【AIでできる小技集vol.1】売上データの整理・分析をAIにおまかせ！集計・ランキング・トレンド可視化の基本ワザ

今回から「AIでできる小技集」がスタートします。
このシリーズでは「日々の業務でそのまま使えるAIの小さな使い方アイデア」をテーマ別に紹介し、業務での活用イメージがわくような具体例を取り上げていきます。
第1弾の今回は「売上データを“なんとなく眺めるだけ”から、“サクッと使える情報に変える”」をテーマにお届けします。
「AIにどこまで任せていいの？」「人は何を確認すべき？」という役割分担を意識しながら、売上データの整理・集計・トレンド可視化の基本ワザをまとめていきます。

なぜ「売上データの整理」を先にすべきなのか

起業初期や少人数チームでは、「数字は気になるけど、集計が面倒で後回し」という状況に陥りがちです。
売上レポートはあるものの、月末にざっと金額だけ見て、なんとなく「今月もこんな感じか」で終わってしまう、という声をよく聞きます。

本来は、売上データには「どの商品が伸びているか」「どの販売経路が効いているか」「どの顧客がリピートしているか」といったヒントが詰まっています。
とはいえ、毎回手作業でExcelを開き、関数やピボットテーブルを組むのは、忙しい現場には負担が大きいものです。

だからこそ、「集計や並べ替え、簡単なコメント」はAIに任せ、人は“数字を見て判断する”ところに集中する設計が有効です。
そのスタート地点が、「売上データをAIが読みやすい形に整理する」ことなのです。

データを“AIが読める形”にそろえることから始める

AIにデータ分析をお願いする前に、データの“姿勢”を整えます。最低限、次のような項目が1つの表に並んでいれば、かなりのことができるようになります。
・日付（注文日・来店日など）
・商品名またはサービス名
・金額（税抜きか税込みかを統一）
・顧客（IDや名前など、誰の売上かが分かる情報）
・販売経路（店舗／EC／紹介／キャンペーン名など）

これらをスプレッドシートやExcelで、「1行＝1件の取引」という形で縦に並べます。見た目を整えようとしてセル結合をしたり、シートの上半分と下半分に別の表を置いたりすると、AIや分析ツールがうまく読み取れませんので、注意が必要です。

ポイントは、「シンプルな一覧表にすること」です。
・見出し行は1行だけ
・途中に合計行やコメント行を入れない
・1つのセルに複数の情報（商品名＋日付など）を入力しない
　

この3つを意識するだけで、「AIが読めるデータ」になり、後の作業がぐっと楽になります。

売上集計＆ランキングをAIに「まとめさせる」

データが整ったら、いよいよAIの出番です。
まず目指すのは、「売上の全体像」と「ざっくりしたランキング」を短時間で把握することです。

代表的な集計パターンを見てみましょう。
・月別売上：どの月にいくら売れているか
・商品別売上ランキング：どの商品が売れているか、売れていないか
・顧客別売上：上位顧客、リピート顧客は誰か

AIへの指示は、シンプルで構いません。
・「この売上データを月別に集計して、月ごとの売上表を作ってください」
・「商品別の売上合計を集計し、売上の多い順にランキング上位10件を出してください」
・「顧客別に売上を集計し、上位20件のリストを作ってください」

このように、はじめから条件を細かく詰めるよりも「ざっくり頼んで、出てきた結果を見ながら追加でお願いする」という進め方がちょうど良いでしょう。
「この金額は税込・税抜のどちらとして扱うべきか教えてください」といったことも、AIにお願いしてみましょう。

こうして、「毎月やろうと思っていたけど、なかなか手を付けられなかった集計」が、数分で形になります。

トレンド抽出と“ざっくり分析”をAIに「まとめさせる」

集計ができたら、「数字の変化」を見るステップに進みます。
ここでは、専門的な統計ではなく、数字の増減や傾向を簡単に把握できる指標を押さえるだけで十分です。

例えば、
・前月比：先月と比べて何％増えたか、減ったか
・前年同月比：前年同じ月と比べてどうか
・移動平均：3か月・6か月などで平均して、全体の傾向を見る

AIには次のように指示してみましょう。
・「この月別売上表から、前月比と前年同月比を計算し、簡単なコメント（良い点・気になる点）を添えてください」
・「商品別売上の推移から、直近3か月で売上が伸びている商品と減少している商品を3つずつ挙げて、理由の仮説を箇条書きで出してください」

