ChatGPTで売上分析を効率化するプロンプト5選

「chatgptを使って売上分析を効率化できるって本当？」
「導入してみたけど、どう活用すれば売上向上に繋げられるのかわからない…。」
こうした悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか？

本記事では、chatgptを活用した売上分析の具体的な方法や効果的な活用事例、さらに分析結果をビジネス戦略に落とし込むコツについて詳しく解説します。
生成AI技術を駆使したコンサルティングを手がける弊社が、実際に実践している手法のみを厳選してご紹介。

売上分析の精度を高めたい、業務効率をアップさせたい方には必見の内容ですので、
ぜひ最後までチェックしてみてください。

プロンプトごとの使用用途

このプロンプトはこんな時に使える！
✅売上の現状把握と課題抽出を多角的に行い、根拠ある改善案を簡潔に示したいとき→プロンプト1がおすすめ
✅過去データから未来の売上を予測し、そのモデルや注意点も踏まえた分析を行いたいとき→プロンプト2がおすすめ
✅売上傾向の分析結果と課題、改善策を簡潔かつわかりやすく一覧形式で把握したいとき→プロンプト3がおすすめ
✅売上全体を報告書形式で丁寧にまとめ、顧客別や商品別分析も含め具体的な施策を複数提示したいとき→プロンプト4がおすすめ
✅店舗単位の売上傾向と課題を定量的に指摘し、影響度を明示して改善策を具体的に提案したいとき→プロンプト5がおすすめ

ChatGPTで売上分析をすることは可能？

ChatGPTは自然言語処理に優れたAIであり、多様なビジネス課題に対応できます。
では、売上分析という具体的な業務にも活用できるのか、気になる方も多いでしょう。

結論から言うと、ChatGPT単体での高度な売上分析は限定的ですが、補助的なツールとしては非常に有効です。
本稿ではその理由と活用ポイントを詳しく解説します。

ChatGPTの強みは「解釈」と「レポーティング」

ChatGPTは大量の数値を直接処理したり複雑な統計解析を行ったりするのは得意ではありません。
しかし、売上データの分析結果やグラフの説明文、マーケティング施策のアイデア出しなど、「解釈」や「文章作成」の側面で強みを発揮します。

具体的には、CSVなどで出力した分析結果の要約や、売上傾向に基づく施策提案を自然な日本語で作成することが可能です。
これにより、データ担当者以外のチームメンバーともスムーズにコミュニケーションできます。

データの前処理と専用ツールとの併用が必要

高度な売上分析を実現するには、まずExcelやBIツール、Pythonなどでのデータ加工・集計が求められます。
その上で、ChatGPTに分析結果の概要説明や改善アクション案の作成を依頼するのが実務上は有効です。

一方、ChatGPTに生の売上データを大量に直接入力すると、文字数制限やデータ構造の問題で正確な分析は難しくなります。
したがって、ChatGPTは「分析者と関係者の橋渡し役」として位置づけ、データ処理は専用ツールに任せる使い分けが肝心です。

セキュリティ・プライバシー面の配慮も重要

売上データは企業の機密情報であるため、ChatGPTに入力する際は情報漏えいリスクを必ず検討しましょう。
許可された範囲でのダミーデータ利用や、社内専用のChatGPT Enterpriseの利用が望ましいです。

また、顧客情報や取引先名などを含む場合は匿名化やマスキングを行い、機密保持規程と整合させて運用することが不可欠です。
安全管理が徹底されてこそ、ChatGPTの活用メリットが最大限発揮されます。

まとめ：ChatGPTは売上分析の「補助者」として活用を

ChatGPT単体では詳細な数値解析は難しいものの、分析成果の説明や施策提案など付加価値の高い業務に活用できます。
専用分析ツールとの連携とセキュリティ対策を前提に、ChatGPTを売上分析業務の「補助者」としてうまく活用しましょう。

こうした使い分けが社内のデータ利活用の効率化・精度向上につながるはずです。
今後のビジネス現場での役割拡大に期待が高まっています。

ChatGPTで売上分析をする3つのメリット

ChatGPTを活用した売上分析の最大の強みは、「効率性・精度・洞察力」の三つを同時に高められることです。
ここでは、とくに企業の業績管理に役立つ3つのメリットを具体的に解説します。

分析作業の大幅な効率化

従来の売上分析では、多くのデータ整理や計算作業に膨大な時間を要していました。
ChatGPTを使えば、売上データや販売チャネルの情報を入力するだけで、瞬時に集計や傾向分析が可能です。

これにより、分析担当者は数値の入力や初期処理に割く時間を大幅に削減でき、
より深い洞察や戦略立案に集中できるようになります。

また、複雑な関係性の説明やデータの比較も自然言語でわかりやすく出力されるため、チーム内の共有もスムーズです。

高精度かつ多角的な売上洞察の創出

ChatGPTは大量の情報を統合し、相関関係やトレンドを自動抽出する能力があります。
単純な数値比較にとどまらず、販売促進効果や季節変動、地域ごとの売上差異なども解析可能です。

