こんにちは。Tradivanceです。
今回、話題のGenspark AIシートを使ってみて、率直に感じた「これはすごい！」という部分と「うーん、ちょっと期待と違うかも...」という部分を、正直にお話ししたいと思います。
Excelやスプシが苦手なかた、でも集計や分析をしないといけない方には、かなり便利なツールになるかもしれません。
「実際のところどうなの？」「本当に業務効率化につながるの？」といった疑問に、実体験ベースでお答えしていきますね。
結論から：Genspark AIシートの「5つのポイント」
色々と検証した結果、Genspark AIシートについて5つの重要なポイントが見えてきました。これらは、実際に使ってみて初めて分かった「リアルな実感」です
◎ すごく良い点
１．大量データの全体像把握が一瞬でできる
２．データ統合作業や初期的な列・行の削除や処理が楽
３．視覚化の修正指示が直感的
△ 注意が必要な点
4. 分析の繰り返し作業には処理速度が課題
5. 分析軸を考える力がないと意味不明な資料ができる
実際に使ってみて思ったのは確かに便利なところはある。特に処理内容がPythonのようなので、やりたい処理内容が明確な時にはマクロを組むよりは、やりたい処理内容に合わせたPythonを組んでくれるので楽です。
自分でマクロを組んでVBAコード書くとデバックしないといけないし、そもそもコードが書けないといけないとか大変なことも多いですよね。
GensparkAIシートは「これをやりたい」と指示すれば、その処理に合わせたPythonを組んで、結論を持ってきてくれるのでコードを覚えたり・書いたり・デバックしなくていいのは、本当に便利です。
例えば、一般的なPOSデータ（ChatGPTに作ってもらったデモデータです）を元にガサっと分析してもらったのが次のページです。
▼元のPOSデモデータ
商品コード,商品名,ブランド,販売日,エリアや決済種別、単価や合計金額が入っています。
このcsvデータをGenspark AIシートに読み込ませると次のようなレポートが簡単にというか、自動で出てきます。
▼Genspark AIシートの分析結果
ここまでは私たちからの指示はほとんどしていません。
実際には、ここから例えば「おにぎり」にフォーカスをあてて、おにぎりで売れているブランドや地域、売れている曜日や時間帯などを調査して仕入れやキャンペーン企画に活かしたいですよね。
そうした追加分析もできます。
これは例えば、SNSならinstagramのView数やいいね数の傾向分析にもつかえますし、GoogleAnalyticsやSearchConsoleの数値からCVまでの導線分析をすることもできます。
このようにデータを一旦読み込ませて、どんな傾向のデータが入っているのかをガサっと見るのに、とても便利だと思います。
他にも不動産だと三幸エステート社が出している空室率のデータを読み込ませると次のような分析レポートを出してくれます。
▼三幸エステート社
▼分析レポート
このように簡単なレポートは自動で出してくれます。
大事なのは、分析の軸や目的を明確にしてプロンプトを定型化しておく、元となるデータ抽出や出力方法を決めておくことです。
そうすればデータ抽出➡分析＆グラフ化➡送付や連絡が自動化出来るようになります。
GensparkはAPI連携できますので、例えばGoogleDriveやGmailと連携することもできます。
1つのツール単体もすごいですが、前後の作業と組合せ、なるべく人を介さずにデータ収集・分析・連絡や報告が終わるようにしておくことが楽に業務を進めるポイントだと思います。
AIやRPA、Makeやn8n等を用いた自動化を検討されている方は、ぜひお問合せください。
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