義が曖昧 |
担当者によって集計結果が変わる |
| 集計方法が属人化 |
特定の人しか数字を出せない |
| 追加質問が多い |
条件変更のたびに再集計が必要になる |
重要なのは、単純にExcel作業を速くすることではありません。
どのデータを使い、どのようなルールで数字を出すのかを整理し、必要な情報をすぐ確認できる状態を作ることが重要です。
生成AIを活用する場合も同じです。AIツールを導入する前に、社内のデータと数字の定義、現在の集計方法を整理しておくことで、その後の自動化やAI活用につなげやすくなります。
AIを使うと「数字を探す仕事」はどう変わるのか
生成AIを活用すると、これまで担当者が行っていたデータ検索、集計、比較、分析などの作業を効率化できます。
重要なのは、AIにすべてを任せることではありません。人が毎回ゼロから数字を作るのではなく、AIやBIツールを使って必要なデータを確認しやすくすることです。
従来型とAI活用後の違い
従来は、社長から数字を求められると、担当者がファイルやシステムを探し、Excelなどで集計する必要がありました。AIを活用すると、質問に応じたデータの参照や集計、比較を支援できます。
| 項目 |
従来 |
AI活用後 |
| 質問 |
社長から担当者へ依頼 |
社長や担当者がAIへ質問 |
| データ検索 |
人がファイルやシステムを探す |
AIやシステムがデータ参照を支援 |
| 集計 |
Excelなどで手作業 |
AIやBIが集計を支援 |
| 比較 |
条件を変えて再集計 |
質問で条件を指定して比較 |
| 分析 |
担当者が数字を確認 |
AIが確認ポイントを整理 |
| 最終確認 |
人が確認 |
人が確認 |
AI活用で大切なのは、AIに数字を覚えさせることではなく、正しい社内データを適切に参照できる仕組みを作ることです。
「数字を作る」から「数字を確認する」へ変わる
従来は、担当者がデータを集め、計算し、資料にまとめる必要がありました。AIを活用すると、集計や整理をAIに支援させ、人は結果の確認や判断に集中しやすくなります。
たとえば、「今月の売上を前年同月と比較して」と質問し、AIが整理した結果について、参照したデータや集計条件が正しいかを人が確認する使い方が考えられます。
追加質問にも対応しやすくなる
社長から「商品別では？」「地域別では？」「新規顧客だけなら？」と追加の質問が来ることもあります。
AIが必要なデータを参照できる環境であれば、自然な言葉で条件を追加しながら分析を深掘りできます。毎回Excelを開いて条件を変更する負担を減らしやすくなります。
数字だけでなく「次に見るべきポイント」も整理する
生成AIは、集計結果を出すだけでなく、複数の数字を比較して確認すべきポイントを整理する用途にも活用できます。
たとえば売上が下がっている場合、商品別、地域別、顧客別などの切り口から変化を確認することで、「どこを詳しく調べるべきか」を整理しやすくなります。
AIの結果は人が最終確認する
AIが出した数字を、そのまま経営判断に使うことは避ける必要があります。元データに誤りがあったり、質問の条件が曖昧だったりすると、意図とは異なる結果になる可能性があります。
AIに集計や整理を支援させながら、参照データや集計条件、結果の妥当性を人が確認することが重要です。
社長がAIに質問すると数字が出る仕組み
「今月の売上は？」「前年同月と比べてどうだった？」とAIに質問するだけで数字を確認できる状態を作るには、AIを導入するだけでは不十分です。
重要なのは、社内にあるデータを整理し、AIが必要な情報を正しく参照できる仕組みを作ることです。
STEP1｜社内に散らばっているデータを整理する
最初に、社長や経営層からよく聞かれる数字が、どこに保存されているのかを整理します。
たとえば、売上は販売管理システム、顧客情報はCRM、広告データは広告管理画面、経費は会計システムというように、企業では複数の場所にデータが分かれていることがあります。
まずは「どの質問に答えるために、どのデータが必要なのか」を明確にすることが重要です。
| 確認したい数字 |
