03 可視化する

AIとの対話で『分析の作戦』と『完成イメージ』を作る
｜AIと深めるデータ分析

作成日：2026-02-26　更新日：2026-02-26

相手に伝えるために、データをどう可視化すればいいの？

フェーズ 02 で、Dr.Sumにデータを用意できました。
 このフェーズでは、そのデータを実際にツール（MotionBoard / Datalizer）で可視化するための「設計」と「試作」を行います。

いきなりツールを触り始める前に、フェーズ 01で決めた「誰に見せるか（ターゲット）」を思い出してください。 「経営層」に見せるのか、「現場」に見せるのかによって、最適なグラフの形やレポートの構成は異なります。

まずは「分析の作戦」を立て（STEP 01）、次に実データで「仮説を検証」し（STEP 02）、最後にツールで作る前の「完成イメージ（モックアップ）」を出力する流れを体験しましょう（STEP 03）。
この記事でやること
所要時間は各ステップ5～10分、合計25分程度です。
AIと一緒に、準備したデータから「何を見るべきか（判断基準）」「仮説は正しかったか（検証）」「どう見せるべきか（可視化の完成イメージ）」を明確にします。
得られる成果
  • STEP 01（作戦）→ STEP 02（検証）→ STEP 03（試作）の流れで、分析の設計イメージが描きやすくなる
  • ターゲットに合わせた「分析シナリオ」と「判断基準」のヒントが見つかる
  • 実データで仮説の答え合わせができ、思い込みではなく事実に基づいた分析が進められる
  • ツールで作る前に「完成形（モックアップ）」が手に入り、アウトプットの具体像が固まる
INDEX
  • STEP 01　AIと「分析の作戦」を立てよう（5分）
  • STEP 02　実データで仮説を検証しよう（10分）
  • STEP 03　「モックアップ」で可視化するときのイメージを確認しよう（10分）
  • よくある質問
  • まとめ
STEP 01

AIと「分析の作戦」を立てよう（5分）

目的

AIにDr.Sumのデータを確認してもらい、フェーズ 01で立てた仮説と分析の切り口をもとに、
 「どの項目を使って、何をチェックすれば仮説を検証できるか」という具体的な分析の作戦を決めます。
分析アプローチを決める
フェーズ 02 で準備したDr.SumのデータをAIに伝えて、仮説を検証するための「分析の作戦」を立ててもらいます。
■ 分析アプローチ作成用のサンプルプロンプト
※ [ ] の部分に、分析に必要な情報を入力してください。
STEP 02

実データで仮説を検証しよう（10分）

目的

フェーズ 01で立てた仮説を、Dr.Sumの実データと照らし合わせて検証します。「なんとなくこうだろう」という思い込みを、具体的な数値による事実に変えることが、このステップのゴールです。
また、STEP 01で立てた「分析の作戦」に沿ってデータを読み解き、報告先の意思決定に役立つ事実を明確にします。
AIに「仮説の検証」と「事実の読み解き」をしてもらう
Dr.Sumのデータベースに接続し、仮説の答え合わせと注目すべき事実の整理をAIに行ってもらいます。
■ 仮説検証用のサンプルプロンプト
※ [ ] の部分に、分析に必要な情報を入力してください。
※ より精度を上げたい場合は、追加で深掘りしてみましょう（任意）
仮説検証の結果から「気になる点」や「原因として疑わしい点」が出てきた場合は、続けてAIに質問することで、アクションプランの根拠をさらに強くできます。
なお、このコンテンツでは体験を優先するため、ここでは追加確認をスキップして、つぎのフェーズに進みます。
実際の業務では、気になる点を深掘りしてからアクションを検討することをおすすめします。
STEP 03

「モックアップ」で可視化するときのイメージを確認しよう（10分）

目的

MotionBoardやDr.Sum Datalizerでの設定を始める前に、AIを使って「ダッシュボードのモックアップ」や「集計表のイメージ」をその場で描画してもらいます。
また、両方のイメージを作成してもらうと、「グラフで可視化する（MotionBoard）」のと「表で細かく見る（Datalizer）」のと、どちらが今回の目的に合っているか、目で見比べて判断する際の材料にもできます。

※ここで作るモックアップは「見た目と構成の確認」用です。
数値の正しさは保証しないため、意思決定には使わず、検証（STEP 02）の数値を使って判断してください。

