データ分析プロンプト

[CRM、レジソフト、Google アナリティクスなど]から出力したデータを提供します。内容を把握し、活用方法を検討したいです。ビジネスの背景：[活動内容と「売上が減少している理由を知りたい」などの全体的な課題]。

データ：[データまたはヘッダーを含む最初の数行を貼り付け]

以下の順序で進めてください：
1. 構造の記述（列名、型、期間、データの粒度）。
2. 品質の評価（欠損値、重複の可能性、不整合、空または固定値の列を特定）。
3. 主要な列の基本統計量の算出。
4. このデータで回答可能なビジネス上の問いを5つ、見かけによらず回答不可能な問いを3つ（不足しているデータと共に）提示。

最後に、最初に取り組むべき最も有望な分析とその手法を提案してください。この段階ではビジネス上の結論は出さないでください。

指標[コンバージョン率、客単価、解約率など]が、[期間1]から[期間2]の間に[以前の値]から[現在の値]へ変化しました。利用可能な履歴：[過去の期間の値]。期間中のイベント：[キャンペーン、価格変更、季節要因、トラブル、リニューアルなどの変更点]。

解釈の前に、以下を確認してください：
1. 変動の有意性：履歴から通常の変動幅を算出し、今回の変化が有意か判断してください。
2. 季節性の影響：前年同期や過去のサイクルと比較してください。
3. 測定範囲の変更：分母となる母集団、定義、計測ツールの変更がないか確認してください。

その上で、可能性の高い順に仮説をリストアップし、各仮説を裏付けるためのテストや追加データを提示してください。単なる時期の一致から因果関係を断定することは禁止します。最後に「状況は深刻か？」という問いに対し、正直な一言で回答してください。

[営業チーム、ECサイト、カスタマーサポートなど]のダッシュボード定義を支援してください。活動の目的：[目的]。このダッシュボードで判断したい意思決定：[「営業リソースの配分」「採用時期」「注力商品」などの定型的な判断]。利用可能なデータ：[ソースとツール]。

各意思決定に対し、それを裏付ける指標を提案してください。「結果指標（過去の事実）」と「行動指標（今週アクション可能なもの）」を区別してください。合計で最大8個に絞り、除外した指標がある場合はその理由を述べてください。

採用した各指標について：明確な定義（何をいつ計測するか）、計算式、ソース、確認頻度、および陥りやすい解釈の罠（ミックス効果、分布を隠す平均値、操作可能な指標など）を記述してください。

分析結果を[経営会議、上司、クライアントなど]への報告用に変換してください。分析の出発点となった問い：[問い]。判明したこと：[結果、数値、事実]。分析の限界：[一部のデータ、短期間、バイアスの可能性など]。推奨事項：[あれば記載]。

以下の構成で報告書を作成してください：
1. 問いに対する答えを1文で（手法ではなく結論から）。
2. それを裏付ける2〜3の事実（各事実に1つの数値を添える。数値を詰め込みすぎない）。
3. 推奨アクションとそのコスト、期待されるリターン。
4. 限界事項の率直な提示（言い訳ではなく、活用の際の注意事項として）。

また、想定される3つの厳しい質問とその回答、および「30秒のエレベーターピッチ」用メッセージも用意してください。出力形式：[スライド構成、メール、1枚のメモなど]。

[新価格、新ページ、新しい架電スクリプト、配信時間など]を本格導入する前にテストしたいです。現在の状況：[現在の指標とその値]。利用可能なボリューム：[週あたりのトラフィック、架電数、配信数]。期待する改善：[期待値]。

テストプロトコルを作成してください：
1. 反証可能な仮説の策定（「Xを行えば、Yが少なくともZ増加する」）。
2. 成功基準と判断のしきい値を「今」設定（結果を見る前に）。
3. テスト群とコントロール群の適切な割り当て方法。
4. ノイズと効果を区別するために必要な期間の推定（計算根拠を平易に説明）。
5. 排除すべき外部要因（季節性、曜日、顧客属性の偏り）。

結果の判定基準も追加してください：継続、中止、延長の各ケースと、数字が魅力的でも「引き出してはいけない結論」（後付けのサブグループ分析、最初のピークでの早期終了など）を明記してください。

データアナリストとして回答してください。[CRM、請求ソフトなど]から抽出した顧客リストの重複をキャンペーン前に排除する必要があります。利用可能な列：[氏名、メール、電話、住所、作成日など]。

ファイルの一部：[代表的な20〜30行を貼り付け]。

段階的な重複排除戦略を提案してください：
1. 完全一致（どの列が一致すべきか）。
2. 確率的一致（表記揺れ、同一メールで氏名違い、電話番号形式違いなど）。
各段階で、照合キー、事前の正規化（小文字化、スペース削除、市外局番の統一）、および誤検知のリスクを特定してください。

制約：氏名のみで自動統合しないこと。どちらのデータを残すべきか（最新か、情報量が多い方か）とその理由を明示すること。出力形式：ステップバイステップのアクションプラン、適用するためのGoogle スプレッドシート関数またはExcelの手順、および提供されたサンプルでの推定重複件数。

[レジソフト、Webフォームなど]から出力したデータの「日付」列に、複数の形式が混在しています：[実際の値の例：2026/04/03、2026-04-03、令和8年4月3日、04-03-26]。[Excel または Google スプレッドシート]を使用しています。

データを壊さずに[YYYY-MM-DDなどの目標形式]へ統一するのを手伝ってください。まず、サンプル内のすべての形式を特定し、「曖昧な値」（03/04は3月4日か4月3日か？）をリストアップしてください。独断で決めず、判断基準（ツールの言語設定、12を超える値の有無、他列との整合性）を提案してください。

