Excelの限界を超える。関数とAIで“分析の深度”を高める方法

「説明はできるようになった。でも、分析が浅いと言われる」――多くの現場で耳にする課題です。
数値の変化は語れるようになった。次は、なぜ・どこで・どれくらい起きているのかを、もう一段深く掘る段階です。

七段活用④：詳細分析が求められるフェーズ

① 進捗がつまずく
② 全体の進捗が出せるようになる
③ KPIを問われて詰められる
④ KPIを分解して説明できる
⑤ 詳細分析が求められる ← 今回
⑥ 着地見込みを問われる
⑦ PLとの連動に至る

ここから先に進む鍵は、“仕組みで深掘る”こと。手作業ではなく、再現可能な分析フローを作ります。

手段①：関数で「切り口」を増やす（再現性のある深掘り）

同じデータでも、切り口が増えるほど洞察は深まります。おすすめの関数は次の通り。

• XLOOKUP / INDEX+MATCH： 任意のキーで指標を引き当てる（担当者・製品・期間など）
• FILTER / UNIQUE / SORT： 条件抽出・ユニーク化・並べ替えで「群」を作る
• TEXTSPLIT / TEXTJOIN： フリーテキストや複数タグ列を整形して扱える形にする
• LAMBDA： 自社ロジックを「関数化」して全シートで使い回す（新Excel）

互換性が必要なら、INDEX+MATCH・SUMIFS・COUNTIFS中心に設計。最新環境ならFILTER/UNIQUEで設計が簡潔になります。

手段②：Power Queryで「整形を自動化」する

詳細分析では、整形の手戻りが深掘りのボトルネックになりがち。Power Queryで「取得 → 変換 → ロード」を自動化すると、毎回の前処理がクリック一発になります。

• 取り込み：CSV/Excel/SharePoint/フォルダ監視など
• 変換：列の分割・結合、型変換、不要行除去、結合（Join）
• ロード：分析用テーブルに出力（ピボットのデータソースに）

手段③：AIで「仮説→検証」を短時間で回す

AIは答えを出すより、仮説を増やすのに役立ちます。次のような使い方が現実的です。

• 「この列の説明変数候補は？」→ 切り口の提案をもらう
• 「異常値の疑いがある行の条件式を作って」→ Excel式化
• 「要因分解の観点を10個」→ 見落としの洗い出し

※個人情報や機微情報は匿名化・マスキングして利用を。社内規程も遵守しましょう。

実務で効く深掘りパターン（テンプレ思考）

1) 異常検知（Zスコア）

平均からの乖離をスコア化。±2を超えたらアラートなど。

Excel式例：=(B2-$C$2)/$D$2（平均C2・標準偏差D2を別セルで計算）

2) 季節性・トレンド（移動平均）

7日・4週移動平均で短期ノイズを平滑化。増減の傾向を掴みます。

3) ボトルネック特定（パレート分析）

要因別に並べ、累積比率80%までを可視化。「どこを直せば効くか」を一目で。

4) コホート分析（起点別の推移）

初回接点月×経過月のマトリクスで、追跡的に率や単価を比較。

ワークフロー：深掘りが回る5ステップ

1. データを整える： Power Query / クレンジング関数で前処理を固定化
2. 切り口を増やす： 担当・商材・チャネル・期間などの次元を明確化
3. 指標を設計： 件数・率・単価・LTV・滞留日数などを定義
4. 差分と寄与： 前期比・寄与度（数量/率/単価）をセットで見る
5. 仮説と検証： AIで仮説列→ Excelで検証 → 次の施策へ

サンプル：差分×寄与の最小セット

この「差分×寄与」を固定パーツ化すれば、毎月の深掘りが短時間で回ります。

配布予告：Gridder_AI活用KPIテンプレート（基本版）

• 異常検知（Zスコア）・移動平均・パレートの3点セット
• Power Queryでの前処理・ピボット連動
• 最新Excel（FILTER/UNIQUE）と互換版（SUMIFS中心）の2系統

次回の記事で公開予定です。

Gridderとしての考え方

深掘りは、センスではなく仕組みで再現できます。
泥臭く、でも確実に回るフローを作ることが、成果を安定させます。

つまずきは、成果の入口だ。 今日の一歩が、明日の再現性になります。

次回予告：七段活用⑥「着地見込みを問われる」へ

次回は、予実差から先の「未来」を扱います。
Excelで着地見込み（フォーキャスト）を“見える化”する設計術を解説します。

Gridder ― つまずきは、成果の入口だ。
Excel×実務×AIで、泥臭く登り続ける人を応援します。

カテゴリー： Excel実務
タグ： 詳細分析, Power Query, KPI, 異常検知, パレート分析