ここでは、AIの処理の負荷を下げ、「設計図としての精度とデザインの完成度」を最大化することを優先するため、可視化のデータにダミーの値を使用しています。
実際のデータを使用したい場合は、一気にダッシュボードのモックアップを作るのではなく、1つずつグラフや集計表で可視化しながら、調整することをおすすめします。
AIで「グラフや集計表の完成イメージ」を描画してもらう
MotionBoardやDr.Sum DatalizerのモックアップをAIに作成してもらいます。
■ 【MotionBoard】モックアップ作成用のサンプルプロンプト（構成案の作成） － 1/2
※ つぎのサンプルプロンプトは、MotionBoard用のモックアップを出力したい場合の例です。
※ [ ] の部分に、分析に必要な情報を入力してください。
■ 【MotionBoard】モックアップ作成用のサンプルプロンプト（モックアップを出力） － 2/2
※ [ ] の部分に、分析に必要な情報を入力してください。
※ カラーコードや条件付き書式の条件などは、適宜調整してください。
Dr.Sum Datalizer風のクロス集計表のモックアップを出力したい場合は、「実装条件」をつぎのように書き換えて試してみましょう。
■ 【Dr.Sum Datalizer】モックアップ作成用のサンプルプロンプト
インフォグラフィック作成に関する留意事項 ：
AIの特性上、エラーや表示欠落など一度で意図通りに出力されない場合があります。
その際は、現象のキャプチャー添付や具体的な修正指示を出すことで、より理想に近い形へとブラッシュアップできます。
MotionBoard re:Act のAI機能も活用してみましょう！
MotionBoard re:Actでは、生成AIを活用することで、自然言語による直感的な操作ができます。
対話形式で指示するだけで、チャートや入力フォームなどのボードアイテムを柔軟に自動生成できる「AIウィジェット」と、ボード閲覧時に自然言語で分析指示を行い、チャートや明細表をその場で深掘りできるアドホック分析機能「AIビュー」を利用できます。

操作に迷う時間を減らし、「知りたい」「試したい」をその場で形にできるのが、re:Act のAI機能の大きな魅力です。
ぜひ、活用してみてください。

よくある質問

AIが提案してきた「切り口」が、現場の感覚と違うのですが？

AIの提案は一般的な理論に基づいています。もし現場感覚とズレがあるなら、それは自社独自の強みや特殊事情がある証拠です。「うちはこう見るんだ」とAIに教えることで、より実態に即した分析シナリオにブラッシュアップできます。

出力されたHTMLファイルは、MotionBoardやDatalizerに取り込めますか？

いいえ、直接インポートはできません。
今回作成したHTMLは、あくまで完成イメージを確認するための「設計図（モックアップ）」です。実際のダッシュボード構築は、この設計図を参考にしながら、MotionBoardやDr.Sum Datalizerの設定画面で行ってください。「何を作ればいいか」が明確になっているため、迷わずスムーズに設定作業が進められます。

MotionBoardやDr.Sum Datalizerで分析するのと、AIで分析するのと、どう使い分ければいいですか？

「手軽にアドホック分析したいとき」はAI、「結果をしっかり共有したいとき」は MotionBoard や Dr.Sum Datalizer、という使い分けがおすすめです。

生成AIが向いているのはこんなとき：
・「なぜこの数字になっているんだろう？」と考え始めるとき
・定常レポートには存在しない、いろいろな分析の切り口や視点で分析したいとき

MotionBoard や Dr.Sum Datalizer が向いているのはこんなとき：
・チームや関係者と、共通の指標や結果を見ながら話したいとき
・定常レポートとして残したいとき

AIは毎回同じ結果を返してはくれません。
そのため、
まず生成AIで考えや仮説を広げ、「これは大事だ」と思った分析を MotionBoard や Dr.Sum Datalizer で可視化・共有する、という使い方がおすすめです。

まとめ

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AIと協力して分析から可視化までの流れをご紹介しました。

  • STEP 01：AIに仮説を検証するための「分析の作戦」を提案してもらいました。
  • STEP 02：実データをもとに仮説の答え合わせを行い、意思決定に役立つ事実を明確にしました。
  • STEP 03：MotionBoardやDr.Sum Datalizerでの設定前に、AIで「モックアップ」を作成し、完成イメージを具体化しました。

AIを相棒にすることで、「何を見るべきか」「仮説は正しかったか」「どう見せるべきか」が明確になります。

分析の準備が整いました。いよいよ、具体的なアクションにつなげていきましょう！

Next Action

分析の設計図をもとに、具体的な「アクション」を起こしましょう
分析の方向性と完成イメージが固まりました。
しかし、分析はここで終わりではありません。見えた課題に対して「どう動くか」を決めてこそ、データ活用の価値が生まれます。
つぎは、分析結果を深く考察し、実際の成果につなげるフェーズです。