主なデータ |
| 売上 |
売上・受注データ |
| 顧客数 |
顧客データ |
| 営業実績 |
商談・受注データ |
| 広告成果 |
広告・問い合わせデータ |
| 経費 |
会計・経費データ |
| 商品別実績 |
商品・売上データ |
すべての社内データを最初からAIにつなげる必要はありません。まずは、経営層から質問されることが多い数字から対象を絞ると進めやすくなります。
STEP2｜数字の定義を統一する
次に必要なのが、数字の定義をそろえることです。
たとえば「売上」といっても、受注時点の金額なのか、請求済みの金額なのかによって結果は変わります。
「新規顧客」「受注件数」「利益」「商談数」などについても、社内で定義が統一されていなければ、同じ質問でも異なる数字が出る可能性があります。
AIに正しい分析をさせるためには、どのデータを使い、どの条件で計算するのかを事前に整理しておくことが重要です。
STEP3｜AIが必要なデータを参照できる環境を作る
データと数字の定義を整理したら、AIが必要な情報を参照できる環境を整えます。
仕組みとしては、社長や経営者がAIへ質問し、AIがBIやデータベースを通じて、販売管理、CRM、会計、Excelなどの必要なデータを参照する流れを作ります。
企業によって利用しているシステムやデータの保存方法は異なるため、自社の環境に合わせて接続方法や権限を設計する必要があります。
STEP4｜自然な言葉で数字を質問する
環境が整えば、専門的な操作だけに頼らず、自然な言葉でデータを確認しやすくなります。
たとえば、「今月の売上を前年同月と比較して」「商品別の売上を大きい順に整理して」「営業担当者別の受注状況を比較して」「前月から大きく変化した項目を整理して」といった質問が考えられます。
最初から複雑な分析を求めるのではなく、まずは単純な集計や比較から始めることがポイントです。
STEP5｜数字の変化から次に確認すべきことを整理する
AI活用は、数字を表示して終わりではありません。
たとえば、全社売上が前月より下がっていた場合でも、「売上が下がった」という結果だけでは、次の判断につながらないことがあります。
商品別、地域別、営業担当者別、顧客別などに分けて確認することで、どこで変化が起きているのかを絞り込みやすくなります。
AIには原因を断定させるのではなく、「どの数字を次に確認すべきか」「どの切り口で分析するとよいか」を整理させる使い方が重要です。
AIより先に「正しい数字につながる仕組み」を作る
生成AIを導入すると、「社長がAIに質問すれば何でも答えてくれる状態」を目指したくなるかもしれません。
しかし、本当に重要なのはAIそのものではなく、その裏側にあるデータです。元データが更新されていなかったり、数字の定義が統一されていなかったりすれば、正しい分析にはつながりません。
まずは、よく聞かれる質問、必要なデータ、数字の定義を整理し、小さな範囲からAIで確認できる状態を作ることが重要です。
実際にどんな「この数字出して」をAI化できるのか
AIによる集計・分析は、売上だけでなく、営業、マーケティング、経理・財務など幅広い業務で活用できます。
特に、毎月・毎週のように繰り返し確認している数字は、AI活用と相性の良い領域です。
① 売上分析
売上データが整理されていれば、期間、商品、地域などの条件を指定して集計・比較できます。
| 質問例 |
AIで行うこと |
| 今月の売上は？ |
対象期間の売上を集計 |
| 前年同月と比べると？ |
前年同月と比較 |
| 商品別では？ |
商品ごとに集計 |
| 地域別では？ |
地域ごとに集計 |
単純な売上確認だけでなく、条件を変えながら数字を深掘りできる点がポイントです。
② 営業分析
CRMや営業管理データには、商談、受注、失注など多くの情報があります。
| 質問例 |
AIで行うこと |
| 担当者別の受注状況は？ |
担当者ごとに集計 |
| 今月の商談数は？ |
商談件数を集計 |
| 失注理由で多いものは？ |
失注理由を分類・整理 |
| 受注状況に変化はある？ |
過去データと比較 |