次に、変換のための具体的な関数や手順を教えてください。変換失敗や[想定期間]外の日付を警告するチェック列の作成も含めてください。元の列を置き換える前に確認すべき事項のリストで締めくくってください。

厳格なデータアナリストとして回答してください。[ERPからの年間注文データなど]のファイルに欠損値があり、分析前に処理を決める必要があります。該当する列と大まかな欠損率：[例：郵便番号12%、流入経路40%、金額2%]。

予定している分析：[「地域別・チャネル別の売上」など計算したい内容]。

各列について、順に回答してください：
1. その空白は情報を内包しているか（非該当、任意入力、収集バグ）？
2. 今回の分析において最もリスクの低い選択肢はどれか（行除外、値の補完（手法と理由）、『未入力』カテゴリの作成、またはその分析軸の断念）？
3. 各選択肢がもたらすバイアスは何か？

制約：正当な理由なく平均値で補完しないこと。影響（失われる行数、全体への重み）を数値化すること。出力形式：列ごとの推奨決定、正当化理由、最終報告に記載すべき注釈のテーブル。

[Google スプレッドシート、Excelなど]で、自由入力されたテキスト列を正規化したいです：[項目名：市区町村、法人名、商品カテゴリなど]。実際の値の例：[表記揺れ、略称、誤字、スペースを含む20〜40個の値を貼り付け]。

目的：集計を正しく行うために、1つのエンティティに対して1つの正規化された値を持つクリーンな列を作成すること。

以下の手順で進めてください：
1. サンプル内で同一エンティティを指すバリエーションをグループ化する。
2. 各グループの正規値を提案する。
3. 自動判断せず手動確認が必要な疑わしいケースをリストアップする。
4. 実装方法の提示：対応表（変換前→変換後）と結合関数の使用、事前の正規化ルール（全角半角、空白削除、記号処理）、および未対応の値を特定するチェック関数。

制約：対応表は別シートで管理し、次回以降も再利用可能にすること。手作業の置換は避けてください。出力形式：対応表と貼り付け可能な関数。

[展示会の来場者リスト、フォームのリードなど]のファイルを[CRMまたは対象ツール]にインポートする必要があります。現在の列：[列リスト]。対象ツールの期待値：[必須項目、電話番号の国際形式などの制約]。

サンプル：[10〜20行を貼り付け]。

適合計画を作成してください：
1. ソース列からターゲット項目へのマッピング（どちらか一方にしかない列の特定）。
2. インポート前のバリデーション（不正なメール形式、不完全な電話番号、必須項目の空欄、定義された基準による重複）。
3. 必要な変換（姓名の分割、電話番号の整形、国名の正規化）。

制約：エラー行は削除せず、理由を添えて「エラー用シート」に分けること。必須項目を埋めるための架空のデータを作らないこと。出力形式：マッピング表、手順化されたチェックリスト（関数または手法付き）、インポート直前の最終確認事項（バックアップ、10行のテストインポート、ツール内確認）。

あなたはビジネス部門と連携するシニアSQLエンジニアです。ビジネス上の問い：[「今年2回以上注文したが、ここ3ヶ月間注文がない顧客は？」など]。データベース：[PostgreSQL、MySQL、BigQueryなど]。利用可能なテーブルと列：[テーブル定義やスキーマを記述または貼り付け]。

クエリを書く前に、私の問いを厳密な定義に言い換え、曖昧な点と採用する仮説をリストアップしてください（何をカウントするか、日付の境界、キャンセル注文の扱い、タイムゾーンなど）。スキーマに不足している情報があれば、列を捏造せず指摘してください。

その後、日本語で1行ずつコメントを入れたクエリを作成してください。また、結果を信頼する前に妥当性を確認するための簡単なチェック用クエリ（合計値やカウントなど）も提案してください。形式：仮説、コメント付きクエリ、チェック用クエリ、結果の限界。

[月次レポート、自動エクスポートなど]で使用されている既存のSQLクエリを引き継ぎましたが、詳細な動作が不明です。クエリ：[クエリ全文を貼り付け]。

既知の背景：[レポートが示すべき内容、データベースエンジンなど]。

3つのレベルで説明してください：
1. 要約（ビジネス言語で何を計算しているか）。
2. ブロックごとの解説（各結合、フィルタ、集計、サブクエリの具体的な効果）。
3. 隠れた罠（行が重複または消失する可能性のある結合、WHERE句によるLEFT JOINのINNER JOIN化、NULLの扱い、日付の境界条件、データに関する暗黙の仮説）。

最後に、エラーが出なくても数値が「誤り」となるケースと、それをDB上で確認するための2つのクイックチェッククエリを提示してください。形式：構造化された解説、重要度順の罠リスト。

SQL最適化の専門家として回答してください。クエリが遅すぎます：[現在の実行時間]（対象テーブルの概算ボリューム：[件数]）。エンジン：[PostgreSQL、MySQL、SQL Server、BigQueryなど]。クエリ：[貼り付け]。インデックス情報：[あれば記述、なければ「不明」]。実行計画：[EXPLAINの結果があれば貼り付け、なければ「利用不可」]。

まず診断を行ってください：遅延の推定原因（インデックスを無効にする関数利用、相関サブクエリ、不要なSELECT *、インデックスのない列での結合、大量データのソートや集計、日付フィルタの欠如など）を特定します。

次に、期待される効果/工数比で最適化案を提示してください：クエリの書き換え（書き換え後の全文）、作成すべきインデックス（書き込みコストも考慮）、最終手段としての構造変更。絶対制約：結果は厳密に同一であること。書き換えごとに等価性が保証される理由を説明してください。最後に、効果を正しく測定する方法を教えてください。

