データ活用の初心者向け

データ活用を始める前に知っておきたい4フェーズ
｜基本の流れを理解しよう

作成日：2026-02-26　更新日：2026-02-26

データ活用は「目的→データ確認→可視化→行動」の4フェーズで進める

データ活用と聞くと難しく感じるかもしれませんが、基本的な流れはシンプルです。
このコンテンツでは、データ活用を始める前に押さえておきたい4フェーズの全体像を簡単にご紹介します。

このコンテンツを読むのにかかる時間は、約10分程度です。
できるようになること
  • データ活用の全体像と流れを理解すること
    データ活用をどんな流れで進めるのか、目的設定、データ準備、可視化、行動という4つのフェーズで何をするのかが簡単にわかります。
まずは全体の流れを理解してみてください。焦らず、一歩ずつ進めていきましょう。
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この動画コンテンツは、Googleの生成AIツール「NotebookLM」を使用して作成したものです。
4 PHASE

データ活用の基本的な流れ

データ活用は、難しく考える必要はありません。データ活用の基本は、「目的を設定して、データで確かめて、行動につなげる」という流れで進めていきます。データ活用の「相棒」としてAIを使いこなすために、まずは、基本の「4フェーズ」を押さえて、全体像を確認しておきましょう。

01

目的を設定する

何を知りたいかを言語化する
まず、「現状と理想のギャップ（問題）」を明確にし、何を解決すべきか（課題）を整理します。 このとき、もしかして、これが原因ではないか？」という「仮説」を持っておくことが重要です。
プロンプトの入力例：
「売上が下がっている原因を特定したい。『新規顧客が減っているかも？』という仮説を確かめるための、分析の切り口を教えて」

02

データを準備する・整える

必要なデータを見極める
目的を達成するために、手元にどんなデータがあるかを確認し、不足があれば準備します。

どのデータを使えばいいか迷ったら、AIにテーブル構成（データの項目一覧）を見せて、「この仮説を検証するには、どの項目が必要？」と相談し、分析に使うデータを洗い出してみましょう。
プロンプトの入力例：
「添付のデータ項目一覧を確認して。商品別の売上分析をするなら、どの列を使用すべきか教えて」
「顧客の離反傾向を分析したい。今のデータ項目だけで検証可能か、不足している項目があればリストアップして」

03

可視化・分析する

グラフや表で可視化し、要因を「深掘り」する
MotionBoardやDr.Sum Datalizerなどでデータを可視化し、そこから傾向や原因を分析するフェーズです。

AIは、「傾向を見るならグラフ、数値なら集計表」といった表現の提案に加え、「地域別で比較しては？」「商品単位までドリルダウン（深掘り）しては？」といった分析の視点もアドバイスしてくれます。
可視化して終わりではなく、AIの視点を借りてデータを多角的に「分析」することで、真の要因（フェーズ 01の仮説の答え）にたどり着けます。
プロンプトの入力例：
「データの傾向をひと目で把握したい。最適なグラフの形式を教えて」
「売上減少の要因を特定するために、地域別以外で有効な分析の切り口を提案して」

04

考察し、行動につなげる

分析結果を「具体的なアクション」に変える
分析の目的は、結果を知ることではなく、「次の行動（アクション）」を起こすことです。 フェーズ 03で特定した「要因」に対し、AIを使って具体的な解決策を立案しましょう。
「上位顧客の売上が落ちている（事実）」に対して、「どんなアプローチが有効？」や「競合に勝つためのセールストークを考えて」と相談すれば、AIは実行可能な施策や優先順位を提案してくれます。 行動した後は、効果があったかを測定し、次の分析に繋げましょう。
プロンプトの入力例：
「上位顧客の売上回復に向けた、優先すべき施策を3つ挙げて」
「競合との差別化を強調する、営業資料の構成案を作って」
次のコンテンツを利用すると、「目的設定」や「データの整理」の進め方の理解がより深まります。

「データベースのきほん」－「データベースの構築で考慮しておくこと」

よくある質問

データ活用の4フェーズは、必ずこの順番で進めないとダメですか?

基本の流れはこの順番です。
特に慣れないうちは、「何を知りたいか（目的）」を明確にしてから進めるほうが、分析がぶれにくくなります。

ただし、必ず一直線に進むものではありません。
データ活用は、進めながら「検証のために戻る」プロセスです。
つぎのような往復は、自然なプロセスです。

例：
・フェーズ03（分析）で仮説がうまく検証できなかった
　→ フェーズ01に戻って仮説そのものを見直す

・分析の途中で新しい気づきが出た
　→ 目的を再定義してから再度検証する

特にAIを活用する場合、アウトプットは早く得られますが、その妥当性を判断し、仮説を更新する力は人側に求められます。
“検証の結果として戻る”ことを前提に設計されたサイクル と考えると理解しやすくなります。

まとめ

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データ活用を始める前に押さえておきたい4フェーズの基本的な流れを紹介しました。

覚えておきたいポイント:

  • データ活用は「目的→確認→可視化→行動」の流れで進める
  • 目的を明確にすることが、データ活用成功の第一歩
  • 完璧なデータがなくても、手元のデータから始められる

最初から完璧を目指す必要はありません。

小さな調整を重ねながら、AIとのやり取りの"呼吸"をつかんでいきましょう。

Next Action

データ活用の基本的な流れについて、イメージできましたか？
全体の流れが理解できたら、実際にAIを使ってデータ活用を体験してみましょう。