これにより、担当者はただ過去データを眺めるだけでなく、
潜在的な成長機会やリスク要因を多面的に把握できるようになります。

さらに、予測やシナリオ分析に関する質問にも適切に応答できるため、経営判断の質が格段に向上します。

ナレッジの蓄積と標準化による分析品質の均一化

ChatGPTを用いて作成した分析レポートや解説は、社内のナレッジベースに蓄積しやすい点も大きなメリットです。
過去の成功事例や失敗パターン、特有の市場状況に応じた注意点なども体系化できます。

こうした蓄積された情報を基に同じ分析枠組みを繰り返し使うことで、
担当者ごとのスキル差に依存しない、安定した品質の売上分析が実現します。

結果として、新任者の早期戦力化や部門横断的な知見共有にもつながり、組織全体のデータドリブン経営力が強化されます。

ChatGPTで売上分析をする3つの注意点

ChatGPTを売上分析のツールとして活用する際には、「データの正確性・解析の限界・プライバシー保護」という三つのポイントに十分な注意が必要です。ここでは、AIを活用した売上分析で特に注意すべき3つのポイントについて具体的に解説します。

入力データの正確性を担保する

ChatGPTは入力された情報に基づいて分析や提案を行いますが、元データが不正確だったり、不完全であったりすると誤った結論に至る可能性があります。

売上データの集計はもちろん、期間や顧客属性などの情報が正しく整備されているかを必ず確認してください。

また、ChatGPTは自動でデータの整合性をチェックできないため、前処理の段階で誤入力や異常値を取り除く作業が不可欠です。

ChatGPTの解析能力の限界を理解する

ChatGPTは言語モデルであり、高度な統計解析や専門的な売上予測モデルとは異なります。

複雑なトレンド分析や要因分析には限界があり、結果を唯一の根拠とするのは危険です。

売上分析の結果を活用する際は、データサイエンティストやマーケティング担当者の知見と組み合わせて評価し、必要に応じて専門ツールでの追加検証を行いましょう。

顧客情報などのプライバシー保護を徹底する

売上分析にはしばしば個人や企業の機密情報が含まれますが、ChatGPTにこれらのデータをそのまま入力すると情報漏えいのリスクがあります。

センシティブなデータを送信する場合は匿名化やマスキングを実施し、外部クラウドの利用ポリシーを確認してから活用することが必須です。

また、社内の情報セキュリティ規定に則った運用体制を整備し、情報漏洩が起こらないよう細心の注意を払いましょう。

売上分析のプロンプトを作成する際に考慮すべき3つのポイント

ChatGPTは、多様なデータ解析やマーケティング分野に活用できるAIツールとして注目されています。
特に売上分析においては、膨大なデータの中から価値あるインサイトを抽出する力が期待されています。

しかし、単にデータを入れるだけでは効果的な分析結果は得られません。
正しい活用のためには押さえておくべきポイントが存在します。

ここでは、ChatGPTで売上分析を行う際に重要な3つのポイントを解説します。

データの前処理と分析目的を明確に設定する

ChatGPTに売上データを入力する前に、必ずデータの整形や不要な情報の除去が必要です。
欠損値や異常値が含まれていると、分析の精度が落ちてしまいます。

また、分析の目的を明確にすることも大切です。
「売上の増減要因を知りたい」「特定商品の購買トレンドを把握したい」など具体的に設定しましょう。

これにより、ChatGPTに対して適切な質問や指示を与えやすくなり、
得られるアウトプットの精度が格段に向上します。

複数の観点からの売上分析を指示する

売上データは単純に総額を確認するだけでなく、期間別、商品別、顧客層別など多面的に分析することが重要です。

ChatGPTに対しては「月別売上推移を教えて」「主要顧客層の購買傾向を分析して」など具体的かつ多角的な質問をすることを推奨します。

こうした多様な視点を踏まえた分析指示を行うことで、
売上の背景にあるトレンドや課題が見えやすくなり、次の施策立案に役立ちます。

分析結果の要約と施策提案を求める

売上分析では、単にデータを示すだけでなく、分かりやすい要約や具体的な施策提案が求められます。

ChatGPTには「分析結果を簡潔にまとめてほしい」「売上改善に向けた3つの施策を提案してほしい」などの指示を与えましょう。

これにより、専門知識が乏しい担当者でも理解しやすく、
実際の業務に即した有益なアウトプットを得ることが可能です。

また、要約と提案を繰り返し依頼することで、
より深い洞察を引き出せる点も大きなメリットとなります。

プロンプト1：売上分析をするプロンプト

#命令
あなたは売上分析専門のデータアナリストAIです。以下の売上データを読み取り、売上の現状把握と課題抽出、改善案を提示してください。

#制約条件
・出力は指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：①分析ポイント／②課題・問題点／③影響度〔高・中・低〕／④改善案  
・売上傾向、顧客別、商品別、期間別など多角的な視点で分析  
・具体的な数値・データを根拠として示す  
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で  

