なぜこう書くのか
売上データを貼り付けて「なぜ落ちたのか分析して」と頼むと、AIは原因を決めつけてしまいがちです。「季節的要因とマーケティング予算縮小が複合的に影響したと判断されます」といった文章はもっともらしく見えますが、検証の手がかりがありません。売上分析のプロンプトに必要なのは、たった1つの正解ではなく、来週どのデータから開いて確認すべきかを決めるための候補リストです。
2番目の段落で作業を4つのステップに分けている理由はここにあります。特にステップ2の、売上変化を注文数と客単価に分解して計算するプロセスが肝心です。これを飛ばすと「売上が落ちた」という大雑把な塊のままになり、どんな原因もそれらしく見えてしまいます。注文数は変わらず客単価だけが下がっているなら、集客の問題ではなく価格や商品構成の問題であり、検証すべき仮説自体がガラリと変わります。
3番目の形式の段落で「反証となる根拠」の列を設けたことが、このプロンプトの要です。根拠だけを書かせると、AIはすべての候補をそれらしく仕立ててしまい、結局5つすべてが有力に見えてしまいます。反証（矛盾する点）を同じ表に並べることで、データと矛盾する候補が自然と浮き彫りになります。「確認すべきデータ」の列は、仮説が会議での不毛な議論で終わらず、次のアクションにつながるようにするためのものです。
4番目の段落では、AI側から不足している情報を逆質問させます。売上減少の原因分析でChatGPTの回答が的外れになる最大の理由は、在庫切れや決済エラーといったデータに表れない社内事情をAIが知らないまま分析を始めるからです。最後に、データと出来事をそれぞれ """ で囲んで区切りました。2つの塊をそのまま繋げてしまうと、AIがメモの文章をデータの一部として読み取り、時期の照合が曖昧になるのを防ぐためです。
用語が分からなければAha AIで: chain-of-thought, hallucination
悪い例との比較
8月に入って売上が急に落ちたんだけど、原因を分析して。
（売上テーブルを貼り付け）
返ってくるのは、3〜4個の原因を段落ごとに並べ立てた文章です。それぞれの説得力を比較検討できず、送料無料ラインの変更といった実際の施策を伝えていないため、言及すらされません。季節性や景気といった、自社で検証もコントロールもできない理由が上位を占め、先週自分たちが変更した施策の検証が後回しになってしまいます。これをそのまま社内で報告すると、「で、結局何を確認すればいいの？」と突っ込まれて止まってしまいます。
バリエーション
逆に売上が急増したとき
{{期間}}の間で売上が増加しました。この伸びが一過性のものか、今後も継続するものかを切り分けることが目的です。データを注文数と客単価に分解して計算した上で、「継続する理由」と「一過性に終わる理由」をそれぞれ根拠とともに最大3つずつ表に整理してください。来月もこのトレンドを維持するために、再現・再実施すべき施策を2行で記入してください。
売上資料: """ {{売上資料}} """
その間にあった出来事: """ {{その間にあった出来事}} """
数字が伸びているときは原因の追究を怠りがちです。再現性のある売上増なのかを見極める問い方にアレンジしています。
会議でそのまま報告できる3行要約がほしいとき
以下のデータをもとに、{{期間}}の売上変動を社内会議で説明するための3文を作成してください。1文目は変化の大きさを数値で、2文目は注文数と客単価のどちらが動いたかを、3文目はまだデータが不足していて断定できない点を述べてください。原因を決めつける表現は使わないでください。
""" {{売上資料}} """
仮説の深掘り表を作る時間がないときに使います。3文目に「未確定の点」を固定することで、検証前の推測があたかも結論であるかのように伝わるのを防ぎます。
モデル別の注意
売上データに取引先名や担当者名などの個人情報・機密情報が含まれている場合は、削除してから貼り付けてください。原因の切り分けには、期間・金額・件数さえあれば十分です。
関連プロンプト
最終更新 2026-09-02 · 誤りがありますか？ 知らせる