「Excelは使えるけど、いざ“データ分析”を始めようとすると…どこから手をつければいいかわからない！」
そんな悩みを抱えた初心者のあなたへ。
このシリーズでは、ChatGPTを使用して、私が実際に仕事でデータ分析した内容を振り返っていきます。
最初のお題は、「介護施設の入所相談記録データの見える化」です。
第1回となる今回は、データ分析を進める上で
「何をすればいいのか？」をChatGPTに質問しながら、分析の全体像を学びます。
この記事を読むことで、
- データ分析を進めるための基本ステップ
- 初めの一歩を踏み出すための考え方
がわかるようになります。
これから分析に挑戦したい方の「最初の一歩」として、ぜひ参考にしてみてください。
ChatGPTに聞いてみた！「最初の一歩、どうすればいい？」
僕：
あなたは世界で有数のデータサイエンティストです。あなたの力を貸してください。
添付のファイルは、私の会社の介護施設の入居希望者に関する相談記録です。
このデータから、入居者を増やすための分析がしたいのです。
私はデータ分析を勉強中ですが、実際の分析は初めてです。
初心者でもわかるように、やるべきことを教えてください。
ChatGPTの回答（要約）：
データありがとうございます！
『介護施設の入居希望者の相談記録』から、入居に結びつけるための分析――とても実践的でやりがいのあるテーマですね！
ここから“やるべきこと”を、超初心者向けに、順を追って解説します。
Step 1：ゴールの明確化
目的：
「どうすれば相談から入居につながる人を増やせるか？」
分析のゴール：
- 入居につながりやすい人・パターンを見つける
- 担当者別の実績を見える化し、改善点を探す
- 月ごとの傾向やタイミングをつかむ
Step 2：データの中身を理解する
- 項目を確認（例：「相談日」「利用者」「介護度」「担当CM」「問合せ方法」など）
- 各項目が何を意味しているか把握する
Step 3：データの準備（前処理）
- 不要なデータを整理：使わない列や空白の多い行を削除
- 表記ゆれを統一：「電話」「Tel」→「電話」などに統一
- 新しい指標を追加：「相談から入所までの日数」などを列として追加
Step 4：分析の設計（何を集計・可視化するか）
- A. 入居決定につながる要因分析
→ 入居に至った人と至らなかった人を比べる（介護度、問合せ方法など） - B. 担当CMごとの実績確認
→ 担当者ごとの相談件数、入居件数、入居率などを集計 - C. 月別の推移
→ 月ごとの相談・入居件数をグラフ化して傾向を把握 - D. その他の切り口
→ 問合せ方法別、希望部屋別などの傾向を調べる
Step 5：Excelでの実践ステップ
- ピボットテーブルで集計
- グラフ化（折れ線・棒グラフなど）
- 傾向から仮説を立てる
→ 例：「電話相談が入居につながりやすい？」
Step 6：仮説から改善提案へ
- 担当者ごとに入居率が違えば、成功パターンの共有を検討
- 時期や問合せ方法に傾向があるなら、プロモーションを集中させる など
Step 7：継続的な分析と現場での実践
- データを定期的に更新・再分析
- 分析結果をもとに実際の現場で施策を実行・検証
さっそくやってみる！
ChatGPTが示してくれた通り、まず最初は「ゴールの明確化」。
これはすでに、「相談から入居までつながる人を増やすこと」としてChatGPTに伝えてあるのでOK。
ということで、次にやるべきは「データの中身を理解する」。
次回は、この作業の様子を紹介していきます。
最後に：ずっとやりたかった「実践」へ
これまで私は、
- 独学と有料講座での学習
- Excelの資格取得（ビジネス統計スペシャリスト）
- Pythonの基礎学習（こちらも講座で）
…と、ずっとインプットばかりの日々を過ごしてきました。
でも、ついにやってきた実践のチャンス。
そして、心強い先生であるChatGPTの存在。
わからないことがあっても、すぐに相談できるのが大きな安心感です。
自分の知識とChatGPTの力を組み合わせれば、初心者でも一歩を踏み出せる。
私はいま、ワクワクしています。
このシリーズについて
「やってみたいけど、難しそう…」
そんなふうに感じている人にこそ届けたい、そんなシリーズです。
一緒に、一歩ずつ進んでいきましょう！
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