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近年、生成AIの進化は目覚ましく、単なるチャットボットから業務プロセスを劇的に変えるツールへと変貌を遂げています。
特に注目を集めているのが、Googleが提供する「Gemini」です。
PDFやGoogleドキュメントなどのファイルを直接アップロードし、その内容を素早く解析・要約したり、複雑な情報から必要なデータを抽出したりする機能が備わっています。
多くのビジネスパーソン、特にマーケティングや事業企画の担当者にとって、複数のツールからデータを抽出し、スプレッドシートなどで整形・集計する作業は大きな負担となっています。
「もっと手軽に、データから示唆を得たい」「分析作業を自動化したい」というニーズは尽きません。
本記事ではGeminiを活用し、ノーコードでどこまで実用的なデータ分析が可能かを検証します。
本記事は、以下のような課題や関心をお持ちの方を対象としています。
Geminiは、Googleが開発したマルチモーダルAIモデルです。
テキストだけでなく、画像、音声、動画、コードなど多様な情報を同時に理解し処理できる点が最大の特徴です。
▼主な特徴と強み
▼料金システム
「無料版」「Google AI Pro」「Google AI Ultra」の3段階構成になっています（2026年1月現在時点）。
ハイパーオートメーションツール「Yoom」は、GeminiなどのAIツールや複数SaaSツールと連携して様々な業務を自動化できます。たとえばGoogleフォームでの問い合わせ内容をもとにGeminiで分析して回答を作成するなどツール間での業務を効率化することが可能です。気になる方はぜひチェックしてみてくださいね👀
Geminiのデータ分析機能を検証するために、ビジネスシーンで想定される具体的な利用シナリオを検証しました。
今回の検証では、以下の条件で行います。
1.月次売上データの要因分析
数値データの裏側に潜む「なぜ売れたのか」を特定する作業は、データ量が増えるほど複雑化します。
本検証では、AIが大量の数値から相関関係や特異点を特定し、実用的な要因を導き出せるかを確認します。
▼検証ポイント
2.アンケート自由回答の感情分析
膨大なテキストデータから顧客の「本音」を抽出する作業は、これまで多大な時間と精神的コストを要してきました。
この非構造化データの処理において、AIがどこまで実用的な解決策を提示できるのか検証します。
▼検証ポイント
Geminiの公式サイトにアクセスし、Googleアカウントでログインします。
ログイン後チャット画面が表示されるので、ここから各検証を行っていきます。
業務の効率化において避けて通れない「月次売上データの要因分析」を、AIツールでどこまで自動化できるか徹底検証します。
今回は、ChatGPTを使用してダミーデータ（CSV形式）を作成しました。
データがGoogle スプレッドシートなので、チャット画面にある「＋」ボタンを押し「ドライブから追加」からアップロードしていきます。
プロンプトは、以下の内容を入力しました。
▼プロンプト
「添付の売上データを分析し、前月比で大きく変動しているカテゴリを特定してください。
またその要因として考えられる傾向をグラフで可視化してください。」
【検証結果】15秒で導き出された的確な分析
分析のスピードと質は、期待を大きく上回るものでした。
検証ポイントで評価すると、以下になります。
ファイルをアップロードしてから分析完了まで、要した時間はわずか15秒。
結論から表示される構成は、多忙なビジネスパーソンにとって非常に読みやすく、即座に状況を把握できます。
特筆すべきは、ポジティブ・ネガティブ双方の大きな変動をデータ全体から抜粋し、表形式で整理した点です。
単なる数値の抽出にとどまらず「前月比増減率」まで自動算出されており、集計の正確性は高いと言えます。
分析結果には「年度末（3月）の特需」や「GW明けの反動」といった、カレンダーに紐づくトレンドまで考慮された考察が含まれており、その内容は極めて的確です。
さらに、回答の最後には「6月以降の売上予測を作成することも可能」といった、次のステップへの提案も添えられていました。
データ分析の深掘りを支援するパートナーとしてのポテンシャルを強く感じさせる結果です。
