生成AIで始めるデータ分析 実務プロンプト30選
本資料では、売上分析・顧客分析・マーケティング分析など、実務で活用できる生成AIプロンプト30選を紹介します。データ整理から分析、レポート作成まで、日々の業務で活用できるプロンプトを具体例とともに解説しています。
公開日：2026.05.26
更新日：2026.05.26
BIツールを導入したものの、
「データがバラバラで分析に使えない」
「部署ごとに管理方法が違い、統合できない」
と悩む企業は少なくありません。
BIツールを有効活用するには、ツールの操作方法だけでなく、分析しやすいデータの形に整えるためのデータ統合・データクレンジングが欠かせません。
本記事では、EXCEL女子が支援したMotionBoard運用支援事例をもとに、部署ごとに分散したデータを統合する際の課題や、データクレンジングの進め方を解説します。
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BIツールを導入しても活用が進まない理由
近年、売上データや顧客データ、営業活動データなどを可視化するために、BIツールを導入する企業が増えています。BIツールを活用すれば、複数のデータをダッシュボード上で可視化し、経営判断や営業戦略、マーケティング施策の改善に役立てることができます。
しかし実際には、BIツールを導入しただけでは十分に活用できないケースも少なくありません。
よくある課題として、次のようなものがあります。
BIツールは、データを見やすく可視化するためのツールです。
そのため、もとになるデータが整理されていなければ、正確な分析や意思決定につなげることは難しくなります。
部署ごとにデータがバラバラになる原因
企業内のデータは、もともと全社で統一管理されているとは限りません。
営業部門ではSalesforce、
管理部門ではExcel、
マーケティング部門ではMAツール、
カスタマーサポート部門では問い合わせ管理ツール
など、部署ごとに異なるツールを使っているケースも多くあります。
それぞれの部署が業務に合わせて最適な方法でデータを管理しているため、個別業務としては問題なくても、全社横断で分析しようとしたときに課題が表面化します。
たとえば、次のような状態です。
BIツール活用に必要なデータクレンジングとは
データクレンジングとは、データの誤りや重複、表記ゆれ、欠損などを整理し、分析や活用に適した状態へ整える作業のことです。BIツールで正確な分析を行うためには、データの量だけでなく、データの品質が重要です。
たとえば、同じ会社を表すデータでも、次のように表記が分かれていることがあります。
- 株式会社サンプル
- ㈱サンプル
- サンプル株式会社
- sample inc.
- サンプル
人が見ると同じ企業だと判断できても、システム上では別のデータとして扱われる場合があります。
また、顧客名、住所、部署名、担当者名、商品名などに表記ゆれがあると、集計や分析の精度が下がります。
データクレンジングでは、こうしたデータを整理し、BIツールで扱いやすい形に整えていきます。
主な作業は次のとおりです。
データクレンジングは地味な作業に見えますが、BIツール活用の土台をつくる重要な工程です。
データ統合を進める前に整理すべきこと
部署ごとにバラバラなデータを統合する際は、いきなりデータを集めるのではなく、事前に整理すべきポイントがあります。
1. 何のためにデータを統合するのかを明確にする
まず重要なのは、データ統合の目的を明確にすることです。
たとえば、次のような目的が考えられます。
- 顧客情報を一元管理したい
- 営業活動の進捗を可視化したい
- 部署横断で顧客対応履歴を確認したい
- 売上や商談状況をリアルタイムに把握したい
- マーケティング施策と営業成果をつなげて分析したい
目的が曖昧なままデータを統合しようとすると、
必要な項目や優先順位が決められず、作業が複雑化してしまいます。
2. 各部署が持っているデータを棚卸しする
次に、各部署がどのようなデータを持っているのかを確認します。
確認すべき項目は、次のとおりです。
この棚卸しを行うことで、どのデータを統合すべきか、どの項目を共通軸にできるかが見えやすくなります。
3. 共通キーを決める
データを統合する際には、複数のデータをつなぐための「共通キー」が必要です。
たとえば、顧客データであれば次のような項目が共通キーになります。
ただし、会社名や担当者名は表記ゆれが発生しやすいため、可能であればIDなど一意に判別できる項目を使うことが望ましいです。
4. 入力ルールを統一する
データ統合後も、入力ルールがバラバラなままだと、再びデータの品質が低下してしまいます。
そのため、データクレンジングとあわせて入力ルールの整備も必要です。
たとえば、次のようなルールを決めておくとよいでしょう。
BIツール活用を継続するには、一度きれいにするだけでなく、
きれいな状態を維持する仕組みづくりが欠かせません。
データクレンジングの具体的な進め方
ここからは、BIツール活用に向けたデータクレンジングの進め方を解説します。
ステップ1：データを収集する
まず、各部署や各ツールに分散しているデータを集めます。
Excel、CSV、Salesforce、基幹システム、MAツールなど、データの保管場所を確認し、対象となるデータを抽出します。
このとき、すべてのデータを一度に統合しようとすると負荷が大きくなるため、最初は目的に直結するデータから始めるのがおすすめです。
たとえば、顧客分析をしたい場合は、顧客情報、商談情報、契約情報などから優先的に整理します。
ステップ2：データの状態を確認する
次に、収集したデータの状態を確認します。
確認すべきポイントは、次のとおりです。
- 重複データはないか
- 空欄になっている項目はないか
