Excelやスプレッドシートを使った集計・レポート作成に限界を感じ、「もっと早く、もっと正確に、施策に使える“深い示唆”がほしい」と悩むマーケティング担当者は少なくありません。特に最近は、“データをもとにした施策立案”が求められる一方で、分析業務に割ける時間は増えないという課題が顕著です。
そこで注目されているのが AIを活用したデータ分析 です。AIは単なる自動化ツールではなく、分析業務の速度と質をどちらも引き上げる強力なアシスタントになります。この記事では、AIでできること・できないこと、実務レベルでの活用例、具体的な始め方を体系的に解説します。
Contents
AIを使ったデータ分析が注目される理由
業務のスピードが圧倒的に向上する
AIは大量のデータを瞬時に処理し、要点をまとめた要約・指標計算・分析結果の文章化までを高速で行えます。
今まで1〜2時間かかっていた週次レポートが、数分でドラフト完成するレベルまで効率化できます。
人の判断ミスが減り、再現性が高まる
人間が手作業で行う集計・転記作業はミスが発生しやすい領域です。
AIはルールに従って処理を行うため、分析品質のブレがなくなる点が大きなメリットです。
マーケティングの施策精度が上がる
AIは大規模データから相関・傾向を見つけるのが得意です。
「どの施策がどの顧客層に効きやすいか」など、人間では見落としがちな示唆を抽出できます。
AIでできること・できないこと
AIが得意な領域（要約・分類・予測）
要約｜大量データから短時間で本質を抽出
膨大なログデータ・アンケート・ヒアリングメモを読み込み、
一言で“何が問題か”をまとめることが可能です。
分類｜データを自動でタグ付け・グルーピング
問い合わせ内容、商談メモ、SNSコメントなどを自動分類し、
テーマ別の傾向把握に活用できます。
予測｜過去データをもとに未来の行動・成果を推定
広告CPAの変動予測、顧客の離脱可能性など、
未来の動きを先読みする分析が可能です。
AIが得意な領域を活かした“実務レベル”の業務例
定例レポートの自動作成（週次・月次）
GA4・広告・MAツールの数値を自動で要約し、
「今週のハイライト」「改善ポイント」までAIが生成できます。
トレンド抽出・インサイト検出（SNS・CVログなど）
SNSの大量コメントやCVデータから、急上昇ワード・課題を抽出。
商談データからの勝ちパターン分析（営業領域）
勝ち負け理由、温度感、トーク比率などをAIが解析し、
属人化しがちな営業ノウハウを組織に還元できます。
AIが苦手な領域（目的設定・KPI設計）
AIは“目的のない分析”を正しく進められません。
「何を判断するためにデータを見るのか」という意図の設計は人間が担う必要があります。
AIを導入する前に整えておくべき“社内データ”
データの粒度と形式の統一
同じ意味のデータでも、入力形式や粒度がバラバラだとAIが正しく扱えません。
日付形式・商品名・顧客名の統一など、最初の整備が必須です。
社内で散らばった情報の一元管理
Excel・BI・名刺管理・チャットログなどが散在していると分析が難しいため、
データを1カ所に集約する仕組み（DWHやCRM）が必要です。
BIツール or スプレッドシート、どちらを優先すべき？
日常業務がExcel中心なら、
ライトなAI分析 → スプレッドシートで十分なケースも多いです。
ただし、広告・営業・MAなど複数データを扱う場合はBIツール連携が効率的です。
実践ステップ｜AIを使ったデータ分析の始め方
①現在の業務フローの棚卸し
まずは 「どの業務がどれだけ時間を使っているか」 を可視化します。
AI導入の優先度を決めるために重要です。
②分析目的と指標の明確化
AI活用に最も重要なのは、
“何を判断したいか” の明確化です。
目的がブレていると、AIの精度も極端に落ちます。
③AIが扱いやすいデータの準備
欠損、表記ゆれ、重複などを整え、
AIが誤読しないデータ構造にします。
④AIに分析させるプロンプトの設計
成果が出るプロンプトの書き方
- 目的（例：CV改善の示唆が欲しい）
- 使うデータの説明
- 期待するアウトプット形式
をセットで指定すると、AIの精度が大幅に向上します。
⑤レポート作成と施策案出しの自動化
まとめ・示唆・改善案までAIに生成させることで、
人は“判断と企画”に集中できるようになります。
おすすめのAIツール・サービス
ChatGPT｜要約・分析・レポート生成の“汎用AI”
ChatGPTは、データ分析の初期設計からレポート生成・インサイト抽出まで幅広く対応できます。
特に、「数値の背景を言語化する」 作業が得意で、施策の打ち手を考える際の補助として非常に相性が良いAIです。
例）「CVRが低下した理由を3つの仮説で説明して」などの依頼に即座に回答。
データ分析に特化したAIツール
特定の分析目的に特化したAIツールは、専門的なダッシュボード生成や自動相関分析が強みです。
広告最適化AI、プロダクト分析AI、カスタマーサクセス向けAIなど、用途ごとに細分化されたサービスも増えています。
“分析の精度やスピードを優先したい業務”に向いています。
クラウドサービス サスケ｜営業データ分析×スコアリングに強い
