GeminiでExcel・表データを分析する方法｜売上・アンケート・業務データの活用例

Excelには毎月たくさんのデータが蓄積されているのに、そのデータを十分に活用できていない会社は少なくありません。

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売上一覧、商品別実績、顧客一覧、アンケート結果、問い合わせ履歴、作業時間など、数字や情報はあるものの、

• どこを見ればよいのか分からない
• 問題が起きている場所を探すのに時間がかかる
• 集計はできても、そこから何を判断すればよいのか分からない

という状態になりやすいからです。

Geminiを活用すると、スプレッドシートなどのファイルを読み込ませ、その内容について質問したり、要約や分析を依頼したりできます。Googleスプレッドシート上のGeminiでも、データ分析、分析情報の生成、グラフ作成、数式作成などが可能です。

ただし、ここで最も重要なのは、「このExcelを分析してください」とだけ依頼しないことです。

AIにExcelを渡すこと自体はゴールではありません。

たとえば、

「前年より売上が大きく落ちている商品を、減少額の大きい順に5件出してください」

「問い合わせ内容をテーマ別に分類して、件数が多い順に並べてください」

「作業時間が長い業務を上位10件抽出し、改善候補を整理してください」

のように、経営や業務上で何を知りたいのかを問いとして与えることで、Excelのデータを判断材料へ変えやすくなります。

この記事では、GeminiにExcelや表データを渡す方法だけでなく、売上分析、顧客分析、アンケート分析、問い合わせ分析、業務改善までつなげる具体的な考え方を解説します。

GeminiならExcel・表データを仕事の判断材料に変えられる

Geminiによる表データ分析の価値は、単純な集計作業を代わりに行ってもらうことだけではありません。

大量の数字や文章の中から、

• 傾向
• 外れ値
• 重要な変化
• 共通点
• 分類
• 改善につながりそうなポイント

を探し、「次にどこを詳しく見るべきか」を考えるための補助として活用できることにあります。

GoogleもGemini in Googleスプレッドシートについて、自然言語によるプロンプトを使って、データから傾向、外れ値、重要な発見を見つけ、分析情報を得られる機能として紹介しています。

Geminiアプリへスプレッドシートを渡して分析できる

Geminiアプリでは、文書やスプレッドシートなどの対応ファイルをアップロードし、その内容について質問できます。

基本的な流れはシンプルです。

1. Geminiを開く
2. ファイル追加から対象ファイルを選ぶ
3. 分析したい内容をプロンプトで伝える
4. 結果を見ながら追加質問する

Google公式ヘルプでは、Gemini Appsへスプレッドシートなどをアップロードし、回答、要約、分析情報を得られることが案内されています。利用できるファイル数や上限などは、利用環境やプランなどによって変わる可能性があります。

そのため、実際に利用する際は最新のGoogle公式情報を確認してください。

Gemini in Googleスプレッドシートで分析する方法もある

もう一つの方法が、Googleスプレッドシート内でGeminiを使う方法です。

Gemini in Googleスプレッドシートでは、データ分析だけでなく、表や数式の作成、グラフ作成、ピボットテーブルや書式設定などの操作も行えます。提供状況はGoogle WorkspaceやGoogle AIの対象プランなどによって異なります。

普段からGoogleスプレッドシートを使っている会社であれば、データを見ながらその場でGeminiへ質問できるため、日常業務へ組み込みやすい方法です。

一方で、Excelファイルを持っているからといって、すべてのGemini in Sheets機能をそのままExcel形式で使えるとは限りません。

Geminiアプリへのファイルアップロードと、Googleスプレッドシート内のGeminiは別の使い方として整理しておくと分かりやすいでしょう。

重要なのは「読み込めるか」より「何を聞くか」

ExcelをAIにアップロードできると分かると、最初に試したくなるのが、

「このExcelを分析してください」

という依頼です。

しかし、この質問では目的が決まっていません。

売上を見たいのか、異常値を探したいのか、商品を比較したいのか、顧客を分類したいのかによって、必要な分析はまったく異なります。

Geminiに表データを渡す前に、

「このデータを使って、何を判断したいのか」

を決めることが重要です。

「このExcelを分析して」だけではもったいない

AIによるExcel分析で差が出るのは、データそのものよりも「問い」です。

同じExcelファイルでも、質問が違えば得られる情報は変わります。

AIに分析目的を決めてもらわない

たとえば、商品別の月次売上が入ったExcelをGeminiへ渡したとします。

次の依頼では、分析の方向が曖昧です。

このExcelを分析してください。

Geminiが何らかの特徴を見つけてくれる可能性はあります。

しかし、それが今の会社にとって最も重要なポイントとは限りません。

売上を伸ばしたい会社であれば、「売上減少商品」を見つける方が重要かもしれません。

在庫を減らしたい会社なら、「売上が少ないのに在庫が多い商品」を探す必要があります。

つまり、何を見るべきかまでAI任せにしないことが重要です。

経営上の問いを具体的に与える

良い質問は、知りたい結果が具体的です。

たとえば次のように変えます。

前年同期と比較して、売上金額が大きく減少している商品を減少額の大きい順に5件抽出してください。各商品について前年売上、今年売上、減少額、減少率を整理してください。