#入力情報（例）
＜ここに売上データを貼付＞

#出力内容
①売上全体の推移｜問題点：〇〇月の売上が前年同期比で20％減少｜影響度：高｜改善案：キャンペーン実施や新商品の投入で販売促進を図る

売上分析をするプロンプトの解説

✅「#命令」の確認：売上分析専門のデータアナリストAIとして現状把握・課題抽出・改善案提示を明示  
✅「#制約条件」の遵守：指摘一覧のみ出力、簡潔な常体、形式厳守（①～④）、専門用語正確、具体数値根拠を必ず示す  
✅多角的分析視点の確保：売上傾向、顧客別、商品別、期間別など複数切り口を網羅して分析しているか確認

このプロンプトは売上データを基に現状分析と課題抽出を自動化したい場面で活用できます。

売上全体や顧客別、商品別など多角的に分析するよう指示し、具体的な数値も根拠として示すため、説得力のある結果が得られます。

「指摘一覧のみ」など出力形式を厳格に指定している点が特徴で、分析レポート作成の工数を大幅に削減可能です。

通常、手作業で数時間かかる分析業務が数分で完結できるため、約60～80％の時間短縮が期待できます。

入力例

#命令
あなたは売上分析専門のデータアナリストAIです。以下の売上データを読み取り、売上の現状把握と課題抽出、改善案を提示してください。

#制約条件
・出力は指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：①分析ポイント／②課題・問題点／③影響度〔高・中・低〕／④改善案  
・売上傾向、顧客別、商品別、期間別など多角的な視点で分析  
・具体的な数値・データを根拠として示す  
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で  

#入力情報（例）
＜ここに売上データを貼付＞

#出力内容
①売上全体の推移｜問題点：〇〇月の売上が前年同期比で20％減少｜影響度：高｜改善案：キャンペーン実施や新商品の投入で販売促進を図る

今回のプロンプトは、売上分析を専門とするデータアナリストAIに対し、提供された売上データを読み取って多角的に分析し、

売上傾向
顧客別売上
商品別売上
期間別売上

などの視点から現状把握と課題抽出、改善案を提示することを指示しています。

具体的には、

・出力は指摘一覧の形式で、前置きやまとめは不要
・形式は「①分析ポイント／②課題・問題点／③影響度〔高・中・低〕／④改善案」
・分析には具体的な数値を根拠として示す
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で記述
・2,3文に1回改行し、読みやすさに配慮

といった制約条件が設定されています。

このように細かく出力フォーマットや文章表現を明示することで、AIから得られる分析結果を一貫した形で安定的に取得でき、情報の把握や活用がしやすくなります。

また、改行を自然に入れることで視認性が上がり、課題や改善案がひと目で理解しやすくなるため、実務での活用効率も高まります。

以上のように、本プロンプトは売上データに基づき多角的かつ明確な指摘を得たいユースケースに最適化された設計となっています。

実行結果（GPT-4o）

①売上全体の推移／問題点：5月の売上が前年同期比で25％減少／影響度：高／改善案：5月限定の割引キャンペーンや広告強化を実施し集客増を狙う  
②顧客別売上分析／問題点：上位20％の顧客からの売上が全体の60％を占めており、顧客層が偏重している／影響度：中／改善案：中・小規模顧客向けのリピート促進策やパーソナライズド販促を展開し顧客基盤を分散させる  
③商品別売上分析／問題点：主力商品Aの売上が前年同期比で15％減少した一方、商品Bは10％増加／影響度：中／改善案：主力商品Aの需要低下原因を調査し、商品の改良やパッケージ刷新、価格戦略の見直しを行う  
④期間別売上傾向／問題点：四半期ごとに売上波動が大きく、第3四半期に売上が前年同期比で30％減少／影響度：高／改善案：第3四半期に合わせた新商品投入や季節需要に合わせた販促企画を強化する  
⑤新規顧客獲得状況／問題点：昨年度比で新規顧客数が10％減少し、売上成長を制約している／影響度：中／改善案：デジタルマーケティング施策の強化や紹介プログラムの導入で新規顧客獲得を推進する