担当者が毎回集計表を作らなくても、必要な切り口で営業状況を確認しやすくなります。
③ マーケティング分析
Webサイトや広告では、アクセス、問い合わせ、広告費など複数の数字を確認します。
| 質問例 |
AIで行うこと |
| 流入元別の成果は？ |
流入元ごとに整理 |
| 人気ページは？ |
ページ別データを比較 |
| 問い合わせ数は？ |
対象期間を集計 |
| 広告別の成果は？ |
広告データを比較 |
AIには原因を断定させるのではなく、数字の変化や追加で確認すべきポイントを整理させる使い方が適しています。
④ 経理・財務分析
経理・財務でも、経営層から頻繁に求められる数字があります。
| 質問例 |
AIで行うこと |
| 今月の経費は？ |
経費データを集計 |
| 増えている費目は？ |
前月などと比較 |
| 部門別コストは？ |
部門ごとに集計 |
| 大きく変化した項目は？ |
増減を整理 |
財務データには重要な情報が含まれるため、AIから参照できるデータの範囲やアクセス権限を設定することも必要です。
⑤ 経営会議の数字
AIは、経営会議で確認する複数のKPIをまとめる用途にも活用できます。
| 確認したいこと |
AIで行うこと |
| 今月の主要KPI |
必要な指標をまとめる |
| 前月からの変化 |
増減を比較 |
| 大きく動いた数字 |
変化した項目を抽出 |
| 次に見るべき数字 |
確認ポイントを整理 |
毎回同じKPIを確認している場合は、定型的な集計を仕組み化することで、担当者は変化した数字の確認に集中しやすくなります。
AI化しやすい数字から始める
最初からすべての経営データをAI化する必要はありません。
| AI化しやすい業務 |
理由 |
| 月次売上 |
集計条件が明確 |
| 前月・前年比較 |
比較条件を決めやすい |
| 商品別集計 |
分類しやすい |
| 担当者別集計 |
担当者ごとに整理できる |
| 定型KPI |
同じ基準で繰り返し確認できる |
まずは、元データと集計ルールが明確で、繰り返し発生している作業から始めることがポイントです。
一方、「なぜ売上が落ちたのか」「次にどの施策を実施するべきか」といった判断は、データだけでは答えられない場合があります。
AIには集計・比較・確認ポイントの整理を任せ、最終的な原因の判断や意思決定は人が行うという役割分担が重要です。
業務改革を進めたいものの、何から着手すべきか分からずお困りではありませんか？
業務改革は、単にシステムやAIを導入するだけでは十分な成果につながりません。
当社では、現状業務の可視化から課題分析、業務プロセスの見直し、AI・DXの活用、運用定着まで一貫して支援します。
「業務を効率化したい」「生産性を向上させたい」とお考えの企業様は、ぜひお気軽にご相談ください。
業務改革について相談する
【独自検証】同じ売上集計を人と生成AIでやったら何が変わるのか
AI活用の効果を判断するには、「便利そう」という印象だけでなく、実際の作業がどのように変わるのかを確認することが重要です。
そこで、同じ売上データを使い、人が手作業で集計する場合と、生成AIを活用する場合を比較します。
検証する内容
売上データには、日付、商品名、担当者、地域、売上金額などの項目がある想定です。
確認するのは、月別売上、前月比較、商品別売上、担当者別売上、地域別売上など、実務で依頼されやすい基本的な集計です。
| 確認項目 |
内容 |
| 月別売上 |
対象月の売上を集計 |
| 前月比較 |
前月との差を確認 |
| 商品別売上 |
商品ごとの売上を比較 |
| 担当者別売上 |
担当者ごとに集計 |
| 地域別売上 |
地域ごとの売上を比較 |
人が手作業で集計する場合
Excelで対応する場合は、まず元データを確認し、必要な行や列を整理します。
その後、関数やピボットテーブルを使って集計し、条件を変えながら比較します。追加で「商品別も見たい」「地域別も見たい」と依頼されれば、そのたびに条件を変更して再集計します。
| 手作業の流れ |
内容 |
| データ確認 |
項目や形式を確認 |
| データ整形 |