これなら、Geminiが何を確認すればよいのか明確になります。

さらに続けて、

上位5商品のうち、特定の月から急激に売上が落ちている商品があれば教えてください。

と聞けば、時間軸を追加できます。

そして、

このデータだけから考えられる売上減少の仮説を3つ出してください。ただし、事実と仮説を分けてください。

と進めれば、原因調査の入口まで進められます。

「何が知りたいか」から逆算して問いを作る

Geminiをうまく使うために、最初から完璧なプロンプトを書く必要はありません。

まずは、

• 何が気になっているのか
• 何を比較したいのか
• どの数字が悪化しているのか
• 何を決めたいのか

を言葉にします。

たとえば、

「最近売上が下がっている気がする」

という状態なら、

「何が下がっている？」

↓

「商品別に見たい」

↓

「前年と比較したい」

↓

「大きく落ちているものから確認したい」

と問いを具体化します。

最終的には、

前年より売上が大きく落ちている商品を上位5件出してください。

という質問になります。

AI活用では、「どう指示を書くか」以前に「何を知りたいのか」を考える力が重要です。

関連記事：プロンプトの考え方とは？良い問い・想像力・ワークフロー設計の実践法

GeminiでExcelを分析するときの6つの流れ

Geminiを使った表データ分析は、次の6段階で進めると整理しやすくなります。

傾向を探す

↓

異常値を探す

↓

増減理由の仮説を出す

↓

グループ分けする

↓

要約する

↓

改善案を考える

一度で全部を質問する必要はありません。

一つずつ問いを深めていくのがポイントです。

1．傾向を探す

最初は全体の方向性を確認します。

売上データなら、

直近12か月のデータから、売上が継続的に増加している商品と減少している商品を分けてください。

月別データなら、

月ごとの売上推移から、毎年売上が増えやすい月と落ちやすい月に傾向があるか確認してください。

問い合わせデータなら、

問い合わせ内容を分類し、件数が増加傾向にあるテーマを教えてください。

という使い方ができます。

最初から原因を聞くのではなく、まず何が起きているのかを整理します。

2．異常値を探す

次に「通常とは違うもの」を探します。

たとえば、

過去12か月の平均と比較して、売上が大きく増減している月を抽出してください。

他の商品と比べて返品率が極端に高い商品があれば教えてください。

担当者別の作業時間を比較し、同じ業務なのに極端に時間がかかっているケースを探してください。

と質問します。

Gemini in Googleスプレッドシートは、データの傾向や外れ値などを見つける用途がGoogle公式でも紹介されています。

3．増減理由の仮説を出す

異常が見つかったら、次に「なぜだろう？」を考えます。

ただし、ここで大切なのは原因を断定させないことです。

たとえば、

商品Aの売上が6月以降大きく落ちています。このデータから考えられる原因の仮説を3つ挙げてください。確認できる事実と仮説を分けてください。

と依頼します。

AIが言う「原因」は、Excelの外側にある情報を知らない可能性があります。

値上げしたのかもしれません。

広告を停止したのかもしれません。

在庫切れだったのかもしれません。

競合商品が出たのかもしれません。

そのため、Geminiには「原因を教えて」ではなく、確認すべき仮説を出してもらうと考えた方が安全です。

4．グループ分けする

表データが多い場合は、分類すると状況が見えやすくなります。

顧客一覧なら、

顧客を購入金額と購入回数を基準に、優良顧客、継続顧客、休眠傾向の顧客などにグループ分けする方法を提案してください。

アンケートなら、

自由記述回答を内容ごとに5〜7種類のテーマへ分類し、各テーマの件数をまとめてください。

問い合わせなら、

問い合わせを「使い方」「料金」「不具合」「要望」「その他」に分類してください。

といった使い方が考えられます。

ただし、分類基準が業務上重要な場合は、AI任せにせず、人が基準を指定する方が安定します。