- 表記ゆれはないか
- 不要な項目はないか
- 分析に必要な項目が含まれているか
- 項目名や形式が部署ごとに違っていないか
この段階では、データの問題点を洗い出すことが目的です。
どの項目にどのような不備があるかを把握することで、後続のクレンジング作業を効率的に進められます。
ステップ3：表記ゆれや重複を整理する
データの状態を確認したら、表記ゆれや重複データを整理します。
特に顧客データでは、会社名や担当者名、住所、電話番号などに表記ゆれが発生しやすくなります。
たとえば、株式会社の表記を「株式会社」に統一するのか、「（株）」にするのかなど、ルールを決めたうえで整理します。
また、同じ顧客が複数登録されている場合は、どのデータを正とするのかを決め、必要に応じて統合します。
ステップ4：分析しやすいデータ形式に整える
BIツールで活用するためには、見た目が整っているだけでは不十分です。
BIツール上で集計・フィルタ・グラフ化しやすい形式に整える必要があります。
たとえば、Excelでよくある次のような形式は、BIツールでは扱いにくい場合があります。
- セル結合がある
- 1つのセルに複数の情報が入っている
- 見出しが複数行に分かれている
- 備考欄に重要情報が自由入力されている
- 日付や数値が文字列として入力されている
こうしたデータは、BIツールで扱いやすいように、項目を分けたり、形式をそろえたりする必要があります。
ステップ5：更新・運用ルールを決める
データクレンジングは、一度実施して終わりではありません。
日々の業務で新しいデータが追加・更新されるため、継続的にデータ品質を維持する仕組みが必要です。
たとえば、次のような運用ルールを決めておくとよいでしょう。
- 誰がデータを更新するのか
- どのタイミングで更新するのか
- 入力ミスがあった場合に誰が修正するのか
- 新しい項目を追加する場合の承認フロー
- 定期的にデータ品質を確認する方法
BIツールを活用し続けるには、ダッシュボードを作ることだけでなく、データを維持・更新する運用体制まで設計することが重要です。
EXCEL女子のBIツール運用支援事例
ここで、実際の支援事例をご紹介します。
EXCEL女子では、MotionBoardを導入したばかりの不動産流通企業に常駐し、複数部門が独自に管理していた顧客データの統合・データクレンジングを支援しました。
対象企業では、各部門がExcelやSalesforceなど異なるツールでデータを管理しており、入力項目も統一されていないことが課題でした。さらに、データをまとめた後にMotionBoardで分析するための「分析しやすいデータの形」がイメージできていない状態でした。
このようなケースでは、単にデータを一か所に集めるだけでは不十分です。
各部署のデータ構造を確認し、共通軸を整理し、表記ゆれや重複を整えたうえで、BIツールで分析しやすい形に加工する必要があります。
データ統合・クレンジングを外部に依頼するメリット
部署横断のデータ統合やクレンジングは、社内だけで進めようとすると大きな負担がかかります。
特に次のような場合は、外部支援を活用することでスムーズに進めやすくなります。
外部支援を活用するメリットは、単に作業を代行できることだけではありません。
第三者の視点で、各部署のデータ管理状況を整理し、分析に必要な項目や運用ルールを客観的に設計できる点も大きなメリットです。
また、Excelでの管理や現場業務を理解している支援者であれば、現場担当者とのコミュニケーションも取りやすくなります。
BIツール活用を成功させるポイント
BIツール活用を成功させるためには、次のポイントを押さえることが大切です。
1. ツール導入前後のデータ整備を重視する
BIツールは、導入すれば自動的に成果が出るものではありません。
正確なデータを取り込み、目的に応じて可視化できる状態をつくることで、はじめて活用が進みます。
2. 部署横断でデータの共通ルールを決める
部署ごとに入力ルールや管理方法が異なる場合、全社共通で使えるデータにするためのルール設計が必要です。
特に、顧客ID、会社名、商談ステータス、商品分類など、分析軸になる項目は統一しておくことが重要です。
3. 現場が運用しやすい形にする
データ整備のルールが複雑すぎると、現場で運用が続かなくなります。
入力しやすさ、更新しやすさ、確認しやすさを考慮し、現場に定着する仕組みをつくることが大切です。
4. 小さく始めて改善する
最初から全社のすべてのデータを統合しようとすると、プロジェクトが大きくなりすぎることがあります。
まずは、営業データ、顧客データ、売上データなど、目的に直結する範囲から始め、段階的に対象を広げていくとよいでしょう。
まとめ：BIツール活用は「導入後のデータ整備」がカギ
BIツールを導入しても、部署ごとにデータがバラバラなままでは、十分な活用につながりません。
Excel、Salesforce、基幹システムなどに分散したデータを統合し、表記ゆれや重複を整理し、分析しやすい形に整えることで、はじめてBIツールの効果を発揮できます。
特に、部署横断でデータを活用したい場合は、データクレンジングや入力ルールの整備、運用体制づくりが欠かせません。BIツール活用において重要なのは、「導入すること」ではなく、「使えるデータを整え、継続的に活用できる状態をつくること」です。
コクーでは、Excelや各種業務ツールに分散したデータの整理、データクレンジング、BIツールで活用しやすい形への整備を支援しています。
部署ごとにバラバラなデータを統合したい、BIツールを導入したものの活用が進んでいない、ダッシュボード作成前のデータ整備で困っているという方は、ぜひお気軽にご相談ください。
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