このSQLクエリで作成した結果を[経営陣、クライアントなど]に公開する前に検証したいです。クエリ：[貼り付け]。得られた結果：[数値]。ビジネス上の想定値：[妥当と思われる範囲、または「不明」]。

検証用クエリセットを作成してください：
1. 生のボリューム確認（フィルタ前後での行数推移）。
2. 一意であるべきキーの重複チェック。
3. 結合列および集計列のNULLチェック。
4. 独立したソースとの照合（[利用可能な照合ソース]がある場合）。
5. 境界値テスト（期間を1日ずらした場合の数値変化）。

各チェックについて：実行用クエリ、正常な結果のイメージ、警戒すべき異常値を提示してください。最後に判断基準を示してください：公開してよい場合、修正が必要な場合、暫定値として報告すべき場合。

[Excel または Google スプレッドシート]で、[日付、商品、店舗、数量、金額などの売上明細]データを扱っています。回答したい問い：[「どの商品が成長を牽引しており、どの店舗で顕著か？」などのビジネス上の問い]。

利用可能な列：[列名と内容]。

適切なピボットテーブルを設計してください：各テーブルについて、行・列・値・フィルタに配置する項目、集計方法（合計、平均、個数など。平均が誤解を招く場合はその理由）、およびグループ化（月別、金額帯別など）を指定してください。

注意すべき罠を指摘してください：粒度の誤解による行の重複、異なる単位の混在、誤った分母でのパーセント計算、デフォルトで非表示になる空項目など。ツールでの操作手順と、このテーブルから読み取れる2つの視点、および「陥りやすいが誤った結論」を提示してください。

[Excel または Google スプレッドシート]で、メインシートに別シートの情報を反映させたいです。メインシート：[列構成：A 注文番号、B 日付、C 金額など]。ソースシート：[列構成：A 注文番号、D 顧客名、E セグメントなど]。反映したい情報：[取得したい列]。照合キー：[共通の列]。

[使用ツールのバージョン]に合わせて、VLOOKUP、INDEX/MATCH、XLOOKUPから最適な関数を選び、そのまま貼り付けられる数式を提示してください。その選択理由を2文で説明してください。

以下のエラーケースへの対策も明記してください：キーがソースに存在しない場合（エラーの代わりに何を返すか）、ソースに重複キーがある場合（どの行が取得されるか、カウント関数での検知方法）、スペースや型（数値/テキスト）の違いで一致しない場合（事前のクレンジング関数）。形式：メイン関数、重複検知関数、クレンジング関数（それぞれ範囲指定付き）。

[Excel または Google スプレッドシート]を使用しています。データ：[列記号と項目：A 日付、B 担当者、C 地域、D 金額、E ステータスなど]。計算したい内容：[「2026年に北日本地域で担当者ごとに成約した売上合計（『キャンセル』を除く）」など]。

SUMIFS、COUNTIFS、AVERAGEIFS、またはその組み合わせを用いて、正確な範囲を指定した数式を作成してください。数式の各条件を1行で説明してください。

以下の詳細にも対応してください：日付条件（「2026年内」や「期間内」の引用符とアンパサンドの正しい記述）、除外条件（〜ではない）、部分一致のワイルドカード、コピー可能な絶対参照（$マーク）。また、集計値の合計が全体の合計と一致するかを確認するための検証用数式も追加してください。形式：貼り付け可能な数式と各行の解説。

Google スプレッドシート（REGEXEXTRACT, REGEXMATCH, REGEXREPLACE関数）で、自由入力のテキスト列から[郵便番号、請求書番号、メールのドメインなど]を抽出したいです。実際の値の例（複雑なケース含む）：[10〜15個の代表的な値を貼り付け]。

期待される結果：[3〜4個の例に対して欲しい結果を記述]。

完全な数式を作成し、正規表現をパーツごとに日本語で解説してください（各文字クラス、量指定子、グループ）。私のサンプルに対して検証し、対応できない可能性のあるケースを正直に指摘してください。

追加事項：パターン存在確認用のREGEXMATCH版、一致しない場合の「#N/A」回避処理、およびパターンの既知の限界。制約：短さよりも読みやすさを優先した正規表現にすること。形式：貼り付け可能な数式と解説。

[Excel または Google スプレッドシート]の数式が期待通りに動きません。正確な数式：[貼り付け]。エラーまたは症状：[一部の行で#N/A、#REF!、合計が合わない、すべてゼロになるなど]。背景：[使用している列の説明と、失敗している行の実際の値の例]。

単なる書き換えではなく、診断を行ってください：可能性の高い順に原因をリストアップしてください（数値/テキストの型混在、不可視のスペース、行挿入による範囲ズレ、絶対参照の欠落、検索値の不在、ソート要件の未達、ロケールによる区切り文字の違いなど）。

各原因に対し、1分以内で確認できるテスト方法（ISNUMBER, ISTEXT, LEN関数でのスペース確認、厳密比較など）を提示してください。原因特定後の最小限の修正案と、再発を防ぐ堅牢な数式のバージョンを提案してください。形式：診断ツリー、テスト方法、修正案。

[経営陣、現場チームなど]にデータを提示するため、最適なグラフを選びたいです。伝えたいメッセージ：[「2つの商品が成長の大部分を占めている」など1文で]。利用可能なデータ：[次元、指標、カテゴリ数、期間などのデータ説明または貼り付け]。

このメッセージに適したグラフ形式（比較、推移、内訳、相関、分布）を推奨し、その理由を2文で説明してください。次点の選択肢とその理由も提示してください。私のデータにおいて「やってはいけない選択」（カテゴリが多すぎる円グラフ、因果を誤解させる二軸グラフ、判読不能な積み上げエリアグラフなど）とその理由を明示してください。

