近年のDXブームの中、データ活用の重要性が高まっています。しかし、従来のデータ分析には統計や機械学習などの専門知識が必要で、多くのビジネスパーソンにとって大きなハードルとなっていました。
そんな中、最近注目を集めているのが、文章生成AIを活用したデータ分析です。特にClaudeは、データ分析機能とグラフ作成機能を備えており、誰でも簡単にプロフェッショナルレベルの分析が可能です。

本記事では、実際のスーパーマーケットの売上データを例に、具体的な分析手順をご紹介します。

目次

1. あなたはスーパーマーケットの店長です
2. Claudeを用いたデータ分析手順
3. 売上・利益率を分析する
4. 休日効果の分析
5. 売上比率分析（ABC分析）
6. 報告お疲れ様でした
7. Claude分析のメリット
8. まとめ

あなたはスーパーマーケットの店長です

都内某所のスーパーマーケットの店長に就任して1年目のあなたは、本社から売上状況を報告するよう命じられました。
そこであなたは店舗の売上データ分析をすることにしました。

売上データの列は次のようになっています

• 商品区分(生鮮品、加工食品、生活用品) > 商品名
• 日付
• 単価
• 原価
• 値引き後金額
• 数量

Claudeを用いたデータ分析手順

Claudeを用いたデータ分析手順は以下のようになります

1. 分析したいデータ(CSV形式推奨)(30MB以下の容量制限あり)をアップロード
2. プロンプトにより分析を行う
3. 分析結果やグラフが出力される
4. さらに知りたいことがあれば、2に戻る

特に、Claudeはdata analysisというデータ分析機能、およびartifact機能によるデータ可視化が行えるため、十分な実力を備えています。

これらの機能の使い方についてこちらの記事もご参照ください。

https://note.com/embed/notes/na92385dafff1

売上・利益率を分析する

あなたは、まず売上をチェックするため、Claudeのチャット画面を開き、1ヶ月分の売上データCSVをアップロードしました。

入力するプロンプトはこれだけ。

## ロール
あなたはスーパーマーケットの経営改善に長けたアナリストです. 
## 命令
次のスーパーマーケットの売上データを分析せよ

copy

プロンプトを送信すると10秒ほどで結果が返ってきます

どうやら、加工食品がもっとも高い売上高となっているようです。また、利益率がもっとも高いのは生鮮品であることもわかりました。

⚠️注意
Claudeは何も言わなくても利益率の計算まで行ってくれていますが、
計算方法が明示されないことに注意が必要です。今回得られた数値は日次×アイテムごとに利益率(:= 利益 / 売上)を計算した後で、平均を取ったものでしたが、本来はカテゴリーで利益、売上を合算してから利益率を出すべきでしょう。

休日効果の分析

Claudeのartifact機能により、日次推移のグラフもよしなにしてくれます

あなた「へぇ〜定期的に売上が跳ねてる日があるなあ…土日に多めに買っているお客さん多いんだろうな〜」
集計結果も見れば、週末（土日）の売上が平日と比べて約1.5倍高いという定量的な把握もできます。

売上比率分析（ABC分析）

あなた「売れ筋商品も知っとかないといけないよな〜. 売れ筋商品が在庫切れちゃうと売上目標達成が厳しくなるからな〜」
売れ筋商品を知るには、売上の構成比率での分析はABC分析と言いますから、プロンプトで指示すればOKです。

売上構成比率をABC分析

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プロンプトを送信すると、ABC分析の処理がされます

また、品目を横軸、売上上位からの累積比率を縦軸にしたパレート図も出力できます

パレート図から売上上位品目は

1. 米5kg
2. 豚肉こまぎれ200g
3. トイレットペーパー12R

だとわかりました. そしてあなたは、これらの製品は在庫を切らさないように在庫担当へのチェックを徹底する指示を出しました。

報告お疲れ様でした

売上データの分析をまとめて改善策を提案したあなたは、本社の人からも良い評価をもらえました。

Claudeを使ったデータ分析は、Excelによる分析よりも次の点でメリットがあります

Claude分析のメリット

• プロンプトの指示のみで分析が完結するため時短
• データ可視化による直感的理解
• プロンプトを覚えておけば、誰でも分析できる(脱属人化)

まとめ

• 専門知識不要：Claudeにプロンプトを入力するだけで高度なデータ分析が可能
• データ可視化：グラフ作成も自動で行われ、説得力のある売上レポートが30分で完成
• 脱属人化：誰でも同じクオリティの分析ができ、データ活用の属人性を解消

分析できるデータをお持ちの方は、ぜひ本記事を参考に実際のデータ分析に挑戦してみてください。
最初は本記事のプロンプトをそのまま使い、慣れてきたら自分なりにアレンジしていくのがおすすめです。

本記事は、[データ分析ラボ]の許諾を得て転載しています。この記事以外にも生成AI・Excel・データ分析など多くの興味深い記事を掲載しています。ぜひ[データ分析ラボ]を訪れて、幅広い情報をお楽しみください。[https://note.com/dataanalysislabo/]