5．要約する

分析結果は、そのままでは情報量が多すぎることがあります。

そこで、

この分析結果を、経営会議で3分以内に説明できるよう、重要なポイントを5項目にまとめてください。

売上が悪化している原因を調査するうえで、経営者が最初に確認すべき内容だけに絞ってください。

と要約させます。

Geminiは、ファイルやスプレッドシートの内容について回答や要約、分析情報を得る用途に利用できます。

6．改善案を考える

最後に、分析結果を行動へつなげます。

たとえば、

この分析結果をもとに、来月実施できる改善策を5つ挙げてください。それぞれ「期待できる効果」「実施難易度」「最初に確認すべきこと」を整理してください。

と質問します。

ここでもAIの提案をそのまま実行するのではありません。

分析結果をもとに、

何を試すかを考える材料

として利用します。

Geminiで分析できる7つの業務データ活用例

Geminiによる表データ分析は、経理や専門のデータ分析担当者だけのものではありません。

普段使っている業務データから始められます。

売上データ｜売上が落ちている場所を探す

売上一覧には、会社の変化を示す多くのヒントがあります。

たとえば、

• 前年比較
• 前月比較
• 商品別売上
• 担当者別売上
• 地域別売上
• 顧客別売上

などです。

質問例は次のとおりです。

前年同期と比較して売上が減少している商品を、減少額の大きい順に10件抽出してください。

さらに、

全社売上の減少額のうち、この10商品が占める割合を計算してください。

と聞けば、どこを優先的に確認すべきか考えやすくなります。

月別データ｜季節変動や急激な増減を探す

月別データは、時系列で見ることが重要です。

過去3年間の月別売上を見て、毎年共通して売上が増える月と落ちる月を整理してください。

前月比で20％以上増減している月を抽出してください。

などの問いが考えられます。

単月の数字だけを見るより、流れを見ることで異変に気づきやすくなります。

商品別データ｜伸びている商品・落ちている商品を見つける

商品数が増えるほど、人がすべてを見るのは大変です。

そこで、

商品別売上について、前年より20％以上成長している商品と20％以上減少している商品を分けてください。

売上金額は小さいものの成長率が高い商品を5件挙げてください。

といった質問ができます。

「現在売れている商品」だけでなく、これから伸びそうな商品を探す視点も持てます。

顧客別データ｜顧客の特徴をグループ分けする

顧客一覧に、

• 購入金額
• 購入回数
• 最終購入日
• 商品カテゴリー

などが入っていれば、顧客を整理する材料になります。

たとえば、

購入金額、購入回数、最終購入日を基準に、顧客をいくつかのグループに分ける方法を提案してください。

と質問します。

ただし、氏名、メールアドレス、電話番号などの個人情報をAIへ渡す場合は、利用環境や社内ルールを事前に確認してください。

分析に不要な個人情報は削除・置換してから利用する方法も検討しましょう。

アンケート結果｜自由記述をまとめて傾向をつかむ

アンケートで特に時間がかかるのが自由記述です。

数百件のコメントを人が一つずつ読むのは大変です。

Geminiへ、

自由記述回答を内容の近いものごとに分類してください。それぞれのカテゴリーについて、主な意見と件数をまとめてください。

と依頼すれば、全体像をつかむ入口になります。

さらに、

否定的な意見のうち、改善要望として具体性が高いものをテーマ別に整理してください。

と進めることもできます。

問い合わせ一覧｜同じ質問や不満を分類する

問い合わせ履歴もAI分析と相性のよいデータです。

たとえば、

問い合わせ内容をテーマ別に分類し、件数の多い順に並べてください。

過去3か月で増加している問い合わせテーマを教えてください。

と質問します。

「問い合わせ件数が多い」だけではなく、何について問い合わせが増えているのかが分かれば、Webサイト、マニュアル、商品説明、業務フローなどを改善する材料になります。