具体的な仕様を提示してください：縦軸・横軸の項目、カテゴリの並び順、目盛り（0を含めるか否かとその理由）、グラフ上に直接書き込むべき注釈、内容説明ではなくメッセージを反映したタイトル。最後に、メッセージを歪めてしまう「避けるべき例」で締めくくってください。

[月次レポート、クライアント提案資料など]で公開予定のグラフです。グラフの詳細またはデータ：[形式、軸、目盛り、系列、タイトルを記述、またはデータを貼り付け]。伝えたいメッセージ：[メッセージ]。

以下の3つの観点で批評してください：
1. 誠実さ：目盛りが変化を誇張していないか（切断された軸、二軸、未告知の対数軸）、期間の切り取り（チェリーピッキング）はないか、母数は十分か？
2. 視認性：5秒で理解できるか、タイトルはメッセージを伝えているか、不要な要素（色、グリッド、過剰な小数点、冗長な凡例）はないか？
3. 適合性：このグラフ形式はメッセージを支えているか？

「公開前の必須修正」と「推奨される改善」に分けて指摘し、修正後のイメージを具体的に記述してください。制約：データそのものではなくグラフ表現を批評すること。データに問題がある場合は別途指摘してください。

[Google スプレッドシート、Excel、Looker Studioなど]で[月次推移グラフ、積み上げ棒グラフなど]を作成したいですが、生データが適切な形式ではありません。現在のデータ：[ヘッダーを含むサンプルを貼り付け。例：1行1トランザクションの形式]。

まず、このグラフのためにツールが期待する最終的なデータ構造（縦持ち/横持ち、系列ごとの列、日付の粒度）を記述し、5行程度のサンプルで示してください。

次に、ツール内での最も簡単な変換手順を教えてください：集計方法（ピボットや関数）、データがない期間の扱い（0として表示するか欠損させるか、およびグラフへの影響）、並べ替え、表示上の丸め処理。作成前の2つのチェックポイント（変換後の合計が生データの合計と一致するか、期間数が想定通りか）で締めくくってください。形式：目標構造、手順、チェックポイント。

社内で[コンバージョン率、売上、アクティブユーザー数など]の指標が計算者によって異なっています。共通の定義書を作成したいです。現在の利用状況：[誰がどう使っているか。例：マーケはGA4、営業はCRMから算出]。利用可能なデータソース：[ツールとテーブル]。

完全な定義書を作成してください：正確な計算式（分子・分母の厳密な定義：カウント対象、除外対象、キャンセル・返金・重複・テストデータの扱い）、基準期間とタイムゾーン、数値が乖離した際の正本（マスター）となるソース、更新頻度と確定日（後から数値が変わる可能性の有無）。

現在の運用とこの定義との間に予想される乖離とその概算規模をリストアップし、移行の準備をしてください。制約：計算式の各項はクエリで検証可能であること。「アクティブ」などの曖昧な言葉は計測可能な基準で定義すること。形式：1枚の構造化された定義書。

主要指標である[月間売上、新規顧客獲得数など]を分解し、どこに手を打つべきか特定したいです。背景：[ECサイト、サービス業、店舗網などの業態]。現在の値：[現在の値]。目標：[目標値]。

算術的な分解ツリーを構築してください：指標を下位指標の積または和として表現します（例：売上＝トラフィック×コンバージョン率×客単価）。各下位指標を必要に応じてさらにもう一段階分解してください。各分解が近似ではなく数学的に正確であることを確認してください。

ツリーの末端（リーフ）ごとに：組織内の誰が担当できるか、計測データソース、現実的な改善の余地を記述してください。その後、特定の努力に対して最もリターンが大きい2つのレバーを特定し（感度分析：そのレバーが10%改善した場合の主要指標への影響）、計算過程を示してください。制約：互いに食い合うレバーがある場合は指摘すること。形式：インデント付きツリーとレバー一覧表。

[顧客または会員]の継続率をコホート分析したいです。利用可能なデータ：[顧客ID、初回購入日または登録日、その後の活動日または注文日を含むエクスポート]。ツール：[Excel、Google スプレッドシート、SQL]。このビジネスにおける「継続」の定義：[例：当月内に再注文がある、有効な定期購読がある]。

コホート表の作成ガイドを作成してください：初回注文月によるグループ化、M+1, M+2, M+3...時点での活動率の算出（初回サイズに対する割合）。ツールでの具体的な手法（関数またはクエリ）を提示してください。

次に、その読み解きを支援してください：経過期間の影響（時間の経過とともに減衰する）と、獲得時期の影響（最近のコホートは過去と比べて質が良いか悪いか）を区別する方法、継続率が安定する時期の特定、および結論を出すには早すぎる、またはサンプルが小さすぎるコホートの特定（推奨されるしきい値と共に）。形式：作成手法と確認すべき問いのリスト。

施策のターゲットを絞るため、RFM分析（Recency: 最新購入日、Frequency: 回数、Monetary: 金額）で顧客をセグメント化したいです。データ：[レジソフトやCRMからの顧客別注文履歴：ID、日付、金額]。ツール：[Excel、Google スプレッドシート、SQL]。業態と標準的な購入サイクル：[例：アパレルEC、2ヶ月に1回購入]。

手順を構築してください：ツールでの3つの値の算出式、自動的な5等分ではなく「私のビジネスのサイクル」に適したスコアリングのしきい値（各しきい値の正当化）、スコアの割り当て、および5〜8個の分かりやすいセグメント（優良客、離脱予備軍、期待の新人、休眠客など）への分類。