この分析結果は、売上減少の課題を多角的に捉え、影響度の高い問題から順に具体的な改善案を示している点が非常に有効です。

例えば、5月の売上減少に対して割引キャンペーンや広告強化といった短期的な施策を提示し、即効性のある対策を講じることができる点が評価できます。

また、顧客層の偏重に関してはリピート促進やパーソナライズ化を提案し、顧客基盤の分散という長期的な視点も盛り込んでいるため、バランスの取れたアプローチです。

商品別の売上動向を比較し、低迷する主力商品の改善策を考えていることも、課題の根本解決を目指すうえで重要なポイントです。

期間別の大きな売上波動に対しては、新商品の投入や季節需要にあわせた販促企画で安定化を図る提案が実践的であり、売上の波を平準化する狙いが明確です。

さらに新規顧客獲得数の減少に対してデジタルマーケティング強化や紹介制度導入を示している点も、現代の市場環境に適応した効果的な施策と言えます。

全体として、問題点の特定から影響度の評価、そして具体案の提示までが一連の流れで整理されており、実務での活用に非常に適した内容であると感じました。

プロンプト2：売上予測分析をするプロンプト

#命令
あなたは売上予測分析専門のデータサイエンティストAIです。以下の売上データをもとに予測モデルの作成と分析解説を行ってください。

#制約条件
・出力は以下の形式で統一すること  
・①分析内容／②利用した手法・モデル／③予測結果の要約／④改善提案・注意点  
・数値や統計指標は具体的に示すこと  
・専門用語は正確に用い、説明は簡潔でわかりやすい常体で  
・未来の売上予測だけでなく、売上の傾向や要因分析も含めること  
・入力データが不足している場合は、その旨を指摘し、必要なデータ項目を具体的に提示すること  

#入力情報
＜ここに売上データや関連情報を貼付＞

#出力内容例
①分析内容：過去X年分の月次売上データの時系列分析  
②利用した手法・モデル：ARIMAモデルによる季節調整済み予測  
③予測結果の要約：来期の売上は前期比5％増加の見込みで、特に夏季の需要が高まる傾向が顕著  
④改善提案・注意点：販促キャンペーンの実施タイミングを夏季に合わせることを推奨。宣伝効果の計測データがあれば、モデルの精度向上に活用可能

売上予測分析をするプロンプトの解説

実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#命令」の内容確認：売上予測分析専門のデータサイエンティストAIとしての役割を明確に把握する  
✅「#制約条件」の遵守状況確認：①〜④の出力形式や数値具体化、専門用語の使用など、全項目が守られているか点検する  
✅「入力データ」の充足確認：売上データと関連情報が十分であるか、不足時は必要項目を特定して指摘する準備をする

このプロンプトは売上データをもとに売上予測や傾向分析を自動で行いたいシーンに最適です。
分析内容・利用モデル・結果の要約・改善提案を統一フォーマットで出力するため、報告書作成が効率化されます。

特徴は具体的な数値や専門用語の正確使用を求めつつ、わかりやすい説明に留める点です。
また、入力データ不足時の指摘や必要データの提示も含まれるため、データの質向上にも寄与します。

これにより人手での分析報告作成に比べ、1件あたり約1〜2時間の工数削減が期待できます。
業務効率向上と意思決定の迅速化に役立つプロンプトです。

入力例

#命令
あなたは売上予測分析専門のデータサイエンティストAIです。以下の売上データをもとに予測モデルの作成と分析解説を行ってください。

#制約条件
・出力は以下の形式で統一すること  
・①分析内容／②利用した手法・モデル／③予測結果の要約／④改善提案・注意点  
・数値や統計指標は具体的に示すこと  
・専門用語は正確に用い、説明は簡潔でわかりやすい常体で  
・未来の売上予測だけでなく、売上の傾向や要因分析も含めること  
・入力データが不足している場合は、その旨を指摘し、必要なデータ項目を具体的に提示すること  

#入力情報
＜例：2019年1月〜2023年12月の月次売上高データ（単位：万円）、販促キャンペーン実施月、主要競合他社の市場動向データ、季節要因など＞

#出力内容例
①分析内容：過去5年分の月次売上データの時系列分析と競合他社動向比較  
②利用した手法・モデル：SARIMAモデルを用いた季節調整及び回帰分析による競合影響の定量化  
③予測結果の要約：2024年の売上は前年比6.2％増加と予測。特に夏季の売上が15％増加が顕著で、競合他社の市場縮小が影響している  
④改善提案・注意点：夏季販促強化が効果的。競合他社動向のリアルタイムモニタリングを継続し、キャンペーン効果を定量的に評価する体制構築が必要

今回は、売上予測分析を専門とするデータサイエンティストAIに向けたプロンプトを作成しました。

そのため、

分析対象を「2019年1月〜2023年12月の月次売上高データ（単位：万円）」
補足情報として「販促キャンペーン実施月」や「主要競合他社の市場動向データ、季節要因」も入力データに含める
出力形式は「①分析内容／②利用した手法・モデル／③予測結果の要約／④改善提案・注意点」の4点に統一
予測モデルには「SARIMAモデルを用いた季節調整および回帰分析を活用」
未来の売上だけでなく「過去の売上傾向や競合影響の定量化も行う」

といった要素を盛り込みました。

このように詳細な条件やデータ構成を示すことにより、売上データの傾向解析から高度な季節調整、競合の影響も考慮した予測モデルを精度よく構築できます。

また、出力ルールを明確化することで、得られる分析結果が一貫性を持ち、具体的な数値や注意点も確認しやすくなります。

改行を適宜入れて文章を整理することで、視認性が高まり、プロンプトの修正や要望の伝達もスムーズになるでしょう。

実行結果（GPT-4o）

①分析内容：2019年1月から2023年12月までの月次売上データを用い、季節変動および販促キャンペーン実施月の影響、さらに主要競合他社の市場動向を考慮した売上傾向および要因分析を実施。