作業時間一覧｜時間がかかっている業務を探す

AI導入や業務改善を考える場合、ぜひ分析したいのが作業時間です。

業務名、担当者、回数、1回あたり時間などを記録しているなら、

月間作業時間が長い業務を上位10件抽出してください。

作業時間が長く、かつ毎月繰り返されている業務を優先して整理してください。

AIや自動化を検討する候補として、どの業務から確認すべきか理由付きで整理してください。

といった分析ができます。

「何となく忙しい」ではなく、数字から改善対象を探せます。

売上データをGeminiへ渡したときの分析例

ここからは、一つの売上Excelを使って、質問をどう深めるのかを見てみましょう。

ステップ1｜売上が落ちている商品を特定する

まず、

前年同期と比較して、売上金額が大きく落ちている商品を上位5件出してください。

と質問します。

これで「どこに問題があるか」の候補を絞ります。

ステップ2｜いつから落ちているか確認する

商品Aの売上が大きく落ちていたとします。

次に、

商品Aの月別売上を前年と比較し、どの月から差が大きくなったか教えてください。

と聞きます。

すると、単なる年間比較から時間軸へ分析を深められます。

ステップ3｜顧客・地域など別の軸から見る

次に、

商品Aの売上減少について、顧客別に見た場合、特定顧客の購入減少による影響が大きいか確認してください。

あるいは、

地域別データがある場合、特定地域の減少が全体へ大きく影響していないか確認してください。

と視点を変えます。

ステップ4｜原因の仮説を出す

ここで初めて仮説を聞きます。

現在確認できているデータから、商品Aの売上減少について考えられる仮説を3つ出してください。データから確認できる事実と推測を区別してください。

これによって、次に人が確認するポイントを整理します。

ステップ5｜追加で確認すべきデータをGeminiに聞く

ここが重要です。

原因が分からないとき、人は「AIが分からないなら終わり」と考えがちです。

逆にGeminiへ、

この売上減少の原因を判断するために、現在のExcel以外でどのようなデータを追加で確認するとよいですか？

と質問します。

すると、

• 在庫
• 価格
• 広告
• 販売チャネル
• 顧客属性
• キャンペーン
• 返品

など、次に見るべき情報の候補を考える材料になります。

AIは答えを出すだけではありません。

次の問いを作るためにも利用できるのです。

ExcelをGeminiへ渡す前にデータを整える

AIへデータを渡せば、どんなExcelでもきれいに分析してくれるとは限りません。

元データが分かりにくければ、AIも解釈しにくくなります。

1行目に項目名を入れる

たとえば、

のように、各列が何を意味しているか明確にします。

1列に複数の意味を入れない

「東京都／新規顧客」のように、地域と顧客区分を1セルに混ぜるより、

• 地域
• 顧客区分

を別列にした方が分析しやすくなります。

表の途中に不要な見出しを入れない

途中に、

「ここから4月分」

「上期合計」

のような行が入っていると、データの構造が複雑になります。

分析用データは、できるだけ1行1データの形に整理します。

日付・金額などの形式をそろえる

「2026/4/1」と「4月1日」「2026年4月」が混在するなど、形式がばらばらだと分析しにくくなります。

表記をそろえておきましょう。

必要なデータだけを対象にする

何でも大量に渡せば分析精度が上がるとは限りません。

分析目的に必要な範囲へ絞ることも重要です。

Googleのヘルプでも、大きなファイルや大量の内容では、すべての詳細や関係性が回答へ反映されない場合があることが説明されています。

Geminiの分析結果をそのまま信じてはいけない

AIによるデータ分析は便利ですが、最終確認までAIへ任せてはいけません。

数字は元データと照合する

売上金額や件数など、経営判断に使う重要な数字は、元データや既存の集計結果と照合します。

特に、

• 合計
• 増減率
• 上位ランキング
• 対象期間
• 抽出条件

は確認しましょう。

「原因」と「仮説」を区別する

Geminiが、

「売上低下の原因として〇〇が考えられます」

と回答しても、それがデータから証明されているとは限りません。

売上表だけでは、広告を止めたこと、欠品したこと、担当者が退職したことまでは分からない可能性があります。

そのため、

事実：Excel上で確認できること

仮説：その事実から考えられる可能性

を分けます。

AIが見ていない情報があることを理解する

たとえば商品Aの売上が落ちていたとしても、その原因が、

• 値上げ
• 欠品
• 広告停止
• 競合商品の発売
• 店舗休業
• 営業担当者変更

かどうかは、売上Excelだけでは判断できません。

Geminiへ、

このデータだけでは判断できない要素を挙げてください。

と聞くのも有効です。

重要な経営判断は人間が行う

AIの役割は、経営者の代わりに意思決定することではありません。

大量の情報から見るべき場所を絞ったり、考えられる仮説を整理したりする補助として使います。

最後に、

「本当にこの商品を廃止するのか」

「値上げするのか」

「広告費を増やすのか」

と決めるのは人です。

顧客情報や社内データを分析するときの注意点

Excelには会社にとって重要な情報が含まれていることがあります。

便利だからといって、何でもそのままAIへアップロードするのは避けましょう。

個人情報・機密情報をそのまま入れる前に確認する

顧客一覧には、

• 氏名
• 電話番号
• メールアドレス
• 住所
• 購入履歴

などが含まれる場合があります。

分析目的に不要であれば、氏名を顧客番号へ置き換えるなど、必要な情報だけに絞ることを検討します。

社内のAI利用ルールを決める

企業利用では、

• AIへ入力してよい情報
• 入力禁止の情報
• 利用可能なサービス
• 利用できるアカウント
• AI出力の確認方法
• 最終承認者

などを決めておくことが重要です。

Google Workspaceでは、組織向けのデータ保護や管理機能について案内されていますが、利用条件や設定は契約環境によって異なります。自社の契約内容と管理設定を確認してください。