ここでのポイントは、「答えを断定してもらう」のではなく、「仮説を立ててもらう」感覚で使うことです。
AIの「伸びている理由」「落ちている理由」の仮説を確認しながら、「現場の感覚と合っているか？」を自分たちで考えることで、数字と体感が少しずつつながってきます。

グラフ・ダッシュボードで可視化する

トレンドが見えてきたら、「一目で分かる形」にするためにグラフ化していきます。

一般的には、次のような組み合わせが扱いやすいです。
・月次売上：折れ線グラフ
・商品別売上：棒グラフ（上位10〜20件）
・販売経路別売上構成：円グラフ

スプレッドシートやExcelであれば、集計済みの表を選択して、「挿入 → グラフ」でほとんどのものが作れます。
もしBIツール（Looker Studio、Power BIなど）を使う場合は、AIに「このデータで月次売上ダッシュボードを作るとしたら、どんなグラフを並べると良いか提案してください」と尋ねて、構成のヒントをもらうのも手です。

さらに一歩進めるなら、AIにこんな指示もできます。
・「この表から、経営会議用に売上を可視化したダッシュボード（グラフと指標の構成）を提案してください」
・「このグラフを説明するための要約・タイトル案を3つ出してください」

これにより、「グラフは作れたけれど、どう説明すればいいか分からない」という悩みも解消しやすくなります。

運用時の注意点（数字の解釈と限界）

AIで集計や可視化を自動化しても、「最後に責任を持って数字を見るのは人」である点は変わりません。
特に、次の3点には注意が必要です。

1. 集計ミス・読み違いのチェック
列名の解釈違いなどで、AIが誤って集計することがあります。
毎回すべてをチェックする必要はありませんが、「一部サンプルを手動で検算する」「前月の数値と極端に違う場合は、AIに理由を尋ねる」などの確認は行いましょう。

2. 短期間のデータで決めつけない
1か月分のデータや、キャンペーン直後だけを切り取って「トレンドが変わった」と判断するのは危険です。
最低でも3〜6か月単位で、数字の流れを見てから大きな舵を切るようにします。

3. AIのコメントは“仮説”として扱う
AIが生成する解説文や理由づけは、それらしくても必ずしも事実とは限りません。
「現場の感覚」「お客様の声」「競合の動き」などと照らし合わせ、納得できるものだけを採用する姿勢が大切です。

この3つを押さえておけば、「AIに任せたほうが楽だけど、少し不安…」という気持ちも和らぎやすくなります。

今日から始める3ステップ

ここまで読んで、「少しハードルが高く感じた」という方は、次の3ステップだけ試してみてください。

step1）直近3〜6か月の売上データを1つの表にまとめる
日付・商品名・金額・顧客・販売経路が記載された一覧表を1つ作成する。
途中の合計行やコメント行は削除し、見出し行は1行だけに揃える。

step2）AIに月次・商品別の集計とランキング形式での出力を依頼する
作成した表をAIに読み込ませ、以下のように指示する。
「月別売上を集計してください」「商品別の売上ランキング上位10件を出してください」

step3）気づきがあった指標だけ、簡単なグラフやダッシュボードに落とし込む
AIの集計やコメントを見て、「これは毎月チェックしたい」と思った指標だけをグラフ化。

いきなり完璧なダッシュボードを作ろうとせず、「月次売上の折れ線グラフ＋商品別売上棒グラフ」程度のミニマムな構成から始めると、無理なく続けやすくなります。

まとめ：AIに“整理と要約”を任せて、人は意思決定に集中する

売上データの活用は、「難しい統計」や「高度なツール」から始める必要はありません。
直近数か月分のデータを1つの表にまとめ、AIに集計と簡単なコメントを依頼するだけでも、“なんとなくの管理”からは一歩抜け出せます。

そして、「毎月このグラフだけは見よう」「このランキングだけはチェックしよう」といった“お気に入り指標”を少しずつ育てていけば、自然とデータ活用の習慣が根づいていきます。
AIには「整理と要約」を任せ、人はその結果をもとに「次の一手を考える」。そんな分担で、ムリなく“数字に強いチーム”を目指していきましょう。