不要な行や表記を整理 |
| 集計 |
関数やピボットで計算 |
| 比較 |
前月や商品別に確認 |
| 資料化 |
表やグラフにまとめる |
| 再集計 |
追加質問に対応 |
生成AIを活用する場合
生成AIを活用する場合は、整理されたデータをもとに、自然な言葉で質問しながら集計を進めます。
たとえば、「今月の売上を集計して」「前月と比較して」「商品別に大きい順で整理して」といった形で条件を指定します。
| AI活用の流れ |
内容 |
| データ確認 |
AIが読み取れる形か確認 |
| 質問 |
集計条件を自然な言葉で指定 |
| 集計 |
AIが集計を支援 |
| 比較 |
条件を追加して分析 |
| 整理 |
表や確認ポイントを作成 |
| 最終確認 |
人が数字と条件を確認 |
比較するべきなのは作業時間だけではない
AI活用の効果を確認するときは、単純に「何分短縮できたか」だけを見るのではなく、作業全体がどう変わったかを確認する必要があります。
| 比較項目 |
確認すること |
| データ準備 |
集計前の整理にかかる手間 |
| 集計作業 |
同じ数字を出すまでの作業量 |
| 追加質問 |
条件変更への対応しやすさ |
| 修正 |
集計ミスややり直しの有無 |
| 確認 |
結果を人がどこまで確認したか |
| 再利用 |
次回も同じ流れを使えるか |
AIを使って集計が速くなっても、毎回データを手作業で整える必要があるのであれば、十分な改善とはいえません。
反対に、データ形式や質問方法をそろえておけば、次回以降も同じ仕組みを使いやすくなります。
AIの集計結果は必ず人が確認する
AIの回答をそのまま正解として扱うのは避ける必要があります。元データの読み取り方や質問の条件によっては、意図と異なる集計結果になる可能性があります。
売上合計、対象期間、集計条件などを人が確認し、必要に応じてExcelなどで検算できる状態にしておくことが重要です。
独自検証では実測値だけを掲載する
実際の記事で検証結果を掲載する場合は、「作業時間が何％減った」「何時間短縮できた」といった数値を推測で書かないことが重要です。
実際にかかった時間、修正回数、確認作業などを記録し、その結果だけを掲載します。
こうした独自検証を入れることで、単なるAI活用の紹介ではなく、「実際の業務でどこまで使えるのか」を読者が判断しやすい記事になります。
ChatGPTにExcelをアップロードするだけでは不十分
生成AIを使ったデータ分析というと、ExcelファイルをChatGPTなどにアップロードして質問する方法をイメージする人も多いでしょう。
単発の集計や分析では便利ですが、社長から数字を求められるたびにファイルをアップロードする運用だけでは、根本的な業務改善にならない場合があります。
重要なのは、AIを使うことではなく、必要な数字を継続的かつ正しい条件で確認できる仕組みを作ることです。
理由① 毎回ファイルを準備する作業が残る
Excelを生成AIで分析する場合でも、分析対象となるファイルを用意する必要があります。
複数のシステムからCSVを取得し、ExcelにまとめてからAIへ渡しているのであれば、「データを集める仕事」は残ったままです。
| 作業 |
Excelを都度アップロードする場合 |
| データ取得 |
人が行う |
| ファイル整理 |
人が行う |
| AIへの入力 |
人が行う |
| 集計・分析 |
AIが支援 |
| 結果確認 |
人が行う |
AIを使っていても、その前後の作業に時間がかかっていないかを確認する必要があります。
理由② Excelのデータが最新とは限らない
AIは、渡されたデータをもとに回答します。そのため、アップロードしたExcelが古ければ、最新の状況を反映した分析にはなりません。
「最新の数字を聞いたつもりなのに、古いファイルを分析していた」という状態を防ぐためにも、データの更新日や対象期間を確認することが重要です。
理由③ 数字の定義が曖昧だと結果も変わる
AIに「今月の売上を出して」と依頼しても、何を売上として扱うのかが明確でなければ、意図した数字にならない可能性があります。