各セグメントについて：想定される構成比、1文での特徴付け、優先すべき施策、および施策の有効性を測る指標を提示してください。制約：キャンセル注文やテスト顧客を除外すること。1回のみの購入客の扱いを明記すること。しきい値の定期的見直し時期を提案すること。形式：ステップバイステップの手法とセグメント表。

[月間売上、予約数、入電数など]を今後[6ヶ月間など]について予測したいです。利用可能な履歴：[データを貼り付け。理想は24ヶ月分以上、または概要を記述]。既知の季節性：[12月のピーク、8月の閑散期など]。

[Excel または Google スプレッドシート]で再現可能なシンプルな予測を構築してください：基礎となるトレンドの算出（12ヶ月移動平均または回帰分析、選択理由を説明）、履歴に基づく月次季節係数の算出、そして予測値（トレンド×季節係数）の提示。数式も示してください。

結果の誠実さを担保してください：過去のデータにこの手法を適用した場合の誤差（バックテスト：直近6ヶ月に適用して乖離を測定）に基づき、装飾的ではない「上限・下限の予測幅」を提示してください。この手法で捉えられない要素（特異なイベント、価格変更、異常な基準年）と、予測をやり直すべきサインをリストアップしてください。形式：手法、数式、予測幅付きテーブル、限界事項。

現在は[現在の月]です。[売上、経費、処理件数など]の年度末着地を予測したいです。現在までの実績累計：[値]。年間目標：[目標値]。前年および今年の月次推移：[値を貼り付け]。

3つの予測を構築し比較してください：
1. 単純な按分（累計÷経過月×12）。
2. 季節性考慮（履歴に基づく残り期間の構成比を適用）。
3. 「既知情報」の統合（[受注済み案件、進行中の見積、夏季休業、採用予定など]の確定要素を反映）。

各予測について：数値、前提としている仮説、および最も外れやすいケースを記述してください。私のケースで採用すべき推奨案と、それによる目標との乖離（金額と%）を提示してください。最後に、着地を動かし得る2〜3のアクションとその概算影響額を添えてください。形式：比較表と推奨案の要約。

データ品質責任者として回答してください。[CRMの顧客基盤、商品カタログ、仕入先リストなど]のデータ品質を、[移行、キャンペーン、レポート作成など]の前に監査したいです。構造：[項目リスト]。代表的なサンプル：[30〜50行を貼り付け]。

以下の軸で監査し、サンプルに基づいた数値を提示してください：網羅性（項目別の入力率、特に重要項目の欠損）、妥当性（メール、電話、郵便番号、日付などの形式不正）、一意性（重複の可能性と検知基準）、鮮度（更新日、明らかに古いと思われるデータの割合）、内部整合性（郵便番号と住所の矛盾など）。

予定している用途への影響度に基づいて、優先順位を付けた改善計画を作成してください：致命的、支障あり、長期的課題の3段階に分け、それぞれの修正手法（自動化可能か手動か）と推定工数を提示してください。形式：軸別の監査表と3段階の計画。

[ERPの注文エクスポート、DBの顧客テーブル、共有のレポート用シートなど]のデータディクショナリを作成し、チーム内での誤解をなくしたいです。列名とサンプル：[列リストと5行の例]。

背景情報：[データの発生源、更新頻度、入力担当者]。

各列について以下の項目を記述してください：論理名と物理名、専門用語を使わない1文での定義、型と形式、有効値または妥当な範囲、入力ルール（必須、計算値、手入力）、上流のソース、そして特に「罠」セクション（ユーザーが勘違いしやすい点：税込/税抜、注文日/支払日、履歴保持か上書きかなど）。サンプルから判断できない情報は捏造せず「[担当者]に確認が必要」と記してください。

形式：ディクショナリ用テーブル、および確認が必要な事項のリスト（想定される確認先別）。

2つのツールが同じ事象に対して異なる数値を示しています：[ソースA：GA4など]は[値A]、[ソースB：レジソフト、Stripe、CRMなど]は[値B]を報告しています（対象指標と期間）。乖離：[%または金額]。原因を特定し、どちらを正本とするか決めたいです。

以下の順で調査をガイドしてください：
1. 定義の差異（返金、キャンセル、テストデータ、タイムゾーン、注文日と入金日の違い、ロボット除外フィルタなど）。
2. 範囲の差異（特定のチャネルや店舗が片方に含まれていない）。
3. 収集の差異（計測漏れ、同意管理、システム障害）。
各仮説に対し、具体的な検証方法と、通常大きな乖離を生む項目から順に数値化してください。

最終目的：値Aから値Bへの差分調整表（ブリッジ分析）を作成すること。最後に、用途別の推奨ソースと、これ以上深追いすべきではない許容乖離率を提示してください。

[月次レポート、クライアント提案、四半期結果メールなど]を[宛先]に送付する直前です。含まれる主要な数値：[項目と数値のリスト]。ソース：[各数値の出所]。

最終チェックリストを提示し、一つずつ確認を求めてください：内部整合性（小計と合計の一致、構成比と母集団の整合、複数箇所に登場する同一数値の完全一致）、外部整合性（前月・前年比較：驚くような変動に妥当な説明があるか）、明示された範囲（期間、通貨、対象範囲が明記されているか、前回から定義変更がないか）、再現性（数値の算出根拠となるクエリやファイルが保存されているか）、および丸め処理（適切な精度か）。