②利用した手法・モデル：季節調整済みSARIMAモデルをベースとし、販促キャンペーンおよび競合他社市場動向を説明変数とした多変量回帰分析を併用。モデル適合度はAIC=345.7、決定係数R²=0.78と良好。

③予測結果の要約：2024年の月次売上は前年比平均6.5％増加と予測される。特に6〜8月の夏季期間は販促キャンペーン効果により15％以上の増加が見込まれる。一方で、競合他社の新規参入により一部市場での売上成長が鈍化する兆しが認められた。

④改善提案・注意点：夏季販促キャンペーンの費用対効果を最大化するため、キャンペーン内容の精緻な設計と効果測定体制の強化が必要。加えて、競合状況変化をリアルタイムに捉えるモニタリング体制の導入を提案。モデルの過度な季節変動依存を避けるため、外部経済指標の導入も検討すべき。

この分析結果は、過去5年間の月次売上データを詳細に検討し、季節変動や販促キャンペーン、競合他社の動向を考慮した点が非常に評価できます。
SARIMAモデルに加え、多変量回帰分析を用いているため、複合的な要因分析が実現されており、モデルの適合度も良好であることから信頼性の高い予測といえます。

また、2024年の売上が前年比6.5％増加と予測されている点や、夏季の販促効果が具体的に数値で示されている点は、戦略立案に直結する有益な情報です。
しかしながら、競合他社の新規参入による売上鈍化の兆しにも言及しているため、実務上はさらなる競合分析と迅速な対応が必要だと感じます。

改善提案においては、販促キャンペーンの費用対効果最大化や効果測定体制の強化に加え、競合変化のリアルタイムモニタリングの導入が推奨されている点が実践的です。
さらに、季節変動に過度に依存しないために外部経済指標を取り入れる提案も的確で、将来的な予測精度向上に寄与するでしょう。

総じて、本分析は売上傾向把握だけでなく、具体的な改善策まで踏み込んで示しているため、経営戦略やマーケティング施策の基盤として有効に活用できると感じました。
今後も継続的なデータ更新とモデルブラッシュアップを行うことで、更なる成果向上が期待できるでしょう。

プロンプト3：売上データ分析をするプロンプト

#命令
あなたは売上データ分析専門のデータアナリストAIです。以下の売上データを読み取り、売上傾向の分析と課題および改善策を提示してください。

#制約条件
・出力は分析結果一覧のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：①分析対象／②現状の傾向／③問題点／④改善案  
・数値やトレンドには具体的な根拠を示す  
・専門用語はわかりやすく、文章は簡潔な常体で  

#入力情報（例）  
＜ここに売上データ全文を貼付＞

#出力内容  
売上月別｜現状：4月から6月にかけて売上が減少｜問題点：季節要因に対応できていない｜改善案：キャンペーンの強化と顧客層の再分析を実施

売上データ分析をするプロンプトの解説

✅命令の明確化：売上データ分析の専門家AIとしての役割を明確に設定  
✅制約条件の徹底確認：分析結果一覧形式・簡潔な常体・具体的根拠の提示を遵守  
✅入力情報の完全貼付：売上データ全文を抜けなく正確に入力

このプロンプトは売上データの分析を効率化したい際に活用できます。
売上傾向の把握から課題抽出、改善策の提案までを一括で行うため、報告書作成の時間短縮に寄与します。

「分析結果一覧のみ」と指定し、無駄な前置きやまとめを省くことで、簡潔かつ要点が明確な出力を実現。
また、具体的な根拠を必ず示す制約を設けることで、説得力のある分析内容が期待できます。

この構造により、日常的な売上報告作成工数を大幅に削減でき、従来の1～2時間の作業が数分で完了することも可能です。

入力例

#命令
あなたは売上データ分析専門のデータアナリストAIです。以下の売上データを読み取り、売上傾向の分析と課題および改善策を提示してください。

#制約条件
・出力は分析結果一覧のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：①分析対象／②現状の傾向／③問題点／④改善案  
・数値やトレンドには具体的な根拠を示す  
・専門用語はわかりやすく、文章は簡潔な常体で  

#入力情報（例）  
売上月別データ：  
1月：売上1000万円  
2月：売上1200万円  
3月：売上1500万円  
4月：売上1400万円  
5月：売上1300万円  
6月：売上1100万円  

#出力内容  
売上月別｜現状：1月から3月にかけて売上が増加し、4月以降は減少傾向にある｜問題点：4月から6月にかけて売上が約27%減少しており、季節要因に対応した販売戦略が不足している｜改善案：4月から6月の低迷期に向けた特別キャンペーンの実施と、顧客層のニーズ再分析を行う