受注金額を使うのか、請求金額を使うのか、キャンセルを除外するのかなど、事前に集計条件を決めておく必要があります。
| 確認項目 |
決めておくこと |
| 売上 |
どの金額・日付を使うか |
| 新規顧客 |
何を新規とするか |
| 受注 |
どのステータスを含めるか |
| 対象期間 |
どの日付を基準にするか |
| 除外条件 |
キャンセルなどをどう扱うか |
AI導入前に数字の定義を統一しておくことで、担当者によって集計結果が変わる状態も防ぎやすくなります。
理由④ 誰でもすべての数字を見てよいわけではない
経営データには、売上、利益、顧客情報、人件費など、閲覧できる人を限定すべき情報が含まれることがあります。
そのため、「AIがそのデータを分析できるか」だけでなく、「質問した人がそのデータを閲覧してよいか」という視点が必要です。
経営者、部門責任者、一般社員など、役割に応じて参照できるデータを分けることが重要です。
理由⑤ AIの回答だけでは根拠を確認しにくい場合がある
AIが数字を回答しても、それだけでは安心して経営判断に使えません。
どのデータを参照したのか、どの期間を対象にしたのか、どの条件で集計したのかを確認できる状態にしておくことが重要です。
単発のAI分析と継続的なAI活用を分けて考える
Excelを生成AIにアップロードする方法は、一度だけ確認したいデータや、小さくAI活用を試したい場合に向いています。
一方、毎週・毎月同じ数字を確認する場合や、経営層から頻繁に追加質問が来る場合は、データの取得から集計までを含めて仕組み化することが重要です。
| 活用方法 |
向いているケース |
| ExcelをAIで分析 |
単発分析・小規模な検証 |
| 定型集計を仕組み化 |
毎週・毎月のレポート |
| AIとデータを連携 |
頻繁な質問や条件変更 |
| BIとAIを組み合わせる |
複数KPIの継続的な確認 |
最初はExcelを使った小さな検証から始めても問題ありません。
そのうえで、利用頻度が高い数字については、毎回ファイルを準備する運用から、必要なデータを継続的に参照できる仕組みへ段階的に移行することが重要です。
業務改革を進めたいものの、何から着手すべきか分からずお困りではありませんか？
業務改革は、単にシステムやAIを導入するだけでは十分な成果につながりません。
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経営データをAIに扱わせるときの注意点
売上や利益、顧客情報などをAIで扱う場合は、効率化だけでなく、正確性や情報管理にも注意が必要です。
AIの回答をそのまま使うのではなく、「データ」「権限」「根拠」を確認できる仕組みを作ります。
| 注意点 |
確認すること |
| AIの回答 |
人が最終確認する |
| 元データ |
ミス・重複・欠損がないか |
| 機密情報 |
AIに入力してよい情報か |
| 回答根拠 |
参照データや条件を確認できるか |
| アクセス権限 |
必要な人だけ閲覧できるか |
| ログ |
誰が何を確認したか記録できるか |
特に経営判断に使う数字は、対象期間、集計条件、元データ、計算方法を確認することが重要です。
また、顧客情報や売上、利益、人件費などは、誰でも閲覧できる状態にするべきではありません。役職や部署に応じて、参照できる範囲を設定します。
AI導入では「何を答えられるようにするか」だけでなく、「何を答えさせないか」も決める必要があります。
AIの性能だけに頼らず、データ品質、アクセス権限、情報管理、人による確認まで含めて運用することが重要です。
いきなり「何でも答えるAI」を作らない
AI導入では、最初からすべての経営データに対応する必要はありません。
まずは「今月の売上は？」など、経営層から頻繁に聞かれる質問を1つ選び、小さく始めることが重要です。
対応できることを確認したら、「前年同月と比較して」「商品別では？」「地域別では？」と対象を広げていきます。
| ステップ |
実施すること |
| 1 |
よく聞かれる質問を集める |
| 2 |
