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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。
【失敗したことやポイント】出力形式と信頼性の担保
一方で、実務で活用するにあたって注意すべき課題も明確になりました。
今回の検証では、顧客満足度アンケートの「自由記述欄」に焦点を当てました。
数値化されたレーティングだけでは見えてこない、ネガティブな意見の背後にある「傾向」と「課題」を特定するのが狙いです。
再度、ChatGPTを使用してダミーデータを作成しました。
今回使用するのはExcelファイルなので、「ファイルをアップロード」からCSVファイルをアップロードします。
プロンプトは、以下を入力しました。
▼プロンプト
このアンケート結果の『自由記述』列を読み込み、顧客の感情をポジティブ・ネガティブ・中立に分類してください。
また、ネガティブな意見に共通するキーワードを抽出してください。
【検証結果】実務レベルの「具体的なアクションプラン」まで自動生成
分析を開始してわずか約10秒。
瞬時に導き出された結果は、驚くほど高精度なものでした。
検証ポイントで評価すると、以下になります。
日本語特有の文脈を正確に理解しており、ポジティブ・ネガティブ・中立の分類に狂いはありません。
指示した「ネガティブな意見に共通するキーワード」については、的確に4つのポイントを抽出。
単なる単語の羅列ではなく、それぞれのキーワードがどのような「課題」を指しているのかまで詳細に言語化されています。
さらに、自動的に作成された「分析のまとめ」により、全体の傾向が一目で把握できる構成になっています。
また、最も驚かされたのは、AI側から「この結果を元に改善案の優先順位を整理しましょうか？」と提案があった点です。
これに応じると、具体的なアクションプランを含む、そのまま会議に提出できるレベルのレポートが完成しました。
もはや単なる集計ツールではなく、戦略立案のパートナーとして機能しています。
【失敗したことやポイント】CSVの「文字化け」を回避する唯一の方法
今回の検証中、唯一のハードルとなったのが、CSVファイルを読み込んだ際の「文字化け」です。
これは、日本のExcelで標準的に使われる「Shift-JIS」形式のファイルを、AI側が世界標準の「UTF-8」として解釈しようとすることで発生します。
解決策はExcelで保存する際に、ファイル形式を「CSV UTF-8」に指定して保存しておくことです。
この一手間を加えるだけで、AIは日本語データを正確に認識し処理できるようになります。
今回の2つの検証を通じて明らかになったのは、Geminiが単なる「計算ツール」や「要約ツール」の域を超え、ビジネスの意思決定を加速させる実戦的なパートナーであるという事実です。
データ分析の「作業」をAIに任せ、人間は「意思決定」に集中する。
AIを補助的に活用することで、業務効率と判断の質の両立が可能になります。
Yoomは様々なAIツールとノーコードで連携が可能な他、その他のSaaSツールと組み合わせた業務の自動化が行えます。
これまで手動で利用していた各ツールをメインとした自動化フローが、直感的な操作で実現可能です。
Geminiを用いた自動化フローテンプレートも豊富にあるため、気に入ったテンプレートはぜひチェックしてみてくださいね！
その他どのようなツールでの自動化が可能なのかについては、連携アプリ一覧をご確認ください。
[Yoomとは]