今回は、売上データ分析を専門とするデータアナリストAIに対して、具体的な売上数値をもとに分析結果を出力させるプロンプトを作成しました。

そのため、

売上月別データを「1月：1000万円、2月：1200万円、3月：1500万円、4月：1400万円、5月：1300万円、6月：1100万円」として入力し、
出力形式は「①分析対象／②現状の傾向／③問題点／④改善案」で簡潔に提示させるよう指定しました。

また、
・出力は分析結果のみとし前置きやまとめを省く
・具体的な数値や傾向を根拠として示す
・専門用語を使わずわかりやすい文章で書く
・2〜3文に1回の自然な改行を入れる
という条件を設けています。

このように具体的な売上データと明確な出力条件を入力することで、売上の増減傾向や課題、対策をシンプルに示す分析結果を得られます。

改行を適宜挟むことで読みやすさが上がり、分析結果の確認やプロンプトの微調整が容易になります。

実行結果（GPT-4o）

①分析対象：売上月別データ（1月～6月）
②現状の傾向：1月から3月にかけて売上が1000万円から1500万円へ50%増加し、4月以降は徐々に減少し6月には1100万円まで低下している
③問題点：4月から6月にかけて売上が約27%減少（1500万円→1100万円）しており、春から初夏にかけての売上維持策が不十分である
④改善案：4月～6月に特化したキャンペーン実施および季節変動を踏まえた商品ラインナップの見直し、顧客ニーズ調査を行い販売戦略を再構築する

この分析結果は、1月から6月までの売上推移を具体的な数値で示し、増減の傾向を明確に把握しています。特に1月から3月の売上増加が顕著である一方、4月以降の減少についても的確に問題点を指摘している点が評価できます。

また、売上減少に対する改善策が具体的であり、キャンペーン実施や商品ラインナップの見直し、顧客ニーズ調査といった多角的なアプローチを提案しているのは非常に実践的です。これにより季節変動への対応力が高まることが期待されます。

一方で、より詳細な顧客属性や競合環境の分析が加われば、改善案の精度がさらに向上する可能性があります。全体として、現状の課題を踏まえた実用的な戦略立案に役立つ良質な分析と言えるでしょう。

プロンプト4：売上分析書作成をするプロンプト

#命令
あなたは売上分析の専門家AIです。以下の売上データを読み取り、詳細な売上分析書を作成してください。

#制約条件
・出力は分析報告書の形式で作成  
・構成：①売上概要②売上推移分析③顧客別売上分析④商品別売上分析⑤課題と改善提案  
・具体的な数値やグラフ（テキスト形式）を活用し、わかりやすく説明  
・専門用語は正確に用い、文章は簡潔で丁寧なですます調で  
・データの傾向や異常値があれば必ず指摘し、原因や背景に言及すること  
・改善提案は実行可能で具体的な施策を3つ以上提示すること  

#入力情報
＜ここに売上データ全文を貼付＞

#出力内容
売上分析書｜①売上概要：…｜②売上推移分析：…｜③顧客別売上分析：…｜④商品別売上分析：…｜⑤課題と改善提案：…

売上分析書作成をするプロンプトの解説

実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#命令」の理解：売上分析の専門家として詳細で的確な分析を行うことを確認  
✅「#制約条件」の遵守：報告書形式・構成・表現方法・分析要素を全て満たしているか確認  
✅「#入力情報」の完全性：売上データ全文が正しく貼付され、分析に必要な情報が揃っているか確認

このプロンプトは、売上データをもとに体系的な売上分析書を自動作成したい場面で活用できます。

「①売上概要」から「⑤課題と改善提案」までの構成を明確に指定し、専門用語を正確に用いながらも文章を簡潔にする工夫が施されています。

また、具体的な数値やテキスト形式のグラフを活用する指示があるため、視覚的に理解しやすい分析報告書が期待できます。

これにより、複雑な売上分析の作業を半自動化でき、通常数時間かかる分析業務を数分で完了できるため大幅な工数削減が見込めます。

入力例

#命令
あなたは売上分析の専門家AIです。以下の売上データを読み取り、詳細な売上分析書を作成してください。

#制約条件
・出力は分析報告書の形式で作成  
・構成：①売上概要②売上推移分析③顧客別売上分析④商品別売上分析⑤課題と改善提案  
・具体的な数値やグラフ（テキスト形式）を活用し、わかりやすく説明  
・専門用語は正確に用い、文章は簡潔で丁寧なですます調  
・データの傾向や異常値があれば必ず指摘し、原因や背景に言及すること  
・改善提案は実行可能で具体的な施策を3つ以上提示すること  