必要なデータを特定する |
| 3 |
数字の定義を統一する |
| 4 |
データの取得方法を整理する |
| 5 |
AIが参照できる環境を作る |
| 6 |
人が回答の正確性を確認する |
| 7 |
対象データ・質問を広げる |
最初から多くのデータを連携すると、数字の定義やアクセス権限など、整理すべき項目も増えます。
まずは利用頻度が高く、集計ルールが明確な数字から始め、正しく回答できることを確認しながら対象を広げる方法が現実的です。
AI導入効果は「何時間削減したか」だけで判断しない
AI導入の効果というと、「作業時間を何時間削減できたか」に注目しがちです。
しかし、経営データの集計では、数字を出す作業だけでなく、データ収集や追加質問への対応、修正などにも時間がかかっています。
そのため、次のような指標を確認することが重要です。
| KPI |
確認すること |
| 数字の回答時間 |
質問から回答までの時間 |
| データ収集時間 |
必要な情報を集める時間 |
| 集計時間 |
Excelなどで加工・集計する時間 |
| 修正回数 |
集計ミスや手戻りの回数 |
| 追加質問対応時間 |
条件変更への対応時間 |
| 担当者依存率 |
特定の人しか回答できない割合 |
| 回答可能な質問 |
AIで対応できる範囲 |
特に重要なのは、「経営者が質問してから、意思決定に必要な情報を得るまでの時間」です。
集計作業だけが短くなっても、データ収集や確認に時間がかかっていれば、経営判断のスピードは大きく変わりません。
AI導入後は、単純な作業時間だけでなく、質問から回答、確認、意思決定までの流れ全体が改善したかを確認することが重要です。
【独自考察】AIで減らすべきなのは「集計時間」ではなく「数字を待つ時間」
AI活用の目的を「Excelの集計を速くすること」だけにすると、改善できる範囲は限定されます。
本当に減らしたいのは、経営者が数字を知りたいと思ってから、必要な情報を確認できるまでの時間です。
| 従来 |
AI活用後 |
| 社長が数字を質問 |
社長・担当者がAIに質問 |
| 担当者へ依頼 |
AIが必要なデータを参照 |
| データを探す |
AIが集計・比較を支援 |
| Excelで集計 |
確認ポイントを整理 |
| 内容を確認 |
人が数字と根拠を確認 |
| 社長へ報告 |
意思決定 |
| 追加質問で再集計 |
条件を変えて追加確認 |
従来は、質問のたびに担当者がデータを探し、集計して報告するため、経営者は数字が出るまで待つ必要があります。
AIと社内データを適切に連携できれば、必要な数字を確認するまでの工程を短くできます。
AI活用の価値は、Excel作業を短縮することだけではありません。
「知りたい」と思ったときに必要な数字を確認し、次の意思決定へ進みやすい状態を作ることが重要です。
業務改革を進めたいものの、何から着手すべきか分からずお困りではありませんか？
業務改革は、単にシステムやAIを導入するだけでは十分な成果につながりません。
当社では、現状業務の可視化から課題分析、業務プロセスの見直し、AI・DXの活用、運用定着まで一貫して支援します。
「業務を効率化したい」「生産性を向上させたい」とお考えの企業様は、ぜひお気軽にご相談ください。
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よくある質問
Q1. 生成AIを使うと社長から依頼される数字の集計を効率化できますか？
はい。売上や営業実績などのデータを整理し、AIが適切な情報を参照できる環境を作ることで、集計・比較・確認ポイントの整理を効率化できます。
Q2. なぜ「この数字出して」と言われるたびに時間がかかるのでしょうか？
データが複数のファイルやシステムに分散し、検索、整理、集計、確認を人が行っていることが主な原因です。追加質問が来るたびに再集計が必要になる場合もあります。
Q3. Excel作業を速くするだけでは不十分ですか？
Excelの集計だけを効率化しても、データを探したり集めたりする作業が残れば、業務全体の負担は十分に減りません。データ収集から確認までの流れ全体を見直すことが重要です。