確認できない項目がある場合、そのリスクと公開を止めるべきかどうかの判断基準を示してください。形式：チェックボックス付きの番号付きリスト。

[日次売上、時間別注文数、日次登録数など]の異常値を自動検知し、問題に即座に対応したいです。履歴：[データを貼り付けまたは記述：粒度、期間、典型的な値]。ツール：[Google スプレッドシート、Excel、SQL]。既知の正常な変動：[土日祝の影響、季節性など]。

シンプルで堅牢な仕組みを提案してください：サイクルを考慮した基準値（月曜日は前週の月曜日と比較するなど）、履歴の分散に基づいた根拠あるアラートしきい値（計算式を示し、なぜその値なのか説明）、および誤検知防止ルール（2回連続の異常で通知、上下で異なるしきい値など）。

ツールでの具体的な実装方法（関数含む）を提示してください。最後に、誤アラートの原因となる3つの無害な要因（祝日、プロモーション、収集遅延）とその対処法、およびアラート発生時の3ステップ対応手順を添えてください。

レポート内の特定の数値が誤っているように見えます。計算ミスか、データの問題か、あるいは驚くべき事実なのかを判断する必要があります。数値：[3月の売上が通常9万ユーロのところ24万ユーロになっているなど]。発生場所：[レポート名、クエリ、またはファイル]。データ経路：[データの出所と行われる変換]。

下流から上流へ向かって、各段階での検証方法を構造化してください：最終計算（関数、範囲、フィルタ）、変換（集計、重複を生む結合、インポート重複、定義変更）、収集（障害、一括取り込み、ツール変更）、そしてビジネスの実態（大口注文、例外的な顧客：どのレコードがそれを証明するか）。

制約：原因が特定されるまで修正を行わないこと。驚くべき数値であっても事実であれば「修正」の対象外です。形式：順序立てた調査計画と、3つの結論パターン（修正、記録、警告）ごとのアクション。

[満足度調査の自由回答、Google マップの口コミ、解約理由など]から得られた顧客の声を分析したいです。コメント：[コメントを貼り付け。大量の場合はサンプルと総数を記述]。質問内容：[顧客への正確な問い]。

以下の手順で進めてください：
1. 事前の枠組みに当てはめるのではなく、コメント自体からテーマ分類（カテゴリ）を構築する（各テーマの定義を1行で添える）。
2. 各コメントを分類する（複数該当可）。
3. 定量化：テーマ別の言及数、主要な感情（トーン）、および[提供されている属性：評価点、継続期間など]とのクロス集計。

誠実さの制約：コメントは書き換えずに原文のまま引用すること。頻出テーマと、稀だが深刻なテーマを区別すること。回答者数を明記すること（30未満の場合は%表記を避ける）。架空の引用を作らないこと。形式：1枚の要約（頻度順テーマ、代表的な引用2件、監視すべき弱信号）と分類表。

[Google フォーム、Typeformなど]で実施したアンケートを集計する必要があります。回答数：[件数]。質問項目：[単一選択、複数選択、スケール、自由記述などの形式と内容]。エクスポートデータ：[回答の一部を貼り付け]。調査の目的：[何を判断または学習したいか]。

以下の順序で集計を進めてください：
1. クリーニング（重複回答、数秒で終わっている回答、明らかな矛盾：除外基準と理由を明記）。
2. 各質問の単純集計（形式に適した表現方法で）。
3. 目的に応じた最も有用な3〜5のクロス集計（全項目をクロスせず、理由を添えて選択）。

必須の注意事項：回答者の属性とターゲットとの乖離（バイアス）の指摘、回答者数が30人を下回るセグメントへの警告、および宣言的データからの因果関係の断定禁止。形式：集計計画、集計結果のサンプル、最終的な限界事項の枠囲み。

[営業時間変更、ページリニューアル、価格変更、トークスクリプト変更など]を[日付]に実施しました。コントロール群なしで効果を測定したいです。追跡指標：[指標]。実施前の値：[できるだけ長い期間のシリーズ]。実施後の値：[実施後のシリーズ]。期間中の他のイベント：[季節、キャンペーン、ニュース、天気、競合の動きなど]。

平均を比較する前に、以下を確認させてください：
1. 実施前期間の代表性（十分な長さか、異常値はないか）。
2. 観測された変動は通常の変動幅を超えているか（履歴から数値化）。
3. 季節性で説明がつかないか（過去の同時期と比較）。
4. 同時期の他のイベントが同様の効果を生んでいないか？

結論を3つのレベル（データで断言できること、示唆されること、判断できないこと）で提示してください。次回の評価をより強固にするための手法（段階的導入、交互実施、テスト群の設定）を提案してください。単なる時期の一致で結論づけることは禁止します。

分析結果を[経営陣、投資委員会、クライアントなど]向けの1枚のメモにまとめてください。読み手は[3分など]で読み、[期待される意思決定]を判断する必要があります。生データ：[分析結果、数値、事実を箇条書きで貼り付け]。推奨案：[あれば記述]。

構成案：
1. 結論を示すタイトル（内容説明ではなく結論）。
2. 回答と主要な数値を記した最初の段落。
3. 最大3つの事実（それぞれに1つの裏付け数値を添える）。
4. 可能な選択肢（各1行でコストとリスクを併記）。
5. 明確な推奨案。
6. 「現時点で不明なこと」（メッセージを濁さず、限界を明示）。

制約：最大1枚分、短い文章、分析用語（相関、データセットなど）を避ける、意思決定に必要な精度で数値を丸める。生データにない数値は捏造せず[データ不足]と記してください。

分析結果を、[経営会議、クライアント会議など]で印象に残るプレゼンテーションに変換してください。所要時間：[時間]。提示する結果：[主要な事実と数値を貼り付け]。終了時に聴衆に期待する行動：[承認、予算確保、優先順位の変更など]。