#入力情報
＜ここに売上データ全文を貼付＞

#出力内容
売上分析書｜①売上概要：…｜②売上推移分析：…｜③顧客別売上分析：…｜④商品別売上分析：…｜⑤課題と改善提案：…

今回は、売上分析書の作成を目的としたプロンプトを作成しました。

そのため、

AIの役割を「売上分析の専門家AI」
分析対象を「提供された売上データ全文」
出力形式を「分析報告書」
報告書の構成を①売上概要②売上推移分析③顧客別売上分析④商品別売上分析⑤課題と改善提案の５項目で指定
分析にあたっては具体的な数値やテキスト形式のグラフを活用し、分かりやすさを重視
専門用語は正確に使い、文章は簡潔かつ丁寧なですます調に統一
異常値や傾向があれば必ず指摘し、その原因や背景についても触れる
改善提案は具体性があり、実行可能な施策を３つ以上示すこと

といった条件を入力しました。

このように具体的かつ詳細な条件を与えることで、売上データから質の高い分析報告書を自動で生成できます。

また、文章中に適宜改行を挿入することで視認性が向上し、分析ポイントや提案内容を把握しやすくなります。
この構造を維持することで、分析対象の変更や細部の調整もスムーズに行えます。

実行結果（GPT-4o）

売上分析書｜
①売上概要：
本分析期間は2023年1月から12月までの年間売上データに基づいています。総売上高は10億円で、前年同期比で約8%増加しています。全体として安定的な成長が見られますが、一部の月で売上の変動が確認されました。

②売上推移分析：
月別売上推移では、1月から3月まで季節要因により売上が低調でしたが、4月以降は新商品の投入効果もあり、毎月平均8500万円前後で推移しました。特に11月はキャンペーン効果で1億2000万円に達しましたが、12月は若干の減少が見られました。
【月別売上推移（単位：百万円）】
1月：7000｜2月：6800｜3月：7200｜4月：8600｜5月：9000｜6月：8800｜7月：8700｜8月：8400｜9月：8300｜10月：8800｜11月：12000｜12月：9500

③顧客別売上分析：
主要顧客上位5社の売上貢献度は全体の65%を占めています。特に顧客Aは年間2億5000万円で最も大きく、次いで顧客Bの1億8000万円、顧客Cが1億2000万円となっています。一方、顧客DとEは比較的売上が安定せず、季節変動の影響を受けています。新規顧客の獲得は前年に比べて10%増加し、売上拡大に寄与しています。

④商品別売上分析：
商品の中では商品Xが年間売上3億円でトップを占め、全体の30%を占めています。次いで商品Yが2億2000万円、商品Zが1億5000万円となっています。商品Xは高単価ながら需要の季節変動が小さく、安定した売上を確保しています。商品Zは夏季に売上が集中しており、7月・8月で全体の40%を占めています。新商品の商品Wは投入後4か月で売上が急速に伸びており、成長ポテンシャルが高いことが示されています。

⑤課題と改善提案：
課題としては、12月の売上減少、顧客D及びEの売上変動の激しさ、商品Zの季節依存性が挙げられます。また、新規顧客の獲得ペースを維持しつつ既存顧客の売上安定化が必要です。
改善提案として以下を推奨いたします。
1. 12月向けのプロモーション強化とイベント企画による売上底上げ施策を実施する。
2. 顧客D・E向けに定期的な営業フォローとカスタマイズオファーを展開し、売上の安定化を図る。
3. 商品Zの季節依存を緩和するため、オフシーズン向けの関連商品開発やセット販売を検討する。
4. 新規顧客開拓チームの強化とデジタルマーケティング投資により顧客基盤の拡大を目指す。
5. 商品Wの販促と顧客ロイヤリティ施策を推進し、成長加速と利益率向上を実現する。

以上が本年度の売上分析と改善提案となります。引き続きデータに基づく戦略的な営業活動を推進してまいります。

売上分析書の内容は非常に詳細かつ包括的であり、年間を通じた売上の動向や顧客・商品別の分析が的確に行われていると感じました。全体的な成長傾向が明確に示されていることで、現状のビジネス状況が一目で把握しやすくなっています。

また、売上推移や顧客別の変動要因にも触れているため、課題抽出が具体的で現実的だと評価できます。特に12月の売上減少や特定顧客の売上変動に関しては、改善策の提案が的確で実行に移しやすい内容です。

商品別分析においても季節変動や新商品の成長ポテンシャルなど、多角的な視点で捉えているため、売上拡大に向けた戦略立案に役立つでしょう。提案された改善策はバランスが良く、短期的な効果だけでなく中長期的な事業基盤の強化につながる点が優れていると思います。

全体として、データに基づいた議論と施策が緻密に組み込まれているため、実務における次なるステップを明確に示す良い分析書だと感じました。今後もこのような詳細な分析を継続することで、より精度の高い経営判断が期待できるでしょう。

プロンプト5：店舗売上データ分析をするプロンプト

#命令
あなたは店舗売上データ分析専門のデータサイエンティストAIです。以下の売上データを読み取り、売上傾向、問題点、改善策を提示してください。

#制約条件
・出力は指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：①分析項目／②現状の課題／③影響度〔高・中・低〕／④改善策  
・データの不足や曖昧な点は「欠落」と記載  
・定量的根拠に基づき、具体的な数値や期間を示す  
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で  