営業活動に関するデータ分析で特に強みを発揮するのが クラウドサービス サスケ です。
サスケは、リード管理×AIを軸に、「案件になる可能性が高い見込み顧客」を自動スコアリング。
属人化しやすい営業判断をデータドリブンに変え、“どのリードを優先すべきか”を可視化できます。
営業活動の“温度感”を可視化するAIスコアリング
- 問い合わせ履歴
- メール開封／クリック
- 商談時のメモ
- 閲覧ページ情報
などをもとに、リードごとの温度感や確度をAIが判定。
営業担当の“感覚”に頼らず、再現性の高いデータ分析が可能になります。
カゲマル｜議事録×分析で意思決定を高速化
カゲマルは、会議の録画が不要な AI議事録ツール です。
議事録だけでなく、会議内容を構造化し、要点と意思決定を自動で整理するため、
「データ分析に使える材料を効率よく残す」点で非常に相性が良いサービスです。
録画不要のAI議事録｜会議の音声から要点を自動で要約・構造化
カゲマルは、ZoomやTeamsなどの会議を録画しなくても、
その場の 音声データを元に自動で議事録を作成できるAIツールです。
録画ファイルのアップロードや、動画の保存といった手間が不要になり、
会議終了後すぐに
- 要点のまとめ
- 議題ごとの内容整理
- 決定事項
- 次回アクション
まで自動で構造化されます。
特に、営業会議・マーケ会議・商談レビューなどでは、
「何が決まったか」「次に何をすべきか」 が瞬時に明確になるため、
レポート作成時の“根拠整理”の負担が大幅に減ります。
会議内容をそのままデータとして扱えるようになるため、
日々の分析業務とも非常に相性が良いのが特徴です。
AIを使ったデータ分析でよくある質問（FAQ）
AI分析の精度は信用していいの？
AIは“傾向”や“示唆”を得るには非常に優秀ですが、最終判断は人間が行う前提で活用するのが適切です。
ただし、統計的な処理や要約精度は既に実務レベルで使える精度です。
専門知識がなくても使いこなせる？
はい。AIは自然言語での指示が可能なので、
専門的なSQLや統計の知識がなくても分析作業を進められます。
社内にデータが少ない場合の始め方は？
小規模でも
- 問い合わせログ
- 商談メモ
- アクセス解析
など最低限のデータがあればスタート可能です。
特に小規模な会社では、分析のゼロ→イチをAIが補ってくれる効果が大きいです。
AIに社内データを入れても安全？情報漏洩のリスクは？
企業向けプランではデータ学習をオフにできるため、
一般的な業務データの入力は問題ありません。
ただし、顧客情報や機密資料は会社のルールに従う必要があります。
どこまでAIにデータを渡していい？機密情報は使って大丈夫？
「個人情報」「未公開の経営情報」「契約関連」は基本的に非公開前提で扱います。
匿名化したデータや、概要化した情報で代用するのが一般的です。
社内のセキュリティルールとAI活用はどう両立すべき？
- 利用ツールの管理者設定
- AI利用ポリシーの策定
- 記録が残るツールの選定
などを組み合わせることで安全に運用できます。
まとめ：AI活用で分析業務は“高速×高精度”になる
AIを使ったデータ分析は、単なる“スピード改善”にとどまらず、
施策の成功率を高めるための 意思決定精度の向上 が最大の価値です。
特に AI活用で得られる主なメリットは次の3つです。
- 高速化： 日々の集計・レポート作成が数分で完了し、作業時間が劇的に短縮される
- 高精度化： 手作業のミスが減り、分析結果の再現性が安定する
- 示唆の深さ： 大量データから相関・傾向・インサイトが抽出され、施策立案の質が向上する
これにより、マーケター・営業ともに
オペレーションではなく、“企画・戦略” に時間を使える働き方へシフトできます。
データ分析の効率化なら、サスケ
クラウドサービス サスケは、「リード管理×AI」を基盤に、
新規営業に必要なデータを自動で整理・分析し、
“今、優先すべき見込み顧客” をスコアリングで可視化します。
特に以下の3点で、分析効率化との相性が抜群です。
- 高速化：
名刺・問い合わせ・資料請求・商談メモなど、複数データを自動で一元化。
手作業での整理や入力作業が大幅に削減されます。 - 高精度化：
AIスコアリングがリードごとの温度感や確度を判定し、
属人化しがちな営業判断をデータベース化。精度の高い優先順位付けが可能に。 - 示唆の深さ：
過去の商談・接触履歴・Web行動データから、
“どのリードが商談になりやすいか” を可視化し、打ち手まで見える化。
結果として、マーケティングと営業の連携が強まり、
商談化率・受注率アップに直結する “再現性のあるデータ分析体制” を構築できます。
「データ分析の効率化を、売上につながる意思決定に変えたい」
そんな企業にこそ、サスケは最適な選択肢です。
投稿者
- サスケ(saaske)マーケティングブログは、新規営業支援ツール「クラウドサービス サスケ」のオウンドメディアです。筆者はサスケのマーケティング担当です。SFA、CRM、MA、テレアポ、展示会フォローなど、営業支援のSaaSツールにまつわる基礎知識や実践方法などをお伝えしていきます。