GeminiでExcel分析を業務改善につなげるコツ

Excelを分析して「面白い数字が見つかった」で終わってしまえば、業務は変わりません。

「分析して終わり」にしない

たとえば、

「問い合わせの30％が操作方法についてだった」

と分かったら、次に、

• マニュアルを改善する
• よくある質問を見直す
• 初回説明を変える
• 操作画面を改善する

などにつなげる必要があります。

分析→仮説→確認→改善の順で進める

おすすめは、

データを見る

↓

変化を見つける

↓

原因を仮説化する

↓

追加情報を確認する

↓

改善策を決める

↓

再度データを見る

という流れです。

毎月同じ問いで確認できるようにする

毎月見るデータであれば、質問を定型化すると便利です。

たとえば月次売上なら、

前月および前年同月と比較して、大きな変化があった商品を5件挙げてください。増加・減少を分け、経営者が確認すべきポイントを整理してください。

という質問を毎月使えます。

こうすれば、分析そのものを業務フローへ組み込みやすくなります。

分析結果から次の質問を作る

AI活用が上手な人ほど、一度の回答で終わりません。

「なぜ？」

「どこから？」

「いつから？」

「何と比較すると？」

「次に何を確認すればよい？」

と質問を続けます。

Geminiを「答えを返してくれる検索ツール」ではなく、一緒にデータを掘り下げていく相手として使うことがポイントです。

GeminiでExcel分析するときによくある質問

GeminiにExcelファイルをアップロードできますか？

Gemini Appsでは、スプレッドシートを含む対応ファイルをアップロードして、その内容について質問、要約、分析できます。対応形式、ファイル数、利用上限などは変更される可能性があるため、実際に利用する際はGoogle公式ヘルプで最新情報を確認してください。

ExcelのままGemini in Googleスプレッドシートを使えますか？

Geminiアプリへファイルをアップロードする方法と、Googleスプレッドシート内のGeminiを利用する方法は分けて考える必要があります。Googleスプレッドシート上のGeminiでは、分析情報の生成、数式、グラフ、表作成などの機能が提供されています。利用できる機能や対象プランは変更される場合があるため、最新の公式情報を確認してください。

大量のデータでも分析できますか？

大量のデータも扱えますが、ファイルやコンテキストには上限があります。また、情報量が非常に多い場合、すべての詳細や離れた場所にある情報同士の関連性が回答へ十分反映されない場合があります。必要な期間や列へ絞るなど、分析目的に合わせてデータを整理することが重要です。

Geminiが出した分析結果をそのまま経営判断に使えますか？

重要な判断では人による確認が必要です。

Geminiが抽出した数値は元データと照合し、「データ上確認できる事実」と「AIが考えた仮説」を分けましょう。

AIは判断を代行するものではなく、人が見るべきポイントを早く見つけるための補助として使うことをおすすめします。

まとめ｜Excelを渡すより先に「何を判断したいか」を決めよう

Geminiを使えば、Excelや表データから傾向を探したり、異常値を見つけたり、分類や要約を行ったりすることができます。Googleスプレッドシート上のGeminiでも、自然言語によるデータ分析や分析情報の生成が提供されています。

ただし、最も重要なのは機能ではありません。

「このExcelを分析して」ではなく、「このデータを使って何を判断したいのか」をGeminiへ伝えることです。

たとえば、

「前年より売上が落ちている商品を上位5件出す」

「問い合わせが増えているテーマを特定する」

「作業時間が長い業務を見つける」

と具体的な問いを設定します。

そのうえで、

傾向を探す

↓

異常値を探す

↓

仮説を出す

↓

グループ分けする

↓

要約する

↓

改善案を考える

という順番で分析を深めます。

AIを使う目的は、Excelを見る時間を減らすことだけではありません。

これまでデータとして保存しているだけだった情報を、経営や業務改善の判断材料へ変えることにあります。

まずは自社で毎月使っているExcelを一つ選び、

「このデータから、私は何を知りたいのか？」

という問いを作るところから始めてみてください。

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