Q4. AIではどのような経営データを集計できますか？
記事では、売上、顧客数、営業実績、広告成果、経費、商品別実績などを例として紹介しています。元データと集計条件が明確な数字ほど活用しやすくなります。
Q5. AIを導入すれば社長が直接数字を確認できるようになりますか？
必要なデータを整理し、AIが適切なデータを参照できる環境を作れば、自然な言葉で質問して必要な数字を確認しやすくなります。ただし、回答結果の確認は必要です。
Q6. AI導入前に最初に行うべきことは何ですか？
まず、経営層からよく聞かれる質問を整理します。そのうえで、回答に必要なデータがどこにあるのかを特定することが重要です。
Q7. 社内データが複数のシステムに分かれていてもAIを活用できますか？
可能ですが、まず各データの保存場所を整理する必要があります。販売管理、CRM、会計、Excelなど、どの質問にどのデータが必要なのかを明確にします。
Q8. なぜ数字の定義を統一する必要があるのですか？
同じ「売上」でも、受注金額を使うのか請求金額を使うのかによって結果が変わるためです。AIを活用する前に、対象期間や計算条件などを統一する必要があります。
Q9. AIにはどのように数字を質問すればよいですか？
「今月の売上を前年同月と比較して」「商品別の売上を大きい順に整理して」など、確認したい内容や条件を自然な言葉で指定します。
Q10. AIに売上減少の原因まで判断させてもよいですか？
AIだけで原因を断定するのは避けるべきです。商品別、地域別、担当者別など、次に確認するべき切り口を整理する用途で活用し、最終的な原因判断は人が行います。
Q11. 売上分析ではどのような質問ができますか？
今月の売上、前年同月との比較、商品別売上、地域別売上などを確認できます。データが整理されていれば、条件を変えながら深掘りできます。
Q12. 営業データの分析にもAIを使えますか？
はい。担当者別の受注状況、商談数、失注理由、過去との変化などを集計・整理する用途に活用できます。
Q13. マーケティングデータでは何を確認できますか？
流入元別の成果、ページ別データ、問い合わせ数、広告別の成果などを集計・比較できます。数字の変化から追加で確認するポイントを整理する用途にも活用できます。
Q14. 経理・財務データにもAIを活用できますか？
今月の経費、増えている費目、部門別コストなどの集計・比較に活用できます。ただし、重要な情報を含むためアクセス権限の設定が必要です。
Q15. 経営会議の資料作成にもAIを使えますか？
主要KPIの整理、前月との比較、大きく変化した数字の抽出などに活用できます。毎回同じKPIを確認している場合は、定型的な集計の仕組み化が有効です。
Q16. どのような数字からAI化するとよいですか？
月次売上、前月・前年比較、商品別集計、担当者別集計、定型KPIなど、元データと集計ルールが明確で繰り返し確認する数字から始めるのがおすすめです。
Q17. 人がExcelで集計する場合とAIを使う場合では何が違いますか？
手作業では関数やピボットテーブルなどを使って条件ごとに集計します。AI活用では、整理されたデータに対して自然な言葉で条件を指定し、集計や比較を支援させることができます。
Q18. AI導入の効果は作業時間だけで比較すればよいですか？
作業時間だけではなく、データ準備、追加質問への対応、修正、確認、再利用のしやすさなども比較することが重要です。
Q19. AIが出した集計結果はそのまま使えますか？
そのまま使うのではなく、人が確認する必要があります。売上合計、対象期間、集計条件などを確認し、必要に応じてExcelなどで検算します。
Q20. AIによる集計の効果を記事で紹介するときに注意することはありますか？
作業時間や削減率などを推測で掲載せず、実際に計測した結果だけを使うことが重要です。作業時間や修正回数などを記録して比較します。
Q21. ChatGPTにExcelをアップロードするだけではだめですか？
単発の分析や小規模な検証には活用できます。ただし、毎回ファイルを準備する必要がある場合は、データ収集や整理の作業が残ります。