ストーリーラインを構成してください：現状の共有、緊張（聴衆を驚かせる数値や事実）、探索（なぜそうなっているか、最大2〜3の証拠）、解決（提案）、および意思決定の要請。次にスライド構成案を作成してください：1スライド1アイデアとし、各スライドのタイトルは主張を含む肯定文にしてください（タイトルだけを繋げてもストーリーが成立するか確認してください）。

主要な数値については、聴衆が実感できる具体的な例え（既知の規模との比較、週あたりの顧客数への換算など）を提案してください。制約：ストーリーのために数値を捏造しないこと。分析の留保事項は脚注ではなく専用のスライドを設けること。形式：タイトルと内容を含むスライド別プラン。

分析結果を、統計知識のない[営業チーム、加盟店、最終顧客など]向けに分かりやすく説明してください。技術的な結果：[XとYの相関係数0.7、信頼区間、A/Bテスト結果、スコアリングモデルなど]。聴衆が行動するために理解すべきこと：[期待されるアクションや変更]。

3つのレベルで説明を作成してください：
1. 30秒の口頭説明（日常語、適切な比喩、専門用語ゼロ）。
2. 具体的な数値例を用いた5分間の詳細説明。
3. 聴衆から想定される3つの質問への回答。

忠実性の制約（非交渉）：平易化によって技術的な結果以上のことを言わないこと（相関を因果と言い換えない、傾向を確実と言わない、特定セグメントの結果を全体に広げない）。簡略化した箇所と、それによって削ぎ落とされた情報を明示してください。形式：3つのレベルの説明と簡略化リスト。

[月次営業ダッシュボード、毎週月曜の活動報告など]を、自分がいなくても他の人が作成・理解・修正できるようにドキュメント化したいです。現在の作成手順：[ソース、抽出方法、ファイル、関数、手動加工、配布方法などの仕組み]。頻度：[頻度]。宛先：[誰が受け取り、どう活用しているか]。

以下の4つのセクションで作成してください：
1. 作成マニュアル（手順順、クリック箇所やクエリ、属人化しやすい手動の「微調整」も含む）。
2. 指標ディクショナリ（各指標の定義、計算式、ソース）。
3. 依存関係マップ（形式変更やアクセス権切れなど、何が起きるとレポートが壊れるか）。
4. トラブル対応プロトコル（数値の疑義への確認方法、連絡先、誤報時の訂正手順）。

私の説明に不足がある場合は推測で埋めず、質問してください。形式：[チームのドライブなど]に保存可能な構造化文書。

同一の対象を扱っているが共通IDがない2つのファイルを突合する必要があります：[ファイル1：企業名とメールを含むCRMデータ]と[ファイル2：法人名と請求書番号を含む会計データ]。ファイル1の列：[リスト]。ファイル2の列：[リスト]。サンプル：[各10行]。突合の目的：[最終的に得たい結果]。

確実性の高い順に段階的な（カスケード式）突合戦略を構築してください：
1. 正規化後の完全一致（小文字化したメール、法人番号、整形後の電話番号など）。
2. 複合キー（正規化名＋郵便番号など）。
3. あいまい一致（[Excel, Google スプレッドシート]で実行可能な手法と限界の説明）。
各段階で、サンプルにおける一致件数と、懸念される誤検知率を提示してください。

制約：各一致行にはどの段階で紐付いたかの「手法」列を残すこと。一致しなかった行はサイレントに除外せず、手動確認リストに分けること。形式：段階別計画、関数、突合率の管理表。

全件調査が不可能なため、サンプル調査を行う必要があります。母集団：[内容と規模。例：顧客ファイル12,000件、年間請求書3,000枚、録音データ800件]。推定または検証したい内容：[目的。例：入力エラー率、適合率]。判断に必要な精度：[例：エラー率が5%を超えているか知りたい、±3ポイントの精度など]。

計画を構築してください：目標精度に必要なサンプルサイズ（数式を丸投げせず、論理を平易に説明）、バイアスを避ける抽出方法（単純無作為抽出または層化抽出：母集団に性質の異なるグループ[層の説明]がある場合は層化を推奨）、および[Excel または Google スプレッドシート]での具体的な抽出手順（再現可能な乱数関数）。

サンプリングを行っても残るバイアスのリスク（所在不明データの扱い、期間の偏り）と対策をリストアップしてください。最後に、最終結果を誤差の範囲と共に報告するための誠実な定型句を提示してください。

コンバージョン率の計算方法がバラバラなので、統一して信頼性を高めたいです。背景：[対象のプロセス。例：サイト訪問から購入、見積から成約、架電からアポ]。計測ソース：[GA4、CRM、レジソフトなど]。現在使われている計算式と結果：[流通している複数のバージョン]。

厳密な定義を策定してください：分子（何をコンバージョンとするか。キャンセル、重複、同一人物の複数回成約の扱い）、分母（誰をベースにするか。ユニークユーザーかセッションか、有効リードか全接点か）、およびアトリビューション期間（流入から成約までの期間、月をまたぐ場合の計上ルール）。

各選択肢が数値に与える影響を私のデータで示し、一般的な慣習を提示してください。現在の計算がなぜ乖離するのか説明してください。最後に、公開可能な1文の定義と、この数値を見る人が陥りやすい2つの誤解（範囲の異なる率の比較、重み付けなしの平均化）への対策を添えてください。

[SaaSの購読、保守契約、フィットネスジムなど]のチャーン（解約）率を計算・追跡したいです。利用可能なデータ：[開始日、終了日、ステータス、月額料金を含むエクスポート]。請求サイクル：[月次、年次、混在]。