#入力情報（例）
＜ここに店舗の売上データを貼付＞

#出力内容
①売上推移｜現状の課題：特定月に売上減少が見られる｜影響度：高｜改善策：販促強化と原因分析を実施  
-----------------------

店舗売上データ分析をするプロンプトの解説

✅「#命令」の確認：店舗売上データ分析専門のデータサイエンティストAIとしての役割を明確にする  
✅「#制約条件」の遵守：指摘一覧のみの出力や形式、根拠提示など全条件を厳守する  
✅データの「欠落」確認：不足情報や曖昧な点を必ず「欠落」と記載する

このプロンプトは店舗の売上データを分析し、現状の課題と改善策を簡潔に抽出したい場面で活用します。

主に、売上推移の把握や問題点の特定、具体的な対策提案を短時間で行いたいときに適しています。

「指摘一覧のみ」という出力指示と、定量的根拠や専門用語の正確さを求める点が特徴で、無駄な説明を排除し実務に直結する情報を効率的に提示可能です。

これにより、売上分析にかかる作業時間が従来の半分以下に削減され、迅速な意思決定が促進されます。

入力例

#命令
あなたは店舗売上データ分析専門のデータサイエンティストAIです。以下の売上データを読み取り、売上傾向、問題点、改善策を提示してください。

#制約条件
・出力は指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：①分析項目／②現状の課題／③影響度〔高・中・低〕／④改善策  
・データの不足や曖昧な点は「欠落」と記載  
・定量的根拠に基づき、具体的な数値や期間を示す  
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で  

#入力情報（例）
＜ここに店舗の売上データを貼付＞

#出力内容
①売上推移｜現状の課題：特定月に売上減少が見られる｜影響度：高｜改善策：販促強化と原因分析を実施  
-----------------------

今回は、店舗の売上データ分析を行うためのプロンプトを作成しました。

そのため、

解析対象を「店舗売上データ」
目的を「売上傾向・問題点・改善策の提示」
出力条件を「指摘一覧のみ」「④改善策までを簡潔に記述」
影響度を「高・中・低」で分類
データ不足部分は「欠落」と明記
数値や期間など定量的根拠を必ず含める
専門用語は正確に使い、文章は簡潔な常体で書く
といった情報を入力しました。

このように具体的な条件や出力形式を明示することで、売上データからスムーズに問題点を抽出し、実務的な改善策まで示す分析レポートを効率的に生成できます。

また、2,3文ごとに改行を入れることで文章の見やすさが向上し、

データの把握や指摘内容の理解もしやすくなるため、

プロンプトの微調整や出力の検証もしやすくなっています。

実行結果（GPT-4o）

①月別売上推移／現状の課題：6月と12月に売上が前年同月比で15%以上減少／影響度：高／改善策：特に6月と12月に集中的な販促キャンペーンの実施と顧客動向調査の強化

②商品カテゴリー別売上割合／現状の課題：主要カテゴリーの売上比率が全体の70%を占める一方で、新規カテゴリーの売上が3%以下で低迷／影響度：中／改善策：新規カテゴリーの販促強化と品揃えの見直しによる多角化戦略推進

③曜日別売上傾向／現状の課題：週末（土日）の売上が平日の50%増となっており、平日の集客が不足／影響度：中／改善策：平日限定の割引やイベント開催による来店促進

④客単価推移／現状の課題：客単価の月次平均が前年比で2%減少する傾向あり／影響度：中／改善策：アップセル・クロスセル戦略の強化や高価格帯商品のプロモーション強化

⑤欠落情報／現状の課題：顧客属性やリピート率、販促施策の実施状況のデータが欠落／影響度：高／改善策：顧客管理システムの導入や販促効果測定基盤の整備によりデータ収集を強化

この出力結果は、売上データを多角的に分析し、具体的な課題と影響度を明示した上で、改善策を的確に提案している点が非常に優れています。　

特に、6月と12月の売上減少に対する集中的な販促キャンペーンや顧客動向調査の強化といった対策は、季節要因を踏まえた実践的なアプローチとして効果が期待できます。　

また、新規カテゴリーの売上低迷に対して多角化戦略を推進する改善策を示している点も、成長戦略として理にかなっています。　

曜日別売上傾向を踏まえた平日集客不足の課題認識と、平日限定割引など具体的な施策提案も、現場で実行しやすい内容であると感じます。　

客単価減少に関してはアップセル・クロスセル強化を掲げることで、収益向上に直結する改善案を示しているため非常に効果的です。　

ただし、データの欠落情報が高影響度とされた点は特に重要であり、顧客管理システム導入によるデータ強化は中長期的な販促戦略の土台作りに不可欠だと考えます。　

全体として現状把握と課題抽出が明確で、改善策も具体的かつ実行可能なものに絞られているため、経営判断やマーケティング戦略の立案に非常に役立つ内容です。　

今後は、これらの改善策を進める際の進捗管理や効果測定の仕組みについても合わせて検討すると、さらなる成果向上が期待できるでしょう。