Q22. AIに古いExcelを渡すとどうなりますか？
AIは渡されたデータをもとに分析するため、古いファイルでは最新状況を反映できません。分析前にデータの更新日や対象期間を確認する必要があります。
Q23. 毎月同じ集計をする場合もExcelを毎回AIに渡せばよいですか？
毎週・毎月繰り返す集計では、毎回ファイルを準備するより、データ取得や定型集計を仕組み化する方法を検討した方が効率化につながりやすくなります。
Q24. 経営データをAIで扱うときに最も注意することは何ですか？
AIの回答をそのまま信用せず、元データ、集計条件、対象期間、回答根拠を確認することが重要です。機密情報やアクセス権限にも注意する必要があります。
Q25. AIに機密情報や個人情報を入力してもよいですか？
入力する前に、その情報をAIに入力してよいか、どのように保存・利用されるのか、社内ルール上利用が認められているかを確認する必要があります。
Q26. AIが出した数字の根拠はどのように確認しますか？
どのデータを参照したのか、対象期間はいつか、何を含めたり除外したりしたのか、どのような計算方法を使ったのかを確認できる状態にします。
Q27. 社員全員が同じ経営データをAIで確認できるようにしてもよいですか？
すべての社員が同じ情報を閲覧できる状態にする必要はありません。役職や部署に応じて、AIから参照できるデータの範囲を設定することが重要です。
Q28. 最初から何でも答えられるAIを作るべきですか？
最初から広い範囲を対象にする必要はありません。「今月の売上は？」など利用頻度が高く、集計ルールが明確な質問から始め、正確性を確認しながら対象を広げます。
Q29. AI導入後はどのKPIを確認すればよいですか？
数字の回答時間、データ収集時間、集計時間、修正回数、追加質問への対応時間、担当者依存率、AIで回答できる質問の範囲などを確認します。
Q30. 経営データへのAI活用で最終的に目指す状態は何ですか？
担当者が毎回データを探して集計する状態から、必要なときにデータへ質問し、意思決定に必要な数字をすぐ確認できる状態へ移行することです。
まとめ｜「この数字出して」を人に頼む会社から、データに直接聞ける会社へ
社長から「この数字出して」と言われるたびに時間がかかる原因は、Excel作業そのものではなく、データ収集や集計、確認が人に依存していることにあります。
生成AIを活用することで、売上、営業、マーケティング、経理などのデータを集計・比較し、必要な数字を確認する作業を効率化できます。
導入では、まず経営層からよく聞かれる質問を整理し、必要なデータと数字の定義を明確にすることが重要です。
そのうえで、AIが適切なデータを参照できる環境を作り、回答結果は人が確認します。
| 進め方 |
実施すること |
| 1 |
よく聞かれる質問を整理する |
| 2 |
必要なデータを特定する |
| 3 |
数字の定義を統一する |
| 4 |
AIがデータを参照できる環境を作る |
| 5 |
人が回答と根拠を確認する |
目指すべきなのは、担当者が毎回半日かけて数字を作る会社ではありません。
必要なときにデータへ直接質問し、意思決定に必要な数字をすぐ確認できる会社へ変えていくことが、AI活用の大きな価値です。
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平出 大輔
株式会社Start Challenge Consulting
代表取締役CEO／AI・DXコンサルタント
約10年間、外資系コンサルティングファームにて企業のDX推進・業務改革・AI活用支援など数多くのプロジェクトを担当。これまで培った知見をもとに株式会社Start Challenge Consultingを創業し、生成AI、データ活用、DX推進を軸とした経営・業務改革支援を行っています。
「仕事＝生きがい・楽しさ」という価値観を大切にし、クライアントと同じ目線で未来を創る真のパートナーとして、日本を代表するコンサルティングファームを目指しています。