まず定義上の決定事項を提示してください。私のケースにおける推奨案とその数値への影響を含めてください：顧客数ベースか収益ベースか（両者の違いを数値例で示す）、開始基準（期首顧客数か、当月の新規を含むか）、境界ケースの扱い（一時停止、未払い、ダウングレード、解約予約済みだが有効な顧客、出戻り顧客）。

次に、[Excel、Google スプレッドシート、SQL]での正確な計算式と実装方法を提示してください。読み取りの罠（月次と年次の混在、新規獲得加速による見かけ上の改善）と、なぜコホート分析での補完が必要なのかを警告してください。形式：決定事項、数式、実装、罠。

各[商品、サービス、カテゴリ]が実際にどれだけ利益に貢献しているか把握したいです。データ：[レジからの商品別売上数量・価格、会計からの仕入・コスト]。特定済みのコスト：[仕入、原材料、労務費、固定費、送料、手数料など]。

段階的に分析を構築してください：まず商品別の売上総利益（販売価格から直接費を引いたもの。すべて税抜で指定）。次に難しい間接費の配分について、私の業態に適した2つの妥当な配分基準（売上比、時間比、数量比など）を提案し、基準によって順位がどう変わるか示してください。「正解」は一つではない理由も添えてください。

利益率（%）と利益額（円）を販売ボリュームとクロスさせて提示してください：率は高いが売れない商品、率は低いがボリュームを稼ぐ商品、片方だけを見た際のリスクを解説してください。最後に、この分析で判断できる3つの意思決定（価格改定、撤退、販促強化）と、決定前に確認すべき補足数値を提示してください。形式：手法、モデル表、解説付き分析。

事業が特定の[顧客、商品、チャネル、品番]にどの程度依存しているか測定したいです。データ：[12ヶ月間の顧客別売上、または品番別売上]。ツール：[Excel または Google スプレッドシート]。

集中度分析の構築をガイドしてください：降順ソート、累計および累計構成比（ツールでの正確な数式）、主要なしきい値の読み取り（上位何件で全体の50%および80%を占めるか、トップ1およびトップ5のシェア）、およびパレート図の作成・読解方法。

現状把握にとどまらず、この集中度がもたらすリスクを評価してください：トップの[顧客または商品]が消失した場合の影響（金額と%）、過去[比較期間]と比較した集中度の推移、および「ロングテール（多数の小口）」の維持コストが利益を上回っていないか。

制約：実質的に同一のグループ（同一資本、同一購買者）を名寄せして扱うこと。実際のコストを見ずに「下位を切り捨てる」結論を急がないこと。形式：手法、数式、5行のリスク評価。

背景の異なる[店舗、支店、チーム、サイト]のパフォーマンスを不公平なく比較したいです。比較対象：[リストと既知の差異：規模、エリア、築年数、人員、通行量など]。データ：[拠点別・期間別の指標]。

3つのステップで比較を構築してください。まず、公平な基準に「換算」した指標（販売員1人あたり、1平米あたり、営業時間1時間あたり、商圏人口あたりなど、業態に適した比率を選択し正当化）。次に、各拠点の自己比較（前年比成長）：成長率ランキングは単純な実績ランキングとどう異なるか。最後に、正規化しても残る説明のつかない乖離：制裁ではなく、ヒアリングや訪問が必要な対象の特定。

制約：開設直後や規模が小さすぎる拠点はランキングから除外するか注釈を入れること。構成要素である比率を示さずに総合順位だけでまとめないこと。データに含まれない要因（工事、競合進出、長期欠員）をリストアップすること。形式：モデル比較表と責任者との面談用ガイド。

改善の注力ポイントを見つけるため、コンバージョンファネルを分析したいです。プロセス：[順序立てたステップの説明。例：訪問、商品詳細、カート、配送設定、決済、完了。またはB2B：リード、初回接触、商談、見積、成約]。[期間]の各ステップのボリューム：[数値を貼り付け]。計測ソース：[GA4、CRMなど]。

各ステップ間の通過率（全体の通過率だけでなく）を算出し、最も損失が大きいステップを特定してください。「離脱した人数（絶対数）」と「離脱率（%）」の両面から評価してください。私の目的[目的：流入を増やさず成約を増やしたいなど]に対してどちらを優先すべきか説明してください。

結論の前に、計測の罠を確認してください：タグが発火しない技術的要因、ステップのスキップや戻り、検討期間の長い商材での計測期間不足。その上で、[利用可能なセグメント：モバイル/PC、流入元、顧客規模など]との最も示唆に富むクロス集計を提案し、セグメント間の差が何を意味するか記述してください。形式：通過率テーブル、診断、優先ステップの改善に向けた2つのテスト仮説。

[変数1：天気、口コミ数、見積回答時間など]と[変数2：売上、成約率など]の間に関連があると考えています。これを厳密に確認したいです。データ：[日付、週、または案件単位で紐付いた2つのシリーズを貼り付け]。直感：[期待している結果と、それが確認された場合の次のアクション]。

[Excel または Google スプレッドシート]での分析をガイドしてください：まず散布図の作成と読み取り（形状、方向、関係を歪める異常値）、次に相関係数の算出と平易な言葉での解釈、およびサンプル数[件数]においてその数値が注目に値するかどうかの判断。

次に最も重要な点として、因果関係と断定する前に他の説明可能性を検討してください：両方に影響を与える共通要因（季節性など）、因果の逆転、少数のデータによる偶然の一致。それぞれについて、私のデータで裏付けまたは否定するための簡単なテスト方法を提示してください。結論は3行で：確定した事実、仮説段階のこと、および白黒つけるための具体的な実験。形式：分析手順、係数解釈、因果の検討。